BAB III METODE PENELITIAN Bab ini bertujuan untuk memberikan suatu dasar yang valid dan reliabel untuk menghasilkan data yang dapat diyakini kebenarannya, sehingga informasi yang diperoleh dari penelitian ini dapat dipercaya dari segi metode dan prosedur pengujiannya. Pembahasan yang diungkapkan dalam bab ini antara lain ruang lingkup penelitian, metode pengambilan sampel dan teknik pengumpulan data, definisi operasional dan pengukuran variabel, serta metode analisis data.
A. Desain Penelitian Penelitian ini menggunakan desain penelitian survei, yaitu penelitian yang mengambil sampel dari suatu populasi dan menggunakan kuesioner sebagai alat pengumpulan data pokok. Tipe hubungan antara variabel bersifat sebab akibat, yaitu penelitian yang diadakan untuk menjelaskan hubungan antara variabel, variabel yang satu menyebabkan atau menentukan nilai variabel yang lain (Schindler, 2006; 154). Ditinjau dari dimensi waktu, data peneliti ini termasuk penelitian cross sectional yaitu hanya mengambil data penelitian pada satu kurun waktu tertentu, mungkin selama periode harian, mingguan, atau bulanan dalam rangka menjawab pertanyaan penelitian (Sekaran, 2003: 135). Skala interval yang digunakan dinyatakan dengan angka 1 sampai 5. Subyek penelitian ini adalah konsumen batik Danar Hadi. Pengukuran variabel menggunakan skala likert (likert scale). Skala interval yang secara spesifik menggunakan lima pilihan, seperti Sangat Tidak Setuju (STS), Tidak Setuju (TS), Netral (N), Setuju (S) dan Sangat Setuju (SS). B. Populasi, dan Sampel
1. Populasi Populasi mengacu pada keseluruhan kelompok orang, kejadian, hal minat yang ingin peneliti investigasi (Sekaran, 2003: 265). Kuncoro (2003: 103) mendefinisikan populasi sebagai kelompok elemen yang lengkap, yang biasa berupa orang, obyek, transaksi atau kejadian untuk mempelajari atau menjadi objek peneliti. Target populasi dalam penelitian ini adalah konsumen produk batik Danar Hadi Surakarta. 2. Sampel Kriteria yang digunakan dalam memilih sampel dalam penelitian ini adalah konsumen batik Danar Hadi Surakarta. Sekaran dalam Wijaya (2009: 85) memberikan pedoman ukuran sampel yang diambil dalam analisis SEM, yaitu: a) 100-200 sampel untuk teknik maximum likehood estimation. b) tergantung pada jumlah parameter yang diestimasi. Pedomannya adalah 5-10 kali jumlah parameter yang diestimasi. Berdasarkan pedoman diatas, maka sampel minimal yang akan diambil dalam penelitian ini adalah berdasarkan jumlah parameter yang diestimasi dikalikan Penelitian ini menggunakan model persamaan structural, maka jumlah sampel yang dinilai cukup untuk model penelitian ini adalah minimal lima kali estimasi parameter. Jumlah parameter yang digunakan dalam penelitian ini adalah 20 sehingga jumlah minimal sampel direkomendasikan adalah 20x5 = 100.
Karena
mempertimbangkan
prinsip
kehati-hatian,
maka
peneliti
menggunakan 150 sampel. C. Teknik Pengambilan Sampel Pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan desain non probability sampling dimana probabilitas elemen dalam populasi untuk terpilih
sebagai subyek
sampel tidak
diketahui (Sekaran,
2006:
135).
Teknik
pengambilan sampel dalam penelitian ini ditentukan dengan metode purposive sampling. Purposive sampling dilakukan dengan mengambil sampel dari populasi berdasarkan kriteria tertentu (Sekaran, 2006: 135). D. Sumber Data dan Metode Pengumpulan Data Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer. Data primer adalah data yang dikumpulkan dan diolah oleh suatu organisasi atau perorangan langsung dari obyeknya dengan tujuan yang spesifik (Sekaran, 2006: 147). Dalam penelitian ini, data primer diperoleh dari jawaban responden yang disebar melalui kuisioner. Data yang diolah dalam rangka pengujian hipotesis berupa data primer yang diperoleh dari hasil tanggapan responden atas daftar pertanyaan (kuisioner) yang disebarkan kepada responden. Kuesioner merupakan suatu mekanisme pengumpulan data yang efisien jika peneliti mengetahui dengan tepat apa yang diperlukan dan bagaimana mengukur variabel penelitian (Sekaran, 2006). Metode pengumpulan data kuisioner pada penelitian ini adalah dengan menggunakan metode personally administrated qustonmairers, yaitu peneliti menyampaikan sendiri kuisioner kepada responden, tujuan utamanya supaya tingkat pengembalian kuisioner dapat terjaga di dalam periode waktu yang relatif pendek (Sekaran, 2006). E. Definisi Operasional 1. Kualitas Produk Kotler dan Amstrong (2008:272) mendefinisikan kualitas produk sebagai kemampuan produk untuk menampilkan fungsinya. Definisi operasional kualitas produk adalah penilaian konsumen tentang keseluruhan atau superioritas suatu
produk. Kualitas produk dioperasionalisasikan dengan menggunakan empat item pernyataan, antara lain : a. Corak batik bagus b. Banyak pilihan motif c. Kain batik tidak kasar d. Kain batik tahan lama 2. Harga (price) Definisi operasional harga adalah nilai yang diberikan untuk manfaat yang diterima seseorang dari barang atau jasa (Umar Husein 2002). Harga dapat dioperasionalisasikan dengan menggunakan tiga item pernyataan, antara lain : a. Harga dapat diterima oleh konsumen b. Harga mampu bersaing dipasaran c. Harga sesuai dengan produk
3. Citra Merek Kotler (2001) mendefinisikan citra merek adalah sebagai keyakinan, ide, dan kesan terhadap merek. Citra merek dapat dioperasionalisasikan dengan menggunakan lima item pernyataan, antara lain : a. Produk sudah terkenal b. Mudah diingat oleh konsumen c. Perusahaan memiliki citra positif d. Perusahaan memiliki nama baik e. Produk yang diberikan baik
4. Kepercayaan (trust) Kepercayaan adalah keyakinan bahwa seseorang akan menemukan apa yang diinginkan pada mitra yang berhubungan (Gefen dalam Yee dan Faziharudean, 2010). Kepercayaan dioperasionalisasikan dengan menggunakan tiga item pernyataan, antara lain : a. Memiliki integritas b. Memberikan kebaikan pelayanan produk c. Memiliki kompetensi 5. Loyalitas Pelanggan Aydin dan Ozer (2005) mendefinisikan loyalitas pelanggan adalah sebuah komitmen yang kuat untuk membeli ulang terhadap suatu produk atau jasa secara konsisten diwaktu yang akan datang, dengan demikian menyebabkan pengulangan pembelian pada merek yang sama, walaupun kondisi situasional dan usaha pemasaran mempunyai pengaruh potensial dalam perilaku pemilihan. Kepuasan pelanggan adalah tingkat perasaan seseorang setelah membandingkan kinerja atau hasil yang ia rasakan. Loyalitas pelanggan dioperasionalisasikan dengan menggunakan enam item pernyataan, antara lain : a. Konsumen akan terus menggunakan produk batik b. Konsumen memilih produk batik saat ini c. Konsumen merekomendasikan produk batik pilihannya d. Konsumen terus menggunakan produk batik saat ini walaupun muncul produk batik yang lain. e. Konsumen tidak akan berpindah ke produk batik yang lain F. Teknik Analisis 1. Uji Validitas
Menurut Sekaran (2006) uji validitas bertujuan untuk mengetahui seberapa tepat suatu tes melakukan fungsi ukurnya. Pengukuran dikatakan valid jika mengukur tujuannya dengan nyata dan benar, serta sebaliknya alat ukur yang tidak valid adalah yang memberikan hasil ukuran menyimpang dari tujuannya (Jogiyanto, 2004). Dalam penelitian ini akan menggunakan teknik analisis, yaitu Confirmatory Factor Analysis (CFA) dengan software SPSS 20.0 for windows di mana setiap item pertanyaan harus mempunyai factor loading >0,50. Menurut Ferdinand (2002), factor loading lebih besar ± 0.30 dianggap memenuhi level minimal, factor loading ± 0.40 dianggap lebih baik dan sesuai dengan rules of thumb yang dipakai para peneliti, dan factor loading ≥ 0.50 dianggap signifikan. Jadi semakin besar nilai absolute factor loading semakin dapat mengintreprestasikan konstruknya.
2. Uji Reliabilitas Dalam menguji reliabilitas digunakan Croncbach Alpha dengan bantuan SPSS 20.0 for windows. Reliabilitas suatu pengukuran mencerminkan apakah suatu pengukuran terbebas dari masalah (error), sehingga memberikan hasil pengukuran yang konsisten pada kondisi yang berbeda pada masing-masing item dalam instrumen (Sekaran, 2006). Sekaran (2006) mengatakan bahwa nilai Croncbach Alpha dapat dikatakan reliabel apabila nilainya > 0,60. Selanjutnya tingkat reabilitas dibagi menjadi tiga kriteria yaitu: (1) croncbach alpha 0.8 – 1.0 = reliabilitas baik, (2) croncbach alpha 0.6 – 0.799 = reliabilitas diterima, (3) croncbach alpha< 0.6 = reliabilitas baik. 3. Analisis Structural Equation Model (SEM)
Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah Structural Equation Model (SEM) yang dioperasikan melalui program AMOS. SEM adalah suatu teknik statistika untuk menguji dan mengestimasi hubungan kausal dengan mengintegrasikan analisis faktor dan analisis jalur (Wright, 1921) dalam (Jogiyanto, 2011). Alasan penggunaan SEM adalah karena SEM dapat digunakan untuk menganalisis model penelitian yang memiliki beberapa variabel independen (exogen) dan dependen (endogen). Proses pengumpulan dan pengolahan data yang dianalisis dengan permodalan Structural Equation Modelling (SEM) adalah sebagai berikut :
1. Uji Asumsi a. Uji Normalitas Data Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah data yang digunakan berdistribusi normal atau tidak. Pengujian dilakukan dengan cara menggunakan nilai pada tabel normalitas yang dihasilkan dari program AMOS terhadap skewness value (nilai Z) yang setara dengan nilai Critical Ratio (CR) pada level signifikansi 1%, yaitu sebesar -2,58 dan 2,58. Jika nilai Critical Ratio (CR) yang dihasilkan dari setiap variabel penelitian lebih kecil daripada 2,58 maka distribusi data adalah normal (Ghozali, 2007). b. Uji Outlier Outlier adalah observasi yang muncul dengan nilai-nilai ekstrem secara multivariate, yaitu muncul karena kombinasi karakteristik unik yang dimilikinya dan terlihat sangat jauh berbeda dari variabel-variabel lainnya. Deteksi multivariate outlier dilakukan dengan membandingkan tabel output hasil komputasi SEM yang ditunjukkan melalui nilai mahalanobis distance (mahalanobis d-square) pada level signifikansi (p < 0,001) terhadap nilai Chi-Square (X2) pada df sebesar jumlah indikator. Jika observasi menunjukkan nilai mahalanobis distance lebih besar daripada X2 maka (data) diidentifikasi sebagai multivariate outlier (Ghozali, 2007).
2. Uji Measurement Model
Measurement model adalah proses pemodelan dalam penelitian yang diarahkan untuk menyelidiki unidimensionalitas dari indikatorindikator yang menjelaskan sebuah variabel laten. Tujuan pengujian adalah untuk mengukur kuatnya struktur dimensi-dimensi yang membentuk sebuah faktor. Teknik analisis ini disebut confirmatory factor analysis (Ghozali, 2007). Structural Goodness-of-fit
Equation mengukur
Modelling
menurut
kesesuaian
input
Ghozali observasi
(2007), atau
sesungguhnya (matrik kovarian atau korelasi) dengan prediksi dari model yang diajukan (proposed model). Model struktural dikategorikan sebagai good fit apabila memenuhi beberapa persyaratan berikut ini : a. Chi-Square Statistic (X2) Uji statistika Chi-Square (X2) digunakan untuk menguji kelayakan model analisis faktor konfirmatori. Apabila nilai Chi-Square (X2) besar dan significance level > 0,05 atau (p > 0,05) perlu untuk dilihat lebih lanjut seberapa besar ketidakcocokannya . Jika ketidakcocokannya kecil, dapat dinyatakan bahwa matrik input yang diprediksi memiliki tingkat kecocokan yang baik dengan matrik input yang sebenarnya (Ghozali 2007). b. Significance Probability Nilai level probabilitas untuk model yang baik nilai signifikansi harus > 0,05 (Ghozali, 2007).
c. Normed Chi Square (CMIN/ DF)
CMIN/ DF adalah nilai Chi-square dibagi dengan degree of freedom. Nilai rasio yang direkomendasikan adalah < 2 (Ghozali, 2007). d. Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) Root mean square error of approximation (RMSEA) merupakan ukuran yang mencoba memperbaiki kecenderungan statistik chisquare menolak model dengan jumlah sampel yang besar. Nilai RMSEA antara 0,05 sampai 0,08 merupakan ukuran yang dapat diterima. Nilai RMSEA 0,05 < RMSEA ≤ 0,08 menunjukkan good fit (Ghozali, 2007). e. Goodness of Fit Index ( GFI) Goodness of fit index (GFI) yaitu ukuran non-statistik yang nilainya
berkisar
dari
nilai
0
sampai
1.
Nilai
GFI
yang
direkomendasikan ≥ 0,90 merupakan good fit (kecocokan yang baik) (Ghozali, 2007). f.
Adjusted GFI (AGFI) Adjusted goodness of fit index (AGFI) merupakan uji kelayakan GFI yang disesuaikan. Nilai AGFI yang direkomendasikan adalah ≥ 0,90 (Ghozali, 2007).
g. Tucker – Lewis Index (TLI) Tucker Lewis Index (TLI) pertama kali sebagai sarana untuk mengevaluasi analisis faktor yang kemudian diperluas untuk SEM. Nilai TLI berkisar antara 0 sampai 1,0 dengan nilai TLI ≥ 0,90 menunjukkan good fit. Nilai TLI yang direkomendasikan adalah ≥ 0,90 (Ghozali, 2007).
h. Comparative Fit Index (CFI) Comparative fit index (CFI) digunakan untuk mengukur tingkat penerimaan model. Nilai CFI berkisar dari 0 sampai 1. Nilai CFI yang direkomendasikan adalah ≥ 0,90 menunjukkan good fit (Ghozali, 2007). Indeks – indeks yang digunakan untuk menguji kelayakan sebuah model dapat diringkas dalam Tabel 2 berikut ini. Tabel III.1 Indeks Goodness-of-fit No
Indeks
Nilai Acuan
1
X2 chi-square
Diharapkan kecil
2
Probability
> 0,05
3
RMSEA (The Root Mean Aquate Error 0,05
4
GFI (Goodness-of-fit Index)
≥ 0,90
5
AGFI (Adjusted Goodness-of-fit Index)
≥ 0,90
6
CMIN/ DF
≤2
7
TLI (Trucker Lewis Index)
≥ 0,90
8
CFI (Comparative Fit Index)
≥ 0,90
Sumber: Ghozali, 2007
