BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN

A. Waktu dan Tempat Penelitian 1. Waktu Penelitian Proses penelitian ini diawali dengan kegiatan mengidentifikasi permasalahan ditempat penelitian, melakukan perumusan masalah dan pengumpulan teori dasar untuk memperkuat landasan dari setiap variabel. Selanjutnya dilakukan penyusunan metode dalam pengumpulan data, penyusunan instrumen sampai teknik pengujinan yang dilakukan. Pada proses penelitian ini dibutuhkan waktu penelitian sejak Juli sampai dengan Januari 2017. 2. Tempat Penelitian Penelitian ini menganalisa bagaimana pengaruh pengetahuan produk terhadap sikap dan keputusan pembelian. Adapun objek yang digunakan peneliti adalah mahasiswa/i pro lingkungan yang berada didaerah Jakarta barat, B. Desain Penelitian Dalam penyusunan penelitian ini peneliti menggunakan metode analisis Kausal. Analisis kausal adalah hubungan yang bersifat sebab akibat. Penelitian yang dilakukan untuk mengetahui tentang pengaruh satu atau lebih variabel bebas (variabel eksogen) terhadap variabel terikat (variabel endogen). Variabel

independen

atau

variabel

eksogen

adalah

variabel

yang

mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahan atau timbulnya variabel

36 http://digilib.mercubuana.ac.id/z

37

dependen (terikat). Variabel dependen atau variabel endogen adalah variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat karena adanya variabel bebas (Sugiyono, 2009). Tujuan penelitian kausal dalam hal ini adalah untuk mengetahui seberapa besar pengaruh budaya dan kelompok referensi terhadap sikap. Pendekatan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif. Menurut (Noor, 2011), pendekatan kuantitatif merupakan metode untuk menguji teori-teori tertentu dengan cara meneliti hubungan antar variabel. Variabel-variabel ini diukur biasanya dengan instrumen penelitian sehingga data yang terdiri dari angka-angka dapat dianalisis berdasarkan prosedur statistik. C. Definisi dan Operasional Variabel 1. Pengertian Variabel Menurut Sugiyono (2009)

variabel adalah segala sesuatu yang

berbentuk apa saja yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari sehingga diperoleh informasi tentang hal tersebut, kemudian ditarik kesimpulannya, atau bisa ditarik sebagai suatu atribut, sifat atau nilai dari orang, obyek atau kegiatan yang mempunyai variasi tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan ditarik kesimpulannya. Pada penelitian ini terdapat jenis variabel dengan penjelasan sebagai berikut : a) Variabel bebas (Variabel Eksogen) merupakan variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahan atau timbulnya variabel terikat. Dalam SEM (Structural Equation Modeling) variabel

http://digilib.mercubuana.ac.id/z

38

independen disebut sebagai variabel eksogen (Sugiyono, 2009). Variabel eksogen pada penelitian ini yaitu pengetahuan produk. b) Variabel Terikat (Variabel Endogen) merupakan variabel yang dipengaruhi atau menjadi akibat karena adanya variabel bebas. Dalam SEM variabel dependen disebut sebagai variabel endogen. Variabel endogen pada penelitian ini yaitu sikap dan keputusan pembelian. 2. Definisi Operasional Variabel Definisi operasional adalah suatu informasi ilmiah yang amat membantu penelitian lain yang ingin menggunakan variabel yang sama. Definisi

operasional

merupakan

semacam

petunjuk

pelaksanaan

bagaimana caranya mengukur suatu variabel sehingga dapat menentukan apakah prosedur pengukuran yang sama akan dilakukan atau diperlukan prosedur pengukuran yang baru. Adapun operasionalisasi dari masingmasing variabel terdapat pada tabel berikut: TABEL 3.1 DEFINISI OPERASIONAL VARIABEL Variabel

Dimensi/Sub Variabel

Budaya Sumber : (Setiadi, 2010).

1. Sub Budaya

2. Kelas Sosial

Kelompok referensi (Rorlen,

1. Formal/informal

Indikator -

Skala Pengukuran

kebangsaan, wilayah geografis, Skala Ordinal kelompok ras, agama pendidikan kekayaan pekerjaan. HMJ/ organisasi Skala Ordinal lainnya teman perkuliahan


39

2. Primer/Sekunder

-

1. Kognitif

-

2007).

Sikap (Nugroho 2008)

2. Afektif

3. Konatif

sahabat keluarga tetangga

pengalaman menggunakan produk - pengetahuan informasi tentang produk - perasaaan suka atau tidak suka - perasaan senang atau tidak senang  Tindakan membeli

Skala Ordinal

D. Pengukuran Variabel Menurut Noor (2011) pengukuran variabel merupakan alat ukur yang digunakan untuk mengkuantifikasi informasi yang diberikan oleh konsumen jika mereka diharuskan menjawab pernyataan yang telah dirumuskan dalam suatu kuesioner. Skala pengukuran yang peneliti gunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan skala likert. Skala likert merupakan metode yang digunakan untuk mengukur sikap, pendapat dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial (Sugiyono, 2011). Instrumen skala Likert dapat dilihat pada tabel 3.2 berikut,


40

TABEL 3.2 INSTRUMEN SKALA LIKERT Pernyataan

Kode

Skor

Sangat Setuju

(SS)

5

Setuju

(S)

4

Cukup Setuju

(CS)

3

Tidak Setuju

(TS)

2

Sangat Tidak Setuju

(STS)

1

Sumber : Sugiyono (2011) E. Populasi dan Sampel 1. Populasi Menurut Sugiyono (2009) populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Dapat disimpulkan populasi merupakan pengamatan yang dilakukan oleh peneliti untuk mencari kesimpulan dari penelitian tersebut. Populasi juga dapat memudahkan peneliti dalam melakukan penelitiannya. Dalam penelitian ini populasinya adalah mahasiswa yang kuliah di Perguruan Tinggi yang berada di jakarta barat yang pro lingkungan. Mahasiswa pro lingkungan dalam hal ini tidak diketahui jumlahnya secara terperinci. 2. Sampel Menurut Sugiyono (2009) sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi. Bila populasi besar dan peneliti


41

tidak mungkin mempelajari semua yang ada pada populasi, misalnya karena keterbatasan dana, tenaga, dan waktu, maka peneliti dapat menggunakan sampel dalam penelitian ini yaitu menggunakan teknik Convenience sampling (Cara dipermudah). Convenience sampling adalah sampel dengan pertimbangan kemudahan merupakan teknik penentuan sampel berdasarkan kemudahan atau kebetulan saja. Seseorang diambil sebagai sampel karena kebetulan, atau siapa saja yang kebetulan bertemu dengan peneliti yang dianggap cocok dengan karakteristik sampel yang ditentukan akan di jadikan sampel. Dikarenakan peneliti tidak mengetahui jumlah populasi secara terperinci, Noor (2011) Menyatakan bahwa ukuran sampel yang sesuai dalam metode persamaan SEM adalah antara 100-200 sampel, dan bergantung pada jumlah parameter yang di estimasi. Pedomannya adalah 5-10 kali parameter yang diestimasi. Ukuran sampel yang digunakan adalah 150 sampel, berdasarkan jumlah indikator dikalikan 5 (17 x 8 = 136). Dari hasil tersebut maka jumlah responden yang akan digunakan berjumlah 136 F. Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data merupakan langkah yang paling utama dalam penelitian, karena tujuan utama dari penelitian adalah mendapatkan data (Sugiyono, 2009). Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini dengan menggunakan kuesioner/angket yaitu suatu teknik pengumpulan data dengan memberikan atau menyebarkan daftar pertanyaan


42

kepada responden dengan harapan memberikan respons atas daftar pertanyaan tersebut (Noor, 2011). Peneliti mengajukan lembaran angket yang berisi daftar pernyataan kepada Mahasiswa pro lingkungan yang berada di daerah jakarta barat dan responden hanya bisa menjawab satu dari beberapa pilihan jawaban yang telah disediakan oleh peneliti. Kuesioner dalam penelitian ini terdiri atas pernyataan mengenai pengaruh pengetahuan produk terhadap sikap dan keputusan pembelian dengan sampel penelitian yang telah ditetapkan oleh peneliti. G. Jenis Data Penelitian Jenis data yang digunakan pada penelitian ini adalah data primer. Informasi yang berasal dari periset untuk tujuan investigasi yang sedang dilakukan disebut data primer (Churchill, 2005). Data primer mengacu pada informasi yang diperoleh dari tangan pertama oleh peneliti yang berkaitan dengan variabel yang akan diteliti untuk tujuan spesifik studi (Sekaran, 2006). Contoh dari data primer adalah data yang dikumpulkan melalui kuesioner, wawancara, observasi langsung di lapangan, dan melalui eksperimen. Dalam penelitian ini data primer yang digunakan dengan melakukan survei yang menggunakan alat yaitu kuesioner. H. Metode Analisis Data 1. SEM (Structural Equation Modeling) Structural Equation Modeling (SEM) merupakan teknik analisis yang memungkinkan pengujian sebuah rangkaian hubungan secara


43

simultan (Noor, 2011). Hubungan ini dibangun antara satu atau beberapa variabel independen dengan satu atau beberapa variabel dependen. Permodelan pemasaran struktural (Structural Equation ModelingSEM) merupakan suatu analisis yang menggabungkan pendekatan analisis faktor (factor analysis), model struktural (structural model), dan analisis jalur (path analysis) dengan demikian, didalam analisis SEM dapat tiga macam kegiatan secara serentak yaitu pengecekan validitas dan reabilitas instrumen (berkaitan dengan analisis faktor konfirmatori), pengujian model hubungan antar variabel (berkaitan dengan analisis jalur) dan kegiatan untuk mendapatkan suatu model yang cocok untuk prediksi (berkaitan dengan analisis regresi atau analisis model struktural (Sugiyono, 2009). Selain itu, menurut (Noor, 2011) analisis SEM menggabungkan dua buah model yaitu :  Model struktur (structural model), yang terdiri dari variabel laten eksogen (exogenous) dan variabel laten endogen (endogenous).  Model pengukuran (measurenment model), yang merupakan indikator dari variabel laten eksogen dan endogen. Variabel laten adalah variasi yang tidak bias diukur secara langsung dan memerlukan beberapa indikator sebagai produksi, karena SEM dianggap sebagai suatu alat statistik yang sangat berguna bagi para peneliti pada seluruh bidang ilmu social (ekonomin sosiologi, antropologi, psikologi dan lain sebagainya), SEM telah menjadi suatu “keharusan” untuk penelitian non eksperimental, dimana metode untuk pengujian teori


44

belum dikembangkan secara menyeluruh (Bentler dalam Ghozali & Fuad, 2005). LISREL (linear structural relationship) adalah salah satu Software SEM yang beredar dipasaran, LISREL merupakan program yang paling banyak digunakan dan dipublikasikan pada berbagai jurnal ilmiah pada berbagai disiplin ilmu (Austin, Calderon; Bryne dalam Gozali & Fuad, 2005). LISREL adalah satu-satunya program yang tercanggih dan yang dapat mengestimasi berbagai masalah yang bahkan nyaris tidak mungkin dapat dilakukan oleh program lain, seperti AMOS, EQS dan lain sebagainya. Disamping itu, LISREL merupakan program yang paling informatif dalam menyajikan hasil-hasil statistik. a) Tahap-Tahap Dalam SEM Menurut Ghozali dan Fuad (2005), mendeskripsikan tahap-tahap dalam SEM sebagai berikut : 1) Konseptualisasi Model Langkah ini merupakan suatu proses pembuatan suatu model yang akan diteliti yang memiliki landasan teori yang kuat. Tanpa adanya justifikasi teoritis yang kuat, suatu model tidak ada artinya bila dianalisis SEM. SEM tidak digunakan untuk menghasilkan suatu model, tetapi untuk mengkonfirmasi suatu model yang di dukung oleh teori berdasarkan data empirik. Dalam pengembangan model, seorang peneliti, berdasarkan pijakan teoritis yang cukup, membangun hubungan-hubungan


45

mengenai sebuah fenomena. Peneliti mempunyai kebebasan untuk membangun hubungan sepanjang terdapat justifikasi teoritis yang cukup. 2) Penyusunan diagram alur (Path Diagram) Tahap ini akan memudahkan kita dalam memvisualisasi hipotesis yang telah kita ajukan dalam konseptualisasi model. Visualisasi model akan mengurangi tingkat kesalahan dalam pembangunan

suatu

model

pada

LISREL.

Path

diagram

merupakan representasi grafis mengenai bagaimana beberapa variabel pada suatu model berhubugan satu sama lain, yang memberikan suatu pandangan menyeluruh mengenai struktur model. 3) Spesifikasi model Spesifikasi

model

menggambarkan

sifat

dan

jumlah

parameter yang diestimasi, analisis data tidak dapat dilakukan sampai tahap ini selesai. Program LISREL memiliki dua bahasa yang digunakan, yaitu bahasa pemograman LISREL dan SIMPLIS. Pada bahasa pemograman LISREL, kita harus sangat berhati-hati dalam

memastikan bahwa model

yang kita susun telah

direpresentasikan dalam model matematis. Sedangkan bahasa perintah SIMPLIS (terdapat pada program LISREL versi 8.0 dan lebih), tidak menggunakan model matematis yang kompleks dan memungkinkan kita untuk menulis nama variabel dan menentukan


46

hubungannya

dengan

menggunakan

tulisan

serta

simbol

matematika dasar, seperti sama dengan (=) dan tanda panah (). 4) Identifikasi model Informasi yang diperoleh dari data diuji untuk menentukan apakah cukup untuk mengestimasi parameter dalam model. Disini, kita harus dapat memperoleh nilai yang unik untuk seluruh parameter dari data yang telah kita peroleh. Jika hal ini, tidak dapat dilakukan, maka modifikasi model mungkin harus dilakukan untuk dapat diidentifikasi sebelum melakukan estimasi parameter. 5) Estimasi parameter Pada tahap ini estimasi parameter untuk suatu model diperoleh dari data karena program LISREL maupun AMOS berusaha untuk menghasilkan matriks kovarians berdasarkan model yang sesuai dengan kovarians matriks sesungguhnya. Uji signifikansi dilakukan dengan menentukan apakah parameter yang dihasilkan secara signifikan berbeda dari nol. 6) Penilaian model fit Suatu model dikatakan fit apabila kovarians matriks suatu model adalah sama dengan kovarians matriks data. Model fit dapat dinilai berdasarkan dengan menguji berbagai index fit yang diperoleh dari LISREL seperti pada tabel 3.3 dibawah ini.


47

TABEL 3.3 GOODNESS OF FIT INDEX Goodness of Fit Index

Cut-off Value

X² - Chi Square

Diharapkan kecil

RMSEA

≤ 0.08

GFI

≥ 0.90

AGFI

≥ 0.90

NFI

≥ 0.90

NNFI

≥ 0.90

CFI

≥ 0.90

IFI

≥ 0.90

RFI

≥ 0.90

Sumber: Wijanto, 2008 Uraian masing-masing dari goodness of fit index dapat dijelaskan sebagai berikut: a. X2 = Chi Square. Nilai statistik Chi-Square digunakan untuk mengukur overall fit sebuah model. Model yang dievaluasi akan dipandang baik apabila nilai Chi-Square kecil; semakin kecil nilai Chi-Sqaure, semakin baik sebuah model. Uji beda ChiSquare diharapkan menerima hipotesis nol dengan significance probability  0.05. b. The Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA). Karena χ2 - Chi-Square sangat sensitif terhadap ukuran sampel


48

(terlalu besar atau terlalu kecil), kriteria RMSEA digunakan untuk mengompensasi Chi-Square dengan sampel besar. Nilai RMSEA 0,08 direkomendasikan sebagai pedoman untuk menyatakan model dapat diterima. c. Goodness-of-Fit Index (GFI). Indeks ini menghitung proporsi tertimbang dari varians dalam matriks kovarians sampel yang dijelaskan oleh matriks kovarians populasi yang terestimasikan dengan rentang nilai antara nol hingga satu. Semakin mendekati satu nilai GFI (0.90) maka semakin baik model tersebut. d. Adjusted Goodness Of-Fit (AGFI). AGFI adalah analog R2 dalam regresi berganda. Fit Indeks ini dapat disesuaikan terhadap degrees of freedom yang tersedia untuk menguji diterima atau ditolaknya model. Tingkat penerimaan yang direkomendasikan adalah bila nilai AGFI  0.90. GFI maupun AGFI

adalah

kriteria

yang

memperhitungkan

proporsi

tertimbang dari varians dalam suatu matriks kovarians sampel. Nilai 0.95 dapat diinterpestasikan sebagai tingkatan yang baik (good overall model fit), sedangkan 0.90-0.95 menunjukkan tingkatan cukup (adequate fit). e. Tucker Lewis Index (TLI) atau Non-Normed Fit Index (NNFI). Kriteria ini digunakan dengan membandingkan antara model yang diuji dengan baseline model. Model TLI atau NNFI  0.90 direkomendasikan untuk menerima sebuah model yang diuji.


49

f. Comparative Fit Index (CFI). Berbeda dengan χ2 -Chi-Square, indeks ini sama sekali tidak dipengaruhi oleh besarnya sampel yang

digunakan

dalam

penelitian.

Nilai

CFI



0.90

menunjukkan model yang baik bahkan jika mendekati satu menunjukkan a very good fit. 7) Modifikasi model Pengujian model penelitian untuk menentukan apakah modifikasi model diperlukan karena tidak fitnya hasil yang diperoleh pada tahap keenam, namun harus diperhatikan bahwa segala modifikasi (walaupun sangat sedikit), harus berdasarkan teori yang mendukung. Dengan kata lain, modifikasi model seharusnya tidak dilakukan hanya semata-mata untuk mencapai model yang fit. 8) Validasi silang model Pengujian atas fit tidaknya model terhadap suatu data baru. Validasi silang ini penting apabila terdapat modifikasi subtansial yang dilakukan terhadap model asli yang dilakukan pada langkah keenam. 2. Uji Validitas Uji keabsahan data dalam penelitian, sering hanya ditekankan pada uji validitas dan reliabilitas. Validitas merupakan derajat ketetapan antara data yang terjadi pada objek penelitian dengan daya yang dapat dilaporkan oleh peneliti (sugiyono, 2011). Sebelum dilakukan pengolahan data, maka


50

perlu dilakukan pengujian data terhadap variabel tersebut. Uji validitas menunjukan sejauh mana alat ukur dapat mengukur variabel yang akan diukur. Pengujian validitas dilakukan menggunakan analisis konfirmatori. Dalam analisis konfirmator, variabel laten dianggap sebagai variabel penyebab yang mendasari indikator-indikatornya (Ghozali, 2008). Dasar pengambilan keputusan uji validitas ini adalah jika Loading factor ≥ 0.5 maka item tersebut dikatakan valid. 3. Uji Reliabilitas Reliabilitas adalah ukuran mengenai konsistensi internal dari indikator sebuah variabel yang menunjukan derajat masing-masing indikator itu mengindikasikan sebuah konstruk / faktor laten yang umum. Pengujian reliabilitas instrumen bertujuan untuk mengetahui konsistensi suatu instrumen. Langkah selanjutnya adalah menghitung loadings dan menilai signifikansi statistik setiap indikator. Jika terbukti tidak signifikan, maka indikator harus dibuang atau mentransformasikannya agar menjadi fit untuk variabel laten (Noor, 2011). Menurut Sanusi (2011) nilai reabilitas dapat dicari dengan rumus berikut ini :

Dimana :

Construct Realibility = (∑

(∑

)

)²

∑

a. Std. Loading diperoleh langsung dari Standardize Loading untuk tiaptiap indikator.


51

b. ej adalah measurement error dari tiap-tiap indikator. Nilai batas yang digunakan untuk menilai atau menguji apakah setiap variabel dapat dipercaya, handal dan akurat dipergunakan Construct Realibility. variabel dapat dikatakan reliabel apabila Construct Realibility lebih besar dari 0.70. tingkat reliabilitas yang kedua adalah Variance Extract, yang menunjukan jumlah varians yang indikator-indikator yang diekstraksi oleh konstruk laten yang dikembangkan. Nilai Variance Extract yang tinggi menunjukan bahwa indikator-indikator itu telah mewakili secara baik konstruk laten yang dikembangkan. Nilai Variance Extract

ini direkomendasikan pada tingkat paling

sedikit 0.50. Variance Extract Variance Extract = (∑

(∑

diperoleh dari rumus berikut ini : )

4. Pengujian Hipotesis

)²

∑

Dalam LISREL tidak terdapat nilai signifikansi yang langsung dapat memberi tahu apakah hubungan antara suatu variabel dengan variabel lainnya adalah signifikan. Pada setiap estimasi dalam lisrel, terdapat tiga informasi yang sangat berguna, yaitu koefisien regresi, standar eror dan nilai t. Standar eror digunakan untuk mengukur ketepatan dari setiap estimasi parameter. Dibawah standar eror adalah nilai t yang diperoleh melalui perbandingan antara nilai estimasi dengan standar error. =


52

Untuk mengetahui signifikan tidaknya hubungan antar variabel, maka nilai t harus lebih besar dari t-tabel pada level tertentu yang tergantung dari ukuran sampel dan level signifikansi, tetapi umumnya level signifikansi adalah 1%, 5% dan 10%. Pada jumlah sampel besar (lebih besar 150), jika nilai t yang dihasilkan oleh LISREL lebih besar daripada nilai t tabel pada level 5%, yaitu 1,960, maka hubungan antara variabel adalah signifikan.


BAB III METODE PENELITIAN

Recommend Documents