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 yang akan digunakan sebagai lokasi penelitian, perumusan masalah yang teridentifikasi pengumpulan dasar teori yang memperkuat landasan dalam variabel dan penyusunan metode dalam pengumpulan data. Pada proses ini waktu penelitian dimulai sejak Juli 2016 sampai dengan Desember 2016. 2.

Tempat Penelitian Untuk memperoleh data guna penyusunan proposal skripsi ini,

penulis memilih tempat penelitian pada Taman Mini Indonesia Indah, Jakarta Timur. B.

Desain Penelitian Desain penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian

kausalitas. Penelitian kausalitas adalah penelitian yang ingin mencari penjelasan dalam bentuk hubungan sebab-akibat (cause-effect) antar beberapa konsep atau beberapa variabel atau beberapa strategi yang dikembangkan dalam manajemen. Penelitian ini diarahkan untuk menggambarkan adanya hubungan sebab-akibat antara beberapa situasi yang digambarkan dalam variabel, dan atas dasar itu 33 http://digilib.mercubuana.ac.id/z

34

ditariklah sebuah kesimpulan umum. Jadi didalam penelitian tersebut terdapat variabel independen (yang mempengaruhi) dan variabel dependen (dipengaruhi). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah ada pengaruh antara Kualitas Produk (X1) Fasilitas (X2) dan Harga (X3) terhadap Kepuasan (Z1) serta implikasinya terhadap Minat Berkunjung Kembali (Y1) pada pengunjung Taman Mini Indonesia Indah. C.

Definisi dan Operasionalisasi Variabel 1.

Definisi Variabel Menurut Sugiyono (2013) variabel penelitian adalah suatu atribut

atau sifat atau nilai dari orang, obyek atau kegiatan yang mempunyai variasi tertentu yang ditetapkan oleh peneliti. Pada penelitian ini terdapat 2 jenis variabel dengan penjelasan sebagai berikut: 1)

Variabel Bebas Variabel Bebas adalah variabel yang mempengaruhi atau

yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel dependen/terikat Sugiyono (2012). Variabel bebas dalam penelitian ini adalah: a)

Kualitas Produk merupakan objek barang atau jasa,

berwujud maupun tidak berwujud

yang dapat dibeli

sehingga

untuk

mempunyai

kemampuan

kebutuhan konsumen selama berwisata.

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

memenuhi

35

b)

Fasilitas

merupakan

segala

sesuatu

yang

memudahkan konsumen dalam usaha yang bergerak di bidang jasa, penyediaan perlengkapan-perlengkapan fisik untuk memberi kemudahan kepada para konsumen atau pelanggan dalam melaksanakan akitivitas-aktivitasnya atau kegiatan-kegiatannya, sehingga kebutuhan para konsumen dapat terpenuhi selama berwisata. c)

Harga merupakan faktor penting untuk ditukarkan

agar memperoleh hak kepemilikan dan mendapatkan sejumlah kombinasi dari produk dan pelayanannya. 2)

Variabel Intervening Menurut Sugiyono (2007) variabel intervening adalah

variabel yang secara teoritis mempengaruhi hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen menjadi hubungan yang tidak langsung dan tidak dapat diamati dan diukur. Variabel ini merupakan variabel penyela/antara variabel independen dengan variabel dependen, sehingga variabel independen tidak langsung mempengaruhi berubahnya atau timbulnya variabel dependen. Variabel intervening dalam penelitian ini adalah: a)

Kepuasan pengunjung merupakan masalah penting

dalam riset pemasaran. Kepuasan adalah dimana penyedia layanan memenuhi harapan dan norma-norma pelanggan.


36

3)

Variabel terikat Variabel terikat merupakan variabel yang dipengaruhi atau

yang menjadi akibat, karena adanya variabel bebas Sugiyono (2012). Variabel terikat dalam penelitian ini adalah: a)

Minat Berkunjung Kembali konsep niat revisit

berasal dari niat perilaku. Minat perilaku dibedakan dari sikap dimana diartikan sebagai suatu kecenderungan potensial untuk mengadakan reaksi jadi dapat diterangkan bahwa sikap mendahului perilaku. 2.

Operasionalisasi Variabel Operasionalisasi Variabel merupakan suatu definisi yang diberikan

kepada suatu variabel dengan cara memberikan arti atau memspesifikasi kegiatan ataupun memberikan suatu operasional yang diperlukan untuk variabel tersebut. Tujuannya untuk memberikan batasan dan penjelasan dalam rangka analisis lebih lanjut. Definisi operasional menunjukan indikator-indikator yang akan digunakan untuk mengukur variabelvariabel secara terperinci. Dalam penelitian ini penulis menggunakan variabel-variabel sebagai berikut:


37

Tabel 3.1 Operasionalisasi Variabel Variabel (sumber) Dimensi Indikator Performance 1. Kemudahan (kinerja) 2. Kenyamanan Kualitas Produk 1. Daya tarik (X1) Aesthethics produk (Estetika) 2. Keindahan produk Sumber: Gaspersz (2008)

Variabel (sumber)

Tabel 3.2 Operasionalisasi Variabel Dimensi Indikator

Pesan-pesan yang disampaikan secara grafis

Fasilitas (X2)

Unsure pendukung

1. Penempatan petunjuk peringatan seperti gambar denah lokasi sudah sesuai dan mudah untuk dilihat. 2. Penempatan untuk papan informasi sudah sesuai dan mudah untuk dibaca pengunjung. 1. Tersedianya tempat parkir yang luas dan aman untuk kendaraan para pengunjung. 2. Tersedia tempat penginapan seperti hotel untuk bermalam. 3. Tersedia tempat makan seperti resto untuk mendapatkan makan. 4. Tersedianya tempat ibadah seperti masjid yang bersih dan nyaman untuk digunakan. 5. Tersedianya toilet yang bersih untuk digunakan pengunjung.

Sumber: Tjiptono (2006)


Skala Ordinal

Skala Ordinal

38

Tabel 3.3 Operasionalisasi Variabel Variabel (sumber) Dimensi Indikator 1. Keterjangka Harga yang uan harga. dipersepsikan 2. Daya saing harga. 1. Kesesuaian harga Harga (X3) dengan Harga yang harapan. direferensikan 2. Kesesuaian harga dengan manfaat. Sumber : Schiffman dan Kanuk (2007) Tabel 3.4 Operasionalisasi Variabel Variabel (sumber) Dimensi Indikator 1. Kesesuaian harapan wisatawan. Konfirmasi 2. Ketidaksesu harapan aian harapan wisatawan. 1. Kesediaan Kepuasan (Z1) merekomen dasikan kepada Kesediaan teman. untuk 2. Kesediaan merekomendasi merekomen dasikan kepada keluarga. Sumber: Tjiptono (2006)


Skala Ordinal

Skala Ordinal

39

Variabel (sumber)

Minat berkunjung kembali (Y1)

Tabel 3.5 Operasionalisasi Variabel Dimensi Indikator 1. Pengunjung yang berniat melakukan kunjungan kembali Customer 2. Jika Purchasing memungkinkan pengunjung merasa perlu melakukan wisata secara rutin. 1. Pengunjung berniat berkunjung kembali dengan kegiatan yang berbeda dari kunjungan sebelumnya selain bersama keluarga seperti seperti bersama Purchase temanadditional temannya service untuk acara reunion. 2. Pengunjung berniat mengajak pengelola untuk bekerjasama menyelenggara kan eventevent atau kegiatan yang lebih ramai.

Sumber: Ridho & Hariadi (2011)


Skala Ordinal

40

D.

Populasi dan Sampel Penelitian

1.

Populasi Penelitian

Menurut

Sugiyono

(2014)

Populasi

merupakan

wilayah

generalisasi yang terdiri atas subyek atau objek yang memiliki karakter & kualitas tertentu yang ditetapkan oleh seorang peneliti untuk dipelajari yang kemudian ditarik sebuah kesimpulan. Jadi populasi bukan hanya orang, tetapi juga objek dan benda-benda alam lainnya. Populasi juga bukan sekedar jumlah yang ada pada objek/subjek yang dipelajari, tetapi meliputi seluruh karakteristik/sifat yang dimiliki oleh subjek atau objek itu. Populasi dalam penelitian ini adalah para wisatawan Taman Mini Indonesia Indah.

2.

Sampel

Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut Sugiyono (2013). Dalam penelitian ini peneliti menggunakan teknik purposive sampling. Purposive sampling adalah penarikan sampel secara purposif merupakan cara penarikan sample yang dilakukan memiih subjek berdasarkan kriteria spesifik yang ditetapkan peneliti.

Menurut Noor (2011), menyatakan bahwa ukuran sampel yang sesuai dalam metode persamaan SEM adalah 100-200 sampel, dan bergantung pada jumlah parameter yang di estimasi. Pedomannya adalah


41

5-10 kali parameter yang di estimasi. Ukuran sampel yang digunakan adalah 115-230 sampel, berdasarkan jumlah indikator dikalikan 5 dan 10 {(23 x 5 = 115) (23 x 10 =230)}. Namun di penelitian ini peneliti mengambil sampel 180 untuk hasil analisis data yang lebih akurat. Dan perhitungan jumlah sampel tersebut juga disesuaikan dengan rekomendasi dari Hair et al (2014).

E.

Teknik pengumpulan data

1.

Wawancara

Sugiyono (2014) wawancara adalah teknik pengumpulan data dimana pewawancara (peneliti atau yang diberi tugas melakukan pengumpulan data) dalam mengumpulkan data mengajukan suatu pertanyaan kepada yang diwawancarai. Wawancara digunakan sebagai teknik pengumpulan data apabila peneliti ingin melakukan studi pendahuluan untuk menemukan permasalahan yang harus diteliti, dan juga apabila peneliti ingin mengetahui hal-hal dari respondennya kecil atau sedikit.

2.

Kuesioner (angket)

Sugiyono (2014) kuisioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara member seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis kepada responden untuk dijawabnya.


42

Instrument yang dilakukan dalam penelitian ini ialah berupa kuisioner yang berisi daftar pertanyaan. Dan metode pengumpulan kuisioner pada penelitian ini yakni dengan menggunakan metode personally administrated qustonnaries, yang berarti bahwa peneliti menyampaikan sendiri kuisioner kepada responden dan mengambil sendiri kuisioner yang telah diisi oleh responden. Alasan peneliti menggunakan metode tersebut ialah supaya tingkat pengembalian kuisioner dapat terjaga didalam periode waktu yang relative pendek.

3.

Studi pustaka

Teknik pengumpulan data dengan cara mempelajari literatureliteratur, jurnal, buku dan lainnya yang memiliki kaitan dengan permasalahan yang sedang dibahas. Tujuannya ialah untuk mengetahui landasan teoritis mengenai permasalahan yang dibahas.

F.

Metode Analisis

1.

Uji Validitas

Uji keabsahan data dalam penelitian, sering banyak 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 perlu dilakukan pengujian data terhadap variable tersebut. Uji


43

validitas menunjukan sejauh mana alat ukur dapat mengukur variable yang akan diukur.

Pengujian validitas dilakukan menggunakan analisis konfirmatori. Dalam analisis konfirmatori, variable laten dianggap sebagai variable penyebab yang mendasari indikator-indikator Ghozali (2008) dasar pengambilan keputusan uji validitas ini adalah jika Loading factor ≥ 0,50 maka item tersebut dikatakan valid.

2.

Uji Reliabilitas

Reliabilitas adalah ukuran menganai konsistensi internal dari indicator sebuah variable yang menunjukan derajat masing-masing indicator itu mengindikasikan sebuah konstruk/factor laten yang umum. Pengujian reliabilitas instrument bertujuan untuk mengetahui konsistensi suatu isntrumen alat ukur. Langkah selanjutnya adalah menghitung loadings dan menilai signifikasi statistic setiap indicator. Jika terbukti tidak

signifikan,

maka

indikator

harus

dibuang

atau

mentransformasikannya menjadi fit untuk variable laten Noor (2011).

Menurut Sanusi (2011), nilai reliabilitas dapat dicari dengan rumus berikut ini :

Construct Realibility=

(∑

(∑


)

)²

∑

44

Dimana :

Std. Loading diperoleh langsung dari Standardize Loading untuk tiap-tiap indikator.

a.

Ej adalah measurement error dari tiap-tiap indikator. Nilai

batas yang digunakan untuk menilai atau menguji apakah setiap variable dapat dipercaya, handal dan akurat dipergunakan koefisien Alpha Cronbach. Variable dapat dikatakan reliable apabila koefisien Alpha Cronbach lebih besar dari 0,60. Artinya 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 menunjukkan bahwa indikatorindikator itu telah mewakili secara baik 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 diperoleh dari rumus berikut ini

Variance Extract=(∑

(∑

)


)²

∑

45

3.

Metode Statistik

Metode Statistik yang diterapkan dalam penelitian ini adalah Model Persamaan Struktural (Structural Equation Modelling – SEM ). SEM

adalah

generasi

kedua

teknik

analisi

multivariate

yang

memungkinkan peneliti untuk menguji hubungan antara variable yang kompleks baik recursive maupun non-recurcive untuk memperoleh gambaran menyeluruh mengani keseluruhan model Ghozali (2005). Menurut

Noor

(2011)

SEM

merupakan

teknik

analisis

yang

memungkinakn pengujian sebuah rangkaian hubungan secara simultan. Hubungan ini dibangun antara satu atau beberapa variable indipenden dengan satu atau beberapa variable dependen.

Menurut Noor (2011), analisis SEM menggabungkan dua buah model yaitu :

1)

Model struktur ( Structural Model ), yang terdiri dari

variable laten eksogen dan variable laten endogen. 2)

Model pengukuran ( Measurement Model ), yang

merupakan indikator dari variable laten eksogen dan endogen.

Variabel laten adalah variable yang tidak bias diukur secara langsung dan memerlukan beberapa indikatir sebagai produksinya.

LISREL ( Linear Structural Relationship ) adalah salah satu software SEM yang beredar dipasaran. LISREL adalah satu-satunya


46

program SEM yang paling banyak digunakan dan dipublikasikan pada berbagai jurnal ilmiah pada berbagai disiplin ilmu (Austin & Calderon; Bryne dalam Ghozali & Fuad, 2005). Hal tersebut karena LISREL adalah satu-satunya program SEM yang tercanggih dan dapat mengestimasi berbagai masalah SEM yang bahkan nyaris tidak dilakukan oleh program lain.

4.

Tahap-Tahap Dalam SEM

Menurut Ghozali & Fuad (2005), mendeskripsikan tahap-tahap dalam SEM sebagai berikut :

1)

Konseptualisasi Model

Tahap ini berhubungan dengan pengembangan hipotesis (berdasarkan teori) sebagai dasar dalam menghubungkan variable laten dengan variable laten lainnya, dan juga dengan indikatorindikatornya. Dengan kata lain, model yang dibentuk adalah persepsi kita mengenai bagaimana variable laten dihubungkan berdasarkan teori dan bukti yang kita peroleh dari disiplin ilmu kita. Konseptual model harus merefleksikan pengukuran variable laten melalui berbagai indikator yang dapat diukur.

Konseptualisasi model megharuskan tiga hal yang harus dilakukan yaitu :


47

a)

Hubungan yang dihipotesiskan antara variable laten

harus ditentukan. Tahap pengembangan model ini berfokus pada model structural dan harus mempresentasikan kerangka teoris untuk di uji. Disini, kita harus dapat membedakan dengan jelas, mana yang variable eksogen dan endogen. Seperti yang telah dijelaskan diatas, variable eksogen selalu merupakan variable independen sehingga tidak dipengaruhi variabel yang dipengaruhi oleh variabel lain dalam suatu model. Sedangkan variabel endogen adalah variabel lain dalam suatu model. Meskipun variabel endogen selalu merupakan variabel independen, namun variabel endogen ini juga dapat menjadi variabel independen yang mempengaruhi variabel endogen lain dalam suatu model, dengan kata lain, variabel endogen ini adalah variable intervening. Karena variabel endogen tidak secara sempurna dipengaruhi oleh variabel yang dihipotesiskan (masih terdapat kemungkinan variabel endogen tersebut dipengaruhi oleh variabel selain yang dihipotesiskan), maka error tern ( residual ) juga dihipotesiskan mempengaruhi variabel endogen dalam suatu model. b)

Memutuskan arah (positif atau negative) dan jumlah

hubungan variabel-variabel eksogen dan anara eksogen dan variabel endogen. Disini, peran teori dan hasil penelitian sebelumnya sangat berperan. Meskipun hal tersebut tidak


48

berarti bahwa kita tidak boleh melengkapi teori yang ada dengan logika pikiran kita, tetapi untuk menekankan bahwa teori

merupakan

unsur

yang

sangat

penting

dalam

pembangunan suatu model pemikirannya.

c)

Pengukuran

model

dan

menghubungkan

dengan

operasionalisasi variabel laten. Sehingga dikenal beberapa indikator ( manifest variable ) yang digunakan untuk mengukur variabel laten tersebut. Variabel manifest adalah indikator-indikator yang dapat diukur, variabel manifest dalam LISREL biasanya menggunakan reflective indicator (juga disebut effect indicator). Indikakator reflektif berarti bahan konstruk laten dianggap mempengaruhi variable observed.

2)

Penyusunan diagram alur ( Path Diagram)

Tahap ini akan memudahkan kita dalam memvisualisasi hipotesis yang telah kita ajukan dalam konsptualisasi 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 berhubungan satu sama lain, yang memberikan suatu pandangan menyeluruh menganai struktur model.


49

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 berate-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 hubungan dengan menggunakan tulisan symbol 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.


50

5)

Estimasi parameter

Pada tahapan 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 signifikasi 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 table 3.4 dibawah ini.

TABEL 3.5 Goodness of Fit Index Goodness of Fit Index Cut-off Value X² - Chi Square

Diharapkan kecil

RMSEA

≤0,08

GFI

≥ 0,90

AGFI NFI

≥ 0,90 ≥ 0,90

NNFI

≥ 0,90

CFI

≥ 0,90

IFI

≥ 0,90

RFI

≥ 0,90

Sumber: Wijanto, 2008


51

Uraian masing-masing darigoodness of fit index dapat dijelaskan sebagai berikut :

a.

– Chi Square. Nilai statistic Chi-Square

digunakan untuk mengukur overall fit sebuah model. Model yang dievaluasi akan dipandang baik apabila Chi-Square kecil, semakin kecil nilai Chi-Square, maka baik sebuah model. Uji beda Chi-Square diharapkan menerima hipotesis nol dengan significance probability ≥ 0,05. b.

The Root Mean Square Error of Approximation

(RMSEA). Karena

– Chi-Square sangat sensitive

terhadap ukuran sampel (terlalu besar atau terlalu kecil). Kriteria RMSEA digunakan untuk mengompensasi ChiSquare 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 Goodnes Of Fit (AGFI). AGFI adalah

analog

dalam regresi beranda. Fit Indeks ini dapat


52

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 tingkat yang baik ( good overall model fit ), sedangkan 0,90-0,95 menunjukkan tingkatan cukup (aequate fit). e.

Tucker Lewis Index (TLI) atau Non-Nomed 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. f.

Comparative Fit Index (CFI). Berbeda dengan

-

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


53

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.

5.

Pengujian Hipotesis

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 error dan nilai t. standar error digunakan untuk mengukur ketepatan dari setiap estimasi parameter. Di bawah standar error adalah nilai t yang diperoleh melalu perbandingan antara nilai estimasi dengan standar error.

=


54

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 table pada level 5%, yaitu ±1,960, maka hubungan antara variabel adalah signifikan.


BAB III METODE PENELITIAN

Recommend Documents