BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini bertujuan untuk memberikan landasan 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. Terdapat empat sub bahasan yang dibahas dalam bab ini. Sub bahasan pertama yaitu ruang lingkup penelitian, sub bahasan kedua yaitu metode pengambilan sampel dan teknik pengumpulan data, sub bahasan ketiga yaitu definisi operasional dan pengukuran instrument penelitian dan sub bahasan keempat yaitu metode analisis data. Berikut ini adalah beberapa sub bahasan yang dikemukakan.
A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini dilakukan terhadap konsumen KFC yang berada di wilayah Kota Surakarta. Penelitian ini bersifat penelitian terapan (applied research) yang muncul dari fenomena yang diamati. Desain penelitian yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan teknik penelitian survey dengan menggunakan kuesioner dalam mengumpulkan data responden. Dimana kuesioner diberikan kepada konsumen KFC di Kota Surakarta untuk dijawab sesuai dengan pemahaman akan pelayanan yang KFC berikan
B. Metode Pengambilan Sampel dan Teknik Pengumpulan Data Populasi merupakan jumlah dari keseluruhan obyek (satuan/ individu) yang karakteristiknya hendak diduga (Djarwanto dan Subagyo, 1994). Populasi untuk penelitian ini adalah konsumen KFC cabang Solo yang berniat untuk datang kembali. Sampel merupakan bagian populasi yang karakteristiknya hendak diselidiki, dan dianggap bisa mewakili keseluruhan populasi (jumlahnya lebih sedikit daripada jumlah
populasinya) (Djarwanto dan Subagyo, 1994). Adapun jumlah sampel yang dipilih adalah 200 konsumen KFC yang berniat untuk melakukan pembelian ulang. Metode pengumpulan data menggunakan kuesioner dengan memberikan kepada setiap responden berupa daftar pertanyaan dengan kriteria responden yang berniat untuk datang kembali. Dalam penelitian ini, teknik pengambilan sampel dengan menggunakan purposive sampling yaitu teknik penentuan sampel pada jenis orang tertentu yang dapat memberikan informasi yang diinginkan (Sekaran, 2006). Kriteria yang digunakan adalah masyarakat Solo yang pernah berkunjung ke KFC dan berniat untuk melakukan pembelian ulang.
C. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel Sub bahasan ini bertujuan untuk memberikan penjelasan mengenai definisi variabelvariabel yang digunakan dalam penelitian. Tiap variabel yang terkait dengan penelitian ini diukur dengan item-item pertanyaan. Berikut adalah definisi operasional dan pengukuran masing-masing variabel yang diamati. 1. Citra merek (Brand Image) Citra merek adalah persepsi tentang merek yang digambarkan oleh asosiasi merek yang ada dalam ingatan konsumen (Keller, 1998). Indikator yang digunakan untuk mengukur citra merek adalah:
a. Nama baik, b. Keistimewaan, c. Keterkenalan, d. Mudah diingat, e. Keungggulan. Masing-masing item diukur dengan menggunakan skala Likert (1=sangat tidak setuju sampai dengan 5=sangat setuju).
2. Persepsi kualitas (Service Quality) Persepsi kualitas didefinisikan sebagai persepsi pelanggan terhadap keseluruhan kualitas dan keunggulan suatu produk atau jasa pelayanan berkaitan dengan apa yang diharapkan oleh pelanggan (Durianto, 2004 : 96). Persepsi kualitas dapat diukur melalui indikator-indikator : a.
Tangibles (berwujud nyata) terdiri dari (Parasuraman et al. 1991): 1) Desain interior dan eksterior 2) Kebersihan dan kerapian restoran 3) Tersedia fasilitas. 4) Tempat yang luas dan rapi.
b. Reliability (keandalan) adalah kemampuan untuk memberikan pelayanan yang dijanjikan dengan segera, akurat dan memuaskan. Indikator Reliability ini terdiri dari (Parasuraman et al. 1991): 1) Kemampuan melayani konsumen. 2) Menyampaikan informasi dengan baik. 3) Layanan tepat waktu. 4) Penyajian produk tepat sesuai dengan yang dipesan. c. Responsiveness (ketanggapan), yaitu keinginan para staff untuk membantu para pelanggan dan memberikan pelayanan dengan tanggap. Indikator Responsiveness ini terdiri dari (Parasuraman et al. 1991): 1) Cepat tanggap terhadap keluhan pelanggan. 2) Cepat tanggap menghadapi masalah. 3) Siap membantu konsumen. 4) Merespon kesalahan pelayanan. d. Assurance (Jaminan) yaitu mencakup pengetahuan, kemampuan, kesopanan dan sifat yang dapat dipercaya yang dimiliki para staff.Indikator Assurance ini terdiri dari (Parasuraman et al. 1991): 1) Memberikan informasi akurat.
2) Pelayanan yang baik tanpa membedakan. 3) Rasa aman konsumen. 4) Pengetahuan dan kecakapan karyawan dalam menjawab pertanyaan konsumen mengenai produk. e. Empathy yaitu kemudahan dalam melakukan hubungan komunikasi yang baik, perhatian pribadi dan memahami kebutuhan pelanggan. Indkator Empathy ini terdiri dari (Parasuraman et al. 1991): 1) Perhatian karyawan secara individu. 2) Pelayanan menyenangkan. 3) Perhatian karyawan secara penuh. 4) Memahami kebutuhan setiap konsumen. Masing-masing item diukur dengan menggunakan skala Likert (1=sangat tidak setuju sampai dengan 5=sangat setuju). 3. Persepsi nilai (Perceived Value) Persepsi nilai menurut Monroe et al dalam (boris et al, 2004) persepsi nilai didefinisikan rasio manfaat yang dirasakan relatif dibandingkan dengan pengorbanan yang dirasakan. Indikator persepsi nilai ini sebagai berikut (Dodds et al., dalam Anderson &Srinivasan, 2003) : a. Penilaian terhadap produk yang dibeli b. Penilaian terhadap keputusan pembelian c. Kesesuaian antara harga dengan kualitas. d. Kesesuaian antara harga dengan manfaat. Masing-masing item diukur dengan menggunakan skala Likert (1=sangat tidak setuju sampai dengan 5=sangat setuju). 4. Kepuasan Pelanggan (Customer satisfaction) Kepuasan pelanggan adalah perasaan senang atau kecewa seseorang yang berasal dari perbandingan antara kesan terhadap kinerja dan harapan. Dalam hal ini
kepuasan pelanggan dinilai dari keseluruhan pelayanan yang diterima konsumen dari karyawan restoran KFC. Pengukuran indikator kepuasan pelanggan ini adalah (Sondoh et al, (2007):
a. Pengalaman. b. Puas dengan keputusan mengkonsumsi c. Puas karena pilihan yang tepat d. Sesuai dengan harapan. Masing-masing item diukur dengan menggunakan skala Likert (1=sangat tidak setuju sampai dengan 5=sangat setuju). 5. Niat beli ulang Niat beli ulang menurut Hellier et al. (2003), adalah pertimbangan pembelian ulang suatu produk dari sebuah perusahaan, yang dipenganruhi oleh kondisi lingkungan sekitarnya. Definisi operasional niat pembelian ulang adalah keinginan individu untuk melakukan pembelian kembali suatu produk baik barang maupun jasa. Indikator niat beli ulang ini terdiri dari: a. Adanya niat membeli ulang produk KFC b. Anggapan bahwa niat membeli ulang KFC adalah ide yang baik. c. Anggapan bahwa niat membeli ulang KFC adalah hal yang tepat. d. Berniat merekomendasikan kepada orang lain. Masing-masing item diukur dengan menggunakan skala Likert (1=sangat tidak setuju sampai dengan 5=sangat setuju).
D. Sumber Data Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer. Data primer adalah data yang dikumpulkan dan diolah sendiri oleh suatu organisasi atau perorangan langsung dari obyeknya dengan tujuan yang spesifik (Sekaran, 2003:209). Dalam
penelitian ini, data primer diperoleh dari jawaban responden melalui kuesioner yang disebar.
E. Metode Pengumpulan Data Data yang diolah dalam rangka pengujian hipotesis berupa data primer yang diperoleh dari hasil tanggapan responden atas daftar pertanyaan (kuesioner) yang bersifat tertutup disebarkan kepada responden. Metode pengumpulan data kuesioner pada penelitian ini adalah dengan menggunakan metode personally administrated quistionaires, yaitu peneliti menyampaikan sendiri kuesioner kepada responden dan mengambil sendiri kuesioner yang telah diisi oleh responden, tujuan utamanya supaya tingkat pengembalian kuesioner dapat terjaga didalam periode waktu yang relatif pendek (Sekaran, 2003:236).
A. Metode Analisis Data Dalam penelitian ini menggunakan dua metode analisis, yaitu analisis deskriptif dan analisis statistik. a. Analisis Deskriptif Analisis deskriptif merupakan suatu metode analisis yang merubah data mentah menjadi dalam bentuk kalimat yang lebih mudah dipahami dan diinterpretasikan untuk menjelaskan suatu permasalahan. Analisis deskriptif dalam penelitian ini digunakan untuk menganalisis profil pribadi responden dan tanggapan responden terhadap item-item pertanyaan mengenai variabel-variabel yang mempengaruhi niat beli ulang konsumen KFC. b. Analisis Statistik Analisis statistik merupakan analisis yang dapat diklasifikasikan ke dalam kategori-kategori
yang
berwujud
angka-angka
yang
dapat
dihitung
untuk
menghasilkan penafsiran statistik yang kokoh untuk mempresentasikan fenomena
yang diukur. Berikut ini adalah uji statistik yang dianalisis dalam penelitian ini antara lain : a) Uji Validitas Uji validitas bertujuan untuk mengetahui seberapa tepat suatu tes melakukan fungsi ukurnya. Semakin tinggi validitas suatu fungsi ukur, semakin tinggi pengukuran mengenai sasarannya (Sekaran, 2003). Untuk memperoleh validitas kuesioner, usaha di titik beratkan pada pencapaian validitas isi. Validitas tersebut menunjukkan sejauh mana perbedaan yang diperoleh dengan instrumen pengukuran merefleksikan perbedaan sesungguhnya pada responden yang diteliti. Untuk uji validitas yang digunakan alat uji Confirmatory Factor Analysis dengan bantuan SPSS 16.0 for Windows. Menurut Hair et.al (1998), factor loading lebih besar ± 0.30 dianggap memenuhi level minimal, sangat disarankan besarnya factor loading adalah ± 0.40, jika factor loading suatu item pertanyaan mencapai ± 0.50 atau lebih besar maka item tersebut sangat penting dalam menginterpretasikan kontruks yang diukurnya. Pedoman umum untuk analisis faktor adalah factor loading ≥ 0.40 (Ferdinand, 2005).Berdasarkan pedoman tersebut, peneliti menetapkan nilai factor loading yang signifikan adalah lebih dari ± 0.50. Teknik yang digunakan adalah dengan melihat output dari rotated component matrix yang harus ekstrak secara sempurna. Jika masing-masing item pertanyaan belum ekstrak secara sempurna, maka proses pengujian validitas dengan analisis faktor harus diulang dengan cara menghilangkan item pertanyaan yang memiliki nilai ganda. b) Uji Reliabilitas Reliabilitas bertujuan untuk mengetahui konsistensi internal dari indikanindikan dalam suatu variabel.Untuk mengukur reliabilitas alat pengukuran yang digunakan adalah teknik analisis Alpha Cronbach. Kategori koefisien alpha dari suatu pengujian adalah sebagai berikut (Sekaran:2003):
1) 0.8 – 1.0
= reliabilitas baik
2) 0.6 – 0.799
= reliabilitas dapat diterima
3) < 0.6
= reliabilitas kurang baik
Untuk mengukur reliabilitas dari instrumen penelitian ini dilakukan denga Cronbach’s Alpha dengan bantuan program komputer SPSS 16.0 for Windows. Menurut Hair et.al (1998) suatu intrumen dinyatakan relabel jika hasil koefisien Cronbach’s Alpha menunjukkan nilai ≥ 0.70.
B. Pengujian Model Struktural 1. Analisis Structural Equation Model (SEM) Analisis structural equation model bertujuan untuk mengestimasi beberapa persamaan regresi terpisah akan tetapi masing-masing mempunyai hubungan simultan atau bersamaan. Dalam analisis ini dimungkinkan terdapat beberapa variabel dependen, dan variabel ini dimungkinkan menjadi variabel independen bagi variabel dependen yang lainnya. Pada prinsipnya, model struktural bertujuan untuk menguji hubungan sebab akibat antar variabel sehingga jika salah satu satu variabel diubah, maka terjadi perubahan pada variabel yang lain. Dalam studi ini, data diolah dengan menggunakan Analysis of Moment Structure atau AMOS versi 16. Analisis SEM memungkinkan perhitungan estimasi seperangkat persamaaan regresi yang simultan, berganda dan saling berhubungan. Karakteristik penggunaan model ini: (1) untuk mengestimasi hubungan dependen ganda yang saling berkaitan, (2) kemampuannya untuk memunculkan konsep yang tidak teramati dalam hubungan serta dalam menentukan kesalahan pengukuran dalam proses estimasi, dan (3) kemampuannya untuk mengakomodasi seperangkat hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen serta mengungkap variabel laten (Ghozali, 2005).
1. Evaluasi Asumsi SEM a) Ukuran Sampel. Disarankan lebih dari 100 atau minimal 5 kali jumlah observasi. Namun apabila jumlah sampel yang terlalu banyak dan tidak memungkinkan untuk dilakukan penarikan sampel seluruhnya, maka penelitian akan menggunakan rekomendasi untuk menggunakan maksimum likelihood yaitu penarikan sampel antara 100-200 sampel. b) Normalitas. Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah distribusi data mengikuti atau mendekati distribusi normal. Normalitas univariate dilihat dengan nilai critical ratio (c.r) pada skewness yaitu antara -2,58 sampai 2,58. Sedangkan normalitas multivariate dilihat pada assessment of normality baris bawah kanan yaitu nilai critical ratio (c.r) kurtosis di bawah 7 (Lihat Ghozali dan Fuad, 2008). Normalitas univariate dan multivariate dari data yang digunakan dalam analisis ini diuji dengan menggunakan AMOS 16 c) Outliers. Outliers adalah kondisi observasi dari suatu data yang memiliki karakteristik unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari observasi-observasi lainnya yang muncul dalam bentuk nilai ekstrim (Hair et al, 1998 dalam Ghozali, 2008). Outliers dapat dilihat dari nilai mahalanobis distance dengan nilai Degree of Freedom sejumlah variabel indikator yang dipergunakan dalam penelitian pada tingkat p < 0,001. 2. Evaluasi Atas Kriteria Goodness of Fit. a) Likelihood ratio chi-square statistic (X2). Merupakan ukuran fundamental dari overall fit. Nilai chi square yang tinggi terhadap degree of freedom menunjukkan bahwa korelasi yang diobservasi dengan yang diprediksi berbeda secara nyata dan ini menghasilkan probabilitas lebih kecil dari tingkat signifikansi. Sebaliknya, nilai chi square yang rendah terhadap degree of freedom menunjukkan bahwa korelasi yang diobservasi dengan yang diprediksi tidak berbeda secara signifikan. Oleh sebab itu, maka nilai yang diharapkan adalah kecil, atau lebih kecil daripada chi square tabel.
b) Probabilitas. Diharapkan nilai probabilitas lebih dari 0,05 (5%). c) Root Mean Square Error Approximation (RMSEA). Merupakan ukuran yang mencoba memperbaiki kecenderungan statistic chi square yang menolak model dengan jumlah sampel yang besar. Hasil uji empiris RMSEA sesuai untuk menguji model konfirmatori dengan jumlah smapel besar. Nilai yang diharapkan adalah sama atau kurang dari 0,08. d) Goodness of Fit Index (GFI). Nilai GFI yang tinggi menunjukkan fit yang lebih baik. Nilai yang diharapkan adalah sama atau lebih besar dari 0,9. e) Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI). Nilai yang diharapkan adalah sama atau lebih besar dari 0,9. f)
The minimum Sampel Discrepancy Function atau Degree of Freedom (CMIN/DF). Merupakan nilai yang dihasilkan dari pembagian nilai chi square oleh degree of freedom. Nilai yang diharapkan adalah lebih kecil dari 2 atau 3.
g) Tucker Lewis Index (TLI). Nilai yang diharapkan adalah sama atau lebih besar dari 0,90. h) Comparative Fit Index (CFI). Nilai yang diharapkan adalah sama atau lebih besar dari 0,90.
Tabel III.1 Tabel Indeks Kelayakan Model No
Goodness of Fit Indeks
Keterangan Tujuan analisis ini adalah mengembangkan dan menguji sebuah model yang sesuai dengan data. Chi Square merupakan ukuran mengenai buruknya fit suatu model. Uji signifikansi terhadap perbedaan matriks kovarians data dengan matriks kovarians yang diestimasi RMSEA adalah ukuran yang mencoba memperbaiki kecenderungan statistik ChiSquare menolak model dengan jumlah sampel yang besar. Indeks yang menggambarkan tingkat kesesuaian model secara keseluruhan yang dihitung dari residual kuadrat dari model yang diprediksi dibandingkan data yang sebenarnya. Indeks ini merupakan pengembangan dari Goodness Fit of Index (GFI) yang telah disesuaikan dengan ratio dari degree of freedom model.
Cut-off point Diharapkan kecil
1.
Chi Square (X²)
2.
Significance Probability
3.
RMSEA (the Root Mean Square Error of Approximation)
4.
GFI (Good of Fit Index)
5.
AGFI (Adjusted Goodness of Fit Indices)
6.
CMIN/DF (The Minimum Sampel Discrepancy Function)
Kesesuaian antara data dengan model
≤2.00 atau ≤3.00
7.
TLI (Tucker Lewis Index)
Merupakan indeks kesesuaian incremental yang membandingkan model yang diuji dengan null model.
≥0.90
8.
NFI (Normed Fit Index)
Indeks ini juga merupakan indeks kesesuaian incremental dan dapat dijadikan alternatif untuk menentukan model fit.
≥0.90
9.
CFI (Comparative Fit Index)
Uji kelayakan model yang tidak sensitif terhadap besarnya sampel dan kerumitan model.
≥0.90
Sumber: Ghozali dan Fuad, 2005
≥0.05
≤0.08
≥0.90
≥0.90
