BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
Salah satu tahap dalam penelitian adalah proses pengumpulan dan pengolahan data. Pada tahap ini berisikan penjelasan mengenai jenis data yang diperlukan, teknik dan metode pengumpulan data serta prosedur pengolahan data untuk setiap data yang telah dikumpulkan. Pengumpulan datanyang dilakukan dalam penelitian ini adalah pengumpulan data awal untuk menguji validitas dan reliabilitas kuesioner dan tahap berikutnya adalah pengumpulan data lanjutan untuk mencari jawaban atas tujuan penelitian.
4.1 Pengumpulan Data Awal Pengambilan data primer yang dibutuhkan dalam penelitian ini didapatkan dengan melakukan survey yakni menyebarkan kuesioner kepada pelanggan ataupun nasabah jasa perbankan khususnya nasabah Bank Negara Indonesia yang masih berstatus mahasiswa ITB. Kuesioner terdiri atas tiga bagian, bagian pertama berisi perilaku nasabah perbankan, bagian kedua berisikan keyakinan yang dirasakan nasabah terhadap pertanyaan-pertanyaan yang diberikan mengenai variabel yang membentuk model penerimaan teknologi nasabah. bagian kedua ini terdapat 23 pertanyaan adapun rinciannya dapat dilihat pada tabel 3.2 Pengumpulan data dibagi menjadi dua tahapan. Tahap pertama yaitu menyebarkan 35 responden dengan tujuan untuk validitas dan reliabilitas butir pertanyaan pada kuesioner sebagai alat ukur penelitian. dari 35 kuesioner yang disebar, hanya 30 yang dapat diolah. Berdasarkan hasil pengujian terhadap kuesioner ini, butir pertanyaan-pertanyaan yang tidak valid dihilangkan atau tata kalimat dari pertanyaan disempurnakan kembali agar lebih mudah dipahami oleh responden.
73
4.1.1 Uji Validitas Uji validitas kuesioner pada tahap awal ini mempergunakan metode koefisien korelasi Pearson Product Moment, dengan bantuan program software SPSS 11.0. Berikut merupakan langkah-langkah uji validitas yang dilakukan:
Penentuan Hipotesis H0: Butir pertanyaan pada kuesioner valid H1: Butir pertanyaan pada kuesioner tidak valid
Statistik Uji df= n-2 = 30 – 2 = 28 α= 0.05 rtabel= 0.361
Daerah Kritis Jika rhitung ≥ rtabel, maka terima H0 Jika rhitung ≤ rtabel, maka tolak H0 Pada hasil pengolahan SPSS 11.0, rhitung untuk setiap indikator dapat
dilihat pada kolom corrected item-total correlation. Setelah dilakukan pengolahan uji validitas menggunakan SPSS 11.0, tidak terdapat indikator pertanyaan yang tidak valid (hasil pengolahan uji validitas dapat dilihat pada lampiran).
4.1.2 Uji Reliabilitas Pengujian reliabilitas dilakukan agar memastikan bahwa kuesioner yang dijadikan alat ukur benar-benar handal (reliable). Uji relibilitas ini menggunakan metode Alpha Cronbach yang didapat melalui bantuan program software SPSS 11.0. Adapun langkah-langkah pengujian reliabilitas kuesioner adalah sebagai berikut:
Penentuan Hipotesis H0: Butir pertanyaan pada kuesioner handal (reliable) H1: Butir pertanyaan pada kuesioner tidak handal (reliable)
74
Statistik Uji df= n-2 = 30 – 2 = 28 α= 0.05 rtabel= 0.361
Daerah Kritis Jika rhitung ≥ rtabel, maka terima H0 Jika rhitung ≤ rtabel, maka tolak H0 Pada hasil pengolahan SPSS 11.0, rhitung untuk setiap indikator dapat
dilihat pada nilai alpha (koefisien reliabilitas). Hasil pengujian reliabilitas pada kuesioner menyimpulkan kuesioner telah handal (reliable). Hasil pengolahan menggunakan bantuan program software SPSS 11.0 dapat dilihat pada bagian lampiran.
4.2 Pengumpulan Data Lanjutan Pengambilan data lanjutan dilakukan pada bulan Januari – Maret 2008. Dari 350 kuesioner yang telah disebarkan hanya 332 yang telah diselesaikan dan dikembalikan (nilai tanggapan sebesar 94.85%). Dari data yang berhasil dikumpulkan, sekitar 124 adalah jumlah dari pemakai SMS Banking dan 208 adalah jumlah responden potensial yang akan menggunakan SMS Banking. Sebanyak 7 responden atau 3.37% dari 208 responden yang tidak mengetahui sama sekali mengenai SMS Banking. Jumlah data yang dapat baik responden pengguna SMS Banking maupun responden potensial sudah memenuhi jumlah sampel minimal yakni 5-10 dari variabel yang akan diuji. Tanggapan dan pengetahuan mereka mengenai SMS Banking akan dilampirkan dalam studi ini.
4.2.1 Pemeriksaan Data Akhir Jumlah data yang didapat dari penyebaran kuesioner berjumlah 332, untuk tahap berikutnya tidak semua sampel digunakan dalam pengolahan data. Untuk memenuhi syarat jumlah sampel dengan pengolahan menggunakan metoda SEM minimal 100 data (Hair, 1998).
75
4.2.2 Penilaian Jawaban Responden Kuesioner yang disebarkan terdiri dari 3 bagian. Bagian pertama berisikan mengenai perilaku nasabah perbankan, bagian kedua berisikan keyakinan yang dirasakan nasabah terhadap pertanyaan-pertanyaan yang diberikan sebagai variabel pembentuk model penerimaan teknologi nasabah, bagian ketiga berisikan karakteristik reponden seperti umur, jenis kelamin, latar belakang pendidikan, dan penghasilan per bulan. Penilaian jawaban dalam kuesioner ini menggunakan skala ordinal likert dengan nilai antara 1 hingga 7 sebagai skala pengukurannya. Pertanyaanpertanyaan yang diajukan dalam usiner ini tidak kesemuanya bernilai positif namun ada juga yang bersifat negatif. Hal ini bertujuan untuk meminimasi kecenderungan rexponden memilih pada satu sisi skala saja.
4.3 Pengolahan Data 4.3.1 Demografi Responden Profil responden yang diperoleh dari penyebaran kuesioner dapat dilihat pada tabel 4.1 Karakteristik responden berdasarkan usia, paling banyak pertama adalah responden yang berusia antara 18 hingga 20 tahun yaitu sebanyak 172 orang (51.81%), lalu peringkat kedua adalah responden berusia antara 21 hingga 23 tahun (24.4%). Peringkat ketiga adalah responden berusia kurang atau sama dengan 17 tahun (10.84%). Peringkat keempat adalah responden berusia antara 24 hingga 26 sebanyak 29 orang (8.73%) dan yang terakhir sebanyak 4.22% atau 8 orang yang memiliki usia lebih besar atau sama dengan 27 tahun. Dari 332 responden, sebagian besar reponden berjenis kelamin pria sebanyak 178 orang (53.61%), 63 pengguna SMS Banking dan 115 calon pengguna SMS Banking potensial. Responden wanita sebanyak 154 orang (46.39%), 61 pengguna SMS Banking dan 93 calon pengguna SMS Banking potensial.
76
Definisi pemakai adalah responden yang telah menggunakan SMS Banking secara aktif maupun pasif (telah mendaftar dan memiliki fasilitas SMS Banking pada ponselnya), sedangkan calon pemakai adalah responden yang belum mendaftar ataupun mengadopsi teknologi SMS Banking. Berdasarkan pendidikan responden mengingat penyebaran kuesioner ini didalam kampus ITB, sebanyak 236 (71.08%) masih berstatus mahasiswa S1 dan sebanyak 96 orang (28.92%) merupakan mahasiswa pascasarjana. (S1 dan S2)
Tabel 4.1 Profil Responden
≤17 18 - 20 Umur 21 - 23 24 - 26 ≥ 27 Pria Jenis Kelamin Wanita S1 Pendidikan S2 dan S3 ≤ Rp. 500 ribu Rp. 500 rb - Rp. 1 jt Rp. 1.1 jt - Rp. 1.5 jt Pendapatan Rp. 1.6 jt - Rp. 2 jt Rp. 2.1 jt - Rp. 2.5 jt Rp. ≥ 2.6 jt
Pemakai (124) Jumlah % 13 10.48% 70 56.45% 27 21.77% 9 7.26% 5 5 63 50.81% 61 49.19% 77 62.10% 47 37.90% 10 8.06% 21 16.94% 39 31.45% 30 24.19% 20 16.13% 4 3.23%
Calon Pemakai (208) Jumlah % 23 11.06% 102 49.04% 54 25.96% 20 9.62% 9 4.33% 115 55.29% 93 44.71% 159 76.44% 49 23.56% 33 15.87% 77 37.02% 49 23.56% 24 11.54% 20 9.62% 5 2.40%
Profil responden berdasarkan pendapatan per bulan, 10 (16.94%) orang pengguna dan 33 (15.87%) orang potensial pengguna layanan SMS Banking memiliki pendapatan kurang dari Rp. 500.000. Kebanyakan dari responden yakni 39 orang atau sebesar 31.45% pemakai layanan SMS Banking memiliki pendapatan antara Rp. 1.100.000 hingga Rp. 1.500.000 rupiah per bulannya. Pada kisaran pendapatan antara Rp. 1.600.000 hingga Rp. 2.000.000 dimiliki sebanyak 30 orang responden pengguna SMS Banking (24.19%) dan 24 (11.54%) orang calon pengguna SMS Banking potensial. Sebanyak 20 orang (16.13%) responden pemakai layanan SMS Banking dan 20 orang (9.62%) responden potensial
77
pengguna layanan SMS Banking memiliki pendapatan dengan kisaran Rp. 2.100.000 hingga Rp. 2.500.000 serta sebanyak 4 orang (3.23%) responden pemakai layanan SMS Banking dan 5 orang (2.42 %) responden potensial pengguna layanan SMS Banking memiliki pendapatan lebih besar atau sama dengan Rp 2.600.000.
4.3.1.1 Profil Penggunaan SMS pada Responden Pada Tabel 4.2 merupakan profil penggunaan fitur SMS pada responden per harinya. Jumlah penggunaan SMS responden berkisar antara kurang atau sama dengan tiga, 4, 5, 6, 7, 8 serta lebih besar atau sama dengan 9 kali pengiriman SMS per harinya oleh responden.
Tabel 4.2 Profil Penggunaan SMS pada Responden No. 1 2 3 4 5 6 7
Jumlah SMS / hari ≤3 4 5 6 7 8 ≥9 Total
Pemakai [Orang] [%] 8 6.45% 13 10.48% 14 11.29% 11 8.87% 14 11.29% 17 13.71% 47 37.90% 100.00% 124
Calon Pemakai [Orang] [%] 8 3.85% 27 12.98% 34 16.35% 27 12.98% 25 12.02% 36 17.31% 51 24.52% 100.00% 208
Dari Tabel 4.2, hanya 8 orang yang menggunakan fasilitas SMS ≤ 3 dalam satu hari. Ini menggambarkan bahwa setiap responden memakai telepon selular selalu menggunakan layanan SMS (definisi menggunakan SMS adalah mengirimkan SMS) dari provider telepon selular setiap harinya. Di antara para pengguna SMS Banking, 37.90% (47 orang yang menggunakan layanan SMS ≥ 9 kali dalam sehari) dan calon pengguna SMS Banking potensial sebanyak 24.52% (51 orang yang menggunakan layanan SMS ≥ 9 kali dalam sehari). Pada pengguna dan calon pengguna potensial terdapat jumlah yang yang hampir sama besar dalam menggunakan SMS dalam sehari. Hal ini menunjukkan adanya kemungkinan para pengguna layanan SMS menggunakan selain bertukar
78
informasi. Pada survei (4 – 8 SMS dalam sehari) yang dilakukan pada beberapa pengguna dan calon pengguna potensial terdapat perbedaan yang tidak terlalu besar, hal ini dikarenakan tidak sering menggunakan SMS sebagai jalur komunikasi
4.3.1.2 Profil Kebiasaan Kepemilikan Rekening Bank pada Responden Tabel 4.3 menunjukkan profil kebiasaan kepemilikan atas beberapa rekening di bank yang berbeda. Sebanyak 66 orang (53.23%) responden yang merupakan pemakai layanan SMS Banking dan 98 orang (47.12%) responden hanya memiliki satu rekening Bank. Karakteristik jumlah bank yang digunakan responden khususnya pemakai SMS Banking memiliki persentase yang beragam dibandingkan dengan responden calon pemakai SMS Banking. Calon pemakai sebagian besar hanya memilih satu sampai dua bank sebagai nasabahnya, bisa diloihat dari persentasenya sebesar 42.79% (89 orang) responden yang menjadi nasabah di dua bank sekaligus yang nilainya juga tidak jauh berbeda dengan 47.12%.
Tabel 4.3 Profil Kebiasaan Responden Pemakai No. 1 2 3 4 5 6 7
Jumlah Bank yang Digunakan 1 2 3 4 5 6 ≥7
Total
Calon Pemakai
[Orang]
[%]
[Orang]
[%]
66 27 22 4 2 3 0 124
53.23% 21.77% 17.74% 3.23% 1.61% 2.42% 0.00% 100.00%
98 89 17 1 1 2 0 208
47.12% 42.79% 8.17% 0.48% 0.48% 0.96% 0.00% 100.00%
79
4.3.1.3 Profil Penggunaan Layanan Bank pada Responden Berikut ini adalah Tabel 4.4 dan 4.5 merupakan karakteristik pemakaian layanan perbankan baik layanan Teller (kantor cabang), ATM, Phone Banking, SMS Banking dan Internet Banking. Hasil dari tabel 4.4 dan 4.5 dapat ,menyimpulkan bahwa layanan yang paling sering digunakan oleh reponden baik pengguna maupun calon pengguna SMS Banking menunjukkan gejala yang hamper sama yakni, urutan pertama adalah penggunaan ATM, Teller kantor cabang, lalu SMS Banking. Posisi keempat dan lima pilihan responden adalah layanan Phone Banking serta layanan Internet Banking yang memiliki nilai yang tidak jauh berbeda yang hampe sama yang paling terakhir adalah penggunaan. Penggunaan ATM masih sangat disukai oleh responden dibandingkan harus ke teller kantor cabang, atau menggunakan layanan lain seperti SMS Banking, Phone Banking dan Internet Banking. Hal ini terjadi karena teknologi ATM sudah lama dikenal oleh responden sehingga lebih mudah untuk digunakan dibandingkan teknologi baru seperti e-channel yang masih tergolong baru teknologinya.
Tabel 4.4 Profil Penggunaan Layanan Bank pada Responden Kantor Cabang
[124]
Total
[208]
1 2 3 4 5 [Orang] [%]
10 114 0 0 0 124 100 %
1 2
6 155
ATM
Phone Banking
Pemakai 0 94 10 0 20 38 0 31 0 56 124 123 100 % 99.19 % Calon Pemakai 0 197 11 27
SMS Banking
Internet Banking
0 0 31 73 20 124 100 %
20 0 35 20 48 123 99.19 %
5 0
0 15
80
Tabel 4.4 Lanjutan Profil Penggunaan Layanan Bank pada Responden Kantor Cabang
Total
3 4 5 [Orang] [%]
Phone Banking Calon Pemakai 14 0 43 6 0 81 27 0 57 208 208 208 100 % 100 % 100 % ATM
SMS Banking
Internet Banking
69 68 66 208 100 %
78 51 64 208 100 %
Tabel 4.5 Profil Berdasarkan Seringnya Penggunaan Layanan Bank pada Responden Kantor Cabang
[124]
Total
[208]
Total
≤1 1-3 4-6 7-9 ≥ 10 [Orang] [%] ≤1 1-3 4-6 7-9 ≥ 10 [Orang] [%]
ATM
Phone Banking
Pemakai 36 0 88 16 0 67 3 9 2 5 0 31 1 0 8 112 113 41 90.32% 91.13% 33.06% Calon Pemakai 54 1 137 26 0 101 17 3 0 31 0 7 1 0 0 204 166 8 98.08% 79.81% 3.85%
SMS Banking
Internet Banking
0 5 44 19 11 79 63.71%
0 2 0 28 6 36 29.03%
16 11 129 28 11 195 93.75%
0 0 0 0 2 2 0.96%
4.3.1.4 Profil Pengetahuan Responden Mengenai Layanan SMS Banking Sebelum dilakukan pengujian terhadap apa yang dirasakan mengenai layanan SMS Banking, perlu diketahui mengenai pengetahuan responden mengenai layanan tersebut. Kuesioner yang dibagikan didapat jumlah responden
81
yang mengetahui SMS Banking dan dari mana asal imformasi mengenai layanan SMS Banking. Informasinya dapat dilihat pada Tabel 4.6 dan 4.7.
Tabel 4.6 Jumlah Responden yang Mengetahui SMS Banking
Mengetahui SMS Banking Ya Tidak
Pemakai Jumlah [%] [Orang] 124 0 124
Total
Calon Pemakai Jumlah [%] [Orang]
100.00% 0.00% 100.00%
201 7 208
96.63% 3.37% 100.00%
Tabel 4.8 menunjukkan sebanyak 124 orang (100%) responden pemakai layanan SMS Banking sudah mengetahui tentang SMS Banking, sedangkan calon pemakai hanya 7 orang (3.37%) responden yang tidak megetahui layanan SMS Banking. Pada tabel 4.7 adalah gambaran mengenai asal informasi atau pengetahuan responden mengenai layanan SMS Banking. Pada pengisian kuesioner, responden diperbolehkan mengisi lebih dari satu jawaban sehingga didapat informasi sebagai berikut: Informasi yang didapat oleh responden yang paling banyak (114 orang (37.87%) pemakai SMS Banking dan 195 orang (41.94%) responden calon pemakai layanan SMS Banking) didapat dari bank penyedia layanan, baik berupa leaflet, penjelasan dari marketing atau customer service-nya,
Tabel 4.7 Asal Informasi Mengenai Layanan SMS Banking
Informasi Bank Koran/Majalah Televisi/Radio Mulut ke mulut Lain-lain Total
Pemakai Jumlah [%] [Orang] 114 56 76 35 20 301
37.87% 18.60% 25.25% 11.63% 6.64% 100.00%
Calon Pemakai Jumlah [%] [Orang] 195 95 100 33 42 465
41.94% 20.43% 21.51% 7.10% 9.03% 100.00%
82
4.3.1.5 Profil Alasan Responden Tidak Menggunakan Layanan SMS Banking Setalah diketahui mengenai informasi pengetahuan responden mengenai SMS Banking, peneliti melakukan pengelompokkan alasan responden tidak menggunakan atau tidak memakai layanan SMS Banking.Pengelompokkan alasan tersebut dapat dilihat pada Tabel 4.8. Awal analisis dapat dilihat terlebih dahulu tabel 4.6 memberikan kesimpulan bahwa dari 208 calon pemakai terdapat 201 orang (96.63%) sudah mengetahui layanan SMS Banking, namun masih belum menjadi pengguna atau pemakai layanan SMS Banking. Adapun alasan yang paling banyak dikemukakan oleh responden adalah tidak percaya pada faktor keamanan layanan (57 orang atau sebesar 27.57%), merasa masih belum memerlukan layanan SMS Banking (42 orang atau sebesar 20%), sulit untuk menghubungi pihak Bank jika terjadi masalah (34 orang atau sebesar 16.22%), respon SMS Banking masih dinilai lambat (22 orang atau sebesar 10.81%), Tidak mau membayar fee SMS Banking (18 orang atau sebesar 8.65%), tidak memiliki pengetahuan dan peralatan yang memadai (18 orang atau sebesar 8.65%) merasa kesulitan mendaftar sebahai pengguna SMS Banking (10 orang atau sebesar 4.86%), tidak merasa nyaman menggunakan SMS Banking pada jam kuliah atau pada saat dikampus (3 orang atau sebesar 1.62%), dan lain-lain (3 orang atau sebesar 1.62%)
Tabel 4.8 Alasan Tidak Menggunakan SMS Banking
No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Alasan tidak menggunakan SMS Banking Tidak percaya pada keamanan SMS Banking Tidak memerlukan Layanan SMS Banking Tidak dapat menghubungi pihak Bank apabila terjadi masalah Respon SMS Banking dinilai lambat Tidak mau membayar fee SMS Banking Tidak memiliki pengetahuan dan peralatan yang memadai Kesulitan untuk mendaftar sebagai pengguna SMS Banking Tidak merasa nyaman menggunakan SMS Banking pada jam kuliah atau pada saat dikampus Lain-lain
Total
Calon Pemakai Jumlah [%] [orang] 57 42 34 22 18 18 10
27.57% 20.00% 16.22% 10.81% 8.65% 8.65% 4.86%
3
1.62%
3
1.62%
208
100.00%
83
4.3.2 Validitas dan Modifikasi Model Konstruk Pengujian validitas bertujuan untuk menetukan kemampuan suatu indikator dalam mengukur variabel laten. Validitas suatu indikator dievaluasi berdasarkan tingkat signifikansi pengaruh indikator terhadap variabel latennya. Konstruk yang telah dibuat divalidasi dengan menggunakan analisis faktor konfirmatori (Confirmatory Factor Analysis). Analisis ini bertujuan membantu peneliti agar mengetahui kesesuian model faktor dengan karakteristik data yang akan dianalisis. Kesesuaian ini dapat diketahui dengan melakukan: 1. Estimasi parameter-parameter model faktor untuk mengetahui validitas dan reliabilitas dari butir pertanyaan, meliputi estimasi terhadap bobot faktor (λ), nilai error dalam variabel (δ), p-values, square multiple correlation (R2) 2. Perhitungan kesesuaian model faktor (goodness of fit index statistic), meliputi: chi-square, root mean square of approximation (RMSEA), root mean square residual (RMR), goodness of fit index (GFI), dan adjusted goodness of fit index (AGFI). Dalam penelitian ini terdapat 7 variabel laten yang dibentuk oleh 23 variabel manifest. Model pengukuran masing-masing variabel laten ini kemudian diuji validitasnya menggunakan software LISREL 8.3 dan akan dilakukan modifikasi jika diperlukan untuk mendapatkan model yang paling sesuai dengan data hasil penelitian .
4.3.2.1 Validasi Model Konstruk Subjective Norm Hasil validasi model konstruk subjective norm menggunakan LISREL 8.30, diperoleh diagram path sebagai berikut:
84
Gambar 4.1 Diagram Jalur Nilai Estimasi Model Konstruk Subjective Norm
Gambar 4.2 Diagram Jalur Nilai t-value Model Konstruk Subjective Norm Rekapitulasi hasil pengolahan data menggunakan LISREL 8.3 dapat dilihat pada tabel berikut:
85
Tabel 4.9 Hasil Validasi Model Konstruk Subjective Norm Variabel
Bobot Faktor
Error Variance
t-values
R2
SNORM1
0.95
0.09
23.36
0.91
SNORM2
0.92
0.18
21.41
0.82
SNORM3
0.98
0.03
24.79
0.97
RMSEA = 0
RMR = 0
Goodness of Fit Statistics χ2 = 0
df = 0
p-value = 1 GFI = 0 .; AGFI = 0
(Sumber: Pengolahan Data Primer) Dari hasil validasi model konstruk norma subyektif, diperoleh semua variabel manifes telah valid dan memenuhi syarat t-value > 1.96 (α = 0.05). Tidak diperlukan modifikasi pada model output karena nilai chi-square = 0, dimana model saturated atau perfectly fit.
4.3.2.2 Validasi Model Konstruk Image Hasil validasi model konstruk image menggunakan LISREL 8.30, diperoleh diagram path sebagai berikut:
Gambar 4.3 Diagram Jalur Nilai Estimasi Model Konstruk Image
86
Gambar 4.4 Diagram Jalur Nilai t-value Model Konstruk Image Rekapitulasi hasil pengolahan data menggunakan LISREL 8.3 dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.10 Hasil Validasi Model Konstruk Image Variabel
Bobot Faktor
Error Variance
t-values
R2
IM1
0.95
0.089
23.38
0.91
IM2
0.91
0.18
21.41
0.82
IM3
0.98
0.030
24.79
0.97
RMSEA = 0
RMR = 0
Goodness of Fit Statistics χ2 = 0
df = 0
p-value = 1 GFI = 0 .; AGFI = 0
(Sumber: Pengolahan Data Primer) Dari hasil validasi model konstruk image, diperoleh semua variabel manifes telah valid dan memenuhi syarat t-value > 1.96 (α = 0.05). Tidak diperlukan modifikasi pada model output karena nilai chi-square = 0, yang mengindikasikan dimana model saturated atau perfectly fit dan tidak perlu dilakukan modifikasi model.
87
4.3.2.3 Validasi Model Konstruk Result Demostrability Hasil validasi model konstruk result demostrability menggunakan LISREL 8.30, diperoleh diagram path sebagai berikut:
Gambar 4.5 Diagram Jalur Nilai Estimasi Model Konstruk Result Demostrability
Gambar 4.6 Diagram Jalur Nilai t-value Model Konstruk Result Demostrability
88
Rekapitulasi hasil pengolahan data menggunakan LISREL 8.3 dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.11 Hasil Validasi Model Konstruk Result Demostrability Variabel
Bobot Faktor
Error Variance
t-values
R2
RD1
0.95
0.089
23.38
0.91
RD2
0.91
0.18
21.41
0.82
RD3
0.98
0.030
24.79
0.97
RMSEA = 0
RMR = 0
Goodness of Fit Statistics χ2 = 0
df = 0
p-value = 1 GFI = 0 .; AGFI = 0
(Sumber: Pengolahan Data Primer) Dari hasil validasi model konstruk result demostrability, diperoleh semua variabel manifes telah valid dan memenuhi syarat t-value > 1.96 (α = 0.05). Tidak diperlukan modifikasi pada model output karena nilai chi-square = 0, yang mengindikasikan dimana model saturated atau perfectly fit dan tidak perlu dilakukan modifikasi model.
89
4.3.2.4 Validasi Model Konstruk Perceived Risk Hasil validasi model konstruk perceived risk menggunakan LISREL 8.30, diperoleh diagram path sebagai berikut:
Gambar 4.7 Diagram Jalur Nilai Estimasi Model Konstruk Perceived Risk
Gambar 4.8 Diagram Jalur Nilai t-value Model Konstruk Perceived Risk Rekapitulasi hasil pengolahan data menggunakan LISREL 8.3 dapat dilihat pada tabel berikut:
90
Tabel 4.12 Hasil Validasi Model Konstruk Perceived Risk Variabel
Bobot Faktor
Error Variance
t-values
R2
PR1
0.95
0.089
23.38
0.91
PR2
0.91
0.18
21.41
0.82
PR3
0.98
0.030
24.79
0.97
RMSEA = 0
RMR = 0
Goodness of Fit Statistics χ2 = 0
df = 0
p-value = 1 GFI = 0 .; AGFI = 0
(Sumber: Pengolahan Data Primer) Dari hasil validasi model konstruk perceived risk, diperoleh semua variabel manifes telah valid dan memenuhi syarat t-value > 1.96 (α = 0.05). Tidak diperlukan modifikasi pada model output karena nilai chi-square = 0, yang mengindikasikan dimana model saturated atau perfectly fit dan tidak perlu dilakukan modifikasi model.
4.3.2.5 Validasi Model Konstruk Perceived Usefulness Hasil validasi model konstruk perceived usefulness menggunakan LISREL 8.30, diperoleh diagram path sebagai berikut:
Gambar 4.9 Diagram Jalur Nilai Estimasi Model Konstruk Perceived Usefulness
91
Gambar 4.10 Diagram Jalur Nilai t-value Model Konstruk Perceived Usefulness Rekapitulasi hasil pengolahan data menggunakan LISREL 8.3 dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.13 Hasil Validasi Model Konstruk Perceived Usefulness Variabel
Bobot Faktor
Error Variance
t-values
R2
PU1
0.95
0.089
23.38
0.91
PU2
0.91
0.18
21.41
0.82
PU3
0.98
0.030
24.79
0.97
RMSEA = 0
RMR = 0
Goodness of Fit Statistics χ =0 2
df = 0
p-value = 1 GFI = 0 .; AGFI = 0
(Sumber: Pengolahan Data Primer) Dari hasil validasi model konstruk perceived usefulness, diperoleh semua variabel manifes telah valid dan memenuhi syarat t-value > 1.96 (α = 0.05). Tidak diperlukan modifikasi pada model output karena nilai chi-square = 0, yang mengindikasikan dimana model saturated atau perfectly fit dan tidak perlu dilakukan modifikasi model.
92
4.3.2.6 Validasi Model Konstruk Perceived Ease of Use Hasil validasi model konstruk perceived ease of use menggunakan LISREL 8.30, diperoleh diagram path sebagai berikut:
Gambar 4.11 Diagram Jalur Nilai Estimasi Model Kemudahan yang Dirasakan Rekapitulasi hasil pengolahan data menggunakan LISREL 8.3 dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.14 Hasil Validasi Model Konstruk Perceived Ease of Use Variabel
Bobot Faktor
Error Variance
t-values
R2
PEOU1
23.39
0.089
7.97
0.91
PEOU2
21.39
0.18
11.16
0.82
PEOU3
24.8
0.030
3.10
0.97
PEOU4
- 2. 53
0.98
12.86
0.020
PEOU5
0.18
1.00
12.86
0.00011
RMSEA = 0.19
RMR = 0.089
Goodness of Fit Statistics χ2 =66.09
df = 5
p-value =0.00
GFI = 0.93; AGFI = 0.78 (Sumber: Pengolahan Data Primer)
93
Dari tabel diatas masih terdapat variabel manifes yang tidak signifikan yakni variabel PEOU 4 dan PEOU5 yang bernilai negatif.modifikasi dilakukan dengan menghilangkan variabel PEOU5 diharapkan dapat hasil validasi konstruk PEOU lebih baik. Dari hasil modifikasi model yang telah dilakukan didapat rekapitulasi hasil pengolahan sebagai berikut:
Tabel 4.17 Hasil Validasi Model Konstruk Perceived Ease of Use Variabel
Bobot Faktor
Error Variance
t-values
R2
PEOU1
23.39
0.089
7.97
0.91
PEOU2
21.39
0.18
11.16
0.82
PEOU3
24.8
0.030
3.10
0.97
PEOU4
- 2. 53
0.98
12.86
0.020
RMSEA = 0.20
RMR = 0.036
Goodness of Fit Statistics χ2 =29.80
df = 2
p-value =0.00
GFI = 0.96 ; AGFI = 0.79 Setelah dilakukan modifikasi terhadap model Konstruk variabel laten PEOU, LISREL tidak memberikan saran modifikasi lagi, dan model menjadi lebih fit. Model bisa dikatakan fit karena dapat dilihat pada nilai chi-square, penurunan nilai RMSEA, RMR, dan naiknya nilai GFI dan AGFI.
Gambar 4.11 Diagram Jalur Nilai Estimasi Model Konstruk Perceived Ease of Use
94
4.3.2.7 Validasi Model Konstruk Intention to Adopt Teknologi SMS Banking Hasil validasi model konstruk intention to adopt menggunakan LISREL 8.30, diperoleh diagram path sebagai berikut:
Gambar 4.13 Diagram Jalur Nilai Estimasi Model Konstruk Intention to Adopt
Gambar 4.14 Diagram Jalur Nilai t-value Model Konstruk Intention to Adopt
95
Rekapitulasi hasil pengolahan data menggunakan LISREL 8.3 dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.18 Hasil Validasi Model Konstruk Intention to Adopt Variabel
Bobot Faktor
Error Variance
t-values
R2
INTENT1
0.95
0.089
23.38
0.95
INTENT2
0.91
0.18
21.41
0.91
INTENT3
0.98
0.030
24.79
0.98
RMSEA = 0
RMR = 0
Goodness of Fit Statistics χ2 = 0
df = 0
p-value = 1 GFI = 0 .; AGFI = 0
(Sumber: Pengolahan Data Primer) Dari hasil validasi model konstruk intention to adopt, diperoleh semua variabel manifes telah valid dan memenuhi syarat t-value > 1.96 (α = 0.05). Tidak diperlukan modifikasi pada model output karena nilai chi-square = 0, yang mengindikasikan dimana model saturated atau perfectly fit dan tidak perlu dilakukan modifikasi model.
4.3.3.Model Struktural Penelitian Setelah tahapan validasi dan reliabilitas model Konstruk, maka tahapan selanjutnya adalah menyusun model struktural yang menghubungkan modelmodel pengukuran tersebut. Diagram jalur yang baru untuk hubungan variabel laten dapat dilihat pada gambar berikut:
96
Gambar 4.15 Diagram Jalur Model Penerimaan Teknologi pada Penelitian
97
