BAB III METODE PENELITIAN
C. Metode Pengumpulan Data
2. Analisis Kuantitatif
2.1. Konsep Dasar Analisis Faktor
Dalam penelitian ini, peneliti akan menganalisis data dengan menggunakan metode analisis faktor.
Analisis faktor merupakan sebuah analisis yang mencari hubungan interpedensi antar variabel, sehingga mampu mengidentifikasikan dimensi-dimensi atau faktor-faktor yang menyusunnya (Ety Rochaety,dkk.2009:188).
Analisis faktor merupakan bagian dari metode analisis data multivariate yang digunakan untuk mengurangi (reduction) dan meringkas (summarization) semua variabel terikat dan saling
Analisis faktor adalah salah satu teknik statistik untuk mengidentifikasikan jumlah faktor yang relatif kecil yang dapat digunakan untuk menggambarkan hubungan diantara beberapa variabel yang saling berkaitan (Malhotra,1996. dikutip dari Hasbi Ramli 2004).
2.2. Fungsi Analisis Faktor
Malhotra yang dikutip oleh Ujianto, dkk (2004:41), menjelaskan kegunaan analisis faktor adalah sebagai berikut :
a. Mengidentifikasikan dimensi-dimensi atau faktor-faktor yang mendasari dan menerangkan korelasi diantara satu set variabel. b. Mengidentifikasi suatu variabel atau faktor baru yang lebih kecil,
menetapkan variabel-variabel yang semula berkorelasi dengan analisis multivarian atau analisis regresi atau diskriminan.
c. Mengidentifikasi tidak tepat kecil variabel penting dari tidak tepat besar variabel, untuk digunakan dalam analisis multivarian selanjutnya, model analisis faktor dinyatakan dengan rumus sebagai berikut :
Xi = Aij + Ai2F2 + Ai3F3 +...+AimFm +ViUi Dimana :
Xi = variabel stabdar ke – i
Aij = Koefisien multipel regresi standar dari variabel ke-i pada common factor j.
Vi = Koefisisn regresi berganda standar dari variabel ke-i pada faktor unik – i.
Ui = Faktor unik variabel-i. m = Banyaknya common factor.
Faktor unik berkorelasi satu dengan yang laindan dengan
common factor, common factor dapat dinyatakan sebagai
kombinasi dari variabel yang diteliti dengan persamaan : Fi = WiX1 + WiX2 + WiX3 + ...+WiXk
Dimana :
Fi = Faktor ke-i yang diestimasi Wi = Bobot atau koefisien Core Factor Xk =banyaknya variabel X pada faktor ke-k 2.3. Proses dan Prosedur Analisis Faktor
Proses dan prosedur untuk menganalisis faktor adalah sebagai berikut :
a. Formulate the problem (perumusan masalah). Terdiri dari mengidentifikasi sasaran atau tujuan analisis faktor dan pengukuran variabel-variabel atas dasar likert atau interval.
b. Construct the corelation Matrix (penyusunan Matrik Korelasi). Data disusun dalam matrik korelasi, proses analitik didasarkan pada korelasi matrik antara variabel-variabel yang ada. Apabila antar variabel tersebut saling berkorelasi maka analisis faktor adalah tepat untuk digunakan. Pengujian Bartles test of sphericity
dapat dipakai untuk menguji ketepatan model faktor. KMO berguna untuk pengukuran kelayakan sampel.
c. Determine the number of factors (Penentuan banyaknya faktor). d. Rotate factors (melakukan rotasi terhadap faktor). Hasil paling
penting dari analisis faktor adalah matriks faktor, yang disebut juga pattern matrix (matrik pola faktor), berisi kofisien yang digunakan untuk menunjukan variabel-variabel yang distandarisasi dalam batasan sebagai faktor. Didalam suatu matriks yang kompleks sulit untuk menginterpertasikan suatu faktor. Oleh karena itu, melalui rotasi matriks, faktor ditransformasikan ke dalam bentuk yang sederhana yang lebih mudah untuk diinterpretasikan, dengan harapan setiap faktor memiliki nilai non zero ( tidak 0) atau signifikan. Rotasi tidak berpengaruh tehadap communalities dan prosentase variance total yang dijelaskan. Tetapi prosentase variance yang diperhitungkan untuk setiap faktor tidak berubah. Variance yang dijelaskan oleh faktor individual diretribusikan melalui rotasi. Perbedaan metode rotasi akan menghasilkan identifikasi faktor yang berbeda. Metode yang digunakan untuk rotasi dalam penelitian varimax procedure yang meminimalkan banyaknya variabel dengan loading tinggi pada faktor, sehingga meningkatkan kemampuan meninterpretasikan faktor-faktor yang ada.
e. Interpret Factors (Meinterpretasikan Faktor). Interpretasi dipercepat melalui variabel-variabel yang memiliki loading lebih besar pada faktor yang sama yang kemudian dapat diinterpretasikan dalam batasan variabel-variabel yang loadingnya tinggi.
Dalam penelitian ini proses analisis dilakukan hanya sampai pada langkah meninterpretasikan faktor yang telah terbentuk dan memberikan nama atas faktor yang terbentuk. Karena tujuan dari penelitian ini adalah hanya sebatas ingin mengetahui faktor-faktor yang akan terbentuk atas variabel-variabel yang telah ada.
2.4. Persyaratan Dalam Analisis Faktor
Dalam menggunakan analisis faktor, maka yang perlu diperhatikan yaitu nilai-nilai dari :
a. Bartles test of Sphericity (BTS)
Bartles test of Sphericity digunakan untuk mengetahui apakah
data-data yang terdapat pada analisis faktor memiliki hubungan satu dengan yang lainnya atau tidak. Nilai Bartles test of Sphericity dikatakan signifikan apabila maksimum sebesar 0,05.
Ketentuan tersebut didasarkan pada kriteria sebagai berikut : (Ety Rohaeti dkk. 2009:190).
1. Jika probabilitas (sig) < 0,05 maka variabel penelitian dapat dianalisis lebih lanjut.
b. Keiser-Meyer-Olkin (KMO)
Kaiser-Meyer-Olkin memiliki tujuan untuk menganalisis kecukupan sampel atau data yang digunakan dalam analisis faktor. Bertujuan untuk mengetahui apakah pengambilan sampel sudah mencukupi atau tidak. Jika sampel yang digunakan semakin cukup, maka berarti analisis faktor baik untuk digunakan atau matriks korelasi yang terbentuk semakin baik. Persyaratan yang harus dipenuhi agar data dapat dianalisa lebih lanjut adalah angka Measure of Sampling adequacy (MSA) harus diatas 0,5.
Besarnya MSA ialah antara 0 – 1. Jika digunakan dalam menentukan penggabungan variabel maka ketentuannya sebagai berikut :
1. Jika MSA = 1 maka variabel tersebut dapat diprediksi tanpa kesalahan.
2. Jika MSA ≥ 0,05 maka varuiabel tersebut masih dapat diprediksi dan dapat dianalisis lebih lanjut.
3. Jika MSA < 0,05 maka variabel tersebut tidak dapat diprediksi dan tidak dapat dianalisis lebih lanjut sehingga variabel tersebut harus dikeluarkan atau dibuang.
c. Eigen Value
Eigen Value digunakan untuk mengkaji serta melihat layak
suatu faktor baru. Syarat layak menjadi suatu faktor baru. Syarat layak menjadi suatu faktor baru adalah eigen value ≥1.
sedangkan apabila terdapat faktor yang memiliki eigen value <1 maka faktor tersebut akan dikeluarkan atau tidak digunakan. d. Kumulatif Varians
Nilai kumulatif varians menunjukan besarnya tingkat keterwakilan faktor baru yang terbentuk terhadap faktor awal atau semula. Syarat apabila faktor baru yang terbentuk mampu mewakili faktor awal atau semula maka nilai kumulatif varians > 60%. Nilai kumulatif varians menunjukan besarnya tingkat keterwakilan faktor baru yang terbentuk terhadap faktor awal atau semula. Syarat apabila faktor baru yang terbentuk mampu mewakili faktor awal atau semula maka nilai kumulatif varians > 60%.
e. Nilai Loading
Bertujuan untuk mengetahui layak atau tidaknya suatu varian masuk dalam faktor baru .Nilai Loading ini dapat dilihat dari, jika nilai eigen value >1 maka suatu varian layak masuk kedalam faktor baru.
2.5. Model Analisis Faktor
Pada dasarnya model analisis faktor dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu sebagai berikut :
a). Principal Component Analysis
Principal Component Analysis adalah model dalam analisis
faktor tujuannya untuk melakukan prediksi terhadap sejunlah faktor yang dihasilkan. Model principal analysis :
Fm = ℓm1X1+ℓm2X2+...+ℓmpXp Syarat m ≤ p
Jika ditulis dalam bentuk matriks adalah : F= ℓX, dimana:
F = faktor principal components (unobservable) X = variabel yang diteliti
ℓ = bobot dari kombinasi linier (loading) b). Common Factors
Common Factors adalah model dalam analisis faktotr yang tujuannya untuk mengetahui struktur dari variabel yang diteliti (karakteristik dari observasi).
Model Common Factors
Xp = ℓp1F1 + ℓp2F2 +... ℓpmFm+εm Syarat : m ≤ p
X = ℓF + ε, dimana :
F = common Factors (unobsevabel) X = variabel yang diteliti (observable) ℓ = Bobot dari kombinasi linier (loading) ε = specifict factor
F. Operasional Variabel Penelitian
Tabel 3.1.
Operasional variabel penelitian
Variabel Sub-Variabel Indikator Ukuran
• Perception (Mengembangkan persepsi positif calon konsumen).
1.Exposure; Iklan Yang attracktif atau menarik hati.
2. Attention;Iklan menggunakan pemicu (sound effect,musik,dll) 3.Intrusivenss;iklan dengan variasi tulisan warna /suara 4.Originality;Iklan berbeda dengan iklan lain dan unik.
Ordinal
• Awareness (Menciptakan
kesadaran pada suatu merek di dalam benak konsumen)
5. Interest;iklan yang bernilai dan sesuai harapan konsumen.
6.Product Interest;Iklan
membangun keterkaitan elemen iklan akan suatu produk.
7.Personal interest;pesan iklan diaplikasikan dengan kepribadian seseorang dan bernuansa
kemanusiaan. 8.Maintaining
Interest;memelihara keterkaitan iklan selama tujuan tercapai. 9.Involvement; iklan
menyediakan banyak informasi tentang produk
Ordinal Periklanan
(Wells Burnet dan Moniarty;1992,
dalam Nursya’bani;2003)
• Understanding (Pesan iklan mudah dimengerti dengan baik)
10.Teaching & knowing; Mengajari konsumen menggunakan produk. 11.Association;Memberikan
/membangun citra (image) merek produk.
• Persuasion (Membuat perilaku)
12.Appeals;Iklan membuat produk aman, kepuasaan dan nyaman untuk digunakan & menarik perhatian konsumen. 13.Attitude & Oppinian;Iklan mempengaruhi struktur sikap & opini konsumen
14. Likeability;Iklan membangun & memelihara sikap positif konsumen terhadap produk. 15. Arguments;Iklan dengan alasan pada logika/argumen yang kuat.
16.Emotion; iklan menyentuh emosi (perasaan) konsumen. 17.Conviction; Iklan menunjukan bahwa produk memiliki nilai tambah.
Ordinal
Harga (Kotler dan Kevin
Keller;2007)
• Penetapan Harga Kebijakan harga
18. Kenaikan harga
19. Penetapan harga geografis 20. Potongan harga
21. Kesesuaian harga terhadap produk
22. Harga yang terjangkau
Ordinal Inovasi Produk (Jasman,1995:34) • Inovasi terhadap produk 23. Komposisi/isi (content) semakin banyak.
24. Kualitas isi (Formula) yang disempurnakan
25. Jenis produk yang banyak pilihan (varian)
• Inovasi terhadap kemasan
• Inovasi dalam kegiatan Promosi
26. Kemasannya menjaga isi produk lebih aman. 27. Kemasannya lebih mudah
digunakan
28. Kemasannya lebih menarik 29. Jangkauan promosi lebih luas 30. Media promosi lebih baru dan
unik Kualitas Produk (Tjiptono, 2003:27) • Substansi Produk • Kemasan produk • Reputasi Produk
31. Kinerja (performance) daya kerja produk
32. Kesesuaian tingkat pemakaian dengan janji produsen (conformance to specification)
33.Pelayanan (serviceability) produk
34.Daya tahan (Durability) produk
35.Kehandalan (reliability) produk
36.Ciri-ciri atau keistimewaan tambahan (features)
37.Terdaftar didepartemen kesehatan
38.Daya tarik produk (estetika) 39.Reputasi perusahaan dan citra merek yang terjamin baik dan bagus (peceived quality).