N (Suharsimi Arikunto, 2006:184) Keterangan: σ 2 = Varians ∑ X = Jumlah Skor N = Jumlah Responden TABEL 3.6
HASIL PENGUJIAN RELIABILITAS VARIABEL (X) SERVICESCAPE DAN VARIABEL (Y) KEPUTUSAN BERKUNJUNG
No. Variabel Alpha
Cronbach
Hasil Keterangan
1. Servicescape 0,70 0,783 Reliabel
2. Keputusan Berkunjung 0,70 0,765 Reliabel
Sumber : Hasil Pengolahan Data, 2012
Berdasarkan Tabel 3.5, dapat dilihat bahwa kedua variabel yang digunakan adalah reliabel, karena hasil hitungan kedua variabel tersebut lebih dari 0,70.
56
3.2.7 Rancangan Analisis Data dan Pengujian Hipotesis
Dalam penelitian ini, digunakan dua jenis analisis yaitu analisis deskriptif khususnya untuk variabel yang bersifat kualitatif dan analisis kuantitatif yang berupa pengujian hipotesis dengan menggunakan uji statistik. Analisis deskriptif digunakan untuk melihat faktor penyebab sedangkan analisis kuantitatif digunakan untuk menjawab rumusan masalah atau menguji hipotesis yang telah dirumuskan sebelumnya.
Media penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuesioner/angket. Angket ini disusun oleh penulis berdasarkan data yang terdapat pada variabel penelitian, yaitu memberikan keterangan dan data mengenai pengaruh servicescape terhadap keputusan berkunjung wisatawan ke Padepokan Dayang Sumbi. Variabel bebas atau variabel X dalam penelitian ini adalah servicescape yang memiliki beberapa dimensi Ambient Conditions (X1), Spatial Layout and Funcionality (X2), Signs, Symbol and Artifacts (X3). Sedangkan variabel terikat atau variabel Y dalam penelitian ini adalah keputusan berkunjung.
3.2.7.1 Rancangan Analisis Data Deskriptif
Alat penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuisioner (angket). Kuesioner ini disusun oleh peneliti berdasarkan variabel yang terdapat dalam penelitian. Yaitu memberikan keterangan mengenai Servicescape (X) yang terdiri dari Ambient Conditions (X1), Spatial Layout and Funcionality (X2), Signs, Symbol and Artifacts (X3).
Teknik analisis data merupakan cara untuk mengukur, mengolah dan menganalisis data tersebut. Tujuan pengolahan data adalah untuk memberikan keterangan yang berguna serta untuk menguji hipotesis yang telah dirumuskan dalam penelitian ini. Dengan demikian, teknik analisis data diarahkan pada pengujian hipotesis serta menjawab masalah yang diajukan.
Analisis data deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan variabel-variabel penelitian, yaitu:
1. Analisi deskriptif tentang servicescape di Padepokan Dayang Sumbi yang terdiri dari ambient conditions, spatial layout and functionality, dan sign, symbols and artifacts.
2. Analisi deskriptif tentang keputusan berkunjung ke Padepokan Dayang Sumbi.
3. Analisi deskriptif tentang servicescape yang terdiri dari ambient conditions, spatial layout and functionality, dan sign, symbols and artifacts terhadap keputusan berkujung ke Padepokan Dayang Sumbi.
3.2.7.2 Rancangan Pengujian Hipotesis
Penelitian ini menggunakan data ordinal sehingga tidak langsung dapat dianalisis dengan menggunakan statistik parametrik regresi. Oleh karena itu, semua data ordinal yang terkumpul terlebih dahulu ditransformasi menjadi skala interval dengan menggunakan Method of Succesive Interval. Langkah-langkah untuk melakukan transformasi data tersebut sebagai berikut:
a. Menghitung frekuensi (f) pada setiap pilihan jawaban, berdasarkan hasil jawaban responden pada setiap pertanyaan.
58
b. Berdasarkan frekuensi yang diperoleh untuk setiap pertanyaan, dilakukan perhitungan proporsi (p) setiap pilihan jawaban dengan cara membagi frekuensi dengan jumlah responden.
c. Berdasarkan proporsi tersebut, selanjutnya dilakukan perhitungan proporsi kumulatif untuk setiap pilihan jawaban.
d. Menentukan nilai batas Z (tabel normal) untuk setiap pertanyaan dan setiap pilihan jawaban.
e. Menentukan nilai interval rata-rata untuk setiap pilihan jawaban melalui persamaan sebagai berikut :
(Dencity at Lower Limit)–(Dencity at Upper Limit) Scale Value =
(Area Below Upper Limit) – (Are Below Lower Limit) f. Menghitung nilai hasil transformasi setiap pilihan jawaban melalui rumus
persamaan berikut:
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah análisis korelasi dan regresi linear berganda yaitu didasarkan pada hubungan fungsional ataupun kausal yang dilakukan bila jumlah variabel independennya minimal dua (Sugiyono, 2010:277).
Untuk bisa membuat ramalan melalui regresi, maka data setiap variabel harus tersedia sehingga dapat menemukan persamaan melalui perhitungan. Dalam penelitian ini persamaan regresi berganda ialah :
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 Sumber: Sugiyono (2010:289) Nilai hasil transformasi : score = scale valueminimum +1
Keterangan:
Y = Subjek / nilai dalam variabel dependen yang diprediksikan. a = konstanta
b = Angka arah atau koefisien regresi, yang menunjukkan angka peningkatan ataupun penurunan variabel independen yang didasarkan pada variabel independen. Bila b (+) maka naik, dan bila (-) maka terjadi penurunan. X = Subjek pada variabel independen yang mempunyai nilai tertentu. ambient
conditions = X1, spatial layout and functionality = X2, dan sign, symbols and artifacts = X3.
Teknik analisis regresi linear berganda dilakukan dengan prosedur kerja sebagai berikut:
a. Uji asumsi normalitas
Uji normalitas adalah untuk melihat apakah nilai residual terdistribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki nilai residual yang terdistribusi normal. Syarat pertama untuk melakukan analisis regresi adalah normalitas, yaitu data sampel hendaknya memenuhi persyaratan distribusi normal. Untuk mengetahui apakah data yang digunakan berdistribusi normal atau tidak, dapat menggunakan normal probability plot. b. Uji asumsi multikolinearitas
Uji multikolinearitas adalah untuk melihat ada atau tidaknya korelasi yang tinggi antara variabel-variabel bebas dalam suatu model regresi linear berganda. Jika ada korelasi yang tinggi di antara variabel-variabel bebasnya, maka hubungan antara variabel bebas terhadap variabel terikatnya menjadi
60
terganggu. Parameter yang sering digunakan untuk mendeteksi
multikolinearitas adalah nilai VIF (variance inflation factor). Suatu regresi dikatakan terdeteksi multikolinearitas apabila nilai VIF menjauhi 1.
c. Uji asumsi heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas adalah untuk melihat apakah terdapat ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang memenuhi persyaratan adalah di mana terdapat kesamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap atau disebut homoskedastisitas. Suatu regresi dikatakan tidak terdeteksi heteroskedastisitas apabila diagram pencar residualnya tidak membentuk pola tertentu.
Dalam penelitian ini menggunakan análisis regresi linear berganda yang digunakan untuk mengetahui pengaruh antara variabel independen (X) yaitu servicescape yang terdiri dari ambient conditions (X1), spatial layout and functionality (X2), dan sign, symbols and artifacts (X3) terhadap variabel dependen (Y) yaitu keputusan berkunjung ke Padepokan Dayang Sumbi, maka terlebih dahulu hipotesis konseptual tersebut digambarkan dalam sebuah paradigma seperti pada Gambar 3.1 berikut: