Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah adalah eksploratory research yaitu penelitian yaitu penelitian yang bertujuan untuk menggali informasi dari objek yang akan diteliti dalam hal ini peneliti ingin menggali informasi dari konsumen pengguna ponsel mengenai faktor-faktor apa saja yang dipertimbangkan konsumen dalam memilih ponsel.
Skala pengukuran adalah kesepakatan yang digunakan sebagai acuan menentukan panjang pendeknya interval yang ada dalam pengukuran, sehingga bila alat ukur itu digunakan dalam pengukuran
maka akan bisa menghasilkan data kuantitatif. Dengan skala pengukuran ini, maka nilai variabel yang diukur dengan instrumen tertentu dapat dinyatakan dalam bentuk angka sehingga akan lebih akurat, efisien, dan komunikatif. Cara yang paling sering digunakan dalam menentukan skor adalah dngan menggunakan skala likert. Cara pengukurannya adalah dengan memberikan jawaban, misalnya: amat sangat peduli, sangat peduli, lumayan peduli (sedang), agak peduli, tidak peduli dan jawaban ini diberi skor 1 sampai dengan 5, skala likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, danm persepsi seseorang atau kelompok orang tentang fenomena sosial.
Dalam penelitian ini menggunakan lima tingkat (likert), dengan bobot nilainya adalah sebagai berikut:
Tabel 3.1 Skala Likert Sangat tidakpenting Tidak Penting
Ragu-ragu Penting Sangat
Penting (STP) (1) (TP) (2) (R) (3) (P) (4) (SP) (5)
Ada dua syarat penting yang berlaku pada sebuah kuesioner, yaitu validitas dan reliabilitas..
1. Uji Validitas
Validitas adalah tingkat kemampuan instrumen penelitian untuk mengungkapkan data sesuai dengan masalah yang hendak
diungkapkan. Dengan kata lain, validitas menunjukkan sejauh mana suatu alat ukur itu dapat digunakan untuk mengukur apa yang seharusnya diukur. (Sugiyono, 2008:172)
Kuat atau lemahnya dari validitas suatu pernyataan bila korelasi positif lebih besar dari 0.3 maka variabel tersebut merupakan konstruk yang kuat.
2. Uji Reliabilitas
Reliabilitas adalah indeks yang menunjukkan sejauh mana alat pengukur dapat dipercaya atau diandalkan. Bila suatu alat ukur dipakai dua kali-untuk mengukur gejala yang sama dan hasil pengukuran yang diperoleh relatif konsisten, maka alat pengukur tersebut reliabel.dengan kata lain, reliabilitas menunjukkan konsistensi suatu alat pengukur di dalam mengukur gejala yang sama (Djamaludin Ancok dalam Singarimbun, 1995; 140)
Reliabilitas menunjukkan stabilitas dan konsistensi instrumen pengukuran dan mengukur konsep studi. Uji ini digunakan untuk menguji seberapa konsisten satu atau seperangkat pengukuran mengukur secara konsisiten suatu konsep yang diukur. Untuk melihat reliabilitas instrumen akan dihitung cronbach apha masing-masing instrumen. Instrumen dikatakan reliabel bila memiliki nilai Cronbach Alpha lebih besar dari 0,6 (Simamora, 2004 dalam jurnalnya Ni Agung ayu. A&Made Antara)
3. Analisis faktor
Dalam penelitian ini alat analisis data yang akan digunakan adalah dengan menggunakan analisis faktor. Analisis faktor adalah jenis analisis yang digunakan untuk mengenali dimensi-dimensi pokok atau keteraturan dari sebuah fenomena. ( Kuncoro, 2003: 241) Analisis faktor dapat digunakan untuk mengidentifikasi struktur hubungan antar variabel ataupun antar responden, mencari dimensidimensi laten yang mewakili variabel-variabel, mencari korelasi antarresponden. Selain itu analisis faktor juga dapat digunakan untuk mengurangi data (data reduction). (Bilson Simamora, 2005; 106)
Tujuan utama dari analisis faktor adalah untuk meringkas kandungan informasi variabel dalam jumlah yang besar menjadi sejumlah faktor yang lebih kecil.analisis faktor dimulai dari menyusun suatu kelompok variabel baru berdasarkan sebagaimana ditunjukkan matriks korelasi (Kuncoro, 2003: 241)
Rumus dari analisis faktor adalah : Xi= Ai1F1+Ai2F2+Ai3F3+…..+AimFm+ViU1 Keterangan :
Ai1 = koefisien regresi dari variabel ke-1 pada common faktor i F = common faktor
Vi = koefisien regresi berstandar dari variabel 1 pada faktor unik ke i
Ui = variabel unik untuk variabek ke-i M = jumlah common faktor
Secara jelas common faktor dapat diformulasikan sebagai berikut : Fi = WiX1 + Wi2X2 + Wi3X3 + …+ WikXk
Keterangan :
Fi = Estimasi faktor ke-i
Wi = Bobot atau koefisien nilai faktor k = Jumlah variabel
Menurut J.Supranto (2004: 121) langkah-langkah yang diperlukan dalam analisis faktor sebagai berikut
Gambar 3.1
Sumber: J.Supranto (2004: 121)
Menurut Wibisono (2006: 153) fungsi dari analisis faktor adalah sebagai berikut :
a. Menentukan himpunan dimensi dari yang tidak mudah diamati dalam himpunan variabel (R factor analysis)
b. Mengelompokkan orang-orang (misalnya, responden kuis) ke dalam kelompok-kelompok yang berbeda dalam populasi (Q factor analysis)
c. Mengidentifikasikan variabel-variabel yang akan digunakan dalam analisis lanjutan regresi, korelasi atau diskriminan)
Merumuskan Masalah
Bentuk Matriks Korelasi
Tentukan Metode Analisis faktor
Lakukan Rotasi Interpretasikan Faktor Pilih Variabel Surrogate Hitung Skor Faktor
d. Membentuk hinpunan dari variabel (dengan jumlah yang lebih sedikit) untuk menggantikan (sebagian/seluruh ) himpunan variabel awal
e. Menganalisis suatu fenomena dengan data yang sangat besar f. Menjabarkan/menguraikan suatu kaitan yang kompleks diantara
fenomena ke dalam fungsi kesatuan-kesatuan atau ke dalam bagian-bagiannya dan dapat mengidentifikasikan pengaruh dari luar (independen).
Menurut Singgih Santoso (2003; 95), untuk menganalisis faktor ada beberapa proses dasar, yaitu :
a. Menentukan variabel apa saja yang akan dianalisis
b. Menguji variabel-variabel yang akan telah ditentukan dengan menggunakan MSA ( Measure of sampling Adequacy)
c. Melakukan proses inti pada analisis faktor, yakni foctoring, atau menurunkan satu atau lebih faktor dari variabel-variabel yang telah lolos pada uji variabel sebelumnya.
d. Melakukan proses factoring rotation atau rotasi terhadap faktor yang telah terbentuk. Tujuan rotasi adalah untuk memperjelas variabel yang masuk ke dalam faktor tertentu. Beberapa metode rotasi yaitu :
1) ORTHOGONAL ROTATION, yakni memutar sumbu 90°. Orthogonal rotation digunakan bila analisis bertujuan untuk mereduksi jumlah variabel tanpa mempertimbangkan seberapa
berarti faktor yang dieksraksi. Menurut Wibisono (2006; 160), proses rotasi dengan metode orthogonal masih bisa dibedakan menjadi :
a) QUARTMAX, metode ini bertjuan untuk merotasi faktor awal hasil ekstraksi, sehinga pada akhirnyadipeoleh hasil rotasi, dimana setiap variabel memberi bobot yang tinggi disatu faktor dan sekecil mungkin faktor lain.
b) VARIMAX, bertujuan untuk merotasi faktor awal hasil ekstraksi, sehinga pada akhirnya diperoleh hasil rotasi, dimana dalam satu kolom, nilai yang ada sebanyak mungkin mendekati nol hal ini berarti di dalam setiap faktor tercakup sedikit mungkin variabel.
c) EQUIMAX, bertujuan untuk mengkombinasikan mtode quartimax dan varimax.
2) OBLIQUE ROTATION, yakni memutar sumbu kanan, namun tidak harus 90o. dengan rotasi ini, korelasi antar faktor masih diperhitungkan, karena sumbu faktor tidak saling tegak lurus satu dengan yang lain. Oblique rotation digunakan untuk memperoleh sejumlah faktor yang secara teoritis cukup berarti. Interpretasi atas faktor yang telah terbentuk, khususnya memberi nama atas faktor yang terbentuk tersebut, yang dianggap bisa mewakili variabel-variabel anggota faktor tersebut.
Analisis faktor dalam penelitian ini menggunakan metode Kaiser Meyer Olkin (KMO) yang nilainya harus lebih beasr dari 0,5. Juga digunakan metode pengukuran Measure of Sampling Adequacy atau MSA.proses seleksi variabel dalam penelitian ini berdasarkan : a. Uji kaiser Mayer Olkin (KMO) dan Barlette’s Test
Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah faktor-faktor tersebut valid atau tidak. Jika nilainya > = 0,5 maka proses analisis dapat dilanjutkan. KMO merupakan indeks pembanding besarnya koefisien korelasi observasi dengan besarnya koefisien korelasi parsial. Jika nilai kuadrat koefisien korelasi, maka harga KMO akan mendekati satu, yang menunjukkan kesesuaian penggunaan analisis faktor . (Kaiser dalam Wibisono, 2006;153)
Harga KMO sebesar 0,9 adalah sangat memuaskan Harga KMO sebesar 0,8 adalah memuaskan
Harga KMO sebesar 0,7 adalah harga menengah Harga KMO sebesar 0,6 adalah cukup
Harga KMO sebesar 0,5 adalah kurang memuaskan Harga KMO sebesar 0,4 adalah tidak dapat diterima
Angka KMO dan Barlett’s Test harus diatas 0,5. ketentuan tersebut didasarkan pada kriteria sebagi berikut :
Jika probabilitas (sig)<0,05 maka variabel penelitian dapat dianalisis lebih lanjut.
Jika probalitas (sig) >0,05 maka variabel penelitian tidak dapat dianalisis lebih lanjut.
b. Anti Image Matrices
Besarnya angka Measure of Sampling Adequacy (MSA) berkisar antara 0-1, dengan kriteria sebagai berikut :
1) jika MSA =1, maka variabel tersebut dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh variabel lain.
2) jika MSA > 0,05, maka, variabel tersebut masih dapat diprediksi dan dapat dianalisa lebih lanjut.
3) jika MSA < 0,05, maka variabel tersebut tidak dapat diprediksi dan tidak dapat diprediksi dan tidak dapat dianalisa lebih lanjut, sehingga variabel harus dikeluarkan dan dibuang.
c. Eigen Value
Eigen value digunakan untuk mengkaji serta melihat layak suatu faktor baru. Syarat layak menjadi faktor baru adalah nilai Eigen value 1. Sedangkan apabila terdapat faktor yang memiliki eigen value <1 maka faktor tersebut akan dikeuarkan atau tidak digunakan.
d. Kumulatif varians
Nilai kuimulatif varians menunjukkan besarnya tingkat keterwakilan faktor baru yang terbentuk terhadap faktor awal atau semula. Syarat apabila faktor baru yang terbentuk mampu mewakili faktor awal.
e. Nilai Loading
Nilai loading, bertujuan untuk mengetahui layak atau tidaknya suatu varians masuk dalam faktor baru.nilai loading ini dapat dilihat dari: jika eigen value 1 maka suatu varians layak masuk dalam faktor baru.
E. Operasional Variabel Penelitian