BAB III METODOLOGI PENELITIAN
D. Metode Analisis Data
1. Statistik Deskriptif
Metode pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan analisis statistik deskriptif, yaitu dengan menyebarkan 60 kuesioner yang diisi oleh para kinsmen airm mineral Aqua. Statistik deskriptif memberikan gambaran mengenai suatu data. Dalam hal ini, statistik deskriptif menjelaskan mengenai karakteristik responden dan variabel yang digunakan. Gambaran umum mengenai karakteristik responden dijelaskan
dengan tabel stastistik responden yang diukur dengan skala nominal. Kuesioner menggunakan Skala Litker dengan rumusan sebagai berikut: SS = Sangat Setuju diberi skor 5
S = Setuju diberi skor 4
R = Ragu Ragu diberi skor 3
TS = Tidak Setuju diberi skor 2 STS = Sangat Tidak Setuju diberi skor 1
Untuk menjaga validitas dan reliabelitas butir-butir pertanyaan yang ada pada kuesioner, maka dilakukan uji validitas dan reliabilitas terlebih dahulu dengan melakukan try out terhadap beberapa responden.
2. Uji Kualitas Data
Suatu instrument dapat dikatakan baik apabila sudah memenuhi beberapa kriteria seperti validitas dan reliabilitas, untuk itu suatu instrument harus dilakukan dua pengujian tersebut (Umar, 2010:176).
a. Uji Validitas
Validitas adalah suatu ukuran yang menunjukan tingkat kevalidan atau kesahihan suatu instrument. Suatu instrument dianggap valid apabila mampu mengukur apa yang diinginkan. Dengan kata lain, mampu memperoleh data yang tepat dari variabel yang diteliti. Dalam penyusunan kuisioner, pertanyaan yang ingin diajukan perlu dipastikan. Untuk menentukannya, sebelumnya harus sudah jelas variabel apa yang diukur.
Variabel masih bisa dipecah menjadi sub variabel atau indikator apabila penyusunannya dilakukan sesuai prosedur sebenarnya kuisioner telah memenuhi validitas logis. Oleh karena itu, validitas logis sangat dipengaruhi oleh kemampuan peneliti dalam memahami masalah penelitian serta menyusun kuisioner. Untuk menguji tingkat validitas instrument peneliti dapat melakukan try out dengan memakai responden terbatas terlebih dahulu.
Uji Validitas dilakukan dengan membandingkan nilai rhitung
dengan rtabel, Dengan membandingkan nilai rhitung dari hasil output (Corrected Item- Total Correlation) dengan rtabel, jika rhitung lebih besar
dari rtabel maka butir pertanyaan tersebut adalah valid, tetapi jika rhitung
lebih kecil dari pada rtabel maka butir pertanyaan tersebut tidak valid (Ghozali, 2009:45).
b. Uji Reliabilitas
Setelah menentukan validitas instrumen penelitian, tahap selanjutnya adalah mengukur reliabilitas data dan instrumen penelitian. Reliabilitas adalah suatu angka indeks yang menunjukkan konsistensi suatu alat pengukur di dalam mengukur gejala yang sama (Umar, 2010:194).
Uji ini mengukur ketepatan alat ukur. Suatu alat ukur disebut memiliki reliabilitas yang tinggi jika alat ukur yang digunakan stabil. Pengujian reliabilitas dalam penelitian ini untuk menunjukkan konsistensi suatu alat pengukur dalam penelitian melalui nilai Alpha
menafsirkan korelasi antara skala diukur dengan semua variabel yang ada (Umar, 2010:2007). Dalam pengujian reliabilitas ini, peneliti menggunakan metode statistik Cronbach Alpha dengan signifikansi yang digunakan sebesar 0,6 dimana jika nilai Cronbach Alpha dari suatu variabel lebih besar dari 0,6 maka butir pertanyaan yang diajukan dalam pengukuran instrumen tersebut memiliki reliabilitas yang memadai. Sebaliknya, jika nilai Cronbach Alpha dari suatu variabel lebih kecil dari 0,6 maka butir pertanyaan tersebut tidak reliable (Ghozali, 2009:42).
3. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas Data
Uji normalitas bertujuan untuk megetahui apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau paling tidak mendekati normal. Untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal.
Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik. Jika data (titik) menyebar di sekitar garis diagonal dan menngikuti arah garis diagonal, maka menunjukkan pola distribusi normal yang mengindikasikan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas. Jika data (titik) menyebar menjauh dari garis diagonal, maka tidak menunjukkan pola distribusi normal yang mengindikasikan bahwa model regresi tidak memenuhi asumsi
Selain dengan melihat kurva normal P-plot, uji normalitas juga dapat dilakukan menggunakan uji kolmogorov-smirnov. Dalam uji
kolmogorov smirnov hipotesa yang berlaku adalah:
Ho = Sampel berasal dari data/populasi yang terdistribusi normal Ha = Sampel berasal dari data/populsi yang tidak terdistribusi normal
Dalam uji ini apabila nilai sig. < 0,05 maka data tidak terdistribusi dengan normal. Namun, jika nilai sig. > 0,05 maka data terdistribusi dengan normal (Santoso, 2011:193-196).
b. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui apakah ada hubungan atau korelasi diantara variabel independen. Multikolinearitas menyatakan hubungan antar sesama variabel independen. Dalam penelitian ini uji multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah ada korelasi atau hubungan diantara variabel citra, kepercayaan dan kepuasan terhadap loyalitas merek. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak orthogonal, variabel
orthogonal adalah variabel independen yang memiliki nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol. Multikolinearitas dapat dilihat dari nilai tolerance dan lawannya Variance Inflation Factor
(VIF). Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukan adanya nilai multikolinearitas adalah nilai tolerance < 0,10 atau sama dengan nilai VIF >10 (Ghozali, 2009:91).
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi terdapat persamaan atau perbedaan varian yang dapat dilihat dari grafik plot. Deteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik
scatterplot antara ZRESID dan ZPRED, dimana sumbu Y adalah Y telah
diprediksi dan sumbu X adalah residual (Y prediksi - Y sesungguhnya) yang telah di-studentized. Analisis pada gambar scatterplot yang menyatakan tidak terdapat heterokesdastisitas apabila:
1) Titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau disekitar angka 0 pada sumbu Y.
2) Titik-titik data tidak mengumpul hanya diatas atau dibawah aja.
3) Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali.
4) Penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola.
Jika plot membentuk pola tertentu (bergelombang, melebar, kemudian menyempit) maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika plot tidak membentuk pola tertentu, seperti titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y maka mengindikasikan telah terjadi homokedastisitas. Model regresi yang baik adalah plot yang mengindikasikan homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. (Ghozali, 2009:105).
4. Analisis Regresi Linear Berganda
a. Uji Koefisien Determinasi (Adjusted R²)
Koefisien determinasi (Adjusted R2) bertujuan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel independen menjelaskan variabel dependen. Dalam output SPSS, koefisien determinasi terletak pada tabel
Model Summaryb dan tertulis Adjusted R Square. Nilai R2 sebesar 1, berarti fluktuasi variabel dependen seluruhnya dapat dijelaskan oleh variabel independen dan tidak ada faktor lain yang menyebabkan fluktuasi variabel dependen. Jika nilai Adjusted R2 berkisar antara 0 sampai dengan 1, berarti semakin kuat kemampuan variabel independen dapat menjelaskan fluktuasi variabel dependen (Ghozali, 2009:45). b. Persamaan Regresi Linier Berganda
Model regresi berganda bertujuan untuk memprediksi besar variabel dependen dengan menggunakan data variabel independen yang sudah diketahui besarnya (Santoso, 2002:163). Variabel independen terdiri dari kualitas produk (X1), brand trust (X2), brand image (X3),
kepuasan pelanggan (X4) sedangkanvariabel dependennya adalah brand loyality (Y). Rumus persamaan regresi yang digunakan adalah sebagai berikut:
Dimana:
Y : Brand Loyality
a : Konstanta
b1-b3 : Koefisien regresi yang menunjukkan angka peningkatan atau penurunan variabel dependen yang didasarkan pada hubungan nilai variabel independen
X1 : Kualitas Produk X2 : Brand Trust X3 : Brand Image X4 : Kepuasan Pelanggan e : Standar error 5. Uji Hipotesis
a. Uji Statistik F (Simultan)
Uji statistik F menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat. Uji statistik F digunakan untuk mengetahui pengaruh semua variabel independen yang dimasukkan dalam model regresi secara bersama-sama terhadap variabel dependen yang diuji pada tingkat signifikan 0,05 (Ghozali, 2009:84).
Menurut Santoso (2002:120) dasar pengambilan keputusan adalah sebagai berikut:
1) Jika nilai probabilitas lebih besar dari 0,05, maka Ho diterima atau Ha ditolak, ini berarti menyatakan bahwa semua variabel independen atau bebas tidak mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat.
2) Jika nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05, maka Ho ditolak atau Ha diterima, ini berarti menyatakan bahwa semua variabel independen atau bebas mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat.
b. Uji Statistik t
Uji statistik t menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas atau independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen dan digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh masing-masing variabel independen secara individual terhadap variabel dependen yang diuji pada tingkat signifikansi 0,05 (Ghozali, 2009:84).
Menurut Santoso (2002:168) dasar pengambilan keputusan adalah sebagai berikut:
1) Jika nilai probabilitas lebih besar dari 0,05, maka Ho diterima atau Ha
ditolak, ini berarti menyatakan bahwa variabel independen atau bebas tidak mempunyai pengaruh secara individual terhadap variabel dependen atau terikat.
2) Jika nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05, maka Ho ditolak atau Ha
diterima, ini berarti menyatakan bahwa variabel independen atau bebas mempunyai pengaruh secara individual terhadap variabel dependen atau terikat.