METODOLOGI PENELITIAN
D. Metode Analisis Data
Alat ukur yang digunakan dalam penelitian menggunakan Microsoft Excel 2010 dan SPSS 17.0 for Windows dengan analisa data menggunakan analisis regresi linier berganda.Pengolahan data dilakukan dengan memberikan kode terhadap jawaban tersebut berdasarkan skala likert yang digunakan.Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan riset kausal.Riset kausal merupakan riset khusus menguji variabel independen, menggunakan variabel dependen. Riset ini bertujuan untuk mencari hubungan sebab akibat :
68 a. Mengetahui variabel yang menjadi penyebab atau variabel pengaruh (variabel independen) dan variabel yang menjadi akibat atau variabel terpengaruh (variabel dependen).
b. Mengetahui hubungan atau keterkaitan antara variabel-variabel tersebut. (Rangkuti, 2007 : 24).
1. Analisis deskriptif
Statistik deskriptif merupakan metode yang digunakan untuk menggambarkan data yang telah dikumpulkan. Dimana didalamnya membahas cara pengumpulan, penyederhanaan, penyajian data pengamatan yang diperoleh, serta melakukan pengukuran pemusatan dan penyebaran untuk memperoleh informasi yang lebih menarik, berguna, dan lebih mudah dipahami. (Ferdinand dan Eko, 2006 : 2).Penggunaan analisis deskriptif yaitu dalam bentuk pentabulasian dan pengelompokkan jawaban yang sama kemudian dipersentasekan berdasarkan jumlah responden dengan menggunakan tabel frequency analysis.
2. Analisis Kuantitatif
Analisis data kuantitatif adalah bentuk analisa yang menggunakan angka – angka dan perhitungan dengan metode statistik, maka data tersebut harus diklasifikasikan dalam kategori tertentu dengan menggunakan tabel – tabel tertentu, untuk mempermudah dalam menganalisis yaitu dengan menggunakan program IBM SPSS (Statistical Product and Service Solution) for windows.
Menurut J Supranto (1997) dalam Nehemia (2010 : 37), pengolahan data dengan analisis kuantitatif ini melalui kegiatan :
69 1. Editing
Editing adalah kegiatan memeriksa seluruh daftar pertanyaan yang dikembalikan responden. Beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam pemeriksaan ini adalah :
a. Kesesuaian jawaban dengan pertanyaan yang diajukan b. Kelengkapan pengisian daftar pertanyaan
c. Konsistensi jawaban responden. 2. Coding
Coding adalah proses kodifikasi terhadap aneka ragam jawaban dari kuesioner untuk dikelompokkan dalam kategori yang sama. Tujuannya adalah untuk menyederhanakan jawaban.
3. Scoring
Scoring adalah pemberian nilai berupa angka pada jawaban pertanyaan untuk memperoleh data kuantitatif untuk pengujian hipotesis.Penelitian ini menggunakan skala likert dalam penentuan skor, dimana tingkat ukuran ordinal banyak digunakan dalam penelitian sosial, terutama untuk mengukurkepentingan, sikap, atau persepsi (Singarimbun &Sofian, 1995).
Skala likert merupakan metode yang digunakan untuk mengukur sikap, dan menyatakan kesetujuan atau ketidaksetujuan terhadap subyek, obyek, atau kejadian tertentu. Skala likert umumnya menggunakan lima angka penelitian positif dengan interval 1 sampai 5.
Skala likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial.Dalam penelitian,
70 fenomena sosial ini telah ditetapkan secara spesifik oleh peneliti, yang selanjutnya disebut sebagai variabel penelitian. (Sugiyono, 2007 : 93).
Skala pengukuran dan bobot yang digunakan untuk menilai tingkat kesetujuan responden adalah Sangat Setuju (5), Setuju (4), Ragu-Ragu (3), Tidak Setuju (2) dan Sangat Tidak Setuju (1). Instrument pertanyaan atau pernyataan ini akan menghasilkan total skor bagi tiap anggota sampel yang diwakili oleh setiap nilai skor seperti instrument dibawah ini :
Tabel 3.1 Skala likert
Sangat tidak setuju Tidak setuju Ragu - Ragu Setuju Sangat setuju
1 2 3 4 5
Sumber :(Rangkuti, 2007 : 66). 4. Tabulasi
Tabulasi adalah pengelompokan atas jawaban dengan menghitung dan menjumlahkan sampai terwujudnya dalam bentuk tabel.Sehingga diharapkan pembaca dapat melihat hasil penelitian dengan jelas. Setelah proses tabulasi selesai kemudian data-data dalam tabel tersebut akan diolah dengan bantuan software statistik yaitu SPSS 17.
a. Uji Validitas
Uji validitas digunakan untuk mengukur sah atau tidak suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan atau pernyataan pada kuesioner mampu mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut.
71 ujisignifikansi dilakukan dengan membandingkan nilai r hitung dengan r tabel untuk degree of freedom (df) = n-2, dalam hal ini n adalah jumlah sampel.
Untuk menguji masing-masing indikator valid, dengan membandingkan nilai corrected item - total correlation dengan hasil perhitungan r tabel. jika r hitung lebih besar dari r tabel dan bernilai positif maka butir atau pertanyaan atau indikator tersebut dinyatakan valid. (Ghozali, 2009 : 49).
b. Uji Reliabilitas
Reliabilitas sebenarnya adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk.Suatu kuesioner dikatakan reliabel jika jawaban seseorang terhadap pernyataan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Pengukuran reliabilitas dapat dilakukan dengan 2 cara yaitu : 1) Repeate measure atau pengukuran ulang, seseorang akan diberikan pertanyaan yang sama pada waktu yang berbeda, dan kemudian dilihat apakah ia tetap konsisten dengan jawabannya.
2) One shot atau pengukuran sekali saja, pengukurannya hanya sekali dan kemudian hasilnya dibandingkan dengan pertanyaan atau pernyataan lain atau mengukur korelasi antar jawaban pertanyaan atau pernyataan.
Kriteria pengujian dilakukan dengan menggunakan pengujian Cronbach Alpha (α). Suatu variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai Cronbach Alpha > 0, 60 (Nunnaly, 1960 dalam Ghozali, 2009 : 45 - 46).
72 c. Uji Asumsi Klasik
1).Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik.
a) Analisis grafik
Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residual. Dasar pengambilan keputusan :
1) Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2) Jika data menyebar jauh dari diagonal dan / atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal,maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. (Ghozali, 2009 : 149).
b) Uji Statistik
Uji dengan gambar plot dapat menyesatkan bila jumlah data sedikit. Untuk itu dperlukan pengujian lebih akurat yaitu dengan metode non parametrik one sample kolmogrov-smirnov (one sample K-S).Jika nilai K-S signifikan maka residual tidak normal, tetapi jika K-S tidak signifikan maka residual terdistribusi
73 secara normal. (Ghozali, 2009 : 174). Jika signifikansi lebih dari 0,05 maka residual terdistribusi secara normal.
2). Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen).Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen.Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel independen sama dengan nol. Multikolineritas dapat dilihat dari nilai tolerance dan lawannya, dan variance inflation factor (VIF).
Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya.Dalam pengertian sederhana setiap variabel independen menjadi variabel dependen (terikat) dan diregres terhadap variabel independen lainnya.Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. (Ghozali, 2009 : 95 - 96).
3) Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas. Yaitu :
74 a) Analisis grafik
Melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat (dependen) yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual (Y prediksi-Y sesungguhnya) yang telah di studentized. Dasar analisis :
1) Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentuyang teratur(bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
2) Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. (Ghozali, 2009 : 126).
b) Uji statistik
Analisis dengan grafik plot memiliki kelemahan yang cukup signifikan oleh karena jumlah pengamatan mempengaruhi hasil plotting. Semakin sedikit jumlah pengamatan semakin sulit menginterpretasikan hasil grafik plot.Oleh sebab itu, diperlukan uji statistik yang lebih dapat menjamin keakuratan hasil. (Ghozali, 2009 : 127).
Dalam uji statistik, peneliti menggunakan uji statistik dengan uji glejser.Glejser mengusulkan untuk meregres nilai absolut residual terhadap variabel independen.Jika variabel independen signifikan secara statistik
75 mempengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas. (Gujarati 2003 dalam Ghozali, 2009 : 129).
3. Analisis Regresi Linier Berganda
Hubungan sebuah variabel dependen dengan lebih dari satu variabel independen disebut analisis regresi linier berganda (multiple linier regression). Analisis regresi linier berganda adalah suatu metode statistik umum yang digunakan untuk meneliti hubungan antara sebuah variabel dependen dengan beberapa variabel independen.Tujuan analisis regresi berganda adalah menggunakan nilai-nilai variabel independen yang diketahui, untuk meramalkan nilai variabel dependen.
Analisis regresi linier berganda adalah suatu teknik ketergantungan.Maka, untuk menggunakannya, harus dapat membagi variabel menjadi variabel dependen dan independen.Analisis regresi juga merupakan alat statistik yang digunakan bila variabel dependen dan independen berbentuk metrik.Akan tetapi, dalam keadaaan tertentu variabel independen yang berupa data nonmetrik (variabel dummy, data berbentuk ordinal atau nominal) dapat juga digunakan. (Sulaiman, 2004 : 79-80).
Persamaan garis regresi linier berganda adalah :Y=a+b1X1 +b2X2+b3X3+e, di mana,b1, b2, b3, …. bK adalah koefisien regresi, X1X2, X3 …… adalah variabel indenden. E adalah error atau sisa (residual)persamaan prediksi dari analisis regresi linier berganda adalah :Y=a+b1X1 +b2X2+b3X3+ … bkXk, dimana, Y adalah nilai prediksi dari Y = b1, b2, b3 …. bkadalah koefisien regresi parsial.
76 (Rangkuti, 2007 : 162).Dalam penelitian ini, maka regresi linier berganda pada variabel-variabel yang di uji yaitu :
Y = Loyalitas Pelanggan(variabel dependen) a = Konstanta
b1 = Koefisien regresi variabel Sense b2 = Koefisien regresi variabel Feel b3 = Koefisien regresi variabel Think b4 = Koefisien regresi variabel Act
b5 = Koefisien regresi variabel Relate X1 = Variabel Sense (variabel independen) X2 = Variabel Feel(variabel independen) X3= Variabel Think (variabel independen) X4 = Variabel Act (variabel independen) X5 = Variabel Relate (variabel independen) e = faktor penganggu/ERROR
a. Koefisien Determinasi (�2)
Nilai �2 mempunyai interval antara 0 sampai 1 (0 ≤ �2 ≤ 1), semakin besar �2 (mendekati 1), semakin baik hasil untuk model regresi tersebut dan semakin mendekati 0, maka variabel independen secara keseluruhan tidak dapat menjelaskan variabel dependen (Sulaiman, 2004 : 86).
Koefisien determinasi digunakan untuk menguji goodness fit dari model regresi. (Ghozali, 2009 : 163). Regresi dengan lebih dari dua variabel bebas
77 digunakan Adjusted R2 sebagai koefisien determinasi.Adjusted R2 adalah nilai R2 yang telah disesuaikan. (Santoso dalam Priyatno, 2011 : 251).
b. Uji Hipotesis 1). Uji t
Uji t dilakukan untuk melihat besarnya pengaruh variabel sense, feel, think, act, dan relate secaraparsial terhadap loyalitas pelanggan. Hasil uji thitung ini dapat dilihat dalam tabel coefficienta, dengan kriteriapengambilan keputusan sebagai berikut :
1) Quick look : bila nilai t > 2 (dalam nilai absolut), maka Hoditolak dan Ha diterima.
2) Bila t hitung > t tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima.
Artinya variabel independensecara parsialmempengaruhivariabel dependen (Ghozali, 2009 : 89).
2). Uji F (uji simultan)
Uji pengaruh simultan digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama atau simultan mempengaruhi variabel dependen.(Ghozali, 2009 : 163).
Tahap-tahap untuk melakukan uji F adalah sebagai berikut : 1. Menentukan hipotesis
2. Menentukan tingkat signifikansi 3. Menentukan F hitung
4. Menentukan F tabel 5. Kriteria pengujian
78
a. H0 diterima bila F Hitung ≤ F Tabel
b. H0 ditolak bila F Hitung > F Tabel
c. Membandingkan F Hitung dengan F Tabel 6. Kesimpulan (Priyatno, 2011 : 259).
Hasil F-test ini pada output SPSS yang dilihat pada ANNOVA. Hasil F-test menunjukkan variabel independen secara bersama berpengaruh terhadap variabel dependen jika p-value (pada kolom sig) lebih kecil dari level of significant yang ditentukan, atau F hitung (pada kolom F) lebih besar dari F tabel. F tabel dihitung dengan cara df1 = k-1 dan df2 = n-k - 1(k = jumlah variabel independen, n = jumlah responden).Tingkat signifikan yang digunakan yaitu α = 0,05 atau 5 %. 1) Jika sig F > 0,05 maka H0 di tolak dan Ha diterima, berarti tidak adapengaruh
antara variabel bebas dengan variabel terikat.
2) Jika sig F < 0,05 maka Ho di tolak dan Ha diterima, berarti ada pengaruh antara variabel bebas dengan variabel terikat.