METODOLOGI PENELITIAN
D. Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan pada penelitian ini adalah metode analisis yang perhitungannya dengan menggunakan SPSS 22. Kuesioner menggunakan skala likert.
1. Uji kualitas data a. Uji Validitas
Uji validitas digunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu kusioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh
61 kusioner tersebut (Ghozali, 2013:52). Validitas suatu butir pertanyaan dapat dinilai pada hasil output program SPSS pada tabel dengan judul
Item-Total Statistic. Menilai validitas masing-masing butir pertanyaan dapat dilihat dari nilai correted item total correalation > r tabel atau suatu butir pertanyaan dianggap valid jika koefisien korelasi product moment melebihi 0,3 (Suliyanto, 2005:42). Hasil analisis korelasi
bivariate dengan melihat output Cronbach Alpha pada kolom Correlated Item – Total Correlation adalah identik karena keduanya mengukur hal yang sama (Ghozali, 2013:55)
b. Uji Reliabilitas
Apabila suatu alat pengukuran telah dinyatakan valid, maka tahap berikutnya adalah mengukur reliabilitas dari alat Reliabilitas. Reliabilitas adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk (Ghozali, 2013:47). Kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pernyataan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Adapun cara yang digunakan untuk menguji realibilitas kuesioner dalam penelitian ini menggunakan uji statistik Cronbach’s Alpha. Untuk mengetahui kuesioner tersebut sudah reliabel atau tidak kita bisa menggunakan dengan bantuan program SPSS pada komputer. Kriteria peniliaian uji reliabilitas menurut Nunnally (1994) yang dikutip oleh Ghozali (2013: 48) adalah jika Cronbach’s Alpha memberikan nilai > 0.70 maka instrumen penelitian dianggap reliabel.
62 2. Uji Hipotesis
Penelitian ini menggunakan analisis jalur (path analysis) sebagai uji variabel dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh hubungan langsung maupun tidak langsung seperangkat variabel eksogen terhadap variabel endogen (Riduwan dan Kuncoro, 2011:2). Seluruh pengujian dan analisis data mengguanakan bantuan SPSS 22.0.
Setiap analisis yang dipilih untuk memecahkan permasalahan statistik dipertanggungjawabkan. Adapun langkah-langkah pengujian analisis jalur menurut Riduwan dan Kuncoro (2011:128) adalah sebagai berikut :
a. Menggambarkan diagram jalur lengkap b. Merumuskan persamaan struktural
c. Menghitung koefisien regresi untuk setiap sub struktur yang telah dirumuskan
d. Menghitung koefisien jalur secara individual maupun secara simultan (kesuluruhan)
e. Merangkum ke dalam tabel, kemudian memaknai dan menyimpulkan hasil analisis jalur
Diagram jalur memberikan secara eksplisit hubungan kausalitas anatr variabel. Model bergerak dari kiri ke kanan dengan implikasi prioritas hubungan kausal variabel yang dekat kesebalelah kiri. Setiap nilai menggambarkan jalur dan koefisien jalur (Ghozali, 2013: 250). Teknik analisis Jalur (Path Analysis) ini akan digunakan dalam pengujian besarnya
63 kontribusi yang ditunjukan oleh koefisien jalur pada setiap diagram jalur dari hubungan kausal antar variabel City Branding (X) terhadap Citra Kota (Y1) dan pada Keputusan Berkunjung Youth Traveler (Y2).
Є1
H1, H4
H2 H3, H4
Є2
Keterangan :
ρy1xX : Standarized Coefficient, Koefisien Jalur pengaruh langsung X terhadap Y1.
ρy2xX : Standarized Coefficient, Koefisien Jalur pengaruh langsung X2 terhadap Y2
ρy1y2 Y1 : Standarized Coefficient, Koefisien Jalur pengaruh langsung Y1 terhadap Y2
ρyЄ 1Є1 : Besar pengaruh variabel lain Citra Kota (Y1) City Branding (X) Keputusan Berkunjung (Y2) ρy2xX ρy1xX ρy1y2 Y1 ρy2Є 2Є2 ρyЄ1Є1
64 ρy2Є2Є2 : Besarnya pengaruh variabel lain
X : Variabel eksogen City Branding
Y1 : Variabel intervening Citra Kota
Y2 : Variabel Endogen Keputusan Berkunjung Youth Traveler
Berdaasarkan gambar model jalur diajakukan hubungan bahwa City Branding mempunyai pengaruh langsung terhadap Keputusan Berkunjung
Youth Traveler. Namun demikian City Branding juga mempunyai hubungan tidak langsung terhadap Keputusan Berkunjung Youth Traveler yaitu dari
City Branding terhadap Citra Kota kemudian ke Keputusan Berkunjung
Youth Traveler ke Jakarta.
Hubungan langsung terjadi jika satu variabel mempengaruhi variabel lainnya tanpa ada variabel ketiga yang memediasi hubungan kedua variabel tadi.Hubungan tidak langsung adalah jika ada variabel ketiga yang memediasi hubungan kedua variabel ini.yang tak dapat dijelaskan oleh variabel itu (Ghozali, 2013:211). Berdasarakan diagram jalur diatas dibuat dua persamaan struktural :
1. Struktur I
65 2. Struktur II
Y2= ρy2xX + ρy1y2 Y1 + ρy2Є 2Є2
Model persamaan struktural dapat dilihat sebagai berikut :
a. Hipotesis untuk persamaan Sub Struktural I
Gambar 3.1 Model Sub Struktural I
Gambar 3.2 Model Sub Struktur II
Citra Kota (Y1) City Branding (X) Keputusan Berkunjung (Y2) ρy2xX ρy1y2 Y1 ρy2ϵ2Є2 Є1 Citra Kota (Y1) City Branding (X) ρy1xX ρy1Є 1Є1 ρy1xX
66 Persamaan struktural di atas senada dengan yang diungkapkan oleh Ghazali (2013:251) dalam pembahasan Analisis Jalur.
Pengujian dalam analisis jalur yang dapat dilakukan antara lain : a. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien Determinasi (R2) bertujuan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan variabel independen terhadap variabel dependen serta seberapa besar pengaruh dari faktor lain yang tidak dimasukan dalam penelitian. Nilai Koefisien Determinasi (R2) adalah antara nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen ( Ghozali, 2013 : 97).
Dalam penentuan pengaruh variabel penelitian secara keseluruhan didapat nilai koefisien regresi yang dihitung dari basis data yang telah diset dalam angka baku. Koefisien jalur yang distandarkan ini digunakan untuk menjelaskan besarnya pengaruh variabel bebas (eksogen) terhadap variabel lain yang diberlakuakan sebagai variabel terikat (endogen). (Riduwan dan Kuncoro, 2012 : 116). Hasil output SPSS pada model
summary khususnya, angka yang terdapat pada kolom R Square digunakan untuk melihat besarnya pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen dengan cara menghitung koefisien (KD) dengan menggunakan rumus sebagai berikut (Sarwono, 2007:30) :
67 Menurut Ghazali (2013: 97), kelemahan mendasar dalam penggunaan koefisien determinasi adalah jumlah variabel independen yang di masukkan ke dalam model. Setiap penambahan satu variabel independen, maka R2 pasti meningkat tidak peduli apakah variabel tersebut berpengaruh secara signifikan terhadap variabel independen. Oleh karena itu, banyak peneliti yang menganjurkan untuk menggunakan nilai Adjusted R2 pada saat mengevaluasi mana model regresi yang terbaik. Tidak seperti nilai R2, nilai Adjusted R2 dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan ke dalam model.
b . Uji Statistik t (Uji Parsial)
Uji statsistik t pada dasarnya menunjukan seberapa besar pengaruh satu variabel independen secara individual dalam meneragkan variasi variabel dependen. Untuk menguji hipotesis ini digunakan statistik dengan kriteria pengambilan keputusan menurut Riduwan dan Kuncoro (2011: 64) adalah sebagai berikut :
1) Jika nilai probabilitas 0,05 lebih kecil atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau (0,05 ≤ sig). maka Ho diterima dan ha ditolak, artinya tidak signifikan.
2) Jika nilai probabilitas 0,05 lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau (0,05 ≥ Sig), maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya signifikan.
68 c. Perhitungan Pengaruh Langsung
Model Path Analysis digunakan untuk menganalisis pola hubungan antar variabel dengan tujuan mengetahui pengaruh langsung maupun tidak langsung seperangkat variabel bebas (eksogen) terhadap variabel terikat (endogen) (Riduwan Kuncoro, 2011: 2)