Metode Analisis

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

D. Metode Analisis

1. Uji Validitas dan Reliabilitas

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 r hitung dengan r tabel, Dengan membandingkan nilai r hitung dari hasil output (Corrected Item-Total Correlation) dengan r tabel, jika r hitung lebih besar dari r tabel maka butir pertanyaan tersebut adalah valid, tetapi jika r hitung lebih kecil dari pada r_tabel maka butir pertanyaan tersebut tidak valid.

44 b. Uji Reliabilitas

Reliabilitas adalah tingkat keandalan kuisioner. Kuisioner yang reliabel adalah kuisioner yang apabila dicobakan secara berulang-ulang kepada kelompok yang sama akan menghasilkan data yang sama asumsinya, tidak terdapat perubahan psikologis pada responden. Apabila data yang diperoleh sesuai dengan kenyataan, berapakali pun pengambilan data dilakukan, hasilnya tetap sama.

Rumus varians :

 

n n x x

 ^

 2 2  Keterangan : n = jumlah sampel

x = nilai skor yang dipilih

Reliabilitas suatu instrument dapat diterima jika memilki koefisien alpha cronbach minimal 0.60 yang berarti bahwa instrument tersebut dapat digunakan sebagai pengumpul data yang handal, yaitu hasil pengukuran relatif konsisten jika dilakukan pengukuran ulang.

2. Uji Normalitas Data

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi variabel penggangu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil (Ghozali, 2007:147).

45 Dalam penelitian ini digunakan analisis grafik. Hal ini dapat dilakukan dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Menurut Ghozali, dasar pengambilan keputusannya adalah :

a. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.

b. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya tidak menunjukan pola distribusi normal, maka regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.

3. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual jawaban responden satu ke responden yang lain tetap disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas (Ghozali, 2007:125).

Adapun cara mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas digunakan program SPSS 16.0 dengan cara melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel tersebut dengan residualnya. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot, dengan dasar analisis :

a. Jika ada pola tersebut seperti titik-titik yang ada membentuk pola tersebut yang teratur (bergelombang menyebar kemudian menyempit) maka mengindikasikan terjadi heteroskedastisitas.

46 b. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 (nol) pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

4. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak orthogonal. Variabel orthogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol (Ghozali, 2007:95).

Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variable independen menjadi variabel dependen dan diregras terhadap variabel independen lainnya.

Nilai tolerance yang rendah sama dengan VIF tinggi (VIF = 1/tolerance) dan adanya kolonieritas yang tinggi. Nilai cut off yang umum dipakai nilai tolerance 10% atau sama dengan nilai VIF > 10 artinya nilai tolerance tidak lebih kurang dari 10%, dan nilai VIF tidak lebih dari 10 (Ghozali, 2007:96).

47

5. Analisis Regresi Linier Berganda a. Persamaan Regresi Linier Berganda

Analisis regresi linier berganda yaitu suatu analisis yang digunakan untuk mengetahui seberapa jauh hubungan antara variable bebas dan variable terikat. Teknik analisis ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh dari ekuitas merek, harga, dan lingkungan sosial terhadap keputusan pembelian.

Untuk mengetahui bagaimana Daya Tarik, Kredibilitas, Dan Keahlian Celebrity Endorser dapat berpengaruh terhadap keputusan pembelian dilakukan dengan menggunakan skala likert (R.A, 1932) dengan mengembangkan prosedur penskalaan yang mewakili suatu kontinum bipolar. Pada ujung sebelah kiri (angka yang rendah) menunjukan suatu jawaban yang negatif, sedangkan ujung sebelah kanan (angka yang besar) menunjukan suatu jawaban yang positif . dengan keterangan sebagai berikut

Tabel. 3.1 Skala Likert

Sangat Tidak Setuju (STS) Tidak Setuju (TS) Ragu (R) Setuju (S) Sangat Setuju (SS) ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) ( 5 )

Selanjutnya data diperoleh dengan menggunakan kuisioner dan hasilnya akan dipresentasikan dalam bentuk tabel. Hasil dalam tabel dianalisis berdasarkan variabel Daya Tarik, Kredibilitas, Dan Keahlian Celebrity Endorser yang selanjutnya dapat dilihat pengaruhnya terhadap keputusan pembelian.

48 Setelah dilakukan perhitungan dengan kuisioner pengolahan data kuantitatif. Selanjutnya dilakukan pengujian analisis regresi linier berganda dengan menggunakan SPSS 16.0 for windows dan dengan menggunakan metode Backward. Analisis ini dianggap tepat sebagai metode analisis penelitian karena dapat diketahui hubungan yang terjadi antara dua variabel, yaitu variable independent dan variable dependen.

Regresi linier berganda ini didasarkan pada 4 variabel independen yaitu: Daya Tarik, Kredibilitas, Dan Keahlian Celebrity Endorser sedangkan untuk variabel dependen dari analisis ini adalah keputusan pembelian. Dimana persamaan umum dari regresi linier berganda adalah:

Ŷ = a + b1^X1 ^{+ b}2^X2 ^{+ b}3^X3 ^{+ b}4^X4 ⁺ ε

Ŷ = Subjek dalam variable dependen (keputusan pembelian) a = Konstanta (nilai tetap) pada saat nilai variabel bebas X = 0 b = Angka arah atau koefisien regresi, yang menunjukan angka

peningkatan ataupun penurunan variabel dependen yang didasarkan pada variabel independent. bila b (+) maka naik, dan bila (-) maka terjadi penuruanan.

X1 ^{= Daya Tarik}

X₂ = Kredibilitas

49

b. Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi (R²) bertujuan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel independen (daya tarik, kredibilitas dan celebrity endorser) menjelaskan variabel dependen (keputusan pembelian). Namun untuk regresi linier berganda sebaiknya menggunakan R square yang telah disesuaikan atau tertulis Adjusted R Square, karena telah disesuaikan dengan jumlah variabel independen yang digunakan dalam penelitian (Bhuono, 2005: 51).

6. Pengujian Hipotesis a. Uji Simultan (F-test)

Uji simultan atau F-test bertujuan untuk mengetahui pengaruh secara bersama-sama variabel bebas (independen) terhadap variabel terikat (dependen). Hipotesis yang digunakan adalah :

1) Menentukan Ho ^{dan H}a^:

H_o : a = 0, berarti tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel independen dengan variabel dependen.

H_a : a ≠ 0, berarti terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel independen dengan variabel dependen.

2) Menentukan Fhitung ^{dengan Rumus :}

F hitung ^{= R2/K}

50 Dimana : R² = Koefisien determinasi

N = Jumlah pengamatan atau sampel K = Jumlah variabel independen 3) Dasar Pengambilan Keputusan

(a) Dengan membandingkan nilai F_hitung dengan F_tabel : Apabila Fhitung ^{> F}tabel^{, maka H}o ^{ditolak dan H}a ^diterima.

Apabila F_hitung < F_tabel, maka H_o diterima dan H_a ditolak. (b) Dengan menggunakan angka signifikansi :

Jika probabilitas > 0,05 maka Ho ^{ditolak dan H}a ^diterima.

Jika probabilitas < 0,05 maka Ho ^{diterima dan H}a ^ditolak. b. Uji Parsial (t-test)

Uji parsial atau T-test bertujuan untuk mengetahui besarnya pengaruh masing-masing variabel independen secara individual (parsial) terhadap variabel dependen. Hipotesis yang digunakan adalah

1) Menentukan Ho ^{dan H}a ^:

H_o : a = 0, berarti tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel independen dengan variabel dependen.

H_a : a ≠ 0, berarti terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel independen dengan variabel dependen.

2) Menentukan nilai thitung ^{dengan rumus :}

t _hitung = bi –βi Sb

Dimana βi ^{= 0 dengan rumus t hitung = bi} Sb

51 3) Dasar Pengambilan Keputusan:

(a)Dengan membandingkan nilai t_hitung dengan t_tabel :

(1) Apabila thitung ^{> t}tabel ^{atau -t} hitung ^{< -t} tabel^{, maka H}o ^{ditolak dan}

H_a diterima. Yang berarti variabel independen secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.

(2) Apabila t _hitung < t _tabel atau -t _hitung > -t _tabel, maka H_o diterima dan Ha ^{ditolak. Yang berarti variabel independen secara parsial}

tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.