METODE PENELITIAN
J. Teknik Pengujian Instrumen
Agar mendapat hasil penelitian yang baik, diperlukan adanya
pengujian terhadap instrumen yang digunakan. Instrumen yang dibuat
harus mengukur senyatanya (actually) dan seakuratnya (accurately) apa
yang harus diukur dari konsep (Jogiyanto, 2008: 35). Pengujian instrumen
tersebut dapat dilakukan dengan cara:
1. Uji Validitas
Ghiselli et al (1981) dalam Jogiyanto (2008:36) menyebutkan bahwa
validitas (validity) menunjukkan seberapa jauh suatu tes atau suatu set
dari operasi-operasi mengukur apa yang seharusnya diukur. Hal ini
sejalan dengan pendapat Siregar (2013:75) bahwa validitas atau
kesahihan menunjukkan sejauh mana suatu alat ukur mampu mengukur
apa yang ingin diukur (a valid measure if it succesfully measure the
phenomenon).
Pengujiian validitas secara manual dilakukan dengan cara menghitung
rhitung dari masing-masing pertanyaan menggunakan rumus yang dikutip
dari Siregar (2013: 75):
𝑟ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝑛 (∑ 𝑋𝑌) − (∑ 𝑋)(∑ 𝑌)
Keterangan:
rhitung= koefisien korelasi
n = jumlah responden
X = skor variabel
Y = skor total dari variabel untuk responden ke-n
Dengan nilai signifikan (α) = 5%, setiap butir pertanyaan dinyatakan valid apabila rhitung lebih besar dari rtabel. Dalam penelitian ini uji
validitas dilakukan dengan menggunakan bantuan program SPSS
Statistics 19.
2. Uji Reliabilitas
Reliabilitas (reliability) suatu pengukur menunjukkan stabilias dan
konsistensi dari suatu suatu instrumen yang mengukur konsep
(Jogiyanto, 2008: 36). Menurut Siregar (2013: 87), reliabilitas bertujuan
untuk mengetahui sejauh mana hasil pengukuran tetap konsisten,
apabila dilakukan pengukuran dua kali atau lebih terhadap gejala yang
sama dengan menggunakan alat pengukur yang sama pula.
Uji reliabilitas secara manual dilakukan dengan metode Cronbach
Alpha menggunakan rumus yang dikutip dari Siregar (2013:90):
𝑟11 = [ 𝑘
𝑘 − 1] [1 − ∑ 𝜎𝑏2
𝜎𝑡2 ] Keterangan:
r11 = koefisien reliabilitas instrumen
∑𝜎𝑏2 = jumlah varian butir σ2
t = varian total
Suatu instrumen penelitian dikatakan reliabel apabila koefisien
reliabilitas (r11) > 0,6. Dalam penelitian ini, uji reliabilitas juga
dilakukan dengan bantuan program SPSS Statistics 19.
K. Teknik Analisis Data 1. Analisis Deskriptif
Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif.
Menurut Sugiyono (2006: 254), statistik deskriptif merupakan statistik
yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan
atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya
tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau
generalisasi.
2. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Tujuan dilakukannya uji normalitas terhadap serangkaian data adalah
untuk mengetahui apakah populasi data berdistribusi normal atau
tidak (Siregar, 2013: 153). Metode yang digunakan untuk melakukan
uji normalitas dalam penelitian ini adalah metode
Kolmogrov-Smirnov. Berdasarkan metode ini, data dalam penelitian dikatakan
berdistribusi normal apabila nilai Sig. ≥ 0,05 dan tidak berdistribusi normal apabila nilai Sig. < 0,05.
b. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam regresi
ditemukan korelasi antar variabel bebas yang kuat/tinggi. Untuk
menguji adanya kolinearitas ganda digunakan uji VIF dan tolerance
(Noor, 2014: 63). Jika nilai VIF < 10 maka tingkat kolinearitas dapat
ditoleransi.
c. Uji Heteroskedastisitas
Tujuan dari uji heteroskedastisitas ini adalah untuk mengetahui
apakah dalam model regresi terdapat kesamaan varians dari residual
satu pengamatan ke pengamatan yang lain (Noor, 2014: 64). Uji ini
dilakukan dengan menggunakan grafik scatterplot. Apabila grafik
scatterplot menunjukkan pola yang bergelombang atau melebar
kemudian menyempit maka telah terjadi heteroskedastisitas.
Sedangkan apabila grafik membentuk pola menyebar maka tidak
terjadi heteroskedastisitas.
3. Analisis Regresi Linear Berganda
Penelitian ini menggunakan alat analisis berupa alat analisis Regresi
Linear Berganda. Analisis regresi digunakan untuk memprediksikan
seberapa jauh perubahan nilai variabel dependen, bila nilai variabel
independen dimanipulasi/dirubah-rubah atau dinaik-turunkan. Manfaat
dari analisis regresi adalah untuk membuat keputusan apakah naik dan
menurunnya variabel dependen dapat dilakukan melalui peningkatan
Sedangkan, analisis Regresi Linear Berganda digunakan oleh peneliti,
bila peneliti bermaksud meramalkan bagaimana keadaan (naik
turunnya) variabel dependen (kritenium), bila dua atau lebih variabel
independen sebagai faktor prediktor dimanipulasi (dinaik turunkan
nilainya). Jadi analisis Regresi Linear Berganda akan dilakukan bila
jumlah variabel independennya minimal 2 (Sugiyono, 2010: 275).
Persamaan regresi untuk empat prediktor adalah :
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 Keterangan: Y : Loyalitas Merek a : konstanta b1,b2,b3,b4 : koefisien regresi X1 : Harga X2 : Distribusi X3 : Kualitas Produk X4 : Promosi
4. Pengujian Hipotesis
a. Uji F
Uji F dilakukan untuk melihat signifikan tidaknya pengaruh
variabel-variabel bebas yaitu harga, distribusi, kualitas produk, dan
promosi secara simultan terhadap variabel terikat yaitu loyalitas
merek. Terdapat tahapan yang dilakukan dalam uji F, yaitu sebagai
berikut:
1) Menentukan H0 = hipotesis 0 dan Ha = hipotesis alternatif
H0 : b1 : b2 = 0, artinya harga, distribusi, kualitas produk, dan
promosi secara simultan tidak berpengaruh terhadap loyalitas
merek.
Ha : b1 : b2 minimal salah satu ≠ 0, artinya harga, distribusi,
kualitas produk, dan promosi secara simultan berpengaruh
terhadap loyalitas merek.
2) Menentukan tingkat signifikansi (α) dan Ftabel
Tingkat signifikansi (α) dalam penelitian ini adalah 5% atau 0,05. Ftabel dapat dicari dengan menentukan besar derajat
kebebasan (degree of freedom) pembilang dan derajat kebebasan
(degree of freedom) penyebut. Derajat kebebasan (degree of freedom) pembilang menggunakan k, sedangkan derajat
kebebasan (degree of freedom) penyebut menggunakan n-k-1.
3) Menghitung F statistic (F hitung)
𝐹 = 𝑅
2/(𝑘 − 1) (1 − 𝑅2)/(𝑛 − 3) Dimana:
F = Nilai F hitung
R2 = Nilai koefisien korelasi
k = Jumlah variable bebas
n = Jumlah sampel
4) Menentukan Kriteria Uji F
H0 diterima dan Ha ditolak, jika Fhitung ≤ Ftabel.
H0 ditolak dan Ha diterima, jika Fhitung > Ftabel.
5) Membuat Kesimpulan
Jika H0 ditolak dan Ha diterima maka harga, distribusi, kualitas
produk, dan promosi secara simultan berpengaruh terhadap
loyalitas merek.
Jika H0 diterima dan Ha ditolak maka harga, distribusi, kualitas
produk, dan promosi secara simultan tidak berpengaruh pada
loyalitas merek.
b. Uji t
Uji t digunakan untuk menguji apakah variabel harga (X1),
distribusi (X2), kualitas produk (X3), dan promosi (X4) benar-benar
berpengaruh secara parsial terhadap varibel dependennya yaitu
secara parsial terhadap variabel dependen maka akan diberikan satu
contoh rumusan masalah uji parsial yaitu:
Apakah harga berpengaruh pada loyalitas merek ?
Untuk menjawab rumusan masalah tersebut maka akan melalui
langkah-langkah uji t yaitu:
1) Menentukan Hipotesis Alternatif (Ha) dan Hipotesis Nol (H0)
H0: Harga tidak berpengaruh pada loyalitas merek.
Ha: Harga berpengaruh pada loyalitas merek.
2) Menentukan Taraf Signifikansi (Level of Significance)
Taraf signifikan atau α (alpha) yang digunakan di dalam
penelitian adalah 5% (0,05).
3) Menghitung t statistik (t hitung)
Uji t dihitung dengan rumus (Supranto, 2009:250) sebagai
berikut:
𝑡0 = 𝑏𝑖 − 𝐵𝑖𝑜 𝑠𝑏𝑖 Dimana:
t0 = t hitung koefisien variabel
bi = koefisien regresi variabel
sbi = standard error dari variabel
4) Menentukan Kriteria Uji t
H0 ditolak dan Ha diterima jika -t hitung > t hitung > t tabel atau
H0 diterima dan Ha ditolak jika -t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel atau
sig. ≥ 0,05
5) Membuat Kesimpulan
Jika H0 ditolak dan Ha diterima maka harga berpengaruh pada
loyalitas merek.
Jika H0 diterima dan Ha ditolak maka harga tidak berpengaruh
pada loyalitas merek.
c. Koefisien Determinasi (AdjR2)
Dalam penelitian ini, juga diterapkan koefisien determinasi untuk
menunjukkan besarnya pengaruh variabel independen terhadap
variabel dependen. Menurut Zulaela (2014: 43), koefisien
determinasi menunjukkan proporsi variasi dalam variabel dependen
yang dapat diterangkan oleh variabel independen. Suatu model
dikatakan baik jika memiliki R2 yang besar (mendekati 1).
Koefisien determinasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah
adjusted R2, di mana nilai adjusted R2 dapat naik atau turun apabila suatu variabel independen ditambahkan ke dalam model (Zulaela,
46
BAB IV