METODE PENELITIAN
F. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
a. Angket (Kuesioner)
Menurut Suharso (2009:89), kuesioner adalah daftar pertanyaan tertulis yang telah dirumuskan sebelumnya untuk dijawab oleh responden terpilih, dan merupakan suatu mekanisme pengumpulan data yang efisien jika peneliti mengetahui dengan tepat apa yang diperlukan dan bagaimana mengukur variabel penelitian. Dalam penelitian ini, peneliti berusaha menganalisis data yang ada di lapangan, sehingga antara pengertian dan teori yang ada dapat dibuktikan relevansinya. Untuk memperoleh data-data dari lapangan digunakan teknik pengisian angket (kuesioner). Angket (kuesioner) ini diberikan kepada mahasiswa Fakultas Sastra Universitas Sanata Dharma Yogyakarta. Supaya penelitian mendapatkan hasil yang maksimal, peneliti menyusun kisi-kisi instrumen penelitian. Kisi-kisi
40
instrumen penelitian bertujuan untuk menunjukkan keterkaitan antara variabel yang diteliti dengan sumber data atau teori yang diambil. Adapun kisi-kisi instrumen adalah sebagai berikut:
Tabel 3.2
Kisi-Kisi Kuesioner Variabel Bebas dan Terikat
Variabel Indikator Butir instrumen
Jumlah Positif Negatif
Harga (X1) 1. Kesesuaian harga dengan kualitas barang.
2. Keterjangkauan harga.
3. Kesesuaian harga dengan nilai barang.
4. Daya saing harga.
1
1. Iklan yang menarik.
2. Potongan harga.
3. Hadiah yang diberikan.
4. Informasi
4. Perilaku pasca pembelian.
5. Praktis.
41 G. Teknik Pengujian Instrumen
1. Uji Validitas
Menurut Arikunto (1989:155), validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat-tingkat kevalidan atau kesahihan suatu instrumen. Suatu instrumen valid atau sahih mempunyai validitas tinggi, sebaliknya instrumen yang kurang valid berarti memiliki validitas rendah. Untuk mengukur valid atau tidaknya suatu instrumen dapat menggunakan rumus korelasi Pearson Product Moment yaitu:
Keterangan :
a. = variabel bebas b. Y = variabel terikat
c. = koefisien korelasi antara X dan Y d. = jumlah subyek
e. ∑XY = jumlah perkalian X dan Y f. ∑X = jumlah skor X
g. ∑Y = jumlah skor Y
h. ∑ = jumlah kuadrat dari X i. ∑ = jumlah kuadrat dari Y
Untuk melakukan uji validitas dilakukan dengan bantuan SPSS versi 22. Dikatakan valid jika < , begitu juga
42
sebaliknya, dengan ketentuan pada taraf signifikansi 0,05 (5%).
Berikut adalah hasil uji validitas data-data dalam penelitian ini:
Tabel 3.3
43
Keputusan Pembelian
No R-Hitung R-Tabel Keterangan
1 0,416 0,1181 Valid
2 0,425 0,1181 Valid
3 0,650 0,1181 Valid
4 0,718 0,1181 Valid
5 0,415 0,1181 Valid
6 0,614 0,1181 Valid
7 0,436 0,1181 Valid
8 0,409 0,1181 Valid
9 0,673 0,1181 Valid
10 0,667 0,1181 Valid
Berdasarkan hasil uji validitas di atas, terlihat bahwa 6 butir pernyataan untuk variabel harga valid, 6 butir pernyataan untuk variabel promosi penjualan valid, 9 butir pernyataan untuk variabel kualitas pelayanan valid, dan 10 pernyataan variabel keputusan pembelian valid karena nila r-hitung lebih besar daripada r tabel.
2. Uji Reliabilitas
Menurut Arikunto (1989:142), reliabilitas menunjuk pada satu pengertian bahwa suatu instrumen cukup dapat dipercaya untuk digunakan sebagai alat pengumpul data karena instrumen tersebut sudah baik. Menurut Arikunto (2006:196), uji reliabilitas dapat menggunakan rumus Alpha Cronbach, yaitu:
44
[
] [ ]
Keterangan:
a. = reliabilitas instrumen
b. = banyaknya butir pertanyaan atau banyaknya soal c. ∑ = jumlah varians butir
d. = varians total
Selanjutnya nilai yang diinterpretasikan dengan indeks korelasi sebagai berikut
Tabel 3.4
Tabel Interpretasi Nilai Cronbach’s Alpha No Besarnya nilai r Interpretasi
1 0,80-1,00 Sangat kuat
2 0,60-0,79 Kuat
3 0,40-0,59 Sedang
4 0,20-0,39 Rendah
5 0,00-0,19 Sangat rendah
Instrumen dikatakan reliabel jika koefisien Alpha sama dengan atau lebih besar dari taraf signifikansi 0,6 (60%). Untuk melakukan uji reliabilitas dilakukan dengan bantuan SPSS versi 22. Berikut hasil uji reliabilitas terhadap 276 responden:
45
Tabel 3.5 Uji Reliabilitas
Variabel Cronbach’s Alpha Keterangan
Harga 0,609 Reliabel
Promosi Penjualan 0,658 Reliabel
Kualitas Pelayanan 0,622 Reliabel
Keputusan Pembelian 0,701 Reliabel
Berdasarkan tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai Cronbach’s Alpha variabel harga, promosi penjualan, dan keputusan pembelian lebih besar dari 0,6, maka dapat dikatakan reliabel.
H. Teknik Analisis Data a. Statistik Deskriptif
Menurut Sedarmayanti dan Syarifudin (2011:171), statistik deskriptif merupakan pengolahan data paling sederhana yang dapat dilakukan untuk mendapatkan informasi lebih rinci dari satu kelompok data. Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah menyusun data mentah agar mudah dibaca dan dianalisis. Ada 2 cara penyusunan data, yaitu: mengurutkan data dan membentuknya ke dalam suatu tabel distribusi frekuensi. Penyajian data dalam penelitian ini dalam bentuk tabel, dengan perhitungan modus, median, mean, standar deviasi dan perhitungan persentase, dengan patokan persentase adalah menggunakan PAP tipe II (Masidjo 1995: 157), dengan rumus:
46
Tabel 3.5 Kategori PAP Tipe II
Pencapaian Skor Kategori Penelitian
81%-100% Sangat Tinggi
66%-80% Tinggi
56%-65% Cukup
46%-55% Rendah
0%-45% Sangat Rendah
Untuk mendeskripsikan kategori pada variabel terikat, yang harus dilakukan adalah memodifikasi rumus PAP Tipe II:
NTR + (Nilai persentil x (NTT-NTR)) Keterangan:
NTT: Nilai tertinggi yang mungkin terjadi NTR: Nilai terendah yang mungkin terjadi b. Uji Prasyarat Analisis
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi, residual mempunyai distribusi normal atau tidak.
Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal dan mendekati normal. Uji normalitas yang digunakan adalah uji Kolomogrov-Smirnov, dengan rumus:
KD = 1,36
Keterangan:
KD = Jumlah Kolomogrov-Smirnov yang dicari
47
= Jumlah sampel yang diperoleh = Jumlah sampel yang diharapkan
Data dikatakan memiliki residual normal jika nilai signifikansi lebih besar dari pada 0,05, begitu juga untuk sebaliknya. Apabila data yang dihasilkan memiliki residual normal, maka menggunakan statistik parametrik, dan apabila residual tidak berdistribusi normal maka menggunakan data statistik non-parametrik (Basuki, 2016:57). Untuk melakukan uji normalitas dilakukan dengan bantuan SPSS versi 21.0 For Windows.
2. Uji Homogenitas
Menurut Sugiyono (2017: 276), uji homogenitas digunakan untuk memperlihatkan bahwa dua atau lebih kelompok data sampel berasal dari populasi yang memiliki variasi yang sama.
Dengan ketentuan taraf signifikansi 0,05, apabila probabilitas lebih besar dari taraf signifikansi maka memiliki varian yang homogen, begitu pula untuk sebaliknya. Untuk menguji homogenitas peneliti melakukannya dengan bantuan SPSS versi 21.0 For Windows.
3. Uji Linearitas
Menurut Ghozali (2011:166), uji linearitas ini bertujuan untuk mengetahui aplikasi variabel bebas dan variabel terikat mempunyai hubungan linear atau tidak. Data yang baik adalah
48
data yang variabel-variablenya berpola linear. Dasar pengambilan keputusan yang dapat digunakan dalam uji linearitas adalah:
a. Apabila nilai probabilitas > 0,05, maka hubungan antara variabel X dan variabel Y adalah linear.
b. Apabila nilai probabilitas < 0,05, maka hubungan antara variabel X dan variabel Y adalah tidak linear.
4. Uji Heteroskedasitas
Menurut Ghozali (2011:139), uji heteroskedasitas bertujuan untuk menguji apakah regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual suatu penelitian. Jika varian dari residual satu penelitian yang satu dengan yang lainnya berbeda maka dinamakan heteroskedasitas. Adapun teknik lain dapat digunakan dalam menguji heteroskedastisitas yaitu dengan menggunakan uji glejser.
Dasar pengambilan keputusan yang dapat digunakan dalam uji heteroskedastisitas adalah:
a. Apabila nilai probabilitas > 0,05, maka tidak terjadi gejala heteroskedastisitas dalam model regresi.
b. Apabila nilai probabilitas < 0,05, maka terjadi gejala heteroskedastisitas dalam model regresi
Untuk menguji heteroskedastisitas peneliti melakukannya dengan bantuan SPSS versi 21.0 For Windows.
49 5. Uji Multikolinearitas
Menurut Ghozali (2011: 105), uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Dasar pengambilan keputusan yang dapat digunakan dalam uji multikolinearitas adalah:
a. Apabila nilai Tolerance lebih besar dari 0,10 dan VIF < 10, maka artinya tidak terjadi multikolinearitas dalam model regresi.
b. Apabila nilai Tolerance lebih kecil dari 0,10 dan VIF < 10, maka artinya terjadi multikolinearitas dalam model regresi.
6. Uji Hipotesis
a. Uji Regresi Linier sederhana
Menurut Basuki (2016:45), regresi linier sederhana adalah analisis regresi dengan satu independent variable, dengan formulasi umum:
Y= a + Keterangan
Y = Dependent variable a = Konstata
= koefisien regresi
Untuk melakukan uji regresi linier sederhana dilakukan dengan bantuan SPSS versi 21.0 For Windows. Pengujian dilakukan menggunakan taraf signifikansi 5%, hipotesis
50
diterima atau ditolak ditentukan dengan ketentuan di bawah ini:
1) Jika nilai signifikansi > 0,05 maka HO diterima (koefisien regresi tidak signifikan). Ini berarti bahwa variabel independen tersebut tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
2) Jika nilai signifikansi < 0,05, maka H1 diterima (koefisien regresi signifikan). Ini berarti variabel independen tersebut mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
b. Uji Regresi Berganda
Menurut Sugiyono (2013:275), analisis regresi berganda digunakan untuk meramalkan keadaan variabel terikat, jika dua atau lebih variabel bebas sebagai faktor prediktor dimanipulasi (dinaik turunkan nilainya). Analisis regresi berganda dilakukan jika jumlah variabel bebasnya minimal 2. Adapun persamaan regresi linear berganda dapat dirumuskan sebagai berikut:
Y= a + + Keterangan
Y = Dependent variable a = Konstata
= koefisien regresi ,
51
Untuk melakukan uji regresi linier berganda dilakukan dengan bantuan SPSS versi 21.0 For Windows. Pengujian dilakukan menggunakan uji F (ANOVA) dengan taraf signifikansi 5% , hipotesis diterima atau ditolak ditentukan dengan ketentuan di bawah ini:
1) Jika nilai signifikansi > 0,05, maka HO diterima (koefisien regresi tidak signifikan). Ini berarti bahwa variabel bebas secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel terikat.
2) Jika nilai signifikansi < 0,05, maka H0 ditolak (koefisien regresi signifikan). Ini berarti bahwa variabel bebas secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel terikat.
c. Koefisien Determinasi
Menurut Ghozali (2011:97), koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa jauh kemampuan variabel-variabel bebas dalam menjelaskan variasi variabel-variabel terikat. Nilai R Square yang mendekati satu berarti variabel-variabel bebas memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel terikat. Jika R Square bernilai 0, maka tidak ada sedikit pun persentase sumbangan pengaruh yang diberikan variabel bebas terhadap variabel terikat, atau variasi variabel bebas tidak menjelaskan sedikitpun variasi variabel terikat.
52 BAB IV