BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN
3.4 Uji Validitas dan Realibilitas
Menurut (Sugiyono, 2011 : 121) Uji Validitas merupakan ketepatan atau keakuratan antara data yang terkumpul dengan data yang sesungguhnya terjadi pada obyek yang diteliti. Peneliti menggunakan SPSS 16 dengan mengolah data yang diperoleh di lapangan kedalam program tersebut untuk validitas instrument dalam penelitian ini. Uji validitas dilakukan dengan menghitung korelasi antara masing – masing pernyataan dengan skor total dengan menggunakan rumus teknik Pearson product moment yang rumusnya sebagai berikut (Sugiyono, 2011 : 183):
r = 𝑛(∑ 𝑥𝑦)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑦) √{𝑛 (∑ 𝑥2)−(∑ 𝑥)2}{𝑛(∑ 𝑦)−(∑ 𝑦)2} Keterangan : r = Koefisien Korelasi 𝑛 = jumlah sampel X = Variabel bebas
Y = Variabel terikat
Σ𝑥 = Jumlah skor dalam sebaran x Σ𝑦 = Jumlah skor dalam sebaran y
Σ𝑥𝑦 = Jumlah hasil kali skor x dan y yang berpasangan Σ𝑥2 = Jumlah skor dikuadratkan dalam sebaran x Σ𝑦2 = Jumlah skoryang dikuadratkan dalam sebaran y
Dengan kriteria pengujian apabila 𝑟ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝑟𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 dengan 𝛼 = 0,05 maka alat ukur tersebut dinyatakan valid, dan sebaliknya apabila 𝑟ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 < 𝑟𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 maka alat ukur tersebut adalah tidak valid. Dalam proses pengolahan dilakukan dengan menggunakan software SPSS for Windows versi 16
3.4.2 Uji Reliabilitas
Reliabilitas merupakan suatu alat untuk mengukur sejauh mana alat ukur yang digunakan dapat dipercaya. Uji reliabilitas pada penelitian ini menggunakan bantuan aplikasi SPSS Versi 16 dengan teknik uji alpha crombach. Teknik ini dapat digunakan untuk menentukan apakah suatu instrumen penelitian reliabel atau tidak. Berikut ini adalah rumus uji reabilitas (Arikunto, 2013 : 89).
𝑟11 = [ 𝑘 𝑘 − 1] [1 − ∑ 𝜎𝑏2 𝜎𝑡2 ] Keterangan : 𝑟11 = Reliabilitas instrumen k = Banyaknya soal ∑ 𝜎𝑏2 = Jumlah varians butir 𝜎𝑡2 = Varians total (Arikunto, 2013 : 89).
Kriteria uji reliabilitas dengan rumus alpha adalah apabila 𝑟ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝑟𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 maka alat ukur tersebut reliabel dan juga sebaliknya, jika 𝑟ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 < 𝑟𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 maka alat ukur tidak reliabel.
Tabel 3.2 Tingkat Reliabilitas Nilai Tingkat Reliabilitas
0,0 – 0,20 Sangat rendah >0,20 – 0,40 Rendah >0,40 – 0,60 Cukup >0,60 – 0,80 Tinggi >0,80 – 1,00 Sangat tinggi Sumber : (Arikunto, 2013 : 89). 3.4.3 Pengujian Hipotesis
Hipotesis yang akan digunakan dalam penelitian ini berkaitan dengan ada tidaknya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Pada Hipotesis nol (𝐻0) tidak terdapat pengaruh yang signifikan dan Hipotesis alternatif (𝐻1) menunjukkan adanya pengaruh antara variabel bebas dan terikat. Hipotesis akan di uji dalam penelitian ini adalah atau ada tidaknya pengaruh yang positif dan signifikan dari kredibilitas brand ambassador dan brand image (Variabel X) sebagai variabel bebas dengan minat akses (Variabel Y) sebagai variabel terikat. Untuk menguji hipotesis tersebut maka data yang diperoleh, dianalisis dengan rumus Uji F (Pengujian secara Simultan) dan Uji T (Pengujian secara Parsial). 3.4.3.1 Uji-F-Test (Simultan)
Uji F adalah suatu pengujian terhadap koefisien regresi secara simultan. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh semua variabel independen yang terdapat di dalam model secara bersama – sama (simultan) terhadap variabel dependen Santoso (Nurbani, 2016). Untuk melakukan uji hipotesis, terdapat beberapa ketentuan yangperlu diperhatikan, seperti berikut ini:
𝐻0 : Tidak ada pengaruh antara variabel X dan signifikan terhadap variabel Y. 𝐻1: Ada pengaruh antara variabel X dan signifikan terhadap variabel Y. Dasar pengambilan keputusan:
- Apabila angka probabilitas signifikasi > 0,05, maka H0diterima dan Haditolak. Artinya, tidak signifikan.
- Apabila angka probabilitas signifikasi < 0,05, maka H0ditolak dan Haditerima. Artinya, signifikan
3.4.3.2 Uji-T-Test (Parsial)
Uji T secara parsial melakukan pengujian terhadap koefisien regresi secara parsial, -test ini bertujuan untuk mengetahui besarnya pengaruh masing-masingvariabelindependen secara individual (parsial) terhadap variabeldependen Santoso dalam penelitian (Nurbani, 2016). Rumusan hipotesis dalam pengujian ini adalah sebagai berikut:
Uji signifikansi secara individual :
𝐻0 : Variabel X tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variable Y. 𝐻1 : Variabel X berpengaruh secara signifikan terhadap variable Y. Dasar pengambilan keputusan :
- Apabila angka probabil12itas signifikasi > 0,05, maka Ho diterima dan Ha ditolak. Artinya, tidak signifikan.
- Apabila angka probabilitas signifikasi < 0,05 maka Ho ditolak dan Ha diterima. Artinya, signifikan.
3.5 Teknik Analisis Data
Menurut (Sugiyono, 2011 : 333) analisis data adalah suatu proses mencari dan menyusun secara sistematis data yang diperoleh dengan hasil wawancara, catatan lapangan dan dokumentasi dengan cara mengorganisasikan data ke dalam kategori, menjabarkan ke dalam unit – unit, melakukan sintesa, menyusun ke
dalam pola, memilih mana yang penting dan akan dipelajari dan membuat kesimpulan sehingga mudah dipahami oleh diri sendiri maupun orang lain.
Kegiatan dalam analisis data adalah : mengelompokkan data berdasarkan tabel dan jenis responden, mentabulasi data berdasarkan variabel dari seluruh responden, menyajikan data tiap variabel yang diteliti, melakukan perhitungan untuk menjawab rumusan masalah, dan melakukan perhitungan untuk menguji hipotesis yang telah diajukan.
Dalam mengukur data yang akan diambil dari responden, peneliti menggunakan skala pengukuran likert. Skala Likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena social (Sugiyono, 2011 : 93). Dalam penelitian ini pilihan jawaban yang digunakan dalam kuesioner adalah Sangat Setuju (SS), Setuju (S), Ragu-ragu (RR), Tidak Setuju (TS) dan Sangat Tidak Setuju (STS).
Tabel 3.3 Bobot Nilai Skala Likert
Pilihan Jawaban Skor
Sangat Setuju 5
Setuju 4
Ragu-Ragu 3
Tidak Setuju 2
Sangat Tidak Setuju 1
Data yang diperoleh dari kuesioner kemudian diolah dengan menggunakan statistik dengan bantuan SPSS versi 16.
3.5.1 Uji Normalitas
Uji normalitas pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan analisis PP Plot Regression Standarized Residual dan Tabel Kolmogorov-Smirnov dengan tujuan untuk mengetahui apakah data mendekati distribusi normal atau tidak. Data
berdistribusi normal akan menyebar membentuk suatu garis lurus diagonal, dan ploting data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas, dan jika data menyebar jauh garis diagonal atau tidak mengikuti arah garis diagonal sehingga tidak menunjukkan pola distribusinormal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitasmenurut Sarjono & Julianita (Nurbani, 2016). Dasar pengambilan keputusan dalam uji normalitas dengan Tabel Kolmogorov-Smirnov menurut Supranto & Limakrisna (Nurbani, 2016) adalah :
a. Jika nilai signifikansinya lebih besar dari 0,05 maka sebaran data tersebut bersifat normal.
b. Jika nilai signifikansinya lebih kecil dari 0,05 maka sebaran data tersebut bersifat tidak normal.
3.5.2 Pengujian Regresi Linear Berganda
Regresi linier berganda merupakan pengembangan dari regresi linier sederhana yang berupa alat yang dapat digunakan untuk mengetahui pengaruh satu atau lebih variabel bebas (independent) terhadap satu variabel tak bebas (dependent). Perbedaan penerapan metode ini hanya terletak pada jumlah variabel bebas (independent) yang digunakan. Penerapan metoderegresi berganda jumlah variabel bebas (independent) yang digunakan lebihdari satu yang memengaruhi satu variabel tak bebas (dependent) Siregar (Nurbani, 2016).
Adapun bentuk persamaan umum regresi linear berganda dirumuskan sebagai berikut:
Y = 𝑎 + 𝑏1𝑋 1 + 𝑏2𝑋 2 + 𝑏3𝑋 3 Keterangan:
Y = Nilai yang diprediksikan ( Variabel Dependen) A = Konstanta atau bila harga X = 0 (harga konstan) b1 = Koefisien regresi parsial ukuran Frekuensi b2 =Koefisien regresi parsial ukuran Intensitas b3 =Koefisien regresi parsial ukuran Durasi X = Nilai variabel independen
3.5.3 Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi merupakan ukuran untuk mengetahui kesesuaian atau ketetapan nilai dengan atau garis regresi dengan data sampel. Apabila nilai koefisien korelasi sudah diketahui, untuk mendapatkannya maka diperoleh dengan mengkuadratkannya. Koefisien determinasi digunakan untuk menghitung besarnys peranan atau pengaruh variabel bebas terhadap variabel tergantung Sarwono (Nurbani, 2016). Besarnya Koefisien determinasi dihitung dengan rumus sebagai berikut :
Kd = 𝑟2𝑥 100 % Keterangan :
Kd = Koefisien determinasi 𝑟2 = Koefisien korelasi
Kriteria untuk analisis Koefisien determinasi adalah :
a. Jika Kd mendeteksi nol (0), maka pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen lemah.
b. Jika Kd mendeteksi satu (1), maka pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen kuat.