BAB 4
ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
4.1. Pendahuluan
Bab ini bertujuan untuk mengemukakan hasil analisis data dan pembahasan penemuan penelitian. Diawali dengan analisis karakteristik responden yang bertujuan untuk memahami profil responden yang digunakan dalam penelitian ini. Selanjutnya pengujian instrumen penelitian dalam uji kelayakan data yang bertujuan untuk mengetahui ketepatan dan kecermatan alat ukur dalam melakukan fungsi ukurnya, serta mengukur sejauh mana keandalan atau konsistensi dari suatu instrumen penelitian. Hal ini dilakukan untuk menjamin kebenaran serta kualitas data penelitian yang diperoleh. Lalu yang terakhir adalah analisis uji hipotesis yang bertujuan menguji kebenaran suatu pernyataan dan dapat digunakan untuk pengambilan keputusan yang bersifat objektif.
4.2. Analisis Deskriptif Responden
Analisis deskriptif bertujuan untuk mengetahui karakteristik dan tanggapan responden. Jumlah kuesioner yang didistribusikan pada penelitian ini adalah 135 kuesioner. Jumlah kuesioner yang tidak dapat digunakan dalam penelitian sebanyak 3 kuesioner. Kuesioner tersebut tidak dapat digunakan dikarenakan responden mengisi kuesioner dengan tidak serius
dan kurang teliti. Sehingga data dari kuesioner tersebut tidak dapat diikutsertakan ketika diolah.
Tabel IV.1.
Deskriptif Data Responden
Karakteristik
Responden Kelompok Jumlah Persentase
Jenis Kelamin Laki – Laki Perempuan
128 4
97%
3%
Usia Di bawah 15 tahun
16 - 20 tahun 21 - 25 tahun Di atas 26 tahun
9 47 73 3
6,8%
35,6%
55,3%
2,3%
Pekerjaan Pelajar/Mahasiswa
Pegawai Negeri Karyawan Swasta Wiraswasta Lain-lain
101 1 15 4 11
76,5%
0,8%
11,4%
3%
8,3%
Pendidikan terakhir
SMP SMA D3 S1 S2
9 99 2 22 0
6,8%
75%
1,5%
16,7%
0%
< Rp 1.500.000,00
Rp 1.500.001,00 – Rp 3.000.000,00 Rp 3.000.001,00 – Rp 4.500.000,00 Rp 4.000.001,00 – Rp 6.000.000,00
>Rp 6.000.001,00
70 44 7 6 5
53%
33,3%
5,3%
4,5%
3,8%
Uang saku / penghasilan per bulan
Sumber data : Data primer yang diolah, 2017
Gambaran karakteristik responden dapat dilihat dari beberapa item pertanyaan yang diajukan, meliputi: jenis kelamin, usia, pekerjaan,tingkat
pendidikan,uang saku, dan pendapatan. Penjelasan lebih rinci dapat dilihat pada tabel IV.1
Berdasarkan table IV.1, dapat dilhat bahwa persetanse jenis kelamin mengindikasikan bahwa pemain gim DOTA2 laki-laki lebih dominan daripada pemain perempuan. Hal ini ditunjukan dengan persentase kelompok laki-laki sebesar 97% dan persentase kelompok perempuan 3%. Laki-laki lebih mendominasi dikarenakan gim DOTA2 merupakan gim yang menyediakan konten pertarungan antara 2 tim berisikan 5 pemain melawan 5 pemain. Dan 2 tim tersebut harus bertarung hingga salah satu diantara mereka kalah. Hal tersebut identik dengan laki-laki, sehingga dari 132 responden yang didapat, sebanyak 128 responden adalah laki-laki dan hanya ada 4 responden perempuan. Data responden jenis kelamin dapat dilihat pada table IV.1.
Berdasarkan persentase usia menunjukan bahwa pemain gim DOTA 2 dari kategori usia 21-25 tahun menjadi pemain terbanyak dengan persentase sebesar 55,3% dari 132 responden. Sedangkan pemain DOTA 2 dengan persentase paling sedikit yaitu kategori usia diatas 26 tahun dengan persentase 3,5%. Kategori usia 21-25 tahun dapat menjadi kategori usia terbanyak karena rentang usia tersebut masih menikmati konten-konten hiburan yang disediakan, salah satunya adalah gim. Selain itu, gim DOTA 2 memang lebih mengutamakan orang-orang dengan rentang usia tersebut dikarenakan konten pertarungan yang disediakan tidak cocok untuk anak dibawah umur, serta rentang usia 21-25 merupakan rentang usia yang wajar untuk memainkan dan melepas kepenatan dengan game DOTA 2. Data responden usia dapat dilihat pada table IV.1.
Berdasarkan data pekerjaan, pemain game DOTA 2 adalah pelajar/mahasiswa dengan jumlah sebanyak 101 orang dengan persentase 76,5% dari 132 responden. Sedangkan untuk pekerjaan pegawai negeri menjadi kategori pekerjaan yang paling sedikit sebagai pemain game DOTA 2 sebanyak 1 orang dengan presentase 0.8% dari 132 responden. Dengan banyaknya waktu luang yang dimiliki pelajar/mahasiswa menjadikan pekerjaan tersebut mendominasi sebagai pemain DOTA 2. Sedangkan pegawai negeri menghabiskan waktunya untuk pekerjaan, sehingga waktu mereka untuk bermain game tidak cukup banyak. Data frekuensi responden berdasarkan pekerjaan dapat dilihat pada tabel IV.1.
Data pendidikan terakhir, menunjukan bahwa jumlah pemain DOTA 2 didominasi oleh individu yang pendidikan terakhirnya SMA sebanyak 65 orang dari 132 responden. Sedangkan jumlah paling sedikit pada tingkat pendidikan terakhir D3 sebanyak 2 orang atau sebesar 1,5% dari keseluruhan responden. Data frekuensi responden berdasarkan pendidikan terakhir dapat dilihat pada tabel IV.1.
Jika dilihat dari uang saku atau penghasilan per bulan, rata-rata terbanyak responden yang mengisi kuisoner memiliki uang saku atau penghasilan dibawah Rp 1.500.000 per bulan dengan persentase 70% dari 132 responden. Harga barang virtual dalam gim DOTA 2 yang ditawarkan rata-rata dibawah 500.000 rupiah. Hal tersebut yang mengindikasikan banyaknya pemain DOTA 2 yang berpenghasilan atau memiliki uang saku dibawah 1.500.000 mendominasi, karena masih dapat membeli barang
virtual dalam gim DOTA 2. Data frekuensi responden berdasarkan uang saku atau penghasilan pribadi per bulan dapat dilihat pada tabel IV.1.
4.3. Uji Validitas dan Realibilitas
Uji validitas digunakan untuk mengukur apakah instrument penelitian benar-benar mampu mengukur konstruk yang digunakan. Untuk memperoleh validitas kuesioner, usaha dititik beratkan pada pencapaian validitas isi.
Validitas tersebut menunjukkan sejauh mana perbedaan yang diperoleh dengan instrumen pengukuran merefleksikan perbedaan sesungguhnya pada responden yang diteliti.
Untuk uji validitas digunakan alat uji Confirmatory Factor Analysis (CFA) dengan bantuan SPSS for windows versi 23.0. Menurut Haair et. Al. (1998), factor loading lebih besar ± 0.40, jika factor loading suatu item pertanyaan mencapai ≥ 0.50 maka item tersebut sangat penting
dalam
menginterprestasikan konstruk yang diukurnya. Pedoman umum untuk analisis faktor adalah nilai lambda atau factor loading ≥ 0.40
(Ferdindan, 2005).
Dalam penyusunan kuesioner penelitian ini, terlebih dahulu kuesioner diberikan kepada sepuluh responden dengan tujuan untuk mengetahui apakah item pertanyaan dalam kuesioner tersebut dapat dipahami oleh responden dan kalimatnya jelas, apabila kelima responden tidak mengajukan pertanyaan atau tidak bingung mengenai item pertanyaan didalam kuesioner
tersebut maka kuesioner sudah dapat disebar ke responden dengan jumlah yang lebih banyak atau sampel besar dan dapat dilanjutkan pada uji validitas.
Pengujian validitas dilakukan pada lima variabel dalam penelitian ini, yaitu pengaruh visual, persepsi harga, pencapaian dalam gim dengan dua dimensi yaitu peningkatan dan kompetisi, identifikasi karakter serta niat untuk membeli dengan menyediakan 29 item pertanyaan. Item pernyataan kuesioner dikatakan valid apabila memenuhi kriteria sebagai berikut:
a. Uji KMO dan Barlett’s Test diatas 0,5 dan signifikan dibawah 0,05 b. Nilai factor loading diatas 0,5
c. Terekstrak sempurna, atau tidak memiliki nilai factor loading ganda pada kelompok yang berbeda
Hasil validitas di jabarkan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel IV.2.
Tabel IV.2.
Goodness-of-Fit Model
KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin
Measure of Sampling Adequacy. .868
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2226.030 300 .000 Df
Sig.
Sumber: Data primer yang diolah, 2017
Dari hasil analisis Tabel IV.2 diperoleh nilai Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequancy pada kotak KMO dan Bartlett's Test sebesar 0, 868
(nilai di atas 0,5), sehingga kriteria uji validitas yang pertama sudah terpenuhi. Nilai Barlett test dengan Chi-squares menunjukkan nilai 2226,030 dengan nilai signifikansi 0,000 dapat disimpulkan bahwa instrumen ini telah layak digunakan dan uji analisis faktor dapat dilanjutkan.
Seluruh item telah terekstrak secara sempurna dan hal tersebut ditunjukkan dalam Tabel IV.3. Sehingga dapat disimpulkan bahwa seluruh item yang ada telah valid karena memenuhi syarat valid dan uji analisis faktor dapat dilanjutkan. Tabel Rotated Component Matrix yang telah terekstrak sempurna dapat dilihat pada Tabel IV.3.
Dari tabel Tabel IV.3 ditemukan hasil bahwa :
a. Seluruh indikator dari variabel pengaruh visual valid, dengan reliabilitas sebesar 0.88.
b. Seluruh indikator dari variabel persepsi harga valid, dengan reliabilitas sebesar 0.868.
c. Dari sepuluh indikator dalam variabel pencapain dalam gim, terdapat enam indikator yang valid yaitu : ADV1,ADV3,ADV4, dengan reliabilitas sebesar 0.872, dan CP1 CP2, CP5, dengan reliabilitas sebesar 0.828. Beberapa indikator yang harus dihapus yaitu indikator ADV2, ADV5, CP3, dan CP4 karena tidak valid.
d. Seluruh indikator dari variabel identifikasi karakter valid, dengan reliabilitas sebesar 0.859.
e. Seluruh indikator dari variabel niat membeli valid, dengan reliabilitas sebesar 0.936.
Tabel IV.3.
Uji Kelayakan Data
Items Loading Alpha
Pengaruh Visual 0.880
V1 .816
V2 .842
V3 .727
V4 .783
V5 .730
Persepsi Harga 0.868
P1 .783
P2 .821
P3 .866
P4 .759
P5 .673
Pencapaian Dalam Game
Peningkatan .872
ADV1 .840
ADV3 .757
ADV4 .842
Kompetisi .828
CP1 .788
CP2 .727
CP5 .709
Identifikasi Karakter 0.859
CI1 .672
Tabel IV.3.
Uji Kelayakan Data (lanjutan)
Uji reliabilitas dalam penelitian ini menggunakan metode Cronbach’s Alpha dengan bantuan perangkat lunak SPSS. Menurut Sekaran (2003), terdapat klasifikasi nilai Cronbach’s Alpha sebagai berikut:
a. Nilai Cronbach’s Alpha antara 0,80 – 1,0 dikategorikan reliabilitas baik.
b. Nilai Cronbach’s Alpha antara 0,60 – 0,79 dikategorikan riabilitas dapat diterima.
c. Nilai Cronbach’s Alpha < 0,60 dikategorikan reliabilitas buruk.
Tabel IV.3 menunjukan hasil uji reliabilitas dari data kuesioner yang di dapat. Dari Tabel IV.4 menunjukkan tingkat reliabilitas dinyatakan reliabel karena memiliki nilai Cronbach’s Alpha >0,60.
Items Loading Alpha
CI2 .851
CI3 .758
CI4 .849
CI5 .762
Niat Membeli 0.936
PI1 .824
PI2 .855
PI3 .860
PI4 .778
Tabel IV.4.
Hasil Reliabilitas
Variabel Keterangan
Pengaruh Visual Reliabilitas baik
Persepsi Harga Reliabilitas baik
Pencapaian Dalam Gim Reliabilitas baik
Identifikasi Karakter Reliabilitas baik
Niat Membeli Reliabilitas baik
Sumber: Data primer yang diolah, 2017
4.4. Pengujian Model (Measurement of Fit Model)
Pengujian model dalam penelitian ini menggunakan SmartPLS 3.
Hasil pengujian model struktural pada penelitian ini adalah sebagai berikut : Tabel IV.5
Hasil Pengujian Model (Measurement of Fit Model)
Composite R Cronbach
AVE Reliability Square Alpha
PV PH PDG KMP PKT IK NB
0.681 0.656 0.678 0.753 0.797 0.661 0.841
0.914 0.905 0.926 0.901 0.921 0.907 0.955
0.883 0.868 0.904 0.835 0.872 0.871 0.937 0.827
0.881
0.403
Sumber : Data primer yang diolah, 2017
Keterangan
PV (Pengaruh Visual), PH (Persepsi Harga), PDG (Pencapaian Dalam Gim), KMP (Kompetisi), PKT (Peningkatan), IK (Identifikasi Karakter), NB (Niat Beli)
Menurut Tennenhaus et al., 2005, pengukuran kesesuaian model penelitian pada Partial Least Square dapat dilihat dengan menghitung nilai GOF (Goodness of Fit). Nilai GoF dihitung menggunakan rumus berikut ini :
√AVE x R2 GoF =
= √ 0.724x
0.704
= 0,714
Nilai GoF yang diperoleh dalam penelitian ini adalah 0,714 yang R2
melebihi nilai cut off untuk kategori ukuran besar dari yaitu 0,36. Hal ini berarti bahwa model penelitian ini memiliki nilai yang baik.
Hal ini juga didukung dengan menghitung nilai Q2predictive relevance yang merupakan pengukuran untuk model struktural dalam mengetahui seberapa baik nilai observasi dihasilkan oleh model dan juga estimasi
Q2
parameternya. Nilai dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
Q2 = 1 - (1 - R21)(1 - R22) …… (1 - R2P)
perhitungan rumus Q2didapatkan nilai sebesar 0,972, Berdasarkan
hal ini mendukung pemaparan dari Michael dan Andreas (2004) yang Q2
menyatakan bahwa nilai dikatakan baik jika semakin mendekati satu.
Maka dapat disimpulkan bahwa model dalam penelitian ini baik atau fit.
4.5. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini dapat dilihat dari T Statistics dan Original Sample pada path coefficient untuk melihat level signifikansi hubungan antar variabel, dengan hasil sebagai berikut :
Tabel IV.6 Path Coefficients
Original Sample
Sample Mean
Standard Deviation
T Statistics
(O) (M) (STDEV) (|O/STDEV|)
PV -> NB 0.190 0.197 0.095 2.004
PH -> NB 0.217 0.216 0.072 3.025
PDG -> PKT 0.938 0.937 0.014 64.739
PDG-> KMP 0.934 0.933 0.014 67.548
PDG -> NB 0.232 0.232 0.103 2.246
IK -> NB 0.287 0.286 0.078 3.678
Sumber : Data primer yang diolah, 2017
Keterangan :
PV (Pengaruh Visual), PH (Persepsi Harga), PDG (Pencapaian Dalam Gim), KMP (Kompetisi), PKT (Peningkatan), IK (Identifikasi Karakter), NB (Niat Beli)
Tabel V.18 menunjukkan hasil dari pengukuran hipotesis, semua hipotesis berdasarkan nilai T-Statistic ≥ 1,96 dan original sample
bernilai
positif, maka dapat disimpulkan hipotesis tersebut terbukti berpengaruh positif dan signifikan.
Berikut ini adalah gambar model penelitian yang digambarkan pada SmartPLS 3.0 :
Gambar 4.1 Model Hasil Penelitian
4.4.2. Pembahasan Hasil Uji Hipotesis
Berdasarkan pada hasil analisis data yang telah dilakukan, maka dapat dibuat rekapitulasi hasil yang disajikan sebagai berikut :
a. Hubungan antara Pengaruh Visual dan Niat Beli konsumen pada barang virtual dalam gim DOTA 2
Dari hasil pengujian hipotesis yang dilakukan, didapatkan bahwa pengaruh visual memiliki pengaruh positif signifikan terhadap niat beli barang virtual (Original Sample = 0,190; T statistics = 2,004 > 1,96). Maka H1 diterima. Hasil ini mengungkapkan bahwa semakin tinggi pengaruh visual yang diterima individu, semakin tinggi pengaruh positifnya terhadap niat membeli. Hasil tersebut didukung dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Park (2011) dan Frank (2015) dengan objek penelitian yang sama. Hal ini dapat disebabkan oleh pola perilaku subjek penilitian yang sama yaitu penerimaan rangsangan visual kepada individu dan mempengaruhi mereka untuk memuncul niat beli pada sebuah produk.
Dalam konteks gim, para pemain ingin menunjukkan diri mereka melalui berbagai nilai yang disediakan oleh barang virtual. Barang virtual dalam gim dianggap sebagai kriteria penting yang dengannya dapat membedakan penampilan karakter seorang pemain dengan pemain lainnya. Ini menjelaskan mengapa nilai pengaruh visual penting dalam menstimulasi niat pemain game untuk membeli barang virtual dalam gim. Pemasar
perlu memperhatikan tampilan visual yang menarik, stylish, keren, berkesan, dan unik agar konsumen memiliki keinginan untuk membeli barang virtual yang ditawarkan.
Penilitian lanjutan perlu dilakukan dengan objek penelitian maupun latar yang berbeda agar penelitian ini dapat digeneralisasikan secara luas. Hal tersebut dimaksudkan agar temuan penelitian dapat diterapkan dalam lingkup yang lebih luas.
b. Hubungan antara Persepsi Harga dan Niat Beli konsumen pada barang virtual dalam gim DOTA 2
Berdasarkan pengujian hipotesis, diperoleh hasil bahwa persepsi harga berpengaruh positif terhadap niat beli (Original Sample = 0,217; T statistics = 3,025 > 1,96), maka H2 diterima.
Hasil ini mengungkapkan bahwa semakin tinggi persepsi harga yang diterima individu, semakin tinggi niat membeli individu terhadap barang virtual. Peneliatian yang dilakukan oleh Park (2011), Frank (2015), serta Ho & Wu (2012) menunjukkan hasil yang sama. Peran harga dalam membantu penilaian konsumen terhadap produk merupakan salah satu faktor didukungnya penelitian ini oleh penelitian sebelumnya
Penentuan harga harus sesuai dengan nilai barang yang ditawarkan agar pengaruhnya terhadap niat beli konsumen positif karena dengan harga barang virtual sesuai dengan nilai yang ditawarkan, hal tersebut dapat mempengaruhi kesuksesan
perusahaan dalam meningkatkan penawaran barang virtual.
Selain itu, pemasar perlu memperhatikan harga yang masuk akal, sesuai, wajar, terjangkau, dan ekonomis.
Agar temuan penelitian dapat diterapkan dalam lingkup yang lebih luas, perlu dilakukan penelitian lanjutan dengan objek penelitian maupun latar yang berbeda.
c. Hubungan antara Pencapaian Dalam Gim dan Niat Beli konsumen pada barang virtual dalam gim DOTA 2
Berdasarkan pengujian hipotesis, dalam penelitian ini diperoleh hasil bahwa pencapaian dalam gim berpengaruh signifikan positif terhadap niat beli (Original Sample = 0,232; T statistics = 2,246 > 1,96), maka H3 diterima. Hasil ini mengungkapkan bahwa semakin tinggi pencapaian dalam gim yang diperoleh individu saat membeli barang virtual, maka semakin tinggi sikap positif terhadap niat beli. Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Lehdonvirta (2005) dan Lim &
Seng (2010) mendukung hasil penelitian ini. Hal tersebut dapat dapat disebabkan oleh pola perilaku subjek penelitian (dalam hal ini pemain gim) yang menginginkan sebuah tantangan dan peningkatan dalam gim yang mereka mainkan.
Para pemain gim berfokus pada tujuan dan kemajuan dalam gim yang mereka mainkan. Dan motivasi mereka adalah medominasi, misalnya dengan mendapatkan peralatan terbaik
untuk meningkatkan kompetensi karakter. Sehingga diperlukan berbagai konten yang menantang dalam barang virtual yang ditawarkan serta vitur-vitur yang membuat kemampuan bermain dan kemampuan karakter individu dalam gim meningkat. Hal tersebut akan membuat keinginan membeli barang virtual meningkat. Pemasar perlu memperhatikan berbagai aspek seperti kemajuan karakter gim serta sebuah kompetisi.
Pneleitian lanjutan dengan platform gim yang berbeda maupun sample yang lebih luas perlu dilakukan agar penelitian ini dapat dijelaskan dalam lingkup yang lebih luas lagi.
d. Hubungan antara Identifikasi Karakter dan Niat Beli konsumen pada barang virtual dalam gim DOTA 2
Berdasarkan pengujian hipotesis, dalam penelitian ini diperoleh hasil bahwa identifikasi karakter berpengaruh positif terhadap niat beli barang virtual dalam gim DOTA 2 (Original Sample = 0,287; T statistics = 3,678 > 1,96), maka H4 diterima.
Hasil ini mengungkapkan bahwa semakin tinggi identifikasi karakter yang diterima maka semakin tinggi pula sikap positif terhadap niat beli. Hasil tersebut didukung dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Park (2011), dan Ho & Wu (2012) dengan objek penelitian yang sama. Keinginan para pemain untuk merasakan emosi yang nyata dalam pemain merupakan salah satu faktor didukungnya penilitian ini dengan penelitian sebelumnya.
Perusahaan gim perlu merancang karakter gim dengan lebih realistis. Membuat karakter dalam gim lebih realistis dan pembaruan berkala, dapat membuat para pemain lebih merasakan gim yang mereka mainkan karena mereka mengenali karakternya. Semakin besar individu untuk meyakini bahwa karakter yang dia mainkan adalah bagian dari dirinya dalam gim, akan semakin pula keinginan untuk membeli barang virtual guna memenuhi kebutuhan karakter dalam gim yang individu mainkan.
Selain itu, aspek-aspek seperti ketertarikan, kesamaan tujuan dengan karakter game, serta kemiripan menjadi sesuatu yag perlu diperhatikan pemasar dalam menyajikan barang virtual.
Perlu dilakukan penelitian lanjutan dengan objek penelitian maupun latar yang berbeda agar temuan penelitian dapat diterapkan dalam lingkup yang lebih luas.
