BAB III
METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN
Bab III akan memaparkan jenis penelitian yang digunakan, populasi dan sampel, pengukuran konsep, teknik pengumpulan data, dan teknik analisis yang digunakan dalam penelitian.
3.1 Jenis Penelitian
Penelitian dilakukan dengan menggunakan jenis penelitian deskriptif yaitu penelitian dimaksudkan untuk menguji hipotesis. Kemudian, menggunakan skala pengukuran kuantitatif dengan jenis non probability sampling dan teknik pengambilan sampel menggunakan metode Accidental
sampling terhadap responden yang menggunakan Samsung Galaxy Tab.
3.2 Populasi dan Sampel
indikator, sehingga ukuran sampel yang digunakan yaitu 30 x 5 = 150 responden.
3.3 Pengukuran
Pengujian hipotesis dilakukan pada variabel Intrinsic Perceived Quality, Extrinsic Perceived Quality, Brand Strength, dan Retention of
Satisfaction. Supaya data dapat diolah, maka masing-masing variabel
diturunkan ke dalam indikator-indikator empirik. Pada saat penelitian pendahuluan, jawaban atas pernyataan setiap indikator menggunakan skala Likert dari skala 1 (Sangat Tidak Setuju) sampai dengan skala 7 (Sangat Setuju). Pada saat penelitian aktual dirubah menjadi skala Likert 1 (Sangat Tidak Setuju) sampai dengan skala 5 (Sangat Setuju). Perubahan ini dilakukan karena terdapat responden yang merasa bingung dalam memberikan penilaian jika menggunakan skala 7. Definisi konsep dari setiap variabel beserta indikator setiap variabel ditunjukkan pada tabel 3.1 Pengukuran Konsep.
Tabel 3.1 Pengukuran Konsep Tabel 3.1 Pengukuran Konsep
No Variabel Definisi Dimensi Indikator
1. Intrinsic
Perceived
Quality (X1)
Penilaian
konsumen
terhadap kualitas
produk
berdasarkan
karakteristik fisik
dari produk yang
berfungsi untuk
Sistem operasi Ie1: Memiliki
komunitas
pengembang
Ie2: Dapat dirubah
sesuai kebutuhan
Ie3: Kecepatan
memengaruhi
konsumen
terhadap brand
(Bernues et al,
2003; Parvin dan
Chowdhury,
2006).
dioperasikan
(Brodkin,2012)
Resolusi layar Ie4: Ukuran tinggi
Ie5: Warna tajam
Ie6: Kontras
tinggi
Kamera Ie7: Tampilan
hasil sama
dengan obyek
Ie8: Ukuran lensa
besar
Ie9: Jumlah
kamera
2. Extrinsic
Perceived
Quality (X2)
Penilaian konsumen terhadap kualitas yang berhubungan dengan produk tetapi bukan bagian dari
fisiknya yang
berfungsi untuk
memengaruhi
konsumen
terhadap brand
(Bernues et al,
2003; Parvin dan
Chowdhury,
2006).
Harga Ie10: Harga
terjangkau
Ie11: Harga masuk
akal
Ie12: Harga sesuai
kinerja produk
(Kusdyah, 2012;
Harianto, 2006)
Nama brand Ie13: Mudah
diingat
Ie14: Memiliki arti
Ie15: Menarik
(Keller, 2003)
3. Brand
strength (Y1)
Penilaian konsumen terhadap keunggulan brand suatu produk dibandingkan dengan brand
yang lain (Lassar
et al., 1995)
Citra sosial Ie16: Memiliki
kelas tersendiri di
benak konsumen
Ie17 : Secara sosial
bisa diterima
dengan baik
Ie18 : Memiliki
positioning yang
tinggi
diterima besar
Ie20 : Biaya yang
dikeluarkan layak
untuk manfaat
yang diperoleh
Ie21 : Biaya yang
dikeluarkan terasa
rendah
Trustworthiness Ie22: Perusahaan
dapat dipercaya
Ie23 : Perusahaan
peduli dengan
minat konsumen
Ie24 : Perusahaan
tidak merugikan
konsumen
Attachment
(Lassar et al.,
1995)
Ie25: Semakin
suka terhadap
brand
Ie26 : Memiliki
perasaan pribadi
yang positif
terhadap brand
berjalannya waktu
merasa nyaman
terhadap brand
4. Retention of
Satisfaction
(Y2)
Perasaan yang
tetap bertahan
dalam individu
konsumen setelah
melakukan
evaluasi subyektif
terhadap brand
yang dipilih di
mana brand
tersebut mencapai
atau melampaui
harapan, sampai
akhirnya
mengalami
perubahan karena
pengaruh situasi
tertentu (Yueli
dan Wenchuan,
2009; Schiffman
dan Kanuk, 2000).
Ie28: Perasaan tetap
senang
Ie29: Tetap share
positive
information
Ie30: Tidak pernah
menyesal
3.4 Teknik Pengumpulan Data
dilakukan dengan beberapa cara, yaitu diberikan secara langsung kepada responden, melalui email, atau melalui website. Pembagian kuesioner secara langsung kepada responden dilakukan dengan dua cara. Pertama, kuesioner dititipkan kepada salah satu dealer penjual produk elektronik, untuk dibagikan kepada konsumennya di Supermall Karawaci. Kedua, kuesioner dititipkan ke pihak SMA UPH College untuk dibagikan kepada siswa yang memiliki Samsung Galaxy Tab. Kemudian, pembagian kuesioner melalui website, dilakukan dengan mengirimkan website address ke komunitas Samsung Galaxy Tab di media social Facebook. Sementara itu, untuk pembagian kuesioner melalui email, kuesioner dalam bentuk soft copy langsung dikirimkan ke email address pengguna Samsung Galaxy Tab. Dikarenakan kriteria responden yang dapat menjadi sampel dalam penelitian ini adalah pengguna sabak Samsung Galaxy Tab, maka calon responden terlebih dahulu harus menjawab pertanyaan yang ada pada halaman paling depan pada kuesioner mengenai apakah calon responden menjadi pengguna Samsung sabak jenis Galaxy Tab atau tidak. Jika calon responden memenuhi kriteria yang dimaksud, maka mereka dapat berpartisipasi dalam penelitian dengan mengisi kuesioner, namun jika tidak memenuhi maka mereka tidak dapat mengisi kuesioner tersebut.
3.5 Teknik Analisis
3.5.1 Uji Validitas
Uji validitas ditujukan untuk mengetahui apakah instrumen penelitian yang disusun benar-benar akurat sehingga mampu mengukur konsep yang sedang diteliti (Supramono dan Haryanto, 2005). Uji validitas dapat dilakukan dengan menggunakan korelasi pearson, di mana suatu instrumen dikatakan valid jika pada tingkat signifikansi / alpha 5% angka probabilitas yang dihasilkan lebih kecil dari 0.05 (Sarwono, 2009).
3.5.2 Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas ditujukan untuk mengetahui sejauh mana suatu hasil pengukuran relatif konsisten jika dilakukan penelitian ulang (Supramono dan Haryanto, 2005). Lebih lanjut menurut Supramono dan Haryanto, reliabilitas diuji menggunakan koefisien Cronbach’s alpha di mana semakin tinggi nilai koefisien akan semakin baik dan secara umum instrumen dikatakan baik jika memiliki koefisien Cronbach’s alpha lebih besar dari 0.60.
3.5.3 Analisis Statistik Deskriptif
3.5.4 Structural Equation Modelling (SEM)
Structural Equation Modeling (SEM) dioperasikan melalui aplikasi AMOS 18.0.0. Adapun SEM memiliki keunggulan dibandingkan dengan analisis asosiasi lainnya seperti regresi atau path analysis, SEM mampu menjelaskan keterkaitan antar variabel secara komplek (Wijaya, 2009). Menurut Ferdinand (2002), terdapat tujuh langkah untuk membuat pemodelan yang lengkap, yaitu 1) mengembangkan model berbasis teori, 2) mengembangkan diagram alur untuk menunjukkan keterhubungan kausalitas, 3) mengonversi diagram alur kedalam serangkaian persamaan struktural dan spesifikasi model pengukuran, 4) memilih matriks input dan teknik estimasi atas model yang dibangun, 5) menilai problem identifikasi, 6) mengevaluasi criteria goodness-of-fit, 7) menginterpretasi dan modifikasi model.
3.5.4.1 Mengembangkan Model Berbasis Teori
3.5.4.2 Mengembangkan Diagram Alur
Hasil model teoritis yang dibangun pada langkah pertama selanjutnya digambarkan dalam diagram alur yang berfungsi untuk mempermudah dalam melihat keterhubungan kausalitas yang diuji. Keterhubungan kausalitas ini selanjutnya akan dikonversi oleh program menjadi persamaan, dan kemudian menjadi estimasi. Dalam pengembangan diagram alur terdapat konstruk atau variabel laten yang digunakan, yaitu konsep-konsep yang memiliki pijakan teoritis yang cukup untuk menjelaskan berbagai bentuk keterhubungan. Kemudian, variabel laten tersebut akan diukur dengan variabel-variabel terukur yaitu variabel yang datanya harus dicari melalui penelitian di lapangan. Dalam regresi berganda, tidak ada prediksi yang sepenuhnya sempurna atau dengan kata lain terdapat residual. Oleh karena itu, untuk menangani residual tersebut di dalam SEM digunakan lingkaran kecil dengan label huruf e (error) yang mempunyai anak panah menuju variabel terukur, dan lingkaran kecil dengan label huruf d (disturbance) yang mempunyai anak panah menuju variabel dependen / endogen.
X1 : Intrinsic Perceived Quality
Ie1: Memiliki komunitas pengembang Ie2: Dapat dirubah sesuai kebutuhan
Ie3: Memiliki kecepatan tinggi saat dioperasikan Ie4: Ukuran resolusi tinggi
Ie5: Warna tajam Ie6: Kontras tinggi
Ie7: Tampilan hasil sama dengan obyek Ie8: Ukuran lensa besar
Ie9: Jumlah kamera
X2 : Extrinsic Perceived Quality
Ie10: Harga terjangkau Ie11: Harga masuk akal
Ie12: Harga sesuai kinerja produk Ie13: Mudah diingat
Ie14: Memiliki arti Ie15: Menarik
Y1: Brand Strength
Ie16: Memiliki kelas tersendiri di benak konsumen Ie17 : Secara sosial bisa diterima dengan baik Ie18 : Memiliki positioning yang tinggi Ie19: Manfaat yang diterima besar
Ie20 : Biaya yang dikeluarkan layak untuk manfaat yang diperoleh Ie21 : Biaya yang dikeluarkan terasa rendah
Ie22: Perusahaan dapat dipercaya
Ie24 : Perusahaan tidak merugikan konsumen Ie25: Semakin suka terhadap brand
Ie26 : Memiliki perasaan pribadi yang positif terhadap brand Ie27 : Dengan berjalannya waktu merasa nyaman terhadap brand
Y2: Retention of Satisfaction Ie28: Perasaan tetap senang
Ie29: Tetap share positive information Ie30: Tidak menyesal
3.5.4.3 Mengonversi Diagram Alur ke dalam Persamaan
Langkah berikutnya adalah mengkonversi model yang sudah dibuat ke dalam serangkaian persamaan. Adapun persamaan yang dibangun terdiri dari persamaan-persamaan struktural dan persamaan spesifikasi model pengukuran.
a. Persamaan-persamaan Struktural
Persamaan ini untuk menyatakan hubungan kausalitas antar berbagai konstruk, dimana biasanya disusun dengan pedoman sebagai berikut:
Variabel Endogen = Variabel Eksogen + Variabel Endogen + Error
b. Persamaan Spesifikasi Model Pengukuran
Y1 = 1X1 + 1 ……….…….. (1)
Y1 = 2X2 + 2 ……….….. (2)
Y2 = 1Y1 + 1 ………....………... (3)
Keterangan:
X1 = Intrinsic Perceived Quality X2 = Extrinsic Perceived Quality Y1 = Brand Strength
Y2 = Retention of Satisfaction
= Gama, koefisien pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen = Beta, koefisien pengaruh variabel endogen terhadap varibel endogen = Zeta, galat model
3.5.4.4 Memilih Matriks Input dan Estimasi Model
a. Kovarians atau Korelasi
Meskipun observasi individual tidak menjadi input analisis, namun ukuran sampel tetap memegang peranan yang sangat penting dalam estimasi dan interpretasi hasil SEM. Salah satu pedoman ukuran sampel yang digunakan yaitu dengan teknik maximum likelihood estimation yang membutuhkan sampel berkisar antara 100 – 200 sampel (Ferdinand, 2002).
b. Estimasi Model
Setelah model dikembangkan dan input data dipilih, maka selanjutnya memilih program komputer yang akan digunakan dalam rangka estimasi model. Dalam hal ini akan digunakan AMOS 18 untuk melakukan estimasi. Sebagaimana diketahui bahwa AMOS memiliki beberapa teknik estimasi, yaitu Maximum Likelihood Estimation (ML), Generalized Least Square Estimation (GLS), Unweighted Least Square Estimation (ULS), Scale Free
Least Square Estimation (SLS), dan Asymptotically Distribution-Free
Estimation (ADF). Berikut adalah pedoman untuk memilih teknik estimasi:
Tabel 3.2 Teknik Estimasi SEM
Tabel 3.2 Teknik Estimasi SEM
Pertimbangan Teknik Keterangan
Ukuran sampel 100-200, asumsi normalitas dipenuhi
ML ULS dan SLS biasanya tidak menghasilkan uji x2
Ukuran sampel 200-500, asumsi normalitas dipenuhi
ML dan GLS
Bila ukuran sampel kurang dari 500, maka hasil GLS cukup baik
Ukuran sampel lebih dari 2500, asumsi normalitas kurang dipenuhi
ADF ADF kurang cocok bila ukuran sampel kurang dari 2500
Sumber: Ferdinand (2002)
Masalah yang dapat muncul salah satunya yaitu masalah identifikasi, yaitu masalah dari ketidakmampuan dari model yang dikembangkan untuk menghasilkan estimasi yang unik. Adapun gejala-gejalanya yaitu 1) standar error untuk satu atau beberapa koefisien sangat besar, 2) program tidak
mampu menghasilkan matriks informasi, 3) muncul angka-angka aneh seperti adanya varians error yang negatif, 4) munculnya korelasi yang sangat tinggi antar koefisien estimasi yang diperoleh, misalnya lebih dari 0.9 (Ferdinand, 2002).
3.5.4.6 Mengevaluasi Kriteria Goodness of Fit
Tujuan utama dari analisis SEM yaitu menguji kesesuaian antara model teoritik dengan data empiris. Ada tiga hal utama yang harus dilakukan, yaitu 1) memenuhi asumsi-asumsi SEM, 2) uji kesesuaian dan uji statistik, 3) uji reliabilitas.
a. Asumsi-asumsi SEM
b. Uji Kesesuaian dan Uji Statistik
Indeks kesesuaian dan cut off value yang digunakan dalam menguji suatu model apakah diterima atau ditolak dapat dilihat dari Tabel 3.3 Kriteria Goodness of Fit.
Tabel 3.3 Kriteria Goodness of Fit
Tabel 3.3 Kriteria Goodness of Fit
Kriteria Indeks Ukuran Nilai Acuan
Chi Square (X2) Sekecil mungkin
p-value ≥ 0.05
CMIN/df
(The minimum sample discrepancy function /
Degree of freedom)
≤ 2.00
RMSEA
(The Root Mean Square Error of Approximation)
≤ 0.08
GFI
(Goodness of Fit Index)
≥ 0.90
AGFI
(Adjusted Goodness of Fit Index)
≥ 0.90
TLI
(Tucker Lewis Index)
≥ 0.90
CFI
(Comparative Fix Index)
≥ 0.90
Sumber: Ferdinand (2002); Wijaya (2009)
Menginterpretasi model dan memodifikasi model yang tidak memenuhi syarat pengujian yang ditentukan. Batas keamanan untuk jumlah residual yaitu 5%, jika lebih besar dari 5% maka perlu dipertimbangkan
untuk dilakukan modifikasi. Model yang baik adalah model yang memiliki standardized residual variance yang kecil, yaitu memiliki batas maksimal
