BAB 3
METODE PENELITIAN
3.1. Desain Penelitian
Desain penelitian adalah prosedur-prosedur yang digunakan oleh peneliti dalam pemilihhan, pengumpulan, dan analisis data secara keseluruhan (Indrianto, Supomo. 2002, p.10). desain riset yang digunakan dalam penelitian ini adalah desain kausal. Desain kausal adalah tipe penelitian dengan karakteristik masalah berupa hubungan sebab akibat antara dua variable atau lebih. Dalam hal ini peneliti melakukan pengamatan-pengamatan terhadap konsekuensi yang timbul dan menelusuri kembali fakta secara masuk akan sebagai faktor-faktor penyebabnya. Penelitian dengan desain kasual dapat dikatakan tipe penelitian ex post facto yaitu tipe penelitian terhadap data yang dikumpulkan setelah terjadi suatu peristiwa atau fakta. Peneliti dapat mengidentifikasikan fakta atau peristiwa tersebut sebagai variable yang dipengaruhi (variable dependen) dan melakukan penyelidikan terhadap variable-variable yang mempengaruhi (variable-variable independen). Dalam table di bawah ini terlihat desain penelitian yang akan dilakukan untuk masing-masing tujuan penelitian
Tabel 3.1 : Desain Penelitian
Tujuan Jenis Penelitian Unit Analisis Time Horison
Tujuan ke-1 Asosiatif Individual Cross - Sectional
Tujuan ke-2 Asosiatif Individual Cross - Sectional
Sumber : Hasil penelitian
Keterangan:
Tujuan ke-1 : Untuk mengetahui seberapa besarkah motivasi eksternal dan motivasi internal mempengaruhi perilaku logis pembelianan.
Tujuan ke-2 : Untuk mengetahui seberapa besarkah motivasi eksternal, motivasi internal dan perilaku logis pembelianan mempengaruhi perilaku pasca pembelian.
3.2 Operasional Variabel Penelitian
Tabel 3.2 : Operasional Variabel Penelitian
Variabel Sub variable Indikator Instrument
pengukuran Skala ukur Motivasi (X) Motivasi
eksternal (X1) -kebutuhan akan afiliasi -kebutuhan berprestasi -kebutuhan pertahanan ego -Kebutuhan untuk meniru Kuesioner Ordinal (likert) Motivasi
Internal (X2) -kebutuhan akan atribut penyebab -kebutuhan akan konsistensi -kebutuhan akan simbolisasi -Kebutuhan akan sesuatu yang baru Perilaku Logis
pembelian (Y) perilaku konsumen yang berusaha menggambarkan struktur dan tahap-tahap keputusan yang diambil konsumen -jenis produk -bentuk produk -modal pembelian -jumlah pembelian -Tempat penjualan -Waktu pembelian -Harga produk - cara membeli Kuesioner Ordinal (likert) Perilaku pasca pembelian (Z) -merekomendasikan kepada orang lain
-mempertimbangkan sebagai pilihan pertama
-menceritakan hal-hal positif kepada orang lain
Kuesioner Ordinal (likert)
Sumber : Hasil Penelitian
Dalam penelitian skala yang digunakan untuk pengukuran Instrumen adalah likert yaitu suatu skala yang digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau kelompok orang tentang fenomena social. Sangat setuju (SS), setuju (S), ragu-ragu (N), tidak setuju (T) dan sangat tidak setuju (ST) (Sugiyono, 2007, p86)
kriteria skor sebagai berikut:
1. Sangat setuju 5
2. Setuju 4
3. Nertral / Biasa saja 3
4. Tidak setuju 2
5. Sangat tidak setuju 1
3.3 Jenis dan Sumber Data
Didalam penulisan skripsi ini, jenis data yang digunakan oleh penulis adalah jenis data primer. Menurut Kotler (2004, p122) “Data primer diperoleh dari kuesioner yang digunakan untuk mengukur bagaimana konsumen dan mendeskripsikan motivasi mana yang mempengaruhi perilaku logis pembelian dan bagaimana pengaruhnya terhadap perilaku perilaku pasca pembelian. Jenis data yang digunakan adalah kualitatif yaitu Jenis data yang berupa bentuk kata, kalimat, skema dan gambar. (Sugiyono, 2007, p14).
Tabel 3.3 Jenis dan sumber data Penelitian
Tujuan Data Sumber Jenis Data
T – 1 Kuesioner – Pelanggan Primer Kualitatif
T – 2 Kuesioner – Pelanggan Primer Kualitatif
Sumber : Hasil penelitian
Keterangan:
T-1: Sumber data yang merupakan data primer yang didapat melalui kuesioner yang
dibagikan ke konsumen.
T-2: Sumber data yang merupakan data primer yang didapat melalui kuesioner yang dibagikan ke konsumen.
3.4 Tempat dan Waktu
Tempat yang peneliti tentukan adalah Stokis TIENS 162 Mall WTC Serpong. Dan sebagai
objek dari penelitian ini adalah konsumen yang datang ke Stokis TIENS 162 Mall WTC Serpong. Penelitian ini dilakukan mulai bulan Desember 2010.
3.5 Teknik Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, data dikumpulkan dengan menggunakan 3 metode pengumpulan data yaitu :
a. Riset Kepustakaan
Digunakan untuk memperoleh data dengan membaca, mengumpulkan, mencatat, mempelajari text book dan buku-buku pelengkap atau referensi seperti jurnal, wabsite, majalah dan medai cetak lainnya diperpustakaan sesuai dengan literatur objek penelitian.
b. Observasi
Penelitian dilakukan untuk memperoleh data primer yaitu dengan mendatangi Stokis TIENS 162 mall WTC serpong sehingga kebutuhan akan data dapat dipenuhi.
c. Kuesioner
Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberi sperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis kepada responden untuk dijawab. Kuesioner digunakan dalam pengumpulan data dari responden, dimana peneliti menyusun format pertanyaan– pertanyaan dengan harapan responden akan memberikan respon atas daftar pertanyaan tersebut pengumpulan data dengan kuesioner ini diajukan untuk mengetahui bagaimana pelanggan dan non pelanggan mendeskripsikan faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pembelian mana yang dominan dan bagaimana pengaruhnya terhadap perilaku pasca pembelian.
3.6 Teknik Pengambilan sampel
Teknik pengambilan sampel atau teknik sampling adalah suatu cara mengambil sampel yang representative dari populasi dimana pengambilan smpel harus dilakukan sedemikian rupa sehingga diperoleh sampel yang benar-benar dapat mewakili dan dapat menggambarkan keadaan populasi
yang sebenarnya (Riduwan dan kuncoro 2008, p40). Dalam melakukan identifikasi sampel diperlukan teknik pengambilan sampel, teknik yang diterapkan dalam penelitian ini adalah random sampling. Random sampling adalah cara pengambilan sampel yang memberikan kesempatan yang sama untuk diambil kepada setiap elemen populasi. Pertimbangan penelitian dalam penentuan sampel yaitu : “konsumen yang datang ke Stokis TIENS 162 mall WTC serpong” Menurut Sugiyono (2007, p72), populasi adalah keseluruhan dari karakteristik atau unit hasil pengukuraan yang menjadi objek atau subjek yang berada pada suatu wilayah dan memenuhi syarat tertentu berkaitan dengan masalah penelitian. Sedangkan menurut Riduwan dan kuncoro (2008, p37), populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek dan subjek yang menjadi kuantitas dan karakteristik tertentu yang diterapkan oleh penelii untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya.
3.7 Teknik Pengolahan sampel
Ukuran sampel atau besarnya sampel yang diambil dari populasi, sebagaimana diungkapkan di atas, merupakan salah satu faktor penentu tingkat kerepresentatifan sampel yang digunakan. Pertanyaannya, berapa besar sampel harus diambil dari populasi agar memenuhi syarat kerepresentatifan?
Dalam menentukan menentukan ukuran sampel (n) yang harus diambil dari populasi agar memenuhi persyaratan kerepresentatifan, tidak ada kesepakatan bulat di antara para ahli metodolologi penelitian (hal ini wajar, sebab dalam dunia ilmu yang ada adalah sepakat untuk tidak sepakat asal masing-masing konsisten dengan rujukan yang digunakannya, sehingga ilmu itu bisa terus berproses dan berkembang). Pada umumnya, buku-buku metodologi penelitian menyebut angka lima persen hingga 10 persen untuk menegaskan berapa ukuran sampel yang harus diambil dari sebuah populasi tertentu dalam penelitian sosial. Pendapat ini tentu saja sulit untuk dijelaskan apa alasannya jika ditinjau dari aspek metodologi penelitian.
Sehubungan dengan hal itu, I Gusti Bagoes Mantra dan Kasto dalam buku yang ditulis oleh Masri Singarimbun dan Sofian Effendi, Metode Penelitian Survai (1989), menyatakan bahwa sebelum kita menentukan berapa besar ukuran sampel yang harus diambil dari populasi tertentu, ada beberapa aspek yang harus dipertimbangkan yaitu:
1. Derajat Keseragaman Populasi (degree of homogenity). Jika tinggi tingkat homogenitas populasinya tinggi atau bahkan sempurna, maka ukuran sampel yang diambil boleh kecil, sebaliknya
jika tingkat homogenitas populasinya rendah (tingkat heterogenitasnya tinggi) maka ukuran sampel yang diambil harus besar. Untuk menentukan tingkat homogenitas populasi sebaiknya dilakukan uji homogenitas dengan menggunakan uji statistik tertentu.
2. Tingkat Presisi (level of precisions) yang digunakan. Tingkat presisi, terutama digunkan dalam penelitian eksplanatif, misalnya penelitian korelasional, yakni suatu pernyataan peneliti tentang tingkat keakuratan hasil penelitian yang diinginkannya. Tingkat presisi biasanya dinyatakan dengan taraf signifikansi (α) yang dalam penelitian sosial biasa berkisar 0,05 (5%) atau 0,01 (1%), sehingga keakuratan hasil penelitiannya (selang kepercayaannya) 1–α yakni bisa 95% atau 99%. Jika kita menggunakan taraf signifikansi 0,01 maka ukuran sampel yang diambil harus lebih besar daripada ukuran sampel jika kita menggunakan taraf signifikansi 0,05.
3. Rancangan Analisis. Rancangan analisis yang dimaksud adalah sesuatu yang berkaitan dengan pengolahan data, penyajian data, pengupasan data, dan penafsiran data yang akan ditempuh dalam penelitian. Misalnya, kita akan menggunkan teknik analisis data dengan statistik deskripti; penyajian data menggunakan tabel-tabel distribusi frekuensi silang (tabel silang) atau tabel kontingensi dengan ukuran 3X3 atau lebih dimana pasti mengandung sel sebanyak 9 buah, maka ukuran sampelnya harus besar. Hal ini untuk menghindarkan adanya sel dalam tabel tersebut yang datanya nol (kosong), sehingga tidak layak untuk dianalisis dengan asumsi-asumsi kotingensi. Jika kita menggunakan rancangan analisisnya hanya menggunakan analisis statistik inferensial, maka ukuran sampelnya boleh lebih kecil dibandingkan apabila kita menggunakan rancangan analisis statistik deskriptif saja. Dengan kata lain, rancangan penelitian deskriptif membutuhkan ukuran sampel yang lebih besar daripada rancangan penelitian eksplanatif.
4. Alasan-alasan tertentu yang berkaitan dengan keterbatasan-keterbatasn yang ada pada peneliti, misalnya keterbatasan waktu, tenaga, biaya, dan lain-lain. (Catatan: Alasan ke-4 ini jangan digunakan sebagai pertimbangan utama dalam menentukan ukuran sampel, sebab hal ini lebih berkaitan dengan pertimbangan peneliti (tanpa akhiran an) dan bukan pertimbangan penelitian (metodologi).
Selain mempertimbangkan faktor-faktor di atas, beberapa buku metode penelitian menyarankan digunakannya rumus tertentu untuk menentukan berapa besar sampel yang harus diambil dari populasi. Jika ukuran populasinya diketahui dengan pasti, Rumus Slovin di bawah ini
dapat digunakan. Rumus Slovin: N n = ——— 1 + Ne² Keterangan; n = ukuran sampel N = ukuran populasi
e = kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel yang ditololerir, misalnya 5%.
Batas kesalahan yang ditolelir ini untuk setiap populasi tidak sama, ada yang 1%, 2%, 3%, 4%, Jika ukuran populasinya besar yang didapat dari pendugaan proporsi populasi, maka Rumus Yamane yang harus digunakan.
N n = ———– Nd² + 1
d = batas toleransi kesalahan pengambilan sampel yang digunakan.
Misalnya, kita ingin menduga proporsi konsumen dari Stokis TIENS 162 mall WTC serpong populasi 200 orang. Presisi ditetapkan di antara 5% dengan tingkat kepercayaan 95%, maka besarnya sampel adalah:
150
n = ————————- = 109.0909 150 x (0,05)² + 1
n = 109.0909
Jumlah minimal responden yang diambil sebagai sampel adalah sebanyak 100 responden. Dalam penelitian ini, peneliti mengambil sampel sebanyak 100 responden.
3.8 Metode analisis
Tabel 3.4 Metode Analisis Berdasarkan Tujuan Penelitian
Tujuan Metode analisis
Tujuan ke -1 Path Analysis Tujuan ke -2 Path Analysis Sumber : Hasil Penelitian
Keterangan :
• T-1 = Untuk menganalisa pengaruh motivasi eksternal dan motivasi internal secara
signifikan terhadap perilaku logis pembelian.
• T-2 = Untuk menganalisa pengaruh motivasi eksternal, motivasi internal dan perilaku
logis pembelian secara signifikan terhadap keputusan konsumen.
3.8.1. Uji Validitas
Uji validitas digunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu kuesioner. Suatu
kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut (Ghozali, 2006, p45). Jadi dapat dikatakan semakin tinggi validitas suatu instrument, maka instrument tersebut akan semakin mengenai sasarannya atau semakin menunjukkan apa yang seharusnya diukur.
Untuk mengetahui validitas instrumen dalam penelitian ini akan digunakan teknik analisis korelasi person Produck Moment adalah : (Riduwan, 2007, p136)
n(∑XY) - (∑X) (∑Y) r =
{n. X2 – ( X)2} {n. Y2 – ( Y)2}
Dimana :
rhitung = koefisien korelasi X = skor pernyataan no. 1 Y = skor total
n = jumlah responden
- Jika rhitung positif, serta rhitung > rtabel, maka butir atau variabel tersebut valid
- Jika rhitung tidak positif, serta rhitung > rtabel, maka butir atau variabel tersebut tidak valid
- Jika rhitung > rtabel tapi bertanda negatif, maka butir atau variabel tersebut tidak valid. Langkah-Langkah operasional pengujian validitas, adalah sebagai berikut: Melakukan uji coba pada jumlah responden minimal 30 orang. Dengan jumlah minimal 30 orang ini, distribusi skor (nilai) akan lebih mendekati kurva normal.
1) Menentukan nilai r tabel
Dari table r, untuk df (degree pf freedom) = jumlah responden - 2, atau dalam kasus ini df = 30-2=28. Dan alpha sebesar 0.05. Dalam penelitian ini di dapat r tabel 0.31
2) Mencari r hitung
Disini r hitung untuk tiap item (Variabel) dapat dilihat pada kolom CORRECTED ITEM-TOTAL CORRELATION.
3.8.2. Uji Reliabilitas
Apabila pernyataan ditanyakan valid, maka tahap berikutnya adalah mengukur reliabilitas. Suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pernyataan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu.
Pengukuran reliabilitas dalam penelitian ini dilakukan dengan cara one shot atau pengukuran sekali saja. Disini pengukurannya hanya sekali dan kemudian hasilnya dibandingkan dengan pertanyaan lain atau mengukur korelasi antar jawaban pertanyaan. SPSS memberikan fasilitas untuk mengukur reliabilitas dengan uji statistik Cronbach Alpha (α). Suatu kontruk atau variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai Cronbach Alpha >0,60. ( Nunnaly, 1967 dalam Ghozali, 2006, p42)
3.8.3 Uji Normalitas
Distribusi normal merupakan salah satu distribusi yag sering digunakan dalam statistik. Distribusi ini sangat penting, karena banyak sekali uji statistik yang memerlukan data
bersistribusi normal. Menguji normalitas data gunanya untuk memenuhi sebagian syarat analisis parametrik. Normalitas suatu variabel umunya dideteksi dengan grafik atau uji statistik.
Ada plot dan statistik khusus yang lebih mudah untuk memeriksa kenormalan, yaitu dengan mengunakan Q-Q plot. Oleh karenanya, jika data berdistribusi normal, titik-titik plotnya harus berada pada suatu garis lurus sedangkan jika titik-titik tersebut membentuk huruf S, maka menunjukkan bahwa data kita menjulur (skew) (Rochaety, 2007, p99-100). Menurut Iman Ghazali (2007, p112). Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik normal. Dasar pengambilan keputusan:
a. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal
menunjukkan pola berdistribusi normal.
b. Jika data menyebar jauh dari diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis
diagonal, tidak menunjukkan pola distribusi normal.
Menurut Iman Ghazali (2007, p.30), untuk mendeteksi normalitas data dapat juga dilakukan dengan uji Kolmogorov-Smirnov melalui menu analyze kemudian non parametric test dan pilih sub menu 1-sample K-S, dengan hipotesis pengujian yaitu:
Ho : Data terdistribusi secara normal Ha : Data tidak terdistribusi secara normal Dasar pengambilan keputusan:
a. Nilai signifikansi (sig) atau nilai probailitas < 0,05, data tidak terdistribusi secara normal.
b. Nilai signifikansi (sig) atau nilai probailitas > 0,05, data terdistribusi secara normal.
3.8.4 Korelasi sederhana
Korelasi dapat dikatakan sebagai hubungan. Analisis korelasi berguna untuk mengetahui derajat hubungan antara variabel bebas (independent) dan variabel terikat (dependent).
Menurut Sugiyono (2007, p182) korelasi dapat dihitung sebagai berikut:korelasi dapat dihitung dengan rumus sbb:
r = n xiyi ( xi )( yi ) ( n x 2 - ( xi ) 2 )( n yi 2 - ( yi ) 2 ) Dimana: n = koefisien korelasi xi = variabel x yi = variabel y
Jika harga r hitung lebih besar dari r tabel baik untuk kesalahan 5 % maupun 1 % maka dapat disimpulkan terdapat hubungan yang positif antara kedua variabel.
Rumus koefisien determinasi adalah r 2 . Angka dari koefisien determinasi (r 2 ) menunjukkan besarnya pengaruh var x terhadap variable y. Untuk dapat memberikan penjelasan terhadap koefisien korelasi yang ditemukan tersebut besar / kecil, maka dapat ditafsirkan dengan table Interprestasi Nilai r sebagai berikut:
Tabel 3.5 Interprestasi Koefisien Korelasi Nilai r
Interval Koefisien Tingkat Hubungan
0.80 – 1.000 Sangat Kuat 0.60 – 0.799 Kuat 0.40 – 0.599 Cukup Kuat 0.20 – 0.399 Rendah 0.00 – 0.199 Sangat Rendah Sumber: Riduwan (2007, p.62)
Besar kecilnya sumbangan variabel X terhadap Y dapat ditentukan dengan rumus koefisien determinan sebagai berikut.
KP = r 2 x100%
Keterangan:
KP= Nilai Koefisien Determinan r= Nilai Koefisien Korelasi
3.8.5 Path analysis
Terdapat beberapa definisi mengenai analisis jalur ini, diantaranya : “Analisis jalur ialah suatu teknik untuk menganalisis hubungan sebab akibat yang terjadi pada regresi berganda jika variabel bebasnya mempengaruhi variabel tergantung tidak hanya secara langsung tetapi juga secara tidak langsung”. (Robert D. Retherford 1993). Sedangkan definisi lain mengatakan: “Analisis jalur merupakan pengembangan langsung bentuk regresi berganda dengan tujuan untuk memberikan estimasi tingkat kepentingan (magnitude) dan signifikansi (significance) hubungan sebab akibat hipotetikal dalam seperangakat variabel.” (Paul Webley 1997)
David Garson dari North Carolina State University mendefinisikan analisis jalur sebagai “Model perluasan regresi yang digunakan untuk menguji keselarasan matriks korelasi dengan dua atau lebih model hubungan sebab akibat yang dibandingkan oleh peneliti. Modelnya digambarkan dalam bentuk gambar lingkaran dan panah dimana anak panah tunggal menunjukkan sebagai penyebab. Regresi dikenakan pada masing-masing variabel dalam suatu model sebagai variabel tergantung (pemberi respon) sedang yang lain sebagai penyebab. Pembobotan regresi diprediksikan dalam suatu model yang dibandingkan dengan matriks korelasi yang diobservasi untuk semua variabel dan dilakukan juga penghitungan uji keselarasan statistik. (David Garson, 2003). Dari definisi-definisi di atas dapat dsimpulkan bahwa sebenarnya analisis jalur merupakan kepanjangan dari analisis regresi berganda. Sarwono,Jonathan,(2009),PathAnalisis,(ONLINE),
www.jonathansarwono.info/aj/analisis_jalur.htm, 2 Maret 2010.
Prinsip-Prinsip Dasar
Prinsip-prinsip dasar yang sebaiknya dipenuhi dalam analisis jalur diantaranya ialah: a. Adanya linearitas (Linearity). Hubungan antar variabel bersifat linear b. Adanya aditivitas (Additivity). Tidak ada efek-efek interaksi
c. Data berskala interval. Semua variabel yang diobservasi mempunyai data berskala interval (scaled values). Jika data belum dalam bentuk skala interval, sebaiknya data diubah dengan menggunakan metode suksesive interval (MSI) terlebih dahulu.
d. Semua variabel residual (yang tidak diukur) tidak berkorelasi dengan salah satu
variabel-variabel dalam model.
e. Istilah gangguan (disturbance terms) atau variabel residual tidak boleh berkorelasi dengan semua variabel endogenous dalam model. Jika dilanggar, maka akan berakibat hasil regresi menjadi tidak tepat untuk mengestimasikan parameter-parameter jalur.
f. Sebaiknya hanya terdapat multikoliniearitas yang rendah. Multikolinieritas maksudnya dua atau lebih variabel bebas (penyebab) mempunyai hubungan yang sangat tinggi. Jika terjadi hubungan yang tinggi maka kita akan mendapatkan standar error yang besar dari koefesien beta (b) yang digunakan untuk menghilangkan varians biasa dalam melakukan analisis korelasi secara parsial.
g. Adanya recursivitas. Semua anak panah mempunyai satu arah, tidak boleh terjadi
pemutaran kembali (looping).
h. Spesifikasi model benar diperlukan untuk menginterpretasi koefesien-koefesien jalur. Kesalahan spesifikasi terjadi ketika variabel penyebab yang signifikan dikeluarkan dari model. Semua koefesien jalur akan merefleksikan kovarians bersama dengan semua variabel yang tidak diukur dan tidak akan dapat diinterpretasi secara tepat dalm kaitannya dengan akibat langsung dan tidak langsung.
i. Sampel sama dibutuhkan untuk pengitungan regresi dalam model jalur.
• Asumsi analisis jalur mengikuti asumsi umum regresi linear, yaitu:
a. Model regresi harus layak. Kelayakan ini diketahui jika angka signifikansi pada ANOVA sebesar < 0.05
b. Predictor yang digunakan sebagai variable bebas harus layak. Kelayakan ini
diketahui jika angka Standard Error of Estimate < Standard Deviation
c. Koefesien regresi harus signifikan. Pengujian dilakukan dengan Uji T. Koefesien regresi signifikan jika T hitung > T tabel (nilai kritis)
d. Tidak boleh terjadi multikolinieritas, artinya tidak boleh terjadi korelasi yang sangat tinggi atau sangat rendah antar variable bebas.
e. Tidak terjadi otokorelasi. Terjadi otokorelasi jika angka Dubin dan Watson sebesar < 1 dan > 3
Model dan Persamaan Struktural Path Analysis
Model struktural yaitu bila setiap variabel endogen (Y) secara unik keadaannya ditentukan oleh seperangkat variabel eksogen (X). Diagram jalur berikut menunjukkan struktur hubungan kausal antar variabel.
Gambar 3.1 Diagram Jalur
Sumber: Riduan dan Kuncoro (2008)
ρ
ZXρ
ZYρ
ZXρ
YXρ
YXr
23r
13r
12X
1
X
2
X
3
Y
Z
Persamaan struktural untuk diagram jalur yaitu:
Y = ρYX1 X1 + ρYX2 X2 + ρYX3 X3 + ε1
Z = ρZX1 X1 + ρZX3 X3 + ρZY Y + ε2
Keterangan:
ρ = koefisien jalur (path coefficient), yang menunjukkan pengaruh langsung variabel eksogen terhadap variabel endogen
ε = faktor residual, yang menunjukkan pengaruh variabel lain yang tidak diteliti atau kekeliruan pengukuran variabel
Kategori seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dalam Path Analysis dilihat dari nilai koefisien beta akan diuraikan pada Tabel 3.6 berikut ini:
Tabel 3.6 Kategori Pengaruh Variabel Dalam Path Analysis Nilai Koefisien Beta Kategori Pengaruh
0,05 – 0,09 Lemah
0,10 – 0,29 Sedang
>0,30 Kuat
Sumber: Riduwan dan Sunarto, 2007
Langkah-langkah menguji Path Analysis sebagai berikut:
1. Merumuskan hipotesis dan persamaan struktural
Struktur: Y = ρyx1 X1 + ρyx2 X2 + ρy ε1
2. Menghitung koefisien jalur yang didasarkan pada koefisien regresi
a. Gambarkan diagram jalur lengkap, tentukan sub-sub strukturnya dan rumuskan
persamaan strukturalnya yang sesuai hipotesis yang diajukan. Hipotesis: Naik turunnya variabel endogen (Y) dipengaruhi secara signifikan oleh variable eksogen (X1
dan X2).
b. Menghitung koefisien regresi untuk struktur yang telah dirumuskan. Hitung
koefisien regresi untuk struktur yang telah dirumuskan: Persamaan regresi ganda: Y = a + b1X1 + b1X2 + ε1
Uji secara keseluruhan hipotesis statistik dirumuskan sebagai berikut Ha: ρyx1 = ρyx2 = ... = ρyxk≠ 0
Ho: ρyx1 = ρyx2 = …….. = ρyxk = 0
a. Kaidah pengujian signifikansi secara manual: Menggunakan Tabel F
Keterangan:
n= jumlah sampel
k= jumlah variable eksogen R2
yxk= R square
Jika F hitung≥ F tabel, maka tolak Ho artinya signifikan dan
F hitung≤ F tabel, terima Ho artinya tidak signifikan
Dengan taraf signifikan (α) = 0,05
Carilah nilai F tabel menggunakan Tabel F dengan menggunakan rumus:
F tabel = F {(1-α) (dk=k), (dk=n-k-1) atau F {(1-α) (v1=k), (v2=n-k-1)}
Cara mencari F tabel : nilai (dk=k) atau V1 disebut sebagai nilai pembilang
Nilai (dk=n-k-1) atau V2 disebut sebagai nilai penyebut
b. Kaidah pengujian signifikansi: Program SPSS
1. Jika nilai probabilitas 0,05 lebih kecil atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau [0,05 ≤ Sig], maka Ho diterima, Ha ditolak artinya tidak signifikan. 2. Jika nilai probabilitas 0,05 lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas Sig
atau [0,05 ≥ Sig], maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya signifikan.
4. Menghitung koefisien jalur secara individu
Hipotesis penelitian yang akan diuji dirumuskan menjadi hipotesis statistic berikut: Ha: ρyx1 > 0
Ho: pyx1 = 0
Secara individual uji statistic yang digunakan adalah uji t yang dihitung dengan rumus (Kusnendi, 2005, p.12)
Statistik SeρX1 diperoleh dari hasil komputasi pada SPSS untuk analisis regresi setelah
data ordinal ditansformasi ke interval.
Selanjutnya untuk mengetahui signifikansi analisis jalur bandingkan antara nilai probabilitas Sig dengan dasar pengambilan keputusan sebagai berikut.
a. Jika nilai probabilitas 0,05 lebih kecil atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau [0,05 ≤ Sig], maka Ho diterima dan Ha ditolak, artinya tidak signifikan.
b. Jika nilai probabilitas 0,05 lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau [0,05 ≥ Sig], maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya siginifikan.
5. Menyarankan dan Menyimpulkan
Kemudian setelah didapat hasil perhitungan maka dibuatlah ringkasan dari hasil penelitian tersebut kemudian dianalisis dan disimpulkan yang berguna untuk pengambilan keputusan penelitian.
3.9 Rancangan Uji Hipotesis
Berdasarkan tujuan-tujuan penelitian maka rancangan uji hipotesis yang dapat dibuat merupakan rancangan uji hipotesis dalam penelitian ini disajikan berdasarkan tujuan penelitian. Tingkat kepercayaan yang digunakan adalah 95%, sehingga tingkat presisi atau batas ketidakkuadratan sebesar (α=5%=0,05).
Asumsi dasar pengambilan keputusan :
Jika nilai probabilitas 0,05 lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau [ 0,05 ≥ Sig ], maka H0 ditolak dan Ha diterima, artinya signifikan.
Jika nilai probabilitas 0,05 lebih kecil atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau [ 0,05 < Sig ], maka H0 diterima dan Ha ditolak, artinya tidak signifikan.
Keterangan :
X1 = Variabel motivasi eksternal .
X2 = Variabel motivasi internal.
Z = Variabel perilaku pasca pembelian.
a. Untuk T – 1
Ho = Tidak ada hubungan yang signifikan antara Motivasi eksternal dan motivasi internal terhadap perilaku logis pembelian.
Ha = Ada hubungan yang signifikan antara Motivasi eksternal dan motivasi internal terhadap perilaku logis pembelian.
Untuk T – 2
Ho = Tidak ada hubungan yang signifikan antara Motivasi eksternal dan motivasi internal serta perilaku logis pembelian terhadap perilaku pasca pembelian. Ha = Ada hubungan yang signifikan antara Motivasi eksternal dan motivasi internal serta perilaku logis pembelian terhadap perilaku pasca pembelian.
3.10 Rancangan Implikasi Hasil Penelitian
Hasil penelitian tentang “Pengaruh Motivasi Terhadap Perilaku Logis Pembelian yang Berdampak Pada Perilaku Pasca Pembelian Produk Tianshi ( Studi Kasus Stokis TIENS 162 Mall WTC Serpong ) ” adalah menggambarkan bagaimana pengaruh motivasi terhadap perilaku logis pembelian yang berdampak pada perilaku pasca pembelian. Diharapkan implikasi yang dapat diberikan untuk Stokis TIENS 162 Mall WTC Serpong adalah untuk membantu memberikan analisis variable mana yang paling dominan terhadap perilaku logis pembelian yang berdampak pada perilaku pasca pembelian sehingga pihak Stokis TIENS 162 Mall WTC Serpong mendapatkan perilaku pasca pembelian yang diharapkan.
