BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Variabel Penelitian dan Definisi Operasional
Variabel adalah suatu karakteristik yang menunjukkan variasi atau sesuatu yang nilainya berubah – ubah. Pada umumnya, variabel dibedakan ke dalam dua jenis yaitu variabel bebas (dependent variable) dan variabel terikat (independent variable).
Berdasarkan telaah pustaka dan perumusan hipotesis, maka identifikasi dan definisi variabel – variabel penelitian ini adalah :
3.1.1 Variabel Bebas (Independent Variable) 1. Daya Tarik Jasa Level inti
Daya tarik Jasa Level Inti adalah manfaat yang akan diterima oleh konsumen yang menggunakan jasa dari perusahaan (Tjiptono,2004). Dengan indikator sebagai berikut :
a. Daya Tarik atas arsitektur gedung SMU Semesta
b. Daya Tarik atas tingkat pendidikan guru-guru SMU Semesta c. Daya Tarik atas prestasi SMU Semesta
d. Daya Tarik terhadap kurikulum SMU Semesta e. Daya Tarik terhadap fasilitas SMU Semesta 2. Daya Tarik Jasa Level Sekunder
Daya tarik jasa level sekunder adalah manfaat turunan yang dirasakan oleh konsumen akibat menggunakan jasa yang ditawarkan oleh perusahaan. Adapun indikatornya adalah :
a. Daya Tarik terhadap kegiatan ekstrakurikuler yang ditawarkan oleh SMU Semesta
b. Daya Tarik terhadap lokasi SMU Semesta
c. Daya Tarik terhadap fasilitas asrama SMU Semesta
d. Daya Tarik terhadap prestasi SMU Semesta di bidang non akademik e. Daya Tarik terhadap pendidikan agama di SMU Semesta
Variabel terikat dalam penelitian ini adalah minat bersekolah yaitu sejauh mana kesediaan murid untuk bersekolah di SMU Semesta. Variabel ini diukur dengan indikator sebagai berikut:
a. Membandingkan dengan sekolah lain b. Mencari Informasi mengenai SMU Semesta 3.2 Populasi dan Obyek Penelitian
J. Supranto ( 1998 ) menyebutkan bahwa populasi adalah kumpulan yang lengkap dari elemen yang sejenis akan tetapi dapat dibedakan karena karakteeristiknya. Pada penelitian ini populasinya adalah seluruh lulusan siswa SMP Semesta yang mendaftar di SMU Semesta, tetapi tidak melakukan registrasi ulang. Sementara sampel yang dijadikan obyek penelitian dipilih lulusan siswa SMP Semesta yang mendaftar di SMU Semesta, tetapi tidak melakukan registrasi ulang pada tahun 2009.
3.3 Jenis Data Jenis data adalah :
1. Identitas responden yang terdiri dari : No. Responden, Nama, umur, jenis kelamin, asal SMP.
2. Pertanyaan diajukan kepada responden berupa kuesioner yang terdiri dari : a. Daya tarik jasa inti yang terdiri dari :
Daya Tarik Gedung SMU Semesta
Daya Tarik atas tingkat pendidikan guru-guru SMU Semesta Daya Tarik atas Prestasi SMU Semesta
Daya Tarik terhadap Kurikulum SMU Semesta Daya Tarik terhadap Fasilitas SMU Semesta b. Daya tarik jasa sekunder yang terdiri dari :
Daya Tarik terhadap kegiatan ekstrakurikuler yang ditawarkan oleh SMU Semesta
Daya Tarik terhadap lokasi SMU Semesta
Daya Tarik terhadap fasilitas asrama SMU Semesta
Daya Tarik terhadap prestasi SMU Semesta di bidang non akademik
c. Minat mendaftar di SMU Semesta yang terdiri dari : Membandingkan dengan sekolah lain
Mencari Informasi mengenai SMU Semesta 3.4 Metode Pengumpulan Data
Pada penelitian ini metode pengumpulan data yang digunakan adalah dengan menggunakan kuesioner. Metode ini merupakan suatu pengumpulan data dengan memberikan / menyebar daftar pertanyaan kepada responden. Selain melakukan pengumpulan data melalui kuesioner, ada beberapa data yang dikumpulkan penulis secara langsung melalui studi pustaka, pencarian di internet, serta pemanfaatan data-data sekunder yang dikumpulkan oleh SMU Semesta. 3.5 Metode Analisis
Analisis data merupakan suatu proses pengolahan data yang telah dikumpulkan sebelumnya. Pemilihan atas metode analisis dan memadai akan memberikan suatu hasil yang benar dan dapat dipercaya. Penelitian ini menggunakan analisis Regresi Berganda dengan pengolahan data menggunakan SPSS 16 for Windows, maka dilakukan uji validitas dan reliabilitas serta uji asumsi klasik guna mendapatkan hasil terbaik
Adapun tahap pengolahannya adalah sebagai berikut : 1. Editing
Editing adalah kegiatan meneliti jawaban responden dari hasil kuesioner yang disebarkan. Tujuan pengeditan adalah untuk menjamin kelengkapan, konsistensi dan kesiapan data penelitian dalam proses analisis.
2. Coding
Coding adalah kegiatan pemberian kode tertentu terhadap jawaban dari kuesioner untuk kemudian dikelompokkan dalam kategori yang sama.
Scoring adalah kegiatan pemberian nilai berupa angka pada jawaban kuesioner untuk memperoleh data yang diperlukan dalam pengujian hipotesis. Dalam penentuan skor digunakan skala likert, dengan sepuluh kategori penilaian, yaitu sebagai berikut :
Sangat
Tidak Setuju SangatSetuju
4. Tabulating
Tabulating adalah pengelompokan data ke dalam tabel untuk memudahkan analisis.
3.5.1 Pengujian Validitas dan Reliabilitas
A. Uji Validitas
Tujuan uji validitas adalah 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. Uji validitas dilakukan dengan mengkorelasikan antar skor yang diperoleh masing – masing butir pertanyaan dengan skor total konstruk atau variabel.
Apabila tampilan output SPSS terlihat bahwa korelasi antar masing-masing indikator terhadap total skor konstruk menunjukkan nilai signifikansi < 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa masing-masing indikator pertanyaan adalah valid (Ghozali, 2005).
B. Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas tingkat kestabilan suatu alat pengukur dalam mengukur suatu gejala atau kejadian. Semakin tinggi reliabilitas suatu alat pengukur, maka semakin stabil pula alat pengukur tersebut. Sebaliknya, jika reliabilitas alat pengukur tersebut rendah, maka alat tersebut tidak stabil dalam mengukur suatu gejala atau kejadian.
reliabilitas dilakukan dengan menghitung koefisien reliabilitas dengan menggunakan formulasi crancbach alpha, yang selanjutnya disebut koefisien alpha. Secara umum kriteria reliabilitas alpha dikatakan reliabel jika koefisien alpha lebih besar dari 0,60 (Imam Ghozali, 2005).
3.5.2 Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengukur pengaruh atau hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen.
Adapun rumus umum persamaan regresi linier berganda adalah sebagai berikut :
Y = bo + b1X1 + b2X2 + e Keterangan :
Y = Minat bersekolah di SMU Semesta
bo = Konstanta
X1 = Variabel Daya tarik Jasa Inti X2 = Variabel Daya Tarik Jasa Sekunder
E = Standart error
b1 dan b2 merupakan koefisien regresi dari masing-masing variabel independen
3.5.3 Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam memenangkan variasi variabel dependen atau terikat. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai (R2 ) yang kecil, berarti kemampuan variabel – variabel bebas dalam menjelaskan variabel terikat sangat terbatas. Nilai yang mendekati satu, berarti variabel – variabel bebas memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel tersebut.
A. Uji-t
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas/independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Hipotesis nol (Ho) yang hendak diuji adalah apakah suatu parameter (bi) sama dengan nol, atau :
Ho : bi = 0
Artinya, apakah suatu variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatifnya (HA) parameter suatu variabel tidak sama dengan nol, atau :
HA : bi ≠ 0
Artinya, variabel independen merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen.
Cara melakukan uji t adalah sebagai berikut :
Quick look : bila jumlah degree of freedom (df) adalah 20 atau lebih, dan derajat kepercayaan sebesar lima persen, maka Ho yang menyatakan bi = 0 dapat ditolak bila nilai t lebih besar dari dua (dalam nilai absolut). Dengan kata lain kita menerima hipotesis alternatif, yang menyatakan bahwa suatu variabel independen secara individual mempengaruhi variabel dependen, atau :
Bila nilai signifikansi yang diperoleh lebih kecil dari 0,05 maka Ho ditolak dan HA diterima (Ghozali, 2005).
B. Uji F
Ho : b1 = b2 = …………. = bk = 0
Artinya, apakah semua variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatifnya (HA) tidak semua parameter secara simultan sama dengan nol, atau :
HA : b1 ≠ b2 ≠ ………….. ≠ bk ≠ 0
Artinya, semua variabel independen secara simultan merupakan penjelas yang signifikan terhadap varianel dependen.
Untuk menguji hipotesis ini digunakan statistik F dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut :
Quick look : bila nilai F lebih besar daripada empat maka Ho dapat ditolak pada derajat kepercayaan lima persen. Dengan kata lain kita menerima hipotesis alternatif, yang menyatakan bahwa semua variabel independen secara serentak dan signifikan mempengaruhi variabel dependen, atau : Bila nilai signifikansi yang diperoleh lebih kecil dari 0,05 maka Ho ditolak
dan HA diterima (Ghozali, 2005). 3.5.5 Uji penyimpangan Asumsi Klasik
Agar mendapatkan regresi yang baik, maka harus memenuhi asumsi – asumsi yang disyaratkan berikut ini yaitu bebas dari multikolinieritas, heterokelatisitas, auto korelasi dan harus berdistribusi normal.
A. Uji Multikolinieritas
variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol.
Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolonieritas di dalam model regresi dapat dilakukan dengan menganalisa matrik korelasi variabel-variabel independen. Jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi (umumnya diatas 0,90) maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolonieritas. Multikolonieritas dapat juga dilihat dari :
1. nilai tolerance dan
2. variance inflation factor (VIF)
Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolonieritas adalah nilai Tolerance < 0,10 atau sama dengan nilai VIF > 10 (Ghozali, 2005).
B. Uji Heterokedasitas
Tujuan pengujian ini adalah untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang Homoskedastisitas atau tidak terjadi Heteroskedastisitas.
X adalah residual (Y prediksi – Y sesungguhnya) yang telah di-studentized. Dengan menggunakan dasar analisis sebagai berikut :
1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka nol (0) pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas (Ghozali, 2005).
C. Uji Normalitas
