LAMPIRAN
Lampiran 1. Reliabilitas dan Daya Beda Aitem Skala Uji Coba Sikap
Case Processing Summary
N %
Cases Valid 30 100.0 Excludeda 0 .0 Total 30 100.0 a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items .880 9
Item-Total Statistics
Scale Mean if Item Deleted
Scale Variance if Item Deleted
Corrected Item-Total Correlation
Cronbach's Alpha if Item
Lampiran 2. Reliabilitas dan Daya Beda Aitem Skala Uji Coba Norma Subjektif
Case Processing Summary
N %
Cases Valid 30 100.0 Excludeda 0 .0 Total 30 100.0 a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items .924 4
Item-Total Statistics
Scale Mean if Item Deleted
Scale Variance if Item Deleted
Corrected Item-Total Correlation
Cronbach's Alpha if Item
Deleted VAR00004 8.03 13.620 .864 .889 VAR00008 8.43 13.840 .754 .925 VAR00011 8.40 11.903 .925 .866 VAR00016 8.23 14.806 .770 .919
Lampiran 3. Reliabilitas dan Daya Beda Aitem Skala Uji Coba Persepsi Kontrol Perilaku
Case Processing Summary
N %
Cases Valid 30 100.0 Excludeda 0 .0 Total 30 100.0 a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items .728 7
Item-Total Statistics
Scale Mean if Item Deleted
Scale Variance if Item Deleted
Corrected Item-Total Correlation
Cronbach's Alpha if Item
Lampiran 4. Reliabilitas dan Daya Beda Aitem Skala Uji Coba Skala Intensi Membeli Samsung Smart TV
Case Processing Summary
N %
Cases Valid 30 100.0 Excludeda 0 .0 Total 30 100.0 a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items .949 3
Item-Total Statistics
Scale Mean if Item Deleted
Scale Variance if Item Deleted
Corrected Item-Total Correlation
Cronbach's Alpha if Item
Deleted VAR00021 6.4333 8.116 .908 .914 VAR00022 6.4333 7.633 .927 .900 VAR00023 6.2667 8.547 .847 .960
Lampiran 5. Skala Sikap, Norma Subjektif, Persepsi Kontrol Perilaku, dan Intensi Membeli Samsung Smart TV
RAHASIA
Skala Penelitian
Fakultas Psikologi
Universitas Sumatera Utara
PETUNJUK PENGISIAN
Dalam skala ini terdiri dari 23 pernyataan. Baca dan pahami baik-baik setiap pernyataan. Tiap pernyataan memiliki 2 pilihan yang kontinum. Dalam setiap pernyataan, diharapkan agar Anda memilih salah satu kontinum pilihan yang paling menggambarkan diri Anda. Semua pilihan dianggap benar, selama sesuai dengan keadaan Anda yang sebenarnya. Jika Anda merasa bahwa jawaban yang ada tidak cukup dapat mewakili pendapat Anda, maka pilih jawaban yang Anda rasa mendekati jawaban Anda.
Alternatif jawaban yang tersedia terdiri dari 5 buah titik (•). Beri tanda X (silang) pada titik hitam (•) yang Anda anggap paling sesuai.
Contoh Pengisian Skala :
Jika Anda ingin mengganti jawaban, berikan tanda O pada jawaban yang salah, dan berikan tanda X (tanda silang) pada kolom jawaban yang Anda anggap paling sesuai.
Contoh Koreksi Jawaban :
Periksa kembali jawaban Anda, jangan sampai ada pernyataan yang terlewatkan
No Pernyataan Pilihan Jawaban
1. Saya sangat menyukai Samsung smart TV
No Pernyataan Pilihan Jawaban
1. Saya sangat menyukai Samsung smart TV
Sangat Tidak Tahu
Sangat Tahu
X
Sangat Tidak Tahu
Sangat Tahu
X
X
Identitas Diri
Nama/Inisial
:
Jenis Kelamin :
Usia
:
Pekerjaan
:
Penghasilan
:
No
Pernyataan
Pilihan Jawaban
1.
Saya dapat menikmati siaran televisi dan
menggunakan internet sekaligus ketika
sedang menonton dengan Samsung smart
TV.
2.
Dengan Samsung smart TV, saya dapat
menonton 2 siaran yang berbeda yaitu di
Samsung smart TV dan melalui aplikasi
smart view di smartphone Samsung tanpa
perlu jaringan internet.
3.
Smart TV cocok untuk mendampingi
aktivitas saya karena smart TV
menyediakan seluruh siaran yang saya
inginkan.
Sangat Tidak Tahu Sangat Tahu< Rp 2.000.000,-
Rp 2.000.000
–
Rp 5.000.000,-
Rp 5.000.000
–
Rp 10.000.000,-
> Rp 10.000.000,-
Pria
Wanita
4.
Saya berpikir sebaiknya saya membeli
Samsung smart TV karena
keluarga/teman saya mendukung saya
untuk membeli Samsung smart TV.
5.
Samsung smart TV dapat di-upgrade
sehingga tidak akan ketinggalan zaman.
6.
Saya dapat dengan mudah
mengoperasikan fitur-fitur yang ada di
smart TV.
7.
Saya selalu menggunakan jaringan
internet sehingga tidak masalah bagi saya
untuk menghubungkannya ke smart TV.
8.
Saya mengikuti saran para sales untuk
membeli Samsung smart TV karena sudah
banyak orang menggunakannya.
9.
Saya dapat mengontrol Samsung smart
TV dengan smartphone Samsung Galaxy
melalui aplikasi Samsung TV Remote.
10.
Samsung smart TV dapat
menghubungkan saya dengan jejaring
sosial, seperti facebook, twitter,
instagram, dll ketika saya sedang
Sangat Tidak Tahu Sangat Tahu Sangat Tidak Tahu Sangat Tahu Sangat Tidak Setuju Sangat Setuju Sangat Tidak Setuju Sangat Setuju Sangat Tidak Setuju Sangat Setuju Sangat Tidak Setuju Sangat Setuju Sangat Tidak Tahu Sangat Tahu
menonton televisi.
11.
Saya mengikuti saran teman-teman untuk
membeli Samsung smart TV karena
Samsung smart TV merupakan tuntutan
gaya hidup masa kini.
12.
Smart TV cocok dengan lifestyle saya
karena saya senantiasa menggunakan
internet untuk beraktivitas.
13.
Saya suka menonton hiburan berupa film
dan sejumlah acara entertainment
sehingga Samsung smart TV bisa
memenuhi kebutuhan saya.
14.
Samsung smart TV dapat dioperasikan
hanya dengan mengucapkan ”Hi, TV” di
remote control, berbeda dengan TV
lainnya.
15.
Samsung smart TV merupakan TV yang
canggih karena dapat dikendalikan
dengan gerakan tangan.
16.
Saya mengikuti saran dari rekan kerja
saya untuk membeli Samsung smart TV
karena menurut mereka Samsung smart
TV adalah TV masa depan.
17.
Saya merasa Samsung smart TV
mendukung aktivitas sehari-hari saya
karena saya dapat memindahkan tayangan
televisi yang sedang berlangsung ke
dalam smartphone atau tablet saya.
18.
Melalui Samsung smart TV, saya dapat
menikmati video dan foto yang ada di
smartphone / tablet bersama dengan
keluarga atau rekan.
19.
Saya senang dengan teknologi baru
sehingga smart TV cocok untuk saya
dimiliki.
20.
Saya dapat memesan tiket bioskop dengan
Samsung smart TV melalui aplikasi
Blitzmegaplex.
Sangat Tidak Setuju Sangat Setuju Sangat Tidak Tahu Sangat Tahu Sangat Tidak Tahu Sangat Tahu Sangat Tidak Tahu Sangat TahuBerdasarkan pernyataan yang telah anda isi diatas, Anda
diminta untuk menentukan pilihan atas pernyataan di bawah
ini:
TERIMA KASIH
>>>
<<<
No.
Pernyataan
Pilihan Jawaban
1.
Saya akan membeli Samsung
smart TV karena Samsung smart
TV tidak akan ketinggalan zaman.
2.
Saya akan membeli Samsung
smart TV karena orang tua / rekan
/ saudara saya mendukung saya.
3.
Saya akan membeli Samsung
smart TV karena Samsung smart
TV dapat menghubungkan saya
dengan dunia internet ketika
sedang menonton televisi.
Tidak Ya
Tidak Ya
Lampiran 6. Data Mentah Skala Sikap Subjek Penelitian Subjek S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9
1 4 3 4 4 3 4 4 4 3
2 4 4 3 4 4 5 5 5 5
3 3 3 3 2 1 3 1 2 2
4 5 3 4 5 5 5 5 5 5
5 4 5 3 5 3 3 3 3 3
6 4 2 3 5 5 3 3 4 1
7 3 3 3 3 3 3 3 3 3
8 1 2 3 4 4 4 1 4 1
9 5 4 5 5 5 5 4 5 5
10 4 4 4 2 4 4 4 4 2
11 4 5 4 5 4 5 3 3 5
12 5 5 2 3 3 3 4 5 5
13 4 4 4 4 4 4 4 4 4
14 3 4 4 3 2 4 5 5 4
15 3 4 3 3 3 4 4 4 4
16 2 4 3 4 4 4 4 4 4
17 4 2 3 4 4 5 3 4 1
18 3 2 3 3 5 3 2 3 1
19 2 1 3 3 1 1 2 3 3
20 5 3 5 4 2 4 4 5 4
21 5 2 5 5 3 3 1 5 2
22 3 4 3 3 3 4 3 2 2
23 3 4 4 3 3 3 3 4 4
24 4 3 3 3 3 3 3 3 3
25 4 4 4 4 4 4 4 4 1
26 1 1 5 5 3 5 1 3 1
27 1 1 5 3 1 5 2 5 3
28 3 3 2 3 3 1 2 2 3
29 4 5 4 5 4 5 5 5 4
30 4 4 4 5 3 3 4 5 4
31 3 5 5 5 5 5 5 5 1
32 3 4 3 5 2 5 3 5 1
33 1 1 3 5 1 3 3 3 3
34 3 4 4 4 2 3 2 4 2
35 3 3 3 3 3 3 3 2 3
36 2 2 2 2 2 3 2 3 2
37 5 2 3 3 1 1 1 1 1
38 4 1 2 4 1 3 1 3 1
39 4 4 3 4 2 2 2 4 2
40 2 3 3 3 3 3 3 3 3
41 5 5 4 5 5 4 5 5 5
42 2 2 2 4 2 5 3 4 2
43 4 5 5 4 4 3 4 5 3
44 1 2 2 3 2 2 3 2 3
45 3 3 3 3 3 4 3 3 3
46 5 4 4 5 5 5 5 5 5
47 3 1 4 2 3 3 3 3 1
48 3 5 5 5 5 5 5 5 5
49 4 5 5 3 2 3 3 5 3
50 3 3 2 3 2 5 3 3 2
51 1 4 3 3 3 3 3 3 3
52 5 3 5 4 4 5 4 5 3
53 3 4 3 4 3 3 3 5 4
54 3 1 1 1 1 1 1 1 1
55 3 5 2 2 2 2 2 5 5
56 2 3 5 5 4 5 5 5 5
57 3 2 4 3 4 5 5 5 4
58 4 2 4 4 4 4 3 2 3
59 3 5 5 3 5 5 1 5 3
60 3 2 5 3 1 2 3 3 3
61 5 4 3 5 2 5 3 5 3
62 5 5 5 5 3 4 1 5 3
63 1 1 5 3 1 1 3 1 1
64 4 5 5 5 3 5 5 5 5
65 1 2 4 4 2 4 4 3 2
66 2 2 1 4 5 2 2 2 2
67 4 4 4 4 4 4 4 4 4
68 2 2 2 4 4 4 2 4 3
69 4 5 4 4 4 4 3 4 3
70 3 4 4 3 3 3 4 2 4
71 3 4 2 3 3 4 2 3 3
72 4 4 5 5 3 3 5 5 1
73 2 1 2 5 2 5 3 5 3
74 4 4 4 4 4 4 4 4 4
75 4 4 4 4 3 4 4 4 3
76 2 3 3 4 3 5 4 4 3
78 4 4 3 4 4 4 4 4 3
79 2 4 4 4 4 4 3 3 2
80 1 1 5 5 1 5 5 3 1
81 1 1 1 2 2 2 2 2 2
82 2 3 4 3 2 2 3 4 3
83 5 2 1 1 1 1 1 1 1
84 1 1 3 2 2 3 3 2 3
85 1 1 1 1 1 1 1 3 1
86 3 2 4 4 2 4 2 3 4
87 2 2 2 5 2 5 4 4 4
88 1 1 2 2 3 3 3 3 1
89 3 3 2 2 3 2 2 2 2
90 3 3 3 3 2 4 2 2 2
91 2 4 3 4 3 4 4 4 1
Lampiran 7. Data Mentah Skala Norma Subjektif Subjek Penelitian Subjek N1 N2 N3 N4
1 3 2 2 3
2 4 3 2 3
3 2 3 3 2
4 5 5 5 5
5 3 3 3 3
6 3 3 5 5
7 3 3 3 3
8 4 2 3 2
9 4 2 5 5
10 3 3 2 3
11 5 3 5 5
12 3 4 4 4
13 4 3 4 4
14 3 4 3 3
15 3 4 4 3
16 1 2 2 2
17 3 3 4 3
18 1 2 1 3
19 2 1 1 1
20 4 3 2 4
21 3 3 4 3
22 3 3 3 3
23 3 3 3 3
24 4 3 3 3
25 4 3 3 2
26 3 3 3 3
27 3 1 1 1
28 4 4 2 4
29 5 5 5 5
30 4 2 4 3
31 5 1 3 4
32 5 3 1 3
33 5 3 1 3
34 4 2 2 2
35 2 2 2 2
36 2 2 2 2
38 2 1 1 1
39 4 4 4 4
40 5 4 4 5
41 4 4 3 4
42 4 3 3 4
43 5 5 4 5
44 3 3 1 3
45 3 3 3 4
46 5 4 3 5
47 2 2 2 2
48 5 5 5 5
49 5 2 5 3
50 3 2 1 2
51 3 3 3 3
52 5 3 4 5
53 5 5 5 5
54 1 1 1 1
55 3 2 1 3
56 5 5 5 4
57 4 2 4 3
58 3 2 2 2
59 5 5 5 5
60 1 2 2 2
61 3 2 2 1
62 4 3 3 3
63 1 3 1 3
64 5 5 5 5
65 3 2 3 3
66 2 2 2 2
67 2 2 2 3
68 2 2 2 2
69 3 2 2 2
70 3 2 2 4
71 3 2 2 3
72 4 4 5 4
73 2 2 3 2
74 4 4 4 4
75 3 3 3 3
76 2 2 2 2
77 4 3 3 4
78 3 3 4 4
79 2 2 1 2
80 4 3 5 4
81 2 1 1 1
82 2 2 3 2
83 2 2 1 2
84 3 1 3 2
85 2 1 1 1
86 3 2 2 2
87 3 3 3 2
88 3 2 2 3
89 2 2 1 1
90 5 5 4 4
Lampiran 8. Data Mentah Skala Persepsi Kontrol Perilaku Subjek Penelitian Subjek P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7
1 3 4 4 4 3 4 4
2 4 4 5 3 5 5 5
3 2 4 3 3 2 2 3
4 5 5 5 5 5 5 5
5 3 4 4 3 5 4 4
6 5 5 5 4 3 5 4
7 3 3 3 3 3 3 3
8 3 4 3 2 3 3 3
9 5 5 4 5 5 4 4
10 4 2 3 3 2 4 4
11 5 4 5 4 5 4 5
12 4 3 3 5 5 3 5
13 4 4 4 4 4 4 4
14 3 4 3 2 4 4 4
15 3 3 4 3 4 4 4
16 3 2 1 1 3 3 2
17 5 4 3 4 5 5 4
18 4 3 4 4 5 5 5
19 4 4 2 3 3 3 3
20 4 5 4 5 2 4 5
21 5 3 4 5 5 4 5
22 3 3 3 4 3 3 3
23 3 3 3 4 3 3 3
24 3 5 3 3 3 3 3
25 4 3 4 4 4 4 4
26 3 3 3 3 3 3 3
27 2 3 3 5 2 2 3
28 2 4 3 2 2 4 4
29 5 5 1 5 5 5 5
30 2 3 2 2 2 4 2
31 4 5 4 4 4 5 5
32 3 4 2 5 4 4 4
33 5 5 1 1 3 3 3
34 4 3 4 4 4 4 4
35 3 3 4 4 2 4 1
36 2 3 2 2 2 4 3
37 3 4 5 5 3 4 1
38 4 4 2 5 3 5 5
39 2 4 5 4 3 4 4
40 2 2 3 3 3 3 3
41 4 4 5 4 4 5 4
42 4 4 2 2 4 4 4
43 5 5 4 4 5 5 5
44 3 3 2 4 1 3 3
45 3 3 3 3 3 4 3
46 5 5 5 5 5 5 5
47 2 2 2 2 2 2 2
48 5 5 5 5 5 5 5
49 3 3 5 5 5 5 5
50 3 3 2 3 3 3 2
51 3 2 4 3 3 3 3
52 5 5 4 4 3 4 5
53 5 4 4 5 4 5 4
54 3 3 3 3 1 3 3
55 1 3 2 2 2 2 2
56 4 4 4 4 5 4 5
57 2 5 5 5 5 5 5
58 4 3 3 4 4 5 4
59 3 5 5 1 3 5 5
60 5 5 3 5 5 3 3
61 5 3 5 5 5 4 5
62 5 3 3 5 3 4 3
63 4 2 3 3 5 3 3
64 5 5 5 5 5 5 5
65 3 4 3 3 3 3 3
66 3 3 2 3 2 2 2
67 4 4 4 4 4 4 4
68 4 4 2 3 4 4 4
69 4 4 4 4 4 4 4
70 2 4 4 4 2 4 4
71 3 4 3 4 2 2 2
72 4 4 4 4 4 4 5
73 3 4 4 4 5 4 4
74 4 4 4 4 4 4 4
75 5 4 4 5 4 4 4
76 2 3 2 4 4 4 2
78 3 4 4 4 4 3 4
79 3 4 4 3 3 3 3
80 2 4 3 1 3 3 5
81 3 3 1 2 1 2 2
82 3 3 4 3 3 4 4
83 5 4 3 4 2 2 2
84 3 3 3 1 1 3 3
85 3 1 2 2 1 2 3
86 4 4 2 3 2 3 3
87 4 4 3 4 4 5 4
88 2 3 2 2 3 3 3
89 3 3 3 3 3 3 2
90 4 5 4 3 4 2 2
91 5 4 3 4 3 4 4
Lampiran 9. Data Mentah Skala Intensi Membeli Samsung Smart TV Subjek Penelitian
Subjek I1 I2 I3
1 4 3 4
2 5 4 5
3 2 2 2
4 5 5 5
5 4 4 4
6 3 3 4
7 3 3 3
8 3 4 3
9 5 4 5
10 3 3 4
11 5 5 5
12 4 4 4
13 4 4 4
14 4 4 3
15 3 3 3
16 4 3 4
17 3 2 4
18 2 1 5
19 1 1 4
20 4 3 5
21 3 3 5
22 2 2 3
23 3 3 4
24 3 3 3
25 3 4 4
26 3 3 3
27 2 2 4
28 2 2 4
29 5 5 5
30 4 4 4
31 4 3 5
32 3 3 3
34 2 2 4
35 1 1 2
36 2 2 4
37 3 3 3
38 2 1 5
39 4 4 4
40 5 5 5
41 5 4 5
42 4 4 4
43 4 4 4
44 1 1 1
45 3 3 3
46 5 5 5
47 1 3 1
48 5 5 5
49 5 5 5
50 2 2 2
51 3 3 3
52 5 4 4
53 5 5 5
54 1 1 4
55 2 2 2
56 5 5 5
57 2 4 5
58 3 2 4
59 5 5 5
60 2 2 2
61 3 3 5
62 3 3 3
63 1 1 1
64 5 5 5
65 3 3 4
66 2 2 2
67 4 3 4
68 4 2 4
69 4 2 4
70 3 2 4
71 2 2 2
72 5 4 4
73 4 3 5
74 4 4 4
75 5 3 5
76 2 2 2
77 4 3 4
78 4 3 4
79 2 2 3
80 5 5 3
81 2 2 2
82 1 3 2
83 2 2 2
84 5 4 5
85 3 3 3
86 3 3 4
87 2 2 5
88 3 3 3
89 3 3 3
90 5 5 5
Lampiran 10. Uji Asumsi Uji Normalitas
Case Processing Summary
Cases
Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent sikap 91 89.2% 11 10.8% 102 100.0% norma 91 89.2% 11 10.8% 102 100.0% pbc 91 89.2% 11 10.8% 102 100.0% intensi 91 89.2% 11 10.8% 102 100.0%
Tests of Normality
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. sikap .068 91 .200* .983 91 .269 norma .093 91 .052 .967 91 .022 pbc .093 91 .052 .973 91 .057 intensi .094 91 .048 .956 91 .004 a. Lilliefors Significance Correction
*. This is a lower bound of the true significance.
Uji Multikolinearitas
Coefficientsa
Model
Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant)
Sikap .367 2.727 Norma .473 2.116 Pbc .427 2.344
a. Dependent Variable: intensi
Uji Heteroskedastisitas
Uji Autokorelasi
Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson 1 .803a .644 .632 1.878 1.804 a. Predictors: (Constant), pbc, norma, sikap
Lampiran 11. Hasil Uji Hipotesa Mayor
Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson 1 .803a .644 .632 1.878 1.804 a. Predictors: (Constant), pbc, norma, sikap
b. Dependent Variable: intensi
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 555.592 3 185.197 52.512 .000a
Residual 306.826 87 3.527 Total 862.418 90
a. Predictors: (Constant), pbc, norma, sikap b. Dependent Variable: intensi
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
Correlations
Collinearity Statistics
B
Std.
Error Beta
Zero-order Partial Part Tolerance VIF 1 (Constant) .777 .960 .810 .420
sikap .100 .044 .237 2.264 .026 .687 .236 .145 .372 2.688 norma .408 .067 .543 6.071 .000 .768 .545 .388 .512 1.953 pbc .062 .055 .107 1.128 .262 .601 .120 .072 .455 2.198
a. Dependent Variable: intensi
Coefficient Correlationsa
Model pbc norma sikap
1 Correlations pbc 1.000 -.189 -.547 norma -.189 1.000 -.460 sikap -.547 -.460 1.000 Covariances pbc .003 .000 -.001 norma .000 .005 -.001 sikap -.001 -.001 .002 a. Dependent Variable: intensi
Collinearity Diagnosticsa
Model Dimension Eigenvalue Condition Index
Variance Proportions
(Constant) sikap norma pbc 1 1 3.909 1.000 .00 .00 .00 .00
2 .056 8.386 .30 .00 .55 .01
3 .023 13.097 .59 .32 .43 .14 4 .013 17.310 .10 .68 .02 .85 a. Dependent Variable: intensi
Casewise Diagnosticsa
Case Number
Std.
Residual Intensi
Predicted
Value Residual 92 3.462 14 7.50 6.502 a. Dependent Variable: intensi
Residuals Statisticsa
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 4.68 15.40 10.13 2.485 91 Std. Predicted
Value -2.193 2.119 .000 1.000 91 Standard Error of
Adjusted Predicted
Value 4.41 15.42 10.11 2.493 91 Residual -5.030 6.502 .000 1.846 91 Std. Residual -2.678 3.462 .000 .983 91 Stud. Residual -2.725 3.530 .005 1.009 91 Deleted Residual -5.208 6.758 .018 1.947 91 Stud. Deleted
Residual -2.833 3.791 .006 1.029 91 Mahal. Distance .089 12.886 2.967 2.524 91 Cook's Distance .000 .151 .014 .028 91 Centered Leverage
Value .001 .143 .033 .028 91 a. Dependent Variable: intensi
Lampiran12. Hasil Uji Hipotesa Minor
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
95% Confidence
Interval for B Correlations
Collinearity Statistics
B
Std.
Error Beta
Lower Bound
Upper Bound
Zero-order Partial Part Tolerance VIF 1 (Constant) .777 .960 .810 .420 -1.131 2.685
sikap .100 .044 .237 2.264 .026 .012 .187 .687 .236 .145 .372 2.688 norma .408 .067 .543 6.071 .000 .275 .542 .768 .545 .388 .512 1.953 pbc .062 .055 .107 1.128 .262 -.047 .171 .601 .120 .072 .455 2.198 a. Dependent Variable:
Lampiran13. Hasil Tambahan Penelitian
Model Summaryc
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Change Statistics
Durbin-Watson R Square
Change F
Change df1 df2
Sig. F Change 1 .768a .591 .586 1.992 .591 128.379 1 89 .000
2 .799b .639 .631 1.881 .048 11.810 1 88 .001 1.809 a. Predictors: (Constant), norma
b. Predictors: (Constant), norma, sikap
c. Dependent Variable: intensi
ANOVAc
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 509.324 1 509.324 128.379 .000a
Residual 353.093 89 3.967 Total 862.418 90
2 Regression 551.104 2 275.552 77.891 .000b Residual 311.313 88 3.538
Total 862.418 90 a. Predictors: (Constant), norma
b. Predictors: (Constant), norma, sikap c. Dependent Variable: intensi
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
95% Confidence
Interval for B Correlations
Collinearity Statistics
B
Std.
Error Beta
Lower Bound
Upper Bound
Zero-order Partial Part Tolerance VIF 1 (Constant) 3.224 .644 5.002 .000 1.943 4.504
norma .578 .051 .768 11.330 .000 .477 .680 .768 .768 .768 1.000 1.000 2 (Constant) 1.346 .818 1.646 .103 -.279 2.972
norma .423 .066 .562 6.389 .000 .291 .554 .768 .563 .409 .531 1.884 sikap .127 .037 .302 3.437 .001 .054 .200 .687 .344 .220 .531 1.884 a. Dependent Variable:
intensi
Excluded Variablesc
Model Beta In t Sig.
Partial Correlation
Collinearity Statistics
Tolerance VIF
Minimum Tolerance 1 sikap .302a 3.437 .001 .344 .531 1.884 .531
pbc .224a 2.763 .007 .283 .649 1.540 .649 2 pbc .107b 1.128 .262 .120 .455 2.198 .372 a. Predictors in the Model: (Constant),
norma
b. Predictors in the Model: (Constant), norma, sikap c. Dependent Variable: intensi
Casewise Diagnosticsa
Case
Casewise Diagnosticsb
Case
Number Std. Residual intensi Predicted Value Residual Status
1 .660 11 9.76 1.240
2 1.340 14 11.48 2.516 3 -1.081 6 8.03 -2.030 4 -.158 15 15.30 -.297
5 .778 12 10.54 1.461
6 -1.182 10 12.22 -2.219
7 -.356 9 9.67 -.669
8 .553 10 8.96 1.039
9 .224 14 13.58 .421
10 .095 10 9.82 .179
11 .588 15 13.90 1.104 12 -.066 12 12.12 -.125 13 -.120 12 12.22 -.224
14 .021 11 10.96 .039
15 -1.188 9 11.23 -2.232 16 1.674 11 7.86 3.145 17 -1.029 9 10.93 -1.933
18 .009 8 7.98 .016
19 -.039 6 6.07 -.074
20 .282 12 11.47 .530
21 -.050 11 11.09 -.094 22 -1.454 7 9.73 -2.731 23 -.069 10 10.13 -.130 24 -.693 9 10.30 -1.301
25 .193 11 10.64 .362
26 -.250 9 9.47 -.469
27 .502 8 7.06 .943
28 -1.058 8 9.99 -1.987
29 .026 15 14.95 .050
30 .677 12 10.73 1.272
31 .057 12 11.89 .107 32 -.733 9 10.38 -1.377
33 -.144 9 9.27 -.270
34 -.704 8 9.32 -1.323 35 -2.096 4 7.94 -3.936
36 .452 8 7.15 .848
37 .643 9 7.79 1.207
38 .775 8 6.54 1.455
39 .207 12 11.61 .389
40 1.653 15 11.90 3.105
41 .508 14 13.05 .953
42 .761 12 10.57 1.429 43 -1.207 12 14.27 -2.266 44 -2.678 3 8.03 -5.030 45 -.660 9 10.24 -1.239
46 .441 15 14.17 .828
47 -1.174 5 7.20 -2.204 48 -.211 15 15.40 -.397 49 1.539 15 12.11 2.890 50 -.965 6 7.81 -1.812
51 -.303 9 9.57 -.569
52 -.194 13 13.36 -.364
53 .505 15 14.05 .948
54 .702 6 4.68 1.318
55 -1.124 6 8.11 -2.111
56 .383 15 14.28 .719
57 -.296 11 11.56 -.555
58 -.061 9 9.11 -.114
59 .477 15 14.10 .896
60 -1.023 6 7.92 -1.922
61 .791 11 9.51 1.486
64 -.158 15 15.30 -.297
65 .414 10 9.22 .777
66 -.687 6 7.29 -1.290
67 .653 11 9.77 1.225
68 .914 10 8.28 1.717
69 .173 10 9.67 .325
70 -.397 9 9.75 -.745
71 -1.486 6 8.79 -2.790 72 -.002 13 13.00 -.003 73 1.610 12 8.98 3.024 74 -.337 12 12.63 -.633 75 1.106 13 10.92 2.076 76 -1.297 6 8.43 -2.435 77 -.295 11 11.55 -.555 78 -.263 11 11.49 -.493 79 -.559 7 8.05 -1.050 80 .904 13 11.30 1.698
81 .436 6 5.18 .819
82 -1.347 6 8.53 -2.529
83 -.209 6 6.39 -.392
84 3.462 14 7.50 6.502
85 2.246 9 4.78 4.219
86 .775 10 8.54 1.456
87 -.528 9 9.99 -.992
88 .603 9 7.87 1.131
89 1.300 9 6.56 2.442
90 1.595 15 12.00 2.995 91 -.345 10 10.65 -.647
92 . . . . Ma
93 . . . . Ma
94 . . . . Ma
95 . . . . Ma
96 . . . . Ma
97 . . . . Ma
98 . . . . Ma
99 . . . . Ma
100 . . . . Ma
101 . . . . Ma
102 . . . . Ma
a. Missing Case
b. Dependent Variable: intensi
Residuals Statisticsa
DAFTAR PUSTAKA
Anastasia, A. & Urbina, S. (1997). Tes psikologi – Jilid I (Edisi bahasa Indonesia). Jakarta: PT Prenhallindo.
Ang, S.H., Cheng, P.S., Lim, E.A.C. & Tambyah, S.K. (2001). Spot the difference: Consumer responses towards counterfit. Journal of Consumer Marketing, 18, 219-235.
Anggelina, J. & Japarianto, E. (2014). Analisis pengaruh sikap, subjective norm, dan perceived control behavioral control terhadap purchase intention pelanggan Sogo Department Store di Tunjungan Plaza Surabaya. Jurnal Strategi Pemasaran, 2, 1-7.
Arumsari, C.N. (2014). Intervensi variabel kebiasaan dalam pengujian teori pembelian terencana pada produk daging olahan. Skripsi. Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.
Azwar, S. (2010). Penyusunan skala psikologi. Yogyakarta: Pustaka Pelajar. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior: Organizational behavior and
human decision processes. Amherst: University of Massachusetts.
Ajzen, Icek. (2005). Attitudes, personality, and behaviour. New York: McGraw-Hill Education.
Ajzen, I. & Driver, B.L. (1992). Applications of the theory of planned behavior to leisure choice. Journal of Leisure Research. 24, 207-224.
Ajzen, I. & Fishbein, M. (1980). Understanding attitudes and predicting social behavior. Englewood Cliffs, NJ. Prentice-Hall.
Ajzen, I. & Madden, T. J. (1986). Prediction of goal-directed behavior: Attitudes, intentions, and perceived behavioral control. Journal of Experimental Social Psychology, 22, 453-474.
Anoraga, P. (2000). Manajemen bisnis, cetakan ketiga. Jakarta: Rineka Cipta. Arisudana, I. (2008). Intensi berbagi pengetahuan ditinjau dari ekstraversi, sikap,
norma subjektif dan kontrol perilaku yang dipersepsikan. Tesis. Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.
Awwaliyah, I. (2013). Pengetahuan, sikap, dan niat beli mahasiswa terhadap makanan organik: Pendekatan theory of planned behavior. Skripsi. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Barus, A. (2013). Teknologi terbaru pada smart TV Samsung. http://medan.tribunnews.com /2013/05/16/teknologi-terbaru-pada-smart-tv-samsung. Diakses pada tanggal 25 Oktober 2013.
Caswell, C. (2013). A guide to Smart TVs. [online]. http://www.edmontonjournal.com/technology/guide+smart/9043791/story. html. Diakses pada tanggal 21 Oktober 2013.
Chiou, J.S. (1998). The effect of attitude, subjective norm, and perceived
behavioral control on consumers’ purchase intentions: The moderating
effects of product knowledge and attention to social comparison information. Journal of National Chengchi University,. Taiwan: National Chengchi University
Clark, D. & Vascellaro, J.E. (2012). Fighting for control of new ‘Smart’ TVs. [online].
http://online.wsj.com/news/articles/SB10001424052970203436904577151 050705649664. Diakses pada tanggal 21 Oktober 2013.
Croyle, R.T. (2005). Theory at a glance: A guide for health promotion practice (Second Edition). US: National Institutes of Health.
Devia, A.M., Tarjo, & Herawati N. (2009). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi perilaku ketidakpatuhan wajib pajak orang pribadi di Bangkalan. Simposium Nasional Perpajakan (SNP) 2 Universitas Trunojoyo Madura.
Effendi, M. (2013). Samsung dominasi pasar televisi dunia. [online]. http://www.suarapembaruan.com/ekonomidanbisnis/samsung-dominasi-pasar-televisi-dunia/32610. Diakses pada tanggal 24 Januari 2014.
Engel,J.F., Blackwell, R.D., & Miniard, P.W. (1995). Consumen Behavior. 8th edition. Forth Worth, Texas: The Dryden Press.
Field, A. (2009). Discovering statistic using SPSS, thrid edition. SAGE Publication.
Fishbein, M.A. (1967). Readings in attitude theory and measurement. New York, NY: Wiley.
Fishbein, M.A. & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research. Readingm, M.A: Addison-Wesley.
Fishbein & Ajzen. (2005). Attitudes, personality and behavior. New York: Open University Press.
Ghozali, I. (2006). Aplikasi analisis multivariat dengan SPSS. Cetakan Keempat. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Gujarati, N.D. (2003). Basic econometrics. 4th ed. New York: McGraw-Hill Companies, Inc.
Hanim, I. (2010). Pengaruh tayangan televisi terhadap sikap. Skripsi. Medan: Universitas Sumatera Utara.
Hawkins, D.I., Mothersbaugh, D.L. & Best, R.J. (2007). Consumer behaviour. Amerika: Mc Graw Hill.
Ilardo, J. A. (1981). Speaking persuasively. New York: Macmillan Publishing Co., Inc.
Kerlinger, F. (2000). Asas-asas penelitian behavioral. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.
Kompas.com. (2013). Samsung smart TV; Generasi televisi masa depan untuk keluarga anda.[online]. http://tekno.kompas.com/read/2013/05/27/
10031250/Samsung.Smart.TV.Generasi.Televisi.Masa.Depan.untuk.Kelua rga.Anda. Diakses pada tanggal 21 Oktober 2013.
Kotler, P. (1998). Manajemen Pemasaran: Analisis Perencanaan, Implementasi dan Kontrol. Jakarta: PT. Prehallindo.
Laksono, J.P. (2011). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi kepatuhan wajib pajak Badan pada Perusahaan Industri Manufaktur di Semarang. Skripsi. Semarang: Universitas Diponegoro.
Lu, Mingyuan. (2013). An investigation of consumer motives to purchase counterfeit luxury-branded products. Thesis. Australia: University of Wollongong.
Maulani, F.I. (2012). Selamat datang TV digital (2). [online]. http://www.kabar24.com/ edukasi/read/20120308/78/14208/selamat-datang-tv-digital-2. Diakses pada tanggal 20 Oktober 2013.
Myers, A. & Hansen, C. (2007). Experimental psychology, 6th edition. Thomson Wadsworth.
Nielsen. (2011). Nielsen newsletter. [online].
http://www.agbnielsen.com/whereweare/dynPage.asp?lang=local&id=485 %09&country=Indonesia. Diakses pada tanggal 24 Oktober 2013.
Nikdavoodi, J. (2012). The impact of attitude, subjective norm, and consumer innovativeness on cosmetic buying behavior. Department of Business Administration. Master thesis. Swedia : LUND UNIVERSITY, School of Economics and Management.
Peristian, Ifon. (2009). Pengaruh respon konsumen terhadap e-commerce (Studi pada pelanggan e-commerce di Yogyakarta). Skripsi. Yogyakarta: Universitas Atma Jaya.
Peter. O.J. & Paul, J.C. (1999). Consumer behavior: New York: Mc GrawHill/Irwin.
Rahmah. (2011). Pengaruh sikap, norma subjektif, dan perceived behavioral control terhadap intensi membeli buku refrensi kuliah ilegal pada mahasiswa UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. Skripsi. Jakarta: Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah.
Ryan, M.J. (1982). Behavioral intention formation: The independency of attitudinal and social influence variables. Journal of Consumer Research, 9, 263-278.
Sahin, A.A. & Atilgan, K.O. (2011). Analyzing factors that drive consumers to purchase counterfeits of luxury branded products. Journal of American Academy of Business, 17, 283-292.
Samsung. (2013). Journey of A leading television in technology. [online]. http://www.samsung .com/id/smarttv/. Diakses pada tanggal 31 Oktober 2013.
Sarwono, J. & Budiono, H. (2012). Aplikasi untuk riset skripsi, tesis, dan disertasi. Jakarta: PT. Alex Media Komputindo.
Selvia, T. (2013). Norma subjektif, sikap, dan niat konsumen Yogyakarta dalam pembelian makanan organik. Skripsi. Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.
Schiffman, L.G. & Kanuk L.L. (2004). Consumer behavior. International Edition. Amerika: Pearson Prentice Hall.
Sianipar, E.S. (2011). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi konsumen dalam minat pembelian ulang pada Ramayana Department Store Pringgan Medan. Skirpsi. Medan : Universitas Sumatera Utara.
Soderlund, M. & Ohman, N. (2003). Behavioral intentions in satisfaction research resivited. Journal of Customer Satisfaction, Dissatisfaction, and Complaining Behavior, 16, 53-66.
Sheppard, B.H., Hartwick, J. & Warshaw, P. R. (1988). The theory of reasoned action: A meta-analysis of past research with recommendation for modification and future research. Journal of Consumer Research, 15, 325-343.
Siregar, S. (2013). Statistik parametrik untuk penelitian kuantitatif. Jakarta: Bumi Aksara.
Sulistyani, D. (2012). Faktor-faktor yang mempengaruhi niat mahasiswa akuntansi untuk berkarier sebagai akuntan publik: Aplikasi theory of planned behavior (Studi empiris pada mahasiswa Universitas Diponegoro). Skripsi. Semarang: Universitas Diponegoro.
Sulistiyarini, S. (2013). Pengaruh minat individu terhadap penggunaan mobile banking : Model kombinasi Technology Acceptance Model (TAM) dan Theory of Planned Behavior (TPB). Skripsi. Universitas Brawijaya.
Syuhud, F. (2007). 55 Juta pemirsa TV setiap hari. [online] http://afatih.wordpress.com/2007/11/24/55-juta-pemirsa-tv-indonesia-setiap-hari/. Diakses pada tanggal 21 Oktober 2013.
Tarr, G. (2013). IHS : Smart TVs rise to 27% of TV shipments. [online]. http://www.twice.com/ articletype/ news/ihs-smart-tvs-rise-27-tv-shipments/105108. Diakses pada tanggal 25 Oktober 2013.
Taylor, S. & Todd, P. (1995). Decomposition and crossover effects in the Theory of Planned Behavior: A study of consumer adoption intentions. International. Journal of Research in Marketing, 12, 137-156.
Tjahjono, K. (2013). Samsung smart TV 2013: Semakin pintar, semakin mengerti
anda. [online].
http://yangcanggih.com/2013/05/21/samsung-smart-tv-2013-semakin-pintar-semakin-mengerti-anda/. Diakses pada tanggal 25 Oktober 2013.
Trisdiarto, T.H. (2012). Pengaruh faktor sosial dan personal terhadap sikap dan niat beli konsumen untuk barang fashion palsu di kota Denpasar dan kabupaten Badung. Thesis. Denpasar: Universitas Udayana.
Wilcox, K., Kim, H.M. & Sen, S. (2009). Why do consumers buy counterfeit luxury brands?. Journal of Marketing Research, 46, 247-259.
Wolf, M. (2013). Three reasons amazon is getting into the TV business.
http://www.forbes.com/sites/michaelwolf/2013/04/24/three-reasons-amazon-is-getting-into-the-tv-business/. Diakses pada tanggal 20 Oktober 2013.
Yuliati, F.S., Syahlani, S.P., & Haryadi, F.T. (2012). The application of planned behavior theory to predict the consumption of processed body-shaping milk. Journal of Media Peternakan, 140-144.
Zuhri, U.M. (2012). Analisis perilaku konsumen dalam pemilihan obat generik dan bermerek (studi pada konsumen produk obat berbahan aktif parasetamol di wilayah kota purwokerto, kabupaten Banyumas, Jawa Tengah). Skripsi. Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.
Metode penelitian sangat menentukan suatu penelitian karena menyangkut cara yang benar dalam pengumpulan data, analisa data, dan pengambilan kesimpulan hasil penelitian (Hadi, 2000). Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan analisis regresi berganda. Pendekatan analisis regresi berganda atau sering disebut dengan regresi klasik (Gujarati, 2003) merupakan analisis statistika inferensia yang berkaitan dengan analisis data untuk
peramalan dan atau penarikan kesimpulan serta memberikan dasar terhadap analisis
varian pada penelitian yang memiliki lebih dari satu variabel bebas.
Adapun langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini akan diuraikan pada bab ini, yaitu identifikasi variabel penelitian, definisi operasional, populasi dan sampel, alat ukur penelitian, validitas, reliabilitas, dan uji daya beda aitem, prosedur pelaksanaan penelitian, dan metode analisis data.
A. Identifikasi Variabel Penelitian
Untuk dapat menguji hipotesa, terlebih dahulu dilakukan identifikasi variabel yang ada pada penelitian ini. Dalam penelitian ini variabel-variabel yang terlibat adalah:
Variabel Tergantung : Intensi pembelian Samsung Smart TV Variabel Bebas : 1. Sikap terhadap Samsung smart TV
3. Persepsi kontrol perilaku terhadap Samsung smart TV
B.Definisi Operasional
Definisi operasional digunakan untuk memberikan batasan arti suatu variabel dengan merinci hal yang harus dikerjakan oleh peneliti untuk mengukur variabel tersebut (Kerlinger, 2000). Untuk menghindari terjadinya perbedaan persepsi dalam menginterpretasikan definisi untuk setiap variabel pada penelitian ini, maka definisi operasional dari penelitian ini dibatasi sebagai berikut:
1. Sikap terhadap Samsung Smart TV
Sikap terhadap Samsung smart TV adalah sikap subjek berkaitan dengan pengetahuan yang dimilikinya mengenai Samsung smart TV, yang dapat mempengaruhi respon seseorang baik secara positif atau negatif terhadap Samsung smart TV. Sikap terhadap Samsung smart TV diukur dengan skala sikap yang disusun berdasarkan komponen sikap dalam teori perilaku terencana yang dikemukakan oleh Ajzen (2005), yaitu evaluasi terhadap konsekuensi perilaku (outcome evaluation) dan keyakinan akan perilaku (behavioral beliefs).
Semakin tinggi total skor yang diperoleh subjek pada skala ini menunjukkan semakin positif sikap subjek terhadap Samsung smart TV dan sebaliknya, semakin rendah total skor pada skala ini menunjukkan semakin negatif sikap individu tersebut terhadap Samsung smart TV.
2. Norma Subjektif terhadap Samsung Smart TV
Norma subjektif terhadap Samsung smart TV adalah sejauh mana harapan orang lain mempengaruhi subjek untuk menampilkan perilaku terhadap Samsung smart TV. Norma subjektif diukur dengan skala norma subjektif yang disusun
berdasarkan komponen norma subjektif dalam teori perilaku terencana (Theory of Planned Behavior) yang dikemukakan oleh Ajzen (2005), yang terdiri dari
keyakinan normatif (normative beliefs) dan motivasi untuk memenuhi harapan (motivation to comply).
Semakin tinggi total skor yang diperoleh subjek pada skala ini menunjukkan norma subjektif mempengaruhi produk Samsung smart TV dan sebaliknya, semakin rendah total skor pada skala ini menunjukkan norma subjektif tidak mempengaruhi produk Samsung smart TV.
3. Persepsi kontrol perilaku terhadap Samsung Smart TV
Persepsi kontrol perilaku adalah persepsi seseorang mengenai kesulitan atau kemudahan yang dialaminya dalam menampilkan perilaku, dalam hal ini, perilaku terhadap Samsung smart TV. Persepsi kontrol perilaku diukur dengan skala persepsi kontrol perilaku yang disusun berdasarkan komponen persepsi kontrol perilaku dalam teori perilaku terencana (Theory of Planned Behavior) yang dikemukakan oleh Ajzen (2005), yaitu keyakinan kontrol (control beliefs) dan kekuatan dari kontrol perilaku (power of control factors).
terhadap Samsung smart TV. Sebaliknya, semakin rendah total skor pada skala ini menunjukkan adanya pengalaman yang menghambat dirinya untuk melakukan suatu perilaku, maka semakin negatif persepsi kontrol perilaku individu tersebut terhadap Samsung smart TV.
4. Intensi Pembelian Samsung smart TV
Intensi pembelian Samsung smart TV adalah keinginan seseorang untuk membeli Samsung smart TV. Intensi diukur dengan skala intensi model likert pada aitem alat ukur intensi membeli Samsung smart TV. Skala intensi disusun berdasarkan salah satu aspek intensi, yaitu aspek perilaku yang spesifik (Ajzen, 2005), dalam hal ini adalah perilaku membeli Samsung smart TV. Skala intensi membeli berisi pernyataan berupa kesimpulan apakah subjek memiliki intensi yang kuat atau lemah untuk membeli Samsung smart TV.
Skor total dalam skala intensi pembelian Samsung smart TV menunjukkan seberapa tinggi intensi individu untuk membeli produk Samsung smart TV. Semakin tinggi total skor yang diperoleh subjek pada skala ini menunjukkan intensi individu untuk membeli Samsung smart TV yang tinggi dan sebaliknya, semakin rendah total skor pada skala ini, maka semakin rendah pula intensi individu untuk membeli Samsung smart TV.
C.Populasi dan Metode Pengambilan Sampel
Populasi adalah seluruh penduduk yang dimaksudkan untuk diselidiki. Populasi dibatasi sebagai sejumlah penduduk atau individu yang setidaknya memiliki sifat atau karakteristik yang sama (Hadi, 2000; Myers & Hansen, 2007).
Populasi dalam penelitian ini adalah semua masyarakat yang tinggal di kota Medan. Mengingat keterbatasan peneliti untuk menjangkau semua populasi, maka peneliti hanya meneliti sebagian dari populasi sebagai sampel penelitian. Sampel adalah sebagian dari populasi yang merupakan penduduk atau individu yang jumlah kurang dari populasi (Hadi, 2000). Sampel harus mempunyai paling sedikit satu sifat yang sama.
1. Teknik Pengambilan Sampel
Metode maupun teknik pengambilan sampel adalah cara yang digunakan untuk mengambil sampel dari populasi dengan menggunakan prosedur tertentu, dalam jumlah yang sesuai, dengan memperhatikan sifat-sifat dan penyebaran populasi agar diperoleh sampel yang benar-benar dapat mewakili populasi (Hadi, 2000). Teknik pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah incidental sampling, di mana subjek penelitian adalah siapa saja yang kebetulan di
jumpai (Hadi, 2000).
2. Karakteristik Penelitian
Karakteristik populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah: a. Belum pernah membeli Samsung smart TV sebelumnya
b. Berdomisili di kota Medan 3. Jumlah Sampel Penelitian
membeli Samsung smart TV. Jumlah sampel dalam penelitian ini adalah 91 orang dan diharapkan dapat mewakili karakteristik dan sifat-sifat populasinya.
D.Alat Ukur Penelitian
Alat ukur yang digunakan dalam penelitian ini adalah berupa skala ordinal. Skala adalah suatu teknik pengumpulan informasi yang memungkinkan analisis mempelajari sikap-sikap, keyakinan, perilaku, dan karakteristik individu (Siregar, 2013). Penelitian ini menggunakan empat skala, yaitu skala sikap terhadap Samsung smart TV, skala norma subjektif terhadap Samsung smart TV, skala persepsi kontrol perilaku terhadap Samsung smart TV, dan skala intensi membeli Samsung smart TV.
1. Skala Sikap terhadap Samsung Smart TV
Skala sikap terhadap Samsung smart TV disusun berdasarkan komponen sikap dalam teori perilaku terencana (Theory of Planned Behavior) yang dikemukakan oleh Ajzen (2005), yaitu:
a. Evaluasi terhadap konsekuensi perilaku (outcome evaluation) adalah pengetahuan individu mengenai atribut-atribut yang melekat pada Samsung smart TV.
b. Keyakinan akan perilaku (behavioral beliefs) adalah keyakinan individu terhadap hasil atau konsekuensi yang didapatkan ketika ia mewujudkan perilaku tersebut didasarkan pada kriteria yang telah dinilai / dievaluasinya dalam outcome evaluation.
Skala ini menggunakan model likert. Aitem terdiri dari pernyataan dengan 2 pilihan jawaban yang kontinum, yaitu Sangat Tahu dan Sangat Tidak Tahu. Nilai setiap pilihan bergerak dari skor 1 sampai 5 . Bobot penilaian bergerak dari nilai 1 untuk pilihan paling kiri, yaitu Sangat Tidak Tahu, hingga nilai 5 untuk pilihan paling kanan, yaitu Sangat Tahu.
2. Skala Norma Subjektif terhadap Samsung Smart TV
Skala norma subjektif terhadap Samsung smart TV disusun berdasarkan komponen norma subjektif dalam teori perilaku terencana (Theory of Planned Behavior) yang dikemukakan oleh Ajzen (2005), yaitu:
a. Keyakinan normatif (normative beliefs) adalah keyakinan mengenai harapan orang lain terhadap subjek yang menjadi acuan untuk menampilkan perilaku terhadap Samsung smart TV.
b. Motivasi untuk memenuhi harapan (motivation to comply) adalah dukungan orang-orang disekitar (significant others) terhadap Samsung smart TV.
3. Skala Persepsi Kontrol Perilaku terhadap Samsung Smart TV
Skala persepsi kontrol perilaku terhadap Samsung smart TV disusun berdasarkan komponen persepsi kontrol perilaku dalam teori perilaku terencana (Theory of Planned Behavior) yang dikemukakan oleh Ajzen (2005), yaitu:
a. Keyakinan kontrol (control beliefs) adalah keyakinan mengenai pengalaman-pengalaman, sumber-sumber dan kesempatan-kesempatan yang dibutuhkan untuk memunculkan perilaku terhadap Samsung smart TV.
b. Kekuatan dari kontrol perilaku (power of control factors) adalah seberapa kuat kontrol tersebut untuk mempengaruhi subjek dalam memunculkan tingkah laku sehingga memudahkan atau menyulitkan pemunculan tingkah laku tersebut (perilaku terhadap Samsung smart TV).
Skala ini menggunakan model likert. Aitem terdiri dari pernyataan dengan 2 pilihan jawaban yang kontinum, yaitu Sangat Setuju dan Sangat Tidak Setuju. Nilai setiap pilihan bergerak dari skor 1 sampai 5 . Bobot penilaian bergerak dari nilai 1 untuk pilihan paling kiri, yaitu Sangat Tidak Setuju, hingga nilai 5 untuk pilihan paling kanan, yaitu Sangat Setuju.
Tabel 3.1 Blueprint Skala Aspek Intensi Sebelum Uji Coba
4. Skala Intensi Pembelian Samsung Smart TV
Intensi pembelian Samsung smart TV dalam penelitian ini diukur menggunakan skala intensi berdasarkan teori Ajzen (2005).
[image:49.595.113.519.134.359.2]Skala ini menggunakan model likert. Aitem terdiri dari pernyataan dengan 2 pilihan jawaban yang kontinum, yaitu Tidak dan Ya. Nilai setiap pilihan bergerak dari skor 1 sampai 5 . Bobot penilaian bergerak dari nilai 1 untuk pilihan paling kiri, yaitu Ya, hingga nilai 5 untuk pilihan paling kanan, yaitu Tidak.
Tabel 3.2 Blueprint Skala Intensi Sebelum Uji Coba
Aspek Urutan Total Bobot
Perilaku 1,2,3 3 100%
Aspek-Aspek Komponen Urutan Total Bobot
Sikap terhadap perilaku
Outcome
Evaluation 2,5,9,10,14,15,17,
18,20 9 45%
Behavioral Beliefs Norma subjektif Motivation to Comply
4,8,11,16 4 20%
Normative Beliefs Perceived Behavioral Control Control Beliefs 1,3,6,7,12,13,
19 7 35%
Power of Control Factors
E.Validitas, Reliabilitas, dan Uji Daya Beda Aitem 1. Uji Validitas
Validitas adalah apakah alat ukur benar-benar mengukur variabel yang ingin diteliti (Myers & Hansen, 2007). Uji validitas dilakukan untuk melihat sejauh mana alat ukur yang akan digunakan benar dan akurat dalam mengukur intensi perilaku (Anastasia & Urbina, 1997). Pengujian validitas dilakukan dengan pendapat professional judgement dari sejumlah penilai yang memiliki kompetensi dalam bidang yang hendak diteliti. Jika suatu alat ukur memiliki validitas isi yang tinggi, maka alat tersebut benar-benar mengukur variabel yang diteliti. Validitas isi alat ukur ditentukan melalui pendapat profesional (professional judgment) (Myers & Hansen, 2007). Dalam hal ini, peneliti meminta pendapat dari dosen pembimbing.
2. Uji Reliabilitas
Reliabilitas berarti konsistensi dan tingkat keyakinan (Myers & Hansen, 2007). Uji reliabilitas dilakukan untuk melihat sejauhmana alat ukur yang digunakan memiliki konsistensi, stabilitas, dan akurat (Anastasia & Urbina, 1997). Pada umumnya, reliabilitas dianggap memuaskan bila koefisiennya mencapai minimal rxx’ = 0,900 (Azwar, 2010). Pengujian reliabilitas pada hasil alat ukur penelitian ini menggunakan pendekatan konsistensi internal yaitu Alpha Cronbach (Azwar, 2009).
3. Uji Daya Beda Aitem
Daya beda aitem akan diuji dengan menggunakan Pearson Product Moment. Jika korelasi aitem total mencapai nilai minimal 0,296 maka daya beda
aitem tersebut dianggap memuaskan.
F. Hasil Uji Coba Alat Ukur
Uji coba alat ukur bertujuan untuk mengetahui sejauh mana alat ukur dapat mengungkap dengan tepat apa yang diukur dan seberapa jauh alat ukur menunjukkan keadaan sebenarnya (Azwar, 2002). Uji coba alat ukur penelitian ini dilakukan terhadap 30 orang subjek penelitian yang dianggap memiliki kesamaan karakteristik dengan subjek yang diinginkan.
1. Hasil Uji Coba Skala Sikap, Norma Subjektif, dan Persepsi Kontrol Perilaku
Aitem yang diujicobakan dalam skala aspek intensi ini sebanyak 20 aitem, dimana semua aitem telah valid dan tidak ada yang gugur, sehingga peneliti akan menggunakan semua aitem ini dalam penelitian. Hasil uji coba terhadap skala sikap menunjukkan koefisien α = 0,880 (≥ 0,296), dengan daya diskriminasi aitem bergerak dari 0,367 sampai 0,878. Skala norma subjektif menunjukkan
koefisien α = 0,924, dengan daya diskriminasi aitem yang tinggi (≥ 0,296),
2. Hasil Uji Coba Skala Intensi
Aitem yang diujicobakan dalam skala intensi ini sebanyak 3 aitem, dimana semua aitem telah valid dan tidak ada yang gugur, sehingga peneliti akan menggunakan semua aitem ini dalam penelitian. Hasil uji coba terhadap skala intensi ini menunjukkan koefisien α = 0.949 dengan daya diskriminasi aitem yang tinggi (≥ 0.296), bergerak dari 0.847 sampai dengan 0.927 yang memiliki daya diskriminasi aitem yang tinggi.
G.Prosedur Pelaksanaan Penelitian 1. Tahap Persiapan Penelitian
Persiapan yang dilakukan oleh peneliti untuk penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Pembuatan alat ukur
Alat ukur yang digunakan dalam penelitian ini adalah skala peranan sikap terhadap Samsung smart TV (9 aitem), skala peranan norma subjektif terhadap Samsung smart TV (4 aitem), skala peranan persepsi kontrol perilaku terhadap Samsung smart TV (7 aitem), dimana masing-masing aitem telah diujicobakan sebelumnya, dan skala intensi membeli Samsung smart TV yang berisi 3 aitem yang telah diujicobakan sebelumnya .
b. Uji coba alat ukur
Uji coba skala penelitian dilakukan berdasarkan waktu yang sudah ditetapkan oleh peneliti. Setelah itu, peneliti mengumpulkan kembali kuesioner
yang telah diisi oleh subjek untuk dilakukan analisa untuk melihat daya diskriminasi aitem dan reliabilitas alat ukur.
2. Pelaksanaan Penelitian
Setelah alat ukur diujicobakan dan direvisi, maka dilaksanakan penelitian kembali pada sejumlah sampel. Pengambilan sampel ini dilakukan dengan menggunakan teknik incidental sampling. Peneliti memberikan skala langsung kepada subjek penelitian yang sesuai dengan karakteristik subjek penelitian
3. Pengolahan Data
Setelah diperoleh data dari skala peranan sikap terhadap Samsung smart TV, skala peranan norma subjektif terhadap Samsung smart TV, skala peranan persepsi kontrol perilaku terhadap Samsung smart TV, dan skala intensi membeli Samsung smart TV pada masing-masing sampel, maka dilakukanlah pengolahan data.
H.Metode Analisa Data
Metode analisis data yang digunakan untuk melihat peranan sikap, norma subjektif, dan persepsi kontrol perilaku dalam intensi pembelian Samsung smart TV adalah dengan menggunakan metode analisis multiregresi (multiple regression analysis). Dengan metode ini dapat dilihat pengaruh variabel-variabel bebas
Sebelum melakukan analisis data, terlebih dahulu dilakukan uji asumsi yang meliputi:
1. Uji Normalitas
Penggunaan uji normalitas karena pada analisis statistik parametrik, asumsi yang harus dimiliki oleh data adalah bahwa data tersebut terdistribusi secara normal. Uji normalitas pada penelitian ini menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov dengan bantuan SPSS version 16.0 for Windows. Kaidah normal yang
menunjukkan data terdistribusi normal adalah jika nilai p > 0,05 (Hadi, 2000). 2. Uji Linearitas
Uji linearitas dilakukan untuk mengetahui apakah data sikap, norma subjektif, dan persepsi kontrol perilaku berkorelasi secara linear terhadap data variabel intensi membeli Samsung smart TV menggunakan test for linearity. Kedua variabel berhubungan secara linear jika nilai p pada kolom deviation from linearity menunjukkan angka p > 0,05 (Hadi, 2000).
3. Uji Multikolinearitas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antarvariabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Multikolonieritas dapat dilihat dari nilai tolerance dan variance inflation factor (VIF). Tolerance mengukur variabel independen yang terpilih, tetapi tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi (karena VIF=1/tolerance). Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan
adanya multikolonieritas adalah nilai tolerance ≤ 0,10 atau sama dengan nilai VIF
≥ 10 (Ghozali, 2006).
4. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas (Ghozali, 2006).
Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada atau tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED. Sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, sedangkan sumbu X adalah residual (Yprediksi – Ysesungguhnya) yang telah di-studentized. Dasar analisis grafik scatterplot sebagai berikut:
1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik 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 bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas (Ghozali, 2006). 5. Uji Autokorelasi
digunakan metode Durbin-Watson. Jika nilai DW 1 sampai 3 menunjukkan tidak terjadinya autokorelasi.
Jika asumsi telah terpenuhi, maka data yang terkumpul dianalisis untuk menguji hipotesa dengan menggunakan metode analisis multiregresi (multiple regression analysis). Taraf signifikansi yang digunakan dalam penelitian ini
adalah sebesar 5% dengan uji satu sisi (one-tailed).
dengan data yang diperoleh. Pembahasan diawali dengan memberikan gambaran umum subjek penelitian, hasil utama dan hasil tambahan yang turut memperkaya hasil penelitian yang kemudian dilanjutkan dengan pembahasan hasil penelitian.
A.Gambaran Umum Subjek Penelitian
Subjek dalam penelitian ini berjumlah 91 orang baik pria maupun wanita. Berdasarkan data yang diperoleh, berikut akan dipaparkan data subjek
berdasarkan jenis kelamin, usia, dan penghasilan.
1.Gambaran Umum Subjek Penelitian Berdasarkan Jenis Kelamin Berdasarkan jenis kelamin subjek penelitian, maka diperoleh gambaran
[image:57.595.131.519.511.583.2]penyebaran subjek seperti yang tertera pada tabel 4.1.
Tabel 4.1 Gambaran Subjek Penelitian Berdasarkan Jenis Kelamin Jenis Kelamin Jumlah (N) Persentase
Pria 38 41,76 %
Wanita 53 58,24 %
Total 91 100 %
Tabel 4.1 menunjukkan bahwa subjek terbanyak adalah pada jenis kelamin wanita yang berjumlah 53 orang (58,24%), sedangkan subjek penelitian jenis kelamin pria berjumlah 38 orang (41,76%).
2.Gambaran Umum Subjek Penelitian Berdasarkan Usia
Berdasarkan usia subjek penelitian, maka diperoleh gambaran penyebaran
Tabel 4.2 Gambaran Subjek Penelitian Berdasarkan Usia
Usia Jumlah (N) Persentase
18 – 20 tahun 4 4,40 %
21 – 30 tahun 80 87,91%
31 – 40 tahun 7 7,69 %
Total 91 100 %
Berdasarkan tabel 4.2 dapat dilihat bahwa subjek terbanyak berada pada rentang usia 21 – 30 tahun, sebanyak 80 orang (87,91%), selanjutnya subjek pada rentang usia 31 – 40 tahun sebanyak 7 orang (7,69%), dan usia 18 – 20 tahun sebanyak 4 orang (4,40%).
3.Gambaran Umum Subjek Penelitian Berdasarkan Penghasilan
Berdasarkan tingkat penghasilan per bulannya, subjek penelitian dibagi menjadi 4 kategori yang dapat dilihat pada table 4.3 berikut ini.
Tabel 4.3 Gambaran Subjek Penelitian Berdasarkan Penghasilan Tingkat Penghasilan Jumlah (N) Persentase
< Rp 2.000.000,- 28 30,77 %
Rp 2.000.000 – Rp 5.000.000,- 50 54,95 % Rp 5.000.000 – Rp 10.000.000,- 10 11,11 %
> Rp 10.000.000,- 3 3,30 %
Total 91 100 %
Tabel 4.3 menunjukkan bahwa subjek penelitian terbanyak berada pada tingkat penghasilan Rp 2.000.000 hingga Rp 5.000.000,- per bulannya sebanyak 50 orang (54,95%), selanjutnya tingkat penghasilan di bawah Rp 2.000.000,- sebanyak 28 orang (30,77%), kemudian Rp 5.000.000 hingga Rp 10.000.000,- sebanyak 10 orang (11,11%), dan subjek dengan penghasilan per bulannya di atas Rp 10.000.000,- sebanyak 3 orang (3,30%).
B.Hasil Penelitian 1. Hasil Uji Asumsi
Uji asumsi harus dilakukan terlebih dahulu sebelum peneliti melakukan analisa data. Uji asumsi yang dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk menguji apakah data yang diperoleh berdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Data dikatakan terdistribusi normal jika p > 0,05 (Field,
[image:59.595.251.412.391.511.2]2009). Hal ini dapat dilihat pada tabel 4.4.
Tabel 4.4 Hasil Uji Coba Normalitas
Aspek Kolmogorov-Smirnov Sig.
Sikap 0,200
Norma 0,052
PBC 0,052
Intensi 0,05
b. Uji Linearitas
Uji linearitas dilakukan untuk mengetahui apakah data sikap, norma subjektif, dan persepsi kontrol perilaku berkorelasi secara linear terhadap data variabel intensi membeli Samsung smart TV menggunakan test for linearity. Kedua variabel berhubungan secara linear jika nilai p < 0,05.
Tabel 4.5 Hasil Uji Linearitas Sikap Signifikansi Intensi*sikap 0,000
Deviation from Linearity 0,687
Tabel 4.6 Hasil Uji Linearitas Norma Subjektif Signifikansi
Intensi*norma 0,000
Deviation from Linearity 0,109
Tabel 4.7 Hasil Uji Linearitas Persepsi Kontrol Perilaku Signifikansi
Intensi*pbc 0,000
Deviation from Linearity 0,399
Berdasarkan tabel di atas diperoleh bahwa sikap, norma subjektif, dan persepsi kontrol perilaku memiliki nilai linearitas p=0.000. Kemudian, nilai deviation for linearity pada sikap p=0.687, norma subjektif p=0.109, dan persepsi
kontrol perilaku p=0.399. Hasil ini menunjukkan nilai p(0.000) < 0.05 untuk lineraritas dan p(0.687, 0.109, 0.399) > 0.05 untuk deviation for linearity, artinya terdapat hubungan yang linear antara sikap, norma subjektif, dan persepsi kontrol perilaku dalam intensi membeli Samsung smart TV.
c. Uji Multikolinearitas
Uji multikolineritas ini digunakan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Multikolinieritas
dapat diuji dengan melihat nilai tolerence dan nilai VIF (Varience Inflation Factor). Terjadi multikolinearitas jika mempunyai nilai tolerence < 0.1 dan VIF >
10, dan tidak terjadinya multikolinearitas jika mempunyai nilai tolerence > 0.1 dan VIF < 10.Hasil uji multikolinearitas dapat dilihat pada tabel 4.8 berikut ini:
Tabel 4.8 Hasil Uji Coba Multikolinearitas Aspek Toleransi VIF
Sikap 0,372 2,688 Norma 0,512 1,953
PBC 0,455 2,198
Berdasarkan hasil uji multikolinieritas dapat dilihat nilai toleransi dan VIF dari variabel sikap, norma subjektif, dan persepsi kontrol perilaku menunjukkan nilai toleransi (sikap=0,372, norma subjektif=0,512, dan persepsi kontrol perilaku=0,455) > 0.10 dan VIF (sikap=2,688, norma subjektif=1,953, dan persepsi kontrol perilaku=2,198) < 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadinya multikolinearitas.
d. Uji Heteroskedastisitas
Gambar 4.1 Grafik Uji Coba Heteroskedastisitas
Berdasarkan grafik scatterplots di atas, dapat dilihat bahwa tidak ada pola yang jelas, titik-titik menyebar di atas dan bawah angka 0 pada sumbu Y, maka dapat disumpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi ini.
e. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui apakah ada penyimpangan asumsi autokorelasi. Pengujian yang digunakan adalah Uji Durbin-Watson (Uji DW), dimana jika nilai DW berada di antara angka 1 hingga 3 menunjukkan tidak terjadinya autokorelasi. Hasil uji autokorelasi dapat dilihat pada tabel 4.9 berikut:
Tabel 4.9 Hasil Uji Coba Autokorelasi Model Durbin-Watson
1 1,804
Nilai D-W pada tabel diatas menunjukkan nilai 1,804. Angka ini berada di antara 1 hingga 3, menunjukkan tidak terjadinya autokorelasi.
2. Hasil Uji Hipotesa Penelitian 2.1 Hasil Uji Hipotesa Mayor
[image:63.595.159.464.481.534.2]Setelah dilakukan uji asumsi, maka data dianalisa untuk menguji hipotesa mayor penelitian. Adapun hipotesa mayor dalam penelitian ini adalah: “Sikap, norma subjektif, dan persepsi kontrol perilaku berperan positif dalam intensi pembelian Samsung smart TV”. Metode yang digunakan untuk menguji hipotesa utama dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan metode regresi linear berganda (metode enter). Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 4.10 berikut.
Tabel 4.10 Hasil Uji Hipotesa Mayor Model Koefisien
Korelasi
Koefisien Determinasi
