63
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Gambaran Umum Objek Penelitian
Gambar 3. 1 Logo Netflix Sumber: Netflix.com
Netrlix didirikan pada tanggal 29 Agustus 1997 oleh Reed Hastings dan Marc Randolph. Mereka mendirikan Netflix di Scotts Valley, California secara bersama-sama untuk menawarkan penyewaan film online. Pada tahun berikutnya, diluncurkanlah situs penyewaan dan penjualan DVD pertama bernama Netflix.com.
Terdapat beragam layanan yang ditawarkan oleh Netflix kepada konsumennya, salah satunya dengan menyewakan DVD secara unlimited dengan menyediakan paket bulanan yang menjadi favorit banyak orang. Selanjutnya di tahun 2000, Netflix mulai memperkenalkan inovasi baru dalam industri ini berupa sistem rekomendasi film. Pilihan serta prediksi film ini dilakukan secara akurat oleh Netfilx bagi para anggotanya yang telah terdaftar. Pada tahun 2002 Netflix membuat suatu langkah besar dengan membuat penawaran umum untuk pertama kalinya berupa Initial Public Offering (IPO) di Nasdaq dengan berada di bawah simbol saham “NFLX”. Langkah yang dilakukan oleh Netflix tersebut
64 membuahkan hasil, dengan jumlah anggota Netflix yang bertambah menjadi 4,2 juta orang di tahun 2005 (Netflix, 2020).
Gambar 3. 2 Timeline of Netflix history Sumber: officetimeline.com (2017)
Netflix, Inc. secara konsisten mampu meningkatkan bisnis yang dijalankannya sebagai penyedia layanan streaming media dan video on demand sejak awal didirikan. Gambar 3.2. menunjukkan inovasi yang telah dilakukan oleh Netflix baik dalam segi bisnis maupun produk layanannya. Pada tahun 2007 Netflix mulai merilis fitur baru berupa layanan streaming yang memungkinkan seseorang menonton layanan Netflix melalui komputer pribadinya. Maka dari itu Netflix mulai mengadakan kerja sama dengan beberapa perusahaan elektronik agar layanan streaming Netflix bisa dinikmati melalui beragam perangkat elektronik. Dalam perkembangannya, kini layanan Netflix dapat dinikmati melalui perangkat Xbox, Smartphone, TV, Laptop/PC, Playstation, Nintendo Wii, serta berbagai macam perangkat lainnya yang terhubung ke internet (Anjungroso, 2016).
Pada tahun 2012 Netflix mulai memasuki industri produksi konten dengan
65 debut series pertama mereka “Lilyhammer”. Sejak saat itu Netflix semakin memperluas produksi film dan serial televisi dengan menawarkan konten Netflix Original. Netflix telah merilis sebanyak 1.586 judul konten original dari berbagai genre hingga April 2020. (What's on Netflix, 2020)
Kini Netflix telah hadir di lebih dari 180 negara dengan jumlah subscribers yang mencapai 167 juta. Di tahun 2015 Netflix melakukan ekspansi bisnisnya ke wilayah Asia dengan hadir di Indonesia pada tanggal 7 Januari 2016.
3.1.1. Keunggulan Netflix
1. Koleksi Konten yang Beragam
Netflix menyediakan beragam konten video yang dapat nikmati di mana pun dan kapan pun. Terdapat dua kategori utama yang dibagi ke dalam film dan acara TV. Adapun kedua kategori tersebut dibagi lagi berdasarkan beberapa genre, seperti Drama, Komedi, Horor, Aksi, Dokumenter, Kriminal dan lainnya. Ada ribuan jenis genre yang bisa dinikmati dalam layanan Netflix.
(Lanaria, 2016)
Gambar 3. 3 Netflix Collection Sumber : Netflix
66 2. Tersedia dalam Berbagai Format
Netflix memiliki berbagai format media yang memungkinkan penggunanya mampu mengakses konten Netflix melalui beragam platform. Pengguna bisa menyaksikan Netflix melalui PC yang terhubung dengan internet atau dengan menggunakan smartphone. Pada intinya Netflix bisa dinikmati di mana pun dan kapan pun, selama terhubung dengan server Netflix.
Sampai saat ini ada tujuh platform yang bisa digunakan untuk mengakses layanan Netflix, diantaranya adalah PC/laptop, Smart TV, Game Console, Set top boxes, Blu-ray Players, Smartphone/Tablet, dan Streaming Media Players. (Netflix, 2020)
Gambar 3. 4 Netflix Supported Devices Sumber: Netflix
3. Beragam Jenis Paket Langganan
Netflix menawarkan empat pilihan paket di Indonesia, yakni paket mobile, basic, standard, dan premium. Paket mobile merupakan paket baru yang diluncurkan Netflix pada tahun 2009 yang ditawarkan dengan harga Rp. 49.000, paket basic dibanderol dengan harga Rp 109.000, standard Rp 139.000, dan premium Rp 169.000 per bulan nya (Nistanto, 2019).
67 Gambar 3. 5 Netflix Supported Devices
Sumber: nextren.grid.id (2019)
3.1.2. Kekurangan Netflix
1. Wajib menggunakan credit card
Untuk berlangganan layanan Netflix, pengguna harus memiliki kartu kredit. Sampai saat ini pembayaran biaya berlangganan hanya bisa melalui kartu kredit Visa, MasterCard, dan American Express cards (Dimas, 2020).
2. Internet yang stabil
Untuk menikmati film atau serial tv yang tersedia Netflix kita harus memiliki koneksi internet pada gadget yang kita gunakan.
Di Indonesia sendiri koneksi internet di beberapa wilayah belum stabil sepenuhnya. Kecepatan internet yang dibutuhkan untuk
68 menikmati layanan Netflix dengan lancar yakni 0.5 mbps hingga 25 mbps (Netflix, 2020).
Gambar 3. 6 Kecepatan Internet yang dibutuhkan akses Netflix Sumber: Netflix
3. Pilihan regional yang terbatas
Konten yang tersedia di suatu negara bisa berbeda dengan konten yang dimiliki pengguna Netflix di negara lain. Hal ini tergantung pada lembaga sensor negara tersebut (Patkar, 2018).
3.1.3. Fitur-Fitur Netflix 1. Profile Feature
Pengguna bisa menciptakan beberapa profil dalam satu akun termasuk profil “Kids”. Hal ini memungkinkan pengguna Netflix bisa menikmati konten yang disediakan sesuai dengan umur. Fitur ini juga memungkinkan pengguna berbagi akun Netflix dengan
69 keluarga maupun kolega nya melalui Netflix family plan.
Gambar 3. 7 Netflix Profile Sumber: Netflix 2. Adaptive Streaming
Fitur ini memungkinkan pengguna bisa menonton film lebih lama dengan konsumsi internet yang minim. Fitur ini sudah tersedia dalam aplikasi mobile Netflix, dan menggunakan machine learning untuk menentukan bitrate adaptif serta encoding per detik, sesuai dengan kondisi koneksi internet saat itu.
3. Adaptive UI
Fitur ini berfungsi untuk menyesuaikan user interface untuk smartphone entry level, sehingga lebih ringan saat memuat video.
Penyesuaian dilakukan dengan menyingkirkan gambar dan animasi berukuran besar, agar memori yang digunakan lebih sedikit.
4. Netflix Party
Fitur ini dapat digunakan dengan menggunakan ekstensi Google Chrome bernama Netflix Party. Ekstensi ini memungkinkan beberapa pengguna untuk bersama-sama menikmati konten Netflix
70 secara real time. Pengguna juga bisa mendiskusikan apa yang sedang di tonton melalui kolom chat yang ada.
Gambar 3. 8 Tampilan Netflix Party Sumber: Netflix Party
5. Audio and Subtitle
Pengguna bisa memilih audio serta subtitle yang diinginkan. Hampir semua konten Netflix kini sudah bisa dinikmati dengan subtitle berbahasa Indonesia. Dalam fitur audio pengguna bisa menyalakan fitur audio description. Fitur ini memungkinkan pengguna mengetahui gambaran apa yang sedang terjadi meskipun pengguna sedang tidak melihat layar.
Gambar 3. 9 Tampilan Subtitle Netflix Sumber: Netflix
71 6. Smart download and Autoplay
Fitur smart download akan mengunduh episode berikutnya dalam serial yang sedang ditonton serta menghapus riwayat episode sebelumnya secara otomatis. Sedangkan fitur autoplay mampu memutar episode selanjutnya secara otomatis.
7. Top 10 Feature
Fitur ini memudahkan pelanggan untuk mencari tahu tontonan apa yang sedang populer di tiap negara. Film atau serial tersebut akan diperbarui setiap hari dan posisinya akan bervariasi tergantung relevansinya bagi setiap pengguna.
Gambar 3. 10 Top 10 Netflix Sumber: Netflix 3.2. Desain Penelitian
Desain penelitian dapat diartikan sebagai rancangan atau kerangka yang dibutuhkan dalam melakukan riset pemasaran. Rancangan atau kerangka tersebut menentukan prosedur atau tahapan yang diperlukan agar dapat memperoleh informasi yang dibutuhkan dalam menyusun atau memecahkan masalah riset pemasaran (Malhotra N. K., 2017)
72 3.2.1. Jenis Penelitian
Menurut Malhotra (2017) terdapat dua jenis rancangan penelitian yang bisa digunakan dalam melakukan suatu penelitian, diantaranya adalah sebagai berikut:
1. Exploratory Research
Merupakan suatu penelitian yang memiliki tujuan untuk memberikan pemahaman serta wawasan terhadap situasi atau masalah yang sedang dihadapi oleh peneliti.
2. Conclusive Research Design
Diartikan sebagai penelitian yang dirancang untuk pengambilan keputusan dalam menentukan sesuatu, mengevaluasi, dan membuat alternatif sebagai suatu bentuk usaha untuk memecahkan suatu permasalahan yang ada. Conclusive research terbagi menjadi dua tipe, yakni:
a. Descriptive Research
Merupakan suatu penelitian yang bertujuan untuk mendeskripsikan sesuatu, biasanya mengenai karakteristik atau fungsi pasar.
Descriptive research dibagi kedalam 2 jenis yaitu:
1. Cross-Sectional Design
Merupakan suatu jenis penelitian dimana pengumpulan informasi atau data hanya dilakukan satu kali dalam suatu periode waktu tertentu.
73 a) Single Cross Sectional Design
Merupakan pengambilan data yang berasal dari satu sample responden yang mampu menggambarkan target populasi.
b) Multiple Cross Sectional Design
Merupakan pengambilan data yang berasal dari dua atau lebih sampel responden.
2. Longitudinal Design
Suatu jenis penilitian yang menggunakan sampel yang sama dari elemen populasi yang diukur berulang kali.
Tujuan dari penggunaan sampel yang sama agar memberikan gambaran situasi dan perubahan yang terjadi pada suatu waktu.
b. Causal Research
Merupakan penelitian yang bertujuan untuk mencari dan membuktikan hubungan sebab akibat antar variabel. Jenis penelitian ini biasanya menggunakan metode eksperimen.
Berikut adalah skema mengenai tipe-tipe desain penelitian menurut Malhotra (2017):
74 Gambar 3. 11 Tipe Design Penelitian
Sumber: Malhotra., 2017
Dalam penelitian ini, penulis menggunakan conclusive research design dengan jenis descriptive research karena peneliti ingin mengetahui suatu fenomena pemasaran. Dalam penelitian ini, setiap sampel hanya akan dilakukan pengambilan data sekali serta hanya menggunakan satu kelompok responden tertentu yakni responden yang merupakan pengguna Netflix, sehingga desain penelitian yang digunakan adalah single cross sectional design. Bentuk survei yang digunakan peneliti yakni dengan menggunakan kuesioner online. Kuesioner yang digunakan peneliti dalam mengukur jawaban responden menggunakan 5 skala likert.
75 3.2.2. Research Data
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan beberapa sumber untuk memperoleh informasi dan data. Data yang dikumpulkan kemudia akan diolah untuk mendapatkan hasil dari penelitian yang sedang peneliti lakukan. Menurut Malhotra (2017), terdapat dua jenis research data, search data, diantaranya:
1. Primary Data
Merupakan data yang didapatkan langsung oleh peneliti untuk kebutuhan penelitian (Malhotra N. K., 2017). Dalam penelitian ini peneliti melakukan survei untuk mendapatkan data primer. Survei tersebut dilakukan dengan menyebarkan kuesioner pada penggguna Netflix yang berisi serangkaian pertanyaan dan pernyataan yang terstruktur secara tertulis.
2. Secondary Data
Data yang dikumpulkan oleh pihak lain yang memiliki beberapa tujuan tidak hanya untuk menyelesaikan permasalahan penelitian (Malhotra N. K., 2017). Dalam penelitian ini, peneliti juga menggunakan data sekunder yang berasal dari artikel, jurnal terdahulu, statistik, serta buku teori mengenai ilmu pengetahuan sebagai data pendukung.
3.3. Ruang Lingkup Penelitian
Menurut Malhotra (2017), terdapat 6 tahapan yang terdapat pada sampling design process diantaranya: mendefinisikan target populasi, menentukan sampling
76 frame pada penelitian, menentukan sampling technique, menentukan sample size, melakukan eksekusi sampling process, dan melakukan validasi sample dengan melakukan screening melalui beberapa karakteristik yang telah ditentukan.
Gambar 3. 12 Alur Sampling Design Process Sumber: Malhotra., 2017
3.3.1. Target Populasi
Target populasi berisi sekumpulan objek yang mempunyai karakteristik yang dibutuhkan peneliti dalam sebuah penelitian serta menjadi penentu mengenai kesimpulan apa yang harus dibuat (Malhotra, 2017).
3.3.2. Sampling Frame
Sampling frame bisa diartikan sebagai perwakilan dari target populasi yang terdiri atas serangkaian arahan untuk mengidentifikasi target populasi. Penelitian ini tidak terdapat sampling frame.
Define the target population Define the target population Select a sampling technique Determine the sampling size Execute the sampling process
Validate the sample
77 3.3.3. Sampling Unit
Sampling unit merupakan beberapa elemen yang terpilih dari populasi yang kemudian digunakan dalam penelitian (Malhotra N. K., 2017). Sampling unit dalam penelitian ini adalah pria dan wanita yang telah menggunakan Netflix selama lebih dari 3 bulan dan memiliki intesitas penggunaan minimum 2 – 5 jam per hari serta berdomisili di Indonesia, mengingat layanan Netflix yang dapat diakses di seluruh wilayah geografis Indonesia.
3.3.4. Sampling Techniques
Terdapat dua macam sampling technique yakni probability dan non probability sampling. Probability sampling adalah suatu teknik pengambilan sampel dimana setiap elemen populasi memiliki kemungkinan untuk dipilih sebagai sampel. Sedangkan non probability sampling merupakan suatu teknik pengambilan sampel dimana unit sampel yang dipilih berdasarkan penilaian pribadi dari peneliti (Malhotra N. K., 2017).
Malhotra (2017) mengklasifikasikan empat teknik non-probability sampling, yaitu:
1. Convenience sampling
Dalam teknik ini biasanya sampel dipilih oleh peneliti karena berada pada waktu dan tempat yang tepat
2. Judgemental sampling
78 Teknik ini dilakukan dengan memilih elemen populasi berdasarkan penilaian dari peneliti karena mereka dinilai mampu menggambarkan populasi tertentu.
3. Quota sampling
Teknik ini dilakukan dengan dua tahapan utama. Tahap pertama adalah memilih karakteristik tertentu dan kuota dari masing-masing karakteristik tersebut. Kemudian memilih sampel berdasarkan teknik convenience atau judgemental.
4. Snowball sampling
Teknik ini dilakukan dengan mengandalkan referensi dari responden yang memiliki karakteristik tertentu dan sesuai dengan target populasi peneliti.
Pada penelitian ini teknik sampling yang digunakan adalah non probability sampling yang berarti tidak semua orang memiliki peluang untuk menjadi sampel dalam penelitian ini. Pada penelitian ini peneliti menggunakan judgemental sampling karena peneliti memiliki beberapa kriteria tertentu yang telah ditentukan sebagai sampel. Adapun kriteria yang digunakan dalan penelitian ini adalah:
Pria atau Wanita
Berdomisili di Indonesia Mengetahui layanan Netflix
Pernah Berlangganan Netflix selama lebih dari 3 bulan dan memiliki intensitas penggunaan selama 2 – 5 jam atau lebih
79 3.3.5. Sampling Size
Sampling size merupakan jumlah elemen yang akan diikutsertakan dalam suatu penelitian (Malhotra N. K., 2017). Dalam menentukan sampling size, peneliti mengacu pada pernyataan Hair, Black, & Anderson (2010) mengenai penentuan banyaknya jumlah pertanyaan yang digunakan dalam kuesioner. Dimana diasumsikan bahwa n x 5 observasi sampai n x 10 observasi. Dalam penelitian ini penulis menggunakan n x 5 observasi dengan jumlah 27 indikator sehingga jumlah minimum sampel yang akan diambil pada penelitian ini berjumlah 27 indikator x 5 = 135 responden.
3.4. Prosedur Penelitian 3.4.1. Periode Penelitian
Penelitian ini berjalan selama kurang lebih 4 bulan dimulai dari proses perumusan masalah, pengumpulan serta pengolahan data, dan membuat kesimpulan serta saran. Penelitian ini berlangsung dari bulan Februari 2020 hingga Mei 2020. Penyebaran kuesioner dilakukan pada 30 April 2020 – 20 Mei 2020
3.4.2. Pengumpulan Data
Peneliti mengumpulkan data primer dengan menyebarkan kuesioner secara online melalui google form dengan link https://tinyurl.com/skripsiRichard-Chandra. Data sekunder didapatkan oleh peneliti melalui artikel, jurnal, serta statistik yang dapat digunakan sebagai pendukung penelitian.
80 3.4.3. Proses Penelitian
Terdapat beberapa tahap yang dilakukan penulis sebagai prosedur penelitian, yakni sebagai berikut:
1. Mengumpulkan data sekunder yang terkait dengan Netflix melalui berbagai sumber seperti jurnal terdahulu, artikel, maupun sumber informasi website.
2. Memilih jurnal untuk dijadikan dasar dari indikator pertanyaan kuesioner. Peneliti menyusun dan memodifikasi indikator sehingga pertanyaan yang terdapat pada kuesioner yang akan disebar dapat mudah dipahami oleh responden.
3. Menyebarkan kuesioner kepada responden dengan tujuan melakukan pre-test. Dari 47 kuesioner yang telah disebar dan diisi oleh responden, peneliti mendapat 30 responden yang lolos screening pre-test.
Penyebaran kuesioner untuk pre test dilakukan secara online.
4. Menganalisis hasil pre test dengan menggunakan software IBM SPSS versi 24 untuk uji validitas dan uji realibilitas. Jika hasilnya memenuhi syarat yang telah ditentukan maka peneliti dapat melanjutkan dengan menyebarkan main test.
5. Peneliti melakukan penyebaran kuesioner untuk main test secara online melalui Typeform.
6. Melakukan input data yang terkumpul ke dalam software IBM SPSS versi 24. Kemudian melakukan uji validitas dan uji realibilitas dengan
81 menggunakan software Lisrel versi 8.7. Dan menguji kecocokan model serta hubungan hipotesis antar variabel.
3.5. Identifikasi Variabel Penelitian 3.5.1. Variabel Eksogen
Variabel eksogen merupakan variabel independent yang terdapat dalam suatu model penelitian (Hair et al., 2010). Variabel ini memiliki sifat laten serta mampu diukur dengan menggunakan beberapa observed variables dan tidak dipengaruhi oleh variabel lain dalam model penelitian.
Menurut Malhotra (2017), notasi matematik dari variabel laten eksogen adalah huruf Yunani berbentuk ξ (“ksi”). Variabel eksogen digambarkan sebagai suatu oval dengan anak panah yang menuju keluar dan tidak ada anak panah yang menuju ke arah variabel eksogen.
Variabel eksogen dalam bentuk grafis dapat digambarkan seperti pada Gambar 3.13. Pada penelitian ini yang termasuk kedalam variabel eksogen adalah perceived system quality, perceived content quality, customization, perceived price level, dan perceived psychological risk.
Gambar 3. 13 Variabel Eksogen Sumber: Malhotra., 2017
Eksogen (ξ)
82 3.5.2. Variabel Endogen
Variabel endogen merupakan suatu variabel dependen yang dipengaruhi oleh variabel lain dalam suatu model penelitian (Hair et al., 2010). Menurut Malhotra (2017), notasi matematik dari variabel laten endogen adalah huruf Yunani berbentuk 𝛈 (“eta”). Variabel endogen sebagai suatu oval dengan memiliki minimal satu anak panah yang mengarah padanya.
Variabel endogen dalam bentuk grafis dapat digambarkan seperti pada Gambar 3.14. Pada penelitian ini yang termasuk kedalam variabel endogen adalah perceived ease of use, attitude to use, dan continuance intention to use.
Gambar 3. 14 Variabel Endogen Sumber: Malhotra., 2017
3.5.3. Variabel Teramati
Variabel teramati merupakan suatu variabel yang yang mampu diukur secara langsung dan bisa menggambarkan setiap variabel dalam model penelitian. Menurut Malhotra (2017), variabel teramati disebut juga sebagai indicators atau items dari suatu variabel. Dalam penenelitian ini terdapat 27 pertanyaan kuesioner yang mewakili variabel perceived system quality, perceived content quality, customization, perceived price level,
Endogen (𝛈)
83 perceived psychological risk, perceived ease of use, attitude to use, dan continuance intention to use.
3.6. Operasionalisasi Variabel Penelitian
Dalam penelitian ini penulis memiliki 8 variabel diantaranya adalah perceived system quality, perceived content quality, customization, perceived price level, perceived psychological risk, perceived ease of use, attitude to use, dan continuance intention to use. Dari setiap variabel tersebut diperlukan definisi operasional agar indikator pengukuran menjadi tepat. Definisi tersebut disusun berdasarkan teori yang berasalkan dari berbagai jurnal terdahulu. Skala pengukuran yang dipakai adalah likert scale 5 point. Seluruh variabel diukur dengan skala likert 1 sampai 5, dimana pada angka 1 menunjukkan bahwa responden sangat tidak setuju dan angka 5 menunjukkan responden sangat setuju dengan pernyataan yang diberikan oleh peneliti.
Tabel 3. 1 Tabel Operasional Penelitian N
o Variabel Definisi
Operasional Kode Measurement
Scaling Techniqu
e 1 Perceived
System Quality
Tingkat dimana suatu sistem teknologi dinilai memiliki kualitas yang baik
meliputi
stabilitas sistem, respon yang diberikan, dan kemudahan dalam
penggunaannya.
(Seddon, 1997).
PSQ1
Menurut saya, Netflix
menyediakan layanan video on demand yang dapat diandalkan (Liou et al., 2015).
Likert 1-5
PSQ2
Saya dapat mengakses Netflix dengan waktu loading
84 yang cepat
(Liou et al., 2015).
PSQ3
Menurut saya, layanan video on demand Netflix aman digunakan (Liou et al., 2015).
2 Perceived Content Quality
Suatu tingkatan dimana sebuah konten dianggap sesuai dengan kebutuhan penggunanya (Lee et al., 2009)
PCQ1
Menurut saya, Netflix
menyediakan berbagai informasi dan layanan video on demand yang sangat beragam (Liou et al., 2015).
Likert 1-5 PCQ2
Menurut saya, informasi dan layanan video on demand yang disediakan oleh Netflix sangat bermutu (Liou et al., 2015).
PCQ3
Menurut saya, Netflix
menyediakan informasi dan layanan video on demand yang sesuai kebutuhan saya (Liou et al., 2015).
3 Customizatio n
Tingkatan yang dimiliki oleh pengguna dalam membuat, mengubah, dan memilih suatu
CU1
Saya dapat dengan mudah menyesuaikan konten video di Netflix sesuai dengan
Likert 1-5
85 layanan dan
teknologi yang tersedia dalam rangka
pemenuhan kebutuhan mereka (Teng, 2010).
kebutuhan pribadi saya (Liou et al., 2015).
CU2
Netflix memungkinka n saya untuk memilih tempat menyimpan video unduhan (Liou et al., 2015).
CU3
Netflix memungkinka n saya untuk memilih kualitas resolusi video unduhan (Liou et al., 2015).
CU4
Netflix mampu untuk
melakukan personalisasi konten
program sesuai dengan selera saya (Liou et al., 2015).
4 Perceived Ease of Use
Tingkat dimana sesorang yakin bahwa dalam menggunakan sistem atau teknologi tertentu, ia tidak membutuhkan usaha atau upaya yang berlebih (Davis et al., 1989; Doll et al., 2007)
PEOU1
Saya dengan cepat dapat menggunakan Netflix (Liou et al., 2015).
Likert 1-5 PEOU2
Netflix dapat dengan mudah memberikan layanan video on demand yang saya inginkan (Liou et al., 2015).
PEOU3
Penggunaan Netflix sangat jelas dan
86 mudah
dipahami (Liou et al., 2015).
PEOU4
Saya bisa menikmati konten video Netflix dengan mudah (Liou et al., 2015).
PEOU5
Saya merasa Netflix mudah untuk
digunakan (Liou et al., 2015).
5 Perceived
Price Level Suatu pandangan seseorang
terhadap tingkat harga yang harus dibayarkan dibandingkan dengan produk atau layanan yang diterima (Cheong & Park, 2005).
PPL1
Secara keseluruhan, harga
berlangganan Netflix mahal (Liou et al., 2015).
Likert 1-5 PPL2
Harga
berlangganan Netflix cukup memberatkan saya (Liou et al., 2015).
PPL3
Menurut saya harga
berlangganan Netflix Premium mahal (Liou et al., 2015).
6 Perceived
Risk Suatu keadaan di mana pengguna merasa tidak nyaman secara psikologis nya akibat dari penggunaan suatu layanan (Guru &
Nenavani, 2018)
PR1
Konten Netflix membuat saya tidak nyaman secara
psikologis (Liou et al., 2015).
Likert 1-5
PR2
Konten Netflix menimbulkan perasaan
87 cemas (Liou et
al., 2015).
PR3
Konten Netflix membuat saya merasakan ketegangan (Liou et al., 2015).
7 Attitude to Use
Suatu sikap atau perilaku yang dimiliki sesorang dalam
menunjukkan respon ketika menggunakan suatu objek (R.Vijayasarathy , 2004)
ATTU 1
Saya merasa menggunakan layanan Netflix merupakan keputusan bagus (Liou et al., 2015).
Likert 1-5 ATTI2
Layanan Video Netflix sangat bermanfaat bagi saya (Liou et al., 2015).
ATTU 3
Saya merasa menggunakan Netflix adalah ide yang baik (Liou et al., 2015).
8 Continuance
to Use Suatu
penggambaran pola perilaku yang mengarah pada
keberlanjutan penggunaan suatu layanan.
(Chang, 2013)
ICU1
Saya akan menggunakan layanan
Netflix di masa depan (Liou et al., 2015).
Likert 1-5 ICU2
Saya akan menonton konten Netflix sesering mungkin (Liou et al., 2015).
ICU3
Saya akan menyarankan orang lain untuk
menggunakan layanan
88 Netflix (Liou
et al., 2015).
3.7. Teknik Pengolahan Analisis Data
3.7.1. Metode Analisis Data Pre-test Menggunakan Faktor Analisis Menurut Malhotra (2017), faktor analisis merupakan suatu teknik untuk mengurangi indikator yang digunakan untuk meringkas data supaya menjadi lebih efisien. Proses ini juga menunjukkan apakah terdapat data yang sudah diolah valid (dapat mengukur variabel) dan reliabel (dapat diandalkan). Analisis data pre-test dilakukan dengan mengukur tingkat validitas dan realibilitas dengan melakukan:
1. Uji Validitas
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan faktor analisis untuk mengolah data pre-test menggunakan SPSS untuk mengetahui apakah suatu indikator dapat mewakili variabel dan dapat mengukur apa yang ingin diukur. Suatu tingkat validitas yang terbaik mengindikasikan bahwa tidak ada kesalahan pengukuran yang digunakan setiap variabel (Malhotra et al., 2017). Measurement akan dinyatakan valid jika memenuhi syarat berikut ini:
Tabel 3. 2 Ukuran Validitas No Ukuran
Validitas Definisi Nilai yang Di-Syaratkan 1 Kaiser
Meyer- Olkin
Merupakan sebuah indeks yang digunakan untuk mengukur sampling
Nilai KMO ≥ 0,5 maka dinyatakan VALID,
89 (KMO)
Measure of Sampling Adequacy
adequacy untuk menilai tingkat kewajaran dari analisis faktor (Malhotra N. K., 2017)
Sedangkan angka KMO <
0,5 maka dinyatakan TIDAK VALID
2 Anti-image Correlation Matrices
Indikator untuk melihat apakah measurement dari suatu variabel memiliki nilai negatif terhadap variabel lainnya
Nilai MSA=1, menandakan bahwa variabel dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh variabel lain.
Nilai MSA ≥ 0.50, menandakan bahwa variabel masih dapat diprediksi dan dapat dianalisis lebih lanjut.
Nilai MSA <0.50 menandakan bahwa variabel tidak dapat dianalisis lebih lanjut (Malhotra N. K., 2017) 3 Factor
loading of Component Matrix
Bearan korelasi suatu measurement dengan tujuan untuk menentukan validitas setiap indikator dalam menggabungkan setiap variabel.
Kriteria validitas suatu indikator dikatakan valid membentuk suatu faktor, jika memiliki factor loading sebesar 0,5 atau lebih (Malhotra N. K., 2017)
4 Barlett’s Test of Sphericity
Uji ini digunakan untuk menguji suatu hipotesis bahwa variabel tidak
Jika hasil uji nilai signifikan < 0,05 menunjukkan adanya hubungan yang signifikan antara variabel.
90 memiliki korelasi dalam
populasi
(Malhotra N. K., 2017)
2. Uji Realibilitas
Uji realibilitas merupakan suatu uji untuk mengukur seberapa tingkat konsistensi hasil dari measurement dari waktu ke waktu (Malhotra N. K., 2017). Kuesioner penelitian dapat dikatakan reliable ketika jawaban dari responden terkait pertanyaan stabil dari waktu ke waktu sehingga measurement bisa diandalkan (Hair et al., 2010). Measurement akan dikatakan reliabel jika nilai Cronbach’s Alpha ≥ 0,6.
3.7.2. Metode Analisis Data Menggunakan Structural Equation Model Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode analisis data dengan Structural Equation Model (SEM) dimana metode ini merupakan suatu teknik statistik multi-variabel yang menggabungkan lebih dari satu aspek pada multivariate regression sehingga dapat menguji hubungan dependen serta analisis dari faktor-faktor yang menyajikan konsep faktor tidak terukur dengan multi-variabel yang digunakan dalam memprediksi hubungan dependen yang saling berhubungan (Hair et al., 2010). Fungsi dari SEM yakni menjelaskan hubungan antar variabel. Menurut Malhotra (2017), SEM digunakan untuk menentukan validitas dari suatu model penelitian. Hair et al. (2010) menyatakan bahwa terdapat beberapa tahapan dalam prosedur penggunaan SEM seperti pada gambar berikut.:
91 1. Membentuk model teori yang memiliki justifikasi teoritis yang kuat
sebagai dasar model SEM.
2. Membuat path diagram dari hubungan setiap variabel yang berasal dari tahap pertama.
3. Menetapkan sample size dengan memilih metode estimasi dan pendekatan yang digunakan untuk menangani missing data.
4. Membentuk validitas dari model pengukuran serta menghitung validitas model pengukuran tersebut.
5. Menentukan identifikasi dari structural model dengan merubah model pengukuran.
6. Evaluasi kriteria dari Goodness of Fit (GOF) dengan kriteria sebagai berikut:
a. Jumlah ukuran sampel minimal berjumlah 100-150 dengan 5 kali observasi.
b. Normality & Linearity.
c. Multicolinierity & singularity.
d. Outliers.
92 Gambar 3. 15 Prosedur Structural Equation Model
Sumber: Hair et al. (2010)
Malhotra (2017) mengelompokan Goodnes of Fit indices dibagi menjadi 3 kelompok, yakni:
1. Absolute fit indices (ukuran kecocokan absolut), digunakan untuk menentukan derajat prediksi model keseluruhan terhadap matriks korelasi dan kovarian.
93 2. Incremental fit indices (ukuran kecocokan incremental), digunakan untuk membandingkan model yang diusulkan dengan model dasar yang biasa disebut sebagai null model.
3. Parsimony fit indices (ukuran kecocokan parsimoni), digunakan untuk mengevaluasi model penelitian sehinggan goodness of fit dapat ditingkatkan dengan penyederhanaan model.
Gambar 3. 16 Prosedur Structural Equation Model Sumber: Malhotra (2017)
Dalam penelitian ini, penulis menggunakan LISREL untuk mengolah data dengan teknik SEM. Hair et al. (2010) menyatakan bahwa uji model structural dapat dilakukan dengan pengukuran goodness of fit model dengan ketentuan kecocokan seperti berikut ini:
a) Nilai chi-square (X2) dengan degree of freedom (DF)
b) Satu kriteria absolute fit index (GFI, RMSEA, SRMR, Normer Chi- Square)
c) Satu kriteria incremental fit index (CFI atau TLI) d) Satu kriteria goodness of fit index (GFI, CFI, TLI)
94 Dalam mengukur kecocokan model, adapun acuan nilai sebagai kriteria kecocokan model seperti yang ditunjukkan pada tabel berikut
Tabel 3. 3 Difference of Fit Indices FIT
INDICES
CUTOFF VALUES FOR GOF INDICES
N < 250 N > 250
m≤12 12<m<30 M ≥ 30 m<12 12<m<30 M ≥ 30 Absolute Fit Indices
RMSEA
RMSEA RMSEA RMSEA RMSEA RMSEA RMSE
<0.08 < 0.08 < 0.08 < 0.07 < 0.07 < 0.07 With
CFI
With CFI With CFI
With CFI
With CFI With RMSEA
≥ 0.97 ≥ 0.95 ˃ 0.92 ≥ 0.97 ≥ 0.92 ≥ 0.90 Incremental Fit Indices
CFI CFI CFI CFI CFI CFI CFI
≥ 0.97 ≥ 0.95 ˃ 0.92 ≥ 0.95 ˃ 0.92 ˃ 0.90 Parsimony Fit Indices
PNFI 0 ≤ NFI ≤ 1, relatively high values represent relatively better fit Sumber: Hair et al. (2010)
Pengolahan data dilakukan menggunakan SEM dibagi menjadi dua model, yakni measurement model dan structural model (Malhotra N. K., 2017).
Model Pengukuran (Measurement Model)
Hair et al. (2010) menyatakan bahwa uji kecocokan measurement model dilakukan terhadap setiap model pengukuran yang memperlihatkan hubungan antara variabel laten dengan beberapa variabel teramati secara terpisah melalui evaluasi terhadap validitas dan realibilitas dari model pengukuran tersebut.
Uji Validitas
Dalam uji validitas, suatu variabel dapat disimpulkan valid terhadap variabel latennya jika:
- Muatan faktor standar (Standardized Loading Factor) ≥ 0.5 SLF
95 - t-value di dalam loading factor ≥1.65.
Uji Realibilitas
Mengukur tingkat konsistensi dari measurement dalam mengukur variabel laten. Pengukuran dilakukan menggunakan Construct Realibility (CR) dan Variance Extracted (VE). Pengukuran tersebut dapat dikatan reliable apabila nilai CR ≥ 0.7 dan VE ≥ 0.5. Dalam mencari nilai CR dan VE bisa dihitung menggunakan rumus:
𝑪𝑹 = (𝚺 𝑺𝑳𝑭)𝟐 (𝚺 𝑺𝑳𝑭)𝟐+ 𝚺𝒆𝒓𝒓𝒐𝒓
𝑽𝑬 = 𝚺 𝑺𝑳𝑭𝟐
𝚺 𝑺𝑳𝑭𝟐+ (𝚺𝒆𝒓𝒓𝒐𝒓)
Dalam penelitian ini, terdapat 8 measurement model berdasarkan variabel yang diteliti, yakni sebagai berikut:
1. Perceived system quality
Dalam penelitian ini model pengukuran nya terdiri dari tiga indikator pernyataan yang merupakan 1st CFA yang mewakili satu variabel laten yaitu perceived system quality. Variabel laten ζ1 mewakili perceived system quality yang digambarkan seperti berikut.
Gambar 3. 17 Measurement Model Perceived System Quality
96 2. Perceived content quality
Dalam penelitian ini model pengukuran nya terdiri dari tiga indikator pernyataan yang merupakan 1st CFA yang mewakili satu variabel laten yaitu perceived content quality. Variabel laten ζ2 mewakili perceived content quality yang digambarkan seperti berikut.
Gambar 3. 18 Measurement Model Perceived Content Quality 3. Customization
Dalam penelitian ini model pengukuran nya terdiri dari tiga indikator pernyataan yang merupakan 1st CFA yang mewakili satu variabel laten yaitu customization. Variabel laten ζ3 mewakili customization yang digambarkan seperti berikut.
Gambar 3. 19 Measurement Model Customization
97 4. Perceived price level
Dalam penelitian ini model pengukuran nya terdiri dari tiga indikator pernyataan yang merupakan 1st CFA yang mewakili satu variabel laten yaitu perceived price level. Variabel laten ζ4 mewakili perceived price level yang digambarkan seperti berikut.
Gambar 3. 20 Measurement Model Perceived Price Level 5. Perceived psychological risk
Dalam penelitian ini model pengukuran nya terdiri dari tiga indikator pernyataan yang merupakan 1st CFA yang mewakili satu variabel laten yaitu perceived psychological risk. Variabel laten ζ5 mewakili perceived psychological risk yang digambarkan seperti berikut.
Gambar 3. 21 Measurement Model Perceived Psychological Risk
98 6. Perceived ease of use
Dalam penelitian ini model pengukuran nya terdiri dari lima indikator pernyataan yang merupakan 1st CFA yang mewakili satu variabel laten yaitu perceived ease of use. Variabel laten ƞ1 mewakili perceived ease of use yang digambarkan seperti berikut.
Gambar 3. 22 Measurement Model Perceived Ease of Use 7. Attitude to use
Dalam penelitian ini model pengukuran nya terdiri dari lima indikator pernyataan yang merupakan 1st CFA yang mewakili satu variabel laten yaitu attitude to use. Variabel laten ƞ2 mewakili attitude to use yang digambarkan seperti berikut.
Gambar 3. 23 Measurement Model Attitude to Use
99 8. Continuance intention to use
Dalam penelitian ini model pengukuran nya terdiri dari lima indikator pernyataan yang merupakan 1st CFA yang mewakili satu variabel laten yaitu continuance intention to use. Variabel laten ƞ3 mewakili continuance intention to use yang digambarkan seperti berikut.
Gambar 3. 24 Measurement Model Continuance Intention to Use Model Struktural (Structural model)
Structural model menggambarkan suatu teori yang menentukan hubungan dari setiap variabel satu dengan lainnya. Untuk menguraikan structural model maka dilakukan uji hipotesis (Malhotra N. K., 2017). Uji hipotesis merupakan suatu proses yang didasarkan pada sample dan teori probabilitas dalam menentukan apakah hipotesis merupakan sebuah pernyataan yang masuk akal (Lind, Marchal, & Wathen, 2014). Terdapat lima tahapan untuk melakukan uji hipotesis:
1. Menentukan Hipotesis Nol (H0) dan Hipotesis Alternatif (H1)
H0 merupakan pernyataan yang tidak ditolak kecuali data sampel menyediakan pembuktian bahwa pernyataan tersebut salah. Sedangkan
100 H1 menyebutkan jika data sampel diterima serta memberikan bukti yang cukup bahwa hipotesis nol salah.
2. Memilih tingkat signifikansi
Tingkat signifikansi (α) merupakan probabilitas dari penolakan H0 ketika terbukti benar. Dalam penelitian ini, tingkat signifikan yang digunakan adalah α = 0.05 atau 5 %.
3. Pilih statistik uji
Statistik uji adalah nilai yang ditentukan berdasarkan informasi sampel.
Tes statistik digunakan untuk menentukan apakah H0 akan ditolak atau tidak.
4. Merumuskan aturan keputusan
Aturan keputusan merupakan suatu pernyataan dimana H0 ditolak atau diterima dengan melihat signifikansi nya. Dalam penelitian ini menggunakan one-tailed test dengan tingkat signifikan yang digunakan adalah t-value dimana ketika nilai t-value lebih besar dari -1,65 untuk hipotesis negatif atau lebih dari 1,65 untuk hipotesis positif, maka hipotesis terebut akan dinilai signifikan (Lind et al., 2014).
Gambar 3. 25 One tailed test Sumber: Lind et al. (2014)
101 5. Membuat keputusan
Dalam membuat keputusan maka dilakukan uji statistik. Pada tahap ini akan membandingkan dengan nilai kritis serta membuat keputusan apakah H0 ditolak atau tidak.
Berikut merupakan analisis structural model dengan menggunakan keseluruhan model penelitian yang digambarkan pada Gambar 3.26.
Gambar 3. 26 Structural Model Path Diagram
