18 BAB III
METODELOGI PENELITIAN
A. Jenis penelitian
Jenis penelitian ini termasuk penelitian deskriptif asosiatif. Penelitian ini dilakukan dengan menguji ataupun menganalisa pengaruh kepercayaan,manfaat dan persepsi risiko terhadap penggunaan Financial Technology pada UMKM di Kecamatan Singosari.
B. Populasi dan teknik penelitian 1. Populasi
Populasi adalah wilayah generalisasi yang dijadikan objek atau subjek yang mempunyai kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan peneliti untuk dipelajari dan ditarik kesimpulannya. Populasi dalam penelitian ini adalah UMKM yang berada di Kecamatan Singosari yang menggunakan Financial Technoloy. Pemilihan sektor UMKM dikarenakan salah satu sektor yang paling intensif dalam penggunaan Financial Technology dan rentan terhadap risiko Financial technology,dibandingkan dengan sektor lainnya.
2. Penentuan Sampel
Penelitian ini menggunakan teknik pengambilan sampel dengan Convenience sampling dengan jumlah sampel 41. Menurut Kelly, Riddell, Gidding, Nolan, and Gilbert (2002) Convenience sampling merupakan metode pengambilan sampel dengan berdasarkan pada ketersediaan populasi yang ada dan kemudahan untuk Definisi oprasional dan pengukuran variabel .
C. Definisi oprasional dan pengukuran variabel 1. Definisi oprasional
a. Variabel Independen (x)
Variabel yang mempengaruhi variabel dependen, baik yang pengaruhnya positif maupun negatif. Dalam penelitian ini variabel Independennya adalah :
2. Kepercayaan
Kepercayaan diartikan sebagai keyakinan percaya yang berarti seseorang percaya pada pihak lain yang memilki manfaat, karakteristik menguntungkan tentang pertukaran informasi bahwa mitra tersebut jujur, baik hati, dan kompeten. Pengukuran Variabel kepercayaan ada empat indicator menurut Lee and Kotler (2019) yaitu : a. Kesungguhan b. Kemampuan c. Integritas d. Kesediaan Pengguna 3. Manfaat
Manfaat menurut penelitian yaitu suatu kepercayaan tentang proses pengambilan keputusan jika seseorang merasa percaya bahwa suatu sistem tersebut bermanfaat maka dia akan menggunakannya. Sebaliknya, jika seseorang merasa percaya bahwa sistem tersebut kurang bermanfaat maka dia tidak akan menggunakannya, Indikator pengukuran manfaat menurut Lee and Kotler (2019) ada empat yaitu :
a. Efektifitas b. Efisiensi
c. Kegunaan dalam meningkatkan kinerja dan keuangan d. Kegunaan dalam menjawab kebutuhan Informasi
4. Persepsi Risiko
Persepsi risiko diartikan sebagai keyakinan konsumen tentang potensi ketidakpastian negatif dari transaksi yang dilakukan. Selain itu konsumen menghindari adanya risiko yang akan terjadi.
Untuk mengukur variabel persepsi risiko peneliti mengadopsi dari Phonthanukitithaworn and Chanchai (2016) yaitu dengan menggunakan indikator ketidakpastian hasil dan kerugian finansial maupun non finansial .
Variabel dependen yaitu variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat adanya variabel bebas. Dalam penelitian ini varuabel dependen nya adalah sebagai berikut :
5. Penggunaan Financial Technology
Dengan adanya kemajuan Tekhnologi keuangan menjadi salah satu strategi dan langkah efektif untuk mendorong dan meningkatkan pertumbuhan keuangan. Tekhnologi keuangan juga memberikan banyak kemudahan,efektifitas dan efisien bagi para penggunanya, sehingga masyarakat tertarik menggunakan Tekhnologi keuangan tersebut .
6. Pengukuran variabel
Pengukuran Variabel dalam penelitian ini menggunakan skala Likert . Dalam skala Likert, variabel yang diukur dijabarkan menjadi indikator variabel. Kemudia indikator-indikator tersebut dijadikan sebagai titik tolak untuk menyusun item instrument yang dapat berupa pertanyaan maupun pernyataan.
D. Tabel Indikator pengukuran Variabel
Tabel 3.1. Indikator pengukuran variabel
Variabel Indikator pengukuran Skala
Kepercayaan 1. Kesungguhan 2. Kemampuan 3. Integritas 4. Kesediaan Pengguna Likert Manfaat 1. Efektifitas 2. Efisiensi
3. Kegunaan dalam meningkatkan kinerja
4. Kegunaan dalam menjawab kebutuhan informasi
Likert
Persepsi Risiko
1. Tingkat keamanan
2. Gangguan yang menyebabkan kerugian 3. Jaminan dalam risiko
4. Pemikiran tentang risiko
Likert
Penggunaan Fintech
1. Ketertarikan menggunakan Fintech 2. Transaksi menggunakan Fintech 3. Penggunaan jangka panjang
Likert
E. Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer . Data primer yang dimaksud dalam penelitian ini adalah hasil kuesioner kepada para pelaku atau para pemilik UMKM di Kecamatan Singosari yang menggunakan Financial Techology OVO (Kepanjangan nya ) payment gateway, Go-Pay.
F. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan teknik kuesioner skala Likert. Pengumpulan data untuk mencapai penelitian ini adalah dengan menyebarkan form kuesioner dalam bentuk kertas yang disebar yang
berisi pernyataan atau indikator kepada responden . Kertas kuesioner yang disebar tersebut berisi tentang indikator pernyataan yang berasal dari penelitian Lee and Kotler (2019), Li-Min et al.(2016) mengenai pengaruh kepercayaan, manfaat dan persepsi risiko untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan serta untuk mendukung dalam penelitian ini.
G. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data dalam penelitian ini menggunakan Partial Least Square (PLS) . PLS merupakan model persamaan Structural Equation Modeling (SEM) dengan pendekatan berdasarkan Variance atau Component based structural equation modeling. Penelitian ini memiliki model yang kompleks serta jumlah sampel yang terbatas, sehingga dalam analisis data menggunakan software SmartPLS .
SmartPLS menggunakan metode bootstrapping atau penggandaan secara acak. Oleh karenanya, asumsi normalitas tidak akan menjadi masalah. Selain itu, dengan dilakukannya bootstrapping maka SmartPLS tidak mensyaratkan jumlah minimum sampel, sehingga dapat diterapkan untuk penelitian dengan jumlah kecil. Analisis PLS terdiri dari dua sub model yaitu model pengukuran atau outer model dan model struktural atau inner model (Jr & F, 2020).
1. Uji Statistik Deskriptif
Uji statistic deskriptif adalah statistik yang berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberi gambaran terhadap objek yang diteliti melalui data sampel atau populasi sebagaimana adanya, tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang berlaku untuk banyak umum.
2. Uji Model pengukuran atau Outer Model
Outer model menunjukkan bagaimana setiap indikator berhubungan dengan variabel latennya. Evaluasi model pengukiuran melalui analisis faktor konfirmatori adalah dengan menggunakan MTMM (Multi Trait Multi Method) dengan menguji Validity convergent dan discriminant . Sedangkan uji Realibilitas dilakukan dengan dua cara, yaitu dengan Cronbach’s Alpha dan Composite Realibility.
a. Uji Validitas
Validitas pengukuran terdiri atas Validitas konvergen dan validitas diskriminan. Menurut dari penelitian Sanjaya (2016) Validitas konvergen ditentukan menggunakan parameter loading factor dan nilai AVE (Average Variance Extracted) Pengukuran dapat dikategorikan memilki validitas konvergen apabila nilai loading factor > 0,7 dan nilai AVE > 0,5 . Validitas diskriminan ditentukan dengan melihat cross loading dari setiap variabel dan dikategorikan memiliki validitas diskriminan apabila nilai cross loading mencapai 0,7. Convergent Validity
Menurut penelitian dari Danuarta and Darma (2019) Convergent Validity merupakan korelasi antara skor indikato dengan skor konstruknya. Model PLS memenuhi convergent validity dapat dikatakan valid dan cukup apabila nilai outer loading factor > 0,7 dan nilai AVE > 0,5
b. Discriminant Validity
Discriminant validity indikator dapat dilihat pada cross loading antara indikator dengan konstruknya. Menurut penelitian dari Danuarta and Darma (2019) Suatu indikator dapat dikatakan memenuhi validitas diskriminan jika nilai cross loading indikator terhadap variabelnya adalah yang terbesar dibandingkan terhadap variabel lainnya.
c. Uji Reliability
Pengukuran ini untuk menguji reliabilitas suatu konstruk. Uji realibilitas dilakukan untuk membuktikan akurasi,konsistensi, dan ketepatan instrument dalam mengukur konstruk. Menurut penelitian Danuarta and Darma (2019) indikator refleksi dapat dilakukan dengan dua cara yaitu Cronbach’s Alpha dikatakan reliable atau handal apabila nilai setiap variabel nya > 0,6 dan Composite Reliability dikatakan valid apabila nilai nya mencapai > 0,6. Pada penelitian ini menghasilkan nilai Reliability dengan Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability diatas 0,6, Maka hasil penelitian ini dapat dikatakan reliabel.
d. Uji Model Struktural atau Inner Model
Model Struktural menunjukkan hubungan atau kekuatan estimasi antar variabel laten atau konstruk berdasarkan pada substantive theory .
e. R-Square
Dalam menilai model struktural terlebih dahulu melalui R-Square untuk setiap variabel laten endogen sebagai kekuatan prediksi dari model struktural. Menurut Sanjaya (2016) dilakukan dengan
melihan nilai R-Square dapat digunakan untuk menjelaskan pengaruh variabel laten eksogen tertentu terhadap variabel laten endogen apakah mempunyai pengaruh substantive . Nilai R-Square 0,75,0,50, dan 0,25 dapat disimpulkan bahwa model kuat dan model lemah .
f. Q-Square (Predictive relevance)
Q-Square ini dilakukan untuk mengukur seberapa baik nilai observasi dihasilkan oleh model dan juga estimasi parameternya. Nilai Q-Square predictive relevance kurang dari 0 menujukkan bahwa model mempunyai nilai predictive relevance, sedangkan nilai Q-Square predictive relevance kurang dari 0 menujukkan bahwa model kurang memiliki predictive relecvance . (Sanjaya, 2016)
g. Uji Goodness of Fit (GoF)
Uji ini dilakukan untuk memvalidasi performa gabungan antara nilai AVE dari variabelnya dengan interprestasi yaitu 0-0,25 (GoF Kecil) 0,25-0,36 (GoF Moderat) dan diatas 0,36 (GoF Besar). (Sanjaya, 2016)
3. Uji Hipotesis
a. Estimate for Path Coefficients
Uji ini dilakukan untuk melihat signifikansi pengaruh antar variabel dengan melihat nilai koefisien parameter dan nilai signifikansi tabel yaitu melalui metode bootsrapping. Pengujian ini dengan interprestasi : b. Level of signifigance 0,05
c. Jika t-statistic < t table, maka HO diterima Ha ditolak d. Jika t-statistic > t table, maka H0 ditolak Ha diterima
