BAB III
METODE PENELITIAN
A. Waktu dan Tempat Penelitian
Dalam melakukan sebuah penelitian diperlukan data yang diambil dari lokasi tempat peneliti meneliti. Dalam penelitian juga harus mencantumkan dimana peneliti melakukan penelitian. Waktu yang digunakan dalam penelitian ini fleksibel, hari Senin sampai dengan hari Minggu , Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Februari sampai dengan Maret 2016. Satu bulan pertama digunakan untuk membuat timeline schedule, bulan kedua digunakan untuk uji coba instrumen dan penyempurnaan instrumen. Dua bulan terakhir digunakan untuk pengumpulan data dan analisis data serta penulisan hasil penelitian. Tempat penelitian dilaksanakan di wilayah Jakarta Pusat dan dilakukan oleh pengguna Gojek, khususnya pada karyawan PT Orix Indonesia Finance, Perkantoran sekitar MH.Thamrin, dan Mahasiswa Mercu Buana Menteng.
B. Desain Penelitian
atau lebih. Penelitian ini mempunyai tingkatan tertinggi dibandingkan dengan diskriptif dan komparatif karena dengan penelitian ini dapat dibangun suatu teori yang dapat berfungsi unguk menjelaskan, meramalkan dan mengontrol suatu gejala. Penggunaan metode ini digunakan sesuai dengan maksud dan tujuan penelitian yaitu mengetahui seberapa besar pengaruh persepsi harga, citra merk, dan kualitas pelayanan terhadap kepuasan konsumen. Metode pengumpulan data dalam penelitian ini adalah studi pustaka, wawancara, observasi, dan kuesioner.
C. Jenis Data dan Teknik Pengumpulan Data
Tingkat Penilaian Jawaban
1. Sangat Tidak Setuju (STS) = diberi skor 1 2. Tidak Setuju (TS) = diberi skor 2 3. Ragu-ragu (R) = diberi skor 3 4. Setuju (S) = diberi skor 4 5. Sangat Setuju (SS) = diberi skor 5
D. Definisi dan Operasionalisasi Variabel
Menurut Sugiyono (2011), variabel penelitian adalah suatu atribut atau sifat atau nilai dari orang, obyek atau kegiatan yang mempunyai variasi tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk mempelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Dalam penelitian ini penulis memberikan definisi operasional dari variable – variable sesuai dengan judul yang diajukan “Pengaruh Persepsi Harga, Citra Merk, dan Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Konsumen Menggunakan Aplikasi Jasa Gojek di Wilayah Jakarta Pusat” Penulis menggambarkan definisi operasional variable skripsi ini, yaitu :
1. Variabel Independen (X)
Variabel Independen merupakan variabel penelitian yang memengaruhi, yaitu faktor-faktor yang diukur, dimanipulasi/ dipilih oleh seorang peneliti untuk menetapkan / menentukan hubungan antara fenomena yang sedang diamati.Variabel Independen dalam penelitian ini adalah Persepsi Harga, Citra Merk, dan Kualitas Pelayanan
Persepsi Harga (X1), merupakan Harga sebagai indicator berapa besar pengorbanan (sacrifice) yang diperlukan untuk membeli suatu produk sekaligus dijadikan sebagai indikator level of quality. Kotler dan Amstrong (2012:52).
Citra Merk (X2), merupakan sekumpulan asosiasi merek yang terbentuk dan melekat dibenak konsumen. Konsumen yang terbiasa menggunakan merek tertentu cenderung memiliki konsistensi terhadap brand image. Pengukuran citra merek dapat dilakukan berdasarkan pada aspek sebuah merek, yaitu: strength, uniqueness, dan favourable. Kotler dan Amstrong (2012:56).
2. Variabel Dependen (Y)
Variabel Dependen sering disebut dengan variabel terkait yaitu variabel yang disebabkan / dipengaruhi oleh adanya variabel bebas/ variabel independen. Besarnya perubahan pada variable ini tergantung dari besaran variable bebas/ Independen. Variable Independen akan memberi peluang kepada perubahan variabel terkait/ dependen yaitu sebesar koefisien (besaran) perubahan dalam variabel independen.
Variabel dependen dalam penelitian ini adalah kepuasan konsumen yang menggunakan aplikasi jasa Gojek (Y).
Kepuasan konsumen, adalah perasaan senang atau kecewa seseorang yang timbul karena membandingkan kinerja yang telah dipersepsikan produk (atau hasil) terhadap ekspektasi mereka. Jika kinerja gagal memenuhi ekspektasi , pelanggan akan tidak puas. Jika kinerja sesuai dengan ekspektasi, pelanggan akan puas. Jika kinerja melebihi ekspektasi, pelanggan akan sangat puas atau senang. Kotler dan Keller (2009:138).
TABEL 3.1
Variabel, Dimensi, Indikator dari Harga, Citra Merk, & Kualitas Pelayanan
No Variabel Dimensi Indikator Skala
Kesesuaian harga dengan kualitas produk, sejauh mana harga berpengaruh terhadap pelayanan yang Gojek berikan.
Ordinal 2. Kompetisi
Tingkat daya saing harga, sejauh mana harga kompetitor tidak membuat konsumen beralih menggunakan aplikasi berbasis online sejenisnya.
3. Nilai Tingkat kesesuaian harga dengan pelayanannya
2
Gojek tersebar diseluruh wilayah Jabodetabek khas disemua atributnya yang berwarna Hijau
3
Kondisi kendaraan maupun driver yang selalu prima dalam memberikan pelayanan
Gojek menyediakan fasilitas yang dibutuhkan pelanggan
Ordinal 2. Empati
(Emphaty)
Tingkat keseriusan pelayanan Tingkat perhatian Driver
kepada pelanggan
3. Jaminan Kepastian (Assurance)
Driver gojek berkompeten dalam bidangnya masing-masing
Pengguna Gojek mendapatkan terlindungi oleh asuransi
Gojek menjalin komunikasi yang lancar dengan pelanggan
5.Keandalan (Reliability)
Kemampuan driver dalam memberikan pelayanan yang dijanjikan dengan tepat , akurat, dan memuaskan konsumen
Gojek jujur dalam memberikan keterangan kepada pelanggan Gojek / Driver berusaha
menghindari kesalahaan saat melayani pelanggan
Pelanggan tetap menggunakan Gojek untuk waktu yang lama Pelanggan akan menggunakan
jasa Gojek dengan produk -
produk barunya Ordinal
2.Kesediaan
merekomendasi kepada orang lain
3.Konfrimasi harapan
Pelanggan tidak terlalu memperhatikan aplikasi online lainnya (kompetitor)
Pelanggan memberikan feedback untuk perbaikan Gojek
Sumber : Olahan Penulis, 2015
E. Populasi dan Sampel Penelitian
1. Populasi
Menurut Margono (2010:118), “Populasi adalah seluruh data yang menjadi perhatian kita dalam suatu ruang lingkup dan waktu yang kita tentukan”. Populasi dalam penelitian ini yaitu pengguna Gojek di wilayah Jakarta Pusat, khususnya pada karyawan PT Orix Indonesia Finance, Perkantoran sekitar MH.Thamrin, dan Mahasiswa Mercu Buana Menteng.
2. Sampel
Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi. Sampel dilakukan jika populasi besar dan peneliti tidak mungkin mempelajari semua yang ada pada populasi.
menggeneralisasikan sifat atau karakteristik tersebut pada elemen populasi. Terdapat macam – macam teknik sampling yaitu probability sampling dan non probability sampling, dalam penelitian ini penulis menggunakan non probability sampling dengan teknik pengambilan sampling secara Accidental Sampling, yaitu teknik pengambilan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang secara kebetulan/insedental bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel, bila dipandang orang yang kebetulan ditemui itu cocok sebagai sumber data. Dengan menggunakan accidental sampling diharapkan kriteria sampel yang diperoleh sesuai dengan penelitian yang akan dilakukan.
Salah satu metode yang digunakan untuk menentukan jumlah sampel dengan populasi tidak diketahui adalah menggunakan rumus Cohen, sebagai berikut :
Keterangan :
N = Ukuran sampel F2 = Effect Size
u = Banyaknya ubahan yang terkait dengan penelitian 1 = Fungsi power dari u, diperoleh dari tabel.
Perhitungan :
N = L / F^2 + u + 1
Hasil perhitungan sampel dengan menggunakan metode perhitungan diatas menghasilkan angka 113, maka jumlah sampel dalam penelitian ini adalah 113 responden.
F. Metode Analisis
1. Statistik Deskriptif
Menurut Sugiyono (2013), Metode Analisis Deskriptif adalah statistik
yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan
atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya
tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau
generalisasi.
2. Pengujian Instrumen
a. Uji Validitas
Uji Validitas digunakan untuk mengukur derajat ketepatan dalam setiap item pertanyaan suatu kuesioner, pertanyaan-pertanyaan dalam kuesioner dapat dikatakan valid apabila pertanyaan tersebut mampu mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut dan apabila nilai korelasi hitung (r hitung) lebih besar daripada nilai korelasi pada tabel (r tabel). Nilai r hitung adalah nilai-nilai yang berada dalam kolom “Correlations” pada lembar output spss. Apabila nilai kolom total correlations > r tabel, maka item pertanyaan tersebut dapat dikatakan valid. Rumus yang digunakan untuk menguji validitas instrumen ini adalah Product Moment dari Karl Pearson, sebagai berikut:
Keterangan :
= Koefisien korelasi antara variabel X dan variabel Y = Jumlah perkalian X dan Y
b. Uji Reliabilitas
Penggunaan pengujian reliabilitas oleh peneliti adalah untuk menilai konsistensi pada objek dan data, apakah instrument yang digunakan beberapa kali untuk mengukur objek yang sama, akan menghasilkan data yang sama. Untuk menguji reliabilitas dalam penelitian ini, maka peneliti menggunakan metode Internal Consistency dengan teknik belah dua dari Spearman Brown (Split Half) dengan rumus sebagai berikut :
Keterangan:
ri1 = reliabilitas instrumen
r1/21/2 = indeks korelasi antara dua belahan instrumen
Indikator pengukuran reliabilitas menurut Sekaran (2010) yang membagi tingkatan reliabilitas dengan kriteria sebagai berikut : Jika alpha atau r hitung:
3. Analisis Regresi Linear Berganda
Pada penelitian dengan analisis regresi linear berganda disyaratkan untuk melakukan uji asumsi klasik. Setidaknya ada empat uji asumsi klasik, yaitu uji normalitas, uji multikolinearitas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas. Uji asumsi klasik penting dilakukan untuk menghasilkan estimator yang linier tidak bias dengan varian yang minimum, yang berarti model regresi tidak mengandung masalah. Tidak ada ketentuan yang pasti mengenai urutan uji asumsi klasik yang harus dipenuhi terlebih dahulu. Berikut ini adalah uji asumsi klasik yang harus dipenuhi dalam analisis regresi linear berganda :
a. Uji Normalitas
diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya. Dasar pengambilan keputusan antara lain, (Gozhali, 2011):
1) Jika data (titik) menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2) Jika data (titik) menyebar jauh dari diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
b. Uji Multikolonieritas
multikonearitas dapat dilakukan untuk hasil regresi untuk kedua model yang akan diestimasi. Caranya adalah dengan mencari angka tolerance, dimana tolerance adalah nilai 1-R².R² disini adalah koefisien determinasi dari regresi atas suatu variabel bebas terhadap sisa variabel bebas lainnya. Setelah angka tolerance diperoleh selanjutnya dicari angka VIF. Angka VIF (variance inflation factor) yang merupakan kebalikan (resiprokal) dari tolerance. Dengan demikian semakin tinggi nilai tolerance semakin rendah derajat kolinearitas yang terjadi. Sedangkan untuk VIF, semakin rendah nilai VIF semakin rendah derajat kolinearitas yang terjadi. Batasan nilai maksimum VIF yang biasa digunakan untuk menjustifikasi adanya kolineritas adalah 10.
c. Uji Heteroskedastisitas
Scatterplot. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas, (Ghozali, 2011).
Dasar analisis untuk uji heteroskedastisitas adalah sebagai berikut: 1) Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola
tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
2) Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
4. Persamaan Regresi Linier Berganda
Sugiyono (2008:277) mengemukakan analisis regresi linier berganda digunakan untuk melakukan prediksi, bagaimana perubahan nilai variabel dependen bila nilai variabel independen dinaikan atau diturunkan. Adapun persamaan dari regresi yang digunakan dalam penelitian ini ialah:
Y = a + bX1 + bX2 +bX3+ e Keterangan :
X3 = Kualitas Pelayanan
a = Konstanta
b = Koefisien regresi e = Standart error
5. Uji Ketepatan Model
a. Uji Koefisien Determinasi (R2)
Melihat kebagusan model (kemampuan model untuk menjelaskan variasi dari variabel terikat oleh variasi dari variabel bebas), yaitu dengan melihat koefisien determinasi atau R2
(R-square). Jika nilai R2 semakin besar (mendekati 1), berarti model
dapat dikatakan bagus atau kemampuan model semakin baik untuk menjelaskan pengaruh dari variabel bebas yang diteliti terhadap variabel terikatnya. Jika nilai R2 semakin kecil (mendekati 0), berarti
kemampuan model untuk menjelaskan pengaruh dari variabel bebas yang diteliti terhadap variabel terikatnya semakin lemah.
b. Uji F (Uji Model)
Menurut Priyatno (2010), uji F digunakan untuk mengetahui apakah model regresi yang penulis buat bernilai baik (signifikan) atau tidak baik (non signifikan). Jika model menunjukkan nilai signifikan, maka model bisa digunakan atau dilanjutkan untuk prediksi atau peramalan. Akan tetapi sebaliknya, jika model menunjukkan nilai non signifikan maka model regresi tidak bisa digunakan untuk peramalan. Uji F atau model dapat dilakukan dengan membandingkan nilai signifikansi pada tabel anova, dengan ketentuan sebagai berikut:
Jika nilai Sig. < 0,05 maka variabel bebas (X) berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat (Y).
Jika nilai Sig. > 0,05 maka variabel bebas (X) tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat (Y).
c. Uji Hipotesis (Uji T)
Uji t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variable bebas secara individual dalam menerangkan variasi variabel terikat (Ghozali, 2011). Hipotesis yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah :
1) H0∶ ��=0,=1,2,3, artinya variabel bebas (persepsi harga, citra
signifikan secara bersama-sama terhadap variabel terikatnya (kepuasan konsumen).
2) H1∶ ��≠0,=1,2,3, artinya variabel bebas (persepsi harga, citra
merk, dan kualitas pelayanan) mempunyai pengaruh yang signifikan secara bersama-sama terhadap variabel terikatnya. Dasar pengambilan keputusan (Ghozali, 2011) :
a) Dengan membandingkan nilai t hitung dengan t tabel ( α = 5%) Apabila t tabel > t hitung, maka H0 diterima dan H1 ditolak Apabila t tabel < t hitung maka H0 ditolak dan H1 diterima b) Dengan menggunakan angka probabilitas signifikansi.
Jika nilai signifikansinya < 0,05, maka H0 ditolak dan H1
diterima.
Jika nilai signifikansinya > 0,05 maka H0 diterima dan H1
