3. METODE PENELITIAN. Universitas Kristen Petra

(1)

Universitas Kristen Petra

36

3. METODE PENELITIAN

3.1 Jenis Penelitian

Hubungan kausal adalah hubungan yang bersifat sebab akibat. Dalam hal ini ada variabel independen atau disebut juga sebagai variabel eksogen (variabel bebas) dan variabel dependen atau disebut juga variabel endogen (variabel terikat). Variabel eksogen mempengaruhi variabel endogen (Sugiyono, 2010).

Pada penelitian ini, terdapat 3 variabel eksogen yaitu perceived authenticity, EWoM, dan price sensitivity. Variabel perceived value dan perceived risk konsumen merupakan variabel moderasi (moderating variable) karena memiliki variabel anteseden (variabel sebelumnya) dan variabel konsekuen (variabel sesudahnya). Menurut Sugiyono (2011) variabel moderasi adalah variabel yang menentukan kuat lemahnya hubungan antara variabel eksogen dengan variabel endogen. Oleh karena itu, keberadaan variabel moderasi dapat mempengaruhi (memperkuat/memperlemah) hubungan antara variabel eksogenen dengan variabel endogen. Sedangkan variabel repurchase intention merupakan variabel endogen karena dipengaruhi oleh variabel-variabel sebelumnya.

3.2 Gambaran Populasi dan Sampel

Populasi dari penelitian ini adalah Gen Y yang tinggal di Indonesia dan pernah menggunakan jasa Airbnb. Jumlah keseluruhan populasi pada penelitian ini bersifat tidak terbatas (indefinite) karena tidak dapat didefinisikan jumlah totalnya. Karena keterbatasan waktu dan tenaga, maka penelitian dilakukan dengan mengambil sampel dari populasi. Teknik sampling yang akan digunakan adalah non-probability sampling dengan teknik pengambilan sampel purposive sampling. Non-probability sampling adalah suatu keadaan di mana kemungkinan dari setiap elemen populasi dalam sampel tidak diketahui (Bless & Smith, 2000).

Neuman (2003) menyatakan bahwa teknik sampling purposive adalah pengambilan sampel berdasarkan seleksi khusus dengan cara penulis membuat kriteria tertentu siapa yang dijadikan sebagai informan. Pada penelitian ini, karakteristik sampel adalah:

(2)

37

1. Responden merupakan Gen Y yang lahir di antara tahun 1982-2002 (Pendergast, 2010).

2. Responden merupakan Gen Y yang merupakan Warga Negara Indonesia.

3. Jangka waktu penggunaan jasa Airbnb terakhir adalah 1 tahun.

Ghozali (2014) menyatakan bahwa untuk analisa statistik dengan PLS, maka jumlah sampel pada penelitian dapat diperkirakan sepuluh kali dari jumlah terbesar indikator atau sepuluh kali jumlah terbesar structural path yang diarahkan pada konstruk tertentu dalam model struktural. Dalam penelitian ini penulis menggunakan teori dari Ghozali (2014), dengan jumlah variable yang terdapat dalam penelitian ini sebanyak 25 variabel sehingga jumlah sampel yang dibutuhkan adalah 250 sampel. Akan tetapi karena alasan pragmatis seperti keterbatasan waktu dan adanya klasifikasi tertentu yang penulis tentukan untuk pengambilan sampel, maka pada penelitian ini penulis memutuskan jumlah sampel yang diambil adalah sebanyak 200 sampel, yang disebarkan secara online dan offline.

3.3 Jenis dan Sumber Data 3.3.1 Jenis Data

Jenis data penelitian ini menggunakan data kuantitatif. Data kuantitatif adalah data yang berbentuk variabel-variabel dan operasionalisasi nya dengan skala ukuran tertentu (Sarwono, 2006). Data kuantitatif dalam penelitian ini diperoleh dari hasil perhitungan kuisioner yang disebarkan kepada Gen Y di Indonesia yang pernah menggunakan jasa Airbnb lebih satu kali dalam dua tahun terakhir.

3.3.2 Sumber Data

Dalam penelitian kuantitatif, peneliti menggunakan instrumen untuk mengumpulkan data atau mengukur status variabel yang diteliti (Sugiyono, 2009).

Penelitian kuantitatif mengambil jarak antara peneliti dengan objek yang diteliti.

Penelitian kuantitatif menggunakan instrumen-instrumen formal, standar, dan

(3)

38

bersifat mengukur (Sukmadinata, 2006, p. 95). Sumber data yang digunakan adalah data primer dan data sekunder.

1. Data primer merupakan data yang keberadaannya diusahakan sendiri oleh peneliti yang diperoleh secara langsung. Data yang diusahakan adalah melalui penyebaran kuesioner. Data ini harus dicari melalui narasumber atau dalam istilah teknisnya responden, yaitu orang yang dijadikan objek penelitian atau orang yang dijadikan sebagai sarana mendapatkan informasi ataupun data”

(Narimawati, 2008, p.98). Pengumpulan data primer dalam penelitian ini menggunakan metode survei, yaitu melalui instrumen kuisioner.

2. Data sekunder merupakan data yang diperoleh dari sumber data melalui pihak ketiga. Dalam hal ini yang dimaksud dengan pihak ketiga adalah suatu organisasi atau perorangan yang telah mengumpulkan data dan mengolahnya.

Data tersebut antara lain, jurnal utama (penelitian terdahulu), bahan pustaka, website, serta situs lainnya di internet.

3.4 Metode dan Prosedur Pengumpulan Data

Dalam penelitian ini, metode dan prosedur pengumpulan datayang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Studi Kepustakaan

Pengumpulan data, fakta, dan pendapat para ahli dengan membaca buku, jurnal, dan penelitian terdahulu yang berkaitan dengan topik penelitian. Data tersebut digunakan sebagai penunjang latar belakang, landasan teori dan metode penelitian.

2. Kuesioner

Pengumpulan data akan dilakukan melalui survei dengan instrument penyebaran kuisioner baik secara langsung yang dibagikan kepada Gen Y di Surabaya dan penyebaran secara online kepada Gen Y yang berada di Surabaya dan di luar kota Surabaya. Teknik angket (kuesioner) merupakan suatu pengumpulan data dengan memberikan daftar pertanyaan kepada responden dengan harapan memberikan respon atas daftar pertanyaan tersebut (Mardalis, 2008, p. 66).

(4)

39

Kuesioner yang dibagikan terdiri dari dua bagian, yaitu bagian pertama yang bersifat umum dan berkaitan dengan data pribadi responden, sedangkan bagian kedua yang merupakan penyataan-pernyataan mengenai perceived authenticity, EWoM, price sensitivity, perceived value, perceived riks, terhadap repurchase intention Airbnb. Bagian kedua akan diukur menggunakan skala likert yang berhubungan dengan penilaian responden terhadap pernyataan yang ada. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan pernyataan-pernyataan positif yang akan dijawab sesuai dengan persepsi responden. Bentuk jawaban dari kuesioner ini yaitu:

1. Sangat Tidak Setuju (STS) = skor 1 2. Tidak Setuju (TS) = skor 2 3. Agak Tidak Setuju (ATS) = skor 3

4. Netral (N) = skor 4

5. Agak Setuju (AS) = skor 5

6. Setuju (S) = skor 6

7. Sangat Setuju (SS) = skor 7

Metode distribusi kuesioner yang digunakan oleh penulis yaitu metode kuesioner online dan metode self-administered. Prosedur pengumpulan data pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Melakukan penyebaran kuesioner secara langsung maupun online dengan batasan responden yang lahir pada tahun 1982 – 2002 yang sudah pernah menggunakan jasa Airbnb.

2. Menjelaskan tentang tujuan penelitian dan meminta kesediaan responden untuk berpartisipasi dalam pengisian kuesioner.

3. Melakukan penyebaran kuesioner hingga data terkumpul sesuai dengan jumlah sampel yang diharapkan.

4. Melakukan input data yang diambil melalui google form, yang kemudian diolah lebih lanjut.

Dalam penelitian ini, penulis telah melakukan survei secara offline dan online. Penulis membagikan kuesioner secara online dengan menggunakan

(5)

40

Google Form yang dibagikan melalui whatsapp, line chat, dan instagram direct message. Sedangkan survei offline dilakukan pada tanggal 20 April 2018 sampai dengan 19 Mei 2017 dengan cara menyebarkannya kepada beberapa komunitas seperti mahasiswa Universitas Kristen Petra, keluarga, teman, karyawan Celindo tour and travel, komunitas olahraga Turangga, komunitas Celebrity Fitness, dan komunitas penjual online shop. Penulis bertemu langsung secara tatap muka (face to face) dengan responden tersebut. Penulis menargetkan Mahasiswa Universitas Kristen Petra dan beberapa komunitas tersebut karena menyangkut repurchase intention yang timbul dalam penggunaan Airbnb yang dipengaruhi oleh perceived authenticity, EWoM, dan price sensitivity yang dirasakan oleh responden.

Tabel 3.1. Tingkat Partisipasi Responden

Jumlah Responden

N %

Kuesioner Online 133 57%

Kuesioner Offline 100 43%

Total kuesioner yang siap diolah 233 100%

Proses pengumpulan data fakta di lapangan telah berjalan sesuai dengan harapan penulis dan semua hasil kuisioner responden bisa digunakan. Pada Tabel 3.1 di atas memuat rincian dari penyebaran kuesioner yang telah dilakukan.

Adapun response rate kuesioner sebesar 100% yaitu sangat tinggi dari total keseluruhan responden atau sebanyak 233 responden yang memenuhi kriteria untuk dipilih sebagai sampel.

3.5 Variabel dan Definisi Operational Variabel 3.5.1 Variabel

Variabel penelitian menurut Sugiyono (2011) 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.

Pada penelitian ini, ada 3 macam variabel yang akan digunakan, yaitu:

a. Variabel bebas atau eksogen adalah variabel yang mempengaruhi variabel terikat. Adapun variabel eksogen dalam penelitian ini adalah perceived authenticity, EWoM, dan price sensitivity.

(6)

41

b. Variabel mediasi adalah variabel yang memberikan jeda antara variabel eksogen dengan variabel endogen. Adapun variabel mediasi dalam penelitian ini adalah perceived value, dan perceived risk.

c. Variabel terikat atau endogen adalah variabel yang dipengaruhi oleh keberadaan variabel eksogen. Adapun variabel endogen dalam penelitian ini adalah repurchase intention.

3.5.2 Definisi Operasional Variabel

Definisi operasional variabel adalah penjabaran dari pengertian semua variabel yang diajukan dalam penelitian. Berikut merupakan penjabaran variabel dalam penelitian beserta definisi operasional variabelnya:

a. Variabel Eksogen

Menurut Sugiyono (2010), variabel eksogen (variabel independen/variabel bebas) merupakan variabel yang mempengaruhi variabel endogen (variabel dependen/variabel terikat). Pada penelitian ini, terdapat tiga variabel eksogen yaitu, perceived authenticity, EWoM, dan price sensitivity. Adapun variabel dan definisi operasional variabelnya yaitu:

Variabel Perceived Authenticity (X1)

Definisi operasional variabel dari perceived authenticity menurut Ramkissoon dan Uysal (2011) adalah persepsi pengakuan kognitif dari seorang individu tentang realitas sesuatu, seseorang, atau suatu akomodasi Airbnb. Adapun indikator empirik untuk mengukur variabel perceived authenticity adalah:

Tabel 3.2 Indikator empirik Perceived Authenticity

Indikator Sumber

PA1 Pengalaman menginap di akomodasi Airbnb mencerminkan cara hidup warga lokal

Ramkissoon dan Uysal (2011)

PA2 Pengalaman menginap di akomodasi Airbnb mencerminkan komunitas lokal yang ada di sekitar akomodasi.

PA3 Perasaan seperti tinggal di rumah sendiri (perasaan homey) muncul ketika meningap di akomodasi Airbnb.

PA4 Terbentuk interaksi dengan komunitas lokal ketika menginap di akomodasi Airbnb.

(7)

42 Variabel EWoM (X2)

Definisi operasional variabel dari EWoM adalah semua komunikasi informal yang diarahkan pada konsumen melalui teknologi berbasis internet yang terkait dengan penggunaan atau karakteristik barang dan jasa tertentu, memungkinkan konsumen untuk berbagi pandangan mereka secara online dan mengarahkan konsumen lain untuk memilih atau menolak suatu akomodasi Airbnb yang spesifik (Jalilvand dan Samiei, 2012). Sedangkan indikator empirik untuk mengukur variabel EWoM antara lain:

Tabel 3.3 Indikator empirik EWoM

EWoM1 Ulasan online dari wisatawan lain digunakan untuk mengetahui Airbnb membuat kesan yang baik pada orang lain

Jalilvand dan Samiei (2012)

EWoM2 Ulasan online yang berasal pengalaman wisatawan lain digunakan untuk meyakinkan bahwa pilihan akomodasi Airbnb sudah tepat (keyakinan atas pilihan)

EWoM3 Perbandingan antar ulasan online membantu dalam menentukan pilihan akomodasi Airbnb

EWoM4 Pengumpulan informasi sebanyak – banyaknya melalui ulasan online wisatawan lain tentang akomodasi Airbnb sebelum memesan

Variabel Price Sensitivity (X3)

Definisi operasional variabel dari price sensitivity adalah variabel yang mengukur bagaimana konsumen bereaksi secara berbeda terhadap tingkat perubahan harga akomodasi Airbnb (Irani dan Hanzaee, 2011) Sedangkan indikator empirik untuk mengukur variabel price sensitivity antara lain:

Tabel 3.4 Indikator empirik Price Sensitivity

PS1 Pengeluaran biaya lebih tidak menjadi masalah untuk mencoba tinggal di akomodasi Airbnb

Irani dan Hanzaee (2011) PS2 Dugaan biaya akan mahal menurunkan niat menggunakan

akomodasi Airbnb

Irani dan Hanzaee (2011) PS3 Kesediaan membayar akomodasi Airbnb jika harga lebih

murah dari kamar hotel

Irani dan Hanzaee (2011) PS4 Harga yang dibayar sepadan dengan pengalaman menarik

yang didapatkan

Irani dan Hanzaee (2011) PS5 Harga merupakan faktor penting dalam pertimbangan

penggunaan akomodasi Airbnb

Irani dan Hanzaee (2011)

(8)

43 Variabel Perceived Value (X4)

Definisi operasional variabel dari perceived value adalah atribut seperti keandalan, daya tahan dan harga yang dilihat sebagai aspek kualitas akomodasi Airbnb (Sweeney dan Soutar, 2001). Sedangkan indikator empirik yang digunakan untuk mengukur variabel perceived value konsumen antara lain:

Tabel 3.5 Indikator empirik Perceived Value

Indikator Adaptasi

PV1 Akomodasi Airbnb memiliki harga yang terjangkau Sweeney dan Soutar (2001) PV2 Adanya nilai yang sepadan dengan biaya yang dikeluarkan Sweeney dan Soutar (2001) PV3 Akomodasi Airbnb bernilai bagus sesuai dengan harga yang

ditawarkan

Sweeney dan Soutar (2001) PV4 Kenikmatan dirasakan saat tinggal di akomodasi Airbnb Sweeney dan Soutar (2001) PV5 Akomodasi Airbnb mempunyai kualitas yang konsisten Sweeney dan Soutar (2001) PV6 Mendapat lebih banyak teman dengan tinggal di akomodasi

Airbnb

Sweeney dan Soutar (2001)

Variabel Perceived Risk (X5)

Definisi operasional variabel dari perceived risk adalah sebagai ketidakpastian yang dihadapi konsumen ketika tidak bisa mengetahui terlebih dahulu konsekuensi yang akan dihadapi dari keputusan pembelian yang dilakukan terutama ketika melakukan pembelian akomoasi Airbnb melalui internet (Forysthe et al., 2006). Sedangkan indikator empirik yang digunakan untuk mengukur variabel perceived risk konsumen antara lain:

Tabel 3.6 Indikator empirik Perceived Risk

PR1 Akomodasi Airbnb tidak dipercayai Forsythe et al., (2006) PR2 Kemungkinan untuk tidak bisa masuk ke dalam akomodasi

Airbnb

Forsythe et al., (2006) PR3 Kualitas akomodasi Airbnb tidak teruji Forsythe et al., (2006) PR4 Responden bermasalah tinggal di rumah orang asing Forsythe et al., (2006) PR5 Penggunaan Airbnb terlalu rumit Forsythe et al., (2006)

(9)

44 b. Variabel Endogen

Menurut Sugiyono (2011) variabel endogen merupakan variabel yang dipengaruhi oleh variabel-variabel sebelumnya. Variabel endogen pada penelitian ini meliputi:

Variabel Repurchase Intention (Y)

Definisi operasional variabel dari repurchase intention adalah keinginan dan perilaku sebuah konsumen untuk membeli ulang suatu produk karena ada kepuasan yang diharapkan seorang konsumen dari sebuah akomodasi Airbnb (Nurhayati & Murti, 2012). Sedangkan indikator empirik yang digunakan untuk mengukur variabel repurchase intention konsumen yaitu:

RI1 Adanya minat responden dalam membeli ulang jenis produk dan layanan pada masa yang akan datang mengenai produk dan layanan yang sudah pernah dikonsumsi oleh responden pada situs Airbnb.

3.6 Teknik Analisis Data 3.6.1 Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif adalah metode analisis yang digunakan dengan tujuan untuk memperoleh gambaran obyektif mengenai obyek penelitian serta untuk mengetahui seberapa banyak responden menyatakan hal yang sama terhadap suatu obyek pernyataan. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan statistik deskriptif, yaitu mean dan standar deviasi. Mean merupakan rata-rata hitung. Mean didapat dari menjumlahkan seluruh data dibagi dengan banyaknya data yang ada. Standar deviasi merupakan ukuran penyimpangan yang diperoleh dari akar kuadrat dari rata-rata jumlah kuadrat deviasi antara masing-masing nilai dengan rata-ratanya.

Bila nilai standar deviasi relatif besar berarti data yang digunakan sebaran/

variabilitasnya tinggi. Bila nilai standar deviasi relatif kecil, artinya data yang digunakan mengelompok di seputar nilai rata-ratanya dan penyimpangannya kecil (Kuncoro, 2009).

Dalam penelitian ini akan dicari mean atau rata-rata dari semua variabel yang ada. Untuk menentukan klasifikasi penilaian terhadap variabel-variabel

(10)

45

penelitian, baik ditinjau dari indikator pengukuran maupun sampel penelitian menggunakan klasifikasi interval kelas sebagai berikut (Kuncoro, 2009):

Interval Kelas = Nilai Tertinggi – Nilai Terendah (3.1) Jumlah Kelas

Karena jumlah kelas dari nilai skala penelitian adalah 7, maka interval kelasnya adalah sebesar 0,85. Oleh karena itu, nilai intervalnya diklasifikasikan sebagai berikut:

1,0< X < 1,85 Sangat Tidak Setuju 1,85<X < 2,7 Tidak Setuju

2,7<X < 3,55 Agak Tidak Setuju 3,55< X < 4,4 Netral

4,4< X < 5,25 Agak Setuju 5,25< X < 6,1 Setuju

6,1<X < 6,95 Sangat Setuju

3.6.2 Pemahaman Metode Analisa Structural Equation Model (SEM)

Menurut Santoso (2014), Structural Equation Modeling (SEM) adalah teknik statistik multivariat yang merupakan kombinasi antara analisis faktor dan analisis regresi (korelasi), yang bertujuan untuk menguji hubungan-hubungan antar variabel yang ada pada sebuah model, baik itu antar-indikator denagn konstruknya, ataupun hubungan antar-konstruk.

Variabel di dalam Structural Equation Modeling (SEM) adalah:

1. Variabel observed (variabel teramati) adalah variabel yang dapat diukur.

Variabel observed sering disebut dengan variabel manifest atau indikator.

Variabel manifest memiliki simbol persegi.

2. Variabel laten (latent variable/ unobserved variable) adalah variabel yang tidak bisa diukur secara langsung dan memerlukan indikator sebagai proaksi. Keberadaan variabel laten dapat diukur oleh indikator-indikator/

variabel observed/ variabel manifest (biasanya berupa pernyataan dalam skala likert). Variabel laten digabarkan dengan simbol oval.

3. Variabel laten dalam model SEM dapat berfungsi sebagai variabel eksogen

(11)

46

(independen) dan variabel endogen (dependen). Variabel eksogen merupakan variabel yang tidak dipengaruhi oleh variabel anteseden (sebelumnya). Variabel endogen merupakan variabel yang dipengaruhi oleh variabel sebelumnya. Dalam beberapa penelitian juga terdapat variabel moderasi (moderating variable). Variabel moderasi adalah variabel independen yang akan memperkuat atau memperlemah hubungan antara variabel independen lainnya terhadap variabel dependen (Ghozali, 2014).

Menurut Santoso (2014), secara umum, sebuah model SEM dapat dibagi menjadi dua bagian utama, yaitu:

1. Model pengukuran (measurement model), merupakan bagian dari model SEM yang menggambarkan hubungan antara variabel laten dengan indikator-indikatornya.

2. Model struktural (structural model), menggambarkan hubungan antar variabel-variabel laten atau variabel eksogen dengan variabel laten endogen.

Model struktural dapat pula menggambarkan hubungan antara variabel eksogen dan endogen, tanpa harus berupa variabel laten.

Model pengukuran dan model struktural dapat digambarkan dengan istilah path diagram. Path diagram merupakan tampilan visual sebuah model SEM, yang meliputi juga sejumlah tanda hubungan di antara variabel-variabel. Dari path diagram ini akan dilakukan path analysis, yakni mencari kekuatan hubungan di antara variabel-variabel yang ada. Melalui diagram jalur (path diagram), korelasi (hubungan) antar variabel dapat dihubungkan dengan parameter dari suatu model.

Model persamaan yang dihasilkan dari analisis jalur dapat digunakan untuk mengestimasi pengaruh langsung, pengaruh tidak langsung, dan pengaruh total (Ghozali, 2011, p.4).

3.6.3 SEM Berbasis Komponen atau Varian – Partial Least Square (PLS) Analisa SEM yang digunakan oleh penulis adalah Partial Least Square (PLS). PLS menurut Abdillah dan Hartono (2015) adalah salah satu metode statistika berbasis varian yang didesain untuk menyelesaikan permasalahan

(12)

47

struktural yang melibatkan banyak variabel ketika ukuran sampel penelitian kecil, adanya data yang hilang dan multikolinearitas (situasi yang menunjukkan adanya korelasi atau hubungan kuat antara dua variabel bebas atau lebih dalam sebuah model regresi berganda). Adapun proses penghitungan akan dibantu dengan program aplikasi SmartPLS.

Langkah-langkah yang penulis lakukan dalam menggunakan PLS menurut Abdillah dan Hartono (2015) adalah

1. Menggambar path diagram untuk mengetahui hubungan yang terjadi beserta indikator setiap variabelnya.

2. Evaluasi model PLS.

2.1. Goodness-of-Fit Outer Model

Outer model merupakan pengukuran untuk menilai validitas dan reliabilitas model. Dalam Abdillah dan Hartono (2015) suatu konsep dan model penelitian tidak dapat diuji dalam suatu model produksi hubungan relasional dan kasual jika belum melewati tahap purifikasi dalam model pengukuran. Model pengukuran sendiri dilakukan untuk menguji validitas konstruk dan reliabilitas instrumen. Berikut merupakan penjelasan lebih rinci mengenai konsep uji validitas dan reliabilitas dalam model pengukuran PLS:

3.6.4 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Uji Validitas

Jika pada bagian sebelumnya telah diadakan uji validitas, uji validitas yang akan dilakukan pada bagian ini merupakan validitas eksternal. Validitas eksternal menunjukkan bahwa hasil dari suatu penelitian adalah valid yang dapat digeneralisir ke semua objek. Sedangkan sebelum pengolahan data uji validitas yang dilakukan adalah validitas internal yang bertujuan untuk menunjukkan kemampuan dari instrumen penelitian untuk mengukur apa yang seharusnya diukur dari suatu konsep.

Validitas konstruk yang merupakan salah satu cara untuk menguji validitas internal adalah validitas yang menunjukkan seberapa baik hasil yang diperoleh dari penggunaan suatu pengukuran sesuai teori-teori yang digunakan untuk mendefinisikan suatu konstruk. Validitas konstruk terdiri atas validitas konvergen

(13)

48

dan diskriminan. Validitas konvergen adalah validitas yang berhubungan dengan prinsip bahwa pengukur-pengukur dari suatu konstruk yang seharusnya berkolerasi tinggi. Validitas konvergen dalam PLS (Abdillah & Hartono, 2015) dengan indikator reflektif dinilai berdasarkan loading factor (korelasi antara skor item atau skor komponen dengan skor konstruk). Jika nilai outer loading antara 0,5-0,7 sebaiknya peneliti tidak menghapus indicator yang memiliki outer loading tersebut sepanjang skor AVE dan communality indicator tersebut > 0,5.

Validitas diskriminan adalah validitas yang berhubungan dengan prinsip bahwa pengukur-pengukur konstruk tidak berkolerasi dengan tinggi. Validitas diskriminan terjadi jika dua instrument berbeda yang mengukur dua konstruk, diprediksi tidak berkorelasi menghasilkan skor yang memang tidak berkolerasi.

Diukur dengan menggunakan cross-loading atau akar AVE > 0,7.

Hasil Uji Validitas

Untuk menguji validitas dan reliabilitas, penulis telah menguji butir pertanyaan yang akan digunakan dalam kuesioner. Penulis telah melakukan pre- test pada tanggal 20 April 2018 dilaksanakan selama empat hari dengan cara menyebarkan kuesioner ke 30 responden untuk mengetahui apakah butir pertanyaan kuesioner sudah valid dan reliabel untuk diteliti.

Pengujian ini dilakukan untuk menguji kevalidan kuesioner dalam mengumpulkan data yang dilakukan terhadap 30 responden dari total 200 responden yang digunakan sebagai sampel dalam penelitian ini. Uji validitas dilaksanakan dengan rumus kolerasi bivariate pearson dengan alat bantu SPSS versi 23,0. Setiap pernyataan dapat dikatakan valid jika nilai r-hitung lebih besar dari r-tabel dengan tingkat signifikansi 5%. Dengan adanya 30 responden yang dilibatkan dalam uji validitas ini, maka nilai derajat bebas (db) adalah n – 2, yaitu 28. Oleh karena itu, nilai r-tabel yang didapat adalah 0.361, sedangkan r-hitung didapatkan dari hasil program SPSS. Hasil uji validitas untuk setiap variabel adalah sebagai berikut:

Tabel 3.7 Hasil Uji Validitas Variabel Perceived Authenticity

Item Pertanyaan T-hitung T-tabel ( N= 30) Keterangan

PA1 0.859 0.361 Valid

PA2 0.809 0.361 Valid

PA3 0.612 0.361 Valid

(14)

49

Tabel 3.7 Hasil Uji Validitas Variabel Perceived Authenticity (sambungan)

PA4 0.787 0.361 Valid

Tabel 3.8 Hasil Uji Validitas Variabel Electronic Word-of-Mouth

EWoM 1 0.644 0.361 Valid

EWoM 2 0.804 0.361 Valid

EWoM 3 0.810 0.361 Valid

EWoM 4 0.799 0.361 Valid

Tabel 3.9 Hasil Uji Validitas Variabel Price Sensitivity

PS1 0.506 0.361 Valid

PS2 0.551 0.361 Valid

PS3 0.412 0.361 Valid

PS4 0.672 0.361 Valid

PS5 0.714 0.361 Valid

Tabel 3.10 Hasil Uji Validitas Variabel Perceived Value

PV1 0.831 0.361 Valid

PV2 0.749 0.361 Valid

PV3 0.689 0.361 Valid

PV4 0.693 0.361 Valid

PV5 0.711 0.361 Valid

PV6 0.422 0.361 Valid

Tabel 3.11 Hasil Uji Validitas Variabel Perceived Risk

PR1 0.850 0.361 Valid

PR2 0.887 0.361 Valid

PR3 0.904 0.361 Valid

PR4 0.782 0.361 Valid

PR5 0.879 0.361 Valid

Tabel 3.12 Hasil Uji Validitas Variabel Repurchase Intention

RI1 1.000 0.361 Valid

Sumber: Hasil pengolahan dengan SPSS version 23.0

Hasil perhitungan uji validitas sebagaimana tabel-tabel di atas, menunjukkan bahwa semua item pada variabel perceived authenticity, EWoM, price sensitivity, perceived value, perceived risk, dan repurchase intention, nilai T_hitung > T_tabel pada nilai signifikasi 5%. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa item-item tersebut layak digunakan sebagai alat ukur dalam penelitian ini.

(15)

50 Uji Reliabilitas

Selain uji validitas, PLS melakukan uji reliabilitas untuk mengukur konsistensi internal alat ukur. Reliabilitas menunjukkan akurasi, konsistensi dan ketepatan suatu alat ukur dalam menggunakan pengukuran. Uji reliabilitas dalam PLS menggunakan dua metode yaitu cronbach’s alpha dan composite reliability dengan nilai yang dapat diterima apabila cronbach’s alpha > 0,6 dan composite reliability > 0,7. (Abdillah & Hartono, 2015). Uji reliabilitas kuesioner dilakukan dengan menggunakan aplikasi Smart PLS v3.2.7.

Hasil Uji Reliabilitas

Pengujian reliabilitas dilakukan dengan menggunakan rumus alpha. Jika Cronbach’s alpha > Ketetapan, maka dapat dikatakan kuesioner konsisten. Dan sebaliknya, jika alpha < Ketetapan, maka kuesioner dikatakan tidak konsisten.

Adapun hasil dari uji reliabilitas terhadap 30 responden adalah sebagai berikut:

Tabel 3.13 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Penelitian

Variabel Cronbach Alpha Ketetapan Keterangan

Perceived Authenticity 0.768 0.6 Reliabel

Electronic Word-of- Mouth

0.742 0.6 Reliabel

Price Sensitivity 0.460 0.6 Reliabel

Perceived Value 0.732 0.6 Reliabel

Perceived Risk 0.912 0.6 Reliabel

Repurchase Intention 0.00 0.6 Reliabel

Sumber: Hasil pengolahan dengan SPSS version 23.0

Hasil uji reliabilitas sebagaimana ditunjukkan oleh tabel di atas, diperoleh nilai alpha pada variabel price sensitivity yang dibawah ketetapan yaitu 0.460, akan tetapi masih dianggap reliabel karena nilainya masih di atas batas rendah.

Sedangkan variabel repurchase intention tidak mempunyai nilai alpha karena indikator dalam variabel tersebut hanya satu. Sementara variabel perceived authenticity, EWoM, perceived value, dan perceived risk mempunyai nilai alpha di atas ketetapan dan dikatakan reliabel.

2.2. Goodness-of-fit Inner Model

Inner model adalah model struktural untuk memprediksi hubungan kausalitas antar variabel laten. Pengujian inner model (Abdillah & Hartono, 2015)

(16)

51

dievaluasi dengan menggunakan R2 untuk konstruk dependen, nilai koefisien path atau t-values tiap path untuk uji signifikansi antar konstruk dalam model structural. Nilai R2 digunakan untuk mengukur tingkat variasi perubahan variabel independen terhadap variabel dependen. Semakin tinggi nilai R2 berarti semakin baik model prediksi dari model penelitian yang diajukan. Di samping melihat nilai R2, model PLS juga dievaluasi dengan melihat Q2 predictive relevance. Q2 mengukur seberapa baik nilai observasi dihasilkan oleh model dan juga estimasi parameternya. Nilai Q2 lebih besar dari 0 (nol) menunjukkan bahwa model mempunyai nilai predictive relevance. Nilai Q2 dihitung sebagai berikut:

Q² = 1 – (1 - 𝑅_"^#)(1 - 𝑅_#^#)…(1 - 𝑅_"$^# )

(3.2) 𝑅_"^#, 𝑅_#^#,…, 𝑅_"$^# = R²

Pengujian Hipotesis

Uji hipotesis dilakukan untuk menganalisis dan menarik kesimpulan terhadap permasalahan yang diteliti. Ukuran signifikansi keterdukungan hipotesis dapat digunakan perbandingan nilai T-table dan T-statistics. Jika nilai T-statistics lebih tinggi dibandingkan nilai T-table, berarti hipotesis terdukung. Untuk tingkat keyakinan 95% (α = 5%) maka nilai T-table untuk hipotesis two tailed adalah ≥ 1,96 dan untuk hipotesis one-tailed adalah ≥ 1,64 (Abdillah & Hartono, 2015). Selain itu,