BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Jenis dan Sifat Penelitian
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif. Menurut Creswell (2018, p.
5), pendekatan kuantitatif merupakan pendekatan yang melibatkan proses pengumpulan data, analisis, penafsiran, dan penulisan hasil penelitian. Pendekatan kuantitatif dilakukan untuk memeriksa hubungan antar variabel penting untuk dapat menjawab pertanyaan dan hipotesis yang dapat dilakukan melalui survei dan penelitian langsung di lapangan.
Penelitian ini bersifat eksplanatif dikarenakan penelitian ini ditujukan untuk menjelaskan dan menjawab setiap permasalahan yang diteliti melalui penjabaran konsep, pengukuran, dan pengujian dari data yang diperoleh. Menurut Morissan (2019, p. 29), penelitian eksplanatif merupakan penelitian yang menggunakan sebab-akibat untuk menyampaikan penjelasan dan alasan dari setiap variabel suatu permasalahan. Sifat ini dirasa sesuai dengan penelitian ini dikarenakan peneliti ingin mengetahui apakah terdapat pengaruh hubungan antara variabel customer relationship management (CRM) dengan variabel loyalitas pelanggan OVO. Tak hanya itu, peneliti juga ingin mengetahui seberapa besar variabel customer relationship management (CRM) dapat mempengaruhi variabel loyalitas pelanggan
OVO.
3.2 Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan untuk mengkaji penelitian ini adalah survei.
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah survei. Menurut Malhotra, Nunan, dan Birks (2017, p. 269), survei adalah metode riset yang memperoleh informasi secara spesifik dengan penggunaan kuesioner terstruktur kepada sampel dari populasi tertentu. Kuesioner menjadi salah satu pengumpulan data yang cukup efektif dan efisien dikarenakan lebih mudah dikelola dan data yang diperoleh konsisten (Malhotra, Nunan, dan Birks, 2017, p. 269). Oleh karena itu, peneliti menggunakan kuesioner sebagai teknik pengumpulan data.
Kuesioner akan berisi pertanyaan yang berkaitan dengan customer relationship management OVO dan instrumen lain untuk melengkapi data penelitian. Kuesioner akan diberikan pilihan jawaban dengan Skala Likert dari 1-4 yang merupakan sangat tidak setuju, tidak setuju, dan sangat setuju. Pilihan netral dalam penelitian ini dihilangkan untuk memperoleh data yang tepat dan akurat.
Data yang diperoleh akan diolah dengan tujuan untuk membuktikan pengaruh variabel customer relationship management (X) terhadap loyalitas pelanggan (Y) dalam hipotesis yang telah ada. Tak hanya itu, dengan adanya data tersebut peneliti dapat melihat adanya hubungan antara variabel customer relationship management (X) terhadap loyalitas pelanggan OVO (Y). Proses survei digunakan untuk menggeneralisasikan hasil dari sejumlah kecil populasi ke sejumlah besar populasi.
3.3 Populasi dan Sampel 3.3.1 Populasi
Menurut Burns, Veeck, dan Bush (2017, p. 238), populasi merupakan seluruh kelompok yang ditentukan secara spesifik untuk diteliti sesuai dengan tujuan dari penelitian tersebut. Populasi dari penelitian ini merupakan pengguna aplikasi fintech OVO yang menjadi pengguna aktif OVO dan pernah merasakan keuntungan dari adanya OVO Points sebagai program customer relationship management OVO. Populasi yang akan diambil merupakan seluruh followers Instagram @ovo_id yang berjumlah 1.009.552 orang pengikut berdasarkan data terakhir yang dipantau melalui website engagement calculator Phlanx pada 27 April 2021.
Hal yang mendasari peneliti memilih populasi tersebut dikarenakan pada akun Instagram OVO, yaitu @ovo_id terdapat informasi-informasi mengenai OVO Points dan keuntungan lainnya untuk pengguna yang menggunakan OVO. Pada penelitian ini OVO Points merupakan variabel yang akan diteliti, maka dari itu peneliti merasa followers akun Instagram OVO merupakan populasi yang cocok.
3.3.2 Sampel
Menurut Burns, Veeck, dan Bush (2017, p. 239-241), sampel merupakan bagian dari populasi yang secara tepat dapat mewakili seluruh kelompok yang diteliti.
Terdapat dua pendekatan untuk memperoleh sampel pada penelitian kuantitatif, yaitu probability sampling dan non-probability sampling. Namun, pada penelitian ini menggunakan non-probability sampling yang merupakan teknik pengambilan sampel dari populasi yang ada dengan peluang (probabilitas) untuk terpilih sebagai sampel tidak diketahui atau dapat disebut tidak semua anggota populasi dapat terpilih sebagai sampel penelitian.
Secara spesifik, pada penelitian ini pengambilan sampel dilakukan dengan teknik purposive sampling. Menurut Burns, Veeck, dan Bush (2017, p. 254), purposive sampling merupakan teknik pengambilan sampel dengan menggunakan penilaian peneliti untuk mengidentifikasi anggota populasi yang terpilih sebagai sampel yang akan diteliti. Pemilihan sampel dengan purposive sampling untuk diteliti dapat sesuai dan diharapkan dapat menjawab permasalahan penelitian.
Penelitian ini menggunakan panduan ukuran sampel berdasarkan tipe studi atau penelitian dari Malhotra, Nunan, dan Birks (2017, p. 418).
Tabel 3.1 Panduan Ukuran Sampel
Tipe Studi Ukuran Minimal Sampel Rentang
Problem identification 500 1,000 – 2,500 research
Problem-solving research 200 300 - 500
Product tests 200 300 - 500
Test marketing studies 200 300 - 500
TV, radio, print, or online advertising
150 200 – 300 (per advertisement tested)
Test-market audits 10 stores 10 – 20 stores
Focus groups 6 groups 6 – 12 groups
Sumber: Malhotra, Nunan, dan Birks, 2017, p. 418
Dikarenakan penelitian ini termasuk dalam test marketing studies, maka sampel yang akan diteliti berjumlah 200 responden sudah dapat mewakili populasi
dari followers Instagram @ovo_id di dalam penelitian ini. Berdasarkan tujuan penelitian, peneliti menetapkan kriteria sampel sebagai berikut:
a. Pengguna aktif aplikasi fintech OVO yang pernah menggunakan OVO Points dalam bertransaksi.
b. Pengguna aktif aplikasi fintech OVO yang merupakan followers Instagram dari @ovo_id.
c. Berusia 17-45 tahun dengan jenis kelamin laki-laki dan perempuan.
3.4 Operasionalisasi Variabel/Konsep
Dalam operasionalisasi variabel, penelitian ini memiliki dua variabel utama yang merupakan program customer relationship management dan loyalitas pelanggan.
Pengukuran setiap jawaban dari pernyataan akan diukur dengan menggunakan skala Likert dari 1 hingga 4. Nilai 1 menunjukkan “Sangat Tidak Setuju”, nilai 2 menunjukkan “Tidak Setuju”, nilai 3 menunjukkan “Setuju”, dan nilai 4 menunjukkan “Sangat Setuju”.
Tabel 3.2 Operasionaliasi Variabel VARIABEL X
(Program Customer Relationship Management - Peppers dan Roggers (2016, p. 79))
Dimensi Indikator Pernyataan Skala
Identify customers
Define OVO menyediakan pengisian data diri pelanggan secara lengkap
Likert
Recognize OVO memberikan pengetahuan mengenai OVO Points dengan jelas OVO memberikan informasi sesuai dengan kebiasaan pelanggan dalam bertransaksi
OVO memberikan informasi sesuai dengan ketertarikan pelanggan Secure and
protect
OVO dapat menyimpan informasi pribadi pelanggan dengan baik OVO memberikan syarat dan ketentuan yang mudah dipahami
Differentiate customers
Customer needs OVO menyediakan kategori layanan produk yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan
OVO Points telah memberikan penawaran yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan
Memberikan nilai lebih
kepada pelanggan
OVO Points memberikan manfaat dan keuntungan bagi pelanggan OVO Points dapat memenuhi kebutuhan dan keinginan pelanggan dalam melakukan pembelanjaan OVO Points memudahkan pelanggannya dalam melakukan transaksi non-tunai
Penukaran OVO Points mudah Interact with
customers
Efektivitas dalam berinteraksi
OVO tidak pernah mengalami gangguan saat pelanggan akan melakukan transaksi dengan OVO Points
Call Center OVO sangat membantu pelanggan ketika terdapat keluhan atau gangguan dalam bertransaksi dengan OVO Points
Interaksi dengan pelanggan melalui media
sosial
OVO memberikan informasi yang mudah dipahami mengenai OVO Points melalui media sosial Instagram @ovo_id
Penawaran yang diberikan OVO melalui media sosial Instagram
@ovo_id menarik perhatian
Konten-konten yang diunggah OVO mengenai OVO Points mendorong pelanggan untuk memberikan komentar
Konten-konten yang diunggah OVO mengenai OVO Points mendorong pelanggan untuk memberikan likes Customize
treatment
OVO bekerjasama dengan merchant kesukaan / pilihan pelanggan
Nilai lebih dari kerjasama perusahaan
OVO Points memberikan kemudahan dalam penukaran poin di merchant yang diinginkan
Kerjasama OVO Points dengan perusahaan lain memberikan keuntungan
Personalisasi OVO Points dapat ditukarkan pada merchant kesukaan / pilihan pelanggan
Merchant rekanan OVO dapat memenuhi kebutuhan dan keinginan pelanggan
Penawaran voucher diskon pada setiap kategori (health, shopping, dan lainnya) menarik untuk ditukarkan dengan OVO Points Upgrade
membership
OVO Points membuat pelanggan tertarik dengan memberikan keuntungan yang berbeda, sehingga pelanggan bersedia untuk meningkatkan membership
Perbedaan keuntungan pada setiap tingkatan membership OVO Points memberikan pengalaman berbelanja yang memuaskan
VARIABEL Y
(Loyalitas Pelanggan – Jones dan Taylor dalam Rai dan Srivastava, 2014, p. 134)) Behavioural
Loyalty
Frekuensi Saya sering menggunakan OVO Points atau OVO sebagai alat transaksi
Likert
Saya selalu bertransaksi menggunakan OVO untuk mendapatkan OVO Points
Saya melakukan transaksi dengan OVO untuk membeli kebutuhan sehari-hari
Kesetiaan Saya menjadikan OVO sebagai alat pembayaran non-tunai pilihan utama dalam transaksi sehari-hari
Penggunaan berbagai layanan
Saya merasa OVO dapat melengkapi kebutuhan bertransaksi sehari-hari Saya merasakan berbagai benefit yang ditawarkan dengan transaksi menggunakan OVO Points
Saya pernah melakukan transaksi dengan OVO Points pada beberapa kategori voucher diskon yang ditawarkan OVO
Attitudinal Loyalty
Keterikatan Saya merasa memiliki keterkaitan secara emosional dengan OVO Saya merasa OVO seperti mitra (partner) dalam melakukan transaksi non-tunai
Saya pernah menggunakan berbagai fitur layanan yang tersedia pada OVO
Rekomendasi Saya akan merekomendasikan OVO kepada kerabat atau teman
Saya sudah pernah
merekomendasikan OVO kepada kerabat atau teman
Preferensi Saya merasa OVO menawarkan layanan yang sesuai dengan kebutuhan dan keinginan pribadi Saya merasa puas melakukan transaksi non-tunai dengan OVO Points
Saya merasa senang bertransaksi dengan OVO Points
Citra perusahaan Saya merasa OVO memberikan informasi yang lengkap dan mudah dimengerti mengenai OVO Points Saya merasa berbagai konten OVO di setiap platform media sosial menarik perhatian
Saya merasa OVO memiliki kredibilitas yang tinggi
Ekslusivitas Saya menjadikan OVO sebagai top of mind, ketika harus memilih
Cognitive Loyalty
aplikasi fintech dalam transaksi sehari-hari
Saya tidak merasa ingin berpindah ke aplikasi fintech lainnya selain OVO
Kepemilikan Saya merasa adanya perasaan memiliki terhadap OVO
Sumber: Olahan Peneliti, 2021
3.5 Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan data primer dan sata sekunder sebagai acuan peneliti.
3.5.1 Data Primer
Menurut Malhotra, Nunan, dan Birks (2017, p. 92), data primer merupakan sumber data yang berasal dari peneliti dengan tujuan khusus untuk menjawab masalah yang sedang diteliti. Data tersebut diperoleh melalui interview melalui wawancara, observasi (pengamatan), kuesioner, dan gabungan ketiganya (Sugiyono, 2013, p. 137). Pada penelitian ini menggunakan pengumpulan data melalui kuesioner. Kuesioner dapat disebarkan secara offline maupun online, pada penelitian ini kuesioner disebarkan secara online kepada pengguna OVO yang menjadi pengikut dari akun Instagram @ovo_id.
Skala pengukuran yang menjadi alat ukur pada penelitian ini adalah skala likert. Menurut Burns, Veeck, dan Bush (2017, p. 209), skala likert merupakan skala pengukuran dimana responden diminta untuk memberikan penilaian dengan menunjukkan derajat setuju atau tidak setuju pada skala simetris untuk setiap rangkaian pernyataan, sehingga peneliti dapat menggambarkan intensitas perasaan respondennya melalui empat pilihan, yaitu:
1 = Sangat Tidak Setuju 2 = Tidak Setuju
3 = Setuju
4 = Sangat Setuju
3.5.2 Data Sekunder
Menurut Malhotra, Nunan, dan Birks (2017, p. 92), data sekunder merupakan sumber data yang dikumpulkan untuk tujuan selain masalah yang dihadapi, sehingga dapat melengkapi informasi yang sebelumnya telah didapatkan. Data sekunder biasanya lebih mudah untuk diakses dan didapatkan dari berbagai sumber. Data tersebut dapat diperoleh dengan mencari tahu dan membaca melalui media lain, buku atau ensiklopedia, artikel, dokumen statistik, dan laporan (Burns, Veeck, dan Bush, 2017, p. 121). Tak hanya itu, informasi dan data tambahan didapatkan peneliti dari jurnal ilmiah, infografis, sumber daring, dan mengunjungi website OVO, yaitu https://www.ovo.id/ untuk memperoleh informasi yang lebih
mendalam dan lengkap tentang OVO.
3.6 Teknik Pengukuran Data 3.6.1 Uji Validitas
Uji validitas merupakan uji yang mengukur sejauh mana perbedaan skor skala yang diamati dapat mencerminkan karakteristik pada objek penelitian (Malhotra, Nunan, dan Birks, 2017, p. 361). Kurniawan dan Puspitaningtyas (2016,
p. 97), menyatakan bahwa instrumen penelitian dianggap valid, jika mampu melakukan pengukuran yang sesuai dengan apa yang seharusnya diukur. Uji validitas kuesioner dapat diukur dengan kriteria sebagai berikut (Sumardi, 2020, p.
84):
1. Jika rxy hitung lebih kecil dari r tabel, maka data dikatakan tidak signifikan (tidak valid).
2. Jika rxy hitung lebih besar atau sama dengan r tabel, maka data dikatakan signifikan (valid).
Uji validitas dilakukan dengan melakukan pre-test penelitian kepada 30 responden sebagai sampel dari populasi yang diteliti untuk menguji pernyataan penelitian. Dikarenakan jumlah sampel pre-test berjumlah 30 orang, maka jumlah n adalah 30, sehingga melalui rumus (df) = n-2 menghasilkan (df) = 30 - 2 = 28.
Selanjutnya, tingkat toleransi kesalahan yang digunakan, yaitu 5% sehingga r tabel pada uji ini adalah 0,361.
Tabel 3.3 Hasil Uji Validitas Data 30 Responden ITEM – TOTAL STATISTIC
Kode Pernyataan r Hitung r Tabel Keterangan
X1 0,441 0,361 VALID
X2 0,699 0,361 VALID
X3 0,785 0,361 VALID
X4 0,736 0,361 VALID
X5 0,464 0,361 VALID
X6 0,764 0,361 VALID
X7 0,718 0,361 VALID
X8 0,807 0,361 VALID
X9 0,734 0,361 VALID
X10 0,646 0,361 VALID
X11 0,647 0,361 VALID
X12 0,719 0,361 VALID
X13 0,487 0,361 VALID
X14 0,653 0,361 VALID
X15 0,764 0,361 VALID
X16 0,753 0,361 VALID
X17 0,746 0,361 VALID
X18 0,676 0,361 VALID
X19 0,639 0,361 VALID
X20 0,629 0,361 VALID
X21 0,553 0,361 VALID
X22 0,708 0,361 VALID
X23 0,701 0,361 VALID
X24 0,756 0,361 VALID
X25 0,712 0,361 VALID
X26 0,822 0,361 VALID
Y1 0,569 0,361 VALID
Y2 0,592 0,361 VALID
Y3 0,507 0,361 VALID
Y4 0,537 0,361 VALID
Y5 0,669 0,361 VALID
Y6 0,758 0,361 VALID
Y7 0,745 0,361 VALID
Y8 0,536 0,361 VALID
Y9 0,659 0,361 VALID
Y10 0,585 0,361 VALID
Y11 0,662 0,361 VALID
Y12 0,755 0,361 VALID
Y13 0,646 0,361 VALID
Y14 0,684 0,361 VALID
Y15 0,685 0,361 VALID
Y16 0,698 0,361 VALID
Y17 0,646 0,361 VALID
Y18 0,692 0,361 VALID
Y19 0,621 0,361 VALID
Y20 0,602 0,361 VALID
Y21 0,696 0,361 VALID
Sumber: Olahan Peneliti, 2021
Berdasarkan tabel diatas dapat disimpulkan bahwa butir-butir pernyataan pada kuesioner yang disebarkan kepada responden dinyatakan valid. Hal tersebut, dikarenakan seluruh rxy hitung pada setiap butir pernyataan memiliki nilai yang lebih besar dibandingkan dengan r tabel (0,361).
3.6.2 Uji Reliabilitas
Menurut Malhotra, Nunan, dan Birks (2017, p. 359), uji reliabilitas merupakan uji yang dilakukan untuk melihat sejauh mana variabel yang diteliti dapat menghasilkan hasil yang konsisten jika dilakukan pengukuran secara
berulang. Jika saat diukur berulang kali terdapat kesalahan acak, maka kuesioner tersebut akan menghasilkan ketidakkonsistenan dan memiliki reliabilitas yang rendah (Malhotra, Nunan, dan Birks, 2017, p. 359). Reliabilitas penelitian ini diuji dengan kriteria koefisien reliabilitas berdasarkan Guilford dalam (Sumardi, 2020, p. 92).
Tabel 3.4 Tingkat Koefisien Reliabilitas Berdasarkan Guilford Koefisien Reliabilitas Tingkat Reliabilitas
0,80 – 1,00 Reliabilitas sangat tinggi
0,60 – 0,79 Reliabilitas tinggi
0,40 – 0,59 Reliabilitas sedang
0,20 – 0,39 Reliabilitas rendah
0,00 – 0.19 Reliabilitas sangat rendah (tidak reliabel) Sumber: Sumardi (2020)
Uji reliabilitas dilakukan dengan melakukan pre-test penelitian kepada 30 responden sebagai sampel dari populasi yang diteliti untuk menguji konsistensi dari variabel yang diteliti ketika dilakukan pengujian berulang.
Tabel 3.5 Uji Reliabilitas Variabel X (Customer Relationship Management) Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items
.952 26
Sumber: Olahan Peneliti, 2021
Berdasarkan tabel uji reliabilitas terhadap variabel X yang merupakan customer relationship management menggunakan SPSS 25, diperoleh hasil dari Cronbach’s Alpha sebesar 0,952. Hal tersebut membuktikan bahwa variabel X dapat dinyatakan memiliki reliabilitas sangat tinggi, karena jika dilihat dari tabel tingkat koefisien reliabilitas Guilford hasil uji pada variabel X berada di range 0,80 – 1,00 yang berarti memiliki tingkat reliabilitas sangat tinggi.
Tabel 3.6 Uji Reliabilitas Variabel Y (Loyalitas Pelanggan) Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items
.955 21
Sumber: Olahan Peneliti, 2021
Sedangkan, berdasarkan tabel uji relibilitas terhadap variabel Y yang merupakan Loyalitas Pelanggan diperoleh hasil dari Cronbach’s Alpha sebesar 0,955. Hal tersebut membuktikan bahwa variabel Y dapat dinyatakan memiliki reliabilitas sangat tinggi, jika dilihat dari tabel tingkat koefisien reliabilitas Guilford.
3.7 Teknik Analisis Data 3.7.1 Uji Hipotesis
Menurut Malhotra, Nunan, dan Birks (2017, p. 54), hipotesis merupakan pernyataan atau proposisi yang belum terbukti tentang suatu faktor atau fenomena yang menarik bagi peneliti. Hipotesis penelitian terbagi menjadi dua, yaitu hipotesis kerja yang biasanya dinyatakan dalam kalimat positif dan hipotesis nol yang dinyatakan dengan kalimat negatif (Sugiyono, 2013, p. 65). Berikut ini merupakan hipotesis statistik yang akan diuji pada penelitian ini:
Ho: Tidak terdapat pengaruh antara customer relationship management terhadap loyalitas pelanggan e-wallet OVO.
H1: Terdapat pengaruh antara customer relationship management terhadap loyalitas pelanggan e-wallet OVO.
Menurut Malhotra, Nunan, dan Birks (2017, p. 567), pada penelitian α biasanya ditetapkan pada 0,05. Oleh karena itu, nilai signifikasi yang terdapat pada tabel ANOVA akan dibandingkan dengan kriteria sebagai berikut:
- Apabila nilai α < 0,05, maka Ho ditolak, H1 diterima - Apabila nilai α > 0,05, maka Ho diterima, H1 ditolak
y = a + bx 3.7.2 Uji Regresi Linier Sederhana
Pada penelitian ini menggunakan uji regresi linier sederhana atau RLS untuk membuktikan apakah terdapat pengaruh antara customer relationship management terhadap loyalitas pelanggan OVO yang akan diuji menggunakan IBM SPSS versi 25. Untuk menguji nilai regresi linier sederhana (RLS) menggunakan persamaan sebagai berikut (Burns, Veeks, dan Bush, 2017, p. 407):
Keterangan:
y = variabel yang diprediksi
x = variabel yang digunakan untuk memprediksi y
a = nilai intercept (konstan), atau titik dimana garis memotong sumbu y ketika x = 0
b = koefisien regresi (angka peningkatan atau penurunan dari variabel y berdasarkan variabel x)
