S MBS 1100635 Chapter3

(1)

Lidya Aprilia, 2015

PENGARUH FAKTOR INDIVIDU DAN SOSIAL TERHADAP KEPUTUSAN MENGGUNAKAN Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

BAB III

OBJEK DAN METODE PENELITIAN

3.1 Objek Penelitian

Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh faktor individu dan sosial terhadap keputusan menggunakan mobile messaging pada WhatsApp, KakaoTalk, Line dan WeChat. Adapun variabel bebas (eksogen) yaitu faktor individu (X1) dan sosial (X2), yang memiliki beberapa dimensi, seperti faktor individu yang memiliki 6 dimensi information processing, motivation, belief and attitudes, personality, life style, life cycle, begitupun dengan dimensi dari faktor sosial yang memiliki empat dimensi yaitu culture, social class,geo demographics,reference groups. Sedangkan, masalah penelitian yang termasuk ke dalam variabel terikat (endogen) yaitu keputusan menggunakan, yang memiliki 3 dimensi, yaitu fashion trends, price, value, dan brand image. Menurut Sugiyono (2010:59) “Variabel eksogen merupakan variabel yang mempengaruhi atau yang

menjadi sebab berubah atau timbulnya variabel endogen, sedangkan variabel endogen merupakan variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat karena adanya variabel eksogen.”

(2)

(3)

bulan Desember tahun 2014, maka metode yang digunakan adalah cross sectional method, seperti yang diungkapkan oleh Maholtra 2009:101 pengumpulan informasi dari subjek penelitian hanya dilakukan satu kali dalam satu periode waktu, sehingga penelitian ini merupakan one-shot atau cross sectional.

3.2 Metode Penelitian

3.2.1 Jenis Penelitian yang digunakan

Berdasarkan tingkat penjelasan dan tingkat penelitian, maka jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif dan verifikatif, menurut Maholtra (2009:100) :

Penelitian deskriptif adalah jenis penelitian konklusif yang memiliki tujuan utama deskripsi dari sesuatu, biasaynya karakteristik atau fungsi pasar. penelitian deskriptif sangat berguna ketika mencari pertanyaan penelitian yang menggambarkan mengenai fenomena pasar, seperti menentukan frekuensi pembelian, mengidentifikasi hubungan atau membuat prediksi.

Penelitian deskriptif mempunyai maksud untuk mengetahui gambaran mengenai konsep faktor individu dan sosial terhadap keputusan menggunakan

(4)

PENGARUH FAKTOR INDIVIDU DAN SOSIAL TERHADAP KEPUTUSAN MENGGUNAKAN Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu 3.2.2 Metode Penelitian yang digunakan

Berdasarkan jenis penelitian tersebut yaitu penelitian deskriptif dan verifikatif, maka, metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah

Explanatory Survei. Menurut Maholtra (2010:96), menyatakan bahwa

“Explanatory survey dilakukan untuk mengeksplorasi situasi masalah, yaitu untuk

mendapatkan ide-ide dan wawasan kedalam masalah yang dihadapi manajemen atau para peneliti tersebut

Penelitian yang dilakukan dalam metode ini adalah informasi dari sebagian populasi yang dikumpulkan dengan tujuan untuk mengetahui pendapat dari sebagian populasi terhadap objek yang sedang diteliti. Explanatory survei ini bertujuan untuk mengeksplorasi atau meneliti melalui masalah atau situasi untuk mendapatkan wawasan dan pemahaman. Menurut Sherri L. Jackson (2012:20) menyatakan, "Survey method is questioning individuals on a topic or topics describing their response". Artinya metode survei merupakan metode yang mempertanyakan individual dari sebuah topik atau beberapa topik kemudian menggambarkan tanggapan mereka.

(5)

PENGARUH FAKTOR INDIVIDU DAN SOSIAL TERHADAP KEPUTUSAN MENGGUNAKAN Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu 3.2.3 Operasionalisasi Variabel

Operasionalisasi variabel merupakan kegiatan menjabarkan variabel ke dalam konsep teori dari variabel yang diteliti, indicator, ukuran dan skala yang bertujuan untuk mendefinisikan dan mengukur variabel. Berdasarkan objek peneliti yang telah dikemukakan diatas, penelitian ini meliputi dua veriabel inti, yaitu variabel bebas dan variabel terikat, dimana :

1. Variabel Bebas (Eksogen)

Variabel yang mempengaruhi, baik secara positif maupun negative terhadap variabel tidak bebas. Variabel bebas dalam penelitian ini adalah faktor individu dan sosial.

2. Variabel Terikat (Endogen)

Variabel yang dipengaruhi oleh variabel lain. Variabel terikat dalam penelitian ini adalah keputusan menggunakan.

Dalam penelitian ini terdapat variabel bebas (independent variable) yaitu faktor individu (X1) yang memiliki dimensi motivation, information processing,

personality, life cycle, life style, belief and attitudes dan sosial (X2) yang memiliki dimensi geo demographics, culture, sosial class, reference groups. Sedangkan, variabel terikat (dependent) yaitu keputusan menggunakan, memiliki bebrapa dimensi diantaranya, fashion trends, brand image, price, dan value. Seperti yang diperlihatkan dalam Tabel 3.1, berikut :

TABEL 3.1

OPERASIONALISASI VARIABEL

VARIABEL INDIKATOR KONSEP

VARIABEL

UKURAN SKALA NO.

ITEM Faktor

individu

(6)

VARIABEL Motivation Motivation is the

reason for

Physiological 1. Tingkat keinginan untuk berkomunikasi

Perhatian 1. Tingkat perhatian terhadap fitur yang ada pada aplikasi mobile messaging

Interval 6.

Pemaparan 1. Tingkat pemahaman terhadap fitur yang ada pada aplikasi mobile messaging

Interval _7.

Personality However we

propose that

Kognitif 1. Tingkat pengetahuan mengenai aplikasi mobile messaging

Interval 8.

Afektif 1. Tingkat perasaan yang diperlihatkan ketika menggunakan aplikasi mobile messaging

Interval

Konatif 2. Tingkat perubahan perilaku akibat penggunaan aplikasi mobile messaging

Interval

Life cycle Present

(7)

VARIABEL

pattern of living as expressed in his or

her psychographics (Kotler dan Keller

2012:146)

Activities 1. Tingkat

ketergantungan pada penggunaan aplikasi mobile messaging

Interval _10.

Interest 4. Tingkat perhatian atau ketertarikan with respect to some

aspect of our environment (Hawkins dan mothersbaugh (2010:373))

Positive 2. Tingkat sikap positif yang diberikan dan

Enthusiastic 3. Tingkat antusias dalam berkomunikasi the degree to wich

(8)

VARIABEL

UKURAN SKALA NO.

ITEM

Culture Kompleks nilai,

gagasan, sikap,

Norma perilaku 1. Tingkat interaksi yang terbentuk

Kebiasaan 2. Tingkat kebiasaan (habitual) menggunakan aplikasi mobile messaging

Interval 16.

Sosial class Social class refers to a nation status

hierarchy by which groups and

individuals are distiungished in term of esteem and

prestige (Peter dan oslon

(2010:336))

Interaksi 1. Tingkat prestige yang ditimbulkan dengan adanya interkasi melalui aplikasi mobile messaging

Interval 17.

Pekerjaan 2. Tingkat keinginan memasuki kelas sosial (middle-upper)

Interval 18.

Reference Groups

Are all the groups that have a direct (face to-face) or Fashion Trends A currently

(9)

VARIABEL

Brand Image The perceptions and beliefs held by

Differentiation 2. Tingkat ketertarikan dengan hal yang baru dan berbeda

Allowances 1. Tingkat harga paket data yang terjangkau

Quality 1. Tingkat kesukaan akan kualitas dari fitur aplikasi mobile messaging

Interval 25.

Services 2. Tingkat rasa percaya pada kecepatan layanan dari aplikasi mobile messaging

Interval 26.

Sumber : Berdasarkan hasil pengolahan data, referensi buku dan jurnal

3.2.4 Jenis dan Sumber Data

(10)

(primary data source) dan sumber data sekunder (secondary data sources), yang definisikan, antara lain:

1. Data primer yaitu data yang diperoleh peneliti secara langsung, diperoleh dari tangan pertama dengan tujuan untuk menjawab permasalahan dalam penelitian. Dalam penelitian ini yang menjadi sumber data primer adalah kuesioner yang disebarkan kepada sejumlah responden, sesuai dengan target sasaran dan dianggap mewakili seluruh populasi data penelitian, yakni survei pada pengguna aplikasi mobile messaging atau pengguna smartphone.

2. Data sekunder yaitu data yang diperoleh secara tidak langsung, yang telah dikumpulkan oleh peneliti yang tersedia di sumber publikasi dan non publikasi yang berguna bagi peneliti. Dalam penelitian ini yang menjadi sumber data sekunder yaitu literatur, artikel, jurnal serta situs di internet yang berkenaan dengan penelitian yang mampu merperlihatkan permasalahan.

Pada Tabel 3.2 diperlihatkan sumber data primer dan data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini, sebagai berikut :

TABEL 3.2

JENIS DAN SUMBER DATA

NO DATA JENIS DATA SUMBER DATA

1. Aplikasi kategori pesan dan media sosial yang paling dominan digunakan.

Sekunder http://chip.co.id/

2. Fenomena aplikasi mobile messaging yang terjadi secara global

Sekunder http://wmpoweruser.com/

3. Dalam laporan Nielsen

Indonesia tergolong

penggunaan aplikasi yang masih rendah

Sekunder http://www.indotelko.com

4. 10 aplikasi yang disukai dan dicari masyarakat Indonesia

Sekunder http://dailysocial.net/

(11)

NO DATA JENIS DATA SUMBER DATA

seperti Blackberry,

WhatsApp, Line, KakaoTalk, dan WeChat, merupakan aplikasi yang diminati

6. Jumlah pengguna aplikasi

mobile messaging

(Blackberry, Line, WhatsApp, KakaoTalk, WeChat) tahun 2014

Sekunder http://www.liputan6.com/

7. Survei Ericsson Consumer Lab Analytical Platform 2013

mengenai pengguna

smartphone, dan jumlah pengguna smartphone di Indonesia.

Sekunder www.bakrie-brothers.com www.tekno.liputan6.com

8. Jakarta menjadi kota yang paling tertinggi dalam penggunaan layanan.

Sekunder http://harianti.com/

9. Bandung yang memiliki

traffic selullar tertinggi dibanding Kota besar lainnya, serta persentase penggunaan internet (paket data) melalui smartphone

Sekunder http://www.postel.go.id/ laporan tahunan APJII (Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia)

10. Program pemasaran yang dikerapkan mobile messaging (Blackberry

Messangger,WhatsApp,

KakaoTalk, Line dan

WeChat) yang sesuia dengan proses dalam keputusan menggunakan

Sekunder http://gadgetan.com/ http://id.berita.yahoo.com /

http://www.tempo.co/ http://dailysocial.net/

11. Program pemasaran yang dikerapkan mobile messaging (Blackberry Messangger, WhatsApp, KakaoTalk, Line dan WeChat) yang sesuia dengan faktor individu dan sosial masyarakat Bandung

Sekunder http://gadgetan.com/ http://id.berita.yahoo.com /

http://www.tempo.co/ http://dailysocial.net/

Sumber : Berdasarkan hasil pengolahan data 2014

3.2.5 Populasi, Sampel, dan Teknik Penarikan Sampel

(12)

Dalam melakukan penelitian hal yang paling penting selain sebuah data adalah populasi, karena populasi dapat dijadikan sebagai sumber data. Sherril,Jackson (2012:20) mengemukakan “Population is all the people about

whom to study it meant to generalize”. Populasi adalah semua orang mengenai

untuk siapa penelitian itu di maksudkan kemudian melakukan generalisasi. Dalam menentukan populasi, peneliti tidak dapat langsung menentukan populasi mana yang akan dipilih, seperti yang diungkapkan oleh Maholtra (2010:370) “Population is the agregrate of all the elements, sharing some common set of

characteristic that comprises the universe for for the purpose of the marketing

research problem”. Populasi adalah keseluruhan semua elemen berbagi beberapa seperangkat karakteristik yang terdiri dari alam semesta untuk tujuan riset masalah pemasaran.

Karakteristik yang ada pada populasi harus sesuai dengan objek penelitian yang dipilih oleh peneliti, dalam penelitian ini populasi yang memilki karakteristik yang sama dan menjadi sasaran adalah pengguna mobile messaging

di Kota Bandung dengan kelompok masyarakat yang mengakses melalui paket data (internet) 22,1% melalui smartphone dari jumlah penduduk sebesar 2.620.000 jiwa, yaitu sebesar 579.000 (Sumber : APJII (Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia)

3.2.5.2 Sampel

Sampel merupakan sebagian dari populasi yang terpilih untuk dianalisis “A sample is defines as the population that has been selected for analysis” Mark

(13)

0

 (Harun Al Rasyid,1994:44)

2 untuk dijadikan sebuah sampel, tetapi peneliti tidak mungkin untuk meneliti keseluruhan populasi dikarenakan keterbatasan dalam hal biaya, tenaga dan waktu yang tersedia. Maka dari itu peneliti berhak untuk mengambil sebagian sampel asalkan sampel tersebut mampu mewakili dan representative yang bertujuan untuk mempermudah dalam melakukan penelitian, sesuai dengan penelitian ini dimana memiliki populasi (pengguna mobile messaging) yang banyak, sehingga memerlukan sampel yang mampu mewakili dan representative. Seperti yang diungkapkan oleh Charles Stangor (2011:110) “A representatives sample is the

one that is approximately the same as the population is every important respect”

Agar memperoleh sampel yang representative dari populasi, maka setiap subjek dalam populasi diupayakan untuk memiliki peluang yang sama untuk menjadi sampel.

Berdasarkan pengertian sampel yang dikemukakan di atas, maka sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagian dari populasi penelitian, yaitu sebagian pengguna mobile messaging di Kota Bandung. Dalam menentukan jumlah sampel digunakan pengambilan sampel dengan menggunakan simple random sampling dari Al Rasyid (1994:44), yaitu:

(14)

N = Populasi

n = Banyaknya sampel yang diambil dari seluruh unit

s = Simpangan baku untuk variabel yang diteliti dalam populasi dengan menggunakan Deming’s Emperical Rule

 = Bound of error yang bisa ditolerir atau dikehendaki sebesar 5%

Berdasarkan rumus di atas, maka dapat dihitung besarnya sampel dari Jumlah populasi yang ada yaitu sebagai berikut:

a. Distribusi skor berbentuk kurva distribusi

b. Jumlah item = 26

c. Nilai tertinggi skor responden : (26 x 7) = 182 d. Nilai terendah skor responden : (26 x 1) = 26

e. Rentang = Nilai tertinggi – Nilai terendah = 182 – 26 = 156

f. S = Simpangan baku untuk variabel yang diteliti dalam populasi (populasi

standar deviation) diperoleh: S = (0,29) (156) = 45.24

Diperoleh S=(0,29) berdasarkan pengamatan dari jawaban responden yang menjawab kuesioner yang berskala 1-7, responden lebih banyak menjawab dengan tersebar merata sehingga arah kurva cenderung ke sebelah kiri dan kanan (two tailed)

g. Dengan derajat kepercayaan = 95% dimana  5%

Z 

     

2

1  = Z 0,975 = 1,96

(lihat tabel Z, yaitu tabel normal baku akan diperoleh nilai 1,96)

(15)

no=

Berdasarkan perhitungan di atas, maka ukuran sampel minimal dalam penelitian ini ditetapkan dengan α = 0,05 maka diperoleh ukuran sampel (n) minimal sebesar 314. Menurut Winarmo Surakhmad (1998:100) bahwa “Untuk jaminan ada baiknya sampel selalu ditambah sedikit lagi dari jumlah matematik”.

(16)

enam indikator, faktor sosial empat indikator, keputusan menggunakan empat indikator, maka total jumlah indikator adalah 14, maka akan ada minimal 14 parameter. Untuk itu jumlah sampel minimal adalah 15 x 14 = 220. Semakin tinggi sampel maka akan menghasilkan model yang fit, berdasarkan hal tersebut sampel dalam penelitian ini yaitu 400.

3.2.5.3 Teknik penarikan Sampling

Teknik sampling mengacu pada pemilihan orang-orang untuk berpartisipasi dalam sebuah proyek penelitian biasanya digunakan untuk tujuan membuat kesimpulan tentang kelompok yang lebih besar dari individu. Seperti yang diungkapkan oleh Charles stangor (2011:110) “Sampling refers to the selection of people to participate in a research project, usually with the goal of

being able to use these people to make inferences about a larger group of

individuals.”

Selanjutnya Malhotra (2009:375) menyatakan, "Sebuah teknik sampling

dapat diklasifikasikan sebagai non probalitas dan probabilitas." Sampel

probability merupakan sampel dimana setiap elemen atau anggota populasi memiliki peuang yang sama untuk terpilih sebagai sampel sedangkan sampel non probability kebalikan dari probability dimana setiap elemen atau populasi tidak memiliki peluang yang sama dan pemilihan sampel bersifat objektif. Dimana

(17)

Setelah memperoleh data dari responden yang merupakan populasi penelitian, penulis mengambil teknik simple random sampling karena semua populasi dari pengguna aplikasi mobile messaging memiliki kesempatan untuk terpilih sebagai sampel secara acak oleh peneliti. Seperti yang dikemukakan oleh Mark L. Bernson et al (2012:250) menyatakan “In a simple random sample, every item from a frame has the same chance of selection as every other item”. Oleh

karena itu hak setiap subjek sama, maka penelitian terlepas dari perasaan ingin mengistimewakan satu atau beberapa subjek untuk dijadikan sampel.

3.2.6 Teknik Pengumpulan Data

Teknik pengolahan data mengacu pada cara yang digunakan untuk mengumpulkan data yang diperlukan. Untuk memperoleh data yang lengkap dalam penelitian ini penulis menggunakan beberapa teknik penelitian seperti berikut:

1. Studi kepustakaan, yaitu pengumpulan data dengan cara mempelajari buku, makalah, situs web-site, majalah guna memperoleh informasi yang berhubungan dengan teori-teori dan konsep-konsep yang berkaitan dengan masalah dan variabel yang diteliti yang terdiri dari faktor individu dan sosial serta keputusan menggunakan.

(18)

jawaban yang telah disediakan pada masing-masing alternatif jawaban yang dianggap paling tepat. Kuesioner yang disebar oleh peneliti secara terbuka pada pengguna aplikasi mobile messaging dan pengguna smartphone. Langkah-langkah penyusunan kuesioner adalah sebagai berikut:

a. Menyusun kisi-kisi angket atau daftar pertanyaan.

b. Merumuskan item-item pertanyaan dan alternatif jawabannya. Jenis instrumen yang digunakan dalam angket merupakan instrumen yang bersifat tertutup, yaitu seperangkat daftar pertanyaan tertulis dan disertai dengan alternatif jawaban yang disediakan, sehingga responden hanya memilih jawaban yang tersedia.

c. Menetapkan pemberian skor untuk setiap item pertanyaan. Pada penelitian ini setiap pendapat responden atas pertanyaan diberi nilai dengan skala interval.

Langkah-langkah penyebaran kuisioner secara online adalah sebagai berikut: a. Menyusun daftar pertanyaan secara online menggunakan Google

Drive, kunjungi drive.google.com kemudian login menggunakan akun Google pilih Create, Form untuk mulai membuat kuesioner online. b. Setelah kuesioner online selesai, kemudian dilakukan penyebaran

kuesioner dan alamat web kuesioner tersebut.

1) Mengirim aplikasi kuesioner melalui email kepada teman pengguna aplikasi mobile messaging dan pengguna smartphone.

(19)

maupun kemahasiswaan di universitas-universitas seperti @WhatsApp, @WhatsAppDice, @BlackberryID, @indo_line, @KakaoTalkINA, @wechatid, @bem_unpad, @KM_ITB, @InfoUPI, @anak_unpad, @dokterdroid, @androidID, @droindo dan yang lainnya.

3) Melakukan share di Facebook, forum-forum di Facebook dan Fan page pengguna aplikasi mobile messaging dan pengguna

smartphone.

3. Studi literatur

Studi Literatur merupakan usaha pengumpulan informasi yang berhubungan dengan teori-teori yang ada kaitannya dengan masalah dan variabel yang diteliti yang terdiri dari faktor individu dan sosial serta keputusan menggunakan. Studi literature tersebut didapat dari berbagai sumber, yaitu a) Perpustakaan UPI b) Skripsi, c) Jurnal ekonomi dan bisnis d) Media cetak (majalah) e) Media Elektronik (internet).

3.2.7 Hasil Pengujian Validitas dan Realibilitas

(20)

pengumpulan data. Instrumen yang baik harus memenuhi dua persyaratan penting yaitu Valid dan Reliabel.

Pengujian validitas instrument dilakukan untuk menjamin bahwa terdapat kesamaan antara yang terkumpul dengan data yang sesungguhnya terjadi pada objek yang diteliti, sedangkan uji reliabilitas dilakukan untuk mendapatkan tingkat ketepatan alat pengumpulan data yang digunakan. Uji validitas dan reliabilitas pada penelitian ini dilaksanakan dengan menggunakan alat bantu

software komputer program SPSS 21.0 for window.

3.2.7.1 Hasil Pengujian Validitas

Penelitian mengenai pengaruh faktor individu dan sosial terhadap keputusan menggunakan mobile messaging pada Blackberry Messanger, WhatsApp, KakaoTalk, Line, dan WeChat, dilakukan untuk mengetahui apakah antara variabel faktor individu (X1) dan sosial (X2) ada pengaruhnya terhadap keputusan menggunakan (Y), dengan menafsirkan data yang terkumpul melalui responden melalui kuesioner.

Pengujian validitas instrument dilakukan untuk menjamin bahwa terdapat kesamaan antara data yang trekumpul dengan data yang sesungguhnya terjadi. Menurut Sherri L Jackson (2012:85) “Validity is an indication of whether the

instrument measuring what it claims to measure”. Validitas adalah indikasi

apakah instrumen mengukur apa yang dikatakannya untuk diukur. Menurut Maholtra (2009:282) “The Validation of scale may be defined as the extent to

which differences in observed scale score reflect true differences among on the

(21)

tinggi apabila tes tersebut menjalankan fungsi ukuranya, atau memberikan hasil ukuran sesuai dengan makna dan tujuan diadakannya tes tersebut.

Uji validitas dilakukan bertujuan untuk menguji sejauh mana item kuesioner yang valid dan mana yang tidak. Hal ini dilakukan dengan mencari korelasi setiap item pertanyaan dengan skor total pertanyaan untuk hasil jawaban responden yang mempunyai skala pengukuran interval perhitungan korelasi antara pernyataan kesatu dengan skor total digunakan alat uji korelasi Pearson (product coefisient of correlation) dengan rumus :

Sumber : Suharsimi Arikunto (2009:146) Keterangan:

r = Koefesien validitas item yang dicari

X = Skor yang diperoleh subjek dari seluruh item Y = Skor total

ΣX = Jumlah skor dalam distribusi X ΣY = Jumlah skor dalam distribusi Y

ΣX2 = Jumlah kuadrat dalam skor distribusi X ΣY2 = Jumlah kuadrat dalam skor distribusi Y

N = Banyak responden

(22)

1. Item pertanyaan-pertanyaan responden penelitian dikatakan valid jika rhitung lebih besar atau sama dengan rtabel (rhitung≥ rtabel)

2. Item pertanyaan-pertanyaan responden penelitian dikatakan tidak valid jika rhitung lebih kecil dari rtabel (rhitung<rtabel)

Perhitungan validitas instrumen dilakukan dengan bantuan program SPSS 21.0 for windows. Teknik perhitungan yang digunakan untuk menganalisa tes ini adalah teknik korelasi biasa, yakni korelasi antara skor-skor tes yang divalidasikan dengan skor-skor tes tolak ukurnya dari peserta yang sama. Selanjutnya perlu diuji apakah koefisien validitas tersebut signifikan terhadap taraf signifikan tertentu, artinya adanya koefesien validitas tersebut bukan karena faktor kebetulan, diuji dengan rumus statistic t sebagai berikut:

Sumber : Sugiyono (2010:250)

Keputusan pengujian validitas menggunakan taraf signifikansi dengan kriteria sebagai berikut:

1. Nilai t dibandingkan dengan harga ttabel dengan dk = n-2 dan taraf signifikasi a = 0,05

2. Jika thitung > ttabel maka butir pertanyaan tersebut valid 3. Jika thitung < ttabel maka butir pertanyaan tersebut tidak valid

(23)

diuji adalah validitas dari instrument faktor individu dan sosial X , keputusan menggunakan sebagai variabel Y. Jumlah pertanyaan untuk variabel X1 adalah 13 Terdapat 1 Item pertanyaan yang tidak valid, sedangkan untuk item pertanyaan variabel X2 berjumlah 6, untuk item pertanyaan variabel Y berjumlah 7, terdapat 1 item pertanyaan tidak valid. Lalu dilakukan drop out pada 2 item yang tidak valid dan dilakukan uji validitas ulang, berikut Tabel 3.4 hasil uji validitas faktor individu.

TABEL 3.3

HASIL PENGUJIAN VALIDITAS FAKTOR INDIVIDU

NO PERNYATAAN rhitung rtabel thitung ttabel KET FAKTOR INDIVIDU

Motivation

1. Keinginan pengguna

smartphone untuk

berkomunikasi melalui aplikasi mobile messaging

0,911 0,374 11.6687 2,0484 Valid

2. Pengguna aplikasi mobile

messaging dapat

mengekspresikan diri

0,823 0,374 7.6643 2,0484 Valid

3. Aplikasi mobile messaging

memberikan rasa aman pada privacy penggunanya.

0,678 0,374 4.8793 2,0484 Valid

Information Processing

4. Pengguna tertarik dengan fitur yang ada pada aplikasi

mobile messaging

0,667 0,374 4.7357 2,0484 Valid

5. Aplikasi mobile messaging

memberikan pemahaman pada fitur yang ditawarkan

0,524 0,374 3.2545 2,0484 Valid

Personality

6. Pengetahuan yang dimiliki pengguna mengenai fitur aplikasi mobile messaging

0,684 0,374 4.9601 2,0484 Valid

7. Perasaan yang dirasakan oleh pengguna aplikasi

mobile messaging

0,688 0,374 5.0151 2,0484 Valid

8. Pengguna menginginkan (lebih privacy) yang

(24)

NO PERNYATAAN rhitung rtabel thitung ttabel KET FAKTOR INDIVIDU

terfasilitasi oleh aplikasi

mobile messaging

Life cycle

9. Biaya yang harus dikeluarkan pengguna aplikasi mobile messaging

0,792 0,374 6.8624 2,0484 Valid

Life style

10. Aktivitas yang tidak bisa terlepas dari penggunaan aplikasi mobile messaging

0,580 0,374 3.7664 2,0484 Valid

11. Perhatian pada promosi yang dilakukan oleh aplikasi mobile messaging

0,876 0,374 9.6079 2,0484 Valid

Belief and attitudes

12. Sikap yang diperlihatkan pengguna saat

menggunakan aplikasi

mobile messaging

0,792 0,374 6.8624 2,0484 Valid

13. Pengguna merasa antusias untuk menggunakan aplikasi mobile messaging

0,827 0,374 7.7815 2,0484 Valid

Sumber : Hasil Pengolahan Data 2014 (Menggunakan SPSS 21.0 for window)

(25)

Hasil uji coba instrumen untuk variabel faktor sosial berdasarkan hasil perhitungan validitas item instrumen yang dilakukan dengan bantuan program SPSS 21.0 for windows, menunjukkan bahwa item-item pertanyaan valid karena skor rhitung lebih besar jika dibandingkan dengan rtabel yang bernilai yang bernilai 0,374. Berikut ini Tabel 3.5 mengenai hasil uji validitas variabel faktor sosial yang pada penelitian ini dijadikan sebagai variabel X2.

TABEL 3.4

HASIL PENGUJIAN VALIDITAS FAKTOR SOSIAL

NO PERNYATAAN rhitung rtabel thitung ttabel KET FAKTOR SOSIAL

Geodemographics

1. Menggunakan aplikasi

mobile messaging akibat pengaruh lingkungan (tempat kerja, sekolah, dan tempat tinggal)

0,832 0,374 7.9334 2,0484 Valid

Culture

2. Interaksi non-formal yang ada di lingkungan (bahasa gaul) terfasilitasi oleh aplikasi mobile messaging

0,785 0,374 6.7032 2,0484 Valid

mobile messaging sudah menjadi suatu kebiasaan (habit)

0,642 0,374 4.4295 2,0484 Valid

Social class

mobile messaging untuk meningkatkan gengsi

(prestige)

0,780 0,374 6.5936 2,0484 Valid

mobile messaging karena keinginan untuk berada pada kelas sosial (middle-upper)

0,746 0,374 5.9259 2,0484 Valid

Reference Groups

(26)

NO PERNYATAAN rhitung rtabel thitung ttabel KET FAKTOR SOSIAL

mobile messaging karena rekomendasi teman atau kelompok

Berdasarkan Tabel 3.5 pada instrument variabel faktor sosial dapat diketahui bahwa nilai tertinggi terdapat pada dimensi geo demographics dengan item menggunakan aplikasi mobile messaging akibat pengaruh lingkungan (tempat tinggal, sekolah, pekerjaan), yang bernilai 0,752 dan nilai terendah terdapat pada dimensi culture dengan item menggunakan aplikasi mobile messaging sudah menjadi kebiasaan (habitual), yang bernilai 0,517, dan untuk pengujian validitas dengan rumus statistik t menunjukan hasil pengujian koefisien validitas terhadap taraf signifikan tertentu, semua nilai thitung melebihi nilai ttabel, artinya bahwa adanya koefesien validitas tersebut bukan karena faktor kebetulan.

Berikut ini Tabel 3.6 mengenai hasil uji validitas variabel keputusan menggunakan yang pada penelitian ini dijadikan sebagai variabel Y.

TABEL 3.5

HASIL PENGUJIAN VALIDITAS KEPUTUSAN MENGGUNAKAN

KEPUTUSAN MENGGUNAKAN

Fashion Trends

1.Keinginan untuk menjadi sorotan (trend setter)

0,691 0,374 5.0568 2,0484 Valid

2.Menggunakan aplikasi mobile

messaging karena terbawa

oleh trend komunikasi

0,767 0,374 6.3234 2,0484 Valid

Brand Image

3.Citra merek yang tersohor dan baik memberikan

dorongan untuk

menggunakna aplikasi mobile messaging

0,794 0,374 6.9092 2,0484 Valid

(27)

KEPUTUSAN MENGGUNAKAN yang baru

Price

5.Menggunakan aplikasi mobile messaging karena harga paket data yang terjangkau dan terhitung hemat.

0,619 0,374 4.1692 2,0484 Valid

6.Menyukai kualitas fitur yang ditawarkan aplikasi mobile messaging

0,801 0,374 7.0779 2,0484 Valid

7.Rasa percaya terhadap kualitas layanan yang ditawarkan aplikasi mobile messaging

0,588 0,374 3.8455 2,0484 Valid

Berdasarkan Tabel 3.6 pada instrumen variabel keputusan menggunakan dapat diketahui bahwa nilai tertinggi terdapat pada dimensi brand image, dengan item ketertarikan dengan hal yang baru, yang bernilai 0,728 dan nilai terendah juga terdapat pada dimensi allowances dengan item menggunakan aplikasi mobile messaging karena paket data terjangkau, yang bernilai 0,470, serta untuk pengujian validitas dengan rumus statistik t menunjukan hasil pengujian koefisien validitas terhadap taraf signifikan tertentu, semua nilai thitung melebihi nilai ttabel, artinya bahwa adanya koefesien validitas tersebut bukan karena faktor kebetulan.

3.2.7.2 Hasil Pengujian Reliabilitas

(28)

tersebut sudah dapat dikatakan baik. Instrument yang sudah dapat dipercaya, yang reliable akan menghasilkan data yang dapat dipercaya juga.

Menurut, Sherri L Jackson (2012:81) “Reliability is indication of consistency or stability of a measuring instrument” reabilitas adalah indikasi dari konsistensi atau stabilitas dari sebuah alat ukur. Sedangkan Umi Sekaran (2009:178) mengungkapkan bahwa reliabilitas adalah tingkat keterpercayaan hasil suatu pengukuran. Pengukuran yang memiliki reliabilitas tinggi, yaitu pengukuran yang mampu memberikan hasil ukur terpercaya (reliable).

Jika suatu instrumen dapat dipercaya, maka data yang dihasilkan oleh instrumen tersebut dapat dipercaya. Pengujian instrument dilakukan dengan

internal consistency dengan teknik belah dua (split half) yang dianalisis dengan rumus Spearman Brown yaitu :

Sumber: Sugiyono (2010:190) Keterangan :

ri = Realibilitas seluruh instrument

rb = Korelasi Product Moment antara belahan pertama dan kedua

Pengujian realibilitas tersebut menurut Sugiyono (2010:190) dilaksanakan dengan langkah-langkah sebagai berikut:

(29)

2. Skor data dari tiap kelompok disusun sendiri dan kemudian skor total antara kelompok gajil dan genap dicari korelasinya.

Keputusan uji realibilitas ditentukan dengan kriteria sebagai berikut:

1. Jika koefisien internal seluruh item (ri) ≥ rtabel dengan tingkat signifikasi 5% maka item pertanyaan dikataka reliabel.

2. Jika koefisien internal seluruh item (ri) < rtabel dengan tingkat signifikasi 5% maka item pertanyaan dikataka tidak reliabel.

Berdasarkan jumlah angket yang diuji kepada sebanyak 30 responden dengan tingkat signifikansi 5% dan derajat kebebasan (df) n-2 (30-2=28) maka didapat nilai rtabel sebesar 0,374. Hasil pengujian reliabilitas instrumen yang dilakukan dengan bantuan SPSS 21.0 for Windows diketahui bahwa semua variabel reliable, hal ini disebabkan nilai rhitung lebih besar dibandingkan dengan nilai rtabel. Hal ini dapat dilihat dalam Tabel 3.7 berikut:

TABEL 3.6

HASIL PENGUJIAN RELIABILITAS

No Variabel rhitung rtabel Keterangan

1. Faktor individu 0,769 0,374 Reliabel

2. Faktor Sosial 0,788 0,374 Reliabel

3. Keputusan Menggunakan 0,780 0,374 Reliabel Sumber : Hasil Pengolahan Data 2014 (Menggunakan SPSS 21.0 for window) 3.2.8 Teknik Analisis Data

(30)

yang telah dirumuskan dalam penelitian. Dengan demikian, teknik analisis data diarahkan pada pengujian hipotesisi serta menjawab masalah yang diajukan.

Alat penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah angket atau kuesioner. Angket ini disusun oleh penulis berdasarkan variabel yang terdapat dalam penelitian. Dalam penelitian kuantitatif analisis data dilakukan setelah data seluruh responden terkumpul. Kegiatan analisis data dalam penelitian dilakukan melalui tahapan :

1. Menyusun data

Kegiatan ini dilakukan untuk memeriksa kelengkapan identitas responden, kelengkapan data serta isian data yang sesuai dengan tujuan penelitian.

2. Tabulasi data

Penelitian ini melakukan tabulasi data dengan langkah-langkah dibawah ini : a. Memberi skor pada tiap item

Dalam penelitian ini akan diteliti pengaruh faktor individu (X1) dan faktor sosial (X2) terhadap keputusan menggunakan (Y), dengan skala pengukuran menggunakan skala semantic differential. Menurut Umar (2008:99) “Skala

berusaha mengukur arti suatu objek atau konsep bagi responden. Skala ini mengandung unsur evaluasi (misalnya : bagus buruk, jujur tidak jujur), unsure potensi (aktif pasif, cepat lambat)”.

Dalam penelitian ini, pernyataan dari angket terdiri dari 7 kategori sebagai berikut :

TABEL 3.7

SKOR ALTERNATIF JAWABAN POSITIF DAN NEGATIF

(31)

Jawaban terpenuhi, paham, senang, setuju,

tertarik, dan mempengaruhi

tidak terpenuhi, tidak paham, tidak senang, tidak setuju, dan

tidak mempengaruhi

7 6 5 4 3 2 1

Positif 7 6 5 4 3 2 1

Sumber : Modifikasi dari Husein Umar (2008:99) b. Menjumlahkan skor pada setiap item

c. Menyusun ranking skor pada setiap variabel penelitian 3. Pengujian

Untuk menguji hipotesis dimana metode analisis yang digunakan dalam penelitian kuantitatif ini adalah metode analisis verivikatif, maka dilakukan analisis Structural Equation Modeling.

3.2.8.1 Analisis Deskriptif

Data yang diperoleh secara mentah atau hasil dari pengisian angket harus diolah agar memperoleh makna yang berguna bagi pemecahan masalah. Alat penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah angket. Angket ini disusun oleh penulis berdasarkan variabel yang terdapat dalam penelitian, yaitu memberikan keterangan dan data mengenai pengaruh faktor individu dan sosial. pengolahan data yang terkumpul dari hasil kuesioner dapat dikelompokkan kedalam tiga langkah, yaitu persiapan, tabulasi, dan penerapan data pada pendekatan penelitian.

1. Distribusi Frekuensi

(32)

membandingkan rata-rata data sampel atau populasi tanpa perlu diuji signifikasinya, penelitian ini menggunakan analisis deskriptif untuk mendeskripsikan variabel-variabel penelitian, antara lain:

a. Analisis Deskriptif Variabel X1 (faktor individu) b. Analisis Deskriptif Variabel X2 (faktor sosial)

c. Analisis Deskriptif Variabel Y (keputusan menggunakan)

Untuk mengkategorikan hasil perhitungan, digunakan kriteria penafsiran persentase yang diambil dari 0% sampai 100%. Penafsiran pengolahan data berdasarkan batas-batas disajikan pada Tabel 3.4 sebagai berikut:

TABEL 3.8

KRITERIA PENAFSIRAN HASIL PERHITUNGAN RESPONDEN

No Kriteria Penafsiran Keterangan

1 0% Tidak Seorangpun

2 1% - 25% Sebagian Kecil

3 26% - 49% Hampir Setengahnya

4 50% Setengahnya

5 51% - 75% Sebagian Besar

6 76% - 99% Hampir Seluruhnya

7 100% Seluruhnya

Sumber: Moch Ali (1985:184) 2. Cross Tabulation

Metode cross tabulation merupakan metode yang menggunakan uji statistik untuk mengidentifikasikan dan mengetahui korelasi antar dua variabel. Dimana apabila terdapat hubungan antar keduanya, maka terdapat tingkat ketergantungan yang saling mempengaruhi yaitu perubahan variabel yang satu ikut mempengaruhi perubahan pada variabel lain.

(33)

konsumen berada dalam situasi untuk memilih, membeli atau menggunakan, seperti yang tertera pada Gambar 3.1 berikut ini:

Sumber : David Jobber (2010)

GAMBAR 3.1

INFLUENCES ON CONSUMER PURCHASING BEHAVIOR

3.2.8.2 Analisis Data Verifikatif

Dalam menganalisis data, agar menghasilkan data sangat diperlukan ketepatan, maka disarankan untuk melakukan uji asumsi klasik tujuannya untuk memberikan kepastian bahwa persamaan regresi yang didapatkan memiliki ketepatan dalam estimasi, tidak bias dan konsisten.

1. Uji Asumsi Klasik

Perlu diketahui, terdapat kemungkinan data aktual tidak memenuhi semua asumsi klasik. Beberapa perbaikan, baik pengecekan kembali data outlier maupun

recollecterror data dapat dilakukan. uji asumsi klasik yang dikemukakan antara lain :

(34)

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dan residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Uji heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan uji Glejser, yang dilakukan dengan meregresikan nilai absolut residual yang diperoleh dari model regresi sebagai variabel dependen terhadap semua variabel independen dalam model regresi. Apabila nilai koefisien regresi dari masing-masing variabel bebas dalam model regresi ini tidak signifikan secara statistik, maka dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas (Sumodiningrat. 2001 : 271).

b. Uji Asumsi Klasik Heteroskedasitisitas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Dalam model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas. Uji Multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai tolerance dan variance inflation factor (VIF) dari hasil analisis dengan menggunakan SPSS. Apabila nilai tolerance value lebih tinggi daripada 0,10 atau VIF lebih kecil daripada 10 maka dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinearitas (Santoso. 2002 : 206).

c. Uji Asumsi Klasik Autokorelasi

(35)

periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi Uji autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson (D-W), dengan tingkat kepercayaan  = 5%. Apabila D-W terletak antara -2 sampai +2 maka tidak ada autokorelasi (Santoso. 2002 : 219)

2. Structure Equation Model (SEM)

Dalam penelitian ini teknik analisis verifikatif yang dipergunakan untuk mengetahui hubungan korelatif dalam penelitian ini yaitu teknik analisis Structure Equation Model (SEM) atau Pemodelan Persamaan Struktural. Teknik analisis data menggunakan SEM dilakukan untuk menjelaskan secara menyeluruh hubungan antar variabel yang ada dalam penelitian. SEM digunakan bukan untuk merancang suatu teori, tetapi lebih ditujukan untuk memeriksa dan membenarkan suatu model. Oleh karena itu, syarat utama menggunakan SEM adalah membangun suatu model hipotesis yang terdiri dari model struktural dan model pengukuran dalam bentuk diagram jalur yang berdasarkan justifikasi teori.

SEM merupakan sekumpulan teknik-teknik statistik yang memungkinkan pengujian sebuah rangkaian hubungan secara simultan. Seperti yang diungkapkan oleh Hair et al. (2006:70) menggunakan Structural Equation Modeling

memungkinkan dilakukannya analisis terhadap serangkaian hubungan secara simultan sehingga memberikan efisiensi secara statistik.

(36)

pada Structural Equation Modeling memungkinkan untuk melakukan estimasi atas persamaan regresi yang berbeda tetapi terkait satu sama lain secara bersama-sama. Keterkaitan ini memungkinkan variabel tergantung path satu hubungan berperan pula sebagai variabel bebas path hubungan selanjutnya, atau variabel yang sama akan berpengaruh terhadap variabel tergantung yang berbeda secara berbeda pula (Hair et al., 2006:68).

Structural Equation Modeling memiliki karakteristik utama yang membedakannya dengan teknik analisis multivariat lainnya. Pada SEM terdapat estimasi hubungan ketergantungan ganda (multiple dependence relationship). SEM juga memungkinkan mewakili konsep yang sebelumnya tidak teramati (unobserved concept) dalam hubungan yang ada dan memperhitungkan kesalahan pengukuran (measurement error).

Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan program IBM SPSS AMOS versi 22 untuk menganalisis hubungan kausalitas dalam model struktural yang diusulkan. Adapun model struktural yang diusulkan untuk menguji hubungan kausalitas antara faktor individu (X1) yang terdiri dari dan faktor sosial (X2) terhadap keputusan menggunakan (Y).

Dari struktur hubungan di atas dapat dilihat bahwa faktor individu dan sosial berpengaruh terhadap keputusan menggunakan, yang kemudian akan diuji. Namun, di dalam SEM ada beberapa prosedur yang harus dilewati, dan prosedur di dalam SEM secara umum akan mengandung tahap-tahap sebagai berikut (Bollen dan Long, 1993) :

(37)

Tahap ini berkaitan dengan pembentukan model awal persamaan structural, sebelum dilakukan estimasi. Model awal ini diformulasikan berdasarkan suatu teori atau penelitian sebelumnya.

2. Identifikasi (identification)

Tahap ini berkaitan dengan pengkajian tentang kemungkinan diperolehnya nilai yang unik untuk setiap parameter yang ada di dalam model dan kemungkinan persamaan simultan tidak ada solusinya.

3. Estimasi (estimation)

Tahap ini berkaitan dengan estimasi terhadap model untuk menghasilkan nilai-nilai parameter dengan menggunakan salah satu metode estimasi yang tersedia. Pemilihan metode estimasi yang digunakan seringkali ditentukan berdasarkan karakteristik dari variabel-variabel yang dianalisis

4. Uji kecocokan (testing fit)

Tahap ini berkaitan dengan pengujian kecocokan antara model dengan data. Beberapa criteria ukuran kecocokan atau Goodness Of Fit (GOF) dapat digunakan untuk melaksanakan langkah ini.

5. Respesifikasi (respicification)

Tahap ini berkaitan dengan respesifikasi model berdasarkan atas hasil uji kecocokan tahap sebelumnya.

(38)

1. Ukuran sampel

Ukuran sampel yang harus dipenuhi dalam SEM adalah minimal berukuran 100. Ukuran sampel memberikan dasar untuk mengestimasi sampling error. Sampel dalam penelitian ini berjumlah 400, maka estimasi model yang digunakan yaitu Maximum Likelihood (ML). Hal ini sesuai dengan yang dikemukakan oleh Hair et al., (2006:604) dalam Yvonne dan Robert (2013:178) bahwa jika sampel penelitian berjumlah 100 ≥ 200 atau 200 ≥ 500, estimasi model yang diusulkan yaitu Maximum Likelihood (ML) atau

Generalized Least Square. 2. Normalitas Data

Dalam melakukan pengujian berbasis SEM, Hair et al. (2006:79-86) mempersyaratkan dilakukannya uji asumsi data dan variabel yang diteliti dengan uji normalitas. Sebaran data harus dianalisis untuk melihat apakah asumsi normalitas dipenui sehingga data dapat diolah lebih lanjut untuk pemodelan.

3. Outliers Data

Outliers data adalah observasi data yang nilainya jauh di atas atau di bawah rata-rata nilai (nilai ekstrim) baik secara univariate maupun multivariate

karena kombinasi karakteristik unik yang dimilikinya sehingga jauh berbeda dari observasi lainnya (Ferdinand, 2005:52; Sriyanti 2014:130). Pemeriksaan outliers dapat dilakukan dengan membandingkan standar deviasi (SD) dengan

(39)

4. Multikolinearitas

Multikolinearitas dapat dideteksi dari determinan matrik kovarians. Nilai matriks kovarians yang sangat kecil memberikan indikasi adanya masalah multikolinearitas atau singularitas. Multikolinearitas menunjukkan kondisi dimana antar variabel penyabab terdapat hubungan linier yang sempurna, eksak, perfectly predicted atau singularity. (Kusnendi, 2008:51).

Setelah semua asumsi terpenuhi, maka langkah selanjutnya yaitu pengujian model pengukuran (measurement model). Pengujian validitas measurement model untuk menguji kesesuaian model atau dapat disebut goodness of fit (GOF) memiliki tujuan untuk mengetahui seberapa besar variabel manifest (indikator) memberikan dukungan terhadap variabel latent (konstruk) (Loehlin, 2004; Klein, 2011; Brown, 2006; Bollen & Curran, 2006 dalam Sriyanto, 2014:131), dengan kata lain seberapa fit model dengan data yang diperoleh dalam penelitian. Uji kesesuaian dan statistik dilakukan menggunakan fit indeks untuk mengukur kesesuian model yang diajukan. Indeks kesesuaian (goodness of fit index) dan nilai cut-off (cut-off value) yang digunakan dalam kesesuaian model ini menurut Wijanto (2008:51-61), adalah sebagai berikut :

1. Chi Square (X2)

Ukuran yang mendasari pengukuran secara keseluruhan (overall) yaitu

likelihood ratio change. Ukuran ini merupakan ukuran utama dalam pengujian

(40)

sangan sensitif terhadap besarnya sampel yang digunakan. Kriteria yang digunakan adalah apabila matriks kovarian sampel tidak berbeda dengan matriks hasil estimasi, maka dikatakan data fit dengan data yang dimasukkan. Model dianggap baik jika nilai chi-square rendah.

Meskipun chi-square merupakan alat pengujian utama, namun tidak dianggap sebagai satu-satunya dasar penentuan untuk menentukan model fit, untuk memperbaiki kekurangan pengujian chi-square digunakan χ2_/df_(CMIN/DF), dimana model dapat dikatakan fit apabila nilai CMIN/DF < 2,00.

2. GFI (Goodness of Fit Index) dan AGFI (Adjusted Goodness of Fit Index) GFI bertujuan untuk menghitung proporsi tertimbang varians dalam matriks sampel yang dijelaskan oleh matrik kovarians populasi yang diestimasi. Nilai

Good of Fit Index berukuran antara 0 (poor fit) sampai dengan 1 (perfect fit). Oleh karena itu, semakin tinggi nilai GIF, maka menunjukkan model semakin fit

dengan data. Cut-off value GFI adalah ≥0,90 dianggap sebagai nilai yang baik (perfect fit). Berikut ini rumus GFI :

Sedangkan AGFI berbeda dengan GFI dalam hal pemasukan pengaruh df dalam pengujian. GFI maupun AGFI adalah kriteria yang memperhitungkan proporsi tertimbang dari varians dalam sebuah matriks kovarian sampel. Cut-off-valuedari AGFI adalah ≥0,90 sebagi tingkatan yang baik. Kriteria ini dapat

(41)

berkisar antara 0,90-0,95 sebagai tingkatan yang cukup (adequate fit), dan jika besaran nilai 0,80-0,90 menunjukkan marginal fit. Berikut ini rumus AGFI :

3. RMR (Root Mean Residual)

Alat uji ini pada dasarnya menghitung residua atau selisih dari kovarians sampel dengan kovarians estimate. Berikut ini terdapat rumus RMR :

Secara logika, semakin kecil hasil RMR tentu akan semakin baik, yang menandakan semakin dekatnya angka pada sampel dengan estimasinya.

4. Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA)

Indeks ini pertama kali diusulkan oleh Steiger dan Lind (1980) dan dewasa ini merupakan salah satu indeks yang informative dalam SEM. Rumus perhitungan RMSEA adalah sebagai berikut :

Nilai RMSEA menandakan close fit, sedangkan

(42)

mengelaborasi lebih jauh berkaitan dengan cut point ini dengan menambahkan bahwa nilai RMSEA antara 0.08 sampai 0.10 menunjukkan mediocre (marginal)

fit, serta nilai RMSEA > 0.01 menunjukkan poor fit,.

5. Single Sample Cross-Validation Index/Expected Cross-Validation Index (ECVI)

ECVI diusulkan sebagai sarana untuk menilai, dalam sampel tunggal, likehood

bahwa model divalidasi silang (cross-validated) dengan sampel-sampel dengan ukuran yang sama dari populasi yang sama (Browne dan Cudeck, 1989). ECVI digunakan untuk perbandingan model dan semakin kecil nilai ECVI sebuah model semakin baik tingkat kecocokannya. Nilai ECVI dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :

6. Tucker Lewis Index/ Non Normed Fit Index (TLI/NNFI)

TLI (Trucker dan Lewis, 1973) pertama kali diusulkan sebagai sarana untuk mengevaluasi analisis faktor yang kemudian diperluas untuk SEM. TLI yang juga dikenal sebagai NonNormed Fit Index (NNFI) diperoleh dengan rumus sebagai berikut (Bentler dan Bonnet, 1980) :

Dimana :

n = Ukuran Sampel

(43)

Nilai TLI berkisar antara 0 sampai 1.0, dengan nilai TLI 0.90 menunjukkan

good fit dan 0.80 TLI 0.90 adalah marginal fit.

7. Normed Fit Index (NFI)

Selain NNFI, Bentler dan Bonnet (1980) juga mengusulkan ukuran GOF yang dikenal sebagai NFI. NFI ini mempunyai nilai yang berkisar dari 0 sampai 1. Nilai NFI 0.90 menunjukkan good fit, sedangkan 0.80 NFI 0.90 sering disebut

sebagai marginal fit. Untuk memperoleh nilai NFI dapat digunakan rumus dibawah ini :

8. Relative Fit Index (RFI)

RFI dariBollen (1989) dapat hitung menggunakan rumus :

Dimana :

= Nilai minimum F dari model yang dihipotesiskan = Nilai minimum F dari model null/independence

Seperti halnya NFI, nilai RFI akan berkisar dari 0 sampai 1. Nilai RFI 0.90

mennunjukkan good fit, sedangkan 0.80 RFI 0.90 sering disebut sebagai

marginal fit.

(44)

Selain RFI, Bollen (1989) juga mengusulkan IFI, yang nilainya dapat diperoleh dari :

Nilai IFI akan berkisar dari 0 sampai 1. Nilai IFI 0.90 menunjukkan good fit

sedangkan 0.80 IFI 0.90 sering disebut sebagai marginal fit.

10.Comparative Fit Index (CFI)

Bentler (1990) menambah pembendaharaan kecocokan incremental melalui CFI, yang nilainya dapat dihitung dengan rumus :

Dimana :

Nilai CFI akan berkisar dari 0 sampai 1. Nilai menunjukkan good fit,

sedangkan sering disebut sebagai marginal fit.

11.Parsimonious Normed Fit Index (PNFI)

PNFI merupakan modifikasi dari NFI. PNFI memperhitungkan banyaknya

degree of freedom untuk mencapai suatu tingkat kecocokan. PNFI didefinisikan sebagai berikut (James, Mulaik dan Brett, 1982).

(45)

Nilai PNFI yang lebih tinggi yang lebih baik. Penggunaan PNFI terutama untuk perbandingan dua atau lebih model yang mempunyai degree of freedom berbeda. PNFI digunakan untuk membandingkan model-model alternative, dan tidak ada rekomendasi tingkat kecocokan yang dapat diterima. Meskipun demikian ketika membandingkan 2 model, perbedaan nilai PNFI sebesar 0.06 sampai 0.09 menandakan perbedaan model yang cukup besar (Hair et.al.,1998).

12.Akaike Information Criterion (AIC)

AIC merupakan ukuran yang berdasarkan atas statistical information theory

(Akaike, 1987). Serupa dengan PNFI, AIC adalah ukuran yang digunakan untuk membandingkan beberapa model dengan jumlah konstruk yang berbeda. AIC dapat dihitung menggunakan rumus :

Dimana q adalah jumlah parameter yang diestimasi

Nilai AIC yang kecil dan mendekati nol menunjukkan kecocokan yang lebih baik, serta parsimoni yang lebih tinggi. AIC yang kecil lazimnya terjadi ketika nilai

kecil diperoleh melalui sedikit parameter yang diestimasi. Hal ini menunjukkan tidak hanya kecocokan yang baik saja, tetapi juga model yang diestimasi tidak

overfitting.

13.Consistent Akaike Information Criterion (CAIC)

Bozdogan (1987) menyatakan bahwa AIC memberikan penalty hanya berkaitan dengan degree of freedom dan tidak berkaitan dengan ukuran sampel.

(46)

Oleh karena itu ia mengusulkan CAIC yang sertakan ukuran sampel sebagai berikut :

Dimana n adalah jumlah observasi.

Perhitungan goodness of fit dirangkum kedalam Tabel 3.9, berikut ini :

TABEL 3.9

KRITERIA EVALUASI MODEL DENGAN GOODNESS OF FIT

MEASURES

No Goodness-of-Fit

Measures Level Penerimaan Absolute Fit Measures

1. Statistic Chi-square (X2) Mengikuti uji statistic yang berkaitan sengan persyaratan signifikan semakin kecil semakin baik.

2. Goodness-of-Fit-Index

(GFI)

Nilai berkisar antara 0-1, dengan nilai lebih tinggi adalah lebih baik. GFI 0.90 adalah good fit,

sedang 0.80 GFI 0.90 adalah marginal fit

3. Root Mean Square

Residuan (RMR)

Residual rata-rata antara matrik (korelasi atau kovarian) teramati dan hasil estimasi. Standardized RMR 0.05 adalah good fit

4. Root Mean Square

Error of Approximation

(RMSEA)

Rata-rata perbedaan per degree of freedom yang diharapkan terjadi dalam populasi dan bukan dalam sampel. RMSEA 0.05 adalah close fit.

5. Expected

Cross-Validation Index

(ECVI)

Digunakan untuk perbandingan antar model. Semakin kecil semakin baik. Pada model tunggal, nilai ECVI dari model yang mendekati nilai

saturated ECVI menunjukkan good fit. Incremental Fit Measures

1. Trucker-Lewis Index

atau Non-Normed Fit Index (TLI atau NNFI)

Nilai berkisar antara 0-1. Dengan nilai lebih tinggi adalah lebih baik. TLI 0.90 adalah good fit, sedang 0.80 TLI 0.90 adalah marginal fit

2. Normed Fit Index (NFI) Nilai berkisar antara 0-1, dengan nilai lebih tinggi adalah lebih baik. NFI 0.90 adalah good fit,

sedang 0.80 NFI 0.90 adalah marginal fit

3. Relative Fit Index (RFI) Nilai berkisar antara 0-1, dengan nilai lebih tinggi adalah lebih baik. RFI 0.90 adalah good fit,

sedang 0.80 RFI 0.90 adalah marginal fit

(47)

PENGARUH FAKTOR INDIVIDU DAN SOSIAL TERHADAP KEPUTUSAN MENGGUNAKAN Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu No Goodness-of-Fit

Measures Level Penerimaan

(IFI) adalah lebih baik. IFI 0.90 adalah good fit,

sedang 0.80 IFI 0.90 adalah marginal fit

5. Comparative Fit Index

(CFI)

Nilai berkisar antara 0-1, dengan nilai lebih tinggi adalah lebih baik. CFI 0.90 adalah good fit,

sedang 0.80 CFI 0.90 adalah marginal fit Parsimonious Fit Measures

1. Parsimonious Normed

Fit Index (PNFI)

Nilai tinggi menunjukkan kecocokan lebih baik hanya digunakan untuk perbandingan antara model alternatif

2. Akaike Information

Criterion (AIC)

Nilai positif lebih kecil menunjukkan parsimony lebih baik digunakan untuk perbandingan antara model. Pada model tunggal, nilai AIC dari model yang mendekati nilai saturated AIC menunjukkan

good fit

3. Consistent Akaike

Information Criterion

(CAIC)

Nilai positif lebih kecil menunjukkan parsimony lebih baik digunakan untuk perbandingan antara model. Pada model tunggal, nilai CAIC dari model yang mendekati nilai saturated CAIC menunjukkan good fit

Sumber: Wijanto (1997)

3.2.9 Pengujian Hipotesis

(48)

GAMBAR 3.2

STUKTUR MODEL PENELITIAN

Keterangan :

X1 = Faktor Individu MV (X1.1) = Motivation

IP (X1.2) = information Processing PL (X1.3) = Personality

LC (X1.4) = Life Cycle LS (X1.5) = Life Style

BA (X1.6) = Belief and attitudes X2 = Faktor Sosial

GD(X2.1) = Geo Demographics

CL (X2.2) = Culture SC (X2.3) = Social class RG(X2.4) = Reference Groups

Y = Keputusan Menggunakan

FT(Y1) = Fashion Trends

BI(Y2) = Brand Image

PC(Y3) = Price

VL(Y4) = Value

(49)

menggunakan (Y). Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan t-value

dengan tingkat signifikansi 0,05. Nilai t-value dalam program IBM SPSS AMOS versi 22 merupakan nilai Critical Ratio (C.R.). Apabila nilai Critical Ratio (C.R.) ≥ 1,967 atau nilai probabilitas (P) ≤ 0,05 maka H0 ditolak (hipotesis penelitian

diterima). Kriteria penerimaan atau penolakan hipotesis utama pada penelitian ini dapat ditulis sebagai berikut:

H0 c.r 0,05 artinya tidak terdapat pengaruh antara faktor individu dengan

keputusan menggunakan

H1 c.r 0,05 artinya terdapat pengaruh antara faktor individu dengan keputusan

menggunakan

H0 c.r 0,05 artinya tidak terdapat pengaruh antara faktor sosial dengan

keputusan menggunakan

H2 c.r 0,05 artinya terdapat pengaruh antara faktor sosial dengan keputusan

menggunakan

H0 c.r 0,05 artinya tidak terdapat pengaruh antara faktor individu dan sosial

dengan keputusan menggunakan

H3 c.r 0,05 artinya terdapat pengaruh antara faktor individu dan sosial dengan

(50)