D. Teknik Analisis Data
1. Statistik Deskriptif (Statistika Dasar)
35
Hasil perhitungan tersebut dibandingkan dengan nilai tabel r Product Moment dengan dk = N – 1 dan taraf signifikansi 5%. Keputusan dengan membandingkan dengan dengan kaidah keputusan
Berikut ini adalah rekap uji Brand Trust (X) :
36
Seluruh jawaban instrumen dalam kuesioner yang telah disebarkan kepada responden direkap.
b. Membuat daftar distribusi frekuensi
Tahapan-tahapan yang harus diperhatikan dalam menysun tabel frekuensi adalah sebagai berikut :
1) Menghitung (r) , ialah data terbesar dikurangi data terkecil
2) Menghitung banyak kelas interval (k) yang diperlukan dengan menggunakan aturan sturgess, yaitu :
Banyak kelas = 1 + (3,3) log n.
Keterangan : n = banyak data
3) Menentukan panjang kelas interval (P) P = 4) Syarat k – 1 ≥ r + 1.
5) Menghitung Mean
Menurut Sugiyono (2017) Mean merupakan teknik penjelasan kelompok yang didasarkan atas nilai rata-rata dari kelompok tersebut. Rata-rata (mean) ini didapat dengan menjumlahkan data seluruh individu dalam kelompok itu, kemudian dibagi dengan jumlah individu yang ada pada kelompok tersebut.
Rumus Mean
Keterangan :
= rata-rata hitung
= frekuensi yang sesuai dengan tanda kelas = tanda kelas interval
= Produk perkalian antara frekuensi dan tanda kelas interval 6) Menghitung Median
Menurut Sugiyono (2017) Median adalah salah satu teknik penjelasan kelompok yang didasarkan atas nilai tengah dari kelompok data yang telah
37
disusun urutannya dari yang terkecil sampai yang terbesar, atau sebaliknya dari data yang terbesar sampai yang terkecil.
Rumus Median
Keterangan : Me = Median
b = batas bawah kelas median, ialah kelas dimana median akan terletak
p = panjang kelas median
n = ukuran sampel atau banyak data
F = jumlah frekuensi dengan tanda kelas lebih kecil dari tanda kelas median
f = frekuensi kelas median 7) Menghitung Modus
Menurut Sugiyono (2017) Modus merupakan teknik penjelasan kelompok yang didasarkan atas nilai yang sedang popular (yang menjadi mode) atau nilai yang sering muncul dalam kelompok tersebut.
Rumus Modus
Keterangan : Mo = modus
B = batas bawah kelas modal ( kelas interval dengan frekuensi terbanyak)
p = panjang kelas modal
= frekuensi kelas modal dikurangi frekuensi kelas interval dengan tanda kelas yang lebih kecil sebelum tanda kelas
modal.
= frekuensi kelas modal dikurangi frekuensi kelas interval
38
dengan tanda kelas yang lebih kecil sesudah tanda kelas modal.
8) Menghitung varians
Menurut Sugiyono (2017) Varians merupakan kuadrat semua deviasi nilai- nilai individual terhadap rata-rata kelompok.
Rumus Varians
Keterangan : = varians = tanda kelas
= frekuensi yang sesuai dengan tanda kelas = jumlah sampel atau banyak data
9) Menghitung Simpangan Baku Atau Devisiasi Standard
Menurut Sugiyono (2017) Simpangan baku atau deviasi standar adalah ukuran sebaran statistik yang paling lazim. Singkatnya, ia mengukur bagaimana nilai-nilai data tersebar. Bisa juga didefinisikan sebagai, rata-rata jarak penyimpangan titik-titik data diukur dari nilai rata-rata data tersebut.4
Rumus Simpangan Baku
Keterangan :
S = simpangan baku
n = jumlah sampel atau responden hasil kali dari fi dan xi
produk antara
39 2. Pengujian Persyaratan Analisis
Menurut Riduan (2015) Pengujian persyaratan analisis dilakukan apabila peneliti menggunakan analisis parametrik, maka harus dilakukan apa pengajuan persyaratan analisis terhadap asumsi-asumsinya. Dalam penelitian ini menggunakan uji homogenitas, uji normalitas data dan lineritas untuk uji korelasi dan determinasi.
a. Uji Homogenitas
Menurut Made (2017) Pengujian Homogenitas adalah pengujian mengenai sama tidaknya varians-varians dua buah distribusi atau lebih. Uji homogenitas varians (variance) sangat diperlukan sebelum kita membandingkan dua kelompok atau lebih, agar perbedaan data dasar (ketidakhomogenan kelompok yang dibandingkan).
Uji Homogenitas yang akan dipaparkan oleh penulis hanya Uji Barlet dan Uji Varians terbesar disbanding varians terkecil menggunakan tabel F dengan langkah-langkah sebagai berikut :
1) Masukan angka-angka statistik untuk pengujian homogenitas pada tabel penolong(uji barlet)
2) Menghitung varians gabungan dari sampel:
3) Menghitung log S2
4) Menghitung nilai B=(Log S2). ∑(dk)
5) Menghitung nilai x2 hitung = (In 10) [ B - ∑(dk) log Si2] b. Uji Normalitas
Menurut Fathur (2017) Uji Normalitas adalah uji yang digunakan untuk menentukan data yang terkumpul telah terdistribusi normal atau diambil dari populasi normal.
Uji Normalitas dengan menggunakan Uji Lilliefors digunakan sebagai persyaratan analisis untuk mengetahui dan berdistibusi normal atau tidak. Jika data berdistribusi normal, maka analisis uji Korelasi maupun Regresi dapat
40
dilanjutkan. Menguji keormalan dapat dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1) Pengamatan dijadikan bilangan baku Z1, Z2 …… Zn dengan menggunakan rumus dan masing-masing merupakan rata-rata dari simpangan baku)
2) Untuk tiap bilangan baku ini dan menggunakan daftar distribusi normal baku, kemudian dihitung peluang F (Zi) = P (Z_<Zi).
3) Selanjutnya dihitung proporsi Z1, Z2…… Zn, Z1, Z2 …… Zn yang lebih kecil atau sama dengan Zi. Jika proporsi ini dinyatakan oleh S(Zi) maka S(Zi)
4) Hitung selisih F(Zi) – S(Zi) F(Zi) – S(Zi) kemudian tentukan harga mutlak.
5) Ambil harga yang paling besar di antara harga-harga mutlak selisih tersebut.
Sebutkanlah harga sebesar Lo
Untuk menerima atau menolak hipotesis nol, bandingkan Lo ini dengan nilai kritis L dan untuk taraf nyata α = 0,05 yang dipilih.
Kriteria Pengujiannya :
Jika Lhitung> Ltabel berarti data distribusi tidak normal (Ho ditolak) Jika Lhitung< Ltabel berarti data distribusi normal (Ho diterima) 3. Pengujian Hipotesis
a. Analisis Korelasi
Menurut Fathur (2017) Perhitungan dilakukan dengan menggunakan rumus Pearson Product Moment (PPM) dengan syarat data variabel terikat adalah data interval dan bentuk hubungan kedua variabel linear. Apabila bentuk hubungan tidak linear maka rumus PPM tidak dapat digunakan, dan harus menggunakan rumus-rumus lain seperti poin biserial, tetra-khorik, hiperbola, parabola, kuadratik, logaritmik dan sebagainya.
Korelasi Pearson Product Moment (PPM) sangat popular dan sering dipakai oleh mahasiswa dan para peneliti. Korelasi ini dikemukakan oleh Karl Pearso Tahun 1900. Kegunaannya untuk mengetahui derajat hubungan antara variabel
39
41
bebas ( Independent) dengan variabel terikat (Dependent). Teknik analisis korelasi PPM termasuk teknik statistik parametrik yang menggunakan data interval dan ratio dengan persyaratan tertentu . misalnya, data dipilih secara acak (Random) data berdistribusi normal, data yang dihubungkan berpola linier, dan data yang dihubungkan mempunyai pasangan yang sama sesuai dengan subyek yang sama.
Kalau salah satu tidak terpenuhi persyaratan tersebut analisis korelasi tidak dapat dilakukan. Rumus yang digunakan Korelasi PPM adalah :
Korelasi PPM dilambangkan (r) dengan ketentuan nilai r tidak lebih dari harga (-1 ≤ r ≤ + 1). Apabila nilai r = -1 artinya korelasinya negatif sempurna, r = 0 artinya tidak ada korelasi, dan r = 1 berarti korelasinya sangat kuat. Sedangkan arti harga r akan dikonsultasikan dengan tabel interprestasi Nilai r sebagai berikut :
Tabel 3.13
Interprestasi Koefisien Korelasi Nilai r
Interval Koefisien Tingkat Hubungan
0,80 – 1,000 Sangat Kuat
0,60 – 0,799 Kuat
0,40 – 0,599 Cukup Kuat
0,20 – 0,399 Rendah
0,00 – 0,199 Sangat Rendah
Selanjutnya untuk menyatakan besar kecilnya sumbangan variabel X terhadap Y dapat ditentukan dengan rumus koefisien determinan sebagai berikut :
KP = Keterangan :
KP = nilai koefisien determinan R = nilai koefisien korelasi
42
Pengujian selanjutnya yaitu uji signifikansi yang berfungsi apabila peneliti ingin mencari makna hubungan variabel X terhadap Y, maka hasil korelasi PPM tersebut diuji dengan Uji Signifikansi dengan rumus :
= Keterangan : t = nilai
r = koefisien korelasi hasil n = Jumlah responden
b. Koefisien Determinasi
Menurut Fathur (2017) Koefisien determinasi yaitu nilai statitik yang dapat digunakan untuk mengetahui besarnya hubungan antara dua variabel (x dan y).
Formula koefisien determinasi adalah :
= Koefisien determinasi r = Hasil Analisis Korelasi
43 E. Hipotesis Statistik
Dalam statistik juga terdapat dua macam hipotesis, yaitu hipotesis kerja dan hipotesis alternatif. Dalam hipotesis statistik, yang diuji adalah hipotesis nol.
Hipotesis yang menyatakan tidak ada perbedaan antara data sampel dan data populasi. Berikut hipotesis jika dinyatakan dalam model statistik :
Ho : = 0;
Ha: ≠ 0;
Apabila diuraikan dalam bentuk kalimat, yaitu sebagai berikut :
Ha : Terdapat hubungan yang signifikan antaraBrand Trust Dengan Brand Loyalty Pada Pengguna Smartphone Samsung Di Samsung Experience
Store Mall Bekasi Cyberpark.
Ho :Tidak terdapat hubungan yang signifikan antara Brand Trust Dengan Brand Loyalty Pada Pengguna Smartphone Samsung Di Samsung
Experience Store Mall Bekasi Cyberpark.
44 BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN