METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN

Salah satu prosedur yang tidak boleh ditinggalkan dalam suatu penelitian ilmiah adalah menentukan metode penelitian. Kesalahan dalam menentukan metode penelitian akan mengakibatkan kesalahan dalam membuat kesimpulan dan pengambilan keputusan. Berhasil tidaknya suatu penelitian dalam usaha mengkaji kebenaran hipotesis sangat tergantung pada ketepatan dalam menentukan metode penelitian.

A. DESAIN PENELITIAN

Untuk menguji model yang disajikan dalam kerangka pemikiran yang terdapat pada Gambar II.1, peneliti melakukan penelitian terhadap masyarakat yang berdomisili di Kota Purwokerto yang termasuk dalam kategori remaja (Krummel, 1996).

1) Tujuan Penelitian

Studi ini bertujuan untuk menguji relasi kausal antara self concept, product oriented variables (need for uniqueness dan clothing interest), brand specific variables (perceived quality dan emotional value) dan purchase intention atas produk distro. Secara spesifik, studi ini bertujuan untuk: (1) menguji pengaruh self concept pada need for uniqueness atas produk distro, (2) menguji pengaruh self concept pada clothing interest atas produk distro, (3) menguji pengaruh need for uniqueness pada Studi ini bertujuan untuk menguji relasi kausal antara self concept, product oriented variables (need for uniqueness dan clothing interest), brand specific variables (perceived quality dan emotional value) dan purchase intention atas produk distro. Secara spesifik, studi ini bertujuan untuk: (1) menguji pengaruh self concept pada need for uniqueness atas produk distro, (2) menguji pengaruh self concept pada clothing interest atas produk distro, (3) menguji pengaruh need for uniqueness pada

2) Horison Waktu

Penelitian dilakukan terhadap masyarakat yang berdomisili di Kota Purwokerto yang termasuk dalam kategori remaja dan berniat membeli produk distro. Ditinjau dari dimensi waktu, data penelitian ini termasuk penelitian cross-section. Studi lintas-seksi (cross-sectional) dilaksanakan satu kali dan mencerminkan “potret” dari suatu keadaan pada satu saat tertentu (Cooper dan Emory, 1999:124). Studi cross- sectional dapat dilakukan dengan data yang hanya sekali dikumpulkan, mungkin selama periode harian, mingguan, atau bulanan, dalam rangka menjawab pertanyaan penelitian (Sekaran, 2006:177).

3) Unit Analisis

Unit analisis penelitian berupa individu yang dalam penelitian ini adalah kelompok remaja di Purwokerto.

4) Hubungan Antar Variabel

Tipe hubungan variabel yang ada adalah hubungan sebab-akibat (kausalitas). Penelitian kausalitas yaitu penelitian yang diadakan untuk menjelaskan hubungan antar variabel, variabel yang satu menyebabkan atau menentukan nilai variabel yang lain (Sugiono, 2000).

B. POPULASI, SAMPEL DAN TEKNIK SAMPLING

1) Populasi

Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek/subyek yang mempunyai kualitas dan karatristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 1999:72). Dengan demikian populasi yang dimaksud dalam penelitian ini adalah jumlah keseluruhan objek yang akan diteliti yaitu masyarakat yang berdomisili di Kota Purwokerto yang berniat membeli dan memakai produk distro.

2) Sampel dan Jumlah Sampel

Sampel adalah sebagian dari populasi yang karateristiknya hendak diselidiki dan dianggap bisa mewakili keseluruhan populasi (Djarwanto dan Subagyo, 1998:108). Dalam penelitian ini, kriteria atau syarat dipilihnya sampel adalah: (1) Masyarakat yang berdomisili di Kota Sampel adalah sebagian dari populasi yang karateristiknya hendak diselidiki dan dianggap bisa mewakili keseluruhan populasi (Djarwanto dan Subagyo, 1998:108). Dalam penelitian ini, kriteria atau syarat dipilihnya sampel adalah: (1) Masyarakat yang berdomisili di Kota

Hair et al. (1998) menemukan bahwa ukuran sampel yang sesuai adalah antara 100 sampai dengan 200. Bila ukuran sampel menjadi terlalu besar misalnya lebih dari 400 maka metode menjadi “sangat sensitif” sehingga sulit untuk mendapat ukuran-ukuran goodness-of-fit yang baik. Pedoman ukuran sampel dari Hair et al. (1998) sebagai berikut :

a. 100 – 200 sampel untuk teknik maksimum Likelihood Estimation

b. Tergantung pada jumlah parameter yang diestimasi. Pedomannya adalah 5 –10 kali jumlah parameter yang diestimasi.

c. Tergantung pada jumlah indikator yang digunakan dalam seluruh variabel laten. Jumlah sampel adalah jumlah indikator dikali 5 sampai 10. Bila terdapat 20 indikator, besarnya sampel adalah antara 100 – 200.

d. Bila sampelnya sangat besar, maka peneliti dapat memilih teknik estimasi. Misalnya bila jumlah sampel diatas 2500, teknik estimasi ADF (Asymptotically Distribution Free Estimation ) dapat digunakan.

Pada penelitian ini terdapat 23 indikator, sehingga jumlah sampel yang diperlukan adalah : 23 x 5 = 115 sampel yang merupakan syarat Pada penelitian ini terdapat 23 indikator, sehingga jumlah sampel yang diperlukan adalah : 23 x 5 = 115 sampel yang merupakan syarat

3) Teknik Sampling

Teknik pengambilan sampel yang dilakukan adalah dengan menggunakan teknik nonprobability sampling, yaitu purposive sampling. Purposive sampling adalah pengambilan sampel dalam hal ini terbatas pada jenis orang tertentu yang dapat memberikan informasi yang diinginkan, entah karena mereka satu-satunya yang memilikinya, atau memenuhi beberapa kriteria yang ditentukan (Sekaran, 2006).

Setelah didapatkan responden tersebut, teknik pengumpulan data yang digunakan adalah dengan penyebaran kuesioner langsung kepada responden yang memenuhi kriteria yaitu berdomilisi di Purwokerto, termasuk dalam kategori remaja (Krummel, 1996) yang berusia antara 10-21 tahun dan berniat membeli produk distro serta belum pernah membeli produk distro. Kuesioner didesain dan berisi pertanyaan yang menyangkut variabel-variabel yang sedang diteliti.

C. DEFINISI OPERASIONAL VARIABEL PENELITIAN

Definisi operasional variabel adalah definisi yang dinyatakan dalam kriteria atau operasi yang dapat diuji secara khusus (Cooper dan Emory, Definisi operasional variabel adalah definisi yang dinyatakan dalam kriteria atau operasi yang dapat diuji secara khusus (Cooper dan Emory,

Dengan sangat luasnya permasalah yang ada, maka sangat diperlukan adanya definisi operasional variabel penelitian yang akan diteliti dapat terdefinisi secara jelas dan untuk menghindari terjadinya penyimpangan terhadap masalah yang akan diteliti. Adapun indikator-indikator yang akan diteliti adalah :

1) Self Concept

Self concept didefinisikan sebagai totalitas pikiran individu dan perasaan memiliki referensi untuk dirinya sebagai objek (Rosenberg, 1979:7) dalam (Kumar, Kim dan Pelton, 2008). Dengan kata lain, self concept adalah apa yang dipikirkan seseorang tentang dirinya sendiri dan juga termasuk persepsi global. Self concept dioperasionalkan dengan indikator-indikator sebagai berikut : (1) Kepuasan hidup, (2) Kondisi kehidupan baik, (3) Kepuasan pada penampilan fisik, (4) Mendekati kondisi diri yang ideal, (5) Senang terhadap diri sendiri sebagai individu. Indikator tersebut digunakan dan diukur dengan menggunakan 5 point skala likert. Dengan ukuran 1 = sangat tidak setuju hingga 5 = sangat setuju.

2) Need For Uniqueness

Teori keinginan konsumen untuk tampil beda (need for

untuk berbeda dari yang lain (Ryan 2008; Tian, Bearden, dan Hunter 2001). Need for uniqueness dioperasionalkan dengan indikator-indikator sebagai berikut: (1) Pemilihan merek yang berbeda/tidak biasa, (2) Pengembangan keunikan diri melalui produk spesial, (3) Menciptakan citra pribadi yang lebih khas, (4) Berhenti memakai fashion yang sudah populer, (5) Menghindari merek yang sudah menjadi tren di lingungannya. Indikator tersebut digunakan dan diukur dengan menggunakan 5 point skala likert. Dengan ukuran 1 = sangat tidak setuju hingga 5 = sangat setuju.

3) Clothing Interest

Clothing interest adalah relevansi konsumen untuk produk dan dianggap sebagai variabel penting untuk dipertimbangkan karena mungkin merupakan faktor utama membentuk persepsi terhadap produk (Yoh dan Lee, 2010).

Clothing interest dioperasionalkan dengan indikator-indikator sebagai berikut : (a) Tipe modis sehingga menggunakan uang untuk membeli produk distro, (b) Menyukai produk distro, (c) Suka menghabiskan uang untuk produk distro daripada keperluan yang lain. Indikator tersebut digunakan dan diukur dengan menggunakan 5 point skala likert. Dengan ukuran 1 = sangat tidak setuju hingga 5 = sangat setuju.

Nilai emosional didefinisikan sebagai manfaat yang diperoleh dari perasaan atau afektif (yaitu kenikmatan atau kesenangan) yang dihasilkan dari konsumsi suatu produk (Sweeney dan Soutar, 2001).

Emotional value , yang dioperasionalkan dengan indikator- indikator sebagai berikut : (a) Menikmati penggunaan merek, (b) Memberikan rasa lebih baik, (c) Memberikan kesenangan, (d) Keinginan menggunakan. Indikator tersebut digunakan dan diukur dengan menggunakan 5 point skala likert. Dengan ukuran 1 = sangat tidak setuju hingga 5 = sangat setuju.

5) Perceived Quality

Persepsi kualitas merupakan penilaian konsumen terhadap keunggulan atau superioritas produk secara keseluruhan (Tjiptono, 2005).

Perceived quality , yang dioperasionalkan dengan indikator- indikator sebagai berikut : (a) Dapat dipercaya, (b) Tahan lama/awet, (c) Mempunyai kualitas yang tinggi. Indikator tersebut digunakan dan diukur dengan menggunakan 5 point skala likert. Dengan ukuran 1 = sangat tidak setuju hingga 5 = sangat setuju.

Teori niat beli (purchase intention) didasari oleh teori alasan bertindak (Fishbein dalam Peter dan Olson, 2006:147). Teori ini mengasumsikan bahwa konsumen selalu mempertimbangkan secara sadar konsekuensi dari pemilihan alternatif yang berakibat keinginan (niat) untuk melakukan/bertindak sesuai dengan pilihan perilaku. Purchase intention dioperasionalkan dengan indikator-indikator sebagai berikut : (a) Berniat sering membeli merek ini, (b) Berencana lebih sering membeli merek ini, (c) Berniat menyarankan kepada orang lain. Indikator tersebut digunakan dan diukur dengan menggunakan 5 point skala likert. Dengan ukuran 1 = sangat tidak setuju hingga 5 = sangat setuju.

D. SUMBER DATA

Sumber data yang dipergunakan dalam penelitian ini berupa data primer yaitu data yang dikumpulkan dari penelitian secara langsung dari obyeknya (Sekaran, 2000). Data primer adalah data yang diperoleh dari sumber pertama dari perorangan seperti hasil dari wawancara atau pengisian kuesioner. Dalam penelitian ini, data primer diperoleh dari jawaban responden yang disebarkan melalui kuesioner dengan tipe tertutup, yaitu dengan memberikan daftar pertanyaan kepada responden dan responden memilih alternatif jawaban yang tersedia, responden tidak diberi kesempatan menjawab yang lain diluar jawaban yang telah disediakan (Nasir, 2003).

E. METODE ANALISIS DATA

1) Uji Instrumen

Uji instrumen merupakan pengujian yang diawali dengan pengujian validitas dan reliabilitas dalam penelitian. Hal ini bertujuan untuk memberikan jaminan bahwa data yang diperoleh telah memenuhi kritetria kelayakan untuk diuji dengan menggunakan metode statistik apapun jenisnya. Dengan demikian, hasil yang diperoleh mampu menggambarkan fenomena bisnis yang diukur (Ferdinand, 2002).

a. Uji Validitas

Pengujian ini digunakan dengan tujuan untuk mengetahui ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi ukurnya (Jogiyanto, 2004). Suatu instrumen dianggap memiliki validitas yang tinggi apabila dapat memberikan hasil pengukuran yang sesuai dengan tujuannya.

Uji validitas digunakan untuk memilih item-item pertanyaan yang relevan untuk dianalisis. Pada penelitian ini, peneliti melakukan uji validitas dengan menggunakan Confirmatory Factor Analysis (CFA) dikarenakan konstruk yang hendak diuji merupakan pengujian kembali dari penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, dimana pada penelitian yang sebelumnya telah berhasil mengidentifikasikan faktor-faktor yang membentuk Uji validitas digunakan untuk memilih item-item pertanyaan yang relevan untuk dianalisis. Pada penelitian ini, peneliti melakukan uji validitas dengan menggunakan Confirmatory Factor Analysis (CFA) dikarenakan konstruk yang hendak diuji merupakan pengujian kembali dari penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, dimana pada penelitian yang sebelumnya telah berhasil mengidentifikasikan faktor-faktor yang membentuk

Menurut Hair et al. (1998) menyatakan bahwa jumlah sampel minimum yang digunakan dalam analisis faktor adalah 50 responden. Sehingga pada tahap pertama peneliti menyebar 50 kuesioner guna pengujian pendahuluan (pretest) untuk menguji validitas dan reliabilitas.

Uji Validitas Pretest

Sebelum melakukan penyebaran ke sampel besar, peneliti terlebih dahulu melakukan pretest kepada 50 responden guna kepentingan uji validitas dan reliabilitas. Berikut ini hasil uji validitas pada pretest :

Tabel III. 1

Hasil KMO dan Bartlett’s Test Pretest 1

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square

723.411 df 253

Sig.

sebesar 0,619 (>0,50) .

Tabel III.2 Hasil Uji Validitas Pretest 1

Rotated Component Matrix a

PQ2 .869 PQ3 .788

EV1

EV2

EV3

EV4

PI1

PI2

PI3

50 responden yang berbeda dan melakukan perbaikan pada item- item pertanyaan pada kuesioner. Hasil uji validitas pada pretest kedua dapat dilihat pada Tabel III. 3 :

Tabel III. 3

Hasil KMO dan Bartlett’s Test Pretest 2

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .649

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square

Berdasarkan nilai KMO dan Bartlett’s Test pada Tabel III.3, model analisis faktor yang digunakan sudah memenuhi kriteria goodness of fit yang baik. Hal ini diindikasikan melalui skor KMO

sebesar 0,649 (>0,50) .

Sumber : Data Primer Yang Diolah, 2011

Rotated Component Matrix a

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

a. Rotation converged in 8 iterations.

Hasil Uji Validitas Pretest 2

Sumber : Data Primer Yang Diolah, 2011

kuesioner telah disebar kepada 50 responden yang berbeda dan item-item pertanyaan pada kuesioner telah diperbaiki, beberapa item dinyatakan tidak valid. Hal ini ditunjukan dengan item-item tersebut tidak terekstrak sempurna. Dapat dilihat pada adanya indikator yang mengukur di dua factor loading , seperti NF2, NF4, NF5 dan CI3. Langkah selanjutnya peneliti masih memperbaiki tata bahasa untuk memperbaiki item pertanyaan tersebut. Sehingga peneliti melakukan pretest ketiga, kepada 50 responden yang berbeda. Hasil uji validitas pada pretest ketiga dapat dilihat pada Tabel III. 5.

Tabel III. 5

Hasil KMO dan Bartlett’s Test Pretest 3

Berdasarkan nilai KMO dan Bartlett’s test pada Tabel III.5, model analisis faktor yang digunakan memenuhi kriteria goodness of fit yang baik. Hal ini diindikasikan melalui skor KMO sebesar

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .520

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square

Sumber : Data Primer Yang Diolah, 2011

Rotated Component Matrix a

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

a. Rotation converged in 5 iterations.

Tabel III.6 Hasil Uji Validitas Pretest 3

Sumber : Data Primer Yang Diolah, 2011 Sumber : Data Primer Yang Diolah, 2011

Hasil dari pengujian analisis faktor menunjukkan bahwa yang masuk ke faktor 1 dengan loading factor besar dan dikatakan valid adalah item pertanyaan EV1, EV2, EV3 dan EV4 sedangkan yang masuk faktor 2 dengan loading factor besar dan dikatakan valid adalah item pertanyaan SC1, SC2, SC3, SC4 dan SC5; yang masuk faktor 3 dengan loading factor besar dan dikatakan valid adalah item pertanyaan PQ1, PQ2 dan PQ3, pada faktor 4 dengan loading factor besar dan dikatakan valid adalah item pertanyaan NF1, NF2, NF3, NF4 dan NF5, kemudian untuk faktor 5 dengan loading factor besar dan dikatakan valid adalah item pertanyaan PI1, PI2 dan PI3 serta yang masuk faktor 6 dengan loading factor besar dan dikatakan valid adalah item pertanyaan CI1, CI2 dan CI3

Hal ini juga diperkuat dengan hasil perhitungan KMO sebesar 0,520 yang lebih besar dari 0,5. Oleh karena item-item pertanyaan telah teruji kevalidannya.

Pengujian ini merupakan pengujian statistik yang relevan untuk mengukur kehandalan atau konsistensi internal dari sebuah instrumen penelitian. Dalam penelitian ini teknik analisis yang digunakan adalah Cronbach Alpha, dengan kriteria reliabel sebesar > 0,60. Tujuannya adalah untuk memberikan jaminan bahwa data yang diperoleh telah memenuhi kriteria untuk diuji dengan menggunakan berbagai jenis metode statistik metode yang ada. Kategori koefisien alpha dari satu pengujian adalah sebagai berikut:

1. 0,8 - 1

: Reliabilitas baik.

: Reliabilitas dapat diterima.

: Reliabilitas kurang baik.

Uji Reliabilitas Pretest

Variabel

Cronbach's Alpha Keteragan

Self Concept Need For Uniqueness Clothing Interest Perceived Quality Emotional Value Purchase Intention

Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel

Tabel III.7 Hasil Uji Reliabilitas Pretest 3

Sumber : Data Primer Yang Diolah, 2011 Sumber : Data Primer Yang Diolah, 2011

Instrumen penelitian telah memenuhi validitas dan reliabilitas, dengan demikian instrumen tersebut telah dapat digunakan untuk alat pengumpul data untuk sampel besar.

Langkah-langkah dalam permodelan SEM adalah sebagai berikut:

1) Pengembangan Model Berdasar Teori

Model persamaan struktural didasarkan pada hubungan kausalitas, dimana perubahan satu variabel diasumsikan akan berakibat pada perubahan variable lainnya. Kuatnya hubungan kausalitas antara dua variabel yang diasumsikan oleh peneliti bukan terletak pada metode analisis yang dipilih, tetapi terletak pada justifikasi (pembenaran) secara teoritis untuk mendukung analisis (Ghozali, 2005:19).

2) Menyusun Diagram Jalur dan Persamaan Struktural

Setelah teori atau model teoritis dikembangkan dan digambarkan dalam sebuah diagram alur, peneliti dapat Setelah teori atau model teoritis dikembangkan dan digambarkan dalam sebuah diagram alur, peneliti dapat

3) Estimasi dan Pengujian Model Struktural

Ada beberapa hal yang harus diperhatikan sebelum melakukan pengujian model struktural dengan pendekatan SEM, yaitu :

a) Asumsi Kecukupan Sampel

Sampel yang harus dipenuhi dalam pemodelan ini berjumlah 100 hingga 200 sampel (Ferdinand, 2002:52; Hair et al., 1998:605). Maximum Likehood (ML) akan menghasilkan estimasi parameter yang valid, efisien dan reliable apabila data yang digunakan adalah multivariate normaly (normalitas multivariat) dan akan robust (tidak terpengaruh) terhadap penyimpangan multivariate normal yang sedang (moderate) (Ghozali dan Fuad, 2005:35).

b) Asumsi Normalitas

Dalam analisis multivariate, asumsi ini paling fundamental karena merupakan bentuk distribusi data pada variabel matriks tunggal yang menghasilkan distribusi normal (Hair et al.,1998). Jika asumsi ini tidak dipenuhi dan penyimpangan datan normalitasya terlalu besar maka Dalam analisis multivariate, asumsi ini paling fundamental karena merupakan bentuk distribusi data pada variabel matriks tunggal yang menghasilkan distribusi normal (Hair et al.,1998). Jika asumsi ini tidak dipenuhi dan penyimpangan datan normalitasya terlalu besar maka

skewness yang

menggambarkan penyimpangan distribusi simetris dan kurtosis atau tingkat kecuraman secara berturut – turut. Nilai statistik untuk menguji normalitas disebut z value (critical ratio / CR pada output AMOS 16.) dari ukuran skewness dan kurtosis ditribusi data.

Bila nilai CR lebih besar dari nilai critical value, maka diduga distribusi data tidak normal. Critical value dapat ditentukan berdasar tingkat signifikansi 1% yaitu 2,58. Curran et al. (dalam Ghozali dan Fuad, 2005:37) membagi distribusi data menjadi:

i. normal,

ii. moderately non normal

iii. extremely non normal

c) Asumsi Outliers

Outliers adalah observasi atau data yang memiliki karakteristik unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari observasi-observasi lainnya dan muncul dalam bentuk nilai ekstrim, baik untuk sebuah variabel tunggal atau

2002:97). Dalam analisis multivariat adanya outliers dapat diuji dengan statistik Chi Square (x 2 ) terhadap nilai mahalanobis distance square pada tingkat signifikansi 0,001 dengan degree of freedom sejumlah variabel yang digunakan dalam penelitian (Ferdinand, 2002: 103), dalam hal ini variabel yang dimaksud adalah jumlah item pengukuran pada model, bila terdapat observasi yang mempunyai nilai mahalanobis distance square yang lebih besar dari Chi Square maka observasi tersebut dikeluarkan dari analisis.

Umumnya perlakuan terhadap outliers adalah dengan mengeluarkannya dari data dan tidak diikutsertakan dalam perhitungan berikutnya. Bila tidak terdapat alasan khusus untuk mengeluarkan outliers, maka observasi dapat diikutsertakan dalam analisis selanjutnya. Evaluasi outliers ini dilakukan dengan bantuan program komputer AMOS

d) Evaluasi Atas Kriteria Goodness Of Fit

Dalam analisis SEM, tidak ada alat uji statistik tunggal untuk menguji hipotesis mengenai model (Hair et al ., 1998). Tetapi berbagai fit index yang digunakan untuk Dalam analisis SEM, tidak ada alat uji statistik tunggal untuk menguji hipotesis mengenai model (Hair et al ., 1998). Tetapi berbagai fit index yang digunakan untuk

Tabel III.8 Tabel Indeks Kelayakan Model

Goodness

of Fit Indeks

Keterangan

Cut-off point

Chi Square

(X 2 )

Tujuan analisis ini adalah mengembangkan

dan

menguji sebuah model yang sesuai dengan data, maka yang dibutuhkan justru sebuah nilai chi-squares yang tidak signifikan, yang menguji hipotesa nol bahwa estimated

population covariance tidak sama dengan sample covariance.

Mendekati nol