Metode Pengumpulan Data Metode Analisis Data

41

C. Metode Pengumpulan Data

Data yang penulis kumpulkan untuk penunjang penelitian ini, dapat dikelompokkan menjadi 2 dua bagian, yaitu : 1. Data Primer Adalah data yang diperoleh dari hasil survey dengan menyebarkan kuesioner kepada para responden yaitu remaja, wanita dewasa, dan ibu rumah tangga yang pernah dan atau sedang menggunakan salah satu produk perawatan wajah, yakni Ponds dan Sariayu. Peneliti menggunakan instrument penelitian berupa wawancara tidak terstruktur dan kuesioner, dengan penjelasan sebagai berikut : a. Wawancara Tidak Terstruktur Yakni, pedoman wawancara yang hanya membuat garis batas yang akan ditanyakan. Peneliti akan menanyakan seputar penggunaan produk perawatan wajah Ponds maupun Sariayu serta pendapat mereka mengenai produk tersebut. b. Kuesioner Angket Dalam penelitian ini digunakan kuesioner dalam bentuk pertanyaan secara tertulis yang harus dijawab oleh responden sesuai dengan petunjuk yang ada, maka disusunlah suatu struktur pertanyaan dalam kuesioner yang akan disebarkan. 2. Data Sekunder Yaitu data yang diperoleh dalam bentuk yang sudah jadi, sudah dikumpulkan dan diolah oleh pihak lain, biasanya dalam bentuk publikasi, seperti study kepustakaan, melalui literatur yang berhubungan dengan pembahasan skripsi yaitu mengenai teori-teori yang digunakan penelitian 42 kepustakaan dilakukan dengan cara mengumpulkan, membaca dan memahami bahan-bahan yang berkaitan dengan bidang yang menjadi topic pembahasan penulis, penelitian ini dimaksudkan agar penulis memperoleh gambaran yang jelas tetang aspek-aspek teoritis dari masalah yang akan penulis bahas. Serta internet, yang digunakan penulis untuk mencari bahan-bahan penulisan yang dibutuhkan penulis.

D. Metode Analisis Data

Data adalah sesuatu yang digunakan atau dibutuhkan dalam penelitian dengan menggunakan parameter tertentu yang telah ditentukan. Jenis data dibagi menjadi data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatif adalah data yang dinyatakan dalam bentuk dua angka, tetapi berbentuk kata, kalimat, gambar atau bayangan. Sedangkan data kuantitatif adalah data yang dinyatakan dalam bentuk angka. Dwi Prayitno, 2007:7 1. Analisis Kualitatif Jenis penelitian yang peneliti lakukan adalah bersifat Deskriptif dengan menyebarkan 120 kuesioner pada pengguna produk perawatan wajah merek Ponds dan Sariayu. Dalam rangka memperoleh data yang sesuai dengan keperluan penelitian ini menurut Nazir dalam Hence Inzar 2000 khusus untuk data kualitatif supaya dapat dikuantitatifkan yaitu dengan menggunakan Skala Beda Semantik semantic differencial scala dengan tujuh angka dimana responden diminta memberi tanggapan atas tiga pertanyaan positif dan tiga pertanyaan negatif. 43 Tabel 3.1 Pengukuran Skala Beda Semantik Sangat Setuju Setuju Agak Setuju Netral Agak Tidak Setuju Tidak Setuju Sangat Tidak setuju 3 2 1 -1 -2 -3 Cara pengukuran dengan menghadapkan responden pada pertanyaan dan kemudian untuk memberikan jawaban “sangat setuju”,”setuju”,”agak setuju”,”netral”,”agak tidak setuju”,”tidak setuju”,”sangat tidak setuju”. Dan jawaban lain yang sesuai dengan konteks pertanyaan dan pernyataan tetapi dengan skor yang sama dalam hal ini skor kepercayaan. Table 3.2 Pengukuran Skala beda Semantik Sangat Percaya Percaya Agak Percaya Netral Agak Tidak Percaya Tidak Percaya Sangat Tidak Percaya 3 2 1 -1 -2 -3 Untuk skor evaluasi yaitu “sangat percaya”,”percaya”,”agak percaya”,”netral”,”agak tidak percaya”,”tidak percaya”,dan “sangat tidak percaya”. Masing-masing alternative jawaban diberikan niali +3 hingga -3. Penggunaan teknik analisis ini untuk menggambarkan data lapangan secara diskriprif dengan cara menginterpretasikan hasil pengolahan lewat tabulasi. Hasil analisis diskriptif ini berguna untuk mendukung interpretasi terhadap hasil analisis yang digunakan. 44 a. Uji Validitas Teknik analisis data validitas untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu kuesioner. Validitas didefinisikan sebagai sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi ukurnya. Suatu kuesioner dikatakan valid jika terdapat kesesuaian antara data yang dikumpulkan dengan data yang sesungguhnya. Pengukuran validitas pada instrument ini dilakukan dengan korelasi product moment, dengan cara mengkorelasikan skor item dengan skor totalnya keseluruhan item, yang rumusnya sebagai berikut: r = korelasi produk moment ∑xy = jumlah perkalian skor item dengan skor ∑x² = Jumlah skor kuadrat item ∑y² = Jumlah skor kuadrat item n = Jumlah sampel r = n ∑ xy − ∑ x ∑ y {n ∑ x − ∑ x }{n ∑ y − ∑ y } 45 Uji hipotesis untuk validitas tiap butir suatu angket adalah sebagai berikut: a. Hipotesis Ho : Skor butir tidak berkorelasi positif dengan skor faktornya butir tidak valid H : Skor butir berkorelasi positif dengan skor faktornya butir valid b. Tingkat signifikansi = 5 c. Daerah kritis R positif ≤ R , maka H tidak ditolak R positif R , maka H ditolak d. Statistik Uji : dengan menggunakan program SPSS, yaitu dapat dilihat pada kolom Corrected Item Total Correlation pada output. e. Kesimpulan positif ≤ , maka butir pertanyaan tidak valid positif , maka butir pertanyaan valid Jika terdapat butir yang tidak valid, maka butir yang tidak valid tersebut harus dikeluarkan dan proses analisis diulang untuk butir yang valid saja. b. Uji Reliabilitas Reliabilitas adalah sejauh mana hasil suatu pengukuran dapat dipercaya. Jika hasil yang dilakukan berulang menghasilkan yang relatif sama, pengukuran tersebut dianggap memiliki tingkat reliabilitas yang baik. 46 Untuk melihat reliabilitas, maka dihitung Cronbach Alpha masing-masing instrument. Variabel-variabel tersebut dikatakan reliable bila Cronbach Alpha nya memiliki nilai lebih besar 0.60 Purbayu, 2005:251. Uji reliabilitas bertujuan untuk melihat konsistensi alat ukur yang akan digunakan yakni apakah alat ukur tersebut akurat, stabil dan konsisten. Teknik yang digunakan adalah koefisien Alpha Cronbach dengan rumus :            2 2 1 1 t I S S k k ri Keterangan : k = Mean kuadrat antara subyek  2 i S = Mean kuadrat kesalahan 2 t S = Varians total Reliabilitas suatu instrumen dapat diterima jika memiliki koefisien Alpha Cronbach minimal 0,6 yang berarti bahwa instrumen tersebut dapat digunakan sebagai pengumpul data yang handal yaitu hasil pengukuran relatif konsisten jika dilakukan pengukuran ulang. Reliabilitas kurang dari 0,6 adalah kurang baik, sedangkan 0,7 dapat diterima dan diatas 0,8 adalah baik. 47 2. Analisis Data Kuantitatif Dalam penelitian ini, peneliti akan menganalisis data dengan menggunakan : a. Analisis Faktor 1 Konsep Dasar Analisis Faktor Analisis faktor adalah suatu teknik untuk menganalisis tentang saling ketergantungan interpendensi dari beberapa variabel secara simultan dengan tujuan untuk menyederhanakan dari bentuk hubungan antar variabel yang diteliti menjadi sejumlah faktor yang lebih sedikit dari jumlah variabel yang diteliti. Analisis ini juga menggambarkan tentang struktur data dari suatu penelitian, artinya ingin diketahui susunan dan hubungan yang terjadi pada hubungan antar variabel. Dalam analisis faktor tidak ada pembagian variabel menjadi variabel bebas dan variabel tergantung. Suliyanto, 2005:114 2 Fungsi Analisis Faktor Analisis digunakan untuk: a. Mengidentifikasi dimensi-dimensi mendasar yang dapat menjelaskan korelasi dari serangkaian variabel. b. Mengidentifikasi variabel-variabel baru yang lebih kecil, untuk menggantikan variabel tidak berkorelasi dari serangkaian variabel asli yang berkorelasi. c. Mengidentifikasi beberapa variabel kecil dari sejumlah variabel yang banyak untuk dianalisis dengan analisis multivariat lain. 48 3 Proses Analisis Faktor Proses dasar analisis faktor : a. Menentukan variabel apa saja yang akan dianalisis. b. Menguji variabel-variabel yang telah ditentukan, dengan menggunakan MSA Measure of Sampling Adequacy. c. Melakukan proses inti pada analisis faktor, yakni factoring, atau menurunkan satu atau lebih faktor dari variabel-variabel yang telah lolos pada uji variabel sebelumnya. d. Melakukan proses Factoring Rotation atau rotasi terhadap faktor yang telah terbentuk. Tujuan rotasi adalah untuk memperjelas variabel yang masuk ke dalam faktor tertentu. Beberapa metode rotasi yaitu :  ORTHOGONAL ROTATION Yakni, memutar sumbu 90°. Orthogonal Rotation digunakan bila analisis bertujuan untuk mereduksi jumlah variabel tanpa mempertimbangkan seberapa berartinya faktor yang terekstraksi. Menurut Wibisono 2006:160, proses rotasi dengan metode orthogonal masih bisa dibedakan menjadi : a Quartimax Metode ini bertujuan untuk merotasi faktor awal hasil ekstraksi, sehingga pada akhirnya diperoleh hasil rotasi, dimana setiap variabel memberi bobot 49 yang tinggi disatu faktor dan sekecil mungkin pada faktor lain. b Varimax Bertujuan untuk merotasi faktor awal hasil ekstraksi, sehingga pada akhirnya diperoleh hasil rotasi, dimana dalam satu kolom, nilai yang ada sebanyak mungkin mendekati nol. Hal ini berarti didalam setiap faktor tercakup sedikit mungkin variabel. c Equimax Bertujuan untuk mengkombinasikan metode quartimax dan varimax. Maka, dalam penelitian ini peneliti menggunakan metode VARIMAX.  OBLIQUE ROTATION Yakni, memutar sumbu kanan, namun tidak harus 90°. Dengan rotasi ini, korelasi antar faktor masih diperhitungkan, karena sumbu faktor tidak saling tegak lurus satu dengan yang lainnya. Oblique Rotation digunakan untuk memperoleh sejumlah faktor yang secara teoritis cukup berarti. e. Interpretasi atas faktor yang telah terbentuk, khususnya memberi nama atas faktor yang terbentuk tersebut, yang dianggap bisa mewakili variabel-variabel anggota faktor tersebut. 50 f. Validasi atas hasil faktor untuk mengetahui apakah faktor yang terbentuk telah valid. Valid analisis faktor dimaksudkan untuk mengetahui apakah hasil analisis faktor tersebut bisa digeneralisasikan ke-populasi validasi dapat dilakukan dengan berbagai cara, seperti : - Membagi sampel awal menjadi dua bagian, kemudian membandingkan hasil faktor sampel satu dengan sampel dua. Jika hasil tidak banyak perbedaan, bisa dikatakan faktor yang terbentuk telah valid. - Dengan melakukan metode Comfirmatory Factor Analysis CFA dengan cara Structural Equation Modelling. Proses ini bisa dibantu dengan menggunakan software khusus seperti LISREL. g. Setelah faktor yang terbentuk dikatakan stabil dan bisa untuk menggeneralisasikan populasinya, maka selanjutnya bisa dilakukan pembuatan factor scores. Factor scores pada dasarnya adalah upaya untuk membuat satu atau beberapa variabel yang lebih sedikit dan berfungsi untuk menggantikan variabel asli yang sudah ada. Pembuatan factor scores akan berguna jika akan dilakukan analisis lanjutan, seperti analisis regresi atau analisis diskriminant. Dalam penelitian ini proses analisis dilakukan hanya sampai pada langkah menginterpretasikan faktor yang telah terbentuk dan memberikan nama atas faktor yang terbentuk. Penulis tidak melanjutkan pada langkah validasi 51 dan scores, karena kedua langkah tersebut diperlukan jika ingin melakukan analisis regresi dan analisis diskriminant. Sedangkan tujuan dalam penelitian ini hanya sebatas ingin mengetahui faktor-faktor yang akan terbentuk atas variabel-variabel yang telah ada. 4 Persyaratan Dalam Analisis Faktor Beberapa persyaratan yang harus terpenuhi dalam melakukan analisis faktor : Ety Rochaety, 2007:186 a KMO dan Barlett’s Test KMO Kaiser – Mayer – Olkin merupakan indeks perbandingan besarnya koefisien korelasi observasi dengan besarnya koefisien korelasi parsial. Jika nilai kuadrat koefisien korelasi parsial dari semua pasangan variabel lebih kecil dari pada jumlah kuadrat koefisien korelasi, maka harga KMO akan mendekati satu, yang menunjukan penggunaan analisis faktor. Menurut Suliyanto 2005:123 untuk menguji ketepatan dalam model faktor, uji statistic yang digunakan adalah Barlett’s Test Sphericity dan Kaiser – Mayer – Olkin KMO untuk mengetahui kecukupan sampelnya. 52 Ukuran ketepatan Kaiser – Mayer – Olkin KMO adalah sebagai berikut : Subhas Salam 2004 dalam Suliyanto. - 0,9 : Baik Sekali - 0,8 : Baik - 0,7 : Sedang Agak Baik - 0,6 : Cukup - 0,5 : Kurang - 0,5 : Ditolak b Anti – Image Matrices Besarnya angka measure sampling of eduquacy MSA berkisar antara 0 – 1, dengan kriteria sebagai berikut :  Jika MSA = 1, maka variabel tersebut dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh variabel lain.  Jika MSA 0,05, maka variabel tersebut masih dapat diprediksi dan dapat dianalisis lebih lanjut.  Jika MSA 0,05, maka variabel tersebut tidak dapat diprediksi dan tidak dapat dianalisis lebih lanjut, sehingga variabel harus dikeluarkandibuang. 5 Model Analisis Faktor Pada dasarnya model analisis faktor dapat dikelompokan menjadi dua, yaitu : Suliyanto, 2005:118 53 a Principal Componen Analysis Principal Componen Analysis merupakan model dalam analisis faktor tujuannya untuk melakukan prediksi terhadap sejumlah faktor yang dihasilkan. Model Principal Component Analysis: = ℓ + ℓ + ………… ℓ Syarat, m ≤ p Jika ditulis dalam bentuk matriks adalah : F = ℓX, dimana: F : faktor principal components unobservable X : variabel yang diteliti observable : bobot dari kombinasi linier loading b Common Factors Common Factors merupakan model dalam analisis faktor yang tujuannya untuk mengetahui struktur dari variabel yang diteliti karateristik dari observasi Model Common Factors: = ℓ + ℓ + ………… ℓ + Syarat, m ≤ p X = ℓF + ε, dimana: F : common factor unobservable X : variabel yang diteliti observable : bobot dari kombinasi linier loading ε : specific factor 54

E. Operasional Variabel Penelitian