52 dengan cara mengajukan beberapa pertanyaan tertulis kepada para remaja
pengguna kartu seluler IM3 di kota Rangkasbitung.
2. Data Sekunder
Penelitian kepustakaan library research yaitu data yang diperoleh melalui penelitian kepustakaan dengan cara mengumpulkan informasi
melalui buku, literatur, jurnal, surat kabar, majalah, dan bacaan lainnya yang berhubungan dengan masalah yang diteliti, dengan maksud untuk
memperoleh data yang bersifat ilmiah dan teoritis. Data yang diperoleh tersebut disajikan sebagai landasan teori. Untuk memperoleh data
sekunder tersubut, peneliti mengunjungi lembaga yang terkait dengan penelitian, seperti Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia LIPI,
Perpustakaan UIN, UI, Trisakti dan lembaga-lembaga lainnya yang dapat membantu dalam penelitian ini.
D. Metode Analisis
Untuk mengetahui faktor-faktor apakah yang berpengaruh terhadap keputusan remaja untuk menggunakan kartu seluler IM3, maka metode yang
dapat digunakan untuk mengukur variabel tersebut adalah dengan menggunakan metode skala Likert atau biasa disebut dengan format tipe
likert. R.S Likert mengembangkan prosedur penskalaan dimana skala mewakili suatu continuum bipolar. Pada bagian ujung kanan dengan angka
besar yang menggambarkan suatu jawaban yang sifatnya positif, sedangkan
53 pada bagian ujung kiri dengan angka yang rendah yang menggambarkan
jawaban yang negatif.
Tabel 3-1 Contoh Format Jawaban Tipe Likert
Sangat Setuju Tidak setuju
Netral Setuju
Sangat setuju STS
1 TS
2 N
3 S
4 ST
5 Sumber : Sugiyono 2002 “statistika untuk penelitian”.
Zikmund dalam Bilson Simaora 2005 : 24 berpendapat bahwa skala likert menghasilkan data ordinal. Skala ordinal adalah angka yang
memberikan dimana angka-angka tersebut mengandung pengertian tingkatan. Ukuran ordinal digunakan untuk mengurutkan objek data terendah sampai
data tertinggi atau sebaliknya Metode analisis dalam penelitian ini menggunakan metode analisis
faktor, yaitu suatu tehnik analisis statistik multivariat yang digunakan untuk mereduksi data atau meringkas dari variabel yang banyak diubah menjadi
sedikit variabel Suprapto, 2004:114. Dapat pula dikatakan bahwa analisis faktor merupakan sebuah analisis
yang digunakan untuk mengidentifikasi struktur hubungan interpendensi antar variabel ataupun antar responden Bilson Simamora, 2005 : 106. Analisis
faktor banyak aplikasinya dalam riset pemasaran, analisis faktor dapat
54 dipergunakan di dalam segmentasi pasar untuk mengidentifikasi variabel yang
mendasari yang dipergunakan untuk pengelompokan pelanggan. Manfaaat analisis faktor adalah melakukan peringkasan variabel
berdasarkan tingkat keeratan hubungan antar variabel, sehingga akan diperoleh faktor-faktor dominan yang berpengaruh terhadap variabel lainnya.
Dalam upaya mengolah data guna menarik kesimpulan penelitian, maka peneliti menggunakan program SPSS versi 15.0.
1. Uji Validitas dan Reliabilitas
Validitas adalah ukuran yang menunjukkan sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsinya Saefudin
Azwar, 2000 : 6. Suatu tes atau instrumen dianggap mempunyai validitas yang tinggi apabila alat tersebut menjalankan fungsi ukurnya, atau
memberikan hasil ukur yang sesuai dengan maksud dilakukannya pengukuran tersebut. Dengan kata lain, mampu memperoleh data yang
tepat dari variabel yang diteliti. Uji Validitas dapat digunakan untuk mengetahui kelayakan butir-butir dalam semua daftar konstruk
pertanyaan dalam mendefinisikan suatu variabel, Daftar pertanyaan ini pada umumnya mendukung suatu kelompok variabel tertentu. Hasil
penelitian dikatakan valid bila terdapat kesamaan antara data yang terkumpul dengan data yang sesungguhnya terjadi pada objek yang diteliti.
Dalam analisis faktor, validitas suatu butir pertanyaan dapat dilihat pada hasil output SPSS pada Kaiser-Meyer-Oklin KMO test yaitu dengan
syarat angka Measure of Sampling Adequency MSA harus diatas 0.5.
55 Jika hasil uji validitas ini diperoleh angka MSA diatas 0.5, maka dapat
dikatakan pertanyaan yang digunakan dalam penelitian ini valid Singgih Santoso, 2007.
Uji Reliabilitas keandalan merupakan ukuran suatu kestabilan dan konsistensi responden dalam menjawab hal yang berkaitan dengan
konstruk-konstruk pertanyaan yang merupakan dimensi suatu variabel dan disusun dalam suatu bentuk kuesioner Saefudi Azwar, 2000 : 4.
Reliabilitas suatu konstruk variabel dikatakan baik jika memiliki nilai Croanbach’s Alpha dari 0,60. Bhuono, 2005: 72. Dapat dihitung
dengan rumus :
− −
=
∑
2 2
1 1
t i
ii
s s
k k
r Djaali, dkk, 2000 : 121
Keterangan : r
ii
= koefisien reliabilitas k
= cacah butir Σ
s
i 2
= jumlah varians skor butir Σ
s
t 2
= jumlah varians skor total
2. Analisis Faktor
Analisis faktor merupakan sebuah analisis yang digunakan untuk mengidentifikasi struktur hubungan interpendensi antar variabel ataupun
antar responden Bilson Simamora, 2005 : 106. Analisis faktor termasuk pada interpendence techniques, yang berarti tidak ada variabel dependen
56 maupun independen. Proses analisis faktor mencoba menentukan
hubungan antar sejumlah variabel-variabel yang saling independen satu dengan yang lain sehingga bisa dibuat satu atau beberapa kumpulan
variabel yang lebih sedikit dari jumlah variabel awal. Menurut Singgih Santoso 2007 : 14 analisis faktor meliputi:
a. Penentukan variabel apa saja yang akan dianalisis
b. Pengujian variabel yang telah ditentukan menggunakan metode Barlett
Test of Sphericity, serta pengukuran MSA Measure of Sampling Adequacy.
c. Pelaksanaan proses inti pada analisis faktor, yakni faktoring atau
menurunkan satu atau lebih faktor dari variabel-variabel yang telah lolos pada uji variabel sebelumnya.
d. Pelaksanaan proses faktor rotation atau rotasi terhadap faktor yang
telah terbentuk. Tujuan rotasi untuk memperjelas variabel yang masuk ke dalam faktor tertentu dengan beberapa metode rotasi antara lain,
yaitu : 1
Orthogonal rotation, yaitu memutar sumbu 90 derajat. Proses rotasi orthogonal dibedakan lagi menjadi quartimax, varimax, dan equamax.
2 Oblique Rotation, yaitu memutar sumbu ke kanan, tetapi tidak harus
90 derajat proses rotasi oblique dibedakan lagi menjadi oblimin, promax, dan orthoblique.
Tidak ada aturan khusus kapan harus memilih rotasi orthogonal atau Oblique. Pemilihan metode rotasi didasarkan pada kebutuhan khusus
57 masalah penelitian. Jika tujuan penelitian adalah mengurangi jumlah
variabel asli awal, maka pilihan rotasi yang cocok adalah orthogonal. Namun demikian, jika tujuan kita ingin mendapatkan faktor atau
konstruk yang sesuai dengan teori, maka rotasi yang sebaiknya dipilih adalah oblique ghozali, 2009 : 254.
e. Interpretasi atas faktor yang telah terbentuk, khususnya memberi nama
pada faktor yang terbentuk yang dianggap bisa mewakili variabel- variabel anggota faktor tersebut.
Dalam menggunakan analisis faktor, maka yang harus diperhatikan yaitu nilai-nilai dari :
a. Kaiser-Meyer-Olkin KMO dan Barlets Test of Sphericity
Kaiser-Meyer-Oklin adalah indeks yang digunakan untuk menguji kesesuaian analisis faktor, nilai yang tinggi antara 0.50 sampai 1.00
mengindikasikan analisis faktor yang sesuai. Nilai dibawah 0.50 menunjukan bahwa analisis faktor tidak sesuai untuk diaplikasikan.
Kaiser-Meyer-Oklin bertujuan untuk mengetahui apakah pengambilan sampel sudah mencukupi atau tidak. Jika sampel yang digunakan
semakin cukup, berarti analisis faktor baik untuk digunakan atau matriks korelasi yang terbentuk samakin baik. Persyaratan yang harus dipenuhi
agar data dapat dianalisa lebih lanjut adalah angka Maesure of Sampling Adequacy MSA harus diatas 0,5 Supranto, 2004 : 118.
Barlets Test of Sphericity adalah uji statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis yang menyatakan bahwa variabel-variabel tersebut
58 tidak berkorelasi dalam populasinya. Dengan kata lain, matriks korelasi
populasi adalah sebuah matrik identitas identity matrix. Setiap variabel berkorelasi sempurna dengan variabel itu sendiri r = 1, tetapi tidak
berkorelasi sengan variabel lainnya r = 0. Nilai Barlets Test of Sphericity dikatakan signifikan apabila maksimum sebesasr 0,05.
ketentuan tersebut didasarkan pada criteria sebagai berikut : Ety Rochaety dkk, 2007 : 186.
1 Jika probabilitas sig 0,05 maka variabel penelitian dapat dianalisis
lebih lanjut. 2
Jika probabilitas sig 0,05 maka variabel penelitian tidak dapat dianalisis lebih lanjut.
b. Anti Image Matrics
Anti Image Matrics digunakan untuk melihat variabel-variabel mana saja yang layak untuk dibuat analisis faktor serta untuk mengetahui
apakah faktor-faktor yang dijadikan sebagai faktor analisis mempunyai korelasi yang kuat atau tidak. Jika nilainya ≥ 0,5 maka semua faktor
pembentuk variabel tersebut telah valid dan tidak ada faktor yang direduksi.
Uji ini dilakukan dengan memperhatikan angka MSA, angka MSA berkisar antara 0 sampai 1 dengan kriteria :
1 MSA = 1, variabel dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh variabel
lain.
59 2
MSA 0,5, variabel masih bisa diprediksi dan bisa dianalisis lebih lanjut.
3 MSA 0,5, variabel tidak bisa diprediksi dan tidak dapat dianalisis
lebih lanjut atau dikeluarkan dari variabel lainnya. c.
Eigen Value Eigen Velue merepresentasikan total varians yang dijelaskan oleh
setiap faktor. Eigen value juga digunakan untuk mengkaji serta melihat suatu faktor baru. Syarat layak untuk menjadi suatu faktor baru adalah
eigen value ≥ 1. sedangkan apabila terdapat faktor yang memiliki egien value 1 maka faktor tersebut akan dikeluarkan.
d. Kumulatif Varians
Menunjukan besarnya tingkat keterwakilan faktor baru yang terbentuk terhadap faktor awal atau semula. Syarat apabila faktor baru
yang terbentuk mampu mewakili faktor awal maka nilai kumulatif varians 60.
e. Nilai Loading
Bertujuan untuk mengetahui layak atau tidaknya suatu varians masuk kedalam faktor baru. Nilai loading dapat dilihat jika eigen value 1
maka suatu varians layak masuk kedalam faktor baru.
60
E. Operasional Variabel
Kategori