Data primer yaitu data yang diperoleh dari tangan pertama oleh
peneliti yang berkaitan dengan variabel minat untuk tujuan spesifik studi.
3.3.2 Sumber Data
Sumber data yang langsung memberikan data pada pengumpul data, misalnya melalui kuisioner.
3.3.3. Pengumpul Data
Pengumpulan data yang diperlukan pada penelitian ini dilakukan dengan cara sebagai berikut
a. Metode obsevasi
Merupakan suatu teknik yang dipakai untuk memperoleh gambaran secara langsung melalui pengamatan secara langsung gejala-gejala yang ada.
b. Metode kuisioner
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberi seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis kepada
responden untuk dijawabnya. c.
Dokumentasi pengumpulan data dari laporan-laporan atau dokumentasi bagian kasir
Salon Ria.
3.4. Teknik Analisis dan Uji Hipotesis
3.4.1 Teknik Analisis
Teknik analisis data yang digunakan di dalam penelitian ini adalah
teknik Structural Equation Modeling SEM. SEM merupakan sekumpulan teknik-teknik statistical yang memungkinkan pengujian sebuah rangkaian
hubungan yang relatif “rumit” secara simultan. Ferdinand, 2002:6
Sebuah permodelan SEM yang lengkap pada dasarnya terdiri dari Measrement Model dan Structural Model. Measurement Model atau model
pengukuran ditujukan untuk menginformasi sebuah dimensi atau faktor berdasarkan indicator empirisnya. Structural model adalah model mengenai
struktur hubungan yang membentuk atau menjelaskan kausalitas antara faktor.
3.4.1. Uji normalitas dan linieritas
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Sebaran data harus dianalisis untuk mengetahui apakah asumsi normalitas dipenuhi sehingga data dapat diolah lebih lanjut pada path diagram. Untuk
menguji normalitas distribusi data yang digunakan dalam analisis, peneliti dapat menggunakan uji-uji statistic. uji yang paling muda adalah dengan mengamati
skewness value dari data yang digunakan, yang biasanya disajikan dalam statistic deskriptif dari hampir semua program statistic. Nilai statistic untuk menguji
normalitas itu disebut sebagai z-value yang dihasilkan melalui rumus sebagai berikut.
Nilai – Z =
,
dimana N = ukuran sampel
Bila nilai-Z lebih besar dari nilai kritis, maka dapat disuga bahwa distribusi data adalah tidak normal.
Linieritas dengan
mengamati Linieritas dengan mengamati scatterplot dari
data yaitu dengan memilih pasangan data dan dilihat pola penyebarannya untuk
menduga ada tidaknya linieritas Ferdinand, 2002:52. 3.4.2. Evaluasi
outliers
Outlier adalah observasi atau data yang memiliki karakteristik unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari observasi-observasi lainnya dan muncul dalam
bentuk nilai ekstim untuk sebuah variabel tunggal atau variabel kombinasi Hair, 1995. Multivariate outliers diuji dengan kriteria jarak Mahalanobis pada tingkat
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
p0,001. Jarak diuji dengan Chi-Square [X] pada df sebesar jumlah variabel bebasnya. Ketentuan : bila Mahalanobis dari nilai X adalah multivariate outlier.
3.4.3. Deteksi multikollinearity dan singularity
