y y
x x
y x
n x
D. Metode Analisis 1. Analisis Deskriptif
Analisis ini tidak menggunakan pengujian secara sistematis dan statistik. Dimaksudkan hanya untuk menggambarkan angka-angka
responden dari objek penelitian yang diperoleh dari hasil analisis deskriptif.
2. Uji Validitas
Validitas berasal dari kata validity yang mempunyai arti sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi
ukurnya atau memberikan hasil ukur yang sesuai dengan maksud dilakukannya pengukuran tersebut. Sedangkan valid tidaknya suatu alat
ukur tergantung kepada mampu tidaknya alat ukur tersebut mencapai tujuan pengukuran yang dikehendaki dengan tepat Azwar, 1992:146.
Teknik yang digunakan adalah korelasi product moment dari Pearson, yaitu :
r
xy
=
n
2
y
2
n
2 2
Keterangan : r
xy
: Koefisien korelasi antara variabel x dan y n
: Jumlah sampel x
: Nilai total atribut y
: Nilai dari variabel
32
t
2
t
2
3. Uji Reliabilitas
Azwar 1992:150 merumuskan reliabilitas adalah indeks yang menunjukkan sejauh mana suatu alat ukur dapat dipercaya atau dapat
diandalkan. Hal ini berarti menunjukkan sejauh mana hasil pengukuran itu tetap konsisten apabila dilakukan pengukuran dua kali atau terhadap
gejala yang sama dengan menggukan alat ukur yang sama. Menurut Nunnaly 1967 suatu konstruk atau variabel dikatakan
reliabel jika memberikan nilai Cronbach Alpha 0,60 Ghozali, 2001:42. Reliabilitas alat ukur dalam penelitian ini diuji dengan alat uji reliabilitas
Cronbach Alpha , yaitu :
k r
tt
= 1
k 1
Keterangan : r
tt
: Reliabilitas instrumen t
2
: Variabel total b
2
: variabel butir k
: Banyaknya butir pertanyan atau soal
4. Metode Analisis Faktor
Tujuan utama dari analisis faktor adalah mendefinisikan struktur suatu data matrik dan menganalisis struktur saling hubungan korelasi
dengan cara mendefinisikan suatu set kesamaan variabel atau dimensi dan sering disebut faktor.
33
Model matematis dasar analisis faktor yang digunakan untuk setiap variabel independen X
i
Wibisono, 2003:244 : m
X
i
= A
ij
F
j
+ b
i
U
i
j-t i = 1, 2, 3, 4, … p
Dimana : X
i
= Variabel independen ke-i F
j
= Faktor kesamaan ke-j
U
i
= Faktor unik ke-i
A
ij
= Koefisien faktor kesamaan
b
i
= Koefisien faktor unik
Bhuono 2005 mengemukakan bahwa analisis faktor merupakan analisis statistik yang bertujuan untuk mengidentifikasi, mengelompokkan,
dan meringkas faktor-faktor yang merupakan dimensi suatu variabel, definisi dan sebuah fenomena tertentu. Jadi, analisis faktor merupakan
cara yang di gunakan untuk mengidentifikasi variabel dasar atau faktor yang menerangkan pola hubungan dalam suatu komponen variabel
observasi.
34
a. Uji Kaiser Meyer Olkin KMO
Analisis faktor dalam penelitian ini menggunakan metode Kaiser Meyer Olkin
KMO yang nilainya harus lebih besar dari 0,5. Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah faktor-faktor tersebut valid
atau tidak. Jika nilainya atau = 0,5 maka proses analisis dapat dilanjutkan. KMO merupakan indeks pembanding besarnya koefisien
korelasi observasi dengan besarnya koefisien korelasi parsial. Jika nilai kuadrat koefisien korelasi parsial dari semua pasangan variable lebih
kecil daripada jumlah kuadrat koefisien korelasi, maka harga KMO akan mendekati satu, yang menunjukan kesesuaian penggunaan
analisis faktor. Menurut Kaiser 1974 dalam Wibisono 2003 : 247 :
- Harga KMO sebesar 0.9 adalah sangat memuaskan - Harga KMO sebesar 0.8 adalah memuaskan
- Harga KMO sebesar 0.7 adalah harga menengah - Harga KMO sebesar 0.6 adalah cukup
- Harga KMO sebesar 0.5 adalah kurang memuaskan - Harga KMO sebesar 0.4 adalah tidak dapat diterima
35
b. Uji Measure of Sampling Adequacy atau MSA
Analisis faktor dalam penelitian ini juga menggunakan metode pengukuran Measure of Sampling Adequacy atau MSA. 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 dengan nilai atau = 0,5. Jika nilainya atau = 0,5 maka semua faktor pembentuk
variabel tersebut telah valid dan tidak ada faktor yang direduksi. Pada bagian Anti Image Correlation, jika nilai dari Kaiser Meyer Olkin
KMO 0,5, maka untuk memperbaikinya yang pertama kali harus dikeluarkan adalah variabel yang memiliki nilai MSA paling kecil dan
kurang dari 0,5. Besarnya angka Measure of Sampling Adequacy MSA
berkisar antara 0 – 1, dengan kriteria sebagai berikut: a. Jika MSA = 1, maka variabel tersebut dapat diprediksi tanpa
kesalahan oleh variabel lain. b. Jika MSA 0.05, maka variabel tersebut masih dapat diprediksi
dan dapat dianalisa lebih lanjut. c. Jika MSA 0.05, maka variabel tersebut tidak dapat diprediksi dan
tidak dapat dianalisa lebih lanjut, sehingga variabel harus dikeluarkan atau dibuang.
36
c. Nilai Mean pada Descriptive Analysis
Pada penelitian ini, untuk melihat jawaban dari responden apakah jawaban responden terhadap sebuah faktor lebih mengarah
pada jawaban setuju atau lebih mengarah pada jawaban tidak setuju, dilihat dari nilai Mean pada Descriptive Statistic yang didapat dari
analisis faktor. Jika nilai Mean yang didapat semakin besar, maka dapat dikatakan responden semakin setuju bahwa faktor tersebut
mempengaruhi keputusan pembelian ponsel Nokia. Begitu pula sebaliknya, jika nilai Mean yang didapat semakin kecil, maka dapat
dikatakan responden semakin tidak setuju bahwa faktor tersebut mempengaruhi keputusan pembelian ponsel Nokia.
d. Total Variance Explained
Selain itu, pada penelitian ini digunakan juga Total Variance Explained
sebagai alat ukur untuk melihat besaran pengaruh sebuah faktor didalam sebuah variabel.
E. Operasional Variabel Penelitian
Kategori