40
disebar pada 110 orang calon pembeli sepeda motor Yamaha “SCORPIO” di Surabaya.
3.3.2. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini, adalah sebagai berikut : Nazir, 2005 : 212.
1. Observasi
Yaitu teknik pengumpulan data dengan cara mengadakan penelitian langsung pada obyek yang diteliti. Dalam penelitian ini observasi
dilakukan pada PT. Surya Timur Sakti Motor di Surabaya 2.
Angket Kuesioner. Yaitu teknik pengumpulan data dengan cara pembagian lembar
pertanyaan yang harus diisi oleh responden guna melengkapi data. Pada penelitian ini kuesioner diberikan kepada 110 orang calon pembeli sepeda
motor Yamaha “SCORPIO” di Surabaya.
3.4. Teknik Analisis dan Uji Hipotesis
3.4.1. Tehnik Analisis SEM
Model SEM adalah sekumpulan teknik-teknik statistikal yang memungkinkan pengujian sebuah rangkaian hubungan yang relatif “rumit”
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
41
secara simultan. Hubungan yang rumit itu dapat dibangun antara satu atau beberapa variabel dependen dengan satu atau beberapa variabel independen.
Masing-masing variabel dependen dan independen dapat berbentuk faktor atau konstruk yang dibangun dari beberapa indikator. Tentu saja variabel-
variabel itu dapat berbentuk sebuah variabel tunggal yang diobservasi atau yang diukur langsung dalam sebuah proses penelitian.
Permodelan penelitian melalui SEM memungkinkan seorang peneliti dapat menjawab pertanyaan penelitian yang bersifat regresif maupun
dimensional yaitu mengukur apa dimensi-dimensi sebuah konsep atau konstruk seperti yang lazim dilakukan dalam analisis faktor dan pada saat
yang sama peneliti ingin mengukur pengaruh hubungan antara faktor yang telah diidentifikasikan dimensi-dimensinya itu, SEM akan menjadi
alternatif jawaban yang layak dipertimbangkan. Ferdinand, 2002 : 6-7.
3.4.2. Uji Reliabilitas dan Validitas
Dimensi yang diukur melalui indikator-indikator dalam daftar pertanyaan perlu dilihat reliabilitasnya dan validitasnya dimana hal ini
dijelaskan sebagai berikut :
3.4.2.1. Uji Validitas
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
42
Validitas yang digunakan disini adalah validitas konstruk yang merujuk pada sejauh mana uji dapat mengukur apa yang sebenarnya yang
kita ukur.
3.4.2.2. Uji Reliabilitas
Uji ini ditafsirkan dengan menggunakan koefisien alpha Cronbach. Jika nilai alpha cukup tinggi berkisar 0,50 – 0,60 dapat ditafsirkan suatu
hasil pengukuran relatif konsisten apabila pengukuran diulangi dua kali atau lebih, dengan kata lain instrument tersebut dapat diandalkan. Ferdinand,
2002 : 193.
3.4.3. Uji Outlier Univariat dan Multivariat
Outlier adalah observasi yang muncul dengan nilai-nilai ekstrim baik secara univariat maupun secara multivariate yaitu yang muncul karena
kombinasi karakteristik unik yang dimilikinya dan terlihat sangat jauh berbeda dari observasi-observasi lainnya. Ferdinand, 2002 : 52.
3.4.3.1. Uji Outlier Univariat
Deteksi terhadap adanya outlier univariat dapat dilakukan dengan menentukan ambang batas yang akan dikatagorikan sebagai outlier dengan
cara mengkonfensi nilai data penelitian kedalam standard score atau yang
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
43
biasa disebut z-score, yang mempunyai rata-rata nol dengan standar deviasi sebesar satu. Bila nilai - nilai itu telah dinyatakan dalam format yang
standar z-score, maka perbandingan antar besaran nilai dengan mudah dapat dilakukan. Untuk sampel ambang batas dari z-score itu berada pada
rentang 3 sampai 4 Hair dkk, 1995 dalam Ferdinand, 2002 : 98. Oleh karena itu apabila ada observasi-observasi yang memiliki z-score
≥ 3,0 akan dikatagorikan sebagai outlier.
3.4.3.2. Uji Outlier Multivariat
Evaluasi terhadap multivariat outlier perlu dilakukan sebab walaupun data yang dianalisis menunjukkan tidak ada outlier pada tingkat
univariat, tetapi observasi itu dapat menjadi outlier bila sudah saling dikombinasikan. Jarak Mahalanobis The Mahalanobis Distance untuk tiap
observasi dapat dihitung dan menunjukkan sebuah observasi dari rata-rata semua variabel dalam sebuah ruang multidimensional. Uji terhadap
multivariate dilakukan dengan menggunakan kriteria jarak Mahalanobis pada tingkat p 0,001. Jarak mahalanobis dapat dievaluasi dengan
menggunakan nilai
2
pada derajat kebebasan sebesar jumlah item yang digunakan dalam penelitian, dan apabila jarak mahalanobisnya lebih besar
dari nilai
2 tabel
adalah outlier multivariate. Ferdinand, 2002 : 102-103.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
44
3.4.4. Uji Normalitas dan Linieritas
Sebaran data harus dianalisis untuk melihat apakah asumsi normalitas dipenuhi sehingga data dapat diolah lebih lanjut untuk
pemodelan SEM ini. Normalitas dapat diuji dengan melihat gambar histogram data atau dapat diuji dengan metode-metode statistik.uji
normalitas ini perlu dilakukan baik untuk normalitas terhadap data tunggal maupun normalitas multivariate dimana beberapa variabel digunakan
sekaligus dalam analisis akhir. Uji linieritas dapat dilakukan dengan mengamati scatterplots dari data yaitu dengan memilih pasangan data dan
dilihat pola penyebarannya untuk menduga ada tidaknya linieritas.
3.4.5. Analisis Faktor dan Konfirmatori
Salah satu teknik analisis multivariate adalah analisis faktor konfirmatori yang digunakan untuk menguji sebuah konsep yang dibangun
dengan menggunakan beberapa indikator tertentu. Confirmatory factor analysis dapat dikembangkan untuk analisis
terhadap lebih dari satu faktor atau variabel laten sekaligus baik untuk faktor-faktor yang diperlukan sebagai variabel laten independen maupun
sebagai variabel dependen.
3.4.6. Uji Hipotesis
Kategori