Pengolahan dan Penganalisaan Data

mendapatkan informasi lengkap tentang aktivitas mall yang dilakukan pihak manajemen. Kuesioner ditujukan pada pengunjung Botani Square. Data sekunder diperoleh dari studi pustaka yakni literatur, jurnal, buku dan internet. Teknik pengambilan contoh yang dilakukan adalah purposive sampling. Prijana dan Semendison 2005 menyatakan bahwa purposive sampling pada dasarnya terletak pada keputusan peneliti dan tujuan studi. Menurut Prijana dan Semendison 2005, sampling adalah proses untuk mendapatkan contoh dari suatu populasi, maka kesimpulan yang diangkatnya merupakan kesimpulan-kesimpulan atas populasi. Dalam menentukan contoh, digunakan rumus Slovin : n = N 1 + Ne 2 .............. 1 n = Jumlah contoh N = Populasi total e = Toleransi galat Maka dari perhitungan rumus diperoleh : n = 30.000 1 + 30.000 0,1 2 = 99,66 ≈ 100 Traffic pengunjung Botani Square per hari 30.000, sehingga dapat dijadikan populasi penelitian, maka contoh yang digunakan berjumlah 100 responden.

3.4. Pengolahan dan Penganalisaan Data

3.4.1 Peubah Penelitian

Tabel 4. Kisi-kisi peubah penelitian Peubah Dimensi Pengukuran Mall activities X 1 Sumber : Karande dan Merchant, 2012 • Penjualan • Tenant • Pembeli • Interaksi • Browsing Menggunakan skala Likert 1-5 sangat tidak setuju-sangat setuju Dimensi leisure X 2 Sumber: Mowen dan Minor, 2002 • Waktu luang • Tidak bekerja Menggunakan skala Likert 1-5 sangat tidak setuju-sangat setuju Lanjutan Tabel 4. Kisi-kisi peubah penelitian Peubah Dimensi Pengukuran Shopping behaviour Y Sumber : Karande dan Merchant, 2012 • Perilaku belanja • Waktu yang dihabiskan Menggunakan skala Likert 1-5 sangat tidak setuju-sangat setuju Shopping enjoyment Z Sumber : Pali dan Murwani, 2007 • Motif belanja • Motif rekreasi Menggunakan skala Likert 1-5 sangat tidak setuju-sangat setuju

3.4.2 Uji Validitas dan Reliabilitas

Menurut Sugiarto dan Sitinjak 2006, validitas berhubungan dengan suatu peubah mengukur apa yang seharusnya diukur. Validitas dalam penelitian menyatakan derajat ketepatan alat ukur penelitian terhadap isi sebenarnya yang diukur. Uji validitas adalah uji yang digunakan untuk menunjukkan sejauhmana alat ukur yang digunakan dalam suatu penelitian mengukur apa yang diukur. Ghozali 2009 menyatakan bahwa uji validitas digunakan untuk mengukur sah, atau valid tidaknya tidaknya suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut. Sugiarto dan Sitinjak 2006 menyatakan bahwa reliabilitas menunjuk pada suatu pengertian bahwa instrumen yang digunakan dalam penelitian untuk memperoleh informasi yang diinginkan dapat dipercaya sebagai alat pengumpul data dan mampu mengungkap informasi yang sebenarnya di lapang. Ghozali 2009 menyatakan bahwa reliabilitas adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari peubah atau konstruk. Suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pernyataan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu.

3.4.3 Uji Asumsi Klasik

a. Uji Multikolinearitas Ghozali 2009 menyatakan bahwa uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji, apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antarpeubah bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara peubah bebas. Jika peubah bebas saling berkorelasi, maka peubah-peubah ini tidak ortogonal. Peubah ortogonal adalah peubah bebas yang nilai korelasi antarsesama peubah bebas sama dengan nol. b. Uji Heteroskedastisitas Ghozali 2009 menyatakan bahwa uji heteroskedastisitas bertujuan menguji, apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan ragam dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika ragam dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas, atau tidak terjadi heteroskedastisitas. c. Uji Normalitas Ghozali 2009 menyatakan bahwa uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, peubah pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah contoh kecil.

3.4.4 Analisis Regresi Linear

Menurut Ghozali 2009, analisis regresi selain mengukur kekuatan hubungan antara dua peubah atau lebih, juga menunjukkan arah hubungan antara peubah terikat dan bebas. Formulasi untuk regresi berganda adalah : Gambar 2. X 1 dan X 2 terhadap Y Ŷ = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 .....................2 Dimana : Ŷ = Shopping behaviour Y X 1 X 2 a = Konstanta X 1 = Mall activities X 2 = Dimensi leisure b 1 = Koefisien regresi untuk peubah mall activities b 2 = Koefisien regresi untuk peubah dimensi leisure Selain itu, formulasi regresi parsial adalah : Gambar 3. X 1 terhadap Y Ŷ = a + b 1 X 1 ..........................3 Ŷ = Shopping behaviour a = Konstanta X 1 = Mall activities b 1 = Koefisien regresi untuk peubah mall activities Gambar 4. X 2 terhadap Y Ŷ = a + b 2 X 2 ..........................4 Ŷ = Shopping behaviour a = Konstanta X 2 = Dimensi leisure b 2 = Koefisien regresi untuk peubah dimensi leisure Gambar 5. Y terhadap Z Ẑ = a + bY.......................5 Ẑ = Shopping enjoyment a = Konstanta b = Koefisien regresi untuk peubah shopping behaviour Y = Shopping behaviour X 1 Y X 2 Y Y Z Ketepatan fungsi regresi contoh dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari goodness of fit GOF. Secara statistik, setidaknya ini dapat diukur dari nilai koefisien determinasi, nilai statistik F dan nilai statistik t. a. Koefisien determinasi. Ghozali 2009 menyatakan bahwa koefisien determinasi R 2 pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi peubah terikat. Nilai koefisien determinasi adalah antara 0 dan 1. Nilai R 2 yang kecil berarti kemampuan peubah-peubah bebas dalam menjelaskan variasi peubah terikat amat terbatas. Nilai yang mendekati satu 1 berarti peubah-peubah bebas memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi peubah terikat. Satu hal yang perlu dicatat adalah masalah regresi lancung spurious regression. Insukrindo dalam Ghozali 2009 menekankan bahwa koefisien determinasi hanyalah salah satu dan bukan satu-satunya kriteria memilih model yang baik. Alasannya bila suatu estimasi regresi linear menghasilkan koefisiensi determinasi tinggi, tetapi tidak konsisten dengan teori ekonomi yang dipilih oleh peneliti, atau tidak lolos dari uji asumsi klasik, maka model tersebut bukanlah model penaksir yang baik dan seharusnya tidak dipilih menjadi model empirik. Kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi R 2 adalah bias terhadap jumlah peubah bebas yang dimasukkan ke dalam model. Setiap penambahan satu peubah bebas, maka R 2 pasti meningkat, tidak peduli apakah peubah tersebut berpengaruh nyata terhadap peubah terikat, atau tidak. Oleh karena itu banyak peneliti menganjurkan untuk menggunakan nilai adjusted R 2 pada saat mengevaluasi mana model regresi terbaik. Tidak seperti R 2 , nilai adjusted R 2 dapat naik, atau turun apabila satu peubah bebas ditambahkan kedalam model. Dalam kenyataan nilai adjusted R 2 dapat bernilai negatif, walaupun yang dikehendaki harus bernilai positif. Menurut Gujarati dalam Ghozali 2009, jika dalam uji empiris didapat nilai adjusted R 2 negatif, maka nilai adjusted R 2 dianggap bernilai nol. Secara matematik jika nilai R 2 =1, maka adjusted R 2 = R 2 = 1 sedangkan jika nilai R 2 = 0, maka adjusted R 2 =1-kn-k. Jika k 1, maka adjusted R 2 bernilai negatif. b. Uji nyata simultan Uji Statistik F Ghozali 2009 menyatakan bahwa uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua peubah bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama- sama terhadap peubah terikat. c. Uji nyata parameter individual Uji Statistik t Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu peubah bebas secara individual dalam menerangkan variasi peubah terikat Ghozali, 2009.

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN