Analisis Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Konsumen Dalam Pembelian Produk Online Shop

BAB 2
LANDASAN TEORI

2.1 Analisis Faktor
Menurut J. Supranto (2004), analisis faktor merupakan teknik statistika yang
utamanya dipergunakan untuk mereduksi atau meringkas data dari variabel yang
banyak diubah menjadi sedikit variabel, misalnya dari 15 variabel yang lama
diubah menjadi 4 atau 5 variabel yang baru yang disebut faktor dan masih
memuat sebagian besar informasi yang terkandung dalam variabel asli (original
variable).
Dalam analisis faktor tidak ada variabel dependen dan independen, proses
analisis faktor sendiri mencoba menemukan hubungan (interrelationship) antara
sejumlah variabel yang saling dependen dengan yang lain sehingga bisa dibuat
satu atau beberapa kumpulan variabel yang lebih sedikit dari jumlah awal.
Analisis faktor digunakan di dalam situasi sebagai berikut:
a. Mengenali atau mengidentifikasi dimensi yang mendasari (underlying
dimensions) atau faktor yang menjelaskan korelasi antara suatu set variabel.
b. Mengenali dan mengidentifikasi suatu set variabel baru yang tidak berkorelasi
(independent) yang lebih sedikit jumlahnya untuk menggantikan suatu set
variabel asli yang saling berkorelasi di dalam analisis multivariat selanjutnya.
c. Mengenali atau mengidentifikasi suatu set variabel yang penting dari suatu set

variabel yang lebih banyak jumlahnya untuk dipergunakan di dalam analisis
multivariat selanjutnya.
Faktor yang unik tidak berkorelasi dengan sesama faktor yang unik dan
juga tidak berkorelasi dengan common factor. Common factor sendiri bisa
dinyatakan

sebagai

kombinasi

linier

dari

variabel-variabel

yang

terlihat/terobservasi (the observed variables) hasil penelitian lapangan.


(2.1)
keterangan:
i

= Banyaknya faktor yang terbentuk; (i=1,2,3,...,k)

Universitas Sumatera Utara

p

= Banyaknya variabel
= Perkiraan faktor ke-i (didasarkan pada nilai variabel X
dengan koefisiennya Wi)
= Timbangan/bobot atau koefisien nilai faktor ke-i
= Variabel ke-

yang sudah dibakukan (standardized)

Menurut Johnson dan Wichern (1982), secara umum analisis faktor atau
analisis


komponen

utama

bertujuan

untuk

mereduksi

data

dan

menginterprestasikannya sebagai suatu variabel baru yang berupa variabel
bentukan. Andaikan dari p buah variabel awal/asal terbentuk k buah
faktor/komponen di mana k < p, misalkan dari sejumlah variabel p sebanyak 8
variabel terbentuk k = 2 buah faktor/komponen yang dapat menerangkan
kesepuluh variabel awal/asal tersebut. K buah faktor/komponen utama dapat

mewakili p buah variabel aslinya sehingga lebih sederhana.

2.2 Langkah-langkah Analisis Faktor
2.2.1 Tabulasi Data
Data yang telah diperoleh dari penyusunan serta penyebaran kuesioner di tempat
yang telah ditentukan, kemudian data-data ini dikumpulkan serta ditabulasikan
pada kolom-kolom agar mempermudah untuk dikonversi pada software yang akan
digunakan.

2.2.2 Pembentukan Matriks Korelasi
Matriks korelasi merupakan matriks yang memuat koefisien korelasi dari semua
pasangan variabel dalam penelitian ini. Matriks ini digunakan untuk mendapatkan
nilai kedekatan hubungan antar variabel penelitian. Nilai kedekatan ini dapat
digunakan untuk melakukan beberapa pengujian untuk melihat kesesuaian dengan
nilai korelasi yang diperoleh dari analisa faktor. Nilai korelasi dapat dihitung
dengan rumus :

=





(2.2)

Universitas Sumatera Utara

keterangan:
n

= Jumlah sampel

i

= 1,2,3,..., n

j

= 1,2,3,..., n

Jika banyak variabel sebanyak p maka terdapat matriks p x p sebagai berikut:


(2.3)
keterangan:
i
j

= Koefisien korelasi sederhana baris ke-i dan kolom ke-j.
= 1 2, 3, …, p
=1, 2, 3, …, p

Dalam tahap ini, ada dua hal yang perlu dilakukan agar analisis faktor dapat
dilaksanakan yaitu:
a. Penentukan besaran nilai barlett test of sphericity, yaitu suatu uji statistik yang
dipergunakan untuk menguji hipotesis bahwa variabel tidak saling berkorelasi
(uncorrelated) dalam populasi. Dengan kata lain, matriks korelasi populasi
merupakan matriks identitas (identity matrix), setiap variabel berkorelasi
dengan dirinya sendiri secara sempurna dengan (r =1) akan tetapi sama sekali
tidak berkorelasi dengan lainnya (r = 0).
Statistik uji bartlett’s test of sphericity adalah:


(2.4)
dengan derajat kebebasan (degree of freedom) df =
keterangan:
= jumlah sampel
= jumlah variabel
| | = determinan matriks korelasi

Universitas Sumatera Utara

b. Penentuan

Keiser-Meyesr-Okliti

(KMO),

merupakan

suatu

uji


untuk

menunjukkan apakah metode sampling (mengukur kecukupan sampel) yang
digunakan sudah memenuhi syarat atau tidak.

(2.5)
keterangan:
rij

= Koefisien korelasi sederhana antara ke-i dan ke-j.

aij = Koefisien korelasi parsial antara variabel ke-i dan ke-j.
i

= 1,2,3,...,p dan j = 1,2,3,...,p

Kriteria kesesuaian dalam pemakaian analisis faktor adalah (Keiser, 1974):
1.


Jika harga KMO sebesar 0,9 berarti sangat memuaskan

2.

Jika harga KMO sebesar 0,8 berarti memuaskan

3.

Jika harga KMO sebesar 0,7 berarti harga menengah

4.

Jika harga KMO sebesar 0,6 berarti cukup

5.

Jika harga KMO sebesar 0,5 berarti kurang memuaskan

6.


Jika harga KMO kurang dari 0,5 tidak dapat diterima

c. Measure of Sampling Adequeacy (MSA), merupakan suatu uji untuk mengukur
seberapa tepat suatu variabel terprediksi oleh variabel lain dengan
membandingkan anatar korelasi terobservasi dengan korelasi parsial.
digunakan untuk mengukur kecukupan sampel.

(2.6)
keterangan:
p

= Jumlah variabel
= Kuadrat matriks korelasi sederhana
= Kuadrat matriks korelasi parsial.

i

= 1,2,3,...,p dan j = 1,2,3...,p

Universitas Sumatera Utara


Angka MSA bekisar antara 0 sampai dengan 1, dengan kriteria yang digunakan
untuk intepretasi adalah sebagai berikut:
1. Jika MSA = 1, maka variabel tersebut dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh
variabel yang lainnya.
2. Jika MSA lebih besar dari setengah 0,5 maka variabel tersebut masih dapat
diprediksi dan bisa dianalisis lebih lanjut.
3. Jika MSA lebih kecil dari 0,5 dan atau mendekati nol (0), maka variabel
tersebut tidak dapat dianalisis lebih lanjut, atau dikeluarkan dari variabel
lainnya.

2.2.3 Ekstraksi Faktor
Pada tahap ini, akan dilakukan proses inti dari analisis faktor, yaitu melakukan
ekstrasi terhadap sekumpulan variabel yang ada KMO > 0,5 sehingga terbentuk
satu atau lebih faktor. Metode yang digunakan untuk maksud ini adalah principal
component analysis dan rotasi faktor dengan metode varimax.
Setelah sejumlah variabel terpilih, maka dilakukan ekstrasi variabel
tersebut sehingga menjadi beberapa faktor. Setelah memproses variabel-variabel
yang layak, maka dengan program SPSS 22 akan diperoleh nilai hasil statistik
yang menjadi indikator utama yaitu tabel communalities, tabel total variance
explained, grafik scree, tabel component matrix dan tabel rotated component
matrix.
Tabel communalities merupakan tabel yang menunjukkan persentase
variansi dari tiap variabel yang dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Nilai
yang dilihat adalah extraction yang terdapat pada tabel communalities. Makin
kecil nilainya, makin lemah hubungan antara variabel yang terbentuk.
Communality adalah jumlah varian yang disumbangkan oleh suatu
variabel dengan seluruh variabel lainnya dalam analisis. Bisa juga disebut
proporsi atau bagian varian yang dijelaskan oleh common factor atau besarnya
sumbangan suatu faktor terhadap varian seluruh variabel.
Tabel total variance explained, menunjukkan persentase varians yang
dapat dijelaskan oleh faktor secara keseluruhan. Nilai yang menjadi indikatornya

Universitas Sumatera Utara

eigenvalues yang telah mengalami proses ekstrasi. Pada tabel akan tercantum nilai
extraction sum of square loading. Hal ini disebabkan nilai eigenvalues tidak lain
merupakan jumlah kuadrat dari faktor loading dari setiap variabel yang termasuk
ke dalam faktor. Factor loading ini merupakan nilai yang menghubungkan faktorfaktor dengan variabel-variabel. Variabel yang masuk ke dalam faktor adalah
yang nilainya lebih dari satu (

). Dari sini akan terlihat pula jumlah faktor yang

akan terbentuk.
Scree plot menggambarkan tampilan grafik dari tabel total variance
explained. Grafik ini sebenarnya menunjukkan peralihan dari satu faktor ke faktor
lainnya garis menurun disepanjang sumbu y. Sumbu x menunjukkan jumlah
komponen faktor yang terbentuk, sedangkan sumbu y menunjukkan nilai
eigenvalues.
Tabel component matrix menunjukkan kategori variabel-variabel ke dalam
komponen faktor, atau dengan kata lain menunjukkan distribusi variabel-variabel
pada faktor yang terbentuk. Bila yang dijadikan acuan adalah nilai factor loading
yang ada dalam tabel, dimana nilai lebih besar menunjukkan korelasi yang cukup
kuat antara variabel-variabel tersebut dengan komponen faktor. Jumlah jasa
kuadrat factor loading dari tiap variabel tidak lain merupakan nilai extraction
untuk tiap variabel yang tercantum dalam tabel communalities.

2.2.4 Rotasi Faktor
Pada rotasi faktor, matrik faktor ditransformasikan ke dalam matrik yang lebih
sederhana, sehingga lebih mudah diinterpretasikan. Dalam analisis ini rotasi
faktor dilakukan dengan metode rotasi varimax. Hasil dari rotasi ini terlihat pada
tabel rotated component matrix, di mana dengan metode ini nilai total variansi
dari tiap variabel yang ada di tabel component matrix tidak berubah. Yang
berubah hanyalah komposisi dari nilai factor loading dari tiap variabel.
Interpretasi hasil dilakukan dengan melihat factor loading.
Factor loading adalah angka yang menunjukkan besarnya korelasi antara
suatu variabel dengan faktor satu, faktor dua, faktor tiga, faktor empat atau faktor
lima yang terbentuk. Proses penentuan variabel mana akan masuk ke faktor yang

Universitas Sumatera Utara

mana, dilakukan dengan melakukan perbandingan besar korelasi pada setiap baris
di dalam setiap tabel.
Dalam penelitian ini digunakan metode varimax, karena bertujuan untuk
mengekstraksi sejumlah variabel menjadi beberapa faktor. Selain itu metode ini
menghasilkan struktur relatif lebih sederhana dan mudah diinterpretasikan.

2.2.5 Penamaan Faktor
Pada tahap ini akan diberikan nama-nama faktor yang telah terbentuk berdasarkan
factor loading suatu variabel terhadap faktor terbentuknya, setelah tahapan
pemberian nama faktor terbentuk.

2.3 Data
Data merupakan sejumlah informasi yang dapat memberikan gambaran tentang
sesuatu keadaan. Informasi yang diperoleh memberikan keterangan, gambaran,
atau fakta mengenai suatu persoalan dalam bentuk kategori, huruf, atau bilangan.
Data digunakan untuk menyediakan informasi bagi suatu penelitian, pengukuran
kinerja, dasar pembuatan keputusan dan menjawab rasa ingin tahu.
Jenis-jenis data berdasarkan cara memperolehnya yaitu:
1.

Data primer
Data primer merupakan data yang didapat dari sumber pertama, baik dari
individu atau perseorangan seperti hasil wawancara atau pengisian kuesioner
yang biasa dilakukan oleh peneliti. Biasanya data primer, peneliti melakukan
observasi sendiri baik di lapangan maupun di laboratorium.

2.

Data sekunder
Data sekunder merupakan data primer yang diperoleh oleh pihak lain atau
data primer yang telah diolah lebih lanjut dan disajikan baik oleh pengumpul
data primer atau pihak lain yang pada umumnya disajikan dalam bentuk
tabel-tabel atau diagram-diagram. (Sugiarto, dkk, 2001).

2.4 Skala Pengukuran

Universitas Sumatera Utara

Teknik pengukuran data yang digunakan adalah attitude scales, yaitu suatu
kumpulan alat pengukuran yang mengukur tanggapan individu terhadap suatu
objek atau fenomena.

Berdasarkan skala pengukurannya data dibedakan menjadi 4 macam, yaitu:
1.

Skala Nominal
Misalnya: jenis kelamin, agama, dan sebagainya. Sering juga data nominal
diberi simbol bilangan saja. Misalnya: laki-laki diberi nilai 1, perempuan
diberi nilai 2.

2.

Skala Ordinal
Data yang diukur menggunakan ordinal selain mempunyai ciri nominal, juga
mempunyai ciri berbentuk peringkat atau jenjang. Misalnya tingkat
pendidikan nilai ujian (dalam huruf).

3.

Skala Interval
Data yang diukur menggunakan skala interval selain mempunyai ciri nominal
dan ordinal, juga mempunyai ciri interval yang sama.

4.

Skala Rasio
Skala rasio ini selain mempunyai ketiga ciri dan skala pengukuran diatas,
juga mempunyai nilai nol yang bersifat mutlak. Misalnya: umur, berat
sesuatu, pendapatan, dan sebagainya.

2.5 Teknik Sampling
Teknik sampling adalah suatu cara untuk menentukan banyaknya sampel dan
pemilihan calon anggota sampel, sehingga setiap sampel yang terpilih dalam
penelitian dapat mewakili populasinya (representatif) baik dari aspek jumlah
maupun dari aspek karakteristik yang dimiliki populasi. Sampling adalah proses
pemilihan sejumlah elemen dari populasi sehingga dengan meneliti dan
memahami karakteristik sampel dapat digeneralisir untuk karakteristik populasi.
Jarang sekali suatu penelitian dilakukan dengan cara memeriksa semua objek
yang diteliti (sensus), tetapi sering digunakan sampling (Sugiarto, 2001),
alasannya adalah:
1.

Biaya, waktu dan tenaga untuk menyelidiki melalui sensus.

Universitas Sumatera Utara

2.

Populasi yang berukuran besar selain sulit untuk dikumpulkan, dicatat dan
dianalisis, juga biasanya akan menghasilkan informasi yang kurang teliti.
Dengan cara sampling jumlah objek yang harus diteliti menjadi lebih kecil,
sehingga lebih terpusat perhatiannya.

3.

Percobaan-percobaan yang berbahaya atau bersifat merusak hanya cocok
dilakukan dengan sampling.
Keuntungan dengan menggunakan teknik sampling antara lain adalah

mengurangi ongkos, mempercepat waktu penelitian dan dapat memperbesar ruang
lingkup penelitian (Sugiarto, 2001). Metode pengambilan sampel yang ideal
memiliki sifat-sifat sebagai berikut:
1.

Dapat menghasilkan gambaran yang dapat dipercaya dari seluruh populasi
yang diteliti.

2.

Dapat

menentukan

ketepatan

hasil

penelitian

dengan

menentukan

penyimpangan baku dari taksiran yang diperoleh.
3.

Sederhana dan mudah diperoleh.

4.

Dapat memberikan keterangan sebanyak mungkin dengan biaya serendah
mungkin.
Dalam menentukan besarnya sampel dalam suatu penelitian, ada empat

faktor yang harus dipertimbangkan yaitu:
1.

Derajat keseragaman populasi.

2.

Ketepatan yang dikehendaki dari penelitian.

3.

Rencana analisis.

4.

Tenaga, biaya dan waktu.

2.6 Metode Pengambilan Sampel
Suharsimi Arikunto (2006:151) menjelaskan bahwa angket atau kuesiner adalah
sejumlah pertanyaan tertulis yang digunaan untuk memperoleh informasi dari
responden dalam arti laporan tentang pribadinya atau hal-hal yang ia ketahui.
Metode kuesioner ini digunakan untuk memperoleh informasi atau keterangan
responden mengenai analisis faktor yang mempengaruhi keputusan konsumen
dalam pembelian produk online shop pada mahasiswa/i S1 Matematika
Universitas Sumatera Utara stambuk 2014, 2015 dan 2016 yang pernah

Universitas Sumatera Utara

melakukan pembelian di online shop minimal 3 kali pembelian dengan minimal
harga produk Rp. 50.000,- per transaksi.
Kuesioner yang digunakan adalah angket tertutup yaitu kuesioner yang
sudah disediakan jawabannya, sehingga responden tinggal memilih jawabannya
saja (Arikunto, 2006:152).
Untuk tiap pertanyaan terdiri atas 5 alternatif jawaban dengan skor:
a.

Nilai 1 = STS (Sangat Tidak Setuju)

b.

Nilai 2 = TS (Tidak Setuju)

c.

Nilai 3 = KS (Kurang Setuju)

d.

Nilai 4 = S (Setuju)

e.

Nilai 5 = SS (Sangat Setuju)

Dalam penelitian ini pengambilan sampel menggunakan teknik bola salju.
Sampel bola salju merupakan metode pengumpulan sampel yang pada awalnya
sangat kecil jumlahnya karena keterbatasan informasi. Kemudian sampel pertama
kali dipilih disuruh menyebutkan rekan-rekannya yang memiliki karakteristik
yang sama dengan mereka. Begitu seterusnya sehingga jumlah sampel dalam
penelitian semakin bertambah banyak dan akhirnya terpenuhi jumlahnya.

2.7 Uji Validitas
Validitas merupakan alat ukur untuk melihat atau mengetahui apakah kuesioner
dapat digunakan untuk mengukur keadaan responden sebenarnya. Untuk menguji
validitas keadaan responden digunakan rumus kolerasi product moment pearson
(Usman, 2013) yaitu:

(2.7)
keterangan:
= Koefisien Korelasi
= Skor pertanyaan
= Skor total
n

= Jumlah Sampel

Universitas Sumatera Utara

Sebelum menjabarkan tentang analisis data dalam bentuk perhitungan
dengan menggunakan bantuan program SPSS 22, sebagaimana diketahui hipotesis
penelitian sebagai berikut:
= Variabel valid
= Variabel tidak valid

Validitas dapat diukur dengan membandingkan

dengan

.

Kriteria penilaian uji validitas adalah:
a.

Apabila

>

(pada taraf signifikan 5% atau 1%), maka

diterima artinya butir pertanyaan tersebut valid.
b.

Apabila

(pada taraf signifikan 5% atau 1%), maka

ditolak

artinya butir pertanyaan tersebut tidak valid.

2.8 Uji Reliabilitas
Setelah dilakukan uji validitas dan dinyatakan valid dilanjutkan dengan uji
reliabilitas. Reliabilitas artinya kestabilan pengukuran, alat dikatakan reliabel jika
digunakan berulang-ulang nilai sama, sedangkan pertanyaan dikatakan reliabel
jika jawaban seseorang terhadap pertanyaan konsisten atau stabil dari waktu ke
waktu. Suatu variabel dikatakan reliabel apabila setelah dilakukan uji reliabilitas
diperoleh nilai cronbach alpha > 0,60 (Kuncoro,2003). Tahapan perhitungan uji
reliabilitas dengan menggunakan teknik cronbach alpha adalah sebagai berikut:
a. Mencari nilai variansi dari masing-masing variabel dengan rumus sebagai
berikut:
(2.8)
keterangan:
s = variansi
x = variabel bebas
n = jumlah sampel

Universitas Sumatera Utara

b. Mencari nilai Alpha
(2.9)
keterangan:
koefisien reliabilitas (cronbach alpha)
jumlah item tes
varians skor
varians skor masing-masing item tes

2.9 Transformasi Data Ordinal Menjadi Interval
Proses transformasi merupakan upaya yang dilakukan untuk merubah data ordinal
menjadi data interval misalnya analisis faktor dimana variabel bebasnya harus
berskala interval. Data ordinal yang ditransformasikan menjadi data interval
adalah data penelitian yang diperoleh menggunakan instrumen berupa angket
yang memiliki jawaban berupa skala likert. Cara melakukan proses transformasi
data ordinal menjadi data interval menggunakan MSI (Method of Successive
Interval), (Jonathn Sarwono, 2013:265). Adapun langkahnya sebagai berikut:
1.

Mencari F (frekuensi) jawaban responden.

2.

Setiap frekuensi dibagi dengan banyaknya responden dan hasilnya disebut
proporsi.

3.

Menentukan nilai proporsi kumulatif dengan menjumlahkan nilai proporsi
berurutan perkolom skor.

4.

Menghitung nilai Z untuk setiap proporsi dengan menggunakan tabel
distribusi normal.

5.

Menentukan nilai densitas untuk setiap nilai Z yang diperoleh dengan
menggunakan tabel densitas.

6.

Menentukan SV (Scale Value = nilai skala) dengan rumus sebagai berikut:
(2.10)
keterangan:
SV

= interval rata-rata

Density at lower limit

= kepadatan batas bawah

Universitas Sumatera Utara

7.

Density at upper limit

= kepadatan batas atas

Area below upper limit

= daerah dibawah batas bawah

Area below lower limit

= Daerah diatas batas bawah

Menentukan nilai transformasi dengan rumus:
(2.11)
keterangan:
= Nilai hasil Penskalaan akhir
= Nilai Skala
= Nilai Skala minimum

2.10 Deskripsi Variabel
a. Harga
Jumlah uang yang harus dikeluarkan oleh konsumen untuk memperoleh suatu
produk.

b. Testimoni
Keterangan mengenai penjual yang menyatakan tingkat kepuasan konsumen yang
pernah melakukan transaksi pembelian.

c. Kualitas produk
Kemampuan suatu produk dalam menjalakan tugasnya (daya tahan, kemajuan,
kehandalan).

d. Iklan/promosi
Upaya untuk memberitahukan atau menawarkan produk/jasa dengan tujuan untuk
menarik calon konsumen untuk membeli produknya.

e. Pelayanan
Perilaku penjual untuk memenhi kebutuhan konsumen demi tercapainya suatu
kepuasan.

Universitas Sumatera Utara

f. Kemudahan transaksi
Pihak penjual menyediakan lebih dari satu bank untuk melakukan pelunasan
pembayaran atas produk yang telah dibeli konsumen.

g. Ongkos kirim
Biaya tambahan diluar harga produk yang biasa dibayarkan oleh konsumen
sebagai biaya pengiriman.

h. Garansi
Pihak penjual menjamin produk yang telah dibeli konsumen bebas dari kesalahan
pekerja dan kegagalan dalam waktu tertentu.

Universitas Sumatera Utara