Analisis Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Konsumen Dalam Pembelian Produk Online Shop Chapter III IV
BAB 3
PEMBAHASAN
3.1 Populasi Penelitian
Pengambilan data dilakukan dengan cara langsung menyebar kuesioner yaitu
berupa pertanyaan-pertanyaan kepada responden penelitian. Responden penelitian
ini adalah mahasiswa/i S1 Matematika Universitas Sumatera Utara stambuk 2014,
2015 dan 2016 yang pernah melakukan pembelian di online shop minimal 3 kali
pembelian dengan minimal harga produk Rp. 50.000,- per transaksi.
Tabel 3.1 Populasi Penelitian
No Stambuk Jumlah Mahasiswa
Persentase
1
2014
83 Mahasiswa
30,97%
2
2015
83 Mahasiswa
30,97%
3
2016
102 Mahasiswa
38,06%
Sumber: Direktori Mahasiswa Universitas Sumatera Utara
3.2 Pengambilan Sampel
Pengambilan jumlah sampel dalam penelitian ini menggunakan teknik bola salju.
Peneliti mengambil sampel dengan cara bertanya kepada mahasiswa/i yang pernah
melakukan pembelian di online shop kemudian mencari informasi sesuai kriteria
penelitian sehingga mendapatkan responden pertama. Dari responden pertama
tersebut peneliti mencari informasi untuk mendapatkan reponden selanjutnya
hingga peneliti merasa cukup, dan kemudian melakukan penelitian ke tahap
selanjutnya. Karena metode ini tidak menentukan batas jumlah sampel, sehingga
jumlah sampel yang akan diteliti dalam penelitian ini sebanyak 100 orang yang
dianggap cukup oleh peneliti.
3.3 Uji Validitas
Sebelum menjabarkan tentang analisis data dalam bentuk perhitungan dengan
menggunakan bantuan program software SPSS 22, sebagaimana diketahui
hipotesis penelitian sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
H0 : Variabel valid
H1 : Variabel tidak valid
Validitas dapat diukur dengan membandingkan rhitung dengan rtabel. Kriteria
penilaian uji validitas adalah:
a. Apabila rhitung > rtabel (pada taraf signifikan 5% atau 1%), maka H0 diterima
artinya butir pertanyaan tersebut valid.
b. Apabila rhitung ≤ rtabel (pada taraf signifikan 5% atau 1%), maka H0 ditolak
artinya butir pertanyaan tersebut tidak valid.
Untuk penilaian ini diperoleh rtabel dengan jumlah sampel 100 dan taraf signifikan
sebesar 5% atau 0,05 yaitu:
n-2 = 100-2 = 98
rtabel = 0,165
Hasil uji validitas kuesioner dari 8 variabel yang diukur kemudian dihitung
dengan menggunkan software SPSS 22 yang ditunjukkan pada Tabel 3.2 berikut:
No
Tabel 3.2 Uji Validitas
Variabel
r-tabel
r-hitung
Keterangan
1
Variabel 1
0,165
0,641
Valid
2
Variabel 2
0,165
0,549
Valid
3
Variabel 3
0,165
0,776
Valid
4
Variabel 4
0,165
0,465
Valid
5
Variabel 5
0,165
0,763
Valid
6
Variabel 6
0,165
0,617
Valid
7
Variabel 7
0,165
0,621
Valid
8
Variabel 8
0,165
0,711
Valid
Mempunyai korelasi person rhitung ≥ 0,165 maka butir pertanyaan tersebut
adalah valid. Jika suatu butir pertanyaan tidak valid maka butir pertanyaan
tersebut harus dibuang kemudian dilakukan uji sesuai prosedur sebelumnya
dengan mengurangi butir pertanyaan yang tidak valid. Karena tidak terdapat
variabel yang tidak valid, maka uji validitas tidak perlu dilakukan kembali.
Universitas Sumatera Utara
Secara manual perhitungan korelasi product moment antara variabel
dengan skor total variabel lainnya (y) dapat dilihat pada Tabel 3.3 berikut:
Tabel 3.3 Contoh Perhitungan Korelasi Product Moment Untuk
No
y
Responden
1
4
26
104
16
676
2
3
29
87
9
841
3
3
24
72
9
576
4
3
29
87
9
841
5
3
30
90
9
900
6
3
27
81
9
729
7
3
29
87
9
841
8
3
27
81
9
729
9
3
27
81
9
729
10
3
28
84
9
784
11
4
26
104
16
676
12
3
24
72
9
576
13
4
30
120
16
900
14
4
27
108
16
729
15
3
26
78
9
676
16
3
29
87
9
841
17
3
22
66
9
484
18
3
26
78
9
676
19
4
27
108
16
729
20
2
27
54
4
729
21
3
28
84
9
784
22
4
30
120
16
900
23
4
25
100
16
625
24
4
28
112
16
784
25
2
23
46
4
529
26
4
32
128
16
1.024
27
4
32
128
16
1.024
28
4
33
132
16
1.089
29
3
25
75
9
625
30
4
35
140
16
1.225
31
1
22
22
1
484
32
2
20
40
4
400
33
4
28
112
16
784
34
4
30
120
16
900
35
4
30
120
16
900
36
3
31
93
9
961
37
5
28
140
25
784
38
5
25
125
25
625
Universitas Sumatera Utara
No
Responden
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
y
3
4
4
5
1
4
5
4
4
4
4
3
4
3
4
5
4
4
4
4
4
3
4
2
4
4
4
5
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
5
5
4
4
18
30
17
36
17
33
38
34
29
33
37
30
33
26
24
37
30
31
34
28
37
25
33
29
23
34
29
37
32
33
32
31
31
32
33
32
32
33
34
34
34
39
28
26
54
120
68
180
17
132
190
136
116
132
148
90
132
78
96
185
120
124
136
112
148
75
132
58
92
136
116
185
128
132
128
124
124
128
132
128
128
132
136
136
170
195
112
104
9
16
16
25
1
16
25
16
16
16
16
9
16
9
16
25
16
16
16
16
16
9
16
4
16
16
16
25
16
16
16
16
16
16
16
16
16
16
16
16
25
25
16
16
324
900
289
1.296
289
1.089
1.444
1.156
841
1.089
1.369
900
1.089
676
576
1.369
900
961
1.156
784
1.369
625
1.089
841
529
1.156
841
1.369
1.024
1.089
1.024
961
961
1.024
1.089
1.024
1.024
1.089
1.156
1.156
1.156
1.521
784
676
Universitas Sumatera Utara
No
Responden
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
Jumlah
y
2
4
4
4
3
4
5
4
4
4
4
4
3
4
3
4
4
4
369
Diperoleh nilai validitas
24
31
34
33
27
32
33
30
31
29
32
33
29
22
28
31
30
29
2.941
dengan
48
124
136
132
81
128
165
120
124
116
128
132
87
88
84
124
120
116
11.064
4
16
16
16
9
16
25
16
16
16
16
16
9
16
9
16
16
16
1.423
576
961
1.156
1.089
729
1.024
1.089
900
961
841
1.024
1.089
841
484
784
961
900
841
88.433
perhitungan manual adalah 0,614 sama
dengan output SPSS 22 yakni 0,614.
Universitas Sumatera Utara
Secara manual perhitungan korelasi Product Moment antara variabel
dengan skor total variabel lainnya (y) dapat dilihat pada Tabel 3.4 berikut:
Tabel 3.4 Contoh Perhitungan Korelasi Product Moment Untuk
No
y
Responden
1
3
26
78
9
676
2
3
29
87
9
841
3
3
24
72
9
576
4
4
29
116
16
841
5
4
30
120
16
900
6
4
27
108
16
729
7
4
29
116
16
841
8
4
27
108
16
729
9
3
27
81
9
729
10
4
28
112
16
784
11
4
26
104
16
676
12
3
24
72
9
576
13
4
30
120
16
900
14
4
27
108
16
729
15
4
26
104
16
676
16
3
29
87
9
841
17
3
22
66
9
484
18
3
26
78
9
676
19
2
27
54
4
729
20
4
27
108
16
729
21
5
28
140
25
784
22
2
30
60
4
900
23
4
25
100
16
625
24
3
28
84
9
784
25
3
23
69
9
529
26
4
32
128
16
1.024
27
4
32
128
16
1.024
28
4
33
132
16
1.089
29
5
25
125
25
625
30
5
35
175
25
1.225
31
3
22
66
9
484
32
4
20
80
16
400
33
3
28
84
9
784
34
3
30
90
9
900
35
3
30
90
9
900
36
4
31
124
16
961
Universitas Sumatera Utara
No
Responden
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
y
3
2
1
3
1
4
4
4
4
4
4
4
5
4
4
2
4
5
3
4
5
3
4
4
4
4
3
4
3
4
4
4
5
4
4
5
4
4
4
4
4
28
25
18
30
17
36
17
33
38
34
29
33
37
30
33
26
24
37
30
31
34
28
37
25
33
29
23
34
29
37
32
33
32
31
31
32
33
32
32
33
34
84
50
18
90
17
144
68
132
152
136
116
132
185
120
132
52
96
185
90
124
170
84
148
100
132
116
69
136
87
148
128
132
160
124
124
160
132
128
128
132
136
9
4
1
9
1
16
16
16
16
16
16
16
25
16
16
4
16
25
9
16
25
9
16
16
16
16
9
16
9
16
16
16
25
16
16
25
16
16
16
16
16
784
625
324
900
289
1.296
289
1.089
1.444
1.156
841
1.089
1.369
900
1.089
676
576
1.369
900
961
1.156
784
1.369
625
1.089
841
529
1.156
841
1.369
1.024
1.089
1.024
961
961
1.024
1.089
1.024
1.024
1.089
1.156
Universitas Sumatera Utara
No
Responden
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
Jumlah
y
4
4
4
4
2
2
4
4
4
3
4
4
4
3
3
4
4
4
2
4
3
2
4
362
34
34
39
28
26
24
31
34
33
27
32
33
30
31
29
32
33
29
22
28
31
30
29
2.941
136
136
156
112
52
48
124
136
132
81
128
132
120
93
87
128
132
116
44
112
93
60
116
10.845
16
16
16
16
4
4
16
16
16
9
16
16
16
9
9
16
16
16
4
16
9
4
16
1.378
1.156
1.156
1.521
784
676
576
961
1.156
1.089
729
1.024
1.089
900
961
841
1.024
1.089
841
484
784
961
900
841
88.433
Universitas Sumatera Utara
Diperoleh nilai validitas
dengan
perhitungan manual adalah 0,549 sama
dengan output SPSS 22 yakni 0,549.
Secara manual perhitungan korelasi Product Moment antara variabel
dan
dengan skor total variabel lainnya (y) dapat dilihat pada Tabel 3.5 berikut:
Tabel 3.5 Contoh Perhitungan Korelasi Product Moment Untuk
No
Responden
1
4
3
12
16
2
3
3
9
9
3
3
3
9
9
4
3
4
12
9
5
3
4
12
9
6
3
4
12
9
7
3
4
12
9
8
3
4
12
9
9
3
3
9
9
10
3
4
12
9
11
4
4
16
16
12
3
3
9
9
13
4
4
16
16
14
4
4
16
16
15
3
4
12
9
16
3
3
9
9
17
3
3
9
9
18
3
3
9
9
19
4
2
8
16
20
2
4
8
4
21
3
5
15
9
22
4
2
8
16
23
4
4
16
16
24
4
3
12
16
25
2
3
6
4
26
4
4
16
16
27
4
4
16
16
28
4
4
16
16
29
3
5
15
9
30
4
5
20
16
31
1
3
3
1
dan
9
9
9
16
16
16
16
16
9
16
16
9
16
16
16
9
9
9
4
16
25
4
16
9
9
16
16
16
25
25
9
Universitas Sumatera Utara
No
Responden
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
2
4
4
4
3
5
5
3
4
4
5
1
4
5
4
4
4
4
3
4
3
4
5
4
4
4
4
4
3
4
2
4
4
4
5
4
4
4
4
4
4
4
3
3
3
4
3
2
1
3
1
4
4
4
4
4
4
4
5
4
4
2
4
5
3
4
5
3
4
4
4
4
3
4
3
4
4
4
5
4
4
5
8
12
12
12
12
15
10
3
12
4
20
4
16
20
16
16
16
20
12
16
6
16
25
12
16
20
12
16
12
16
8
12
16
12
20
16
16
20
16
16
20
4
16
16
16
9
25
25
9
16
16
25
1
16
25
16
16
16
16
9
16
9
16
25
16
16
16
16
16
9
16
4
16
16
16
25
16
16
16
16
16
16
16
9
9
9
16
9
4
1
9
1
16
16
16
16
16
16
16
25
16
16
4
16
25
9
16
25
9
16
16
16
16
9
16
9
16
16
16
25
16
16
25
Universitas Sumatera Utara
No
Responden
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
Jumlah
4
4
4
4
4
4
5
5
4
4
2
4
4
4
3
4
5
4
4
4
4
4
3
4
3
4
4
4
369
4
4
4
4
4
4
4
4
4
2
2
4
4
4
3
4
4
4
3
3
4
4
4
2
4
3
2
4
362
16
16
16
16
16
16
20
20
16
8
4
16
16
16
9
16
20
16
12
12
16
16
12
8
12
12
8
16
1.342
16
16
16
16
16
16
25
25
16
16
4
16
16
16
9
16
25
16
16
16
16
16
9
16
9
16
16
16
1.423
16
16
16
16
16
16
16
16
16
4
4
16
16
16
9
16
16
16
9
9
16
16
16
4
16
9
4
16
1.378
Universitas Sumatera Utara
Diperoleh nilai validitas
dan
dengan
sama dengan output SPSS 22 yakni
perhitungan manual adalah
.
3.4 Uji Reliabilitas
Setelah dilakukan uji validitas dan dinyatakan valid dilanjutkan dengan uji
reliabilitas. Suatu variabel dikatakan reliabel apabila setelah dilakukan uji reliabel
diperoleh nilai cronbach alpha > 0,60.
Hipotesis untuk signifikansi adalah:
H0 : Hasil pengukuran tidak reliabilitas
H1 : Hasil pengukuran reliabilitas
Kriteria penilaian uji reliabilitas adalah:
a. Apabila cronbach alpha > 0,60, maka H0 ditolak artinya hasil pengukuran
reliabilitas.
b. Apabila cronbach alpha ≤ 0,60, maka H0 diterima artinya hasil pengukuran
tidak reliabilitas.
Jika dihitung variansi itemnya akan diperoleh hasil sebagai berikut:
Mencari nilai variansi dari masing masing variabel dengan rumus sebagai
berikut:
Universitas Sumatera Utara
0,614 + 0,67 + 0,730 + 0,677 + 0,882 + 0,766 + 0,746 + 0,792
Mencari nilai variansi total
=
Mencari nilai Cronbach Alpha:
][1
]
][1-
]
0,799
Berikut adalah hasil perolehan data dari uji reliabilitas dengan SPSS 22
Tabel 3.6 Hasil Cronbach Alpha Reliability Test
Cronbach's
Alpha Based on
Standardized
Cronbach's Alpha
Items
.799
N of Items
.794
8
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan hasil Tabel 3.6 di atas, di dapat nilai cronbach alpha sebesar 0,799
untuk uji reliabilitas atas daftar pilihan responden. Nilai tersebut menyatakan
bahwa 8 variabel yang valid tersebut memenuhi syarat uji reliabilitas, dimana nilai
yang diperoleh sudah lebih dari minimum untuk sebuah penelitian yaitu 0,60.
3.5 Penskalaan Data Ordinal Menjadi Data Interval
Hasil perhitungan method of successive interval untuk Variabel 1
Tabel 3.7 Penskalaan Variabel 1
Kategori
Nomor
Skor
Proporsi
Frekuensi Proporsi
Variabel Jawaban
Kumulatif
Ordinal
1
2
0,020
0,020
2
5
0,050
0,070
1
3
24
0,240
0,310
4
60
0,600
0,910
5
9
0,090
1,000
Z
2,054
1,476
0,496
1,341
8,161
Densita Nilai Hasil
s {(z)} Penskalaan
0,048
0,134
0,353
0,162
0,000
Langkah-langkah methode of successive interval untuk variable 1:
1. Menghitung frekuensi skor jawaban dalam skala ordinal.
2. Menghitung proporsi dan proporsi kumulatif untuk masing-masing skor
jawaban.
3. Menentukan nilai Z untuk setiap kategori, dengan asumsi bahwa proporsi
kumulatif dianggap mengikuti distribusi normal baku. Nilai Z diperoleh dari
tabel distribusi normal baku.
4. Menghitung nilai densitas dari nilai Z yang diperoleh dengan cara
memasukkan nilai Z tersebut kedalam fungsi densitas normal baku sebagai
berikut:
f(z) =
Universitas Sumatera Utara
1,000
1,704
2,510
3,738
5,225
5. Menghitung Scale Value (SV) dengan rumus:
SV =
SV1 =
SV2 =
SV3 =
SV4 =
SV5 =
6. Menentukan Scale Value min sehingga SVterkecil + |SVmin| = 1
Scale Value Terkecil = -2,400
Nilai x diperoleh dari:
7. Mentransformasikan nilai skala dengan menggunakan rumus:
Y = SV + |SVmin|
Universitas Sumatera Utara
Dengan perhitungan manual yang dilakukan terbukti sama dengan perhitungan
yang dilakukan pada microsoft excel. Selanjutnya dengan melakukan cara
yang sama, maka semua variabel akan ditransformasikan ke dalam data
interval. Hasil penskalaan dari masing-masing variabel dapat dilihat pada
Tabel 3.8 berikut ini:
Tabel 3.8 Hasil Penskalaan Tiap Variabel
1
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
2
1,704
1,832
1,870
1,922
1,750
1,750
1,938
1,612
3
2,510
2,625
2,795
2,743
2,678
2,499
2,729
2,392
4
3,738
3,796
3,915
3,860
3,658
3,572
3,837
3,486
5
5,225
5,279
5,225
5,220
4,767
4,879
5,279
4,757
3.6 Proses Analisis Faktor ke-1
Pada proses awal analisis faktor, dilakukan beberapa tahap sampai dengan
diperoleh faktor-faktor baru sebagai dominan yang ingin diperoleh. Prose pertama
tabulasi pada data serta melakukan pengolahan dengan software yang telah
direferensikan yaitu dengan software SPSS 22. Ada beberapa variabel yang
mempengaruhi keputusan konsumen dalam pembelian produk online shop. Dalam
penelitian ini, faktor-faktor tersebut berjumlah 8 variebel yang telah valid.
Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh nilai KMO and barlett’s test of
sphericity sebesar 0,814 dengan signifikan sebesar 0,000. Berdasarkan teori nilai
KMO memang harus diatas 0,5 dan signifikan atau probabilitas dibawah 0,5 maka
variabel layak dan dapat dianalisa lebih lanjut (Santoso, 2002).
Tabel 3.9 KMO and Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
Df
Sig.
.814
197.490
28
.000
Perhitungan selanjutnya adalah dengan melihat nilai MSA. Hasil nilai MSA dapat
dilihat pada Tabel 3.10. Hasil pada tabel menunjukkan bahwa 8 variabel yang
Universitas Sumatera Utara
tersisa mempunyai nilai lebih dari 0,5 berdasarkan 8 variabel yang dinilai dalam
kuesioner yang merupakan jawaban 100 responden, diperoleh bahwa nilai MSA
yang diperoleh di atas 0,5. Ini menandakan bahwa semua variabel memiliki
korelasi cukup tinggi dengan variabel lainnya, sehingga selanjutnya dapat
dilakukan analisis pada seluruh variabel yang diteliti.
Tabel 3.10 Measure Of Sampling Adequacy
No
Variabel
Nilai MSA
1
Variabel 1
0,831
2
Variabel 2
0,700
3
Variabel 3
0,828
4
Variabel 4
0,824
5
Variabel 5
0,774
6
Variabel 6
0,877
7
Variabel 7
0,805
8
Variabel 8
0,867
3.7 Proses Anlasisi faktor ke-2 (Ekstraksi)
Dalam penelitian ini metode yang akan digunakan adalah principal componen
analysis (analisis komponen utama). Di dalam principal componen analysis
jumlah varians data dipertimbangkan yaitu diagonal matriks korelasi, setiap
elemennya sebesar satu dan full variance dipergunakan untuk dasar pembentukan
faktor, yaitu variabel-variabel lama yang jumlahnya lebih sedikit dan tidak
berkorelasi lagi satu sama lain, seperti variabel-variabel asli yang memang saling
berkorelasi. Communalities adalah jumlah varians yang disumbangkan oleh suatu
variabel dengan seluruh variabel lainnya dengan analisis.
3.7.1 Communalities
Communalities pada dasarnya adalah jumlah varians dari suatu variabel awal yang
bisa dijelaskan oleh faktor yang ada. Semakin besar communalities sebuah
variabel, maka semakin erat hubungannya dengan faktor.
No
1
2
3
Tabel 3.11 Communalities
Variabel
Initial
Variabel 1
1,000
Variabel 2
1,000
Variabel 3
1,000
Extraction
0,542
0,618
0,626
Universitas Sumatera Utara
No
4
5
6
7
8
Variabel
Variabel 4
Variabel 5
Variabel 6
Variabel 7
Variabel 8
Initial
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
Extraction
0,637
0,579
0,401
0,540
0,537
3.7.2 Total Variance Explained
Total variance explaned menerangkan nilai persen dari varainsi yang mampu
diterangkan oleh banyaknya faktor yang terbentuk. Nilai ini berdasarkan nilai
eigenvalue.
Ada 8 variabel yang dimasukkan dalam analisis faktor, dengan masingmasing varian memiliki varian 1, maka total varian adalah 8 x 1 = 8. Jika ke-8
variabel diringkas menjadi 1 faktor, maka varians yang bisa dijelaskan oleh satu
faktor tersebut adalah (lihat kolom component 1) pada Tabel 3.12 berikut:
Tabel 3.12 Total Variance Explained
Initial Eigenvalues
Faktor atau
Komponen
Total
% of Variance Cumulative %
1
2
3
4
5
6
7
8
3,322
1,158
0,801
0,665
0,643
0,604
0,464
0,342
41,531
14,470
10,018
8,311
8,041
7,549
5,805
4,275
41,531
56,001
66,020
74,331
82,372
89,921
95,725
100,000
Dari tabel 3.12 di atas menyatakan bahwa hanya 2 faktor yang terbentuk, terlihat
dari eigenvalue dengan nilai diatas 1, namun pada faktor yang ketiga angka
eigenvalue sudah dibawah 1, yakni 0,801 sehingga proses factoring seharusnya
berhenti pada dua faktor saja, maka dalam penelitian ini hanya dua faktor yang
terbentuk. Eigenvalue manunjukkan kepentingan relatif masing-masing faktor
dalam menghitung varians ke-8 variabel yang dianlisis.
Universitas Sumatera Utara
1. Jumlah angka eigenvalue untuk ke-8 variabel adalah sama dengan total varian
ke 8 variabel atau 3,322 + 1,158 + 0,801 + 0,665 + 0,643 + 0,604 + 0,464 +
0,342 = 8
2. Susunan eigenvalue selalu diurutkan dari yang terbesar sampai dengan yang
terkecil, dengan kriteria bahwa angka eigenvalue dibawah 1 tidak digunakan
dalam menghitung faktor yang terbentuk.
Perhitungan selanjutnya adalah dengan melihat nilai total variance explained
kedua faktor terbentuk pada Tabel 3.13 sebagai berikut:
Tabel 3.13 Total Variance Explained Faktor Terbentuk
Faktor
Extraction Sums of Squared Loadings
atau
% of Variance
Komponen
Total
1
2
Total
3,322
1,158
4,490
41,525
14,475
56,000%
Dari Tabel 3.13 menjelaskan total variance kedua faktor adalah sebesar 56,00%
dari variabilitas ke-8 yang asli.
3.7.3 Scree Plot
Jika Tabel 3.12 Menjelaskan dasar jumlah faktor yang didapat dengan
perhitungan angka, maka scree plot menunjukkan dengan grafik bahwa pada
sumbu x (component number) faktor ketiga sudah dibawah 1 dari sumbu y (angka
eigenvalues). Hal ini menunjukkan bahwa 2 faktor adalah paling tepat untuk
meringkas 8 variabel tersebut.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.1 Scree Plot
Suatu grafik Scree plot adalah plot dari eigenvalue melawan banyaknya faktor
yang bertujuan untuk melakukan ekstraksi agar diperoleh jumlah faktor. Scree
plot berupa suatu kurva yang diperoleh dengan memplot eigenvalue sebagai
sumbu vertikal dan banyaknya faktor sebagai sumbu horizontal. Bentuk kurva
atau plotnya dipergunakan untuk menentukan banyaknya faktor.
Jika Tabel total variance menjelaskan dasar jumlah faktor yang didapat
dengan perthitungan angka, maka scree plot memperlihatkan hal tersebut dengan
grafik. Terlihat bahwa dari faktor satu ke faktor dua (baris dari sumbu component
1 ke-2), arah garis cukup menurun tajam. Dari component 3 sudah dibawah angka
1 dari sumbu eigenvalue. Hal ini menunjukkan bahwa ada 2 faktor yang
mempengaruhi konsumen dalam pembelian produk online shop yang dapat
diekstraksi berdasarkan scree plot.
3.8 Proses Analisis Faktor ke-3 (Rotasi)
Hasil ekstraksi faktor awal memberikan informasi bahwa terdapat 2 faktor dari 8
variabel yang dapat diolah dengan variansi kumulatif sebesar 56%. Korelasi
antara variabel-variabel dan faktor (faktor loading) hasil ekstarksi tersebut dapat
dilihat pada Tabel 3.14 berikut:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.14 Factor loading
Component
Variabel
Penelitian
1
2
0,642
0,360
0,506
-0,601
0,778
0,145
0,420
0,679
0,759
0,061
0,617
-0,139
0,618
-0,398
0,731
-0,052
Dari Tabel 3.14 di atas dapat dilihat bahwa variabel-variabel berkorelasi kuat
dengan lebih dari satu faktor, sehingga sulit untuk menginterpretasikan faktorfaktor tersebut. Dalam hal ini, faktor loading perlu dirotasi agar masing-masing
variabel berkorelasi kuat hanya pada satu faktor. Berikut ini adalah faktor loading
setelah dirotasi (rotated faktor loading).
Tabel 3.15 Rotated Factor Loading
Component
Variabel
Penelitian
1
2
0,222
0,702
-0,091
0,781
0,467
0,638
-0,159
0,782
0,511
0,564
0,321
0,545
0,133
0,723
0,463
0,568
Faktor loading hasil rotasi menunjukkan bahwa variabel-variabel berkorelasi kuat
hanya pada satu faktor tertentu, misalnya korelasi antara variabel
dan faktor 2
sebesar 0,782 (korelai kuat), sedangkan korelasi dengan faktor 1 -0,159 (korelasi
lemah).
Universitas Sumatera Utara
3.9 Proses Analisis Faktor ke-4 (Interpretasi Faktor)
Faktor Pertama
Faktor pertama hasil rotasi faktor didukung oleh 4 variabel. Variabel-variabel
tersebut yang secara berurutan nilai bobotnya adalah
,
,
,
dan
,
Bobot
masing-masing variabel pendukung faktor pertama tersebut sesuai Tabel 3.16
berikut:
Tabel 3.16 Bobot Variabel Pendukung Faktor Pertama
Variabel
Nama Variabel
Pendukung
Testimoni
Dari Tabel 3.16, variabel
Bobot
Variabel
0,781
Kemudahan Transaksi
0,545
Ongkos Kirim
0,723
Garansi
0,568
mempunyai bobot terbesar, yaitu 0,781. Berdasarkan
hasilnya bahwa faktor pertama cukup layak diberi nama faktor testimoni
merupakan faktor yang paling kuat yang mempengaruhi keputusan konsumen
dalam pembelian produk online shop pada mahasiswa/i S1 Matematika
Universitas Sumatera Utara stambuk 2014, 2015 dan 2016 dengan variansi
sebesar 41,53%.
Faktor Kedua
Faktor kedua hasil rotasi faktor didukung oleh 4 variabel. Variabel-variabel
tersebut yang secara berurutan nilai bobotnya adalah
,
,
,
dan
.
Bobot
masing-masing variabel pendukung faktor kedua tersebut sesuai Tabel 3.17
berikut:
Tabel 3.17 Bobot Variabel Pendukung Faktor Kedua
Variabel
Pendukung
Harga
Bobot
Variabel
0,702
Kualitas Produk
0,638
Iklan/Promosi
0,782
Pelayanan
0,564
Nama Variabel
Universitas Sumatera Utara
Dari Tabel 3.17, variabel
mempunyai bobot terbesar, yaitu sebesar 0,782.
Berdasarkan uraian tersebut dapat disimpulkan bahwa untuk faktor kedua diberi
nama faktor iklan/promosi adalah faktor terkuat kedua yang mempengaruhi
keputusan konsumen dalam pembelian produk online shop pada mahasiswa/i S1
Matematika Universitas Sumatera Utara stambuk 2014, 2015 dan 2016 dengan
variansi sebesar 14,47%.
Universitas Sumatera Utara
BAB 4
KESIMPULAN DAN SARAN
4.1 Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Terdapat dua faktor hasil ekstraksi yang berpengaruh terhadap keputusan
konsumen dalam pembelian produk online shop pada mahasiswa/i S1
Matematika Universitas Sumatera Utara stambuk 2014, 2015 dan 2016. Hal ini
digambarkan dari variansi kumulatif sebesar 56%. Variabel-variabel yang
terlihat/terobservasi adalah sebagai berikut:
2. Dari dua faktor yang terbentuk, faktor testimoni menjadi faktor terbesar yang
mempengaruhi keputusan konsumen dalam pembelian produk online shop pada
mahasiswa/i S1 Matematika Universitas Sumatera Utara stambuk 2014, 2015
dan 2016, dengan harga sebesar 41,53%. Sedangkan faktor iklan/promosi
menjadi faktor terkecil yang mempengaruhi keputusan konsumen dalam
pembelian produk online shop pada mahasiswa/i S1 Matematika Universitas
Sumatera Utara stambuk 2014, 2015 dan 2016 dengan persentasi yaitu hanya
sebesar 14,47%.
4.2 Saran
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, maka penulis mengajukan beberapa
saran sebagai berikut:
1. Bagi pemilik online shop
Dari hasil penelitian, nilai bobot variabel kemudahan transaksi, garansi, dan
pelayanan bernilai cukup rendah dibandingkan bobot variabel lainnya. Hal ini
menunjukkan bahwa pemilik online shop perlu memeberikan kemudahan
transaksi untuk konsumen lebih baik lagi misalnya dengan cara menyediakan
transaksi Cash On Delivery (COD). Kemudian pada garansi, pemilik online
Universitas Sumatera Utara
shop dapat meningkatkan ketelitian dalam mengirim barang agar memperkecil
ketidaksesuaian dan kecacatan barang yang dikirim serta menambahkan
keamanan pengemasan tertentu untuk produknya. Terakhir agar pemilik online
shop meningkatkan pelayanan dengan lebih cepat dan sopan dalam melayani
konsumen yang akan membeli produknya.
2. Bagi konsumen
Disarankan konsumen lebih teliti dalam melakukan transaksi agar tidak tertipu
oleh oknum-oknum pemilik online shop palsu, mencari online shop yang
menyediakan garansi agar menjamin produk yang dibeli tidak mengecewakan,
serta memilih online shop yang merespon dengan baik dan cepat
penanganannya agar tidak terjadi kesalahpahaman anatar pemilik dan
konsumen.
Universitas Sumatera Utara
PEMBAHASAN
3.1 Populasi Penelitian
Pengambilan data dilakukan dengan cara langsung menyebar kuesioner yaitu
berupa pertanyaan-pertanyaan kepada responden penelitian. Responden penelitian
ini adalah mahasiswa/i S1 Matematika Universitas Sumatera Utara stambuk 2014,
2015 dan 2016 yang pernah melakukan pembelian di online shop minimal 3 kali
pembelian dengan minimal harga produk Rp. 50.000,- per transaksi.
Tabel 3.1 Populasi Penelitian
No Stambuk Jumlah Mahasiswa
Persentase
1
2014
83 Mahasiswa
30,97%
2
2015
83 Mahasiswa
30,97%
3
2016
102 Mahasiswa
38,06%
Sumber: Direktori Mahasiswa Universitas Sumatera Utara
3.2 Pengambilan Sampel
Pengambilan jumlah sampel dalam penelitian ini menggunakan teknik bola salju.
Peneliti mengambil sampel dengan cara bertanya kepada mahasiswa/i yang pernah
melakukan pembelian di online shop kemudian mencari informasi sesuai kriteria
penelitian sehingga mendapatkan responden pertama. Dari responden pertama
tersebut peneliti mencari informasi untuk mendapatkan reponden selanjutnya
hingga peneliti merasa cukup, dan kemudian melakukan penelitian ke tahap
selanjutnya. Karena metode ini tidak menentukan batas jumlah sampel, sehingga
jumlah sampel yang akan diteliti dalam penelitian ini sebanyak 100 orang yang
dianggap cukup oleh peneliti.
3.3 Uji Validitas
Sebelum menjabarkan tentang analisis data dalam bentuk perhitungan dengan
menggunakan bantuan program software SPSS 22, sebagaimana diketahui
hipotesis penelitian sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
H0 : Variabel valid
H1 : Variabel tidak valid
Validitas dapat diukur dengan membandingkan rhitung dengan rtabel. Kriteria
penilaian uji validitas adalah:
a. Apabila rhitung > rtabel (pada taraf signifikan 5% atau 1%), maka H0 diterima
artinya butir pertanyaan tersebut valid.
b. Apabila rhitung ≤ rtabel (pada taraf signifikan 5% atau 1%), maka H0 ditolak
artinya butir pertanyaan tersebut tidak valid.
Untuk penilaian ini diperoleh rtabel dengan jumlah sampel 100 dan taraf signifikan
sebesar 5% atau 0,05 yaitu:
n-2 = 100-2 = 98
rtabel = 0,165
Hasil uji validitas kuesioner dari 8 variabel yang diukur kemudian dihitung
dengan menggunkan software SPSS 22 yang ditunjukkan pada Tabel 3.2 berikut:
No
Tabel 3.2 Uji Validitas
Variabel
r-tabel
r-hitung
Keterangan
1
Variabel 1
0,165
0,641
Valid
2
Variabel 2
0,165
0,549
Valid
3
Variabel 3
0,165
0,776
Valid
4
Variabel 4
0,165
0,465
Valid
5
Variabel 5
0,165
0,763
Valid
6
Variabel 6
0,165
0,617
Valid
7
Variabel 7
0,165
0,621
Valid
8
Variabel 8
0,165
0,711
Valid
Mempunyai korelasi person rhitung ≥ 0,165 maka butir pertanyaan tersebut
adalah valid. Jika suatu butir pertanyaan tidak valid maka butir pertanyaan
tersebut harus dibuang kemudian dilakukan uji sesuai prosedur sebelumnya
dengan mengurangi butir pertanyaan yang tidak valid. Karena tidak terdapat
variabel yang tidak valid, maka uji validitas tidak perlu dilakukan kembali.
Universitas Sumatera Utara
Secara manual perhitungan korelasi product moment antara variabel
dengan skor total variabel lainnya (y) dapat dilihat pada Tabel 3.3 berikut:
Tabel 3.3 Contoh Perhitungan Korelasi Product Moment Untuk
No
y
Responden
1
4
26
104
16
676
2
3
29
87
9
841
3
3
24
72
9
576
4
3
29
87
9
841
5
3
30
90
9
900
6
3
27
81
9
729
7
3
29
87
9
841
8
3
27
81
9
729
9
3
27
81
9
729
10
3
28
84
9
784
11
4
26
104
16
676
12
3
24
72
9
576
13
4
30
120
16
900
14
4
27
108
16
729
15
3
26
78
9
676
16
3
29
87
9
841
17
3
22
66
9
484
18
3
26
78
9
676
19
4
27
108
16
729
20
2
27
54
4
729
21
3
28
84
9
784
22
4
30
120
16
900
23
4
25
100
16
625
24
4
28
112
16
784
25
2
23
46
4
529
26
4
32
128
16
1.024
27
4
32
128
16
1.024
28
4
33
132
16
1.089
29
3
25
75
9
625
30
4
35
140
16
1.225
31
1
22
22
1
484
32
2
20
40
4
400
33
4
28
112
16
784
34
4
30
120
16
900
35
4
30
120
16
900
36
3
31
93
9
961
37
5
28
140
25
784
38
5
25
125
25
625
Universitas Sumatera Utara
No
Responden
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
y
3
4
4
5
1
4
5
4
4
4
4
3
4
3
4
5
4
4
4
4
4
3
4
2
4
4
4
5
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
5
5
4
4
18
30
17
36
17
33
38
34
29
33
37
30
33
26
24
37
30
31
34
28
37
25
33
29
23
34
29
37
32
33
32
31
31
32
33
32
32
33
34
34
34
39
28
26
54
120
68
180
17
132
190
136
116
132
148
90
132
78
96
185
120
124
136
112
148
75
132
58
92
136
116
185
128
132
128
124
124
128
132
128
128
132
136
136
170
195
112
104
9
16
16
25
1
16
25
16
16
16
16
9
16
9
16
25
16
16
16
16
16
9
16
4
16
16
16
25
16
16
16
16
16
16
16
16
16
16
16
16
25
25
16
16
324
900
289
1.296
289
1.089
1.444
1.156
841
1.089
1.369
900
1.089
676
576
1.369
900
961
1.156
784
1.369
625
1.089
841
529
1.156
841
1.369
1.024
1.089
1.024
961
961
1.024
1.089
1.024
1.024
1.089
1.156
1.156
1.156
1.521
784
676
Universitas Sumatera Utara
No
Responden
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
Jumlah
y
2
4
4
4
3
4
5
4
4
4
4
4
3
4
3
4
4
4
369
Diperoleh nilai validitas
24
31
34
33
27
32
33
30
31
29
32
33
29
22
28
31
30
29
2.941
dengan
48
124
136
132
81
128
165
120
124
116
128
132
87
88
84
124
120
116
11.064
4
16
16
16
9
16
25
16
16
16
16
16
9
16
9
16
16
16
1.423
576
961
1.156
1.089
729
1.024
1.089
900
961
841
1.024
1.089
841
484
784
961
900
841
88.433
perhitungan manual adalah 0,614 sama
dengan output SPSS 22 yakni 0,614.
Universitas Sumatera Utara
Secara manual perhitungan korelasi Product Moment antara variabel
dengan skor total variabel lainnya (y) dapat dilihat pada Tabel 3.4 berikut:
Tabel 3.4 Contoh Perhitungan Korelasi Product Moment Untuk
No
y
Responden
1
3
26
78
9
676
2
3
29
87
9
841
3
3
24
72
9
576
4
4
29
116
16
841
5
4
30
120
16
900
6
4
27
108
16
729
7
4
29
116
16
841
8
4
27
108
16
729
9
3
27
81
9
729
10
4
28
112
16
784
11
4
26
104
16
676
12
3
24
72
9
576
13
4
30
120
16
900
14
4
27
108
16
729
15
4
26
104
16
676
16
3
29
87
9
841
17
3
22
66
9
484
18
3
26
78
9
676
19
2
27
54
4
729
20
4
27
108
16
729
21
5
28
140
25
784
22
2
30
60
4
900
23
4
25
100
16
625
24
3
28
84
9
784
25
3
23
69
9
529
26
4
32
128
16
1.024
27
4
32
128
16
1.024
28
4
33
132
16
1.089
29
5
25
125
25
625
30
5
35
175
25
1.225
31
3
22
66
9
484
32
4
20
80
16
400
33
3
28
84
9
784
34
3
30
90
9
900
35
3
30
90
9
900
36
4
31
124
16
961
Universitas Sumatera Utara
No
Responden
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
y
3
2
1
3
1
4
4
4
4
4
4
4
5
4
4
2
4
5
3
4
5
3
4
4
4
4
3
4
3
4
4
4
5
4
4
5
4
4
4
4
4
28
25
18
30
17
36
17
33
38
34
29
33
37
30
33
26
24
37
30
31
34
28
37
25
33
29
23
34
29
37
32
33
32
31
31
32
33
32
32
33
34
84
50
18
90
17
144
68
132
152
136
116
132
185
120
132
52
96
185
90
124
170
84
148
100
132
116
69
136
87
148
128
132
160
124
124
160
132
128
128
132
136
9
4
1
9
1
16
16
16
16
16
16
16
25
16
16
4
16
25
9
16
25
9
16
16
16
16
9
16
9
16
16
16
25
16
16
25
16
16
16
16
16
784
625
324
900
289
1.296
289
1.089
1.444
1.156
841
1.089
1.369
900
1.089
676
576
1.369
900
961
1.156
784
1.369
625
1.089
841
529
1.156
841
1.369
1.024
1.089
1.024
961
961
1.024
1.089
1.024
1.024
1.089
1.156
Universitas Sumatera Utara
No
Responden
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
Jumlah
y
4
4
4
4
2
2
4
4
4
3
4
4
4
3
3
4
4
4
2
4
3
2
4
362
34
34
39
28
26
24
31
34
33
27
32
33
30
31
29
32
33
29
22
28
31
30
29
2.941
136
136
156
112
52
48
124
136
132
81
128
132
120
93
87
128
132
116
44
112
93
60
116
10.845
16
16
16
16
4
4
16
16
16
9
16
16
16
9
9
16
16
16
4
16
9
4
16
1.378
1.156
1.156
1.521
784
676
576
961
1.156
1.089
729
1.024
1.089
900
961
841
1.024
1.089
841
484
784
961
900
841
88.433
Universitas Sumatera Utara
Diperoleh nilai validitas
dengan
perhitungan manual adalah 0,549 sama
dengan output SPSS 22 yakni 0,549.
Secara manual perhitungan korelasi Product Moment antara variabel
dan
dengan skor total variabel lainnya (y) dapat dilihat pada Tabel 3.5 berikut:
Tabel 3.5 Contoh Perhitungan Korelasi Product Moment Untuk
No
Responden
1
4
3
12
16
2
3
3
9
9
3
3
3
9
9
4
3
4
12
9
5
3
4
12
9
6
3
4
12
9
7
3
4
12
9
8
3
4
12
9
9
3
3
9
9
10
3
4
12
9
11
4
4
16
16
12
3
3
9
9
13
4
4
16
16
14
4
4
16
16
15
3
4
12
9
16
3
3
9
9
17
3
3
9
9
18
3
3
9
9
19
4
2
8
16
20
2
4
8
4
21
3
5
15
9
22
4
2
8
16
23
4
4
16
16
24
4
3
12
16
25
2
3
6
4
26
4
4
16
16
27
4
4
16
16
28
4
4
16
16
29
3
5
15
9
30
4
5
20
16
31
1
3
3
1
dan
9
9
9
16
16
16
16
16
9
16
16
9
16
16
16
9
9
9
4
16
25
4
16
9
9
16
16
16
25
25
9
Universitas Sumatera Utara
No
Responden
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
2
4
4
4
3
5
5
3
4
4
5
1
4
5
4
4
4
4
3
4
3
4
5
4
4
4
4
4
3
4
2
4
4
4
5
4
4
4
4
4
4
4
3
3
3
4
3
2
1
3
1
4
4
4
4
4
4
4
5
4
4
2
4
5
3
4
5
3
4
4
4
4
3
4
3
4
4
4
5
4
4
5
8
12
12
12
12
15
10
3
12
4
20
4
16
20
16
16
16
20
12
16
6
16
25
12
16
20
12
16
12
16
8
12
16
12
20
16
16
20
16
16
20
4
16
16
16
9
25
25
9
16
16
25
1
16
25
16
16
16
16
9
16
9
16
25
16
16
16
16
16
9
16
4
16
16
16
25
16
16
16
16
16
16
16
9
9
9
16
9
4
1
9
1
16
16
16
16
16
16
16
25
16
16
4
16
25
9
16
25
9
16
16
16
16
9
16
9
16
16
16
25
16
16
25
Universitas Sumatera Utara
No
Responden
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
Jumlah
4
4
4
4
4
4
5
5
4
4
2
4
4
4
3
4
5
4
4
4
4
4
3
4
3
4
4
4
369
4
4
4
4
4
4
4
4
4
2
2
4
4
4
3
4
4
4
3
3
4
4
4
2
4
3
2
4
362
16
16
16
16
16
16
20
20
16
8
4
16
16
16
9
16
20
16
12
12
16
16
12
8
12
12
8
16
1.342
16
16
16
16
16
16
25
25
16
16
4
16
16
16
9
16
25
16
16
16
16
16
9
16
9
16
16
16
1.423
16
16
16
16
16
16
16
16
16
4
4
16
16
16
9
16
16
16
9
9
16
16
16
4
16
9
4
16
1.378
Universitas Sumatera Utara
Diperoleh nilai validitas
dan
dengan
sama dengan output SPSS 22 yakni
perhitungan manual adalah
.
3.4 Uji Reliabilitas
Setelah dilakukan uji validitas dan dinyatakan valid dilanjutkan dengan uji
reliabilitas. Suatu variabel dikatakan reliabel apabila setelah dilakukan uji reliabel
diperoleh nilai cronbach alpha > 0,60.
Hipotesis untuk signifikansi adalah:
H0 : Hasil pengukuran tidak reliabilitas
H1 : Hasil pengukuran reliabilitas
Kriteria penilaian uji reliabilitas adalah:
a. Apabila cronbach alpha > 0,60, maka H0 ditolak artinya hasil pengukuran
reliabilitas.
b. Apabila cronbach alpha ≤ 0,60, maka H0 diterima artinya hasil pengukuran
tidak reliabilitas.
Jika dihitung variansi itemnya akan diperoleh hasil sebagai berikut:
Mencari nilai variansi dari masing masing variabel dengan rumus sebagai
berikut:
Universitas Sumatera Utara
0,614 + 0,67 + 0,730 + 0,677 + 0,882 + 0,766 + 0,746 + 0,792
Mencari nilai variansi total
=
Mencari nilai Cronbach Alpha:
][1
]
][1-
]
0,799
Berikut adalah hasil perolehan data dari uji reliabilitas dengan SPSS 22
Tabel 3.6 Hasil Cronbach Alpha Reliability Test
Cronbach's
Alpha Based on
Standardized
Cronbach's Alpha
Items
.799
N of Items
.794
8
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan hasil Tabel 3.6 di atas, di dapat nilai cronbach alpha sebesar 0,799
untuk uji reliabilitas atas daftar pilihan responden. Nilai tersebut menyatakan
bahwa 8 variabel yang valid tersebut memenuhi syarat uji reliabilitas, dimana nilai
yang diperoleh sudah lebih dari minimum untuk sebuah penelitian yaitu 0,60.
3.5 Penskalaan Data Ordinal Menjadi Data Interval
Hasil perhitungan method of successive interval untuk Variabel 1
Tabel 3.7 Penskalaan Variabel 1
Kategori
Nomor
Skor
Proporsi
Frekuensi Proporsi
Variabel Jawaban
Kumulatif
Ordinal
1
2
0,020
0,020
2
5
0,050
0,070
1
3
24
0,240
0,310
4
60
0,600
0,910
5
9
0,090
1,000
Z
2,054
1,476
0,496
1,341
8,161
Densita Nilai Hasil
s {(z)} Penskalaan
0,048
0,134
0,353
0,162
0,000
Langkah-langkah methode of successive interval untuk variable 1:
1. Menghitung frekuensi skor jawaban dalam skala ordinal.
2. Menghitung proporsi dan proporsi kumulatif untuk masing-masing skor
jawaban.
3. Menentukan nilai Z untuk setiap kategori, dengan asumsi bahwa proporsi
kumulatif dianggap mengikuti distribusi normal baku. Nilai Z diperoleh dari
tabel distribusi normal baku.
4. Menghitung nilai densitas dari nilai Z yang diperoleh dengan cara
memasukkan nilai Z tersebut kedalam fungsi densitas normal baku sebagai
berikut:
f(z) =
Universitas Sumatera Utara
1,000
1,704
2,510
3,738
5,225
5. Menghitung Scale Value (SV) dengan rumus:
SV =
SV1 =
SV2 =
SV3 =
SV4 =
SV5 =
6. Menentukan Scale Value min sehingga SVterkecil + |SVmin| = 1
Scale Value Terkecil = -2,400
Nilai x diperoleh dari:
7. Mentransformasikan nilai skala dengan menggunakan rumus:
Y = SV + |SVmin|
Universitas Sumatera Utara
Dengan perhitungan manual yang dilakukan terbukti sama dengan perhitungan
yang dilakukan pada microsoft excel. Selanjutnya dengan melakukan cara
yang sama, maka semua variabel akan ditransformasikan ke dalam data
interval. Hasil penskalaan dari masing-masing variabel dapat dilihat pada
Tabel 3.8 berikut ini:
Tabel 3.8 Hasil Penskalaan Tiap Variabel
1
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
2
1,704
1,832
1,870
1,922
1,750
1,750
1,938
1,612
3
2,510
2,625
2,795
2,743
2,678
2,499
2,729
2,392
4
3,738
3,796
3,915
3,860
3,658
3,572
3,837
3,486
5
5,225
5,279
5,225
5,220
4,767
4,879
5,279
4,757
3.6 Proses Analisis Faktor ke-1
Pada proses awal analisis faktor, dilakukan beberapa tahap sampai dengan
diperoleh faktor-faktor baru sebagai dominan yang ingin diperoleh. Prose pertama
tabulasi pada data serta melakukan pengolahan dengan software yang telah
direferensikan yaitu dengan software SPSS 22. Ada beberapa variabel yang
mempengaruhi keputusan konsumen dalam pembelian produk online shop. Dalam
penelitian ini, faktor-faktor tersebut berjumlah 8 variebel yang telah valid.
Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh nilai KMO and barlett’s test of
sphericity sebesar 0,814 dengan signifikan sebesar 0,000. Berdasarkan teori nilai
KMO memang harus diatas 0,5 dan signifikan atau probabilitas dibawah 0,5 maka
variabel layak dan dapat dianalisa lebih lanjut (Santoso, 2002).
Tabel 3.9 KMO and Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
Df
Sig.
.814
197.490
28
.000
Perhitungan selanjutnya adalah dengan melihat nilai MSA. Hasil nilai MSA dapat
dilihat pada Tabel 3.10. Hasil pada tabel menunjukkan bahwa 8 variabel yang
Universitas Sumatera Utara
tersisa mempunyai nilai lebih dari 0,5 berdasarkan 8 variabel yang dinilai dalam
kuesioner yang merupakan jawaban 100 responden, diperoleh bahwa nilai MSA
yang diperoleh di atas 0,5. Ini menandakan bahwa semua variabel memiliki
korelasi cukup tinggi dengan variabel lainnya, sehingga selanjutnya dapat
dilakukan analisis pada seluruh variabel yang diteliti.
Tabel 3.10 Measure Of Sampling Adequacy
No
Variabel
Nilai MSA
1
Variabel 1
0,831
2
Variabel 2
0,700
3
Variabel 3
0,828
4
Variabel 4
0,824
5
Variabel 5
0,774
6
Variabel 6
0,877
7
Variabel 7
0,805
8
Variabel 8
0,867
3.7 Proses Anlasisi faktor ke-2 (Ekstraksi)
Dalam penelitian ini metode yang akan digunakan adalah principal componen
analysis (analisis komponen utama). Di dalam principal componen analysis
jumlah varians data dipertimbangkan yaitu diagonal matriks korelasi, setiap
elemennya sebesar satu dan full variance dipergunakan untuk dasar pembentukan
faktor, yaitu variabel-variabel lama yang jumlahnya lebih sedikit dan tidak
berkorelasi lagi satu sama lain, seperti variabel-variabel asli yang memang saling
berkorelasi. Communalities adalah jumlah varians yang disumbangkan oleh suatu
variabel dengan seluruh variabel lainnya dengan analisis.
3.7.1 Communalities
Communalities pada dasarnya adalah jumlah varians dari suatu variabel awal yang
bisa dijelaskan oleh faktor yang ada. Semakin besar communalities sebuah
variabel, maka semakin erat hubungannya dengan faktor.
No
1
2
3
Tabel 3.11 Communalities
Variabel
Initial
Variabel 1
1,000
Variabel 2
1,000
Variabel 3
1,000
Extraction
0,542
0,618
0,626
Universitas Sumatera Utara
No
4
5
6
7
8
Variabel
Variabel 4
Variabel 5
Variabel 6
Variabel 7
Variabel 8
Initial
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
Extraction
0,637
0,579
0,401
0,540
0,537
3.7.2 Total Variance Explained
Total variance explaned menerangkan nilai persen dari varainsi yang mampu
diterangkan oleh banyaknya faktor yang terbentuk. Nilai ini berdasarkan nilai
eigenvalue.
Ada 8 variabel yang dimasukkan dalam analisis faktor, dengan masingmasing varian memiliki varian 1, maka total varian adalah 8 x 1 = 8. Jika ke-8
variabel diringkas menjadi 1 faktor, maka varians yang bisa dijelaskan oleh satu
faktor tersebut adalah (lihat kolom component 1) pada Tabel 3.12 berikut:
Tabel 3.12 Total Variance Explained
Initial Eigenvalues
Faktor atau
Komponen
Total
% of Variance Cumulative %
1
2
3
4
5
6
7
8
3,322
1,158
0,801
0,665
0,643
0,604
0,464
0,342
41,531
14,470
10,018
8,311
8,041
7,549
5,805
4,275
41,531
56,001
66,020
74,331
82,372
89,921
95,725
100,000
Dari tabel 3.12 di atas menyatakan bahwa hanya 2 faktor yang terbentuk, terlihat
dari eigenvalue dengan nilai diatas 1, namun pada faktor yang ketiga angka
eigenvalue sudah dibawah 1, yakni 0,801 sehingga proses factoring seharusnya
berhenti pada dua faktor saja, maka dalam penelitian ini hanya dua faktor yang
terbentuk. Eigenvalue manunjukkan kepentingan relatif masing-masing faktor
dalam menghitung varians ke-8 variabel yang dianlisis.
Universitas Sumatera Utara
1. Jumlah angka eigenvalue untuk ke-8 variabel adalah sama dengan total varian
ke 8 variabel atau 3,322 + 1,158 + 0,801 + 0,665 + 0,643 + 0,604 + 0,464 +
0,342 = 8
2. Susunan eigenvalue selalu diurutkan dari yang terbesar sampai dengan yang
terkecil, dengan kriteria bahwa angka eigenvalue dibawah 1 tidak digunakan
dalam menghitung faktor yang terbentuk.
Perhitungan selanjutnya adalah dengan melihat nilai total variance explained
kedua faktor terbentuk pada Tabel 3.13 sebagai berikut:
Tabel 3.13 Total Variance Explained Faktor Terbentuk
Faktor
Extraction Sums of Squared Loadings
atau
% of Variance
Komponen
Total
1
2
Total
3,322
1,158
4,490
41,525
14,475
56,000%
Dari Tabel 3.13 menjelaskan total variance kedua faktor adalah sebesar 56,00%
dari variabilitas ke-8 yang asli.
3.7.3 Scree Plot
Jika Tabel 3.12 Menjelaskan dasar jumlah faktor yang didapat dengan
perhitungan angka, maka scree plot menunjukkan dengan grafik bahwa pada
sumbu x (component number) faktor ketiga sudah dibawah 1 dari sumbu y (angka
eigenvalues). Hal ini menunjukkan bahwa 2 faktor adalah paling tepat untuk
meringkas 8 variabel tersebut.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.1 Scree Plot
Suatu grafik Scree plot adalah plot dari eigenvalue melawan banyaknya faktor
yang bertujuan untuk melakukan ekstraksi agar diperoleh jumlah faktor. Scree
plot berupa suatu kurva yang diperoleh dengan memplot eigenvalue sebagai
sumbu vertikal dan banyaknya faktor sebagai sumbu horizontal. Bentuk kurva
atau plotnya dipergunakan untuk menentukan banyaknya faktor.
Jika Tabel total variance menjelaskan dasar jumlah faktor yang didapat
dengan perthitungan angka, maka scree plot memperlihatkan hal tersebut dengan
grafik. Terlihat bahwa dari faktor satu ke faktor dua (baris dari sumbu component
1 ke-2), arah garis cukup menurun tajam. Dari component 3 sudah dibawah angka
1 dari sumbu eigenvalue. Hal ini menunjukkan bahwa ada 2 faktor yang
mempengaruhi konsumen dalam pembelian produk online shop yang dapat
diekstraksi berdasarkan scree plot.
3.8 Proses Analisis Faktor ke-3 (Rotasi)
Hasil ekstraksi faktor awal memberikan informasi bahwa terdapat 2 faktor dari 8
variabel yang dapat diolah dengan variansi kumulatif sebesar 56%. Korelasi
antara variabel-variabel dan faktor (faktor loading) hasil ekstarksi tersebut dapat
dilihat pada Tabel 3.14 berikut:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.14 Factor loading
Component
Variabel
Penelitian
1
2
0,642
0,360
0,506
-0,601
0,778
0,145
0,420
0,679
0,759
0,061
0,617
-0,139
0,618
-0,398
0,731
-0,052
Dari Tabel 3.14 di atas dapat dilihat bahwa variabel-variabel berkorelasi kuat
dengan lebih dari satu faktor, sehingga sulit untuk menginterpretasikan faktorfaktor tersebut. Dalam hal ini, faktor loading perlu dirotasi agar masing-masing
variabel berkorelasi kuat hanya pada satu faktor. Berikut ini adalah faktor loading
setelah dirotasi (rotated faktor loading).
Tabel 3.15 Rotated Factor Loading
Component
Variabel
Penelitian
1
2
0,222
0,702
-0,091
0,781
0,467
0,638
-0,159
0,782
0,511
0,564
0,321
0,545
0,133
0,723
0,463
0,568
Faktor loading hasil rotasi menunjukkan bahwa variabel-variabel berkorelasi kuat
hanya pada satu faktor tertentu, misalnya korelasi antara variabel
dan faktor 2
sebesar 0,782 (korelai kuat), sedangkan korelasi dengan faktor 1 -0,159 (korelasi
lemah).
Universitas Sumatera Utara
3.9 Proses Analisis Faktor ke-4 (Interpretasi Faktor)
Faktor Pertama
Faktor pertama hasil rotasi faktor didukung oleh 4 variabel. Variabel-variabel
tersebut yang secara berurutan nilai bobotnya adalah
,
,
,
dan
,
Bobot
masing-masing variabel pendukung faktor pertama tersebut sesuai Tabel 3.16
berikut:
Tabel 3.16 Bobot Variabel Pendukung Faktor Pertama
Variabel
Nama Variabel
Pendukung
Testimoni
Dari Tabel 3.16, variabel
Bobot
Variabel
0,781
Kemudahan Transaksi
0,545
Ongkos Kirim
0,723
Garansi
0,568
mempunyai bobot terbesar, yaitu 0,781. Berdasarkan
hasilnya bahwa faktor pertama cukup layak diberi nama faktor testimoni
merupakan faktor yang paling kuat yang mempengaruhi keputusan konsumen
dalam pembelian produk online shop pada mahasiswa/i S1 Matematika
Universitas Sumatera Utara stambuk 2014, 2015 dan 2016 dengan variansi
sebesar 41,53%.
Faktor Kedua
Faktor kedua hasil rotasi faktor didukung oleh 4 variabel. Variabel-variabel
tersebut yang secara berurutan nilai bobotnya adalah
,
,
,
dan
.
Bobot
masing-masing variabel pendukung faktor kedua tersebut sesuai Tabel 3.17
berikut:
Tabel 3.17 Bobot Variabel Pendukung Faktor Kedua
Variabel
Pendukung
Harga
Bobot
Variabel
0,702
Kualitas Produk
0,638
Iklan/Promosi
0,782
Pelayanan
0,564
Nama Variabel
Universitas Sumatera Utara
Dari Tabel 3.17, variabel
mempunyai bobot terbesar, yaitu sebesar 0,782.
Berdasarkan uraian tersebut dapat disimpulkan bahwa untuk faktor kedua diberi
nama faktor iklan/promosi adalah faktor terkuat kedua yang mempengaruhi
keputusan konsumen dalam pembelian produk online shop pada mahasiswa/i S1
Matematika Universitas Sumatera Utara stambuk 2014, 2015 dan 2016 dengan
variansi sebesar 14,47%.
Universitas Sumatera Utara
BAB 4
KESIMPULAN DAN SARAN
4.1 Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Terdapat dua faktor hasil ekstraksi yang berpengaruh terhadap keputusan
konsumen dalam pembelian produk online shop pada mahasiswa/i S1
Matematika Universitas Sumatera Utara stambuk 2014, 2015 dan 2016. Hal ini
digambarkan dari variansi kumulatif sebesar 56%. Variabel-variabel yang
terlihat/terobservasi adalah sebagai berikut:
2. Dari dua faktor yang terbentuk, faktor testimoni menjadi faktor terbesar yang
mempengaruhi keputusan konsumen dalam pembelian produk online shop pada
mahasiswa/i S1 Matematika Universitas Sumatera Utara stambuk 2014, 2015
dan 2016, dengan harga sebesar 41,53%. Sedangkan faktor iklan/promosi
menjadi faktor terkecil yang mempengaruhi keputusan konsumen dalam
pembelian produk online shop pada mahasiswa/i S1 Matematika Universitas
Sumatera Utara stambuk 2014, 2015 dan 2016 dengan persentasi yaitu hanya
sebesar 14,47%.
4.2 Saran
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, maka penulis mengajukan beberapa
saran sebagai berikut:
1. Bagi pemilik online shop
Dari hasil penelitian, nilai bobot variabel kemudahan transaksi, garansi, dan
pelayanan bernilai cukup rendah dibandingkan bobot variabel lainnya. Hal ini
menunjukkan bahwa pemilik online shop perlu memeberikan kemudahan
transaksi untuk konsumen lebih baik lagi misalnya dengan cara menyediakan
transaksi Cash On Delivery (COD). Kemudian pada garansi, pemilik online
Universitas Sumatera Utara
shop dapat meningkatkan ketelitian dalam mengirim barang agar memperkecil
ketidaksesuaian dan kecacatan barang yang dikirim serta menambahkan
keamanan pengemasan tertentu untuk produknya. Terakhir agar pemilik online
shop meningkatkan pelayanan dengan lebih cepat dan sopan dalam melayani
konsumen yang akan membeli produknya.
2. Bagi konsumen
Disarankan konsumen lebih teliti dalam melakukan transaksi agar tidak tertipu
oleh oknum-oknum pemilik online shop palsu, mencari online shop yang
menyediakan garansi agar menjamin produk yang dibeli tidak mengecewakan,
serta memilih online shop yang merespon dengan baik dan cepat
penanganannya agar tidak terjadi kesalahpahaman anatar pemilik dan
konsumen.
Universitas Sumatera Utara