bab iii metode penelitian 3.1. populasi -...

14
25 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Populasi Populasi dalam penelitian ini adalah pengguna jasa keuangan perbankan di Daerah Khusus Ibukota (DKI) Jakarta. Peneliti memilih populasi pengguna jasa keuangan di DKI Jakarta, karena selain merupakan pusat pemerintahan dan pusat bisnis negara Indonesia, pemerintah provinsi DKI Jakarta telah mengeluarkan regulasi yang mendorong terwujudnya Cashless Society seperti penggunaan E- Ticket KAI bagi para penumpang KRL Commuter di Jabodetabek, E-ticket untuk Transjakarta, dan pembayaran parkir di 114 area parkir di DKI Jakarta sebagai contoh intervensi pemerintah untuk membentuk era non tunai di sektor transportasi. Sedangkan di sektor bisnis, juga sejalan dengan menciptakan inklusi keuangan, pemerintah provinsi DKI mensyaratkan penggunaan system E-Money untuk mendaftar sebagai pedagang kaki lima. Predikatnya sebagai pusat bisnis, membuat DKI Jakarta dipandang memiliki transaksi keuangan yang kompleks baik di sektor perbelanjaan, kesehatan, maupun pendidikan.

Upload: duonganh

Post on 03-Mar-2019

221 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

25

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1. Populasi

Populasi dalam penelitian ini adalah pengguna

jasa keuangan perbankan di Daerah Khusus Ibukota

(DKI) Jakarta. Peneliti memilih populasi pengguna

jasa keuangan di DKI Jakarta, karena selain

merupakan pusat pemerintahan dan pusat bisnis

negara Indonesia, pemerintah provinsi DKI Jakarta

telah mengeluarkan regulasi yang mendorong

terwujudnya Cashless Society seperti penggunaan E-

Ticket KAI bagi para penumpang KRL Commuter di

Jabodetabek, E-ticket untuk Transjakarta, dan

pembayaran parkir di 114 area parkir di DKI Jakarta

sebagai contoh intervensi pemerintah untuk

membentuk era non tunai di sektor transportasi.

Sedangkan di sektor bisnis, juga sejalan dengan

menciptakan inklusi keuangan, pemerintah provinsi

DKI mensyaratkan penggunaan system E-Money

untuk mendaftar sebagai pedagang kaki lima.

Predikatnya sebagai pusat bisnis, membuat DKI

Jakarta dipandang memiliki transaksi keuangan yang

kompleks baik di sektor perbelanjaan, kesehatan,

maupun pendidikan.

26

3.2. Sampel

Penentuan sampel dalam penelitian ini

dilakukan dengan menggunakan salah satu teknik

Non-Probability Sampling, yaitu purposive sampling.

Sampel diambil dengan memperhatikan beberapa

kriteria yang sesuai dengan keperluan penelitian.

Melihat dari segi latar belakang pengelolaan

keuangan, kriteria pertama dari sampel adalah

merupakan nasabah bank umum. Nasabah bank

umum dipilih karena sesuai UU No. 10 tahun 1998

tentang perbankan, bank yang diperkenankan

memberikan jasa dalam lalu lintas pembayaran

adalah bank umum. Kriteria kedua adalah nasabah

tersebut paling tidak memiliki satu produk alat

pembayaran non tunai yang dikeluarkan oleh bank.

Bisa jadi alat pembayawan non tunai tersebut berupa

kartu debit, kartu kredit, atau bentuk e-money

lainnya. Sampel yang akan digunakan adalah sampel

yang memenuhi kriteria pertama dan kedua.

Dikarenakan penelitian ini menggunakan model SEM

dan akan dioleh menggunakan program AMOS, maka

jumlah sampel yang akan digunakan sebanyak 200

sampel.

27

3.3. Pengukuran

Penelitian ini memiliki variabel terikat

(dependent), dan variabel bebas (independent).

Variabel terikat pada penelitian ini adalah minat

(intention) atas penggunaan instrumen pembayaran

non tunai sebagai tanda hadirnya era non tunai di

masyarakat, serta kebiasaan (habits) masyarakat

dalam melakukan transaksi keuangan. Sedangkan

variabel bebas yang terdapat dalam penelitian ini

adalah sikap (attitude), faktor-faktor sosial (social

factors), affect, dan pengalaman dari perilaku

sebelumnya (frequency of past behaviour). Variabel

tersebut akan diukur menggunakan skala interval

mendekati 5 poin Likert (Jogiyanto, 2004). Berikut

adalah alternatif jawaban dari skala interval Likert :

poin 5 untuk jawaban sangat setuju (SS), poin 4 untuk

jawaban setuju (S), poin 3 untuk jawaban netral (N),

poin 2 untuk jawaban tidak setuju (TS), dan poin 1

untuk jawaban sangat tidak setuju (STS).

Tabel 3.1 Pengukuran Variabel

N

o

Variabel Definisi Indikator

1. Behaviour

(B)

Tindakan

yang

didasarkan

1. Transaksi non tunai

mendukung

28

pada

harapan

yang akan

diperoleh .

(Darnton,

2008).

profesi/pekerjaan

sehari-hari.

2. Menggunakan alat

pembayaran non tunai

membuat saya merasa

lebih aman.

3. Dengan alat

pembayaran non

tunai, proses

pembayaran yang

saya lakukan menjadi

lebih cepat /

mempersingkat

waktu.

2. Attitude (A) Kepercayaan

/ persepsi

seorang

individu

terhadap

hubungan

antara apa

yang

dilakukannya

, dengan

hasil dari apa

yang sudah

dilakukannya

1. Transaksi non tunai

meningkatkan

kemampuan dalam

mengelola keuangan

pribadi.

2. Penggunaan alat

pembayaran non tunai

mempermudah

pengguna dalam

mengambil keputusan

jual-beli.

3. Penggunaan alat

pembayaran non tunai

29

(Tsang,

2015).

lebih disukai oleh

kerabat/keluarga.

3. Social

Factors

(SF)

Persetujuan

interpersonal

dari seorang

individu

terhadap

komunitas

yang

dianutnya

dalam

sebuah

lingkungan

sosial

tertentu.

(Triandis,

1980).

1. Pemerintah

mengeluarkan

regulasi yang

mendorong

penggunaan transaksi

non tunai.

2. Penggunaan transaksi

non tunai disarankan

oleh

kerabat/keluarga.

3. Penggunaan transaksi

non tunai disarankan

oleh rekan/atasan

tempat saya bekerja.

4. Transaksi non tunai

disarankan oleh

komunitas dimana

saya bergabung.

4. Affect Respon

emosional

secara

langsung

pada sebuah

pemikiran

tentang

perilaku

1. Menggunakan alat

pembayaran non tunai

menimbulkan rasa

praktis.

2. Menggunakan alat

pembayaran non tunai

menimbulkan rasa

tenang karena dapat

30

tertentu

(Triandis,

1980).

mentransfer uang

sewaktu-waktu ke

keluarga/kerabat

pada saat darurat.

3. Menggunakan alat

pembayaran non tunai

tidak menimbulkan

kekhawatiran.

5. Intention (I) Rencana

sadar atau

keputusan

yang diambil

oleh seorang

individu

untuk

menunjukka

n suatu

perilaku

(Shrestha et

al, 2012).

1. Terdapat keinginan

untuk menggunakan

alat pembayaran non

tunai dalam

kehidupan sehari-

hari.

2. Berminat

menggunakan alat

transaksi non tunai

ketika ada pilihan

untuk bertransaksi

non tunai..

3. Berusaha

menggunakan alat

transaksi non tunai

jika ada kebutuhan

yang dimungkinkan

untuk dibayar secara

non tunai.

31

6. Frequency

of Past

Behaviour

(FP)

Perilaku yang

dilakukan

secara

berulang,

yang tidak

disadari

membentuk

sebuah

kebiasaan

(habit)

seorang

individu

(Bamberg &

Schmidt,

2003)

1. Sering menggunakan

alat transaksi non

tunai dalam

kehidupan sehari-

hari.

2. Sering menggunakan

alat transaksi non

tunai ketika ada

pilihan untuk

bertransaksi tunai

atau non tunai.

3. Sering menggunakan

alat pembayaran non

tunai jika ada

kebutuhan yang

dimungkinkan untuk

dibayar secara non

tunai.

7. Habit (H) Perilaku yang

sudah

terotomasi

pada situasi

yang telah

tersedia

(Triandis,

1980).

1. Mengutamakan

penggunaan alat

pembayaran non

tunai (kartu debit,

kredit, e-money, dsb.)

setiap melakukan

pembayaran.

2. Selalu menggunakan

alat pembayaran non

tunai ketika ada

32

pilihan untuk

bertransaksi tunai

atau non tunai.

3. Menyiapkan alat

pembayaran non

tunai (kartru debit,

kredit, e-money, dsb.)

saat menuju tempat

pembayaran/kasir

yang memungkinkan

untuk bertransaksi

non tunai.

8. Facilitating

Conditions

(FC)

Faktor-faktor

objektif

dalam

sebuah

lingkungan

yang dapat

mempermud

ah maupun

mempersulit

sebuah

perilaku

dilakukan,

menurut

penilaian

tiap-tiap

individu

1. Ketersediaan alat

pembayaran non

tunai (kartru debit,

kredit, e-money, dsb.)

dapat ditemui

dilingkungan sekitar.

2. Jaringan komunikasi

yang tersedia stabil

saat transaksi non

tunai dilaksanakan.

3. Alat transaksi non

tunai dapat dimiliki

dengan syarat yang

mudah untuk

dipenuhi. (internal)

33

(Triandis,

1980).

4. Alat transaksi non

tunai mudah

digunakan oleh

pengguna.

5. Jaringan sistem

untuk melakukan

transaksi non tunai

tidak banyak

mengalami gangguan.

Meskipun penelitian ini merupakan penelitian

eksplanatif, namun perlu dilakukan analisis statistik

deskriptif yang -mencakup nilai minimum,

maksimum, mean dan standar deviasi. Analisis

deskriptif perlu dilakukan untuk menggambarkan

variabel-variabel yang diteliti serta mempertajam

pembahasan dan analisis (Supromon & Utami, 2004).

Skala dalam perhitungan rata-rata atau mean

ditentukan dengan rumus interval I = (max-min) / k,

dimana I adalah Interval, max adalah nilai jawaban

tertinggi, min adalah nilai jawaban terendah, dan K

adalah klasifikasi yang hendak dibuat. Penelitian ini

menggunakan 5 klasifikasi dengan nilai tertinggi 5,

dan nilai terendah 1. Maka berdasarkan rumus

tersebut ditemukan nilai interval 0,8 seperti tampak

pada tabel dibawah ini:

34

Tabel 3.2 Interval Kategori Jawaban

Tingkatan

Skala

Interval Kategori Jawaban

1 1,00 – 1,80 Sangat Rendah

2 1,81 – 2,60 Rendah

3 2,61 – 3,40 Sedang

4 3,41 – 4,20 Tinggi

5 4,21 – 5,00 Sangat Tinggi

3.4. Teknik Pengumpulan Data

Sumber data yang digunakan dalam penelitian

ini adalah data primer, yakni data yang diperoleh

langsung dari penelitian di lapangan dan diolah

sendiri. Data dikumpulkan dengan melakukan survei

kepada responden pengguna jasa keuangan

perbankan menggunakan media angket. Angket akan

disebarkan secara personal untuk mengetahui

pendapat atau persepsi responden yag menjawab

pertanyaan-pertanyaan terkait dengan variabel-

variabel yang diteliti (Supramono & Utami, 2004).

Angket yang dibagikan terdiri dari dua bagian, yaitu

bagian pertama berupa identitas responden yang juga

mencakup pekerjaan, pendapatan, jumlah layanan

perbankan yang dimiliki, serta lama penggunaan jasa

keuangan perbankan.Kemudian bagian kedua dari

angket, berupa pertanyaan yang berkaitan dengan

35

variabel penelitian. Angket penelitian didistribusikan

langsung ke pengguna jasa keuangan perbankan di

DKI Jakarta. Total keseluruhan angket yang

didisribusikan berjumlah 155 kuesioner.

3.5. Teknik Analisis Data

Data yang terkumpul untuk dilakukan uji

normalitas, terlebih dahulu dilakukan uji kualitas

instrumen. Uji kualitas instrumen terdiri dari dua

bagian yaitu uji validitas, dan uji reliabilitas.

Pengujian validitas yang menurut Sekaran (2003)

bertujuan untuk mengetahui ketepatan dan

kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi

ukurnya, akan dilakukan menggunakan confirmatory

factor analysis (CFA). Bagian kedua dari uji kualitas

instrumen adalah uji reliabilitas. Dalam penelitian ini

uji reliabilitas dilakukan menggunakan metode

cronbach’s alpha dengan menggunakan bantuan

program SPSS. Indikator pengukuran reliabilitas

mengacu pada Sekaran (2003) yang membagi

tingkatan reliabilitas dengan kriteria sebagai berikut.

36

Tabel 3.3 Tingkatan Reliabilitas Cronbach’s Alpha

No Nilai

Cronbach’s

Alpha

Tingkat Reliabilitas

1 0,8 – 1,0 Reliabilitas Baik

2 1,81 – 2,60 Reliabilitas Diterima Secara

Moderat

3 2,61 – 3,40 Reliabilitas Kurang Baik

Selanjutnya dilakukan uji normalitas,

mengingat selain karena tulang punggung dari uji

statistik tersebut adalah mean, Struktural Equation

Model (SEM) mempersyaratkan dipenuhinya asumsi

normalitas. Uji normalitas dilakukan dengan

menggunakan Amos versi 19.0 terhadap data yang

digunakan dalam analisis model awal secara

keseluruhan. Yaitu dengan melihat kriteria critical

ratio skewness value sebesar ± 2,58 pada tingkat

signifikansi 0,01 atau 1 % (Ghozali, 2005).

Dalam proses pengumpulan data, sangat

dimungkinkan adanya data yang terdistribusi secara

ekstrem. Mengantisipasi hal tersebut maka dilakukan

uji outliers, sehingga dapat diketahui bilamana ada

data yang tidak menghasilkan distribusi normal baik

secara univariate maupun secara multivariate. Uji

outliers dilakukan dengan kriteria Jarak Mahalanobis

pada tingkat p<0,001 (Ghozali, 2005). Jarak

37

Mahalanobis (Mahalanobis Distance) ini dievaluasi

dengan menggunakan pada derajat bebas sebesar

jumlah indikator variabel yang digunakan dalam

penelitian.

Data yang telah melewati uji kualitas

instrumen, normalitas, dan outliers, selanjutnya akan

dianalisis menggunakan analisis Model Persamaan

Struktural atau Struktural Equation Models (SEM)

dibantu dengan program AMOS versi 19.0. Kesesuaian

model akan diuji dengan 8 (delapan) kriteria goodness

of fit indices pada tabel dibawah ini:

Tabel 3.4 Kriteria Goodness of Fit

No Goodness-of-fit

Indices Cut-off Value

1 chi-square () Mendekati 0

2 Significance Probability (p) ≥ 0,05

3 CMIN/DF ≤ 2,00

4 GFI ≥0,90

5 RMSEA ≤ 0,08

6 AGFI ≥ 0,90

7 TLI ≥0,95

8 CFI ≥ 0,95

Kemudian untuk mengetahui hubungan antar

variable secara langsung, akan dilakukan analisis

kausalitas model. Sehingga pada diharapkan dengan

38

adanya pengujian kausalitas dapat mengetahui

pengaruh yang terjadi dari Attitude, Social Factors, dan

Affect terhadap Intention, serta pengaruh yang terjadi

dari Frequency of Past Behavior terhadap Habits.