bab iii objek dan metode penelitian -...

Lidya Aprilia, 2015 PENGARUH FAKTOR INDIVIDU DAN SOSIAL TERHADAP KEPUTUSAN MENGGUNAKAN Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

BAB III

OBJEK DAN METODE PENELITIAN

3.1 Objek Penelitian

Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh faktor individu dan

sosial terhadap keputusan menggunakan mobile messaging pada WhatsApp,

KakaoTalk, Line dan WeChat. Adapun variabel bebas (eksogen) yaitu faktor

individu (X1) dan sosial (X2), yang memiliki beberapa dimensi, seperti faktor

individu yang memiliki 6 dimensi information processing, motivation, belief and

attitudes, personality, life style, life cycle, begitupun dengan dimensi dari faktor

sosial yang memiliki empat dimensi yaitu culture, social class,geo

demographics,reference groups. Sedangkan, masalah penelitian yang termasuk ke

dalam variabel terikat (endogen) yaitu keputusan menggunakan, yang memiliki 3

dimensi, yaitu fashion trends, price, value, dan brand image. Menurut Sugiyono

(2010:59) “Variabel eksogen merupakan variabel yang mempengaruhi atau yang

menjadi sebab berubah atau timbulnya variabel endogen, sedangkan variabel

endogen merupakan variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat karena

adanya variabel eksogen.”

Pada penelitian ini yang menjadi objek penelitian atau unit analisis yang

dijadikan sebagai responden adalah pengguna mobile messaging. Oleh karena itu

akan diteliti pengaruh faktor individu dan sosial terhadap keputusan menggunakan

pada pengguna mobile messaging khususnya pada Blackberry Messanger,


WhatsApp, KakaoTalk, Line dan WeChat. Penelitian ini akan dilakukan dalam

kurun waktu kurang dari satu tahun yang terhitung dari bulan Mei sampai dengan

57


bulan Desember tahun 2014, maka metode yang digunakan adalah cross sectional

method, seperti yang diungkapkan oleh Maholtra 2009:101 pengumpulan

informasi dari subjek penelitian hanya dilakukan satu kali dalam satu periode

waktu, sehingga penelitian ini merupakan one-shot atau cross sectional.

3.2 Metode Penelitian

3.2.1 Jenis Penelitian yang digunakan

Berdasarkan tingkat penjelasan dan tingkat penelitian, maka jenis penelitian

ini adalah penelitian deskriptif dan verifikatif, menurut Maholtra (2009:100) :

Penelitian deskriptif adalah jenis penelitian konklusif yang memiliki

tujuan utama deskripsi dari sesuatu, biasaynya karakteristik atau fungsi

pasar. penelitian deskriptif sangat berguna ketika mencari pertanyaan

penelitian yang menggambarkan mengenai fenomena pasar, seperti

menentukan frekuensi pembelian, mengidentifikasi hubungan atau

membuat prediksi.

Penelitian deskriptif mempunyai maksud untuk mengetahui gambaran

mengenai konsep faktor individu dan sosial terhadap keputusan menggunakan

mobile messaging pada Blackberry Messanger, WhatsApp, KakaoTalk, Line dan

WeChat. Sedangkan, penelitian verifikatif pada dasarnya ingin menguji kebenaran

dari suatu hipotesis yang dilaksanakan melalui pengumpulan data di lapangan,

dimana pengujian hipotesis tersebut menggunakan perhitungan statistik

(Suharsimi Arikunto, 2010:8). Dalam hal ini penelitian verifikatif bertujuan untuk

mengetahui pengaruh faktor individu dan sosial terhadap keputusan

menggunakan.

58


3.2.2 Metode Penelitian yang digunakan

Berdasarkan jenis penelitian tersebut yaitu penelitian deskriptif dan

verifikatif, maka, metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah

Explanatory Survei. Menurut Maholtra (2010:96), menyatakan bahwa

“Explanatory survey dilakukan untuk mengeksplorasi situasi masalah, yaitu untuk

mendapatkan ide-ide dan wawasan kedalam masalah yang dihadapi manajemen

atau para peneliti tersebut

Penelitian yang dilakukan dalam metode ini adalah informasi dari sebagian

populasi yang dikumpulkan dengan tujuan untuk mengetahui pendapat dari

sebagian populasi terhadap objek yang sedang diteliti. Explanatory survei ini

bertujuan untuk mengeksplorasi atau meneliti melalui masalah atau situasi untuk

mendapatkan wawasan dan pemahaman. Menurut Sherri L. Jackson (2012:20)

menyatakan, "Survey method is questioning individuals on a topic or topics

describing their response". Artinya metode survei merupakan metode yang

mempertanyakan individual dari sebuah topik atau beberapa topik kemudian

menggambarkan tanggapan mereka.

Survei informasi dari sebagian populasi (sampel responden) dikumpulkan

secara empirik, dengan tujuan untuk mengetahui pendapat dari sebagian populasi

terhadap objek yang sedang diteliti. Dalam penelitian ini akan diuji kebenaran

hipotesis melalui pengumpulan data dilapangan, mengenai pengaruh faktor

individu dan sosial terhadap keputusan menggunakan mobile messaging pada

Blackberry, WhatsApp, Line, Kakaotalk dan WeChat.

59


3.2.3 Operasionalisasi Variabel

Operasionalisasi variabel merupakan kegiatan menjabarkan variabel ke

dalam konsep teori dari variabel yang diteliti, indicator, ukuran dan skala yang

bertujuan untuk mendefinisikan dan mengukur variabel. Berdasarkan objek

peneliti yang telah dikemukakan diatas, penelitian ini meliputi dua veriabel inti,

yaitu variabel bebas dan variabel terikat, dimana :

1. Variabel Bebas (Eksogen)

Variabel yang mempengaruhi, baik secara positif maupun negative

terhadap variabel tidak bebas. Variabel bebas dalam penelitian ini adalah

faktor individu dan sosial.

2. Variabel Terikat (Endogen)

Variabel yang dipengaruhi oleh variabel lain. Variabel terikat dalam

penelitian ini adalah keputusan menggunakan.

Dalam penelitian ini terdapat variabel bebas (independent variable) yaitu

faktor individu (X1) yang memiliki dimensi motivation, information processing,

personality, life cycle, life style, belief and attitudes dan sosial (X2) yang memiliki

dimensi geo demographics, culture, sosial class, reference groups. Sedangkan,

variabel terikat (dependent) yaitu keputusan menggunakan, memiliki bebrapa

dimensi diantaranya, fashion trends, brand image, price, dan value. Seperti yang

diperlihatkan dalam Tabel 3.1, berikut :

TABEL 3.1

OPERASIONALISASI VARIABEL

VARIABEL INDIKATOR KONSEP

VARIABEL

UKURAN SKALA NO.

ITEM Faktor

individu

The range of

individual

60



VARIABEL

UKURAN SKALA NO.

ITEM influence that can

affect the buying

process is quite

extensive

Ferrel&Michaele

(2012:160)

Motivation

Motivation is the

reason for

behavior. A motive

is a construct

representing an

unobservable

inner force that

simulates and

compels a

behavior response

and provides

specipic direction

to that response

(Hawkins dan

mothersbaugh

(2010:360))

Physiological 1. Tingkat keinginan

untuk berkomunikasi

melalui aplikasi

mobile messaging

Interval 3.

Self-

actualization

2. Tingkat aktualisasi

untuk

mengekspresikan diri

melalui aplikasi

mobile messaging

Interval 4.

Safety 3. Tingkat rasa aman

untuk privacy

pengguna aplikasi

mobile messaging

Interval 5.

Information

processing

Informal

processing is a

series of activities

by which stimuli

are perceive,

transformed into

information and

store

(Hawkins dan

motherbaugh

(2010:378))

Perhatian 1. Tingkat perhatian

terhadap fitur yang

ada pada aplikasi

mobile messaging

Interval 6.

Pemaparan 1. Tingkat pemahaman

terhadap fitur yang

ada pada aplikasi

mobile messaging

Interval

7.

Personality

However we

propose that

personality be

define as those

innerpsychological

characteristics

that both

determine and

reflect how a

person responds to

his or her

environment.

(Sciffman kanuk

(2010:136))

Kognitif 1. Tingkat pengetahuan

mengenai aplikasi

mobile messaging

Interval 8.

Afektif 1. Tingkat perasaan

yang diperlihatkan

ketika menggunakan

aplikasi mobile

messaging

Interval

Konatif 2. Tingkat perubahan

perilaku akibat

penggunaan aplikasi

mobile messaging

Interval

Life cycle

Present

opportunities

for marketers who

can help people

cope with their

Economic

circumstances

3. Tingkat pengeluaran

untuk menggunakan

mobile messaging

Interval

9.

61



VARIABEL

UKURAN SKALA NO.

ITEM major concerns

(Kotler dan Keller

2012:217)

Life style

Is a person’s

pattern of living as

expressed in his or

her

psychographics

(Kotler dan Keller

2012:146)

Activities

1. Tingkat

ketergantungan pada

penggunaan aplikasi

mobile messaging

Interval

10.

Interest 4. Tingkat perhatian

atau ketertarikan

terhadap promosi

yang dilakukan

aplikasi mobile

messaging

Interval 11.

Belief and

attitudes

An attitude is an

enduring

organization of

motivational,

emotional,

perceptual, and

cognitive process

with respect to some

aspect of our

environment

(Hawkins dan

mothersbaugh

(2010:373))

Positive 2. Tingkat sikap positif

yang diberikan dan

diperlihatkan ketika

berkomunikasi

melalui mobile

messaging

Interval 12.

Enthusiastic 3. Tingkat antusias

dalam berkomunikasi

melalui mobile

mesaaging

Interval 13.

Faktor

Sosial

Social influence as

the degree to wich

online users

perceive that

important

individuals believe

they should use

social networking

site

(Venkatesh et al

(2003) dalam

Margaret L Sheng

eht al (2011:5))

Geo

demographics

Calls for dividing

the market into

different

geographical

units, divides the

market into

segments

(Kotler dan Keller

2012:191)

Kondisi tempat

tinggal

1. Tingkat pengaruh

lingkungan (tempat

tinggal, sekolah,

pekerjaan) dalam

penggunaan aplikasi

mobile messaging

Interval 14.

62



VARIABEL

UKURAN SKALA NO.

ITEM Culture Kompleks nilai,

gagasan, sikap,

simbol, lainnya

yang bermakna

melayani manusia

untuk

berkomunikasi,

membuat tafsiran

dan mengevaluasi

sebagai anggota

masyarakat dan

diteruskan dari

satu generasi ke

generasi lainnya

(Engel

(2005:310))

Norma perilaku 1. Tingkat interaksi

yang terbentuk

dilingkungan (bahasa

gaul) terfasilitasi

dengan aplikasi

mobile messaging

Interval 15.

Kebiasaan 2. Tingkat kebiasaan

(habitual)

menggunakan

aplikasi mobile

messaging

Interval 16.

Sosial class Social class refers

to a nation status

hierarchy by

which groups and

individuals are

distiungished in

term of esteem and

prestige

(Peter dan oslon

(2010:336))

Interaksi 1. Tingkat prestige yang

ditimbulkan dengan

adanya interkasi

melalui aplikasi

mobile messaging

Interval 17.

Pekerjaan 2. Tingkat keinginan

memasuki kelas

sosial (middle-upper)

Interval 18.

Reference

Groups

Are all the groups

that have a direct

(face to-face) or

indirect influence

on their attitudes

or behavior.

(Kotler dan Keller

2012:153)

Membership

Group

1. Tingkat keanggotaan

kelompok yang

berkomunikasi

melalui mobile

messaging

Interval 19.

Keputusan

Menggunakan

Purchase decision

is the buyer’s

decision about

which brand to

purchase.

(Kotler dan

Amstrong (2012 :

154)

Fashion Trends A currently

accepted or

popular

style in a given

field

(Kotler dan

Amstrong

Fashion

Innovators

1. Tingkat keinginan

untuk menjadi

sorotan (trend setter)

dalam penggunaan

aplikasi mobile

messaging.

Interval 20.

63



VARIABEL

UKURAN SKALA NO.

ITEM 2012:G3)

Fashion

followers

2. Tingkat keinginan

untuk selalu

mengikuti trend

komunikasi mobile

messaging

Interval 21.

Brand Image The perceptions and

beliefs held by

consumers, as

reflected

in the associations

held in consumer

memory

(Kotler dan Keller

2012:G1)

Brand

personality

1. Tingkat personalitas

merek mempengaruhi

komunikasi melalui

mobile messaging

Interval 22.

Differentiation 2. Tingkat ketertarikan

dengan hal yang baru

dan berbeda

Interval 23.

Price Is the amount of

money charged for

a product or a

service.

(Kotler dan Keller

2012:25)

Allowances 1. Tingkat harga paket

data yang terjangkau

Interval 24.

Value The amount that a

seller may expect

to obtain for

merchandise,

services, or

securities in the

open market.

(The American

Heritage®

Dictionary of the

English Language,

Fourth Edition

copyright ©2000)

Quality 1. Tingkat kesukaan

akan kualitas dari

fitur aplikasi mobile

messaging

Interval 25.

Services 2. Tingkat rasa percaya

pada kecepatan

layanan dari aplikasi

mobile messaging

Interval 26.

Sumber : Berdasarkan hasil pengolahan data, referensi buku dan jurnal

3.2.4 Jenis dan Sumber Data

Dalam melakukan penelitian, data merupakan hal yang paling penting.

Sumber data penelitian merupakan sumber data yang diperlukan dalam kegiatan

penelitian. Sumber data yang diperlukan dalam penelitian ini dikelompokkan

kedalam dua kelompok data, seperti yang diungkapkan oleh Maholtra (2009:120),

pada dasarnya sumber data terdiri dari dua sumber yaitu sumber data primer

64


(primary data source) dan sumber data sekunder (secondary data sources), yang

definisikan, antara lain:

1. Data primer yaitu data yang diperoleh peneliti secara langsung, diperoleh dari

tangan pertama dengan tujuan untuk menjawab permasalahan dalam

penelitian. Dalam penelitian ini yang menjadi sumber data primer adalah

kuesioner yang disebarkan kepada sejumlah responden, sesuai dengan target

sasaran dan dianggap mewakili seluruh populasi data penelitian, yakni survei

pada pengguna aplikasi mobile messaging atau pengguna smartphone.

2. Data sekunder yaitu data yang diperoleh secara tidak langsung, yang telah

dikumpulkan oleh peneliti yang tersedia di sumber publikasi dan non publikasi

yang berguna bagi peneliti. Dalam penelitian ini yang menjadi sumber data

sekunder yaitu literatur, artikel, jurnal serta situs di internet yang berkenaan

dengan penelitian yang mampu merperlihatkan permasalahan.

Pada Tabel 3.2 diperlihatkan sumber data primer dan data sekunder yang

digunakan dalam penelitian ini, sebagai berikut :

TABEL 3.2

JENIS DAN SUMBER DATA

NO DATA JENIS DATA SUMBER DATA

1. Aplikasi kategori pesan dan

media sosial yang paling

dominan digunakan.

Sekunder http://chip.co.id/

2. Fenomena aplikasi mobile

messaging yang terjadi secara

global

Sekunder http://wmpoweruser.com/

3. Dalam laporan Nielsen

Indonesia tergolong

penggunaan aplikasi yang

masih rendah

Sekunder http://www.indotelko.com

4. 10 aplikasi yang disukai dan

dicari masyarakat Indonesia

Sekunder http://dailysocial.net/

5. Aplikasi mobile messaging Sekunder Google Trends

http://wmpoweruser.com/

http://www.indotelko.com/

http://dailysocial.net/

65


NO DATA JENIS DATA SUMBER DATA

seperti Blackberry,

WhatsApp, Line, KakaoTalk,

dan WeChat, merupakan

aplikasi yang diminati

6. Jumlah pengguna aplikasi

mobile messaging

(Blackberry, Line, WhatsApp,

KakaoTalk, WeChat) tahun

2014

Sekunder http://www.liputan6.com/

7. Survei Ericsson Consumer

Lab Analytical Platform 2013

mengenai pengguna

smartphone, dan jumlah

pengguna smartphone di

Indonesia.

Sekunder www.bakrie-brothers.com

www.tekno.liputan6.com

8. Jakarta menjadi kota yang

paling tertinggi dalam

penggunaan layanan.

Sekunder http://harianti.com/

9. Bandung yang memiliki

traffic selullar tertinggi

dibanding Kota besar lainnya,

serta persentase penggunaan

internet (paket data) melalui

smartphone

Sekunder http://www.postel.go.id/

laporan tahunan APJII

(Asosiasi Penyelenggara

Jasa Internet Indonesia)

10. Program pemasaran yang

dikerapkan mobile messaging

(Blackberry

Messangger,WhatsApp,

KakaoTalk, Line dan

WeChat) yang sesuia dengan

proses dalam keputusan

menggunakan

Sekunder http://gadgetan.com/

http://id.berita.yahoo.com

/

http://www.tempo.co/


11. Program pemasaran yang

dikerapkan mobile messaging

(Blackberry Messangger,

WhatsApp, KakaoTalk, Line

dan WeChat) yang sesuia

dengan faktor individu dan

sosial masyarakat Bandung

Sekunder http://gadgetan.com/

http://id.berita.yahoo.com

/



Sumber : Berdasarkan hasil pengolahan data 2014

3.2.5 Populasi, Sampel, dan Teknik Penarikan Sampel

3.2.5.1 Populasi

http://www.liputan6.com/

http://www.bakrie-brothers.com/

http://www.tekno.liputan6.com/

http://harianti.com/

http://www.postel.go.id/

http://gadgetan.com/

http://id.berita.yahoo.com/




http://gadgetan.com/





66


Dalam melakukan penelitian hal yang paling penting selain sebuah data

adalah populasi, karena populasi dapat dijadikan sebagai sumber data.

Sherril,Jackson (2012:20) mengemukakan “Population is all the people about

whom to study it meant to generalize”. Populasi adalah semua orang mengenai

untuk siapa penelitian itu di maksudkan kemudian melakukan generalisasi. Dalam

menentukan populasi, peneliti tidak dapat langsung menentukan populasi mana

yang akan dipilih, seperti yang diungkapkan oleh Maholtra (2010:370)

“Population is the agregrate of all the elements, sharing some common set of

characteristic that comprises the universe for for the purpose of the marketing

research problem”. Populasi adalah keseluruhan semua elemen berbagi beberapa

seperangkat karakteristik yang terdiri dari alam semesta untuk tujuan riset

masalah pemasaran.

Karakteristik yang ada pada populasi harus sesuai dengan objek penelitian

yang dipilih oleh peneliti, dalam penelitian ini populasi yang memilki

karakteristik yang sama dan menjadi sasaran adalah pengguna mobile messaging

di Kota Bandung dengan kelompok masyarakat yang mengakses melalui paket

data (internet) 22,1% melalui smartphone dari jumlah penduduk sebesar

2.620.000 jiwa, yaitu sebesar 579.000 (Sumber : APJII (Asosiasi Penyelenggara

Jasa Internet Indonesia)

3.2.5.2 Sampel

Sampel merupakan sebagian dari populasi yang terpilih untuk dianalisis

“A sample is defines as the population that has been selected for analysis” Mark

L Bernson et al (2012:250). Sampel harus mampu mewakili dan representative,

67


0

01

nn

n

N

(Harun Al Rasyid,1994:44)

2

0

(1 )2

Z S

n

(Harun Al Rasyid,1994:44)

maka setiap subjek di dalam populasi diupayakan memiliki peluang yang sama

untuk dijadikan sebuah sampel, tetapi peneliti tidak mungkin untuk meneliti

keseluruhan populasi dikarenakan keterbatasan dalam hal biaya, tenaga dan waktu

yang tersedia. Maka dari itu peneliti berhak untuk mengambil sebagian sampel

asalkan sampel tersebut mampu mewakili dan representative yang bertujuan untuk

mempermudah dalam melakukan penelitian, sesuai dengan penelitian ini dimana

memiliki populasi (pengguna mobile messaging) yang banyak, sehingga

memerlukan sampel yang mampu mewakili dan representative. Seperti yang

diungkapkan oleh Charles Stangor (2011:110) “A representatives sample is the

one that is approximately the same as the population is every important respect”

Agar memperoleh sampel yang representative dari populasi, maka setiap subjek

dalam populasi diupayakan untuk memiliki peluang yang sama untuk menjadi

sampel.

Berdasarkan pengertian sampel yang dikemukakan di atas, maka sampel

yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagian dari populasi penelitian,

yaitu sebagian pengguna mobile messaging di Kota Bandung. Dalam menentukan

jumlah sampel digunakan pengambilan sampel dengan menggunakan simple

random sampling dari Al Rasyid (1994:44), yaitu:

Sedangkan n0 dapat dicari dengan menggunakan

rumus sebagai berikut:

68


N = Populasi

n = Banyaknya sampel yang diambil dari seluruh unit

s = Simpangan baku untuk variabel yang diteliti dalam populasi dengan

menggunakan Deming’s Emperical Rule

= Bound of error yang bisa ditolerir atau dikehendaki sebesar 5%

Berdasarkan rumus di atas, maka dapat dihitung besarnya sampel dari Jumlah

populasi yang ada yaitu sebagai berikut:

a. Distribusi skor berbentuk kurva distribusi

b. Jumlah item = 26

c. Nilai tertinggi skor responden : (26 x 7) = 182

d. Nilai terendah skor responden : (26 x 1) = 26

e. Rentang = Nilai tertinggi – Nilai terendah = 182 – 26 = 156

f. S = Simpangan baku untuk variabel yang diteliti dalam populasi (populasi

standar deviation) diperoleh:

S = (0,29) (156) = 45.24

Diperoleh S=(0,29) berdasarkan pengamatan dari jawaban responden yang

menjawab kuesioner yang berskala 1-7, responden lebih banyak menjawab

dengan tersebar merata sehingga arah kurva cenderung ke sebelah kiri dan

kanan (two tailed)

g. Dengan derajat kepercayaan = 95% dimana %5

Z

21

= Z 0,975 = 1,96

(lihat tabel Z, yaitu tabel normal baku akan diperoleh nilai 1,96)

Adapun perhitungan ukuran sampel yang dipergunakan dalam penelitian ini

adalah dengan mencari nilai no lebih dahulu, yaitu:

69


no=

2

21

SZ

no = 314.49

Nilai no sudah diketahui yaitu sebesar 314 setelah itu kemudian dilakukan

penghitungan untuk mencari nilai n untuk mencari jumlah sampel yang akan

diteliti.

n =

n =

n =

n = 313.83

n = 314

Berdasarkan perhitungan di atas, maka ukuran sampel minimal dalam

penelitian ini ditetapkan dengan α = 0,05 maka diperoleh ukuran sampel (n)

minimal sebesar 314. Menurut Winarmo Surakhmad (1998:100) bahwa “Untuk

jaminan ada baiknya sampel selalu ditambah sedikit lagi dari jumlah matematik”.

Kemudian agar sampel yang digunakan representatif, maka pada penelitian ini

ditentukan sampel yang berjumlah 400 pengguna, menurut Kusnendi (2008:46)

bahwa ukuran sampel yang harus dipenuhi dalam SEM adalah minimal berukuran

100, hal yang sama dikemukakan oleh Singgih Santoso (2014:74), bahwa paling

tidak harus ada 15 data (sampel atau responden). Pada penelitian ini terdiri dari

tiga konstruk masing-masing memiliki indikator, seperti faktor individu dengan

70


enam indikator, faktor sosial empat indikator, keputusan menggunakan empat

indikator, maka total jumlah indikator adalah 14, maka akan ada minimal 14

parameter. Untuk itu jumlah sampel minimal adalah 15 x 14 = 220. Semakin

tinggi sampel maka akan menghasilkan model yang fit, berdasarkan hal tersebut

sampel dalam penelitian ini yaitu 400.

3.2.5.3 Teknik penarikan Sampling

Teknik sampling mengacu pada pemilihan orang-orang untuk

berpartisipasi dalam sebuah proyek penelitian biasanya digunakan untuk tujuan

membuat kesimpulan tentang kelompok yang lebih besar dari individu. Seperti

yang diungkapkan oleh Charles stangor (2011:110) “Sampling refers to the

selection of people to participate in a research project, usually with the goal of

being able to use these people to make inferences about a larger group of

individuals.”

Selanjutnya Malhotra (2009:375) menyatakan, "Sebuah teknik sampling

dapat diklasifikasikan sebagai non probalitas dan probabilitas." Sampel

probability merupakan sampel dimana setiap elemen atau anggota populasi

memiliki peuang yang sama untuk terpilih sebagai sampel sedangkan sampel non

probability kebalikan dari probability dimana setiap elemen atau populasi tidak

memiliki peluang yang sama dan pemilihan sampel bersifat objektif. Dimana

probability sampling meliputi simple random, proportionate stratified random,

disproportionate stratified random, dan area random. Sedangkan, nonprobability

sampling meliputi sampling sistematis, sampling kuota, sampling aksidental,

purposive sampling, sampling jenuh dan snowball sampling.

71


Setelah memperoleh data dari responden yang merupakan populasi

penelitian, penulis mengambil teknik simple random sampling karena semua

populasi dari pengguna aplikasi mobile messaging memiliki kesempatan untuk

terpilih sebagai sampel secara acak oleh peneliti. Seperti yang dikemukakan oleh

Mark L. Bernson et al (2012:250) menyatakan “In a simple random sample, every

item from a frame has the same chance of selection as every other item”. Oleh

karena itu hak setiap subjek sama, maka penelitian terlepas dari perasaan ingin

mengistimewakan satu atau beberapa subjek untuk dijadikan sampel.

3.2.6 Teknik Pengumpulan Data

Teknik pengolahan data mengacu pada cara yang digunakan untuk

mengumpulkan data yang diperlukan. Untuk memperoleh data yang lengkap

dalam penelitian ini penulis menggunakan beberapa teknik penelitian seperti

berikut:

1. Studi kepustakaan, yaitu pengumpulan data dengan cara mempelajari buku,

makalah, situs web-site, majalah guna memperoleh informasi yang

berhubungan dengan teori-teori dan konsep-konsep yang berkaitan dengan

masalah dan variabel yang diteliti yang terdiri dari faktor individu dan sosial

serta keputusan menggunakan.

2. Kuesioner dilakukan dengan menyebarkan seperangkat daftar pertanyaan

secara online kepada responden yaitu pengguna aplikasi mobile messaging.

Dalam kuesioner ini penulis mengemukakan beberapa pertanyaan yang

mencerminkan pengukuran indikator variabel X1 Faktor Individu dan Sosial

X2 serta Variabel Y Keputusan Menggunakan. Kemudian memilih alternatif

72


jawaban yang telah disediakan pada masing-masing alternatif jawaban yang

dianggap paling tepat. Kuesioner yang disebar oleh peneliti secara terbuka

pada pengguna aplikasi mobile messaging dan pengguna smartphone.

Langkah-langkah penyusunan kuesioner adalah sebagai berikut:

a. Menyusun kisi-kisi angket atau daftar pertanyaan.

b. Merumuskan item-item pertanyaan dan alternatif jawabannya. Jenis

instrumen yang digunakan dalam angket merupakan instrumen yang

bersifat tertutup, yaitu seperangkat daftar pertanyaan tertulis dan

disertai dengan alternatif jawaban yang disediakan, sehingga

responden hanya memilih jawaban yang tersedia.

c. Menetapkan pemberian skor untuk setiap item pertanyaan. Pada

penelitian ini setiap pendapat responden atas pertanyaan diberi nilai

dengan skala interval.

Langkah-langkah penyebaran kuisioner secara online adalah sebagai berikut:

a. Menyusun daftar pertanyaan secara online menggunakan Google

Drive, kunjungi drive.google.com kemudian login menggunakan akun

Google pilih Create, Form untuk mulai membuat kuesioner online.

b. Setelah kuesioner online selesai, kemudian dilakukan penyebaran

kuesioner dan alamat web kuesioner tersebut.

1) Mengirim aplikasi kuesioner melalui email kepada teman

pengguna aplikasi mobile messaging dan pengguna smartphone.

2) Melalui twitter melalui mention kepada akun komunitas-

komunitas untuk di share baik komunitas teknologi informasi

73


maupun kemahasiswaan di universitas-universitas seperti

@WhatsApp, @WhatsAppDice, @BlackberryID, @indo_line,

@KakaoTalkINA, @wechatid, @bem_unpad, @KM_ITB,

@InfoUPI, @anak_unpad, @dokterdroid, @androidID, @droindo

dan yang lainnya.

3) Melakukan share di Facebook, forum-forum di Facebook dan Fan

page pengguna aplikasi mobile messaging dan pengguna

smartphone.

3. Studi literatur

Studi Literatur merupakan usaha pengumpulan informasi yang berhubungan

dengan teori-teori yang ada kaitannya dengan masalah dan variabel yang

diteliti yang terdiri dari faktor individu dan sosial serta keputusan

menggunakan. Studi literature tersebut didapat dari berbagai sumber, yaitu

a) Perpustakaan UPI b) Skripsi, c) Jurnal ekonomi dan bisnis d) Media cetak

(majalah) e) Media Elektronik (internet).

3.2.7 Hasil Pengujian Validitas dan Realibilitas

Dalam suatu penelitian data menduduki kedudukan yang paling penting,

karena mampu menggambarkan keadaan variabel yang diteliti serta memiliki

fungsi untuk membentuk hipotesis. Data menentukan mutu hasil penelitian, oleh

karena itu data perlu diuji. Untuk mengetahui layak atau tidaknya data (kuesioner)

yang akan disebarkan, perlu dilakukan tahap pengujian, tahapan itu adalah

pengujian validitas dan reabilitas. Kebenaran data dapat dilihat dari instrumen

74


pengumpulan data. Instrumen yang baik harus memenuhi dua persyaratan penting

yaitu Valid dan Reliabel.

Pengujian validitas instrument dilakukan untuk menjamin bahwa terdapat

kesamaan antara yang terkumpul dengan data yang sesungguhnya terjadi pada

objek yang diteliti, sedangkan uji reliabilitas dilakukan untuk mendapatkan

tingkat ketepatan alat pengumpulan data yang digunakan. Uji validitas dan

reliabilitas pada penelitian ini dilaksanakan dengan menggunakan alat bantu

software komputer program SPSS 21.0 for window.

3.2.7.1 Hasil Pengujian Validitas

Penelitian mengenai pengaruh faktor individu dan sosial terhadap

keputusan menggunakan mobile messaging pada Blackberry Messanger,

WhatsApp, KakaoTalk, Line, dan WeChat, dilakukan untuk mengetahui apakah

antara variabel faktor individu (X1) dan sosial (X2) ada pengaruhnya terhadap

keputusan menggunakan (Y), dengan menafsirkan data yang terkumpul melalui

responden melalui kuesioner.

Pengujian validitas instrument dilakukan untuk menjamin bahwa terdapat

kesamaan antara data yang trekumpul dengan data yang sesungguhnya terjadi.

Menurut Sherri L Jackson (2012:85) “Validity is an indication of whether the

instrument measuring what it claims to measure”. Validitas adalah indikasi

apakah instrumen mengukur apa yang dikatakannya untuk diukur. Menurut

Maholtra (2009:282) “The Validation of scale may be defined as the extent to

which differences in observed scale score reflect true differences among on the

characteristic being measured”. Suatu tes dapat dikatakan mempunyai validitas

75


tinggi apabila tes tersebut menjalankan fungsi ukuranya, atau memberikan hasil

ukuran sesuai dengan makna dan tujuan diadakannya tes tersebut.

Uji validitas dilakukan bertujuan untuk menguji sejauh mana item

kuesioner yang valid dan mana yang tidak. Hal ini dilakukan dengan mencari

korelasi setiap item pertanyaan dengan skor total pertanyaan untuk hasil jawaban

responden yang mempunyai skala pengukuran interval perhitungan korelasi antara

pernyataan kesatu dengan skor total digunakan alat uji korelasi Pearson (product

coefisient of correlation) dengan rumus :

Sumber : Suharsimi Arikunto (2009:146)

Keterangan:

r = Koefesien validitas item yang dicari

X = Skor yang diperoleh subjek dari seluruh item

Y = Skor total

ΣX = Jumlah skor dalam distribusi X

ΣY = Jumlah skor dalam distribusi Y

ΣX2 = Jumlah kuadrat dalam skor distribusi X

ΣY2 = Jumlah kuadrat dalam skor distribusi Y

N = Banyak responden

Keputusan pengujian validitas responden menggunakan taraf signifikan sebagai

berikut :

76


1. Item pertanyaan-pertanyaan responden penelitian dikatakan valid jika

rhitung lebih besar atau sama dengan rtabel (rhitung ≥ rtabel)

2. Item pertanyaan-pertanyaan responden penelitian dikatakan tidak valid

jika rhitung lebih kecil dari rtabel (rhitung<rtabel)

Perhitungan validitas instrumen dilakukan dengan bantuan program SPSS

21.0 for windows. Teknik perhitungan yang digunakan untuk menganalisa tes ini

adalah teknik korelasi biasa, yakni korelasi antara skor-skor tes yang divalidasikan

dengan skor-skor tes tolak ukurnya dari peserta yang sama. Selanjutnya perlu diuji

apakah koefisien validitas tersebut signifikan terhadap taraf signifikan tertentu,

artinya adanya koefesien validitas tersebut bukan karena faktor kebetulan, diuji

dengan rumus statistic t sebagai berikut:

Sumber : Sugiyono (2010:250)

Keputusan pengujian validitas menggunakan taraf signifikansi dengan kriteria

sebagai berikut:

1. Nilai t dibandingkan dengan harga ttabel dengan dk = n-2 dan taraf

signifikasi a = 0,05

2. Jika thitung > ttabel maka butir pertanyaan tersebut valid

3. Jika thitung < ttabel maka butir pertanyaan tersebut tidak valid

Pengujian validitas diperlukan untuk mengetahui apakah instrument yang

digunakan untuk mencari data primer dalam sebuah penelitian dapat digunakan

untuk mengukur apa yang seharusnya terukur. Dalam penelitian ini yang akan

77


diuji adalah validitas dari instrument faktor individu dan sosial X , keputusan

menggunakan sebagai variabel Y. Jumlah pertanyaan untuk variabel X1 adalah 13

Terdapat 1 Item pertanyaan yang tidak valid, sedangkan untuk item pertanyaan

variabel X2 berjumlah 6, untuk item pertanyaan variabel Y berjumlah 7, terdapat

1 item pertanyaan tidak valid. Lalu dilakukan drop out pada 2 item yang tidak

valid dan dilakukan uji validitas ulang, berikut Tabel 3.4 hasil uji validitas faktor

individu.

TABEL 3.3

HASIL PENGUJIAN VALIDITAS FAKTOR INDIVIDU

NO PERNYATAAN rhitung rtabel thitung ttabel KET

FAKTOR INDIVIDU

Motivation

1. Keinginan pengguna

smartphone untuk

berkomunikasi melalui

aplikasi mobile messaging

0,911 0,374

11.6687 2,0484 Valid

2. Pengguna aplikasi mobile

messaging dapat

mengekspresikan diri

0,823 0,374 7.6643 2,0484 Valid

3. Aplikasi mobile messaging

memberikan rasa aman

pada privacy penggunanya.

0,678 0,374 4.8793 2,0484 Valid

Information Processing

4. Pengguna tertarik dengan

fitur yang ada pada aplikasi

mobile messaging

0,667 0,374 4.7357 2,0484 Valid

5. Aplikasi mobile messaging

memberikan pemahaman

pada fitur yang ditawarkan

0,524 0,374 3.2545 2,0484 Valid

Personality

6. Pengetahuan yang dimiliki

pengguna mengenai fitur


0,684 0,374 4.9601 2,0484 Valid

7. Perasaan yang dirasakan

oleh pengguna aplikasi

mobile messaging

0,688 0,374 5.0151 2,0484 Valid

8. Pengguna menginginkan

(lebih privacy) yang

0,720 0,374 5.4883 2,0484 Valid

78



FAKTOR INDIVIDU

terfasilitasi oleh aplikasi

mobile messaging

Life cycle

9. Biaya yang harus

dikeluarkan pengguna


0,792 0,374 6.8624 2,0484 Valid

Life style

10. Aktivitas yang tidak bisa

terlepas dari penggunaan


0,580 0,374 3.7664 2,0484 Valid

11. Perhatian pada promosi

yang dilakukan oleh


0,876 0,374 9.6079 2,0484 Valid

Belief and attitudes

12. Sikap yang diperlihatkan

pengguna saat

menggunakan aplikasi

mobile messaging

0,792 0,374 6.8624 2,0484 Valid

13. Pengguna merasa antusias

untuk menggunakan


0,827 0,374 7.7815 2,0484 Valid

Sumber : Hasil Pengolahan Data 2014 (Menggunakan SPSS 21.0 for window)

Berdasarkan Tabel 3.4 pada instrumen variabel faktor individu dapat

diketahui bahwa nilai tertinggi terdapat pada dimensi motivation dengan item

keinginan untuk berkomunikasi melalui aplikasi mobile messaging yang bernilai

0,876, sedangkan nilai terendah terdapat pada dimensi personality dengan item

pengetahuan mengenai fitur yang ada pada aplikasi mobile messaging yang

bernilai 0,432, dan pengujian validitas dengan rumus statistik t menunjukan hasil

pengujian koefisien validitas terhadap taraf signifikan tertentu, semua nilai thitung

melebihi nilai ttabel, artinya bahwa adanya koefesien validitas tersebut bukan

karena faktor kebetulan.

79


Hasil uji coba instrumen untuk variabel faktor sosial berdasarkan hasil

perhitungan validitas item instrumen yang dilakukan dengan bantuan program

SPSS 21.0 for windows, menunjukkan bahwa item-item pertanyaan valid karena

skor rhitung lebih besar jika dibandingkan dengan rtabel yang bernilai yang bernilai

0,374. Berikut ini Tabel 3.5 mengenai hasil uji validitas variabel faktor sosial

yang pada penelitian ini dijadikan sebagai variabel X2.

TABEL 3.4

HASIL PENGUJIAN VALIDITAS FAKTOR SOSIAL


FAKTOR SOSIAL

Geodemographics

1. Menggunakan aplikasi

mobile messaging akibat

pengaruh lingkungan

(tempat kerja, sekolah, dan

tempat tinggal)

0,832 0,374 7.9334 2,0484 Valid

Culture

2. Interaksi non-formal yang

ada di lingkungan (bahasa

gaul) terfasilitasi oleh


0,785 0,374 6.7032 2,0484 Valid


mobile messaging sudah

menjadi suatu kebiasaan

(habit)

0,642 0,374 4.4295 2,0484 Valid

Social class


mobile messaging untuk

meningkatkan gengsi

(prestige)

0,780 0,374 6.5936 2,0484 Valid


mobile messaging karena

keinginan untuk berada

pada kelas sosial (middle-

upper)

0,746 0,374 5.9259 2,0484 Valid

Reference Groups

6. Menggunakan aplikasi 0,745 0,374 5.9080 2,0484 Valid

80



FAKTOR SOSIAL

mobile messaging karena

rekomendasi teman atau

kelompok


Berdasarkan Tabel 3.5 pada instrument variabel faktor sosial dapat

diketahui bahwa nilai tertinggi terdapat pada dimensi geo demographics dengan

item menggunakan aplikasi mobile messaging akibat pengaruh lingkungan

(tempat tinggal, sekolah, pekerjaan), yang bernilai 0,752 dan nilai terendah

terdapat pada dimensi culture dengan item menggunakan aplikasi mobile

messaging sudah menjadi kebiasaan (habitual), yang bernilai 0,517, dan untuk

pengujian validitas dengan rumus statistik t menunjukan hasil pengujian koefisien

validitas terhadap taraf signifikan tertentu, semua nilai thitung melebihi nilai ttabel,

artinya bahwa adanya koefesien validitas tersebut bukan karena faktor kebetulan.

Berikut ini Tabel 3.6 mengenai hasil uji validitas variabel keputusan

menggunakan yang pada penelitian ini dijadikan sebagai variabel Y.

TABEL 3.5

HASIL PENGUJIAN VALIDITAS KEPUTUSAN MENGGUNAKAN

KEPUTUSAN MENGGUNAKAN

Fashion Trends

1. Keinginan untuk menjadi

sorotan (trend setter)

0,691 0,374 5.0568 2,0484 Valid

2. Menggunakan aplikasi mobile

messaging karena terbawa

oleh trend komunikasi

0,767 0,374 6.3234 2,0484 Valid

Brand Image

3. Citra merek yang tersohor

dan baik memberikan

dorongan untuk

menggunakna aplikasi mobile

messaging

0,794 0,374 6.9092 2,0484 Valid

4. Ketertarikan mencoba hal 0,850 0,374 8.5357 2,0484 Valid

81


KEPUTUSAN MENGGUNAKAN

yang baru

Price

5. Menggunakan aplikasi mobile

messaging karena harga paket

data yang terjangkau dan

terhitung hemat.

0,619 0,374 4.1692 2,0484 Valid

6. Menyukai kualitas fitur yang

ditawarkan aplikasi mobile

messaging

0,801 0,374 7.0779 2,0484 Valid

7. Rasa percaya terhadap

kualitas layanan yang

ditawarkan aplikasi mobile

messaging

0,588 0,374 3.8455 2,0484 Valid


Berdasarkan Tabel 3.6 pada instrumen variabel keputusan menggunakan

dapat diketahui bahwa nilai tertinggi terdapat pada dimensi brand image, dengan

item ketertarikan dengan hal yang baru, yang bernilai 0,728 dan nilai terendah

juga terdapat pada dimensi allowances dengan item menggunakan aplikasi mobile

messaging karena paket data terjangkau, yang bernilai 0,470, serta untuk

pengujian validitas dengan rumus statistik t menunjukan hasil pengujian koefisien

validitas terhadap taraf signifikan tertentu, semua nilai thitung melebihi nilai ttabel,

artinya bahwa adanya koefesien validitas tersebut bukan karena faktor kebetulan.

3.2.7.2 Hasil Pengujian Reliabilitas

Instrument penelitian selain diharuskan untuk valid, diharuskan pula untuk

dapat dipercaya (reliable). Uji reliabilitas digunakan untuk mendapatkan tingkat

ketepatan (keajegan) alat pengumpul data atau instrument data yang digunakan.

Reliabilitas menunjuk pada suatu pengertian bahwa suatu alat instrument cukup

dapat dipercaya untuk digunakan sebagai alat pengumpul data, karena instrument

82


tersebut sudah dapat dikatakan baik. Instrument yang sudah dapat dipercaya, yang

reliable akan menghasilkan data yang dapat dipercaya juga.

Menurut, Sherri L Jackson (2012:81) “Reliability is indication of

consistency or stability of a measuring instrument” reabilitas adalah indikasi dari

konsistensi atau stabilitas dari sebuah alat ukur. Sedangkan Umi Sekaran

(2009:178) mengungkapkan bahwa reliabilitas adalah tingkat keterpercayaan hasil

suatu pengukuran. Pengukuran yang memiliki reliabilitas tinggi, yaitu pengukuran

yang mampu memberikan hasil ukur terpercaya (reliable).

Jika suatu instrumen dapat dipercaya, maka data yang dihasilkan oleh

instrumen tersebut dapat dipercaya. Pengujian instrument dilakukan dengan

internal consistency dengan teknik belah dua (split half) yang dianalisis dengan

rumus Spearman Brown yaitu :

Sumber: Sugiyono (2010:190)

Keterangan :

ri = Realibilitas seluruh instrument

rb = Korelasi Product Moment antara belahan pertama dan kedua

Pengujian realibilitas tersebut menurut Sugiyono (2010:190) dilaksanakan

dengan langkah-langkah sebagai berikut:

1. Butir-butir instrumen dibelah menjadi dua kelompok, yaitu kelompok

instumen ganjil dan genap.

83


2. Skor data dari tiap kelompok disusun sendiri dan kemudian skor total antara

kelompok gajil dan genap dicari korelasinya.

Keputusan uji realibilitas ditentukan dengan kriteria sebagai berikut:

1. Jika koefisien internal seluruh item (ri) ≥ rtabel dengan tingkat signifikasi 5%

maka item pertanyaan dikataka reliabel.

2. Jika koefisien internal seluruh item (ri) < rtabel dengan tingkat signifikasi 5%

maka item pertanyaan dikataka tidak reliabel.

Berdasarkan jumlah angket yang diuji kepada sebanyak 30 responden dengan

tingkat signifikansi 5% dan derajat kebebasan (df) n-2 (30-2=28) maka didapat

nilai rtabel sebesar 0,374. Hasil pengujian reliabilitas instrumen yang dilakukan

dengan bantuan SPSS 21.0 for Windows diketahui bahwa semua variabel reliable,

hal ini disebabkan nilai rhitung lebih besar dibandingkan dengan nilai rtabel. Hal

ini dapat dilihat dalam Tabel 3.7 berikut:

TABEL 3.6

HASIL PENGUJIAN RELIABILITAS

No Variabel rhitung rtabel Keterangan

1. Faktor individu 0,769 0,374 Reliabel

2. Faktor Sosial 0,788 0,374 Reliabel

3. Keputusan Menggunakan 0,780 0,374 Reliabel


3.2.8 Teknik Analisis Data

Teknik analisis data merupakan suatu cara untuk mengukur, mengolah dan

menganalisis data dalam rangka pengujian hipotesisi. Tujuan pengolahan data

adalah untuk memberikan keterangan yang berguna, serta untuk menguji hipotesis

84


yang telah dirumuskan dalam penelitian. Dengan demikian, teknik analisis data

diarahkan pada pengujian hipotesisi serta menjawab masalah yang diajukan.

Alat penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah angket atau

kuesioner. Angket ini disusun oleh penulis berdasarkan variabel yang terdapat

dalam penelitian. Dalam penelitian kuantitatif analisis data dilakukan setelah data

seluruh responden terkumpul. Kegiatan analisis data dalam penelitian dilakukan

melalui tahapan :

1. Menyusun data

Kegiatan ini dilakukan untuk memeriksa kelengkapan identitas responden,

kelengkapan data serta isian data yang sesuai dengan tujuan penelitian.

2. Tabulasi data

Penelitian ini melakukan tabulasi data dengan langkah-langkah dibawah ini :

a. Memberi skor pada tiap item

Dalam penelitian ini akan diteliti pengaruh faktor individu (X1) dan faktor

sosial (X2) terhadap keputusan menggunakan (Y), dengan skala pengukuran

menggunakan skala semantic differential. Menurut Umar (2008:99) “Skala

berusaha mengukur arti suatu objek atau konsep bagi responden. Skala ini

mengandung unsur evaluasi (misalnya : bagus buruk, jujur tidak jujur),

unsure potensi (aktif pasif, cepat lambat)”.

Dalam penelitian ini, pernyataan dari angket terdiri dari 7 kategori sebagai

berikut :

TABEL 3.7

SKOR ALTERNATIF JAWABAN POSITIF DAN NEGATIF

Alternatif Sangat tinggi, Rentang Jawaban Sangat rendah,

85


Jawaban terpenuhi,

paham,

senang, setuju,

tertarik, dan

mempengaruhi

tidak terpenuhi,

tidak paham,

tidak senang,

tidak setuju, dan

tidak

mempengaruhi

7 6 5 4 3 2 1

Positif 7 6 5 4 3 2 1

Sumber : Modifikasi dari Husein Umar (2008:99)

b. Menjumlahkan skor pada setiap item

c. Menyusun ranking skor pada setiap variabel penelitian

3. Pengujian

Untuk menguji hipotesis dimana metode analisis yang digunakan dalam

penelitian kuantitatif ini adalah metode analisis verivikatif, maka dilakukan

analisis Structural Equation Modeling.

3.2.8.1 Analisis Deskriptif

Data yang diperoleh secara mentah atau hasil dari pengisian angket harus

diolah agar memperoleh makna yang berguna bagi pemecahan masalah. Alat

penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah angket. Angket ini disusun

oleh penulis berdasarkan variabel yang terdapat dalam penelitian, yaitu

memberikan keterangan dan data mengenai pengaruh faktor individu dan sosial.

pengolahan data yang terkumpul dari hasil kuesioner dapat dikelompokkan

kedalam tiga langkah, yaitu persiapan, tabulasi, dan penerapan data pada

pendekatan penelitian.

1. Distribusi Frekuensi

Analisis deskriptif dapat digunakan untuk mencari kuatnya hubungan

antara variabel melalui analisis korelasi dan membuat perbandingan dengan

86


membandingkan rata-rata data sampel atau populasi tanpa perlu diuji

signifikasinya, penelitian ini menggunakan analisis deskriptif untuk

mendeskripsikan variabel-variabel penelitian, antara lain:

a. Analisis Deskriptif Variabel X1 (faktor individu)

b. Analisis Deskriptif Variabel X2 (faktor sosial)

c. Analisis Deskriptif Variabel Y (keputusan menggunakan)

Untuk mengkategorikan hasil perhitungan, digunakan kriteria penafsiran

persentase yang diambil dari 0% sampai 100%. Penafsiran pengolahan data

berdasarkan batas-batas disajikan pada Tabel 3.4 sebagai berikut:

TABEL 3.8

KRITERIA PENAFSIRAN HASIL PERHITUNGAN RESPONDEN

No Kriteria Penafsiran Keterangan

1 0% Tidak Seorangpun

2 1% - 25% Sebagian Kecil

3 26% - 49% Hampir Setengahnya

4 50% Setengahnya

5 51% - 75% Sebagian Besar

6 76% - 99% Hampir Seluruhnya

7 100% Seluruhnya

Sumber: Moch Ali (1985:184)

2. Cross Tabulation

Metode cross tabulation merupakan metode yang menggunakan uji statistik

untuk mengidentifikasikan dan mengetahui korelasi antar dua variabel. Dimana

apabila terdapat hubungan antar keduanya, maka terdapat tingkat ketergantungan

yang saling mempengaruhi yaitu perubahan variabel yang satu ikut mempengaruhi

perubahan pada variabel lain.

Dalam penelitian yang dilakukan untuk memberikan keterangan dan data

mengenai pengaruh faktor individu dan sosial, peneliti mengambil salah satu

model menurut Jobber (2010) yang menggambarkan terbentuknya sebuah variabel

yang akan diteliti. Faktor individu dan faktor sosial terbentuk oleh kondisi dimana

87


konsumen berada dalam situasi untuk memilih, membeli atau menggunakan,

seperti yang tertera pada Gambar 3.1 berikut ini:

Sumber : David Jobber (2010)

GAMBAR 3.1

INFLUENCES ON CONSUMER PURCHASING BEHAVIOR

3.2.8.2 Analisis Data Verifikatif

Dalam menganalisis data, agar menghasilkan data sangat diperlukan

ketepatan, maka disarankan untuk melakukan uji asumsi klasik tujuannya untuk

memberikan kepastian bahwa persamaan regresi yang didapatkan memiliki

ketepatan dalam estimasi, tidak bias dan konsisten.

1. Uji Asumsi Klasik

Perlu diketahui, terdapat kemungkinan data aktual tidak memenuhi semua

asumsi klasik. Beberapa perbaikan, baik pengecekan kembali data outlier maupun

recollecterror data dapat dilakukan. uji asumsi klasik yang dikemukakan antara

lain :

a. Uji Asumsi Klasik Multikolinieritas

88


Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi

terjadi ketidaksamaan varians dan residual satu pengamatan ke pengamatan yang

lain. jika varians 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. Uji heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan uji

Glejser, yang dilakukan dengan meregresikan nilai absolut residual yang

diperoleh dari model regresi sebagai variabel dependen terhadap semua variabel

independen dalam model regresi. Apabila nilai koefisien regresi dari masing-

masing variabel bebas dalam model regresi ini tidak signifikan secara statistik,

maka dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas (Sumodiningrat. 2001 :

271).

b. Uji Asumsi Klasik Heteroskedasitisitas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi

ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Dalam model

regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas. Uji

Multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai tolerance dan variance inflation

factor (VIF) dari hasil analisis dengan menggunakan SPSS. Apabila nilai

tolerance value lebih tinggi daripada 0,10 atau VIF lebih kecil daripada 10 maka

dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinearitas (Santoso. 2002 : 206).

c. Uji Asumsi Klasik Autokorelasi

Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linear

ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada

89


periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem

autokorelasi. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi

Uji autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson (D-W),

dengan tingkat kepercayaan = 5%. Apabila D-W terletak antara -2 sampai +2

maka tidak ada autokorelasi (Santoso. 2002 : 219)

2. Structure Equation Model (SEM)

Dalam penelitian ini teknik analisis verifikatif yang dipergunakan untuk

mengetahui hubungan korelatif dalam penelitian ini yaitu teknik analisis Structure

Equation Model (SEM) atau Pemodelan Persamaan Struktural. Teknik analisis

data menggunakan SEM dilakukan untuk menjelaskan secara menyeluruh

hubungan antar variabel yang ada dalam penelitian. SEM digunakan bukan untuk

merancang suatu teori, tetapi lebih ditujukan untuk memeriksa dan membenarkan

suatu model. Oleh karena itu, syarat utama menggunakan SEM adalah

membangun suatu model hipotesis yang terdiri dari model struktural dan model

pengukuran dalam bentuk diagram jalur yang berdasarkan justifikasi teori.

SEM merupakan sekumpulan teknik-teknik statistik yang memungkinkan

pengujian sebuah rangkaian hubungan secara simultan. Seperti yang diungkapkan

oleh Hair et al. (2006:70) menggunakan Structural Equation Modeling

memungkinkan dilakukannya analisis terhadap serangkaian hubungan secara

simultan sehingga memberikan efisiensi secara statistik.

Hal yang sama diungkapkan oleh Ferdinand (2002:60) bahwa SEM

merupakan sekumpulan teknik-teknik statistik yang memungkinkan pengujian

sebuah rangkaian hubungan yang relatif, rumit secara simultan. Model struktural

90


pada Structural Equation Modeling memungkinkan untuk melakukan estimasi

atas persamaan regresi yang berbeda tetapi terkait satu sama lain secara bersama-

sama. Keterkaitan ini memungkinkan variabel tergantung path satu hubungan

berperan pula sebagai variabel bebas path hubungan selanjutnya, atau variabel

yang sama akan berpengaruh terhadap variabel tergantung yang berbeda secara

berbeda pula (Hair et al., 2006:68).

Structural Equation Modeling memiliki karakteristik utama yang

membedakannya dengan teknik analisis multivariat lainnya. Pada SEM terdapat

estimasi hubungan ketergantungan ganda (multiple dependence relationship).

SEM juga memungkinkan mewakili konsep yang sebelumnya tidak teramati

(unobserved concept) dalam hubungan yang ada dan memperhitungkan kesalahan

pengukuran (measurement error).

Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan program IBM SPSS

AMOS versi 22 untuk menganalisis hubungan kausalitas dalam model struktural

yang diusulkan. Adapun model struktural yang diusulkan untuk menguji

hubungan kausalitas antara faktor individu (X1) yang terdiri dari dan faktor sosial

(X2) terhadap keputusan menggunakan (Y).

Dari struktur hubungan di atas dapat dilihat bahwa faktor individu dan

sosial berpengaruh terhadap keputusan menggunakan, yang kemudian akan diuji.

Namun, di dalam SEM ada beberapa prosedur yang harus dilewati, dan prosedur

di dalam SEM secara umum akan mengandung tahap-tahap sebagai berikut

(Bollen dan Long, 1993) :

1. Spesifikasi model (model specification)

91


Tahap ini berkaitan dengan pembentukan model awal persamaan structural,

sebelum dilakukan estimasi. Model awal ini diformulasikan berdasarkan suatu

teori atau penelitian sebelumnya.

2. Identifikasi (identification)

Tahap ini berkaitan dengan pengkajian tentang kemungkinan diperolehnya

nilai yang unik untuk setiap parameter yang ada di dalam model dan

kemungkinan persamaan simultan tidak ada solusinya.

3. Estimasi (estimation)

Tahap ini berkaitan dengan estimasi terhadap model untuk menghasilkan nilai-

nilai parameter dengan menggunakan salah satu metode estimasi yang

tersedia. Pemilihan metode estimasi yang digunakan seringkali ditentukan

berdasarkan karakteristik dari variabel-variabel yang dianalisis

4. Uji kecocokan (testing fit)

Tahap ini berkaitan dengan pengujian kecocokan antara model dengan data.

Beberapa criteria ukuran kecocokan atau Goodness Of Fit (GOF) dapat

digunakan untuk melaksanakan langkah ini.

5. Respesifikasi (respicification)

Tahap ini berkaitan dengan respesifikasi model berdasarkan atas hasil uji

kecocokan tahap sebelumnya.

Sama seperti yang telah dikemukakan sebelumnya, Kusnendi (2008:46)

menyatakan hal yang sama, namun sebelum pengujian model struktural ada

beberapa asumsi yang harus dipenuhi, asumsi-sumsi tersebut adalah sebagai

berikut:

92


1. Ukuran sampel

Ukuran sampel yang harus dipenuhi dalam SEM adalah minimal berukuran

100. Ukuran sampel memberikan dasar untuk mengestimasi sampling error.

Sampel dalam penelitian ini berjumlah 400, maka estimasi model yang

digunakan yaitu Maximum Likelihood (ML). Hal ini sesuai dengan yang

dikemukakan oleh Hair et al., (2006:604) dalam Yvonne dan Robert

(2013:178) bahwa jika sampel penelitian berjumlah 100 ≥ 200 atau 200 ≥ 500,

estimasi model yang diusulkan yaitu Maximum Likelihood (ML) atau

Generalized Least Square.

2. Normalitas Data

Dalam melakukan pengujian berbasis SEM, Hair et al. (2006:79-86)

mempersyaratkan dilakukannya uji asumsi data dan variabel yang diteliti

dengan uji normalitas. Sebaran data harus dianalisis untuk melihat apakah

asumsi normalitas dipenui sehingga data dapat diolah lebih lanjut untuk

pemodelan.

3. Outliers Data

Outliers data adalah observasi data yang nilainya jauh di atas atau di bawah

rata-rata nilai (nilai ekstrim) baik secara univariate maupun multivariate

karena kombinasi karakteristik unik yang dimilikinya sehingga jauh berbeda

dari observasi lainnya (Ferdinand, 2005:52; Sriyanti 2014:130). Pemeriksaan

outliers dapat dilakukan dengan membandingkan standar deviasi (SD) dengan

mean (Χ). Jika SD > X maka menunjukkan indikasi adanya outliers,

kemudian outliers tersebut yang harus dikeluarkan.

93


4. Multikolinearitas

Multikolinearitas dapat dideteksi dari determinan matrik kovarians. Nilai

matriks kovarians yang sangat kecil memberikan indikasi adanya masalah

multikolinearitas atau singularitas. Multikolinearitas menunjukkan kondisi

dimana antar variabel penyabab terdapat hubungan linier yang sempurna,

eksak, perfectly predicted atau singularity. (Kusnendi, 2008:51).

Setelah semua asumsi terpenuhi, maka langkah selanjutnya yaitu pengujian model

pengukuran (measurement model). Pengujian validitas measurement model untuk

menguji kesesuaian model atau dapat disebut goodness of fit (GOF) memiliki

tujuan untuk mengetahui seberapa besar variabel manifest (indikator) memberikan

dukungan terhadap variabel latent (konstruk) (Loehlin, 2004; Klein, 2011; Brown,

2006; Bollen & Curran, 2006 dalam Sriyanto, 2014:131), dengan kata lain

seberapa fit model dengan data yang diperoleh dalam penelitian. Uji kesesuaian

dan statistik dilakukan menggunakan fit indeks untuk mengukur kesesuian model

yang diajukan. Indeks kesesuaian (goodness of fit index) dan nilai cut-off (cut-off

value) yang digunakan dalam kesesuaian model ini menurut Wijanto (2008:51-

61), adalah sebagai berikut :

1. Chi Square (X2)

Ukuran yang mendasari pengukuran secara keseluruhan (overall) yaitu

likelihood ratio change. Ukuran ini merupakan ukuran utama dalam pengujian

measurement model, yang menunjukkan apakah model merupakan model overall

fit. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui matriks kovarian sampel berbeda

dengan matriks kovarian hasil estimasi. Oleh karena itu, chi-square bersifat

94


sangan sensitif terhadap besarnya sampel yang digunakan. Kriteria yang

digunakan adalah apabila matriks kovarian sampel tidak berbeda dengan matriks

hasil estimasi, maka dikatakan data fit dengan data yang dimasukkan. Model

dianggap baik jika nilai chi-square rendah.

Meskipun chi-square merupakan alat pengujian utama, namun tidak dianggap

sebagai satu-satunya dasar penentuan untuk menentukan model fit, untuk

memperbaiki kekurangan pengujian chi-square digunakan χ2/df (CMIN/DF),

dimana model dapat dikatakan fit apabila nilai CMIN/DF < 2,00.

2. GFI (Goodness of Fit Index) dan AGFI (Adjusted Goodness of Fit Index)

GFI bertujuan untuk menghitung proporsi tertimbang varians dalam matriks

sampel yang dijelaskan oleh matrik kovarians populasi yang diestimasi. Nilai

Good of Fit Index berukuran antara 0 (poor fit) sampai dengan 1 (perfect fit).

Oleh karena itu, semakin tinggi nilai GIF, maka menunjukkan model semakin fit

dengan data. Cut-off value GFI adalah ≥0,90 dianggap sebagai nilai yang baik

(perfect fit). Berikut ini rumus GFI :

Sedangkan AGFI berbeda dengan GFI dalam hal pemasukan pengaruh df

dalam pengujian. GFI maupun AGFI adalah kriteria yang memperhitungkan

proporsi tertimbang dari varians dalam sebuah matriks kovarian sampel. Cut-

off-value dari AGFI adalah ≥0,90 sebagi tingkatan yang baik. Kriteria ini dapat

diinterpretaskan jika nilai ≥0,95 sebagai good overall model fit, jika nilai

95


berkisar antara 0,90-0,95 sebagai tingkatan yang cukup (adequate fit), dan jika

besaran nilai 0,80-0,90 menunjukkan marginal fit. Berikut ini rumus AGFI :

3. RMR (Root Mean Residual)

Alat uji ini pada dasarnya menghitung residua atau selisih dari kovarians

sampel dengan kovarians estimate. Berikut ini terdapat rumus RMR :

Secara logika, semakin kecil hasil RMR tentu akan semakin baik, yang

menandakan semakin dekatnya angka pada sampel dengan estimasinya.

4. Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA)

Indeks ini pertama kali diusulkan oleh Steiger dan Lind (1980) dan dewasa ini

merupakan salah satu indeks yang informative dalam SEM. Rumus perhitungan

RMSEA adalah sebagai berikut :

Nilai RMSEA menandakan close fit, sedangkan

menunjukkan good fit (Brown dan Cudeck, 1993). McCallum (1996)

96


mengelaborasi lebih jauh berkaitan dengan cut point ini dengan menambahkan

bahwa nilai RMSEA antara 0.08 sampai 0.10 menunjukkan mediocre (marginal)

fit, serta nilai RMSEA > 0.01 menunjukkan poor fit,.

5. Single Sample Cross-Validation Index/Expected Cross-Validation Index

(ECVI)

ECVI diusulkan sebagai sarana untuk menilai, dalam sampel tunggal, likehood

bahwa model divalidasi silang (cross-validated) dengan sampel-sampel dengan

ukuran yang sama dari populasi yang sama (Browne dan Cudeck, 1989). ECVI

digunakan untuk perbandingan model dan semakin kecil nilai ECVI sebuah model

semakin baik tingkat kecocokannya. Nilai ECVI dapat dihitung dengan rumus

sebagai berikut :

6. Tucker Lewis Index/ Non Normed Fit Index (TLI/NNFI)

TLI (Trucker dan Lewis, 1973) pertama kali diusulkan sebagai sarana untuk

mengevaluasi analisis faktor yang kemudian diperluas untuk SEM. TLI yang juga

dikenal sebagai NonNormed Fit Index (NNFI) diperoleh dengan rumus sebagai

berikut (Bentler dan Bonnet, 1980) :

Dimana :

n = Ukuran Sampel

q = Jumlah parameter yang diestimasi

97


Nilai TLI berkisar antara 0 sampai 1.0, dengan nilai TLI 0.90 menunjukkan

good fit dan 0.80 TLI 0.90 adalah marginal fit.

7. Normed Fit Index (NFI)

Selain NNFI, Bentler dan Bonnet (1980) juga mengusulkan ukuran GOF yang

dikenal sebagai NFI. NFI ini mempunyai nilai yang berkisar dari 0 sampai 1. Nilai

NFI 0.90 menunjukkan good fit, sedangkan 0.80 NFI 0.90 sering disebut

sebagai marginal fit. Untuk memperoleh nilai NFI dapat digunakan rumus

dibawah ini :

8. Relative Fit Index (RFI)

RFI dariBollen (1989) dapat hitung menggunakan rumus :

Dimana :

= Nilai minimum F dari model yang dihipotesiskan

= Nilai minimum F dari model null/independence

Seperti halnya NFI, nilai RFI akan berkisar dari 0 sampai 1. Nilai RFI 0.90

mennunjukkan good fit, sedangkan 0.80 RFI 0.90 sering disebut sebagai

marginal fit.

9. Incremental Fit Index (IFI)

98


Selain RFI, Bollen (1989) juga mengusulkan IFI, yang nilainya dapat diperoleh

dari :

Nilai IFI akan berkisar dari 0 sampai 1. Nilai IFI 0.90 menunjukkan good fit

sedangkan 0.80 IFI 0.90 sering disebut sebagai marginal fit.

10. Comparative Fit Index (CFI)

Bentler (1990) menambah pembendaharaan kecocokan incremental melalui

CFI, yang nilainya dapat dihitung dengan rumus :

Dimana :

Nilai CFI akan berkisar dari 0 sampai 1. Nilai menunjukkan good fit,

sedangkan sering disebut sebagai marginal fit.

11. Parsimonious Normed Fit Index (PNFI)

PNFI merupakan modifikasi dari NFI. PNFI memperhitungkan banyaknya

degree of freedom untuk mencapai suatu tingkat kecocokan. PNFI didefinisikan

sebagai berikut (James, Mulaik dan Brett, 1982).

Dimana :

99


Nilai PNFI yang lebih tinggi yang lebih baik. Penggunaan PNFI terutama untuk

perbandingan dua atau lebih model yang mempunyai degree of freedom berbeda.

PNFI digunakan untuk membandingkan model-model alternative, dan tidak ada

rekomendasi tingkat kecocokan yang dapat diterima. Meskipun demikian ketika

membandingkan 2 model, perbedaan nilai PNFI sebesar 0.06 sampai 0.09

menandakan perbedaan model yang cukup besar (Hair et.al.,1998).

12. Akaike Information Criterion (AIC)

AIC merupakan ukuran yang berdasarkan atas statistical information theory

(Akaike, 1987). Serupa dengan PNFI, AIC adalah ukuran yang digunakan untuk

membandingkan beberapa model dengan jumlah konstruk yang berbeda. AIC

dapat dihitung menggunakan rumus :

Dimana q adalah jumlah parameter yang diestimasi

Nilai AIC yang kecil dan mendekati nol menunjukkan kecocokan yang lebih baik,

serta parsimoni yang lebih tinggi. AIC yang kecil lazimnya terjadi ketika nilai

kecil diperoleh melalui sedikit parameter yang diestimasi. Hal ini menunjukkan

tidak hanya kecocokan yang baik saja, tetapi juga model yang diestimasi tidak

overfitting.

13. Consistent Akaike Information Criterion (CAIC)

Bozdogan (1987) menyatakan bahwa AIC memberikan penalty hanya

berkaitan dengan degree of freedom dan tidak berkaitan dengan ukuran sampel.

q

100


Oleh karena itu ia mengusulkan CAIC yang sertakan ukuran sampel sebagai

berikut :

Dimana n adalah jumlah observasi.

Perhitungan goodness of fit dirangkum kedalam Tabel 3.9, berikut ini :

TABEL 3.9

KRITERIA EVALUASI MODEL DENGAN GOODNESS OF FIT

MEASURES

No Goodness-of-Fit

Measures Level Penerimaan

Absolute Fit Measures

1. Statistic Chi-square (X2) Mengikuti uji statistic yang berkaitan sengan

persyaratan signifikan semakin kecil semakin

baik.

2. Goodness-of-Fit-Index

(GFI)

Nilai berkisar antara 0-1, dengan nilai lebih tinggi

adalah lebih baik. GFI 0.90 adalah good fit,

sedang 0.80 GFI 0.90 adalah marginal fit

3. Root Mean Square

Residuan (RMR)

Residual rata-rata antara matrik (korelasi atau

kovarian) teramati dan hasil estimasi.

Standardized RMR 0.05 adalah good fit

4. Root Mean Square

Error of Approximation

(RMSEA)

Rata-rata perbedaan per degree of freedom yang

diharapkan terjadi dalam populasi dan bukan

dalam sampel. RMSEA 0.05 adalah close fit.

5. Expected Cross-

Validation Index

(ECVI)

Digunakan untuk perbandingan antar model.

Semakin kecil semakin baik. Pada model tunggal,

nilai ECVI dari model yang mendekati nilai

saturated ECVI menunjukkan good fit.

Incremental Fit Measures

1. Trucker-Lewis Index

atau Non-Normed Fit

Index (TLI atau NNFI)

Nilai berkisar antara 0-1. Dengan nilai lebih

tinggi adalah lebih baik. TLI 0.90 adalah good

fit, sedang 0.80 TLI 0.90 adalah marginal fit

2. Normed Fit Index (NFI) Nilai berkisar antara 0-1, dengan nilai lebih tinggi

adalah lebih baik. NFI 0.90 adalah good fit,

sedang 0.80 NFI 0.90 adalah marginal fit

3. Relative Fit Index (RFI) Nilai berkisar antara 0-1, dengan nilai lebih tinggi

adalah lebih baik. RFI 0.90 adalah good fit,

sedang 0.80 RFI 0.90 adalah marginal fit

4. Incremental Fit Index Nilai berkisar antara 0-1, dengan nilai lebih tinggi

101


No Goodness-of-Fit

Measures Level Penerimaan

(IFI) adalah lebih baik. IFI 0.90 adalah good fit,

sedang 0.80 IFI 0.90 adalah marginal fit

5. Comparative Fit Index

(CFI)

Nilai berkisar antara 0-1, dengan nilai lebih tinggi

adalah lebih baik. CFI 0.90 adalah good fit,

sedang 0.80 CFI 0.90 adalah marginal fit

Parsimonious Fit Measures

1. Parsimonious Normed

Fit Index (PNFI)

Nilai tinggi menunjukkan kecocokan lebih baik

hanya digunakan untuk perbandingan antara

model alternatif

2. Akaike Information

Criterion (AIC)

Nilai positif lebih kecil menunjukkan parsimony

lebih baik digunakan untuk perbandingan antara

model. Pada model tunggal, nilai AIC dari model

yang mendekati nilai saturated AIC menunjukkan

good fit

3. Consistent Akaike

Information Criterion

(CAIC)

Nilai positif lebih kecil menunjukkan parsimony

lebih baik digunakan untuk perbandingan antara

model. Pada model tunggal, nilai CAIC dari

model yang mendekati nilai saturated CAIC

menunjukkan good fit

Sumber: Wijanto (1997)

3.2.9 Pengujian Hipotesis

Penelitian ini bertujuan untuk membuktikan adanya hubungan antara faktor

individu dan sosial terhadap keputusan menggunakan. Hipotesis konseptual yang

diajukan dapat dilihat pada Gambar 3.2 berikut ini :

102


GAMBAR 3.2

STUKTUR MODEL PENELITIAN

Keterangan :

X1 = Faktor Individu

MV (X1.1) = Motivation

IP (X1.2) = information Processing

PL (X1.3) = Personality

LC (X1.4) = Life Cycle

LS (X1.5) = Life Style

BA (X1.6) = Belief and attitudes

X2 = Faktor Sosial

GD(X2.1) = Geo Demographics

CL (X2.2) = Culture

SC (X2.3) = Social class

RG(X2.4) = Reference Groups

Y = Keputusan Menggunakan

FT(Y1) = Fashion Trends

BI(Y2) = Brand Image

PC(Y3) = Price

VL(Y4) = Value

Dari struktur hubungan di atas dapat dilihat bahwa faktor individu (X1)

saling berpengaruh dengan faktor sosial (X2) dan berpengaruh terhadap keputusan

103


menggunakan (Y). Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan t-value

dengan tingkat signifikansi 0,05. Nilai t-value dalam program IBM SPSS AMOS

versi 22 merupakan nilai Critical Ratio (C.R.). Apabila nilai Critical Ratio (C.R.)

≥ 1,967 atau nilai probabilitas (P) ≤ 0,05 maka H0 ditolak (hipotesis penelitian

diterima). Kriteria penerimaan atau penolakan hipotesis utama pada penelitian ini

dapat ditulis sebagai berikut:

H0 c.r 0,05 artinya tidak terdapat pengaruh antara faktor individu dengan

keputusan menggunakan

H1 c.r 0,05 artinya terdapat pengaruh antara faktor individu dengan keputusan

menggunakan

H0 c.r 0,05 artinya tidak terdapat pengaruh antara faktor sosial dengan


H2 c.r 0,05 artinya terdapat pengaruh antara faktor sosial dengan keputusan

menggunakan

H0 c.r 0,05 artinya tidak terdapat pengaruh antara faktor individu dan sosial

dengan keputusan menggunakan

H3 c.r 0,05 artinya terdapat pengaruh antara faktor individu dan sosial dengan


bab iii objek dan metode penelitian -...

Documents