BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Waktu, Objek dan Tempat Penelitian Subjek pada penelitian ini adalah pengunjung outlet Miniso dan objek penelitian pada penelitian ini adalah produk dan layanan yang diberikan oleh PT Miniso Lifestyle Trading Indonesia. Tempat penelitian di Jakarta karena mayoritas oulet Miniso berada di mall Jakarta. Penelitian ini akan dilaksanakan pada bulan Agustus sampai Januari 2020. 3.2. Metode Penelitian Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif. Metode kuantitatif adalah metodologi penelitian yang berusaha untuk meneliti populasi atau sampel tertentu, analisis data bersifat kuantitatif atau statistik dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang telah ditetapkan (Malhotra, 2010:139). Metode pengumpulan data dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan metode survei, yaitu penyebaran kuesioner yang telah terstruktur yang diberikan kepada responden yang dirancang untuk mendapatkan informasi yang spesifik. Penelitian ini menggunakan jenis model penelitian deskriptif-kausal. Desain penelitian deskriptif adalah salah satu jenis penelitian konklusif yang bertujuan untuk mendapatkan deskripsi dari variabel bebas dan variabel terikat. Sedangkan menurut Malhotra (2010:81) desain penelitian kausal ialah desain penelitian yang meneliti adanya hubungan yang bersifat sebab akibat dari masing-masing variabel. Pada penelitian ini variabel-variabel yang akan dilihat 43
hubungannya adalah brand image, product quality, service quality, customer satisfaction, repurchase intention. 3.3.Metode Penentuan Populasi dan Sampel 3.3.1. Populasi Malhotra (2010) menyatakan populasi adalah gabungan seluruh elemen yang memiliki serangkaian karakteristik serupa yang mencakup semesta untuk kepentingan masalah riset pemasaran. Dalam penelitian ini yang menjadi populasi ialah konsumen produk Miniso baik laki-laki maupun perempuan yang membeli produk Miniso dalam kurun waktu 6 bulan terakhir. 3.3.2 Sampel Merupakan sebagian anggota populasi yang dipilih dengan menggunakan prosedur tertentu sehingga diharapkan dapat mewakili populasi. Teknik pengambilan sampel dengan menggunakan teknik non- probability sampling. Non-probability sampling adalah teknik penelitian sampel yang tidak memberikan peluang atau kesempatan sama bagi setiap unsur atas anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel (Malhotra, 2010:344). Penentuan pengambilan jumlah sampel dilakukan dengan metode teknik purposive sampling. Purposive sampling merupakan teknik penentuan sampel berdasarkan pertimbangan tertentu, yang dianggap cocok dengan karakteristik sampel yang ditentukan akan dijadikan sampel. Karakteristik sampel yang peneliti anggap cocok dalam 44
penelitian ini yaitu: 1. Sudah pernah membeli dan menggunakan produk MINISO dalam kurun waktu 6 bulan terakhir minimal 2 kali. 2. Bertempat tinggal di Jabodetabek. Peneliti menggunakan analisis Structural Equation Model (SEM) yang memiliki jumlah minimum sampel yang dibutuhkan. Ada beberapa saran yang dapat digunakan sebagai pedoman dalam menentukan ukuran sampel dalam analisis SEM salah satunya adalah critical sample size. Menurut Hair, et al (2014) critical sample size untuk analisis menggunakan LISREL adalah 200 sampel. Ada beberapa hal dalam menentukan besaran dari sampel yang dibutuhkan dalam analisis SEM, yaitu: 1. Ukuran sampel 100 - 200 untuk teknik estimasi maximum likelihood (ML). 2. Bergantung pada jumlah parameter yang diestimasi. Pedomannya adalah 5 - 10 kali jumlah parameter yang diestimasi. 3. Bergantung pada jumlah indikator yang digunakan dalam seluruh variabel bentukan. Jumlah sampel adalah jumlah indikator variabel bentukan, yang dikali 5 sampai dengan 10. Apabila terdapat 20 indikator, besarnya sampel adalah antara 100 - 200. Merujuk pada uraian diatas, Penelitian ini terdiri dari 3 variabel bebas, 1 variabel terikat, dan 1 variabel intervening. Total 45
46 pertanyaan adalah 36 pertanyaan. Jumlah sampel yang diambil pada penelitian ini adalah 200 responden untuk memudahkan analisis data menggunakan LISREL dan menghindari kesalahan data. Adapun yang dapat dikategorikan sebagai responden yang sesuai dalam penelitian ini adalah responden yang pernah bertransaksi di outlet Minsio dalam kurun waktu 6 bulan terakhir minimal 2 kali dan bertempat tinggal di Jabodetabek. 3.4. Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data penelitian ini menggunakan data primer. Data primer menurut Malhotra (2010:100) adalah data yang berasal dari sumber data yang langsung atau khusus memberikan data kepada pengumpul data untuk mengatasi masalah penelitian. Data ini didapat dari sumber pertama sebagai contoh hasil dari pengisian kuesioner oleh responden. Penelitian ini menggunakan teknik pengambilan sampel non-probability sampling dengan cara purposive sampling. Menurut Siyoto dan Sodik (2015: 57), non-probability sampling merupakan teknik yang tidak memberikan peluang/kesempatan sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel Alasan peneliti menggunakan purposive sampling adalah untuk mendapatkan sampel yang mewakili tujuan penelitian yang dilakukan serta memenuhi kriteria dalam memberikan informasi. Batasan dalam sampel yang menggunakan metode purposive sampling ini adalah konsumen yang pernah
No 1 2 3 4 5 6 7 8 47 berkunjung dan membeli produk Miniso dalam kurun waktu 6 bulan terakhir minimal 2 kali dan bertempat tinggal di Jabodetabek. Tabel. III.1 Tinjauan Penelitian Terdahulu Sumber Jumlah Sampel Teknik Pemilihan Sampel Tempat Penelitian Metode Dewi, W. S., Hasiolan, L. B., dan Minarsih, M. M. (2016) 85 Convenience Sampling Semarang Linear Regresion Razak, I. (2016) 110 Purposive Sampling Bekasi SEM Ain, N. dan Ratnasari, R. T. (2015) 30 Purposive Sampling Surabaya Path Analysis Malik, M. E., Ghafoor, M. M., dan Iqbal, H. K. (2012) 165 Stratified Random Sampling Pakistan SEM Arsyanti, N. M., dan Astuti, S. R. (2016) 100 Purposive Sampling Semarang Linear Regresion Chinomona, R., dan Mazariri, E. T. (2017) 150 Random Sampling Method Afrika SEM Riko Firmawan Adixio dan Laila saleh (2013) 150 Purposive Sampling Surabaya SEM Vina Herawati (2013) 100 Purposive Sampling Surabaya Path Analysis
48 9 Hussain, R., Nasser, A.A., dan Hussain, Y. K. (2015) 253 Purposive Sampling Dubai SEM 10 Palma, M. A., dan Andjarawati, A. L. (2016) 210 Judgemental sampling Surabaya Path Analysis 11 Afif Ghaffar Ramadhan dan Suryono Budi Santosa (2017) 150 Probability Sampling Semarang SEM 12 VANESSA VENESALIE (2019) 150 Purposive Sampling Surabaya SEM 13 Evan Faizal Anhar (2018) 130 Purposive Sampling Malang Path Analysis 14 Iskandar, D., Nurmalina, R., dan Riani, E. (2015) 140 Convenience Sampling Bogor SEM Sumber: Data diolah Peneliti (2019) 3.5. Operasional Variabel Penelitian 3.5.1 Variabel Dependen Menurut Siyoto dan Sodik (2015: 46) variable dependent atau variabel terikat adalah variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel bebas. Dengan kata lain, variabel terikat adalah variabel yang diukur dan diamati ada tidaknya pengaruh dari variabel bebas. Variable dependent dalam penelitian ini adalah repurchase intention (Z). 3.5.2 Variabel Independen Variabel independen atau biasa disebut variabel bebas menurut Siyoto dan Sodik (2015: 46) adalah variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel terikat. Variabel
independen pada penelitian ini antara lain brand image (X1), quality product (X2) dan quality service (X3). 3.5.3 Variabel Intervening Variable intervening menurut Sekaran dan Bougie (2009: 167) adalah variabel yang mengemukakan antara waktu variabel bebas mulai bekerja mempengaruhi variabel terikat, dan waktu variabel bebas terasa pada variabel terikat. Variabel intervening dalam penelitian ini adalah customer satisfaction (Y). Tabel III.2 Operasionalisasi Variabel Variabel Indikator Adaptasi Sumber Brand Image (X1) 1. Produk dari Miniso memiliki kualitas yang tinggi Chinomona (2016) 2. Produk dari Miniso memiliki karakteristik yang lebih baik dari pada pesaing 3. Produk dari Miniso lebih murah di bandingkan pesaing 4. Miniso adalah merek yang bagus 5. Miniso memiliki karakteristik yang membedakan dirinya dari pesaing 6. Miniso tidak mengecewakan pelanggannya 7. Miniso adalah salah satu merek terbaik di sektor ini 8. Miniso sangat terkonsolidasi di pasar Quality Product (X2) 9. Miniso menyediakan produk yang lengkap untuk memenuhi kebutuhan saya 10. Miniso menyediakan produk asesoris pelengkap seperti ( ikat pinggang , kalung dan gelang ) 11. Miniso menyediakan berbagai macam jenis produk fashion yang di inginkan Palma & Andjarwati (2016) 12. Miniso menyediakan berbagai macam produk yang selalu menyesesuaikan dengan tren terbaru 49
Quality Service (X3) Customer Satisfaction (Y) 13. Kualitas produk yang dijual di store Miniso menggunakan bahan baku yang bagus 14. Kualitas produk yang dibeli di store Miniso seusai dengan apa yang diharapkan 15. Staf Miniso berpenampilan rapi 16. Staf Miniso aktif memberikan bantuan 17. Staf Miniso menunjukkan minat yang tulus membantu pelanggan untuk menyelesaikan masalah yang berkaitan dengan Miniso 18. Staf Miniso memberikan informasi yang akurat kepada pelanggan 19. Staf Miniso menanggapi keluhan konsumen dengan segera 20. Staf Miniso membantu dan mendengarkan saya tetapi tidak meminta saya untuk membeli lebih 21. Staf Miniso melayani dengan sopan 22. Merasa aman dalam berinteraksi dengan staf Miniso 23. Staf Miniso dapat dipercaya 24. Staf Miniso memiliki informasi lengkap untuk menjawab pertanyaan terkait dengan Miniso 25. Staf Miniso tidak memaksa saya untuk membeli produk setelah saya katakan tidak tertarik 26. Staf Miniso bersedia menangani masalah produk yang ditukar kembali 27. Relatif puas dengan pengalaman berbelanja di Miniso 28. Berbelanja di store Miniso sangat menyenangkan 29. Puas dengan pengalaman berbelanja di Miniso dibandingkan pesaing lainnya 30. Relatif puas dengan informasi produk yang ada di store Miniso 31. Relatif puas dengan layanan yang disediakan di store Miniso Yu Sum dan Leung hui (2009) Kim et al (2012) 50
Repurchase Intention (Z) 32. Tertarik untuk terus membeli produk dari store Miniso Kim et al (2012) 33. Tertarik memperoleh informasi produk dari store Miniso 34. Tertarik merekomendasikan store miniso kepada orang-orang di sekitar saya 35. Tertarik menjadikan Miniso sebagai store prioritas saya 36. Tertarik untuk terus menggunakan merek Miniso Sumber: Data diolah Penelti (2019) 3.6. Skala Pengukuran Kuesioner penelitian ini skala pengukuran menggunakan skala Likert. Yaitu dengan skala pengukuran enam kategori respon peneliti memilih untuk menggunakan skala Likert genap menurut Sukardi (2015) yaitu dengan menggunakan kategori genap, dengan tujuan agar jawaban responden dapat dideskripsikan dengan lebih jelas, serta menghilangkan pilihan netral/ragu yang akan membuat hasil data menjadi tidak pasti. Nilai dari setiap skala tersebut adalah: Tabel III.3 Pengukuran Skala Likert Kriteria Jawaban Skor Kode Sama Sekali Tidak Setuju 1 SSTS Sangat Tidak Setuju 2 STS Tidak Setuju 3 TS Setuju 4 S Sangat Setuju 5 SS Sangat Setuju Sekali 6 SSS Sumber: Sukardi (2015) 3.7 Teknik Analisis Data Menginterpretasikan kemudian menarik kesimpulan dari data-data yang telah terkumpul adalah tujuan dari teknik analisis data. Untuk mengolah dan 51
menganalisis data hasil penelitian, Peneliti menggunakan software SPSS versi 22 dan SEM yang terdapat pada software Lisrel versi 8.8. SEM ini digunakan karena dinilai teknik analisis yang lebih kuat dan akurat dimana kita tidak hanya dapat mengetahui hubungan kausalitas antar variabel atau konstruk, lebih dari itu kita dapat mengetahui komponen-komponen pembentuk variabel atau konstruk tersebut dan mengetahui besarannya. 3.7.1. Analisis Deskriptif Analisis Deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarakan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generilisasi. Biasanya penyajian yang digunakan untuk pendekatan teknik analisis deskriptif berupa tabel atau grafik serta perhitungan data dengan menggunakan frekuensi serta presentase. Data yang akan dianalisis merupakan jawaban dari responden yang telah selesai mengisi kuesioner yang dibuat oleh peneliti. Adapun variabel yang akan dianalisis dalam penelitian ini adalah citra merek, kualitas produk, kualitas layanan, kepuasan pelanggan dan Niat beli ulang. 3.7.2 Uji Validitas dan Reliabilitas Uji validitas digunakan dalam penelitian ini untuk memvalidasi kelayakan pertanyaan-pertanyaan yang mendefinisikan suatu variabel yang diuji. Validitas merupakan instrumen dalam kuesioner yang dapat digunakan untuk mengukur perbedaan karakteristik objek, bukan kesalahan sistematik. Sehingga indikator- indikator tersebut dapat mencerminkan karakteristik dari 52
variabel yang digunakan dalam penelitian. Uji validitas bertujuan untuk mengkonfirmasi korelasi yang signifikan antara korelasi antar variabel. Pengujian validitas dilakukan dengan menggunakan uji Pearson. Nilai Pearson akan dianggap valid jika nilai r hitung lebih besar dari r tabel. Begitu juga sebaliknya, apabila nilai r hitung lebih kecil dari r tabel maka tidak valid. Sedangkan reliabilitas adalah alat untuk mengukur tingkat keandalan suatu kuesioner yang menggambarkan indikator dari variabel (Malhotra, 2010:288). Uji reliabilitas adalah suatu pendekatan yang dilakukan untuk mengukur keandalan di mana responden termasuk dalam cakupan skala yang sama pada dua waktu yang berbeda, dengan kondisi yang dianggap sama. Sebuah kuesioner dapat dikatakan reliabel apabila instrumen-instrumen yang ada tetap konsisten atau stabil pada hasil yang relatif sama meskipun pengukuran tersebut diulang kembali. Untuk pengujian biasanya menggunakan batasan tertentu seperti 0,6. Reliabilitas kurang dari 0,6 dapat dikatakan kurang baik, sedangkan 0,7 dapat diterima dan 0,8 dapat dikatakan baik. Pengujian reliabilitas dilakukan dengan melihat nilai Cronbach's Alpha. Cronbach's Alpha menunjukkan seberapa baik item-item yang ada saling berkorelasi secara positif satu sama lain (Malhotra, 2010:286). Dimana: 53
r11 : reliabilitas instrumen 2b : jumlah varians butir k : banyaknya butir pertanyan 2t : jumlah varians total 3.7.3 Uji Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung Menurut Kadir (2015: 239) analisis jalur (path analysis) merupakan teknik analisis yang digunakan untuk mempelajari hubungan kausal antara variabel bebas dan terikat. Dalam analisis jalur ini memungkinkan pengujian dengan menggunakan variabel mediating/intervening, untuk menggambarkan hubungan kausal atau sebab-akibat antara variabel yang akan diselidiki, peneliti menggunakan model berbentuk diagram jalur. Diagram jalur menurut Kadir (2015: 242) merupakan alat untuk melukiskan secara grafis struktur hubungan sebab-akibat antar variabel bebas, intervening, dan variabel terikat. Analisis jalur dapat berupa pengaruh langsung maupun tidak langsung antar variabel yang diukurnya dan hubungan kausalitas dapat diukur besarannya untuk menunjukkan pengaruh langsung dan tidak langsung antar variabel. 3.7.4. Kesesuaian Model Kesesuaian model artinya untuk mengetahui apakah model yang dibuat didasarkan pada data yang didapat sesuai dengan model teori atau tidak, diperlukan acuan indeks kecocokan model. Berikut ini menurut Sarwono (2010: 6-7) nilai-nilai indeks kecocokan model yang sering digunakan dalam SEM, diantaranya: 54
1. Nilai Chi Square: semakin kecil maka model semakin sesuai antara model teori dan data sampel. Nilai ideal sebesar <3 2. Root Mean Square Error of Approximation, (RMSEA): berfungsi sebagai kriteria untuk pemodelan struktur kovarian dengan mempertimbangkan kesalahan yg mendekati populasi. Kecocokan model yg cocok dengan matriks kovarian populasi. Model baik jika nilainya lebih kecil atau sama dengan 0,05 cukup baik sebesar atau lebih kecil dari 0,08 3. Nilai indeks keselarasan (goodness of fit index) (GFI): mengukur jumlah relatif varian dan kovarian yang besarnya berkisar dari 0 - 1. Jika nilai besarnya mendekati 0 maka model mempunyai kecocokan yang rendah sedang nilai mendekati 1 maka model mempunyai kecocokan yang baik. Model dianggap fit apabila nilai GFI ≥ 0,9. 4. Nilai indeks keselarasan yang disesuaikan (Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI): Fungsi sama dengan GFI perbedaan terletak pada penyesuaian nilai DF terhadap model yang dispesifikasi. Nilai AGFI sama dengan atau lebih besar dari 0,9. Jika nilai lebih besar dari 0,9 maka model mempunyai kesesuaian model keseluruhan yang baik 5. Root Mean Square Residual (RMR): nilai rata-rata semua residual yang ditandarisasi. Nilai RMR berkisar mulai 0 - 1, suatu model yang cocok mempunyai nilai RMR < 0.05. 6. Indeks Tucker Lewis (Tucker Lewis Index (TLI)) dengan ketentuan sebagai penerimaan sebuah model sebesar sama dengan 55
atau lebih besar dari 0,95. Jika nilai mendekati 1 maka model tersebut menunjukkan kecocokan yang sangat tinggi 7. Indeks Kecocokan Komparatif (Comparative Fit Index (CFI)) dengan nilai antara 0- 1 dengan ketentuan jika nilai mendekati angka 1 maka model yand dibuat mempunyai kecocokan yang sangat tinggi sedang jika nilai mendekati 0, maka model tidak mempunyai kecocokan yang baik. Model dianggap fit apabila nilai CFI ≥ 0,9 Goodness Indices Tabel III.4 Goodness of Fit Indices Cut-off Value of Fit Chi Square <3 GFI ≥0,90 RMSR <0,05 RMSEA 0,05≤ RMSEA ≤0,08 AGFI ≥0,90 TLI ≥0,95 CFI ≥0,90 Sumber: Sarwono (2010) 3.7.5 Uji Hipotesis Hubungan kausalitas antar variabel yang dikembangkan perlu adanya pengujian hipotesis. Hasil uji hipotesis hubungan antara variabel ditunjukkan dari nilai standardized total effects dimana hasil dari analisis data akan mengetahui seberapa besar pengaruh atau hubungan antar variabel. Kriteria pengujian dengan memperhatikan t-values antar variabel yang dibandingkan dengan nilai kritisnya (ttabel). Nilai kritis untuk ukuran sampel besar (n > 30) 56
dengan taraf α = 0.05 yaitu sebesar 1.96. Hubungan variabel yang memiliki t- values > 1.96 dapat dikatakan signifikan. 3.7.6 Model SEM B3 B8 0.569 0.415 0.786 1.037 0.425 0.487 0.566 0.879 0.652 0.288 0.488 0.840 0.856 C4 0.732 P5 0.546 S5 1.384 C5 0.268 B4 0.703 1.143 0.788 0.637 0.775 0.257 0.847 0.794 0.565 0.480 0.791 0.050 P B5 B1 0.372 0.793 P2 S2 S11 S3 S10 0.742 S1 0.865 C 0.347 P6 0.747 0.753 0.692 0.328 0.783 0.783 0.310 0.739 C3 B6 0.331 0.945 0.405 0.760 0.341 0.253 S8 0.408 0.375 0.202 C2 0.457 0.717 0.768 B7 0.371 0.561 R1 0.636 0.462 C1 B2 P3 0.626 0.980 0.767 0.571 S6 S4 0.461 0.384 0.851 0.617Chi-Square=1289.25, df=584, P-value=0.00000, RMSEA=0.078 0.714 S12 0.381 S7 R2 1.331 R5 0.286 B P4 0.334 0.809 0.306 0.306 R4 0.430 0.586 R S 0.041 S9 R3 0.580 0.168 P1 Gambar III.1 Diagram Conseptual Full Model Diolah oleh Peneliti (2019) 57