BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Gambaran Umum Objek Penelitian merupakan salah satu penyedia jasa layanan pemesanan tiket perjalanan secara online yang berbasis di Indonesia. pertama kali didirikan pada tahun 2011 oleh Dimas Surya Yaputra, Wenas Agusetiawan, Natali Ardianto, dan Mikhael Gaery Undarsa. Aplikasi ini dibuat untuk memudahkan pemesanan tiket perjalanan dengan mudah yaitu melalui booking online. Layanan yang ditawarkan oleh adalah tiket pesawat, tiket hotel, tiket kereta api, tiket event, dan tiket sewa mobil. Sumber: Google Gambar 3. 1 Logo aplikasi 3.2 Desain Penelitian Research design adalah kerangka kerja atau blue print untuk melakukan proyek riset pemasaran. Hal ini dilakukan untuk memperoleh informasi yang digunakan untuk menyusun dan menyelesaikan masalah marketing research. Research design digunakan untuk melakukan dan memastikan bahwa project marketing research dilakukan secara efektif dan efisien. (Malhotra, 2010). Menurut Malhotra (2010), Design penelitian dapat diklasifikasikan menjadi 41
dua yaitu Exploratory Research Design dan Conclusive Research Design. Sumber: Malhotra (2010) Gambar 3. 2 Research Design Exploratory Conclusive Objective Untuk memberikan wawasan Untuk menguji hipotesis dan pengertian secara spesifik dan menguji hubungan Characteristics Informasi yang dibutuhkan Informasi yang didefinisikan secara bebas. dibutuhkan didefinisikan dengan jelas. Proses penelitian fleksibel dan Proses penelitian yang tidak terstruktur. dilakukan secara formal 42
dan terstruktur Sampel kecil dan bersifat tidak Sampel besar dan representatif. bersifat representatif Analisis data primer bersifat Data analisis bersifat kualitatif. kuantitatif. Findings/Results Tentative (dapat keduanya) Conclusive Outcome Umumnya dilanjutkan dengan Temuan digunakan penjelajahan lebih lanjut atau sebagai input dalam penelitian konklusif pengambilan keputusan Sumber: Malhotra, 2010 Tabel 3. 1 Perbedaan Exploratory and Conclusive Research 1. Exploratory Research Design Exploratory research design digunakan untuk merumuskan atau mendefinisikan masalah lebih akurat, mengidentifikasikan tindakan alternative yang dapat dibuat, pengembangan hipotesis dan memberikan wawasan dan pemahaman terhadap situasi tertentu. Penelitian exploratory sangat bermanfaat ketika peneliti tidak memiliki pemahaman yang cukup untuk menlanjutkan proyek penelitian karena exploratory research bersifat fleksibel. (Malhotra, 2010) 2. Conclusive Research Design Penelitian conclusive bersifat lebih formal dan terstruktur dibandingkan dengan penelitian exploratory karena sampelnya lebih besar dan representative, data yang diperoleh berupa analisa kuantitatif. Penelitian conclusive terbagi 43
menjadi dua yaitu penelitian descriptive dan causal. a. Descriptive Design Tujuan utama dari penelitian deskriptif adalah untuk menggambarkan karakteristik kelompok, presentasi populasi, prediksi yang spesifik. Descriptive Research terbagi menjadi dua yaitu cross- sectional dan longitudinal research. 1. Cross sectional Designs Merupakan jenis penelitian yang paling sering digunakan dalam marketing research yang melibatkan pengumpulan informasi dari populasi tertentu hanya sekali dapat berupa satu sample (single cross- sectional) atau beberapa sample (multiple cross-sectional). 2. Longitudinal Design Merupakan jenis desain penelitian yang melibatkan sampel tetap dari elemen populasi yang diukur secara berulang pada variabel yang sama. Desain longitudinal berbeda dengan cross- sectional dari sampelnya, dimana desain cross- sectional memberikan pengukuran variable yang sama, sedangkan longitudinal menggambarkan situasi dan perubahan yang terjadi. b. Clausal Design Penelitian causal sama seperti penelitian deskriptif yang membutuhkan desain yang terstruktur dan terencana. Causal research digunakan untuk memahami variabel mana yang menjadi penyebab (variabel independent) dan variabel mana yang menjadi efek (variabel dependent) dari sebuah fenomena. Penelitian ini menggunakan design penelitian Conclusive Research Design 44
untuk menguji hubungan antar variable dan peneliti juga menggunakan jenis penelitian Descriptive Research yang digunakan untuk mengambil data dengan metode survey yang disebar untuk mendapatkan data secara spesifik. Penelitian ini juga menggunakan jenis penelitian cross- sectional design dengan tipe single cross-sectional yang dimana pengambilan data informasinya menggunakan kuisioner yang dilakukan satu kali saja. 3.3 Prosedur Penelitian 1. Mengumpulkan literatur dan jurnal yang mendukung penelitian ini, kemudian dilanjutkan degan membuat model penelitian, hipotesis penelitian dan menyusun kerangka penelitian. 2. Menyusun kuesioner berdasarkan measurement dari jurnal utama dan jurnal pendukung, kemudian dilanjutkan dengan membuat wording kuesioner 3. Menyebarkan kuesioner kepada 30 responder, kemudian melakukan pre-test untuk menilai kelayakan measurement item yang digunakan dengan mengukur validitas dan reliabilitas menggunakan aplikasi SPSS, jika hasilnya telah memenuhi syarat maka akan dilanjutkan ke tahap selanjutnya yaitu penyebaran kuesioner dengan jumlah yang lebih besar. 4. Data yang telah terkumpulkan kemudian diolah dengan menggunakan aplikasi LISREL 8.8 dengan mengukur Structural & Measurement Model 5. Menganalisis hasil data, kemudian membuat kesimpulan dan saran berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan. 45
3.4 Populasi dan Sample 3.4.1 Populasi Populasi adalah kumpulan dari semua elemen dengan berbagai karakteristik umum yang bertujuan untuk keperluan masalah dari marketing research, populasi biasanya berupa angka dan populasi juga dapat diperoleh melalui pengambilan sample (Malhotra, 2010). Target populasi adalah kumpulan elemen yang memiliki informasi yang dicari oleh peneliti untuk membuat kesimpulan (Malhotra, 2010). Dalam penelitian ini, populasi yang digunakan peneliti adalah seluruh konsumen yang sudah mengunduh aplikasi tetapi tidak pernah melakukan pembelian di aplikasi 3.4.2 Sample Menurut Malhotra (2010), sample adalah sub kelompok dari populasi yang dipilih untuk berpartisipasi dalam sebuah penelitian, sample digunakan untuk mengambil kesimpulan dalam parameter populasi. Sample unit adalah elemen yang tersedia untuk diseleksi pada tahap pengambilan sampel (Malhotra, 2010). Dalam penelitian ini sample yang digunakan peneliti adalah pria dan wanita yang telah berusia 18 tahun keatas kemudian mengetahui aplikasi dan pernah mengoperasikan aplikasi namun tidak sampai melakukan pembelian di aplikasi 3.4.3 Ukuran Sample Pada penelitian ini, jumlah sampel ditentukan oleh banyaknya indikator pertanyaan pada kuesioner yang dihitung dengan menggunakan 46
rumus n x 5 sampai n x 10 (Joseph F. Hair, Black, Babin, & Anderson, 2014). Pada suatu penelitian, jumlah minimum sampel yang baik adalah 100 sampel. Penelitian ini terdapat indikator pertanyaan yang berjumlah 28 indikator, dengan menggunakan rumus n x 5 maka responder yang dibutuhkan yaitu 140 responder. 3.4.4 Sampling Technique Menurut Malhotra (2010), terdapat dua teknik dalam pengambilan sampling, dua teknik sampling tersebut yaitu non-probability sampling technique dan probability sampling technique. Probability sampling adalah proses pengambilan sampel yang dimana setiap elemen dipilih secara kebetulan dan tidak perlu memiliki probabilitas yang sama. Sedangkan non- probability sampling adalah proses pengambilan sampel yang dinama setiap elemen dipilih menurut penilaian pribadi peneliti. Menurut Malhotra (2010), terdapat 4 teknik non-probability sampling, yaitu: a. Convenience sampling Convenience sampling merupakan proses pengambilan sampel yang berupaya memperoleh sampel elemen dengan nyaman dimana pengambilan sampel biasanya diambil berdasarkan tempat dan waktu yang tepat, sehingga metode ini relative menggunakan biaya yang rendah (Malhotra, 2010). b. Judgmental sampling Menurut Malhotra (2010), Judge mental sampling adalah bentuk convenience sampling yang dimana elemen populasi dipilih berdasarkan 47
penilaian peneliti karena peneliti meyakini bahwa mereka mewakili populasi yang sesuai atau jika tidak sesuai. c. Quota sampling Quota sampling memiliki dua tahapan sampling, tahap pertama bertujuan untuk memilih beberapa karakteristik dan memastikan bahwa komposisi sampel sama dengan komposisi populasi, tahap kedua sampel dipilih berdasarkan penilaian dan karakteristik (Malhotra, 2010). d. Snowball sampling Pengambilan sampel dari Snowball sampling berupa pemilihan secara acak dan berdasarkan referensi yang bertujuan meningkatkan kemungkinan untuk menemukan karakteristik yang diinginkan dalam populasi agar menghasilkan biaya yang murah. (Malhotra, 2010) Pada penelitian ini, peneliti menggunakan non-probability sampling sebagai teknik pengambilan sample karena tidak semua data responder berpeluang untuk dijadikan sample. Selain itu peneliti juga menggunakan teknik Judgemental sampling, alasan peneliti menggunakan teknik tersebut karena peneliti telah membuat beberapa kriteria untuk menentukan sample. 3.5 Identifikasi Variabel Penelitian 3.5.1 Variabel Eksogen Variabel eksogen merupakan multi-item equivalent dari variabel independent (Malhotra, 2010). Konstruksi endogen ditentukan oleh faktor-faktor diluar model sehingga tidak dapat dijelaskan oleh konstruksi atau variable lain dalam model. Pada 48
penelitian ini, terdapat variable eksogen yaitu price benefit, service benefit, trust in service, app interaction, dan staff interaction Eksogen (ξ) Sumber: (Malhotra, 2010) Gambar 3. 3 Variabel Eksogen 3.5.2 Variabel Endogen Variabel endogen adalah multi-item equivalent dari variabel dependen. (Malhotra, 2010). Variable endogen dipengaruhi pada variable dalam model atau bergantung pada konstruksi lain. Pada penelitian ini, terdapat variable endogen yaitu Perceived risk dan Usage intention Endogen (η) Sumber: (Malhotra, 2010) Gambar 3. 4 Variabel Endogen 3.5.3 Variabel Teramati Variabel teramati merupakan variable yang dapat diukur langsung oleh peneliti. Variable teramati disebut juga sebagai variabel terukur, variabel manifest, indikator, atau item (Malhotra, 2010). Pada penelitian ini terdapat 28 pertanyaan sehingga variable teramati dalam penelitian ini adalah 28 indikator. 49
3.6 Operasionalisasi Variabel Penelitian Untuk mendapatkan indikator pengukuran yang akurat, diperlukan definisi operasional untuk setiap variabelnya. Pada table 3.2 menggambarkan definisi operasional, measurement dan scaling technique pada setiap variable. Skala pengukuran yang peneliti gunakan adalah skala likert dengan skala 1 sampai 7 untuk seluruh variable. Tabel 3. 2 Tabel Operasional No Variabel Definisi Kode Measurement Scaling Operasional Technique 1. Priced Price benefit PB1 1. Likert 1-7 Benefit merupakan menetapkan harga pertukaran yang sesuai dengan kognitif anggaran perjalanan konsumen antara saya (Ray & manfaat yang Bala,2020) dirasakan dalam PB2 menggunakan menawarkan tiket sebuah aplikasi (transportasi dan dengan biaya akomodasi) dengan yang dikeluarkan harga terjangkau (Ray dalam & Bala,2020) menggunakannya PB3 3. (Venkatesh & menawarkan manfaat 50
2. Service Benefit James Y. L. Thong, 2012). Service benefit merupakan kecepatan, aksesibilitas, dan ketersediaan layanan, yang fleksibel yang berhubungan dengan aspek waktu dan lokasi. (Okazaki & Mendez, 2013) PB4 SB1 SB2 51 yang sebanding dengan biaya yang dikeluarkan (Ray & Bala,2020) 4. Dengan harga saat ini, memberikan value yang baik (Hew, Lee, Ooi, & Wei, 2015) 1. Saya merasa aplikasi berguna untuk memesan kebutuhan perjalanan saya (memesan tiket transportasi dan akomodasi) (Ray & Bala, 2020). 2. membantu menghemat waktu saya dalam memesan kebutuhan perjalanan saya (transportasi dan akomodasi) (Ray & Likert 1-7
3. Trust Service in Trust-in-service mengacu pada kepercayaan atau keyakinan yang dimiliki pengguna dalam suatu layanan SB3 SB4 TS1 TS2 52 Bala,2020) 3. memudahkan saya ketika memesan kebutuhan perjalanan saya (transportasi dan akomodasi) (Ray & Bala,2020) 4. menawarkan saya banyak pilihan layanan ketika memesan kebutuhan perjalanan saya (transportasi dan akomodasi) (Ray & Bala,2020) 1. Saya akan merasa aman jika memesan tiket melalui (Ray & Bala,2020) 2. Saya menikmati proses pemesanan kebutuhan perjalanan Likert 1-7
4. Perceived Risk (Ray & Bala, 2020). Perceived Risk adalah risiko yang dirasakan seseorang saat / sebelum menggunakan layanan. (Ray & Bala, User generated content for exploring TS3 TS4 PR1 PR2 53 saya jika memesan melalui (Ray & Bala,2020) 3. Saya merasa merupakan aplikasi pemesanan tiket yang terpercaya (Ray & Bala,2020) 4. Saya merasa tenang jika melakukan pemesanan tiket melalui (Ray & Bala,2020) 1. Kebutuhan perjalanan yang dipesan melalui memiliki standar kualitas yang kurang diterima (Ray & Bala,2020) 2. Saya merasa akan ditipu jika memesan kebutuhan perjalanan Likert 1-7
5. App Interaction factors affecting intention to use, 2020) App Interaction mengacu pada sejauh mana pengguna percaya bahwa menggunakan suatu teknologi tertentu akan terbebas dari usaha. (Davis, 1989) PR3 PR4 AI1 AI2 AI3 54 di (Ray & Bala,2020) 3. Saya merasa akan melakukan kecurangan (Ray & Bala,2020) 4. Saya merasa data pribadi saya akan hilang atau disalahgunakan oleh (Ray & Bala,2020) 1. Aplikasi mudah digunakan (Ray & Bala,2020) 2. Aplikasi sesuai dengan teknologi yang biasa saya gunakan (Ray & Bala,2020) 3. Interaksi dengan aplikasi mudah dipahami (Ray Likert 1-7
6. Staff Interaction Staff interaction merupakan penilaian sejauh mana layanan yang diberikan sesuai dengan harapan pelanggan (Chen, 2012) AI4 SI1 SI2 SI3 SI4 55 & Bala,2020) 4. Belajar menggunakan aplikasi cukup mudah (Ray & Bala,2020) 1. Tingkat pelayanan yang diberikan lebih dari yang saya harapkan (Ray & Bala,2020) 2. memiliki kualitas pelayanan yang konsisten (Ray & Bala,2020) 3. memiliki customer service yang baik (Ray & Bala,2020) 4. Team customer service dari memberikan respon yang cepat (Ray & Bala,2020) Likert 1-7
7. Usage Intention Usage intention merupakan seberapa besar niat seseorang untuk melakukan perilaku tertentu. (Nysveen, Pedersen, & Thorbjørnsen, 2005) UI1 UI2 UI3 UI4 56 1. Saya akan menggunakan aplikasi untuk melakukan pemesanan kebutuhan perjalanan saya (Ray & Bala,2020) 2. akan menjadi pertimbangan saya untuk melakukan pemesanan kebutuhan perjalanan saya (Jeng, 2019) 3. Saya akan menggunakan untuk melakukan pemesanan kebutuhan perjalanan saya dimasa yang akan dating (Ray & Bala,2020) 4. Kemungkinan saya melakukan pembelian Likert 1-7
kebutuhan perjalanan di cukup tinggi (Jeng, 2019) 3.7 Teknis Pengolahan Analisis Data 3.7.1 Metode Analisi Data Pre-test Menggunakan Faktor Analisis Faktor analisis merupakan prosedur terutama yang digunakan untuk mereduksi dan memperingkas data (Malhotra, 2010). Analisis faktor digunakan untuk mengetahui tingkat validitas dan reliabilitas indikator pertanyaan. Peneliti menggunakan software SPSS versi 25 dalam penelitian ini untuk mengolah data pre-test. 3.7.2 Uji Validitas Validitas merupakan tingkatan sejauh mana sebuah measurement yang diteliti dapat mencerminkan objek yang sedang diteliti (Malhotra, 2010). Validitas yang sempurna mensyaratkan bahwa tidak ada kesalahan pengukuran pada setiap variable. Pada tabel 3.3 menunjukan bahwa terdapat beberapa syarat dalam faktor analisis. Tabel 3. 3 Uji Validitas No Ukuran Validitas Nilai Disyaratkan 1. Kaiser-Meyer-Olkin Nilai KMO ≥ 0,5 menunjukan Measure of Sampling bahwa faktor analisis telah Adequency (KMO) sesuai, sedangkan jika nilai Merupakan indeks yang KMO ≤ 0,5 menunjukan 57
digunakan untuk menguji kecocokan faktor analisis (Malhotra, 2010) 2. Barlett`s Test of Sphericity Merupakan uji statistic yang digunakan untuk menguji hipotesis (Malhotra, 2010) 3. Anti Image Matrics Merupakan matriks korelasi parsial antar variable yang digunakan untuk memprediksi hubungan antar varabel (Joseph F. Hair, Black, Babin, & Anderson, 2014) 58 bahwa analisis faktor tidak sesuai (Malhotra, 2010) Uji nilai signifikan ≤ 0.05 menunjukan bahwa terdapat hubungan signifikan antara variable dengan indikatornya (Joseph F. Hair, Black, Babin, & Anderson, 2014) Mengacu pada Measure of Sampling Adequacy (MSA), dengan kriteria sebagai berikut: MSA=1, menunjukkan bahwa variable tidak memiliki kesalahan MSA ≥ 0.50, menunjukkan bahwa variabel masih dapat diprediksi dan dapat dianalisis lebih lanjut MSA ≤ 0.50, menunjukkan bahwa
variabel tidak dapat dianalisis dan perlu dilakukan analisis ulang (Joseph F. Hair, Black, Babin, & Anderson, 2014) 4. Factor Loading atau Indicator yang menunjukkan component matrix Factor loading valid jika nilai Merupakan korelasi suatu dari factor loading diatas 0.50 indicator dengan faktor yang (Joseph F. Hair, Black, Babin, terbentuk yang bertujuan untuk & Anderson, 2014) menentukan validitas setiap indicator dalam membangun setiap variable (Joseph F. Hair, Black, Babin, & Anderson, 2014). 3.7.3 Uji Reliabilitas Reliabilitas mengacu pada sejauh mana sebuah skala pengukuran menghasilkan hasil yang konsisten jika dilakukan pengukuran berulang kali. (Malhotra, 2010). Reliability dilakukan dengan melihat hubungan antara skor yang diperoleh dari skala yang berbeda. Jika menunjukan hasil yang konsisten maka dapat dikatakan reliabel (Malhotra, 2010). Alat ukur yang 59
digunakan untuk mengukur reliabilitas atau korelasi jawaban adalah Cronbach's alpha dengan nilai minimumnya yaitu ≥ 0,6. 3.8 Metode Analisis Data Dengan Structural Equationn Model (SEM) Dalam melakukan pengolahan data, penelitian ini menggunakan teknik Structural Equation Modelling (SEM). Menurut Malhotra (2010), Structural Equation Modelling (SEM) merupakan prosedur estimasi serangkaian hubungan dependant antara sekumpulan konsep atau konstruksi yang direpresentasi oleh beberapa variabel terukur dan dimasukkan ke dalam model terintegrasi. Menurut Joseph F. Hair, Black, Babin, & Anderson (2014), Structural Equation Modelling (SEM) merupakan teknik statistic multivariate yang menjelaskan hubungan beberapa variable. SEM terdiri dari 2 model yaitu measurement model dan structural model. Measurement model menggambarkan bagaimana variabel yang diamati (diukur) mewakili konstruk, sedangkan Structural model menggambarkan hubungan antar konstruk (Malhotra, 2010). 3.8.1 Tahapan Prosedur Structural Equationn Model Pada gambar 3.3 menunjukan bahwa, terdapat 6 tahapan dalam menggunakan teknik penelitian Structural Equationn Model (Joseph F. Hair, Black, Babin, & Anderson, 2014). 60
Sumber: Joseph F. Hair, Black, Babin, & Anderson (2014) Gambar 3. 5 Tahapan Structural Equationn Model (SEM) 3.8.2 Uji Kecocokan Keseluruhan Model (Goodness of Fit) Goodness of fit menunjukkan seberapa baik model penelitian yang ditentukan sesuai dengan data yang diamati atau sampel (Malhotra, 2010). Menurut Joseph F. Hair, Black, Babin, & Anderson (2014), GOF dibagi menjadi tiga bagian yaitu Absolute fit measure, Incremental fit measure, Parsimonious fit measure. 61
a. Absolute fit measure digunakan untuk mengukur seberapa baik model yang digunakan cocok dengan data pengamatan. b. Incremental fit measure digunakan untuk mengevaluasi kecocokan model yang ditentukan sesuai dengan data sampel relatif terhadap beberapa model alternatif yang diperlakukan sebagai model dasar. c. Parsimonious fit measure digunakan untuk menilai model yang paling sesuai dengan melihat tingkat kompleksitasnya. Sumber: Joseph F. Hair, Black, Babin, & Anderson (2014) Gambar 3. 6 Ukuran Goodness of Fit 3.8.3 Kecocokan Model Pengukuran (Measurement Model Fit) Measurement model merupakan sebuah metode yang digunakan dalam sebuah penelitian untuk menilai dan menverifikasi validitas dan 62
reliabilitas setiap indikator dalam sebuah penelitian (Malhotra, 2010). 1. Evaluasi terhadap validitas Suatu variabel boleh dikatakan valid terhadap suatu konstruk atau variabel latennya jika memiliki Standardized Loading Factor (SLF) ≥ 0.50 dan t-value ≥ 1.65 (Joseph F. Hair, Black, Babin, & Anderson, 2014). 2. Evaluasi terhadap reliabilitas Reliabilitas merupakan konsistensi suatu pengukuran yang menunjukkan bahwa sebuah indikator mempunyai konsistensi yang tinggi dalam mengukur konstruk latennya (Joseph F. Hair, Black, Babin, & Anderson, 2014). Untuk mengukur reliabilitas dapat menggunakan rumus construct reliability dan variance extracted, yaitu: Suatu indikator dapat dikatakan memiliki reliabilitas yang baik jika nilai dari CR ≥ 0.70 dan VE ≥ 0.50 (Joseph F. Hair, Black, Babin, & Anderson, 2014) Pada penelitian ini terdapat 7 measurement model, berdasarkan variabel yang akan diteliti: 1. Price Benefit Pada penelitian ini, peneliti membagi measurement model 63
menjadi empat indikator yang merupakan First Order Confimartory Factor Analysis (1st CFA) dan mewakili satu variable latent yaitu Price benefit. Variabel latent ξ1 mewakili Price benefit. Gambar 3. 7 Measurement Model Variabel Price benefit 2. Service Benefit Pada penelitian ini, peneliti membagi measurement model menjadi empat indikator yang merupakan First Order Confimartory Factor Analysis (1st CFA) dan mewakili satu variable latent yaitu Service benefit. Variabel latent ξ2 mewakili Service benefit. Gambar 3. 8 Measurement Model Variabel Service benefit 3. Trust in Service Pada penelitian ini, peneliti membagi measurement model menjadi empat indikator yang merupakan First Order Confimartory Factor Analysis (1st CFA) dan mewakili satu variable latent yaitu 64
Trust in Service. Variabel latent ξ3 mewakili Trust in Service Gambar 3. 9 Measurement Model Variabel Trust in service 4. Perceived risk Pada penelitian ini, peneliti membagi measurement model menjadi empat indikator yang merupakan First Order Confimartory Factor Analysis (1st CFA) dan mewakili satu variable latent yaitu Perceived risk. Variabel latent η1 mewakili Perceived risk. Gambar 3. 10 Measurement Model Variabel Perceived risk 5. App Interaction Pada penelitian ini, peneliti membagi measurement model menjadi empat indikator yang merupakan First Order Confimartory Factor Analysis (1st CFA) dan mewakili satu variable latent yaitu 65
App Interaction. Variabel latent ξ4 mewakili App Interaction Gambar 3. 11 Measurement Model Variabel App interaction 6. Staff Interaction Pada penelitian ini, peneliti membagi measurement model menjadi empat indikator yang merupakan First Order Confimartory Factor Analysis (1st CFA) dan mewakili satu variable latent yaitu Staff Interaction. Variabel latent ξ5 mewakili Staff Interaction. Gambar 3. 12 Measurement Model Variabel Staff interaction 7. Usage Intention Pada penelitian ini, peneliti membagi measurement model menjadi empat indikator yang merupakan First Order Confimartory Factor Analysis (1st CFA) dan mewakili satu variable latent yaitu Usage Intention. Variabel latent η2 mewakili Usage Intention. 66
Gambar 3. 13 Measurement Model Variabel Usage intention 3.8.4 Kecocokan Model Struktural (Structural Model Fit) Struktural Equation Model digunakan untuk meguji hubungan struktural antar variable dari suatu hipotesis pada model penelitian (Joseph F. Hair, Black, Babin, & Anderson, 2014). Struktural Equation Model sering disebut juga sebagai latent variable relationship dan memiliki persamaan umum sebagai berikut: η = γξ + ζ η = βη + Γξ + ζ Struktural model merupakan kumpulan satu atau lebih hubungan dependen yang menghubungkan suatu construct dengan construct yang lain dalam suatu model hipotesis. Model structural mewakili keterkaitan variable antar konstruk. Overall fit pada structural model dapat diuji melalui kriteria yang sama dengan measurement model, yaitu: 1. Nilai Chi-Square (χ2) untuk degree of freedom 2. Satu absolute fit index (GFI, RMSEA, SRMR) 3. Satu incremental fit index (CFI, TLI) 4. Satu goodness of fit index (GFI, CFI, TLI) 67
5. Satu badness of fit index (RMSEA, SRMR) Setelah melakukan analisis model structural, maka akan dilanjutkan dengan melakukan uji hipotesis. Uji hipotesis merupakan proses menentukan apakah hipotesis merupakan pertanyaan yang masuk akal berdasarkan bukti sampel dan teori probabilitas (Lind, G.Marchal, & Wathen, 2018). Dalam melakukan uji hipotesis terdapat 6 langkah prosedur, yaitu: 1. State The Null Hypothesis (H0) and Alternative Hypothesis (H1) Langkah pertama yang harus dilakukan adalah menentukan H0 (null hypothesis) yang merupakan pernyataan mengenai nilai parameter populasi yang dikembangkan untuk tujuan penelitian. Alternative Hypothesis (H1) merupakan pernyataan yang diterima jika data sampel menunjukan bukti yang cukup bahwa H0 salah. 2. Select a Level of Significance Setelah menyusun H0 dan H1, maka dilanjutkan dengan menentukan Level of Significance yang merupakan kemungkinan untuk menolak H0 jika terbukti benar. Pada penelitian ini, tingkat level of significance yang digunakan adalah α = 0.05 atau 5% dari keseluruhan hasil uji penelitian. Level of Significance memiliki 2 type error, yaitu: a) Type I error (α), menolak null hypotheses (H0) jika benar. b) Type II error (β), menerima null hypotheses (H0) jika salah. 3. Select the Test Statistic Test Statistic merupakan nilai yang ditentukan melalui informasi 68
sampel yang digunakan untuk menentukan apakah hipotesis nol akan ditolak. Untuk melihat t-value diterima atau ditolak dapat dilihat dari hasil t-value dengan critical value. Jika hasil t-value menunjukkan lebih besar dari critical value makan H0 akan ditolak, begitu juga sebaliknya. 4. Formulate the Decision Rule Decision rules merupakan pernyataan dari kondisi spesifik di mana hipotesis nol ditolak atau tidak ditolak. Penelitian ini menggunakan one tailed test untuk mengetahui pengaruh positif dengan nilai critical value ≥ 1.65 dan untuk mengetahui penaruh negatif dengan nilai critical value ≤ -1.65. Sumber: (Lind, G.Marchal, & Wathen, 2018) Gambar 3. 14 One Tailed Test 5. Make a Decision Pada tahapan ini merupakan pengambilan keputusan, peneliti menghitung nilai uji statistic kemudian membandingkannya dengan critical value dan membuat keputusan apakah H0 ditolak atau diterima. 6. Interpret the result Tahapan terakhir dalam menguji hipotesis adalah mengiterpretasikan hasil, pada tahapan ini diminta untuk membuat 69
kesimpulan dari hasil uji hipotesis yang telah dilakukan. Pada penelitian ini, analisis struktural model menggunakan keseluruhan model penelitian yang digambarkan pada Gambar dibawah ini: Gambar 3. 15 Structural Model Path Diagram 70