bab iii metode penelitian -...
Post on 23-Aug-2019
231 Views
Preview:
TRANSCRIPT
123
BAB III
METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang dimaksud pada bab ini adalah desain penelitian,
sedangkan desain penelitian akan kerangka dalam melaksanakan penelitian ini.
Desain penelitian akan menguraikan secara detail prosedur pelaksanaan penelitian,
termasuk juga prosedur pemecahan masalah penelitian. Prosedur yang dimaksud
mulai dari pendekatan penelitian, prosedur operasionalisasi variabel, prosedur
penentuan dan pengambilan sampel, prosedur pengumpulan data, prosedur
pengolahan data, prosedur analisis dan prosedur pemecahan masalah.
Penelitian ilmiah bertujuan untuk mengungkapkan fenomena yang terjadi
dilapangan secara sistematik, empirik dan ilmiah. Penelitian ini memfokuskan pada
adopsi e-banking oleh nasabah bank pemerintah. Variabel yang menjadi fokus
penelitian ini adalah behavior intention dan use behavior sebagai variabel
dependen. Objek yang menjadi penelitian ini adalah nasabah e-bankung bank
pemerintah yang ada di area Jakarta.
3.1 Metode Penelitian Yang Digunakan
Metode penelitian yang digunakan adalah metode survei. Metode tersebut
dilakukan dengan pendekatan pada tipe penelitian deskriptif dan eksplanatori,
sehingga lebih lengkapnya metode yang dilakukan adalah deskriptif survei dan
eksplanatori survei. Metode tersebut dilaksanakan karena dalam mendapatkan
informasi terkait variabel penelitian dilaksanakan dengan terjun langsung ke
lapangan melalui kuesioner. Melalui tipe penelitian deskriptif, penelitian ini
124
mengkaji variabel penelitian melalui gambaran angka dan tulisan yang lebih
bermakna. Serta melalui eksplanatori, penelitian ini mengkaji hubungan dari
variabel penelitian.
3.2 Operasionalisasi Variabel
Variabel didefinisikan sebagai apa pun yang dapat membedakan atau
membawa variasi pada nilai. Nilai bisa berbeda pada berbagai waktu untuk objek
atau orang yang sama atau pada waktu yang sama untuk objek yang berbeda
(Sekaran & Bougie, 2016)Variabel pada penelitian ini terdiri dari lima variabel
independen dan dua variabel dependen. Variabel independen antara lain
performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions
dan security, Variabel dependen antara lain behavioral intention dan use behavior.
Definisi variabel dan item yang digunakan untuk mengukur variabel dalam
penelitian ini diadopsi dari kemudian disesuaikan dengan objek dalam penelitian
ini. (Venkatesh, Thong, & Xu, 2012)
Tabel 3. 1 Operasionalisasi Variable
Variabel Definisi Variabel Indikator Skala
Performance
Expectancy
(PE)
Tingkat kepercayaan bahwa
penggunaan electronic
banking akan
meningkatkan efisiensi di
dalam transaksi.
1) Persepsi terhadap
pengguna
2) Motivasi Ekstrinsik
3) Kesesuaian pekerjaan
4) Keuntungan Relatif
5) Ekspektasi Hasil
Ordinal
Effort
Expectancy
(EE)
Tingkat kemudahan di
dalam penggunaan sistem
electronic banking.
1) Kemudahan pengguna
untuk memahami e-
banking
2) Kemudahan interaksi
dengan e-banking
Ordinal
125
Variabel Definisi Variabel Indikator Skala
3) Kemudahan pengguna
untuk mengerjakan e-
banking
4) Kemudahan pengguna
untuk
mengoperasionalkan
e-banking
Social
Influence
(SI)
Persepsi pengguna terhadap
orang yang penting baginya
meyakinkan ia harus
menggunakan electronic
banking
1) Pengaruh orang lain
2) Pengaruh manajemen
bank
3) Pengaruh tempat kerja
4) Pengaruh psikografis
(prestise)
Ordinal
Facilitating
Conditions
(FC)
Thompson,
et al. (1991)
Persepsi pengguna terkait
ketersediaan sumber daya
dan dorongan untuk
menggunakan electronic
banking
1) Kontrol perilaku
persepsi
2) Kondisi βkondisi yang
mempengaruhi
3) Kompabilitas
menggunakan
Electronic Banking
Ordinal
Security
(S)
Tingkat keamanan sistem
electronic banking
1) Privacy
2) Autentification
3) Integrity
4) Non-repudiation
Ordinal
Behavioral
Intention
(BI)
Tingkat keinginan untuk
terus menggunakan sistem
electronic banking
1) Minat Pemanfaatan e-
banking
2) Peningkatan efisiensi
3) Peningkatan
efektivitas
4) Peningkatan kinerja
layanan
Ordinal
Use behavior
(USE)
Perilaku penggunaan sistem
Electronic banking
1) Frekuensi pemakai
dalam menggunakan
teknologi informasi
2) Faktor-faktor sosial
3) Perasaan (affect)
4) Tingkat Kepuasan
Ordinal
Gender Sifat atau keadaan laki-laki
atau perempuan
1) Laki-laki
2) Perempuan
Nominal
Age
Lama waktu hidup atau ada
(sejak dilahirkan atau
diadakan)
1) Muda (β€ 25 tahun
2) Dewasa (> 25 tahun)
Nominal
Experience Bagaimana cara seseorang
merasakan ketika
menggunakan sebuah
produk, sistem atau jasa
1) Memiliki pengalaman
2) Tidak memiliki
pengalaman
Nominal
Voluntary of
Use
Kondisi penggunaan
sukarela
1) Keinginan sendiri
2) Ada unsur paksaan
Nominal
126
3.3 Sumber dan cara Penentuan Data/Informasi
3.3.1 Sumber Data
Sumber data dibagi menjadi dua, yaitu data primer dan data sekunder. Data
primer adalah data yang dikumpulkan secara langsung oleh peneliti, melalui
pengamatan langsung maupun survey. Data sekunder adalah data yang bersumber
dari pihak lain, misalnya dari jurnal, buku, laporan penelitian lain maupun dari
instansi lain. Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah data primer. Peneliti
mengumpulkan data primer melalui survey secara langsung kepada responden.
Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara tatap muka (face to face
interview) dengan menggunakan kuesioner terstruktur yang telah disusun
sebelumnya oleh peneliti.
3.3.2 Penentuan Sampel
Populasi sebagai sekumpulan orang, kejadian, atau hal-hal yang menarik
bagi peneliti untuk ditelaah (Sekaran & Bougie, 2016) dan menurut (Sugiono, 2008)
populasi sebagai wilayah generalisasi yang terdiri atas objek atau subjek yang
mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk
dipelajari. Populasi dalam penelitian ini adalah keseluruhan pengguna electronic
banking pada bank pemerintah di Jakarta. Dikarenakan populasi yang
menggunakan elektronik bank itu adalah infinite tidak terhingga maka penulis
melakukan GPower terlebih dahulu dalam hal ini sudah dikonsultasi kepada pakar
PLS. pada saat dilakukan GPower jumlah sampel yang didapat kurang lebih 220
sampel pada derajat 5% kesalahan dengan menggunakan 2 tail normal curve
127
sehingga ini merupakan langkah awal peneliti untuk dalam menentukan sampel
size dari penelitian ini. Hal yang sama untuk mencapai jumlah yang sangat besar
penulis menggunakan alat survei monkey di internet sehingga bisa mengetahui
banyak data yang diperoleh sehingga jumlah responden bertambah seribu
responden yang didapat di seluruh sampel di Jakarta. Hal ini penulis juga
melakukan pengecakan pada amos dan lisrel dengan jumlah data yang banyak
tetapi mereka tidak support dalam multi group analysis sehingga penulis memakai
Smart Partial Least Square
Sampel terdiri dari anggota-anggota populasi yang terpilih (Sekaran, U. &
Bougie, R., 2010). Pengambilan sampel dilakukan dengan menggunakan teknik
sampling tertentu. Teknik sampling yang digunakan dalam penelitian ini adalah
convenience sampling. Convenience sampling merupakan salah satu teknik
sampling yang perolehan datanya berasal dari sejumlah orang dalam populasi yang
bersedia menyediakan informasi yang diperlukan (Sekaran, U., & Bougie, R.,
2010).
Minimal jumlah sampel yang harus diambil dalam penelitian ini digunakan
rumus tertentu, sesuai kaidah statistik. Jumlah populasi pengguna electronic
banking pada penelitian ini tidak diketahui, maka ukuran sampel dapat ditentukan
dengan menggunakan metode Bernoulli (Sugiono, 2008) dengan rumus seperti ini:
π β₯ (π. πΌ 2β )
2 π. π
π2
Keterangan:
n = Jumlah sampel minimum
Z = nilai standar distribusi normal atau kuadrat dari confidence interval
128
Ξ± = tingkat ketelitian
p = probabilitas ditolak
q = probabilitas diterima (1-q)
e = tingkat kesalahan yang masih dapat diterima
(Sugiono, 2008), menyatakan bahwa tingkat kepercayaan memiliki interval
nilai antara 0-100%. Para peneliti dalam ilmu-ilmu sosial sering menetapkan tingkat
kepercayaan antara 95%-99%. Penelitian ini menggunakan tingkat kesalahan (Ξ±)
5%, dengan tingkat kepercayaan 95% sehingga diperoleh nilai Z=1,96. Tingkat
kesalahan ditentukan sebesar 10%, makin besar tingkat kesalahan maka akan
semakin kecil jumlah sampel yang diperlukan dan sebaliknya. Sementara
probabilitas kuesioner benar atau diterima (p) sebesar 0,5. Mengacu persamaan
diatas maka diperoleh jumlah sampel minimum adalah:
π β₯ (π.πΌ 2β )
2 π.π
π2 = (1,96)2 (0,5)(0,5)
(0,1)2 = 96,04 β 100
Sampel minimal yang pada penelitian ini 100 responden, namun peneliti
mengambil sampel 835 responden. Distribusi sampel pada setiap bank disajikan
dalam Tabel 3.2.
Tabel 3.2 Distribusi Sampel Tiap Bank
No Nama Bank Jumlah Sampel
1 Bank Negara Indonesia 179
2 Bank Mandiri 259
3 Bank Rakyat Indonesia 226
4 Bank BTN 175
Total 835
129
Dalam penentuan sampel telah diteliti lebih dari 2500 sample untuk penelitian
ini yang mana peneliti melakukan pembagian 3 tahap untuk mendapat 835. tahap
pertama diambil sampel sebanyak 250 responden dimana jumlah indikator
sebanyak 33 indikator maka hasil yang didapat tidak terlampu banyak variabel yang
signifikans sehingga penulis berusaha menaikkan jumlah sample sebersar 1000
sample di tahap kedua ada beberapa indikator yang kurang cukup signifikant di
karena dalam pengisian questioner ada banyak yang tidak mengisi secara baik.
Tahap terakhir penulis menaikkan taraf sample sebanyak 2500 yang juga di bantu
dengan mengunakan situs survey monkey untuk mendapatkan data yang berada di
jakarta. Setelah mendapatkan hasil 2500 penulis Mendoza untuk membuang outlier
dari questioner sehingga penulis bisa mendapatkan 835 responden untuk pengiisian
di smartpls.
3.3.3 Teknik Pengumpulan Data
Data dapat dikumpulkan dengan berbagai cara, khusus untuk penelitian
kuantitatif seperti pada penelitian ini data bisa dikumpulkan melalui sensus dan
survei. Pada penelitian ini, data dikumpulkan melalui survei. Survey dapat
dilakukan melalui berbagai cara, antara lain wawancara tatap muka (face to face
interview), wawancara melalui telepon (phone survey), wawancara melalui internet
(survey online) dan survey melalui surat atau e-mail. Pada penelitian ini, survey
dilakukan melalui wawancara tatap muka secara langsung pada responden.
130
3.4 Rancangan Analisis dan Uji Hipotesis
Metode analisis yang digunakan pada penelitian ini ada tiga, yaitu statistik
deskriptif, SEM-PLS (Structural Equation Modelling using Partial Least Square)
dan SEM-PLS-MGA (Structural Equation Modelling using Partial Least Square
Multi Group Analysis). Dalam penggunaan SEM-PLS penulis mencoba berdiskusi
langsung kepada Dr. Marko Sarstedt, Professor of Marketing sebagai salah satu
pendiri smart PLS bagaimana rancangan statistik secara benar. Di dalam negeri
penulis juga menanyakan secara langsung kepada Prof. H. Imam Ghozali,.
Com,Ph.D, Akt adalah Guru Besar Ilmu Akuntansi pada Fakultas Ekonomi dan
Bisnis di Universitas Diponegoro. Mengenai hasil dari penulisan disertasi
bagaimana menghubungkan antara pengaruh dengan perbedaan di dalam satu
disertasi.
3.4.1 Rancangan Analisis
3.4.1.1 Analisis Deskriptif
Statistik deskriptif merupakan statistik yang menyajikan nilai-nilai yang
mencerminkan rata-rata, dispersi pengukuran, atau nilai-nilai yang mewakili
karakteristik lain. (Hair Jr, Hult, Ringle, & Sarstedt, 2016) menyatakan, bahwa
statistik deskriptif merupakan metode statistik yang digunakan untuk
mengorganisasikan, meringkaskan dan menyajikan data dengan cara yang lebih
informatif. Statistik deskriptif pada penelitian ini digunakan untuk menggambarkan
karakteristik dari responden dan juga variabel indikator di tiap variabel laten.
131
3.4.1.2 SEM-PLS
Metode Partial Least Square (PLS) pertama kali dikembangkan oleh
(Wold, Kettaneh-Wold, & Skagerberg, 1989), dengan aplikasi dibidang
ekonometri. Metode PLS kemudian dikembangkan secara intensif oleh (Tenenhaus,
Vinzi, Chatelin, & Lauro, 2005) dan (Chin, 2010)pada model persamaan struktural.
Metode yang dikembangkan oleh Tenenhaus dan Chin kemudian dikenal dengan
SEM-PLS.
SEM-PLS merupakan permodelan lunak (soft modelling), metode ini tidak
terlalu ketat terhadap pemenuhan asumsi seperti pada metode SEM. Metode ini
merupakan metode yang aplikatif, terutama untuk aplikasi penelitian lapangan,
yang mana cukup sulit untuk memenuhi asumsi permodelan yang ketat, misalnya
kecukupan jumlah sampel, asumsi distribusi error yang harus mengikuti distribusi
multivariate normal dan juga homogen (Monecke & Leisch, 2012)
Menurut (Tenenhaus et al., 2005) model SEM-PLS terdiri atas tiga
komponen utama, yaitu model struktural (structural model), model pengukuran
(measurement model) dan juga skema pembobotan (weighting). Model struktural
adalah model yang menggambarkan hubungan antar variabel laten berdasarkan
substantif teori. Model pengukuran adalah model yang menggambarkan hubungan
antara variabel laten dengan variabel indikatornya. Variabel laten adalah variabel
yang tidak dapat diukur secara langsung, sehingga pengukurannya melalui
indikator.
132
1. Model Pengukuran
Model pengukuran adalah model yang menggambarkan hubungan antara
variabel laten dengan variabel indikatornya. Pengujian model pengukuran pada
prinsipnya untuk mengukur sejauh mana indikator mampu menjelaskan
variabel laten. Ada tiga cara untuk menguji kebaikan model pengukuran yang
bersifat reflektif yaitu melalui validitas kekonvergenan (convergent validity),
validitas diskriminan (discriminant validity) dan internal consistency
reliability.
a. Convergent Validity
Nilai loading β₯ 0.7 dianggap cukup untuk menggambarkan
indikator tersebut mampu menggambarkan variabel latennya. (Hair et
all, 2017). Ukuran lain yang menggambarkan tingkat convergent
validity dari keseluruhan indikator dalam menggambarkan variabel
laten adalah nilai AVE (average variance extracted). Nilai AVE dapat
dihitung dengan menggunakan formula berikut:
π΄ππΈ = (β π2π
π=1
π)
Keterangan:
π = banyaknya indikator
π = nilai loading faktor
Prosedur pengujian convergent validity sebagai berikut:
133
Gambar 3.1. Prosedur Uji Convergent Validity
b. Discriminant Validity
Validitas diskriminan diukur dari besarnya nilai muatan silang
tiap blok variabel laten. Jika indikator dalam satu blok memiliki nilai
muatan silang yang lebih tinggi jika dibandingkan muatan silang pada
blok variabel laten lain, maka dapat disimpulkan indikator tersebut
memiliki validitas diskriminan yang baik. Validitas diskriminan
menunjukkan bahwa indikator tersebut benar merefleksikan variabel
latennya dan tidak merefleksikan variabel lain.
c. Internal Consistency Reliability
Reliabilitas gabungan Οc digunakan untuk mengukur reliabilitas
setiap variabel laten, dengan menggunakan persamaan sebagai berikut :
Οc =(βΞ»i)
2
(βΞ»i)2 + β(I β Ξ»i2)
Dengan Ξ»i merupakan koefisien jalur keβi. Nilai ini menunjukkan stabilitas
dan konsistensi dari suatu pengukuran. Nilai berkisar 0 sampai 1. Nilai batas
134
yang diterima untuk tingkat reliabilitas komposit Οc adalah β₯0.8 walaupun
bukan nilai absolut (Chin 1998).
Model persamaan pengukuran dari penelitian ini sebagai berikut:
[ ππΈπ1
ππΈπ2
ππΈπ3
ππΈπ4
ππΈπ5]
=
[ π11
π₯
π12π₯
π13π₯
π14π₯
π15π₯ ]
ππΈ +
[ πΏ11
πΏ12
πΏ13
πΏ14
πΏ15]
[
πΈπΈπ1
πΈπΈπ2
πΈπΈπ3
πΈπΈπ4
] =
[ π21
π₯
π22π₯
π23π₯
π24π₯ ]
πΈπΈ + [
πΏ21
πΏ21
πΏ23
πΏ24
]
[
ππΌπ1
ππΌπ2
ππΌπ3
ππΌπ4
] =
[ π31
π₯
π32π₯
π33π₯
π34π₯ ]
ππΌ + [
πΏ31
πΏ32
πΏ33
πΏ34
]
[
πΉπΆπ1
πΉπΆπ2
πΉπΆπ3
] = [
π41π₯
π42π₯
π43π₯
]πΉπΆ [
πΏ41
πΏ42
πΏ42
]
[
ππ1
ππ2
ππ3
ππ4
] =
[ π51
π₯
π52π₯
π53π₯
π54π₯ ]
π + [
πΏ51
πΏ52
πΏ53
πΏ54
]
[
π΅πΌπ1
π΅πΌπ2
π΅πΌπ3
π΅πΌπ4
] =
[ π11
π¦
π12π¦
π13π¦
π14π¦
]
π΅πΌ + [
πΏ61
πΏ62
πΏ63
πΏ64
]
[
πππΈπ1
πππΈπ2
πππΈπ3
πππΈπ4
] =
[ π21
π¦
π22π¦
π23π¦
π24π¦
]
πππΈ + [
πΏ71
πΏ72
πΏ73
πΏ74
]
135
2. Model Struktural
Model struktural adalah model yang menggambarkan hubungan antar
variabel laten berdasarkan substantif teori. Model struktural menggambarkan
hubungan kausalitas antar variabel laten. Variabel laten eksogen sebagai variabel
independen dan variabel laten endogen sebagai variabel dependen. Konstruk model
struktural disajikan pada gambar 3.2.
a. Pengujian hubungan variabel laten eksogen terhadap variabel laten
endogen dengan melihat nilai t-hitung tiap koefisien jalur pada model
struktural.
b. Nilai π 2 yang menunjukkan besarnya keragaman variabel endogen yang
dapat dijelaskan oleh variabel eksogen.
Gambar 3.2 Konstruk Model Struktural
Sumber (Tarhini, 2015)
136
Model persamaan struktural dari penelitian ini sebagai berikut:
π΅πΌ = π½11ππΈ + π½12πΈπΈ+π½13ππΌ + π½14FC + π½15S + ΞΆ1
πππΈ = π½21π΅πΌ + ΞΆ2
Keterangan :
ππΈ = Performance expectancy
πΈπΈ = Effort expectancy
SI = Social influence
πΉπΆ = Facilitating condition
π = Security
π΅πΌ = Behavior intention
πππΈ = Use behavior
3.4.1.3 Multigroup Analysis (MGA)
Multigrup analisis digunakan untuk menguji pengaruh variabel moderating.
Variabel moderating yang dimaksud adalah age, gender, experience dan voluntary
use. Variabel moderating bersifat kategorik, dimana pada usia dibedakan antara
usia < 25 tahun dan > 25 tahun, gender dibedakan antara laki-laki dan perempuan,
experience dibedakan antara sudah berpengalaman dan belum berpengalaman,
voluntary use, dibedakan antara yang berkeinginan sendiri dan yang dipaksakan.
Multigrup Analisis pada dasarnya untuk menguji perbedaan koefisien antara
dua grup atau lebih. Hipotesis yang akan diuji adalah tidak ada perbedaan koefisien
antara grup satu dengan grup dua (π½(1) = π½(2)) (Hair Jr et al., 2016). Pengujian
hipotesis dilakukan dengan menggunakan uji t (pendekatan parametrik), dan uji
permutation atau uji PLS-MGA (untuk pendekatan non parametrik). Prosedur dari
multigrup analisis disajikan pada gambar 3.3
137
Gambar 3.3 Prosedur SEM PLS-MGA
Sumber: Hair et all (2017)
3.4.2 Rancangan Uji Hipothesis
Ada beberapa hipotesis yang akan diuji kebenarannya pada penelitian ini.
Hipotesis tersebut telah dijelaskan disub bab pertama. Hipotesis dalam penelitian
ini antara lain:
Hipotesis 1 (H1 )
Nasabah bank pemerintah memiliki harapan yang cukup tinggi terhadap
performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating condition,
security internet banking. Nasabah dari bank pemerintah juga memiliki tingkat
behavior intention dan use behavior yang baik. Berdasarkan hipotesis tersebut,
maka disampaikan rancangan hipotesis statistik sebagai berikut:
Hipotesis 1.a
H0 : ΞΌ1 β€ 3 Performance expectancy nasabah bank pemerintah terhadap
electronic banking rendah
138
H1 : ΞΌ1 > 3 Performance expectancy nasabah bank pemerintah terhadap
electronic banking tinggi
Hipotesis 1.b
H0 : ΞΌ1 β€ 3 Effort expectancy nasabah bank pemerintah terhadap electronic
banking rendah
H1 : ΞΌ1 > 3 Effort expectancy nasabah bank pemerintah terhadap electronic
banking tinggi
Hipotesis 1.c
H0 : ΞΌ1 β€ 3 Social influence lingkungan nasabah bank pemerintah terhadap
penggunaan electronic banking rendah
H1 : ΞΌ1 > 3 Social influence lingkungan nasabah bank pemerintah terhadap
penggunaan electronic banking tinggi
Hipotesis 1.d
H0 : ΞΌ1 β€ 3 Facilitating conditions electronic banking nasabah bank pemerintah
rendah
H1 : ΞΌ1 > 3 Facilitating conditions electronic banking nasabah bank pemerintah
rendah
Hipotesis 1.e
H0 : ΞΌ1 β€ 3 Nasabah bank pemerintah merasa bahwa electronic banking kurang
memiliki security yang baik
H1 : ΞΌ1 > 3 Nasabah bank pemerintah merasa bahwa electronic banking sudah
memiliki security yang baik
Hipotesis 1.f
H0 : ΞΌ1 β€ 3 Nasabah bank pemerintah menyatakan bahwa mereka akan
meninggalkan electronic banking dimasa mendatang
139
H1 : ΞΌ1 > 3 Nasabah bank pemerintah menyatakan bahwa mereka akan tetap
menggunakan electronic banking dimasa mendatang
Hipotesis 1.g
H0 : ΞΌ1 β€ 3 Nasabah bank pemerintah menyatakan bahwa mereka tidak
berminat menggunakan electronic banking dimasa mendatang
H1 : ΞΌ1 > 3 Nasabah bank pemerintah menyatakan bahwa mereka berminat
menggunakan electronic banking dimasa mendatang
Hipotesis 1.h
H0 : ΞΌ1 β€ 3 Nasabah bank pemerintah menyatakan bahwa mereka meninggalkan
electronic banking dimasa mendatang
H1 : ΞΌ1 > 3 Nasabah bank pemerintah menyatakan bahwa mereka akan tetap
menggunakan electronic banking dimasa mendatang
Digunakan rata-rata satu sampel untuk menguji hipotesis 1 (satu), untuk
mengetahui rata-rata sampel digunakan 5 (lima) jawaban pilihan, selanjutnya
dilaksanakan uji statistik dengan uji t yang digunakan adalah:
nSt
i
i
/
0
Dimana :
= rata-rata sampel variabel ke-i
0 = rata-rata populasi
iS = simpangan baku sampel untuk variabel ke-i
Pengujian hipotesis di atas adalah pengujian satu pihak sehingga kriteria uji adalah
jika hitungt > tabelt maka Ho ditolak, dengan t tabel = nilai pada tabel t dengan Ξ±/2
dan dk = n-k-1.
140
Hipotesis 2 (H2 )
Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Facilitating
Condition, Security diduga memiliki pengaruh nyata terhadap Behavioral Intention
pada nasabah bank pemerintah.
Gambar 3.4 Diagram Persamaan Hipotesis 2
Sumber (Tarhini, 2015)
Hipotesis 2a.
H0 : π½11= 0 Performance expectancy tidak berpengaruh secara signifikan
terhadap behavior intention pada nasabah bank pemerintah.
H1 : π½11β 0
Performance expectancy berpengaruh secara signifikan terhadap
behavior intention pada nasabah bank pemerintah.
Hipotesis 2b.
H0 : π½12= 0 Effort expectancy tidak berpengaruh secara signifikan terhadap
behavior intention pada nasabah bank pemerintah.
H1 : π½12β 0
Effort expectancy berpengaruh secara signifikan terhadap behavior
intention pada nasabah bank pemerintah.
141
Hipotesis 2c.
H0 : π½13= 0 Social Influence tidak berpengaruh secara signifikan terhadap
behavior intention pada nasabah bank pemerintah.
H1 : π½13β 0
Social Influence berpengaruh secara signifikan terhadap behavior
intention pada nasabah bank pemerintah.
Hipotesis 2d.
H0 : π½14= 0 Facilitating Condition tidak berpengaruh secara signifikan terhadap
behavior intention pada nasabah bank pemerintah.
H1 : π½14β 0
Facilitating Condition berpengaruh secara signifikan terhadap
behavior intention pada nasabah bank pemerintah.
Hipotesis 2e.
H0 : π½15= 0 Security tidak berpengaruh secara signifikan terhadap behavior
intention pada nasabah bank pemerintah.
H1 : π½15β 0
Security berpengaruh secara signifikan terhadap behavior intention
pada nasabah bank pemerintah.
Pengujian hipotesis di atas menggunakan uji-t dengan rumus sebagai berikut:
π‘ =οΏ½ΜοΏ½ππ
ππΈ(οΏ½ΜοΏ½ππ)
Kriteria pengujian:
Tolak 0H jika hitungt > tabelt pada taraf signifikan Ξ± atau tolak 0H jika P-
value kurang dari Ξ±, dengan Ξ± = 5%.
142
Hipotesis 3 (H3 )
Diduga berpengaruh secara signifikan Behavioral Intention terhadap Use
Behavior pada nasabah bank pemerintah.
Gambar 3.5 Diagram Persamaan Hipotesis 3
Sumber (Tarhini, 2015)
Hipotesis 3.
H0 : π½21= 0 Behavioral Intention tidak berpengaruh secara signifikan terhadap
Use Behavior pada nasabah bank pemerintah.
H1 : π½21β 0
Behavioral Intention berpengaruh secara signifikan terhadap Use
Behavior pada nasabah bank pemerintah.
Pengujian hipotesis di atas menggunakan uji-t dengan rumus sebagai berikut:
π‘ =οΏ½ΜοΏ½ππ
ππΈ(οΏ½ΜοΏ½ππ)
Kriteria pengujian:
Tolak 0H jika hitungt > tabelt pada taraf signifikan Ξ± atau tolak 0H jika P-
value kurang dari Ξ±, dengan Ξ± = 5%.
Hipotesis 4 (H4 )
Performance Effectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Facilitating
Condition, dan Security diduga secara tidak langsung berpengaruh signifikan
143
terhadap Use Behavioral melalui Behavioral Intention pada nasabah bank
pemerintah.
Gambar 3.6 Diagram Persamaan Hipotesis 4
Sumber (Tarhini, 2015)
Hipotesis 4a.
H0 : π½β²11= 0 Performance expectancy tidak berpengaruh tidak langsung secara
signifikan terhadap use behavior melalui behavior intention pada
nasabah bank pemerintah
H1 : π½β²11β 0
Performance expectancy berpengaruh tidak langsung secara
signifikan terhadap use behavior melalui behavior intention pada
nasabah bank pemerintah
Hipotesis 4b.
H0 : π½β²12= 0 Effort expectancy tidak berpengaruh tidak langsung secara
signifikan terhadap use behavior melalui behavior intention pada
nasabah bank pemerintah
144
H1 : π½β²12β 0
Effort expectancy tidak berpengaruh tidak langsung secara
signifikan terhadap use behavior melalui behavior intention pada
nasabah bank pemerintah
Hipotesis 4c.
H0 : π½β²13= 0 Social Influence tidak berpengaruh tidak langsung secara signifikan
terhadap use behavior melalui behavior intention pada nasabah bank
pemerintah
H1 : π½β²13β 0
Social Influence berpengaruh tidak langsung secara signifikan
terhadap use behavior melalui behavior intention pada nasabah bank
pemerintah
Hipotesis 4d.
H0 : π½β14= 0 Facilitating tidak berpengaruh tidak langsung secara signifikan
terhadap use behavior melalui behavior intention pada nasabah bank
pemerintah
H1 : π½β²14β 0
Facilitating berpengaruh tidak langsung secara signifikan terhadap
use behavior melalui behavior intention pada nasabah bank
pemerintah
Hipotesis 4e.
H0 : π½β²15= 0 Security tidak berpengaruh tidak langsung secara signifikan
terhadap behavior intention pada nasabah bank pemerintah.
H1 : π½β²15β 0
Security berpengaruh tidak langsung secara signifikan terhadap use
behavior melalui behavior intention pada nasabah bank pemerintah.
Pengujian hipotesis di atas menggunakan uji-t dengan rumus sebagai berikut:
π‘ =οΏ½ΜοΏ½ππ
ππΈ(οΏ½ΜοΏ½ππ)
145
Kriteria pengujian:
Tolak 0H jika hitungt > tabelt pada taraf signifikan Ξ± atau tolak 0H jika P-
value kurang dari Ξ±, dengan Ξ± = 5%.
Hipotesis 5 (H5 )
Gender diduga sebagai moderating variabel pada Performance Expectancy, Effort
Expectancy, Facilitating Condition, dan Security terhadap Behavioral Intention
pada bank pemerintah.
Gambar 3.7 Diagram Persamaan Hipotesis 5
Sumber (Olahan Peneliti)
Hipotesis 5a.
H0: π½11(1)=π½11(2) Tidak ada perbedaan pengaruh performance expectancy terhadap
behavior intention secara signifikan antara laki-laki dan perempuan
146
H1: π½11(1) β π½11(2) Ada perbedaan pengaruh performance expectancy terhadap
behavior intention secara signifikan antara laki-laki dan perempuan
Hipotesis 5b.
H0: π½12(1)=π½12(2) Tidak ada perbedaan pengaruh effort expectancy terhadap
behavior intention secara signifikan antara laki-laki dan perempuan
H1: π½12(1) β π½12(2) Ada perbedaan pengaruh effort expectancy terhadap behavior
intention secara signifikan antara laki-laki dan perempuan
Hipotesis 5c.
H0: π½14(1)=π½14(2) Tidak ada perbedaan pengaruh facilitating condition terhadap
behavior intention secara signifikan antara laki-laki dan perempuan
H1: π½14(1) β π½14(2) Ada perbedaan pengaruh facilitating condition terhadap
behavior intention secara signifikan antara laki-laki dan perempuan
Hipotesis 5d.
H0: π½15(1)=π½15(2) Tidak ada perbedaan pengaruh security terhadap behavior
intention secara signifikan antara laki-laki dan perempuan
H1: π½15(1) β π½15(2) Ada perbedaan pengaruh security terhadap behavior intention
secara signifikan antara laki-laki dan perempuan
Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan uji t (parametrik test), uji
permutasi (non parametrik test) dan uji PLS-MGA (non parametrik test). Prosedur
uji Permutation dan uji PLS-MGA sebagai berikut:
1. Uji t
Uji t dilakukan dengan menggunakan formula :
147
π‘ =π½(1) β π½(2)
β (π(1) β 1)2
π(1) β π(2) β 2. π π(π½(1))2 +
(π(1) β 1)2
π(1) β π(2) β 2. π π(π½(2))2π₯β
1π(1) +
1π(2)
Keterangan:
π½(1) = nilai koefisien di grup 1
π½(2) = nilai koefisien di grup 2
π(1) = jumlah pengamatan grup 1
π(2) = jumlah pengamatan grup 2
π π(π½(1)) = standart error koefisien di grup 1
π π(π½(1)) = standart error koefisien di grup 2
Jika nilai π‘βππ‘π’ππ > π‘π(1)+π(2)β2, maka disimpulkan ada perbedaan koefisien di
grup 1 dan grup 2 (variabel tersebut merupakan moderating variabel)
2. Permutasi
Pengujian dengan permutasi dilakukan dengan menghitung nilai perbedaan
antara koefisien grup 1 (satu) (π½(1)) dan koefisien grup 2 (dua) (π½(2)) atau ππ =
π½(1)π β π½(2)π Jika nilai p-value dari permutasi selisih nilai koefisien (d) kurang
dari 0.05 (5%) maka disimpulkan ada perbedaan antara grup 1 (satu) dan grup 2
(dua) (variabel tersebut merupakan moderating variabel)
3. PLS-MGA
Proses pengujian dengan PLS-MGA dilakukan dengan menggunakan
boostraping, Jika nilai probabilitas (π½(1)) β₯ probabilitas (π½(2)) maka
disimpulkan π½(1) lebih signifikan jika dibanding π½(2).
Probabilitas π½(1) = πππππ’πππ π π½(1)β₯π½(2)
πππ‘ππ πππππ’πππ π π πππππ ππππ‘π πππ
148
Artinya variabel tersebut merupakan moderating variabel.
Hipotesis 6 (H6 )
Age diduga sebagai moderating variabel pada Performance Expectancy, Effort
Expectancy, Social Influence, Facilitating Condition dan Security terhadap
Behavioral Intention pada bank pemerintah.
Gambar 3.8 Diagram Persamaan Hipotesis 6.
Sumber (Olahan Peneliti)
Hipotesis 6a.
H0: π½11(1)=π½11(2) Tidak ada perbedaan pengaruh performance expectancy terhadap
behavior intention secara signifikan antara nasabah usia muda (< 25
tahun) dan nasabah usia dewasa (> 25 tahun)
149
H1: π½11(1) β π½11(2) Ada perbedaan pengaruh performance expectancy terhadap
behavior intention secara signifikan antara nasabah usia muda (< 25
tahun) dan nasabah usia dewasa (> 25 tahun)
Hipotesis 6b.
H0: π½12(1)=π½12(2) Tidak ada perbedaan pengaruh effort expectancy terhadap
behavior intention secara signifikan antara nasabah usia muda (< 25
tahun) dan nasabah usia dewasa (> 25 tahun)
H1: π½12(1) β π½12(2) Ada perbedaan pengaruh effort expectancy terhadap behavior
intention secara signifikan antara nasabah usia muda (< 25 tahun)
dan nasabah usia dewasa (> 25 tahun)
Hipotesis 6c.
H0: π½13(1)=π½13(2) Tidak ada perbedaan pengaruh social influence terhadap
behavior intention secara signifikan antara nasabah usia muda (< 25
tahun) dan nasabah usia dewasa (> 25 tahun)
H1: π½13(1) β π½13(2) Ada perbedaan pengaruh social influence terhadap behavior
intention secara signifikan antara nasabah usia muda (< 25 tahun)
dan nasabah usia dewasa (> 25 tahun)
Hipotesis 6d.
H0: π½15(1)=π½15(2) Tidak ada perbedaan pengaruh security terhadap behavior
intention secara signifikan antara nasabah usia muda (< 25 tahun)
dan nasabah usia dewasa (> 25 tahun)
150
H1: π½15(1) β π½15(2) Ada perbedaan pengaruh security terhadap behavior intention
secara signifikan antara nasabah usia muda (< 25 tahun) dan nasabah
usia dewasa (> 25 tahun).
Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan uji t (parametrik test) sebagai
berikut:
Uji t dilakukan dengan menggunakan formula :
π‘ =π½(1) β π½(2)
β (π(1) β 1)2
π(1) β π(2) β 2. π π(π½(1))2 +
(π(1) β 1)2
π(1) β π(2) β 2. π π(π½(2))2π₯β
1π(1) +
1π(2)
Keterangan:
π½(1) = nilai koefisien di grup 1
π½(2) = nilai koefisien di grup 2
π(1) = jumlah pengamatan grup 1
π(2) = jumlah pengamatan grup 2
π π(π½(1)) = standart error koefisien di grup 1
π π(π½(1)) = standart error koefisien di grup 2
Jika nilai π‘βππ‘π’ππ > π‘π(1)+π(2)β2, maka disimpulkan ada perbedaan koefisien di
grup 1 (satu) dan grup 2 (dua) (variabel tersebut merupakan moderating
variabel).
Hipotesis 7 (H7 )
Experience diduga sebagai moderating variabel pada Effort Expectancy, Social
Influence, Social Facilitating Condition dan Security terhadap Behavioral Intention
pada bank pemerintah.
151
Gambar 3.9 Diagram Persamaan Hipotesis 7.
Sumber (Olahan Peneliti)
Hipotesis 7a.
H0: π½12(1)=π½12(2) Tidak ada perbedaan pengaruh effort expectancy terhadap
behavior intention secara signifikan antara nasabah yang belum
memiliki experience dan sudah memiliki experience
H1: π½12(1) β π½12(2) Ada perbedaan pengaruh effort expectancy terhadap behavior
intention secara signifikan antara nasabah yang belum memiliki
experience dan sudah memiliki experience
152
Hipotesis 7b.
H0: π½13(1)=π½13(2) Tidak ada perbedaan pengaruh social influence terhadap
behavior intention secara signifikan antara nasabah yang belum
memiliki experience dan sudah memiliki experience
H1: π½13(1) β π½13(2) Ada perbedaan pengaruh social influence terhadap behavior
intention secara signifikan antara nasabah yang belum memiliki
experience dan sudah memiliki experience
Hipotesis 7c.
. H0: π½14(1)=π½14(2) Tidak ada perbedaan pengaruh facilitating condition terhadap
behavior intention secara signifikan antara nasabah yang belum
memiliki experience dan sudah memiliki experience
H1: π½14(1) β π½14(2) Ada perbedaan pengaruh facilitating condition terhadap
behavior intention secara signifikan antara nasabah yang belum
memiliki experience dan sudah memiliki experience
Hipotesis 7d.
H0: π½15(1)=π½15(2) Tidak ada perbedaan pengaruh security terhadap behavior
intention secara signifikan antara nasabah yang belum memiliki
experience dan sudah memiliki experience
H1: π½15(1) β π½15(2) Ada perbedaan pengaruh security terhadap behavior intention
secara signifikan antara nasabah yang belum memiliki experience
dan sudah memiliki experience
Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan uji t (parametrik test) sebagai
berikut:
153
Uji t dilakukan dengan menggunakan formula :
π‘ =π½(1) β π½(2)
β (π(1) β 1)2
π(1) β π(2) β 2. π π(π½(1))2 +
(π(1) β 1)2
π(1) β π(2) β 2. π π(π½(2))2π₯β
1π(1) +
1π(2)
Keterangan:
π½(1) = nilai koefisien di grup 1
π½(2) = nilai koefisien di grup 2
π(1) = jumlah pengamatan grup 1
π(2) = jumlah pengamatan grup 2
π π(π½(1)) = standart error koefisien di grup 1
π π(π½(1)) = standart error koefisien di grup 2
Jika nilai π‘βππ‘π’ππ > π‘π(1)+π(2)β2, maka disimpulkan ada perbedaan koefisien di
grup 1 (satu) dan grup 2 (dua) (variabel tersebut merupakan moderating variabel).
Hipotesis 8 (H8 )
Voluntary of use diduga sebagai sebagai moderating variabel terhadap Social
Influence dan Security terhadap Behavioral Intention pada nasabah bank
pemerintah.
154
Gambar 3.10. Diagram Persamaan Hipotesis 8
Sumber (Olahan Peneliti)
Hipotesis 8a.
H0: π½13(1)=π½13(2) Tidak ada perbedaan pengaruh social influence terhadap
behavior intention secara signifikan antara nasabah yang
menggunakan e-banking dengan paksaan dan secara sukarela
H1: π½13(1) β π½13(2) Ada perbedaan pengaruh social influence terhadap behavior
intention secara signifikan antara nasabah yang menggunakan e-
banking dengan paksaan dan secara sukarela
155
Hipotesis 8b.
H0: π½15(1)=π½15(2) Tidak ada perbedaan pengaruh security terhadap behavior
intention secara signifikan antara nasabah yang menggunakan e-
banking dengan paksaan dan secara sukarela
H1: π½15(1) β π½15(2) Ada perbedaan pengaruh security terhadap behavior intention
secara signifikan antara nasabah yang menggunakan e-banking
dengan paksaan dan secara sukarela
Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan uji t sebagai berikut:
Uji t dilakukan dengan menggunakan formula :
π‘ =π½(1) β π½(2)
β (π(1) β 1)2
π(1) β π(2) β 2. π π(π½(1))2 +
(π(1) β 1)2
π(1) β π(2) β 2. π π(π½(2))2π₯β
1π(1) +
1π(2)
Keterangan:
π½(1) = nilai koefisien di grup 1
π½(2) = nilai koefisien di grup 2
π(1) = jumlah pengamatan grup 1
π(2) = jumlah pengamatan grup 2
π π(π½(1)) = standart error koefisien di grup 1
π π(π½(1)) = standart error koefisien di grup 2
Jika nilai π‘βππ‘π’ππ > π‘π(1)+π(2)β2, maka disimpulkan ada perbedaan koefisien di
grup 1 (satu) dan grup 2 (dua) (variabel tersebut merupakan moderating variabel).
156
3.5 Rancangan Pemecahan Masalah
Hasil penelitian akan diperoleh analisa deskriptif dan statistik, berdasarkan
hasil tersebut menunjukkan hasil bahwa adanya hubungan secara signifikan antar
variabel. Maka berikutnya dapat dibuat rancangan pemecahan masalah sebagai
suatu sumbangan guna laksana. Berikut alur rancangan pemecahan pada penelitian
ini (Wirasasmita,2004).
Gambar 3.11 Rancangan Pemecahan Masalah
157
3.5.1 Rumusan Pemecahan Masalah
Rumusan pemecahan masalah merupakan kelanjutan dari perumusan
pemecahan masalah. Rumusan masalah dapat terukur dan menjadi acuan
pengidentifikasian variabel-variabel solusi. Pada Penelitian ini diidentifikasi
beberapa rumusan fakta masalah, antara lain:
1. Gambaran performance expectancy, effort expectancy, social influence,
facilitating condition, security, behavior intention dan use behavior pengguna
e-banking nasabah bank pemerintah di Jakarta.
2. Dukungan dari performance expectancy, effort expectancy, social influence,
facilitating condition, dan security belum dapat memaksimalkan behavior
intention dan use behavior penggunaan e-banking pada nasabah bank
pemerintah di Jakarta.
Berdasarkan rumusan fakta masalah di atas, maka penerapan strategi yang
tepat dapat diupayakan melalui berbagai hal untuk meningkatkan kinerja adopsi
teknologi e-banking pada bank pemerintah di Jakarta.
3.5.2 Pemetaan Strategi
Dukungan hasil penelitian, nantinya akan dapat ditentukan variabel solusi
dan selanjutnya dapar dibuat pemetaan strategi (strategy mapping) dalam upaya
peningkatan adopsi teknologi e-banking pada nasabah bank pemerintah di Jakarta.
Model pemecahan masalah yang dibuat dapat dilihat pada Gambar 3.12, dimana
model tersebut dimaksudkan untuk menjadi dasar penentuan strategi pemecahan
masalah yang dihadapi oleh bank pemerintah dalam penerapan teknologi e-
banking.
158
Gambar 3.12. Peta Strategi Pemecahan Masalah
3.5.3 Operasionalisasi Strategi
Mengacu pada pemetaan strategi pada Gambar 3.12, maka penelitian ini
akan melihat seberapa jauh alternatif-alternatif strategi yang dapat dijadikan solusi
oleh bank pemerintah di Jakarta dalam rangka meningkatkan keunggulan bersaing
dari e-banking. Alternatif-alternatif strategi ditentukan berdasarkan hasil penelitian
tentang performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating
condition, security, behavior intention dan use behavior nasabah e-banking bank
pemerintah. Hal yang perlu diperhatikan dalam operasionalisasi strategi untuk
meningkatkan keunggulan bersaing e-banking bank pemerintah antara lain:
1. Performance expectancy, operasionalisasi yang perlu diperhatikan antara lain
persepsi penggunaan e-banking, motivasi ekstrinsik penggunaan e-banking,
kesesuaian pekerjaan, keuntungan relatif, dan ekspektasi hasil.
2. Effort expectancy, operasionalisasi yang perlu diperhatikan antara lain
kemudahan penggunaan, kemudahan untuk mengoperasionalkan.
3. Social influence, operasionalisasi yang perlu diperhatikan antara lain
kepatuhan untuk mempengaruhi orang lain, internalisasi.
159
4. Facilitating condition, operasionaliasi variabel yang perlu diperhatikan antara
lain kontrol perilaku persepsi, kompabilitas penggunaan electronic banking
5. Security, operasionalisasi variabel yang perlu diperhatikan antara lain, privacy,
autentifikasi, integrity dan non-repudiation.
6. Behavior intention, operasionaliasi variabel yang perlu diperhatikan antara lain
minat pemanfaatan e-banking, dan peningkatan kinerja.
7. Use behavior, operasionaliasi variabel yang perlu diperhatikan antara lain
frekuensi pemakaian dan affect.
Operasionalisasi strategi tersebut dibuat dalam matriks strateginya untuk
menerapkan dan mengevaluasi strategi pemecahan masalah adopsi penerimaan
teknologi e-banking dari bank pemerintah di Jakarta.
3.5.4 Rencana Tindakan
Mengacu pada pemetaan strategi (strategy mapping) yang kemudian
dilanjutkan dengan penentuan kriteria agar dapat dihasilkan saran-saran yang lebih
konkrit, maka disusun rencana tindakan pemecahan masalah meliputi bagian yang
akan diberi beban dan tanggung jawab dalam pelaksanaan sasaran pemecahan
masalah, jadwal (schedule), serta anggaran atau dana yang dibutuhkan untuk
melaksanakan program tersebut. Uraian rencana tindakan berisi argumentasi
mengenai tindakan yang sepatutnya dilakukan untuk mencapai tujuan pemecahan
masalah.
3.5.4.1 Rencana Evaluasi dan Kontrol
Mengacu pada rencana tindakan yang tercermin pada implementasi sasaran
daripada variabel solusi kemudian dilanjutkan pada tahap evaluasi dan kontrol di
mana tahapan ini merupakan tahapan akhir dari pemecahan masalah yang bertujuan
untuk menilai sejauh mana implementasi sasaran menjadi tindakan sudah tepat
top related