-
37
BAB III
METODE PENELITIAN
A. Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di BNI 46 Kantor Layanan Nasabah
(KLN)
Universitas Muhammadiyah Malang yang berada di Jalan Raya
Tlogomas KM.
8, Malang, Jawa Timur selama bulan Mei 2017. Alasan memilih
lokasi
penelitian ini adalah karena mendapatkan rekomendasi atau arahan
dari pihak
BNI 46 Kantor Cabang Utama (KCU) Malang, selain itu BNI 46
Kantor
Layanan Nasabah (KLN) Universitas Muhammadiyah Malang mudah
dijangkau oleh peneliti, baik dari segi perizinan penelitian,
maupun dalam
proses berlangsungnya penelitian.
B. Jenis Penelitian
Jenis penelitian dalam penelitian ini adalah penelitian survei
analitis
dengan pendekatan kuantitatif. Penelitian survei analitis
mempelajari dua atau
lebih variabel dalam upaya menjawab pertanyaan penelitian atau
menguji
hipotesis penelitian (Morissan, 2012:166).
C. Variabel dan Definisi Operasional Variabel
1. Variabel
Penelitian ini melibatkan 4 variabel yang terdiri dari 1
variabel terikat
dan 3 variabel bebas. Variabel bebas tersebut adalah suku bunga
deposito,
jangka waktu, dan lokasi kantor, sedangkan variabel terikatnya
adalah
keputusan deposito berjangka
-
38
2. Definisi Operasional Variabel
a. Suku Bunga Deposito (X1)
Suku bunga deposito dalam penelitian ini adalah suku bunga
simpanan yang ditawarkan oleh BNI 46 pada produk deposito
yang
biasanya lebih tinggi dari suku bunga produk-produk simpanan
bank
lainnya seperti simpanan giro dan simpanan tabungan. Tingginya
suku
bunga deposito bertujuan untuk menarik para nasabah agar
menyimpan
dananya di BNI 46 dalam bentuk simpanan deposito. Indikator
pada
variabel suku bunga deposito, yaitu meliputi:
1) Tingkat suku bunga deposito
2) Ketertarikan untuk kebutuhan investasi
3) Jaminan keamanan simpanan
4) Tingkat keuntungan yang diharapkan
b. Jangka Waktu (X2)
Jangka waktu dalam penelitian ini adalah jangka waktu
simpanan
yang ditawarkan oleh BNI 46 pada produk deposito yang
bertujuan
sebagai waktu pencairan deposito kepada nasabah pada saat
tanggal
jatuh tempo. Indikator pada variabel jangka waktu, yaitu
meliputi:
1) Variasi jangka waktu
2) Proporsional dengan suku bunga deposito
3) Target rencana investasi.
-
39
c. Lokasi Kantor (X3)
Lokasi kantor dalam penelitian ini adalah BNI 46 Kantor
Layanan Nasabah (KLN) Universitas Muhammadiyah Malang yang
berada di Jalan Tlogomas KM. 8, Malang, Jawa Timur. Indikator
pada
variabel lokasi kantor, yaitu meliputi:
1) Strategisitas
2) Keterjangkauan (aksesibilitas)
3) Kenyamanan
4) Keamanan
d. Keputusan Deposito Berjangka (Y)
Keputusan deposito berjangka dalam penelitian ini adalah
keputusan nasabah BNI 46 untuk membuka rekening simpanan
deposito BNI 46. Keputusan deposito berjangka dalam penelitian
ini
diukur dengan menggunakan skala nominal. Kode 1 diberikan
apabila
responden membuka rekening deposito, sedangkan kode 0
diberikan
apabila responden tidak membuka deposito.
D. Populasi dan Sampel
1. Populasi
Menurut Sugiyono (2017:61), populasi adalah wilayah
generalisasi
yang terdiri atas obyek/subyek yang mempunyai kualitas dan
karakteristik
tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan
kemudian ditarik
kesimpulannya. Lebih lanjut, Darmawan (2013:137) menjelaskan
bahwa
populasi adalah sumber data dalam penelitian tertentu yang
memiliki
-
40
jumlah banyak dan luas. Populasi dapat didefinisikan sebagai
suatu
kumpulan subjek, variabel, konsep, atau fenomena (Morissan,
2012:109).
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh nasabah BNI 46
Kantor
Layanan Nasabah (KLN) Universitas Muhammadiyah Malang.
2. Sampel
Menurut Sugiyono (2017:62), sampel adalah bagian dari jumlah
dan
karakteristik yang dimiliki oleh populasi. Lebih lanjut,
Morissan
(2012:109) menjelaskan bahwa sampel adalah bagian dari populasi
yang
mewakili keseluruhan anggota populasi yang bersifat
representatif. Sampel
dalam penelitian ini adalah nasabah BNI 46 yang sedang berada di
lokasi
kantor BNI 46 Kantor Layanan Nasabah (KLN) Universitas
Muhammadiyah Malang.
Peneliti berpedoman pada pendapat Roscoe (1975:189-197) di
dalam
bukunya yang berjudul βFundamental Research Statistics for
the
Behavioral Sciencesβ yang menyarankan aturan ukuran sampel
sebagai
berikut: ukuran sampel yang layak dalam penelitian adalah antara
30
sampai dengan 500 dan untuk penelitian multivariate sebaiknya
jumlah
anggota sampel minimal 10 kali dari jumlah variabel yang
diteliti
(Sugiyono, 2017:74). Pada awalnya ukuran sampel yang diambil
dalam
penelitian ini adalah sebanyak 100 sampel (25x4 variabel).
Setelah data
outlier dikeluarkan dari penelitian, tersisa ada 97 sampel.
-
41
E. Teknik Pengambilan Sampel
Teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini adalah dengan
menggunakan teknik nonprobability sampling, yaitu sampling
kebetulan
(insidental/accidental sampling). Menurut Sugiyono (2017:67),
sampling
insidental adalah teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan,
yaitu siapa
saja yang secara kebetulan/insidental bertemu dengan peneliti
dapat digunakan
sebagai sampel, bila dipandang orang yang kebetulan ditemui itu
cocok sebagai
sumber data.
F. Jenis dan Sumber Data
Jenis data dalam penelitian ini adalah data kuantitatif dan
sumber data
yang digunakan adalah data primer. Darmawan (2013:13)
menjelaskan bahwa
data primer merupakan data yang diperoleh secara langsung dari
narasumber
atau responden.
G. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data adalah cara-cara yang ditempuh dan
alat-alat
yang digunakan oleh peneliti dalam mengumpulkan datanya
(Darmawan,
2013:159). Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam
penelitian ini
adalah kuesioner. Kuesioner adalah suatu cara untuk mengumpulkan
data
primer dengan menggunakan seperangkat daftar pertanyaan mengenai
variabel
yang diukur melalui perencanaan yang matang (Mustafa,
2013:99).
H. Teknik Penskalaan
Teknik penskalaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah
skala
Likert untuk variabel independen dan skala nominal untuk
variabel dependen.
-
42
Sanusi (2012:59) mendefinisikan Skala Likert adalah skala yang
didasarkan
pada penjumlahan sikap responden dalam merespon pernyataan
berkaitan
dengan indikator-indikator suatu konsep atau variabel yang
sedang diukur.
Skala likert dalam penelitian ini menggunakan lima angka
penilaian yaitu (1)
Sangat Tidak Setuju, (2) Tidak Setuju, (3) Ragu-Ragu, (4)
Setuju, dan (5)
Sangat Setuju. Menurut Ghozali (2016:3), skala nominal merupakan
skala
pengukuran yang menyatakan kategori atau kelompok dari suatu
subyek.
I. Teknik Analisis Data
1. Analisis Statistik Deskriptif
Menurut Sugiyono (2017:29), statistik deskriptif adalah
statistik yang
berfungsi untuk mendiskripsikan atau memberi gambaran terhadap
obyek
yang diteliti melalui data sampel atau populasi sebagaimana
adanya, tanpa
melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang berlaku untuk
umum.
Lebih lanjut, Latan (2014:4) mendefinisikan statistik deskriptif
sebagai
prosedur untuk menggambarkan, mengatur, dan menyimpulkan
karakteristik utama dari data sampel.
2. Uji Outlier
Menurut Latan (2014:75), outlier merupakan kasus dengan nilai
yang
ekstrem pada variabel, yang mana mempunyai pengaruh yang
substansial
terhadap hasil analisis (mendistorsi hasil analisis statistik).
Data outlier
dapat ditemukan antara dikotomi dan continous variabel, antara
variabel
independen dan variabel dependen, serta antara data dan hasil
analisis. Data
-
43
dikatakan outlier apabila memiliki nilai z-score lebih besar
dari nilai 1,96
untuk Sig. 5% dan 2,58 untuk Sig. 1%.
3. Uji Instrumen
a. Uji Validitas
Menurut Ghozali (2016:52), uji validitas digunakan untuk
mengukur sah atau valid tidaknya suatu kuesioner. Suatu
instrumen
dikatakan valid jika instrumen tersebut mengukur apa yang
seharusnya
diukur. Validitas instrumen ditentukan dengan mengorelasikan
antara
skor yang diperoleh setiap butir pertanyaan atau pernyataan
dengan
skor total. Suatu alat pengukur dikatakan valid apabila skor
tiap butir
pertanyaan berkorelasi secara signifikan dengan skor total pada
tingkat
alfa tertentu (Sanusi, 2012:77). Rumus yang digunakan untuk
mencari
nilai korelasi adalah korelasi Pearson Product Moment yang
dirumuskan sebagai berikut:
π =π(β ππ) β (β π β π)
β[π β π2 β (β π)2][π β π2 β (β π)2]
di mana,
r = koefisien korelasi
X = skor butir
Y = skor total butir
N = jumlah sampel (responden)
dengan kriteria pengujian (r tabel dapat dilihat di lampiran
6):
1) jika nilai rhitung > rtabel, maka signifikan dan valid
2) jika nilai rhitung < rtabel, maka tidak signifikan dan
tidak valid
-
44
b. Uji Reliabilitas
Perhitungan reliabilitas dilakukan terhadap butir pertanyaan
atau
pernyataan yang sudah valid. Menurut Sugiyono (2017:348)
instrumen
yang reliabel berarti instrumen yang bila digunakan beberapa
kali untuk
mengukur obyek yang sama, akan menghasilkan data yang sama.
Pendekatan untuk menguji reliabilitas dalam penelitian ini
adalah
dengan menggunakan metode Cronbach Alpha. Suatu alat ukur
dikatakan reliabel apabila nilai Cronbach Alpha β₯ 0,60 untuk
riset
eksploratoris dan β₯ 0,70 untuk riset konfirmatoris (Latan,
2014:100).
Rumus yang digunakan untuk mencari koefisien reliabilitas
Cronbach
Alpha adalah sebagai berikut:
ππ =π
(π β 1){1 β
β π π2
π π‘2}
di mana,
k = mean kuadrat antara subyek
βsi2 = mean kuadrat kesalahan
st2 = variabel total
dengan kriteria pengujian:
1) jika nilai Cronbach Alpha β₯ 0,60, maka reliabel
2) jika nilai Cronbach Alpha < 0,60, maka tidak reliabel
4. Uji Normalitas Data
Menurut Sugiyono (2017:79), pengujian normalitas data dengan
Chi
Square (x2) dilakukan dengan cara membandingkan kurva normal
yang
terbentuk dari data yang telah terkumpul (B) dengan kurva normal
baku
-
45
atau standard (A). Data berdistribusi normal apabila B tidak
berbeda secara
signifikan dengan A. Langkah-langkah yang diperlukan dalam
pengujian
normalitas data dengan Chi Square (x2) adalah sebagai
berikut:
a. Menentukan jumlah kelas interval.
b. Menentukan panjang kelas interval.
πππππππ πππππ = π·ππ‘π π‘πππππ ππ β π·ππ‘π π‘πππππππ
6 (π½π’πππβ πππππ πππ‘πππ£ππ)
c. Menyusun ke dalam tabel distribusi frekuensi, sekaligus tabel
penolong
untuk menghitung harga Chi Square hitung.
d. Menghitung fh (frekuensi yang diharapkan). Cara menghitung
fh
didasarkan pada prosentasi luas tiap bidang kurva normal
dikalikan
jumlah data observasi (jumlah individu dalam sampel).
e. Memasukkan harga-harga fh ke dalam tabel kolom fh
sekaligus
menghitung harga-harga (π0 β πβ)2 dan
(π0βπβ)2
πβ. Harga
(π0βπβ)2
πβ adalah
merupakan harga Chi Square (x2) hitung.
f. Membandingkan harga Chi Square hitung dengan Chi Square
tabel.
Data dinyatakan berdistribusi normal apabila harga Chi Square
hitung
< harga Chi Square tabel, sedangkan data dinyatakan
berdistribusi tidak
normal apabila harga Chi Square hitung > harga Chi Square
tabel. Chi
Square tabel dapat dilihat di lampiran 7.
5. Analisis Regresi Logistik
Regresi logistik adalah bentuk regresi yang digunakan untuk
memodelkan hubungan antara variabel dependen dan variabel
independen
-
46
ketika variabel dependen adalah sebuah data dengan ukuran biner
dikotomi
(ya atau tidak), sementara jenis data untuk variabel independen
dapat
berupa jenis data nominal, ordinal, interval, atau rasio (Yamin,
dkk,
2011:187).
Selain itu, regresi logistik juga dapat digunakan untuk
memprediksi
besarnya probabilitas variabel dependen yang dipengaruhi oleh
satu atau
lebih variabel independen, serta untuk menentukan peringkat
kepentingan
relatif variabel independen terhadap variabel dependen. Model
persamaan
regresi logistik penelitian ini dapat dituliskan sebagai
berikut:
πΏπ (π
1 β π) = π½0 + π½1(π1) + π½2(π2) + π½3(π3)
atau
π(π½0+π½1(π1)+π½2(π2)+π½3(π3)) =π
(1 β π)
atau
π =π(π½0+π½1(π1)+π½2(π2)+π½3(π3))
(1 + π(π½0+π½1(π1)+π½2(π2)+π½3(π3)))
di mana,
Ln = logaritma natural, yaitu logaritma yang berbasis bilangan
e
P = peluang keputusan deposito berjangka (Y) adalah 1
e = konstanta matematika dengan nilai 2,71828183
X1 = variabel suku bunga deposito
X2 = variabel jangka waktu
X3 = variabel lokasi kantor
Ξ² = koefisien regresi
-
47
6. Uji Hipotesis
a. Uji Simultan (Omnibus Test)
Pengujian Omnibus of model coefficients digunakan untuk
mengetahui apakah semua variabel independen (suku bunga
deposito,
jangka waktu, dan lokasi kantor) secara bersama-sama
(simultan)
berpengaruh terhadap variabel dependen (keputusan deposito
berjangka) atau tidak. Omnibus test of model coefficients
ekuivalen
dengan F-test (Rumus: πΉ =π
2/π
(1βπ
2)/(πβπβ1)) di dalam regresi linier
berganda (Latan, 2014:218). Omnibus test dapat diinterpretasi
sebagai
kemampuan kapabilitas dari prediktor/variabel independen di
dalam
model untuk memprediksi variabel respon/dependen.
Pernyataan hipotesis dalam Omnibus test of model coefficients
ini
adalah H0 = tidak ada variabel independen yang berpengaruh
secara
signifikan terhadap variabel dependen, sedangkan H1 = minimal
ada
satu variabel independen yang berpengaruh secara signifikan
terhadap
variabel dependen.
H0 ditolak apabila nilai signifikansi (Sig.) dari uji
Chi-Square
Omnibus Test Statistic < alfa (0,05) yang berarti bahwa
minimal ada
satu variabel independen yang berpengaruh secara signifikan
terhadap
variabel dependen (keputusan deposito berjangka). H0 diterima
apabila
nilai signifikansi (Sig.) dari uji Chi-Square Omnibuus Test
Statistic >
alfa (0,05) yang berarti bahwa tidak ada variabel independen
yang
-
48
berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen
(keputusan
deposito berjangka).
b. Uji Parsial (Wald Statistics)
Menurut Latan (2014:223), Wald Statistics serupa dengan t-
statistik (Rumus: π‘ =πβπβ2
β1βπ2) pada regresi linier yang dihitung dengan
membagi nilai beta koefisien dengan standard error.
Pengujian
hipotesis secara parsial dalam penelitian ini menggunakan uji
statistik
Wald yang membandingkan antara nilai signifikansi variabel
dengan
nilai alfa 0,05.
Pernyataan hipotesis dalam uji Wald Statistics ini adalah
sebagai
berikut: H0 = variabel independen tidak berpengaruh secara
signifikan
terhadap variabel dependen, sedangkan H1 = variabel
independen
berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen.
H0 ditolak apabila nilai signifikansi (Sig.) dari uji Wald
Statistics
< alfa (0,05) yang berarti bahwa variabel independen
berpengaruh
secara signifikan terhadap variabel dependen. H0 diterima
apabila nilai
signifikansi (Sig.) dari uji Wald Statistics > alfa (0,05)
yang berarti
bahwa variabel independen tidak berpengaruh secara
signifikan
terhadap variabel dependen.
c. Uji Dominan (Koefisien Regresi Logistik)
Pengujian variabel independen (suku bunga deposito, jangka
waktu, dan lokasi kantor) yang paling berpengaruh terhadap
variabel
dependen (keputusan deposito berjangka) ditentukan dengan
melihat
-
49
nilai koefisien regresi (Ξ²) yang paling besar dari
masing-masing
variabel independen (suku bunga deposito, jangka waktu, dan
lokasi
kantor) pada model persamaan regresi logistik, yaitu πΏπ (π
1βπ) = π½0 +
π½1(π. π΅. π·ππππ ππ‘π) + π½2(π½πππππ ππππ‘π’) + π½3(πΏππππ π πΎπππ‘ππ).
7. Uji Koefisien Determinasi (Nagelkerkeβs R Square)
Cox & Snellβs R Square merupakan ukuran yang mencoba
meniru
ukuran R2 pada multiple regression yang didasarkan pada teknik
estimasi
likelihood dengan nilai maksimum kurang dari 1 (satu) sehingga
sulit
diinterpretasikan. Nagelkerkeβs R Square merupakan modifikasi
dari
koefisien Cox & Snellβs R Square untuk memastikan bahwa
nilainya
bervariasi dari 0 (nol) sampai 1 (satu). Hal ini dilakukan
dengan cara
membagi nilai Cox & Snellβs R Square dengan nilai
maksimumnya. Nilai
Nagelkerkeβs R Square dapat diinterpretasikan seperti nilai R2
pada
multiple regression (Ghozali, 2016:329).