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 “Fundamental Research Statistics for the
Behavioral Sciences” 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:
𝑟 =𝑁(∑ 𝑋𝑌) − (∑ 𝑋 ∑ 𝑌)
√[𝑁 ∑ 𝑋2 − (∑ 𝑋)2][𝑁 ∑ 𝑌2 − (∑ 𝑌)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 ≥ 0,60 untuk riset
eksploratoris dan ≥ 0,70 untuk riset konfirmatoris (Latan, 2014:100).
Rumus yang digunakan untuk mencari koefisien reliabilitas Cronbach
Alpha adalah sebagai berikut:
𝑟𝑖 =𝑘
(𝑘 − 1){1 −
∑ 𝑠𝑖2
𝑠𝑡2}
di mana,
k = mean kuadrat antara subyek
∑si2 = mean kuadrat kesalahan
st2 = variabel total
dengan kriteria pengujian:
1) jika nilai Cronbach Alpha ≥ 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.
𝑃𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 = 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑒𝑟𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟 − 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑒𝑟𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙
6 (𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙)
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 (𝑓0 − 𝑓ℎ)2 dan
(𝑓0−𝑓ℎ)2
𝑓ℎ. Harga
(𝑓0−𝑓ℎ)2
𝑓ℎ 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:
𝐿𝑛 (𝑝
1 − 𝑝) = 𝛽0 + 𝛽1(𝑋1) + 𝛽2(𝑋2) + 𝛽3(𝑋3)
atau
𝑒(𝛽0+𝛽1(𝑋1)+𝛽2(𝑋2)+𝛽3(𝑋3)) =𝑝
(1 − 𝑝)
atau
𝑝 =𝑒(𝛽0+𝛽1(𝑋1)+𝛽2(𝑋2)+𝛽3(𝑋3))
(1 + 𝑒(𝛽0+𝛽1(𝑋1)+𝛽2(𝑋2)+𝛽3(𝑋3)))
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
β = 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: 𝐹 =𝑅2/𝑘
(1−𝑅2)/(𝑛−𝑘−1)) 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: 𝑡 =𝑟√𝑛−2
√1−𝑟2) 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 (β) yang paling besar dari masing-masing
variabel independen (suku bunga deposito, jangka waktu, dan lokasi
kantor) pada model persamaan regresi logistik, yaitu 𝐿𝑛 (𝑝
1−𝑝) = 𝛽0 +
𝛽1(𝑆. 𝐵. 𝐷𝑒𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑜) + 𝛽2(𝐽𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢) + 𝛽3(𝐿𝑜𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐾𝑎𝑛𝑡𝑜𝑟).
7. Uji Koefisien Determinasi (Nagelkerke’s R Square)
Cox & Snell’s 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. Nagelkerke’s R Square merupakan modifikasi dari
koefisien Cox & Snell’s R Square untuk memastikan bahwa nilainya
bervariasi dari 0 (nol) sampai 1 (satu). Hal ini dilakukan dengan cara
membagi nilai Cox & Snell’s R Square dengan nilai maksimumnya. Nilai
Nagelkerke’s R Square dapat diinterpretasikan seperti nilai R2 pada
multiple regression (Ghozali, 2016:329).