67 Bab IV Pengumpulan dan Pengolahan Data IV.1 Pengumpulan Data Awal Pengumpulan data awal dilakukan setelah penyusunan kuesioner selesai dilakukan dengan cara menyebarkan kuesioner secara online ke 55 responden awal. Form kuesioner penelitian diperlihatkan pada Lampiran D. Tujuan pengumpulan data awal ini adalah untuk mendapatkan masukan untuk perbaikan kuesioner mengenai pertanyaan atau pernyataan yang kurang dipahami dan juga untuk melakukan pengujian kuesioner. Responden awal tidak ada yang merasa kesulitan untuk memahami setiap pertanyaan yang ada. Hal yang dilakukan berikutnya adalah melakukan pengujian kuesioner dengan tujuan untuk mengetahui validitas dan reliabilitas kuesioner sebagai alat ukur penelitian. IV.1.1 Uji Validitas Pengujian kuesioner dimulai dengan melakukan uji validitas. Uji validitas merupakan uji statistik yang digunakan untuk mengukur valid atau tidaknya suatu kuesioner. Kuesioner akan dianggap valid apabila kuesioner tersebut mampu mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut. Uji validitas dilakukan terhadap 55 data responden awal dengan pengujian convergent validity dan discriminant validity. Convergent validity merupakan tingkat korelasi antar indikator yang digunakan untuk mengukur suatu konstruk yang sama. Sedangkan discriminant validity digunakan untuk mengukur seberapa jauh sebuah konstruk berbeda dengan konstruk lainnya. Pada Tabel IV.1 diperlihatkan hasil uji validitas konvergen terhadap setiap indikator menggunakan SPSS 26.0. Tabel IV. 1 Hasil uji validitas konvergen Konstruk Kode Indikator Nilai Koefisien Korelasi Keterangan Behavior B1 0,873** Valid B2 0,856** Valid B3 0,867** Valid Intention I1 0,955** Valid I2 0,914** Valid 68 Tabel IV.1 Hasil uji validitas konvergen (lanjutan) Konstruk Kode Indikator Nilai Koefisien Korelasi Keterangan Positive Attitude PA1 0,844** Valid PA2 0,851** Valid PA3 0,736** Valid Negative Attitude NA1 0,813** Valid NA2 0,640** Valid NA3 0,683** Valid Subjective Norms SN1 0,648** Valid SN2 0,801** Valid SN3 0,766** Valid PBC PBC1 0,522** Valid PBC2 0,712** Valid PBC3 0,791** Valid Personal Severity PS1 0,935** Valid PS2 0,947** Valid Material Loss ML1 0,941** Valid ML2 0,951** Valid Pada Tabel IV.1 diatas ditunjukkan bahwa seluruh indikator dinyatakan valid dengan tingkat kepercayaan 99% (α = 0,01). Seluruh indikator memiliki nilai korelasi diatas 0,5 yang berarti bahwa indikator tersebut memiliki korelasi yang kuat terhadap konstruk yang diukur. Dengan demikian berdasarkan hasil pengujian convergent validity seluruh indikator dapat digunakan untuk mengukur konstruk penelitian dan tidak ada indikator yang harus dihilangkan. Hasil uji discriminant validity dapat dilihat pada Lampiran C. Berdasarkan Lampiran C, dapat dilihat bahwa seluruh indikator dinyatakan valid. IV.1.2 Uji Reliabilitas Uji reliabilitas digunakan untuk mengetahui konsistensi alat ukur dengan kata lain untuk mengetahui apakah alat ukur yang digunakan (kuesioner) konsisten dan relevan serta reliabel atau dapat diandalkan pada sampel, tempat, dan waktu pengambilan data yang berbeda (Sekaran., 2003). Hasil uji reliabilitas dapat dilihat pada Tabel IV. 2. Uji reliabilitas dengan menggunakan kriteria minimum nilai Alpha Cronbach (α) sebesar 0,5 (Hinton dkk., 2004). Sehingga setiap konstruk yang memiliki nilai Alpha Cronbach (α) lebih dari 0,5 dianggap reliabel. Dari Tabel IV.2 69 dapat dilihat bahwa dari 14 konstruk yang ada, konstruk PBC tidak reliabel karena memiliki nilai Alpha Cronbach (α) kurang dari 0,5. Tabel IV. 2 Hasil uji reliabilitas Konstruk Kode Indikator Nilai Alpha Cronbach Keterangan Behavior B1 0,816 Reliabel B2 B3 Intention I1 0,834 Reliabel I2 Positive Attitude PA1 0,716 Reliabel PA2 PA3 Negative Attitude NA1 0,505 Reliabel NA2 NA3 Subjective Norms SN1 0,569 Reliabel SN2 SN3 PBC PBC1 0,429 Tidak Reliabel PBC2 PBC3 Personal Severity PS1 0,869 Reliabel PS2 Material Loss ML1 0,880 Reliabel ML2 Hal yang dapat dilakukan ketika konstruk tidak reliabel adalah menghilangkan salah satu indikator dengan harapan nilai Alpha Cronbach (α) dapat meningkat hingga mencapai batas minimum. Berdasarkan hasil pengolahan data terkait dengan konstruk PBC yang tidak reliabel, apabila salah satu dari ketiga indikator untuk konstruk PBC dihilangkan, nilai koefisien reliabilitas akan menurun. Sehingga pilihan untuk menghilangkan salah satu indikator untuk meningkatkan nilai koefisien alpha cronbach tidak tepat untuk dilakukan. Penurunan nilai koefisien reliabilitas jika tiap indikator pada konstruk PBC dihilangkan, dapat dilihat pada Tabel IV.3. Nilai alpha cronbach perbaikan yang ditunjukkan pada Tabel IV.3 merupakan nilai alpha cronbach untuk konstruk PBC apabila indikator tersebut dihilangkan. Dari 70 Tabel IV.3 dapat dilihat bahwa menghilangkan indikator tidak meningkatkan nilai alpha cronbach sehingga konstruk akan menjadi reliabel (mencapai nilai 0,5 atau diatasnya) tetapi membuat nilai alpha cronbach menjadi menurun. Oleh karena itu, menghilangkan indikator tidak dapat dilakukan. Tabel IV. 3 Koefisien Reliabilitas PBC Konstruk Kode Indikator Nilai Alpha Cronbach Perbaikan PBC PBC1 0,415 PBC2 0,300 PBC3 0,227 Item pertanyaan yang digunakan untuk variabel PBC pada penelitian ini diadopsi berdasarkan penelitian Champahom dkk. (2020) yaitu: 1. Saya dapat mengurangi risiko kematian ketika terjadi kecelakaan dengan mengenakan helm. 2. Risiko kecelakaan tergantung pada diri saya sendiri. Jika saya mengendarai sepeda motor dengan hati-hati, kecelakaan tidak akan terjadi. 3. Menurut saya, penggunaan helm adalah urusan saya pribadi. Mengenakan helm atau tidak, tergantung pada kemauan saya sendiri. Pada penelitian tersebut, nilai alpha cronbach adalah 0,722 untuk variabel PBC. Karena nilai alpha cronbach diatas 0,5 maka konstruk PBC pada penelitian tersebut dianggap reliabel. Dengan demikian dikarenakan item pertanyaan yang digunakan untuk konstruk PBC pada penelitian ini berdasarkan pada penelitian Champahom dkk. (2020) yang dianggap reliabel atau dengan kata lain konstruk tersebut dapat diandalkan pada sampel, tempat dan waktu pengambilan data yang berbeda (Sekaran, 2003), maka konstruk PBC dalam penelitian ini diasumsikan reliabel sehingga tidak dihilangkan dan tetap digunakan dalam proses pengambilan data yang sesungguhnya. IV.2 Pengolahan Data Demografi Total responden pada penelitian ini adalah 441 responden. Hasil pengumpulan data terkait demografi dapat dilihat pada Lampiran E, sedangkan data terkait model penelitian diperlihatkan pada Lampiran F. Sebelum melihat sebaran data profil 71 responden dilakukan perhitungan untuk mengetahui tingkat penggunaan helm di Indonesia. Data yang digunakan merupakan tanggapan responden terhadap indikator B3, yaitu “Secara umum, seberapa sering Anda mengenakan helm?”. Pada Tabel IV.4 ditunjukkan sebaran data perilaku penggunaan helm bagi pengendara sepeda motor di Indonesia berdasarkan data 441 responden pada penelitian ini. Tabel IV.5 dan Tabel IV.6 memperlihatkan sebaran data perilaku penggunaan helm sepeda motor untuk di dalam kota dan ke luar kota. Sedangkan Tabel IV.7 memperlihatkan alasan tidak menggunakan helm saat berkendara. Tabel IV. 4 Perilaku Penggunaan Helm Perilaku Penggunaan Helm Jumlah Persentase Tidak pernah 1 0,23 Jarang 5 1,13 Agak jarang 7 1,59 Kadang-kadang 18 4,08 Agak sering 32 7,26 Sering 189 42,86 Selalu 189 42,86 Total 441 100 Tabel IV. 5 Penggunaan Helm di Dalam Kota Perilaku Penggunaan Helm Jumlah Persentase Tidak pernah 5 1,13 Jarang 6 1,36 Agak jarang 5 1,13 Kadang-kadang 15 3,40 Agak sering 27 6,12 Sering 126 28,57 Selalu 257 58,28 Total 441 100 Tabel IV. 6 Penggunaan Helm ke Luar Kota Perilaku Penggunaan Helm Jumlah Persentase Tidak pernah 9 2,04 Jarang 8 1,81 Agak jarang 1 0,23 Kadang-kadang 2 0,45 Agak sering 9 2,04 Sering 12 2,72 Selalu 400 90,70 Total 441 100 72 Tabel IV. 7 Alasan Tidak Menggunakan Helm Alasan Tidak Menggunakan Helm Jumlah Persentase Perjalanan jarak dekat 193 86,16% Helm tidak nyaman 2 0,89% Lupa 12 5,36% Memakai helm menghalangi penglihatan / Pendengaran 3 1,34% Lainnya 8 3,57% Total 224 100% IV.2.1 Jenis Kelamin Dari 441 responden, sebaran profil responden berdasarkan jenis kelamin dapat dilihat pada Tabel IV. 8. Selanjutnya dilakukan tabulasi silang antara jenis kelamin dan perilaku penggunaan helm secara umum untuk mengetahui tingkat penggunaan helm berdasarkan jenis kelamin. Hasil tabulasi silang tersebut diperlihatkan pada Tabel IV.9. Berdasarkan hasil pengolahan data diketahui bahwa tidak ada perbedaan perilaku penggunaan helm antara laki-laki dan perempuan (χ 2 (1) = 0,021, ρ = 0,886 > α = 0,05). Tabel IV. 8 Jenis Kelamin Jenis Kelamin Jumlah Persentase Laki-Laki 238 53.97 Perempuan 203 46.03 Total 441 100 Tabel IV. 9 Perilaku Penggunaan Helm berdasarkan Jenis Kelamin Jenis kelamin Perilaku Penggunaan Helm 1 2 3 4 5 6 7 Total L Jumlah 0 2 5 9 13 111 98 238 Persentase 0 0,8 2,1 3,8 5,5 46,6 41,2 100 P Jumlah 1 3 2 9 19 78 91 203 Persentase 0,5 1,5 1 4,4 9,4 38,4 44,8 100 Total 1 5 7 18 32 189 189 441 Keterangan : 1 = Tidak pernah, 2 = Jarang, 3 = Agak jarang, 4 = Kadang-kadang, 5 = Agak sering, 6 = Sering, 7 = Selalu 73 IV.2.2 Usia Untuk sebaran usia responden, responden dikelompokkan menjadi usia Remaja (17 – 25 tahun), Dewasa (26 – 45 tahun) dan Lansia (46 – 65 tahun). Pada Tabel IV.10. ditampilkan sebaran profil dari 441 responden berdasarkan usia. Berdasarkan Tabel tersebut dapat dilihat bahwa responden penelitian ini di dominasi oleh usia dewasa. Sedangkan pada Tabel IV. 11 diperlihatkan perilaku penggunaan helm berdasarkan berdasarkan hasil tabulasi silang antara usia dan perilaku penggunaan helm. Terkait perilaku penggunaan helm diketahui semakin bertambahnya usia pengendara sepeda motor maka penggunaan helm akan semakin meningkat (χ 2 (2) = 13,229, ρ = 0,001 < α = 0,05). Odds Ratio pengendara sepeda motor berdasarkan usia diperlihatkan pada Tabel IV.12, Tabel IV.13, dan Tabel IV.14. Kategori “tidak menggunakan helm” berdasarkan respon skala 1-6 sedangkan “menggunakan helm” berdasarkan respon skala 7. Tabel IV. 10 Usia Usia Jumlah Persentase Remaja 151 34.24 Dewasa 216 48.98 Lansia 74 16.78 Total 441 100 Tabel IV. 11 Perilaku Penggunaan Helm berdasarkan Usia Usia Perilaku Penggunaan Helm 1 2 3 4 5 6 7 Total 17-25 thn Jumlah 1 1 4 9 16 70 50 151 Persentase 0,7 0,7 2,6 6 10,6 46,4 33,1 100 26 – 45 thn Jumlah 0 2 1 7 12 98 96 216 Persentase 0 0,9 0,5 3,2 5,6 45,4 44,4 100 46 – 65 thn Jumlah 0 2 2 2 4 21 43 74 Persentase 0 2,7 2,7 2,7 5,4 28,4 58,1 100 Total 1 5 7 18 32 189 189 441 Keterangan : 1 = Tidak pernah, 2 = Jarang, 3 = Agak jarang, 4 = Kadang-kadang, 5 = Agak sering, 6 = Sering, 7 = Selalu Tabel IV. 12 Odds Ratio antara Pengendara Usia 17-25 dan 26 – 45 Usia Tidak Menggunakan Helm Menggunakan Helm 17 – 25 Tahun 101 50 26 – 45 Tahun 120 96 74 Tabel IV.12 Odds Ratio antara Pengendara Usia 17-25 dan 26-45 Odds Ratio 1,616 Asymp Sig 0,030 Lower Bound – Upper Bound 1,049 – 2,409 Tabel IV. 13 Odds Ratio antara Pengendara Usia 26 – 45 Tahun dan 45 – 65 Tahun Usia Tidak Menggunakan Helm Menggunakan Helm 26 – 45 Tahun 120 96 45 – 65 Tahun 31 43 Odds Ratio 1,734 Asymp Sig 0,043 Lower Bound – Upper Bound 1,016 – 2,958 Tabel IV. 14 Odds Ratio antara Pengendara Usia 17 - 25 Tahun dan 45 – 65 Tahun Usia Tidak Menggunakan Helm Menggunakan Helm 17 – 25 Tahun 101 50 45 - 65 Tahun 31 43 Odds Ratio 2,802 Asymp Sig 0,000423 Lower Bound – Upper Bound 1,580 – 4,969 IV.2.3 Tingkat Pendidikan Data profil responden berdasarkan tingkat pendidikan dibagi ke dalam 2 kelompok yaitu lulusan universitas dan bukan lulusan universitas. Sebaran data responden berdasarkan tingkat pendidikan dapat dilihat pada Tabel IV.15 yang memperlihatkan bahwa sebagian besar responden merupakan lulusan universitas. Hasil tabulasi silang antara tingkat pendidikan dan perilaku penggunaan helm diperlihatkan pada Tabel IV.16. Berdasarkan hasil pengolahan data diketahui bahwa pengendara sepeda motor yang merupakan lulusan universitas lebih sering menggunakan helm dibandingkan yang bukan lulusan universitas (χ 2 (1) = 8,548, ρ = 0,003 < α = 0,05). Odds Ratio antara pengendara sepeda motor yang bukan lulusan universitas dengan lulusan universitas diperlihatkan pada Tabel IV.17. 75 Tabel IV. 15 Tingkat Pendidikan Tingkat Pendidikan Jumlah Persentase Lulusan Universitas 315 71,43 Bukan Lulusan Universitas 126 28,57 Total 441 100 Tabel IV. 16 Perilaku Penggunaan Helm berdasarkan Tingkat Pendidikan Tingkat Pendidikan Perilaku Penggunaan Helm 1 2 3 4 5 6 7 Total Lulusan universitas Jumlah 0 3 2 11 17 138 144 315 Persentase 0 1 0,6 3,5 5,4 43,8 45,7 100 Bukan lulusan universitas Jumlah 1 2 5 7 15 51 45 126 Persentase 0,8 1,6 4 5,6 11,9 40,5 35,7 100 Total 1 5 7 18 32 189 189 441 Keterangan : 1 = Tidak pernah, 2 = Jarang, 3 = Agak jarang, 4 = Kadang-kadang, 5 = Agak sering, 6 = Sering, 7 = Selalu Tabel IV. 17 Odds Ratio terkait Tingkat Pendidikan Tingkat Pendidikan Tidak Menggunakan Helm Menggunakan Helm Bukan Lulusan Universitas 81 45 Lulusan Universitas 171 144 Odds Ratio 1,516 Asymp Sig 0,056 Lower Bound – Upper Bound 0,989 – 2,322 IV.2.4 Status Pernikahan Dari 441 responden, sebaran profil responden berdasarkan status pernikahan diperlihatkan pada Tabel IV.18. Sedangkan Tabel IV.19 tingkat penggunaan helm sepeda motor berdasarkan status pernikahan. Hasil pengolahan data mengungkapkan bahwa pengendara sepeda motor yang menikah lebih sering menggunakan helm dibandingkan yang belum menikah (χ 2 (1) = 6,922, ρ = 0,009 < α = 0,05). Odds Ratio antara pengendara yang belum menikah dan sudah menikah diperlihatkan pada Tabel IV.20. 76 Tabel IV. 18 Status Pernikahan Status Pernikahan Jumlah Persentase Belum Menikah 205 46.49 Menikah 236 53.51 Total 441 100 Tabel IV. 19 Perilaku Penggunaan Helm berdasarkan Status Pernikahan Status Pernikahan Perilaku Penggunaan Helm 1 2 3 4 5 6 7 Total Belum menikah Jumlah 1 2 4 12 18 92 76 205 Persentase 0,5 1 2 5,9 8,8 44,9 37,1 100 Menikah Jumlah 0 3 3 6 14 97 113 236 Persentase 0 1,3 1,3 2,5 5,9 41,1 47,9 100 Total 1 5 7 18 32 189 189 441 Keterangan : 1 = Tidak pernah, 2 = Jarang, 3 = Agak jarang, 4 = Kadang-kadang, 5 = Agak sering, 6 = Sering, 7 = Selalu Tabel IV. 20 Odds Ratio terkait Status Pernikahan Status Pernikahan Tidak Menggunakan Helm Menggunakan Helm Belum Menikah 129 76 Menikah 123 113 Odds Ratio 1,559 Asymp Sig 0,022 Lower Bound – Upper Bound 1,065 – 2,284 IV.2.5 Status Anak Berdasarkan data yang dikumpulkan, sebaran profil responden berdasarkan status anak (memiliki atau tidak memiliki anak) dapat dilihat pada Tabel IV.16. Sedangkan Tabel IV.17 memperlihatkan perilaku penggunaan helm berdasarkan status anak. Berdasarkan hasil pengolahan data diketahui bahwa pengendara sepeda motor yang memiliki anak lebih sering menggunakan helm saat mengendarai sepeda motor dibandingkan yang tidak memiliki anak (χ 2 (1) = 6,726, ρ = 0,010 < α = 0,05). Tabel IV. 21 Status Anak Status Anak Jumlah Persentase Tidak memiliki anak 237 53.74 Memiliki anak 204 46.26 Total 441 100 77 Tabel IV. 22 Perilaku Penggunaan Helm berdasarkan Status Anak Status Anak Perilaku Penggunaan Helm 1 2 3 4 5 6 7 Total Tidak memiliki anak Jumlah 1 2 5 13 19 108 89 237 Persentase 0,4 0,8 2,1 5,5 8 45,6 37,6 100 Memiliki anak Jumlah 0 3 2 5 13 81 100 204 Persentase 0 1,5 1 2,5 6,4 39,7 49 100 Total 1 5 7 18 32 189 189 441 Keterangan : 1 = Tidak pernah, 2 = Jarang, 3 = Agak jarang, 4 = Kadang-kadang, 5 = Agak sering, 6 = Sering, 7 = Selalu Tabel IV. 23 Odds Ratio terkait Status Anak Status Anak Tidak Menggunakan Helm Menggunakan Helm Tidak Memiliki Anak 148 89 Memiliki Anak 104 100 Odds Ratio 1,599 Asymp Sig 0,016 Lower Bound – Upper Bound 1,093 – 2,338 IV.2.6 Kepemilikan SIM Tidak semua pengendara sepeda motor memiliki SIM, dengan demikian pada Tabel IV.24 ditampilkan sebaran profil responden berdasarkan memiliki atau tidak memiliki SIM.