BAB III METODOLOGI PENELITIAN
3.1
Penelitian
3.1.1 Lokasi Penelitian Untuk mendapatkan informasi dan data yang diperlukan dalam penyusunan skripsi penelitian ini, maka penelitian ini akan dilakukan di wilayah Kecamatan Karawaci Kota Tangerang. Dengan mengambil lokasi-lokasi yang banyak terdapat kendaraan roda empat merek Toyota Avanza, seperti tempat parkir restoran cepat saji, pusat perbelanjaan, dan pusat hiburan.
3.1.2 Sejarah Singkat Toyota Avanza Semenjak dilahirkan di Gaikindo Auto Expo (sekarang disebut Indonesia International Motor Show) pada 2003, nama MPV yang satu ini terus dikenal oleh masyarakat Indonesia. Saat Avanza lahir, harganya cukup murah dibandingkan dengan mobil MPV merek lainnya. Bagaimana tidak harga Avanza pada saat peluncurannya ditaksir hanya berkisar Rp 80 - Rp 90 juta on the road Jakarta. Avanza di pasar MPV tanah air pun terus menunjukkan kesuksesannya. Nama "Avanza" berasal dari bahasa Italia avanzato, yang berarti "peningkatan". Versi khusus dari Avanza (S Type) diluncurkan pada akhir 2004 dengan menggunakan mesin VVT-i Toyota. Peluncuran versi ini juga ditujukan sebagai Test Market bagi rencana pengembangan All Avanza VVT-i dan Automatic Edition guna memenuhi kebutuhan pasar kedepanya. Pada akhir tahun
25
2006, diluncurkan New Avanza dengan perubahan tampilan, aksesoris, peningkatan performa, serta mesin baru berteknologi VVT-i yang melengkapi semua versi. Pada akhir tahun 2006 juga diluncurkan New S-Type (1.5 S VVT-i) yang merupakan versi terlengkap dengan mesin berkapasitas 1500 cc VVT-i, Rear Parking Sensor, teknologi pengereman ABS serta velg aluminium 15". Lalu yang terbaru adalah Toyota mengeluarkan All New Avanza pada tanggal 7 november 2011 dengan perubahan eksterior dan interior yang cukup banyak perbedaan dengan Avanza pendahulunya. All New Avanza masih tetap menggunakan kapasitan mesin yang sama, terbagi dalam 4 type dan 7 varian yaitu 1.3E bertransmisi manual dan otomatis, 1.3G manual dan otomatis, 1.5G manual dan Avanza Veloz bertransmisi manual dan otomatis. Perbedaan terjadi pada penamaan type Avanza tertingginya, yang lalu dinamain dengan Avanza 1.5S, sekarang berubah menjadi Avanza Veloz.
3.2
Desain Penelitian Penelitian yang dilakukan adalah penelitian kausal, penelitian kausal untuk
mengetahui pengaruh antara satu atau lebih variabel independen terhadap variabel dependen. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh kualitas produk, persepsi harga, dan ekuitas merek terhadap keputusan pembelian produk kendaraan roda empat merek Toyota Avanza.
26
3.3
Hipotesis Aritonang R. (2007) menjelaskan bahwa hipotesis berfungsi sebagai
jawaban sementara atas permasalahan penelitian sebagai jawaban, hipotesis dirumuskan dalam kalimat pernyataan. Disebut sebagai jawaban sementara karena kebenaranya masih harus diverivikasi secara empiris, harus diuji secara empiris, yaitu dengan pengumpulan data empiris mengenai tiap variabel yang tercakup pada permasalahan maupun hipotesis penelitian. Hipotesis dalam penelitian ini adalah : H1 : Kualitas Produk mempunyai pengaruh terhadap Keputusan Pembelian. H2 : Persepsi Harga mempunyai pengaruh terhadap Keputusan Pembelian. H3 : Ekuitas Merek mempunyai pengaruh terhadap Keputusan Pembelian.
3.4
Variabel Penelitian dan Definisi Operasional Variabel penelitian adalah suatu atribut atau sifat dari orang, obyek atau
kegiatan yang memiliki variasi tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2004). Variabel penelitian dapat dibagi menjadi 2, yaitu:
3.4.1
Variabel Independen Variabel independen atau variabel eksogen dalam penelitian ini adalah:
1. Kualitas Produk ( X1 ) Menurut Cannon, Perreault, dan McCarthy (2008) menyatakan dari sudut pandang pemasaran, kualitas (Quality) berarti kemampuan produk untuk
27
memuaskan kebutuhan dan keinginan pelanggan. Definisi ini berfokus pada pelanggan dan bagaimana pelanggan berfikir suatu produk akan memenuhi tujuan tertentu. 2. Persepsi Harga ( X2 ) Widiana (2010) menyatakan harga adalah sejumlah uang (ditambah beberapa produk kalau mungkin) yang ditambahkan untuk mendapatkan sejumlah kombinasi dari produk dan pelayananya. Dapat juga disampaikan harga adalah nilai dari produk atau jasa yang diharapkan bersama pelayananya, yang harus dikeluarkan atau dibayar oleh konsumen untuk mendapatkan sejumlah produk. 3. Ekuitas Merek ( X3 ) Menurut Kotler dan Keller (2008) ekuitas merek adalah nilai tambah yang diberikan pada produk dan jasa. Nilai ini bisa dicerminkan dalam cara konsumen berfikir, merasa, dan bertindak terhadap merek, harga, pangsa pasar, dan profitabilitas yang dimiliki oleh perusahaan.
3.4.2
Variabel Dependen Variabel dependen atau variabel endogen merupakan variabel yang
dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel independen. Dalam penelitian ini yang dijadikan variabel dependen adalah keputusan pembelian. 1. Keputusan Pembelian (Y) Kotler dan Keller (2008) menyatakan bahwa keputusan pembelian adalah tindakan dari konsumen untuk mau membeli atau tidak terhadap produk.
28
Untuk memberikan gambaran yang lebih jelas tentang variabel-variabel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini, maka selanjutnya disajikan tabel variabel penelitian sebagai berikut : Tabel 3.1 Operasional Variabel Penelitian Variabel Penelitian
Indikator Penelitian Keragaman Produk
Kualitas Produk (X1) Simamora (2003:30)
Design
Fitur
Jaminan/Garansi
Daftar harga
Persepsi Diskon Harga (X2) Rangkuti (2002:152) Jangka pembayaran
Syarat-syarat kredit
Kuesioner Toyota Avanza merupakan poduk yang mempunyai keragaman tipe dengan kualitas tinggi. Toyota Avanza memiliki design yang bagus, dapat digunakan untuk penumpang keluarga maupun keperluan bisnis Toyota Avanza mempunyai fitur (keamanan, kenyamanan, kekuatan) yang baik dan lengkap di kelasnya. Pihak Toyota senantiasa memberikan pelayanan yang baik dan garansi terhadap setiap produk Toyota Avanza. Terdapat daftar harga yang bervariasi sesuai tipe, sehingga masyarakat dapat memilih sesuai dengan kemampuanya. Setiap pembelian Toyota Avanza selalu diberikan penawaran diskon yang menarik. Terdapat penawaran pembayaran jangka panjang bagi konsumen yang ingin membeli secara kredit. Syarat-syarat kredit kendaraan Toyota Avanza sangat mudah dan cepat.
Pengukuran Variabel 1 2 3 4 5 STS SS 1 2 3 4 5 STS SS 1 2 3 4 5 STS SS 1 2 3 4 5 STS SS 1 2 3 4 5 STS SS 1 2 3 4 5 STS SS 1 2 3 4 5 STS SS 1 2 3 4 5 STS SS
29
Variabel Penelitian
Indikator Penelitian
Kuesioner
Toyota Avanza merupakan merek yang familiar dimata konsumen kendaraan roda empat di Indonesia. Di Indonesia, Toyota Avanza Ekuitas merupakan merek kendaraan Perceived Quality Merek yang mempunyai kualitas baik (persepsi kualitas) (X3) disbanding merk lain Kristianto (2011) Memiliki kendaraan Toyota dan Avanza merupakan suatu Brand Association Rangkuti (asosiasi merek) kebanggaan tersendiri bagi (2002:152) keluarga kami. Bila dimasa mendatang membutuhkan kendaraan roda Brand Loyalty empat lagi maka saya akan (loyalitas merek) memilih Toyota Avanza. Saya membeli kendaraan Toyota Pengenalan Avanza karena untuk memenuhi masalah kebutuhan berkendara. Teman dan Saudara saya menyarankan untuk memilih Keputusan Pencarian informasi Toyata Avanza karena kualitas Pembelian dan keunggulannya. (Y) Saya memilih Toyota Avanza Simamora karena merasa percaya dan Evaluasi alternatif (2008:16) harganya sesuai dengan kemampuan Brand Awareness (kesadaran merek)
Keputusan Membeli
3.5
Saya memutuskan mobil Toyota Avanza sebagai merek pertama karena nilai dan manfaatnya.
Pengukuran Variabel 1 2 3 4 5 STS SS 1 2 3 4 5 STS SS 1 2 3 4 5 STS SS 1 2 3 4 5 STS SS 1 2 3 4 5 STS SS 1 2 3 4 5 STS SS
1 2 3 4 5 STS SS
Populasi dan Sampel
3.5.1 Populasi Ferdinand (2006) mengatakan bahwa Populasi adalah gabungan dari seluruh elemen yang berbentuk peristiwa, Hal atau orang yang memiliki
30
karakteristik yang serupa yang menjadi pusat Perhatian seorang peneliti, karena itu dipandang sebagai sebuah semesta Penelitian. Dalam penelitian ini populasinya adalah semua orang yang telah membeli dan menggunakan produk merek Toyota Avanza di Kecamatan Karawaci, Tangerang.
3.5.2 Sampel Menurut Sugiyono (2007), sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Sampel diambil karena tidak mungkin peneliti meneliti seluruh anggota populasi. Jumlah sampel dalam SEM membutuhkan jumlah yang besar agar hasil yang didapt mempunyai kredibelitas yang cukup. Sampai saat ini
tidak ada
kesepakatan tentang jumlah minimum sampel yang dibutuhkan. Penulis mengacu pada Santoso (2011: 70), bahwa untuk model SEM dengan jumlah variabel laten (konstruk) sampai dengan lima buah, dan setiap konstruk dijelaskan oleh tiga atau lebih indidikator, jumlah sampel 100-150 data dianggap memadai. Namun karena keterbatasan waktu serta biaya penulis mengambil sampel sebanyak 100 pelanggan Toyota Avanza sebagai responden. Desain sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah non-probability sampling yaitu teknik pengambilan sampel yang tidak memberi peluang atau kesempatan yang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel.
31
3.5.3 Teknik Pengambilan Sampel Teknik pengambilan sampel dilakukan dengan teknik purposive sampling, yaitu teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu (Sugiyono, 2007). Pertimbangan yang diambil peneliti dalam menentukan sampel adalah pelanggan produk merek Toyota Avanza di Tangerang dan sudah menggunakan produk tersebut minimal 6 bulan sehingga memiliki pandangan dan informasi yang cukup tentang produk merek Toyota Avanza.
3.6
Jenis Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer,
menurut Aritonang R. (2007), Data primer adalah data yang dikumpulkan sendiri oleh peneliti untuk menjawab suatu permasalahan penelitianya. Data primer yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang berisi tentang kualitas produk, harga, ekuitas merek, dan keputusan pembelian. Data primer yang akan dijadikan sebagai analisis selanjutnya adalah hasil pengisian kuisioner.
3.7
Metode Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini didapatkan dari penyebaran
kuesioner kepada responden. Kuesioner yang diberikan berbentuk pernyataan terstruktur dan pertanyaan terbuka dimana di dalam kuesioner tersebut menyajikan sebuah pernyataan yang harus ditanggapi oleh responden secara terstruktur disertai dengan pertanyaan mengenai tanggapan yang telah diberikan dengan bentuk pertanyaan terbuka yang harus diungkapkan dengan tulisan.
32
Pernyataan terstruktur tersebut menggunakan teknik anchoring dalam menjaring tanggapan responden, yaitu cara memperoleh data melalui pernyataan yang dijangkar kiri dan kanan dengan tingkatan jawaban yang peneliti harapkan, cenderung bersifat interval. Interval pernyataan dalam penelitian ini adalah 1-5 dengan pernyataan jangkarnya sangat tidak setuju (STS) hingga sangat setuju (SS). 1
2
STS
3
4
5
SS
Hasil pernyataan terstruktur ini nantinya digunakan untuk mendapatkan jawaban kuantitatif sesuai dengan skala yang dikehendaki serta sesuai dengan desain penelitian. Sedangkan pertanyaan terbuka digunakan untuk mendapat jawaban kualitatif guna mengkonfirmasi jawaban kuantitatif dalam pertanyaan terstruktur serta untuk memberikan “fakta empiris” bagi jawaban kuantitatif yang diberikan.
3.8
Teknik Analisis Data Kegiatan menganalisis data dalam penelitian ini meliputi beberapa tahap
dasar. Tahap tersebut diantaranya : 1. Proses editing Tahap awal analisis data adalah melakukan edit terhadap data yang telah dikumpulkan dari hasil survey di lapangan. Pada prinsipnya proses editing data memiliki tujuan supaya data yang akan dianalisis telah akurat dan lengkap.
33
2. Proses coding Proses coding merupakan proses pengubahan data kualitatif menjadi angka dengan mengklasifikasikan jawaban yang ada menurut kategori-kategori yang penting (pemberian kode).
3. Proses scoring Proses penentuan skor atas jawaban responden yang dilakukan dengan membuat klasifikasi dan kategori yang cocok tergantung pada anggapan atau opini responden. 4. Tabulasi Menyajikan data yang diperoleh dalam tabel sehingga diharapkan pembaca dapat melihat hasil penelitian dengan jelas. Setelah proses tabulasi selesai, kemudian data dalam tabel tersebut akan diolah dengan bantuan software statistik yaitu SPSS 19 dan AMOS 7.
3.9
Metode Analisis Data
3.9.1 Analisis Deskriptif Analisis deskriptif terdiri dari frequencies, descriptives, explore, crosstabs dan ratio. Fungsi analisis deskriptif adalah untuk memberikan gambaran umum tentang data yang telah diperoleh. Gambaran umum ini bisa menjadi acuan untuk melihat karakteristik data yang kita peroleh. Analisis deskriptif sering diabaikan penggunaannya dalam penelitian-penelitian sosial, karena memang dalam beberapa fungsi analisis lainnya otomatis tercantum analisis deskriptif. Saya
34
sangat menganjurkan untuk mengawali analisis deskriptif sebelum melakukan analisis lainnya pada data anda. Hal ini sangat penting karena dengan analisis deskriptif kita bisa mengkoreksi secara cepat data yang sudah kita entri.
3.9.2 Uji Instrumen 1) Uji Validitas Aritonang R. (2007) uji validitas digunakan untuk mengukur variabel yang demikian sulit, untuk mengembangkan instrumen yang memiliki validitas yang tinggi karena karekteristik yang akan diukur dari variabel yang demikian tidak dapat diobeservasi secara langsung, tetapi hanya melalui indikator (petunjuk tak langsung) tertentu. Untuk uraian selanjutya, instrumen yang dijadikan contoh adalah angket, yaitu daftar yang terdiri atas beberapa butir pertanyaan dan pernyataan. Misalnya dalam mengukur keputusan pembelian suatu produk di mata konsumen diukur dalam tiga pernyataan berupa satu pertanyaan tiap indikator. Untuk mengukur variabel keputusan pembelian jawaban responden dikatakan valid apabila item-item dalam kuesioner mampu mengungkapkan sesuatu yang akan diukur dalam kuesioner tersebut. Dalam melakukan pengujian validitas, digunakan alat ukur berupa program komputer yaitu SPSS 17. Dan jika suatu alat ukur mempunyai korelasi yang signifikan antara skor item terhadap skor totalnya maka dikatakan alat skor tersebut adalah valid (Ghozali, 2001).
35
2) Uji Reliabilitas Aritonang R. (2007) mengatakan bahwa instrumen reliabel adalah instrumen yang dapat memberikan hasil pengukuran yang (relatif) sama bila instrumen itu digunakan untuk mengukur variabel yang sama pada dua atau lebih waktu yang berbeda dalam keadaan yang kurang lebih sama. Untuk menguji reliabilitas digunakan koefisien reliability alpha cronbach yang perhitunganya menggunakan prosedur reliabilitas pada paket program SPSS. Tujuan perhitungan koefisien keandalan adalah untuk mengetahui tingkat konsistensi jawaban responden. 3.9.3. Analisis Faktor (Factor Analysis) Dalam penelitian membutuhkan pengembangan pengukuran untuk bermacam-macam variabel yang tidak dapat diukur secara langsung, seperti pendapat, persepsi dan lain-lain. Faktor analisis adalah metode yang dapat digunakan untuk pengukuran semacam itu. Kegunaan dari analisis factor adalah Mengekstraks variabel latent dari indikator, atau mereduksi, observable variable menjadi variabel baru yang jumlahnya lebih sedikit. Selain itu analisis factor dapat Mempermudah interpretasi hasil analisis, sehingga didapatkan informasi yang realistik dan sangat berguna.
Ia juga dapat melakukan
Pengelempokkan obyek berdasarkan
Pemetaan dan
karakteristik faktor tertentu. Dapat
melakukan pemeriksaan validitas dan reliabilitas instrumen penelitian dan Mendapatkan data variabel konstruks (= skor faktor) sebagai data input analisis lebih lanjut (analisis diskriminan, analisis regresi, cluster analisis, MANOVA, Analisis Path, Model Struktural, MDS, dan lain-lain.
36
Tujuan dari analisis faktor adalah untuk menggambarkan hubungan-hubungan kovarian antara beberapa variabel yang mendasari tetapi tidak teramati, kuantitas random yang disebut faktor. Vektor random teramati X dengann p komponen, memiliki rata-rata μ dan matrik kovarian. Model analisis faktor adalah sebagai berikut (Ghozali, 2008) :
X 1 1 11 F1 12 F2 .... 1m Fm 1
(1)
X p p p1 F1 p 2 F2 .... pm Fm p Atau dapat ditulis dalam notasi matrik sebagai berikut : X pxl μ ( pxl ) L( pxm ) F( mxl ) ε pxl
(2)
dengan
i rata-rata variabel i
i faktor spesifik ke – i F j common faktor ke- j i j loading dari variabel ke – i pada faktor ke-j
Bagian dari varian variabel ke–i dari m common faktor disebut komunalitas ke–i yang merupakan jumlah kuadrat dari loading variabel ke – i pada m common faktor (Johnson &Wichern, 2002), dengan rumus :
hi2 2i 1 2i 2 .... 2i m
(3)
37
Tujuan analisis faktor adalah menggunakan matriks korelasi hitungan untuk 1.) Mengidentifikasi jumlah terkecil dari faktor umum (yaitu model faktor yang paling parsimoni) yang mempunyai penjelasan terbaik atau menghubungkan korelasi diantara variabel indikator. 2.) Mengidentifikasi, melalui faktor rotasi, solusi faktor yang paling masuk akal. 3.) Estimasi bentuk dan struktur loading, comunality dan varian unik dari indikator. 4.) Intrepretasi dari faktor umum. 5.) Jika perlu, dilakukan estimasi faktor skor.
3.9.4
Uji Normalitas dan Outlier Menurut Sanusi (20011:176) dalam evaluasi model atau kriteria goodness
of fit Seperti pada banyak metode statistik lainnya SEM juga mensyaratkan data berdistribusi normal. Menurut Wijaya (2009:134), data dikatakan normal apabila c.r. Multivariat (critical ratio) memiliki syarat -2.58
ini diukur dengan metode
Mahalanobis. Suatu data dapat dimasukkan ke dalam outlier apabila bila data tersebut mempunyai nilai probabilitas atau nilai p1 dan p2 kurang dari 0.05. Pengujian normalitas distribusi dan deteksi ada tidaknya outlier dapat dilakukan dengan menggunakan program Amos.
38
3.9.5
Analisis Model Persamaan Struktural (Structural Equation Modeling) Metode analisa yang akan digunakan dalam melakukan analisis data pada
penelitian ini adalah menggunakan Structural Eqution Modeling (SEM). Menurut Sanusi (2011:166)) SEM merupakan pengembangan path analysis , dimana hubungan kausalitas antar variabel eksogen dan endogen dapat ditentukan dengan lengkap. Dengan menggunakan SEM tidak hanya hubungan kausalitas (langsung dan tidak langsung) pada variabel atau konstruk yang diamati bias terdeteksi, tetapi komponen-komponen yang berkontribusi terhadap pembentukan konstruk itu sendiri dapat ditentukan besarnya. Hubungan kausalitas di antara variabel atau kontruk yang sadang dipelajari menjadi lebih informatif, lengkap, dan akurat. Berhubung dalam analisis SEM kita juga menentukan nilai-nilai komponen penyusun konstruk, kita mengenal beberapa istilah atau penamaan untuk variabel-variabel. Berikut adalah penamaan variabel-variabel tersebut. Kotak persegi disebut variabel terukur (observed variable). Nilainya dapat diperoleh dengan menggunakan instrumen (kuesioner) penelitian di lapangan.
Lingkaran berbentuk oval disebut variabel bentukan (latent variable). Nilai variabel bentukan ini disusun oleh indikator-indikator penyusun konstruk. Oleh karena itu, variabel bentukan ini juga disebut construct (konstruk).
Panah satu arah menunjukkan adanya hubungan yang dihipotesiskan antarvariabel, di mana variabel yang dituju anak panah adalah variabel tergantung. Untuk variabel bentukan (construct), arah anak panah menuju ke kiri (ke indikator-indikator penyusun construct). Untuk variabel terukur (observed variabel), arah anak panah menuju ke kanan (lazim sebagaimana
39
arah anak panah dalam hubungan regresi antara variabel independen dengan variabel dependen). Panah dua arah menunjukkan hubungan korelasi di antara dua variabel. Dalam SEM, perilaku dua anak panah ini tidak dihitung, tetapi digunakan untuk syarat dalam menentukan hubungan kausalitas antara satu variabel dependen dengan beberapa variabel independen. Dalam hal ini, hubungan kausalitas dalam regresi akan terjadi apabila di antara variabel independen ini tidak saling berkorelasi. Model SEM lengkap terdiri atas “Model Pengukuran” dan “Model Struktural”. Model Pengukuran digambarkan dengan konfirmasi indicatorindikator empiris terhadap konstruk yang dibangun oleh indikator, sedangkan model struktural menjelaskan struktur hubungan kausalitas antar variabel. Menurut Ferdinand (2002:34) dalam Sanusi (2011:166) terdapat tujuh langkah dalam pemodelan SEM. 1. Pengembangan Model Berbasis Teori SEM tidak menghasilkan suatu hubungan kausalitas, tetapi membenarkan atau tidak sebuah hubungan kausalitas. Hubungan kausalitas itu sendiri dalam model harus dibangun oleh melalui landasan teori yang kuat akan fenomena yang diamati. Peneliti harus mampu memahami secara ilmiah tentang konstruk berikut indicator-indikator yang membentuk konstruk tersebut. Demikian juga, hubungan di antara konstruk atau variabel. Dengan demikian, dapat dengan tepat menentukan konstruk atau variabel mana yang diposisikan sebagai konstruk atau variabel bentukan, variabel terukur, variabel dependen, dan variabel independen menentukan lintasannya. 2. Pengembangan Path Diagram Model yang sudah diterjemahkan ke dalam diagram jalur (path diagram) dengan tujuan agar kita dapat dengan mudah menentukan hubungan kausalitas 40
atau korelasional di antara konstruk atau variabel. Pada analisis regresi atau korelasi, lazimnya hubungan antar variabel itu dinyatakan dalam bentuk persamaan matematika atau ekonometrika. Sementara itu, pada SEM, hubungan-hubungan tersebut divisualisasi dengan diagram jalur dan selanjutnya bahasa program (misal: program AMOS) mengonversi gambar ke dalam bentuk persamaan. Dari persamaan ini, estimasi terhadap besaran-besaran statistik kemudian dilakukan. 3. Konversi Diagram Jalur ke dalam Serangkaian Persamaan Persamaan-persamaan dalam SEM pada hakikatnya terbagi menjadi dua bagian, yaitu persamaan model pengukuran (measurement model/factorloading) dan persamaan model struktural (structural model). Persamaan model pengukuran adalah variabel bentukan eksogen dan endogen, Persamaan model struktural adalah pengaruh langsung dan tidak langsung antar variabel. 4. Memilih Matrixs Input dan Estimasi Model Dalam analisis SEM, data yang digunakan sebagai input adalah matriks varians/kovarians atau matriks korelasi. Pada saat mengumpulkan data, peneliti tentu saja memperoleh data individu dari sekian responden sesuai dengan jumlah sampel yang dipersyaratkan. Akan tetapi, begitu diinput ke dalam program pengolah data, data individu tersebut dikonversi terlebih dahulu oleh program ke dalam bentuk data matriks varians/kovarians atau matriks korelasi sebagai input untuk analisis SEM.
41
5. Menilai Masalah Identifikasi Dalam analisis SEM, seringkali, persoalan identifikasi muncul, baik yang berupa unidentified maupun overidentified. Sebagai akibatnya, model tidak mampu menghasilkan estimasi atau pendugaan yang seharusnya. Ciri-ciri terjadinya masalah identifikasi antara lain: standard error untuk satu atau beberapa koefisien sangat besar atau terjadi korelasi yang berlebihan di antara koefisien estimasi yang diperoleh dari model dimaksud. Apabila ternyata dalam model terjadi masalah identifikasi maka disarankan agar konstruk dalam model tersebut diperbanyak. 6. Evaluasi Kriteria Goodness-of-Fit Langkah pertama dalam evaluasi model yang sudah dihasilkan dalam analisis SEM adalah memperhatikan terpenuhinya asumsi-asumsi dalam SEM, misalnya: (1) ukuran sampelnya sesuaikan dengan yang disyaratkan; (2) normalitas dan linearitas data yang digunakan; (3) kemungkinan adanya outlier (pencilan) yang ekstrem; serta (4) kemungkinan terjadinya multicollinearity dan singularity (kombinasi linear dari variabel yang dianalisis). Setelah asumsi-asumsi tersebut dipenuhi maka barulah dilakukan uji kesesuaian dan uji statistik. Untuk keperluan ini, Ferdinand (2002:61) merangkum pendapat para ahli tentang berbagai kriteria yang dapat dijadikan pedoman dalam melakukan uji kesesuaian (uji fit) yang dikenal dengan "Goodness-of-Fit Indices" seperti yang ditunjukkan pada Tabel dibawah ini :
42
Tabel 3.2 Goodness-of-Fit Indices Goodness of Fit Index X² - Chi Square
Cut-off Value Diharapkan kecil
Significance Probability
≥ 0,05
RMSEA
≤ 0,08
GFI
≥ 0,90
AGFI
≥ 0,90
CMIN/ DF
≤ 2,00
TLI
≥ 0,95
CFI
≥ 0,95
Sumber : Ferdinand (2002: 61) Keterangan: a. X2-Chi-Square. Nilai statistik Chi-Square digunakan untuk mengukur overall fit sebuah model. Model yang dievaluasi akan dipandang baik apabila nilai dari Chi-Square kecil; semakin kecil nilai Chi-Square, semakin baik sebuah model. Uji beda Chi-Square diharapkan menerima hipotesis nol dengan significance probability.> 0,05. b. The Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA). Karena X2-ChiSquare sangat sensitif terhadap ukuran sampel (terlalu besar atau terlalu kecil), kriteria RMSEA digunakan untuk mengompensasi Chi-Square dengan sampel besar. Nilai RMSEA 5 0,08 direkomendasikan sebagai pedoman untuk menyatakan model dapat diterima. c. Goodness-of-Fit Index (GFI). Indeks ini menghitung proporsi tertimbang dari varians dalam matriks kovarians sampel yang dijelaskan oleh matriks kovarians populasi yang terestimasikan dengan rentang nilai antara nol hingga
43
satu. Semakin mendekati satu nilai GFI (> 0,90) maka semakin baik model tersebut. d. Adjusted
Goodness-of-Fit
Index
(AGFI).
Kriteria
AGFI
merupakan
penyesuaian dari GFI terhadap degree of freedom. Nilai AGFI (>0,90) direkomendasikan bagi diterimanya model. e. The Mininmm Sampel Discrepancy Function/Degree of Freedom (CMIN/DF) atauX2relatif. CNIIN/DF merupakan nilai,y=-Chi-Square dibagi dengan degree of freedom-nya. Nilai CMIN/DF < 2,00 menunjukkan model fit. f. Tucker Lewis Index (TLI). Kriteria ini digunakan dengan membandingkan antara model yang diuji dengan baseline model. Nilai TLI > 0,95 direkomendasikan untuk menerima sebuah model yang diuji. g. Comparative Fit Index (CFI). Berbeda dengan X2-Chi-Square, indeks ini sama sekali tidak dipengaruhi oleh besarnva sampel yang digunakan dalam penelitian. Program AMOS menyediakan fasilitas indeks ini untuk digunakan sebagai salah satu kriteria dalam evaluasi sebuah model. Nilai CFI > 0,95 menunjukkan model yang baik bahkan jika mendekati satu menunjukkan a verygood fit. 7. Interpretasi dan Modifikasi Model Langkah terakhir dalani analisis SEM adalah melakukan interpretasi terhadap model yang sudah memenuhi persyaratan dengan berpedoman pada kriteria-kriteria goodness-of-fit. Apabila model ternyata belum memenuhi kriteria ini maka disarankan untuk melakukan modifikasi. Salah satu indikasi yang
44
menunjukkan bahwa model yang dimodifikasi semakin baik adalah menurunnya nilai Chi-Square.
3.9.5 Uji Hipotesis Hipotesis yang ditentukan dalam penelitian ini adalah : Ho1 : Kualitas produk tidak mempunyai pengaruh terhadap keputusan pembelian. Ha1 : Kualitas produk mempunyai pengaruh terhadap keputusan pembelian. Ho2 : Persepsi harga tidak mempunyai pengaruh terhadap keputusan pembelian. Ha2 : Persepsi harga mempunyai pengaruh terhadap keputusan pembelian. Ho3 : Ekuitas merek tidak mempunyai pengaruh terhadap keputusan pembelian. Ha3 : Ekuitas merek mempunyai pengaruh terhadap keputusan pembelian. Menurut Sanusi (2011:186), setelah dilakukan uji SEM dan kesesuaian model, selanjutnya dilakukan pengujian hipotesis hubungan kausalitas variabel penelitian. Hasil uji hipotesis hubungan di antara variabel ditunjukkan dari nilai regression weight pada kolom (nilai) CR (di mana identik dengan thitung) yang dibandingkan dengan nilai kritisnya (di mana identik dengan ttabel) pada level signifikansi tertentu. Selain itu, pengujian juga dapat memperhatikan nilai probabilitas (p) untuk masing-masing nilai regression weight yang kemudian dibandingkan dengan nilai signifikansi yang ditentukan, misalnya a = 0,05. Keputusan yang diambil, hipotesis penelitian ditolak jika nilai probabilitas (p) lebih besar dari nilai α=0.05; dan sebaliknya, hipotesis penelitian diterima jika nilai probabilitas (p) lebih kecil dari α=0.05.
45
