37
BAB III MODEL KONSEPTUAL DAN HIPOTESIS
3.1. Model Konseptual Sebelumnya telah dikemukakan beberapa hal yang mempengaruhi intensitas pembelian, dalam hal ini terhadap produk Toyota Avanza. Untuk itu, penelitian ini akan menganalisis tentang sejauh mana karakteristik produk, harga jual kembali, dan ekuitas merek mempengaruh intensi pembelian untuk membentuk loyalitas pelanggan. Gambar 3.1. Model Kerangka Konseptual Karakteristik Produk
H5(+) H1(+)
Harga Jual Kembali
Ekuitas Merek
H2(+)
Intensi Pembelian
H3(+) H6(+)
H4(+)
Loyalitas Pelanggan
38
3.2. Definisi Operasional Variabel Menurut Sarwono (2005), variabel bebas adalah variabel yang mempengaruhi variabel yang lainnya. Berdasarkan kerangka koseptual diatas, maka dapat di simpulkan bahwa Karakteristik produk, Harga jual kembali, dan Ekuitas merek merupakan variabel bebas (independent variabel), sedangkan Intensi pembelian konsumen dan Loyalitas pelanggan merupakan variabel terikat (dependen variabel). Dalam penelitian ini uji hipotesis pada setiap variabel diukur dengan penilaian skala Likert, karena berhubungan dengan pertanyaan tentang sikap seseorang terhadap sesuatu. Alternatif pernyataan / jawaban yang disediakan berupa rentang pilihan dari setuju sampai tidak setuju, senang sampai tidak senang, puas sampai tidak puas, atau baik sampai tidak baik.Disamping itu juga menggunakan kuesioner berisi pertanyaan – pertanyaan untuk mengukur dimensi daripada variabel – variabel tersebut.
3.2.1. Karakteristik Produk Karakteristik produk diukur melalui lima dimensi item yang diadaptasi dari penelitian McNeal (1992), McNeal (1999), dan Solomon (2007) yaitu : 1. Colour 2. Packaging 3. Symbols 4. Usage 5. Country of origin of the product
39
3.2.2. Harga Jual Kembali Untuk variabel Harga jual kembali diadaptasi dari penelitian Blue (2003). Menggunakan skala likert empat poin dengan dimensi item sebagai berikut : 1. Mileage 2. Make and Model 3. Vehicle 4. Time of Year 5. Condition 6. Regional / Place
3.2.3. Ekuitas Merek Ekuitas merek diukur dengan empat dimensi item yang diadaptasi dari Beil (1992) & Aaker (1991). Dengan menggunakan skala likert empat poin, dimensi dimensi item tersebut adalah : 1. Brand Loyalty 2. Brand Awareness 3. Brand Perceived Quality 4. Brand Associations
40
3.2.4. Intensi Pembelian Skala pengukuran untuk intensitas pembelian konsumen menggunakan skala likert empat poin dengan dimensi item sebagai berikut : 1. Harga 2. Gaya hidup 3. Grup referensi 4. Efek temporer
3.2.5. Loyalitas Pelanggan Variabel Loyalitas pelanggan diukur menggunakan skala likert empat poin dengan dimensi item yang diadopsi dari Darmadi (2005) sebagai berikut : 1. Willing to pay a premium price 2. Repeat Purchase 3. Commitment
3.3. Jenis dan Desain Penelitian Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif dengan tujuan untuk memperoleh gambaran mengenai pengaruh karakteristik produk seperti penambahan dan perbaikan fitur dan desain, pengaruh harga jual kembali dan ekuitas merek terhadap intensitas pembelian konsumen untuk membentuk loyalitas pelanggan pada produk mobil Toyota Avanza.
41 Desain penelitian yang digunakan yakni dengan metode single cross sectional yang berupa pengumpulan informasi dari sejumlah sample tertentu yang hanya dilakukan pada saat waktu tertentu sehingga memperoleh fakta yang menggambarkan konsumen pada saat kuisioner dibagikan (Malhotra, 2004). Penelitian juga dilakukan dengan deskriptif kualitatif yang bertujuan untuk menggambarkan sifat sesuatu yang tengah berlangsung pada saat penelitian dilakukan dan memeriksa sebab – sebab dari suatu gejala tertentu, atau dengan kata lain metode deskriptif adalah metode dalam meneliti status sekelompok manusia, suatu objek, suatu set kondisi, suatu pemikiran ataupun suatu kelas pada masa mendatang (Travers, 2000, p87). Metode yang digunakan untuk penelitian ini merupakan gabungan antara metode kuantitatif dan kualitatif, dimana metode kuantitatif akan meneliti secara umum tentang pengaruh karakteristik produk, harga jual kembali, dan ekuitas merek terhadap intensi pembelian konsumen, sementara metode kualitatif akan mencoba menjelaskan lebih dalam tentang hubungan-hubungan tersebut.
3.4. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah : a. Data Primer, yaitu data yang diperoleh melalui penyebaran kuisioner kepada pengguna mobil Toyota Avanza di Jakarta melalui survey secara langsung.
42 b. Data Sekunder, yaitu data yang diperoleh dari tinjauan kepustakaan melalui literatur, jurnal-jurnal terkemuka, majalah, surat kabar dan situs internet yang dapat memberikan informasi yang sesuai dengan masalah penelitian.
3.5. Metode Penentuan Sampel Dalam penelitian ini, populasi yang digunakan adalah pengguna mobil Toyota Avanza di wilayah Jakarta, dengan masa waktu penggunaan selama 1-5 tahun untuk mengenal dan mempelajari karakteristik mobil tersebut. Metode pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah non probability sampling dimana tiap konsumen atau responden yang memenuhi kriteria populasi tidak memiliki kesempatan atau peluang yang sama untuk dipilih menjadi sampel (Malhorta, 2004). Menurut Aaker (1998), non probability sampling diharapkan mampu menghilangkan persoalan biaya dan pengembangan suatu rerangka sampling. Keterbatasan metode ini adalah adanya bias tersembunyi dan ketidakpastian pada hasil penelitian. Meskipun begitu, metode ini sering digunakan secara legitimate dan efektif (Aaker, 1998). Pemilihan unit sampel didasarkan pada pertimbangan atau penilaian subyektif dan tidak pada penggunaan teori probabilitas. Metode non probability sampling yang digunakan adalah convenience sampling dimana pengambilan sampel dilakukan dari pengguna yang mudah diakses dan bersedia menjadi responden misalnya dengan membagikan kuisioner secara langsung maupun melalui mailing list kepada pelanggan
43 Toyota yang telah tercantum di database dieler Toyota di Jakarta. Pada tahap ini ditentukan rerangka sampling yakni stratifikasi konsumen seperti menurut usia, jenis kelamin, tingkat pendidikan, pengeluaran per bulan, lama penggunaan mobil Toyota Avanza, dan tipe mobil yang digunakan saat ini.
3.6. Metode Pengumpulan Data Dalam metode cross sectional ini, metode pengumpulan data yang digunakan untuk memperoleh data primer dilakukan dengan cara personally administered questionnaire, dimana responden diminta untuk mengisi langsung kuisioner yang dibagikan ditempat dan tidak dibawa pergi. Untuk beberapa responden juga dilakukan depth-interview (Malhotra, 2004). Untuk data sekunder, pengumpulan data dilakukan dengan studi literatur dan pencarian data di jurnal-jurnal terkemuka yang meneliti topik sejenis. Skala pengukuran variabel yang digunakan adalah likert scale dengan 4 poin yaitu dari skala 1 (sangat tidak setuju) sampai dengan skala 4 (sangat setuju).
3.7. Penelitian Pendahuluan Penelitian pendahuluan dilakukan dengan melakukan penyebaran kuisioner pendahuluan yang berisikan pertanyaan yang menjadi indikator pengukuran. Teknik penyebaran kuisioner ini dengan menggunakan sistem convenience sampling. Jumlah kuisioner yang digunakan dalam penelitian pendahuluan ini sebanyak 30 lembar. Selanjutnya dilakukan pretest terhadap kuisioner pendahuluan yang berisi indikator-
44 indikator penelitian. Hasil dari pretest ini kemudian dianalisis dengan menggunakan SPSS 16.00 guna mengetahui indikator-indikator mana yang relevan untuk mengukur faktor tersebut sehingga dapat membentuk kuisioner yang baik.
3.8. Teknik Pengolahan dan Analisis Data Metode yang digunakan untuk menguji hipotesis pada penelitian ini adalah Model Persamaan Struktural / structural equation modelling (SEM). Variabel-variabel teramati (indikator-indikator) menggambarkan satu variabel laten tertentu (latent dimension) yaitu variabel yang tidak dapat diukur secara langsung kecuali diukur dengan satu atau lebih variabel manifes. SEM merupakan teknik statistik multivariat yang merupakan kombinasi antara analisis faktor dan analisis regresi (korelasi), yang bertujuan untuk menguji hubungan hubungan antar variabel yang ada pada sebuah model, baik itu antar indikator dengan konstruknya, ataupun hubungan antar konstruk. Dari pengertian diatas SEM lebih digunakan untuk melakukan confirmatory analysis dari pada exploratory analysis. Sebuah model dibuat berdasarkan teori tertentu, kemudian SEM digunakan untuk menguji apakah model tersebut dapat diterima ataukah ditolak. (Santoso, 2009)
Menurut Augusty Ferdinand (2001:46) untuk menguji model hubungan antar dimensi atau variabel, digunakan uji kesesuaian model dengan melihat beberapa kriteria berikut :
45 a. Rasio nilai chi-square. Semakin kecil nilai chi-square, maka semakin baik model yang dibuat. Nilai rasio antara 1-3 dianggap nilai yang sesuai dan nilai lebih dari 5 dianggap poor fit of the model. b. Comparative Fit Index (CFI). Indeks Kecocokan Komparatif (CFI) dengan nilai antara 0 – 1 dengan ketentuan jika nilai mendekati angka 1 maka model yang dibuat mempunyai kecocokan yang sangat tinggi, sedangkan jika nilai mendekati 0, maka model tidak memiliki kecocokan yang baik. c. Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA). Jika Nilai RMSEA sebesar 0.08 atau lebih kecil, maka nilai tersebut menunjukkan indeks untuk dapat diterimanya model yang dibuat, sedangkan nilai lebih dari 0.1 dianggap tidak ada kecocokan model. d. Nilai indeks keselarasan yang disesuaikan (Adjusted Goodness of Fit Index) AGFI dengan ketentuan nilai AGFI sama dengan atau lebih besar dari 0.9. Jika nilai lebih besar dari 0.9 maka model mempunyai kesesuaian model keseluruhan yang baik. e. Fungsi perbedaan sampel minimum (The minimum sample discrepancy function) CMNF yang merupakan nilai statistic chi-square dibagi dengan nilai derajat kebebasan (degree of freedom) df disebut juga chi-square relative dengan besaran nilai kurang dari 0.2 dengan toleransi dibawah 0.3 yang merupakan indicator diterimanya suatu kecocokan model dan data.
46 f. Goodness of Fit Index (GFI). Nilai indeks keselarasan GFI yang besarnya berkisar dari 0 – 1. Jika nilai besarnya mendekati 0 maka model mempunyai kecocokan yang rendah sedang nilai mendekati 1 maka model memiliki kecocokan yang baik. g. Pengujian Reliabilitas dan Validitas. Reliabilitas model pengukuran dapat diuji dengan perhitungan construct reliability dan variance extracted. Jika variabel memiliki contruct reliability >0.60 dan variance extracted >0.50.
Hair (2006) juga mengajukan beberapa pendekatan untuk mengestimasi parameter model menggunakan model SEM yang terbagi menjadi 2 yaitu: a. Structural Model (Model Struktural). Model ini dapat dikontraskan dengan model pengukuran. Model ini adalah seperangkat variabel exogenous dan endogenous dalam suatu model, bersamaan dengan efek langsung atau arah panah langsung yang menghubungkannya. Model ini disebut juga latent variable relationship. Persamaan umumnya adalah :
η = Βη + Γξ + ζ dimana :
η
= sebuah vektor dari variabel endogen
Β, Γ = matriks dari koefisien struktural ξ
= sebuah vektor dari variabel eksogen
ζ
= sebuah vektor dari error
47 b. Analisis CFA (confirmatory factor analysis) merupakan model pengukuran yang terdiri dari dua jenis pengukuran, yaitu: 1.
Model pengukuran untuk variabel endogen (varabel tak bebas). Persamaan umumnya:
Χ = Λx ξ + δ dimana :
2.
Χ
= sebuah vektor dari variabel teramati eksogen
Λx
= matriks dari koefisien pengukuran / loading factor
δ
= sebuah vektor dari variabel eksogen
Model pengukuran untuk variabel eksogen (variabel bebas). Persamaan umumnya:
Υ = Λy η + ε dimana :
Υ
= sebuah vektor dari variabel teramati endogen
Λy
= matriks dari koefisien pengukuran / loading factor
ε
= sebuah vektor dari error pengukuran
Persamaan diatas digunakan dengan asumsi: 1. ζ tidak berkorelasi dengan ξ 2. ε tidak berkorelasi dengan η
48 3. δ tidak berkorelasi dengan ξ 4. ζ, ε, δ tidak saling berkorelasi (mutually uncorrelated) 5. Γ - Β adalah non singular
Pemodelan SEM menurut Agusty Ferdinand (2001) melalui 7 tahapan prosedur yaitu : 1. Pengembangan berbasis teori. Berkaitan dengan landasan teori yang akan digunakan sebagai pengesahan model yang dibuat oleh peneliti. Dengan kata lain teori yang digunakan akan berfungsi sebagai justifikasi model yang akan dikembangkan. Jika tidak ada teori yang sesuai, maka kemungkinan besar model yang dibuat akan salah. SEM pada hakekatnya digunakan sebagai pembenaran adanya hubungan kausalitas secara empiris dengan menggunakan data yang di observasi. 2. Pengembangan diagram alur untuk menunjukkan hubungan kausalitas. Hal tersebut untuk menggambarkan model teori yang sudah dibuat. Dengan menggunakan diagram jalur, peneliti akan lebih mudah melihat hubungan antar variabel yang sedang di observasi. 3. Konversi diagram alur kedalam serangkaian persamaan struktural dan spesifikasi model pengukuran. Melakukan konversi spesifikasi model dalam bentuk rangkaian persamaan sebagai berikut : persamaan struktural yang dirumuskan sebagai sarana untuk menyatakan adanya hubungan kausalitas antar berbagai konstruk dengan menggunakan pedoman sebagai
49 berikut : variabel endogen = variabel eksogen + variabel endogen + error. Persamaan berikutnya ialah persamaan spesifikasi model pengukuran yang akan digunakan untuk menentukan variabel mana mengukur konstruk mana dan menentukan matriks – matriks yang akan menunjukkan hubungan – hubungan yang sudah dibuat dalam hipotesis antar konstruk dan variabel. 4. Pemilihan matrik input (masukan) dan teknik estimasi model yang dibuat. Peneliti menentukan bentuk masukan data yang akan digunakan untuk membuat model dan estimasinya. Dalam SEM data yang akan dimasukkan untuk diolah hanya matrik varian / kovarian atau disebut juga matriks korelasi sebagai data untuk pembuatan model dan estimasi yang akan dikembangkan. Dikarenakan fokus SEM bukan pada data individual hasil observasi, maka setiap data individual hasil observasi yang dimasukkan kedalam program akan diubah dalam bentuk matriks kovarian atau matriks korelasi terlebih dahulu baru kemudian dilakukan estimasi. Penekanan SEM ialah pola hubungan antar responden. 5. Menilai problem identifikasi. Peneliti menghadapi masalah identifikasi yang menyangkut masalah model yang sudah dikembangkan ternyata tidak mampu menghasilkan estimasi yang unik. Masalah identifikasi akan muncul melalui gejala – gejala sebagai berikut : a.
Besarnya standard error untuk atau beberapa koefisien.
b.
Matriks yang seharusnya disajikan tidak dapat dimunculkan oleh program.
50 c.
Angka – angka aneh akan muncul, diantaranya ialah angka varian error yang negatif.
d.
Korelasi sangat tinggi muncul dalam koefisien estimasi, misalnya > 0.9
6. Mengevaluasi model. Peneliti melakukan evaluasi model dengan menggunakan kriteria keselarasan (goodness of fit). Pertama kali yang harus dilakukan oleh peneliti ialah melakukan evaluasi bahwa data yang akan digunakan untuk pembuatan model dan estimasi dapat memenuhi asumsi - asumsi dalam SEM. Asumsi – asumsi yang harus dipenuhi dalam SEM diantaranya adalah : a. Ukuran sampel sebaiknya diatas 100 dan dengan perbandingan 5 observasi untuk setiap parameter estimate. b. Sudah dilakukan uji normalitas dengan menggunakan histogram dan linearitas data dengan menggunakan pengamatan scatterplots. c. Hindari outliers dengan nilai – nilai ekstrim muncul secara univariat dan multivariat. d. Hindari munculnya multikolinieritas dan singularitas karena data tidak mempunyai kombinasi linear dalam variabel – variabel yang diteliti. Adanya multikolinieritas dan singularitas dapat dideteksi dengan melihat kecilnya angka determinan matriks kovarian. 7. Melakukan interpretasi dan modifikasi model.
