Langkah – langkah Pemecahan Masalah

Dimana :  Std. Loading diperoleh langsung dari standardized loading untuk tiap –tiap indikator diambil dari perhitungan komputer AMOS 16.0 yaitu nilai lambda yang dihasilkan oleh masing – masing indikator.  ε φ adalah measurement error dari tiap – tiap indikator. measurement error adalah sama dengan 1 – reliabilitas indikator yaitu pangkat dua dari standardized loading setiap indicator yang dianalisis.

7. Interpretasi dan Modifikasi Model

Setelah estimasi model dilakukan, peneliti masih dapat melakukan modifikasi terhadap model yang dikembangkan, bila hasil estimasi model mempunyai residual yang besar. Namun demikian, modifikasi hanya dapat dilakukan bila peneliti mempunyai justifikasi teoritis yang cukup kuat. Bila nilai residual lebih besar dari 2,58 maka model perlu dilakukan modifikasi.

3.6 Langkah – langkah Pemecahan Masalah

Langkah – langkah pemecahan masalah dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.3. Gambar 3.2 Langkah-langkah Pemecahan Masalah Keterangan langkah – langkah pemecahan masalah : 1. Mulai Pada tahap ini dilakukan penentuan tema tujuan pembuatan skripsi berdasarkan kondisi perusahaan yang terjadi sebenarnya. 2. Orientasi literatur Tujuan dilakukan Orientasi literatur adalah untuk memperluas dan memperdalam wawasan serta pengetahuan peneliti mengenai teori-teori yang berhubungan dengan penelitian. 3. Orientasi lapangan Pada tahap ini dilakukan orientasi lapangan di GRAMEDIA EXPO Surabaya yang merupakan tempat pembelian bagi para konsumen di kawasan pusat surabaya, yang pada khususnya menjual produk buku, untuk mengetahui kondisi nyata yang berhubungan dengan penelitian. 4. Perumusan masalah Pada tahap ini adalah merumuskan permasalahan yang ada diperusahaan dengan melakukan studi lapangan berupa pengamatan secara langsung dan wawancara dengan pihak-pihak terkait serta melakukan studi literature untuk mencari literature-literature yang dapat mendukung serta memperkuat hasil penelitian. 5. Penetapan tujuan penelitian Pada tahap ini adalah menetapkan tujuan dari penelitian yang dilakukan berdasarkan perumusan masalah yang telah dibuat. 6. Identifikasi variabel Setelah menentukan perumusan masalah dan tujuan penelitian, langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi variable-variabel yang mempengaruhi permasalahan tersebut. 7. Pengembangan model berbasis teori Setelah variabel dependen dan independen ditemukan maka mencari indikator – indikator serta hubungan antara variabel dependen dengan independen yang harus berdasarkan teori. 8. Menyusun path diagram Part diagram nantinya akan berupa model operasional dari situ akan terlihat adanya hubungan kausalitas dan analisa faktor konfirmatori serta adanya konstruk endogen dan eksogen. 9. Pembuatan hipotesis : Membuat dugaan sementara. 10. Konversi Path diagram ke persamaan Dari part diagram muncul persamaan pengukuran X 1.1 = 1 X1 + e 1 dan persamaan struktural Y1 = β1 X1 + e 1 . 11. Penyusunan kuesioner Pengembalian kuisioner diperiksa kelengkapan jawabannya dan kesalahannya. Apabila data yang memenuhi syarat sudah mencapai 100, maka data dapat dikatakan cukup. 12. Penyebaran kuesioner Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah studi survey pendahuluan, wawancara, kuesioner. 13. Pengumpulan data Pengambilan kuesioner diperiksa kelengkapan jawabannya dan kesalahnnya. apabila data memenuhi syarat sudah mencapai 100, maka data dapat dikatakan cukup. 14. Memilih Matrik Input dan Teknik Estimasi : Karena peneliti ini menguji hubungan kausalitas maka matrik kovarians-lah yang dipakai sebagai input karena hasilnya tidak bisa dan untuk teknik estimasinya dipilih maximum likelihood diharapkan data adalah normal tetapi bila tidak normal tidak jadi masalah. 15. Measurement Model Tahap ini menggambarkan measurement model 16. Goodness of fit Dalam hal ini yang dianalisa adalah hasil dari AGFI, GFI, CHI SQUARE dan sebagainya. 17. Uji validitas konvergen Menguji Valid atau tidaknya indikator dengan syarat nilai CR 2SE 18. Uji validitas Signifikan Menguji signifikan atau tidaknya indikator yang digunakan berdasarkan taraf signifikansi 5 . 19. Uji validitas diskriminan Untuk menguji antar dua konstruk apakah saling independen. 20. Korelasi Untuk mengetahui ada tidaknya kausalitas antar konstruk syaratnya kausalitas korelasinya signifikan. Sedangkan untuk antar variabel independennya harus tidak signifikan. 21. Structural Equation Model Menggambarkan model struktural equation modelling. 22. Goodness of fit Pada dasarnya sama dengan langkah nomor 11 namun disini untuk dilakukan pengujian sekali lagi untuk memastikan bahwa data yang diperoleh telah sesuai. 23. Uji kausalitas Untuk menguji hipotesis penelitian. 24. Menilai problem identifikasi Apabila tidak ada problem identifikasi maka model tidak akan ada masalah. 25. Evaluasi model a. Normalitas dengan melihat assessment of normality. apabila -2,58 ≤ X ≤ 2,58 maka data normal. b. Evaluasi atas outliers : - Univariate, dengan melihat -3 ≥ Z-score ≥ 3, dapatdikatakan sebagai outlier - Multivariate, dengan melihat mahalonobis distance. apabila hasil output lebih kecil dari X 2 jumlah indikator, 0,001 diplot di excel, maka tidak ada outlier. c. Multikolinearity dan singularity, syaratnya determinan dari matrik kovarian sampel harus lebih besar dari nol 0. d. Goodness of fit, dengan melihat df pada α = 5 dibandingkan dengan output. apabila out put lebih kecil maka model lebih bagus. e. Analisa direct, indirect dan total effect, dari sini akan tarjawab adanya hubungan langsung, tidak langsung dan hubungan total dari model 26. Uji reliabilitas : syaratnya tingkat reliabilitasnya adalah α ≥ 0,70. Dari rumus : Construk reliability =       ej loding std loding std     2 2 _ _ 27. Interpretasi dan modifikasi model : melalui uji standartrdized residual, apabila -2,58 ≥ S.R ≥ 2,58 maka model perlu dilakukan modifikasi dengan melihat modification indices yang ≥ 4,0 namun harus berdasarkan justifikasi teori. 28. Pembuktian Hipotesis Untuk membuktikan apakah hipotesis yang ada dapat diterima dan sesuai dengan tujuan penelitian. 29. Analisa dan Pembahasan : Disini akan dibahas mengenai hasil yang diperoleh dari responden yang berhubungan dengan motivasi konsumen dan keputusan pembelian. 30. Kesimpulan dan Saran Berisikan kesimpulan dan saran mengenai pengaruh bauran pemasaran, kebijakan perusahaan, perilaku konsumen, keputusan pembelian terhadap kepuasan dan loyalitas konsumen. 31. Selesai : Tahap penelitian berakhir pada tahap ini

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Pengumpulan Data

Pengumpulan Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer, dengan cara penggunaan kuisioner dan wawancara. Pertanyaan dalam kuisioner disusun berdasarkan variabel yang sesuai, dengan diperoleh melalui orientasi di tempat. Adapun daftar pertanyaan terdapat pada lampiran 2. Kuisioner ditujukan kepada para konsumen di Gramedia. Unit analisis penelitian ini adalah persepsi konsumen terhadap manajemen Gramedia, dengan subyek penelitian adalah karyawan dan obyek penelitian adalah manajemen Gramedia. Keseluruhan kuisioner yang disebarkan sebanyak 105 kuisioner dan seluruh kuisioner pengisiannya lengkap, karena dilakukan oleh peneliti secara langsung wawancara. Kemudian diambil 100 kuisioner secara acak sebagai sampel penelitian. Diambil sebanyak 100 sampel kuisioner, karena sudah memenuhi persyaratan asumsi pengolahan SEM yang menghendaki jumlah sampel minimal sebanyak 100, karena dalam penelitian ini menggunakan maximum likelihood estimation data yang dibutuhkan antara 100-200 Waluyo, 2009. Data penelitian ini dengan menggunakan skala semantic differential untuk merubah data persepsi menjadi data numerik, di mana data kuisioner dapat dilihat pada Lampiran 3.

4.2 Pengolahan Data

4.2.1 Karakteristik Data Penelitian Data penelitian ini didapatkan dari kuisioner konsumen Gramedia- Gramedia Expo Surabaya. Kuisioner menggunakan skala semantic differential. Agar distribusi jawaban responden diketahui, maka digunakan daftar distribusi frekuensi jawaban responden yang terbagi atas 3 kelas interval yaitu rendah, sedang dan tinggi karena hasil frekuensi tabel dapat dilihat dalam Lampiran 9 berbeda maka pada perhitungan untuk mencari kelas dapat dicontohkan dengan rumus yang digunakan adalah sebagai berikut : Rentang = data maximum – data minimum = 7 – 4 = 3 Interval = rentang banyak kelas = 3 3 = 1 Jadi, dari keterangan di atas didapat interval sebagai berikut : Rendah, jika 1  x  3 Sedang, jika 3 x  5 Tinggi, jika 5 x  7 Berdasarkan tabel frekuensi dari Output SPSS, dapat dibuat distribusi frekuensi jawaban responden terhadap variabel yang diteliti dapat dilihat dalam Lampiran 4. Berdasarkan lampiran tersebut dapat dibuat tabel sebagai berikut: