membangkitkan kehangatan dalam perasaan pelanggan. Hal tersebut dapat menyulitkan pesaing dalam menarik pelanggan yang sudah mencintai merek
pada tahap ini. Ukuran rasa kesukaan dapat tercermin melalui kemauan untuk membayar dengan harga yang lebih mahal untuk memperoleh merek
tesebut. 5.
Pengukuran Komitmen Merek
yang mempunyai brand equity tinggi akan memiliki sejumlah besar
pelanggan dengan komitmen tinggi pula. Pengukuran komitmen ini didasari oleh teori kognitif, dimana loyalitas konsumen merupakan komitmen merek
yang mungkin tidak hanya direfleksikan oleh perilaku pembelian yang terus- menerus.
2.2. Pendekatan Teori Alat Analisis
2.2.1. Validitas dan Reliabilitas Instrumen
Uji validitas dilakukan untuk mengukur apakah instrumen penelitian alat pengukur yang digunakan dapat mengukur apa yang akan diukur. Menurut Umar
2003, uji validitas menunjukkan sejauh mana alat pengukur itu mengukur hal yang akan diukur. Rumus dari korelasi ialah sebagai berikut :
∑ ∑
∑ ∑
∑ ∑ ∑
− −
− =
2 2
2 2
Y Y
n X
X n
Y X
XY n
r ......................................................1
Keterangan : r
= angka korelasi
n = jumlah
responden X
= skor masing-masing pertanyaan dari tiap responden Y
= skor total semua pernyataan dari tiap respoenden Reliabiltas adalah suatu nilai yang menunjukkan konsistensi suatu alat
pengukur di dalam mengukur gejala yang sama Umar, 2003. Reliabilitas menunjukkan suatu hasil pengukuran relatif konstan walaupun pengukuran
dilakukan lebih dari satu kali. Teknik uji reliabilitas yang digunakan yaitu teknik alpha cronbach. Rumus pengujian reliabilitas ialah :
.................................................................................2
−
− =
∑
2 2
11
1 1
t b
k k
r σ
σ
Keterangan : r
11
= reliabilitas instrumen
k = banyak butir
pertanyaan
b 2
= jumlah ragam butir
t 2
= ragam total Nilai Alpha Cronbach dapat dihitung dengan bantuan software SPSS 15 for
windows. Setelah itu, reliabilitas suatu konstruk variabel dikatakan baik jika memiliki nilai Alpha Cronbach 0,60 Santosa, 2005.
2.2.2. Analisis Faktor
Analisis faktor adalah suatu teknik untuk menganalisis tentang saling keteregantungan interdependence dari beberapa variabel secara simultan dengan
tujuan untuk menyederhanakan bentuk hubungan antara beberapa variabel yang diteliti menjadi sebuah faktor yang lebih sedikit daripada variabel yang diteliti
Suliyanto, 2005. Model analisis faktor yang digunakan adalah sebagai berikut : Fm =
m1
X
1
+
m2
X
2
+ ….
mp
X
p
…………………………….......................3 Keterangan :
Fm = faktor principal component unobservable
X = variabel yang diteliti observable
= bobot dari kombinasi linier loading p
= 1,
2, 3………………p
Faktor m terbentuk oleh variabel X
1
dengan bobot kontribusi sebesar
m1
dan variabel X
2
dengan bobot kontribusi sebesar
m2
, dan seterusnya hingga variabel X
p
. Semakin besar bobot suatu variabel terhadap faktor, maka menunjukkan semakin erat variabel tersebut terhadap faktor yang terbentuk dan
sebaliknya. Hasil analisis faktor adalah faktor matriks yang berisi koefisien bobot
kontribusi suatu variabel terhadap faktor yang biasa disebut dengan factor loading. Namun
factor loading biasanya tidak terlalu bagus untuk diinterpretasikan karena satu faktor dapat berkorelasi dengan beberapa variabel
sehingga dilakukan rotasi terhadap matriks loading. Rotasi merupakan perputaran sumbu faktor dengan sudut tertentu sehingga mendapatkan sumbu faktor baru
tanpa perubahan pada konfigurasi peubah asal. Rotasi faktor terdiri dari 2 jenis
yaitu rotasi ortogonal faktor hasil rotasi tidak saling berkolerasi dan rotasi oblique. Pada rotasi ortogonal tidak merubah nilai total proporsi keragaman yang
dijelaskan oleh faktor-faktor bersama yang diperoleh. Metode yang umum digunakan adalah varimax. Metode rotasi ini menitikberatkan pada kesederhanaan
kolom-kolom matriks bobotnya, jadi hanya pada salah satu faktor yang berisikan beberapa peubah saja yang mempunyai bobot tertinggi. Konsep yang digunakan
pada metode varimax ini akan memudahkan interpretasi peubah untuk tiap faktor. Interpretasi faktor didasarkan atas nilai factor loading. Berdasarkan hal
tersebut, maka setiap faktor diberi nama secar subjektif sesuai dengan ciri sekelompok variabel yang termasuk pada faktor tersebut.
Menurut Santoso dan Tjiptono 2004, secara garis besar tahapan pada analisis faktor adalah sebagi berikut :
1. Pemilihan variabel yang layak dimasukkan ke dalam analisis faktor. Karena
analisis faktor berupaya mengelompokkan sejumlah variabel, maka seharusnya ada korelasi yang cukup kuat diantara variabel sehingga akan
terjadi pengelompokan. Kaiser Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy KMO-MSA and Barlett’s Test dapat digunakan untuk keperluan tersebut. Bila angka KMO-MSA diatas 0,5 maka kumpulan variabel tersebut
dapat diproses lebih lanjut. 2.
Setelah sejumlah variabel terpilih, maka dilakukan ekstraksi variabel hingga menjadi satu atau beberapa faktor. Metode pencarian faktor yang populer
diantaranya adalah Metode Komponen Utama Principal Component Method.
3. Untuk memperjelas apakah faktor yang terbentuk sudah signifikan berbeda
dengan faktor lain, maka dilakukan proses rotasi. Hal ini dilakukan karena biasanya faktor yang terbentuk kurang menggambarkan perbedaan diantara
faktor-faktor yang ada sehingga menyulitkan analisis. 4.
Menghilangkan angka pada tabel factor loading yang berada dibawah 0,55 sebagai angka pebatas cut off point agar sebuah variabel dapat secara
nyata termasuk sebuah faktor. Factor loading adalah besar korelasi antara suatu variabel dengan faktornya.
5. Menamakan faktor yang terbentuk. Penamaan faktor tergantung pada nama-
nama variabel yang terkumpul pada satu faktor dan interpretasi masing- masing analisis, sehingga sebenarnya pemberian nama bersifat secara
subjektif, karena tidak ada ketentuan pasti mengenai pemberian nama tersebut.
2.2.3. Analisis Diskriminan
