51
sepanjang disertai alasan-alasan empirik yang terlihat dalam proses eksplorasi. Dan variance extracted direkomendasikan pada tingkat 0,50.
4.4.5. Uji Normalitas
Uji normalitas sebaran dilakukan dengan Kurtosis Value dari data yang digunakan disajikan dalam statistik deskriptif. Nilai kritis diten-
tukan berdasarkan tingkat signifikansi 0,01 [1] yaitu sebesar ± 2,58.
Tabel 4.16. Normalitas Data
Sumber : Hasil Pengolahan Data Pada Lampiran 3
Hasil uji diatas menunjukkan bahwa nilai c.r multivariate berada
di luar ± 2,58, berarti asumsi normalitas tidak terpenuhi. Fenomena
ini tidak menjadi masalah serius seperti dikatakan oleh Bender Chou 1987 bahwa jika teknik estimasi dalam model SEM menggunakan
Maxsimum Likelihood Estimation MLE walau distribusi datanya tidak
V a r ia ble m in
m a x k u r t osis
c.r .
X11 3
7 - 0,803
- 1,719 X12
2 7
- 0,362 - 0,775
X21 2
7 - 0,258
- 0,553 X22
2 7
0,200 0,428
X31 3
6 - 0,656
- 1,405 X32
3 7
- 0,065 - 0,139
X41 2
7 - 0,195
- 0,417 X42
4 7
- 0,736 - 1,576
X51 3
7 - 0,293
- 0,627 X52
3 7
- 0,227 - 0,487
Y1 3
7 - 0,324
- 0,693 Y2
2 7
1,587 3,397
Y3 3
7 - 0,160
- 0,343 Y4
3 7
- 0,858 - 1,836
Z1 3
7 - 0,718
- 1,538 Z2
3 7
0,058 0,123
Z3 2
7 1,159
2,481 Z4
3 7
0,030 0,064
M u lt iv a ria t e 24,624
4 ,8 1 2 Ba t a s N orm a l
± 2 ,5 8
52
normal masih dapat menghasilkan good estimate, sehingga data layak
untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya.
4.4.6. Deteksi Multicollinierity dan Singularity
Dengan mengamati Determinant matriks covarians. Dengan ketentuan apabila determinant sample matrix mendekati angka 0 [kecil],
maka terjadi multikolinieritas dan singularitas [Tabachnick Fidell,1998].
Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan program AMOS 4.01 diperoleh hasil Determinant of Sample Covariance Matrix
adalah 0 yaitu sebesar 5.099.245.335 mengindikasikan tidak terjadi
multikolinieritas dan singularitas dalam data ini sehingga asumsi terpenuhi.
4.4.7. Structural Equation Modeling SEM dan Pengujian Hipotesis 4.4.7.1. Evaluasi Model One-Step Approach to SEM
Dalam model SEM, model pengukuran dan model struktural parameter-parameternya diestimasi secara bersama-sama. Cara ini agak
mengalami kesulitan dalam memenuhi tuntutan fit model. Kemungkinan terbesar disebabkan oleh terjadinya interaksi antara measurement model
dan structural model yang diestimasi secara bersama-sama [One Step Approach to SEM]. One step aprroach to SEM digunakan apabila model
diyakini bahwa dilandasi teori yang kuat serta validitas reliabilitas data sangat baik [Hair et.al.,1998]
53
Hasil estimasi dan fit model one step approach to SEM dengan menggunakan program aplikasi Amos 4.01 terlihat pada Gambar dan
Tabel Goodness of Fit di bawah ini.
Gambar 4.1. Model Pengukuran Kausalitas One Step Approach
Sumber : Hasil Pengolahan Data Pada Lampiran 3
Tabel 4.17. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Base Model
Kr it e r ia H a sil
N ila i Kr it is
Eva lua si M ode l
Cm in DF 1,502
≤ 2,00
baik Pr obabilit y
0,000 ≥
0,05 k ur ang baik
RMSEA 0,068
≤ 0,08
baik GFI
0,849 ≥
0,90 k ur ang baik
AGFI 0,800
≥ 0,90
k ur ang baik TLI
0,849 ≥
0,95 k ur ang baik
CFI 0,872
≥ 0,94
k ur ang baik
Sumber
Dari hasil evaluasi terhadap model one step base model ternyata dari semua kriteria goodness of fit yang digunakan, belum seluruhnya
menunjukkan hasil evaluasi model yang baik, berarti model belum sesuai dengan data. Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi
: Hasil Pengolahan data Pada Lampiran 3
M ODEL PENGUKURAN STRUKTURAL
Experiential M arketing, Custom
er Satisfaction, Custom er Loyalty
M odel Specification : One Step Approach - Base M
odel
Feel
1
Experiential Marketing
d_fl 1
Act 0,005
d_ac X31
er_3 1
1 1
Think d_th
X41 er_5
1 1
1 X21
er_1 1
1
X32 er_4
1 Sense
X11 er_11
1 1
d_sn 1
X42 er_6
1 Relate
d_re X51
er_13 1
1 1
X22 er_2
1
Custom er
Satisfaction d_cs
Y1 er_15
1 1
1 X12
er_12 1
X52 er_14
1 Y2
er_16 1
Custom er
Loyalty d_cl
Z3 er_9
Z2 er_8
Z1 er_7
1 1
1 1
1 Y3
er_17 1
Y4 er_18
1 Z4
er_10 1
54
oleh teori belum sepenuhnya didukung oleh fakta. Dengan demikian model ini masih perlu dimodifikasi sebagaimana terdapat di bawah ini.
Gambar 4.2. Model Pengukuran Kausalitas One Step Approach Modifikasi
Sumber : Hasil Pengolahan Data Pada Lampiran 3
Tabel 4.18. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Modifikasi
Kr it e r ia H a sil
N ila i Kr it is
Eva lua si M ode l
Cm in DF 0,941
≤ 2,00
baik Pr obabilit y
0,667 ≥
0,05 baik
RMSEA 0,000
≤ 0,08
baik GFI
0,900 ≥
0,90 baik
AGFI 0,900
≥ 0,90
baik TLI
1,018 ≥
0,95 baik
CFI 1,000
≥ 0,94
baik
Sumber
MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Experiential Marketing, Customer Satisfaction, Customer Loyalty
Model Specification : One Step Approach - M odifikasi
Feel
1
Experiential M
arketing d_fl
1 Act
0,005 d_ac
X31 er_3
1 1
1
Think d_th
X41 er_5
1 1
1 X21
er_1 1
1
X32 er_4
1 Sense
X11 er_11
1 1
d_sn 1
X42 er_6
1 Relate
d_re X51
er_13 1
1 1
X22 er_2
1
Custom er
Satisfaction d_cs
Y1 er_15
1 1
1 X12
er_12 1
X52 er_14
1 Y2
er_16 1
Custom er
Loyalty d_cl
Z3 er_9
Z2 er_8
Z1 er_7
1 1
1 1
1 Y3
er_17 1
Y4 er_18
1 Z4
er_10 1
: Hasil Pengolahan data Pada Lampiran 3
Dari hasil evaluasi terhadap model one step modifikasi ternyata dari semua kriteria goodness of fit yang digunakan, seluruhnya
menunjukkan hasil evaluasi model yang baik, berarti model telah sesuai dengan data. Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi
oleh teori telah sepenuhnya didukung oleh fakta.
55
4.4.7.2. Analisis Unidimensi First Order Tabel 4.19. Unidimensi First Order
Re gr e ssion W e ight s Ust d
Est im a t e St d
Est im a t e Pr ob.
X11 - -
Sense 1,000
0,736 0,000
X12 - -
Sense 0,975
0,777 0,000
X21 - -
Feel 1,000
0,610 0,000
X22 - -
Feel 0,849
0,587 0,000
X31 - -
Act 1,000
0,468 0,000
X32 - -
Act 1,787
0,867 0,000
X41 - -
Think 1,000
0,865 0,000
X42 - -
Think 0,488
0,499 0,001
X51 - -
Relat e 1,000
0,701 0,000
X52 - -
Relat e 0,566
0,405 0,009
Y1 - -
Cust om er _Sat isfact ion 1,000
0,741 0,000
Y2 - -
Cust om er _Sat isfact ion 0,923
0,670 0,000
Y3 - -
Cust om er _Sat isfact ion 0,956
0,751 0,000
Y4 - -
Cust om er _Sat isfact ion 0,563
0,310 0,004
Z1 - -
Cust om er _Loy alt y 1,000
0,305 0,000
Z2 - -
Cust om er _Loy alt y 2,257
0,851 0,002
Z3 - -
Cust om er _Loy alt y 2,566
0,878 0,002
Z4 - -
Cust om er _Loy alt y 2,094
0,712 0,003
Sumber : Hasil Pengolahan Data
4.4.7.3. Analisis Unidimensi Second Order Tabel 4.20. Unidimensi Second Order
Re gr e ssion W e ight s Ust d
Est im a t e St d
Est im a t e Pr ob.
Feel - -
Ex per ient ial_Mar ket ing 0,499
0,761 0,000
Act - -
Ex per ient ial_Mar ket ing 0,404
0,985 0,000
Think - -
Ex per ient ial_Mar ket ing 0,594
0,656 0,000
Sense - -
Ex per ient ial_Mar ket ing 0,361
0,428 0,001
Relat e - -
Ex per ient ial_Mar ket ing 0,194
0,310 0,033
Sumber : Hasil Pengolahan Data
4.4.7.4. Uji Hipotesis Kausalitas
Pengaruh langsung [koefisien jalur] diamati dari bobot regresi terstandar, dengan pengujian signifikansi pembanding nilai CR [Critical
56
Ratio] atau p [probability] yang sama dengan nilai t
hitung
. Apabila t
hitung
lebih besar daripada t tabel berarti signifikan.
Tabel 4.21. Uji Hipotesis Kausalitas Antar Faktor
Re gr e ssion W e ight s Ust d
Est im a t e St d
Est im a t e Pr ob.
Fa k t or Fa k t or
Cust om er _Sat isfact ion - -
Ex per ient ial_Mar ket ing - 0,143
- 0,216 0,081
Cust om er _Loy alt y - -
Cust om er _Sat isfact ion 0,207
0,419 0,018
Bat as Signifik ansi ≤ 0,10
Sumber : Hasil Pengolahan Data Pada Lampiran 3
Dilihat dari tingkat Prob. arah hubungan kausal, maka hipotesis yang menyatakan bahwa :
1. Experiential marketing berpengaruh positif terhadap kepuasan
pelanggan di Bagoes Music Studio Sidoarjo, tidak dapat diterima. Hal tersebut dapat diketahui dari nilai probabilitas kausalnya 0,081
≤ 0,10 yang menunjukkan nilai [signifikan [negatif].
2. Kepuasan pelanggan berpengaruh positif terhadap loyalitas pelanggan
Bagoes Music Studio Sidoarjo, dapat diterima. Hal tersebut dapat diketahui dari nilai probabilitas kausalnya 0,018
≤ 0,10 yang menunjukkan nilai [signifikan [positif].
4.5. Pembahasan