b. Usia
Dari 100 responden yang menjawab kuesioner yang telah diberikan dapat diketahui usia para responden yakni pada tabel dibawah ini.
Tabel 4.2. Karakteristik Responden Berdasarkan Usia No
Usia Jumlah
Prosentase 1
17-25 tahun 22
22 2
26-35 tahun 42
42 3
36-45 tahun 31
31 4
46-55 tahun 5
5 Total
100 100
Sumber Tabel karakteristik responden berdasarkan tingkat usia
menunjukkan bahwa sebagian besar responden berusia 26 – 35 tahun dengan persentase 42 . Urutan kedua terbanyak adalah 36 – 45 tahun
dengan persentase 31 , urutan ketiga terbanyak adalah 17 – 25 tahun dengan persentase 22 , dan sisanya 5 adalah yang berusia antara
46 – 55 tahun urutan keempat. : Data kuisioner diolah
d. Pendidikan
Dari 100 responden yang menjawab kuesioner yang telah diberikan dapat diketahui pendidikan para responden yakni pada tabel dibawah ini.
Tabel 4.3. Karakteristik Responden Berdasarkan Pendidikan No
Pendidikan Jumlah
Persentase 1
SMUSederajat 45
45 2
D3 12
12 3
S-1 33
33 4
S-2 10
10 Total
100 100
Sumber Berdasarkan distribusi pendidikan terakhir yang ada menunjukkan
bahwa sebagian besar responden tamatan SMUSederajat dengan : Data kuisioner diolah
persentase 45, urutan kedua terbanyak adalah tamatan S-1 dengan persentase 33, urutan ketiga adalah tamatan D3 dengan persentase
12, sisanya 10 adalah tamatan S-2 urutan keempat.
e. Jenis Pekerjaan
Dari 100 responden yang menjawab kuesioner yang telah diberikan dapat diketahui pekerjaan para responden yakni pada tabel dibawah ini.
Tabel 4.4. Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Pekerjaan No
Jenis Pekerjaan Jumlah
Prosentase 1
PelajarMahasiswa 14
14 2
Pegawai Negeri Sipil 26
26 3
Pegawai Swasta 35
31 4
Wiraswasta 18
18 5
Lain-lain 7
7 6
Total 100
100 Sumber
: Data kuisioner diolah
Berdasarkan distribusi jenis pekerjaan yang ada menunjukkan bahwa sebagian besar responden bekerja sebagai pegawai swasta dengan
persentase 35, urutan kedua terbanyak adalah sebagai pegawai negeri sipil dengan persentase 26, urutan ketiga adalah sebagai wiraswasta
dengan persentase 18, urutan keempat adalah PelajarMahasiswa dengan persentase 14, sisanya 7 adalah bekerja di bidang lain
diurutan kelima.
4.2.2. Deskripsi Iklan Advertisement
Tabel 4.5. Frekuensi Hasil Jawaban Responden Mengenai Iklan No Pertanyaan
Skor Jawaban Skor
1 2
3 4
5 6
7 1
Informasi mengenai atribut produk yang ada
dalam iklan 8
8 49
49 38
38 5
5 100
100
2 Keakraban konsemen
dengan merek setelah melihat iklan Motorola
10 10
54 54
27 27
9 9
100 100
3 Iklan ponsel Motorola
dapat membentuk perilaku konsumen
10 10
51 51
28 28
11 11
100 100
Sumber
Berdasarkan Tabel di atas diketahui sebagai berikut : : Data diolah
1. Indikator pertama dari Iklan yaitu Informasi mengenai atribut produk yang ada dalam iklan
2. Indikator kedua dari Iklan yaitu mendapat respon terbanyak pada skor 5 dengan
jumlah responden sebanyak 49 atau 49 , kemudian terbanyak kedua pada skor 6 dengan jumlah responden sebanyak 38 atau 38 . Artinya
sebagian besar responden yang menjawab agak setuju sebanyak 49 responden atau 49 , kemudian yang menjawab setuju sebanyak 38
atau sebanyak 38 sedangkan yang menjawab netral sebanyak 8 responden atau sebanyak 8 dan yang menjawab sangat setuju
sebanyak 5 responden atau 5. Keakraban konsemen dengan merek
setelah melihat iklan Motorola mendapat respon terbanyak pada skor 5 dengan jumlah responden sebanyak 54 atau 54 , kemudian
terbanyak kedua pada skor 6 dengan jumlah responden sebanyak 27
atau 27 . Artinya sebagian besar responden yang menjawab agak setuju sebanyak 54 responden atau 54 , kemudian yang menjawab
setuju sebanyak 27 atau sebanyak 27 sedangkan yang menjawab netral sebanyak 10 responden atau sebanyak 10 dan yang menjawab
sangat setuju sebanyak 9 responden atau 9. 3. Indikator ketiga dari Iklan yaitu Iklan dapat membentuk perilaku
konsumen mendapat respon terbanyak pada skor 5 dengan jumlah responden sebanyak 51 atau 51 , kemudian terbanyak kedua pada
skor 6 dengan jumlah responden sebanyak 28 atau 28 . Artinya sebagian besar responden yang menjawab agak setuju sebanyak 51
responden atau 51 , kemudian yang menjawab setuju sebanyak 28 atau sebanyak 28 sedangkan yang menjawab netral sebanyak 10
responden atau sebanyak 10 dan yang menjawab sangat setuju sebanyak 11 responden atau 11 .
4.2.3. Deskripsi Daya Tarik Produk Product Attraction
Tabel 4.6. Frekuensi Hasil Jawaban Responden Mengenai Daya Tarik Produk
No Pertanyaan Skor Jawaban
Skor 1
2 3
4 5
6 7
1 Harga produk
ponsel Motorola 1
1 12
12 45
45 27
27 15
15 100
100 2
Kelebihan dan keunggulan ponsel
Motorola 9
9 51
51 28
28 12
12 100
100 3
Reputasi perusahaan ponsel
Motorola di mata
14 14
34 34
41 41
11 11
100 100
Sumber : Data diolah
Berdasarkan Tabel di atas diketahui sebagai berikut : 1. Indikator pertama dari Daya Tarik Produk yaitu Harga ponsel
Motorola mendapat respon terbanyak pada skor 5 dengan jumlah responden sebanyak 45 atau 45 , kemudian terbanyak kedua pada
skor 6 dengan jumlah responden sebanyak 27 atau 27 . Artinya sebagian besar responden yang menjawab agak setuju sebanyak 45
responden atau 45 , kemudian yang menjawab setuju sebanyak 27 atau sebanyak 27 sedangkan yang menjawab sangat setuju
sebanyak 15 responden atau 15 dan yang menjawab netral sebanyak 12 responden atau sebanyak 12 . Dan yang menjawab agak tidak
setuju sebanyak 1 responden atau 1 . 2. Indikator kedua dari Daya Tarik Produk yaitu Kelebihan dan
keunggulan ponsel Motorola mendapat respon terbanyak pada skor 5 dengan jumlah responden sebanyak 51 atau 51 , kemudian
terbanyak kedua pada skor 6 dengan jumlah responden sebanyak 28 atau 28 . Artinya sebagian besar responden yang menjawab agak
setuju sebanyak 51 responden atau 51 , kemudian yang menjawab setuju sebanyak 28 atau sebanyak 28 sedangkan yang menjawab
sangat setuju sebanyak 12 responden atau 12 , dan yang menjawab netral sebanyak 9 responden atau sebanyak 9 .
3. Indikator ketiga dari Daya Tarik Produk yaitu Reputasi perusahaan ponsel Motorola mendapat respon terbanyak pada skor 6 dengan
jumlah responden sebanyak 41 atau 41 , kemudian terbanyak kedua
pada skor 5 dengan jumlah responden sebanyak 34 atau 34 . Artinya sebagian besar responden yang menjawab setuju sebanyak 28 atau
sebanyak 28 , kemudian yang menjawab agak setuju sebanyak 51 responden atau 51 sedangkan yang menjawab netral sebanyak 14
responden atau sebanyak 14 dan yang menjawab sangat setuju sebanyak 11 responden atau 11 .
4.2.4. Deskripsi Minat Beli Konsumen Purchase Intention
Tabel 4.7. Frekuensi Hasil Jawaban Responden Mengenai Minat Beli Konsumen
No Pertanyaan Skor Jawaban
Skor 1
2 3
4 5
6 7
1 Minat Transaksional
1 1
11 11
52 52
28 28
8 8
100 100
2 Minat Referensial
16 16
43 43
37 37
4 4
100 100
3 Minat Preferensial
5 5
60 60
28 28
7 7
100 100
4 Minat Eksploratif
8 8
52 52
38 38
2 2
100 100
Sumber
Berdasarkan Tabel di atas diketahui sebagai berikut : : Data diolah
1. Indikator pertama dari Minat Beli Konsumen yaitu Minat Transaksional mendapat respon terbanyak pada skor 5 dengan jumlah
responden sebanyak 52 atau 52 , kemudian terbanyak kedua pada skor 6 dengan jumlah responden sebanyak 28 atau 28 . Artinya
sebagian besar responden yang menjawab agak setuju sebanyak 52 responden atau 52 , kemudian yang menjawab setuju sebanyak 28
atau sebanyak 28 sedangkan yang menjawab netral sebanyak 11
responden atau sebanyak 11 dan yang menjawab sangat setuju sebanyak 8 responden atau 8. Dan yang menjawab agak tidak setuju
sebanyak 1 responden atau 1 . 2. Indikator kedua dari Minat Beli Konsumen yaitu Minat Referensial
mendapat respon terbanyak pada skor 5 dengan jumlah responden sebanyak 43 atau 43 , kemudian terbanyak kedua pada skor 6
dengan jumlah responden sebanyak 37 atau 37 . Artinya sebagian besar responden yang menjawab agak setuju sebanyak 43 responden
atau 43 , kemudian yang menjawab setuju sebanyak 37 atau sebanyak 37 sedangkan yang menjawab netral sebanyak 16
responden atau sebanyak 16 , dan yang menjawab sangat setuju sebanyak 4 responden atau 4 .
3. Indikator ketiga dari Minat Beli Konsumen yaitu Minat Preferensial mendapat respon terbanyak pada skor 5 dengan jumlah responden
sebanyak 60 atau 60 , kemudian terbanyak kedua pada skor 6 dengan jumlah responden sebanyak 28 atau 28 . Artinya sebagian
besar responden yang menjawab agak setuju sebanyak 60 responden atau 60 , kemudian yang menjawab setuju sebanyak 28 atau
sebanyak 28 sedangkan yang menjawab sangat setuju sebanyak 7 responden atau 7 , dan yang menjawab netral sebanyak 5 responden
atau sebanyak 5 . 4. Indikator keempat dari Minat Beli Konsumen yaitu Minat Eksploratif
mendapat respon terbanyak pada skor 5 dengan jumlah responden
sebanyak 52 atau 52 , kemudian terbanyak kedua pada skor 6 dengan jumlah responden sebanyak 38 atau 38 . Artinya sebagian
besar responden yang menjawab agak setuju sebanyak 52 responden atau 52 , kemudian yang menjawab setuju sebanyak 38 atau
sebanyak 38 sedangkan yang menjawab netral sebanyak 8 responden atau sebanyak 8 , dan yang menjawab sangat setuju
sebanyak 2 responden atau 2 .
4.3. Analisis Data
4.3.1. Evaluasi Outlier
Outlier adalah observasi atau data yang memiliki karakteristik unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari observasi-observasi lainnya dan
muncul dalam bentuk nilai ekstrim untuk sebuah variabel tunggal atau variabel kombinasi atau multivariat Hair, 1998. Evaluasi terhadap outlier
multivariate antar variabel perlu dilakukan sebab walaupun data yang
dianalisis menunjukkan tidak ada outliers pada tingkat univariate, tetapi observasi itu dapat menjadi outlier bila sudah saling dikombinasikan. Jarak
antara Mahalanobis untuk tiap-tiap observasi dari rata-rata semua variabel dalam sebuah ruang multidimensional Hair.dkk, 1998; Tabachnick
Fidel, 1996. Uji terhadap outliers multivariate dilakukan dengan menggunakan Jarak Mahalanobis pada tingkat p 1. Jarak Mahalanobis
itu dievaluasi dengan menggunakan
χ
2
chi kuadrat pada derajat bebas
sebesar jumlah variabel yang digunakan dalam penelitian ini.
Hasil uji outlier tampak pada tabel berikut : Tabel 4.8. Outlier Data
Minimum Maximum Mean
Std. Deviation
N Predicted Value
17.472 75.146 50.500
12.030 100
Std. Predicted Value -2.745
2.049 0.000
1.000 100
Standard Error of Predicted Value 3.624
13.434 9.106
1.543 100
Adjusted Predicted Value 19.204
79.109 50.499 12.431
100 Residual
-53.207 59.192
0.000 26.400
100 Std. Residual
-1.911 2.126
0.000 0.948
100 Stud. Residual
-2.031 2.263
0.000 1.004
100 Deleted Residual
-60.122 67.054
0.001 29.630
100 Stud. Deleted Residual
-2.068 2.318
0.001 1.011
100 Mahalanobis Distance [MD]
0.687 22.057
9.900 3.574
100 Cooks Distance
0.000 0.062
0.011 0.013
100 Centered Leverage Value
0.007 0.223
0.100 0.036
100 a Dependent Variable : NO. RESP
Sumber Deteksi terhadap multivariate outlier
dilakukan dengan menggunakan kriteria Jarak Mahalanobis pada tingkat p 0,001. Jarak
Mahalanobis itu dievaluasi dengan menggunakan
χ
: Lampiran
2
pada derajaat bebas sebesar jumlah variabel yang digunakan dalam penelitian. Bila kasus yang
mempunyai Jarak Mahalanobis lebih besar dari nilai chi-square pada tingkat signifikansi 0,001 maka terjadi multivariate outliers. Nilai
χ
2 0,001
dengan jumlah indikator 10 adalah sebesar 29,588. Hasil analisis Mahalanobis diperoleh nilai 22,057 kurang dari
χ
2
tabel 29,588 tersebut. Dengan demikian, tidak terjadi multivariate outliers.
4.3.2. Evaluasi Reliabilitas
Seperti telah dijelaskan pada bab sebelumnya bahwa Cronbach’s Alpha
ini digunakan untuk mengestimasi reliabilitas setiap skala variabel
atau observasi indikator. Sementara itu item to total correlation digunakan untuk memperbaiki ukuran-ukuran dan mengeliminasi butir-
butir yang kehadirannya akan memperkecil koefisien Cronbach’s Alpha yang dihasilkan Purwanto, 2003. Hasil selengkapnya dapat dilihat pada
tabel berikut : Tabel 4.9. Reliabilitas Data
Konstrak Indikator
Item to Total Correlation
Koefisien Cronbachs Alpha
Advertisement X11
0.764 0.811
X12 0.894
X13 0.891
Product Attraction
X21 0.920
0.893 X22
0.908 X23
0.898 Purchase
Intention Y1
0.823 0.731
Y2 0.776
Y3 0.822
Y4 0.537
Sumber Proses eleminasi diperlukan pada Item to total correlation pada
indikator yang nilainya 0,5 [Purwanto, 2003]. Tidak terjadi eleminasi karena nilai item to total correlation seluruhnya
≥ 0,5. Indikator yang tereleminasi tidak disertakan dalam perhitungan cronbach’s alpha.
Perhitungan cronbach’s dilakukan setelah proses eleminasi. : Lampiran
Hasil pengujian reliabilitas konsistensi internal untuk setiap construct
di atas menunjukkan hasil baik dimana koefisien Cronbach’s Alpha
yang diperoleh seluruhnya memenuhi rules of thumb yang disyaratkan yaitu
≥ 0,7 [Hair et.al.,1998].
4.3.3. Evaluasi Validitas
Validitas menyangkut tingkat akurasi yang dicapai oleh sebuah indikator dalam menilai sesuatu atau akuratnya pengukuran atas apa yang
seharusnya diukur, karena indikator multidimensi, maka uji validitas dari setiap latent variable construct akan diuji dengan melihat loading factor
dari hubungan antara setiap observed variable dan latent variable. Hasil analisis tampak pada tabel di bawah ini :
Tabel 4.10. Validitas Data
Konstrak Indikator
Faktor Loading 1
2 3
4 Advertisement
X11 0.586
X12 0.860
X13 0.875
Product Attraction
X21 0.876
X22 0.880
X23 0.822
Purchase Intention
Y1 0.847
Y2 0.721
Y3 0.692
Y4 0.258
Sumber Berdasarkan hasil confirmatory factor analysis terlihat bahwa
factor loadings masing-masing butir pertanyaan yang membentuk setiap
construct seluruhnya
≥ 0,5, sehingga butir -butir instrumentasi setiap konstruk tersebut dapat dikatakan validitasnya baik.
: Lampiran
4.3.4. Evaluasi Construct Reliability Dan Variance Extracted
Selain melakukan pengujian konsistensi internal Cronbach’s Alpha
, perlu juga dilakukan pengujian construct reliability dan variance extracted
. Kedua pengujian tersebut masih termasuk uji konsistensi
internal yang akan memberikan peneliti kepercayaan diri yang lebih besar bahwa indikator-indikator individual mengukur suatu pengukuran yang
sama Purwanto, 2003. Variance extracted direkomendasikan pada tingkat 0,50. Hasil perhitungan construct reliability dan variance
extracted dapat dilihat dalam tabel berikut ini :
Tabel 4.11. Construct Reliability Dan Variance Extracted
Konstrak Indikator
Standardize Factor
Loading SFL
Kuadrat Error
[εj] Construct
Reliability Variance
Extrated Advertisement
X11 0.586
0.343 0.657
0.824 0.616
X12 0.860
0.740 0.260
X13 0.875
0.766 0.234
Product Attraction
X21 0.876
0.767 0.233
0.895 0.739
X22 0.880
0.774 0.226
X23 0.822
0.676 0.324
Purchase Intention
Y1 0.847
0.717 0.283
0.741 0.446
Y2 0.721
0.520 0.480
Y3 0.692
0.479 0.521
Y4 0.258
0.067 0.933
Batas Dapat Diterima ≥ 0,7
≥ 0,5
Sumber Hasil pengujian reliabilitas instrumen dengan construct reliability
dan variance extracted menunjukkan instrumen reliable, yang ditunjukkan dengan nilai construct reliability seluruhnya
≥ 0,7. Meskipun demikian angka tersebut bukanlah sebuah ukuran “mati” artinya bila penelitian yang
dilakukan bersifat exploratory, maka nilai di bawah 0,70 pun masih dapat diterima sepanjang disertai alasan-alasan empirik yang terlihat dalam
proses eksplorasi. Dan variance extracted direkomendasikan pada tingkat 0,50.
: Lampiran
4.3.5. Evaluasi Normalitas
Uji normalitas sebaran dilakukan dengan Kurtosis Value dari data yang digunakan biasanya disajikan dalam statistik deskriptif. Nilai
statistik untuk menguji normalitas itu disebut Z-value. Bila nilai – Z lebih besar dari nilai kritis maka dapat diduga bahwa distribusi data adalah
tidak normal. Nilai kritis dapat ditentukan berdasarkan tingkat signifikansi 0,01 1 yaitu sebesar ± 2,58. Hasilnya diperoleh nilai c.r.
multivariat diantara ± 2,58 dan itu berarti asumsi normalitas terpenuhi dan data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya. Hasil
analisis tampak pada tabel berikut : Tabel 4.12. Normalitas Data
Sumber Uji normalitas sebaran dilakukan dengan Kurtosis Value dari
data yang digunakan yang biasanya disajikan dalam statistik deskriptif. Nilai statistik untuk menguji normalitas itu disebut Z-value. Bila nilai-
Z lebih besar dari nilai kritis maka dapat diduga bahwa distribusi data adalah tidak normal. Nilai kritis dapat ditentukan berdasarkan tingkat
: Lampiran Variable
Min max
kurtosis c.r.
X11 4
7 -0.213
-0.434 X12
4 7
-0.140 -0.286
X13 4
7 -0.350
-0.714 X21
3 7
-0.472 -0.963
X22 4
7 -0.395
-0.806 X23
4 7
-0.672 -1.371
Y1 3
7 0.109
0.223 Y2
4 7
-0.597 -1.219
Y3 4
7 0.242
0.494 Y4
4 7
-0.286 -0.584
Multivariate -4.725
-1.525 Batas Normal
± 2,58
signifikansi 0,01 [1] yaitu sebesar ± 2,58.
Hasil uji menunjukkan bahwa nilai c.r. mutivariate berada di antara ± 2,58 itu berarti asumsi normalitas terpenuhi. Fenomena ini
tidak menjadi masalah serius seperti dikatakan oleh Bentler Chou [1987] bahwa jika teknik estimasi dalam model SEM menggunakan
maximum likelihood estimation [MLE] walau distribusi datanya tidak
normal masih dapat menghasilkan good estimate, sehingga data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya.
4.3.6. Stuctural Equation Modeling SEM
4.3.6.1. Analisis 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. 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 berikut ini :
Gambar 4.1
Sumber Tabel 4.13. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices
: Lampiran
Model One Step Approach - Base Model
Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Kriteria
Hasil Nilai
Kritis Evaluasi
Model CminDF
1.039 ≤ 2,00
baik Probability
0.398 ≥ 0,05
baik RMSEA
0.019 ≤ 0,08
baik GFI
0.924 ≥ 0,90
baik AGFI
0.900 ≥ 0,90
baik TLI
0.967 ≥ 0,95
baik CFI
0.975 ≥ 0,94
baik Sumber
Berdasarkan 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. : Lampiran
Dengan demikian model ini adalah model yang terbaik untuk menjelaskan keterkaitan antar variabel dalam model.
MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL
Advertisement, Product Attraction, Purchase Intention Model Specification : One Step Approach - Base Model
1
Advertisement X11
er_1 1
1
Product Attraction
X12 er_2
1
X21 er_4
1 X13
er_3 1
X22 er_5
1 X23
er_6 1
Purchase Intention
Y1 er_7
Y2 er_8
Y3 er_9
1
1 1
1 d_pi
1
Y4 er_10
1
4.3.7. Evaluasi Kausalitas
Dilihat dari angka determinant of sample covariance matrix : 18.910,14 0 mengindikasikan tidak terjadi multicolinierity atau
singularity dalam data ini sehingga asumsi terpenuhi. Dengan demikian
besaran koefisien regresi masing-masing faktor dapat dipercaya sebagaimana terlihat pada uji kausalitas di bawah ini :
Tabel 4.14. Hasil Uji Kausalitas Uji Hipotesis Kausalitas
Regression Weights Ustd
Estimate Std
Estimate Prob.
Faktor ← Faktor
Purchase_Intention ← Product_Attraction
0.240 0.350
0.019 Purchase_Intention
← Advertisement 0.388
0.567 0.000
Batas Signifikansi ≤ 0,10
Sumber Dilihat dari Prob. Arah hubungan kausal, maka hipotesis yang
menyatakan bahwa : : Lampiran
a Faktor Advertisement berpengaruh positif terhadap Faktor Purchase Intention
, dapat diterima Prob. Kausalnya 0,000 0,10 signifikan positif.
b Faktor Product_Attraction berpengaruh positif terhadap Faktor Purchase Intention
, dapat diterima Prob. Kausalnya 0,019 0,10 signifikan positif.
4.3.8. Model Pengukuran Measurement
4.3.8.1. Analisis Unidimensi First Order
Tabel 4.15. Unidimensi First Order
Regression Weights Ustd
Estimate Std
Estimate Prob.
X11
←
Advertisement 0.414
0.586 0.000
X12
←
Advertisement 0.670
0.860 0.000
X13
←
Advertisement 0.711
0.875 0.000
X21
←
Product_Attraction 0.805
0.876 0.000
X22
←
Product_Attraction 0.718
0.880 0.000
X23
←
Product_Attraction 0.712
0.822 0.000
Y1
←
Purchase_Intention 1.000
0.847 0.000
Y2
←
Purchase_Intention 0.819
0.721 0.000
Y3
←
Purchase_Intention 0.695
0.692 0.000
Y4
←
Purchase_Intention 0.245
0.258 0.015
Sumber Tabel di atas menunjukkan bahwa semua hubungan dan pengaruh
yang dianalisis berada pada tingkat signifikan yang diharapkan. Secara khusus terlihat bahwa koefisien pengaruh dari masing-masing hubungan
regresi yang dikembangkan adalah signifikan. Sehingga hal ini menunjukkan bahwa dimensi-dimensi tersebut merupakan dimensi dari
pembentuk faktor laten Minat Beli Konsumen. : Lampiran
4.4. Pembahasan Hasil Penelitian
a. Pengaruh Iklan Terhadap Minat Beli Konsumen
Dari hasil uji kausalitas pada Tabel 4.14 menunjukkan bahwa iklan mempunyai pengaruh signifikan terhadap minat beli dengan
Prob. Kausalnya 0,000 0,10 signifikan positif. Hal ini memberikan gambaran empiris bahwa iklan walaupun
secara tidak langsung tidak menghasilkan tindakan pembelian, namun
bisa memberikan pembelajaran pasif dalam bentuk ingatan akan informasi produk, sehingga ketika proses pembelian berlangsung
maka ingatan pasif tersebut akan berdampak pada pilihan yang akan diambil konsumen. Berdasarkan fakta yang ada, pihak Motorola telah
melaksanakan kegiatan promosinya melalui iklan dengan baik, informasi yang diberikan telah memenuhi keinginan konsumen.
Tayangan iklan Motorola di televisi yang menampilkan informasi mengenai model, warna dan bentuk yang menarik, serta fitur-fiturnya
lengkap dari ponsel Motorola mendapatkan respon tanggapan yang positif dari konsumen.
Hasil penelitian ini mendukung hasil penelitian yang dilakukan oleh Cahyono 2008, bahwa
Artinya model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori didukung oleh fakta.
faktor iklan berpengaruh positif terhadap minat beli, dapat diterima atau signifikan positif sedangkan hasil
penelitian yang dilakukan oleh
Hasil penelitian ini juga sesuai dengan beberapa teori pendukung diantaranya :
Thamrin 2003 : 144 menyatakan bahwa periklanan yang dilakukan secara tepat dapat menimbulkan
minat beli konsumen.
1. Gilson dan Harold 1980 : 179, the purchase intent to buy is sometimes used a measure of how effectively an ad bring people
to the point of actually purchasing something on the basic of an ad they have seen
, dapat diartikan bahwa niat beli konsumen
digunakan sebagai tolak ukur efektivitas sebuah iklan dalam mempengaruhi konsumen untuk melakukan pembelian setelah
melihat sebuah iklan. 2. Sutisna, 2003 dalam Cahyono 2008:27, mengatakan bahwa jika
iklan yang ditampilkan mampu menciptakan kepercayaan positif terhadap merek, konsumen akan lebih mungkin untuk mempunyai
sikap positif dan membeli produk tersebut. Sikap positif disini berarti timbulnya rasa minat beli yang tinggi dari konsumen.
Fakta yang terjadi bahwa berdasarkan tabel 4.10, faktor loading yang tertinggi adalah konsumen merasa tertarik dan
berminat untuk membeli ponsel Motorola setelah melihat tayangan iklan ponsel Motorola yang sering mereka lihat di
televisi, namun konsumen beranggapan bahwa informasi tentang model, bentuk, warna dan fitur-fitur ponsel Motorola yang
mereka dapatkan melalui iklan di televisi maupun surat kabar ternyata belum sesuai dengan apa yang mereka inginkan. Hal ini
didasarkan pada jawaban responden dan nilai faktor loading terendah pada pertanyaan tentang hal ini.
b. Pengaruh Daya Tarik Produk Terhadap Minat Beli Konsumen