75
3.5.1. Analisis Data Kualitatif
Analisis data kualitatif adalah bentuk analisa yang berdasarkan dari data yang dinyatakan dalam bentuk uraian. Data kualitatif ini merupakan data yang
hanya dapat diukur secara langsung. Proses analisis kualitatif ini dilakukan dalam tahapan sebagai berikut :
1. Pengeditan Editing Pengeditan adalah memilih atau mengambil data yang perlu dan
membuang data yang dianggap tidak perlu, untuk memudahkan perhitungan dalam pengujian hipotesa.
2. Pemberian Kode Coding Coding adalah suatu proses pemberian kode tertentu terhadap beraneka
ragamnya jawaban dari kuesioner yang dikelompokkan ke dalam kategori yang sama.
3. Pemberian Skor Scoring Kuesioner dibuat menggunakan skala Likert lima jenjang. Adapun skor
yang terbesar adalah 5 dengan respon “Sangat Setuju” dan skor terkecil adalah 1 dengan respon “Sangat tidak setuju”.
4. Tabulasi Tabulating Tabulasi adalah suatu kegiatan pengelompokkan atas jawaban-jawaban
yang dilakukan secara teliti dan teratur, kemudian data tersebut dihitung dan dijumlahkan sampai terwujud dalam bentuk tabel yang bermanfaat
76 dan berdasarkan tabel ini pula akan dipakai untuk membuat data yang
berguna untuk mendapatkan hubungan atas variabel yang ada.
3.5.2. Analisis Data Kuantitatif
Analisis data kuantitatif adalah bentuk analisa yang menggunakan angka- angka dan perhitungan dengan metode statistik, maka data tersebut harus
diklasifikasikan dalam kategori tertentu dengan menggunakan table-tabel tertentu, untuk mempermudah dalam menganalisis dengan menggunakan program SPSS
Statistical Package for Social Science for windows version 20.0. Adapun alat analisis yang digunkan yaitu uji validitas dan reliabilitas :
3.5.2.1. Uji Validitas
Uji validitas kuesioner dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui kehandalan kuesioner. suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada
kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut Ghozali, 2007. Untuk mengukur validitas, dapat dilakukan dengan tiga
cara : 1. Melakukan korelasi antar skor butir pernyataan dengan total skor
konstruk atau variabel. 2. Uji validitas dapat juga dengan melakukan korelasi bivariate antara
msing-masing skor indikatordengan total skor konstruk.
77 3. Uji dengan Confirmatory Factor Analisis CFA
Valid berarti instrumen yang digunakan dapat mengukur apa yang hendak diukur Ferdinand, 2006. Validitas yang digunakan dalam penelitian ini content
validity menggambarkan kesesuaian sebuah pengukur data dengan apa yang akan diukur Ferdinand, 2006. Dasar pengambilan keputusan untuk menguji validitas
butir angket adalah : a.
Jika r hitung positif dan r hitung r tabel maka variabel tersebut valid.
b. Jika r hitung tidak positif dan r hitung r tabel maka variabel
tersebut tidak valid.
3.5.2.2. Uji Reliabilitas
Langkah pertama sebelum pengambilan data adalah melakukan uji reliabilitas dan validitas angket kuesioner. uji reliabilitas kuesioner dilakukan
dengan tujuan untuk mengetahui konsistensi derajat ketergantungan dan stabilitas dari alat ukur dalam Ghozali, 2007.
Pengukuran reliabilitas dapat dilakukan dengan dua cara yaitu: 1. Repeated measure atau pengukuran ulang : disini seseorang akan
disodori pertanyaan yang sama dalam waktu yang berbeda, dan kemudian dilihat apakah ia tetap konsisten dengan jawabannya.
2. One shot atau pengukuran sekali saja: disini pengukurannya hanya sekali dan kemudian hasilnya dibandingkan dengan pertanyaan lain atau
78 mengukur korelasi antar jawaban pertanyaan. SPSS memberikan fasilitas
untuk mengukur reliabilitas dengan uji statistik Cronbach Alpha. Kriteria pengambilan keputusan:
a. Variabel dinyatakan reliable jika memberikan nilai cronbach’s 0,60.
b. Variabel dinyatakan tidak reliable jika memberikan nilai cronbach’s 0,60.
3.5.3. Uji Asumsi Klasik
Uji ini dilakukan untuk mengetahui bahwa data yang diolah adalah sah tidak terdapat penyimpangan, Untuk meyakinkan bahwa persamaan garis regresi
yang diperoleh adalah linear dan dapat dipergunakan valid untuk mencari peramalan, maka akan dilakukan uji asumsi klasik, yaitu dengan menggunakan uji
normalitas, uji heterokedastisitas, dan uji multikoleniaritas Ghozali, 2007.
3.5.3.1. Uji Multikoleniaritas
Uji multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Jika variabel
independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak orthogonal. Variabel orthogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama
variabel independen sama dengan nol Ghozali, 2007. Multikolinearitas dapat dilihat dari :
79 1. Nilai tolerance yang rendah dan lawannya
2. Variance Inflation Factor VIF Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang
dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variable independen menjadi variabel dependen dan diregras terhadap variabel
independen lainnya. Nilai tolerance yang rendah sama dengan VIF tinggi VIF = 1tolerance dan adanya kolonieritas yang tinggi. Nilai cut off yang umum dipakai
nilai tolerance 10 atau sama dengan nilai VIF 10 artinya nilai tolerance tidak lebih kurang dari 10, dan nilai VIF tidak lebih dari 10 Ghozali, 2007.
3.5.3.2. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang
lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pangamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas
Ghozali, 2007. Model regresi yang baik adalah homoskedastisitas atau tidak terjadi
heteroskedastisitas. Adapun cara mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas digunakan program SPSS dengan cara melihat grafik plot
antara nilai prediksi variabel tersebut dengan residualnya. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu
pada grafik scatterplot, dengan dasar analisis Ghozali, 2007:
80 a. Jika ada pola tersebut seperti titik-titik yang ada membentuk pola
tersebut yang teratur bergelombang menyebar kemudian menyempit maka mengindikasikan terjadi heteroskedastisitas.
b. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi
heteroskedastisitas.
3.5.3.3. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi variabel penggangu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t
dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel
kecil Ghozali, 2007. Dalam penelitian ini digunakan analisis grafik. Hal ini dapat dilakukan dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara
data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Menurut Ghozali, dasar pengambilan keputusannya adalah :
1. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukan pola distribusi normal,
maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. 2. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti
arah garis diagonal atau grafik histogramnya tidak menunjukan pola distribusi normal, maka regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
81
3.5.4. Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis Regresi Liner Berganda digunakan untuk menganalisa pengaruh beberapa variabel bebas atau independen variabel X terhadap satu variabel tidak
bebas atau dependen variabel Y secara bersama-sama. Dalam penelitian ini, variabel independen adalah kredibilitas endorser X1, Product knowledge X2,
dan Kemampuan berkomunikasi X3. Sedangkan variabel dependen adalah brand awareness Y2, dan Efaktifitas Komunikasi Pemasaran Y1 sebagai
variabel intervening, sehingga persamaan regresi berganda estimasinya: Y1 = β1X1 + β2X2 + β3X3 ......................................Persamaan 1
Y2 = β4Y1 ..................................................................Persamaan 2 Dimana;
Y1 = Efektifitas Komunikasi Pemasaran Variabel intervening Y2 = Brand Awareness Variabel dependen
X1 = Kredibilitas endorser Variabel independen X2 = Product Knowledge Variabel independen
X3 = Kemampuan berkomunikasi Variabel independen β1, β2, β3, β4 = Koefisien masing-masing variabel
Regresi berganda dilakukan untuk mengetahui sejauh mana variabel bebas mempengaruhi intervening dan variabel terikat. Pada regresi berganda di atas
terdapat satu variabel terikat, satu variabel intervening dan lebih dari satu variabel bebas.
82
3.5.5. Uji Goodness of Fit
Kategori