36
3.3.2. Sumber Data
Sumber data yang digunakan untuk dianalisis dalam penelitian ini diperoleh dari : jawaban kuesioner oleh pelanggan outlet produk
sabun WINGS PT. WINGS SURYA Surabaya.
3.3.3. Pengumpulan Data
a. Interview : Melakukan tanya jawab tentang permasalahan yang tejadi dengan pihak pelanggan outlet yang menjual produk sabun WINGS
PT. WINGS SURYA Surabaya. b. Kuesioner : Pengumpulan data dengan jalan memberikan pertanyaan –
partanyaan tertulis yang dibagikan kepada para pelanggan outlet produk sabun WINGS PT. WINGS SURYA Surabaya.
3.4. Teknik Analisis SEM dan Pengujian Hipotesis
3.4.1. Teknik Analisis SEM
Structural Equation Modeling SEM adalah sekumpulan
teknik – teknik statistical yang memungkinkan pengukuran sebuah rangkaian hubungan yang relatif “rumit” secara simultan. Hubungan yang
rumit tersebut dibangun antara satu atau beberapa variabel dependen dengan satu atau beberapa variabel independen. Metode ini bukan untuk
menghasilkan teori melainkan “mengkonfirmasi” teori. Pada model SEM terdapat asumsi – asumsi yang harus dapat
dipenuhi dalam prosedur pengumpulan dan pengelolahan data yang dianalisis adalah sebagai berikut :
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
37
1. Ukuran Sampel Ukuran sampel yang harus dipenuhi dalam permodelan ini adalah
minimum berjumlah 100 dan selanjutnya menggunakan perbandingan 5 observasi untuk setiap estimate parameter.
2. Reliabilitas Reliabilitas adalah ukuran mengenai konsistensi internal dari
indikator – indikator sebuah konstruk yang menunjukkan derajat. Sampai dimana masing – masing indikator tersebut mengindikasikan
sebuah konstruk atau faktor latent yang umum. Dengan kata lain bagaimana hal – hal yang spesifik saling
membantu dalam menjelaskan sebuah fenomena yang umum composite Reliability
diperoleh melalui rumus sebagai berikut : oading
l Std
∑
² Construct Reliability
= Σ Std Loading ² + Σ ε i
Dimana : 1. Std. Loading diperoleh langsung dari standardized loading untuk
tiap – tiap indikator. 2.
ε i adalah measurement error dari tiap – tiap indikator.
Uji Variance Extracted Variance Ekstracted
adalah ukuran yang menunjukkan varians dari indikator – indikator yang diekstraksi oleh konstruk latent yang
dikembangkan. Nilai variance extracted ini direkomendasikan pada tingkat paling sedikit 0,50. Variance Extracted diperoleh melalui
rumus ini Ferdinand, 2002 :
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
38
Σ Std Loading² Variance Extracted =
Σ Std Loading² + Σ ε i Dimana :
1. Std. Loading diperoleh langsung dari standardized loading untuk tiap – tiap indikator.
2. ε i
adalah measurement error dari tiap – tiap indikator. 3. Uji Validitas
Validitas menyangkut akurasi yang dapat dicapai oleh sebuah indikator dalam menilai akuratnya pengukuran terhadap yang seharusnya diukur.
Misalnya alat ukur untuk mengukur bagaimana dan mengapa pelanggan membeli sebuah produk mungkin reliable tetapi dapat saja
terjadi, misalnya mengasumsikan alat ukur itu dapat digunakan untuk mengukur loyalitas merek. Kenyataan alat ukur ini indikatornya
reliable tetapi merupakan alat ukur loyalitas merek yang invalid.
4. Normalitas dan Linearitas
Sebaran dan harus dianalisis apakah asumsi normalitas dipenuhi sehingga data dapat lebih lanjut untuk permodelan SEM ini.
Normalitas dapat diuji dengan metode – metode statistik, uji ini perlu dilakukan baik untuk Univariate maupun normalitas Multivariate. Uji
linearitas dapat dilakukan dengan mengamati scatterplots dengan memilih pasangan data dan melihat pola penyebarannya untuk
menduga ada tidaknya linearitas.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
39
5. Outliers
Outliers adalah observasi yang muncul dengan nilai – nilai ekstrim
baik secara univariate. Pada dasarnya outlier dapat muncul dalam empat kemungkinan, adalah sebagai berikut :
a. Kesalahan prosedur b. Keadaan yang benar – benar khusus
c. Adanya suatu alasan tetapi peneliti tidak tahu apa penyebabnya d. Outlier dapat muncul dalam range nilai yang ada, yang disebut
dengan multivariate outliers. 6.
Multicolinearity dan singularity Multicolinearity
dapat dideteksi dari determinan matriks kovarians. Nilai determinan matriks kovarians yang sangat kecil mengindikasikan
adanya problem multicolinearitas dengan mentransformasi data dalam bentuk composite variables
3.4.2. Pengujian Hipotesis
Kategori