b. Kuesioner
Yaitu pengumpulan data yang dilakukan dengan cara menyebarkan daftar pertanyaan kepada konsumen agar memperoleh jawaban langsung dari para
konsumen yang mengetahui dan menggunakan produk merek Samsung di pusat – pusat besar penjualan elektronik di Surabaya.Hartono Elektronika,
Gunung Sari Intan, Giant Hypermarket dan Carrefour
3.4 Teknik Analisis dan Pengujian Hipotesis
3.4.1 Teknik Analisis
Pengujian hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis multivariate dengan Structural Equation ModelingSEM. Merupakan teknik statistik
yang memungkinkan pengujian sebuah rangkaian hubungan yang relatif rumit. Model pengukuran sikap, atribut produk terhadap minat beli menggunakan confirmatory
factor analyses. Penaksiran pengaruh pada masing – masing variabel bebas terhadap variabel terikatnya menggunakan koefisien jalur. Langkah-langkah dalam analisi
SEM model pengukuran dengan contoh faktor variabel Brand Extension dilakukan sebagai berikut : Persamaan dimensi variabel Brand Equity
Y1 = λ1 Brand Equity + er_1
Y2. = λ2 Brand Equity + er_2
Y3 = λ3 Brand Equity + er_3
Y4 = λ4 Brand Equity + er_4
Bila Persamaan diatas dinyatakan dalam sebuah pengukuran model untuk diuji unidimensionalitasnya melalui confirmatory factor analysis, maka model
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
pengukuran dengan contoh variabel ketidakpuasan konsumen akan Nampak sebagai berikut:
Gambar 3.1 : Contoh Model Pengukuran Variabel Brand Equity
3.4.2 Outliers
Outliers adalah obsevasi yang mucul dengan nilai nilai eksterim baik secara univariate maupun multivariate yang mucul karena kombinasi karakteristik unik yang
dimilikinya dan terlihat sangat hauh berbeda dari observasi-observai lainnya. Dapat diadakan treatment khusus pada outiers ini asal diketahui munculnya outlier
itu.Outliers pada dasarnya dapat muncul dalam empat kategori. a.
Outliers muncu karena kesalahan prosedur seperti kesalahan dalam memasukkan data atau kesalahan dalam mengkoding data. Misalnya 8 diketik
80 sehingga jauh berbeda dengan nilai-nilai lainnya dalam rentang jawaban responden antara 1-10, jika hal semacam ini lolos maka akan menjadi sebuah
nilai ekstrim.
Brand Equity y Y1
Er1
Er 3
Y5
Y7 Er5
Er7 Y3
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
b. Outliers dapat muncul karena keadaan yang benar-benar khusu yang
memungkinkan profil datanya lain daripada yang lain, tetapi peneliti mempunyai penjelasan mengenai penyebab munclnya nilai ekstrim tersebut.
c. Outliers dapat muncul karena adanya sesuatu alasan peneliti tidak dapat
mengetahui apa penyebanya atau tidak ada penjelasan mengenai nilai ekstrim tersebut.
d. Outliers dapat muncul dalam range nilai yang ada, tetapi bila dikombinasi
dengan variabel lainnya, kombinasinya menjadi tidak lazim atau sangat ekstrim. Inilah yang disebut multivariate outlier.
3.4.3 Evaluasi atas outliers
