62
Tabel 4.12. Construct Reliability Variance Extrated
Konstrak Indikator Standardize
Factor Loading
SFL Kuadrat
Error [
εj] Construct
Reliability Variance
Extrated
x11 0,480
0,230 0,770 x12
0,538 0,289 0,711
Kesadaran Merek
x13 0,463
0,214 0,786 0,782 0,494
x21 0,539 0,291
0,709 x22
0,619 0,383 0,617
x23 0,578 0,334
0,666 x24
0,644 0,415 0,585
Kesan Kualitas x25
0,585 0,342 0,658
1,385 0,593
x31 0,494 0,244
0,756 x32
0,629 0,396 0,604
x33 0,628 0,394
0,606 Asosiasi
Merek x34
0,658 0,433 0,567
1,239 0,602 x41
0,458 0,210 0,790
x42 0,579 0,335
0,665 Loyalitas
Merek x43
0,480 0,230 0,770
0,814 0,519 y1
0,486 0,236 0,764
Keputusan Pembelian
y2 0,486 0,236
0,764 0,540 0,486
Batas Dapat Diterima
≥ 0,7 ≥ 0,5
Sumber : Hasil Pengolahan Data lampiran 7 Hasil pengujian reliabilitas instrumen dengan construct
reliability dan variance extracted menunjukkan instrumen reliabel, yang ditunjukkan dengan nilai construct reliability seluruhnya
0,7, dan variance extracted yang diperoleh sebagian besar menunjukkan
nilai diatas 0,50. Yang artinya seluruh instrumen yang digunakan pada
penelitian ini telah reliabel.
4.3.5. Pengujian Model Dengan
One-Step Approach
Dalam model SEM, model pengukuran dan model struktural parameter-parameternya diestimasi secara bersama-sama. Cara ini agak
63
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.
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.
,17
x1 x13
,33
er_3
1,00 1
x12
,22
er_2
1,09 1
x11
,35
er_1
1,33 1
,16
x2 x23
,21
er_6 x22
,27
er_5 x21
,29
er_4
1,00 1
1,27 1
1,03 1
x24
,14
er_7
1,03 1
x25
,17
er_8
1,00 1
,29
x3 x33
,26
er_11 x32
,27
er_10 x31
,31
er_9
1,00 1
1,05 1
,68 1
x34
,21
er_12
1,05 1
,15
x4 x43
,24
er_15 x42
,16
er_14 x41
,34
er_13
1,00 1
1,20 1
1,16 1
y y1
,35
er_16
1,00 1
y2
,51
er_17
,97 1
,38 ,42
,27 1,18
,19
d_y
1 -,01
-,02 ,03
,03 -,05
-,06
Gambar 4.1. Model Pengukuran Kausalitas
One Step Approach
64
Tabel 4.13. Evaluasi Kriteria
Goodness of Fit Indices
Kriteria Hasil Nilai
Kritis Evaluasi
Model
CminDF 0,558 ≤ 2,00
Baik Probability 1,000
≥ 0,05 Baik
RMSEA 0,000 ≤ 0,08
Baik GFI 0,937
≥ 0,90 Baik
AGFI 0,912 ≥ 0,90
Baik TLI 1,168
≥ 0,95 Baik
CFI 1,000 ≥ 0,94
Baik
Sumber : Hasil Pengolahan data Dari hasil evaluasi terhadap model one step base model 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. Dengan demikian model
ini adalah model yang terbaik untuk menjelaskan keterkaitan antar variabel dalam model sebagaimana terdapat di bawah ini.
Dilihat dari angka determinant of sample covariance matrix : 11,669 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 dibawah ini.
4.3.6. Pengujian Hipotesis dan Hubungan Kausal
