60 latent variable construct akan diuji dengan melihat loading faktor dari
hubungan antara setiap observed variable dan latent variable. Hasil analisis tampak pada tabel di bawah ini.
Tabel 4.9. Validitas Data
Konstrak Indikator Faktor Loading
1 2 3 4 Product
Quality X11
0.626 X12
0.523 X13
0.818 Brand
Product X21
0.998 X22
0.850 X23
0.936 Product
Packaging X31
0.688 X32
0.583 X33
0.738 Purchase
Intention Y1
0.636 Y2
0.670 Y3
0.807 Sumber : Lampiran
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.
4.3.1.5 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
61 indikator-indikator individual mengukur suatu pengukuran yang sama
Purwanto, 2002. Dan variance extracted direkomendasikan pada tingkat 0,50. Hasil perhitungan construct reliability dan variance extracted dapat
dilihat dalam tabel 4.10.
Tabel 4.10. Construct Reliability dan Variance Extracted
Konstrak Indikato
r Standar
dize Faktor
Loading SFL
Kuad rat
Error [
εj] Construct
Reliability Variance
Extrated Product
Quality X11 0.626
0.392 0.608
0.699 0.445 X12 0.523
0.274 0.726
X13 0.818 0.669
0.331 Brand
Product X21 0.998
0.996 0.004
0.950 0.865 X22 0.850
0.723 0.278
X23 0.936 0.876
0.124 Product
Packaging X31 0.688
0.473 0.527
0.711 0.453 X32 0.583
0.340 0.660
X33 0.738 0.545
0.455 Purchase
Intention Y1 0.636
0.404 0.596
0.749 0.502 Y2 0.670
0.449 0.551
Y3 0.807 0.651
0.349 Sumber : Lampiran
Hasil pengujian reliabilitas instrumen dengan construct reliability dan variance extracted menunjukkan instrumen reliabel, 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.
62
4.3.1.6. Analisis Model 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.
One-step approach to SEM digunakan apabila model diyakini bahwa dilandasi teori yang kuat serta validitas dan 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 dibawah ini.
Gambar. 4.1
MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Service Quality Perception, Costumer Satisfaction,
Loyalty, Repurchasing Model Specification : One Step Approach - Base Model
Respon sibility
X21 er_4
1 1
1 Service
Quality Perception
d_re 1
X22 er_5
1 X23
er_6 1
Assurance X31
er_7 d_as
X32 er_8
X33 er_9
1 1
1 1
1 Tangible
X11 er_1
0,005 d_ta
X12 er_2
X13 er_3
1 1
1 1
1
Emphaty X41
er_10 0,005
d_em X42
er_11 X43
er_12 1
1 1
1 1
Reliability X51
er_13 d_rl
X52 er_14
X53 er_15
1 1
1 1
1 Loyalty
Y23 er_20
d_lt Y22
er_19 Y21
er_18 1
1 1
1 1
Customer Satisfaction
Y12 er_17
d_cs Y11
er_16 1
1 1
1
Repurchasing Intention
Z3 er_23
d_rp Z2
er_22 Z1
er_21 1
1 1
1 1
63
Tabel 4.11. Evaluasi Kriteria Goodness Of Fit Indices Model One-Step Approach-Base Model
Kriteria Hasil Nilai
Kritis Evaluasi
Model CminDF 3.473
≤ 2,00 Kurang
baik Probability 0.000
≥ 0,05 kurang
baik RMSEA 0.154
≤ 0,08 baik
GFI 0.758 ≥ 0,90
kurang baik
AGFI 0.629 ≥ 0,90
kurang baik
TLI 0.740 ≥ 0,95
kurang baik
CFI 0.799 ≥ 0,94
kurang baik
Sumber : Lampiran Dari hasil evaluasi terhadap model one step approach base model ternyata
dari semua kriteria goodness of fit yang digunakan, belum seluruhnya menunjukkan hasil evaluasi model yang baik, berarti model belum sesuai
dengan data. Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori belum sepenuhnya didukung oleh fakta. Dengan demikian model ini
masih perlu dimodifikasi sebagaimana terdapat di bawah ini.
64 Gambar. 4.2
Tabel 4.12. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Model One- Step Approach – Modifikasi
Kriteria Hasil Nilai
Kritis Evaluasi
Model CminDF 1.282
≤ 2,00 baik Probability 0.100
≥ 0,05 baik
RMSEA 0.052 ≤ 0,08
baik GFI 0.920
≥ 0,90 baik
AGFI 0.900 ≥ 0,90
baik TLI 0.970
≥ 0,95 baik
CFI 0.980 ≥ 0,94
baik Sumber : Lampiran
Dari hasil evaluasi terhadap model one step approach 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. Dengan demikian model ini adalah model yang terbaik untuk menjelaskan keterkaitan antar variabel dalam model.
MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Service Quality Perception, Costumer Satisfaction,
Loyalty, Repurchasing Model Specification : One Step Approach - Modifkasi
Respon sibility
X21 er_4
1 1
1 Service
Quality Perception
0,005 d_re
1 X22
er_5 1
X23 er_6
1 Assurance
X31 er_7
d_as X32
er_8 X33
er_9 1
1 1
1 1
Tangible X11
er_1 0,005
d_ta X12
er_2 X13
er_3 1
1 1
1 1
Emphaty X41
er_10 0,005
d_em X42
er_11 X43
er_12 1
1 1
1 1
Reliability X51
er_13 d_rl
X52 er_14
X53 er_15
1 1
1 1
1 Loyalty
Y23 er_20
d_lt Y22
er_19 Y21
er_18 1
1 1
1 1
Customer Satisfaction
Y12 er_17
d_cs Y11
er_16 1
1 1
1
Repurchasing Intention
Z3 er_23
d_ri Z2
er_22 Z1
er_21 1
1 1
1 1
65
4.3.1.7 . Analisis Unidimensi First Order Tabel 4.13. Unidimensi First order