54
Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan program AMOS 4.01 diperoleh hasil Determinant of Sample Covariance Matrix
adalah 0 yaitu sebesar 9.394.584.531 mengindikasikan tidak terjadi
multikolinieritas dan singularitas dalam data ini sehingga asumsi terpenuhi.
4.3.7. Structural Equation Modeling SEM dan Pengujian Hipotesis
4.3.7.1. Evaluasi Model One-Step Approach to 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 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.
55
Gambar 4.1. Model Pengukuran Kausalitas One Step Approach Base
Model
MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Product Image, Customer Satisfaction, Customer Loyalty
Model Specification : One Step Approach - Base Model
Customer Satisfaction
1
Product Image
X1 er_5
1 Customer
Loyalty d_cl
1 Y1
er_1 1
1
X2 er_6
1 X3
er_7 1
Y2 er_2
1 Z1
er_9 1
1 Z2
er_10 1
X4 er_8
1 Y3
er_3 1
Z3 er_11
1 d_cs
1
Z4 er_12
1 Y4
er_4 1
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Tabel 4.13. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Base Model
Kriteria Hasil
Nilai Kritis
Evaluasi Model
Cm in DF 1,050
≤ 2,00
baik Pr obabilit y
0,376 ≥
0,05 baik
RMSEA 0,022
≤ 0,08
baik GFI
0,925 ≥
0,90 baik
AGFI 0,900
≥ 0,90
baik TLI
0,990 ≥
0,95 baik
CFI 0,992
≥ 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.
56
4.3.7.2. Analisis Unidimensi First Order
Tabel 4.14. Unidimensi First Order
Regression Weights
Ustd Estimate
Std Estimate
Prob.
X1 - -
Pr oduct _I m age 0,575 0,659
0,000 X2
- - Pr oduct _I m age
0,572 0,703 0,000
X3 - -
Pr oduct _I m age 0,717 0,873
0,000 X4
- - Pr oduct _I m age
0,344 0,289 0,005
Y1 - -
Cust om er _Sat isfact ion 1,000 0,276
0,000 Y2
- - Cust om er _Sat isfact ion
2,370 0,835 0,007
Y3 - -
Cust om er _Sat isfact ion 2,570 0,861
0,007 Y4
- - Cust om er _Sat isfact ion
2,252 0,706 0,008
Z1 - -
Cust om er _Loyalt y 1,000 0,788
0,000 Z2
- - Cust om er _Loyalt y
0,777 0,672 0,000
Z3 - -
Cust om er _Loyalt y 0,645 0,559
0,000 Z4
- - Cust om er _Loyalt y
0,330 0,310 0,007
Sumber : Hasil Pengolahan Data
4.3.7.3. Uji Hipotesis Kausalitas
Pengaruh langsung [koefisien jalur] diamati dari bobot regresi terstandar, dengan pengujian signifikansi pembanding nilai CR [Critical
Ratio] atau p [probability] yang sama dengan nilai t
hitung
. Apabila t
hitung
lebih besar daripada t table berarti signifikan.
Tabel 4.15. Uji Hipotesis Kausalitas Antar Faktor Regression Weights
Ustd Estimate
Std Estimate
Prob. Faktor
Faktor
Cust om er _Sat isfact ion
Pr oduct _I m age 0,101 0,344
0,039 Cust om er _Loyalt y
Cust om er _Sat isfact ion
0,131 0,043 0,720
Batas Signifikansi
≤ 0,10
Sumber : Hasil Pengolahan Data Pada Lampiran 3
Dilihat dari tingkat probabilitas arah hubungan kausal, hipotesis yang menyatakan bahwa :
1. Product image berpengaruh positif terhadap customer satisfaction, dapat diterima. Hal tersebut dapat diketahui dari nilai probabilitas
57
kausalnya 0,039 0,10 yang menunjukkan nilai [tidak signifikan [positif].
2. Customer satisfaction berpengaruh positif terhadap customer loyalty, tidak dapat diterima. Hal tersebut dapat diketahui dari nilai probabilitas
kausalnya 0,720 ≤ 0,10 yang menunjukkan nilai [tidak signifikan
[positif].
4.4. Pembahasan