44
jika peneliti mempunyai pertimbangan – pertimbangan tertentu di dalam pengambilan sampelnya atau penetuan sampel untuk tujuan tertentu,
Ridwan 2004;63. Dan pertimbangannya adalah sebagai berikut : -
Pelanggan yang usianya di atas 17 th. -
Pelanggan yang mempunyai wewenang memutuskan tempat - tempat dimana dia harus berbelanja.
Menurut Augusty 2002:48, Syarat sampel adalah sebagai berikut :
Ukuran sampel yang harus terpenuhi adalah 100 – 200 sampel untuk teknik Maximum Likehood Estimation.
Tergantung pada jumlah parameter yang diestimasi, pedomannya adalah
5 -10 kali jumlah parameter yang diestimasi.
Tergantung pada jumlah indikator yang digunakan dalam seluruh variable laten. Jumlah sampel adalah jumlah indikator dikali 5 – 10. Bila terdapat
20 indikator, maka besarnya sampel adalah 100 – 200. Dalam penelitian ini, sampel yang dipakai adalah 19 indikator dikali 6,
sebesar 114 responden.
3.2.3 Teknik Pengumpulan Data
a. Jenis Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer.
Data Primer adalah data yang diperoleh peneliti secara langsung dari responden atau narasumber. Data primer dari
penelitian ini didapat dari hasil pengisian kuesioner yang diberikan pada pelanggan atau responden toko retail
tersebut.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
45
b. Sumber Data
Sumber data penelitian ini diperoleh dari :
Pelanggan UD. Toko Baru di Surabaya Utara.
c. Pengumpulan Data
1. Wawancara
Metode dilakukan dengan melakukan pengamatan dan tanya jawab secara langsung terhadap konsumen mengenai permasalahan yang
terjadi.
2. Teknik Kuesioner
Yaitu pengumpulan data dilakukan dengan cara menyebarkan daftar pertanyaan kepada konsumen yang membeli dan
menggunakan produk air mineral dalam kemasan dan popok bayi pada UD.Toko Baru Surabaya untuk diisi agar memperoleh
jawaban langsung dari konsumen.
3.3 Teknik Analisis dan Uji Hipotesis
3.3.1 Teknik Analisis
Model yang digunakan untuk menganalisis data dalam penelitian ini adalah Structural Equation Modelling SEM dengan menggunakan
AMOS Analysis Of Moment Structure versi 4.0. Teknik ini merupakan teknik statistik yang memungkinkan pengujian suatu hubungan yang
rumit. Model pengukuran faktor tangible, reliability, responsieveness, assurance, empathy, kualitas layanan, kepuasan dan loyalitas
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
46
menggunakan Confirmatory Factor Analysis. Penaksiran masing – variable bebas terhadap variable terikatnya menggunakan koefisien jalur.
Langkah – langkah dalam analysis SEM model pengukuran dengan contoh faktor assurance dilakukan sebagai berikut :
Persamaan dimensi factor Assurance : X4.1 =
λ Assurance + er_1 X4.2 =
λ Assurance + er_2 X4.3 =
λ Assurance + er_3
Bila persamaan di atas dinyatakan dalam sebuah pengukuran model untuk diuji melalui Confirmatory Factor Analysis, maka model
pengukuran dengan faktor Assurance akan nampak sebagai berikut :
Gambar 3.1 : Contoh model pengukuran factor Assurance.
Keterangan :
Assurance
X4.1
X4.2
X4.3 er_1
er_2
er_3
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
47
X4.1 = Kemampuan karyawan untuk meyakinkan pelanggan di
UD. Toko Baru. X4.2
= Pengetahuan serta kecakapan karyawan dalam memberikan pelayanan di UD. Toko Baru.
X4.3 =
Komunikatif yang efektif dengan pelanggan di UD. Toko Baru. er_1 = error term X4j.
Demikian juga faktor lain seperti factor tangible, reliability, responsieveness, empathy, service quality, kepuasan dan loyalitas.
3.3.2 Asumsi Model Struktural Equation Modelling
a. Uji Normalitas Sebaran dan Linieritas
1. Normalitas dapat diuji dengan membuat gambar histogram data
atau dapat diuji dengan metode – metode statistik. 2.
Menggunakan critical ratio yang diperoleh dengan membagi koefisien sampel dengan erornya dan skewness value yang
biasanya disajikan dalam bentuk statistik untuk menguji normalitas itu disebut Y value pada tingkat signifikasi 1, jika Y score lebih
besar dari nilai kritis, maka dapat diduga bahwa distribusi data adalah tidak normal.
3. Normal Probability Plot SPSS 10.1.
4. Linieritas dengan mengamati Scatterplots dari data yaitu dengan
memilih pasangan data dan dilihat pola penyebarannya untuk menduga ada tidaknya linieritas.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
48
b. Evaluasi atas Outliers
1. Mengamati nilai Y score : Ketentuan di antara ± 3,0 non outliner.
2. Multivariate Outliner diuji dengan kriteria jarak Mahalanobis pada
tingkat ρ 0,001. Jarak diuji dengan Chi-Square χ pada df
sebesar jumlah variable bebasnya. Ketentuan : bila Mahanalobis dari nilai
χ adalah Multivariate Outliers. Outliers adalah observasi atau data yang memiliki karakteristik
unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari observasi – observasi lainnya dan muncul dalam bentuk nilai ekstrim untuk sebuah
variable tunggal atau variable kombinasi, Hair;1998.
c. Deteksi Multicollinearity dan Sigulariry
