commit to user
59
Tabel IV.16 Hasil Uji
Outliers
Observation number Mahalanobis d-squared
p1 p2
27 39.523
.002 .229
22 36.477
.004 .149
5 35.483
.005 .066
13 33.137
.011 .118
79 32.249
.014 .096
82 31.912
.015 .052
85 30.535
.023 .099
144 29.686
.029 .124
18 29.490
.030 .079
16 27.978
.045 .252
24 27.722
.048 .211
105 27.555
.050 .161
25 27.089
.057 .181
170 26.686
.063 .195
. .
. .
. .
. .
. .
. .
Sumber: Data primer yang diolah, 2010.
Hasil pengujian outlier, menunjukkan hasil terdapat 11 nilai observasi yang memiliki nilai p1 0,05 akan tetapi nilai p2 jauh berada
di atas 0,05 sehingga kesebelas data tersebut dianggap tidak mengalami masalah outlier nilai outlier masih dapat diterima.
F. Uji Hipotesis
Teknik pengujian hipotesis digunakan untuk menguji hipotesis dan
menghasilkan suatu model yang baik. Untuk mengujinya digunakan path
analysis analisis jalur dengan bantuan program AMOS 16.0.
commit to user
60
.57 Harga
H3
.24
e2
1.00 1
H1
.39
e1
1.00 1
.52
Sikap Ekonomis
SE3
.14
e4
1.00 1
SE2
.25
e3
.81 1
Persepsi Nilai
PN5
.26
e14
1.00 1
PN4
.16
e13
1.14 1
PN3
.28
e12
.92 1
PN1
.22
e11
1.13 1
Persepsi Penerimaan
Harga PH3
.30
e6
1.00 1
PH1
.31
e5
1.04 1
.45
Persepsi Kualitas
PK5
.34
e10
1.00 1
PK4
.14
e9
1.18 1
PK3
.24
e8
.96 1
PK1
.24
e7
1.05 1
Minat Membeli
MM3
.24
e17
1.00 1
MM2
.15
e16
1.21 1
MM1
.08
e15
1.17 1
-.08
.39 .42
.51 .68
.20 .25
-.02
Goodness of Fit: Chi-Square = 207.282
Probability = .000 CMINDF = 1.867
GFI = .871 TLI = .927
CFI = .940 AGFI = .822
RMSEA = .071
.21
z1
1 .11
z2
1 .22
z3
1
1. Analisis Kesesuaian Model Goodness-of-Fit
Evaluasi nilai goodness-of-fit dari model penelitian yang diajukan dapat dilihat pada Tabel IV.17 berikut ini:
Tabel IV.17 Hasil
Goodness-of-Fit Model
Goodness-of-fit Indices Cut-off Value
Hasil Evaluasi
Model
Gambar IV.1: Struktural Model Awal
commit to user
61
Chi-Square c
2
Significance Probability p CMINDF
AGFI TLI
CFI RMSEA
Diharapkan kecil c
2
dengan DF 95 ≥0,05
≤2,0 ≥0,90
≥0,95 ≥0,95
≤0,08 207,282
0,000 1,867
0,822 0,927
0,940 0,071
Tidak Fit Tidak Fit
Fit Tidak Fit
Tidak Fit Tidak Fit
Fit
Sumber : Data primer yang diolah, 2010.
Berdasarkan pengukuran goodness-of-fit di atas mengindikasikan bahwa model yang diajukan dalam penelitian tidak dapat diterima karena
nilai chi-square signifikan atau 0,05 ketentuan mutlak yang harus terpenuhi dalam model ML sehingga model harus diperbaiki modifikasi
model, hasil tersebut diperkuat juga oleh perolehan pengujian pendukung lainnya dengan kesimpulan banyak yang tidak fit.
2. Analisis Struktural Setelah Model Dimodifikasi
Dikarenakan nilai chi-square lebih rendah dari 0,05, sehingga perbaikan model harus dilakukan. Adapun hasil modifikasi model adalah
sebagai berikut:
commit to user
62
.49 Harga
H3
.32
e2
1.00 1
H1
.30
e1
1.17 1
.50
Sikap Ekonomis
SE3
.16
e4
1.00 1
SE2
.25
e3
.84 1
Persepsi Nilai
PN5
.23
e14
1.00 1
PN4
.20
e13
1.04 1
PN3
.27
e12
.92 1
PN1
.27
e11
1.00 1
Persepsi Penerimaan
Harga PH3
.31
e6
1.00 1
PH1
.33
e5
1.07 1
.49
Persepsi Kualitas
PK5
.31
e10
1.00 1
PK4
.20
e9
1.07 1
PK3
.19
e8
.97 1
PK1
.34
e7
.88 1
Minat Membeli
MM3
.25
e17
1.00 1
MM2
.15
e16
1.21 1
MM1
.08
e15
1.18 1
-.10
.38 .47
.55 .67
.22 .26
-.02
Goodness of Fit: Chi-Square = 110.502
Probability = .132 CMINDF = 1.163
GFI = .930 TLI = .986
CFI = .990 AGFI = .888
RMSEA = .031
.19
z1
1 .09
z2
1 .21
z3
1
.08 -.07
-.02
.05 .02
.04
.06 .12
.03.08
.04 .09
.06
.04 -.04
-.07
3. Kesesuaian Model Goodness-of-Fit setelah Model Dimodifikasi
Evaluasi nilai goodness-of-fit dari model penelitian yang diajukan dapat dilihat pada
Tabel IV.18 berikut ini:
Tabel IV.18 Hasil
Goodness-of-Fit Model
Goodness-of-fit Indices Cut-off Value
Hasil Evaluasi Model
Chi-Square c
2
Significance Probability p CMINDF
AGFI TLI
CFI RMSEA
Diharapkan kecil ≥0,05
≤2,0 ≥0,90
≥0,95 ≥0,95
≤0,08 110,502
0,132 1,163
0,888 0,986
0,990 0,031
Fit Fit
Fit Marginal
Fit Fit
Fit
Sumber : Data primer yang diolah, 2010.
Tabel IV.18 menunjukkan ringkasan hasil yang diperoleh dalam kajian dan nilai yang direkomendasikan untuk mengukur fit-nya model.
Gambar IV.2: Modifikasi Model Struktural Penelitian
commit to user
63 Seperti yang ditunjukkan dalam tabel di atas, dari tujuh persyaratan
minimum model fit enam terpenuhi oleh hasil pengukuran SEM, kecuali nilai AGFI yang memiliki nilai marginal akan tetapi pendapat Salisbury,
dkk 2001, Cheng, 2001; Hu, dkk 1999, Segars Grover 1993 merekomendasikan AGFI minimum ³0,80, sehingga dapat disimpulkan
bahwa semua model fit dari 7 persyaratan minimum telah terpenuhi model fit. Walaupun dalam model Maximum Likelihood ML, hanya
mensyaratkan goodness of fit melalui pengujian chi-square saja, sedangkan untuk pengukuran goodness of fit lainnya apabila sampel diatas
200 menggunakan model selain ML maka harus diikutsertakan, akan tetapi dalam penelitian ini peneliti lengkapi dengan enam pengujian
goodness of fit lainnya.
4. Analisis Koefisisen Jalur
Analisis ini dilihat dari signifikansi besaran regression weight model yang dapat dilihat pada Tabel IV.19 berikut ini:
Tabel IV.19 Regression Weights
Hubungan Variabel Estimate
S.E. C.R.
P
Persepsi_Penerimaan Harga
--- Harga
-.102 .070
-1.459 .145
Persepsi_Penerimaan Harga
--- Sikap_Ekonomis
.382 .083
4.612 Persepsi_Nilai
--- Persepsi_Penerimaan
Harga .473
.104 4.563
Persepsi_Nilai ---
Persepsi_Kualitas .546
.071 7.643
Minat_Membeli ---
Persepsi_Nilai .674
.097 6.957
Sumber: Data primer yang diolah 2010
commit to user
64 Hasil pengujian ini menunjukkan bahwa dari lima jalur yang
dianalisis terdapat empat hubungan yang signifikan, terlihat dari besarnya nilai signifikansi uji hipotesis yang lebih kecil dari 0.05.
Satu hubungan tidak berpengaruh signifikan yaitu hubungan harga terhadap persepsi penerimaan harga memiliki nilai C.R sebesar -1,459
dengan nilai probabilitas sebesar 0,145 0,05, yang berarti bahwa harga tidak berpengaruh signifikan terhadap persepsi penerimaan harga
. Empat hubungan diperoleh hasil signifikan, yaitu: 1 hubungan
sikap ekonomis terhadap persepsi penerimaan harga diperolehan nilai C.R sebesar 4,612 dengan nilai probabilitas sebesar 0,000 0,05; 2 hubungan
persepsi penerimaan harga terhadap persepsi nilai memiliki nilai C.R sebesar 4,563 dengan nilai probabilitas sebesar 0,000 0,05 bahkan pada
level signifikansi 1; 3 hubungan persepsi kualitas terhadap persepsi nilai memiliki nilai C.R sebesar 7,643 dengan nilai probabilitas sebesar
0,000 0,05; 4 hubungan persepsi nilai terhadap minat membeli memiliki nilai C.R sebesar 6,957 dengan nilai probabilitas sebesar 0,000 0,05
bahkan pada level signifikansi 1.
G. Pembahasan
