22
BAB 3
PEMBAHASAN
3.1 Penarikan Sampel
Penarikan sampel pada penelitian ini dilakukan menggunakan metode Slovin dengan jumlah populasi N adalah 78 dan derajat toleransi adalah 0,05.
� = �
+ � � =
78 1 + 780,05
2
= 65
3.2 Gambaran Variabel Penelitian
Data yang digunakan adalah data dari penyebaran kuesioner kepada anggota komunitas Z. Data hasil jawaban responden dari penyebaran kuesioner dapat
dilihat dalam Lampiran C.
Data variabel yang digunakan dalam penelitian dimisalkan sebagai berikut:
1
Variabel terikat, yaitu: merupakan Loyalitas Pelanggan
2 Variabel bebas, yaitu:
= Legitimasi = Loyalitas merek oposisi
= Merayakan sejarah merek = Berbagi cerita merek
= Integrasi dan mempertahankan anggota
6
= Membantu penggunaan merek
23
3.3 Uji Validitas dan Reliabilitas
3.3.1 Uji Validitas
Pengujian validitas dilakukan satu per satu untuk setiap variabel dengan banyak pertanyaan yang sama sebanyak empat pertanyaan. Dengan batas minimum
dianggap memenuhi syarat validitas apabila r = 0,2441
Asumsi H
: Itempertanyaan tidak valid H
1
: Itempertanyaan valid
Dari tabel perhitungan korelasi item 1 variabel dan total skor item
variabel yang dapat dilihat dalam Lampiran D. Diperoleh:
�
. ,
= � ∑{
. } − ∑ .
∑ √[{� ∑
. − ∑ .
}{� ∑ − ∑
}] �
. ,
= 65 5957 - 315 1225
√[{65 1535 - 315
2
} {65 23197 - 1225
2
}] �
. ,
= ,669
Untuk perhitungan nilai koefisien korelasi antara dengan
. berikutnya dan untuk pengujian validitas variabel yang lain penulis menggunakan
SPSS. Sehingga diperoleh:
Tabel 3.1 Hasil Pengujian Validitas No.
Indikator r
hitung
r
tabel
r
0,0563
Keterangan 1
2 3
4
1. Legitimasi
.
.
.
.
. 0,669
0,625 0,749
0,761 0.2441
0,2441 0,2441
0,2441 Valid
Valid Valid
Valid
2. Loyalitas merek
oposisi
.
. 0,565
0,725 0,2441
0,2441 Valid
Valid
24
Tabel 3.1 Lanjutan No.
1 2
3 4
2.
.
. 0,786
0,628 0,2441
0,2441 Valid
Valid
3. Merayakan sejarah
merek
.
.
.
. 0,701
0,871 0,879
0,529 0,2441
0,2441 0,2441
0,2441 Valid
Valid Valid
Valid
4. Berbagi cerita merek
.
.
.
.
0,714 0,693
0,753 0,738
0,2441 0,2441
0,2441 0,2441
Valid Valid
Valid Valid
5. Integrasi dan
mempertahankan anggota
.
.
.
.
0,758 0,733
0,695 0,869
0,2441 0,2441
0,2441 0,2441
Valid Valid
Valid Valid
6. Membantu dalam
penggunaan merek
6
6
.
6
.
6
.
6
. 0,699
0,757 0,770
0,650 0,2441
0,2441 0,2441
0,2441 Valid
Valid Valid
Valid
7. Loyalitas merek
Y.1 Y.2
Y.3 Y.4
0,440 0,300
0,590 0,492
0,2441 0,2441
0,2441 0,2441
Valid Valid
Valid Valid
Sumber: Data kuesioner yang diolah
Tabel 3.1 menunjukkan bahwa item yang digunakan untuk mengukur variabel-variabel dalam penelitian ini mempunyai koefisien yang lebih besar dari
r
tabel
= r
0,05 63
= 0,2441 sehingga H
1
diterima atau semua item tersebut valid.
25
3.3.2 Uji Reliabilitas
Pengujian reliabilitas dalam penelitian ini menggunakan rumus
Cronbach
’s
Alpha
. Suatu konstruk dikatakan reliabel jika memberikan nilai Cronbach’s Alpha
0,60.
Asumsi H
: Item dalam variabel tidak reliabel H
1
: Item dalam variabel reliabel
Reliabilitas untuk variabel :
� = 20
2
+ 20
2
+ 20
2
+ 20
2
+ 19
2
+ … + 18
2
+ 16
2
+ 20
2
+ 20
2
+ 16
2
-
1225
2
65
65 � =
23197 – 23086,538 65
= 1,699
� = 5
2
+ 5
2
+ 5
2
+ 5
2
+ 5
2
+ … + 5
2
+ 4
2
+ 5
2
+ 5
2
+ 4
2
-
315
2
65
65 � =
1535 – 1526,538 65
= 0,130
� = 5
2
+ 5
2
+ 5
2
+ 5
2
+ 5
2
+ … + 4
2
+ 4
2
+ 5
2
+ 5
2
+ 4
2
-
304
2
65
65 � =
1436 – 1421,785 65
= 0,219
� = 5
2
+ 5
2
+ 5
2
+ 5
2
+ 4
2
+ … + 5
2
+ 4
2
+ 5
2
+ 5
2
+ 4
2
-
309
2
65
65 � =
1483 – 1468,938 65
= 0,216
26
� = 5
2
+ 5
2
+ 5
2
+ 5
2
+ 5
2
+ … + 4
2
+ 4
2
+ 5
2
+ 5
2
+ 4
2
-
297
2
65
65 � =
1377 – 1357,062 65
= 0,307
= k
k – 1 −
∑ � �
= 4
4 – 1 1 –
0,130 + 0,219 + 0,216 + 0,307 1,699
= 0,649
Hasil pengujian reliabilitas untuk masing-masing variabel diringkas pada tabel berikut ini:
Tabel 3.2 Hasil Pengujian Reliabilitas Variabel
Alpha Keterangan
Legitimasi 0,649
Reliabel Loyalitas merek oposisi
0,609 Reliabel
Merayakan sejarah merek 0,746
Reliabel Berbagi cerita merek
0,694 Reliabel
Integrasi dan mempertahankan anggota
0,761 Reliabel
Membantu dalam penggunaan merek
6
0,685 Reliabel
Loyalitas merek 0,613
Reliabel
Sumber: data kuesioner yang diolah
Dari tabel 3.5 Menunjukkan bahwa semua variabel mempunyai koefisien Alpha yang cukup besar yaitu diatas 0,60 sehingga H
1
diterima atau dapat dikatakan semua indikator masing-masing variabel dari kuesioner adalah reliabel.
Sehingga untuk selanjutnya item-item pada masing-masing variabel layak
digunakan sebagai alat ukur.
27
3.4 Konversi Data Ordinal Menjadi Data Interval
Tabel 3.3 Konversi Variabel Ordinal Menjadi Variabel Interval No.
Item Kategori Frekuensi Proporsi
Proporsi Kumulatif
Z Densitas
{fz} Hasil
Penskalaan
.1 1
- 0,000
0,000 -
0,000 1,000
2 -
0,000 0,000
- 0,000
2,292 3
- 0,000
0,000 -
0,000 3,321
4 10
0,154 0,154
-0,393 0,369
4,062 5
55 0,846
1,000 -
0,000 4,833
Jumlah 65
Penjelasan :
a Pemilih jawaban atau kategori dan frekuensi dibuat dari hasil kuesioner fiktif
b Masing-masing frekuensi setiap masing-masing kategori dijumlahkan
c Menghitung proporsi untuk setiap frekuensi skor
P
1
=
65
= 0,000 P
4
=
10 65
= 0,154 P
2
=
65
= 0,000 P
5
=
55 65
= 0,846 P
3
=
6
= 0,000 d
Menjumlahkan proporsi secara berurutan untuk setiap respon, sehingga diperoleh nilai proporsi kumulatif.
Pk
1
= 0,000 Pk
2
= 0,000 + 0,000 = 0,000 Pk
3
= 0,000 + 0,000 + 0,000 = 0,000 Pk
4
= 0,000 + 0,000 + 0,000 + 0,154 = 0,154 Pk
5
= 0,000 + 0,000 + 0,000 + 0,154 + 0,846 = 1 e
Menentukan nilai Z untuk setiapp kategori, dengan asumsi bahwa proporsi kumulatif dianggap mengikuti normal baku. Nilai Z diperoleh dari Tabel
Distribusi Normal Baku.
28
Proporsi Kumulatif
Z 0,000
- 0,000
- 0,000
- 0,154
-0,393 1,000
- f
Menghitung nilai densitas dari nilai Z yang diperoleh dengan cara memasukkan nilai Z tersebut ke dalam fungsi densitas normal baku sebagai
berikut : � =
√ � �� − �
Sehingga diperoleh : f -0,393 =
1 √2π
exp - 1
2 -0,393
2
= 0,369 g
Menghitung SV
Scale Value
dengan rumus : �� =
Kepadatan pada batas bawah-Kepadatan pada batas atas Daerah di bawah batas atas-Daerah di bawah batas bawah
Sehingga diperoleh : SV
1
= 0,000 - 0,000
0,000 - 0,000 = 0,000
SV
2
= 0,000 - 0,000
0,000 - 0,000 = 0,000
SV
3
= 0,000 - 0,000
0,000 - 0,000 = 0,000
SV
4
= 0,000 - 0,369
0,154 - 0,000 = -2,396
SV
5
= 0,369 - 0,000
1,000 – 0,154 = 0,436
h Mengubah
Scale Value
SV terkecil nilai negatif yang terbesar menjadi sama dengan satu 1
SV
terkecil = -2,396 = 1 didapat dari -2,396 + 3,396 = 1 = i
Mentransformasikan nilai skala dengan menggunakan rumus : = �� + |�� min|
Sehingga diperoleh :
29 Y
1
= 0 Y
2
= Y
3
= 0 Y
4
=1 Y
5
= 0,436 + 3,396 = 3,832
Untuk transformasi item variabel lainnya menggunakan
Microsoft Excel
2007 Add-Ins, sehingga hasil yang diperoleh:
Tabel 3.4 Hasil Transformasi Data Ordinal Dengan MSI Variabel Pertanyaan
Kategori 1
2 3
4 5
1 2
3 4
5 6
7 �
1
- -
- 1,000
3,832 2
- -
- 1,000
2,642 3
- -
1,000 2,283
3,911 4
- -
1,000 2,400
3,902 �
�
1 -
- -
1,000 2,620
2
- -
- 1,000
2,598 3
- -
1,000 2,121
3,457 4
- -
1,000 2,737
4,277 �
1 -
- 1,000
2,093 3,381
2 -
- 1,000
1,953 3,181
3
- -
1,000 1,975
3,205 4
- -
1,000 2,173
3,566 �
1 -
- 1,000
2,149 3,699
2 -
- 1,000
2,277 3,740
3 -
- 1,000
2,113 3,406
4
- -
1,000 2,196
3,590 �
1 -
- 1,000
1,682 3,231
2 -
- -
1,000 2,698
3 -
- 1,000
1,939 3,469
4 -
- 1,000
1,978 3,384
�
�
1
- -
1,000 2,000
3,255 2
- -
1,000 2,075
3,436 3
- -
1,000 1,912
3,250 4
- -
1,000 2,663
4,206 1
- -
1,000 1,940
3,216 2
- -
1,000 2,118
3,676 3
- -
1,000 2,061
3,368 4
- -
1,000 1,939
3,469
Sumber: Perhitungan menggunakan Excel
30
3.5 Analisis Regresi Linier