83
terhadap pernyataan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu Ghozali, 2016:47. Dalam pengujian reliabilitas ini, peneliti
menggunakan metode statistik Cronbach Alpha, di mana jika nilai Cronbach’s Alpha dari suatu variabel 0,70 maka butir pertanyaan
yang diajukan dalam pengukuran instrumen tersebut dinyatakan reliabel atau handal.
2. Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata, standar deviasi, varian, maksimum,
minimum, sum, range, kurtosis, dan skewness Ghozali, 2016:19. Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis
data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan
yang berlaku untuk umum atau generalisasi Sugiyono, 2014:238-239.
3. Analisis Korelasi
Analisis korelasi bertujuan untuk mengukur kekuatan hubungan linear antara dua variabel. Korelasi tidak menunjukkan hubungan
fungsional atau dengan kata lain analisis korelasi tidak membedakan antara variabel dependen dengan variabel independen Ghozali,
2016:93. Korelasi dilambangkan dengan r dengan ketentuan bahwa nilai r tidak lebih dari -1
≤ r ≤ 1. Apabila nilai r = -1 artinya
korelasinya negatif sempurna, r = 0 artinya tidak ada korelasi, dan r = 1
84
berarti korelasinya sangat kuat Riduwan dan Kuncoro, 2012:62. Untuk penentuan kekuatan hubungan digunakan kriteria sebagai berikut:
0,80 ≤ r ≤ 1,000 : Sangat Kuat
0,60 ≤ r ≤ 0,799 : Kuat
0,40 ≤ r ≤ 0,599 : Cukup Kuat
0,20 ≤ r ≤ 0,399 : Rendah
0,00 ≤ r ≤ 0,199 : Sangat Rendah
Untuk pengujian lebih lanjut, maka diajukan hipotesis sebagai berikut: Ho : Tidak ada hubungan korelasi yang signifikan antara dua variabel
Ha : Ada hubungan korelasi yang signifikan antara dua variabel Jika nilai probabilitas 0,05 lebih kecil atau sama dengan nlai
probabilitas sig atau 0,05 ≤ sig, maka Ho diterima dan Ha ditolak, artinya tidak signifikan. Jika nilai probabilitas 0,05 lebih besar atau
sama dengan nilai probabilitas sig atau 0,05 ≥ sig, maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya signifikan.
4. Analisis Jalur Path Analysis
Untuk menguji pengaruh variabel intervening digunakan metode analisis jalur path analysis. Analisis jalur merupakan perluasan dari
analisis regresi linear berganda, atau analisis jalur adalah penggunaan analisis regresi untuk menaksir hubungan kausalitas antar variabel yang
telah ditetapkan sebelumnya berdasar teori Ghozali, 2016:237.
85
Analisis jalur sendiri tidak dapat menentukan hubungan sebab- akibat dan juga tidak dapat digunakan sebagai substitusi bagi peneliti
untuk melihat hubungan kausalitas antar variabel. Hubungan kausalitas antar variabel telah dibentuk dengan model berdasarkan landasan
teoritis. Apa yang dapat dilakukan oleh analisis jalur adalah menentukan pola hubungan antara tiga atau lebih variabel dan tidak dapat digunakan
untuk mengkonfirmasi atau menolak hipotesis kausalitas imajiner Ghozali, 2016:237.
Sebelum peneliti menggunakan analisis jalur dalam penelitian ini, maka peneliti harus merumuskan terlebih dahulu persamaan
struktural dan diagram jalur. Hal ini disusun berdasarkan kerangka pemikiran yang dikembangkan dan teori yang digunakan untuk
penelitian. Dimana dalam diagram jalur ini akan dijelaskan tentang hubungan antar variabel independen yaitu experiential marketing X1
dan brand trust X2, dengan variabel dependen yaitu kepuasan konsumen Y dan loyalitas merek Z dengan menggunakan rumus
model persamaan dua jalur sebagai berikut:
86
Gambar 3.1 Diagram Jalur
Struktur 1
� = ���
�
�� + ���
�
�� + �
�
Struktur 2
� = ���
�
�� + ���
�
�� + ���� + �
�
E. Pengujian Hipotesis
1. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen
Ghozali, 2016:95. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai
2
R yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel
independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas.
Experiential Marketing X1
Brand Trust X2
Kepuasan Konsumen Y
Loyalitas Merek Z
��
1
�
2
�
1
���
1
���
2
���
2
���
1
��� �
2
