2. Uji Reliabilitas
Reliabilitas menunjukkan konsistensi dan stabilitas dari suatu skor skala pengukuran. Reliabilitas memusatkan perhatian pada masalah
konsistensi dan masalah ketepatan Kuncoro, 2003. Hasil pengukuran dapat dipercaya bila dalam beberapa kali pelaksanaan pengukuran
terhadap kelompok subyek yang sama diperoleh hasil yang relatif sama, selama aspek yang diukur tidak berubah.
Uji reliabilitas pada penelitian ini menggunakan metode Cronbach Alpha untuk menentukan apakah setiap instrumen reliabel atau tidak.
Pengukuran ini menggunakan uji statistik Cronbach Alpha. Penghitungan Cronbachs alpha akan dilakukan dengan menggunakan bantuan program
SPSS versi 20.00 for Windows. Suatu konstruk atau variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai Cronbach Alpha 0.60 diterima Ghozali,
2011. Suatu konstruk atau variabel dikatakan reliabel jika memberikan
nilai alpha cronbach 0,60.
3. Hasil Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas dilakukan dengan menggunakan teknik pengujian Cronbach’s Alpha dari paket program SPSS versi 20.00 for Windows.
Suatu alat ukur yang reliabel dengan koefisien Cronbach’s Alpha lebih
besar dari 0,060 Hair et al., 2010. Hasil uji reliabilitas dapat dilihat pada Tabel berikut.
Tabel 7. Hasil Rekapan Uji Reliabilitas
Tabel 7, menunjukkan bahwa seluruh variabel dalam penelitian Nama Variabel
Koefisien Cronbach’s Alpha
Keterangan Citra Merek
0.900 Reliabel
Kepercayaan Merek 0.937
Reliabel Kepuasan
Konsumen 0.952
Reliabel Loyalitas Merek
0.916 Reliabel
memiliki koefisien Cronbach’s Alpha lebih besar dari 0,60. Hal ini berarti bahwa alat ukur tersebut reliabel atau handal dalam mengukur
konsep sehingga proses analisis dapat dilanjutkan.
I. Teknik Analisis Data
1. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif digunakan untuk menganalisa data satu persatu yang didasarkan pada jawaban responden yang dihimpun berdasarkan
kuesioner yang telah diisi oleh responden selama penelitian berlangsung. Deskripsi data yang disajikan meliputi Mean M, Median Me, Modus
Mo, dan Standar Deviasi SD. Berdasarkan kriteria yang dipakai pada kategori jawaban responden,
maka untuk lebih memudahkan digunakan 3 kategori yaitu tinggi, sedang, dan rendah. Cara pengkategorian data sebagai berikut:
a.
Tinggi = X ≥ M + SD
b. Sedang = M
– SD ≤ X M + SD
c. Rendah = X M
– SD
Data yang diperoleh dari kuesioner kemudian dikumpulan dan diolah dengan cara memberikan bobot penilaian dari setiap pernyataan
berdasarkan skala likert.
2. Uji Prasyarat Analisis
a. Uji Normalitas
Menurut Ghozali 2011:160, uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel
bebas keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Uji normalitas data dalam penelitian ini menggunakan uji Kolmogorov-
Smirnov untuk masing-masing variabel. Hipotesis yang digunakan adalah:
H : Data residual berdistribusi normal
H
a
: Data residual tidak berdistribusi normal Data penelitian dikatakan menyebar normal atau memenuhi uji
normalitas apabila nilai Asymp.Sig 2-tailed variabel residual berada di atas 0,05 atau 5, sebaliknya jika nilai Asymp.Sig 2-tailed
variabel residual berada di bawah 0,05 atau 5, maka data terebut tidak berdistribusi normal atau tidak memenuhi uji normalitas.
b. Uji Linearitas
Uji liniearitas bertujuan untuk mengetahui apakah dua variabel mempunyai hubungan yang linear atau tidak secara signifikan. Uji
ini digunakan untuk melihat apakah spesifikasi model yang digunakan sudah benar atau belum Ghozali, 2011:166. Uji ini
biasanya digunakan sebagai prasyarat dalam analisis korelasi atau regresi linier. Dua variabel dikatakan mempunyai hubungan yang
linier bila signifikasi kurang dari 0,05.
c. Uji Multikoliniearitas
Uji multikoliniearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas
independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Multikoloniearitas daat
dilihat dengan Variance Inflation Factor VIF, apabila nilai VIF 10 dan nilai tolerance 0,10 maka tidak terdapat gejala
multikoloniearitas Ghozali, 2011.
d. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dan residual suatu
pengamatan ke pengamatan lain Ghozali, 2011:139. Jika variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain tetap,
maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas.
Model regresi
yang baik
adalah homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Pengujian dilakukan dengan uji Glejer yaitu meregresi masing- masing variabel independen dengan absolute residual terhadap
variabel dependen. Kriteria yang digunakan untuk menyatakan apakah terjadi heteroskedastisitas atau tidak di antara data
pengamatan dapat dijelaskan dengan menggunakan koefisien signifikansi. Koefisien signifikansi harus dibandingkan dengan
tingkat signifikansi 5. Apabila koefisien signifikansi lebih besar dari tingkat
signifikansi yang ditetapkan, maka dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas. Jika koefisien signifikansi lebih kecil dari tingkat
signifikansi yang ditetapkan, maka dapat disimpulkan terjadi heteroskedastisitas.
3. Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi berganda digunakan untuk mengetahui apakah terdapat citra merek, kepercayaan merek, dan kepuasan konsumen
berpengaruh terhadap loyalitas merek. Persamaan regresinya adalah:
Y = α + β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3 +
e
Keterangan : Y
= Loyalitas merek α
= Konstanta β
1
= Koefisien Regresi dari Citra Merek β
2
= Koefisien Regresi dari Kepercayaan Merek β
3
= Koefisien Regresi dari Kepuasan Konsumen X
1
= Citra Merek X
2
= Kepercayaan Merek
X
3
= Kepuasan Konsumen e
= Error
4. Pengujian Hipotesis
Kategori