Spesifikasi Model Pengujian Model Pengukuran Secara Keseluruhan

Fikri Triputera, 2014 Pengaruh marketing communications mix terhadap customer-based brand equity Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu atau sebuah konsep atau sebuah faktor. Model ini digunakan untuk mengukur kuatnya struktur dimensi-dimensi yang membentuk sebuah faktor. Model pengukuran sendiri digunakan untuk menguji validitas dan reliabilitas konstruk dari variabel penelitian. Menurut Santoso 2011:10 pengujian validitas dan reliabitas dilakukan bertujuan untuk menggambarkan hubungan antar variabel laten dengan indikator-indikatornya, dengan kata lain model pengukuran berusaha untuk mengkonfirmasi variabel-variabel yang teramati merupakan ukuran atau refleksi dari sebuah variabel laten Wijanto, 2008:173. Adapun prosedur pengujian model pengukuran menurut Siswoyo 2012:54 yaitu di antaranya spesifikasi model, pengujian model secara keseluruhan overall model fit test serta pengujian validitas dan reliabilitas.

3.2.8.2.1.1 Spesifikasi Model

Spesifikasi model dilakukan setelah kerangka pemikiran dirumuskan berdasarkan teori dan hasil penelitian yang relevan, kemudian diajukan model struktural dan hipotesis penelitian. Model struktural yang diusulkan untuk menguji hubungan kausalitas antara marketing communications mix yang terdiri dari advertising X 1 , public relations and publicity X 2 , interactive marketing X 3 personal selling X 4 , sales promotions X 5 , word-of-mouth marketing X 6 , event and experiences X 7 , personal selling X 8 terhadap customer-based brand equity Y yang terdiri dari brand salience Y 1 , brand performance Y 2 , brand iamgery Y 3 , brand judgments Y 4 , brand feelings Y 5 , dan brand resonance Y 6 sebagai berikut. Fikri Triputera, 2014 Pengaruh marketing communications mix terhadap customer-based brand equity Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu Sumber: Pengolahan Penelitian, 2014 GAMBAR 3.1 MODEL PENGUKURAN MARKETING COMMUNICATIONS MIX TERHADAP CUSTOMER-BASED BRAND EQUITY

3.2.8.2.1.2 Pengujian Model Pengukuran Secara Keseluruhan

Besarnya ukuran sampel memiliki peran yang penting dalam interpretasi hasil stuctural equation modelling SEM. Ukuran sampel memberikan dasar untuk mengestismasi sampling error. Dengan model estimasi menggunakan maximum likelihood ML minimum diperlukan jumlah sampel 100, metode ML meningkat sensitivitasnya untuk mendeteksi perbedaan antar data. Begitu sampel menjadi besar makan metode ML menjadi sangat sensitif dan selalu menghasilkan perbedaan secara signifikan sehingga ukuran goodness-of-fit menjadi kurang bagus. Jadi direkomendasikan bahwa ukuran sampel besar harus digunakan untuk metode estimasi maximum likelihood ML. Adapun indikator pengujian goodness of fit dan nilai cut-off cut-off value yang digunakan dalam kesesuaian model ini adalah sebagai berikut. Yvonne dan Robert, 2014:182 1. Chi-Square χ 2 Fikri Triputera, 2014 Pengaruh marketing communications mix terhadap customer-based brand equity Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu Ukuran yang mendasari pengukuran secara keseluruhan overall yaitu likelihood ratio change. Ukuran ini merupakan ukuran utama dalam pengujian measurement model, yang menunjukkan apakah model merupakan model overall fit. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui matriks kovarian sampel berbeda dengan matriks kovarian hasil estimasi. Oleh karena itu, chi-square bersifat sangan sensitif terhadap besarnya sampel yang digunakan. Kriteria yang digunakan adalah apabila matriks kovarian sampel tidak berbeda dengan matriks hasil estimasi, maka dikatakan data fit dengan data yang dimasukkan. Model dianggap baik jika nilai chi-square rendah. Meskipun chi-square merupakan alat pengujian utama, namun tidak dianggap sebagai satu-satunya dasar penentuan untuk menentukan model fit, untuk memperbaiki kekurangan pengujian chi-square digunakan χ 2 df CMINDF, dimana model dapat dikatakan fit apabila nilai CMINDF 2,00. 2. Good of Fit Index GFI GFI bertujuan untuk menghitung proporsi tertimbang varians dalam matriks sampel yang dijelaskan oleh matrik kovarians populasi yang diestimasi. Nilai Good of Fit Index berukuran antara 0 poor fit sampai dengan 1 perfect fit. Oleh karena itu, semakin tinggi nilai GIF, maka menunjukkan model semakin fit dengan data. Cut-off value GFI adalah ≥0,90 dianggap sebagai nilai yang baik perfect fit. 3. Root Means Square Error of Approximation RMSEA RMSEA adalah indeks yang digunakan untuk mengkompensasi kelemahan chi-square χ 2 pada sampel yang besar. Nilai RMSEA yang Fikri Triputera, 2014 Pengaruh marketing communications mix terhadap customer-based brand equity Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu semakin rendah, mengindikasikan model semakin fit dengan data. Ukuran cut- off-value RMSEA adalah ≤0,08 dianggap sebagai model yang dapat diterima. 4. Adjusted Goodness of Fit Indices AGFI AGFI merupakan GFI yang disesuaikan terhadap degree of freedom, analog dengan R2 dan regresi berganda. GFI maupun AGFI adalah kriteria yang memperhitungkan proporsi tertimbang dari varians dalam sebuah matriks kovarian sampel. Cut-off-value dari AGFI adalah ≥0,90 sebagi tingkatan yang baik. Kriteria ini dapat diinterpretaskan jika nilai ≥0,95 sebagai good overall model fit, jika nilai berkisar antara 0,90-0,95 sebagai tingkatan yang cukup adequate fit, dan jika besaran nilai 0,80-0,90 menunjukkan marginal fit. 5. Tucker Lewis Index TLI TLI merupakan alternatif incremental fit index yang membandingkan sebuah modal yang diuji terhadap baseline model. Nilai yang direkomendasikan sebagai acuan untuk diterima sebuah model adalah ≥0,90. 6. Comparative Fit Index CFI Keunggulan dari model ini adalah uji kelayakan model yang tidak sensitif terhadap besarnya sampel dan kerumitan model, sehingga sangat baik untuk mengukur tingkat penerimaan sebuah model. Nilai yang direkomendasikan untuk menyatakan model fit adalah ≥ 0,90 Selanjutnya, measurement model dirangkum pada Tabel 3.10 berikut. TABEL 3.10 KRITERIA EVALUASI MODEL DENGAN GOODNESS OF FIT MEASURES No Goodness-of-Fit Measures Level Penerimaan Absolute Fit Measures Fikri Triputera, 2014 Pengaruh marketing communications mix terhadap customer-based brand equity Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu No Goodness-of-Fit Measures Level Penerimaan 1 Chi-square χ 2 Makin kecil nilai χ 2 maka semakin baik, sehingga diperoleh nilai probabilitas yang tinggi 3 GFI ≥ 0,90 4 RMSEA ≤ 0,08 Incremental Fit Measures 1 TLI ≥ 0,90 2 AGFI ≥ 0,90 3 CFI ≥ 0,90 Parsimonious Fit Measures 1 PGFI Parsimonious Goodness-of-Fit Index PGFI GFI, semakin rendah semakin baik 2 PNFI Parsimonious Normed-of-Fit Index Semakin tinggi semakin baik, dibandingkan dengan alternatif model Sumber: Yvonne dan Robert 2013:182 Model pengukuran dikatakan baik atau fit dengan data apabila model telah memenuhi pengukuran goodness-of-fit seperti yang telah diuraikan di atas. Adapun pengujian model pengukuran marketing communications mix terhadap customer-based brand equity dengan bantuan software AMOS 22.00 sebagai berikut. Sumber: Pengolahan Penelitian, 2014 GAMBAR 3.2 PENGUJIAN MODEL PENGUKURAN MARKETING COMMUNICATIONS MIX TERHADAP CUSTOMER-BASED BRAND EQUITY Fikri Triputera, 2014 Pengaruh marketing communications mix terhadap customer-based brand equity Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu Berdasarkan pengolahan data, pengujian model pengukuran marketing communications mix terhadap customer-based brand equity menghasilkan sejumlah goodness-of-fit index GOFI sebagai berikut. TABEL 3.11 HASIL PENGUJIAN MODEL PENGUKURAN MARKETING COMMUNICATIONS MIX TERHADAP CUSTOMER-BASED BRAND EQUITY NO UKURAN HASIL PENGUKURAN KRITERIA UJI 1 Chi-Square 307,458 2 RMSEA 0,121 Good Fit 3 AGFI 0,956 Good Fit 4 TLI 0,972 Perfect Fit 5 CFI 0,933 Good Fit Sumber: Pengolahan Penelitian, 2014. Berdasarkan Tabel 3.11 bahwa pengujian model pengukuran marketing communications mix terhadap customer-based brand equity yang diajukan menunjukkan kecocokan keseluruhan model dinilai memiliki kecocokan yang baik. Kondisi ini menunjukkan bahwa model pengukuran yang diajukan dalam mengukur marketing communications mix terhadap customer-based brand equity merupakan model yang fit dengan data, maka dapat disimpulkan bahwa model dapat diterima.

3.2.8.2.1.3 Pengujian Validitas Model Pengukuran