40
e. Estimasi: Koefisien Jalur, Loading dan Weight Metode pendugaan parameter estimasi terdiri dari:
1 Weight estimate Digunakan untuk menghitung data variabel laten.
2 Estimasi jalur path estimate Menghubungkan antar variabel laten koefisien jalur dan antara
variabel laten dengan indikatornya loading. 3 Berkaitan dengan means dan lokasi parameter nilai konstanta
regresi untuk indikator dan variabel laten. 4 Metode estimasi PLS: Ordinary Least Squares OLS dengan
teknik iterasi, yaitu proses atau metode yang digunakan secara berulang-ulang.
5 Interaction variable Pengukuran
untuk variabel
moderator, dengan
teknik: menstandarkan skor indikator dari variabel laten yang dimoderasi
Tabel 4. Atribut pembentuk ekuitas merek obat flu Mixagrip
Dimensi Ekuitas Variabel
Simbol Kesadaran Merek
brand awareness Laten Eksogen
ξ
1
Kesadaran puncak pikiran pada merek top of mind brand
Indikator Laten Eksogen X
1
Kesadaran puncak pikiran pada iklan top of mind advertising
Indikator Laten Eksogen X
2
Pengingatan kembali merek brand recall
Indikator Laten Eksogen X
3
Pengenalan merek brand recognition
Indikator Laten Eksogen X
4
Kesan Kualitas Merek brand percived quality
Laten Eksogen ξ
2
Intensitas konsumsi brand used most often
Indikator Laten Eksogen X
5
Persepsi kualitas terbaik best percived quality
Indikator Laten Eksogen X
6
Loyalitas Merek brand loyalty
Laten Eksogen ξ
3
Pembeli yang komit comited buyer
Indikator Laten Eksogen X
7
Pembeli yang bersifat kebiasaan habitual buyer
Indikator Laten Eksogen X
8
Pembeli yang akan membeli lagi repeat buyer
Indikator Laten Eksogen X
9
Merek yang terbaik best brand
Indikator Laten Eksogen Y
1
41 dan yang memoderasi, kemudian membuat variabel laten interaksi
dengan cara mengalikan nilai standar indikator yang dimoderasi dengan yang memoderasi. Dalam penelitian ini tidak menggunakan
variabel moderator, tetapi menggunakan variabel intervening. f. Evaluasi goodness-of-fit
Evaluasi ini dibagi dua, yaitu outer model dan inner model. Outer
model reflektif terdiri dari: 1 Convergent validity
Pengujian validitas untuk indikator reflektif menggunakan korelasi antara skor item dengan skor konstruknya. Indikator dinyatakan
valid jika nilai loading factor di atas 0.5 terhadap konstruk yang dituju. Jika indikator dari variabel laten berkisar antara 3 sampai 7,
nilai 0.5 sampai 0.6 dianggap sudah cukup. 2 Discriminant validity
Metode yang digunakan untuk mengukur nilai discriminant validity adalah dengan melihat nilai square root of Average Variance
Extracted AVE. Nilai AVE yang direkomendasikan adalah lebih besar dari 0.50. Rumus yang dipakai adalah sebagai berikut:
3 Composite realibility Uji reliabilitas dilakukan dengan melihat nilai composite realibility
reliabilitas komposit dari blok indikator yang mengukur konstruk. Nilai batas yang diterima untuk tingkat
reliabilitas komposit ρc adalah ≥ 0.6, walaupun bukan merupakan standar absolut. Rumus
ρc adalah sebagai berikut:
Setelah model yang diestimasi memenuhi kriteria outer model, berikutnya dilakukan pengujian goodness of fit untuk inner model
...................... 1
................. 2