40
e. Menilai Problem Identifikasi. Problem identifikasi prinsipnya adalah problem mengenai ketidakmampuan
dari model yang dikembangkan untuk menghasilkan estimasi yang unik. Problem identifikasi dapat muncul melalui gejala-gejala berikut ini :
1. Standard error untuk satu atau beberapa koefisien sangat besar. 2. Program tidak mampu menghasilkan matrik informasi yang seharusnya
disajikan. 3. Muncul angka-angka yang aneh seperti adanya varians error yang negatif.
4. Muncul korelasi yang sangat tinggi antar korelasi estimasi yang didapat misalnya lebih dari 0,9.
f. Evaluasi Model. Pada langkah ini kesesuaian model dievaluasi, melalui telaah terhadap bebagai
kriteria goodness-of-fit. Kriteria-kriteria tersebut adalah : 1. Ukuran sampel yang digunakan adalah minimal berjumlah 100 dan dengan
perbandingan 5 observasi untuk setiap astimated parameter. 2. Normalitas dan Linieritas.
3. Outliers. 4.
Multicolinierity and Singularity.
3.4.5. Uji Hipotesis
Dalam analisis SEM umumnya berbagai jenis fit index yang digunakan untuk mengukur derajad kesesuaian antara model yang dihipotesakan dengan data
yang disajikan. Berikut ini adalah index kesesuaian dan cut-off valuenya untuk digunakan dalam menguji apakah sebuah model dapat diterima atau ditolak.
41
a. χ
2
Alat uji yang paling fundamental untuk mengukur overall fit adalah likehood ratio Chi-Square Statistic
. Model yang diuji akan dipandang baik atau memuaskan apabila nilai chi-squarenya rendah. Semakin kecil nilai
χ Chi Square Statistic.
2
b. RMSEA The Root Mean Square Error of Approximation semakin baik model itu dan diterima berdasarkan probabilitas dengan cut-off
value sebesar
ρ 0,05 atau ρ 0,10.
RMSEA adalah sebuah indeks yang dapat digunakan untuk mengkompensasi chi-squre statistic
dalam yang besar. Nilai RMSEA menunjukkan goodness- of-fit
yang dapat diharapkan bila model diestimasi dalam populasi. Nilai RMSEA yang lebih kecil atau sama dengan 0,08 merupakan index untuk dapat
diterimanya model yang menunjukkan sebuah close fit dari model itu berdasarkan degree of freedom.
c. GFI Goodness of Fit Index. Indeks keseusaian fit index ini akan menghitung proporsi tertimbang dari
varians dalam matriks kovarians sampel yang dijelaskan oleh matriks populasi yang terestimasikan. GFI adalah sebuah ukuran non-statistikal yang
mempunyai rentang nilai antara 0 poor fit sampai dengan 1.0 perfect fit. Nilai yang tinggi dalam indeks ini menunjukkan sebuah better fit.
d. AGFI Adjusted Goodness-of-Fit Index. GFI adalah analog dari R
2
dalam regresi linier berganda yaitu suatu koefisien yang mengukur ketepatan sebuah model yang digunakan. Tingkat penerimaan
yang direkomendasikan adalah bila AGFI mempunyai nilai sama dengan atau
42
lebih besar dari 0,90. GFI maupun AGFI adalah kriteria yang memperhitungkan proporsi tertimbang dari varians dalam sebuah matriks
kovarians sampel. e. CMINDF.
The Minimum Sample Discrepancy Function CMIN dibagi dengan degree of freedomnya
akan menghasilkan indeks CMINDF, yang umumnya dilaporkan oleh para peneliti sebagai salah satu indikator untuk mengukur tingkat fitnya
sebuah model. Nilai χ
2
f. TLI Tucker Lewis Indeks relatif kurang dari 2.0 atau bahkan kadang kurang dari
3.0 adalah indikasi dari acceptable fit antara model dan data.
TLI adalah sebuah alternatif incremental fit index yang membandingkan sebuah model yang diuji terhadap sebuah baseline model. Nilai yang
direkomendasikan sebagai acuan untuk diterimanya sebuah model adalah penerimaan 0.95 dan nilai yang sangat mendekati 1 menunjukkan a very
good fit .
g. CFI Comparative Fit Index. Merupakan besaran indeks ini adalah pada rentang nilai sebesar 0 – 1, dimana
semakin mendekati 1, mengidentifikasikan tingkat fit yang paling tinggi a very good fit
. Nilai yang direkomendasikan adalah CFI 0,95
43
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Deskripsi Hasil Penelitian 4.1.1. Deskripsi Karakteristik Responden
Tanggapan responden tentang pengaruh Tanggapan responden tentang pengaruh kegiatan pemasaran X terhadap ekuitas merek Y pada air minum
kemasan merek “AQUA” di Giant Hypermart Surabaya, dimana kuisioner
disebarkan pada 115 responden. Untuk jawaban kuisioner dinyatakan dengan memberi skor yang berada dalam rentang nilai 1 sampai 7 pada masing-masing
skala, dimana nilai 1 menunjukkan nilai terendah dan nilai 7 menunjukkan nilai tertinggi.
1. Berdasarkan Jenis Kelamin
Dari 115 responden yang menjawab kuesioner yang telah diberikan dapat diketahui karakteristik responden berdasarkan jenis kelaminnya, seperti yang
tersaji pada tabel dibawah ini : Tabel 4.1.
Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin No
Jenis Kelamin Jumlah
Prosentase 1
Pria 64
55,65 2
Wanita 51
44,35 Total
115 100,00
Sumber : Data diolah
Dari tabel 4.1 dapat diketahui bahwa responden wanita sebanyak 78 orang 65 dan responden pria sebanyak 42 orang 35 .
