2003:60. Sampel dalam penelitian ini adalah konsumen yang pernah membeli dan menggunakan obat flu Mixagrip.
Penentuan sample mengguanakan pedoman dari Ferdinand 2002:48 yaitu:
a. 100-200 sampel untuk teknik maximum Likelihood Estimation.
b. Tergantung pada jumlah parameter yang diestimasi. Pedomannya
adalah 5-10 kali jumlah parameter yang diestimasi. c.
Tergantung pada jumlah indikator yang digunakan dalam seluruh variable laten. Jumlah sampel adalah jumlah indikator dikali 5-10.
Bila terdapat 20 indikator, besarnya sampel adalah 100-200. d.
Sedangkan jeenis pengambilan sampel didasarkan oleh analisis SEM bahwa besarnya sampel yaitu 5-10 kali parameter yang diestimasi
pada penelitian ini terdapat 10 indikator, maka 10 x 10 = 100. Dibulatkan menjadi 110.
3.2. Teknik Pengumpulan Data
Suatu penelitian pada umumnya merupakan suatu usaha untuk membuat fakta-fakta mengembangkan dan menguji kebenarannya dengan
cara mengumpulkan dan mencatat, serta menganalisis data yang diperoleh dari perusahaan.
3.2.1. Jenis Data
Jenis data yang akan digunakan dalam penelitian adalah :
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Data Primer
Data primer yang akan diolah dalam penelitian ini diperoleh dengan menyebarkan kuesioner dilokasi yang telah ditentukan sebelumnya.
3.2.2. Sumber Data
Sumber data yang dipakai dalam penelitian ini berasal dari konsumen sebagai responden dalam penelitian.
3.2.3. Metode Pengumpulan Data
a. Metode Wawancara
Merupakan teknik yang dipakai dalam pengumpulan data dengan mewawancari langsung kepada responden untuk keterangan
yang lebih mendalam mengenai hal-hal yang diperlukan dalam penelitian.
b. Metode kuisioner
Merupakan teknik pengumpulan data dengan menyebarkan daftar pertanyaan angket kepada responden untuk memperoleh
informasi langsung.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
3.3. Teknik Analisis Data
Model yang digunakan untuk menganalisis data dalam penelitian ini adalah Structual Equation Modeling SEM. Model pengukuran factor
menggunakan Confirmatory Faktor Analisis. Penaksiran pengaruh masing-masing variable bebas terhadap variable terikatnya menggunakan
koefisien jalur. Langkah-langkah dalam analisis SEM model pengukuran dengan contoh factor fiability dilakukan sebagai berikut :
Contoh: persamaan dimensi factor fiability: X
11
= λ1 fiability + er_1
X
12
= λ2 fiability + er_2
X
13
= λ3 fiability + er_3
X
14
= λ4 fiability + er_4
Bila persamaan diatas dinyatakan dalam sebuah pengukuran model untuk diuji unidimensionalitasnya melalui confirmatory factor analysis,
maka model pengukuran dengan contoh factor fiability akan tampak sebagai berikut :
Gambar 3.1 : Contoh Model Pengukuran Faktor fiability
er_1 X1.1
er_1
er_1
er_1 X1.1
X1.1
X1.1 Fiability
X1
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
3.3.1. Asumsi Model structural Equation Modeling
a. Uji Normalitas Sebaran dan Linieritas 1. Normalitas dapat diuji dengan melihat gambar histogram
data atau dapat diuji dengan metode-metode statistic. 2. Menggunakan Critical Ratio yang memperoleh dengan
membagi koefisien sampel dengan standar errornya dan Skewness value yang biasanya disajikan dalam statistik
deskriptif dimana nilai statistik untuk menguji normalitas itu disebut sebagai Z-value. Pada tingkat signifikansi 1,
jika nilai Z lebih besar dari nilai kritis, maka dapat diduga bahwa distribusi data adalah tidak normal.
3. Normal Probability Plot SPSS 10.1 4. Linearitas dengan mengamati scatterplot dari data yaitu
dengan memilih pasangan data dan dilihat pola penyebarannya untuk menduga ada tidaknya linearitas.
b. Evaluasi atas Outlier 1. Mengamati nilai Z-score: ketentuan diantara ± 3.0 non
outlier. 2. Multivariate outlier diuji dengan kinerja jarak Mahalanobis
pada tingkat ρ 0,001. Jarak diuji dengan Chi-Square X
2
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
pada df sebesar jumlah variable bebasnya. Ketentuan : bila Mahalanobis dari nilai X
2
adalah multivariate outlier 3. Outlier adalah observasi atau data yang memiliki
karakteristik yang unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari observasi-observasi lainnya dan muncul dalam bentuk
nilai ekstrim untuk sebuah variable tunggal atau variable kombinasi Hair. 1998
c. Deteksi Multicolinearity dan singaularity
Dengan mengamati Determinan matriks cavarians. Dengan ketentuan apabila determinant sample matrix
mendekati angka 0 kecil. Maka terjadi multikolineariatas dan singularitas Tabachnick Fidell, 1998.
d. Uji Validitas dan Reliabilitas
Validitas menyangkut tingkat akurasi yang dicapai oleh sebuah indikator dalam menilai sesuatu atau akuratnya
pengukuran apa yang seharusnya diukur. Sedangkan reliabilitas adalah ukuran mengenai konsistensi internal dari indikator-
indikator sebuah konstruk yang menunjukan derajat sampai dimana masing-masing indikator itu mengindikasikan sebuah
konstruk umum. Karena indikator multidiensi. Maka uji validitas dari setiap latent variable construct akan diuji dengan
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
melihat loading factor dari hubungan antara setiap observed variable dan latent variable construct reliability dan variance-
extracted dihitung dengan rumus berikut:
Construct Liability = ∑S tan dardize Loading
2
∑S tan dardize loading
2
+ ∑εj
Variance Liability = ∑S tan dardize Loading
2
∑S tan dardize loading
2
+ ∑εj
Sementara εj dapat dihitung dengan formula εj = 1
Standardize loading
2
secara umum, nilai construct reability yang dapat diterima adalah
≤ 0,7 dan variance extracted ≥ 0.5 hair et al.,1998. Standardize Loading dapat diperoleh dari
output AMOS 4.01 dengan melihat nilai estimasi construct standardize regression weights terhadap setiap butir sebagai
indikatornya.
3.3.2. Pengujian Hipotesis dan Hubungan Kausal
Pengaryh langsung koefisien jalur diamati dari bobot regresi terstandar dengan pengujian signifikansi pembanding nilai
CR Critical Ratio atau ρ probability yang sama dengan nilai t
hitung. Apabila t hitung lebih besar daripada t table berarti signifikan.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
3.3.3. Evaluasi Model
Hair et.al., 1998 menjelaskan bahwa pola “confirmatory” menunjukan prosedur yang dirancang untuk mengevaluasi utilitas
hipotesis-hipotesis dengan pengujian fit antara model teoritis dan data emperis. Jika model teoritis menggambarkan “good fit”
dengan data, maka model dianggap sebagai yang diperkuat. Sebaliknya, suatu “poor fit” jadi, “good fit” model yang diuji
sangat penting dalam penggunaan structural equation modeling. Pengujian terhadap model yang dikembangkan dengan berbagai
kriteria goodness of fit, yakni chi-square, probability, RMSEA, GFI, TLI, AGFI, CMINDF. Apabila model awal tidak good fit
dengan data maka model dikembangkan dengan pendekatan two step approach to SE
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 3.1. GOODNESS OF FIT INDEX
GOODNESS OF FIT INDEX
KETERANGAN OUT-OFF VALUE
Chi-square Menguji apakah covariance
populasi yang destimasi sama dengan covariance sample apakah
model sesuai dengan data Diharapkan
Kecil, 1 sd 5 atau paling baik
diantara 1 dan 2
Probabilitiy Uji signifikansi
terhadap perbedaan
matriks covariance data dan matriks covariance yang diestimasi
Minimum 0.1 atau 0.2 atau
≥ 0.05
RMSEA Mengkompensasi kelemahan
Chi- square pada sample besar
≤ 0.08 GFI Menghitung
proporsi tertimbang
varians dalam matriks sample yang dijelaskan oleh matriks covariance
populasi diestimasi analog dengan R
2
dalam regresi berganda 0 sampai dengan
1
AGFI GFI yang disesuaikan terhadap DF
≥ 0.90 CMINDE
Kesesuaian antara data dan model ≤ 2.00
TLI Perbandingan antara model yang
diuji terhadap baseline
≥ 0.95 CFI
Uji kelayakan model yang tidak sensitive terhadap besarnya sample
dan kerumitan model.
≥ 0.95
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
68
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
4.1. Deskriptif Hasil Penelitian
4.1.1. Sejarah Singkat PT. Kalbe Farma PT. Kalbe Farma Tbk
IDX :
KLBF merupakan
perusahaan multinasional
yang memproduksi farmasi
, suplemen, nutrisi dan layanan kesehatan yang bermarkas di
Jakarta ,
Indonesia . Perusahaan ini didirikan
pada tahun 1966
. Perusahaan ini menghasilkan berbagai macam-macam bahan
farmasi .
PT. Kalbe Farma Tbk “Perseroan” atau “Kalbe” didirikan pada tahun 1966, oleh 6 bersaudara, yaitu Khouw Lip Tjoen, Khouw Lip Hiang, Khouw
Lip Swan, Boenjamin Setiawan, Maria Karmila, F. Bing Aryanto. PT Kalbe Farma telah jauh berkembang dari awal mulanya sebagai usaha farmasi yang
dikelola di garasi rumah pendirinya di wilayah Tanjung Priok Jakarta Utara
. Kalbe memiliki 10 cabang di luar negeri yaitu: negara ASEAN Singapura,
Filipina, Malaysia, Thailand, Kambodia, Vietnam, Myanmar, Sri Lanka, Nigeria dan Afrika Selatan.
Didirikan pada 10 September 1966, PT Kalbe Farma Tbk. “Perseroan” atau “Kalbe” telah jauh berkembang dari awal mulanya
sebagai usaha farmasi yang dikelola di garasi rumah pendirinya di wilayah
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
