63
3.3.2 Sumber Data
Sumber data yang dipakai dalam penelitian ini berasal dari konsumen sebagai responden dalam penelitian.
3.3.3 Metode Pengumpulan Data
a. Metode Wawancara Merupakan teknik yang dipakai dalam pengumpulan data dengan
mewawancarai langsung kepada respnden untuk keterangan yang lebih mendalam mengenai hal-hal yang diperluakn dalam penelitian
b. Metode Observasi Merupakan suatu tekni yang dipakai untuk memperolah gambaran secara
langsung melalui pengamatan secara langsung pada obyek penelitian. c. Metode Kuesioner
Merupakan teknik pengumpulan data dengan menyebarkan daftar pertanyaan angket kepada responden untuk memperoleh informasi langsung.
3.4. Teknik Analisis Data
Model yang digunakan untuk menganalisis data dalam penelitian ini adalah Strudtural Equation Modeling SEM. Model pengukuran faktor persepsi,
pengambilan keputusan dan kepuasan kerja menggunakan Confirmatory Faktor Analysis
. Penaksiran pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikatnya menggunakan koefisien jalur. Langkah-langkah dlaam analisis SEM
model pengukuran dengan contoh faktor Consumer Brand Characteristic dilakukan sebagai berikut:
64
Persamaan dimensi faktor Orientasi Harga: X1.1
= λ 1 Biaya menggunakan +er_1
X1.2 =
λ 2 Diskon +er_2 X1.3
= λ 3 Kesenangan +er_3
X1.4. =
λ 4 Penawaran +er_4 Bila persamaan diatas dinyatakan dalam sebuah pengukuran model
untuk diuji unidimensionalitasnya melalui confirmatory factor analysis, maka model pengukuran dengan contoh faktor orientasi harga akan tampak sebagai
berikut: Gambar 3.1. Contoh Model Pengukuran Faktor Orientasi Harga
Keterangan: X1.1.
= Pertanyaan tentang ................. X1.2.
= Pertanyaan tentang ................. X1.3.
= Pertanyaan tentang ................. X1.4.
= Pertanyaan tentang ................. Demikian juga faktor yang lain seperti orientasi kenymanan, orientasi
waktu, manfaat yang dirasakan, resiko yang diterima, biaya transaksi dan perilaku pembelian.
Orientasi Harga
X1.1 X1.2
X1.3 X1.4
er_1 er_2
er_3 er_4
65
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 statistik. 2 Menggunakan Critical Ratio yang diperoleh dengan membagi
koefisien sample dengan standar errornya dan Skewness Value yang biasanya disajikan dalam statistic deskriptif dimana nilai
statistik untuk menguji normalitas itu disebut sebagai Z-value pada tingkat signifikan 1 jika Z lebih besar dari nilai kritis,
maka dapat diduga bahwa distribusi data adalah tidak normal. 3 Normal Probability Plot SPSS 10.1
4 Linieritas dengan mengamati Scatterplots dari data yaitu dengan memilih pasangan data yang dilihat pola penyebarannya untuk
menduga ada tidaknya linieritas. b. Evaluasi atas Outlier
1 Mengamati nilai Z-Score: ketentuannya diantara + 3.0 non outlier. 2 Multivariate outlier diuji dengan criteria jarak Mahalanobis pada
tingkat p0.001. Jarak diuji dengan Chi-Square X
2
pada df sebesar jumlah vairabel bebasnya. Ketentuan: bila Mahalanobis
dari nilai X
2
3 Outlier adalah observasi atau data yang memiliki karakteristik unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari observasi-observasi
adalah multivariate outlier.
66
lainnya dan muncul dalam bentuk nilai ekskrim untuk sebuah variable tunggal atau variable kombinasi Hair, 1998.
c. Deteksi Multicollinieray dan Singularity Deteksi mengamati Determinant matriks covarians. Dengan ketentuan
apabila determinant sample matriks mendekati angka 0 kecil, maka terjadi multikolinieritas 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 atas apa yang seharusnya diukur. Sedangkan reliabilitas adalah ukuran
mengenai konsistensi internal dari indikator-indi kator sebuah konstruk yang menunjukkan derajat sampai dimana masing-masing
indikator itu mengindikasikan sebuah konstruk yang umum. Karena indikator multidimensi, maka uji validitas dari setiap latent
variable construck akan diuji dengan melihat loading factor dari
hubungan antara setiap observed variable dan latent variable construct reliability
dan variance exitracted dihitung dengan rumus berikut :
] ε
Loading] e
Standardiz [
Loading] e
Standardiz [
iability L
Construct
1 2
2
∑ +
∑ ∑
=
] ε
Loading] e
Standardiz [
] Loading
e Standardiz
[ iability
L Variance
1 2
2
∑ +
∑ ∑
=
67
Sementara εj dapat dihitung dengan formula εj =1-Standardize
Loading
2
2. Pengujian Hipotesis dan Hubungan Kausal
secara umum nilai construct reliability yang dapat diterima adalah
≤ 0.7 dan variance extacted ≥ 0.5. hair et.al.m 1998. Standardize Loading
dapat diperoleh dari output AMOS 4.01 dengan melihat nilai estimasi setiap construct standardize regression weights terhadap setiap
butir sebagai indikatornya.
Pengaruh langsung koefisien jalur diamati dari bobot regresi terstandart, dengan pengujian signifikansi pembanding nilai CR Critical Ratio atau p
probability yang sama dengan nilai t hitung. Apabila t hitung lebih besar dari t tabel berarti signifikan.
3. Evaluasi Model
Hair et. Al., 1998 menjelaskan bahwa pola “confirmatory” menunjukkan prosedur yang dirancang untuk mengevaluasi utilitas hipotesisi-hipotesis
dengan pengujian fit antara model teoritis dan data empiris. Jika model teoritis menggambarkan “good fit” dengan data, maka model dianggap
sebagai yang diperkuat. Sebaliknya, suatu model teoritis tidak diperkuat jika teori tersebut mempunyai 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 , yaitu 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 SEM
68
Tabel 3.1.
Goodness Of Fit Indices GOODNESS OF
FIT INDEX KETERANGAN
CUT OF VALUE X
2
Menguji apakah covariance populasi yang diestimasi sama dengan
covariance sampel apakah model sesuai dengan data
– Chi Square
Diharapkan kecil, l s.d. 5 atau paling baik
antara 1 dan 2
Probability Uji signifikansi terhadap perbedaan
matrik covariance data dan matrik covariance yang diestimasi
Minimum 0.1 atau 0.2 atau 0.05
RMSEA Mengkompensasikan kelemahan chi-
square pada sampel besar 0.08
GFI Menghitung proporsi tertimbang
varians dalam matrik sampel yang dijelaskan oleh matrik covariance
populasi yang diestimasi analog dengan R
2
0 sampai dengan 1
dengan regresi berganda
AGFI GFI yang disesuaikan terhadap DF
0.90 CMINDF
Kesesuaian antara data dan model 2.00
TLI Perbandingan antara mdoel yang
diuji terhadao baseline model 0.95
CFI Uji kelayakan model yang tidak
sensitif terhadap besarnya sampel dan kerumitan model.
0.95
Sumber : Hair et.al., 1998.
69
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Deskripsi Obyek Penelitian
Toko Buku Gramedia didirikan 02 Februari 1970 oleh P.K. Ojong, yang juga merupakan pendiri KKG, dengan misi turut serta menyebarkan produk
pendidikan dan informasi, demi tercapainya cita-cita bersama mencerdaskan kehidupan bangsa, menuju masyarakat baru Indonesia yang berkehidupan
Pancasila. Dari sebuah toko buku kecil berukuran 25 m2, yang berlokasi di Jalan
Gajah Mada, Jakarta Barat, Toko Buku Gramedia sampai tahun 2002 telah tumbuh dan berkembang menjadi 50 toko, yang tersebar dibeberapa kota utama di
Indonesia. Semula - pada saat berdiri - Toko Buku Gramedia hanya menawarkan buku. Namun saat ini ragam produknya sudah semakin berkembang, antara lain :
stationery, fancy, peralatan kantor, peralatan olahraga, dan produk berteknologi tinggi seperti CD-ROM, audio-video book, dan berbagai produk lain.
Pemasaran produk tersebut, didukung ratusan penerbit dan pemasok dalam dan luar negeri, termasuk didalamnya beberapa penerbit intern KKG, seperti :
Gramedia Pustaka Utama, Elex Media Komputindo, Gramedia Widya Sarana, Bhuana Ilmu Populer, dan Penerbit Gramedia Majalah
Kategori