63
Pengujian signifikansi lamda mensyaratkan nilai Critical Ratio CR lebih besar atau sama dengan 2.0, agar indikator-indikator yang ada memenuhi syarat
dalam menjelaskan konstruk yang dianalisis. Dari hasil pengujian Tabel 10, semua nilai CR memenuhi syarat yaitu lebih dari 2.0, yang berarti indikator
yang digunakan dapat menjelaskan konstruk yang dianalisis.
4.2.5.1.2 Analisis Faktor Konfirmatori Jenjang Kedua Konstruk Eksogen dan Endogen
Pada tahap ini akan dilakukan analisis faktor konfirmatori Confirmatory Factor Analysis CFA jenjang kedua. Terdapat dua macam
konstruk yang akan dianalisis secara terpisah, yaitu konstruk eksogen Intrinsic Perceived Quality dan endogen Brand Strength dan Retention of
Satisfaction. Pengujian model CFA konstruk eksogen jenjang kedua Gambar 4.13 dan CFA konstruk endogen jenjang kedua Gambar 4.14
disajikan seperti berikut ini.
Gambar 4.13
CFA Konstruk Eksogen Jenjang Dua
Gambar 4.13 CFA Konstruk Eksogen Jenjang Dua
64
Gambar 4.14 CFA Konstruk Endogen Jenjang Dua
Gambar 4.14 CFA Konstruk Endogen Jenjang Dua
Selanjutnya, hasil pengujian goodness of fit disajikan dalam tabel berikut ini:
65
Tabel 4.11 Goodness of Fit CFA Konstruk Eksogen dan Endogen Jenjang Kedua
n= 150
Tabel 4.11
Goodness of Fit CFA Konstruk Eksogen dan Endogen Jenjang Kedua
Goodnesss of Fit Index
Cut-off Value Hasil Model
Keterangan Eksogen
Endogen Eksogen
Endogen
Chi-Square Diharapkan
kecil 175.445
183.765 Tidak baik Tidak baik
Significance Probability
≥ 0.05 0.000
0.000 Tidak baik Tidak baik
RMSEA ≤ 0.08
0.085 0.088 Marjinal
Marjinal GFI
≥ 0.90 0.872
0.864 Marjinal Marjinal
AGFI ≥ 0.90
0.817 0.808 Marjinal
Marjinal CMINDF
≤ 2.00 2.089
2.162 Marjinal Marjinal
TLI ≥ 0.90
0.897 0.918 Marjinal
Marjinal CFI
≥ 0.95 0.917
0.933 Marjinal Marjinal
DF 84
85
Sumber: Data Primer, 2014 Dari hasil perhitungan di atas, di dapat hasil Goodness of Fit tidak
baik. Selanjutnya akan dimodifikasi untuk menaikkan nilai Goodness of Fit CFA. Modifikasi ini dilakukan dengan cara melihat tabel Modification
Indices di bawah ini :
66
Tabel 4.12 Modification Indices Konstruk Eksogen Jenjang Kedua n = 150 orang
Tabel 4.12 Modification Indices Konstruk Eksogen Jenjang Kedua
M.I. Par Change
d1 -- d5 4.728
.069 e11 -- e13
6.060 .098
e7 -- d4 4.229
-.082 e8 -- d5
7.480 -.101
e8 -- d2 4.670
.067 e9 -- X2
6.807 .083
e9 -- X1 5.926
-.053 e9 -- d4
9.115 .109
e9 -- d2 9.055
-.086 e9 -- e11
5.821 .092
e4 -- e8 4.205
.070 e6 -- e7
5.694 .083
e6 -- e8 6.901
-.089 e1 -- d3
11.129 -.115
e1 -- e10 6.943
-.131 e2 -- d5
4.998 .084
e2 -- e13 9.628
.136 e2 -- e11
7.961 .120
e2 -- e12 4.681
-.082 e2 -- e7
6.451 -.118
e2 -- e9 8.347
.122 e2 -- e1
10.057 .138
e3 -- d3 4.394
.083 e3 -- d1
4.510 -.083
e3 -- e13 6.776
-.124 e3 -- e11
5.160 -.105
e3 -- e2 5.118
-.113 Sumber: Data Primer yang Diolah, 2014
Tabel 4.13 Modification Indices Konstruk Endogen Jenjang Kedua
67
n = 150 orang
Tabel 4.13
Modification Indices Konstruk Endogen Jenjang Kedua
M.I. Par Change
d1 -- d4 5.210
-.036 d1 -- d3
9.049 .052
e28 -- d4 7.253
.056 e27 -- Y1
4.292 -.032
e27 -- Y2 6.252
.055 e27 -- e28
4.864 .055
e26 -- e30 4.879
-.073 e25 -- e26
5.528 .072
e24 -- e25 12.898 .115
e23 -- Y2 5.507
-.054 e23 -- e25
4.896 -.062
e22 -- Y1 5.750
-.048 e22 -- Y2
9.505 .088
e22 -- d1 6.918
.064 e22 -- e30
4.714 .080
e22 -- e29 6.975
.109 e22 -- e24 11.813
-.120 e21 -- d4
5.008 .056
e21 -- e23 6.326
-.078 e20 -- d4
5.312 -.046
e20 -- e30 8.201
.084 e17 -- d4
6.503 -.050
e17 -- d3 10.245
.069 e17 -- e23
8.600 .072
e16 -- e17 8.737
.077 Sumber: Data Primer yang Diolah, 2014
Selanjutnya, berdasarkan tabel modification indices Tabel 4.12 dan Tabel 4.13, model modifikasi dihasilkan seperti berikut ini.
68
Gambar 4.15 CFA Konstruk Eksogen Jenjang Kedua Modifikasi
Gambar 4.15. CFA Konstruk Eksogen Jenjang Kedua Modifikasi
Gambar 4.16
CFA Konstruk Endogen Jenjang Kedua Modifikasi
Gambar 4.16 CFA Konstruk Endogen Jenjang Kedua Modifikasi
69
Tabel 4.14 Goodness of Fit CFA Konstruk Eksogen dan Endogen Jenjang Kedua
Modifikasi n= 150
Tabel 4.14
Goodness of Fit CFA Konstruk Eksogen dan Endogen Jenjang Kedua Modifikasi
Goodnesss of Fit Index
Cut-off Value Hasil Model
Keterangan Eksogen
Endogen Eksogen
Endogen
Chi-Square Diharapkan
kecil 85.543
89.375 Baik Baik
Significance Probability
≥ 0.05 0.100
0.069 Baik Baik
RMSEA ≤ 0.08
0.039 0.042 Baik
Baik GFI
≥ 0.90 0.932
0.930 Baik Baik
AGFI ≥ 0.90
0.884 0.882 Marjinal
Marjinal CMINDF
≤ 2.00 1.222
1.259 Baik Baik
TLI ≥ 0.90
0.979 0.982 Baik
Baik CFI
≥ 0.95 0.986
0.988 Baik Baik
DF 70
71
Sumber: Data Primer, 2014 Hasil modifikasi pada Tabel 4.14 menunjukkan goodness of fit yang
baik, yang berarti model ini sudah fit dan dapat digunakan. Selanjutnya, dari hasil modifikasi model ingin diketahui apakah
indikator yang digunakan merupakan indikator-indikator yang dapat
70
menjelaskan konstruk yang dianalisis. Oleh karenanya, perlu dilakukan analisis atas signifikansi nilai lamda factor loading estimate. Pedoman
untuk analisis ini adalah dibutuhkan nilai lamda lebih besar atau sama dengan 0.40 Ferdinand, 2002. Hasil yang disajikan pada tabel 4.15 dan
4.16 menunjukkan bahwa nilai lamda lebih besar dari 0.40. Hal ini memiliki arti bahwa nilai lamda cukup signifikan dalam menjelaskan dimensi
konstruk yang dianalisis.
Tabel 4.15 Standardized Regression Weight CFA Konstruk Eksogen
Jenjang Kedua Modifikasi n=150 orang
Tabel 4.15
Standardized Regression Weight CFA Konstruk Eksogen Jenjang Kedua Modifikasi
Estimate Sistem Operasi --- X1
.800 Resolusi Layar --- X1
.906 Kamera
--- X1 .830
Harga --- X2
.858 Nama Brand
--- X2 .719
ie3 --- Sistem Operasi
.731 ie2
--- Sistem Operasi .497
ie1 --- Sistem Operasi
.529 ie6
--- Resolusi Layar .829
ie5 --- Resolusi Layar
.905 ie4
--- Resolusi Layar .874
ie9 --- Kamera
.763 ie8
--- Kamera .781
ie7 --- Kamera
.750 ie12
--- Harga .852
ie11 --- Harga
.656 ie10
--- Harga .562
ie15 --- Nama Brand
.807 ie14
--- Nama Brand .820
ie13 --- Nama Brand
.714 Sumber: Data Primer, 2014
71
Tabel 4.16 Standardized Regression Weight CFA Konstruk Endogen Jenjang Kedua Modifikasi
Tabel 4.16
Standardized Regression Weight CFA Konstruk Endogen Jenjang Kedua Modifikasi
Estimate Citra Sosial
--- Y1 .993
Nilai --- Y1
.924 Trustworthiness --- Y1
.823 Attachment
--- Y1 .992
ie16 --- Citra Sosial
.715 ie17
--- Citra Sosial .704
ie18 --- Citra Sosial
.788 ie19
--- Nilai .798
ie20 --- Nilai
.841 ie21
--- Nilai .752
ie22 --- Trustworthiness
.773 ie23
--- Trustworthiness .885
ie24 --- Trustworthiness
.795 ie25
--- Attachment .799
ie26 --- Attachment
.750 ie27
--- Attachment .886
ie28 --- Y2
.833 ie29
--- Y2 .677
ie30 --- Y2
.719
Sumber: Data Primer, 2014
Selanjutnya, dari hasil modifikasi model yang telah dilakukan, dapat diketahui apakah indikator yang digunakan merupakan indikator-indikator
yang dapat menjelaskan konstruk yang dianalisis. Untuk mengetahuinya, perlu dilihat hasil uji signifikansi nilai lamda seperti pada tabel 4.17 dan 4.18
berikut ini.
72
Tabel 4.17 Regression Weight CFA Konstruk Eksogen Jenjang Kedua Modifikasi n=150 orang
Tabel 4.17
Regression Weight CFA Konstruk Eksogen Jenjang Kedua Modifikasi
Estimate S.E.
C.R. P
Label Sistem Operasi --- X1
1.000 Resolusi Layar --- X1
1.189 .182 6.539 par_11 Kamera
--- X1 1.043 .171 6.104 par_12
Harga --- X2
1.000 Nama Brand
--- X2 .767 .124 6.171 par_13
ie3 --- Sistem Operasi
1.000 ie2
--- Sistem Operasi .632 .134 4.703 par_1
ie1 --- Sistem Operasi
.632 .127 4.972 par_2 ie6
--- Resolusi Layar 1.000
ie5 --- Resolusi Layar
1.156 .085 13.530 par_3 ie4
--- Resolusi Layar 1.163 .089 13.006 par_4
ie9 --- Kamera
1.000 ie8
--- Kamera 1.108 .124 8.933 par_5
ie7 --- Kamera
1.064 .122 8.730 par_6 ie12
--- Harga 1.000
ie11 --- Harga
.751 .099 7.574 par_7 ie10
--- Harga .722 .112 6.438 par_8
ie15 --- Nama Brand
1.000 ie14
--- Nama Brand .932 .096 9.734 par_9
ie13 --- Nama Brand
.963 .110 8.722 par_10 Sumber: Data Primer, 2014
Tabel 4.18 Regression Weight CFA Konstruk Endogen Jenjang Kedua Modifikasi
Tabel 4.18
Regression Weight CFA Konstruk Endogen Jenjang Kedua Modifikasi
Estimate S.E.
C.R. P
Label Citra Sosial
--- Y1 1.000
Nilai --- Y1
1.162 .138 8.411 par_12
Trustworthiness --- Y1 1.004
.135 7.448 par_13 Attachment
--- Y1 1.279
.154 8.331 par_14 ie16
--- Citra Sosial 1.000
ie17 --- Citra Sosial
.885 .089 9.946 par_1
ie18 --- Citra Sosial
1.250 .139 8.983 par_2
ie19 --- Nilai
1.000
73
Estimate S.E.
C.R. P
Label ie20
--- Nilai .997
.088 11.337 par_3 ie21
--- Nilai .946
.096 9.824 par_4 ie22
--- Trustworthiness 1.000
ie23 --- Trustworthiness
1.122 .104 10.748 par_5
ie24 --- Trustworthiness
.965 .112 8.611 par_6
ie25 --- Attachment
1.000 ie26
--- Attachment .872
.079 11.104 par_7 ie27
--- Attachment 1.087
.089 12.217 par_8 ie28
--- Y2 1.000
ie29 --- Y2
.838 .095 8.827 par_9
ie30 --- Y2
.827 .087 9.507 par_10
Hasil uji signifikansi lamda menunjukkan nila Critical Ratio 2.0. Hal ini berarti indikator yang digunakan merupakan indikator-indikator yang
dapat menjelaskan konstruk yang dianalisis.
4.2.5.2 Asumsi-asumsi Structural Equation Modelling SEM
Tujuan utama dari analisis SEM yaitu menguji kesesuaian antara model teoritis dengan data empiris. Oleh karenanya, asumsi-asumsi SEM
seperti ukuran sampel, normalitas dan outlier perlu untuk dipenuhi.
4.2.5.2.1 Ukuran Sampel
Ukuran sampel minimum yaitu 100 dan selanjutnya menggunakan perbandingan 5 observasi setiap parameternya. Adapun dalam penelitian ini
terdapat 30 parameter, maka jumlah sampel yang digunakan yaitu sebesar 150. Dalam hal ini, ukuran sampel sudah dipenuhi.
4.2.5.2.2 Normalitas Data
Model regresi yang baik adalah model yang memiliki distribusi normal atau mendekati normal Ghozali, 2006. Salah satu uji yang digunakan yaitu
74
dengan mengamati skewness value dari data yang digunakan. Pengolahan data menggunakan SPSS, normalitas data ditunjukkan dengan nilai
Zskewness dan Zkurtosis ± 2.58 pada tingkat signifikansi 1. Uji normalitas data yang digunakan dalam penelitian ini disajikan pada lampiran 4. Hasil
yang diperoleh menunjukkan banyak dari nilai Zskewness dan Zkurtosis yang berada dalam rentang ± 2.58, dan hanya beberapa nilai yang berada di
luar ± 2.58. Adapun nilai yang berada di luar ± 2.58 tidak menunjukkan perbedaan nilai yang ekstrim. Oleh karenanya, data yang digunakan dapat
dikatakan mendekati normal dan dapat digunakan dalam penelitian.
4.2.5.2.3 Outlier
