Deskripsi Deskripsi Attributes related to purchase Y3

cukup banyak sehingga dapat memenuhi permintaan pelanggan secara grosir.

c. Deskripsi

Attributes related to service Y2 Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner yang dilakukan kepada para responden yang berjumlah 135 orang diperoleh jawaban sebagai berikut : Tabel 4.7. Hasil Jawaban Responden untuk Pertanyaan Variabel Attributes related to service Skor Jawaban No Pertanyaan 1 2 3 4 5 6 7 Total 1 jaminan yang diberikan oleh perusahaan terhadap produk yang dihasilkan 14 10.4 29 21.5 33 24.4 53 39.3 6 4.4 135 2 kecepatan dan ketepatan dari proses pengiriman produk terhadap pelanggan 4 3.0 6 4.4 15 11.1 27 20.0 36 26.7 47 34.8 135 3 penanganan Hi Tech Mall terhadap keluhan konsumen mengenai produk TI yang dijual 1 0.7 4 3.0 3 2.2 27 20.0 58 43.0 42 31.1 135 4 kemampuan Hi Tech Mall dalam memperhatikan keinginan dan memecahkan masalah yang dihadapi oleh pelanggan 2 1.5 11 8.1 43 31.9 59 43.7 20 14.8 135 Jumlah 0 19 41 62 150 159 109 135 Sumber: Hasil Penyebaran Kuesioner diolah peneliti Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner diketahui bahwa jawaban yang diberikan reseponden cukup bervariatif. Hal tersebut ditunjukkan dengan banyaknya responden yang memberikan jawaban dengan skor 3 hingga 7. Akan tetapi bila dicermati akan terlihat bahwa jawaban responden yang terbesar berada pada skor 6. Responden cenderung memberikan pendapat bahwa kecepatan dan ketepatan dari proses pengiriman produk terhadap pelanggan. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

d. Deskripsi Attributes related to purchase Y3

Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner yang dilakukan kepada para responden yang berjumlah 135 orang diperoleh jawaban sebagai berikut : Tabel 4.8. Hasil Jawaban Responden untuk Pertanyaan Variabel Attributes related to purchase Skor Jawaban No Pertanyaan 1 2 3 4 5 6 7 Total 1 kemudahan untuk mendapatkan informasi tentang produk TI yang dijual di Hi Tech Mall 3 2.2 1 0.7 10 7.4 35 25.9 57 42.2 29 21.5 135 2 Reputasi yang dimiliki Hi Tech Mall yang dapat mempengaruhi pandangan pelanggan terhadap produk TI yang dijual 1 0.7 8 5.9 25 18.5 48 35.6 36 26.7 17 12.6 135 3 kemampuan perusahaan untuk mewujudkan apa yang diinginkan oleh konsumen 3 2.2 7 5.2 14 10.4 36 26.7 63 46.7 12 8.9 135 4 kemudahan yang diberikan oleh Hi Tech Mall untuk mendapatkan produk TI 4 3.0 4 3.0 22 16.3 34 25.2 59 43.7 12 8.9 135 Jumlah - 11 20 71 153 215 70 135 Sumber: Hasil Penyebaran Kuesioner diolah peneliti Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner diketahui bahwa jawaban yang diberikan reseponden cukup bervariatif. Hal tersebut ditunjukkan dengan banyaknya responden yang memberikan jawaban dengan skor 3 hingga 7. Akan tetapi bila dicermati akan terlihat bahwa jawaban responden yang terbesar berada pada skor 6. Responden cenderung memberikan pendapat bahwa reputasi yang dimiliki Hi Tech Mall yang dapat mempengaruhi pandangan pelanggan terhadap produk TI yang dijual. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

4.2.2. Uji Outlier Multivariate Tabel 4.9. Hasil Uji Outlier Multivariate

Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 34.074 107.031 68.000 13.840 135 Std. Predicted Value -2.451 2.820 0.000 1.000 135 Standard Error of Predicted Value 8.499 26.769 14.455 2.953 135 Adjusted Predicted Value 24.542 114.159 68.002 15.342 135 Residual -63.741 87.610 0.000 36.585 135 Std. Residual -1.621 2.228 0.000 0.930 135 Stud. Residual -1.694 2.350 0.000 1.000 135 Deleted Residual -69.573 97.463 -0.002 42.341 135 Stud. Deleted Residual -1.707 2.398 0.001 1.005 135 Mahalanobis Distance [MD] 5.268 61.111 17.867 7.956 135 Cooks Distance 0.000 0.052 0.008 0.009 135 Centered Leverage Value 0.039 0.456 0.133 0.059 135 a Dependent Variable : NO. RESP Sumber : Lampiran Berdasarkan tabel diatas, setelah dilakukan pengujian ditemukan bahwa terdapat outlier multivariat [antar variabel], karena MD Maksimum 61,111 ≥ 42,312

4.2.3. Uji Reliabilitas

Koefisien cronbach’s alpha dihitung untuk mengestimasi reliabilitas setiap skala. Sementara itu item to total correlation digunakan untuk memperbaiki ukuran-ukuran dan mengeliminasi item-item yang kehadirannya akan memperkecil koefisien cronbach’s alpha yang dihasilkan. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Tabel 4.10. Pengujian Reliability Consistency Internal Konstrak Indikator Item to Total Correlation Koefisien Cronbachs Alpha X11 0.733 X12 0.671 Art Product X13 0.733 0.514 Y11 0.388 Y12 0.704 Y13 0.552 Y14 0.340 Y15 0.553 Y16 0.639 Art Service Y17 0.452 0.596 Y21 0.279 Y22 0.584 Y23 0.488 Art Purchase Y24 0.418 0.219 Y31 0.468 Y32 0.394 Y33 0.575 Mass Customization Y34 0.610 0.257 Sumber : Lampiran Proses eleminasi diperlakukan pada item to total correlation pada indikator yang nilainya 0,5 [Purwanto,2003]. Terjadi eliminasi karena nilai item to total correlation indikator belum seluruhnya ≥ 0,5. Indikator yang tereliminasi tidak disertakan dalam perhitungan cronbachs alpha. Perhitungan cronbachs dilakukan setelah proses eliminasi.. Hasil pengujian reliabilitas konsistensi internal untuk setiap construct di atas menunjukkan hasil cukup baik dimana koefisien Cronbach’s Alpha yang diperoleh belum seluruhnya memenuhi rules of thumb yang disyaratkan yaitu ≥ 0,7 [Hair et.al.,1998].. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

4.2.4. Uji Validitas Tabel 4.11. Hasil Uji Validitas

Konstrak Indikator Item to Total Correlation Koefisien Cronbachs Alpha X11 0.733 X12 0.671 Art Product X13 0.733 0.514 Y11 0.388 Y12 0.704 Y13 0.552 Y14 0.340 Y15 0.553 Y16 0.639 Art Service Y17 0.452 0.596 Y21 0.279 Y22 0.584 Y23 0.488 Art Purchase Y24 0.418 0.219 Y31 0.468 Y32 0.394 Y33 0.575 Mass Customization Y34 0.610 0.257 Y6 : tereliminasi Sumber : Lampiran Berdasarkan hasil confirmatory factor analysis terlihat bahwa factor loadings masing masing butir pertanyaan yang membentuk setiap construct belum seluruhnya ≥ 0,5, sehingga butir-butir instrumentasi setiap konstruk tersebut dapat dikatakan validitasnya kurang baik..

4.2.5. Uji Construct Reliability dan Variance Extracted

Selain melakukan pengujian konsistensi internal crobach’s alpha, perlu juga dilakukan pengujian construct reliability dan variance eztracted. Kedua pengujian tersebut masih termasuk uji konsistensi internal yang akan memberikan penelitian kepercayaan diri yang lebih besar bahwa indikator- indikator individual mengukur suatu pengukuran yang sama. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Tabel 4.12. Construct Reliability Variance Extrated Konstrak Indikator Standardize Factor Loading SFL Kuadrat Error [ εj] Construct Reliability Variance Extrated X11 0.536 0.287 0.713 X12 0.415 0.172 0.828 Art Product X13 0.539 0.291 0.709 0.497 0.250 Y12 0.668 0.446 0.554 Y13 0.427 0.182 0.818 Y15 0.459 0.211 0.789 Y16 0.570 0.325 0.675 Art Service Y17 0.375 0.141 0.859 0.628 0.261 Y22 0.330 0.109 0.891 Art Purchase Y23 0.329 0.108 0.892 0.196 0.109 Y31 0.597 0.356 0.644 Y33 0.125 0.016 0.984 Mass Customization Y34 0.040 0.002 0.998 0.181 0.125 Batas Dapat Diterima ≥ 0,7 ≥ 0,5 Sumber : Lampiran Selain melakukan pengujian konsistensi internal Cronbach’s Alpha, perlu juga dilakukan pengujian construct reliability dan variance extracted. Kedua pengujian tersebut masih termasuk uji konsistensi internal yang akan memberikan peneliti kepercayaan diri yang lebih besar bahwa indikator-indikator individual mengukur suatu pengukuran yang sama. Hasil pengujian reliabilitas instrumen dengan construct reliability dan variance extracted menunjukkan instrumen kurang reliabel, yang ditunjukkan dengan nilai construct reliability belum seluruhnya ≥ 0,7. Meskipun demikian angka tersebut bukanlah sebuah ukuran “mati” artinya bila penelitian yang dilakukan bersifat exploratory, maka nilai di bawah 0,70 pun masih dapat diterima sepanjang disertai alasan–alasan empirik yang terlihat dalam proses eksplorasi. Dan variance extracted direkomendasikan pada tingkat 0,50. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

4.2.6. Uji Normalitas

Uji normalitas sebaran dilakukan dengan kurtotis value dari data yang digunakan yang biasanya disajikan dalam bentuk statistik deskriptif. Nilai statistik untuk menguji normalitas itu disebut Z-value. Bila nilai Z lebih besar dari nilai kritis maka distribusi data adalah tidak normal. Tabel 4.13. Assessment of Normality Variable min max kurtosis c.r. X1 3 7 -0.322 -0.764 X2 3 7 1.448 3.434 X3 3 7 -0.349 -0.827 Y12 1 7 2.206 5.233 Y13 2 7 -0.205 -0.487 Y15 3 7 -0.288 -0.682 Y16 2 7 -0.147 -0.347 Y17 4 7 -0.609 -1.445 Y22 2 7 0.118 0.281 Y23 2 7 2.077 4.926 Y31 2 7 1.822 4.321 Y33 2 7 0.897 2.127 Y34 2 7 0.641 1.521 Multivariate 23.909 7.033 Batas Normal ± 2,58 Sumber : Lampiran Uji normalitas sebaran dilakukan dengan Kurtosis Value dari data yang digunakan yang biasanya disajikan dalam statistik deskriptif. Nilai statistik untuk menguji normalitas itu disebut Z-value. Bila nilai-Z lebih besar dari nilai kritis maka dapat diduga bahwa distribusi data adalah tidak normal. Nilai kritis dapat ditentukan berdasarkan tingkat signifikansi 0,01 [1] yaitu sebesar ± 2,58. Hasil uji menunjukkan bahwa nilai c.r. mutivariate berada di luar ± 2,58 itu berarti asumsi normalitas tidak terpenuhi. Fenomena ini tidak menjadi masalah serius seperti dikatakan oleh Bentler Chou [1987] bahwa Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. jika teknik estimasi dalam model SEM menggunakan maximum likelihood estimation [MLE] walau ditribusi datanya tidak normal masih dapat menghasilkan good estimate, sehingga data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya..

4.2.7. Evaluasi Model One-Steep Approach to SEM

Dalam model SEM, model pengukuran dan model struktural parameter-parameternya diestimasi secara bersama-sama. Cara ini agak mengalami kesulitan dalam memenuhi tuntutan fit model. Kemungkinan terbesar disebabkan oleh terjadinya interaksi antara measurement model dan structural model yang diestimasi secara bersama-sama one – steep approach to SEM. One – steep approach to SEM digunakan bila model dilandasi teori yang kuat serta validitas dan reliabilitas data sangat baik Hair, et,al, 1998. Gambar 4.1. Model Pengukuran dan Struktural MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Mass Customization Customer Satisfaction Model Specification : One Step Approach - Base Model Art Product Y11 er_9 1 1 Customer Satisfaction 0,005 d_ar 1 Y12 er_10 1 Y13 er_11 1 1 Mass Customization 0,005 d_cs X1 er_16 1 Art Service Y21 er_1 d_as Y22 er_2 Y23 er_3 1 1 1 1 1 X2 er_17 1 X3 er_18 1 1 Y14 er_12 1 Y15 er_13 1 Y16 er_14 1 Y17 er_15 1 Art Purchase Y31 er_5 0,005 d_ap Y32 er_6 Y33 er_7 1 1 1 1 1 Y24 er_4 1 Y34 er_8 1 Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Tabel 4.14. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indeces Kriteria Hasil Nilai Kritis Evaluasi Model CminDF 1.616 ≤ 2,00 baik Probability 0.000 ≥ 0,05 kurang baik RMSEA 0.068 ≤ 0,08 kurang baik GFI 0.842 ≥ 0,90 kurang baik AGFI 0.797 ≥ 0,90 kurang baik TLI 0.620 ≥ 0,95 kurang baik CFI 0.670 ≥ 0,94 kurang baik Sumber : Lampiran Dari hasil evaluasi terhadap model one step base model ternyata dari semua kriteria goodness of fit yang digunakan, belum seluruhnya menunjukkan hasil evaluasi model yang baik, berarti model belum sesuai dengan data. Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori belum sepenuhnya didukung oleh fakta. Dengan demikian model ini adalah masih perlu dimodifikasi sebagaimana terdapat di bawah ini. Gambar 4.2. Model Pengukuran dan Struktural MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Mass Customization Customer Satisfaction Model Specification : One Step Approach - Elimination Model Art Product Customer Satisfaction d_ar 1 Y12 er_10 1 1 Y13 er_11 1 1 Mass Customization 0,005 d_cs X1 er_16 1 Art Service d_as Y22 er_2 Y23 er_3 1 1 1 1 X2 er_17 1 X3 er_18 1 1 Y15 er_13 1 Y16 er_14 1 Y17 er_15 1 Art Purchase Y31 er_5 d_ap Y33 er_7 1 1 1 1 Y34 er_8 1 Tabel 4.15. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indeces Kriteria Hasil Nilai Kritis Evaluasi Model CminDF 1.697 ≤ 2,00 baik Probability 0.001 ≥ 0,05 kurang baik RMSEA 0.072 ≤ 0,08 kurang baik Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. GFI 0.894 ≥ 0,90 kurang baik AGFI 0.842 ≥ 0,90 kurang baik TLI 0.717 ≥ 0,95 kurang baik CFI 0.779 ≥ 0,94 kurang baik Dari hasil evaluasi terhadap model one step elimination model ternyata dari semua kriteria goodness of fit yang digunakan, belum seluruhnya menunjukkan hasil evaluasi model yang baik, berarti model telah sesuai dengan data. Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori belum sepenuhnya didukung oleh fakta. Dengan demikian model ini masih perlu dimodifikasi sebagaimana terdapat di bawah ini. Gambar 4.3. Model Pengukuran dan Struktural MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Mass Customization Customer Satisfaction Model Specification : One Step Approach - Elimination Model Art Product Customer Satisfaction 0,005 d_ar 1 Y12 er_10 1 1 Y13 er_11 1 1 Mass Customization 0,005 d_cs X1 er_16 1 Art Service d_as Y22 er_2 Y23 er_3 1 1 1 1 X2 er_17 1 X3 er_18 1 1 Y15 er_13 1 Y16 er_14 1 Y17 er_15 1 Art Purchase Y31 er_5 0,005 d_ap Y33 er_7 1 1 1 1 Y34 er_8 1 Tabel 4.16. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indeces Kriteria Hasil Nilai Kritis Evaluasi Model CminDF 1.072 ≤ 2,00 baik Probability 0.331 ≥ 0,05 baik RMSEA 0.023 ≤ 0,08 baik GFI 0.938 ≥ 0,90 baik AGFI 0.900 ≥ 0,90 baik TLI 0.971 ≥ 0,95 baik CFI 0.979 ≥ 0,94 baik Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Dari hasil evaluasi terhadap model one step elimination models ternyata dari semua kriteria goodness of fit yang digunakan, seluruhnya menunjukkan hasil evaluasi model yang baik, berarti model telah sesuai dengan data. Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori telah sepenuhnya didukung oleh fakta.

4.2.8. Uji Kausalitas

Dilihat dari angka determinant of sample covariance matrix : 4.621.849.845 0 mengindikasikan terjadi multicolinierity atau singularity dalam data ini sehingga asumsi terpenuhi. Dengan demikian besaran koefisien regresi masing-masing faktor dapat dipercaya sebagaimana terlihat pada uji kausalitas di bawah ini. Tabel 4.17. Data Uji Kausalitas Ustd Std Faktor Faktor Estimate Estimate Prob. Customer_Satisfaction Mass_Customization 0.066 0.680 0.001 Batas Signifikansi ≤ 0,10 Sumber : Lampiran

4.3. Hasil Uji Pengujian Hipotesis Penelitian