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