3.4.4. Uji Normalitas dan Linieritas
Sebaran data harus dianalisis untuk melihat apakah asumsi normalitas dipenuhi sehingga data dapat diolah lebih lanjut untuk
pemodelan SEM ini. Normalitas dapat diuji dengan melihat gambar histogram data atau dapat diuji dengan metode-metode statistik.uji
normalitas ini perlu dilakukan baik untuk normalitas terhadap data tunggal maupun normalitas multivariate dimana beberapa variabel
digunakan sekaligus dalam analisis akhir. Uji linieritas dapat dilakukan dengan mengamati scatterplots dari data yaitu dengan memilih
pasangan data dan dilihat pola penyebarannya untuk menduga ada tidaknya linieritas.
3.4.5. Analisis Faktor dan Konfirmatori
Salah satu teknik analisis multivariate adalah analisis faktor konfirmatori yang digunakan untuk menguji sebuah konsep yang
dibangun dengan menggunakan beberapa indikator tertentu. Confirmatory factor analysis
dapat dikembangkan untuk analisis terhadap lebih dari satu faktor atau variabel laten sekaligus baik
untuk faktor-faktor yang diperlukan sebagai variabel laten independen maupun sebagai variabel dependen.
3.4.6. Uji Hipotesis
Dalam analisis SEM tidak ada alat uji statistik tunggal untuk mengukur atau menguji hipotesis mengenai model Hair et.al., 1995 ;
Joreskog dan Sordom, 1989 : Long, 1983 ; Tabachnick dan Fidell, 1996. Umumnya terhadap berbagai jenis fit index yang digunakan untuk
mengukur derajat kesesuaian anatara model yang dihipotesiskan dengan data yang disajikan, peneliti diharapkan untuk melakukan pengujian
dengan menggunakan beberapa fit indeks untuk mengukur “kebenaran” model yang diajukan. Model yang dimaksud dalam penelitian ini terlihat
pada gambar 2. berikut :
Gambar 2.1. Structural Equation Model
untuk Penelitian Analisis Variabel Yang Mempengaruhi
Minat Konsumen Dalam Membeli Ponsel MOTOROLA Studi Kasus Di Plaza Marina Surabaya
DAYA TARIK PRODUK
X2 X22
X21
X23 e
e e
d IKLAN
X1 X12
X11
X13 e
e e
d
MINAT BELI
Y d
e e
e Y1
Y3 Y2
e Y4
Keterangan simbol-simbol di atas adalah sebagai berikut : Faktor konstruk laten variable
unobserved variable yaitu variabel
bentukan, yang dibentuk melalui indikator yang diamati dalam dunia nyata.
Variabel terukur observed variable indicator variable
yaitu variabel yang datanya harus dicari melalui observasi
misalnya melalui instrument-instrumen survey.
Garis dengan anak panah satu arah │→│ ═ garis yang
menunjukkan hubungan yang dihipotesiskan antara dua variabel yang dituju anak panah merupakan variabel dependen.
Garis dengan anak panah dua arah │↔│═ garis yang
menunjukkan hubungan yang tidak dapat dihipotesiskan antara dua variabel dimana kedua variabel berkorelasi.
Keterangan gambar 2 : X1 = Variabel Iklan
X2 = Variabel Daya Tarik Produk Y1 = Variabel Minat Beli
X1.i = Indikator Iklan yang sudah di komposit X2.i = Indikator Daya Tarik Produk yang sudah di komposit
Y1.i = Indikator Minat Beli yang sudah di komposit.
e_i = Error terms masing-masing indikator yang sudah dikomposit. d_i = Disturbance error masing-masing variabel laten konstrain.
Berikut ini disajikan beberapa indeks kesesuaian dan cut - off value
nya untuk digunakan dalam menguji apakah sebuah model dapat diterima atau ditolak.
1. GFI goodness of fit indeks
Indeks kesesuaian fit indeks ini akan menghitung proporsi tertimbang dari varians dalam matriks kovarians sampel yang
dijelaskan oleh matriks kovarians populasi yang terestimasikan Bentler, 1983 ; Tanaka dan Huba, 1989.
2. CMIN DF
The minimum sample discrepancy function CMIN di bagi
dengan degree of freedomnya akan menghasilkan indeks CMIN DF, yang umumnya dilaporkan oleh para peneliti sebagai salah
satu indikator untuk mengukur tingkat fitnya sebuah model dalam hal ini MIN DF tidak lain adalah statistic chi-square,
χ
2
dibagi DFnya sehingga
χ
2
relatif. Nilai χ
2
3. CIF Comparative Fit Indeks
relatif kurang dari 20 atau bahkan kadang kurang dari 3,0 adalah indikasi dari acceptatable fit
antara model dan data Arbuckle, 1997.
Besaran indeks ini adalah pada rentang nilai sebesar 0-1, dimana semakin mendekati 1, mengindikasikan tingkat fit yang
paling tinggi a very good fit Arbuckle, 1997. Nilai yang
direkomendasikan adalah CFI ≥ 0,95. Keunggulan dari indeks ini
adalah bahwa indeks ini besarannya tidak dipengaruhi oleh ukuran sampel karena itu sangat baik untuk mengukur tingkat penerimaan
sebuah model Hulland et.al., 1996 ; Tanaka, 1993.
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Sejarah Ponsel Motorola
Motorola berperan sebagai pelopor dan pembaharu didalam komunikasi yang ditemukan oleh Galvin pada tahun 1928. Motorola telah
datang melalui perjalanan yang panjang dan memperkenalkan produk awal yaitu Battery Eliminator. Lebih dari 15 tahun, Motorola telah
membuktikan bahwa adalah seorang pemimpin global di dalam permobilan komunikasi teknologi dan beberapa produk elektronik dan
telah menjadi suatu perusahaan yang telah dikenal dalam pengabdiannya pada praktek bisnis etis dan peran kepeloporannya di dalam inovasi yang
penting bagi perkembangan teknologi. Motorola telah menjadi penyedia alat telekomunikasi yang sangat
dibutuhkan bagi public, pemerintah, transportasi, perusahaan manufaktur seperti telegram digital, set-top terminal dan telegram modems yang dapat
mengirimkan informasi dari satu rumah yang dapat dihubungkan sama halnya dengan televisi dan radio rumah. Pada tahun 1930 dan 1940
Motorola telah mengembangkan suatu produk Array Mikro Processor, yang mengedepankan kamera digital. Didalam komunikasi pribadi,
Motorola telah merubah cara dunia berkomunikasi, dari pengenalan DynaTAC seluler system yang pertama.
Kategori