2. Uji Reliabilitas
3.6. Analisis Data
dimana:
r 1 1 = Reliabilitas instrument k = Banyak butir pertanyaan
= Jumlah ragam butir = Ragam total
Nilai Cronbach’s Alpha dapat dihitung dengan bantuan program Excel dan software SPSS Ver.15.0 for windows. Reliabilitas suatu konstruk variabel dikatakan baik jika memiliki nilai Cronbach’s Alpha lebih dari 0,60 (Nugroho, 2005). Hasil uji reliabilitas dapat dilihat pada Lampiran 1.
3.6. Analisis Data
Analisis data yang akan digunakan yaitu Consumer Decision Model (CDM) dan analisis korelasi kanonik.
1. Consumer Decision Model (CDM)
Consumer Decision Model (CDM) adalah suatu model dengan 6 variabel yang saling berhubungan, yaitu: Pesan Iklan (F, finding information), Pengenalan Merek (B, brand recognition), Kepercayaan Konsumen (C, confidence), sikap Konsumen (A, attitude), Niat Beli (I, intention) dan Pembelian nyata (P, purchase). Untuk mengetahui efektivitas iklan dengan menggunakan CDM digunakan analisis bentuk
hubungan dan analisis keeretan hubungan. Pengaruh langsung suatu variable independent terhadap variable dependent ditelusuri dengan analisis regresi. Analisis regrasi yang digunakan memperhatikan prinsip parsimony, yaitu semakin sederhana suatu model semakin bagus model tersebut dan dengan pertimbangan efisiensi dan kemudahan pemahaman model tersebut dari sisi pengguna. Dengan pertimbangan tersebut maka digunakan analisis regresi linier sederhana. Model populasi yang digunakan adalah:
= error term
aan tersebut akan dianalisis persamaan regresi seder
P sebagai variabel dependen.
………...(4)
dalam hal ini:
= variabel dependen = variabel independent
= model intersep = parameter regresi
Pada persam
hana antara variabel pesan iklan (F) dengan pengenalan merek (B), pesan iklan (F) dengan kepercayaan konsumen (C), pesan iklan (F) dengan sikap konsumen (A), dengan variabel pesan (F) menjadi variabel independen dan variabel B, C, A menjadi variabel dependen. Persamaan berikutnya, persamaan regresi antara variabel pengenalan merek (B) dengan kepercayaan konsumen (C), pengenalan merek (B) dengan sikap konsumen (A). pada kedua persamaan tersebut, variabel B sebagai variabel independen dan variabel C dan A sebagai variabel dependen. Persamaan regresi berikutnya akan dianalisis persamaan regresi sederhana antara variabel niat beli (I) dengan kepercayaan konsumen (C), dan niat beli (I) dengan sikap konsumen (A), dengan variabel I menjadi variabel dependen dan variabel C dan A menjadi variabel independen. Terakhir, persamaan regresi sederhana antara variabel niat beli (I) dengan variabel pembelian nyata (P). pada persamaan tersebut, variabel I sebagai variabel independen dan variabel
Pembentukan model dan pengujian signifikansi variable independent terhadap variable dependent dilakukan melalui pendekatan Ordin
a = penduga
ga bagi koefisien regresi ( )
i a dan b diperoleh dari:
ary Least Square Method (OLS method). Prinsip metode ini adalah meminimumkan selisih kuadrat antara Y observasi dan Y dugaan. Model sampel untuk regresi linier sederhana adalah:
………...………(5) dimana:
bagi intercept ( ) b = pendu
Dengan menggunakan OLS, nila
………...…(6)
………
Untuk menguji nilai parameter regresi, apakah sama dengan nilai tertentu, digun
ditent
bel dependen)
...………...…...(7)
akan uji t. Hipotesis nol dan hipotesis tandingannya ukan sebagai berikut:
H01 : i + 0 (variabel independen tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap varia
H01 : i / 0 (variabel independen memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen)
Setiap nilai koefisien regresi dapat dihitung nilai t-nya, sebagai berikut:
………...(8)
t hitung lebi
variab
Hasil yang diperoleh dibandingkan dengan t table. Bila, nilai h besar t table, berarti pengaruh variable independent terhadap le dependent signifikan. Dalam penelitian ini digunakan alat bantu MINITAB ver14. Kriteria signifikansi dilihat dari perbandingan nilai signifikansi yang diperoleh dengan . Jika nilai signifikansi lebih kecil daripada nilai yang digunakan, dinyatakan sebagai pengaruh variabel independent terhadap variabel dependent hasilnya signifikan, dan jika yang terjadi sebaliknya maka hasilnya tidak signifikan. Nilai yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebesar 0,05.
Analisis regresi berganda digunakan untuk menguji hubungan antara variabel kepercayaan konsumen (C), sikap konsumen (A), dan niat beli (I
Y = variab
= konstanta
an 2 riabel independen
nden
), dimana I bertindak sebagai variabel dependen sedangkan C dan A bertindak sebagai variabel independen. Persamaan dalam model regresi linier berganda yang menunjukan hubungan antar variabel dependen (Y) dengan variabel independennya (xi) adalah sebagai berikut:
………...……… (9) dimana:
el dependen a
b1 d b = koefisien regresi va X1 dan X2 = variabel indepe
Algifari dalam Sari (2010) menyatakan bahwa persamaan regresi
meng
empunyai pengaruh yang sama terhadap variabel depen
s
yang diperoleh dalam suatu proses perhitungan tidak selalu baik untuk estimasi nilai variabel dependen. Untuk mengetahui apakah suatu persamaan regresi yang dihasilkan baik untuk mengestimasi nilai variabel dependen, maka perlu dilakukan uji simultan (uji F) dan uji parsial (uji t).
Uji simultan bertujuan untuk mengetahui apakah semua variabel independen m
den. Pengujian terhadap pengaruh variabel independen secara bersama-sama (simultan) terhadap perubahan nilai variabel independen dilakukan melalui pengujian terhadap besarnya perubahan nilai variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh perubahan nilai semua variabel independen. Langkah pertama dalam melakukan uji simultan adalah menentukan perumusan hipotesis. Hipotesis nol dan hipotesis tandingannya ditentukan sebagai berikut:
H02 : i = 0 (X1 dan X2 secara bersama-sama tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap Y)
Ha2 : i ≠ 0 (X1 dan X2 secara bersama-sama memiliki pengaruh ignifikan terhadap Y)
………...…...……..(10) dimana:
R2 = Koefisien determinasi mlah variabel
utusan dilakukan berdasarkan perbandingan
a an Ftabel sesuai dengan tingkat signifikansi yang
digun
yang terdapat dalam persamaan tersebut secara individu berpe
fikan terhadap Y)
setiap h disebutkan di atas. Hasil thitung yang diperoleh dibandingkan dengan ttabel. Jika thitung
k = ju
n = jumlah sampel Pengambilan kep antar nilai Fhitung deng
akan. Jika Fhitung lebih kecil daripada Ftabel atau p-value lebih besar dibandingkan dengan nilai yang digunakan, maka keputusannya adalah menerima daerah penerimaan hipotesis nol (H0). Artinya, secara statistik dapat dibuktikan bahwa semua variabel independen (X1 dan X2) tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. Sedangkan, jika nilai Fhitung
lebih besar daripada Ftabel atau p-value lebih kecil dibandingkan dengan nilai yang digunakan, maka keputusannya menolak H0 dan menerima Ha. Artinya, secara statistik data yang digunakan membuktikan bahwa semua variabel independen (X1 dan X2) berpengaruh terhadap variabel dependen.
Uji parsial bertujuan untuk memastikan apakah variabel independen
ngaruh terhadap nilai variabel dependen. Caranya adalah dengan melakukan pengujian terhadap koefisien regresi setiap variabel independen. Langkah pertama dalam melakukan uji parsial adalah menetukan perumusan hipotesis. Hipotesis nol dan hipotesis tandingannya ditentukan sebagai berikut:
H03 : i = 0 (X1 tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap Y) Ha3 : i≠ 0 (X1 memiliki pengaruh signi
H04 : i = 0 (X2 tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap Y) Ha4 : i≠ 0 (X2 memiliki pengaruh signifikan terhadap Y)
Langkah selanjutnya adalah menghitung nilai t untuk koefisien regresi dengan menggunakan rumus (8) yang tela
suatu k
tkan dua jenis proses, yaitu: f
variabel independen terhadap variabel dependen. Bila variabe
2.
pok ng terdiri dari beberapa variabel (Kuncoro, 2003). Dalam penelitian ini yang menjadi kelompok variabel dependen oefisien regresi lebih kecil daripada ttabel atau p-value lebih besar dibandingkan dengan nilai yang digunakan, maka keputusannya adalah menerima H0. Artinya koefisien regresi variabel independen, yaitu X1
dan X2 tersebut tidak berpengaruh terhadap nilai variabel dependen (Y). Sedangkan, jika pada pengujian terhadap suatu koefisien regresi, thitung
lebih besar daripada nilai ttabel atau p-value lebih kecil dibandingkan dengan nilai yang digunakan, maka keputusannya adalah menolak H0
dan menerima Ha. Artinya koefisien regresi variabel independen (X1 dan X2) berpengaruh terhadap variabel dependen (Y).
Mengetahui pernyataan variabel independen mana yang paling berpengaruh terhadap variabel dependen digunakan analisis regresi dengan metode stepwise. Regresi stepwise meliba
orward selection dan backward elimination. Teknik ini dilakukan melalui beberapa tahapan. Pada masing-masing tahapan, akan diputuskan variabel mana yang merupakan prediktor terbaik untuk dimasukkan ke dalam model. Variabel ditentukan berdasarkan uji-F, variabel ditambahkan ke dalam model selama nilai p-valuenya kurang dari nilai kritik . Kemudian variabel dengan nilai p-value lebih dari nilai kritik akan dihilangkan. Proses ini dilakukan terus menerus hingga tidak ada lagi variabel yang memenuhi kriteria untuk ditambahkan atau dihilangkan.
Mengetahui signifikansi peran variabel antara digunakan koefisien determinasi. Koefisien determinasi menunjukkan besarnya sumbangan
l tersebut memiliki koefisien determinasi lebih besar daripada koefisien determinasi kedua variabel lainnya, maka variabel tersebut berkedudukan sebagai variabel antara.
Analisis Korelasi Kanonik
Analisis korelasi kanonikal adalah suatu analisis atau teknik yang digunakan untuk menetukan tingkat hubungan antara 2 kelom variabel yang masing-masi
(Y) a
anonikal didapat dari operasi aritmatika matrik
al terhadap variat
dalah keputusan pembelian konsumen untuk membeli es krim Magnum dan yang menjadi kelompok variabel independen adalah faktor yang mempengaruhi perilaku konsumen. Analisis ini dilakukan untuk mencari faktor perilaku konsumen apa saja yang mempengaruhi keputusan pembelian konsumen untuk membeli es krim Magnum yang diamati berdasarkan 5 peubah pembelian nyata, yaitu pembelian nyata modern (Y1), pembelian nyata kesan (Y2), pembelian nyata karakter (Y3), pembelian nyata mudah (Y4), dan pembelian nyata durasi singkat (Y5). Faktor perilaku konsumen yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari dua puluh variabel, yaitu status mahasiswa (X1), teman (X2), keluarga (X3), kondisi cuaca (X4), wiraniaga (X5), besar pengeluaran (X6), variasi rasa (X7), bentuk kemasan (X8), ukuran kemasan (X9), harga (X10), merek (X11), manfaat penggunaan (X12), pengetahuan atribut (X13), pengetahuan tempat pembelian (X14), kepercayaan (X15), kepribadian (X16), gaya hidup (X17), iklan (X18), media informasi (X19) , dan pengalaman terdahulu (X20).
Prinsip dari metode ini yaitu membentuk suatu kombinasi linier dari setiap kelompok variabel (dependen dan independen) sedemikian sehingga korelasi diantara kedua kelompok variabel tersebut menjadi maksimum. Nilai korelasi k
s korelasi kedua himpunan variabel (variat kanonikal).
Interpretasi koefisien variat kanonikal, dapat dilihat pada bobot kanonikal (canonical weight) dan beban kanonikal (canonical loadings). Bobot kanonikal merupakan koefisien kanonik yang telah dibakukan, dapat diintrepetasikan sebagai besarnya kontribusi variabel as
kanonikal. Semakin besar nilai koefisien ini menyatakan semakin besar kontribusi variabel yang bersangkutan terhadap variat kanonikal. Muatan kanonikal dapat dihitung dari korelasi antara variabel asal dengan masing-masing variabel kanoniknya. Semakin besar nilai loading atau muatan mencerminkan semakin dekat hubungan fungsi kanonik yang bersangkutan dengan vabiabel asal. Canonical loadings variabel independen diperoleh dengan rumus sebagai berikut:
RYV = RYYBZ ………...………...………(12)
Untuk menetukan fungsi kanonik yang dianggap cukup dalam
n mengkuadratkan korelasi kanonik atau dapat RXW = RXXAZ ………...…...…….(11)
Sedangkan canonical loadings variable dependent diperoleh dengan rumus sebagai berikut:
menerangkan struktur hubungan Y dan X dilihat dari koefisien R-square. Nilai ini didapat denga
berikut: