• Tidak ada hasil yang ditemukan

HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN Karakteristik Responden

NO.ID JUDUL PENULIS HLM

HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN Karakteristik Responden

Dari 120 orang yang yang menjadi responden dalam penelitian ini, jumlah responden perempuan yaitu sebanyak 84 orang (70%), dan responden laki-laki sebanyak 36 orang (30%). Data tersebut menunjukkan bahwa responden perempuan mendominasi penelitian ini. Usia Responden didominasi oleh responden yang berusia 17-23 tahun sebanyak 56,7 persen dengan pekerjaan sebagai mahasiswa dan pegawai swasta yang mempunyai jumlah sama, yaitu masing- masing 30 persen.

Uji Validitas dan Relibilitas

Hasil Uji Validitasmenunjukkan masing-masing nilai person correlation lebih besar dari 0,3, maka dapat disimpulkan bahwa seluruh instrument dapat dinyatakan layak digunakan sebagai alat ukur. Uji Reliabilitas menunjukkan bahwa nilai Cronbach’s Alpha untuk setiap variabel lebih besar dari 0,60. Dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel telah memenuhi syarat reliabilitas atau kehandalan

Analisis Data

Menilai outer model atau measurement model

Terdapat tiga kriteria didalam penggunaan teknik analisis data dengan Smart PLS untuk menilai outer model yaitu convergent validity, discriminant validity, serta average varianc extracted (AVE) dan composite reliability (Ghozali, 2008). Penggunaan teknik analisis data dengan menggunakan Smart PLS, outer model dinilai dengan cara melihat convergent validity (besarnya loading factor untuk masing-masing konstruk). Penelitian ini menggunakan batas minimal faktor yaitu sebesar 0,5.

Tabel 2. Outer Loadings

Komitmen K.O. Loyalitas Merek Parti sipasi Persepsi Biaya Persepsi Manfaat X1.1 0,921 X1.2 0,877 X1.3 0,751 X2.1 0,757 X2.2 0,862 X2.3 0,827 Y1.1 0,895 Y1.2 0,934 Y1.3 0,831 Y2.1 0,880 Y2.2 0,933 Y2.3 0,926 Y3.1 0,919 Y3.2 0,905 Y3.3 0,857

Sumber: Hasil Pengolahan Data Penelitian, 2016 Hasil pengolahan sebagaimana ditunjukan pada Tabel 2 memperlihatkan bahwa nilai outer model telah memenuhi kriteria convergentvalidity dimana semua indikator memiliki loading faktor diatas 0,50.

Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa konstruk mempunyai convergent validity yang baik.

Discriminant Validity

Discriminant validity dari model pengukuran dengan reflektif indikator dinilai berdasarkan crossloading pengukuran dengan konstruk. Jika korelasi konstruk dengan item pengukuran lebih besar daripada ukuran konstruk lainnya, maka hal ini menunjukan bahwa konstruk laten memprediksi ukuran pada blok mereka lebih baik daripada ukuran pada blok lainnya.

Data pada Tabel 3 menjelaskan bahwa nilai crossloading menunjukan adanya discriminant validity yang baik. Hal tersebut dapat dilihat dari nilai korelasi indikator terhadap konstruknya (loading factor) lebih tinggi dibandingkan nilai korelasi indikator tersebut dengan konstruk lainnya.

Tabel 3. Cross Loadings

Komitmen

K.O. s MerekLoyalita Partisipasi PersepsiBiaya PersepsiManfaat X1.1 0,795 0,749 0,784 0,136 0,921 X1.2 0,719 0,606 0,642 0,207 0,877 X1.3 0,521 0,487 0,503 0,374 0,751 X2.1 0,145 0,155 0,147 0,757 0,096 X2.2 0,184 0,241 0,175 0,862 0,334 X2.3 0,119 0,237 0,124 0,827 0,171 Y1.1 0,652 0,675 0,895 0,190 0,604 Y1.2 0,787 0,724 0,934 0,182 0,742 Y1.3 0,656 0,568 0,831 0,120 0,697 Y2.1 0,880 0,565 0,671 0,234 0,624 Y2.2 0,933 0,799 0,735 0,157 0,825 Y2.3 0,926 0,711 0,755 0,134 0,752 Y3.1 0,795 0,919 0,741 0,275 0,737 Y3.2 0,623 0,905 0,668 0,154 0,628 Y3.3 0,612 0,857 0,561 0,260 0,588

Sumber: Hasil Pengolahan Data Penelitian, 2016

Mengevaluasi Reliability

Reliabilitas suatu konstruk dapat dinilai dari composite reliability yang berfungsi untuk mengukur internal consistency yang nilainya harus diatas 0,60 dan membandingkan akar AVE dengan korelasi antar konstruk dengan niali harus diatas 0,50 (Ghozali, 2008:40).

Tabel 4 Composite Reliability

Composite Reliability Komitmen K.O. 0,938 Loyalitas Merek 0,923 Partisipasi 0,918 Persepsi Biaya 0,857 Persepsi Manfaat 0,888 Sumber: Hasil Pengolahan Data Penelitian, 2016

Forum Manajemen Indonesia(FMI 9)

5

Berdasarkan Tabel 4 dapat dilihat bahwa nilai composite reliability dari semua konstruk yaitu diatas 0,60 maka sudah memenuhi kriteria reliable. Adapun cara lain untuk menguji reliabilitas adalah dengan membandingkan nilai akar dari Average Variance Extracted (AVE) setiap konstruk dengan korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya.

Tabel 5. Latent Variable Correlations

Komitmen K.O. Loyalitas Merek Partisipasi Persepsi Biaya Persepsi Manfaat Komitmen K.O. 1,000 Loyalitas Merek 0,765 1,000 Partisipasi 0,791 0,741 1,000 Persepsi Biaya 0,188 0,259 0,185 1,000 Persepsi Manfaat 0,810 0,734 0,770 0,257 1,000

Sumber: Hasil Pengolahan Data Penelitian, 2016

Tabel 6. Akar AVE

AVE Akar AVE Komitmen K.O. 0,834 0,913 Loyalitas Merek 0,800 0,894 Partisipasi 0,788 0,888 Persepsi Biaya 0,667 0,816 Persepsi Manfaat 0,727 0,853 Sumber: Hasil Pengolahan Data Penelitian, 2016

Berdasarkan Tabel 6 menunjukkan bahwa akar AVE setiap konstruk jauh lebih besar daripada nilai korelasi konstruk tersebut dengan konstruk lainnya sehingga dapat dikatakan bahwa data sudah reliable.

Pengujian model structural (inner model)

Inner model menggambarkan hubungan antar variabel laten berdasarkan pada substantive theory. Dalam menilai model dengan PLS, dimulai dengan melihat R-squares untuk setiap variabel laten dependen. Hasil pengujian innermodel dapat melihat hubungan antar konstruk dengan cara membandingkan nilai signifikansi dan R-squares dari model penelitian (Ghozali, 2008:42) Tabel 7.R-Square R- Square Komitmen K.O. 0.625 Loyalitas Merek 0.635 Partisipasi 0.592 Persepsi Biaya Persepsi Manfaat

Sumber: Hasil Pengolahan Data Penelitian, 2016

Nilai R-Square variabel loyalitas pada komunitas online sebesar 0,635 pada Tabel 7 dapat diinterpretasikan bahwa 63,5% variabilitas konstruk loyalitas pada komunitas online dijelaskan oleh variabel partisipasi dan komitmen, sedangkan sisanya dijelaskan oleh variable lain

Gambar 1. Diagram Jalur Hasil Uji Hipotesis

Model struktural pada Gambar 1, disebut juga dengan model refleksif dimana covariance pengukuran indikator dipengaruhi oleh konstruk laten atau mencerminkan variasi dari konstruk unidimensional yang digambarkan dengan bentuk elips dengan beberapa anak panah dari konsruk ke indikator. Model ini menghipotesiskan bahwa perubahan pada konstruk laten akan mempengaruhi perubahan pada indikator.

Pengujian Hipotesis

Tabel 8.Result for Inner Loadings Original

Sample (O)

T Statistics (|O/STERR|)

Komitmen K.O.  Loyalitas M

0.478 4.045

Partisipasi  Komitmen K.O. 0.791 16.597 Partisipasi  Loyalitas M 0.364 3.057 Pers. Biaya  Partisipasi -0.014 0.189 Pers. Manfaat Partisipasi 0.773 19.235

Sumber: Hasil Pengolahan Data Penelitian, 2016

Pengujian terhadap hipotesis dalam metode PLS dilakukan dengan menggunakan simulasi terhadap setiap hubungan yang dihipotesiskan, dalam hal ini dilakukan metode bootstrap terhadap sampel. Metode bootstrap juga berfungsi untuk meminimalkan masalah ketidaknormalan data penelitian yang digunakan. Pada penelitian ditetapkan taraf nyata 5% dengan nilai T-tabel sebesar 1,96. Hasil pengujian hipotesis dengan bootstrapping dari analisis PLS adalah:

Pengujian Hipotesis 1. Pengaruh Persepsi Manfaat Terhadap Partisipasi Pengguna Facebook Dalam Komunitas Merek Online.

Forum Manajemen Indonesia(FMI 9)

6

Hasil pengujian hipotesis pertama menunjukkan bahwa pengaruh persepsi manfaat terhadap partisipasi pengguna Facebook dalam komunitas merek online menunjukkan nilai koefisien jalur sebesar 0.773 dengan nilai t-statistik sebesar 19.235. Nilai statistik tersebut lebih besar dari nilai t-tabel sebesar 1,96 menunjukkan bahwa ada pengaruh yang signifikan antara variabel persepsi manfaat dengan variabel partisipasi penggunaan Facebook dalam komunitas merek online. Koefisien jalurnya menunjukkan bahwa persepsi manfaat memberikan pengaruh positif dengan partisipasi pengguna Facebook dalam komunitas online. Hal ini berarti Hipotesis 1 diterima.

Pengujian Hipotesis 2. Pengaruh Persepsi Biaya Terhadap Partisipasi Pengguna Facebook Dalam Komunitas Merek Online.

Hasil pengujian hipotesis kedua menunjukkan bahwa pengaruh persepsi biaya terhadap partisipasi pengguna Facebook dalam komunitas merek online menunjukkan nilai koefisien jalur sebesar -0.014 dengan nilai t-statistik sebesar 0.189. Nilai t-statistik tersebut lebih kecil dari nilai t-tabel sebesar 1,96 menunjukkan bahwa tidak ada pengaruh yang signifikan antara variabel persepsi biaya dengan variabel partisipasi penggunaan Facebook dalam komunitas merek online. Koefisien jalurnya menunjukkan bahwa persepsi manfaat memberikan pengaruh negatif dengan partisipasi pengguna Facebook dalam komunitas online. Hal ini berarti Hipotesis 2 ditolak.

Pengujian Hipotesis 3 (Pengaruh Partisipasi

Pengguna Facebook Terhadap Komitment

Komunitas Merek Online)

Hasil pengujian hipotesis ketiga menunjukkan bahwa pengaruh partisipasi terhadap komitment komunitas merek online menunjukkan nilai koefisien jalur sebesar 0.791 dengan nilai t-statistik sebesar 16.597. Nilai statistik tersebut lebih besar dari nilai t-tabel sebesar 1,96 menunjukkan bahwa ada pengaruh yang signifikan antara variabel partisipasidengan variabel komitment komunitas merek online. Koefisien jalurnya menunjukkan bahwa partisipasimemberikan pengaruh positif dengan komitment komunitas merek online. Hal ini berarti hipotesis 3 diterima.

Pengujian Hipotesis 4 (Pengaruh Partisipasi

Pengguna Facebook Terhadap Loyalitas Merek)

Hasil pengujian hipotesis keempat menunjukkan bahwa pengaruh partisipasi terhadap loyalitas merek menunjukkan nilai koefisien jalur sebesar 0.364 dengan nilai t-statistik sebesar 3.057. Nilai t-statistik tersebut lebih besar dari nilai t-tabel sebesar 1,96 menunjukkan bahwa ada pengaruh yang signifikan antara variabel partisipasidengan variabel loyalitas merek. Koefisien jalurnya menunjukkan bahwa

partisipasimemberikan pengaruh positif dengan loyalitas merek. Hal ini berarti hipotesis 4 diterima.

Pengujian Hipotesis 5 (Pengaruh Komitment

Komunitas Merek Online Terhadap Loyalitas Merek)

Hasil pengujian hipotesis kelima menunjukkan bahwa pengaruh komitment komunitas merek online terhadap loyalitas merek menunjukkan nilai koefisien jalur sebesar 0.478 dengan nilai t-statistik sebesar 4.045. Nilai t-statistik tersebut lebih besar dari nilai t-tabel sebesar 1,96 menunjukkan bahwa ada pengaruh yang signifikan antara variabel komitment komunitas merek online dengan variabel loyalitas merek. Koefisien jalurnya menunjukkan bahwa komunitas merek online memberikan pengaruh positif dengan loyalitas merek. Hal ini berarti hipotesis 5 diterima.

Pembahasan Hasil Penelitian

Pengaruh Persepsi Manfaat Terhadap Partisipasi

Pengguna Facebook Dalam Komunitas Merek

Online

Berdasarkan pengujian hipotesis pertama dalam penelitian ini menunjukkan bahwa persepsi manfaat berpengaruh positif terhadap partisipasi pengguna Facebook dalam komunitas merek online. Dapat ditunjukkan nilai koefisien jalur sebesar 0.773 dengan nilai t-statistik sebesar 19.235. Nilai t-statistik tersebut lebih besar dari nilai t-tabel sebesar 1,96 menunjukkan bahwa ada pengaruh positif signifikan variabel persepsi manfaat terhadap variabel partisipasi penggunaan Facebook dalam komunitas merek online. Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil studi yang dilakukan oleh Zheng, et al., (2015), Hennig-Thurau et al, (2004) dan Ellison et al, (2007) yang menunjukkan adanya pengaruh positif dan signifikan antara persepsi manfaat terhadap partisipasi pengguna Facebook dalam komunitas merek online.

Pengaruh Persepsi Biaya Terhadap Partisipasi

Pengguna Facebook Dalam Komunitas Merek

Online

Berdasarkan pengujian hipotesis kedua dalam penelitian ini menunjukkan bahwa persepsi biaya berpengaruh negatif terhadap partisipasi pengguna Facebook dalam komunitas merek online. Dapat ditunjukkan nilai koefisien jalur sebesar -0.014 dengan nilai t-statistik sebesar 0.189. Nilai t-statistik tersebut lebih kecil dari nilai t-tabel sebesar 1,96 menunjukkan bahwa tidak ada pengaruh yang signifikan antara variabel persepsi biaya dengan variabel partisipasi penggunaan facebook dalam komunitas merek online. Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan hasil studi yang dilakukan Tong et al, (2007) yang menunjukkan adanya pengaruh positif dan signifikan antara pengaruh persepsi biaya terhadap partisipasi pengguna Facebook dalam komunitas merek online.

Forum Manajemen Indonesia(FMI 9)

7

Pengaruh Partisipasi Pengguna Facebook Terhadap Komitment Komunitas Merek Online

Berdasarkan pengujian hipotesis ketiga dalam penelitian ini menunjukkan bahwa partisipasi berpengaruh positif terhadap komitment komunitas merek online. Dapat ditunjukkan nilai koefisien jalur sebesar 0.791 dengan nilai t-statistik sebesar 16.597. Nilai t-statistik tersebut lebih besar dari nilai t-tabel sebesar 1,96 menunjukkan bahwa ada pengaruh positif signifikan variabel partisipasiterhadap variabel komitment komunitas merek online. Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil studi yang dilakukan oleh Madupu & Cooley 2008; Kim et al, (2008) dan Bagozzi & Dhokalia (2006) yang menunjukkan adanya pengaruh positif dan signifikan antara partisipasi terhadap komitment komunitas merek online.

Pengaruh Partisipasi Pengguna Facebook Terhadap Loyalitas Merek

Berdasarkan pengujian hipotesis keempat dalam penelitian ini menunjukkan bahwa partisipasi berpengaruh positif terhadap loyalitas merek. Dapat ditunjukkan nilai koefisien jalur sebesar 0.364 dengan nilai t-statistik sebesar 3.057. Nilai t-statistik tersebut lebih besar dari nilai t-tabel sebesar 1,96 menunjukkan bahwa ada pengaruh positif signifikan antara variabel partisipasidengan variabel loyalitas merek. Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil studi yang dilakukan oleh Chaudhuri & Holbrook (2001) dan Zheng et al., (2015) yang menunjukkan adanya pengaruh positif dan signifikan antara partisipasi terhadap loyalitas merek.

Pengaruh Komitment Komunitas Merek Online Terhadap Loyalitas Merek

Berdasarkan pengujian hipotesis kelima dalam penelitian ini menunjukkan bahwa komitment komunitas merek online berpengaruh positif terhadap loyalitas merek. Dapat ditunjukkan an nilai koefisien jalur sebesar 0.478 dengan nilai t-statistik sebesar 4.045. Nilai t-statistik tersebut lebih besar dari nilai t-tabel sebesar 1,96 menunjukkan bahwa ada pengaruh yang signifikan antara variabel komitment komunitas merek online dengan variabel loyalitas merek. Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil studi yang dilakukan oleh Zhang et al, (2009) dan hasil penelitian Zheng et al., (2015) yang menunjukkan adanya pengaruh positif dan signifikan antara komitment komunitas merek online terhadap loyalitas merek.

PENUTUP

Dokumen terkait