Kerangka Pemikiran Teoritis
Penelitian ini dimulai dengan memahami permasalahan melalui pendekatan-pendekatan yang relevan. Dilanjutkan kemudian dengan penelusuran pengaruh dalam model yang lebih spesifik. Model teoritis dasar yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan model Aaker (1991) yang mengemukakan 4 (empat) dimensi yang membentuk ekuitas merek, yaitu dimensi kesan kualitas, kepedulian merek, asosiasi terhadap merek dan loyalitas merek.
Model teoritis selanjutnya dikembangkan oleh Yoo et al. (2000) dari model Aaker semula, dengan 3 (tiga) pemikiran : (1) Ekuitas merek menciptakan nilai bagi pelanggan dan perusahaan; (2) Nilai bagi pelanggan meningkatkan nilai bagi perusahaan; (3) Ekuitas merek terdiri atas berbagai dimensi. Langkah selanjutnya penentuan faktor-faktor yang diduga mempengaruhi ekuitas merek melalui dimensi-dimensi yang ada. Faktor-faktor tersebut diturunkan secara deduktif dari model atau penelitian sebelumnya yang relevan dan kekinian.
Keterangan: Gambar 1. Kerangka Pemikiran Teoritis Hubungan
Proses
Ruang Lingkup Penelitian
Pengelola Program Studi
Faktor Pemasaran 7P’s 1.SDM 2.Produk 3.Bukti Fisik 4.Proses 5.Harga 6.Promosi 7.Lokasi
Faktor Luar Pemasaran 7P’s
1.Perilaku Merek 2.Citra Sosial 3.Reputasi Universitas Dimensi : 1.Kesan Kinerja 2.Kepedulian Merek 3.Asosiasi terhadap Merek 4.Loyalitas Merek Ekuitas Merek Nilai bagi Pengelola Program Studi Nilai bagi konsumen/calon konsumen EVALUASI IMPLIKASI MANAJERIAL
13
Model yang diajukan dalam penelitian ini terdiri 15 variabel laten, 4 dimensi dan 37 indikator. Berikut variabel-variabel dimaksud dalam Tabel 2.
. SDM Bukti Fisik Produk Proses Harga Promosi Lokasi Perilaku Merek Reputasi Universitas Citra Sosial Kesan Kualitas Kepedulian Merek
Asosiasi terhadap Merek
Loyalitas Merek
Ekuitas Merek Tabel 2. Variabel-variabel Penelitian
No Dimensi /Variabel Variabel dan Indikator Sumber
1 Ekuitas Merek
(Overall Brand Equity)
1. Willing to pay at premium price (EM1)
2. Preferensi (EM2)
Yoo and Donthu (2001), Yoo et al. (2000) 2 Perceived Quality (Kesan kualitas) 1. SDM (SDM1,SDM2) 2. Produk (PRD1,PRD2) 3. Bukti Fisik (BF1,BF2) 4. Proses (PRO1,PO2) 5. Harga (BYA1,BYA2,BYA3) Aaker (1991), Soedijati (2008), Rudd dan Mills (2008), Enache I (2001), Kim and Kim (2004), Yoo and Donthu (2001), Yoo et al. (2000), Lassar W et al. (1995) 3 Kepedulian Merek
(Brand Awareness)
1. Promosi (PRM1,PRM2,PRM3) 2. Lokasi (LOK1,LOK2,LOK3)
Aaker (1991), Yoo and Donthu (2001), Yoo et al. (2000), Rudd and Mills (2008), Enache I (2000), Soedijati (2008), Kim and Kim (2004), Mourad et al. (2010) 4 Asosiasi terhadap
merek (Brand association)
1. Perilaku Merek (PEM1,PEM2)
2. Citra Sosial
(CSO1,CSO2,CS3)
3. Reputasi Universitas
(REU1,REU2,REU3)
Aaker (1991), Lassar W et al. (1995), Ruswidyo AN dan Hudrasyah Herry (2012) 5 Loyalitas merek (Brand Loyalty) 1. Harga (BYA1,BYA2,BYA3) 2. Lokasi (LOK1,LOK2,LOK3) 3. Promosi (PRM1,PRM2,PRM3) 4. SDM (SDM1,SDM2) 5. Bukti Fisik (BP1,BP2) 6. Proses (PRO1,PRO2)
Aaker (1996), Yoo and Donthu (2001), Yoo et al. (2000),
Al-D’amour et al. (2013)
Gambar 2. Diagram Jalur antar Faktor-faktor, Dimensi-dimensi dan Ekuitas Merek Program Studi Pertanian dan Peternakan Unpad
14
Lokasi Penelitian dan Waktu Penelitian
Lokasi pengambilan sampel responden dilakukan di Kampus SMAN 1 Bandung, SMAN 8, SMAN 12, SMAN BPI Bandung serta Kampus Prodi Agribisnis Unpad, Agroteknologi dan Peternakan Unpad di Kecamatan Jatinangor Kabupaten Sumedang. Penelitian ini telah dilakukan pada pada bulan Desember 2014 sampai dengan bulan Pebruari 2015.
Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan untuk penelitian ini terdiri atas dua jenis data, yaitu data primer dan data sekunder :
a. Data Primer
Data primer diperoleh dengan menyebarkan kuesioner kepada siswa SMA dan mahasiswa terkait persepsi terhadap ekuitas merek program studi Agribisnis, Agroteknologi dan Peternakan Unpad.
b. Data sekunder diperoleh dengan mengkaji studi pustaka seperti literatur dan referensi yang berkaitan dengan sumber-sumber lain di luar organisasi yang dapat mendukung penelitian.
Teknik pengumpulan data dilakukan dengan cara survei melalui kuesioner. Kuesioner didistribusikan kepada siswa SMA kelas XII dan mahasiswa masing-masing program studi untuk direspon dan dikumpulkan oleh peneliti. Kuesioner dapat dilihat di Lampiran 2 dan intepretasinya dalam model bisa dilihat dalam Lampiran 3.
Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini terbagi dua : 1) Populasi pertama dari kelompok responden yang belum memiliki pengalaman belajar (learning experience) di perguruan tinggi; (2) Populasi kedua dari kelompok responden yang telah memiliki pengalaman belajar di perguruan tinggi. Populasi pertama adalah siswa SMA kelas XII di Bandung. Siswa SMA kelas XII menempati posisi sebagai responden dalam kapasitasnya sebagai calon konsumen yang memiliki kepentingan langsung dengan pilihan-pilihan program studi. Pertimbangan pemilihan siswa SMA kelas XII karena mereka sudah mulai dituntut mempersiapkan diri untuk menghadapi ujian seleksi masuk perguruan tinggi sehingga informasi-informasi tentang universitas dan program studi yang dipilih tidak asing lagi. Bahkan dengan adanya bimbingan-bimbingan belajar, memudahan sosialisasi informasi tersebut tersebut. Pemerintahan Kota Bandung menetapkan sistem penerimaan siswa baru SMA tahun 2014 berdasarkan gabungan nilai ujian dan kedekatan lokasi rumah dengan sekolah. Sebelumnya, Pemkot Bandung mengatur penerimaan siswa baru SMA negeri dengan sistem kluster dimana Pemkot membagi sekolah-sekolah tersebut dalam kluster 1, kluster 2 dan kluster 3 berdasarkan tingkatan kualitas menurut parameter yang mereka miliki yang bisa dilihat dalam Tabel 3. Dikarenakan siswa SMA kelas XII masih menggunakan sistem tersebut ketika pertama kali masuk sekolah, maka peneliti
15
akan menggunakannya dalam penentuan sampel penelitian. Kemudian masih ada populasi siswa SMA swasta kelas XII yang tidak mengenal sistem kluster namun namun tetap akan ditarik sampelnya. Perlu disampaikan istilah kluster disini bukanlah istilah kluster dalam metode pengambilan sampel statistik, tapi istilah yang digunakan sebagian pemangku kepentingan pendidikan SMA di Kota Bandung untuk merujuk pada sistem klasifikasi yang ada.
Atas dasar pengklasifikasian tersebut, maka ditentukan 3 sampel SMAN yang mewakili masing-masing kluster. Adapun ke tiga SMAN tersebut adalah :
SMAN 8 Bandung (Kluster 1)
SMAN 1 Bandung (Kluster 2)
SMAN 12 Bandung (Kluster 3)
Sedangkan untuk penentuan sampel SMA swasta, dikarenakan tidak mengenal sistem kluster, maka dipilih SMA swasta yang dianggap mewakili kualitas dan popularitas yang moderat yaitu SMA BPI 1 Bandung. Sehingga semua sampel yang dipilih mencakup SMAN 8 Bandung, SMAN 1 Bandung, SMAN 12 Bandung dan SMA BPI 1 Bandung, ditentukan dengan metode pengambilan sampel non probability sampling, yaitu purposive sampling. Purposive sampling digunakan pada situasi peneliti melakukan pemilihan sampel
Tabel 3. Sistem Kluster PPDB SMAN di Kota Bandung
No Nama SMA/MA Kluster 1 SMAN 2 Bandung 1 2 SMAN 3 Bandung 1 3 SMAN 4 Bandung 1 4 SMAN 5 Bandung 1 5 SMAN 8 Bandung 1 6 SMAN 11 Bandung 1 7 SMAN 24 Bandung 1 6 SMAN 1 Bandung 2 8 SMAN 6 Bandung 2 9 SMAN 7 Bandung 2 10 SMAN 9 Bandung 2 11 SMAN 20 Bandung 2 12 SMAN 22 Bandung 2 13 MAN 1 Bandung 2 14 SMAN 10 Bandung 3 15 SMAN 12 Bandung 3 16 SMAN 13 Bandung 3 17 SMAN 14 Bandung 3 18 SMAN 15 Bandung 3 19 SMAN 16 Bandung 3 20 SMAN 17 Bandung 3 21 SMAN 18 Bandung 3 22 SMAN 19 Bandung 3 23 SMAN 21 Bandung 3 24 SMAN 23 Bandung 3 25 SMAN 25 Bandung 3 26 SMAN 26 Bandung 3 27 SMAN 27 Bandung 3 28 MAN 2 Bandung 3
16
dengan tujuan tertentu yang diinginkan. Dari 100 sampel kelompok responden siswa SMA yang ditargetkan, masing-masing sekolah memiliki 25 sampel.
Populasi kedua dalam penelitian ini adalah kelompok responden mahasiswa. Mahasiswa menempati posisinya sebagai responden dalam kapasitasnya sebagai konsumen yang telah memiliki pengalaman belajar (learning experience). Diharapkan untuk memperoleh jumlah ideal sampel masing-masing 50 mahasiswa yang diambil dari mahasiswa masing-masing program studi. Mahasiswa yang dijadikan sampel adalah mahasiswa semester 3 ke atas dengan pertimbangan pengalaman (experience) yang telah diperoleh dalam perkuliahan. Maka semua sampel dipilih dan ditentukan dengan metode pengambilan sampel non probability sampling, yaitu purposive sampling.
Diharapkan respon dari dua kelompok responden ini, memberikan gambaran persepsi dari dua kelompok konsumen yang berbeda namun paling berkepentingan untuk diketahui informasi obyektifnya dalam perspektif konsumen. Respon kelompok responden siswa SMA mewakili kelompok calon konsumen secara umum yang persepsinya tentang program studi menggambarkan posisi market institusi di antara program studi-program studi lainnya dalam perguruan tinggi. Sementara kelompok responden mahasiswa mewakili konsumen sesungguhnya yang persepsinya tentang program studi menggambarkan evaluasi internal program studi.
Metode Pengolahan dan Analisis Data
Data yang terkumpul akan dianalisis dengan menggunakan metode analisis PLS (Partial Least Square) dengan pertimbangan: (i) dapat digunakan untuk memprediksi model dengan teori yang lemah; (ii) dapat digunakan pada data yang mengalami “penyakit” asumsi klasik, seperti data tidak berdistribusi normal, masalah kolinearitas dan masalah autokorelasi; (iii) dapat digunakan untuk ukuran sampel yang kecil dan dapat digunakan untuk konstruk formatif dan reflektif (Jogiyanto dan Abdillah 2009). Sementara, data yang dari responden akan diolah menggunakan software Microsoft Excell 2010, SPSS 16 dan SmartPLS 2.0 M3. Analisis Outer Model dan Inner Model
Jogiyanto dan Abdillah (2009) menyebutkan model pengukuran digunakan untuk menguji validitas konstruk dan reliabilitas instrumen. Sebuah instrumen dikatakan valid apabila mampu mengukur apa yang diinginkan, sementara realibilitas menunjukan pengertian bahwa instrumen cukup dapat dipercaya untuk digunakan sebagai alat pengumpul data.
Validitas terdiri atas validitas eksternal dan validitas internal. Validitas eksternal instrumen dikembangkan dari fakta empiris, sedangkan validitas internal dikembangkan menurut teori yang relevan. Validitas internal instrumen terdiri darivaliditas isi dan validitas konstruk (Sugiyono 2010). Jogiyanto dan Abdillah (2009) menyebutkan validitas konvergen dan validitas diskriminan sebagai bagian dari validitas konstruk yang akan diuji validitasnya dalam pengukuran outer model PLS.
Uji validitas konvergen dalam PLS dengan indikator reflektif dinilai berdasarkan loading factor (korelasi antara skor item/skor komponen dengan skor
17
konstruk) indikator-indikator yang mengukur konstruk tersebut. Semakin tinggi nilai loading factor, semakin penting peranan loading dalam mengintepretasikan matrik faktor. Rule of thumb yang digunakan untuk validitas konvergen adalah outer loading≥ 0.6, communality > 0.5 dan Average Variance Extracted (AVE) > 0.5 (Jogiyanto dan Abdillah 2009).
Sedangkan validitas diskriminan terjadi jika dua instrumen yang berbeda yang mengukur dua konstruk yang diprediksi tidak berkorelasi menghasilkan skor yang memang tidak berkorelasi. Uji validitas diskriminan bisa dinilai berdasarkan cross loading pengukuran dengan konstruknya atau dengan membandingkan akar AVE untuk setiap konstruk dengan korelasi antar konstruk dengan konstruk lainnya dalam model (Jogiyanto dan Abdillah 2009).
Uji realibilitas dalam PLS menggunakan dua metode, yaitu Cronchbach’s
alpha dan Composite realibility. Cronbach’s alpha mengukur batas bawah nilai realibilitas suatu konstruk sedangkan composite realibility mengukur nilai sesungguhnya suatu konstruk. Namun composite realibility dinilai lebih baik dalam mengestimasi konsistensi internal suatu konstruk. Rule of thumb nilai alpha atau composite realibility harus lebih besar dari 0,7 meskipun nilai 0,6 masih dapat diterima (Jogiyanto dan Abdillah 2009).
Model struktural dalam PLS dievaluasi dengan menggunakan nilai R untuk mengukur tingkat variasi perubahan variabel independen terhadap variabel dependen. Semakin tinggi nilai R berarti semakin baik model prediksi dari model penelitian yang diajukan. Jika nilai R sebesar 0,7 artinya variasi perubahan variabel independen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen adalah sebesar 70 persen, sedangkan sisanya dijelaskan variabel lain di luar model yang diajukan (Jogiyanto dan Abdillah 2009).
Parameter utama lain dalam mengukur ketepatan model prediksi karena dasar hubungan teoritikal adalah nilai koefisien path dalam menunjukkan tingkat signifikansi pengujian hipotesis. Skor koefisien path atau inner model yang ditunjukkan oleh nilai t-statistic, harus di atas 1,96 untuk hipotesis dua ekor ( two-tailed) dan di atas 1,64 untuk hipotesis satu ekor (one-tailed) untuk pengujian hipotesis pada alpha 5 persen dan power 80 persen (Jogiyanto dan Abdillah 2009). Berikut ringkasan parameter dalam Tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4. Parameter Analisis PLS
Analisis Outer
No Jenis Uji Penjelasan Standar
1 Loading factor Kekuatan indikator dalam
merefleksikan laten. ≥0,6
2 Composite reliability Pengukuran konsistensi internal >0,6
3 Average Variance
Extracted
Rata-rata varian ekstrak untuk
menentukan validitas konvergen >0,5
4 Akar kuadrat AVE Uji validitas diskriminan Perbandingan akar dari AVE suatu konstruk harus lebih tinggi dibandingkan dengan korelasi antar variabel laten tersebut
5 Cross loading Uji validitas diskriminan Setiap indikator memiliki
loading lebih tinggi untuk setiap laten yang dikur, dibandingkan dengan indikator untuk laten lainnya
18
Lanjutan Lampiran Tabel 4.
Analisis Inner
6 Goodness of Fit
Model
Nilai R variabel laten dependen.
Semakin tinggi nilai R berarti semakin baik model prediksi dari model yang diajukan dan berada dalam rentang skor 0 <
R < . Namun sebaiknya nilai
R sama dengan atau lebih besar dari 0.10
7 Uji keterdukungan hipotesis
Perbandingan nilai T-table
dan T-statistics
Jika nilai T-statistics lebih tinggi dibandingkan nilai T-table, berarti hipotesis terdukung. Untuk tingkatan keyakinan 95 persen ( alpha 5 persen ) maka nilai T-table untuk hipotesis dua ekor (
two-tailed) adalah ≥ 1.96 dan
hipotesis satu ekor (one-tailed) adalah ≥ 1.64
19
