IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.5. Hasil Analisis Model Consumer Decision Model (CDM)
4.6.1 Analisis Model Pengukuran
4.6.1.1.5 Variabel Laten Endogen (I) Niat Bel
Indikator yang diamati untuk mengukur niat beli ada lima yaitu niat modern, niat kesan, niat karakter, niat mudah diingat, dan niat singkat. Dalam penelitian ini didapat semua koefisien mempunyai nilai yang positif, sehingga indikator dapat merefleksikan variabel laten. Indikator niat kesan memberikan kontribusi yang tertinggi dalam menjelaskan variabel niat beli dengan nilai koefisien estimate sebesar 1.60. Semakin tingginya kesan konsumen terhadap suatu produk akan menyebabkan meningkatnya niat beli konsumen. Kesan merek yang ditampilkan produsen di televisi sangat kuat. Dengan cita rasa yang tinggi serta kelezatan chocolate belgian akan produk Magnum membuat konsumen semakin terhipnotis dan merangsang untuk membentuk suatu niat beli yang tinggi. Niat beli merupakan pernyataan mental konsumen yang merefleksikan rencana pembelian sejumlah produk dengan suatu merek.
Tabel 9. Hasil estimasi variabel laten endogen (I) Niat Beli
Indikator Koefisien Estimate Niat modern (I1) 1.22
Niat kesan (I2) 1.60 Niat karakter (I3) 1.59 Niat mudah (I4) 1.09 Niat Singkat (I5) 1.00
Sumber: Data Sekunder, per bulan Agustus 2011 4.6.1.1.6 Variabel Laten Endogen (P) Pembelian Nyata
Indikator yang diamati untuk mengukur pembelian nyata ada lima yaitu beli modern, beli kesan, beli karakter, beli mudah diingat, dan beli singkat. Variabel pembelian nyata terkait dengan sudah munculnya niat beli konsumen untuk membeli produk es krim wall’s magnum. Pembelian nyata merupakan sasaran akhir, baik untuk konsumen yang baru pertama kali membeli ataupun konsumen yang
melakukan pembelian ulang. Dalam penelitian ini didapat semua koefisien mempunyai nilai yang positif, sehingga indikator dapat merefleksikan variabel laten. Indikator yang memberikan kontribusi tertinggi pada variabel pembelian nyata adalah beli karakter dengan nilai sebesar 1.20.
Tabel 10. Hasil estimasi variabel laten endogen (P) Pembelian Nyata
Indikator Koefisien Estimate Beli modern (P1) 1.00
Beli kesan (P2) 1.15 Beli karakter (P3) 1.20 Beli mudah (P4) 0.90 Beli Singkat (P5) 0.93
Sumber: Data Sekunder, per bulan Agustus 2011 4.6.2 Analisis Model Struktural
Model struktural terbentuk dari Consumer Decision Model (CDM) Dari hasil model struktural diagram jalur (Lampiran 2), dapat dilakukan uji kecocokan yang ditujukan untuk mengevaluasi derajat kecocokan atau Goodness Of Fit (GOF) antara data dengan model. Dalam penelitian ini digunakan 12 uji model fit untuk mengetahui tingkat kebaikan model yang dibangun. Pada penelitian ini uji kecocokan model yang digunakan adalah P-chi-square, RMSEA, ECVI, AIC, CAIC, NFI, RFI, IFI, CFI, RMR, GFI, dan AGFI (Lampiran 3). Secara lengkap data mengenai nilai-nilai yang dihasilkan dalam uji kecocokan model dapat dilihat pada Tabel 11. Tabel 11. Hasil Uji Kecocokan Model Struktural
Ukuran Target Tingkat Hasil Tingkat
GOF Kecocokan Estimasi Kecocokan
P- Chi- P 0.05 good fit Default model: close fit
Square p < 0.05 kurang baik 1336.459 (memenuhi)
Independence
model:
2683.762
P-value P = 0.000 signifikan
RMSEA RMSEA 0.08 good fit 0.154 close fit
Lanjutan Tabel 11.
ECVI Nilai ECVI lebih kecil Default model: close fit
dari nilai saturated 14.853 (memenuhi)
dan independence Saturated
menunjukkan good fit model: 9.394
Independence
model: 27.715
AIC Nilai AIC lebih kecil Default model: close fit
dari nilai saturated 1470.459 (memenuhi)
dan independence Saturated
menunjukkan good fit model: 930.000
Independence
model: 2743.762
CAIC Nilai CAIC lebih kecil Default model: good fit
dari nilai saturated 1712.005 (sangat
dan independence Saturated memenuhi)
menunjukkan good fit model: 2606.404
Independence
model: 2851.917
NFI Nilai antara 0-1, 0.502 close fit
NFI 0.90 adalah (memenuhi)
good fit
RFI Nilai antara 0-1, 0.456 close fit
NFI 0.90 adalah (memenuhi)
good fit
IFI Nilai antara 0-1, 0.589 close fit
NFI 0.90 adalah (memenuhi)
good fit
CFI Nilai antara 0-1, 0.583 close fit
NFI 0.90 adalah (memenuhi)
good fit
RMR RMR 0.05 adalah 0.111 close fit
good fit (memenuhi)
GFI Nilai antara 0-1, GFI 0.432 close fit
0.90 adalah good fit (memenuhi)
AGFI Nilai antara 0-1, AGFI 0.337 close fit
0.90 adalah good fit (memenuhi)
Sumber: Data Sekunder, per bulan Agustus 2011
Dari hasil penelitian berdasarkan pengolahan data, diperoleh P-chi-square1336.459 dengan P-value 0.000 < 0.05. Berdasarkan P-chi-square model menunjukkan kecocokan close fit, dengan p-value kurang dari 0.05. Nilai probabilitas sangat sensitif
dimana ketidaksesuaian antara data dengan teori (model) sangat dipengaruhi oleh besarnya ukuran sampel (Cohcran, 1952). Untuk menilai model fit hanya dengan menggunakan probabilitas ini kurang dibenarkan (Bentler dan Bonett, 1980). Dengan demikian, diperlukan indikator-indikator lainnya untuk menghasilkan suatu justifikasi yang pasti mengenai model fit.
Nilai RMSEA merupakan indikator yang paling informatif. Pada nilai RMSEA diperoleh 0.154, yang berarti menunjukkan model memiliki kecocokan yang cukup atau closed fit (MacCallum et al, 1996). Semakin kecil nilai ECVI sebuah model semakin baik tingkat kecocokannya. Nilai ECVI dari model penelitian diperoleh sebesar 14.853, sedangkan saturated model dan independence model masing-masings adalah sebesar 9.394 dan 27.715. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model struktural ini adalah close fit.
AIC merupakan ukuran yang berdasarkan atas statistical information theory yang digunakan untuk membandingkan beberapa model dengan jumlah konstruk yang berbeda. AIC tidak berkaitan dengan ukuran sampel (Bozdogan, 1987). Sama dengan ECVI, jika nilai AIC dan CAIC yang diperoleh lebih rendah daripada saturated model dan independence model maka dapat dikatakan model struktural adalah fit. Nilai yang diperoleh AIC dari pengujian model struktural diperoleh nilai sebesar 1470.459 dan saturated model dan independence model,yaitu 930.00 dan 2743.762, dapat disimpulkan model struktural adalah close fit. Sedangkan Nilai yang diperoleh CAIC dari pengujian model struktural diperoleh nilai sebesar 1712.005 dan saturated model dan independence model,yaitu 2606.404 dan 2851.917, yang berarti model good fit.
Model dikatakan fit, apabila NFI 0.90. Model struktural yang di uji pada penelitian ini memiliki nilai NFI 0.502 yang berarti close fit. Untuk nilai CFI, merupakan ukuran dalam menetukan model itu fit atau tidak sebagai revisi dari NFI yang dapat menurunkan fit model pada sampel yang kecil. Pada pengujian
model struktural didapat nilai CFI sebesar 0.583, berarti model close fit. Untuk model struktural IFI dan RFI, jika keduanya memiliki nilai semakin tinggi maka menunjukkan model fit. Dimana nilai dikatakan fit adalah > 0.90. Pada nilai IFI, menunjukkan nilai 0.502 yang berarti model close fit, begitu juga halnya dengan nilai RFI yaitu sebesar 0.456 dapat disimpulkan model cukup baik (closed fti).
Nilai RMR, semakin kecil akan semakin baik, yang menandakan semakin dekatnya angka pada sampel dengan estimasinya. Hasil RMR yang diperoleh dari pengujian model struktural, yaitu 0.111, mengindikasikan bahwa model adalah close fit. Goodness of Fit Indices (GFI) merupakan suatu ukuran mengenai ketepatan model. Nilai GFI berkisar antara 0 dan 1. Nilai yang lebih besar dari 0.9 menunjukkan suatu model yang fit. Sedangkan AGFI sama dengan GFI, tetapi setelah disesuaikan dengan rasio degree of freedom pada suatu model. Dari pengujian yang dilakukan dihasilkan nilai GFI dan AGFI sebesar 0.432 dan 0.337. Dapat dikatakan bahwa nilai diantara 0 dan 1 tetapi tidak melebihi 0.9 yang berarti model menunjukkan close fit (cukup baik).