22 BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
1.1. Deskripsi Data Penelitian
Dalam penelitian ini, penarikan sampel yang digunakan adalah nonprobability sampling yakni dengan teknik accidental sampling yaitu teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang secara kebetulan bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel, bila dipandang orang yang kebetulan ditemui itu cocok sebagai sumber data (Sugiyono, 2017). Penyebaran kuesioner penelitian ini dimulai pada 8 Februari 2020 sampai dengan 20 Februari 2020.
Kuesioner diberikan kepada konsumen produk Singkong Keju D-9 yang peneliti temui di outlet produk Singkong Keju D-9 di Jalan Argowiyoto Nomor 8 A kota Salatiga.
Peneliti sebelumnya melakukan pre-test dengan menyebarkan sebanyak 40 kuisioner untuk melihat validitas dan reliabilitas dari masing-masing indikator yang digunakan sebagai pernyataan dalam kuisioner serta peneliti ingin mengetahui seberapa besar responden memahami pernyataan yang ada dalam kuesioner. Pada hasil pre-test, validitas instrument memiliki loading factor > 0,5, sedangkan Cronbach Alpha > 0,70, sehingga peneliti kemudian melanjutkan penelitian dengan menyebar kuesioner tambahan lagi sebanyak 160 kuesioner.
Dalam penelitian ini, dari total 200 responden, terdapat 23 konsumen berusia
< 21 tahun dan sisanya 173 responden berusia 21 - 50 tahun, serta terdapat 95 laki- laki dan 105 perempuan. Asal konsumen dari Kota Salatiga ada 76 responden, sisanya sebanyak 124 berasal dari luar Kota Salatiga. Berdasarkan karakteristik responden tidak ditemukan adanya kesenjangan antara laki-laki dengan perempuan, namun terdapat perbedaan signfikan untuk rentang usia 21 - 50 tahun dengan rentang usia < 21 tahun. Hal tersebut menunjukkan, laki-laki maupun perempuan di rentang usia 21 - 50 tahun memiliki ketertarikan akan produk singkong keju D-9 serta diminati juga konsumen dari luar kota Salatiga. Karakteristik responden secara rinci disajikan dalam Tabel 4.1.
23 Tabel 4.1
Karakteristik Responden
Keterangan Kriteria Frekuensi Prosentase (%)
Jenis Kelamin Laki-laki 95 47,5
Perempuan 105 52,5
Usia
< 21 23 11,5
21 - 30 99 49,5
31 - 40 57 28,5
41 - 50 17 8,5
> 50 4 2
Kota Asal Salatiga 76 38
Luar Salatiga 124 62
Jumlah pembelian dalam sebulan
< 3 124 62
≥ 3 76 38
Sumber: hasil olah data, 2020.
1.2. Statistik Deskriptif Variabel
Dalam kuesioner penelitian ini terdapat bagian pernyataan-pernyataan dalam bentuk skala likert untuk masing-masing variabel, baik itu variabel dependen maupun independen yang digunakan dalam penelitian ini. Dalam kuesioner tersebut terdapat 32 pernyataan yang terbagi-bagi yakni 8 pernyataan yang digunakan untuk mewakili variabel varian produk, 8 pernyataan digunakan untuk mewakili variabel harga, 6 pernyataan digunakan untuk mewakili variabel citra merek, serta 10 pernyataan digunakan untuk mewakili variabel keputusan beli. Pernyataan tersebut kiranya dapat mewakili setiap variabel baik variabel dependen maupun variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini.
Untuk memudahkan penilaian dari jawaban responden, maka dibuat kriteria pengukuran dengan menggunakan skala likert dengan nilai 1 sampai dengan 5, dimana 1 menunjukkan sangat tidak setuju, 2 = tidak setuju, 3 = kurang setuju, 4 = setuju, 5 = sangat setuju. Selanjutnya dicari rata-rata tiap jawaban responden, untuk memudahkan penilaian dari rata-rata tersebut maka dibuat interval dengan kelas interval sebanyak 5, angka indeks yang dihasilkan dimulai dari 1,00 hingga 5,00.
kriteria penilaian yang akan digunakan sebagai interpretasi nilai indeks sebagai berikut :
a. 1,00 – 1,79 = sangat rendah b. 1,80 – 2,95 = rendah
24 c. 2,60 – 3,39 = sedang
d. 3,40 – 4,19 = tinggi e. 4,20 – 5,00 = sangat tinggi
Statistil deskriptif variabel secara rinci disajikan dalam Tabel 4.2.
Tabel 4.2
Statistik Deskriptif Variabel Variabel
Frekuensi Rata -
Rata Kategori
SS S KS TS STS
Varian Produk 558 843 149 45 5 4,19 Tinggi
Harga 437 895 227 37 4 4,077 Tinggi
Citra Merek 393 653 130 18 6 4, 174 Tinggi Keputusan Beli 719 992 207 74 8 4, 170 Tinggi
Sumber: hasil olah data, 2020.
1.2.1. Variabel Varian Produk
Tanggapan responden terhadap masing-masing pernyataan dalam variabel varian produk disajikan dalam Tabel 4.3 berikut ini.
Tabel 4.3
Statistik Deskriptif Variabel Varian Produk Pernyataan SS S KS TS STS Nilai
Total
Rata -
Rata Kategori Menurut saya,
terdapat banyak varian produk yang ditawarkan Singkong Keju D-9
73 107 17 3 0 850 4,250 Sangat Tinggi
Menurut saya,varian produk Singkong Keju D-9 yang ditawarkan sangat menarik.
76 106 14 4 0 854 4,270 Sangat Tinggi
Kuantitas tiap varian produk Singkong Keju D-9 dapat memenuhi kebutuhan saya.
67 95 25 12 1 815 4,075 Tinggi
Ketersediaan varian produk Singkong Keju D-9 dapat memenuhi keinginan pembelian saya.
64 90 33 11 2 803 4,015 Tinggi
Jenis produk dan
ukuran yang 63 110 20 6 1 828 4,140 Tinggi
25 ditawarkan Singkong
Keju D-9 lengkap.
Varian rasa Singkong Keju D-9 yang ditawarkan menarik bagi saya
73 117 9 1 0 862 4,310 Sangat Tinggi Kualitas dari varian
produk Singkong Keju D-9 yang ditawarkan sesuai dengan harapan saya.
72 108 16 3 1 847 4,235 Sangat Tinggi
Varian produk Singkong Keju D-9 dapat memberikan kesempatan bagi saya untuk
membandingkan dan membedakan suatu produk yang akan dibeli.
70 110 15 5 0 845 4,225 Sangat Tinggi
Jumlah 6704 33,520
Rata-Rata 209,5 4,19 Tinggi
Sumber: hasil olah data, 2020.
Dilihat dari tabel 4.3 bahwa tanggapan responden terhadap varian produk pada umumnya dapat dikatakan tinggi dilihat dari rata-rata tiap jawaban responden, dan nilai rata-rata dari keseluruhan pernyataan adalah sebesar 4,19 dan berada pada interval 3,40 - 4,19.
1.2.2. Variabel Harga
Tanggapan responden terhadap masing-masing pernyataan dalam variabel harga disajikan dalam Tabel 4.4 berikut ini.
Tabel 4.4
Statistik Deskriptif Variabel Harga Pernyataan SS S KS TS STS Nilai
Total
Rata -
Rata Kategori Harga yang
ditetapkan Singkong Keju D-9 terjangkau menurut saya.
46 122 26 5 1 807 4,035 Tinggi
Menurut saya, dengan harga yang ditetapkan saya dapat membeli
53 121 21 5 0 822 4,110 Tinggi
26 varian produk
yang sesuai dengan kebutuhan Menurut saya, harga produk Singkong Keju D-9 sesuai dengan kualitasnya
63 106 29 2 0 830 4,150 Tinggi
Saya tidak keberatan apabila harus membeli dengan harga relatif mahal karena kualitas produknya baik
51 82 52 13 2 767 3,835 Tinggi
Harga produk Singkong Keju D-9 bersaing dengan merek produk lainnya yang sejenis.
53 120 24 3 0 823 4,115 Tinggi
Harga produk Singkong Keju D-9 sudah sesuai dengan harga pasaran yang ada.
52 111 29 7 1 806 4,030 Tinggi
Manfaat produk Singkong Keju D-9 saya rasakan sama dengan harga yang saya
keluarkan untuk mendapatkannya.
56 120 22 2 0 830 4,150 Tinggi
Harga produk Singkong Keju D-9 sebanding dengan kepuasan saya setelah membelinya.
63 113 24 0 0 839 4,195 Tinggi
Jumlah 6524 32,620
Rata-Rata 203,875 4,077 Tinggi
Sumber: hasil olah data, 2020.
Dilihat dari tabel 4.4 bahwa tanggapan responden terhadap harga pada umumnya dapat dikatakan tinggi dilihat dari rata-rata tiap jawaban responden, dan
27 nilai rata-rata dari keseluruhan pernyataan adalah sebesar 4,077 dan berada pada interval 3,40 - 4,19.
1.2.3. Variabel Citra Merek
Tanggapan responden terhadap masing-masing pernyataan dalam variabel citra merek disajikan dalam Tabel 4.5 berikut ini.
Tabel 4.5
Statistik Deskriptif Variabel Citra Merek Pernyataan SS S KS TS STS Nilai
Total
Rata-
Rata Kategori Singkong Keju D-9
adalah merek yang mudah saya ingat dibandingkan merek lainnya
54 129 13 2 2 831 4,155 Tinggi
Singkong Keju D-9 merupakan merek yang memiliki kualitas yang menarik dibandingkan merek lainnya
71 100 25 4 0 838 4,190 Tinggi
Merek Singkong Keju D-9 memiliki keunikan tersendiri dibandingkan merek lainnya.
70 109 18 3 0 846 4,230 Sangat Tinggi Keunikan / kekhasan
Merek Singkong Keju D-9 tidak dapat
dimiliki atau ditiru oleh merek lainnya.
66 99 30 4 1 825 4,125 Tinggi
Merek produk Singkong Keju D-9 adalah merek yang saya lebih percayai
ketimbang merek lainnya yang memiliki produk sejenis.
70 105 21 3 1 840 4,200 Sangat Tinggi
Merek Singkong Keju D-9 dapat memuaskan kebutuhan dan
keinginan saya dalam membeli produk olahan singkong.
62 111 23 2 2 829 4,145 Tinggi
Jumlah 5009 25,045
Rata-Rata 156,531 4,174 Tinggi
Sumber: hasil olah data, 2020.
28 Dilihat dari tabel 4.5 bahwa tanggapan responden terhadap citra merek pada umumnya dapat dikatakan tinggi dilihat dari rata-rata tiap jawaban responden, dan nilai rata-rata dari keseluruhan pernyataan adalah sebesar 4,174 dan berada pada interval 3,40 - 4,19.
1.2.4. Variabel Keputusan Pembelian
Tanggapan responden terhadap masing-masing pernyataan dalam variabel Keputusan beli disajikan dalam Tabel 4.6.
Tabel 4.6
Statistik Deskriptif Variabel Keputusan Beli Pernyataan SS S KS TS STS Nilai
Total
Rata-
Rata Kategori Produk Singkong Keju
D-9 sesuai dengan kebutuhan saya
54 132 13 0 1 838 4,190 Tinggi Kualitas yang dimiliki
Singkong Keju D-9 dapat memenuhi keinginan saya
75 107 17 1 0 856 4,280 Tinggi
Saya mendapatkan rekomendasi dari orang lain tentang produk Singkong Keju D-9
75 96 13 15 1 829 4,145 Tinggi
Saya mendapatkan informasi dari iklan tentang produk Singkong Keju D-9
64 68 43 24 1 770 3,850 Tinggi
Saya
mempertimbangkan kualitas produk Singkong Keju D-9 dengan produk singkong keju lainnya sebelum melakukan pembelian
71 86 31 12 0 816 4,080 Tinggi
Produk Singkong Keju D-9 merupakan
alternatif pertama dalam membeli produk singkong keju.
84 84 27 4 1 846 4,230 Sangat
Tinggi
Setelah mengevaluasi beberapa alternatif saya memutuskan untuk membeli produk Singkong Keju D-9
73 92 26 8 1 828 4,140 Tinggi
29 Saya yakin dengan
keputusan saya untuk membeli produk Singkong Keju D-9 dibandingkan produk singkong keju lainnya.
73 107 14 5 1 846 4,230 Sangat Tinggi
Saya merasa puas setelah melakukan pembelian produk Singkong Keju D-9
77 111 10 2 0 863 4,315 Sangat Tinggi Setelah melakukan
pembelian saya akan merekomendasikan produk Singkong Keju D-9 kepada orang lain
73 109 13 3 2 848 4,240 Sangat Tinggi
Jumlah 8340 41,700
Rata-Rata 260,625 4,170 Tinggi
Sumber: hasil olah data, 2020.
Dilihat dari tabel 4.6 bahwa tanggapan responden terhadap keputusan beli pada umumnya dapat dikatakan tinggi dilihat dari rata-rata tiap jawaban responden, dan nilai rata-rata dari keseluruhan pernyataan adalah sebesar 4,170 dan berada pada interval 3,40 - 4,19.
1.3. Uji Instrumen dan Model Penelitian 1.3.1. Uji Validitas dan Realibilitas
Dalam penelitian ini validitas diuji melalui confirmatory factor analysis dengan menggunakan model one-factor congeneric. jika loading factor ≥ 0,5 maka dapat dikatakan valid (Hair et.al, 2010). Realibilitas diuji menggunakan bantuan program SPSS, jika nilai Cronbach Alpha ≥ 0,60 berarti instrument tersebut reliabel (Ghozali, 2013).
1.3.1.1. Uji Validitas Pada Variabel Varian Produk
Loading factor terhadap masing-masing pernyataan dalam variabel varian produk disajikan dalam Tabel 4.7.
30 Tabel 4.7
Loading Factor Variabel Varian Produk Estimate VP1 <--- VP 0,505 VP2 <--- VP 0,626 VP3 <--- VP 0,700 VP4 <--- VP 0,743 VP5 <--- VP 0,656 VP6 <--- VP 0,578 VP7 <--- VP 0,569 VP8 <--- VP 0,552
Sumber: hasil olah data, 2020.
Dari Tabel 4.7, dapat diketahui bahwa dari uji validitas dengan confirmatory factor analysis, semua item pernyataan tentang varian produk memiliki nilai standarized loading factor ≥ 0,5 sehingga sudah bisa dikatakan valid.
1.3.1.2. Uji Validitas Pada Variabel Harga
Loading factor terhadap masing-masing pernyataan dalam variabel harga disajikan dalam Tabel 4.8 berikut ini.
Tabel 4.8
Loading Factor Variabel Harga Estimate H1 <--- H 0,690 H2 <--- H 0,693 H3 <--- H 0,573 H4 <--- H 0,525 H5 <--- H 0,651 H6 <--- H 0,734 H7 <--- H 0,693 H8 <--- H 0,625
Sumber: hasil olah data, 2020.
Dari Tabel 4.8, dapat diketahui bahwa dari uji validitas dengan confirmatory factor analysis, semua item pernyataan tentang harga memiliki nilai standarized loading factor ≥ 0,5 sehingga sudah bisa dikatakan valid.
31 1.3.1.3. Uji Validitas Pada Variabel Citra Merek
Loading factor terhadap masing-masing pernyataan dalam variabel citra merek disajikan dalam Tabel 4.10 berikut ini.
Tabel 4.9
Loading Factor Variabel Citra Merek Estimate CM1 <--- CM 0,667 CM2 <--- CM 0,805 CM3 <--- CM 0,706 CM4 <--- CM 0,674 CM5 <--- CM 0,802 CM6 <--- CM 0,740
Sumber: hasil olah data, 2020.
Dari Tabel 4.10, dapat diketahui bahwa dari uji validitas dengan confirmatory factor analysis, semua item pernyataan tentang citra merek memiliki nilai standarized loading factor ≥ 0,5 sehingga sudah bisa dikatakan valid.
1.3.1.4. Uji Validitas Pada Variabel Keputusan Beli
Loading factor terhadap masing-masing pernyataan dalam variabel keputusan beli disajikan dalam Tabel 4.11 berikut ini.
Tabel 4.10
Loading Factor Variabel Keputusan Beli Estimate
KP1 <--- KP 0,628 KP2 <--- KP 0,659 KP3 <--- KP 0,511 KP4 <--- KP 0,469 KP5 <--- KP 0,566 KP6 <--- KP 0,716 KP7 <--- KP 0,633 KP8 <--- KP 0,706 KP9 <--- KP 0,750 KP10 <--- KP 0,755 Sumber: hasil olah data, 2020.
Dari Tabel 4.11, dapat kita ketahui bahwa dari uji validitas dengan confirmatory factor analysis, terdapat 1 item pernyataan variabel Keputusan beli
32 memiliki nilai standarized loading factor < 0,5 sehingga KP4 tidak akan diikutkan (digugurkan) pada model penelitian.
Tabel 4.11
Loading Factor Variabel Keputusan Beli Setelah Item Gugur Estimate
KP1 <--- KP 0,616 KP2 <--- KP 0,651 KP3 <--- KP 0,518 KP5 <--- KP 0,544 KP6 <--- KP 0,720 KP7 <--- KP 0,614 KP8 <--- KP 0,708 KP9 <--- KP 0,760 KP10 <--- KP 0,774 Sumber: hasil olah data, 2020.
Dari Tabel 4.12, dapat diketahui bahwa dari uji validitas dengan confirmatory factor analysis setelah item KP4 digugurkan, semua item pernyataan keputusan beli memiliki nilai standarized loading factor ≥ 0,5, sehingga sudah bisa dikatakan valid.
1.3.1.5. Uji Reliabilitas
Hasil uji reliabilitas terhadap masing-masing variabel disajikan dalam Tabel 4.13.
Tabel 4.12 Hasil Uji Reliabilitas
Variabel Cronbach’s Alpha Keterangan
Varian Produk 0,831 Reliabel
Harga 0,846 Reliabel
Citra Merek 0,873 Reliabel
Keputusan Pembelian 0,866 Reliabel
Sumber: hasil olah data, 2020.
Berdasarkan Tabel 4.13 tersebut, dapat dianalisa bahwa semua butir kuesioner variabel adalah reliabel, karena nilai Cronbach’s Alpha ≥ 0,6.
1.3.2. Uji Normalitas Multivariate
Adapun ketentuan data untuk berdistribusi normal dapat terlihat dengan ketentuan angka c.r skewness dan c.r kurtosis berada di antara -2,58 sampai +2,58.
Pada model hipotesis, terlihat bahwa data tidak terdistribusi normal secara multivariate, c.r kurtosis sebesar 30,436 (lihat tabel 4.14).
33 Tabel 4.13
Hasil Uji Normalitas Multivariate
Variable min max skew c.r. kurtosis c.r.
KP1 1,000 5,000 -,659 -3,804 3,470 10,017 KP2 2,000 5,000 -,429 -2,479 -,102 -,295 KP3 1,000 5,000 -1,139 -6,574 1,093 3,157 KP5 2,000 5,000 -,716 -4,133 -,128 -,368 KP6 1,000 5,000 -,916 -5,288 ,806 2,326 KP7 1,000 5,000 -,906 -5,231 ,768 2,217 KP8 1,000 5,000 -1,087 -6,274 2,228 6,431 KP9 2,000 5,000 -,570 -3,292 ,732 2,112 KP10 1,000 5,000 -1,271 -7,339 3,438 9,924 CM1 1,000 5,000 -1,208 -6,975 4,509 13,016
CM2 2,000 5,000 -,621 -3,585 ,149 ,429
CM3 2,000 5,000 -,604 -3,489 ,509 1,470 CM4 1,000 5,000 -,747 -4,312 ,796 2,297 CM5 1,000 5,000 -,880 -5,081 1,577 4,552 CM6 1,000 5,000 -1,000 -5,775 2,449 7,069 VP8 2,000 5,000 -,785 -4,534 1,041 3,004 VP7 1,000 5,000 -,972 -5,614 2,140 6,177
VP6 2,000 5,000 -,313 -1,805 ,256 ,740
VP5 1,000 5,000 -,949 -5,479 1,638 4,729 VP4 1,000 5,000 -,834 -4,814 ,498 1,437 VP3 1,000 5,000 -,899 -5,192 ,606 1,751 VP2 2,000 5,000 -,776 -4,482 ,943 2,723 VP1 2,000 5,000 -,639 -3,689 ,543 1,568 H8 3,000 5,000 -,178 -1,031 -,603 -1,739
H7 2,000 5,000 -,372 -2,147 ,327 ,945
H6 1,000 5,000 -,781 -4,508 1,061 3,062
H5 2,000 5,000 -,442 -2,554 ,477 1,378
H4 1,000 5,000 -,490 -2,830 -,180 -,519 H3 2,000 5,000 -,389 -2,244 -,228 -,659
H2 2,000 5,000 -,621 -3,586 ,917 2,647
H1 1,000 5,000 -,805 -4,649 1,735 5,008
Multivariate 194,693 30,436
Hair et.al (2010) menyatakan bahwa data yang tidak terdistribusi normal akan memiliki efek yang serius pada data yang jumlahnya sedikit, yakni kurang dari 50 data, sementara semakin banyak jumlah data, maka efeknya semakin berkurang. MLE (Maximum Likelihood Estimation) bisa terbukti menguntungkan bila, misalnya, data tidak mengikuti distribusi normal multivariate (Jackson,
34 Gillaspy & Purc-Stephenson, 2009). MLE biasanya bagus meskipun dengan data tidak normal, seseorang dapat menerima MLE dan keabsahan uji statistik (Kim &
Bentler, 2006). Hoyle & Panter (1995) menjelaskan bahwa teknik estimasi MLE masih bisa digunakan meskipun asumsi normalitas data tidak dipenuhi, sehingga analisis data tetap dapat dilanjutkan.
1.3.3. Uji Outlier Mahalanobis
Uji Outlier Mahalanobis dilakukan dengan cara melihat nilai mahalanobis hitung < chi-square tabel. Nilai chi-square pada model dengan derajat bebas 31 (jumlah indikator variabel) pada tingkat signifikansi 0,01, maka nilai mahalanobis
= 52,194. Uji Outlier Mahalanobis dalam penelitian ini dilalui sampai asumsi tidak ada outlier telah terpenuhi, jika masih terdapat outlier, maka data digugurkan.
Oulier tahapan Uji Outlier Mahalanobis dapat dilihat pada tabel 4.13.
Tabel 4.14
Uji Outlier Mahalanobis Tahap 1 – 4
Tahap 1 Tahap 2
Nomor Observasi
Mahalanobis
d-squared p1 p2 Nomor Observasi
Mahalanobis
d-squared p1 p2
82 97,335 0 0 55 61,709 0,001 0,141
4 80,206 0 0 71 57,844 0,002 0,07
134 77,214 0 0 165 57,249 0,003 0,015
57 75,656 0 0 155 54,8 0,005 0,016
64 74,049 0 0 1 53,942 0,007 0,007
157 65,789 0 0 75 53,585 0,007 0,002
154 64,441 0 0 48 53,256 0,008 0,001
164 62,062 0,001 0 36 53,006 0,008 0
81 61,183 0,001 0 Tahap 3
44 59,61 0,001 0 40 54,375 0,006 0,636
102 56,636 0,003 0 123 54,091 0,006 0,294
191 55,941 0,004 0 27 52,502 0,009 0,215
184 55,763 0,004 0 129 52,211 0,01 0,094
116 55,659 0,004 0 Tahap 4
63 54,118 0,006 0 63 53,582 0,007 0,699
100 53,205 0,008 0
142 53,152 0,008 0
51 53,073 0,008 0
35
183 52,77 0,009 0
119 52,251 0,01 0
Sumber: hasil olah data, 2020.
Setelah empat tahapan melalui Uji Outlier Mahalanobis, pada model hipotesis terdapat total 33 outlier yang Nilai Mahalanobis hitung > 52,194 sehingga harus digugurkan dari penelitian ini. Setelah 33 outlier tersebut digugurkan, terlihat pada tahap Uji Outlier Mahalanobis kelima, Nilai Mahalanobis hitung < 52,194 (lihat tabel 4.17) dengan demikian asumsi tidak ada outlier telah terpenuhi. Setelah 33 outlier digugurkan, maka data responden pada model menjadi 167 responden.
Tabel 4.15
Uji Outlier Mahalanobis Tahap 5
1.3.4. Uji Model Struktural SEM
Untuk menilai model struktural SEM, terdapat beberapa fit indexes yang dilaporkan. Semakin kecil nilai Chi-Square semakin baik model tersebut dan dapat diterima berdasarkan probabilitas dengan cut off value sebesar p > 0,05. CMIN/DF menunjukkan The Minimum Sample Discrepancy Function yang dibagi dengan degree of freedom. Bila nilai CMIN/DF kurang dari 2,0 atau 3,0 menunjukkan indikasi dari acceptable fit antara model dan data (Ferdinand, 2000). GFI (Goodness of Fit Index) merupakan pengukuran non-statistik yang memiliki rentang nilai berkisar antara 0 (poor fit) sampai dengan 1.0 (perfect fit) (Ferdinand, 2000), dengan nilai ≥ 0,90 merupakan model yang baik. RMSEA (The Root Mean Square Error of Approximation) menunjukkan Goodness Of Fit yang dapat
Nomor Observasi
Mahalanobis
d-squared p1 p2
52 51,212 0,013 0,88
99 50,727 0,014 0,686
156 50,342 0,015 0,479
75 49,471 0,019 0,389
55 49 0,021 0,276
137 48,672 0,023 0,18
45 47,694 0,028 0,193
Sumber: hasil olah data, 2020
36 diharapkan bila model diestimasi dalam populasi.
Nilai RMSEA < 0,08 mengindikasikan indeks yang baik untuk menerima kesesuaian sebuah model (Ferdinand, 2000). AGFI (Adjusted Goodness of Fit) merupakan analog dengan koefisien determinasi (R2) pada analisis regresi berganda. Tingkat penerimaan yang disarankan adalah apabila AGFI memiliki nilai yang sama dengan atau lebih besar dari 0,90 (Ferdinand, 2000). TLI (Tucker Lewis Indeks) adalah sebuah alternatif incremental fit index yang membandingkan sebuah model yang diuji terhadap sebuah baseline model. Nilai yang direkomendasikan sebagai acuan untuk diterimanya sebuah model adalah penerimaan ≥ 0.95 (Ferdinand, 2000). CFI (Comparative Fit Index) yang mendekati 1 mengindikasikan tingkat fit yang paling tinggi (Ferdinand, 2000), nilai yang direkomendasikan bagi CFI adalah ≥ 0,95. Berikut ini merupakan Goodness Of Fit dari analisis full model SEM:
Gambar 4.1. Goodness Of Fit Model Hipotesis
Berdasarkan Gambar 4.1, maka dapat Goodness of Fit dapat dilihat pada tabel 4.16.
37 Tabel 4.16
Goodness Of Fit Model Hipotesis Goodness of Fit
Index
Cut of Point
Hasil Analisis
Sebelum Kesimpulan Modifikasi Kesimpulan Chi-Square ≤ 427, 51 924,71 Poor Fit 405,87 Good Fit Probabilitas ≥ 0, 05 0,000 Poor Fit 0,182 Good Fit CMIN / DF ≤ 2, 00 2,155 Marginal Fit 1,065 Good Fit
GFI ≥ 0, 90 0,752 Marginal Fit 0,875 Marginal Fit
RMSEA ≤ 0,08 0,083 Marginal Fit 0,020 Good Fit
AGFI ≥ 0, 90 0,713 Marginal Fit 0,837 Marginal Fit
TLI ≥ 0, 95 0,779 Marginal Fit 0,987 Good Fit
CFI ≥ 0, 95 0,796 Marginal Fit 0,990 Good Fit
Sumber: hasil olah data, 2020.
Pada Tabel 4.16 pengujian model Goodness Of Fit dilakukan sebanyak dua kali, disebabkan pada pengujian pertama masih didominasi kategori marginal fit.
Pada pengujian pertama, nilai chi-square sebesar 924,707 melewati ambang batas dengan nilai signifikansi 0,000 sehingga model penelitian yang diajukan belum fit.
Untuk mendapatkan model Goodness Of Fit yang lebih baik, peneliti perlu melakukan modifikasi error sehingga dilakukan pengujian kedua untuk mendapatkan model alternatif Goodness Of Fit yang lebih baik. Modification Indices yang dapat diketahui dari output AMOS akan menunjukkan hubungan- hubungan yang perlu diestimasi yang sebelumnya tidak ada dalam model supaya terjadi penurunan pada nilai Chi-Square untuk mendapatkan model penelitian yang lebih baik. Nilai Modification Indices yang mengakibatkan penurunan yang signifikan pada Chi-Square jika suatu hubungan diestimasi, adalah nilai yang mencapai lebih besar atau sama dengan 4,0 (Ferdinand, 2000). Modifikasi model dilakukan berdasarkan Modifications Indices (MI) yang disarankan oleh program Amos.
Setelah dilakukan modifikasi pada pengujian kedua, model penelitian memiliki tingkat kesesuaian yang lebih baik dari pengujian pertama. Hasil Goodness Of Fit dari modifikasi yang dilakukan, nilai Chi-Square sebesar 405,874 berada di bawah ambang batas dengan nilai signifikansi 0,182 sehingga model penelitian yang diajukan sudah fit. Pada pengujian kedua model Goodness Of Fit didominasi kategori good fit, sehingga model penelitian ini dapat dilanjutkan.
38 1.4. Hasil Uji Hipotesis
Gambar 4.2 berikut ini merupakan gambar model Path Diagram yang telah dimodifikasi.
Gambar 4.2. Model PenelitianYang Telah Dimodifikasi
Berdasarkan olah data dari model penelitian yang telah dimodifikasi diperoleh hasil yang menunjukkan nilai CR yang identik dengan nilai t hitung pada hasil pengolahan dibandingkan dengan nilai ktitisnya yaitu +1,96 pada tingkat significant 0,05 (5 persen) seperti terlihat pada Tabel 4.20. Hasil pengujian ini menunjukkan bahwa semua jalur yang dianalisis memiliki hubungan yang
39 signifikan, terlihat dari besarnya tingkat signifikansi (p) yang lebih kecil dari 5%
(0,05).
Tabel 4.17 Regression Weights
Berikut ini dilakukan analisis model pengukuran dengan koefisien determinasi. Analisis tersebut digunakan untuk mengetahui besaran sumbangan variabel eksogen terhadap variable endogen. Untuk analisis ini digunakan Square Multiple Correlation yang dapat dilihat pada Tabel 4.21.
Tabel 4.18
Squared Multiple Correlations
Untuk variabel citra merek R2 = 0,411; determinasi nilai sebesar 41,1%
(0,441 x 100%), dengan demikian dapat dinyatakan variabel citra merek dijelaskan oleh variabel varian produk dan harga sebesar 41,1% dan sisanya 59,9 % dijelaskan oleh variabel atau faktor lain yang tidak dibahas dalam penelitian ini. Sedangkan untuk variabel keputusan Pembelian R2 = 0,668; determinasi nilai 68,8% (0,668 x 100%), dengan demikian dapat dinyatakan variabel keputusan pembelian dijelaskan oleh variabel varian produk, harga dan citra merek sebesar 68,8% dan sisanya 31,2%
dijelaskan oleh variabel atau faktor lain yang tidak dibahas dalam penelitian.
Hasil pengujian ini juga menunjukkan besaran dari pengaruh langsung (direct effect), pengaruh tidak langsung (indirect effect) dari satu variabel terhadap variabel lainnya. Hasil dari analisis tersebut dapat dilihat pada Tabel 4.22.
Regression Weights Estimate S.E. C.R. P CM <--- H 0,528 0,147 3,584 0,000 CM <--- VP 0,444 0,208 2,133 0,033 KP <--- H 0,341 0,124 2,741 0,006 KP <--- VP 0,714 0,211 3,380 0,000 KP <--- CM 0,279 0,094 2,956 0,003 Sumber: hasil olah data, 2020
Variabel Estimate
CM 0,411
KP 0,668
Sumber: hasil olah data, 2020
40 Tabel 4.19
Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung
Variabel Effect(β)
Independen Dependen Direct Effect Indirect Effect Varian Produk
Citra Merek 0,444 -
Harga 0,528 -
Varian Produk
Keputusan Beli
0,714 0,124
Harga 0,341 0,147
Citra Merek 0,279 -
Sumber: hasil olah data, 2020
Berdasarkan data pada Tabel 4.21 diketahui bahwa efek langsung Varian Produk terhadap Citra Merek sebesar 0,444; efek langsung Harga terhadap Citra Merek sebesar 0,528; efek langsung Varian Produk terhadap Keputusan Beli sebesar 0,714;efek langsung Harga terhadap Keputusan Beli sebesar 0,341; efek langsung Citra Merek terhadap Keputusan Beli sebesar 0,279. Efek tidak langsung Varian Produk terhadap Keputusan Beli sebesar 0,124 (hasil dari perkalian jalur Citra Merek
Varian Produk (0,444) dengan jalur Keputusan Beli
Citra Merek (0,279). Efek tidak langsung Harga terhadap Keputusan Beli sebesar 0,147 (hasil dari perkalian jalur Citra Merek
Harga (0,528) dengan jalur Keputusan Beli
Citra Merek (0,279).Pengaruh mediasi Citra Merek dalam penelitian ini adalah mediasi secara sebagian (partial mediation), karena varian produk dan harga juga memiliki pengaruh langsung terhadap Keputusan Beli.
1.4.1. Hasil Uji Hipotesis 1
Pada hipotesis 1 menduga bahwa Varian Produk berpengaruh signifikan terhadap Citra Merek singkong keju D-9. Hasil pengujian mengindikasikan hasil yang mendukung hipotesis, nilai CR melebihi nilai ktitis yang dipersyaratkan yaitu 1,96 (CR=2,133). Selain itu hasil pengujian juga menunjukkan bahwa hipotesis 1 didukung pada tingkat signifikan p < 0,05 yaitu 0,033. Hasil ini menunjukkan bahwa Varian Produk merupakan variabel yang dianggap penting dalam membentuk Citra Merek.
41 1.4.2. Hasil Uji Hipotesis 2
Pada hipotesis 2 menduga bahwa Harga berpengaruh signifikan terhadap Citra Merek singkong keju D-9. Hasil pengujian mengindikasikan hasil yang mendukung hipotesis, nilai CR melebihi nilai ktitis yang dipersyaratkan yaitu 1,96 (CR=3,584). Selain itu hasil pengujian juga menunjukkan bahwa hipotesis 1 didukung pada tingkat signifikan p<0,05 yaitu 0,000. Hasil ini menunjukkan bahwa Harga merupakan variabel yang dianggap penting dalam membentuk Citra Merek.
1.4.3. Uji Hipotesis 3
Pada hipotesis 3 menduga bahwa Varian Produk berpengaruh signifikan terhadap Keputusan Beli singkong keju D-9. Hasil pengujian mengindikasikan hasil yang mendukung hipotesis, nilai CR melebihi nilai ktitis yang dipersyaratkan yaitu 1,96 (CR=3,380). Selain itu hasil pengujian juga menunjukkan bahwa hipotesis 1 didukung pada tingkat signifikan p < 0,05 yaitu 0,000. Hasil ini menunjukkan bahwa Varian Produk merupakan variabel yang dianggap penting dalam Keputusan Beli konsumen.
1.4.4. Hasil Uji Hipotesis 4
Pada hipotesis 4 menduga bahwa Harga berpengaruh signifikan terhadap Keputusan Beli singkong keju D-9. Hasil pengujian mengindikasikan hasil yang mendukung hipotesis, nilai CR melebihi nilai ktitis yang dipersyaratkan yaitu 1,96 (CR=2,741). Selain itu hasil pengujian juga menunjukkan bahwa hipotesis 1 didukung pada tingkat signifikan p < 0,05 yaitu 0,006. Hasil ini menunjukkan bahwa Harga merupakan variabel yang dianggap penting dalam Keputusan Beli konsumen.
1.4.5. Hasil Uji Hipotesis 5
Pada hipotesis 5 menduga bahwa Citra Merek berpengaruh signifikan terhadap Keputusan Beli singkong keju D-9. Hasil pengujian mengindikasikan hasil yang mendukung hipotesis, nilai CR melebihi nilai ktitis yang dipersyaratkan yaitu 1,96 (CR=2,956). Selain itu hasil pengujian juga menunjukkan bahwa hipotesis 1 didukung pada tingkat signifikan p < 0,05 yaitu 0,003. Hasil ini menunjukkan bahwa Citra Merek merupakan variabel yang dianggap penting dalam Keputusan Beli konsumen.
42 1.4.6. Hasil Uji Hipotesis 6
Pada hipotesis 6 menduga bahwa Citra Merek memediasi pengaruh Varian Produk terhadap Keputusan Beli singkong keju D-9. Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel 4.17 dimana nilai CR Varian Produk terhadap Citra Merek signifikan pada p<0,05, nilai CR Varian Produk terhadap Keputusan Beli signifikan pada p<0,05 dan nilai CR Citra Merek terhadap Keputusan Beli signifikan pada p <0,05. Tabel 4.19 menunjukkan besarnya pengaruh langsung Varian Produk terhadap Keputusan Beli sebesar 0,714; sedangkan besarnya pengaruh tidak langsung Varian Produk terhadap Keputusan Beli melalui Citra Merek adalah sebesar 0,124. Pengaruh mediasi Citra Merek dalam penelitian ini adalah mediasi secara parsial, karena Varian Produk memiliki pengaruh langsung maupun tidak langsung terhadap Keputusan Beli, maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis 6 didukung. Hal ini mengindikasikan bahwa konsumen yang menilai Varian Produk baik akan meningkatkan Citra Merek dan akhirnya akan juga meningkatkan Keputusan Beli konsumen.
1.4.7. Hasil Uji Hipotesis 7
Pada hipotesis 7 menduga bahwa Citra Merek memediasi pengaruh Harga terhadap Keputusan Beli singkong keju D-9.Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel 4.17 dimana nilai CR Harga terhadap Citra Merek signifikan pada p<0,05, nilai CR Harga terhadap Keputusan Beli signifikan padap <0,05 dan nilai CR Citra Merek terhadap Keputusan Beli signifikan pada p <0,05. Tabel 4.19 menunjukkan besarnya pengaruh langsung Harga terhadap Keputusan Beli sebesar 0,341;
sedangkan besarnya pengaruh tidak langsung Harga terhadap Keputusan Beli melalui Citra Merek adalah sebesar 0,147. Pengaruh mediasi Citra Merek dalam penelitian ini adalah mediasi secara parsial, karena Harga memiliki pengaruh langsung maupun tidak langsung terhadap Keputusan Beli, maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis 7 didukung. Hal ini mengindikasikan bahwa konsumen yang menilai dengan baik keterjangkauan dan kesesuaian Harga dapat meningkatkan Citra Merek dan akhirnya akan juga meningkatkan Keputusan Beli konsumen.
43 1.5. Pembahasan
Pada pengujian hipotesis 1 menunjukkan varian produk berpengaruh signifikan terhadap Citra Merek singkong keju D-9. Pengaruh varian produk terhadap Citra Merek singkong keju D-9 menunjukkan variasi produk yang ditawarkan singkong keju D-9 mampu mengatasi kejenuhan konsumen terhadap produk utama singkong keju D-9, serta memberikan kesempatan bagi konsumen untuk membandingkan produk yang ditawarkan. Dengan adanya varian produk selain produk utama, yaitu singkong keju dan singkong frozen seperti seperti timus, gemblong cothot, burger telo, dll memberikan dampak positif di benak konsumen akan citra merek singkong keju D-9. Tjiptono (2011) menambahkan dengan semakin beragam jumlah atau jenis produk yang ditawarkan pada satu tempat, konsumen mendapatkan perasaan puas yang disebabkan efisiensi waktu melakukan berbagai macam pembelian pada satu tempat. Dengan menambahkan variasi produk, memberikan manfaat fleksibilitas produk sebagai strategi bersaing dengan kompetitor misalkan pada produk-produk standar (Tjiptono, 2011). Kompetitor dari singkong keju D-9 memiliki produk yang hampir sama seperti singkong keju dan singkong frozen, namun dengan adanya variasi produk seperti timus, gemblong cothot, burger telo dan menambahkan ragam singkong keju seperti singkong sambal bawang, singkong keju mayonaise, singkong mix dark and white chocolate akan menarik konsumen untuk membeli atau sekedar membandingkan produk yang dimiliki kompetitor.
Pada pengujian hipotesis 2 menunjukkan harga berpengaruh signifikan terhadap citra merek singkong keju D-9. Pengaruh harga terhadap citra merek singkong keju D-9 menunjukkan harga yang relatif mahal memberikan pengaruh positif pada citra merek produk tersebut. Menurut Tjiptono (2011) harga memiliki peranan alokasi, membantu pembeli untuk memutuskan cara memperoleh manfaat atau utilitas tertinggi yang diharapkan berdasarkan daya belinya. Harga dari produk singkong keju D-9 yang relatif mahal menunjukkan kepada konsumen singkong keju D-9 adalah produk yang berkualitas dengan cita rasa yang tidak dimiliki oleh kompetitor. Harga mengkomunikasikan posisi nilai yang dimaksudkan perusahaan tersebut kepada pasar tentang produk dan mereknya (Kotler & Amstrong, 2012).
Singkong keju D-9 melakukan strategi positioning produk kepada mahasiswa
44
usia 18-25 tahun (Wemfy, Sampoerno & Cristin, 2017).
Produk olahan singkong awalnya memiliki harga relatif murah, namun Hardadi selaku pemilik singkong keju D-9 mampu merubah citra singkong tersebut menjadi produk singkong yang berkualitas baik namun harga relatif mahal. Bagi konsumen, singkong keju D-9 memberikan kepuasan akan manfaat produk yang setara dengan harga yang relatif mahal.
Pada pengujian hipotesis 3 menunjukkan bahwa varian produk berpengaruh signifikan terhadap keputusan beli singkong keju D-9. Pengaruh varian produk terhadap keputusan beli singkong keju D-9 menunjukkan konsumen tertarik untuk membeli ataupun sekedar membandingkan varian produk singkong keju D-9 yang dirasa sesuai dengan kebutuhan dan keinginan konsumen, sehingga dilakukan pengambilan keputusan beli. Menurut Nurrahman dan Utama (2016) varian produk memberikan tawaran kepada konsumen untuk membandingkan produk selain dari produk utama yang dimiliki perusahaan tersebut. Dengan varian produk, singkong keju D-9 ingin menunjukkan kepada konsumen bahwa perusahaan selalu berinovasi demi memuaskan keinginan dan kebutuhan konsumen. Penelitian ini didukung oleh Efendi (2018) varian produk berpengaruh signifikan terhadap keputusan pembelian ice cream Campina pada mini market di Kediri.
Pada pengujian hipotesis 4 menunjukkan bahwa harga berpengaruh signifikan terhadap keputusan beli singkong keju D-9. Pengaruh harga terhadap keputusan beli singkong keju D-9 menunjukkan konsumen memiliki minat beli yang tinggi terhadap produk tersebut meskipun memiliki harga yang relatif mahal ketimbang produk kompetitor. Temuan yang berbeda Navianur (2017), harga yang relatif lebih murah menarik minat beli konsumen UKM Center Samarinda, terutama saat mendapat potongan harga untuk pembelian produk skala besar. Menurut Trihaksami (2018) penentuan harga yang relatif lebih murah dibandingkan kompetitor mempengaruhi konsumen secara signifikan dalam pengambilan keputusan beli. Meskipun singkong keju D-9 memiliki harga produk yang relatif mahal namun konsumen memahami kualitas produk sebanding harga produk singkong keju D-9 yang relatif lebih mahal dan tidak berkeberatan untuk membeli.
Dengan harga yang relatif mahal menunjukkan kepada konsumen kualitas produk yang tinggi dengan cita rasa berbeda yang tidak dimiliki produk kompetitor.
45 Pada pengujian hipotesis 5 menunjukkan bahwa citra merek berpengaruh signifikan terhadap keputusan beli singkong keju D-9. Pengaruh citra merek terhadap keputusan beli singkong keju D-9 menunjukkan konsumen menggunakan citra merek singkong keju D-9 sebagai salah satu pertimbangan penting dalam proses keputusan beli. Temuan yang berbeda Ranto (2014), citra merek tidak mempengaruhi keputusan beli produk UMKM Yogyakarta, konsumen lebih memilih produk dengan harga relatif murah. Menurut Ervando dan Tiarawati (2014) merek yang kuat dapat menarik konsumen untuk menggunakannya sebagai faktor penentu dalam pemilihan keputusan beli. Dalam pengambilan keputusan beli konsumen singkong keju D-9, citra merek dipengaruhi oleh bauran promosi. Menurut Frestinata dan Nuswantara ( 2019) pelanggan singkong keju D-9 memberikan informasi positif pada calon pembeli akan produk singkong keju D-9 sehingga menimbulkan rasa penasaran dan minat untuk membeli produk tersebut. Citra merek menjadi faktor penentu pilihan konsumen tentang suatu produk serta mampu menentukan lingkungan yang kompetitif bagi perusahaan dalam persaingan pasar (Gul et.al, 2012). Hal ini selaras dengan penelitian Setiawan, Sulistyowati & Restuti (2015) yang menemukan bahwa brand image berpengaruh terhadap keputusan beli pada ice cream Wall’s di Pekanbaru.
Hasil penelitian pada hipotesis 6 menunjukkan bahwa citra merek memediasi pengaruh varian produk terhadap keputusan beli singkong keju D-9 secara parsial. Adanya pengaruh mediasi Citra Merek secara parsial dalam penelitian ini, karena varian produk memiliki pengaruh langsung maupun tidak langsung terhadap Keputusan beli. Menurut asumsi peneliti, banyaknya pesaing produk singkong keju, membuat citra merek singkong keju D-9 memegang peranan penting dalam keputusan beli konsumen.Citra merek memegang peranan penting, bahkan dalam banyak kasus justru sangat dominan, karena merek merupakan salah satu elemen penting dalam memasarkan produk, sebagai pembeda dengan produk sejenis (Oktaviana, Suseno & Susanti, 2016). Citra merek diperlukan untuk memperkuat keberadaan varian produk terhadap keputusan beli. Ketika konsumen tidak mempunyai informasi yang lengkap tentang produk, maka konsumen akan menggunakan citra merek sebagai dasar memilih produk (Suryani, 2013).
46 Hasil penelitian pada hipotesis 7 menunjukkan bahwa Citra merek memediasi pengaruh harga terhadap keputusan beli singkong keju D-9 secara parsial. Adanya pengaruh mediasi Citra Merek secara parsial dalam penelitian ini, karena variabel harga memiliki pengaruh langsung maupun tidak langsung terhadap keputusan beli. Menurut asumsi peneliti, meski dari segi harga relatif mahal dengan kompetitor lainnya, namun merek singkong keju D-9 lebih dikenal daripada produk kompetitor lainnya dan menjadi ikon oleh-oleh di kota Salatiga selain kripik paru dan enting-enting gepuk, hal tersebut dapat memberikan pengaruh yang kuat terhadap keputusan beli. Hasil penelitian ini mendukung penelitian Saraswati &
Rahyuda (2017) menemukan bahwa brand image berpengaruh positif dan signifikan memediasi pengaruh produk dan harga terhadap keputusan beli produk smartphone Apple di Kota Denpasar.
Dalam melakukan promosi, singkong keju D-9 tidak menggunakan metode atau budgeting khusus dalam mempromosikan produknya kepada masyarakat luas, informasi yang diperoleh konsumen tentang singkong keju D-9 didapatkan melalui metode word of mouth (WOM) dari pelanggan yang pernah membeli produk tersebut (Frestinata dan Nuswantara, 2019). Penelitian
