BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakangrepository.unair.ac.id/55638/3/KKC KK ST.S 46 -16 Kus...

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Pembajakan terhadap karya hak cipta dan hak kekayaan intelektual (HKI)

merupakan masalah yang signifikan dan faktor utama yang belum ada titik cerah

penyelesaian masalahnya. Tindakan ini terus berkembang di seluruh dunia, baik

negara maju maupun negara berkembang. Menurut International Federation of

the Phonographic Industry (IFPY) pada tahun 2004, beberapa negara di dunia

yang mencapai angka tinggi dalam kasus pembajakan ialah Brazil, Cina, India,

Meksiko, Pakistan, Indonesia, Paraguay, Rusia, Spanyol, Ukraina. ASIREVI

(Asosiasi Industri Rekaman Video Indonesia) mencatat bahwa 2 minggu setelah

film “Ada Apa dengan Cinta?” dirilis ke pasaran, tepatnya 21 Februari sampai 6

Maret 2002, jumlah DVD/CD yang digandakan oleh pembajak dalam satu hari

mencapai 200.000 keping DVD/CD ilegal (Kompas, 2 April 2002).

Indonesia bisa disebut sebagai surga bagi pembajak, hal ini dapat diamati

dari operasi yang dilakukan oleh ASIREVI pada 31 Juli 2003 yaitu operasi

pedagang kaki lima di sepanjang Jl. Sabang bekerjasama dengan Polsek

Menteng berhasil menyita (kurang lebih) 16.000 keping CD, film dan lagu

bajakan (Hidayah, 2008). Selain itu pada awal Maret 2012 lalu, Polisi menyita

5.819 keping CD bajakan yang dipasok dari Jakarta untuk Bali (Ansyor, 2012).

Pembajakan DVD dan CD telah merugikan negara hingga Rp 5 triliun tiap

bulannya dari sektor pajak. Besarnya nilai kerugian dari pembajakan ini karena

1

ADLN-PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA

SKRIPSI PEMODELAN SIKAP DAN MINAT PEMBELIAN DVD... NURUL KAMARIL K

2

aparat penegak hukum tidak pernah memerhatikan kasus ini secara serius. Hal

ini diungkapkan oleh Presiden Kongres Advokat Indonesia (KAI) Indra Sahnun.

(Rulianto, 2014)

Pembajakan pada bidang perfilman sebenarnya sudah berjalan sejak tahun

80-an dimana pembajakan bisa dilakukan di rumah dengan cara penggandaan

dari betamax ke betamax yang kemudian berkembang kepada laser disk sampai

VCD. Pemerintah Indonesia telah melakukan berbagai upaya untuk menangkal

tindakan pembajakan tersebut yaitu pemberlakuan Undang – Undang No 19

tahun 2002 tentang Hak Cipta. Dari segi penegakan hukum, pemerintah perlu

melakukan penambahan pasal untuk memberikan sanksi yang lebih keras

terhadap pelaku pembajakan CD. Selain itu, pemerintah juga memberlakukan

berbagai macam peraturan yang melindungi HKI dan memberikan sanksi yang

keras kepada pelaku pelanggaran HKI.

Masyarakat Indonesia pada umumnya lebih cenderung memilih DVD

bajakan daripada asli, dikarenakan mahalnya hasil karya asli dan perbedaan

harga yang sangat jauh dengan hasil karya bajakan di pasaran. Harga untuk

memperoleh DVD bajakan tergolong sangat murah yaitu berkisar antara Rp.

5000 sampai dengan Rp. 10.000 per kepingnya dibandingkan hasil karya asli

yang harganya mencapai Rp. 50.000 hingga Rp. 350.000 per kepingnya. DVD

bajakan ini juga sangat mudah diperoleh di pusat perbelanjaan seperti pasar dan

mall yang mengakibatkan pembajakan semakin merajalela. Selain itu, proses

pembajakan film ini sangat mudah, para pengganda DVD dapat menggunakan

berbagai macam software untuk menyalin film dari DVD asli ke DVD kosong.



3

DVD kosong atau yang dikenal DVD-R banyak dijual di toko-toko komputer,

toko alat tulis kerja, maupun toko kecil dengan harga yang relatif murah,

sehingga usaha ini dapat meraup keuntungan yang besar dengan modal yang

sangat kecil.

Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Nursaidah (2013) di kota

Jember untuk mengetahui pengaruh risiko pembelian, harga atas kualitas produk,

kontrol perilaku, norma subjektif, dan integritas terhadap sikap dan minta

pembelian CD musik bajakan. Dari penelitian tersebut diperoleh hasil analisis

menggunakan SEM yaitu risiko pembelian, kontrol perilaku, norma subjektif,

dan integritas terhadap sikap dan minat pembelian CD musik bajakan

berpengaruh secara signifikan. Sedangkan harga atas kualitas produk tidak

berpengaruh signifikan terhadap sikap pembelian CD musik bajakan. Selain itu

penelitian yang dilakukan oleh Nahrowi (2014) hanya menguraikan perundang-

undangan tentang plagiat dan pembajakan Karya Cipta dalam Hak Kekayaan

Intelektual.

Pada skripsi ini peneliti akan membahas tentang pemodelan sikap dan

minat pembelian DVD Film Bajakan. Analisis statistika yang mempunyai

kemampuan untuk mengestimasi hubungan antar variabel yang bersifat multiple

relationship adalah metode Structural Equation Modeling atau SEM (Yamin dan

Kurniawan, 2009). Hubungan ini dibentuk dalam model struktural (hubungan

antara konstrak dependen dan independen). SEM mempunyai kemampuan untuk

menggambarkan pola hubungan antara konstrak laten (unobserved) dan variabel

manifest (variabel indikator).



4

Dalam kasus ini, variabel endogen (𝜂) yang digunakan adalah Sikap

Konsumen (𝜂1) dan Minat Pembelian (𝜂2). Sedangkan variabel eksogen (𝜉) yang

digunakan dalam penelitian ini adalah Resiko Pembelian (𝜉1), Harga atas

Kualitas (𝜉2), Kontrol Perilaku (𝜉3), Norma Subjektif (𝜉4) dan Integritas (𝜉5).

Berdasarkan uraian di atas, akan dilakukan pemodelan antar variabel

terhadap pembelian DVD Film Bajakan pada mahasiswa Fakultas Sains dan

Teknologi Universitas Airlangga Surabaya menggunakan metode Structural

Equation Modeling (SEM).

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah yang telah diuraikan maka rumusan

masalah dalam penelitian ini adalah :

1. Bagaimana mendeskripsikan variabel penelitian yang berpengaruh

terhadap sikap konsumen dan minat pembelian DVD film bajakan pada

mahasiswa Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga

2. Bagaimana memodelkan sikap konsumen dan minat pembelian DVD film

bajakan pada mahasiswa Fakultas Sains dan Teknologi Universitas

Airlangga menggunakan SEM



5

1.3 Tujuan Penelitian

Berdasarkan rumusan masalah di atas, maka tujuan dari penelitian ini

adalah:

1. Mendeskripsikan variabel penelitian yang berpengaruh terhadap sikap

konsumen dan minat pembelian DVD film bajakan pada mahasiswa

Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga

2. Memodelkan sikap konsumen dan minat pembelian pada mahasiswa

Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga menggunakan SEM

1.4 Manfaat Penelitian

Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah :

1. Bagi Mahasiswa

a) Dapat menambah wawasan tentang penggunaan SEM dalam bidang

statistika dengan menggunakan software AMOS dalam mengolah data.

b) Sebagai sarana pengembangan ilmu pengetahuan baru bagi seorang

mahasiswa

2. Bagi Pemerintah

Sebagai evaluasi bagi pemerintah untuk memberantas tindakan

pembajakan film berupa DVD.



6

1.5 Batasan Masalah

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah hasil dari pengisian

kuesioner oleh mahasiswa Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga.

Metode yang digunakan adalah Structural Equation Modelling (SEM) dengan

media pengolah data menggunakan software AMOS.



BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Landasan Teori

2.1.1 Sikap Konsumen

Setiap individu pernah membicarakan tentang sikap mereka terhadap

sesuatu dalam kehidupannya. Mereka menyatakan suka (sikap positif) atau tidak

suka (sikap negatif) terhadap sesuatu, termasuk jasa atau produk yang mereka

jumpai dalam kehidupan mereka sebagai konsumen. Menurut Lefton (Prasetijo

dan Lhalauw, 2004:104) “Sikap adalah pola perasaan, keyakinan dan

kecenderungan perilaku terhadap orang, ide atau obyek yang tetap dalam jangka

waktu yang lama”. Sedangkan menurut Peter dan Olson (1990:130) “Sikap

sebagai evaluasi konsep secara menyeluruh yang dilakukan oleh seseorang,

sedangkan evaluasi adalah tanggapan pengaruh pada tingkat intensitas dan

gerakan yang relatif rendah”. Evaluasi dapat diciptakan oleh sistem afektif dan

kognitif. Sistem pengaruh secara otomatis memproduksi tanggapan afektif

termasuk emosi, perasaan, suasana hati dan evaluasi terhadap sikap sebagai

suatu tanggapan segera dan langsung pada rangsangan tertentu.

Menurut Sumarwan (2003:137–138), terdapat 8 karakteristik sikap:

a. Sikap Memiliki Objek

Di dalam konteks pemasaran, sikap konsumen harus terkait dengan objek,

objek tersebut bisa terkait dengan berbagai konsep konsumsi dan pemasaran

seperti produk, merek, iklan, harga, kemasan, media dan sebagainya. Jika kita

7



8

ingin mengetahui sikap konsumen, maka kita harus mendefinisikan secara jelas

sikap konsumen terhadap suatu produk atau merek.

b. Konsistensi Sikap

Sikap adalah gambaran perasaan dari seorang konsumen dan perasaan

tersebut akan direfleksikan oleh perilakunya. Karena itu sikap memiliki

konsistensi dengan perilaku. Perilaku seorang konsumen merupakan gambaran

dari sikapnya. Wanita tersebut mengendarai mobil BMW berwarna silver. Ia

menyukai mobil BMW berwarna silver. Inilah konsistensi antara sikap dan

perilaku. Namun, faktor situasi sering menyebabkan inkonsistensi antara sikap

dan perilaku. Seseorang menyukai sedan Jaguar, namun ia tidak memliki sedan

tersebut. Faktor daya beli mungkin menyebabkan tidak konsistennya antara

sikap dan perilaku.

c. Sikap positif, negatif dan netral

Seseorang mungkin menyukai makanan padang (sikap positif) atau tidak

menyukai minum alkohol (sikap negatif) atau ia tidak memiliki sikap (sikap

netral). Sikap yang memiliki dimensi positif, negatif dan netral disebut sebagai

karakteristik sikap.

d. Intensitas sikap

Sikap seorang konsumen terhadap suatu merek produk akan bervariasi

tingkatannya, ada yang sangat menyukainya atau bahkan ada yang begitu sangat

tidak menyukainya. Ketika konsumen menyatakan derajat tingkat kesukaan

terhadap suatu produk, maka ia mengungkapkan intesitas sikapnya. Intensitas

sikap disebut sebagai karakteristik dari sikap.



9

e. Resistensi sikap

Resistensi adalah seberapa besar sikap seorang konsumen bisa berubah.

Sikap seorang konsumen dalam memeluk agamanya mungkin memiliki

resistensi yang tinggi untuk berubah. Sebaliknya, seorang konsumen yang tidak

menyukai tomat, kemudian disarankan oleh dokter yang banyak mengonsumsi

tomat karena alasan kesehatan, mungkin sikapnya akan mudah berubah.

Pemasaran penting memahami bagaimana resistensi konsumen agar bisa

menerapkan strategi pemasaran yang tepat. Pemasaran ofensif bisa diterapkan

untuk mengubah sikap konsumen yang sangat resistensi atau konsumen baru.

f. Persistensi sikap

Keyakinan adalah kepercayaan konsumen mengenai kebenaran sikap yang

dimilikinya. Seorang konsumen tidak menyukai makan di restoran (sikap

negatif), namun dengan berlalunya waktu setelah beberapa bulan ia mungkin

akan berubah dan menyukai makan di restoran.

g. Keyakinan sikap

Keyakinan adalah kepercayaan konsumen mengenai kebenaran sikap yang

dimilikinya. Sikap seorang konsumen terhadap agama yang dianutnya akan

memiliki tingkat keyakinan yang sangat tinggi, sebaliknya sikap seseorang

terhadap adat kebiasaan mungkin akan memiliki tingkat keyakinan yang lebih

rendah.

h. Sikap dan situasi

Sikap seseorang terhadap suatu objek seringkali muncul dalam konteks

situasi. Ini artinya situasi akan mempengaruhi sikap konsumen terhadap suatu



10

objek. Misalnya seseorang mungkin tidak suka minum jus jeruk pada pagi hari,

tetapi menyukai minum jus jeruk pada siang di restoran siap saji.

2.1.2 Minat Pembelian

Minat beli merupakan sesuatu yang berhubungan dengan rencana

konsumen untuk membeli produk tertentu serta berapa banyak unit produk yang

dibutuhkan pada periode tertentu (Howard, 1994). Hal ini sangat diperlukan oleh

para pemasar untuk mengetahui minat beli konsumen terhadap suatu produk,

baik para pemasar maupun ahli ekonomi menggunakan variabel minat untuk

memprediksi perilaku konsumen dimasa yang akan datang.

Minat beli adalah tahap kecenderungan responden untuk bertindak

sebelum keputusan membeli benar-benar dilaksanakan. Ada perbedaan antara

pembelian aktual dan minat pembelian. Bila pembelian aktual adalah pembelian

yang benar-benar dilakukan oleh konsumen, maka minat pembelian adalah niat

untuk melakukan pembelian pada kesempatan mendatang (Kinnear dan Taylor,

1995).

Minat membeli adalah suatu tahapan terjadinya keputusan untuk membeli

suatu produk bahwa individu dalam mengambil keputusan untuk membeli suatu

barang atau jasa ditentukan oleh dua faktor, yaitu :

a. Faktor luar atau faktor lingkungan yang mempengaruhi individu

seperti lingkungan kantor, keluarga, lingkungan sekolah dan

sebagainya.



11

b. Faktor dalam diri individu, seperti kepribadiannya sebagai calon

konsumen. Minat membeli seseorang bisa dilihat hasil pengalamannya

yang menarik tentang suatu produk.

2.1.3 Resiko Pembelian

Resiko pembelian ditinjau dari sisi keputusan pembelian merupakan aspek

penting dalam pemalsuan produk (Tan, 2002). Membeli produk palsu dianggap

beresiko jika dinilai jumlah uang yang akan hilang apabila terjadi kerusakan,

kurangnya kualitas dan adanya resiko sosial. Resiko dapat dilihat melalui

komunikasi yang efektif, dianggap sebagai kompetensi pemasaran yang mampu

meningkatkan kepuasan pembeli (Golfetto dan Gibbert, 2006). Resiko

merupakan keterlibatan yang memengaruhi pencarian informasi sama seperti

dimensi kepentingan,hedonis dan nilai (Gursoy, 2001).

2.1.4 Kontrol Perilaku

Ajzen dan Madden (1986) dalam penelitian Kraft dkk (2005)

mendefinisikan kontrol perilaku sebagai keyakinan seseorang tentang

kemungkinan perilaku yang mungkin terjadi. Persepsi kemampuan diri untuk

mengawasi dan menguasai perilaku terhadap suatu permasalahan. Hal ini

mengacu pada kepercayaan individu tersebut dalam keinginannya untuk

melaksanakan suatu perilaku. Kwong dan Lee (2002) juga membuktikan bahwa

kontrol perilaku memiliki pengaruh signifikan terhadap minat pembelian musik

di internet.



12

Kang dkk (2006) mempelajari Theory Planned Behaviour (TPB) sebagai

bentuk perilaku yang dipengaruhi oleh faktor sikap, faktor normatif, dan kontrol

perilaku. Ketiga faktor memengaruhi perilaku dan memberi dampak pada minat

pembelian. Teori ini menunjukkan bahwa kontrol perilaku memiliki dampak

langsung terhadap perilaku aktual.

2.1.5 Harga Atas Kualitas Produk

Harga atas kualitas produk diartikan jika harga produk murah maka

kualitasnya rendah dan begitu juga sebaliknya. Menurut Eisend dan Schuchert-

Guler (2006), konsumen akan puas setelah persyaratan fungsional dasar dan nilai

simbolis dari produk terpenuhi. Ang dkk (2001) menyimpulkan bahwa

konsumen menganggap harga untuk produk asli terlalu tinggi terlepas dari

kualitasnya. Harga adalah moderator utama dari sikap terhadap niat membeli

produk palsu (Penz dan Stottinger, 2005).

Hubungan harga dan resiko merupakan faktor penting yang berkaitan

dengan sikap konsumen terhadap pemalsuan produk (Huang dkk, 2004).

Semakin besar pengaruh harga kualitas produk bagi konsumen maka semakin

rendah juga persepsi kualitas akan produk palsu. Perkembangan internet dan

teknologi komunikasi membuat distribusi produk bajakan seperti software, DVD

atau CD menjadi lebih mudah (Altinkemer dan Guan, 2003).



13

2.1.6 Integritas

Integritas merupakan tingkat pertimbangan etis individu dengan ketaatan

pada hukum (Wang dkk, 2005). Wilcox dkk (2009) menemukan hubungan

antara moralitas dan nilai pada kecenderungan untuk membeli produk asli

dibandingkan produk palsu. Konsumsi produk palsu dapat dinilai dari segi

moralitas. Moralitas mengacu pada persepsi apakah mengonsumsi produk palsu

mendukung kegiatan ilegal atau tidak.

Ang dkk (2001) menerangkan bahwa orang yang integritasnya rendah

diharapkan akan merasa tidak bersalah ketika mereka membeli produk bajakan.

Kaitan variabel integritas dan sikap diproposisikan berhubungan negatif. Kajian

literatur menjelaskan bahwa semakin tinggi integritas, maka semakin negatif

sikapnya pada produk bajakan.

2.1.7 Norma Subjektif

Norma subjektif merupakan faktor sosial yang berkaitan pada tekanan

sosial seseorang untuk melakukan atau tidak melakukan sesuatu (Ajzen, 1991).

Penz dan Stӧttinger (2005) dalam penelitiannya mengatakan tekanan normatif

pada individu memainkan peranan penting pada pembentukan niat dan perilaku

untuk membeli. Ini adalah fungsi dari keyakinan normatif yaitu untuk

mengekspresikan persepsi konsumen dari yang relevan di pikiran orang tentang

apakah harus atau tidak harus membeli produk palsu.

Variabel norma subjektif pada penelitian Penz dan Stӧttinger (2005)

diukur dengan menggunakan skala normatif yang dikembangkan oleh Bearden



14

dkk (1989). Skala ini mengukur sejauh mana individu mengekspresikan

kebutuhan untuk mengidentifikasi orang lain dan kemauannya untuk

menyesuaikan diri dengan ekspetasi keputusan pembelian. Hasil perbandingan

dapat dilihat dari variabel norma subjektif. Pada harga yang sedikit lebih murah

dari produk asli, norma subjektif memengaruhi niat untuk membeli CD bajakan.

2.1.8 Pengaruh antara Resiko Pembelian terhadap Sikap Konsumen

DVD Film Bajakan

Albers-Miller (1999) menyatakan bahwa ditemukan pengaruh signifikan

dari faktor resiko pembelian produk palsu. Konsumen dapat mempertimbangkan

bahwa produk tidak akan ada garansi dari penjual, produk palsu tidak seaman

produk asli, produk tidak berfungsi sebaik produk asli. Tindakan memilih

produk palsu akan memengaruhi cara pandang orang lain terhadap konsumen,

pengguna akan membuang-buang waktu dan kehilangan kenyamanan untuk

melakukan pembelian kembali.

2.1.9 Pengaruh antara Harga atas Kualitas terhadap Sikap Konsumen

DVD Film Bajakan

Kontruk harga dan resiko adalah faktor penting yang berhubungan

dengan sikap terhadap pemalsuan produk (Huang dkk, 2004). Semakin besar

pengaruh harga atas kualitas terhadap konsumen, maka semakin rendah persepsi

kualitas untuk produk palsu.



15

2.1.10 Pengaruh antara Kontrol Perilaku terhadap Sikap Konsumen DVD

Film Bajakan

Kontrol perilaku mengacu pada keyakinan individu dalam kemudahan

untuk menjalankan suatu perilaku (Kwong dan Lee, 2002). Dalam penelitian ini,

diasumsikan bahwa konsumen memiliki kemampuan dan kendali diri untuk

membeli produk palsu. Semakin bagus kontrol perilaku konsumen maka sikap

konsumen dalam pembelian DVD Film bajakan semakin apatis.

2.1.11 Pengaruh antara Norma Subjektif terhadap Sikap Konsumen DVD

Film Bajakan

Norma subjektif adalah faktor sosial yang mengacu pada tekanan sosial

yang dirasakan untuk melakukan atau tidak melakukan perilaku tertentu (Ajzen,

1991). Teman, saudara dan keluarga mungkin bertindak sebagai kontributor

untuk mengonsumsi produk palsu, tergantung banyak perilaku penggunaan yang

disetujui. Konsumen yang membeli produk palsu adalah bentuk partisipasi

konsumen guna mendukung aktivitas ilegal.

2.1.12 Pengaruh antara Integritas terhadap Sikap Konsumen DVD Film

Bajakan

Individu merasionalisasi tindakan penggunaan produk palsu dan tidak

melihat perilaku ini sebagai tindakan tidak etis (Ang dkk, 2001). Integritas yang

tinggi membuat sikap konsumen terhadap DVD Film Bajakan negatif.



16

2.1.13 Pengaruh antara Sikap Konsumen terhadap Minat Pembelian

DVD Film Bajakan

Reasoned Actions Theory menjelaskan bahwa sikap positif berkorelasi

minat pembelian, yang merupakan awal dari adanya perilaku nyata (Ajzen dan

Fishben, 1980). Sikap terhadap pembajakan didasarkan pada etika dan moral

konsumen (Shoham dkk, 2008).

2.2 Structural Equation Modeling (SEM)

2.2.1 Konsep Dasar Structural Equation Modeling (SEM)

Structural Equation Modeling (SEM) merupakan gabungan dari dua

metode statistik yang terpisah yaitu analisis regresi dan analisis faktor.

Pemodelan persamaan struktural adalah salah satu teknik peubah ganda yang

dapat menganalisis secara simultan beberapa peubah laten endogen dan eksogen

(Bollen, 1989). SEM dilakukan untuk menganalisis serangkaian hubungan

secara simultan sehingga memberikan efisiensi secara statistik. Dari segi

metodologi, SEM memiliki beberapa peranan, di antaranya, sebagai sistem

persamaan simultan, analisis kausal linear, analisis jalur (path analysis), analisis

struktur kovarians dan model persamaan struktural (Wijanto,2008).

Dua alasan yang mendasari digunakan SEM adalah (1) SEM mempunyai

kemampuan untuk mengestimasi hubungan antar variabel bersifat multiple

relationship. Hubungan ini dibentuk dalam model struktural (hubungan antara

konstruk dependen dan independen). (2) SEM mempunyai kemampuan untuk



17

menggambarkan pola hubungan antara konstruk laten dan variabel manifes atau

variabel indikator.

Komponen – komponen yang digunakan dalam SEM yang menjadi

karakteristik dalam model yaitu :

1. Variabel yaitu variabel laten dan variabel teramati

2. Model yaitu model struktural dan model pengukuran

3. Galat yaitu galat struktural dan galat pengukuran

Variabel penelitian adalah konsep abstrak yang dapat diukur. Konsep

abstrak yang langsung dapat diukur disebut observed variabel atau variabel

manifes. Sebagai contoh: kinerja perusahaan dapat langsung diukur dengan laba.

Namun demikian ada konsep abstrak yang tidak dapat diukur langsung atau yang

disebut unobserved variabel atau variabel laten. Variabel ini diukur dengan

seperangkat pertanyaan yang intinya mengukur seberapa puas seseorang

terhadap pekerjaannya. Responden diminta untuk menjawab pertanyaan dengan

tipe jawaban skala Likert yaitu dengan 4 kategori jawaban sangat tidak setuju,

tidak setuju, setuju dan sangat setuju.

2.2.2 Analisis Jalur

Analisis jalur merupakan pengembangan dari model regresi yang

digunakan untuk menguji kesesuaian dari matriks korelasi dari dua atau lebih

model yang dibandingkan oleh peneliti. Regresi dilakukan untuk setiap variabel

dalam model. Nilai regresi yang diprediksi oleh model dibandingkan dengan

matriks korelasi hasil observasi variabel dan nilai Goodness-of-Fit.



18

2.2.3 Diagram Jalur

Dalam membangun diagram jalur, hubungan antar konstruk ditunjukkan

oleh garis dengan satu anak panah yang menunjukkan hubungan kausalitas

(regresi) dari satu konstruk ke konstruk lain. Cara membangun diagram jalur dan

persamaan regresinya dapat dijelaskan dengan gambar 2.1 berikut ini.

Gambar 2.1 Contoh Diagram Jalur

dengan keterangan:

merupakan variabel laten (unobserved)

merupakan variabel manifest (observed)

merupakan variabel error

merupakan hubungan regresi

merupakan hubungan korelasi/kovarian



19

2.2.4 Model Struktural dan Model Pengukuran

2.2.4.1 Model Struktural

Model struktural adalah bagian dari model SEM yang

menggambarkan hubungan antar variabel-variabel laten atau antar variabel

eksogen dengan variabel laten.

Gambar 2.2 Full Model Struktural

Model struktural berdasarkan gambar 2.2 persamaannya sebagai

berikut:

𝜂1 = 𝛾1.1𝜉1 + 𝛾1.2𝜉2 + 𝜍1 (2.1)

𝜂2 = 𝛾2.1𝜉1 + 𝛾2.2𝜉2 + 𝛽2.1𝜂2 + 𝜍2 (2.2)

dengan

ξ (ksi) merupakan konstruk eksogen

η (eta) merupakan konstruk endogen

𝛾 (gamma) merupakan hubungan regresi antara variabel laten eksogen

dengan variabel laten endogen



20

β (beta) merupakan hubungan regresi antara variabel laten endogen dengan

variabel laten endogen lainnya

φ (phi) merupakan hubungan korelasi atau kovarian yang menghubungkan

kedua variabel laten

𝛿 (delta) merupakan kesalahan pengukuran yang berhubungan dengan

pengukuran X

𝜀 (epsilon) merupakan kesalahan pengukuran yang berhubungan dengan

pengukuran Y

ς (zeta) merupakan nilai residual regression dalam variabel laten endogen

2.2.4.2 Model Pengukuran

Dalam SEM setiap konstruk laten biasanya dihubungkan dengan

multiple measure. Hubungan antara konstruk laten dengan pengukurannya

dilakukan lewat faktor analytic measurement model. Setiap konstruk laten

dibuat model sebagai common faktor dari pengukurannya (measurement).

Nilai “loading” yang menghubungkan konstruk dengan pengukurannya diberi

simbol dengan lambda (λ).

Berdasarkan gambar 2.2 diperoleh model pengukuran sebagai berikut :

a) Model pengukuran pada variabel laten 𝜉1 dan 𝜉2

𝑋1 = 𝜆1.1𝜉1 + 𝛿1 (2.3)

𝑋2 = 𝜆2.1𝜉1 + 𝛿2 (2.4)

𝑋3 = 𝜆3.1𝜉1 + 𝛿3 (2.5)

𝑋4 = 𝜆4.1𝜉2 + 𝛿4 (2.6)



21

𝑋5 = 𝜆5.1𝜉2 + 𝛿5 (2.7)

𝑋6 = 𝜆6.1𝜉2 + 𝛿6 (2.8)

b) Model pengukuran pada variabel laten 𝜂1 dan 𝜂2

𝑌1 = 𝜆1.1𝜂1 + 𝜀1 (2.9)

𝑌2 = 𝜆2.1𝜂1 + 𝜀2 (2.10)

𝑌3 = 𝜆3.1𝜂1 + 𝜀3 (2.11)

𝑌4 = 𝜆4.1𝜂2 + 𝜀4 (2.12)

𝑌5 = 𝜆5.1𝜂2 + 𝜀5 (2.13)

𝑌6 = 𝜆6.1𝜂2 + 𝜀6 (2.14)

2.2.5 Matrik Kovarians

Matriks kovarians dari variabel teramati memiliki peranan yang sangat

penting di dalam SEM. Matriks kovarians digunakan dalam mengestimasi

parameter dan dalam pengujian kecocokan model. Bentuk umum dari matriks

kovarians yang digunakan dalam SEM adalah:

∑ = �𝚲𝒙𝚽𝚲𝒙′ + 𝚯𝜹 𝚲𝒙𝚽𝚪′𝚲𝒚′

𝚲𝒚𝚪𝚽𝚲𝒙′ 𝚲𝒚(𝚪𝚽𝚪′ + 𝚿)𝚲𝒚′ + 𝚯𝜺� (2.15)

(Bollen, 1989)

dengan arti notasi-notasi matriks:

𝚽(𝑛𝑥𝑛) = 𝐸(𝝃𝝃′) adalah matriks kovarian dari 𝜉

𝚿(𝑚𝑥𝑚) = 𝐸(𝜻𝜻′) adalah matriks kovarian dari 𝜁

𝚯𝜀(𝑝𝑥𝑝) = 𝐸(𝜺𝜺′) adalah matriks kovarian dari 𝜀

𝚯𝛿(𝑞𝑥𝑞) = 𝐸(𝜹𝜹′) adalah matriks kovarian dari 𝛿



22

2.2.6 Estimasi Model

Teknik estimasi model persamaan struktural dilakukan dengan Maximum

Likelihood Estimation (ML) yang efisien dan unbiased jika asumsi normalitas

multivariate dipenuhi. ML menggunakan penurunan untuk meminimalisir

fungsi:

𝐹𝑀𝐿 = log|∑(𝜃)| + 𝑡𝑟(𝑆 ∑ (𝜃−1 )) − 𝑙𝑜𝑔|𝑆| − (𝑝 + 𝑞) (2.16)

2.2.7 Program AMOS Ver. 22

Kemajuan teknologi informasi, telah mendorong terciptanya software

khusus untuk perhitungan alat statistik dari SEM. Saat ini banyak software yang

digunakan untuk analisis model SEM, salah satunya AMOS. AMOS adalah

kependekan dari Analysis of Moment Structure. Kelebihan dari AMOS terutama

ada pada sifat software yang mudah digunakan bagi para pemula jika

dibandingkan LISREL dan SAS. (Santoso, 2015)

2.2.8 Ukuran Sampel

Pada umumnya penggunaan SEM membutuhkan jumlah sampel yang

besar agar hasil yang didapat mempunyai kredibilitas yang cukup. Ada beberapa

pertimbangan yang dapat dijadikan acuan dalam menentukan ukuran sampel

berdasarkan Singgih Santoso (2015) yaitu sebagai berikut:

a. Normalitas Data

SEM mensyaratkan data berdistribusi normal atau dianggap berdistribusi

normal. Untuk mengurangi dampak dari ketidaknormalan sebuah distribusi data,



23

penggunaan jumlah sampel yang besar dapat dipertimbangkan. Sebagai rasio

yang umum digunakan, untuk setiap parameter yang akan diuji dalam SEM,

paling tidak harus ada 15 responden. Sebagai contoh, jika ada tiga konstruk dan

masing-masing mempunyai empat indikator, maka akan ada minimal 12

parameter. Untuk itu jumlah sampel minimal adalah 15 x 12 = 180 responden.

b. Metode Estimasi yang digunakan

Metode estimasi yang sering digunakan dalam analisis SEM adalah

Maxium Likelihood (ML). Di samping itu terdapat alternatif model lain, yaitu

GLS atau ULS. Metode ML akan efektif pada jumlah sampel antara 150

responden sampai 400 responden.

c. Faktor Lain

Adanya kompleksitas model dan banyaknya data yang tidak lengkap

(missing) adalah faktor lain yang perlu dipertimbangkan. Semakin kompleks

sebuah model tentu membutuhkan jumlah sampel yang banyak, demikian pula

semakin banyak jumlah missing data (lebih dari 10% dari total data) akan

membutuhkan jumlah sampel yang banyak pula.

Jumlah sampel yang digunakan dalam analisis SEM berdasarkan faktor-

faktor di atas adalah sebagai berikut:

a. Untuk model SEM dengan jumlah variabel laten (konstruk) sampai

dengan lima buah, dan setiap konstruk dijelaskan oleh tiga atau lebih

indikator, jumlah sampel 100 – 150 data sudah dianggap memadai.



24

b. Jika pada kondisi di atas korelasi antara indikator dengan konstruk

tidak kuat (di bawah 0,6), jumlah sampel sebaiknya perlu ditingkatkan

sampai 300 data.

c. Pada model yang kompleks, seperti terdapat lebih dari enam konstruk,

atau ada konstruk dengan jumlah indikator kurang dari tiga per

konstruk, jumlah sampel sebaiknya mencapai 500 data.

2.2.9 Identifikasi Model

Identifikasi sebuah model SEM berkaitan dengan apakah tersedia cukup

informasi untuk mengidentifikasi adanya sebuah solusi persamaan struktural.

Berikut dijelaskan Degree of Freedom (df) dan tiga jenis identifikasi yang

mungkin terjadi dalam analisis SEM. Pada sebuah model SEM, Degress of

Freedom (df) dapat diketahui dengan rumus:

𝑑𝑓 = 12

[𝑝(𝑝 + 1)] − 𝑘 (2.17)

dengan :

p = jumlah variabel manifes (oberved variable) pada model

k = jumlah parameter yang akan diestimasi

a. Just Identified

Misalkan ada dua persamaan berikut:

𝑋 + 2𝑌 = 10

2𝑋 + 𝑌 = 8

maka dengan menggunakan perhitungan matematika sederhana, didapatkan

angka X adalah 2 dan Y adalah 4. Solusi tersebut adalah satu-satunya angka



25

yang mungkin ada, tidak mungkin ada angka X dan Y selain angka dan tersebut.

Karena sudah teridentifikasi dengan jelas, maka persamaan di atas dinamakan

dengan just identified.

Pada SEM model yang just identified mempunyai df sebesar 0, karena

telah teridentifikasi, maka estimasi dan penilaian model tidak perlu dilakukan.

b. Under Identified

Misalkan sekarang hanya ada persamaan:

𝑋 + 3𝑌 = 15 ............... (i)

Persamaan di atas pada dasarnya dapat diselesaikan dengan kombinasi

angka X dan Y yang tidak berbatas. Jika X = 0, maka Y = 5; jika X = 1, maka Y

= 4,67 dan seterusnya. Karena tidak dapat diidentifikasi, persamaan di atas

dinamakan under identified. Model SEM dikatakan under identified jika df-nya

negatif, maka estimasi dan penilaian model juga tidak perlu dilakukan.

c. Over Identified

Misalkan ada 3 persamaan yaitu:

𝑋 + 2𝑌 = 10 ............... (i)

2𝑋 + 𝑌 = 8 .................. (ii)

7𝑋 − 𝑌 = 1 .................. (iii)

Persamaan di atas dapat diselesaikan dengan kombinasi angka X dan Y

yang berbeda. Jika persamaan (i) dan (ii) yang digunakan, didapatkan angka

X=2 dan Y = 4. Namun jika persamaan (ii) dan (iii) yang digunakan, didapatkan

angka X = 1 dan Y = 6. Dengan demikian, persamaan di atas dapat dibuktikan

kesalahannya. Karena dapat teridentifikasi, walaupun tidak diketahui solusi yang



26

terbaik, maka persamaan di atas dikatakan over identified dengan df-nya positif.

Jika terjadi over identified maka estimasi dan penilaian model bisa dilakukan.

2.2.10 Evaluasi Kriteria Goodness-of-Fit

Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap kesesuaian model melalui

telaah terhadap berbagai kriteria Goodness-of-Fit. Berikut ini beberapa indeks

kesesuaian dan cut off value untuk menguji apakah sebuah model dapat diterima

atau ditolak menurut Schumaker (2010):

1. Absolut Fit Indices

Absolut fit indices adalah cara untuk mengukur model fit secara

keseluruhan, baik model struktural maupun model pengukuran secara bersama.

Berikut tahapan-tahapan yang dapat dilakukan:

a. CMIN

CMIN adalah rasio nilai Chi-Square dibagi dengan degree of freedom.

Model yang bagus adalah model dengan hasil CMIN pada default model yang

berada diantara CMIN saturated model dan CMIN independence model.

b. GFI

GFI (Goodness-Of-Fit Index) dikembangkan oleh Joreskog dan Sorbom

(1984) yaitu ukuran non-statistik yang nilainya berkisar dari nilai 0 (poor fit)

sampai 1,00 (perfect fit).

GFI = 1 − � 𝐹�

𝐹𝑏� (2.18)

Nilai GFI tinggi menunjukkan fit yang lebih baik dan banyak peneliti

menganjurkan nilai di atas 90% sebagai ukuran good fit.



27

c. AGFI

Adjusted Goodness-of-Fit merupakan pengembangan dari GFI yang

disesuaikan dengan ratio degree of freedom. Indeks fit ini dapat dihitung dengan

persamaan :

AGFI = 1 − (1 − GFI) 𝑑𝑏𝑑

(2.19)

Nilai dari AGFI berkisar antara 0 sampai 1, semakin hasil AGFI mendekati

angka 1 maka semakin baik model tersebut (Schumacker, 2010).

d. RMR

Root Mean Residual menghitung residu atau selisih dari kovarians sampel

dengan kovarians estimate dengan rumus :

RMR = �∑ �∑ ∑ ��̂�𝑖𝑗(𝑔) − 𝜎𝑖𝑗

(𝑔)�𝑗≤𝑖𝑗=1

𝑝𝑖=1 � /∑ 𝑝∗(𝑔)𝐺

𝑔=1𝐺𝑔=1 (2.20)

Semakin kecil hasil RMR semakin dekatnya angka pada sampel dengan

estimasinya. Apabila angka RMR semakin besar, hal ini menandakan model tidak

fit, karena selisih antara sampel dengan estimasi yang besar pula.

2. Baseline Comparisions Model

Pengujian dengan alat uji ini akan membandingkan model tertentu dengan

null model, yakni model yang mempunyai asumsi bahwa semua indikator

(observed variables) tidak berkorelasi satu dengan lainnya.

a. TLI (Tucker Lewis Index)

Ukuran ini bisa digunakan untuk membandingkan model alternatif atau

membandingkan model yang diusulkan dengan null model. TLI dihitung

menggunakan statistik 𝜒2 yaitu:



28

�(𝜒𝑛𝑢𝑙𝑙2 𝑑𝑓𝑛𝑢𝑙𝑙⁄ ) − �𝜒𝑝𝑟𝑜𝑝𝑜𝑠𝑒𝑑2 𝑑𝑓𝑝𝑟𝑜𝑝𝑜𝑠𝑒𝑑� ��/[(𝜒𝑛𝑢𝑙𝑙2 𝑑𝑓𝑛𝑢𝑙𝑙⁄ ) − 1] (2.20)

Nilai TLI berkisar antara 0 (tidak fit) hingga 1 (fit sempurna)

(Schumacker, 2010).

b. NFI (Normed Fit Index)

NFI adalah ukuran yang memperbaiki derajat chi-square menjadi range

antara 0 (tidak fit) sampai 1 (fit sempurna) (Bentler & Bonett, 1980). Untuk

memperoleh nilai NFI dapat digunakan rumus:

𝑁𝐹𝐼 = (𝜒𝑛𝑢𝑙𝑙2 − 𝜒𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙2 ) 𝜒𝑛𝑢𝑙𝑙2⁄ (2.21)

Nilai NFI ≥ 0,90 menunjukkan good fit, sedangkan 0,80 ≤ NFI ≤ 0,90

sering disebut sebagai marginal fit (Schumacker, 2010).

c. CFI (Comparative Fit Index)

Bentler (1990) menambahkan CFI sebagai model comparative, yang

nilainya dapat dihitung dengan rumus:

𝐶𝐹𝐼 = 1 − 𝑙1𝑙2

(2.22)

dengan:

𝑙1 = max(𝑙ℎ, 0)dan 𝑙2 = max(𝑙ℎ, 𝑙𝑖 , 0)

𝑙ℎ = [(𝑁 − 1)𝐹ℎ − 𝑑𝑓ℎ]

𝑙𝑖 = [(𝑁 − 1)𝐹𝑖 − 𝑑𝑓𝑖]

Nilai CFI akan berkisar antara 0 sampai 1. Nilai CFI ≥ 0,90 menunjukkan

good fit, sedangkan 0,80 ≤ CFI ≤ 0,90 sering disebut sebagai marginal fit.



29

3. Model Parsimony

Kelompok pengujian ini membandingkan model yang kompleks dengan

model yang sederhana (parsimoni atau ringkas). Karena itu, alat ukur sebenarnya

tidak efektif untuk mengukur model tunggal.

a. PNFI (Parsimonious Normal Fit Index)

PNFI merupakan modifikasi dari NFI. PNFI memperhitungkan banyaknya

derajat bebas untuk mencapai suatu tingkat kecocokan. PNFI didefinisikan

sebagai berikut (James, Mulaik, dan Brett, 1982):

𝑃𝑁𝐹𝐼 = 𝑑𝑓𝑝𝑟𝑜𝑝𝑜𝑠𝑒𝑑𝑑𝑓𝑛𝑢𝑙𝑙

× 𝑁𝐹𝐼 (2.23)

PNFI digunakan untuk membandingkan model-model alternatif, dan tidak

ada rekomendasi tingkat kecocokan yang daoat diterima. Meskipun demikian

ketika membandingkan dua model, perbedaan nilai PNFI sebesar 0,06 sampai

0,09 menandakan perbedaan yang cukup besar (Hair et al, 1998).

1. Kesesuaian Model Pengukuran

Ukuran kesesuaian model pengukuran dibagi menjadi menjadi dua yaitu

validitas dan reliabilitas. Validitas suatu variabel dikatakan mempunyai validitas

yang baik terhadap suatu konstrak laten apabila memiliki nilai faktor loading

(standardized solutions) ≥ 0,5. Reliabilitas yang tinggi jika nilai construct

reliability (𝐶𝑅) > 0,7. Adapun rumus perhitungan CR seperti di bawah ini:

𝐶𝑅 = �∑ 𝜆𝑖𝑛𝑖=1 �2

�∑ 𝜆𝑖𝑛𝑖=1 �2+∑ 𝜀𝑖𝑛

𝑖=1 (2.24)

dengan :

𝜆𝑖 adalah loading faktor terstandarisis untuk item ke-i



30

𝜀𝑖 adalah varians error untuk item ke-i

n adalah banyak item indikator

(Dachlan, 2014)

2. Kesesuaian Model Struktural

Evaluasi terhadap model struktural berkaitan dengan pengujian hubungan

antar variabel yang sebelumnya dihipotesiskan. Dalam praktiknya pengujian

yang biasa digunakan adalah pengujian dua arah yaitu menggunakan batas nilai

t-statistik nya 1,96 (𝑡𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑠𝑡𝑖𝑘 < −tα 2⁄ dan 𝑡𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑠𝑡𝑖𝑘 > tα 2⁄ ) atau dalam hal ini

AMOS menggunakan kriteria signifikansi (P-Value).



BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Data dan Sumber Data

Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data primer. Data tersebut

diperoleh dengan menyebarkan kuesioner terhadap responden yaitu mahasiswa

Fakultas Sains dan Teknologi (FST) Universitas Airlangga Surabaya angkatan

2013-2015.

Pengambilan sampel dilakukan dengan rumus Slovin untuk masing-masing

program studi di FST Universitas Airlangga Surabaya. Terdapat 8 program studi

di FST Universitas Airlangga Surabaya yaitu Statistika, Matematika, Sistem

Informasi, Fisika, Teknobiomedik, Kimia, Biologi dan ITL.

3.2 Populasi dan Sampel

Jumlah total mahasiswa angkatan 2013 – 2015 di FST Universitas Airlangga

Surabaya sebesar 1772 mahasiswa. Besar sampel yang diambil dalam penelitian

ini digunakan rumus sebagai berikut (Kurnia, 2010) :

𝑛 = 𝑁1+𝑁𝑒2

(3.1)

dengan :

𝑁 adalah jumlah populasi mahasiswa

𝑛 adalah jumlah sampel minimum

𝑒 adalah taraf kesalahan yang ditolerir sebesar 5%

31



32

Berdasarkan rumus Slovin di atas, maka besar jumlah sampel dalam

penelitian adalah :

𝑛 = 𝑁

1 + 𝑁𝑒2

𝑛 = 17721+1772(0,05)2

𝑛 = 326,33

Jumlah sampel yang telah diperoleh selanjutnya dibagi menjadi beberapa

program studi di Fakultas Sains dan Teknologi agar penentuan jumlah sampel

dalam masing – masing program studi mempunyai proporsi yang sama dengan

rumus sebagai berikut :

𝑛ℎ = 𝑁ℎ𝑁𝑛 (3.2)

dengan :

𝑛ℎ adalah ukuran sampel tiap program studi

𝑁ℎ adalah ukuran populasi tiap program studi

𝑁 adalah jumlah (total) populasi mahasiswa



33

Jumlah sampel pada tiap program studi disajikan pada Tabel 3.2.1 berikut :

Tabel 3.2 Ukuran Sampel tiap Program Studi angkatan 2013-2015

No. Program Studi Angkatan 𝑵𝒉 𝒏𝒉 Ukuran Sampel

1. Statistika

2013 56 10,31308 10 2014 49 9,023941 9 2015 57 10,49724 10

2. Matematika

2013 109 20,07366 20 2014 104 19,15285 19 2015 107 19,70534 20

3. Sistem Informasi

2013 59 10,86556 11 2014 54 9,944751 10 2015 55 10,12891 10

4. Fisika

2013 84 15,46961 15 2014 80 14,73297 15 2015 90 16,57459 17

5. Teknobiomedik

2013 51 9,392265 9 2014 46 8,471455 8 2015 59 10,86556 11

6. Kimia

2013 95 17,4954 17 2014 80 14,73297 15 2015 92 16,94291 17

7. Biologi

2013 91 16,75875 17 2014 89 16,39042 16 2015 96 17,67956 18

8. ITL

2013 58 10,6814 11 2014 53 9,760589 10 2015 58 10,6814 11

TOTAL 𝑵 = 1772 𝑛 =326,33 326

3.3 Variabel Penelitian

Pada penelitian ini penulis menggunakan variabel penelitian yang dibutuhkan

untuk persiapan data serta persiapan metode analisis pengolahan data. Variabel

penelitian yang digunakan antara lain :



34

Tabel 3.3 Variabel Penelitian

No. Variabel Indikator Sumber Variabel Endogen (η)

1. Sikap Konsumen (𝜂1)

1. Pertimbangan harga dalam memilih produk bajakan (𝑌1)

Lichtenstein dkk (1993)

2. Kesukaan berbelanja produk bajakan (𝑌2)

3. Keuntungan membeli produk bajakan (𝑌3)

4. Perasaan tidak bersalah dalam membeli produk bajakan (𝑌4)

5. Membeli produk bajakan merupakan pilihan yang lebih baik (𝑌5)

2. Minat Pembelian (𝜂2)

1. Produk bajakan menjadi pilihan ketika akan membeli CD, VCD atau DVD (𝑍1)

Zeithaml dkk (1996)

2. Membeli CD, VCD atau DVD bajakan (𝑍2)

3. Merekomendasikan kepada teman untuk membeli produk bajakan (𝑍3)

4. Mengatakan sesuatu yang baik mengenai produk bajakan (𝑍4)

Variabel Eksogen (ξ)

3. Resiko Pembelian (𝜉1)

1. Resiko ketika membeli produk bajakan (𝑋1)

Huang dkk (2004) Donthu and

Garcia (1999)

2. Kualitas produk bajakan yang dibeli (𝑋2)

3. Keragu-raguan sesorang ketika membeli produk bajakan (𝑋3)

4. Harga atas Kualitas (𝜉2)

1. Produk terbaik didapat dengan mengeluarkan uang lebih (𝑋4) Lichtenstein dkk

(1993) 2. Harga merupakan indikator dari kualitas (𝑋5)



35

No. Variabel Indikator Sumber

Variabel Eksogen (ξ)

5. Kontrol Perilaku (𝜉3)

1. Kontrol diri dalam pembelian produk bajakan (𝑋6)

Zeithaml dkk (1996)

2. Sikap berhemat adalah faktor pendukung membeli produk bajakan (𝑋7)

3. Memiliki sumber daya, pengetahuan dan kemampuan untuk membeli produk bajakan (𝑋8)

6. Norma Subjektif (𝜉4)

1. Pengaruh orang tua (𝑋9)

Ajzen (1991) 2. Pengaruh saudara (𝑋10)

3. Pengaruh teman (𝑋11)

7. Integritas (𝜉5)

1. Kejujuran sebagai kualitas penting bagi karakter seseorang (𝑋12)

Ang dkk (2001)

2. Sangat penting bahwa orang bersikap sopan (𝑋13)

3. Kekaguman terhadap orang yang bertanggung jawab (𝑋14)

4. Kesukaan terhadap orang yang memiliki pengendalian diri (𝑋15)

3.4 Langkah-langkah Analisis Data

Langkah-langkah analisis data dalam penelitian ini sebagai berikut:

1. Melakukan statistika deskriptif dalam penelitian

a. Melakukan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara

memberikan kuesioner berisi seperangkat daftar pertanyaan dari

sejumlah responden.

b. Mengumpulkan kuesioner yang telah diisi responden.



36

c. Analisis Deskriptif menggunakan SPSS, membuat diagram lingkaran

dengan frekuensi berupa persentase

2. Pemodelan Structural Equation Modelling (SEM)

a. Melakukan uji kecocokan model pengukuran menggunakan uji

validitas dengan nilai loading factor lebih besar dari 0,5 maka dapat

dikatakan valid. Selanjutnya melakukan uji Reliabilitas untuk

mengukur tingkat konsistensi indikator terhadap pengukurannya.

Tingkat reliabilitas ditentukan oleh nilai Construct Reliability (CR),

tingkat reliabilitas yang diterima adalah > 0,70.

b. Menyusun diagram jalur yaitu model kerangka pemikiran teoritis yang

sudah dibangun, kemudian ditransformasikan ke dalam bentuk

diagram jalur untuk menggambarkan hubungan kausalitas antara

variabel eksogen dengan variabel endogen.

Gambar 3.1 Rencana Diagram Jalur



37

c. Menentukan hubungan antar variabel laten berdasarkan teori yang

ada.

d. Mengestimasi model, membuat persamaan model pengukuran dan

persamaan model struktural.

e. Melakukan uji kecocokan persamaan model struktural.

f. Melakukan evaluasi kriteria Goodness-of-Fit untuk keseluruhan model

dengan menggunakan Absolute Fit Indicates (CMIN, RMR, GFI dan

AGFI), Baseline Comparions Model (TLI, NFI dan CFI) dan Model

Parsimony (PNFI)

g. Interpretasikan model hasil estimasi.



BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Deskripsi Pendapat Responden Berdasarkan Pilihan Jawaban

Kuesioner

Tahap yang dilakukan setelah melakukan pengambilan data kuesioner

terhadap mahasiswa Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga

sebanyak 326 responden adalah mendeskripsikan variabel yang berpengaruh

terhadap sikap konsumen dan minat pembelian. Terdapat 24 variabel indikator

dengan pilihan jawaban sebagai berikut:

1. Sangat tidak setuju

2. Tidak setuju

3. Setuju

4. Sangat setuju

a. Deskripsi Jawaban Responden terhadap Variabel Resiko Pembelian

Gambar 4.1 Pie Chart untuk X1 Gambar 4.2 Pie Chart untuk X2

7%

35% 49%

9%

X1= Resiko ketika membeli produk bajakan

1

2

3

4

6% 28%

48%

18%

X2= Kualitas produk bajakan yang dibeli

1

2

3

4

38



39

Gambar 4.3 Pie Chart untuk X3

Berdasarkan Gambar 4.1, pie chart X1 menunjukkan bahwa sebagian

besar responden mengetahui risiko terkait hukum dalam pembelian DVD Film

Bajakan dengan memilih jawaban nomor 3 (setuju) yang memiliki persentase

sebesar 49%. Sedangkan sedikit responden yang tidak mengetahui risiko terkait

hukum dalam pembelian DVD Film Bajakan dengan memilih jawaban nomor 1

(sangat tidak setuju) yang memiliki persentase sebesar 7%.

Informasi yang dapat diperoleh dari Gambar 4.2 pie chart X2 adalah

sebesar 48% (persentase terbesar dari pilihan jawaban nomor 3) dari jumlah 326

responden setuju bahwa kemungkinan besar DVD Film Bajakan tidak berfungsi

dengan baik. Sedangkan hanya 6% responden beranggapan bahwa DVD Film

Bajakan akan berfungsi dengan baik.

Gambar terakhir yaitu Gambar 4.3 pie chart X3 menunjukkan bahwa

mayoritas responden tidak setuju dengan persentase 50% (pilihan jawaban nomor

2) bahwa keputusan terburuk adalah pembelian DVD Film Bajakan hanya

menghabiskan uang. Sedangkan sebesar 11% responden sangat setuju bahwa

pembelian DVD Film Bajakan adalah keputusan terburuk dan menghabiskan

uang.

14%

50% 25%

11%

X3= Keragu-raguan membeli produk bajakan

1

2

3

4



40

b. Deskripsi Jawaban Responden terhadap Variabel Harga Atas Kualitas


Pada Gambar 4.4 pie chart untuk X4 dapat menunjukkan bahwa sebagian

besar responden setuju dengan pilihan jawaban nomor 3 sebesar 55% yaitu harga

DVD Film Bajakan terjangkau dengan pendapatan mereka. Sedangkan jawaban

nomor 1 sebesar 1% beranggapan bahwa harga Film Bajakan tidak terjangkau

dengan pendapatan mereka.

Berdasarkan Gambar 4.5 pie chart untuk X5, sebagian responden

beranggapan bahwa harga DVD Film Bajakan tidak sesuai dengan kualitas yang

mereka harapkan, hal ini dibuktikan dengan angka persentase jawaban nomor 2

(tidak setuju) yang cukup besar yaitu 45%. Tetapi sebagian responden lainnya

juga beranggapan bahwa harga DVD Film Bajakan sesuai dengan kualitas yang

mereka harapkan, hal ini juga dibuktikan dengan besarnya persentase pada

jawaban nomor 3 (setuju) sebesar 40%.

1% 5%

55% 39%

X4= Produk terbaik didapat dengan mengeluarkan uang

lebih

1

2

3

4

9%

45% 40%

6%

X5= Harga merupakan indikator dari kualitas

1

2

3

4



41

c. Deskripsi Jawaban Responden terhadap Variabel Kontrol Perilaku



Berdasarkan Gambar 4.6 pie chart untuk X6 menggambarkan bahwa

sebagian besar responden beranggapan apabila mereka mempunyai uang, mereka

tidak akan membeli DVD Film Bajakan. Hal ini dibuktikan dengan nilai

persentase jawaban nomor 3 (setuju) mendominasi sebesar 42%. Sedangkan

sebagian kecil responden beranggapan bahwa apabila mereka mempunyai uang,

mereka akan membeli DVD Film Bajakan.

Pada Gambar 4.7 pie chart untuk X7, dapat dilihat bahwa sebesar 49%

responden memilih jawaban nomor 3 (setuju) yaitu mempunyai keinginan

5%

26%

42%

27%

X6= Kontrol diri dalam pembelian produk bajakan

1

2

3

4

4% 15%

49%

32%

X7= Sikap berhemat adalah faktor pendukung membeli

produk bajakan

1

2

3

4

6% 26%

57%

11%

X8= Memiliki sumber daya, pengetahuan dan

kemampuan untuk membeli produk bajakan

1

2

3

4



42

berhemat biaya sebagai faktor pendukung membeli DVD Film Bajakan.

Sedangkan hanya 4% responden tidak mempunyai keinginan berhemat biaya

sebagai faktor pendukung membeli DVD Film Bajakan.

Menurut Gambar 4.8 pie chart untuk X8, sebagian besar 57% (jawaban

nomor 3) responden mempunyai sumber daya, pengetahuan dan kemampuan

untuk membeli DVD Film Bajakan. Sedangkan hanya 6% (jawaban nomor 1)

sama sekali tidak mempunyai sumber daya, pengetahuan dan kemampuan untuk

membeli DVD Film Bajakan.

d. Deskripsi Jawaban Responden terhadap Variabel Norma Subjektif



13%

43% 35%

9%

X9= Pengaruh orang tua

1

2

3

4

10%

33% 47%

10%

X10= Pengaruh saudara

1

2

3

4

0% 1% 4%

95%

X11= Pengaruh teman

1

2

3

4



43

Berdasarkan Gambar 4.9 pie chart untuk X9 (pengaruh orang tua),

Gambar 4.10 pie chart untuk X10 (pengaruh saudara) dan Gambar 4.11 pie chart

untuk X11 (pengaruh teman) dapat dilihat bahwa sebagian besar responden

mendapatkan pengaruh dan dukungan membeli DVD Film Bajakan dari teman.

Hal ini dapat dibuktikan dengan nilai persentase pilihan jawaban nomor 4 (sangat

setuju) pada Gambar 4.11 pie chart untuk X11 yang sangat besar yaitu 95%

dibanding dengan indikator lainnya.

e. Deskripsi Jawaban Responden terhadap Variabel Integritas



Berdasarkan Gambar 4.12 pie chart untuk X12 responden mayoritas

responden beranggapan bahwa kejujuran adalah kualitas penting dari karakter

1% 3%

32% 64%

X12= Kejujuran sebagai kualitas penting bagi karakter seseorang

1

2

3

4

1% 3%

27%

69%

X13= Sangat penting bahwa orang bersikap sopan

1

2

3

4

0% 2% 30%

68%

X14= Kekaguman terhadap orang yang

bertanggungjawab

1

2

3

4

2% 2%

36% 60%

X15= Kesukaan terhadap orang yang memiliki

pengendalian diri

1

2

3

4



44

seseorang. Hal ini dibuktikan dengan besarnya persentase jawaban nomor 4

(sangat setuju) yaitu sebesar 64%. Gambar 4.13 pie chart untuk X13 mayoritas

responden beranggapan bahwa penting untuk orang lain bersikap sopan santun.

Hal ini dibuktikan dengan besarnya persentase jawaban nomor 4 (sangat setuju)

yaitu sebesar 69%.

Menurut Gambar 4.14 pie chart untuk X14 mayoritas responden menyukai

orang yang bertanggung jawab. Hal ini dibuktikan dengan besarnya persentase

jawaban nomor 4 (sangat setuju) yaitu sebesar 68%. dan Gambar 4.15 pie chart

untuk X15 mayoritas responden menyukai orang yang bisa diandalkan. Hal ini

dibuktikan dengan besarnya persentase jawaban nomor 4 (sangat setuju) yaitu

sebesar 60%.

f. Deskripsi Jawaban Responden terhadap Variabel Sikap Konsumen

Gambar 4.16 Pie Chart untuk Y1 Gambar 4.17 Pie Chart untuk Y2

2% 12%

54%

32%

Y1= Pertimbangan harga dalam memilih produk

bajakan

1

2

3

4

9%

43% 39%

9%

Y2= Kesukaan berbelanja produk bajakan

1

2

3

4



45

Gambar 4.18 Pie Chart untuk Y3 Gambar 4.19 Pie Chart untuk Y4

Gambar 4.20 Pie Chart untuk Y5

Berdasarkan Gambar 4.16 pie chart untuk Y1, menjelaskan bahwa sebesar

54% dari 326 responden memilih membeli DVD Film Bajakan karena harganya

murah sedangkan hanya 2% dari 326 responden sangat tidak setuju dengan

pernyataan tersebut. Gambar 4.17 pie chart untuk Y2 menunjukkan bahwa

sebagian responden tidak begitu suka membeli DVD Film Bajakan dengan

persentase pilihan jawaban nomor 2 (tidak setuju).

Menurut Gambar 4.18 pie chart untuk Y3, sebagian besar responden setuju

bahwa membeli DVD Film Bajakan umumnya menguntungkan konsumen dengan

persentase sebesar 53%. Sedangkan hanya 5% beranggapan bahwa membeli

DVD Film Bajakan umumnya sama sekali tidak menguntungkan konsumen.

5%

30%

53%

12%

Y3= Keuntungan membeli produk bajakan

1

2

3

4

13%

42% 37%

8%

Y4= Perasaan tidak bersalah dalam membeli

produk bajakan

1

2

3

4

16%

49%

29%

6%

Y5= Membeli produk bajakan merupakan pilihan

terbaik

1

2

3

4



46

Gambar 4.19 pie chart untuk Y4 menunjukkan bahwa sebesar 42% dari 326

responden beranggapan bahwa membeli DVD Film Bajakan adalah hal yang

salah. Sedangkan hanya 8% dari 326 responden sangat setuju bahwa membeli

DVD Film Bajakan bukan hal yang salah.

Gambar 4.20 pie chart untuk Y5, pilihan jawaban nomor 2 (tidak setuju)

memiliki persentase sebesar 49% yang menjelaskan bahwa lebih baik membeli

DVD Original daripada DVD Film Bajakan. Sedangkan hanya 6% dari responden

beranggapan bahwa lebih baik membeli DVD Film Bajakan daripada DVD

Original.

g. Deskripsi Jawaban Responden terhadap Variabel Minat Pembelian

Gambar 4.21 Pie Chart untuk Z1 Gambar 4.22 Pie Chart untuk Z2

10%

34% 49%

7%

Z1= Produk bajakan menjadi pilihan ketika akan membeli

CD, VCD atau DVD

1

2

3

4

11%

39% 45%

5%

Z2= Membeli CD,VCD, atau DVD bajakan

1

2

3

4



47

Gambar 4.23 Pie Chart untuk Z3 Gambar 4.24 Pie Chart untuk Z4

Berdasarkan Gambar 4.21 pie chart untuk Z1 dan Gambar 4.22 pie chart

untuk Z2 sebagian besar responden memilih jawaban nomor 3 dengan anggapan

untuk saat ini mereka akan mempertimbangkan DVD Film Bajakan sebagai

pilihan ketika ingin membeli sesuatu dan mungkin membeli DVD Film Bajakan.

Menurut Gambar 4.23 pie chart untuk Z3, untuk saat ini mereka tidak

merekomendasikan kepada teman dan keluarga untuk membeli DVD Film

Bajakan. Hal ini dibuktikan dengan persentase pilihan jawaban nomor 2 (tidak

setuju) yang sebesar 50%. Sedangkan hanya 4% responden sangat

merekomendasikan kepada teman dan keluarga untuk membeli DVD Film

Bajakan.

Pada Gambar 4.24 pie chart untuk Z4, informasi yang dapat diperoleh

adalah sebagian besar responden beranggapan untuk saat ini mereka mungkin

mengatakan hal-hal positif tentang DVD Film Bajakan. Hal ini dibuktikan dengan

persentase sebesar 48% pada pilihan jawaban nomor 3 (setuju). Sedangkan hanya

6% tidak akan mengatakan hal-hal positif tentang DVD Film Bajakan.

15%

50%

31%

4%

Z3= Merekomendasikan kepada teman untuk membeli

produk bajakan

1

2

3

4

6%

28%

48%

18%

Z4= Mengatakan sesuatu yang baik mengenai produk

bajakan

1

2

3

4



48

4.2 Analisa Pemodelan Sikap Konsumen dan Minat Pembelian

menggunakan Structural Equation Modeling (SEM)

Langkah pertama dalam analisa menggunakan metode SEM adalah

melakukan uji validitas dan reliabilitas terhadap data yang terkumpul. Uji

validitas yang digunakan adalah metode korelasi Pearson. Signifikansi ada baris

kedua masing-masing indikator di mana indikator dinyatakan valid pada taraf

kesalahan (α) sebesar 5% dengan hipotesis :

H0 : Variabel-variabel indikator tidak valid

H1 : Variabel-variabel indikator valid

Dengan daerah kritis : tolak H0 apabila p-value < 0,05 (α)

Berdasarkan tabel Correlations pada lampiran 6, nilai yang dipergunakan

untuk menguji validitas indikator adalah pada kolom Total. Pada indikator X1,

X2 dan X6 memiliki p-value sebesar 0,265 ; 0,864 dan 0,255 > α (0,05) maka

indikator dinyatakan tidak valid. Untuk mencapai ke-valid-an data, maka

dilakukan uji validitas kembali tanpa melibatkan X1,X2 dan X6. Hasil yang

didapatkan berdasarkan tabel Correlations Valid (lampiran 8) adalah semua

indikator menghasilkan nilai yang valid yaitu memiliki p-value sebesar 0,000 <

0,05

Uji reliabilitas yang dilakukan pada penelitian ini digunakan untuk

mengetahui apakah item-item kuesioner dinyatakan reliabel atau konsisten.

Berdasarkan output SPSS (lampiran 9) diketahui bahwa nilai Cronbach’s Alpha

sebesar 0,794 artinya item-item kuesioner dapat dikatakan reliabel atau terpercaya

sebagai alat pengumpul data dalam penelitian.



49

Langkah selanjutnya yang harus dilakukan adalah melakukan uji Normalitas

Multivariate dengan menguji seluruh data menggunakan Uji Kolmogorov-

Smirnov dengan hipotesis :

H0 : Data berdistribusi normal

H1 : Data tidak berdistribusi normal

Daerah kritis : tolak H0 apabila p-value < 0,05 (α) (Santoso, 2015).

Berdasarkan lampiran 4, diperoleh p-value sebesar 0,010 lebih kecil dari 0,05 (α),

maka data tidak berdistribusi normal. Langkah yang dilakukan untuk mencapai

kenormalitasan data adalah melakukan transformasi data. Salah satu transformasi

data yang dapat dilakukan adalah transformasi Box-Cox (Setiawan, 2014).

Transformasi data dilakukan dengan menggunakan lambda (λ) sebesar 0 yang

berarti data transformasi berupa hasil log dari data mentah (lampiran 3). Langkah

berikutnya dilakukan uji normalitas multivariate kembali (lampiran 5) dengan p-

value sebesar 0,081 yang lebih besar dari 0,05 (α), maka data berdistribusi normal.

Langkah yang harus dilakukan selanjutnya adalah menganalisis pemodelan

Sikap Konsumen dan Minat Pembelian menggunakan Structural Equation

Modeling (SEM). Pada langkah ini, variabel Resiko Pembelian (𝜉1) tidak lagi

digunakan dalam analisis pemodelan. Hal ini dikarenakan Resiko Pembelian (𝜉1)

membuat model tidak teridentifikasi, maka dari itu dilakukan penghapusan

variabel Resiko Pembelian (𝜉1) sehingga analisis model yang diperoleh

teridenfikasi. Pada tahap SEM, pembuatan diagram jalur merupakan langkah

awal yang harus dilakukan, diagram jalur ini dibuat berdasarkan dengan teori

yang ada. Berikut adalah diagram jalur SEM yang digunakan:



50

Gambar 4.25 Diagram Jalur SEM

dengan :

𝜉2 merupakan variabel laten eksogen 2 yaitu harga atas kualitas

𝜉3 merupakan variabel laten eksogen 3 yaitu kontrol perilaku

𝜉4 merupakan variabel laten eksogen 4 yaitu norma subjektif

𝜉5 merupakan variabel laten eksogen 5 yaitu integritas

𝜂1 merupakan variabel laten endogen 1 yaitu sikap konsumen

𝜂2 merupakan variabel laten endogen 2 yaitu minat pembelian

𝑋4 𝑑𝑎𝑛 𝑋5 merupakan indikator-indikator pembentuk 𝜉2

𝑋7 𝑑𝑎𝑛 𝑋8 merupakan indikator-indikator pembentuk 𝜉3

𝑋9,𝑋10,𝑋11 merupakan indikator-indikator pembentuk 𝜉4

𝑋12,𝑋13 … ,𝑋15 merupakan indikator-indikator pembentuk 𝜉5

𝑌1,𝑌2, … ,𝑌5 merupakan indikator-indikator pembentuk 𝜂1

𝑍1, … ,𝑍4 merupakan indikator-indikator pembentuk 𝜂2



51

𝜆1 𝑑𝑎𝑛 𝜆2 adalah faktor loading atau muatan faktor dari variabel indikator

terhadap 𝜉2

𝜆3 𝑑𝑎𝑛 𝜆4 adalah faktor loading atau muatan faktor dari variabel indikator

terhadap 𝜉3

𝜆5, 𝜆6, 𝜆7 adalah faktor loading atau muatan faktor dari variabel indikator

terhadap 𝜉4

𝜆8, … , 𝜆11 adalah faktor loading atau muatan faktor dari variabel indikator

terhadap 𝜉5

𝜆12, 𝜆13, … , 𝜆16 adalah faktor loading atau muatan faktor dari variabel indikator

terhadap 𝜂1

𝜆17, 𝜆18, … , 𝜆20 adalah faktor loading atau muatan faktor dari variabel indikator

terhadap 𝜂2

𝛿4 𝑑𝑎𝑛 𝛿5 adalah variabel-variabel error pengukuran dari indikator eksogen 2

𝛿7 𝑑𝑎𝑛 𝛿8 adalah variabel-variabel error pengukuran dari indikator eksogen 3

𝛿9, 𝛿10, 𝛿11 adalah variabel-variabel error pengukuran dari indikator eksogen 4

𝛿12, 𝛿13, … , 𝛿15 adalah variabel-variabel error pengukuran dari indikator eksogen 5

𝜀1, 𝜀2 … , 𝜀5 adalah variabel-variabel error pengukuran dari indikator endogen 1

𝜀6, 𝜀7, … , 𝜀9 adalah variabel-variabel error pengukuran dari indikator endogen 2

ς1 adalah variabel error dari endogen 1

ς2 adalah variabel error dari endogen 2



52

Identifikasi Model

Suatu model persamaan struktural dapat dikategorikan sebagai just

identified, overidentified atau underidentified. Just identified model adalah model

yang memiliki kesesuaian satu lawan satu antara data dengan parameter

strukturalnya. Dengan kata lain jumlah data varian dan kovarian sama dengan

jumlah parameter yang akan diestimasi. Model overidentified adalah model yang

jumlah parameter estimasi lebih kecil dari jumlah data varian dan kovariannya

sehingga menghasilkan degree of freedom positif. Sedangkan underidentified

adalah model yang jumlah parameter estimasi lebih besar dari data varian dan

kovarian sehingga nilai degree of freedom negatif.

Notes for Model (Default model)

Computation of degrees of freedom (Default model)

Number of distinct sample moments: 210 Number of distinct parameters to be estimated: 45

Degrees of freedom (210 - 45): 165

Berdasarkan output analisis di atas, diperoleh nilai degree of freedom yang

dihasilkan adalah 210 – 45 = 165, 165 > 0 sehingga model sikap konsumen dan

minat pembelian adalah overidentified, jadi model tersebut dapat diidentifikasikan

estimasinya.



53

Uji Kecocokan Model Struktural

Pengujian selanjutnya adalah melakukan uji terhadap model yang sesuai

dengan teori yang digunakan yaitu pengaruh variabel laten eksogen terhadap

variabel laten endogen. Model struktural yang digunakan adalah sebagai berikut:

Gambar 4.26 Hasil Model Struktural

Analisis uji kecocokan model struktural dengan menggunakan software

AMOS 22 menghasilkan output yang di dalamnya berisikan p-value yang terdapat

di lampiran 11. Pada uji kecocokan model struktural semua model yang

dihipotesiskan diuji berdasarkan nilai signifikansinya. Nilai alpha (𝛼) atau taraf

nyata yang digunakan sebesar 5%. Berikut ini adalah hipotesis uji nya:

1. Hipotesis 1

𝐻0 : Tidak ada pengaruh antara norma subjektif terhadap sikap

konsumen DVD Film Bajakan pada mahasiswa FST

Universitas Airlangga



54

𝐻1 : Ada pengaruh antara norma subjektif terhadap sikap



Daerah Kritis : tolak H0 apabila 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 0,05

Berdasarkan output p-value di lampiran 11 variabel norma subjektif terhadap

sikap konsumen memiliki nilai signifikansi sebesar 0,0001 yang lebih kecil dari

0,05. Maka keputusan yang diambil adalah menolak 𝐻0 bahwa ada pengaruh

antara norma subjektif terhadap sikap konsumen. Hal ini dapat dibuktikan bahwa

orang tua, teman dan saudara bertindak sebagai kontributor besar untuk

mengonsumsi produk DVD Film Bajakan.

2. Hipotesis 2

𝐻0 : Tidak ada pengaruh antara integritas terhadap sikap



𝐻1 : Ada pengaruh antara integritas terhadap sikap konsumen

DVD Film Bajakan pada mahasiswa FST Universitas

Airlangga


Berdasarkan output p-value di lampiran 11 variabel integritas terhadap sikap

konsumen memiliki nilai signifikansi sebesar 0,842 yang lebih besar dari 0,05.

Maka keputusan yang diambil adalah menerima 𝐻0 bahwa tidak ada pengaruh

antara integritas terhadap sikap konsumen. Konsumsi produk DVD Film



55

Bajakan dapat dinilai dari segi moralitas, seorang konsumen yang integritasnya

rendah akan merasa tidak bersalah ketika membeli DVD Film Bajakan.

3. Hipotesis 3

𝐻0 : Tidak ada pengaruh antara harga atas kualitas terhadap sikap



𝐻1 : Ada pengaruh antara harga atas kualitas terhadap sikap




Berdasarkan output p-value di lampiran 11 variabel harga atas kualitas

terhadap sikap konsumen memiliki nilai signifikansi sebesar 0,0001 yang lebih

kecil dari 0,05. Maka keputusan yang diambil adalah menolak 𝐻0 dan dapat

diartikan ada pengaruh antara harga atas kualitas terhadap sikap konsumen.

Seorang konsumen tentunya mempertimbangkan harga dan kualitas dalam

pembelian sebuah produk. Konsumen lebih memilih produk dengan harga yang

terjangkau dan kualitasnya sesuai harapan.

4. Hipotesis 4

𝐻0 : Tidak ada pengaruh antara kontrol perilaku terhadap sikap





56

𝐻1 : Ada pengaruh antara kontrol perilaku terhadap sikap




Berdasarkan output p-value di lampiran 11 variabel kontrol perilaku terhadap

sikap konsumen memiliki nilai signifikansi sebesar 0,013 yang lebih kecil dari

0,05. Maka keputusan yang diambil adalah menolak 𝐻0 dan dapat diartikan ada

pengaruh antara kontrol perilaku terhadap sikap konsumen. Hal ini dapat

dibuktikan bahwa sebagian besar responden mendukung pembelian DVD Film

Bajakan, tujuan mereka membeli DVD Film Bajakan adalah untuk menghemat

biaya.

5. Hipotesis 5

𝐻0 : Tidak ada pengaruh antara sikap konsumen terhadap minat

pembelian DVD Film Bajakan pada mahasiswa FST


𝐻1 : Ada pengaruh antara sikap konsumen terhadap minat

pembelian DVD Film Bajakan pada mahasiswa FST


Daerah Kritis : 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 0,05

Berdasarkan output p-value di lampiran 11 variabel sikap konsumen terhadap

minat pembelian memiliki nilai signifikansi sebesar 0,0001 yang lebih kecil dari

0,05. Maka keputusan yang diambil adalah menolak 𝐻0 dan dapat diartikan ada

pengaruh antara sikap konsumen terhadap minat pembelian. Sikap positif



57

berkorelasi minat pembelian, yang merupakan awal dari adanya perilaku nyata.

Sikap konsumen menyatakan suka atau tidak suka terhadap produk DVD Film

Bajakan berhubungan dengan rencana atau minat konsumen untuk membeli

produk DVD Film Bajakan.

Persamaan model pengukuran dan model struktural

Proses selanjutnya adalah estimasi model dengan menggunakan Maximum

Likelihood Estimator (MLE) yang menghasilkan persamaan pengukuran dan

persamaan struktural. Persamaan pengukuran diperoleh berdasarkan loading

factor pada lampiran 10 dan nilai kesalahan pengukuran variabel indikator pada

lampiran 12 kolom estimate. Berikut adalah persamaan model pengukuran dan

struktural yang diperoleh dengan bantuan AMOS 22.

Persamaan model pengukuran untuk variabel eksogen :

𝑋4 = 0,402𝜉2 + 0,611

𝑋5 = 0,859𝜉2 + 0,255

𝑋7 = 0,560𝜉3 + 0,809

𝑋8 = 0,388𝜉3 + 0,810

𝑋9 = 0,742𝜉3 + 0,530

𝑋10 = 0,889𝜉4 + 0,239

𝑋11 = 0,628𝜉4 + 0,568

𝑋12 = 0,793𝜉5 + 0,258

𝑋13 = 0,846𝜉5 + 0,195

𝑋14 = 0,937𝜉5 + 0,069



58

𝑋15 = 0,796𝜉5 + 0,269

Persamaan model pengukuran untuk variabel endogen :

𝑌1 = 0,431𝜂1 + 0,744

𝑌2 = 0,677𝜂1 + 0,555

𝑌3 = 0,500𝜂1 + 0,700

𝑌4 = 0,387𝜂1 + 0,977

𝑌5 = 0,528𝜂1 + 0,782

𝑍1 = 0,407𝜂2 + 0,861

𝑍2 = 0,712𝜂2 + 0,461

𝑍3 = 0,842𝜂2 + 0,274

𝑍4 = 0,606𝜂2 + 0,673

Persamaan model struktural :

𝜂1 = 0,406𝜉2 + 0,438𝜉3 + 0,436𝜉4 − 0,012𝜉5 + 0,137

𝜂2 = 0,819𝜂1 + 0,129

Berdasarkan persamaan pengukuran di atas dapat diinterpretasikan sebagai

berikut. Sebagai contoh untuk persamaan:

𝜂1 = 0,406𝜉2 + 0,438𝜉3 + 0,436𝜉4 − 0,012𝜉5 + 0,137

Berdasarkan persamaan – persamaan di atas memiliki makna untuk setiap

kenaikan satu satuan variabel harga atas kualitas, maka akan meningkatkan sikap

konsumen untuk memilih produk DVD Film Bajakan sebesar 0,406 atau 40,6%.

Setiap kenaikan satu satuan variabel kontrol perilaku, maka akan meningkatkan

sikap konsumen untuk memilih produk DVD Film Bajakan sebesar 0,438 atau

43,8%. Dan setiap kenaikan satu satuan variabel norma subjektif, maka akan



59

meningkatkan sikap konsumen untuk memilih produk DVD Film Bajakan sebesar

0,436 atau 43,6%. Tanda koefisien negatif menandakan pengaruh yang terbalik,

setiap kenaikan satu satuan variabel integritas akan menurunkan sikap konsumen

untuk memilih produk DVD Film Bajakan sebesar 1,2% yang berarti integritas

dalam model mempunyai pengaruh yang sangat kecil terhadap sikap konsumen.

Sedangkan untuk persamaan:

𝜂2 = 0,819𝜂1 + 0,129

Persamaan di atas memiliki makna untuk setiap kenaikan satu satuan

variabel sikap konsumen, maka akan meningkatkan minat pembelian untuk

memutuskan membeli produk DVD Film Bajakan sebesar 0,819 atau 81,9%.

Evaluasi Kriteria Goodness-Of-Fit

Setelah melakukan uji kecocokan model, maka langkah selanjutnya adalah

melakukan uji model fit dengan 3 tahapan yaitu absolut fit indices, baseline

comparisions model dan model parsimony, selanjutnya akan dibahas sebagai

berikut:

1. Absolut Fit Indices

Pada langkah absolut fit indices terdapat tiga jenis model yaitu default model,

saturated model dan independence model. Default model adalah model yang

sekarang sedang diuji. Saturated model adalah hasil pengujian pada kondisi di

mana terjadi just identified dengan df adalah 0, pada banyak kasus hasil CMIN

adalah 0. Independence model adalah hasil pengujian pada kondisi di mana setiap

variabel indikator dianggap tidak berhubungan dengan variabel laten. Pada



60

banyak kasus, hasil CMIN pada kondisi independence model adalah lebih besar

dari kondisi kondisi asli yaitu default model. Berdasarkan output di bawah, nilai

CMIN default model dengan nilai 457,742 berada di antara nilai CMIN saturated

model dengan nilai 0,000 dan nilai CMIN independence model dengan nilai

2536,876. Hal ini menunjukkan bahwa model fit.

Tabel 4.1 Ringkasan Model Absolute Fit Indices

Model CMIN RMR GFI AGFI

Default model 457,742 ,093 ,871 ,836

Saturated model ,000 ,000 1,000

Independence model 2536,876 ,232 ,444 ,385

Root Mean Residual (RMR) pada dasarnya menghitung residu atau selisih

dari kovarians sampel dengan kovarians estimate. Semakin kecil nilai RMR

menandakan bahwa kovarians sampel semakin mendekati kovarians estimate atau

dengan kata lain model semakin fit. Nilai RMR sebesar 0,093 yang sangat kecil

mendekati 0 menandakan bahwa model fit dengan kovarians sampel mendekati

kovarians estimate.

Selain nilai RMR yang dijadikan acuan kecocokan model, nilai Goodness of

Fit Index (GFI) dan Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) yang bernilai antara 0

sampai 1, semakin hasil GFI dan AGFI mendekati angka 1, akan semakin baik

model tersebut. Berdasarkan output di atas nilai GFI sebesar 0,871 dan nilai AGFI

sebesar 0,836 menandakan bahwa model fit.

2. Baseline Comparisions Model



61

Pengujian dengan alat uji ini akan membandingkan model tertentu dengan

null model, yakni model yang mempunyai asumsi bahwa semua indikator

(observed variables) tidak berkorelasi satu dengan lainnya.

Tabel 4.2 Baseline Comparisions Model

Model TLI rho2

NFI Delta1

CFI

Default model ,856 ,820 ,875

Saturated model 1,000 1,000

Independence model ,000 ,000 ,000

Model dikatakan fit apabila memenuhi kriteria nilai TLI, NFI, dan CFI

yaitu semakin mendekati nilai 1 (perfect fit). Berdasarkan output di atas masing-

masing nilai Tucker Lewis Index (TLI), Normed Fit Index (NFI), dan Comparative

Fit Index (CFI) sebesar 0,856;0,820; dan 0,875 yang dapat diartikan bahwa model

sudah fit.

3. Model Parsimony

Kelompok pengujian ini membandingkan model yang kompleks dengan

model yang sederhana (parsimoni atau ringkas). Karena itu, alat ukur sebenarnya

tidak efektif untuk mengukur model tunggal.



62

Tabel 4.3 Ringkasan Model Parsimony Fit Indices

Model PNFI

Default model ,712

Saturated model ,000

Independence model ,000

Parsimonious Normal Fit Index (PNFI) merupakan modifikasi dari NFI.

PNFI memasukkan jumlah df yang digunakan untuk mencapai level fit. Semakin

tinggi nilai PNFI semakin baik. PNFI 0,60 sampai 0,90 menunjukkan adanya

perbedaan model yang signifikan. Dari output di atas dapat dilihat bahwa nilai

PNFI sebesar 0,712 yang mengindikasikan model parsimoni.



BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan analisis dan pembahasan BAB IV, diperoleh kesimpulan

sebagai berikut:

1. Berdasarkan analisis deskriptif dalam bentuk diagram lingkaran

(persentase) pada semua variabel indikator, mayoritas responden setuju

dengan pernyataan yang ada pada kuesioner. Hal ini terbukti dengan

persentase jawaban nomor 3 atau setuju yang lebih besar bila

dibandingkan dengan pilihan jawaban yang lain.

2. Berdasarkan hasil analisis Structural Equation Modeling (SEM) dengan

model struktural:

𝜂1 = 0,406𝜉2 + 0,438𝜉3 + 0,436𝜉4 − 0,012𝜉5 + 0,137

Variabel harga atas kualitas, kontrol perilaku dan norma subjektif

adalah variabel yang berpengaruh besar terhadap sikap konsumen dalam

pembelian DVD Film Bajakan, sedangkan variabel integritas dalam

model mempunyai pengaruh yang sangat kecil terhadap sikap

konsumen.

Sedangkan untuk persamaan: 𝜂2 = 0,819𝜂1 + 0,129

variabel sikap konsumen memiliki pengaruh yang besar terhadap

konsumen dalam memutuskan membeli produk DVD Film Bajakan.

63



64

5.2 Saran

Berdasarkan kesimpulan yang diperoleh, saran yang dapat diberikan adalah

sebagai berikut:

1. Masyarakat perlu meningkatkan kemampuan dan kendali diri untuk

membeli produk DVD Film Bajakan. Pada dasarnya masyarakat

Indonesia menyukai produk dengan harga murah, bersikap hemat dan

mudah terpengaruh untuk memilih sebuah produk. Sikap masyarakat

seperti inilah yang membuat produksi DVD Film Bajakan terus

meningkat dan merugikan negara.

2. Pemerintah perlu melakukan tindak lanjut dalam kasus pembajakan film

berupa VCD/DVD karena hal tersebut sangat merugikan negara dan

nama baik negara.

3. Untuk penelitian selanjutnya perlu ditambahkan variabel lain dengan

teori yang mendasari mempengaruhi variabel sikap konsumen.



65

DAFTAR PUSTAKA

Ajzen, I. 1991. The Theory of Planned Behaviour. In: Organizational Behaviour and Human Decision Process, Amherst, MA: Elsevier, 50: 179-211. Ajzen, I., dan Feishben. 1980. Belief. Attitude, Intention and Behavior: An

Introduction to Theory and Research. Boston: Addison-Wesley.

Ajzen, I., dan Madden. 1986. Detterence and Incapacitation: Estimating the Effects of CriminalSanctions on Crime Rates. Washington: National Academy of Science.

Albers-Miller, N. 1999. Consumer Misbehavior: Why people buy illicit goods. Journal of Consumer Marketing, Vol. 16 No.3 pp. 273-87 .

Altinkemer dan Guan. 2003. White-Collar Criminality. American Sociological Review, 5:1-12.

Ang , S., dan Cheng, P. 2001. Spot The Difference: Consumer reponses Toward Counterfeits. Journal of Consumer Marketing, Vol. 23 No. 5 pp. 237-247.

Ansyor. 2012. Terlalu murah yang bikin masalah. (http://antaranews.com/berita/309292/terlalu-murah-yang-bikin-masalah), diakses pada 11 Maret 2016

Bearden Douglas A., dan Christy A. Visher. 1989. Sex and Involvement in Devience/Crime: A Quantitative Review of the Empirical Litrature. American Sociological Review, 45:691-701.

Bollen, K. A. 1989. Structural Equations with Latent Variables. New York: Willey.

Browne, M. 1984. Asymtotic Distribution Free Methods in Analysis of Covariance Structures. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 37:62-83.

Eisend dan Schuchert-Guler. 2006. Correlates of Internet Software Piracy. Journal of Contemporary Criminal Justice, 17:369-382.

Ferdinand, A. 2002. Structural Equation Modelling dalam Penelitian Manajemen. Semarang: FE UNDIP.

Ghozali, I. 2011. Model Persamaan Struktural Konsep dan Aplikasi dengan Program AMOS 22. Update Bayesian SEM. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.

Golfetto, A., dan Gibbert , H. 2006. The Relationship of the Visual Element of an Advertisement to Service Quality Expectations and Source Credibility. Journal of Services Marketing, Vol. 20 No. 6. pp. 404-411.



66

Gursoy, A. 2001. Low Self-Control, Moral Beliefs, and Social Learning Theory. Security Journal.

Hair , J., JR., Rolp E.A., Ronald L., Tatham, dan Black W.L. 1998. Multivariate Data Analysis. Upper Saddler, New Jersey: Prentice-Hall, Inc.

Hidayah, U. K. 2008. Penanggulangan Pelanggaran Hak Cipta terhadap Pembajakan CD/VCD di Jawa Tengah. Semarang.

Howard, J. A. 1994. Buyer Behavior in Marketing Strategy 2nd edition. New Jersey: Prentice-Hall.

Huang, C., dan Ho. 2004. An optimal policy for single-vendor single buyer integrated production-inventory problem with process unreliability consideration. International Journal of Production Economics, 91:91-98.

Kang R, C., dan R.P, R. 2006. Software Piracy: An Analysis of Protection Strategies. Management Science, Vol. 37 No. 2. pp. 125-139.

Kinnear, T., dan James R. Taylor. 1995. Marketing Research: An Applied Approach. McGraw Hill Text.

Kompas. 2 April 2002.

Kraft, An Venkatachalam, Eleanne Solorzano, Janice M, dan Burn. 2005. Shoplifting and Piracy: Behavior across Cultures. Technology in Society, 23:563-581.

Kurnia, A. 2010. Manajemen Penelitian. (http://skripsimahasiswa.blogspot.co.id), diakses pada 20 Maret 2016.

Kwong, K., Yau, O. L., J.S.Y., Sin, L., Tse, dan A.C.B. 2002. The Effects of Attitudinal and Demographic Factors on Intention to Buy Pirated CDs: The Case of Chinese Consumers. Journal of Business Ethics, Vol. 47 No.3 pp.223-35.

Leyton-Brown, K., dan Shoham , Y. 2008. Essentials of Games Theory. United States of America: Morgan Kaufmann Publishers.

Lichstenstein, D., Ridgway, N., dan Netemever, R. 1993. Price perceptions and consumer shopping behavior: a field study. Journal of Consumer Studies, Vol. 30 No.2 pp, 234-45.

McMillan, J., dan Schumacher, S. 2010. Research in Education (Evidence Based Inquiry) 7th edtion. New Jersey: Pearson Education Inc.

Nahrowi. 2014. Plagiat dan Pembajakan Karya Cipta dalam Hak Kekayaan Intelektual.



67

Setiawan, Nasrul. 2014. Cara Mengatasi/Membuat Asumsi Data Normal dengan Box Cox Power Transformation. (http:\\statistikceria.blogspot.co.id), diakses pada tanggal 15 Juni 2016.

Nursaidah. 2013. Pengaruh Resiko Pembelian, Harga Atas Kualitas Produk, Kontrol Perilaku, Norma Subyektif dan Integritas terhadap Sikap dan Minat Pembelian CD Musik Bajakan di Kota Jember. Jurnal Ekonomi Akuntansi Manajemen, Vol XII No.1.

Penz Elfriede, dan Stottinger Barbara. 2005. Corporate Image and Product Similarity- Assessing Major Demand Drivers for Counterfeits in a MultiCountry Study. Psychology and Marketing, Vol. 25 pp.352-381.

Peter, P., dan Olson, W. 1990. The Psychology of Work and Human Performan (3rd ed). New York: Addison Wesley Logman Inc.

Prasetijo, R., dan Ilahauw, J. J. 2004. Perilaku Konsumen. Yogyakarta: Andi Offset.

Rulianto, A. 2014. Pembajakan DVD Bikin Rugi Negara Rp 5 Triliun Per Tahun. (http:\\.muvila.com), diakses pada 5 Maret 2016.

Santoso, S. 2015. AMOS 22 untuk Structural Equation Modeling. Konsep Dasar dan Aplikasi. Jakarta: PT Elex Media Komputindo.

Sumarwan, U. 2003. Perilaku Konsumen. Jakarta: Ghalia Indonesia.

Tan, B. 2002. Understanding consumer ethical decision making with respect to purchase of pirated software. Journal of Consumer Marketing, Vol 19, 96-111.

Tan, B. 2002. Understanding consumer ethical decision making with respect to purchase of pirated software. Journal of Consumer Marketing, Vol. 15 No. 5 pp.405-21.

Wang, Chen, Yan, & Farn. 2009. Collaring the Crime, Not the Criminal: Reconsidering the Concept of White-Collar Crime. American Sociological Review, 55:346-365.

Wijanto, S. H. 2008. Structural Equation Modeling dengan Lisrel 8.8 Konsep dan Tutorial. Graha Ilmu.

Yamin, S.,dan Kurniawan, H. 2009. SPSS Complete. Jakarta: Salemba Empat.

Yusuf, I. A. 2010. Mengapa VCD/DVD Bajakan Marak di Indonesia. (http:\\bincangmedia.wordpress.com), diakses pada 5 Maret 2016.

Zeithaml, V. A., dan Bitner, M. 1996. Service Marketing. Singapore: McGrow Hill.



Lampiran 1. Kuesioner Penelitian

Kepada Yth. Responden penelitian Di tempat Dengan Hormat, Bersama ini saya sampaikan bahwa saya bermaksud mengadakan penelitian pada mahasiswa Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga. Penelitian ini dilaksanakan dalam rangka penulisan skripsi sebagai salah satu syarat dalam penyelesaian studi pada program Sarjana Statistika tentang “Pemodelan Sikap Konsumen dan Minat Pembelian DVD Film Bajakan pada Mahasiswa Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga dengan menggunakan Structural Equation Modelling (SEM)”.

Sehubungan dengan maksud di atas, saya sangat mengharapkan bantuan Saudara untuk bersedia mengisi kuesioner ini. Sebagai suatu penelitian, maka kerahasiaan identitas Saudara akan tetap terjaga. Oleh karena itu Saudara diharapkan dapat memberikan jawaban sejujurnya sesuai dengan keadaan sesungguhnya. Apabila ada hal-hal yang kurang jelas, saudara dapat menanyakannya kepada saya.

Bantuan dan partisipasi Saudara merupakan sumbangan yang sangat berharga bagi terselenggaranya penelitian ini. Dan untuk itu semuanya saya ucapkan terima kasih.

Hormat Saya, Nurul Kamaril K-081211831004

IDENTITAS RESPONDEN Isilah titik-titik berikut ini dan berilah tanda cek (√) atau silang (X) pada kode jawaban yang sesuai dengan identitas Saudara. Nama : ....................................... (boleh tidak diisi)

Jenis Kelamin : □ Laki-laki □ Perempuan

Jurusan : .......................................

Pernah membeli DVD Film Bajakan : □ Pernah □ Belum Pernah



KUESIONER PENELITIAN

Keterangan : STS = Sangat Tidak Setuju TS = Tidak Setuju S = Setuju SS = Sangat Setuju

Kode Indikator STS TS S SS

Resiko Pembelian

RP1 Saya akan mendapat risiko terkait hukum dengan memutuskan untuk membeli DVD film bajakan

RP2 Kemungkinan besar DVD film bajakan tidak berfungsi dengan baik

RP3 Menghabiskan uang dengan membeli DVD film bajakan adalah keputusan terburuk

Harga atas Kualitas

HK1 Harga DVD film bajakan terjangkau dengan pendapatan saya

HK2 Harga DVD film bajakan sesuai dengan kualitas yang saya harapkan

Kontrol Perilaku

KP1 Jika saya mempunyai uang, saya tidak akan membeli DVD film bajakan

KP2 Keinginan untuk berhemat biaya menjadi faktor pendukung membeli DVD film bajakan

KP3 Saya mempunyai sumber daya, pengetahuan dan kemampuan untuk membeli DVD film bajakan

Norma Subjektif

NS1 Orang tua saya mendukung saya untuk membeli DVD film bajakan

NS2 Saudara saya mendukung saya untuk membeli DVD film bajakan

NS3 Teman saya mendukung saya untuk membeli DVD film bajakan



Kode Indikator STS TS S SS

Integritas

IG1 Kejujuran adalah kualitas penting dari karakter seseorang

IG2 Penting untuk orang lain bersikap sopan santun

IG3 Saya menyukai orang yang bertanggung jawab

IG4 Saya menyukai orang yang bisa mengendalikan diri

Sikap Konsumen

Y1 Saya memilih membeli DVD film bajakan karena harganya murah

Y2 Saya suka membeli DVD film bajakan

Y3 Membeli DVD film bajakan umumnya menguntungkan konsumen

Y4 Membeli DVD film bajakan bukan hal yang salah

Y5 Secara umum lebih baik membeli DVD film bajakan daripada DVD original

Minat Pembelian

Z1 Saat ini saya akan mempertimbangkan DVD film bajakan sebagai pilihan ketika ingin membeli sesuatu

Z2 Saat ini, saya mungkin membeli DVD film bajakan

Z3 Saat ini, saya mungkin merekomendasikan kepada teman dan keluarga untuk membeli DVD film bajakan

Z4 Saat ini, saya mungkin mengatakan hal-hal positif tentang DVD film bajakan kepada orang lain.



Lampiran 2. Data Mentah dari 326 responden

X3 X4 X5 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Z1 Z2 Z3 Z4 4 3 4 3 2 2 2 2 4 4 4 4 3 2 3 1 3 4 2 2 2 2 4 3 3 3 2 3 3 4 4 4 4 4 2 3 2 2 3 2 3 3 2 4 3 4 2 2 2 2 4 4 4 4 3 2 3 2 2 3 3 2 2 3 3 2 3 2 2 2 2 4 4 4 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 2 2 3 4 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 2 3 2 3 2 3 2 2 3 3 4 4 3 3 3 3 3 2 2 3 3 2 2 3 4 3 3 3 2 3 3 4 4 4 4 3 2 3 1 1 3 2 2 2 3 3 2 2 2 3 3 3 4 4 4 4 3 3 2 3 2 3 3 3 2 2 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 1 4 1 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 1 3 3 3 1 4 1 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 1 4 4 1 3 2 2 3 3 2 2 2 3 3 4 4 2 2 4 2 3 3 2 1 4 2 3 2 2 3 1 3 3 4 4 4 4 3 2 3 3 3 3 2 1 1 2 3 2 2 2 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 4 2 3 2 3 2 4 3 3 3 3 3 2 4 4 4 4 3 2 2 3 2 3 3 3 2 2 4 2 4 3 2 3 4 3 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 4 3 2 3 3 4 4 3 3 4 3 3 2 3 3 3 3 3 2 3 2 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 4 3 1 1 1 3 3 3 3 2 1 1 3 2 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 2 3 3 2 2 2 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 2 3 3 2 2



X3 X4 X5 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Z1 Z2 Z3 Z4 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 2 3 2 2 3 2 2 2 4 4 4 3 2 1 1 3 3 3 3 3 3 3 1 3 2 3 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 2 2 2 2 2 2 3 2 3 2 2 3 3 4 4 4 4 3 3 3 2 2 3 3 2 2 3 3 2 3 3 2 2 3 4 4 4 3 3 2 2 2 1 3 2 1 2 2 3 3 3 3 2 3 4 3 4 3 3 3 2 4 3 2 3 2 2 2 3 4 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 2 2 2 3 3 2 3 2 2 2 2 3 3 3 3 3 2 2 3 2 2 3 2 2 1 4 3 3 3 2 2 3 4 4 3 3 3 3 2 2 3 2 2 2 1 1 4 3 1 4 4 4 4 2 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 2 2 3 3 1 3 2 2 2 4 3 4 4 3 3 2 3 3 3 3 3 2 2 2 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 2 4 2 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 2 3 1 1 2 3 2 2 2 4 2 3 3 2 3 3 4 4 4 4 3 2 2 2 2 2 3 3 3 2 3 2 3 2 2 2 3 3 3 3 3 3 2 2 2 3 2 3 2 2 3 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 2 2 2 2 2 4 3 3 3 3 1 1 1 4 4 4 4 3 2 3 2 1 4 3 2 1 2 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 2 3 3 3 3 1 3 2 2 2 3 4 4 4 4 3 2 1 1 3 3 3 2 2 2 4 2 4 2 3 3 3 3 3 4 4 4 3 3 3 3 2 3 3 2 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 2 2 2 2 4 2 4 4 2 3 3 4 4 4 4 4 3 3 1 2 3 2 2 2 3 3 1 3 4 1 1 3 4 4 4 4 3 1 2 2 2 2 2 2 2



X3 X4 X5 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Z1 Z2 Z3 Z4 1 4 2 3 3 2 2 3 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 1 3 2 1 1 1 4 4 4 4 3 2 1 1 1 1 1 1 1 2 4 3 4 3 3 3 3 1 1 3 3 3 3 3 2 2 3 2 3 4 3 3 2 4 3 3 3 3 4 3 4 4 3 2 3 3 2 2 2 2 2 1 3 3 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 2 4 4 4 4 4 2 3 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 1 4 3 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 4 3 2 4 3 4 2 2 3 3 4 4 4 4 4 3 3 2 2 2 3 2 2 1 4 3 4 3 3 3 3 4 4 4 4 4 3 2 3 2 3 3 3 3 2 4 4 4 3 1 1 1 3 4 4 4 4 3 3 4 1 3 2 3 3 1 3 3 3 3 2 2 3 4 4 4 4 4 2 3 1 1 2 2 2 2 2 4 3 4 3 3 3 4 3 4 4 3 4 4 4 2 3 3 3 3 3 1 4 2 4 3 2 4 3 4 4 4 4 4 3 4 1 2 4 4 3 3 4 3 3 1 3 1 3 3 3 3 3 3 3 1 3 1 3 1 1 3 3 3 4 2 1 1 1 3 3 3 2 3 3 2 4 4 4 2 2 3 3 2 1 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 1 4 4 3 4 4 2 4 3 4 3 4 2 3 4 4 4 3 4 3 4 1 2 4 4 3 3



Lampiran 3. Data Transformasi Box-Cox

X3 X4 X5 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Z1 Z2 Z3 Z4 4,999 3,580 4,999 3,580 2,236 2,236 2,236 2,236 4,999 4,999 4,999 4,999 3,580 2,236 3,580 1,000 3,580 4,999 2,236 2,236 2,236 2,236 4,999 3,580 3,580 3,580 2,236 3,580 3,580 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 2,236 3,580 2,236 2,236 3,580 2,236 3,580 3,580 2,236 4,999 3,580 4,999 2,236 2,236 2,236 2,236 4,999 4,999 4,999 4,999 3,580 2,236 3,580 2,236 2,236 3,580 3,580 2,236 2,236 3,580 3,580 2,236 3,580 2,236 2,236 2,236 2,236 4,999 4,999 4,999 4,999 2,236 2,236 2,236 2,236 2,236 2,236 2,236 2,236 2,236 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 3,580 4,999 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 3,580 3,580 2,236 3,580 2,236 3,580 2,236 3,580 2,236 2,236 3,580 3,580 4,999 4,999 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 3,580 3,580 2,236 2,236 3,580 4,999 3,580 3,580 3,580 2,236 3,580 3,580 4,999 4,999 4,999 4,999 3,580 2,236 3,580 1,000 1,000 3,580 2,236 2,236 2,236 3,580 3,580 2,236 2,236 2,236 3,580 3,580 3,580 4,999 4,999 4,999 4,999 3,580 3,580 2,236 3,580 2,236 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 3,580 3,580 3,580 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 2,236 2,236 2,236 2,236 2,236 1,000 4,999 1,000 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 3,580 3,580 3,580 3,580 1,000 3,580 3,580 3,580 1,000 4,999 1,000 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 1,000 4,999 4,999 1,000 3,580 2,236 2,236 3,580 3,580 2,236 2,236 2,236 3,580 3,580 4,999 4,999 2,236 2,236 4,999 2,236 3,580 3,580 2,236 1,000 4,999 2,236 3,580 2,236 2,236 3,580 1,000 3,580 3,580 4,999 4,999 4,999 4,999 3,580 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 1,000 1,000 2,236 3,580 2,236 2,236 2,236 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 3,580 3,580 3,580 3,580 4,999 2,236 3,580 2,236 3,580 2,236 4,999 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 4,999 4,999 4,999 4,999 3,580 2,236 2,236 3,580 2,236 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 4,999 2,236 4,999 3,580 2,236 3,580 4,999 3,580 4,999 4,999 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 3,580 3,580 4,999 3,580 2,236 3,580 3,580 4,999 4,999 3,580 3,580 4,999 3,580 3,580 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 3,580 2,236 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 4,999 3,580 3,580 4,999 3,580 1,000 1,000 1,000 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 1,000 1,000 3,580 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 3,580 3,580 2,236 3,580 3,580 2,236 2,236 2,236 3,580 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 3,580 3,580 2,236 3,580 3,580 2,236 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 3,580 2,236 2,236 3,580 2,236 2,236 2,236 4,999 4,999 4,999 3,580 2,236 1,000 1,000 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 1,000 3,580 2,236 3,580 2,236 2,236 2,236 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 3,580 3,580 2,236 2,236 2,236 2,236 2,236



X3 X4 X5 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Z1 Z2 Z3 Z4 2,236 3,580 2,236 3,580 2,236 2,236 3,580 3,580 4,999 4,999 4,999 4,999 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 3,580 3,580 2,236 2,236 3,580 3,580 2,236 3,580 3,580 2,236 2,236 3,580 4,999 4,999 4,999 3,580 3,580 2,236 2,236 2,236 1,000 3,580 2,236 1,000 2,236 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 3,580 4,999 3,580 4,999 3,580 3,580 3,580 2,236 4,999 3,580 2,236 3,580 2,236 2,236 2,236 3,580 4,999 3,580 3,580 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 2,236 3,580 3,580 2,236 3,580 2,236 2,236 2,236 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 3,580 2,236 2,236 3,580 2,236 2,236 1,000 4,999 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 3,580 4,999 4,999 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 3,580 2,236 2,236 2,236 1,000 1,000 4,999 3,580 1,000 4,999 4,999 4,999 4,999 2,236 4,999 3,580 3,580 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 2,236 4,999 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 4,999 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 3,580 3,580 2,236 2,236 3,580 3,580 1,000 3,580 2,236 2,236 2,236 4,999 3,580 4,999 4,999 3,580 3,580 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 2,236 4,999 4,999 4,999 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 4,999 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 4,999 2,236 4,999 4,999 2,236 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 2,236 3,580 1,000 1,000 2,236 3,580 2,236 2,236 2,236 4,999 2,236 3,580 3,580 2,236 3,580 3,580 4,999 4,999 4,999 4,999 3,580 2,236 2,236 2,236 2,236 2,236 3,580 3,580 3,580 2,236 3,580 2,236 3,580 2,236 2,236 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 2,236 3,580 2,236 3,580 2,236 2,236 3,580 4,999 4,999 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 4,999 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 2,236 2,236 2,236 4,999 3,580 3,580 3,580 3,580 1,000 1,000 1,000 4,999 4,999 4,999 4,999 3,580 2,236 3,580 2,236 1,000 4,999 3,580 2,236 1,000 2,236 3,580 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 3,580 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 1,000 3,580 2,236 2,236 2,236 3,580 4,999 4,999 4,999 4,999 3,580 2,236 1,000 1,000 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 2,236 4,999 2,236 4,999 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 4,999 4,999 4,999 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 3,580 3,580 2,236 3,580 3,580 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 3,580 2,236 2,236 2,236 2,236 4,999 2,236 4,999 4,999 2,236 3,580 3,580 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 3,580 3,580 1,000 2,236 3,580 2,236 2,236 2,236 3,580 3,580 1,000 3,580 4,999 1,000 1,000 3,580 4,999 4,999 4,999 4,999 3,580 1,000 2,236 2,236 2,236 2,236 2,236 2,236 2,236 2,236 4,999 3,580 2,236 3,580 2,236 2,236 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 2,236 3,580 3,580 1,000 3,580 3,580 4,999 3,580 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 3,580 2,236 3,580 3,580 2,236 3,580 3,580 4,999 2,236 3,580 3,580 1,000 1,000 1,000 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 4,999 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 4,999 4,999 4,999 4,999 2,236 2,236 2,236 3,580 2,236 3,580 3,580 2,236 2,236 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 2,236 2,236 3,580 3,580 3,580 2,236



X3 X4 X5 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Z1 Z2 Z3 Z4 4,999 3,580 1,000 3,580 2,236 1,000 1,000 1,000 4,999 4,999 4,999 4,999 3,580 2,236 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 2,236 4,999 3,580 4,999 3,580 3,580 3,580 3,580 1,000 1,000 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 3,580 2,236 3,580 4,999 3,580 3,580 2,236 4,999 3,580 3,580 3,580 3,580 4,999 3,580 4,999 4,999 3,580 2,236 3,580 3,580 2,236 2,236 2,236 2,236 2,236 1,000 3,580 3,580 4,999 2,236 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 3,580 2,236 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 2,236 3,580 4,999 4,999 4,999 3,580 3,580 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 1,000 4,999 3,580 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 4,999 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 4,999 3,580 2,236 4,999 3,580 4,999 2,236 2,236 3,580 3,580 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 3,580 3,580 2,236 2,236 2,236 3,580 2,236 2,236 1,000 4,999 3,580 4,999 3,580 3,580 3,580 3,580 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 3,580 2,236 3,580 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 4,999 4,999 4,999 3,580 1,000 1,000 1,000 3,580 4,999 4,999 4,999 4,999 3,580 3,580 4,999 1,000 3,580 2,236 3,580 3,580 1,000 3,580 3,580 3,580 3,580 2,236 2,236 3,580 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 2,236 3,580 1,000 1,000 2,236 2,236 2,236 2,236 2,236 4,999 3,580 4,999 3,580 3,580 3,580 4,999 3,580 4,999 4,999 3,580 4,999 4,999 4,999 2,236 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 1,000 4,999 2,236 4,999 3,580 2,236 4,999 3,580 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 3,580 4,999 1,000 2,236 4,999 4,999 3,580 3,580 4,999 3,580 3,580 1,000 3,580 1,000 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 3,580 1,000 3,580 1,000 3,580 1,000 1,000 3,580 3,580 3,580 4,999 2,236 1,000 1,000 1,000 3,580 3,580 3,580 2,236 3,580 3,580 2,236 4,999 4,999 4,999 2,236 2,236 3,580 3,580 2,236 1,000 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 4,999 1,000 4,999 4,999 3,580 4,999 4,999 2,236 4,999 3,580 4,999 3,580 4,999 2,236 3,580 4,999 4,999 4,999 3,580 4,999 3,580 4,999 1,000 2,236 4,999 4,999 3,580 3,580



Lampiran 4. Grafik Normalitas Kolmogorov-Smirnov 1

7,55,02,50,0

99,99

9995

80

50

20

51

0,01

hasil

Perc

ent

Mean 3,329StDev 1,192N 6846KS 0,223P-Value <0,010

Probability PlotNormal

Lampiran 5. Grafik Normalitas Kolmogorov-Smirnov 2

7,55,02,50,0

99,99

9995

80

50

20

51

0,01

hasil

Perc

ent

Mean 3,329StDev 1,192N 6846KS 1,000P-Value 0,081

Probability PlotNormal



Lampiran 6. Tabel Correlations Correlations Total

X1 Pearson Correlation -.062 Sig. (2-tailed) .265 N 326

X2 Pearson Correlation -.010 Sig. (2-tailed) .864 N 326

X3 Pearson Correlation -.246**

Sig. (2-tailed) .000

N 326 X4 Pearson Correlation .389**

Sig. (2-tailed) .000 N 326

X5 Pearson Correlation .347** Sig. (2-tailed) .000 N 326

X6 Pearson Correlation -.063** Sig. (2-tailed) .255 N 326




Total X10 Pearson Correlation .522**



Sig. (2-tailed) .000 N 326





Y1 Pearson Correlation .503** Sig. (2-tailed) .000 N 326

Y2 Pearson Correlation .579** Sig. (2-tailed) .000

N 326


Total Y4 Pearson Correlation .343**

Sig. (2-tailed) .000 N 326


Z1 Pearson Correlation .423** Sig. (2-tailed) .000 N 326



Z4 Pearson Correlation .528** Sig. (2-tailed) .000

N 326 total Pearson Correlation 1

Sig. (2-tailed)

N 326 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).



Lampiran 7. Reliabilitas Cronbach’s Alpha

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha N of Items

.713 24

Lampiran 8. Tabel Correlations Valid Total

X3 Pearson Correlation -.340**



Sig. (2-tailed) .000 N 326





X10 Pearson Correlation .544** Sig. (2-tailed) .000

N 326

Total X11 Pearson Correlation .515**

Sig. (2-tailed) .000 N 326






Y2 Pearson Correlation .619** Sig. (2-tailed) .000

N 326 Y3 Pearson Correlation .546**

Sig. (2-tailed) .000 N 326



Total Z1 Pearson Correlation .446**

Sig. (2-tailed) .000 N 326



Z4 Pearson Correlation .562** Sig. (2-tailed) .000

N 326 total Pearson Correlation 1

Sig. (2-tailed)

N 326 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

Lampiran 9. Reliabilitas

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha N of Items

.794 21



Lampiran 10. Standardized Regression Weights

Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model)

Estimate

Sikap <--- Norma_Subjektif ,436

Sikap <--- Integritas -,012

Sikap <--- Harga_atas_kualitas ,406

Sikap <--- Kontrol_Perilaku ,438

Minat <--- Sikap ,819

Z4 <--- Minat ,606

Z3 <--- Minat ,842

Z2 <--- Minat ,712

Z1 <--- Minat ,407

Y5 <--- Sikap ,528

Y4 <--- Sikap ,387

Y3 <--- Sikap ,500

Y2 <--- Sikap ,677

Y1 <--- Sikap ,431

X4 <--- Harga_atas_kualitas ,402

X5 <--- Harga_atas_kualitas ,859

X7 <--- Kontrol_Perilaku ,560

X8 <--- Kontrol_Perilaku ,388

X9 <--- Norma_Subjektif ,742



X12 <--- Integritas ,793






Lampiran 11. Regression Weights

Regression Weights: (Group number 1 - Default model)

Estimate S.E. C.R. P Label

Sikap <--- Norma_Subjektif ,297 ,052 5,738 *** par_15

Sikap <--- Integritas -,010 ,050 -,198 ,843 par_16

Sikap <--- Harga_atas_kualitas ,650 ,152 4,262 *** par_18

Sikap <--- Kontrol_Perilaku ,396 ,159 2,491 ,013 par_19

Minat <--- Sikap ,931 ,121 7,678 *** par_17

Z4 <--- Minat 1,000

Z3 <--- Minat 1,304 ,115 11,315 *** par_1

Z2 <--- Minat 1,102 ,110 9,988 *** par_2

Z1 <--- Minat ,661 ,101 6,567 *** par_3

Y5 <--- Sikap 1,000

Y4 <--- Sikap ,754 ,125 6,014 *** par_4

Y3 <--- Sikap ,878 ,126 6,982 *** par_5

Y2 <--- Sikap 1,247 ,151 8,264 *** par_6

Y1 <--- Sikap ,748 ,120 6,248 *** par_7

X4 <--- Harga_atas_kualitas 1,000

X5 <--- Harga_atas_kualitas 2,469 ,869 2,841 ,005 par_8

X7 <--- Kontrol_Perilaku 1,000

X8 <--- Kontrol_Perilaku ,624 ,233 2,681 ,007 par_9

X9 <--- Norma_Subjektif 1,000

X10 <--- Norma_Subjektif 1,176 ,098 11,973 *** par_10

X11 <--- Norma_Subjektif ,754 ,073 10,379 *** par_11

X12 <--- Integritas 1,000

X13 <--- Integritas 1,060 ,061 17,438 *** par_12

X14 <--- Integritas 1,066 ,057 18,560 *** par_13

X15 <--- Integritas 1,034 ,067 15,536 *** par_14



Lampiran 12. Variance Error

Variances: (Group number 1 - Default model)


Harga_atas_kualitas

,118 ,050 2,341 ,019 par_20

Kontrol_Perilaku

,370 ,160 2,318 ,020 par_21

Norma_Subjektif

,651 ,093 6,974 *** par_22

Integritas

,436 ,052 8,321 *** par_23

e26

,137 ,042 3,230 ,001 par_24

e25

,129 ,033 3,960 *** par_25

e1

,673 ,060 11,253 *** par_26

e2

,274 ,043 6,407 *** par_27

e3

,461 ,046 9,965 *** par_28

e4

,861 ,071 12,165 *** par_29

e5

,782 ,069 11,268 *** par_30

e6

,977 ,081 12,132 *** par_31

e7

,700 ,061 11,479 *** par_32

e8

,555 ,058 9,608 *** par_33

e9

,744 ,063 11,854 *** par_34

e13

,611 ,062 9,835 *** par_35

e14

,255 ,242 1,053 ,292 par_36

e16

,809 ,158 5,121 *** par_37

e17

,810 ,085 9,545 *** par_38

e18

,530 ,060 8,851 *** par_39

e19

,239 ,062 3,873 *** par_40

e20

,568 ,051 11,130 *** par_41

e21

,258 ,025 10,502 *** par_42

e22

,195 ,021 9,326 *** par_43




e23

,069 ,014 5,064 *** par_44

e24

,269 ,024 10,980 *** par_45



BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakangrepository.unair.ac.id/55638/3/KKC KK ST.S 46 -16 Kus...

Documents

Transcript of BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakangrepository.unair.ac.id/55638/3/KKC KK ST.S 46 -16 Kus...