Pengertian dan Fungsi Bank Umum (skripsi dan tesis)
Pengertian bank menurut UU No.7 Tahun 1992 tentang Perbankan
sebagaimana telah diubah dengan UU No. 10 Tahun 1998 adalah:
a. Bank adalah badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat
dalam bentuk simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat dalam
bentuk kreditdan atau bentuk-bentuk lainnyadalam rangka meningkatlan
taraf hidup rakyat banyak
b. Bank Umum adalah bank yang melaksanakan kegiatan usaha secara
konvensional dan atau berdasarkan prinsip syariah yang dalam
kegiatannya memberikan jasa dalam lau lintas pembayaran.
Kegiatan usaha yang dapat dilakukan oleh bank umum menurut UU No.7
Tahun 1992 sebagaimana telah diubah dengan UU No.10 Tahun 1998
tentang Perbankan adalah sebagai berikut:
a. Menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan berupa giro,
deposito berjangka, sertifikat deposito, tabungan, dan/atau bentuk
lainnya yang dipersamakan dengan itu.
b. Memberikan kredit
c. Menerbitkan surat pengakuan utang
d. Membeli, menjual atau menjamin atas risko sendiri maupun untuk
kepentingan dan atas perintah nasabahnya
e. Memindahkan uang baik untuk kepentingan sendiri maupun untuk
kepentingan nasabahnya
14
f. Menempatkan dana pada, menjamin dana dari, atau meminjamkan dana
kepada bank lain, baik dengan menggunakna surat, saran telekomunikasi
maupun dengan wesel unjuk, cek atau sarana lainnya
g. Menerima pembayaran dari tagihan atas surat berharga dan melakukan
perhitungan dengan atau antara pihak ketiga
h. Menyediakan tempat untuk menyimpan barang dan surat berharga
i. Melakukan kegiatan penitipan utnuk kepentingan pihak lain berdasarkan
suatu kontrak
j. Melakukan penempatan dana dari nasabah kepada nasabah lainnya
dalam bentuk surat berharga yang tidak tercatat di bursa efek
k. Melakukan kegiatan anjak piutang, usaha kartu kredit dan kegiatan wali
amanat
l. Menyediakam pembiayaan dan atau melakukan kegiatan lain
berdasarkan prinsip syariah, sesuai dengan ketentuan yang ditetapkan
oleh Bank Indonesia
m. Melakukan kegiatan lain, misalnya: kegiatan dalam valuta asing;
melakukan penyertaan modal pada bank atau perusahaan lain di bidang
keuangan seperti: sewa guna usaha, modal ventura, perusahaan efek, dan
asuransi; dan melaukan penyertaan modal sementara untuk mengatasi
akibat kegagalan kredit.
n. Kegiatan lain yang lazin dilakukan oleh bank sepanjang tidak
bertentangan dengan undang-undang.
Konsep Input dan Output Dalam Pengukuran Efisiensi Perbankan (skripsi dan tesis)
Hadad et.al (2003) dalam P. Prapanca (2012) menyebutkan bahwa
konsep-konsep yang digunakan dalam mendefinisikan hubuungan input
dan output dalam tingkah laku institusi keuangan pada metode
parametrik dan non-parametrik adalah (i) pendekatan produksi (the
production approach), (ii) pendekatan intermediasi (the intermediation
approach) dan (iii) pendekatan aset (the assets approach).
Pendekatan produksi (the production approach) melihat institusi
keuangan sebagai produser dari akun deposit dan kredit pinjaman,
mendefinisikan output sebagai jumlah dari akun-akun tersebut atau dari
transaksi-transaksi yang terkait. Pendekatan intermediasi (the
intermediation approach) memandang sebuah institusi keuangan sebagai
intermediator, yaitu merubah dan mentransfer aset-aset finansial dari
unit-unit surplus ke unit-unit defisit. Pendekatan aset (the assets
approach) memperlihatkan fungsi primer sebuah institusi keuangan
sebagai pencipta kredit pinjaman (loans) dimana output benar-benar
mendefinisikan dalam bentuk aset-aset. Pendekatan aset mengukur
kemampuan perbankan dalam menanamkan dana dalam bentuk kredit,
surat-surat berharga dan alternatif aset lainnya sebagai output. Sedangkan
input diukur dari harga tenaga kerja, harga dana dan harga fisik modal.
Menurut Berger & Humphrey (1997) dalam F. Maharani (2012)
terdapat dua pendekatan yang digunakan untuk menghitung efisiensi oleh
sebuah institusi keuangan, yaitu: (i) production approach (ii)
intermediation approach. Production approach merupakan suatu
pendekatan dengan aktivitas utama suatu institusi keuangan adalah
menghasilkan dan memproduksi jasa-jasa bagi para nasabahnya.Kinerka
institusi keuangan tersebut bagi pada nasabahnya adalah melakukan
transaksi dan memproses dokumen-dokumen seperti aplikasi kredit,
laporan kredit, cek atau instrumen pembayaran lainnya. Inilah yang
diukur sebagai input. Sedangkan output dalam pendekatan ini diukur dari
jumlah dan tipe transksi serta dokumen yang di proses pada periode
tertentu. Intermediation approach diartikan sebagai aktivitas utama suatu
intitusi keuangan, yaitu sebagai intermediator antara investor dengan
savers.
Menurut Wahab, Hosen dan Muhari (2014) konsep pengukuran
efisiensi dapat dilihat baik dengan fokus pada sisi input (input oriented)
maupun fokus pada sisi output (output oriented). Kedua pendekatan ini
analog dengan konsep primal dan dual dalam teknik operations research,
sehingga keduapendekatan ini secara konsisten akan menghasilkan
kesimpulan yang samatentang efisiensi relatif sebuah perusahaan
terhadap sekawannya. Berikut iniadalah ikhtisar tentang kedua
pendekatan ukuran efisiensi tersebut (Abidin dan Endri, 2009):
1. Pendekatan Input
Pendekatan sisi input menunjukkan berapa banyak kuantitas input bias
dikurangi secara proporsional untuk memproduksi kuantitas output yang
sama. Untuk pendekatan sisi input diasumsikan sebuah perusahaan
menggunakan dua jenis input, yaitu x1 dan x2, untuk memproduksi satu
jenis output (y) dengan asumsi constant returns to scale (CRS). Asumsi
constant returns to scale (CRS) maksudnya adalah jika kedua jenis input,
x1 dan x2, ditambah dengan jumlah persentase tertentu maka output juga
akan meningkat dengan persentase yang sama
2. Pendekatan Output
Pendekatan sisi output berlawanan dengan pendekatan sisi input,
pendekatan sisi output menunjukkan berapa banyak kuantitas output
dapat ditingkatkan secara proporsional dengan kuantitas input yang sama.
Asumsikan sebuah perusahaan dengan 2 jenis output (y1 dan y2) dan 1
jenis input (x) dengan asumsi constant returns to scale (CRS).
Model DEA (skripsi dan tesis)
a. Model CCR (Charnes, Cooper, and Rhodes)
Menurut Casu & Molyneux (2003) dalam P. Prapanca (2012) model
ini digunakan jika berasumsi bahwan perbandingan terhadap input
maupun output suatu perusahaan tidak mempengaruhi produktivitas
yang mungkin dicapai, yaitu Constant Return to Scala (CRS). Model
ini terdiri dari fungsi tujuan yang berupa maksimisasi jumlah output
dari unit yang akan diukur produktivitas relatifnya dan selisih dari
jumlah output dan input dari semua unit yang akan diukur
produktivitas relatifnya. Sedangkan Purwanto & Ferdian (2006)
dalam F. Maharani (2012) menyatakan bahwa model ini relatif lebih
tepat digunakan dalam menganalisis kinerja pada perusahaan
manufaktur
b. Model BCC (Banker, Charnes, and Cooper)
Model ini digunakan jika kita berasumsi bahwa perbandingan terhadap input maupun output suatu perusahaan akan mempengaruhi produktivitas yang mungkin dicapai, yaitu VRS (Variable Returns to Scale). Pendekatan ini relatif lebih tepatdigunakan dalam menganalisis efisiensi kinerja pada perusahaan jasa termasuk bank
Definisi DEA (skripsi dan tesis)
Menurut Kanungo (2004) pada Haqiqi (2015) DEA merupakan
metode berdasarkan program linier yang digunakan untuk
membandingkan efisiensi dari beberapa unit. Adapun menurut Avkiran
(1999), dalam F. Maharani (2012) dengan mendefinisikan DEA sebagai
teknik untuk mengukur efisiensi yang mampu untuk mengungkap
hubungan yang tepat antara input dan output yang beragam, yang
sebelumnya tidak dapat diakomodasi melalui analisis rasio secara
tradisional.
Berdasarkan definisi tersebut dapat disimpulkan bahwa metode
DEA merupakan metode program linear yang digunakan untuk
mengukur efisiensi yang mampu mengungkap hubungan secara tepat
antara input dan output yang beragam.
Metode DEA adalah sebuah metode frontier non parametric yang
menggunakan model program linier untuk menghitung perbandingan
rasio outputdan input untuk semua unit yang dibandingkan dalam sebuah
populasi. Tujuan dari metode DEA adalah untuk mengukur tingkat
efisiensi dari decision-making unit (DMU) atau banyak disebut juga
sebagai unit kegiatan ekonomi (UKE) relatif terhadap bank yang sejenis
ketika semua unit-unit ini berada pada atau dibawah “kurva” efisien
frontier-nya. Jadi metode ini digunakan untuk mengevaluasi efisiensi
relatif dari beberapa objek (benchmarking kinerja).Pendekatan DEA
lebih menekankan kepada melakukan evaluasi terhadap kinerja
DMU.Analisis yang dilakukan berdasarkan kepada evaluasi terhadap
efisiensi relatif dari DMU yang sebanding. Selanjutnya DMU-DMU yang
efisien tersebut akan membentuk garis frontier. Jika DMU berada pada
garis frontier,maka DMU tersebut dapat dikatakan relatif efisien
dibandingkan dengan DMU yang lain dalam peer groupnya. Selain
menghasilkan nilai efisiensi masing-masing DMU, DEA juga
menunjukkan unit-unit yang menjadi referensi bagi unit-unit yang tidak
efisien
Terdapat tiga manfaat yang diperoleh dari pengukuran efisiensi
dengan DEA (Insukindro et al., 2000 dalam B. Zahroh, 2015):
1. Sebagai tolak ukur untuk memperoleh efisiensi relatif yang berguna
untuk mempermudah perbandingan antar unit ekonomi yang sama.
2. Mengukur berbagai variasi efisiensi antar unit ekonomi untuk
mengidentifikasi faktor-faktor penyebabnya.
3. Menentukan implikasi kebijakan sehingga dapat meningkatkan
tingkat efisiensinya.
Keuntungan lainnya adalah bahwa DEA dapat melihat sumber
ketidakefisienan dengan ukuranpeningkatan potensial (potential
improvement) dari masing-masing input (Hadad et al. 2003 dalam A.
Noor Pratiwi 2013). DEA menghitung efisiensi teknis untuk seluruh
unit. Skor efisiensi untuk setiap unit adalah relatif, tergantung pada
tingkat efisiensi dari unit-unit lainnya di dalam sampel.Setiap unit
dalam sampel dianggap memiliki tingkat efisiensi yang tidak negatif
dan nilainya antara 0 hingga 1, dimana satu menunjukkan efisiensi
yang sempurna (Hadad et al., 2003).
Konsep Efisiensi (skripsi dan tesis)
Menurut (Hadad et.al 2003) dalam Ruddy Trisantoso (2010) Efisiensi
merupakan salah satu parameter kinerja yang secara teoriti merupakan salah
satu ukuran kinerja yang mendasari seluruh kinerja organisasi. Kemampuan
menghasilkan output yang maksimal dengan input yang ada, adalah
merupakan ukuran kinerja yang diharapkan. Efisiensi dalam dunia
perbankan merupakan salah satu parameter kinerja yang cukup populer
sehingga lazin digunakan karena dapat memberikan jawaban atas berbagai
kesulitan dalam menghitung berbagai ukuran kinerja sebagaimana
disebutkan diatas.
Adapun konsep dalam mendefinisikan hubungan input-output pada A.
Noor Pratiwi (2014) dan juga seperti pada Hadad et al. (2003), menjelaskan
bahwa perilaku lembaga keuangan dapat melalui beberapa pendekatan,
antara lain:
a. Pendekatan produksi (Production Approach), yaitu dengan melihat
bahwa institusi keuangan sebagai produsen simpanan (deposit
account) dan juga pinjaman kredit (loans). Pendekatan ini
mendefinisikan output adalah penjumlahan dari keduanya dari
berbagai transaksi-transaksi terkait, sedangkan input-inputnya adalah
biaya tenaga kerja, pengeluaran modal untuk aset-aset tetap (fixed
assets), serta pengeluaran-pengeluaran lainnya yang bersifat material.
b. Pendekatan intermediasi (Intermediation Approach), yaitu
memperlakukan institusi keuangan sebagai lembaga yang
menjalankan fungsi intermediasi, dengan mengubah dan mentransfer
berbagai aset finansial dari unit-unit surplus menjadi unit-unit defisit.
Dalam pendekatan ini, biaya tenaga kerja, pengeluaran modal, dan
pembayaran bunga simpanan dikategorikan sebagai input-input,
sedangkan pinjaman kredit dan investasi pada instrumen keuangan
(financial investment) sebagai output-outputnya.
c. Pendekatan aset (Asset Approach), pendekatan ini hampir sama
dengan pendekatan intermediasi, namun dengan lebih memperlakukan
institusi keuangan adalah lembaga yang menjalankan fungsi utama
sebagai pencipta pinjaman kredit (loans).
Menurut Hadad et al (2003) dalam Prapanca (2012) menyatakan
bahwa pengukuran efisiensi bank dapat dilakukan dengan menggunakan dua
pendekatan. Pertama, menggunakan pendekatan parametrik seperti
Stochastic Frontier Approach (SFA) dan Distribution Free Approach
(DFA) Pendekatan kedua, menggunakan pendekatan non-parametrik yaitu
Data Envelopment Analysis (DEA).
Efisiensi menjadi salah satu ukuran yang sangat penting dalam
menilai kinerja suatu perusahaan. Menurut Berger dan Mester (1997) pada
F. Maharani (2012) efisiensi industri perbankan dapat ditinjau dari sudut
pandang mikro maupun makro.Dari perspektif mikro, dalam suasana
3
persaingan yang semakin ketat sebuah bank agar bisa bertahan dan
berkembang harus efisien dalam kegiatan operasinya. Bank-bank yangtidak
efisien, besar kemungkinan akan exit dari pasar karena tidak mampu
bersaing dengan kompetitornya, baik dari segi harga (pricing) maupun
dalam hal kualitas produk dan pelayanan. Bank yang tidak efisien akan
kesulitan dalam mempertahankan kesetiaan nasabahnya dan juga tidak
diminati oleh calon nasabah dalam rangka untuk memperbesar customerbasenya.
Sementara dari perspektif makro, industri perbankan yang efisien
dapat mempengaruhi biaya intermediasi keuangan dan secara keseluruhan
stabilitas sistem keuangan.Hal ini disebabkan peran yang sangat strategis
dari industri perbankan sebagai intermediator dan produsen jasa-jasa
keuangan.
Dengan tingkat efisiensi yang lebih tinggi, kinerja perbankan akan
semakin lebih baik dalam mengalokasikan sumber daya keuangan dan pada
akhirnya dapat meningkatkan kegiatan investasi dan pertumbuhan ekonomi
Pendekatan Loyalitas Merek (skripsi dan tesis)
Menurut Setiadi (2003) terdapat dua pendekatan yang dapat dipakai untuk mempelajari loyalitas merek, yaitu: (1) pendekatan instrumental atau pendekatan behavioral yang memandang bahwa pembelian yang konsisten sepanjang waktu adalah menunjukkan loyalitas merek. Jadi, pengukuran bahwa seorang konsumen itu loyal atau tidak dilihat dari frekuensi dan konsistensi perilaku pembelian terhadap satu merek. Pengukuran loyalitas konsumen dengan pendekatan ini menekankan pada perilaku masa lalu. (2) pendekatan yang didasarkan pada teori kognitif yang mana loyalitas dinyatakan sebagai komitmen seorang konsumen terhadap merek yang mungkin tidak hanya direfleksikan oleh perilaku pembelian yang terus menerus. Konsumen mungkin sering membeli merek tertentu karena harganya murah, dan ketika harganya naik, konsumen beralih ke merek lain.
Brand Loyalty (Loyalitas Merek) (Skripsi dan tesis)
Definisi Brand Trust (Kepercayaan Terhadap Merek) (skripsi dan tesis)
Kepercayaan memiliki peran penting dalam pemasaran industri. Dinamika lingkungan bisnis yang cepat berubah memaksa perusahaan untuk mencari cara memasarkan produknya dengan lebih kreatif dan fleksibel untuk beradaptasi, salah satunya adalah menciptakan sebuah kepercayaan merek karena kepercayaan merupakan salah satu aset penting dalam menciptakan loyalitas. Ballestar yang dikutip dari Prawitowati (2008) mendefinisikan brand trust sebagai perasaan aman yang diperoleh konsumen dalam interaksinya dengan merek yang didasarkan pada persepsi bahwa merek tersebut dapat diandalkan dan memenuhi kepentingan serta keselamatan konsumen. Trust didefinisikan sebagai persepsi konsumen mengenai reliabilitas yang didasarkan pada pengalaman atau serangkaian interaksi yang dikarakteristikan oleh konfirmasi dari harapan atas kinerja produk dan kepuasan. Lau dan Lee mendefinisikan brand trust sebagai keinginan pelanggan untuk bersandar pada sebuah merek dengan resiko-resiko yang dihadapi karena ekspektasi terhadap merek itu akan menyebabkan hasil yang positif (dalam Tjahyadi, 2006)
Sepuluh Perintah Emotional Branding (skripsi dan tesis)
Empat Pilar Emotional Branding (skripsi dan tesis)
Definisi Emotional Branding (skripsi dan tesis)
Emotional berasal dari kata emosi yang menurut William James adalah kecenderungan untuk memiliki perasaan yang khas bila berhadapan dengan objek tertentu dalam lingkungannya (Asi, 2010). Emosi merupakan perasaan atau afeksi yang timbul ketika seseorang sedang berada dalam suatu keadaan atau suatu interaksi yang dianggap penting olehnya, terutama kesejahteraan dirinya (Campos, dkk dalam Asi, 2010). Sedangkan branding adalah brand atau merek. Jadi secara harfiah, emotional branding adalah pembentukan merek dengan nuansa emosional. Secara luas dapat juga didefinisikan sebagai menciptakan hubungan emosional antara konsumen dengan perusahaan melalui produknya. Kata “emosional” di sini adalah bagaimana suatu merek menggugah perasaan dan emosi konsumen, bagaimana suatu merek menjadi hidup bagi masyarakat, dan membentuk hubungan yang mendalam dan tahan lama. Emotional branding adalah saluran di mana orang secara tidak sadar berhubungan dengan perusahaan dengan produk dari perusahaan tersebut dalam suatu metode yang mengagumkan secara emosional. Emotional branding ini merupakan strategi yang efektif digunakan karena kita pada umumnya merespon pengalaman hidup kita secara emosional dan secara alami memproyeksikan nilai-nilai emosional kita ke dalam objek-objek di sekitar kita. Pada dasarnya emotional branding didasarkan pada rasa percaya yang unik yang terjalin erat dengan konsumen. Pendekatan ini meningkatkan pembelian yang hanya sekedar dipicu oleh kebutuhan menjadi pembelian yang muncul dari alam hasrat. Misalnya, komitmen pada sebuah produk atau institusi, kebanggaan yang kita rasakan saat menerima hadiah cantik dari merek yang kita senangi, atau pengalaman berbelanja yang positif dalam sebuah lingkungan yang menakjubkan (Gobe, 2005)
Indikator Dari Experiential Marketing (skripsi dan tesis)
Pengaruh Variabel Pengalaman Merek Terhadap Niat Beli (skripsi dan tesis)
Dalam penelitian Yasin dan Amjad (2013) pengalaman merek mempunyai pengaruh signifikansi positif terhadap niat beli. Pengalaman tidak begitu kuat berpengaruh terhadap niat beli bila dibandingkan dua variabel lainnya. Penelitian ini juga mengklaim bahwa seseorang orang tidak tertarik hanya membeli produk atau jasa. Sebaliknya mereka membeli pengalaman yang luar biasa dan ekspresif tentang apa yang sedang dijual kepada mereka. Pengalaman merek dapat menarik daya tarik dalam praktek pemasaran untuk mengembangkan strategi pemasaran yang lengkap untuk barang dan jasa. Pengalaman produk terjadi ketika konsumen saling berhubungan dengan produk, misalnya ketika konsumen mencari produk dan kemudian mengamati dan mengevaluasi produk tersebut. Pengalaman merek akan tetap dalam memori konsumen dan juga berdampak pada kepuasaan konsumen serta loyalitas. Kepuasaan konsumen juga tergantung pada fitur atau desain. Desain produk akan meningkatkan nilai untuk konsumen dan memiliki 33 efek positif di benak konsumen dan juga membantu mengingkatkan kinerja organisasi.
Pengaruh Variabel Kesadaran Merek Terhadap Niat Beli (skripsi dan tesis)
Hsing Kuang Chi et al. (2009), kesadaran merek dapat mempengaruhi niat beli secara signifikan baik melalui kualitas yang dirasa maupun loyalitas merek. Penelitian Mariam Tahira et al. (2011) menunjukkan adanya hubungan 32 signifikansi antara kesadaran merek terhadap niat konsumen untuk membeli suatu produk. Grewal, Monroe & Krishnan (1998) dalam Amir Gulzar et al. (2011) berpendapat “high brand awareness can influence the retailer or reseller purchase decision” yang artinya kesadaran merek yang tinggi akan memengaruhi pengecer atau penjual ulang memutuskan untuk membeli. Peneliitian tersebut menguji keterkaitan hubungan antara kesadaran merek, persepsi kualitas dan loyalitas terhadap niat pembelian. Hasil penelitian menunjukkan dampak yang tidak signifikan antara kesadaran merek dengan loyalitas, sedangkan dampak yang signifikan yaitu persepsi kualitas terhadap profitabilitas
Pengaruh Variabel Kepercayaan Merek Terhadap Niat Beli (skripsi dan tesis)
Penelitian Yasin dan Amjad (2013) kepercayaan merek mempunyai pengaruh signifikansi positif terhadap niat beli. Yasin dan Amjad (2013) mengemukakan bahwa merek memiliki peranan yang penting dalam proses pemilihan konsumen. Merek adalah penghubung penting antara produsen dan konsumen menawarkan sejumlah fitur untuk pelanggan yang memenuhi kebutuhan pelanggan, merek adalah hal utama dipertimbangkan oleh konsumen dalam melakukan pembelian produk atau jasa. Pelanggan yang mempunyai tingkat pengetahuan produk tertentu akan membantu dalam membantu hubungan merek dengan loyalitas merek
Kesadaran Merek (skripsi dan tesis)
Pengenalan dan pengingat merek kepada masyarakat merupakan hal yang sengat penting bagi perusahaan, karena dengan hal ini akan menentukan langkah perusahaan selanjutnya dalam menetapkan strategi pasar. Durianto (2004) menjelaskan bahwa kesadaran menggambarkan keberadaan merek didalam pikiran konsumen yang dapat menjadi penentu dalam beberapa kategori dan biasanya mempunyai peranan kunci dalam brand equity. Meningkatkan kesadaran adalah suatu mekanisme untuk memperluas pasar merek. Kesadaran juga mempengaruhi persepsi dan tingkah laku. Jadi jika kesadaran itu sangat rendah maka hampir dipastikan bahwa ekuitas mereknya juga rendah. Peran brand awareness dalam keseluruhan brand equity tergantung dari sejauh mana tingkatan kesadaran yang dicapai oleh suatu merek. Tingkatan kesadaran merek secara berurutan dari tingkat rendah sampai tingkat tertinggi sebagai berikut: a) Tidak menyadari merek (unware of brand) Merupakan tingkat yang paling rendah dalam piramida kesadaran merek, 29 dimana konsumen tidak menyadari akan adanya suatu merek. b) Pengenalan merek (brand recognition) Tingkat minimal dari kesadaran merek. Hal ini penting pada saat pembeli memilah suatu merek pada saat melakukan pembelian. c) Pengingatan kembali terhadap merek (brand recall) Pengingatan kembali terhadap merek berdasarkan pada permintaan seseorang untuk menyebutkan merek tertentu dalam suatu kelas produk. Hal ini di istilahkan dengan pengingatan kembali tanpa bantuan, karena berbeda dari tugas pengenalan, responden tidak perlu dibantu untuk memunculkan merek tersebut. d) Puncak pikiran (top of brand) Apabila seseorang ditanya secara langsung tanpa diberi bantuan pengingatan dan ia dapat menyebutkan satu nama merek yang paling banyak disebutkan pertama kali merupakan puncak pikiran. Dengan kata lain, merek tersebut merupakan merek utama dari berbagai merek yang ada didalam benak konsumen. Kesadaran merek menggambarkan kesanggupan seorang calon pembeli untuk mengenali, mengingat kembali suatu brand sebagai bagian dari suatu kategori produk tertentu. Pada umumnya konsumen cenderung membeli produk dengan brand yang sudah dikenalnya atas dasar pertimbangan kenyamanan, keamanan dan lain-lain. Bagaimanapun juga, merek yang sudah dikenal menghindarkan konsumen dari risiko pemakaian dengan asumsi bahwa merek yang sudah dikenal dapat diandalkan Durianto (2004 : 29) Kesadaran merek (brand awareness) 30 adalah kemampuan konsumen untuk mengindentifikasi merek dalam berbagai kondisi, seperti yang dicerminkan oleh pengenalan merek atau ingatan atas kinerja merek Kotler dan Keller (2009 : 403). Peran kesadaran merek dalam ekuitas merek tergantung pada tingkat akan pencapaian kesadaran yang ada dibenak konsumen. Fandy Tjiptono (2011 : 111) ukuran pada kesadaran merek yang banyak dipakai adalah recall dan recognition, baik menggunakan alat bantu (aided) maupun tanpa menggunakan alat bantu (aided). Hal ini bukanlah sekedar menjadi merek pertama yang disebut atau yang di ingat konsumen (name awareness), namun terciptanya asosiasi khusus antara nama merek dengan produk tertentu. Hanya saja, kelemahan utama kesadaran merek terletak pada dampak ukuran merek dan skala aktivitas promosi yang sangat dominan, sementara brand strength dalam konteks preferensi atau sikap positif konsumen terhadap merek yang bersangkutan tidak banyak terungkap. Menurut Erna Ferrinadewi (2008 : 174) merek yang sering dibeli oleh keluarga biasanya akan membuat seluruh anggota keluarga memiliki kesadaran yang tinggi akan keberadaan merek. Walaupun merek tersebut adalah merek yang tidak terpikirkan oleh konsumen, namun nama merek akan menetap dalam ingatan konsumen karena tingginya frekuensi anggota keluarga melihat merek yang sama. Semakin sering merek tersebut dilihat dan digunakan oleh seluruh anggota keluarga maka ingatan pada konsumen semakin kuat. Aaker (2013:205) juga menjelaskan bahwa di dalam kesadaran merek terdapat tiga dimensi yang menyediakan sejumlah besar keunggulan kompetitif, diantaranya : 31 1. Kesadaran menyediakan merek dengan rasa keakraban atau dikenal, dan orang menyukai hal yang dikenal atau akrab. Untuk produk dengan keterlibatan yang rendah keakraban dapat mendorong keputusan pembelian. 2. Kesadaran nama dapat menjadi sinyal kehadiran, komitmen, dan substansi, atribut yang dapat menjadi sangat penting bahkan bagi pembeli industri untuk barang dengan tiket besar dan pembeli konsumen untuk barang tahan lama. 3. Keunggulan merek akan menentukan apabila diingat pada waktu penting dalam proses pembelian.
Pengalaman Merek (skripsi dan tesis)
Pengalaman merek telah menarik perhatian dalam praktek pemasaran sekarang ini. Praktisi-praktisi pemasaran harus menyadari bahwa dengan memahami apa sebenarnya pesan pengalaman merek, akan sangat membantu para pemasar untuk mengembangkan strategi pemasaran. Menurut Brakus, Schmitt dan Zarantonello (2009) Pengalaman merek didefinisikan sebagai sensasi, perasaan kognisi dan tanggapan konsumen yang ditimbulkan oleh merek, terkait rangsangan yang di timbulkan oleh desain merek, identitas merek, komunikasi pemasaran orang dan lingkungan merek tersebut dipasarkan. Untuk dapat mendefinisikan lebih jauh mengenai pengalaman merek Brakus, Schmitt dan Zarantello (2009), memulai penelitian dengan melihat sudut pandang konsumen dengan menguji pengalaman- pengalaman konsumen itu sendiri dan bagaiman pengalaman itu menghasilkan pendapat sikap, dan aspek lainnya dari perilaku konsumen, pengalaman dimulai pada saat konsumen mencari produk, membeli, menerima, pelayanan dan mengkonsumsi produk. Pengalaman merek dapat dirasakan langsung saat konsumen mengkonsumsi dan membeli produk. Pengalaman merek dapat 27 dirasakan secara tidak langsung saat konsumen melihat iklan atau juga saat pemasar mengkonsumsi produk melalui website. Pengalaman pada suatu merek menjadi salah satu sumber bagi konsumen untuk Menciptakan rasa kepercayaan pada suatu merek maupun untuk mencoba merek yang lainnya, hal ini sejalan dengan teori yang dikemukakan oleh Gobe Marc (2003 :99) pengalaman merek adalah mengenai interaksi mental langsung dengan merek, merek dapat meningkatkan dan mengekspresikan karakter kuat emosional dengan cara yang positif. Dengan menawarkan produk yang luar biasa yang bisa menjadi pengalaman merek yang tak terlupakan. Konsumen akan melakukan penilaian pada suatu merek tertentu setelah merasakan pengalaman terhadap merek tersebut. Pengalaman konsumsi merupakan sumber terpenting terciptanya kepercayaan merek karena melalui pengalaman terjadi proses pembelajaran yang memungkinkan terbangunnya asosiasi, pemikiran dan pengambilan kesimpulan yang lebih relevan dengan pribadi konsumen atau individu Erna (2008:150)
Kepercayaan Merek (Skripsi dan tesis)
Kepercayaan merupakan suatu bentuk sikap yang menunjukan perasaan suka dan tetap bertahan untuk menggunakan suatu produk. Pada dasarnya kepercayaan akan timbul apabila produk yang dibeli oleh seorang konsumen mampu memberikan manfaat atau nilai yang diinginkan konsumen pada suatu produk. Menurut Lau dan Lee dalam Tjahyadi (2006 : 71) kepercayaan pelanggan pada merek (brand trust) di definisikan sebagai keinginan pelanggan untuk bersandar 24 pada sebuah merek dengan resiko yang dihadapi karena ekspetasi terhadap merek itu akan menyebabkan hasil yang positif. Dalam hubungan kepercayaan dan merek, entisitas yang dipercaya adalah bukan orang tapi sebuah symbol. Karena itu, loyalitas pada merek melibatkan kepercayaan pada merek. Untuk menciptakan loyalitas dalam pasar saat ini pemasar harus memfokuskan pada pembentukan dan pemliharaan kepercayaan dalam Consumer Brand Relationship. Lau dan Lee dalam jurnal Tjahyadi (2006 : 71). Lau dan Lee juga menjelaskan bahwa kepercayaan merek akan menimbulkan loyalitas pada merek. Sementara itu, Kepercayaan merek terbangun karena adanya harapan bahwa pihak lain akan bertindak sesuai dengan kebutuhan dan keinginan konsumen. Ketika seseorang telah mempercayai pihak lain maka mereka yakin bahwa harapan akan terpenuhi dan tak akan ada lagi kekecawaan. Sedangkan Tjahyadi (2006) menyatakan bahwa kepercayaan terhadap merek adalah kemauan konsumen mempercayai merek dengan segala resikonya karena adanya harapan yang dijanjikan oleh merek dalam memberikan hasil yang positif bagi konsumen. Kepercayaan merek adalah harapan akan kehandalan dan intense baik merek Delgado (2004) dalam Ferrinadewi (2008 : 150). Sedangkan menurut Luarn dan Lin, (2003) dalam Ferrinadewi (2008 : 147), kepercayaan adalah sejumlah keyakinan spesifik terhadap integritas ( kejujuran pihak yang dipercaya dan kemampuan menepati janji), benevolence (perhatian dan motivasi yang dipercaya untuk bertindak sesuai dengan kepentingan yang mempercayai mereka), competency ( kemampuan yang dipercaya untuk melaksanakan kebutuhan yang mempercayai ) dan predictability ( konsistensi perilaku pihak yang dipercaya)
Niat Beli (skripsi dan tesis)
Karakteristik Perusahaan (Company Characteristics) (skripsi dan tesis)
Karakteristik Merek (Brand Characteristics) Terhadap Loyalitas Merek (skripsi dan tesis)
Karakteristik merek memainkan peran yang vital dalam menentukan apakah pelanggan memutuskan untuk percaya pada suatu merek. Karakteristik merek umumnya didefinisikan segala hal yang terkait dengan merek yang ada di benak konsumen. Dalam konteks hubungan pelanggan-merek, kepercayaan pelanggan dibangun berdasarkan pada reputasi merek, prediktabilitas merek, dan kompetensi merek. Penjelasan dari tiga karakteristik merek dapat ditunjukkan sebagai berikut: a.Brand Reputation Brand reputation berkenaan dengan opini dari orang lain bahwa merek itu baik dan dapat diandalkan (reliable). Reputasi merek dapat dikembangkan bukan saja melalui advertising dan public relation, tapi juga dipengaruhi oleh kualitas dan kinerja produk. Pelanggan akan mempersepsikan bahwa sebuah merek memiliki reputasi baik, jika sebuah merek dapat memenuhi harapan mereka, maka reputasi merek yang baik tersebut akan memperkuat kepercayaan pelanggan. b. Brand Predictability Brand predictability berkenaan dengan kemampuan suatu kelompok untuk memprediksi perilaku dari kelompok lain. Predictable brand adalah merek yang memungkinkan pelanggan untuk mengharapkan bagaimana sebuah merek akan memiliki performance pada setiap pemakaian. Predictability mungkin karena tingkat konsistensi dari kualitas produk. Brand predictability dapat meningkatkan keyakinan konsumen karena konsumen mengetahui bahwa tidak ada sesuatu yang tidak diharapkan akan terjadi ketika menggunakan merek tersebut. Karena itu, brand predictability akan meningkatkan kepercayaan terhadap merek karena predictability menciptakan ekspektasi positif. c. Brand Competence Brand competence adalah merek yang memiliki kemampuan untuk menyelesaikan permasalahan yang dihadapi oleh pelanggan, dan dapat memenuhi kebutuhannya. Kemampuan berkaitan dengan keahlian dan karakteristik yang memungkinkan suatu kelompok memiliki pengaruh dalam suatu wilayah tertentu. Ketika diyakini bahwa sebuah merek itu mampu untuk menyelesaikan permasalahan dalam diri pelanggan, maka pelanggan tersebut mungkin berkeinginan untuk meyakini merek tersebut.
Kepercayaan Terhadap Merek (Trust in Brand) (skripsi dan tesis)
Menurut Turnbull dkk (dalam Bennet dan Gabriel, 2001) sifat dari sebuah hubungan yang dekat adalah adanya kondisi yang lebih stabil, lebih mudah saling memprediksi perilaku partner dan usia dari sebuah hubungan sehingga konsumen menjadi enggan untuk berganti penyedia produk. Determinan hubungan yang dekat adalah kepercayaan. Bagi pemasar, merek mewakili hubungan pemasaran yang tercipta dengan konsumen. (Ferinadewi, 2008: 146) Kepercayaan memiliki peran yang penting dalam pemasaran industri. Dinamika lingkungan bisnis yang cepat memaksa pemasaran perusahaan untuk mencari cara yang lebih kreatif dan fleksibel untuk beradaptasi. Untuk tetap bertahan dalam situasi tersebut, perusahaan akan mencari cara yang kreatif melalui pembentukan hubungan yang kolaboratif dengan pelanggan. Kepercayaan dianggap sebagai cara yang paling penting dalam membangun dan memelihara hubungan dengan pelanggan dalam jangka panjang. Kepercayaan adalah sejumlah keyakinan spesifik terhadap integritas (kejujuran pihak yang dipercaya dan kemampuan menepati janji, benevolence (perhatian dan motivasi yang dipercaya untuk bertindak sesuai dengan kepentingan yang mempercayai mereka), competency (kemampuan pihak yang dipercaya untuk melaksanakan kebutuhan yang mempercayai) dan predictability (konsistensi perilaku pihak yang dipercaya). Hal ini menjelaskan bahwa penciptaan awal hubungan dengan partner didasarkan pada trust (kepercayaan). (Lau dan Lee, 1999:344) Dalam pasar konsumen, ada begitu banyak konsumen yang tidak teridentifikasi, sehingga sulit bagi perusahaan untuk membangun hubungan personal dengan setiap pelanggan. Cara lain yang ditempuh oleh pemasar untuk membangun hubungan personal dengan pelanggan adalah melalui sebuah simbol, yaitu merek (brand). Dalam situasi tersebut, merek berperan sebagai substitute hubungan person-to-person antara perusahaan dengan pelanggannya, selanjutnya kepercayaan dapat dibangun melalui merek. Kepercayaan terhadap merek merupakan kesediaan atau kemauan konsumen dalam menghadapi resiko yang berhubungan dengan merek yang dibeli akan memberikan hasil yang positif atau menguntungkan. Terdapat tiga faktor yang mempengaruhi kepercayaan terhadap merek. Ketiga faktor ini berhubungan dengan tiga entitas yang tercakup dalam hubungan antara merek dan konsumen. Adapun ketiga faktor tersebut adalah merek itu sendiri, perusahaan pembuat merek, dan konsumen. Kepercayaan terhadap merek akan menimbulkan loyalitas merek. (Lau dan Lee, 1999:344).
Kesetiaan Merek (Brand Loyalty) (skripsi dan tesis)
Loyalitas merupakan hasil dari pembelajaran konsumen pada suatu entitas tertentu (merek, produk, jasa, atau toko) yang dapat memuaskan kebutuhannya. (Ruly, 2006:68). Kesetiaan merek (brand loyalty) merupakan suatu konsep yang sangat penting dalam strategi pemasaran karena memberikan banyak manfaat bagi perusahaan termasuk pembelian berulang dan dapat mengurangi biaya pemasaran. (Ruly, 2006:68). Loyalitas dapat diartikan sebagai suatu komitmen yang mendalam untuk melakukan pembelian ulang produk atau jasa yang menjadi preferensinya secara konsisten pada masa yang akan datang dengan cara membeli ulang merek yang sama meskipun ada pengaruh situasional dan usaha pemasaran yang dapat menimbulkan peralihan perilaku. Loyalitas merek menunjukkan adanya suatu ikatan antara pelanggan dengan merek tertentu dan ini sering kali ditandai dengan adanya pembelian ulang dari pelanggan. Minor dan Mowen (2002:109) mengemukakan bahwa loyalitas dapat didasarkan pada perilaku pembelian aktual produk yang dikaitkan dengan proporsi pembelian. Berdasarkan dari pandangan tersebut maka loyalitas merek didefinisikan sebagai: keinginan konsumen untuk melakukan pembelian ulang. Perusahaan yang mempunyai basis pelanggan yang mempunyai loyalitas merek yang tinggi dapat mengurangi biaya pemasaran perusahaan karena biaya untuk mempertahankan pelanggan jauh lebih murah dibandingkan dengan Universitas Sumatera Utara mendapatkan pelanggan baru. Loyalitas merek yang tinggi dapat meningkatkan perdagangan. Dan dapat menarik minat pelanggan baru karena mereka memiliki keyakinan bahwa membeli produk bermerek minimal dapat mengurangi risiko. Keuntungan lain yang didapat dari loyalitas merek adalah perusahaan dapat lebih cepat untuk merespons gerakan pesaing
Merek (Brand) (skripsi dan tesis)
Branding adalah keseluruhan proses bisnis dalam memilih janji, nilai, dan komponen apa yang akan dimiliki oleh suatu entitas. (Patricia, 2007:5). Keahlian yang sangat unik dari pemasar profesional adalah kemampuannya untuk menciptakan, memelihara, melindungi, dan meningkatkan merek. Merek adalah sejumlah citra dan pengalaman dalam benak konsumen yang mengkomunikasikan manfaat yang dijanjikan produk yang diproduksi oleh perusahaan tertentu. Menurut Kotler & Keller (2007:332), bahwa merek adalah nama, istilah, tanda, simbol, desain atau kombinasi keseluruhannya, yang dimaksudkan untuk mengidentifikasikan barang atau jasa yang ditawarkan perusahaan sekaligus untuk mendiferensiasikannya dari barang atau jasa pesaing. Selain membedakan satu produk dengan produk yang lain, merek juga memberi manfaat bagi konsumen diantaranya membantu mengidentikasi manfaat yang ditawarkan dan kualitas produk. Konsumen lebih mempercayai produk dengan merek tertentu daripada produk tanpa merek meskipun manfaat yang ditawarkan sama (Ferinadewi, 2008:135). Merek dapat memiliki enam level pengertian yaitu sebagai berikut:
Faktor Pembentuk Kepuasan Pelanggan (skripsi dan tesis)
Kepercayaan terhadap Merek (Trust In a Brand) (skripsi dan tesis)
Loyalitas Merek (Brand Loyalty) (skripsi dan tesis)
Merupakan suatu konsep yang sangat penting dalam strategi pemasaran. Keberadaan konsumen yang loyal pada merek sangat diperlukan agar perusahaan dapat bertahan hidup. Loyalitas dapat diartikan sebagai suatu komitmen yang mendalam untuk melakukan pembelian ulang produk atau jasa yang menjadi preferensinya secara konsisten pada masa yang akan datang dengan cara membeli ulang merek yang sama meskipun ada pengaruh situasional dan usaha pemasaran yang dapat menimbulkan perilaku peralihan. Mendefinisikan brand loyalty sebagai “A measure of the attachment that a costumer has a brand“ (Aaker) dalam (Riana : 2008). Loyalitas merek menunjukkan adanya suatu ikatan antara pelanggan dengan merek tertentu dan ini sering kali ditandai dengan adanya pembelian ulang dari pelanggan. Menurut (Minor & Mowen : 2002) loyalitas dapat didasarkan pada perilaku pembelian aktual produk yang dikaitkan dengan proporsi pembelian. Perusahaan yang mempunyai basis pelanggan yang mempunyai loyalitas merek yang tinggi dapat mengurangi biaya pemasaran perusahaan karena biaya untuk mempertahankan pelanggan jauh lebih murah dibandingkan dengan mendapatkan pelanggan baru. Loyalitas merek yang tinggi dapat meningkatkan perdagangan. Dan dapat menarik minat pelanggan baru karena mereka memiliki keyakinan bahwa membeli produk bermerek minimal dapat mengurangi risiko. Keuntungan lain yang didapat dari loyalitas merek adalah perusahaan dapat lebih cepat untuk merespons gerakan pesaing.
Pengertian Merek (Brand) (skripsi dan tesis)
Keahlian yang sangat unik dari pemasar profesional adalah kemampuannya untuk menciptakan, memelihara, melindungi, dan meningkatkan merek. Para pemasar mengatakan bahwa pemberian merek adalah seni dan bagian paling penting dalam pemasaran.
Menurut American Marketing Association (Kotler : 2000) merek adalah nama,
istilah, tanda, simbol, rancangan, atau kombinasi dari hal-hal tersebut, yang dimaksudkan untuk mengidentifikasi barang atau jasa dari seorang atau kelompok penjual dan untuk membedakannya dari produk pesaing.
Menurut (Aaker) dalam (Riana : 2008) merek adalah “ A distinguishing name and / or symbol (such as logo, trade mark, or package design ) intended to identify to goods or services of either one seller of a group of seller, and to differentiate those goods or services from those of competitors “.
Suatu merek pada gilirannya memberi tanda pada konsumen mengenai sumber produk tersebut. Di samping itu, merek melindungi, baik konsumen maupun produsen dari para kompetitor yang berusaha memberikan produk-produk yang tampak identik.
Merek sebenarnya merupakan janji penjual untuk secara konsisten memberikan keistimewaan, manfaat, dan jasa tertentu kepada pembeli. Merek-merek terbaik memberikan jaminan mutu. Akan tetapi, merek lebih dari sekadar simbol.
Merek dapat memiliki enam level pengertian (Kotler : 2000) yaitu sebagai berikut:
1. Atribut: merek mengingatkan pada atribut tertentu. Mercedes memberi kesan sebagai mobil yang mahal, dibuat dengan baik, dirancang dengan baik, tahan lama, dan bergengsi tinggi.
2. Manfaat: bagi konsumen, kadang sebuah merek tidak sekadar menyatakan atribut, tetapi manfaat. Mereka membeli produk tidak membeli atribut, tetapi membeli manfaat. Atribut yang dimiliki oleh suatu produk dapat diterjemahkan menjadi manfaat fungsional dan atau emosional. Sebagai contoh : atribut “tahan lama“ diterjemahkan menjadi manfaat fungsional “tidak perlu cepat beli lagi, atribut “mahal“ diterjemahkan menjadi manfaat emosional “bergengsi”, dan lain-lain.
3. Nilai: merek juga menyatakan sesuatu tentang nilai produsen. Jadi, Mercedes berarti kinerja tinggi, keamanan, gengsi, dan lain-lain.
4. Budaya: merek juga mewakili budaya tertentu. Mercedes mewakili budaya Jerman, terorganisasi, efisien, bermutu tinggi.
5. Kepribadian: merek mencerminkan kepribadian tertentu. Mercedes mencerminkan pimpinan yang masuk akal (orang), singa yang memerintah (binatang), atau istana yang agung (objek).
6. Pemakai: merek menunjukkan jenis konsumen yang membeli atau menggunakan produk tersebut.
Mercedes menunjukkan pemakainya seorang diplomat atau eksecutif. Pada
intinya merek adala penggunaan nama, logo, trade mark, serta slogan untuk
membedakan perusahaan perusahaan dan individu-individu satu sama lain dalam hal apa yang mereka tawarkan. Penggunaan konsisten suatu merek, simbol, atau logo membuat merek tersebut segera dapat dikenali oleh konsumen sehingga segala sesuatu yang berkaitan dengannya tetap diingat. Dengan demikian, suatu merek dapat mengandung
tiga hal, yaitu sebagai berikut.
1. Menjelaskan apa yang dijual perusahaan.
2. Menjelaskan apa yang dijalankan oleh perusahaan.
3. Menjelaskan profil perusahaan itu sendiri.
Suatu merek memberikan serangkaian janji yang di dalamnya menyangkut
kepercayaan, konsistensi, dan harapan. Dengan demikian, merek sangat penting, baik bagi konsumen maupun produsen. Bagi konsumen, merek bermanfaat untuk mempermudah proses keputusan pembelian dan merupakan jaminan akan kualitas. Sebaliknya, bagi produsen, merek dapat membantu upaya-upaya untuk membangun loyalitas dan hubungan berkelanjutan dengan konsumen
Perencanaan Brand experience (skripsi dan tesis)
Untuk menciptakan dan menyampaikan brand-based experience kepada
konsumen, pemasar atau perusahaan perlu mengetahui apa itu perencanaan dari pengalaman itu sendiri, seperti bagaimana berinteraksi dengan pelanggan, dan perlu adanya tindakan nyata untuk melakukan interaksi kepada pelanggan, untuk menciptakan pengalaman. Proses dari brandslation, atau pengartian sebuah merek, membantu perusahaan untuk menciptakan brand proposition dengan cara yang membantu menciptakan pengalaman merek. Pada akhirnya perencanaan ini akan menciptakan interaksi dari organisasi untuk menciptakan pengalaman merek itu sendiri.
Di bawah ini adalah struktur yang disarankan Filho (2014) dalam menyusun
cara-cara melakukan strategi brand experience dan bagaimana hasil dari
brandslation seharusnya.
1. Hubungan merupakan metaphor brand experience proposition, merupakan
inti dari brand experience itu sendiri. Hal tersebut menggambarkan
bagaimana karakter merek dan bagaimana konsumen berinteraksi satu sama
lain. Contoh bagaimana berinteraksi dengan mereka, dan bagaimana sikap
mereka, dapat membantu menjelaskan tentang bagaimana persepsi dari
merek yang diinginkan perusahaan, diposisikan di benak konsumen.
Pengalaman dari pelayanan dapat di jadikan cara untuk menetapkan tujuan,
dalam menjalin hubungan jangka pendek dengan konsumen.
2. Sumber daya manusia merupakan sesuatu yang penting dalam melakukan
pelayanan dan dalam membantu proses brandslation untuk menciptakan
karakter dari merek itu sendiri. Dalam menciptakan pengalaman,
diperlukan sumber daya manusia yang dapat menciptakan interaksi dan
menjalin hubungan antara merek atau perusahaan dengan konsumen.
Manusia sebagai inti dalam menciptakan hubungan dengan pelanggan,
membantu perusahaan dala mewujudkan karakter dari merek yang ingin
dibangun didalam benak konsumen perusahaan.
3. Mengatur nilai dan sikap dari personil atau karyawan dalam
mengkomunikasian strategi dari brand experience, malalui titik – titik
interaksi yang ada, seperti di dalam customer service, hal ini bertujuan
untuk memudahkan dalam mengkomunikasikan brand experience yang
ingin dibangun oleh perusahaan.
4. Menciptakan dasar atau asas yang dapat menjelaskan konsistensi dari sikap
dan nilai dalam mengkomunikasian brand experience melalui titik –titik
interaksi yang ada. hal ini berdasarkan analisis dari bagaimana merek itu di
dipersepsikan dan siapa yang ingin menjadi target sasaran, dan dapat
menciptakan hubungan antara brand image dengan brand identity.
5. service moments merupakan contoh bagaimana konsumen merasakan
pengalaman dari brand experience melalui beberapa titik pelayanan yang
telah ditentukan sebelumnya
Dalam menciptakan pengalaman merek, dibutuhkan perubahan semantik,
merubah Sesuatu makna menjadi sebuah elemen dari desain sebuah produk
Proses tersebut merupakan tahapan awal dari proses New Service Development (NSD) ketika konsep dari suatu pelayanan di definisikan, dan ketika perencanaan dari sistem pelayanan dan proses dari pelayanan di desain. Proses perubahan semiotika ini memberikan pemahaman bahwa merek dapat diartikan dan dianalogikan dalam karakteristik dari desain produk atau jasa, yang nantinya akan berinteraksi dengan pelanggan yang akan menghasilkan brand image. Dalam pengertian lain, perencanaan merek harus diartikan kedalam sesuatu yang dapat dirasakan oleh konsumen melalui sebuah interaksi pelayanan, jadi ketika konsumen berinteraksi dengan orang yang melakukan pelayanan, mereka dapat merasakan kehadiran dari sebuah merek (Filho : 2014).
Pengertian Brand Exprience (skripsi dan tesis)
Brand experience adalah pengalaman masa lalu konsumen dengan merek tersebut, khususnya dalam lingkup pemakaian. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pengalaman konsumen terhadap suatu merek sangatlah berkaitan dengan kepercayaan terhadap merek tersebut. Menurut Brakus et al (2009) Brand experience didefinisikan sebagai sensasi, perasaan, kognisi, dan tanggapan konsumen yang ditimbulkan oleh merek, terkait rangsangan yang ditimbulkan oleh desain merek, identitas merek, komunikasi pemasaran, orang dan lingkungan merek tersebut dipasarkan. Menurut Neumeier (2013) brand experience adalah seluruh interaksi dari seseorang terhadap produk, servis, organisasi, yang kesemuanya merupakan bahan baku dari sebuah merek. Sedangkan teori yang dikemukakan oleh Filho (2014) dalam penelitiannya brand experience adalah transisi antara strategi merek dengan pengalaman konsumen. Teori tentang brand experience lainnya dikemukakan oleh Ambler dalam Filho, 2014, bahwa brand experience tercipta ketika konsumen mengkonsumsi produk atau jasa dari merek tersebut, menceritakannya kepada orang lain tentang merek tersebut dan mencari tahu informasi terkait dengan promosi, event, dan lain – lain. Brand experience dapat diasumsikan sebagai persepsi konsumen terhadap touch point yang ada, baik itu promosi, atau kontak langsung dengan orang yang melakukan kegiatan servis. Menurut Tulianti dan Tung (2013) dalam skripsi Hilmi, B (2015), menyebutkan brand experience merupakan respon internal dari pelanggan dan respon perilaku yang ditimbulkan oleh rangsangan merek yang terkait yang merupakan bagian dan desain merek identitas, kemasan, komunikasi, dan lingkungan. Brand experience merupakan aspek pengalaman yang terdiri dari seluruh pemahaman dan persepsi merek oleh pelanggan. Maka dari itu, pemasar harus memahami pengalaman pelanggan tentang merek mereka untuk dapat mengembangkan strategi pemasaran. Dalam strategi merek, pengalaman mengenai merek menjadi hal yang penting. Tidak ada yang lebih kuat daripada pengalaman pelanggan terhadap merek.
Karakteristik merek (skripsi dan tesis)
Tingkat Pengertian Merek (skripsi dan tesis)
Definisi Merek atau Brand (skripsi dan tesis)
Tahapan Umum Menggunakan SEM (skripsi dan tesis)
Tahapan dalam menggunakan SEM secara garis besar, adalah sebagai berikut (Jogiyanto, 2011): 1. Spesifikasi model, yaitu membangun model yang sesuai dengan tujuan dan masalah penelitian dengan landasan teori yang kuat. 2. Estimasi parameter bebas, yaitu komparasi matrik kovarian yang merepresentasi hubungan antar variabel dengan mengestimasinya ke dalam model yang paling sesuai. Parameter untuk mengukur kesesuaian model adalah maximum likelihood, weighted least squares atau asymptotically distribution-free methods. 3. Assessment of fit, yaitu eksekusi estimasi kesesuaian model dengan menggunakan parameter anatara lain : Chi-Square (ukuran dasar kesesuaian model yang secara konseptual merupakan fungsi dari ukuran sampel dan perbedaan antara matrik kovarian yang diobservasi dengan matrik kovarian model), Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA), Standarized Root Mean Residual (SRMR), and Comparative Fit Index (CFI). 4. Modifikasi model, yaitu mengembangkan model yang diuji di awal untuk meningkatkan goodness-of-fit (GOF) model. Peluang untuk mengembangkan model tergantung besarnya degree of freedom dari model. Namun, pengembangan model harus mempertimbangkan dasar teori, tidak dapat dilakukan hanya berdasarkan alasan/argument statistis. 5. Interpretasi dan komunikasi, yaitu interpretasi hasil pengujian statistika dan pengakuan bahwa konstruk yang dibangun berdasarkan model yang paling sesuai. Namun, hasil tersebut dapat dicapai ketika desain riset dibangun secara cermat sehingga dapat membedakan hipotesis rival. 6. Replikasi dan validasi ulang, yaitu kemampuan model yang dimodifikasi untuk dapat direplikasi dan divalidasi ulang sebelum hasil penelitian diinterpretasi dan dikomunikasikan
Pemodelan SEM-PLS (skripsi dan tesis)
Diagram lintasan (path diagram) dalam SEM digunakan untuk menggambarkan model SEM agar lebih jelas dan mudah dimengerti. Notasi dan simbol dalam SEM serta variabel-variabel yang berkaitan perlu diketahui untuk dapat menggambarkan diagram jalur sebuah persamaan, kemudian hubungan diantara model-model tersebut dimasukkan ke dalam model persamaan struktural dan model pengukuran.
Metode SEM-PLS (skripsi dan tesis)
SEM (Structural Equation Modeling) adalah suatu teknik statistika untuk menguji dan mengestimasi hubungan kausal dengan mengintegrasikan analisis faktor dan analisis jalur (Wright dalam Jogiyanto, 2011). SEM dapat berbasis varian dan kovarian. SEM berbasis varian adalah SEM yang menggunakan varian dalam proses iterasi atau blok varian antar indikator atau parameter yang diestimasi dalam satu variabel laten tanpa mengkorelasikannya dengan indikator-indikatornya yang ada divariabel laten lain dalam satu model penelitian (Jogiyanto, 2011). Salah satu SEM berbasis varian yang mulai banyak digunakan adalah PLS. Analisis Partial Least Square (PLS) adalah teknik statistika multivariat yang melakukan pembandingan antara variabel dependen berganda dan variabel independen berganda (Jogiyanto, 2011). PLS adalah salah satu metoda statistika SEM berbasis varian yang didesain untuk menyelesaikan regresi berganda ketika terjadi permasalahan spesifik pada data, seperti ukuran sampel penelitian kecil, adanya data yang hilang (missing values), dan multikolinearitas (Field dalam Jogiyanto, 2011). SEM-PLS mampu menganalisis variabel yang tidak dapat diukur langsung. Variabel yang tidak dapat diukur secara langsung dalam SEM-PLS disebut variabel laten atau konstruk yang harus diukur dengan indikator. SEM-PLS bertujuan untuk menguji hubungan prediktif antar konstruk dengan melihat, apakah ada hubungan atau pengaruh antar konstruk tersebut (Dwipradnyana dkk, 2017). SEM–PLS dapat digunakan untuk ukuran sampel lebih besar dari 250 sampel dan tidak mensyaratkan asumsi data berdistribusi normal (Sholihin dan Ratmono, 2013).
Partial Least Square (PLS) (skripsi dan tesis)
Pendekatan PLS dikembangkan pertama kali oleh seorang ahli ekonomi dan statistika bernama Herman Ole Andreas Wold. Pada tahun 1974, Wold memperkenalkan PLS secara umum dengan menggunakan algorithm NIPALS (nonlinear iterative partial least squares) yang berfokus untuk maximize variabel eksogen (X) untuk menjelaskan variance variabel endogen (Y) dan menjadi metoda alternatif untuk OLS regresi. Menurut Wold dibandingkan dengan 16 pendekatan lain dan khususnya metoda estimasi Maximum Likelihood, NIPALS lebih umum oleh karena bekerja dengan sejumlah kecil asumsi zero intercorrelation antara residual dan variabel. Hal ini sejalan dengan yang dinyatakan Fornell dan Bookstein (1982) bahwa PLS menghindarkan dua masalah serius yang ditimbulkan oleh SEM berbasis covariance yaitu improper solutions dan factor indeterminacy. Partial Least Squares merupakan metoda analisis yang powerfull dan sering disebut juga sebagai soft modeling karena meniadakan asumsi-asumsi OLS (Ordinary Least Squares) regresi, seperti data harus berdistribusi normal secara multivariate dan tidak adanya problem multikolonieritas antar variabel eksogen (Wold, 1985). Pada dasarnya Wold mengembangkan PLS untuk menguji teori yang lemah dan data yang lemah seperti jumlah sampel yang kecil atau adanya masalah normalitas data (Wold, 1985). Walaupun PLS digunakan untuk menjelaskan ada tidaknya hubungan antar variabel laten (prediction), PLS dapat juga digunakan untuk mengkonfirmasi teori (Chin, 1998). Sebagai teknik prediksi, PLS mengasumsikan bahwa semua ukuran varian adalah varian yang berguna untuk dijelaskan sehingga pendekatan estimasi variabel laten dianggap sebagai kombinasi linear dari indikator dan menghindarkan masalah factor indeterminacy. PLS menggunakan iterasi algorithm yang terdiri dari seri OLS (Ordinary Least Squares) maka persoalan identifikasi model tidak menjadi masalah untuk model recursive (model yang mempunyai satu arah kausalitas) dan menghindarkan masalah untuk model yang bersifat non-recursive (model yang bersifat timbal-balik atau reciprocal antar variabel) yang dapat diselesaikan oleh SEM berbasis covariance. Sebagai alternatif analisis covariance based SEM, pendekatan variance based dengan PLS mengubah orientasi analisis dari menguji model kausalitas (model yang dikembangkan berdasarkan teori) ke model prediksi komponen (Chin, 1998). CB-SEM lebih berfokus pada building models yang dimaksudkan untuk menjelaskan covariances dari semua indikator konstruk, sedangkan tujuan dari PLS adalah prediksi. Oleh karena PLS lebih menitikberatkan pada data dan dengan prosedur estimasi yang terbatas, persoalan misspecification model tidak terlalu berpengaruh terhadap estimasi parameter. Algoritma dalam PLS adalah untuk mendapatkan the best weight 17 estimate untuk setiap blok indikator dari setiap variabel laten. Setiap variabel laten menghasilkan komponen skor yang didasarkan pada estimated indicator weight yang memaksimumkan variance explained untuk variabel dependen (laten, observed atau keduanya) (Yamin dan Kurniawan, 2011). Kelebihan dalam PLS antara lain (1) algoritma PLS tidak terbatas hanya untuk hubungan antara indikator dengan variabel latennya yang bersifat refleksif namun juga bisa dipakai untuk hubungan formatif, (2) PLS dapat digunakan untuk ukuran sampel yang relatif kecil, (3) dapat digunakan untuk model yang sangat kompleks, (4) dapat digunakan ketika distribusi skew (Yamin dan Kurniawan, 2011). PLS dapat menganalisis sekaligus konstruk yang dibentuk dengan indikator refleksif dan indikator formatif, hal ini tidak mungkin dijalankan dalam CB-SEM karena akan terjadi unidentified model. Oleh karena algorithm dalam PLS menggunakan analisis series ordinary least square, maka identifikasi model bukan masalah dalam model rekursif dan juga tidak mengasumsikan bentuk distribusi tertentu dari pengukuran variabel. Lebih jauh algorithm dalam PLS mampu mengestimasi model yang besar dan komplek dengan ratusan variabel laten dan ribuan indikator. Namun, metode PLS juga memiliki kekurangan yakni distribusi data tidak diketahui sehingga tidak bisa menilai signifikansi statistik. Kelemahan pada metode partial least square ini bisa diatasi dengan menggunakan metode resampling atau bootstrap (Ghozali, 2011).
Analisis Faktor Konfirmatori (Confirmatory Factor Analysis/CFA) (skripsi dan tesis)
Analisis faktor konfirmatori atau CFA adalah salah satu diantara metode statistik multivariat yang digunakan untuk menguji dimensionalitas suatu konstruk atau mengkonfirmasi apakah model yang dibangun sesuai dengan yang dihipotesiskan oleh peneliti. Model yang dihipotesiskan terdiri dari satu atau lebih variabel laten yang diukur oleh indikator-indikatornya. Dalam CFA, variabel laten dianggap sebagai variabel penyebab (variabel bebas) yang mendasari variabelvariabel indikator (Ghozali, 2011). Variabel-variabel dalam CFA terdiri dari variabel yang dapat diamati atau diukur langsung disebut variabel manifes (manifest variable) dan variabel-variabel yang tidak dapat diukur secara langsung disebut dengan variabel laten (latent variable), yang dapat dibentuk dan dibangun dengan variabel-variabel yang dapat diukur (variabel indikator). Dalam CFA biasanya tidak mengasumsikan arah hubungan, tapi menyatakan hubungan korelatif atau hubungan kausal antar variabel. Sehingga dapat dikatakan bahwa CFA digunakan untuk mengevaluasi pola-pola hubungan antar variabel, apakah suatu indikator mampu mencerminkan variabel laten, melalui ukuran-ukuran statistik.
Analisis Jalur (Path Analysis) (skripsi dan tesis)
Analisis jalur (path analysis) merupakan suatu teknik statistika yang bertujuan untuk menganalisis hubungan sebab akibat yang terjadi pada model regresi berganda jika variabel prediktornya mempengaruhi variabel respon tidak secara langsung tetapi juga secara tidak langsung. Analisis jalur digunakan untuk mengetahui apakah data yang digunakan telah mendukung teori, yang sebelumnya atau telah dihipotesiskan oleh peneliti mencakup kaitan struktural hubungan kausal antar variabel terukur. Subyek utama dalam analisis jalur adalah variabel-variabel yang saling berkorelasi. Dengan analisis jalur, semua pengaruh baik langsung (direct effect) maupun tak langsung (indirect effect), dan pengaruh total (total couse effect) pada suatu faktor dapat diketahui. Dalam perkembangannya, analisis jalur ini dilakukan dalam kerangka pemodelan SEM
Istilah dan Notasi dalam SEM (skripsi dan tesis)
Jenis kesalahan dalam SEM (skripsi dan tesis)
Jenis kesalahan dalam SEM ada dua, yaitu: a. Kesalahan struktural (structural error) yaitu kesalahan pada model struktural dan disebut dengan error atau noise. b. Kesalahan pengukuran (measurement error) yaitu kesalahan pada model pengukuran.
Jenis model dalam SEM (skripsi dan tesis)
Jenis model dalam SEM ada dua, yaitu: a. Model struktural (structural model/inner model) yaitu model yang menggambarkan hubungan-hubungan diantara varibel laten yang membentuk persamaan simultan. b. Model pengukuran (measurement model/outer model) yaitu model yang menjelaskan hubungan sebuah variabel laten dengan variabel manifes dalam bentuk analisis faktor
Jenis variabel dalam SEM (skripsi dan tesis)
. Jenis variabel dalam SEM ada dua, yaitu: a. Variabel laten (unobserved variabel atau latent variable) yaitu variabel yang tidak dapat diamati secara langsung, tetapi dapat direpresentasikan oleh satu atau lebih variabel manifes/indikator. Menurut Kuntoro (2006), variabel laten ada dua macam, yaitu variabel laten endogen atau variabel terikat dan variabel laten eksogen atau variabel bebas, digambarkan dalam bentuk lingkaran/elips, dinotasikan dengan (small ksi) untuk variabel laten eksogen dan (small eta) untuk variabel laten endogen. b. Variabel teramati (observed variable atau measurement variable) yang sering juga disebut dengan indikator/variabel manifes (manifest variabel) yaitu variabel yang dapat diamati secara empiris melalui kegiatan survei atau sensus (Hair dkk, 1995). Variabel manifest juga terbagi menjadi dua, yakni variabel manifes eksogen/independen dan variabel manifes endogen/dependen, digambarkan dalam bentuk kotak/persegi empat, dinotasikan dengan Yi untuk indikator yang berhubungan dengan variabel laten endogen dan Xi untuk indikator yang berhubungan dengan variabel laten eksogen (Kuntoro, 2006).
Structural Equation Modeling (SEM) (skripsi dan tesis)
Structural Equation Modeling (SEM) merupakan metode statistika yang menggabungkan beberapa aspek yang terdapat pada analisis jalur dan analisis faktor konfirmatori untuk mengestimasi beberapa persamaan secara simultan (Ferdinand, 2002). Definisi tentang SEM lainnya dikemukakan oleh Wijayanto (2008) yang menyatakan bahwa SEM adalah metode pengembangan dari analisis multivariat yang berpangkal pada analisis faktor, analisis komponen utama, analisis kovarian, dan analisis korelasi. SEM memiliki kemampuan lebih dalam menyelesaikan permasalahan yang melibatkan banyak persamaan linier dengan menghasilkan model pengukuran dan sekaligus model struktural. Berbeda dengan regresi berganda, dimana pada umumnya model regresi merupakan hubungan sebab-akibat antar variabel-variabel yang teramati, sedangkan pada SEM hubungan sebab-akibat yang dispesifikasikan terjadi antar variabel-variabel laten. Model regresi lebih condong kepada eksplanatori, sedangkan pada SEM walaupun ada unsur eksplanatori namun secara empiris lebih sering dimanfaatkan sebagai model konfirmatori (Wardono, 2009). Proses estimasi parameter dalam model struktural SEM, salah satunya dapat menggunakan struktur kovarians yang lebih sering dikenal dengan istilah Model Struktur Kovarians (MSK) atau Covariance Based SEM (CB-SEM) dan lebih populer dikenal dengan model LISREL (Linier Structural Relationships). SEM berbasis kovarians mengasumsikan bahwa variabel-variabel pengamatan adalah kontinyu yang berdistribusi normal multivariat serta mensyaratkan jumlah sampel yang besar (Afifah, 2014).
Analisis Faktor Dalam SEM (skripsi dan tesis)
PLS Prediction Oriented Segmentation (PLS-POS) (skripsi dan tesis
Pengelompokan dan Heterogenitas Dalam PLS SEM (skripsi dan tesis)
Salah satu perhatian penting dalam penerapan SEM-PLS aadalah segementasi atau pengelompokan.Tujuan pengelompokan adalah membentuk observasi ke dalam kelompok dengan karakteristik yang sama atau serupa sehingga mampu meningkatkan kekuatan prediksi model. Prosedur segmentasi melibatkan pemeriksaan homogenitas atau heterogenitas pada pengamtan. Namun studi terdahulu dalam SEM sering mengasumsikan bahwa data yang dikumpulkan dari observasi telah homogeny atau dengan kata lain suatu model dengan nilai parameter yang sam cukup mempresentasikan seluruh observasi (Trujilo, 2009). Bagaimanapun, asumsi homogenitas ini sering tidak realistis dan diragukan karena data dikumpulkan dari observasi dengan latar belakang dan karakteristik beragam, seperti gender, kelompok umur, tingkat pendidikan, kultur budaya, status perkawinan, dan sebagainya Mengasumsikan homogenitas pada data dapt mendorong analisis membuat keputusan yang tidak akurat, keliru dan menghasilkan kesimpulan yang lemah. Oleh karena itu perlu mengasumsikan adanya heterogenitas pada populasi terkait perbedaan karakteristik setiap observasi (Trujilo, 2009). Dengan asumsi heterogenitas, berimplikasi bahwa terdapat lebih dari satu set estimasi parameter untuk dapat memberikan gambaran yang tepat terhadapa fenomena penelitian. Becker dkk (2013) menyatakan bahwa mengabaikan adanya heterogenitas tidak teramati dapat menimbulkan kerugian yang besar terhadap hasil estimasi PLS. Selain estimasi parameter bersifat bias, beberapa akibat lain seperti: a. Koefisien jalur yang tidak signifikan pada level kelompok (local group) menjadi signifikan pada level keseluruhan sampel yang mengkombinasikan kelompok b. Perbedaan tanda pada estimasi parameter antar kelompok termanifestasi pada hasil yang non signifikan pada level keseluruhan sampel c. Variansi yang dapat dijelaskan model (R2 dari variabel endogen) menurun. Beberapa pendekatan yang dapat digunakan untuk mengurangi bias pada estimasi parameter dan menghindarkan 21 kesalahan yang ditimnulkan karena mengabaikan heterogenitas tidak teramati pada model jalur PLS antara lain FIMIX-PLS, REBUS –PLS, dan PLS-POS (Becker dkk, 2013)
Evaluasi Model Struktural atau Inner Model (skripsi dan tesis)
Evaluasi Model SEM-Partial Least Square (PLS) (skripsi dan tesis)
Evaluasi model dalam PLS meliputi dua tahap, yaitu evaluasi outer model dan evaluasi inner model. a) Evaluasi Model Pengukuran atau Outer Model Model pengukuran atau outer model bertujuan untuk menilai validitas dan reliabilitas model. 1. Validitas Konvergen (Convergent Validity) Convergent validity digunakan untuk mengukur besarnya korelasi antara variabel laten dengan variabel indikator pada model pengukuran refleksif. Dalam evaluasi convergent validity dapat dinilai berdasarkan korelasi antara item score dengan construct score. Suatu kolerasi dapat dikatakan memenuhi convergent validity apabila memiliki nilai loading factor sebesar lebih besar dari 0,5 – 0,6 Ghozali (2011) serta nilai Thitung > pada α tertentu, pada penelitian ini menggunakan α =5%. 2. Discriminant Validity Discriminant Validity dari model pengukuran dengan tipe indikator refleksif dihitung berdasarkan nilai cross loading dari variabel indikator terhadap masing-masing variabel laten. Jika kolerasi antara variabel laten dengan setiap variabel indikator lebih besar daripada korelasi dengan variabel laten lainnya, maka variabel laten tersebut dapat dikatakan memprediksi indikatornya lebih baik dari pada variabel laten lainnya. 3. Pengujian Reliabilitas Composite Reliability atau reliabilitas komposit merupakan blok indikator yang mengukur suatu konstruk dapat dievaluasi dengan ukuran internal consistency. Composite reliability dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut.
Bootstrap pada SEM-Partial Least Square (PLS) (skripsi dan tesis)
SEM-PLS tidak berasumsi bahwa data distribusi normal. Sehingga pada SEM-PLS berlaku metode bootstrap yaitu metode statistika nonparametrik untuk mengestimasi parameter suatu distribusi, varians sampel, dan menaksir tingkat kesalahan (Davison dan Hinkley 1997). Pada proses bootsrap, dilakukan pengambilan sampel secara resampling with replacement untuk mendapatkan kesalahan standar untuk pengujian hipotesis. Metode bootstrap telah dikembangkan oleh Efron (1979) sebagai alat untuk membantu mengurangi ketidakandalan yang berhubungan dengan kesalahan penggunaan distribusi normal dan penggunaannya. Boostrap membuat pseudo data (data bayangan) dengan menggunakan informasi dari data asli dengan memperhatikan sifat-sifat data asli, sehingga data bayangan memiliki karakteristik yang sangat mirip dengan data asli. Metode resampling pada partial least square dengan sampel kecil menggunakan bootstrap standard error untuk menilai level signifikansi dan memperoleh kestabilan estimasi model pengukuran dan model struktural dengan cara mencari estimasi dari standard error (Chin, 1998).
Structural Equation Model (skripsi dan tesis)
Partial Least Square (SEMPLS) Partial Least Squares merupakan satu metode penyelesaian SEM, yang sering disebut sebagai soft modeling karena meniadakan asumsi-asumsi OLS (Ordinary Least Squares) regresi, seperti data harus berdistribusi normal secara multivariate dan tidak adanya problem multikolonieritas antar variabel eksogen. Walaupun PLS digunakan untuk menjelaskan ada tidaknya hubungan antar variabel laten (prediction), PLS dapat juga digunakan untuk mengkonfirmasi teori (Wold dalam Ghozali, 2011). PLS memiliki kelebihan antara lain (1) algoritma PLS tidak terbatas hanya untuk hubungan antara indikator dengan variabel latennya yang bersifat refleksif namun juga bisa dipakai untuk hubungan formatif, (2) PLS dapat digunakan untuk ukuran sampel yang relatif kecil, (3) dapat digunakan untuk model yang sangat kompleks, (4) dapat digunakan ketika distribusi skew atau tidak normal (Yamin dan Kurniawan, 2011). PLS dapat menganalisis sekaligus konstruk yang dibentuk dengan indikator refleksif dan indikator formatif, hal ini tidak mungkin dijalankan dalam CB-SEM karena akan terjadi unidentified model. Oleh karena algorithm dalam PLS menggunakan analisis series ordinary least square, maka identifikasi model bukan masalah dalam model rekursif dan juga tidak mengasumsikan bentuk distribusi tertentu dari pengukuran variabel. Lebih jauh algorithm dalam PLS mampu mengestimasi model yang besar dan komplek dengan ratusan variabel laten dan ribuan indikator. Namun, metode PLS juga memiliki kekurangan yakni distribusi data tidak diketahui sehingga tidak bisa menilai signifikansi statistik. Kelemahan pada metode partial least square ini bisa diatasi dengan menggunakan metode resampling atau bootstrap
Analisis Jalur (Path Analysis) (skripsi dan tesis)
Analisis jalur (path analysis) merupakan suatu teknik statistika yang bertujuan untuk menganalisis hubungan sebab akibat yang terjadi pada model regresi berganda jika variabel prediktornya mempengaruhi variabel respon tidak secara langsung tetapi juga secara tidak langsung (Rutherford dalam Sarwono, 2007). Model analisis jalur digunakan untuk menganalisis pola hubungan antar variabel dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh seperangkat variabel eksogen terhadap variabel endogen. Analisis jalur digunakan untuk mengetahui apakah data yang digunakan telah mendukung teori, yang sebelumnya telah dihipotesiskan oleh peneliti mencakup kaitan struktural hubungan kausal antar variabel terukur. Subyek utama dalam analisis jalur adalah variabel-variabel yang saling berkorelasi. Dengan analisis jalur, semua pengaruh baik langsung (direct effect) maupun tak langsung (indirect effect), dan pengaruh total (total couse effect) pada suatu faktor dapat diketahui. Dalam perkembangannya, analisis jalur ini dilakukan dalam kerangka pemodelan SEM.
Komponen-komponen dalam SEM (skripsi dan tesis)
Komponen-komponen dalam SEM secara umum adalah sebagai berikut:
Analisis Structural Equation Modeling (SEM) (skripsi dan tesis)
SEM adalah metode statistika multivariat yang banyak digunakan untuk mengatasi masalah dasar dalam pengambilan keputusan dalam ilmu-ilmu sosial dan perilaku dan berkembang 8 dalam disiplin ilmu lainnya, yaitu melalui pengukuranpengukuran yang melibatkan variabel-variabel yang tidak dapat diukur secara langsung, sehingga memerlukan variabel indikator sebagai variabel yang dapat diukur (Wijayanto, 2008). SEM mampu menguji model persamaan structural yang merupakan hubungan antara variabel laten endogen dan variabel laten eksogen. Selain itu dapat digunakan untuk menguji model pengukuran yaitu hubungan antara variabel indikator dengan variabel laten yang menunjukkan besarnya korelasi antara indikator dengan variabel laten yang dijelaskannya (Hidayat, 2010). Pemodelan dengan melibatkan banyak variabel yang tidak dapat diukur secara langsung serta menjelaskan hubungan kausal yang bersifat kompleks tidaklah mudah dan diperlukan metode statistika yang dapat menyelesaikan sistem persamaan secara komprehensif
Statistika Deskriptif (skripsi dan tesis)
Statistika deskriptif adalah metode-metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus data sehingga memberikan informasi yang berguna. Statistika deskriptif berkenaan dengan bagaimana data dapat digambarkan, dideskripsikan atau disimpulkan baik secara numerik (misal menghitung rata-rata dan deviasi standar) atau secara grafis (dalam bentuk tabel atau grafik) untuk mendapatkan gambaran sekilas mengenai data tersebut sehingga lebih mudah dibaca dan bermakna (Walpole,1992). Dalam statistika deskriptif terdapat dua ukuran, yaitu ukuran pemusatan data dan ukuran penyebaran data. Ukuran pemusatan data dapat berupa rata-rata, median, modus, kuartil bawah, dan kuartil atas. Hasil ukuran pemusatan data dapat dijadikan pedoman untuk mengamati karakter dari sebuah data. Sedangkan ukuran penyebaran data digunakan untuk menentukan seberapa besar nilai-nilai data berbeda atau bervariasi dengan nilai pusatnya, atau seberapa besar data tersebut menyimpang dari nilai pusatnya. Ukuran penyebaran data terdiri dari jangkauan (range), variasi, dan standar deviasi (Walpole,1992).
Structural Equation Modeling (SEM) (skripsi dan tesis)
Structural Equation Modeling (SEM) merupakan metode analisis multivariat yang dapat digunakan untuk menggambarkan keterkaitan hubungan linier secara simultan antara variabel pengamatan (indikator) dan variabel yang tidak dapat diukur secara langsung (variabel laten). Variabel laten merupakan variabel tak teramati (unobserved) atau tak dapat diukur (unmeasured) secara langsung, melainkan harus diukur melalui beberapa indikator. Terdapat dua tipe variabel laten dalam SEM yaitu endogen () dan eksogen (ξ).
Asumsi Dalam Analisis Jalur (skripsi dan tesis)
Asumsi yang digunakan dalam analisis jalur yaitu:
1. Hubungan antar variabel linier
2. Sifat aditif
3. Skala pengukuran minimal interval
4. Hubungan sebab akibat (landasan teoritis)
5. Syarat lainnya sama dengan persyaratan untuk multiple regresi
Analisis jalur (skripsi dan tesis)
Analisis jalur pertama kali diperkenalkan oleh Sewall Wright (1921), seorang ahli genetika, namun kemudian dipopulerkan oleh Otis Dudley Duncan (1966), seorang ahli sosiologi. Analisis jalur bisa dikatakan sebagai pengembangan dari konsep korelasi dan regresi, dimana korelasi dan regresi tidak mempermasalahkan mengapa hubungan antar variabel terjadi serta apakah hubungan antar variabel tersebut disebabkan oleh variabel itu sendiri atau mungkin dipengaruhi oleh variabel lain.
Berbeda dengan korelasi dan regresi, analisis jalur mempelajari apakah hubungan yang terjadi disebabkan oleh pengaruh langsung dan tidak langsung dari variabel independen terhadap variabel dependen, mempelajari ketergantungan sejumlah variabel dalam suatu model (model kausal), dan menganalisis hubungan antar variabel dari model kausal yang telah dirumuskan oleh peneliti atas dasar pertimbangan teoritis. Melalui analisis jalur kita akan menguji seperangkat hipotesis kausal dan menginterpretasikan hubungan tersebut (langsung atau tidak langsung).
PARTIAL LEAST SQUARE REGRESSION (skripsi dan tesis)
Partial least square (PLS) adalah suatu tekhnik statistik multivariat yang bisa menangani banyak variabel respon dan variabel eksplanatori sekaligus. PLS merupakan alternatif yang baik untuk metode analisis regresi berganda dan regresi komponen utama karena metode PLS bersifat lebih robust, artinya parameter model tidak banyak berubah ketika sampel baru diambil dari total populasi (Geladi dan Kowalski, 1986).
PLS pertama kali dikembangkan pada tahun 1960-an oleh Herman O. A. Wold dalam bidang ekonometrik. PLS merupakan suatu tekhnik prediktif yang bisa menangani banyak variabel independen, bahkan sekalipun terjadi multikolinieritas diantara variabel-variabel tersebut (Ramzan dan Khan, 2010).
Analisis regresi berganda sebenarnya bisa digunakan ketika terdapat variabel prediktor yang banyak. Namun, jika jumlah variabel tersebut terlalu besar (misal lebih banyak dari jumlah observasi) akan diperoleh model yang fit dengan data sampel, tapi akan gagal memprediksi untuk data baru. Fenomena ini disebut overfitting. Dalam kasus seperti itu, meskipun terdapat banyak faktor manifes, mungkin saja hanya terdapat sedikit faktor laten yang paling bisa menjelaskan variasi dalam respon. Ide umum dari PLS adalah untuk mengekstrak faktor-faktor laten tersebut, yang menjelaskan sebanyak mungkin variasi faktor manifes saat memodelkan variabel respon.
Fungsi Partial Least Square (skripsi dan tesis)
Setelah para pembaca menelaah secara seksama penjelasan yang lumayan panjang diatas, tentunya bisa jadi malah tambah pusing. Maka bukan maksud untuk menyepelekan tulisan yang diatas, lupakanlah atau simpan saja hasil bacaan anda diatas. Secara mudahnya saya coba simpulkan dari kaca mata orang yang awam ilmu statistik. Yaitu sebagai berikut:
- Partial Least Square adalah analisis yang fungsi utamanya untuk perancangan model, tetapi juga dapat digunakan untuk konfirmasi teori.
- PLS tidak butuh banyak syarat atau asumsi seperti SEM. Apa itu SEM nanti akan saya jelaskan lebih lanjut pada artikel lainnya.
- Fungsi Partial Least Square kalau dikelompokkan secara awam ada 2, yaitu inner model dan outer model. Outer model itu lebih kearah uji validitas dan reliabilitas. Sedangkan inner model itu lebih kearah regresi yaitu untuk menilai pengaruh satu variabel terhadap variabel lainnya.
- Kecocokan model pada Partial Least Square tidak seperti SEM yang ada kecocokan global, seperti RMSEA, AGFI, PGFI, PNFI, CMIN/DF, dll. Dalam PLS hanya ada 2 kriteria untuk menilai kecocokan model, yaitu kecocokan model bagian luar yang disebut dengan outer model dan kecocokan bagian dalam yang disebut dengan inner model. Sehingga maksud poin 3 diatas adalah menjelaskan poin 4 ini. Untuk kecocokan model bagian luar ada 2 yaitu pengukuran reflektif dan pengukuran formatif, yang sudah dijelaskan diatas.
- Penilaian kecocokan model bagian luar atau outer model antara lain: Reliabilitas dan validitas variabel laten reflektif dan validitas variabel laten formatif.
- Penilaian kecocokan model bagian dalam antara lain: Penjelasan varian variabel laten endogenous, ukuran pengaruh yang dikontribusikan dan relevansi dalam prediksi.
Model Indikator Formatif (skripsi dan tesis)
Model Formatif tidak mengasumsikan bahwa indikator dipengaruhi oleh konstruk tetapi mengasumsikan semua indikator mempengaruhi single konstruk. Arah hubungan kausalitas mengalir dari indikator ke konstruk laten dan indikator sebagai grup secara bersama-sama menentukan konsep atau makna empiris dari konstruk laten.
Model hubungan formatif ialah hubungan sebab akibat berasal dari indikator menuju ke variabel laten. Hal ini dapat terjadi jika suatu variabel laten didefinisikan sebagai kombinasi dari indikator-indikatornya. Dengan demikian perubahan yang terjadi pada indikator-indikator akan tercermin pada perubahan variabel latennya.
Oleh karena diasumsikan bahwa indikator mempengaruhi konstruk laten maka ada kemungkinan antar indikator saling berkorelasi. Tetapi model formatif tidak mengasumsikan perlunya korelasi antar indikator atau secara konsisten bahwa model formatif berasumsi tidak adanya hubungan korelasi antar indikator. Karenanya ukuran internal konsistensi reliabilitas (cronbach alpha) tidak diperlukan untuk menguji reliabilitas konstruk formatif.
Kausalitas hubungan antar indikator tidak menjadi rendah nilai validitasnya hanya karena memiliki internal konsistensi yang rendah (cronbach alpha), untuk menilai validitas konstruk perlu dilihat variabel lain yang mempengaruhi konstruk laten.
Jadi untuk menguji validitas dari konstruk laten, peneliti harus menekankan pada nomological dan atau criterion-related validity. Implikasi lain dari Model Formatif adalah dengan menghilangkan satu indikator dapat menghilangkan bagian yang unik dari konstruk laten dan merubah makna dari konstruk.
Model Indikator Refleksif (skripsi dan tesis)
Model Indikator Refleksif sering disebut juga principal factor model dimana covariance pengukuran indikator dipengaruhi oleh konstruk laten atau mencerminkan variasi dari konstruk laten
Model reflektif mencerminkan bahwa setiap indikator merupakan pengukuran kesalahan yang dikenakan terhadap variabel laten. Arah sebab akibat ialah dari variabel laten ke indikator dengan demikian indikator-indikator merupakan refleksi variasi dari variabel laten (Henseler, Ringle & Sinkovicks, 2009). Dengan demikian perubahan pada variabel laten diharapkan akan menyebabkan perubahan pada semua indikatornya.
Pada Model Refleksif konstruk unidimensional digambarkan dengan bentuk elips dengan beberapa anak panah dari konstruk ke indikator, model ini menghipotesiskan bahwa perubahan pada konstruk laten akan mempengaruhi perubahan pada indikator.
Model Indikator Refleksif harus memiliki internal konsistensi oleh karena semua ukuran indikator diasumsikan semuanya valid indikator yang mengukur suatu konstruk, sehingga dua ukuran indikator yang sama reliabilitasnya dapat saling dipertukarkan.
Walaupun reliabilitas (cronbach alpha) suatu konstruk akan rendah jika hanya ada sedikit indikator, tetapi validitas konstruk tidak akan berubah jika satu indikator dihilangkan.
Tujuan Partial Least Square (skripsi dan tesis)
Walaupun Partial Least Square digunakan untuk menkonfirmasi teori, tetapi dapat juga digunakan untuk menjelaskan ada atau tidaknya hubungan antara variabel laten. Partial Least Square dapat menganalisis sekaligus konstruk yang dibentuk dengan indikator refleksif dan indikator formatif dan hal ini tidak mungkin dijalankan dalam Structural Equation Model (SEM) karena akan terjadi unidentified model.
PLS mempunyai dua model indikator dalam penggambarannya, yaitu: Model Indikator Refleksif dan Model Indikator Formatif.
Pengertian Partial least square (skripsi dan tesis)
Partial least square adalah suatu teknik statistik multivariat yang bisa untuk menangani banyak variabel respon serta variabel eksplanatori sekaligus. Analisis ini merupakan alternatif yang baik untuk metode analisis regresi berganda dan regresi komponen utama, karena metode ini bersifat lebih robust atau kebal. Robust artinya parameter model tidak banyak berubah ketika sampel baru diambil dari total populasi (Geladi dan Kowalski, 1986).
Partial Least Square suatu teknik prediktif yang bisa menangani banyak variabel independen, bahkan sekalipun terjadi multikolinieritas diantara variabel-variabel tersebut (Ramzan dan Khan, 2010).
Menurut Wold, PLS adalah metode analisis yang powerfull sebab tidak didasarkan pada banyak asumsi atau syarat, seperti uji normalitas dan multikolinearitas. Metode tersebut mempunyai keunggulan tersendiri antara lain: data tidaklah harus berdistribusi normal multivariate. Bahkan indikator dengan skala data kategori, ordinal, interval sampai rasio dapat digunakan. Keunggulan lainnya adalah ukuran sampel yang tidak harus besar.
PLS (Partial Least Square) (skripsi dan tesis)
PLS (Partial Least Square) menggunakan metoda principle component analiysis dalam model pengukuran, yaitu blok ekstraksi varian untuk melihat hubungan indikator dengan konstruk latennya dengan menghitung total varian yang terdiri atas varian umum (common variance), varian spesifik (specific variance) dan varian error (error variance). Sehingga total varian menjadi tinggi. Metoda ini merupakan salah satu dari metoda dalam Confirmatory Factor Analysis (CFA).
Menurut Hair et.al. (2006) metoda ini tepat digunakan untuk reduksi data, yaitu menentukan jumlah faktor minimum yang dibutuhkan untuk menghitung porsi maksimum total varian yang direpresentasi dalam seperangkat variabel asalnya. Metoda ini digunakan dengan asumsi peneliti mengetahui bahwa jumlah varian unik dan varian error dalam total varian adalah sedikit. Metoda ini lebih unggul karena dapat mengatasi masalah indeterminacy, yaitu skor faktor yang berbeda dihitung dari model faktor tunggal yang dihasilkan dan admissible data, yaitu ambiguitas data karena adanya varian unik dan varian error. Penelitian ini menggunakan variabel undimensional dengan model indikator reflektif. Variabel undimensional adalah variabel yang dibentuk dari indikatorindikator baik secara reflektif maupun secara formatif (Jogiyanto dan Abdilah, 2009). Sedangkan model indikator reflektif adalah model yang mengansumsikan bahwa kovarian diantara pengukuran dijelaskan oleh varian yang merupakan manifestasi dari konstruk latennya dimana indikatornya merupakannya indikator efek (effect indikator). Menurut Ghozali (2006) Model reflektif sering disebut juga principal factor model dimana covariance pengukuran indikator dipengaruhi oleh konstruk laten. Model refleksif menghipotesiskan bahwa perubahan pada konstruk laten akan mempengaruhi perubahan pada indikator dan menghilangkan satu indikator dari model pengukuran tidak akan merubah makna atau arti konstruk (Bollen dan Lennox, 1991)
Analisis Statistik Inferensial (skripsi dan tesis)
Statistik inferensial, (statistic induktif atau statistic probabilitas), adalah teknik statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya diberlakukan untuk populasi (Sugiyono, 2009). Sesuai dengan hipotesis yang telah dirumuskan, maka dalam penelitian ini analisis data statistik inferensial diukur dengan menggunakan software SmartPLS (Partial Least Square) mulai dari pengukuran model (outer model), struktur model (inner model) dan pengujian hipotesis
Statistik Deskriptif (skripsi dan tesis)
Analisis deskriptif, yaitu analisis empiris secara deskripsi tentang informasi yang diperoleh untuk memberikan gambaran/menguraikan tentang suatu kejadian (siapa/apa, kapan, dimana, bagaimana, berapa banyak) yang dikumpulkan dalam penelitian (Supranto:2002). Data tersebut berasal dari jawaban yang diberikan oleh responden atas item-item yang terdapat dalam kuesioner. Selanjutnya peneliti akan mengolah data-data yang ada dengan cara dikelompokkan dan ditabulasikan kemudian diberi penjelasan
Pengertian PLS (Partial Least Square) (skripsi dan tesis)
PLS (Partial Least Square) merupakan analisis persamaan struktural (SEM) berbasis varian yang secara simultan dapat melakukan pengujian model pengukuran sekaligus pengujian model struktural. Model pengukuran digunakan untuk uji validitas dan reabilitas, sedangkan model struktural digunakan untuk uji kausalitas (pengujian hipotesis dengan model prediksi). Lebih lanjut, Ghozali (2006) menjelaskan bahwa PLS adalah metode analisis yang bersifat soft modeling karena tidak mengasumsikan data harus dengan pengukuran skala tertentu, yang berarti jumlah sampel dapat kecil (dibawah 100 sampel). Perbedaan mendasar PLS yang merupakan SEM berbasis varian dengan LISREL atau AMOS yang berbasis kovarian adalah tujuan penggunaannya. Dibandingkan dengan covariance based SEM (yang diwakili oleh software AMOS, LISREL dan EQS) component based PLS mampu menghindarkan dua masalah besar yang dihadapi oleh covariance based SEM yaitu inadmissible solution dan factor indeterminacy (Tenenhaus et al.,2005). Terdapat beberapa alasan yang menjadi penyebab digunakan PLS dalam suatu penelitian. Dalam penelitian ini alasan-alasan tersebut yaitu: pertama, PLS (Partial Least Square) merupakan metode analisis data yang didasarkan asumsi sampel tidak harus besar, yaitu jumlah sampel kurang dari 100 bisa dilakukan analisis, dan residual distribution. Kedua, PLS (Partial Least Square) dapat digunakan untuk menganalisis teori yang masih dikatakan lemah, karena PLS (Partial Least Square) dapat digunakan untuk prediksi. Ketiga, PLS (Partial Least Square) memungkinkan algoritma dengan menggunakan analisis series ordinary least square (OLS) sehingga diperoleh efisiensi perhitungan olgaritma (Ghozali, 2006). Keempat, pada pendekatan PLS, diasumsikan bahwa semua ukuran variance dapat digunakan untuk menjelaskan
Perbedaan VB-SEM (PLS-SEM ) dengan CB-SEM (AMOS dan LISREL)
Analisis SEM secara umum dapat dibedakan menjadi Variance Based SEM (VB SEM) dan Covariace Based SEM (CBSEM). Pendekatan PLS-SEM didasarkan pada pergeseran analisis dari pengukuran estimasi parameter model menjadi pengukuran prediksi model yang relevan. PLS-SEM menggunakan algoritma iteratif yang terdiri atas beberapa analisis dengan metode kuadrat terkecil biasa (Ordinary Least Squares). Oleh karena itu, dalam PLS-SEM persoalan identifikasi tidak penting. PLS-SEM justru mampu menangani masalah yang biasanya muncul dalam analisis SEM berbasis kovarian. Pertama, solusi model yang tidak dapat diterima (inadmissible solution) seperti munculnya nilai standardized loading factor > 1 atau varian bernilai 0 atau negatif. Kedua, faktor indeterminacy yaitu faktor yang tidak dapat ditentukan seperti nilai amatan untuk variable laten tidak dapat diproses. Karena PLS memiliki karakteristik algoritma interatif yang khas, maka PLS dapat diterapkan dalam model pengukuran reflektif maupun formatif. Sedangkan analisis CB-SEM hanya menganalisis model pengukuran reflektif (Yamin dan Kurniawan, 2011:15).
Dengan demikian, PLS-SEM dapat dikatakan sebagai komplementari atau pelengkap CB SEM (AMOS dan LISREL) bukannya sebagai pesaing
Pengertian PLS (skripsi dan tesis)
Dalam sebuah penelitian sering kali peneliti dihadapkan pada kondisi di mana ukuran sampel cukup besar, tetapi memiliki landasan teori yang lemah dalam hubungan di antara variable yang dihipotesiskan. Namun tidak jarang pula ditemukan hubungan di antara variable yang sangat kompleks, tetapi ukuran sampel data kecil. Partial Least Square (PLS) adalah salah satu metode alternative Structural Equation Modeling (SEM) yang dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan tersebut.
Terdapat dua pendekatan dalam Structural Equation Modeling (SEM), yaitu SEM berbasis covariance (Covariance Based-SEM, CB-SEM) dan SEM dengan pendekatan variance (VB-SEM) dengan teknik Partial Least Squares (PLS-SEM). PLS-PM kini telah menjadi alat analisis yang popular dengan banyaknya jurnal internasional atau penelitian ilmiah yang menggunakan metode ini. Partial Least Square disingkat PLS merupakan jenis analisis SEM yang berbasis komponen dengan sifat konstruk formatif. PLS pertama kali digunakan untuk mengolah data di bidang economertrics sebagai alternative teknik SEM dengan dasar teori yang lemah. PLS hanya berfungsi sebagai alat analisis prediktor, bukan uji model.
Semula PLS lebih banyak digunakan untuk studi bidang analytical, physical dan clinical chemistry. Disain PLS dimaksudkan untuk mengatasi keterbatasan analisis regresi dengan teknik OLS (Ordinary Least Square) ketika karakteristik datanya mengalami masalah, seperti : (1). ukuran data kecil, (2). adanya missing value, (3). bentuk sebaran data tidak normal, dan (4). adanya gejala multikolinearitas. OLS regression biasanya menghasilkan data yang tidak stabil apabila jumlah data yang terkumpul (sampel) sedikit, atau adanya missing values maupun multikolinearitas antar prediktor karena kondisi seperti ini dapat meningkatkan standard error dari koefisien yang diukur (Field, 2000 dalam Mustafa dan Wijaya, 2012:11).
PLS yang pada awalnya diberi nama NIPALS (Non-linear Iterative Partial Least Squares) juga dapat disebut sebagai teknik prediction-oriented. Pendekatan PLS secara khusus berguna juga untuk memprediksi variable dependen dengan melibatkan sejumlah besar variable independen. PLS selain digunakan untuk keperluan confirmatory factor analysis (CFA), tetapi dapat juga digunakan untuk exploratory factor analysis (EFA) ketika dasar teori konstruk atau model masih lemah. Pendekatan PLS bersifat asymptotic distribution free (ADF), artinya data yang dianalisis tidak memiliki pola distribusi tertentu, dapat berupa nominal, kategori, ordinal, interval dan rasio.
Pendekatan PLS lebih cocok digunakan untuk analisis yang bersifat prediktif dengan dasar teori yang lemah dan data tidak memenuhi asumsi SEM yang berbasis kovarian. Dengan teknik PLS, diasumsikan bahwa semua ukuran variance berguna untuk dijelaskan. Karena pendekatan mengestimasi variable laten diangap kombinasi linear dari indikator, masalah indereminacy dapat dihindarkan dan memberikan definisi yang pasti dari komponen skor. Teknik PLS menggunakan iterasi algoritma yang terdiri dari serial PLS yang dianggap sebagai model alternative dari Covariance Based SEM (CB-SEM). Pada CB-SEM metode yang dipakai adalah Maximum Likelihood (ML) berorientasi pada teori dan menekankan transisi dari analisis exploratory ke confirmatory. PLS dimaksudkan untuk causal-predictive analysis dalam kondisi kompleksitas tinggi dan didukung teori yang lemah.
Seperti penjelasan di muka, metode PLS juga disebut teknik prediction-oriented. Pendekatan PLS secara khusus berguna untuk meprediksi variable dependen dengan melibatkan banyak variable independen. CB-SEM hanya mampu memprediksi model dengan kompleksitas rendah sampai menengah dengan sedikit indikator.
Regresi Ordinal (Skripsi dan tesis)
- Logit. program SPSS secara default menggunakan opsi ini. Digunakan pada kebanyakan distribusi data.
- Complementary log-log. Digunakan untuk data yang mempunyai kecenderungan bernilai tinggi.
- Negative Log-log. Digunakan untuk data yang mempunyai kecenderungan rendah.
- Probit. Digunakan jika variabel laten terdistribusi secara normal.
- Cauchit (Inverse Cauchy). Digunakan jika variabel laten mempunyai nilai yang ekstrim
ANALISIS HIERARCHICAL CLUSTER (skripsi dan tesis)
Sumber : Yamin dan Kurniawan, 2009
Analisis kluster adalah teknik statistik yang berguna untuk megelompokkan objek atau variabel ke dalam beberapa kelompok tertentu dimana setiap objek memiliki sifat dan karakteristik yang berdekatan. Pada riset pemasaran, analisis kluster biasanya digunakan untuk melakukan proses segmentasi sejumlah responden dalam hal ini konsumen berdasarkan ciri-ciri sejumlah atribut yang ada. Analisis kluster dapat dibagi menjadi 2 jenis, yaitu : Hierarchical Cluster dan K-Mean Cluster. Hierarchical Cluster biasanya digunakan untuk jumlah sampel (data) yang relatif sedikit (< 100) sedangkan K-Mean Cluster digunakan untuk data yang relatif banyak (> 100). Hierarchical berupaya mengelompokkan responden berdasar kemiripan yang ada (persepsi) mereka. Hal ini disebabkan kluster secara hierarki akan melakukan proses dengan membandingkan setiap pasang kasus yang tentunya untuk jumlah kasus yang sedikit
Analisis Varians Dua Arah (Two-Way Anova) (skripsi dan tesis)
PERANAN MEDIATOR DALAM PLS MODEL (Skripsi dan tesis)
![]() |
Peranan Mediator dalam PLS |
- Variasi pada variabel independen mampu menjelaskan secara signifikan variasi dalam variabel mediator (path a)
- Variasi pada variabel mediator mampu menjelaskan secara signifikan variasi dalam variabel dependen (path b)
- Ketika variabel mediator dikontrol (path a dan path b), hubungan antara variabel independen dan variabel dependen tidak atau signifikan (path c)
- Full Mediation, artinya variabel independen tidak mampu mempengaruhi secara signifikan variabel variabel dependen tanpa melalui variabel mediator.
- Part Mediation, artinya variabel independen mampu mempengaruhi secara langsung variabel dependen tanpa melalui/melibatkan variabel mediator.
software PLS (skripsi dan tesis)
- LVPLS versi 1.8 (Latent Variable Partial Least Square). Ini merupakan software yang pertama kali dikembangkan oleh Jan-Bernd Lohmoller (1984,1987,1989) under DOS, dapat didownload http://kiptron.psyc.virginia.edu/ . Kemudian dikembangkan lagi oleh Wynne Chin (1998,1999,2001) menjadi under Windows dengan tampilan grafis dan tambahan teknik validasi bootstrapping dan jacknifing. Software ini diberi nama PLS Graph versi 3.0. Untuk versi student dapat didownload di http://www.bauer.uh.edu.
- SmartPLS, software ini dikembangkan di University of Hamburg Jerman. Software ini dapat didownload di www.smartpls.de.
- Visual Partial Least Square (VPLS), dikembangkan oleh Jen Ruei Fu dari National Kaohsiung University Taiwan. Software ini dapat didownload di http://www2.kuas.edu.tw
- PLS-GUI, software ini dikembangkan oleh Yuan Li dari Management Science Department, The More School Business, Universitas of South Carolina. Software ini dapat didownload di http://dmsweb.badm.sc.edu
- WarpPLS, software ini dikembangkan oleh Ned Kock. Software ini merupakan alternatif path modeling linier dan nonlinier. Dapat didownload di http://www.scriptwarp.com
Pemodelan dalam PLS-Path Modeling (skripsi dan tesis)
Pemodelan dalam PLS-Path Modeling ada 2 model
- Model structural (Inner model) yaitu model struktural yang menghubungkan antar variabel laten.
- Model Measurement (Outer Model yaitu model pengukuran yang menghubungkan indikator dengan variabel latennya.
- Convergent Validity. Nilai convergen validity adalah nilai loading faktor pada variabel laten dengan indikator-indikatornya. Nilai yang diharapkan >0.7.
- Discriminant Validity. Nilai ini merupakan nilai cross loading faktor yang berguna untuk mengetahui apakah konstruk memiliki diskriminan yang memadai yaitu dengan cara membandingkan nilai loading pada konstruk yang dituju harus lebih besar dibandingkan dengan nilai loading dengan konstruk yang lain.
- Composite Reliability. Data yang memiliki composite reliability >0.8 mempunyi reliabilitas yang tinggi.
- Average Variance Extracted (AVE). Nilai AVE yang diharapkan >0.5.
- Cronbach Alpha. Uji reliabilitas diperkuat dengan Cronbach Alpha.Nilai diharapkan >0.6 untuk semua konstruk.
Uji yang dilakukan diatas merupakan uji pada outer model untuk indikator reflektif. Untuk indikator formatif dilakukan pengujian yang berbeda. Uji untuk indikator formatif yaitu :
- Significance of weights. Nilai weight indikator formatif dengan konstruknya harus signifikan.
- Multicolliniearity. Uji multicolliniearity dilakukan untuk mengetahui hubungan antar indikator. Untuk mengetahui apakah indikator formatif mengalami multicolliniearity dengan mengetahui nilai VIF. Nilai VIF antara 5- 10 dapat dikatakan bahwa indikator tersebut terjadi multicolliniearity.
Masih ada dua uji untuk indikator formatif yaitu nomological validity dan external validity.
- R Square pada konstruk endogen. Nilai R Square adalah koefisien determinasi pada konstruk endogen. Menurut Chin (1998), nilai R square sebesar 0.67 (kuat), 0.33 (moderat) dan 0.19 (lemah)
- Estimate for Path Coefficients, merupakan nilai koefisen jalur atau besarnya hubungan/pengaruh konstruk laten. Dilakukan dengan prosedur Bootrapping.
- Effect Size (f square). Dilakukan untuk megetahui kebaikan model.
- Prediction relevance (Q square) atau dikenal dengan Stone-Geisser’s. Uji ini dilakukan untuk mengetahui kapabilitas prediksi dengan prosedur blinfolding. Apabila nilai yang didapatkan 0.02 (kecil), 0.15 (sedang) dan 0.35 (besar). Hanya dapat dilakukan untuk konstruk endogen dengan indikator reflektif
Partial Least Square (skripsi dan tesis)
Partial Least Square (PLS) dikembangkan pertama kali oleh Herman Wold (1982). Ada beberapa metode yang dikembangkan berkaitan dengan PLS yaitu model PLS Regression (PLS-R) dan PLS Path Modeling (PLS-PM ). PLS Path Modeling dikembangkan sebagai alternatif pemodelan persamaan struktural ( SEM) yang dasar teorinya lemah. PLS-PM berbasis varian berbeda dengan metode SEM dengan software AMOS, Lisrel, EQS menggunakan basis kovarian.
Ada beberapa hal yang membedakan analisis PLS dengan model analisis SEM yang lain :
- Data tidak harus berdistribusi normal multivariate.
- Dapat digunakan sampel kecil. Minimal sampel >30 dapat digunakan.
- PLS selain dapat digunakan unutk mengkonfirmasikan teori, dapat juga digunakan untuk menjelaskan ada atau tidaknya hubungan antar variabel laten.
- PLS dapat menganalisis sekaligus konstruk yang dibentuk dengan indikator reflektif dan formatif
- PLS mampu mengestimasi model yang besar dan kompleks dengan ratusan variabel laten dan ribuan indikator (Falk and Miller, 1992)
Model Indikator Formatif Dalam PLS (skripsi dan tesis)
Konstruk dengan indikator formatif mempunyai karakteristik berupa komposit, seperti yang digunakan dalam literatur ekonomi yaitu index of sustainable economics welfare, the human development index, dan the quality of life index. Asal usul model formatif dapat ditelusuri kembali pada “operational definition”, dan berdasarkan definisi operasional, maka dapat dinyatakan tepat menggunakan model formatif atau reflesif. Jika η menggambarkan suatu variabel laten dan x adalah indikator, maka: η= x Oleh karena itu, pada model formatif variabel komposit seolah-olah dipengaruhi (ditentukan) oleh indikatornya. Jadi arah hubungan kausalitas seolah-olah dari indikator ke variabel laten. Ciri-ciri model indikator formatif adalah: 1. Arah hubungan kausalitas seolah-olah dari indikator ke konstruk 2. Antar indikator diasumsikan tidak berkorelasi (tidak diperlukan uji konsistensi internal atau Alpha Cronbach) 3. Menghilangkan satu indikator berakibat merubah makna dari konstruk 4. Kesalahan pengukuran diletakkan pada tingkat konstruk (zeta)
Model Indikator Refleksif (skripsi dan tesis)
Model indikator refleksif dikembangkan berdasarkan pada classical test theory yang mengasumsikan bahwa variasi skor pengukuran konstruk merupakan fungsi dari true score ditambah error. Ciri-ciri model indikator reflektif adalah: 1. Arah hubungan kausalitas seolah-olah dari konstruk ke indikator 2. Antar indikator diarapkan saling berkorelasi (memiliki internal consitency reliability) 3. Menghilangkan satu indikator dari model pengukuran tidak akan merubah makna dan arti konstruk 4. Menghitung adanya kesalahan pengukuran (error) pada tingkat indikator
Gambar Umum PLS (skripsi dan tesis)
PLS merupakan metode analisis yang powerful karena dapat diterapkan pada semua skala data, tidak membutuhkan banyak asumsi dan ukuran sampel tidak harus besar. PLS selain dapat digunakan sebagai konfirmasi teori juga dapat digunakan untuk membangun hubungan yang belum ada landasan terorinya atau untuk pengujian proposisi. PLS juga dapat digunakan untuk pemodelan structural dengan indiaktor bersifat reflektif ataupun formatif. PLS dibandingkan dengan LISREL mampu menangani dua masalah serius : (a) Solusi yang tidak dapat diterima (inadmissible solution); hal ini terjadi karena PLS berbasis varians dan bukan kovarians, sehingga masalah matriks singularity tidak akan pernah terjadi. Di samping itu, PLS bekerja pada model struktural yang bersifat rekursif, sehingga masalah un-identified, under-identified atau overidentified juga tidak akan terjadi. (b) Faktor yang tidak dapat ditentukan (factor indeterminacy), yaitu adanya lebih dari satu faktor yang terdapat dalam sekumpulan indikator sebuah variabel. Khusus indikator yang bersifat formatif tidak memerlukan adanya comon factor sehingga selalu akan diperoleh variabel laten yang bersifat komposit. Dalam hal ini variabel laten merupakan kombinasi linier dari indikator-indikatornya.
model formulasi kebijakan (skripsi dan tesis)
E-Procurement (Skripsi dan tesis)
E-procurement adalah sebuah konsep pengadaan barang/ jasa pemerintah yang dilakukan dengan pemanfaatan teknologi secara elektronik demi memudahkan proses transaksi agar terciptanya pelayanan Publik yang lebih maksimal. Pengadaan barang/jasa pemerintah secara elektronik dapat dilakukan dengan dua cara. Pertama, e-tendering merupakan tata cara pemilihan penyedia barang/jasa yang dilakukan secara terbuka dan dapat diikuti oleh semua penyedia barang/jasa yang terdaftar pada sistem elektronik dengan cara menyampaikan satu kali penawaran sampai dengan waktu yang telah ditentukan. Kedua, e-Purchasing merupakan tata cara pembelian barang/jasa melalui sistem katalog elektronik.
E-Government (Skripsi dan tesis)
Pelayanan Publik (skripsi dan tesis)
Pelayanan Publik adalah kegiatan yang dilakukan oleh seseorang atau kelompok orang dengan landasan faktor material melalui sistem, prosedur dan metode tertentu dalam usaha memenuhi kepentingan orang lain sesuai dengan Universitas Sumatera Utara 16 16 haknya.12 Pelayanan Publik adalah segala bentuk kegiatan pelayanan yang dilaksanakan oleh instansi pemerintah di Pusat, di daerah dan lingkungan BUMN/D dalam bentuk barang dan atau jasa baik dalam rangka pemenuhan kebutuhan masyarakat mauPun dalam rangka pelaksanaan perundang-undangan.13 Pelayanan Publik meliputi pelayanan barang Publik, pelayanan jasa Publik dan pelayanan administratif. Adapun asas-asas dalam pelayanan Publik, yaitu kepentingan umum, kepastian hukum, kesamaan hak, keseimbangan hak dan kewajiban, keprofesionalan, partisipatif, persamaan perlakuan atau tidak diskriminatif, keterbukaan, akuntabilitas, fasilitas dan perlakuan khusus bagi kelompok rentan, ketepatan waktu dan kecepatan, kemudahan serta keterjangkauan
Teori George C. Edward III (1980) (skripsi dan tesis)
proses kebijakan Publik (skripsi dan tesis)
Adapun proses kebijakan Publik menurut James E. Anderson adalah sebagai berikut :
Konsep Kebijakan Publik (Skripsi dan tesis)
Implementasi Kebijakan (skripsi dan tesis)
Proses Pembuatan Kebijakan (skripsi dan tesis)
Pendekatan dalam Analisis Kebijakan Publik (skripsi dan tesis)
Pemahaman dan penjelasan tentang proses pembuatan keputusan dilihat dengan beberapa pendekatan teoritis dalam sistem politik. Pendekatan teoritis sangat berguna untuk mempermudah cara berpikir kita dan memberikan saran yang mungkin bagi kegiatan politik atau khususnya dalam menganalisis masalah kebijakan publik. Metodologi analisis kebijakan menyediakan informasi yang berguna untuk menjawab lima macam pertanyaan: Apa hakekat permasalahan? Kebijakan apa yang sedang atau pernah dibuat untuk mengatasi masalah dan apa hasilnya? Seberapa bermakna hasil tersebut dalam memecahkan masalah? Alternatif kebijakan apa yang tersedia untuk menjawab masalah, dan hasil apa yang diharapkan? Jawaban terhadap pertanyaan di atas membuahkan informasi tentang masalah kebijakan, masa-depan kebijakan, aksi kebijakan, hasil kebijakan dan kinerja kebijakan (Dunn 2004). Metodologi analisis kebijakan menggabungkan lima prosedur yang lazim dipakai dalam pemecahan masalah manusia: definisi, prediksi, preskripsi, deskripsi, dan evaluasi (Dunn 2004). Prosedur-prosedur dalam analisis kebijakan memperoleh nama-nama khusus yaitu: a. Perumusan masalah (definisi): menghasilkan informasi mengenai kondisikondisi yang menimbulkan masalah kebijakan. b. Peramalan (prediksi) menyediakan informasi mengenai konsekuensi di masa mendatang dari penerapan alternatif kebijakan, termasuk tidak melakukan sesuatu. c. Rekomendasi (preskripsi) menyediakan informasi mengenai nilai atau kegunaan relatif dari konsekuensi di masa depan dari suatu pemecahan masalah. d. Pemantauam (deskripsi) menghasilkan informasi tentang konsekuensi sekarang dan masa lalu dari diterapkannya alternatif kebijakan. e. Evaluasi, menyediakan informasi mengenai nilai atau kegunaan dari konsekuensi pemecahan atau pengatasan masalah
Lingkungan Publik (skripsi dan tesis)
Aktor dan Pelaku Pembuat Kebijakan (Skripsi dan tesis)
Pelaku kebijakan adalah para individu atau kelompok yang mempunyai andil di dalam kebijakan karena mereka mempengaruhi dan dipengaruhi oleh keputusan pemerintah. Para pelaku kebijakan antara lain kelompok warga negara, perserikatan buruh, partai politik, agen-agen pemerintah, pemimpin terpilih, dan para analis kebijakan (Dunn 2004). Pejabat pembuat kebijakan adalah orang yang mempunyai wewenang yang sah untuk ikut dalam formulasi hingga penetapan kebijakan publik, walau dalam kenyataannya beberapa orang yang mempunyai wewenang untuk bertindak dikendalikan oleh orang lain, seperti pimpinan partai politik atau kelompok penekan (Agustino 2008). Yang termasuk dalam pembuat kebijakan secara normatif adalah legislatif, eksekutif, administrator, dan para hakim (Agustino 2008). Masing-masing mempunyai tugas dalam pembuatan kebijakan yang relatif berbeda dengan lembaga lainnya. Selain lembaga-lembaga tersebut di atas yang secara formal membuat kebijakan publik, masih ada elemen lain yang berpartisipasi dalam proses kebijakan di antaranya kelompok kepentingan, partai politik, dan warganegara secara pribadi. Kelompok di atas dikenal sebagai partisipan nonpemerintah karena bagaimanapun elemen ini dianggap penting atau dominan dalam situasi yang berlainan, walau pada dasarnya kelompok ini tidak memiliki wewenang yang sah untuk membuat kebijakan.
Kebijakan Publik (skripsi dan tesis)
Analisis Kebijakan (skripsi dan tesis)
Kebijakan adalah prinsip atau cara bertindak yang dipilih untuk mengarahkan keputusan. Kebijakan senantiasa berorientasi kepada masalah (problem-oriented) dan juga berorientasi kepada tindakan (action-oriented), sehingga dapat dinyatakan bahwa kebijakan adalah suatu ketetapan yang memuat prinsip-prinsip untuk mengarahkan cara-cara bertindak yang dibuat secara terencana dan konsisten dalam mencapai tujuan (Suharto 2006). Analisis kebijakan adalah suatu bentuk analisis yang menghasilkan dan menyajikan informasi sedemikian rupa sehingga dapat memberi landasan bagi para pembuat kebijakan dalam membuat keputusan (Dunn 2004). Lebih lanjut Dunn (2004) menyatakan analisis kebijakan adalah aktivitas menciptakan pengetahuan dan dalam proses pembuatan kebijakan. Pengetahuan kebijakan tentang proses pembuatan kebijakan dilakukan dengan menganalisis tentang sebab, akibat, dan kinerja kebijakan dan program publik. Hal ini dapat tercapai jika pengetahuan tentang kebijakan dikaitkan dengan pengetahuan dalam proses kebijakan, anggota-anggota badan eksekutif, legislatif, dan yudikatif bersama dengan warga negara yang memiliki peranan dalam keputusan publik, dapat menggunakan hasil-hasil analisis kebijakan untuk memperbaiki proses pembuatan kebijakan dan kinerjanya. Efektifitas pembuatan kebijakan tergantung pada akses terhadap stok pengetahuan yang tersedia, komunikasi, dan penggunaan analisis kebijakan menjadi penting sekali dalam praktek dan teori pembuatan kebijakan publik. Analisis kebijakan lebih fokus kepada bagaimana pengambil keputusan mendapatkan sejumlah alternatif kebijakan yang terbaik, sekaligus alternatif yang terpilih sebagai rekomendasi dari analisis kebijakan atau tim analisis kebijakan. Peran analisis kebijakan adalah memastikan bahwa kebijakan yang hendak diambil benar-benar dilandaskan atas manfaat optimal yang akan diterima oleh publik, dan bukan asal menguntungkan pengambil kebijakan. Analisis kebijakan adalah salah satu di antara sejumlah banyak faktor dalam sistem kebijakan. Suatu sistem kebijakan (policy system) atau seluruh pola institusional di mana kebijakan dibuat, mencakup hubungan timbal balik antara 3 unsur yaitu: kebijakan publik, pelaku publik dan lingkungan publik. Sistem kebijakan adalah produk manusia yang subjektif yang diciptakan melalui pilihan yang sadar oleh para pelaku kebijakan. Berikut tiga unsur dalam sistem kebijakan.
Faktor-faktor yang Mempengaruhi Implementasi Kebijakan (skripsi dan tesis)
Teori-teori Implementasi Kebijakan (skripsi dan tesis)
Implementasi Kebijakan (skripsi dan tesis)
Konsep Kebijakan Publik (skripsi dan tesis)
Kebijakan memiliki banyak pengertian, Suharto (2005:7) mengemukakan bahwa kebijakan adalah suatu ketetapan yang memuat prinsip-prinsip untuk mengerahkan cara-cara bertindak yang dibuat secara terencana, dan konsistensi dalam mencapai tujuan tertentu. Sedangkan Wahab (2008:32) mengemukakan beberapa bentuk kebijakan publik yang secara sederhana dapat dikelompokkan menjadi tiga: a. Kebijakan publik yang bersifat makro atau umum/mendasar. Sesuai dengan UU No.10/2004 tentang Pembentukan Perundang-undangan pasal 7, hirarkinya yaitu; (1) UUD Negara RI Thn 1945; (2) UUD/Peraturan Pemerintah Pengganti UU; (3) Pereaturan Pemerintah; (4) Peraturan Presiden; dan (5) Peraturan Daerah. b. Kebijakan publik yang bersifat meso (menengah) atau penjelas pelaksana, dimana kebijakan ini dapat berbentuk Peraturan Menteri, Surat Edaran Menteri, Peraturan Gubernur, Peraturan Bupati. Kebijakannya dapat pula berbentuk surat keputusan bersama antar Menteri, Gubernur dan Bupati/Walikota. c. Kebijakan publik yang bersifat mikro, adalah kebijakan yang mengatur pelaksanaan atau implementai dari kebijakan diatasnya. Bentuk kebijakannya adalah peraturan yang dikeluarkan oleh aparat publik di bawah Menteri, Gubernur, Bupati/Walikota. Abidin (2002:193) menyatakan bahwa secara umum, suatu kebijakan dianggap berkualitas dan mampu dilaksanakan bila mengandung beberapa elemen, yaitu: a. Tujuan yang ingin dicapai atau alasan yang dipakai untuk mengadakan kebijakan itu, dimana tujuan suatu kebijakan dianggap baik apabila tujuannya: 1) Rasional, yaitu tujuan dapat dipahami atau diterima oleh akal yang sehat. Hal ini terutama dilihat dari faktor-faktor pendukung yang tersedia, dimana suatu kebijakan yang tidak mempertimbangkan faktor pendukung tidak dapat dianggap kebijakan yang rasional. 2) Diinginkan (desirable), yaitu tujuan dari kebijakan menyangkut kepentingan orang banyak, sehingga mendapat dukungan dari banyak pihak. b. Asumsi yang dipakai dalam proses perumusan kebijakan itu realistis, asumsi tidak mengada-ada. Asumsi juga menentukan tingkat validitas suatu kebijakan. c. Informasi yang digunakan cukup lengkap dan benar, dimana suatu kebijakan menjadi tidak tepat jika didasarkan pada informasi yang tidak benar atau sudah kadarluarsa.
Tahap-tahap kebijakan publik (skripsi dan tesis)
Tahap-tahap kebijakan publik adalah sebagai berikut :