Kurang Setuju Tidak Setuju Sangat Tidak Setuju

Transkripsi

1 Lampiran 1 Kuesioner Penelitian PENGARUH CITRA MEREK TERHADAP KESEDIAAN MEMBAYAR MAHAL DONUT KEMASAN PAKET J.CO DONUTS & COFFEE CABANG PLAZA MEDAN FAIR PADA MAHASISWA FAKULTAS EKONOMI&BISNIS UNIVERSITAS SUMATERA UTARA No. Responden :... Identitas Responden Nama : Umur : Jenis Kelamin : Pria Wanita Frekuensi membeli : ( ) satu kali dalam sebulan ( ) dua kali dalam sebulan ( ) lebih dari dua kali dalam sebulan Petunjuk Pengisian Berilah tanda check list ) ( pada salah satu jawaban yang telah disediakan sesuai dengan pendapat saudara Keterangan : Sangat Setuju Setuju Kurang Setuju Tidak Setuju Sangat Tidak Setuju (SS) (S) (KS) (TS) (STS) Daftar Pertanyaan

2 Variabel Citra Merek Skala Ukur No. Pernyataan SS S KS TS STS 1. Donat kemasan J.Co donuts&coffee memiliki rasa yang berbeda 2. Saya dapat memilih donat dengan berbagai variasi topping yang banyak hanya di J.Co donuts&coffee 3. Bisa membeli donat J.Co donuts&coffee membuat saya bangga daripada membeli donat dengan merek lain 4. Restoran donat J.Co merupakan restoran donat dengan lifestyle anak muda 5. J.Co donuts&coffee berbeda dari donat-donat lain karena berstruktur lebih lembut 6. J.Co donuts&coffee merupakan merek asli Indonesia 7. ketika membeli donat di J.Co donuts &coffee Saya dapat melihat atraksi cara pembuatan donat 8. J.Co donuts &coffee menawarkan banyak variasi donat dengan nama-nama yang unik Variabel Kesediaan Membayar Mahal Skala Ukur No. Pernyataan Ya Tidak 1. Apakah anda bersedia untuk membayar mahal? TERIMA KASIH ATAS WAKTU DAN PARTISIPASI ANDA

3 Lampiran 2 Output Analisis Deskriptif kelompok umur Frequency Valid Valid > Jenis_Kelamin Frequency Valid Valid Laki-Laki Perempuan Frekuensi_Membeli Frequency Valid Valid satu kali dalam sebulan dua kali dalam sebulan lebih dari dua kali sebulan Distribusi Jawaban Variabel Citra Merek dan Kesediaan Membayar Mahal Statistics

4 P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 Kesediaan_memb ayar_mahal NValid Missing P1 Frequency Valid Valid P2 Frequency Valid Valid P3 Frequency Valid Valid

5 P4 Frequency Valid Valid P5 Frequency Valid Valid P6 Frequency Valid Valid

6 P6 Frequency Valid Valid P7 Frequency Valid Valid P8 Frequency Valid Valid

7 Kesediaan_membayar_mahal Frequency Valid Valid Tidak bersedia membayar mahal Bersedia membayar mahal Lampiran 3 Output Validitas Data Dan Reliabilitas Tes Case Processing Summary N % Cases Valid Excluded a 0.0 Total a. Listwise deletion based on all variables in the procedure. Item-Total Statistics Corrected Item- Cronbach's Scale Mean if Scale Variance if Total Alpha if Item Item Deleted Item Deleted Correlation Deleted P P P P P P P P Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items.893 8

8 Lampiran 4 Output Analisis Logistik Logistic Regression [DataSet0] Case Processing Summary Unweighted Cases a N Selected Cases Included in Analysis Missing Cases 0.0 Total Unselected Cases 0.0 Total a. If weight is in effect, see classification table for the total number of cases. Dependent Variable Encoding Original Value Internal Value Tidak bersedia membayar mahal 0 Bersedia membayar mahal 1 Block 1: Method = Enter Iteration History a,b,c,d Coefficients Iteration -2 Log likelihood Constant Citra_merek Step a. Method: Enter b. Constant is included in the model. c. Initial -2 Log Likelihood: 108,695

9 Iteration History a,b,c,d Coefficients Contingency Table for Hosmer and Lemeshow Test Kesediaan_membayar_mahal = Tidak bersedia membayar mahal Kesediaan_membayar_mahal = Bersedia membayar mahal Observed Expected Observed Expected Total Step Iteration -2 Log likelihood Constant Citra_merek Step a. Method: Enter b. Constant is included in the model. d. Estimation terminated at iteration number 4 because parameter estimates changed by less than,001. Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig. Step 1 Step Block Model Model Summary

10 Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square a a. Estimation terminated at iteration number 4 because parameter estimates changed by less than,001. Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square df Sig Classification Table a Predicted Kesediaan_membayar_mahal Tidak bersedia Bersedia age Observed membayar mahal membayar mahal Correct Step 1 Kesediaan_membayar_mahal Tidak bersedia membayar mahal Bersedia membayar mahal Overall age 60.5 a. The cut value is,500 Variables in the Equation 95,0% C.I.for EXP(B) B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Lower Upper Step 1 a Citra_merek Constant a. Variable(s) entered on step 1: Citra_merek.

11 Step number: 1 Observed Groups and Predicted Probabilities 16 F R 12 E B Q B U B E 8 B B B N B T B B B C B B T B B B B B Y B B T B B B B B B 4 T B T B B B B B B T T T B T T T B B B B B B T T T T T T T B B B T B B B T B T T T T T T T T B T T T T B B Predicted Prob: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 1 Group: TTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB Predicted Probability is of Membership for Bersedia membayar mahal The Cut Value is,50 Symbols: T - Tidak bersedia membayar mahal B - Bersedia membayar mahal Each Symbol Represents 1 Case. Block 0: Beginning Block Iteration History a,b,c Coefficients Iteration -2 Log likelihood Constant Step a. Constant is included in the model.

12 b. Initial -2 Log Likelihood: 108,695 c. Estimation terminated at iteration number 3 because parameter estimates changed by less than,001. Classification Table a,b Predicted Kesediaan_membayar_mahal Tidak bersedia Bersedia age Observed membayar mahal membayar mahal Correct p 0 Kesediaan_membayar_mahal Tidak bersedia membayar mahal Bersedia membayar mahal Overall age 60.5 onstant is included in the model. he cut value is,500 Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 0 Constant Variables not in the Equation Score df Sig. Step 0 Variables Citra_merek Overall Statistics Lampiran 5 Output Pengujian Hipotesis ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression a Residual Total

13 ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression a Residual Total a. Predictors: (Constant), Citra_merek b. Dependent Variable: Kesediaan_membayar_mahal Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate a. Predictors: (Constant), Citra_merek b. Dependent Variable: Kesediaan_Membayar_Mahal