TLI adalah sebuah model yang diuji terhadap sebuah baseline model. Nilai yang direkomendasikan sebagai acuan untuk diterimanya sebuah model adalah penerimaan ≥0,95 nilai yang sangat mendekati 1 menunjukkan a verry good fit. 7. CFI – COMPERATIF FIT INDEX
Besaran indeks ini adalah pada rentang nilai sebesar 0-1, dimana semakin mendekati 1, mendidentifikasikan tingkat fit yang paling tinggi ( a very good fit).
39
Nilai yang direkomendasikan adalah CFI > 0.95. Keunggulan dari indeks ini besarnya tidak dipengaruhi oleh ukuran sampel karena itu sangat baik untuk mengukur tingkat penerimaan sebuah model. Indeks CFI adalah identik dengan
Relatif Non certrality Indeks (RNI).
4.1. Deskr iptif Hasil Penelitian
4.1.1. Sejarah PT.KAI DAOP VIII Sur abaya
Kehadiran Kereta Api di Indonesia ditandai dengan pencangkulan pertama pembangunan jalan KA di desa Kemijen Jum’at tanggal 17 Juni 1864 oleh Gubernur Jenderal Hindia Belanda, Mr. L.A.J. Baron Sloet van den beele. Pembangunan diprakarsai oleh “Naamlooze Venootschap Nederlandsch Indische Spoorweg Maatschappij” (NV. NISM) yang dipimpin oleh Ir. J.P de Bordes dari Kemijen menuju desa tanggung (26 Km) dengan lebar sepur 1435 mm. Ruas jalan ini dibuka untuk angkutan umum pada hari Sabtu, 10 Agustus 1867.
Keberhasilan swasta, NV. NISM membangun jalan kereta api antara Kemijen – Tanggung, yang kemudian pada tanggal 10 Februari 1870 dapat menghubungkan kota Semarang – Surakarta (110 Km), akhirnya mendorong minat investor untuk membangun jalan kereta api di daerah lainnya. Tidak mengherankan, kalu pertumbuhan panjang jalan rel antara 1864 – 1900 tumbuh dengan pesat. Kalau tahun 1867 baru 25 Km, tahun 1870 menjadi 110 Km, tahun 1880 mencapai 405 Km, tahun 1890 menjadi 1.427 Km dan pada tahun 1900 menjadi 3.338 Km. Meskipun DKARI telah terbentuk, namun tidak semua preusan kereta api telah menyatu. Sedikitnya, ada 11 perusahaan kereta api swasta di Jawa dan 1 swasta (Deli Spoorweg Maatschapij) di Sumatera Utara yang masih terpisah dengan DKARI. Lima tahun kemudian, berdasarkan Pengumuman
41
Menteri Perhubungan, Tenaga dan Pekerjaan Umum No.2 tanggal 6 Januari 1950, ditetapkan bahwa mulai 1 Januari 1950 DKARI dan Bagian atau divisi humas PT Kereta Api (Persero) Daop 8 Bandung berdiri pada tanggal 1 April 1997.
Bagian Hubungan Masyarakat Daerah/Humasda dipimpin oleh seorang Kepala Humas (Kahumasda) yang dalam pelaksanaannya bertanggung jawab secara langsung kepada Kepala Daerah Operasi (Kadaop) sebagai pimpinan tertinggi Daop 8. Pengertian Humasda adalah suatu organisasi di lingkungan PT Kereta Api (Persero) yang berada di bawah daerah operasi 8 Surabaya dan mempunyai tugas pokok yakni melaksanakan hubungan masyarakat, penyuluhan di lingkungan perusahaan (internal) dan dengan media massa di luar perusahaan (eksternal).
4.1.2. Visi, Misi dan Tujuan (PT Ker eta Api Per ser o)
a. Visi: Terwujudnya Kereta Api Sebagai Pilihan Utama Jasa Transportasi yang mengutamakan Keselamatan, dan Pelayanan.
b. Misi : Mewijudkan jasa pelayanan transportasi missal dengan menghasilkan jasa sesuai kebutuhan pelanggan dan stakeholders, meningkatkan keselamatan dan pelayanan serta penyelenggaraan yang semakin efisien.
c. Tujuan
Tujuan perusahaan adalah untuk turut serta melaksanakan dan menunjang kebijaksanaan dan Program Pemerintahan di bidang ekonomi dan pembangunan nasional khususnya di bidang transportasi, dengan menyediakan barang dan jasa bermutu tinggi dan berdaya saing kuat di pasar dalam negeri
4.1.3. Komuter
Salah satu bentuk dari mass rapid transit adalah Kereta Api (KA) Komuter, Menurut Vuchic (1981), istilah KA Komuter seharusnya berkaitan dengan pengoperasian kereta api hanya pada awal dan akhir hari kerja, dikhususkan untuk mengangkut konsumen yang hendak menuju atau meninggalkan pusat kota. Akan tetapi istilah tersebut juga umum dipergunakan bagi semua jenis angkutan kereta api yang tidak termasuk dalam kategori Metro/Heavy Rail Transit (Grava, 2002). KA Komuter umumnya mempunyai karakteristik lambat dalam berakselerasi dan berdeselerasi, sehingga untuk mencapai tingkat pelayanan memadai jarak antar stasiun atau shelter sebaiknya tidak kurang dari 1,6km.
4.2. Deskr ipsi Hasil Penelitian 4.2.1. Analisis Kar akter istik Responden
Data mengenai keadaan responden dapat diketahui melalui jawaban responden dari pertanyaan-pertanyaan yang diajukan kedalam kuesioner yang telah diberikan. Dari jawaban-jawaban tersebut diketahui seperti dibawah ini. a. Jenis Kelamin
Dari 120 responden yang menjawab kuesioner yang telah diberikan dapat diketahui jenis kelamin dari responden yakin pada tabel dibawah ini.
Tabel 4.1. Karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin No Jenis Kelamin Jumlah Persentase (%)
1 Laki-laki 72 60%
2 Wanita 48 40%
120 100%
43
Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat pengguna jasa KA Komuter jurusan Surabaya-Sidoarjo lebih didominasi oleh responden laki-laki sebanyak 72 orang kemudian perempuan sebanyak 48 responden.
b. Usia
Dari 120 responden yang menjawab kuesioner yang telah diberikan dapat diketahui usia para responden yaitu pada table dibawah ini.
Tabel 4.2. Karakteristik Responden Berdasarkan Usia
No Usia (Tahun) Jumlah Persentase (%)
1 18-24 17 14,2%
2 25-30 57 47,5%
3 31-36 38 31,74%
4 >=37 8 6,7%
Total 120 100%
Sumber : Data kuesioner diolah
Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat pengguna jasa KA Komuter jurusan Surabaya-Sidoarjo lebih didominasi oleh responden yang berusia 25-30 tahun sebanyak 57 responden, pengguna jasa KA Komuter jurusan Surabaya-Sidoarjo yang berusia 18-24 tahun sebanyak 17 responden, pengguna jasa yang berusia 31-36 tahun sebanyak 38 responden dan pengguna jasa KA Komuter jurusan Surabaya-Sidoarjo yang berusia diatas 37 tahun sebanyak 8 responden.
4.2.1.1. Deskr ipsi Atribute Related Service
Tabel 4.3. Frekuensi Hasil Jawaban Responden Mengenai Atribute Related Service
No Pertanyaan Skor Jawaban Skor
1 2 3 4 5 6 7
1
Adanya pemberian asuransi kecelakaan kepada pengguna KA Komuter jika terjadi kecelekaan di jalan - - - 51 56 9 4 120 - - - 42.5% 46.7% 7.5% 3.3% 100% 2 Perusahaan khususnya KA Komuter mampu memberikan dan menyampaikan layanan kepada pelanggan - - - 52 55 8 5 120 - - - 43.3% 45.8% 6.7% 4.2% 100% 3 Perusahaan menerima dengan baik semua keluhan dan saran bagi pengguna jasa KA Komuter
- - - 48 58 8 6 120
- - - 40% 48.3% 6.7% 5% 100% Sumber : Data diolah
Berdasarkan tabel di atas dijelaskan sebagai berikut :
a. Indikator pertama dari attribute related to service, yaitu pemberian waranty, mendapat respon terbanyak pada skor 5 dengan jumlah responden sebanyak 56 responden atau 46,7%, kemudian terbanyak kedua terdapat pada skor 4 dengan jumlah resonden 51 atau 42,5%. Artinya, sebagian besar responden yang menjawab baik sebanyak 56 responden atau 46,7%, kemudian yang menjawab cukup setuju sebanyak 51 atau sebanyak 42,5%
b. Indikator kedua dari attribute related to service, yaitu kecepatan dan ketepatan, mendapat respon terbanyak pada skor 5 dengan jumlah responden sebanyak 55 atau 45,8%, kemudian terbanyak kedua pada skor 4 dengan jumlah responden 52 atau 43,3%. Artinya, sebagian besar responden yang menjawab cukup setuju sebanyak 55 responden atau 45,8%, kemudian yang menjawab cukup setuju sebanyak 52 atau sebanyak 43,3%
45
c. Indikator ketiga dari attribute related to service, yaitu kesediaan menerima keluhan, mendapat respon terbanyak pada skor 5 dengan jumlah responden sebanyak 58 atau 48,3%, kemudian terbanyak kedua pada skor 4 dengan jumlah responden 48 atau 40%. Artinya, sebagian besar responden yang menjawab baik sebanyak 58 responden atau 48,3%, kemudian yang menjawab cukup setuju sebanyak 348 atau 40%.
4.2.1.2. Deskr ipsi Attributes related to purchase
Tabel 4.4. Frekuensi Hasil Jawaban Responden Attributes related to purchase
No Pertanyaan Skor Jawaban Skor
1 2 3 4 5 6 7
1
Petugas KA Komuter sopan dalam melayani pengguna jasa Komuter Jurusan Suraba - Sidoarjo 3 42 55 18 2 120 2.5 35.0 45.8 15.0 1.7 100% 2 KA Komuter mamapu melayani kebutuhan pengguna jasa Komuter Jurusan Suraba – Sidoarjo dalam moda transportasi 7 49 47 15 2 120 5.8 40.8 39.2 12.5 1.7 100% 3
Komunikasi yang baik antara petugas KA Komuter dengan penggunanya 3 39 59 16 3 120 2.5 32.5 49.2 13.3 2.5 100% Sumber : Data diolah
Berdasarkan tabel di atas dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. Indikator pertama dari Attributes related to purchase, yaitu kesopanan, mendapat respon terbanyak pada skor 5 dengan jumlah responden sebanyak 55 responden atau 45,2%, kemudian terbanyak kedua terdapat pada skor 4 dengan jumlah resonden 42 atau 35%. Artinya, sebagian besar responden yang menjawab baik sebanyak55 responden atau 45,2%, kemudian yang menjawab cukup baik sebanyak 42 atau 35%.
b. Indikator kedua dari Attributes related to purchase, yaitu mampu mewujudkan keinginan konumen, mendapat respon terbanyak pada skor 4 dengan jumlah responden sebanyak 49 atau 40,8%, kemudian terbanyak kedua pada skor 5 dengan jumlah responden 47 atau 39,2%. Artinya, sebagian besar responden yang menjawab setuju sebanyak 49 responden atau 40,8%, kemudian yang menjawab cukup setuju sebanyak 47 atau 39,2%
c. Indikator ketiga dari Attributes related to purchase, yaitu komunikai yang baik, mendapat respon terbanyak pada skor 5 dengan jumlah responden sebanyak 59 atau 49,2%, kemudian terbanyak kedua pada skor 4 dengan jumlah responden 39 atau 32,5%. Artinya, sebagian besar responden menjawab setuju sebanyak 59 atau 49,2%, kemudian yang menjawab cukup setuju sebanyak 39 atau 32,5%..
4.2.1.3. Deskr ipsi Word Of Mouth
Tabel 4.5. Frekuensi Hasil Jawaban Responden Mengenai Word Of Mouth
No Pertanyaan Skor Jawaban Skor
1 2 3 4 5 6 7
1
Pengguna jasa KA Komuter memberikan respon positif dengan adanya moda transportasi seperti in 1 24 51 33 11 120 0.8% 20% 42.5% 27.5% 9.2% 100% 2
Anda mersa senang dengan menceritakan pengalaman anda dalam menggunakan
trasportasi KA Komuter karena lebih murah dan cepat
2 26 52 30 10 120
1.7% 21.7% 43.3% 25% 8.3%
100%
3
Anda akan meyakinkan teman atau relasi untuk segera menggunakan moda transportasi KA Komuter 1 29 45 33 12 120 0.8% 24.2 37.5 27.5% 10% 100% Sumber : Data diolah
47
Berdasarkan tabel di atas dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. Indikator pertama dari word of mouth, yaitu kemauan konsumen, mendapat respon terbanyak pada skor 5 dengan jumlah responden sebanyak 51 responden atau 42,5%, kemudian terbanyak kedua terdapat pada skor 6 dengan jumlah resonden 33 atau 27,5%. Artinya, sebagian besar responden yang menjawab cukup setuju sebanyak 51 responden atau 42,5%, kemudian yang menjawab setuju sebanyak 33 atau 27,5%.
b. Indikator kedua dari word of mouth, yaitu mencertitakan pengalaman, mendapat respon terbanyak pada skor 5 dengan jumlah responden sebanyak 52 responden atau 43,3%, kemudian terbanyak kedua pada skor 6 dengan jumlah responden 33 atau 27,5%. Artinya, sebagian besar responden yang menjawab cukup setuju sebanyak 52 responden atau 43,3%,
c. Indikator ketiga dari word of mouth, yaitu dorongan kepada teman ketika menggunakan jasa tersebut, mendapat respon terbanyak pada skor 5 dengan jumlah responden sebanyak 45 atau 37,5%, kemudian terbanyak kedua pada skor 6 dengan jumlah responden 33 atau 27,5%. Artinya, sebagian besar responden yang menjawab cukup setuju sebanyak 45 atau 37,5%, kemudian yang menjawab setuju sebanyak 33 atau 27,5%.
4.2.1.4. Deskr ipsi Minat Beli Ulang J asa
Tabel 4.6. Frekuensi Hasil Jawaban Responden Mengenai Minat Beli Ulang Jasa
No Pertanyaan Skor Jawaban Skor
1 2 3 4 5 6 7
1
Sebagai pelanggan anda akan segera mencari informasi mengena Moda tansportasi KA Komuter baik mengenai harga dan jadwal keberangkatannya 29 41 22 21 7 120 24.2 34.2 18.3 17.5 5.8 100% 2
anda berkeinginan untuk segera menggunakan moda trasportasi KA Komuter 45 40 22 7 6 120 37.5 33.3 18.3 5.8 5.0 100% 3 Anda akan menggunakan kembali KA Komuter jurusan Surabaya Sidoarjo karena itu sudah menjadi kesuakaan anda dalam melakukan aktivitas berpergian 2 45 40 20 8 5 120 1.7 37.5 33.3 16.7 6.7 4.2 100%
Sumber: Data diolah
Berdasarkan tabel di atas dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. Indikator pertama dari Minat Beli Ulang Jasa, yaitu intensitas pencarian informasi, mendapat respon terbanyak pada skor 4 dengan jumlah responden sebanyak 41 responden atau 34,2%, kemudian terbanyak kedua terdapat pada skor 3 dengan jumlah resonden 29 atau 24,2%. Artinya, sebagian besar responden yang menjawab cukup setuju sebanyak 41 responden atau 34,2%, kemudian yang menjawab setuju sebanyak 29 atau 24,2%.
b. Indikator kedua dari Minat Beli Ulang Jasa, yaitu keinginan segera membeli, mendapat respon terbanyak pada skor 3 dengan jumlah responden sebanyak 45 responden atau 37,5%, kemudian terbanyak kedua pada skor 4 dengan jumlah responden 40 atau 33,3%. Artinya, sebagian besar responden yang menjawab kurang setuju sebanyak 545 responden atau 37,5%.
49
c. Indikator ketiga dari Minat Beli Ulang Jasa, yaitu dkeinginan preferensial, mendapat respon terbanyak pada skor 3 dengan jumlah responden sebanyak 45 responden atau 37,5%, kemudian terbanyak kedua pada skor 4 dengan jumlah responden 40 atau 33,3%. Artinya, sebagian besar responden yang menjawab kurang setuju sebanyak 45 atau 37,5%, kemudian yang menjawab cukup setuju sebanyak 40 atau 33,3%.
4.3.Analisis Data 4.3.1. Evaluasi Outlier
Outlier adalah observasi atau data yang memiliki karakteristik unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari observasi-observasi lainnya dan muncul dalam bentuk nilai ekstrim untuk sebuah variabel tunggal atau variabel kombinasi atau mutivariat (Hair, 1998). Evaluasi terhadap outlier multivariate (antar variabel) perlu dilakukan sebab walaupun data yang dianalisis menunjukkan tidak ada outliers pada tingkat univariate, tetapi observasi itu dapat menjadi outliers bila sudah saling dikombinasikan. Jarak antara Mahalanobis untuk tiap-tiap observasi dapat dihitung dan akan menunjukkan sebuah observasi dari rata-rata semua variabel dalam sebuah ruang multidimensional (Hair.dkk, 1998; Tabachnick & Fidel, 1996). Uji terhadap outliers multivariate dilakukan dengan menggunakan jarak Mahalanobis pada tingkat p < 1%. Jarak Mahalanobis itu dievaluasi dengan menggunakan χ² (chi kuadrat) pada derajat bebas sebesar jumlah variabel yang digunakan dalam penelitian ini. Hasil uji outlier tampak pada tabel berikut :
Tabel 4.7. : Outlier Data
Minim um Maxim um Mean
St d.
Deviat ion N Predict ed Value 17.976 89 .761 60.500 12.257 120 St d. Pr edi ct ed Value - 3. 469 2.38 7 0. 000 1.00 0 120 St an dar d Err or of Pr edict ed
Value 6. 289 16 .495 11.121 2.01 2 120 Adj ust ed Pr edi ct ed Val ue 17.602 99 .100 60.557 13.083 120 Residual - 78. 765 69 .451 0. 000 32.554 120 St d. Residual - 2. 294 2.02 3 0. 000 0.94 8 120 St u d. Residual - 2. 534 2.16 0 - 0. 001 1.00 7 120 Delet ed Residual - 96. 100 81 .897 - 0. 057 36.766 120 St u d. Delet ed Residual - 2. 602 2.19 9 - 0. 001 1.01 5 120 Mahalan obis Dist ance [ MD] 3. 002 2 6 . 4 7 9 11.900 4.60 3 120 Cook' s Dist ance 0. 000 0.10 9 0. 010 0.01 6 120 Cent ered Lev erage Val ue 0. 025 0.22 3 0. 100 0.03 9 120 ( a) Dependent Var iable : NO.
RESP
Terdapat Out lier Apabila
Mahalan obis Dist ance
: > 3 2 . 9 0 9 = CHI I NV( 0,00 1. 12)
Hasi l evaluasi : Ti d ak t er d ap at o u t l i er m u l t i var i a t [ antar variabel] , kar ena MD Maksim um 2 6, 479 < 32 ,9 09
Sumber : Lampiran
Deteksi terhadap multivariat outliers dilakukan dengan menggunakan kriteria Jarak Mahalanobis pada tingkat p < 0,001. Jarak Mahalanobis itu dievaluasi dengan menggunakan χ2
pada derajat bebas sebesar jumlah variabel yang digunakan dalam penelitian. Bila kasus yang mempunyai Jarak Mahalanobis lebih besar dari nilai chi-square pada tingkat signifikansi 0,001 maka terjadi
multivariate outliers. Nilai χ2
0.001 dengan jumlah indikator 12 adalah sebesar 32,909 Hasil analisis Mahalanobis diperoleh nilai 26,479lebih kecil dari χ2 tabel 32,909 tersebut. Dengan demikian tidak terjadi multivariate outliers.
4.3.2. Evaluasi Reliabilitas
Seperti telah dijelaskan pada bab sebelumnya bahwa Cronbach’s Alpha ini digunakan untuk mengestimasi reliabiltas setiap skala (variabel atau observasi indikator). Sementara itu item to total correlation digunakan untuk memperbaiki ukuran-ukuran dan mengeliminasi butir-butir yang kehadirannya akan
51
memperkecil koefisien Cronbach’s Alpha yang dihasilkan (Purwanto, 2002). Hasil selengkapnya dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 4.8. Reliabilitas Data :
Penguj i an Reli abilit y Consist ency I nt er nal Konst rak I ndikat or I t em t o Tot al
Corr elat ion
Koef isien Cron bach's Al pha
Art Servi ce X11 0.81 1 0. 816 X12 0.86 5 X13 0.88 9 Art Produ ct X21 0.81 3 0. 803 X22 0.87 3 X23 0.85 5 WOM X31 0.87 4 0. 864 X32 0.90 9 X33 0.87 7
Pu rchase I nt ent ion
Y1 0.82 5
0. 848 Y2 0.89 9
Y3 0.90 8
Sumber : data diolah
Proses eleminasi diperlakukan pada item to total correlation pada indikator yang nilainya < 0,5 [Purwanto,2003]. Tidak terjadi eliminasi karena nilai item to total correlation indikator seluruhnya ≥ 0,5. Indikator yang tereliminasi tidak disertakan dalam perhitungan cronbach's alpha. Perhitungan cronbach's dilakukan setelah proses eliminasi. Hasil pengujian reliabilitas konsistensi internal untuk setiap construct di atas menunjukkan hasil cukup baik dimana koefisien Cronbach’s Alpha yang diperoleh seluruhnya memenuhi rules of thumb yang disyaratkan yaitu ≥ 0,7 [Hair et.al.,1998].
4.3.3. Evaluasi Validitas
Validitas menyangkut tingkat akurasi yang dicapai oleh sebuah indikator dalam menilai sesuatu atau akuratnya pengukuran atas apa yang seharusnya diukur, karena indikator multidimensi, maka uji validitas dari setiap latent variable / construct akan diuji dengan melihat loading faktor dari hubungan
antara setiap observed variable dan latent variable. Hasil analisis tampak pada tabel di bawah ini.
Tabel 4.9. Validitas Data
St an dar di ze Fa kt or Loadin g dan Const ru ct dengan Confirm at or y Fact or Analysi s Kon st rak I ndikat or Fakt or Loadi ng
1 2 3 4 Art Service X11 0.65 9 X12 0.80 0 X13 0.86 7 Art Produ ct X21 0.683 X22 0.809 X23 0.793 WOM X31 0. 788 X32 0. 883 X33 0. 798 Purchase I nt ent ion Y1 0. 639 Y2 0. 881 Y3 0. 926
Sumber : data diolah
Berdasarkan hasil confirmatory faktor analysis terlihat bahwa faktor loadings masing masing butir pertanyaan yang membentuk setiap construct seluruhnya ≥ 0,5, sehingga butir-butir instrumentasi setiap konstruk tersebut dapat dikatakan validitasnya cukup baik.
4.3.4. Evaluasi Constr uct Reliability Dan Var iance Extr acted
Selain melakukan pengujian konsistensi internal Cronbach’s Alpha, perlu juga dilakukan pengujian construct reliability dan variance extracted. Kedua pengujian tersebut masih dalam koridor uji konsistensi internal yang akan memberikan peneliti kepercayaan diri yang lebih besar bahwa indikator-indikator individual mengukur suatu pengukuran yang sama (Purwanto, 2002). Dan
variance extracted direkomendasikan pada tingkat 0,50. Hasil perhitungan
53
Tabel 4.10. Construct Reliability dan Variance Extracted
Const ru ct Reli abilit y & Var ian ce Ext r at ed
Konst rak I ndikat or St andar dize Fact or Loadin g SFL Kua dr at Err or [ εj ] Const ru ct Reli abili t y Variance Ext rat ed Art Service X11 0.65 9 0.43 4 0.566 0. 822 0. 609 X12 0.80 0 0.64 0 0.360 X13 0.86 7 0.75 2 0.248 Art Produ ct X21 0.68 3 0.46 6 0.534 0. 807 0. 583 X22 0.80 9 0.65 4 0.346 X23 0.79 3 0.62 9 0.371 WOM X31 0.78 8 0.62 1 0.379 0. 864 0. 679 X32 0.88 3 0.78 0 0.220 X33 0.79 8 0.63 7 0.363 Pu rchase I nt ent i on Y1 0.63 9 0.40 8 0.592 0. 862 0. 681 Y2 0.88 1 0.77 6 0.224 Y3 0.92 6 0.85 7 0.143 B at as D ap a t D i t er i m a ≥ 0 ,7 ≥ 0 ,5 Sumber : Lampiran
Hasil pengujian reliabilitas instrumen dengan construct reliability dan variance extracted menunjukkan instrumen cukup reliabel, yang ditunjukkan dengan nilai construct reliability belum seluruhnya ≥ 0,7. Meskipun demikian angka tersebut bukanlah sebuah ukuran “mati” artinya bila penelitian yang dilakukan bersifat exploratory, maka nilai di bawah 0,70 pun masih dapat diterima sepanjang disertai alasan–alasan empirik yang terlihat dalam proses eksplorasi. Dan variance extracted direkomendasikan pada tingkat 0,50.
4.3.5. Evaluasi Nor malitas
Uji normalitas sebaran dilakukan dengan Skewness Value dari data yang digunakan yang biasanya disajikan dalam statistik deskriptif. Nilai statistik untuk menguji normalitas itu disebut z-value. Bila nilai-z lebih besar dari nilai kritis maka dapat diduga bahwa distribusi data adalah tidak normal. Nilai kritis dapat ditentukan berdasarkan tingkat signifikansi 0,01 (1%) yaitu sebesar ± 2,58. Hasilnya diperoleh nilai c.r. multivariat diantara ± 2,58 dan itu berarti asumsi
normalitas terpenuhi dan data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya. Hasil analisis tampak pada tabel berikut :
Tabel 4.11. Normalitas Data
Assessm en t of norm alit y
Variabl e m in m ax kurt osis c.r. X11 4 7 1.004 2.244 X12 4 7 1.161 2.595 X13 4 7 1.103 2.466 X21 3 7 - 0. 092 - 0.206 X22 3 7 - 0. 038 - 0.084 X23 3 7 0.241 0.540 X31 3 7 - 0. 519 - 1.160 X32 3 7 - 0. 398 - 0.890 X33 3 7 - 0. 736 - 1.645 Y1 3 7 - 0. 797 - 1.782 Y2 3 7 0.336 0.750 Y3 2 7 0.307 0.686 M u l t i v a r i at e 0.138 0 .0 4 1 B at as N o r m a l ± 2 ,5 8 Sumber : Lampiran
Hasil uji menunjukkan bahwa nilai c.r. mutivariate berada di antara ± 2,58 itu berarti asumsi normalitas terpenuhi. Fenomena ini tidak menjadi masalah serius seperti dikatakan oleh Bentler & Chou [1987] bahwa jika teknik estimasi dalam model SEM menggunakan maximum likelihood estimation [MLE] walau ditribusi datanya tidak normal masih dapat menghasilkan good estimate, sehingga data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya.
4.3.6. Analisis Model SEM
Dalam model SEM, model pengukuran dan model struktural parameter-parameternya diestimasi secara bersama-sama. Cara ini agak mengalami kesulitan dalam memenuhi tuntutan fit model. Kemungkinan terbesar disebabkan oleh terjadinya interaksi antara measurement model dan structural model yang diestimasi secara bersama-sama (one-step approach to SEM).
55
MODEL PENGUKURAN & STRUKTURAL Customer Satisfaction, WOM, & Purchase Intention Model Specification : One Step Approach - Base Model
Art Sevice Art Purchase 1 Customer Satisfaction d_as 1 d_ap 1 X11 er_7 1 1 X21 er_1 1 1 X22 er_2 1 Purchase Intention d_pi X31 er_10 1 1 1 W OM d_wo Y1 er_4 Y2 er_5 1 1 1 1 Y3 er_6 1 X12 1er_8 X23 er_3 1 X32 1er_11 X13 1er_9 X33 1er_12
One-step approach to SEM digunakan apabila model diyakini bahwa dilandasi teori yang kuat serta validitas dan reliabilitas data sangat baik. (Hair.et.al, 1998). Hasil estimasi dan fit model one-stepapproach to SEM dengan menggunakan program aplikasi AMOS 4.01 terlihat pada gambar dan tabel
Goodness of Fit dibawah ini.
Gambar. 4.1
Sumber : data diolah
Tabel 4.12. Evaluasi Kriteria Goodness Of Fit Indices Model One-Step Approach-Base Model
Evaluasi Krit er ia Goodn ess of Fit I ndi ces
Kr it eri a Hasil Ni lai Kri t is Evalu asi Model Cm in/ DF 1. 278 ≤ 2,00 bai k Pr obabil it y 0. 090 ≥ 0,05 bai k RMSEA 0. 048 ≤ 0,08 bai k GFI 0. 920 ≥ 0,90 bai k AGFI 0. 900 ≥ 0,90 bai k TLI 0. 972 ≥ 0,95 bai k CFI 0. 979 ≥ 0,94 bai k Sumber: Lampiran
Berdaarkan hasil evaluasi terhadap model one step approach base model
ternyata dari semua kriteria goodness of fit yang digunakan, belum seluruhnya menunjukkan hasil evaluasi model yang baik, berarti model belum sesuai dengan data. Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori
belum sepenuhnya didukung oleh fakta. Dengan demikian model ini masih perlu dimodifikasi sebagaimana terdapat di bawah ini.
4.3.7. Uji Kausalitas
Dilihat dari angka determinant of sample covariance matrix : 124,05 > 0 mengindikasikan tidak terjadi multicolinierity atau singularity dalam data ini sehingga asumsi terpenuhi. Dengan demikian besaran koefisien regresi masing-masing faktor dapat dipercaya sebagaimana terlihat pada uji kausalitas dibawah ini.
Tabel 4.13. Hasil Uji Kausalitas
Uj i Hi pot esi s Kausali t as Regression Weight s
Ust d St d
Prob. Fakt or Fakt or Est im at e Est i m at e
Purchase_I nt ent ion Custom er_ Sat isfact i on 0.26 3 0.372 0. 006 Purchase_I nt ent ion WOM - 0.339 - 0.367 0. 000 Bat as Signifi kansi ≤ 0,10
≤
4.4. Pembahasan
4.4.1. Pengar uh Kepuasan Konsumen Ter hadap Minat Beli Ulang J asa
≤
repeat buying
4.4.2. Pengar uh Word Of Mouth (WOM) Ter hadap Minat Beli Ulang J asa word of mouth ≤ word of mouth word of mouth word of mouth
Word Of Mouth
Word Of Mouth
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan analisis SEM untuk menguji Pengaruh Kepuasan Konsumen dan Perilaku Word Of Mouth Terhadap Minat Ulang Jasa KA Komuter Jurusan Surabaya-Sidoarjo, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
a. Faktor kepuasan konsumen berpengaruh positif terhadap Faktor minat beli ulang jasa, dapat diterima, dapat diterima. Hal ini dapat terjadi Hal ini berarti bahwa semakin puas seorang pelanggan, semakin banyak uang yang dibelanjakannya, atau dengan kata lain, ia akan melakukan
repeat buying lebih sering sehingga perusahaan semakin diuntungkan. b. Faktor word of mouth (WOM) berpengaruh positif terhadap Faktor minat beli ulang jasa, dapat diterima. Hal ini terjadi karena pada