BAB III METODOLOGI PENELITIAN
E. Teknik Analisis Data
2. Uji Hipotesis
a. Mencari Harga Kesesuaian
Dalam uji hipotesis yang pertama ini, peneliti menggunakan prosedur dengan langkah-langkah yang dikemukakan oleh John A. Martila dan John C. James dalam J. Supranto (2001:239-243) yaitu Importance Performance Analisis (IPA) atau analisis tingkat kepentingan dan kinerja. Berdasarkan hasil penelitian tingkat kepentingan (harapan) dan hasil kinerja/ pelayanan maka dihasilkan suatu perhitungan mengenai tingkat kesesuaian antara tingkat kepentingan dan tingkat kinerja pada PO. Rosalia Indah.
Tingkat kesesuaian adalah hasil perbandingan kinerja/pelaksanaan dengan skor kepentingan. Tingkat kesesuaian inilah yang akan menentukan urutan prioritas peningkatan faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan setelah dijabarkan dalam diagram kartesius untuk diketahui dimana faktor-faktor atau atribut-atribut itu berada dalam kuadran diagram kartesius untuk diketahui atribut-atribut yang memuaskan pelanggan dengan yang tidak memuaskan pelanggan.
Dalam penelitian ini terdapat dua buah sub variabel yang diwakili oleh huruf X dan Y, dimana X merupakan tingkat kinerja perusahaan yang dapat memberikan kepuasan para pelanggan, sedangkan Y merupakan tingkat harapan pelanggan.
Menurut J. Supranto rumus yang digunakan adalah:
(J. Supranto, 2001;241) Keterangan :
Tki = Tingkat kesesuaian responden (pelanggan) Xi = Skor penilaian terhadap kinerja perusahaan. Yi = Skor penilaian terhadap harapan pelanggan.
commit to user
38 Selanjutnya sumbu mendatar (X) akan diisi oleh skor tingkat pelaksanaan sedangkan sumbu tegak (Y) akan diisi oleh kepentingan atau harapan. Menurut J. Supranto (2001;241), dalam penyederhanaan rumus, maka untuk setiap faktor yang mempengaruhi kepuasan konsumen dengan:
(J. Supranto, 2001;241) Keterangan :
= Skor rata-rata tingkat kinerja perusahaan = Skor rata-rata tingkat harapan perusahaan = Jumlah responden
Kriteria pengujian hipotesis:
Hipotesis diterima jika ≥ . Artinya pelayanan sesuai dengan harapan pelanggan.
Hipotesis diterima jika ≤ . Artinya pelayanan tidak sesuai dengan harapan pelanggan.
Diagram kartesius merupakan suatu bangunan yang dibagi atas empat bagian yang dibatasi oleh dua buah garis yang erpotongan tegak lurus pada titik ( , ), dimana merupakan rata-rata dari rata-rata skor tingkat kinerja dan merupakan rata-rata dari rata-rata skor tingkat harapan pelanggan. Seluruhnya ada 5 atribut. Jadi K = 5. Menurut J. Supranto (2001;242) rumus selanjutnya adalah :
Dimana K = Banyaknya atribut/faktor yang dapat mempengaruhi kepuasan pelanggan
Selanjutnya tingkat unsur-unsur tersebut dijabarkan dan dibagi menjadi empat bagian ke dalam diagram kartesius dibawah ini:
commit to user
Gambar 2 : Diagram Kartesius Keterangan :
A. Menunjukan faktor atau atribut yang dianggap mempengaruhi kepuasan pelanggan, termasuk unsur-unsur jasa yang sangat penting, namun manajemen belum melaksanakannya sesuai keinginan pelanggan, sehingga mengecewakan/tidak puas.
B. Menunjukan unsur jasa pokok yang telah berhasil dilaksanakan perusahaan untuk wajib dipertahankan. Dianggap sangat penting dan sangat memuaskan.
C. Menunjukan beberapa faktor kurang penting pengaruhnya bagi pelanggan, pelaksanaan oleh perusahaan biasa saja. Dianggap kurang penting atau kurang memuaskan.
D. Menujukan faktor yang mempengaruhi pelanggan kurang penting, akan tetapi pelaksanaannya berlebihan, dianggap kurang penting tetapi sangat memuaskan. Kepentingan Perioritas utama Pertahankan Prestasi Berlebihan Perioritas Rendah Pelaksanaan Kinerja/Kepuasan
commit to user
40 Dalam mementukan harga kesesuaian, menerima hipotesis bahwa harapan pelanggan sesuai atau sama dengan kinerja riil, jika Tki = 100%. Dalam menentukan kebijakan perusahaan mengenai pelayanan yang sesuai dengan harapan konsumen dapat dilihat dalam diagram kartesius. Pelanggan tidak puas/pelayanan mengecewakan terletak pada kuadran A. Sedangkan pelanggan puas/kinerja riil sesuai dengan harapan pelanggan terletak pada kuadran B. Kuadran C merupakan tempat bagi pelayanan yang sedang-sedang saja sedangkan kuadran D merupakan tempat bagi pelayanan yang diras oleh pelanggan berlebihan.
b. Menghitung Persamaan Garis Regresi Linier Ganda
Analisis Regresi Linear Berganda adalah hubungan secara linier antara dua atau lebih variabel independen (X1, X2,...Xn) dengan variabel dependen (Y). Analisis ini untuk mengetahui arah hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen apakah masing-masing variabel independen berhubungan positif atau negatif dan untuk memprediksi nilai dari variabel dependen apabila nilai variabel independen mengalami kenaikan atau penurunan. Persamaan regresi linear bergandanya dituliskan:
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 Ketrangan :
Y = Perilaku word of mouth X1 = Faktor Reability X2 = Faktor Responsiveness X3 = Faktor Assurance X4 = Faktor Emphaty X5 = Faktor Tangible a = Bilangan konstanta
b = Koefisien regresi (nilai peningkatan ataupun penurunan)
commit to user
c. Uji F
Uji F digunakan untuk mengetahui variabel bebas secara bersama-sama mempunyai berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat. Atau untuk mengetahui apakah model regresi dapat digunakan untuk memprediksi variabel terikat atau tidak. Signifikan berarti hubungan yang terjadi dapat berlaku untuk populasi. Tingkat signifikansi menggunakan a = 5% atau 0,05 (Dwi Priyatno, 2008:82).
Hasil uji F dilihat dalam tabel ANOVA dalam kolom sig, jika probabilitas < 0,05, maka dapat dikatakan terdapat pengaruh yang signifikan secara bersama- sama variabel bebas terhadap variabel terikat dan model regresi bisa dipakai untuk memprediksi variabel terikat. Atau jika nilai signifikansi > 0,05 maka tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara bersama-sama antara variabel bebas terhadap variabel terikat.
d. Uji t
Uji t digunakan untuk menguji secara parsial masing-masing variabel. Hasil uji t dapat dilihat pada tabel coefficients pada kolom sig (significance). Jika probabilitas nilai t atau signifikansi < 0,05, maka dapat dikatakan bahwa terdapat pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat. Atau jika probabilitas nilai t atau signifikansi > 0,05, maka dapat dikatakan bahwa tidak terdapat pengaruh yang signifikan masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat.
e. Koefisien Determinasi (AdjustedR Square)
Uji ini bertujuan untuk menentukan proporsi atau presentase total variasi dalam variabel terikat yang diterangkan variabel bebas secara bersama-sama. Menggunakan Adjusted R Square karena dalam regresi ini menggunakan lebih dari dua variabel bebas.
Hasil perhitungan Adjusted R2 dapat dilihat pada output Model Summary. Pada kolom Adjusted R2 dapat diketahui berapa prosentase yang dapat dijelaskan oleh variabel-variabel bebas terhadap variabel terikat. Dan sisanya dipengaruhi atau dijelaskan oleh variabel-variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini.
commit to user
42
BAB IV