BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.4 Uji Hipotesis
4.4.1 Uji Two Ways ANOVA Service Failure dan Service Recovery
1. Uji Asumsi
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normalitas. Nilai signifikansi sebesar > 0,05. Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik non-parametrik
Kolmogorov-Smirnov (K-S). Uji K-S dilakukan dengan membuat hipotesis:
H0 : Data residual berdistribusi normal Ha : Data residual tidak berdistribusi normal
Besarnya nilai Kolmogrov-Smirnov adalah 0,207 dan lebih besar dari 0,05. hal ini dinyatakan nilai H0 diterima yang berarti data residual terdistribusi normal.
b. Uji Homogenitas
variabel independen memiliki variance sama. Nilai signifikansi sebesar > 0,05.
Dapat diketahui bahwa hasil levene test menunjukkan nilai sebesar 0,070 dan lebih besar dari 0,05. hal ini menunjukkan bahwa antara kelompok data dalam penelitian ini memiliki nilai variance yang sama. 2. Uji two ways ANOVA
Uji Two Ways Anova digunakan untuk meguji apakah manipulasi dari variabel service failure dan service recovery strategy memiliki perngaruh yang berbeda pada customer anger. Untuk dapat mengetahui apakah terdapat pengaruh yang berbeda pada setiap perlakuan terhadap variabel independen dapa di identifikasi pada kolom signifikansi. Apabila niali signifikansi < 0,05, maka setiap perlakuan variabel independen memiliki pengaruh yang berbeda terhadap variabel dependen.
Tabel 4.11
Uji Two Ways Anova atas variabel Customer Anger
Variabel Kategori Mean Sig. Keterangan
Main Effect Service failure Core 3,163 0,000 Signifikan berbeda Procedural 2,446 Service Recovery Strategy Asistensi 2,958 0,002 Signifikan berbeda Kompensasi 2,650
Tabel 4.11 menampilkan nilai signifikansi dari setiap perlakuan variabel manipulasi penelitian. Berdasarkan data pada Tabel 4.11 pula, dapat disimpulkan hasil pengujian hipotesis dalam penelitian ini.
H1 : Terdapat perbedaan customer anger yang signifikan berdasarkan type of service failure.
Hasil uji ANOVA customer anger dengan service failure
menunjukkan nilai signifikansi sebesar 0,000, dimana nilai tersebut dibawah 0,05. Hal ini menunjukkan terdapat perbedaan customer anger
yang signifikan berdasarkan type of service failure (core dan procedural).
Service failure core menghasilkan customer anger yang lebih tinggi dibandingkan dengan service failure procedural. Hal ini dapat dilihat dari nilai rata-rata customer anger dengan service failure core sebesar 3,163, sedangkan nilai rata-rata customer anger dengan service failure procedural sebesar 2,446. Jadi dapat disimpulkan dengan terjadinya
service failure core menyebabkan customer anger yang lebih tinggi, sehingga hipotesis 1 (H1) diterima.
H2 : Terdapat perbedaan customer anger yang signifikan berdasarkan
service recovery strategy.
Hasil uji ANOVA customer anger dengan service recovery strategy menunjukkan nilai signifikansi sebesar 0,002, dimana nilai tersebut dibawah 0,05. Hal ini menunjukkan terdapat perbedaan customer
kompensasi). Pada service recovery strategy asistnesi menghasilkan
customer anger lebih tinggi dibandingkan dengan service recovery strategy kompensasi. Hal ini dapat dilihat dari nilai rata-rata customer anger dengan service recovery strategy asistensi dengan nilai sebesar 2,958, sedangkan nilai rata-rata service recovery strategy kompensasi sebesar 2,650. Jadi dapat disimpulkan bahwa dengan memberikan service recovery strategy asistensi menyebabkan customer anger yang tinggi, sehingga hipotesis 2 (H2) diterima.
4.4.2. Uji Two Ways ANOVA Service failure dan Service recovery strategy atas variabel Customer Overall satisfaction
1.Uji Asumsi
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normalitas. Nilai signifikansi sebesar > 0,05. Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik non-parametrik
Kolmogorov-Smirnov (K-S). Uji K-S dilakukan dengan membuat hipotesis:
H0 : Data residual berdistribusi normal Ha : Data residual tidak berdistribusi normal
Besarnya nilai Kolmogrov-Smirnov adalah 0,055 dan nilai menunjukkan lebih besar dari 0,05. Hal ini dinyatakan nilai H0 diterima yang berarti data residual terdistribusi normal.
b. Uji Homogenitas
Levene’s test of homogeneity of variance menggunakan software
SPSS digunakan untuk menguji asumsi Anova bahwa setiap kategori variabel independen memiliki variance sama. Nilai signifikansi sebesar > 0,05.
Dapat diketahui bahwa hasil levene test menunjukkan nilai sebesar 0,878 dan nilai menunjukkan lebih besar dari 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa antara kelompok data dalam penelitian ini memiliki nilai variance yang sama.
2.Uji two ways ANOVA
Uji Two Ways Anova digunakan untuk meguji apakah manipulasi dari variabel service recovery dan service recovery strategy memiliki perngaruh yang berbeda pada customer overall satisfaction. Untuk dapat mengetahui apakah terdapat pengaruh yang berbeda pada setiap perlakuan terhadap variabel independen dapa di identifikasi pada kolom signifikansi. Apabila niali signifikansi < 0,05, maka setiap perlakuan variabel independen memiliki pengaruh yang berbeda terhadap variabel dependen.
Tabel 4.12
Uji Two Ways Anova atas variabel Customer Overall satisfaction
Variabel Kategori Mean Sig. Keterangan
Main Effect Service failure Core 2,589 0,025 Signifikan berbeda Procedural 2,939 Service Recovery Strategy Asistensi 2,606 0,042 Signifikan berbeda Kompensasi 2,922 Sumber : Lampiran 7
Tabel 4.12 menampilkan nilai signifikansi dari setiap perlakuan variabel manipulasi penelitian. Berdasarkan data pada Tabel 4.12 pula, dapat disimpulkan hasil pengujian hipotesis dalam penelitian ini.
H3: Terdapat perbedaan customer overall satisfaction yang signifikan berdasarkan type of service failure.
Hasil uji ANOVA customer overall satisfaction dengan type of service failure menunjukkan nilai signifikansi sebesar 0,025, dimana nilai tersebut dibawah 0,05. Hal ini menunjukkan terdapat perbedaan customer overall satisfaction yang signifikan berdasarkan type of service failure
(core dan procedural). Service failure procedural menghasilkan customer overall satisfaction yang lebih tinggi dibandingkan dengan service failure core. Hal ini dapat dilihat dari nilai rata-rata customer overall satisfaction
dengan service failure procedural sebesar 2,939, sedangkan nilai rata-rata
customer overall satisfaction dengan service failure core sebesar 2,589. Jadi dapat disimpulkan bahwa service failure procedural menyebabkan
customer overall satisfaction yang lebih tinggi, sehingga hipotesis 3 (H3) diterima.
H4: Terdapat perbedaan customer overall satisfaction yang signifikan berdasarkan service recovery strategy.
Hasil uji ANOVA customer overall satisfaction dengan service recovery strategy menunjukkan nilai signifikansi sebesar 0,042, dimana nilai tersebut dibawah 0,05. Hal ini menunjukkan terdapat perbedaan
customer overall satisfaction yang signifikan berdasarkan service recovery strategy (asistensi dan kompensasi). Pada service recovery strategy
kompensasi menghasilkan customer overall satisfaction yang lebih tinggi dibandingkan dengan service recovery strategy asistensi. Hal ini dapat dilihat dari nilai rata-rata customer overall satisfaction dengan service recovery strategy sebesar 2,922, sedangkan nilai rata-rata customer overall satisfaction dengan service recovery strategy asistensi sebesar 2,606. Jadi dapat disimpulkan bahwa dengan service recovery strategy kompensasi akan menyebabkan customer overall satisfaction yang lebih tinggi, sehingga hipotesis 4 (H4) diterima.