CUPLIKAN khusus PEMESANAN (RINCIAN) melalui

(1)

CUPLIKAN khusus PEMESANAN

(RINCIAN)

melalui Email:

JURNAL HASIL PENELITIAN disajikan/ditampilkan/disusun secara bersamaan dengan penyusunan LAPORAN HASIL PENELITIAN, berlaku untuk keseluruhan konsep yang menggunakan MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang Alt, Sedang Alt, Pendek Alt, dan Lengkap Alt(Alt singkatan dari = Alternatif)]sebagaimana yang telah diprediksi/digambarkan sebelumnya dalam penyusunan PROPOSAL PENELITIAN, dan dalam Website inidijawab secara sempurna dan detail: Cara/Proses/Hasil Perhitungan serta Tahap-tahap Perhitungan yang digunakan masing-masing, dan diperkuat oleh sejumlah files Bonus mengunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows dan untuk beberapa model perhitungan tertentu yang harus menggunakan Lotus 1-2-3 (Transition)dari Program Microsoft Office Excel 2003 serta beberapa files Bonus lainya. Menggunakan semua Lampiran yang sama dengan Laporan HASIL PENELITIAN (Juga dikirim kepada Anda dalam bentuk files Document)

merupakan Lampiran Berformulasi yang di-Transfer dari HASIL PERHITUNGAN menggunakan

program EXCEL maupun program SPSS.

Persiapkanlah terlebih dahulu Lotus 1-2-3 (Transition) dari Program Microsoft

Office Excel 2003 atau versi lainnya & Program SPSS IBM Statistik Versi 20-24

for Windows (atau Versi Terbaru) dalam komputer Anda sebelum memulai pemesanan melalui Email agar semua files yang dipesan dapat dibuka.

Apabila Anda melakukan Pemesanan files Secara Paket melalui Email. Sebagai misal

Anda memilih PAKET ISTIMEWA (…dimana Paket ini menampilkan 3 Versi Jurnal Hasil

Penelitian menggunakan MODEL dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang Alt,

Sedang Alt & Pendek Alt], ini berarti ada/setidak-tidaknya sebanyak 3 Files Utama plus 10 files bonus atau Anda akan menerima melalui Email paling sedikit sebanyak 13 files yang dibayar dengan sejumlah Anggaran Tertentu (60 % lebih rendah/irit dari pemesanan paketan Tulisan Ilmiah/Karya Penelitian). Pengertian ke-4 paket yang dimaksud sebagai berikut:

PAKET ISTIMEWA: Jurnal Hasil Penelitian

Adalah 3 buah KARYA PENELITIAN dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN

TEORITIS [Panjang Alt, Sedang Alt dan Pendek Alt plus 10 Bonus].

PAKET KHUSUS: Jurnal Hasil Penelitian

Adalah 2 buah KARYA PENELITIAN dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN

TEORITIS [Sedang Alt dan Pendek Alt plus beberapa Bonus]

PAKET STANDAR: Jurnal Hasil Penelitian

Adalah 1 buah (sebuah) KARYA PENELITIAN dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN

TEORITIS [Panjang Alt, Sedang Alt atau Pendek Alt plus beberapa Bonus].

PAKET SUPER ISTIMEWA: Jurnal Hasil Penelitian

Adalah 1 Sets KARYA PENELITIAN dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN

(2)

Apabila Saudara ingin membuat Sebuah (1 versi) Jurnal Hasil Penelitianseperti:

MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Lengkap Alt),

merupakan Model Penelitian dgn Proses Hitung maupun Analisis-nya yang Lengkap

Sempurna.

File 208 03Jurnal Hasil Penelitian 65h Keunggulan Bersainng LION AIR GROUP 2018 (Lengkap Alt)

Atau 208 03ANALISIS KUALITAS PELAYANAN DAN KEUNGGULAN BERSAING JASA ANGKUTAN PENERBANGAN DOMESTIK LION AIR GROUP DI BANDARA SOEKARNO-HATTA

Oleh AMRIZAL (lp3et.org dan amrizal.ina@gmail.com). PAKET(Jurnal Hasil Penelitian)SUPER ISTIMEWA 3:

Apabila Saudara ingin membuat Sebuah (1 versi) Jurnal Hasil Penelitian seperti:

MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Lengkap Alt),

merupakan Model Penelitian dgn Proses Hitung maupun Analisis-nya yang Lengkap

Sempurna.

(1 atau 2 Files PDF ini tidak dapat di-unduh sebelum Pemesanan Peket/Jurnal Super Istimewa 3 terjadi)

Bonus: 10 Files, termasuk 3 Files Microsoft Office Excel 97-2003 Worksheet/Lotus 1-2-3 (Transition) Keunggulan Bersaing LION AIR GROUP 2018 (sebagai MASTER UTAMA) yang disusun sedemikian rupa […berdasarkan MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS(Panjang Alt)] yang didalamnya diperlihatkan proses hitung sebanyak {[(16+8)*(2) + 66] + 1 Output1 Hasil Est SPSS)} = 115 Hasil Estmasi (Unstandardized Coefficients: Model Regresi I s/d IV (zresid Histogram & Pembentukan Kurva Normal) dan hasil estimasiMetode Path Analysis (Standardized Coefficients)} serta sebanyak {[(39-7) = 32] + 1 Data Lampiran 39 atau Data Excel CF1090} = 33 Lampiran Olahan “Ber Formulasi” yang merupakan transfer dari Excel/Lotus 1-2-3 (Transition)dari Program Microsoft Office Excel 2003]. Hasil perhitungan ini dikelompokan kedalam 2 Hasil Perhitungan Empiris “Data Dengan Kategori Jumlah I & II”

(selanjutnya dapat dilihat dalam Bab IV & Lampiran) yang diperinci/disusun dalam berbagai bentuk Files sbb:

Files Excel1 Double Path Analysis Method LION AIR GROUP 2017 Master Utama AE1CF1090 NEW (Petunjuk Lotus)

Excel2 Double Path Analysis Method LION AIR GROUP 2017 Master Utama AE1CF1090 NEW (Lampiran 35)

Excel3 Data Berformulasi Pemb KURVA NORMAL Siap Di Est dgn SPSS dan Excel CF1090 NEW3 ( i d e m)

SPSS1 Untitled1 Data Transfer dari Excel Kurva Normal Siap Di Est dgn SPSS 26 Ind Var n216 NEW SPSS2 Output1 Hasil Estimasi SPSS menggunakan Untitled1 Data 26 Ind Var n216 Est Orisinil NEW SPSS3 Output1 Hasil Estimasi SPSS menggunakan Untitled1 Data 26 Ind Var n216 Est Subsitusi NEW SPSS4 Uji Untitled1 atau Uji Kebenaran data yang ditransfer dari Excel1 CF1090 unt Est SPSS NEW SPSS5 Uji Output1 atau Hasil Uji Est SPSS mengg SPSS4 hasil Uji Untitled1 n216 Est Orisinil NEW Doc1 Tentang Var Hasil Est LION AIR GROUP SPSS 55h Kurva Normal 26 Ind Variabel n216 NEW Doc2 LAMPIRAN Berformulasi 34h Transfer Exel 35 Lampiran dan 7 Lamp Survey NEW

Pengguna/pemesan dimulai dari S-1 keatas, dengan disiplin/kosentrasi keilmuan: Ilmu Ekonomi, Manajemen, Transportasi, dan Logistik, sedangkan Tingkat Kemahiran

mengolah/mengikutiperhitungan EXCEL/SPSS “Ber Formulasi” diharapkan Setara

S-2 keatas dengan disiplin/kosentrasi (keilmuan) yang sama. Harga satu PAKET (Jurnal Hasil Penelitian) SUPER ISTIMEWA 3 plus semua bonus “Proses Hitung/Cara Menghitung/Hasil Perhitungan” adalah: Rp 1.520.000,- (satu juta lima ratus dua puluh ribu rupiah)

(3)

Berdasarkan Lembaran Informasi: 000 Daftar Tulisan Ilmiah Amrizal, terdapat sebanyak 47 Paket/Jurnal Hasil Penelitian (atau sebanyak 141 Files) yang terdiri dari sejumlah 47 [= 9 Paket (Jurnal Hasil Penelitian) Istimewa + 8 Paket (Jurnal Hasil Penelitian) Khusus + 26 Paket (Jurnal Hasil Penelitian) Standar] Plus 4 Paket (Jurnal

Hasil Penelitian) Super Istimewa tentang PENELITIAN SURVEY Dibidang

MANAJEMEN TRANSPORTASI yang dapat dipesan melalui EMAIL. Kesemua files ini

dikembangkan sebagai MODEL dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS

[Panjang Alt, Sedang Alt, Pendek Alt, dan Lengkap Alt (Alt singkatan dari = Alternatif)]

dari 9 buah Laporan HASIL PENELITIAN Terdahulu yang dibuat/disusun (Direvisi/Dikaji Ulang STMT-TRISAKTI a/n LP3ET, Tahun 2018) menggunakan Data Hasil Survey

dalam rentang tahun 2014 s/d 2018. LP3ET adalah singkatan dari LEMBAGA

PENELITIAN, PENGKAJIAN & PERUMUSAN EKONOMI TERAPAN, yang

merupakan situs/web resmi Amrizal (memuat keseluruhan Tulisan Ilmiah Amrizal) dengan nama LP3ET.org (Secara Sederhana: dapat dibuka/diakses dalam bentuk https://lp3et.org atau dengan melalui/ memasukan nama website lp3et.org kedalam Google atau Google Chrome) menggunakan berbagai jenis Komputer maupun Handphone.

Apabila Saudara ingin membuat Sebuah (1 versi) Jurnal Hasil Penelitian maka saudara dapat menjadikan PAKET (Jurnal Hasil Penelitian) SUPER ISTIMEWA 3

dengan formasi sebagaimana yang dicantumkan diatas, yang meliputi 1 Files Utama, 10 Files Bonus & 52 Bonus Tambahan maka saudara dapat memesan melaui EMAIL dengan cara sebagai berikut:

Cara Memesai melalui EMAIL sbb:

Sebagaimana yang dapat lihat pada lembaran PAKET (Jurnal Hasil Penelitian)

SUPER ISTIMEWA 3 dihargai sebesar Rp 1.520.000,- (satu juta lima ratus dua puluh ribu rupiah). Kirim ke No. Rekening: 0562343197 Bank BNI Syariah a/n Amrizal. Sebagai contoh isi berita yang perlu dibuat pada Rekening dan Email: amrizal.ina@gmail.com

adalah sebagai berikut:

Ke Rekening: Pesan satu PAKETSUPER ISTIMEWA 3 (Jurnal Hasil Penelitian)

a/n Winardi

Ke Email : Pesan satu PAKETSUPER ISTIMEWA 3 (Jurnal Hasil Penelitian)

a/n Winardi (Jakarta Timur)

(4)

051 PAKET (Jurnal Hasil Penelitian)SUPER ISTIMEWA 3

Apabila Saudara ingin membuat sebuah (satu) Versi Jurnal Hasil Penelitian seperti:

MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Lengkap Alt),

merupakan Model Penelitian dgn Proses Hitung maupun Analisis-nya yang LengkapSempurna. Kode Dan Nama Karya Penelitian: 208 03

[Doc2 LAMPIRAN Berformulasi 34h Transfer dari Excel 35 Lamp dan 7 Lampiran Survey]

Plus Masing-masing mempunyai 10 Bonus Utama:

 2 Files Document, Transfer Hasil Perhitungan menggunakan program Lotus

1-2-3 (Transition) dari Program Microsoft Office Excel 2003 &

Program SPSS IBM Statistik V-21 for Windows.

 3 Files dari Program Microsoft Office Excel 2003  5 Program SPSS IBM Statistik V-21 for Windows.

& 52 Bonus Tambahan (menggunakan SPSS IBM Statistik V-21 for Windows)

 32 Files dengan INTERVENING VARIABEL

 20 Files dengan DOUBLE PATH ANALISYS METHOD Penulis : Amrizal (lp3et.org/amrizal.ina@gmail.com) Jenis file : pdf

Harga/Paket : Rp 1.520.000,- (satu juta lima ratus dua puluh ribu rupiah)

Masing-masing mempunyai 10 Bonus Utama:

Files Excel1 Double Path Analysis Method LION AIR GROUP 2018 Master Utama AE1CF1090(Petunjuk Lotus) Excel2 Double Path Analysis Method LION AIR GROUP 2018 Master Utama AE1CF1090 (Lampiran 35) Excel3 Data Berformulasi Pemb KURVA NORMAL Siap Di Est dgn SPSS dan Excel CF701

SPSS1 Untitled1 Data Transfer dari Excel Kurva Normal Siap Di Est dgn SPSS 26 Ind Var n216

SPSS2 Output1 Hasil Estimasi SPSS menggunakan Untitled1 Data 26 Ind Var n216 Est Orisinil

SPSS3 Output2 Hasil Est SPSS menggnakan Untitled1 Data 26 Ind Var n216 Plus Est Subsitusi

SPSS4 Uji Untitled1 atau Uji Kebenaran data yang ditransfer dari Excel1 CF1090 unt Est SPSS SPSS5 Uji Output1 atau Hasil Uji Est SPSS mengg SPSS4 hasil Uji Untitled1 n216 Est Orisinil Doc1 Tentang Variabel Hasil Estimasi SPSS Kurva Normal & Lainnya26 Ind Variabel n216 Doc2 LAMPIRAN Berformulasi34h Transfer dari Excel 35 Lamp dan 7 Lampiran Survey

Atau Masing-masing mempunyai 10 Bonus Utama:

Files Excel1 Double Path Analysis Method LION AIR GROUP 2017 Master Utama AE1CF1090 NEW (Petunjuk Lotus)

SPSS1 Untitled1 Data Transfer dari Excel Kurva Normal Siap Di Est dgn SPSS 26 Ind Var n216 NEW SPSS2 Output1 Hasil Estimasi SPSS menggunakan Untitled1 Data 26 Ind Var n216 Est Orisinil NEW SPSS3 Output1 Hasil Estimasi SPSS menggunakan Untitled1 Data 26 Ind Var n216 Est Subsitusi NEW SPSS4 Uji Untitled1 atau Uji Kebenaran data yang ditransfer dari Excel1 CF1090 unt Est SPSS NEW SPSS5 Uji Output1 atau Hasil Uji Est SPSS mengg SPSS4 hasil Uji Untitled1 n216 Est Orisinil NEW Doc1 Tentang Var Hasil Est LION AIR GROUP SPSS 55h Kurva Normal 26 Ind Variabel n216 NEW Doc2 LAMPIRAN Berformulasi 34h Transfer Exel 35 Lampiran dan 7 Lamp Survey NEW

(5)

Bonus Utama

LION AIR GROUP

Secara Detail sbb:

Excel1 Double Path Analysis Method LION AIR GROUP 2017 Master Utama AE1CF1090 NEW (Petunjuk Lotus)

Excel3 Data Berformulasi Pemb KURVA NORMAL Transfer Lampiran 35 CF1090NEW1 ( i d e m)

Excel3 Data Berformulasi Pemb KURVA NORMAL Transfer Lampiran 35 CF1090 NEW3 ( i d e m)

Excel3 Data Berformulasi Pemb KURVA NORMAL Transfer Terkutip Lampiran 35 CF1090 NEW1a ( i d e m)

Excel3 Data Berformulasi Pemb KURVA NORMAL Transfer Terkutip Lampiran 35 CF1090 NEW3a ( i d e m)

Excel3 Data Berformulasi Pemb KURVA NORMAL Transfer ke4 Lamp dan Terkutip Lamp 35 NEW4 ( i d e m)

SPSS1 Untitled1 Data Transfer dari Excel Kurva Normal Siap Di Est dgn SPSS 26 Ind Var n216 NEW SPSS2 Output1 Hasil Estimasi SPSS menggunakan Untitled1 Data 26 Ind Var n216 Est Orisinil NEW SPSS3 Output1 Hasil Estimasi SPSS menggunakan Untitled1 Data 26 Ind Var n216 Est Subsitusi NEW SPSS4 Uji Untitled1 atau Uji Kebenaran data yang ditransfer dari Excel1 CF1090 unt Est SPSS NEW SPSS5 Uji Output1 atau Hasil Uji Est SPSS mengg SPSS4 hasil Uji Untitled1 n216 Est Orisinil NEW

Doc1 Tentang Var Hasil Est LION AIR GROUP SPSS 55h Kurva Normal 26 Ind Variabel n216 NEW Doc2 LAMPIRAN Berformulasi 34h Transfer Exel 35 Lampiran dan 7 Lamp Survey NEW

32 Files dengan

LION AIR GROUP

INTERVENING VARIABEL:

Output1 13 Indikator KUALITAS PELAYANAN 5 observasi

Output2 13 Indikator KUALITAS PELAYANAN 6 observasi Output3 5 Dimensi Rata rata KUALITAS PELAYANAN 5 Obs Output4 5 Dimensi Rata rata KUALITAS PELAYANAN 6 Obs Output5 3 Indikator KEPUASAN KONSUMEN 5 Obs

Output6 3 Indikator KEPUASAN KONSUMEN 6 Obs Output7 5 Indikator LOYALITAS KONSUMEN 5 Obs Output8 5 Indikator LOYALITAS KONSUMEN 6 Obs

Output9 3 Dimensi Rata rata Kepuasan Konsumen 5 Obs Output10 3 Dimensi Rata rata Kepuasan Konsumen 6 Obs Output11 3 Dimensi Rata rata Loyalitas Konsumen 5 Obs Output12 3 Dimensi Rata rata Loyalitas Konsumen 6 Obs Output13 4 Indikator KEUNGGULAN BERSAING 5 Obs Output14 4 Indikator KEUNGGULAN BERSAING 6 Obs Output15 Dimensi Rata rata KEUNGGULAN BERSAING 5 Obs Output16 Dimensi Rata rata KEUNGGULAN BERSAING 6 Obs Untitled1 13 Indikator KUALITAS PELAYANAN 5 Observasi Untitled2 13 Indikator KUALITAS PELAYANAN 6 Observasi Untitled3 5 Dimensi Rata rata KUALITAS PELAYANAN 5 Obs Untitled4 5 Dimensi Rata rata KUALITAS PELAYANAN 6 Obs Untitled5 3 Indikator KEPUASAN KONSUMEN 5 Obs

Untitled6 3 Indikator KEPUASAN KONSUMEN 6 Obs Untitled7 5 Indikator LOYALITAS KONSUMEN 5 Obs Untitled8 5 Indikator LOYALITAS KONSUMEN 6 Obs Untitled9 3 Dimensi Rata rata Kepuasan Konsumen 5 Obs Untitled10 3 Dimensi Rata rata Kepuasan Konsumen 6 Obs Untitled11 3 Dimensi Rata rata Loyalitas Konsumen 5 Obs Untitled12 3 Dimensi Rata rata Loyalitas Konsumen 6 Obs Untitled13 4 Indikator KEUNGGULAN BERSAING 5 Obs

(6)

Untitled14 4 Indikator KEUNGGULAN BERSAING 6 Obs Untitled15 Dimensi Rata rata KEUNGGULAN BERSAING 5 Obs Untitled16 Dimensi Rata rata KEUNGGULAN BERSAING 6 Obs

22 Files LION AIR GROUP dengan DOUBLE PATH ANALISYS METHOD: Output1 Model Fungsional Loyalitas Konsumen HASIL ESTIMASI I sdg IV 5 Obs

Output2 Model Fungsional Loyalitas Konsumen HASIL ESTIMASI I sdg IV 6 Obs

Output2 Model Fungsional Loyalitas Konsumen HASIL ESTIMASI I sdg IV 6 Obs PRINT Coefficient Output3 Model Fungsional KEUNGGULAN BERSAING Hasil Est I sdg IV 5 Obs

Output4 Model Fungsional KEUNGGULAN BERSAING Hasil Est I sdg IV 6 Obs

Output4 Model Fungsional KEUNGGULAN BERSAING Hasil Est I sdg IV 6 Obs PRINT Coefficient

Untitled1 HASIL EST I Model Fungsional LK 5 Obs Untitled2 HASIL EST II Model Fungsional LK 5 Obs Untitled3 HASIL EST III Model Fungsional LK 5 Obs Untitled4 HASIL EST IV Model Fungsional LK 5 Obs Untitled5 HASIL Est I Model Fungsional LK 6 Obs Untitled6 HASIL Est II Model Fungsional LK 6 Obs Untitled7 HASIL Est III Model Fungsional LK 6 Obs Untitled8 HASIL Est IV Model Fungsional LK 6 Obs Untitled9 Hasil Est I MODEL FUNGSIONAL KB 5 Obs Untitled10 Hasil Est II MODEL FUNGSIONAL KB 5 Obs Untitled11 Hasil Est III MODEL FUNGSIONAL KB 5 Obs Untitled12 Hasil Est IV MODEL FUNGSIONAL KB 5 Obs Untitled13 HASIL EST I Model Fungsional KB 6 Obs Untitled14 HASIL EST II Model Fungsional KB 6 Obs Untitled15 HASIL EST III Model Fungsional KB 6 Obs Untitled16 HASIL EST IV Model Fungsional KB 6 Obs

Jumlah & Files yang akan dikirim melalui Email sbb:

a0 051 1 Versi Jurnal Hasil Penelitian PAKET SUPER ISTIMEWA 3 Keunggulan Bersainng LION AIR GROUP 2018 (Lengkap Alt)

a0 051 PAKET (Jurnal Hasil Penelitian) SUPER ISTIMEWA 3

a1 v3208 03 Jurnal HASIL PENELITIAN 65h Keunggulan Bersaing LION AIR GROUP 2018 (Lengkap Alt)

a2 v2208 03 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angk Penerbangan Dom LION AIR GROUP Di Bandara Soeta b1 Excel1 Double Path Analysis Method LION AIR GROUP 2017 n216 MASTER UTAMA AE1 CF1090 (Petunjuk Lotus) b2 Excel2 Double Path Analysis Method LION AIR GROUP 2017 n216 MASTER UTAMA AE1 CF1090 (Lampiran 35)

b3 Excel3 Data Berformulasi Pemb KURVA NORMAL Siap Di Est dgn SPSS dan Excel CF1090 b4 SPSS1 Untitled1 Data Transfer dari Excel Kurva Normal Siap Di Est dgn SPSS 26 Ind Var n216 b5 SPSS2 Output1 Hasil Estimasi SPSS menggunakan Untitled1 Data 26 Ind Var n216 Est Orisinil b6 SPSS3 Output1 Hasil Estimasi SPSS menggunakan Untitled1 Data 26 Ind Var n216 Est Subsitusi b7 SPSS4 Uji Untitled1 atau Uji Kebenaran data yang ditransfer dari Excel1 CF1090 unt Est SPSS b8 SPSS5 Uji Output1 atau Hasil Uji Est SPSS mengg SPSS4 hasil Uji Untitled1 n216 Est Orisinil b9 Doc1 Tentang Var Hasil Est LION AIR GROUP SPSS 55h Kurva Normal 26 Ind Var n216 b10 Doc2 LAMPIRAN Berformulasi 34h Trnsfer Exel 35 Lamp dan 7 Lamp Survey LION AIR GROUP b11 H4 MODEL & KERANGKA TEORI 83h Keunggulan Bersaing LION AIR GROUP (Lengkap Alt)

(7)

c1 Output1 13 Indikator KUALITAS PELAYANAN 5 observasi c2 Output2 13 Indikator KUALITAS PELAYANAN 6 observasi c3 Output3 5 Dimensi Rata rata KUALITAS PELAYANAN 5 Obs c4 Output4 5 Dimensi Rata rata KUALITAS PELAYANAN 6 Obs c5 Output5 3 Indikator KEPUASAN KONSUMEN 5 Obs

c6 Output6 3 Indikator KEPUASAN KONSUMEN 6 Obs c7 Output7 5 Indikator LOYALITAS KONSUMEN 5 Obs c8 Output8 5 Indikator LOYALITAS KONSUMEN 6 Obs c9 Output9 3 Dimensi Rata rata Kepuasan Konsumen 5 Obs c10 Output10 3 Dimensi Rata rata Kepuasan Konsumen 6 Obs c11 Output11 3 Dimensi Rata rata Loyalitas Konsumen 5 Obs c12 Output12 3 Dimensi Rata rata Loyalitas Konsumen 6 Obs c13 Output13 4 Indikator KEUNGGULAN BERSAING 5 Obs c14 Output14 4 Indikator KEUNGGULAN BERSAING 6 Obs

c15 Output15 Dimensi Rata rata KEUNGGULAN BERSAING 5 Obs c16 Output16 Dimensi Rata rata KEUNGGULAN BERSAING 6 Obs c17 Untitled1 13 Indikator KUALITAS PELAYANAN 5 Observasi c18 Untitled2 13 Indikator KUALITAS PELAYANAN 6 Observasi c19 Untitled3 5 Dimensi Rata rata KUALITAS PELAYANAN 5 Obs c20 Untitled4 5 Dimensi Rata rata KUALITAS PELAYANAN 6 Obs c21 Untitled5 3 Indikator KEPUASAN KONSUMEN 5 Obs

c22 Untitled6 3 Indikator KEPUASAN KONSUMEN 6 Obs c23 Untitled7 5 Indikator LOYALITAS KONSUMEN 5 Obs c24 Untitled8 5 Indikator LOYALITAS KONSUMEN 6 Obs c25 Untitled9 3 Dimensi Rata rata Kepuasan Konsumen 5 Obs c26 Untitled10 3 Dimensi Rata rata Kepuasan Konsumen 6 Obs c27 Untitled11 3 Dimensi Rata rata Loyalitas Konsumen 5 Obs c28 Untitled12 3 Dimensi Rata rata Loyalitas Konsumen 6 Obs c29 Untitled13 4 Indikator KEUNGGULAN BERSAING 5 Obs c30 Untitled14 4 Indikator KEUNGGULAN BERSAING 6 Obs c31 Untitled15 Dimensi Rata rata KEUNGGULAN BERSAING 5 Obs c32 Untitled16 Dimensi Rata rata KEUNGGULAN BERSAING 6 Obs

d1 Output1 Model Fungsional Loyalitas Konsumen HASIL ESTIMASI I sdg IV 5 Obs d2 Output2 Model Fungsional Loyalitas Konsumen HASIL ESTIMASI I sdg IV 6 Obs d3 Output3 Model Fungsional KEUNGGULAN BERSAING Hasil Est I sdg IV 5 Obs d4 Output4 Model Fungsional KEUNGGULAN BERSAING Hasil Est I sdg IV 6 Obs d5 Untitled1 HASIL EST I Model Fungsional LK 5 Obs

d6 Untitled2 HASIL EST II Model Fungsional LK 5 Obs d7 Untitled3 HASIL EST III Model Fungsional LK 5 Obs d8 Untitled4 HASIL EST IV Model Fungsional LK 5 Obs d9 Untitled5 HASIL Est I Model Fungsional LK 6 Obs d10 Untitled6 HASIL Est II Model Fungsional LK 6 Obs d11 Untitled7 HASIL Est III Model Fungsional LK 6 Obs d12 Untitled8 HASIL Est IV Model Fungsional LK 6 Obs d13 Untitled9 Hasil Est I MODEL FUNGSIONAL KB 5 Obs

(8)

d14 Untitled10 Hasil Est II MODEL FUNGSIONAL KB 5 Obs d15 Untitled11 Hasil Est III MODEL FUNGSIONAL KB 5 Obs d16 Untitled12 Hasil Est IV MODEL FUNGSIONAL KB 5 Obs d17 Untitled13 HASIL EST I Model Fungsional KB 6 Obs d18 Untitled14 HASIL EST II Model Fungsional KB 6 Obs d19 Untitled15 HASIL EST III Model Fungsional KB 6 Obs d20 Untitled16 HASIL EST IV Model Fungsional KB 6 Obs

“SELAMAT BERKARYA SEMOGA SUKSES”

(9)

Analisis Paling Menonjol Yang Tidak Dimiliki Oleh Penelitian

Lain Selama Ini (

merupakan

”sebuah metode penelitian baru”

)

 Metode Analisa Jalur Ganda(Double Path Analysis’ Method)

 Terdapat sebanyak 8 buah Model Regresi I (Unstandardized Coefficients [4 buah Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi

Semula) dan 4 buah Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi

Estapet)]. Atau secara total untuk dua konsep perhitungan terdapat sebanyak 16

buah Model Regresi Linear Berganda (Multiple Regression) atau hasil

estimasi yang menggunakan Dua konsep data: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II).

 Melibatkan sebanyak 8 buah Model Regresi II (Unstandardized Coefficients [Model Regresi Linear Berganda (Multiple Regression)] masing-masing kelompok Indikator maupun Dimensi terhadap Variabel Dependennya. Atau secara total untuk dua konsep perhitungan terdapat sebanyak 16 buah Model Regresi Linear Berganda (Multiple Regression) atau

hasil estimasi yang menggunakan Dua konsep data: Data Dengan Kategori

(Jumlah ke I) dan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II).

 Simple Regression (Unstandardized Coefficients 33 Indikator maupun Dimensi terhadap masing-masing Variabel Dependennya. Atau secara total untuk dua konsep perhitungan terdapat sebanyak 66 buah Model Regresi Linear Sederhana (Simple Regression), yaitu hasil estimasi linier sederhana

yang menggunakan Dua konsep data: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dan

Data Dengan Kategori (Jumlah ke II).

 Terdapat sebanyak 8 buah Model Regresi atau hasil estimasi Metode Path

Analysis (Standardized Coefficients) [4 buah hasil estimasi Path

Analysis Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula) dan 4 buah hasil estimasi Path Analysis Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet)] Atau secara total untuk dua konsep perhitungan terdapat sebanyak 16 buah Model Regresi atau hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients)

yang menggunakan Dua konsep data: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dan

Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)..

 Analisis Pembentukan Kurva Normal & 8 Pasang/16 Gambar Uji Asumsi Klasik yang diperhitungkan menggunakan 2 cara Regresi Linear Berganda (Multiple

Regression) dengan 23 Independent variables [SPSS IBM Statistik Versi

21 for Windows dan Lotus 1-2-3 (Transition) dari Program

(10)

Deskripsi singkat:

Model penelitian pada jasa angkutan penerbangan domestik Lion Air Group diistilahkan sebagai MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Lengkap Alt] merupakan model penelitian dengan analisis-nya yang paling

sempurna alias terlengkap atau lebih sempurna daripada/diatas MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang Alt]. Model penelitian terlengkap ini menggunakan semua bentuk fungsional model hasil estimasi (Unstandardized Coefficients: Model Regresi I, Model Regresi II, Model Regresi III (Simple Regression) dan Model Regresi IV (zresid Histogram & Pembentukan Kurva Normal) maupun bentuk fungsional model hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) yang secara keseluruhannya diperhitungkan mengunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows, khususnya dalam pembentukan Kurva Normal digunakan Analisis Regresi Linear Berganda (Multiple

Regression) dengan 26 Independent variables untuk mengukur kekuatan hubungan

antara variabel dependen dengan masing-masing variabel independennya, dan untuk beberapa model/proses perhitungan tertentu harus menggunakan Lotus 1-2-3

(Transition) yang berasal dari Program Microsoft Office Excel 2003 serta

dilengkapi dengan 52 Bonus Tambahan (menggunakan SPSS IBM Statistik V-21 for

Windows) sebagai lampiran hasil perhitungan yang sangat menunjang proses pertungan

menggunakan INTERVENING VARIABEL maupun DOUBLE PATH ANALISYS METHOD.

Metode penelitian yang digunakan pada jasa angkutan penerbangan domestikLion Air Group adalah Metode Analisa Jalur Ganda (Double Path Analysis’ Method) yang merupakan ”sebuah metode penelitian baru” yang merupakan sepasang Part Analysis Method gabungan antara Model fungsional klasik Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi Semula) dengan Model fungsional Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet). Hasil

Perhitungan Empiris dari Metode Analisa Jalur Ganda (Double Path Analysis’ Method)

didapatkan dari menggunakan Dua konsep data: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dan

Data Dengan Kategori (Jumlah ke II).

Adapun penentuan jumlah sampel dalam penelitian ini tergantung pada jumlah indikator yang digunakan dalam seluruh variabel laten. Jumlah sampel adalah 5 sampai dengan 10 kali jumlah indikator yang digunakan dalam seluruh variabel laten. Karena penelitian ini menggunakan 21 indikator utama untuk model fungsional Loyalitas Konsumen (….fungsi Semula) yang meliputi: 13 indikator dari variabel kualitas

pelayanan, 3 indikator dari variabel kepuasan konsumen dan 5 indikator dari variabel

loyalitas konsumen. Sedangkan pada model fungsional Keunggulan Bersaing (….fungsi

estapet) ada sebanyak 15 indikator/dimensi dan lain-lain dari kedua model fungsional

Loyalitas Konsumen (….fungsi Semula) dan model fungsional Keunggulan Bersaing

(….fungsi estapet), yaitu: 3 Dimensi Loyalitas Konsumen, 5 Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan, 4 Variabel Keunggulan Bersaing dan 3 Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing sehingga jumlah semua adalah 36 indikator dalam penelitian ini. Artinya untuk 6 observasi maka jumlah sampel maksimum yang harus digunakan adalah paling banyak sejumlah 216 (yaitu 6 dikali 36) responden. Artinya dalam penelitian ini jumlah sampel

(11)

sampel minimal untuk penelitian ini sebanyak 216 responden. yang merupakan penumpang (pelanggan) yang telah lebih 3 kali menggunakan jasa angkutan penerbangan domestik Lion Air Group.

Berdasarkan penelitian sebelumnya, bahwa Model penelitian yang menggunakan

Double Path Analysis’ Method ini mampu menjelaskan hampir semua hipotesis yang

diduga dalam penelitian ini berdistribusi secara normal. Pembuktiannya diperhitungkan melalui Analisis Regresi Linier Berganda (multiple regression analysis). Khususnya pada penelitian jasa angkutan penerbangan domestik Lion Air Group mengestimasi sebanyak

26 variabel independen dengan n = 216 mengunakan program kedua alat/program hitung Statistik yang dimaksud diatas. Secara bersamaan dilengkapi dengan berbagai Uji Statistik:

(1) Uji Validitas dan Reliabiitas termasuk menentukan nilai Cronbach Alpha, (2) Uji

Asumsi Klasik (Uji Normalitas, Uji Multikolinearitas & Uji Heteroskedastisitas) serta

Pengujian Hipotesis [(Uji Statistik t, Uji Statistik F, Uji D-W, Koefisien Determinasi (R2₎_{dan sejenisnya.}

Secara lebih terinci […berdasarkan MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Lengkap Alt) sebagaimana Bab II] peralatan analisa maupun proses perhitungan pada umumnya menggunakan Model Regresi Linier Berganda

(multiples regression). Untuk bentuk fungsional model hasil estimasi

(Unstandardized Coefficients) saja terdapat sebanyak 8 buah Model Regresi I [4 buah Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula) dan 4 buah Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet)], sebanyak 8 buah Model Regresi II (atau secara total sebanyak 16 buah Model Regresi I & II), sebanyak 33 buah Model Regresi III (Simple Regression) dan sebanyak 8 buah bentuk fungsional model hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) [4 buah Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula) dan 4 buah Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet)] plus sebanyak 1 buah Model Regresi IV untuk 26 Independen Variabel dengan n216 (zresid Histogram & Pembentukan Kurva Normal)

Terkutip: Secara matematis semua bentuk fungsional/proses perhitungan model hasil estimasi pada penelitian jasa angkutan penerbangan domestik Lion Air Group (sebagai MASTER UTAMA) yang disusun sedemikian rupa […berdasarkan MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Lengkap Alt)]. Sebagai

model penelitian dengan analisis-nya yang paling sempurna alias terlengkap diperlihatkan

proses hitung sebanyak {[(16+8)*(2) + 66] + 1 Output1 Hasil Est SPSS)} = 115 Hasil Estmasi (Unstandardized Coefficients: Model Regresi I s/d IV (zresid Histogram & Pembentukan Kurva Normal) dan hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients)} serta proses hitung sebanyak {[(35-7) = 28] + 1 Data Lampiran 35 atau Data Excel CF1090} = 29 Lampiran Olahan “Ber Formulasi” yang merupakan transfer dari Excel/Lotus 1-2-3 (Transition) dari Program Microsoft Office Excel 2003]. Hasil perhitungan ini dikelompokan sebagai 2 Hasil Perhitungan Empiris “Data Dengan Kategori Jumlah I & II” (dapat dilihat dalam Bab IV & Lampiran).

(12)

II.G Kerangka Pemikiran Teoritis Dan Pembentukan Model Empirik

Secara teori penelitian ini menggunakan Metode Analisa Jalur Ganda (Double Part

Analysis’ Method) yang dilengkapi dengan berbagai Uji Statistik, peralatan analisa

maupun perhitungan pada umumnya menggunakan Model Regresi Linier Berganda (multiples regression) untuk semua bentuk model fungsional hasil estimasi (Unstandardized Coefficients: Model Regresi I, Model Regresi II, Model Regresi III (Simple Regression) dan Model Regresi IV (zresid Histogram Pembentukan Kurva Normal) maupun Model fungsional hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) yang secara keseluruhannya mengunakan program

SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.

Untuk mengetahui keterikatan Pengembangan Model dan pengaruh antar variabel dapat dijelaskan pada kerangka pemikiran berikut:

(13)

e1 X1.1 e2 X1.2 e3 X1.3 e4 X1.4 e5 X1.5 e6 X1.6 e7 X1.7 e8 X1.8 e9 X1.9 e10 X1.10 e11 X1.11 e12 X1.12 e13 X1.13

Gambar 2.1: Model Konseptual dan Hubungan Fungsional Antar Inter Variable Path Analysis Method, KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS

h1 Y2.1 h2 Y2.2 h3 Y2.3 h4 Y2.4 h5 Y2.5 g1 Y1.1 g2 Y1.2 g3 Y1.3 j1 Y2v.1 j2 Y2v.2 j3 Y2v.3 f1 X1v.1 f2 X1v.2 f3 X1v.3 f4 X1v.4 f5 X1v.5 i1 Y1v.1 i2 Y1v.2 i3 Y1v.3 l1 Y3v.1 l2 Y3v.2 l3 Y3v.3 k1 Y3.1 k2 Y3.2 k3 Y3.3 k4 Y3.4 Kualitas Pelayanan (X1) Kepuasan Konsumen (Y1) Loyalitas Konsumen (Y2) HY1:r 2 Y1.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6 HX1: r 2 X1.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6 HY1v: r 2 Y1v.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6 Y1 = Intevening Variable R SquareChange = R2 F Change = Fuji Test

Durbin-Watson Test

R SquareChange = R2 F Change = Fuji Test

Durbin-Watson Test

R SquareChange = R2

F Change = Fuji Test

Durbin-Watson Test H 2_: Co e ff. Re g b 1 >0 H 1: Co e ff. Re g a 1_>0 HY2v:r 2 Y2v.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6 HY2:r 2 Y2.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6 R SquareChange = R2 F Change = Fuji Test

Durbin-Watson Test

Durbin-Watson Test HX1v: r 2 X1v.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6 r 2 _(X i ) > 0.6  r 2(Y1) > 0.6 R SquareChange = R2

F Change = Fuji Test

Durbin-Watson Test Dimensi Kualitas Pelayanan (X1v) Keunggulan Bersaing (Y3) R SquareChange = R2 F Change = Fuji Test

Durbin-Watson Test HY3:r 2 Y3.i > 0.6

ALPHA CRONBACH > 0.6

Durbin-Watson Test HY3v:r 2Y3v.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6 Dimensi Keunggulan Bersaing (Y3v) Y3v= Intevening Variable H3: Coeff. Reg3> 0 H1: Coeff. Reg 1 > 0 H1: r 2 X1>0 H2: Coeff. Reg 2 > 0 r 2_(Y i ) > 0.6 r 2_(Y 3v) > 0.6  r 2_(Y i ,Y3v) > 0.6  r 2_(Y 3v ,Yi) > 0.6 H4:Coeff. Regc2 > 0 H3:Coeff. Regc1 > 0 _{} r 2(Xi ,Y1) > 0  r 2_(Y 1 ,Xi) > 0

H4: Coeff. Reg1> 0. H5: Coeff. Reg2 > 0

KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS LION AIR GROUP 2017

Y3v.1. Memperluas Route Penerbangan LION AIR GROUP

Y3v.2. Mampu Menciptakan INOVASI Produk JasaLION AIR GROUP Y3v.3. Senantiasa Meningkatkan Promosi Penerbangan LION AIR GROUP

Unstandardized Coefficients: Model Fungsional Loyalitas Konsumen: Y1 = a0 + a1 X1 + E1

Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + E2

Y2Calc = c0 + c1 X1 + c2Y1 + E3

Y2Calc = d0 + d1 Y1 + d2X1 + E4

Unstandardized Coefficients: Model Fungsional Keunggulan Bersaing

Y3v = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 1

Y3 = 0 + 1 Y3v Calc + 2

Y3 Calc = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 3Y3v + 3

Y3 Calc = 0 + 1 Y3v + 2Y1 + 3Y2 + 4

Second Path Analysis Method Keunggulan Bersaing

Y3 = 1 Y1 + 2Y2 Y3 Calc = 1 Y1 + 2Y2 + 3Y3v

Ass: All Variables: Goodness of fit regression models

First Path Analysis MethodLoyalitas Konsumen

Y1 = 1X1 + 2 X2

(14)

Unstandardized Coefficients:

Model Regresi I :

Model Fungsional Loyalitas Konsumen

Y1 = a0 + a1 X1 + e1

Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + e2

Y2 Calc = c0 + c1 X1 + c3Y1 + e3

Y2 Calc = d0 + d1Y1 + d3X1 + e4

Model Fungsional Keunggulan Bersaing Y3v = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 1

Y3 = 0 + 1 Y3v Calc + 2

Y3 Calc = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 3Y3v + 3

Y3 Calc = 0 + 1 Y3v + 2Y1 + 3Y2 + 4

Model Regresi II:

Indikator &Variabel: X1 = e0 + e1 X1.1 + e2 X1.2 + e3 X1.3 + e4 X1.4 + e5 X1.5 + e6 X1.6 + e7 X1.7 + e8 X1.8 + e9 X1.9 + e10 X1.10 + e11 X1.11 + e12 X1.12 + e13 X1.13 + e5 X1v = f0 + f1 X1v.1 + f2 X1v.2 + f3 X1v.3 + f4 X1v.4 + f5 X1v.5 + e6 Y1 = g0 + g1 Y1.1 + g2 Y1.2 + g3 Y1.3 + e7 Y2 = h0 + h1 Y2.1 + h2 Y2.2 + h3 Y2.3 + h4 Y2.4 + h5 Y2.5 + e8 Y1v = i0 + i1 Y1v.1 + i2 Y1v.2 + i3 Yv1.3 + e9 Y2v = j0 + j1 Y2v.1 + j2 Y2v.2 + j3 Y2v.3 + e10 Y3 = k0 + k1Y3.1 + k2 Y3.2 + k3 Y3.3 + k4 Y3.4 + e11 Y3v = l0 + l1Y3v..1 + l2 Y3v.2 + l3 Y3v..3 + e12

Model Regresi III:

Simple Regression beberapa Indikator maupun Dimensi dari berbagai Variabel terkait masing-masing terhadap Variabel dependennya serta Nilai Faktor Koreksi Butiran sebagai berikut:

1. Variabel Kualitas Pelayanan (X1.i)

No. Indikator dari Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1.i > 0.6 (Valid), FK X1.i < 0.6 (Drop)

1.X1.1.PeralatanAircraft LION AIR GROUP X1 = a0 + a1 X1.1 ; HX1.1 :Faktor Koreksi X1.1 > 0.6

2.X1.2. Perlengkapan AircraftLION AIR GROUP X1 = b0 + b1 X1.2 ; HX1.2 :Faktor Koreksi X1.2 > 0.6

3.X1.3. Kenyamanan Ruangan X1 = c0 + c1 X1.3 ; HX1.3 :Faktor Koreksi X1.3 > 0.6

4.X1.4. Penampilan Petugas X1 = d0 + d1 X1.4 ; HX1.4 :Faktor Koreksi X1.4 > 0.6

5.X1.5. Kejujuran Dalam Memberikan Keterangan X1 = e0 + e1 X1.5 ; HX1.5 :Faktor Koreksi X1.5 > 0.6

6.X1.6. Keramahan X1 = f0 + f1 X1.6 ; HX1.6 :Faktor Koreksi X1.6 > 0.6

7.X1.7. Kecepatan Pelayanan X1 = g0 + g1 X1.7 ; HX1.7 :Faktor Koreksi X1.7 > 0.6

8.X1.8. Kemampuan Menanggapi Keluhan X1 = h0 + h1 X1.8 ; HX1.8 :Faktor Koreksi X1.8 > 0.6

9.X1.9. Kemudahan Prosedur X1 = i0 + i1 X1.9 ; HX1.9 :Faktor Koreksi X1.9 > 0.6

10. X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = j0 + j1 X1.10 ; HX1.10 :Faktor Koreksi X1.10 > 0.6

11. X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = k0 + k1 X1.11 ; HX1.11 :Faktor Koreksi X1.11 > 0.6

12. X1.12. Pemahaman Kebutuhan Konsumen X1 = l0 + l1 X1.12 ; HX1.12 :Faktor Koreksi X1.12 > 0.6

(15)

2. Variabel Kepuasan Konsumen (Y1)

No. Indikator dari Variabel Kepuasan Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y1.i > 0.6 (Valid), FK Y1.i < 0.6 (Drop)

1.Y1.1. Kepuasan akan produk yang ditawarkan Y1 = n0 + n1 Y1.1 ; HY1.1 :Faktor Koreksi Y1.1 > 0.6

2.Y1.2. Sesuai dengan yang diharapkan Y1 = o0 + o1 Y1.2 ; HY1.2 :Faktor Koreksi Y1.2 > 0.6

3.Y1.3. Merekomendaikan citra positif kepada orang lain Y1 = p0 + p1 Y1.3 ; HY1.3 :Faktor Koreksi Y1.3 > 0.6

3. Variabel Loyalitas Konsumen (Y2)

No. Indikator dari Variabel Loyalitas Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y2.i > 0.6 (Valid), FK Y2.i < 0.6 (Drop)

1.Y2.1. Aircraft LION AIR GROUP Yang Bagus Y2 = q0 + q1 Y2.1 ; HY2.1 :Faktor Koreksi Y2.1 > 0.6

2.Y2.2. Kenikmatan Merasakan Layanan Y2 = r0 + r1 Y2.2 ; HY2.2 :Faktor Koreksi Y2.2 > 0.6

3.Y2.3. Kesetiaan Terhadap Merek (Tidak Melirik Merek Lain) Y2 = s0 + s1 Y2.3 ; HY2.3 :Faktor Koreksi Y2.3 > 0.6

4.Y2.4. Pengalaman Masa Lalu Y2 = t0 + t1 Y2.4 ; HY2.4 :Faktor Koreksi Y2.4 > 0.6

5.Y2.5. Pengalaman Teman-teman Y2 = u0 + u1 Y2.5 ; HY2.5 :Faktor Koreksi Y2.5 > 0.6

4. Dimensi Rata-rataKepuasan Konsumen (Y1v)

No. Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y1v.i > 0.6 (Valid), FK Y1v.i < 0.6 (Drop)

1.Y1v.1. Pelayanan Sesuai dengan harapan pelanggan Y1v = h0 + h1 Y1v.1 ;HY1v.1 :Faktor Koreksi Y1v.1 > 0.6

2.Y1v.2. Kesediaan Pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain Y1v = i0 + i1 Y1v.2 ;HY1v.2 :Faktor Koreksi Y1v.2 > 0.6

3.Y1v.3. Puas ataskualitas pelayanan yang sudah dirasakan Y1v = j0 + j1 Y1v.3 ;HY1v.3 :Faktor Koreksi Y1.3 > 0.6

5. Dimensi Rata-rata Variabel Loyalitas Konsumen (Y2v)

No. Dimensi Rata-rata Loyalitas Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y2v.i > 0.6 (Valid), FK Y2v.i < 0.6 (Drop)

1.Y2v.1. Penggunaanulang layanan Y2v = k0 + k1 Y2v.1 ; HY2v.1 :Faktor Koreksi Y2\v..1 > 0.6

2.Y2v.2. Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan Y2v = l0 + l1 Y2v.2 ; HY2v.2 :Faktor Koreksi Y2v.2 > 0.6

3.Y2v.3. Selalu menjadi pilihan utama bagi pelanggan Y2v = m0 + m1 Y2v.3 ; HY2v.3 :Faktor Koreksi Y2v.3 > 0.6

6. Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v)

No. Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1v.i > 0.6 (Valid), FK X1v.i < 0.6 (Drop)

1.X1v.1. Bukti fisik (tangible) X1v = n0 + n1 X1v.1 ; HX1v.1 :Faktor Koreksi X1v.1 > 0.6

2.X1v.2. Keandalan (reliability) X1v = o0 + o1 X1v.2 ; HX1v.2 :Faktor Koreksi X1v.2 > 0.6

3.X1v.3. Daya tanggap (responsiveness) X1v = p0 + p1 X1v.3 ; HX1v.3 :Faktor Koreksi X1v.3 > 0.6

4.X1v.4. Jaminan (assurance) X1v = q0 + q1 X1v.4 ; HX1v.4 :Faktor Koreksi X1v.4 > 0.6

5.X1v.5. Perhatian (empathy) X1v = r0 + r1 X1v.5 ; HX1v.5 :Faktor Koreksi X1v.5 > 0.6

7. Variabel Keunggulan Bersaing (Y3)

No. Indikator dari Keunggulan Bersaing: Bentuk Fungsi: FK Y3.i > 0.6 (Valid), FK Y3.i < 0.6 (Drop)

1.Y3.1. Kemampuan Bersaing Y3 = s0 + s1 Y3.1 ; HY3.1 :Faktor Koreksi Y3.1 > 0.6

2.Y3.2. Dikenal Luas Y3 = t0 + t1 Y3.2 ; HY3.2 :Faktor Koreksi Y3.2 > 0.6

3.Y3.3. Peningkatan Sumber Dana Y3 = u0 + u1 Y3.3 ; HY3.3 :Faktor Koreksi Y3.3 > 0.6

4.Y3.4. Keunggulan Tekhnologi Y3 = v0 + v1 Y3.3 ; HY3.4 :Faktor Koreksi Y3.4 > 0.6

8. Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)

No. Dimensi dari Keunggulan Bersaing: Bentuk Fungsi: FK Y3v.i > 0.6 (Valid), FK Y3v.i < 0.6 (Drop)

1.Y3v.1. Memperluas Route Penerbangan LION AIR GROUP Y3v = w0 + w1 Y3v.1 ; HY3.1 :Faktor Koreksi Y3v.1 > 0.6

2.Y3v.2. Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa LIONS Y3v = x0 + x1 Y3v.2 ; HY3.2 :Faktor Koreksi Y3v.2 > 0.6

3.Y3v.3. Senantiasa Meningkatkan Promosi Penerbangan LIONS Y3v = y0 + y1 Y3v.3 ; HY3.3 :Faktor Koreksi Y3v.3 > 0.6

Metode Path Analysis

Standardized Coefficients: Model Fungsional Loyalitas Konsumen

Y1 = 1X1 + 1 Y2 = 1X1 + 1Y1 + 2 dimana: Y1 = Kepuasan Konsumen Y2 = Loyalitas Konsumen X1 = Kualitas Pelayanan

1 = Koefisien regresi variabel Kualitas Pelayanan

1 = Koefisien regresi intervening variabel Kepuasan Konsumen  = Error Term

(16)

Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….fungsi estapet) Y3 = 1 Y1 + 2Y2 Y3 Calc = 1 Y1 + 2Y2 + 3Y3v dimana: Y3 = Y3u = Keunggulan Bersaing Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen Y2 = Y2u = Loyalitas Konsumen

Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing

1 = Koefisien regresi variabel Kepuasan Konsumen

2 = Koefisien regresi variabel Loyalitas Konsumen

3 = Koefisien regresiintervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing

Model Regresi IV: Analisis Regresi Linear Berganda (Multiples Regression)

Y3 = 0 + 1 X1 + 2 X2 + 3 X3 + 4 X4 +5 X5 + 6 X6 + 7 X7 + 8 X8

+ 9 X9 + 10 X10 + 11 X11 + ...+ 26 X26 + 13 dimana:

X1 = X1v.1 = Bukti fisik (tangible)

X2 = X1v.2 = Keandalan (reliability)

X3 = X1v.3 = Daya tanggap (responsiveness)\

X4 = X1v.4 = Jaminan (assurance) X5 = X1v.5 = Perhatian (empathy)

X6 = X1u = Dimensi Total KUALITAS PELAYANAN Lion Air Group

X7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS PELAYANAN Lion Air Group

X8 = Y1v.1 = Pelayanan Sesuai dengan harapan pelanggan

X9 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain[

X10 = Y1v.3 = Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakan

X11 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN Lion Air Group

X12 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable)

X13 = Y1v = Dimensi Rata-rata KEPUASAN KONSUMEN Lion Air Group

X14 = Y1v Calc = Y1v OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable)

X15 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layanan

X16 = Y2v.2 = Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan

X17 = Y2v.3 = Selalu menjadi pilihan utama bagi pelanggan

X18 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN Lion Air Group

X19 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS KONSUMEN Lion Air Group

X20 = Y3v.1 = Memperluas ROUTE PenerbanganLion Air Group

X21 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk JasaLion Air Group

X22 = Y3v.3 = Senantiasa Meningkatkan PROMOSI Lion Air Group

X23 = Y3u = Dimensi Total KEUNGGULAN BERSAING Lion Air Group

X24 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN BERSAING Lion Air Group

Y25 = Y3v Calc = Y3 TS Regr (Two-Stage Regression as Estimated Variable) = KEUNGGULAN BERSAING

X26 = Y3 = X = KEUNGGULAN BERSAINGLion Air Group [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke I)]

X27 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAINGLion Air Group [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke II)]

0…,1,... 2,...26 = Koefisien Regresi untuk ke 26 Independen Variabel

(17)

II.H Dimensional Variabel (Hubungan Antara Variabel dengan Dimensi)

Model penelitian menunjukkan ada 3 variabel utama ”Metode Path Analysis”

yang memiliki sebanyak 5 (Lima) hipotesis, yaitu:

H1:r 2 X1 > 0 Bahwa variabel kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh langsung

positif terhadap variabel kepuasan konsumen (Y1) jasa angkutan

penerbangan domestik LION AIR GROUP .

H2:r 2 Y1 > 0 Bahwa variabelkepuasan konsumen (Y1) mempunyai pengaruh langsung

positif terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) jasa angkutan

penerbangan domestik LION AIR GROUP.

H3:r 2 X1 > 0 Bahwa variabel kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh tidak

langsung positif (melalui intervening kepuasan konsumen Y1) terhadap

variabel loyalitas konsumen (Y2) jasa angkutan penerbangan domestik

LION AIR GROUP.

HX1.i:r 2 X1i >0 Bahwa 13 indikator kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh tidak

langsung positif terhadap variabel kepuasan konsumen (Y1) maupun

LION AIR GROUP.

HX1vr 2 X1v > 0 Bahwa 5 Dimensi kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh tidak

langsung positif terhadap variabel kepuasan konsumen (Y1) maupun

LION AIR GROUP.

Bahwa 5 Dimensi Kualitas Pelayanan (X1), berjalan secara sinkron bersifat

“Optimum”, jelasnya bahwa Adjusted of determination coefficient bernilai positif melampaui diatas nilai kritis (critical value) yang dicerminkan oleh:

II.H.1 Variabel Kualitas Pelayanan (X1)

Hubungan Variabel Kualitas Pelayanan (X1) dengan 5 Dimensi Pokok (Total)

Kualitas Pelayanan (X1u.i ) dan 5 Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v.i ) serta

Hubungan Variabel maupun Dimensi Rata-rata dalam Part Analysis Method dapat dijelaskan sebagai berikut:

(18)

H6:r 2 X1v.i > 0 Bahwa dimensi rata-rata kualitas pelayanan (X1v.i) mempunyai pengaruh

langsung positif terhadap dimensi rata-rata kepuasan konsumen (Y1v.i) jasa

angkutan penerbangan domestik LION AIR GROUP.

H9:r 2 X1v.i > 0 Bahwa dimensi rata-rata kualitas pelayanan (X1v.i) mempunyai pengaruh

tidak langsung positif terhadap dimensi rata-rata loyalitas konsumen (Y1v.i)

[melalui intervening dimensi rata-rata kepuasan konsumen (Y1v)] jasa

angkutan penerbangan domestik LION AIR GROUP.

HX1v.i:r 2X1v.i > 0 Bahwa 5 Dimensi Kualitas Pelayanan (X1v.i), berjalan secara sinkron bersifat “Optimum”, jelasnya bahwa Adjusted of determination coefficient

bernilai positif melampaui diatas nilai kritis (critical value) yang dicerminkan oleh:

HX1v.i:r 2X1v.i > 0

5 Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v.i):

H1: HX1v.1 = Bukti fisik (tangible) berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan konsumen. H2: HX1v.2 = Keandalan (reliability) berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan konsumen. H3: HX1v.3 = Daya tanggap (responsiveness) berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan konsumen. H4: HX1v.4 = Jaminan (assurance) berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan konsumen. H5: HX1v.5 = Perhatian (empathy) berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan konsumen. HX1:r 2X1 > 0 : Variabel Kualitas Pelayanan (X1)

HX1v.i:r 2X3v > 0 : Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v.i)

HX1u.i:r 2X1u.i > 0 : 5 Dimensi Pokok (Total) Kualitas Pelayanan (X1u.i):

H1: HX1u.1 = Bukti fisik (tangible), adalah fungsi dari Indikator Kualitas pelayanan (X1.1 s/d X1.4) H2: HX1u.2 = Keandalan (reliability), adalah fungsi dari Indikator Kualitas pelayanan (X1.5 s/d X1.7) H3: HX1u.3 = Daya tanggap (responsiveness), adalah fungsi dari Indikator Kualitas pelayanan(X1.8 s/d X1.9) H4: HX1u.4 = Jaminan (assurance), adalah fungsi dari Indikator Kualitas pelayanan (X1.10 s/d X1.11) H5: HX1u.5 = Perhatian (empathy), adalah fungsi dari Indikator Kualitas pelayanan (X1.12 s/d X1.13)

HX1v.1: Semakin tinggi Bukti fisik (tangible), maka semakin tinggi kepuasan konsumen, yang berarti semakin tingginya kemampuan para karyawan penyedia jasa

angkutan penerbangan domestik LION AIR GROUP meningkatkan kualitas pelayanan, merepresentasikan dimensi pelayanan yang berwujud secara fisik atau sesuatu yang nampak.

HX1v.2: Semakin tinggi Keandalan (reliability), maka semakin tinggi kepuasan konsumen, yang berarti semakin tingginya kemampuan para karyawan penyedia jasa

angkutan penerbangan domestik LION AIR GROUP untuk menampilkan pelayanan yang dijanjikan dengan terpercaya dan akurat.

HX1v.3: Semakin tinggi Daya tanggap (responsiveness), maka semakin tinggi kepuasan konsumen. Yang berarti semakin tingginya/mantap aktivitas para karyawan

penyedia jasa angkutan penerbangan domestik LION AIR GROUP memberikan pelayanan yang baik kepada pelanggan atau dilakukan untuk memastikan kepuasan pelanggan.

(19)

HX1v.4: Semakin tinggi Jaminan (assurance), maka semakin tinggi kepuasan konsumen, yang berarti semakin tingginya kemampuan para karyawan penyedia jasa

angkutan penerbangan domestik LION AIR GROUP meningkatkan kualitas pelayanan yang berfokus pada pengetahuan, kesopanan, keramah-tamahan serta kemampuan para karyawan untuk menimbulkan/melahirkan kepercayaan dan keyakinan pada diri pelanggan.

HX1v.5: Semakin tinggi Empati (empathy), maka semakin tinggi kepuasan konsumen, yang berarti semakin tingginya kemampuan para karyawan penyedia jasa angkutan

penerbangan domestik LION AIR GROUP meningkatkan kualitas pelayanan

melalui cara pemberian perhatian dengan sentuhan pribadi sehingga dapat/tepat memenuhi apa yang dibutuhkan oleh konsumen.

II.H 2 VariabelKepuasan Konsumen (Y1)

Hubungan variabel Kepuasan Konsumen (Y1) dengan 3 Dimensi Kepuasan

Konsumen (Y1) dapat dijelaskan sebagai berikut:

H8:r 2 Y1v.i > 0 Bahwa dimensi rata-rata kepuasan konsumen (Y1v.i) mempunyai pengaruh

langsung positif terhadap dimensi rata-rata loyalitas konsumen (Y2v) jasa

angkutan penerbangan domestik LION AIR GROUP. HY1:r 2 Y1 > 0 : Variabel Kepuasan Konsumen (Y1)

HY1v:r 2 Y1v > 0 : Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen (Y1v)

HY1v.i:r 2 Y1v.i > 0 : 3 Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen (Y1v.i): (1) Pelayanan sesuai dengan harapan pelanggan,

(2) Kesediaan pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain dan

(3) Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakan.

II.H.3 Variabel Loyalitas Konsumen (Y2)

Dimensionalisasi variabel Loyalitas Konsumen (Y2) dalam penelitian ini

mengacu pada penelitian Gremler & Brown dalam Lu Ting Pong., et.al., (2001), dimana hubungan variabel Loyalitas Konsumen dengan 3 Dimensi Loyalitas Konsumen (Y2)

dapat dijelaskan sebagai berikut:

HY2:r 2 Y2 > 0 : Variabel Loyalitas Konsumen (Y2)

HY2v:r 2 Y2v > 0 : Dimensi Rata-rata Loyalitas Konsumen (Y4v)

HY2v.i:r 2 Y2v.i > 0 :3 Dimensi Rata-rata Loyalitas Konsumen (Y4v.i):

(20)

(2) Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan (3) Selalu menjadi pilihan utama bagi pelanggan.

II.H.4 Variabel Keunggulan Bersaing (Y3)

Dimensionalisasi variabel Keunggulan Bersaing (Y3) dalam penelitian ini mengacu menurut Selnes ( 1993); Bharadwaj dkk (1993); Goodman dkk (1995 ); Keltner (1995); Chow dan Holden (1997) Geykens dkk (1999); Suryanto, L dan Sugiyanto,FX (2002);Musry (2004); Rusdarti (2004); Smith dan wright (2004) menyatakan bahwa

Keunggulan bersaing merupakan kemampuan produsen untuk menghadapi persaingan yang terjadi menurut penilaian Konsumen. Hubungan antara variabel, Indikator dan Dimensi Keunggulan Bersaingdapat dijelaskan sebagai berikut:

HY3: r 2 Y3 > 0 : VariabelKeunggulan Bersaing (Y3)

HY3.i: r 2 Y3.i > 0 : IndikatorKeunggulan Bersaing (Y3.i):

(1) Y3.1. Kemampuan bersaing dengan meningkatkan jumlah Aircraft LION AIR GROUP yang beroperasi

(2) Y3.2. Keluasan jaringan yang ikut sebagai Mitra Operasi dengan berbagai Moda Transportasi lain

(3) Y3.3. Peningkatan sumber dana untuk menampilkan berbagai jenis, model dan tipe Aircraft LION AIR GROUPterkini

(4) Y3.4. Keunggulan teknologiAircraft LION AIR GROUP terkini yang senantiasa ditampilkan di berbagai Media HY3v: r 2 Y3v > 0 : Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)

HY2v.i:r 2 Y2v.i > 0 : 3 Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v.i):

1)Memperluas Route Penerbangan Aircraft LION AIR GROUP

2)Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa Aircraft LION AIR GROUP

(21)

IV.A Hasil Perhitungan: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)

Secara teori penelitian ini menggunakan Metode Analisa Jalur Ganda (Double Part

Analysis’ Method) yang dilengkapi dengan berbagai Uji Statistik, peralatan analisa maupun

perhitungan pada umumnya menggunakan Model Regresi Linier Berganda (multiples regression) untuk semua bentuk fungsional model hasil estimasi (Unstandardized Coefficients: Model Regresi I, Model Regresi II, Model Regresi III (Simple Regression) dan Model Regresi IV (zresid Histogram

Pembentukan Kurva Normal) maupun Model fungsional hasil estimasi Metode Path Analysis

(Standardized Coefficients) yang secara keseluruhannya mengunakan program SPSS IBM Statistik

Versi 21 for Windows.

Metode Analisa Jalur Ganda (Double Part Analysis’ Method) merupakan sepasang Part Analysis Method gabungan antara Model fungsional klasik Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi Semula) dengan Model fungsional Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet). Hasil Perhitungan Empiris dari Metode Analisa Jalur Ganda (Double Part Analysis’ Method) didapatkan dari menggunakan Dua konsep data: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II).

Yang dimaksud dengan Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) merupakan data ”hasil survey” berbentuk skala lima (sangat setuju, setuju, netral, tidak setuju dan sangat tidak setuju) dengan skor 5, 4, 3, 2, dan 1 (Data 5 observasi) dengan asumsi Data skala pengukuran Netral bernilai Nol. Sedangkan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) merupakan data olahan yang disusun dari seluruh Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) sebagai data ”hasil survey” menjadi ”Data 6 Observasi” dengan asumsi yang sama bahwa Data dengan skala pengukuran Netral, diasumsi bernilai Nol, sehingga Data Observasi ke 6 merupakan Jumlah (atau Nilai Total) dari data ”hasil survey” tersebut.

(22)

Dalam penelitian ini tidak ada “Indikator, dimensi maupun variabel” yang harus dibuang/terbuang begitu saja. Indikator, dimensi maupun variabel yang DROP (penurunan, keadaan menurun, atau kemerosotan) maupun yang TIDAK RELIABEL pasca Uji Validitas maupun

Uji Reliabilitas tetap digunakan bahkan bisa dirubah menjadi VALID (sah, syah, absah, sahih)

maupun RELIABEL (dapat dipercaya/diandalkan) sepanjang masih terjadi:

”Laju kenaikan rata-rata Nilai koefisien ALPHA CRONBACH (dalam %) dan kenaikan berdasarkan ”penyesuaian faktor koreksi per butir” seluruh indikator maupun Dimensi Rata-rata atau kenaikan Nilai butiran Indikator maupun Dimensi Rata-rata (dalam Kali

lipat) dari variabel penelitan yang bersangkutan”

Untuk mencari/mengetahui seluruh indikator maupun Dimensi Rata-rata per butirnya dari

Variabel/Dimensi Variabel yang mengalami kondisi DROP bahkan yang TIDAK RELIABEL, maka

digunakan Model analisa Regresi Linier Berganda (multiples regression) Keunggulan Bersaing untuk ke 26 Variabel Independen (Dalam Model analisa Regresi Linier Berganda ditandai oleh koefisien regresi yang bernilai minus), dan untuk kemudian produsen penyedia jasa angkutan

penerbangan domestik LION AIR GROUP dapat melakukan upaya memaksimalisasi,

meningkatkan beberapa indikator kualitas pelayanan (X1.i) yang telah dikelompokkan dalam

Wujud Dimensi Rata-rata kualitas pelayanan (X1v.i): Indikator dalam wujud Dimensi apa saja yang

harus diperbaiki, dirubah, ditingkatkan, diganti, ditambah, direnopasi, dibiayai ulang dan lain

sebagainya, serta meningkatkan bahkan mempertajam kemampuan manejerialnya dan

manajemen operasional secara maksimal

Data hasil survey atau Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dalam penelitian ini digunakan untuk menganalisis semua indikator dari: Variabel Kualitas Pelayanan (X1), Variabel Kepuasan Konsumen (Y1), Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) dan Variabel Keunggulan Bersaing (Y3). Sedangkan Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v) dan Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) yang murni merupakan “Data Olahan” dari semua indikator

(23)

berbagai variabel tersebut dipergunakan dalam berbagai Uji Statistik maupun peralatan analisa berbagai bentuk Model Empiris sesuai kebutuhan penelitian.

Penggunaan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows bertujuan mendeteksi terjadi/tidaknya Excluded Variable dari seluruh indikator maupun Dimensi Rata-rata per butirnya dari Variabel/Dimensi Variabel atau independen Variabel didalam model hasil estimasi. Apabila, hasil estimasi memiliki”Zero-order Partial Correlation” dan juga mengalami

”Zero-order (Tolerance, VIF and Minimum Tolerance) Collinearity Statistics”, itu berarti

“adanya/terdapatnya gejala multikolinearitas” didalam model hasil estimasi, secara

otomatis menjadikan model hasil estimasi sebagai Badness of fit regression models. Artinya

model hasil estimasi berkondisi jelek (tidak memenuhi persyaratan sebagai model hasil

estimasi yang baik) sehingga tidak reliabel digunakan sebagai model untuk tujuan prediksi.

Sebalinya, apabila tidak terjadinya Excluded Variable dari seluruh Indikator maupun Dimensi Rata-rata per butirnya dari Variabel/Dimensi Variabel atau dari seluruh Independen Variabel yang terdapat didalam model hasil estimasi, tidak memiliki ”Zero-order Partial Correlation” dan juga tidak mengalami”Zero-order (Tolerance, VIF and Minimum Tolerance)

Collinearity Statistics”.

Artinya, “tidak adanya/tidak terjadinya gejala multikolinearitas” didalam model

hasil estimasi, maka secara otomatis menjadikan model hasil estimasisebagai goodness of fit

regression models. Segala Proses perhitungandalam penelitian ini menggunakan (lampiran 10

& 12 s/d 16),, dengan Hasil Perhitungan Empiris yang dirangkum kedalam Gambar 4.1 (meliputi semua penjabarannya) sebagai berikut:

(24)

191.5 X1.1 39.3 X1.2 -101.2 X1.3 -56.9 X1.4 49.6 _X 1.5 -145.7 X1.6 65.1 X1.7 -47.3 _X 1.8 -126.2 X1.9 4.1 _X 1.10 77.8 _X 1.11 -58.9 _X 1.12 127.5 X1.13

Gambar 4.1: Model Konseptual dan Hubungan Fungsional Antar Inter Variable Path Analysis Method, HASIL PERHITUNGAN EMPIRISData Dengan Kategori (Jumlah ke I)

-10.35 Y2.1 -0.83 _Y 2.2 29.72 _Y 2.3 14.41 _Y_2.4 -29.29 _Y 2.5 17.41 Y1.1 -16.07 Y1.2 2.35 Y1.3 1.53 Y2v.1 -13.14 Y2v.2 12.86 Y2v.3 12260.6 X_1v.1 -11071.0 X_1v.2 -3964.4 X_1v.3 -2197.5 X_1v.4 5447.3 X1v.5 8.45 Y1v.1 -6.20 Y1v.2 0.23 Y1v.3 -5.14 Y3v.1 -1.01 Y3v.2 8.35 Y3v.3 -10.43 Y3.1 5.76 Y3.2 -10.45 Y3.3 18.14 Y3.4 Kualitas Pelayanan (X1) Kepuasan Konsumen (Y1) Loyalitas Konsumen (Y2) HY1:r 2 Y1.i = 0.400 ALPHA CRONBACH = 1.047 HX1: r 2 X1.i = 0.766 ALPHA CRONBACH = 0.973 HY1v:r 2 Y1v.i = 0.366 ALPHA CRONBACH = 0.811 Y1 = Intevening Variable R Square = 0.953 Fuji Test = 5.092 D-W Test = 2.571 R Square = 0.850 Fuji Test = 1.888 D-W Test = 1.526 R Square = 0.841 Fuji Test = 1.769 D-W Test = 1.520 Co e ff. Re g b 1 = 1 .5 8 6 : Co e ff . Re g a 1₌ 0 .1 7 1 HY2v:r 2Y2v.i = 0.186 ALPHA CRONBACH = 0.892 HY2:r 2 Y2.i = 0.194 ALPHA CRONBACH = 0.943 R Square = 0.799 Fuji Test = 1.321 D-W Test = 1.500 R Square = 0.865 Fuji Test = 2.142 D-W Test = 2.225 HX1v:r 2X1v.i = 0.426 ALPHA CRONBACH = 0.929 r 2 (Xi ) =  r 2(Xi ,Y1) =  r 2_(Y 1) = R Square = 0.797 Fuji Test = 1.306 D-W Test = 1.500 Dimensi Kualitas Pelayanan (X1v) Keunggulan Bersaing (Y3) R Square = 0.835 Fuji Test = 1.691 D-W Test = 1.500 HY3:r 2 Y3.i = 0.271 ALPHA CRONBACH = 0.890

Coeff. Regc1= - 37471.788b_{(Excluded Variable)}

Coeff. Regc2 = 1.586 R Square = 0.818 Fuji Test = 1.496 D-W Test = 1.500 HY3v:r 2Y3v.i = 0.341 ALPHA CRONBACH = 0.836 Dimensi Keunggulan Bersaing (Y3v) Y3v= Intevening Variable Coeff. Reg3= 1.228 Coeff. Reg 1 = 0.065 H1: r 2 X1>0 Coeff. Reg 2 = 0.389

Coeff. Reg2= -143845.594b_{(Excluded Variable)}

Coeff. Reg1 = r 2_(Y i ) = r 2_(Y 3v) = 0.741  r 2_(Y i ,Y3v) =0.613  r 2_(Y 3v ,Yi) = 0.613  r 2(Y1 ,Xi) =

HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS LION AIR GROUP 2017

Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)

Y3v.1. Memperluas Route Penerbangan LION AIR GROUP

Y3v.2. Mampu Menciptakan INOVASI Produk Jasa LION AIR GROUP Y3v.3. Senantiasa Meningkatkan Promosi Penerbangan LION AIR GROUP

Unstandardized Coefficients: Model Fungsional Loyalitas Konsumen:

Y1 = 49.083 + 0.171 X1

Y2 = 10.512 + 1.586 Y1 Calc

Y2 = 10.512 - 37471.788b X1 + 1.586 Y1 Calc

Y2 = 88.336 + 37472.543b Y1Calc + 0.272 X1

Unstandardized Coefficients: Model Fungsional Keunggulan Bersaing

Y3v = 55.556 + 0.091 Y1 + 0.389 Y2

Y3 = 3.784 + 1.304 Y3v Calc

Y3 = 6.783 + 0.065 Y1 - 143845.594b Y2 + 1.228 Y3v Calc

Y3 = 74.992 + 160930.013b Y3v Calc + 0.177 Y1 + 0.478 Y2

First Path Analysis MethodLoyalitas Konsumen

Y1 = 0.906 X1

Y2 = -37471.788b X1 + 0.755Y1 Calc

Second Path Analysis Method Keunggulan Bersaing

Y3v = 0.104 Y1 + 0.814 Y2

Y3 = 0.056 Y1 - 143845.594b Y2 + 0.845 Y3v Calc

b)_{Excluded Variables: Beta In X} 1& Y2

(25)

Unstandardized Coefficients:

Model Regresi I :

Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula):

Y1 = a0 + a1 X1 + E1 Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + E2 Y2Calc = c0 + c1 X1 + c2Y1 + E3 Y2Calc = d0 + d1 Y1 + d2X1 + E4 Y1 = 49.083 + 0.171 X1 + E1 Y2 = 10.512 + 1.586 Y1 Calc Y2 = 10.512 - 37471.788b X1 + 1.586 Y1 Calc Y2 = 88.336 + 37472.543b Y1Calc + 0.272 X1

Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet) Y3v = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 1 Y3 = 0 + 1 Y3v Calc + 2 Y3 Calc = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 3Y3v + 3 Y3 Calc = 0 + 1 Y3v + 2Y1 + 3Y2 + 4 Y3v = 55.556 + 0.091 Y1 + 0.389 Y2 Y3 = 3.784 + 1.304 Y3v Calc Y3 = 6.783 + 0.065 Y1 - 143845.594b_{Y2 + 1.228 Y3v Calc} Y3 = 74.992 + 160930.013b Y3v Calc + 0.177 Y1 + 0.478 Y2

Model Regresi II:

X1 = e0 + e1 X1.1 + e2 X1.2 + e3 X1.3 + e4 X1.4 + e5 X1.5 + e6 X1.6 + e7 X1.7 + e8 X1.8 + e9 X1.9 + e10 X1.10 + e11 X1.11 + e12 X1.12 + e13 X1.13 + e5 X1v = f0 + f1 X1v.1 + f2 X1v.2 + f3 X1v.3 + f4 X1v.4 + f5 X1v.5 + e6 Y1 = g0 + g1 Y1.1 + g2 Y1.2 + g3 Y1.3 + e7 Y2 = h0 + h1 Y2.1 + h2 Y2.2 + h3 Y2.3 + h4 Y2.4 + h5 Y2.5 + e8 Y1v = i0 + i1 Y1v.1 + i2 Y1v.2 + i3 Yv1.3 + e9 Y2v = j0 + j1 Y2v.1 + j2 Y2v.2 + j3 Y2v.3 + e10 Y3 = k0 + k1Y3.1 + k2 Y3.2 + k3 Y3.3 + k4 Y3.4 + e11 Y3v = l0 + l1Y3v..1 + l2 Y3v.2 + l3 Y3v..3 + e12

Multiples Regression, 5 Obsrvasi

X1 = 65.714 + 191.496 X1.1 + 39.252 X1.2 - 101.180 X1.3 - 56.927 X1.4 + 49.640 X1.5 -145.729 X1.6 + 65.114 X1.7 - 47.286 X1.8 - 126.167 X1.9 + 4.054 X1.10 + 77.850 X1.11 - 58.869 X1.12 + 127.475 X1.13 + e5

X1v = 179.500 + 12260.586 X1v.1 - 11071.015 X1v.2 -3964.357 X1v.3 - 2197.478 X1v.4 + 5447.257 X1v.5 + e6 Y1 = 59.086 + 17.405 Y1.1 - 16.069 Y1.2 + 2.347 Y1.3 + e7