CUPLIKAN khusus PEMESANAN
(RINCIAN)
Melalui Email:
Baik LAPORAN maupun JURNAL HASIL PENELITIAN disajikan/ditampilkan menggunakan semua 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 ini dijawab secara sempurna dan detail: Cara/Proses/Hasil Perhitungan serta Tahap-tahap Perhitungannya 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. Semua Lampiran yang terdapat didalam Laporan HASIL PENELITIAN (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 Tulisan Ilmiah/Karya Penelitian menggunakan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS
[Panjang Alt, Sedang Alt & Pendek Alt], ini berarti ada/setidak-tidaknya sebanyak 9Files Utama
plus 10 files bonus atau Anda akan menerima melalui Email paling sedikit sebanyak 19 files yang dibayar dengan sejumlah Anggaran Tertentu sebagaimana tercantum pada lembaran Paket pemesanan tersebut. Pengertian ke-4 paket yang dimaksud adalah sebagai berikut:
PAKET ISTIMEWA: Tulisan Ilmiah/Karya Penelitian
Adalah 3 buah KARYA PENELITIAN dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang Alt, Sedang Alt dan Pendek Alt plus 10 Bonus].
PAKET KHUSUS: Tulisan Ilmiah/Karya Penelitian
Adalah 2 buah KARYA PENELITIAN dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Sedang Alt dan Pendek Alt plus beberapa Bonus]
PAKET STANDAR: Tulisan Ilmiah/Karya 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: Tulisan Ilmiah/Karya Penelitian
Adalah 1 Sets KARYA PENELITIAN dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang Alt atau Lengkap Alt plus 10 Files (Bonus) & Utama & 52 Bonus Tambahan].
PAKET STANDAR A-1:
Apabila Saudara ingin membuat Sebuah (1 versi) Tulisan Ilmiah/Karya Penelitian seperti: MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Panjang Alt), merupakan Model Penelitian/Proses Hitung maupun Analisis-nya yang paling Sempurna
File 125 01 Jurnal HASIL PENELITIAN 57h Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta 2014 (Panjang Alt)
Judul 125 01 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API EKONOMI LOKAL PURWAKARTA
(1 atau 2 Files PDF ini tidak dapat di-unduh sebelum Pemesanan PAKET STANDAR A-1 terjadi) Ini Proposalnya (Disusun Dalam 1 atau 2 Files PDF/Document):
File 143 01 Proposal penelitian 29h Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta 2014 (Panjang Alt)
Judul 143 01 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API EKONOMI LOKAL PURWAKARTA
Keterangan tentang Proposal PENELITIAN/Jurnal HASIL PENELITIAN sbb:
143 01 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API EKONOMI LOKAL PURWAKARTA
[(Proposal 29h KA EKO LOKAL PWK 2014 Dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Panjang Alt)]
[Agar Lebih Ilmiah harus dilengkapi dengan zresid Histogram Pembentukan Kurva Normal]
Maka Hasil Penelitiannya (5 Bab, Disusun Dalam 1 atau 2 Files PDF) adalah:
File 117 01 Laporan HASIL PENELITIAN 378h Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta 2014 (Panjang Alt) Atau 117 01 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API EKONOMI LOKAL
PURWAKARTA
[Doc2 LAMPIRAN Hitung Total 147h Transfer dari Excel 118 Lamp dan 7 Lampiran Survey]
Bonus: 10 Files, termasuk 3 Files Microsoft Office Excel 97-2003 Worksheet/Lotus 1-2-3 (Transition) KERETA API EKONOMI LOKAL PURWAKARTA 2014 (sebagai MASTER UTAMA) yang disusun sedemikian rupa […berdasarkan MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Panjang Alt)] yang didalamnya diperlihatkan proses hitung sebanyak {[(8+4)*(2) + 50] + 1 Output1 Hasil Est SPSS)} = 75 Hasil Estmasi (Unstandardized Coefficients: Model Regresi I s/d IV (zresid Histogram & Pembentukan Kurva Normal) dan hasil estimasiMetode Path Analysis (Standardized Coefficients)}serta sebanyak {[(118-7) = 111] + 1 Data Lampiran 118 atau Data Excel CF1092} = 112 Lampiran Olahan “Ber Formulasi” hasil
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 Path Analysis Method KA Eko Lokal PWK 2014 Master Utama AE1 CF1092 (Petunjuk Lotus)
Excel2 Path Analysis Method KA Eko Lokal PWK 2014 Master Utama AE1 CF1092 (Lampiran 118)
Excel3 Data Berformulasi Pemb KURVA NORMAL Siap Di Est dgn SPSS dan Excel CF1268 SPSS1 Untitled1 Data Transfer dari Excel Kurva Normal Siap Di Est dgn SPSS 14 Ind Var n125
SPSS2 Output1 Hasil Estimasi SPSS menggunakan Untitled1 Data 14 Ind Var n125 Est Orisinil
SPSS3 Output2 Hasil Est SPSS menggnakan Untitled1 Data 14 Ind Var n125 Plus Est Subsitusi
SPSS4 Uji Untitled1 atau Uji Kebenaran data yang ditransfer dari Excel1 CF1092 unt Est SPSS SPSS5 Uji Output1 atau Hasil Uji Est SPSS mengg SPSS4 hasil Uji Untitled1 n125 Est Orisinil
Doc1 Tentang Variabel Hasil Estimasi SPSS Kurva Normal & Lainnya 14 Ind Variabel n125
Doc2 LAMPIRAN Hitung Total 147h Transfer dari Excel 118 Lamp dan 7 Lamp Survey
Pengguna minimal adalah S-1: Jurusan Ilmu Ekonomi, Manajemen dan atau Transportasi, Tingkat Kemahiran mengolah Tabel EXCEL “Ber Formulasi”: Setara S-2 dari Konsentarsi (Jurusan) yang sama.
Berdasarkan Lembaran Informasi: 000 Daftar Tulisan Ilmiah Amrizal, terdapat sebanyak 47 Paket Penelitian (atau sebanyak 141 Files) yang terdiri dari sejumlah/sebanyak 47 (= 9 Paket Istimewa + 8 Paket Khusus + 26 Paket Standar) Plus 4 Paket Super Istimewa tentang PENELITIAN SURVEY Dibidang MANAJEMEN TRANSPORTASI yang dapat dipesan melalui EMAIL. Kesemua files ini dikembangkan sebagai MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang Alt, Sedang Alt & Pendek Alt] 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 melalui/ memasukan nama website lp3et.org kedalam Google atau Google Chrome) menggunakan berbagai jenis Komputer maupun Handphone.
Apabila Saudara ingin membuat Sebuah (1 versi) Tulisan Ilmiah/Karya Penelitian dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang Alt], maka saudara dapat berpedoman/menjadikan PAKET STANDAR A-1 sebagai nara sumber utama dalam penyusunan Tulisan Ilmiah/Karya Penelitian dengan formasi files yang ditawarkan meliputi 3 Files Utama dan 10 Files Bonus sebagaimana yang dicantumkan diatas.
Cara Memesai melalui EMAIL sbb:
Sebagaimana yang dapat lihat pada lembaran PAKET STANDAR A-1 dihargai sebesar Rp 2.800.000,- (Dua Juta Delapan Ratus Ribu Rupiah). Kirim ke No. Rekening: 0562343197 Bank BNI Syariah a/n Amrizal. Sebagai contoh isi berita yang perlu dibuat pada Rekening dan Email: [email protected] adalah sebagai berikut:
Ke Rekening: Pesan satu PAKET STANDAR A-1 a/n Winardi Ke Email : Pesan satu PAKET STANDAR A-1 a/n
Winardi (Jakarta Timur)
041 PAKET STANDAR A-1
Apabila Saudara ingin membuat Sebuah (1 versi) Tulisan Ilmiah/Karya Penelitian Kode Dan Nama Karya Penelitian: 117 01
File 117 01 Laporan HASIL PENELITIAN 378h Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta 2014 (Panjang Alt) Atau 117 01 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API EKONOMI LOKAL
PURWAKARTA
[Doc2 LAMPIRAN Hitung Total 147h Transfer dari Excel 118 Lamp dan 7 Lampiran Survey]
Penulis : Amrizal (lp3et.org/[email protected]) Jenis file : pdf
Harga/Paket : Rp 2.800.000,- (Dua Juta Delapan Ratus Ribu Rupiah).
10 Bonus Utama KA Eko Lokal PWK 2014 Secara Detail sbb:
Files: Excel1 Path Analysis Method KA Eko Lokal PWK 2014 Master Utama AE1 CF1092 (Petunjuk Lotus)Excel2 Path Analysis Method KA Eko Lokal PWK 2014 Master Utama AE1 CF1092 (Lampiran 118)
Excel3 Data Berformulasi Pemb KURVA NORMAL Siap Di Est dgn SPSS dan Excel CF1268 SPSS1 Untitled1 Data Transfer dari Excel Kurva Normal Siap Di Est dgn SPSS 14 Ind Var n125
SPSS2 Output1 Hasil Estimasi SPSS menggunakan Untitled1 Data 14 Ind Var n125 Est Orisinil
SPSS3 Output2 Hasil Est SPSS menggnakan Untitled1 Data 14 Ind Var n125 Plus Est Subsitusi
SPSS4 Uji Untitled1 atau Uji Kebenaran data yang ditransfer dari Excel1 CF1092 unt Est SPSS SPSS5 Uji Output1 atau Hasil Uji Est SPSS mengg SPSS4 hasil Uji Untitled1 n125 Est Orisinil
Doc1 Tentang Variabel Hasil Estimasi SPSS Kurva Normal & Lainnya 14 Ind Variabel n125
Doc2 LAMPIRAN Hitung Total 147h Transfer dari Excel 118 Lamp dan 7 Lamp Survey
Jumlah & Files yang akan dikirim melalui Email sbb:
a0 041 1 Versi Karya Hasil Penelitian PAKET STANDAR A-1 Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta 2014 (Panjang Alt)a0 041 PAKET STANDAR A-1
a1 b2125 01 Jurnal HASIL PENELITIAN 57h KA Ekoi Lokal PWK 2014 (Panjang Alt) a2 c2143 01 Proposal PENELITIAN 29h KA Ekoi Lokal PWK 2014 (Panjang Alt)
a3 d2117 01 Laporan HASIL PENELITIAN 378h KA Ekoi Lokal PWK 2014 (Panjang Alt) a4 d5117 01 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API EKONOMI LOKAL PURWAKARTA
b1 Excel1 Path Analysis Method KA Eko Lokal PWK 2014 Master Utama AE1 CF1092 (Petunjuk Lotus) b2 Excel2 Path Analysis Method KA Eko Lokal PWK 2014 Master Utama AE1 CF1092 (Lampiran 118) b3 Excel3 Data Berformulasi Pemb KURVA NORMAL Siap DiEst dgn SPSS dan Excel CF1268 b4 SPSS1 Untitled1 Data Transfer dari Excel Kurva Normal Siap Di Est dgn SPSS 14 Ind Var n125 b5 SPSS2 Output1 Hasil Estimasi SPSS menggunakan Untitled1 Data 14 Ind Var n125 Est Orisinil b6 SPSS3 Output2 Hasil Est SPSS menggnakan Untitled1 Data 14 Ind Var n125 Plus Est Subsitusi b7 SPSS4 Uji Untitled1 atau Uji Kebenaran data yang ditransfer dari Excel1 CF1092 unt Est SPSS b8 SPSS5 Uji Output1 atau Hasil Uji Est SPSS mengg SPSS4 hasil Uji Untitled1 n125 Est Orisinil b9 Doc1 Tentang Variabel Hasil Estimasi SPSS Kurva Normal & Lainnya 14 Ind Variabel n125 b10 Doc2 LAMPIRAN Hitung Total 147h Transfer dari Excel 118 Lamp dan 7 Lamp Survey b11 A1 MODEL & KERANGKA TEORI 60h KA Eko Lokal PWK 2014 (Panjang Alt)
Analisis Paling Menonjol Yang Tidak Dimiliki Oleh Penelitian
Lain Selama Ini
(
....Penampilan
”
MODEL PENELITIAN dengan
KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS
” &
Hasil Perhitungan Empiris):
Metode Analisa Jalur (Path Analysis’ Method)
Terdapat sebanyak 4 buah Model Regresi I (Unstandardized Coefficients [atau 4 buah Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula)]. Atau secara total untuk dua konsep perhitungan terdapat
sebanyak 8 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 4 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 8 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 25 Indikator maupun Dimensi terhadap masing-masing Variabel Dependennya. Atau secara total untuk dua konsep perhitungan terdapat sebanyak 50 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 4 buah Model Regresi atau hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) [atau 4 buah hasil estimasi Path Analysis Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula)] Atau secara total untuk dua konsep perhitungan terdapat sebanyak 8 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 & 4 Pasang/8 buah Gambar Uji Asumsi Klasik yang diperhitungkan menggunakan 2 cara Regresi Linear Berganda
(Multiple Regression) dengan 14 Independent variables [SPSS IBM
Statistik Versi 21 for Windows dan Lotus 1-2-3 (Transition) dari
Deskripsi singkat:
Model penelitian pada jasa angkutan KA Ekonomi Lokal Purwakarta alias KA
Odong-odong diistilahkan sebagai MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang Alt] oleh karena 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).MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang Alt] merupakan
model penelitian dengan analisis-nya yang paling sempurna, secara keseluruhannya mengunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows, khususnya dalam pembentukan Kurva Normal digunakan Analisis Regresi Linear Berganda (Multiple Regression) dengan 14 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. Metode penelitian yang digunakan pada jasa angkutan KA Ekonomi Lokal Purwakarta alias KA Odong-odong adalah Metode Analisa Jalur Sederhana (Simple Part Analysis’ Method) yang bukan merupakan ”sebuah metode penelitian baru” seperti
Metode Analisa Jalur Ganda (Double Part Analysis’ Method). Metode Analisa Jalur Sederhana sudah tidak asing lagi atau sudah sangat akrap dikenal masyarakat ilmiah/para ilmuan, antara lain melibatkan penggunaan data survey: Menggabungkan dua konsep data yang berkesinambungan dan saling terkait satu sama lainnya, yaitu antara Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dengan 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 yang selanjutnya disebut sebagai ”Data 5 Observasi”. Sedangkan yang dimaksud dengan 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 latar belakang) bahwa Data dengan skala pengukuran Netral, diasumsi bernilai Nol, sehingga Data Observasi ke 6 merupakan Jumlah (atau Nilai Total) dari data ”hasil survey” tersebut [Artinya, dalam penelitian ini menggunakan 25 Indikator/Dimensi (dikalikan dengan jumlah sampel sebanyak 5 sampai dengan 10 kali dari jumlah indikator yang digunakan dalam seluruh variabel laten) atau terdapat sebanyak 125 responden yang merupakan penumpang (pelanggan) yang telah lebih 3 kali menggunakan jasa angkutan KA Ekonomi Lokal Purwakarta alias KA Odong-odong]. Tanpa terkecuali, baik model maupun metode penelitian secara keselutuhan dilengkapi dengan berbagai Uji Statistik seperti: (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 (Panjang 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 4 buah Model Regresi I,
sebanyak 4 buah Model Regresi II (atau secara total sebanyak 8 buah Model Regresi I & II), sebanyak 25 buah Model Regresi III (Simple Regression) dan sebanyak 4 buahbentuk fungsional model hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) plus sebanyak 1 buah Model Regresi IV untuk 14 Independen Variabel dengan n125 (zresid Histogram & Pembentukan Kurva Normal)
Terkutip: Secara matematis semua bentuk fungsional/proses perhitungan model
hasil estimasi pada penelitian jasa angkutan KA Ekonomi Lokal Purwakarta alias KA
Odong-odong (sebagai MASTER UTAMA) yang disusun sedemikian rupa […berdasarkan
MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Panjang Alt)
{[dikali dengan 2 Hasil Perhitungan Empiris (Data Dengan Kategori (Jumlah ke I & II)] atau diperhitungkan dalam dua konsep data yang berkesinambungan saling terkait satu sama lainnya, yaitu antara Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dengan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)} sebagaimana yang terdapat pada bab IV, khususnya didalam
Worksheet/Lotus 1-2-3 (Transition) terdapat sebanyak {[(8+4)*(2) + 50] + 1
Output1 Hasil Est SPSS)} = 74 Hasil Estmasi (Unstandardized Coefficients: Model Regresi I s/d IV (zresid Histogram & Pembentukan Kurva Normal) sertasebanyak {[(118-7) = 111] + 1 Data Lampiran 118 (data Zresid Histogram) atau Data Excel CF1092} = 112 Lampiran Olahan “Ber Formulasi” hasil transfer dari Excel/Lotus 1-2-3 (Transition) dari Program Microsoft Office Excel 2003 (selanjutnya dapat dilihat dalam Bab IV & Lampiran).
2.9 Kerangka Berfikir
2.9.1 Pengembangan Model Penelitian
MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang Alt] menggunakan semua bentuk fungsional model hasil estimasi (Unstandardized Coefficients) : Model Regresi I, Model Regresi II, Model Regresi III (25 Simple
Regression) atau hasil estimasi 25 Indikator terhadap masing-masing Variabelnya dan
Model Regresi IV (zresid Histogram & Pembentukan Kurva Normal) maupun bentuk
fungsional model hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) yang dapat dilihatpada gambar 2.2 sebagai berikut:
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 2.2: Model Konsepsual KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS dan Hubungan Linier Fungsional: Antar Variabel, Dimensi (dan Indikator) serta Simple Regression 25 Indikator/Dimensi
Unstandardized Coefficients:
Model Regresi I : Y1 = a0 + a1 X1 + a2X2 + e1 Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + e2 Y2 = c0 + c1 X1 + c2X2 + c3Y1 Calc + e3 Y2 = d0 + d1 Y1 Calc + d2X2 + d3X2 + e4 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 X2 = f0 + f1 X2.1 + f2 X2.2 + f3 X2.3 + f4 X2.4 + 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 Model Regresi III:
Simple Regression untuk 25 Indikator yang ada terhadap masing-masing variabel dependennya, sebagai berikut:
g1 Y1.1 g2 Y1.2 g3 Y1.3 h1 Y2.1 h2 Y2.2 h3 Y2.3 h4 Y2.4 h5 Y2.5 f1 X2.1 f2 X2.2 f3 X2.3 f4 X2.4 HargaTiket (X2) Kualitas Pelayanan (X1) Kepuasan Konsumen (Y1) Loyalitas Konsumen (Y2) HY2i:r 2Y2i >0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6 HX1i:r 2 X1i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6 HY1i:r 2Y1i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6
KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS
r 2(Y 1)> 0.6 r 2(X i ,Y1) > 0.6 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 R SquareChange = R2
F Change= Fuji Test Durbin-Watson Test H4: Coeff. Regc1 > 0 H5: Coeff. Regc2 > 0 H1: Coeff. Reg a1> 0 H1: r 2 X1>0 H 3: Co e ff. Re g c 3>0 r 2(Y1 ,Xi) > 0.6 HX2i:r 2X2i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6 r 2(Xi )> 0.6 r 2(X i ) > 0.6 H2: Coeff. Reg a2 > 0 Y1 = Intevening Variable
1. Variabel Kualitas Pelayanan (X1)
No. Indikator dari Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1i > 0.6 (Valid), FK X1i < 0.6 (Drop)
1) X1.1. Peralatan Kereta X1 = X1.1 ; HX1.1 :Faktor Koreksi X1.1 > 0.6
2) X1.2. Perlengkapan Kereta X1 = X1.2 ; HX1.2 :Faktor Koreksi X1.2 > 0.6
3) X1.3. Kenyamanan Ruangan X1 = X1.3 ; HX1.3 :Faktor Koreksi X1.3 > 0.6
4) X1.4. Penampilan Petugas X1 = X1.4 ; HX1.4 :Faktor Koreksi X1.4 > 0.6
5) X1.5. Kejujuran Dalam Memberikan Keterangan X1 = X1.5 ; HX1.5 :Faktor Koreksi X1.5 > 0.6
6) X1.6. Keramahan X1 = X1.6 ; HX1.6 :Faktor Koreksi X1.6 > 0.6
7) X1.7. Kecepatan Pelayanan X1 = X1.7 ; HX1.7 :Faktor Koreksi X1.7 > 0.6
8) X1.8. Kemampuan Menanggapi Keluhan X1 = X1.8 ; HX1.8 :Faktor Koreksi X1.8 > 0.6
9) X1.9. Kemudahan Prosedur X1 = X1.9 ; HX1.9 :Faktor Koreksi X1.9 > 0.6
10) X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = X1.10 HX1.10 :Faktor Koreksi X1.10 > 0.6
11) X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = X1.11 ; HX1.11 :Faktor Koreksi X1.11 > 0.6
12) X1.12. Pemahaman Kebutuhan Konsumen X1 = X1.12 ; HX1.12 :Faktor Koreksi X1.12 > 0.6
13) X1.13. Perhatian Kepada Konsumen X1 = X1.13 ;HX1.13 :Faktor Koreksi X1.13 > 0.6
2. Variabel Harga Tiket(X2)
No. Indikator dari Harga Tiket: Bentuk Fungsi: FK X2i > 0.6 (Valid), FK X2i < 0.6 (Drop)
1) X2.1. Keterjangkauan Harga Tiket X2 = X2.1 ; HX2.1 :Faktor Koreksi X2.1 > 0.6 2) X2.2. Kesesuaian Tarif Dengan Manfaat X2 = X2.2 ; HX2.2 :Faktor Koreksi X2.2 > 0.6 3) X2.3. Kesesuaian Tarif Dengan Fasilitas X2 = X2.3 ; HX2.3 :Faktor Koreksi X2.3 > 0.6 4) X2.4. Kesesuaian Tarif Dengan Jarak Yang Ditempuh X2 = X2.4 ; HX2.4 :Faktor Koreksi X2.4 > 0.6
3. Variabel Kepuasan Konsumen (Y1)
No. Indikator dari Kepuasan Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y1i > 0.6 (Valid), FK Y1i < 0.6 (Drop)
1) Y1.1. Kepuasan akan produk yang ditawarkan Y1 = Y1.1 ; HY1.1 :Faktor Koreksi Y1.1 > 0.6
2) Y1.2. Sesuai dengan yang diharapkan Y1 = Y1.2 ; HY1.2 :Faktor Koreksi Y1.2 > 0.6
3) Y1.3. Merekomendaikan citra positif kepada orang lain Y1 = Y1.3 ; HY1.3 :Faktor Koreksi Y1.3 > 0.6
4. Variabel Loyalitas Konsumen (Y2)
No. Indikator dari Loyalitas Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y2i > 0.6 (Valid), FK Y2i < 0.6 (Drop) 1) Y2.1. Kereta Api Yang Bagus Y2 = Y2.1 ; HY2.1 :Faktor Koreksi Y2.1 > 0.6 2) Y2.2. Kenikmatan Merasakan Layanan Y2 = Y2.2 ; HY2.2 :Faktor Koreksi Y2.2 > 0.6 3) Y2.3. Kesetiaan Terhadap Merek (Tidak Melirik Merek Lain) Y2 = Y2.3 ; HY2.3 :Faktor Koreksi Y2.3 > 0.6 4) Y2.4. Pengalaman Masa Lalu Y2 = Y2.4 ; HY2.4 :Faktor Koreksi Y2.4 > 0.6 5) Y2.5. Pengalaman Teman-teman Y2 = Y2.5 ; HY2.5 :Faktor Koreksi Y2.5 > 0.6
Metode Path Analysis
Standardized Coefficients:
Y1 = 1X1 + 2 X2 + 9 Y2 = 1X1 + 2 X2 + 1Y1 + 10 dimana: Y1 = Kepuasan Konsumen Y2 = Loyalitas Konsumen1 = Koefisien untuk variabel Kualitas
2 = Koefisien untuk variabel Harga Tiket
1 = Koefisien untuk variabel intervening Kepuasan Konsumen
= Error Term
X1 = Kualitas Pelayanan
2.10 Dimensional Variabel (Hubungan Antara Variabel dengan Dimensi)
2.10.1 Variabel Kualitas Pelayanan (X1)
Hubungan variabel kualitas pelayanan (X1) dengan 5 dimensi Kualitas Pelayanan
dapat dijelaskan sebagai berikut:
H1:r 2 X1 > 0 Bahwa kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh langsung positif
terhadap kepuasan konsumen (Y1) pengguna jasa angkutan Kereta Api
Ekonomi Lokal Purwakarta.
HX1u.i:r 2X1u.i > 0 Bahwa 5 Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (Y
1), berjalan secara
sinkron bersifat “Optimum”, jelasnya bahwa Adjusted of determination coefficient bernilai positif melampaui diatas nilai kritis (critical value) yang dicerminkan oleh:
HX1u.i:r 2X1u.i > 0
5 Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X3v):
H1: HX1u.1 = Bukti fisik (tangible) berpengaruh positif terhadap kepuasan konsumen.
H2: HX1u.2 = Keandalan (reliability) berpengaruh positif terhadap kepuasan konsumen.
H3: HX1u.3 = Daya tanggap (responsiveness)berpengaruh positif terhadap kepuasan konsumen.
H4: HX1u.4 = Jaminan (assurance) berpengaruh positif terhadap kepuasan konsumen.
H5: HX1u.5 = Empati (empathy) berpengaruh positif terhadap kepuasan konsumen.
H1: Semakin tinggi Bukti fisik (tangible), maka semakin tinggi kepuasan konsumen,
yang berarti semakin tingginya kemampuan para karyawan penyedia jasa angkutan
Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta meningkatkan kualitas pelayanan, merepresentasikan dimensi pelayanan yang berwujud secara fisik atau sesuatu yang nampak.
H2: Semakin tinggi Keandalan (reliability), maka semakin tinggi kepuasan konsumen,
yang berarti semakin tingginya kemampuan para karyawan penyedia jasa angkutan
Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta untuk menampilkan pelayanan yang dijanjikan dengan terpercaya dan akurat.
H3: Semakin tinggi Daya tanggap (responsiveness), maka semakin tinggi kepuasan
konsumen. Yang berarti semakin tingginya/mantap aktivitas para karyawan penyedia
jasa angkutan Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta memberikan pelayanan yang baik kepada pelanggan atau dilakukan untuk memastikan kepuasan pelanggan.
H4: Semakin tinggi Jaminan (assurance), maka semakin tinggi kepuasan konsumen, yang
berarti semakin tingginya kemampuan para karyawan penyedia jasa angkutan Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta meningkatkan kualitas pelayanan yang berfokus pada pengetahuan, kesopanan, keramah-tamahan serta kemampuan para karyawan untuk menimbulkan/melahirkan kepercayaan dan keyakinan pada diri pelanggan. H5: Semakin tinggi Empati (empathy), maka semakin tinggi kepuasan konsumen, yang
Api Ekonomi Lokal Purwakarta meningkatkan kualitas pelayanan melalui cara pemberian perhatian dengan sentuhan pribadi sehingga dapat/tepat memenuhi apa yang dibutuhkan oleh konsumen.
2.10.2 Variabel Harga atau Harga Tiket (X2)
Hubungan variabel harga atau harga tiket (X2) dengan 3 Dimensi Harga Tiket
dapat dijelaskan sebagai berikut: H2:r 2
X2 > 0 Bahwa harga tiket (X2) mempunyai pengaruh langsung positif terhadap
kepuasan konsumen (Y1) pengguna jasa angkutan Kereta Api Ekonomi
Lokal Purwakarta. HX2v.i:r 2 X2v.i > 0
3 Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v):
(1) Kesesuaian harga dengan kualitas jasa yang diberikan, atau Kesesuaian Harga Tiket atau Ongkos Angkut dengan Kualitas Pelayanan yang diberikan
(2) Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima, atau Kesesuaian Harga Tiket atau
Ongkos Angkut dengan Tambahan Guna (Marginal Utility MU) yang diterima,
dirasakan atau didapatkan (dinikmati) oleh konsumen.
(3) Kesesuaian harga dengan fasilitas, atau Kesesuaian Harga Tiket atau Ongkos Angkut
dengan fasilitas alat angkut yang tersedia, seperti kemampuan para karyawan penyedia
jasa angkutan Kereta Api Patas Purwakarta meningkatkan kualitas pelayanan, merepresentasikan dimensi pelayanan yang berwujud secara fisik atau sesuatu yang nampak, seperti: Peralatan Kereta Api, Perlengkapan Kereta Api, Kenyamanan ruangan dan Penampilan petugas.
2.10.3 Variabel Kepuasan Konsumen (Y1)
Hubungan variabel Kepuasan Konsumen (Y1) dengan 3 Dimensi Kepuasan
Konsumen (Y1v) dapat dijelaskan sebagai berikut:
H3:r 2 Y1 > 0 Bahwa kepuasan konsumen (Y1) mempunyai pengaruh langsung positif
terhadap loyalitas konsumen (Y2) pengguna jasa angkutan Kereta Api
Ekonomi Lokal Purwakarta. HY1v.i:r 2 Y1v.i > 0
3 Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen (Y1v):
(1) Pelayanan sesuai dengan harapan pelanggan,
(2) Kesediaan pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain dan (3) Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakan.
2.10.4 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:
H3:r 2 Y1 > 0 Bahwa kepuasan konsumen (Y1) mempunyai pengaruh langsung positif
terhadap loyalitas konsumen (Y2) pengguna jasa angkutan Kereta Api
Ekonomi Lokal Purwakarta.
H4:r 2 X1 > 0 Bahwa kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh tidak langsung
positif (melalui intervening kepuasan konsumen Y1) terhadap loyalitas konsumen (Y2) pengguna jasa angkutan Kereta Api Ekonomi Lokal
Purwakarta.
H5:r 2 X2 > 0 Bahwa harga tiket (X2) mempunyai pengaruh tidak langsung Positif
(melalui intervening kepuasan konsumen Y1) terhadap loyalitas konsumen (Y2) pengguna jasa angkutanKereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta.
HY2v.i:r 2 Y2v.i > 0
3 Dimensi Rata-rata Loyalitas Konsumen (Y2v):
(1) Penggunaan ulang layanan
(2) Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan (3) Selalu menjadi pilihan utama bagi pelanggan.
2.10.5 Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis yang digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel atau lebih, juga menunjukkan arah hubungan antar variabel dependen dengan variabel independen menurut Ghozali, 2001 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, 2010: 15). Model penelitian ini dapat dijelaskan dengan model linier persamaan regresi menurut Ferdinand, 2006 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, et.al. 2010) dapat disusun sebagai berikut:
Model Regresi IV:
Y = 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 + e14 X1.14 + e11
dimana:
X1 = X1u.1 = Bukti fisik (Tangible)
X2 = X1u.2 = Keandalan (Reliability)
X3 = X1u.3 = Daya tanggap (Responsiveness)
X4 = X1u.4 = Jaminan (Assurance)
X5 = X1u.5 = Perhatian (Empathy)
X6 = (X1) = Variabel Kualitas Pelayanan
X7 = (X2) = Variabel Harga Tiket
X8 = (Y1) = Variabel Kepuasan Konsumen
X9 = (Y2) = Variabel Loyalitas Konsumen
X10 = (X1v) = Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan
X11 = (X2v) = Dimensi Rata-rata Harga Tiket
X12 = (Y1v) = Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen
X14= X = Independen Variabel, Nilai Total Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)
X15= Y = Dependen Variabel, Nilai Total Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) e0 , e1 ... e14 = Koefisien Regresi untuk ke 14 Independen Variabel
e11 = Error Term.
4.2.1 Hasil Perhitungan Empiris, Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)
Hasil perhitungan Empiris dilakukan terhadap semua bentuk fungsional model hasil estimasi(Unstandardized Coefficients): Model Regresi I, Model Regresi
II, Model Regresi III (25 Simple Regression) atau hasil estimasi 25 Indikator terhadap
masing-masing Variabelnya dan Model Regresi IV (zresid Histogram & Pembentukan
Kurva Normal) maupun bentuk fungsional model hasil estimasi Metode Path Analysis(Standardized Coefficients). Formasi perhitungan terlihat pada gambar 4.1 sebagai berikut:
6.14 X1.1 8.35 X1.2 -2.21 X1.3 -5.51 X1.4 -4.75 X1.5 19.7 X1.6 20.6 X1.7 -0.31 X1.8 -27.8 X1.9 10.0 X1.10 8.13 X1.11 -20.3 X1.12 1.34 X1.13
Gambar 4.1: HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS & Hubungan Fungsional Antar Model Hasil Estimasi dengan Metode Path Analysis: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) Model Regresi I : Y1 = a0 + a1 X1 + a2X2 + e1 Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + e2 Y2 = c0 + c1 X1 + c2X2 + c3Y1 Calc + e3 Y2 = d0 + d1 Y1 Calc + d2X2 + d3X2 + e4
Unstandardized Coefficients:
Hasil Estimasi I: Y1 = 6.299924 + 0.217125 X1 - 0.018656 X2Hasil Estimasi II: Y2 = -3.518689 + 1.713584 Y1 Calc
Hasil Estimasi III: Y2 = -17.77619 - 0.184206 X1 + 2.211322 X2 - 0.246519 Y1Calc Hasil Estimasi IV: Y2 = -17.71113 - 0.256846 Y1 - 0.181964 X1 + 2.211129 X2 Hasil Estimasi I: Y1 = 6.300 + 0.217 X1 - 0.019 X2
Hasil Estimasi II: Y2 = -3.518 + 1.714 Y1 Calc
Hasil Estimasi III: Y2 = -12.431 + 9694.264 X1 + 2.195 X2 - 1.095 Y1 Calc Hasil Estimasi IV: Y2 = -12.431 - 1.095 Y1Calc + 9694.264 X1 + 2.195 X2
2.41 Y2.1 0.07 Y2.2 1.82 Y2.3 -0.92 Y2.4 2.28 Y2.5 -1.43 Y1.1 3.34 Y1.2 1.27 Y1.3 9.79 X2.1 -9.82 X2.2 21.2 X2.3 -17.1 X2.4 HargaTiket (X2) a2 = - 0.019 c2 = 2.195 Kualitas Pelayanan (X1) a1 = 0.217 c1 = 9694.264 Kepuasan Konsumen (Y1) Loyalitas Konsumen (Y2) Y1 = Intevening Variable c 3 = - 1. 095 HX1i:r 2 X1i = 0.766 ALPHA CRONBACH = 0.973 R Square = 0.953 F Ratio = 5.099 D-W Test = 2.571 HX2i: r 2X2i = 0.827 ALPHA CRONBACH = 0.889 R Square = 0.931 F Ratio = 8.985 D-W Test = 2.571 HY1i:r 2Y1i = 0.849 ALPHA CRONBACH = 0.811 R Square = 0.940 F Ratio = 10.396 D-W Test = 2.555 HY2i:r 2Y2i = 0.763 ALPHA CRONBACH = 0.943 R Square = 0.905 F Ratio = 6.353 D-W Test = 2.571 r 2(X i ) = 0.988 r 2(Y1 ,Xi) = 0.931 r 2(Y1) = 0.725 r 2(Xi ,Y1) = 0.931
HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS
Standardized Coefficients:
Hasil Estimasi I: Y1 = 1.021 X1 - 0.025 X2 Hasil Estimasi II: Y2 = 0.891 Y1 CalcHasil Estimasi III: Y2 = 9694.264 X1 + 1.518 X2 - 0.569 Y1 Calc Hasil Estimasi IV: Y2 = - 0.569 Y1Calc + 9694.264 X1 + 1.518 X2
Sumber: Diperhitungkan oleh Penulis Dalam Lampiran 35 s/d 38
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 X2 = f0 + f1 X2.1 + f2 X2.2 + f3 X2.3 + f4 X2.4 + 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 X1 = 38.000 + 6.138 X1.1 + 8.351 X1.2 - 2.210 X1.3 - 5.507 X1.4 - 4.753 X1.5 + 19.660 X1.6 + 20.596 X1.7 - 0.311 X1.8 - 27.837 X1.9 + 10.044 X1.10 + 8.126 X1.11 - 20.261 X1.12 + 1.340 X1.13 X2 = 16.167 + 9.786 X2.1 - 9.821 X2.2 + 21.154 X2.3 - 17.104 X2.4 Y1 = 11.369 - 1.431 Y1.1 + 3.343 Y1.2 + 1.265 Y1.3 Y2 = 24.333 + 2.408 Y2.1 + 0.071 Y2.2 + 1.824 Y2.3 - 0.924 Y2.4 + 2.281 Y2.5
Model Regresi III:
Simple Regression untuk 25 Indikator yang ada terhadap masing-masing variabel dependennya, sebagai berikut:
1. Variabel Kualitas Pelayanan (X1)
No. Indikator dari Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1i > 0.6 (Valid), FK X1i < 0.6 (Drop)
1. X1.1. Peralatan Kereta X1 = 101.240 + 10.655 X1.1 ;FK X1.1 = 0.661 Valid
2. X1.2. Perlengkapan Kereta X1 = 100.725 + 10.579 X1.2 ;FK X1.2 = 0.585 Drop
3. X1.3. Kenyamanan Ruangan X1 = 115.489 + 9.790 X1.3 ;FK X1.3 = 0.612 Valid
4. X1.4. Penampilan Petugas X1 = 125.245 + 10.297 X1.4 ;FK X1.4 = 0.403 Drop
5. X1.5. Kejujuran Dalam Memberikan Keterangan X1 = 104.701 + 10.199 X1.5 ;FK X1.4 = 0.647 Valid
6. X1.6. Keramahan X1 = 93.230 + 10.730 X1.6 ;FK X1.6 = 0.574 Drop
7. X1.7. Kecepatan Pelayanan X1 = 106.844 + 10.007 X1.7 ;FK X1.7 = 0.681 Valid
8. X1.8. Kemampuan Menanggapi Keluhan X1 = 107.067 + 10.579 X1.8 ;FK X1.8 = 0.687 Valid
9. X1.9. Kemudahan Prosedur X1 = 96.756 + 10.766 X1.9 ;FK X1.9 = 0.634 Valid
10. X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = 141.955 + 8.800 X1.10 :FK X1.10 = 0.435 Drop
11. X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = 105.165 + 11.103 X1.11 ;FK X1.11 = 0.540 Drop
12. X1.12. Pemahaman Kebutuhan Konsumen X1 = 113.806 + 10.154 X1.12 ;FK X1.12 = 0.690 Valid
13. X1.13. Perhatian Kepada Konsumen X1 = 98.402 + 11.000 X1.13 ;FK X1.13= 0.592 Drop 2. Variabel Harga Tiket(X2)
No. Indikator dari Harga Tiket: Bentuk Fungsi: FK X2i > 0.6 (Valid), FK X2i < 0.6 (Drop)
1. X2.1. Keterjangkauan Harga Tiket X2 = 37.392 + 2.953 X2.1 ;FK X1.1 = 0.409 Drop
2. X2.2. Kesesuaian Tarif Dengan Manfaat X2 = 38.865 + 3.151 X2.2 ;FK X1.2 = 0.438 Drop
3. X2.3. Kesesuaian Tarif Dengan Fasilitas X2 = 39.461 + 3.058 X2.3 ;FK X1.3 = 0.489 Drop
4. X2.4. Kesesuaian Tarif Dengan Jarak Yang Ditempuh X2 = 39.340 + 3.003 X2.4 ;FK X1.4 = 0.484 Drop 3. Variabel Kepuasan Konsumen (Y1)
No. Indikator dari Kepuasan Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y1i > 0.6 (Valid), FK Y1i < 0.6 (Drop)
1. Y1.1. Kepuasan Akan Produk Yang Ditawarkan Y1 = 29.306 + 2.355 Y1.1 ;FK Y1.1 = 0.544 Drop
2. Y1.2. Sesuai Dengan Yang Diharapkan Y1 = 28.169 + 2.273 Y1.2 ;FK Y1.2 = 0.494 Drop
4. Variabel Loyalitas Konsumen (Y2)
No. Indikator dari Loyalitas Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y2i > 0.6 (Valid), FK Y2i < 0.6 (Drop)
1. Y2.1. Kereta Api Yang Bagus Y2 = 45.848 + 3.998 Y2.1 ;FK Y2.1 = 0.215 Drop
2. Y2.2. Kenikmatan Merasakan Layanan Y2 = 55.389 + 3.867 Y2.2 ;FK Y2.2 = 0.449 Drop
3. Y2.3. Kesetiaan Terhadap Merek (Tidak Melirik Merek Lain) Y2 = 49.447 + 3.976 Y2.3 ;FK Y2.3 = 0.375 Drop
4. Y2.4. Pengalaman Masa Lalu Y2 = 54.401 + 3.691 Y2.4 ;FK Y2.4 = 0.435 Drop
5. Y2.5. Pengalaman Teman-teman Y2 = 51.489 + 3.751 Y2.5 ;FK Y2.5 = 0.381 Drop Sumber: Diperhitungkan oleh Penulis Dalam Lampiran 60 s/d 88
Metode Path Analysis
Standardized Coefficients:
Y1 = 1X1 + 2 X2 + 9 Y2Calc = 1X1 + 2 X2 + 1Y1 + 10 Y1 = 1.021 X1 - 0.025 X2 Y2 = 9694.264 X1 + 1.518 X2 - 0.569 Y1 Calc atau Y1 = 1.021 X1 - 0.025 X2 Y2 = - 0.569 Y1Calc + 9694.264 X1 + 1.518 X2 dimana: Y1 = Kepuasan Konsumen Y2 = Loyalitas Konsumen1 = Koefisien untuk variabel Kualitas
2 = Koefisien untuk variabel Harga Tiket
1 = Koefisien untuk variabel intervening Kepuasan Konsumen
= Error Term
X1 = Kualitas Pelayanan
X2 = Harga Tiket
4.2.2 Hasil Perhitungan Empiris, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)
Hasil perhitungan Empiris dilakukan terhadap semua bentuk fungsional model hasil estimasi(Unstandardized Coefficients): Model Regresi I, Model Regresi
II, Model Regresi III (25 Simple Regression) atau hasil estimasi 25 Indikator terhadap
masing-masing Variabelnya dan Model Regresi IV (zresid Histogram & Pembentukan
Kurva Normal) maupun bentuk fungsional model hasil estimasi Metode Path Analysis(Standardized Coefficients). Formasi perhitungan terlihat pada gambar 4.2 sebagai berikut:
9.50 X1.1 42.8 X1.2 10.3 X1.3 -21.3 X1.4 -24.7 X1.5 -10.5 X1.6 41.0 X1.7 1.50 X1.8 -17.6 X1.9 -19.3 X1.10 -0.58 X1.11 3.88 X1.12 -6.54 X1.13
Gambar 4.2: HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS & Hubungan Fungsional Antar Model Hasil Estimasi dengan Metode Path Analysis: Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) Model Regresi I : Y1 = 0 + 1 X1 + 2X2 + 1 Y2 = 0 + 1 Y1 Calc + 2 Y2 Calc = 0 + 1 X1 + 2 X2 + 3Y1 + 3 Y2 Calc = 0 + 1 Y1 + 2 X1 + 3X2 + 4
Unstandardized Coefficients:
Hasil Estimasi I: Y1 = 1.646730 + 0.207432 X1 + 0.065966 X2Hasil Estimasi II: Y2 = 0.429787 + 1.648747 Y1 Calc
Hasil Estimasi III: Y2 Calc = 0.424256 + 0.287059 X1 + 0.135069 X2 + 0.241550 Y1
Hasil Estimasi IV: Y2 Calc = 0.424256 + 0.241550 Y1 + 0.287059 X1 + 0.135069 X2
Hasil Estimasi I: Y1 = 1.647 + 0.207 X1 + 0.066 X2 Hasil Estimasi II: Y2 = 0.430 + 1.649 Y1 Calc
Hasil Estimasi III: Y2 Calc = 0.424 + 0.287 X1 + 0.135 X2 + 0.242 Y1 Hasil Estimasi IV: Y = 0.424 + 0.242 Y + 0.287 X + 0.135 X
-2.24 Y2.1 1.87 Y2.2 10.0 Y2.3 2.22 Y2.4 -7.21 Y2.5 3.43 Y1.1 -1.34 Y1.2 0.74 Y1.3 4.83 X2.1 -11.6 X2.2 21.6 X2.3 -11.6 X2.4 HargaTiket (X2) 2 = 0.066 2 = 0.135 HX2i:r 2 X2i = 0.846 ALPHA CRONBACH = 0.939 Kualitas Pelayanan (X1) 1 = 0.207 1 = 0.287 Kepuasan Konsumen (Y1) Loyalitas Konsumen (Y2) HY2i:r 2 Y2i = 0.775 ALPHA CRONBACH = 0.952 HX1i:r 2 X1i = 0.812 ALPHA CRONBACH = 0.986 HY1i:r 2 Y1i = 0.870 ALPHA CRONBACH = 0.908 r 2 (Xi ) = 0.997 r 2(Xi ,Y1) =0.999 Y1 = Intevening Variable r 2(Y1) = 0.953 3 = 0 .242 R Square = 0.962 F Ratio = 6.416 D-W Test = 2.571 R Square = 0.948 F Ratio = 12.172 D-W Test = 2.514 R Square = 0.939 F Ratio = 10.184 D-W Test = 2.500 r 2(Y1 ,Xi) =0.999 R Square = 0.910 F Ratio = 6.744 D-W Test = 2.500 HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS
Standardized Coefficients:
Hasil Estimasi I: Y1 = 0.912 X1 + 0.088 X2 Hasil Estimasi II: Y2 = 0.981 Y1 Calc
Hasil Estimasi III: Y2 Calc = 0.750 X1 + 0.107 X2 + 0.144 Y1 Hasil Estimasi IV: Y2Calc = 0.144 Y1 + 0.750 X1 + 0.107 X2
Sumber: Diperhitungkan oleh Penulis Dalam Lampiran 39 s/d 42
Model Regresi II:
X1 = 0 + 1 X1.1 + 2 X1.2 + 3 X1.3 + 4 X1.4 + 5 X1.5 + 6 X1.6 + 7 X1.7 + 8 X1.8 + 9 X1.9 + 10 X1.10 + 11 X1.11 + 12 X1.12 + 13 X1.13 + 5 X2 = 0 + 1 X2.1 + 2 X2.2 + 3 X2.3 + 4 X2.4 + 6 Y1 = 0 + 1 Y1.1 + 2 Y1.2 + 3 Y1.3 + 7 Y2 = 0 + 1 Y2.1 + 2 Y2.2 + 3 Y2.3 + 4 Y2.4 + 5 Y2.5 + 8 X1 = 95.000 + 9.496 X1.1 + 42.789 X1.2 + 10.332 X1.3 - 21.186 X1.4 - 24.674 X1.5 - 10.463 X1.6 + 41.029 X1.7 + 1.495 X1.8 - 17.642 X1.9 - 19.321 X1.10 - 0.583 X1.11 + 3.875 X1.12 - 6.537 X1.13 X2 = 32.333 + 4.826 X2.1 - 11.585 X2.2 + 21.545 X2.3 - 11.547 X2.4 Y1 = 22.631 + 3.431 Y1.1 - 1.343 Y1.2 + 0.735 Y1.3 Y2 = 48.667 - 2.238 Y2.1 + 1.874 Y2.2 + 9.999 Y2.3 + 2.224 Y2.4 - 7.212 Y2.5
Model Regresi III:
Simples Regression untuk 25 Indikator yang ada terhadap masing-masing variabel dependennya, sebagai berikut:
1. Variabel Kualitas Pelayanan (X1)
No. Indikator dari Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1i > 0.6 (Valid), FK X1i < 0.6 (Drop)
1. X1.1. Peralatan Kereta X1 = 83.520 + 11.823 X1.1 ;FK X1.1 = 0.902 Valid
2. X1.2. Perlengkapan Kereta X1 = 82.748 + 11.734 X1.2 ;FK X1.2 = 0.881 Valid
3. X1.3. Kenyamanan Ruangan X1 = 92.340 + 11.355 X1.3 ;FK X1.3 = 0.878 Valid
4. X1.4. Penampilan Petugas X1 = 96.858 + 12.386 X1.4 ;FK X1.4 = 0.808 Valid
5. X1.5. Kejujuran Dalam Memberikan Keterangan X1 = 85.536 + 11.439 X1.5 ;FK X1.4 = 0.896 Valid
6. X1.6. Keramahan X1 = 78.545 + 11.633 X1.6 ;FK X1.6 = 0.881 Valid
7. X1.7. Kecepatan Pelayanan X1 = 87.121 + 11.290 X1.7 ;FK X1.7 = 0.903 Valid
8. X1.8. Kemampuan Menanggapi Keluhan X1 = 87.306 + 11.943 X1.8 ;FK X1.8 = 0.905 Valid
9. X1.9. Kemudahan Prosedur X1 = 80.769 + 11.790 X1.9 ;FK X1.9 = 0.897 Valid
10. X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = 110.961 + 11.145 X1.10 :FK X1.10 = 0.794 Valid
11. X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = 85.049 + 12.493 X1.11 ;FK X1.11 = 0.866 Valid
12. X1.12. Pemahaman Kebutuhan Konsumen X1 = 91.857 + 11.696 X1.12 ;FK X1.12 = 0.900 Valid
13. X1.13. Perhatian Kepada Konsumen X1 = 81.460 + 12.113 X1.13 ;FK X1.13= 0.884 Valid 2. Variabel Harga Tiket(X2)
No. Indikator dari Harga Tiket: Bentuk Fungsi: FK X2i > 0.6 (Valid), FK X2i < 0.6 (Drop)
1) X2.1. Keterjangkauan Harga Tiket X2 = 30.110 + 3.407 X2.1 ; FK X1.1 = 0.821 Valid
2) X2.2. Kesesuaian Tarif Dengan Manfaat X2 = 31.090 + 3.693 X2.2 ; FK X1.2 = 0.825 Valid
3) X2.3. Kesesuaian Tarif Dengan Fasilitas X2 = 31.636 + 3.602 X2.3 ; FK X1.3 = 0.838 Valid
3. Variabel Kepuasan Konsumen (Y1)
No. Indikator dari Kepuasan Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y1i > 0.6 (Valid), FK Y1i < 0.6 (Drop)
(1) Y1.1. Kepuasan Akan Produk Yang Ditawarkan Y1 = 23.110 + 2.801 Y1.1 ; FK Y1.1 = 0.854 Valid
(2) Y1.2. Sesuai Dengan Yang Diharapkan Y1 = 22.244 + 2.663 Y1.2 ; FK Y1.2 = 0.845 Valid
(3) Y1.3. Merekomendaikan Citra Positif Kepada Orang Lain Y1 = 22.738 + 2.549 Y1.3 ; FK Y1.3 = 0.804 Valid 4. Variabel Loyalitas Konsumen (Y2)
No. Indikator dari Loyalitas Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y2i > 0.6 (Valid), FK Y2i < 0.6 (Drop)
1 Y2.1. Kereta Api Yang Bagus Y2 = 41.039 + 4.332 Y2.1 ; FK Y2.1 = 0.691 Valid
2 Y2.2. Kenikmatan Merasakan Layanan Y2 = 48.724 + 4.509 Y2.2 ; FK Y2.2 = 0.768 Valid
3 Y2.3. Kesetiaan Terhadap Merek (Tidak Melirik Merek Lain) Y2 = 43.814 + 4.427 Y2.3 ; FK Y2.3 = 0.755 Valid
4 Y2.4. Pengalaman Masa Lalu Y2 = 47.002 + 4.237 Y2.4 ; FK Y2.4 = 0.769 Valid
5 Y2.5. Pengalaman Teman-teman Y2 = 45.300 + 4.246 Y2.5 ; FK Y2.5 = 0.753 Valid Sumber: Diperhitungkan oleh Penulis Dalam Lampiran 89 s/d 117
Metode Path Analysis
Standardized Coefficients:
Y1 = 1 X1 + 2X2 + 9 Y2 Calc = 1 X1 + 2X2 + 3Y1 + 10 Y1 = 0.912 X1 + 0.088 X2 Y2 Calc = 0.750 X1 + 0.107 X2 + 0.144 Y1 atau Y1 = 0.912 X1 + 0.088 X2 Y2Calc = 0.144 Y1 + 0.750 X1 + 0.107 X2 dimana: Y1 = Kepuasan Konsumen Y2 = Loyalitas Konsumen1= Koefisien untuk variabel Kualitas 2 = Koefisien untuk variabel Harga Tiket
3= Koefisien untuk variabel intervening Kepuasan Konsumen
= Error Term
X1 = Kualitas Pelayanan
No. Issue Indicator 1 Indicator 2
1 Angkutan masal (KA Patas) Rute Purwakarta-Jakarta
Terjadi Ketidakseimbangan Konsumen (Unequal of the Consumer) dapat dijelaskan dengan pertidaksaman secara matematis sebagai kondisi, dimana:
MU Jasa Angkutan < POngkos Angkut.
Artinya perubahan relatif ongkos angkut (Price P) yang dikeluarkan oleh konsumen lebih tinggi dari
perubahan relatif Marginal Utility (MU)yang dirasakan,diperoleh,
didapatkan (atau dinikmati) oleh
konsumen pengguna jasa angkutan Kereta Api Ekonomi
Lokal Purwakarta. Akibatnya,
konsumen meningkatkan kepuasannya dengan cara mengurangi penggunaan jasa angkutan
Diketahui apabila konsumen
mengurangi penggunaan jasa
angkutan, berarti sudah terjadi sistem transportasi yang tidak efisien, berdasarkan
Transportation Performance
Indicator hubungannya dengan
utility dan public cost yang tidak terkontrol, dan sebagai akibat negatifnya adalah turunnya produktivitas yang bisa merugikan OPERATOR dan atau
PEMILIK/PENYELENGGARA TRANSPORTASI.
Untuk mengantisipasi tingkah laku dari konsumen tersebut, maka pihak produsen harus berusaha atau berupaya
”meningkatkan (perbaikan) kualitas pelayanan” melalui sejumlah indikator yang dimiliki jasa angkutan tersebut agar dapat
”menyeimbangi ongkos angkut”
yang dirasakan mahal oleh konsumen pengguna jasa angkutan dimaksud. Quality Accessibility (Tingkat Kemudahan): Penegakan disiplin pengaturan Karyawan PT KAI dinilai belum efektif, sehingga
kualitas pelayanan
(X1) menjadi
terabaikan alias sangat
kurang memadai, bisa
menimbulkan Evident (kejadian): (1) Berupa PATTERN OF BEHAVIOR dari masyarakat yang bersifat RESPONSIVE atau FENOMENA PUBLIC PROBLEM, dan sebagai ACCIDENT-nya (bencana-nya) adalah akan “menimbulkan ketidakpercayaan” calon penumpang pada Moda Transportasi, (2) Berakibat beralihnya keinginan penumpang ke Moda Transportasi lain, sehingga turunnya Produktivitas AngkutanKereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta.
Upaya menaikan kepuasan konsumen (Y1)
dapat masih bisa dilakukan melalui peningkatan kualitas pelayanan (X1)
berdasarkan “penyesuaian
faktor koreksi per butir seluruh indikator kualitas pelayanan”adalah sekitar 2.41 kali lipat dari kenaikan berdasarkan
”penyesuaian faktor penentu per butir indikator
kualitas pelayanan”. Utility Capacity (Jumlah Ketersediaan): “Terjadinya Penurunan Utility (penggunaan)”
yang tidak mampu mengisi sejumlah Capacity (kapasitas) angkut yang tersedia. Artinya tidak sebandingnya antara Utility dengan Capacity atau Kapasitas angkut yang tersedia jauh lebih besar dibanding jumlah angkutan (barang atau penumpang) yang akan dibawa (C > U), sehingga pada akhirnya dalam selang waktu yang tidak lama terjadinya
penurunan frekuensi operasi yang seiring dengan turunnya produktivitas. Upayamenerapkan berbagai kebijakan di bidang transportasi serta melakukan perbaikan (bahkan pembiayaan), khususnya terhadap beberapa indikator kualitas pelayanan yang mengalami DROP untuk dirubah menjadi VALID. Sikap mental model yang perlu dirobah, yaitu perlunya dilakukan upaya maksimalisasi aktivitas seluruh unit kerja PT KAI, khususnya Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta dalam penertapan disiplin kerja
yang efektif dan
perlunya menjaga ”Kualitas Pelayanan (X1) yang EFFICIENT (tepatguna, berdayaguna, atau efisien)” yang mampu meningkatkan produktivitas jasa angkuta Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta, karena naiknya produktivitas akan mampu meningkatkan utility atau jumlah angkutan (barang atau penumpang) yang akan dibawa sehingga mampu pula memenuhi Kapasitas Angkut yang tersedia serta mampu meningkatkan kembali frekuensi operasi secara lebih kondusif dan
tepat waktu pada saat berikutnya.
4.3Model Regresi IV: Multiple Regression, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)
Analisis ini digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antar-inter variabel Independen dan dengan variabel dependen menurut Ghozali, 2001 (dalam Febri Tri
Bramasta Putra, 2010: 15), sedangkan menurut Ferdinand, 2006 (dalam Febri Tri Bramasta
Putra, et.al. 2010) dapat dijelaskan dengan model regresi linier berganda sebagai berikut: (Regression Output): X Coefficient(s): f (X1.i): Y2 = 9.936 - 0.909 X1 + 0.582 X2 + 0.234 X3 + 0.104 X4 - 0.046X5 - 0.039 X6 + 0.193 X7 + 0.184 X8 - 0.142 X9 + 0.143 X10 - 0.152 X11 + 0.077 X12 - 0.060 X13 + 0.842 X14 + 20.442 Std Err of Coef. S(ai): (2.398) (0.705) (0.656) (0.453) (0.145) (0.149) (0.064) (0.208) (0.047) (0.144) (0.156) (0.258) (0.041) (0.149) (0.020) T-test (df = n-k ) t(ai): (4.144) (-1.291) (0.887) (0.517) (0.721) (-0.308) (-0.603) (0.928) (3.928) (-0.987) (0.918) (-0.587) ( 1.882) (-0.405) (41.498) No. of Observations: 125 Degrees of Freedom: 110 Constant: 9.936 Std Err of Y Est SE = 20.442 R Squared r 2 = 0.989 Correlation Coeff r = 0.995 Adjusted R Squared r 2 = 0.988 F Change = Fuji Test F = 709.404 Durbin-Watson Test D-W = 1.255
dimana:
X1 = X1.1 = Bukti fisik (Tangible) = (X1u.1) X2 = X1.2 = Keandalan (Reliability) = (X1u.2) X3 = X1.3 = Daya tanggap (Responsiveness) = (X1u.3) X4 = X1.4 = Jaminan (Assurance) = (X1u.4)
X5 = X1.5 = Perhatian (Empathy) = (X1u.5) X6 = X1.6 = Variabel Kualitas Pelayanan = (X1) X7 = X1.7 = Variabel Harga Tiket = (X2)
X8 = X1.8 = Variabel Kepuasan Konsumen = (Y1) X9 = X1.9 = Variabel Loyalitas Konsumen = (Y2)
X10 = X1.10 = Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan = (X1v) X11 = X1.11 = Dimensi Rata-rata Harga Tiket = (X2v)
X12 = X1.12 = Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen = (Y1v)
X13 = X1.13 = Subsitusi Dimensi Rata Kualitas Pelayanan KP X1v ke KP X1 = [SubX1v(X1)] X14 = X1.14 = X = Independen Var, Nilai Total Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)
Y = Dependen Var, Nilai Total Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)
e0 , e1 ... e14 = Koefisien Regresi untuk ke 14 Independen Variabel e11= Error Term.
Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program Lotus 1-2-3 (Transition) Microsoft Excel 2003, Tahun 2014.
Tabel 4.5: Model Summaryb Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
Change Statistics Durbin-Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .995a .989 .988 20.44158 .989 709.404 14 110 .000 1.255 a. Predictors: (Constant), X = Independen Variabel, sebagai Nilai Total, Data Dengan Kategori (Jumlah ke I), Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan = X1v, Variabel Kualitas Pelayanan = X1, Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen = Y1v, Variabel Loyalitas Konsumen = Y2, Variabel Kepuasan Konsumen = Y1, Subsitusi Dimensi Rata KP X1v ke KP X1 = SubX1v(X1), Perhatian (Empathy) = X1u.5, Jaminan (Assurance) = X1u.4, Daya tanggap (Responsiveness) = X1u.3, Keandalan (Reliability) = X1u.2, Dimensi Rata-rata Harga Tiket = X2v, Variabel Harga Tiket = X2, Bukti fisik (Tangible) = X1u.1
b. Dependent Variable: Y = Dependen Variabel, sebagai Nilai Total, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
Tabel 4.6: ANOVAa
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression 4150022.349 14 296430.168 709.404 .000b
Residual 45964.407 110 417.858
Total 4195986.756 124
a. Dependent Variable: Y = Dependen Variabel, sebagai Nilai Total, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)
b.Predictors: (Constant), X = Independen Variabel, sebagai Nilai Total, Data Dengan Kategori (Jumlah ke I), Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan = X1v, Variabel Kualitas Pelayanan = X1, Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen =
Y1v, Variabel Loyalitas Konsumen = Y2, Variabel Kepuasan Konsumen = Y1, Subsitusi Dimensi Rata KP X1v ke KP
X1 = SubX1v(X1), Perhatian (Empathy) = X1u.5, Jaminan (Assurance) = X1u.4, Daya tanggap (Responsiveness) = X1u.3,
Keandalan (Reliability) = X1u.2, Dimensi Rata-rata Harga Tiket = X2v, Variabel Harga Tiket = X2, Bukti fisik
(Tangible) = X1u.1
Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
Tabel 4.7: Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error
Beta Tolerance VIF
(Constant) 9.936 2.398 4.144 .000
Bukti fisik (Tangible) = X1u.1 -.909 .705 -.151 -1.291 .200 .007 136.768
Keandalan (Reliability) = X1u.2 .582 .656 .096 .887 .377 .008 118.340
Daya tanggap (Responsiveness) = X1u.3 .234 .453 .040 .517 .606 .017 59.049
Jaminan (Assurance) = X1u.4 .104 .145 .014 .721 .472 .274 3.647
Perhatian (Empathy) = X1u.5 -.046 .149 -.006 -.308 .758 .267 3.747
Variabel Kualitas Pelayanan = X1 -.039 .064 -.049 -.603 .547 .015 65.309
Variabel Harga Tiket = X2 .193 .208 .076 .928 .356 .015 67.019
Variabel Kepuasan Konsumen = Y1 .184 .047 .055 3.928 .000 .503 1.990
Variabel Loyalitas Konsumen = Y2 -.142 .144 -.015 -.987 .326 .454 2.204
Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan = X1v .143 .156 .070 .918 .360 .017 58.598
Dimensi Rata-rata Harga Tiket = X2v -.152 .258 -.045 -.587 .558 .017 59.526
Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen = Y1v .077 .041 .023 1.882 .062 .658 1.520
Subsitusi Dimensi Rata KP X1v ke KP X1 =
SubX1v(X1)
-.060 .149 -.006 -.405 .686 .453 2.208
X = Independen Variabel, sebagai Nilai Total, Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)
.842 .020 .960 41.498 .000 .186 5.377
a. Dependent Variable: Y = Dependen Variabel, sebagai Nilai Total, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
Tabel 4.8: Residuals Statisticsa
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N
Predicted Value 9.9355 1397.3960 150.9392 182.94240 125
Std. Predicted Value -.771 6.813 .000 1.000 125
Standard Error of Predicted Value 2.354 16.034 5.987 3.797 125 Adjusted Predicted Value 10.0741 1458.7930 151.5730 187.07366 125
Residual -47.57840 85.30814 .00000 19.25307 125
Std. Residual -2.328 4.173 .000 .942 125
Stud. Residual -3.028 4.602 -.011 1.068 125
Deleted Residual -99.79301 103.71664 -.63381 25.74995 125
Stud. Deleted Residual -3.148 5.097 -.005 1.106 125
Mahal. Distance .653 75.298 13.888 18.448 125
Cook's Distance .000 .978 .030 .106 125
Centered Leverage Value .005 .607 .112 .149 125
a. Dependent Variable: Y = Dependen Variabel, sebagai Nilai Total, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)
Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
Uji Asumsi Klasik:
Uji Reliabilitas dan Uji Normalitas
Uji reliabilitas dilakukan untuk mengetahui kehandalan dari suatu alat ukur (kuesioner) dalam mengukur suatu variabel. Pengujian reliabilitas akan dilakukan dengan menggunakan Cronbach Alpha. Ringkasan hasil pengujian reliabilitas selengkapnya dapat dilihat pada tabel 9 diatas. Pengujian reliabilitas untuk menguji keandalan dari suatu alat ukur untuk masing-masing variabel. menunjukkan bahwa semua variabel memiliki hasil koefisien Cronbach’s Alpha yang lebih besar dari 0.60. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa semua konsep pengukur masing-masing variabel adalah reliabel.
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak atau apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Untuk mengetahui kriterianya yaitu dengan melihat normal probability plot yang
membandingkan distribusi kumulatif dari data sesungguhnya dengan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan ploting data akan dibandingkan dengan garis diagonal.
Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal (Santoso, 2001). Kriteria pengambilan keputusan adalah Jika penyebaran data pada grafik normal P-P Plot mengikuti garis normal (45 derajat), maka data berdistribusi normal. Distribusi normal membentuk suatu garis lurus diagonal, dan ploting data residual akan dibandingkan dengan garis diagonalnya. Jika distribusi data normal, maka garis yang menggambarkan data sebenarnya akan mengikut garis normalnya (Ghozali, 2005). Dasar pengambilan keputusan untuk uji normalitas adalah:
Gambar 4.3: 6 Buah Gambar Uji Asumsi Klasik
a. Jika data menyebar disekitar garis-garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau
grafik histogramnya menunjukkan distribusi normal, maka model regresi memenuhi
asumsi normalitas.
b. Jika data menyebar jauh dari diagonal atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik
histogram tidak menunjukkan distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi
Pada Uji Normalitas untuk 6 Observasi data terlihat kondisi dimana Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual, mempunyai “Bentuk Regresi dan nilai Hasil Estimasi yang sama”. Dependent Variable: Metode Path Analysis Model Regresi I (Unstandardized Coefficients maupunStandardized Coefficients) pada Model Fungsional
Loyalitas Konsumen Y2Calc dan Y2Calc merupakan One-Stage Regression as Estimated
Variable (as Calculated): Y2 Calc = c0 + c1 X1 + c2X2 + c3Y1 = d0 + d1Y1 + d2X1 + d3X2 dan Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 3 = Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 4 yang dijelaskan sebagai berikut:
Persamaan Regresi 3
Tabel 4.12
Pengaruh Tidak Langsungvariabel kualitas pelayanan (X1) dan
variabel harga tiket (X2) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2)
[melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)]
Coefficientsa Persamaan Regresi 3
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error
Beta Tolerance VIF
(Constant) .424 1.383 .307 .788
X1 = Kualitas Pelayanan (Observed) .287 .040 .750 7.253 .018 .002 507.768
X2 = Harga Tiket (Observed) .135 .051 .107 2.643 .118 .013 77.760
Y1 = Kepuasan Konsumen (Observed) .242 .176 .144 1.369 .304 .002 522.169
a. Dependent Variable: Y2 Calc = Loyalitas Konsumen (Calculated)
b. Keterangan: Hasil Perhitungan menggunakan Program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 3: Y2 Calc = 0.750 X1 + 0.107 X2 + 0.144 Y1 Sumber: Diolah dan diperhitungkan oleh penulis dari Tabel 4.1 s/d 4.4 atau Lampiran 39 s/d 42.
Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 3:
Dependent Variable: Loyalitas Konsumen Y2 Calc One-Stage Regression as Estimated
atau
Persamaan Regresi 4
Tabel 4.13
Pengaruh Tidak Langsungvariabel kualitas pelayanan (X1) dan
variabel harga tiket (X2) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2)
[melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)]
oCoefficientsa Persamaan Regresi 4
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error
Beta Tolerance VIF
(Constant) .424 1.383 .307 .788
Y1 = Kepuasan Konsumen (Observed) .242 .176 .144 1.369 .304 .002 522.169
X1 = Kualitas Pelayanan (Observed) .287 .040 .750 7.253 .018 .002 507.768
X2 = Harga Tiket (Observed) .135 .051 .107 2.643 .118 .013 77.760
a. Dependent Variable: Y2 Calc = Loyalitas Konsumen (Calculated)
b. Keterangan: Hasil Perhitungan menggunakan Program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 4: Y2Calc = 0.144 Y1 + 0.750 X1 + 0.107 X2
Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 4:
Dependent Variable: Loyalitas Konsumen Y2 Calc One-Stage Regression as Estimated
Variable (as Calculated) dengan Bentuk Regresi: Y2 Calc = d0 + d1Y1 + d2X1 + d3X2
Koefisien hasil estimasi terlihat hanya bertukar dengan nilai hasil estimasi yang sama, sedangkan pada kedua gambar Zresid Normal P-P Plot memperlihatkan bahwa uji normalitas berdistribusi normal. Hal ini dapat dilihat bahwa garis yang menggambarkan data sesungguhnya mengikuti garis diagonal. Artinya bahwa sebaran data dikatakan tersebar di sekeliling garis lurus (tidak terpencar jauh dari garis lurus), sehingga persyaratan normalitas bisa dipenuhi. Dengan demikian Pengaruh tidak langsung variabel Kualitas Pelayanan (X1) dan variabel Harga Tiket (X2) terhadap variabel Loyalitas
Konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)] berdistribusi
normal dan bisa dilanjutkan pada pengujian selanjutnya.
