4. HASIL DAN PEMBAHASAN

(1)

4. HASIL DAN PEMBAHASAN

Dalam bab ini dijelaskan mengenai karakteristik responden, analisis data yang terbagi dalam evaluasi model pengukuran (Outer Model) dan evaluasi model struktural (Inner Model), pengujian hipotesis, dan analisis statistik deskriptif.

4.1. Karakteristik Responden

Berdasarkan data hasil kuisioner, jumlah responden memperlihatkan bahwa mayoritas responden yang mengisi kuisioner berjenis kelamin perempuan berjumlah 101 responden atau sebesar 67,33% dari keseluruhan jumlah responden.

Selain itu, dari segi usia dapat disimpulkan bahwa mayoritas responden yang mengisi kuisioner paling banyak berusia ≤ 24 tahun yaitu sebanyak 119 responden, diikuti oleh responden dengan usia 25-38 tahun yaitu sebanyak 30 responden dan responden dengan usia 39-58 tahun sebanyak 1 responden. Pada penelitian ini, tidak ada responden berusia >58 tahun yang mengisi kuisioner penelitian. Dari hasil survei kuisioner yang didapatkan melalui google form maupun interview langsung, dapat disimpulkan bahwa pengguna aplikasi go-food dan/atau grab-food terbesar dalam penelitian ini yaitu pada rentang usia kurang dari 24 tahun yang biasa disebut sebagai generasi Z.

Diketahui juga bahwa responden yang mengisi kuisioner didominasi oleh responden yang memiliki pendapatan kurang dari Rp. 4.000.000/bulan yaitu sebanyak 91 responden (60,70%), lalu diikuti oleh responden yang memiliki pendapatan Rp.4.000.000-10.000.000/bulan yaitu sebanyak 48 responden (32,00%). Sisanya terdapat 11 responden yang memiliki pendapatan Rp. 10.000.00- 20.000.000 dengan persentase 7.33%. Hal ini menunjukkan bahwa go-food dan/atau grab-food dapat digunakan oleh semua kalangan dengan pendapatan yang berbeda-beda karena go-food dan/atau grab-food menyediakan banyak varian resto dengan harga yang bervariasi juga. Sehingga pengguna dapat memilih sesuai dengan keinginan dan kemampuan.

(2)

26 4.2. Deskripsi Tanggapan Responden

Analisis deskriptif menggunakan skala likert 1-10 (sangat rendah - sangat tinggi atau sangat negatif - sangat positif). Skala tersebut digunakan untuk menilai tanggapan responden atas pertanyaan yang ada pada kuisioner.

Variabel dalam penelitian ini terdiri dari Customer Value (X), Customer Satisfaction (M) dan Repurchase Intention (Y). Hasil analisa deskriptif ditujukan sebagai berikut :

4.2.1. Analisa deskriptif variabel Customer Value

Tabel 4.1. Tanggapan Respoden Terhadap Variabel Customer Value

Sumber: Olahan Penulis

Berdasarkan tabel 4.1, dapat dilihat bahwa nilai rata-rata variabel Customer Value adalah 8.535 dengan nilai tertinggi sebesar 8.807 pada pernyataan “penggunaan aplikasi Go-Food dan/atau Grab-Food”. Dari hasil kuisioner yang telah dibagikan, diketahui sebagian besar responden menyatakan bahwa penggunaan aplikasi Go- Food dan/atau Grab-Food mudah. Hal ini didukung dengan desain dan fitur dari Go-Food dan/atau Grab-Food yang telah dirangkai sedemikian rupa agar dapat digunakan dengan mudah dan praktis oleh semua kalangan termasuk pada first timer user. First time user dapat dengan mudah melakukan pemesanan melalui aplikasi sesuai dengan langkah- langkah yang telah disetting oleh pihak Gojek dan Grab, selain itu pengguna juga dapat dengan mudah melakukan pencarian sesuai dengan apa yang diinginkan. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa aplikasi Go-Food dan/atau Grab-Food mudah digunakan oleh semua kalangan.

No Pernyataan Mean STD Dev Kategori

1 Penggunaan aplikasi Go-Food dan/atau Grab-Food 8.807 0.957 sangat mudah 2

Menggunakan jasa Go-Food dan/atau Grab-Food dapat memuaskan keinginan saya dalam mendapatkan pengakuan ataupun kebanggaan

8.593 1.132 sangat setuju

3 Perasaan saya saat menggunakan layanan Go-Food

dan/atau Grab-Food 8.467 1.315 sangat senang

4

Harga makanan yang ditampilkan di aplikasi

dibandingkan denganharga pada saat membeli sendiri di resto akan

8.273 1.437 sangat murah 8.535 4.841 sangat positif Rat-rata keseluruhan Variabel Customer Value

(3)

4.2.2. Analisa deskriptif variabel Customer Satisfaction

Tabel 4.2. Tanggapan Respoden Terhadap Variabel Customer Satisfaction

Tabel di atas menjelaskan bahwa nilai tertinggi pada variabel customer satisfaction, yaitu sebesar 8.693 pada pernyataan “Driver mengkonfirmasi kembali kepada customer terkait pesanan”. Hal ini sesuai dengan SOP yang diberlakukan oleh Gojek ataupun Grab dimana driver diharuskan untuk melakukan konfirmasi kembali melalui fitur chat ataupun telepon setelah menerima pesanan untuk menghindari pembatalan order. Konfirmasi juga dilakukan oleh driver guna memastikan apakah data yang di input oleh pengguna sudah sesuai. Nilai tertinggi kedua dari variabel customer satisfaction diikuti oleh pernyataan mengenai reputasi perusahaan, yaitu sebesar 8.660 dimana nilai tersebut termasuk cukup tinggi dikarenakan oleh karena orang Indonesia, terutama Surabaya sangat mengutamakan brand image atau reputasi dari perusahaan. Seperti yang telah dibahas pada bab sebelumnya, Gojek dan Grab merupakan perusahaan startup yang besar dan sudah memiliki nama sehingga masyarakat tidak ragu dalam menggunakan jasa dari kedua perusahaan tersebut. Sedangkan nilai rata-rata terendah pada variabel customer satisfaction, yaitu sebesar 7.940 pada pernyataan

“Saat customer bertanya mengenai penggunaan Go-Food dan/atau Grab-Food,

No Pernyataan Mean STD Dev Kategori

1 Kesesuaian produk yang diterima dibandingkan yang dipesan 8.540 1.187 sangat sesuai 2 Ketepatan waktu layanan pesan antar Go-Food dan/atau Grab-

Food 8.033 1.213 sangat tepat waktu

3 Kesesuaian jumlah pesanan yang diterima 8.533 1.147 sangat sesuai

4

Driver mengkonfirmasi kembali kepada customer terkait

pesanan 8.693 1.143 selalu

5 Saat customer bertanya mengenai penggunaan Go-Food

dan/atau Grab-Food, driver 7.940 1.318

selalu dapat menjawab dengan

tepat

6 Penampilan driver 8.293 0.970 sangat rapi

7 Reputasi Go-Food dan/atau Grab-Food 8.660 1.045 sangat baik

8.385 1.146 Sangat positif Rata-rata Keseluruhan Variabel Customer Satisfaction

(4)

28

driver”. Hal ini membuktikan bahwa tidak semua driver menguasai produk atau jasa dari perusahaan sehingga responden merasa kurang puas akan hal ini.

4.2.3. Analisa deskriptif variabel Repurchase Intention

Tabel 4.3. Tanggapan Respoden Terhadap Variabel Repurchase Intention

Berdasarkan tabel 4.3, dapat dilihat bahwa nilai rata-rata variabel Repurchase Intention adalah 8.893 dengan nilai tertinggi sebesar 9.027 pada pernyataan

“Kesediaan untuk menggunakan Go-Food dan/atau Grab-Food di kemudian hari”

dan diikuti oleh pernyataan “Saya akan ... layanan Go-Food dan/atau Grab- Food kepada orang-orang sekitar saya” dengan nilai rata-rata 8.760. Hasil dari tabel 4.6 menjelaskan bahwa responden bersedia menggunakan kembali maupun merekomendasikan Go-Food dan/atau Grab-Food. Hasil kedua indikator yang tinggi tersebut didukung oleh fenomena dimana masyarakat beralih dari pola belanja konvensional ke digital yang lebih mudah dan praktis. Maka dari itu, Go- Food dan/atau Grab-Food dapat memenuhi kebutuhan masyarakat di bidang kuliner.

4.3. Evaluasi Outer Model 4.3.1 Uji Validitas dan Reliabilitas 4.3.1.1. Convergent Validity

Dalam model PLS, convergent validity dapat dikatakan valid jika nilai outer loading 0,5 hingga 0,6 (Ghozali, 2008). Pada penelitian ini, telah dilakukan proses pengolahan data hingga mencapai hasil akhir data yang valid. Proses pengolahan data diawali dengan memasukkan seluruh indikator dari masing- masing variabel ke dalam program PLS (dilampirkan) dan terdapat beberapa indikator yang tidak

No Pernyataan Mean STD Dev Kategori

1 Kesediaan untuk menggunakan Go-Food dan/atau Grab-Food di

kemudian hari 9.027 1.006 sangat bersedia

2 Saya akan ... layanan Go-Food dan/atau Grab-Food

kepada orang-orang sekitar saya 8.760 1.050 sangat

merekomendasikan 8.893 2.056 Sangat positif Rata-rata Keseluruhan Variabel Repurchase Intention

(5)

valid, yaitu indikator X.1.2; X6.1; X6.2; X7.1; X7.2; X7.3; X8.1; dan X8.2 sehingga dilakukan proses pemilihan indikator yang valid dan dapat digunakan dengan menghapus indikator- indikator tersebut dan hasil dari outer loading sudah memenuhi atau lebih dari 0.7, tetapi hasil dari cross loading tidak valid atau nilai konstruknya lebih rendah dibanding nilai konstruk lainnya sehingga dilakukan penghapusan pada indikator- indikator yang tidak valid pada cross loading, yaitu X4.1; X5; dan X6.3. Setelah melewati proses- proses tersebut, maka ditemukan hasil akhir olah data yang dapat digunakan. Adapun hasil korelasi antara indikator dengan konstruknya dijabarkan dengan model seperti berikut ini :

Gambar 4.1 Outer Loading Factor

Berdasarkan hasil model beserta outer loading pada gambar 4.1, dapat diketahui bahwa seluruh indikator memiliki nilai loading lebih dari 0,5 sehingga dapat dikatakan valid. Hasil dari model diatas dapat dipresentasikan dalam tabel berikut :

(6)

30

Tabel 4.4. Uji Validitas Convergent Validity

Sumber : Olahan Penulis

Berdasarkan tabel diatas, dapat diketahui bahwa nilai dari outer loading untuk setiap indikator pada tiap-tiap variabel memiliki nilai lebih besar dari 0,5 sehingga dapat disimpulkan bahwa indikator-indikator tersebut dapat dikatakan valid sebagai alat ukur konstruk dan telah memenuhi kriteria convergent validity.

Convergent validity juga dapat diuji dengan cara melihat nilai AVE/Average Variance Extracted. Berikut merupakan tabel hasil perhitungan AVE/Average Variance Extracted :

Konstruk Label Item Outer Loading

X1.1 Penggunaan aplikasi Go-Food dan/atau

Grab-Food 0.731

X2

Menggunakan jasa Go-Food dan/atau Grab-Food dapat memuaskan keinginan saya dalam mendapatkan pengakuan ataupun kebanggaan

0.835

X3 Perasaan saya saat menggunakan layanan

Go-Food dan/atau Grab-Food 0.848 X4.2

Harga makanan yang ditampilkan di aplikasi dibandingkan denganharga pada saat membeli sendiri di resto akan

0.798

M1 Kesesuaian produk yang diterima

dibandingkan yang dipesan 0.730

M2 Ketepatan waktu layanan pesan antar Go-

Food dan/atau Grab-Food 0.745

M3 Kesesuaian jumlah pesanan yang diterima 0.731

M4 Driver mengkonfirmasikembali kepada

customer terkait pesanan 0.719

M5

Saat customer bertanya mengenai penggunaan Go-Food dan/atau Grab- Food, driver

0.740

M6 Penampilan driver 0.727

M7 Reputasi Go-Food dan/atau Grab-Food 0.773

Y1 Kesediaan untuk menggunakan Go-Food

dan/atau Grab-Food di kemudian hari 0.891

Y2

Saya akan ... layanan Go-Food dan/atau Grab-Food kepada orang-orang sekitar saya

0.911 Customer Value

Customer Satisfaction

Repurchase Intention

(7)

Tabel 4.5. Average Variance Extracted (AVE)

Dari tabel 4.5. menunjukkan bahwa nilai AVE dari variabel Customer Value, Customer Satisfaction, dan Repurchase Intention lebih besar dari 0,50 sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai AVE telah memenuhi nilai convergent validity.

4.3.1.2. Discriminant Validity

Pengujian discriminant validity dilakukan untuk membuktikan apakah indikator pada suatu konstruk akan mempunyai loading factor terbesar pada konstruk yang dibentuknya daripada loading factor dengan konstruk yang lain.

Output discriminant validity ditunjukan pada tabel cross loading berikut :

Tabel 4.6. Cross Loading

Berdasarkan data pada tabel 4.6 diatas dapat diketahui bahwa masing-masing indikator pada variabel penelitian memiliki nilai cross loading terbesar pada

Variabel Average Variance Extracted (AVE)

Customer Value 0.647

Customer Satisfaction 0.545

Repurchase Intention 0.812

Customer Satisfaction Customer Value Repurchase Intention

M1 0,730 0,431 0,375

M2 0,745 0,434 0,345

M3 0,731 0,455 0,400

M4 0,719 0,460 0,452

M5 0,740 0,435 0,336

M6 0,727 0,460 0,442

M7 0,773 0,716 0,528

X1.1 0,451 0,731 0,654

X2 0,721 0,835 0,649

X3 0,498 0,848 0,629

X4.2 0,464 0,798 0,586

Y1 0,480 0,673 0,891

Y2 0,543 0,738 0,911

(8)

32

variabel yang dibentuknya dibandingkan dengan nilai cross loading pada variabel lainnya. Berdasarkan hasil yang diperoleh tersebut, dapat dinyatakan bahwa indikator-indikator pada masing-masing variabel yang digunakan dalam penelitian ini telah memiliki discriminant validity yang baik dalam menyusun variabelnya masing-masing.

4.3.1.3. Composite reliability dan Cronbach’s Alpha

Di samping uji validitas konstruk, dilakukan juga uji reliabilitas konstruk yang diukur dengan composite reliability dan cronbach’s alpha dari blok indikator yang mengukur konstruk. Berikut ini adalah hasil pengujian composite reliability dan cronbach alpha :

Tabel 4.7. Composite Reliability dan Cronbach’s Alpha

Konstruk dinyatakan reliable jika memiliki nilai composite reliability di atas 0,70 dan cronbach’s alpha di atas 0,60. Dari hasil output PLS di atas, semua konstruk memiliki nilai composite reliability di atas 0,70 dan cronbach’s alpha di atas 0,60 sehingga dapat disimpulkan bahwa semua konstruk memiliki reliabilitas yang baik.

4.4. Evaluasi Inner Model 4.4.1 R- Square

Model struktural PLS dapat dievaluasi dengan melihat nilai R-Square untuk setiap variabel laten dependen. Semakin tinggi nilai R-Square, semakin tinggi pula nilai akurasi prediktif.

Composite Reliability Cronbach's Alpha

Customer Satisfaction 0,893 0,862

Customer Value 0,880 0,817

Repurchase Intention 0,896 0,769

(9)

Tabel 4.8. Nilai R-Square

Berdasarkan tabel diatas, dapat diketahui bahwa variabel Customer Satisfaction mewakili customer value dengan nilai R-Square sebesar 0,457. Perolehan nilai tersebut termasuk dalam kategori moderat. Kemudian untuk nilai R-Square yang diperoleh variabel Repurchase Intention, yaitu sebesar 0,618. Nilai tersebut termasuk kategori nilai yang baik dan menjelaskan bahwa repurchase intention didapat oleh perubahan nilai variabel customer satisfaction dan customer value sebesar 61,8%.

4.4.2 Q- Square

Model struktural disebut relevan apabila nilai Q-Square (Q²) lebih besar dari angka 0. Semakin tinggi nilai Q-Square maka model dapat dikatakan semakin baik atau semakin fit dengan data. Nilai Q-Square memiliki arti yang sama dengan R- Square. Berikut adalah hasil perhitungan nilai Q-Square :

Q-Square = 1 – [(1-R²1) x (1-R²2)]

= 1 – [(1-0,457) X (1-0,618)]

= 1 – (0,543 x 0,382)

= 1 – 0,207

= 0,793

Berdasarkan hasil perhitungan diatas, diperoleh nilai Q-Square sebesar 0,793 atau sebesar 79,3%. Hal ini menunjukkan bahwa model terbukti memiliki relevansi yang layak untuk digunakan karena nilai Q²diatas nol. Model struktural dalam penelitian ini menjelaskan hubungan antara variabel sebesar 79,3%.

Sedangkan sebesar 20,7% sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.

R Square R Square Adjusted Customer Satisfaction 0,457 0,454 Repurchase Intention 0,618 0,612

(10)

34 4.5. Uji Hipotesis

Uji hipotesis dilakukan dengan menggunakan bootsraping. Untuk menilai tingkat signifikansi dalam pengujian inner structural model, dapat dilihat melalui nilai t-statistic dan nilai p-value. Hipotesis dapat dinyatakan diterima apabila nilai p-value < 0,05. Berikut merupakan hasil uji hipotesis yang diperoleh dalam penelitian ini :

Tabel 4.9. Hasil Estimasi

Berdasarkan tabel 4.9 diatas, dapat diketahui bahwa tidak semua pengaruh diterima.

Pengaruh yang tidak diterima yaitu Customer Satisfaction -> Repurchase Intention karena memiliki nilai p-values lebih dari 0,05 yaitu sebesar 0,310 dan memiliki indirect effects sebesar 0,048. Sedangkan dua pengaruh lainnya yaitu Customer Value -> Customer Satisfaction dan Customer Value -> Repurchase Intention diterima karena pengaruh yang ditunjukkan memiliki nilai p-values kurang dari 0,05 sehingga dapat dinyatakan variabel memilki pengaruh yang signifikan.

Berdasarkan tabel tersebut juga dapat disimpulkan bahwa pengaruh antara customer value terhadap customer satisfaction memiliki nilai path coefficients sebesar sebesar 0,676 yang artinya signifikan. Begitu pula dengan pengaruh antara customer value dan repurchase intention yaitu sebesar 0,736. Pada pengaruh antara customer satisfaction dengan repurchase intention memiliki nilai path coefficients sebesar 0,072 yang artinya tidak signifikan dan akan dijelaskan lebih lanjut pada sub- bab pembahasan.

Pengaruh Path Coefficients T Statistics P Values H0

Customer Satisfaction -> Repurchase Intention 0,072 1,017 0,310 Gagal Customer Value -> Customer Satisfaction 0,676 15,903 0,000 Ditolak

Customer Value -> Repurchase Intention 0,736 20,729 0,000 Ditolak

Specific Indirect Effects Customer Value -> Customer Satisfaction -> Repurchase Intention 0,048

(11)

4.6. Pembahasan

1. Berdasarkan hasil pengujian hipotests penelitian yang telah dilakukan, diketahui bahwa hipotesa customer value berpengaruh positif signifikan terhadap repurchase intention dengan nilai T-statistik sebesar 20,729.

Ditemukan bahwa hasil mean dari variabel customer value adalah 8,535 dan repurchase intention adalah 8,893 yang dapat dikategorikan tinggi dengan nilai indikator tertinggi yang terdapat pada X1.1 dan Y2 sehingga dapat dikatakan semakin tinggi customer value, maka akan meningkatkan repurchase intention pada penggunaan online food delivery service tanpa melalui mediasi customer satisfaction. Hal ini didukung dengan teori oleh Nikbin et al (2011) yang menyatakan bahwa semakin banyak value yang didapatkan dibandingkan pengorbanan yang dikeluarkan oleh pelanggan, maka akan semakin besar pula peluang minat untuk menggunakan kembali produk atau jasa tersebut di masa yang akan datang.

2. Diketahui juga bahwa hipotesa customer value tidak berpengaruh terhadap repurchase intention jika menggunakan mediasi customer satisfaction, sehingga dapat dismpulkan bahwa customer satisfaction tidak menjamin seseorang untuk melakukan repurchase intention atas suatu produk atau jasa. Dapat disimpulkan juga bahwa value memiliki pengaruh yang lebih kuat dibandingkan customer satisfaction dalam meningkatkan repurchase intention. Pada studi kasus dalam penggunaan online food delivery service yaitu go-food dan/atau grab-food diketahui bahwa pengguna aplikasi go- food dan/atau grab-food di Surabaya tidak harus merasakan puas untuk melakukan repurchase.

3. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa nilai path coefficient customer satisfaction tidak signifikan terhadap repurchase intention dan hal tersebut dipengaruhi oleh beberapa faktor :

- Keputusan customer untuk melakukan repurchase didorong oleh 3 faktor utama yaitu past experience, value, dan future expectation.

(Wathne, et al, 2001). Teori tersebut menunjukkan bahwa untuk memenuhi repurchase intention tidak harus melalui kepuasan tetapi

(12)

36

yang memiliki peranan penting untuk mencapai repurchase intention adalah menciptakan value kepada customer.

- Kepuasan merupakan perasaan yang dirasakan pada saat itu (current time) dimana tingkat kepuasan seseorang dapat berubah bergantung dengan situasi yang dialami sehingga kepuasan tidak menjamin seseorang untuk melakukan repurchase. Selain itu, salah satu faktor yang mempengaruhi kepuasan adalah faktor emosional dimana kepuasan akan timbul saat mereka menggunakan sesuatu yang meningkatkan perasaan bangga ataupun kepercayaan diri. Walaupun tidak memenuhi kriteria satisfaction pada saat menggunakan jasa go- food dan/atau grab-food di satu waktu, terdapat kemungkinan para pengguna untuk menggunakan kembali di waktu berikutnya karena berbagai faktor yaitu kemalasan, tidak ada pilihan, promo dan harapan untuk lebih baik kedepannya (CNN Indonesia, Januari 2019).

4. Pada hasil analisa deskriptif variabel customer satisfaction ditemukan bahwa pada pernyataan “Driver mengkonfirmasi kembali kepada customer terkait pesanan” memiliki nilai mean tertinggi, yaitu sebesar 8,693. Namun, pada pernyataan “Kesesuaian jumlah pesanan yang diterima” memiliki nilai mean 8,533 dimana semestinya poin ini memiliki peluang untuk mendapatkan nilai yang lebih tinggi karena jika driver sudah melakukan konfirmasi kembali terkait pesanan, maka seharusnya jumlah pesanan yang diterima juga sesuai. Hal ini menggambarkan bahwa driver kurang memperhatikan dan kurang mementingkan kemauan pelanggan, contohnya pada saat driver menerima pesanan dan sudah melakukan konfirmasi, driver tidak langsung bergegas ke tempat tujuan melainkan melakukan kepentingan pribadi sehingga pada akhirnya driver melakukan kesalahan dalam memenuhi pesanan.