MAKALAH SKRIPSI
PEMODELAN KEPUASAN PELANGGAN LISTRIK DENGAN
METODE
STRUCTURAL EQUATION MODELING
Disusun oleh:
NURRACHMAN SUKHO MAHADY
11/313481/TK/37911
JURUSAN TEKNIK ELEKTRO DAN TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS GADJAH MADA
MAKALAH SKRIPSI
PEMODELAN KEPUASAN PELANGGAN LISTRIK DENGAN METODE
STRUCTURAL EQUATION MODELING
Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh
Gelar Sarjana Teknik Program S-1
Pada Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Fakultas Teknik
Universitas Gadjah Mada
Disusun oleh :
NURRACHMAN SUKHO MAHADY
11/313481/TK/37911
Telah disetujui dan disahkan
pada tanggal
Dosen Pembimbing I
Dosen Pembimbing II
Avrin Nur Widiastuti, S.T., M.Eng.
NIP.198004032005012003
1
PEMODELAN KEPUASAN PELANGGAN
LISTRIK DENGAN METODE
STRUCTURAL EQUATION MODELING
Abstract— Electricity has been considered as a primary need in the community. Electricity is provided by the state, in this case by PT PLN (Persero) is obliged in sufficient quantity, good quality and reasonable price. One step to determine the quality of PT PLN (Persero) service from customers. Point of view is the holding of Customer Satisfaction Survey (SKP).
In this study, researchers used data from Customer Satisfaction Survey PT PLN (Persero) in 2013. The research was conducted throughout Indonesia, but the data used are only respondents from Java, Madura and Bali to the type of customer Households, Social, and Governance. This study adopted a model of customer satisfaction by Ardabili and adapted to the needs of research. By using Structural Equation Modeling, Technical Performance obtained the degree of influence on customer satisfaction is positively and significantly by 0.248. The amount of influence to the Customer Relations Customer satisfaction also showed a positive and significant value of 0.958.
Key Words--- Customer Satisfaction, SEM, Electric Power Service Provider
Intisari --- Listrik sudah dianggap sebagai kebutuhan primer di masyarakat. Listrik yang disediakan oleh negara, dalam hal ini oleh PT PLN (Persero) wajib dalam jumlah yang cukup, kualitas yang baik, dan harga yang wajar. Salah satu langkah untuk mengetahui kualitas pelayan PT PLN (Persero) dari sudut pandang pelanggannya. adalah dengan diadakannya Survei Kepuasan Pelanggan (SKP)..
Pada penelitian ini, peneliti menggunakan data hasil Survei Kepuasan Pelanggan PT PLN (Persero) tahun 2013. Penelitian dilaksanakan di seluruh indonesia, namun data yang digunakan hanya responden dari wilayah Jawa, Madura, dan Bali dengan jenis pelanggan Rumah Tangga, Sosial, dan Pemerintahan. Penelitian ini mengadopsi model Kepuasan Pelanggan oleh Ardabili yang disesuaikan dengan kebutuhan penelitian. Dengan menggunakan metode Structural Equation Modeling didapatkan besarnya pengaruh Performa Teknis terhadap Kepuasan Pelanggan adalah positif dan signifikan sebesar 0,248. Besarnya pengaruh Hubungan dengan Pelanggan terhadap Kepuasan Pelanggan juga menunjukkan nilai yang positif dan signifikan sebesar 0,958.
Kata Kunci— Kepuasan Pelanggan, SEM, Penyedia Jasa Tenaga Listrik
1Mahasiswa, Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi
Informasi,UGM, Jalan Grafika 2 Bulaksumur, Yogyakarta. 55281. Indonesia (tlp: 0274-552305; fax: 0274-547506; e-mail: nurrachman.sukho@gmail.com)
2, 3 Dosen penulis, Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi
Informasi,UGM, Jalan Grafika 2 Bulaksumur, Yogyakarta. 55281. Indonesia (tlp: 0274-552305; fax: 0274-547506; e-mail:
2avrin@ugm.ac.id,3sasongko@te.ugm.ac.id)
I. PENDAHULUAN
Energi listrik bentuk paling popular dari energi, karena listrik dapat di alirkan dengan mudah dan mempunyai efisiensi tinggi serta biaya yang terjangkau Listrik juga menjadi komoditi yang tidak dapat terpisahkan dari kehidupan masyarakat era ini. Banyak dampak positif dari listrik di berbagai sektor kehidupan, bahkan listrik sudah dianggap sebagai kebutuhan primer di masyarakat. Tidak hanya berpengaruh pada sektor perekonomian, listrik juga berperan
sangat penting dalam kehidupan tiap orang dalam sektor rumah tangga.
PT PLN (Persero) sebagai penyedia layanan tenaga listrik di Indonesia harus memberikan pelayanan terbaik kepada konsumennya, walaupun saat ini masih menjadi pemnain tunggal di ranah distribusi tenaga listrik. Salah satu langkah untuk mengetahui kualitas pelayan PT PLN (Persero) adalah dengan diadakannya Survei Kepuasan Pelanggan (SKP), untuk mengetahui kualitas pelayanan PT PLN (Persero) dari sudut pandang pelanggannya.
Penelitian dengan judul “Pemodelan Analisis Kepuasan Pelanggan Listrik menggunakan Metode Structural Equation Modeling” ini ditujukan untuk :
1. Membangun model Kepuasan Pelanggan PT PLN (Persero) dengan metode Structural Equation Modeling.
2. Melihat faktor apa saja yang mempengaruhi kepuasan pelanggan PT PLN (Persero).
3. Menghitung seberapa signifikan pengaruh variabel-variabel yang ada di kuisioner terhadap kepuasan pelanggan PT PLN (Persero).
II. DASAR TEORI
A. Pelayanan
Pelayanan yang dirasakan pelanggan dapat didefinisikan sebagai tingkat kesesuaian antara keinginan atau harapan pelanggan dan persepsi mereka [1]Faktor yang mempengaruhi persepsi tersebut yaitu: pertama, apa yang didengar oleh pelanggan dari pelanggan lain (word-of-mouth communication). Kedua, kebutuhan individu pelanggan yang mungkin cenderung menunjukkan harapan tertentu. Ketiga, pengalaman pelanggan masa lalu juga dapat mempengaruhi tingkat harpaan mereka. Keempat, adalah komunikasi eksternal dari penyedia jasa juga berperan dalam membentuk harapan pelanggan.
B. Kepuasan Pelanggan
Secara umumnya, kepuasan adalah perasaan seseorang senang atau kecewa yang didapat dari hasil membandingkan kinerja yang didapatkan dari suatu produk atau jasa dengan harapan . [2]
C. Mutu Layanan Penyedia Tenaga Listrik
3
tarif yang terlalu tinggi tentu pelanggan akan memilih perusahaan lain. Ketiga adalah kecepatan penyedia jasa untuk menghadapi keluhan pelanggan. Tidak dipungkiri dalam bisnis penyediaan tenaga listrik pasti akan ada gangguan baik teknis kelistrikan atau non-teknis. Perusahaan dituntut untuk menangani permasalahan tersebut dengan cepat. Dan kemudahan mengakses informasi dari perusahaan terutama melalui media online.
D. Structural Equation Modeling
SEM (Structural Equation Modeling) adalah suatu teknik statistik yang mampu menganalisis pola hubungan antara konstrak laten dan indikatornya (factor analysis), serta hubungan antara konstrak laten yang satu dengan lainnya (path analysis), serta kesalahan pengukuran secara langsung (eror). Teknik analisis data menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) dilakukan untuk menjelaskan secara menyeluruh hubungan antar variabel yang ada dalam penelitian.
Variabel penelitian adalah konsep abstrak yang dapat diukur. Konsep abstrak itu antara lain kepuasan kerja, kepuasan akan layanan, dan komitmen. Konsep abstrak yang langsung dapat diukur disebut observed variabel. Sebagai contoh: inflasi dapat langsung diukur dengan indek harga konsumen, kinerja perusahaan dapat diukur dengan laba atau ROA. Namun demikian ada konsep abstrak yang tidak dapat diukur langsung atau unobserved variable (sering juga disebut latent atau konstruk) sebagai misal kepuasan kerja. [4] Variabel ini diukur dengan seperangkat pertanyaan yang intinya mengukur seberapa puas seseorang terhadap pekerjaannya. Reponden diminta untuk menjawab pertanyaan (disebut indicator atau manifest) dengan tipe jawaban skala likert. Didalam konveknsi SEM variabel observed digambarkan dengan kotak dan latent variabel digambarkan dengan bulat oval atau elips.
GAMBAR I. ContohVariabel Laten dan Indikatornya TABEL I. Kuisioner Pertanyaan memakai Skala Likert
Pertanyaan Nilai
2 Setujukah gaji anda cukupuntuk hidup 1 2 3 4 5
X
III. METODOLOGI PENELITIAN
A. Mengembangkan model berdasarkan teori.
SEM merupakan confirmatory technique yang digunakan untuk menguji hubungan kausalitas, dimana perubahan pada suatu variabel diasumsikan menghasilkan perubahan pada variabel lain. Kuatnya hubungan kausalitas antara dua variabel yang diasumsikan oleh peneliti akan dihitung dalam software AMOS. Kajian teoritis yang menjadi konstruk dan dimensi-dimensi yang akan diteliti dijelaskan dalam telaah teoritis dan ditunjukan dalam model kerangka pemikiran teoritis.
Model Kepuasan Pelanggan PT PLN (Persero) peneliti bentuk dan kembangkan berdasarkan penelitian yang ada sebelumnya dan menggunakan variabel pertanyaan yang ada di kuisioner Survei Kepuasan Pelanggan PT PLN (Persero) tahun 2013. Ardabili [5] dalam penelitiannya menuturkan bahwa tiga komponen penting untuk mengukur kepuasan pelanggan dalam bisnis penyedia jasa tenaga listrik adalah: performa teknis, hubungan dengan pelanggan, dan pemberian informasi. Peneliti menggunakan model yang telah diuji tersebut untuk membentuk model kepuasan pelanggan listrik dengan studi kasus pada PT PLN (Persero).
B. Menggunakan diagram alur (path diagram).
Pada langkah ini, akan dibentuk sebuah diagram alur dari model kerangka pemikiran teoritis untuk menggambarkan hubungan kausalitas dari konstruk. Pada penelitian ini terdapat tiga konstruk eksogen (performa teknis, hubungan dengan pelanggan, dan pemberian informasi), serta satu konstruk endogen (kepuasan pelanggan).
GAMBAR II. Diagram Alur Model Kepuasan Pelanggan Listrik dengan Studi Kasus pada PT PLN (Persero)
TABEL II. Pertanyaan Indikator masing – masing Variabel Konstruk
Konstruk Indikator - indikator ItemNo.
Performa Teknis (Technical Performance)
Kemudahan dalam memahami perhitungan biaya pemakain listrik (PHB)
3
Sikap petugas PLN dalam berinteraksi dengan pelanggan (SKP)
Keakuratan Angka Pencatatan Meter (APM)
1
Kemudahan menghubungi petugas gangguan (KMP)
2
Kecepatan datang petugas (KDP) 3
Kemudahan menghubungi contact center pln 123 (KCC)
4
Kemudahan mendapatkan layanan melalui situs www.pln.co.id (KAW) 5
Pemberian Informasi (Announcing)
Keterbukaan informasi perhitungan biaya pemakain listrik (IPB) 1
Kemudahan memahami informasi yang diberikan PT PLN (Persero) (KMI) 2
Kepuasan Pelanggan (Customer Satisfaction)
Kontunyuitas listrik (KNL) 1
Kecepatan mengatasi gangguan (KMG) 2
C. Konversi diagram alur kedalam persamaan struktural. Persamaan structural memperlihatkan hubungan kausalitas antar berbagai konstruk dalam model. Pada tahap ini ditentukan variabel mana mengukur konstruk mana, serta menentukan serangkaian matriks yang menunjukkan korelasi yang dihipotesiskan antar konstruk atau variabel.
D. Pemilihan teknik input dan teknik estimasi yang akan digunakan.
Model persamaan structural berbeda dengan teknik analisis multivariate lainnya, SEM hanya menggunakan data inout berupa matriks varian/kovarian atau korelasi. Data mentah individu dapat dimasukkan dalam program AMOS, akan tetapi program AMOS akan merubah data mentah menjadi matriks kovarian atau matrik korelasi.
E : Melakukan uji identifikasi.
Uji identifikasi pada prinsipnya adalah menguji mengenai ketidakmampuan model yang dikembangkan untuk menghasilkan estimasi yang unik. Ada tiga jenis identifikasi yang mungkin terjadi dalam SEM, yaitu just identified bila mempunya degree of freedom sebesar 0, under identified yang mempunyai nilai degree of freedom negatif, dan overidentified yang mempunyai nilai degree of freedom positif.
F. Evaluasi model.
Kriteria goodness-of-fit (GoF) digunakan unutk mengevaluasi kesesuaian model. Langkah yang harus dilakukan sebelum menilai kelayakan dari model struktural adalah mengevaluasi asumsi SEM.
G. Interpretasi dan modifikasi model.
Langkah terakhir dari analisis SEM adalah menginterpretasikan model serta melakukan modifikasi model. Memodifikasi model dapat dilakukan dengan mengamati normalized residuals dan modification indices [6]
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada Survei Kepuasan Pelanggan PT PLN (Persero) tahun 2013 didapat 7951 responden untuk wilayah Jawa, Bali, dan Madura dengan jenis pelanggan Rumah Tangga, Sosial, dan Pemerintahan. Namun dari 7951 responden tersebut diseleksi dan diambil 182 responden saja, hal tersebut dikarenakan hanya ada 182 responden yang mengisi 13 butir pertanyaan dalam kuisioner secara lengkap. Adanya responden yang tidak menjawab seluruh pertanyaan karena butir pertanyaan yang wajib dijawab hanya 6 pertanyaan, sisanya hanya dijawab jika responden pernah mengalami situasi pelayanan seperti yang ditanyakan
A. PengembangaModel dan Pemakaian Software AMOS 22.0
Model Kepuasan Pelanggan yang dipakai dalam penelitian ini sesuai yang tercantum pada bab 3.Model tersebut bertujuan untuk mengkaji seberapa besar pengaruh faktor-faktor performa teknis, hubungan dengan pelanggan, dan pemberian informasi terhadap kepuasan pelanggan. Setelah model SEM tersusun beserta variabel-variabelnya, tahapan selanjutnya adalah mengubah model tersebut kedalam diagram alur (path diagram).
GAMBAR III. Model Kepuasan Pelanggan Listrik dengan Studi Kasus pada PT PLN (Persero) dalam Software AMOS
B. Input Nilai Variabel dan Identifikasi Model
5
yang digunakan sebagai input untuk melakukan analisis SEM yang bertujuan untuk menguji teori [6] Untuk teknik estimasi, AMOS secara otomatis juga telah merekomendasikan untuk menggunakan Maksimum Likelihood (ML).
Setelah model dibuat dan desain sudah ditentukan, pada model dilakukan uji identifikasi. Identifikasi ini dilakukan dengan melihat nilai Degree of Freedom (df) dari model yang dibuat. Degree of freedom didapat dari perhitungan jumlah sampel momen dikurangi jumlah parameter yang akan diestimasi. Sampel momen dihitung dengan rumus :
P(P+1)/2 (1)
dimana p adalah jumlah observed variable. Jumlah observed variable = 13
Jumlah sampel momen = 13 (13+1) /2 = 91 Jumlah parameter yang diestimasi = 29
Degree of Freedom = (91 – 29) =62
Hal ini menunjukkan bahwa model termasuk kategori over identified dan bisa dilanjutkan ke tahap selanjutnya.
C. Evaluasi Model Uji Normalitas Data
Seperti metode statistik lain, SEM juga mensyaratkan data terdidtribusi normal. Sebuah distribusi data dikatakan normal jika data tidak miring ke kiri atau kenanan (skweness adalah 0)., sera mempunyai kemiringan yang ideal (nilai kurtosis adalah 0). Peneliti akan menguji seberapa besar tingkat kemiringan atau seberapa runcing distribusi data, sehingga masih dapat dianggap normal Menurut Santoso [7] jika data terdistribusi sangat tidak normal (non normal), maka hasil analisis dikhawatirkan menjadi bias. Data dikatakan terdisribusi normal jika uji normal menggunakan AMOS nilai cr skewness atau cr kurtosis secara keseluruhan (multivariate) harus berada pada range ± 2, 58
TABELIII NILAI SKEWNESSDAN KURTOSIS
Variabel Skew C.R. Kurtosis C.R.
L4_IPB -0,587 -3,235 0,619 1,706 L11_KMI -0,165 -0,910 -0,309 -0,851 L13_KAW 0,186 1,027 -0,522 -1,437 L12_KCC -0,017 -0,095 -0,731 -2,013 L9_KDP -0,367 -2,022 -0,259 -0,712 L8_KMP -0,480 -2,645 0,200 0,550 L6_APM -0,514 -2,833 0,095 0,261 L14_SKP -0,540 -2,974 0,509 1,401 L5_PHB -0,312 -1,717 0,088 0,244 L3_LMK -0,219 -1,204 -0,714 -1,966 L2_STT -0,834 -4,591 0,377 1,038 L1_KNL -0,817 -4,501 0,275 0,757 L10_KMG -0,467 -2,571 0,078 0,216
Multivariate 38,889 13,286
Terlihat pada gambar diatas bahwa nilai critical ratio (c.r) untuk skweness terdapat nilai diatas ambang batas ± 2, 58. Nilai critical ratio secara multivariate juga menunjukkan
nilai 13,286 yang menunjukkan data belum terdistribusi normal secara multivariate. Sesuai dengan hasil uji mahalanobis distance, sebanyak 43 data perlu dihapus untuk memenuhi asumsi SEM yang mengharuskan tidak adanya outlier.
TABELIV. NILAI SKEWNESSDAN KURTOSISSETELAHPENGHAPUSAN OUTLIER
Variabel Skew C.R. Kurtosis C.R.
L4_IPB -0,587 -3,235 0,619 1,706 L11_KMI -0,165 -0,910 -0,309 -0,851 L13_KAW 0,186 1,027 -0,522 -1,437 L12_KCC -0,017 -0,095 -0,731 -2,013 L9_KDP -0,367 -2,022 -0,259 -0,712 L8_KMP -0,480 -2,645 0,200 0,550 L6_APM -0,514 -2,833 0,095 0,261 L14_SKP -0,540 -2,974 0,509 1,401 L5_PHB -0,312 -1,717 0,088 0,244 L3_LMK -0,219 -1,204 -0,714 -1,966 L2_STT -0,834 -4,591 0,377 1,038 L1_KNL -0,817 -4,501 0,275 0,757 L10_KMG -0,467 -2,571 0,078 0,216
Multivariate 38,889 13,286
Nilai c.r.multivariate sudah memenuhi persyaratan data disebut normal yaitu c.r. bernilai 2,090 atau dibawah tepat variabel-variabel manifest menjelaskan konstruk yang ada. Pengujian fit model dilakukan dengan pengujian Goodness of Fit Test (GoF).
TABEL V. Kriteria Goodness of Fit Model
N o
Indikator Indikator Fit Kesimpulan Batasan Hasil
1 CMIN/df <2 4,926 Tidak Fit
2 GFI >0,9 0,728 Tidak Fit
3 AGFI >0,9 0,601 Tidak Fit
4 TLI >0,9 0,479 Tidak Fit
5 CFI >0,9 0,586 Tidak Fit
6 RMSEA <0,08 0,199 Tidak Fit
Dari TABEL V diatas dapat dilihat bahwa semua indikator menunjukkan nilai yang belum memenuhi syarat sebuah model dikatakan fit. Berdasarkan hasil analisis Goodness of Fit tersebut, model dinyatakan belum valid atau tidak fit dengan data yang ada.
GAMBAR IV. Model Kepuasan Pelanggan yang Baru setelah Penghapusan Konstruk Announcing
Dari model pada GAMBAR IV didapatkan nilai keluaran AMOS yang digunakan untuk mengukur indikator-indikator Goodness of Fit (GoF). Hasil perhitungan fit model terlihat pada tabel 4.4 dibawah.
TABEL V. Kriteria Goodness of Fit Model yang Baru
N o
Indikator Indikator Fit Kesimpula n Batasan Hasil
1 CMIN/df <2 5,082 Tidak Fit
2 GFI >0,9 0,762 Tidak Fit
3 AGFI >0,9 0,656 Tidak Fit
4 TLI >0,9 0,613 Tidak Fit
5 CFI >0,9 0,687 Tidak Fit
6 RMSEA <0,08 0,172 Tidak Fit
Berdasarkan hasil analisis Goodness of Fit tersebut, model dinyatakan tidak fit dengan data yang ada.Langkah lain untuk memperbaiki Goodness of Fit model adalah dengan memodifikasi model. Modifikasi yang dilakukan oleh peneliti yaitu dengan menghubungkan variabel eror. Korelasi antar eror menunjukan bahwa varians unik (varians yang tidak dijelaskan oleh konstruk) di dalam model tumpang tindih. [8]
AMOS mempunyai fitur Modification Indices yang dapat digunakan sebagai acuan untuk memodifikasi model [9] Setelah model dimodifikasi, dilakukan kembali uji goodness of fit. Dari pengujian GOF menunjukkan kenaikan nilai-nilai indikator GOF seperti terlihat pada tabel 4.5.
TABEL VI. Kriteria Goodness of Fit Model setelah Modifikasi
D. Analisa data dan Pembahasan
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkaji seberapa besar faktor-faktor performa teknis dan hubungan dengan
pelanggan terhadap kepuasan pelanggan pengguna jasa PT PLN (Persero). Analisis yang telah dilakukan yaitu pengaruh masing-masing variabel konstruk berdasarkan Regression Weight dan output Standardize Regression Weight
Hubungan antara kosntruk dan variabel indikatornya
Performa
No Indikator Indikator Fit Kesimpulan
Batasan Hasil
1 CMIN/df <2 1,856 Fit
2 GFI <0,9 0,916 Fit
3 AGFI <0,9 0,847 Tidak Fit
4 TLI <0,9 0,919 Fit
5 CFI <0,9 0,948 Fit
7
GAMBAR V. Nilai Koefisian untuk Hubungan Konstruk dengan Variabel Indikatornya
Hubungan antar konstruk/ Unobserved variables
GAMBAR VI. Nilai Koefisien untuk Hubunngan antar Konstruk
Hipotesis ke-1
Hipotesis yang dibuat sesuai dengan obyek dan kerangka pemikiran penelitian sebagai berikut:
H1 : Performa Teknis berpengaruh signifikan dan positif sebesar 0,258 terhadap Kepuasan Pelanggan
Didapatkan pengaruh Performa Teknis terhadap Kepuasan Pelanggan. Sehingga konstruk variabel Performa Teknis beserta variabel indikatornya yaitu Kestabilan Tegangan, Kecepatan Listrik Menyala Setelah Padam, Informasi Perhitungan Biaya, Kemudahan Memahami Perhitungan Biaya Listrik, dan Sikap Petugas saat Berinteraksi dengan Pelanggan mempengaruhi konstruk Kepuasan Pelanggan.
Hipotesis ke – 2
H2 : Hubungan dengan Pelanggan berpengaruh signifikan dan positif sebesar 0,958 terhadap Kepuasan Pelanggan Didapatkan pengaruh Hubungan dengan Pelanggan terhadap Kepuasan Pelanggan. Sehingga konstruk variabel Performa Teknis beserta variabel indikatornya yaitu Keakuratan Pencatatan Meter, Kemudahan menghubungi Petugas, Kecepatan Datang Petugas, Kemudahan Menghubungi contact center 123, Kemudahan Mendapat informasi di www.pln.co.id mempengaruhi konstruk Kepuasan Pelanggan.
IV. KESIMPULAN
Model Kepuasan Pelanggan Listrik dengan Studi Kasus pada PT PLN (Persero) yang diusulkan oleh peneliti dengan metode Structural Equation Modeling mampu menjelaskan bahwa ada pengaruh positif dan signifikan dari variabel Performa Teknis terhadap Kepuasan Pelanggan sebesar 0,28. Kemudian ada pengaruh yang positif dan sihnifikan juga dari variabel Hubungan dengan Pelanggan terhadap Kepuasan Pelanggan sebesar 0,958. Seluruh variabel pertanyaan yang ada di kuisioner Survei Kepuasan Pelanggan PT PLN (Persero) juga mampu menjelaskan variabel konstruk masing-masing dengan baik.
V.REFERENSI
[1] Zeithami, Valarie A., Leonard L. Berry, dan A. Parasuraman. 1994. Reassessment of Expextation as a Comparison Standard in Measuring Service Quality: Implication for Further Research. Journal of Marketing, American Marketing Assosiation.
[2] Kotler, Philip, dan Kevin Lane Keller. 2012. Marketing Management.
New Jersey: Prentice Hall.
[3] J. D. Power. 2015.Press Release : Overall Customer Satisfaction with Residential Electric Utilities Continues to Improve; However, Utilities Not Keeping Pace with Satisfaction Increases in Other Service Industries.
[4] Ghozali, Imam. 2004 Model Persamaan Struktural, Konsep dan Aplikasi dengan Program AMOS Ver. 5.0. Badan Penerbit Universitas Diponegoro..
[5] Ardabili, Farzad S., et.al. 2012. Importance of mutual relations on customer satisfaction in industries with no/low direct contact with customers. African Journal of Business Management.
[6] Hair, Joseph F., William C. Black, Barry J. Babin, dan Rolph E. Anderson. 1998. Multivariate Data Analysis. New Jersey: Prentice Hall International Inc.
[7] Santoso, S. 2007. Structural Equation Modeling : Konsep dan Aplikasi dengan AMOS. Jakarta: Elex Media Komputindo.
[8] Wahyu, Widhiarso. 2011. Korelasi antar error dalam SEM.
[9] Arbuckle, James L. 2007. AMOS 18 User’s Guide. AMOS Development Corporation.
Performa Teknis
Hubungan dengan Pelanggan
0,258
0,958
