37 4.1. Objek Penelitian
Dalam melakukan sebuah penelitian yang pertama kali diperhatikan adalah objek penelitian yang akan diteliti. Dimana objek penelitian tersebut terkandung masalah yang akan dijadikan bahan penelitian untuk dicari pemecahannya. Menurut Sugiyono (2014:20) objek penelitian adalah sebagai berikut “Suatu atribut atau sifat atau nilai dari orang, objek atau kegiatan yang mempunyai variasi tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya”.
Objek dalam penelitian ini tentang tanggapan responden terhadap kualitas layanan, relationship marketing dan loyalitas pasien pada UPT Puskesmas Cipamokolan. Dimana UPT Puskesmas Cipamokolan berstatus BLUD yang telah mendapatkan akreditasi Madia serta mendapatkan kepercayaan menjadi puskesmas ramah anak.
4.2. Metode Penelitian
Pendekatan penelitian yang digunakan oleh peneliti dalam melakukan penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dan deskriptif.
Penelitian kuantitatif yaitu metode penelitian yang berdasarkan pada filsafat positivisme, digunakan untuk meneliti pada populasi suatu sampel tertentu, teknik pengambilan sampel pada umumnya random, pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian, analisis data bersifat kuantitatif atau statistik dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang telah ditetapkan. Metode ini menggunakan data-data angka yang dianalisis menggunakan statistik dalam Sugiyono (2014:8).
Pengertian metode deskriptif menurut Sugiyono (2014:53) yaitu:
“Suatu rumusan masalah yang berkenaan dengan pertanyaan terhadap keberadaan variabel mandiri, baik hanya pada satu variabel atau lebih (variabel mandiri adalah variabel yang berdiri sendiri, bukan variabel
independen, karena kalau variabel independen selalu dipasangkan dengan variabel dependen).”
Dalam penelitian ini, metode deskriptif digunakan untuk menjelaskan tentang pengaruh Kualitas Pelayanan dan Relationship Marketing terhadap Loyalitas Pasien di UPT Puskesmas Cipamokolan.
4.3. Populasi Sampel dan Sampel 4.3.1. Populasi
Populasi merupakan subyek penelitian. Menurut Sugiyono (2014:80) populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek/subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Jadi populasi bukan hanya orang, tetapi juga obyek dan benda-benda alam yang lain. Populasi juga bukan sekedar jumlah yang ada pada obyek/subyek yang dipelajari, tetapi meliputi seluruh karakteristik/sifat yang dimiliki oleh subyek atau obyek itu. Adapun populasi dalam penenlitian ini adalah pasien peserta BPJS Non PBI yang berkunjung di UPT Puskesmas Cipamokolan setiap bulan rata sebanyak 1.425 orang.
4.3.2. Sampel
Pengertian sampel menurut Sugiyono (2014:82) adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut sampel yang diambil dari populasi tersebut harus betul-betul representative (mewakili). Ukuran sampel merupakan banyaknya sampel yang akan diambil dari suatu populasi. Rumus yang digunakan dalam pengambilan sampel ini adalah berdasarkan rumus Slovin yang dikutip oleh Husein Umar (2014:78) yaitu :
n=N / (1+N.(e)2) (4.1)
n = Jumlah Sampe
N = Jumlah Total Populasi
Jumlah populasi yang akan diteliti telah ditentukan dengan jumlah sebanyak 1.425 orang, maka dari data tersebut didapatkan ukuran sampel sebabgai berikut :
n = 1425/ [1 + 1425(0,1)²] = 99.92 dibulatkan jadi 100 (4.2) Jadi diketahui dari perhitungan untuk mengetahui ukuran sampel dengan tingkat kesalahan 10% adalah sebanyak 100 responden.
4.4. Teknik Sampling
Teknik sampling adalah teknik pengambilan sampel. Dalam menentukan sampel yang digunakan dalam penelitian ini, penulis menggunakan Teknik Probability Sampling adalah suatu metode pemilihan sampel, dimana setiap anggota populasi mempunyai peluang yang sama untuk dipilih menjadi anggota sampel. Metode ini sering disebut sebagai prosedur terbaik karena parameter populasi dapat diprediksi oleh statistik sampel dengan baik Husein Umar (2019:59). Sedangkan Metode yang digunakan adalah Cluster Sampling pengambilan sampel dengan cara ini mirip dengan cara stratifikasi. Perbedaanya adalah cara stratifikasi mengakibatkan adanya sub populasi yang unsur-unsurnya homogen, sementara cara kluster mengakibatkan unsur-unsurnya menjadi heterogen. Selanjutnya, dari masing-masing kluster dipilih sampel secara random sebanyak yang dibutuhkan Husein Umar (2019:60).
4.5. Teknik Pengumpulan Data
Teknik Pengumpulan data yang digunakan adalah:
1. Penelitian Lapangan
Merupakan teknik pengumpulan data untuk memperoleh data primer melalui :
a) Kuesioner (Angket), yaitu menyebarkan lembar isian pertanyaan kepada responden tentang pengaruh kualitas produk dan experiental marketing terhadap loyalitas pelanggan.
2. Studi Kepustakaan, yaitu mengumpulkan data atau teori pendukung melalui buku-buku tentang Manajemen Pemasaran, tulisan ilmiah maupun catatan kuliah yang ada hubungannya dengan judul dan isi skripsi.
4.6. Definisi Operasi Variabel
Menurut Sugiyono (2014:38) Definisi operasional “Suatu atribut atau sifat atau nilai dari orang, obyek atau kegiatan yang mempunyai variasi tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya”.
Dalam penelitian ini, operasional varibel terdiri dari :
Variabel X (Independen), yaitu kualitas layanan, relationship marketing ; dan
Variabel Y (Dependent), loyalitas pelanggan
Tabel 4.1 Operasional Variabel
Variable Definisi Indikator Alat Ukur
Kualitas Pelayanan (X1)
“Kualitas pelayanan berfokus pada upaya pemenuhan kebutuhan dan keinginan konsumen serta ketepatan penyampaianya untuk mengimbangi harapan konsumen”. Fandy Tjiptono (2015 : 114)
1. Tangibles (Bukti Fisik) 2. Empathy (Empati) 3. Reliability (Kehandalan) 4. Responsiveness (Cepat tanggap) 5. Assurance (Jaminan) Parasuraman, Zeithaml, dan Berry yang dikutip oleh Fandy Tjiptono (2015:137) Interval Relationship Marketing (X2) “relationship marketing merupakan salah satu strategi pemasaran kontemporer untuk semua perusahaan demi memenuhi kebutuhan 1. Trust (Kepercayaan) 2. Commitment (Komitmen) 3. Communication (Komunikasi) Interval
dan keinginan pelanggan. Dilihat dari sudut pandang pelanggan, faktor-faktor penting yangdigunakan untuk memenuhi kebutuhan para pelanggan adalah adanya kepercayaan, komitmen, mutualitas, dan hubungan jangka panjang dengan pelanggan.” Velnampy dan Sivesan (2012) 4. Conflict handling (Kemampuan penanganan konflik)
Velnampy dan Sivesan (2012)
Loyalitas Pasien (Y)
“Loyalty isi defined as non random purchase expressed over time by some decision making unit.”
Griffin dalam Ratih Huriyati (2015:129) 1. Makes Regular Repeat Purchases : melakukan pembelian secara teratur 2. Purchases across product and service lines : membeli di luar lini produk/jasa 3. Refers other : Merekomendasikan produk ke orang lain 4. Demonstrates an immnunity to the full of competition : Interval
menunjukkan kekebalan dari daya tarik produk sejenis dari pesaing
Griffin dalam Ratih
Huriyati (2015:130) 4.7. Metode Analisis yang Digunakan
Pengolahan data dilakukan untuk menjawab tujuan penelitian yaitu mengetahui iklan dan keputusan pembelian dari sudut pandang konsumen dengan cara mengolah setiap jawaban pertanyaan dari kuesioner yang disebarkan untuk dihitung frekuensinya dan persentasinya, kemudian dianalisa hasil data yang didapat.
Penelitian deskriptif bertujuan untuk memaparkan variabel-variabel yang diteliti, misalnya siapa, yang mana, kapan, dimana, dan tentang ketergantungan variabel pada sub-subvariabelnya. Studi dengan desain ini dapat dilakukan secara sederhana atau rumit dan dapat melibatkan data kuantitat yang dilengkapi data kualitatif. Dengan demikian, penelitian yang menggunakan desain ini akan menghasilkan informasi yang komprehensif mengenai variabel yang diteliti (Husein Umar 2019:7))
Untuk menjawab identifikasi masalah dilakukan penyusunan tabel frekuensi distribusi berdasarkan rata-rata skor totalnya. Kemudian rata-rata skor total tersebut akan dihubungkan dengan skala pengukurannya. Perhitungan yang sama juga akan dilakukan untuk rata-rata skor setiap dimensi dan untuk setiap indikator.
Untuk menetapkan skor rata-rata maka jumlah jawaban kuesioner dibagi jumlah pernyataan dikalikan jumlah responden dengan rumus sebagai berikut :
Sumber : Umar (2011:98)
Setelah diketahui skor rata-rata, maka hasil tersebut dimasukan kedalam garis kontinum dengan kecenderungan jawaban responden akan didasarkan pada nilai rata-rata skor yang selanjutnya akan dikategorikan pada rentang skor berikut ini :
Nilai Tertinggi = 5 Nilai Terendah = 1
Rentang Skor = 𝐍𝐢𝐥𝐚𝐢 𝐓𝐞𝐫𝐭𝐢𝐧𝐠𝐠𝐢−𝐍𝐢𝐥𝐚𝐢 𝐓𝐞𝐫𝐞𝐧𝐝𝐚𝐡𝐉𝐮𝐦𝐥𝐚𝐡 𝐍𝐢𝐥𝐚𝐢
= 𝟓−𝟏
𝟓 = 8 (4.4)
Sumber : Umar (2011:98)
4.7.1. Uji Validitas dan Reliabilitas Kuisioner
Sebelum data diolah dan dianalisis, maka terlebih dahulu harus dilakukan pengujian terhadap kualitas data untuk mengetahui kesungguhan para responden dalam menjawab pertanyaan yakni dengan uji validitas dan reliabilitas.
1. Uji Validitas
Uji validitas adalah pertanyaan sampai sejauh mana data yang tampung pada suatu kuisioner dapat diukur apa yang ingin diukur (Husein Umar, 2019: 63). Teknik yang digunakan untuk pengujian validitas menggunakan teknik Korelasi Person Moment.
Sedangkan menurut (Barker et al, 2016:70) bahwa untuk melihat valid tidaknya suatu alat ukur digunakan pendekatan secara statistika, yaitu melalui nilai koefisien korelasi skor butir pernyataan dengan skor total butir pernyataan, apabila koefisien korelasinya lebih besar atau sama dengan 0,30 maka pernyataan tersebut dinyatakan valid
2. Uji Reliabilitas
Reliabilitas adalah suatu nilai yang menunjukkan konsistensi suatu alat pengukuran didalam mngukur gejala yang ada (Umar, 2019:68) setiap alat
pengukuran seharusnya memiliki kemampuan untuk memberikan hasil pengukuran yang konsisten. Untuk melihat andal tidaknya suatu alat ukur digunakan pendekatan secara statistika, yaitu melalui koefisien reliabilitas dan apabila koefisien reliabilitasnya lebih besar dari 0,70 maka secara keseluruhan pernyataan tersebut dinyatakan reliable (Barker et al, 2016:70). Uji reliabilitas kuesioner dapat dicari dengan rumus sebagai berikut:
(4.5)
Jika nilai alpha > 0.7 artinya reliabilitas mencukupi (sufficient reliability) sementara jika alpha > 0.80 ini mensugestikan seluruh item reliabel dan seluruh tes secara konsisten memiliki reliabilitas yang kuat. Atau, ada pula yang memaknakannya sebagai berikut:
Jika alpha > 0.90 maka reliabilitas sempurna. Jika alpha antara 0.70 – 0.90 maka reliabilitas tinggi. Jika alpha 0.50 – 0.70 maka reliabilitas moderat. Jika alpha < 0.50 maka reliabilitas rendah. Jika alpha rendah, kemungkinan satu atau beberapa item tidak reliabel.
4.7.2. Uji Asumsi Klasik
Pengujian ini dilakukan untuk menguji kualitas data sehingga data diketahui keabsahannya dan menghindari terjadinya estimasi bias. Pengujian asumsi klasik ini menggunakan empat uji, yaitu uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi.
1. Uji Normalitas
Menurut Danang Sunyoto (2016:92) menjelaskan uji normalitas sebagai berikut:
“Selain uji asumsi klasik multikolinieritas dan heteroskedastisitas, uji asumsi klasik yang lain adalah uji normalitas, di mana akan menguji data variabel bebas (X) dan data variabel terikat (Y) pada persamaan regresi yang dihasilkan. Berdistribusi normal atau berdistribusi tidak normal. Persamaan regresi dikatakan baik jika mempunyai data variabel bebas dan data variabel terikat berdistribusi mendekati normal atau normal sama sekali”.
Uji normalitas digunakan untuk menguji apakan distribusi variabel terkait untuk setiap variabel bebas tertentu berdistribusi normal atau tidak dalam model regresi linear, asumsi ini ditunjukkan oleh nilai eror yang berdistribusi normal. Model regresi yang baik adalah model regresi yang memiliki distribusi normal atau mendekati normal, sehingga layak dilakukan pengujian secara statistik.
Uji normalitas data dilakukan dengan menggunakan Test Normality Kolmogorov-Smirnov, dasar pengambilan keputusan dilakukan berdasarkan probabilitas (Asymtotic Significanted), yaitu:
a. Jika probabilitas > 0,05 maka distribusi dari model regresi adalah normal.
b. Jika probabilitas < 0,05 maka distribusi dari model regresi adalah tidak normal.
2. Uji Multikolinearitas
Menurut Danang Sunyoto (2016:87) menjelaskan uji multikolinearitas sebagai berikut:
“Uji asumsi klasik jenis ini diterapkan untuk analisis regresi berganda yang terdiri atas dua atau lebih variabel bebas atau independen variabel (X1,2,3,...,n) di mana akan di ukur keeratan hubungan antar variabel bebas tersebut melalui besaran koefisien korelasi (r)”.
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Indikator model regresi yang baik adalah tidak adanya korelasi di antara variabel independen (Imam Ghozali, 2016:
105). Jika variabel independen saling berkolerasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel independen yang nilai kolerasi antar sesama variabel independen sama dengan nol.
Menurut Imam Ghozali (2016:105) menyatakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi adalah sebagai berikut:
1. “Jika R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel independen banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen.
2. Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen. Jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi (umumnya diatas 0,90), maka hal ini mengindikasikan adanya multikolinearitas. Tidak adanya korelasi yang tinggi antar variabel independen tidak berarti bebas dari multikolinearitas. Multikolinearitas dapat disebabkan karena adanya efek kombinasi dua atau lebih variabel independen.
3. Multikolinearitas juga dapat dilihat dari: a) tolerance value dan lawanya b) Variance Inflation Faktor (VIF). Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi (karena VIF=1/tolerance). Pengujian multikolinearitas dapat dilakukan sebagai berikut:
- Tolerance value < 0,10 atau VIF > 10 : terjadi multikolinearitas.
- Tolerance value > 0,10 atau VIF < 10 : tidak terjadi multikolinearitas”. 3. Uji Heteroskedastisidas
Menurut Danang Sunyoto (2016:90) menjelaskan uji heteroskedastisidas sebagai berikut:
“Dalam persamaan regresi beranda perlu juga diuji mengenai sama atau tidak varian dari residual dari observasi yang satu dengan observasi yang lain. Jika residualnya mempunyai varian yang sama disebut terjadi Homoskedastisitas dan jika variansnya tidak sama atau berbeda disebut
terjadi Heteroskedastisitas. Persamaan regresi yang baik jika tidak terjadi heteroskedastisitas”.
Menurut ImamGhozali (2016: 139) ada beberapa cara untuk mendeteksi heterokedastisitas yaitu dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara ZPRED dan SRESID dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual (Y prediksi – Y sesungguhnya) yang telah distudentized. Homoskedastisitas terjadi jika pada scatterplot titik-titik hasil pengolahan data antara ZPRED dan SRESID menyebar dibawah maupun di atas titik origin (angka 0) pada sumbu Y dan tidak mempunyai pola yang teratur. Heteroskedastisitas terjadi jika pada scatterplot titik-titiknya mempunyai pola yang teratur baik menyempit, melebar maupun bergelombang-gelombang (Danang Sunyoto, 2016:91).
4.7.3. Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi pada dasarnya adalah sebuah studi mengenai ketergantungan variabel dependen (terikat) dengan satu atau lebih variabel independen (penjelas/bebas), dengan tujuan untuk mengestimasi dan/atau memprediksi rata-rata populasi atau nilai-nilai variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang diketahui (Ghozali, 2016). Rumus matematis dari regresi berganda yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
Y = a + b1X1 + b2X2 + ε (4.6) Dimana : Y = Loyalitas Pasien a = Konstanta 53 b1,b2 = Koefisien regresi X1 = Kualitas Pelayanan X2 = Relationship Marketing ε = Epsilon
Persamaan di atas menunjukkan hubungan fungsional atau kausal dua variabel independen, yaitu Kualitas Pelayanan dan Relationship Marketing dengan satu variabel dependen yaitu Loyalitas Pasien.
4.7.4. Uji Korelasi
Analisis korelasi berguna untuk menentukan suatu besaran yang menyatakan bagaimana kuat hubungan suatu variabel dengan variabel lain. Jadi tidak mempersoalkan apakah suatu variabel tertentu tergantung kepada variable lainya (Umar, 2014:129). koefisien korelasi dapat dinyatakan dengan persamaan -1 ≤ r ≥ +1, artinya:
1. r ˃ 0, jika r bernilai positif maka variabel-variabel berkorelasi positif, semakin dekat r ke +1 maka semakin kuat korelasinya, demikian pula sebaliknya. Dengan demikian maka hubungan antara kedua variabel searah. Artinya bila X bertambah besar maka Y bertambah besar.
2. r ˂ 0, jika r bernilai negatif maka variabel-variabel berkorelasi negatif, semakin dekat r ke -1 maka semakin kuat korelasinya. Demikian pula sebaliknya, dengan demikian maka hubungan antara kedua variabel berlawanan. Artinya bila X bertambah besar maka Y bertambah kecil. 3. r = 0, jika r bernilai 0 maka variabel-variabel tidak menunjukkan korelasi. 4. r = +1 dan -1, jika bernilai +1 atau -1 maka variabel- variabel menunjukkan
korelasi positif atau negatif yang sempurna.
4.7.5. Uji t
Hipotesis parsial atau uji t diperlukan untuk mengetahui sejauh mana hubungan antara variabel yang satu dengan variabel yang lain. Apakah hubungan terdapat saling mempengaruhi atau tidak.
Menurut Imam Ghozali (2014:98), uji t digunakan untuk:
“Menguji hipotesis secara parsial guna menunjukkan pengaruh tiap variabel independen secara individu terhadap variabel dependen. Uji t adalah pengujian koefisien regresi masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen
untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen”.
Hipotesis nol (Ho) adalah suatu hipotesis yang menyatakan bahwa tidak ada pengaruh yang signifikan antara variabel independen dengan variabel dependen. Sedangkan hipotesis alternatif (Hα) adalah hipotesis yang menyatakan bahwa adanya pengaruh yang signifikan antara variabel independen dengan variabel dependen. Untuk pengujian parsial digunakan rumus hipotesis sebagai berikut:
Ho1: (β1=0) Kualitas pelayanan tidak berpengaruh signifikan terhadap loyalitas pasien.
Hα1: (β1≠0) Kualitas pelayanan berpengaruh signifikan terhadap loyalitas pasien.
Ho2: (β2=0) Relationship marketing tidak berpengaruh signifikan terhadap loyalitas
pasien.
Hα2:(β2≠0) Relationship marketing berpengaruh signifikan terhadap loyalitas
pasien.
Ho3: (β3=0) Kualitas pelayanan dan relationship marketing tidak berpengaruh
signifikan terhadap loyalitas pasien.
Hα3: (β3≠0) Kualitas pelayanan dan relationship marketing berpengaruh signifikan
terhadap loyalitas pasien.
Uji signifikan terhadap hipotesis yang telah ditentukan dengan menggunakan uji t. Menurut Sugiyono (2014:243), rumus untuk menguji uji t sebagai berikut:
(4.6)
Keterangan:
t = Nilai Uji t
r2= Koefisien determinasi
n = Jumlah sampel
Kriteria untuk penerimaan dan penolakan hipotesis nol (Ho) yang dipergunakan adalah sebagai berikut:
Ho diterima apabila : ± t hitung ≤ t tabel Ho ditolak apabila : ± t hitung > t tabel
Apabila Ho diterima, maka hal ini diartikan bahwa pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen dinilai tidak berpengaruh signifikan dan sebaliknya apabila Ho ditolak, maka hal ini diartikan bahwa pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen dinilai berpengaruh secara signifikan.
4.7.6. Uji F
Uji F untuk mengetahui semua variabel independen maupun menjelaskan variabel dependennya, maka dilakukan uji hipotesis secara simultan dengan menggunakan uji statistik F. Uji F didefinisikan dengan rumus sebagai berikut:
(4.7)
Keterangan:
R2 = Koefisien Determinasi 𝑋1,𝑋2,Y n = Jumlah Observasi
k = Banyaknya Variabel
Setelah mendapatkan nilai 𝐹hitung ini, kemudian dibandingkan dengan nilai 𝐹 tabel dengan tingkat signifikan sebesar 0,05 atau 5%.
Adapun kriteria yang digunakan adalah sebagai berikut: Ho ditolak jika 𝐹ℎitung > 𝐹tabel
Ho diterima jika 𝐹ℎitung ≤ 𝐹tabel
Jika angka signifikan ≥ 0,05, maka Ho tidak ditolak. Jika angka signifikan < 0,05, maka Ho ditolak.
Kemudian akan diketahui hipotesis dalam penelitian ini secara simultan ditolak atau tidak, adapun hipotesis secara simultan adalah:
Ho: β = 0: Kualitas pelayanan dan relationship marketing secara simultan tidak berpengaruh terhadap loyalitas pasien
Ha: β ≠ 0: Kualitas pelayanan dan relationship marketing secara simultan berpengaruh terhadap loyalitas pasien
Bila Ho diterima, maka hal ini diartikan bahwa pengaruh variabel independen secara simultan terhadap variabel dependen dinyatakan tidak signifikan dan sebaliknya jika Ho ditolak menunjukkan bahwa pengaruh variabel independen secara simultan terhadap variabel dependen dinyatakan signifikan.
4.7.7. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi merupakan kuadrat dari koefisien korelasi sebagai ukuran untuk mengetahui kemampuan dari masing masing variabel yang digunakan. Koefisien determinasi (R²) mengukur seberapa jauh kemampuan model yang dibentuk dalam menerangkan variasi variabel independen. Nilai koefisien determinasi (R²) yaitu antara nol dan satu. Nilai R² yang kecil mengindikasikan variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk dilakukannya prediksi terhadap variabel dependen (Imam Ghozali, 2014: 97).
Berdasarkan penghitungan koefisien korelasi, maka dapat dihitung koefisien determinasi yaitu untuk melihat persentase pengaruh Kualitas Pelayanan (X1), Relationship Marketing (X2), dan loyalitas pasien (Y). Menurut Sugiyono
Kd = r2 X 100% (4.8)
Keterangan:
Kd = Koefisien Determinasi r = Koefisien Korelasi
