• Tidak ada hasil yang ditemukan

BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN"

Copied!
44
0
0

Teks penuh

(1)

BAB V

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

5.1. Hasil Penelitian

Pada penelitian ini, responden yang dijadikan objek penelitian adalah responden yang melakukan pemeriksaan kualitas air di PT. Nusantara Water Centre pada waktu penelitian berlangsung.

Analisis deskriptif untuk karakteristik responden disajikan dalam bentuk frekuensi dan prosentase yang terdiri dari letak geografis, jenis bidang usaha dan lama waktu menjadi pelanggan laboratorium lingkungan PT. Nusantar Water Centre.

Tabel 5.1. Karaketristik Responden

No Karakteristik Responden Frekuensi Prosentase (%) 1 Bidang Usaha - Jasa 48 29,8 - Perdagangan 7 4,3 - Manufacture 103 64,0 - Pertambangan 2 1,3 - Pemerintah 1 0,6 2 Letak Geografis - Jakarta 27 16,8 - Bogor 2 1,2 - Depok 3 1,9 - Tangerang 42 26,1 - Bekasi 79 49,1 - Luar Jabodetabek 8 4,9

3 Lama waktu menjadi pelanggan

- < 1 tahun 117 72,7 - 1 – 2 tahun 21 13,0 - 2 – 3 tahun 9 5,6 - 3 – 4 tahun 5 3,1 - 4 - 5 tahun 6 3,7 - > 5 tahun 3 1,9

(2)

Berdasarkan tabel 5.1 diatas dapat dilihat, bahwa mayoritas responden penelitian ini adalah industri bidang manufactur ( 64% ), yang sebagian besar berlokasi diluar Jakarta, khususnya didaerah bekasi ( 49,1% ) dan tangerang (26,1%) dan sebagian besar berlangganan tidak lebih dari 1 tahun (72,7%).

Pada mulanya kuesioner disebarkan kepada 170 responden, tetapi kuesioner yang kembali sebanyak 161 kuesioner yang diisi oleh 161 responden. Selanjutnya dilakukan pengujian kecocokan data, validitas, reliabilitas, dan uji hipotesis penelitian dengan menggunakan program Lisrel 8.7.

5.2. Pra Test

Pra test dilakukan terhadap 30 responden pertama yang berhasil didapat datanya. Analisis kuantitatif pada tahap pra test ini, dilakukan untuk menguji validitas dan realiabilitas setiap indikator pada alat ukur yang akan digunakan pada tahap selanjutnya. Hanya validitas dan reliabilitas setiap indikator yang baik, akan dijadikan alat ukur untuk tahap selanjutnya.

5.2.1. Uji Validitas Pra test

Uji validitas pada tahap pra test ini dilakukan untuk mengukur sah (valid) atau tidaknya seluruh indikator yang ada pada alat ukur, yang akan digunakan untuk mendapatkan data yang valid. Jika terdapat indikator yang dinyatakan tidak valid, maka indikator tersebut, tidak akan dijadikan sebagai indikator dari suatu variabel dalam confirmatory factor analisys. Dengan kata lain, indikator yang tidak valid akan dibuang pada tahap pengujian

(3)

22.0, dengan modul analisis correlate bivariate.

Indikator dikatakan valid, jika tingkat Sig.(1-tailed) < tingkat signifikansi α sebesar 0,05, serta nilai pearson correlation lebih besar dari r tabel pada tingkat signifikansi 1%.

Hasil pengujian untuk masing-masing variabel adalah sebagai berikut: 1) Variabel Citra Perusahaan

Tabel 5.2. Uji Validitas Variabel Citra Perusahaan

Sumber: Pengolahan Data

Hasil perhitungan, didapat nilai r tabel pada tingkat siginifikasni 1%, sebesar 0,685. Berdasarkan tabel 5.2 diatas, terlihat bahwa nilai citra X 109 memiliki nilai Sig. (1-tailed) > tingkat signifikansi α = 0,05 dan r hitung lebih kecil dari pada r tabel pada tingkat signifikansi 1%,. maka dapat dikatakan bahwa variabel citra X 109 tidak valid. Untuk variabel citra perusahaan lainnya, memiliki tingkat signifikansi < tingkat signifikansi α (0,05), selain itu terlihat nilai correlation pearson berada diatas r tabel dengan tingkat signifikansi 1%, sehingga variabel citra perusahaan lainnya dapat dikatakan valid.

Indikator Pearson Correlation Sig.(1-tailed) Validitas X 101 0,932** 0,000 Valid X 102 0,885** 0,000 Valid X 103 0,936** 0,000 Valid X 104 0,937** 0,000 Valid X 105 0,968** 0,000 Valid X 106 0,895** 0,000 Valid X 107 0,848** 0,000 Valid X 108 0,851** 0,000 Valid X 109 0,239 0,105 Tidak Valid X 110 0,822** 0,000 Valid

(4)

2) Variabel Kualitas Pelayanan

Tabel 5.3. Uji Validitas Variabel Kualitas Pelayanan

Sumber: Pengolahan Data

Hasil perhitungan, didapat nilai r tabel pada tingkat siginifikasni 1%, sebesar 0,685. Berdasarkan tabel 5.3 diatas, terlihat seluruh variabel kualitas pelayanan memiliki tingkat signifikansi < tingkat signifikansi α (0,05) dan memiliki nilai correlation pearson lebih besar dari r tabel pada tingkat signifikansi 1%, sehingga seluruh variabel kualitas pelayanan dapat dikatakan valid.

3) Variabel Kepuasan Pelanggan

Tabel 5.4. Uji Validitas Variabel Kepuasan Pelanggan

Indikator Pearson Correlation Sig.(1-tailed) Validitas

Y 1 0,947** 0,000 Valid Y 2 0,915** 0,000 Valid Y 3 0,949** 0,000 Valid Y 4 0,943** 0,000 Valid Y 5 0,879** 0,000 Valid Y 6 0,898** 0,000 Valid

Indikator Pearson Correlation Sig.(1-tailed) Validitas

X 201 0,946** 0,000 Valid X 202 0,924** 0,000 Valid X 203 0,905** 0,000 Valid X 204 0,966** 0,000 Valid X 205 0,947** 0,000 Valid X 206 0,898** 0,000 Valid X 207 0,951** 0,000 Valid X 208 0,968** 0,000 Valid X 209 0,948** 0,000 Valid X 210 0,947** 0,000 Valid

(5)

Hasil perhitungan, didapat nilai r tabel pada tingkat siginifikasni 1%, sebesar 0,838. Berdasarkan tabel 5.4 diatas, terlihat seluruh variabel kepuasan pelanggan memiliki tingkat signifikansi < tingkat signifikansi α (0,05) dan memiliki nilai correlation pearson lebih besar dari r tabel pada tingkat signifikansi 1%, sehingga seluruh variabel kepuasan pelanggan dapat dikatakan valid.

4) Variabel Loyalitas Pelanggan

Tabel 5.5. Uji Validitas Variabel Loyalitas Pelanggan

Sumber: Pengolahan Data

Hasil perhitungan, didapat nilai r tabel pada tingkat siginifikasni 1%, sebesar 0,749. Berdasarkan tabel 5.5 diatas, terlihat seluruh variabel loyalitas pelanggan memiliki tingkat signifikansi < tingkat signifikansi α (0,05) dan memiliki nilai correlation pearson lebih besar dari r tabel dengan tingkat signifikansi 1%, sehingga seluruh variabel loyalitas pelanggan dapat dikatakan valid.

Indikator Pearson Correlation Sig.(1-tailed) Validitas

Z 1 0,895** 0,000 Valid Z 2 0,932** 0,000 Valid Z 3 0,866** 0,000 Valid Z 4 0,897** 0,000 Valid Z 5 0,919** 0,000 Valid Z 6 0,937** 0,000 Valid Z 7 0,943** 0,000 Valid Z 8 0,884** 0,000 Valid

(6)

5.2.2. Uji Reliabilitas Pra Test

Uji reliabilitas pada tahap pra test dilakukan untuk mengukur konsistensi alat ukur, pada saat dilakukan pengukuran pada saat pengumpulan data. Alat ukur dikatakan reliabel jika koeffisien cronbach’s alpha diatas 0,6. Jika terdapat variabel yang dinyatakan tidak reliabel, maka variabel tersebut, tidak akan dijadikan sebagai variabel dalam confirmatory factor analisys. Dengan kata lain, variabel yang tidak reliabel akan dibuang pada tahap pengujian selanjutnya. Software statistik yang digunakan adalah IBM SPSS Statistics 22.0 modul analisis scale reliability. Hasil uji reliabilitas pada masing-masing variabel adalah sebagai berikut :

Tabel 5.6. Uji Reliabilitas

Variabel Alpha’s Cronbach Reliabilitas

Citra Perusahaan 0,967 Reliabel

Kualitas Layanan 0,985 Reliabel

Kepuasan Pelanggan 0,964 Reliabel

Loyalitas Pelanggan 0,969 Reliabel

Sumber: Pengolahan Data

Berdasarkan tabel 5.6 diatas, terlihat bahwa seluruh variabel memiliki nilai Alat ukur dikatakan reliabel jika koeffisien cronbach’s alpha diatas 0,6. maka seluruh varibel memiliki reliabilitas yang baik, untuk dijadikan instrumen pengukuran pada tahap selanjutnya.

(7)

5.3. Analisis Tanggapan Responden

Untuk melihat tanggapan responden terhadap setiap variabel pengukuran, akan dilakukan analisis setiap variabel pengukuran dengan menggunakan data statistik output Lisrel 8.7.

5.3.1. Analisis tanggapan responden terhadap variabel citra perusahaan Analisis tanggapan responden terhadap variabel citra perusahaan ditunjukkan oleh Tabel 5.7. berikut:

Tabel 5.7. Tanggapan Responden Terhadap Variabel Citra Perusahaan

Indikator Juml

Responden Frekuensi Kemunculan Mean

STS TS N S SS X 101 161 10 20 92 27 12 3.068 X 102 161 4 28 88 30 11 3.099 X 103 161 8 17 94 31 11 3.124 X 104 161 7 19 98 22 15 3.118 X 105 161 8 16 99 22 16 3.137 X 106 161 5 22 90 30 14 3.161 X 107 161 6 27 88 22 18 3.118 X 108 161 4 34 83 22 18 3.099 X 110 161 3 30 86 23 19 3.155 X 1 3,120

Sumber: Pengolahan Data

Dari Tabel 5.7 dapat diketahui bahwa secara keseluruhan tanggapan responden terhadap variabel citra perusahaan adalah bersikap netral namun lebih cenderung mengarah ke setuju. Indikasinya adalah nilai mean total sebesar 3.120, yang menunjukkan bahwa nilai tersebut termasuk dalam kategori penilaian netral dan cenderung mengarah setuju.

(8)

5.3.2. Analisis Tanggapan Responden Terhadap Variabel Kualitas Pelayanan

Analisis tanggapan responden terhadap variabel kualitas pelayanan ditunjukkan oleh Tabel 5.8 berikut:

Tabel 5.8. Tanggapan Responden Terhadap Variabel Kualitas Pelayanan Indikator Juml

Responden

Frekuensi Kemunculan Mean

STS TS N S SS X 201 161 8 17 104 24 8 3.043 X 202 161 6 17 105 25 8 3.075 X 203 161 8 15 101 29 8 3.087 X 204 161 8 15 112 17 9 3.025 X 205 161 8 16 101 29 7 3.068 X 206 161 7 32 88 24 10 2.988 X 207 161 8 14 107 24 8 3.062 X 208 161 7 17 104 23 10 3.075 X209 161 4 23 102 19 13 3,087 X 210 161 3 31 96 19 12 3.037 X 2 3,055

Sumber: Pengolahan Data

Dari Tabel 5.8 dapat diketahui bahwa secara umum responden bersikap netral cenderung mengarah setuju dalam memberikan tanggapan terhadap variabel kualitas pelayanan adalah netral namun lebih cenderung mengarah ke setuju. Indikasinya adalah nilai mean total sebesar 3.10, yang menunjukkan bahwa nilai tersebut termasuk dalam kategori penilaian netral cenderung mengarah setuju.

5.3.3. Analisis Tanggapan Responden Terhadap Variabel Kepuasan Pelanggan

(9)

Tabel 5.9 Tanggapan Responden Terhadap Variabel Kepuasan Pelanggan Indikator Juml

Responden

Frekuensi Kemunculan Mean

STS TS N S SS Y 1 161 1 38 79 28 15 3.112 Y 2 161 4 31 78 36 12 3.130 Y 3 161 3 37 76 30 15 3.106 Y 4 161 3 34 88 22 14 3.062 Y 5 161 2 36 80 30 13 3.099 Y 6 161 4 35 76 32 14 3.106 Y 3,103

Sumber: Pengolahan Data

Dari Tabel 5.9 dapat diketahui bahwa secara umum responden bersikap netral cenderung mengarah setuju dalam memberikan tanggapan terhadap variabel kepuasan pelanggan. Indikasinya adalah nilai mean total sebesar 3.103, yang menunjukkan bahwa nilai tersebut termasuk dalam kategori penilaian netral cenderung mengarah setuju.

5.3.4. Analisis tanggapan responden terhadap variabel loyalitas pelanggan

Analisis tanggapan responden terhadap variabel loyalitas pelanggan ditunjukkan oleh Tabel 5.10 berikut:

Tabel 5.10 Tanggapan Responden Terhadap Variabel Loyalitas Pelanggan Indikator Jumlah

Responden STS Frekuensi Kemunculan TS N S SS Mean

Z 1 161 2 21 94 35 9 3.174 Z 2 161 5 19 94 35 8 3.137 Z 3 161 6 17 96 33 9 3.137 Z 4 161 4 18 90 41 8 3.193 Z 5 161 3 14 99 35 10 3.217 Z 6 161 1 26 101 21 12 3.106 Z 7 161 2 26 89 33 11 3.155 Z 8 161 1 24 89 36 11 3.199 Z 3,165

(10)

Dari Tabel 5.10 dapat diketahui bahwa secara umum responden bersikap netral cenderung mengarah setuju dalam memberikan tanggapan terhadap variabel loyalitas pelanggan. Indikasinya adalah nilai mean total sebesar 3.165, yang menunjukkan bahwa nilai tersebut termasuk dalam kategori penilaian netral.

5.4. Analisis Statistik

5.4.1. Pengujian Asumsi SEM

Dalam penelitian ini analisis yang digunakan adalah structural equation model (SEM) dengan menggunakan program Lisrel 8.7. Metode default dalam Lisrel 8.7 adalah Weighted Least Square (WLS). Sebelum pengujian SEM, maka terlebih dahulu dilakukan pengujian asumsi yang meliputi :

1) Ukuran Sampel

Ukuran sampel yang harus dipenuhi dalam pemodelan ini menggunakan rumus yang dikembangkan oleh Isaac dan Michael, serta nomogram Harry King.

Hasil perhitungan menggunakan rumus Isaac dan Michael adalah sebagai berikut, untuk populasi sebanyak 300 konsumen, dengan taraf kesalahan 5%, maka jumlah sampel yang harus dipenuhi adalah 161 sampel.

Hasil perhitungan dengan menggunakan nomogram Harry King untuk populasi sebesar 300 konsumen, dengan tingkat kesalahan 5%, prosentase populasi sebesar 45%, multiple factor 1,195, maka jumlah sampel yang

(11)

2) Uji Normalitas

Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah data ordinal, sehingga jika dilakukan analisis korelasi pada Lisrel, hanya akan didapatkan univariate normalitas. Sedangkan untuk melihat korelasi antar dimensi dari variabel, maka digunakan uji normalitas Kolmogrov Smirnov.

Tabel 5.11 Normalitas Univariate

Indikator Skewness

P-Value Kurtosis P-Value Skewness & Kurtosisis P-Value

X101 0.963 0.536 0.825 X102 0.943 0.560 0.842 X103 0.892 0.379 0.673 X104 1.000 0.313 0.601 X105 0.956 0.315 0.603 X106 0.985 0.544 0.832 X107 0.868 0.806 0.957 X108 0.952 0.945 0.996 X110 0.956 0.954 0.997 X201 0.876 0.100 0.255 X202 0.833 0.075 0.200 X203 0.804 0.151 0.346 X204 0.921 0.026 0.083 X205 0.840 0.144 0.337 X206 0.994 0.573 0.853 X207 0.772 0.062 0.168 X208 0.874 0.106 0.267 X209 0.998 0.156 0.366 X210 0.952 0.327 0.618 Y1 0.623 0.559 0.747 Y2 0.977 0.983 0.999 Y3 0.880 0.744 0.937 Y4 0.916 0.709 0.928 Y5 0.770 0.900 0.951 Y6 0.951 0.835 0.977 Z1 0.791 0.300 0.564 Z2 0.901 0.279 0.552 Z3 0.857 0.249 0.507 Z4 0.929 0.368 0.664 Z5 0.662 0.159 0.337 Z6 0.717 0.234 0.461 Z7 0.831 0.551 0.818 Z8 0.730 0.617 0.831

(12)

Dari tabel 5.11 tampak bahwa secara univariate, data dinyatakan normal. Nilai p-value, baik untuk Skewness, Kurtosis, atau skewness dan kurtosis telah berada diatas 0,05.

Uji normalitas Kolmogrov Smirnov dapat dilihat pada tabel 5.12 berikut ini :

Tabel 5.12 Uji Normalitas Kolmogrov - Smirnov

Tabel 5.12, menunjukkan bahwa asumsi normalitas telah terpenuhi pada tingkat signifikansi α (0,067) > 0,05, sehingga pengujian korelasi antar dimensi dapat dilakukan.

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized Residual

N 161

Normal Parametersa,b Mean ,0000000 Std. Deviation 3,54406535 Most Extreme Differences Absolute ,068

Positive ,052

Negative -,068

Test Statistic ,068

Asymp. Sig. (2-tailed) ,067c

a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.

(13)

5.4.2. Analisis Konfirmatori Faktor (Confirmatory Factor Analysis)

Untuk menguji uni-dimensional dari konstruk-konstruk eksogen dan endogen digunakan teknik confirmatory factor analysis, dimana variabel-variabel teramati akan dijadikan refleksi dari variabel-variabel-variabel-variabel laten, yang akan dikonfirmasi dengan menggunakan model pengukuran.

Untuk menganalisis model pengukuran pada tahap ini, digunakan data yang berasal dari 161 responden, dengan software Lisrel 8.71.

Hasil model pengukuran dengan menggunakan teknik confirmatory factor analysis pada penelitian ini, menghasilkan nilai estimate, standard solution dan t-value sebagaimana terlihat pada gambar 5.1, 5.2 dan 5.3 dibawah ini :

(14)

Gambar 5.1. Estimate Basic Model

(15)

Gambar 5.2 Standard Solution Basic Model

(16)

Gambar 5.3. T-Value Basic Model

(17)

Berdasarkan gambar diatas, dapat dilihat bahwa model struktur telah mencapai good fit, hal ini dapat dilihat dari nilai RMSEA telah berada dibawah 0,05 dan niali P-value berada diatas 0,05. Sehingga analisis dapat dilanjutkan.

5.4.2.1. Analisis Offending Estimates

Analisis awal dimulai dengan memeriksa hasil pengukuran untuk memastikan tidak terdapat offending estimates (nilai-nilai yang melebihi batas yang dapat diterima).

Berikut ini kriteria analisis yang digunakan, yaitu :

1) Negative error variances (dikenal dengan heywod cases). Jika ada varian kesalahan negatif, maka varian kesalahan tersebut perlu ditetapkan menjadi 0.005 atau 0.01.

2) Nilai standardized loading factor antara 0,5 sampai 1.

3) Standard errors yang berhubungan dengan koefisien-koefisien yang diestimasi mempunyai nilai yang besar.

Setelah memeriksa dengan baik path diagram yang merupakan hasil estimasi CFA, maka didapatkan nilai standard loading untuk setiap indikator sebagai berikut :

(18)

Tabel 5.13. Standar Error dan Standard Loading

Indikator Standar Error Standard Loading

X101 0,18 0,91 X102 0,32 0,82 X103 0,23 0,88 X104 0,21 0,89 X105 0,21 0,89 X106 0,28 0,85 X107 0,22 0,88 X108 0,25 0,86 X110 0,26 0,86 X201 0,18 0,90 X202 0,24 0,87 X203 0,24 0,87 X204 0,19 0,90 X205 0,21 0,89 X206 0,26 0,86 X207 0,28 0,85 X208 0,29 0,84 X209 0,16 0,91 X210 0,11 0,94 Y1 0,18 0,90 Y2 0,27 0,86 Y3 0,15 0,92 Y4 0,25 0,86 Y5 0,40 0,77 Y6 0,43 0,75 Z1 0,43 0,76 Z2 0,34 0,81 Z3 0,30 0,81 Z4 0,36 0,80 Z5 0,28 0,85 Z6 0,22 0,88 Z7 0,34 0,81 Z8 0,40 0,77

Sumber: Pengolahan Data

Berdasarkan data diatas, terlihat, bahwa seluruh nilai standard error dari setiap indikator memiliki nilai positif (tidak memiliki heywood cases), selain itu setiap variabel memiliki standard loading antara 0,5 - 1. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model pengukuran tidak memiliki offending estimate , dengan dmikian pengujian dapat dilanjutkan.

(19)

5.4.2.2. Uji Validitas dan Reliabilitas.

Tujuan pengujian validitas dan reliabilitas pada tahap ini adalah untuk mengukur validitas dan reliabilitas hasil penelitian. Validitas hasil penelitian dimaksudkan untuk mengukur apakah terdapat kesamaan antara data yang terkumpul dengan data yang sesungguhnya terjadi pada obyek yang diteliti. Sedangkan reliabilitas hasil penelitian dimaksudkan untuk mengukur apakah terdapat kesamaan data dalam waktu yang berbeda.

Pada tahap ini, variabel-variabel teramati atau indikator pada alat ukur harus memenuhi persyaratan validitas dan reliabilitas yang telah teruji pada tahap pra test, dimana hasil uji validitas dan reliabilitas pada tahap pra test terdapat 33 indikator yang dapat dijadikan sebagai variabel terukur. Dengan menggunakan instrumen yang valid dan reliabel dalam pengumpulan data, maka diharapkan hasil penelitian menjadi valid dan reliabel.

Dari pengolahan data dengan menggunakan software Lisrel 8.7, diperoleh hasil berupa path diagram dan printed output. Output yang terdapat dalam path diagram akan menginformasikan tentang standard solution yang menunjukkan nilai standardized factor loading dan nilai error variance yang menunjukkan kesalahan pengukuran estimasi parameter, nilai standard error akan digunakan untuk membagi nilai estimasi parameter sehingga diperoleh reliabilitas, serta nilai t-value yang digunakan untuk menunjukkan signifikansi.

(20)

Selanjutnya untuk menguji validitas dan reliabilitas hasil penelitian, dilakukan pengujian sebagai berikut :

5.4.2.2.1. Validitas dan Reliabilitas Variabel Citra Perusahaan Hasil pengujian validitas dan perhitungan reliabilitas untuk variabel “Citra Perusahaan” diperlihatkan pada tabel 5.14 berikut ini:

Tabel 5.14. Pengujian Validitas dan Perhitungan Reliabilitas Citra Perusahaan Kode

Indikator

SFL >

0,50 SFL2

Standard

Errors Measurement Error

t-value Keterangan Reliabilitas CR > 0,70 VE ≥ 0,50 X 101 0,91 0,8281 0,18 0,82 14,84 Validitas baik 0,90 0,76 X 102 0,82 0,6724 0,32 0,68 12,67 Validitas baik X 103 0,88 0,7744 0,23 0,77 14,13 Validitas baik X 104 0,89 0,7921 0,21 0,79 14,38 Validitas baik X 105 0,89 0,7921 0,21 0,79 14,44 Validitas baik X 106 0,85 0,7225 0,28 0,72 13,29 Validitas baik X 107 0,88 0,7744 0,22 0,78 14,17 Validitas baik X 108 0,86 0,7396 0,25 0,75 13,63 Validitas baik X 110 0,86 0,7396 0,25 0,75 13,59 Validitas baik Total 7,84 6,8352 6,85

Sumber: Pengolahan Data

Hasil pengujian variabel citra perusahaan menunjukkan bahwa terdapat 9 variabel teramati yang telah lolos uji validitas, karena telah memenuhi persyaratan yaitu nilai standardized factor loadig > 0,50 dan nilai t-value > 1,96.

(21)

reliability (CR) sebesar 0,90 > 0,70 dan nilai Variance Extracted (VE), sebesar 0,76 ≥ 0,50.

Berdasarkan kedua hal tersebut dapat dikatakan bahwa variabel citra perusahaan memiliki konsistensi yang baik.

5.4.2.2.2 Validitas dan Reliabilitas Variabel Kualitas Pelayanan Hasil pengujian validitas dan perhitungan reliabilitas untuk variabel kualitas pelayanan diperlihatkan pada tabel 5 - 15 berikut ini: Tabel 5.15. Pengujian Validitas dan Perhitungan Reliabilitas Kualitas Pelayanan Kode Indikator SFL > 0,50 SFL2 Standard Errors Measure ment Error t-value Keterangan Reliabilitas CR > 0,70 VE ≥ 0,50 X 201 0,90 0,81 0,18 0,82 14,79 Validitas baik 0,91 0,78 X 202 0,87 0,76 0,24 0,76 13,95 Validitas baik X 203 0,87 0,76 0,24 0,76 13,85 Validitas baik X 204 0,90 0,81 0,19 0,81 14,70 Validitas baik X 205 0,89 0,79 0,21 0,79 14,38 Validitas baik X 206 0,86 0,74 0,26 0,74 13,64 Validitas baik X 207 0,85 0,72 0,28 0,72 13,35 Validitas baik X 208 0,84 0,71 0,29 0,71 13,24 Validitas baik X 209 0,91 0,83 0,16 0,84 15,13 Validitas baik X 210 0,94 0,88 0,11 0,89 15,86 Validitas baik

total 8,83 7,8053 7,84 14,79 Validitas baik Sumber: Pengolahan Data

Tabel 5.15 memperlihatkan terdapat 10 variabel teramati atas variabel laten kualitas pelayanan yang telah lolos uji validitas, karena telah memenuhi persyaratan yaitu nilai standardized factor loading > 0,50 dan nilai t-value > 1,96.

(22)

Berdasarkan tabel 5.15 diatas, hasil perhitungan uji reliabilitas variabel kualitas pelayanan, menghasilkan nilai yang baik. Hal ini dapat dilihat bahwa nilai construct reliability (CR) sebesar 0,91 > 0,70 dan nilai variance extracted (VE), sebesar 0,78 ≥ 0,50.

Berdasarkan hasil tersebut dapat dikatakan bahwa variabel kualitas pelayanan memiliki konsistensi yang baik.

5.4.2.2.3. Validitas dan Reliabilitas Variabel Kepuasan Pelanggan Selanjutnya dilakukan pengujian validitas dan reliabilitas variabel kepuasan pelanggan. Seperti variabel sebelumnya, pengujian validitas variabel kepuasan pelanggan dilakukan dengan cara melakukan analysis CFA standard solution dan t-value dari variabel kepuasan pelanggan.

Hasil Confirmatory Factor Analysis standard solution variable dan perhitungan reliabilitas kepuasan pelanggan dapat dilihat pada tabel 5.16 berikut ini :

(23)

Tabel 5.16. Pengujian Validitas dan Perhitungan Reliabilitas Kepuasan Pelanggan Kode Indikator SFL > 0,50 SFL2 Standard Errors Measuremen

t Error t-value Keterangan

Reliabilitas CR > 0,70 VE > 0,50 Y1 0,90 0,81 0,18 0,82 ** Validitas baik 0,86 0,72 Y2 0,86 0,74 0,27 0,73 15,85 Validitas baik Y3 0,92 0,85 0,15 0,85 18,90 Validitas baik Y4 0,86 0,74 0,25 0,75 16,18 Validitas baik Y5 0,77 0,59 0,40 0,6 12,86 Validitas baik Y6 0,75 0,56 0,43 0,57 12,31 Validitas baik total 5,06 4,291 4,32

Sumber: Pengolahan Data

Note: ** = Ditetapkan secara default oleh LISREL, nilai t-value tidak diestimasi

Tabel 5.16 menunjukkan bahwa terdapat 6 variabel teramati atas variabel laten kepuasan pelanggan yang telah lolos uji validitas, karena telah memenuhi persyaratan yaitu keenam variabel kepuasan pelanggan memiliki nilai standardized factor loading > 0,50 dan nilai t-value > 1,96.

Berdasarkan uji reliabilitas variabel kepuasan pelanggan tabel 5.16 diatas, menghasilkan nilai yang baik. Hal ini dapat dilihat bahwa nilai construct reliability (CR) sebesar 0,86 > 0,70 dan nilai Variance Extracted (VE), sebesar 0,72 ≥ 0,50.

Berdasarkan hasil tersebut dapat dikatakan bahwa variabel kualitas pelayanan memiliki konsistensi yang baik.

(24)

5.4.2.2.4 Validitas dan Reliabilitas Variabel Loyalitas Pelanggan Seperti variabel sebelumnya, pengujian validitas variabel loyalitas pelanggan dilakukan dengan cara melakukan analysis CFA standard solution dan T value dari variabel loyalitas pelanggan.

Hasil Confirmatory Factor Analysis standard solution variabel dan perhitungan reliabilitas loyalitas pelanggan dapat dilihat pada tabel 5.17 berikut ini :

Tabel 5.17. Pengujian Validitas dan Perhitungan Reliabilitas Loyalitas Pelanggan Kode Indikator SFL > 0,50 SFL2 Standard

Errors Measurement Error

t-value Keterangan Reliabilitas CR ≥ 0,70 VE ≥ 0,50 Z1 0,76 0,58 0,43 0,57 ** Validitas baik 0,89 0,66 Z2 0,81 0,66 0,34 0,66 10,95 Validitas baik Z3 0,81 0,66 0,30 0,70 10,82 Validitas baik Z4 0,80 0,64 0,36 0,64 10,71 Validitas Baik Z5 0,85 0,72 0,28 0,72 11,47 Validitas Baik Z6 0,88 0,77 0,22 0,78 11,98 Validitas Baik Z7 0,81 0,66 0,34 0,66 10,95 Validitas Baik Z8 0,77 0,59 0,40 0,60 10,32 Validitas Baik total 6,49 5,28 5,33

Sumber: Pengolahan Data

Note: ** = Ditetapkan secara default oleh LISREL, nilai t-value tidak diestimasi

Tabel 5.17 diatas menunjukkan nilai standardized factor loading dan t value untuk variabel-variabel loyalitas yang teramati.

(25)

adalah baik, karena persyaratan nilai standardized factor loading > 0,50 terpenuhi, serta nilai t-value yang seluruhnya > 1,96.

Berdasarkan tabel 5.17 diatas, diperlihatkan bahwa reliabilitas dari variabel loyalitas juga menunjukan angka yang baik, karena memenuhi persyaratan yaitu CR sebesar 0,89 > 0,70. Sehingga, dapat dikatakan bahwa indikator-indikator dari variabel loyalitas adalah reliable. Disamping itu, nilai VE yaitu sebesar 0,66 ≥ 0,50, sehingga turut membuktikan konsistensi dari variabel-variabel teramati atas variabel laten loyalitas.

5.4.3. Uji Kecocokan Keseluruhan Model

Setelah lolos pengujian validitas dan reliabilitas dengan model CFA, maka tahap selanjutnya adalah menganalisis kecocokan data dengan model secara keseluruhan atau dalam Lisrel disebut Goodness of Fit (GOF). Pengujian ini akan mengevaluasi apakah model yang dihasilkan merupakan model fit atau tidak.

Dari printed output yang dihasilkan pada program Lisrel, analisis kecocokan keseluruhan model dapat dilihat dari angka statistik sebagai berikut, yaitu:

1) Nilai Chi-square yaitu 518,28 dan p Value = 0,06112 > 0,05. Hasil tersebut menunjukkan bahwa kecocokan model sudah baik, karena syarat model yang baik terpenuhi yaituy nilai Chi Square kecil dan p value > 0,05.

(26)

adalah close fit dengan 90% confidence internal dari RMSEA (0,0 ; 0,038). Nilai RMSEA yang baik harus < 0,05, yang berati struktur keseluruhan model sudah close fit dan jika nilai RMSEA antara 0,05 < RMSEA < 0,08 berarti keseluruhan model adalah good fit. Sedangkan jika nilai RMSEA antara 0,08 sampai 0,10 adalah marginal fit dan > 0,10 menunjukkan poor fit. Nilai RMSEA hasil analisis masih berada dalam kisaran interval 90% confidence internal (0,0 < 0,025 < 0,038) sehingga RMSEA memiliki ketepatan yang baik, maka kecocokan keseluruhan model adalah close fit.

3) Setelah itu, dilakukan analisis ECVI sebagai perbandingan model, semakin kecil nilai ECVI sebuah model maka semakin baik tingkat kecocokannya. Pengujian kecocokan model dapat dilihat dengan menggunakan nilai ECVI saturated dan ECVI independence. Nilai ECVI saturated model mewakili ‘best-fit’ dan ECVI Independence model mewakili ‘worst-fit’, untuk mendapatkan hasil yang baik nilai ECVI yang diinginkan model harus sedekat mungkin dengan ECVI saturated model. Nilai ECVI model diketahui yaitu sebesar 4,38; sementara ECVI saturated model 7,01; dan ECVI independence model 173,15. Dari hasil tersebut dapat dianalisis bahwa ECVI model lebih dekat nilainya ke ECVI saturated model dibandingkan ke ECVI independence model. Jadi, dapat disimpulkan bahwa kecocokan keseluruhan model berdasarkan ECVI adalah baik (good fit).

(27)

4) Seperti juga ECVI, AIC juga digunakan sebagai perbandingan model. Nilai AIC model yang dihasilkan adalah 700,28; nilai AIC saturated model 1122,00; dan nilai AIC independence model 27703,74. Dapat dilihat bahwa AIC model lebih dekat ke AIC saturated model dibandingkan ke AIC independence model, maka kecocokan keseluruhan model dikatakan baik (good fit).

5) Sama halnya dengan ECVI dan AIC , CAIC dapat dianalisis dengan cara yang sama, yaitu dengan membandingkan nilai CAIC model dengan saturated CAIC dan independence CAIC. Nilai CAIC model adalah 1071,69; nilai CAIC saturated 3411,67; dan nilai CAIC independence 27838,42. Hasil tersebut membuktikan bahwa nilai CAIC model lebih dekat ke Saturated CAIC dibandingkan dengan Independence CAIC, sehingga dapat dikatakan bahwa kecocokan keseluruhan model adalah baik (good fit).

6) Selanjutnya, NFI = 0,98 berada diatas 0,90, maka kecocokan keseluruhan model adalah baik (good fit). Kriteria kecocokan model untuk parameter NFI adalah ≥ 0.9 berarti baik (good fit) dan kecocokan yang sedang (marginal fit) ditandai oleh 0.8 ≤ NFI < 0.9.

7) Demikian juga nilai NNFI = 1,00 ≥ 0,90; maka kecocokan keseluruhan model adalah baik (good fit).

8) Nilai CFI = 1,00 ≥ 0,90 ; maka kecocokan keseluruhan model adalah baik (good fit).

(28)

9) Nilai IFI = 1,00 ≥ 0,90 ; maka kecocokan keseluruhan model adalah baik (good fit).

10) Nilai RFI = 0,98 ≥ 0,90 ; maka kecocokan keseluruhan model adalah baik (good fit).

11) Nilai Standardized RMR = 0,029 < 0,05 menunjukkan bahwa kecocokan keseluruhan model adalah baik (good fit).

12) Sedangkan nilai GFI sebesar 0,8 ≤ 0,84 ≤ 0,90, menunjukkan kecocokan model adalah marginal fit.

13) Untuk nilai AGFI adalah 0,80 yang berarti kecocokan model adalah marginal fit.

Uji Kecocokan keseluruhan model (Goodness of Fit) diperlihatkan pada tabel 5.19 diperlihatkan sebagai berikut :

(29)

Tabel 5.18. Uji Kecocokan Keseluruhan Model (Goodness of Fit)

Ukuran GOF Target Tingkat

Kecocokan Hasil Estimasi

Tingkat Kecocokan Chi Square

P value > 0,05 Nilai yang kecil P value > 0,05

X²= 518,28

(P = 0,06112) Baik (good fit)

RMSEA RMSEA ≤ 0,05 0,025 Baik (good fit)

ECVI

Nilai yang kecil dan dekat dengan ECVI

Saturated

M* = 4,38 S* = 7,01

I* = 173,15 Baik (good fit)

AIC

Nilai yang kecil dan dekat dengan AIC

Saturated

M* = 700,28 S* = 1122,00

I* = 27703,74 Baik (good fit)

CAIC

Nilai yang kecil dan dekat dengan CAIC

Saturated

M* = 1071,69 S* = 3411,67

I* = 27838,42 Baik (good fit)

NFI NFI ≥ 0,90 0,98 Baik (good fit)

NNFI NNFI ≥ 0,90 1,00 Baik (good fit)

CFI CFI ≥ 0,90 1,00 Baik (good fit)

IFI IFI ≥ 0,90 1,00 Baik (good fit)

RFI RFI ≥ 0,90 0,98 Baik (good fit)

RMR RMR ≤ 0,05 0,029 Baik (good fit)

GFI 0,8 ≤ GFI ≤ 0,90 0,84 Marginal fit

AGFI 0,8 ≤ AGFI ≤ 0,90 0,80 Marginal fit

Sumber: Pengolahan Data

Note: *M = Model ; S = Saturated ; I = Independence

Tabel 5.18 diatas menyimpulkan hasil uji kecocokan keseluruhan model. Dari pembahasan yang telah dilakukan sebelumnya, terdapat 11 ukuran GOF menunjukkan kecocokan yang baik (good fit) dan 2 ukuran GOF

(30)

menunjukkan kecocokan sedang (marginal fit), sehingga dapat disimpulkan bahwa kecocokan keseluruhan model adalah baik (good fit).

5.4.3.1. Kemungkinan Munculnya Masalah Identifikasi

Pada program komputer yang digunakan untuk estimasi model kausal ini, salah satu masalah yang akan timbul adalah masalah identifikasi. Masalah identifikasi pada prinsipnya adalah mengenai masalah ketidakmampuan dari model yang dikembangkan untuk menghasilkan estimasi yang unik. Masalah dapat diidentifikasi dengan melihat:

1) Program tidak mampu menghasilkan matriks informasi yang seharusnya disajikan. Pada beberapa kondisi, program Lisrel tidak mampu mengeluarkan sebuah solusi, sehingga output tidak muncul. Hal tersebut dikarenakan adanya masalah identifikasi pada model atau pada data observasi. Ketika Program Lisrel mampu mengeluarkan output, berarti terdapat solusi pada model penelitian berdasarkan data observasi yang ada. Output dalam penelitian ini mampu mengeluarkan output yang menghasilkan sebuah solusi yang unik berdasarkan data observasi yang ada.

2) Munculnya angka-angka yang aneh seperti adanya varians error yang negatif. Pada penelitian ini tidak terdapat error variance yang negatif pada full model penelitian sehingga tidak perlu dilakukan modifikasi seperti telah dijelaskan di atas.

(31)

5.4.3.2. Interpretasi model

Setelah diperoleh model yang fit, maka barulah dilakukan uji hipotesis. Tabulasi untuk hasil pengujian dijabarkan sesuai dengan informasi pada Tabel 5.19 berikut:

Tabel 5.19. Pengujian Hipotesis

Hipotesis Path SLF Estimate T-value Keterangan Hasil

H1 Citra Perusahaan  Kepuasan Pelanggan 0,36 0,36 4,28 Positif, Signifikan Diterima H2 Kualitas Layanan  Kepuasan Pelanggan 0,44 0,44 5,19 Positif, Signifikan Diterima H3 Citra Perusahaan Loyalitas Pelanggan 0,29 0,29 3,48 Positif, Signifikan Diterima H4 Kualitas Layanan  Loyalitas Pelanggan 0,27 0,28 3,28 Positif, Signifikan Diterima H5 Kepuasan Pelanggan  Loyalitas Pelanggan 0,32 0,32 3,78 Positif, Signifikan Diterima Sumber: Pengolahan Data

Hipotesis-hipotesis di atas merupakan pengaruh langsung (direct effect) dari variabel eksogen terhadap variabel endogen, jika nilai estimate positif, berarti variabel eksogen tersebut memiliki pengaruh positif terhadap variabel endoge, serta jika nilai T-Value > 1,96 berarti variabel eksogen signifikan mempengaruhi variabel endogen. Dari tabel 5.19 diatas, terlihat seluruh variabel eksogen berpengaruh posistif dan signifikan terhadap variabel endogen, dengan demikian seluruh hipotesis dapat diterima.

Informasi pada tabel 5.19 diatas memperlihatkan terdapat 2 variabel yang dihipotesiskan berpengaruh terhadap kepuasan pelanggan, yaitu citra perusahaan dan kualitas pelayanan. Dari kedua variabel tersebut, variabel kualitas pelayanan mempunyai pengaruh lebih besar dibandingkan citra

(32)

perusahaan, hal ini dilihat dari nilai standardized factor loading, dimana nilai SFL kualitas pelayanan sebesar 0,44 lebih tinggi dari nilai SFL citra perusahaan sebesar 0,36.

Selain itu terdapat 3 variabel yang dihipotesiskan berpengaruh terhadap loyalitas pelanggan, yaitu citra perusahaan, kualitas pelayanan dan kepuasan pelanggan. Dari ketiga variabel tersebut, variabel kepuasan pelanggan mempunyai pengaruh langsung lebih besar dibandingkan kedua variabel lainnya. Nilai SFL kepuasan pelanggan terhadap loyalitas sebesar 0,32, lebih besar daripada nilai SFL citra perusahaan sebesar 0,29 dan nilai SFL kualitas pelayanan sebesar 0,27, sehingga variabel kepuasan pelanggan merupakan variabel intervening terhadap loyalitas pelanggan.

Untuk melihat korelasi dimensi antar variabel pada penelitian, dapat dilihat pada Tabel 5.20 berikut ini :

Tabel 5.20 Matriks Korelasi Dimensi Antar Variabel

Variabel Dimensi Indikator Kepuasan Pelanggan Loyalitas Pelanggan

Y Z Citra Perusahaan Likeability X 101 X 102 0,545** 0,454** 0,552** 0,481** Competence X 103 0,562** 0,615** X 104 0,615** 0,621** Quality X 105 0,560** 0,619** X 106 0,515** 0,570** Performance X 107 X 108 0,601** 0,595** 0,572** 0,594** Responsibility X 110 0,550** 0,529**

(33)

Lanjutan Tabel 5.20

Variabel Dimensi Indikator Kepuasan Pelanggan Loyalitas Pelanggan

Y Z Reliability X 203X 204 0,554** 0,648** 0,583** 0,666** Responsiveness X 205X 206 0,581** 0,629** 0,576** 0,596** Assurance X 207X 208 0,531** 0,564** 0,571** 0,549** Emphaty X 209X 210 0,620** 0,629** 0,619** 0,623** Kepuasan Pelanggan Y 0,656**

Sumber: Pengolahan Data

Berdasarkan Tabel 5.20. diatas dapat disimpulkan bahwa dimensi pada variabel citra perusahaan yang paling berpengaruh terhadap kepuasan pelanggan dan loyalitas pelanggan adalah dimensi X104 yaitu competence yang berkaitan dengan akreditasi dari lembaga akreditasi nasional.

Berdasarkan Tabel 5.20. diatas dapat disimpulkan bahwa dimensi pada variabel kualitas pelayanan yang paling berpengaruh terhadap kepuasan pelanggan dan loyalitas pelanggan adalah dimensi X203 yaitu reliability dalam hal ini hasil pmeriksaan kualitas air dapat dijadikan acuan pengelolaan lingkungan oleh pelanggan.

(34)

Tabel 5.21. Matrix Korelasi Dimensi Secara Keseluruhan

Sumber: Pengolahan Data

Berdasarkan Tabel 5.21 diatas dapat disimpulkan bahwa dimensi yang paling berpengaruh terhadap variabel citra perusahaan adalah dimensi X110 yaitu responsibley. Sedangkan dimensi yang paling berpengaruh terhadap variabel kualitas pelayanan adalah dimensi X209

Var

X101 X102 X103 X104 X105 X106 X107 X108 X110 X201 X202 X203 X204 X205 X206 X207 X208 X209 X210

Y

Z

X101

1 0,799** 0,804** 0,818** 0,811** 0,770** 0,800** 0,708** 0,761** 0,586** 0,501** 0,518** 0,637** 0,577** 0,559** 0,543** 0,502** 0,547** 0,581** 0,545** 0,552**

X102 0,779** 1 0,757** 0,734** 0,711** 0,737** 0,753** 0,679** 0,724** 0,483** 0,421** 0,454** 0,525** 0,471** 0,543** 0,488** 0,482** 0,530** 0,517** 0,454** 0,481**

X103 0,804** 0,757** 1 0,803** 0,779** 0,732** 0,757** 0,684** 0,727** 0,542** 0,747** 0,538** 0,631** 0,539** 0,621** 0,538** 0,530** 0,585** 0,565** 0,562** 0,615**

X104 0,818** 0,734** 0,803** 1 0,787** 0,750** 0,786** 0,738** 0,759** 0,548** 0,537** 0,536** 0,600** 0,554** 0,600** 0,519** 0,529** 0,531** 0,528** 0,615** 0,621**

X105 0,811** 0,711** 0,779** 0,787** 1 0,765** 0,771** 0,775** 0,758** 0,607** 0,553** 0,533** 0,668** 0,578** 0,614** 0,578** 0,560** 0,612** 0,619** 0,560 ** 0,619**

X106 0,770** 0,737** 0,732** 0,750** 0,765** 1 0,737** 0,734** 0,744** 0,526** 0,466** 0,493** 0,570** 0,513** 0,548** 0,512** 0,469** 0,541** 0,558** 0.515 0,570**

X107 0,800** 0,753** 0,757** 0,786** 0,771** 0,737** 1 0,821** 0,858** 0,500** 0,489** 0,456** 0,574** 0,498** 0,551** 0,497** 0,498** 0,524** 0,530** 0,601** 0,572**

X108 0,707** 0,679** 0,684** 0,738** 0,775** 0,734** 0,821** 1 0,791** 0,527** 0,505** 0,467** 0,584** 0,508** 0,589** 0,524** 0,533** 0,535** 0,563** 0,595** 0,594**

X110 0,761** 0,724** 0,727** 0,759** 0,758** 0,744** 0,858** 0,791** 1 0,542** 0,469** 0,445** 0,576** 0,479** 0,532** 0,496** 0,513** 0,523** 0,522** 550** 0,529**

X201 0,586** 0,483** 0,542** 0,548** 0,607** 0,526** 0,500** 0,527** 0,542** 1 0,798** 0,808** 0,829** 0,809** 0,721** 0,792** 0,779** 0,781** 0,744** 0,568** 0,592**

X202 0,501** 0,421** 0,474** 0,537** 0,553** 0,466** 0,489** 0,509** 0,469** 0,798** 1 0,824** 0,769** 0,777** 0,758** 0,769** 0,776** 0,758** 0,712** 0,600** 0,573**

X203 0,518** 0,454** 0,538** 0,536** 0,533** 0,493** 0,456** 0,467** 0,445** 0,808** 0,824** 1 0,762** 0,787** 0,740** 0,799** 0,776** 0,750** 0,725** 0,554** 0,583**

X204 0,637** 0,525** 0,631** 0,600** 0,668** 0,570** 0,574** 0,584** 0,576** 0,829** 0,769** 0,762** 1 0,781** 0,773** 0,783** 0,751** 0,812** 0,810** 0,648** 0,666***

X205 0,577** 0,471** 0,539** 0,554** 0,578** 0,513** 0,498** 0,508** 0,479** 0,809** 0,777** 0,787** 0,771** 1 0,758** 0,820** 0,806** 0,780** 0,744** 0,581** 0,576**

X206 0,559** 0,543** 0,621** 0,600** 0,614** 0,584** 0,551** 0,589** 0,532** 0,721** 0,758** 0,740** 0,773** 0,758** 1 0,724** 0,722** 0,794** 0,806** 0,629** 0,596**

X207 0,543** 0,488** 0,538** 0,519** 0,578** 0,512** 0,497** 0,524** 0,496** 0,792** 0,769** 0,799** 0,783** 0,820** 0,724** 1 0,828** 0.744 0,736** 0,531** 0,571**

X208 0,502** 0,482** 0,530** 0,529** 0,560** 0,469** 0,498** 0,533** 0,513** 0,779** 0,776** 0,776** 0,751** 0,806** 0,722** 0,828** 1 0,750** 0,743** 0,564** 0,549**

X209 0,547** 0,530** 0,585** 0,531** 0,612** 0,541** 0,524** 0,535** 0,523** 0,781** 0,758** 0,750** 0,812** 0,780** 0,794** 0,744** 0,750** 1 0,910** 0,620** 0,619**

X210 0,581** 0,517** 0,565** 0,528** 0,619** 0,558** 0,530** 0,563** 0,522** 0,744** 0,712** 725** 0,810** 0,744** 0,806** 0,736** 0,743** 0.91**

1 0.629** 0.623**

Y 0,545** 0,454** 0,562** 0,615** 0,560** 0,515** 0,601** 0,595** 0,550** 0,568** 0,600** 0,554** 0,648** 0,581** 0,629** 0,531** 0,564** 0,620** 0,629** 1 0.656**

Z 0,552** 0,481** 0,615** 0,621** 0,619** 0,570** 0,572** 0,594** 0,529** 0,592** 0,573** 0,583** 0,666** 0,576** 0,596** 0,571** 0,549** 0.619** 0,623** 0,656** 1

(35)

Berdasarkan Tabel 5.21 dapat disimpulkan bahwa variabel yang paling dominan dalam mempengaruhi loyalitas pelanggan adalah kualitas pelayanan.

5.5. Pembahasan

5.5.1. Pengaruh Citra Perusahaan terhadap Kepuasan Pelanggan

Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan citra perusahaan terhadap kepuasan pelanggan. Hasil ini ditunjukkan dengan nilai t hitung sebesar 4,28 > 1,96. Nilai estimate sebesar 0,36 adalah positif, yang menunjukkan bahwa pengaruh tersebut adalah signoifikan positif. Artinya peningkatan citra perusahaan akan diikuti pula dengan peningkatan kepuasan pelanggan, dan sebaliknya, penurunan citra perusahaan akan berakibat menurunnya kepuasan pelanggan. Berarti hipotesis dalam penelitian ini yang menyatakan bahwa citra perusahaan berpengaruh terhadap kepuasan pelanggan diterima.

Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan sebelumnya oleh Yu Te Tu (2013) dan Dr. Moeed Ahmad Sandhu et. all (2013).

Citra perusahaan mempunyai pengaruh yang positif dan signifikan terhadap kepuasan pelanggan terutama untuk perusahaan yang bergerak di bidang jasa. Berdasarkan tabel 5.21 diatas, indikator citra perushaan yang paling berpengaruh dalam membentuk kepuasan pelanggan pada PT. Nusantara Water Centre adalah kompetensi. Karena X104 (dimensi kompetensi) memiliki nilai korelasi tertinggi antara citra perusahaan dengan

(36)

kepuasan pelanggan, dalam hal ini adalah akreditasi dari lembaga akreditasi nasional. Sedangkan indikator yang perlu mendapat perhatian adalah likeability. Karena X102 (dimensi likeability) memiliki nilai korelasi terendah antara citra perusahaan dengan kepuasan pelanggan, dalam hal ini penampilan karyawan yang dinilai tidak ramah oleh para pelanggan. Jika hal ini tidak diperbaiki, maka dapat menurunkan citra perusahaan terhadap kepuasan pelanggan. Untuk dimensi lain, harus tetap dipertahankan agar citra perusahaan tetap terjaga dengan baik.

5.5.2. Pengaruh Kualitas Pelayanan terhadap Kepuasan Pelanggan Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan kualitas pelayanan terhadap kepuasan pelanggan. Hasil ini ditunjukkan dengan nilai t hitung sebesar 5,19 > 1,96 dan nilai estimate sebesar 0,44 adalah positif, yang menunjukkan bahwa pengaruh tersebut adalah signifikan positif. Artinya peningkatan kualitas pelayanan akan diikuti pula dengan peningkatan kepuasan pelanggan, dan sebaliknya, penurunan kualitas pelayanan akan berakibat menurunnya kepuasan pelanggan. Berarti hipotesis dalam penelitian ini yang menyatakan bahwa kualitas pelayanan berpengaruh terhadap kepuasan pelanggan diterima.

Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan sebelumnya oleh Zhao Hua Deng et all (2010), Lo Liang Kheng et all (2010), Masood ul Hasan (2013), Niven El Saghier dan Demyana Nathan (2013), Riki Kristomi dan Hapzy Ali (2016)..

(37)

perusahaan terhadap kepuasan pelanggan, menunjukkan bahwa kualitas pelayanan menjadi faktor yang lebih dominan mempengaruhi kepuasan pelanggan dari pada citra perusahaan, untuk itu PT. Nusantara Water Centre harus memperhatikan kualitas pelayanannya untuk meningkatkan kinerja perusahaan. Berdasarkan table 5.21 diatas, indikator kualitas pelayanan yang paling dominan dalam memberikan kepuasan pelanggan adalah X204 (dimensi reliability), dalam hal ini kehandalan hasil pemeriksaan laboratorium dapat dijadikan acuan dalam pengelolaan lingkungan oleh pelanggan. Sedangkan indikator kualitas pelayanan yang dapat menurunkan kepuasan pelanggan adalah X207 (dimensi assurance), dalam hal ini janji melakukan pemeriksaan ulang jika hasil meragukan pelanggan. Agar hal ini tidak menurunkan kepuasan pelanggan, maka laboratorium PT. NWC harus bersedia melakukan janji tersebut dan melakukan kontrol kualitas yang baik terhadap hasil pekerjann. Untuk dimensi lain, harus tetap dipertahankan agar kualitas pelayanan tetap dapat memberi kepuasan kepada pelanggan.

5.5.3. Pengaruh Citra Perusahaan Terhadap Loyalitas Pelanggan

Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan citra perusahaan terhadap loyalitas pelanggan. Hasil ini ditunjukkan dengan nilai t hitung sebesar 3,48 > 1,96 dengan nilai estimate sebesar 0,29 adalah positif yang menunjukkan bahwa pengaruh tersebut adalah siginfikan positif. Artinya peningkatan citra perusahaan akan diikuti pula dengan peningkatan loyalitas pelanggan, dan sebaliknya, penurunan citra perusahaan akan berakibat menurunnya loyalitas pelanggan. Berarti hipotesis dalam

(38)

penelitian ini yang menyatakan bahwa citra perusahaan berpengaruh terhadap loyalitas pelanggan diterima.

Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan sebelumnya oleh Adji djoyo dan Hapzi Ali (2012) dan Yu Te Tu (2013).

Pada penelitian ini, didapat hasil bahwa citra perusahaan dapat meningkatkan loyalitas pelanggan, Berdasarkan tabel 5.21 diatas, indikator citra perusahaan yang paling berpengaruh dalam meningkatkan loyalitas pelanggan PT. Nusantara Water Centre adalah kompetensi. Karena X104 (dimensi kompetensi) memiliki nilai korelasi tertinggi antara kualitas pelayanan dengan kepuasan pelanggan, dalam hal ini adalah akreditasi dari lembaga akreditasi nasional. Sedangkan indikator citra perusahaan yang perlu mendapat perhatian dalam meningkatkan loyalitas pelanggan adalah likeability. Karena X102 (dimensi likeability) memiliki nilai korelasi terendah antara citra perusahaan dengan loyalitas pelanggan, dalam hal ini penampilan karyawan yang dinilai tidak ramah oleh para pelanggan. Jika hal ini tidak diperbaiki, maka dapat menurunkan citra perusahaan terhadap loyalitas pelanggan. Untuk dimensi lain, harus tetap dipertahankan agar citra perusahaan tetap dapat meningkatkan loyalitas pelanggan.

5.5.4. Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Loyalitas Pelanggan Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan kualitas pelayanan terhadap loyalitas pelanggan. Hasil ini ditunjukkan dengan nilai t hitung sebesar 3,28>1,96 dan nilai estimate sebesar

(39)

signifikan positif. Artinya peningkatan kualitas pelayanan akan diikuti pula dengan peningkatan loyalitas pelanggan, dan sebaliknya, penurunan kualitas pelayanan akan berakibat menurunnya loyalitas pelanggan. Berarti hipotesis dalam penelitian ini yang menyatakan bahwa kualitas pelayanan berpengaruh terhadap loyalitas pelanggan diterima.

Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan sebelumnya oleh Lo Liang Kheng (2010), Masood UI Hassan (2013) dan Hapzi Ali dan Baruna Hadibrata (2015).

Hasil penelitian ini menggambarkan bahwa kualitas pelayanan dapat menimbulkan loyalitas pelanggan. Berdasarkan table 5.21 diatas, indikator kualitas pelayanan yang paling dominan dalam meningkatkan loyalitas pelanggan adalah X204 (dimensi reliability), dalam hal ini kehandalan hasil pemeriksaan laboratorium dapat dijadikan acuan dalam pengelolaan lingkungan oleh pelanggan. Sedangkan indikator kualitas pelayanan yang harus mendapat perhatian adalah adalah X208 (dimensi assurance), dalam hal ini ketepatan waktu penyelesaian sesuai dengan yang dijanjikan. Jika hal ini tidak diperbaiki, maka dapat menurunkan kualitas pelayanan terhadap loyalitas pelanggan. Untuk dimensi lain, harus tetap dipertahankan agar kualitas pelayanan tetap dapat meningkatkan loyalitas pelanggan.

5.5.5. Pengaruh Kepuasan Pelanggan Terhadap Loyalitas Pelanggan Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan kepuasan pelanggan terhadap loyalitas pelanggan. Hasil ini ditunjukkan dengan nilai t hitung sebesar 3,28 > 1,96 dengan nilai estimate

(40)

sebesar 0,28 adalah positif yang menunjukkan bahwa pengaruh tersebut adalah signifikan positif. Artinya peningkatan kepuasan pelanggan akan diikuti pula dengan peningkatan loyalitas pelanggan, dan sebaliknya, penurunan kepuasan pelanggan akan berakibat menurunnya loyalitas pelanggan. Berarti hipotesis dalam penelitian ini yang menyatakan bahwa kepuasan pelanggan berpengaruh terhadap loyalitas pelanggan diterima.

Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan sebelumnya oleh Mohsin Zafar (2012) dan Imran Ali et all (2012).

Berdasarkan gambar 5.1 dan tabel 5.21 dapat dilihat bahwa veriabel kepuasan pelanggan, mampu menjadi variabel intervening dari variabel citra perusahaan dan variabel kualitas pelayanan terhadap loyalitas pelanggan.

Hasil penelitian ini memberikan pemahaman kepada setiap pelaku usaha, termasuk PT. Nusantar Water Centre bahwa hendaknya tujuan memberikan pelayanan yang berkualitas tidak berhenti pada suatu harapan tercapainya kepuasan pelanggan saja, tetapi juga berharap bahwa pelanggan yang terpuaskan tersebut menjadi loyal terhadap produk atau jasa yang dikonsumsinya.

5.5.6. Pengaruh tidak Langsung dan Pengaruh Total

Pengaruh tidak langsung merupakan pengaruh antara dua variabel yang melalui satu atau lebih variabel laten lain sesuai dengan lintasan yang ada. Pada penelitian ini, pengaruh tidak langsung terdapat pada lintasan antara variabel eksogen dengan variabel endogen melalui kepuasan

(41)

a b

c

berfungsi sebagai variabel mediasi atau variabel intervening. Untuk membuktikan bahwa kepuasan pelanggan dapat berfungsi sebagai variabel mediasi atau variabel intervening, maka peneliti menggunakan teori yang dikembangkan oleh Baron dan Kenny (1986) dalam jurnal yang berjudul “The Moderator-Mediator Variabel Distinction in Social Psychological Researhc : Conceptual, Strategic, and Statistical Considerations”.

Menurut Baron dan Kenny (1986, 1176), suatu variabel berfungsi sebagai mediator ketika terdapat kondisi sebagai berikut :

a) Variasi pada tingkat variabel indenpenden secara signifikan berpengaruh terhadap mediator (path a).

b) Variasi pada mediator secara signifikan mempengaruhi variasi pada variabel dependen (path b).

c) Ketika path a dan path b terkontrol, hubungan signifikan antara variabel independen dan variabel dependen menjadi tidak lagi signifikan.

Untuk memahami penjelasan diatas, maka rantai kausal yang terlibat mediasi dalam model dapat dilihat pada gambar 5.4 berikut ini.

Gambar 5.4. Rantai Kausal Sumber: Journal of Personality and Social Psychology

Independent Variables

Mediator

Outcome Variables

(42)

Implementasi dari teori Baron dan Kenny (1986) pada penelitian ini, dapat dijelaskan dengan bantuan gambar 5.5, sebagai berikut.

Gambar 5.5. Nilai Koefisien Model Sumber : Pengolahan Data

Gambar 5.5 diatas menunjukan besarnya nilai koefisien pada jalur antar variabel yang dapat dijadikan sebagai ukuran untuk menilai hubungan antar variabel dan fungsi mediasi sebagaimana teori Baron dan Kenny. Adapun analisis fungsi mediasi atau intervening dari variabel kepuasan pelanggan pada model penelitian ini adalah sebagai berikut :

a) Nilai koefisien jalur variabel citra perusahaan menuju kepuasan pelanggan sebesar 0,36 dan nilai koefisien jalur variabel kepuasan pelanggan menuju loyalitas pelanggan sebesar 0,32, lebih signifikan dari nilai koefisien jalur citra perusahaan menuju loyalitas pelanggan sebesar 0,29. Sehingga variabel kepuasan pelanggan dapat berfungsi sebagai variabel mediasi atau

(43)

Sumber : Pengolahan data

pelanggan.

b) Nilai koefisien jalur variabel kualitas layanan menuju kepuasan pelanggan sebesar 0,44 dan nilai koefisien jalur variabel kepuasan pelanggan menuju loyalitas pelanggan sebesar 0,32, lebih signifikan dari nilai koefisien jalur kualitas layanan menuju loyalitas pelanggan sebesar 0,28. Sehingga variabel kepuasan pelanggan berfungsi sebagai variabel mediasi atau variabel intervening dari variabel kualitas layanan terhadap loyalitas pelanggan.

Untuk melihat pengaruh total, maka nilai pengaruh diukur berdasarkan koefisien strukturnya. Tabel 5.22. berikut ini, menggambarkan besarnya pengaruh tidak langsung dan pengaruh total.

Tabel 5.22. Pengaruh Langsung, Tidak Langsung dan Pengaruh Total

Korelasi Langsung Tidak

Langsung Total Citra Perusahaan  Kepuasan Pelanggan 0,36

Kualitas Layanan  Kepuasan

Pelanggan 0,44

Citra Perusahaan Loyalitas Pelanggan 0,29 0,1152 0,4052 Kualitas Layanan  Loyalitas Pelanggan 0,28 0,1408 0,4208 Kepuasan Pelanggan  Loyalitas

Pelanggan 0,32

Pada tabel 5.22 besarnya pengaruh tidak langsung citra perusahaan terhadap loyalitas pelanggan melalui kepuasan pelanggan sebesar 0,1152 didapat dari 0,36 x 0,32, sehingga pengaruh total dari citra perusahaan

(44)

terhadap loyalitas pelanggan adalah 0,29 + 0,1152, yaitu sebesar 0,4052 sedangkan pengaruh tidak langsung kualitas layanan terhadap loyalitas pelanggan sebesar 0,1408 didapat dari 0,44 x 0,32, sehingga pengaruh total dari kualitas layanan terhadap loyalitas pelanggan adalah 0,28 + 0,1408, yaitu sebesar 0,4208. Berdasarkan tabel 5.22 diatas, dapat diperoleh hasil bahwa pengaruh total citra perusahaan terhadap loyalitas pelanggan melalui kepuasan pelanggan sebanding dengan pengaruh total kualitas layanan terhadap loyalitas pelanggan. Artinya variabel citra perusahaan dan variabel kualitas layanan memiliki pengaruh yang sama terhadap loyalitas pelanggan melalui kepuasan pelanggan.

Untuk itu, maka PT. Nusantara Water Centre harus tetap fokus berusaha untuk meningkatkan citra perusahaannya dan meningkatkan kualitas layanannya untuk memberikan kepuasan kepada pelanggan sehingga dapat mempertahankan loyalitas dari pelanggannya.

Gambar

Tabel 5.1. Karaketristik Responden
Tabel 5.2. Uji Validitas Variabel Citra Perusahaan
Tabel 5.3. Uji Validitas Variabel Kualitas Pelayanan
Tabel 5.5. Uji Validitas Variabel Loyalitas Pelanggan
+7

Referensi

Dokumen terkait

Simulator Pembangkit Listrik Tenaga Piko Hidro adalah merupakan suatu alat atau media yang mirip dengan pembangkit listrik tenaga air asli yang kegunaannya untuk

Para pekerja yang karena berakhirnya kontrak kerja diberhentikan atau kontrak kerjanya tidak dipatuhi oleh pengusaha, kecuali sebagai akibat ketidakcocokkannya untuk bekerja

Batugamping murni maupun dolomit dengan segera akan mengalami rekristalisasi dan rekombinasi dengan unsur-unsur yang berasal dari magma, pada batugamping yang tidak murni, efek

(1) Berdasarkan ADK Rekening Koran Rekening Retur sebagaimana dimaksud dalam Pasal 28 ayat (4) huruf a, Direktorat Pengelolaan Kas Negara mencatat penerimaan dana Retur SP2D dari

DS3 RUH Pajak Bendahara Pengeluaran Subbagian Tata Usaha Mendapatkan data penyetoran pajak harian Data jumlah pajak yang di setor Paper-Based Data Source DS4 RUH

Banyak dari mereka yang kurang memahami akan sejarah serta peranan Sungai Ciliwung di masa lalu sehingga mereka terkesan tidak peduli terhadap kondisi Sungai Ciliwung saat

Sebagaimana ketentuan dalam Peraturan Pemerintah Nomor 19 Tahun 2005 tentang Standar Nasional Pendidikan, setiap sekolah/madrasah mengembangkan kurikulum berdasarkan

Pada tahun 2005 Dinas Pertanian Langkat mengadakan program pembuatan rumah kompos untuk setiap daerah sebagai usaha dam mempertahankan dan meningkatkan produktivitas tanah