4. ANALISA DAN PEMBAHASAN. Tabel 4.1 Profil Responden

4. ANALISA DAN PEMBAHASAN

4.1 Profil Responden

Karakteristik responden dalam penelitian ini ditinjau dari jenis kelamin, umur dan pendidikan, yang mana dapat dilihat pada Tabel 4.1:

Tabel 4.1 Profil Responden

Jenis Kelamin Jumlah Responden Persentase (%)

Pria 48 48.0

Wanita 52 52.0

Total 100 100,0

Usia Jumlah Responden Persentase (%)

17 – 20 tahun 41 41.0

21 - 30 tahun 39 39.0

31 - 40 tahun 20 20.0

Total 100 100,0

Pekerjaan Jumlah Responden Persentase (%)

Pelajar/Mahasiswa 40 40.0

Swasta 14 14.0

Wiraswasta 19 19.0

Lainnya 27 27.0

Total 100 100,0

≤ Rp 3.000.000,00 26 26.0

Rp 3.000.001,00– Rp 5.000.000,00 36 36.0

Rp5.000.001,00–Rp 10.000.000,00 30 30.0

> Rp 10.000.000,00 8 8.0

Total 100 100,0 Sumber: lampiran 3, diolah

Berdasarkan Tabel 4.1 dapat diketahui bahwa mayoritas pelanggan yang menggunakan layanan XL Axiata memiliki jenis kelamin wanita dengan jumlah 52 orang (52.0%), sedangkan sisanya adalah 41 orang (41.0%) pelanggan yang berjenis kelamin Pria, dengan mayoritas usia sekitar 17 – 20 tahun dengan jumlah 41 orang (41.0%), yang termasuk seorangPelajar/Mahasiswa dengan jumlah 40 orang (40.0%), dengan memiliki pengeluaran perbulan sebanyak Rp 3.000.001,00– Rp 5.000.000,00 dengan jumlah 36 Orang (36.0%).

Banyak pelaJar atau mahasiswa pria dengan rentan usia 17-20 tahun dikarenakan XL Axiata memiliki keunggulan dalam kecepatan akses internet. Selain itu, XI memiliki fitur penampilan yang sangat bagus. Hal ini dibuktikan dengan kuatnya radiasi signal XL di banyak pelososk, serta jarang adanya trouble, cepat dan inovatif.

4.1.1 Analisis Deskriptif Jawaban Responden

Gambaran jawaban responden didapat dari besarnya interval kelas mean, dengan cara dibuat rentang skala, sehingga dapat diketahui di mana letak rata-rata penilaian responden terhadap setiap variabel yang dipertanyakan. Contoh rentang skala mean tersebut ditunjukan sebagai berikut:

Interval kelas = Nilai Tertinggi – Nilai Terendah = 5 – 1 = 0,8 Jumlah Kelas 5

Dengan hasil interval kelas 0,8, maka dapat disimpulkan kriteria rata-rata jawaban responden adalah:

a. 1.00 - < 1.80 = Sangat Tidak Setuju b. 1.81 - < 2.60 = Tidak Setuju c. 2.61 - < 3.40 = Netral d. 3.41 - < 4.20 = Setuju

e. 4.21 - < 5.00 = Sangat Setuju

Skala mean tersebut digunakan untuk menilai jawaban pertanyaan yang ada pada kuisioner.

Sebagaimana dijelaskan dalam definisi operasional variabel dalam penelitian ini antara lain Customer Satisfaction (X), Customer Retention (Y), dan Switching Barrier (Y) yang ditunjukan sebagai berikut:

1) Analisis Deskriptif Variabel Customer Satisfaction(X)

Sebagaimana dijelaskan dalam definisi Customer Satisfaction(X)merupakan salah satu variabel bebas yang meliputi 3 Indikator yaitu Fulfillment; Relief; dan Delightdengan 7 pernyataan yang ditunjukan pada tabel 4.2.

Tabel 4.2 Hasil Tanggapan Responden Terhadap Variabel Customer Satisfaction (X)

No Pernyataan Mean Std.

Dev A. Fulfillment

Saya merasa sinyal XL Axiata menjangkau saya

dengan kuat dimanapun saya berada. 3.61 0.709 Saya merasa kualitas suara telepon XL Axiata

jernih 3.76 0.767

Saya merasa koneksi internet XL Axiata cukup

cepat dan stabil 3.84 0.692

Keseluruhan Nilai Rata-rata Fulfillment (X₁) 3.74 B. Relief

Saya merasa koneksi internet XL Axiata cukup

cepat dan stabil 3.86 0.752

Membeli paket internet XL tidak merugikan saya. 3.86 0.779 Keseluruhan Nilai Rata-rata Relief (X₂) 3.86

C. Delight

Saya merasa senang ketika mendapatkan bonus internet 5 MB dari XL Axiata pada saat kuota saya

3.85 0.783

No Pernyataan Mean Std.

Dev habis.

Saya merasa senang menggunakan XL Axiata karena memprioritaskan saya ketika mengantre layanan CSO.

3.83 0.779

Keseluruhan Nilai Rata-rata Delight (X3) 3.84 Nilai Rata-rata Variabel Customer Satisfaction (X) 3.80 Sumber: Lampiran 3, diolah

Berdasarkan tabel 4.2 diatas dapat disimpulkan bahwa dari variabel Customer Satisfaction (X) yang memiliki nilai rata-rata tertinggi yaitu sebesar 3.86 yang terdapat pada pernyataan “Saya merasa koneksi internet XL Axiata cukup cepat dan stabil” dan “Membeli paket internet XL tidak merugikan saya”

yang ada pada indikator “Relief”, dan dari ketiga Indikator yaitu Fulfillment, Relief, dan Delight yang memiliki nilai rata-rata tertinggi adalah “Relief” sebesar 3.86.Dan secara keseluruhan variabel Customer Satisfaction (X) memiliki nilai rata-rata 3.80. Dengan mengamati hasil tersebut, maka mayoritas dari 100 pelanggan yang menggunakan XL Axiata rata-rata memberikan jawaban kuesioner “Setuju” dalam interval kelas 3.41 - < 4.20. Hal ini berarti bahwa pelanggan XL Axiata merasa puas dengan sinyal XL Axiata yang kuat dan dapat menjangkau dimanapun berada..

2) Analisis Deskriptif Variabel Switching Barrier (Z)

Sebagaimana dijelaskan dalam definisi Switching Barrier (Z)merupakan salah satu variabel tak bebas atau terikat dengan 4 pernyataan dari 2 Indikator yang ditunjukan pada tabel 4.3.

Tabel 4.3 Hasil Tanggapan Responden Terhadap Variabel Switching Barrier (Z)

No Pernyataan Mean Std.

Dev A. Inertia

No Pernyataan Mean Std.

Dev Saya tidak ingin mengganti XL Axiata dengan

profider lain karena nomor saya telah banyak dikenal kolega saya

3.81 0.800

Saya tidak ingin mengganti XL Axiata dengan profider lain karena nomor saya telah banyak dikenal kolega saya

3.83 0.792

Keseluruhan Nilai Rata-Rata Inertia (Z1) 3.82 B. Switching Cost

Saya tidak ingin mengganti XL Axiata dengan profider lain karena tidak dapat mendaftarkan paket seluler

3.91 0.698

Saya tidak ingin mengganti XL Axiata dengan profider lain karena tidak ingin kehilangan penawaran spesial menelepon dengan keluarga saya sesama pemakai XL.

3.97 0.717

Keseluruhan Nilai Rata-Rata Switching Cost (Z2) 3.94 Nilai Rata-rata Variabel Switching Barrier (Z) 3.88 Sumber: Lampiran 3, diolah

Berdasarkan tabel 4.3 diatas dapat disimpulkan bahwa dari variabel Switching Barrier (Z) yang memiliki nilai rata-rata tertinggi yaitu sebesar 3.97 yang berada pada indikator “Switching Cost” dengan menyatakan “Saya tidak ingin mengganti XL Axiata dengan profider lain karena tidak ingin kehilangan penawaran spesial menelepon dengan keluarga saya sesama pemakai XL”, Sedangkan secara keseluruhan variabel Switching Barrier (Z) memiliki nilai rata- rata 3.88. Dengan mengamati hasil tersebut, maka mayoritas dari 100 pelanggan yang menggunakan XL Axiata rata-rata memberikan jawaban kuesioner

“Setuju” dalam interval kelas 3.41 - < 4.20. Hal ini berarti bahwa pelanggan merasa puas dalam melakukan pergantian nomer XL Axiata dikarenakan nomer yang digunakan telah banyak dikenal kolega.

3) Analisis Deskriptif Variabel Customer Retention (Y)

Sebagaimana dijelaskan dalam definisi Customer Retention (Y)merupakan salah satu variabel terikat yang meliputi 4 Indikator yaitu Continouos Purchase;

Frequent Purchase; Scope Of Relationship; dan Recommendations Made To Other Peopledengan 7 pernyataan yang ditunjukan pada tabel 4.4.

Tabel 4.4 Hasil Tanggapan Responden Terhadap Variabel Customer Retention (Y)

No Pernyataan Mean Std.

Dev

A.

Continouos Purchase (Y1)

Saya selalu mengisi pulsa XL saya bila habis atau masa

berlaku akan berakhir 3.88 0.686

Saya membeli paket quota internet setiap bulannya 3.97 0.784 Keseluruhan Nilai Rata-rata Continouos Purchase(Y₁) 3.93

B.

Frequent Purchase (Y₂)

Saya lebih sering bertelepon menggunakan ponsel

bersim card XL Axiata 3.94 0.776

Saya membeli paket jasa seluler XL Axiata lebih dari

satu setiap bulannya 3.92 0.761

Keseluruhan Nilai Rata-rata Frequent Purchase (Y2) 3.93

C.

Scope Of Relationship (Y3)

Saya akan menggunakan XL Axiata selamanya 3.92 0.692 Keseluruhan Nilai Rata-rata Frequent Purchase (Y3) 3.92

D.

Recommendations Made To Other People (Y4)

Saya akan mengatakan hal-hal baik mengenai XL

Axiata kepada orang lain 3.85 0.796

Saya akan merekomendasikan XL Axiata kepada orang

lain 3.85 0.716

Keseluruhan Nilai Rata-Rata Frequent Purchase (Y₄) 3.85 Nilai Rata-Rata Variabel Customer Retention (Y) 3.90

Sumber: Lampiran 3, diolah

Berdasarkan tabel 4.4 diatas dapat disimpulkan bahwa dari variabel Customer Retention (Y) yang memiliki nilai rata-rata tertinggi yaitu sebesar 3.97 yang terdapat pada pernyataan “Saya membeli paket quota internet setiap bulannya” Yang ada pada Indikator “Continouos Purchase”. sedangkan dari keempat Indikator yaitu Continouos Purchase; Frequent Purchase; Scope Of Relationship; dan Recommendations Made To Other Peopleyang memiliki nilai rata-rata tertinggi adalah ”Continouos Purchase” dan ”Frequent Purchase”

masing-masning sebesar 3.93.Secara keseluruhan variabel Customer Retention (Y) memiliki nilai rata-rata 3.90. Dengan mengamati hasil tersebut, maka mayoritas dari 100 pelanggan yang menggunakan XL Axiata rata-rata memberikan jawaban kuesioner “Setuju” dalam interval kelas 3.41 - < 4.20. Hal ini berarti bahwa pelanggan XL Axiata selalu setia menggunakan dan mengisi pulsa bila habis atau masa berlaku akan berakhir.

4.2 Uji Reliabilitas 4.2.1 Indicator Reliability

Langkah untuk memeriksa apakah indikator yang digunakan dalam mengolah data dikatakan reliable adalah dengan melakukan uji reliabilitas tahap pertama dengan menggunakan indicator reliablity.Indicator reliablity digunakan untuk menguji konsistens indikator pada outer model.Nilai indicator reliability dapat didapatkan dari hasil pangkat duaouter loading tiap indikator yang digunakan. Nilai indicator reliability diatas 0,70 termasuk dalam kategori baik, sedangkan 0,40 sampai 0,70 dianggap cukup, dan dibawah 0,40 dapat dikatakan tidak layak. Berikut merupakan nilai outer loading yang sudah diolah menjadi indicator reliability.

Tabel 4.5. Indicator Reliability

Latent Variabel Indicator Loading Indicator

Reliability Kesimpulan

Customer Satisfaction (X)

X1.1 0.776 0.602 CUKUP

X1.2 0.772 0.595 CUKUP  

X1.3 0.739 0.546 CUKUP  

X1.4 0.823 0.677 CUKUP  

X1.5 0.771 0.594 CUKUP  

X1.6 0.787 0.619 CUKUP  

X1.7 0.687 0.471 CUKUP  

Interaksi X & Z 1.000 1.000 BAIK  

Switching Barriers

(Z)

Z1.1 0.828 0.685 CUKUP  

Z1.2 0.820 0.672 CUKUP  

Z1.3 0.821 0.674 CUKUP  

Z1.4 0.772 0.595 CUKUP  

Customer Retention

(Y)

Y1.1 0.694 0.481 CUKUP  

Y1.2 0.806 0.649 CUKUP  

Y1.3 0.838 0.702 BAIK  

Y1.4 0.826 0.682 CUKUP  

Y1.5 0.857 0.734 BAIK  

Y1.6 0.794 0.630 CUKUP  

Y1.7 0.842 0.708 BAIK  

Lampiran 4

Berdasarkan Tabel diatas Variabel Customer Satisfaction (X) yang diukur dengan 7 dimensi pengukuran yaitu X1.1, X1.2, X1.3, X1.4, X1.5, X1.6, dan X1.7 menunjukkan bahwa keseluruhan indikator mempunyai nilai indicator reliablity diantara 0,40 sampai 0,70, maka 7 dimensi tersebut dinyatakan valid sebagai alat ukur dimensi Customer Satisfaction (X) tersebut dan dianggap cukup. Untuk variabel Switching Barrier (Z) yang diukur dengan 4 indikator yaitu Z1.1, Z1.2, Z1.3, dan Z1.4 didapatkan kesimpulan bahwa keseluruhan indikator telah memenuhi syarat validasi sebagai alat ukur, karena nilai Indicator Reliability masing-masing dimensi tersebut diatas 0,7, maka 4 dimensi tersebut dinyatakan valid sebagai alat ukur konstrak Switching Barrier (Z) tersebut dan dianggap baik. Bagian terakhir adalah variabel Customer Retention (Y) dengan 7 dimensi, yang mana ketujuh indikator yaitu Y1.1, Y1.2, Y1.4, dan Y1.6 tersebut memiliki convergent validity diantara 0,4 sampai 0,6, sedangkan untuk Y1.3, Y1.5, dan Y1.7 memiliki nilai Indicator Reliability masing-masing dimensi tersebut diatas 0,7, sehingga dinyatakan valid atau memenuhi dan dapat dinyatakan layak dalam penelitian ini.

4.2.2 Internal Consistency Reliability

Tahap selanjutnya dalam mengukur reliabilitas adalah dengan internal consistency reliability untuk mengukur seberapa konsisten tiap-tiap variabel yang ada.Penggunaan Composite Reliability untuk mengukur internal consistency reliability sebagai pengganti Cronbach’s Alpha pada penelitian moderen.Nilai composite reliability harus lebih dari 0,7 agar sebuah variabel dapat dikatakan reliable.

Tabel 4.6. Internal Consistency Reliability

Variable Composite Reliability Keterangan

Customer Satisfaction (X) 0.908 Reliable

Interaksi (XZ) 1.000 Reliable

Switching Barriers (Z) 0.884 Reliable

Customer Retention (Y) 0.930 Reliable

Lampiran 4

Berdasarkan Tabel 4.6 bisa dijelaskan bahwa dari ketentuan composite reliability maka bisa dinyatakan keseluruhan konstruk yang diteliti memenuhi kriteria composite reliability, karena nilai composite reliability > 0.7, sehingga setiap konstruk mampu diposisikan sebagai variabel penelitian. Hal tersebut mengindikasikan bahwa secara komposit seluruh variabel memiliki konsistensi internal yang memadai dalam mengukur variabel laten sehingga dapat digunakan dalam analisis selanjutnya.

4.3 Uji Validitas 4.3.1 Convergent Validity

Dalam memeriksa nilai convergent validity, evaluasi Average Variance Extracted (AVE) dibutuhkan pada setiap variabel laten. Nilai AVE harus lebih besar dari angka 0,5 untuk memastikan bahwa tiap variabel memiliki parameter convergent validity yang layak digunakan.

Tabel 4.7. Convergent Validity

Variabel AVE Keterangan

Customer Satisfaction (X) 0.587 Valid

Interaksi (XZ) 1.000 Valid

Switching Barriers (Z) 0.657 Valid Customer Retention (Y) 0.656 Valid Lampiran 4

Pada Tabel 4.7 didapatkan nilai AVE untuk variabel Customer Satisfaction (X) sebesar 0.587; variabel Customer Retention (Y) sebesar 0.656 dan Switching Barrier (Z) sebesar 0.657. Pada batas 0,5 maka indikator-indikator pada masing-masing variabel telah konvergen dengan item yang lain dalam satu pengukuran.

4.3.2 Discriminant Validity

Akar pangkat dua nilai AVE setiap latent variabel harus lebih besar dari nilai korelasi terhadap variabel lainnya untuk memastikan discriminant validity.

Tabel 4.8.Fornell-Larcker Criterion Analysis for Checking Discriminant Validity

Customer

Satisfaction(X) InteraksiXZ Switching Barrier (Z)

Customer Retention(Y)

Customer

Satisfaction (X) 0.766

Interaksi XZ 0.759 0.811

Switching Barrier

(Z) 0.706 0.767 0.810

Customer

Retention (Y) 0.929 0.933 0.768 1.000

Lampiran 4

Angka yang bercetak tebal di tabel 4.8 didapatkan dari hasil akar pangkat dua nilai AVE pada latent variabel, lalu hasilnya dibandingkan dengan angka pada setiap latent variabel lain yang berhubungan. Tabel diatas dapat menjelaskan bahwa akar AVE

customer satisfaction (0,766) lebih besar dari korelasi satisfaction dengan switching barriers (0,759) dan switching barrier (0,706). Sehingga variabel customer satisfaction dapat dikatakan valid.

Akar AVE korelasi variabel customer satisfaction dengan switching barrier (0,811) juga lebih besar dari variabelswitching barriers (0,767). Maka variable customer satisfaction dapat dikatakan valid.

Akar AVE variabel custoner retention (0,929) lebih besar dari korelasi switching barriers dengan custoner satisfaction (0,811) dan lebih besar dari customer satisfaction (0,766) karena hubungan interaksi tidak langsung antara korelasi customer satisfaction dan switching barrier yang berhubungan negatif. Dengan begitu, maka variabel customer retention dinyatakan valid.

4.3.3 Cross Loadings

Tabel 4.9.Cross Loading Analysis for Checking Discriminant Validity

Customer Satisfaction (X)

Switching Barriers

(Z) InteraksiXZ Customer Retention (Y)

x1.1 0.776 0.549 0.743 0.473

x1.2 0.772 0.574 0.771 0.580

x1.3 0.739 0.488 0.659 0.571

x1.4 0.823 0.585 0.804 0.573

x1.5 0.771 0.500 0.768 0.537

x1.6 0.787 0.504 0.781 0.522

x1.7 0.687 0.820 0.927 0.518

XZ 5.531 5.136 1.000 4.309

Y1.1 0.584 0.519 0.603 0.694

Y1.2 0.670 0.611 0.722 0.806

Y1.3 0.633 0.638 0.714 0.838

Customer Satisfaction (X)

Switching Barriers

(Z) InteraksiXZ Customer Retention (Y)

Y1.4 0.630 0.576 0.669 0.826

Y1.5 0.551 0.586 0.625 0.857

Y1.6 0.625 0.681 0.732 0.794

Y1.7 0.533 0.622 0.635 0.842

Z1.1 0.771 0.828 0.964 0.600

Z1.2 0.760 0.820 0.947 0.566

Z1.3 0.568 0.821 0.725 0.672

Z1.4 0.557 0.772 0.705 0.606

Lampiran 4

Tabel 4.9 menunjukan nilai yang merupakan ukuran lain dari validitas diskriminan. Nilai yang diharapkan bahwa setiap indikator memiliki loading lebih tinggi untuk konstruk yang diukur dibandingkan dengan nilai loading ke konstruk yang lain.Hal ini untuk lebih memperdalam hasil Fornell-Larcker Criterion.

4.4 Evaluasi Inner Model

Inner model yang kadang disebut juga dengan (inner relation, structural model dan subtantive theory) menspesifikasi hubungan antar variabel penelitian (structural model).

4.4.1 Uji Inner Model atau Uji Model Struktural

Uji Inner Model digunakan untuk mengevaluasi hubungan antar konstruk laten seperti yang telah dihipotesiskan dalam penelitian, Berdasarkan output PLS, didapatkan Gambar sebagai berikut:

Gambar 4.1 Model Penelitian PLS Sumber: Lampiran 4

Hasil nilai inner weight gambar 4.1 diatas menunjukkan bahwa Customer Retention (Y) dipengaruhi oleh Customer Satisfaction (X) dan Switching Barrier(Z) serta hubungan moderating dari Customer Satisfaction (X) dan Switching Barrier (Z) yang ditunjukkan di pengujian hipotesis.

4.4.2 Pengujian Hipotesis

Untuk menjawab hipotesis penelitian dapat dilihat t-statistic pada Tabel 4.10 berikut ini:

Tabel 4.10 Tabel Antar Konstruk

Variable

Original Sample Estimate

mean of subsamples

Standard

deviation T-Statistic Customer Satisfaction (X)

àCustomer Retention (Y) 0.791 0.721 0.409 1.976

Moderating EffectsàCustomer

Retention (Y) -0.951 -0.832 0.707 2.345

Switching Barriers (Z)

àCustomer Retention (Y) 1.054 0.995 0.395 2.670

Sumber: Lampiran 4

Hasil uji menunjukkan bahwa:

Customer Satisfaction (X) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Customer Retention (Y), karena nilai T statistik sebesar 1.976 yang berarti lebih besar dari 1.96, sehingga hipotesis H1 yang berbunyai: “Terdapat pengaruh positif Customer Satisfaction berpengaruh terhadap Customer Retention pada perusahaan XL Axiata di Surabaya” dapat dinyatakan diterima.

Terdapat interaksi pada Customer Satisfaction (X) dan Switching Barrier (Z) terhadap Customer Retention (Y), karena nilai T statistik sebesar 2.345 yang berarti lebih besar dari 1.96, sehingga hipotesis H2 yang berbunyi : “Terdapat pengaruh positif antara customer satisfaction berpengaruh terhadap customer retention dengan switching barrier sebagai variabel moderating di XL Axiata di Surabaya” dapat dinyatakan diterima.

Switching Barrier (Z) berpengaruh signifikan positif terhadap Customer Retention (Y), karena nilai T statistik sebesar 2.670 yang berarti lebih besar dari 1.96, sehingga hipotesis H3 yang berbunyai: “Terdapat pengaruh positif switching barrier berpengaruh terhadap customer retention di XL Axiata Surabaya” dapat dinyatakan diterima.

Tabel 4.11. Kesimpulan Uji Hipotesis

Hipotesis Keterangan T-Statistic

H₁

Customer Satisfaction tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap Customer Retention pada perusahaan XL Axiata di Surabaya

1.976

H2

Customer satisfaction tidak berpengaruh positifdan signifikanterhadap customer retention dengan switching barrier sebagai variabel moderating di XL Axiata di Surabaya

2.345

H3 Switching barrier berpengaruh positif dan signifikan

terhadap customer retention di XL Axiata Surabaya 2.670

4.4.3 Pengujian Model Struktural (Inner Model)

Dalam menilai model dengan PLS dimulai dengan melihat R-Square untuk setiap variabel laten dependen. Perubahan nilai R-Square dapat digunakan untuk menilai pengaruh variabel laten independen tertentu terhadap variabel laten dependen apakah mempunyai pengaruh yang substantif. Variabel laten endogen dalam model structural yang memiliki hasil R² sebesar 0.67 mengindikasikan bahwa model “baik”, R² sebesar 0.33 mengindikasikan bahwa model “moderat”, R² sebesar 0.19 mengindikasikan bahwa model “lemah” (Ghozali, 2009). Adapun output PLS sebagaimana dijelaskan berikut :

Tabel 4.12. Nilai R-Square

R-square

Customer

Satisfaction (X) Moderating effect

Switching

Barrier(Z)

Cust_Ret(Y) 0.638 Sumber: Lampiran 4

Variabel laten Customer Satisfaction (X) dan Switching Barrier(Z) yang mempengaruhi variabel Customer Retention (Y) dalam model struktural memiliki nilai R² sebesar 0.633 yang mengindikasikan bahwa model adalah “Moderat”.

Kesesuaian model struktural dapat dilihat dari Q², sebagai berikut : Q² = 1 – [(1 – R₁²)

= 1 – [(1 – 0.638)]

= 1 – [(0.362)]

= 0.638

Hasil Q² yang dicapai adalah 0.638, berarti bahwa nilai Q² di atas nol memberikan bukti bahwa model memiliki predictive relevance.

4.5 Pembahasan

4.5.1 Pengaruh Langsung Customer Satisfaction terhadap Customer Retention Variabel Customer Satisfaction mempunyai pengaruh positif terhadap variabel Customer Retention secara langsung, karena nilai T statistik menunjukkan sebesar 1.976 yang berarti lebih besar dari 1.96. Artinya, semakin tinggi kepuasan yang dimiliki pelanggan maka dapat meningkatkan customer retention. Dengan demikian hipotesis pertama yang berbunyi “Terdapat pengaruh positif Customer Satisfaction berpengaruh terhadap customer retention pada perusahaan XL Axiata di Surabaya” adalah terbukti dan dapat dinyatakan diterima.

Hasil analisis yang membuktikan bahwa variabel Customer Satisfaction berpengaruh signifikan terhadap Customer Retentionjuga dibuktikan oleh penelitian yang dilakukan oleh Ranaweera dan Prabhu (2003) yang melakukan penelitian tentang pengaruh kepuasan pelanggan terhadap retensi pelanggan, dimana hasilnya membuktikan bahwa kepuasan pelanggan atau customer satisfaction adalah penyebab terbesar terjadinya customer retention jika dibandingkan dengan variabel lain yaitu trust dalam bidang jasa telekomunikasi berkabel.

Argumen ini juga didukung oleh hasil penelitian (Ponnert et al.,2007) yang mengatakan bahwa kepuasan pelanggan dapat berpengaruh signifikan terhadap customer retention atau disebut dengan behavioral loyalty, juga jenis loyalitas pelanggan lain yang disebut attitudinal loyalty pada industri e-commerce atau online retailers. Pelanggan yang puas dapat melakukan pembelian berulang pada pengecer online yang sama atau setidaknya dapat secara berulang mengunjungi situs-situs toko online yang sama dengan kebiasaan. Kebiasaan inilah yang dapat menimbulkan pembelian berulang yang dapat berujung pada loyalitas behavioral atau customer retention.

4.5.2 Pengaruh Tidak Langsung Customer Satisfaction terhadap Customer Retention Pelanggan XL Axiata di Surabaya melalui Switching Barrier Hasil analisis menunjukkan bahwa tidak terdapat interaksi Customer Satisfactiondan Switching Barrier terhadap Customer Retention, karena nilai T statistik sebesar 2.345 yang berarti lebih besar dari 1.96, sehingga menunjukkan bahwa customer retention dapat dibentuk melalui kepuasan pelanggan yang diikuti juga dengan switching barrier. Hasil ini menunjukkan bahwa hipotesis kedua “Terdapat pengaruh positif antara customer satisfaction terhadap customer retention dengan switching barrier sebagai variabel moderatingdi XL Axiata di Surabaya.”, dinyatakan tidak diterima.

Hasil dalam penelitian ini sejalan dengan Ranaweera dan Prabhu (2003) yang melakukan penelitian tentang pengaruh kepuasan pelanggan terhadap retensi pelanggan, dimana hasilnya membuktikan bahwa terdapat pengaruh moderating yang signifikan dari switching barrier terhadap hubungan antara customer satisfaction dan customer retention.

Dalam penelitian (Matzler et al., 2016) menyebutkan bahwa switching barrier berpengaruh secara signifikan dalam memoderasi hubungan antara customer satisfaction dan customer retention. Dalam penelitian ini, peneliti berargumen bahwa pelanggan yang puas terhadap produk atau jasa dalam industri teknologi dan informasi dapat mengembangkan adanya inertia dan switching cost. Karena dengan kepuasan yang dimiliki pelanggan dapat mencegah pelanggan untuk berminat mencari pilihan alternatif jasa lain yang akan digunakannya. Paling tidak, kepuasan dapat membuat pelanggan loyal terhadap suatu perusahaan secara behavioral yaitu dengan mempengaruhi dua variabel dalam switching barrier.

4.5.3 Pengaruh Langsung Switching Barrier terhadap Customer Retention Pelanggan XL Axiata di Surabaya

Variabel switching barrier berpengaruh signifikan terhadap variabel customer retention karena nilai T statistik sebesar 2.670 yang berarti lebih besar dari 1.96, dimana hubungan tersebut terbukti bahwa Switching Barrier berpengaruh signifikan terhadap Customer Retention. Artinya, semakin tinggi switching barrier maka akan dapat meningkatkan customer retention. Dengan demikian hipotesis ketiga yang berbunyi

“Terdapat pengaruh positif switching barrier berpengaruh terhadap customer retention di XL Axiata Surabaya” adalah terbukti dan dapat dinyatakan diterima.

Hasil dalam penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Ranaweera dan Prabhu (2003) yang melakukan penelitian tentang pengaruh switching barrier terhadap retensi pelanggan, dimana hasilnya membuktikan bahwa switching barrierdapat secara langsung menyebabkan terjadinya customer retentiondalam bidang jasa telekomunikasi fixed line. Hasil ini juga mendukung temuan penelitian Kim et al (2004) yang meneliti hubungan langsung switching barrier terhadap customer retention dengan jasa telepon seluler di Korea sebagai objek penelitiannya menemukan bahwa switching barrier berdampak positif dalam meningkatkan customer retention.