CUPLIKAN khusus PEMESANAN (RINCIAN) Melalui Email...[Doc3 LAMPIRAN Berformulasi 22h Transfer dari...

CUPLIKAN khusus PEMESANAN (RINCIAN) Melalui Email:

Baik LAPORAN maupun JURNAL HASIL PENELITIAN disajikan/ditampilkan

menggunakan semua MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS

[Panjang Alt, Sedang Alt, Pendek Alt, dan Lengkap Alt (Alt singkatan dari = Alternatif)]

sebagaimana yang telah diprediksi/digambarkan sebelumnya dalam penyusunan PROPOSAL

PENELITIAN, dan dalam Website ini dijawab secara sempurna dan detail: Cara/Proses/Hasil

Perhitungan serta Tahap-tahap Perhitungannya yang digunakan masing-masing, dan diperkuat oleh

sejumlah files Bonus mengunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows dan untuk

beberapa model perhitungan tertentu yang harus menggunakan Lotus 1-2-3 (Transition) dari

Program Microsoft Office Excel 2003 serta beberapa files Bonus lainya. Semua Lampiran yang

terdapat didalam Laporan HASIL PENELITIAN (Dikirim kepada Anda dalam bentuk files

Document) merupakan Lampiran Berformulasi yang di-Transfer dari HASIL PERHITUNGAN

menggunakan program EXCEL maupun program SPSS.

Persiapkanlah terlebih dahulu Lotus 1-2-3 (Transition) dari Program Microsoft Office Excel 2003 atau versi lainnya & Program SPSS IBM Statistik Versi 20-24 for

Windows (atau Versi Terbaru) dalam komputer Anda sebelum memulai pemesanan melalui Email agar semua files yang dipesan dapat dibuka.

Apabila Anda melakukan Pemesanan Files Secara Paket melalui Email. Sebagai misal Anda

memilih PAKET ISTIMEWA (…dimana Paket ini menampilkan 3 Versi Tulisan Ilmiah/Karya

Penelitian menggunakan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang Alt, Sedang

Alt & Pendek Alt], ini berarti ada/setidak-tidaknya sebanyak 9 Files Utama plus 10 files bonus atau

Anda akan menerima melalui Email paling sedikit sebanyak 19 files yang dibayar dengan sejumlah

Anggaran Tertentu sebagaimana tercantum pada lembaran Paket pemesanan tersebut. Pengertian ke-

4 paket yang dimaksud adalah sebagai berikut:

PAKET ISTIMEWA: Tulisan Ilmiah/Karya Penelitian

Adalah 3 buah KARYA PENELITIAN dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS

[Panjang Alt, Sedang Alt dan Pendek Alt plus 10 Bonus].

PAKET KHUSUS: Tulisan Ilmiah/Karya Penelitian

Adalah 2 buah KARYA PENELITIAN dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS

[Sedang Alt dan Pendek Alt plus beberapa Bonus]

PAKET STANDAR: Tulisan Ilmiah/Karya Penelitian

Adalah 1 buah (sebuah) KARYA PENELITIAN dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN

TEORITIS [Panjang Alt, Sedang Alt atau Pendek Alt plus beberapa Bonus].

PAKET SUPER ISTIMEWA: Tulisan Ilmiah/Karya Penelitian

Adalah 1 Sets KARYA PENELITIAN dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS

[Panjang Alt atau Lengkap Alt plus 10 Files (Bonus) & Utama & 52 Bonus Tambahan].

2

PAKET STANDAR B-2:

Apabila Saudara ingin membuat Sebuah (1 versi) Tulisan Ilmiah/Karya Penelitian seperti:

MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Sedang Alt),

merupakan Model Penelitian/Proses Hitung maupun Analisis-nya yang Sempurna File 171 02 Jurnal Hasil Penelitian 41h KA EKONOMI LOKAL PURWAKARTA 2014 (Sedang Alt)

Atau 171 02 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API EKONOMI LOKAL PURWAKARTA

(1 atau 2 Files PDF ini tidak dapat di-unduh sebelum Pemesanan PAKET STANDAR B-2 terjadi)

Ini Proposalnya (Disusun Dalam 1 atau 2 Files PDF/Document): File 179 01 Proposal Penelitian 21h KA EKONOMI LOKAL PURWAKARTA 2014 (Sedang Alt)

Atau 179 01 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API EKONOMI LOKAL

PURWAKARTA

Keterangan tentang Proposal PENELITIAN/Jurnal HASIL PENELITIAN sbb: Atau 179 01 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API EKONOMI LOKAL PURWAKARTA

[(Proposal 21h KA EKO LOKAL PWK 2014 Dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Sedang Alt)]

[Tidak menggunakan Model Regresi IV (zresid Histogram dan Pembentukan Kurva Normal)]

Maka Hasil Penelitiannya (5 Bab, Disusun Dalam 1 atau 2 Files PDF) adalah: File 187 02 Laporan Hasil Penelitian 236h KA EKONOMI LOKAL PURWAKARTA 2014 (Sedang Alt) Atau 187 02 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API EKONOMI LOKAL

PURWAKARTA

[Doc3 LAMPIRAN Berformulasi 22h Transfer dari Excel 24 Lamp dan 7 Lampiran Survey]

Bonus: 2 Files Microsoft Office Excel 97-2003 Worksheet/Lotus 1-2-3 (Transition) KERETA API EKONOMI

LOKAL PURWAKARTA 2014 (sebagai MASTER UTAMA) yang disusun sedemikian rupa

[…berdasarkan MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Sedang Alt) sebagaimana Bab II] yang didalamnya diperlihatkan proses hitung sebanyak {[(8+4)*(2) + 50] = 74 Hasil

Estmasi (Unstandardized Coefficients: Model Regresi I s/d III (tanpa adanya zresid Histogram &

Pembentukan Kurva Normal Model Regresi IV) dan hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized

Coefficients)} serta sebanyak [(24-7) = 17 Lampiran Olahan “Ber Formulasi”] hasil transfer dari

Excel/Lotus 1-2-3 (Transition) dari Program Microsoft Office Excel 2003]]. Hasil perhitungan ini

dikelompokan kedalam 2 Hasil Perhitungan Empiris “Data Dengan Kategori Jumlah I & II” (selanjutnya

dapat dilihat dalam Bab IV & Lampiran) yang diperinci/disusun dalam berbagai bentuk Files sbb:

Files: Excel1 Path Analysis Method KA Eko Lokal PWK 2014 Master Utama AE1 CH 576 (Petunjuk Lotus)

Excel2 Path Analysis Method KA Eko Lokal PWK 2014 Master Utama AE 576 (Excel 24 Lampiran)


Pengguna minimal adalah S-1: Jurusan Ilmu Ekonomi, Manajemen dan atau Transportasi,

Tingkat Kemahiran mengolah Tabel EXCEL “Ber Formulasi”: Setara S-2 dari Konsentarsi

(Jurusan) yang sama.

Harga satu PAKET STANDAR B-2: Rp 2.100.000,- (dua juta seratus ribu rupiah).

3

Berdasarkan Lembaran Informasi: 000 Daftar Tulisan Ilmiah Amrizal, terdapat

sebanyak 47 Paket Penelitian (atau sebanyak 141 Files) yang terdiri dari sejumlah/sebanyak 47

(= 9 Paket Istimewa + 8 Paket Khusus + 26 Paket Standar) Plus 4 Paket Super Istimewa tentang

PENELITIAN SURVEY Dibidang MANAJEMEN TRANSPORTASI yang dapat dipesan

melalui EMAIL. Kesemua files ini dikembangkan sebagai MODEL & KERANGKA

PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang Alt, Sedang Alt & Pendek Alt] dari 9 buah Laporan HASIL

PENELITIAN Terdahulu yang dibuat/disusun (Direvisi/Dikaji Ulang STMT-TRISAKTI a/n

LP3ET, Tahun 2018) menggunakan Data Hasil Survey dalam rentang tahun 2014 s/d 2018.

LP3ET adalah singkatan dari LEMBAGA PENELITIAN, PENGKAJIAN & PERUMUSAN

EKONOMI TERAPAN, yang merupakan situs/web resmi Amrizal (memuat keseluruhan

Tulisan Ilmiah Amrizal) dengan nama LP3ET.org (Secara Sederhana: dapat dibuka/diakses

dalam bentuk https://lp3et.org atau melalui/ memasukan nama website lp3et.org kedalam

Google atau Google Chrome) menggunakan berbagai jenis Komputer maupun

Handphone.

Apabila Saudara ingin membuat Sebuah (1 versi) Tulisan Ilmiah/Karya Penelitian

dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Sedang Alt], maka saudara dapat

berpedoman/menjadikan PAKET STANDAR B-2 sebagai nara sumber utama dalam

penyusunan Tulisan Ilmiah/Karya Penelitian dengan formasi files yang ditawarkan meliputi 3

Files Utama dan 3 Files Bonus sebagaimana yang dicantumkan diatas.

Cara Memesai melalui EMAIL sbb:

Sebagaimana yang dapat lihat pada lembaran PAKET STANDAR B-2 dihargai sebesar

Rp 2.100.000,- (dua juta seratus ribu rupiah). Kirim ke No. Rekening: 0562343197 Bank BNI

Syariah a/n Amrizal. Sebagai contoh isi berita yang perlu dibuat pada Rekening dan Email:

[email protected] adalah sebagai berikut:

Ke Rekening: Pesan satu PAKET STANDAR B-2 a/n Winardi

Ke Email : Pesan satu PAKET STANDAR B-2 a/n

Winardi (Jakarta Timur)

(Isi berita pada Email harus lebih jelas/lengkap dibanding dengan isi berita Rekening)

https://lp3et.org/

mailto:[email protected]

4

042 PAKET STANDAR B-2

Apabila Saudara ingin membuat Sebuah (1 versi) Tulisan Ilmiah/Karya Penelitian Kode Dan Nama Karya Penelitian: 187 02

File 187 02 Laporan Hasil Penelitian 236h KA EKONOMI LOKAL PURWAKARTA 2014 (Sedang Alt)

Atau 187 02 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API EKONOMI LOKAL PURWAKARTA


Penulis : Amrizal (lp3et.org/[email protected])

Jenis file : pdf

Harga/Paket : Rp 2.100.000,- (dua juta seratus ribu rupiah).

3 Bonus Utama KA Eko Lokal PWK 2014 Secara Detail sbb: Files: Excel1 Path Analysis Method KA Eko Lokal PWK 2014 Master Utama AE1 CH 576 (Petunjuk Lotus)

Excel2 Path Analysis Method KA Eko Lokal PWK 2014 Master Utama AE 576 (Excel 24 Lampiran)


Jumlah & Files yang akan dikirim melalui Email sbb: c0 042 1 Versi Karya Hasil Penelitian PAKET STANDAR B-2 Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta 2014 (Sedang Alt)

c0 042 PAKET STANDAR B-2

c1 n2171 02 Jurnal HASIL PENELITIAN 41h KA Eko Lokal PWK 2014 (Sedang Alt)

c2 o2179 02 Proposal PENELITIAN 21h KA Eko Lokal PWK 2013 (Sedang Alt)

c3 p2187 02 Laporan HASIL PENELITIAN 236h KA Eko Lokal PWK 2014 (Sedang Alt) c4 p5187 02 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API EKONOMI LOKAL PURWAKARTA

d1 Excel1 Path Analysis Method KA Eko Lokal PWK 2014 Master Utama AE1 CH 576 (Petunjuk Lotus)

d2 Excel2 Path Analysis Method KA Eko Lokal PWK 2014 Master Utama AE 576 (Excel 24 Lampiran)

d3 Doc3 LAMPIRAN Berformulasi 22h Transfer dari Excel 24 Lamp dan 7 Lampiran Survey

d4 B2 MODEL & KERANGKA TEORI 48h KA Eko Lokal PWK 2014 (Sedang.Alt)

“SELAMAT BERKARYA SEMOGA SUKSES

5

Analisis Paling Menonjol Yang Tidak Dimiliki Oleh Penelitian Lain

Selama Ini (....Penampilan ”MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA

PEMIKIRAN TEORITIS” & Hasil Perhitungan Empiris):

Metode Analisa Jalur (Path Analysis’ Method)

Terdapat sebanyak 4 buah Model Regresi I (Unstandardized Coefficients

[atau 4 buah Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula)]. Atau

secara total untuk dua konsep perhitungan terdapat sebanyak 8 buah Model Regresi

Linear Berganda (Multiple Regression) atau hasil estimasi yang menggunakan Dua

konsep data: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dan Data Dengan Kategori (Jumlah

ke II).

Melibatkan sebanyak 4 buah Model Regresi II (Unstandardized

Coefficients [Model Regresi Linear Berganda (Multiple Regression)] masing-

masing kelompok Indikator maupun Dimensi terhadap Variabel Dependennya. Atau

secara total untuk dua konsep perhitungan terdapat sebanyak 8 buah Model Regresi

Linear Berganda (Multiple Regression) atau hasil estimasi yang menggunakan Dua


ke II).

Simple Regression (Unstandardized Coefficients 25 Indikator maupun

Dimensi terhadap masing-masing Variabel Dependennya. Atau secara total untuk dua

konsep perhitungan terdapat sebanyak 50 buah Model Regresi Linear Sederhana

(Simple Regression), yaitu hasil estimasi linier sederhana yang menggunakan Dua


ke II).

Terdapat sebanyak 4 buah Model Regresi atau hasil estimasi Metode Path Analysis

(Standardized Coefficients) [atau 4 buah hasil estimasi Path Analysis

Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula)] Atau secara total untuk dua konsep

perhitungan terdapat sebanyak 8 buah Model Regresi atau hasil estimasi Metode

Path Analysis (Standardized Coefficients) yang menggunakan Dua

konsep data: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)..

MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Sedang Alt]

tidak menggunakan Model Regresi IV (zresid Histogram Pembentukan Kurva Normal).

Prediksi Bentuk Perwajahan apabila menjadi sebuah Hasil Penelitian/Jurnal yang mesti

dibuat adalah 3 bentuk model fungsional hasil estimasi (Unstandardized

Coefficients): Model Regresi I, II, dan III.

6

Deskripsi singkat:

Model penelitian pada jasa angkutan KA Ekonomi Lokal Purwakarta alias KA Odong-

odong diistilahkan sebagai MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN

TEORITIS [Sedang Alt] oleh karena tidak menggunakan Model Regresi IV (zresid Histogram

Pembentukan Kurva Normal). Prediksi Bentuk Perwajahan apabila menjadi sebuah Hasil

Penelitian/Jurnal yang mesti dibuat adalah 3 bentuk model fungsional hasil estimasi

(Unstandardized Coefficients): Model Regresi I, II, dan III serta Model fungsional

Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) yang melibatkan

Indikator/Dimensi dari 4 Variabelnya (Artinya sebanyak 25 Indikator/Dimensi tidak

disembunyikan). MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS

[Sedang Alt] merupakan model penelitian dengan analisis-nya yang cukup sempurna,

penggunaan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows terbatas hanya untuk

Model-model tertentu saja seperti model fungsional hasil estimasi (Unstandardized Coefficients): Model Regresi I, serta Model fungsional Metode Path Analysis

(Standardized Coefficients). Model/proses perhitungan yang paling banyak

digunakan adalah Lotus 1-2-3 (Transition) yang berasal dari Program Microsoft

Office Excel 2003.

Metode penelitian yang digunakan pada jasa angkutan KA Ekonomi Lokal Purwakarta

alias KA Odong-odong adalah Metode Analisa Jalur Sederhana (Simple Part Analysis’

Method) yang bukan merupakan ”sebuah metode penelitian baru” seperti Metode Analisa

Jalur Ganda (Double Part Analysis’ Method). Metode Analisa Jalur Sederhana sudah tidak

asing lagi atau sudah sangat akrap dikenal masyarakat ilmiah/para ilmuan, antara lain melibatkan

penggunaan data survey: Menggabungkan dua konsep data yang berkesinambungan dan saling

terkait satu sama lainnya, yaitu antara Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dengan Data Dengan

Kategori (Jumlah ke II).

Yang dimaksud dengan Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) merupakan data ”hasil

survey” berbentuk skala lima (sangat setuju, setuju, netral, tidak setuju dan sangat tidak setuju)

dengan skor 5, 4, 3, 2, dan 1 yang selanjutnya disebut sebagai ”Data 5 Observasi”. Sedangkan

yang dimaksud dengan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) merupakan data olahan yang

disusun dari seluruh Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) sebagai data ”hasil survey” menjadi

”Data 6 Observasi” (dengan latar belakang) bahwa Data dengan skala pengukuran Netral,

diasumsi bernilai Nol, sehingga Data Observasi ke 6 merupakan Jumlah (atau Nilai Total) dari

data ”hasil survey” tersebut [Artinya, dalam penelitian ini menggunakan 25 Indikator/Dimensi

(dikalikan dengan jumlah sampel sebanyak 5 sampai dengan 10 kali dari jumlah indikator yang

digunakan dalam seluruh variabel laten) atau terdapat sebanyak 125 responden yang merupakan

penumpang (pelanggan) yang telah lebih 3 kali menggunakan jasa angkutan KA Ekonomi Lokal

Purwakarta alias KA Odong-odong]. Tanpa terkecuali, baik model maupun metode penelitian

secara keselutuhan dilengkapi dengan berbagai Uji Statistik seperti: (1) Uji Validitas dan

Reliabiitas termasuk menentukan nilai Cronbach Alpha, (2) Uji Asumsi Klasik (Uji

Normalitas, Uji Multikolinearitas & Uji Heteroskedastisitas) serta Pengujian Hipotesis [(Uji

Statistik t, Uji Statistik F, Uji D-W, Koefisien Determinasi (R2) dan sejenisnya.

7

Secara lebih terinci […berdasarkan MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA

PEMIKIRAN TEORITIS [Sedang Alt] sebagaimana Bab II] peralatan analisa maupun proses

perhitungan menggunakan Model Regresi Linier Berganda (multiples regression). Untuk bentuk

fungsional model hasil estimasi (Unstandardized Coefficients) saja terdapat

sebanyak 4 buah Model Regresi I, sebanyak 4 buah Model Regresi II (atau secara total sebanyak

8 buah Model Regresi I & II), sebanyak 25 buah Model Regresi III (Simple Regression) dan

sebanyak 4 buah bentuk fungsional model hasil estimasi Metode Path Analysis

(Standardized Coefficients) dan tidak menggunakan Model Regresi IV (zresid

Histogram Pembentukan Kurva Normal).

Terkutip: Secara matematis semua bentuk fungsional/proses perhitungan model hasil

estimasi pada penelitian jasa angkutan KA Ekonomi Lokal Purwakarta alias KA Odong-odong

(sebagai MASTER UTAMA) yang disusun sedemikian rupa […berdasarkan MODEL

PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Sedang Alt] {[dikali dengan 2

Hasil Perhitungan Empiris (Data Dengan Kategori (Jumlah ke I & II)] atau diperhitungkan

dalam dua konsep data yang berkesinambungan saling terkait satu sama lainnya, yaitu antara

Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dengan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)}

sebagaimana yang terdapat pada bab IV, khususnya didalam Worksheet/Lotus 1-2-3

(Transition) terdapat sebanyak [(8+4)*(2) + 50] = 73 Hasil Estmasi (Unstandardized Coefficients: Model Regresi I s/d III (tanpa adanya zresid Histogram & Pembentukan

Kurva Normal) serta sebanyak (118-7) = 111 Lampiran Olahan “Ber Formulasi” hasil transfer

dari Excel/Lotus 1-2-3 (Transition) dari Program Microsoft Office Excel 2003 (selanjutnya dapat dilihat dalam Bab IV & Lampiran).

8

2.9 Kerangka Berfikir

2.9.1 Pengembangan Model Penelitian

MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Sedang Alt]

menggunakan 3 bentuk model fungsional hasil estimasi (Unstandardized Coefficients): Model

Regresi I, Model Regresi II, Model Regresi III (25 Simple Regression) atau hasil estimasi 25

Indikator terhadap masing-masing Variabelnya serta Model fungsional Metode Path Analysis

(Standardized Coefficients) sebagaimana terlihat pada gambar 2.2 sebagai berikut:

e1 X1.1

e2 X1.2

e3 X1.3

e4 X1.4

e5 X1.5

e6 X1.6

e7 X1.7

e8 X1.8

e9 X1.9

e10 X1.10

e11 X1.11

e12 X1.12

e13 X1.13

Gambar 2.2: Model Konsepsual KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS dan Hubungan Linier Fungsional: Antar Variabel, Dimensi (dan Indikator) serta Simple Regression 25 Indikator/Dimensi

g1 Y1.1

g2 Y1.2

g3 Y1.3

h1 Y2.1

h2 Y2.2

h3 Y2.3

h4 Y2.4

h5 Y2.5

f1 X2.1

f2 X2.2

f3 X2.3

f4 X2.4

HargaTiket

(X2)

Kualitas

Pelayanan

(X1)

Kepuasan

Konsumen

(Y1)

Loyalitas

Konsumen

(Y2)

HY2i:r 2Y2i >0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6

HX1i:r 2 X1i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6

HY1i:r 2Y1i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6

KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS

r 2(Y1)> 0.6

r 2(Xi ,Y1) > 0.6

R SquareChange= R2

F Change = Fuji Test

Durbin-Watson Test

R SquareChange= R2

F Change = Fuji Test

Durbin-Watson Test

R SquareChange= R2

F Change = Fuji Test Durbin-Watson Test

R SquareChange = R2

F Change= Fuji Test

Durbin-Watson Test

H4: Coeff. Reg c1 > 0

H5: Coeff. Reg c2 > 0

H1: Coeff. Reg a1> 0

H1: r

2 X1>0

H3 :C

oeff. R

eg c

3 >0

r 2(Y1 ,Xi) > 0.6

HX2i:r 2X2i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6 r 2(Xi ) > 0.6

r 2(Xi ) > 0.6

H2: Coeff. Reg a2 > 0

Y1 = Intevening Variable

9

Unstandardized Coefficients: Model Regresi I :

Y1 = a0 + a1 X1 + a2X2 + e1

Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + e2

Y2 = c0 + c1 X1 + c2X2 + c3Y1 Calc + e3

Y2 = d0 + d1 Y1 Calc + d2X2 + d3X2 + e4

Model Regresi II:

X1 = e0 + e1 X1.1 + e2 X1.2 + e3 X1.3 + e4 X1.4 + e5 X1.5 + e6 X1.6 + e7 X1.7

+ e8 X1.8 + e9 X1.9 + e10 X1.10 + e11 X1.11 + e12 X1.12 + e13 X1.13 + e5

X2 = f0 + f1 X2.1 + f2 X2.2 + f3 X2.3 + f4 X2.4 + e6

Y1 = g0 + g1 Y1.1 + g2 Y1.2 + g3 Y1.3 + e7

Y2 = h0 + h1 Y2.1 + h2 Y2.2 + h3 Y2.3 + h4 Y2.4 + h5 Y2.5 + e8

Model Regresi III: Simple Regression untuk 25 Indikator yang ada terhadap masing-masing variabel

dependennya, sebagai berikut:

1. Variabel Kualitas Pelayanan (X1) No. Indikator dari Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1i > 0.6 (Valid), FK X1i < 0.6 (Drop)

1) X1.1. Peralatan Kereta X1 = X1.1 ; HX1.1 :Faktor Koreksi X1.1 > 0.6

2) X1.2. Perlengkapan Kereta X1 = X1.2 ;HX1.2 :Faktor Koreksi X1.2 > 0.6

3) X1.3. Kenyamanan Ruangan X1 = X1.3 ;HX1.3 :Faktor Koreksi X1.3 > 0.6

4) X1.4. Penampilan Petugas X1 = X1.4 ; HX1.4 :Faktor Koreksi X1.4 > 0.6

5) X1.5. Kejujuran Dalam Memberikan Keterangan X1 = X1.5 ; HX1.5 :Faktor Koreksi X1.5 > 0.6

6) X1.6. Keramahan X1 = X1.6 ; HX1.6 :Faktor Koreksi X1.6 > 0.6

7) X1.7. Kecepatan Pelayanan X1 = X1.7 ; HX1.7 :Faktor Koreksi X1.7 > 0.6

8) X1.8. Kemampuan Menanggapi Keluhan X1 = X1.8 ; HX1.8 :Faktor Koreksi X1.8 > 0.6

9) X1.9. Kemudahan Prosedur X1 = X1.9 ; HX1.9 :Faktor Koreksi X1.9 > 0.6

10) X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = X1.10 ;HX1.10 :Faktor Koreksi X1.10 > 0.6

11) X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = X1.11 ; HX1.11 :Faktor Koreksi X1.11 > 0.6

12) X1.12. Pemahaman Kebutuhan Konsumen X1 = X1.12 ; HX1.12 :Faktor Koreksi X1.12 > 0.6

13) X1.13. Perhatian Kepada Konsumen X1 = X1.13 ;HX1.13 :Faktor Koreksi X1.13 > 0.6

2. Variabel Harga Tiket(X2) No. Indikator dari Harga Tiket: Bentuk Fungsi: FK X2i > 0.6 (Valid), FK X2i < 0.6 (Drop)

1) X2.1. Keterjangkauan Harga Tiket X2 = X2.1 ; HX2.1 :Faktor Koreksi X2.1 > 0.6

2) X2.2. Kesesuaian Tarif Dengan Manfaat X2 = X2.2 ; HX2.2 :Faktor Koreksi X2.2 > 0.6

3) X2.3. Kesesuaian Tarif Dengan Fasilitas X2 = X2.3 ; HX2.3 :Faktor Koreksi X2.3 > 0.6

4) X2.4. Kesesuaian Tarif Dengan Jarak Yang Ditempuh X2 = X2.4 ; HX2.4 :Faktor Koreksi X2.4 > 0.6

3. Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) No. Indikator dari Kepuasan Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y1i > 0.6 (Valid), FK Y1i < 0.6 (Drop)

1) Y1.1. Kepuasan akan produk yang ditawarkan Y1 = Y1.1 ; HY1.1 :Faktor Koreksi Y1.1 > 0.6

2) Y1.2. Sesuai dengan yang diharapkan Y1 = Y1.2 ; HY1.2 :Faktor Koreksi Y1.2 > 0.6

3) Y1.3. Merekomendaikan citra positif kepada orang lain Y1 = Y1.3 ; HY1.3 :Faktor Koreksi Y1.3 > 0.6

4. Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) No. Indikator dari Loyalitas Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y2i > 0.6 (Valid), FK Y2i < 0.6 (Drop)

1) Y2.1. Kereta Api Yang Bagus Y2 = Y2.1 ; HY2.1 :Faktor Koreksi Y2.1 > 0.6

2) Y2.2. Kenikmatan Merasakan Layanan Y2 = Y2.2 ; HY2.2 :Faktor Koreksi Y2.2 > 0.6

3) Y2.3. Kesetiaan Terhadap Merek (Tidak Melirik Merek Lain) Y2 = Y2.3 ; HY2.3 :Faktor Koreksi Y2.3 > 0.6

4) Y2.4. Pengalaman Masa Lalu Y2 = Y2.4 ; HY2.4 :Faktor Koreksi Y2.4 > 0.6

5) Y2.5. Pengalaman Teman-teman Y2 = Y2.5 ; HY2.5 :Faktor Koreksi Y2.5 > 0.6

10

Metode Path Analysis

Standardized Coefficients: Y1 = 1X1 + 2 X2 + 9

Y2 = 1X1 + 2 X2 + 1Y1 + 10

dimana:

Y1 = Kepuasan Konsumen

Y2 = Loyalitas Konsumen

1 = Koefisien untuk variabel Kualitas

2 = Koefisien untuk variabel Harga Tiket

1 = Koefisien untuk variabel intervening Kepuasan Konsumen

= Error Term

X1 = Kualitas Pelayanan

X2 = Harga Tiket

2.10 Dimensional Variabel (Hubungan Antara Variabel dengan Dimensi)

2.10.1 Variabel Kualitas Pelayanan (X1)

Hubungan variabel kualitas pelayanan (X1) dengan 5 dimensi Kualitas Pelayanan dapat

dijelaskan sebagai berikut:

H1:r 2 X1 > 0 Bahwa kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh langsung positif terhadap

kepuasan konsumen (Y1) pengguna jasa angkutan Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta.

HX1u.i:r 2X1u.i > 0 Bahwa 5 Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (Y1), berjalan secara sinkron

bersifat “Optimum”, jelasnya bahwa Adjusted of determination coefficient

bernilai positif melampaui diatas nilai kritis (critical value) yang dicerminkan

oleh:

HX1u.i:r 2X1u.i > 0

5 Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X3v):

H1: HX1u.1 = Bukti fisik (tangible) berpengaruh positif terhadap kepuasan konsumen.

H2: HX1u.2 = Keandalan (reliability) berpengaruh positif terhadap kepuasan konsumen.

H3: HX1u.3 = Daya tanggap (responsiveness) berpengaruh positif terhadap kepuasan konsumen.

H4: HX1u.4 = Jaminan (assurance) berpengaruh positif terhadap kepuasan konsumen.

H5: HX1u.5 = Empati (empathy) berpengaruh positif terhadap kepuasan konsumen.

H1: Semakin tinggi Bukti fisik (tangible), maka semakin tinggi kepuasan konsumen, yang

berarti semakin tingginya kemampuan para karyawan penyedia jasa angkutan Kereta Api

11

Ekonomi Lokal Purwakarta meningkatkan kualitas pelayanan, merepresentasikan dimensi

pelayanan yang berwujud secara fisik atau sesuatu yang nampak.

H2: Semakin tinggi Keandalan (reliability), maka semakin tinggi kepuasan konsumen, yang

berarti semakin tingginya kemampuan para karyawan penyedia jasa angkutan Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta untuk menampilkan pelayanan yang dijanjikan dengan

terpercaya dan akurat.

H3: Semakin tinggi Daya tanggap (responsiveness), maka semakin tinggi kepuasan konsumen.

Yang berarti semakin tingginya/mantap aktivitas para karyawan penyedia jasa angkutan

Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta memberikan pelayanan yang baik kepada

pelanggan atau dilakukan untuk memastikan kepuasan pelanggan.

H4: Semakin tinggi Jaminan (assurance), maka semakin tinggi kepuasan konsumen, yang

berarti semakin tingginya kemampuan para karyawan penyedia jasa angkutan Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta meningkatkan kualitas pelayanan yang berfokus pada

pengetahuan, kesopanan, keramah-tamahan serta kemampuan para karyawan untuk

menimbulkan/melahirkan kepercayaan dan keyakinan pada diri pelanggan.

H5: Semakin tinggi Empati (empathy), maka semakin tinggi kepuasan konsumen, yang berarti

semakin tingginya kemampuan para karyawan penyedia jasa angkutan Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta meningkatkan kualitas pelayanan melalui cara pemberian perhatian

dengan sentuhan pribadi sehingga dapat/tepat memenuhi apa yang dibutuhkan oleh

konsumen.

2.10.2 Variabel Harga atau Harga Tiket (X2)

Hubungan variabel harga atau harga tiket (X2) dengan 3 Dimensi Harga Tiket dapat

dijelaskan sebagai berikut:

H2:r 2 X2 > 0 Bahwa harga tiket (X2) mempunyai pengaruh langsung positif terhadap

kepuasan konsumen (Y1) pengguna jasa angkutan Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta.

HX2v.i: r 2 X2v.i > 0

3 Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v):

Kesesuaian harga dengan kualitas jasa yang diberikan, atau Kesesuaian Harga Tiket atau

Ongkos Angkut dengan Kualitas Pelayanan yang diberikan

Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima, atau Kesesuaian Harga Tiket atau Ongkos

Angkut dengan Tambahan Guna (Marginal Utility MU) yang diterima, dirasakan atau

didapatkan (dinikmati) oleh konsumen.

Kesesuaian harga dengan fasilitas, atau Kesesuaian Harga Tiket atau Ongkos Angkut dengan

fasilitas alat angkut yang tersedia, seperti kemampuan para karyawan penyedia jasa angkutan

12

Kereta Api Patas Purwakarta meningkatkan kualitas pelayanan, merepresentasikan dimensi

pelayanan yang berwujud secara fisik atau sesuatu yang nampak, seperti: Peralatan Kereta

Api, Perlengkapan Kereta Api, Kenyamanan ruangan dan Penampilan petugas.

2.10.3 Variabel Kepuasan Konsumen (Y1)

Hubungan variabel Kepuasan Konsumen (Y1) dengan 3 Dimensi Kepuasan Konsumen

(Y1v) dapat dijelaskan sebagai berikut:

H3:r 2 Y1 > 0 Bahwa kepuasan konsumen (Y1) mempunyai pengaruh langsung positif

terhadap loyalitas konsumen (Y2) pengguna jasa angkutan Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta.

HY1v.i: r 2 Y1v.i > 0

3 Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen (Y1v):

(1) Pelayanan sesuai dengan harapan pelanggan,

(2) Kesediaan pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain dan

(3) Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakan.

2.10.4 Variabel Loyalitas Konsumen (Y2)

Dimensionalisasi variabel Loyalitas Konsumen (Y2) dalam penelitian ini mengacu pada

penelitian Gremler & Brown dalam Lu Ting Pong., et.al., (2001), dimana hubungan variabel

Loyalitas Konsumen dengan 3 Dimensi Loyalitas Konsumen (Y2) dapat dijelaskan sebagai

berikut:

H3:r 2 Y1 > 0 Bahwa kepuasan konsumen (Y1) mempunyai pengaruh langsung positif

terhadap loyalitas konsumen (Y2) pengguna jasa angkutan Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta.

H4:r 2 X1 > 0 Bahwa kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh tidak langsung positif

(melalui intervening kepuasan konsumen Y1) terhadap loyalitas konsumen (Y2)

pengguna jasa angkutan Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta.

H5:r 2 X2 > 0 Bahwa harga tiket (X2) mempunyai pengaruh tidak langsung Positif (melalui

intervening kepuasan konsumen Y1) terhadap loyalitas konsumen (Y2) pengguna

jasa angkutan Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta.

HY2v.i:r 2 Y2v.i > 0

3 Dimensi Rata-rata Loyalitas Konsumen (Y2v):

(1) Penggunaan ulang layanan

(2) Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan

(3) Selalu menjadi pilihan utama bagi pelanggan.

13

4.2.1 Hasil Perhitungan Empiris, Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)

Hasil perhitungan Empiris dilakukan terhadap 3 bentuk model fungsional hasil estimasi

(Unstandardized Coefficients): Model Regresi I, Model Regresi II, Model Regresi

III (25 Simple Regression) atau hasil estimasi 25 Indikator terhadap masing-masing Variabelnya

serta Model fungsional Metode Path Analysis (Standardized Coefficients). Formasi

perhitungan pada gambar 4.1 terlihat sebagai berikut:

6.14 X1.1

8.35 X1.2

-2.21 X1.3

-5.51 X1.4

-4.75 X1.5

19.7 X1.6

20.6 X1.7

-0.31 X1.8

-27.8 X1.9

10.0 X1.10

8.13 X1.11 -20.3 X1.12 1.34 X1.13

Gambar 4.1: HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS & Hubungan Fungsional Antar Model Hasil Estimasi dengan Metode Path Analysis: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)

Model Regresi I : Y1 = a0 + a1 X1 + a2X2 + e1

Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + e2

Y2 = c0 + c1 X1 + c2X2 + c3Y1 Calc + e3

Y2 = d0 + d1 Y1 Calc + d2X2 + d3X2 + e4

2.41 Y2.1 0.07 Y2.2 1.82 Y2.3 -0.92 Y2.4 2.28 Y2.5

-1.43 Y1.1

3.34 Y1.2 1.27 Y1.3

9.79 X2.1

-9.82 X2.2

21.2 X2.3

-17.1 X2.4

HargaTiket

(X2)

a2 = - 0.019

c2 = 2.195

Kualitas

Pelayanan

(X1)

a1 = 0.217

c1 = 9694.264

Kepuasan

Konsumen

(Y1)

Loyalitas

Konsumen

(Y2)


c3 =

- 1.0

95

R Square = 0.953

F Ratio = 5.099 D-W Test = 2.571

HX2i: r 2X2i = 0.827 ALPHA CRONBACH = 0.889

R Square = 0.931

F Ratio = 8.985

D-W Test = 2.571

HY1i:r 2Y1i = 0.849 ALPHA CRONBACH = 0.811

R Square = 0.940

F Ratio = 10.396

D-W Test = 2.555

HY2i:r 2Y2i = 0.763 ALPHA CRONBACH = 0.943

R Square = 0.905

F Ratio = 6.353

D-W Test = 2.571

r 2(Xi ) = 0.988

r 2(Y1 ,Xi) = 0.931

r 2(Y1) = 0.725

r 2(Xi ,Y1) = 0.931

HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS

Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)

HX1i:r 2 X1i = 0.766 ALPHA CRONBACH = 0.973

HX1i:r 2 X1i = 0.766 ALPHA CRONBACH = 0.973

14

Unstandardized Coefficients: Hasil Estimasi I: Y1 = 6.299924 + 0.217125 X1 - 0.018656 X2 Hasil Estimasi II: Y2 = -3.518689 + 1.713584 Y1 Calc

Hasil Estimasi III: Y2 = -17.77619 - 0.184206 X1 + 2.211322 X2 - 0.246519 Y1Calc

Hasil Estimasi IV: Y2 = -17.71113 - 0.256846 Y1 - 0.181964 X1 + 2.211129 X2

Hasil Estimasi I: Y1 = 6.300 + 0.217 X1 - 0.019 X2

Hasil Estimasi II: Y2 = -3.518 + 1.714 Y1 Calc

Hasil Estimasi III: Y2 = -12.431 + 9694.264 X1 + 2.195 X2 - 1.095 Y1 Calc

Hasil Estimasi IV: Y2 = -12.431 - 1.095 Y1Calc + 9694.264 X1 + 2.195 X2

Standardized Coefficients: Hasil Estimasi I: Y1 = 1.021 X1 - 0.025 X2

Hasil Estimasi II: Y2 = 0.891 Y1 Calc

Hasil Estimasi III: Y2 = 9694.264 X1 + 1.518 X2 - 0.569 Y1 Calc

Hasil Estimasi IV: Y2 = - 0.569 Y1Calc + 9694.264 X1 + 1.518 X2

Model Regresi II:

X1 = e0 + e1 X1.1 + e2 X1.2 + e3 X1.3 + e4 X1.4 + e5 X1.5 + e6 X1.6 + e7 X1.7

+ e8 X1.8 + e9 X1.9 + e10 X1.10 + e11 X1.11 + e12 X1.12 + e13 X1.13 + e5

X2 = f0 + f1 X2.1 + f2 X2.2 + f3 X2.3 + f4 X2.4 + e6

Y1 = g0 + g1 Y1.1 + g2 Y1.2 + g3 Y1.3 + e7

Y2 = h0 + h1 Y2.1 + h2 Y2.2 + h3 Y2.3 + h4 Y2.4 + h5 Y2.5 + e8

X1 = 38.000 + 6.138 X1.1 + 8.351 X1.2 - 2.210 X1.3 - 5.507 X1.4 - 4.753 X1.5 + 19.660 X1.6 + 20.596 X1.7 -

0.311 X1.8 - 27.837 X1.9 + 10.044 X1.10 + 8.126 X1.11 - 20.261 X1.12 + 1.340 X1.13

X2 = 16.167 + 9.786 X2.1 - 9.821 X2.2 + 21.154 X2.3 - 17.104 X2.4

Y1 = 11.369 - 1.431 Y1.1 + 3.343 Y1.2 + 1.265 Y1.3 Y2 = 24.333 + 2.408 Y2.1 + 0.071 Y2.2 + 1.824 Y2.3 - 0.924 Y2.4 + 2.281 Y2.5

Model Regresi III: Simple Regression untuk 25 Indikator yang ada terhadap masing-masing variabel



1. X1.1. Peralatan Kereta X1 = 101.240 + 10.655 X1.1 ;FK X1.1 = 0.661 Valid 2. X1.2. Perlengkapan Kereta X1 = 100.725 + 10.579 X1.2 ;FK X1.2 = 0.585 Drop 3. X1.3. Kenyamanan Ruangan X1 = 115.489 + 9.790 X1.3 ;FK X1.3 = 0.612 Valid 4. X1.4. Penampilan Petugas X1 = 125.245 + 10.297 X1.4 ;FK X1.4 = 0.403 Drop

5. X1.5. Kejujuran Dalam Memberikan Keterangan X1 = 104.701 + 10.199 X1.5 ;FK X1.4 = 0.647 Valid 6. X1.6. Keramahan X1 = 93.230 + 10.730 X1.6 ;FK X1.6 = 0.574 Drop 7. X1.7. Kecepatan Pelayanan X1 = 106.844 + 10.007 X1.7 ;FK X1.7 = 0.681 Valid 8. X1.8. Kemampuan Menanggapi Keluhan X1 = 107.067 + 10.579 X1.8 ;FK X1.8 = 0.687 Valid 9. X1.9. Kemudahan Prosedur X1 = 96.756 + 10.766 X1.9 ;FK X1.9 = 0.634 Valid 10. X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = 141.955 + 8.800 X1.10 :FK X1.10 = 0.435 Drop 11. X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = 105.165 + 11.103 X1.11 ;FK X1.11 = 0.540 Drop 12. X1.12. Pemahaman Kebutuhan Konsumen X1 = 113.806 + 10.154 X1.12 ;FK X1.12 = 0.690 Valid

13. X1.13. Perhatian Kepada Konsumen X1 = 98.402 + 11.000 X1.13 ;FK X1.13= 0.592 Drop

15


1. X2.1. Keterjangkauan Harga Tiket X2 = 37.392 + 2.953 X2.1 ;FK X1.1 = 0.409 Drop 2. X2.2. Kesesuaian Tarif Dengan Manfaat X2 = 38.865 + 3.151 X2.2 ;FK X1.2 = 0.438 Drop

3. X2.3. Kesesuaian Tarif Dengan Fasilitas X2 = 39.461 + 3.058 X2.3 ;FK X1.3 = 0.489 Drop 4. X2.4. Kesesuaian Tarif Dengan Jarak Yang Ditempuh X2 = 39.340 + 3.003 X2.4 ;FK X1.4 = 0.484 Drop


1. Y1.1. Kepuasan Akan Produk Yang Ditawarkan Y1 = 29.306 + 2.355 Y1.1 ;FK Y1.1 = 0.544 Drop 2. Y1.2. Sesuai Dengan Yang Diharapkan Y1 = 28.169 + 2.273 Y1.2 ;FK Y1.2 = 0.494 Drop 3. Y1.3. Merekomendaikan Citra Positif Kepada Orang Lain Y1 = 29.438 + 2.129 X1.3 ;FK Y1.3 = 0.373 Drop


1. Y2.1. Kereta Api Yang Bagus Y2 = 45.848 + 3.998 Y2.1 ;FK Y2.1 = 0.215 Drop 2. Y2.2. Kenikmatan Merasakan Layanan Y2 = 55.389 + 3.867 Y2.2 ;FK Y2.2 = 0.449 Drop 3. Y2.3. Kesetiaan Terhadap Merek (Tidak Melirik Merek Lain) Y2 = 49.447 + 3.976 Y2.3 ;FK Y2.3 = 0.375 Drop 4. Y2.4. Pengalaman Masa Lalu Y2 = 54.401 + 3.691 Y2.4 ;FK Y2.4 = 0.435 Drop

5. Y2.5. Pengalaman Teman-teman Y2 = 51.489 + 3.751 Y2.5 ;FK Y2.5 = 0.381 Drop


Standardized Coefficients: Y1 = 1X1 + 2 X2 + 9

Y2Calc = 1X1 + 2 X2 + 1Y1 + 10

Y1 = 1.021 X1 - 0.025 X2 (Persamaan Regresi 1)

Y2 = 9694.264 X1 + 1.518 X2 - 0.569 Y1 Calc (Persamaan Regresi 3) atau

Y1 = 1.021 X1 - 0.025 X2 (Persamaan Regresi 1)

Y2 = - 0.569 Y1Calc + 9694.264 X1 + 1.518 X2 (Persamaan Regresi 4)

dimana:






= Error Term


X2 = Harga Tiket

4.2.2 Hasil Perhitungan Empiris, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)

Hasil perhitungan Empiris dilakukan terhadap 3 bentuk model fungsional hasil estimasi

(Unstandardized Coefficients): Model Regresi I, Model Regresi II, Model Regresi

16

III (25 Simple Regression) atau hasil estimasi 25 Indikator terhadap masing-masing Variabelnya

serta Model fungsional Metode Path Analysis (Standardized Coefficients). Formasi

perhitungan pada gambar 4.2 terlihat sebagai berikut:

9.50 X1.1

42.8 X1.2

10.3 X1.3

-21.3 X1.4

-24.7 X1.5

-10.5 X1.6

41.0 X1.7

1.50 X1.8

-17.6 X1.9

-19.3 X1.10

-0.58 X1.11

3.88 X1.12 -6.54 X1.13

Gambar 4.2: HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS & Hubungan Fungsional Antar Model Hasil Estimasi dengan Metode Path Analysis: Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)

Model Regresi I :

Y1 = 0 + 1 X1 + 2X2 + 1

Y2 = 0 + 1 Y1 Calc + 2

Y2 Calc = 0 + 1 X1 + 2 X2 + 3Y1 + 3

Y2 Calc = 0 + 1 Y1 + 2 X1 + 3X2 + 4

Unstandardized Coefficients: Hasil Estimasi I: Y1 = 1.646730 + 0.207432 X1 + 0.065966 X2

Hasil Estimasi II: Y2 = 0.429787 + 1.648747 Y1 Calc

Hasil Estimasi III: Y2 Calc = 0.424256 + 0.287059 X1 + 0.135069 X2 + 0.241550 Y1 Hasil Estimasi IV: Y2 Calc = 0.424256 + 0.241550 Y1 + 0.287059 X1 + 0.135069 X2

-2.24 Y2.1 1.87 Y2.2 10.0 Y2.3 2.22 Y2.4 -7.21 Y2.5

3.43 Y1.1

-1.34 Y1.2 0.74 Y1.3

4.83 X2.1

-11.6 X2.2

21.6 X2.3

-11.6 X2.4

HargaTiket

(X2)

2 = 0.066

2 = 0.135

HX2i: r 2 X2i = 0.846 ALPHA CRONBACH = 0.939

Kualitas

Pelayanan

(X1)

1 = 0.207

1 = 0.287

Kepuasan

Konsumen

(Y1)

Loyalitas

Konsumen

(Y2)

HY2i: r 2 Y2i = 0.775 ALPHA CRONBACH = 0.952

HX1i: r 2 X1i = 0.812 ALPHA CRONBACH = 0.986

HY1i: r 2 Y1i = 0.870 ALPHA CRONBACH = 0.908

r 2 (Xi ) = 0.997

r 2 (Xi ,Y1) = 0.999


r 2 (Y1) = 0.953

3 =

0.2

42

R Square = 0.962

F Ratio = 6.416

D-W Test = 2.571

R Square = 0.948

F Ratio = 12.172

D-W Test = 2.514

R Square = 0.939

F Ratio = 10.184

D-W Test = 2.500

r 2 (Y1 ,Xi) = 0.999

R Square = 0.910

F Ratio = 6.744

D-W Test = 2.500

HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS

Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)

17

Hasil Estimasi I: Y1 = 1.647 + 0.207 X1 + 0.066 X2

Hasil Estimasi II: Y2 = 0.430 + 1.649 Y1 Calc

Hasil Estimasi III: Y2 Calc = 0.424 + 0.287 X1 + 0.135 X2 + 0.242 Y1

Hasil Estimasi IV: Y2Calc = 0.424 + 0.242 Y1 + 0.287 X1 + 0.135 X2

Standardized Coefficients: Hasil Estimasi I: Y1 = 0.912 X1 + 0.088 X2

Hasil Estimasi II: Y2 = 0.981 Y1 Calc

Hasil Estimasi III: Y2 Calc = 0.750 X1 + 0.107 X2 + 0.144 Y1

Hasil Estimasi IV: Y2Calc = 0.144 Y1 + 0.750 X1 + 0.107 X2

Model Regresi II:

X1 = 0 + 1 X1.1 + 2 X1.2 + 3 X1.3 + 4 X1.4 + 5 X1.5 + 6 X1.6 + 7 X1.7

+ 8 X1.8 + 9 X1.9 + 10 X1.10 + 11 X1.11 + 12 X1.12 + 13 X1.13 + 5

X2 = 0 + 1 X2.1 + 2 X2.2 + 3 X2.3 + 4 X2.4 + 6

Y1 = 0 + 1 Y1.1 + 2 Y1.2 + 3 Y1.3 + 7

Y2 = 0 + 1 Y2.1 + 2 Y2.2 + 3 Y2.3 + 4 Y2.4 + 5 Y2.5 + 8

X1 = 95.000 + 9.496 X1.1 + 42.789 X1.2 + 10.332 X1.3 - 21.186 X1.4 - 24.674 X1.5 - 10.463 X1.6 + 41.029 X1.7

+ 1.495 X1.8 - 17.642 X1.9 - 19.321 X1.10 - 0.583 X1.11 + 3.875 X1.12 - 6.537 X1.13

X2 = 32.333 + 4.826 X2.1 - 11.585 X2.2 + 21.545 X2.3 - 11.547 X2.4

Y1 = 22.631 + 3.431 Y1.1 - 1.343 Y1.2 + 0.735 Y1.3

Y2 = 48.667 - 2.238 Y2.1 + 1.874 Y2.2 + 9.999 Y2.3 + 2.224 Y2.4 - 7.212 Y2.5

Model Regresi III:

Simples Regression untuk 25 Indikator yang ada terhadap masing-masing variabel



1. X1.1. Peralatan Kereta X1 = 83.520 + 11.823 X1.1 ;FK X1.1 = 0.902 Valid 2. X1.2. Perlengkapan Kereta X1 = 82.748 + 11.734 X1.2 ;FK X1.2 = 0.881 Valid 3. X1.3. Kenyamanan Ruangan X1 = 92.340 + 11.355 X1.3 ;FK X1.3 = 0.878 Valid

4. X1.4. Penampilan Petugas X1 = 96.858 + 12.386 X1.4 ;FK X1.4 = 0.808 Valid 5. X1.5. Kejujuran Dalam Memberikan Keterangan X1 = 85.536 + 11.439 X1.5 ;FK X1.4 = 0.896 Valid 6. X1.6. Keramahan X1 = 78.545 + 11.633 X1.6 ;FK X1.6 = 0.881 Valid 7. X1.7. Kecepatan Pelayanan X1 = 87.121 + 11.290 X1.7 ;FK X1.7 = 0.903 Valid 8. X1.8. Kemampuan Menanggapi Keluhan X1 = 87.306 + 11.943 X1.8 ;FK X1.8 = 0.905 Valid 9. X1.9. Kemudahan Prosedur X1 = 80.769 + 11.790 X1.9 ;FK X1.9 = 0.897 Valid 10. X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = 110.961 + 11.145 X1.10 :FK X1.10 = 0.794 Valid 11. X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = 85.049 + 12.493 X1.11 ;FK X1.11 = 0.866 Valid

12. X1.12. Pemahaman Kebutuhan Konsumen X1 = 91.857 + 11.696 X1.12 ;FK X1.12 = 0.900 Valid 13. X1.13. Perhatian Kepada Konsumen X1 = 81.460 + 12.113 X1.13 ;FK X1.13= 0.884 Valid

18


1) X2.1. Keterjangkauan Harga Tiket X2 = 30.110 + 3.407 X2.1 ; FK X1.1 = 0.821 Valid 2) X2.2. Kesesuaian Tarif Dengan Manfaat X2 = 31.090 + 3.693 X2.2 ; FK X1.2 = 0.825 Valid 3) X2.3. Kesesuaian Tarif Dengan Fasilitas X2 = 31.636 + 3.602 X2.3 ; FK X1.3 = 0.838 Valid

4) X2.4. Kesesuaian Tarif Dengan Jarak Yang Ditempuh X2 = 31.540 + 3.533 X2.4 ; FK X1.4 = 0.837 Valid


(1) Y1.1. Kepuasan Akan Produk Yang Ditawarkan Y1 = 23.110 + 2.801 Y1.1 ; FK Y1.1 = 0.854 Valid (2) Y1.2. Sesuai Dengan Yang Diharapkan Y1 = 22.244 + 2.663 Y1.2 ; FK Y1.2 = 0.845 Valid

(3) Y1.3. Merekomendaikan Citra Positif Kepada Orang Lain Y1 = 22.738 + 2.549 Y1.3 ; FK Y1.3 = 0.804 Valid


1 Y2.1. Kereta Api Yang Bagus Y2 = 41.039 + 4.332 Y2.1 ; FK Y2.1 = 0.691 Valid

2 Y2.2. Kenikmatan Merasakan Layanan Y2 = 48.724 + 4.509 Y2.2 ; FK Y2.2 = 0.768 Valid 3 Y2.3. Kesetiaan Terhadap Merek (Tidak Melirik Merek Lain) Y2 = 43.814 + 4.427 Y2.3 ; FK Y2.3 = 0.755 Valid 4 Y2.4. Pengalaman Masa Lalu Y2 = 47.002 + 4.237 Y2.4 ; FK Y2.4 = 0.769 Valid 5 Y2.5. Pengalaman Teman-teman Y2 = 45.300 + 4.246 Y2.5 ; FK Y2.5 = 0.753 Valid


Standardized Coefficients:

Y1 = 1 X1 + 2X2 + 9

Y2 Calc = 1 X1 + 2X2 + 3Y1 + 10

Y1 = 0.912 X1 + 0.088 X2 (Persamaan Regresi 1)

Y2 Calc = 0.750 X1 + 0.107 X2 + 0.144 Y1 (Persamaan Regresi 3) atau

Y1 = 0.912 X1 + 0.088 X2 (Persamaan Regresi 1)

Y2Calc = 0.144 Y1 + 0.750 X1 + 0.107 X2 (Persamaan Regresi 4)

dimana:






= Error Term


X2 = Harga Tiket

19

No. Issue Indicator 1 Indicator 2

1 Angkutan masal (KA

Patas) Rute Purwakarta-

Jakarta

Terjadi Ketidakseimbangan

Konsumen (Unequal of the

Consumer) dapat dijelaskan

dengan pertidaksaman secara

matematis sebagai kondisi,

dimana:

MU Jasa Angkutan < POngkos Angkut.

Artinya perubahan relatif ongkos angkut (Price P) yang dikeluarkan

oleh konsumen lebih tinggi dari perubahan relatif Marginal Utility

(MU) yang dirasakan, diperoleh, didapatkan (atau dinikmati) oleh

konsumen pengguna jasa

angkutan Kereta Api Ekonomi

Lokal Purwakarta. Akibatnya, konsumen meningkatkan

kepuasannya dengan cara mengurangi penggunaan jasa

angkutan

Diketahui apabila konsumen mengurangi penggunaan jasa

angkutan, berarti sudah terjadi sistem transportasi yang tidak

efisien, berdasarkan

Transportation Performance

Indicator hubungannya dengan

utility dan public cost yang tidak terkontrol, dan sebagai akibat

negatifnya adalah turunnya produktivitas yang bisa merugikan

OPERATOR dan atau

PEMILIK/PENYELENGGARA

TRANSPORTASI.

Untuk mengantisipasi tingkah

laku dari konsumen tersebut, maka pihak produsen harus

berusaha atau berupaya

”meningkatkan (perbaikan) kualitas pelayanan” melalui

sejumlah indikator yang dimiliki jasa angkutan tersebut agar dapat

”menyeimbangi ongkos angkut” yang dirasakan mahal oleh

konsumen pengguna jasa angkutan dimaksud.

Quality

Accessibility (Tingkat Kemudahan):

Penegakan disiplin

pengaturan Karyawan

PT KAI dinilai belum

efektif, sehingga

kualitas pelayanan

(X1) menjadi

terabaikan alias sangat

kurang memadai, bisa

menimbulkan Evident

(kejadian):

(1) Berupa PATTERN

OF BEHAVIOR dari masyarakat yang

bersifat RESPONSIVE

atau FENOMENA

PUBLIC PROBLEM, dan sebagai

ACCIDENT-nya (bencana-nya) adalah

akan “menimbulkan ketidakpercayaan”

calon penumpang pada Moda Transportasi,

(2) Berakibat

beralihnya keinginan penumpang ke Moda

Transportasi lain,

sehingga turunnya

Produktivitas

Angkutan Kereta Api

Ekonomi Lokal

Purwakarta.

Upaya menaikan

kepuasan konsumen (Y1)

dapat masih bisa dilakukan

melalui peningkatan

kualitas pelayanan (X1)

berdasarkan “penyesuaian

faktor koreksi per butir

seluruh indikator kualitas

pelayanan” adalah sekitar

2.41 kali lipat dari

kenaikan berdasarkan

”penyesuaian faktor

penentu per butir indikator

kualitas pelayanan”.

Utility

Capacity (Jumlah

Ketersediaan): “Terjadinya

Penurunan Utility

(penggunaan)” yang tidak mampu

mengisi sejumlah

Capacity (kapasitas) angkut yang

tersedia.

Artinya tidak

sebandingnya antara

Utility dengan

Capacity atau

Kapasitas angkut

yang tersedia jauh

lebih besar

dibanding jumlah

angkutan (barang atau penumpang)

yang akan dibawa

(C > U), sehingga

pada akhirnya dalam

selang waktu yang

tidak lama

terjadinya

penurunan frekuensi

operasi yang seiring

dengan turunnya

produktivitas.

Upaya menerapkan

berbagai kebijakan

di bidang

transportasi serta melakukan

perbaikan (bahkan

pembiayaan),

khususnya terhadap

beberapa indikator

kualitas pelayanan

yang mengalami

DROP untuk

dirubah menjadi

VALID.

Sikap mental

model yang perlu dirobah,

yaitu perlunya dilakukan upaya

maksimalisasi aktivitas seluruh

unit kerja PT KAI, khususnya

Kereta Api

Ekonomi Lokal

Purwakarta dalam penertapan

disiplin kerja yang efektif dan

perlunya menjaga

”Kualitas

Pelayanan (X1)

yang

EFFICIENT

(tepatguna,

berdayaguna,

atau efisien)” yang mampu

meningkatkan produktivitas

jasa angkuta Kereta Api

Ekonomi Lokal

Purwakarta, karena naiknya

produktivitas akan mampu

meningkatkan utility atau

jumlah angkutan (barang atau

penumpang) yang akan

dibawa sehingga mampu pula

memenuhi Kapasitas

Angkut yang tersedia serta

mampu meningkatkan

kembali frekuensi operasi

secara lebih kondusif dan

tepat waktu pada

saat berikutnya.

20

4.6 Uji Asumsi Klasik:

4.6.1 Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan

variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak atau apakah dalam model

regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Untuk mengetahui

kriterianya yaitu dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi

kumulatif dari data sesungguhnya dengan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi

normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan ploting data akan dibandingkan dengan

garis diagonal.

Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal

(Santoso, 2001). Kriteria pengambilan keputusan adalah Jika penyebaran data pada grafik

normal P-P Plot mengikuti garis normal (45 derajat), maka data berdistribusi normal.

Distribusi normal membentuk suatu garis lurus diagonal, dan ploting data residual akan

dibandingkan dengan garis diagonalnya. Jika distribusi data normal, maka garis yang

menggambarkan data sebenarnya akan mengikut garis normalnya (Ghozali, 2005). Dasar

pengambilan keputusan untuk uji normalitas adalah:

a. Jika data menyebar disekitar garis-garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau

grafik histogramnya menunjukkan distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi

normalitas.

b. Jika data menyebar jauh dari diagonal atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik

histogram tidak menunjukkan distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi

normalitas.

Pada Uji Normalitas untuk 6 Observasi data terlihat kondisi dimana Normal P-P Plot of

Regression Standardized Residual, mempunyai “Bentuk Regresi dan nilai Hasil Estimasi yang

sama”. Dependent Variable: Metode Path Analysis Model Regresi I (Unstandardized

Coefficients maupun Standardized Coefficients) pada Model Fungsional Loyalitas Konsumen

21

Y2Calc dan Y2Calc merupakan One-Stage Regression as Estimated Variable (as Calculated): Y2 Calc

= c0 + c1 X1 + c2X2 + c3Y1 = d0 + d1Y1 + d2X1 + d3X2 dan Zresid Normal P-P Plot Model

Estimasi 3 = Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 4 yang dijelaskan sebagai berikut:

Persamaan Regresi 3

Tabel 4.8

Pengaruh Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan

variabel harga tiket (X2) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2)

[melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)]

Coefficientsa Persamaan Regresi 3 Model Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig. Collinearity Statistics

B Std.

Error

Beta Tolerance VIF

(Constant) .424 1.383 .307 .788

X1 = Kualitas Pelayanan (Observed) .287 .040 .750 7.253 .018 .002 507.768

X2 = Harga Tiket (Observed) .135 .051 .107 2.643 .118 .013 77.760

Y1 = Kepuasan Konsumen (Observed) .242 .176 .144 1.369 .304 .002 522.169

a. Dependent Variable: Y2 Calc = Loyalitas Konsumen (Calculated)

b. Keterangan: Hasil Perhitungan menggunakan Program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.

dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 3: Y2 Calc = 0.750 X1 + 0.107 X2 + 0.144 Y1 Sumber: Diolah dan diperhitungkan oleh penulis dari Tabel 4.1 s/d 4.4.

Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 3

Dependent Variable: Loyalitas Konsumen Y2 Calc One-Stage Regression as Estimated Variable

(as Calculated) dengan Bentuk Regresi: Y2 Calc = c0 + c1 X1 + c2X2 + c3Y1

22

Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 4:

Dependent Variable: Loyalitas Konsumen Y2 Calc One-Stage Regression as Estimated Variable

(as Calculated) dengan Bentuk Regresi: Y2 Calc = d0 + d1Y1 + d2X1 + d3X2

atau

Persamaan Regresi 4

Tabel 4.9

Pengaruh Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan

variabel harga tiket (X2) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2)

[melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)]

oCoefficientsa Persamaan Regresi 4 Model Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig. Collinearity Statistics

B Std.

Error

Beta Tolerance VIF

(Constant) .424 1.383 .307 .788

Y1 = Kepuasan Konsumen (Observed) .242 .176 .144 1.369 .304 .002 522.169

X1 = Kualitas Pelayanan (Observed) .287 .040 .750 7.253 .018 .002 507.768

X2 = Harga Tiket (Observed) .135 .051 .107 2.643 .118 .013 77.760

a. Dependent Variable: Y2 Calc = Loyalitas Konsumen (Calculated)

b. Keterangan: Hasil Perhitungan menggunakan Program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows. dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 4: Y2Calc = 0.144 Y1 + 0.750 X1 + 0.107 X2

Sumber: Diolah dan diperhitungkan oleh penulis dari Tabel 4.1 s/d 4.4.

23

Koefisien hasil estimasi terlihat hanya bertukar dengan nilai hasil estimasi yang sama,

sedangkan pada kedua gambar Zresid Normal P-P Plot memperlihatkan bahwa uji normalitas

berdistribusi normal. Hal ini dapat dilihat bahwa garis yang menggambarkan data sesungguhnya

mengikuti garis diagonal. Artinya bahwa sebaran data dikatakan tersebar di sekeliling garis

lurus (tidak terpencar jauh dari garis lurus), sehingga persyaratan normalitas bisa dipenuhi.

Dengan demikian Pengaruh tidak langsung variabel Kualitas Pelayanan (X1) dan variabel Harga

Tiket (X2) terhadap variabel Loyalitas Konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan

konsumen (Y1)] berdistribusi normal dan bisa dilanjutkan pada pengujian selanjutnya.

4.6.2 Uji Multikolinearitas

Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan

adanya korelasi antar variabel bebas (Ghozali, 2001:57). Jika terjadi korelasi, antar variabel

bebas maka dinamakan terdapat problem Multikolinieritas. Ada tidaknya gejala multikolinearitas

dapat dilakukan dengan memperhatikan nilai matriks korelasi yang dihasilkan pada saat

pengolahan data serta nilai VIF (Variance Inflation Factor) dan Tolerance-nya. Nilai dari VIF

antara 0 sampai dengan 10 menandakan tidak adanya gejala multikolinearitas. Sehingga dapat

disimpulkan bahwa model regresi tersebut tidak terdapat problem multikolinieritas (Singgih

Santoso, 2001).

Artinya, bahwa Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara

variabel bebas. Default SPSS bagi angka tolerance adalah diatas 0.10, artinya bahwa semua

variabel yang akan dimasukkan dalam perhitungan model regresi harus mempunyai Nilai

tolerance di atas 0.10. Apabila ternyata lebih rendah dari 0.10 maka dapat dikatakan terjadi

gejala multikolinearitas. Sedangkan pada Variance Inflation Factor (VIF), pada umumnya VIF

24

ditentukan kurang dari 10. Artinya apabila variabel tersebut lebih dari 10 maka mempunyai

persoalan multikolinieritas (korelasi yang besar di antara variabel bebas) dengan variabel bebas

yang lainnya (Ghozali, 2001).

4.6.3 Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi,

terjadi ketidaksamaan varians residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika

varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut

Homoskedastisitas. Dan jika varians tersebut berbeda, maka tidak terjadi Heteroskedastisitas.

Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas (Santoso, 2001). Pengujian ada

tidaknya gejala heteroskedastisitas memakai metode grafik dengan melihat ada tidaknya pola

tertentu pada scatterplot dari variabel terikat, dimana jika tidak terdapat pola tertentu maka tidak

terjadi heteroskedastisitas dan begitu pula sebaliknya (Singgih Santoso, 2001).

1) Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik (point-point) yang ada membentuk suatu pola

tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit) maka terjadi

Heteroskedastisitas.

2) Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan dibawah angka 0

pada sumbu Y, maka tidak terjadi Heteroskedastisitas. Untuk mengetahui hasil pengujian

heteroskedastisitas antara kualitas pelayanan dan kepuasan konsumen terhadap loyalitas

konsumen, berikut hasil pengujiannya: Berdasarkan pada gambar 4.5 menunjukkan

bahwa pengaruh antara kualitas pelayanan dan kepuasan konsumen terhadap loyalitas

konsumen tidak terjadi problem heterokedastisitas, hal itu dibuktikan dengan titik-titik

menyebar secara acak atau tidak teratur serta menyebar baik di atas maupun di bawah

angka 0 pada sumbu Y dan tidak membentuk pola tertentu, maka disimpulkan bahwa

pada uji ini tidak terjadi.

---------*******---------

CUPLIKAN khusus PEMESANAN (RINCIAN) Melalui Email...[Doc3 LAMPIRAN Berformulasi 22h Transfer dari...

Documents

Transcript of CUPLIKAN khusus PEMESANAN (RINCIAN) Melalui Email...[Doc3 LAMPIRAN Berformulasi 22h Transfer dari...