lp3et.org · 2018-11-22 · CUPLIKAN khusus PEMESANAN (RINCIAN) Melalui Email: Baik LAPORAN maupun...

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 A-6:

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

MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Panjang Alt),

merupakan Model Penelitian/Proses Hitung maupun Analisis-nya yang paling Sempurna

File 132 05 Jurnal HASIL PENELITIAN 41h Kereta Api PATAS Purwakarta 2017 (Panjang Alt)

Judul 132 05 ANALISIS KUALITAS PELAYANAN TRANSPORTASI KERETA API PATAS

PURWAKARTA (1 atau 2 Files PDF ini tidak dapat di-unduh sebelum Pemesanan PAKET STANDAR A-6 terjadi)

Ini Proposalnya (Disusun Dalam 1 atau 2 Files PDF/Document): File 150 06 Proposal PENELITIAN 26h KERETA API PATAS PURWAKARTA 2017

Judul 150 06 ANALISIS KUALITAS PELAYANAN TRANSPORTASI KERETA API PATAS PURWAKARTA

Keterangan tentang Proposal PENELITIAN/Jurnal HASIL PENELITIAN sbb:

150 06 ANALISIS KUALITAS PELAYANAN TRANSPORTASI KERETA API PATAS PURWAKARTA

[Proposal 26h KA PATAS PWK 2017 Dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Panjang Alt)]

[Agar Lebih Ilmiah dilengkapi dengan zresid Histogram Pembentukan Kurva Normal]

Maka Hasil Penelitiannya (5 Bab, Disusun Dalam 1 atau 2 Files PDF) adalah: File 124 05 Laporan HASIL PENELITIAN 359h Kereta Api PATAS Purwakarta 2017 (Panjang Alt) Judul 124 05 ANALISIS KUALITAS PELAYANAN TRANSPORTASI KERETA API PATAS

PURWAKARTA

[Doc2 LAMPIRAN Hitung Total 181h Transfer dari Excel 119 Lamp dan 6 Lamp Survey] Bonus: 10 Files, termasuk 3 Files Microsoft Office Excel 97-2003 Worksheet/Lotus 1-2-3 (Transition) KERETA

API PATAS PURWAKARTA 2017 (sebagai MASTER UTAMA) yang disusun sedemikian rupa

[…berdasarkan MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Panjang Alt)], didalamnya diperlihatkan proses hitung sebanyak {[(8+4)*(2) + 42] + 1 Output1 Hasil Est

SPSS)} = 67 Hasil Estmasi (Unstandardized Coefficients: Model Regresi I s/d IV (zresid Histogram &

Pembentukan Kurva Normal) dan hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients)} serta sebanyak {[(119-6) = 113] + 1 Data Lampiran 119 atau Data Excel CF1092} = 114 Lampiran Olahan

“Ber Formulasi” yang merupakan 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 PATAS PWK 2017 Master Utama AE1 CF1092 (Petunjuk Lotus)

Excel2 Path Analysis Method KA PATAS PWK 2017 Master Utama AE1 CF1092 (Lampiran 119)

Excel3 Data Berformulasi Pemb KURVA NORMAL Siap DiEst dgn SPSS Excel CF877 SPSS1 Untitled1 Data Transfer dari Excel Kurva Normal Siap Di Est dgn SPSS 14 Ind Var n125

SPSS2 Output1 Hasil Estimasi SPSS menggunakan Untitled1 Data 14 Ind Var n125 Est Orisinil SPSS3 Output2 Hasil Est SPSS menggnakan Untitled1 Data 14 Ind Var n125 Plus Est Subsitusi

SPSS4 Uji Untitled1 atau Uji Kebenaran data yang ditransfer dari Excel1 CF1092 unt Est SPSS SPSS5 Uji Output1 atau Hasil Uji Est SPSS mengg SPSS4 hasil Uji Untitled1 n125 Est Orisinil

Doc1 Tentang Variabel Hasil Estimasi SPSS Kurva Normal dan Lainnya 14 Ind Var n125 Doc2 LAMPIRAN Hitung Total 181h Transfer dari Excel 119 Lamp dan 6 Lamp Survey

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 A-6: Rp 2.800.000,- (Dua Juta Delapan Ratus 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 [Panjang Alt], maka saudara

dapat berpedoman/menjadikan PAKET STANDAR A-6 sebagai nara sumber utama

dalam penyusunan Tulisan Ilmiah/Karya Penelitian dengan formasi files yang ditawarkan

meliputi 3 Files Utama dan 10 Files Bonus sebagaimana yang dicantumkan diatas.

Cara Memesai melalui EMAIL sbb: Sebagaimana yang dapat lihat pada lembaran PAKET STANDAR A-6 dihargai

sebesar Rp 2.800.000,- (Dua Juta Delapan Ratus 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 A-6 a/n Winardi

Ke Email : Pesan satu PAKET STANDAR A-6 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

041 PAKET STANDAR A-6

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

Kode Dan Nama Karya Penelitian: 124 05

File 124 05 Laporan HASIL PENELITIAN 359h Kereta Api PATAS Purwakarta 2017 (Panjang Alt)

Judul 124 05 ANALISIS KUALITAS PELAYANAN TRANSPORTASI KERETA API PATAS PURWAKARTA

[Doc2 LAMPIRAN Hitung Total 181h Transfer dari Excel 119 Lamp dan 6 Lamp Survey]

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

Jenis file : pdf

Harga/Paket : Rp 2.800.000,- (Dua Juta Delapan Ratus Ribu Rupiah).

10 Bonus Utama KA PATAS PWK 2017 Secara Detail sbb: Files Excel1 Path Analysis Method KA PATAS PWK 2017 Master Utama AE1 CF1092 (Petunjuk Lotus)

Excel2 Path Analysis Method KA PATAS PWK 2017 Master Utama AE1 CF1092 (Lampiran 119)

Excel3 Data Berformulasi Pemb KURVA NORMAL Siap DiEst dgn SPSS Excel CF877 SPSS1 Untitled1 Data Transfer dari Excel Kurva Normal Siap Di Est dgn SPSS 14 Ind Var n125

SPSS2 Output1 Hasil Estimasi SPSS menggunakan Untitled1 Data 14 Ind Var n125 Est Orisinil SPSS3 Output2 Hasil Est SPSS menggnakan Untitled1 Data 14 Ind Var n125 Plus Est Subsitusi

SPSS4 Uji Untitled1 atau Uji Kebenaran data yang ditransfer dari Excel1 CF1092 unt Est SPSS SPSS5 Uji Output1 atau Hasil Uji Est SPSS mengg SPSS4 hasil Uji Untitled1 n125 Est Orisinil

Doc1 Tentang Variabel Hasil Estimasi SPSS Kurva Normal dan Lainnya 14 Ind Var n125

Doc2 LAMPIRAN Hitung Total 181h Transfer dari Excel 119 Lamp dan 6 Lamp Survey

Jumlah & Files yang akan dikirim melalui Email sbb: a0 041 1 Versi Karya Hasil Penelitian PAKET STANDAR A-6 Kereta Api PATAS Purwakarta 2017 (Panjang Alt)

a0 041 PAKET STANDAR A-6

a1 e3132 05 Jurnal HASIL PENELITIAN 41h KA PATAS PWK 2017 (Panjang Alt)

a2 f3150 06 Proposal PENELITIAN 26h KA PATAS PWK 2017 (Panjang Alt)

a3 h3124 05 Laporan HASIL PENELITIAN 359h KA PATAS PWK 2017 (Panjang Alt) a4 h2124 05 ANALISIS KUALITAS PELAYANAN TRANSPORTASI KERETA API PATAS PURWAKARTA

b1 Excel1 Path Analysis Method KA PATAS PWK 2017 Master Utama AE1 CF1092 (Petunjuk Lotus)

b2 Excel2 Path Analysis Method KA PATAS PWK 2017 Master Utama AE1 CF1092 (Lampiran 119)

b3 Excel3 Data Berformulasi Pemb KURVA NORMAL Siap DiEst dgn SPSS Excel CF877 b4 SPSS1 Untitled1 Data Transfer dari Excel Kurva Normal Siap Di Est dgn SPSS 14 Ind Var n125

b5 SPSS2 Output1 Hasil Estimasi SPSS menggunakan Untitled1 Data 14 Ind Var n125 Est Orisinil

b6 SPSS3 Output2 Hasil Est SPSS menggnakan Untitled1 Data 14 Ind Var n125 Plus Est Subsitusi

b7 SPSS4 Uji Untitled1 atau Uji Kebenaran data yang ditransfer dari Excel1 CF1092 unt Est SPSS b8 SPSS5 Uji Output1 atau Hasil Uji Est SPSS mengg SPSS4 hasil Uji Untitled1 n125 Est Orisinil

b9 Doc1 Tentang Variabel Hasil Estimasi SPSS Kurva Normal dan Lainnya 14 Ind Var n125

b10 Doc2 LAMPIRAN Hitung Total 181h Transfer dari Excel 119 Lamp dan 6 Lamp Survey b11 F1 MODEL & KERANGKA TEORI 59h Kereta Api Patas Purwakarta 2017 (Panjang 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 konsep data: Data Dengan Kategori

(Jumlah ke I) dan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II).

Simple Regression (Unstandardized Coefficients 21 Indikator

maupun Dimensi terhadap masing-masing Variabel Dependennya. Atau secara

total untuk dua konsep perhitungan terdapat sebanyak 42 buah Model Regresi

Linear Sederhana (Simple Regression), yaitu hasil estimasi linier sederhana

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

Data Dengan Kategori (Jumlah 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)..

Analisis Pembentukan Kurva Normal & 4 Pasang/8 buah Gambar Uji Asumsi

Klasik yang diperhitungkan menggunakan 2 cara Regresi Linear Berganda

(Multiple Regression) dengan 14 Independent variables [SPSS IBM

Statistik Versi 21 for Windows dan Lotus 1-2-3 (Transition) dari

Program Microsoft Office Excel 2003].

6

Deskripsi singkat:

Model penelitian pada jasa angkutan Kereta Api Patas Purwakarta yang

diistilahkan sebagai MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN

TEORITIS [Panjang Alt] oleh karena menggunakan semua bentuk fungsional model hasil

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

Model Regresi III (Simple Regression) dan Model Regresi IV (zresid Histogram &

Pembentukan Kurva Normal) maupun bentuk fungsional model hasil estimasi Metode

Path Analysis (Standardized Coefficients)]. MODEL PENELITIAN dengan

KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang Alt] merupakan model penelitian dengan

analisis-nya yang paling sempurna, secara keseluruhannya mengunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows, khususnya dalam pembentukan Kurva

Normal digunakan Analisis Regresi Linear Berganda (Multiple Regression) dengan 14

Independent variables untuk mengukur kekuatan hubungan antara variabel dependen

dengan masing-masing variabel independennya, dan untuk beberapa model/proses

perhitungan tertentu harus menggunakan Lotus 1-2-3 (Transition) yang berasal dari Program Microsoft Office Excel 2003.

Metode penelitian yang digunakan pada jasa angkutan Kereta Api Patas

Purwakarta 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 21 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 Kereta Api Patas

Purwakarta]. 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 (Panjang Alt) sebagaimana Bab II] peralatan analisa maupun

proses perhitungan pada umumnya 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 ada sebanyak 8 buah Model Regresi I & II), sebanyak 21

buah Model Regresi III (Simple Regression) dan sebanyak 4 buah bentuk fungsional

model hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) plus

sebanyak 1 buah Model Regresi IV untuk 14 Independen Variabel dengan n125 (zresid

Histogram & Pembentukan Kurva Normal)

Terkutip: Secara matematis semua bentuk fungsional/proses perhitungan model

hasil estimasi pada penelitian jasa angkutan Kereta Api Patas Purwakarta (sebagai

MASTER UTAMA) yang disusun sedemikian rupa […berdasarkan MODEL

PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Panjang 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) + 42] + 1 Output1

Hasil Est SPSS)} = 67 Hasil Estmasi (Unstandardized Coefficients: Model

Regresi I s/d IV (zresid Histogram & Pembentukan Kurva Normal) serta sebanyak {[(119-

6) = 113] + 1 Data Lampiran 119 (data Zresid Histogram) atau Data Excel CF1092} = 114

Lampiran Olahan “Ber Formulasi” yang merupakan transfer dari Excel/ Lotus 1-2-3

(Transition) yang berasal dari Program Microsoft Office Excel 2003

(selanjutnya dapat dilihat dalam Bab IV & Lampiran).

II.B Kerangka Berfikir II.B.1 Pengembangan Model Penelitian

MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang Alt]

menggunakan semua bentuk fungsional model hasil estimasi (Unstandardized

Coefficients) : Model Regresi I, Model Regresi II, Model Regresi III (Simple Regression) dan

Model Regresi IV (zresid Histogram & Pembentukan Kurva Normal) maupun bentuk

fungsional model hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) yang

dapat dilihat pada gambar 2.1 sebagai berikut:

8

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 2.1: Model Konsepsual KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS dan Hubungan Linier Fungsional: Antar Variabel, Dimensi (dan Indikator) serta Simple Regression 18 Indikator/Dimensi

Unstandardized Coefficients: Model Regresi I :

Y1 = a0 + a1 X1 + e1 Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + e2 Y2 Calc = c0 + c1 X1 + c3Y1 + e3 Y2 Calc = d0 + d1 Y1 + d3X1 + 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

X1 = f0 + f1 X1.1 + f2 X1.2 + f3 X1.3 + f4 X1.4 + f5 X1.5 + e6

f1 X2.1

f2 X2.2

f3 X2.3

f4 X2.4

f5 X2.5

Kualitas

Pelayanan

(X1)

Kepuasan

Konsumen

(Y1)

Loyalitas

Konsumen

(Y2)

KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS

Y1 = Intevening Variable

H2 :C

oeff. R

eg

1 >

0

H1

Co

eff. Reg

1

> 0

0

HX1u.i: R 2 X1u.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6

r 2 (X1i) > 0.6

r 2 (Y1) > 0.6

HX1i: R 2 X1i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6

H1: Coeff. Reg f1 > 0 H2: Coeff. Reg f2 > 0 H3: Coeff. Reg f3 > 0 H4: Coeff. Reg f4 > 0 H5: Coeff. Reg f5 > 0

r 2 (Y1) > 0.6

r 2 (X2i ) > 0.6

Coeff 1 , 2 = Coeff 1 ,2)

1, 1 > 0

H3: Coeff. Reg 1, 1, 1, 2> 0

H3: Coeff. Reg c1, c2, d1, d2> 0

R 2 (X1i ,Y1) =R 2 (Y1 ,X1i) > 0.6

Coeff c1, c2 = Coeff d1, d2)

c2, c2 > 0

R 2 (X1i ,Y1) =R 2 (Y1 ,X2i) > 0.6

Coeff 1 X2i > 0

Coeff1Y1i > 0

Coeff a1 X2i > 0

Coeff1Y1i > 0

Path Analisys:

1 , 2> 0

d2, d2 > 0

R SquareChange = R2

Coeff. Correlation = R

F Change = Fuji Test

Durbin-Watson Test

R Square Change = R2

Coeff. Correlation = R

F Change = Fuji Test

Durbin-Watson Test

9

Model Regresi III:

Simple Regression untuk 18 Indikator yang ada terhadap masing-masing variabel dependennya, sebagai berikut: 1. Variabel Kualitas Pelayanan (X1.i)

No. Indikator dari Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1i > 0.6 (Valid), FK X1i < 0.6 (Drop) (1) X1.1. Peralatan Kereta Api X1 = a0 + a1 X1.1 ; HX1.1 :Faktor Koreksi X1.1 > 0.6 (2) X1.2. Perlengkapan Kereta Api X1 = b0 + b1 X1.2 ; HX1.2 :Faktor Koreksi X1.2 > 0.6 (3) X1.3. Kenyamanan Ruangan X1 = c0 + c1 X1.3 ; HX1.3 :Faktor Koreksi X1.3 > 0.6 (4) X1.4. Penampilan Petugas X1 = d0 + d1 X1.4 ; HX1.4 :Faktor Koreksi X1.4 > 0.6 (5) X1.5. Kejujuran Dalam Memberikan Keterangan X1 = e0 + e1 X1.5 ; HX1.5 :Faktor Koreksi X1.5 > 0.6 (6) X1.6. Keramahan X1 = f0 + f1 X1.6 ; HX1.6 :Faktor Koreksi X1.6 > 0.6 (7) X1.7. Kecepatan Pelayanan X1 = g0 + g1 X1.7 ; HX1.7 :Faktor Koreksi X1.7 > 0.6 (8) X1.8. Kemampuan Menanggapi Keluhan X1 = h0 + h1 X1.8 ; HX1.8 :Faktor Koreksi X1.8 > 0.6 (9) X1.9. Kemudahan Prosedur X1 = i0 + i1 X1.9 ; HX1.9 :Faktor Koreksi X1.9 > 0.6 (10) X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = j0 + j1 X1.10 ; HX1.10 :Faktor Koreksi X1.10 > 0.6 (11) X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = k0 + k1 X1.11 ; HX1.11 :Faktor Koreksi X1.11 > 0.6 (12) X1.12. Pemahaman Kebutuhan Konsumen X1 = l0 + l1 X1.12 ; HX1.12 :Faktor Koreksi X1.12 > 0.6 (13) X1.13. Perhatian Kepada Konsumen X1 = m0 + m1 X1.13 ; HX1.13 :Faktor Koreksi X1.13 > 0.6

2. 5 Dimensi Pokok (Total) Kualitas Pelayanan (X1u.i)

No. Dimensi Total Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X2i > 0.6 (Valid), FK X2i < 0.6 (Drop) (1) X1u.1. Bukti fisik (tangible) X1u.i = n0 + n1 X1u.1 ; HX1u.1 :Faktor Koreksi X1u.1 > 0.6 (2) X1u.2. Keandalan (reliability) X1u.i = o0 + o1 X1u.2 ; HX1u.2 :Faktor Koreksi X1u.1 > 0.6 (3) X1u.3. Daya tanggap (responsiveness) X1u.i = p0 + p1 X1u.3 ; HX1u.3 :Faktor Koreksi X1u.1 > 0.6 (4) X1u.4. Jaminan (assurance) X1u.i = q0 + q1 X1u.4 ; HX1u.4 :Faktor Koreksi X1u.1 > 0.6 (5) X1u.5. Empati (empathy) X1u.i = r0 + r1 X1u.5 ; HX1u.5 :Faktor Koreksi X1u.1 > 0.6

3. 5 Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v.i)

No. Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X2i > 0.6 (Valid), FK X2i < 0.6 (Drop) 1) X1v.1. Bukti fisik (tangible) X1v.i = n0 + n1 X1v.1 ; HX1v.1 :Faktor Koreksi X1v.1 > 0.6 2) X1v.2. Keandalan (reliability) X1v.i = o0 + o1 X1v.2 ; HX1v.2 :Faktor Koreksi X1v.2 > 0.6 3) X1v.3. Daya tanggap (responsiveness) X1v.i = p0 + p1 X1v.3 ; HX1v.3 :Faktor Koreksi X1v.3 > 0.6 4) X1v.4. Jaminan (assurance) X1v.i = q0 + q1 X1v.4 ; HX1v.4 :Faktor Koreksi X1v.4 > 0.6 5) X1v.5. Empati (empathy) X1v.i = r0 + r1 X1v.5 ; HX1v.5 :Faktor Koreksi X1v.5 > 0.6

Metode Path Analysis Standardized Coefficients:

Y1 = 1X1 + 1

Y2 = 1X1 + 1Y1 + 2

Analisis Regresi Linear Berganda (Multiple Regression)

Analisis yang digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel atau lebih, juga menunjukkan arah hubungan antar variabel dependen dengan variabel independen menurut Ghozali, 2001 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, 2010: 15). Model penelitian ini dapat dijelaskan dengan model linier persamaan regresi menurut Ferdinand, 2006 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, et.al. 2010) dapat disusun sebagai berikut:

10

Model Regresi IV: Multiple Regression, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)

Y = g0 + g1 X1.1 + g2 X1.2 + g3 X1.3 + g4 X1.4 + g5 X1.5 + g6 X1.6 + g7 X1.7 + g8 X1.8 + g9 X1.9 + g10 X1.10 + g11 X1.11 + g12 X1.12 + g13 X1.13 + g14 X1.14 + e7

dimana: X1.1 = X1 = X1u.1 = Bukti fisik (Tangible) X1.2 = X2 = X1u.2 = Keandalan (Reliability) X1.3 = X3 = X1u.3 = Daya tanggap (Responsiveness) X1.4 = X4 = X1u.4 = Jaminan (Assurance) X1.5 = X5 = X1u.5 = Perhatian (Empathy) X1.6 = X6 = (X1) = Variabel Kualitas Pelayanan X1.7 = X7 = (Y1) = Variabel Kepuasan Konsumen X1.8 = X8 = (Y2) = Variabel Loyalitas Konsumen X1.9 = X9 = (X1v) = Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan X1.10 = X10 = (Y1v) = Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen X1.11 = X11 = (Y2v) = Dimensi Rata-rata Loyalitas Konsumen X1.12 = X12 = [SubX1v(X1)] = Subsitusi Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan KP X1v ke KP X1 X1.13 = X13 = [SubY2v(Y1v)] Subsitusi Dimensi Rata-rata Loyalitas Konsumen LK Y2v ke KK Y1v X14 = X = Independen Variabel, Nilai Total Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) X15 = Y = Dependen Variabel, Nilai Total Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) g0 , g1 ...... g14 = Koefisien Regresi untuk ke 14 Independen Variabel e7 = Error Term

II.B.2 Dimensional Variabel (Hubungan Antara Variabel dengan Dimensi) Hubungan Variabel Kualitas Pelayanan (X1) dengan 5 Dimensi Pokok (Total)

Kualitas Pelayanan (X1u.i ) dan 5 Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v.i ) serta

Hubungan Variabel maupun Dimensi Rata-rata dalam Part Analysis Method dapat

dijelaskan sebagai berikut:

HX1.i: r 2X1.i > 0 : 13 Indikator Kualitas Pelayanan (X1.i)

HX1v.i:r 2X1v.i > 0 : 5 Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v.i)

HX1u.i:r 2X1u.i > 0 : 5 Dimensi Pokok (Total) Kualitas Pelayanan (X1u.i): H1: HX1u.1 = Bukti fisik (tangible), adalah fungsi dari Indikator Kualitas pelayanan (X1.1 s/d X1.4) H2: HX1u.2 = Keandalan (reliability), adalah fungsi dari Indikator Kualitas pelayanan (X1.5 s/d X1.7) H3: HX1u.3 = Daya tanggap (responsiveness), adalah fungsi dari Indikator Kualitas pelayanan (X1.8 s/d X1.9) H4: HX1u.4 = Jaminan (assurance), adalah fungsi dari Indikator Kualitas pelayanan (X1.10 s/d X1.11) H5: HX1u.5 = Perhatian (empathy), adalah fungsi dari Indikator Kualitas pelayanan (X1.12 s/d X1.13)

11

HX1v.i:r 2X1v.i > 0

5 Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v.i): H1: HX1v.1 = Bukti fisik (tangible) berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan konsumen.

H2: HX1v.2 = Keandalan (reliability) berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan konsumen. H3: HX1v.3 = Daya tanggap (responsiveness) berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan konsumen.

H4: HX1v.4 = Jaminan (assurance) berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan konsumen. H5: HX1v.5 = Perhatian (empathy) berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan konsumen.

HY1.i: r 2 Y1.i > 0 : 3 Indikator Kepuasan Konsumen (Y1.i)

HY1u.i:r 2 Y1u.i > 0 : 3 Dimensi Pokok (Total) Kepuasan Konsumen (Y1u.i)

HY1v.i:r 2 Y1v.i > 0 : 3 Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen (Y1v.i):

(1) Pelayanan sesuai dengan harapan pelanggan, (2) Kesediaan pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain dan (3) Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakan.

HY2.i: r 2 Y2.i > 0 : 5 Indikator Loyalitas Konsumen (Y2)

HY2u.i:r 2 Y2u.i > 0 : 3 Dimensi Pokok (Total) Loyalitas Konsumen (Y2u.i)

HY2v.i:r 2 Y2v.i > 0 : 3 Dimensi Rata-rata Loyalitas Konsumen (Y2v.i): (1) Penggunaan ulang layanan (2) Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan (3) Selalu menjadi pilihan utama bagi pelanggan.

II.B.3 Hubungan Antar Variabel II.B.3.1 Pengaruh Kualitas Pelayanan terhadap Kepuasan Konsumen (Y1)

Kualitas produk (jasa) atau kualitas pelayanan adalah keseluruhan gabungan

karakteristik produk dan jasa dari pemasaran, rekayasa, pembuatan dan pemeliharaan

yang membuat produk dan jasa yang digunakan memenuhi harapan pelanggan. Kotler

dan Armstrong (1996) mengemukakan bahwa kualitas produk mempunyai hubungan

yang sangat erat dengan kepuasan pelanggan karena kualitas produk dapat dinilai dari

kemampuan produk untuk menciptakan kepuasan konsumen.

Pada penelitian yang dilakukan oleh Ahmad Sururi dan Mudji Astuti (2003: 249-

262) ditemukan bukti empiris bahwa kualitas produk (jasa) atau kualitas pelayanan

12

berpengaruh signifikan terhadap kepuasan konsumen. selain itu juga pada penelitian yang

dilakukan oleh S. S Andaleeb dan Carolyn Conway (2006: 3-11) yang menyimpulkan

bahwa kepuasan konsumen banyak dipengaruhi oleh kualitas produk (jasa) atau kualitas

pelayanan. Hal senada juga disimpulkan pada penelitian yang dilakukan oleh Bagyo

Mujiharjo (2006) dalam Antari Setiyawati, et.al., (2009) bahwa keunggulan kualitas

produk (jasa) atau kualitas pelayanan mempunyai pengaruh positif terhadap kepuasan

konsumen. Berdasarkan uraian yang telah dipaparkan diajukan hipotesis (Antari

Setiyawati, et.al., 2009) sebagai berikut:

H1: Semakin tinggi kualitas pelayanan maka semakin tinggi kepuasan pelanggan.

II.B.3.2 Dimensi Pokok (Total) Kualitas Pelayanan (X1u.i)

Service atau layanan merupakan suatu kegiatan yang memiliki beberapa unsur

ketidakberwujudan (intangibility) yang berhubungan dengannya, yang melibatkan

beberapa interaksi dengan konsumen. Layanan adalah berbagai tindakan atau kinerja

yang ditawarkan suatu produk kepada orang lain yang pada dasarnya tidak dapat dilihat

dan tidak menghasilkan hak milik terhadap sesuatu.

Kualitas pelayanan berhubungan erat dengan kepuasan (satisfaction). Dalam hal

ini dimensi-dimensi kualitas pelayanan pada akhirnya akan menentukan tingkat kepuasan

para pelanggan. Richard L, Oliver., (1993) mengatakan bahwa kualitas pelayanan

merupakan salah satu kunci diantara faktor-faktor yang dijadikan pertimbangan dalam

kepuasan konsumen. Hal yang senada juga diungkapkan oleh Fandy Tjiptono (1996)

bahwa kualitas pelayanan mempunyai hubungan yang erat dengan kepuasan konsumen.

13

Produk jasa yang berkualitas atau kualitas pelayanan mempunyai peranan penting

dalam membentuk kepuasan konsumen. Kotler dan Amstrong, et.al., (1996) menyatakan

bahwa semakin berkualitas produk dan jasa yang diberikan, maka kepuasan yang

dirasakan konsumen juga semakin tinggi. Konsumen umumnya mengharapkan produk

atau jasa yang dikonsumsi dapat diterima dan dinikmati dengan pelayanan yang baik dan

memuaskan. Dengan perkataan lain, konsumen menginginkan kualitas pelayanan yang

diberikan baik dan memuaskan. Hal ini mengharuskan perusahaan untuk memperhatikan

kualitas dari pelayanan (service) atau kualitas pelayanan yang diberikan oleh

perusahaannya.

Konsumen menilai mutu atau kualitas umumnya setelah konsumen tersebut

menerima jasa atau pelayanan itu dari perusahaan. Mereka menilai kualitas pelayanan

atau pelayanan yang mereka terima dengan harapan mereka atas jasa atau pelayanan

tersebut. Kunci keberhasilan perusahaan dalam menjaga atau meningkatkan kualitas

pelayanan secara langsung kadarnya terasa oleh manusia atau orang yang menerima

maupun yang menghasilkan dan menyampaikan layanan (jasa) tersebut, lingkungan fisik

dimana layanan tersebut diproses, dan proses pemberian layanan itu sendiri.

Menurut Valarie A Zeithaml., A Parasuraman., Berry., Leonard L, et.al., (1996),

sebenarnya hubungan antara konsumen dengan perusahaan akan semakin kuat apabila

konsumen memiliki penilaian baik terhadap kualitas pelayanan yang diberikan

perusahaan tersebut dan sebaliknya hubungan antara konsumen dengan perusahaan

akan semakin lemah manakala konsumen memiliki penilaian negatif terhadap kualitas

14

pelayanan yang diberikan perusahaan tersebut. Mereka berpendapat bahwa penilaian

yang baik akan menimbulkan kehendak untuk berbuat baik, seperti pernyataan lebih

memilih/preferensi terhadap suatu perusahaan (yang memberi pelayanan yang baik)

dibanding dengan perusahaan lain (yang tidak memberi pelayanan yang baik).

Menurut Parasuraman, A., Valarie A. Zeithaml and Leonard L. Berry, et.al., (1996),

lima dimensi pokok yang berkaitan dengan kualitas pelayanan, yaitu: (1) Bukti fisik

(tangible), (2) Keandalan (reliability), (3) Daya tanggap (responsiveness), (4) Jaminan

(assurance) dan (5) Empati (empathy). Kemudian kelima dimensi ini dijabarkan dalam

atribut (indikator) yang totalnya berjumlah sebanyak 13 indikator. Penting bagi suatu

perusahaan untuk mengetahui seberapa jauh aspek Bukti fisik (tangible) yang paling

tepat, yaitu masih memberikan kesan yang positif terhadap kualitas pelayanan yang

diberikan, tetapi tidak menyebabkan harapan konsumen yang terlalu tinggi. Atributnya

adalah fasilitas fisik, peralatan, penampilan karyawan, dan materi promosi. Dibandingkan

dengan empat dimensi lainnya, dimensi Keandalan (reliability) sering dipersepsikan paling

penting bagi pelanggan dan berbagai industri jasa. Atributnya adalah penanganan data

keinginan konsumen, penyediaan pelayanan sesuai perjanjian, pelayanan yang tepat

pertama kali, penanganan masalah konsumen, dan penyedia pelayanan tepat waktu.

Daya tanggap (responsiveness) adalah dimensi kualitas pelayanan yang paling

dinamis. Pelayanan yang tanggap juga dipengaruhi oleh sikap karyawan yang langsung

berhubungan dengan konsumen. Salah satunya adalah kesigapan dan ketulusan dalam

menjawab pertanyaan atau permintaan konsumen. Kepuasan konsumen dalam hal ini

15

sering ditentukan melalui pelayanan melalui telepon. Atributnya adalah siap sedia

menanggapi pertanyaan konsumen, pelayanan konsumen, penyampaian informasi saat

pelayanan, dan kemauan untuk membantu konsumen.

Jaminan (assurance) adalah dimensi kualitas pelayanan yang berhubungan

dengan kemampuan perusahaan dan perilaku karyawan yang berhubungan langsung

dengan konsumen dalam menanamkan rasa percaya dan keyakinan kepada para

konsumen. Atributnya adalah keramahan, kompetensi, reputasi, dan kejujuran.

Empati (empathy) merupakan ketetapan mempedulikan serta perhatian secara

pribadi ke konsumen. Empati meliputi kemudahan dalam melakukan hubungan

komunikasi yang baik, perhatian pribadi, dan memahami kebutuhan pelanggan.

Atributnya adalah jam kerja, perhatian dalam pelayanan, menjadikan pelanggan tertarik

kepada perusahaan, perhatian pribadi kepada konsumen, dan memahami kebutuhan

konsumen.

Perusahaan harus mewujudkan kualitas yang sesuai dengan syarat syarat yang

dituntut oleh konsumen. Dengan kata lain, kualitas adalah kiat secara konsisien dan

efisien untuk memberi konsumen apa yang diinginkan, atau kualitas pelayanan adalah

instrumen yang digunakan oleh pelanggan (konsumen) untuk menilai pelayanan atau

service yang diberikan oleh perusahaan. Pengertian lain menyatakan bahwa kualitas

pelayanan merupakan suatu proses kognitif dan evaluatif terhadap suatu obyek. Dari

uraian tersebut, maka ditarik hipotesis (Antari Setiyawati, et.al., 2009) sebagai berikut:

H2: Semakin tinggi Tangibles, maka semakin tinggi kepuasan pelanggan.

16

H3: Semakin tinggi Reliability, maka semakin tinggi kepuasan pelanggan H4: Semakin tinggi Responssiveness, maka semakin tinggi kepuasan pelanggan. H5: Semakin tinggi Assurance, maka semakin tinggi kepuasan pelanggan. H6: Semakin tinggi Empathy, maka semakin tinggi kepuasan pelanggan.

II.B.3.3 Pengaruh Kepuasan Konsumen terhadap Loyalitas Konsumen (Y2) Pada dasarnya, kepuasan dan ketidakpuasan konsumen atas produk atau layanan

jasa akan berpengaruh pada pola perilaku selanjutnya. Apabila konsumen merasa puas,

maka dia akan menunjukkan besarnya kemungkinan untuk membeli kembali atau

menggunakan kembali produk (jasa) yang sama. Konsumen yang puas juga cenderung

akan memberikan referensi yang baik terhadap produk kepada orang lain.

Kepuasan konsumen berhubungan erat dengan loyalitas konsumen, dimana

konsumen yang terpuaskan akan menjadi konsumen yang loyal. Kemudian konsumen

yang loyal tersebut akan menjadi tenaga pemasaran yang dahsyat bagi perusahaan

dengan memberikan rekomendasi dan informasi positif kepada calon konsumen lain.

Loyalitas berarti kemampuan perusahaan memposisikan produknya di benak

konsumen, dimana perusahaan menganggap konsumen sebagai mitranya dengan cara

memantapkan keyakinan konsumen, selalu berinteraksi, bila perlu mengembangkan,

demi kemajuan bersama. Sedangkan yang dimaksud dengan konsumen yang loyal atau

setia adalah seseorang yang melakukan penggunaan ulang dari perusahaan yang sama,

memberitahukan ke pelanggan yang lain yang potensial, dari mulut ke mulut, dan

menjadi penangkal serangan dari pesaingnya. Sehingga dapatlah dikatakan bahwa

17

keberhasilan suatu perusahaan sangatlah ditentukan oleh loyalitas konsumennya (Antari

Setiyawati, et.al., 2009) dengan hipotesis sebagai berikut:

H7: Semakin tinggi kepuasan pelanggan maka semakin tinggi loyalitas pelanggan. II.C Hopotesis Penelitian

Untuk membuat hipotesis, tidak terlepas dari hipotesis yang dilakukan oleh

beberapa peneliti terdahulu, hanya saja hipotesis yang dibuat dalam penelitian yang

sedang dilakukan sekarang mengalami pengembangan (perluasan hipotesa) sesuai

dengan Pengembangan Model Penelitian yang dibuat. Adapun tujuannya adalah untuk

memperkuat hasil dari penelitian yang sedang dilakukan sekarang, selain itu juga

bertujuan untuk membandingkan dengan beberapa penelitian yang telah dilakukan

sebelumnya. Berdasarkan ke 7 (tujuh) Hipotesis diatas, dan ringkasan hipotesa beberapa

penelitian terdahulu lainnya secara keseluruhannya yang mendukung penelitian yang

sedang dilakukan sekarang maka diajukan beberapa hipoptesis adalah sebagai berikut:

H1: Semakin tinggi pengaruh positif ke empat Indikator Kualitas Pelayanan (X1.1 s/d X1.4)

yang bernomor urut: (1) Peralatan Kereta Api, (2) Perlengkapan Kereta Api, (3)

Kenyamanan ruangan dan (4) Penampilan petugas, maka semakin tinggi pula

kemampuan meningkatnya nilai Dimensi Pokok (Total) dalam wujud [X1u.1 = Bukti

fisik (tangible)] diatas nilai Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v). Hasil Subsitusi

nilai total Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v.) kedalam (menggantikan) nilai

total Variabel Kualitas Pelayanan (X1) diasumsi mampu mendorong naik nilai ALPHA

CRONBACH (dalam %) dan nilai butiran INDIKATOR rata-rata (dalam kalilipat) dari

Variabel Kualitas Pelayanan (X1) untuk meningkatkan Kepuasan Konsumen (Y1) jasa

angkutan Kereta Api Patas Purwakarta.

18

H2: Semakin tinggi pengaruh positif ke tiga Indikator Kualitas Pelayanan (X1.5 s/d X1.7)

yang bernomor urut: (5) Kejujuran dalam memberikan keterangan, (6) Keramahan

dan (7) Kecepatan pelayanan, maka semakin tinggi pula kemampuan meningkatnya

nilai Dimensi Pokok (Total) pada tingkat [X1u.2 = Keandalan (reliability)] diatas nilai

Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v). Hasil Subsitusi nilai total Dimensi Rata-

rata Kualitas Pelayanan (X1v.) kedalam (menggantikan) nilai total Variabel Kualitas

Pelayanan (X1) diasumsi mampu mendorong naik nilai ALPHA CRONBACH (dalam %)

dan nilai butiran INDIKATOR rata-rata (dalam kalilipat) dari Variabel Kualitas

Pelayanan (X1) untuk meningkatkan Kepuasan Konsumen (Y1) jasa angkutan Kereta

Api Patas Purwakarta.

H3: Semakin tinggi pengaruh positif ke dua Indikator Kualitas Pelayanan (X1.8 s/d X1.9)

yang bernomor urut: (8) Kemampuan menanggapi keluhan dan (9) Kemudahan

prosedur, maka semakin tinggi pula kemampuan meningkatnya nilai Dimensi Pokok

(Total) pada tingkat [X1u.3 = Daya tanggap (responsiveness)] diatas nilai Dimensi

Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v). Hasil Subsitusi nilai total Dimensi Rata-rata

Kualitas Pelayanan (X1v.) kedalam (menggantikan) nilai total Variabel Kualitas






yang bernomor urut: (10) Mampu berkomunikasi, dan (11) Informasi yang akurat,

maka semakin tinggi pula kemampuan meningkatnya nilai Dimensi Pokok (Total)

dalam tingkat [X1u.4 = Jaminan (assurance)] diatas nilai Dimensi Rata-rata Kualitas

Pelayanan (X1v). Hasil Subsitusi nilai total Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v.)

kedalam (menggantikan) nilai total Variabel Kualitas Pelayanan (X1) diasumsi

19

mampu mendorong naik nilai ALPHA CRONBACH (dalam %) dan nilai butiran

INDIKATOR rata-rata (dalam kalilipat) dari Variabel Kualitas Pelayanan (X1) untuk

meningkatkan Kepuasan Konsumen (Y1) jasa angkutan Kereta Api Patas

Purwakarta.


yang bernomor urut: (12) Pemahaman kebutuhan konsumen, dan (13) Perhatian

kepada konsumen, maka semakin tinggi pula kemampuan meningkatnya nilai

Dimensi Pokok (Total) dalam tingkat [X1u.5 = Perhatian (empathy)] diatas nilai

Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v). Hasil Subsitusi nilai total Dimensi Rata-

rata Kualitas Pelayanan (X1v.) kedalam (menggantikan) nilai total Variabel Kualitas





H6: Semakin tinggi pengaruh langsung positif Variabel Kualitas Pelayanan (X1), maka

semakin tinggi pula kemampuan meningkatnya nilai Variabel Kepuasan Konsumen

(Y1) jasa transportasi Kereta Api Patas Purwakarta.

H7: Semakin tinggi pengaruh langsung positif Variabel Kepuasan Konsumen (Y1), maka

semakin tinggi pula kemampuan meningkatnya nilai Variabel Loyalitas Konsumen

(Y2) jasa angkutan Kereta Api Patas Purwakarta.

H8: Semakin tinggi pengaruh tidak langsung positif Variabel Kualitas Pelayanan (X1),

maka semakin tinggi pula kemampuan meningkatnya nilai Variabel Loyalitas

Konsumen (Y2) [melalui intervening Variabel Kepuasan Konsumen Y1] jasa angkutan

Kereta Api Patas Purwakarta.

20

II.C.1 Hubungan Antar Dimensi Dan Pengembangan Hipotesis II.C.1.1 Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v)

Dalam penelitian ini terdapat 3 variabel utama, yaitu: Variabel Kualitas Pelayanan

(X1), Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) dan Variabel Loyalitas Konsumen (Y2). Masing-

masing untuk ketiga variabel utama ini mempunyai 2 macam nama lainnya yang diawali

dengan sebutan Dimensi Total dan Dimensi Rata-rata, sehingga untuk Dimensi Total

dikenal adanya: Dimensi Total Kualitas Pelayanan (X1u), Dimensi Total Kepuasan

Konsumen (Y1u) dan Dimensi Total Loyalitas Konsumen (Y2u). Sedangkan untuk Dimensi

Rata-rata dikenal adanya: Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v), Dimensi Rata-rata

Kepuasan Konsumen (Y1v) dan Dimensi Rata-rata Loyalitas Konsumen (Y2v).

Sebutan nama baik Variabel, Dimensi Total maupun Dimensi Rata-rata

merupakan pengelompokan data yang digunakan dalam penelitian ini. Sebagai contoh

Variabel Kualitas Pelayanan adalah menghimpun data dari sejumlah indikator Kualitas

Pelayanan, Dimensi Total Kualitas Pelayanan merupakan 5 kelompok jumlah data dari

beberapa indikator Kualitas Pelayanan, sedangkan Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan

merupakan 5 kelompok rata-rata data dari beberapa indikator Kualitas Pelayanan.

Penegrtian huruf U = Union (atau gabungan) yang diidentikkan sebagai Total, V = Average

(Rata-rata). Ketiga nilai total dari Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v), Dimensi

Rata-rata Kepuasan Konsumen (Y1v) dan Dimensi Rata-rata Loyalitas Konsumen (Y2v) dapat

disubsitusikan kedalam/menggantikan nilai total ketiga Variabel masing-masing, namun

yang berperan sebagai Dimensi Pokok (Total) Kualitas Pelayanan (X1u) ditentukan

dengan perhitungan nilai SKOR. (….dijelaskan pada Bab III)

21

II.C.1.2 Hubungan Dimensi Rata-rata: Kualitas Pelayanan

dengan Kepuasan Konsumen (Y1v)

Kualitas pelayanan merupakan tingkatan kondisi baik buruknya sajian kualitas

pelayanan yang diberikan oleh PT. KAI, khususnya KA Patas Purwakarta dalam rangka

memuaskan konsumen. Mendefinisikan kualitas pelayanan sebuah perusahaan jasa

tertentu bukanlah sesuatu yang mudah, karena hal tersebut sangat berhubungan erat

dengan pandangan konsumen pengguna jasa angkutan tersebut. Sesuai pernyataan

Hendy Irawan Juwandi, (2004: 37) bahwa faktor-faktor pendorong kepuasan konsumen

salah satunya kualitas pelayanan. Untuk dapat meningkatkan kepuasan konsumen, salah

satunya dengan meningkatkan kualitas pelayanan, hal tersebut sesuai dengan yang

dikemukakan oleh Parasuraman, A., Valarie A. Zeithaml and Leonard L. Berry Hendy,

et.al., (1988) bahwa untuk menilai kualitas pelayanan, dapat diukur melalui 5 faktor, yaitu

tangible (bukti fisik), reliability (keandalan), responsiveness (daya tanggap), assurance

(jaminan), emphaty (empati).

Kualitas pelayanan merupakan tingkat keunggulan yang diharapkan dan

pengendalian atas tingkat keunggulan tersebut dapat memperngaruhi tingkat kepuasan

konsumen. Jika jasa yang diterima atau dirasakan (perceived service) sesuai dengan yang

diharapkan, maka kualitas pelayanan dipersepsikan baik dan memuaskan, sehingga akan

berdampak menaikkan tingkat loyalitas konsumen. Sebaliknya jika jasa yang diterima

lebih rendah daripada yang diharapkan, maka kualitas pelayanan dipersepsikan buruk

sehingga akan berdampak menurunkan tingkat loyalitas konsumen. Hal ini sesuai

pernyataan Rambat Lupiyoadi dan Hamdani, A., (2006: 195) bahwa salah satu upaya yang

22

mempengaruhi loyalitas konsumen adalah kualitas pelayanan. Berdasarkan uraian di atas

maka dapat dirumuskan hipotesis sebagai berikut:

H9: Semakin tinggi pengaruh langsung positif Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan

(X1v), maka semakin tinggi pula kemampuan meningkatnya nilai Dimensi Rata-rata

Kepuasan Konsumen (Y1v) jasa angkutan Kereta Api Patas Purwakarta.

H10: Semakin tinggi pengaruh langsung positif Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen

(Y1v), maka semakin tinggi pula kemampuan meningkatnya nilai Dimensi Rata-rata

Loyalitas Konsumen (Y2v) jasa angkutan Kereta Api Patas Purwakarta.

II.C.1.3 Hubungan Dimensi Rata-rata: Kepuasan Konsumen

dengan Loyalitas Konsumen (Y2v) Kepuasan merupakan suatu dorongan keinginan individu yang diarahkan pada

tujuan untuk memperoleh kepuasan (Basu Swastha, 2000.,dalam Richa Widyaningtyas,

2010: 39). Konsumen akan setia atau loyal terhadap suatu merek bila konsumen

mendapatkan kepuasan dari merek tersebut. Untuk meningkatkan kepuasan konsumen,

perusahaan tersebut perlu mengatur strategi pemasaran agar konsumen tertarik

terhadap produk-produk yang ditawarkan. Apabila produk tersebut memberi kepuasan

bagi konsumen, maka konsumen akan tetap setia menggunakan merek tersebut dan

berusaha untuk membatasi pembelian produk lain. Hal itu sesuai dengan penelitian yang

dilakukan oleh Wenny Maylina, 2003 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 39), dimana

satisfaction mempunyai pengaruh yang signifikan positif terhadap kesetiaan terhadap

merek pada konsumen. Konsumen akan loyal terhadap suatu merek bila ia mendapatkan

kepuasan dari merek tersebut. karena itu jika konsumen mencoba beberapa macam

23

merek yang kemudian dievaluasi apakah merek tersebut telah melampaui kriteria

kepuasan mereka atau tidak. Bila setelah mencoba dan kemudian responnya baik maka

berarti konsumen tersebut puas sehingga ia akan memutuskan membeli kembali merek

tersebut secara konsisten sepanjang waktu. Ini berarti telah tercipta kesetiaan konsumen

terhadap merek. Berdasarkan uraian di atas maka dapat dirumuskan hipotesis sebagai

berikut:

H11 Semakin tinggi pengaruh tidak langsung positif Dimensi Rata-rata Kualitas

Pelayanan (X1v), maka semakin tinggi pula kemampuan meningkatnya nilai Dimensi

Rata-rata Loyalitas Konsumen (Y2v) [melalui intervening Dimensi Rata-rata Kepuasan

Konsumen (Y1v)] jasa angkutan Kereta Api Patas Purwakarta.

IV.B Hasil Perhitungan Empiris IV.B.1 Hasil Estimasi: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)

Hasil perhitungan Empiris dilakukan terhadap semua bentuk fungsional model

hasil estimasi (Unstandardized Coefficients): Model Regresi I, Model Regresi

II, Model Regresi III (Simple Regression) dan Model Regresi IV (zresid Histogram &


Path Analysis(Standardized Coefficients). Formasi perhitungan terlihat pada

gambar 4.1 sebagai berikut:

24

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

Gambar 4.1: HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS & Hubungan Fungsional Antar Model Hasil Estimasi dengan Metode Path Analysis: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) Sumber: Diperhitungkan oleh penulis dari Data yang terdapat pada Tabel 4.1 s/d Tabel 4.5.

Model Regresi I : Unstandardized Coefficients:

Y1 = a0 + a1 X1 + e1 Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + e2 Y2 = c0 + c1 X1 + c2Y1 Calc + e3 Y2 = d0 + d1 Y1 Calc + d2X1 + e4

Unstandardized Coefficients Untuk Variabel (13 Indikator) Kualitas Pelayanan (X1) Y1 = 28.504250 + 0.171066 X1 Y2 = 5.486560 + 1.593513 Y1 Calc Y2 = 79.412696 + 0.443662 X1 - 1.00E+00 Y1Calc Y2 = 47.143360 + 0.132089 Y1 Calc + 0.250000 X1

61.715 X1v.1 -46.713

X1v.2 -33.779

X1v.3 -38.047 X1v.4

63.713 X1v.5

Kualitas

Pelayanan

(X1)

Kepuasan

Konsumen

(Y1)

Loyalitas

Konsumen

(Y2)


Coeff. R

eg d

2 =

0.2

50

Coeff. R

eg c1 =

0.4

44

R Square Change = R2 = 0.949

Coeff. Correlation = R = 0.974

F Change = Fuji Test = 12.461

Durbin-Watson Test = 2.383

HX1v.i:R 2 X1v.i = 0.873 ALPHA CRONBACH = 0.930

r 2 (X1) = 0.765

R 2 (X1, Y1Calc) =R 2 (Y1Calc ,X1)

= 0.425 (excluded Variables)

r 2 (Y1Calc) = 0.425

HX1i: R 2 X1i = 0.766

ALPHA CRONBACH = 0.973

R Square = R2 = 0.953

Correlation = R = 0.976 F Ratio = F = 5.099

D-W Test = 2.571

Coeff a1 X1 = 0.171

Coeff b1Y1Calc = 1.594

H1: Coeff. Reg f1 = 61.715 H2: Coeff. Reg f2 = - 46.713 H3: Coeff. Reg f3 = - 33.779 H4: Coeff. Reg f4 = - 38.047 H5: Coeff. Reg f5 = 63.713

r 2 (X1v) = 0.767

R 2 (X1v ,Y1Calc) =R 2 (Y1Calc , X1v)

= 0.437 (excluded Variables)

r 2 (Y1vCalc) = 0.437

Coeff 1 X1v = 0.442

Coeff1Y1Calc = 0.968

1 , 2 = 0.096 ; 7.5E+01

Coeff 1 , 2 = Coeff 1 ,2)

Path Analisys:

1 , 2 = 0.827 ; 0.063

H3: Coeff. Reg 1, 1, 1, 2> 0


d1, d2 = 0.132 ; 0.250


c1, c2 = 0.444 ; -0.100

HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS

Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)

25

Unstandardized Coefficients Untuk (5 Dimensi) Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v) Y1v = 29.012696 + 0.442186 X1v Y2v = 2.399074 + 0.968012 Y1v Calc Y2v = 8.7241852 + 0.096402 X1v + 7.50E+01 Y1v Calc Y2v = 6.499823 + 0.826669 Y1v Calc + 0.062500 X1v

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 X1v = f0 + f1 X1v..1 + f2 X1v..2 + f3 X1v..3 + f4 X1v..4 + f5 X1v..5

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

X1v = 15.00 + 61.715 X1v..1 - 46.713 X1v..2 - 33.779 X1v..3 - 38.047 X1v..4 + 63.713 X1v..5

Model Regresi III: Simple Regression UNTUK 18 Indikator dan Dimensi rata-rata masing-masing

terhadap Variabel dependennya serta Nilai Faktor Koreksi Butiran sebagai berikut: 1. Variabel Kualitas Pelayanan (X1.i)

No. Indikator dari Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1i > 0.6 (Valid), FK X1i < 0.6 (Drop) 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 X1.5 = 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


No. Dimensi Total dari Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1v > 0.6 (Valid), FK X1v < 0.6 (Drop)

1) X1v.1. Bukti fisik (tangible) X1v = 38.773 + 4.146 X1v.1 ; FK X1v.1 = 0.627 Valid 2) X1v.2. Keandalan (reliability) X1v = 38.783 + 3.992 X1v.2 ; FK X1v.2 = 0.632 Valid 3) X1v.3. Daya tanggap (responsiveness) X1v = 39.939 + 4.089 X1v.3 ;FK X1v.3 = 0.654 Valid 4) X1v.4. Jaminan (assurance) X1v = 41.613 + 4.128 X1v.4 ;FK X1v.4 = 0.647 Valid 5) X1v.5. Empati (empathy) X1v = 41.472 + 4.055 X1v.5 ;FK X1v.5 = 0.647 Valid

26


Y1 = 1X1 + 1

Y2 = 1X1 + 1Y1 Calc + 2

Standardized Coefficients Untuk Variabel (13 Indikator) Kualitas Pelayanan (X1) Terkait Metode Path Analysis:

Y1 = .908 X1 Y2 = .000 X1 + .754Y1 Calc

atau Y1 = + .908 X1 Y2 = .754Y1 Calc + .000 X1

Y2 Calc = 107287.045b X1 + .754 Y1 Calc Y2 Calc = -107286.291b Y1 Calc + .754 X1 b. Predictors in the Model: (Constant), Excluded Variables

Standardized Coefficients Untuk (5 Dimensi) Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v) Terkait Metode Path Analysis:

Y1v = .908 X1v Y2v = .000 X1v + .760 Y1v Calc

atau Y1v = + .908 X1v Y2v = .760Y1 Calc + .000 X1v

Y2v Calc = -163485.324b X1v + .754 Y1 Calc Y2v Calc = 163486.084b Y1v Calc + .754 X1v b. Predictors in the Model: (Constant), Excluded Variables

IV.B.2 Hasil Estimasi: Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)

Hasil perhitungan Empiris dilakukan terhadap semua bentuk fungsional model

hasil estimasi (Unstandardized Coefficients): Model Regresi I, Model Regresi

II, Model Regresi III (Simple Regression) dan Model Regresi IV (zresid Histogram &


Path Analysis(Standardized Coefficients). Formasi perhitungan terlihat pada

gambar 4.2 sebagai berikut:

27

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

Gambar 4.2: HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS & Hubungan Fungsional Antar Model Hasil Estimasi dengan Metode Path Analysis: Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) Sumber: Diperhitungkan oleh penulis dari Data yang terdapat pada Tabel 4.1 s/d Tabel 4.5.

Model Regresi I : Unstandardized Coefficients:

Y1v = 0 + 1 X1v + 1

Y2v = 0 + 1 Y1v Calc + 2

Y2v Calc = 0 + 1 X1v + 2Y1v + 3

Y2v Calc = 0 + 1 Y1v + 2 X1v + 4

Unstandardized Coefficients Untuk Variabel (13 Indikator) Kualitas Pelayanan (X1) Y1 = 13.95783 + 0.245126 X1 Y2 = 13.05905 + 1.453960 Y1 Calc Y2 Calc = 7.292645 + 0.284310 X1 + 0.647636 Y1 Y2 Calc = 7.292645 + 0.647636 Y1 + 0.284310 X1

-78.437 X1v.1

71.812 X1v.2

32.375 X1v.3

61.687 X1v.4 -84.812 X1v.5

Kualitas

Pelayanan

(X1)

Kepuasan

Konsumen

(Y1)

Loyalitas

Konsumen

(Y2)


Coeff. R

eg d

1 =

0.6

48

Coeff. R

eg c1 =

0.2

84

0

HX1v.i:r 2 X1v.1 = 0.979 ALPHA CRONBACH = 0.961

r 2 (X1) = .0.920

r 2 (Y1Calc) = 0.872

HX1i: r 2 X1i = 0.812

ALPHA CRONBACH = 0.986

H1: Coeff. Reg 1 = -78.437 H2: Coeff. Reg 2 = 71.812 H3: Coeff. Reg 3 = 32.375 H4: Coeff. Reg 4 = 61.687 H5: Coeff. Reg 5 = - 84.812

r 2 (Y1Calc) = 0.874

r 2 (X1v ) = 0.918

Coeff 1, 2 = Coeff 1 ,2)

1, 2 = 0.439 ; 0.398

H3: Coeff. Reg 1, 1, 1, 2> 0

r 2 (X1 ,Y1) =r 2 (Y1 ,X1) = 0.988


c1, c2 = 0.284 ; 0.648

r 2 (X1v ,Y1v) =r 2 (Y1v ,X1v) = 0.988

Coeff 1 X1v = 0.638

Coeff 1Y1v Calc = 0.871

Coeff a1X1 = 0.245

Coeff b1Y1Calc = 1.454

Path Analisys:

1 , 2= 0.398 ; 0.439

d1, d2 = 0.648 ; 0.284

R Square = R2 = 0.962

Correlation = R = 0.981 F Ratio = F = 6.416

D-W Test = 2.571

R Square Change = R2 = 0.958

Coeff. Correlation = R = 0.979 F Change = Fuji Test = 15.033

Durbin-Watson Test = 2.584

HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS

Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)


28

Unstandardized Coefficients Untuk (5 Dimensi) Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v) Y1v = 14.44583 + 0.637813 X1v Y2v = 7.732260 + 0.871033 Y1v Calc Y2v Calc = 4.366873 + 0.438739 X1v + 0.397920 Y1v Y2v Calc = 4.366873 + 0.397920 Y1v + 0.438739 X1v

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

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

X1v = 37.500 - 78.437 X1v.1 + 71.812 X1v.2 + 32.375 X1v.3 + 61.687 X1v.4 - 84.812 X1v.5

Model Regresi III:

Simples Regression untuk 18 Indikator yang ada terhadap masing-masing variabel

dependennya, sebagai berikut:

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


No. Dimensi Total dari Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1v > 0.6 (Valid), FK X1v < 0.6 (Drop) 1) X1v.1. Bukti fisik (tangible) X1v = 32.315 + 4.573 X1v.1 ; FK X1v.1 = 0.885 Valid 2) X1v.2. Keandalan (reliability) X1v = 32.356 + 4.402 X1v.2 ; FK X1v.2 = 0.887 Valid 3) X1v.3. Daya tanggap (responsiveness) X1v = 33.131 + 4.549 X1v.3 ; FK X1v.3 = 0.893 Valid 4) X1v.4. Jaminan (assurance) X1v = 34.166 + 4.653 X1v.4 ; FK X1v.4 = 0.888 Valid 5) X1v.5. Empati (empathy) X1v = 34.074 + 4.566 Y1v.5 ; FK X1v.5 = 0.888 Valid

29


Y1 = 1X1 + 1

Y2 Calc = 1X1 + 1Y1 + 2

Standardized Coefficients Untuk Variabel (13 Indikator) Kualitas Pelayanan (X1) Terkait Metode Path Analysis:

Y1 = .967 X1 Y2 Calc = .637 X1 + .367 Y1

atau Y1 = .967 X1 Y2 Calc = .367 Y1 + .637 X1

Standardized Coefficients Untuk (5 Dimensi) Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v) Terkait Metode Path Analysis:

Y1 = .966 X1 Y2 Calc = .630 X1 + .374 Y1

atau Y1 = .966 X1 Y2 Calc = .374 Y1 + .630 X1

30

IV.B.3 Pengujian Persyaratan Analysis IV.B.3.1 Model Regresi IV: (Multiple Regression), Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)

(Regression Output): X Coefficient(s): f (X1.i): Y = 10.599 - 0.821 X1.1 + 0.436 X1.2 + 0.284 X1.3 + 0.218 X1.4 - 0.120 X1.5 + 0.041 X1.6

+ 0.248 X1.7 - 0.062 X1.8 + 0.107 X1.9 + 0.106 X1.10 - 0.136 X1.11 + 6.049 X1.12 - 6.167 X1.13 + 0.827 X1.14 + 24.763

Std Err of Coef. S(ai): (2.906) (1.092) (0.949) (0.507) (0.193) (0.153) (0.013)

(0.053) (0.177) (0.034) (0.047) (0.186) (2.360) (2.419) (0.024)

T-test (df = n-k ) t(ai): (3.648) (-0.752) ( 0.460) (0.561) (1.133) (-0.786) (3.150)

( 4.682) ( -0.354) (3.166) (2.267) (-0.728) (2.564) (-2.549) (34.302)

No. of Observations: 125

Degrees of Freedom: 110

Constant: 10.599

Std Err of Y Est SE = 24.763

R Squared r 2 = 0 .984

Correlation Coeff r = 0.992

Adjusted R Squared r 2 = 0.982

F Change = Fuji Test F = 493.460

Durbin-Watson Test D-W = 1.574

Sumber: Data Primer, diolah oleh penulis menggunakan Lotus 1-2-3 (Transition) Microsoft Excel 2003, Tahun 2017,

dimana:

X1.1 = X1 = X1u.1 = Bukti fisik (Tangible)

X1.2 = X2 = X1u.2 = Keandalan (Reliability)

X1.3 = X3 = X1u.3 = Daya tanggap (Responsiveness)

X1.4 = X4 = X1u.4 = Jaminan (Assurance)

X1.5 = X5 = X1u.5 = Perhatian (Empathy)

X1.6 = X6 = (X1) = Variabel Kualitas Pelayanan

X1.7 = X7 = (Y1) = Variabel Kepuasan Konsumen

X1.8 = X8 = (Y2) = Variabel Loyalitas Konsumen

X1.9 = X9 = (X1v) = Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan

X1.10 = X10 = (Y1v) = Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen

X1.11 = X11 = (Y2v) = Dimensi Rata-rata Loyalitas Konsumen

X1.12 = X12 = [SubX1v(X1)] = Subsitusi Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan KP X1v ke KP X1

X1.13 = X13 = [SubY2v(Y1v)] Subsitusi Dimensi Rata-rata Loyalitas Konsumen LK Y2v ke KK Y1v

X14 = X = Independen Variabel, Nilai Total Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)

X15 = Y = Dependen Variabel, Nilai Total Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)

g0 , g1 ...... g14 = Koefisien Regresi untuk ke 14 Independen Variabel

e7 = Error Term

32

Tabel 4.6: Model Summaryb

Model R R Square Adjusted

R Square

Std. Error

of the

Estimate

Change Statistics Durbin-

Watson R Square

Change

F Change df1 df2 Sig. F

Change

1 .992a .984 .982 24.76288 .984 493.460 14 110 .000 1.574

a. Predictors: (Constant), X = Independen Variabel, sebagai Nilai Total, Data Dengan Kategori (Jumlah ke I), Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan = X1v, Variabel Kualitas Pelayanan = X1, Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen = Y1v, Subsitusi Dimensi Rata LK Y2v ke KK Y1v = SubY2v(Y1v), Variabel Kepuasan Konsumen = Y1, Perhatian (Empathy) = X1u.5, Variabel Loyalitas Konsumen = Y2, Dimensi Rata-rata Loyalitas Konsumen = Y2v, Daya tanggap (Responsiveness) = X1u.3, Jaminan (Assurance) = X1u.4, Keandalan (Reliability) = X1u.2, Bukti fisik (Tangible) = X1u.1, Subsitusi Dimensi Rata KP X1v ke KP X1 = SubX1v(X1).

b. Dependent Variable: Y = Sebagai Nilai Total, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II). Keterangan: Hasil Estimasi menggunakan peralatan Analisis Regresi Linier Berganda (multiple regression analysis) yang

mengestimasi sebanyak 14 variabel independen mengunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows. Sumber: Diperhitungkan oleh penulis dari Data yang terdapat pada Tabel 4.1 s/d Tabel 4.5.

Tabel 4.7: ANOVAa

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1

Regression 4236258.696 14 302589.907 493.460 .000b

Residual 67452.000 110 613.200

Total 4303710.696 124

a. Dependent Variable: Y = Sebagai Nilai Total, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II). b. Predictors: (Constant), X = Independen Variabel, sebagai Nilai Total, Data Dengan Kategori (Jumlah ke I),

Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan = X1v, Variabel Kualitas Pelayanan = X1, Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen = Y1v, Subsitusi Dimensi Rata LK Y2v ke KK Y1v = SubY2v(Y1v), Variabel Kepuasan Konsumen = Y1, Perhatian (Empathy) = X1u.5, Variabel Loyalitas Konsumen = Y2, Dimensi Rata-rata Loyalitas Konsumen = Y2v, Daya tanggap (Responsiveness) = X1u.3, Jaminan (Assurance) = X1u.4, Keandalan (Reliability) = X1u.2, Bukti fisik (Tangible) = X1u.1, Subsitusi Dimensi Rata KP X1v ke KP X1 = SubX1v(X1).

Tabel 4.8: Residuals Statisticsa

Minimum Maximum Mean Std. Deviation N

Predicted Value -.0801 1380.8711 151.4503 184.83338 125 Std. Predicted Value -.820 6.652 .000 1.000 125 Standard Error of Predicted Value 2.816 19.442 7.244 4.612 125 Adjusted Predicted Value -3.7892 1416.0217 151.8061 187.83739 125 Residual -101.42508 78.09190 .00000 23.32312 125 Std. Residual -4.096 3.154 .000 .942 125 Stud. Residual -4.143 3.499 -.004 1.036 125 Deleted Residual -103.79021 96.13618 -.35581 29.13881 125 Stud. Deleted Residual -4.490 3.695 -.005 1.063 125 Mahal. Distance .611 75.447 13.888 18.438 125 Cook's Distance .000 .357 .021 .054 125 Centered Leverage Value .005 .608 .112 .149 125

a. Dependent Variable: Y = Sebagai Nilai Total, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II).

33

Gambar 4.3: 6 Gambar Uji Asumsi Klasik

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.

34

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 Y2Calc dan Y2Calc merupakan One-Stage Regression as Estimated Variable (as Calculated): Y2Calc = c0 + c1 X1 + c2Y1 + E3 = d0 + d1Y1 + d2X1 + E4 dan Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 3 = Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 4 yang dapat dijelaskan sebagai berikut: Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 3: Dependent Variable: Loyalitas Konsumen Y2Calc One-Stage Regression as Estimated Variable (as Calculated) dengan Bentuk Regresi: Y2Calc = c0 + c1 X1 + c2Y1 + E3 Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 4: Dependent Variable: Loyalitas Konsumen Y2Calc One-Stage Regression as Estimated Variable (as Calculated) dengan Bentuk Regresi: Y2Calc = d0 + d1Y1 + d2X1 + E4

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

lp3et.org · 2018-11-22 · CUPLIKAN khusus PEMESANAN (RINCIAN) Melalui Email: Baik LAPORAN maupun...

Documents

Transcript of lp3et.org · 2018-11-22 · CUPLIKAN khusus PEMESANAN (RINCIAN) Melalui Email: Baik LAPORAN maupun...