53
BAB 4
PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Perusahaan
4.1.1 Profil Perusahaan
Sentra Teknologi Polimer-BPPT, adalah sebuah institusi pemerintah dibawah
naungan BPPT (Balai Pengkajian dan Penerapan Teknologi) yang bergerak dibidang
jasa pengujian, pelatihan, penelitian dan konsultasi khususnya dibidang polimer.
Sentra Teknologi Polimer-BPPT berlokasi di Gedung 460 Kawasan Puspiptek
Serpong. Berdiri sejak 04 April 2001.
Awal berdirinya
Perlunya pendirian Laboratorium Teknologi Polimer diprakarsai sebagai
bagian dari strategi penguasaan teknologi yang saat itu dipimpin Bapak BJ Habibie,
pada tahun 1980. Saat itu, beberapa hal sudah mulai terbaca, misalnya persediaan
minyak dunia semakin lama semakin menipis, sehingga tantangan teknologinya
adalah bagaimana tersedianya teknologi yang mampu menjawab itu dengan
rancangan yang hemat energi, baik dalam peralatan manufacture, transportasi dan
lain lain prasarana. Untuk bisa hemat energi, dibutuhkan material yang ringan, kuat
dan tetap bisa memenuhi fungsinya. Maka mulailah eksplorasi material pengganti
logam untuk berbagai aplikasi mulai dari permesinan, badan alat transportasi dan
perkakas industri. Material yang dapat memenuhi fungsi itu adalah plastik dan
komposit plastik. Dengan kata kunci plastik itulah, maka dipandang perlu untuk
keterlibatan ilmuwan Indonesia dalam eksplorasi pengembangannya yang saat itu
juga secara bersamaan dieksplore oleh ilmuwan-ilmuwan di luar negeri.
54
Pada tahun 1980-an itu para pabrikan perkakas elektronik juga melihat celah
keistimewaan material plastik dan polimer untuk aplikasinya dalam dunia elektronik
misalnya LED. Berkat eksplorasi para ilmuwan itulah saat ini sudah bisa dinikmati
teknologi yang saat ini hampir menjadi kebutuhan setiap orang, yaitu mobile phone
yang multifungsi sebagai prasarana telekomunikasi dan hiburan. Saat ini, apabila
diamati berbagai prasarana kehidupan terbukti terbuat dari bahan plastik. Dengan
demikian apabila melihat kembali tahun 1980 tersebut, adalah tidak salah bahwa
membangun sebuah prasarana untuk mencari dan menemukan “Plastic World”
adalah suatu hal yang cukup berperan. Melalui tahap-tahap perjuangan, laboratorium
tersebut akhirnya berdiri dan mulai beroperasi pada tahun 2001, yang tentu saja
selalu mengalami penyesuaian-penyesuaian dengan tuntutan zamannya.
Era tahun 1980-1990
Dengan restu dan dukungan Bapak BJ Habibie yang saat itu menjabat sebagai
Menristek/Kepala BPPT, sebagai langkah awal maka pada tahun 1982 (dengan SK
Menristek No SK/091/KA/BPPT/VI/1982) tertanggal 12 juli 1982, dibentuk tim
tengembangan laboratorium teknologi polimer yang bertugas merumuskan konsep
dasar kebijakan pengembangan laboratorium polimer yang tertuang dalam ‘Konsep
Master Plan Laboratorium Polimer’. Tim ini terdiri dari para ahli di bidang material
plastik dari beberapa institusi, yaitu :
• Pusat Pramuteknik Petrokimia – PERTAMINA ( DR. Ir. Ny. M. Sugandi
Ratulangie)
• Institut Teknologi Bandung ( Prof. Ir. Soedarno, Mche. )
• Lembaga Fisika Nasional ( DR. Nilyardi Kahar, Msc. )
• LEMIGAS ( Dr.Mulyono dan Dr. Rachman Subroto )
55
• Federasi Pengemasan Indonesia ( Bapak Koesoemawardhy)
• Balai Besar Penelitian & Pengembangan Keramik
• Departemen Perindustrian ( Dra. Siti Kami Tidja )
• Ditambah beberapa tenaga muda dari BPPT
Produk dari tim akhirnya lebih dirinci menjadi Master Plan Laboratorium Polimer
yang lebih teknis untuk lebih siap dilaksanakan untuk proses pembangunan fisik
maupun penyiapan soft side (kompetensi personil). Konsep dasar dari master plan
telah menjadi masterp Plan Laboratorium Polimer yang disusun bersama dengan
Perancis, ATOCHEM. Dokumen master plan ini selesai pada tahun 1984, untuk
mendapatkan dana pendirian laboratorium polimer, maka diajukan pinjaman luar
negeri melalui Bappenas dan sudah mulai masuk blue book Bappenas T-7 untuk
tahun anggaran 1985-1986 dengan nama proyek “Project Aid Laboratory of Polymer
Technology”. Proses ini tidak sekali jadi, dengan melalui beberapa kali kaji ulang
dan pengajuan berulang terus menerus setiap tahun sampai tahun anggaran 19920-
1993. Dalam kurun waktu 1985/1986 sampai dengan 1992/1993 tim tidak tinggal
diam dan menunggu persetujuan. Pembinaan soft side sudah dimulai yaitu dengan
tetap melakukan pekerjaan-pekerjaan, pembelajaran, proses belajar di luar negeri
dalam bidang teknologi plastik. Kaji ulang terhadap master plan juga dilakukan guna
penyesuaian-penyesuaian kembali atas kondisi lingkungan yang terus bergulir
mengalami perubahan dan perkembangan. Maka, pada tahun 1988 dilakukan kaji
ulang master plan laboratorium polimer bekerja sama dengan konsultan Perancis
yaitu CERLAB.
56
Era 1990-2000
Master plan fisik untuk bangunan laboratorium disusun pada tahun 1989 oleh
tim dari PUSPITEK-BPPT bekerjasama dengan konsultan bidang sipil dan arsitek
yaitu ARCHITEN. Dengan tampilnya projek ini dalam blue book Bappenas, ibarat
seperti terpajang di etalase, maka beberapa peminat penyandang dana juga
melakukan penjajakan kelayakan proyek ini untuk didanai. Penjajakan awal pihak
Voest Alpine Industrial Services (VAIS) dari Austria dimulai pada tanggal 19
november 1993 dengan kunjungan ke BPPT. Semua perkembangan ini dilaporkan
oleh deputi bidang pengembangan teknologi yang kala itu dijabat DR.IR. Ashwin
Sasongko S, M.Sc kepada Menristek pada tanggal 04 oktober 1994 melalui surat No
154/PT/BPPT/X/94. Selanjutnya listing di Bappenas menjadi Blue Book Bappenas
940148 mulai tahun anggaran 1994/1995. Sebagai bagian dari penajaman master
plan, maka perlu adanya konsep “Self Supporting”, yaitu proyek yang akan perlu
dibiayai, akan mampu membiayai sendiri kelak setelah bediri dan beroperasi.
Dengan konsep “Self Supporting” itulah maka tim harus melengkapi master plan
dengan bisnis plan yang didasarkan pada studi pasar. Untuk keperluan itulah maka
pada tahun 1994 dilakukan studi pasar oleh tim dari BPPT dari Direktorat Teknologi
Proses Industri, sehingga untuk kedua kalinya master plan mengalami kaji ulang.
Pada 2 Juli 1996 proses pembangunan gedung dimulai, maka tim pelaksana
pengembangan laboratorium polimer pun dibentuk melalui SK deputi ketua bidang
pengembangan teknologi No 04/SK/Dep PT/BPPT/VII/1996. Pembangunan fisik
laboratorium gedung dimulai pada tahun anggaran 1996/1997 oleh Pusat Penelitian
Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (PUSPIPTEK). Mulai tahun 1996 proses LPKP
antara BPPT-Depkeu dan BAPPENAS. Persetujuan proyek oleh otoritas Austria
terbit pada 9 oktober 1996 dan pada 30 oktober 1996 keluar persetujuan proyek oleh
57
OECD berdasar surat dari kedutaan Austria. Sedangkan persetujuan BAPPENAS
perihal “Development Project of Polymer Laboratory” terbit pada 8 november
melalui surat No 6504/D.VII/11/1996. Pembelian peralatan mulai diproses sejak mei
1997 melalui panitia pengadaan peralatan laboratorium teknologi proses/sub
laboratorium polimer dengan SK Nomor : SK/142/M/V/1997. Proses negosiasi
teknis dan harga peralatan antara tim pengadaan dan VAIS dilakukan sejak
november 1997 sampai dengan januari 1998. Hasil negosiasi dilaporkan ke ketua
direksi PUSPITEK (11 februari 1998) dan selanjutnya direksi PUSPITEK
melaporkan kepada Menristek/Kepala BPPT (16 februari 1998) dan Menristek
meminta persetujuan kepada Tim Evaluasi Proyek (TEP) pada tanggal 25 februari
1998. Surat persetujuan atas biaya peralatan disetujui oleh TEP melalui jawaban
surat kepada Menristek pada 21 april 1998 melalui surat bernomor : R-
30/TEP.M.EKUIN/1998. Pada 5 mei 1998 dilaksanakan penandatanganan kontrak
pengadaan antara VAIS dan PUSPITEK (PPIT – BPPT) dengan nomor 08/SP-
KD/PPIT/V/98. Pada 31 juli 1998 bank Austria menandatangani Loan Agreement
dengan nomor loan 210.748 dan departemen keuangan RI menandatangani Loan
Agreement pada 9 september 1998.
58
4.1.2 Visi dan Misi Perusahaan
• Visi
Menjadi pusat unggulan pemanfaatan dan pengembangan teknologi polimer bertaraf
internasional.
• Misi
Mengemban misi pemerintah melalui kebijakan BPPT yang diturunkan dalam
tupoksi organisasi:
1. Mendukung Perumusan dan Pelaksanaan Kebijakan di bidang Teknologi
Polimer.
2. Melakukan Pengembangan, Perekayasaan, dan Pemanfaatan bahan & produk
Polimer yang mampu berdaya saing.
3. Memberikan solusi total bagi industri dan masyarakat pengguna dalam
pemanfaatan dan pengembangan teknologi plastik melalui jasa penelitian,
jasa pengujian, jasa pelatihan dan jasa konsultasi teknik.
4.1.3 Layanan Jasa Sentra Teknologi Polimer
1. Layanan Pengujian
Berbagai alat yang handal dan relatif baru sebagai pendukung pengujian,
dalam melakukan analisis bahan lokal maupun import, dalam berbagai produk
antara maupun produk akhir. Dalam hal ini informasi penting diperoleh tentang
kekuatan mekanik, fisik dan sifat kimia sertra kajian dalam aplikasi bahan.
59
Jenis-jenis Pengujian
• Material Identification
• Material Composition
• Flemental Analysis
• Thermal Analysis
• Density
• Flamability
• Chemical Resistance
• Morphology
• Migration Test
• Microbiology on Plastic
• Heavy Metal content
• Tensile Test
• Abrasion Test
• Impact Test
• Heat Resistance
• Thermal cycle
• Vibration Test
• Rotation
• Salt Spray
• Chipping test
• Ageing
• Dll
60
2. Layanan Pelatihan
Pelatihan sesuai permintaan pelanggan untuk memenuhi kebutuhan Industri.
Para spesialis di STP siap untuk memberikan pengetahuan mereka dalam bentuk
teori atau orientasi kursus praktis, para peserta training dari industri plastik seperti
teknisi, insinyur, dan periset, menerima informasi tentang teknologi plastik saat ini.
Topik pelatihan meliputi: pengujian, alat pengujian, penggunaan dan praktek
pengujian, dasar kimia polimer, bahan komposit, metoda karakterisasi plastik,
macam polimer, komoditas termoplastik dan proses plastik.
3. Layanan Penelitian
R & D
• Nano Composite for Packaging
• Nano Filler for Rubber (application for Tyre)
• Natural Fibre composite
• Application of nanoclay for automotive part High pressure composite tube
• Development of Asphalt Packaging
• Polymer for improvement of road quality
Penelitian dan Pengembangan
Riset dan pengembangan yang berorientasi pasar mendorong penemuan baru dan
dapat dikomersialisasi. Pertumbuhan dan keberlangsungan Industri plastik di
Indonesia memerlukan kerja sama, riset yang kompeten, dan pengembangan untuk
memperoleh keberlanjutan spesifikasi yang nyata untuk produk plastik berkualitas:
61
• Untuk plastik dan produk komposit kualitas ekspor
• Untuk penurunan biaya proses dan teknologi produksi.
• Untuk penemuan dari teknologi baru yang dibutuhkan
• Untuk inovasi aplikasi pada bahan, proses dan produksi
• Untuk pengembangan dan pengenalan dari produk contoh yang akan
dipasarkan.
• Untuk menguasai R&D dari pelanggan yang membutuhkan, STP mempunyai
peralatan yang moderen dan memiliki ahli spesialis dan kerja sama dengan
lembaga riset lain.
4. Layanan Konsultasi
Technical Assistance
• Formulation
• Faillure analysis
• Simulation and Design : Catia, Nastran, Moldflow, Digitizer
• Problem Solving
• Investigation
• Cost Reduction
• Contract TA
Konsultasi dan Bantuan Teknik
Sebagai pusat untuk riset dan pengembangan, kami percaya dengan misi kami
untuk menyediakan informasi yang akurat dan terkini pada teknologi plastik.
Informasi mutakhir tentang bisnis sehubungan dengan polimer juga tersedia untuk
62
membantu masyarakat memperoleh jalan mereka dalam bisnis tersebut dan menjaga
kemutakhirannya.
Pusat ini menyimpan informasi tersebut dari berbagai sumber terpercaya,
sebagai contoh jejaring internasional dari pusat informasi teknologi plastik. Kami
sangat percaya, kualitas tertinggi dan spesifikasi produk plastik yang akurat akan
membuka kesempatan untuk menjadi komoditas ekspor yang dapat mendatangkan
untung.
Sebagai pusat untuk kemajuan industri berhubungan dengan plastik, kami
membantu masyarakat industri yang berhubungan dengan plastik dengan
menyediakan bantuan teknis, saran-saran, informasi dan pelatihan. Cakupan
pelayanan konsultasi dengan menyediakan dukungan berkelanjutan terutama untuk
sekala industri kecil dan menengah, dalam rangka untuk menciptakan jejaring dari
industri plastik dalam suasana kerjasama yang kondusif dan menyatu melalui
penyediaan informasi pada:
• Sifat-sifat dan karakter plastik dan bahan
• Teknologi proses dan produksi
• Teknologi polimerisasi
Dalam rangka menyediakan kemudahan hubungan antara tim konsultan STP dan
para pelanggan atau masyarakat plastik, kami menyediakan ruangan konsultasi di
website yang kami sebut sebagai Klinik Teknologi Polimer, dimana para pelanggan
dapat langsung mengkonsultasikan masalahnya langsung dari ruangan, hal ini akan
menghilangkan kebutuhan dalam menyediakan waktu untuk hadir berkunjung. Pada
tahap tertentu pelayanan ini bersifat gratis. Apabila dibutuhkan penggalian yang
63
dalam untuk mengatasi problem pelanggan, sebagai contoh supervisi metoda proses,
kami akan menawarkan pelayanan supervisi. Namun jika pelayanan lanjutan
dibutuhkan kami akan menyediakan bantuan teknis dimana problem diyakinkan
dengan melakukan beberapa pengujian yang sesuai. Selanjutnya untuk konsultasi
yang menyeluruh, kami juga menyediakan pelayanan disain dan konsultasi teknis.
64
4.1.4 Status Organisasi
Gambar 4. 1 Status Organisasi Sentra Teknologi Polimer-BPPT
BPPT : Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi
Sumber : Sentra Teknologi Polimer-BPPT, 2013
65
4.1.5 Struktur Organisasi Perusahaan
Gambar 4. 2 Struktur Organisasi Perusahaan
Sumber : Sentra Teknologi Polimer-BPPT, 2013
66
4.2 Profil Responden
Profil responden yang ditampilkan dalam penelitian ini merupakan profil dari
para pelanggan Sentra Teknologi Polimer-BPPT. Gambaran mengenai profil
responden dalam penelitian ini dibedakan menurut tipe institusi. Berikut ini
ditampilkan karakteristik yang menjelaskan profil responden dalam penelitian ini.
4.2.1 Profil Responden Berdasarkan Frekuensi Menggunakan Jasa Sentra
Teknologi Polimer-BPPT
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
Gambar 4. 3 Profil Responden Berdasarkan Frekuensi Menggunakan Jasa
Sentra Teknologi Polimer-BPPT
Berdasarkan Gambar 4.3 di atas mengenai frekuensi menggunakan jasa Sentra
Teknologi Polimer-BPPT, menunjukkan bahwa dari 100 responden terdapat 25
responden (25%) pernah menggunakan jasa Sentra Teknologi Polimer-BPPT
sebanyak satu kali, 30 responden (30%) sebanyak 2 kali, 25 responden (25%)
sebanyak 3 kali dan 20 responden (20%) sebanyak 4 kali. Ini menunjukkan
pelanggan di Sentra Teknologi Polimer-BPPT didominasi oleh pelanggan yang baru
menggunakan jasa STP sebanyak 2 kali.
67
4.2.2 Profil Responden Berdasarkan Sumber Referensi Tentang Jasa di Sentra
Teknologi Polimer-BPPT
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
Gambar 4. 4 Profil Responden Berdasarkan Sumber Referensi Tentang Jasa di
Sentra Teknologi Polimer
Berdasarkan Gambar 4.4 di atas mengenai sumber referensi responden tentang
layanan jasa di Sentra Teknologi Polimer-BPPT, menunjukkan bahwa dari 100
responden terdapat 50 responden (50%) mendapatkan referensi dari teman/relasi, 32
responden (32%) mendapatkan referensi dari internet, 18 responden (18%)
mendapatkan referensi brosur. Dapat disimpulkan bahwa pelanggan di Sentra
Teknologi Polimer-BPPT lebih banyak mendapatkan referensi tentang layanan jasa
di Sentra Teknologi Polimer-BPPT dari Teman/Relasi.
68
4.2.3 Profil Responden Berdasarkan Intensitas Mengakses Website Sentra
Teknologi Polimer-BPPT
Gambar 4. 5 Profil Responden Berdasarkan Intensitas Mengakses Website
Sentra Teknologi Polimer-BPPT
Berdasarkan Gambar 4.5 di atas mengenai intensitas responden dalam mengakses
website Sentra Teknologi Polimer-BPPT, menunjukkan bahwa dari 100 responden
terdapat 30 responden (30%) pernah mengakses website Sentra Teknologi Polimer-
BPPT sebanyak satu kali, 35 responden (35%) pernah mengakses website Sentra
Teknologi Polimer-BPPT sebanyak 2 kali, 15 responden (15%) pernah mengakses
website Sentra Teknologi Polimer-BPPT sebanyak 3 kali, dan 20 responden (20%)
pernah mengakses website Sentra Teknologi Polimer-BPPT sebanyak 4 kali. Dapat
disimpulkan bahwa pelanggan di Sentra Teknologi Polimer-BPPT yang sering
mengakses website hanya sekitar 20% dari 100% responden dan sisanya paling
banyak hanya mengakses website 1-2 kali saja.
69
4.2.4 Profil Responden Berdasarkan Lini Bisnis
Gambar 4. 6 Profil Responden Berdasarkan Lini Bisnis
Berdasarkan Gambar 4.6 di atas mengenai lini bisnis responden, menunjukkan
bahwa dari 100 responden terdapat 17 responden (17%) dengan lini bisnis dibidang
otomotif, 6 responden (6%) dengan lini bisnis dibidang kemasan, 2 responden (2%)
dengan lini bisnis dibidang trading, 4 responden (4%) dengan lini bisnis dibidang
electrical, 3 responden (3%) dengan lini bisnis dibidang konstruksi, 1 responden
(1%) dengan lini bisnis dibidang komponder, 3 responden (2%) dengan lini bisnis
dibidang pipa, 1 responden (1%) dengan lini bisnis dibidang komposit, 2 responden
(2%) dengan lini bisnis dibidang non polimer, dan 61 responden (61%) dengan lini
bisnis dibidang lainnya.
4.3 Uji Validitas dan Reliabilitas
Dalam penelitian uji validitas dan reliabilitas dilakukan pada jumlah data
sebanyak 100 responden dengan menggunakan SPSS 16.0. Uji validitas
menggunakan tingkat kepercayaan 90%, dimana df = n-2. Nilai n dalam penelitian
ini yaitu 100, sehingga nilai df = 98. Menggunakan rumus ttabel = IDF.T (0.90,98) di
70
spss 16.0, diperoleh nilai ttabel = 1,29. Selanjutnya dengan menggunakan rumus rtabel
= t/sqrt(98+t**2) di spss 16.0, maka diperoleh nilai rtabel = 0,13.
Dasar pengambilan keputusan pada uji validitas ini adalah sebagai berikut:
1) Jika rhitung > rtabel, maka butir pertanyaan tersebut valid
2) Jika rhitung < rtabel, maka butir pertanyaan tersebut tidak valid
Sedangkan, dasar pengambilan keputusan pada uji reliabilitas adalah sebagai berikut:
1) Jika Cronbach Alpha > rtabel, maka data reliabel
2) Jika Cronbach Alpha < rtabel, maka data tidak reliable
4.3.1 Uji Validitas Dan Reliabilitas Variabel Service Quality
Variabel X1 diukur melalui butir pertanyaan 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12,
dan 13. Dengan menggunakan bantuan program SPSS diperoleh hasil yang dapat
dilihat dalam Tabel 4.1 dan Tabel 4.2 :
Tabel 4. 1 Validitas Variabel Service Quality
Butir Pertanyaan rhitung rtabel Keterangan
1 0,672 0,13 Valid
2 0,718 0,13 Valid
3 0,673 0,13 Valid
4 0,748 0,13 Valid
5 0,614 0,13 Valid
6 0,667 0,13 Valid
7 0,691 0,13 Valid
8 0,750 0,13 Valid
9 0,608 0,13 Valid
10 0,728 0,13 Valid
11 0,676 0,13 Valid
12 0,266 0,13 Valid
13 0,187 0,13 Valid Sumber : Peneliti, 2013
71
Tabel 4. 2 Uji Reliabilitas Service Quality
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
Berdasarkan Tabel 4.2 di atas menunjukkan nilai Cronbach’s Alpha sebesar
0,907, dimana angka tersebut menunjukkan nilai yang lebih besar dari rtabel = 0,13
artinya variabel Service Quality dinyatakan reliabel.
4.3.2 Uji Validitas Dan Reliabilitas Variabel E-Service Quality
Variabel X2 diukur melalui butir pertanyaan 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11,
dan 12. Dengan menggunakan bantuan program SPSS diperoleh hasil yang dapat
dilihat dalam Tabel 4.3 dan tabel 4.4 :
Tabel 4. 3 Uji Validitas Variebel E-Service Quality
Butir Pertanyaan rhitung rtabel Keterangan
1 0,728 0,13 Valid
2 0,824 0,13 Valid
3 0,723 0,13 Valid
4 0,612 0,13 Valid
5 0,674 0,13 Valid
6 0,675 0,13 Valid
7 0,674 0,13 Valid
8 0,621 0,13 Valid
9 0,699 0,13 Valid
10 0,781 0,13 Valid
11 0,700 0,13 Valid
12 0,821 0,13 Valid
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.907 13
72
Tabel 4. 4 Uji Reliabilitas E-Service Quality
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.932 12
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
Berdasarkan Tabel 4.4 di atas menunjukkan nilai Cronbach’s Alpha sebesar
0,932 dimana angka tersebut menunjukkan nilai yang lebih besar dari rtabel = 0,13
artinya variabel E-Service Quality dinyatakan reliable.
4.3.3 Uji Validitas Dan Reliabilitas Variabel Customer Satisfaction
Variabel Y diukur melalui butir pertanyaan 1, 2 dan 3. Dengan menggunakan
bantuan program SPSS diperoleh hasil yang dapat dilihat dalam Tabel 4.5 dan Tabel
4.6 :
Tabel 4. 5 Uji Validitas Variabel Customer Satisfaction
Butir Pertanyaan
rhitung rtabel Keterangan
1 0,758 0,13 Valid
2 0,761 0,13 Valid
3 0,730 0,13 Valid
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
Tabel 4. 6 Uji Relibilitas Customer Satisfaction
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.869 3
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
73
Berdasarkan Tabel 4.6 di atas menunjukkan nilai Cronbach’s Alpha sebesar
0,869, dimana angka tersebut menunjukkan nilai yang lebih besar dari rtabel = 0,13
artinya variabel customer satisfaction dinyatakan reliabel.
4.3.4 Uji Validitas Dan Reliabilitas Variabel Customer Loyalty
Variabel Z diukur melalui butir pertanyaan 1,2,3 dan 4. Dengan menggunakan
bantuan program SPSS diperoleh hasil yang dapat dilihat dalam Tabel 4.7 dan Tabel
4.8 :
Tabel 4. 7 Uji Validitas Variabel Customer Loyalty
Butir Pertanyaan
rhitung rtabel Keterangan
1 0,664 0,13 Valid
2 0,658 0,13 Valid
3 0,644 0,13 Valid
4 0,693 0,13 Valid
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
Tabel 4. 8 Uji Reliabilitas Customer Loyalty
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.835 4
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
Berdasarkan Tabel 4.8 di atas menunjukkan nilai Cronbach’s Alpha sebesar
0,835, dimana angka tersebut menunjukkan nilai yang lebih besar dari rtabel = 0,13
artinya variabel customer loyalty dinyatakan reliabel.
74
4.4 Uji Normalitas
Dalam penelitian ini dilakukan uji normalitas yang bertujuan untuk
mengetahui apakah data yang digunakan berdistribusi normal. Uji normalitas ini
akan dilakukan terhadap rata-rata dari nilai butir-butir pertanyaan yang dinyatakan
valid dan reliabel pada variabel Service Quality (X1), E-Service Quality (X2),
Customer Satisfaction (Y), dan Customer Loyalty (Z).
Dasar Pengambilan Keputusan :
• Jika Sig. Uji Kolmogorov-Smirnov ≥ 0,10, maka data berdistribusi normal
• Jika Sig. Uji Kolmogorov-Smirnov ≤ 0,10, maka data tidak berdistribusi
normal
4.4.1 Uji Normalitas Variabel Service Quality (X1)
Tabel 4. 9 Uji Normalitas Service Quality
Tests of Normality
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Statistic df Sig. Statistic df Sig.
VAR00001
.052 100 .200* .977 100 .071
a. Lilliefors Significance Correction
*. This is a lower bound of the true significance. Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
Berdasakan Tabel 4.9 di atas Sig. = 0,200 ≥ 0,10 , maka dapat disimpulkan
bahwa data yang diperoleh untuk pengukuran variabel Service Quality (X1)
berdistribusi normal sehingga memenuhi asumsi untuk digunakan analisis jalur
berikutnya.
75
4.4.2 Uji Normalitas Variabel E-Service Qualiy (X2)
Tabel 4. 10 Uji Normalitas E-Service Quality
Tests of Normality
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Statistic df Sig. Statistic df Sig.
VAR00002
.074 100 .199 .973 100 .040
a. Lilliefors Significance Correction Sumber : Hasil pengolahan data, 2013
Berdasakan Tabel 4.10 di atas Sig. = 0,200 ≥ 0,10 , maka dapat disimpulkan
bahwa data yang diperoleh untuk pengukuran variabel E-Service Quality (X2)
berdistribusi normal sehingga memenuhi asumsi untuk digunakan analisis jalur
berikutnya.
4.4.3 Uji Normalitas Variabel Customer Satisfaction (Y)
Tabel 4. 11 Uji Normalitas Customer Satisfaction
Tests of Normality
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Statistic df Sig. Statistic df Sig.
VAR00001
.077 100 .148 .972 100 .030
a. Lilliefors Significance Correction Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
Berdasakan Tabel 4.11 di atas Sig. = 0,148 ≥ 0,10 , maka dapat disimpulkan
bahwa data yang diperoleh untuk pengukuran variabel Customer Satisfaction (Y)
berdistribusi normal sehingga memenuhi asumsi untuk digunakan analisis jalur
berikutnya.
76
4.4.4 Uji Normalitas Variabel Customer Loyalty (Z)
Tabel 4. 12 Uji Normalitas Customer Loyalty
Tests of Normality
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Statistic df Sig. Statistic df Sig.
VAR00004
.064 100 .200* .980 100 .122
a. Lilliefors Significance Correction
*. This is a lower bound of the true significance. Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
Berdasakan Tabel 4.12 di atas Sig. = 0,200 ≥ 0,10 , maka dapat disimpulkan
bahwa data yang diperoleh untuk pengukuran variabel Customer Loyalty (Z)
berdistribusi normal sehingga memenuhi asumsi untuk digunakan analisis jalur
berikutnya.
4.5 Transformasi Data Ordinal menjadi Interval
Salah satu syarat menggunakan path analysis atau analisis jalur adalah data
yang digunakan harus berupa data interval. Teknik transformasi data ordinal menjadi
data interval yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan MSI (Method of
Successive Interval).
Keterangan :
• Alternatif Jawaban 1 = Sangat Tidak Setuju
• Alternatif Jawaban 2 = Tidak Setuju
• Alternatif Jawaban 3 = Ragu
• Alternatif Jawaban 4 = Setuju
• Alternatif Jawaban 5 = Sangat Setuju
77
Berikut ini hasil transformasi data dari data ordinal menjadi data interval
dengan menggunakan MSI (Method of Successive Interval) :
Tabel 4. 13 Transformasi Variabel Service Quality
Skala Ordinal Berubah Skala Interval Nilai Alternatif Jawaban 1 Menjadi 1,00 Nilai Alternatif Jawaban 2 Menjadi 2,01 Nilai Alternatif Jawaban 3 Menjadi 2,91 Nilai Alternatif Jawaban 4 Menjadi 3,73 Nilai Alternatif Jawaban 5 Menjadi 4,73
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
Tabel 4. 14 Transformasi Variabel E-Service Quality
Skala Ordinal Berubah Skala Interval Nilai Alternatif Jawaban 1 Menjadi 1,00 Nilai Alternatif Jawaban 2 Menjadi 2,06 Nilai Alternatif Jawaban 3 Menjadi 2,96 Nilai Alternatif Jawaban 4 Menjadi 3,74 Nilai Alternatif Jawaban 5 Menjadi 4,72
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
Tabel 4. 15 Transformasi Variabel Customer Satisfaction
Skala Ordinal Berubah Skala Interval Nilai Alternatif Jawaban 1 Menjadi 1,00 Nilai Alternatif Jawaban 2 Menjadi 2,02 Nilai Alternatif Jawaban 3 Menjadi 2,79 Nilai Alternatif Jawaban 4 Menjadi 3,46 Nilai Alternatif Jawaban 5 Menjadi 4,41
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
Tabel 4. 16 Transformasi Variabel Customer Loyalty
Skala Ordinal Berubah Skala Interval Nilai Alternatif Jawaban 1 Menjadi 1,00 Nilai Alternatif Jawaban 2 Menjadi 2,04 Nilai Alternatif Jawaban 3 Menjadi 2,85 Nilai Alternatif Jawaban 4 Menjadi 3,55 Nilai Alternatif Jawaban 5 Menjadi 4,50
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
78
4.6 Penilaian Responden
Dalam penelitian ini dilakukan penilaian responden untuk mengetahui
tanggapan mengenai Service Quality, e-Service Quality, Customer Satisfaction, dan
Customer Loyalty. Sehingga ditentukan kriteria penilaian variabel dengan
menggunakan rumus Struges untuk menghitung lebar dan jumlah kelas sebagai
berikut :
Keterangan :
• I = Lebar Kelas
• K = Jumlah Kelas
Tabel 4. 17 Penilaian Responden Variabel X1, X2, Y dan Z
Descriptive Statistics
Mean
Std. Deviation N
Z 3.1296 .78202 100
X1 3.3940 .64979 100
X2 3.3914 .71815 100 Y 3.0097 .85365 100
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
79
4.6.1 Penilaian Responden Variabel Service Quality (X1)
Tabel 4. 18 Interpretasi Service Quality
Interval Variabel Kriteria 1,00 – 1,75 Sangat Buruk 1,76 – 2,51 Buruk 2,52 – 3,27 Cukup 3,28 – 4,03 Baik 4,04 – 4,79 Sangat Baik
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
Berdasarkan Tabel 4.18 diperoleh hasil Mean pada variabel Service Quality
(X1) sebesar 3,3940. Maka dapat disimpulkan bahwa Service Quality pada Sentra
Teknologi Polimer-BPPT dinilai Baik.
4.6.2 Penilaian Responden Variabel E-Service Quality (X2)
Tabel 4. 19 Interpretasi E-Service Quality
Interval Variabel Kriteria 1,00 – 1,74 Sangat Buruk 1,75 – 2,49 Buruk 2,50– 3,24 Cukup 3,25 – 3,99 Baik 4,00 – 4,74 Sangat Baik
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
Berdasarkan Tabel 4.19 diperoleh hasil Mean pada variabel E-Service Quality
(X2) sebesar 3,3914. Maka dapat disimpulkan bahwa E-Service Quality pada Sentra
Teknologi Polimer-BPPT dinilai Baik.
4.6.3 Penilaian Responden Variabel Customer Satisfaction (Y)
Tabel 4. 20 Interpretasi Customer Satisfaction
Interval Variabel Kriteria 1,00 – 1,68 Sangat Buruk 1,69 – 2,37 Buruk 2,38 – 3,06 Cukup 3,07 – 3,75 Baik 3,76 – 4,44 Sangat Baik
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
80
Berdasarkan Tabel 4.20 diperoleh hasil Mean pada variabel Customer
Satisfaction (Y) sebesar 3,0097. Maka dapat disimpulkan bahwa Customer
Satisfaction pada Sentra Teknologi Polimer-BPPT dinilai Baik.
4.6.4 Penilaian Responden Variabel Customer Loyalty (Z)
Tabel 4. 21 Interpretasi Customer Loyalty
Interval Variabel Kriteria 1,00 – 1,70 Sangat Buruk 1,71 – 2,41 Buruk 2,42 – 3,12 Cukup 3,13 – 3,83 Baik 3,84 – 4,54 Sangat Baik
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
Berdasarkan Tabel 4.21 diperoleh hasil Mean pada variabel Customer Loyalty
(Z) sebesar 3,13. Maka dapat disimpulkan bahwa Customer Loyalty pada Sentra
Teknologi Polimer-BPPT dinilai Baik.
4.7 Analisis Korelasi
Dalam penelitian ini, analisis korelasi dilakukan untuk mengetahui tingkat
hubungan antar variabel dalam mengukur kuat lemahnya hubungan antara Service
Quality, E-Service Quality, dan Customer Satisfaction terhadap Customer Loyalty.
Dasar Pengambilan Keputusan :
• Jika Sig. ≥ 0,10, maka tidak terdapat hubungan yang signifikan antar variabel
• Jika Sig. ≤ 0,10, maka terdapat hubungan yang signifikan antar variabel
Apabila nilai Pearson Corellation positif maka hubungan searah dan apabila nilai
dari Pearson Corellation negatif maka hubungan tidak searah.
81
Tabel 4. 22 Uji Korelasi Variabel X1, X2, Y dan Z
Correlations
Z X1 X2 Y
Pearson Correlation
Z 1.000 .852 .701 .856
X1 .852 1.000 .951 .757
X2 .701 .951 1.000 .738
Y .856 .757 .738 1.000
Sig. (1-tailed) Z . .000 .000 .000
X1 .000 . .000 .000
X2 .000 .000 . .000
Y .000 .000 .000 .
N Z 100 100 100 100
X1 100 100 100 100
X2 100 100 100 100
Y 100 100 100 100
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
Tabel 4. 23 Kriteria Interpretasi Koefisien Korelasi
Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0,80-1,000 Sangat Kuat 0,60-0,799 Kuat 0,40-0,599 Cukup Kuat 0,20-0,399 Rendah 0,00-0,199 Sangat Rendah
Sumber: Riduwan (2005)
4.7.1 Analisis Hubungan Service Quality (X1) dengan Customer Satisfaction (Y)
Dilihat dari tabel 4.22 dan tabel 4.23 didapatkan nilai Sig. 0,000 dan angka
pada Pearson Correlation X1 terhadap Y sebesar 0,757, maka dapat disimpulkan
bahwa nilai Sig. lebih kecil daripada nilai probabilitas (0,000 ≤ 0,10) dan nilai dari
Pearson Correlation Positif, yang artinya bahwa terdapat hubungan yang signifikan
antara service quality dengan customer satisfaction dan memilki sifat hubungan kuat
dan searah.
82
4.7.2 Analisis Hubungan E-Service Quality (X2) dengan Customer Satisfaction
(Y)
Dilihat dari tabel 4.22 dan tabel 4.23 didapatkan nilai Sig. 0,000 dan angka
pada Pearson Correlation X2 terhadap Y sebesar 0,738, maka dapat disimpulkan
bahwa nilai Sig. lebih kecil daripada nilai probabilitas (0,000 ≤ 0,10) dan nilai dari
Pearson Correlation Positif, yang artinya bahwa terdapat hubungan yang signifikan
antara E-Service Quality dengan customer satisfaction dan memilki sifat hubungan
kuat dan searah.
4.7.3 Analisis Hubungan Service Quality (X1) dengan Customer Loyalty (Z)
Dilihat dari tabel 4.22 dan tabel 4.23 didapatkan nilai Sig. 0,000 dan angka
pada Pearson Correlation X1 terhadap Z sebesar 0,852, maka dapat disimpulkan
bahwa nilai Sig. lebih kecil daripada nilai probabilitas (0,000 ≤ 0,10) dan nilai dari
Pearson Correlation Positif, yang artinya bahwa terdapat hubungan yang signifikan
antara service quality dengan customer loyalty dan memilki sifat hubungan sangat
kuat dan searah.
4.7.4 Analisis Hubungan E-Service Quality (X2) dengan Customer Loyalty (Z)
Dilihat dari tabel 4.22 dan tabel 4.23 didapatkan nilai Sig. 0,000 dan angka
pada Pearson Correlation X2 terhadap Z sebesar 0,701 maka dapat disimpulkan
bahwa nilai Sig. lebih kecil daripada nilai probabilitas (0,000 ≤ 0,10) dan nilai dari
Pearson Correlation Positif, yang artinya bahwa terdapat hubungan yang signifikan
antara E-Service Quality dengan customer loyalty dan memilki sifat hubungan kuat
dan searah.
83
4.7.5 Analisis Hubungan Customer Satisfaction (Y) dengan Customer Loyalty
(Z)
Dilihat dari tabel 4.22 dan tabel 4.23 didapatkan nilai Sig. 0,000 dan angka
pada Pearson Correlation Y terhadap Z sebesar 0,856, maka dapat disimpulkan
bahwa nilai Sig. lebih kecil daripada nilai probabilitas (0,000 ≤ 0,10) dan nilai dari
Pearson Correlation Positif, yang artinya bahwa terdapat hubungan yang signifikan
antara customer satisfaction dengan customer loyalty dan memilki sifat hubungan
sangat kuat dan searah.
Berdasarkan hasil uji korelasi X1, X2, dan Y terhadap Z di atas dapat
dirangkum sebagai berikut :
Tabel 4. 24 Hasil Uji Korelasi X1, X2, dan Y terhadap Z
Hubungan Korelasi Sifat Hubungan X1 dengan Y 0,757 Kuat, Searah, Signifikan X2 dengan Y 0,738 Kuat, Searah, Signifikan X1 dengan Z 0,852 Sangat Kuat, Searah, Signifikan X2 dengan Z 0,701 Kuat, Searah, Signifikan Y dengan Z 0,856 Sangat Kuat, Searah, Signifikan
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
84
4.8 Analisis Jalur (Path Analysis)
4.8.1 Sub-stuktur 1
Pengujian sub-struktur 1 digunakan untuk mengukur pengaruh secara
gabungan (simultan) ataupun parsial (individual) antar variabel dari Service Quality
dan E-Service Quality terhadap Customer Satisfaction pada Sentra Teknologi
Polimer-BPPT. 121 ερρ ++=Υ YXYX
1ε
Gambar 4.7 Sub-struktur 1
Sumber: Peneliti 2013
4.8.1.1 Analisis Pengaruh secara Simultan antara Service Quality (X1) dan E-
Service Quality (X2) terhadap Customer Satisfaction (Y) pada Sentra Teknologi
Polimer-BPPT.
Tabel 4. 25 Model Summary X1 dan X2 terhadap Y
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate
1 .759a .577 .568 .56122
a. Predictors: (Constant), X2, X1
b. Dependent Variable: Y Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
X1
X2
Y
85
Dari tabel 4.25 Model Summary tersebut, diketahui bahwa besarnya R
Square (R2) adalah 0.577 yang artinya, besarnya pengaruh variabel X1 dan X2
terhadap variabel Y dengan cara menghitung koefisien determinan/determinasi (KD)
dengan rumus sebagai berikut.
KD = R2 x 100%
KD = 0.577 x 100%
KD = 57.70%
Dari nilai tersebut dapat diketahui bahwa pengaruh variabel X1 dan X2
terhadap variabel Y secara simultan adalah 57.70%. Sementara, sisanya sebesar
42.3% (100% - 57.70%) dipengaruhi oleh faktor lain. Besarnya koefisien jalur bagi
variable lain di luar penelitian yang mempengaruhi dapat dihitung dengan rumus
berikut. 1ε =
1ε =
1ε = 0. 65
Untuk menguji tingkat signifikansi konstanta secara simultan, perhatikan
tabel ANOVA berikut ini.
Tabel 4. 26 Uji Sig. ANOVA X1 dan X2 terhadap Y
ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 41.592 2 20.796 66.026 .000a
Residual 30.552 97 .315
Total 72.143 99
a. Predictors: (Constant), X2, X1
b. Dependent Variable: Y Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
86
Hipotesis
H0 : Tidak ada pengaruh antara variabel X1 dan X2 secara simultan dan signifikan
terhadap variabel Y.
H1 : Ada pengaruh antara variabel X1 dan X2 secara simultan dan signifikan terhadap
variabel Y.
Dasar pengambilan keputusan
1. Jika nilai probabilitas lebih kecil daripada atau sama dengan nilai probabilitas
Sig. (0.10 ≤ Sig.), maka H0 diterima dan H1 ditolak. Artinya, tidak signifikan.
2. Jika nilai probabilitas lebih besar daripada atau sama dengan nilai
probabilitas Sig. (0.10 ≥ Sig.), maka H0 ditolak dan H1 diterima. Artinya,
signifikan.
Hasil uji Sig. pada tabel 4.26 ANOVA diatas menunjukkan nilai Sig. sebesar
0.000, dimana 0.000 ≤ 0.10. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel X1
dan X2 berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap variabel Y.
4.8.1.2 Analisis Pengaruh secara Individual antara Service Quality (X1) dan E-
Service Quality (X2) terhadap Customer Satisfaction (Y) pada Sentra Teknologi
Polimer-BPPT.
Tabel 4. 27 Coefficients X1 dan X2 terhadap Y Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. B Std. Error Beta
1 (Constant) -.327 .303 -1.078 .284
X1 .761 .281 .579 2.707 .008
X2 .222 .254 .187 .873 .385
a. Dependent Variable: Y Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
87
A. Analisis Pengaruh Service Quality (X1) Terhadap Customer
Satisfaction (Y)
Berdasarkan Tabel 4.27 Coefficients X1 dan X2 terhadap Y di atas maka
dapat dilakukan pengujian hipotesis untuk mengetahui signifikansi pengaruh variabel
Service Quality (X1) terhadap Customer Satisfaction (Y).
Uji t
Hipotesis :
H0 : Tidak ada pengaruh Service Quality terhadap Customer Satisfaction.
H1 : Ada pengaruh Service Quality terhadap Customer Satisfaction.
Dasar Pengambilan Keputusan :
• Jika thitung < ttabel, maka H0 diterima dan H1 ditolak
• Jika thitung > ttabel, maka H0 ditolak dan H1 diterima
Uji Sig
Hipotesis
H0 : Tidak berkontribusi secara signifikan Service Quality terhadap Customer
Satisfaction.
H1 : Berkontribusi secara signifikan Service Quality terhadap Customer
Satisfaction.
88
Dasar Pengambilan Keputusan :
1. Jika nilai probabilitas lebih kecil daripada atau sama dengan nilai probabilitas
Sig. (0.10 ≤ Sig.), maka H0 diterima dan H1 ditolak. Artinya, tidak signifikan.
2. Jika nilai probabilitas lebih besar daripada atau sama dengan nilai probabilitas
Sig. (0.10 ≥ Sig.), maka H0 ditolak dan H1 diterima. Artinya, signifikan.
Nilai ttabel dilihat pada taraf signifikansi 0,10 dimana df = n-2. Nilai n dalam
penelitian ini yaitu 100, sehingga nilai df = 98. Menggunakan rumus ttabel = IDF.T
(0.90,98) di spss 16.0, diperoleh nilai ttabel = 1,29. Nilai thitung diperoleh pada tabel
4.27 Coefficients, dimana dari tabel 4.27 Coefficients diatas diketahui bahwa
besarnya thitung variabel X1 terhadap Y adalah 2,707.
Hasil :
Uji t = 2,707 > 1,29, maka H0 ditolak dan H1 diterima
Uji Sig. = 0,008 ≤ 0,10, maka H0 ditolak dan H1 diterima
Beta = 0,579
Simpulan :
Service Quality (X1) berpengaruh secara signifikan terhadap Customer Satisfaction
(Y) dan berkontribusi secara signifikan dengan besarnya Beta (koefisien jalur) adalah
0,579 ( 1YXρ ).
89
B. Analisis Pengaruh E-Service Quality (X2) Terhadap Customer Satisfaction
(Y)
Berdasarkan Tabel 4.27 Coefficients X1 dan X2 terhadap Y di atas maka
dapat dilakukan pengujian hipotesis untuk mengetahui signifikansi pengaruh variabel
E-Service Quality (X2) terhadap Customer Satisfaction (Y).
Uji t
Hipotesis :
H0 : Tidak ada pengaruh E-Service Quality terhadap Customer Satisfaction.
H1 : Ada pengaruh E-Service Quality terhadap Customer Satisfaction.
Dasar Pengambilan Keputusan :
• Jika thitung < ttabel, maka H0 diterima dan H1 ditolak
• Jika thitung ≥ ttabel, maka H0 ditolak dan H1 diterima
Uji Sig
Hipotesis
H0 : Tidak berkontribusi secara signifikan E-Service Quality terhadap Customer
Satisfaction.
H1 : Berkontribusi secara signifikan E-Service Quality terhadap Customer
Satisfaction.
90
Dasar Pengambilan Keputusan :
1. Jika nilai probabilitas lebih kecil daripada atau sama dengan nilai probabilitas Sig.
(0.10 ≤ Sig.), maka H0 diterima dan H1 ditolak. Artinya, tidak signifikan.
2. Jika nilai probabilitas lebih besar daripada atau sama dengan nilai probabilitas
Sig. (0.10 ≥ Sig.), maka H0 ditolak dan H1 diterima. Artinya, signifikan.
Nilai ttabel dilihat pada taraf signifikansi 0,10 dimana df = n-2. Nilai n dalam
penelitian ini yaitu 100, sehingga nilai df = 98. Menggunakan rumus ttabel = IDF.T
(0.90,98) di spss 16.0, diperoleh nilai ttabel = 1,29. Nilai thitung diperoleh pada tabel
4.27 Coefficients, dimana dari tabel 4.27 Coefficients diatas diketahui bahwa
besarnya thitung variabel X2 terhadap Y adalah 0,873.
Hasil :
Uji t = 0,873 < 1,29, maka H0 diterima dan H1 ditolak
Uji Sig. = 0,385 ≥ 0,10, maka H0 diterima dan H1 ditolak
Beta = 0,187
Simpulan :
E-Service Quality (X2) tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Customer
Satisfaction (Y) dan Tidak berkontribusi secara signifikan dengan besarnya Beta
(koefisien jalur) adalah 0,187 ( 2YXρ ).
Setelah mengetahui besarnya nilai koefisien jalur antara X1 terhadap Y, dan
X2 terhadap Y. Maka persamaan yang diperoleh untuk sub-struktur 1 adalah sebagai
berikut
91
121 ερρ ++=Υ YXYX
650.0187.0579.0 21 +Χ+Χ=Υ
1YXρ = 0.579 1ε = 0.650
2YXρ = 0.187
Gambar 4.8 Hasil Sub-struktur 1
Sumber : Hasil Pengolahan Data, 2013
4.8.2 Sub-stuktur 2
Pengujian sub-struktur 2 digunakan untuk mengukur pengaruh secara
gabungan (simultan) ataupun parsial (individual) antar variabel dari Service Quality,
E-Service Quality, Customer Satisfaction terhadap Customer Loyalty pada Sentra
Teknologi Polimer-BPPT.
221 ερρρ +++=Ζ ZYZXZX
2ε
Gambar 4.9 Sub-Struktur 2
Sumber: Peneliti 2013
X1
X2
Y
X1
X2
Y Z
92
4.8.2.1 Pengaruh secara Simultan antara Service Quality (X1), E-Service Quality
(X2) dan Customer Satisfaction (Y) terhadap Customer Loyalty (Z) pada Sentra
Teknologi Polimer-BPPT.
Tabel 4. 28 Model Summary X1, X2 dan Y terhadap Z
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate
1 .912a .832 .827 .32560
a. Predictors: (Constant), Y, X2, X1
b. Dependent Variable: Z Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
Dari tabel 4.28 Model Summary tersebut, diketahui bahwa besarnya R
Square (R2) adalah 0.832 yang artinya, besarnya pengaruh variabel X1, X2, dan Y
terhadap variabel Z dengan cara menghitung koefisien determinan/determinasi (KD)
dengan rumus sebagai berikut.
KD = R2 x 100%
KD = 0.832x 100%
KD = 83.20%
Dari nilai tersebut dapat diketahui bahwa pengaruh variabel X1 dan X2
terhadap variabel Y secara simultan adalah 83.20%. Sementara, sisanya sebesar
16.8% (100% - 83.20%) dipengaruhi oleh faktor lain. Besarnya koefisien jalur bagi
variable lain di luar penelitian yang mempengaruhi dapat dihitung dengan rumus
berikut. 2ε =
2ε =
2ε = 0. 409
93
Untuk menguji tingkat signifikansi konstanta secara simultan, perhatikan
tabel ANOVA berikut ini.
Tabel 4. 29 Uji Sig. ANOVA X1, X2 dan Y terhadap Z
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 50.367 3 16.789 158.365 .000a
Residual 10.177 96 .106
Total 60.544 99
a. Predictors: (Constant), Y, X2, X1
b. Dependent Variable: Z Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
Hipotesis
H0 : Tidak ada pengaruh antara variabel X1, X2, dan Y secara simultan dan signifikan
terhadap variabel Z.
H1 : Ada pengaruh antara variabel X1, X2, dan Y secara simultan dan signifikan
terhadap variabel Z.
Dasar pengambilan keputusan
1. Jika nilai probabilitas lebih kecil daripada atau sama dengan nilai probabilitas Sig.
(0.10 ≤ Sig.), maka H0 diterima dan H1 ditolak. Artinya, tidak signifikan.
2. Jika nilai probabilitas lebih besar daripada atau sama dengan nilai probabilitas
Sig. (0.10 ≥ Sig.), maka H0 ditolak dan H1 diterima. Artinya, signifikan.
Hasil uji Sig. ada tabel 4.29 ANOVA diatas menunjukkan nilai Sig. sebesar
0.000, dimana 0.000 ≤ 0.10. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel X1,
X2, dan Y berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap variabel Z.
94
4.8.2.2 Analisis Pengaruh secara Individual antara Service Quality (X1), E-
Service Quality (X2), terhadap Customer Loyalty (Z) melalui Customer
Satisfaction (Y) pada Sentra Teknologi Polimer-BPPT.
Tabel 4. 30 Coefficients X1, X2 dan Y terhadap Z
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. B Std. Error Beta
1 (Constant) -.212 .177 -1.199 .233
X1 .739 .169 .614 4.365 .000
X2 -.159 .148 -.146 -1.075 .285
Y .457 .059 .499 7.758 .000
a. Dependent Variable: Z Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013
A. Analisis Pengaruh Service Quality (X1) Terhadap Customer Loyalty (Z)
Berdasarkan Tabel 4.30 Coefficients X1, X2, Y terhadap Z di atas maka dapat
dilakukan pengujian hipotesis untuk mengetahui signifikansi pengaruh variabel
Service Quality (X1) terhadap Customer Loyalty (Z).
Uji t
Hipotesis :
H0 : Tidak ada pengaruh Service Quality terhadap Customer Loyalty.
H1 : Ada pengaruh Service Quality terhadap Customer Loyalty.
95
Dasar Pengambilan Keputusan :
• Jika thitung < ttabel, maka H0 diterima dan H1 ditolak
• Jika thitung > ttabel, maka H0 ditolak dan H1 diterima
Uji Sig
Hipotesis
H0 : Tidak berkontribusi secara signifikan Service Quality terhadap Customer
Loyalty.
H1 : Berkontribusi secara signifikan Service Quality terhadap Customer Loyalty.
Dasar Pengambilan Keputusan :
1. Jika nilai probabilitas lebih kecil daripada atau sama dengan nilai probabilitas Sig.
(0.10 ≤ Sig.), maka H0 diterima dan H1 ditolak. Artinya, tidak signifikan.
2. Jika nilai probabilitas lebih besar daripada atau sama dengan nilai probabilitas
Sig. (0.10 ≥ Sig.), maka H0 ditolak dan H1 diterima. Artinya, signifikan.
Nilai ttabel dilihat pada taraf signifikansi 0,10 dimana df = n-2. Nilai n dalam
penelitian ini yaitu 100, sehingga nilai df = 98. Menggunakan rumus ttabel = IDF.T
(0.90,98) di spss 16.0, diperoleh nilai ttabel = 1,29. Nilai thitung diperoleh pada tabel
4.30 Coefficients, dimana dari tabel 4.30 Coefficients diatas diketahui bahwa
besarnya thitung variabel X1 terhadap Z adalah 4,365.
96
Hasil :
Uji t = 4,365 > 1,29, maka H0 ditolak dan H1 diterima
Uji Sig. = 0,000 ≤ 0,10, maka H0 ditolak dan H1 diterima
Beta = 0,614
Simpulan :
Service Quality (X1) berpengaruh secara signifikan terhadap Customer Loyalty (Z)
dan berkontribusi secara signifikan dengan besarnya Beta (koefisien jalur) adalah
0,614 ( 1ZXρ ).
B. Analisis Pengaruh E-Service Quality (X2) Terhadap Customer Loyalty
(Z)
Berdasarkan Tabel 4.30 Coefficients X1, X2, Y terhadap Z di atas maka dapat
dilakukan pengujian hipotesis untuk mengetahui signifikansi pengaruh variabel E-
Service Quality (X2) terhadap Customer Loyalty (Z).
Uji t
Hipotesis :
H0 : Tidak ada pengaruh E-Service Quality terhadap Customer Loyalty.
H1 : Ada pengaruh E-Service Quality terhadap Customer Loyalty.
Dasar Pengambilan Keputusan :
• Jika thitung < ttabel, maka H0 diterima dan H1 ditolak
• Jika thitung > ttabel, maka H0 ditolak dan H1 diterima
97
Uji Sig
Hipotesis
H0 : Tidak berkontribusi secara signifikan E-Service Quality terhadap Customer
Loyalty.
H1 : Berkontribusi secara signifikan E-Service Quality terhadap Customer
Loyalty.
Dasar Pengambilan Keputusan :
1. Jika nilai probabilitas lebih kecil daripada atau sama dengan nilai probabilitas Sig.
(0.10 ≤ Sig.), maka H0 diterima dan H1 ditolak. Artinya, tidak signifikan.
2. Jika nilai probabilitas lebih besar daripada atau sama dengan nilai probabilitas
Sig. (0.10 ≥ Sig.), maka H0 ditolak dan H1 diterima. Artinya, signifikan.
Nilai ttabel dilihat pada taraf signifikansi 0,10 dimana df = n-2. Nilai n dalam
penelitian ini yaitu 100, sehingga nilai df = 98. Menggunakan rumus ttabel = IDF.T
(0.90,98) di spss 16.0, diperoleh nilai ttabel = 1,29. Nilai thitung diperoleh pada tabel
4.30 Coefficients, dimana dari tabel 4.30 Coefficients diatas diketahui bahwa
besarnya thitung variabel X2 terhadap Z adalah 4,365 .
Hasil :
Uji t = -1,075 > 1,29, maka H0 ditolak dan H1 diterima
Uji Sig. = 0,285 ≥ 0,10, maka H0 diterima dan H1 ditolak
Beta = -0,146
98
Simpulan :
E-Service Quality (X2) tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Customer
Loyalty (Z) dan tidak berkontribusi secara signifikan dengan besarnya Beta
(koefisien jalur) adalah -0,146 ( 2ZXρ ).
C. Analisis Pengaruh Customer Satisfaction (Y) Terhadap Customer
Loyalty (Z)
Berdasarkan Tabel 4.30 Coefficients X1, X2, Y terhadap Z di atas maka dapat
dilakukan pengujian hipotesis untuk mengetahui signifikansi pengaruh variabel
Customer Satisfaction (Y) terhadap Customer Loyalty (Z).
Uji t
Hipotesis :
H0 : Tidak ada pengaruh Customer Satisfaction terhadap Customer Loyalty.
H1 : Ada pengaruh Customer Satisfaction terhadap Customer Loyalty.
Dasar Pengambilan Keputusan :
• Jika thitung < ttabel, maka H0 diterima dan H1 ditolak
• Jika thitung > ttabel, maka H0 ditolak dan H1 diterima
Uji Sig
Hipotesis
H0 : Tidak berkontribusi secara signifikan Customer Satisfaction terhadap
Customer Loyalty.
99
H1 : Berkontribusi secara signifikan Customer Satisfaction terhadap Customer
Loyalty.
Dasar Pengambilan Keputusan :
1. Jika nilai probabilitas lebih kecil daripada atau sama dengan nilai probabilitas Sig.
(0.10 ≤ Sig.), maka H0 diterima dan H1 ditolak. Artinya, tidak signifikan.
2. Jika nilai probabilitas lebih besar daripada atau sama dengan nilai probabilitas
Sig. (0.10 ≥ Sig.), maka H0 ditolak dan H1 diterima. Artinya, signifikan.
Nilai ttabel dilihat pada taraf signifikansi 0,10 dimana dimana df = n-2. Nilai n
dalam penelitian ini yaitu 100, sehingga nilai df = 98. Menggunakan rumus ttabel =
IDF.T (0.90,98) di spss 16.0, diperoleh nilai ttabel = 1,29. Nilai thitung diperoleh pada
tabel 4.30 Coefficients, dimana dari tabel 4.30 Coefficients diatas diketahui bahwa
besarnya thitung variabel Y terhadap Z adalah 7,758.
Hasil :
Uji t = 7,758 > 1,29, maka H0 ditolak dan H1 diterima
Uji Sig. = 0,000 ≤ 0,10, maka H0 ditolak dan H1 diterima
Beta = 0,499
Simpulan :
Customer Satisfaction (Y) berpengaruh secara signifikan terhadap Customer Loyalty
(Z) dan berkontribusi secara signifikan dengan besarnya Beta (koefisien jalur) adalah
0,499 ( ZYρ ).
100
Selanjutnya, setelah mengetahui besarnya nilai koefisien jalur antara X1
terhadap Z, X2 terhadap Z, dan Y terhadap Z. Maka dapat diperoleh hasil persamaan
sub-struktur 2 sebagai berikut.
221 ερρρ +++=Ζ ZYZXZX
409.0499.0 0,146-614.0 ++=Ζ
1ZXρ = 0.614 2ε = 0.409
ZYρ = 0.499
2ZXρ = - 0.146
Gambar 4.10 Hasil Sub-Struktur 2
Sumber : Hasil Pengolahan Data, 2013
Hasil perhitungan koefisien jalur sub-struktural 1 dan sub-struktural 2 adalah
sebagai berikut.
1. Koefisien jalur X1 terhadap Y adalah 0,579
2. Koefisien jalur X2 terhadap Y adalah 0,187
3. Koefisien jalur X1 terhadap Z adalah 0,614
4. Koefisien jalur X2 terhadap Z adalah -0,146
5. Koefisien jalur Y terhadap Z adalah 0.499
X1
X2
Y Z
101
Untuk lebihnya jelasnya, peneliti merangkum seluruh hasil dari analisis jalur
serta pengaruh langsung ataupun tidak langsung setiap variable, sebagai berikut.
Tabel 4. 31 Hasil Analisis Jalur
Variable Koefisien
Jalur
Pengaruh
Langsung Tidak Langsung Total
X1 terhadap Y
0,579 0,579 - 0,579
X2 terhadap Y
0,187 0,187 - 0,187
X1 terhadap Z
0.614 0,614 0,579 x 0,499 = 0,288
0,902
X2 terhadap Z
-0,146 -0,146 0.187 x 0.499 = 0,093
-0,053
Y terhadap Z
0,499 0,499 - 0.409
1ε 0,650 0,650 - 0,650
2ε 0,409 0,409 - 0,409
Sumber: Peneliti 2013
102
1YXρ = 0. 0.579 1ZXρ = 0.614
1ε =0.650 2ε = 0.409
ZYρ = 0.499
2YXρ = 0.187 2ZXρ = -0,146
Gambar 4.11 Struktur Analisis Jalur
Sumber : Hasil Pengolahan Data, 2013
X1
X2
Y Z
103
4.9 Implikasi Hasil Penelitian
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, berikut peneliti akan membahas
hasil-hasil yang ditemukan untuk menjawab identifikasi masalah dari penelitian ini,
dimana pembahasan akan disesuaikan dengan ruang lingkup penelitian yaitu pada
Sentra Teknologi Polimer-BPPT didapatkan :
1. Berdasarkan pengolahan data kuesioner menggunakan SPPS 16.0 didapatkan
hasil bahwa Service Quality (X1) berpengaruh secara signifikan terhadap Customer
Satisfaction (Y). Besarnya pengaruh Service Quality terhadap Customer Satisfaction
sebesar 0,579 atau 57,9%. Service Quality terhadap Customer Satisfaction memiliki
hubungan yang signifikan , kuat dan searah sebesar 0,757. Dapat dilhat berdasarkan
hasil kuesioner pada variebel Service Quality butir pertanyaan 12 menyangkut
“Karyawan Sentra Teknologi Polimer-BPPT menyimak dengan baik keluhan
pelanggan dan berusaha untuk membantu menyelesaikannya” memiliki nilai poin
tertinggi penilaian dari pelanggan. Hal ini sesuai dengan hasil kuesioner pada
variabel Customer Satisfaction butir pertanyaan 1 dimana “Pelayanan atau jasa yang
diberikan oleh Sentra Teknologi Polimer-BPPT sesuai dengan harapan” memiliki
nilai tertinggi. Pernyataan tersebut menunjukkan bahwa Service Quality menyangkut
karyawan Sentra Teknologi Polimer-BPPT menyimak dengan baik keluhan
pelanggan dan berusaha untuk membantu menyelesaikannya merupakan cara yang
paling efektif dalam meningkatkan Customer Satisfaction.
2. Berdasarkan pengolahan data kuesioner menggunakan SPPS 16.0 didapatkan
hasil bahwa E-Service Quality (X2) tidak berpengaruh secara signifikan terhadap
Customer Satisfaction (Y). Ini menunjukkan bahwa E-Service Quality belum dapat
104
meningkatkan Customer Satisfaction pada Sentra Teknologi Polimer-BPPT. Maka
Sentra Teknologi Polimer-BPPT harus dapat melakukan peningkatan kualitas
pelayanan elektronik mereka secara maksimal sehingga akan menambah rasa puas
pelanggan terhadap service Sentra Teknologi Polimer-BPPT. Akan tetapi E-Service
Qaulity memiliki hubungan yang signifikan, kuat dan searah dengan Customer
Satisfaction sebesar 0,738.
3. Berdasarkan pengolahan data kuesioner menggunakan SPPS 16.0 didapatkan
hasil bahwa Service Quality (X1) dan E-Service Quality (X2) berpengaruh secara
simultan dan signifikan terhadap variabel Customer Satisfaction (Y). Besarnya
pengaruh Service Quality dan E-Service Quality terhadap Customer Satisfaction
secara keseluruhan sebesar 57.70% dan sisanya sebesar 42.3% dipengaruhi oleh
variabel lain diluar dari penelitian ini.
4. Berdasarkan pengolahan data kuesioner menggunakan SPPS 16.0 didapatkan
hasil bahwa Service Quality (X1) berpengaruh secara signifikan terhadap Customer
Loyalty (Z). Besarnya pengaruh Service Quality terhadap Customer Loyalty sebesar
0,614 atau 61,4%. Dan Service Quality terhadap Customer Loyalty memiliki
hubungan yang signifikan , kuat dan searah sebesar 0,852. Dapat dilhat berdasarkan
hasil kuesioner pada variebel Service Quality butir pertanyaan 12 menyangkut
“Karyawan Sentra Teknologi Polimer-BPPT menyimak dengan baik keluhan
pelanggan dan berusaha untuk membantu menyelesaikannya” memiliki nilai poin
tertinggi penilaian dari pelanggan. Hal ini sesuai dengan hasil kuesioner pada
variabel Customer Satisfaction butir pertanyaan 1 dimana “Bersedia menggunakan
jasa di Sentra Teknologi Polimer-BPPT secara berulang” memiliki nilai tertinggi.
105
Pernyataan tersebut menunjukkan bahwa Service Quality menyangkut karyawan
Sentra Teknologi Polimer-BPPT menyimak dengan baik keluhan pelanggan dan
berusaha untuk membantu menyelesaikannya merupakan cara yang paling efektif
dalam meningkatkan Customer Loyalty
5. Berdasarkan pengolahan data kuesioner menggunakan SPPS 16.0 didapatkan
hasil bahwa E-Service Quality (X2) tidak berpengaruh secara signifikan terhadap
Customer Loyalty (Z). Ini menunjukkan bahwa E-Service Quality belum dapat
meningkatkan Customer Loyalty pada Sentra Teknologi Polimer-BPPT. Akan tetapi
E-Service Quality terhadap Customer Loyalty memiliki hubungan yang signifikan ,
kuat dan searah sebesar 0,701.
6. Berdasarkan pengolahan data kuesioner menggunakan SPPS 16.0 didapatkan
hasil bahwa Customer Satisfaction (Y) berpengaruh secara signifikan terhadap
Customer Loyalty (Z). Besarnya pengaruh Customer Satisfaction terhadap Customer
Loyalty sebesar 0,499 atau 49,9%. Customer Satisfaction terhadap Customer Loyalty
memiliki hubungan yang signifikan , kuat dan searah sebesar 0,856. Dapat dilhat
berdasarkan hasil kuesioner pada variabel Customer Satisfaction butir pertanyaan 1
menyangkut “Produk atau jasa yang diberikan oleh Sentra Teknologi Polimer-BPPT
sesuai dengan harapan” memiliki nilai poin tertinggi penilaian dari pelanggan. Hal
ini sesuai dengan hasil kuesioner pada variabel Customer Loyalty butir pertanyaan 1
dimana “Bersedia menggunakan jasa di Sentra Teknologi Polimer-BPPT secara
berulang” memiliki nilai tertinggi. Pernyataan tersebut menunjukkan bahwa
Customer Satisfaction menyangkut Produk atau jasa yang diberikan oleh Sentra
106
Teknologi Polimer-BPPT sesuai dengan harapan merupakan cara yang paling efektif
dalam meningkatkan Customer Loyalty
7. Berdasarkan pengolahan data kuesioner menggunakan SPPS 16.0 didapatkan
hasil bahwa Service Quality (X1) dan E-Service Quality (X2) berpengaruh secara
simultan dan signifikan terhadap variabel Customer Loyalty (Z) melalui Customer
Satisfaction (Y). Besarnya pengaruh Service Quality dan E-Service Quality terhadap
Customer Loyalty melalui Customer Satisfaction secara keseluruhan sebesar 83.20%
dan sisanya 16.8% dipengaruhi oleh variabel lain diluar dari penelitian ini.
8. Service Quality (X1) memiliki pengaruh yang sangat besar terhadap Customer
Loyalty (Z) baik secara langsung atau tidak langsung (melalui mediator Customer
Satisfaction) yaitu sebesar 0,904 atau 90,4%. Dalam penelitian ini ditemukan bahwa
Customer Satisfaction menjadi mediator yang penting antara Service Quality dan
Customer Loyalty. Hal ini didukung oleh penelitian terdahulu (Akbar & Parvez,
2009), kepuasan pelanggan saja tidak bisa mencapai tujuan untuk menciptakan basis
dari pelanggan yang setia maka didukung dengan adanya kualitas pelayanan yang
baik.
107
Top Related