ANALISIS LOYALITAS PASIEN DENGAN METODE STRUCTURAL EQUATION MODELING (SEM) PADA INSTALASI RAWAT INAP RUMAH SAKIT UMUM HAJI SURABAYA Levi Kharisma Haqi, Naning Aranti Wessiani, dan Budi Santosa Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya Kampus ITS Sukolilo Surabaya 60111 Email :
[email protected] ;
[email protected] ;
[email protected] ABSTRAK Rumah Sakit Umum Haji Surabaya adalah Rumah Sakit milik pemerintah yang profesional dalam melayani kebutuhan kesehatan masyarakat. Kehidupan rumah sakit tergantung pada pasien yang loyal. Alasan utama diperlukan pasien loyal adalah semakin mahalnya biaya perolehan pasien baru. Untuk menciptakan loyalitas pasien, rumah sakit perlu memiliki keunggulan kompetitif yang berkelanjutan dengan membentuk kepercayaan dan citra rumah sakit yang baik. Hal inilah yang mendorong penulis melakukan penelitian mengenai loyalitas pasien pada RSU Haji khusus bagian Instalasi Rawat Inap dikarenakan tingkat keluhan yang terjadi di unit tersebut tergolong tinggi. Penelitian ini dimulai dengan penyebaran kuisioner, lalu pengolahan statistik deskriptif, dan melakukan pengujian keterkaitan antara kualitas pelayanan, kepuasan, kepercayaan, komplain, citra rumah sakit dan loyalitas pasien menggunakan Structural Equation Modeling (SEM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel kualitas pelayanan memiliki pengaruh sebesar 0,183 dan signifikan terhadap kepuasan pasien. Variabel kepuasan memiliki pengaruh sebesar 0.230 dan signifikan terhadap citra rumah sakit. Variabel kepuasan memiliki pengaruh sebesar 0.208 dan signifikan terhadap kepercayaan. Variabel komplain memiliki pengaruh sebesar 0.357 dan signifikan terhadap kepuasan. Variabel komplain memiliki pengaruh sebesar 0.393 dan signifikan terhadap loyalitas. Variabel kualitas pelayanan memiliki pengaruh sebesar 0.328 dan signifikan terhadap loyalitas. Variabel kepercayaan, kepuasan, dan citra tidak terbukti berpengaruh langsung terhadap loyalitas pasien. Kata Kunci : Structural Equation Modeling (SEM); Loyalitas Pelanggan; Kepuasan Pelanggan. ABSTRACT RSU Haji Surabaya is a government hospital professionally serving public’s health needs. The existence of the hospital lies in the hand of loyal customer. The main reason why a loyal customer is needed is the high cost of acquiring new patient. To create patient’s loyalty, the hospital needs to create a sustainable competitiveness advantage by constantly building trust and a good image. This problem encourages the writer to conduct research on patient’s loyalty in RSU Haji Surabaya specifically in Inpatient Unit due to relatively high score of complaint level. This research starts by spreading questionnaire, continued by composing descriptive statistic, and finally conducting test on the correlation between service quality, satisfaction, trust, complaint, hospital image and patient loyalty using Structural Equation Modeling (SEM). The result of the research shows that the service quality variable scores 0,183 and is significant towards patient satisfaction. The satisfaction variable scores 0,230 and is significant towards hospital image. The satisfaction variable scores 0,208 and is significant towards trust. The complaint variable scores 0,357 and is significant towards satisfaction. The complaint variable scores 0,393 and is significant towards loyalty. The service quality variable scores 0,328 and is significant towards loyalty. The research also shows that the variable of trust, satisfaction and image are insignificant towards patient loyalty. Key Word : Structural Equation Modeling (SEM); Customer Loyalty; Customer Satisfaction. 1.
Latar Belakang Masalah Perubahan lingkungan yang cepat dan berkembang baik di tingkat lokal maupun global saat ini mendorong rumah sakit untuk melaksanakan berbagai perubahan. Mengingat perubahan yang cenderung semakin cepat
dengan munculnya berbagai kebijakan pemerintah, teknologi, perekonomian, perilaku konsumen, pertumbuhan pasar, strategi pesaing dan faktor-faktor lain yang mengakibatkan situasi persaingan semakin tajam, maka dibutuhkan strategi yang tepat
dalam mengelola pelayanan kesehatan di rumah sakit. Selain itu, salah satu upaya mewujudkan program Indonesia Sehat adalah meningkatkan kualitas pelayanan oleh pelaksana kesehatan, seperti rumah sakit. Terdapat banyak hal yang dapat membentuk loyalitas dari seorang pelanggan. Menurut Akbar dan Parvez (2009), faktorfaktor pembentuk loyalitas pelanggan adalah kualitas pelayanan, kepercayaan, dan kepuasan pelanggan. Apabila pelanggan puas terhadap barang atau kualitas layanan yang diberikan, maka akan menimbulkan kesetiaan pelanggan sehingga minat beli pelanggan meningkat dan membuat pelanggan loyal terhadap perusahaan. Namun penurunan jumlah pelanggan kemungkinan terjadi berkaitan dengan beralihnya pelanggan ke perusahaan pesaing disebabkan oleh ketidakpuasan pelanggan. Rumah Sakit Umum (RSU) Haji adalah satu-satunya rumah sakit umum di Surabaya yang memberikan pelayanan kesehatan selain bagi masyarakat umum tetapi juga untuk melayani pemeriksaan kesehatan bagi para calon Jamaah Haji sebelum menunaikan ibadah rukun Islam ke 5 di Tanah Suci. Saat ini, strategi pemasaran dari RSU Haji lebih berorientasi pada upaya untuk mengarahkan para konsumen maupun calon konsumen untuk lebih setia pada layanan jasa yang diberikan. Berdasarkan data yang dihimpun dari rekam medis, jumlah pasien RSU Haji setiap tahunnya mengalami peningkatan dengan rincian kunjungan, dan rata-rata pengunjung RSU Haji merupakan pasien lama yang menerima pelayanan lebih dari satu kali. Oleh karena itu, kesempatan RSU Haji untuk membuat pasien tersebut loyal juga sangat terbuka. Dalam meningkatkan kualitas pelayanan, pengelolaan komplain (keluhan) dari pasien sangat diperlukan. Sampai sekarang masih terdapat beberapa keluhan dari pasien serta keluarga pasien yang diterima oleh pihak rumah sakit baik secara langsung maupun tidak langsung. Oleh karena itu, kualitas pelayanan yang diberikan harus benar-benar diperhatikan. Dengan meningkatnya kualitas pelayanan maka diharapkan kepuasan pasien juga akan meningkat dan loyalitas pasien akan dapat tercipta. Loyalitas yang tinggi akan mengakibatkan perubahan pangsa pasar dan profit bagi penyedia jasa. Oleh karena itu, RSU Haji harus mengetahui keinginan dan
kebutuhan pasien pada saat ini, karena pasien yang tidak puas terhadap jasa yang diberikan rumah sakit akan cenderung mencari penyedia jasa lain yang dapat memberikan fasilitas dan pelayanan yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui indikator yang berpengaruh terhadap variabel kualitas pelayanan, kepuasan pasien, kepercayaan, komplain, citra rumah sakit dan loyalitas pasien. Selanjutnya, untuk mengetahui pengaruh kualitas pelayanan, kepuasan, kepercayaan, komplain, dan citra rumah sakit terhadap loyalitas pasien Instalasi Rawat Inap Rumah Sakit Umum Haji Surabaya. Manfaat yang dapat diperoleh dari penelitian ini yaitu dapat memberikan masukan berupa saran terhadap rumah sakit terkait dengan kualitas pelayanan, kepuasan, kepercayaan, komplain, dan citra rumah sakit yang akan mempengaruhi kepuasan dari pasiennnya dan berdampak pada loyalitas pasien kepada rumah sakit. Pembahasan penelitian ini dibatasi pada responden dalam penelitian merupakan Penelitian hanya dilakukan di Instalasi Rawat Inap kelas non paviliun RSU Haji Surabaya. 2.
Metodologi Penelitian Bab ini akan menjelaskan langkahlangkah terstruktur yang dilakukan dalam melakukan penelitian ini. Langkah-langkah ini digunakan sebagai acuan sehingga penelitian dapat berjalan secara sistematis sesuai dengan tujuan dan waktu penelitian. Pada tahap identifikasi awal dilakukan beberapa langkah seperti tinjauan pustaka, yang berisi teori-teori yang berkaitan dengan rumah sakit, jasa, kualitas pelayanan, kepercayaan, komplain, kepuasan pelanggan, citra perusahaan, loyalitas pelanggan dan Structural Equation Modeling (SEM). Selanjutnya dilakukan studi lapangan, dilakukan untuk mengetahui kondisi eksisting perusahaan berupa pengamatan mengenai garis besar kondisi Rumah Sakit Haji Surabaya khusus Instalasi Rawat Inap Non Pavilliun). Selanjutnya dilakukan pengembangan model penelitian, model struktural penelitian dapat dilihat pada gambar 2.1 sedangkan sumber dan indikator yang digunakan untuk masing-masing variabel dapat dilihat pada tabel 2.1.
KL1
KL2
KL3
KL4
Komplain
Selanjutnya dilakukan penarikan hipotesis penelitian yang dapat dilihat pada tabel 2.2 H8
H7
KC1
KC2
KC3
Tabel 2.2 Indikator Variabel Laten
KC4
Kepercayaan
H9 H4 LR1
KS1 Kepuasan Pasien
KS2
Loyalitas Pasien
H6
KS3
LR2 LR3 LR4
H5
H10
LR5
CR1 CR2 H1
Citra
CR3 Cr4 H3 H2
Hipotesis Hipotesis 1 Hipotesis 2 Hipotesis 3 Hipotesis 4 Hipotesis 5 Hipotesis 6 Hipotesis 7 Hipotesis 8 Hipotesis 9 Hipotesis 10
Keterangan Kualitas pelayanan berpengaruh terhadap kepuasan pasien Kualitas pelayanan berpengaruh terhadap citra Kualitas pelayanan berpengaruh terhadap loyalitas pasien Kepuasan pasien berpengaruh terhadap kepercayaan Kepuasan pasien berpengaruh terhadap citra Kepuasan pasien berpengaruh terhadap loyalitas pasien Komplain berpengaruh terhadap kepuasan pelanggan Komplain berpengaruh terhadap loyalitas pasien Kepercayaan berpengaruh terhadap loyalitas pasien Citra berpengaruh terhadap loyalitas pasien
Kualitas Pelayanan
KP1
KP2
KP3
KP4
KP5
KP6
KP7
KP8
KP9 KP10 KP11 KP12 KP13 KP14 KP15 KP16 KP17 KP18
Gambar 2.1 Model Struktural Penelitian
Berikut merupakan indikator variabel laten yang digunakan dalam penelitian: Tabel 2.1 Indikator Variabel Laten Variabel Kualitas Pelayanan Indikator KP1 KP2 KP3 KP4 KP5 KP6 KP7 KP8 KP9 KP10 KP11 KP12 KP13 KP14 KP15 KP16 KP17 KP18 Indikator KS1 KS2 KS3 Indikator KC1 KC2 KC3 KC4 Indikator KN1 KN2 KN3 KN4 Indikator CR1 CR2 CR3 CR4 Indikator LR1 LR2 LR3 LR4 LR5
Keterangan Sumber Bukti Fisik Tjiptono (2008) Bukti Fisik Tjiptono (2008) Bukti Fisik Tjiptono (2008) Bukti Fisik Tjiptono (2008) Bukti Fisik Tjiptono (2008) Bukti Fisik Tjiptono (2008) Reliabilitas Tjiptono (2008) Reliabilitas Tjiptono (2008) Reliabilitas Tjiptono (2008) Daya Tanggap Tjiptono (2008) Daya Tanggap Tjiptono (2008) Daya Tanggap Tjiptono (2008) Daya Tanggap Tjiptono (2008) Jaminan Tjiptono (2008) Jaminan Tjiptono (2008) Empati Tjiptono (2008) Psychological Support Marley et al (2008) Catering (Food) Marley et al (2008) Variabel Kepuasan Pasien Keterangan Sumber Overall Satisfaction Surjandari &Susetiana (2009) Fullfillment of expectation Surjandari &Susetiana (2009) Compare with ideal Surjandari &Susetiana (2009) Variabel Kepercayaan Keterangan Sumber Care Surjandari dan Susetiana Being Reliable Surjandari dan Susetiana Safety Surjandari dan Susetiana Best Price Surjandari dan Susetiana Variabel Komplain Keterangan Sumber Empati Tjiptono (2008) Kecepatan Tjiptono (2008) Kewajaran atau Keadilan Tjiptono (2008) Kemudahan Menghubungi Tjiptono (2008) Variabel Citra Rumah Sakit Keterangan Sumber Reputation Eakuru et al dalam Surjandari General Price Eakuru et al dalam Surjandari Reliability Eakuru et al dalam Surjandari Profesionalism Eakuru et al dalam Surjandari Variabel Loyalitas Pasien Keterangan Sumber Repeat buying Lovelock (2007) Retention Lovelock (2007) Retention Lovelock (2007) Referal Lovelock (2007) Willingness to Corporate Schrur and Ozzane (1995)
Selanjutnya dilakukan perhitungan jumlah sampel penelitian menggunakan perumusan Ferdinand (2001). Setelah didapatkan jumlah sampel maka dilakukan perancangan kuisioner, selanjutnya dilakukan penyebaran kuisioner sebanyak jumlah sampel yang dibutuhkan. Setelah data terkumpul, dilakukan pengolahan data berupa analisis statistik deskriptif, uji normalitas dan multikolinearitas, pengolahan SEM dan pengujian hipotesa penelitian. Selanjutnya dilakukan penarikan kesimpulan dan saran. 3. Pengumpulan dan Pengolahan Data 3.1 Perhitungan Jumlah Responden Menurut Ferdinand (2002) untuk ukuran sampel yang harus dipenuhi dalam pemodelan ini adalah minimum berjumlah 100 dan selanjutnya menggunakan perbandingan 5 observasi untuk setiap estimated parameter. Karena itu, bila mengembangkan model dengan 20 parameter, maka minimum sampel yang harus digunakan adalah 100 sampel. Estimated parameter yang digunakan adalah sebanyak 35 parameter dan selanjutnya dilakukan perhitungan sebagai berikut : Sampel = estimated parameter x 5 = 39 parameter x 5 = 190 sampel Berdasarkan hasil perhitungan diatas, didapatkan jumlah sampel yang harus diambil sebanyak 190 kuisioner. 3.2 Perancangan Kuisioner Kuisioner dirancangan berdasarkan indikator yang digunakan dalam penelitian. Bentuk pertanyaan dalam kuisioner yang digunakan dalam penelitian dalam dilihat pada tabel 3.1
Tabel 3.1 Bentuk Pertanyaan Kuisioner KP1 KP2 KP3 KP4 KP5 KP6 KP7 KP8 KP9 KP10 KP11 KP12 KP13 KP14 KP15 KP16 KP17 KP18 KS1 KS2 KS3
KC1 KC2 KC3 KC4
KL1 KL2 KL3 KL4
CR1 CR2 CR3 CR4
LR1 LR2 LR3 LR4 LR5
3.3
Variabel Kualitas Pelayanan Kondisi fisik rumah sakit Jarak rumah sakit dari tempat tinggal pasien Penampilan petugas medis yang rapi dan berseragam Kelengkapan fasilitas diruang rawat inap Kondisi ruang rawat inap yang bersih dan nyaman Penerangan lampu halaman di malam hari Ketepatan hasil diagnosa dokter Kemampuan dokter dalam memberikan pelayanan Keterampilan perawat dalam memberikan pelayanan Kesigapan perawat dalam melayani pasien Kecepatan perawat dalam menanggapi panggilanbel Kecepatan staf administrasi Kesediaan dokter dalam menanggapi permintaan pasien Dokter dapat menjelaskan pengobatan yang Ketelitian dokter dalam memeriksa pasien Perhatian personal yang diberikan petugas medis Dukungan psikologis yang diberikan oleh rumah sakit Pilihan menu yang disajikan Variabel Kepuasan Pasien Pelayanan RSU Haji secara keseluruhan Pelayanan yang diperoleh sudah memenuhi harapan pra penggunaan jasa RSU Haji
masing variabel dapat dilihat pada tabel-tabel berikut : Tabel 3.2 Analisa Statistik Deskriptif Variabel Kualitas Pelayanan
Tabel 3.3 Analisa Statistik Deskriptif Variabel Kepuasan
Tabel 3.4 Analisa Statistik Deskriptif Variabel Kepecayaan
Secara keseluruhan, performansi RSU Haji sudah sesuai dengan performansi yang semestinya diberikan Variabel Kepercayaan Tingkat kemauan yang tinggi dari petugas medis dalam merawat pasien Pelayanan RSU Haji dapat diandalkan
Tabel 3.5 Analisa Statistik Deskriptif Variabel Komplain
Tidak ada kesalahan perawatan di rumah sakit Tarif instalasi rawat inap RSU Haji sesuai dengan pelayanan yang diberikan Variabel Komplain Pihak rumah sakit mendengarkan keluhan dengan baik Penanganan keluhan dengan cepat oleh pihak rumah Pasien mendapatkan solusi yang adil dalam penanganan Adanya layanan konsumen 24 jam agar pasien dapat menyampaikan keluhannya dengan mudah
Tabel 3.6 Analisa Statistik Deskriptif Variabel Citra
Variabel Citra Rumah Sakit Kemampuan rumah sakit untuk melayani pasien sesuai Perbandingan keseluruhan tarif yang dibebankan RSU Haji dengan rumah sakit sekelas lainnya
Tabel 3.7 Analisa Statistik Deskriptif Variabel Loyalitas Pasien
Reputasi RSU Haji yang cukup baik di mata RSU Haji telah profesional dalam menjalankan prosedur yang ditetapkan Variabel Loyalitas Pasien Pasien tidak ingin berpindah ke rumah sakit lain dan akan kembali apabila sakit Pasien bersedia memberikan saran untuk kebaikan dan kemajuan RSU Haji Pasien yakin RSU Haji adalah rumah sakit terbaik Pasien akan merekomendasikan RSU Haji Pasien bersedia untuk bekerja sama dengan RSU Haji terkait dengan program-program yang diawarkan
Analisis Statistik Deskriptif Analisis statistik deskriptif dilakukan pada masing-masing variabel yang diteliti. Analisa statistik deskriptif untuk masing-
3.4
Uji Normalitas dan Multikolinearitas Uji normalitas dan uji multikolinearitas dilakukan untuk menguji apakah data yang didapatkan telah memenuhi asumsi-asumsi dalam SEM, yaitu bersifat normal dan tidak multikolinearitas. Uji normalitas dilakukan menggunakan software Macro Minitab 14 dan didapatkan hasil yang dapat dilihat pada Gambar 3.1. Sedangkan uji multikolinearitas dilakukan menggunakan software Minitab 14 dan
didapatkan hasil yang dapat dilihat pada tabel 3.8. Scatterplot of q vs dd 70
60
q
50
40
Reliability, Uji reliabilitas model pengukuran dilakukan dengan menghitung nilai Construct Reliability dari nilai-nilai standarized loading factor dan error variances. Perhitungan nilai construct reliability (CR) melalui rumus sebagai berikut:
30
(3.1) 3.5.1 Unidimensional Variabel Kualitas Pelayanan
20 10
20
30
40
50
60
70
80
dd
Gambar 3.1 Uji Normalitas
Hasil yang didapatkan Pengujian Macro Minitab adalah sebesar 54,73% dan dikarenakan lebih dari 50% data penelitian ini mempunyai d2 < χ2tabel serta plot pada gambar di atas cenderung membentuk garis lurus diagonal dari kiri bawah ke kanan atas, maka dapat disimpulkan data penelitian telah memenuhi distribusi multinormal. Tabel 3.8 Uji Normalitas KP KS
0.145
KC KL CR LR
0.006 0.110 0.069 0.248
KS 0.068 0.248 0.129 0.191
KC
0.054 -0.028 -0.030
KL
0.120 0.180
CR
0.069
Dari hasil pada tabel 3.8 dapat dilihat bahwa tidak ada korelasi antara variabel-variabel bebasnya, hal tersebut ditunjukan dengan tidak ada nilai korelasi yang melebihi -0,7 atau 0,7, artinya tidak terjadi multikolinearitas antara kelima variabel bebas tersebut. Pengolahan SEM Pada pengolahan SEM dilakukan Analisa Faktor Konfirmatori atau Confirmatory Factor Analysis (CFA). Analisis Faktor Konfirmatori bertujuan untuk mengkonfirmasi apakah indikator-indikator tepat dalam menyusun suatu konstrak. Model dengan derajat bebas (df) 0 akan dipastikan dalam keadaan unidimensional, sedangkan model yang memiliki df positif terlebih dahulu harus dilihat kriteria goodness of fit-nya agar diketahui unidimensionalitasnya. Pembahasan pada analisa faktor konfirmatori atau Confirmatory Factor Analysis (CFA) meliputi Nilai CRCritical Ratio dan Nilai Construct Reliability nya. Variabel yang memiliki nilai CR-Critical Ratio lebih dari ttabel atau p-value kurang dari 10% adalah variabel yang signifikan dalam pembentukan variabel laten. Sedangkan nilai CR-Critical Ratio yang kurang dari ttabel atau p-value lebih dari 10% berarti variabel tersebut harus dikeluarkan dari model. Untuk Construct
Gambar 3.2 Measurement Model Confirmatory Factor Analysis Variabel Laten Kualitas Pelayanan
Dari hasil CFA didapatkan model dalam keadaan overidentified. Hal ini ditunjukkan dengan nilai df-nya positif yaitu 77 Selain itu nilai probability kurang dari 10%, jadi model belum sesuai sehingga diperlukan adanya modifikasi terhadap model sampai didapatkan model yang sesuai. Berikut model modifikasi dari variabel laten kualitas pelayanan:
3.5
Gambar 3.3 Measurement Model Modifiation CFA Variabel Laten Kualitas Pelayanan
Setelah dilakukan modifikasi, terjadi penurunan nilai Chi-Square sehingga didapatkan nilai probability sebesar 0,120 yang lebih besar dari 10%. Selain itu semua kriteria-kriteria Goodness of Fit memenuhi batas cut of value. Sehingga dapat dikatakan indikator tersebut signifikan membentuk variabel laten. Setelah itu, nilai loading factor dan error variances diolah menggunakan perumusan (3.1), didapatkan nilai CR sebesar 0.804. Model dinyatakan sangat reliabel, nilai CR>0.7.
3.5.2 Unidimensional Variabel Kepuasaan Pasien
Gambar 3.2 Measurement Model Confirmatory Factor Analysis Variabel Laten Kepuasan
Berdasarkan pemodelan Confirmatory Factor Analysis (CFA), terlihat bahwa hasil dari CFA dalam keadaan Just-Identified (0). Dengan demikian model CFA kepuasan pasien dipastikan berada dalam keadaan unidimensional. Nilai CR (Critical Ratio) yang didapatkan untuk semua indikator variabel pembentuk variabel laten kepuasan pasien signifikan pada taraf alpha 10%, sehingga dapat disimpulkan bahwa semua indikator yang diindikasi membentuk variabel laten kepuasan pasien signifikan. Setelah itu, nilai loading factor dan error variances diolah menggunakan perumusan (3.1), didapatkan nilai CR sebesar 0.724. Model dinyatakan sangat reliabel, nilai CR>0.7.
indikator tersebut signifikan membentuk variabel laten. Setelah itu, nilai loading factor dan error variances diolah menggunakan perumusan (3.1), didapatkan nilai CR sebesar 0.598. Model dinyatakan reliabel, nilai CR>0.7. 3.5.4 Unidimensional Variabel Komplain
Gambar 3.5 Measurement Model Confirmatory Factor Analysis Variabel Laten Komplain
Dari hasil CFA didapatkan model dalam keadaan overidentified. Hal ini ditunjukkan dengan nilai df-nya positif yaitu 2 Selain itu nilai probability kurang dari 10%, jadi model belum sesuai sehingga diperlukan adanya modifikasi terhadap model sampai didapatkan model yang sesuai. Berikut model modifikasi dari variabel laten komplain:
3.5.3 Unidimensional Variabel Kepercayaan Gambar 3.6 Measurement Model Modifiation CFA Variabel Laten Komplain
Gambar 3.3 Measurement Model Confirmatory Factor Analysis Variabel Laten Kepercayaan
Dari hasil CFA didapatkan model dalam keadaan overidentified. Hal ini ditunjukkan dengan nilai df-nya positif yaitu 2 Selain itu nilai probability kurang dari 10%, jadi model belum sesuai sehingga diperlukan adanya modifikasi terhadap model sampai didapatkan model yang sesuai. Berikut model modifikasi dari variabel laten kepercayaan:
Gambar 3.4 Measurement Model Modifiation CFA Variabel Laten Kepercayaan
Setelah dilakukan modifikasi, terjadi penurunan nilai Chi-Square sehingga didapatkan nilai probability sebesar 0,259 yang lebih besar dari 10%. Selain itu semua kriteria-kriteria Goodness of Fit memenuhi batas cut of value. Sehingga dapat dikatakan
Setelah dilakukan modifikasi, terjadi penurunan nilai Chi-Square sehingga didapatkan nilai probability sebesar 0,249 yang lebih besar dari 10%. Sehingga dapat dikatakan indikator tersebut signifikan membentuk variabel laten. Setelah itu, nilai loading factor dan error variances diolah menggunakan perumusan (3.1), didapatkan nilai CR sebesar 0.612 sehingga dinyatakan model cukup reliabel. 3.5.5 Unidimensional Variabel Citra Rumah Sakit
Gambar 3.7 Measurement Model Confirmatory Factor Analysis Variabel Laten Citra Rumah Sakit
Dari hasil CFA didapatkan model dalam keadaan overidentified. Hal ini ditunjukkan dengan nilai df-nya positif yaitu 2 Selain itu nilai probability kurang dari 10%, jadi model belum sesuai sehingga diperlukan adanya modifikasi terhadap model sampai didapatkan
model yang sesuai. Berikut model modifikasi dari variabel laten citra rumah sakit:
Gambar 3.8Measurement Model Modifiation CFA Variabel Laten Citra
Setelah dilakukan modifikasi, terjadi penurunan nilai Chi-Square sehingga didapatkan nilai probability sebesar 0,469 yang lebih besar dari 10%. Selain itu semua kriteria-kriteria Goodness of Fit memenuhi batas cut of value. Sehingga dapat dikatakan indikator tersebut signifikan membentuk variabel laten. Setelah itu, nilai loading factor dan error variances diolah menggunakan perumusan (3.1), didapatkan nilai CR sebesar 0.615 sehingga dinyatakan model cukup reliabel. 3.5.6
0.623 sehingga dinyatakan model cukup reliabel. 3.5.7 Struktural Equation Modeling (SEM) Besar kecilnya pengaruh antar variabel dapat dilihat pada model standardize solution. Semakin besar nilai hubungan antar konstruk maka pengaruh antar variabel semakin baik. Kemudian signifikansi antar variabel dapat dilihat berdasarkan nilai CR dari variabelvariabel teramati dalam model. Setelah dilakukan pengolahan data menggunakan software AMOS didapatkan hasil seperti gambar 3.11 dan 3.12:
Unidimensional Variabel Loyalitas Pasien
Gambar 3.9 Measurement Model Confirmatory Factor Analysis Variabel Laten Citra Rumah Sakit
Dari hasil CFA didapatkan model dalam keadaan overidentified. Hal ini ditunjukkan dengan nilai df-nya positif yaitu 5 Selain itu nilai probability kurang dari 10%, jadi model belum sesuai sehingga diperlukan adanya modifikasi terhadap model sampai didapatkan model yang sesuai. Berikut model modifikasi dari variabel laten loyalitas:
Gambar 3.10 Measurement Model Confirmatory Factor Analysis Variabel Laten Loyalitas
Setelah dilakukan modifikasi, terjadi penurunan nilai Chi-Square sehingga didapatkan nilai probability sebesar 0,277 yang lebih besar dari 10%. Selain itu semua kriteria-kriteria Goodness of Fit memenuhi batas cut of value. Sehingga dapat dikatakan indikator tersebut signifikan membentuk variabel laten. Setelah itu, nilai loading factor dan error variances diolah menggunakan perumusan (3.1), didapatkan nilai CR sebesar
Gambar 3.12 Full Model Awal Structural Equation Modeling
Dari hasil tersebut didapatkan derajat bebas sebesar 517 yang menunjukkan model dalam keadaan over identified. Sehingga diperlukan pengujian kelayakan model dan pengujian pola hubungan kausalitas antar variabel laten endogen dan variabel laten eksogen. Pada tabel 3.9 adalah nilai-nilai dari kriteria Goodness of Fit. Dari hasil uji kelayakan model didapatkan nilai p-value kurang dari 0,10 hal ini menunjukkan terdapat perbedaan antara matriks varian kovarians populasi dengan matriks varian kovarians model yang diestimasi dari sampel.
Tabel 3.9 Nilai CR dan P Estimate
kepuasan kepuasan citra keperca_yaan citra loyalitas loyalitas loyalitas loyalitas loyalitas
<--<--<--<--<--<--<--<--<--<---
Komplain kualitas_pelayanan Kepuasan Kepuasan kualitas_pelayanan Citra Kepuasan keperca_yaan Komplain kualitas_pelayanan
,324 ,157 ,184 ,179 ,061 ,051 ,191 -,054 ,243 ,274
C.R.
2,845 1,854 1,753 1,663 ,428 ,505 1,510 -,493 1,837 2,205
P
,004 ,064 ,080 ,096 ,669 ,614 ,131 ,622 ,066 ,027
Berdasarkan hasil estimasi semua hubungan kausal didapatkan bahwa ada beberapa hubungan yang tidak signifikan, yaitu pengaruh kualitas pelayanan terhadap citra, citra terhadap loyalitas, kepuasan terhadap loyalitas dan kepercayaan terhadap loyalitas. Hal ini ditunjukkan dengan nilai pvalue yang lebih dari 0,10 (10%). 3.5.8 Modifikasi Full Model Structural Equation Modeling Dari full model awal, didapatkan bahwa matriks varian kovarian populasi tidak sama dengan matriks varian kovarian model yang diestimasi maka dilakukan modifikasi model yang sesuai dengan studi kasus pasien instalasi rawat inap RSU Haji. Hasil full model Structural Equation Modeling disajikan pada gambar 4.62 berikut ini
Untuk menguji kesesuaian model yang telah dimodifikasi, dilakukan dengan melihat beberapa kriteria Goodness of Fit berikut ini: Tabel 3.9 Hasil Goodness of Fit Modifikasi Model
Gambar 3.13 di atas merupakan bentuk model struktural yang telah dimodifikasi dengan mengeluarkan hubungan kausalitas yang tidak signifikan dan beberapa modifikasi. Variabel laten kepercayaan dikeluarkan dari model.
Hasil
Nilai Kritis
Evaluasi Model
Chi-Square (df = 490)
517,716
< 530,522
Baik
Cmin/df
1.057
≤ 2,00
Baik
Probability
0,187
≥ 0.10
Fit
RMSEA
0,017
≤ 0,08
Baik
GFI
0.871
≥ 0,90
Cukup Baik
AGFI
0,844
≥ 0,90
Cukup Baik
TLI
0.972
≥ 0,95
Baik
CFI
0,976
≥ 0,95
Baik
Hasil modifikasi model struktural yang dilakukan, menghasilkan penurunan nilai χ 2 sampai menjadi sebesar 245,381 dengan probabilitas sebesar 0,205. Nilai ini lebih besar dari 0,10 sehingga sudah didapatkan matriks varian kovarian populasi sama dengan mariks varian kovarian model yang diestimasi. Selain itu juga, dilihat semua kriteria memenuhi batas cut off value yang ditentukan. Semua variabel dan hubungan kausalitas hasil modifikasi, diperoleh nilai probabilitas yang kurang dari 10% sehingga dapat disimpulkan bahwa semua hubungan kausalitas signifikan dan masuk model. 4. 4.1
Gambar 3.13 Modifikasi Full Model Awal Structural Equation Modeling
Kriteria
Analisis dan Pembahasan Analisis Statistik Deskriptif Berdasarkan tabel 4.1 diketahui bahwa rata-rata paling besar berada pada indikator KP18 dengan nilai rata-rata sebesar 3,79. Hal tersebut menandakan bahwa mayoritas responden menjawab support (dorongan) yang diberikan oleh rumah sakit sangat tinggi dan pihak rumah sakit selalu memberi semangat setiap hari untuk sembuh (84,74%). Secara keseluruhan, rata-rata untuk variabel kualitas pelayanan sebesar 3,30. Hal tersebut menyatakan bahwa mayoritas responden berada dilevel 3 dari indikator behaviour yang ada terkait dengan kualitas pelayanan yang diberikan pihak Rumah Sakit Umum Haji Surabaya. Berdasarkan tabel 4.2 diketahui bahwa rata-rata paling besar berada pada indikator KS3 dengan nilai rata-rata sebesar 3,24. Hal tersebut menandakan bahwa mayoritas responden menjawab performansi RSU Haji sudah sesuai dengan performansi yang semestinya diberikan oleh jasa rumah sakit
sekelas lainnya tapi masih belum cukup memuaskan pasien (74%). Pada tabel 4.3 diketahui bahwa rata-rata paling besar berada pada indikator KC4 dengan nilai rata-rata sebesar 3.61. Hal tersebut menandakan bahwa mayoritas responden menjawab tarif untuk tindakan medis cukup sesuai dengan pelayanan yang diberikan (60%). Diketahui bahwa rata-rata paling besar berada pada indikator KL1 dengan nilai rata-rata sebesar 3.58. Hal tersebut menandakan bahwa mayoritas responden menjawab keluhan didengarkan dengan baik dan langsung mendapatkan tanggapan positif (72%). Selanjutnya, KL4 dengan rata-rata sebesar 3,46 dan selisih rata-rata sebesar 0.12 dari KL1, mayoritas responden menjawab dengan adanya kotak suara yang berfungsi dengan baik jadi cukup mudah menyampaikan keluhan (50,00%). Berdasarkan tabel 4.5 diketahui bahwa rata-rata paling besar berada pada indikator CR2 dengan nilai rata-rata sebesar 3,10. Hal tersebut menandakan bahwa keseluruhan tarif yang dibebankan oleh rumah sakit haji sama dengan yang diberikan oleh rumah sakit sekelas lainnya. (80%). Pada tabel 4.6 diketahui bahwa rata-rata paling besar berada pada indikator LR3 dengan nilai rata-rata sebesar 3,36. Hal tersebut menandakan bahwa mayoritas responden menjawab cukup yakin hanya tidak memprioritaskan rumah sakit haji karena masih mempunyai alternatif rumah sakit lainnya (60%). 4.2
Analisis Normalitas Multikolinearitas Hasil dari software seperti pada Lampiran 4 yaitu menghasilkan 54.73% data pengamatan memiliki nilai mahalanobis dalam penelitian ini mempunyai d2< χ2tabel. Data dinyatakan berdistribusi normal karena telah memenuhi asumsi normal multivariate jika minimal 50% pengamatan mempunyai nilai mahalanobis distance > χ2tabel Uji . multikolinearitas pada bab IV dilakukan menggunakan software SPSS dan didapatkan hasil seperti pada tabel 4.10. Pada tabel 4.15 data yang didapatkan tidak ada yg melebihi 0.07 dan 0.07 melainkan data berada diantara 0.07 dan 0.07sehingga dapat dinyakatakan bahwa tidak ada korelasi yang sempurna diantara variabel laten.
4.3 Analisis Unidimensional Variabel Laten Tabel 4.18 merupakan nilai dari Goodness of Fit dari variabel kualitas pelayanan yang sudah dimodifikasi. Hasil yang ada menunjukan nilai untuk chi-square turun sebesar 43.633 menjadi 85.165 sedangkan nilai probability lebih dari 10% (0.120) sehingga dapat dikatakan model yang diperoleh fit. Untuk tabel 4.19 merupakan nilai critical ratio dan p-value untuk masingmasing KP. Dari hasil yang didapat, p-value untuk keseluruhan indikator bernilai kurang dari 10% sehingga dapat disimpulkan bahwa semua indikator signifikan membentuk variabel laten kualitas pelayanan. Variabel indikator ketelitian dokter dalam memeriksa pasien (KP15) memberikan kontribusi terbesar pada variabel kualitas pelayanan. Selanjutnya indikator dukungan psikologis yang diberikan oleh pihak rumah sakit terhadap pasien (KP17). Selisih antar kedua indikator tersebut adalah 0.035, tidak ada selisih yang cukup jauh. Kedua indikator tersebut memberikan kontribusi besar dikarenakan Rumah Sakit Haji menjamin ketelitian dokter dalam memeriksa pasien. Apabila dokter melakukan kesalahan di dalam melayani pasien maka akan terjadi malapraktik sehingga pasien akan mengeluhkan pelayanan yang diberikan dan kemungkinan untuk tidak menggunakan jasa Rumah Sakit Haji kembali sangat besar dan dampak word of mouth yang disebarkan lewat mulut ke mulut tentang ketidaknyamanan pelayanan dokterpun sangat tinggi sehingga akan merusak nama baik dari RSU Haji sendiri. Tabel 4.21 merupakan tabel nilai critical ratio dan p-value model CFA kepuasan pasien. Dapat dilihat pada tabel tersebut, seluruh nilai p-value kurang dari 10%. Jadi dapat disimpulkan bahwa ketiga indikator yang diindikasikan signifikan membentuk variabel laten dari kepuasan pasien. Variabel indikator secara keseluruhan pelayanan yang diperoleh sudah memenuhi harapan pra penggunaan jasa RSU Haji (KS2) memiliki kontribusi paling besar dalam variabel kepuasan pelanggan. Hal ini disebabkan pelayanan yang diberikan Rumah Sakit Haji secara keseluruhan sudah memuaskan pelanggan hal tersebut dapat dilihat pada gambar 4.31 dimana 76% responden setuju dengan pelayanan yang
diperoleh sudah memenuhi harapan para penggunaan jasa RSU Haji. Tabel 4.25 merupakan nilai dari Goodness of Fit dari variabel kepercayaan yang sudah dimodifikasi. Hasil yang ada menunjukan nilai untuk chi-square turun sebesar 15.625 menjadi 1.276 sedangkan nilai probability lebih dari 10% (0.259) sehingga dapat dikatakan model yang diperoleh fit. Untuk tabel 4.26 merupakan nilai critical ratio dan p-value untuk masing-masing KC. Dari hasil yang didapat, p-value untuk keseluruhan indikator bernilai kurang dari 10% sehingga dapat disimpulkan bahwa semua indikator signifikan membentuk variabel laten kepercayaan. Variabel indikator tidak adanya kesalahan perawatan di rumah sakit (KC3) memiliki kontribusi paling besar dalam variabel kepercayaan. Hal ini disebabkan karena keselamatan nyawa adalah hal paten yang mutlak harus diperhatikan. Safety (tingkat keamanan) dari rumah sakit dinilai sebagai sesuatu yang sangat penting karena menyangkut nyawa seseorang. Tabel 4.29 merupakan tabel nilai critical ratio dan p-value model CFA komplain. Dapat dilihat pada tabel tersebut, seluruh nilai pvalue kurang dari 10%. Jadi dapat disimpulkan bahwa keempat indikator yang diindikasikan signifikan membentuk variabel laten dari komplain. Variabel indikator penanganan keluhan dilakukan dalam waktu cepat (KL1) memiliki kontribusi paling besar dikarenakan dengan mendengarkan keluhan yang dialami oleh pasien maka pasien akan merasa puas walaupun pasien telah melakukan komplain dan merasa telah membayar mahal tetapi tidak mendapatkan pelayanan yang baik. Dengan didengarkannya keluhan dengan sangat baik oleh pihak rumah sakit, pasien akan tetap menggunakan jasa rumah sakit. Tabel 4.33 merupakan nilai dari Goodness of Fit dari variabel citra yang sudah dimodifikasi. Hasil yang ada menunjukan nilai untuk chi-square turun sebesar 9.557 menjadi 0.523 sedangkan nilai probability lebih dari 10% (0.469) sehingga dapat dikatakan model yang diperoleh fit. Untuk tabel 4.34 merupakan nilai critical ratio dan p-value untuk masing-masing CR. Dari hasil yang didapat, p-value untuk keseluruhan indikator bernilai kurang dari 10% sehingga dapat
disimpulkan bahwa semua indikator signifikan membentuk variabel laten citra rumah sakit. Variabel indikator RSU Haji telah profesional dalam menjalankan prosedur yang ditetapkan (CR4) memiliki kontribusi paling besar dalam variabel citra rumah sakit. Hal ini disebabkan karena sebagian besar pasien yang merasakan langsung pelayanan positif di Rumah Sakit Haji membentuk persepsi bahwa rumah sakit tersebut adalah rumah sakit yang memiliki pelayanan terbaik dengan cara menjalankan prosed yang telah ditetapkan sehingga secara otomatis citra yang ditimbulkan di masyarakat juga semakin positif. Tabel 4.38 merupakan nilai dari Goodness of Fit dari variabel loyalitas pasien yang sudah dimodifikasi. Hasil yang ada menunjukan nilai untuk chi-square turun sebesar 7.487 menjadi 5.104 sedangkan nilai probability lebih dari 10% (0.277) sehingga dapat dikatakan model yang diperoleh fit. Untuk tabel 4.39 merupakan nilai critical ratio dan p-value untuk masing-masing CR. Dari hasil yang didapat, p-value untuk keseluruhan indikator bernilai kurang dari 10% sehingga dapat disimpulkan bahwa semua indikator signifikan membentuk variabel laten loyalitas pasien. Variabel indikator pasien yakin RSU Haji adalah rumah sakit terbaik (LR4) memiliki kontribusi paling besar dalam variabel loyalitas pasien. Hal ini disebabkan kesehatan seseorang sangat bernilai dan harus memilih pengobatan yang tepat bagi dirinya. Apabila pasien sudah merasa yakin dan berpikir pelayanan di rumah sakit ini sangat baik dan cocok bagi dirinya, maka pasien tersebut akan cenderung loyal dengan rumah sakit tersebut. 4.4
Analisis Structual Equation Modelling Analisis didasarkan dari Goodness of Fit Statistics. Ukuran GOF yang digunakan adalah Chi-square, RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation), GFI (Goodness of Fit Index), AGFI (Adjusted Goodness of Fit Index), CFI (Comparative Fit Index) dan Tucker Lewis Index (TLI). Indeks kelayakan model dengan menggunakan ukuran GOFI hasil pengolahan software AMOS beserta cut off value-nya dapat dilihat pada Tabel 4.4. Berdasarkan tabel 4.41, nilai Chi-square yang didapatkan sebesar 763.087 dengan p-value 0.000. Dikarenakan nilai Chi-square besar dan
nilai p-value kurang dari 0.10 maka dapat dinyatakan model struktural belum fit. Nilai RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation)yang didapatkan sebesar 0.050. Dikarenakan nilai RMSEA kurang dari 0.08 maka model struktural dinyatakan baik. Nilai GFI (Goodness of Fit Index) yang didapatkan sebesar 0.812. Nilai tersebut masih kurang dari cut off value-nya sebesar lebih dari 0.90, akan tetapi masih termasuk dalam marginal fit maka model struktural dapat dinyatakan cukup baik. Nilai AGFI (Adjusted Goodness of Fit Index) yang didapatkan sebesar 0.784. Nilai tersebut masih kurang dari cut off value-nya sebesar lebih dari 0.90, akan tetapi masih termasuk dalam marginal fit maka model struktural dinyatakan kurang baik. Nilai CFI (Comparative Fit Index) yang didapatkan sebesar 0.784. Nilai tersebut masih kurang dari cut off value-nya sebesar lebih dari 0.95, akan mdelnya dinyatakan kurang baik. Nilai TLI (Tucker Lewis Index) yang didapatkan sebesar 0.766. Nilai tersebut masih kurang dari cut off value-nya sebesar lebih dari 0.95, maka model struktural tersebut dinyatakan kurang baik. Dari hasil tersebut maka dapat dinyatakan model masih kurang baik dan belum layak digunakan untuk pembuktian hipotesis penelitian, karena p-value < 10%. Untuk itu perlu dimodifikasi yang hasilnya adalah nilai Chi-square yang didapatkan sebesar 517,716 dengan p-value 0.187. Dikarenakan nilai Chisquare lebih kecil dan nilai p-value lebih dari 0.10 maka dapat dinyatakan model struktural sudah fit. Nilai RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation)yang didapatkan sebesar 0.017. Dikarenakan nilai RMSEA kurang dari 0.08 maka model struktural dinyatakan baik. Nilai GFI (Goodness of Fit Index) yang didapatkan sebesar 0.871. Nilai tersebut masih kurang dari cut off value-nya sebesar lebih dari 0.90, akan tetapi masih termasuk dalam marginal fit maka model struktural dapat dinyatakan cukup baik. Nilai AGFI (Adjusted Goodness of Fit Index) yang didapatkan sebesar 0.844. Nilai tersebut masih kurang dari cut off value-nya sebesar lebih dari 0.90, akan tetapi masih termasuk dalam marginal fit maka model struktural dapat dinyatakan cukup baik. Nilai CFI (Comparative Fit Index) yang didapatkan sebesar 0.976 Nilai tersebut melebihi dari cut off value-nya sebesar lebih dari 0.95, sehingga dinyatakan baik.
Dari data tersebut maka dapat dinyatakan model baik dan layak digunakan untuk pembuktian hipotesis penelitian. Untuk variabel-variabel yang tidak signifikan maka dilakukan pengeliminasian dari model struktural. 5.
Kesimpulan Berdasarkan pengumpulan dan pengolahan data serta analisis yang dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1. Pengaruh variabel indikator untuk masing-masing variabel laten diuraikan sebagai berikut : a. Variabel laten kualitas pelayanan Indikator kondisi fisik rumah sakit (KP1) berpengaruh signifikan terhadap variabel kualitas pelayanan. • Indikator jarak rumah sakit dari tempat tinggal pasien (KP2) berpengaruh signifikan terhadap variabel kualitas pelayanan. • Indikator penampilan petugas medis yang rapi dan memakai seragam (KP3) tidak valid dan tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel kualitas pelayanan. • Indikator kelengkapan fasilitas diruang rawat inap (KP4) berpengaruh signifikan terhadap variabel kualitas pelayanan. • Indikator kondisi ruang rawat inap yang bersih dan nyaman (KP5) berpengaruh signifikan terhadap variabel kualitas pelayanan. • Indikator kelengkapan alat kesehatan yang digunakan (KP6) tidak valid dan tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel kualitas pelayanan. • Indikator ketepatan hasil diagnosa dokter (KP7) berpengaruh signifikan terhadap variabel kualitas pelayanan. • Indikator kemampuan dokter dalam memberikan pelayanan
•
•
•
•
•
•
•
•
•
bagi pasien (KP8) berpengaruh signifikan terhadap variabel kualitas pelayanan. Indikator keterampilan perawat dalam memberikan pelayanan keperawatan bagi pasien (KP9) berpengaruh signifikan terhadap variabel kualitas pelayanan. Indikator kesigapan perawat dalam melayani pasien (KP10) tidak valid dan tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel kualitas pelayanan Indikator kecepatan perawat dalam menanggapi panggilan bel pasien (KP11) berpengaruh signifikan terhadap variabel kualitas pelayanan. Indikator kecepatan staf administrasi dalam penanganan administrasi pembayaran (KP12) tidak valid dan tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel kualitas pelayanan. Indikator kesediaan dokter dalam menanggapi permintaan(KP13) berpengaruh signifikan terhadap variabel kualitas pelayanan. Indikator dokter dapat menjelaskan pengobatan yang akan dilakukakan (KP14) berpengaruh signifikan terhadap variabel kualitas pelayanan. Indikator ketelitian dokter dalam memeriksa pasien (KP15) berpengaruh signifikan terhadap variabel kualitas pelayanan. Indikator perhatian personal yang diberikan petugas medis (KP16) berpengaruh signifikan terhadap variabel kualitas pelayanan. Indikator dukungan psikologis yang diberikan oleh pihak rumah sakit terhadap pasien
(KP17) berpengaruh signifikan terhadap variabel kualitas pelayanan. • Indikator Pilihan menu yang disajikan (KP18) berpengaruh signifikan terhadap variabel kualitas pelayanan. b. Variabel laten kepuasan • Indikator pelayanan RSU Haji secara keseluruhan (KS1) berpengaruh signifikan terhadap variabel kepuasan. • Indikator pelayanan yang diperoleh sudah memenuhi harapan pra penggunaan jasa RSU Haji (KS2) berpengaruh signifikan terhadap variabel kepuasan. • Indikator performansi RSU Haji sudah sesuai dengan performansi yang semestinya diberikan oleh jasa rumah sakit sekelas lainnya (KS3) berpengaruh signifikan terhadap variabel kepuasan. c. Variabel laten kepercayaan • Indikator tingkat kemauan yang tinggi dari petugas medis dalam merawat pasien (KC) berpengaruh signifikan terhadap kepercayaan. • Indikator pelayanan RSU Haji dapat diandalkan dengan tersedianya kamar (KC2) berpengaruh signifikan terhadap kepercayaan. • Indikator tidak ada kesalahan perawatan di rumah sakit (KC3) berpengaruh signifikan terhadap kepercayaan. • Indikator tarif instalasi rawat inap RSU Haji sesuai dengan (KC4) berpengaruh signifikan terhadap kepercayaan. d. Variabel komplain • Indikator pihak rumah sakit mendengarkan keluhan dengan baik (KL1) berpengaruh signifikan terhadap komplain. • Indikator penanganan keluhan dengan cepat oleh pihak rumah sakit (KL2) berpengaruh signifikan terhadap komplain.
•
Indikator pasien mendapatkan solusi yang adil dalam penanganan problemnya (KL3) berpengaruh signifikan terhadap komplain. • Indikator adanya layanan konsumen 24 jam agar pasien dapat menyampaikan keluhannya dengan mudah (KL4) berpengaruh signifikan terhadap komplain. e. Variabel citra rumah sakit • Indikator kemampuan rumah sakit untuk melayani pasien sesuai dengan yang diharapkan (CR1) berpengaruh secara signifikan terhadap citra rumah sakit. • Indikator perbandingan keseluruhan tarif yang dibebankan RSU Haji dengan rumah sakit sekelas lainnya (CR2) berpengaruh secara signifikan terhadap citra rumah sakit • Indikator reputasi RSU Haji yang cukup baik di mata masyarakat (CR3) berpengaruh secara signifikan terhadap citra rumah sakit. • Indikator RSU Haji telah profesional dalam menjalankan prosedur yang ditetapkan (CR4) berpengaruh secara signifikan terhadap citra rumah sakit. f.
Variabel loyalitas pasien • Indikator pasien tidak ingin berpindah ke rumah sakit lain dan akan kembali apabila sakit (LR1) berpengaruh secara signifikan terhadap loyalitas pasien. • Indikator pasien bersedia memberikan saran untuk kebaikan dan kemajuan RSU Haji (LR2) berpengaruh secara signifikan terhadap loyalitas pasien. • Indikator Pasien yakin RSU Haji adalah rumah sakit terbaik (LR3) berpengaruh
•
secara signifikan terhadap loyalitas pasien. Indikator pasien akan merekomendasikan RSU Haji kepada orang lain atau saudara yang meminta saran jasa rumah sakit yang baik (LR4) berpengaruh secara signifikan terhadap loyalitas pasien.
2. Pengaruh antar variabel laten dalam Structural Equation Modeling (SEM) diuraikan sebagai berikut : • Variabel komplain dan kualitas pelayanan berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pasien yang berakhir pada pembentukan variabel kepercayaan serta signifikan pula membentuk variabel citra rumah sakit. • Variabel komplain dan kualitas pelayanan berpengaruh signifikan terhadap variabel loyalitas pasien. 3.
Rekomendasi bagi Rumah Sakit Umum Haji Surabaya dalam rangka peningkatan kepuasan serta loyalitas pasien Instalasi Rawat Inap, yaitu: • Peningkatan kepuasan dan loyalitas dapat dilakukan dengan mendengarkan keluhan yang dirasakan pasien dengan baik (KL1). Jadi, sebaiknya pihak Rumah Sakit memberikan pelatihan kepada bagian Humas tentang tata cara melayani orang dengan baik serta bagaimana bersikap sebagai seorang customer service yang profesional. Pelatihan ini sebaiknya diberikan secara menyeluruh dan berkala agar customer service mempunyai keseragaman dalam menjawab pertanyaan dari pasien, menyelesaikan masalah yang dihadapi pasien dan memberikan pelayanan serta bagaimana bersikap dalam menghadapi pasien. • Meningkatkan ketelitian dokter dalam memeriksa pasien (KP15). Apabila dokter melakukan kesalahan di dalam melayani pasien maka akan terjadi malapraktik sehingga pasien akan mengeluhkan pelayanan yang diberikan dan
kemungkinan untuk tidak menggunakan jasa Rumah Sakit Haji kembali sangat besar dan dampak word of mouth (informasi yang disebarkan dari mulut ke mulut) tentang ketidaknyamanan pelayanan rumah sakitpun sangat tinggi sehingga akan merusak nama baik dari RSU Haji sendiri. • Meningkatkan waktu penanganan keluhan yang cepat oleh pihak rumah sakit (KL2). Jadi, kecepatan akan customer service untuk menerima keluhan dari para pasien pada suatu rumah sakit khususnya yang bergerak dibidang kesehatan sangatlah mutlak diperlukan. Karena seorang CS berperan sebagai media komunikator antara pasien dengan pihak dokter yang meliputi keluhan, keinginan, dan kebutuhan akan informasi. • Memberikan dukungan psikologis berupa semangat dan perhatian yang tulus (KP17) agar pasien merasa nyaman dan semangat untuk sembuh, karena dengan adanya rasa yakin dari dalam diri sendiri dapat membantu mempercepat pulihnya kondisi fisik pasien. • Meningkatkan perhatian personal dan empati terhadap pasien (KP16) agar pasien merasa aman dan diperhatikan secara penuh oleh rumah sakit. • Menjamin kemampuan dokter dalam memberikan pelayanan bagi pasien (KP8). Pasien loyal apabila kualitas dari para dokter dapat diandalkan dalam mengobati pasien yang membutuhkan pertolongan sehingga memberikan rasa percaya kepada pasien. Hal-hal diatas perlu dilakukan karena, indikator-indikator tersebut memiliki nilai loading factor yang besar terhadap pembentukan masing-masing variabel laten. Dan masing-masing variable laten memiliki pengaruh langsung terhadap kepuasan pasien maupun pengaruh langsung terhadap loyalitas pasien.
6 6.1
Saran Saran Untuk Rumah Sakit Dari pelaksanaan penelitian tugas akhir ini dapat diberikan saran untuk Instalasi RSU Haji sebagai berikut: 1. Terus meningkatkan sarana, prasarana dan kesehatan lingkungan rumah sakit serta memelihara dan memperbaiki fasilitas yang telah ada, khususnya di ruang rawat inap pasien. 2. Untuk meningkatkan kualitas fungsional, perlu dilaksanakan pelatihan terutama yang berkaitan dengan hubungan manusia yaitu mengenai sikap dan cara komunikasi yang baik. 3. Hasil penelitian ini dapat digunakan oleh rumah sakit untuk mendesain strategi rumah sakit yang terkait dengan kepuasan dan loyalitas pelanggan. 6.2 Saran Untuk Penelitian Selanjutnya Dari pelaksanaan penelitian tugas akhir ini dapat diberikan saran untuk penelitian selanjutnya antara lain : • Perlu dilakukan penelitian pada industri jasa yang bergerak dibidang selain rumah sakit. • Menganalisis hubungan antara variabel komplain terhadap kepercayaan yang berakhir pada pembentukan loyalitas pelanggan. DAFTAR PUSTAKA Aaker, D.A. 1997. Strategic Market Management. New York: John Wiley & Sons, Inc. Akbar, Mohammad M dan Parvez, Noorjahan. 2009. Impact of Service Quality, Trust and Customer Satisfaction on Customer Loyalty. ABAC Journal Vol. 29 No. 1. Amstrong, Gary dan Kotler, Philip. 1997. Principles of Marketing. New Jersey :Prentice hall International, Inc. Azwar A. 1996. Menjaga Mutu Pelayanan Kesehatan. Jakarta: Pustaka Sinar Harapan. Bloemer JM, G Odekerken-Schroder. 2002. Store Satisfaction and Store Loyalty Explained by Customer and StoreRelated Factors. Journal of
Consumer Satisfaction, Dissatisfaction and Complaining Behaviour. Vol. 15. Pp: 65-80. Eakuru, Nattakarn., Khamariah, Nik Mat.2008. The Application of Structural Equation Modelling (SEM) in determining The Antecedent of Customer Loyalty in Banks in South Thailand. The Business Review, Cambridge, Vol 10 (2). Ferdinand, A. 2000. Structural Equation Modelling dalam Penelitian Manajemen. Semarang: Badan Penerbit Diponegoro. Ghozali, I dan Fuad. 2005. Structural Equation Modeling: Teori, Konsep, dan Aplikasi. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Griffin, Gill. 2005. Customer Loyalty. Jakarta : Penerbit Erlangga Gronroos Christian. 1990. Service Management and Marketing: A Moment of Truth. Singapore: Maxwell Macmillan International. Harris, L. C., and Goode, M. M. H. 2004. The Four Levels of Loyalty and the Pivotal Role of Trust: A Study of Online Service Dynamics. Journal of Retailing, 80(2), 139-158. Joseph Cronin, Jr. & Steven A. Taylor. 1992. Measuring Service Quality”. A Reexamination and Extension, Journal of Marketing. Vol.56, No.5568. Kotler, P. 2000. Marketing Management. USA: Prentice Hall. Lovelock, C. 1996. Services Marketing. Australia: Prentice Hall. Mardeen Atkins, P., Brenda Stevenson Marshall, and Rajshekhar G. Javagi. 1996. Happy Employees Lead To Loyal Patients. Survey of nurse and patients shows a strong link between employee satisfaction and patient loyalty. Journal of Health Care Marketing, 16-23. Morgan, R.M., & Hunt, S.D. 1994. The Commitment-Trust Theory of
Relationship Marketing. Journal of Marketing, 58(3), 20-38. Oliver, Richard L. 1993. Cognitive, Affective, and Attribute Bases of the Satisfaction Response. Journal of Consumer Research, 20 (3), 418–30. Rutledger R and Noscimento. 1996. Satisfaction with HMO’s. Journal of Health Care Marketing. Vol. 16 No. 1. Pp: 22-27. Seffy, Virnanda Tiara. 2010. Analisa Pengaruh Kualitas Pelayanan, Kepercayaan, Komplain dan Kepuasan Pelanggan Terhadap Loyalitas Pelanggan (Studi Kasus: PT. Garuda Indonesia Palembang). Jurusan Teknik Industri ITS. Setiyadi, Didin Rahardian. 2008. Hubungan Antara Citra Rumah Sakit dan Persepsi Kualitas Pelayanan dengan Loyalitas Pasien Rumah Sakit. Skripsi Thesis. Universitas Muhammadiyah Surakarta Surjandari, Isti dan Susetiana, Harmawan. 2009. Analisis Loyalitas Pelanggan Pada Industri Airfreight Forwarder Menggunakan Structural Equation Modeling (SEM). Proceeding Seminar Nasional Teknik Industri & Manajemen Produksi IV, Surabaya. Tjiptono, Fandy. 2008. Service Management: Mewujudkan Layanan Prima. Yogyakarta: Penerbit Andi Wijanto, Setyo Hari. 2008. Structural Equation Modeling dengan LISREL 8.8 Konsep dan Tutorial. Yogyakarta : Graha Ilmu. Zeithaml, V.A., Parasuraman, A., and Berry, L.L. .1990. Delivering Quality Service – Balancing Customer Perceptions and Expectations. New York: The Free Press.
