BAB 3 METODE PENELITIAN
3.1
Desain Penelitian Dalam penelitian yang digunakan adalah desain kausal. Desain kausal adalah tipe
penelitian dengan karakteristik masalah berupa hubungan sebab akibat antara dua variabel atau lebih. Dalam hal ini Peneliti melakukan pengamatan-pengamatan terhadap kosekuensi yang timbul dan menelusuri kembali fakta secara masuk akan sebagai faktor-faktor penyebabnya. Penelitian dengan menggunakan desain kausal dapat dikatakan tipe penelitian
ex post facto yaitu tipe penelitian terhadap data yang dikumpulkan setelah terjadinya suatu peristiwa atau fakta. Peneliti dapat mengidentifikasikan fakta atau peristiwa tersebut sebagai variabel yang dipengaruhi (variabel dependen) dan melakukan penyelidikan terhadap variabel-variabel yang mempengaruhi (variabel independen). Tabel 3.1 Desain Penelitian Tujuan
Jenis dan Metode Analisis
Unit Analisis
Time Horizon
T-1
Kausal-Survey
Individu -> konsumen
Cross-sectional
T-2
Kausal-Survey
Individu -> konsumen
Cross-sectional
T-3
Kausal-Survey
Individu -> konsumen
Cross-sectional
Keterangan: T-1
Untuk mengetahui seberapa besar kualitas jasa berpengaruh terhadap loyalitas pelanggan
T-2
Untuk mengetahui seberapa besar kepuasan pelanggan berpengaruh terhadap loyalitas pelanggan
29
30
T-3
Untuk mengetahui seberapa besar kualitas jasa dan kepuasan pelanggan secara gabungan berpengaruh terhadap loyalitas pelanggan.
3.2
Operasionalisasi Variabel Penelitian Definisi operasionalisasi adalah penentuan konstruk sehingga menjadi variabel yang
dapat di ukur, yang dalam penelitian ini terdiri atas kualitas jasa, kepuasan pelangan, dan loyalitas pelanggan. Variabel adalah karakteristik yang dapat diamati dari sesuatu (objek), dan mampu memberikan bermacam-macam nilai atau beberapa kategori (Riduwan dan Kuncoro, 2007, p.11). Skala
pengukuran
yang
dipakai
adalah
skala
ordinal
yang
kemudian
ditransformasikan menjadi data interval. Skala ordinal adalah skala yang mengurutkan data dari tingkat yang paling rendah ke tingkat yang paling tinggi atau sebaliknya dengan interval yang tidak harus sama. Umar Husein (2007, p.44). Skala interval adalah skala yang menunjukkan jarak antara satu data dengan data yang lain dan mempunyai bobot yang sama. Instrumen pengukuran dengan menggunakan skala Likert. Riduwan dan Kuncoro (2007, p.20) mengemukakan bahwa skala Likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekolompok tentang kejadian atau gejala sosial. Dengan menggunakan skala likert, maka variabel yang akan diukur dijabarkan menjadi dimensi, dimensi dijabarkan menjadi sub variabel kemudian sub variabel dijabarkan lagi menjadi indikator-indikator yang dapat diukur. Akhirnya indikator-indikator yang terukur ini dapat dijadikan titik tolak untuk membuat item instrumen yang berupa pertanyaan atau pernyataan yang perlu dijawab oleh responden. Variabel penelitian adalah sesuatu hal yang berbentuk apa saja yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari sehingga diperoleh informasi tentang hal tersebut, kemudian ditarik kesimpulannya.
31
1. Variabel Kualitas Jasa (X1) Tabel 3.2 Operasionalisasi Variabel Kualitas Jasa Variabel
Sub Variabel
Indikator
Skala Pengukuran
Kualitas Jasa
• Tangibles (Bukti fisik)
• Fasilitas fisik sesuai dengan jenis jasa yang ditawarkan • Karyawan yang berpenampilan rapi
• Reliabilitas
• Jasa disampaikan sesuai dengan waktu yang dijanjikan • Jasa disampaikan secara benar semenjak kali pertama
• Responsivitas (Ketanggapan)
• Karyawan yang selalu bersedia membantu pelanggan • Kemampuan
karyawan
yang
berkualitas • Assurance (Jaminan)
• Perasaan sewaktu
aman,
percaya
melakukan
transaksi
pembayaran dengan karyawan penyedia jasa • Karyawan yang selalu bersikap sopan terhadap para pelanggan • Empaty (Empati)
• Perusahaan perhatian personal
memberikan
Interval
32
• Waktu
beroperasi
cocok/nyaman
yang
bagi
para
pelanggan
2. Kepuasan Pelanggan (X2) Tabel 3.3 Operasionalisasi Variabel Kepuasan Pelanggan Variabel
Sub Variabel
Indikator
Skala Pengukuran
Kepuasan Pelanggan
• Kualitas dan Produk
Jasa
• Kualitas dari jasa atau service dan kualitas produk • Setelah
service
melakukan
pelanggan
mendapatkan
hasil
kualitas jasa dan produk yang berjangka panjang • Harapan Pelanggan
• Service yang diberikan kepada pelanggan,
sesuai
dengan
karyawan
dalam
harapannya. • Kinerja
menangani service sudah sesuai harapan saya • Kemudahan
• Kemudahan dalam menjangkau lokasi
Interval
33
• Kemudahan dalam mendapatkan service yang sesuai prosedur penyampaian jasa • Garansi
• Kepuasan mendapatkan garansi jangka
pendek
untuk
service
ukuran kecil/berkala • Kepuasan
mendapat
garansi
jangka panjang untuk service ukuran besar • Harga
• Harga
yang
sesuai
harapan
pelanggan • Harga yang ditawarkan sesuai dengan hasil service • Promosi Loyalitas
• Pemberian voucher khusus bagi pelanggan
yang
menunggu
service • Pemberian
diskon
bagi
pelanggan yang rutin melakukan service • Sistem
• Penanganan keluhan pelanggan
Penanganan
yang
Keluhan
cepat.
selalu
• Penanganan dilakukan
direspon
secara
keluhan
yang
perusahaan
sesuai
dengan harapan pelanggan
34
• Minat Pembelian Ulang
• Pelanggan
memiliki
keinginan
untuk melakukan service kembali di waktu yang akan datang. • Pelanggan hanya akan kembali melakukan
service di tempat
yang sama • Kepuasan Keseluruhan
• Kepuasan
pelanggan
secara
keseluruhan • Hasil
akhir
yang
didapatkan
pelanggan sangat memuaskan
3. Loyalitas Pelanggan (Y) Tabel 3.4 Operasionalisasi Variabel Loyalitas Pelanggan Variabel
Sub Variabel
Indikator
Skala Pengukuran
Loyalitas Pelanggan
• Melakukan pembelian yang berulang secara teratur
• Melakukan
service
kembali
secara teratur/rutin/berkala • Melakukan service paling sedikit 2
kali
dalam
selang
waktu
yang
bukan
tertentu • Membeli antarlini produk dan jasa
• Membeli
produk
menjadi kebutuhan utamanya • Hanya membeli produk lini pada perusahaan tersebut
Interval
35
• Merekomendasik
• Merekomendasikan
an kepada orang lain
kepada
orang lain • Melakukan
promosi
mengenai
produk/jasa tersebut • Menunjukkan
• Keinginan
untuk
membeli
kekebalan
produk/jasa di satu tempat itu
terhadap tarikan
saja
dari pesaing
• Tidak
akan
berpindah
pada
produk/jasa pesaing
3.2
Jenis dan Sumber Data Penelitian Jenis dan sumber data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan data
kuantitatif dengan sumber data primer dan sekunder. Data kuantitatif dapat disebut sebagai data berupa angka dalam arti sebenarnya. Data kuantitatif terbagi menjadi dua yaitu data interval dan rasio (Rahayu, 2005, p.63). Data menurut sumbernya mangacu kepada sumber perolehan data, yakni eksternal dan internal. Data internal adalah data yang bersumber dari keadaan atau kegiatan suatu organisasi atau kelompok. Misalnya data penjualan, data pelanggan dan data produksi suatu perusahaan. Data eksternal adalah data yang bersumber dari luar suatu organisasi atau kelompok, dalam hal ini data eksternal didapat dari responden melalui penyebaran kuisioner.
36
Tabel 3.5 Jenis dan Sumber Data Teknik Tujuan
Data
Sumber Data
Jenis Data
Pengumpulan Data
T-1
Kualitas
jasa
dan
loyalitas
Eksternal
Kuantitatif
Kepuasan pelanggan dan loyalitas
Eksternal
Kuantitatif
Eksternal
Kuantitatif
pelanggan T-2
pelanggan T-3
Kualitas jasa, kepuasan pelanggan, loyalitas pelanggan
3.3
kuisioner
kuisioner
kuisioner
Teknik Pengumpulan Data Data diperoleh dari penyebaran kuisioner. Beberapa teknik pengumpulan data yaitu : 1) Wawancara Bertujuan untuk mendapatkan informasi tentang masalah yang dihadapi. Wawancara ada dua bagian yaitu terstruktur dan tidak terstruktur 2) Kuisioner Bertujuan untuk memperoleh informasi yang relevan dengan tujuan penelitian, dan memperoleh informasi dengan reliabilitas dan validitas setinggi mungkin. 3) Penelitian Kepustakaan Membantu dalam menganalisis data dan sebagai landasan teori. Sumber yang diperoleh dari buku, jurnal, internet.
37
3.4
Teknik Pengambilan Sampel Menurut Arikunto, 2003 (dalam Riduwan, 2007, p.39) mengatakan bahwa sampel
adalah bagian dari populasi (sebagian atau wakil yang diteliti). Sampel penelitian adalah sebagian dari populasi yang diambil sebagai sumber data dan dapat mewakili seluruh populasi. Menurut Rahayu (2005, p.42-45), teknik pengambilan sampel dalam suatu penelitian terdiri dari pengambilan sampel probabilitas (acak) dan pengambilan sampel non-probabilitas (non-acak). Pengambilan sampel probabilitas adalah suatu metode pemilihan ukuran sampel di mana setiap anggota populasi mempunyai peluang yang sama untuk dipilih menjadi anggota sampel, sehingga metode ini sering disebut sebagai prosedur terbaik. Probability sampling terbagi 4, yaitu simple random sampling, systematic random sampling, stratified
sampling, cluster sampling. Pengambilan sampel non-probabilitas adalah suatu cara dimana semua elemen populasi belum tentu memiliki peluang yang sama untuk dipilih menjadi anggota sampel misalnya ada bagian tertentu secara sengaja tidak dimasukan dalam pemilihan untuk mewakili populasi. Non probability sampling terbagi menjadi 4, yaitu
convenience sampling, purposive sampling, quota sampling, snowball sampling. Dalam penelitian ini, teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah probabilitas dengan simple random sampling, dalam hal ini seluruh populasi mendapatkan peluang yang sama dalam penyebaran kuesioner pada: •
Bengkel PT. Tunas Toyota cabang Batu Tulis, Jakarta Pusat
•
Pada hari Senin (3 November 2008) sampai Sabtu ( 30 Desember 2008)
•
Pada jam 09.00 sampai 15.00
38
3.6
Teknik Pengolahan Sampel Penentuan jumlah sampel (responden) menggunakan rumus dari Taro Yamane
(dalam Riduwan dan Kuncoro, 2007, p.44) sebagai berikut: n=
N N.d2 + 1
Dimana:
n= Jumlah sampel N = Jumlah populasi d2 = Presisi yang ditetapkan
n= 150 / (150). 0,052 + 1 n= 150 / (150). 0,0025 +1 n= 150 / 0,375 + 1 n= 150 / 1,375 n= 109,0 dibulatkan menjadi 109 responden 3.7
Metode Analisis Dalam suatu penelitian, teknik mengolah data adalah yang paling penting dengan
melalui beberapa tahap proses pengolahan data. Dalam pengolahan data dilakukan melalui bantuan komputer dengan program SPSS (Statistical Product and Service Solution) versi 14.0. Langkah-langkah atau prosedur pengolahan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut (Riduwan dan Kuncoro; 2007, P.222) : 1) Menyeleksi data agar dapat diolah lebih lanjut, yaitu dengan memeriksa jawaban responden sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan 2) Menentukan bobot nilai untuk setiap kemungkinan jawaban variabel pada setiap item variabel penelitian dengan menggunakan skala penilaian yang telah ditentukan, kemudian tentukan skornya
39
3) Melakukan analisis secara deskriptif, untuk mengetahui kecenderungan data. Dari analisis ini dapat diketahui rata-rata, median, standar deviasi dan varians data dan masing-masing variabel 4) melakukan uji korelasi, regresi, dilanjutkan dengan path analysis. 3.7.1
Path Analysis Path analysis diartikan oleh Bohrnstedt, 1974 (dalam Kusnendi, 2005, p.1) “a
technique for estimating the effect’s a set of independent variables has on a dependent variable from a set of observed correlations, given a set of hypothesized causal asymetric relation among the variables”. Jadi, model path analysis digunakan untuk menganalisis pola hubungan antar variabel dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh langsung maupun tidak langsung seperangkat variabel bebas (eksogen) terhadap variabel terikat (endogen). Menurut Robert D. Rutherford, 1993 (dalam Sarwono, 2007, p.1) Analisis jalur ialah suatu teknik untuk menganalisis hubungan sebab akibat yang terjadi pada regresi berganda jika variabel bebasnya mempengaruhi variabel tergantung tidak hanya secara langsung, tetapi juga secara tidak langsung. Menurut Paul Webley, 1997 (dalam Sarwono, 2007, p.1) Analisis jalur merupakan pengembangan langsung untuk regresi berganda dengan tujuan untuk memberikan estimasi tingkat kepentingan (magnitude) dan signifikasi (significance) hubungan sebab akibat hipotetikal dalam seperangkat variabel. 3.7.2
Model Path Analysis Riduwan (2007, p.3) mendefinisikan model analisis jalur terbagi menjadi 3 yaitu :
40
1) Model korelasi Dalam pemakaian model korelasi ini dipakai Korelasi Pearson Product
Moment (r) untuk mengetahui derajat hubungan antara variabel bebas (independent) dan variabel terikat (dependent). 2) Model Regresi Dalam pemakaian model regresi, digunakan persamaan regresi : Y = a + bX Meskipun model regresi dan path analisis sama-sama merupakan analisis regresi, tetapi penggunaan kedua model tersebut adalah berbeda. Hal ini diperjelas oleh Harun Al-Rasyid (1994, p.1-3) bahwa pola hubungan bagaimana yang ingin kita ungkapkan, apakah pola hubungan yang bisa digunakan untuk meramalkan atau menduga nilai sebuah variabel-respon Y atas dasar nilai tertentu beberapa variabel prediktor X1, X2,…, Xk, atau pola hubungan yang mengisyaratkan besarnya pengaruh variabel penyebab X1, X2,…, Xk, terhadap sebuah variabel akibat Y, baik pengaruh yang langsung secara sendiri-sendiri, maupun secara bersamaan. 3) Model Struktural Model struktural digunakan apabila setiap variabel terikat atau endogen (Y) secara unik keadaannya ditentukan oleh seperangkat variabel bebas atau eksogen (X). Jadi persamaannya Y = F (X1 ; X2; X3) dan Z = F (X1; X3; Y) merupakan persamaan struktural karena setiap persamaan menjelaskan hubungan kausal yaitu variabel eksogen X1 ; X2 dan X3 terhadap variabel endogen Y dan Z.
41
3.8
Rancangan Uji Data-data yang dikumpulkan melalui kuesioner tersebut akan menjadi tidak berguna
bila terdapat indikator yang tidak memiliki validitas dan reliabilitas yang tinggi, serta tidak terdapat variabel yang terdistribusi secara normal. Maka dari itu dalam mengevaluasi skala pengukuran harus diperhatikan tiga hal tersebut. Dengan begitu hasil penelitian dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah. 3.8.1
Uji Validitas Riduwan dan Kuncoro (2007, p.216) menyatakan uji validitas dilakukan
berkenaan dengan ketepatan alat ukur terhadap konsep yang diukur sehingga benarbenar mengukur apa yang seharusnya diukur, berkaitan dengan pengujian validitas instrumen menurut Riduwan (2004, p.109) menjelaskan bahwa validitas adalah suatu urutan yang menunjukan tingkat keandalan suatu alat ukur. Untuk menguji validitas alat ukur, dapat menggunakan progran SPSS 14.0, dengan langkah-langkah (dalam modul statistik) : 1) Hitung nilai “df” dengan rumus df = n – 2 (n = jumlah responden). 2) Hitung nilai “t” dengan cara: Pilih menu “compute”, kemudian pilih sub menu “transform” pada kolom sebelah kiri diisi dengan “t”, dan sebelah kanan diisi dengan rumus “IDF.T(0.95,DF)”. Kemudian “ok”. 3) Hitung nilai “r” dengan cara: Pilih menu “compute”, kemudian pilih sub menu “transform” pada kolom sebelah kiri diisi dengan “r”, dan sebelah kanan diisi dengan rumus “t/sqrt(df+t**2)”. Kemudian “ok”. 4) Hitung “r hitung” dengan cara: •
Pilih menu ”analyze”, pilih sub menu ”scale”, Pilih yang “reliability analyze”.
•
Kemudian pada kolom item isi dengan variable yang ingin dihitung.
•
Pada bagian “Model”, biarkan pilihan pada “Alpha”.
42
•
klik tombol “statistik”. Pada bagian “Deskriptive for Pilih semuanya (Item,
Scale, Scale if item deleted). •
Kemudian ok, maka akan keluar hasilnya.
Ketentuan validitas adalah r hitung > r tabel. r hitung dapat dilihat pada output kolom “Corrected Item-Total Correlation”. 3.8.2
Uji Reliabilitas Dalam Riduwan dan Kuncoro (2007, p.220) uji reliabilitas dilakukan untuk
mendapatkan tingkat ketepatan (keterandalan atau keajegan) alat pengumpul data (instrumen) yang digunakan. Uji reliabilitas instrumen dilakukan dengan rumus alpha. Metode mencari reliabilitas internal yaitu menganalisis reliabilitas alat ukur dari satu kali pengukuran. Uji reliabilitas didapat pada nilai “Alpha” dari output perhitungan uji validitas. Dimana nilai Alpha: kurang dari 0,600 dianggap buruk, dalam kisaran 0,700 bisa diterima, dan lebih dari 0,800 adalah baik. Menurut Sekaran (2006, p.182). 3.8.3 Uji Normalitas Uji normalitas adalah uji yang dilakukan untuk mengecek apakah data penelitian kita berasal dari populasi yang penyebarannya normal. Uji ini perlu dilakukan karena semua
perhitungan
statistik
parametrik
memiliki
asumsi
normalitas
sebaran.
(http://psikologistatistik.blogspot.com/2006/10/uji-asumsi-1-uji-normalitas.html). Uji normalitas dapat hitung dengan bantuan program SPSS 14.0, yaitu dengan langkah: 1) Pilih menu Analyze - Descriptive Statistics – Explore. 2) memasukkan variabel yang akan diuji sebarannya ke dalam kotak Dependent
List. Setelah itu kita klik tombol Plots, yang akan memunculkan dialog box kedua seperti ini
43
3) Dalam dialog ini kita memilih opsi Normality plots with tests, kemudian klik
Continue dan OK. Untuk menganalisis hasil output tersebut, maka yang perlu diperhatikan adalah (Triton, 2001, p.77-83): a)
Output Deskriptif: jika ratio skewness dan kurtosis tidak melebihi angka 2, maka dapat dikatakan distribusi data adalah normal.
b) Output Tests of Normality: Dimana hasil Sig. > dari 0,05, maka dikatakan normal. c)
Grafik Normal Q-Q Plots: terdapat garis lurus dari kiri ke kanan atas. Garis ini berasal dari nilai Z. Jika suatu distribusi data normal, maka data akan tersebar disekeliling garis.
d)
Grafik Detrended normal Q-Q Plots: dimana grafik ini menggambarkan selisih antara titik-titik dengan garis diagonal pada grafik sebelumnya. Jika data yang kita miliki mengikuti distribusi normal dengan sempurna, maka semua titik akan jatuh pada garis 0,0.
e)
Output boxplot: bloxplot adalah kotak yang berwarna merah dengan garis horizontal di kotak tersebut. Jika garis hitam terletak persis ditengah boxplot, maka distribusi data adalah normal.
3.9
Analisis Jalur Riduwan dan Kuncoro (2007, p.2) teknik analisis jalur (path analysis) digunakan
untuk menganalisis pola hubungan antar variabel dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh langsung maupun tidak langsung seperangkat variabel bebas (eksogen) terhadap variabel terikat (endogen).
44
3.9.1
Manfaat Analisis Jalur Manfaat dari model path analysis adalah untuk: 1) Penjelasan terhadap fenomena yang dipelajari atau permasalahan yang diteliti 2) Prediksi nilai variabel terikat (Y) berdasarkan nilai variabel bebas (X), dan prediksi dengan path analysis ini bersifat kualitatif 3) Faktor determinan yaitu penentuan variabel bebas (X) mana yyang berpengaruh dominan terhadap variabel terikat (Y), juga dapat digunakan untuk menelusuri mekanisme (jalur-jalur) pengaruh variabel bebas(X) terhadap variabel terikat (Y) 4) Pengujian mode, menggunakan theory trimming, baik untuk diuji
reabilitas (uji keajengan) konsep yang sudah ada ataupun uji pengembangan konsep baru (Riduwan dan Kuncoro, 2007, p.2). 3.9.2
Asumsi-asumsi Path Analysis Asumsi yang mendasari path analysis sebagai berikut: 1) Pada model path analysis, hubungan antar variabel adalah bersifat linear, adaptif, dan normal. 2) Hanya system aliran kausal ke satu arah artinya tidak ada arah kausalitas yang berbalik. 3) Variabel terikat minimal dalam skala ukur interval dan ratio. 4) Menggunakan probability sampling. 5) Observed variable diukur tanpa kesalahan (instrument pengukuran valid dan reliable). 6) Model yang dianalisis dispesifikasi dengan benar berdasarkan teori-teori dan konsep-konsep yang relevan.
45
3.9.3
Transformasi data ordinal menjadi interval Jika data yang dikumpulkan memiliki skala ukur ordinal, maka data tersebut
haruh diubah (transformasi) menjadi data interval. Mentransformasi data ordinal menjadi data interval gunanya untuk memenuhi sebagian dari syarat analisis parametrik yang mana data setidaknya berskala interval. Teknik transformasi yang paling sederhana dengan menggunakan MSI (Method of Successive
Interval). Langkah-langkah transformasi data ordinal ke data interval sebagai berikut (Riduwan dan Kuncoro, 2007, p.35-36) : 1) Pertama perhatikan setiap butir jawaban responden dari angket yang disebarkan, setelah diisi dan ditabulasi kemudian di proses dengan menggelompokkan sesuai dengan alternatif jawaban dipadu dengan item pertanyaan. 2) Menentukan frekuensi, pada setiap butir ditentukan berapa orang yang mendapat skor 1, 2, 3, 4, dan 5 yang disebut sebagai frekuensi. 3) Menentukan proporsi, setiap frekuensi dibagi dengan banyaknya responden dan hasilnya disebut proporsi. 4) Menentukan proporsi kumulatif, tentukan nilai proporsi kumulatif dengan jalan menjumlahkan nilai proporsi secara berurutan perkolom skor. 5) Menentukan nilai Z, dengan menggunakan tabel distribusi normal hitung nilai Z untuk setiap proporsi kumulatif yang diperoleh. 6) Menentukan densitas, tentukan nilai tinggi densitas untuk setiap nilai Zi yang diperoleh dengan menggunakan tabel koordinat kurve Normal Baku.
46
7) Menentukan scale value (skala nilai), tentukan nilai skala dengan menggunakan rumus: NS = (Density at Lower Limit) – (Density at Upper Limit) (Area Below Upper limit) – (Area Below Lower Limit) 8) Menentukan transformasi (skala akhir), tentukan nilai transformasi dengan rumus: Y = NS + [ 1 + I NSmin I ] 3.10
Hipotesis Hipotesis untuk path analysis: •
Ha: kualitas jasa dan kepuasan pelanggan berpengaruh secara gabungan terhadap loyalitas pelanggan.
•
Ho: kualitas jasa dan kepuasan pelanggan tidak berpengaruh secara gabungan terhadap loyalitas pelanggan.
Kaidah pengujian signifikasi dengan memakai program SPSS •
Jika nilai probabilitas 0,05 lebih kecil atau sama dengan nilai probabilitas sig (0,05≤sig), maka Ho diterima dan Ha ditolak, artinya tidak signifikan
•
Jika nilai probabilitas 0,05 lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas sig (0,05≥sig), maka Ho diterima dan Ha ditolak, artinya signifikan.
3.11
Rancangan Implikasi Hasil Penelitian Dalam penelitian ini terdapat beberapa masalah yang akan dibahas, yaitu :
pengaruh kualitas jasa dan kepuasan pelanggan terhadap loyalitas pelanggan yang dilakukan oleh pelanggan pada PT. Tunas Toyota. Dalam menganalisis kedua pengaruh tersebut, peneliti melakukan analisa dengan menggunakan path analysis (analisis jalur) untuk menjelaskan tentang variabel-variabel dari kualitas jasa dan kepuasan pelanggan yang digunakan perusahaan terhadap loyalitas pelanggan.
47
Sehingga perusahaan dapat mengetahui pengaruh dari kualitas jasa, dan kepuasan pelanggan yang digunakan konsumen untuk menjadi loyal pada service di bengkel Tunas Toyota, apakah kualitas jasa dan kepuasan pelanggan yang ditawarkan telah tepat atau belum tepat dalam kategori service mobil. Setelah mengetahui besarnya pengaruh dari masing-masing variabel yang diteliti perusahaan akan dapat melihat variabel mana yang paling mempengaruhi loyalitas pelanggan sehingga kedepannya perusahaan dapat mengembangkan strategi yang baik dan seimbang berdasarkan variabel tersebut.
