BAB III DESAIN DAN METODE PENELITIAN 3.1
Jenis Penelitian Penelitian ini menggunakan jenis penelitian causal method yaitu
merupakaan jenis penelitian untuk mendapatkan penjelasan hubungan antar variabel atau penelitian untuk menguji dugaan sementara (hipotesis). Variabel yang diuji hubungannya adalah service quality, dan customer satisfaction dengan loyalty. Penelitian ini menggunakan data primer yang mengacu pada informasi yang diperoleh dari responden yang diwilayah Jakarta. Data primer adalah data yang di ambil langsung dari sumbernya. Jenis pertanyaan dalam kuesioner terdiri dari kuesioner positif dan sebagian kuesioner negatif dengan skoring sebabgai berikut: Tabel 4.1 Skala Likert Jenis Pertanyaan Tingkatan Jawaban Skor Sangat Tidak Setuju Positif 1 (STS) Tidak Setuju (TS) 2
Negatif
Netral (N)
3
Setuju (S)
4
Sangat Setuju (SS) Sangat Tidak Setuju (STS) Tidak Setuju (TS)
5
Netral (N)
3
Setuju (S)
2
Sangat Setuju (SS)
1
5 4
36
Penelitian ini menggunakan dua variabel yaitu : 1.
Variabel independen, yaitu variabel yang menjadi sebab terjadinya atau terpengaruhinya variabel dependen. Dalam penelitian ini variabel yang independen yang digunakan adalah komponen dari Service Quality
2.
Variabel perantara (Intervening) merupakan variabel yang berada diantara variabel independen dan dependen. Variabel intervening yang digunakan dalam penelitian ini adalah Buyer Satisfaction.
3.
Variabel dependen yaitu variabel yang nilainya dipengaruhi oleh variabel independen. Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah Buyer Loyalty.
3.2
Definisi dan Operasionalisai Variabel Definisi variabel penelitian dijelaskan sebagaiberikut : 1.
Service quality, atau kualitas merupakan perbandingan persepsi konsumen atas layanan yang terdiri atas layanan yang nyata diterima dengan layanan yang diharapkan konsumen, di mana persepsi konsumen atas simpulan konsumen yang didapat terutama dari pengalamannya
menggunakan
produk
ataupun
jasa
yang
bersangkutan. 2.
Customer satisfaction atau kepuasan dapat terjadi apabila kinerja produk atau jasa sama dengan atau lebih dari harapan konsumen akan produk atau jasa tersebut sedangkan apabila kinerja produk atau
37
jasa tidak memenuhi harapan konsumen akan produk atau jasa maka konsumen akan merasa tidak puas. 3.
Brand Loyalty atau loyalitas merek merupakan suatu
preferensi
konsumen secara konsisten untuk melakukan pembelian pada merek yang sama pada produk yang spesifikasi atau pelayanan tertentu.
Operasionalisasi variabel dalam penelitian ini sebagai berikut: Tabel 3.2 Operasionalisasi Variabel Variabel Service Quality Sumber : Juga, Juntunen dan Grant (2010)
Dimensi Operational Service Quality
Personal Service
Technical service quality
Customer Satisfaction
Experience
Indikator Kemampuan dalam menjaga jadwal atau tepat waktu (schedule)
Skala Interval
Kemampuan untuk memberikan pelayanan yang cepat (quick) Kemampuan memberikan kapasitas yang sesuai (capacity) Karyawan memiliki orientasi yang baik dalam melayani konsumen (service) Kemudahan dalam mengakses / menghubungi karyawan (contact) Keahlian yang dimiliki karyawan (expertise) Kualitas teknis dari sumber daya fisik perusahaan Kualitas teknis dari sistem informasi perusahaan Kualitas teknis dalam komunikasi yang bebas kesalahan Berdasarkan semua pengalaman saya menyukai secara menyeluruh terhadap Layanan customer service perusahaan
38
Sumber : Juga, Juntunen dan Grant (2010) Customer Loyalty
Overal satisfaction
Secara umum, saya senang dengan Layanan Perusahaan Saya merasa nyaman berbisnis dengan perusahaan ini
Jika saya harus melakukannya lagi, saya First choice akan memilih untuk melakukan kegiatan transaksi dengan perusahaan ini Sumber : Saya berencana untuk terus melakukan Future Juga, kegiatan transaksi dengan perusahaan ini intention Juntunen untuk kedepannya dan Grant Recommend / Saya akan merekomendasikan kepada (2010) rekana bisnsi kita mengenai aktivitas WOM logistik, freight forwarding perusahaan ini Sumber: data primer yang diolah 3.3
Populasi dan Sampel Penelitian Populasi adalah sekelompok orang, kejadian atau segala sesuatu yang
mempunyai karakteristik tertentu (Priyantno, 2010). Populasi dalam penelitian ini adalah Seluruh Konsumen bisnis pelaku jasa layanan Logistik yaitu perusahaanperusahaan yang menjadi anggota Asosiasi Logistik dan Forwarder diseluruh Indonesia yaitu sebanyak 3400 perusahaan.
Menurut Sekaran (2010), analasis SEM membutuhkan paling sedikit lima kali jumlah indikator dari variabel yang digunakan. Sedangkan Hair, Anderson, Tahtam, & Black (2010) menganjurkan jumlah sampel minimal untuk penelitian yang menggunakan SEM adalah 1:10 antara jumlah parameter yang diukur dengan pengamatan. Dengan demikian besarnya sampel (n) dalam penelitian ini sebanyak
:
n = parameter x 5 Dalam penelitian ini terdapat 15 indikator sehingga jumlah sampel yang dibutuhkan paling sedikit adalah sebesar 15 kali 10 sama dengan 150 sampel. Untuk penelitian ini minimal akan diambil sampel minimal sebanyak 150.
39
3.4
Teknik Pengumpulan Data Pengumpulan data merupakan suatu usaha untuk mendapatkan data yang
valid dan akurat yang dapat dipertanggung jawabkan sebagai bahan untuk pembahasan dan pemecahan masalah. Metode pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan metode angket. Metode ini menggunakan penyebaran kuisioner yang telah disusun secara terstruktur, dimana sejumlah pertanyaan tertulis disampaikan pada responden untuk ditanggapi sesuai dengan kondisi yang dialami oleh responden. Penyebaran dan pengumpulan kuisioner dilakukan secara langsung oleh peneliti dengan cara menyebarkan kuesioner kepada responden yang menjadi objek dalam penelitian ini. Peneliti akan menyebarkan kuesioner kepada konsumen pengguna jasa layanan logistic.
3.5
Metode Analisis
3.5.1 Penelitian Deskriptif Statistik deskriptif didefinisikan
merupakan suatu metode dalam
mengorganisir dan menganalisis data kuantitatif, sehingga diperoleh gambaran yang teratur mengenai suatu kegiatan. Ukuran yang digunakan dalam deskripsi antara lain: frekuensi, tendensi sentral (mean, median dan modus), dispersi (standar deviasi dan varian) dan koefisien korelasi antara variabel penelitian. Ukuran yang digunakan dalam statistik deskriptif tergantung pada tipe skala pengukuran construct yang digunakan dalam penelitian (Ghozali, 2013).
40
3.5.2
Pengujian Kualitas Data Menurut Imam Ghozali (2013) Penelitian Pengujian Kualitas Data yang
dihasilkan dari penggunaan instrumen penelitian dapat dievaluasi melalui uji reliabilitas dan validitas. Uji tersebut masing-masing untuk mengetahui konsistensi dan akurasi data yang dikumpulkan dari penggunaan instrumen. Keterangan dari kedua uji tersebut sebagai berikut : a. Uji reliabilitas sebenarnya merupakan alat untuk mengukur suatu
kuesioner yang merupakan indikator dari variabel. Suatu kuesioner dikatakan reliable jika jawaban seseorang terhadap pertanyaan adalah konstan dari waktu ke waktu. Instrumen yang reliable adalah instrumen yang bila digunakan beberapa kali untuk mengukur obyek yang sama, akan menghasilkan data yang sama (Ghozali, 2013). Pengujian ini dilakukan dengan menghitung koefisien Cronbach Alpha dari masingmasing instrumen dalam satu variabel. Suatu variabel disebut reliable, apabila : ·Hasil α ≥ 0,60 maka hasilnya adalah reliabel. ·Hasil α ≤ 0,60 maka hasil yang didapat tidak reliabel. b. Uji validitas dilakukan untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu
kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut (Ghozali, 2013). Suatu instrumen yang valid mempunyai validitas tinggi, sebaliknya instrumen yang kurang valid berarti memiliki validitas yang rendah. Instrumen dikatakan valid apabila mampu mengukur yang
41
diinginan serta dapat mengungkapkan data dari validitas yang diteliti secara tepat. Uji validitas dapat diketahui dengan melihat r hitung, apabila r hitung sig. ≤ 0,05 = valid dan r hitung sig. > 0,05 = tidak valid (Ghozali,2013).
3.5.3 Penelitian Pengujian Structural Equation Model Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah structural equation model (SEM) dengan menggunaan program AMOS 16. SEM merupakan teknik multivariate yang mengkombinasikan aspek regresi berganda dan analisis faktor untuk mengstimasi serangkaian hubungan ketergantungan secara simultan (Hair et al, 2010). 3.5.4 Persyaratan Pengujian Structural Equation Model Sebelum menganalisa hipotesis, kesesuaian model secara keseluruhan (overall fit models) harus dinilai terlebih dahulu untuk menjamin bahwa model tersebut dapat menggambarkan semua pengaruh sebab akibat. Menurut Hair et al (2010), pengujian kesesuaian model goodnes of fit dilakukan dengan melihat beberapa kriteria pengukuran, yaitu:
Absolute Fit Measure Yaitu mengukur model fit secara keseluruhan (baik model struktural maupun model pengukuran secara bersamaan). Kriterianya dengan melihat nilai : a. The Likehood Ratio Chi-Square Statistic
42
Tingkat signifikansi minimum yang diterima adalah 0,05 dan 0,01. Pengukuran chi-square sangat tergantung pada jumlah sampel, karena itu beberapa peneliti menganjurkan untuk menggabungkan pengukuran ini dengan pengukuran lain. b. Goodness of Fit Model Index (GFI) Semakin tinggi nilai GFI, semakin fit sebagai model. Tidak ada model yang dijadikan acuan, tetapi beberapa peneliti merekomendasikan nilai GFI sebesar 0,90 atau lebih. c. The Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) Adalah sebuah indeks yang dapat digunakan untuk mengkompensasi chisquare statistik dalam sampel yang besar. Nilai RMSEA menunjukkan goodness-of-fit yang dapat diharapkan bila model diestimasi dalam populasi, RMSEA dapat digunakan bila nilai chi-square signifikan. Nilai yang dibutuhkan agar RMSEA dapat dikatakan fit adalah < 0,8.
Incremental Fit Measure Yaitu ukuran untuk membandingkan model yang diajukan (proposed model) model lain yang dispesifikasi oleh peneliti. Kriteria dengan melihat nilai : a.
Adjusted Goodness-of-Fit Index (AGFI) Indeks ini merupakan pengembangan dari Goodness Fit Of Index (GFI) yang telah disesuaikan dengan ratio dari degree of freedom (Ghozali dan Fuad,
43
2005).
Analog
dengan
R2
pada
regresi
berganda.
Nilai
yang
direkomendasikan adalah AGFI ≥ 0,90, semakin besar nilai AGFI maka semakin baik kesesuaian yang dimiliki model. b. Normed Fit Index (NFI) Indeks ini juga merupakan ukuran perbandingan antara proposed model dan null model (Ghozali dan Fuad,2005). Nilai yang direkomendasikan adalah NFI ≥ 0,90. c. Turker-Lewis Index (TLI) TLI merupakan indeks kesesuaian incremental yang membandingkan model yang diuji dengan baseline model. TLI digunakan untuk mengatasi permasalahan yang timbul akibat kompleksitas model (Ghozali dan Fuad, 2005). Nilai penerimaan yang direkomendasikan adalah nilai TLI ≥ 0,90. TLI merupakan indeks yang kurang dipengaruhi oleh ukuran sampel. d. Comparative Fit Index (CFI) CFI juga merupakan indeks kesesuaian incremental. Besaran indeks ini adalah dalam rentang 0 sampai 1 dan nilai yang mendekati 1 mengindikasikan model memiliki tingkat kesesuaian yang baik. Indeks ini sangat dianjurkan untuk dipakai karena indeks ini relatif tidak sensitif terhadap besarnya sampel dan kurang dipengaruhi oleh kerumitan model. Nilai penerimaan yang direkomendasikan adalah CFI ≥ 0,90 (Ghozali dan Fuad, 2005).
44
Parsimonious Fit Measure Yaitu melakukan adjustment terhadap pengukuran fit agar dapat diperbandingkan antara model dengan jumlah koefisien yang berbeda. Kriterianya dengan melihat nilai normed chi-square (CMIN/DF). Nilai yang dianjurkan yaitu batas bawah 1 atau batas atas 5
45
