BAB III METODE PENELITIAN
3.1
Objek Penelitian
3.1.1 Lokasi Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di PT. Usaha Jayamas Bhakti yang beralamat di Jl. Indokarya II Blok G Papanggo Tanjung Priok Jakarta Utara 14340. Ruang lingkup dalam penelitian ini dibatasi pada bidang manajemen pemasaran yang terdiri dari kualitas pelayanan (X1), dan kepuasan pelanggan (Y1), dalam membentuk loyalitas pelanggan (Y2) pada PT. Usaha Jayamas Bhakti. 3.1.2 Sejarah Singkat dan Profil PT. Usaha Jayamas Bhakti CV. Usaha Jaya didirikan pada tanggal 31 Oktober 1978 dengan notaris Mohamad Said Tadjoedin dengan akta nomor 356. CV Usaha Jaya bergerak dibidang
kontraktor dan supplier alat-alat mekanikal dan
elektrikal. Bermula dari 10 orang karyawan dan di pimpin langsung oleh Edi Amin (komisaris sekaligus direktur). CV Usaha Jaya beralamatkan di Ruko Sentra blok D21-22 Jl. Pangeran Jayakarta No. 129 Jakarta 10730. Pada tanggal 14 Januari 1992, CV Usaha Jaya berubah menjadi Perseroan Terbatas (PT) yaitu PT. Usaha Jayamas Bhakti (UJB) dengan notaris J.L Waworuntu dengan akta nomor 177. berkembangnya
perusahaan,
pada
tahun
1992
Dengan semakin PT.
UJB
mulai
mempromosikan selang Goodyear Rubber Hoses yang berasal dari
42
43
Amerika dan pada tahun 1993 PT. UJB ditunjuk sebagai distributor untuk wilayah pemasaran di Indonesia. Mengingat semakin berkembangnya perusahaan dan bertambahnya jumlah karyawan, pada bulan Juni tahun 2006 PT. UJB berpindah alamat ke Jl. Indokarya II blok G No. 1, Sunter Papanggo, Jakarta Utara 14340. Saat ini PT. UJB memiliki lebih dari 500 karyawan dan telah memiliki 7 (tujuh) anak perusahaan, yaitu :
1. PT. Interkos Jaya Bhakti Agen tunggal dan distributor kosmetik merek Etude yang berasal dari Korea Selatan. Pemasaran kosmetik Etude tersebar lebih dari 40 outlet di kota-kota besar yang ada di Indonesia. 2. PT. Usaha Jaya Engineering Perusahaan yang mengadakan pembangunan SPBU baru, renovasi SPBU atau perbaikan untuk Pertamina, Shell, Petronas, Total Oil, dan pengadaan barang-barang elektrikal, mekanikal dan sipil. 3. PT. Usaha Engineering Service Memberikan solusi, perawatan dan perbaikan (pemeliharaan Information Technology dan Engineering SPBU) untuk alat pompa bensin.
44
4. PT. Usaha Jaya Petrorest Mengelola SPBU, rest area dan mengkoordinasi setiap SPBU cabang milik PT. UJB 5. PT. Usaha Chunlan Indonesia Anak perusahaan, yang bergerak di bidang penjualan Air Conditioner (AC) merek Chunlan yang di produksi dari China. 6. PT. Usaha Sari Boga Anak Perusahaan yang bergerak di bidang Food and Bevarages (dengan Brand Brooaster Chiken). 7. PT. Usaha Agantea Indonesia Anak perusahaan yang baru dirilis di akhir tahun 2012, yang bergerak di bidang Food and Bevarages dan produk utamanya Bubble Tea,Fruit
Juice,
Smoothies,
Coffee,
Food
and
Snacks
yang
berkerjasama dengan Taiwan dan tersebar dibeberapa outlet di wilayah Jakarta, dengan nama Brand Agantea. 3.1.3
Visi dan Misi Perusahaan
Menjadi
perusahaan
yang
terkenal
atau
terkemuka
berstandarisasi di Indonesia sebagai distributor/supplier
dan
peralatan dan
perlengkapan mechanical dan electrical di Indonesia, khususnya di bidang minyak dan gas. Misi PT. UJB yaitu memenuhi kepuasan pelanggan. maka PT. UJB mempunyai motto,“Customers Satisfaction Is Our Priority”, dan untuk mencapai motto tersebut PT. UJB bertekad :
45
1. Mencapai kepuasan pelanggan dengan memenuhi kebutuhannya. 2. Menerapkan dan mempertahankan sistem mutu ISO 9001-2000 dan ISO 90012008. 3. Meningkatkan kemampuan Sumber Daya Manusia (SDM) agar semua karyawan jelas dengan tugas dan tanggung jawabnya serta terus mengevaluasi kemampuan tersebut. 4. Melakukan tindakan perbaikan yang berkelanjutan serta tindakan pencegahan untuk menghindari terjadinya ketidak sesuaian. 5. Senantiasa meninjau persyaratan-persyaratan manajemen mutu yang telah diterapkan.
46
3.1.4
Struktur Organisasi Perusahaan
DIREKTUR
Wakil Direktur
Sekretaris
Bussines Dev.
QMR
Finance Manager
Accounting
Marketing Manager
Sales & Opr.
Import Manager
HRD Manager
Warehouse
Staff
Staff
Staff
GA Manager
Purchasing
Ekspedisi
TAX General Prod.
Security
Inventory Driver Cost Control
Kasir
Gambar 3.1 Struktur Organisasi Perusahaan Sumber : HRD Dept. PT. UJB (2014)
Cleaning Service
47
Deskripsi Kerja a. Direktur 1. Memimpin seluruh aktivitas yang ada pada perusahaan. 2. Bertanggung jawab atas keberlangsungan perusahaan. 3. Memberikan
keputusan
terahir
dalam
kepengurusan
dengan
memperhatikan saran dari semua pengurus. 4. Bertindak sebagai perwakilan organisasi dalam hubungannya dengan dunia luar. b. Wakil Direktur 1. Membantu direktur dalam pengambilan keputusan. 2. Memimpin rapat umum perusahaan. 3. Memimpim dan mengatur tender-tender pelelangan atau pengadaan barang. 4. Mengawasi kegiatan perusahaan yang terjadi setiap harinya. 5. Membantu mengontrol dan mengendalikan kondisi perusahaan yang sedang tidak labil. c. Sekretaris 1. Membantu Direktur dalam pelaksanaan kerja harian. 2. Mendistribusikan informasi dari Direktur kepada semua bagian. 3. Memberikan informasi kepada Direktur atas semua kegiatan seharihari di perusahaan. 4. Menyimpan surat-menyurat dan dokumen dari dan ke direktur.
48
5. Menjaga semua rahasia perusahaan baik dalam bentuk surat-menyurat, dokumen maupun informasi dalam bentuk lain. d. Bussiness Development 1. Membantu direktur dalam perencanaan dan pengembangan dalam menjalankan tugasnya. 2. Mengkoordinasikan, menyelaraskan dan memonitor pelaksanaan program atau proyek tersebut. 3. Menyusun Rencana Kerja dan Anggaran (RKA) tahunan Direktorat Pengembangan dan unit-unit yang berada dalam lingkup tugas Direktorat. e. QMR (Quality Manajement Representatif) 1. Meninjau sistem manajemen mutu dan menentukan kesesuaiannya dengan persyaratan ISO 9000. 2. Meninjau prosedur mutu dan penerapannya serta menyetujui tindakan koreksi yang diperlukan. 3. Mengkoordinir tindakan koreksi semua masalah yang berkaitan dengan mutu atau kualitas. 4. Memonitor sasaran mutu / target dari setiap bagian. 5. Bertanggung jawab atas efektivitas sistem manajemen mutu secara keseluruhan. f. Finance Manager 1. Melaksanakan dan mengatur kebijakan keuangan perusahaan.
49
2. Memonitor, merekam dan mengalisa penggunaan dan pemanfaatan alokasi dana perusahaan. 3. Efisiensi dan efektifitas pemanfaatan dana perusahaan. 4. Mengatur dan mengelola uang masuk dan uang keluar perusahaan. 5. Mencari dana keuangan untuk kepentingan perusahaan. 6. Membawahi, mengawasi dan mengatur bagian accounting, tax, inventory, cost control, dan cashier. g. Marketing Manager 1. Melaksanakan kegiatan dan progress pemasaran. 2. Mencari peluang pasar dan mengikuti tender-tender. 3. Mengatasi dan menyelesaikan keluhan konsumen. 4. Melakukan
koordinasi
dengan
direktur
dalam
merealisasikan
pelaksanaan penjualan. h. Import Manager 1. Melakukan permintaan pembelian atas permintaan perusahaan yang sudah disetujui oleh direktur. 2. Membuat
Purchase
Order
(PO)
dan
mengirimkannya
ke
eksportir/supplier. 3. Mengatur jalannya impor dari awal, mulai dari penawaran harga sampai barang tiba digudang perusahaan. 4. Menghitung presentase impor. 5. Memberikan informasi kebagian terkait mengenai kedatangan barang impor atau yang lainnya.
50
6. Melakukan klaim atas kerusakan barang impor. 7. Menyimpan dan memfiling dokumen impor untuk diarsipkan. i. HRD (Human Resource Department) Manager 1. Atas persetujuan direktur menempatkan semua karyawan pada posisi
yang tepat dengan koordinasi dengan manager bagian terkait. 2. Menyiapkan tenaga kerja yang berkualitas yang dibutuhkan oleh
semua bagian. 3. Menjaga hubungan baik dengan asosiasi-asosiasi yang berhubungan
dengan perusahaan. 4. Secara periodik melakukan evaluasi terhadap seluruh karyawan
melalui manager masing-masing bagian. j. Warehouse 1. Bertanggung jawab atas semua barang yang berada digudang perusahaan. 2. Memeriksa dan mengecek keluar dan masuk barang perusahaan. 3. Menyampaikan kebagian-bagian terkait mengenai kondisi dan jumlah barang impor yang telah diterima. 4. Memonitor performansi stok barang pada bagian inventory setiap hari. 5. Membantu memberikan penjelasan secara langsung dengan customer yang datang keperusahaan atau melalui telvon. 6. Mengepak barang yang akan dikirim ke customer. k. GA (General Affair) Manager 1. Melakukan monitoring atas semua asset/barang inventaris perusahaan.
51
2. Meninjau dan merekap permintaan dan pemakaian Alat Tulis Kantor (ATK) di semua bagian. 3. Mengkoordinir pelaksanaan pekerjaan dari : cleaning service (pembantu
umum)
building
maintenance
(perbaikan
gedung
perusahaan), security (satpam keamanan), driver (sopir yang mengirim barang) dan ekspedisi (bagian pengiriman barang).
3.2
Desain Penelitian
Penelitian ini termasuk dalam tipe desain kausal yaitu untuk mengidentifikasi hubungan sebab dan akibat antar variabel dan peneliti mencari tipe sesungguhnya dari fakta untuk membantu memahami dan memprediksi hubungan. Permasalahan yang ditampilkan dalam penelitian ini merupakan permasalahan yang dianjurkan oleh para peneliti terdahulu, yang membutuhkan dukungan untuk fakta yang terbaru. Penelitian terdahulu akan membantu untuk merumuskan dan mengidentifikasi permasalahan untuk penelitian ini. selanjutnya telaah pustaka dari penetian-penelitian terdahulu digunakan untuk menjelaskan analisa permasalahan, melakukan pemahaman dasar pada teori dan hasil penelitian terdahulu, untuk kemudian mengungkapkan hipotesis yang akan diuji. Kemudian dikembangkan suatu bentuk model penelitian yang bertujuan untuk menguji hipotesis penelitian yang telah ditentukan pada bab sebelumnya. Dari model penelitian yang telah dikembangkan ini, diharapkan akan menjelaskan hubungan sebab dan akibat antar variabel
52
dan selanjutnya mampu membuat suatu implikasi manajerial yang bermanfaat sesuai dengan variabel-variabel penelitian.
3.3
Definisi dan Operasionalisasi Variabel
3.3.1 Definisi Variabel Variabel penelitian adalah segala sesuatu yang berbentuk apa saja yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari sehingga diperoleh informasi tentang hal tersebut, dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2009:58). Definisi yang dibuat dalam variabel operasi harus jelas dan tepat sehingga dapat memberikan pengertian yang akurat dikarenakan variabel operasional merupakan penjelasan dan pengertian teoritis variabel sehingga harus dapat diamati dan diukur. Dalam penelitian ini variabel yang akan diteliti ada 3 (tiga). Berikut variabel-variabel yang akan dipergunakan sebagai berikut: a. Kualitas Pelayanan b. Kepuasan Pelanggan c. Loyalitas Pelanggan Dalam penelitian ini yang menjadi variabel independen atau variabel X adalah kualitas pelayanan, sedangkan variabel dependen atau variabel Y adalah kepuasan pelanggan dan loyalitas pelanggan. Skala pengkuran yang digunakan dalam penelitian ini adalah skala ordinal yaitu skala pengkuran variabel dengan menggunakan data yang paling rendah ke
53
yang paling tinggi (Sugiyono:2008). Data hanya menunjukan yang lebih tinggi atau yang lebih rendah. Dalam hal ini kode urutan mempunyai arti. Disamping itu juga, ada juga yang berskala nominal yakni angka tidak menyatakan nilai hanya sebagai lambang.
3.3.2 Operasionalisasi Variabel Berdasarkan variabel penelitian di atas, maka operasional variabel dapat digambarkan dalam tabel 3.1 sampai tabel 3.3 berikut ini:
Variabel
Tabel 3.1 Definisi Operasional Variabel Kualitas Pelayanan Konsep Variabel Dimensi Indikator
Kualitas Kualitas layanan dapat sebagai Layanan didefinisikan keunggulan yang (X1) diharapkan dan pengendalian atas tingkat keunggulan tersebut untuk memenuhi keinginan pelanggan (Husein Umar (2005:37).
Reability (Keandalan)
Responsiveness (Daya Tanggap)
Assurance (Jaminan)
1. Memberikan informasi yang tepat 2. Cepat dalam melayani keperluan pelanggan 3. Mampu memenuhi kebutuhan pelanggan secara akurat 4. Memahami apa yang dibutuhkan pelanggan 5. Memahami permasalahan yang dihadapi pelanggan 6. Memberikan solusi terhadap permasalah yang dihadapi pelanggan 7. Karyawan mengetahui dan mengusai segala macam produk yang dijual
Skala Pengukur an Skala Ordinal
Skala Ordinal
Skala Ordinal
54
Empaty (Empati)
Tangible (Bukti langsung)
Sumber : Husein Umar (2005: 38 - 40)
8. Karyawan memberikan pelayanan dengan sopan dan ramah 9. Ketepatan solusi yang diberikan kepada pelanggan 10. Karyawan memberikan perhatian kepada pelanggan 11. Bersedia menangani keluhan hingga tuntas 12. Memahami apa yang dibutuhkan pelanggan 13.Tata letak produk yang rapih 14.Penampilan karyawan rapih dan bersih 15.Tersedianya peralatan penunjang yang lengkap dan memadai
Skala Ordinal
Skala Ordinal
55
Tabel 3.2 Definisi Operasional Kepuasan Pelanggan Variabel
Konsep Variabel
Dimensi
Indikator
Skala Pengukuran
Produk 16. Tingkat kepuasan Kepuasan Kepuasan terhadap produk yang Pelanggan (satisfaction) adalah perasaan senang atau ditawarkan (Y1) kecewa seseorang Pelayanan 17. Tingkat kepuasan yang timbul karena pelayanan yang membandingkan diberikan kinerja yang Manfaat 18. Tingkat kepuasan dipersepsikan produk pelanggan secara (atau hasil) terhadap manfaat yang dirasakan ekspektasi mereka,( Penanganan 19. Tingkat kepuasan Kotler dan Keller pelanggan selama :2009,139) menjalin hubungan dengan perusahaan Harga 20. Tingkat kepuasan harga yang sesuai dengan produk atau layanan
Skala Ordinal Skala Ordinal Skala Ordinal Skala Ordinal
Skala Ordinal
Sumber : Kotler dan Keller (2009,139) Tabel 3.3 Definisi Operasional Loyalitas Pelanggan Variabel
Konsep Variabel
Dimensi
Loyalitas Pelanggan (Y2)
keputusan pelanggan untuk secara sukarela terus berlangganan dengan perusahaan tertentu dalam jangka waktu yang lama (Lovelock : 2005)
Pembelian ulang
Sumber: Griffin (2005:31)
Lini Produk Referensi
Indikator 1. Melakukan secara teratur
Skala Pengukuran
pembelian Skala Ordinal
2. Membeli diluar produk atau jasa
lini Skala Ordinal
3. Mereferensikan Skala Ordinal produk/jasa perusahaan kepada perusahaan lain Kekebalan 4. Menunjukan kekebalan Skala Ordinal dari daya tarik produk sejenis dari pesaing Nilai 5. Memberikan nilai yang Skala Ordinal positif
56
3.4
Pengukuran Variabel Pengukuran
masing-masing
variabel
dalam
penelitian
ini
menggunakan skala likert. Skala likert digunakan untuk mengukur sikap pendapat dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial. Dengan skala likert maka variabel yang akan diukur dijabarkan menjadi indikator variabel. Biasanya likert menggunakan skala ordinal yaitu untuk mengurutkan data dari tingkat paling rendah ke tingkat paling tinggi atau sebaliknya dengan interval yang tidak harus sama. Kemudian indikator tersebut dijadikan titik tolak untuk menyusun item-item instrumen yang dapat berupa pertanyaan, Sugiyono (2008:132). Skala likert menggunakan lima tingkatan jawaban dapat dilihat pada Tabel 3.4. Tabel 3.4 Instrumen Skala Likert
Sumber: Sugiyono (2009:133) Setelah besarnya jawaban dari responden diberi nilai, selanjutnya dicari rata-rata dari setiap jawaban responden dan untuk memudahkan penilaian dari rata-rata banyaknya kelas interval sebanyak lima. Durianto (2001:43) memberikan rumus sebagai berikut:
Interval P
nilai tertinggi nilai terendah banyak kelas
Berdasarkan rumus di atas, maka panjang kelas interval adalah :
57
P
5 1 0,8 5
Setelah besarnya interval diketahui, kemudian dibuat rentang skala sehingga dapat diketahui dimana letak rata-rata penilaian responden terhadap setiap unsur diferensiasinya dan sejauh mana variasinya. Rentang skala tersebut adalah:
3.5
1,00 - 1,79
= Sangat Tidak Setuju
1,80 - 2,59
= Tidak setuju
2,60 - 3,39
= Netral
3,40 - 4,19
= Setuju
4,20 - 5,00
= Sangat Setuju
Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi: a. Data primer. Data primer merupakan data yang diperoleh secara langsung dari sumber asli (tanpa melalui perantara) dengan menggunakan metode survei. Data primer yang ada dalam penelitian ini merupakan data kuesioner dari pelanggan
PT. Usaha Jayamas Bhakti yang terpilih
menjadi responden. b. Data Sekunder. Data sekunder adalah data penelitian yang diperoleh secara tidak langsung melalui media perantara (diperoleh dan dicatat oleh pihak lain).
58
3.6
Populasi dan Sampel Penelitian
3.6.1 Populasi “Populasi merupakan totalitas dari semua obyek atau individu yang memiliki karakteristik tertentu, jelas dan lengkap yang akan diteliti”. Sugiyono (2008:115), yang dimaksud dengan populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas: obyek/subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Jadi populasi bukan hanya orang, tetapi juga obyek dan benda-benda alam yang lain. Populasi juga bukan sekedar jumlah yang ada pada obyek/subyek yang dipelajari, tetapi meliputi seluruh karakteristik/sifat yang dimiliki oleh subyek atau obyek itu. Populasi dalam penelitian ini adalah pelanggan dari PT. Usaha Jayamas Bhakti yang berbentuk bisnis sebanyak 700 perusahaan. 3.6.2 Sampel Penentuan
lokasi
dan
sampel
penelitian
didasarkan
pada
keterbatasan-keterbatasan yang dimiliki peneliti sehingga menyebabkan peneliti hanya menarik sampel atau pelanggan sebagai responden. Sampel menurut Sugiyono (2008:116), adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh popolasi tersebut. Sedangkan menurut pendapat Soemantri (2006:63), sampel adalah bagian kecil dari anggota populasi yang diambil menurut produser tertentu sehingga dapat mewakili populasinya. Dalam menentukan pengambilan sampel, penulis menggunakan metode
Nonprobability
Sampling.
Menurut
Sugiyono
(2008:120)
59
mengatakan bahwa: “Nonprobability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang tidak memberi peluang/kesempatan sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel”. Teknik sampling yang digunakan adalah teknik Judgment Sampling (sampling Cara keputusan) atau purposive sampling. Husein Umar (2008:79), mengatakan bahwa: “Judgment Sampling atau purposive sampling adalah pemilihan sampel berdasarkan pada karakteristik tertentu yang dianggap mempunyai sangkut paut dengan karakteristik populasi yang sudah diketahui sebelumnya”. Berdasarkan pengertian tersebut syarat atau karakteristik untuk dijadikan responden dalam penelitian ini yaitu responden minimal pernah melakukan pembelian 3 (tiga) kali, bidang usaha perusahaan responden , lamanya kerjasama antara responden dan perusahaan yang sedang diteliti dan barang yang sering di beli oleh responden. Menurut pendapat Gay dalam buku Husein Umar (2008:79) dijelaskan bahwa ukuran minimum sampel yang dapat diterima berdasarkan pada desain penelitian yang digunakan, untuk metode deskriptif-korelasional, minimal 30 subjek. Jumlah sampel dalam SEM membutuhkan jumlah sampel yang besar agar hasil yang didapat mempunyai kredibilitas yang cukup. Sampai saat ini tidak ada kesepakatan tentang jumlah minimum sampel yang dibutuhkan. Penulis mengacu pada Santoso (2011:70), bahwa untuk model SEM dengan jumlah variabel laten (kontruk) sampai dengan lima buah,
60
dan setiap kontruk dijelaskan oleh tiga atau lebih indikator jumlah sampel 100-200 data dianggap memadai, jadi dalam penelitian ini ada 25 (dua puluh lima) indikator dikali 5 (lima) sama dengan 125 (seratus dua puluh lima)
3.7
Teknik Pengumpulan Data Dalam pengumpulan data, teknik penelitian yang digunakan oleh peneliti, diantaranya: a. Observasi, yaitu merupakan pengumpulan data dengan cara melakukan pengamatan secara langsung terhadap aktivitas perusahaan yang sedang diteliti. b. Kepustakaan, yaitu suatu teknik pengumpulan data untuk mencari sumber data sekuder yang merupakan sumber yang tidak langsung memberikan data yang berhubungan dengan penelitian ini, dengan membaca literatur serta buku-buku yang relevan. c. Penyebaran Kuesioner, adalah merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti dengan cara membagi-bagi pertanyaan atau kuesioner kepada responden agar dapat mengisi kuesioner secara objektif.
61
3.8
Metode Analisis Data Metode analisis data dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan Structural Equation Modelling (SEM). Keunggulan SEM karena
kemampuannya
komprehensif
bersamaan
untuk
menampilkan
dengan
sebuah
kemampuannya
model untuk
mengkonfirmasi dimensi-dimensi dari sebuah kontruk atau faktor serta kemampuannya untuk mengukur pengaruh hubungan secara teoristis. SEM juga dipandang sebagai kombinasi antara analisis faktor (Confirmatory Faktor Analysis) dan analisis regresi. Adapun prosedur dalam analisis SEM adalah sebagai berikut : 1. Menyusun diagram jalur Diagram jalur dapat dijelaskan dengan keterangan simbolsimbol dari gambar tersebut adalah sebagai berikut : : adalah tanda yang menunjukkan faktor/ konstruk/ latent variable/ unobserved variable yaitu variabel yang tidak diukur secara langsung, tetapi dibentuk melalui dimensi-dimensi atau indikatorindikator yang diamati. : adalah tanda yang menunjukkan variabel terukur/ observered variable yaitu variabel yang datanya harus harus dicari melalui lapangan, misalnya melalui instrumen-instrumen. : adalah tanda yang menunjukkan adanya hubungan yang dipotesakan antara dua variabel, variabel yang dituju oleh anak panah merupakan variabel dependen.
62
2. Persamaa Struktural dan spesifikasi Pengaruh kualitas pelayanan terhadap kepuasan pelanggan dalam membentuk loyalitas pelanggan digambarkan melalui persamaan sebagai berikut : Y1 = λ 2 X + z1 Y2 = λ 1 Y1 + λ 2 X+ z2 Keterangan : Y2
= Loyalitas Pelanggan (Variabel endogen)
Y1
= Kepuasan Pelanggan (Variabel endogen)
X
= Kualitas Pelayanan (Variabel eksogen)
λ
=Lamda (kecil), koefisien pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen
z1
= Zeta, galat model
3. Spesifikasi Model Pengukuran untuk masing-masing Konstruk/Variabel Laten. Analisis faktor konfirmatory untuk model pengukuran akan dihasilkan koefisien yang disebut standar loading atau lambda Value (λ). Nilai lamda tersebut digunakan untuk menilai kecocokan, kesesuaian atau unidimensionalitas dari instrumen-instrumen dalam membentuk sebuah faktor.
63
4. Uji Asumsi Model a. Uji Validitas Sebelum dilakukan pengolahan data maka perlu dilakukan pengujian
data
terhadap
variabel
tersebut.
Uji
validitas
menunjukkan sejauh mana suatu alat ukur itu dapat mengukur variabel
yang
akan
diukur.
Untuk
mengukur
validitas
menggunakan nilai convergent validity dari indikator-indikator pembentuk konstruk laten. Langkah yang dilakukan adalah dengan melihat nilai standardized loading factor apakah ada yang nilainya dibawah 0.5. Nilai loading factor di bawah 0.5 didrop dari model, tidak dianalisis karena dianggap tidak valid mengukur konstruk latennya. b. Uji Reliabilitas Reliabilitas adalah ukuran mengenai konsistensi internal dari indikator–indikator sebuah konstruk yang menunjukkan derajad
sampai
dimana
masing-masing
indikator
itu
mengindikasikan sebuah konstruk/faktor laten yang umum. masing-masing konstruk adalah konsisten dan konstruk dapat diandalkan (reliable). c. Uji Normalitas Uji
normalitas
data
dilakukan
melalui
nilai
critical
ratioskewness atau kurtosis multivariate, dimana terdapat nilai
64
ktiris sebesar 2,58, dan jika nilai critical ratio multivariate-nya berada dibawah nilai kritis tersebut data dinyatakan normal. d. Deskriptif Analisis deskriptif adalah analisis yang menggunakan metode statistik untuk mengetahui pola dalam sejumlah penelitian, merangkum
informasi
yang
terdapat
dalam
bentuk
yang
diinginkan. Metode analisis digunakan untuk menginterpretasikan dan menganalisis data. Sesuai dengan model multidimensi dan berjenjang yang sedang dikembangkan pada penelitian ini maka alat analisis data yang digunakan pada penelitian ini adalah Structural Equation Model (SEM) pada paket statistik AMOS. Menganalisis model penelitian dengan SEM dapat mengidentifikasi dimensi-dimensi sebuah konstruk, dan pada saat yang sama dapat mengukur pengaruh atau derajat hubungan antar faktor yang telah diidentifikasi dimensidimensinya (Ferdinand, 2000) Menurut Ferdinand (2000) untuk membuat pemodelan SEM yang lengkap perlu dilakukan langkah-langkah berikut ini: 1. Langkah pertama : Menggunakan Model yang berbasis Teori Langkah pertama yang harus dilakukan adalah mengembangkan sebuah model penelitian dengan dukungan teori yang kuat melalui berbagai telaah pustaka dan sumber-sumber ilmiah yang berhubungan dengan model yang sedang dikembangkan. Tanpa dasar teoritis yang kuat, SEM tidak dapat digunakan.
65
2. Langkah Kedua : Membuat Path Diagram Dalam langkah kedua ini, model teoritis yang telah dibangun pada tahap pertama digambarkan dalam diagram alur (Path Diagram) untuk mempermudah melihat hubungan-hubungan kausalitas yang ingin diuji. Dalam diagram alur, hubungan antar konstruk ditunjukkan melalui anak panah. Anak panah yang lurus menunjukkan hubungan kausalitas yang langsung antara satu konstruk dengan konstruk yang lain. Sedangkan anak panah melengkung menunjukkan kolerasi antara konstruk. Konstruk-konstruk yang dibangun dalam diagram alur dibedakan menjadi dua kelompok yaitu konstruk eksogen dan konstruk endogen yang diuraikan sebagai berikut: a. Konstruk Eksogen (Exogenous construct), yang dikenal juga sebagai “source variables” atau “independent variables” yang tidak diprediksi oleh variabel yang lain dalam model. b. Konstruk Endogen (Endogenous construct), yang merupakan faktorfaktor yang diprediksi oleh satu atau beberapa konstruk endogen dapat memprediksi satu atau beberapa konstruk endogen lainnya, tetapi konstruk eksogen hanya dapat berhubungan kausal dengan konstruk endogen. 3. Langkah Ketiga : Konversi Diagram alur Kedalam Persamaan Setelah model penelitian dikembangkan dan digambar pada sebuah digram alur maka langkah berikutnya adalah mengkonversi spesifikasi model kedalam rangkaian persamaan yang dibangun terdiri dari:
66
a) Persamaan-persamaan Struktural (Structural Equations). Persamaan ini dirumuskan untuk menyatakan hubungan kausalitas antar berbagai konstruk. Persamaan struktural dibangun dengan pedoman sebagai berikut : Variabel endogen = Variabel Eksogen + Variabel Endogen + error Persamaan struktural dalam penelitian ini ditampilkan dalam Tabel 3.5 berikut : Tabel 3.5 Model Persamaan Struktural Kepuasan Pelanggan = f(Kualitas Layanan+Z1) Loyalitas Pelanggan = f(Kepuasan Pelanggan+Z2) Sumber: (Ferdinand, 2000) 4. Langkah Keempat : Memilih Matriks Varian – kovarian atau matriks korelasi. Setelah model dispesifikasi secara lengkap, langkah berikutnya adalah memilih jenis input dan estimasi model yang sesuai. SEM hanya menggunakan matriks varians/kovarians atau matrik kolerasi sebagai data input untuk keseluruhan estimasi yang dilakukannya. Matriks kovarians digunakan karena dapat menunjukkan perbandingan yang valid antara populasi yang berbeda atau sampel yang berbeda, dimana hal tersebut tidak dapat dilakukan oleh matriks kolerasi. Sedangkan ukuran sampel yang sesuai untuk SEM adalah antara 100-200. Dalam penelitian ini matriks inputnya adalah matriks kovarians yang ukuran sampelnya sesuai dengan ketentuan yang diatur dalam pemakaian
67
SEM. Tehnik Estimasi model yang digunakan dalam penelitian ini adalah Maximum Likelihood Estimation (ML) yang tersedia dalam paket program AMOS 21.0. 5. Langkah Kelima : Kemungkinan Munculnya Masalah Identifikasi Problem identifikasi pada prinsipnya adalah kondisi dimana model yang sedang dikembangkan tidak mampu menghasilkan suatu estimasi yang unik. Problem kondisi dimana model dikembangkan dalam penelitian tidak mampu menghasilkan estimasi yang unik. Bila setiap kali estimasi dilakukan muncul problem identifikasi, maka sebaiknya model dipertimbangkan ulang dengan mengembangkan lebih banyak konstruk. Problem identifikasi dapat muncul karena: a. Standard error untuk satu atau beberapa koefisien adalah sangat besar. b. Program tidak mampu menghasilkan matrik informasi yang seharusnya disajikan. c. Muncul angka-angka yang aneh seperti adanya varian error yang negatif, d. Munculnya kolerasi yang sangat tinggi antar koefisien estimasi yang didapat (misalnya lebih dari 0,9) 6. Langkah Keenam : Mengevaluasi Goodnes – of – fit. Pada langkah kesesuaian model dievaluasi melalui telaah terhadap berbagai kriteria goodness-of-fit. Untuk itu tindakan pertama yang dilakukan adalah mengevaluasi apakah data yang digunakan dapat
68
memenuhi asumsiasumsi SEM, yaitu observasi independen, random sampling dari responden, dan linearitas dari semua hubungan. Pengukuran goodness of fit dapat dibagi menjadi tiga, yaitu : absolute fit measures, incremental fit measures, dan parsimonious fit measures. 7. Langkah Ketujuh : Interprestasi dan Modifikasi Model Bila model telah diterima, peneliti mungkin berkeinginan untuk memeriksa kemungkinan modifikasi model yang mungkin agar penjelasan teoritis atau goodness of fit menjadi lebih baik. Sebelum melakukan pendekatan-pendekatan dalam mengidentifikasi modifikasi model, hendaknya peneliti melakukan modifikasi model dengan hatihati. Modifikasi model haruslah memiliki justifikasi teori sebelum dipertimbangkan. Peneliti harus bersikap skeptis pada perubahan ini. 3.8.1 Kriteria dari Goodness-of-fit Measure Dalam teknik analisis SEM digunakan beberapa uji statistic untuk menguji hipotesis dari model yang dikembangkan. Uji statistic yang digunakan untuk mengukur tingkat kesesuaian model dalam penelitian ini adalah dari : 1. Chi-Square Statistic (χ2) Suatu ukuran yang didasarkan secara statistik pada goodness of fit yang tersaji dalam SEM. Nilai chi-square (χ2) yang relative besar disbanding degree of frredom mengidentifikasi bahwa matriks yang diobservasi dan diestimasi sangat berbeda dengan model yang ada pada populasi. Tingkat signifikansi statistic (p-level) mengidentifikasi probabilitas perbedaan
69
tersbeut semata-mata karena variasi sampling. Dengan kata lain χ2 yang rendah dan level signifikansi yang lebih besar dari 0,05 sangat diharapkan karena hal tersebut menunjukkan bahwa matriks input yang diprediksi dan yang aktual tidak berbeda secara statistic. Di sisi lain kelemahan ukuran chisquare adalah terlalu sensitive terhadap perbedaan sampel size, terutama untuk kasus yang sample sizenya lebih besar dari 200 responden. Untuk menanggulangi masalah tersebut maka perlu didukung ukuran fit lainnya yang independen terhadap ukuran sampel. 2. Significanced Probability (P) Untuk menguji tingkat signifikansi model digunakan nilai significanced probability. 3. Root mean square error of approximation (RMSEA) Indeks ini diperlukan untuk mengkompensasi chi-square pada ukuran sampel yang besar. 4. Goodness-of-fit Index (GFI) Nilai GFI diperoleh dari rumus : tr (σ 'Wσ ) tr (s'Ws) Dimana : Numerator = Jumlah varian tertimbang kuadrat dari matriks kovarians model yang diestimasi. Denumerator = Jumlah varians tertimbang kuadrad dari matriks kovarians sampel.
70
Nilai GFI berkisar antara 0 sampai dengan 1. Nilai yang semakin mendekati 1 menunjukkan tingkat kesesuaian yang lebih baik. 5. Adjust Goodness-of-Fit Index (AGFI) AGFI adalah perluasan dari GFI dimana rasio derajat kebebasan model yangdiusulkan disesuaikan dengan derajat kebebasan model independent. Level penerimaan AGFI lebih besar atau sama dengan 0,90. Nilai AGFI diperoleh dari rumus : 1-(1-GFI) db d dimana : d b = Jumlah sampel moment d = Degree of Freedom 6. The Minimum Sampel Discrepancy Function Degree of Freedom (CMIN/DF) Indeks ini disebut juga χ2- relatif karena merupakan nilai chi-square statistic dibagi dengan degree of freedom-nya. 7. Tucker-Lewis-Index (TLI) mengkombinaiskan ukuran parsimony dalam indek komparatif antara model yang diusulkan dengan model. Independent Level penerimaan TLI lebih besar atau sama dengan 0,90. 8. Comparative Fit Index (CFI) Nilai CFI diperoleh dari rumus = 1- C – d ch - dh dimana : C = Diskrepansi dari model yang terevaluasi d = Degree of freedom Ch = Diskrepansi dari baseline model yang dijadikan pembanding
71
dh = Degree of freedom dari baseline model yang dijadikan pembanding.
Nilai CFI berkisar antara 0 sampai dengan 1. Nilai yang semakin mendekati 1 menunjukkan tingkat kesesuaian yang lebih baik. Masing-masing alat kesesuaian model di atas memiliki batasan nilai yang direkomendasikan. Walaupun demikian angka tersbeut bukanlah angka mati. Cut-of value yang menjadi batasan dari masingmasing alat uji di atas tercantum pada table 3.6 di bawah ini. Tabel 3.6 GOOD NESS-OF-FIT INDICES No. 1
2
3
4
5
6
GOOD NESS-OFFIT INDEX Chi-Square(χ2)
KETERANGAN
Menguji apakah kovarians populasi yang diestimasikan sama dengan kovarians sample (apakah model sesuai dengan data) Probability Uji signifikan terhadap perbedaan matrik kovarians data dengan matiks kovarians yang diestimasi RMSEA (the Root Mengkompensasi kelemahan chiMean Square Error square pada sample yang besar (Hair, et of Approximation) al 1998) GFI (Good of Fit Menghitung proporsi tertimbang Index) varians dalam matriks sample yang dijelaskan oleh matrik kovarians populasi yang diestimasikan
CUT-OFF VALUE Diharapkan kecil, lebih kecil dari pada χ2 table ≥ 0,05
≤ 0.08
≥ 0,90
AGFI (Adjusteed Merupakan GFI yang disesuaikan ≥ 0,90 Goodness of Fit terhadap Degree of Freedom (Hair,et al Indices) 1998) analog dengan R2 dan regresi berganda (Bentler dalam Ferdinand;2002) CMIN/DF (The Kesesuaian antara data dengan model ≤ 2,00 Minimum Sample Discrepancy Function)
72
7
8
TLI (Tuckler Lewis Pembandingan antara model yang diuji ≥0,95 Index) teerhadap baseline Model (Hair, etrhadap baseline Model (Hair, et al 1998) CFI (Comparative Uji kelayakan model yang tidak sensitif ≥ 0,94 Fit Index) terhadap besarnya sample dan kerumitan model Sumber : Hair (1998), dalam Ferdinand (2005:92)
