BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Karakteristik Responden 1. Karakteristik responden Berdasarkan Jenis Kelamin Karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin dapat dilihat pada tabel 4.1 dibawah ini : Tabel 4.1 Karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin Frequency
Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
Valid
Pria
38
39.2
39.2
39.2
wanita
59
60.8
60.8
100.0
Total
97
100.0
100.0
Sumber : data diolah dari kuesioner Berdasarkan hasil pengolahan data dalam table 4.1 menunjukan bahwa dari 97 responden terdapat 38 responden atau sebesar 39.2% berjenis kelamin pria, sedangkan selebihnya sebanyak 59 responden atau sebesar 60.8% berjenis kelamin Wanita. Berdasarkan tabel 4.1 data diatas terlihat bahwa sebagian besar Responden berjenis kelamin Wanita.
60 http://digilib.mercubuana.ac.id/z
61
2. Karakteristik responden Berdasarkan Usia Karakteristik responden berdasarkan usia dapat dilihat pada tabel 4.2 dibawah ini Tabel 4.2 Karakteristik responden berdasarkan Usia
Frequency
Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
Valid
21 - 25 Tahun
55
56.7
56.7
56.7
26 -30 Tahun
23
23.7
23.7
80.4
31 - 35 Tahun
12
12.4
12.4
92.8
36 - 40 Tahun
3
3.1
3.1
95.9
46 - 50 Tahun
3
3.1
3.1
99.0
> 51 Tahun
1
1.0
1.0
100.0
97
100.0
100.0
Total
Sumber : data diolah dari kuesioner Berdasarkan hasil pengolahan data dalam tabel 4.2 menunjukan bahwa dari 97 responden jumlah responden tertinggi adalah responden dengan usia diantara 21 – 25 tahun yaitu sebanyak 55% dan terendah 41 - 45 Tahun yaitu sebanyak 0%. 3. Karakteristik responden Berdasarkan Status Karakteristik responden berdasarkan Status dapat dilihat pada tabel 4.3 dibawah ini :
http://digilib.mercubuana.ac.id/z
62
Tabel 4.3 Karakteristik responden berdasarkan Status
Frequency
Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
Valid
Menikah
31
32.0
32.0
32.0
Belum Menikah
66
68.0
68.0
100.0
Total
97
100.0
100.0
Sumber : data diolah dari kuesioner Berdasarkan hasil pengolahan data dalam tabel 4.3 menunjukan bahwa dari 97 responden terdapat 31 responden atau sebesar 32% berstatus menikah. Sedangkan selebihnya terdapat 66 responden atau sebesar 68% berstatus belum menikah. 4. Karakteristik responden Berdasarkan Pendidikan Karakteristik responden berdasarkan Pendidikan dapat dilihat pada tabel 4.4 dibawah ini :
http://digilib.mercubuana.ac.id/z
63
Tabel 4.4 Karakteristik responden berdasarkan Pendidikan
Frequency
Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
Valid
SMP
8
8.2
8.2
8.2
SMA
82
84.5
84.5
92.8
DIII
5
5.2
5.2
97.9
S1
2
2.1
2.1
100.0
97
100.0
100.0
Total
Sumber : data diolah dari kuesioner Berdasarkan hasil pengolahan data dalam table 4.4 menunjukan bahwa dari 97 responden, mayoritas berpendidikan SMA yaitu sebanyak 82 Responden atau 84.5% dan hanya 2 responden atau 2.1% memiliki pendidikan S1 dengan demikian mayoritas penonton Blitz Theater Grand Dadap City Mayoritas adalah lulusan SMA/ sederajat. 5. Karakteristik responden Berdasarkan Pengeluaran Karakteristik responden berdasarkan Pengeluaran dapat dilihat pada tabel 4.5 dibawah ini :
http://digilib.mercubuana.ac.id/z
64
Tabel 4.5 Karakteristik responden berdasarkan Pengeluaran Frequency
Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
Valid
1-2 Juta
37
38.1
38.1
38.1
2-3 Juta
46
47.4
47.4
85.6
3-4 Juta
7
7.2
7.2
92.8
> 4 Juta
7
7.2
7.2
100.0
97
100.0
100.0
Total
Sumber : data diolah dari kuesioner Berdasarkan table 4.5 di atas dapat diketahui dari 97 responden sebanyak 46 Responden atau 47.4% Memiliki pengeluaran sebesar 2-3 Juta perbulan jumlah tersebut lebih banyak dibandingkan dengan yang lainnya dan 7 responden atau 7.2% memiliki pengeluaran 3-4 Juta dan > 4 Juta perbulannya. B. Karakteristik Jawaban Kuesioner 1. Karakteristik Kuisioner berdasarkan variabel Kualitas Pelayanan Karakteristik Kuesioner variabel Kualitas Pelayanan dapat dilihat pada tabel 4.6 dibawah ini :
http://digilib.mercubuana.ac.id/z
65
Tabel 4.6 Karakteristik Kuisioner Kualitas Pelayanan N KP1 (Mampu menggunakan
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
97
2.00
5.00
4.0103
.51021
KP2 (tempat nyaman)
97
2.00
5.00
3.9897
.68457
KP3 (Rapih)
97
2.00
5.00
4.1340
.57061
KP4 (Pemutaran Film tepat
97
2.00
5.00
4.0515
.65146
KP5 (menanggapi keluhan)
97
1.00
5.00
3.8969
.66903
KP6 (Memberikan
97
1.00
5.00
4.1649
.68739
KP7 (ramah dan sopan)
97
3.00
5.00
4.0103
.63729
KP8 (Pelayanan terbaik)
97
2.00
5.00
3.7423
.76755
KP9 (aman ketika
97
2.00
5.00
3.8763
.58198
KP10 (perhatian individual)
97
2.00
5.00
3.7732
.60390
Valid N (listwise)
97
Alat kerja)
waktu)
Pengarahan)
berinteraksi)
Sumber : Data diolah dari kuisioner Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Putri Rahmayanti Tambunan dan Bethani Suryawardani dengan judul Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Pelanggan Pada PT. JNE Perwakilan Kawaluyaan Tahun 2014, mengemukakan bahwa kualitas pelayanan yang diberikan oleh JNE Kawaluyaan sudah cukup baik dimata pelanggan. 2. Karakteritik Kuisioner Berdasarkan Variabel Lokasi Karakteristik responden berdasarkan variabel Lokasi dapat dilihat pada tabel 4.6 dibawah ini :
http://digilib.mercubuana.ac.id/z
66
Tabel 4.7 Karakteristik Kuisioner Lokasi N L1 (Dekat tempat tinggal
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
97
1.00
5.00
3.2887
.92375
97
2.00
5.00
3.4742
.85504
L3 (Mudah di akses)
97
2.00
5.00
3.7732
.79720
L4 (dekat sarana Umum)
97
1.00
5.00
3.6907
.74107
L5 (Parkiran luas)
97
2.00
5.00
3.6392
.77976
L6 (Tempat parkir aman)
97
3.00
5.00
4.1546
.50704
Valid N (listwise)
97
konsumen) L2 (banyak dilalui kendaraan umum)
Sumber : Data diolah dari kuisioner Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan Anik Nurhanifah (2014) dengan judul penelitian Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan, Promosi dan Lokasi Terhadap Kepuasan Konsumen, mendapatkan hasil bahwa Berdasarkan pengaruh Lokasi terhadap kepuasan konsumen dibagi dalam tiga indikator, yaitu lokasi berada pada tempat yang strategis, kondisi lingkungan yang nyaman, dan akses jalan yang mudah. Hal ini mengindikasikan bahwa semakin strategis lokasi dari jangkauan konsumen maka semakin kuat tingkat kepuasan konsumen. 3. Karakteristik Kuisioner Berdasarkan variabel Kepuasan Pelanggan Karakteristik responden berdasarkan variabel Kepuasan Pelanggan dapat dilihat pada tabel 4.5 dibawah ini :
http://digilib.mercubuana.ac.id/z
67
Tabel 4.8 Karakteristik Kuisioner Kepuasan Pelanggan N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
K1 (Film Sesuai Pasar)
97
2.00
5.00
3.9588
.57586
K2 (sesuai keinginan
97
2.00
5.00
4.0000
.55902
K3 (Pelayanan Baik)
97
2.00
5.00
4.1649
.55303
K4 (Ramah dan sopan)
97
1.00
5.00
4.0412
.77618
K5 (Konsumen bangga dan
97
2.00
5.00
4.1031
.56797
97
2.00
5.00
3.8351
.65639
konsumen)
senang) K6 (Perhatian kepada konsumen) Valid N (listwise)
97
Sumber : Data diolah dari kuisioner Dilihat dari tabel 4.8 terlihat bahwa nilai rata- rata untuk semua indikator berada pada level menengah ini berarti pada kuisioner Kepuasan pelanggan rata- rata dari responden menjawab “ Cukup Setuju”. Ini berarti bahwa rata-rata responden cukup puas pada Blitz Theater C. Metode Analisis Data :Componen Based Struktual Equation Modeling Componen / variance Based Struktual Equation Modeling merupakan alternative dari covariance based SEM , SEM yang berbasis component atau variance Itu dikenal dengan Partial Least Square (PLS). Metode ini dimasukan untuk casualpredictive analysis dalam situasi kompleksitas yang tinggi dan dukungan teori
http://digilib.mercubuana.ac.id/z
68
yang rendah . PLS memilki tujuan untuk mencari linier predictife atau variabel ( component based predictive model ) Ghozali (2014). Langkah- langkah pengujian yang dilakukan demi terpenuhi nya asumsi- asumsi variance based SEM merupakan tuntunan untuk permodelan variance based SEM baik dalam proses pengumpulan datanya maupun proses pengolahan data yang menggunakan SmartPLS 3. 1. Evaluasi Measurement Model ( Outer Model ) a) Convergent Validity Pengujian Convergent Validity dari model pengukuran dengan refleksif indikator dinilai berdasarkan korelasi antara item score/component score dengan construck score dihitung dengan PLS. Indikator individu dianggap valid jika memilki nilai korelasi diatas 0.70. Namun demikian pada riset tahap pengembangan skala, loading factor 0.50 sampai 0.60 masih dapat diterima. Dengan melihat hasil output korelasi
antara indikator dengan konstruknya seperti terlihat pada tabel dan
gambar structural di bawah ini.
http://digilib.mercubuana.ac.id/z
69
Table 4.9 Hasil Pengujian convergent Validity Variabel
Indikator KP1
Kualitas Pelayanan
KP2 KP3 KP4 KP5 KP6 KP7 KP8 KP9 KP10 L1 L2 L3 L4 L5
Lokasi
L6
Kepuasan Pelanggan
K1 K2 K3 K4 K5 K6
Outer Keterangan Loading Tidak 0.493 Valid 0.579 Valid 0.577 Valid 0.607 Valid 0.618 Valid 0.771 Valid 0.726 Valid 0.69 Valid Tidak 0.133 Valid Tidak -0.211 Valid Tidak 0.236 Valid Tidak -0.130 Valid 0.527 Valid 0.823 Valid 0.798 Valid Tidak 0.389 Valid 0.791 Valid 0.645 Valid 0.687 Valid 0.701 Valid 0.622 Valid Tidak 0.035 Valid
Sumber : Output PLS
http://digilib.mercubuana.ac.id/z
70
Sumber : Output PLS Gambar 4.1 Hasil Algoritma PLS Berdasarkan pada tabel tabel 4.9 dan gambar 4.1 diatas , terlihat bahwa indikator KP1 dengan loading factor 0.493, KP9 Loading factor 0.133, KP10 Loading factor -0.211, L1 dengan loading factor 0.236, L2 dengan loading factor -0.130, K6 dengan loading factor 0.035 Indikator-indikator tersebut memiliki loading factor
kurang dari 0,50 oleh karena itu, indikator-indikator tersebut akan
dihilangkan dari model. Berikut hasil output dari penghilangan indikator dan perhitungan kembali :
http://digilib.mercubuana.ac.id/z
71
Table 4.10 Hasil Pengujian convergent Validity (modifikasi) Variabel
Indikator
KP2 KP3 KP4 Kualitas KP5 Pelayanan KP6 KP7 KP8 L3 L4 Lokasi L5 K1 K2 Kepuasan K3 Pelanggan K4 K5 Sumber : Output PLS
Outer Keterangan Loading 0.558 0.563 0.611 0.625 0.771 0.733 0.7 0.513 0.83 0.829 0.802 0.645 0.685 0.717 0.617
Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid
Gambar 4.2 Hasil Algoritma PLS ( Modifikasi )
http://digilib.mercubuana.ac.id/z
72
Hasil dari modifikasi pengujian Convergent Validity pada tabel 4.10 dan gambar 4.2 dapat dilihat bahwa semua indikator telah memenuhi Convergent Validity karena memilki nilai faktor diatas 0.50. b) Discriminat Validity Pengujian discriminant validity, indikator reflektif dapat dilihat pada
cross
loading antara indikator dan konstruknya. Suatu indikator dinyatakan valid jika mempunya loading factor tertinggi loading factor
kepada konstruk yang dituju dibanding
kepada konstruk lain. Dengan demikian , konstruk laten
memprediksi indikator pada blok mereka lebih baik dibandingkan dengan indikator diblok yang lain. Table 4.11 Hasil Pengujian Discriminat Validity ( cross Loading)
Indikator K1 K2 K3 K4 K5 KP2 KP3 KP4 KP5 KP6
Kepuasan Kualitas pelanggan Pelayanan Lokasi (X2) (Y) (X1) 0.802 0.645 0.685 0.717 0.617 0.119 0.212 0.249 0.273 0.361
0.286 0.201 0.314 0.479 0.114 0.558 0.563 0.611 0.626 0.771
http://digilib.mercubuana.ac.id/z
0.521 0.298 0.28 0.335 0.377 0.182 0.161 0.235 0.111 0.151
73
Lanjutan Tabel 4.11 KP7 KP8 L3 L4 L5 Sumber : Output PLS
0.336 0.272 0.219 0.491 0.409
0.733 0.700 0.089 0.234 0.16
0.182 0.100 0.513 0.830 0.829
Dari table 4.11 terlihat bahwa korelasi konstruk Kepuasan pelanggan dengan indikatornya ( K1 sebesar 0.802, K2 sebesar 0.645, K3 sebesar 0.685, K4 sebesar 0.717, dan K5 sebesar 0.617) lebih tinggi korelasi indikator Kepuasan Pelanggan dibandingkan indikator lainnya, selanjutnya korelasi Kualitas Pelayanan dengan indikatornya (KP2 sebesar 0.558, KP3 sebesar 0.563, KP4 sbesar 0.611, KP5 sebesar 0.626, KP6 sebesar 0.771, KP7 sebesar 0.733, dan KP8 sebesar 0.700) dilihatdari nilai konstruk indikatornya, nilai konstruk kualitas pelayanan lebih tinggi dibanding korelasi indikator lainnya, begitu pula dengan korelasi Lokasi denagan indikatornya ( L3 sebesar 0.513, L4 sebesar 0.830, dan L5 sebesar 0.829) Lebih tinggi dibanding korelasi indikator lokasi lainnya. Metode lain untuk melihat discriminant validity adalah dengan melihat nilai square root of average variance extracted (AVE) setiap konstruk lainnya dalam model , maka dikatakan memiliki nilai discriminant validity yang baik.
http://digilib.mercubuana.ac.id/z
74
Table 4.12 Hasil Pengujian AVE Variabel
AVE
Kepuasan Pelanggan
0.585
Kualitas pelayanan
0.531
Lokasi Sumber : Output PLS
0.647
Tabel 4.13 Hasil Pengujian Discriminat validity ( fornell Lacker Criterium )
Kepuasan Pelanggan Kualitas Pelayanan Lokasi Sumber : Output PLS
Kepuasan Pelanggan 0.696 0.419 0.531
Kualias Pelayanan 0.656 0.235
Lokasi
0.739
Dari Tabel 4.12 dan 4.13 dapat disimpulkan bahwa akar kuadrat dari average variance extracted (√
) untuk setiap konstruk lebih besar daripada korelasi
antara konstruk yang satu dan konstruk lainnya dalam model. Nilai AVE dari Kualitas Pelayanan, Lokasi dan Kepuasan Pelanggan memiliki nilai > 0,5 , berdasarkan pernyataan diatas maka konstruk dalam model yang diestimasi memenuhi kriteria discriminant validity. c) Composite Reliability dan Cornbachs Alpha Pengujian composite reliability dan cornbachs alpha bertujuan untuk menguji reliabilitas instrument dalam satu model penelitian. Atau mengukur internal
http://digilib.mercubuana.ac.id/z
75
consistency dan nilai harus 0,60 . Apabila seluruh nilai variabel laten memiliki nilai composite reliability maupun cornbach alpha > 0,7 hal itu berarti konstruk memiliki reabilitas yang baik atau kuisioner yang digunakan sebagai alat dalam penelitian ini telah andal atau konsisten. Tabel 4.14 Hasil Pengujian Composite Reliability
Variabel Kepuasan Pelanggan Kualitas Pelayanan Lokasi Sumber : Output PLS
Composite Reliability
Keterangan
0.823 Reliabel 0.839 Reliabel 0.776 Reliabel
Tabel 4.15 Hasil Pengujian Cornbachs Alpha
Variabel Kepuasan Pelanggan Kualitas Pelayanan Lokasi Sumber : Output PLS
Cornbachs Alpha
Keterangan
0.736 Reliabel 0.781 Reliabel 0.589 Tidak Reliabel
Berdasarkan tabel 4.14 bahwa hasil pengujian composite reliability menunjukan nilai yang memuaskan sebab seluruh nilai variabel laten memiliki nilai composite reliability > 0.7. Namun berdasarkan tabel 4.15 hasil pengujian cornbachs alpha menunjukan nilai yang kurang memuaskan, yaitu variabel lokasi memiliki nilai
http://digilib.mercubuana.ac.id/z
76
cornbachs alpha 0.589 ( < 0.7). Terlihat bahwa nilai cornbachs alpha tidak memenuhi kriteria. Namun menurut Guilford dalam Ruseffendi (2005) dengan menggunakan derajat reliabilitas sebagai berikut : 0.90 - 1.00
Derajat reliabilitas sangat tinggi
0.70 – 0.90
Derajat reliabilitast tinggi
0.40 – 0.70
Derajat reliabilitas sedang
0.20 – 0.40
Derajat reliabilitas rendah
0.00 – 0.20
Derajat reliabilitas sangat rendah
Berdasarkan derajat reliabilitas diatas maka, cornbachs alpha variabel lokasi sebesar 0.589 dapat dikatakan reliabel sebab nilai tersebut berada pada derajat reliabilitas sedang.
Tabel 4.16 Hasil Pengujian cornbachs alpha
Variabel Kepuasan Pelanggan Kualitas Pelayanan Lokasi Sumber : output PLS
Cornbachs Alpha
Keterangan
0.736 Reliabilitas Tinggi 0.781 Reliabilitas Tinggi 0.589 Reliabilitas Sedang
2. Pengujian Model Struktural / Uji Hipotesis ( inner Model ) Pengujian inner model adalah pengembangan model berbasis konsep dan teori dalam rangka menganalisis hubungan antara variabel eksogen dan endogen telah
http://digilib.mercubuana.ac.id/z
77
dijabarkan dalam kerangka konseptual. Tahapan pengujian terhadap model struktural ( inner Model) dilakukan dengan langkah – langkah berikut: a) Nilai R- Square Melihat nilai R- square yang merupakan uji goodness- fit model.
Nilai
Table 4.17 Variabel endogen
Variabel Endogen Kepuasan Pelanggan
R – Square 0.373
Sumber : Output PLS Model structural mengindikasikan bahwa model pada variabel Kepuasan Pelanggan dapat dikatakan kuat sebab memiliki nilai diatas 0.33. Model pengaruh variabel laten indipenden (Kualitas Pelayanan dan Lokasi) terhadap Kepuasan pelanggan memberikan nilai R- square sebesar 0.373 yang dapat diinterprestasikan bahwa variabel konstruk Kepuasan Pelanggan dijelaskan oleh variabilitas konstruk Kualitas Pelayanan dan Lokasi sebesar 37.3% sedangkan 62.7% dijelaskan oleh variabel lain diluar penelitian. b) Goodness of Fit Model Pengujian Goodness of Fit Model structural pada inner model menggunakan nilai prediktif - relevance(
) NilaiQ – square lebih besar 0 (Nol) menunjukan bahwa
model mempunyai nilai prediktif- relevance.Nilai R- square pada variabel endogen dalam penelitian ini dapat dilihat pada perhitungan berikut : Nilai predictive – relevance diperoleh dengan rumus
http://digilib.mercubuana.ac.id/z
78
= 1-(1-
)
= 1- (1-0.373) = 0.373 Hasil perhitungan diatas memperlihatkan nilai predictive – relevance sebesar 0.373 (> 0). Hal itu berarti bahwa 37.3% variasi pada variabel Kepuasan Pelanggan (dependent vaiable) di jelaskan oleh variabel-variabel yang digunakan, dengan demikian model dikatakan layak memiliki nilai Prediktif yang relevan. c) Hasil Pengujian Hipotesis (Estimasi Koefisien Jalur) Nilai estimasi untuk hubungan jalur dalam model struktural harus signifikan. Nilai signifikansi ini dapat di peroleh dengan prosedur Boostraping. Melihat signifikansi pada hipotesis dengan melihat nilai koefisien parameter dan nilai signifikansi Tstatistik pada algorithm boostraping report. Untuk mengetahui signifikan atau tidak signifikan di lihat dari T-table pada alpha 0.05 (5%) = 1.96, kemudian Ttable dibandigkan oleh T-hitung (T-statistik). Table 4.18 Hasil Pengujian Hipotesis
Kualitas Pelayana (X1) -> Kepuasan Pelanggan (Y)
Original Sample (O) 0.312
Lokasi (X2) -> Kepuasan 0.458 Pelanggan (Y) Sumber : Output PLS
Sample Mean (M)
Standard Error (STERR)
T Statistics
P Values
0.336
0.105
2.963
0.003
0.454
0.097
4.706
0.000
http://digilib.mercubuana.ac.id/z
79
Gambar 4.3 Hasil Uji Boostraping Berdasarkan tabel 4.18 menunjukan hasil bahwa Kualitas Pelayanan berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kepuasan Pelanggan, ini ditunjukan dengan nilai T hitung sebesar 2.963 lebih besar dari T-tabel 1.96 dengan tingkat kesalahan 0.05 (5%). Nilai Original sample estimate adalah positif yaitu sebesar 0.312 yang menunjukan bahwa arah hubungan antara kompensasi terhadap kinerja adalah positif. Begitu pula untuk variabel Lokasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan pelanggan. Ini dapat dilihat dari hasil T hitung sebesar 4.706 lebih besar dari T-tabel sebesar 1.96 dengan tingkat kesalahan 0.05 (5%). Nilai Original sample estimate adalah positif yaitu sebesar 0.458 yang menunjukan
http://digilib.mercubuana.ac.id/z
80
bahwa arah hubungan antara lokasi terhadap kepuasan pelanggan adalah positif. D. Pembahasan 1. Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Pelanggan Berdasarkan uji hipotesis pada penelitian ini menunjukan hasil bahwa t statistic untuk variabel kualitas pelayanan memiliki nilai 2.963 berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan pelanggan, dengan demikian hipotesis H1 dalam penelitian ini menyatakan bahwa Kualitas Pelayanan berpengaruh terhadap Kepuasan Pelanggan diterima. Dari hasil pengujian convergnt validity indikator Kualitas Pelayanan ( KP6 : Karyawan memberikan pengarahan dengan baik pada konsumen) nilai yang dihasil paling tinggi diantara indicator KP yang lainnya hal ini menunjukan bahwa karyawan/ti memberikan pengarahan dengan baik kepada pengunjung, sedangkan indicator KP10 (Karyawan memberikan perhatian individual pada konsumen) hasil nilai yang paling rendah diantara indicator KP yang lainnya arena responden menganggap karyawan/ti Blitz kurang memberikan secara individual kepada pengunjung. Hasil hipotesis ini sesuai dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Faine Phoebby Ruusen, Adolfina, Imelda Ogi (2014) ini menunjukan bahwa variabel kualitas pelayanan berpengaruh positif terhadap kepuasan pelanggan. Artinya jika Kualittas Pelayanan ditingkatkan maka akan meningkatkan kepuasan pelanggan
http://digilib.mercubuana.ac.id/z
81
2. Pengaruh Lokasi Terhadap Kepuasan Pelanggan Berdasarkan uji hipotesis pada penelitian ini menunjukan hasil bahwa t statistic untuk variabel lokasi memiliki nilai 4.706 berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan pelanggan, dengan demikian hipotesis H2 dalam penelitian ini menyatakan bahwa Lokasi berpengaruh terhadap Kepuasan Pelanggan diterima. Dari hasil pengujian convergent validity indicator Lokasi ( L4 : dekat dengan sarana umum ) nilai indikator L4 yang dihasilkan paling tinggi diantara indicator Lokasi lainnya hal ini disebabkan karena lokasi Blitz theater Grand Dadap City dikelilingi sarana umum yang memadai, sedangkan untuk indicator L2 ( Banyak dilalui kendaraan umum) memiliki nilai yang paling rendah karena hanya sedikit dilalui kendaraan umum. Hasil hipotesis ini sesuai dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Jefry F. T. Bailia, Agus Supandi Soegoto, Sjendry Serulo R. Loindong (2014) Itu artinya bahwa pemilihan lokasi yang stategis dan mudah dijangkau dapat meningkatkan kepuasan Pelanggan.
http://digilib.mercubuana.ac.id/z
