BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

5.1. Karakteristik Responden Berdasarkan jumlah sampel yang digunakan pada penelitian ini yaitu sebanyak 135 responden, dengan kriteria jenis kelamin, usia, pendidikan, lama menjadi nasabah, dan menjadi nasabah di bank lain. Karakteristik dari responden secara lengkap disajikan pada tabel 5.1.

No 1

2

3

4

5

Tabel 5.1 Karakteristik Responden Berdasarkan Kriteria

Kriteria Demografi Jenis kelamin Pria Wanita Usia 18 - 30 tahun 31 - 40 tahun 41 - 50 tahun > 50 tahun Pendidikan terakhir < SMA SMA Akademi Sarjana Lama menjadi nasabah > 1 - 1,5 tahun > 1,5 - 2 tahun > 2 - 3 tahun > 3 tahun Menjadi nasabah di Bank lain Ya Tidak

Frekuensi (orang)

Persentase

100 35

74% 26%

6 44 57 28

4% 32% 42% 22%

72 56 4 3

53% 42% 3% 2%

66 25 39 5

49% 18% 29% 4%

53 82

39% 61%

Sumber : Data diolah (2016) 101

http://digilib.mercubuana.ac.id/

102

Berdasarkan tabel 5.1 diketahui bahwa dari 5 (lima) karakteristik responden penelitian dapat diuraikan sebagai berikut : 1.

Karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin Karakteristik dari 135 responden berdasarkan jenis kelamin, terdapat sebanyak 100 orang laki-laki dan 35 orang wanita. Hal ini mengindikasikan bahwa mayoritas nasabah kredit unit XX - Tangerang yang telah mengetahui dan menggunakan produk dan jasa berupa pinjaman kredit DSP adalah lakilaki.

2.

Karakteristik responden berdasarkan usia Karakteristik dari 135 responden berdasarkan usia, didominasi oleh kriteria usia 41-50 tahun sebanyak 57 orang atau 42 persen. Sedangkan responden yang paling kecil adalah di usia 18-30 tahun yaitu sebanyak 6 orang atau 4 persen. Hal ini berarti nasabah unit XX - Tangerang yang memenuhi kriteria sebagai nasabah yang memiliki potensi loyal terhadap DSP sebagian besar adalah orang yang sudah mapan sehingga memiliki kesiapan dan kesanggupan untuk mengambil pinjaman kredit di DSP.

3.

Karakteristik responden berdasarkan pendidikan Karakteristik dari 135 responden berdasarkan pendidikan terakhir, mayoritas didominasi oleh pendidikan dibawah SMA sebanyak 72 orang atau 53 persen. Sedangkan responden yang paling kecil adalah di pendidikan S1, yaitu sebanyak 3 orang atau 2 persen. Hal ini berarti pada DSP unit XX Tangerang yang memiliki kesiapan dan kesanggupan untuk mengambil


103

pinjaman kredit di DSP adalah nasabah yang berada di jenjang pendidikan dibawah SMA . 4.

Karakteristik responden berdasarkan lama menjadi nasabah Karakteristik dari 135 responden berdasarkan lamanya menjadi nasabah di DSP, mayoritas didominasi oleh nasabah yang melakukan transaksi selama >1 sampai dengan 1,5 tahun sebanyak 66 orang atau 49 persen. Sedangkan responden yang paling kecil adalah nasabah yang melakukan transaksi selama > 3 tahun, yaitu sebanyak 5 orang atau 4 persen. Hal ini berarti pada DSP unit XX - Tangerang yang memiliki potensi untuk loyal dengan DSP adalah nasabah yang melakukan mengambil pinjaman kredit yang tidak terlalu panjang (1 sampai 2 tahun).

5.

Karakteristik responden berdasarkan nasabah yang memiliki kredit di bank lain. Karakteristik dari 135 responden nasabah yang memiliki kredit selain di DSP, mayoritas adalah nasabah yang tidak memiliki pinjaman di bank lain sebanyak 82 orang atau 61 persen. Sedangkan responden yang paling kecil adalah nasabah yang memiliki pinjaman di bank lain, yaitu sebanyak 53 orang atau 39 persen. memiliki kesiapan dan kesanggupan untuk mengambil pinjaman kredit di DSP adalah nasabah yang tidak memiliki pinjaman selain di DSP.


104

5.2. Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Pengujian validitas dan reliabilitas dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan software SPSS 24. Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah kuesioner yang digunakan sudah dapat mengukur apa yang ingin diukur dan sejauh mana kuesioner yang digunakan dari tiap-tiap butir indikatornya dapat digunakan, dipercaya, dan diandalkan.

5.2.1. Hasil Uji Validitas Pada penelitian ini digunakan Analisis Bivariate Pearson untuk menguji validitas dengan mengkorelasikan masing-masing skor item dengan skor total. Skor total adalah penjumlahan dari keseluruhan butir instrumen. Butir-butir instrumen pertanyaan yang berkorelasi signifikan dengan skor total menunjukkan butir-butir tersebut mampu memberikan dukungan dalam mengungkap apa yang ingin diungkap. Selanjutnya nilai rhitung dicocokkan dengan rtabel product moment pada taraf signifikan 5 persen (α) dan jumlah sampel (n) 135 responden, diperoleh df = n-2 yaitu sebesar 133. Sehingga dengan df=133 dan α=0,05 didapat rtabel =rhitung

> rtabel , maka butir pertanyaan tersebut valid.

Berdasarkan perhitungan terhadap 135 responden, diperoleh hasil dengan software SPSS 24 sebagai berikut:


105

Tabel 5.2. Hasil Uji Validitas terhadap Variabel Kualitas Pelayanan Variabel Pearson Sig1 Sig2 No Keterangan teramati Corellation tailed(rtabel) tailed(rtabel) 1 Q1 0,266 0,142 0,169 Valid 2 Q2 0,353 0,142 0,169 Valid 3 Q3 0,151 0,142 0,169 Valid 4 Q4 0,262 0,142 0,169 Valid 5 Q5 0,419 0,142 0,169 Valid 6 Q6 0,289 0,142 0,169 Valid 7 Q7 0,459 0,142 0,169 Valid 8 Q8 0,581 0,142 0,169 Valid 9 Q9 0,397 0,142 0,169 Valid 10 Q10 0,446 0,142 0,169 Valid 11 Q11 0,357 0,142 0,169 Valid 12 Q12 0,154 0,142 0,169 Valid 13 Q13 0,338 0,142 0,169 Valid 14 Q14 0,286 0,142 0,169 Valid Sumber : Data diolah (2016)

Dari tampilan output SPSS 24 pada tabel 5.2 terlihat bahwa korelasi antara masing-masing indikator (Q1 sampai Q14) terhadap total skor konstruk kualitas pelayanan menunjukkan hasil yang siginifikan. Jadi dapat disimpulkan bahwa masing-masing indikator pertanyaan adalah valid. Hasil analisis korelasi bivariate dengan melihat output Cronbach Alpha pada kolom Correlated Item – Total Correlation adalah identik karena keduanya mengukur hal yang sama.

No 1 2 3

Tabel 5.3. Hasil Uji Validitas terhadap Variabel Kepercayaan Variabel Pearson Sig1 Sig2 Keterangan teramati Corellation tailed(rtabel) tailed(rtabel) Q15 0,674 0,142 0,169 Valid Q16 0,505 0,142 0,169 Valid Q17 0,523 0,142 0,169 Valid


106

Tabel 5.3. Hasil Uji Validitas terhadap Variabel Kepercayaan (lanjutan) Variabel Pearson Sig1 Sig2 No Keterangan teramati Corellation tailed(rtabel) tailed(rtabel) 4 Q18 0,469 0,142 0,169 Valid 5 Q19 0,642 0,142 0,169 Valid 6 Q20 0,494 0,142 0,169 Valid Sumber : Data diolah (2016) Dari tampilan output SPSS 24 pada tabel 5.3 terlihat bahwa korelasi antara masing-masing indikator (Q15 sampai Q20) terhadap total skor konstruk kepercayaan menunjukkan hasil yang siginifikan. Jadi dapat disimpulkan bahwa masing-masing indikator pertanyaan adalah valid. Hasil analisis korelasi bivariate dengan melihat output Cronbach Alpha pada kolom Correlated Item – Total Correlation adalah identik karena keduanya mengukur hal yang sama.

Tabel 5.4. Hasil Uji Validitas terhadap Variabel Kepuasan Nasabah Variabel Pearson Sig1 Sig2 No Keterangan teramati Corellation tailed(rtabel) tailed(rtabel) 1 Q21 0,524 0,142 0,169 Valid 2 Q22 0,579 0,142 0,169 Valid 3 Q23 0,629 0,142 0,169 Valid 4 Q24 0,543 0,142 0,169 Valid Sumber : Data diolah (2016)

Dari tampilan output SPSS 24 pada tabel 5.4 terlihat bahwa korelasi antara masing-masing indikator (Q21 sampai Q24) terhadap total skor konstruk kepuasan nasabah menunjukkan hasil yang siginifikan. Jadi dapat disimpulkan bahwa masing-masing indikator pertanyaan adalah valid. Hasil analisis korelasi


107

bivariate dengan melihat output Cronbach Alpha pada kolom Correlated Item – Total Correlation adalah identik karena keduanya mengukur hal yang sama.

Tabel 5.5. Hasil Uji Validitas terhadap Variabel Loyalitas Nasabah Variabel Pearson Sig1 Sig2 No Keterangan teramati Corellation tailed(rtabel) tailed(rtabel) 1 Q25 0,573 0,142 0,169 Valid 2 Q26 0,656 0,142 0,169 Valid 3 Q27 0,604 0,142 0,169 Valid 5 Q29 0,627 0,142 0,169 Valid 6 Q30 0,398 0,142 0,169 Valid Sumber : Data diolah (2016)

Dari tampilan output SPSS 24 pada tabel 5.5 terlihat bahwa korelasi antara masing-masing indikator (Q25 sampai Q30) terhadap total skor konstruk loyalitas nasabah menunjukkan hasil yang siginifikan. Jadi dapat disimpulkan bahwa masing-masing indikator pertanyaan adalah valid. Hasil analisis korelasi bivariate dengan melihat output Cronbach Alpha pada kolom Correlated Item – Total Correlation adalah identik karena keduanya mengukur hal yang sama.

5.2.2. Hasil Uji Reliabilitas Uji reliabilitas adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk. Suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pernyataan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu.


108

Software SPSS memberikan fasilitas untuk mengukur reliabilitas dengan uji statistik Cronbach Alpha (α). Suatu konstruk atau variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai Cronbach Alpha > 0,70 (Nunnally, 1994 dalam Ghozali 2016:48).

Tabel 5.6. Hasil Uji Reliabilitas terhadap Variabel Penelitian Cronbach’s Alpha Based Jumlah No Variabel teramati Keterangan on Standardied Items Indikator 1 Kualitas Pelayanan 0,840 (84,0%) 14 Reliabel 2 Kepercayaan 0,883 (88,3%) 6 Reliabel 3 Kepuasan Nasabah 0,817 (81,7%) 4 Reliabel 4 Loyalitas Nasabah 0,873 (87,3%) 6 Reliabel Sumber : Data diolah (2016)

Dari tampilan output Software SPSS 24 terlihat bahwa seluruh konstruk pengamatan memberikan nilai Cronbach’s Alpha yang reliabel.

5.3. Evaluasi Asumsi Model Struktural Penelitian 5.3.1. Evaluasi Normalitas Data Evaluasi normalitas data dilakukan dengan menggunakan kriteria critical ratio skewness value sebesar df = 399 = ∞ pada tingkat signifikansi 0,05 maka diperoleh nilai sebesar ± 1,96.


109

Data disimpulkan mempunyai distribusi normal jika nilai critical ratio skewness di bawah harga mutlak 1,96. Hasil output normalitas data terlihat pada tabel 5.7. Tabel 5.7. Evaluasi Normalitas Data Variable min max skew c.r. kurtosis Y10 12,5 43,167 0,688 3,262 -0,206 Y9 8,333 44,333 0,021 0,102 -0,948 Y8 12 44,333 0,728 3,451 -0,023 Y7 10,5 42 -0,278 -1,319 -0,677 Y6 11 38 -0,427 -2,028 -0,989 Y5 7 44,333 -0,194 -0,921 -0,158 Y1 10,5 36 -0,293 -1,389 -0,76 Y2 10,5 40,25 -0,225 -1,067 -0,896 Y3 10,5 43,75 0,084 0,4 -0,663 Y4 10,5 43,75 0,306 1,449 -0,008 X15 9,5 43,167 -0,189 -0,895 -0,939 X16 9,5 42 0,36 1,705 -0,142 X17 9,5 37 -0,849 -4,029 1,149 X18 9,5 42 0,473 2,242 -0,474 X19 10 37 -0,449 -2,129 -1,041 X20 9,5 37 -0,672 -3,187 0,168 X14 12 38,5 0,485 2,302 -0,447 X13 11,357 40 0,04 0,191 -0,094 X12 11,357 38,5 0,217 1,03 -0,577 X11 11,357 40 0,011 0,053 -0,77 X10 11,357 33 -0,395 -1,872 -0,149 X9 11,357 33 -0,409 -1,942 -0,734 X8 11,357 34,286 -0,451 -2,138 -0,501 X7 11,357 34,286 -0,514 -2,44 -0,926 X6 11,357 38,5 -0,096 -0,456 -0,648 X5 11,357 38,5 -0,027 -0,127 -0,71 X4 11,357 37,5 0,659 3,127 0,051 X3 9 40 0,044 0,208 -0,966 X2 11,786 33 -0,145 -0,687 -1,197 X1 11,357 40 0,098 0,467 -0,64 Multivariate 9,094 Sumber : Data diolah (2016)


c.r. -0,489 -2,249 -0,055 -1,606 -2,346 -0,375 -1,801 -2,126 -1,572 -0,019 -2,227 -0,337 2,724 -1,125 -2,47 0,399 -1,059 -0,223 -1,368 -1,826 -0,354 -1,742 -1,188 -2,197 -1,537 -1,683 0,121 -2,292 -2,840 -1,519 1,206

110

Dari nilai critical ratio skewness value semua indikator menunjukkan distribusi normal karena nilainya dibawah 1,96. Sedangkan uji normalitas multivariate memberikan nilai cr -1,206 yaitu berada dibawah 1,96. Sehingga secara multivariate data berdistribusi normal.

5.3.2. Evaluasi Outlier Deteksi terhadap multivariate outliers dilakukan dengan memperhatikan nilai mahalanobis distance. Kriteria yang digunakan adalah berdasrakan nilai chisquares pada derajat kebebasan 30 yaitu jumlah variabel indikator pada tingkat signifikansi p<0,001. Nilai mahalonabis distance chi-squares (30,0.005) = 53,672. Hal ini berarti bahwa semua kasus yang memiliki mahalonabis distance yang lebih besar dari 53,672 adalah multivariate outliers. Berdasarkan output hasil mahalonabis distance dari program SPSS AMOS 24, karena nilai mahalonabis distance tidak ada yang diatas 53,672 maka disimpulkan tidak ada outliers pada data.

5.3.3. Evaluasi Multikolinieritas Multikolinieritas dapat dilihat melalui determinan matriks kovarian. Nilai determinan yang sangat kecil menunjukkan indikasi terdapatnya multikolineritas atau singularitas, sehingga data itu tidak dapat digunakan untuk penelitian (Tabachnick dan Fidell, 1998 dalam Ghozali, 2014).


111

Berdasarkan output dari program SPSS AMOS 24 diperoleh hasil Determinant of sample covariance matrix =5,235. Nilai ini jauh dari angka 0 (nol) sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah multikolinieritas dan singularitas pada data yang dianalisis.

5.4. Pengujian Faktor Konfirmatori dan Validitas Konstruk 5.4.1. Convergent Validity Berdasarkan hasil output standardized loading estimate pada tabel 5.8 maka secara umum semua loading faktor signifikan secara statistik dan nilai loading sudah diatas 0,50, namun masih terdapat beberapa indikator yang nilai loading dibawah ketentuan yaitu pada X1,X3,X6, X12, dan X14. Untuk analisis selanjutnya indikator-indikator tersebut harus dibuang dari analisis.

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16

Tabel 5.8 Evaluasi Faktor Konfirmatori dan Validitas Konstruk CR VE <--Kualitas_Pelayanan 0,395 0,156 <--Kualitas_Pelayanan 0,280 0,529 <--Kualitas_Pelayanan 0,300 0,090 <--Kualitas_Pelayanan 0,256 0,506 <--Kualitas_Pelayanan 0,320 0,565 <--Kualitas_Pelayanan 0,425 0,181 <--Kualitas_Pelayanan 0,402 0,634 <--Kualitas_Pelayanan 0,767 0,588 <--Kualitas_Pelayanan 0,370 0,609 <--Kualitas_Pelayanan 0,493 0,702 <--Kualitas_Pelayanan 0,263 0,513 <--Kualitas_Pelayanan 0,383 0,146 <--Kualitas_Pelayanan 0,253 0,503 <--Kualitas_Pelayanan 0,479 0,230 <--Kepercayaan 0,809 0,655 <--Kepercayaan 0,414 0,643


AVE 0,395 0,529 0,300 0,506 0,566 0,425 0,634 0,767 0,608 0,702 0,513 0,382 0,503 0,480 0,809 0,643

112

X17 X18 X20

<--<--<---

Kepercayaan Kepercayaan Kepuasan_Nasabah

0,855 0,639 0,751

0,731 0,408 0,563

0,855 0,639 0,750

Y1

<---

Kepuasan_Nasabah

0,711

0,505

0,395

Y2

<---

Kepuasan_Nasabah

0,732

0,537

0,529

Y3

<---

Kepuasan_Nasabah

0,727

0,529

0,300

Y4

<---

Kepuasan_Nasabah

0,736

0,542

0,506

Y5

<---

Loyalitas_Nasabah

0,726

0,526

0,566

Y6

<---

Loyalitas_Nasabah

0,859

0,738

0,425

Y7

<---

Loyalitas_Nasabah

0,810

0,656

0,634

Y8

<---

Loyalitas_Nasabah

0,589

0,347

0,767

Y9

<---

Loyalitas_Nasabah

0,761

0,579

0,608

Y10

<---

Loyalitas_Nasabah

0,638

0,408

0,702

Tabel 5.8 Evaluasi Faktor Konfirmatori dan Validitas Konstruk (lanjutan) CR VE AVE X19 <--Kepercayaan 0,762 0,580 0,762 6)

Sumber: data diolah (2016) 5.4.2. Variance Extracted Variance extracted memperlihatkan jumlah varian dari indikator yang diekstraksi oleh variabel bentukan yang dikembangkan. Nilai variance extracted yang tinggi menunjukkan bahwa indikator-indikator ini telah mewakili secara baik variabel bentukan yang dikembangkan. Cut – off value untuk variance extracted


113

minimal 0,50. Namun pada tabel 5.8 masih terdapat beberapa indikator yang nilai loading dibawah ketentuan yaitu pada indikator X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8,X9 ,X10,X11,X12,X13,X14, dan Y8.

5.4.3. Construct Reliability Ghozali (2014:232-233) menyebutkan bahwa reliabilitas adalah ukuran konsistensi internal dari indikator-indikator sebuah variabel bentukan yang menunjukkan derajad

sampai dimana masing-masing indikator

tersebut

mengindikasikan sebuah variabel bentukan yang umum. Cut–off value dari construct reliability adalah minimal 0,70. Construct Reliability diatas 0,70 menunjukkan reliabilitas yang baik, sedangkan reliabilitas 0,60 – 0,70 masih dapat diterima dengan syarat validitas indikator dalam model yang baik. Namun pada tabel 5.8 masih terdapat beberapa indikator

yang

nilai

loading

dibawah

ketentuan

yaitu

pada

X1,X2,X3,X4,X5,X6,X11,X12,X13,X14,X16,X18,Y8 dan Y10.

5.4.4. Discriminant Validity Nilai discriminant validity >0,70 menunjukkan discriminant validity yang baik. Namun Namun pada tabel 5.8 masih terdapat beberapa indikator yang nilai loading dibawah ketentuan yaitu pada X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X9,X11,X12, ,X13,X14,X16,X18,Y8 dan Y10. Untuk analisis selanjutnya indikator-indikator tersebut harus dibuang dari analisis.


114

5.5. Analisis Faktor Konfirmatori dan Validitas Konstruk Analisis konfirmatori dilakukan dengan menggunakan SPSS Amos 24 terhadap antar variabel eksogen dan endogen sesuai dengan gambar 5.1. Pada model penelitian ini terdapat 2 (dua) variabel eksogen yaitu kepuasan dan loyalitas nasabah. Sedangkan yang menjadi variabel endogen dalam penelitian ini adalah variabel kualitas pelayanan dan kepercayaan.

Gambar 5.1. Diagram Jalur Full Struktural Model Sumber : Data diolah (2016)

5.5.1. Analisis Faktor Konfirmatori dan Validitas pada Konstruk Kualitas Pelayanan Variabel

endogen

berupa

kualitas

pelayanan

dilakukan

pengujian

konfirmatori terhadap setiap indikatornya untuk menunjukkan model struktur yang fit dari model kesuluruhan penelitian (model full struktural). Selanjutnya setelah dilakukan pengujian konfirmatori maka setiap indikator pada konstruk


115

kualitas pelayanan tersebut akan diuji nilai reliabilitasnya sesuai dengan ketentuan construct reliabilty (CR) dan variance extracted (VE). Indikator-indikator yang tidak signifikan (tidak valid) akan didrop dari model, sedangkan indikatorindikator yang signifikan (valid) selanjutnya akan dimasukkan kedalam variabel kualitas pelayanan untuk membentuk full struktur model penelitian.

Gambar 5.2. Uji Konfirmatori pada Konstruk Kualitas Pelayanan Sumber : Data diolah (2016)

Hasil Uji Chi-square pada gambar 5.2. menunjukkan bahwa model fit yaitu dengan chi-square 81,953 dan probabilitas 0,328. Begitu pula dengan kriteria fit yang lainnya, nilainya berada pada kisaran yang direkomendasikan. Namun konstruk variabel tersebut belum disebut reliabel sebelum dilakukan uji reliabilitas sehingga dapat membentuk struktur model yang fit. Hasil perhitungan construct reliability dari indikator-indikator pada konstruk kualitas pelayanan ditemukan banyak indikator yang menunjukkan reliabilitas


116

yang kurang baik yaitu dibawah 0,70. Sedangkan dari hasil perhitungan variance extracted, seluruh indikator indikator tidak dapat memenuhi syarat cut-off value minimal 0,50. Namun indikator yang berada di bawah nilai minimal cut-off value masih disebut reliable apabila construct reliability terpenuhi. Perhitungan reliabilitas pada variabel kualitas pelayanan dapat dilihat pada tabel 5.9. Tabel 5.9. Analisis Faktor Konfirmatori dan Validitas pada Konstruk Kualitas Pelayanan C.R. VE Keterangan X14 <--Kualitas_Pelayanan 0,490 0,170 Tidak Valid X13 <--Kualitas_Pelayanan 0,514 0,278 Tidak Valid X12 <--Kualitas_Pelayanan 0,375 0,089 Tidak Valid X11 <--Kualitas_Pelayanan 0,519 0,251 Tidak Valid 0,304 X10 <--Kualitas_Pelayanan 0,707 Valid X9 <--Kualitas_Pelayanan 0,607 0,188 Tidak Valid 0,384 X8 <--Kualitas_Pelayanan 0,765 Valid X7 <--Kualitas_Pelayanan 0,620 0,585 Tidak Valid X6 <--Kualitas_Pelayanan 0,434 0,368 Tidak Valid X5 <--Kualitas_Pelayanan 0,551 0,500 Tidak Valid X4 <--Kualitas_Pelayanan 0,501 0,269 Tidak Valid X3 <--Kualitas_Pelayanan 0,299 0,140 Tidak Valid X2 <--Kualitas_Pelayanan 0,527 0,264 Tidak Valid X1 <--Kualitas_Pelayanan 0,413 0,241 Tidak Valid Sumber : Data diolah (2016)

Indikator yang memenuhi persyaratan (valid) ada 2 (dua), yaitu pada pada indikator indikator X8 dan X10 sedangkan indikator lainnya tidak valid. Sehingga untuk memperoleh struktur model yang fit maka indikator-indikator yang tidak valid yaitu X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X9,X11,X12,X13, dan X14 akan di drop dari variabel kualitas pelayanan karena tidak reliable.


117

5.5.2.

Analisis Faktor Kepercayaan

Konfirmatori

dan

Validitas

pada

Konstruk

Variabel endogen berupa kepercayaan dilakukan pengujian konfirmatori terhadap setiap indikatornya untuk menunjukkan model struktur yang fit dari model kesuluruhan penelitian (model full struktural). Selanjutnya setelah dilakukan pengujian konfirmatori maka setiap indikator pada konstruk kepercayaan tersebut akan diuji nilai reliabilitasnya sesuai dengan ketentuan construct reliabilty (CR) dan variance extracted (VE). Indikator-indikator yang tidak signifikan (tidak valid) akan didrop dari model, sedangkan indikatorindikator yang signifikan (valid) selanjutnya akan dimasukkan kedalam variabel kepercayaan untuk membentuk full struktur model penelitian. Hasil Uji Chi-square pada gambar 5.3. menunjukkan bahwa model telah fit yaitu dengan chi-square 20,263 dan probabilitas 0,016. Begitu pula dengan kriteria fit yang lainnya, nilainya berada pada taraf yang direkomendasikan.


118

Gambar 5.3. Uji Konfirmatori pada Konstruk Kepercayaan Sumber : Data diolah (2016)

Hasil perhitungan construct reliability dari seluruh indikator pada konstruk kepercayaan menunjukkan reliabilitas yang baik diatas 0,70 yaitu pada indikator X15,X17,X19, dan X20. Sedangkan dari hasil perhitungan variance extracted terdapat beberapa indikator yang tidak memenuhi syarat cut-off value minimal 0,50 yaitu pada indikator X17 dan X19, akan tetapi kedua indikator tersebut reliable karena masih dapat memenuhi construct reliability. Perhitungan reliabilitas pada variabel kepercayaan dapat dilihat pada tabel 5.10. Indikator yang memenuhi persyaratan (valid) ada 4 (empat), yaitu pada pada indikator indikator X15,X17,X19, dan X20 sedangkan indikator lainnya tidak valid. Sehingga untuk memperoleh struktur model yang fit maka indikatorindikator yang tidak valid yaitu X16 dan X18 akan didrop dari variabel kepercayaan karena tidak reliable.


119

Tabel 5.10. Analisis Faktor Konfirmatori dan Validitas pada Konstruk Kepercayaan C.R. VE Keterangan X20 <--Kepercayaan 0,759 0,645 Valid 0,430 X19 <--Kepercayaan 0,770 Valid 0,643 Tidak Valid X18 <--Kepercayaan 0,708 0,413 X17 <--Kepercayaan 0,841 Valid 0,655 Tidak Valid X16 <--Kepercayaan 0,593 X15 <--Kepercayaan 0,803 0,576 Valid Sumber : Data diolah (2016)

5.5.3. Analisis Faktor Konfirmatori dan Validitas pada Konstruk Kepuasan Nasabah Variabel eksogen berupa kepuasan nasabah dilakukan pengujian konfirmatori terhadap setiap indikatornya untuk menunjukkan model struktur yang fit dari model kesuluruhan penelitian (model full struktural). Selanjutnya setelah dilakukan pengujian konfirmatori maka setiap indikator pada konstruk kepuasan nasabah tersebut akan diuji nilai reliabilitasnya sesuai dengan ketentuan construct reliabilty (CR) dan variance extracted (VE). Indikator-indikator yang tidak signifikan (tidak valid) akan didrop dari model, sedangkan indikator-indikator yang signifikan (valid) selanjutnya akan dimasukkan kedalam variabel kepuasan nasabah untuk membentuk full struktur model penelitian.


120

Hasil Uji Chi-square pada gambar 5.4. menunjukkan bahwa model fit yaitu dengan chi-square 3,456 dan probabilitas 0,178. Begitu pula dengan kriteria fit yang lainnya, nilainya berada pada taraf yang direkomendasikan.

Gambar 5.4. Uji Konfirmatori pada Konstruk Kepuasan Nasabah Sumber : Data diolah (2016) Hasil perhitungan construct reliability dari seluruh indikator pada konstruk loyalitas nasabah menunjukkan reliabilitas yang baik diatas 0,70. Sedangkan dari hasil perhitungan variance extracted terdapat beberapa indikator yang tidak memenuhi syarat cut-off value minimal 0,50, yaitu terdapat pada indikator Y1, akan tetapi indikator tersebut reliable karena masih dapat memenuhi construct reliability. Perhitungan reliabilitas pada variabel kepercayaan dapat dilihat pada tabel 5.11. Seluruh indikator pada variabel kepuasan nasabah memenuhi persyaratan (valid). Sehingga seluruh indikator pada konstruk kepuasan nasabah dimasukkan untuk membentuk full struktur model yang fit karena reliable.


121

Tabel 5.11. Analisis Faktor Konfirmatori dan Validitas pada Konstruk Kepuasan Nasabah C.R. VE Keterangan 0,496 Y4 <--Kepuasan_Nasabah 0,748 Valid Y3 <--Kepuasan_Nasabah 0,745 0,502 Valid Y2 <--Kepuasan_Nasabah 0,709 0,555 Valid Y1 <--Kepuasan_Nasabah 0,704 0,560 Valid Sumber : Data diolah (2016)

5.5.4. Analisis Faktor Konfirmatori dan Validitas pada Konstruk Loyalitas Nasabah Variabel eksogen berupa loyalitas nasabah dilakukan pengujian konfirmatori terhadap setiap indikatornya untuk menunjukkan model struktur yang fit dari model kesuluruhan penelitian (model full struktural). Selanjutnya setelah dilakukan pengujian konfirmatori maka setiap indikator pada konstruk loyalitas nasabah tersebut akan diuji nilai reliabilitasnya sesuai dengan ketentuan construct reliabilty (CR) dan variance extracted (VE). Indikator-indikator yang tidak signifikan (tidak valid) akan didrop dari model, sedangkan indikator-indikator yang signifikan (valid) selanjutnya akan dimasukkan kedalam variabel loyalitas nasabah untuk membentuk full struktur model penelitian. Hasil Uji Chi-square pada gambar 5.5. menunjukkan bahwa model fit yaitu dengan chi-square 12,804 dan probabilitas 0,172. Begitu pula dengan kriteria fit yang lainnya, nilainya berada pada taraf yang direkomendasikan.


122

Gambar 5.5. Uji Konfirmatori pada Konstruk Loyalitas Nasabah Sumber : Data diolah (2016) Hasil perhitungan construct reliability dari seluruh indikator pada konstruk loyalitas nasabah menunjukkan reliabilitas yang baik diatas 0,70 yaitu pada indikator Y5,Y6,Y7, dan Y9. Sedangkan dari hasil perhitungan variance extracted terdapat beberapa indikator yang tidak memenuhi syarat cut-off value minimal 0,50 yaitu terdapat pada indikator Y5 dan Y7, akan tetapi kedua indikator tersebut reliable karena masih dapat memenuhi construct reliability. Perhitungan reliabilitas pada variabel kepercayaan dapat dilihat pada tabel 5.12. Indikator yang memenuhi persyaratan (valid) ada 4 (empat), yaitu pada pada indikator indikator Y5,Y6,Y7, dan Y9 sedangkan indikator lainnya tidak valid. Sehingga untuk memperoleh struktur model yang fit maka indikator-indikator yang tidak valid yaitu Y8 dan Y10 akan didrop dari variabel kepercayaan karena tidak reliable.


123

Tabel 5.12. Analisis Faktor Konfirmatori dan Validitas pada Konstruk Loyalitas Nasabah C.R. VE Keterangan Y10 <--Loyalitas_Nasabah 0,641 Tidak Valid 0,524 Y9 <--Loyalitas_Nasabah 0,764 0,730 Valid Y8 <--Loyalitas_Nasabah 0,589 Tidak Valid 0,661 Y7 <--Loyalitas_Nasabah 0,347 0,813 Valid Y6 <--Loyalitas_Nasabah 0,854 0,584 Valid Y5 <--Loyalitas_Nasabah 0,410 0,724 Valid Sumber : Data diolah (2016)

5.5.5. Analisis Faktor Konfirmatori dan Validitas Konstruk Persamaan Model Full Struktural Penelitian Hasil Uji Chi-square pada gambar 5.6. menunjukkan bahwa model telah fit yaitu dengan chi-square 84,858 dan probabilitas p=0,094. Begitu pula dengan kriteria fit yang lainnya, nilainya berada pada taraf yang direkomendasikan.


124

Gambar 5.6. Digram Jalur Full Struktural Model (Revisi Model) Sumber : Data diolah (2016)

Hasil perhitungan construct reliability dari seluruh indikator menunjukkan reliabilitas yang baik diatas 0,70. Sedangkan dari hasil perhitungan variance extracted seluruh indikator telah memenuhi syarat cut-off value minimal 0,50. Perhitungan reliabilitas pada variabel kepercayaan dapat dilihat pada tabel 5.13.

X8 <--X10 <--X17 <---

Tabel 5.13. Analisis Faktor Konfirmatori dan Validitas Konstruk Persamaan Full Struktural Model C.R. VE Keterangan Kualitas_Pelayanan 0,834 0,695 Valid Kualitas_Pelayanan 0,712 0,507 Valid Kepercayaan 0,851 0,724 Valid


125

Tabel 5.13. Analisis Faktor Konfirmatori dan Validitas Konstruk Persamaan Full Struktural Model (lanjutan) C.R. VE Keterangan Y6 <--Loyalitas_Nasabah 0,854 0,730 Valid Y9 <--Loyalitas_Nasabah 0,759 0,576 Valid Y4 <--Kepuasan_Nasabah 0,738 0,544 Valid Y3 <--Kepuasan_Nasabah 0,732 0,537 Valid Y2 <--Kepuasan_Nasabah 0,727 0,528 Valid Y1 <--Kepuasan_Nasabah 0,710 0,504 Valid Y7 <--Loyalitas_Nasabah 0,825 0,681 Valid X15 <--Kepercayaan 0,825 0,680 Valid X19 <--Kepercayaan 0,754 0,569 Valid X20 <--Kepercayaan 0,748 0,560 Valid Sumber : Data diolah (2016)

5.5.6. Interpretasi dan Modifikasi Model Oleh karena overall full struktural model kita terima, maka setiap konstruk dievaluasi kembali agar memperoleh hasil interpretasi dan memodifikasi model menjadi overall fit model. Berdasarkan output modification indices dari program SPSS AMOS 24, nilai MI tertinggi seperti terlihat pada tabel 5.11 terdapat pada kovarian antara e21 dan z2 dengan nilai sebesar 12,346. Hal ini berarti jika e21 dan z2 dikovariankan ke dalam model, maka keseluruhan nilai keseluruhan chisquares statistik akan turun.

X20 Y1 Y2 Y2

<--<--<--<---

Tabel 5.14. Pengukuran Modifikasi Model Penelitian Modification Indices Keterangan Kepuasan_Nasabah 5,510 Tidak Signifikan Loyalitas_Nasabah 9,783 Tidak Signifikan Kepercayaan 6,700 Tidak Signifikan Loyalitas_Nasabah 5,176 Tidak Signifikan


126

Tabel 5.14. Pengukuran Modifikasi Model Penelitian (lanjutan) Modification Indices Keterangan e20 <--> z1 6,132 Signifikan e21 <--> z2 12,346 Tidak Signifikan e22 <--> Kepercayaan 4,509 Signifikan e24 <--> e20 5,966 Signifikan e10 <--> e24 4,223 Signifikan e19 <--> e20 6,365 Signifikan Sumber : Data diolah (2016)

Selanjutnya terdapat 3 (tiga) parameter pada indikator X20, Y1 dan Y2 terhadap variabel kepercayaan, kepuasan dan loyalitas nasabah yang terindikasi cross loading, sehingga ketiga parameter indikator tersebut akan didrop dari analisis model penelitian. Sehubungan adanya indikator Y1 dengan nilai error berupa e21 yang didrop dari analisis maka nilai e21 dan z2 tidak dapat dikovariankan ke dalam model. Hasil interpretasi dan modifikasi model menunjukkan bahwa koefisien nilai chi-squares mengalami penurunan dari model awal hingga diperoleh model fit dengan nilai chi-square dari 489,271 menjadi 20,249. Pengukuran model dapat dilakukan dengan modification indices sama dengan terjadinya penurunan chisquare jika koefisien diestimasi. Nilai pengukuran chi-squares pada penelitian ini telah menunjukkan adanya penurunan ≥3,84 sehingga model penelitian ini adalah signifikan. Diagram jalur model full struktural penelitian (fit model) dapat terlihat pada gambar 5.7.


127

Gambar 5.7. Diagram Jalur Full Struktural Model (Fit Model) Sumber : Data diolah (2016)

5.5.7. Penilaian Kriteria Goodness of Fit Model Full Struktural Penelitian (Fit Model) Menilai goodness of fit merupakan tujuan utama dalam persamaan struktural yaitu ingin mengetahui sampai seberapa jauh model yang dihipotesakan cocok (fit) dengan sampel data. Oleh karena overall model fit telah diterima, maka berikut hasil dan pembahasan mengenai penilaian kriteria Goodness of Fit model full struktural penelitian ini: 1. Likelihood – Ratio Chi – Square Statistic (λ2)


128

Likelihood – Ratio Chi – Square Statistic (λ2) merupakan ukuran fundamental dari overall fit yang menunjukkan bahwa matriks kovarian atau korelasi yang diobservasi dengan yang diprediksi berbeda secara nyata dan ini menghasilkan probabiltas (p) lebih kecil dari tingkat signifikansi (α). Sebaliknya nilai chi – square yang kecil akan menghasilkan probabiltas (p) yang lebih besar dari tingkat signifikansi (α) dan ini menunjukkan input matriks kovarian antara prediksi dengan observasi sesungguhnya tidak berbeda secara signifikan. Melalui berbagai tahapan proses analisis, maka diperoleh nilai chi-square, probabilitas dan degree of freedom (derajad kebebasan) yang lebih kecil dibandingkan dengan model awal. Berdasarkan hasil program komputer SPSS AMOS 24 maka diperoleh nilai chi-square sebesar 20,249. Sedangkan nilai tingkat probabilitas dan derajad kebebasan masing-masing sebesar 0,984 dan 36. Sehingga model full struktural penelitian dengan kriteria Likelihood – Ratio Chi – Square Statistic (λ2) menunjukkan nilai yang signifikan untuk menjadi model yang cocok atau fit dengan data observasi. 2. CMIN CMIN menggambarkan perbedaan antara unrestricted sample covariance matrix S dan restricted covariance matrix ∑(θ) atau secara esensi menggambarkan likelihood ratio test statistic yang umumnya dinyatakan dalam Chi – Square (λ2) statistics. Melalui berbagai tahapan proses analisis, maka diperoleh nilai CMIN yang lebih kecil dibandingkan dengan model awal. Berdasarkan hasil program komputer SPSS AMOS 24 maka diperoleh nilai CMIN sebesar 20,249. Sehingga model full struktural penelitian dengan


129

kriteria CMIN telah menggambarkan likelihood ratio test statistic dengan nilai yang sangat sensitif terhadap besarnya sampel dan signifikan untuk menjadi model yang cocok atau fit dengan data observasi. 3. CMIN/DF Melalui berbagai tahapan proses analisis, maka diperoleh nilai CMIN/DF yang lebih kecil dibandingkan dengan model awal. Berdasarkan hasil program komputer SPSS AMOS 24 maka diperoleh nilai CMI/DF sebesar 0,562. Sehingga model full struktural penelitian dengan kriteria CMIN/DF telah memenuhi kriteria ukuran fit dengan nilai rasio < 2 dan signifikan untuk menjadi model yang cocok atau fit dengan data observasi. 4. Goodness of Fit Index (GFI) Nilai GFI yang tinggi menunjukan model fit yang lebih baik, dan beberapa nilai GFI yang dapat diterima sebagai nilai yang layak belum ada standarnya. Namun banyak peneliti menganjurkan nilai di atas 90 persen sebagai ukuran good fit. Melalui program komputer SPSS AMOS 24 maka diperoleh nilai GFI sebesar 0,973. Sehingga model full struktural penelitian dengan kriteria GFI telah memenuhi kriteria ukuran good fit dengan nilai diatas 0,900 dan signifikan menjadi model yang cocok atau fit dengan data observasi. 5. Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) RMSEA merupakan ukuran yang mencoba memperbaiki kecenderungan statistic chi-square menolak model dengan jumlah sampel yang besar dan nilai RMSEA cocok untuk menguji model konfirmatori atau competing model strategy dengan jumlah sample besar, sedangkan nilai RMSEA <0,050


130

menunjukkan nilai yang baik. Melalui program komputer SPSS AMOS 24 maka diperoleh nilai RMSEA sebesar 0,000. Sehingga model full struktural penelitian dengan kriteria RMSEA telah memenuhi kriteria ukuran good fit dengan nilai dibawah 0,500 dan signifikan menjadi model yang cocok atau fit dengan data observasi. 6. Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) Nilai AGFI yang tinggi menunjukan model fit yang lebih baik, dan nilai yang direkomendasikan adalah ≥ 0,900. Melalui program komputer SPSS AMOS 24 maka diperoleh nilai AGFI sebesar 0,951. Sehingga model full struktural penelitian dengan kriteria AGFI telah memenuhi kriteria ukuran good fit dengan nilai diatas 0,900 dan signifikan menjadi model yang cocok atau fit dengan data observasi. 7. Tuckers – Lewis Index (TLI) TLI atau dikenal NNFI pertama kali diusulkan sebagai alat untuk mengevaluasi analisis faktor, tetapi sekarang dikembangkan untuk Structural Equation Model (SEM). Ukuran ini menggabungkan ukuran parsimoni (sederhana) kedalam komparasi antara proposed model (model yang diusulkan) dan null model (model nol), sedangkan nilai TLI yang direkomendasikan adalah ≥ 0,90. Melalui program komputer SPSS AMOS 24 maka diperoleh nilai TLI sebesar 1,042. Sehingga model full struktural penelitian dengan kriteria TLI

telah memenuhi kriteria ukuran good fit

dengan nilai diatas 0,900 dan signifikan menjadi model yang cocok atau fit dengan data observasi.


131

8. Comparative Fit Index (CFI) CFI atau dikenal dengan RNI mempunyai rentang nilai antara 0 sampai dengan 1. Semakin mendekati 1, mengindikasikan adanya a very good fit. Nilai yang direkomendasikan adalah CFI > 0,94. Indeks ini besarannya tidak dipengaruhi oleh ukuran sampel, karena itu sangat baik untuk mengukur tingkat penerimaan sebuah model. Dalam penilaian model, indeks CFI sangat dianjurkan untuk digunakan karena indeks-indeks ini relatif tidak sensitif terhadap besarnya sampel dan kurang dipengaruhi pula oleh kerumitan model. Melalui program komputer SPSS AMOS 24 maka diperoleh nilai CFI 1,000 atau mengindikasikan adanya a very good fit. Sehingga model full struktural penelitian dengan kriteria CFI


dengan nilai diatas 0,940 dan signifikan menjadi model yang cocok atau fit dengan data observasi. 9. Normed Fit Index (NFI) NFI merupakan ukuran perbandingan antara proposed model (model yang diusulkan) dan null model (model nol). Nilai NFI akan bervariasi dari 0 (not fit at all) sampai 1 (perfect fit). Seperti halnya TLI tidak ada nilai absolut yang dapat digunakan sebagai standar, tetapi umumnya direkomendasikan ≥ 0,900. Melalui program komputer SPSS AMOS 24 maka diperoleh nilai NFI 0,968 atau mengindikasikan kriteria good fit. Sehingga model full struktural penelitian dengan kriteria CFI



132

dengan nilai diatas 0,900 dan signifikan menjadi model yang cocok atau fit dengan data observasi. 10. Parsimonious Normal Fit Index (PNFI) PNFI digunakan untuk membandingkan model alternatif sehingga tidak ada nilai yang direkomendasikan sebagai model fit yang dapat diterima. Namun jika membandingkan dua model maka perbedaan PNFI 0,60 sampai 0,90 menunjukkan adanya perbedaan model yang signifikan. PNFI merupakan modifikasi dari NFI semakin tinggi nilai PNFI maka semakin baik modelnya. Melalui program komputer SPSS AMOS 24 maka diperoleh nilai PNFI sebesar 0,663 atau mengindikasikan kriteria good fit. Sehingga model full struktural penelitian dengan kriteria PNFI telah memenuhi kriteria ukuran good fit dengan nilai diatas 0,600-0,900 dan signifikan menjadi model yang cocok atau fit dengan data observasi. 11. Parsimonious Goodness of Fit Index (PGFI) PGFI memodifikasi GFI atas dasar parsimony estimated model. Nilai PGFI berkisar antara 0 sampai 1, dan semakin tinggi nilainya menunjukkan model lebih parsimoni. Melalui program komputer SPSS AMOS 24 maka diperoleh nilai PGFI sebesar 0,531 atau mengindikasikan kriteria good fit. Sehingga model full struktural penelitian dengan kriteria PGFI telah memenuhi kriteria ukuran good fit dengan nilai diatas 0 sampai 1 dan signifikan menjadi model yang cocok atau fit dengan data observasi. Maka indeks-indeks yang dapat digunakan untuk menguji kelayakan sebuah model seperti terlihat pada Tabel 5.15.


133

No

Tabel 5.15. Penilaian Kriteria Goodness of Fit Index Goodness of fit Nilai Standar Nilai Kriteria Keterangan Index Fit Model Diharapkan kecil <2

1

CMIN

20,249

Good fit

2

CMIN/DF

0,562

Good fit

3

GFI

≥0,900

0,973

Good fit

4

RMSEA

< 0,050

0,000

Good fit

5

AGFI

≥0,900

0,951

Good fit

6

TLI

≥0,900

1,042

Good fit

7

CFI

>0,940

1,000

Perfect fit

8

NFI

≥0,900

0,968

Good fit

9

PNFI

0,6 – 0,9

0,663

Good fit

10

PGFI

≤1,000

0,531

Good fit

Sumber : Ghozali (2014)

Berdasarkan tabel diatas dapat ditarik kesimpulan bahwa keseluruhan indeks pada model full struktural penelitian merupakan model yang fit dan sesuai dengan data observasi.


134

5.5.8. Hasil Pengujian Hipotesis Model struktural yang menjadi acuan dalam pengujian hipotesis penelitian adalah yang sudah memenuhi model goodness of fit seperti yang terlihat pada tabel 5.15 dengan melihat nilai standar fit dan nilai kriteria model dari masingmasing paramater. Untuk memperoleh hasil hipotesis penelitian dari model full struktural (fit model) maka digunakan estimasi metode maximum likelihood. Hasil output standardized regression weight dari program komputer SPSS AMOS

24

pada

tabel

5.16

memperlihatkan

bahwa

loading

factor

(X8,X10,X15,X17,X19,Y4,Y5,Y6,Y7,dan Y9) signifikan pada alpha 5 persen dan valid, karena nilai loadingnya diatas 0,70.

Tabel 5.16. Standardized Regression Weights X8 <--Kualitas_Pelayanan X10 <--Kualitas_Pelayanan X15 <--Kepercayaan X17 <--Kepercayaan Y5 <--Loyalitas_Nasabah X19 <--Kepercayaan Y4 <--Kepuasan Nasabah Y5 <--Loyalitas Nasabah Y6 <--Loyalitas Nasabah Y7 <--Loyalitas Nasabah Y9 <--Loyalitas Nasabah Sumber : Data diolah (2016)X15<---Kepercayaan,861

5.5.8.1. Analisis Regresi terhadap Variabel Penelitian


Estimate 0,823 0,721 0,861 0,835 0,718 0,722 0,888 0,718 0,854 0,825 0,759

135

Hasil output dirrect effect dan standardized effect dari program komputer SPSS AMOS 24 pada tabel 5.17 memperlihatkan bahwa koefisien jalur tersebut memberikan penjelasan mengenai hubungan fungsional dan arah hubungan dari hipotesis penelitian.

Tabel 5.17. Analisis Regresi Jalur Full Struktural Model Penelitian Fit Model Kualitas Pelayanan Std Direct Direct Effects Effects

Kepuasan -0,578 -0,090 Nasabah Loyalitas 0,960 0,162 Nasabah

Direct Effects

Std Direct Effects

Kepuasan Nasabah Std Direct Direct Effects Effects

1,838

0,268

0,000

1,932

0,307

0,022

Kepercayaan

Loyalitas Nasabah

Direct Effects

SdDirect Effects

0,000

0,000

0,000

0,024

0,000

0,000

Tabel 5.17. Analisis Regresi Jalur Full Struktural Model Penelitian Fit Model (lanjutan) Kualitas Pelayanan Std Direct Direct Effects Effects

X8 4,639 0,823 X10 3,716 0,721 X15 0,000 0,000 X17 0,000 0,000 X19 0,000 0,000 Y3 0,000 0,000 Y4 0,000 0,000 Y5 0,000 0,000 Y6 0,000 0,000 Y7 0,000 0,000 Y9 0,000 0,000 Sumber : Data diolah (2016)

Kepercayaan Direct Effects

0,000 0,000 7,286 4,893 5,749 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

Std Direct Effects

0,000 0,000 0,861 0,835 0,722 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

Kepuasan Nasabah Std Direct Direct Effects Effects

0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,828 1,000 0,000 0,828 0,000 0,828


0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,660 0,888 0,000 0,660 0,000 0,660

Loyalitas Nasabah

Direct Effects

SdDirect Effects

0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1,000 1,043 1,018 1,117

0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,718 0,854 0,825 0,759

136

5.5.8.2. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t) antar Variabel Hipotesis dianalisis menggunakan uji t, jika nilai thitung > ttabel maka hipotesis dapat diterima. Berdasarkan model full struktural penelitian (fit model) hasil output penelitian diperoleh df=36 dan α =5 persen, dimana nilai ttabel adalah sebesar 2,028. Sehingga hipotesis dapat diterima apabila thitung > 2,028. Sedangkan thitung diperoleh dari hasil perbandingan antara direct effects dengan standardized direct effect. Pengaruh dan besarnya tingkat signifikansi pada tabel 5.18 memperlihatkan adanya hubungan fungsional dan arah hubungan antar variabel yang dapat membuktikan hipotesis dari penelitian ini, antara lain sebagai berikut: 1.

Hipotesis 1 (H1) Variabel kualitas pelayanan secara langsung tidak berpengaruh positif terhadap kepuasan nasabah. Hal ini terbukti dari pengaruh langsung variabel kualitas pelayanan terhadap kepuasan nasabah dengan nilai sebesar –0,578. Kemudian berdasarkan hasil perhitungan besarnya nilai thitung dari kualitas pelayanan terhadap kepuasan nasabah memiliki nilai sebesar 6,422. Karena nilai thitung > 2,028, maka variabel kualitas pelayanan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan nasabah.

2.

Hipotesis 2 (H2) Variabel kepercayaan secara langsung berpengaruh positif terhadap kepuasan nasabah. Hal ini terbukti dari pengaruh langsung variabel kepercayaan terhadap kepuasan nasabah dengan nilai sebesar 1,838. Kemudian


137

berdasarkan hasil perhitungan besarnya nilai thitung dari kepercayaan terhadap kepuasan nasabah memiliki nilai sebesar 6,858. Karena nilai thitung > 2,028, maka variabel kepercayaan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan nasabah. 3. Hipotesis 3 (H3)Variabel kualitas pelayanan secara langsung berpengaruh positif terhadap loyalitas nasabah. Hal ini terbukti dari pengaruh langsung variabel kualitas pelayanan terhadap loyalitas nasabah dengan nilai sebesar 0,960. Kemudian berdasarkan hasil perhitungan besarnya nilai thitung dari kualitas pelayanan terhadap loyalitas nasabah memiliki nilai sebesar 5,925. Karena nilai thitung > 2,028, maka variabel kaulitas pelayanan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap loyalitas nasabah. 4.

Hipotesis 4 (H4) Variabel kepercayaan secara langsung berpengaruh positif terhadap loyalitas nasabah. Hal ini terbukti dari pengaruh langsung variabel kepercayaan terhadap loyalitas nasabah dengan nilai sebesar 1,932. Kemudian berdasarkan hasil perhitungan besarnya nilai thitung dari kepercayaan terhadap loyalitas nasabah memiliki nilai sebesar 6,293. Karena nilai thitung > 2,028, maka variabel kepercayaan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap loyalitas nasabah.

5.

Hipotesis 5 (H5) Variabel kepuasan nasabah secara langsung berpengaruh positif terhadap loyalitas nasabah. Hal ini terbukti dari pengaruh langsung variabel kepuasan nasabah terhadap loyalitas nasabah dengan nilai sebesar 0,022. Kemudian


138

berdasarkan hasil perhitungan besarnya nilai thitung dari kepercayaan terhadap loyalitas nasabah memiliki nilai sebesar 0,916. Karena nilai thitung < 2,028, maka variabel kepuasan nasabah tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap loyalitas nasabah.

Tabel 5.18. Uji Signifikan Parameter Individual antar Variabel Dirrect effect

thitung

ttabel

Kepuasan_Nasabah <--- Kualitas_Pelayanan

-0,578

6,422

2,028

Kepuasan_Nasabah <--- Kepercayaan

1,838

6,858

2,028

Loyalitas_Nasabah <--- Kualitas_Pelayanan

0,960

5,925

2,028

Keterangan (-) & signifikan (+) & signifikan (+) & signifikan

Tabel 5.18. Uji Signifikan Parameter Individual antar Variabel (lanjutan) Dirrect effect

thitung

ttabel

Loyalitas_Nasabah <--- Kepercayaan

1,932

6,293

2,028

Loyalitas_Nasabah <--- Kepuasan_Nasabah

0,022

0,916

2,028

Sumber : Data diolah (2016)

Keterangan (+) & signifikan (+) & tdk signifikan

Hasil uji signifikansi parameter individual (uji t) antar variabel menunjukkan bahwa hubungan fungsional variabel independen kepercayaan memiliki pengaruh positif, dengan tingkat signifikansi tertinggi dibandingkan variabel lainnya yaitu terhadap kepuasan dan loyalitas nasabah. Arah hubungan tertinggi ditemukan pada hubungan fungsional kepercayaan terhadap kepuasan nasabah dengan nilai signifikansi sebesar 6,858, sedangkan arah hubungan terendah ditemukan pada


139

hubungan fungsional kepuasan nasabah terhadap loyalitas nasabah dengan nilai signifikansi sebesar 0,916.

5.5.8.3. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t) antar Dimensi Analisis regresi antar dimensi digunakan untuk mengetahui hubungan fungsional dan arah hubungan dimensi mana dari variabel independen yang memiliki pengaruh paling dominan dan seberapa besar tingkat signifikansinya terhadap variabel dependen. Analisis uji t full struktural model penelitian (fit model) antar dimensi memberikan penjelasan mengenai pengaruh dan besarnya tingkat signifikansi masing-masing dimensi terhadap variabel penelitian. Tabel 5.19. Uji Signifikan Parameter Individual antar Dimensi X8 X15 X17 X19 X10 Y3 Y4 Y5 Y6 Y7 Y9

<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<---

Kualitas_Pelayanan Kepercayaan Kepercayaan Kepercayaan Kualitas_Pelayanan Kepuasan_Nasabah Kepuasan_Nasabah Loyalitas_Nasabah Loyalitas_Nasabah Loyalitas_Nasabah Loyalitas_Nasabah


Dirrect effect 4,639 7,286 4,893 5,749 3,716 0,828 1,000 1,000 1,043 1,018 1,117

thitung

ttabel

5,636 8,462 5,859 7,962 5,153 1,254 1,126 1,392 1,221 1,234 1,471

2,028 2,028 2,028 2,028 2,028 2,028 2,028 2,028 2,028 2,028 2,028

Keterangan (+) & signifikan (+) & signifikan (+) & signifikan (+) & signifikan (+) & signifikan (+) & tdk signifikan (+) & tdk signifikan (+) & tdk signifikan (+) & tdk signifikan (+) & tdk signifikan (+) & tdk signifikan

Seluruh dimensi menujukkan pengaruh yang positif terhadap setiap variabel penelitian, dan korelasi antar dimensi yang menunjukkan nilai signifikan ditunjukkan pada variabel kualitas pelayanan dan kepercayaan. Korelasi variabel


140

kualitas pelayanan terhadap dimensi perhatian yaitu indikator bersahabat menunjukkan nilai signifikansi 4,639. Korelasi variabel kepercayaan signifikan terhadap dimensi persamaan dan kebaikan, dan nilai signifikansi tertinggi terdapat pada dimensi persamaan yaitu indikator kerjasama yang baik dengan nilai signifikansi sebesar 7,286.

Tabel 5.20. Definisi Variabel Operasional Full Struktural Model Penelitan Fit Model Variabel

Kualitas Pelayanan

Dimensi

Perhatian

Indikator (butir pertanyaan) X8 : Bersahabat X10 : Kenyamanan berkomunikasi

Tabel 5.20. Definisi Variabel Operasional Full Struktural Model Penelitan Fit Model (lanjutan) Variabel

Kepercayaan

Dimensi

Persamaan Kebaikan

Kepuasan Nasabah

Loyalitas Nasabah


Indikator (butir pertanyaan) X15 : Kerjasama yang baik X17 : Transparan X19 : Memegang janji Y3 : Terjangkau Y4 : Menyediakan kemudahan Y5 : Mengetahui interval pengambilan kredit Y6 : Mengetahui frekuensi pengambilan kredit Y7 : Mengambil jumlah pinjaman yang digunakan Y9 : Kebal akan tawaran dari bank lain

Berdasarkan tabel 5.19 dan 5.20, diperoleh hasil temuan sebagai berikut: 1.

Variabel kualitas pelayanan direpresentasikan oleh dimensi perhatian dari indikator persahabatan (X8) dan kenyamanan berkomunikasi (X10). Sedangkan 4 (empat) dimensi kualitas pelayanan lainnya tidak dapat


141

memberikan pengaruh yang signifikan terhadap variabel kualitas pelayanan. Indikator persahabatan (X8) memberikan pengaruh secara signifikan tertinggi dengan nilai 5,636 dibandingkan indikator kenyamanan berkomunikasi (X10) dengan nilai signifikansi sebesar 5,153. 2.

Variabel kepercayaan memberikan pengaruh yang positif dan signifikan terhadap seluruh dimensinya, yaitu melalui dimensi persamaan dan niat untuk melakukan kebaikan. Dimensi persamaan direpresentasikan oleh indikator kerjasama yang baik (X15) dan transparan (X17). Indikator kerjasama yang baik memiliki nilai signifikansi tertinggi yaitu sebesar 8,462. Sedangkan dimensi niat untuk melakukan kebaikan hanya diwakili oleh indikator memegang janji (X19) dengan nilai signifikansi sebesar 7,962.

3.

Variabel kepuasan nasabah memberikan pengaruh yang positif namun tidak signifikan terhadap seluruh indikatornya, yaitu indikator terjangkau (Y3) dan menyediakan kemudahan (Y4), karena nilai signifikansi minimum tidak dapat tercapai atau <2,028.

4.

Variabel loyalitas nasabah memberikan pengaruh yang positif namun tidak signifikan terhadap terhadap seluruh indikatornya, yaitu indikator mengetahui interval pengambilan kredit (Y5), mengetahui frekuensi pengambilan kredit (Y6), mengambil jumlah pinjaman yang akan digunakan (Y9) dan kebal akan penawaran dari bank lain (Y9), karena nilai signifikansi minimum tidak dapat tercapai atau <2,028.

5.5.8.4. Deskripsi Responden terhadap Kepuasan dan Loyalitas Nasabah


142

Hasil output crosstab descriptive statiscs dari pengolahan data program komputer SPSS 24 memberikan gambaran mengenai nasabah kredit Danamon Simpan Pinjam (DSP) unit XX – Wilayah Tangerang yang memiliki tingkat kepuasan dan loyalitas nasabah tertinggi dari data kuesioner. Data kuesioner yang diolah adalah pertanyaan-pertanyaan yang berkaitan dengan indikator dari dimensi dan/ atau variabel model fit, sehingga berdasarkan penelitian ini dapat diketahui pengelompokkan nasabah kredit yang memiliki kriteria mana saja yang dapat dijadikan referensi untuk menentukan segmentasi dan target pasar dalam pemberian kredit mikro. Kategori kriteria responden diubah dari menjadi data nominal dan ordinal sedangkan data jawaban dari kuesioner menggunakan data skala staple. Kuesioner yang diberikan, dikelompokkan kedalam nasabah yang menunjukkan respon positif dan negatif sebagai berikut: 1.

Bagi nasabah yang menunjukkan respon negatif dipresentasikan mulai dari tingkat -4 sampai -1 dengan urutan narasi (dari tingkat sangat tinggi – tinggi – rendah - sangat rendah), namun dalam pengolahan data untuk memperoleh hasil yang signifikan maka respon tersebut dikonversi menjadi tingkat 1 sampai 4 (dengan urutan narasi yang sama).

2.

Bagi nasabah yang menunjukkan respon positif dipresentasikan dari tingkat 1 sampai 4 dengan urutan narasi (dari tingkat sangat rendah – rendah – tinggi - sangat tinggi), namun dalam pengolahan data untuk memperoleh hasil yang signifikan maka respon tersebut dikonversi menjadi tingkat 5 sampai 8


143

(dengan urutan narasi yang sama). Deskripsi responden dapat terlihat pada tabel 5.21.

Tabel 5.21. Deskripsi Responden terhadap Tingkat Kepuasan dan Loyalitas Nasabah Kredit berdasarkan fit model penelitian Kepuasan Loyalitas No Kategori Kriteria Frek % Frek Nasabah Nasabah 1 Jenis Laki-laki 5 (+) 46 46 5 (+) 44 Kelamin Wanita 6 (+) 13 37 6 (+) 16

% 44 35

Ket : N=135, L=100, W=35 , mayoritas respon sgt rendah & tinggi 2

Usia

18-30 th 5 (+) 3 50 5 (+) 31-40 th 6 (+) 16 41 5 (+) 41-50 th 5 (+) 27 45 6 (+) >50 th 5 (+) 23 32 5 (+) Ket : N=135, 18-30=6, 31-40=39, 41-50=60, >51=47 mayoritas respon = (+) sangat rendah dan tinggi

3 18 24 14

Tabel 5.21. Deskripsi Responden terhadap Tingkat Kepuasan dan Loyalitas Nasabah Kredit berdasarkan fit model penelitian (lanjutan) Kepuasan Loyalitas No Kategori Kriteria Frek % Frek Nasabah Nasabah Tingkat <SMA 5 (+) 30 42 6 (+) 31 3 5 (+) 25 45 5 (+) 27 Pendidikan SMA D3 5 (+) 2 50 4 (-) 3 S1 5 (+) 2 67 6 (+) 1 Ket : N=135, <SMA=6, 31-40=39, 41-50=60, >51=47 mayoritas respon = (+) sangat rendah dan tinggi, (-) tinggi Lama 4 1-1,5 th 5 (+) 28 42 6 (+) 28 Menjadi >1,5-2 th 5 (+) 12 48 5 (+) 9 Nasabah DSP >2-3 th 5 (+) 14 36 5 (+) 21 >3 th

5 (+)

3

60

6 (+)

50 41 41 45

% 43 48 75 33

42 36 54

3

60

Ket : N=135, 1-1,5th =66, >1,5-2=25, >2-3=39, >3=5 mayoritas respon = (+) sangat rendah dan tinggi 5

Memiliki Ya Pinjaman Tidak di Bank

5 (+)

53

41

5 (+)

53

49

5 (+)

82

43

5 (+)

82

40


144

Lain

Ket : N=135, 1-1,5th =66, >1,5-2=25, >2-3=39, >3=5 mayoritas respon = (+) sangat rendah


Nasabah kredit yang menunjukkan responnya terhadap kepuasan dan loyalitas nasabah di DSP unit XX - wilayah Tangerang, berdasarkan tabel 5.21 adalah sebagai berikut: 1.

Kepuasan Nasabah a.

Jenis Kelamin Kategori berdasarkan jenis kelamin terhadap keseluruhan responden laki-laki sebanyak 100 orang, sekitar 46 orang mayoritas menunjukkan respon positif terhadap kepuasan nasabah dengan taraf respon yang sangat rendah sebesar 46 persen. Sedangkan respon kepuasan terendah dari keseluruhan 35 orang responden wanita, ditemukan 13 orang mayoritas menunjukkan respon positif dalam tingkatan yang rendah yaitu sebesar 37 persen.

b.

Usia Kategori berdasarkan usia terhadap keseluruhan responden, mayoritas yang menunjukkan respon positif terhadap kepuasan nasabah adalah nasabah yang memiliki kriteria usia 41-50 tahun dengan total responden sebanyak 24 orang dengan taraf respon yang rendah sebesar 41 persen. Sedangkan dari respon kepuasan terendah ditemukan pada kriteria usia 18-30 tahun, yaitu terdapat 3 orang yang menunjukkan respon positif dalam tingkatan yang sangat rendah yaitu sebesar 50 persen.


145

c.

Tingkat pendidikan Kategori

berdasarkan

tingkat

pendidikan

terhadap

keseluruhan

responden, mayoritas yang menunjukkan respon positif terhadap kepuasan nasabah adalah nasabah yang memiliki kriteria pendidikan dibawah SMA dengan total responden sebanyak 30 orang dan memiliki taraf respon yang sangat rendah sebesar 42 persen. Sedangkan dari respon kepuasan terendah ditemukan pada kriteria tingkat pendidikan S1, yaitu terdapat 2 orang yang menunjukkan respon positif dalam tingkatan yang sangat rendah yaitu sebesar 67 persen. d.

Lama menjadi nasabah DSP Kategori berdasarkan lamanya hubungan nasabah mengambil pinjaman terakhir di DSP terhadap keseluruhan responden, mayoritas yang menunjukkan respon positif terhadap kepuasan nasabah adalah nasabah yang memiliki kriteria lamanya berhubungan 1-1,5 tahun dengan total responden sebanyak 28 orang dengan taraf respon yang sangat rendah sebesar 42 persen. Sedangkan dari respon kepuasan terendah ditemukan pada lamanya berhubungan >3 tahun, yaitu terdapat 3 orang yang menunjukkan respon positif dalam tingkatan yang sangat rendah sebesar 60 persen.

e.

Memiliki pinjaman di bank lain Kategori berdasarkan memiliki pinjaman di bank lain terhadap keseluruhan responden, mayoritas yang menunjukkan respon positif terhadap kepuasan nasabah adalah nasabah yang tidak memiliki


146

pinjaman di bank lain dengan total responden sebanyak 82 orang dengan taraf respon yang sangat rendah sebesar 45 persen. Sedangkan dari respon kepuasan terendah ditemukan pada kriteria memiliki pinjaman di bank lain, yaitu terdapat 53 orang yang menunjukkan respon positif dalam tingkatan yang rendah sebesar 41 persen. 2.

Loyalitas Nasabah a.

Jenis Kelamin Kategori berdasarkan jenis kelamin terhadap keseluruhan responden laki-laki sebanyak 100 orang, sekitar 44 orang mayoritas menunjukkan respon positif terhadap loyalitas nasabah dengan taraf respon yang sangat rendah sebesar 44 persen. Sedangkan respon loyalitas terendah dari keseluruhan 35 orang responden wanita, ditemukan 16 orang mayoritas menunjukkan respon positif dalam tingkatan yang rendah yaitu sebesar 35 persen.

b.

Usia Kategori berdasarkan usia terhadap keseluruhan responden, mayoritas yang menunjukkan respon positif terhadap loyalitas nasabah adalah nasabah yang memiliki kriteria usia 41-50 tahun dengan total responden sebanyak 27 orang dengan taraf respon yang sangat rendah sebesar 45 persen. Sedangkan dari respon kepuasan terendah ditemukan pada kriteria usia 18-30 tahun, yaitu terdapat 3 orang yang menunjukkan respon positif dalam tingkatan yang sangat rendah yaitu sebesar 50 persen.


147

c.

Tingkat pendidikan Kategori

berdasarkan

tingkat

pendidikan

terhadap

keseluruhan

responden, mayoritas yang menunjukkan respon positif terhadap loyalitas nasabah adalah nasabah yang memiliki kriteria pendidikan dibawah SMA dengan total responden sebanyak 31 orang dan memiliki taraf respon yang rendah sebesar 43 persen. Sedangkan dari respon loyalitas terendah ditemukan pada kriteria tingkat pendidikan S1, yaitu terdapat 1 orang yang menunjukkan respon positif dalam tingkatan yang sangat rendah yaitu sebesar 33 persen. d.

Lama menjadi nasabah DSP Kategori berdasarkan lamanya hubungan nasabah mengambil pinjaman terakhir di DSP terhadap keseluruhan responden, mayoritas yang menunjukkan respon positif terhadap loyalitas nasabah adalah nasabah yang memiliki kriteria lamanya berhubungan 1-1,5 tahun dengan total responden sebanyak 28 orang dengan taraf respon yang rendah sebesar 42 persen. Sedangkan dari respon kepuasan terendah ditemukan pada lamanya berhubungan >3 tahun, yaitu terdapat 3 orang yang menunjukkan respon positif dalam tingkatan yang rendah sebesar 60 persen.

e.

Memiliki pinjaman di bank lain Kategori berdasarkan memiliki pinjaman di bank lain terhadap keseluruhan responden, mayoritas yang menunjukkan respon positif terhadap kepuasan nasabah adalah nasabah yang tidak memiliki


148

pinjaman di bank lain dengan total responden sebanyak 82 orang dengan taraf respon yang sangat rendah sebesar 40 persen. Sedangkan dari respon kepuasan terendah ditemukan pada kriteria memiliki pinjaman di bank lain, yaitu terdapat 53 orang yang menunjukkan respon positif dalam tingkatan yang rendah sebesar 49 persen. Berdasarkan pembahasan diatas maka mayoritas kategori nasabah kredit yang menunjukkan respon positif terhadap kepuasan dan loyalitas nasabah di DSP unit XX - wilayah Tangerang adalah rata-rata memiliki kriteria laki-laki yang berusia 41-50 tahun dengan latar belakang pendidikan dibawah SMA, yang memiliki pinjaman di DSP selama 1-1,5 tahun dan tidak memiliki pinjaman di perbankan lainnya.


BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

Recommend Documents