Evaluasi Kualitas Layanan Pada Aspek Before Sales Service, After Sales Service, dan Kepuasan Pelanggan (Studi Pada E-Commerce XYZ)

Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 2, No. 4, April 2018, hlm. 1475-1482

e-ISSN: 2548-964X http://j-ptiik.ub.ac.id

Evaluasi Kualitas Layanan Pada Aspek Before Sales Service, After Sales Service, dan Kepuasan Pelanggan (Studi Pada E-Commerce XYZ) Ratna Khansa Anantika1, Ari Kusyanti2, Admaja Dwi Herlambang3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Email: [email protected], [email protected], [email protected] Abstrak E-Commerce XYZ merupakan salah satu E-Commerce yang memiliki peringkat tinggi dari tahun ke tahun, tetapi belum dapat menjadi peringkat yang teratas. Hal tersebut menunjukkan bahwa pentingnya kepuasan pelanggan dalam mempengaruhi kualitas layanan yang diharapkan dapat meningkatkan peringkat dari E-Commerce XYZ. Penelitian memiliki pengujian pada dua kualitas layanan, yaitu Before Sales Service dan After Sales Service dengan menggunakan E-S-QUAL dengan analisis Regresi Linear dan Rank Spearman. Before Sales Service berperan sebagai persepsi pelanggan sebelum bertransaksi yang akan diteliti dengan skala E-S-QUAL, sedangkan After Sales Service berperan sebagai persepsi ketika pelanggan sudah melakukan transaksi dan barang sampai ditangan yang akan diteliti dengan skala E-Recs-QUAL. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan cara penyebaran kuesioner dengan jumlah sampel 100 responden yang berkarakteristik pernah berkunjung dan bertransaksi di E-Commerce XYZ. Hasil penelitian menunjukkan Efficiency, Fulfillment, System Availability, Privacy, Responsiveness, Compensation, dan Contact masing-masing memiliki hubungan yang signifikan terhadap kepuasan pelanggan. Hasil penelitian secara bersama-sama juga menunjukkan Before Sales Service dan After Sales Service memiliki hubungan yang signifikan terhadap kepuasan pelanggan. Kata kunci: E-Commerce , E-Commerce XYZ, Before Sales Service, After Sales Service, E-SQUAL, Kualitas Layanan, Kepuasan, Regresi Linear, Rank Spearman

Abstract E-Commerce XYZ is one of the most highly ranked E-Commerce sites from year to year, but it can not be ranked top. It shows that the importance of user satisfaction in influencing the quality of service is expected to improve the ranking of E-Commerce XYZ. Research has tested on two quality services, ie Before Sales Service and After Sales Service by using E-S-QUAL with Linear Regression analysis and Rank Spearman. Before Sales Service acts as a user perception before transacting to be researched on an E-S-QUAL scale, while After Sales Service acts as a perception when the user has transacted and goods to the hand that will be examined on an E-Recs-QUAL scale. Data collection technique is done by distributing questionnaires with the number of samples of 100 respondents who have characterized the ever visited and transacted at E-Commerce XYZ. The results showed Efficiency, Fulfillment, System Availability, Privacy, Responsiveness, Compensation, and Contact respectively have a significant relationship to satisfaction. The results of the research together also shows Before Sales Service and After Sales Service has a significant relationship to satisfaction. Keywords: E-Commerce , E-Commerce XYZ, Before Sales Service, After Sales Service, E-SQUAL, Service Quality, Satisfaction, Linear Regression, Rank Spearman

Indonesia. Dengan adanya peluang besar terhadap banyaknya pengguna internet aktif di Indonesia, juga berbanding lurus dengan pengguna E-Commerce yang ada di Indonesia. Salah satu E-Commerce terpopuler yang ada di Indonesia adalah E-Commerce XYZ. Ritel online ini didirikan pada tanggal 25 Juli 2011 oleh PT. Global Digital Niaga (GDN).

1. PENDAHULUAN Pada saat ini E-Commerce atau ritel online yang terdapat di Indonesia semakin berkembang dengan pesat. Hal tersebut dikarenakan banyaknya pengguna internet aktif dan peluang besar pasar digital yang ada di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

1475

Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

Dalam artikel Techno.id yang mengutip pernyataan dari CEO E-Commerce XYZ menyatakan bahwa setiap bulan terdapat 40 juta pengguna aktif yang terpantau sering mengakses E-Commerce XYZ. E-Commerce ini menduduki peringkat 37 se-Indonesia menurut situs alexa.com, tapi belum dapat menjadi peringkat yang teratas. E-Commerce ini juga memiliki kekurangan, diantaranya pada sistem pengiriman produk yang harus dijemput dengan menggunakan kurir dari E-Commerce XYZ yang membuat lebih lama dalam proses pengiriman produk, dan terkadang terdapat kesalahan informasi pada jumlah produk yang dijual. Dari kekurangan yang dilakukan pada awal sebelum transaksi dan setelah melakukan transaksi hingga barang sampai, menjadikan kelemahan dalam kepuasan pelanggan terhadap E-Commerce XYZ. Kepuasan pelanggan memang memiliki efek positif pada profitabilitas organisasi. Pelanggan yang puas membentuk dasar dari setiap bisnis yang sukses sebagai kepuasan pelanggan, pelanggan akan merasa puas jika produk dan service sama atau melebihi dari harapan pelanggan. (Angelova dan Zekiri, 2011). Terdapat berbagai cara untuk mencari hubungan kualitas layanan dengan kepuasan pelanggan, salah satunya penelitian yang dilakukan oleh Parasuraman, Valarie A. Zeithaml, dan Arvind Malhotra pada tahun 2005 yang berjudul “E-S-QUAL, A MultipleItem Scale for Assessing Electronic Service Quality” menyatakan bahwa dapat membuat ECommerce untuk lebih meningkatkan kualitas dalam kepuasan pelanggan. Ada beberapa metode untuk mengetahui hubungan antara kualitas layanan website dengan kepuasan pelanggan, salah satunya adalah E-S-QUAL. Metode E-S-QUAL merupakan metode inti dalam melakukan pengukuran kualitas sistem elektronik (Parasuraman, et al., 2005). Penelitian ini akan meneliti pengukuran kualitas layanan yang diberikan oleh penyedia ECommerce dengan menggunakan skala E-SQUAL dan E-Recs-QUAL. Metode ini menggabungkan antara persepsi pelanggan dari awal sebelum pembelian online (Skala E-SQUAL) dengan persepsi pelanggan setelah proses jual beli selesai hingga barang sampai ditangan pembeli (Skala E-RecS-QUAL). Untuk meneliti before sales service akan menggunakan skala E-S-QUAL dan after sales service akan menggunakan skala E-RecsFakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

1476

QUAL. Metode E-S-QUAL adalah persepsi pelanggan dari awal sebelum pembelian online, sedangkan E-Recs-QUAL memiliki persepsi, yaitu ketika pelanggan sudah melalui proses jual-beli hingga barang sampai ditangan pelanggan. Skala E-S-QUAL dan E-Recs-QUAL memiliki masing-masing empat dan tiga dimensi oleh Santaoridis (2012:89) terdiri atas: (1) Efficiency, (2) Fulfillment, (3) System Availability, dan (4) Privacy, serta (5) Responsiveness, (6) Compensation, dan (7) Contact yang akan dihubungkan dengan Satisfaction atau kepuasan pelanggan. Efficiency memiliki indikator yang meliputi (1) kemudahaan situs, (2) kecepatan mengakses, (3) terstruktur dengan baik, (4) Informasi yang disediakan, dan (5) Task completion time yang (Parasuraman, et al., 2005; Zeithaml, et al., 2000). Fulfillment memiliki indikator yang meliputi (1) The accuracy of service promises, (2) Product Information, (3) The extent to which the site’s promises about order delivery, dan (4) Item availability are fulfilled (Parasuraman, et al., 2005 dan Zeithaml, et al., 2000). System Availability juga memiliki indikator yang meliputi (1) The correct technical functioning of the site, (2) Reliable and accurate, (3) Responds to request, dan (4) Always available for business (Parasuraman, et al., 2005 dan Robinson, 2014). Privacy memiliki indikator yang meliputi (1) Information protection, (2) Observance of people’s privacy, dan (3) The degree to which the site is safe (Parasuraman, et al., 2005; Yang, Peterson, dan Huang, 2001). Responsiveness memiliki beberapa indikator meliputi (1) Effective handling of problems, (2) Returns through the site, (3) Quick response, dan (4) The ability to get help if there is a problem or question (Parasuraman, et al., 2005 dan Zeithaml, et al., 2000). Indikator dari Compensation meliputi The degree to which the site compensates customers for problems (Parasuraman, et al., 2005). Indikator dari contact adalah (1) The availability of assistance through telephone or online representatives dan (2) To reach the company when needed (Parasuraman, et al., 2005 dan Zeithaml, et al., 2000). Satisfaction juga memiliki beberapa indikator yang meliputi (1) Layanan yang diberikan, (2) Pengalaman yang dialami oleh pelanggan, (3) Overall satisfaction, dan (4) Overall quality (Taylor dan Baker, 1994; Yang dan Tsai, 2007). Penelitian ini akan melakukan analisis


kualitas layanan E-Commerce XYZ terhadap kepuasan pelanggan menggunakan metode E-SQUAL yang memiliki dua skala, yaitu E-SQUAL sebagai Before Sales Service dan ERecs-QUAL sebagai After Sales Service. Sehingga penelitian ini diharapkan dapat mengetahui hubungan kepuasan pelanggan terhadap kualitas layanan E-Commerce , serta juga dapat mengetahui tingkat kepuasan pelanggan terhadap layanan yang diberikan oleh E-Commerce XYZ. 2. METODOLOGI Alur penelitian dimulai dengan identifikasi masalah, kemudian melakukan studi literatur. Selanjutnya melakukan pengembangan kerangka/ model yang akan digunakan dalam penelitian.

Gambar 1. Paradigma Penelitian

Pembuatan kuesioner berdasarkan kisi-kisi instrumen yang dibuat beserta dilakukan validasi ahli. Validasi ahli dilakukan oleh dua orang ahli yang menilai setiap pernyataan dengan Skala Likert memakai jarak skala 1 sampai 5. Setelah mendapatkan nilai dari ahli dilakukan perhitungan dengan rumus Aiken V, dan pernyataan dikatakan valid ketika nilai > 0,69 (Yang, 2011). Selanjutnya dilakukan pilot study sebanyak 30 responden sebagai uji coba kelayakan instrumen penelitian (Isaac dan Michael, 1995) beserta pengujian validitas dan reliabilitas terhadap pernyataan kuesioner. Pengujian uji validitas pada pilot study dilakukan menggunakan Corrected Total - Item Correlation dilakukan dengan cara mengkorelasikan masing-masing skor item dengan skor total item dan melakukan koreksi terhadap nilai koefisien korelasi yang over estimated. Menurut Azwar (1999) dalam Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

1477

Priyatno (2012) nilai yang item yang memiliki nilai koefisien korelasi di bawah 0,30 dianggap tidak valid. Tabel 1 menunjukkan Pada hasil yang didapatkan pada setiap pernyataan yang ada sudah memenuhi kriteria dimana nilai koefisien korelasi > 0,3 (Azwar, 1999 dalam Priyatno, 2012). Hasil yang tertinggi pada responsiveness dan contact senilai 0,848, sedangkan nilai terendah adalah 0,081 pada fulfillment. Pada hasil uji validitas terdapat 7 pernyataan tidak valid dan 53 pernyataan valid, sehingga pernyataan yang dapat digunakan sebanyak 53 pernyataan. Pada pengujian reliabilitas menghasilkan variabel Responsiveness memiliki keandalan yang sangat bagus (excellent), diikuti oleh variabel satisfaction, efficiency, system availability, privacy, compensation, dan contact dengan tingkat keandalan yang bagus. Selanjutnya variabel fulfillment yang memiliki tingkat keandalan yang dapat diterima. Kriteria keandalan diadaptasi dari Kline, 2000; George & Mallery, 2003. Teknik pengumpulan data menggunakan random sampling dengan sampel sebanyak 100 responden yang didapatkan dengan menghitung rumus slovin. Data yang sudah terkumpul akan dilakukan uji outlier untuk menghapus data yang memiliki karakteristik unik. Analisis data statistik deskriptif dan pengujian asumsi klasik. Hasil analisis deskriptif kemudian dapat digolongkan dalam beberapa kategori. Berikut adalah kategorinya. Tabel 1. Kategori Interpretasi Skor (Sumber : Riduwan, 2003:41) Persentase (%) 0% - 19,99% 20% - 39,99% 40% - 59,99% 60% - 79,99% 80% - 100%

Kategori Sangat Lemah Lemah Sedang Kuat Sangat Kuat

Selanjutnya akan melakukan analisis regresi linear sederhana sebagai uji parsial atau sebagian beserta berganda sebagai uji simultan atau bersama-sama dan rank spearman beserta pengujian hipotesis. Kemudian, dilakukan pembahasan hipotesis dan pemberian kesimpulan dan saran. 3. HASIL Uji Outlier dibutuhkan untuk mengetahui nilai yang ekstrem, sehingga model regresi akan


lebih baik yang dapat dikatakan merupakan outlier ketika nilai probabilitas adalah p < 0.001 (Kline, 2005; Hair et al., 2006 dikutip dalam Chandio, 2011). hasil perhitungan probabilitas Mahalanobis Distance bahwa nilai maksimum dari perhitungannya sebesar 0,99936 dan nilai minimumnya sebesar 0,0034, maka data tidak ada data yang dihapus. Uji normalitas ini akan menggunakan uji One Sampe Kolmogrof-Smirnov dengan menggunakan taraf signifikansi 0,05. Data dapat dinyatakan berdistribusi normal, ketika signifikansi lebih besar dari 0,05 atau 5% (Wiyono, 2011). Berikut adalah hasil dari uji Normalitas. Hasil uji menunjukkan signifikansi yang dihasilkan oleh efficiency, fulfillment, system availability, privacy, compensation, dan contact memiliki nilai signifikansi sebesar 0,2 serta responsiveness memiliki nilai signifikansi 0,150 merupakan nilai yang lebih dari 0.05, sehingga data dari semua variabel berdistribusi normal. Uji homogenitas memiliki kriteria, yaitu ketika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 maka dapat dinyatakan bahwa varian dari dua atau lebih kelompok data adalah homogen (Wiyono, 2011). Berikut adalah hasil uji homogenitas. Hasil uji homogenitas efficiency, privacy, responsiveness, compensation, dan contact memiliki nilai yang paling tinggi senilai 0,702 sedangkan yang terendah senilai 0,074, maka empat variabel memiliki varians yang homogen. Lalu fulfillment dan system availability memiliki nilai signifikansi di bawah dari kriteria, sehingga nilai varians tidak homogen. Uji linearitas akan dilakukan selanjutnya. Dua variabel penelitian dinyatakan mempunyai hubungan yang linear jika signifikansinya kurang dari 0,05. Berikut adalah hasil Uji Linearitas. Hasil uji linearitas bahwa seluruh variabel memiliki hubungan linear terhadap variabel satisfaction, karena nilai signifikansi kurang dari 0.05 yang bernilai 0.000. Selanjutnya uji multikolinearitas, menurut Santoso dalam Wiyono (2011) menyatakan bahwa pada umumnya jika Variance Inflation Factor (VIF) lebih besar dari 5, maka variabel memiliki hubungan dengan variabel independen (bebas) lainnya. Pada uji ini dan seterusnya variabel Fulfillment dan System Availability tidak dapat melanjutkan persyaratan uji untuk analisis regresi, karena memiliki data yang tidak homogen. Berikut adalah hasil Uji Multikolinearitas bahwa Before Sales Service Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

1478

dan After Sales Service tidak terjadi multikolinearitas karena semua nilai VIF dari masing-masing variabel kurang dari 5. Nilai yang tertinggi adalah 3,038 yang didapatkan dari variabel Responsiveness, sedangkan nilai terendah adalah 1,750 didapatkan oleh efficiency dan privacy. Pada uji Heterokedastisitas akan menggunakan uji park, yaitu meregresikan nilai residual (Lnei2), yaitu logaritma natural dengan masing-masing variabel independen. Kriteria pengujian yaitu dimana tidak terjadinya heterokedastisitas jika –t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel dengan degree of freedom adalah df = n-2, dimana n adalah jumlah sampel yang ada (Wiyono, 2011). Berikut adalah hasil uji Heterokedastisitas bahwa Before Sales Service dan After Sales Service dengan kriteria hitung adalah -1,9845 < t hitung < 1,9845, maka masing-masing variabel tidak terjadi heterokedastisitas. Hasil t hitung paling tertinggi didapatkan oleh contact senilai 0,204 dan yang terendah didapatkan oleh compensation senilai -0,967. Statistik deskriptif akan mendapatkan nilai mean yang akan dihitung menjadi persentase dan mendapatkan kategori. Kategori yang dimaksud adalah untuk memberikan masingmasing indikator, variabel, dan skala dengan kategori. Kategori dirujuk dari tabel 1. Dari hasil yang didapatkan dari masing-masing persentase perhitungan mean didapatkan kategori kuat dan sangat kuat, maka diartikan bahwa pelanggan menyetujui kualitas layanan yang diberikan oleh E-Commerce XYZ melalui pernyataan instrumen Menurut Gujarati (2009: 20) analisis regresi bertujuan untuk mengukur kekuatan (strength) atau tingkatan (degree) hubungan linier (linear association) antara dua variabel. Hasil dari regresi linear sederhana pada kelima variabel adalah pada efficiency jika variabel independen bersifat konstan, maka skala kepuasan pelanggan adalah sebesar 8,744. Koefisien regresi variabel efficiency sebesar 0,600 bernilai positif, yang mengartikan bahwa setiap penambahan 1 skala kepuasan pelanggan terhadap layanan pada efficiency akan bertambah sebesar 0,600. Serta pengaruh efficiency terhadap satisfaction sebesar 37,4%. Hasil dari privacy adalah jika variabel independen bersifat konstan, maka skala kepuasan pelanggan adalah sebesar 13,613. Koefisien regresi variabel privacy sebesar 0773 bernilai positif, yang mengartikan bahwa setiap


penambahan 1 skala kepuasan pelanggan terhadap layanan pada privacy akan bertambah sebesar 0,773. Serta pengaruh privacy terhadap satisfaction sebesar 44,2%. Hasil dari responsiveness adalah jika variabel independen bersifat konstan, maka skala kepuasan pelanggan adalah sebesar 15,043. Koefisien regresi variabel responsiveness sebesar 0,526 bernilai positif, yang mengartikan bahwa setiap penambahan 1 skala kepuasan pelanggan terhadap layanan pada responsiveness akan bertambah sebesar 0,526. Serta pengaruh responsiveness terhadap satisfaction sebesar 44,4%. Hasil dari compensation adalah jika variabel independen bersifat konstan, maka skala kepuasan pelanggan adalah sebesar 19,499. Koefisien regresi variabel compensation sebesar 0,623 bernilai positif, yang mengartikan bahwa setiap penambahan 1 skala kepuasan pelanggan terhadap layanan pada compensation akan bertambah sebesar 0,623. Serta pengaruh compensation terhadap satisfaction sebesar 26,4%. Hasil dari contact adalah jika variabel independen bersifat konstan, maka skala kepuasan pelanggan adalah sebesar 15,153. Koefisien regresi variabel contact sebesar 0,775 bernilai positif, yang mengartikan bahwa setiap penambahan 1 skala kepuasan pelanggan terhadap layanan pada contact akan bertambah sebesar 0,775. Serta pengaruh contact terhadap satisfaction sebesar 31,9%. Regresi linier berganda melibatkan lebih dari satu variabel bebas, namun masih menunjukkan diagram hubungan yg linier. Hasil regresi liniear berganda Before Sales Service adalah jika semua variabel independen bersifat konstan, maka skala kepuasan pelanggan adalah sebesar 7,799. Koefisien regresi variabel efficiency sebesar 0,302 bernilai positif, yang mengartikan bahwa setiap penambahan 1 skala kepuasan pelanggan terhadap layanan Before Sales Service akan bertambah sebesar 0,302. Jika variabel lain dianggap konstan ketika variabel efficiency bertambah 1 poin, maka kepuasannya akan bertambah sebesar 0,302 lebih puas. Pada koefisien regresi variabel privacy sebesar 0,539 bernilai positif yang mengartikan bahwa setiap penambahan 1 skala kepuasan terhadap layanan Before Sales Service akan bertambah sebesar 0,334. Jika variabel lain dianggap konstan ketika variabel privacy bertambah 1 poin, maka kepuasannya akan Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

1479

bertambah sebesar 0,334 lebih puas. Serta pengaruh before sales service sebesar 49.6%. Hasil regresi berganda After Sales Service adalah jika semua variabel independen bersifat konstan, maka skala kepuasan pelanggan adalah sebesar 12,807. Koefisien regresi variabel responsiveness sebesar 0,449 bernilai positif, yang mengartikan bahwa setiap penambahan 1 skala kepuasan pelanggan terhadap layanan After Sales Service akan bertambah sebesar 0,302. Jika variabel lain dianggap konstan ketika variabel responsiveness bertambah 1 poin, maka kepuasannya akan bertambah sebesar 0,449 lebih puas. Pada koefisien regresi variabel compensation sebesar 0,077 bernilai negatif, yang mengartikan bahwa setiap penambahan 1 skala kepuasan terhadap layanan After Sales Service akan berkurang sebesar 0,077. Jika variabel lain dianggap konstan ketika variabel compensation bertambah 1 poin, maka kepuasannya akan berkurang sebesar 0,077. Pada koefisien regresi variabel contact sebesar 0,297 bernilai positif yang mengartikan bahwa setiap penambahan 1 skala kepuasan terhadap layanan After Sales Service akan bertambah sebesar 0,297. Jika variabel lain dianggap konstan ketika variabel privacy bertambah 1 poin, maka kepuasannya akan bertambah sebesar 0,297 lebih puas. Serta pengaruh before sales service sebesar 46.8%. Uji Rank Spearman dilakukan pada dua variabel yaitu fulfillment dan system availability. Hasil uji rank spearman bahwa

variabel fulfillment dan system availability nilai signifikan sebesar 0,000, yang sebelumnya sudah dijelaskan bahwa sig. < 0.05 maka terdapat hubungan terhadap satisfaction. Koefisien korelasi variabel mendapatkan nilai sebesar 0.721 untuk fulfillment dan 0,614 system availability, dapat diartikan variabel system availability memiliki hubungan atau korelasi pada variabel satisfaction yang kuat. Serta pengaruh fulfillment terhadap satisfaction sebesar 51,9%, sedangkan system availability sebesar 37,6%. 4. PEMBAHASAN Pada Before Sales Sevice mendapatkan kategori yang kuat. Hipotesis 1 adalah Before Sales Service secara bersama-sama atau simultan memiliki hubungan yang signifikan


dan pengaruh terhadap kepuasan pelanggan (satisfaction), dapat diartikan bahwa pelanggan E-Commerce XYZ dapat merasakan manfaat dari layanan Before Sales Service yang dapat meningkatkan kepuasan pelanggan. Sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Yang dan Tsai (2007). Pada kategori Efficiency didapatkan kategori yang kuat. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis 2, dapat diartikan bahwa pelanggan ECommerce XYZ dapat merasakan efficiency ataupun kemudahan dan kecepatan akses dari layanan yang E-Commerce XYZ berikan. Efficiency pada E-Commerce XYZ ini memiliki pengaruh yang kuat terhadap kepuasan pelanggan E-Commerce XYZ. Sejalan dengan penelitian penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Yang dan Tsai (2007) serta Alavi dan Majidi (2015). Pada kategori Fulfillment didapatkan kategori yang kuat. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis 3, dapat diartikan bahwa pelanggan dapat merasakan fulfillment ataupun keakuratan dalam layanan, informasi produk, kesediaan produk, sampai layanan pemesanan yang dimiliki oleh E-Commerce XYZ. Hal tersebut menunjukkan bahwa fulfillment (pemenuhan) memiliki pengaruh yang kuat terhadap kepuasan pelanggan E-Commerce XYZ yang pernah bertransaksi pada E-Commerce XYZ. Sejalan dengan penelitian Wolfinbarger and Gilly’s (2003) dan Yang dan Tsai (2007) Pada kategori System Availability didapatkan kategori yang kuat. Hasil pengujian hipotesis 4, dapat diartikan bahwa pelanggan ECommerce XYZ dapat merasakan manfaat dari layanan website dari E-Commerce XYZ. Sehingga dengan adanya layanan website tersebut sebagai penghubung transaksi pada ECommerce XYZ dianggap memiliki pengaruh yang kuat terhadap kepuasan pelanggan ECommerce XYZ. Sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Yang dan Tsai (2007),

Dickinger dan Stangl (2013), serta Ariff et al., (2013). Pada kategori Privacy didapatkan kategori yang kuat. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis 5, dapat diartikan bahwa pelanggan ECommerce XYZ merasa puas dengan layanan privacy (keamanan) yang dimiliki oleh ECommerce XYZ. Hal tersebut menunjukkan bahwa privacy memiliki hubungan yang signifikan dan pengaruh terhadap kepuasan pelanggan E-Commerce XYZ. Sejalan dengan Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

1480

penelitian yang dilakukan oleh Doost dan Ashrafi (2014) serta Heidarzadeh dan Adelpour (2008). Pada kategori responsiveness didapatkan kategori yang kuat. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis 6, dapat diartikan bahwa pelanggan ECommerce XYZ merasakan responsiveness ketanggapan dalam layanan yang diberikan oleh E-Commerce XYZ. Hal tersebut dapat diartikan bahwa responsiveness adalah hubungan yang signifikan dan pengaruh terhadap kepuasan pelanggan E-Commerce XYZ. Sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Yang dan Tsai (2007) dan Heidarzadeh dan Adelpour (2008). Pada kategori compensation didapatkan kategori yang kuat. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis 7, dapat diartikan bahwa layanan compensation (kompensasi) yang dimiliki oleh E-Commerce XYZ membantu dalam kepuasan pelanggan. Sehingga kompensasi memiliki hubungan yang signifikan dan pengaruh terhadap kepuasan pelanggan E-Commerce XYZ. Sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Yang dan Tsai (2007) serta Wirtz dan Mattila (2004). Pada kategori contact didapatkan kategori yang kuat. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis 8, dapat diartikan bahwa pelanggan ECommerce XYZ merasa terbantu dengan contact (kontak) yang dimiliki oleh ECommerce XYZ. Maka contact merupakan hubungan yang signifikan dan pengaruh terhadap kepuasan pelanggan E-Commerce XYZ. Maka dari itu hipotesis 8 dapat diterima. Sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Yang dan Tsai (2007). Pada kategori After Sales Sevice didapatkan kategori yang kuat. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis 9, dapat diartikan bahwa pelanggan E-Commerce XYZ dapat merasakan manfaat dari layanan After Sales Service yang dimiliki oleh E-Commerce XYZ. Sehingga After Sales Service dengan variabelnya secara simultan atau bersama-sama memiliki hubungan dan pengaruh terhadap kepuasan pelanggan (satisfaction). Sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Yang dan Tsai (2007). 5. KESIMPULAN Before Sales Service dengan variabelnya, meliputi efficiency, fulfillment, system availability, dan privacy, beserta After Sales


Service dengan variabelnya, meliputi responsiveness, compensation, dan contact beserta satisfaction menghasilkan nilai kategori kuat pada masing-masing skala dan variabel, yang dapat diartikan bahwa secara keseluruhan kategori yang didapatkan masing-masing variabel, yaitu pada kategori keempat dari lima kategori. Hasil pengujian hipotesis dari Before Sales Service beserta kedua variabelnya secara bersama-sama memiliki hubungan dan pengaruh terhadap kepuasan pelanggan, yang dapat diartikan bahwa jika indikator dari kedua variabel ditingkatkan, maka akan berdampak pada kepuasan pelanggan (satisfaction) pula dan juga sebaliknya. After Sales Service beserta ketiga variabelnya secara bersama-sama juga memiliki hubungan dan pengaruh terhadap kepuasan pelanggan, jika indikator dari ketiga variabel ditingkatkan makan akan berdampak pula pada kepuasan pelanggan (satisfaction). Hasil pengujian hipotesis pada ketujuh variabel, meliputi efficiency, fulfillment, system availability, privacy, responsiveness, compensation, dan contact menghasilkan hasil yang masing-masing memiliki hubungan dan pengaruh terhadap kepuasan pelanggan, yang mengartikan bahwa jika masing-masing dari variabel ditingkatkan maka akan berdampak pada kepuasan pelanggan (satisfaction). Pada variabel compensation memiliki nilai persentase mean terkecil dari variabel yang lain, maka dapat dilakukan peningkatan atau evaluasi kembali dalam menghadapi permasalahan-permasalahan yang dikeluhkan pelanggan, sehingga dapat meningkatkan kepuasan pelanggan. Penelitian selanjutnya dapat menggunakan paradigma penelitian E-SQUAL yang dikembangkan dengan menambahkan variabel dari model lainnya, untuk meneliti suatu objek karena luasnya pembahasan mengenai kepuasan pelanggan terhadap layanan yang disediakan, dengan melakukan metode wawancara yang belum dilakukan, ataupun dapat menggunakan metode analisis yang lainnya. 6. DAFTAR PUSTAKA Azwar, Saifuddin. 2012. Reliabilitas dan Validitas. Yogyakarta: Pustaka Belajar. Bhatnagar, Ruchi., Kim, Jihye., & Many, Joyce. E. 2013. Candidate Surveys on Program Evaluation: Examining Instrument Reliability, Validity, and Program Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

1481

Effectiveness. Science and Education Publishing. USA. Chandio, Fida Hussain. 2011. Studying Acceptance Of Online Banking Information System: A Structural Equation Model. London. Doost, Hossein Vazifeh. & Ashrafi, Azadeh. 2014. Relationship of Online Service Quality with Customer Satisfaction in Internet Banking Case Study: Pasargad Bank. International Journal of Economy, pp. 130-135. Heidarzadeh & Adelpour (2008). The Role and Influence of Certain Dimensions of E-Service Quality, General Service Quality and Customer Satisfaction in Consumer Online Purchase Decision Making Process. Journal of Marketing Management Johanson, George A., & Brooks, Gordon P. 2009. Initial Scale Development: Sample Size for Pilot Study. SAGE. Kotler, P. (2000). Marketing Management. 10th ed., New Jersey: Prentice-Hall. Parasuraman, A., Zeithaml, V. A. & Malhotra, A. (2005). E-S-QUAL: A Multiple-item Scale for Assessing Electronic Service Quality. Journal of Service Research. Sage Publications. Robinson Jr, Leroy. 2014. Marketing Dynamism & Sustainability: Things Change, Things Stay the Same...: Proceedings of the 2012 Academy of Marketing Science (AMS) Annual Conference. Taylor, S. A. & Baker, T. I. (1994). An Assessment of the Relationship between Service Quality and Customer Satisfaction in the Formation of Customers Purchase Intentions. Journal of Retailing. Wiyono, Gendro. 2011. Merancang Penelitian Bisnis dengan Alat Analisis SPSS 17.0 & SmartPLS 2.0. Yogyakarta: STIM YKPN. Wolfinbarger, Mary. dan Gilly, Mary C. 2003. eTailQ: dimensionalizing, measuring, and predicting etail quality. Journal of Retailing 79 (2003), pp. 183-198. Yang, Hao-erl & Tsai, Feng-Shii. (2007). General E-S-QUAL Scales Applied To


Websites Satisfaction and Loyalty Model. Communications of the IIMA. Yang, Wan-Chi. 2011. Applying Content Validity Coefficient and Homogeneity Reliability Coefficient to Investigate the Experiential Marketing Scale for Leisure Farms. Taiwan. Zeithaml, V. A., Parasuraman, A. & Malhotra, A. (2000). A Conceptual Framework for Understanding E-Service Quality: Implications for Future Research and Managerial Practice. Working paper, Cambridge MA, Marketing Science Institute, Report Number 00-115.

Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

1482

Evaluasi Kualitas Layanan Pada Aspek Before Sales Service, After Sales Service, dan Kepuasan Pelanggan (Studi Pada E-Commerce XYZ)

Recommend Documents