PENGARUH E-SERVQUAL TERHADAP CUSTOMER SATISFACTION, TRUST, DAN REPEAT USAGE LAYANAN BCA MOBILE

Transkripsi

1 TESIS PENGARUH E-SERVQUAL TERHADAP CUSTOMER SATISFACTION, TRUST, DAN REPEAT USAGE LAYANAN BCA MOBILE ADE SANTOSO CHANDRA PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS UDAYANA DENPASAR

2 ii TESIS PENGARUH E-SERVQUAL TERHADAP CUSTOMER SATISFACTION, TRUST, DAN REPEAT USAGE LAYANAN BCA MOBILE ADE SANTOSO CHANDRA NIM : PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS UDAYANA DENPASAR 2014 ii

3 iii PENGARUH E-SERVQUAL TERHADAP CUSTOMER SATISFACTION, TRUST, DAN REPEAT USAGE LAYANAN BCA MOBILE Tesis untuk Memperoleh Gelar Magister Pada Program Magister, Program Studi Manajemen Program Pascasarjana Universitas Udayana ADE SANTOSO CHANDRA NIM : PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS UDAYANA DENPASAR 2014 iii

4 iv Lembar Pengesahan TESIS INI TELAH DISETUJUI PADA TANGGAL 27 NOVEMBER 2014 Pembimbing I, Pembimbing II, Prof. Dr. Ketut Rahyuda, MSIE Prof. Dr. Ni Wayan Sri Suprapti, SE, MSi NIP NIP Mengetahui Direktur Program Pascasarjana Universitas Udayana, Ketua Program Studi Magister Manajemen Program Pascasarjana Universitas Udayana, Prof. Dr. dr. A. A. Raka Sudewi, Sp.S(k) Dr. Desak Ketut Sintaasih, SE, MSi NIP NIP iv

5 v Tesis Ini Telah Diuji Pada Tanggal 4 November 2014 Panitia Penguji Tesis Berdasarkan SK Rektor Universitas Udayana No : 1806/H14.4/HK/2014 Tanggal : 2 Juni 2014 Ketua : Prof. Dr. Ketut Rahyuda, MSIE Anggota : 1. Prof. Dr. Ni Wayan Sri Suprapti, SE, MSi 2. Prof. Dr. Made Wardana, SE, MP 3. Dr. Ni Nyoman Kerti Yasa, SE, MS 4. Dr. I Putu Gde Sukaatmadja, SE, MP v

6 vi SURAT PERNYATAAN BEBAS PLAGIAT NAMA : ADE SANTOSO CHANDRA NIM : PROGRAM STUDI : MAGISTER MANAJEMEN JUDUL TESIS : PENGARUH E-SERVQUAL TERHADAP CUSTOMER SATISFACTION, TRUST, DAN REPEAT USAGE LAYANAN BCA MOBILE Dengan ini menyatakan bahwa karya ilmiah Tesis ini bebas plagiat. Apabila kemudian hari terbukti terdapat plagiat dalam karya ilmiah ini, maka saya bersedia menerima sanksi sesuai peraturan Mendiknas RI No. 17 tahun 2010 dan Peraturan Perundangundangan yang berlaku. Denpasar, 4 November 2014 ( Ade Santoso Chandra ) vi

7 vii UCAPAN TERIMA KASIH Segala puji dan syukur penulis panjatkan kehadapan Tuhan Yang Maha Esa, karena atas berkat dan rahmat-nya, penulis dapat menyelesaikan tesis yang berjudul Pengaruh E- Servqual Terhadap Customer Satisfaction, Trust, dan Repeat Usage layanan BCA Mobile. Penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada Bapak Prof. Dr. Ketut Rahyuda, MSIE sebagai pembimbing utama yang dengan penuh perhatian dan kesabaran selalu memberikan dorongan, semangat, bimbingan, dan saran selama penulis mengikuti program Magister Manajemen, khususnya dalam menyelesaikan tesis ini. Terima kasih yang sebesar-besamya pula penulis sampaikan kepada Ibu Prof. Dr. Ni Wayan Sri Suprapti, SE, MSi sebagai pembimbing pendamping yang juga telah memberikan dorongan, semangat, bimbingan, dan saran kepada penulis. Ucapan terima kasih tentunya ditujukan pula kepada Rektor Universitas Udayana yang dijabat oleh Bapak Prof. Dr. dr. Ketut Suastika, Sp.PD, KEMD. serta Direktur Program Pascasarjana Universitas Udayana yang dijabat oleh Ibu Prof. Dr. dr. A. A. Raka Sudewi, Sp.S(k) atas kesempatan dan fasilitas yang diberikan kepada penulis untuk mengikuti dan menyelesaikan pendidikan Program Magister di Universitas Udayana. Terima kasih juga kepada kepada Bapak Prof. Dr. I Gusti Bagus Wiksuana, SE, MS, selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Udayana serta Ibu Dr. Desak Ketut Sintaasih, SE, MSi. sebagai Ketua Program Magister Manajemen Universitas Udayana atas ijin yang diberikan kepada penulis untuk mengikuti pendidikan program Magister. Tidak lupa pula penulis menyampaikan ungkapan terima kasih kepada para penguji dan pembahas tesis ini, yaitu Bapak Prof. Dr. Made Wardana, SE, MP dan Bapak Dr. I Putu Gde Sukaatmadja, SE, MP atas masukan, saran, serta koreksi sehingga tesis ini dapat terselesaikan dengan baik. Ucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya tentu ditujukan pula kepada Ibu Dr. Ni Nyoman Kerti Yasa, SE, MS yang selain menjadi penguji dan pembahas tesis ini juga telah menjadi pembimbing akademis penulis selama menempuh pendidikan di Program Magister Manajemen Universitas Udayana. Pada kesempatan ini penulis menyampaikan ucapan terima kasih yang tulus disertai penghargaan kepada seluruh guru-guru yang telah membimbing penulis, mulai dari sekolah dasar sampai perguruan tinggi. Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada kedua orang tua yang telah mengasuh dan membesarkan penulis, memberikan dasar-dasar berpikir logik dan dorongan yang membuat penulis sampai pada jenjang pendidikan ini. Akhirnya penulis sampaikan terima kasih kepada seluruh keluarga, sahabat, serta rekan kerja yang telah memberikan dukungan kepada penulis untuk menyelesaikan tesis ini. Akhir kata, semoga Tuhan Yang Maha Esa selalu melimpahkan rahmat-nya kepada semua pihak yang telah membantu pelaksanaan dan penyelesaian tesis ini. Denpasar, 4 November 2014 Penulis vii

8 ABSTRAK PENGARUH E-SERVQUAL TERHADAP CUSTOMER SATISFACTION, TRUST, DAN REPEAT USAGE LAYANAN BCA MOBILE Penelitian ini bertujuan menyelidiki secara empiris pengaruh antara kualitas layanan elektronik (E-Servqual), kepuasan pelanggan (customer satisfaction), kepercayaan (trust) dan penggunaan ulang layanan (repeat usage) BCA Mobile pada nasabah PT Bank Central Asia, Tbk. (BCA) Kantor Cabang Utama Kuta, Bali. Pendekatan metode survei digunakan dalam penelitian ini untuk menguji dimensi E-Servqual yang dirasakan dengan jumlah responden sebanyak 180 nasabah. Penentuan sampel menggunakan metode purposive sampling. Hipotesis diuji dengan menggunakan structural equation modelling (SEM) dengan bantuan perangkat lunak komputer, yakni Analysis Moment of Structure (AMOS) 18. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: 1) E-Servqual berpengaruh positif dan signifikan terhadap customer satisfaction nasabah BCA Kuta. Hal ini berarti bahwa semakin baik E-Servqual maka semakin meningkat kepuasan nasabah BCA Kuta; 2) E-Servqual berpengaruh positif dan signifikan terhadap trust nasabah BCA Kuta. Hal ini berarti bahwa semakin baik E-Servqual maka semakin meningkat kepercayaan nasabah BCA Kuta; 3) E-Servqual berpengaruh positif dan signifikan terhadap repeat usage nasabah BCA Kuta. Hal ini berarti bahwa semakin baik E-Servqual maka semakin meningkat penggunaan ulang layanan BCA Mobile oleh nasabah BCA Kuta; 4) Customer satisfaction berpengaruh positif dan signifikan terhadap trust nasabah BCA Kuta. Hal ini berarti bahwa semakin puas nasabah maka semakin meningkat kepercayaan nasabah BCA Kuta; 5) Customer satisfaction berpengaruh positif dan signifikan terhadap repeat usage nasabah BCA Kuta. Hal ini berarti bahwa semakin puas nasabah maka semakin berulang penggunaan layanan BCA Mobile oleh nasabah BCA Kuta; dan 6) Trust berpengaruh positif dan signifikan terhadap repeat usage nasabah BCA Kuta. Hal ini berarti bahwa semakin tinggi kepercayaan nasabah maka semakin meningkat penggunaan ulang layanan BCA Mobile oleh nasabah BCA Kuta. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh nilai E-Servqual yang terefleksikan pada dimensi responsiveness dengan nilai paling tinggi, yaitu 0,822. Hasil penelitian ini memberikan implikasi praktis kepada pihak manajemen bahwa nasabah BCA menginginkan pelayanan yang begitu cepat. Oleh karena itu, untuk memperbaiki kondisi yang ada pihak bank harus memperhatikan aspek ini. BCA harus mempertahankan kualitas layanan yang cepat, bahkan meningkatkan serta memperbaiki kinerja aplikasi BCA Mobile. Kata Kunci: E-Servqual, Customer Satisfaction, Trust, Repeat Usage viii 1

9 ix ABSTRACT THE EFFECT OF E-SERVQUAL FOR CUSTOMER SATISFACTION, TRUST, AND REPEAT USAGE E-BANKING BCA MOBILE This study aims to investigate empirically the influence of the quality of electronic services (E-Servqual), customer satisfaction, trust and repeat usage BCA Mobile on customers PT Bank Central Asia Tbk. (BCA) Main Branch Office of Kuta, Bali. Approach the survey method used in this study to test the E- Servqual dimensions perceived by the number of respondents are 180 customers. The samples using purposive sampling method. Hypotheses were tested using structural equation modeling (SEM) with the help of computer software, namely Analysis of Moment Structure (AMOS) 18. The results showed that: 1) E-Servqual positive and significant impact on customer satisfaction BCA Kuta customers. This means that the better E-Servqual then increasing customer satisfaction BCA Kuta; 2) E-Servqual positive and significant impact on trust customer BCA Kuta. This means that the better E- Servqual then increasing customer trust in BCA Kuta; 3) E-Servqual positive and significant impact on repeat usage customer BCA Kuta. This means that the better E-Servqual then increasing repeat usage of BCA Mobile by BCA Kuta customers; 4) Customer satisfaction positive and significant impact on customer trust BCA Kuta. This means that the more satisfied customers then increasing customer trust in BCA Kuta; 5) Customer satisfaction positive and significant impact on repeat usage customer BCA Kuta. This means that the more satisfied customers then increasing repeat usage of the service BCA Mobile by the customer BCA Kuta; and 6) Trust positive and significant impact on repeat usage customer BCA Kuta. This means that the higher the trust of customers, the increasing repeat usage service by customers BCA Kuta. Based on the research results obtained by the value of the E-Servqual dimensions are reflected in responsiveness with the highest value, ie The results of this study provide practical implications to management that BCA customers want service that is so fast. Therefore, to improve the existing conditions the bank should pay attention to this aspect. BCA must maintain the quality of service that is fast, even enhance and improve the performance of BCA Mobile application. Keywords: E-Servqual, Customer Satisfaction, Trust, Repeat Usage ix

10 x DAFTAR ISI HALAMAN SAMPUL DEPAN... i HALAMAN PENGESAHAN... iv HALAMAN PENETAPAN PANITIA PENGUJI... v SURAT PERNYATAAN BEBAS PLAGIAT... vi UCAPAN TERIMA KASIH... vii ABSTRAK... viii HALAMAN DAFTAR ISI... x HALAMAN DAFTAR TABEL... xii HALAMAN DAFTAR GAMBAR... xiv HALAMAN DAFTAR LAMPIRAN... xv BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Rumusan Masalah Tujuan Manfaat BAB II KAJIAN PUSTAKA 2.1 Kualitas Layanan Elektronik (E-Servqual) Kepuasan Pelanggan (Customer Satisfaction) Kepercayaan (Trust) Penggunaan Ulang (Repeat Usage) BAB III KERANGKA BERPIKIR, KONSEPTUAL, DAN HIPOTESIS 3.1 Kerangka Berpikir dan Konseptual Hipotesis Penelitian BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Rancangan dan Ruang Lingkup Penelitian Variabel Penelitian Prosedur Pengumpulan Data Metode Analisis Data BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 5.1 Hasil Penelitian Pembahasan Keterbatasan Penelitian Implikasi x

11 xi BAB VI SIMPULAN DAN SARAN 6.1 Simpulan Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN xi

12 xii DAFTAR TABEL No. Judul Tabel Halaman 1.1 Registrasi Internet Banking dan Mobile Banking Melalui Customer Service di BCA KCU Kuta Identifikasi Variabel Distribusi Responden Menurut Variabel Demografi Crostab Klasifikasi Karakteristik Demografi Responden terhadap Dimensi E-servqual, Customer Satisfaction, 81 Trust, dan Repeat Usage 5.3 Skor Tiap Indikator Penelitian Pengujian Reliabilitas Konstruk Hasil Uji Goodness of fit Dimensi Ease of Use Regression Weight (Loading Factor) Model Pengukuran Dimensi Ease of Use Hasil Uji Goodness of Fit Dimensi Application Design Regression Weight (Loading Factor) Model Pengukuran Dimensi Application Design Hasil Uji Goodness of Fit Dimensi Responsiveness Regression Weight (Loading Factor) Model Pengukuran Dimensi Responsiveness Hasil Uji Goodness of Fit Dimensi Personalization Regression Weight (Loading Factor) Model Pengukuran Dimensi Personalization Hasil Uji Goodness of Fit Dimensi Assurance Regression Weight (Loading Factor) Model Pengukuran Dimensi Assurance Hasil Uji Goodness of Fit Konstruk E-sevqual First dan Second Order Regression Weight Model Pengukuran Konstruk E-servqual 94 xii

13 xiii DAFTAR TABEL No. Judul Tabel Halaman 5.17 Hasil Uji Goodness of Fit Variabel Customer Satisfaction Regression Weight (Loading Factor) Model Pengukuran Variabel Customer Satisfaction Hasil Uji Goodness of Fit Variabel Trust Regression Weight (Loading Factor) Model Pengukuran Variabel Trust Hasil Uji Goodness of Fit Variabel Repeat Usage Regression Weight (Loading Factor) Model Pengukuran Variabel Repeat Usage Hasil Uji Goodness of Fit Model SEM Estimasi Parameter Regression Weight Persamaan Struktural Model SEM Ringkasan Koefisien Pengaruh Langsung, Pengaruh Tidak Langsung dan Pengaruh Total E-Servqual terhadap customer satisfaction, trust dan repeat usage layanan BCA Mobile Estimasi Regression Weight Model Persamaan Struktural Pengaruh E-Servqual terhadap customer satisfaction, trust, dan repeat usage layanan BCA Mobile 103 xiii

14 xiv DAFTAR GAMBAR No. Gambar Halaman 3.1 Kerangka Konseptual Diagram Jalur 71 xiv

15 xv DAFTAR LAMPIRAN No. Keterangan Halaman 1 Kuesioner Penelitian 2 2 Tabulasi Data Penelitian 8 3 Statistik Deskriptif 25 4 Crosstabs 35 5 Reliability 59 6 Hasil Uji Konfirmatori 64 7 Full Model 91 xv

16 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Keunggulan bersaing pada industri jasa termasuk perbankan ditemui dalam berbagai bentuk layanan yang unggul. Layanan merupakan elemen penting yang menjadi pembeda sekaligus penentu keberhasilan, baik dalam memelihara nasabah yang sudah eksis maupun menjaring nasabah baru. Berbagai pembeda layanan diterapkan bank-bank di Indonesia dalam kompetisi, salah satunya berbasis tekonologi. Yuan et al. (2010) mengatakan bahwa kondisi perkembangan yang pesat di bidang teknologi informasi (TI) berpengaruh terhadap perubahan pada industri perbankan. Kemajuan TI berarti tatap muka layanan konvensional digantikan dengan inovasi teknologi, seperti pada internet banking, phone banking, dan automatic teller machine atau ATM (Ho dan Ko, 2008). Lebih lanjut Yuan et al. (2010) mengatakan bahwa saat ini internet telah memasuki berbagai aspek kehidupan, sebagaimana dicontohkan oleh hiburan online, belanja online, dan internet banking, serta teknologi baru yang telah mempengaruhi kehidupan masyarakat dalam banyak cara. Pesatnya perkembangan internet banking dapat membuat hidup lebih mudah dalam beberapa hal. Layanan perbankan berbasis teknologi telah memberikan keuntungan bagi perusahaan perbankan untuk bertahan di dalam persaingan, menghemat biaya, meningkatkan kustomisasi besar-besaran, serta membantu aktivitas pemasaran dan komunikasi. Akan tetapi, menurut Lovelock et al. (2004:95) bahwa tidak 1

17 2 semua orang merasa nyaman dengan jasa kontak rendah. Misalnya, berbagai layanan perbankan berbasis teknologi yang disebut juga dengan e-banking yang disediakan bank, meliputi ATM, internet banking, atupun phone banking. Oleh sebab itu, penting bagi para pengambil keputusan di dalam industri perbankan untuk memahami bagaimana mengelola hal tersebut. E-banking merupakan saluran pengiriman terbaru dari layanan perbankan. Definisi e-banking mengacu pada beberapa jenis layanan, di mana pelanggan sebuah bank dapat meminta informasi dan melakukan sebagian besar layanan perbankan ritel melalui komputer, televisi atau telepon seluler. Koneksi elektronik antara bank dengan nasabah dapat digunakan untuk mempersiapkan, mengelola serta mengendalikan transaksi keuangan. Jenis-jenis e-banking, meliputi: (1) internet banking, (2) telephone banking, (3) televisi berbasis perbankan, (4) mobile banking, dan (5) personal computer (PC) perbankan atau perbankan offline (Lustsik, 2004). Beberapa studi tentang e-banking menyatakan bahwa ada dua alasan fundamental perusahaan perbankan mengandalkan layanan e-banking dewasa ini (Pahnila dan Pikkarainen, 2004), yaitu penghematan biaya operasional dan pengurangan jaringan kantor. Memanfaatkan e-banking dapat mengurangi jumlah sumber daya yang dikorbankan perusahaan untuk memberikan nilai yang lebih tinggi kepada pelanggan dengan cara baru. E-banking menyediakan kesempatan bagi perusahaan dan konsumen untuk berinteraksi jauh lebih besar (Kassim dan Abdullah, 2010).

18 3 Untuk mencapai kesuksesan, perusahaan harus mampu memastikan kebutuhan serta keinginan pelanggannya dan semua itu terwujud di dalam layanan perusahaan (Taylor, 2001). Secara tradisional sangat mudah bagi manajer layanan untuk mengklaim bahwa karakteristik unik dari usaha mereka menghalangi setiap upaya kompetitor untuk memberikan pelayanan yang lebih berkualitas. Akan tetapi, sifat lingkungan masa kini yang kompetitif telah memaksa perusahaan mempertimbangkan kembali sikap tersebut. Hal ini terutama dari usaha-usaha terkini yang bergantung pada penggunaan TI sebagai bagian dari proses penyelenggaraan normal layanan perusahaan, seringkali dipandang sebagai alat untuk meningkatkan efisiensi operasional (O'Neill et al., 2001). Faktor utama kepuasan pelanggan adalah persepsi pelanggan terhadap kualitas jasa (Zeithamal dan Bitner, 2006). Penelitian terdahulu menjelaskan bahwa kualitas layanan merupakan indikator yang penting dari kepuasan pelanggan (Spreng dan Machoy, 1996). Dengan memberi perhatian pada kualitas layanan dapat menjadikan suatu organisasi berbeda dari organisasi lainnya dan pada akhirnya akan memberikan keunggulan kompetitif bagi organisasi tersebut (Wang dan Wang, 2006). Parasuraman et al. (1985) menyatakan bahwa skala kualitas jasa atau service quality (Servqual) dirancang untuk mengukur kesenjangan antara harapan pelanggan mengenai pelayanan dan persepsi mereka mengenai pelayanan yang diberikan. Lovelock dan Wright (2008:98) menjelaskan lima standar dimensi kualitas jasa, meliputi keberwujudan (tangible), kehandalan (reliability), daya tanggap (responsiveness), jaminan (assurance), dan empati (emphaty). Akan

19 4 tetapi Servqual tradisional tersebut kurang tepat diaplikasikan pada konteks layanan e-banking, karena menunjukkan perbedaan dan proses yang unik dalam pemberian layanan. Pentingnya kualitas layanan dan tantangan yang dihadapi layanan berbasis elektronik memerlukan wawasan bagi pihak manajemen mengenai atribut-atribut pelanggan yang akan digunakan di dalam mengevaluasi kualitas layanan online tersebut (Yang dan Paterson, 2004). Metode Servqual kemudian dikembangkan menjadi Webqual sebagai salah satu metode atau teknik pengukuran kualitas websites berdasarkan persepsi pengguna akhir. Webqual sudah mulai dikembangkan sejak tahun 1998 dan telah mengalami beberapa revisi hingga yang terbaru adalah Webqual 4.0 (Sanjaya, 2012). Semetara itu, penelitian Kassim dan Abdullah (2010) telah beralih ke dimensi kualitas layanan yang lebih disesuaikan dalam e-commerce dan tidak terbatas pada web, dengan menggunakan lima dimensi yang meliputi kemudahan penggunaan (ease of use), desain aplikasi (aplication design), personalisasi atau kustomisasi (personalization or customization), ketanggapan (responsiveness), serta jaminan (assurance). Kelima dimensi tersebut dikenal dengan istilah E- Servqual. Hasil penelitian yang dilakukan oleh sekelompok peneliti di Center for Multimedia Banking pada 23 bank di Malaysia menyebutkan bahwa keberhasilan dari saluran distribusi perbankan yang baru dalam memasarkan produk-produk jasa perbankan adalah bagaimana teknologi baru tersebut dapat diadopsi oleh konsumen (Suganthi dan Balachandran, 2001). Adopsi fasilitas perbankan berbasis teknologi erat kaitannya dengan bagaimana dimensi kualitas layanan

20 5 dipersepsikan konsumen, sementara keberhasilan adopsi fasilitas perbankan dapat ditunjukkan melalui penggunaan ulang (repeat usage) oleh konsumen. Menurut Kotler dan Armstrong (2008:181), perilaku pasca-pembelian, termasuk penggunaan ulang layanan ditentukan oleh kepuasan atau ketidakpuasan konsumen terhadap suatu pembelian. Lovelock dan Wright (2008:102) menyatakan bahwa pelanggan mengalami berbagai tingkat kepuasan atau ketidakpuasan setelah mengalami dan mengkonsumsi masing-masing jasa sesuai dengan sejauh mana harapan mereka terpenuhi atau terlampaui. Supranto (2006:2) menyatakan bahwa perusahaan harus memuaskan konsumen, sebab jika konsumen tidak puas maka mereka akan meninggalkan perusahaan dan menjadi pelanggan dari kompetitor perusahaan. Swaid dan Wigand (2007) menyatakan bahwa cara untuk meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan adalah melalui pemberian kualitas layanan elektronik atau E-Servqual yang superior. Walaupun bukan merupakan hal baru, namun nasabah tetap berhati-hati untuk menerima layanan e-banking karena memiliki risiko yang tinggi (Ho dan Ko, 2008). Kassim dan Abdullah (2010) mengungkapkan bahwa penelitian terbaru menunjukkan kepuasan saja mungkin tidak cukup untuk menjamin komitmen jangka panjang pelanggan ke penyedia layanan. Sebaiknya, perlu untuk memandang melampaui kepuasan kepada variabel lain yang memperkuat retensi, seperti kepercayaan (trust). Floh dan Treiblmaier (2006) yang meneliti faktor yang membuat konsumen loyal terhadap suatu layanan e-banking memperoleh simpulan bahwa loyalitas konsumen e-banking secara langsung dipengaruhi oleh kepuasan dan kepercayaan pada layanan perbankan online, yang kemudian

21 6 ditentukan oleh kualitas web dan kualitas layanan. Penelitian yang dilakukan Akbar dan Parvez (2009) pada pelanggan mobile communication di Bangladesh menghasilkan kesimpulan bahwa kepercayaan dan kepuasan pelanggan mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas pelanggan. Ho dan Ko (2008) menyatakan bahwa meskipun pelanggan telah mengendalikan ketakutan mereka akan layanan e-banking, mereka masih rentan terhadap kekhawatiran dan kecemasan saat menggunakan layanan ini. Di satu sisi terjadi peningkatan kualitas dan keterjangkauan yang lebih luas bagi nasabah untuk memperoleh layanan perbankan, sementara di sisi lain pihak bank harus mampu meraih kepercayaan nasabah terhadap keamanan sistem e-banking dari bank yang bersangkutan. Kepercayaan sangat signifikan untuk mendorong peningkatan minat penggunaan ulang layanan e-banking. Kepercayaan dapat dicapai dengan memberi jaminan keamanan (security) dan kerahasiaan (privacy) akun nasabah. Perusahaan harus dapat membangun kepercayaan dalam mempromosikan produk untuk hubungan jangka panjang dengan mengurangi ketidakpastian dan kemungkinan perilaku oportunistik, serta mengusulkan hubungan kemitraan dengan mengembangkan kepercayaan dan ketergantungan yang besar untuk kemajuan hubungan di masa yang akan datang (Dagger dan O Brien, 2009). Bank dapat mengadopsi sejumlah langkah-langkah keamanan yang dirancang untuk mendorong pelanggan untuk percaya akan infrastruktur layanan elektronik mereka. Namun, pengurangan kontak langsung (jasa kontak tinggi) di bidang perbankan dapat berdampak pada kepuasan pelanggan, dan menghambat

22 7 pengembangan hubungan jangka panjang dengan pelanggan. Untuk memperbaiki hal ini, perlu bagi bank untuk merancang layanan online sehingga tidak hanya memuaskan, tetapi juga menyenangkan nasabah dan pada akhirnya menjamin baik retensi maupun loyalitas pelanggan (Herington dan Weaven, 2007). Pengguna telepon seluler di Indonesia mencapai sekitar 180 juta pengguna dan sekitar 40 juta diantaranya adalah pengguna internet mobile. Pesat perkembangan teknologi dan infrastruktur teknologi di Indonesia, pada akhirnya membuat para pengguna telepon seluler beralih menggunakan smartphone. Berdasarkan informasi yang diperoleh dari Majalah Info BCA No. 211 (2011), diketahui bahwa dari 9,7 juta rekening nasabah PT Bank Central Asia, Tbk. (BCA), sebanyak 2,4 juta diantaranya telah memanfaatkan layanan internet banking dan 2,3 juta pengguna mobile banking. Berdasarkan kondisi tersebut, sebagai bank yang fokus mengembangkan teknologi atau e-banking sebagai pembeda layanannya dibandingkan bank lain di Indonesia, maka pada 12 Oktober 2011 BCA meluncurkan layanan BCA Mobile. BCA Mobile merupakan fasilitas yang dapat digunakan nasabah untuk mengakses transaksi perbankan baik finansial maupun non-finansial melalui smartphone Android, iphone, BlackBerry, dan Windows Phone yang memadukan layanan internet banking (KlikBCA) dan mobile banking (m-bca) di dalam sebuah aplikasi smartphone, sehingga dapat memberikan kemudahan bagi nasabah dalam memanfaatkan layanan internet dan mobile banking dimana pun dan kapan pun. Penerimaan konsumen akan layanan internet dan mobile banking oleh nasabah di PT Bank Central Asia, Tbk. Kantor Cabang Utama Kuta (BCA KCU

23 8 Kuta) juga tinggi. Hal ini ditunjukkan melalui data registrasi kedua layanan tersebut melalui customer service dari bulan Januari 2013 hingga Desember Seperti yang ditampilkan pada Tabel 1.1, rata-rata terjadi peningkatan registrasi kedua jenis e-banking tersebut, di mana pertumbuhan registrasi internet banking memuncak di bulan Maret 2013 dengan persentase sebesar 41,29%, sementara pertumbuhan registrasi mobile banking memuncak di bulan Desember 2013 dengan persentase 28,94%. Pertumbuhan tersebut terjadi karena mulai diberlakukannya program paket (bundling) saat pembukaan rekening tabungan, yaitu Tahapan dan pada saat yang sama memperoleh fasilitas mobile banking atau internet banking. Adanya kompetisi antara petugas customer service dalam menjual fasilitas mobile banking atau internet banking juga turut menentukan pertumbuhan registrasi kedua layanan tersebut. Tabel 1.1 Registrasi Internet Banking dan Mobile Banking Melalui Customer Service di BCA KCU Kuta Internet Banking Mobile Banking (KlikBCA) (M-BCA) Periode Pertumbuhan Pertumbuhan Jumlah Jumlah (%) (%) Januari Februari , ,09 Maret , ,79 April (75,14) 920 2,28 Mei , ,33 Juni , ,60 Juli , Agustus , ,00 September , ,89 Oktober , ,74 November (15,66) 884 (57,01) Desember , ,94 Sumber: Data Internal BCA KCU Kuta, 2013

24 9 Kontras dengan kondisi peningkatan jumlah nasabah yang melakukan registrasi baik internet banking maupun mobile banking di BCA KCU Kuta tersebut, berdasarkan hasil pra-survei melalui wawancara dengan responden pada 10 Januari 2014 diperoleh hasil dari 50 nasabah pengguna fasilitas BCA Mobile, hanya sebanyak 14 nasabah (28%) yang menggunakan rutin atau menggunakan ulang fasilitas tersebut, sementara sisanya tidak. Sebulan kemudian, pada 10 Februari 2014 dilakukan kembali pra-survei dengan hasil serupa, yaitu dari 58 nasabah pengguna fasilitas BCA Mobile, hanya 17 nasabah (29,3%) yang menggunakan rutin atau menggunakan ulang layanan tersebut. Sebagai layanan yang baru diluncurkan ke konsumen, BCA Mobile tidak terlepas dari komplain nasabah, diantaranya akses yang lambat, rumit, dan keraguan akan keamanan bertransaksi. Komplain mengindikasikan adanya ketidakpuasan dan atau ketidakpercayaan pelanggan terhadap layanan BCA Mobile yang menyebabkan mereka enggan untuk menggunakan ulang layanan tersebut, bahkan lebih memilih menggunakan layanan lainnya atau datang langsung ke bank untuk mengakses transaksi finansial dan non-finansial mereka. Minat seorang pelanggan untuk menggunakan ulang suatu layanan sangat ditentukan oleh pengalamannya setelah membeli atau menggunakan layanan serta berkaitan pula dengan kepuasan dan kepercayaannya terhadap layanan tersebut. Assael (2004:2) menyatakan bahwa semakin tinggi pemahaman pemasar mengenai faktor-faktor yang melatarbelakangi perilaku konsumen, semakin baik pula strategi pemasaran efektif yang dapat dikembangkan untuk meningkatkan loyalitas konsumen dan profitabilitas jangka panjang perusahaan. Dengan

25 10 memahami hal ini merupakan suatu masukan yang penting bagi perusahaan guna menentukan langkah strategis untuk mencapai keunggulan bersaing. Dengan demikian, penting untuk meneliti pengaruh dimensi E-Servqual dalam kaitannya dengan customer satisfaction, trust, dan repeat usage pada layanan baru yang diluncurkan oleh BCA tersebut. 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang di atas, maka dapat dirumuskan beberapa masalah penelitian, diantaranya: Bagaimanakah pengaruh E-Servqual terhadap customer satisfaction nasabah BCA KCU Kuta dalam menggunakan layanan BCA Mobile? Bagaimanakah pengaruh E-Servqual terhadap trust nasabah BCA KCU Kuta dalam menggunakan layanan BCA Mobile? Bagaimanakah pengaruh E-Servqual terhadap repeat usage nasabah BCA KCU Kuta dalam menggunakan layanan BCA Mobile? Bagaimanakah pengaruh customer satisfaction terhadap trust layanan BCA Mobile oleh nasabah BCA KCU Kuta? Bagaimanakah pengaruh customer satisfaction terhadap repeat usage layanan BCA Mobile oleh nasabah BCA KCU Kuta? Bagaimanakah pengaruh trust terhadap repeat usage layanan BCA Mobile oleh nasabah BCA KCU Kuta?

26 Tujuan Mengacu pada rumusan masalah di atas, maka penelitian ini memiliki tujuan, yaitu: (1) Untuk mengetahui pengaruh E-Servqual terhadap customer satisfaction nasabah BCA KCU Kuta dalam menggunakan layanan BCA Mobile. (2) Untuk mengetahui pengaruh E-Servqual terhadap trust nasabah BCA KCU Kuta dalam menggunakan layanan BCA Mobile. (3) Untuk mengetahui pengaruh E-Servqual terhadap repeat usage nasabah BCA KCU Kuta dalam menggunakan layanan BCA Mobile. (4) Untuk mengetahui pengaruh customer satisfaction terhadap trust layanan BCA Mobile oleh nasabah BCA KCU Kuta. (5) Untuk mengetahui pengaruh customer satisfaction terhadap repeat usage layanan BCA Mobile oleh nasabah BCA KCU Kuta. (6) Untuk mengetahui pengaruh trust terhadap repeat usage layanan BCA Mobile oleh nasabah BCA KCU Kuta. 1.4 Manfaat Adapun manfaat penelitian ini, yaitu: Manfaat Teoritis Hasil penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan pemahaman tentang pengaruh kualitas jasa elektronik (E-Servqual) terhadap customer satisfaction, trust, dan repeat usage serta dapat digunakan

27 12 sebagai literatur untuk penelitian selanjutnya mengenai topik-topik serupa Manfaat Praktis Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi praktis untuk industri perbankan, khususnya BCA Kuta untuk dapat memberikan gambaran tentang kualitas layanan elektronik (E- Servqual), serta memberikan referensi untuk perbaikan dan peningkatan kualitas layanan elektronik tersebut untuk tercapainya customer satisfaction, trust, dan repeat usage layanan BCA Mobile.

28 13 BAB II KAJIAN PUSTAKA 2.1 Kualitas Layanan Elektronik (E-Servqual) Salah satu tujuan perusahaan adalah menciptakan dan memelihara pelanggannya. Hal ini bermakna bahwa untuk mencapai kesuksesan, perusahaan harus mampu memastikan kebutuhan serta keinginan pelanggannya dan kondisi tersebut tergambar di dalam layanan yang diberikan perusahaan (Taylor, 2001). Meningkatnya intensitas persaingan dan jumlah pesaing menuntut setiap bank untuk memperhatikan kebutuhan dan keinginan nasabahnya serta berusaha memenuhi harapan nasabah dengan cara yang lebih unggul dan memuaskan dibandingkan pesaing (Lesmana, 2008). Kualitas layanan adalah pemahaman perusahaan tentang pelanggan agar mampu menciptakan nilai unggul bagi pelanggan secara berkesinambungan (Taylor, 2001). Setiap perusahaan berlomba-lomba meningkatkan layanan kepada pelanggannya dengan tujuan untuk merebut pasar. Kualitas layanan merupakan salah satu kunci sukses bagi perusahaan dalam menghadapi era kompetisi yang semakin tajam (Lestari dan Mufattahah, 2009). Pelayanan yang berkualitas yang diberikan oleh bank terhadap nasabah dan calon nasabah harus memiliki keunggulan kompetitif dibanding kompetitor Jasa dikatakan berkualitas apabila jasa yang diterima relatif lebih memuaskan daripada yang diharapkan pelanggan. Pentingnya meningkatkan kualitas layanan 13

29 14 adalah untuk menciptakan kepuasan pelanggan dengan menjadikan pelanggan sebagai fokus utama (Lesmana, 2008). Konsep kualitas layanan secara umum mencakup perihal menentukan apakah layanan yang dirasakan sesuai dengan harapan pelanggan. Kualitas layanan merupakan sebuah elemen kritikal dari persepsi pelanggan (Edgar dan Fuchs, 2009). Konsumen menilai kualitas layanan berdasarkan persepsi mereka dari hasil teknis yang diberikan. Secara tradisional, kualitas layanan telah dikonseptualisasikan sebagai perbedaan antara harapan pelanggan tentang layanan yang akan diterima dan persepsi kinerja jasa yang diterima (Akbar dan Parves, 2009). Menurut Asubonteng et al. (1996), kualitas layanan merupakan perbedaan antara harapan pelanggan akan kinerja layanan sebelumnya terhadap umpan balik layanan tersebut dan persepsi yang ditimbulkan ketika menerima layanan tersebut. Dalam kaitannya dengan industri perbankan, Cronin dan Taylor (1992) mendefinisikan kualitas pelayanan bank sebagai kinerja aktual bank yang diberikan kepada nasabahnya. Dalam ketiadaan ukuran yang objektif, sebuah pendekatan yang tepat untuk memperkirakan kualitas dari suatu perusahaan jasa adalah dengan mengukur kinerja dari jasa yang dipersepsikan oleh konsumen (Cronin dan Taylor, 1992). Berdasarkan konsep kualitas jasa atau service quality (Servqual) yang dikemukakan Parasuraman, et al. (1988), kualitas jasa pada dasarnya adalah hasil persepsi di dalam benak konsumen (perceived service quality). Kualitas layanan yang dirasakan tersebut terbentuk di dalam benak konsumen setelah membandingkan antara kinerja pelayanan yang mereka terima dengan yang

30 15 mereka harapkan. Perbandingan antara kinerja dan harapan bisa memunculkan tiga kemungkinan, yaitu: (1) kinerja lebih besar daripada harapan konsumen yang berarti konsumen merasa sangat puas dengan kualitas jasa yang diberikan perusahaan; (2) kinerja lebih kecil daripada harapan konsumen yang berarti harapan konsumen terhadap kualitas jasa perusahaan tidak tercapai; atau (3) jika kinerja sama dengan harapan konsumen terhadap kualitas jasa dapat dikatakan bahwa konsumen puas. Servqual diidentifikasikan oleh Parasurman, et al. (1988) menjadi lima dimensi pegangan konsumen dalam melakukan penilaian terhadap kualitas layanan perusahaan jasa. Adapun dimensi-dimensi tersebut, meliputi bukti fisik (tangibles), kehandalan (reliability), ketanggapan (responsiveness), jaminan (assurance), serta kepedulian (empathy). 1. Bukti fisik (tangibles), merupakan kemampuan suatu perusahaan dalam menunjukkan eksistensinya pada pihak eksternal. Penampilan dan kemampuan sarana dan prasarana fisik perusahaan serta keadaan lingkungan sekitarnya adalah bukti nyata dari layanan yang diberikan oleh pemberi jasa. Hal ini meliputi fasilitas fisik, peralatan, personil, dan materi komunikasi. 2. Kehandalan (reliabiliy), merupakan kemampuan untuk melakukan pelayanan sesuai yang dijanjikan dengan segera, akurat, konsisten, dan memuaskan.

31 16 3. Ketanggapan (responsiveness), merupakan kemampuan untuk menolong pelanggan serta ketersediaan untuk melayani pelanggan dengan cepat dan baik. 4. Jaminan (assurance), merupakan kemampuan karyawan untuk menciptakan keyakinan dan kepercayaan terhadap janji yang telah dikemukakan kepada pelanggan. 5. Kepedulian (empathy), merupakan rasa peduli dalam rangka memberikan perhatian secara pribadi kepada pelanggan. Begitu banyak penelitian akademik terkait pengukuran kualitas layanan dan Servqual telah terbukti menjadi model yang banyak digunakan dalam berbagai organisasi jasa untuk mengukur kualitas pelayanan, termasuk pelayanan bank (Siddiqi, 2011). Akan tetapi, banyak peneliti menyatakan bahwa keseluruhan dimensi dari Servqual tradisional belum mampu mengukur kualitas layanan elektronik karena sifatnya yang spesifik (Kassim dan Abdullah, 2010), sedangkan konseptualisasi yang dipergunakan antara peneliti satu dengan peneliti lainnya sangat bervariasi dan tergantung pada fokus penelitian serta sifat dari situs web yang digunakan dalam penelitian (Herington dan Weaven, 2007). Sanjaya (2012) menyatakan bahwa Webqual merupakan salah satu metode atau teknik pengukuran kualitas websites berdasarkan persepsi pengguna akhir. Metode ini merupakan pengembangan dari Servqual yang dimulai sejak tahun 1998 dan telah mengalami beberapa interaksi dalam penyusunan dimensi dan butir pertanyaannya. Versi terakhir dari penilaian kualitas layanan websites ini

32 17 adalah Webqual 4.0 yang terdiri atas tiga dimensi, yaitu kegunaan, kualitas informasi, dan kualitas interaksi. 1. Kegunaan, merupakan kualitas yang berkaian dengan desain websites, misalnya penampilan, kemudahan penggunaan, navigasi, serta tampilan yang disampaikan kepada pengguna. 2. Kualitas informasi, merupakan kualitas isi websites, kesesuaian informasi untuk keperluan pengguna seperti akurasi, format, dan relevansi. 3. Kualitas interaksi layanan, merupakan kualitas interaksi yang dialami pengguna ketika mereka mempelajari lebih dalam suatu websites, diwujudkan oleh kepercayaan dan empati, misalnya masalah transaksi dan keamanan informasi, pengiriman produk, personalisasi, dan komunikasi dengan pemilik websites. Kritik lain atas kurangnya validasi empiris skala kualitas layanan elektronik, misalnya penelitian Yang et al. (2001) memilih item yang dikembangkan dari liteatur kualitas layanan tradisional serta antarmuka manusia dan komputer, yang mungkin tidak mengekspos multidimensional sebenarnya dari kualitas layanan elektronik. Sumber terbesar dari kritik berkaitan dengan studi masa lalu yang telah difokuskan pada evaluasi kualitas situs web daripada dimensi kualitas seluruh layanan (Collier dan Bienstock, 2006 dalam Herington dan Weaven, 2007). Rahardjo (1999) mendefinisikan e-commerce sebagai satu set dinamis teknologi, aplikasi dan proses bisnis yang menghubungkan perusahaan, pelanggan

33 18 dan komunitas tertentu melalui transaksi elektronik dan perdagangan barang, pelayanan, serta informasi yang dilakukan secara elektronik. Parasuraman et al. (2005) menemukan dimensi kualitas layanan elektronik atau E-Servqual yang didasarkan atas skala dimensi kualitas layanan tradisional (Servqual) yang telah dikembangkan sebelumnya. Parasuraman et al. (2005) mendefinisikan E-Servqual sebagai suatu tingkat bagaimana sebuah website secara efektif dan efisien memfasilitasi pelanggan dalam hal berbelanja, melakukan pembelian dan proses penyerahan dari produk dan jasa. Pada penelitian yang dilakukan, dapat diidentifikasi sebelas dimensi E-Servqual. 1. Kehandalan (reliability), yaitu mengkoreksi fungsi teknikal dari situs dan keakuratan dari layanan yang dijanjikan (memiliki persediaan item, penyerahan terhadap apa yang dipesan, penyerahan seperti yang dijanjikan), tagihan, serta informasi produk. 2. Ketanggapan (responsiveness), yaitu respon yang cepat dan kemampuan untuk membantu jika terdapat masalah atau pertanyaan dari pelanggan. 3. Akses (access), yaitu kemampuan untuk menemukan situs secara cepat dan untuk menjangkau perusahaan ketika dibutuhkan. 4. Fleksibelitas (flexibility), yaitu pilihan dalam cara pembayaran, pengiriman pesanan, pembelian, pencarian, dan pengembangan item. 5. Kemudahan navigasi (ease of navigation), yaitu dimaksudkan bahwa situs mengandung fungsi yang dapat membantu pelanggan dalam menemukan apa yang dibutuhkan tanpa mengalami kesulitan, termasuk fungsi pencarian yang baik dan mengijinkan pelanggan untuk melakukan

34 19 maneuver secara mudah dan cepat berbalik arah atau maju di halamanhalaman situs. 6. Efisiensi (efficiency), yaitu situs mudah digunakan, terstruktur dengan baik, dan berisi informasi minimum yang dibutuhkan pelanggan sebagai masukan. 7. Jaminan atau kepercayaan (assurance or trust), yaitu keyakinan dari pelanggan untuk melakukan persetujuan dengan situs dan berdasarkan reputasi dari situs tersebut terhadap produk atau jasa yang dijual harus jelas serta informasi yang dipresentasikan adalah benar. 8. Kemanan atau privasi (security or privacy), yaitu tingkat di mana pelanggan percaya bahwa situs perusahaan aman dari gangguan dan terdapat perlindungan terhadap informasi pribadi. 9. Pengetahuan harga (price knowledge), yaitu tingkat dimana pelanggan dapat menentukan harga pengiriman, harga total, dan harga perbandingan selama proses belanja. 10. Estetika situs (site aesthetics), yaitu tampilan dari situs websites. 11. Kustomisasi atau personalisasi (customization or personalization), yaitu seberapa mudah situs dapat dikhususkan secara individual sesuai prioritas pelanggan, sejarah, serta cara belanja. Penelitian lebih lanjut terkait E-Servqual telah beralih ke dimensi atau komponen dari kualitas pelayanan dalam e-commerce, yang menggunakan dimensi kemudahan atau kesenangan penggunaan (ease of use), desain website (web design), personalisasi atau kustomisasi (personalization or customization),

35 20 ketanggapan (responsiveness), serta jaminan (assurance). Efek dari dimensidimensi pada kepuasan pelanggan (yaitu baik sebagai anteseden maupun mediator terhadap loyalitas) telah dikonsep dengan baik (Kassim dan Abdullah, 2010). Dimensi kemudahan penggunaan (ease of use) merupakan elemen penting dari pemakaian teknologi komputer oleh pelanggan, khususnya bagi pengguna baru. Dimensi ini mencakup fungsi, aksesibilitas informasi, kemudahan pemesanan, serta navigasi. Bahkan, dimensi ini juga mencerminkan kompetensi perusahaan dan karena itu mendorong timbulnya kepercayaan (Kassim dan Abdullah, 2010). Ho dan Ko (2008) menyatakan bahwa kemudahan penggunaan dapat didefinisikan sebagai faktor di mana aktivitas self-service di dalam layanan elektonik menyediakan proses yang jelas dan sederhana untuk memastikan pelanggan dapat menggunakannya secara efektif. Persepsi individu berkaitan dengan kemudahan dalam menggunakan teknologi merupakan tingkat dimana individu percaya bahwa menggunakan sistem tertentu akan bebas dari kesalahan. Persepsi ini kemudian akan berdampak pada perilaku pelanggan, yaitu semakin tinggi persepsi seseorang tentang kemudahan menggunakan sistem, semakin tinggi pula tingkat pemanfaatan teknologi informasi (Anandarajan et al., 2002). Menurut Davis (1989), pengertian perceived ease of use adalah tingkat dimana seseorang meyakini bahwa penggunaan TI merupakan hal yang mudah dan tidak memerlukan usaha keras oleh pemakainya. Konsep ini mencakup kejelasan tujuan penggunaan TI dan kemudahaan penggunaan sistem untuk tujuan sesuai dengan keinginan pemakai.

36 21 Kassim dan Abdullah (2010) menyatakan bahwa dalam menciptakan kepuasan, dimensi desain website penting karena secara langsung berkaitan antarmuka dengan pengguna. Dimensi ini meliputi isi, organisasi, serta struktur situs, yang secara visual menarik dan nyaman dipandang. Hal ini juga diasumsikan bahwa antarmuka situs yang dirasakan langsung mempengaruhi kepercayaan dari sistem. Artinya, kesan pertama dari sebuah situs web ritel sangat mungkin mempengaruhi perkembangan kepercayaan dan komunikasi yang efektif yang dapat memfasilitasi pemeliharaan kepercayaan pelanggan. Misalnya, elemen grafis dari kegunaan atau desain isi yang paling mungkin untuk berkomunikasi dalam pengaturan kepercayaan e-commerce. Menurut Kassim dan Abdullah (2010), dimensi personalisasi (personalization) atau dapat juga disebut kustomisasi (customization) dari E- Servqual dapat juga dipahami sebagai dimensi kepedulian (empathy) dari Servqual tradisional. Hal ini mencerminkan sejauh mana informasi atau layanan disesuaikan untuk memenuhi kebutuhan pengunjung individu. Dimensi ini merupakan bagian penting dari kualitas layanan online (Zeithaml et al., 2002). Konsep personalisasi terdiri atas empat komponen dalam pengaturan e-commerce, meliputi perhatian pribadi, preferensi, memahami kebutuhan spesifik pelanggan, serta informasi mengenai modifikasi produk tersebut. Dimensi ketanggapan (responsiveness) dapat dipahami sebagai alat ukur kemampuan perusahaan dan kesediaan untuk memberikan layanan yang cepat ketika pelanggan memiliki pertanyaan atau masalah (Zeithaml et al., 2002). Memahami kebutuhan pelanggan dan mengembangkan pelayanan berdasarkan

37 22 umpan balik yang responsif dapat meningkatkan kepuasan pelayanan dan juga kepercayaan (Kassim dan Abdullah, 2010). Dimensi jaminan (assurance) didefinisikan sebagai kemampuan dalam menyampaikan kepercayaan dan keyakinan. Keyakinan tersebut diwujudkan dengan mempercayakan segala proses melalui web berdasarkan reputasi yang dimiliki oleh situs tersebut. Ketersediaan peraturan keamanan menjadi tolak ukur jaminan yang dapat diberikan oleh web perusahaan. Disamping kemajuan teknis akan keamanan internet, seperti ilmu membaca sandi, tanda tangan digital dan sertifikasi, pelanggan online masih memperhatikan isu keamanan ketika menggunakan layanan online. Tingkat kepercayaan konsumen berasal dari rasa aman akan gangguan atau kejahatan dunia maya serta informasi pribadi yang terlindungi, yang melibatkan keyakinan konsumen dalam merasakan keamanan terhadap situs berkaitan dengan reputasi dari situs tersebut, perusahan pemilik situs, serta jasa atau produk yang dijual. 2.2 Kepuasan Pelanggan (Customer Satisfaction) Pemasaran adalah proses mengelola hubungan pelanggan yang menguntungkan. Dua sasaran pemasaran adalah menarik pelanggan baru dengan menjanjikan keunggulan nilai serta menjaga dan menumbuhkan pelanggan yang ada dengan memberikan kepuasan (Kotler dan Armstrong, 2008:5). Menurut Lovelock dan Wright (2008:96), kepuasan pelanggan merupakan reaksi emosional jangka pendek pelanggan terhadap kinerja jasa tertentu. Pelanggan menilai tingkat kepuasan atau ketidakpuasan mereka setelah

38 23 menggunakan jasa dan menggunakan informasi ini untuk memperbaharui persepsi mereka tentang kualitas jasa, tetapi sikap terhadap kualitas tidak bergantung pada pengalaman pakai pada informasi dari mulut ke mulut atau dari iklan perusahaan. Namun, pelanggan harus benar-benar menggunakan suatu jasa untuk mengetahui apakah mereka puas atau tidak dengan hasilnya. Oleh karena kepuasan adalah keadaan emosional, reaksi pasca-pembelian mereka dapat berupa kemarahan, ketidakpuasan, kejengkelan, netralitas, kegembiraan, atau kesenangan. Ketika konsumen menggunakan produk yang sudah dibelinya, apakah pembelian itu bersifat coba-coba atau pembelian untuk pertama kalinya, mereka mulai mengevaluasi kinerja produk tersebut dan kemudian membandingkan dengan harapannya. Hubungan antara apa yang diharapkan konsumen dengan kinerja produk yang dirasakannya akan menentukan tingkat kepuasannya. Ada tiga kemungkinan hasil yang diperoleh setelah evaluasi tersebut (Schiffman dan Kanuk, 2008:507), yaitu: (1) kinerja produk memenuhi harapan konsumen, menyebabkan adanya perasaan netral; (2) kinerja produk melebihi harapan konsumen, menyebabkan adanya kondisi diskonfirmasi harapan positif (yang akhirnya menimbulkan kepuasan); dan (3) kinerja produk berada di bawah harapan konsumen, menyebabkan adanya diskonfirmasi harapan negatif (yang akhirnya menimbulkan ketidakpuasan). Dalam praktiknya, ketiga kemungkinan hasil tersebut umumnya dikategorikan menjadi dua saja, yaitu pelanggan yang puas (untuk dua

39 24 kemungkinan hasil yang pertama) dan pelanggan yang tidak puas (Suprapti, 2009). Menurut Zeithaml dan Binter (2006:87), kepuasan konsumen dipengaruhi oleh empat hal, yaitu fitur produk dan layanan, emosi pelanggan, atribut keberhasilan atau kegagalan layanan, serta persepsi dari ekuitas kejujuran. 1. Fitur Produk dan Layanan Kepuasan konsumen sangat dipengaruhi oleh evaluasi konsumen terhadap fitur jasa. Fitur tergantung pada tipe jasa yang dievaluasi dari jasa yang telah mengalami kritik dan saran. 2. Emosi Pelanggan Emosi pelanggan juga dapat mempengaruhi persepsi mereka terhadap kepuasan akan jasa yang dikonsumsi. Contoh emosi, misalnya suasana hati pelanggan. 3. Atribut Keberhasilan atau Kegagalan Layanan Atribut-atribut sebab akibat dari suatu kejadian juga mempengaruhi persepsi tentang kepuasan pelanggan. Saat pelanggan mengalami kondisi tak lazim saat mengkonsumsi suatu jasa, mereka cenderung mencari penyebab dan memerikan penilaian mereka berdasarkan penyebab yang dapat mempengaruhi kepuasan mereka. 4. Persepsi dari Ekuitas Kejujuran Kepuasan pelanggan dipengaruhi juga oleh persepsi dari ekuitas kejujuran. Kejujuran merupakan hal yang penting bagi persepsi kepuasan konsumen atas barang atau jasa.

40 25 Dalam konteks online, kepuasan didefinisikan sebagai kepuasan pelanggan yang ditunjukkan melalui rasa hormat terhadap pengalaman pembelian sebelumnya di masa lalu yang diberikan oleh perusahaan e-commerce (Anderson dan Srinivasan, 2003). Supranto (2006:5) menyatakan bahwa instrumen atau alat pengukuran kepuasan harus benar-benar dapat mengukur dengan tepat persepsi dan sikap pelanggan. Jika alat ukur tersebut kurang baik maka tidak dapat mewakili pendapat pelanggan. Keputusan berdasarkan informasi ini mengganggu tercapainya sukses bisnis karena keputusan yang diambil bisa saja salah. Sebaliknya, produk sebagai organisasi bisnis dengan informasi akurat tentang persepsi pelanggan, akan dapat membuat keputusan yang lebih baik, khususnya di dalam memberikan produk dan pelayanan yang lebih baik kepada pelanggannya, sehingga pelanggan menjadi puas dan loyal. Hubungan antara kualitas layanan dan loyalitas konsumen seperti disampaikan oleh Parasuraman et al. (1988), yaitu kualitas layanan adalah sebuah penilaian secara global, atau tingkah laku, yang berhubungan dengan layanan yang unggul, sedangkan kepuasan dihubungkan dengan transaksi yang lebih spesifik. Untuk dapat mempertahankan hubungan jangka panjang dengan para nasabahnya, perusahaan perlu menganut konsep kepuasan pelanggan. Pada industri perbankan, agar dapat bertahan hidup dalam era e-banking, perusahaan harus mempunyai pelanggan loyal yang percaya terhadap jasa online.

41 Kepercayaan Pelanggan (Trust) Worehel (1979) seperti dikutip oleh Lau dan Lee (1999) menyatakan bahwa kepercayaan akan melibatkan suatu harapan dari kelompok lain dan akan menyebabkan suatu hasil positif, meskipun kemungkinan lain akan menyebabkan hasil yang negatif. Maka, kepercayaan dapat diartikan sebagai suatu keinginan untuk saling mempercayai antar relasi (Moorman et al, 1992). Lewis dan Weigert (1985) seperti dikutip oleh Lau dan Lee (1999) berpendapat bahwa kepercayaan bukan hanya prediksi tetapi sudah menjadi keyakinan yang dihadapkan oleh risiko. Boon dan Holmes (1991) seperti dikutip oleh Lau dan Lee (1999) mendefinisikan kepercayaan sebagai pernyataan yang melibatkan harapan positif yang meyakinkan tentang motif lain berkenaan dengan seseorang dalam suatu yang berisiko. Crosby (1990) dalam Sharma dan Paterson (1999) berpendapat bahwa kepercayaan merupakan keyakinan bahwa produsen dapat dipercaya untuk selalu bersikap baik terhadap konsumennya. Dwyer dan Oh (1987) dalam Gassenheimer dan Manolis (2001) menyatakan bahwa, mempercayai adalah keinginan untuk mencapai tujuan yang berlangsung dalam jangka panjang. Kegagalan terbesar dalam membina hubungan antara penjual dan konsumen adalah kurangnya kepercayaan (Sherman, 1992 dalam Morgan, 1994), padahal dengan kepercayaan pemasar dapat mempertahankan posisinya dalam persaingan dan dapat mengurangi biaya dalam memperoleh konsumen. Maka pemasar harus mempercayakan pada suatu nama atau simbol yaitu merek guna membangun hubungan. Merek disini sebagai pengganti kontak manusia dalam berhubungan

42 27 yaitu antara organisasi dan konsumen, dan kepercayaan mungkin dapat dikembangkan dengan hal tersebut. Secara konseptual, kepercayaan mempunyai dua elemen yaitu kredibilitas dan kejujuran. Kredibilitas berawal dari keyakinan akan suatu keahlian mitranya untuk melakukan tugas secara efektif dan dapat diandalkan. Sedangkan kejujuran merupakan suatu keyakinan bahwa maksud dan motivasi mitranya akan membawa keuntungan untuk bersama (Doney dan Cannon, 1997) dan tidak akan melakukan tindakan yang akan berpengaruh negatif atau merugikan (Anderson dan Narus, 1990). Berdasarkan uraian tersebut maka dapat dikatakan bahwa penciptaan awal hubungan dan komitmen serta kelanjutannya didasarkan pada kepercayaan. Untuk memastikan konsumen memiliki komitmen jangka panjang kepada penyedia layanan online, perusahaan sering melihat melampaui kepuasan untuk mengembangkan kepercayaan dalam rangka mengurangi risiko yang dirasakan dari menggunakan layanan. Kepercayaan juga dilihat sebagai faktor yang sangat penting dalam proses membangun dan mempertahankan hubungan dalam layanan online. Perusahaan juga menghadapi tantangan dalam memperluas penggunaan publik atas e-commerce. Pelanggan akan merasa perlu bahwa informasi yang ditawarkan penyedia layanan bersifat rahasia dan tidak untuk dijual kepada orang lain. Pelanggan harus percaya bahwa transaksi online aman. Penelitian menunjukkan bahwa sampai 75 persen dari pembeli online tidak menyelesaikan pembelian mereka di internet. Sebaliknya mereka menggunakan e-commerce untuk menemukan informasi produk dan menyelesaikan pembelian mereka baik

43 28 melalui telepon maupun dengan kunjungan ke lokasi toko (Kassim dan Abdullah, 2010). Kepercayaan didefinisikan sebagai keadaan psikologis yang menyusun niat untuk menerima kerentanan berdasarkan ekspektasi niat atau perilaku lain. Kepercayaan adalah katalis penting dalam membangun banyak hubungan transaksional. Selanjutnya, percaya jika dikonseptualisasikan sebagai dimensi dari model penerimaan teknologi, dapat juga dianggap memiliki pengaruh yang mencolok pada kemauan pengguna untuk melakukan transaksi finansial dengan informasi pribadi yang sensitif secara online (Kassim dan Abdullah, 2010). Kepercayaan mengandung nilai bahwa merek yang kuat memberikan konsumen penawaran dan pemahaman terkait risiko yang dirasakan terhadap pembelian dan konsumsi suatu produk. Konsumen yang percaya dengan suatu merek bersedia membayar harga yang lebih tinggi atau premium dari nilai produk yang diinginkan (Horppu dan Kuivalainen, 2008). Dalam penelitian yang dilakukan Lichtenstein dan Williamson (2006), seorang responden berpendapat tentang kepercayaan, Pada suatu keadaan saya tidak begitu percaya kepada bank. Itulah sebabnya saya memiliki semua keamanan dan perlindungan untuk memastikan bahwa saya baik-baik saja, agar tidak ada kejutan-kejutan besar yang tiba-tiba muncul. Pernyataan tersebut memberikan sedikit gambaran bahwa kepercayaan sangat penting pada industri perbankan, karena memungkinkan terjadinya resiko tinggi. Seiring maraknya kejahatan internet, seperti pembobolan akun (account hacking), faktor kepercayaan menjadi hal yang sangat penting di dalam

44 29 penggunaan internet banking untuk mengakses transaksi perbankan. Konsep kepercayaan ini berarti bahwa nasabah percaya terhadap kehandalan pihak bank dalam menjamin keamanan (security) dan kerahasiaan (privacy) akun nasabah. Keamanan berarti bahwa penggunaan sistem informasi tersebut aman, risiko hilangnya data atau informasi sangat kecil, dan risiko pencurian (hacking) rendah. Kerahasiaan berarti bahwa segala hal yang berkaitan dengan informasi pribadi pengguna terjamin kerahasiaannya, serta tidak ada pihak ketiga yang dapat mengetahuinya. Menurut Gerrard dan Cunningham (2003), pihak nasabah meragukan aspek trustability pada kebijakan keamanan dan kerahasiaan (security and privacy policy) bank. Kepercayaan memiliki pengaruh yang signifikan pada keinginan nasabah untuk terlibat dalam transaksi finansial secara online dan pemberian informasi yang bersifat rahasia (seperti kerahasiaan user id dan password). Dalam literatur kualitas layanan, kepercayaan juga bisa dianggap sebagai kepercayaan atas layanan itu sendiri (Parasuraman et al, 1985). Hubungan semacam itu sangat penting untuk mengelola kepercayaan, karena pelanggan biasanya harus membeli layanan sebelum mengalaminya. Hal ini terkait dengan isu-isu seperti keamanan transaksi online, kepercayaan pelanggan dalam organisasi online, dan privasi. Privasi, keamanan, dan etika adalah unsur penting dalam pengaturan e- commerce. Tujuan penggunaan layanan online dapat dipengaruhi oleh persepsi pengguna tentang kredibilitas keamanan dan privasi. Keamanan mengacu pada perlindungan informasi atau sistem dari gangguan yang tidak bisa disanksikan.

45 30 Ketakutan akan rendahnya keamanan telah diidentifikasi di dalam studi-studi terdahulu sebagai faktor yang paling mempengaruhi penggunaan layanan online. Privasi, di sisi lain, mengacu pada perlindungan berbagai jenis data yang dikumpulkan (dengan atau tanpa sepengetahuan pengguna) saat interaksi pengguna dengan sistem online (Kassim dan Abdullah, 2010). Pavlou (2001) menyatakan bahwa faktor kepercayaan dalam e-commerce adalah perkiraan subyektif dimana konsumen percaya mereka dapat melakukan transaksi online secara konsisten dan lebih lengkap sesuai dengan kebutuhan yang diharapkan. Konsep kepercayaan dalam konteks ini adalah kepercayaan pada penyelenggara transaksi online dan kepercayaan pada kelengkapan fitur layanan yang terdapat di dalam internet banking. Upaya tinggi harus dilakukan oleh penyelenggara transaksi online agar kepercayaan konsumen semakin tinggi, karena trust mempunyai pengaruh besar pada niat konsumen untuk melakukan transaksi secara online atau tidak melakukannya. Dalam penelitian yang dilakukan Harris dan Goode (2010) yang berjudul Online Servicecapes, Trust, and Purchase Intentions terdapat delapan indikator kepercayaan yang mereka gunakan, meliputi: (1) situs web ini menarik lebih dari sekedar menjual barang dan membuat keuntungan; (2) tidak ada batasan untuk seberapa jauh website ini akan mampu memecahkan masalah layanan yang mungkin terjadi; (3) situs web ini benar-benar berkomitmen untuk kepuasan konsumen;

46 31 (4) sebagian besar dari apa situs web ini katakan tentang produk-produknya tidak benar; (5) saya rasa beberapa klaim situs web ini tentang pelayanannya adalah berlebihan; (6) jika situs web ini membuat klaim atau janji tentang produk, itu mungkin benar; (7) saya merasa saya tahu apa yang diharapkan dari situs ini; serta (8) secara keseluruhan, saya bisa percaya pada situs ini. Donney dan Cannon (dalam Jasfar, 2002) menyatakan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi dalam proses terbentuknya kepercayaan antara lain: reputasi perusahaan, besar-kecilnya perusahaan, saling menyenangi, baik antara pelanggan dengan perusahaan maupun antara pelanggan dengan pegawai perusahaan. 2.4 Penggunaan Ulang (Repeat Usage) Terciptanya kepuasan pelanggan juga dapat memberikan beberapa manfaat antara lain: (a) hubungan antara pelanggan dan perusahaan menjadi harmonis; (b) memberikan dasar yang baik bagi pembelian ulang; (c) terciptanya loyalitas dan; (d) membentuk rekomendasi dari mulut ke mulut (Tjiptono, 2007:24). Secara harfiah loyal berarti setia. Loyalitas dapat diartikan sebagai suatu kesetiaan. Kesetiaan ini timbul tanpa adanya paksaan, tetapi timbul dari kesadaran sendiri pada masa lalu. Loyalitas atau kesetiaan pelanggan tidak terbentuk dalam waktu singkat tetapi melalui proses belajar dan pengalaman pembelian jasa secara konsisten sepanjang waktu. Loyalitas terjadi apabila konsumen merasa puas

47 32 dalam mengkonsumsi produk atau apa yang didapat sesuai dengan apa yang diharapkan. Loyalitas dapat menimbulkan pembelian atau pemakaian berulangulang serta adanya positif word of mouth (WOM), yaitu penyebaran informasi positif mengenai layanan perusahaan. Loyalitas dalam konteks online didefinisikan sebagai sikap pelanggan yang positif terhadap bisnis e-commerce yang menghasilkan perilaku membeli kembali (Anderson dan Srinivasan, 2003). Kotler dan Armstrong (2008:16) menyatakan bahwa semakin tinggi tingkat kepuasan pelanggan akan semakin tinggi pula kesetiaan pelanggan, yang akhirnya akan menghasilkan kinerja perusahaan yang lebih baik. Perusahaan yang cermat bertujuan memuaskan pelanggan dengan hanya menjanjikan apa yang dapat mereka berikan, lalu memberikan lebih dari yang mereka janjikan. Pelanggan yang puas tidak hanya mengulangi pembelian, tetapi mereka juga akan menjadi pelanggan pewarta yang memberitahukan orang lain tentang pengalaman baik mereka dengan produk tersebut. Assael (2004) menyatakan bahwa loyalitas merek adalah sikap positif atau menyenangkan yang ditunjukkan oleh seorang pelanggan terhadap suatu merek, sehingga secara konsisten membeli merek tersebut secara terus-menerus. Oliver (1999) mendefinisikan kesetiaan pelanggan sebagai komitmen yang dipegang kuat dalam melakukan pembelian ulang dan penggunaan kembali barang dan jasa yang disukai secara konsisten di masa yang akan datang. Dengan demikian, menyebabkan perulangan merek yang sama atau pembelian himpunan merek sama, meskipun ada pengaruh situasi dan usaha pemasaran yang berpotensi menyebabkan peralihan perilaku. Definisi tersebut menggambarkan loyalitas yang

48 33 lebih ditujukan pada suatu perilaku yang ditunjukkan dengan pembelian rutin yang didasarkan pada unit pengambilan keputusan. Loyalitas bukan tentang persentase dari pelanggan yang sebelumnya membeli, tetapi tentang pembelian ulang. Loyalitas adalah tentang persentase dari orang yang pemah membeli dalam kerangka waktu tertentu dan melakukan pembelian ulang sejak pembeliannya yang pertama. Menurut Barnes (2003:39), pelanggan yang memiliki loyalitas merasakan adanya ikatan emosional dengan perusahaan. Ikatan emosional inilah yang membuat pelanggan menjadi loyal dan mendorong mereka untuk terus melakukan pembelian terhadap produk perusahaan sera memberikan rekomendasi kepada orang lain. Lee et al. (2001) menyatakan bahwa dalam penelitian yang mereka lakukan, yang menjadi indikator untuk melakukan pengukuran loyalitas pelanggan adalah pelanggan yang melakukan pembelian kembali, yang bisa bertahan dengan produk perusahaan dan tidak terpengaruh dengan produk perusahaan lain, serta berkeinginan untuk merekomendasikan produk atau jasa yang diterima kepada teman atau asosiasinya. Roberts et al. (2003) menyatakan terdapat enam indikator yang mendukung loyalitas pelanggan, yaitu: (1) kesediaan berbagi informasi (share information); (2) menyampaikan hal positif penyedia jasa ke orang lain (say positive things); (3) merekomendasikan penyedia jasa kepada orang lain (recommended friends);

49 34 (4) melakukan pembelian secara berkesinambungan (continue purchasing); (5) membeli jasa layanan tambahan (purchase additional service), serta (6) menguji jasa layanan baru (test new services). Menurut Hicks et al. (2005), dengan terjadinya konsumen yang benarbenar merasa puas (delighted consumer) akan berdampak positif terhadap tingkat konsumsi, yang berdasar pada pengalaman dalam mengkonsumsi produk atau jasa tersebut. Jika konsumen benar-benar merasa puas, maka konsumen akan menjadi lebih suka untuk membeli ulang produk tersebut. Dalam penelitiannya, Hicks et al. (2005) menyatakan bahwa kepuasan (satisfaction) dan benar-benar puas (delight), keduanya berdampak positif pada intensitas pembelian ulang, di mana benar-benar puas mempunyai dampak yang lebih besar daripada kepuasan sebab sudah merupakan emosi, yang mana lebih tertanam dalam diri konsumen dibanding hanya sekedar rasa puas (feeling of satisfaction). Suatu produk dikatakan telah dikonsumsi oleh konsumen apabila produk tersebut telah diputuskan oleh konsumen untuk dibeli. Keputusan untuk membeli dipengaruhi oleh nilai produk yang dievaluasi. Bila manfaat yang dirasakan lebih besar dibanding pengorbanan untuk mendapatkannya, maka dorongan untuk membelinya semakin tinggi. Sebaliknya bila manfaatnya lebih kecil dibanding pengorbanannya maka biasanya pembeli akan menolak untuk membeli dan umumnya beralih mengevaluasi produk lain yang sejenis. Schiffman dan Kanuk (2008:506) menyatakan bahwa konsumen melakukan tiga tipe pembelian, yaitu pembelian percobaan, pembelian ulangan,

50 35 dan pembelian komitmen jangka panjang. Jika suatu merek baru dalam kategori produk yang sudah mapan berdasarkan percobaan dirasakan lebih memuaskan atau lebih baik daripada merek-merek lain, konsumen mungkin mengulangi pembelian. Perilaku pembelian ulangan berhubungan erat dengan konsep kesetiaan kepada merek, yang diusahakan oleh kebanyakan perusahaan, karena memberi sumbangan stabilitas yang lebih besar di pasar. Tidak seperti percobaan, di mana konsumen menggunakan produk dalam jumlah kecil dan tanpa komitmen apapun, pembelian ulangan biasanya menandakan bahwa produk memenuhi persetujuan konsumen dan bahwa konsumen tersebut bersedia memakainya lagi, bahkan dalam jumlah yang lebih besar. Pemakaian ulang menurut Duck (2005) merupakan tindakan pascapembelian atau penggunaan yang disebabkan oleh adanya kepuasan yang dirasakan pelanggan atas produk yang telah dibeli atau dikonsumsi sebelumnya. Apabila poduk (barang atau jasa) tersebut telah memenuhi harapan pelanggan, maka pelanggan akan membeli atau menggunakan kembali produk tersebut, namun apabila tidak sesuai dengan harapan pelanggan, maka pelanggan akan bereaksi sebaliknya. Lebih lanjut dijelaskan bahwa niat pemakaian ulang didefinisikan sebagai seberapa jauh keinginan pelanggan untuk kembali menggunakan produk terkait dengan tingkat konsumsi yang sama atau lebih dari sebelumnya. Menurut Ferdinand (2002:129) salah satu dimensi dari perilaku pembelian adalah niat membeli ulang. Berdasarkan teori-teori niat membeli ulang

51 36 yang ada, dinyatakan bahwa niat membeli ulang dapat dikenali atau diidentifikasikan melalui indikator-indikator sebagai berikut. 1. Niat tradisional, yaitu menggambarkan perilaku seseorang yang berkeinginan untuk selalu membeli ulang produk yang telah dikonsumsi; 2. Niat referensial, yaitu menggambarkan perilaku seseorang yang cenderung mereferensikan produk yang telah dibelinya agar juga dibeli orang lain; 3. Niat preferensial, yaitu menggambarkan perilaku seserang yang selalu memiliki preferensi utama pada produk yang telah dikonsumsinya. Preferansi ini dapat diganti apabila terjadi sesuatu pada produk preferensinya; 4. Niat eksploratif, yaitu menggambarkan perilaku seseorang yang selalu mencari informasi mengenai produk yang diminatinya dan mencari informasi untuk mendukung sifat-sifat positif dari produk yang dilangganinya. Jadi dapat dinyatakan bahwa kepuasaan pelanggan merupakan hal yang krusial bagi kelangsungan sebuah bisnis. Setiap pemasar akan melakukan berbagai upaya untuk menyampaikan hal itu kepada setiap pelanggannya, karena pelanggan yang puas diyakini akan bersedia melakukan pembelian ulang di kemudian hari (Suprapti, 2009). Tingkat analisis pasca-pembelian yang dilakukan konsumen tergantung pada pentingnya keputusan produk dan pengalaman yang diperoleh dalam memakai produk tersebut. Jika produk tersebut berfungsi sesuai harapan, mereka mungkin akan membelinya lagi. Tetapi, jika kinerja produk mengecewakan atau

52 37 tidak memenuhi harapan, mereka akan mencari berbagai alternatif yang lebih sesuai. Jadi, penilaian pasca-pembelian konsumen memberikan umpan balik seperti pengalaman yang berkaitan dengan psikologis konsumen dan membantu mempengaruhi keputusan yang berkaitan di waktu yang akan datang (Schiffman dan Kanuk, 2008:508). Pendapat yang sama dikemukakan oleh Lovelock dan Wright (2008:77), bahwa pelanggan mengevaluasi kualitas jasa dengan membandingkan apa yang mereka anggap telah mereka terima. Jika harapan mereka terpenuhi bahkan terlampaui, mereka yakin telah menerima jasa yang berkualitas tinggi. Pelanggan yang puas ini akan cenderung menjadi pembeli kemudian hari atau menjadi pelanggan loyal. Suprapti (2009) menyatakan bahwa kepuasan pelanggan merupakan hal yang krusial bagi keberlangsungan sebuah bisnis. Setiap pemasar akan melakukan berbagai upaya untuk menyampaikan hal tersebut kepada setiap pelanggannya, karena pelanggan yang puas diyakini akan bersedia melakukan pembelian ulang di kemudian hari. Menurut Kotler dan Keller (2006:57), loyalitas pelanggan adalah kesetiaan pelanggan terhadap suatu produk atau suatu perusahaan setelah membandingkan kinerja (hasil) yang dirasa dengan harapan, yang meliputi: (1) repeat purchase, yaitu kesetiaan terhadap pembelian produk. Maksudnya, pelanggan akan melakukan pembelian secara berulang-ulang; (2) retention, yaitu ketahanan terhadap pengaruh yang negatif mengenai perusahaan. Maksudnya, pelanggan akan terus mengingat produk dan

53 38 perusahaan sehingga opini negatif dari yang lain sekalipun, tidak akan mempan mempengaruhi prilakunya; serta (3) referrals, yaitu mereferensikan secara total eksistensi perusahaan. Maksudnya, pelanggan akan senantiasa merekomendasikan produk dan perusahaan terhadap pelanggan yang lain. Menurut Kapferer dan Laurent (dalam Tjiptono, 2007:231), perilaku pembelian kembali (repeat purcahsing behavior) bisa dijabarkan menjadi dua kemungkinan, yakni loyalitas dan inersia. Faktor pembedanya adalah sensitivitas merek (brand sensitivity) yang didefinisikan sebagai sejauh mana merek memainkan peran kunci dalam pemilihan alternatif dalam kategori produk tertentu. Sensitivitas merek dipengaruhi persepsi terhadap perbedaan antar merek dan tingkat keterlibatan konsumen dalam kategori produk, Perilaku pembelian kembali dalam situasi sensitivitas merek yang kuat dikategorikan sebagai loyalitas, dimana konsumen cenderung membeli ulang merek yang sama dan menganggap pilihan merek sangat penting baginya. Sebaliknya pembelian kembali dalam situasi sensitivitas merek yang lemah dikategorikan sebagai inersia, yakni konsumen cenderung membeli ulang merek yang sama, namun ia tidak mengganggap nama merek itu penting, karena ia tidak bisa membedakan berbagai merek yang ada dan tidak terlibat secara intensif dalam pemilihan kategori produk.

54 39 BAB III KERANGKA BERPIKIR, KONSEPTUAL, DAN HIPOTESIS PENELITIAN 3.1 Kerangka Berpikir dan Konseptual Berdasarkan konsep kualitas jasa atau service quality (Servqual) yang dikemukakan Parasuraman et al. (1988), kualitas jasa pada dasarnya adalah hasil persepsi di dalam benak konsumen (perceived service quality). Kualitas layanan yang dirasakan tersebut terbentuk di dalam benak konsumen setelah membandingkan antara kinerja pelayanan yang mereka terima dengan yang mereka harapkan. Layanan merupakan elemen penting yang menjadi pembeda sekaligus penentu keberhasilan bagi perusahaan jasa, termasuk jasa perbankan. Salah satu bentuk pembeda layanan bank adalah berbasis teknologi (e-banking). Swaid dan Wigand (2007) menyatakan bahwa cara untuk meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan adalah melalui pemberian kalitas layanan elektronik atau electronic service quality (E-Servqual) yang superior. Kepuasan sering digunakan sebagai prediktor pembelian konsumen masa depan (Newman dan Werbel, 1973 dalam Torres-Moraga et al, 2008). Pelanggan yang puas memiliki kemungkinan lebih tinggi untuk melakukan pembelian berulang (Zeithaml et al, 1996 dalam Torres-Moraga et al, 2008). Dengan perkembangan e-commerce, internet banking telah menjadi alternatif bagi pengembangan, pengoperasian, dan penawaran jasa bank. Internet banking memperluas cakupan pasar dan menawarkan kesempatan bagi bank untuk 39

55 40 meningkatkan pangsa pasar mereka, mengurangi biaya operasi, dan mengembangkan hubungan dengan pelanggan. Namun, menghadapi tantangan serius karena pengguna internet mungkin memiliki tuntutan yang berbeda, harapan, dan kebutuhan masing-masing. Bank yang menyediakan layanan internet harus mengembangkan pendekatan personal (mengakui pengguna dengan nama, menangani pribadi, mengembangkan sistem user friendly atau menekankan sentuhan pribadi, menyediakan sistem umpan balik pelanggan, dan ketersediaan bantuan) ketika berhadapan dengan pengguna (Ladhari et al, 2011). Floh dan Treiblmaier (2006) yang meneliti faktor yang membuat konsumen loyal terhadap suatu layanan e-banking memperoleh simpulan bahwa loyalitas konsumen e-banking secara langsung dipengaruhi oleh kepuasan dan kepercayaan pada layanan perbankan online, yang kemudian ditentukan oleh kualitas web dan kualitas layanan. Salah satu hambatan yang dihadapi perbankan adalah bahwa nasabah sangat berhati-hati untuk menerima layanan e-banking karena memiliki risiko tinggi (Ho dan Ko, 2008). Kassim dan Abdullah (2010) mengungkapkan bahwa penelitian terbaru menunjukkan kepuasan saja mungkin tidak cukup untuk menjamin komitmen jangka panjang pelanggan ke penyedia layanan. Sebaiknya, perlu untuk memandang melampaui kepuasan kepada variabel lain yang memperkuat retensi atau penggunaan ulang layanan (repeat usage), seperti kepercayaan (trust). Pavlou (2001) menyatakan bahwa faktor kepercayaan dalam e-commerce adalah perkiraan subyektif di mana konsumen percaya mereka dapat melakukan transaksi

56 41 online secara konsisten dan lebih lengkap sesuai dengan kebutuhan yang diharapkan. Aydin et al. (2005) yang meneliti tentang efek dari kepuasan pelanggan dan kepercayaan terhadap loyalitas pelanggan serta efek langsung dan tidak langsung dari switching cost terhadap loyalitas pelanggan pengguna telepon seluler GSM di Turki memperoleh temuan bahwa kepuasan pelanggan berpengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas pelanggan untuk menggunakan ulang layanan provider GSM. Pada sektor industri telepon selular GSM, kondisi utama untuk melindungi basis pelanggan adalah dengan memenangkan loyalitas pelanggan, yang merupakan kebutuhan utama untuk pemeliharaan kehidupan merek dalam jangka panjang. Kassim dan Abdullah (2010) dalam penelitiannya menggunakan lima dimensi E-Servqual yang meliputi kemudahan penggunaan (ease of use), desain aplikasi (aplication design), personalisasi atau kustomisasi (personalization or customization), ketanggapan (responsiveness), serta jaminan (assurance). Kelima dimensi tersebut menjadi sumber utama kerangka penelitian ini. Berdasarkan kajian pustaka yang telah diuraikan pada bab sebelumnya dan hasil-hasil studi empiris, E-Servqual diindikasikan memiliki pengaruh terhadap kepuasan pelanggan, kepercayaan, dan penggunaan ulang layanan. Kepuasan pelanggan diindikasikan memiliki pengaruh terhadap kepercayaan dan penggunaan ulang layanan. Di samping itu, diindikasikan pula kepuasan pelanggan berpengaruh terhadap penggunaan ulang layanan. Kerangka konseptual penelitian ditampilkan pada Gambar 3.1.

57 42 Gambar 3.1 Kerangka Konseptual Pengaruh E-Servqual Terhadap Customer Satisfaction, Trust, dan Repeat Usage 3.2 Hipotesis Penelitian Pengaruh E-Servqual terhadap Customer Satisfaction Kualitas layanan memiliki hubungan yang erat dengan kepuasan pelanggan. Kualitas layanan memberikan suatu dorongan kepada pelanggan untuk menjalin hubungan yang kuat dengan perusahaan (Tjiptono, 2007). Dalam industri perbankan, seperti dalam industri jasa lainnya, memberikan kualitas layanan yang unggul dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan berkontribusi terhadap profitabilitas. Kualitas layanan yang unggul menurunkan pembelotan pelanggan, meningkatkan loyalitas pelanggan, memberikan kesempatan untuk cross-selling, meningkatkan word-of-mouth, serta meningkatkan citra perusahaan (Ladhari et al., 2011).

58 43 Cronin et al. (2000) dalam penelitiannya yang menguji pengaruh kualitas layanan, nilai, dan kepuasan pelanggan memperoleh temuan bahwa kualitas layanan berpengaruh positif dan signfikan terhadap kepuasan pelanggan. Kualitas layanan yang baik akan meningkatkan kepuasan pelanggan. Sanjaya (2012) dalam penelitiannya menemukan bahwa dari tiga dimensi yang membentuk Webqual 4.0, yaitu dimensi kemudahan penggunaan, kualitas interaksi, dan kualitas informasi, hanya dua dimensi yakni kegunaan dan kualitas interaksi yang dinilai berpengaruh terhada kepuasan pengguna website. Dimensi kemudahaan penggunaan pada Webqual 4.0 merupakan kombinasi dimensi easy of use dan application design pada E-Servqual, dimensi kualitas informasi pada Webqual 4.0 merupakan dimensi responsivenss pada E-Servqual, serta dimensi kualitas interaksi merupakan kombinasi antara dimensi assurance dan personalization pada E-Servqual. Kualitas layanan online ditemukan telah memberikan input yang penting bagi kepuasan pelanggan. Beberapa riset telah mengidentifikasi kepuasan disebabkan oleh kualitas layanan online yang diterima. Swain dan Wigand (2007) mengidentifikasi dimensi E-Servqual berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan dan loyalitas. Hasil yang sama juga diperoleh Kassim dan Abdullah (2010) dalam penelitiannya, yaitu E-Servqual berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan pelanggan. Model Servqual telah dibuktikan oleh banyak peneliti sebagai model yang dapat diterima untuk mengukur kualitas layanan. Sedangkan model Webqual juga telah dipakai oleh peneliti sebagai standar dalam mengukur kualitas sebuah

59 44 website. Konsep E-Servqual yang digunakan Kassim dan Abdullah (2010) merupakan konsep dimensi kualitas jasa yang paling tepat digunakan untuk meneliti layanan BCA Mobile yang merupakan aplikasi smart phone yang meliputi lima dimensi, yaitu (1) kesenangan menggunakan (easy of use), (2) desain web (web design) atau dalam konteks layanan BCA Mobile lebih tepat desain aplikasi (aplication design), (3) ketanggapan (responsiveness), (4) personalisasi (personalization or customization), dan (5) jaminan (assurance). Berdasarkan hubungan antara E-Servqual dengan kepuasan pelanggan dalam penggunaan elektronik banking pada industri perbankan, maka dapat dibentuk hipotesis, yaitu: H1 : E-Servqual berpengaruh positif dan signifikan terhadap customer satisfaction nasabah BCA KCU Kuta Bali Pengaruh E-Servqual terhadap Trust Untuk memastikan konsumen jangka panjang komitmen ke penyedia layanan online, perusahaan online sering melihat melampaui kepuasan untuk mengembangkan kepercayaan dalam rangka mengurangi risiko yang dirasakan saat menggunakan layanan. Kepercayaan juga dilihat sebagai faktor penting yang sangat penting dalam proses membangun dan mempertahankan hubungan dalam layanan online (Kassim dan Abdullah, 2010). Dalam literatur kualitas layanan, kepercayaan juga bisa dianggap sebagai kepercayaan akan layanan itu sendiri (Parasuraman et al., 1985). Hubungan semacam itu sangat penting untuk mengelola kepercayaan, karena pelanggan

60 45 biasanya harus membeli layanan sebelum mengalaminya. Hal ini terkait dengan isu-isu seperti keamanan transaksi online, kepercayaan pelanggan dalam organisasi online, dan privasi. Privasi, keamanan, dan etika adalah unsur penting dalam pengaturan e-commerce. Tujuan penggunaan layanan online dapat dipengaruhi oleh persepsi pengguna tentang kredibilitas keamanan dan privasi. Keamanan mengacu pada perlindungan informasi atau sistem dari gangguan yang tidak bisa disanksikan. Ketakutan akan rendahnya keamanan telah diidentifikasi dalam studi sebagai faktor yang paling mempengaruhi penggunaan layanan online. Privasi, di sisi lain, mengacu pada perlindungan berbagai jenis data yang dikumpulkan (dengan atau tanpa sepengetahuan pengguna) saat interaksi pengguna dengan sistem online (Kassim dan Abdullah, 2010). Dimensi kemudahan penggunaan (ease of use) di dalam E-Servqual merupakan elemen penting dari pemakaian pelanggan teknologi komputer, khususnya bagi pengguna baru. Dimensi ini mencakup fungsi, aksesibilitas informasi, dan kemudahan pemesanan, serta navigasi. Bahkan, dimensi ini juga mencerminkan kompetensi perusahaan dan karena itu mendorong timbulnya kepercayaan (Kassim dan Abdullah, 2010). Dimensi ketanggapan (responsiveness) di dalam E-Servqual dapat dipahami sebagai alat ukur kemampuan perusahaan dan kesediaan untuk memberikan layanan yang cepat ketika pelanggan memiliki pertanyaan atau masalah (Zeithaml et al., 2002). Memahami kebutuhan pelanggan dan mengembangkan pelayanan berdasarkan umpan balik yang responsif dapat

61 46 meningkatkan kepuasan pelayanan dan juga kepercayaan (Kassim dan Abdullah, 2010). Penelitian Harris dan Goode (2010) menunjukkan bahwa kualitas layanan online yaitu E-Servicescape yang terdiri atas dimensi aesthetic appeal, layout and functionality, serta financial security berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepercayaan penggunaan websites. Berdasarkan hal tersebut, maka dapat dibentuk suatu hipotesis, yaitu: H2 : E-Servqual berpengaruh positif dan signifikan terhadap trust nasabah BCA KCU Kuta Bali Pengaruh E-Servqual terhadap Repeat Usage Hubungan antara kualitas layanan dan loyalitas konsumen, termasuk di dalamnya penggunaan ulang (repeat usage) seperti yang dinyatakan oleh Parasuraman et al. (1988), yaitu kualitas layanan adalah sebuah penilaian secara global, atau tingkah laku, yang berhubungan dengan layanan yang unggul (service quality), sedangkan kepuasan dihubungkan dengan transaksi yang lebih spesifik. Untuk dapat mempertahankan hubungan jangka panjang dengan para nasabahnya, pihak bank perlu menganut konsep kepuasan pelanggan. Agar dapat bertahan hidup dalam era e-banking, pihak bank harus mempunyai pelanggan loyal yang percaya terhadap jasa online. Adanya niat untuk menggunakan kembali barang atau jasa merupakan cermin bahwa jasa yang diberikan perusahaan berkualitas sehingga pelanggan merasa puas. Menurut Schiffman dan Kanuk (2008:506) pembelian atau

62 47 penggunaan ulang biasanya menandakan bahwa produk tersebut memenuhi persetujuan pelanggan dan bahwa ia bersedia memakainya kembali. Penelitian yang dilakukan oleh Savidas dan Prewitt (2000) yang dilakukan untuk menguji kepuasan pelanggan department store menyatakan bahwa: (1) kualitas jasa memiliki hubungan positif terhadap kepuasaan pelanggan pada department store; (2) kualitas layanan dan kepuasan konsumen berhubungan positif dengan loyalitas pelanggan pada department store; (3) kualitas layanan, kepuasan konsumen, loyalitas pelanggan mempengaruhi prilaku pembelian pada department store. Artinya, bahwa semakin baik kualitas jasa, maka semakin tinggi juga kepuasaan pelanggan. Semakin tinggi kepuasaan konsumen maka loyalitas dari konsumen juga akan semakin tinggi. Penelitian Herington dan Weaven (2007) terhadap 200 nasabah bank di Australia menunjukan bahwa ada hubungan antara E-SERVQUAL terhadap loyalitas pelanggan. Hasil penelitian Akbar dan Parvez (2009) menunjukkan terdapat pengaruh positif kualitas layanan terhadap loyalitas pelanggan. Berdasarkan hal tersebut, maka dapat dibentuk suatu hipotesis, yaitu: H3 : E-Servqual berpengaruh positif dan signifikan terhadap repeat usage nasabah BCA KCU Kuta Bali Pengaruh Customer Satisfaction terhadap Trust Pavlou (2001) menyatakan bahwa faktor kepercayaan dalam e-commerce adalah perkiraan subyektif dimana konsumen percaya mereka dapat melakukan transaksi online secara konsisten dan lebih lengkap sesuai dengan kebutuhan yang

63 48 diharapkan. Kassim dan Abdullah (2010) menyatakan bahwa penelitian terbaru menunjukkan kepuasan saja mungkin tidak cukup untuk menjamin komitmen jangka panjang pelanggan ke penyedia layanan tunggal. Sebaliknya, mungkin perlu untuk melihat melampaui kepuasan kepada variabel lain yang memperkuat retensi, seperti kepercayaan. Pandangan ini konsisten dengan penelitian pada saluran pemasaran, yang menunjukkan bahwa perusahaan sering melihat melampaui kepuasan untuk menciptakan kepercayaan dalam menciptakan hubungan jangka panjang. Penelitian Kassim dan Abdullah (2010) memperoleh temuan bahwa kepuasan pelanggan di dalam transaksi e-commerce berpengauh positif dan signifikan terhadap kepercayaan. Konsep kepercayaan menjadi suatu isu yang populer dalam bidang pemasaran dengan munculnya orientasi relasional dalam aktivitas pemasaran. Kepercayaan dipandang sebagai dasar dalam hubungan dengan konsumen dan kepercayaan merupakan atribut terpenting yang dimiliki oleh merek. Para peneliti pemasaran menyatakan bahwa kepercayaan merupakan faktor fundamental yang dapat mengembangkan loyalitas konsumen. Adanya kepuasan pada konsumen akan menimbulkan kepercayaan, karena adanya konsistensi merek dalam memenuhi harapan konsumen Di samping itu, merek yang dipilih dapat melindungi, menjaga keselamatan, keamanan, dan kepentingan konsumen. Dengan demikian, keyakinan mengenai keandalan dan kenyamanan merupakan hal yang penting dari kepercayaan. Penelitian untuk mengetahui pengaruh antara kepuasan pelanggan terhadap kepecayaan pelanggan di dalam konteks mobile banking, di mana risiko

64 49 dianggap tinggi adalah penting. Yeh dan Li (2009) dalam penelitiannya yang berjudul Building Trust in M-Commerce: Contributing from Quality and Satisfaction memperoleh hasil bahwa kepuasan pelanggan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepercayaan. Penelitian yang dilakukan Akbar dan Parvez (2009) pada pelanggan mobile communication di Bangladesh juga menghasilkan kesimpulan bahwa kepercayaan dan kepuasan pelanggan mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas pelanggan. Berdasarkan hal tersebut, maka dapat dibentuk suatu hipotesis, yaitu: H4 : Customer satisfaction berpengaruh positif dan signifikan terhadap trust nasabah BCA KCU Kuta Bali Pengaruh Customer Satisfaction terhadap Repeat Usage Menurut Kotler dan Armstrong (2008:181), perilaku pasca pembelian termasuk penggunaan ulang layanan ditentukan oleh kepuasan atau ketidakpuasan konsumen terhadap suatu pembelian. Hal itu dipengaruhi hubungan antara ekspektasi konsumen dan kinerja anggapan produk. Jika produk tidak memenuhi ekspektasi, maka konsumen kecewa. Demikian pula sebaliknya, jika produk memenuhi ekspektasi, maka konsumen akan puas. Lovelock dan Wright (2008:102) menyatakan bahwa pelanggan mengalami berbagai tingkat kepuasan atau ketidakpuasan setelah mengalami masing-masing jasa sesuai dengan sejauh mana harapan mereka terpenuhi atau terlampaui. Karena kepuasan adalah keadaan emosional, reaksi pasa-pembelian mereka dapat berupa kemarahan, ketidakpuasan, kejengkelan, netralitas,

65 50 kegembiraan, atau kesenangan. Lebih lanjut, Lovelock dan Wright (2008:104) menyatakan bahwa tingkat kepuasan pelanggan makin tinggi akan menghasilkan loyalitas pelanggan yang lebih besar. Tjiptono (2007) menyatakan bahwa pelayanan yang berkualitas akan memberikan kepuasan kepada pelanggan yang akan memberikan dasar yang baik bagi pembelian ulang dan terciptanya loyalitas pelanggan serta adanya rekomendasi kepada orang lain dari mulut ke mulut, sehingga akan tercipta pelanggan baru. Cronin dan Taylor (1992) menyatakan bahwa adanya hubungan yang signifikan positif antara kualitas pelayanan terhadap kepuasan pelanggan dan kepuasan pelanggan memiliki pengaruh terhadap keputusan untuk melakukan transaksi ulang. Hal serupa dinyatakan oleh Swaid dan Wigand (2007), bahwa kepuasan pelanggan membantu memastikan pengunaan ulang produk oleh konsumen, yang mana jauh lebih rendah biaya dibanding beralih ke produk lain. Penelitan yang dilakukan oleh Williams dan Roland (2004) pada agen penjualan tiket menyatakan bahwa terdapat hubungan positif antara kepuasaan pelanggan dan niat pemakaian ulang. Semakin tinggi tingkat kepuasan pelanggan, maka semakin tinggi pula tingkat niat pemakaian ulang jasa agen penjualan tiket. Penelitian yang dilakukan oleh Olorunniwo et al., (2006) pada pelanggan yang pernah menggunakan jasa service hotel menemukan bahwa: (1) kualitas jasa memiliki hubungan positif dengan kepuasan konsumen; (2) kepuasaan konsumen akan berpengaruh terhadap sikap konsumen (loyalitas, WOM, dan pemakaian ulang) di masa yang akan datang; (3) pengaruh variabel kualitas jasa terhadap sikap konsumen di masa yang akan datang lebih kecil (0,72) dari variabel

66 51 kepuasaan konsumen yaitu sebesar (0,89). Ini berarti bahwa semakin baik kualitas jasa, maka tingkat kepuasan kepuasaan konsumen akan tinggi, dan melalui kepuasan konsumen inilah nantinya yang akan berpengaruh positif juga terhadap sikap konsumen di masa yang akan datang (loyalitas, word of mouth, dan pemakaian ulang). Penelitian Bloemer et al., (1998) di industri perbankan mengenai kualitas layanan, kepuasan pelanggan, dan loyalitas nasabah dengan menggunakan dimensi kualitas layanan yang dikembangkan oleh Parasuraman et al. (1988) memperoleh hasil bahwa kualitas layanan berpengaruh positif terhadap kepuasan nasabah dan kepuasan berpengaruh positif terhadap loyalitas nasabah. Aydin et al. (2005) yang meneliti tentang efek dari kepuasan pelanggan dan kepercayaan terhadap loyalitas pelanggan serta efek langsung dan tidak langsung dari switching cost terhadap loyalitas pelanggan pada pengguna telepon seluler GSM di Turki memperoleh temuan bahwa kepuasan pelanggan berpengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas pelanggan untuk menggunakan ulang layanan provider GSM. Pada sektor industri telepon selular GSM, kondisi utama untuk melindungi basis pelanggan adalah dengan memenangkan loyalitas pelanggan, yang merupakan kebutuhan utama untuk pemeliharaan kehidupan merek dalam jangka panjang. Penelitian Chau dan Ngai (2010) terhadap pengguna muda internet banking berusia 16 hingga 29 tahun di Inggris memperoleh temuan bahwa kepuasan pelanggan akan kualitas baik teknis maupun fungsional secara signifikan berkorelasi dengan loyalitas pelanggan muda untuk internet banking.

67 52 Studi empirik lainnya yang dilakukan oleh Luarn dan Lin (2003) juga memperoleh temuan kepuasan pelanggan berpengaruh langsung terhadap loyalitas pelanggan, dimana salah satu indikator dari loyalitas adalah retensi. Berdasarkan paparan tersebut, maka dapat dibentuk suatu hipotesis, yaitu: H5 : Customer satisfaction berpengaruh positif dan signifikan terhadap repeat usage nasabah BCA KCU Kuta Bali Pengaruh Trust terhadap Repeat Usage Laforet dan Li (2005) dalam Yuan et al., (2010) menyatakan bahwa berdasarkan hasil studi empiris diketahui risiko merupakan faktor paling penting yang mempengaruhi keputusan pelanggan China untuk mengadopsi internet banking. Pelanggan China mementingkan keamanan yang lebih banyak daripada kenyamanan atau pun penghematan waktu. Risiko adalah suatu keadaan tidak menentu (uncertainty) yang dipertimbangkan orang untuk memutuskan atau tidak melakukan transaksi secara online. Pengguna akan sangat mempertimbangkan jarak dan suasana impersonal dalam transaksi online dan infrastruktur global yang banyak mengandung unsur risiko. Risiko didefinisikan sebagai perkiraan subyektif konsumen untuk menderita kerugian dalam menerima hasil diinginkan (Pavlou, 2001). Jika risiko itu meningkat dari sekedar informasi sampai pada keputusan pembelian produk (transaksi), risiko diasosiasikan dengan kepercayaan. Dalam penelitian ini indikator risiko dilihat dari tindakan yang dilakukan oleh bank untuk memperkecil risiko dari penggunaan internet banking, diharapkan tindakan yang dilakukan oleh

68 53 bank untuk memperkecil risiko akan berdampak positif pada minat konsumen untuk menggunakan teknologi yang ditawarkan. Dalam kaitannya dengan dengan dunia perbankan, terlebih transaksi perbankan dengan menggunakan fasilitas elektronik, faktor kepercayaan (trust) menjadi hal yang signifikan untuk mendorong peningkatan minat penggunaan ulang fasilitas e-banking. Kepercayaan dapat dicapai dengan memberi jaminan keamanan (security) dan kerahasiaan (privacy) akun nasabah. Menurut Gerrad dan Cunningham (2003), pihak nasabah meragukan aspek trustability pada kebijakan keamanan dan kerahasiaan (security and privacy policy) bank. Kepercayaan memiliki pengaruh yang signifikan pada keinginan nasabah untuk terlibat dalam transaksi finansial secara online dan pemberian informasi yang bersifat rahasia (seperti kerahasiaan user id dan password). Floh dan Treiblmaier (2006) yang meneliti faktor yang membuat konsumen loyal terhadap suatu layanan internet banking memperoleh simpulan bahwa loyalitas konsumen internet banking secara langsung dipengaruhi oleh kepuasan dan kepercayaan pada bank berbasis web, yang kemudian ditentukan oleh kualitas web dan kualitas layanan. Sementara itu, Harris dan Goode (2010) dalam penelitiannya yang berjudul Online Servicecapes, Trust, and Purchase Intentions memperoleh hasil bahwa kepercayaan berpengaruh positif dan signifikan terhadap intensitas pembelian. Penelitian Aydin et al. (2005) memperoleh temuan bahwa kepercayaan berpengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas pelanggan untuk menggunakan ulang layanan provider GSM. Konstruk kepercayaan mengandung

69 54 kepercayaan merek, yang memberikan hasil positif tidak hanya pada saat ini tapi juga di masa depan. Ketika model regresi diperiksa sehubungan dengan parameter regresi standar untuk dua kelompok pelanggan, ditemukan bahwa efek langsung dari kepercayaan terhadap loyalitas adalah lebih kuat daripada kepuasan pelanggan. Efek total kepuasan pelanggan dan kepercayaan pada loyalitas adalah masing-masing 0,108 dan 0,228 pada kelompok pelanggan. Implikasi yang signifikan bagi para pengambil keputusan adalah bahwa kepercayaan memiliki peran lebih penting daripada kepuasan pelanggan dalam melahirkan loyalitas. Oleh karena itu, setiap operator GSM yang ingin melestarikan basis pelanggan yang ada harus berkonsentrasi untuk memenangkan kepercayaan pelanggan perusahaan. Penelitian Akbar dan Parver (2009) terhadap 340 responden pengguna jasa telekomunikasi di Bangladesh memperoleh hasil temuan bawa kepuasan pelanggan saja tidak bisa mencapai tujuan untuk menciptakan basis pelanggan yang setia. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa kepercayaan (trust) berpebgaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas pelanggan. Kontradiksi dengan kajian teori dan hasil penelitian di atas, Kassim dan Abdullah (2010) yang melakukan penelitian lintas budaya terhadap pengguna layanan online di Qatar dan Malaysia memperoleh hasil temuan bahwa kepercayaan tidak berpengaruh signifikan terhadap niat pembelian ulang. Suatu studi empiris yang dilakukan oleh Barone dan Quantara (2008) menghasilkan temuan bahwa keputusan psikologis individual dalam memilih suatu bank terutama justru didasarkan pada keyakinan dan kepercayaannya

70 55 terhadap lembaga perantara tersebut dan aksesibilitas geografis atau lokasi bank yang dimaksud. Fenomena lain yang ditemukan dalam studi tersebut adalah bahwa nasabah yang menyatakan tidak puas terhadap suatu bank tidak selalu otomatis mempunyai niatan untuk beralih ke bank lain terutama karena alasan ketidaknyamanan dengan biaya transaksi dan jumlah waktu terbuang untuk memulai berinteraksi dengan bank yang baru. Implikasi strategis dari temuan ini adalah bahwa penerapan tinggi-rendahnya faktor bunga bank dan besaran fee dibanding para bank pesaing bukan menjadi alasan pokok bagi nasabah untuk beralih atau tidak beralih ke bank lainnya. Faktor lain seperti misalnya, adanya ikatan emosional (emotional bond) antara bank dan nasabah yang menyebabkan nasabah yakin dan percaya pada bank tersebut justru dapat menjadi faktor penentu dalam mengelola kepuasan yang mengarah pada loyalitas nasabah terhadap suatu bank. Berdasarkan urain tersebut, maka dapat dibentuk suatu hipotesis, yaitu: H6 : Trust berpengaruh positif dan signifikan terhadap repeat usage nasabah BCA KCU Kuta Bali.

71 56 BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Rancangan dan Ruang Lingkup Penelitian Rancangan Penelitian Berdasarkan tingkat eksplanasinya, penelitian ini menggunakan rancangan penelitian kausalitas yang bertujuan untuk memahami variabel yang mempengaruhi (independen) dan variabel yang merupakan akibat (dependen) serta menentukan sifat antara variabel independen dan pengaruh yang diperkirakan. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah customer satisfaction (kepuasan pelanggan), trust (kepercayaan), dan repeat usage (penggunaan ulang). Variabel independen penelitian adalah E-Servqual (kualitas layanan elektronik). Pengumpulan data penelitian dilakukan dengan menggunakan metode angket dengan menggunakan kuesioner. Lembar kuesioner berisi sejumlah pertanyaan terkait penilaian nasabah terhadap kualitas layanan, tingkat kepuasan, tingkat kepercayaannya, serta niat menggunakan kembali layanan BCA Mobile. Pertanyaan ini akan menjadi dasar untuk melakukan analisis deskriptif, sehingga dapat digunakan sebagai masukan bagi pengambilan kebijakan atau perumusan strategi bagi layanan yang relatif baru bagi BCA. Lembar angket kemudian dianalisis untuk mengetahui hubungan atau pengaruh antar variabel untuk mengetahui pengaruh E-Servqual terhadap customer satisfaction, trust, dan repeat usage layanan BCA Mobile. Data tersebut dianalisis dengan menggunakan teknik analisis data Structural Equation Modeling 56

72 57 (SEM) yang didasarkan pada evaluasi atas adanya hubungan saling ketergantungan antar variabel Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di PT Bank Central Asia, Tbk. Kantor Cabang Utama Kuta, sebuah bank swasta nasional yang terletak di Jl Raya Kuta 121 Badung, Bali. BCA Kuta dipilih sebagai lokasi penelitian karena merupakan salah satu pusat perekonomian dan pariwisata di Bali. Penelitian dilakukan dimulai dari pengamatan dan pra-survei sejak bulan Januari 2014 hingga penelitian rampung di bulan September Variabel Penelitian Identifikasi Variabel Klasifikasi Variabel Eksogen Konstruk Dimensi Indikator Sumber E-Service Quality (X) Ease of Use (X1) Kemudahan dalam mengakses informasi (X 1.1 ) Kemudahan dalam mengakses transaksi finansial (X 1.2 ) Kemudahan untuk dimengerti penggunaannya (X 1.3 ) Kemudahan untuk menjadi terampil dalam penggunaannya (X 1.4 ) Kassim dan Abdullah (2010); Curran dan Meuter (2005); Ho dan Ko (2008)

73 58 Klasifikasi Variabel Konstruk Dimensi Indikator Sumber Application Design (X2) Responsiveness (X3) Desain menarik (X 2.1 ) Desain inovatif (X 2.2 ) Desain kreatif (X 2.3 ) Desain terorganisir (X 2.4 ) Desain tidak mengganggu kualitas layanan (X 2.5 ) Berperan menyelesaikan masalah (X 3.1 ) Memberi konfirmasi transaksi (X 3.2 ) Membantu transaksi secara cepat (X 3.3 ) Kesiapan layanan untuk diakses sewaktu-waktu (X 3.4 ) Kassim dan Abdullah (2010) Parasuraman et al. (1988); Kassim dan Abdullah (2010) Eksogen E-Service Quality (X) Layanan yang diberikan memperhatikan konsumen secara personal (X 4.1 ) Personalization (X4) Assurance (X5) Memungkinkan melakukan transaksi sesuai kebutuhan (X 4.2 ) Tersedianya pilihan akses transaksi (X 4.3) Layanan yang diberikan memahami kebutuhan konsumen secara spesifik (X 4.4) Dapat mengakses syarat dan ketentuan (X 5.1 ) Sistem keamanan baik (X 5.2 ) Ketersediaan informasi nomor kontak atau call center (X 5.3 ) Penyedia layanan memiliki reputasi yang baik (X 5.4 ) Kassim dan Abdullah (2010) Parasuraman et al. (1988); Kassim dan Abdullah (2010)

74 59 Klasifikasi Variabel Konstruk Dimensi Indikator Sumber Kesesuaian manfaat dengan pengorbanan (Y 1.1 ) Endogen Customer Satisfaction (Y1) - Kemampuan layanan sesuai dengan harapan (Y 1.2 ) Pengalaman menyenangkan dalam menggunakan layanan (Y 1.3 ) Pilihan yang tepat (Y 1.4 ) Fetus Olorunniwo (2006); Cronin et al (2000); Presbury et al (2005) Layanan memuaskan secara menyeluruh (Y 1.5 ) Mampu memecahkan masalah (Y 2.1 ) Endogen Trust (Y2) - Endogen Repeat Usage (Y3) - Komitmen perusahaan (Y 2.2 ) Kejujuran (Y 2.3 ) Tepat Janji (Y 2.4 ) Percaya secara menyeluruh (Y 2.5 ) Melakukan transaksi berkesinambungan (Y 3.1 ) Niat melakukan transaksi berkesinambungan (Y 3.2 ) Ketahanan untuk tidak beralih ke layanan lain di masa yang akan datang (Y 3.3 ) Harris dan Goode (2010) Lovelock dan Wright (2008); Bei dan Chiao (2001); Kassim dan Abdullah (2010); Ho dan Ko (2008) Definisi Operasional Variabel E-Servqual (X) E-Servqual merupakan tingkat kinerja yang dipersepsikan oleh nasabah bank untuk memenuhi kebutuhan dan keinginannya. Indikator dari variabel kualitas layanan online sebagai berikut: 1. Ease of Use (Xl) adalah penilaian nasabah mengenai kesenangan dalam mengakses layanan BCA Mobile. Variabel tersebut dapat diukur melalui indikator sebagai berikut:

75 60 1) Aksesability informasi, yakni layanan BCA Mobile memberi kemudahan dalam mengakses informasi (X 1.1 ). 2) Aksesability transaksi, yakni layanan BCA Mobile memberi kemudahan dalam mengakses transaksi finansial (X 1.2 ). 3) User friendly, yakni layanan BCA Mobile jelas dan mudah dimengerti (X 1.3 ). 4) Simple, yakni layanan BCA Mobile mudah diingat dalam penggunaannya (X 1.4 ). 2. Application Design (X2) adalah penilaian nasabah terhadap antar-muka (interface) layanan BCA Mobile yang divisualisasikan dengan bentuk tampilan aplikasi. Variabel tersebut dapat diukur melalui indikator sebagai berikut: 1) Estetika, yakni layanan BCA Mobile memiliki tampilan yang menarik dengan font, warna, grafik, dan gambar yang merupakan komposisi yang saling mendukung (X 2.1 ). 2) lnovatif, yakni layanan BCA Mobile memiliki ciri khas desain (X 2.2 ). 3) Kreatif, yakni kreasi ide dari bentuk desain layanan BCA Mobile (X 2.3 ). 4) Terorganisir, yakni desain layanan BCA Mobile tertata dengan rapi dan teratur (X 2.4 ). 5) Desain tidak menggangu, yakni konsep desain BCA Mobile sedemikian rupa tidak mengganggu kualitas layanan yang diberikan (X 2.5 )

76 61 3. Responsiveness (X3) adalah ketersediaan membantu pelanggan dan memberikan jasa dengan cepat. Variabel tersebut dapat diukur melalui indikator sebagai berikut: 1) Solusi, yakni layanan BCA Mobile menunjukkan peranannya dalam menyelesaikan masalah (X 3.1 ). 2) Respon yang baik, yakni adanya konfirmasi atas keberhasilan atau kegagalan menjalankan transaksi dengan layanan BCA Mobile (X 3.2 ). 3) Cepat, yakni layanan BCA Mobile membantu bertransaksi dengan cepat dan efisien (X 3.3 ). 4) Kesiapan, yakni layanan BCA Mobile siap untuk diakses sewaktu-waktu ketika dibutuhkan oleh nasabah (X 3.4 ). 4. Personalization (X4) adalah kustomisasi layanan BCA Mobile dan rekomendasi yang cocok bagi pilihan nasabah. 1) Layanan personal, yakni layanan yang diberikan memperhatikan nasabah secara personal (X 4.1 ). 2) Layanan sesuai kebutuhan, yakni layanan BCA Mobile memungkinkan nasabah melakukan transaksi sesuai dengan kebutuhannya (X 4.2 ). 3) Preferensi layanan, yakni tersedianya dua pilihan akses transaksi bagi nasabah pada layanan BCA Mobile yaitu internet banking dan mobile banking yang dapat dipilih sesuai dengan kebutuhannya dan kelebihsukaan nasabah yang bersangkutan (X 4.3 ). 4) Layanan spesifik, yakni layanan yang diberikan memahami kebutuhan konsumen secara spesifik (X 4.4)

77 62 5. Assurance (X5) adalah kemampuan layanan BCA Mobile dalam menyampaikan kepercayaan dan keyakinan kepada nasabah. 1) Adanya syarat dan ketentuan (term and condition policy), yakni nasabah dapat mengakses peraturan kemanan pada layanan BCA Mobile (X 5.1 ). 2) Sistem keamanan, yakni adanya sistem keamanan yang baik pada layanan BCA Mobile (X 5.2 ). 3) Nomor kontak, yakni terdapat informasi nomor kontak atau call center pada layanan BCA Mobile yang dapat dihubungi nasabah jika berada dalam kesulitan (X 5.3 ). 4) Reputasi, yakni BCA sebagai penyedia layanan BCA Mobile memiliki reputasi yang baik (X 5.4 ) Customer Satisfaction (Y1) Customer satisfaction merupakan kepuasan atau ketidakpuasan sebagai respon pelanggan terhadap evaluasi antara harapan dengan kinerja aktual layanan BCA Mobile. Adapun indikator-indikatornya sebagai berikut: 1) Kesesuaian manfaat dengan pengorbanan yang dikeluarkan oleh nasabah untuk mengakses dan bertransaksi menggunakan layanan BCA Mobile (Y 1.1 ). 2) Kemampuan layanan BCA Mobile sesuai dengan harapan konsumen (Y 1.2 ). 3) Konsumen merasakan pengalaman yang menyenangkan ketika menggunakan layanan BCA Mobile (Y 1.3 ).

78 63 4) Pilihan menggunakan layanan BCA Mobile adalah tindakan yang tepat (Y 1.2 ). 5) Layanan BCA Mobile memuaskan nasabah secara menyeluruh (Y 1.5 ) Trust (Y2) Kepercayaan memiliki pengaruh yang signifikan pada keinginan nasabah untuk terlibat dalam transaksi finansial secara online. Adapun indikatornya, yaitu: 1) Membantu, yakni layanan BCA Mobile ini membantu lebih dari sekedar membuat keuntungan dan mampu memecahkan masalah yang dihadapi nasabah (Y 2.1 ). 2) Komitmen, yakni layanan BCA Mobile ini benar-benar berkomitmen untuk memenuhi kebutuhan nasabah (Y 2.2 ). 3) Jujur, yakni sebagian besar dari apa yang dikatakan pihak Bank tentang kinerja layanan BCA Mobile adalah benar (Y 2.3 ). 4) Tepat janji, yakni jika layanan BCA Mobile membuat klaim atau janji tentang layananannya, itu mungkin benar (Y 2.4 ). 5) Percaya menyeluruh, yakni secara keseluruhan nasabah bisa percaya pada layanan ini (Y 2.5 ) Repeat Usage (Y3) Minat pemakaian ulang adalah bentuk loyalitas nasabah yang ditunjukkan dengan sikap yang positif. Adapun indikatornya, meliputi: 1) Menggunakan kembali, yakni apabila nasabah membutuhkan akses ke layanan perbankan, maka nasabah akan menggunakan kembali layanan BCA Mobile secara berkesinambungan (Y 3.1 ).

79 64 2) Niat menggunakan kembali, yakni niat dan kesungguhan nasabah di dalam menggunakan kembali layanan BCA Mobile secara berkesinambungan (Y 3.2 ). 3) Ketahanan untuk tidak menggunakan layanan lain, yakni apabila nasabah membutuhkan akses ke layanan perbankan di masa yang akan datang, maka nasabah tidak akan menggunakan layanan lain selain BCA Mobile (Y 3.3 ). 4.3 Prosedur Pengumpulan Data Jenis Data Jenis data yang digunakan di dalam penelitian ini adalah data primer, yaitu berupa jawaban responden terhadap kuesioner yang disebarkan. Penelitian ini juga didukung oleh data sekunder, yaitu jumlah nasabah yang melakukan registrasi internet banking dan mobile banking di BCA KCU Kuta periode Januari 2013 hingga Desember Populasi dan Sampel Penelitian Dalam penelitian ini, anggota populasi adalah nasabah BCA KCU Kuta yang pernah menikmati atau menggunakan layanan BCA Mobile. Jumlah populasi dalam penelitian ini tidak dapat diketahui dengan pasti karena tidak terdapat data base tentang jumlah pelanggan pengguna layanan BCA Mobile serta pelanggan bersifat mobile. Populasi pada penelitian ini merupakan populasi tak terbatas,

80 65 yaitu sumber datanya tidak dapat ditentukan, sehingga relatif tidak dapat dinyatakan dalam jumlah. Sampel ditentukan dengan teknik non probability sampling, yaitu setiap elemen dalam populasi tidak memiliki peluang yang sama untuk dipilih menjadi sampel atau sampel dilakukan dengan tidak acak dan bersifat subjektif. Teknik non probability sampling digunakan karena pada riset perilaku konsumen jumlah populasi tidak dapat diidentifikasi dengan pasti. Teknik non probability sampling yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik pusposive sampling, yaitu memilih anggota sampel yang disesuaikan dengan kriteria tertentu. Kriteria responden yang digunakan adalah sebagai berikut: 1. merupakan nasabah BCA KCU Kuta, 2. berusia minimal 17 tahun, 3. tingkat pendidikan minimal SMP, dan 4. telah menggunakan layanan BCA Mobile minimal sebanyak dua kali. Kriteria-kriteria tersebut di atas ditetapkan dengan asumsi bahwa responden yang telah memenuhi kriteria tersebut dapat memahami tentang layanan perusahaan dan isi dari kuesioner yang diberikan. Penelitian ini merupakan penelitian survei. Data dikumpulkan dengan menggunakan kuesioner yang disebarkan kepada anggota sampel yang mewakili seluruh populasi. Menurut Ferdinand (2002:51), untuk memperoleh hasil yang baik maka banyak responden yang diambil untuk mengisi kuesioner adalah lima hingga sepuluh kali jumlah indikator. Jumlah indikator yang digunakan dalam penelitian ini adalah 34 buah, sehingga sampel penelitian yang baik berkisar

81 66 antara 170 hingga 340. Penelitian ini menggunakan ukuran sampel sebanyak 180 responden yang melakukan pengisian angket dengan benar dan dianggap valid. Jumlah tersebut dianggap telah mewakili populasi Instrumen dan Metode Pengumpulan Data Instrumen pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan kuesioner. Metode pengumpulan data yang dalam penelitian ini adalah dengan menyebarkan daftar pertanyaan tertulis kepada responden, yaitu nasabah BCA KCU Kuta pengguna layanan BCA Mobile untuk mendapatkan jawaban atas pertanyaan yang diajukan. Kuesioner dibagikan dan dibantu pengisiannya oleh petugas Duty Officer (DO) pada saat nasabah menunggu antrean di banking hall. Kuesioner dalam penelitian ini menggunakan skala numerik. Skala numerik merupakan salah satu rating scale. Rating scale adalah rangkaian pilihan jawaban di mana responden diminta untuk menggunakannya dalam menunjukkan respon atau sikap. Skala pengukuran numerik terdiri atas serangkaian angka yang memiliki titik awal dan akhir, di mana ketika menentukan sebuah titik awal dan akhir titik tersebut harus dilabeli dengan deskripsi tertulis. Skala numerik menggunakan angka-angka (skor-skor) untuk menunjukkan gradasi-gradasi, disertai penjelasan singkat pada masing-masing kutub. Skala Numerik merupakan metode yang terdiri atas beberapa alternatif nomor untuk mengukur sikap responden terhadap subjek, objek, atau kejadian tertentu. Skala ini digunakan untuk mengukur sikap, hanya bentuknya tidak pilihan ganda atau checklist, tetapi

82 67 tersusun dalam satu garis kontinum yang jawaban sangat positif terletak di bagian kanan garis, dan jawaban yang sangat negatif terletak di bagian kiri garis. Jenis data yang dihasilkan oleh skala numerik adalah interval. Dalam penelitian ini, responden diberikan kebebasan untuk memberikan penilaian atau menentukan pendapat sesuai dengan pengalaman mengenai indikator-indikator pada kuesioner dengan memilih salah satu dari lima rentang nilai yang tersedia. Adapun perinciannya adalah sebagai berikut: Angka 1 Angka 2 Angka 3 Angka 4 Angka 5 : sangat tidak setuju : tidak setuju : netral : setuju : sangat setuju 4.4 Metode Analisis Data Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen Uji validitas dan reliabilitas instrumen mempunyai kedudukan yang sangat penting dalam penelitian. Hal ini dikarenakan data merupakan gambaran dari variabel yang diteliti dan sebagai alat pembuktian hipotesis. Valid atau tidaknya data sangat menentukan bermutu atau tidaknya data tersebut dan bergantung pada instrumen yang dipergunakan yang memenuhi uji validitas dan reliabilitas. Uji validitas dilakukan berkenaan dengan ketepatan alat ukur terhadap konsep yang diukur sehingga benar-benar mampu mengukur apa yang seharusnya diukur. Menurut Kuncoro dan Riduwan (2007), validitas adalah suatu ukuran

83 68 yang menunjukkan tingkat keandalan atau kesahihan suatu alat ukur. Umar (2000:190) menyebutkan uji validitas dapat dilakukan dengan jalan menyerahkan instrumen untuk dinilai dan diisi oleh responden minimal 30 responden. Kemudian, korelasi antara masing-masing pertanyaan dihitung dengan teknik korelasi product moment dengan bantuan komputer. Instrumen yang valid dilihat dari kriteria penafsiran mengenai indeks korelasinya (r hitung) bila nilai korelasi > 0,30. Reliabilitas adalah ukuran mengenai konsistensi internal dari indikatorindikator sebuah konstruk yang menunjukkan derajat sampai dimana masingmasing indikator mengindikasikan sebuah konstruk atau faktor laten yang umum. Dengan kata lain, bagaimana hal-hal yang spesifik saling membantu dalam menjelaskan fenomena yang umum. Pada dasarnya uji reliabilitas menunjukkan sejauh mana suatu alat ukur dapat memberikan hasil yang relatif sama bila dilakukan pengukuran kembali pada subyek yang sama. Ferdinand (2002:62) menyatakan bahwa uji reliabilitas dalam SEM diperoleh melalui rumus berikut: Construcbreliability = (Σ standard loading) 2 : (Σ standard loading) 2 + Σ Ej dimana: Standard loading diperoleh dari standardize loading untuk tiap-tiap indikator yang didapat dari hasil perhitungan komputer. Σ Ej adalah measurement error dari tiap indikator. Measurement error didapat dari 1-reliabilitas dari indikator. Tingkat reliabilitas yang dapat diterima adalah > 0,70.

84 69 Nilai batas yang digunakan untuk menilai sebuah tingkat reliabilitas yang dapat diterima adalah 0,70, walaupun angka itu bukanlah sebuah ukuran yang mutlak. Artinya, bila penelitian yang dilakukan bersifat eksploratori, maka nilai di bawah 0,70 pun masih dapat diterima sepanjang disertai dengan argumentasi empirik yang terlihat dalam proses eksplorasi. Ukuran reliabilitas yang kedua adalah variance extracted, yang menunjukkan jumlah varians dari indikatorindikator yang diekstraksi oleh konstruk laten yang dikembangkan. Nilai variance extracted yang tinggi menunjukkan bahwa indikator-indikator tersebut telah mewakili secara baik konstruk laten yang dikembangkan. Nilai variance extracted ini direkomendasikan pada tingkat paling sedikit 0,50 (Ferdinand, 2002:63) Uji Analisis Structural Equation Modeling (SEM) Penelitian ini bertujuan untuk membuktikan dan menganalisis pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen. Pengaruh tersebut sangat kompleks, dimana terdapat variabel bebas dan variabel terikat. Variabel tersebut merupakan variabel laten (latent variable) yang dibentuk oleh beberapa indikator (observed variabel). Oleh karena itu, untuk menganalisis data dalam penelitian ini digunakan teknik analisis Structural Equation Modeling (SEM) dengan menggunakan program AMOS 18. SEM atau pemodelan persamaan struktural merupakan suatu alat statistik yang mampu menganalisis variabel laten, indikator, dan kesalahan pengukuran secara bersamaan. SEM termasuk dalam statistik dependensi yang memungkinkan

85 70 dilakukannya analisis satu atau lebih variabel independen dengan satu atau lebih variabel dependen. Sebuah pemodelan SEM yang lengkap pada dasarnya terdiri atas measurement model dan structural model. Measurement model (model pengukuran) ditujukan untuk mengkonfirmasi sebuah dimensi atau faktor berdasarkan indikator-indikator empirisnya. Structural model adalah model mengenai struktur hubungan yang membentuk atau menjelaskan kausalitas antara faktor. Prosedur yang dilalui dalam validasi model ini terdiri atas tujuh tahapan. 1. Konseptualisasi Model Tahap awal yang dilakukan adalah perumusan atau formulasi model. Tahap ini merumuskan hipotesis yang berkaitan dengan pola keterkaitan antarvariabel disesuaikan dengan teori yang ada. Konseptualisasi model mengharuskan dilakukannya dua hal berikut: (1) Hubungan yang dihipotesiskan antara variabel laten harus ditentukan dan (2) Pengukuran model dan menguhubungkannya dengan operasional laten, sehingga dikenal beberapa indikator (manifest variable) yang digunakan untuk mengukur variabel laten (unobserved variable) tersebut. 2. Menyusun Diagram Jalur (Path Model) Langkah kedua, model teoritis yang telah dibangun pada langkah pertama akan digambarkan pada diagram jalur. Diagram jalur tersebut akan mempermudah untuk melihat hubungan-hubungan kausalitas.

86 Gambar 4.1 Diagram Jalur E-SERVQUAL terhadap Customer Satisfaction, Trust, dan Repeat Usage 71

87 72 3. Menyusun Persamaan Struktural Langkah selanjutnya adalah mengubah diagram jalur ke dalam persamaan struktural model pengukuran. Persamaan ini dirumuskan untuk menyatakan hubungan kausalitas antar berbagai konstruk. Persamaan struktural dari model diagram jalur penelitian ini dinyatakan sebagai berikut: Y 1 = γ 1 X + ε 1 Y 2 = γ 2 X + β 1 Y 1 + ε 2 Y 3 = γ 3 X + β 2 Y 1 + β 3 Y 2 + ε 3 di mana: γ (gamma) β (beta) ε (epsilon) X Y1 Y2 Y3 = matriks koefisien struktural dari variabel eksogen = matriks koefisien struktural dari variabel endogen = measurement error atau vektor residu = E-Servqual = customer satisfaction = trust = repeat usage 4. Memilih Jenis Input Matriks dan Estimasi Model yang Diusulkan Model persamaan struktural berbeda dari teknik analisis multivariat lainnya. SEM hanya menggunakan data input berupa matriks varian atau kovarian atau matriks korelasi. Sedangkan teknik estimasi model yang digunakan adalah Maximum Likehood Estimation (MLE) dengan program AMOS. 5. Menilai Identifikasi Model Struktural Problem identifikasi adalah ketidakmampuan proposed model untuk menghasilkan unique estimated. Cara melihat ada tidaknya problem identifikasi adalah dengan melihat hasil estimasi yang meliputi hal-hal berikut.

88 73 a. Standar error untuk satu atau beberapa koefisien sangatlah besar. b. Program tidak mampu menghasilkan matriks informasi yang seharusnya disajikan. c. Nilai estimasi yang tidak mungkin misalnya error variance yang negatif. d. Adanya nilai korelatif yang tinggi (>0,90) antar koefisien estimasi. 6. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Langkah yang harus dilakukan sebelum menilai kelayakan dari model struktural adalah menilai apakah data yang akan diolah memenuhi asumsi model persamaan struktural. Menurut Ferdinand (2002:51) ada beberapa asumsi SEM yang harus dipenuhi dalam prosedur pengumpulan dan pengolahan data yaitu sebagai berikut. a. Ukuran Sampel Ukuran sampel yang harus dipenuhi dalam pemodelan ini adalah minimum berjumlah 100 selanjutnya menggunakan perbandingan lima observasi untuk setiap estimasi parameter. b. Normalitas dan Linearitas Asumsi yang paling fundamental dalam analisis multivariat adalah normalitas yang merupakan bentuk suatu distribusi data pada suatu variabel metrik tunggal dalam menghasilkan distribusi data yang tidak membentuk distribusi normal. Apabila asumsi normalitas tidak dipenuhi dan penyimpangan normalitas tersebut besar, maka seluruh hasil uji statistik adalah tidak valid karena perhitungan uji t dihitung dengan asumsi data normal. Normalitas dapat diuji dengan melihat gambar

89 74 histogram data atau dapat diuji dengan metode-metode statistik. Evaluasi normalitas dilakukan dengan menggunakan kriteria critical ratio skewness atau curtosis value sebesar ± 2,58 pada tingkat signifikasi 0,01. Data dapat disimpulkan mempunyai distribusi normal jika nilai critical ratio skewness atau curtosis berada diantara -2,58 dan +2,58. Uji linearitas dapat dilakukan dengan mengamati scatterplots dari data, yaitu dengan memilih pasangan data dan melihat pola penyebarannya untuk menduga ada tidaknya linearitas. c. Multicollinearitas Asumsi multicollinearitas mengharuskan tidak adanya korelasi yang sempurna atau besar diantara variabel-variabel independen. Multikolineafitas dapat dideteksi dari determinan matriks kovarians. Nilai korelasi antara variabel observed yang tidak diperbolehkan adalah sebesar 0,9 atau lebih. d. Outliers (Angka Ekstrim) Outliers adalah observasi yang muncul dengan nilai-nilai ekstrim baik secara univariat maupun multivariat, yaitu yang muncul karena kombinasi karakteristik yang unik yang dimilikinya dan terlihat sangat jauh berbeda dengan observasi-observasi lainnya. Outliers dapat diketahui dengan membandingkan nilai pada output observation futhest from the centroid. Data akan dianggap outliers jika nilai mahalanobis d-squared (X 2 ) hitung lebih besar dari X 2 pada tabel.

90 75 Setelah asumsi SEM terpenuhi, langkah berikutnya adalah mengiji kesesuaian dan uji statistik. Dalam analisis SEM tidak ada alat uji statistik tunggal untuk mengukur atau menguji hipotesis mengenai model (Hair, et al. dalam Ferdinand, 2002:54). Beberapa jenis fit index yang mengukur derajat kesesuaian antara model yang dihipotesiskan dengan data yang disajikan, antara lain sebagai berikut. a. X 2 Chi-square Statistik Alat uji paling fundamental untuk mengukur overall fit adalah likehood ratio Chi-square statistik. Chi-square ini bersifat sangat sensitif terhadap besarnya sampel yang digunakan. b. GFI (Goodness of Fit Index) Secara teoritis, angka GFI berkisar antara 0 (poor fit) sampai 1 (perfect fit) dengan pedoman bahwa semakin mendekati angka 1 maka akan semakin baik model tersebut di dalam menjelaskan data yang ada. Menurut Ferdinand (2002:57) nilai GFI yang diharapakan adalah sebesar 0,90. c. AGFI (Adjusted Goodness of Fit) AGFI merupakan pengembangan dari GFI yang disesuaikan dengan ratio degree of freedom untuk proposed model dengan degree of freedom untuk null model. Nilai yang direkomendasikan adalah 0,90.

91 76 d. CMIN/DF CMIN/DF merupakan nilai Chi-square dibagi dengan Degree of Freedom. Wheaton, et al. dalam Ferdinan (2002:24) mengusulkan nilai rasio ini 2,0 merupakan ukuran fit. e. TLI (Tucker Lewis Index) TLI atau dikenal dengan NNFI (Non-normed Fit Index) pertama kali diusulkan sebagai alat untuk mengevaluasi analisis faktor, tapi sekarang dikembangkan untuk SEM. Ukuran ini menggabungkan ukuran parsimony ke dalam index komparasi antara proposed model dan null model. Nilai TLI berkisar dari 0 sampai 1,0 dengan nilai yang direkomendasikan adalah 0,95. f. CFI (Comparative Fit Index) Indeks ini pada dasarnya membandingkan angka NCP (Non Centrality Parameter) pada berbagai model. CFI mempunyai range value antara 0 sampai 1. Pada umumnya, nilai di atas 0,95 menunjukkan model sudah fit dengan data yang ada. g. RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) RMSEA adalah sebuah indeks yang dapat digunakan untuk mengompensasikan Chi-square statistik dalam sampel besar. Nilai RMSEA 0,08 merupakn indeks untuk dapat diterimanya model yang menunjukkan sebuah close fit dari model berdasarkan degrees of feedom (Browne dan Cudeck, 1993 dalam Ferdinand, 2002:56).

92 77 7. Interpretasi dan Modifikasi Model Ketika model telah dinyatakan diterima, maka dapat dipertimbangkan dilakukannya modifikasi model untuk memperbaiki penjelasan teoritis atau goodness of fit. Jika model dimodifikasi, maka model tersebut harus diestimasi dengan data terpisah (cross validated) sebelum model modifikasi diterima.

93 78 BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 5.1 Hasil Penelitian Karakteristik Responden Nasabah BCA KCU Kuta dalam Menggunakan Layanan BCA Mobile Data penelitian diperoleh dari kuesioner yang telah disebarkan kepada 180 responden. Berdasarkan data tersebut diperoleh karakteristik responden seperti disajikan pada Tabel 5.1. Mengacu pada tabel tersebut dapat diketahui bahwa responden laki-laki mendominasi pengunaan layanan BCA Mobile dibandingkan wanita dengan jumlah persentase 57,8%. Berdasarkan kelompok usia, nasabah usia di atas 30 hingga usia 40 tahun memliki persentase tertinggi, yaitu 30,6%. Kelompok usia tersebut tergolong kelompok usia produktif yang sangat memerlukan layanan perbankan yang praktis, misalnya untuk menunjang aktivitas bisnis. Dilihat dari tingkat pendidikan nasabah dapat diketahui bahwa tingkat pendidikan Sarjana S1 paling banyak menggunakan layanan BCA Mobile dengan presentase 48,9%. Berdasarkan jenis pekerjaan diperoleh data bahwa kelompok wiraswasta yang paling banyak menggunakan layanan BCA Mobile dengan presentase 54,4%. Kelompok nasabah yang berprofesi sebagai wiraswasta tentunya membutuhkan layanan e-channel untuk menunjang transaksi finansial mereka sehari-hari. Kelompok nasabah dengan penghasilan per bulan Rp ,00 hingga kurang dari Rp ,00 mendominasi penggunaan layanan BCA Mobile dengan 78

94 79 persentase 46,1%. Apabila dilihat dari frekuensi penggunaan, pengunaan 2 sampai 5 kali per bulan memperoleh persentase tertinggi, yaitu sebesar 67,2%. Tingkat frekuensi penggunaan terendah mendominasi distribusi responden dan tentu saja hal ini dapat menjadi salah satu indikator bahwa tingkat penggunaan kembali layanan BCA Mobile masih tergolong rendah. Tabel 5.1 Distribusi Responden Menurut Variabel Demografi Variabel Jenis Kelamin Usia (tahun) Pendidikan Terakhir Pekerjaan Penghasilan (per bulan) Frekuensi Penggunaan (per bulan) Sumber: Lampiran 2 Jumlah Klasifikasi Orang Persentase Laki-laki ,8 Perempuan 76 42,2 Jumlah > ,6 > ,6 > > ,9 Jumlah ,00 SMP 4 2,2 SMU / Sederajat 62 34,4 Akademi / Diploma 23 12,8 Sarjana ( S1) 88 48,9 Lainnya 3 1,7 Jumlah Pelajar / Mahasiswa 8 4,4 PNS 16 8,9 Pegawai Swasta 46 25,6 Wiraswasta 98 54,4 Lainnya 12 6,7 Jumlah < Rp , ,2 Rp ,00 s.d. < Rp , ,1 Rp ,00 s.d. < Rp , ,9 Rp , ,8 Jumlah kali , kali 41 22,8 > 10 kali Jumlah

95 Analisis Deskripsi Persepsi Responden Analisis deskripsi persepsi responden dilakukan dengan menggunakan analisis crosstab, yaitu dengan menghubungkan karakteristik responden seperti usia, pekerjaan, tingkat pendidikan, penghasilan, dan frekuensi penggunaan layanan dengan e-servqual, customer satisfaction, trust, dan repeat usage layanan BCA Mobile. Analisis crosstab pada penelitian ini digunakan untuk mengetahui persebaran tingkat E-Servqual, customer satisfaction, trust, dan repeat usage nasabah BCA KCU Kuta yang dilihat berdasarkan karakteristik masing-masing responden. Analisis deskriptif persepsi responden ini menggunakan uji chi-square. Uji chi-square digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan antara konstruk penelitian dengan karakteristik masing-masing responden (Sulaiman, 2002). Berdasarkan Tabel 5.2 dapat dilihat bahwa seluruh nilai signifikansi diatas 0,05 yang berarti tidak signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan persepsi responden antara jenis kelamin laki-laki dan perempuan terhadap dimensi e-servqual serta variabel customer satisfaction, trust, dan repeat usage. Dari Tabel 5.2 juga dapat dilihat bahwa seluruh nilai signifikasi karakteristik usia, pendidikan, pekerjaan, tingkat penghasilan, dan frekuensi penggunaan berada diatas 0,05 yang berarti tidak signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan persepsi pada kelompok-kelompok responden terhadap dimensi e- servqual serta variabel customer satisfaction, trust, dan repeat usage.

96 81 Tabel 5.2 Crostab Klasifikasi Karakteristik Demografi Responden terhadap Dimensi E-servqual, Customer Satisfaction, Trust, dan Repeat Usage Signifikansi Konstruk Jenis Kelamin Usia Pendidikan Pekerjaan Penghasilan Frekuensi Penggunaan Ease of use 0,449 0,199 0,952 0,696 0,363 0,381 Application Design 0,702 0,829 0, ,627 0,471 Responsiveness 0,246 0,492 0,366 0,556 0,408 0,476 Personalization 0,623 0,998 0,159 0,148 0,086 0,642 Assurance 0,835 0,690 0,631 0,920 0,621 0,685 Customer Satisfaction 0,763 0,490 0,212 0,320 0,589 0,41 Trust 0,465 0,44 0,341 0,889 0,426 0,638 Repeat Usage Sumber: Lampiran 4 0,745 0,809 0,211 0,532 0,161 0, Deskripsi Variabel Penelitian Berdasarkan data tabulasi jawaban responden, dapat dideskripsikan bagaimana penilaian responden terhadap variabel-variabel operasional yang digunakan dalam penelitian yaitu E-Servqual (ease of use, application design, responsiveness, personalization, dan assurance), customer satisfaction, trust, serta repeat usage. Penilaian ini didasarkan pada total skor tiap indikator dalam konstruk dibagi dengan jumlah responden. Hasil perhitungan tersebut akan mendeskripsikan penilaian responden dengan kategori yang dibentuk dengan mencari nilai interval, yaitu rentang nilai satu sampai lima yakni empat, dibagi

97 82 dengan jumlah katagori yang digunakan yaitu lima, sehingga rentang nilai tiap katagori adalah 0,8 dan untuk pembagian tiap katagori disajikan sebagai berikut. 1,00 1,80 berarti penilaian responden adalah sangat buruk 1,81 2,60 berarti penilaian responden adalah buruk 2,61 3,40 berarti penilaian responden adalah cukup 3,41 4,20 berarti penilaian responden adalah baik 4,21 5,00 berarti penilaian responden adalah sangat baik Berdasarkan data pada Tabel 5.3, penilaian responden terhadap dimensi dari konstruk E-servqual BCA Mobile secara keseluruhan adalah baik. Ini dikarenakan skor pada tiap-tiap indikator kualitas jasa berada pada rentang nilai 3,41-4,20. Ada satu dimensi assurance, yakni indikator X5.2 mengenai sistem keamanan layanan yang bernilai 3,37 yang berarti penilaian responden terhadap indikator ini adalah cukup. Penilaian responden terhadap konstruk customer satisfaction yang dirasakan setelah menggunakan layanan BCA Mobile secara umum memiliki nilai diantara rentang nilai 3,41-4,20. Kondisi tersebut berarti secara umum bahwa layanan BCA Mobile telah memberikan kepuasan kepada responden yang menggunakan layanan tersebut. Penilaian responden terhadap konstruk trust memiliki nilai diantara rentang 3,41-4,20 dan masuk katagori baik. Ini berarti bahwa responden pengguna layanan BCA Mobile percaya pada layanan perbankan elektronik tersebut sebagai solusi transaksi finansial mereka. Penilian responden terhadap konstruk repeat usage juga berada pada rentang 3,41-4,20 dan masuk katagori baik. Ini berarti bahwa responden pengguna layanan BCA Mobile memiliki keinginan untuk menggunakan ulang layanan tersebut.

98 83 Tabel 5.3 Skor Tiap Indikator Penelitian Konstruk E-servqual Customer Satisfaction Dimensi Jumlah Indikator Ease of Use 4 Application Design 5 Responsiveness 4 Personalization 4 Assurance 4-5 Trust - 5 Repeat Usage Sumber: Lampiran 3-3 Simbol Skor Keterangan X1.1 3,71 Baik X1.2 3,88 Baik X1.3 3,76 Baik X1.4 3,74 Baik X2.1 3,89 Baik X2.2 3,82 Baik X2.3 3,84 Baik X2.4 3,81 Baik X2.5 3,93 Baik X3.1 3,76 Baik X3.2 3,88 Baik X3.3 3,67 Baik X3.4 3,68 Baik X4.1 3,84 Baik X4.2 3,94 Baik X4.3 3,81 Baik X4.4 3,72 Baik X5.1 3,68 Baik X5.2 3,37 Cukup X5.3 3,79 Baik X5.4 3,62 Baik Y1.1 3,79 Baik Y1.2 3,96 Baik Y1.3 3,71 Baik Y1.4 3,82 Baik Y1.5 3,88 Baik Y2.1 3,83 Baik Y2.2 3,89 Baik Y2.3 3,89 Baik Y2.4 3,84 Baik Y2.5 3,85 Baik Y3.1 3,70 Baik Y3.2 3,71 Baik Y3.3 3,46 Baik

99 Hasil Pengujian Reliabilitas Konstruk Reliabilitas merupakan ukuran mengenai konsistensi internal dari indikatorindikator sebuah konstruk yang menunjukkan derajat sampai dimana masingmasing indikator tersebut mengindikasikan sebuah konstruk atau variabel laten yang umum atau dengan kata lain bagaimana hal-hal yang spesifik saling membantu dalam menjelaskan fenomena yang umum. Pada dasarnya uji reliabilitas menunjukkan sejauh mana suatu alat ukur dapat memberikan hasil yang relatif sama bila dilakukan pengukuran kembali pada subyek yang sama (Hair et al., 1995 dalam Ferdinand, 2002). Hasil analisis construct reliability dapat dilihat pada Tabel 5.4. Berdasarkan hasil pengujian terlihat bahwa semua nilai construct reliability berada diatas 0,700. Hasil ini menunjukkan bahwa pengukuran model SEM ini sudah memenuhi syarat reliabilitas pengukuran. Tabel 5.4 Hasil Pengujian Reliabilitas Konstruk Konstruk Nilai Reliabilitas Konstruk Keterangan Ease of Use 0,824 Reliabel Application Design 0,880 Reliabel Responsiveness 0,821 Reliabel Personalization 0,924 Reliabel Assurance 0,793 Reliabel Customer Satisfaction 0,843 Reliabel Trust 0,864 Reliabel Repeat Usage 0,901 Reliabel Sumber: Lampiran 5

100 Hasil Pengujian Asumsi SEM 1. Evaluasi Normalitas Data Sebaran data dianalisis untuk melihat apakah asumsi normalitas data terpenuhi atau tidak sehingga dapat diolah lebih lanjut dalam permodelan SEM. Distribusi data dikatakan normal pada tingkat signifikansi 0,05 jika critical ratio CR skeweness (kemiringan) atau CR curtois (keruncingan) tidak lebih dari ± 2,58 (Santoso, 2007:78). Berdasarkan Lampiran 7 dapat dilihat bahwa nilai CR skweness tidak ada nilai univariate yang berada di luar rentang nilai ± 2,58, sehingga data dikatakan berdistribusi normal. 2. Evaluasi dan Outliers Outliers adalah observasi yang muncul dengan nilai-nilai ekstrim karena kombinasi karakteristik unik yang dimilikinya terlihat sangat jauh berbeda dari observasi-observasi lainnya (Ferdinand, 2002:52). Salah satu cara mendeteksi multivariate outliers adalah dengan menggunakan uji mahalanobis distance yang menunjukkan seberapa jauh jarak sebuah data dari pusat titik tertentu (Santoso, 2007). Uji terhadap outliers multivariate dilakukan dengan menggunakan kriteria mahalanobis distance pada tingkat p< Mahalanobis distance tersebut dievaluasi pada derajat bebas sebesar jumlah indikator yang digunakan dalam penelitian, yaitu sebanyak 34 indikator. Oleh karena itu, semua data yang mempunyai mahalanobis distance yang lebih dari χ2 (34,0.001) = adalah outliers. Berdasarkan print-out farthest from the centroid (mahalanobis distance) yang disajikan pada Lampiran 7, hanya terdapat satu observasi, yaitu observation number (28)

101 86 dengan mahalanobis d-squared lebih besar dari mahalanobis distance yang disyaratkan, yaitu 74,401. Namun demikian, dalam analisis selanjutnya gejala outliers yang ditemukan pada observation number (28) tersebut tidak dihilangkan dan tetap ikut dianalisis. Ferdinand (2002) menyebutkan dalam analisis penelitian bila tidak terdapat alasan khusus untuk mengeluarkan data yang mengindikasikan adanya outliers, maka data tersebut harus tetap diikutsertakan dalam analisis selanjutnya. Dalam penelitian ini, meskipun terdapat outliers namun jumlah outliers tidak terlalu banyak dan model penelitian sudah memenuhi asumsi SEM lainnya. 3. Evaluasi Multikolinieritas dan Singularitas Multikolinieritas dapat dideteksi dari determinan matriks kovarians. Nilai determinan matriks kovarians yang sangat kecil memberi indikasi adanya gejala multikolinearitas dan singularitas (Ferdinand, 2002:54). Nilai output determinant of sample covariance matrix (Lampiran 7) adalah 0,000. Nilai tersebut kurang dari 0,85 sehingga tidak terjadi gejala multikolinearitas (Garson, 2008 dalam Romilda, 2011). Berdasarkan hal tersebut, data dalam penelitian ini layak untuk digunakan Hasil Pengujian Model Pengukuran Analisis model pengukuran menggunakan analisis konfirmatori (confirmatory factor analysis) dimaksudkan untuk mengkonfirmasi semua indikator yang membentuk tiap-tiap konstruk. Analisis faktor konfirmatori E- Servqual ini terdiri atas first order confirmatory factor analysis dan second order confirmatory factor analysis.

102 Hasil Pengujian Analisis Faktor Konfirmatori Dimensi Ease of Use Hasil uji dari first oder analisis konfirmatori dimensi ease of use dapat dilihat pada Tabel 5.5. Tabel 5.5 Hasil Uji Goodness of Fit Dimensi Ease of Use Goodness of Fit Indeks Chi Square Diharapkan kecil Probability 0,05 RMSEA 0,08 GFI 0,90 AGFI 0,90 CMIN/DF 2,0 TLI 0,95 CFI 0,95 Sumber: Lampiran 6 Cut-off Value Hasil Analisis Evaluasi Model 0,172 0,679 0,000 1,000 0,995 0,172 1,016 1,000 Baik Baik Baik Baik Baik Baik Baik Baik Berdasarkan hasil pengolahan data terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membuat sebuah model penelitian pada proses analisis faktor konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini berarti bahwa model fit dengan data sampel. Tabel 5.6 Regression Weight (Loading Factor) Model Pengukuran Dimensi Ease of Use Estimate Unstandardized Estimate standardized S.E. C.R. P x1.3 <--- Ease of Use 0,876 0,876 0,148 8,751 0,000 x1.2 <--- Ease of Use 0,664 0,664 0,113 8,473 0,000 x1.1 <--- Ease of Use 0,841 0,841 0,155 8,802 0,000 x1.4 <--- Ease of Use 0,641 0,641 Sumber: Lampiran 6

103 88 Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat bahwa semua nilai probabilitas untuk masing-masing indikator lebih kecil dari 0,05 dan nilai estimate standardized berada diatas 0,50. Dengan hasil tersebut, maka dapat dikatakan indikator-indikator pembentuk variabel laten atau konstruk telah menunjukkan sebagai indikator yang kuat dalam pengukuran variabel laten. Selanjutnya berdasarkan analisis konfirmatori ini, maka model penelitian dapat digunakan untuk analisis selanjutnya tanpa perlu dilakukan modifikasi atau penyesuaian Hasil Pengujian Analisis Faktor Konfirmatori Dimensi Application Design Hasil uji dari first oder analisis konfirmatori dimensi application design dapat dilihat pada tabel berikut ini: Tabel 5.7 Hasil Uji Goodness of Fit Dimensi Application Design Goodness of Fit Indeks Chi Square Diharapkan kecil Probability 0,05 RMSEA 0,08 GFI 0,90 AGFI 0,90 CMIN/DF 2,0 TLI 0,95 CFI 0,95 Sumber: Lampiran 6 Cut-off Value Hasil Analisis Evaluasi Model 1,792 0,877 0,000 0,996 0,988 0,358 1,016 1,000 Baik Baik Baik Baik Baik Baik Baik Baik Berdasarkan hasil olahan data tersebut terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membuat sebuah model penelitian, pada proses analisis

104 89 faktor konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini berarti bahwa model fit dengan data sampel. Tabel 5.8 Regression Weight (Loading Factor) Model Pengukuran Dimensi Application Design Estimate Estimate S.E. C.R. P Unstandardized Standardized x2.2 <--- App. Design 0,715 0,634 0,081 8,811 0,000 x2.3 <--- App. Design 1,013 0,855 0,079 12,756 0,000 x2.1 <--- App. Design 0,805 0,684 0,084 9,586 0,000 x2.4 <--- App. Design 1,000 0,830 x2.5 <--- App. Design 0,821 0,733 0,078 10,546 0,000 Sumber: Lampiran 6 Berdasarkan hasil pengolahan data terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membuat sebuah model penelitian, pada proses analisis faktor konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini berarti bahwa model fit dengan data sampel Hasil Pengujian Analisis Faktor Konfirmatori Dimensi Responsiveness Hasil uji dari first oder analisis konfirmatori dimensi responsiveness dapat dilihat pada Tabel 5.9.

105 90 Tabel 5.9 Hasil Uji Goodness of Fit Dimensi Responsiveness Goodness of Fit Indeks Chi Square Diharapkan kecil Probability 0,05 RMSEA 0,08 GFI 0,90 AGFI 0,90 CMIN/DF 2,0 TLI 0,95 CFI 0,95 Sumber: Lampiran 6 Cut-off Value Hasil Analisis Evaluasi Model 1,539 0,463 0,000 0,996 0,979 0,769 1,005 1,000 Baik Baik Baik Baik Baik Baik Baik Baik Berdasarkan hasil pengolahan data terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membuat sebuah model penelitian, pada proses analisis faktor konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini berarti bahwa model fit dengan data sampel. Tabel 5.10 Regression Weight (Loading Factor) Model Pengukuran Dimensi Responsiveness Estimate Unstandardized Estimate Standardized S.E. C.R. P x3.1 <--- Responsiveness 1,000 0,774 x3.2 <--- Responsiveness 0,771 0,611 0,096 8,019 0,000 x3.3 <--- Responsiveness 1,133 0,871 0,102 11,080 0,000 x3.4 <--- Responsiveness 0,987 0,790 0,093 10,556 0,000 Sumber: Lampiran 6 Berdasarkan hasil pengolahan data terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membuat sebuah model penelitian, pada proses analisis faktor konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini berarti bahwa model fit dengan data sampel.

106 Hasil Pengujian Analisis Faktor Konfirmatori Dimensi Personalization Hasil uji dari first oder analisis konfirmatori dimensi personalization dapat dilihat pada tabel berikut ini: Tabel 5.11 Hasil Uji Goodness of Fit Dimensi Personalization Goodness of Fit Cut-off Value Hasil Analisis Evaluasi Model Indeks Chi Square Probability RMSEA GFI AGFI CMIN/DF TLI CFI Diharapkan kecil 0,05 0,08 0,90 0,90 2,0 0,95 0,95 2,681 0,262 0,044 0,992 0,961 1,341 0,994 0,988 Baik Baik Baik Baik Baik Baik Baik Baik Sumber: Lampiran 6 Berdasarkan hasil pengolahan data terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membuat sebuah model penelitian, pada proses analisis faktor konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini berarti bahwa model fit dengan data sampel. Tabel 5.12 Regression Weight (Factor Loading) Model Pengukuran Dimensi Personalization Estimate Unstandardized Estimate Standardized S.E. C.R. P x4.2 <--- Personalization 1,000 0,797 x4.1 <--- Personalization 1,197 0,818 0,104 11,466 0,000 x4.3 <--- Personalization 1,108 0,746 0,110 10,060 0,000 x4.4 <--- Personalization 1,145 0,805 0,105 10,919 0,000 Sumber: Lampiran 6 Berdasarkan hasil pengolahan data terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membuat sebuah model penelitian, pada proses analisis faktor

107 92 konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini berarti bahwa model fit dengan data sampel Hasil Pengujian Analisis Faktor Konfirmatori Dimensi Assurance Hasil uji dari first oder analisis konfirmatori dimensi assurance dapat dilihat pada tabel Tabel 5.13 Hasil Uji Goodness of Fit Dimensi Assurance Goodness of Fit Cut-Off Value Hasil Analisis Evaluasi Model Indeks Chi Square Probability RMSEA GFI AGFI CMIN/DF TLI CFI Diharapkan kecil 0,05 0,08 0,90 0,90 2,0 0,95 0,95 2,009 0,366 0,005 0,995 0,973 1,004 1,000 1,000 Baik Baik Baik Baik Baik Baik Baik Baik Sumber: Lampiran 6 Berdasarkan hasil pengolahan data terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membuat sebuah model penelitian, pada proses analisis faktor konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini berarti bahwa model fit dengan data sampel. Tabel 5.14 Regression Weight (Loading Factor) Model Pengukuran Dimensi Assurance Estimate Unstandard Estimate Standard S.E. C.R. P x5.2 <--- Assurance 0,711 0,466 0,122 5,810 0,000 x5.4 <--- Assurance 0,917 0,577 0,124 7,377 0,000 x5.1 <--- Assurance 1,164 0,278 0,150 7,749 0,000 x5.3 <--- Assurance 1,000 0,507 Sumber: Lampiran 6

108 93 Berdasarkan hasil pengolahan data terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membuat sebuah model penelitian, pada proses analisis faktor konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini berarti bahwa model fit dengan data sampel Hasil Pengujian Analisis Faktor Konfirmatori Konstruk E-Servqual Setelah dilakukan pengolahan first order confirmatory factor analysis terhadap dimensi ease of use, application design, responsiveness, personalization, dan assurance, langkah berikutnya adalah melakukan second order confirmatory factor analysis terhadap konstruk E-Servqual seperti yang terlihat pada Tabel Tabel 5.15 Hasil Uji Goodness of Fit E-Servqual Goodnes of Fit Indeks Cut off Value Hasil Analisis Evaluasi Model X 2 -Chi Square Diharapkan kecil 183,836 Baik Probability 0,05 0,490 Baik RMSEA 0,08 0,000 Baik GFI 0,90 0,914 Baik AGFI 0,90 0,892 Marginal CMIN/DF 2,00 0,999 Baik TLI 0,95 1,000 Baik CFI 0,95 1,000 Baik Sumber: Lampiran 6 Berdasarkan hasil pengolahan data terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membuat sebuah model penelitian pada proses analisis faktor konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang ditetapkan. Hal ini berarti bahwa model fit dengan data sampel. Sedangkan nilai nilai AGFI (0,892)

109 94 masih berada dalam batas toleransi sehingga dapat diterima atau dapat juga dikatakan marginal (Sosiantara, 2007). Hasil pengujian terhadap nilai-nilai muatan faktor (loading factor) untuk masing-masing indikator diperoleh sebagai berikut: Tabel 5.16 First dan Second Order Regression Weight (Loading Factor) Model Pengukuran Konstruk E-servqual Estimate Unstandardized Estimate Standardized S.E. C.R. P Appl. Design <--- E Servqual 0,926 0,588 0,161 5,747 *** Assurance <--- E Servqual 0,889 0,714 0,152 5,828 *** Personalization <--- E Servqual 1,000 0,733 Ease of Use <--- E Servqual 0,816 0,652 0,151 5,388 *** Responsiveness <--- E Servqual 1,177 0,838 0,177 6,632 *** x4.2 <--- Personalization 1,000 0,818 x4.1 <--- Personalization 1,161 0,816 0,098 11,867 *** x4.3 <--- Personalization 1,082 0,748 0,104 10,434 *** x5.2 <--- Assurance 0,776 0,548 0,127 6,122 *** x5.4 <--- Assurance 0,947 0,671 0,127 7,486 *** x1.3 <--- Ease of Use 1,167 0,847 0,123 9,524 *** x1.2 <--- Ease of Use 0,959 0,712 0,111 8,606 *** x1.1 <--- Ease of Use 1,253 0,828 0,133 9,409 *** x1.4 <--- Ease of Use 1,000 0,688 x2.2 <--- Appl. Design 0,723 0,637 0,082 8,861 *** x2.3 <--- Appl. Design 1,013 0,850 0,079 12,837 *** x2.1 <--- Appl. Design 0,819 0,692 0,084 9,716 *** x2.4 <--- Appl. Design 1,000 0,825 x5.1 <--- Assurance 1,264 0,785 0,154 8,206 *** x5.3 <--- Assurance 1,000 0,678 x2.5 <--- Appl. Design 0,831 0,738 0,078 10,630 *** x4.4 <--- Personalization 1,082 0,782 0,098 11,100 *** x3.1 <--- Responsiveness 1,000 0,783 x3.2 <--- Responsiveness 0,767 0,615 0,093 8,212 *** x3.3 <--- Responsiveness 1,080 0,840 0,093 11,607 *** x3.4 <--- Responsiveness 1,002 0,812 0,091 11,033 *** Sumber: Lampiran 6

110 95 Berdasarkan hasil analisis first order terhadap kelima dimensi kualitas pelayanan diatas dapat dilihat nilai probabilitas untuk masing-masing indikator lebih kecil dari 0,05 dan nilai estimasi standardized nya berada diatas 0,5. Dengan hasil ini, maka dapat dikatakan indikator-indikator pembentuk variabel laten atau konstruk telah menunjukkan sebagai indikator yang kuat dalam pengukuran variabel laten. Dari hasil analisis second order juga dapat dilihat bahwa semua nilai probabilitas untuk masing-masing indikator lebih kecil dari 0,05 dan nilai estimasi standardized berada diatas 0,5. Dengan hasil ini, maka dapat dikatakan indikatorindikator pembentuk variabel laten atau konstruk telah menunjukkan sebagai indikator yang kuat dalam pengukuran variabel laten. Selanjutnya berdasarkan análisis faktor konfirmatori ini, maka model penelitian dapat digunakan untuk análisis selanjutnya tanpa dimodifikasi atau penyesuaian-penyesuaian Hasil Pengujian Analisis Faktor Konfirmatori Variabel Customer Satisfaction Hasil uji dari first oder analisis konfirmatori variabel customer satisfaction dapat dilihat pada Tabel 5.17.

111 96 Tabel 5.17 Hasil Uji Goodness of Fit Variabel Customer Satisfaction Goodness of Fit Cut-Off Value Hasil Analisis Evaluasi Model Indeks Chi Square Probability RMSEA GFI AGFI CMIN/DF TLI CFI Diharapkan kecil 0,05 0,08 0,90 0,90 2,0 0,95 0,95 10,373 0,655 0,077 0,977 0,931 2,075 0,971 0,985 Baik Baik Baik Baik Baik Marginal Baik Baik Sumber: Lampiran 6 Berdasarkan hasil pengolahan data terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membuat sebuah model penelitian, pada proses analisis faktor konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan, kecuali CMIN/DF yang masih berada pada kondisi marginal akan tetapi kondisi ini masih dapat ditoleransi. Hal ini berarti bahwa model fit dengan data sampel. Tabel 5.18 Regression Weight (Loading Factor) Model Pengukuran Variabel Customer Satisfaction Estimate Unstandardized Estimate Standardized S.E. C.R. P y1.4 <--- Cust. Satisfaction 1,121 0,632 0,164 6,816 0,000 y1.3 <--- Cust. Satisfaction 1,427 0,820 0,183 7,785 0,000 y1.5 <--- Cust. Satisfaction 1,000 0,588 y1.2 <--- Cust. Satisfaction 1,323 0,805 0,171 7,759 0,000 Y1.1 <--- Cust. Satisfaction 1,438 0,794 0,186 7,736 0,000 Sumber: Lampiran 6 Berdasarkan hasil pengolahan data terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membuat sebuah model penelitian, pada proses analisis faktor

112 97 konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini berarti bahwa model fit dengan data sampel Hasil Pengujian Analisis Faktor Konfirmatori Variabel Trust Hasil uji dari first oder analisis konfirmatori variabel trust dapat dilihat pada Tabel Tabel 5.19 Hasil Uji Goodness of Fit Variabel Trust Goodness of Fit Indeks Chi Square Diharapkan kecil Probability 0,05 RMSEA 0,08 GFI 0,90 AGFI 0,90 CMIN/DF 2,0 TLI 0,95 CFI 0,95 Sumber: Lampiran 6 Cut-off Value Hasil Analisis Evaluasi Model 5,053 0,409 0,008 0,989 0,966 1,011 1,000 1,000 Baik Baik Baik Baik Baik Baik Baik Baik Berdasarkan hasil pengolahan data terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membuat sebuah model penelitian, pada proses analisis faktor konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini berarti bahwa model fit dengan data sampel.

113 98 Tabel 5.20 Regression Weight (Loading Factor) Model Pengukuran Variabel Trust Estimate Unstandardized Estimate Standardized S.E. C.R. P y2.3 <--- Trust 1,000 0,799 y2.2 <--- Trust 0,927 0,778 0,084 11,030 0,000 y2.1 <--- Trust 1,080 0,821 0,090 11,944 0,000 y2.4 <--- Trust 0,922 0,750 0,086 10,685 0,000 y2.5 <--- Trust 0,997 0,821 0,084 11,881 0,000 Sumber: Lampiran 6 Berdasarkan hasil pengolahan data terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membuat sebuah model penelitian, pada proses analisis faktor konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini berarti bahwa model fit dengan data sampel Hasil Pengujian Analisis Faktor Konfirmatori Variabel Repeat Usage Hasil uji dari first order analisis konfirmatori variabel repeat usage dapat dilihat pada tabel berikut ini: Tabel 5.21 Hasil Uji Goodness of Fit Variabel Repeat Usage Goodness of Fit Cut-off Value Hasil Analisis Evaluasi Model Indeks Chi Square Probability RMSEA GFI AGFI CMIN/DF TLI CFI Diharapkan kecil 0,05 0,08 0,90 0,90 2,0 0,95 0,95 0, , Baik - - Baik Sumber: Lampiran 6

114 99 Berdasarkan hasil pengolahan data terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membuat sebuah model penelitian, walaupun pada proses analisis faktor konfirmatori hanya 2 kriteria yang dihasilkan oleh program dan memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Menurut Agus Widarjono (2011) walaupun hanya satu kriteria yang memenuhi syarat model dapat dinyatakan fit. Tabel 5.22 Regression Weight (Loading Factor) Model Pengukuran Variabel Repeat Usage Estimate Unstandardized Estimate Standardized S.E. C.R. P y3.2 <--- Repeat Usage 0,835 0,825 0,064 13,020 0,000 y3.1 <--- Repeat Usage 0,919 0,865 0,067 13,624 0,000 y3.3 <--- Repeat Usage 1,000 0,870 Sumber: Lampiran 6 Berdasarkan hasil pengolahan data terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membuat sebuah model penelitian, pada proses analisis faktor konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini berarti bahwa model fit dengan data sampel Hasil Pengujian Persamaan Strukutural Model SEM Uji kelayakan model keseluruhan dilakukan dengan menggunakan SEM yang sekaligus digunakan untuk menganalisis hipotesis yang diajukan. Berdasarkan hasil olahan data terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membentuk sebuah model penelitian telah memenuhi syarat goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini berarti bahwa model fit dengan data sampel. Hasil uji goodness of fit model SEM dapat dilihat pada Tabel 5.22.

115 100 Tabel 5.23 Hasil Uji Goodness of Fit Model SEM Goodness of Fit Indeks Chi Square Diharapkan kecil Probability 0,05 RMSEA 0,08 GFI 0,90 AGFI 0,90 CMIN/DF 2,0 TLI 0,95 CFI 0,95 Sumber: Lampiran 6 Cut-off Value Hasil Analisis Evaluasi Model 587,037 0,016 0,028 0,842 0,818 1,138 0,977 0,979 Baik Marginal Baik Marginal Marginal Baik Baik Baik Berdasarkan hasil pengolahan data terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membuat sebuah model penelitian, walaupun pada proses analisis faktor konfirmatori terdapat 2 kriteria yang dihasilkan kategori marginal namun masih dalam tahap batas toleransi. Hal ini berarti bahwa model fit dengan sampel. Tabel 5.24 Estimasi Parameter Regression Weight Persamaan Struktural Model SEM Estimate Estimate S.E. C.R. P Unstandardized Standardized Customer <--- E-Servqual 0,802 0,706 0,145 5,520 0,000 Satisfaction Trust <--- E-Servqual 0,866 0,565 0,182 4,753 0,000 Trust <--- Customer 0,479 0,355 0,137 3,504 0,000 Satisfaction Appl. Design <--- E-Servqual 0,924 0,568 0,160 5,778 0,000 Assurance <--- E-Servqual 0,916 0,721 0,153 6,000 0,000 Personalization <--- E-Servqual 1,000 0,709 Ease of Use <--- E-Servqual 0,916 0,706 0,156 5,852 0,000 Repeat usage <--- Trust 0,471 0,393 0,157 3,000 0,003 Repeat usage <--- Customer 0,430 0,266 0,164 2,619 0,009 Satisfaction Repeat usage <--- E-Servqual 0,522 0,284 0,238 2,188 0,029 Responsiveness <--- E-Servqual 1,190 0,822 0,169 7,050 0,000 y1.4 <--- Customer Satisfaction 1,102 0,632 0,157 6,995 0,000

116 101 x4.2 <--- Personalization 1,000 0,818 x4.1 <--- Personalization 1,160 0,815 0,098 11,875 0,000 x4.3 <--- Personalization 1,077 0,745 0,104 10,407 0,000 x5.2 <--- Assurance 0,779 0,544 0,128 6,096 0,000 x5.4 <--- Assurance 0,966 0,677 0,129 7,494 0,000 y1.3 <--- Customer 1,401 0,820 0,172 8,130 0,000 Satisfaction y1.5 <--- Customer 1,000 0,599 Satisfaction x1.3 <--- Ease of Use 1,161 0,845 0,121 9,585 0,000 x1.2 <--- Ease of Use 0,967 0,720 0,111 8,735 0,000 x1.1 <--- Ease of Use 1,238 0,821 0,131 9,429 0,000 x1.4 <--- Ease of Use 1,000 0,691 x2.2 <--- Appl. Design 0,723 0,635 0,082 8,834 0,000 x2.3 <--- Appl. Design 1,018 0,853 0,079 12,847 0,000 x2.1 <--- Appl. Design 0,822 0,692 0,085 9,718 0,000 x2.4 <--- Appl. Design 1,000 0,824 x5.1 <--- Assurance 1,285 0,789 0,156 8,237 0,000 x5.3 <--- Assurance 1,000 0,670 x2.5 <--- Appl. Design 0,832 0,737 0,078 10,605 0,000 x4.4 <--- Personalization 1,088 0,786 0,097 11,164 0,000 y1.2 <--- Customer 1,304 0,807 0,161 8,092 0,000 Satisfaction y2.3 <--- Trust 1,000 0,807 y2.2 <--- Trust 0,927 0,786 0,080 11,579 0,000 y2.1 <--- Trust 1,081 0,830 0,086 12,578 0,000 y2.4 <--- Trust 0,909 0,747 0,083 10,956 0,000 Y1.1 <--- Customer 1,399 0,786 0,175 7,994 0,000 Satisfaction y3.3 <--- Repeat usage 1,000 0,855 y3.2 <--- Repeat usage 0,823 0,805 0,065 12,562 0,000 y3.1 <--- Repeat usage 0,892 0,823 0,068 13,143 0,000 x3.1 <--- Responsiveness 1,000 0,781 x3.2 <--- Responsiveness 0,769 0,616 0,093 8,226 0,000 x3.3 <--- Responsiveness 1,084 0,842 0,093 11,670 0,000 x3.4 <--- Responsiveness 1,005 0,812 0,091 11,090 0,000 y2.5 <--- Trust 0,960 0,798 0,080 11,964 0,000 Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat, semua nilai probabilitas untuk masing-masing indikator lebih kecil dari 0,05. Dengan demikian dapat dikatakan indikator-indikator pembentuk variabel laten atau konstruk menunjukkan indikator yang kuat dalam pengukuran variabel laten. Selanjutnya berdasarkan analisis faktor konfirmatori ini, maka model penelitian dapat digunakan untuk analisis selanjutnya tanpa dimodifikasi atau penyesuaian.

117 102 Tabel 5.25 Ringkasan Koefisien Pengaruh Langsung (PL), Pengaruh Tidak Langsung (PTL) dan Pengaruh Total (PT) E-Servqual terhadap customer satisfaction, trust dan repeat usage layanan BCA Mobile E-Servqual Customer Satisfaction Repeat Usage PL PTL PT PL PTL PT PL PTL PT Ease of Use 0,706-0, Application Design 0,568-0, Rsponsiveness 0,822-0, Personalization 0,709-0, Assurance 0,721-0, Customer 0,706-0, Satisfaction Trust 0,565 0,251 0,816 0,355-0,355 0,393-0,393 Repeat Usage 0,284 0,509 0,793 0,266 0,140 0, Sumber: Lampiran 7 Pengaruh langsung E-Servqual terhadap customer satisfaction sebesar 0,706, pengaruh langsung E-Servqual terhadap trust sebesar 0,565, pengaruh langsung E-Servqual terhadap repeat usage sebesar 0,284, pengaruh customoer satisfaction terhadap repeat usage sebesar 0,266, pengaruh langsung customer satisfaction terhadap trust sebesar 0,355, pengaruh langsung trust terhadap repeat usage sebesar 0,393. Pengaruh tidak langsung E-Servqual terhadap repeat usage melalui customer satisfaction dan trust sebesar 0,509, pengaruh tidak langsung E- Servqual terhadap trust malalui customer satisfaction sebesar 0,251. Pengaruh total E-Servqual terhadap repeat usage sebesar 0,793 dan pengaruh total customer satisfaction terhadap repeat usage sebesar 0,406.

118 Hasil Pengujian Hipotesis Pengujian hipotesis tentang pengaruh E-Servqual terhadap customer satisfaction, trust, dan repeat usage layanan BCA Mobile dilakukan dengan mengamati probability (p) hasil estimasi regression weight model persamaan struktural. Apabila nilai p lebih kecil dari 0,05 maka hipotesis diterima. Tabel 5.26 Estimasi Regression Weight Model Persamaan Struktural Pengaruh E-Servqual terhadap customer satisfaction, trust, dan repeat usage layanan BCA Mobile Estimate Standardized S.E. C.R. P Keterangan Customer <--- E-Servqual 0,706 0,145 5,520 0,000 Signifikan Satisfaction Trust <--- E-Servqual 0,565 0,182 4,753 0,000 Signifikan Trust <--- Customer 0,355 0,137 3,504 0,000 Signifikan Satisfaction Repeat <--- Trust 0,393 0,157 3,000 0,003 Signifikan usage Repeat <--- Customer 0,266 0,164 2,619 0,009 Signifikan Usage Satisfaction Repeat Usage <--- E-Servqual 0,284 0,238 2,188 0,029 Signifikan Sumber: Lampiran 7 Berdasarkan output estimasi regression weight pada Tabel 5.26 maka dapat dinyatakan bahwa: 1) Hipotesis 1: E-Servqual berpengaruh positif dan signifikan terhadap customer satisfaction nasabah BCA KCU Kuta Bali dapat diterima dengan nilai probability 0,000 (<0,05) dan nilai koefisien 0,706.

119 104 2) Hipotesis 2: E-Servqual berpengaruh positif dan signifikan terhadap trust nasabah BCA KCU Kuta Bali dapat diterima dengan nilai probability 0,000 (<0,05) dan nilai koefisien 0,565. 3) Hipotesis 2: E-Servqual berpengaruh positif dan signifikan terhadap repeat usage nasabah BCA KCU Kuta Bali dapat diterima dengan nilai probability 0,000 (<0,05) dan nilai koefisien 0,284. 4) Hipotesis 4: Customer satisfaction berpengaruh positif dan signifikan terhadap trust nasabah BCA Kuta dapat diterima dengan nilai probability 0,000 (<0,05) dan nilai koefisien 0,355. 5) Hipotesis 5: Customer satisfaction berpengaruh positif dan signifikan terhadap repeat usage nasabah BCA KCU Kuta Bali dapat diterima dengan nilai probability 0,000 (<0,05) dan nilai koefisien 0,266. 6) Hipotesis 6: Trust berpengaruh positif dan signifikan terhadap repeat usage nasabah BCA KCU Kuta Bali dapat diterima dengan nilai probability 0,000 (<0,05) dan nilai koefisien 0, Pembahasan Pengaruh E-Servqual terhadap Customer Satisfaction Berdasarkan hasil olah data pada Tabel 5.26 menunjukkan bahwa E- Servqual berpengaruh positif dan signifikan terhadap customer satisfaction nasabah BCA KCU Kuta Bali dapat diterima dengan nilai probability 0,000 (<0,05) dan nilai koefisien 0,706. Temuan ini didukung oleh pendapat Tjiptono (2007) yang menyatakan bahwa kualitas layanan memberikan suatu dorongan

120 105 kepada pelanggan untuk menjalin hubungan yang kuat dengan perusahaan. Dalam industri perbankan, seperti dalam industri jasa lainnya, memberikan kualitas layanan yang unggul dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan berkontribusi terhadap profitabilitas. Cronin et al. (2000) dalam penelitiannya yang menguji pengaruh kualitas layanan, nilai, dan kepuasan pelanggan memperoleh temuan bahwa kualitas layanan berpengaruh positif dan signfikan terhadap kepuasan pelanggan. Kualitas layanan yang baik akan meningkatkan kepuasan pelanggan. Sanjaya (2012) dalam penelitiannya memperoleh hasil bahwa dari tiga dimensi yang membentuk Webqual 4.0, yaitu dimensi kemudahan penggunaan, kualitas interaksi, dan kualitas informasi, terdapat dua dimensi yakni kegunaan dan kualitas interaksi yang dinilai berpengaruh terhadap kepuasan pengguna website. Dimensi kemudahaan penggunaan pada Webqual 4.0 merupakan kombinasi dimensi easy of use dan application design pada E-Servqual, sedangkan dimensi kualitas informasi pada Webqual 4.0 merupakan dimensi responsivenss pada E-Servqual, serta dimensi kualitas interaksi merupakan kombinasi antara dimensi assurance dan personalization pada E-Servqual. Dimensi kemudahan penggunaan (ease of use) merupakan elemen penting dari pemakaian teknologi komputer oleh pelanggan untuk menciptakan kepuasan, khususnya bagi pengguna baru. Dimensi ini mencakup fungsi, aksesibilitas informasi, kemudahan pemesanan, serta navigasi (Kassim dan Abdullah, 2010). Ho dan Ko (2008) menyatakan bahwa kemudahan penggunaan dapat didefinisikan sebagai faktor di mana aktivitas self-service di dalam layanan

121 106 elektronik menyediakan proses yang jelas dan sederhana untuk memastikan pelanggan dapat menggunakannya secara efektif. Kassim dan Abdullah (2010) menyatakan bahwa dalam menciptakan kepuasan, dimensi desain website penting karena secara langsung berkaitan antarmuka dengan pengguna. Dimensi ini meliputi isi, organisasi, serta struktur situs, yang secara visual menarik dan nyaman dipandang. Hal ini juga diasumsikan bahwa antarmuka situs yang dirasakan langsung mempengaruhi kepercayaan dari sistem. Artinya, kesan pertama dari sebuah situs web ritel sangat mungkin mempengaruhi perkembangan kepercayaan dan komunikasi yang efektif yang dapat memfasilitasi pemeliharaan kepercayaan pelanggan. Misalnya, elemen grafis dari kegunaan atau desai isi yang paling mungkin untuk berkomunikasi dalam pengaturan kepercayaan e-commerce. Menurut Kassim dan Abdullah (2010), dimensi personalisasi (personalization) mencerminkan sejauh mana informasi atau layanan disesuaikan untuk memenuhi kebutuhan dan menciptakan kepuasan bagi pengunjung individu. Dimensi ini merupakan bagian penting dari kualitas layanan online (Zeithaml et al., 2002). Konsep personalisasi terdiri atas empat komponen dalam pengaturan e- commerce, meliputi perhatian pribadi, preferensi, memahami kebutuhan spesifik pelanggan, serta informasi mengenai modifikasi produk tersebut. Dimensi ketanggapan (responsiveness) dapat dipahami sebagai alat ukur kemampuan perusahaan dan kesediaan untuk memberikan layanan yang cepat ketika pelanggan memiliki pertanyaan atau masalah (Zeithaml et al., 2002). Memahami kebutuhan pelanggan dan mengembangkan layanan berdasarkan

122 107 umpan balik yang responsif dapat meningkatkan kepuasan (Kassim dan Abdullah, 2010). Dimensi jaminan (assurance) didefinisikan sebagai kemampuan dalam menyampaikan kepercayaan dan keyakinan yang akan berpengaruh pada kepuasan penggunaan layanan tersebut. Keyakinan tersebut diwujudkan dengan mempercayakan segala proses melalui web berdasarkan reputasi yang dimiliki oleh situs tersebut. Ketersediaan peraturan keamanan menjadi tolak ukur jaminan yang dapat diberikan oleh web perusahaan. Di samping kemajuan teknis akan keamanan internet, seperti ilmu membaca sandi, tanda tangan digital, dan sertifikasi, pelanggan online masih memperhatikan isu keamanan ketika menggunakan layanan online Hubungan E-Servqual terhadap Trust Berdasarkan hasil olah data pada Tabel 5.26 menunjukkan bahwa E- Servqual berpengaruh positif dan signifikan terhadap trust nasabah BCA Kuta dapat diterima dengan nilai probability 0,000 (<0,05) dan nilai koefisien 0,565. Dalam literatur kualitas layanan, kepercayaan juga bisa dianggap sebagai kepercayaan akan layanan itu sendiri (Parasuraman et al., 1985). Hubungan semacam itu sangat penting untuk mengelola kepercayaan, karena pelanggan biasanya harus membeli layanan sebelum mengalaminya. Hal ini terkait dengan isu-isu seperti keamanan transaksi online, kepercayaan pelanggan dalam organisasi online, dan privasi. Privasi, keamanan, dan etika adalah unsur penting dalam pengaturan e-commerce. Tujuan penggunaan layanan online dapat

123 108 dipengaruhi oleh persepsi pengguna tentang kredibilitas keamanan dan privasi. Keamanan mengacu pada perlindungan informasi atau sistem dari gangguan yang tidak bisa disanksikan. Ketakutan akan rendahnya keamanan telah diidentifikasi dalam studi sebagai faktor yang paling mempengaruhi penggunaan layanan online. Privasi, di sisi lain, mengacu pada perlindungan berbagai jenis data yang dikumpulkan (dengan atau tanpa sepengetahuan pengguna) saat interaksi pengguna dengan sistem online (Kassim dan Abdullah, 2010). Dimensi ketanggapan (responsiveness) di dalam E-Servqual dapat dipahami sebagai alat ukur kemampuan perusahaan dan kesediaan untuk memberikan layanan yang cepat ketika pelanggan memiliki pertanyaan atau masalah (Zeithaml et al., 2002). Memahami kebutuhan pelanggan dan mengembangkan pelayanan berdasarkan umpan balik yang responsif dapat meningkatkan kepuasan pelayanan dan juga kepercayaan (Kassim dan Abdullah, 2010). Hasil penelitian ini sesuai penelitian Harris dan Goode (2010) menunjukkan bahwa kualitas layanan online yaitu E-Servicescape yang terdiri atas dimensi aesthetic appeal, layout and functionality, serta financial security berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepercayaan penggunaan websites Hubungan E-Servqual terhadap Repeat Usage Berdasarkan hasil olah data diperoleh E-Servqual berpengaruh positif dan signifikan terhadap repeat usage nasabah BCA KCU Kuta Bali dapat diterima dengan nilai probability 0,000 (<0,05) dan nilai koefisien 0,284. Temuan penelitian ini menunjukkan hubungan antara kualitas layanan dan loyalitas

124 109 konsumen, termasuk di dalamnya penggunaan ulang (repeat usage). Hasil penelitian yang mendukung hasil penelitian ini adalah Ladhari et al. (2011) yang memperoleh temuan bahwa kualitas layanan yang unggul menurunkan pembelotan pelanggan, meningkatkan loyalitas pelanggan, memberikan kesempatan untuk cross-selling, meningkatkan positif word-of-mouth, serta meningkatkan citra perusahaan. Konsumen yang menggunakan kembali jasa perusahaan merupakan cermin bahwa jasa yang diberikan berkualitas sehingga pelanggan merasa puas. Menurut Schiffman dan Kanuk (2008:506), pembelian atau penggunaan ulang biasanya menandakan bahwa produk tersebut memenuhi persetujuan pelanggan dan bahwa ia bersedia memakainya kembali. Hasil penelitian serupa yang dilakukan oleh Savidas dan Prewitt (2000) menguji kepuasan pelanggan department store menyatakan bahwa: (1) kualitas layanan memiliki hubungan positif terhadap kepuasaan pelanggan pada department store; (2) kualitas layanan dan kepuasan konsumen berhubungan positif dengan loyalitas pelanggan pada department store; (3) kualitas layanan, kepuasan konsumen, loyalitas pelanggan mempengaruhi prilaku pembelian pada department store. Artinya, bahwa semakin baik kualitas layanan yang diberikan, maka semakin tinggi juga kepuasaan pelanggan. Semakin tinggi kepuasaan pelanggan, maka loyalitas dari pelanggan juga akan semakin meningkat. Hasil studi ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh oleh Murray dan Howat (2002) pada pusat olahraga di Australia yang menyatakan bahwa kualitas jasa yang baik akan mempengaruhi niat pemakaian ulang kembali jasa

125 110 tersebut. Hasil studi ini juga memperkuat hasil penelitian yang dilakukan oleh Festus, et al. (2006) yang menyatakan bahwa kualitas jasa yang akan mempengaruhi pemakaian ulang pelanggan. Artinya, jika kualitas jasa baik, maka akan berpengaruh positif terhadap pemakaian ulang. Begitu pula penelitian Herington dan Weaven (2007) terhadap 200 nasabah bank di Australia menunjukan bahwa E-Servqual berpengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas pelanggan. Pemakaian ulang layanan tidak dapat muncul dan bertumbuh dengan sendirinya. Pemakaian ulang timbul dari perasaaan puas pelanggan akan manfaat suatu barang atau jasa yang sesuai atau melebihi harapan pelanggan. Harapan pelanggan tersebut menjadi suatu tolak ukur bagi setiap perusahaan, terutama perusahaan yang bergerak di bidang jasa, untuk dapat memberikan suatu jasa yang berkualitas agar mampu memenuhi bahkan melebihi harapan pelanggan. Hal tersebut juga berlaku bagi layanan e-banking yang diberikan oleh BCA yang merupakan terbosan baru layanan perbankan pada perangkat smartphone, agar mampu mempertahankan para pelanggannya di tengah persaingan di bidang sejenis. Oleh karena itu, kualitas jasa mutlak diperlukan demi mempertahankan maupun meningkatkan kepuasan pelanggan yang akan berpengaruh terhadap meningkatnya penggunaan ulang layanan tersebut oleh nasabah Pengaruh Customer Satisfaction terhadap Trust Berdasarkan hasil olah data pada Tabel 5.26 menunjukkan bahwa customer satisfaction berpengaruh positif dan signifikan terhadap trust nasabah

126 111 BCA KCU Kuta Bali dapat diterima dengan nilai probability 0,000 (<0,05) dan nilai koefisien 0,355. Konsep kepercayaan menjadi suatu isu yang populer dalam bidang pemasaran dengan munculnya orientasi relasional dalam aktivitas pemasaran. Kepercayaan dipandang sebagai dasar dalam hubungan dengan konsumen dan kepercayaan merupakan atribut terpenting yang dimiliki oleh merek. Adanya kepuasan pada konsumen akan menimbulkan kepercayaan, karena adanya konsistensi merek dalam memenuhi harapan konsumen Di samping itu, merek yang dipilih dapat melindungi, menjaga keselamatan, keamanan, dan kepentingan konsumen. Dengan demikian, keyakinan mengenai keandalan dan kenyamanan merupakan hal yang penting dari kepercayaan. Pavlou (2001) menyatakan bahwa faktor kepercayaan dalam e-commerce adalah perkiraan subyektif dimana konsumen percaya mereka dapat melakukan transaksi online secara konsisten dan lebih lengkap sesuai dengan kebutuhan yang diharapkan. Hasil ini sejalan dengan penelitian pada saluran pemasaran, yang menunjukkan bahwa perusahaan sering melihat melampaui kepuasan untuk menciptakan kepercayaan dalam menciptakan hubungan jangka panjang. Penelitian Kassim dan Abdullah (2010) memperoleh temuan bahwa kepuasan pelanggan di dalam transaksi e-commerce berpengauh positif dan signifikan terhadap kepercayaan. Penelitian Yeh dan Li (2009) juga memperoleh hasil yang serupa, yaitu kepuasan pelanggan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepercayaan.

127 Pengaruh Customer Satisfaction terhadap Repeat Usage Berdasarkan hasil olah data pada Tabel 5.26 menunjukkan bahwa Customer satisfaction berpengaruh positif dan signifikan terhadap repeat usage nasabah BCA KCU Kuta Bali dapat diterima dengan nilai probability 0,000 (<0,05) dan nilai koefisien 0,266. Menurut Kotler dan Armstrong (2008:181), perilaku pasca pembelian termasuk penggunaan ulang layanan ditentukan oleh kepuasan atau ketidakpuasan konsumen terhadap suatu pembelian. Hal itu dipengaruhi hubungan antara ekspektasi konsumen dan kinerja anggapan produk. Jika produk tidak memenuhi ekspektasi, maka konsumen kecewa. Demikian pula sebaliknya, jika produk memenuhi ekspektasi, maka konsumen akan puas. Lovelock dan Wright (2008:102) menyatakan bahwa pelanggan mengalami berbagai tingkat kepuasan atau ketidakpuasan setelah mengalami masing-masing jasa sesuai dengan sejauh mana harapan mereka terpenuhi atau terlampaui. Karena kepuasan adalah keadaan emosional, reaksi pasa-pembelian mereka dapat berupa kemarahan, ketidakpuasan, kejengkelan, netralitas, kegembiraan, atau kesenangan. Lebih lanjut, Lovelock dan Wright (2008:104) menyatakan bahwa tingkat kepuasan pelanggan makin tinggi akan menghasilkan loyalitas pelanggan yang lebih besar. Tjiptono (2007) menyatakan bahwa pelayanan yang berkualitas akan memberikan kepuasan kepada pelanggan yang akan memberikan dasar yang baik bagi pembelian ulang dan terciptanya loyalitas pelanggan serta adanya rekomendasi kepada orang lain dari mulut ke mulut, sehingga akan tercipta pelanggan baru. Cronin dan Taylor (1992) menyatakan bahwa adanya hubungan

128 113 yang signifikan positif antara kualitas pelayanan terhadap kepuasan pelanggan dan kepuasan pelanggan memiliki pengaruh terhadap keputusan untuk melakukan transaksi ulang. Hal serupa dinyatakan oleh Swaid dan Wigand (2007), bahwa kepuasan pelanggan membantu memastikan pengunaan ulang produk oleh konsumen, yang mana jauh lebih rendah biaya dibanding beralih ke produk lain. Penelitan oleh Williams dan Roland (1994) pada agen penjualan tiket menyatakan bahwa terdapat hubungan positif antara kepuasaan pelanggan dan pemakaian ulang. Semakin tinggi tingkat kepuasan pelanggan, maka semakin tinggi pula tingkat pemakaian ulang jasa agen penjualan tiket. Penelitian Olorunniwo et al. (2006) pada pelanggan yang pernah menggunakan jasa hotel menemukan bahwa: (1) kualitas jasa memiliki hubungan positif dengan kepuasan konsumen; (2) kepuasaan konsumen akan berpengaruh terhadap sikap konsumen (loyalitas, positif word of mouth, dan pemakaian ulang) di masa yang akan datang; (3) pengaruh variabel kualitas jasa terhadap sikap konsumen dimasa yang akan datang lebih kecil dari variabel kepuasaan konsumen. Ini berarti bahwa semakin baik kualitas jasa, maka tingkat kepuasan konsumen akan semakin tinggi, dan melalui kepuasan konsumen inilah nantinya yang akan berpengaruh positif juga terhadap sikap konsumen di masa yang akan datang (loyalitas, positif word of mouth, dan pemakaian ulang). Penelitian Bloemer et al. (1998) di industri perbankan mengenai kualitas layanan, kepuasan pelanggan, dan loyalitas nasabah dengan menggunakan dimensi kualitas layanan yang dikembangkan oleh Parasuraman et al. (1988)

129 114 memperoleh hasil bahwa kualitas layanan berpengaruh positif terhadap kepuasan nasabah dan kepuasan berpengaruh positif terhadap loyalitas nasabah. Aydin et al. (2005) yang meneliti tentang efek dari kepuasan pelanggan dan kepercayaan terhadap loyalitas pelanggan serta efek langsung dan tidak langsung dari switching cost terhadap loyalitas pelanggan pada pengguna telepon seluler GSM di Turki memperoleh temuan bahwa kepuasan pelanggan berpengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas pelanggan untuk menggunakan ulang layanan provider GSM. Pada sektor industri telepon selular GSM, kondisi utama untuk melindungi basis pelanggan adalah dengan memenangkan loyalitas pelanggan, yang merupakan kebutuhan utama untuk pemeliharaan kehidupan merek dalam jangka panjang. Penelitian Chau dan Ngai (2010) terhadap pengguna muda internet banking berusia 16 hingga 29 tahun di Inggris memperoleh temuan bahwa kepuasan pelanggan akan kualitas, baik teknis maupun fungsional secara signifikan berkorelasi dengan loyalitas pelanggan muda untuk internet banking. Studi empirik lainnya yang dilakukan oleh Luarn dan Lin (2003) juga memperoleh temuan kepuasan pelanggan berpengaruh langsung terhadap loyalitas pelanggan, di mana salah satu indikator dari loyalitas adalah retensi Pengaruh Trust terhadap Repeat Usage Berdasarkan hasil olah data pada Tabel 5.26 menunjukkan bahwa trust berpengaruh positif dan signifikan terhadap repeat usage nasabah BCA KCU Kuta Bali dapat diterima dengan nilai probability 0,000 (<0,05) dan nilai koefisien

130 115 0,393. Risiko adalah suatu keadaan tidak menentu (uncertainty) yang dipertimbangkan orang untuk memutuskan atau tidak melakukan transaksi secara online. Pengguna akan sangat mempertimbangkan jarak dan suasana impersonal dalam transaksi online dan infrastruktur global yang banyak mengandung unsur risiko. Risiko didefinisikan sebagai perkiraan subyektif konsumen untuk menderita kerugian dalam menerima hasil diinginkan (Pavlou, 2001). Jika risiko itu meningkat dari sekedar informasi sampai pada keputusan pembelian produk (transaksi), risiko diasosiasikan dengan kepercayaan. Dalam penelitian ini indikator risiko dilihat dari tindakan yang dilakukan oleh bank untuk memperkecil risiko dari penggunaan internet banking, diharapkan tindakan yang dilakukan oleh bank untuk memperkecil risiko akan berdampak positif pada minat konsumen untuk menggunakan teknologi yang ditawarkan. Dalam kaitannya dengan dunia perbankan, terlebih transaksi perbankan dengan menggunakan fasilitas elektronik, faktor kepercayaan (trust) menjadi hal yang signifikan untuk mendorong peningkatan minat penggunaan ulang fasilitas e-banking. Kepercayaan dapat dicapai dengan memberi jaminan keamanan (security) dan kerahasiaan (privacy) akun nasabah. Kassim dan Abdullah (2010) menyatakan bahwa penelitian terbaru menunjukkan kepuasan saja mungkin tidak cukup untuk menjamin komitmen jangka panjang pelanggan ke penyedia layanan tunggal. Sebaliknya, mungkin perlu untuk melihat melampaui kepuasan kepada variabel lain yang memperkuat retensi, seperti kepercayaan. Penelitian yang dilakukan Akbar dan Parvez (2009) pada pelanggan mobile communication di Bangladesh menghasilkan bahwa

131 116 kepercayaan dan kepuasan pelanggan berpengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas pelanggan, yang meliputi WOM yang positif dan penggunaan ulang layanan. Hasil penelitian yang searah penelitian ini adalah Laforet dan Li (2005) dalam Yuan et al., (2010), yakni berdasarkan hasil studi empiris diketahui risiko merupakan faktor paling penting yang mempengaruhi keputusan pelanggan China untuk mengadopsi internet banking. Pelanggan China mementingkan keamanan yang lebih banyak daripada kenyamanan atau pun penghematan waktu. Floh dan Treiblmaier (2006) meneliti faktor yang membuat konsumen loyal terhadap suatu layanan internet banking memperoleh hasil bahwa loyalitas konsumen internet banking secara langsung dipengaruhi oleh kepuasan dan kepercayaan pada bank berbasis web, yang kemudian ditentukan oleh kualitas web dan kualitas layanan. Penelitian Aydin et al. (2005) memperoleh temuan bahwa kepercayaan berpengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas pelanggan untuk menggunakan ulang layanan provider GSM. Konstruk kepercayaan mengandung kepercayaan merek, yang memberikan hasil positif tidak hanya pada saat ini tapi juga di masa depan. Implikasi yang signifikan bagi para pengambil keputusan adalah bahwa kepercayaan memiliki peran lebih penting daripada kepuasan pelanggan dalam melahirkan loyalitas. Oleh karena itu, setiap operator GSM yang ingin melestarikan basis pelanggan yang ada harus berkonsentrasi untuk memenangkan kepercayaan pelanggan perusahaan. Penelitian Akbar dan Parver (2009) terhadap 340 responden pengguna jasa telekomunikasi di Bangladesh memperoleh hasil temuan bawa kepuasan

132 117 pelanggan saja tidak bisa mencapai tujuan untuk menciptakan basis pelanggan yang setia. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa kepercayaan (trust) berpengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas pelanggan. Kontradiksi dengan kajian teori dan hasil penelitian di atas, Kassim dan Abdullah (2010) yang melakukan penelitian lintas budaya terhadap pengguna layanan online di Qatar dan Malaysia memperoleh hasil temuan bahwa kepercayaan tidak berpengaruh signifikan terhadap pembelian ulang. Suatu studi empiris yang dilakukan oleh Barone dan Quantara (2008) mengungkap bahwa keputusan psikologis individual dalam memilih suatu bank terutama justru didasarkan pada keyakinannya terhadap lembaga perantara tersebut dan aksesibilitas geografis atau lokasi bank yang dimaksud. Faktor pembentuk keyakinan individu memang tidak sepenuhnya bisa dijelaskan secara empiris, sehingga faktor-faktor heuristic and emotional bisa saja menjadi penentu dalam memilih bank sebagai mitra bisnisnya. Fenomena lain menarik yang ditemukan dalam studi tersebut adalah bahwa nasabah yang menyatakan tidak puas terhadap suatu bank tidak selalu otomatis mempunyai niatan untuk beralih ke bank lain, terutama karena alasan ketidaknyamanan dengan biaya transaksi dan jumlah waktu terbuang untuk memulai berinteraksi dengan bank yang baru. Implikasi strategis dari temuan tersebut adalah bahwa penerapan tinggi-rendahnya faktor bunga bank dan besaran fee dibanding bank pesaing lainnya bukan menjadi alasan pokok bagi nasabah untuk beralih atau tidak beralih ke bank lainnya. Faktor lain seperti misalnya, adanya ikatan emosional (emotional bond) antara bank dan nasabah justru dapat menjadi faktor penentu dalam mengelola kepuasan

133 118 yang mengarah pada loyalitas nasabah terhadap suatu bank. Fenomena yang mengindikasi adanya keraguan terhadap loyalitas nasabah memang sudah saatnya dicarikan alternatif solusinya terutama dalam situasi persaingan antar bank yang sangat tajam, tuntutan pemenuhan variasi kebutuhan nasabah, adopsi kemajuan teknologi perbankan, atau pun karena pengaruh faktor ketidakpastian yang muncul karena perubahan lingkungan ekonomi dan bisnis lainnya. 5.3 Keterbatasan Penelitian Penelitian ini dilakukan di satu cabang bank, yakni di BCA Cabang Kuta dengan ukuran sampel yang sifatnya nonprobabilitas, sehingga tidak dapat digeneralisir di tempat lain. 5.4 Implikasi Penelitian Berdasarkan hasil temuan dalam penelitian ini, maka implikasi teoritis yang dapat disampaikan bahwa pengembangan konsep dan model dalam penelitian ini memberikan kontribusi terhadap ilmu pengetahuan, khususnya yang terkait dengan ilmu pemasaran dan perilaku konsumen yang digunakan untuk memecahkan masalah penelitian. Penelitian ini juga memiliki implikasi praktis bagi pihak manajemen bank dalam mengembangkan layanan perbankan elektronik berbentuk aplikasi smartphone karena penelitian ini menemukan bahwa E-servqual berpengaruh positif dan signifikan terhadap customer satisfaction, trust, dan repeat usage.

134 119 Implikasi strategis dari temuan penelitian ini adalah bahwa nasabah BCA Kuta menginginkan layanan perbankan elektronik yang begitu cepat. Hal tersebut ditunjukkan melalui nilai E-Servqual yang terefleksikan pada dimensi responsiveness dengan nilai paling tinggi, yaitu 0,822. Oleh karena itu, untuk memperbaiki kondisi yang ada pihak bank harus memperhatikan aspek ini. BCA harus mempertahankan kualitas layanan yang cepat, bahkan meningkatkan serta memperbaiki kualitas aplikasi BCA Mobile yang masih terkesan lambat dan harus menunggu lampu indikator berwarna hijau agar siap digunakan untuk bertransaksi. BCA juga harus memberikan sistem pelayanan online yang up to date, sehingga sistem layanan yang diberikan diharapkan dapat menunjukkan peranannya dalam menyelesaikan masalah perbankan yang dihadapi nasabah serta layanan dapat berjalan sesuai harapan nasabah. Berdasarkan kondisi yang terjadi lapangan pada saat pra-survei, di mana tingkat penggunaan ulangan layanan BCA Mobile begitu rendah, yakni di bawah 30 persen dan setelah dilakukan penelitian diperoleh hasil bahwa E-Servqual berpengaruh positif dan signifikan terhadap repeat usage nasabah BCA KCU Kuta Bali dapat diterima dengan nilai probability 0,000 (<0,05) dan nilai koefisien 0,284. Temuan penelitian ini menunjukkan hubungan antara kualitas layanan dan penggunaan ulang (repeat usage). Berdasarkan kondisi tersebut, maka BCA khusunya BCA KCU Kuta Bali harus menyiapkan serangkaian aktivitas edukasi kepada nasabah mengenai peranan layanan BCA Mobile yang mudah, aman, dan praktis, sehingga teknologi baru yang dihadirkan oleh BCA tersebut dapat diadopsi oleh nasabah serta meningkatkan penggunaan ulang layanan tersebut.

135 120 Suganthi dan Balachandran (2001) menyebutkan bahwa keberhasilan dari saluran distribusi perbankan yang baru dalam memasarkan produk-produk jasa perbankan adalah bagaimana teknologi baru tersebut dapat diadopsi oleh konsumen. Dengan kata lain teknologi baru yang ditawarkan oleh bank tidak akan berhasil jika tidak dapat diadopsi oleh nasabah.

136 121 BAB VI SIMPULAN DAN SARAN 6.1 Simpulan Berdasarkan hasil analisis data dengan menggunakan perangkat lunak AMOS 18, diperoleh beberapa kesimpulan dalam penelitian ini. 1. E-Servqual berpengaruh positif dan signifikan terhadap customer satisfaction nasabah BCA KCU Kuta Bali. Hal ini berarti bahwa semakin baik E-Servqual maka semakin meningkat kepuasan nasabah BCA KCU Kuta Bali. 2. E-Servqual berpengaruh positif dan signifikan terhadap trust nasabah BCA KCU Kuta Bali. Hal ini berarti bahwa semakin baik E-Servqual, maka semakin meningkat kepercayaan nasabah BCA KCU Kuta Bali. 3. E-Servqual berpengaruh positif dan signifikan terhadap repeat usage nasabah BCA KCU Kuta Bali. Hal ini berarti bahwa semakin baik E- Servqual maka semakin meningkat pengunaan ulang layanan BCA Mobile oleh nasabah BCA KCU Kuta Bali. 4. Customer satisfaction berpengaruh positif dan signifikan terhadap trust nasabah BCA KCU Kuta Bali. Hal ini berarti bahwa semakin puas nasabah maka semakin meningkat kepercayaan nasabah BCA KCU Kuta Bali. 5. Customer satisfaction berpengaruh positif dan signifikan terhadap repeat usage nasabah BCA KCU Kuta Bali. Hal ini berarti bahwa semakin puas 121

137 122 nasabah maka semakin berulang penggunaan layanan BCA Mobile pada nasabah BCA KCU Kuta Bali. 6. Trust berpengaruh positif dan signifikan terhadap repeat usage nasabah BCA KCU Kuta Bali. Hal ini berarti bahwa semakin tinggi kepercayaan nasabah maka semakin meningkat penggunaan ulang layanan BCA Mobile pada nasabah BCA KCU Kuta Bali. 6.2 Saran Saran Bagi BCA 1. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh nilai E-Servqual yang terefleksikan pada dimensi responsiveness dengan nilai paling tinggi, yaitu 0,822. Hal ini menandakan bahwa nasabah BCA menginginkan pelayanan yang begitu cepat. Oleh karena itu, untuk memperbaiki kondisi yang ada pihak bank harus memperhatikan aspek ini. BCA harus mempertahankan kualitas layanan yang cepat, bahkan meningkatkan serta memperbaiki kualitas aplikasi BCA Mobile yang masih terkesan lambat dan harus menunggu lampu indikator berwarna hijau agar siap digunakan untuk bertransaksi. BCA juga harus memberikan sistem pelayanan online yang up to date, sehingga sistem layanan yang diberikan diharapan dapat menunjukkan peranannya dalam menyelesaikan masalah perbankan yang dihadapi nasabah serta layanan dapat berjalan sesuai harapan nasabah. 2. Berdasarkan kondisi yang terjadi lapangan pada saat pra-survei, di mana tingkat penggunaan ulangan layanan BCA Mobile begitu rendah, yakni di

138 123 bawah 30 persen dan setelah dilakukan penelitian diperoleh hasil bahwa E- Servqual berpengaruh positif dan signifikan terhadap repeat usage nasabah BCA KCU Kuta Bali. Dengan demikian, maka pihak manajemen BCA, khususnya BCA KCU Kuta Bali harus menyiapkan serangkaian aktivitas edukasi kepada nasabah mengenai peranan layanan BCA Mobile yang mudah, aman, dan praktis, sehingga teknologi baru yang dihadirkan oleh BCA tersebut dapat menciptakan kepercayaan untuk diadopsi oleh nasabah sehingga dapat meningkatkan penggunaan ulang layanan tersebut Saran Bagi Peneliti Selanjutnya Peneliti selanjutnya diharapkan mengembangkan penelitian dengan membandingkan layanan e-banking pada perangkat smartphone, yakni BCA Mobile dengan layanan serupa yang juga mulai ditawarkan oleh kompetitor, misalnya BRI Mobile, Mandiri Mobile, dan BNI Mobile.

139 124 DAFTAR PUSTAKA Akbar, M.M. and N. Parvez Impact of Service Quality, Trust, and Customer Satisfaction on Customer Loyalty, ABAC Journal, Vol. 29, No. 1, January-April, pp Anandarajan, M., M. Igbaria, and U.P. Anakwe IT Acceptance in a Lessdeveloped ry: A Motivational Factor Perspective, International Journal of Information Management, Vol. 22, No. 1, pp Anderson, J. C. and A. Narus A Model of Distributor Firm and Manufacturing Firm Working Partnership, Journal of Marketing, Vol 54, January, Anderson, R. E. and Srinivasan, S. S E-Satisfaction and E-loyalty: A Contigency Framework, Journal of Psychology and Marketing, Vol 20, February 2003, pp Assael, H Consumer Behavior: A Strategic Approach. USA: Houghton Mifflin Company Asubonteng, P., K. J. McCleary, and J. E. Swan SERVQUAL Revisited: A Critical Review of Service Quality, The Journal of Service Marketing, Vol. 10, Iss. 6, pg. 62. Aydin, S., G. Ozer, and O. Arasil Customer Loyalty and The Effect of Switching Costs as a Moderator Variable: A Case in The Turkish Mobile Phone Market, Marketing Intelligence & Planning, Vol. 23, Iss: 1, pp Barnes, J. G Rahasia Manajemen Hubungan Pelanggan. Yogyakarta: Andi. Barned, S. J. and R. T. Vidgen An Integrative Approach to the Assessment of E-Commerce Quality. Journal of Electronic Commerce Research, Vol. 3, No. 3. Barone and Quantara Banking Competition, Switching Costs and Customer Vulnerability: The Case of South Italy The Icfai Journal of Behavioral Finance, Vol. 5, No. 1. Bloemer, J., Ruyter, K., and P. Peeters Investigating Drivers of Bank Loyalty: The Complex Relationship Between Image, Service Quality and

140 125 Satisfaction, International Journal of Bank Marketing, Vol. 16, No. 7, pp Chau, V.S. and L.W.L.C. Ngai The Youth Market for Internet Banking Service: Perceptions, Attitude and Behavior, Journal of Service Marketing, Vol. 24, No. 1, pp Cronin, J.J. and S.A. Taylor Measuring Service Quality: A Reexamination and Extention, Journal of Marketing, Vol. 5, No. 4, pp , M. K. Brady, and G. T. M. Hult Assessing the Effects of Quality, Value, and Customer Satisfaction on Consumer Behavioral Intentions in Service Environments, Journal of Retailing, Vol. 76, No. 2, pp Curran, J.M. and M.L. Meuter Self-Service Technology Adoption: Comparing Three Technologies, Journal of Services Marketing, Vol. 19 No. 2, pp Dagger, T.S. and T.K. O Brien Does Experience Matter? Differences in Relationship Benefits, Satisfaction, Trust, Commitment and Loyalty for Novice and Experienced Service Users, European Journal of Marketing, Vol. 44, Iss: 9, pp Davis, F.D Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology, MIS Quarterly, Vol. 13, No. 3, pp Doney, P. M. and J. P. Cannon An Examination of the Nature of Trust in Buyer-Seller Relationships, Journal of Marketing, April, pp Duck, Kim The relationships between service quality, customer satisfacation, and repurchase intention in Korean private golf courses, UMI Microform Engelland, B., C. Hopkins, L. Workman, M. Singh Service Quality and Repeat Usage: A Case of Rising Expectations, Edgar, M. and G. Fuchs Why and How Service Quality Perceptions Impact Consumer Responses, Journal of Managing Service Quality, Vol. 19, No. 4, pp Ferdinand, A Structural Equation Modelling dalam Penelitian Manajemen. Semarang: BP UNDIP.

141 126 Festus, Olorunniwo., K. Maxwell, and H. Udo Service Quality, Customer Satisfaction, and Behavioral Intentions in The Service Factory. The journal of Service Marketing 2006:20.1:ABI/INFORM Research, pp Floh, A. and H. Treiblmaier What Keeps The E-Banking Customer Loyal? A Multigroup Analysis of The Moderating Role of Consumer Characteristics on E-Loyalty in The Finansial Service Industry, Journal of Electronic Commerce Research, Vol. 7, No. 2. Gerrard, P. and J.B. Cunningham The Diffusion of Internet Banking Among Singapore Consumers, International Journal of Bank Marketing, Vol. 21, Iss: 1, pp Gassenheimer, J. B. and C. Manolis The Influence of Product Customization and Supplier Selection on Future Intention: The Mediating Effects of Salesperson and Organizational Trust, Journal of Managerial Issues, XIII, No. 4, Harris, L.C. and M.M.H. Goode Online Servicecapes, Trust, and Purchase Intentions, Journal of Services Marketing, Vol. 24, Iss: 3, pp Herington, C. and S. Weaven Can Banks Improve Customer Relationships With High Quality Online Services? Journal Managing Service Quality, Vol. 17, No. 4. Hicks, J.M., T.J. Page, Jr., B.K. Behe, J.H. Dennis, and R.T. Fernandez Delighted Consumers Buy Again, Journal of Consumer Satisfaction, Dissatisfaction and Complaining Behavior, Vol. 18, pp Ho, S.H. and Ko, Y.Y Effects to Self-Service Technology on Customer Value and Customer Readiness, Journal Internet Research, Vol. 18, No. 4, pp Horppu, M. and O. Kuivalainen Online Satisfaction, Trust and Loyalty, and The Impact of The Offline Parent Brand, Journal of Product & Brand Management, Vol. 17, Iss: 6, pp Indonesian Consumer Profile Jasfar, Farida Kualitas Hubungan (Relationship Quality) dalam Jasa Penjualan. Jurnal Riset Ekonomi dan Manajemen, Vol. 2, No. 3. Kassim, N. and N.A. Abdullah The Effect of Perceived Service Quality Dimensions on Customer Satisfaction, Trust, and Loyalty in E-Commerce

142 127 Settings, Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, Vol. 22 No. 3, pp Kotler, P. and G. Armstrong Prinsip-prinsip Pemasaran. Edisi Bahasa Indonesia. Jilid 1. Jakarta: Erlangga. and K.L. Keller Manajemen Pemasaran. Edisi Bahasa Indonesia. Jilid 1. Jakarta: Erlangga. Kuncoro, E. A. and Riduwan Cara Menggunakan Dan Memaknai Analisis Jalur (Path Analysis). Bandung: Alfabeta. Ladhari, R., I. Ladhari, and M. Morales Bank Service Quality: Comparing Canadian and Tunisian Customer Perceptions, International Journal of Bank Marketing, Vol. 29, No. 3, pp Lau, G. T. and S. H. Lee Consumers Trust in a Brand and the Link to Brand Loyalty, Journal of Market Focused Management, Vol. 4, Lee, J., J. Lee, and L. Feick The Impact of Switching Costs on The Customer Satisfaction-Loyalty Link: Mobile Phone Service in France, Journal of Services Marketing, Vol. 15, Iss: 1, pp Lesmana, Andi Analisis Kepuasan Nasabah terhadap Pelayanan Bank Mandiri (PERSERO)Tbk di Bagian Retail & Consumer Risk Group. Tesis. Universitas Gunadarma, Depok. Lestari, Sri Ekasari dan Siti Mufattahah Kepuasan Pelanggan dan Kualitas Pelayanan pada Pusat Pengembangan dan Pemberdayaan Pendidik dan Tenaga Kependidikan Bahasa Jakarta, Jurnal Psikologi, Vol. 2, No. 2. Lichtenstein, S. and K. Williamson Understanding Consumer Adoption of Internet Banking: An Interpretive Study in The Australian Banking Context, Journal of Electronic Commerce Research, Vol. 7, No 2. Lovelock, C. and L.K. Wright Manajemen Pemasaran Jasa. Edisi Bahasa Indonesia. Jakarta: PT Indeks., P. Patterson, and R. Walker Service Marketing: An Asia- Pasific and Australian Perspective, 3 rd Edition. Frenchs Forest NSW: Pearson Education Australia. Luarn, P. dan H. Lin, A Customer Loyalty Model for E-Service Context, Jounal of Electronic Commerce Research, Vol. 4, No. 4.

143 128 Lustsik, O Can E-Banking Services Be Profitable? Journal Tartu University Press. Majalah Info BCA No. 211 Tahun Maholtra, N. K Riset Pemasaran: Pendekatan dan Terapan, Edisi 1, Jilid 1 dan 2. Jakarta: Indeks. Moorman, Cristine, G. Zaltman, and R. Desphande Relationship Between Providers and Users of Market Research: The Dynamics of Trust Within and Between Organizations, Journal of Marketing Research, Vol. 23, Mowen, J. and M. Minor, Perilaku Konsumen, Edisi 5. Jakarta: Erlangga. Murray and Howat The Relationship among Service Quality, Value, Satisfaction, and Future Intentions of Customer at an Australian Sports and Leisure Centre. Sport Management Review. University of South Australia. O Brian, David and Detmar Straub The Relative Importance of Perceived Ease of Use in IS Adoption: A Study of e-commerce Adoption, Journal of the association for information system, Vol. 1, Article 8. Oliver, R. L., Whence Consumer Loyalty, Journal of Marketing, Vol. 63, 1999, pg. 33. Olorunniwo, F. M. K. Hsu, and G. J. Udo Service Quality, Customer Satisfaction, and Behavioral Intention in the Service Factory, Journal of Services Marketing, Vol. 20, No. 1, pp O'Neill, M., C. Wright, and F. Fitz Quality Evaluation in On-line Service Environments: An Application of The Importance-Performance Measurement Technique, Journal Managing Service Quality, Vol. 11 Iss. 6, pp Pahnila, S. and T. Pikkarainen Consumer Acceptance of Online Banking: An Extension of The Technology Acceptance Model, Internet Research, Vol. 14, No. 3. Parasuraman, A., V. A. Zeithmal, and L. L. Berry A Conceptual Model of Service Quality and Its Implications for Future Research, Journal of Marketing, fall, 49, pp

144 129, and A. Malhotra E-S-Qual: A Multiple- Item Scale for Assesing Electronic Service Quality, Journal of Service Research, Vol. 7, No. X, February 2005, pp Servqual: A Multiple Item Scale for Measuring Consumer Perceptions of Service Quality, Journal of Retailing, Spring, 64, 1, ABI/INFORM Global, pg. 12. Pavlou, Fred Perceived Usefulnes, Perceived Ease of Use and User Acceptance of Information Technology, MIS Quarterly, September. Rahardjo, B Mengimplemetasikan Electronic Commerce di Indonesia, PPAU Mikroelektronika ITB, TR-PPAUME Roberts, K., S. Varki, and R. Brodie Measuring The Quality Of Relationship In Customer Services: An Empirical Study, European Journal of Marketing, Vol. 37, No. 1/2, pp Sanjaya, Iman Pengukuran Kualitas Layanan Website Kementrian Kominfo dengan Menggunakan Metode WebQual 4.0, Jurnal Penelitian IPTEK- KOM, Vol. 14, No. 1. Santoso, Singgih Structural Equation Modelling, Konsep dan Aplikasi dengan AMOS. Jakarta: PT Elex Media Komputindo. Sharma, Neeru and P. G. Patterson The Impact of Communication Effective and Service Quality on Relationship Commitment in Consumer, Proffesional Service, The Journal of Service Marketing, Vol. 13, No. 2, Schiffman, L. and L.L. Kanuk Perilaku Konsumen. Edisi Bahasa Indonesia. Jakarta: PT Indeks. Siddiqi, K.O Between Service Quality Attributes, Customer Satisfaction and Customer Loyalty in the Retail Banking Sector in Bangladesh, International Journal of Business and Management, Vol. 6, No. 3, pp Sivadass, E. and J.L. Baker-Prewitt An Examination of the Relationship Between Service Quality, Customer Satisfaction, and Store Loyalty, International Journal od Retail & Distribution Management, Vol. 28, No. 2, pp Spreng, R. A. and R. D. Machoy An Empirical Examination of A Model of Perceived Service Quality and Satisfaction, Journal of Retailing, Vol. 72, No. 2, pp

145 130 Service Quality and Satisfaction, Journal of Retailing, Summer 96, Vol 72, Issue 2, p Suganthi, B. and Balachandran Internet Banking Patronage - An Empirical Investigation of Malaysia, Journal of Internet Banking and Commerce, Sugiyono Metode Penelitian Bisnis. Bandung: Alfabeta. Sulaiman, Wahid Statistik Non-Parametrik Contoh Kasus dan Pemecahannya dengan SPSS. Yogyakarta: Penerbit Andi. Supranto Pengukuran Tingkat Kepuasan Pelanggan. Jakarta: PT Rineka Cipta. Suprapti, N.W.S Perilaku Konsumen: Pemahaman Dasar dan Aplikasinya dalam Strategi Pemasaran. Denpasar: Udayana University Press Perilaku Pasca Pembelian: Sebuah Tinjauan Konseptual untuk Peluang Penelitian, Jurnal Matrik, Vol. 3, No. 1, Februari, pp Swaid, S. I. and R. T. Wigand Key Dimensions of E-commerce Service Quality and Its Relationships to Satisfaction and Loyalty, 20th Bled econference emergence: Merging and Emerging Technologies, Processes, and Institutions, Bled-Slovenia. Taylor, Steven A Assessing the Use of Regression Analysis in Examining Service Recovery in the Insurance Industry: Relating Service Quality, Customer Satisfaction, and Customer Trust, Journal of Insurance Issues, Vol. 24, pp Tjiptono, Fandy Manajemen Jasa. Yogyakarta: Andi. Torres-Moraga, E., A. Z. Vasquez-Parraga, and J. Zamora-Gonzalez Customer Satisfaction and Loyalty: Start with the Product, Culminate with the Brand, Journal of Consumer Marketing, Vol. 25, Iss: 5, pp Wang, Chun and Zheng Wang The Impact of Internet on Service Quality in the Banking Sector, Thesis. Lulea University of Technology. Williams and Roland How Length of Patronage Affect The Impact of Customer Satisfaction on Repurchase Intention, Journal of Satisfaction, Dissatisfactioan, and Complaining Behavior, Vol.7, pp

146 131 Yang, Z. and R. T. Peterson Measuring Customer Perceived Online service Quality, Scale Development and Managerial, International Journal of Operations & Production Management, Vol. 24, No. 11, pp , and L. Huang Taking The Pulse of Internet Pharmacies, Journal Marketing Health Services, Summer, pp Yeh, Y.S. and Y.M. Li Building Trust in M-Commerce: Contributing from Quality and Satisfaction, Online Information Review, Vol. 33, Iss: 6, pp Yuan, X., H.S. Lee, and S.Y. Kim Present and Future of Internet Banking in China, Journal of Internet Banking and Commerce, Vol. 15, No. 1. Zeithaml, V.A. and M.J. Bitner Services Marketing: Integrating Customer Focus Across the Firm. New York: McGraw Hill., A. Parasuraman, and A. Malhotra Service Quality Delivery Through Websites: A Critical Review of Extant Knowledge, Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 30, No. 4, pp

147 LAMPIRAN 1

148 2 Lampiran 1 KUESIONER PENELITIAN PENGARUH E-SERVQUAL TERHADAP CUSTOMER SATISFACTION, TRUST, DAN REPEAT USAGE LAYANAN BCA MOBILE I. Identitas Responden 1. Nama : Usia :... tahun 3. Jenis Kelamin : Laki-laki Perempuan 4. Pekerjaan : Pelajar/Mahasiswa PNS Pegawai Swasta Wiraswasta Lainnya, sebutkan Pendidikan Terakhir : SMP SMA Diploma S1 Lainnya 6. Penghasilan setiap bulan: < Rp ,00 Rp ,00 s.d. < Rp ,00 Rp ,00 s.d. < Rp ,00 Rp ,00 7. Apakah Anda telah menggunakan layanan BCA Mobile? Ya Tidak 8. Frekuensi penggunaan layanan BCA Mobile: 2 5 kali per bulan 6 10 kali per bulan lebih dari 10 kali per bulan

149 3 II. Lembar Angket Pengaruh E-Servqual Terhadap Customer Satisfaction, Trust, dan Repeat Usage Layanan BCA Mobile. Petunjuk pengisian: berilah hanya satu jawaban dengan tanda silang (X) pada setiap pertanyaan pada kolom yang telah tersedia. Anda bebas memberikan jawaban yang Anda anggap sesuai dan mewakili diri Anda dengan ketentuan sebagai berikut: 1. silang (X) nomor 1 jika sangat tidak setuju, 2. silang (X) nomor 2 jika tidak setuju, 3. silang (X) nomor 3 jika netral, 4. silang (X) nomor 4 jika setuju, serta 5. silang (X) nomor 5 jika sangat setuju.

150 4 NO PERNYATAAN E-SERVQUAL A Ease of Use Layanan BCA Mobile memberi kemudahan dalam mengakses informasi. Layanan BCA Mobile memberi kemudahan dalam mengakses transaksi finansial. Layanan BCA Mobile memberi kemudahan untuk dimengerti. Layanan BCA Mobile memberikan kemudahan untuk menjadi terampil di dalam penggunaannya. B Application Design Layanan BCA Mobile memiliki tampilan yang menarik dengan font, warna, grafik, dan gambar yang merupakan komposisi yang saling mendukung. Layanan BCA Mobile memiliki ciri khas desain tampilannya. Layanan BCA Mobile bentuk desain aplikasi yang kreatif. Layanan BCA Mobile memiliki desain aplikasi yang tertata dengan rapi dan teratur. Konsep desain BCA Mobile sedemikian rupa tidak mengganggu kualitas layanan yang diberikan.

151 5 C D E Responsiveness Layanan BCA Mobile menunjukkan peranannya dalam menyelesaikan masalah. Layanan BCA Mobile memberikan konfirmasi atas keberhasilan atau kegagalan menjalankan transaksi. Layanan BCA Mobile membantu bertransaksi dengan cepat dan efisien. Layanan BCA Mobile siap untuk diakses sewaktu-waktu ketika dibutuhkan oleh nasabah. Personalization Layanan BCA Mobile memperhatikan kebutuhan nasabah secara personal. Layanan BCA Mobile memungkinkan saya mengakses transaksi sesuai kebutuhan. Layanan BCA Mobile memberikan saya pilihan akses untuk bertransaksi. Layanan BCA Mobile memahami kebutuhan konsumen secara spesifik. Assurance Saya dapat mengakses syarat dan ketentuan layanan BCA Mobile. Layanan BCA Mobile memiliki sistem keamanan yang baik. Layanan BCA Mobile memiliki ketersediaan informasi nomor kontak atau call center. BCA sebagai penyedia layanan BCA Mobile memiliki reputasi yang baik.

152 CUSTOMER SATISFACTION Saya merasa ada kesesuaian manfaat dengan pengorbanan yang saya keluarkan untuk bertransaksi dengan layanan BCA Mobile Layanan BCA Mobile mampu memenuhi harapan saya. Saya merasakan pengalaman yang menyenangkan ketika menggunakan layanan BCA Mobile. Bagi saya, pilihan menggunakan layanan BCA Mobile adalah tindakan yang tepat. Saya merasa puas atas layanan BCA Mobile secara keseluruhan. TRUST Saya rasa layanan BCA Mobile mampu memecahkan masalah layanan keuangan yang mungkin terjadi tanpa batasan. Keberadaan layanan BCA Mobile ini, menurut saya benar-benar berkomitmen untuk kepuasan nasabah. Menurut saya, sebagian besar dari apa yang dikatakan pihak bank tentang kinerja aplikasi BCA Mobile adalah benar. Jika aplikasi BCA Mobile membuat klaim atau janji tentang layananannya, itu mungkin benar. Secara keseluruhan saya percaya terhadap layanan BCA Mobile.

153 7 NO PERNYATAAN REPEAT USAGE Apabila saya membutuhkan akses ke layanan perbankan, maka saya akan menggunakan kembali layanan BCA Mobile. Saya berniat menggunakan layanan BCA Mobile secara berkesinambungan. Apabila saya membutuhkan akses ke layanan perbankan di masa yang akan datang, maka saya tidak akan menggunakan layanan lain selain BCA Mobile.

154 8 Lampiran 2: Tabulasi Data Hasil Penelitian No. Responden Jenis Kelamin Usia Pendidikan Pekerjaan Penghasilan Frekuensi Penggunaan

155

156

157

158 Keterangan: Notasi Jenis Kelamin Usia Pendidikan Pekerjaan Penghasilan Frekuensi 1 Laki-laki th SMP Pelajar / Mahasiswa < Rp 3 juta 2 5 kali 2 Perempuan >30 40 th SMU / Sederajat PNS Rp 3 juta s.d. < Rp 10 juta 6 10 kali 3 - >40 50 th Akademi / Diploma Pegawai Swasta Rp 10 juta s.d. < Rp 25 juta 10 kali 4 - >50 60 th Sarjana ( S1) Wiraswasta Rp 25 juta > 60 th Lainnya Lainnya - -

159 13 No. Responden x1.1 x1.2 x1.3 x1.4 x2.1 x2.2 x2.3 x2.4 x2.5 x3.1 x3.2 x3.3 x

160

161

162

163 17 No. Responden x4.1 x4.2 x4.3 x4.4 x5.1 x5.2 x5.3 x5.4 y1.1 y1.2 y1.3 y1.4 y

164

165

166

167 21 No. Responden y2.1 y2.2 y2.3 y2.4 y2.5 y3.1 y3.2 y

168

169

170

171 25 Lampiran 3: Statistik Deksriptif Indikator N Mean Std. Error of Mean Median Mode Std. Deviation Variance Range Min Max Sum x x x x X x x x x x X x x x x x x x x x x x x y y y y y y y y y y y y y

172 26 Valid Laki-laki Perempuan Total Je nis Ke lamin Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Usia Valid th th th th > 60 th Total Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Pendidik an Valid SMP SMU Sederajat Akademi/Diploma S1 Lainnya Total Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Pek er jaan Valid Pelajar/Mhs PNS Kary. Sw asta Wirasw asta Lainnya Total Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent

173 27 Valid < 3 juta 3-10 juta >10-25 juta > 25 juta Total Penghas ilan Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Fr ek ue nsi Pe nggunaan Valid 2-5 kali 6-10 kali > 10 kali Total Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent x1.1 Valid Total Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total x1.2 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total x1.3 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent

174 28 Valid Total x1.4 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total x2.1 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total x2.2 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total x2.3 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent

175 29 Valid Total x2.4 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total x2.5 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total x3.1 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total x3.2 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent

176 30 Valid Total x3.3 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total x3.4 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total x4.1 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total x4.2 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent

177 31 Valid Total x4.3 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total x4.4 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total x5.1 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total x5.2 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent

178 32 Valid Total x5.3 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total x5.4 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total y1.1 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total y1.2 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent

179 33 Valid Total y1.3 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total y1.4 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total y1.5 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total y2.1 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent

180 34 Valid Total y2.2 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total y2.3 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total y2.4 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total y2.5 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent

181 35 Valid Total y3.1 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total y3.2 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent Valid Total y3.3 Cumulativ e Frequenc y Percent Valid Percent Percent

182 36 Lampiran 4: Crosstabs Ease of Use * Jenis Kelamin Cross tab Ease of use Total Rendah Tinggi % w ithin Jenis Kelamin % w ithin Jenis Kelamin % w ithin Jenis Kelamin Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan Total ,5% 42,1% 38,9% ,5% 57,9% 61,1% ,0% 100,0% 100,0% Pearson Chi-Square Continuity Correction a Likelihood Ratio Fisher's Exact Test N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided),573 b 1,449,362 1,547,571 1, a. Computed only for a 2x2 table Exact Sig. (2-s ided) Exact Sig. (1-s ided),536,273 b. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 29,56. Ease of Use * Usia Cross tab Ease of use Total Rendah Tinggi % w ithin Usia % w ithin Usia % w ithin Usia Usia th th th th > 60 th Total ,2% 45,5% 39,1% 44,4%,0% 38,9% ,8% 54,5% 60,9% 55,6% 100,0% 61,1% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

183 37 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 5,999 a 4,199 8,422 4, a. 2 cells (20,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 2,72. Ease of Use * Pendidikan Cross tab Ease of use Total Rendah Tinggi % w ithin Pendidikan % w ithin Pendidikan % w ithin Pendidikan Pendidikan SMU Akademi/ SMP Sederajat Diploma S1 Lainnya Total ,0% 40,3% 43,5% 37,5% 33,3% 38,9% ,0% 59,7% 56,5% 62,5% 66,7% 61,1% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided),693 a 4,952,711 4, a. 4 cells (40,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 1,17. Ease of Use * Pekerjaan Cross tab Ease of use Total Rendah Tinggi % w ithin Pekerjaan % w ithin Pekerjaan % w ithin Pekerjaan Pekerjaan Pelajar/Mhs PNS Kary. Sw asta Wirasw asta Lainnya Total ,0% 25,0% 43,5% 37,8% 41,7% 38,9% ,0% 75,0% 56,5% 62,2% 58,3% 61,1% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

184 38 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 2,214 a 4,696 2,280 4, a. 3 cells (30,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 3,11. Ease of Use * Penghasilan Cross tab Ease of use Total Rendah Tinggi % w ithin Penghasilan % w ithin Penghasilan % w ithin Penghasilan Penghas ilan < 3 juta 3-10 juta >10-25 juta > 25 juta Total ,8% 43,4% 37,2% 43,5% 38,9% ,2% 56,6% 62,8% 56,5% 61,1% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Chi-Square Te s ts Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 3,190 a 3,363 3,308 3, a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 8,94. Ease of Use * Frekuensi Penggunaan Cross tab Ease of use Total Rendah Tinggi % w ithin Frekuensi Penggunaan % w ithin Frekuensi Penggunaan % w ithin Frekuensi Penggunaan Frekuensi Penggunaan 2-5 kali 6-10 kali > 10 kali Total ,0% 46,3% 27,8% 38,9% ,0% 53,7% 72,2% 61,1% ,0% 100,0% 100,0% 100,0%

185 39 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 1,932 a 2,381 1,958 2, a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 7,00. Application Design * Jenis Kelamin Cross tab Applic ation Design Total Rendah Tinggi % w ithin Jenis Kelamin % w ithin Jenis Kelamin % w ithin Jenis Kelamin Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan Total ,1% 50,0% 48,3% ,9% 50,0% 51,7% ,0% 100,0% 100,0% Pearson Chi-Square Continuity Correction a Likelihood Ratio Fisher's Exact Test N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided),146 b 1,702,054 1,817,146 1, a. Computed only for a 2x2 table Exact Sig. (2-s ided) Exact Sig. (1-s ided),763,408 b. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 36,73. Application Design * Usia Cross tab Application Design Total Rendah Tinggi % w ithin Usia % w ithin Usia % w ithin Usia Usia th th th th > 60 th Total ,3% 49,1% 52,2% 50,0% 28,6% 48,3% ,7% 50,9% 47,8% 50,0% 71,4% 51,7% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

186 40 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 1,489 a 4,829 1,530 4, a. 2 cells (20,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 3,38. Application Design * Pendidikan Cross tab Application Design Total Rendah Tinggi % w ithin Pendidikan % w ithin Pendidikan % w ithin Pendidikan Pendidikan SMU Akademi/ SMP Sederajat Diploma S1 Lainnya Total ,0% 59,7% 47,8% 39,8% 66,7% 48,3% ,0% 40,3% 52,2% 60,2% 33,3% 51,7% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Chi-Square Te s ts Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 6,188 a 4,186 6,228 4, a. 4 cells (40,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 1,45. Application Design * Pekerjaan Cross tab Application Design Total Rendah Tinggi % w ithin Pekerjaan % w ithin Pekerjaan % w ithin Pekerjaan Pekerjaan Pelajar/Mhs PNS Kary. Sw asta Wirasw asta Lainnya Total ,0% 18,8% 45,7% 53,1% 58,3% 48,3% ,0% 81,3% 54,3% 46,9% 41,7% 51,7% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

187 41 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 7,106 a 4,130 7,589 4, a. 2 cells (20,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 3,87. Application Design * Penghasilan Cross tab Application Design Total Rendah Tinggi % w ithin Penghasilan % w ithin Penghasilan % w ithin Penghasilan Penghas ilan < 3 juta 3-10 juta >10-25 juta > 25 juta Total ,7% 48,2% 53,5% 52,2% 48,3% ,3% 51,8% 46,5% 47,8% 51,7% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Chi-Square Te s ts Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 1,744 a 3,627 1,756 3, a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 11,12. Application Design * Frekuensi Penggunaan Cross tab Application Design Total Rendah Tinggi % w ithin Frekuensi Penggunaan % w ithin Frekuensi Penggunaan % w ithin Frekuensi Penggunaan Frekuensi Penggunaan 2-5 kali 6-10 kali > 10 kali Total ,9% 43,9% 61,1% 48,3% ,1% 56,1% 38,9% 51,7% ,0% 100,0% 100,0% 100,0%

188 42 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 1,507 a 2,471 1,514 2, a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 8,70. Responsiveness * Jenis Kelamin Cross tab Responsiv eness Total Rendah Tinggi % w ithin Jenis Kelamin % w ithin Jenis Kelamin % w ithin Jenis Kelamin Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan Total ,2% 53,9% 48,9% ,8% 46,1% 51,1% ,0% 100,0% 100,0% Chi-Square Te s ts Pearson Chi-Square Continuity Correction a Likelihood Ratio Fisher's Exact Test N of Valid Cases Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 1,347 b 1,246 1,019 1,313 1,348 1, a. Computed only for a 2x2 table Exact Sig. (2-s ided) Exact Sig. (1-s ided),291,156 b. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 37,16. Responsiveness * Usia Cross tab Responsiveness Total Rendah Tinggi % w ithin Usia % w ithin Usia % w ithin Usia Usia th th th th > 60 th Total ,6% 49,1% 56,5% 55,6% 28,6% 48,9% ,4% 50,9% 43,5% 44,4% 71,4% 51,1% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

189 43 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 3,407 a 4,492 3,455 4, a. 2 cells (20,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 3,42. Responsiveness * Pendidikan Cross tab Responsiveness Total Rendah Tinggi % w ithin Pendidikan % w ithin Pendidikan % w ithin Pendidikan Pendidikan SMU Akademi/ SMP Sederajat Diploma S1 Lainnya Total ,0% 56,5% 56,5% 43,2% 33,3% 48,9% ,0% 43,5% 43,5% 56,8% 66,7% 51,1% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 4,306 a 4,366 4,366 4, a. 4 cells (40,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 1,47. Responsiveness * Pekerjaan Cross tab Responsiveness Total Rendah Tinggi % w ithin Pekerjaan % w ithin Pekerjaan % w ithin Pekerjaan Pekerjaan Pelajar/Mhs PNS Kary. Sw asta Wirasw asta Lainnya Total ,5% 31,3% 54,3% 50,0% 50,0% 48,9% ,5% 68,8% 45,7% 50,0% 50,0% 51,1% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

190 44 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 3,010 a 4,556 3,071 4, a. 2 cells (20,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 3,91. Responsiveness * Penghasilan Cross tab Responsiveness Total Rendah Tinggi % w ithin Penghasilan % w ithin Penghasilan % w ithin Penghasilan Penghasilan < 3 juta 3-10 juta >10-25 juta > 25 juta Total ,5% 53,0% 51,2% 47,8% 48,9% ,5% 47,0% 48,8% 52,2% 51,1% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Chi-Square Te s ts Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 2,893 a 3,408 2,930 3, a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 11,24. Responsiveness * Frekuensi Penggunaan Cross tab Respons iv eness Total Rendah Tinggi % w ithin Frekuensi Penggunaan % w ithin Frekuensi Penggunaan % w ithin Frekuensi Penggunaan Frekuensi Penggunaan 2-5 kali 6-10 kali > 10 kali Total ,8% 43,9% 61,1% 48,9% ,2% 56,1% 38,9% 51,1% ,0% 100,0% 100,0% 100,0%

191 45 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 1,485 a 2,476 1,493 2, a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 8,80. Personalization * Jenis Kelamin Cross tab Personaliz ation Total Rendah Tinggi % w ithin Jenis Kelamin % w ithin Jenis Kelamin % w ithin Jenis Kelamin Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan Total ,1% 43,4% 45,6% ,9% 56,6% 54,4% ,0% 100,0% 100,0% Chi-Square Te s ts Pearson Chi-Square Continuity Correction a Likelihood Ratio Fisher's Exact Test N of Valid Cases Asymp. Sig. Value df (2-s ided),242 b 1,623,116 1,734,242 1, a. Computed only for a 2x2 table Exact Sig. (2-s ided) Exact Sig. (1-s ided),652,367 b. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 34,62. Personalization * Usia Cross tab Personalization Total Rendah Tinggi % w ithin Usia % w ithin Usia % w ithin Usia Usia th th th th > 60 th Total ,4% 47,3% 45,7% 44,4% 42,9% 45,6% ,6% 52,7% 54,3% 55,6% 57,1% 54,4% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

192 46 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided),122 a 4,998,122 4, a. 2 cells (20,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 3,19. Personalization * Pendidikan Cross tab Personalization Total Rendah Tinggi % w ithin Pendidikan % w ithin Pendidikan % w ithin Pendidikan Pendidikan SMU Akademi/ SMP Sederajat Diploma S1 Lainnya Total ,0% 50,0% 65,2% 37,5% 33,3% 45,6% ,0% 50,0% 34,8% 62,5% 66,7% 54,4% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 6,594 a 4,159 6,639 4, a. 4 cells (40,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 1,37. Personalization * Pekerjaan Cross tab Personalization Total Rendah Tinggi % w ithin Pekerjaan % w ithin Pekerjaan % w ithin Pekerjaan Pekerjaan Pelajar/Mhs PNS Kary. Sw asta Wirasw asta Lainnya Total ,0% 56,3% 32,6% 50,0% 58,3% 45,6% ,0% 43,8% 67,4% 50,0% 41,7% 54,4% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

193 47 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 6,780 a 4,148 6,938 4, a. 2 cells (20,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 3,64. Personalization * Penghasilan Cross tab Personalization Total Rendah Tinggi % w ithin Penghasilan % w ithin Penghasilan % w ithin Penghasilan Penghasilan < 3 juta 3-10 juta >10-25 juta > 25 juta Total ,7% 44,6% 39,5% 69,6% 45,6% ,3% 55,4% 60,5% 30,4% 54,4% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Chi-Square Te s ts Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 6,592 a 3,086 6,663 3, a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 10,48. Personalization * Frekuensi Penggunaan Cross tab Personaliz ation Total Rendah Tinggi % w ithin Frekuensi Penggunaan % w ithin Frekuensi Penggunaan % w ithin Frekuensi Penggunaan Frekuensi Penggunaan 2-5 kali 6-10 kali > 10 kali Total ,8% 46,3% 55,6% 45,6% ,2% 53,7% 44,4% 54,4% ,0% 100,0% 100,0% 100,0%

194 48 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided),886 a 2,642,883 2, a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 8,20. Assurance * Jenis Kelamin Cross tab Ass urance Total Rendah Tinggi % w ithin Jenis Kelamin % w ithin Jenis Kelamin % w ithin Jenis Kelamin Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan Total ,1% 48,7% 47,8% ,9% 51,3% 52,2% ,0% 100,0% 100,0% Pearson Chi-Square Continuity Correction a Likelihood Ratio Fisher's Exact Test N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided),043 b 1,835,003 1,954,043 1, a. Computed only for a 2x2 table Exact Sig. (2-s ided) Exact Sig. (1-s ided),881,477 b. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 36,31. Assurance * Usia Cross tab Assurance Total Rendah Tinggi % w ithin Usia % w ithin Usia % w ithin Usia Usia th th th th > 60 th Total ,1% 43,6% 54,3% 50,0% 28,6% 47,8% ,9% 56,4% 45,7% 50,0% 71,4% 52,2% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

195 49 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 2,247 a 4,690 2,288 4, a. 2 cells (20,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 3,34. Assurance * Pendidikan Cross tab Assurance Total Rendah Tinggi % w ithin Pendidikan % w ithin Pendidikan % w ithin Pendidikan Pendidikan SMU Akademi/ SMP Sederajat Diploma S1 Lainnya Total ,0% 51,6% 56,5% 44,3% 33,3% 47,8% ,0% 48,4% 43,5% 55,7% 66,7% 52,2% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 2,575 a 4,631 2,626 4, a. 4 cells (40,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 1,43. Assurance * Pekerjaan Cross tab Assurance Total Rendah Tinggi % w ithin Pekerjaan % w ithin Pekerjaan % w ithin Pekerjaan Pekerjaan Pelajar/Mhs PNS Kary. Sw asta Wirasw asta Lainnya Total ,5% 50,0% 47,8% 46,9% 58,3% 47,8% ,5% 50,0% 52,2% 53,1% 41,7% 52,2% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

196 50 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided),934 a 4,920,939 4, a. 2 cells (20,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 3,82. Assurance * Penghasilan Cross tab Assurance Total Rendah Tinggi % w ithin Penghasilan % w ithin Penghasilan % w ithin Penghasilan Penghasilan < 3 juta 3-10 juta >10-25 juta > 25 juta Total ,2% 53,0% 41,9% 43,5% 47,8% ,8% 47,0% 58,1% 56,5% 52,2% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Chi-Square Te s ts Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 1,770 a 3,621 1,774 3, a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 10,99. Assurance * Frekuensi Penggunaan Cross tab Ass urance Total Rendah Tinggi % w ithin Frekuensi Penggunaan % w ithin Frekuensi Penggunaan % w ithin Frekuensi Penggunaan Frekuensi Penggunaan 2-5 kali 6-10 kali > 10 kali Total ,3% 53,7% 44,4% 47,8% ,7% 46,3% 55,6% 52,2% ,0% 100,0% 100,0% 100,0%

197 51 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided),757 a 2,685,757 2, a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 8,60. Customer Satisfaction * Jenis Kelamin Cross tab Customer s atis faction Total Rendah Tinggi % w ithin Jenis Kelamin % w ithin Jenis Kelamin % w ithin Jenis Kelamin Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan Total ,0% 51,3% 50,0% ,0% 48,7% 50,0% ,0% 100,0% 100,0% Chi-Square Te s ts Pearson Chi-Square Continuity Correction a Likelihood Ratio Fisher's Exact Test N of Valid Cases Asymp. Sig. Value df (2-s ided),091 b 1,763,023 1,880,091 1, a. Computed only for a 2x2 table Exact Sig. (2-s ided) Exact Sig. (1-s ided),880,440 b. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 38,00. Customer Satisfaction * Usia Cross tab Customer satisfaction Total Rendah Tinggi % w ithin Usia % w ithin Usia % w ithin Usia Usia th th th th > 60 th Total ,3% 60,0% 43,5% 50,0% 42,9% 50,0% ,7% 40,0% 56,5% 50,0% 57,1% 50,0% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

198 52 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 3,422 a 4,490 3,440 4, a. 2 cells (20,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 3,50. Customer Satisfaction * Pendidikan Cross tab Customer satisfaction Total Rendah Tinggi % w ithin Pendidikan % w ithin Pendidikan % w ithin Pendidikan Pendidikan SMU Akademi/ SMP Sederajat Diploma S1 Lainnya Total ,0% 40,3% 65,2% 51,1% 66,7% 50,0% ,0% 59,7% 34,8% 48,9% 33,3% 50,0% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 5,832 a 4,212 5,934 4, a. 4 cells (40,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 1,50. Customer Satisfaction * Pekerjaan Cross tab Customer satisfaction Total Rendah Tinggi % w ithin Pekerjaan % w ithin Pekerjaan % w ithin Pekerjaan Pekerjaan Pelajar/Mhs PNS Kary. Sw asta Wirasw asta Lainnya Total ,5% 62,5% 58,7% 43,9% 58,3% 50,0% ,5% 37,5% 41,3% 56,1% 41,7% 50,0% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

199 53 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 4,694 a 4,320 4,722 4, a. 2 cells (20,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 4,00. Customer Satisfaction * Penghasilan Cross tab Customer satisfaction Total Rendah Tinggi % w ithin Penghasilan % w ithin Penghasilan % w ithin Penghasilan Penghasilan < 3 juta 3-10 juta >10-25 juta > 25 juta Total ,6% 54,2% 46,5% 39,1% 50,0% ,4% 45,8% 53,5% 60,9% 50,0% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 1,919 a 3,589 1,928 3, a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 11,50. Customer Satisfaction * Frekuensi Penggunaan Cross tab Customer s atisfaction Total Rendah Tinggi % w ithin Frekuensi Penggunaan % w ithin Frekuensi Penggunaan % w ithin Frekuensi Penggunaan Frekuensi Penggunaan 2-5 kali 6-10 kali > 10 kali Total ,1% 56,1% 22,2% 50,0% ,9% 43,9% 77,8% 50,0% ,0% 100,0% 100,0% 100,0%

200 54 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 1,372 a 2,413 1,702 2, a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 9,00. Trust * Jenis Kelamin Cross tab Trust Total Rendah Tinggi % w ithin Jenis Kelamin % w ithin Jenis Kelamin % w ithin Jenis Kelamin Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan Total ,1% 52,6% 49,4% ,9% 47,4% 50,6% ,0% 100,0% 100,0% Pearson Chi-Square Continuity Correction a Likelihood Ratio Fisher's Exact Test N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided),535 b 1,465,337 1,562,535 1, a. Computed only for a 2x2 table Exact Sig. (2-s ided) Exact Sig. (1-s ided),546,281 b. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 37,58. Trust * Usia Cross tab Trust Total Rendah Tinggi % w ithin Usia % w ithin Usia % w ithin Usia Usia th th th th > 60 th Total ,9% 49,1% 52,2% 50,0% 14,3% 49,4% ,1% 50,9% 47,8% 50,0% 85,7% 50,6% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

201 55 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 3,729 a 4,444 4,119 4, a. 2 cells (20,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 3,46. Trust * Pendidikan Cross tab Trust Total Rendah Tinggi % w ithin Pendidikan % w ithin Pendidikan % w ithin Pendidikan Pendidikan SMU Akademi/ SMP Sederajat Diploma S1 Lainnya Total ,0% 54,8% 56,5% 42,0% 66,7% 49,4% ,0% 45,2% 43,5% 58,0% 33,3% 50,6% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 4,511 a 4,341 4,575 4, a. 4 cells (40,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 1,48. Trust * Pekerjaan Cross tab Trust Total Rendah Tinggi % w ithin Pekerjaan % w ithin Pekerjaan % w ithin Pekerjaan Pekerjaan Pelajar/Mhs PNS Kary. Sw asta Wirasw asta Lainnya Total ,0% 50,0% 43,5% 51,0% 58,3% 49,4% ,0% 50,0% 56,5% 49,0% 41,7% 50,6% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

202 56 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 1,135 a 4,889 1,138 4, a. 2 cells (20,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 3,96. Trust * Penghasilan Cross tab Trust Total Rendah Tinggi % w ithin Penghasilan % w ithin Penghasilan % w ithin Penghasilan Penghas ilan < 3 juta 3-10 juta >10-25 juta > 25 juta Total ,2% 45,8% 60,5% 47,8% 49,4% ,8% 54,2% 39,5% 52,2% 50,6% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Chi-Square Te s ts Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 2,786 a 3,426 2,801 3, a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 11,37. Trust * Frekuensi Penggunaan Cross tab Trust Total Rendah Tinggi % w ithin Frekuensi Penggunaan % w ithin Frekuensi Penggunaan % w ithin Frekuensi Penggunaan Frekuensi Penggunaan 2-5 kali 6-10 kali > 10 kali Total ,4% 51,2% 38,9% 49,4% ,6% 48,8% 61,1% 50,6% ,0% 100,0% 100,0% 100,0%

203 57 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided),899 a 2,638,907 2, a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 8,90. Repeat Usage * Jenis Kelamin Cross tab Repeat Usage Total Rendah Tinggi % w ithin Jenis Kelamin % w ithin Jenis Kelamin % w ithin Jenis Kelamin Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan Total ,3% 44,7% 43,3% ,7% 55,3% 56,7% ,0% 100,0% 100,0% Pearson Chi-Square Continuity Correction a Likelihood Ratio Fisher's Exact Test N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided),106 b 1,745,030 1,863,105 1, a. Computed only for a 2x2 table Exact Sig. (2-s ided) Exact Sig. (1-s ided),763,431 b. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 32,93. Repeat Usage * Usia Cross tab Repeat Usage Total Rendah Tinggi % w ithin Usia % w ithin Usia % w ithin Usia Usia th th th th > 60 th Total ,7% 49,1% 41,3% 44,4% 28,6% 43,3% ,3% 50,9% 58,7% 55,6% 71,4% 56,7% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

204 58 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 1,598 a 4,809 1,621 4, a. 2 cells (20,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 3,03. Repeat Usage * Pendidikan Cross tab Repeat Usage Total Rendah Tinggi % w ithin Pendidikan % w ithin Pendidikan % w ithin Pendidikan Pendidikan SMU Akademi/ SMP Sederajat Diploma S1 Lainnya Total ,0% 40,3% 43,5% 42,0% 100,0% 43,3% ,0% 59,7% 56,5% 58,0%,0% 56,7% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 5,845 a 4,211 6,962 4, a. 4 cells (40,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 1,30. Repeat Usage * Pekerjaan Cross tab Repeat Usage Total Rendah Tinggi % w ithin Pekerjaan % w ithin Pekerjaan % w ithin Pekerjaan Pekerjaan Pelajar/Mhs PNS Kary. Sw asta Wirasw asta Lainnya Total ,0% 31,3% 45,7% 46,9% 33,3% 43,3% ,0% 68,8% 54,3% 53,1% 66,7% 56,7% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

205 59 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 3,155 a 4,532 3,264 4, a. 2 cells (20,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 3,47. Repeat Usage * Penghasilan Cross tab Repeat Usage Total Rendah Tinggi % w ithin Penghasilan % w ithin Penghasilan % w ithin Penghasilan Penghas ilan < 3 juta 3-10 juta >10-25 juta > 25 juta Total ,8% 45,8% 51,2% 43,5% 43,3% ,2% 54,2% 48,8% 56,5% 56,7% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 5,155 a 3,161 5,369 3, a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 9,97. Repeat Usage * Frekuensi Penggunaan Cross tab Repeat Usage Total Rendah Tinggi % w ithin Frekuensi Penggunaan % w ithin Frekuensi Penggunaan % w ithin Frekuensi Penggunaan Frekuensi Penggunaan 2-5 kali 6-10 kali > 10 kali Total ,8% 56,1% 44,4% 43,3% ,2% 43,9% 55,6% 56,7% ,0% 100,0% 100,0% 100,0%

206 60 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Te s ts Asymp. Sig. Value df (2-s ided) 3,723 a 2,155 3,700 2, a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum ex pec ted count is 7,80.

207 61 Lampiran 5: Reliability Reliability Cases Case Processing Summ ary Valid Excluded a Total a. Listw ise deletion based on all variables in the proc edure. N % Reliability Statis tics Cronbac h's Alpha N of Items Item -Total Statis tics x1.1 x1.2 x1.3 x1.4 Scale Correc ted Cronbach's Scale Mean if Variance if Item-Total Alpha if Item Item Deleted Item Deleted Correlation Deleted Reliability Cases Cas e Proce ss ing Summ ary Valid Excluded a Total a. Listw ise deletion based on all variables in the proc edure. N % Reliability Statis tics Cronbac h's Alpha N of Items.880 5

208 62 Item -Total Statis tics x2.1 x2.2 x2.3 x2.4 x2.5 Scale Correc ted Cronbach's Scale Mean if Variance if Item-Total Alpha if Item Item Deleted Item Deleted Correlation Deleted Reliability Cases Cas e Proce ss ing Summ ary Valid Excluded a Total a. Listw ise deletion based on all variables in the proc edure. N % Reliability Statis tics Cronbac h's Alpha N of Items Item -Total Statis tics x3.1 x3.2 x3.3 x3.4 Scale Correc ted Cronbach's Scale Mean if Variance if Item-Total Alpha if Item Item Deleted Item Deleted Correlation Deleted Reliability Cases Cas e Proce ss ing Summ ary Valid Excluded a Total a. Listw ise deletion based on all variables in the proc edure. N %

209 63 Reliability Statis tics Cronbac h's Alpha N of Items Item -Total Statis tics x4.1 x4.2 x4.3 x4.4 Scale Correc ted Cronbach's Scale Mean if Variance if Item-Total Alpha if Item Item Deleted Item Deleted Correlation Deleted Reliability Cases Case Processing Summ ary Valid Excluded a Total a. Listw ise deletion based on all variables in the proc edure. N % Reliability Statis tics Cronbac h's Alpha N of Items Item -Total Statis tics x5.1 x5.2 x5.3 x5.4 Scale Correc ted Cronbach's Scale Mean if Variance if Item-Total Alpha if Item Item Deleted Item Deleted Correlation Deleted

210 64 Reliability Cases Cas e Proce ss ing Summ ary Valid Excluded a Total a. Listw ise deletion based on all variables in the proc edure. N % Reliability Statis tics Cronbac h's Alpha N of Items Item -Total Statis tics y1.1 y1.2 y1.3 y1.4 y1.5 Scale Correc ted Cronbach's Scale Mean if Variance if Item-Total Alpha if Item Item Deleted Item Deleted Correlation Deleted Reliability Cases Cas e Proce ss ing Summ ary Valid Excluded a Total a. Listw ise deletion based on all variables in the proc edure. N % Reliability Statis tics Cronbac h's Alpha N of Items.864 5

211 65 Item -Total Statis tics y2.1 y2.2 y2.3 y2.4 y2.5 Scale Correc ted Cronbach's Scale Mean if Variance if Item-Total Alpha if Item Item Deleted Item Deleted Correlation Deleted Reliability Cases Cas e Proce ss ing Summ ary Valid Excluded a Total a. Listw ise deletion based on all variables in the proc edure. N % Reliability Statis tics Cronbac h's Alpha N of Items Item -Total Statis tics y3.1 y3.2 y3.3 Scale Correc ted Cronbach's Scale Mean if Variance if Item-Total Alpha if Item Item Deleted Item Deleted Correlation Deleted

212 Lampiran 6: Hasil Uji Konfirmatori 66

213 67 Estimates (Group number 1 - Default model) Scalar Estimates (Group number 1 - Default model) Maximum Likelihood Estimates Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label x1.3 <--- Ease of Use 1,298,148 8,751 *** par_1 x1.2 <--- Ease of Use,961,113 8,473 *** par_2 x1.1 <--- Ease of Use 1,368,155 8,802 *** par_3 x1.4 <--- Ease of Use 1,000 Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate x1.3 <--- Ease of Use,876 x1.2 <--- Ease of Use,664 x1.1 <--- Ease of Use,841 x1.4 <--- Ease of Use,641 Squared Multiple Correlations: (Group number 1 - Default model) Estimate x1.1,707 x1.2,441 x1.3,768 x1.4,410

214 68

215 69 Assessment of normality (Group number 1) Variable min max skew c.r. kurtosis c.r. x2.5 2,000 5,000 -,434-2,378-1,202-3,293 x2.1 2,000 5,000 -,442-2,423-1,272-3,483 x2.2 2,000 5,000 -,250-1,369-1,325-3,629 x2.3 2,000 5,000 -,378-2,068-1,321-3,618 x2.4 1,000 5,000 -,387-2,121-1,251-3,427 Multivariate,675,541 Scalar Estimates (Group number 1 - Default model) Maximum Likelihood Estimates Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label x2.2 <--- App. Design,715,081 8,811 *** par_1 x2.3 <--- App. Design 1,013,079 12,756 *** par_2 x2.1 <--- App. Design,805,084 9,586 *** par_3 x2.4 <--- App. Design 1,000 x2.5 <--- App. Design,821,078 10,546 *** par_4 Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate x2.2 <--- App. Design,634 x2.3 <--- App. Design,855 x2.1 <--- App. Design,684 x2.4 <--- App. Design,830 x2.5 <--- App. Design,733 Squared Multiple Correlations: (Group number 1 - Default model) Estimate x2.5,537 x2.1,467 x2.2,402 x2.3,731 x2.4,689

216 70

217 71 Assessment of normality (Group number 1) Variable min max skew c.r. kurtosis c.r. x3.4 1,000 5,000 -,287-1,571 -,990-2,711 x3.3 1,000 5,000 -,263-1,440-1,037-2,841 x3.2 2,000 5,000 -,375-2,055-1,175-3,218 x3.1 2,000 5,000 -,264-1,447-1,247-3,416 Multivariate 3,336 3,230 Scalar Estimates (Group number 1 - Default model) Maximum Likelihood Estimates Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label x3.1 <--- Responsiveness 1,000 x3.2 <--- Responsiveness,771,096 8,019 *** par_1 x3.3 <--- Responsiveness 1,133,102 11,080 *** par_2 x3.4 <--- Responsiveness,987,093 10,556 *** par_3 Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate x3.1 <--- Responsiveness,774 x3.2 <--- Responsiveness,611 x3.3 <--- Responsiveness,871 x3.4 <--- Responsiveness,790 Squared Multiple Correlations: (Group number 1 - Default model) Estimate x3.4,624 x3.3,759 x3.2,374 x3.1,599

218 72

219 73 Assessment of normality (Group number 1) Variable min max skew c.r. kurtosis c.r. x4.4 1,000 5,000 -,229-1,252-1,310-3,586 x4.3 1,000 5,000 -,400-2,193-1,328-3,636 x4.1 2,000 5,000 -,378-2,070-1,404-3,846 x4.2 2,000 5,000 -,303-1,658-1,260-3,451 Multivariate,680,658 Scalar Estimates (Group number 1 - Default model) Maximum Likelihood Estimates Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label x4.2 <--- Personalization 1,000 x4.1 <--- Personalization 1,197,104 11,466 *** par_1 x4.3 <--- Personalization 1,108,110 10,060 *** par_2 x4.4 <--- Personalization 1,145,105 10,919 *** par_3 Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate x4.2 <--- Personalization,797 x4.1 <--- Personalization,818 x4.3 <--- Personalization,746 x4.4 <--- Personalization,805 Squared Multiple Correlations: (Group number 1 - Default model) Estimate x4.4,648 x4.3,556 x4.1,670 x4.2,635

220 74

221 75 Assessment of normality (Group number 1) Variable min max skew c.r. kurtosis c.r. x5.4 2,000 5,000 -,042 -,230-1,252-3,429 x5.1 1,000 5,000 -,174 -,954-1,482-4,060 x5.2 1,000 5,000,170,933-1,101-3,016 x5.3 2,000 5,000 -,248-1,359-1,360-3,726 Multivariate -2,742-2,655 Scalar Estimates (Group number 1 - Default model) Maximum Likelihood Estimates Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label x5.2 <--- Assurance,711,122 5,810 *** par_1 x5.4 <--- Assurance,917,124 7,377 *** par_2 x5.1 <--- Assurance 1,164,150 7,749 *** par_3 x5.3 <--- Assurance 1,000 Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate x5.2 <--- Assurance,528 x5.4 <--- Assurance,683 x5.1 <--- Assurance,760 x5.3 <--- Assurance,712 Squared Multiple Correlations: (Group number 1 - Default model) Estimate x5.4,466 x5.1,577 x5.2,278 x5.3,507

222 76

223 77 Assessment of normality (Group number 1) Variable min max skew c.r. kurtosis c.r. Y1.1 2,000 5,000 -,317-1,735-1,462-4,004 y1.2 2,000 5,000 -,332-1,818-1,345-3,684 y1.3 1,000 5,000 -,169 -,927-1,245-3,409 y1.4 2,000 5,000 -,349-1,913-1,379-3,777 y1.5 2,000 5,000 -,442-2,422-1,210-3,314 Multivariate 2,127 1,706 Scalar Estimates (Group number 1 - Default model) Maximum Likelihood Estimates Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label y1.4 <--- Cust. Satisfaction 1,121,164 6,816 *** par_1 y1.3 <--- Cust. Satisfaction 1,427,183 7,785 *** par_2 y1.5 <--- Cust. Satisfaction 1,000 y1.2 <--- Cust. Satisfaction 1,323,171 7,759 *** par_3 Y1.1 <--- Cust. Satisfaction 1,438,186 7,736 *** par_4 Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate y1.4 <--- Cust. Satisfaction,632 y1.3 <--- Cust. Satisfaction,820 y1.5 <--- Cust. Satisfaction,588 y1.2 <--- Cust. Satisfaction,805 Y1.1 <--- Cust. Satisfaction,794 Squared Multiple Correlations: (Group number 1 - Default model) Estimate Y1.1,630 y1.2,648 y1.3,673 y1.4,399 y1.5,346

224 78

225 79 Assessment of normality (Group number 1) Variable min max skew c.r. kurtosis c.r. y2.5 2,000 5,000 -,366-2,004-1,205-3,301 y2.4 2,000 5,000 -,268-1,467-1,350-3,697 y2.1 1,000 5,000 -,345-1,891-1,347-3,689 y2.2 2,000 5,000 -,326-1,783-1,270-3,477 y2.3 2,000 5,000 -,316-1,732-1,401-3,837 Multivariate 4,887 3,919 Scalar Estimates (Group number 1 - Default model) Maximum Likelihood Estimates Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label y2.3 <--- Trust 1,000 y2.2 <--- Trust,927,084 11,030 *** par_1 y2.1 <--- Trust 1,080,090 11,944 *** par_2 y2.4 <--- Trust,922,086 10,685 *** par_3 y2.5 <--- Trust,997,084 11,881 *** par_4 Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate y2.3 <--- Trust,799 y2.2 <--- Trust,778 y2.1 <--- Trust,821 y2.4 <--- Trust,750 y2.5 <--- Trust,821 Squared Multiple Correlations: (Group number 1 - Default model) Estimate y2.5,674 y2.4,562 y2.1,674 y2.2,606 y2.3,639

226 80

227 81 Assessment of normality (Group number 1) Variable min max skew c.r. kurtosis c.r. y3.1 1,000 5,000 -,300-1,644-1,270-3,479 y3.2 1,000 5,000 -,131 -,719-1,330-3,641 y3.3 1,000 5,000 -,206-1,130-1,205-3,300 Multivariate -,280 -,343 Scalar Estimates (Group number 1 - Default model) Maximum Likelihood Estimates Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label y3.2 <--- Repeat Usage,835,064 13,020 *** par_1 y3.1 <--- Repeat Usage,919,067 13,624 *** par_2 y3.3 <--- Repeat Usage 1,000 Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate y3.2 <--- Repeat Usage,825 y3.1 <--- Repeat Usage,865 y3.3 <--- Repeat Usage,870 Squared Multiple Correlations: (Group number 1 - Default model) Estimate y3.1,749 y3.2,680 y3.3,757

228 82

229 83 Assessment of normality (Group number 1) Variable min max skew c.r. kurtosis c.r. x3.4 1,000 5,000 -,287-1,571 -,990-2,711 x3.3 1,000 5,000 -,263-1,440-1,037-2,841 x4.4 1,000 5,000 -,229-1,252-1,310-3,586 x5.4 2,000 5,000 -,042 -,230-1,252-3,429 x5.1 1,000 5,000 -,174 -,954-1,482-4,060 x5.2 1,000 5,000,170,933-1,101-3,016 x5.3 2,000 5,000 -,248-1,359-1,360-3,726 x4.3 1,000 5,000 -,400-2,193-1,328-3,636 x4.1 2,000 5,000 -,378-2,070-1,404-3,846 x4.2 2,000 5,000 -,303-1,658-1,260-3,451 x3.2 2,000 5,000 -,375-2,055-1,175-3,218 x2.5 2,000 5,000 -,434-2,378-1,202-3,293 x3.1 2,000 5,000 -,264-1,447-1,247-3,416 x2.1 2,000 5,000 -,442-2,423-1,272-3,483 x2.2 2,000 5,000 -,250-1,369-1,325-3,629 x2.3 2,000 5,000 -,378-2,068-1,321-3,618 x2.4 1,000 5,000 -,387-2,121-1,251-3,427 x1.1 1,000 5,000 -,366-2,004-1,209-3,312 x1.2 2,000 5,000 -,239-1,310-1,280-3,506 x1.3 2,000 5,000 -,237-1,298-1,167-3,195 x1.4 2,000 5,000 -,202-1,106-1,324-3,626 Multivariate 21,976 4,743 Observations farthest from the centroid (Mahalanobis distance) (Group number 1) Observation number Mahalanobis d-squared p1 p ,609,004, ,725,006, ,616,011, ,630,014, ,723,018, ,597,019, ,195,021, ,838,023, ,726,023, ,621,024, ,265,026, ,867,029, ,590,031,005

230 Observation number Mahalanobis d-squared p1 p ,163,035, ,823,038, ,332,054, ,986,059, ,714,063, ,491,066, ,467,066, ,243,070, ,557,081, ,522,082, ,474,083, ,428,084, ,101,090, ,564,101, ,264,108, ,195,109, ,071,112, ,820,118, ,524,126, ,452,128, ,424,129, ,255,133, ,224,134, ,125,137, ,519,154, ,402,158, ,177,165, ,177,165, ,163,166, ,141,166, ,087,168, ,956,172, ,439,190, ,416,191, ,143,201, ,875,211, ,916,251, ,805,256, ,641,263, ,065,290,475 84

231 Observation number Mahalanobis d-squared p1 p ,890,298, ,882,299, ,735,306, ,631,311, ,595,313, ,548,315, ,498,318, ,489,318, ,477,319, ,302,328, ,295,328, ,968,346, ,854,352, ,699,360, ,434,375, ,392,377, ,385,378, ,164,390, ,139,392, ,139,392, ,958,402, ,670,419, ,640,420, ,574,424, ,509,428, ,461,431, ,444,432, ,434,433, ,381,436, ,242,444, ,066,455, ,985,460, ,595,484, ,557,486, ,548,487, ,523,488, ,332,500, ,271,504, ,035,519, ,763,536,727 85

232 86 Observation number Mahalanobis d-squared p1 p ,506,553, ,313,565, ,174,574, ,097,579, ,877,593, ,835,596, ,719,603,916 Scalar Estimates (Group number 1 - Default model) Maximum Likelihood Estimates Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label Appl. Desigh <--- E Servqual,926,161 5,747 *** par_5 Assurance <--- E Servqual,889,152 5,828 *** par_13 Personalization <--- E Servqual 1,000 Ease of Use <--- E Servqual,816,151 5,388 *** par_14 Responsiveness <--- E Servqual 1,177,177 6,632 *** par_20 x4.2 <--- Personalization 1,000 x4.1 <--- Personalization 1,161,098 11,867 *** par_1 x4.3 <--- Personalization 1,082,104 10,434 *** par_2 x5.2 <--- Assurance,776,127 6,122 *** par_3 x5.4 <--- Assurance,947,127 7,486 *** par_4 x1.3 <--- Ease of Use 1,167,123 9,524 *** par_6 x1.2 <--- Ease of Use,959,111 8,606 *** par_7 x1.1 <--- Ease of Use 1,253,133 9,409 *** par_8 x1.4 <--- Ease of Use 1,000 x2.2 <--- Appl. Desigh,723,082 8,861 *** par_9 x2.3 <--- Appl. Desigh 1,013,079 12,837 *** par_10 x2.1 <--- Appl. Desigh,819,084 9,716 *** par_11 x2.4 <--- Appl. Desigh 1,000 x5.1 <--- Assurance 1,264,154 8,206 *** par_12 x5.3 <--- Assurance 1,000 x2.5 <--- Appl. Desigh,831,078 10,630 *** par_15 x4.4 <--- Personalization 1,082,098 11,100 *** par_16 x3.1 <--- Responsiveness 1,000 x3.2 <--- Responsiveness,767,093 8,212 *** par_17 x3.3 <--- Responsiveness 1,080,093 11,607 *** par_18 x3.4 <--- Responsiveness 1,002,091 11,033 *** par_19

233 87 Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate Appl. Desigh <--- E Servqual,588 Assurance <--- E Servqual,714 Personalization <--- E Servqual,733 Ease of Use <--- E Servqual,652 Responsiveness <--- E Servqual,838 x4.2 <--- Personalization,818 x4.1 <--- Personalization,816 x4.3 <--- Personalization,748 x5.2 <--- Assurance,548 x5.4 <--- Assurance,671 x1.3 <--- Ease of Use,847 x1.2 <--- Ease of Use,712 x1.1 <--- Ease of Use,828 x1.4 <--- Ease of Use,688 x2.2 <--- Appl. Desigh,637 x2.3 <--- Appl. Desigh,850 x2.1 <--- Appl. Desigh,692 x2.4 <--- Appl. Desigh,825 x5.1 <--- Assurance,785 x5.3 <--- Assurance,678 x2.5 <--- Appl. Desigh,738 x4.4 <--- Personalization,782 x3.1 <--- Responsiveness,783 x3.2 <--- Responsiveness,615 x3.3 <--- Responsiveness,840 x3.4 <--- Responsiveness,812 Variances: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label E Servqual,365,089 4,121 *** par_21 e37,328,073 4,517 *** par_22 e40,314,064 4,883 *** par_23 e41,277,075 3,676 *** par_24 e38,594,104 5,712 *** par_25 e39,215,063 3,406 *** par_26 e4,633,078 8,101 *** par_27 e3,307,052 5,913 *** par_28 e2,512,065 7,888 *** par_29

234 88 Estimate S.E. C.R. P Label e1,411,064 6,402 *** par_30 e8,424,062 6,817 *** par_31 e7,357,057 6,243 *** par_32 e6,695,081 8,621 *** par_33 e5,663,080 8,309 *** par_34 e10,453,062 7,358 *** par_35 e9,525,066 7,982 *** par_36 e11,695,080 8,664 *** par_37 e15,334,050 6,736 *** par_38 e14,461,067 6,875 *** par_39 e16,626,081 7,745 *** par_40 e20,665,088 7,520 *** par_41 e19,792,093 8,481 *** par_42 e18,561,097 5,766 *** par_43 e21,617,082 7,486 *** par_44 e17,506,069 7,361 *** par_45 e12,349,056 6,284 *** par_46 e13,374,054 6,888 *** par_47 Squared Multiple Correlations: (Group number 1 - Default model) Estimate Responsiveness,702 Ease of Use,425 Appl. Desigh,345 Assurance,510 Personalization,538 x3.4,659 x3.3,706 x4.4,611 x5.4,451 x5.1,616 x5.2,300 x5.3,459 x4.3,559 x4.1,665 x4.2,670 x3.2,379 x2.5,544 x3.1,614 x2.1,478

235 89 Estimate x2.2,405 x2.3,723 x2.4,681 x1.1,686 x1.2,506 x1.3,717 x1.4,474 Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate Appl. Desigh <--- E Servqual,588 Assurance <--- E Servqual,714 Personalization <--- E Servqual,733 Ease of Use <--- E Servqual,652 Responsiveness <--- E Servqual,838 x4.2 <--- Personalization,818 x4.1 <--- Personalization,816 x4.3 <--- Personalization,748 x5.2 <--- Assurance,548 x5.4 <--- Assurance,671 x1.3 <--- Ease of Use,847 x1.2 <--- Ease of Use,712 x1.1 <--- Ease of Use,828 x1.4 <--- Ease of Use,688 x2.2 <--- Appl. Desigh,637 x2.3 <--- Appl. Desigh,850 x2.1 <--- Appl. Desigh,692 x2.4 <--- Appl. Desigh,825 x5.1 <--- Assurance,785 x5.3 <--- Assurance,678 x2.5 <--- Appl. Desigh,738

236 Estimate x4.4 <--- Personalization,782 x3.1 <--- Responsiveness,783 x3.2 <--- Responsiveness,615 x3.3 <--- Responsiveness,840 x3.4 <--- Responsiveness,812 90

237 Squared Multiple Correlations: (Group number 1 - Default model) Estimate Responsiveness,702 Ease of Use,425 Appl. Desigh,345 Assurance,510 Personalization,538 x3.4,659 x3.3,706 x4.4,611 x5.4,451 x5.1,616 x5.2,300 x5.3,459 x4.3,559 x4.1,665 x4.2,670 x3.2,379 x2.5,544 x3.1,614 x2.1,478 x2.2,405 x2.3,723 x2.4,681 x1.1,686 x1.2,506 x1.3,717 x1.4,474 91

238 92 Model Fit Summary CMIN Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF Default model , ,490,999 Saturated model 231,000 0 Independence model , ,000 9,263 RMR, GFI Model RMR GFI AGFI PGFI Default model,064,914,892,728 Saturated model,000 1,000 Independence model,406,288,217,262 Baseline Comparisons Model NFI RFI IFI TLI Delta1 rho1 Delta2 rho2 CFI Default model,905,892 1,000 1,000 1,000 Saturated model 1,000 1,000 1,000 Independence model,000,000,000,000,000 Parsimony-Adjusted Measures Model PRATIO PNFI PCFI Default model,876,793,876 Saturated model,000,000,000 Independence model 1,000,000,000 NCP Model NCP LO 90 HI 90 Default model,000,000 35,666 Saturated model,000,000,000 Independence model 1735, , ,144 FMIN Model FMIN F0 LO 90 HI 90 Default model 1,027,000,000,199 Saturated model,000,000,000,000 Independence model 10,867 9,694 8,926 10,504

239 93 RMSEA Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE Default model,000,000,033 1,000 Independence model,215,206,224,000 AIC Model AIC BCC BIC CAIC Default model 277, , , ,905 Saturated model 462, , , ,573 Independence model 1987, , , ,321 ECVI Model ECVI LO 90 HI 90 MECVI Default model 1,552 1,553 1,752 1,626 Saturated model 2,581 2,581 2,581 2,943 Independence model 11,102 10,334 11,911 11,135 HOELTER Model HOELTER HOELTER Default model Independence model 23 24

240 Lampiran 7: Full Model 94