BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Sejarah Singkat Berdirinya Rumah Sakit Umum Ganesha

Transkripsi

1 53 BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 5. Hasil Penelitian 5.. Sejarah Singkat Berdirinya Rumah Sakit Umum Ganesha Rumah Sakit Ganesha didirikan pada tahun 2005 oleh dr. Budiana di Desa Celuk Gianyar. Hal ini sangat menguntungkan bagi masyarakat Bali Timur khususnya masyarakat daerah Ubud yang mempunyai potensi pariwisata dan Gianyar untuk mendapatkan kemudahan akses pelayanan kesehatan. RS. Ganesha memiliki pengalaman di dunia kesehatan yang terus ditingkatkan kualitasnya untuk menjadi rumah sakit terkemuka yang mencakup penyediaan pelayanan kesehatan yang komprehensif dan sampai saat ini RSG memiliki kapasitas rawat inap yang terdiri dari kamar kelas, 2, 3, VIP I, dan VIP II. Pelayanan medis RS. Ganesha didukung oleh sumber daya manusia yang professional dan berpengalaman serta dokter yang memiliki standar medis di bidangnya. Disamping itu, RS. Ganesha juga memiliki beberapa jaringan kerjasama kesehatan, baik itu antar rumah sakit maupun perusahaan, di mana semuanya bertujuan untuk meningkatkan kualitas pelayanan bagi masyarakat Profil Rumah Sakit Umum Ganesha Rumah sakit sebagai salah satu bentuk perusahaan sekaligus pemain utama yang bergerak dalam industri pelayanan kesehatan dan bercirikan padat modal, padat profesi, padat teknologi, padat karya yang pada akhirnya memiliki

2 54 pula padat masalah termasuk tuntutan bagaimana dapat mempertahankan keunggulan bersaing disatu sisi dan disisi lain tetap mempertahankan fungsi sosial sebagaimana yang diatur dalam peraturan yang berlaku saat ini. Perubahan orientasi strategis sebagai akibat dari perubahan lingkungan luar yang bersifat struktural, akan mengakibatkan perubahan pada fungsi dan peran organisasi yang akan berakibat pula pada perubahan struktur organisasi. Semua itu agar organisasi dapat tetap bertahan dalam konteks persaingan yang makin ketat di masa mendatang. Persaingan adalah inti dari keberhasilan atau kegagalan organisasi / perusahaan. Persaingan menentukan ketepatan aktivitas perusahaan yang akan menyokong kinerjanya, seperti inovasi, budaya kohesif, atau pelaksanaan yang baik. Strategi bersaing adalah pencarian akan posisi bersaing yang paling menguntungkan di dalam suatu industri, area fundamental tempat persaingan terjadi. Sistem pelayanan rumah sakit yang berjalan selama ini harus ditinjau kembali untuk mengantisipasi persaingan tingkat dunia. Rumah sakit tidak dapat lagi dikelola dengan manajemen sederhana, tetapi harus mampu memenuhi kebutuhan masyarakat yang muncul akibat perubahan lingkungan sosial ekonomi dan budaya di masyarakat. Adapun jenis pelayanan yang diberikan oleh Rumah Sakit Ganesha anatar lain : ) UGD (Unit Gawat Darurat) Ruang perawatan 24 jam untuk melayani pasien darurat secara cepat, akurat, dan aman. Dilengkapi dengan peralatan medis yang memadai, ruang observasi serta tenaga medis yang terlatih.

3 55 2) Laboratorium Fasilitas Rumah Sakit Ganesha mencakup penyediaan laboratorium yang berfungsi untuk menunjang penegakan diagnosis penderita. Terletak di lokasi yang mudah dijangkau untuk memudahkan pelayanan selama 24 jam. 3) Farmasi RS. Ganesha dilengkapi dengan instalasi farmasi 24 jam untuk memudahkan pasien mendapatkan obat dan alat kesehatan yang diperlukan. 4) Ambulance Ambulans dilengkapi dengan fasilitas peralatan dan obat-obat life saving/dc shock dengan tenaga dokter dan paramedis terlatih. Tersedia pula unit layanan ambulans (transfer pasien) untuk menjemput pasien yang memerlukan pre-hospital di tempat. 5) Rontgen Untuk pemeriksaan radiologi tersedia pelayanan rontgen 24 jam (on call) Struktur Organisasi Rumah Sakit Ganesha Struktur Organisasi dari RS. Ganesha disajikan pada Gambar 5..

4 56 RUPS KOMISARIS DIREKTUR Komite Keperawatan Komite Medik Internal Audit MANAJER PELAYANAN MANAJER PENUNJANG MEDIS MANAJER UMUM & KEUANGAN MANAJER SDM MENAJER HUMAS, MARKETING & CUSTEMER SERVICE KA.BID PELAYANAN MEDIS KA.BID UNIT LAB PATOLOGI KLINIK KA.BID KEUANGAN KA.BID DIKLAT KA.BID HUMAS KA.BID PEL PERAWATAN RI, UGD, OK, VK KA.BID REKAM MEDIK KA.BID UNIT RADIOLOGI KA.BID UNIT FARMASI KA.BID GIZI KA.BID UMUM & ADMINISTRASI KA.BID PERSONALIA KA.BID MEDCAL & CORPORATE KA.BID COSTUMER SERVICE Keterangan : RUPS = Rapat Umum Pemegang Saham Gambar 5. Struktur Organisasi Rumah Sakit Ganesha 5..2 Karakteristik Responden Total responden pada penelitian ini adalah 8 pasien rawat inap yang pernah menikmati jasa pelayanan kesehatan di Rumah Sakit Ganesha. Jumlah tersebut diharapkan mampu mewakili jumlah pasien secara keseluruhan. Berikut karakteristik responden berdasarkan data yang telah diisi oleh responden dalam kuisioner menurut jenis kelamin, umur, jenis pekerjaan dan diagnosa penyakit.

5 Berdasarkan Jenis Kelamin Responden dalam penelitian ini terdiri dari responden dengan jenis kelamin laki-laki dan perempuan. Dari total jumlah responden yaitu 8 pasien terdiri atas 43 pasien atau 36 persen dengan jenis kelamin laki-laki dan 75 pasien atau 64 persen dengan jenis kelamin perempuan. Tabel 5. Distribusi Responden Menurut jenis Kelamin Pasien Rawat Inap Rumah Sakit Ganesha Jenis Kelamin Jumlah (pasien) Persentase Laki-laki Perempuan Total 8 00 Sumber : Hasil Penelitian, Berdasarkan Kelompok Umur Pasien Rumah Sakit Ganesha berdasarkan kelompok umur yaitu kelompok umur dibawah 20 tahun 5 orang atau 3 persen, kelompok umur tahun sebanyak 8 orang 5 persen, kelompok umur tahun sebanyak 22 orang atau 9 persen, kelompok umur tahun sebanyak 25 orang atau 2 persen Kelompok umur tahun 24 orang atau 20 persen, kelompok umur 60 tahun keatas 4 orang atau 2 persen Tabel 5.2 Distribusi Frekuensi Responden Menurut Kelompok Umur Pasien Rumah Sakit Ganesha

6 58 No. Kelompok Umur Jumlah Persentase (tahun) Dibawah 20 tahun (pasien) Diatas 60 tahun 4 2 Total 8 00 Sumber : Hasil Penelitian, Berdasarkan Jenis Pekerjaan Karakteristik responden berdasarkan jenis pekerjaan yaitu Pelajar 5 orang atau 2 persen, Karyawan Swasta/BUMN 24 orang atau 20 persen, Pegawai Negri Sipil 33 orang atau 28 persen, Pensiunan 2 orang atau 8 persen, Ibu Rumah Tangga 4 orang atau 2 persen dan Wiraswasta atau 0 persen. Tabel 5.3 Distribusi Frekuensi Responden Menurut Jenis Pekerjaan Pasien Rumah Sakit Ganesha Pekerjaan Jumlah (orang) Persentase Pelajar 5 2 Karyawan Swasta/BUMN 24 20

7 59 PNS Pensiunan 2 8 Ibu Rumah Tangga 4 2 Wiraswasta 0 Sumber : Hasil Penelitian, Berdasarkan Diagnosa Penyakit Karakteristik responden berdasarkan diagnosa penyakit yaitu demam berdarah 37 orang atau 3 persen, jantung 8 orang atau 6 persen, Patah tulang 6 orang atau 4 persen, ISPA 7 orang atau 4 persen, OBS ferbris orang atau 9 persen, appendix 8 orang atau 7 persen, infeksi paru 4 orang atau 3 persen, melahirkan 2 orang atau persen, TCD 3 orang atau 3 persen, hernia 2 orang atau 2 persen. Tabel 5.4 Distribusi Frekuensi Responden Menurut Diangnosa Penyakit Pasien Rumah Sakit Ganesha No. Jenis Penyakit Jumlah Persentase demam berdarah jantung patah tulang ISPA 7 4 lanjutan 5 OBS febris 9 6 appendix 8 7bersambung 7 infeksi paru melahirkan 2 9 TCD hernia 2 2 Sumber : Hasil Penelitian, Berdasarkan Tingkat Pendapatan

8 60 Karakteristik responden berdasarkan pendapatan yaitu berkisar antara Rp Rp sebanyak 65 orang atau sekitar 55 persen. Pendapatan Rp Rp sebanyak 42 orang atau sekitar 35 persen dan Pendapatan diatas Rp sebanyak orang atau sekitar 0 persen, seperti tercantum dalam tabel 5.5 Tabel 5.5 Distribusi Frekuensi Responden Menurut Tingkat Pendapatan Pasien Rumah Sakit Ganesha Pendapatan Jumlah (orang) Persentase > Diatas Sumber : Hasil Penelitian, Pengujian Instrumen Penelitian Uji Validitas Instrumen Penelitian Analisis validitas untuk menunjukkan sejauh mana instrument penelitian mengukur apa yang diukur. Dengan menggunakan program SPSS for window versi 7, setiap butir pertanyaan / pernyataan dalam penelitian akan valid jika nilai Alpha Pearson Correlation di atas r tabel. Nilai r tabel untuk N = 30 dan taraf significansi 95 % adalah 0,36. Dari 28 butir pertanyaan / pernyataan yang telah disebar kepada 30 responden semuanya menunjukkan nilai Alpha Pearson Correlation di atas 0,36 dan dinyatakan valid (lampiran 4) Uji Reliabilitas Instrumen Penelitian Uji reliabilitas dilakukan terhadap instrument penelitian untuk mengukur tingkat keandalan instrument penelitian. Instrument dikatakan reliable jika

9 6 digunakan beberapa kali untuk mengukur objek yang sama menghasilkan response (tanggapan) yang relative sama untuk waktu yang berbeda. Teknik yang digunakan dalam mengukur reliabilitas butir-butir pertanyaan / pernyataan dalam penelitian ini adalah Rumus Cronbach Alpha (α), dengan program SPSS versi 7. Instrument penelitian dinyatakan reliable apabila angka α (Cronbach Alpha) minimal 0.7 (Santosa, 2006:34). Dari 28 pernyataan (indikator) yang telah disebar kepada 30 orang pasien yang telah melakukan rawat inap di RS. Ganesha, menunjukkan nilai α sebesar (lampiran 3). Nilai ini telah menunjukkan angka yang memenuhi syarat untuk dinyatakan reliabel sehingga instrumen penelitian dapat dilanjutkan kepada responden lainnya Pengujian Data Pengujian data dilakukan dengan SEM (Struktural Equation Modelling), yaitu teknik statistik multivariat yang merupakan kombinasi antara faktor dan analisis regresi (korelasi), yang bertujuan untuk menguji hubungan-hubungan antar variabel yang ada pada sebuah model, langkah yang ditempuh dalam e0 e9 e8 e7 e5 e4 e3 e2 e pengujian ini dapat dilihat pada Gambar 5.2. V0 V9 V8 V7 e6 V6 V5 V4 V3 V2 V Langkah : Pengembangan model berdasarkan teori e e2 e3 e4 e5 e6 e7 e8 V V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 Reliability X.2 Responsiveness X.3 Assurance X.4 Tangibles X. Service Quality X Empathy X.5 Satisfaction X2 Trust Y Z6 Z5 Z4 e28 e27 e26 V9 V20 V2 V22 Z3 Z2 Z e9 e20 e2 e22 e25 e24 e23

10 62 Gambar 5.2 Model Hubungan Variabel Kualitas Pelayanan (X) Terhadap Kepuasan (Y) dan Kepercayaan (Y2) Pada Gambar 5.2 ditunjukkan tujuan dari analisis ini adalah untuk mengetahui interaksi antara kualitas pelayanan (X), kepuasan (Y), dan kepercayaan (Y2), yang mengadopsi penelitian yang diajukan oleh Olorunniwo, F, dkk pada tahun 2006 dan Aryani, P,E. tahun C C 2 Langkah 2 : Menyusun Pathdiagram Pada langkah kedua, model teoritis yang telah dibangun pada langkah pertama digambarkan dalam sebuah Pathdiagram sehingga dapat X Bukti fisik (Tangibles) dilihat dengan mudah hubungan-hubungan kausalitas yang akan diuji. X2 Pathdiagram dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 5.3. reliabilitas (Reliability) C 3 X3 Daya tanggap (Responsiveness) X Kualitas Pelayanan (Servqual) Y2 Kepercayaan (Trust) C 4 C 5 X4 Jaminan (Assurance) X5 Empati (Empathy) Y Kepuasan (Satisfaction) C 6 C 7

11 63 Gambar 5.3 Penggambaran Pathdiagram Asumsi Model Variabel-variabel yang dibangun dalam diagram alur diatas, dapat dibedakan dalam tiga kelompok yaitu variabel eksogen, interviening dan endogen yang diuraikan sebagai berikut : ) Variabel eksogen adalah variabel bebas yang tidak dipengaruhi oleh variabel lain dalam model. Dalam diagram di atas diterapkan X kualitas pelayanan (servqual) sebagai variabel eksogen dengan sub variabel terdiri atas X bukti fisik (tangibles), X2 reliabilitas (reliability), X3 daya tanggap (responsiveness), X4 jaminan (assurance), dan X5 empati (empathy). 2) Variabel interviening adalah variabel endogen dan sekaligus variabel bebas yang mempengaruhi variabel endogen lain dalam suatu model. Dalam diagram diatas, variabel interviening adalah Y kepuasan (Satisfaction)

12 64 3) Variabel endogen adalah variabel terikat yang dipengaruhi oleh variabel lain dalam model. Pada diagram di atas, variabel endogen adalah Y2 kepercayaan. Langkah 3 : Measurement Model dan Structural Model. Pada langkah ini, model yang telah digambarkan dalam pathdiagram, dinyatakan dalam dua katagori, yaitu :. Persamaan-persamaan pengukuran (measurement model). Spesifikasi model pengukuran (measurement model) dilakukan terlebih dahulu pada konstruk X bukti fisik (tangibles) sebagai berikut : VI = λx + e V2 = λ2x + e2 V3 = λ3x + e3 V4 = λ4x + e4 V5 = λ5x + e5 Spesifikasi model pengukuran (measurement model) pada konstruk X2 reliabilitas (reliability) adalah sebagai berikut : V6 = λ6x2 + e6 V7 = λ7x2 + e7 V8 = λ8x2 + e8 V9 = λ9x2 + e9 V0 = λ0x2 + e0

13 65 Spesifikasi model pengukuran (measurement model) pada konstruk X3 daya tanggap (responsiveness) adalah sebagai berikut : V = λx3 + e V2 = λ2x3 + e2 V3 = λ3x3 + e3 V4 = λ4x3 + e4 Spesifikasi model pengukuran (measurement model) pada konstruk X4 jaminan (assurance) adalah sebagai berikut : V5 = λ5x4 + e5 V6 = λ6x4 + e6 V7 = λ7x4 + e7 V8 = λ8x4 + e8 Spesifikasi model pengukuran (measurement model) pada konstruk X5 empati (empathy) adalah sebagai berikut : V9 = λ9x5 + e9 V20 = λ20x5 + e20 V2 = λ2x5 + e2 V22 = λ22x5 + e22 Spesifikasi model pengukuran (measurement model) pada konstruk interviening Y kepuasan (satisfaction) adalah sebagai berikut : Z = λ23y + e23 Z2 = λ24y + e24 Z3 = λ25y + e25

14 66 Spesifikasi model pengukuran (measurement model) pada konstruk endogenous Y2 kepercayaan adalah sebagai berikut : Z4 = λ26y2 + e26 Z5 = λ27y2 + e27 Z6 = λ28y2 + e28 Keterangan: X = Bukti Fisik (tangibles); X2 = Reliabilitas (reliability); X3= Daya tanggap (responsiveness); X4 = Jaminan (assurance); X5 = empati (empathy); V = variabel manifest masingmasing konstruk kualitas pelayanan; Z = variabel manifest / indikator konstruk kepuasan dan kepercayaan; λ = loading factor; e = error. 2. Persamaan-persamaan struktural (structural equations). Persamaan ini dirumuskan untuk menyatakan hubungan kausalitas (sebab akibat) antar berbagai konstruk yang telah dibangun berdasarkan teori tertentu. Dalam gambar model diatas, persamaan strukturalnya adalah : Y = βx + c6..() Y2 = β2y + βx + γx + c7.(2) Keterangan: Y = Kepuasan; Y2 = Kepercayaan; X = Kualitas Pelayanan; β = Regression Weight; c = disturbance term. Dalam bahasa regresi, model ini menyajikan dua persamaan regresi berganda yang akan diuji secara simultan. Langkah 4 : Memilih Matrix Input Dan Teknik Estimasi.

15 67 Setelah model dispesifikasikan secara lengkap, langkah berikutnya adalah memilih jenis input (kovarian dan korelasi) yang sesuai. Oleh karena dalam penelitian ini yang diuji adalah hubungan kausalitas, maka matriks input yang digunakan sebagai input dalam operasi SEM adalah kovarian (Hair dkk dalam Ferdinand, 2002 : 64). Teknik estimasi yang digunakan adalah maximum likehood estimation method yang telah menjadi default dari program AMOS. Estimasi dilakukan secara bertahap, yaitu pertama dilakukan teknik Confirmatory Factor Analysis untuk menguji undimensionalitas dari konstruk-konstruk yang menjelaskan variabel Kualitas Pelayanan (X) dan disusul oleh teknik Structural Equation Model untuk menguji kausalitas antara variabel Kualitas Pelayanan (X), Kepuasan (Y), dan Kepercayaan (Y2). Hasil pengujian model antas data primer dengan bantuan AMOS versi 6.0 adalah sebagai berikut : a. Teknik Confirmatory Factor Analysis ) Confirmatory Factor Analysis untuk konstruk X (tangibles). Hasil analisis data primer dengan menggunakan AMOS 4.0 dapat dilihat pada gambar berikut ini : e V CFA BUKTI FISIK (X) Chi-square =8.680 Probability =.23 DF=5 CMIN/DF =.736 TLI =.954 CFI =.985 RMSEA =.077 e2 V2.59 C e3 V3.87 X BUKTI FISIK e4 V

16 68 Gambar 5.4 Confirmatory Factor Analysis untuk model X (tangibles) Sumber : Hasil Pengolahan data primer dengan program AMOS versi 6.0. Hasil evaluasi kriteria goodness of fit indices dapat dilihat pada Tabel 5.6 dan model dinilai baik (fit) sehingga dapat diterima. Tabel 5.6 Evaluasi kriteria goodness of fit indices untuk CFA Model X (Tangibles) Kriteria Hasil Model Nilai krisis Chi Square (x 2 ) 6,680 Diharapkan kecil; X 2 dengan df=5 adalah,07 Evaluasi model Baik Significancy Probability (P) 0,23 0,05 Baik CMIN/DF,736 2,0 Baik TLI 0,954 0,95 Baik CFI 0,985 0,95 Baik RMSEA 0,077 0,08 Baik Tabel 5.7 Regression Weight (loading Factor) Measurement Model X (Tangibles) Regression Weight Estimate S.E Standardized Estimate C.R P V X,000 0,05 0,586 6,059 0,000 V2 X 0,862 0,06 0,762 8,74 0,000 V3 X,070 0,3 0,868 9,503 0,000 V4 X ,000 V5 X 0,8 0, ,269 0,000 Sumber : Hasil analisis AMOS pada data primer Dari Tabel 5.7 dapat diketahui seluruh indikator memiliki nilai standardized estimate 0,04. Pengujian kekuatan masing-masing indicator (bobot faktor) dalam membentuk hubungan dengan variabel

17 69 laten X (tangibles) dapat dilihat pada nilai Critical Ratio (C.R) yang identik dengan nilai t hitung, dimana t-tabel pada level 0,05 dengan df sebesar 5 adalah 2,05. Seluruh indikator memiliki C.R 2,05 dan nilai probabilitas (P) 0,05 sehingga dapat diartikan bahwa indikatorindikator tersebut secara signifikan dapat mendifinisikan variabel laten X (tangibles). 2) Confirmatory Factor Analysis untuk konstruk X2 (reliability) Hasil analisis data primer dengan program AMOS 6.0 dapat dilihat pada gambar berikut ini : e6 e7 V6 V CFA RELIABILITY (X.2) Chi-square =7.70 Probability =.208 DF=5 CMIN/DF =.434 TLI =.955 CFI =.985 RMSEA = e8 V X.2 RELIABILITY.64.4 e9 V9.59 C2.35 e0 V0

18 70 Gambar 5.5 Confirmatory Factor Analysis untuk model X2 (reliability) Sumber : Hasil Pengolahan data primer dengan program AMOS versi 6.0. Evaluasi kriteria goodness of fit index dari model X2 (Reliability) dapat dilihat pada tabel 5.2, model dinilai (fit) dan dapat diterima. Tabel 5.8 Evaluasi kriteria goodness of fit indices untuk CFA Model X (Reliability) Kriteria Hasil Model Nilai krisis Chi Square (x 2 ) 7,70 Diharapkan kecil; X 2 dengan df=5 adalah,07 Evaluasi model Baik Significancy Probability (P) 0,208 0,05 Baik CMIN/DF,434 2,0 Baik TLI 0,955 0,95 Baik CFI 0,985 0,95 Baik RMSEA 0,059 0,08 Baik Tabel 5.9 Regression Weight (loading Factor) Measurement Model X2 (Reliability) Regression Weight Estimate S.E Standardized Estimate C.R P V6 X2,30 0,23 0,663 5,300 0,000 V7 X2,40 0,203 0,707 5,62 0,000 V8 X2,6 0,95 0,694 5,735 0,000 V9 X2,000 0,638 0,000 V0 X2 0,899 0,70 0,59 5,299 0,000 Sumber : Hasil analisis AMOS pada data primer Pada tabel 5.9 dapat diketahui bahwa seluruh indikator memiliki nilai factor loading 0,40 ; CR 2,05 dan probabilitas (P) 0,05. Sehingga dapat

19 7 diartikan bahwa indikator-indikator tersebut secara signifikan dapat mendifinisikan variabel laten X2 (Reliability). 3) Confirmatory Factor Analysis untuk konstruk X3 (responsiveness). Hasil analisis data primer dengan program AMOS 6.0 dapat dilihat pada gambar berikut ini : e e2 V V CFA RESPONSIVENESS (X.3) Chi-square =2.39 Probability =.343 DF=2 CMIN/DF =.070 TLI =.998 CFI =.999 RMSEA = e3 V X.3 RESPONSIVENESS.78.6 e4 V4 C2 Gambar 5.6 Confirmatory Factor Analysis untuk model X3 (responsiveness) Sumber : Hasil Pengolahan data primer dengan program AMOS versi 6.0. Evaluasi kriteria goodness of fit index dari model X3 (responsiveness) dapat dilihat pada tabel 5.2, model dinilai (fit) dan dapat diterima. Tabel 5.0 Evaluasi kriteria goodness of fit indices untuk CFA Model X3 (responsiveness)

20 72 Kriteria Hasil Model Nilai krisis Chi Square (x 2 ) 2,39 Diharapkan kecil; X 2 dengan df=2 adalah 5,99 Evaluasi model Baik Significancy Probability (P) 0,343 0,05 Baik CMIN/DF,070 2,0 Baik TLI 0,998 0,95 Baik CFI 0,999 0,95 Baik RMSEA 0,024 0,08 Baik Hasil evaluasi kriteria goodness of fit indices di atas menunjukkan bahwa model dinilai baik (fit) dan dapat diterima. Pada Tabel 5. dapat dilihat seluruh indikator memiliki nilai faktor loading 0,40; C.R 2,920 dan (P) 0,05. Berarti secara signifikan indikator-indikator tersebut dapat mendifinisikan variabel laten X3 (responsiveseness). Tabel 5. Regression Weight (loading Factor) Measurement Model X3 (Responsiveness) Regression Weight Estimate S.E Standardized Estimate C.R P V X3 0,795 0,05 0,795 7,586 0,000 V2 X3,090 0, 0,86 9,785 0,000 V3 X3,2 0,07 0,89 0,376 0,000 V4 X3,000 0,778 0,000 Sumber : Hasil analisis AMOS pada data primer 4) Confirmatory Factor Analysis untuk konstruk X4 (assurance). CFA e5 e6 V5 V ASSURANCE (X.4) Chi-square =2.785 Probability =.248 DF=2 CMIN/DF =.393 TLI =.985 CFI =.995 RMSEA = e7 V X.4 ASSURANCE e8 V8 C4

21 73 Gambar 5.7 Confirmatory Factor Analysis untuk Model X4 (assurance) Sumber : Hasil Pengolahan data primer dengan program AMOS versi 6.0. Evaluasi kriteria goodness of fit index dari model X3 (responsiveness) dapat dilihat pada Tabel 5.2, model dinilai (fit) dan dapat diterima. Tabel 5.2 Evaluasi criteria goodness of fit indices untuk CFA Model X4 (assurance) Kriteria Hasil Model Nilai krisis Chi Square (x 2 ) 2,785 Diharapkan kecil; X 2 dengan df=2 adalah 5,99 Evaluasi model Baik Significancy Probability (P) 0,248 0,05 Baik CMIN/DF,393 2,0 Baik TLI 0,985 0,95 Baik CFI 0,995 0,95 Baik RMSEA 0,057 0,08 Baik Tabel 5.3 Regression Weight (loading Factor) Measurement Model X4 (assurance) Regression Weight Estimate S.E Standardized Estimate C.R P V5 X4 0,745 0,20 0,606 6,86 0,000 V6 X4 0,749 0,23 0,60 6,068 0,000 V7 X4,56 0,44 0,894 8,030 0,000 V8 X4,000 0,739 0,000 Sumber : Hasil analisis AMOS pada data primer

22 74 Pada tabel 5.3 dapat diketahui seluruh indicator memiliki nilai C.R. 2,920 dan nilai probabilitas (P) 0,05 yang berarti secara signifikan indikatorindikator tersebut dapat mendefinisikan variabel laten X4 (assurance). 5) Confirmatory Factor Analysis untuk konstruk X5 (empathy). Hasil analisis data primer dengan program AMOS 6.0 dapat dilihat pada gambar berikut ini : e9 e20 V9 V CFA EMPATHY (X.5) Chi-square =2.583 Probability =.275 DF=2 CMIN/DF =.292 TLI =.970 CFI =.990 RMSEA = e2 V X.5 EMPATHY e22 V22 C5 Gambar 5.8 Confirmatory Factor Analysis untuk model X5 (empathy) Sumber : Hasil Pengolahan data primer dengan program AMOS versi 6.0. Evaluasi kriteria goodness of fit index dari model X5 (empathy). dapat dilihat pada Tabel 5.2, model dinilai (fit) dan dapat diterima. Tabel 5.4 Evaluasi criteria goodness of fit indices untuk CFA Model X5 (empathy)

23 75 Kriteria Hasil Model Nilai krisis Chi Square (x 2 ) 2,583 Diharapkan kecil; X 2 dengan df=2 adalah 5,99 Evaluasi model Baik Significancy Probability (P) 0,27 0,05 Baik CMIN/DF,292 2,0 Baik TLI 0,970 0,95 Baik CFI 0,990 0,95 Baik RMSEA 0,050 0,08 Baik Tabel 5.5 Regression Weight (loading Factor) Measurement Model X5 (empathy) Regression Weight Estimate S.E Standardized Estimate C.R P V9 X4,240 0,330 0,640 3,790 0,000 V20 X4,330 0,340 0,700 3,90 0,000 V2 X4 0,850 0,270 0,400 3,70 0,000 V22 X4,000 0,520 0,000 Sumber : Hasil analisis AMOS pada data primer Pada Tabel 5.5, dapat diketahui seluruh indikator memiliki nilai loading factor 0,40 ; C.R 2,920 dan P 0,05 yang berarti secara signifikan indikatorindikator tersebut dapat mendefinisikan variabel laten X5 (empathy). 6) Second Orders.44 Confirmatory Factor Analysis untuk X (Service quality) e6 Hasil analisis.52 data primer dengan e5 e4 e3 e2 e program AMOS 6.0 untuk model X (service e7 V5 V4 quality), dapat dilihat pada gambar.49 e8 V8.67 berikut ini : e9 e0 e e2 e3 e4 V5 V6 V7 V9 V V V V3 V V X2 RELIABILITY.7 X3 RESPONSIVENESS.95 X4 ASSURANCE.78 V7 C2.6 C3.76 V C V3 X TANGIBLES V X SERVICE QUALITY V20 C.4 V X5 EMPATHY V2.43 V V22 SECOND ORDER CFA X.SERVICE QUALITY Chi-square = Probability =.000 DF=205 CMIN/DF =.695 TLI =.867 CFI =.882 RMSEA =.076 C5.27 e9 e20 e2 e22 e5 e6 e7 e8

24 76 Gambar 5.9 Second orders Confirmatory Factor Analysis untuk Model X (service quality) Sumber : Hasil Pengolahan data primer dengan program AMOS versi 6.0. Tabel 5.6 Evaluasi kriteria goodness of fit indices untuk second orders CFA Model X (service quality) Evaluasi Kriteria Hasil Model Nilai krisis model Chi Square (x 2 ) 347,57 Diharapkan kecil; X 2 dengan df=205 Baik Significancy Probability (P) 0,000 0,05 Marginal CMIN/DF,695 2,0 Baik TLI 0,867 0,95 Marginal CFI 0,882 0,95 Marginal RMSEA 0,076 0,08 Baik Tabel 5.7 Regression Weight (loading Factor) Measurement Model X (servqual) Regression Weight Estimate S.E. C.R. Standardize d Estimate X_TANGIBLES <--- X_SERVICE_QUALI TY.00.6 X5_EMPATHY <--- X_SERVICE_QUALI TY X4_ASSURANCE <--- X_SERVICE_QUALI TY X3_RESPONSIVENES X_SERVICE_QUALI <--- S TY X2_RELIABILITY <--- X_SERVICE_QUALI TY V <--- X3_RESPONSIVENE SS V7 <--- X2_RELIABILITY V8 <--- X2_RELIABILITY

25 77 Regression Weight Estimate S.E. C.R. Standardize d Estimate V9 <--- X2_RELIABILITY.00.6 V6 <--- X2_RELIABILITY V22 <--- X5_EMPATHY V2 <--- X5_EMPATHY V20 <--- X5_EMPATHY V9 <--- X5_EMPATHY V2 <--- X3_RESPONSIVENE SS V4 <--- X3_RESPONSIVENE SS.00.8 V3 <--- X3_RESPONSIVENE SS V3 <--- X_TANGIBLES V2 <--- X_TANGIBLES V4 <--- X_TANGIBLES V5 <--- X_TANGIBLES V7 <--- X4_ASSURANCE V5 <--- X4_ASSURANCE V6 <--- X4_ASSURANCE V8 <--- X4_ASSURANCE V <--- X_TANGIBLES V0 <--- X2_RELIABILITY Berdasarkan Tabel 5.7 dapat diketahui bahwa seluruh indikator memiliki nilai loading factor 0,40, namun pada Tabel 5.6 terlihat bahwa probability memiliki nilai lebih rendah dari cutting value sebesar 0,00. Kemudian TLI dan CFI berada dibawah 0,95. Santoso (2009) menyatakan bahwa hal ini mengindikasikan terjadi permasalahan pada modification index yang harus diolah lebih jauh. Terdapat beberapa langkah untuk memilih alternative modifikasi, antara lain : Tahap : memilih alternatif modifikasi Berikut hasil modification index dari hasil output AMOS 6.0 untuk model X (servqual). Tabel 5.8 Modification Index Measurement

26 78 lanjutan Model X (servqual) M.I. Par Change e0 <--> C e4 <--> C e4 <--> C e2 <--> C e4 <--> C e4 <--> e e9 <--> C e2 <--> e e22 <--> e e5 <--> e e5 <--> e e8 <--> e e8 <--> e e9 <--> e e9 <--> e e5 <--> C e5 <--> e e6 <--> e e6 <--> e e6 <--> e e8 <--> C e8 <--> e e8 <--> e e8 <--> e e8 <--> e e <--> C e <--> e e6 <--> C e6 <--> e e6 <--> e e7 <--> e e7 <--> e e2 <--> C bersambung e2 <--> e e2 <--> e e2 <--> e Menurut Santoso (2007) nilai chi square akan mengalami penurunan yang signifikan jika memberikan hubungan dua arah terhadap error yang memiliki nilai yang tinggi. Tahap 2 : melakukan proses modifikasi

27 79 Pada tabel 5.7 terdapat beberapa error yang memiliki nilai Modification Index diatas yang cukup tinggi. Antara lain : e4 c4 ; e9 e5 ; e5 e3 ; e e0 ; e6 c. Maka langkah berikutnya adalah memberikan tanda pada model X (servqual) dan melakukan penghitungan ulang menggunakan AMOS e6 e7 e8 e9 e0 e e2 e3 e4 V5 e5 V6 V7 V8 V9 V V V V3 V V6 e X2 RELIABILITY.68 X3 RESPONSIVENESS.90 X4 ASSURANCE.78 V7 e7 C2.60 C3.77 V8 e8.95 C4.59 e5 V e4 V4.59 e3 V3.37 X TANGIBLES V9 e9.60 X SERVICE QUALITY V20 e20 C.4 e2 V X5 EMPATHY V2 e2.42 e V V22 SECOND ORDER CFA X.SERVICE QUALITY Chi-square = Probability =.000 DF=200 CMIN/DF =.378 TLI =.928 CFI =.937 RMSEA =.056 e22 C5.28 Gambar 5.0 Second Order Confirmatory Factor Analysis untuk alternatif model X (servqual) Sumber : Hasil Pengolahan data primer dengan program AMOS versi 6.0. Dari gambar 5.0 diidentifikasikan bahwa TLI dan CFI telah menunjukkan peningkatan dari hasil analisis sebelumnya setelah memberikan tanda yang menunjukkan antara keduanya terdapat hubungan dua arah yang merupakan ciri dari kovarian. Santoso (2007), sehingga salah satu indikatornya bisa dikeluarkan untuk memberikan hasil yang valid. Hasil revisi model Second Order Confirmatory Factor Analysis untuk model X (servqual) adalah sebagai berikut :

28 80.47 e4 e3 e e7 e9 e e2 e3 V7 V V V2 V X2 RELIABILITY C2 C3.73 X3 RESPONSIVENESS V V3 X TANGIBLES.5.26 X SERVICE QUALITY.04 C X5 EMPATHY V SECOND ORDER CFA X.SERVICE QUALITY Chi-square = Probability =.086 DF=73 CMIN/DF =.233 TLI =.965 CFI =.972 RMSEA =.044 C X4 ASSURANCE C V20.36 V V22.36 V6 V7 V8 e20 e2 e22 e6 e7 e8 Gambar 5. Second Order Confirmatory Factor Analysis Revised untuk model X (servqual) Sumber : Hasil Pengolahan data primer dengan program AMOS versi 6.0. Tabel 5.9 Evaluasi kriteria goodness of fit indices untuk second order CFA Revised Model X (servqual) Evaluasi Kriteria Hasil Model Nilai krisis model Chi Square (x 2 ) 89,993 Diharapkan kecil; X 2 dengan df=73 Baik Significancy Probability (P) 0,086 0,05 Baik CMIN/DF,2333 2,0 Baik TLI 0,965 0,95 Baik CFI 0,972 0,95 Baik RMSEA 0,044 0,08 Baik

29 8 Berdasarkan tabel 5.7 terlihat bahwa probability sudah berada diatas cutting value 0,05 ; TLI 0,95 ; CFI 0,95. Sehingga dapat diartikan bahwa indikator-indikator tersebut secara signifikan dapat mendifinisikan variabel laten X (service quality). Tabel 5.20 Regression Weight (loading Factor) Measurement Model Second Order X Revised (service quality) Regression Weight Estimate S.E Standardized Estimate C.R P X X,00 0,5 0,000 X2 X,00 0,85 0,000 X3 X,74 0,26 0,85 6,64 0,000 X4 X,47 0,26 0,83 5,72 0,000 X5 X 0,95 0,22 0,78 4,35 0,000 Sumber : Hasil analisis AMOS pada data primer b. Teknik Full Strctural Equation Model Teknik ini digunakan untuk menguji kausalitas yang telah dinyatakan sebelumnya dalam berbagai hubungan sebab akibat (causal model). Hasil pengolahan AMOS 6.0 atas data primer adalah sebagai berikut : SECOND ORDER CFA e7 e9 e e2 e3 V7 V V V2 V3.60 V X2 RELIABILITY X3 RESPONSIVENESS X4 ASSURANCE.83 V7 C2.69 C V8.83 C e V4 V20.48 e3 V3 X TANGIBLES e X SERVICE QUALITY X5 EMPATHY.35 V2 e C.5 V22 e22 C e V Z.26 e23 e Y X.SERVICE QUALITY Chi-square =79.92 Probability =.73 DF=63 CMIN/DF =.04 TLI =.976 CFI =.980 RMSEA =.030 e Z2 Z Z4 e26.58 Y2 Z5 e Z6 e28 c8 c7 e6 e7 e8

30 82 Gambar 5.2 Structural Equation Model Service Quality (X), Satisfaction (Y), and Trust (Y2) Sumber : Hasil Pengolahan data primer dengan program AMOS versi 6.0. Tabel 5.2 Evaluasi kriteria goodness of fit indices untuk Structural Equation Model Service Quality (X), Satisfaction (Y), and Trust (Y2) Kriteria Hasil Model Nilai krisis Chi Square (x 2 ) 79,92 Diharapkan kecil; X 2 dengan df=63 Evaluasi model Significancy Probability (P) 0,73 0,05 Baik CMIN/DF,04 2,0 Baik TLI 0,976 0,95 Baik CFI 0,980 0,95 Baik RMSEA 0,030 0,08 Baik Hasil evaluasi criteria goodness of fit indices pada tabel 5.2 menunjukkan bahwa model dinilai baik (fit) dan dapat diterima. Untuk mengetahui hubungan antara variabel X (service quality) terhadap Y (satisfaction) dan Y2 (trust) dapat dilihat pada tabel Tabel 5.22 Regression Weight Pengaruh X Terhadap Y dan Y2 Regression Weight Estimate S.E Standardized Estimate Y X,05 0,23 0,78 4,50 Y2 X 0,32 0,24 0,3,33 Baik C.R P Keterangan 0,00 0 0,00 Signifikan Tidak Signifikan

31 83 Y2 Y 0,45 0,2 0,58 2,2 Sumber : Hasil analisis AMOS pada data primer 0,00 0 Signifikan Pada Tabel 5.22 diatas, terlihat hubungan variabel X (service quality) terhadap Y (satisfaction) memiliki Standardized Estimate (regression weight) sebesar 0,78; nilai CR sebesar 4,54; dan probability 0,000. Nilai standardized estimate 0,78 0,40 menandakan adanya hubungan yang kuat. Demikian pula nilai P sebesar 0,000 0,05 yang berarti secara signifikan variabel X (service quality) berpengaruh terhadap Y (satisfaction). Hubungan variabel X (service quality) terhadap Y2 (satisfaction) memiliki standardized estimate (regression weight) sebesar 0,3 0,40 menandakan hubungan lemah. Nilai probability 0,0 0,05 yang berarti variabel X tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Y2. Hubungan variabel Y (satisfaction) terhadap Y2 (satisfaction) memiliki standardized estimate (regression weight) sebesar 0,58 0,04 menandakan hubungan yang cukup kuat. Nilai probability 0,000 0,05 yang berarti variabel Y berpengaruh signifikan terhadap variabel Y2. Langah 5 : menilai kemungkinan munculnya identifikasi problem. Dalam operasi AMOS 6.0, identifikasi problem akan diatasi langsung oleh program. Bila estimasi tidak dilakukan, maka program akan memberikan pesan pada monitor komputer mengenai kemungkinan sebab-sebab mengapa program ini tidak dapat melakukan estimasi, sehingga dapat direncanakan tindakan

32 84 perbaikan yang memungkinkan. Dalam proses analisis model ini, diketahui bahwa besaran standard error, varians error dan korelasi antar koefisien estimasi berada dalam rentang nilai yang tidak mengindikasikan adanya problem. Langkah 6 : Evaluasi Kriteria Goodness of fit ) Evaluasi atas dipenuhinya asumsi normalitas dalam data. Normalitas univariat dan multivariate terhadap data yang digunakan dalam data ini, diuji dengan menggunakan AMOS 6.0. dengan menggunakan Critical Ratio (C.R), secara keseluruhan (multivariate) asumsi normalitas dapat terpenuhi, dimana angka-angka tersebut terletak pada rentangan nilai ± 2.58, yang berarti pada tingkat signifikansi 0,0 (%) dapat disimpulkan bahwa tidak ada bukti kalau data yang digunakan mempunyai sebaran yang tidak normal. 2) Evaluasi atas outliers hasil komputasi AMOS 6.0 menghasilkan angka-angka jarak Mahalonobis yang mengindikasikan tidak terdapat kasus yang dapat dikatakan outliers jika mempunyai angka p dan p2 yang kurang dai 0,005. Seluruh data responden yang diproses menunjukkan angka p dan p2 diatas 0,005 sehingga tidak terdapat kasus yang dapat dikategorikan outliers. 3) Evaluasi atas Multicolinearity dan Singularity.

33 85 Multicoliearitas atau singularitas dapat dideteksi dari determinan matriks kovarians sampel. Nilai determinan matriks kovarian sampel yang sangat kecil member indikasi adanya problem Multicoliearitas atau singularitas. Dengan menggunakan AMOS 6.0 determinan matriks kovarians sampel adalah sebesar 4.00E-7 yang jauh dari nol. Pada umumnya programprogram komputer SEM telah menyediakan fasilitas warning setiap kali terdapat indikasi Multicoliearitas atau singularitas. Dalam proses model dan data pada penelitian ini, tidak muncul warning pada program AMOS, sehingga evaluasi atas Multicoliearitas dan singularity dapat terpenuhi dan data ini layak untuk digunakan. 4) Evaluasi atas Kriteria Goodness of fit. Hasil evaluasi atas indeks-indeks goodness of fit pada model ini dapat dilihat pada tabel 5.2. tabel menunjukkan angka yang valid dan dapat dinilai baik (fit) sehingga dapat diterima. 5) Analisis atas Direct Effect, Indirect Effect dan Total Effect. Berdasarkan hasil analisis AMOS 6.0 dapat dianalisis pengaruh antar konstruk baik pengaruh yang langsung, tidak langsung, maupun pengaruh totalnya. a. Efek langsung (direct effect). Tabel 5.23 Efek Langsung (direct effect) X Y Y2 Y 0,78 0,00 0,00

34 86 Y2 0,3 0,58 0,00 Sumber : Hasil Analisa AMOS 6.0 pada Data Primer ) Efek langsung variabel X terhadap Y adalah 0,78, artinya pengaruh kualitas layanan terhadap kepuasan adalah sebesar 78 % sedangkan sisanya sebesar 22 % dipengaruhi oleh faktor lain di luar model. 2) Efek langsung variabel X terhadap Y2 adalah sebesar 0,3 yang artinya pengaruh kualitas layanan terhadap kepercayaan adalah sebesar 3 %. sedangkan sisanya sebesar 69 % dipengaruhi oleh faktor lain di luar model. 3) Efek langsung variabel Y terhadap Y2 adalah 0,58, artinya pengaruh kepuasan terhadap kepercayaan adalah sebesar 58 %. sedangkan sisanya sebesar 42 % dipengaruhi oleh faktor lain di luar model. b. Efek tidak langsung (indirect effect). Tabel 5.24 Efek Tidak Langsung (indirect effect) X Y Y2 Y 0,00 0,00 0,00 Z 0,49 0,00 0,00 Z2 0,55 0,00 0,00 Z3 0,50 0,00 0,00 Z4 0,56 0,43 0,00 Y2 0,46 0,00 0,00 Z5 0,52 0,39 0,00 Z6 0,36 0,28 0,00

35 87 Sumber: Hasil Analisa AMOS pada Data Primer ) Efek tidak langsung variabel X terhadap Y2 melalui Y atau X Y Y2 = 0,46, artinya kualitas layanan berpengaruh secara tidak langsung terhadap kepercayaan pasien melalui kepuasan adalah sebesar 46 %. 2) Efek tidak langsung variabel X terhadap indikator indikator variabel Y2 adalah X Y2 Z5 = 0,52, artinya kualitas layanan berpengaruh secara tidak langsung terhadap membangun kepercayaan bahwa seluruh pelayanan yang diberikan berkualitas baik 52 %. Efek tidak langsung X Y2 Z6 = 0,36, artinya kualitas layanan berpengaruh secara tidak langsung terhadap membangun kepercayaan masyarakat bahwa RS. Ganesha adalah rumah sakit yang handal dan dapat dipercaya 36%. Efek tidak langsung X Y Z = 0,49 artinya kualitas layanan berpengaruh secara tidak langsung terhadap persepsi pasien bahwa pelayanan RS. Ganesha memuaskan secara keseluruhan adalah sebesar 49%. 3) Efek tidak langsung variabel X terhadap indikatorindikatornya adalah X Y Z2 = 0,55, artinya kualitas layanan berpengaruh secara tidak langsung terhadap persepsi pasien bahwa RS. Ganesha memberikan pengalaman tinggal yang menyenangkan adalah sebesar 55%. Efek tidak langsung variabel X Y Z3 = 0,50, artinya kualitas layanan berpengaruh secara tidak langsung

36 88 terhadap persepsi pasien bahwa memilih RS. Ganesha adalah tindakan yang benar sebesar 50%. 4) Efek tidak langsung variabel Y terhadap indikatorindikator variabel Y2 adalah Y Y2 Z4 = 0,43 artinya kepuasan berpengaruh tidak langsung terhadap kepercayaan pasien bahwa RS. Ganesha konsisten dalam memberikan pelayanan yang berkualitas kepada semua pasien adalah sebesar 43%. Efek tidak langsung Y Y2 Z5 = 0,39 artinya kepuasan berpengaruh secara tidak langsung terhadap kepercayaan pasien bahwa seluruh pelayanan RS. Ganesha berkualitas baik adalah sebesar 39%. Efek tidak langsung Y Y2 Z6 = 0,28 artinya kepuasan pasien berpengaruh secara tidak langsung untuk membangun kepercayaan bahwa RS. Ganesha adalah rumah sakit yang handal adalah sebesar 28%. c. Efek Total (Total Effect) Efek total variabel X (kualitas pelayanan) terhadap Y2 (kepercayaan) = 0,3 + 0,46 = 0,77, artinya total pengaruh kualitas layanan terhadap kepercayaan adalah sebesar 77%. Langkah 7 : Interpretasi dan Modifikasi Model Standardized residual covariance matrix yang dihasilkan oleh data pada penelitian ini dapat dilihat pada lampiran 5, di mana seluruh nilai menunjukkan angka dibawah 2,58. Interpretasi terhadap residual yang dihasilkan model ini melalui pengamatan terhadap variabel-variabel yang mempunyai nilai residual standard lebih besar dari 2,58 menunjukkan bahwa model ini dapat diterima dan

37 89 tidak perlu dilakukan modifikasi terhadap model yang diuji karena seluruh nilai menunjukkan angka dibawah 2, Pembahasan Berdasarkan atas hasil pengolahan data, landasan teori dan kajian hasil penelitian sebelumnya maka dapat diperoleh pembahasan atas penelitian ini sebagai berikut : ) Kualitas pelayanan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan pasien RS. Ganesha Pernyataan tersebut didukung oleh hasil uji struktural yang menghasilkan nilai factor loading variabel kualitas pelayanan terhadap kepuasan sebesar 0,78. Angka ini berada diatas 0,50 dan menunjukkan hubungan yang sangat kuat antara dua variabel tersebut. Nilai efek langsung variabel kualitas pelayanan terhadap variabel kepuasan adalah 0,78, artinya bahwa variabel kualitas pelayanan memiliki pengaruh terhadap kepuasan sebesar 78% (sangat kuat). Pengamatan terhadap nilai C.R. pada regression weight yang identik dengan uji-t dalam regresi, terlihat angka C.R. = 4,50 >,645 (nilai t tabel pada level 0,05 dengan df 63 adalah,645) dan menunjukkan bahwa variabel-variabel tersebut berhubungan secara signifikan. Dasar keputusan yang lain adalah dengan mengamati nilai probability (P) yang dihasilkan yaitu P = 0,000 atau P <0,00 yang berarti terdapat pola hubungan yang signifikan antara variabel kualitas playanan dan kepuasan.

38 90 Hal ini didukung oleh hasil penelitian dari ) Olorunniwo, F, et, al (2006), yang menjelaskan terdapat pengaruh yang signifikan antara kualitas pelayanan terhadap kepuasan pelanggan pada industry jasa. 2) Garbarino & Johnson (999) yang hasilnya adalah kualitas pelayanan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan pelanggan. 3) Zeithmal, Berry, dan Parasuraman, yang mengemukakan teori tentang hubungan antara kualitas pelayanan jasa dan kepuasan pelanggan, dimana kualitas jasa yang memadai harapan pelanggan maka pelanggan akan senang dan menilai kualitas jasa tersebut tinggi. 4) Kau and Loh (2006) yang hasilnya kualitas pelayanan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan konsumen mobile phone. 2) Terdapat pengaruh langsung yang positif tetapi dalam hubungan yang sangat lemah antara kualitas pelayanan dalam membangun kepercayaan pada pasien RS. Ganesha. Pernyataan tersebut didukung oleh hasil uji structural yang menghasilkan nilai loading factor variabel kualitas pelayanan terhadap kepercayaan pasien RS. Ganesha sebesar 0,3. Angka ini berada dibawah nilai standar 0,50 dan menunjukkan hubungan yang sangat lemah antara dua variabel tersebut. Nilai efek langsung variabel kualitas pelayanan terhadap variabel kepercayaan adalah 0,3. Angka tersebut memiliki arti bahwa variabel kualitas pelayanan memiliki pengaruh terhadap kepercayaan pasien sebesar 3% (lemah). Pengamatan terhadap nilai C.R. pada regression weight yang identik dengan uji-t dalam regresi, terlihat angka C.R. =,33 <,645 (nilai t tabel pada level

39 9 0,05 dengan df 63 adalah,645) dan menunjukkan bahwa variabel-variabel tersebut tidak berhubungan kuat. Hal ini didukung oleh hasil penelitian ) Aryani P,E. (2008) yang menyatakan terdapat hubungan positif tetapi lemah antara kualitas layanan maskapai penerbangan Garuda terhadap kepuasan pelanggan. Namun Jasfar (2005) menyatakan terdapat hubungan yang signifikan antara kualitas pelayanan ritel terhadap kepercayaan konsumen. jadi dapat disimpulkan bahwa pada bisnis jasa kualitas pelayanan tidak berpengaruh signifikan dalam membangun kepercayaan pasien. 3) Kepuasan pasien berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepercayaan pasien RS. Ganesha. Pernyataan tersebut didukung oleh hasil uji structural yang menghasilkan nilai loading factor variabel kepuasan terhadap kepercayaan pasien RS. Ganesha sebesar 0,58. Angka ini berada diatas nilai standar 0,50 dan menunjukkan hubungan yang sangat kuat antara dua variabel tersebut. Nilai efek langsung variabel kepuasan terhadap variabel kepercayaan adalah 0,58. Angka tersebut memiliki arti bahwa variabel kepuasan memiliki pengaruh terhadap kepercayaan pasien sebesar 58% (kuat). Pengamatan terhadap nilai C.R. pada regression weight yang identik dengan uji-t dalam regresi, terlihat angka C.R. = 2,2 >,645 (nilai t tabel pada level 0,05 dengan df 63 adalah,645) dan menunjukkan bahwa variabel-variabel tersebut berhubungan secara signifikan.

40 92 Hal ini didukung oleh hasil penelitian ) Garbarino & Jhonson (999) tentang different roles in customer relationships bahwa kepuasan pelanggan memegang peranan penting terhadap kepercayaan pelanggan. 2) Aryani P,E. (2008) yang menyatakan terdapat hubungan yang signifikan antara kepuasan pelanggan maskapai Garuda Indonesia dalam membangun kepercayaan pelanggan. 3) Kau and Loh (2006) yang hasilnya kepuasan pelanggan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepercayaan konsumen mobile phone. 4) Kualitas pelayanan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepercayaan melalui kepuasan pasien RS. Ganesha. Pernyataan tersebut didukung oleh hasil uji structural yang menghasilkan nilai efek tidak langsung variabel kualitas pelayanan terhadap kepercayaan pasien melalui kepuasan pasien RS. Ganesha sebesar 0,46. Angka tersebut memiliki arti bahwa variabel kepuasan memiliki pengaruh terhadap kepercayaan pasien melalui variabel kepuasan sebesar 46% (cukup kuat). Hal ini didukung oleh penelitian dari ) Aryani (2008) yang menghasilkan terdapatnya pengaruh tidak langsung antara kualitas layanan terhadap kepercayaan pelanggan maskapai penerbangan Garuda Indonesia melalui kepuasan. 2) Kau and Loh (2006) yang hasilnya kualitas pelayanan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepercayaan konsumen melalui kepuasan.