BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

Transkripsi

1 BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN 5.1. Hasil Penelitian Pada penelitian ini, responden yang dijadikan objek penelitian adalah responden yang melakukan pemeriksaan kualitas air di PT. Nusantara Water Centre pada waktu penelitian berlangsung. Analisis deskriptif untuk karakteristik responden disajikan dalam bentuk frekuensi dan prosentase yang terdiri dari letak geografis, jenis bidang usaha dan lama waktu menjadi pelanggan laboratorium lingkungan PT. Nusantar Water Centre. Tabel 5.1. Karaketristik Responden No Karakteristik Responden Frekuensi Prosentase (%) 1 Bidang Usaha - Jasa 48 29,8 - Perdagangan 7 4,3 - Manufacture ,0 - Pertambangan 2 1,3 - Pemerintah 1 0,6 2 Letak Geografis - Jakarta 27 16,8 - Bogor 2 1,2 - Depok 3 1,9 - Tangerang 42 26,1 - Bekasi 79 49,1 - Luar Jabodetabek 8 4,9 3 Lama waktu menjadi pelanggan - < 1 tahun ,7-1 2 tahun 21 13,0-2 3 tahun 9 5,6-3 4 tahun 5 3, tahun 6 3,7 - > 5 tahun 3 1,9 Sumber: Pengolahan Data 67

2 Berdasarkan tabel 5.1 diatas dapat dilihat, bahwa mayoritas responden penelitian ini adalah industri bidang manufactur ( 64% ), yang sebagian besar berlokasi diluar Jakarta, khususnya didaerah bekasi ( 49,1% ) dan tangerang (26,1%) dan sebagian besar berlangganan tidak lebih dari 1 tahun (72,7%). Pada mulanya kuesioner disebarkan kepada 170 responden, tetapi kuesioner yang kembali sebanyak 161 kuesioner yang diisi oleh 161 responden. Selanjutnya dilakukan pengujian kecocokan data, validitas, reliabilitas, dan uji hipotesis penelitian dengan menggunakan program Lisrel Pra Test Pra test dilakukan terhadap 30 responden pertama yang berhasil didapat datanya. Analisis kuantitatif pada tahap pra test ini, dilakukan untuk menguji validitas dan realiabilitas setiap indikator pada alat ukur yang akan digunakan pada tahap selanjutnya. Hanya validitas dan reliabilitas setiap indikator yang baik, akan dijadikan alat ukur untuk tahap selanjutnya Uji Validitas Pra test Uji validitas pada tahap pra test ini dilakukan untuk mengukur sah (valid) atau tidaknya seluruh indikator yang ada pada alat ukur, yang akan digunakan untuk mendapatkan data yang valid. Jika terdapat indikator yang dinyatakan tidak valid, maka indikator tersebut, tidak akan dijadikan sebagai indikator dari suatu variabel dalam confirmatory factor analisys. Dengan kata lain, indikator yang tidak valid akan dibuang pada tahap pengujian selanjutnya. Software statistik yang digunakan adalah IBM SPSS Statistics 68

3 22.0, dengan modul analisis correlate bivariate. Indikator dikatakan valid, jika tingkat Sig.(1-tailed) < tingkat signifikansi α sebesar 0,05, serta nilai pearson correlation lebih besar dari r tabel pada tingkat signifikansi 1%. Hasil pengujian untuk masing-masing variabel adalah sebagai berikut: 1) Variabel Citra Perusahaan Tabel 5.2. Uji Validitas Variabel Citra Perusahaan Indikator Pearson Sig.(1-tailed) Validitas X 101 0,932** 0,000 Valid X 102 0,885** 0,000 Valid X 103 0,936** 0,000 Valid X 104 0,937** 0,000 Valid X 105 0,968** 0,000 Valid X 106 0,895** 0,000 Valid X 107 0,848** 0,000 Valid X 108 0,851** 0,000 Valid X 109 0,239 0,105 Tidak Valid X 110 0,822** 0,000 Valid Sumber: Pengolahan Data Hasil perhitungan, didapat nilai r tabel pada tingkat siginifikasni 1%, sebesar 0,685. Berdasarkan tabel 5.2 diatas, terlihat bahwa nilai citra X 109 memiliki nilai Sig. (1-tailed) > tingkat signifikansi α = 0,05 dan r hitung lebih kecil dari pada r tabel pada tingkat signifikansi 1%,. maka dapat dikatakan bahwa variabel citra X 109 tidak valid. Untuk variabel citra perusahaan lainnya, memiliki tingkat signifikansi < tingkat signifikansi α (0,05), selain itu terlihat nilai correlation pearson berada diatas r tabel dengan tingkat signifikansi 1%, sehingga variabel citra perusahaan lainnya dapat dikatakan valid. 69

4 2) Variabel Kualitas Pelayanan Tabel 5.3. Uji Validitas Variabel Kualitas Pelayanan Indikator Pearson Correlation Sig.(1-tailed) Validitas X 201 0,946** 0,000 Valid X 202 0,924** 0,000 Valid X 203 0,905** 0,000 Valid X 204 0,966** 0,000 Valid X 205 0,947** 0,000 Valid X 206 0,898** 0,000 Valid X 207 0,951** 0,000 Valid X 208 0,968** 0,000 Valid X 209 0,948** 0,000 Valid X 210 0,947** 0,000 Valid Sumber: Pengolahan Data Hasil perhitungan, didapat nilai r tabel pada tingkat siginifikasni 1%, sebesar 0,685. Berdasarkan tabel 5.3 diatas, terlihat seluruh variabel kualitas pelayanan memiliki tingkat signifikansi < tingkat signifikansi α (0,05) dan memiliki nilai correlation pearson lebih besar dari r tabel pada tingkat signifikansi 1%, sehingga seluruh variabel kualitas pelayanan dapat dikatakan valid. 3) Variabel Kepuasan Pelanggan Tabel 5.4. Uji Validitas Variabel Kepuasan Pelanggan Indikator Pearson Correlation Sig.(1-tailed) Validitas Y 1 0,947** 0,000 Valid Y 2 0,915** 0,000 Valid Y 3 0,949** 0,000 Valid Y 4 0,943** 0,000 Valid Y 5 0,879** 0,000 Valid Y 6 0,898** 0,000 Valid Sumber: Pengolahan Data 70

5 Hasil perhitungan, didapat nilai r tabel pada tingkat siginifikasni 1%, sebesar 0,838. Berdasarkan tabel 5.4 diatas, terlihat seluruh variabel kepuasan pelanggan memiliki tingkat signifikansi < tingkat signifikansi α (0,05) dan memiliki nilai correlation pearson lebih besar dari r tabel pada tingkat signifikansi 1%, sehingga seluruh variabel kepuasan pelanggan dapat dikatakan valid. 4) Variabel Loyalitas Pelanggan Tabel 5.5. Uji Validitas Variabel Loyalitas Pelanggan Indikator Pearson Correlation Sig.(1-tailed) Validitas Z 1 0,895** 0,000 Valid Z 2 0,932** 0,000 Valid Z 3 0,866** 0,000 Valid Z 4 0,897** 0,000 Valid Z 5 0,919** 0,000 Valid Z 6 0,937** 0,000 Valid Z 7 0,943** 0,000 Valid Z 8 0,884** 0,000 Valid Sumber: Pengolahan Data Hasil perhitungan, didapat nilai r tabel pada tingkat siginifikasni 1%, sebesar 0,749. Berdasarkan tabel 5.5 diatas, terlihat seluruh variabel loyalitas pelanggan memiliki tingkat signifikansi < tingkat signifikansi α (0,05) dan memiliki nilai correlation pearson lebih besar dari r tabel dengan tingkat signifikansi 1%, sehingga seluruh variabel loyalitas pelanggan dapat dikatakan valid. 71

6 Uji Reliabilitas Pra Test Uji reliabilitas pada tahap pra test dilakukan untuk mengukur konsistensi alat ukur, pada saat dilakukan pengukuran pada saat pengumpulan data. Alat ukur dikatakan reliabel jika koeffisien cronbach s alpha diatas 0,6. Jika terdapat variabel yang dinyatakan tidak reliabel, maka variabel tersebut, tidak akan dijadikan sebagai variabel dalam confirmatory factor analisys. Dengan kata lain, variabel yang tidak reliabel akan dibuang pada tahap pengujian selanjutnya. Software statistik yang digunakan adalah IBM SPSS Statistics 22.0 modul analisis scale reliability. Hasil uji reliabilitas pada masing-masing variabel adalah sebagai berikut : Tabel 5.6. Uji Reliabilitas Variabel Alpha s Cronbach Reliabilitas Citra Perusahaan 0,967 Reliabel Kualitas Layanan 0,985 Reliabel Kepuasan Pelanggan 0,964 Reliabel Loyalitas Pelanggan 0,969 Reliabel Sumber: Pengolahan Data Berdasarkan tabel 5.6 diatas, terlihat bahwa seluruh variabel memiliki nilai Alat ukur dikatakan reliabel jika koeffisien cronbach s alpha diatas 0,6. maka seluruh varibel memiliki reliabilitas yang baik, untuk dijadikan instrumen pengukuran pada tahap selanjutnya. 72

7 5.3. Analisis Tanggapan Responden Untuk melihat tanggapan responden terhadap setiap variabel pengukuran, akan dilakukan analisis setiap variabel pengukuran dengan menggunakan data statistik output Lisrel Analisis tanggapan responden terhadap variabel citra perusahaan Analisis tanggapan responden terhadap variabel citra perusahaan ditunjukkan oleh Tabel 5.7. berikut: Tabel 5.7. Tanggapan Responden Terhadap Variabel Citra Perusahaan Indikator Juml Responden Frekuensi Kemunculan Mean STS TS N S SS X X X X X X X X X X 1 3,120 Sumber: Pengolahan Data Dari Tabel 5.7 dapat diketahui bahwa secara keseluruhan tanggapan responden terhadap variabel citra perusahaan adalah bersikap netral namun lebih cenderung mengarah ke setuju. Indikasinya adalah nilai mean total sebesar 3.120, yang menunjukkan bahwa nilai tersebut termasuk dalam kategori penilaian netral dan cenderung mengarah setuju. 73

8 Analisis Tanggapan Responden Terhadap Variabel Kualitas Pelayanan Analisis tanggapan responden terhadap variabel kualitas pelayanan ditunjukkan oleh Tabel 5.8 berikut: Tabel 5.8. Tanggapan Responden Terhadap Variabel Kualitas Pelayanan Indikator Juml Responden Frekuensi Kemunculan STS TS N S SS Mean X X X X X X X X X ,087 X X 2 3,055 Sumber: Pengolahan Data Dari Tabel 5.8 dapat diketahui bahwa secara umum responden bersikap netral cenderung mengarah setuju dalam memberikan tanggapan terhadap variabel kualitas pelayanan adalah netral namun lebih cenderung mengarah ke setuju. Indikasinya adalah nilai mean total sebesar 3.10, yang menunjukkan bahwa nilai tersebut termasuk dalam kategori penilaian netral cenderung mengarah setuju Analisis Tanggapan Responden Terhadap Variabel Kepuasan Pelanggan Analisis tanggapan responden terhadap variabel kepuasan pelanggan ditunjukkan oleh Tabel 5.9 berikut: 74

9 Tabel 5.9 Tanggapan Responden Terhadap Variabel Kepuasan Pelanggan Indikator Juml Frekuensi Kemunculan Mean Responden STS TS N S SS Y Y Y Y Y Y Y 3,103 Sumber: Pengolahan Data Dari Tabel 5.9 dapat diketahui bahwa secara umum responden bersikap netral cenderung mengarah setuju dalam memberikan tanggapan terhadap variabel kepuasan pelanggan. Indikasinya adalah nilai mean total sebesar 3.103, yang menunjukkan bahwa nilai tersebut termasuk dalam kategori penilaian netral cenderung mengarah setuju Analisis tanggapan responden terhadap variabel loyalitas pelanggan Analisis tanggapan responden terhadap variabel loyalitas pelanggan ditunjukkan oleh Tabel 5.10 berikut: Tabel 5.10 Tanggapan Responden Terhadap Variabel Loyalitas Pelanggan Indikator Jumlah Frekuensi Kemunculan Mean Responden STS TS N S SS Z Z Z Z Z Z Z Z Z 3,165 Sumber : Pengolahan Data 75

10 Dari Tabel 5.10 dapat diketahui bahwa secara umum responden bersikap netral cenderung mengarah setuju dalam memberikan tanggapan terhadap variabel loyalitas pelanggan. Indikasinya adalah nilai mean total sebesar 3.165, yang menunjukkan bahwa nilai tersebut termasuk dalam kategori penilaian netral Analisis Statistik Pengujian Asumsi SEM Dalam penelitian ini analisis yang digunakan adalah structural equation model (SEM) dengan menggunakan program Lisrel 8.7. Metode default dalam Lisrel 8.7 adalah Weighted Least Square (WLS). Sebelum pengujian SEM, maka terlebih dahulu dilakukan pengujian asumsi yang meliputi : 1) Ukuran Sampel Ukuran sampel yang harus dipenuhi dalam pemodelan ini menggunakan rumus yang dikembangkan oleh Isaac dan Michael, serta nomogram Harry King. Hasil perhitungan menggunakan rumus Isaac dan Michael adalah sebagai berikut, untuk populasi sebanyak 300 konsumen, dengan taraf kesalahan 5%, maka jumlah sampel yang harus dipenuhi adalah 161 sampel. Hasil perhitungan dengan menggunakan nomogram Harry King untuk populasi sebesar 300 konsumen, dengan tingkat kesalahan 5%, prosentase populasi sebesar 45%, multiple factor 1,195, maka jumlah sampel yang harus diambil adalah 161 sampel. 76

11 2) Uji Normalitas Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah data ordinal, sehingga jika dilakukan analisis korelasi pada Lisrel, hanya akan didapatkan univariate normalitas. Sedangkan untuk melihat korelasi antar dimensi dari variabel, maka digunakan uji normalitas Kolmogrov Smirnov. Tabel 5.11 Normalitas Univariate Indikator Skewness P-Value Kurtosis P-Value Skewness & Kurtosisis P-Value 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 Z Z Z Z Z Z Z Z Sumber: Pengolahan Data 77

12 Dari tabel 5.11 tampak bahwa secara univariate, data dinyatakan normal. Nilai p-value, baik untuk Skewness, Kurtosis, atau skewness dan kurtosis telah berada diatas 0,05. Uji normalitas Kolmogrov Smirnov dapat dilihat pada tabel 5.12 berikut ini : Tabel 5.12 Uji Normalitas Kolmogrov - Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 161 Normal Parameters a,b Mean, Std. Deviation 3, Most Extreme Differences Absolute,068 Positive,052 Negative -,068 Test Statistic,068 Asymp. Sig. (2-tailed),067 c a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. c. Lilliefors Significance Correction. Tabel 5.12, menunjukkan bahwa asumsi normalitas telah terpenuhi pada tingkat signifikansi α (0,067) > 0,05, sehingga pengujian korelasi antar dimensi dapat dilakukan. 78

13 Analisis Konfirmatori Faktor (Confirmatory Factor Analysis) Untuk menguji uni-dimensional dari konstruk-konstruk eksogen dan endogen digunakan teknik confirmatory factor analysis, dimana variabelvariabel teramati akan dijadikan refleksi dari variabel-variabel laten, yang akan dikonfirmasi dengan menggunakan model pengukuran. Untuk menganalisis model pengukuran pada tahap ini, digunakan data yang berasal dari 161 responden, dengan software Lisrel Hasil model pengukuran dengan menggunakan teknik confirmatory factor analysis pada penelitian ini, menghasilkan nilai estimate, standard solution dan t-value sebagaimana terlihat pada gambar 5.1, 5.2 dan 5.3 dibawah ini : 79

14 Sumber : Pengolahan Data Gambar 5.1. Estimate Basic Model 80

15 Sumber: Pengolahan Data Gambar 5.2 Standard Solution Basic Model 81

16 Gambar 5.3. T-Value Basic Model Sumber: Pengolahan Data 82

17 Berdasarkan gambar diatas, dapat dilihat bahwa model struktur telah mencapai good fit, hal ini dapat dilihat dari nilai RMSEA telah berada dibawah 0,05 dan niali P-value berada diatas 0,05. Sehingga analisis dapat dilanjutkan Analisis Offending Estimates Analisis awal dimulai dengan memeriksa hasil pengukuran untuk memastikan tidak terdapat offending estimates (nilai-nilai yang melebihi batas yang dapat diterima). Berikut ini kriteria analisis yang digunakan, yaitu : 1) Negative error variances (dikenal dengan heywod cases). Jika ada varian kesalahan negatif, maka varian kesalahan tersebut perlu ditetapkan menjadi atau ) Nilai standardized loading factor antara 0,5 sampai 1. 3) Standard errors yang berhubungan dengan koefisien-koefisien yang diestimasi mempunyai nilai yang besar. Setelah memeriksa dengan baik path diagram yang merupakan hasil estimasi CFA, maka didapatkan nilai standard loading untuk setiap indikator sebagai berikut : 83

18 Tabel Standar Error dan Standard Loading Indikator Standar Error Standard Loading X101 0,18 0,91 X102 0,32 0,82 X103 0,23 0,88 X104 0,21 0,89 X105 0,21 0,89 X106 0,28 0,85 X107 0,22 0,88 X108 0,25 0,86 X110 0,26 0,86 X201 0,18 0,90 X202 0,24 0,87 X203 0,24 0,87 X204 0,19 0,90 X205 0,21 0,89 X206 0,26 0,86 X207 0,28 0,85 X208 0,29 0,84 X209 0,16 0,91 X210 0,11 0,94 Y1 0,18 0,90 Y2 0,27 0,86 Y3 0,15 0,92 Y4 0,25 0,86 Y5 0,40 0,77 Y6 0,43 0,75 Z1 0,43 0,76 Z2 0,34 0,81 Z3 0,30 0,81 Z4 0,36 0,80 Z5 0,28 0,85 Z6 0,22 0,88 Z7 0,34 0,81 Z8 0,40 0,77 Sumber: Pengolahan Data Berdasarkan data diatas, terlihat, bahwa seluruh nilai standard error dari setiap indikator memiliki nilai positif (tidak memiliki heywood cases), selain itu setiap variabel memiliki standard loading antara 0,5-1. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model pengukuran tidak memiliki offending estimate, dengan dmikian pengujian dapat dilanjutkan. 84

19 Uji Validitas dan Reliabilitas. Tujuan pengujian validitas dan reliabilitas pada tahap ini adalah untuk mengukur validitas dan reliabilitas hasil penelitian. Validitas hasil penelitian dimaksudkan untuk mengukur apakah terdapat kesamaan antara data yang terkumpul dengan data yang sesungguhnya terjadi pada obyek yang diteliti. Sedangkan reliabilitas hasil penelitian dimaksudkan untuk mengukur apakah terdapat kesamaan data dalam waktu yang berbeda. Pada tahap ini, variabel-variabel teramati atau indikator pada alat ukur harus memenuhi persyaratan validitas dan reliabilitas yang telah teruji pada tahap pra test, dimana hasil uji validitas dan reliabilitas pada tahap pra test terdapat 33 indikator yang dapat dijadikan sebagai variabel terukur. Dengan menggunakan instrumen yang valid dan reliabel dalam pengumpulan data, maka diharapkan hasil penelitian menjadi valid dan reliabel. Dari pengolahan data dengan menggunakan software Lisrel 8.7, diperoleh hasil berupa path diagram dan printed output. Output yang terdapat dalam path diagram akan menginformasikan tentang standard solution yang menunjukkan nilai standardized factor loading dan nilai error variance yang menunjukkan kesalahan pengukuran estimasi parameter, nilai standard error akan digunakan untuk membagi nilai estimasi parameter sehingga diperoleh reliabilitas, serta nilai t-value yang digunakan untuk menunjukkan signifikansi. 85

20 Selanjutnya untuk menguji validitas dan reliabilitas hasil penelitian, dilakukan pengujian sebagai berikut : Validitas dan Reliabilitas Variabel Citra Perusahaan Hasil pengujian validitas dan perhitungan reliabilitas untuk variabel Citra Perusahaan diperlihatkan pada tabel 5.14 berikut ini: Tabel Pengujian Validitas dan Perhitungan Reliabilitas Citra Perusahaan Kode Indikator SFL > 0,50 SFL 2 Standard Errors Measurem ent Error t-value Keterangan Reliabilitas CR > 0,70 VE 0,50 X 101 0,91 0,8281 0,18 0,82 14,84 Validitas baik 0,90 0,76 X 102 0,82 0,6724 0,32 0,68 12,67 Validitas baik X 103 0,88 0,7744 0,23 0,77 14,13 Validitas baik X 104 0,89 0,7921 0,21 0,79 14,38 Validitas baik X 105 0,89 0,7921 0,21 0,79 14,44 Validitas baik X 106 0,85 0,7225 0,28 0,72 13,29 Validitas baik X 107 0,88 0,7744 0,22 0,78 14,17 Validitas baik X 108 0,86 0,7396 0,25 0,75 13,63 Validitas baik X 110 0,86 0,7396 0,25 0,75 13,59 Validitas baik Total 7,84 6,8352 6,85 Sumber: Pengolahan Data Hasil pengujian variabel citra perusahaan menunjukkan bahwa terdapat 9 variabel teramati yang telah lolos uji validitas, karena telah memenuhi persyaratan yaitu nilai standardized factor loadig > 0,50 dan nilai t-value > 1,96. Uji reliabilitas variabel citra perusahaan diatas juga menghasilkan nilai yang baik. Hal ini dapat dilihat bahwa construct 86

21 reliability (CR) sebesar 0,90 > 0,70 dan nilai Variance Extracted (VE), sebesar 0,76 0,50. Berdasarkan kedua hal tersebut dapat dikatakan bahwa variabel citra perusahaan memiliki konsistensi yang baik Validitas dan Reliabilitas Variabel Kualitas Pelayanan Hasil pengujian validitas dan perhitungan reliabilitas untuk variabel kualitas pelayanan diperlihatkan pada tabel 5-15 berikut ini: Tabel Pengujian Validitas dan Perhitungan Reliabilitas Kualitas Pelayanan Kode SFL > SFL 2 Reliabilitas Standard Measure t-value Keterangan Indikator 0,50 Errors ment CR VE Error > 0,70 0,50 X 201 0,90 0,81 0,18 0,82 14,79 Validitas baik 0,91 0,78 X 202 0,87 0,76 0,24 0,76 13,95 Validitas baik X 203 0,87 0,76 0,24 0,76 13,85 Validitas baik X 204 0,90 0,81 0,19 0,81 14,70 Validitas baik X 205 0,89 0,79 0,21 0,79 14,38 Validitas baik X 206 0,86 0,74 0,26 0,74 13,64 Validitas baik X 207 0,85 0,72 0,28 0,72 13,35 Validitas baik X 208 0,84 0,71 0,29 0,71 13,24 Validitas baik X 209 0,91 0,83 0,16 0,84 15,13 Validitas baik X 210 0,94 0,88 0,11 0,89 15,86 Validitas baik total 8,83 7,8053 7,84 14,79 Validitas baik Sumber: Pengolahan Data Tabel 5.15 memperlihatkan terdapat 10 variabel teramati atas variabel laten kualitas pelayanan yang telah lolos uji validitas, karena telah memenuhi persyaratan yaitu nilai standardized factor loading > 0,50 dan nilai t-value > 1,96. 87

22 Berdasarkan tabel 5.15 diatas, hasil perhitungan uji reliabilitas variabel kualitas pelayanan, menghasilkan nilai yang baik. Hal ini dapat dilihat bahwa nilai construct reliability (CR) sebesar 0,91 > 0,70 dan nilai variance extracted (VE), sebesar 0,78 0,50. Berdasarkan hasil tersebut dapat dikatakan bahwa variabel kualitas pelayanan memiliki konsistensi yang baik Validitas dan Reliabilitas Variabel Kepuasan Pelanggan Selanjutnya dilakukan pengujian validitas dan reliabilitas variabel kepuasan pelanggan. Seperti variabel sebelumnya, pengujian validitas variabel kepuasan pelanggan dilakukan dengan cara melakukan analysis CFA standard solution dan t-value dari variabel kepuasan pelanggan. Hasil Confirmatory Factor Analysis standard solution variable dan perhitungan reliabilitas kepuasan pelanggan dapat dilihat pada tabel 5.16 berikut ini : 88

23 Tabel Pengujian Validitas dan Perhitungan Reliabilitas Kepuasan Pelanggan Kode Indikator SFL > 0,50 SFL 2 Standard Errors Measuremen t Error t-value Keterangan Reliabilitas CR VE > 0,70 > 0,50 Y1 0,90 0,81 0,18 0,82 ** Validitas baik 0,86 0,72 Y2 0,86 0,74 0,27 0,73 15,85 Validitas baik Y3 0,92 0,85 0,15 0,85 18,90 Validitas baik Y4 0,86 0,74 0,25 0,75 16,18 Validitas baik Y5 0,77 0,59 0,40 0,6 12,86 Validitas baik Y6 0,75 0,56 0,43 0,57 12,31 Validitas baik total 5,06 4,291 4,32 Sumber: Pengolahan Data Note: ** = Ditetapkan secara default oleh LISREL, nilai t-value tidak diestimasi Tabel 5.16 menunjukkan bahwa terdapat 6 variabel teramati atas variabel laten kepuasan pelanggan yang telah lolos uji validitas, karena telah memenuhi persyaratan yaitu keenam variabel kepuasan pelanggan memiliki nilai standardized factor loading > 0,50 dan nilai t-value > 1,96. Berdasarkan uji reliabilitas variabel kepuasan pelanggan tabel 5.16 diatas, menghasilkan nilai yang baik. Hal ini dapat dilihat bahwa nilai construct reliability (CR) sebesar 0,86 > 0,70 dan nilai Variance Extracted (VE), sebesar 0,72 0,50. Berdasarkan hasil tersebut dapat dikatakan bahwa variabel kualitas pelayanan memiliki konsistensi yang baik. 89

24 Validitas dan Reliabilitas Variabel Loyalitas Pelanggan Seperti variabel sebelumnya, pengujian validitas variabel loyalitas pelanggan dilakukan dengan cara melakukan analysis CFA standard solution dan T value dari variabel loyalitas pelanggan. Hasil Confirmatory Factor Analysis standard solution variabel dan perhitungan reliabilitas loyalitas pelanggan dapat dilihat pada tabel 5.17 berikut ini : Tabel Pengujian Validitas dan Pelanggan Perhitungan Reliabilitas Loyalitas Kode Indikator SFL > 0,50 SFL 2 Standard Errors Measurem ent Error t-value Keterangan Reliabilitas CR VE 0,70 0,50 Z1 0,76 0,58 0,43 0,57 ** Validitas baik 0,89 0,66 Z2 0,81 0,66 0,34 0,66 10,95 Validitas baik Z3 0,81 0,66 0,30 0,70 10,82 Validitas baik Z4 0,80 0,64 0,36 0,64 10,71 Validitas Baik Z5 0,85 0,72 0,28 0,72 11,47 Validitas Baik Z6 0,88 0,77 0,22 0,78 11,98 Validitas Baik Z7 0,81 0,66 0,34 0,66 10,95 Validitas Baik Z8 0,77 0,59 0,40 0,60 10,32 Validitas Baik total 6,49 5,28 5,33 Sumber: Pengolahan Data Note: ** = Ditetapkan secara default oleh LISREL, nilai t-value tidak diestimasi Tabel 5.17 diatas menunjukkan nilai standardized factor loading dan t value untuk variabel-variabel loyalitas yang teramati. Dari hasil tersebut membuktikan bahwa validitas variabel loyalitas 90

25 adalah baik, karena persyaratan nilai standardized factor loading > 0,50 terpenuhi, serta nilai t-value yang seluruhnya > 1,96. Berdasarkan tabel 5.17 diatas, diperlihatkan bahwa reliabilitas dari variabel loyalitas juga menunjukan angka yang baik, karena memenuhi persyaratan yaitu CR sebesar 0,89 > 0,70. Sehingga, dapat dikatakan bahwa indikator-indikator dari variabel loyalitas adalah reliable. Disamping itu, nilai VE yaitu sebesar 0,66 0,50, sehingga turut membuktikan konsistensi dari variabel-variabel teramati atas variabel laten loyalitas Uji Kecocokan Keseluruhan Model Setelah lolos pengujian validitas dan reliabilitas dengan model CFA, maka tahap selanjutnya adalah menganalisis kecocokan data dengan model secara keseluruhan atau dalam Lisrel disebut Goodness of Fit (GOF). Pengujian ini akan mengevaluasi apakah model yang dihasilkan merupakan model fit atau tidak. Dari printed output yang dihasilkan pada program Lisrel, analisis kecocokan keseluruhan model dapat dilihat dari angka statistik sebagai berikut, yaitu: 1) Nilai Chi-square yaitu 518,28 dan p Value = 0,06112 > 0,05. Hasil tersebut menunjukkan bahwa kecocokan model sudah baik, karena syarat model yang baik terpenuhi yaituy nilai Chi Square kecil dan p value > 0,05. 2) Nilai RMSEA hasil analisis sebesar 0,025 yang berarti kecocokan model 91

26 adalah close fit dengan 90% confidence internal dari RMSEA (0,0 ; 0,038). Nilai RMSEA yang baik harus < 0,05, yang berati struktur keseluruhan model sudah close fit dan jika nilai RMSEA antara 0,05 < RMSEA < 0,08 berarti keseluruhan model adalah good fit. Sedangkan jika nilai RMSEA antara 0,08 sampai 0,10 adalah marginal fit dan > 0,10 menunjukkan poor fit. Nilai RMSEA hasil analisis masih berada dalam kisaran interval 90% confidence internal (0,0 < 0,025 < 0,038) sehingga RMSEA memiliki ketepatan yang baik, maka kecocokan keseluruhan model adalah close fit. 3) Setelah itu, dilakukan analisis ECVI sebagai perbandingan model, semakin kecil nilai ECVI sebuah model maka semakin baik tingkat kecocokannya. Pengujian kecocokan model dapat dilihat dengan menggunakan nilai ECVI saturated dan ECVI independence. Nilai ECVI saturated model mewakili best-fit dan ECVI Independence model mewakili worst-fit, untuk mendapatkan hasil yang baik nilai ECVI yang diinginkan model harus sedekat mungkin dengan ECVI saturated model. Nilai ECVI model diketahui yaitu sebesar 4,38; sementara ECVI saturated model 7,01; dan ECVI independence model 173,15. Dari hasil tersebut dapat dianalisis bahwa ECVI model lebih dekat nilainya ke ECVI saturated model dibandingkan ke ECVI independence model. Jadi, dapat disimpulkan bahwa kecocokan keseluruhan model berdasarkan ECVI adalah baik (good fit). 92

27 4) Seperti juga ECVI, AIC juga digunakan sebagai perbandingan model. Nilai AIC model yang dihasilkan adalah 700,28; nilai AIC saturated model 1122,00; dan nilai AIC independence model 27703,74. Dapat dilihat bahwa AIC model lebih dekat ke AIC saturated model dibandingkan ke AIC independence model, maka kecocokan keseluruhan model dikatakan baik (good fit). 5) Sama halnya dengan ECVI dan AIC, CAIC dapat dianalisis dengan cara yang sama, yaitu dengan membandingkan nilai CAIC model dengan saturated CAIC dan independence CAIC. Nilai CAIC model adalah 1071,69; nilai CAIC saturated 3411,67; dan nilai CAIC independence 27838,42. Hasil tersebut membuktikan bahwa nilai CAIC model lebih dekat ke Saturated CAIC dibandingkan dengan Independence CAIC, sehingga dapat dikatakan bahwa kecocokan keseluruhan model adalah baik (good fit). 6) Selanjutnya, NFI = 0,98 berada diatas 0,90, maka kecocokan keseluruhan model adalah baik (good fit). Kriteria kecocokan model untuk parameter NFI adalah 0.9 berarti baik (good fit) dan kecocokan yang sedang (marginal fit) ditandai oleh 0.8 NFI < ) Demikian juga nilai NNFI = 1,00 0,90; maka kecocokan keseluruhan model adalah baik (good fit). 8) Nilai CFI = 1,00 0,90 ; maka kecocokan keseluruhan model adalah baik (good fit). 93

28 9) Nilai IFI = 1,00 0,90 ; maka kecocokan keseluruhan model adalah baik (good fit). 10) Nilai RFI = 0,98 0,90 ; maka kecocokan keseluruhan model adalah baik (good fit). 11) Nilai Standardized RMR = 0,029 < 0,05 menunjukkan bahwa kecocokan keseluruhan model adalah baik (good fit). 12) Sedangkan nilai GFI sebesar 0,8 0,84 0,90, menunjukkan kecocokan model adalah marginal fit. 13) Untuk nilai AGFI adalah 0,80 yang berarti kecocokan model adalah marginal fit. Uji Kecocokan keseluruhan model (Goodness of Fit) diperlihatkan pada tabel 5.19 diperlihatkan sebagai berikut : 94

29 Tabel Uji Kecocokan Keseluruhan Model (Goodness of Fit) Target Tingkat Tingkat Ukuran GOF Hasil Estimasi Kecocokan Kecocokan Chi Square P value > 0,05 Nilai yang kecil P value > 0,05 X²= 518,28 (P = 0,06112) Baik (good fit) RMSEA RMSEA 0,05 0,025 Baik (good fit) Nilai yang kecil dan M* = 4,38 ECVI dekat dengan ECVI Saturated S* = 7,01 I* = 173,15 Baik (good fit) AIC Nilai yang kecil dan dekat dengan AIC Saturated M* = 700,28 S* = 1122,00 I* = 27703,74 Baik (good fit) CAIC Nilai yang kecil dan dekat dengan CAIC Saturated M* = 1071,69 S* = 3411,67 I* = 27838,42 Baik (good fit) NFI NFI 0,90 0,98 Baik (good fit) NNFI NNFI 0,90 1,00 Baik (good fit) CFI CFI 0,90 1,00 Baik (good fit) IFI IFI 0,90 1,00 Baik (good fit) RFI RFI 0,90 0,98 Baik (good fit) RMR RMR 0,05 0,029 Baik (good fit) GFI 0,8 GFI 0,90 0,84 Marginal fit AGFI 0,8 AGFI 0,90 0,80 Marginal fit Sumber: Pengolahan Data Note: *M = Model ; S = Saturated ; I = Independence Tabel 5.18 diatas menyimpulkan hasil uji kecocokan keseluruhan model. Dari pembahasan yang telah dilakukan sebelumnya, terdapat 11 ukuran GOF menunjukkan kecocokan yang baik (good fit) dan 2 ukuran GOF 95

30 menunjukkan kecocokan sedang (marginal fit), sehingga dapat disimpulkan bahwa kecocokan keseluruhan model adalah baik (good fit) Kemungkinan Munculnya Masalah Identifikasi Pada program komputer yang digunakan untuk estimasi model kausal ini, salah satu masalah yang akan timbul adalah masalah identifikasi. Masalah identifikasi pada prinsipnya adalah mengenai masalah ketidakmampuan dari model yang dikembangkan untuk menghasilkan estimasi yang unik. Masalah dapat diidentifikasi dengan melihat: 1) Program tidak mampu menghasilkan matriks informasi yang seharusnya disajikan. Pada beberapa kondisi, program Lisrel tidak mampu mengeluarkan sebuah solusi, sehingga output tidak muncul. Hal tersebut dikarenakan adanya masalah identifikasi pada model atau pada data observasi. Ketika Program Lisrel mampu mengeluarkan output, berarti terdapat solusi pada model penelitian berdasarkan data observasi yang ada. Output dalam penelitian ini mampu mengeluarkan output yang menghasilkan sebuah solusi yang unik berdasarkan data observasi yang ada. 2) Munculnya angka-angka yang aneh seperti adanya varians error yang negatif. Pada penelitian ini tidak terdapat error variance yang negatif pada full model penelitian sehingga tidak perlu dilakukan modifikasi seperti telah dijelaskan di atas. 96

31 Interpretasi model Setelah diperoleh model yang fit, maka barulah dilakukan uji hipotesis. Tabulasi untuk hasil pengujian dijabarkan sesuai dengan informasi pada Tabel 5.19 berikut: Tabel Pengujian Hipotesis Hipotesis Path SLF Estimate T-value Keterangan Hasil H1 Citra Perusahaan Kepuasan Pelanggan 0,36 0,36 4,28 Positif, Signifikan Diterima H2 Kualitas Layanan Kepuasan Pelanggan 0,44 0,44 5,19 Positif, Signifikan Diterima H3 Citra Perusahaan Loyalitas Pelanggan 0,29 0,29 3,48 Positif, Signifikan Diterima H4 Kualitas Layanan Loyalitas Pelanggan 0,27 0,28 3,28 Positif, Signifikan Diterima H5 Kepuasan Pelanggan Loyalitas Pelanggan 0,32 0,32 3,78 Positif, Signifikan Diterima Sumber: Pengolahan Data Hipotesis-hipotesis di atas merupakan pengaruh langsung (direct effect) dari variabel eksogen terhadap variabel endogen, jika nilai estimate positif, berarti variabel eksogen tersebut memiliki pengaruh positif terhadap variabel endoge, serta jika nilai T-Value > 1,96 berarti variabel eksogen signifikan mempengaruhi variabel endogen. Dari tabel 5.19 diatas, terlihat seluruh variabel eksogen berpengaruh posistif dan signifikan terhadap variabel endogen, dengan demikian seluruh hipotesis dapat diterima. Informasi pada tabel 5.19 diatas memperlihatkan terdapat 2 variabel yang dihipotesiskan berpengaruh terhadap kepuasan pelanggan, yaitu citra perusahaan dan kualitas pelayanan. Dari kedua variabel tersebut, variabel kualitas pelayanan mempunyai pengaruh lebih besar dibandingkan citra 97

32 perusahaan, hal ini dilihat dari nilai standardized factor loading, dimana nilai SFL kualitas pelayanan sebesar 0,44 lebih tinggi dari nilai SFL citra perusahaan sebesar 0,36. Selain itu terdapat 3 variabel yang dihipotesiskan berpengaruh terhadap loyalitas pelanggan, yaitu citra perusahaan, kualitas pelayanan dan kepuasan pelanggan. Dari ketiga variabel tersebut, variabel kepuasan pelanggan mempunyai pengaruh langsung lebih besar dibandingkan kedua variabel lainnya. Nilai SFL kepuasan pelanggan terhadap loyalitas sebesar 0,32, lebih besar daripada nilai SFL citra perusahaan sebesar 0,29 dan nilai SFL kualitas pelayanan sebesar 0,27, sehingga variabel kepuasan pelanggan merupakan variabel intervening terhadap loyalitas pelanggan. Untuk melihat korelasi dimensi antar variabel pada penelitian, dapat dilihat pada Tabel 5.20 berikut ini : Tabel 5.20 Matriks Korelasi Dimensi Antar Variabel Kepuasan Pelanggan Loyalitas Pelanggan Variabel Dimensi Indikator Y Z Likeability X 101 0,545** 0,552** X 102 0,454** 0,481** Competence X 103 0,562** 0,615** X 104 0,615** 0,621** Citra Perusahaan X 105 0,560** 0,619** Quality X 106 0,515** 0,570** Performance X 107 0,601** 0,572** X 108 0,595** 0,594** Responsibility X 110 0,550** 0,529** Kualitas Pelayanan Tangibels X 201 0,568** 0,592** X 202 0,600** 0,573** 98

33 Lanjutan Tabel 5.20 Kepuasan Pelanggan Loyalitas Pelanggan Variabel Dimensi Indikator Y Z Reliability X 203 0,554** 0,583** X 204 0,648** 0,666** Responsiveness X 205 0,581** 0,576** X 206 0,629** 0,596** Assurance X 207 0,531** 0,571** X 208 0,564** 0,549** Emphaty X 209 0,620** 0,619** X 210 0,629** 0,623** Kepuasan Y 0,656** Sumber: Pengolahan Data Berdasarkan Tabel diatas dapat disimpulkan bahwa dimensi pada variabel citra perusahaan yang paling berpengaruh terhadap kepuasan pelanggan dan loyalitas pelanggan adalah dimensi X104 yaitu competence yang berkaitan dengan akreditasi dari lembaga akreditasi nasional. Berdasarkan Tabel diatas dapat disimpulkan bahwa dimensi pada variabel kualitas pelayanan yang paling berpengaruh terhadap kepuasan pelanggan dan loyalitas pelanggan adalah dimensi X203 yaitu reliability dalam hal ini hasil pmeriksaan kualitas air dapat dijadikan acuan pengelolaan lingkungan oleh pelanggan. 99

34 Sumber: Pengolahan Data Tabel Matrix Korelasi Dimensi Secara Keseluruhan Var X101 X102 X103 X104 X105 X106 X107 X108 X110 X201 X202 X203 X204 X205 X206 X207 X208 X209 X210 Y Z X ,799** 0,804** 0,818** 0,811** 0,770** 0,800** 0,708** 0,761** 0,586** 0,501** 0,518** 0,637** 0,577** 0,559** 0,543** 0,502** 0,547** 0,581** 0,545** 0,552** X102 0,779** 1 0,757** 0,734** 0,711** 0,737** 0,753** 0,679** 0,724** 0,483** 0,421** 0,454** 0,525** 0,471** 0,543** 0,488** 0,482** 0,530** 0,517** 0,454** 0,481** X103 0,804** 0,757** 1 0,803** 0,779** 0,732** 0,757** 0,684** 0,727** 0,542** 0,747** 0,538** 0,631** 0,539** 0,621** 0,538** 0,530** 0,585** 0,565** 0,562** 0,615** X104 0,818** 0,734** 0,803** 1 0,787** 0,750** 0,786** 0,738** 0,759** 0,548** 0,537** 0,536** 0,600** 0,554** 0,600** 0,519** 0,529** 0,531** 0,528** 0,615** 0,621** X105 0,811** 0,711** 0,779** 0,787** 1 0,765** 0,771** 0,775** 0,758** 0,607** 0,553** 0,533** 0,668** 0,578** 0,614** 0,578** 0,560** 0,612** 0,619** 0,560 ** 0,619** X106 0,770** 0,737** 0,732** 0,750** 0,765** 1 0,737** 0,734** 0,744** 0,526** 0,466** 0,493** 0,570** 0,513** 0,548** 0,512** 0,469** 0,541** 0,558** ,570** X107 0,800** 0,753** 0,757** 0,786** 0,771** 0,737** 1 0,821** 0,858** 0,500** 0,489** 0,456** 0,574** 0,498** 0,551** 0,497** 0,498** 0,524** 0,530** 0,601** 0,572** X108 0,707** 0,679** 0,684** 0,738** 0,775** 0,734** 0,821** 1 0,791** 0,527** 0,505** 0,467** 0,584** 0,508** 0,589** 0,524** 0,533** 0,535** 0,563** 0,595** 0,594** X110 0,761** 0,724** 0,727** 0,759** 0,758** 0,744** 0,858** 0,791** 1 0,542** 0,469** 0,445** 0,576** 0,479** 0,532** 0,496** 0,513** 0,523** 0,522** 550** 0,529** X201 0,586** 0,483** 0,542** 0,548** 0,607** 0,526** 0,500** 0,527** 0,542** 1 0,798** 0,808** 0,829** 0,809** 0,721** 0,792** 0,779** 0,781** 0,744** 0,568** 0,592** X202 0,501** 0,421** 0,474** 0,537** 0,553** 0,466** 0,489** 0,509** 0,469** 0,798** 1 0,824** 0,769** 0,777** 0,758** 0,769** 0,776** 0,758** 0,712** 0,600** 0,573** X203 0,518** 0,454** 0,538** 0,536** 0,533** 0,493** 0,456** 0,467** 0,445** 0,808** 0,824** 1 0,762** 0,787** 0,740** 0,799** 0,776** 0,750** 0,725** 0,554** 0,583** X204 0,637** 0,525** 0,631** 0,600** 0,668** 0,570** 0,574** 0,584** 0,576** 0,829** 0,769** 0,762** 1 0,781** 0,773** 0,783** 0,751** 0,812** 0,810** 0,648** 0,666*** X205 0,577** 0,471** 0,539** 0,554** 0,578** 0,513** 0,498** 0,508** 0,479** 0,809** 0,777** 0,787** 0,771** 1 0,758** 0,820** 0,806** 0,780** 0,744** 0,581** 0,576** X206 0,559** 0,543** 0,621** 0,600** 0,614** 0,584** 0,551** 0,589** 0,532** 0,721** 0,758** 0,740** 0,773** 0,758** 1 0,724** 0,722** 0,794** 0,806** 0,629** 0,596** X207 0,543** 0,488** 0,538** 0,519** 0,578** 0,512** 0,497** 0,524** 0,496** 0,792** 0,769** 0,799** 0,783** 0,820** 0,724** 1 0,828** ,736** 0,531** 0,571** X208 0,502** 0,482** 0,530** 0,529** 0,560** 0,469** 0,498** 0,533** 0,513** 0,779** 0,776** 0,776** 0,751** 0,806** 0,722** 0,828** 1 0,750** 0,743** 0,564** 0,549** X209 0,547** 0,530** 0,585** 0,531** 0,612** 0,541** 0,524** 0,535** 0,523** 0,781** 0,758** 0,750** 0,812** 0,780** 0,794** 0,744** 0,750** 1 0,910** 0,620** 0,619** X210 0,581** 0,517** 0,565** 0,528** 0,619** 0,558** 0,530** 0,563** 0,522** 0,744** 0,712** 725** 0,810** 0,744** 0,806** 0,736** 0,743** 0.91** ** 0.623** Y 0,545** 0,454** 0,562** 0,615** 0,560** 0,515** 0,601** 0,595** 0,550** 0,568** 0,600** 0,554** 0,648** 0,581** 0,629** 0,531** 0,564** 0,620** 0,629** ** Z 0,552** 0,481** 0,615** 0,621** 0,619** 0,570** 0,572** 0,594** 0,529** 0,592** 0,573** 0,583** 0,666** 0,576** 0,596** 0,571** 0,549** 0.619** 0,623** 0,656** 1 Berdasarkan Tabel 5.21 diatas dapat disimpulkan bahwa dimensi yang paling berpengaruh terhadap variabel citra perusahaan adalah dimensi X110 yaitu responsibley. Sedangkan dimensi yang paling berpengaruh terhadap variabel kualitas pelayanan adalah dimensi X209 yaitu emphaty. 100

35 Berdasarkan Tabel 5.21 dapat disimpulkan bahwa variabel yang paling dominan dalam mempengaruhi loyalitas pelanggan adalah kualitas pelayanan Pembahasan Pengaruh Citra Perusahaan terhadap Kepuasan Pelanggan Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan citra perusahaan terhadap kepuasan pelanggan. Hasil ini ditunjukkan dengan nilai t hitung sebesar 4,28 > 1,96. Nilai estimate sebesar 0,36 adalah positif, yang menunjukkan bahwa pengaruh tersebut adalah signoifikan positif. Artinya peningkatan citra perusahaan akan diikuti pula dengan peningkatan kepuasan pelanggan, dan sebaliknya, penurunan citra perusahaan akan berakibat menurunnya kepuasan pelanggan. Berarti hipotesis dalam penelitian ini yang menyatakan bahwa citra perusahaan berpengaruh terhadap kepuasan pelanggan diterima. Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan sebelumnya oleh Yu Te Tu (2013) dan Dr. Moeed Ahmad Sandhu et. all (2013). Citra perusahaan mempunyai pengaruh yang positif dan signifikan terhadap kepuasan pelanggan terutama untuk perusahaan yang bergerak di bidang jasa. Berdasarkan tabel 5.21 diatas, indikator citra perushaan yang paling berpengaruh dalam membentuk kepuasan pelanggan pada PT. Nusantara Water Centre adalah kompetensi. Karena X104 (dimensi kompetensi) memiliki nilai korelasi tertinggi antara citra perusahaan dengan 101

36 kepuasan pelanggan, dalam hal ini adalah akreditasi dari lembaga akreditasi nasional. Sedangkan indikator yang perlu mendapat perhatian adalah likeability. Karena X102 (dimensi likeability) memiliki nilai korelasi terendah antara citra perusahaan dengan kepuasan pelanggan, dalam hal ini penampilan karyawan yang dinilai tidak ramah oleh para pelanggan. Jika hal ini tidak diperbaiki, maka dapat menurunkan citra perusahaan terhadap kepuasan pelanggan. Untuk dimensi lain, harus tetap dipertahankan agar citra perusahaan tetap terjaga dengan baik Pengaruh Kualitas Pelayanan terhadap Kepuasan Pelanggan Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan kualitas pelayanan terhadap kepuasan pelanggan. Hasil ini ditunjukkan dengan nilai t hitung sebesar 5,19 > 1,96 dan nilai estimate sebesar 0,44 adalah positif, yang menunjukkan bahwa pengaruh tersebut adalah signifikan positif. Artinya peningkatan kualitas pelayanan akan diikuti pula dengan peningkatan kepuasan pelanggan, dan sebaliknya, penurunan kualitas pelayanan akan berakibat menurunnya kepuasan pelanggan. Berarti hipotesis dalam penelitian ini yang menyatakan bahwa kualitas pelayanan berpengaruh terhadap kepuasan pelanggan diterima. Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan sebelumnya oleh Zhao Hua Deng et all (2010), Lo Liang Kheng et all (2010), Masood ul Hasan (2013), Niven El Saghier dan Demyana Nathan (2013), Riki Kristomi dan Hapzy Ali (2016).. Nilai t value dari kualitas pelayanan lebih besar dari nilai t value citra 102

37 perusahaan terhadap kepuasan pelanggan, menunjukkan bahwa kualitas pelayanan menjadi faktor yang lebih dominan mempengaruhi kepuasan pelanggan dari pada citra perusahaan, untuk itu PT. Nusantara Water Centre harus memperhatikan kualitas pelayanannya untuk meningkatkan kinerja perusahaan. Berdasarkan table 5.21 diatas, indikator kualitas pelayanan yang paling dominan dalam memberikan kepuasan pelanggan adalah X204 (dimensi reliability), dalam hal ini kehandalan hasil pemeriksaan laboratorium dapat dijadikan acuan dalam pengelolaan lingkungan oleh pelanggan. Sedangkan indikator kualitas pelayanan yang dapat menurunkan kepuasan pelanggan adalah X207 (dimensi assurance), dalam hal ini janji melakukan pemeriksaan ulang jika hasil meragukan pelanggan. Agar hal ini tidak menurunkan kepuasan pelanggan, maka laboratorium PT. NWC harus bersedia melakukan janji tersebut dan melakukan kontrol kualitas yang baik terhadap hasil pekerjann. Untuk dimensi lain, harus tetap dipertahankan agar kualitas pelayanan tetap dapat memberi kepuasan kepada pelanggan Pengaruh Citra Perusahaan Terhadap Loyalitas Pelanggan Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan citra perusahaan terhadap loyalitas pelanggan. Hasil ini ditunjukkan dengan nilai t hitung sebesar 3,48 > 1,96 dengan nilai estimate sebesar 0,29 adalah positif yang menunjukkan bahwa pengaruh tersebut adalah siginfikan positif. Artinya peningkatan citra perusahaan akan diikuti pula dengan peningkatan loyalitas pelanggan, dan sebaliknya, penurunan citra perusahaan akan berakibat menurunnya loyalitas pelanggan. Berarti hipotesis dalam 103

38 penelitian ini yang menyatakan bahwa citra perusahaan berpengaruh terhadap loyalitas pelanggan diterima. Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan sebelumnya oleh Adji djoyo dan Hapzi Ali (2012) dan Yu Te Tu (2013). Pada penelitian ini, didapat hasil bahwa citra perusahaan dapat meningkatkan loyalitas pelanggan, Berdasarkan tabel 5.21 diatas, indikator citra perusahaan yang paling berpengaruh dalam meningkatkan loyalitas pelanggan PT. Nusantara Water Centre adalah kompetensi. Karena X104 (dimensi kompetensi) memiliki nilai korelasi tertinggi antara kualitas pelayanan dengan kepuasan pelanggan, dalam hal ini adalah akreditasi dari lembaga akreditasi nasional. Sedangkan indikator citra perusahaan yang perlu mendapat perhatian dalam meningkatkan loyalitas pelanggan adalah likeability. Karena X102 (dimensi likeability) memiliki nilai korelasi terendah antara citra perusahaan dengan loyalitas pelanggan, dalam hal ini penampilan karyawan yang dinilai tidak ramah oleh para pelanggan. Jika hal ini tidak diperbaiki, maka dapat menurunkan citra perusahaan terhadap loyalitas pelanggan. Untuk dimensi lain, harus tetap dipertahankan agar citra perusahaan tetap dapat meningkatkan loyalitas pelanggan Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Loyalitas Pelanggan Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan kualitas pelayanan terhadap loyalitas pelanggan. Hasil ini ditunjukkan dengan nilai t hitung sebesar 3,28>1,96 dan nilai estimate sebesar 0,28 adalah positif yang menunjukkan bahwa pengaruh tersebut adalah 104

39 signifikan positif. Artinya peningkatan kualitas pelayanan akan diikuti pula dengan peningkatan loyalitas pelanggan, dan sebaliknya, penurunan kualitas pelayanan akan berakibat menurunnya loyalitas pelanggan. Berarti hipotesis dalam penelitian ini yang menyatakan bahwa kualitas pelayanan berpengaruh terhadap loyalitas pelanggan diterima. Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan sebelumnya oleh Lo Liang Kheng (2010), Masood UI Hassan (2013) dan Hapzi Ali dan Baruna Hadibrata (2015). Hasil penelitian ini menggambarkan bahwa kualitas pelayanan dapat menimbulkan loyalitas pelanggan. Berdasarkan table 5.21 diatas, indikator kualitas pelayanan yang paling dominan dalam meningkatkan loyalitas pelanggan adalah X204 (dimensi reliability), dalam hal ini kehandalan hasil pemeriksaan laboratorium dapat dijadikan acuan dalam pengelolaan lingkungan oleh pelanggan. Sedangkan indikator kualitas pelayanan yang harus mendapat perhatian adalah adalah X208 (dimensi assurance), dalam hal ini ketepatan waktu penyelesaian sesuai dengan yang dijanjikan. Jika hal ini tidak diperbaiki, maka dapat menurunkan kualitas pelayanan terhadap loyalitas pelanggan. Untuk dimensi lain, harus tetap dipertahankan agar kualitas pelayanan tetap dapat meningkatkan loyalitas pelanggan Pengaruh Kepuasan Pelanggan Terhadap Loyalitas Pelanggan Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan kepuasan pelanggan terhadap loyalitas pelanggan. Hasil ini ditunjukkan dengan nilai t hitung sebesar 3,28 > 1,96 dengan nilai estimate 105

40 sebesar 0,28 adalah positif yang menunjukkan bahwa pengaruh tersebut adalah signifikan positif. Artinya peningkatan kepuasan pelanggan akan diikuti pula dengan peningkatan loyalitas pelanggan, dan sebaliknya, penurunan kepuasan pelanggan akan berakibat menurunnya loyalitas pelanggan. Berarti hipotesis dalam penelitian ini yang menyatakan bahwa kepuasan pelanggan berpengaruh terhadap loyalitas pelanggan diterima. Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan sebelumnya oleh Mohsin Zafar (2012) dan Imran Ali et all (2012). Berdasarkan gambar 5.1 dan tabel 5.21 dapat dilihat bahwa veriabel kepuasan pelanggan, mampu menjadi variabel intervening dari variabel citra perusahaan dan variabel kualitas pelayanan terhadap loyalitas pelanggan. Hasil penelitian ini memberikan pemahaman kepada setiap pelaku usaha, termasuk PT. Nusantar Water Centre bahwa hendaknya tujuan memberikan pelayanan yang berkualitas tidak berhenti pada suatu harapan tercapainya kepuasan pelanggan saja, tetapi juga berharap bahwa pelanggan yang terpuaskan tersebut menjadi loyal terhadap produk atau jasa yang dikonsumsinya Pengaruh tidak Langsung dan Pengaruh Total Pengaruh tidak langsung merupakan pengaruh antara dua variabel yang melalui satu atau lebih variabel laten lain sesuai dengan lintasan yang ada. Pada penelitian ini, pengaruh tidak langsung terdapat pada lintasan antara variabel eksogen dengan variabel endogen melalui kepuasan pelanggan, sehingga kepuasan pelanggan diasumsikan sebagai mediator yang 106

41 berfungsi sebagai variabel mediasi atau variabel intervening. Untuk membuktikan bahwa kepuasan pelanggan dapat berfungsi sebagai variabel mediasi atau variabel intervening, maka peneliti menggunakan teori yang dikembangkan oleh Baron dan Kenny (1986) dalam jurnal yang berjudul The Moderator-Mediator Variabel Distinction in Social Psychological Researhc : Conceptual, Strategic, and Statistical Considerations. Menurut Baron dan Kenny (1986, 1176), suatu variabel berfungsi sebagai mediator ketika terdapat kondisi sebagai berikut : a) Variasi pada tingkat variabel indenpenden secara signifikan berpengaruh terhadap mediator (path a). b) Variasi pada mediator secara signifikan mempengaruhi variasi pada variabel dependen (path b). c) Ketika path a dan path b terkontrol, hubungan signifikan antara variabel independen dan variabel dependen menjadi tidak lagi signifikan. Untuk memahami penjelasan diatas, maka rantai kausal yang terlibat mediasi dalam model dapat dilihat pada gambar 5.4 berikut ini. Mediator a b Independent Variables c Outcome Variables Gambar 5.4. Rantai Kausal Sumber: Journal of Personality and Social Psychology 107

42 Implementasi dari teori Baron dan Kenny (1986) pada penelitian ini, dapat dijelaskan dengan bantuan gambar 5.5, sebagai berikut. Gambar 5.5. Nilai Koefisien Model Sumber : Pengolahan Data Gambar 5.5 diatas menunjukan besarnya nilai koefisien pada jalur antar variabel yang dapat dijadikan sebagai ukuran untuk menilai hubungan antar variabel dan fungsi mediasi sebagaimana teori Baron dan Kenny. Adapun analisis fungsi mediasi atau intervening dari variabel kepuasan pelanggan pada model penelitian ini adalah sebagai berikut : a) Nilai koefisien jalur variabel citra perusahaan menuju kepuasan pelanggan sebesar 0,36 dan nilai koefisien jalur variabel kepuasan pelanggan menuju loyalitas pelanggan sebesar 0,32, lebih signifikan dari nilai koefisien jalur citra perusahaan menuju loyalitas pelanggan sebesar 0,29. Sehingga variabel kepuasan pelanggan dapat berfungsi sebagai variabel mediasi atau variabel intervening dari variabel citra perusahaan terhadap loyalitas 108