BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

Transkripsi

1 BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1. Karakteristik Responden Berdasarkan jumlah sampel yang digunakan pada penelitian ini yaitu sebanyak 135 responden, dengan kriteria jenis kelamin, usia, pendidikan, lama menjadi nasabah, dan menjadi nasabah di bank lain. Karakteristik dari responden secara lengkap disajikan pada tabel 5.1. Tabel 5.1 Karakteristik Responden Berdasarkan Kriteria No Kriteria Demografi Frekuensi (orang) Persentase 1 Jenis kelamin Pria % Wanita 35 26% 2 Usia tahun 6 4% tahun 44 32% tahun 57 42% > 50 tahun 28 22% 3 Pendidikan terakhir < SMA 72 53% SMA 56 42% Akademi 4 3% Sarjana 3 2% 4 Lama menjadi nasabah > 1-1,5 tahun 66 49% > 1,5-2 tahun 25 18% > 2-3 tahun 39 29% > 3 tahun 5 4% 5 Menjadi nasabah di Bank lain Ya 53 39% Tidak 82 61% 101

2 102 Berdasarkan tabel 5.1 diketahui bahwa dari 5 (lima) karakteristik responden penelitian dapat diuraikan sebagai berikut : 1. Karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin Karakteristik dari 135 responden berdasarkan jenis kelamin, terdapat sebanyak 100 orang laki-laki dan 35 orang wanita. Hal ini mengindikasikan bahwa mayoritas nasabah kredit unit XX - Tangerang yang telah mengetahui dan menggunakan produk dan jasa berupa pinjaman kredit DSP adalah lakilaki. 2. Karakteristik responden berdasarkan usia Karakteristik dari 135 responden berdasarkan usia, didominasi oleh kriteria usia tahun sebanyak 57 orang atau 42 persen. Sedangkan responden yang paling kecil adalah di usia tahun yaitu sebanyak 6 orang atau 4 persen. Hal ini berarti nasabah unit XX - Tangerang yang memenuhi kriteria sebagai nasabah yang memiliki potensi loyal terhadap DSP sebagian besar adalah orang yang sudah mapan sehingga memiliki kesiapan dan kesanggupan untuk mengambil pinjaman kredit di DSP. 3. Karakteristik responden berdasarkan pendidikan Karakteristik dari 135 responden berdasarkan pendidikan terakhir, mayoritas didominasi oleh pendidikan dibawah SMA sebanyak 72 orang atau 53 persen. Sedangkan responden yang paling kecil adalah di pendidikan S1, yaitu sebanyak 3 orang atau 2 persen. Hal ini berarti pada DSP unit XX - Tangerang yang memiliki kesiapan dan kesanggupan untuk mengambil

3 103 pinjaman kredit di DSP adalah nasabah yang berada di jenjang pendidikan dibawah SMA. 4. Karakteristik responden berdasarkan lama menjadi nasabah Karakteristik dari 135 responden berdasarkan lamanya menjadi nasabah di DSP, mayoritas didominasi oleh nasabah yang melakukan transaksi selama >1 sampai dengan 1,5 tahun sebanyak 66 orang atau 49 persen. Sedangkan responden yang paling kecil adalah nasabah yang melakukan transaksi selama > 3 tahun, yaitu sebanyak 5 orang atau 4 persen. Hal ini berarti pada DSP unit XX - Tangerang yang memiliki potensi untuk loyal dengan DSP adalah nasabah yang melakukan mengambil pinjaman kredit yang tidak terlalu panjang (1 sampai 2 tahun). 5. Karakteristik responden berdasarkan nasabah yang memiliki kredit di bank lain. Karakteristik dari 135 responden nasabah yang memiliki kredit selain di DSP, mayoritas adalah nasabah yang tidak memiliki pinjaman di bank lain sebanyak 82 orang atau 61 persen. Sedangkan responden yang paling kecil adalah nasabah yang memiliki pinjaman di bank lain, yaitu sebanyak 53 orang atau 39 persen. memiliki kesiapan dan kesanggupan untuk mengambil pinjaman kredit di DSP adalah nasabah yang tidak memiliki pinjaman selain di DSP.

4 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Pengujian validitas dan reliabilitas dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan software SPSS 24. Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah kuesioner yang digunakan sudah dapat mengukur apa yang ingin diukur dan sejauh mana kuesioner yang digunakan dari tiap-tiap butir indikatornya dapat digunakan, dipercaya, dan diandalkan Hasil Uji Validitas Pada penelitian ini digunakan Analisis Bivariate Pearson untuk menguji validitas dengan mengkorelasikan masing-masing skor item dengan skor total. Skor total adalah penjumlahan dari keseluruhan butir instrumen. Butir-butir instrumen pertanyaan yang berkorelasi signifikan dengan skor total menunjukkan butir-butir tersebut mampu memberikan dukungan dalam mengungkap apa yang ingin diungkap. Selanjutnya nilai rhitung dicocokkan dengan rtabel product moment pada taraf signifikan 5 persen (α) dan jumlah sampel (n) 135 responden, diperoleh df = n-2 yaitu sebesar 133. Sehingga dengan df=133 dan α=0,05 didapat rtabel =rhitung > rtabel, maka butir pertanyaan tersebut valid. Berdasarkan perhitungan terhadap 135 responden, diperoleh hasil dengan software SPSS 24 sebagai berikut:

5 105 Tabel 5.2. Hasil Uji Validitas terhadap Variabel Kualitas Pelayanan No Variabel Pearson Sig1 Sig2 teramati Corellation tailed(rtabel) tailed(rtabel) Keterangan 1 Q1 0,266 0,142 0,169 Valid 2 Q2 0,353 0,142 0,169 Valid 3 Q3 0,151 0,142 0,169 Valid 4 Q4 0,262 0,142 0,169 Valid 5 Q5 0,419 0,142 0,169 Valid 6 Q6 0,289 0,142 0,169 Valid 7 Q7 0,459 0,142 0,169 Valid 8 Q8 0,581 0,142 0,169 Valid 9 Q9 0,397 0,142 0,169 Valid 10 Q10 0,446 0,142 0,169 Valid 11 Q11 0,357 0,142 0,169 Valid 12 Q12 0,154 0,142 0,169 Valid 13 Q13 0,338 0,142 0,169 Valid 14 Q14 0,286 0,142 0,169 Valid Dari tampilan output SPSS 24 pada tabel 5.2 terlihat bahwa korelasi antara masing-masing indikator (Q1 sampai Q14) terhadap total skor konstruk kualitas pelayanan menunjukkan hasil yang siginifikan. Jadi dapat disimpulkan bahwa masing-masing indikator pertanyaan adalah valid. Hasil analisis korelasi bivariate dengan melihat output Cronbach Alpha pada kolom Correlated Item Total Correlation adalah identik karena keduanya mengukur hal yang sama. Tabel 5.3. Hasil Uji Validitas terhadap Variabel Kepercayaan No Variabel Pearson Sig1 Sig2 teramati Corellation tailed(rtabel) tailed(rtabel) Keterangan 1 Q15 0,674 0,142 0,169 Valid 2 Q16 0,505 0,142 0,169 Valid 3 Q17 0,523 0,142 0,169 Valid

6 106 Tabel 5.3. Hasil Uji Validitas terhadap Variabel Kepercayaan (lanjutan) No Variabel Pearson Sig1 Sig2 teramati Corellation tailed(rtabel) tailed(rtabel) Keterangan 4 Q18 0,469 0,142 0,169 Valid 5 Q19 0,642 0,142 0,169 Valid 6 Q20 0,494 0,142 0,169 Valid Dari tampilan output SPSS 24 pada tabel 5.3 terlihat bahwa korelasi antara masing-masing indikator (Q15 sampai Q20) terhadap total skor konstruk kepercayaan menunjukkan hasil yang siginifikan. Jadi dapat disimpulkan bahwa masing-masing indikator pertanyaan adalah valid. Hasil analisis korelasi bivariate dengan melihat output Cronbach Alpha pada kolom Correlated Item Total Correlation adalah identik karena keduanya mengukur hal yang sama. Tabel 5.4. Hasil Uji Validitas terhadap Variabel Kepuasan Nasabah No Variabel Pearson Sig1 Sig2 teramati Corellation tailed(rtabel) tailed(rtabel) Keterangan 1 Q21 0,524 0,142 0,169 Valid 2 Q22 0,579 0,142 0,169 Valid 3 Q23 0,629 0,142 0,169 Valid 4 Q24 0,543 0,142 0,169 Valid Dari tampilan output SPSS 24 pada tabel 5.4 terlihat bahwa korelasi antara masing-masing indikator (Q21 sampai Q24) terhadap total skor konstruk kepuasan nasabah menunjukkan hasil yang siginifikan. Jadi dapat disimpulkan bahwa masing-masing indikator pertanyaan adalah valid. Hasil analisis korelasi

7 107 bivariate dengan melihat output Cronbach Alpha pada kolom Correlated Item Total Correlation adalah identik karena keduanya mengukur hal yang sama. Tabel 5.5. Hasil Uji Validitas terhadap Variabel Loyalitas Nasabah No Variabel Pearson Sig1 Sig2 teramati Corellation tailed(rtabel) tailed(rtabel) Keterangan 1 Q25 0,573 0,142 0,169 Valid 2 Q26 0,656 0,142 0,169 Valid 3 Q27 0,604 0,142 0,169 Valid 5 Q29 0,627 0,142 0,169 Valid 6 Q30 0,398 0,142 0,169 Valid Dari tampilan output SPSS 24 pada tabel 5.5 terlihat bahwa korelasi antara masing-masing indikator (Q25 sampai Q30) terhadap total skor konstruk loyalitas nasabah menunjukkan hasil yang siginifikan. Jadi dapat disimpulkan bahwa masing-masing indikator pertanyaan adalah valid. Hasil analisis korelasi bivariate dengan melihat output Cronbach Alpha pada kolom Correlated Item Total Correlation adalah identik karena keduanya mengukur hal yang sama Hasil Uji Reliabilitas Uji reliabilitas adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk. Suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pernyataan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu.

8 108 Software SPSS memberikan fasilitas untuk mengukur reliabilitas dengan uji statistik Cronbach Alpha (α). Suatu konstruk atau variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai Cronbach Alpha > 0,70 (Nunnally, 1994 dalam Ghozali 2016:48). Tabel 5.6. Hasil Uji Reliabilitas terhadap Variabel Penelitian No Variabel teramati Cronbach s Alpha Based Jumlah on Standardied Items Indikator Keterangan 1 Kualitas Pelayanan 0,840 (84,0%) 14 Reliabel 2 Kepercayaan 0,883 (88,3%) 6 Reliabel 3 Kepuasan Nasabah 0,817 (81,7%) 4 Reliabel 4 Loyalitas Nasabah 0,873 (87,3%) 6 Reliabel Dari tampilan output Software SPSS 24 terlihat bahwa seluruh konstruk pengamatan memberikan nilai Cronbach s Alpha yang reliabel Evaluasi Asumsi Model Struktural Penelitian Evaluasi Normalitas Data Evaluasi normalitas data dilakukan dengan menggunakan kriteria critical ratio skewness value sebesar df = 399 = pada tingkat signifikansi 0,05 maka diperoleh nilai sebesar ± 1,96.

9 109 Data disimpulkan mempunyai distribusi normal jika nilai critical ratio skewness di bawah harga mutlak 1,96. Hasil output normalitas data terlihat pada tabel 5.7. Tabel 5.7. Evaluasi Normalitas Data Variable min max skew c.r. kurtosis c.r. Y10 12,5 43,167 0,688 3,262-0,206-0,489 Y9 8,333 44,333 0,021 0,102-0,948-2,249 Y ,333 0,728 3,451-0,023-0,055 Y7 10,5 42-0,278-1,319-0,677-1,606 Y ,427-2,028-0,989-2,346 Y5 7 44,333-0,194-0,921-0,158-0,375 Y1 10,5 36-0,293-1,389-0,76-1,801 Y2 10,5 40,25-0,225-1,067-0,896-2,126 Y3 10,5 43,75 0,084 0,4-0,663-1,572 Y4 10,5 43,75 0,306 1,449-0,008-0,019 X15 9,5 43,167-0,189-0,895-0,939-2,227 X16 9,5 42 0,36 1,705-0,142-0,337 X17 9,5 37-0,849-4,029 1,149 2,724 X18 9,5 42 0,473 2,242-0,474-1,125 X ,449-2,129-1,041-2,47 X20 9,5 37-0,672-3,187 0,168 0,399 X ,5 0,485 2,302-0,447-1,059 X13 11, ,04 0,191-0,094-0,223 X12 11,357 38,5 0,217 1,03-0,577-1,368 X11 11, ,011 0,053-0,77-1,826 X10 11, ,395-1,872-0,149-0,354 X9 11, ,409-1,942-0,734-1,742 X8 11,357 34,286-0,451-2,138-0,501-1,188 X7 11,357 34,286-0,514-2,44-0,926-2,197 X6 11,357 38,5-0,096-0,456-0,648-1,537 X5 11,357 38,5-0,027-0,127-0,71-1,683 X4 11,357 37,5 0,659 3,127 0,051 0,121 X ,044 0,208-0,966-2,292 X2 11, ,145-0,687-1,197-2,840 X1 11, ,098 0,467-0,64-1,519 Multivariate 9,094 1,206

10 110 Dari nilai critical ratio skewness value semua indikator menunjukkan distribusi normal karena nilainya dibawah 1,96. Sedangkan uji normalitas multivariate memberikan nilai cr -1,206 yaitu berada dibawah 1,96. Sehingga secara multivariate data berdistribusi normal Evaluasi Outlier Deteksi terhadap multivariate outliers dilakukan dengan memperhatikan nilai mahalanobis distance. Kriteria yang digunakan adalah berdasrakan nilai chisquares pada derajat kebebasan 30 yaitu jumlah variabel indikator pada tingkat signifikansi p<0,001. Nilai mahalonabis distance chi-squares (30,0.005) = 53,672. Hal ini berarti bahwa semua kasus yang memiliki mahalonabis distance yang lebih besar dari 53,672 adalah multivariate outliers. Berdasarkan output hasil mahalonabis distance dari program SPSS AMOS 24, karena nilai mahalonabis distance tidak ada yang diatas 53,672 maka disimpulkan tidak ada outliers pada data Evaluasi Multikolinieritas Multikolinieritas dapat dilihat melalui determinan matriks kovarian. Nilai determinan yang sangat kecil menunjukkan indikasi terdapatnya multikolineritas atau singularitas, sehingga data itu tidak dapat digunakan untuk penelitian (Tabachnick dan Fidell, 1998 dalam Ghozali, 2014).

11 111 Berdasarkan output dari program SPSS AMOS 24 diperoleh hasil Determinant of sample covariance matrix =5,235. Nilai ini jauh dari angka 0 (nol) sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah multikolinieritas dan singularitas pada data yang dianalisis Pengujian Faktor Konfirmatori dan Validitas Konstruk Convergent Validity Berdasarkan hasil output standardized loading estimate pada tabel 5.8 maka secara umum semua loading faktor signifikan secara statistik dan nilai loading sudah diatas 0,50, namun masih terdapat beberapa indikator yang nilai loading dibawah ketentuan yaitu pada X1,X3,X6, X12, dan X14. Untuk analisis selanjutnya indikator-indikator tersebut harus dibuang dari analisis. Tabel 5.8 Evaluasi Faktor Konfirmatori dan Validitas Konstruk CR VE AVE X1 <--- Kualitas_Pelayanan 0,395 0,156 0,395 X2 <--- Kualitas_Pelayanan 0,529 0,280 0,529 X3 <--- Kualitas_Pelayanan 0,300 0,090 0,300 X4 <--- Kualitas_Pelayanan 0,506 0,256 0,506 X5 <--- Kualitas_Pelayanan 0,565 0,320 0,566 X6 <--- Kualitas_Pelayanan 0,425 0,181 0,425 X7 <--- Kualitas_Pelayanan 0,634 0,402 0,634 X8 <--- Kualitas_Pelayanan 0,767 0,588 0,767 X9 <--- Kualitas_Pelayanan 0,609 0,370 0,608 X10 <--- Kualitas_Pelayanan 0,702 0,493 0,702 X11 <--- Kualitas_Pelayanan 0,513 0,263 0,513 X12 <--- Kualitas_Pelayanan 0,383 0,146 0,382 X13 <--- Kualitas_Pelayanan 0,503 0,253 0,503 X14 <--- Kualitas_Pelayanan 0,479 0,230 0,480 X15 <--- Kepercayaan 0,809 0,655 0,809 X16 <--- Kepercayaan 0,643 0,414 0,643

12 112 X17 <--- Kepercayaan 0,855 0,731 0,855 X18 <--- Kepercayaan 0,639 0,408 0,639 X20 <--- Kepuasan_Nasabah 0,751 0,563 0,750 Y1 <--- Kepuasan_Nasabah 0,711 0,505 0,395 Y2 <--- Kepuasan_Nasabah 0,732 0,537 0,529 Y3 <--- Kepuasan_Nasabah 0,727 0,529 0,300 Y4 <--- Kepuasan_Nasabah 0,736 0,542 0,506 Y5 <--- Loyalitas_Nasabah 0,726 0,526 0,566 Y6 <--- Loyalitas_Nasabah 0,859 0,738 0,425 Y7 <--- Loyalitas_Nasabah 0,810 0,656 0,634 Y8 <--- Loyalitas_Nasabah 0,589 0,347 0,767 Y9 <--- Loyalitas_Nasabah 0,761 0,579 0,608 Y10 <--- Loyalitas_Nasabah 0,638 0,408 0,702 Tabel 5.8 Evaluasi Faktor Konfirmatori dan Validitas Konstruk (lanjutan) CR VE AVE X19 <--- Kepercayaan 0,762 0,580 0,762 6) Sumber: data diolah (2016) Variance Extracted Variance extracted memperlihatkan jumlah varian dari indikator yang diekstraksi oleh variabel bentukan yang dikembangkan. Nilai variance extracted yang tinggi menunjukkan bahwa indikator-indikator ini telah mewakili secara baik variabel bentukan yang dikembangkan. Cut off value untuk variance extracted

13 113 minimal 0,50. Namun pada tabel 5.8 masih terdapat beberapa indikator yang nilai loading dibawah ketentuan yaitu pada indikator X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8,X9,X10,X11,X12,X13,X14, dan Y Construct Reliability Ghozali (2014: ) menyebutkan bahwa reliabilitas adalah ukuran konsistensi internal dari indikator-indikator sebuah variabel bentukan yang menunjukkan derajad sampai dimana masing-masing indikator tersebut mengindikasikan sebuah variabel bentukan yang umum. Cut off value dari construct reliability adalah minimal 0,70. Construct Reliability diatas 0,70 menunjukkan reliabilitas yang baik, sedangkan reliabilitas 0,60 0,70 masih dapat diterima dengan syarat validitas indikator dalam model yang baik. Namun pada tabel 5.8 masih terdapat beberapa indikator yang nilai loading dibawah ketentuan yaitu pada X1,X2,X3,X4,X5,X6,X11,X12,X13,X14,X16,X18,Y8 dan Y Discriminant Validity Nilai discriminant validity >0,70 menunjukkan discriminant validity yang baik. Namun Namun pada tabel 5.8 masih terdapat beberapa indikator yang nilai loading dibawah ketentuan yaitu pada X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X9,X11,X12,,X13,X14,X16,X18,Y8 dan Y10. Untuk analisis selanjutnya indikator-indikator tersebut harus dibuang dari analisis.

14 Analisis Faktor Konfirmatori dan Validitas Konstruk Analisis konfirmatori dilakukan dengan menggunakan SPSS Amos 24 terhadap antar variabel eksogen dan endogen sesuai dengan gambar 5.1. Pada model penelitian ini terdapat 2 (dua) variabel eksogen yaitu kepuasan dan loyalitas nasabah. Sedangkan yang menjadi variabel endogen dalam penelitian ini adalah variabel kualitas pelayanan dan kepercayaan. Gambar 5.1. Diagram Jalur Full Struktural Model Analisis Faktor Konfirmatori dan Validitas pada Konstruk Kualitas Pelayanan Variabel endogen berupa kualitas pelayanan dilakukan pengujian konfirmatori terhadap setiap indikatornya untuk menunjukkan model struktur yang fit dari model kesuluruhan penelitian (model full struktural). Selanjutnya setelah dilakukan pengujian konfirmatori maka setiap indikator pada konstruk

15 115 kualitas pelayanan tersebut akan diuji nilai reliabilitasnya sesuai dengan ketentuan construct reliabilty (CR) dan variance extracted (VE). Indikator-indikator yang tidak signifikan (tidak valid) akan didrop dari model, sedangkan indikatorindikator yang signifikan (valid) selanjutnya akan dimasukkan kedalam variabel kualitas pelayanan untuk membentuk full struktur model penelitian. Gambar 5.2. Uji Konfirmatori pada Konstruk Kualitas Pelayanan Hasil Uji Chi-square pada gambar 5.2. menunjukkan bahwa model fit yaitu dengan chi-square 81,953 dan probabilitas 0,328. Begitu pula dengan kriteria fit yang lainnya, nilainya berada pada kisaran yang direkomendasikan. Namun konstruk variabel tersebut belum disebut reliabel sebelum dilakukan uji reliabilitas sehingga dapat membentuk struktur model yang fit. Hasil perhitungan construct reliability dari indikator-indikator pada konstruk kualitas pelayanan ditemukan banyak indikator yang menunjukkan reliabilitas

16 116 yang kurang baik yaitu dibawah 0,70. Sedangkan dari hasil perhitungan variance extracted, seluruh indikator indikator tidak dapat memenuhi syarat cut-off value minimal 0,50. Namun indikator yang berada di bawah nilai minimal cut-off value masih disebut reliable apabila construct reliability terpenuhi. Perhitungan reliabilitas pada variabel kualitas pelayanan dapat dilihat pada tabel 5.9. Tabel 5.9. Analisis Faktor Konfirmatori dan Validitas pada Konstruk Kualitas Pelayanan C.R. VE Keterangan X14 <--- Kualitas_Pelayanan 0,490 0,170 Tidak Valid X13 <--- Kualitas_Pelayanan 0,514 0,278 Tidak Valid X12 <--- Kualitas_Pelayanan 0,375 0,089 Tidak Valid X11 <--- Kualitas_Pelayanan 0,519 0,251 Tidak Valid X10 <--- Kualitas_Pelayanan 0,707 0,304 Valid X9 <--- Kualitas_Pelayanan 0,607 0,188 Tidak Valid X8 <--- Kualitas_Pelayanan 0,765 0,384 Valid X7 <--- Kualitas_Pelayanan 0,620 0,585 Tidak Valid X6 <--- Kualitas_Pelayanan 0,434 0,368 Tidak Valid X5 <--- Kualitas_Pelayanan 0,551 0,500 Tidak Valid X4 <--- Kualitas_Pelayanan 0,501 0,269 Tidak Valid X3 <--- Kualitas_Pelayanan 0,299 0,140 Tidak Valid X2 <--- Kualitas_Pelayanan 0,527 0,264 Tidak Valid X1 <--- Kualitas_Pelayanan 0,413 0,241 Tidak Valid Indikator yang memenuhi persyaratan (valid) ada 2 (dua), yaitu pada pada indikator indikator X8 dan X10 sedangkan indikator lainnya tidak valid. Sehingga untuk memperoleh struktur model yang fit maka indikator-indikator yang tidak valid yaitu X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X9,X11,X12,X13, dan X14 akan di drop dari variabel kualitas pelayanan karena tidak reliable.

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

18 118 Gambar 5.3. Uji Konfirmatori pada Konstruk Kepercayaan Hasil perhitungan construct reliability dari seluruh indikator pada konstruk kepercayaan menunjukkan reliabilitas yang baik diatas 0,70 yaitu pada indikator X15,X17,X19, dan X20. Sedangkan dari hasil perhitungan variance extracted terdapat beberapa indikator yang tidak memenuhi syarat cut-off value minimal 0,50 yaitu pada indikator X17 dan X19, akan tetapi kedua indikator tersebut reliable karena masih dapat memenuhi construct reliability. Perhitungan reliabilitas pada variabel kepercayaan dapat dilihat pada tabel Indikator yang memenuhi persyaratan (valid) ada 4 (empat), yaitu pada pada indikator indikator X15,X17,X19, dan X20 sedangkan indikator lainnya tidak valid. Sehingga untuk memperoleh struktur model yang fit maka indikatorindikator yang tidak valid yaitu X16 dan X18 akan didrop dari variabel kepercayaan karena tidak reliable.

19 119 Tabel Analisis Faktor Konfirmatori dan Validitas pada Konstruk Kepercayaan C.R. VE Keterangan X20 <--- Kepercayaan 0,759 0,645 Valid X19 <--- Kepercayaan 0,770 0,430 Valid X18 <--- Kepercayaan 0,643 0,708 Tidak Valid X17 <--- Kepercayaan 0,841 0,413 Valid X16 <--- Kepercayaan 0,655 0,593 Tidak Valid X15 <--- Kepercayaan 0,803 0,576 Valid Analisis Faktor Konfirmatori dan Validitas pada Konstruk Kepuasan Nasabah Variabel eksogen berupa kepuasan nasabah dilakukan pengujian konfirmatori terhadap setiap indikatornya untuk menunjukkan model struktur yang fit dari model kesuluruhan penelitian (model full struktural). Selanjutnya setelah dilakukan pengujian konfirmatori maka setiap indikator pada konstruk kepuasan nasabah tersebut akan diuji nilai reliabilitasnya sesuai dengan ketentuan construct reliabilty (CR) dan variance extracted (VE). Indikator-indikator yang tidak signifikan (tidak valid) akan didrop dari model, sedangkan indikator-indikator yang signifikan (valid) selanjutnya akan dimasukkan kedalam variabel kepuasan nasabah untuk membentuk full struktur model penelitian.

20 120 Hasil Uji Chi-square pada gambar 5.4. menunjukkan bahwa model fit yaitu dengan chi-square 3,456 dan probabilitas 0,178. Begitu pula dengan kriteria fit yang lainnya, nilainya berada pada taraf yang direkomendasikan. Gambar 5.4. Uji Konfirmatori pada Konstruk Kepuasan Nasabah Hasil perhitungan construct reliability dari seluruh indikator pada konstruk loyalitas nasabah menunjukkan reliabilitas yang baik diatas 0,70. Sedangkan dari hasil perhitungan variance extracted terdapat beberapa indikator yang tidak memenuhi syarat cut-off value minimal 0,50, yaitu terdapat pada indikator Y1, akan tetapi indikator tersebut reliable karena masih dapat memenuhi construct reliability. Perhitungan reliabilitas pada variabel kepercayaan dapat dilihat pada tabel Seluruh indikator pada variabel kepuasan nasabah memenuhi persyaratan (valid). Sehingga seluruh indikator pada konstruk kepuasan nasabah dimasukkan untuk membentuk full struktur model yang fit karena reliable.

21 121 Tabel Analisis Faktor Konfirmatori dan Validitas pada Konstruk Kepuasan Nasabah C.R. VE Keterangan Y4 <--- Kepuasan_Nasabah 0,748 0,496 Valid Y3 <--- Kepuasan_Nasabah 0,745 0,502 Valid Y2 <--- Kepuasan_Nasabah 0,709 0,555 Valid Y1 <--- Kepuasan_Nasabah 0,704 0,560 Valid Analisis Faktor Konfirmatori dan Validitas pada Konstruk Loyalitas Nasabah Variabel eksogen berupa loyalitas nasabah dilakukan pengujian konfirmatori terhadap setiap indikatornya untuk menunjukkan model struktur yang fit dari model kesuluruhan penelitian (model full struktural). Selanjutnya setelah dilakukan pengujian konfirmatori maka setiap indikator pada konstruk loyalitas nasabah tersebut akan diuji nilai reliabilitasnya sesuai dengan ketentuan construct reliabilty (CR) dan variance extracted (VE). Indikator-indikator yang tidak signifikan (tidak valid) akan didrop dari model, sedangkan indikator-indikator yang signifikan (valid) selanjutnya akan dimasukkan kedalam variabel loyalitas nasabah untuk membentuk full struktur model penelitian. Hasil Uji Chi-square pada gambar 5.5. menunjukkan bahwa model fit yaitu dengan chi-square 12,804 dan probabilitas 0,172. Begitu pula dengan kriteria fit yang lainnya, nilainya berada pada taraf yang direkomendasikan.

22 122 Gambar 5.5. Uji Konfirmatori pada Konstruk Loyalitas Nasabah Hasil perhitungan construct reliability dari seluruh indikator pada konstruk loyalitas nasabah menunjukkan reliabilitas yang baik diatas 0,70 yaitu pada indikator Y5,Y6,Y7, dan Y9. Sedangkan dari hasil perhitungan variance extracted terdapat beberapa indikator yang tidak memenuhi syarat cut-off value minimal 0,50 yaitu terdapat pada indikator Y5 dan Y7, akan tetapi kedua indikator tersebut reliable karena masih dapat memenuhi construct reliability. Perhitungan reliabilitas pada variabel kepercayaan dapat dilihat pada tabel Indikator yang memenuhi persyaratan (valid) ada 4 (empat), yaitu pada pada indikator indikator Y5,Y6,Y7, dan Y9 sedangkan indikator lainnya tidak valid. Sehingga untuk memperoleh struktur model yang fit maka indikator-indikator yang tidak valid yaitu Y8 dan Y10 akan didrop dari variabel kepercayaan karena tidak reliable.

23 123 Tabel Analisis Faktor Konfirmatori dan Validitas pada Konstruk Loyalitas Nasabah C.R. VE Keterangan Y10 <--- Loyalitas_Nasabah 0,641 0,524 Tidak Valid Y9 <--- Loyalitas_Nasabah 0,764 0,730 Valid Y8 <--- Loyalitas_Nasabah 0,589 0,661 Tidak Valid Y7 <--- Loyalitas_Nasabah 0,813 0,347 Valid Y6 <--- Loyalitas_Nasabah 0,854 0,584 Valid Y5 <--- Loyalitas_Nasabah 0,724 0,410 Valid Analisis Faktor Konfirmatori dan Validitas Konstruk Persamaan Model Full Struktural Penelitian Hasil Uji Chi-square pada gambar 5.6. menunjukkan bahwa model telah fit yaitu dengan chi-square 84,858 dan probabilitas p=0,094. Begitu pula dengan kriteria fit yang lainnya, nilainya berada pada taraf yang direkomendasikan.

24 124 Gambar 5.6. Digram Jalur Full Struktural Model (Revisi Model) Hasil perhitungan construct reliability dari seluruh indikator menunjukkan reliabilitas yang baik diatas 0,70. Sedangkan dari hasil perhitungan variance extracted seluruh indikator telah memenuhi syarat cut-off value minimal 0,50. Perhitungan reliabilitas pada variabel kepercayaan dapat dilihat pada tabel Tabel Analisis Faktor Konfirmatori dan Validitas Konstruk Persamaan Full Struktural Model C.R. VE Keterangan X8 <--- Kualitas_Pelayanan 0,834 0,695 Valid X10 <--- Kualitas_Pelayanan 0,712 0,507 Valid X17 <--- Kepercayaan 0,851 0,724 Valid

25 125 Tabel Analisis Faktor Konfirmatori dan Validitas Konstruk Persamaan Full Struktural Model (lanjutan) C.R. VE Keterangan Y6 <--- Loyalitas_Nasabah 0,854 0,730 Valid Y9 <--- Loyalitas_Nasabah 0,759 0,576 Valid Y4 <--- Kepuasan_Nasabah 0,738 0,544 Valid Y3 <--- Kepuasan_Nasabah 0,732 0,537 Valid Y2 <--- Kepuasan_Nasabah 0,727 0,528 Valid Y1 <--- Kepuasan_Nasabah 0,710 0,504 Valid Y7 <--- Loyalitas_Nasabah 0,825 0,681 Valid X15 <--- Kepercayaan 0,825 0,680 Valid X19 <--- Kepercayaan 0,754 0,569 Valid X20 <--- Kepercayaan 0,748 0,560 Valid Interpretasi dan Modifikasi Model Oleh karena overall full struktural model kita terima, maka setiap konstruk dievaluasi kembali agar memperoleh hasil interpretasi dan memodifikasi model menjadi overall fit model. Berdasarkan output modification indices dari program SPSS AMOS 24, nilai MI tertinggi seperti terlihat pada tabel 5.11 terdapat pada kovarian antara e21 dan z2 dengan nilai sebesar 12,346. Hal ini berarti jika e21 dan z2 dikovariankan ke dalam model, maka keseluruhan nilai keseluruhan chisquares statistik akan turun. Tabel Pengukuran Modifikasi Model Penelitian Modification Indices Keterangan X20 <--- Kepuasan_Nasabah 5,510 Tidak Signifikan Y1 <--- Loyalitas_Nasabah 9,783 Tidak Signifikan Y2 <--- Kepercayaan 6,700 Tidak Signifikan Y2 <--- Loyalitas_Nasabah 5,176 Tidak Signifikan

26 126 Tabel Pengukuran Modifikasi Model Penelitian (lanjutan) Modification Indices Keterangan e20 <--> z1 6,132 Signifikan e21 <--> z2 12,346 Tidak Signifikan e22 <--> Kepercayaan 4,509 Signifikan e24 <--> e20 5,966 Signifikan e10 <--> e24 4,223 Signifikan e19 <--> e20 6,365 Signifikan Selanjutnya terdapat 3 (tiga) parameter pada indikator X20, Y1 dan Y2 terhadap variabel kepercayaan, kepuasan dan loyalitas nasabah yang terindikasi cross loading, sehingga ketiga parameter indikator tersebut akan didrop dari analisis model penelitian. Sehubungan adanya indikator Y1 dengan nilai error berupa e21 yang didrop dari analisis maka nilai e21 dan z2 tidak dapat dikovariankan ke dalam model. Hasil interpretasi dan modifikasi model menunjukkan bahwa koefisien nilai chi-squares mengalami penurunan dari model awal hingga diperoleh model fit dengan nilai chi-square dari 489,271 menjadi 20,249. Pengukuran model dapat dilakukan dengan modification indices sama dengan terjadinya penurunan chisquare jika koefisien diestimasi. Nilai pengukuran chi-squares pada penelitian ini telah menunjukkan adanya penurunan 3,84 sehingga model penelitian ini adalah signifikan. Diagram jalur model full struktural penelitian (fit model) dapat terlihat pada gambar 5.7.

27 127 Gambar 5.7. Diagram Jalur Full Struktural Model (Fit Model) Penilaian Kriteria Goodness of Fit Model Full Struktural Penelitian (Fit Model) Menilai goodness of fit merupakan tujuan utama dalam persamaan struktural yaitu ingin mengetahui sampai seberapa jauh model yang dihipotesakan cocok (fit) dengan sampel data. Oleh karena overall model fit telah diterima, maka berikut hasil dan pembahasan mengenai penilaian kriteria Goodness of Fit model full struktural penelitian ini: 1. Likelihood Ratio Chi Square Statistic (λ2)

28 128 Likelihood Ratio Chi Square Statistic (λ2) merupakan ukuran fundamental dari overall fit yang menunjukkan bahwa matriks kovarian atau korelasi yang diobservasi dengan yang diprediksi berbeda secara nyata dan ini menghasilkan probabiltas (p) lebih kecil dari tingkat signifikansi (α). Sebaliknya nilai chi square yang kecil akan menghasilkan probabiltas (p) yang lebih besar dari tingkat signifikansi (α) dan ini menunjukkan input matriks kovarian antara prediksi dengan observasi sesungguhnya tidak berbeda secara signifikan. Melalui berbagai tahapan proses analisis, maka diperoleh nilai chi-square, probabilitas dan degree of freedom (derajad kebebasan) yang lebih kecil dibandingkan dengan model awal. Berdasarkan hasil program komputer SPSS AMOS 24 maka diperoleh nilai chi-square sebesar 20,249. Sedangkan nilai tingkat probabilitas dan derajad kebebasan masing-masing sebesar 0,984 dan 36. Sehingga model full struktural penelitian dengan kriteria Likelihood Ratio Chi Square Statistic (λ2) menunjukkan nilai yang signifikan untuk menjadi model yang cocok atau fit dengan data observasi. 2. CMIN CMIN menggambarkan perbedaan antara unrestricted sample covariance matrix S dan restricted covariance matrix (θ) atau secara esensi menggambarkan likelihood ratio test statistic yang umumnya dinyatakan dalam Chi Square (λ2) statistics. Melalui berbagai tahapan proses analisis, maka diperoleh nilai CMIN yang lebih kecil dibandingkan dengan model awal. Berdasarkan hasil program komputer SPSS AMOS 24 maka diperoleh nilai CMIN sebesar 20,249. Sehingga model full struktural penelitian dengan

29 129 kriteria CMIN telah menggambarkan likelihood ratio test statistic dengan nilai yang sangat sensitif terhadap besarnya sampel dan signifikan untuk menjadi model yang cocok atau fit dengan data observasi. 3. CMIN/DF Melalui berbagai tahapan proses analisis, maka diperoleh nilai CMIN/DF yang lebih kecil dibandingkan dengan model awal. Berdasarkan hasil program komputer SPSS AMOS 24 maka diperoleh nilai CMI/DF sebesar 0,562. Sehingga model full struktural penelitian dengan kriteria CMIN/DF telah memenuhi kriteria ukuran fit dengan nilai rasio < 2 dan signifikan untuk menjadi model yang cocok atau fit dengan data observasi. 4. Goodness of Fit Index (GFI) Nilai GFI yang tinggi menunjukan model fit yang lebih baik, dan beberapa nilai GFI yang dapat diterima sebagai nilai yang layak belum ada standarnya. Namun banyak peneliti menganjurkan nilai di atas 90 persen sebagai ukuran good fit. Melalui program komputer SPSS AMOS 24 maka diperoleh nilai GFI sebesar 0,973. Sehingga model full struktural penelitian dengan kriteria GFI telah memenuhi kriteria ukuran good fit dengan nilai diatas 0,900 dan signifikan menjadi model yang cocok atau fit dengan data observasi. 5. Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) RMSEA merupakan ukuran yang mencoba memperbaiki kecenderungan statistic chi-square menolak model dengan jumlah sampel yang besar dan nilai RMSEA cocok untuk menguji model konfirmatori atau competing model strategy dengan jumlah sample besar, sedangkan nilai RMSEA <0,050

30 130 menunjukkan nilai yang baik. Melalui program komputer SPSS AMOS 24 maka diperoleh nilai RMSEA sebesar 0,000. Sehingga model full struktural penelitian dengan kriteria RMSEA telah memenuhi kriteria ukuran good fit dengan nilai dibawah 0,500 dan signifikan menjadi model yang cocok atau fit dengan data observasi. 6. Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) Nilai AGFI yang tinggi menunjukan model fit yang lebih baik, dan nilai yang direkomendasikan adalah 0,900. Melalui program komputer SPSS AMOS 24 maka diperoleh nilai AGFI sebesar 0,951. Sehingga model full struktural penelitian dengan kriteria AGFI telah memenuhi kriteria ukuran good fit dengan nilai diatas 0,900 dan signifikan menjadi model yang cocok atau fit dengan data observasi. 7. Tuckers Lewis Index (TLI) TLI atau dikenal NNFI pertama kali diusulkan sebagai alat untuk mengevaluasi analisis faktor, tetapi sekarang dikembangkan untuk Structural Equation Model (SEM). Ukuran ini menggabungkan ukuran parsimoni (sederhana) kedalam komparasi antara proposed model (model yang diusulkan) dan null model (model nol), sedangkan nilai TLI yang direkomendasikan adalah 0,90. Melalui program komputer SPSS AMOS 24 maka diperoleh nilai TLI sebesar 1,042. Sehingga model full struktural penelitian dengan kriteria TLI telah memenuhi kriteria ukuran good fit dengan nilai diatas 0,900 dan signifikan menjadi model yang cocok atau fit dengan data observasi.

31 Comparative Fit Index (CFI) CFI atau dikenal dengan RNI mempunyai rentang nilai antara 0 sampai dengan 1. Semakin mendekati 1, mengindikasikan adanya a very good fit. Nilai yang direkomendasikan adalah CFI > 0,94. Indeks ini besarannya tidak dipengaruhi oleh ukuran sampel, karena itu sangat baik untuk mengukur tingkat penerimaan sebuah model. Dalam penilaian model, indeks CFI sangat dianjurkan untuk digunakan karena indeks-indeks ini relatif tidak sensitif terhadap besarnya sampel dan kurang dipengaruhi pula oleh kerumitan model. Melalui program komputer SPSS AMOS 24 maka diperoleh nilai CFI 1,000 atau mengindikasikan adanya a very good fit. Sehingga model full struktural penelitian dengan kriteria CFI telah memenuhi kriteria ukuran good fit dengan nilai diatas 0,940 dan signifikan menjadi model yang cocok atau fit dengan data observasi. 9. Normed Fit Index (NFI) NFI merupakan ukuran perbandingan antara proposed model (model yang diusulkan) dan null model (model nol). Nilai NFI akan bervariasi dari 0 (not fit at all) sampai 1 (perfect fit). Seperti halnya TLI tidak ada nilai absolut yang dapat digunakan sebagai standar, tetapi umumnya direkomendasikan 0,900. Melalui program komputer SPSS AMOS 24 maka diperoleh nilai NFI 0,968 atau mengindikasikan kriteria good fit. Sehingga model full struktural penelitian dengan kriteria CFI telah memenuhi kriteria ukuran good fit

32 132 dengan nilai diatas 0,900 dan signifikan menjadi model yang cocok atau fit dengan data observasi. 10. Parsimonious Normal Fit Index (PNFI) PNFI digunakan untuk membandingkan model alternatif sehingga tidak ada nilai yang direkomendasikan sebagai model fit yang dapat diterima. Namun jika membandingkan dua model maka perbedaan PNFI 0,60 sampai 0,90 menunjukkan adanya perbedaan model yang signifikan. PNFI merupakan modifikasi dari NFI semakin tinggi nilai PNFI maka semakin baik modelnya. Melalui program komputer SPSS AMOS 24 maka diperoleh nilai PNFI sebesar 0,663 atau mengindikasikan kriteria good fit. Sehingga model full struktural penelitian dengan kriteria PNFI telah memenuhi kriteria ukuran good fit dengan nilai diatas 0,600-0,900 dan signifikan menjadi model yang cocok atau fit dengan data observasi. 11. Parsimonious Goodness of Fit Index (PGFI) PGFI memodifikasi GFI atas dasar parsimony estimated model. Nilai PGFI berkisar antara 0 sampai 1, dan semakin tinggi nilainya menunjukkan model lebih parsimoni. Melalui program komputer SPSS AMOS 24 maka diperoleh nilai PGFI sebesar 0,531 atau mengindikasikan kriteria good fit. Sehingga model full struktural penelitian dengan kriteria PGFI telah memenuhi kriteria ukuran good fit dengan nilai diatas 0 sampai 1 dan signifikan menjadi model yang cocok atau fit dengan data observasi. Maka indeks-indeks yang dapat digunakan untuk menguji kelayakan sebuah model seperti terlihat pada Tabel 5.15.

33 133 No Tabel Penilaian Kriteria Goodness of Fit Index Goodness of fit Nilai Standar Nilai Kriteria Keterangan Index Fit Model 1 CMIN Diharapkan kecil 20,249 Good fit 2 CMIN/DF < 2 0,562 Good fit 3 GFI 0,900 0,973 Good fit 4 RMSEA < 0,050 0,000 Good fit 5 AGFI 0,900 0,951 Good fit 6 TLI 0,900 1,042 Good fit 7 CFI >0,940 1,000 Perfect fit 8 NFI 0,900 0,968 Good fit 9 PNFI 0,6 0,9 0,663 Good fit 10 PGFI 1,000 0,531 Good fit Sumber : Ghozali (2014) Berdasarkan tabel diatas dapat ditarik kesimpulan bahwa keseluruhan indeks pada model full struktural penelitian merupakan model yang fit dan sesuai dengan data observasi.

34 Hasil Pengujian Hipotesis Model struktural yang menjadi acuan dalam pengujian hipotesis penelitian adalah yang sudah memenuhi model goodness of fit seperti yang terlihat pada tabel 5.15 dengan melihat nilai standar fit dan nilai kriteria model dari masingmasing paramater. Untuk memperoleh hasil hipotesis penelitian dari model full struktural (fit model) maka digunakan estimasi metode maximum likelihood. Hasil output standardized regression weight dari program komputer SPSS AMOS 24 pada tabel 5.16 memperlihatkan bahwa loading factor (X8,X10,X15,X17,X19,Y4,Y5,Y6,Y7,dan Y9) signifikan pada alpha 5 persen dan valid, karena nilai loadingnya diatas 0,70. Tabel Standardized Regression Weights Estimate X8 <--- Kualitas_Pelayanan 0,823 X10 <--- Kualitas_Pelayanan 0,721 X15 <--- Kepercayaan 0,861 X17 <--- Kepercayaan 0,835 Y5 <--- Loyalitas_Nasabah 0,718 X19 <--- Kepercayaan 0,722 Y4 <--- Kepuasan Nasabah 0,888 Y5 <--- Loyalitas Nasabah 0,718 Y6 <--- Loyalitas Nasabah 0,854 Y7 <--- Loyalitas Nasabah 0,825 Y9 <--- Loyalitas Nasabah 0,759 X15<---Kepercayaan, Analisis Regresi terhadap Variabel Penelitian

35 135 Hasil output dirrect effect dan standardized effect dari program komputer SPSS AMOS 24 pada tabel 5.17 memperlihatkan bahwa koefisien jalur tersebut memberikan penjelasan mengenai hubungan fungsional dan arah hubungan dari hipotesis penelitian. Tabel Analisis Regresi Jalur Full Struktural Model Penelitian Fit Model Kualitas Kepuasan Loyalitas Kepercayaan Pelayanan Nasabah Nasabah Std Std Std Direct Direct Direct Direct SdDirect Direct Direct Direct Effects Effects Effects Effects Effects Effects Effects Effects Kepuasan -0,578-0,090 1,838 0,268 0,000 0,000 0,000 0,000 Nasabah Loyalitas 0,960 0,162 1,932 0,307 0,022 0,024 0,000 0,000 Nasabah Tabel Analisis Regresi Jalur Full Struktural Model Penelitian Fit Model (lanjutan) Kualitas Kepuasan Loyalitas Kepercayaan Pelayanan Nasabah Nasabah Std Std Std Direct Direct Direct Direct SdDirect Direct Direct Direct Effects Effects Effects Effects Effects Effects Effects Effects X8 4,639 0,823 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 X10 3,716 0,721 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 X15 0,000 0,000 7,286 0,861 0,000 0,000 0,000 0,000 X17 0,000 0,000 4,893 0,835 0,000 0,000 0,000 0,000 X19 0,000 0,000 5,749 0,722 0,000 0,000 0,000 0,000 Y3 0,000 0,000 0,000 0,000 0,828 0,660 0,000 0,000 Y4 0,000 0,000 0,000 0,000 1,000 0,888 0,000 0,000 Y5 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1,000 0,718 Y6 0,000 0,000 0,000 0,000 0,828 0,660 1,043 0,854 Y7 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1,018 0,825 Y9 0,000 0,000 0,000 0,000 0,828 0,660 1,117 0,759

36 Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t) antar Variabel Hipotesis dianalisis menggunakan uji t, jika nilai thitung > ttabel maka hipotesis dapat diterima. Berdasarkan model full struktural penelitian (fit model) hasil output penelitian diperoleh df=36 dan α =5 persen, dimana nilai ttabel adalah sebesar 2,028. Sehingga hipotesis dapat diterima apabila thitung > 2,028. Sedangkan thitung diperoleh dari hasil perbandingan antara direct effects dengan standardized direct effect. Pengaruh dan besarnya tingkat signifikansi pada tabel 5.18 memperlihatkan adanya hubungan fungsional dan arah hubungan antar variabel yang dapat membuktikan hipotesis dari penelitian ini, antara lain sebagai berikut: 1. Hipotesis 1 (H1) Variabel kualitas pelayanan secara langsung tidak berpengaruh positif terhadap kepuasan nasabah. Hal ini terbukti dari pengaruh langsung variabel kualitas pelayanan terhadap kepuasan nasabah dengan nilai sebesar 0,578. Kemudian berdasarkan hasil perhitungan besarnya nilai thitung dari kualitas pelayanan terhadap kepuasan nasabah memiliki nilai sebesar 6,422. Karena nilai thitung > 2,028, maka variabel kualitas pelayanan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan nasabah. 2. Hipotesis 2 (H2) Variabel kepercayaan secara langsung berpengaruh positif terhadap kepuasan nasabah. Hal ini terbukti dari pengaruh langsung variabel kepercayaan terhadap kepuasan nasabah dengan nilai sebesar 1,838. Kemudian

37 137 berdasarkan hasil perhitungan besarnya nilai thitung dari kepercayaan terhadap kepuasan nasabah memiliki nilai sebesar 6,858. Karena nilai thitung > 2,028, maka variabel kepercayaan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan nasabah. 3. Hipotesis 3 (H3)Variabel kualitas pelayanan secara langsung berpengaruh positif terhadap loyalitas nasabah. Hal ini terbukti dari pengaruh langsung variabel kualitas pelayanan terhadap loyalitas nasabah dengan nilai sebesar 0,960. Kemudian berdasarkan hasil perhitungan besarnya nilai thitung dari kualitas pelayanan terhadap loyalitas nasabah memiliki nilai sebesar 5,925. Karena nilai thitung > 2,028, maka variabel kaulitas pelayanan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap loyalitas nasabah. 4. Hipotesis 4 (H4) Variabel kepercayaan secara langsung berpengaruh positif terhadap loyalitas nasabah. Hal ini terbukti dari pengaruh langsung variabel kepercayaan terhadap loyalitas nasabah dengan nilai sebesar 1,932. Kemudian berdasarkan hasil perhitungan besarnya nilai thitung dari kepercayaan terhadap loyalitas nasabah memiliki nilai sebesar 6,293. Karena nilai thitung > 2,028, maka variabel kepercayaan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap loyalitas nasabah. 5. Hipotesis 5 (H5) Variabel kepuasan nasabah secara langsung berpengaruh positif terhadap loyalitas nasabah. Hal ini terbukti dari pengaruh langsung variabel kepuasan nasabah terhadap loyalitas nasabah dengan nilai sebesar 0,022. Kemudian

38 138 berdasarkan hasil perhitungan besarnya nilai thitung dari kepercayaan terhadap loyalitas nasabah memiliki nilai sebesar 0,916. Karena nilai thitung < 2,028, maka variabel kepuasan nasabah tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap loyalitas nasabah. Tabel Uji Signifikan Parameter Individual antar Variabel Dirrect effect t hitung t tabel Keterangan Kepuasan_Nasabah <--- Kualitas_Pelayanan -0,578 6,422 2,028 (-) & signifikan Kepuasan_Nasabah <--- Kepercayaan 1,838 6,858 2,028 (+) & signifikan Loyalitas_Nasabah <--- Kualitas_Pelayanan 0,960 5,925 2,028 (+) & signifikan Tabel Uji Signifikan Parameter Individual antar Variabel (lanjutan) Dirrect effect t hitung t tabel Keterangan Loyalitas_Nasabah <--- Kepercayaan 1,932 6,293 2,028 (+) & signifikan Loyalitas_Nasabah <--- Kepuasan_Nasabah 0,022 0,916 2,028 (+) & tdk signifikan Hasil uji signifikansi parameter individual (uji t) antar variabel menunjukkan bahwa hubungan fungsional variabel independen kepercayaan memiliki pengaruh positif, dengan tingkat signifikansi tertinggi dibandingkan variabel lainnya yaitu terhadap kepuasan dan loyalitas nasabah. Arah hubungan tertinggi ditemukan pada hubungan fungsional kepercayaan terhadap kepuasan nasabah dengan nilai signifikansi sebesar 6,858, sedangkan arah hubungan terendah ditemukan pada

39 139 hubungan fungsional kepuasan nasabah terhadap loyalitas nasabah dengan nilai signifikansi sebesar 0, Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t) antar Dimensi Analisis regresi antar dimensi digunakan untuk mengetahui hubungan fungsional dan arah hubungan dimensi mana dari variabel independen yang memiliki pengaruh paling dominan dan seberapa besar tingkat signifikansinya terhadap variabel dependen. Analisis uji t full struktural model penelitian (fit model) antar dimensi memberikan penjelasan mengenai pengaruh dan besarnya tingkat signifikansi masing-masing dimensi terhadap variabel penelitian. Tabel Uji Signifikan Parameter Individual antar Dimensi Dirrect effect t hitung t tabel Keterangan X8 <--- Kualitas_Pelayanan 4,639 5,636 2,028 (+) & signifikan X15 <--- Kepercayaan 7,286 8,462 2,028 (+) & signifikan X17 <--- Kepercayaan 4,893 5,859 2,028 (+) & signifikan X19 <--- Kepercayaan 5,749 7,962 2,028 (+) & signifikan X10 <--- Kualitas_Pelayanan 3,716 5,153 2,028 (+) & signifikan Y3 <--- Kepuasan_Nasabah 0,828 1,254 2,028 (+) & tdk signifikan Y4 <--- Kepuasan_Nasabah 1,000 1,126 2,028 (+) & tdk signifikan Y5 <--- Loyalitas_Nasabah 1,000 1,392 2,028 (+) & tdk signifikan Y6 <--- Loyalitas_Nasabah 1,043 1,221 2,028 (+) & tdk signifikan Y7 <--- Loyalitas_Nasabah 1,018 1,234 2,028 (+) & tdk signifikan Y9 <--- Loyalitas_Nasabah 1,117 1,471 2,028 (+) & tdk signifikan Seluruh dimensi menujukkan pengaruh yang positif terhadap setiap variabel penelitian, dan korelasi antar dimensi yang menunjukkan nilai signifikan ditunjukkan pada variabel kualitas pelayanan dan kepercayaan. Korelasi variabel

40 140 kualitas pelayanan terhadap dimensi perhatian yaitu indikator bersahabat menunjukkan nilai signifikansi 4,639. Korelasi variabel kepercayaan signifikan terhadap dimensi persamaan dan kebaikan, dan nilai signifikansi tertinggi terdapat pada dimensi persamaan yaitu indikator kerjasama yang baik dengan nilai signifikansi sebesar 7,286. Tabel Definisi Variabel Operasional Full Struktural Model Penelitan Fit Model Variabel Dimensi Indikator (butir pertanyaan) Kualitas Pelayanan Perhatian X8 : Bersahabat X10 : Kenyamanan berkomunikasi Tabel Definisi Variabel Operasional Full Struktural Model Penelitan Fit Model (lanjutan) Variabel Dimensi Indikator (butir pertanyaan) X15 : Kerjasama yang baik Persamaan Kepercayaan X17 : Transparan Kebaikan X19 : Memegang janji Y3 : Terjangkau Kepuasan Nasabah Y4 : Menyediakan kemudahan Y5 : Mengetahui interval pengambilan kredit Y6 : Mengetahui frekuensi pengambilan kredit Loyalitas Nasabah Y7 : Mengambil jumlah pinjaman yang digunakan Y9 : Kebal akan tawaran dari bank lain Berdasarkan tabel 5.19 dan 5.20, diperoleh hasil temuan sebagai berikut: 1. Variabel kualitas pelayanan direpresentasikan oleh dimensi perhatian dari indikator persahabatan (X8) dan kenyamanan berkomunikasi (X10). Sedangkan 4 (empat) dimensi kualitas pelayanan lainnya tidak dapat

41 141 memberikan pengaruh yang signifikan terhadap variabel kualitas pelayanan. Indikator persahabatan (X8) memberikan pengaruh secara signifikan tertinggi dengan nilai 5,636 dibandingkan indikator kenyamanan berkomunikasi (X10) dengan nilai signifikansi sebesar 5, Variabel kepercayaan memberikan pengaruh yang positif dan signifikan terhadap seluruh dimensinya, yaitu melalui dimensi persamaan dan niat untuk melakukan kebaikan. Dimensi persamaan direpresentasikan oleh indikator kerjasama yang baik (X15) dan transparan (X17). Indikator kerjasama yang baik memiliki nilai signifikansi tertinggi yaitu sebesar 8,462. Sedangkan dimensi niat untuk melakukan kebaikan hanya diwakili oleh indikator memegang janji (X19) dengan nilai signifikansi sebesar 7, Variabel kepuasan nasabah memberikan pengaruh yang positif namun tidak signifikan terhadap seluruh indikatornya, yaitu indikator terjangkau (Y3) dan menyediakan kemudahan (Y4), karena nilai signifikansi minimum tidak dapat tercapai atau <2, Variabel loyalitas nasabah memberikan pengaruh yang positif namun tidak signifikan terhadap terhadap seluruh indikatornya, yaitu indikator mengetahui interval pengambilan kredit (Y5), mengetahui frekuensi pengambilan kredit (Y6), mengambil jumlah pinjaman yang akan digunakan (Y9) dan kebal akan penawaran dari bank lain (Y9), karena nilai signifikansi minimum tidak dapat tercapai atau <2, Deskripsi Responden terhadap Kepuasan dan Loyalitas Nasabah

42 142 Hasil output crosstab descriptive statiscs dari pengolahan data program komputer SPSS 24 memberikan gambaran mengenai nasabah kredit Danamon Simpan Pinjam (DSP) unit XX Wilayah Tangerang yang memiliki tingkat kepuasan dan loyalitas nasabah tertinggi dari data kuesioner. Data kuesioner yang diolah adalah pertanyaan-pertanyaan yang berkaitan dengan indikator dari dimensi dan/ atau variabel model fit, sehingga berdasarkan penelitian ini dapat diketahui pengelompokkan nasabah kredit yang memiliki kriteria mana saja yang dapat dijadikan referensi untuk menentukan segmentasi dan target pasar dalam pemberian kredit mikro. Kategori kriteria responden diubah dari menjadi data nominal dan ordinal sedangkan data jawaban dari kuesioner menggunakan data skala staple. Kuesioner yang diberikan, dikelompokkan kedalam nasabah yang menunjukkan respon positif dan negatif sebagai berikut: 1. Bagi nasabah yang menunjukkan respon negatif dipresentasikan mulai dari tingkat -4 sampai -1 dengan urutan narasi (dari tingkat sangat tinggi tinggi rendah - sangat rendah), namun dalam pengolahan data untuk memperoleh hasil yang signifikan maka respon tersebut dikonversi menjadi tingkat 1 sampai 4 (dengan urutan narasi yang sama). 2. Bagi nasabah yang menunjukkan respon positif dipresentasikan dari tingkat 1 sampai 4 dengan urutan narasi (dari tingkat sangat rendah rendah tinggi - sangat tinggi), namun dalam pengolahan data untuk memperoleh hasil yang signifikan maka respon tersebut dikonversi menjadi tingkat 5 sampai 8