Bab 3. Metode Penelitian

Transkripsi

1 Bab 3 Metode Penelitian 3.1 Desain Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif dan asosiatif. Penelitian deskriptif dimaksudkan untuk mendefinisikan berbagai kriteria serta mendefinisikan nilai-nilai variabel-variabel yang diteliti. Penelitian asosiatif di sini lebih kepada analisis hubungan kausal dimana variabel independen (variabel bebas) mempengaruhi variabel dependen (variabel bergantung). Desain dari penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 3.1 berikut. Tabel 3.1 Desain Penelitian Tujuan Desain Penelitian Jenis Metode Penelitian Penelitian Penelitian T-1 Asosiatif Survey T-2 Asosiatif Survey T-3 Asosiatif Survey Unit Analisis Individu: konsumen PT. Cahaya lestari Individu: konsumen PT. Cahaya Lestari Individu: konsumen PT. Cahaya Lestari Time Horizon Cross Sectional Cross Sectional Cross Sectional Untuk mengetahui bagaimana pengaruh kualitas pelayanan dan relationship marketing terhadap kepuasan konsumen secara partial dan stimultan (T-1) 55

2 56 Untuk mengetahui bagaimana pengaruh dari kualitas pelayanan dan relationship marketing dan kepuasan konsumen terhadap loyalitas konsumen secara partial dan stimultan (T-2) Untuk mengatahui bagaimana pengaruh dari kualitas pelayanan dan relationship marketing dan kepuasan pelanggan terhadap loyalitas konsumen (T-3) 3.2 Operasionalisasi Variable Penelitian Ada empat variable yang akan digunakan dalam penelitian ini, yaitu variable kualitas pelayanan, relationship marketing, kepuasan konsumen, dan loyalitas Pelanggan. Pada Table 3.2 berikut akan diuraikan sub variable dan indicator dari masing-masing variable,beserta instrument pengukuran, skala, dan model pengukurannya.

3 57 Tabel 3.2 Operasional Variabel Penelitian Variabel sub-variabel Indikator Instrument pengukuran Skala Model pengukuran Kualitas Keandalan -Pelayanan yang Kuesioner Ordinal Likert Pelayanan (Reliability) Cepat /jasa -Pelayanan yang (X1) Akurat -jenis makanan yang Sesuai dengan Kebutuhan pelanggan Ketanggapan -kemampuan menolong Kuesioner Ordinal Likert (Responsiven Pelanggan untuk ess) Mengetahui variasi Dari menu -ketersediaan untuk Melayani -cepat dalam menangapi keluhan Empati -Kemudahan untuk Kuesioner Ordinal Likert (emphaty) dihubungi

4 58 Variabel sub-variabel Indikator Instrument pengukuran Skala Model pengukuran Kualitas Empati -memberi Kuesioner Ordinal Likert Pelayanan (emphaty) Perhatian secara /jasa individu (X1) Bukti -fasilitas wi-fi yang Kuesioner Ordinal Likert langsung Cepat (Tangible) -Tersedia meja kursi Yang bersih dan rapih -Seragam dari Karyawan menarik Jaminan -Pengetahuan Kuesioner Ordinal Likert (Assurance) Karyawan akan menu makanan -Kesopanan Petugas Dalam melayani Pelanggan Relationship Manfaat -Pemberian diskon Kuesioner Ordinal Likert Marketing ekonomis bagi member (X2)

5 Variabel sub-variabel Indikator Instrument pengukuran 59 Skala Model pengukur an Relationship (financial -Adanya Program Kuesioner Ordinal Likert Marketing benefit) Promosi (X2) Manfaat -restoran meminta Kuesioner Ordinal Likert Sosial Tanggapan pelanggan Dengan survey di internet Ikatan -adanya fasilitas Kuesioner Ordinal Likert struktural Member yang mendapat keistimewahan pelayanan Kepuasan Mutu produk -variasi menu Kuesioner Ordinal Likert Pelanggan (Y) (quality makanan yang Product) beragam -rasa makanan yang enak Performa -seberapa baik dari Kuesioner Ordinal Likert (performance) performa orang-orang yang melayani Harga (Price) -Harga relatif murah Kuesioner Ordinal Likert

6 Variabel sub-variabel Indikator Instrument pengukuran 60 Skala Model pengukuran Kepuasan Harga -Harga sesuai dengan Kuesioner Ordinal Likert Pelanggan(Y) (price) paket layanan yang ditawarkan Loyalitas Melakukan Pelanggan membeli Kuesioner Ordinal Likert Pelanggan(Z) pembelian kembali makanan berulang Yang telah dipesan Melakukan Pelanggan membeli Kuesioner Ordinal Likert pembelian variasi menu lain di antar lini Restoran yang sama produk Mereferensi Memberikan Kuesioner Ordinal Likert kan kepada informasi yang baik Orang lain kepada rekan Kekebalan Pelanggan tidak Kuesioner Ordinal Likert terhadap tertarik pada tawaran produk atau produk sejenis oleh Jasa pesaing Pesaing

7 Jenis dan Sumber Data Penelitian Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kualitatif dan sumber data berasal dari data primer maupun sekunder, seperti dapat dilihat pada Tabel 3.3 di bawah ini. Tabel 3.3 Jenis dan Sumber Data Penelitian Data Jenis Data Sumber Data Data pelayanan kualitas Kualitatif Data primer dari kuesioner Data marketing relationship Kualitatif Data primer dari kuesioner Data konsumen Kepuasan Kualitatif Data primer dari kuesioner Data konsumen Loyalitas Kualitatif Data primer dari kuesioner

8 Teknik Pengumpulan Data Hasan (2002, p83) mengatakan pengumpulan data adalah pencatatan peristiwa peristiwa atau hal hal atau keterangan keterangan atau karakteristik karakteristik sebagian atau seluruh elemen populasi yang akan menunjang atau mendukung penelitian. Pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan beberapa teknik, yaitu: - Wawancara Wawancara merupakan salah satu teknik pengumpulan data. Pelaksanaannya dapat dilakukan secara langsung berhadapan dengan yang diwawancarai, tetapi dapat juga secara tidak langsung seperti memberikan daftar pertanyaan untuk dijawab pada kesempatan lain (Umar, 2008:51). - Kuesioner Teknik angket (kuesioner) merupakan suatu pengumpulan data dengan memberikan atau menyebarkan daftar pertanyaan/pernyataan kepada responden dengan harapan memberikan respons atas daftar pertanyaan tersebut (Umar, 2008, p49). Dalam penelitian ini, kuesioner yang disebarkan kepada konsumen restoran Cahaya Lestari sebagai responden, dibuat dalam bentuk pernyataan dalam skala likert.

9 63 - Studi kepustakaan Studi kepustakaan digunakan untuk memperoleh informasi-informasi yang berkaitan dengan penelitian ini sebagai landasan teori. Penulis melakukan studi kepustakaan melalui buku-buku, jurnal-jurnal, dan artikel-artikel di internet. 3.5 Teknik Pengambilan Sampel Nazir (Riduwan dan Engkos, 2008, p37-38) mengatakan bahwa Populasi adalah berkenaan dengan data bukan orang atau bendanya. Nawawi (Riduwan dan Engkos, 2008, p38) menyebutkan bahwa, Populasi adalah totalitas semua nilai yang mungkin, baik hasil menghitung ataupun pengukuran kuantitatif maupun kualitatif pada karakteristik tertentu mengenai sekumpulan objek yang lengkap. Arikunto (Riduwan dan Engkos, 2008, p39) mengatakan Sampel adalah bagian dari populasi (sebagian atau wakil populasi yang diteliti). Sampel penelitian adalah sebagian dari populasi yang diambil sebagai sumber data dan dapat mewakili seluruh populasi. Sedangkan Sugiyono (Riduwan dan Engkos, 2008, p40) memberikan pengertian Sampel adalah sebagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi. Teknik pengambilan sampel atau teknik sampling adalah suatu cara mengambil sampel yang representatif dari populasi.

10 64 Populasi di dalam penelitian ini adalah orang yang minimal telah dua kali mengkonsumsi di Restoran Cahaya Lestari. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah probability sampling dengan simple random sampling. Probability sampling adalah teknik sampling untuk memberikan peluang yang sama pada setiap anggota populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel dan simple random sampling merupakan cara pengambilan sampel dari anggota populasi dengan menggunakan acak tanpa memperhatikan strata (tingkatan) dalam anggota populasi tersebut (Riduwan dan Kuncoro, 2008, p41). Sedangkan teknik pengambilan sampelnya menggunakan pengambilan sampel apabila populasinya tidak diketahui secara pasti, digunakan teknik sampling kemudahan. Berdasarkan sampling kemudahan ini, peneliti menseleksi dengan menyaring kuesioner yang ada, apabila orang orang tersebut yang ditujukan adalah Pelangan di Restoran Cahaya Lestari Penelitian ini menggunakan rumus yang dikemukakan oleh Taro Yamane (Riduwan dan Kuncoro, 2007, p44) untuk menghitung ukuran sampel yang digunakan dalam penelitian ini. N n = N.d Dimana : n = Jumlah Sampel N = Jumlah Populasi d 2 = Presisi (ditetapkan 5% dengan tingkat kepercayaan 95%)

11 65 Berdasarkan rumus tersebut diperoleh jumlah minimal sampel sebagai berikut : 130 n = 130 (0.05) n=98,11 Jadi jumlah sampel yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah sebanyak 98,11 dibulatkan menjadi Metode Analisis Setelah data dikumpulkan, maka uji validitas-reliabilitas, lalu dilakukan uji normalitas terhadap data yang ada. Setelah data dipastikan normal, valid, dan reliabel, maka dilakukan analisis dengan menggunakan teknik analisis seperti dapat dilihat pada Tabel 3.4 di bawah ini. Tabel 3.4 Metode Analisis Data Tujuan Penelitian Metode Analisis Jenis Penelitian Teknik Analisis T-1 Asosiatif T-2 Asosiatif T-3 Asosiatif Path Analysis dan Pearson Correlation Path Analysis dan Pearson Correlation Path Analysis dan Pearson Correlation

12 Uji Validitas Uji validitas dilakukan berkenaan dengan ketepatan alat ukur terhadap konsep yang diukur sehingga benar-benar mengukur apa yang seharusnya diukur. Berkaitan dengan pengujian validitas instrument menurut Riduwan (2004, p ) menjelaskan bahwa validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat keandalan suatu alat ukur. Untuk menguji validitas alat ukur, terlebih dahulu dicari harga korelasi antara bagian-bagian dari alat ukur secara keseluruhan dengan cara mengkorelasikan setiap butir alat ukur dengan skor total yang merupakan jumlah tiap skor butir. Untuk menghitung validitas alat ukur yang digunakan rumus: r hitung = n(σ Xi Yi) (Σ Xi).(Σ Yi) {n. Σ Xi 2 (Σ Xi) 2 }.{n.σ Yi 2 (Σ Yi) 2 } Dimana: r hitung X i Y i n = Koefisien korelasi = Jumlah skor item = Jumlah skor total = Jumlah responden Selanjutnya dihitung dengan Uji-t dengan rumus :

13 67 Dimana: t = Nilai t hitung r = Koefisien korelasi hasil r hitung n = Jumlah responden Distribusi (Tabel t) untuk α = 0,05 dan derajad kebebasan (dk = n-2) Kaidah keputusan : Jika t hitung > t table berarti valid, sebaliknya t hitung < t table berarti tidak valid Uji Reliabilitas Uji reliabilitas dilakukan untuk mendapatkan tingkat ketepatan (keterandalan atau keajegan) alat pengumpul data (instrument) yang digunakan. Uji reliabilitas instrument dilakukan dengan rumus alpha. Metode mencari reliabilitas internal yaitu menganalisis realibilitas alat ukur dari satu kali pengukuran, rumus yang digunakan adalah Alpha. Langkah-langkah mencari nilai reliabilitas dengan metode Alpha sebagai berikut: Langkah 1: Menghitung Varians skor tiap-tiap item dengan rumus: Dimana: S i 2 Σ X i (ΣX i ) 2 N = Varians skor tiap-tiap item = Jumlah kuadrat item Xi = Jumlah item S i dikudratkan = Jumlah responden

14 68 rumus: Langkah 2: Kemudian menjumlahkan Varians semua item dengan Σ S i = S 1 + S 2 + S 3. S n Dimana: Σ S i = Jumlah Varians semua item S 1 + S 2 + S 3. S n = Varians item ke- 1,2,3.n Langkah 3: Menghiting Varians total dengan rumus: Dimana: S t ΣX t 2 = Varians total = Jumlah kuadrat X total (Σ X t ) 2 = Jumlah X total dikuadratkan Langkah 4: Masukkan nilai Alpha dengan rumus: Dimana: r11 = Nilai Reliabilitas Σ Si = Jumlah varians skor tiap-tiap item St = Varians total K = Jumlah item

15 69 Kemudian diuji dengan uji reliabilitas instrument dilakukan dengan rumus Korelasi Pearson Product Moment dengan teknik belah dua awal-akhir yaitu: Harga r xy atau r b ini baru menunjukkan reabilitas setengah tes. Oleh karenanya disebut r awal-akhir. Untuk mencari reabilitas seluruh tes digunakan rumus Spearman Brown yakni: Untuk mengetahui koefisien korelasinya signifikan atau tidak digunakan distribusi (Tabel r) untuk alpha 0,05 dengan derajad kebebasan (dk = n-2). Kemudian membuat keputusan membandingkan r 11 dengan r tabel. Adapun kaidah keputusan: Jika r 11 > r tabel berarti reliabel dan r 11 < r tabel berarti tidak reliabel Uji Normalitas Uji normalitas adalah uji yang dilakukan untuk mengecek apakah data penelitian kita berasal dari populasi yang sebarannya normal. Uji ini perlu dilakukan karena semua perhitungan statistik parametrik memiliki asumsi normalitas sebaran.

16 70 Uji normalitas dapat hitung dengan bantuan program SPSS 16.0, yaitu dengan langkah: 1. Pilih menu Analyze - Descriptive Statistics Explore. 2. Masukkan variabel yang akan diuji sebarannya ke dalam kotak Dependent List. Setelah itu kita klik tombol Plots, akan muncul dialog box kedua seperti Gambar 3.1 di bawah ini. Sumber : SPSS 16.0 for Windows Gambar 3.1 Dialog Box dalam Uji Normalitas 3. Dalam dialog ini kita memilih opsi Normality plots with tests, kemudian klik Continue dan OK. Untuk menganalisis hasil output tersebut, maka yang perlu diperhatikan adalah (Santoso, 2001, p87): a) Output Deskriptif: jika ratio Skewness dan Kurtosis tidak melebihi angka 2, maka dapat dikatakan distribusi data adalah normal.

17 71 b) Output Tests of Normality: Dimana hasil Sig. > dari 0,05, maka dikatakan normal. c) Grafik Normal Q-Q Plots: terdapat garis lurus dari kiri ke kanan atas. Garis ini berasal dari nilai Z. Jika suatu distribusi data normal, maka data akan tersebar disekeliling garis. d) Grafik Detrended normal Q-Q Plots: dimana grafik ini menggambarkan selisih antara titik-titik dengan garis diagonal pada grafik sebelumnya. Jika data yang kita miliki mengikuti distribusi normal dengan sempurna, maka semua titik akan jatuh pada garis 0,0. e) Output boxplot: bloxplot adalah kotak yang berwarna merah dengan garis horizontal di kotak tersebut. Jika garis hitam terletak persis ditengah boxplot, maka distribusi data adalah normal Transformasi Data Ordinal Menjadi Data Interval Jika data yang dikumpulkan memiliki skala ukur ordinal, maka data tersebut harus diubah (transformasi) menjadi data interval. Mentransformasi data ordinal menjadi data interval berguna untuk memenuhi sebagian syarat analisis parametrik yang mana data setidaknya adalah data berskala interval. Teknik transformasi yang paling sederhana menggunakan MSI (Method of Successive Interval). Langkah-langkah transformasi data ordinal menjadi interval adalah sebagai berikut (Riduwan dan Kuncoro, 2007, p30):

18 72 1. Perhatikan setiap butir jawaban responden dari kuesioner yang disebarkan. 2. Pada setiap butir ditentukan berapa orang yang mendapat skor 1, 2, 3, 4, dan 5 yang disebut sebagai frekuensi. 3. Setiap frekuensi dibagi dengan banyaknya responden dan hasilnya disebut proporsi. 4. Menentukan nilai proporsi kumulatif dengan menjumlahkan nilai proporsi berurutan per kolom skor. 5. Menentukan nilai Z, dengan menggunakan tabel Distribusi Normal Baku (Riduwan dan Kuncoro 2007, p35), hitung nilai Z untuk setiap proporsi kumulatif yang diperoleh. 6. Menentukan densitas, tentukan nilai tinggi densitas untuk setiap nilai Z yang diperoleh dengan menggunakan tabel Koordinat Kurva Normal Baku (Riduwan dan Kuncoro, 2007, p36). 7. Menentukan scale value (skala nilai) dengan menggunakan rumus: NS = (Density at Lower Limit) (Density at Upper Limit) (Area Below Upper limit) (Area Below Lower Limit) 8. Tentukan nilai transformasi (skala akhir) dengan rumus: Y = NS + [ 1 + ( ) ] Path Analysis Berdasarkan Wicaksono (2006, p152), analisis jalur (path analysis) merupakan alat analisis yang digunakan untuk menelusuri pengaruh (baik

19 73 langsung maupun tidak langsung) variabel bebas (independen) terhadap variabel tergantung (dependen). Path analysis basically examines the direction of relationships through the postulation of some theoretical relationship between variables and then a test to see if the direction of these relationships is substantiated by the data (Salkind, 2009, p326). Sedangkan berdasarkan Riduwan dan Kuncoro (2007, p2), model path analysis digunakan untuk menganalisis pola hubungan antar-variabel dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh langsung seperangkat variabel bebas (eksogen) terhadap variabel terikat (endogen) Prinsip-Prinsip Dasar Path Analysis Berikut adalah Prinsip-prinsip dasar yang sebaiknya dipenuhi dalam analisis jalur diantaranya ialah (Sarwono, 2007) : Adanya linearitas (Linearity). Hubungan antar variabel bersifat linear Adanya aditivitas (Additivity). Tidak ada efek-efek interaksi Data berskala interval. Semua variabel yang diobservasi mempunyai data berskala interval (scaled values). Jika data belum dalam bentuk skala interval, sebaiknya data diubah dengan menggunakan metode suksesive interval (MSI) terlebih dahulu. Semua variabel residual (yang tidak diukur) tidak berkorelasi dengan salah satu variabel-variabel dalam model.

20 74 Istilah gangguan (disturbance terms) atau variabel residual tidak boleh berkorelasi dengan semua variabel endogenous dalam model. Jika dilanggar, maka akan berakibat hasil regresi menjadi tidak tepat untuk mengestimasikan parameter-parameter jalur. Sebaiknya hanya terdapat multikoliniearitas yang rendah. Multikolinieritas maksudnya dua atau lebih variabel bebas (penyebab) mempunyai hubungan yang sangat tinggi. Jika terjadi hubungan yang tinggi maka kita akan mendapatkan standar error yang besar dari koefesien beta (b) yang digunakan untuk menghilangkan varians biasa dalam melakukan analisis korelasi secara parsial. Adanya recursivitas. Semua anak panah mempunyai satu arah, tidak boleh terjadi pemutaran kembali (looping). Spesifikasi model benar diperlukan untuk menginterpretasi koefesienkoefesien jalur. Kesalahan spesifikasi terjadi ketika variabel penyebab yang signifikan dikeluarkan dari model. Semua koefesien jalur akan merefleksikan kovarians bersama dengan semua variabel yang tidak diukur dan tidak akan dapat diinterpretasi secara tepat dalm kaitannya dengan akibat langsung dan tidak langsung. Terdapat masukan korelasi yang sesuai. Artinya jika kita menggunakan matriks korelasi sebagai masukan, maka korelasi Pearson digunakan untuk dua variabel berskala interval; korelasi polychoric untuk dua variabel berksala ordinal; tetrachoric untuk dua variabel dikotomi (berskala

21 75 nominal); polyserial untuk satu variabel interval dan lainnya ordinal; dan biserial untuk satu variabel berskala interval dan lainnya nominal. Terdapat ukuran sampel yang memadai. Jika dalam contoh ini hanya diberikan 30 sampel, maka sebaiknya untuk riset yang sebenarnya gunakan sample minimal 100 untuk memperoleh hasil analisis yang signifikan dan lebih akurat. Sampel sama dibutuhkan untuk pengitungan regresi dalam model jalur. Asumsi analisi jalur mengikuti asumsi umum regresi linear, yaitu: 1. Model regresi harus layak. Kelayakan ini diketahui jika angka signifikansi pada ANOVA sebesar < Predictor yang digunakan sebagai variable bebas harus layak. Kelayakan ini diketahui jika angka Standard Error of Estimate < Standard Deviation 3. Koefesien regresi harus signifikan. Pengujian dilakukan dengan Uji T. Koefesien regresi signifikan jika T hitung > T table (nilai kritis) 4. Tidak boleh terjadi multikolinieritas, artinya tidak boleh terjadi korelasi yang sangat tinggi atau sangat rendah antar variable bebas. 5. Tidak terjadi otokorelasi. Terjadi otokorelasi jika angka Dubin dan Watson sebesar < 1 dan > Model dan Persamaan Struktural Path Analysis Model struktural yaitu bila setiap variabel endogen (Y) secara unik keadaannya ditentukan oleh seperangkat variabel eksogen (X). Diagram jalur berikut menunjukkan struktur hubungan kausal antar variabel.

22 76 X1 ρ ZX1 r 13 r 12 X2 ρ YX1 Y ρ ZY Z ρ YX2 r 23 ρ YX3 ρ ZX3 X3 Gambar 3.2 Diagram Jalur Sumber: Riduwan dan Kuncoro, 2007, p5 Persamaan struktural untuk diagram jalur yaitu: Y = ρ YX1 X1 + ρ YX2 X2 + ρ YX3 X3 + ε 1 Z = ρ ZX1 X1 + ρ ZX3 X3 + ρ ZY Y + ε 2 Keterangan: ρ = koefisien jalur (path coefficient), yang menunjukkan pengaruh langsung variabel eksogen terhadap variabel endogen

23 77 ε = faktor residual, yang menunjukkan pengaruh variabel lain yang tidak diteliti atau kekeliruan pengukuran variabel Kategori seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dalam Path Analysis dilihat dari nilai koefisien beta akan diuraikan pada Tabel 3.5 berikut ini: Tabel 3.5 Kategori Pengaruh Variabel dalam Path Analysis Nilai Koefisien Beta Kategori Pengaruh 0,05 0,09 Lemah 0,10 0,29 Sedang >0,30 Kuat Sumber: Riduwan dan Sunarto, Korelasi Pearson Berdasarkan Sugiarto (2000, p269), koefisien korelasi Pearson digunakan untuk mengetahui tingkat (derajat) keeratan hubungan linier antara dua atau lebih variabel yang minimal berskala ukur interval. Bila variabel yang terlibat hanya dua, maka analisis korelasinya disebut korelasi sederhana. Bila variabel yang terlibat lebih dari dua, disebut analisis korelasi berganda. Teknik korelasi Pearson Product Moment (PPM) termasuk teknik statistik parametrik yang menggunakan data interval dan ratio dengan persyaratan tertentu, misalnya data dipilih secara random, datanya berdistribusi normal, data yang

24 78 dihubungkan berpola linier, dan data yang dihubungkan mempunyai pasangan yang sama sesuai dengan subjek yang sama (Riduwan dan Kuncoro, 2007, p61). Berdasarkan Supranto (2001, p201), koefisien korelasi Pearson dapat dihitung sebagai berikut: Korelasi Pearson dilambangkan (r) dengan ketentuan r -1 dan r +1. Bila nilai r = -1, maka korelasinya negatif sempurna, sebaliknya, bila nilai r = +1, maka korelasinya positif sempurna. Sedangkan apabila nilai r = 0, maka artinya tidak ada korelasi. Arti harga r akan diperlihatkan pada Tabel 3.6 berikut. Tabel 3.6 Arti Nilai r Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0,80 1,000 Sangat kuat 0,60 0,799 Kuat 0,40 0,599 Cukup kuat 0,20 0,399 Rendah 0,00 0,199 Sangat rendah Sumber: Riduwan dan Kuncoro, 2007, p62

25 79 Besar kecilnya sumbangan variabel X terhadap variabel Y dapat ditentukan dengan rumus Koefisien Determinan sebagai berikut: KP = r 2 x 100% di mana KP adalah nilai koefisien determinasi, dan r adalah nilai koefisien korelasi (Riduwan dan Kuncoro, 2007, p62). 3.7 Rancangan uji hipotesis Uji hipotesis untuk identifikasi Untuk T-1 Hipotesis 1a Ho:tidak ada pengaruh antara kualitas pelayanan terhadap kepuasan pelanggan H1: ada pengaruh antara kualitas pelayanan terhadap kepuasan pelanggan Hipotesis 1b Ho: tidak ada pengaruh antara relationship marketing terhadap kepuasan pelanggan H1: ada pengaruh antara relationship marketing terhadap kepuasan pelanggan Hipotesis 1c Ho : tidak ada pengaruh antara kepuasan pelanggan dan relationship marketing terhadap kepuasan pelanggan

26 80 H1: ada pengaruh antara kepuasan pelanggan dan relationship marketing terhadap kepuasan pelanggan Untuk T-2 Hipotesis 2a Ho:tidak ada pengaruh antara kualitas pelayanan terhadap loyalitas konsumen H1: ada pengaruh antara kualitas pelayanan terhadap loyalitas konsumen Hipotesis 2b Ho:tidak ada pengaruh antara relationship marketing terhadap loyalitas konsumen H1: ada pengaruh antara relationship marketing terhadap loyalitas konsumen Hipotesis 2c Ho:tidak ada pengaruh antara kepuasan pelanggan terhadap loyalitas konsumen H1 : ada pengaruh antara kepuasan pelanggan terhadap loyalitas konsumen Hipotesis 2 d Ho : tidak ada pengaruh antara kualitas pelayanan dan relationship marketing dan kepuasan pelanggan yang Terhadap loyalitas konsumen H1 : tidak ada pengaruh antara kualitas pelayanan dan relationship marketing dan kepuasan pelanggan terhadap loyalitas konsumen