BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

Transkripsi

1 1 BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 5.1 Analisis Deskriptif 1. Analisis secara deskriptif Bagian ini akan membahas hasil pengolahan data yang telah dikumpulkan dari lapangan berdasarkan karakteristik responden sebanyak 150 orang yang dijadikan sampel. Survey dilakukan di Terminal 1B Bandara Soekarno Hatta yang menggunakan pola pungutan PSC langsung kepada penumpang di konter bandara, secara operasional juga memiliki jumlah penumpang yang cukup padat. Analisis deskriptif responden terdiri dari diagram tentang jenis kelamin, usia serta status perkawinan. 2. Responden Berdasarkan Jenis Kelamin Dari hasil kuisioner yang telah disebarkan diperoleh hasil persentase jenis kelamin responden seperti terlihat pada tabel sebagai berikut : Gambar 5.2 Jenis Kelamin Responden 30% laki Laki Perempuan 70% 66

2 2 Dari grafik di atas dapat diketahui bahwa dari 150 responden, 105 orang (70%) responden berjenis kelamin pria dan 45 orang (30%) responden berjenis kelamin perempuan. 3. Responden Berdasarkan Usia Hasil persentase usia responden seperti terlihat pada tabel berikut: Gambar 5.2 Usia Responden Usia 10.0% 6.0% 28.0% tahun 56.0% tahun tahun > 50 tahun Dari grafik diatas menunjukan, dari 150 responden terdapat 9 orang (6%) berusia tahun, 28 orang (28%) berusia tahun, 84 orang (56%) berusia tahun dan 5 orang (10%) berusia diatas 9 tahun. 4. Responden Berdasarkan Status Perkawinan Hasil kuisioner persentase status perkawinan sebagai berikut : Gambar 5.2 Status Perkawinan Status Perkawinan 14.0% Belum Menikah Sudah Menikah 86.0%

3 3 Dari grafik di atas dapat dijelaskan bahwa 21 orang (14%) mempunyai status perkawinan belum menikah dan 129 orang (86%) mempunyai status perkawinan sudah menikah. 5.2 Hasil Analisis Data dan Pengujian Hipotesis 1. Uji Validitas Selanjutnya dilakukan uji validitas (keabsahan) dan reliabilitas (keandalan) dari alat ukur yang digunakan dalam penelitian ini. Uji validitas (keabsahan) dapat diketahui dari kuisioner kualitas produk, pelayanan dan kepercayaan terhadap loyalitas nasabah, untuk memastikan bahwa seluruh item pernyataan yang digunakan dalam penelitian ini memiliki konsistensi internal untuk mengukur aspek yang sama dalam kuisioner. Uji validitas dilakukan untuk mengetahui sejauh mana variabel penelitian bisa mengukur secara tepat hasil yang diinginkan. Malhotra (2007) menyebutkan jika suatu dimensi atau variabel dikatakan valid jika indikator atau dimensi tersebut mencapai tujuan hipotesis dengan tepat. Oleh karena itu, pengujian pada analisis faktor ini menggunakan Factor Analysis yang berupa nilai Kaiser Meyer Olkin (KMO), Measurement of Sampling Adequacy (MSA), dan Component Matrix (Factor Loading).

4 4 Tabel 5.4 Hasil Uji Validitas (n=150) Variabel Indikator KMO Kriteria Validitas PSC 4 Indikator Valid Kinerja Pelayanan 5 Indikator Valid Kepuasan Penumpang 3 Indikator Valid Minat Beli Ulang 3 Indikator Valid Hasil tersebut diolah dengan menggunakan bantuan software SPSS 18. Hasil output SPSS tersebut yang dapat dilihat pada Tabel diatas berhasil membuktikan bahwa konstruk variabel yaitu PSC, kinerja pelayanan, kepuasan penumpang dan minat beli ulang memiliki nilai KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) diatas 0,5 (>0,5). Tabel perhitungan SPSS ini lebih jelas dapat dilihat pada Lampiran. Hal ini menunjukkan bahwa setiap instrumen dalam variabel valid dan layak digunakan dalam penelitian ini. 2. Hasil Uji Reliabilitas Uji reliabilitas mengukur tingkat konsistensi internal reliabilitas serta keakuratan dari gagasan pertanyaan pada kuesioner penelitian dimana tingkat reliabilitas dari suatu variabel. Uji reliabilitas diukur dan melihat nilai Cronbach s Alpha dari hasil pengujian dengan menggunakan SPSS 18. Apabila koefisien Alpha yang dihasilkan memiliki nilai diatas 0,6 maka pertanyaan-pertanyaan yang diajukan didalam kuesioner dapat dinyatakan reliable (Malhotra, 2007). Hasil perhitungan SPSS tersebut dapat dilihat pada Tabel berikut :

5 5 Tabel 5.5 Hasil Uji Reliabilitas (n=150) Variabel Indikator Cronbach s Alpha Kriteria Reabilitas PSC 4 Indikator Reliable Kinerja Pelayanan 5 Indikator Reliable Kepuasan Penumpang 3 Indikator Reliable Minat Beli Ulang 3 Indikator Reliable Dari Tabel di atas dapat dilihat bahwa semua konstruk variabel, yaitu PSC, kinerja pelayanan, kepuasan penumpang dan minat beli ulang memiliki nilai Cronbach s Alpha > 0,6. Hal ini menunjukkan bahwa setiap pertanyaan dalam kuesioner penelitian memiliki tingkat reliabilitas yang baik dan layak digunakan dalam penelitian ini. 5.3 Analisis Model Pengukuran 1. Analisis Model Pengukuran Variabel Laten Pada tahap ini dilakukan analisis validitas model pengukuran dengan memeriksa apakah t-value dari standardized loading factor (ë) dari variabel-variabel teramati dalam model > 1,96 karena peneliti menggunakan tingkat signifikansi sebesar 5%. Selain itu dilakukan pula pemeriksaan terhadap standardized loading factor (ë) apakah telah memenuhi standar yang ditentukan >_ 0,5. Suatu indikator dikatakan valid jika memiliki standardized solution lebih besar dari 0,5 (Hair et al, 2006). Nilai reliabilitas konstruk dianggap reliable jika memiliki nilai lebih besar dari 0,7 (Hair et al, 2008) sedangkan Malhotra (2007) mengatakan bahwa nilai koefisien reliabilitas

6 6 sebesar 0,6 atau kurang secara umum mengindikasikan reliabilitas yang kurang memuaskan. Variance extracted dapat dikatakan baik jika memiliki nilai variance extracted sebesar 0,5 atau lebih (Hair et al., 2008). Hair et al. Nilai suatu variabel dapat dikatakan baik jika nilai konstruk reliabilitasnya memenuhi syarat walau VE nya lebih kecil dari 0,5. Berikut ini adalah hasil dari uji validitas dengan menggunakan software Lisrel Perceived PSC Pada Tabel di bawah dapat dilihat bahwa masing masing indikator yang digunakan untuk menjelaskan variabel PSC dapat dinyatakan valid karena telah memenuhi syarat minimum Standardized Loading Factors dan t-value. Tabel 5.6 Hasil Perhitungan Standardized Loading Factor dan t-value PSC Variabel Indikator PSC Standardized Loading Factors t value Kriteria Uji PSC Valid PSC Valid PSC Valid PSC Valid Berdasarkan Tabel dibawah nilai construct reliability (CR) variabel PSC (PSC) yaitu 0,93 dan nilai variance extracted (VE) 0,74. Dapat disimpulkan bahwa konstruk variabel PSCmemiliki reliabilitas model pengukuran model yang baik, dibuktikan dengan terpenuhinya syaratsyarat minimum construct reliability (CR) dan variance extracted (VE).

7 7 Tabel 5.7 Hasil Uji Reliabilitas Variabel PSC PSC Indikator SLF SLF ( SLF) 2 Error Error SLF 2 SLF 2 CR VE PSC PSC PSC PSC Sumber : Hasil olahan peneliti dengan Lisrel Kinerja Pelayanan Dari hasil perhitungan pada Tabel dibawah ini dapat dilihat bahwa masing masing indikator yang digunakan untuk menjelaskan variabel Kinerja Pelayanan dapat dinyatakan valid karena telah memenuhi syarat minimum Standardized Loading Factors dan t-value. Tabel 5.8 Hasil Perhitungan Standardized Loading Factor Variabel Kinerja Pelayanan dan t-value Kinerja Pelayanan Indikator Standardized Loading Factors t value Kriteria Uji KP Valid KP Valid KP Valid KP Valid KP Valid Berdasarkan Tabel dibawah nilai construct reliability (CR) untuk variabel Kinerja Pelayanan (KP) yaitu 0,96 dan nilai variance extracted (VE) sebesar 0,88. Dapat kita simpulkan bahwa konstruk variabel Kinerja Pelayanan (KP) memiliki reliabilitas model

8 8 pengukuran model yang baik, dibuktikan dengan terpenuhinya syaratsyarat minimum construct reliability (CR) dan variance extracted (VE). Tabel 5.9 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Kinerja Pelayanan Kinerja Pelayanan Indikator SLF SLF ( SLF) 2 Error Error SLF 2 SLF 2 CR VE KP KP KP KP KP Kepuasan Penumpang Dari hasil perhitungan pada tabel dibawah dapat dilihat bahwa masing masing indikator yang digunakan untuk menjelaskan variabel Kepuasan Penumpang dapat dinyatakan valid karena telah memenuhi syarat minimum Standardized Loading Factors dan t-value. Tabel 5.10 Hasil Perhitungan Standardized Loading Factor dan t-value KPN Variabel Kepuasan Penumpang Indikator Standardized Loading Factors t value Kriteria Uji KPN Valid KPN Valid KPN Valid Sumber : data diolah (2014)

9 9 Berdasarkan tabel dibawah nilai construct reliability (CR) untuk variabel Kepuasan Penumpang (KPN) yaitu 0,93 dan nilai variance extracted (VE) sebesar 0,83. Dapat kita simpulkan bahwa konstruk variabel Kepuasan Penumpang (KPN) memiliki reliabilitas model pengukuran model yang baik, dibuktikan dengan terpenuhinya syaratsyarat minimum construct reliability (CR) dan variance extracted (VE). Sehingga indikator indikator tersebut dapat diikutsertakan ke dalam model struktural. Tabel 5.11 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Kepuasan Penumpang Kepuasan Penumpang Indikator SLF SLF ( SLF) 2 Error Error SLF 2 SLF 2 CR VE KPN KPN KPN Minat Beli Ulang Dari hasil perhitungan pada tabel dibawah ini dapat dilihat bahwa masing masing indikator yang digunakan untuk menjelaskan variabel Minat Beli Ulang dapat dinyatakan valid karena telah memenuhi syarat minimum Standardized Loading Factors dan t-value. Sehingga indikator indikator tersebut dapat diikutsertakan ke dalam model struktural.

10 10 Tabel 5.12 Hasil Perhitungan Standardized Loading Factor dan t-value MBU Variabel Indikator Minat Beli Ulang Standardized Loading Factors t value Kriteria Uji MBU Valid MBU Valid MBU Valid Berdasarkan tabel dibawah nilai construct reliability (CR) variabel Minat Beli Ulang (MBU) yaitu 0,90 dan nilai variance extracted (VE) sebesar 0,76. Dapat disimpulkan bahwa konstruk variabel Minat Beli Ulang (MBU) memenuhi syaratsyarat minimum construct reliability (CR) dan variance extracted (VE). Tabel 5.13 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Minat Beli Ulang Minat Beli Ulang Indikator SLF SLF ( SLF) 2 Error Error SLF 2 SLF 2 CR VE MBU MBU MBU Untuk melihat uji validitas dan reliabilitas dapat dilihat pada Tabel berikut : Tabel 5.14 Rangkuman Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Variabel Kriteria Validitas Kriteria Reabilitas SLF t-value CR VE PSC Valid Valid KP Valid Valid KPN Valid Valid MBU Valid Valid

11 Uji Kecocokan Keseluruhan Model Pengukuran Berikut adalah hasil uji kecocokan keseluruhan model pengukuran : Tabel 5.15 Hasil Uji Kecocokan Model Pengukuran Ukuran GOF Kriteria Nilai Keterangan Goodness-of-Fit Index (GFI) Marginal Fit Root Mean Square Error of Approximation (RSMEA) Good Fit Root Mean Square Residuan (RMR) Good Fit Tucker-Lewis Index atau Non Normed Fit Index (TLI atau NNFI) Marginal Fit Normed Fit Index (NFI) Marginal Fit Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) Marginal Fit Relative Fit Index (RFI) Marginal Fit Incremental Fit Index (IFI) Marginal Fit Comparative Fit Index (CFI) Marginal Fit Parsimonious Goodness of Fit Marginal Fit Hasil perhitungan pada tabel di atas memperlihatkan nilai uji kecocokan model. Nilai uji kecocokan lebih banyak memenuhi syarat marginal fit yaitu pada perhitungan GFI, NNFI, NFI, AGFI, RFI, IFI, CFI dan PGFI. Sedangkan yang memenuhi syarat good fit adalah pada perhitungan RMSEA dan RMR. 1. Analisis Model Struktural Setelah peneliti melakukan uji kecocokan keseluruhan model, maka tahap selanjutnya adalah menguji hipotesis penelitian pada model strukturalnya. Dengan pengujian ini akan diketahui apakah hipotesis model penelitian diterima atau ditolak. Hasil uji beberapa fit index untuk kecocokan keseluruhan model struktural berdasarkan hasil perhitungan structural equation modeling ditampilkan dalam Tabel 5.16 berikut dengan menggunakan software LISREL 8.80.

12 12 Tabel 5.16 Hasil Uji Kecocokan Model Struktural Ukuran GOF Kriteria Nilai Keterangan Absolute Goodness-of-Fit Index (GFI) Marginal Fit Root Mean Square Error of Approximation (RSMEA) Good Fit Root Mean Square Residuan (RMR) Marginal Fit Relative Tucker-Lewis Index atau Non Normed Fit Index (TLI atau NNFI) Marginal Fit Normed Fit Index (NFI) Good Fit Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) Marginal Fit Relative Fit Index (RFI) Marginal Fit Incremental Fit Index (IFI) Good Fit Comparative Fit Index (CFI) Good Fit Parsimonious Parsimonious Goodness of Fit (PGFI) Marginal Fit Hasil perhitungan uji kecocokan model struktural diperoleh hasil bahwa untuk model dapat dikatakan good fit karena memenuhi beberapa kriteria yang diwajibkan dalam pengukuran model dengan SEM. Pada ukuran GOF yang absolut memiliki nilai RMSEA dan RMR yang good fit. Suatu model dikatakan memiliki tingkat kecocokan yang kurang baik apabila GFI 0,80 (Wijanto, 2008). Akan tetapi, dalam model yang kompleks, hal tersebut masih bisa diterima asal GFI tidak 0,70 (Judge & Hulin, 1993 dalam Katou, 2008). Hal tersebut diikuti dengan kriteria yang relatif dan parsimonious. Pada nilai NNFI, IFI, dan CFI dapat dinyatakan good fit.

13 13 2. Analisis Hubungan Kausal Pada analisis hubungan kausal, pengaruh antara variabel laten yang satu dengan variabel laten lainnya dengan melihat nilai t-value. Berdasarkan Tabel distribusi t, ketika t-value 1,96 untuk pengujian hipotesis yang memiliki pengaruh positif (uji kanan) dan t-value -1,96 untuk hipotesis yang memiliki pengaruh negatif, maka koefisien lintasan persamaan struktural adalah signifikan dan hipotesis diterima (Division of Statistics and Scientific Computation, The University of Texas). Sebaliknya ketika nilai t-value < 1,96 atau > -1,96 maka variabel laten tersebut tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap variabel laten lainnya. Gambar 5.3 Path Diagram (t-value) Model Struktural PSC 1,82 4,54 2,39 Kepuasan Penumpang 1,30 Minat Beli Ulang 3,49 Kinerja Pelayanan

14 14