BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. (77,4%) lebih banyak daripada responden pria (22,5%). Tampil anggun dan menawan

Transkripsi

1 Hasil Penelitian Karakteristik Responden Jenis Kelamin Responden BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Berdasarkan Tabel 5.1 dibawah ini dapat diketahui bahwa responden wanita (77,4%) lebih banyak daripada responden pria (22,5%). Tampil anggun dan menawan adalah harapan setiap wanita. Banyak wanita yang rela melakukan apa saja agar mendapat predikat cantik. Hal ini wajar baik bagi wanita usia muda, maupun yang sudah berumur pun akan senang jika mendapat pujian cantik. Hal ini yang menyebabkan banyak wanita yang rela mengeluarkan banyak uang untuk melakukan perawatan di klinik klinik kecantikan menjadi prioritas utama dalam rangka mempercantik diri. No Jenis Kelamin Responden Tabel 5.1 Jenis Kelamin Responden Jumlah (orang) Presentase (%) 1 Pria Wanita Total Sumber : data primer yang telah diolah, Lampiran 2

2 Umur Responden Berdasarkan Tabel 5.2 menunjukkan umur responden menyebar paling banyak pada rentang umur 29 sampai dengan 38 tahun (32.5%) hal ini disebabkan karena semakin bertambahnya usia maka wanita cenderung memiliki masalah dengan kulit, terutama kulit wajah seperti timbulnya hiperpigmentasi atau noda hitam. Hiperpigmentasi timbul karena adanya berbagai sebab antara lain faktor usia, perawatan yang salah dan paparan sinar matahari secara langsung. Namun dalam penelitian ini ditemukan bahwa rentang umur 49 sampai dengan 58 tahun menduduki posisi paling sedikit, hal ini disebabkan karena perawatan kecantikan kulit sangat mahal dan pada rentang umur ini wanita sudah tidak dalam masa produktif bekerja sehingga sudah tidak mempunyai penghasilan. No Umur (tahun) Tabel 5.2 Umur Responden Jumlah (orang) Presentase (%) Total Sumber : data primer yang telah diolah, Lampiran Pendidikan Responden Berdasarkan Tabel 5.3 dapat dilihat bahwa responden yang berpendidikan pada perguruan tinggi (41.9%) lebih banyak dibandingkan dengan responden yang mengecam pendidikan SMA (26.5%). Hal ini disebabkan karena semakin tingginya

3 73 tingkat pendidikan seseorang maka kesadaran untuk menjaga kesehatan kulit akan semakin tinggi. Tabel 5.3 Pendidikan Responden No Pendidikan Jumlah (orang) Presentase (%) 1 SD SMP SMA Perguruan Tinggi Total 100 Sumber : data primer yang telah diolah, Lampiran Pekerjaan Responden Berdasarkan Tabel 5.4 menunjukkan bahwa pekerjaan responden menyebar lebih banyak sebagai wiraswasta (41,3%) disusul dengan profesi sebagai PNS (22.6%), profesi lainnya yaitu terdiri dari ibu rumah tangga dan pelajar (26,5%) dan karyawan swasta sebesar (9.7%). Kondisi kulit bukan hanya tergantung dari jenis kulit tetapi juga bagaimana gaya hidup dan kebiasaan sehari-hari. Jenis pekerjaan dari pekerja yang selalu sibuk bekerja hingga tengah malam tentu masalah kulitnya berbeda dari jenis pekerjaan yang hanya bekerja dengan waktu yang sedikit. Hal ini yang menyebabkan tingkat pekerja wiraswasta lebih banyak menggunakan jasa klinik kecantikan dibandingkan dengan jenis pekerjaan yang lainnya.

4 74 No Pekerjaan Tabel 5.4 Pekerjaan Responden Jumlah (orang) Presentase (%) 1 PNS Wiraswasta Kary. Swasta Lain-lain Total 100 Sumber : data primer yang telah diolah, Lampiran Gambaran Umum Erha Clinic Denpasar Erha Clinic adalah klinik spesialis kulit yang selalu mengedepankan standar perawatan dermatology terbaik yang ditunjang dengan perangkat medis teknologi terkini, tim dokter spesialis kulit yang berpengalaman, produk obat yang aman dan berkualitas serta fasilitas klinik yang nyaman. Erha Clinic Denpasar merupakan klinik cabang dari Erha Clinic Group yang berdiri pada 28 September 1999 di Jakarta. Di Denpasar Erha Clinic berdiri sejak tahun 2005 dan pada tanggal 29 Oktober 2007, Erha Clinic Denpasar meresmikan pembukaan klinik barunya dengan pendekatan baru, yaitu First Class Dermatology Services, dimana Erha Clinic ingin memberikan pelayanan terbaik di bidang dermatology bagi setiap customer Erha Clinic. Bentuk pelayanan yang diberikan antara lain dukungan dokter spesialis kulit berpengalaman dan profesional (first class specialist), terapi yang disesuaikan dengan masalah kulit yang dihadapi pasien secara personal (first class therapy), inovasi dalam metode terapi (first class innovation), produk dermatology unggulan dengan formulasi terbaik yang dikembangkan oleh

5 75 Erha Labs (first class formula), peralatan medis yang modern dan inovatif (first class instrument), pelayanan yang ramah dan hangat (first class smile), hingga suasana nyaman selama menjalani terapi (first class comfort). Erha Clinic Denpasar yang terletak di Jl. Hayam Wuruk No. 199 Denpasar - Bali merupakan salah satu Satellite Clinic yang hadir di Bali dengan konsep personalized therapy, yaitu pendekatan dan pendampingan dari team dokter spesialis kulit secara personal kepada pasien disesuaikan dengan keunikan dan kebutuhan kulit masing-masing, serta didukung oleh produk dan alat medis modern yang berkelas medical grade untuk hasil yang lebih optimal. Erha Clinic Denpasar berkomitmen untuk menjadi klinik spesialis kulit yang terbaik di bidang dermatologi. Dengan empat pilar utama yang terdiri atas expertise dengan mempersembahkan formulasi yang diciptakan secara spesifik dan peralatan medis yang modern serta didukung oleh tim dokter spesialis kulit yang handal, credibility sebagai klinik spesialis kulit yang telah membangun reputasi melalui perjalanan panjang selama lebih dari 10 tahun dengan konsep personalized therapy, teknologi dengan selalu berinovasi yang didukung peralatan modern agar dapat senantiasa memenuhi kebutuhan akan kesehatan kulit serta memberikan pelayanan yang ramah dan nyaman kepada pelanggan.

6 76 Erha Clinic Cabang Denpasar memiliki visi dan misi sebagai berikut: 1) Visi To be the Leader in Clinical and Personalized Dermatology Healthcare in Indonesia (Menjadi pemimpin di bidang perawatan kesehatan kulit klinis dan personal di Indonesia). 2) Misi To Serve and Satisfy Patient s need in Dermatology Healthcareby Delivering Excellent Dermatology Therapies (Melayani dan memenuhi kebutuhan pasien dalam layanan kesehatan kulit dengan memberikan terapi yang berkualitas). To Bring Progress for ECG s People by Creating Excellent People (Membawa kemajuan bagi komunitas ECG dengan menciptakan individu yang berkualitas). Untuk mencapai visi dan misi yang ditetapkan, Erha Clinic Denpasar didukung oleh Service Value yang dapat disingkat menjadi RAMETUTUKOBER sebagai berikut : 1) Ramah, selalu tersenyum dengan tulus ketika bertatap muka dan melayani transaksi pembayaran. 2) Elegan, menjaga sikap (self image) pada saat berhadapan dengan pasien. 3) Tulus, selalu siap ketika pasien membutuhkan bantuan. 4) Tuntas, menyelesaikan setiap pekerjaan sesuai dengan prosedur secara cepat dan tepat.

7 77 5) Komitmen, memiliki komitmen dalam memberikan pelayanan terhadap pasien. 6) Bersih, tidak kelihatan kotor baik di lingkungan klinik maupun penampilan Pengujian Instrumen Penelitian Hasil Uji Reliabilitas Reliabilitas adalah ukuran mengenai konsistensi internal dari indikatorindikator sebuah konstruk yang menunjukkan derajad sampai dimana masing-masing indikator itu mengindikasikan sebuah konstruk atau faktor laten yang umum. Dengan kata lain bagaimana hal-hal yang spesifik saling membantu dalam menjelaskan fenomena yang umum. Pada dasamya uji reliabilitas menunjukan sejauh mana suatu alat ukur dapat memberikan hasil yang relatif sama bila dilakukan pengukuran kembali pada subyek yang sama. Uji reliabilitas dalam SEM diperoleh melalui rumus (Hair, dkk (1995) dalam Ferdinand,2002 : 62) Construct-reliability = Hasil pengolahan data dari rumus persamaan construct reliability dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 5.5.

8 78 Dimensi Konstruk Bukti Langsung (Tangible) (XA.1) Jaminan (Assurance) (XA.2) Keandalan (Reliability) (XA.3) Daya Tanggap (Responsivenes) (XA.4) Empati (Emphaty) (XA.5) Kualitas Produk (XB) Kepuasan Pelanggan (Y) Loyalitas (Z) Tabel 5.5 Rekapitulasi Uji Reliabilitas Data Indikator Simbol Nilai Korelasi Keterangan 1 Dekorasi ruangan XA.1.1 Valid 2 Fasilitas ruangan XA.1.2 valid 3 Sarana parkir XA.1.3 0,860 valid 4 Ruang perawatan XA.1.4 valid 5 Penampilan karyawan XA.1.5 Valid 1 Sikap karyawan XA.2.1 Valid Pengetahuan karyawan tentang 2 XA.2.2 valid produk 0,932 3 Tata cara perawatan XA.2.3 valid 4 Dapat berkomunikasi dengan pelanggan XA.2.4 Valid 1 Kesesuaian produk dan masalah kulit XA.3.1 Valid 2 Ketepatan waktu XA.3.2 valid 0,779 3 Ketelitian karyawan XA.3.3 valid 4 Pelayanan sama bagi semua konsumen XA.3.4 Valid 1 Kecepatan pelayanan XA.4.1 Valid 2 Kesiapan karyawan XA.4.2 0,778 Valid Tanggap terhadap keinginan 3 XA.4.3 Valid konsumen 1 Perhatian individual XA.5.1 Valid Paham terhadap kebutuhan 2 XA.5.2 valid konsumen 0,750 3 Peduli terhadap keluhan pelanggan XA.5.3 valid 4 Keramah tamahan dan kesopanan karyawan XA.5.4 Valid 1 Performance XB.1 Valid 2 Features XB.2 valid 3 Serviceability XB valid 4 Conformance XB.4 valid 5 Image XB.5 Valid 1 Kepuasan dari kualitas layanan Y1 Valid 2 Kepuasan dari kualitas produk Y2 0,842 Valid 3 Kepuasan secara keseluruhan Y3 Valid 1 Mengatakan hal yang positif Z1 Valid 2 Merekomendasikan kepada teman Z2 0,930 Valid 3 Melakuan pembelian ulang Z3 Valid Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 4

9 79 Hasil pengujian diatas menunjukkan bahwa semua construct-reliability nilai berada diatas 0,70. Ini berarti bahwa pengukuran model SEM ini sudah memenuhi syarat reliabilitas pengukur Hasil Uji Validitas Uji validitas digunakan untuk mengetahui penafsiran responden terhadap setiap butir pertanyaan yang terdapat dalam instrumen penelitian, apakah penafsiran setiap responden sama atau berbeda sama sekali. Apabila penafsiran responden tersebut sama maka instrumen penelitian tersebut dapat dikatakan valid, Namun apabila tidak sama maka instrumen penelitian tersebut dapat dikatakan tidak valid, sehingga perlu diganti. Uji validitas dilakukan pada 30 responden dengan menggunakan analisis faktor yang dilakukan dengan cara mengkorelasikan jumlah skor faktor dengan skor total (Sugiyono, 2009). Pengkorelasian jumlah skor faktor dengan skor total menggunakan rumus korelasi product moment. Faktor dapat dikatakan valid, bila nilai korelasi product moment tiap faktor tersebut positif dan besarnya 0,3 keatas. Hal tersebut menandakan bahwa penafsiran para responden terhadap butir pernyataan dari setiap variable dalam instrumen penelitian tersebut adalah sama. Rekapitulasi hasil perhitungan nilai korelasi product moment dari setiap batir pernyataan dalam kuesioner yang diperoleh dengan bantuan SPSS 16.0 ditunjukkan pada Tabel 5.6.

10 80 Dimensi Konstruk Bukti Langsung (Tangible) (XA.1) Jaminan (Assurance) (XA.2) Keandalan (Reliability) (XA.3) Daya Tanggap (Responsivenes) (XA.4) Empati (Emphaty) (XA.5) Kualitas Produk (XB) Kepuasan Pelanggan (Y) Loyalitas (Z) Tabel 5.6 Rekapitulasi Uji Validitas Data Indikator Simbol Nilai Korelasi Keterangan 1 Dekorasi ruangan XA.1.1 0,872 Valid 2 Fasilitas ruangan XA.1.2 0,778 valid 3 Sarana parkir XA.1.3 0,757 valid 4 Ruang perawatan XA.1.4 0,798 valid 5 Penampilan karyawan XA.1.5 0,808 Valid 1 Sikap karyawan XA.2.1 0,869 Valid 2 Pengetahuan karyawan tentang produk XA.2.2 0,922 valid 3 Tata cara perawatan XA.2.3 0,948 valid 4 Dapat berkomunikasi dengan pelanggan XA.2.4 0,916 Valid 1 Kesesuaian produk dan masalah kulit XA.3.1 0,711 Valid 2 Ketepatan waktu XA.3.2 0,791 valid 3 Ketelitian karyawan XA.3.3 0,851 valid 4 Pelayanan sama bagi semua konsumen XA.3.4 0,751 Valid 1 Kecepatan pelayanan XA.4.1 0,933 Valid 2 Kesiapan karyawan XA.4.2 0,604 Valid 3 Tanggap terhadap keinginan konsumen XA.4.3 0,919 Valid 1 Perhatian individual XA.5.1 0,756 Valid 2 Paham terhadap kebutuhan konsumen XA.5.2 0,887 valid 3 Peduli terhadap keluhan pelanggan XA.5.3 0,694 valid 4 Keramah tamahan dan kesopanan karyawan XA.5.4 0,809 Valid 1 Performance XB.1 0,807 Valid 2 Features XB.2 0,847 valid 3 Serviceability XB.3 0,888 valid 4 Conformance XB.4 0,780 valid 5 Image XB.5 0,745 Valid 1 Kepuasan dari kualitas layanan Y1 0,929 Valid 2 Kepuasan dari kualitas produk Y2 0,845 Valid 3 Kepuasan secara keseluruhan Y3 0,840 Valid 1 Mengatakan hal yang positif Z1 0,914 Valid 2 Merekomendasikan kepada teman Z2 0,948 Valid 3 Melakuan pembelian ulang Z3 0,949 Valid Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 5

11 81 Dari hasil uji validitas maka penelitian ini dapat dikatakan valid, karena semua nilai korelasi product moment tiap faktor tersebut positif dan besarnya 0,3 keatas Hasil Pengujian Asumsi SEM Evaluasi normalitas data Sebaran data dianalisis terlebih dahulu untuk melihat apakah asumsi normalitas data terpenuhi atau tidak, sehingga dapat diolah lebih lanjut dalam permodelan SEM. Asumsi normalitas data diuji dengan melihat nilai skewness dan kurtosis dari data yang digunakan. Apabila nilai critical ratio (c.r) pada skewness (kemiringan) berada pada rentang antara ±2,58, maka data masih dapat dinyatakan berdistribusi normal. Hasil pengujian normalitas dapat dilihat dalam Lampiran 7. Dari hasil pengolahan data yang ditampilkan pada Lampiran 7 terlihat bahwa tidak ada satupun nilai univariate yang berada di luar rentang nilai ±2,58, dan nilai multivariate adalah 0,525 maka dari itu data dikatakan data berdistribusi normal Evaluasi atas outliers Outliers adalah observasi yang muncul dengan nilai-nilai ekstrim karena kombinasi karakteristik unik yang dimilikinya yang terlihat sangat jauh berbeda dari observasi-observasi lainnya (Ferdinand, 2002 : 52). Evaluasi atas outlier multivariat disajikan pada Lampiran 7.

12 82 Uji terhadap outliers multivariat dilakukan dengan menggunakan kriteria jarak mahalanobis pada tingkat p <0,001. Jarak mahalanobis itu dievaluasi dengan menggunakan X 2 pada derajat bebas sebesar jumlah variabel yang digunakan dalam penelitian ini. Hasil mahalanobis distance dapat dilihat pada Tabel 5.7 Tabel 5.7 Residuals Statistics Predicted Value Std. Predicted Value Standard Error of Predicted Value Adjusted Predicted Value Residual Std. Residual Stud. Residual Deleted Residual Stud. Deleted Residual Mahal. Distance Cook's Distance Centered Leverage Value. Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Nampak dalam tabel diatas Mahalanobis Distance yang paling rendah adalah 16,317 dan yang paling tinggi adalah Sementara itu perhitungan tabel chi-square seperti yang disajikan diatas menunjukkan bahwa Mahalanobis Distance yang lebih besar dari X 2 (31,0.001) = 61,09 adalah sampel data yang dipandang sebagai outlier multivariate, oleh karena itu tampilan data yang dianalisis pada Lampiran 7 dapat menyimpulkan bahwa tidak terdapat outilier.

13 Evaluasi Multicollinearity dan Singularity Untuk melihat apakah terdapat multicollinearity dan singularity dalam sebuah kombinasi variabel, peneliti perlu mengamati determinan matriks kovarians. Determinan yang benar-benar kecil mengindikasikan adanya multikolinearitas dan singularitas sehingga data dapat digunakan untuk análisis yang sedang dilakukan. Berdasarkan dari output SEM yang dianalisis dengan menggunakan AMOS, deteterminan dari matriks kovarian sampel adalah sebesar yang berarti nilainya lebih dari nol. Oleh karena itu dapat dijelaskan bahwa tidak terdapat multikolinearitas atau singularitas, karenanya data ini layak digunakan Hasil Uji Measurement Model Penelitian dengan menggunakan analisis model persamaan struktural (SEM) merupakan penelitian yang bertujuan untuk mengkonfirmasi model hipotesis yang sudah ada pada kerangka pemikiran melalui data empirik. Data dalam penelitian ini diperoleh dari 155 orang responden yang merupakan pelanggan Erha Clinic Denpasar. Data yang diperoleh kemudian dimasukkan ke dalam program komputer SPSS dan diolah dengan program komputer AMOS. Data yang diolah dengan menggunakan program komputer AMOS akan menghasilkan sebuah model gambar seperti yang terdapat pada Gambar 5.5. Model ini merupakan model dalam penelitian ini, dengan konstruk-konstruk yang lengkap. Indikator-indikator yang membentuk masing-masing konstruk eksogen dan endogen kemudian dikonfirmasi. Masing-

14 84 masing konstruk yang dibentuk oleh indikator-indikator yang signifikan, dapat dilihat dari nilai probability (P) pada masing-masing indikator yang mempunyai nilai P 0,05. Untuk melihat signifikan tidaknya masing-masing konstruk eksogen terhadap konstruk endogen, dapat dilihat dari nilai P masing-masing indikator. Langkah selanjutnya dalam penelitian ini adalah dengan pengujian analisis faktor konfirmatori dan uji kesesuaian model (goodness of fit) untuk memastikan bahwa model yang diperoleh telah fit, baru setelah itu dilakukan analisis effect baik itu direct effect, indirect effect, maupun total effect Hasil Analisis Model Bukti Langsung (Tangible) Analisis model pengukuran (measurement model) menggunakan analisis faktor konfirmatori (confirmatory factor analysis) dimaksudkan untuk mengkonfirmasi semua indikator yang membentuk tiap-tiap konstruk. Hasil pengolahan data untuk análisis faktor konfirmatori bukti langsung ini terlihat pada Gambar 5.1 berikut. Gambar 5.1 Analisis Faktor Konfirmatori Bukti Langsung.41 e1 XA1.1 e2 e3 e4 e5.36 XA XA XA XA Bukti Langsung UJI HIPOTESIS Chi-Square = Probability =.539 CMIN/DF =.815 GFI =.989 TLI = CFI = RMSEA =.000 AGFI =.968 Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 8

15 85 Ringkasan uji kelayakan model análisis faktor konfirmatori bukti langsung disajikan pada Tabel 5.8. Tabel 5.8 Hasil Pengujian Kelayakan Model Confirmatory Faktor Analysis_1 Goodness of Fit Indeks Cut-off value Hasil analisis Evaluasi model X² -Chi square Diharapkan kecil 4,074 Baik Probability 0,05 0,539 Baik RMSEA 0,08 0,000 Baik GFI 0,90 0,989 Baik AGFI 0,90 0,968 Baik CMIN/DF 2,0 0,815 Baik TLI 0,95 1,014 Baik CFI 0,95 1,000 Baik Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 8 Dari hasil pengolahan data terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membentuk sebuah model penelitian, pada proses analisis faktor konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini berarti bahwa keempat variabel diatas dapat mencerminkan variabel laten yang dianalisis. Hasil pengujian terhadap nilai-nilai muatan faktor (loading factor) untuk masing-masing indikator disajikan pada Tabel 5.9.

16 86 Tabel 5.9 Confirmatory Factor Analysis Bukti Langsung Estimate S.E. C.R. P Label XA1.4 <--- XA XA1.3 <--- XA par_1 XA1.2 <--- XA par_2 XA1.1 <--- XA par_3 XA1.5 <--- XA par_4 Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 8 Dari hasil análisis diatas dapat juga terlihat, bahwa setiap indikator menunjukkan hasil yang baik, yaitu nilai CR diatas 1,96 untuk seluruh indikator. Semua nilai probabilitas untuk masing-masing indikator lebih kecil dari 0,05. Nilai estímate standardized berada diatas 0,5 Dengan hasil ini, maka dapat dikatakan indikator-indikator pembentuk variabel laten konstruk telah menunjukkan sebagai indikator yang kuat dalam pengukuran variabel laten. Selanjutnya berdasarkan análisis faktor konfirmatori ini, maka model penelitian dapat digunakan untuk análisis selanjutnya tanpa dimodifikasi atau penyesuaian-penyesuaian Hasil Analisis Model Jaminan (assurance) Analisis model pengukuran (measurement model) menggunakan analisis faktor konfirmatori (confirmatory factor analysis) dimaksudkan untuk mengkonfirmasi semua indikator yang membentuk tiap-tiap konstruk. Hasil pengolahan data untuk análisis faktor konfirmatori jaminan ini terlihat pada Gambar 5.2 berikut.

17 87 Gambar 5.2 Analisis Faktor Konfirmatori Jaminan e6 XA XA2.2 e Jaminan e8 XA UJI HIPOTESIS e9 XA Chi-Square =.055 Probability =.973 CMIN/DF =.028 GFI = TLI = CFI = RMSEA =.000 AGFI =.999 Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 9 Ringkasan uji kelayakan model análisis faktor konfirmatori jaminan disajikan pada Tabel Tabel 5.10 Hasil Pengujian Kelayakan Model Confirmatory Faktor Analysis_1 Goodness of Fit Indeks Cut-off value Hasil analisis Evaluasi model X² -Chi square Diharapkan kecil 0,055 Baik Probability 0,05 0,973 Baik RMSEA 0,08 0,000 Baik GFI 0,90 1,000 Baik AGFI 0,90 0,999 Baik CMIN/DF 2,0 0,028 Baik TLI 0,95 1,020 Baik CFI 0,95 1,000 Baik Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 9 Dari hasil pengolahan data terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membentuk sebuah model penelitian, pada proses analisis faktor konfirmatori

18 88 telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini berarti bahwa keempat variabel diatas dapat mencerminkan variabel laten yang dianalisis. Hasil pengujian terhadap nilai-nilai muatan faktor (loading factor) untuk masing-masing indikator disajikan pada Tabel Tabel 5.11 Confirmatory Factor Analysis Jaminan Estimate S.E. C.R. P Label XA2.4 <--- XA XA2.3 <--- XA par_1 XA2.2 <--- XA par_2 XA2.1 <--- XA par_3 Sumber : data primer yang telah diolah La,piran 9 Dari hasil análisis diatas dapat juga terlihat, bahwa setiap indikator menunjukkan hasil yang baik, yaitu nilai CR diatas 1,96 untuk seluruh indikator. Semua nilai probabilitas untuk masing-masing indikator lebih kecil dari 0,05. Nilai estímate standardized berada diatas 0,5 Dengan hasil ini, maka dapat dikatakan indikator-indikator pembentuk variabel laten konstruk telah menunjukkan sebagai indikator yang kuat dalam pengukuran variabel laten. Selanjutnya berdasarkan análisis faktor konfirmatori ini, maka model penelitian dapat digunakan untuk análisis selanjutnya tanpa dimodifikasi atau penyesuaian-penyesuaian Hasil Analisis Model Keandalan (Realibility) Analisis model pengukuran (measurement model) menggunakan analisis faktor konfirmatori (confirmatory factor analysis) dimaksudkan untuk mengkonfirmasi semua indikator yang membentuk tiap-tiap konstruk. Hasil

19 89 pengolahan data untuk análisis faktor konfirmatori keandalan ini terlihat pada Gambar 5.3 berikut. Gambar 5.3 Analisis Faktor Konfirmatori Keandalan e6 XA XA2.2 e Jaminan e8 XA UJI HIPOTESIS e9.56 XA2.4 Chi-Square =.055 Probability =.973 CMIN/DF =.028 GFI = TLI = CFI = RMSEA =.000 AGFI =.999 Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 10 Ringkasan uji kelayakan model análisis faktor konfirmatori keandalan disajikan pada terlihat pada Tabel 5.12 Tabel 5.12 Hasil Pengujian Kelayakan Model Confirmatory Faktor Analysis_1 Goodness of Fit Indeks Cut-off value Hasil analisis Evaluasi model X² -Chi square Diharapkan kecil 3,277 Baik Probability 0,05 0,194 Baik RMSEA 0,08 0,064 Baik GFI 0,90 0,989 Baik AGFI 0,90 0,945 Baik CMIN/DF 2,0 1,639 Baik TLI 0,95 0,969 Baik CFI 0,95 0,990 Baik Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 10

20 90 Dari hasil pengolahan data terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membentuk sebuah model penelitian, pada proses analisis faktor konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini berarti bahwa keempat variabel diatas dapat mencerminkan variabel laten yang dianalisis. Hasil pengujian terhadap nilai-nilai muatan faktor (loading factor) untuk masing-masing indikator disajikan pada Tabel Tabel 5.13 Confirmatory Factor Analysis Keandalan Estimate S.E. C.R. P Label XA3.4 <--- XA XA3.3 <--- XA par_1 XA3.2 <--- XA par_2 XA3.1 <--- XA par_3 Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 10 Dari hasil análisis diatas dapat juga terlihat, bahwa setiap indikator menunjukkan hasil yang baik, yaitu nilai CR diatas 1,96 untuk seluruh indikator. Semua nilai probabilitas untuk masing-masing indikator lebih kecil dari 0,05. Nilai estímate standardized berada diatas 0,5 Dengan hasil ini, maka dapat dikatakan indikator-indikator pembentuk variabel laten konstruk telah menunjukkan sebagai indikator yang kuat dalam pengukuran variabel laten. Selanjutnya berdasarkan análisis faktor konfirmatori ini, maka model penelitian dapat digunakan untuk análisis selanjutnya tanpa dimodifikasi atau penyesuaian-penyesuaian.

21 Hasil Analisis Model Daya Tanggap (Responsiveness) Analisis model pengukuran (measurement model) menggunakan analisis faktor konfirmatori (confirmatory factor analysis) dimaksudkan untuk mengkonfirmasi semua indikator yang membentuk tiap-tiap konstruk. Hasil pengolahan data untuk análisis faktor konfirmatori daya tanggap ini terlihat pada Gambar 5.4 berikut. Gambar 5.4 Analisis Faktor Konfirmatori Daya Tanggap.84 e14 XA e15 XA Daya Tanggap.60 e16.36 XA4.3 UJI HIPOTESIS Chi-Square = Probability = \p CMIN/DF = \cmindf GFI = TLI = \tli CFI = \cfi RMSEA = \rsmea AGFI =\AGFI Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 11 Ringkasan uji kelayakan model análisis faktor konfirmatori daya tanggap disajikan pada Tabel 5.14.

22 92 Tabel 5.14 Hasil Pengujian Kelayakan Model Confirmatory Faktor Analysis_1 Goodness of Fit Indeks Cut-off value Hasil analisis Evaluasi model X² -Chi square Diharapkan kecil 0,000 Baik Probability 0,05 \p Baik RMSEA 0,08 \rmsea Baik GFI 0,90 1,000 Baik AGFI 0,90 \AGFI Baik CMIN/DF 2,0 \cmindf Baik TLI 0,95 \tli Baik CFI 0,95 \cfi Baik Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 11 Nilai X² -Chi square, Probability, RMSEA, GFI, AGFI, CMIN/DF, TLI, CFI tak terlihat karena konstruk kepuasan hanya terdiri dari 3 indikator, syarat SEM data dapat dianalisis jika memiliki minimal 4 indikator. Namun demikian baiktidaknya indikator sebagai sebagai alat uji dapat dilihat dari loading factornya. Hasil pengujian terhadap nilai-nilai muatan faktor (loading factor) untuk masing-masing indikator disajikan pada Tabel Tabel 5.15 Confirmatory Factor Analysis Daya Tanggap Estimate S.E. C.R. P Label XA4.3 <--- XA XA4.2 <--- XA par_1 XA4.1 <--- XA par_2 Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 11 Dari hasil análisis diatas dapat juga terlihat, bahwa setiap indikator menunjukkan hasil yang baik, yaitu nilai CR diatas 1,96 untuk seluruh indikator.

23 93 Semua nilai probabilitas untuk masing-masing indikator lebih kecil dari 0,05. Nilai estímate standardized berada diatas 0,5 Dengan hasil ini, maka dapat dikatakan indikator-indikator pembentuk variabel laten konstruk telah menunjukkan sebagai indikator yang kuat dalam pengukuran variabel laten. Selanjutnya berdasarkan análisis faktor konfirmatori ini, maka model penelitian dapat digunakan untuk análisis selanjutnya tanpa dimodifikasi atau penyesuaian-penyesuaian Hasil Analisis Model Empati (Empathy) Analisis model pengukuran (measurement model) menggunakan analisis faktor konfirmatori (confirmatory factor analysis) dimaksudkan untuk mengkonfirmasi semua indikator yang membentuk tiap-tiap konstruk. Hasil pengolahan data untuk análisis faktor konfirmatori empati ini terlihat pada Gambar 5.5 berikut. Gambar 5.5 Analisis Faktor Konfirmatori Empati e17 XA e19 XA e18 XA empati e20 XA UJI HIPOTESIS Chi-Square = Probability =.458 CMIN/DF =.782 GFI =.995 TLI = CFI = RMSEA =.000 AGFI =.976 Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 12

24 94 pada Tabel Ringkasan uji kelayakan model análisis faktor konfirmatori empati disajikan Tabel 5.16 Hasil Pengujian Kelayakan Model Confirmatory Faktor Analysis_1 Goodness of Fit Indeks Cut-off value Hasil analisis Evaluasi model X² -Chi square Diharapkan kecil 1,563 Baik Probability 0,05 0,458 Baik RMSEA 0,08 0,000 Baik GFI 0,90 0,995 Baik AGFI 0,90 0,976 Baik CMIN/DF 2,0 0,782 Baik TLI 0,95 1,009 Baik CFI 0,95 1,000 Baik Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 12 Dari hasil pengolahan data terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membentuk sebuah model penelitian, pada proses analisis faktor konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini berarti bahwa keempat variabel diatas dapat mencerminkan variabel laten yang dianalisis. Hasil pengujian terhadap nilai-nilai muatan faktor (loading factor) untuk masing-masing indikator disajikan pada Tabel Tabel 5.17 Confirmatory Factor Analysis Empati Estimate S.E. C.R. P Label XA5.4 <--- XA XA5.3 <--- XA par_1 XA5.2 <--- XA par_2 XA5.1 <--- XA par_3 Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 12

25 95 Dari hasil análisis diatas dapat juga terlihat, bahwa setiap indikator menunjukkan hasil yang baik, yaitu nilai CR diatas 1,96 untuk seluruh indikator. Semua nilai probabilitas untuk masing-masing indikator lebih kecil dari 0,05. Nilai estímate standardized berada diatas 0,5 Dengan hasil ini, maka dapat dikatakan indikator-indikator pembentuk variabel laten konstruk telah menunjukkan sebagai indikator yang kuat dalam pengukuran variabel laten. Selanjutnya berdasarkan análisis faktor konfirmatori ini, maka model penelitian dapat digunakan untuk análisis selanjutnya tanpa dimodifikasi atau penyesuaian-penyesuaian Hasil Analisis Model Kualitas Produk Analisis model pengukuran (measurement model) menggunakan analisis faktor konfirmatori (confirmatory factor analysis) dimaksudkan untuk mengkonfirmasi semua indikator yang membentuk tiap-tiap konstruk. Hasil pengolahan data untuk análisis faktor konfirmatori kualitas produk ini terlihat pada Gambar 5.6 berikut. Gambar 5.6 Analisis Faktor Konfirmatori Kualitas Produk.57 e21 XB e22 e23 e24 e25 XB.2.58 XB.3.27 XB.4.33 XB UJI HIPOTESIS Kualitas Produk Chi-Square = Probability =.069 CMIN/DF = GFI =.973 TLI =.950 CFI =.975 RMSEA =.083 AGFI =.919 Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 13

26 96 Ringkasan uji kelayakan model analisis faktor konfirmatori kualitas produk disajikan pada Tabel 5.18 Tabel 5.18 Hasil Pengujian Kelayakan Model Confirmatory Faktor Analysis_1 Goodness of Fit Indeks Cut-off value Hasil analisis Evaluasi model X² -Chi square Diharapkan kecil 10,243 Baik Probability 0,05 0,069 Baik RMSEA 0,08 0,083 Baik GFI 0,90 0,973 Baik AGFI 0,90 0,919 Baik CMIN/DF 2,0 2,049 Baik TLI 0,95 0,950 Baik CFI 0,95 0,975 Baik Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 13 Dari hasil pengolahan data terlihat bahwa semua konstruk yang digunakan untuk membentuk sebuah model penelitian, pada proses analisis faktor konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini berarti bahwa keempat variabel diatas dapat mencerminkan variabel laten yang dianalisis. Hasil pengujian terhadap nilai-nilai muatan faktor (loading factor) untuk masing-masing indikator disajikan pada Tabel 5.19.

27 97 Tabel 5.19 Confirmatory Factor Analysis Kualitas Produk Estimate S.E. C.R. P Label XB.4 <--- XB XB.3 <--- XB par_1 XB.2 <--- XB par_2 XB.1 <--- XB par_3 XB.5 <--- XB par_4 Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 13 Dari hasil análisis diatas dapat juga terlihat, bahwa setiap indikator menunjukkan hasil yang baik, yaitu nilai CR diatas 1,96 untuk seluruh indikator. Semua nilai probabilitas untuk masing-masing indikator lebih kecil dari 0,05. Nilai estímate standardized berada diatas 0,5 Dengan hasil ini, maka dapat dikatakan indikator-indikator pembentuk variabel laten konstruk telah menunjukkan sebagai indikator yang kuat dalam pengukuran variabel laten. Selanjutnya berdasarkan análisis faktor konfirmatori ini, maka model penelitian dapat digunakan untuk análisis selanjutnya tanpa dimodifikasi atau penyesuaian-penyesuaian Hasil Analisis Model Kepuasan Pelanggan Tahap análisis faktor konfirmatori kepuasan pelanggan sama dengan tahap análisis konfirmatori faktor kualitas produk dan kualitas layanan. Hasil pengolahan data untuk análisis faktor konfirmatori konstruk kepuasan pelanggan terlihat pada gambar 5.7.

28 98 Gambar 5.7 First Order Confirmatory Factor Analysis Konstruk Kepuasan Pelanggan y1 e26 Kepuasan Pelanggan.75 y2.56 e27 UJI HIPOTESIS Chi-Square =.000 Probability = \p CMIN/DF =\cmindf GFI = TLI = \tli CFI = \cfi RMSEA = \rmsea AGFI =\AGFI y3 e28 Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 14 Ringkasan uji kelayakan model confirmatory factor analysis konstruk kepuasan pelanggan disajikan pada Tabel Tabel 5.20 Hasil Pengujian Kelayakan Model Goodness of Fit Indeks Cut-off value Hasil analisis Evaluasi model X² -Chi square Diharapkan kecil 0,000 Baik Probability 0,05 \p Baik RMSEA 0,08 \rmsea Baik GFI 0,90 1,000 Baik AGFI 0,90 \AGFI Baik CMIN/DF 2,0 \cmindf Baik TLI 0,95 \tli Baik CFI 0,95 \cfi Baik Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 14 Nilai X² -Chi square, Probability, RMSEA, GFI, AGFI, CMIN/DF, TLI, CFI tak terlihat karena konstruk kepuasan hanya terdiri dari 3 indikator, syarat SEM

29 99 data dapat dianalisis jika memiliki minimal 4 indikator. Namun demikian baiktidaknya indikator sebagai sebagai alat uji dapat dilihat dari loading factornya Hasil pengujian terhadap nilai-nilai muatan faktor (loading factor) untuk masing-masing indikator disajikan pada Tabel Tabel 5.21 Standarisasi Regression Weights Confirmatory Factor Analysis Kepuasan Pelanggan Estimate S.E. C.R. P Label y3 <--- y y2 <--- y par_1 y1 <--- y par_2 Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 14 Dari hasil análisis diatas dapat juga terlihat, bahwa setiap indikator menunjukkan hasil yang baik, yaitu nilai CR diatas 1,96 untuk seluruh indikator. Semua nilai probabilitas untuk masing-masing indikator lebih kecil dari 0,05. Nilai loading factor berada diatas 0,5 Dengan hasil ini, maka dapat dikatakan indikatorindikator pembentuk variabel laten konstruk telah menunjukkan sebagai indikator yang kuat dalam pengukuran variabel laten. Selanjutnya berdasarkan análisis faktor konfirmatori ini, maka model penelitian dapat digunakan untuk análisis selanjutnya tanpa dimodifikasi atau penyesuaian-penyesuaian.

30 Hasil Analisis Model Loyalitas Pelanggan Tahap análisis faktor konfirmatori loyalitas pelanggan sama dengan tahap análisis konfirmatori faktor kepuasan pelanggan. Hasil pengolahan data untuk análisis faktor konfirmatori konstruk loyalitas pelanggan terlihat pada Gambar 5.8. Gambar 5.8 First Order Confirmatory Factor Analysis Konstruk Loyalitas Pelanggan.53 z1 e29.73 Loyalitas Pelanggan.85 z2.73 e30.73 UJI HIPOTESIS Chi-Square =.000 Probability = \p CMIN/DF =\cmindf GFI = TLI = \tli CFI = \cfi RMSEA = \rmsea AGFI =\AGFI z3.53 e31 Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 15 Ringkasan uji kelayakan model confirmatory factor analysis loyalitas pelanggan disajikan pada Tabel Tabel 5.22 Hasil pengujian kelayakan model Goodness of Fit Indeks Cut-off value Hasil analisis Evaluasi model X² -Chi square Diharapkan kecil 0,000 Baik Probability 0,05 \p Baik RMSEA 0,08 \rmsea Baik GFI 0,90 1,000 Baik AGFI 0,90 \AGFI Baik CMIN/DF 2,0 \cmindf Baik TLI 0,95 \tli Baik CFI 0,95 \cfi Baik Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 15

31 101 Nilai X² -Chi square, Probability, RMSEA, GFI, AGFI, CMIN/DF, TLI, CFI tak terlihat karena konstruk kepuasan hanya terdiri dari 3 indikator, syarat SEM data dapat dianalisis jika memiliki minimal 4 indikator. Namun demikian baiktidaknya indikator sebagai sebagai alat uji dapat dilihat dari loading factornya Hasil pengujian terhadap nilai-nilai muatan faktor (loading factor) untuk masing-masing indikator disajikan pada Tabel 5.23: Tabel 5.23 Standarisasi Regression Weights Confirmatory Factor Analysis Loyalitas Pelanggan Estimate S.E. C.R. P Label z1 <--- Z z2 <--- Z par_1 z3 <--- Z par_2 Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 15 Dari hasil análisis diatas dapat juga terlihat, bahwa setiap indikator menunjukkan hasil yang baik, yaitu nilai CR diatas 1,96 untuk seluruh indikator. Semua nilai probabilitas untuk masing-masing indikator lebih kecil dari 0,05. Dengan hasil ini, maka dapat dikatakan indikator-indikator pembentuk variabel laten konstruk telah menunjukkan sebagai indikator yang kuat dalam pengukuran variabel laten. Selanjutnya berdasarkan análisis faktor konfirmatori ini, maka model penelitian dapat digunakan untuk análisis selanjutnya tanpa dimodifikasi atau penyesuaianpenyesuaian.

32 Hasil Analisis Model Structural Equation Model ( SEM ) Uji kelayakan model keseluruhan dilakukan dengan menggunakan SEM yang sekaligus digunakan untuk menganalisis hipótesis yang diajukan. Hasil pengujian model melalui SEM adalah seperti yang ditampilkan dalam Gambar 5.9. Gambar 5.9 Model Persamaan Struktural Pengaruh Kualitas Layanan dan Kualitas Produk Terhadap Kepuasan dan Loyaitas Pelanggan Erha Clinic Denpasar. e1 e2 e3 e4 e5 e6 XA e7 XA e8 XA e9 e10 e12 e13 XA XA XA XA XA XA Bukti Langsung Jaminan XA XA XA3.3 Keandalan e11.55 e15 e16 XA XA XA e14.85 e17 e19 e20 XA XA XA XA e18.63 e21 e22 e23 e24 e25 XA XB.1.50 XB XB XB.4.32 XB Daya Tanggap empati Kualitas Produk -.02 Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran ez1.37 Kepuasan Pelanggan Internal Loyalitas.83 Pelanggan Internal ez UJI HIPOTESIS Chi-Square = Probability =.538 CMIN/DF =.992 GFI =.867 TLI =1.003 CFI =1.000 RMSEA =.000 AGFI =.838 y1 y2 y3.56 z1.68 z z e29 e30 e31 e26 e27 e28

33 103 Multikolinearitas adalah kondisi terdapatnya hubungan linier atau korelasi yang tinggi antara masing-masing variabel independen dalam model regresi. Multikolinearitas biasanya terjadi ketika sebagian besar variabel yang digunakan saling terkait dalam suatu model regresi. Untuk menentukan apakah hubungan antara 2 variabel bebas memiliki masalah Multikolinearitas jika antar variable bebas tidak ada korelasi yang tinggi yaitu nilai R 0,90 (Santoso, 2007). Nilai korelasi dapat disajikan pada Tabel 5.24 Korelasi Tabel 5.24 Correlations Estimate XA.2 <--> XA XA.2 <--> XA XA.3 <--> XA XA.4 <--> XA XA.5 <--> XB.181 XA.1 <--> XA XA.2 <--> XA XA.3 <--> XA XA.1 <--> XA XA.2 <--> XA XA.3 <--> XB XA.1 <--> XB.043 XA.1 <--> XA XA.4 <--> XB.043 XA.2 <--> XB.104 Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 15 Dari nilai korelasi yang didapat dapat dijelaskan bahwa antar variable bebas tidak ada korelasi yang tinggi karena semua nilai korelasi lebih kecil dari 0,90.

34 104 Ringkasan uji kelayakan model confirmatory factor analysis tersebut disajikan pada tabel Tabel 5.25 Goodness Of Index Goodness of Fit Indeks Cut-off value Hasil analisis Evaluasi model X² -Chi square Diharapkan kecil 402,658 Baik Probability 0,05 0,538 Baik RMSEA 0,08 0,000 Baik GFI 0,90 0,867 Baik AGFI 0,90 0,838 Baik CMIN/DF 2,0 0,992 Baik TLI 0,95 1,003 Baik CFI 0,95 1,000 Baik Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 16 Hasil pengujian terhadap nilai-nilai muatan faktor (loading factor) untuk masing-masing indikator dapat dilihat pada Tabel Hubungan Antar Variabel / konstruk Tabel 5.26 Standarisasi Regression Weights Estimate Unstandarized S.E. C.R. P y <--- XA y <--- XA y <--- XA y <--- XA y <--- XA y <--- XB Z <--- XB Z <--- XA Z <--- XA Z <--- XA Z <--- XA Z <--- XA Z <--- y XA2.4 <--- XA XA2.3 <--- XA

35 105 Hubungan Antar Variabel / konstruk Estimate Unstandarized S.E. C.R. P XA2.2 <--- XA XA2.1 <--- XA XA1.4 <--- XA XA1.3 <--- XA XA1.2 <--- XA XA3.4 <--- XA XA3.3 <--- XA XA3.2 <--- XA XA3.1 <--- XA XA4.3 <--- XA XA4.2 <--- XA XA4.1 <--- XA XA5.4 <--- XA XA5.3 <--- XA XA5.2 <--- XA XA5.1 <--- XA XA1.1 <--- XA XA1.5 <--- XA XB.4 <--- XB XB.3 <--- XB XB.2 <--- XB XB.1 <--- XB XB.5 <--- XB z1 <--- Z z2 <--- Z z3 <--- Z y3 <--- y y2 <--- y y1 <--- y Sumber : data primer yang telah diolah Lampiran 16 Dari pengolahan data diatas dapat juga terlihat, bahwa setiap indikator atau dimensi pembentuk masing-masing variabel laten menunjukkan hasil yang baik, yaitu nilai CR diatas 1,96. Semua nilai std. estímate untuk masing-masing indikator lebih besar dari 0,05. Probabilitas masing-masing indikator juga dibawah 0,05. Dengan hasil ini, maka dapat dikatakan bahwa indikator-indikator pembentuk variabel laten konstruk telah menunjukkan sebagai indikator yang kuat dalam pengukuran variabel

36 106 laten. Selanjutnya model penelitian ini dapat digunakan untuk analysis selanjutnya tanpa modifikasi atau penyesuaian Intepretasi dan Modifikasi Model Interpretasi dan modifikasi model dimaksudkan untuk melihat apakah model yang digunakan dalam penelitian ini, perlu dimodifikasi atau dirubah sehingga mendapatkan model yang lebih baik lagi. Sebuah model penelitian dikatakan baik jika memiliki nilai standardized residual covarian yang diluar standar yang ditetapkan ( < ±2,58 ). Hasil standardized residual covarian dapat dilihat pada lampiran. Hasil análisis pada penelitian ini tidak menunjukkan adanya nilai standardized residual covariance yang melebihi ±2,58. Nilai standardized residual covariance terbesar adalah 2,329 yang lebih kecil dari ±2,58. Dengan melihat pada hasil tersebut maka tidak perlu dilakukan modifikasi model dalam penelitian ini Analisis Efek Langsung, Efek Tidak Langsung dan Efek Total Analisis efek langsung, efek tidak langsung dan efek total dari variabel yang diteliti ditujukan untuk mengetahui kekuatan pengaruh antar konstruk, baik pengaruh langsung, tidak langsung, atau pengaruh totalnya. Hasil komputasi program AMOS terhadap efek langsung, efek tidak langsung, dan efek total dari masing-masing variabel yang diteliti adalah seperti dalam Tabel 5.27.

37 107 Tabel 5.27 Pengaruh Langsung, Pengaruh Tidak Langsung, dan Pengaruh Total Pengaruh Kualitas Layanan dan Kualitas Produk Terhadap Kepuasan dan Loyalitas Tipe Pengaruh Pengaruh Langsung Pengaruh Tidak Langsung Pengaruh Total Pelanggan Erha Clinic Denpasar Konstruk Standarized Estimate Bukti langsung (Tangible) Kepuasan Pelanggan 0,197 Jaminan (Assurance) Kepuasan Pelanggan 0,134 Kehandalan (Reliability) Kepuasan Pelanggan 0,233 Daya tanggap (Responsiveness) Kepuasan Pelanggan 0,219 Empati (Empathy) Kepuasan Pelanggan 0,207 Kualitas Produk Kepuasan Pelanggan 0,201 Bukti langsung (Tangible) Loyalitas Pelanggan 0,053 Jaminan (Assurance) Loyalitas Pelanggan 0,207 Kehandalan (Reliability) Loyalitas Pelanggan 0,119 Daya tanggap (Responsiveness) Loyalitas Pelanggan 0,143 Empati (Empathy) Loyalitas Pelanggan 0,035 Kualitas Produk Loyalitas Pelanggan 0,012 Kepuasan Pelanggan Loyalitas Pelanggan 0,312 Bukti langsung (Tangible) Loyalitas Pelanggan 0,062 Jaminan (Assurance) Loyalitas Pelanggan 0,042 Kehandalan (Reliability) Loyalitas Pelanggan 0,073 Daya tanggap (Responsiveness) Loyalitas Pelanggan 0,068 Empati (Empathy) Loyalitas Pelanggan 0,065 Kualitas Produk Loyalitas Pelanggan 0,063 Bukti langsung (Tangible) Kepuasan Pelanggan 0,197 Jaminan (Assurance) Kepuasan Pelanggan 0,134 Kehandalan (Reliability) Kepuasan Pelanggan 0,233 Daya tanggap (Responsiveness) Kepuasan Pelanggan 0,219 Empati (Empathy) Kepuasan Pelanggan 0,207 Kualitas Produk Kepuasan Pelanggan 0,201 Bukti langsung (Tangible) Loyalitas Pelanggan 0,115 Jaminan (Assurance) Loyalitas Pelanggan 0,248 Kehandalan (Reliability) Loyalitas Pelanggan 0,191 Daya tanggap (Responsiveness) Loyalitas Pelanggan 0,211 Empati (Empathy) Loyalitas Pelanggan 0,100 Kualitas Produk Loyalitas Pelanggan 0,075 Kepuasan Pelanggan Loyalitas Pelanggan 0,312 Sumber : Data primer yang telah diolah Lampiran 16

38 108 Dari Tabel dapat diketahui pengaruh langsung, pengaruh tidak langsung dan pengaruh total dari kualitas layanan, kualitas produk, kepuasan pelanggan dan loyalitas pelanggan pada Erha Clinic Denpasar. Pengaruh langsung dari masing-masing variabel kualitas layanan terhadap kepuasan pelanggan yang terdiri dari lima variable masing masing adalah Bukti langsung 0,197, Jaminan 0,134, Kehandalan 0,233, Daya tanggap 0,219, Empati 0,207 sedangkan kualitas produk terhadap kepuasan pelanggan adalah 0,201. Pengaruh langsung dari masingmasing variabel kualitas layanan terhadap loyalitas pelanggan yang terdiri atas lima variabel masing masing adalah Bukti langsung 0,053, Jaminan 0,207, Kehandalan 0,119, Daya tanggap 0,143, Empati 0,035 sedangkan kualitas produk terhadap kepuasan pelanggan adalah 0,012. Pengaruh langsung kepuasan pelanggan terhadap loyalitas pelanggan ádalah sebesar 0,312 Pengaruh tidak langsung dari masing-masing variabel kualitas layanan terhadap loyalitas pelanggan yang terdiri dari lima variabel masing masing adalah bukti langsung 0,062, jaminan 0,042, kehandalan 0,073, daya tanggap 0,068, empati 0,065 sedangkan kualitas produk terhadap loyalitas pelanggan adalah 0,063. Pengaruh total dari masing-masing variabel kualitas layanan terhadap kepuasan pelanggan yang terdiri dari lima variable masing masing adalah Bukti langsung 0,197, Jaminan 0,134, Kehandalan 0,233, Daya tanggap 0,219, Empati 0,207 sedangkan kualitas produk terhadap kepuasan pelanggan adalah 0,201. Pengaruh langsung dari masing-masing variabel kualitas layanan terhadap loyalitas

39 109 pelanggan yang terdiri dari lima variabel masing masing adalah Bukti langsung 0,115, Jaminan 0,248, Kehandalan 0,191, Daya tanggap 0,211, Empati 0,100 sedangkan kualitas produk terhadap kepuasan pelanggan adalah 0,075. Pengaruh langsung kepuasan pelanggan terhadap loyalitas pelanggan ádalah sebesar 0, Hasil Uji Hipotesis Pengujian hipótesis tentang pengaruh kualitas produk dan kualitas layanan terhadap kepuasan pelanggan dan loyalitas pelanggan pada Erha Clinic Denpasar dilakukan dengan mengamati probabilty (P) hasil estimasi regression weights model persamaan struktural. Apabila nilai P lebih kecil dari 0,05 maka hipotesis diterima. Tabel 5.28 Estimasi Regression Weights Model Persamaan Struktural Pengaruh Kualitas Produk dan Kualitas Layanan Terhadap Kepuasan Pelanggan dan Loyalitas Pelanggan Erha Clinic Denpasar Hipotesis Estimate Standarized S.E. C.R. P Y <--- XA Y <--- XA Y <--- XA Y <--- XA Y <--- XA Y <--- XB Z <--- XB Z <--- XA Z <--- XA Z <--- XA Z <--- XA Z <--- XA Z <--- Y Sumber : data yang telah diolah Lampiran 16

40 110 Berdasarkan output estimasi Regression Weights pada Tabel 5.25 maka dapat dilakukan pengujian hipótesis dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut. Hipotesis 1 : Kualitas pelayanan berpengaruh positif signifikan terhadap kepuasan pelanggan pada Erha Clinic Denpasar Hasil analisis data menunjukkan bahwa : a. Bukti langsung (Tangible) berpengaruh positif signifikan terhadap kepuasan pelanggan, sebagaimana ditunjukkan oleh besaran probability 0,034. b. Jaminan (Assurance) tidak berpengaruh terhadap kepuasan pelanggan, sebagaimana ditunjukkan dengan besaran probability 0,159. c. Kehandalan (Reliability) berpengaruh positif terhadap kepuasan pelanggan, sebagaimana ditunjukkan dengan besaran probability 0,027. d. Daya tanggap (Responsiveness) berpengaruh positif signifikan terhadap kepuasan pelanggan, sebagaimana ditunjukkan dengan besaran probability 0,028. e. Hasil analisis data menunjukkan bahwa Empati (Empathy) berpengaruh positif signifikan terhadap kepuasan pelanggan, sebagaimana ditunjukkan dengan besaran probability 0,032 Hipotesis 2 : Kualitas produk berpengaruh positif signifikan terhadap kepuasan pelanggan Erha Clinic Denpasar Hasil analisis data menunjukkan bahwa koalitas produk berpengaruh positif terhadap kepuasan pelanggan, sebagaimana ditunjukkan dengan besaran probability 0,026

41 111 Hipotesis 3 : Kualitas pelayanan tidak berpengaruh positif signifikan terhadap loyalitas pelanggan pada Erha Clinic Denpasar Hasil analisis data menunjukkan bahwa : a. Bukti langsung (Tangible) tidak berpengaruh positif signifikan terhadap loyalitas pelanggan, sebagaimana ditunjukkan oleh besaran probability 0,584. b. Jaminan (Assurance) berpengaruh terhadap loyalitas pelanggan, sebagaimana ditunjukkan dengan besaran probability 0,036. c. Kehandalan (Reliability) tidak berpengaruh positif terhadap loyalitas pelanggan, sebagaimana ditunjukkan dengan besaran probability 0,261. d. Daya tanggap (Responsiveness) tidak berpengaruh positif terhadap loyalitas pelanggan, sebagaimana ditunjukkan dengan besaran probability 0,172. e. Empati (Empathy) tidak berpengaruh positif terhadap loyalitas pelanggan, sebagaimana ditunjukkan dengan besaran probability 0,724 Hipotesis 4 : Kualitas produk tidak berpengaruh positif signifikan terhadap loyalitas pelanggan pada Erha Clinic Denpasar Hasil analisis data menunjukkan bahwa kualitas produk tidak berpengaruh positif signifikan terhadap loyalitas pelanggan, sebagaimana ditunjukkan dengan besaran probability 0,894 Hipotesis 5 : Kepuasan pelanggan berpengaruh positif signifikan terhadap loyalitas pelanggan Erha Clinic Denpasar Hasil analisis data menunjukkan bahwa kepuasan pelanggan berpengaruh positif terhadap loyalitas pelanggan, sebagaimana ditunjukkan dengan besaran probability 0,009