BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. digunakan untuk menggambarkan kondisi jawaban responden untuk masing-masing

Transkripsi

1 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian Pada Bab IV ini disajikan gambaran data penelitian yang diperoleh dari hasil jawaban responden, proses pengolahan data dan analisis hasil pengolahan data tersebut. Hasil pengolahan data selanjutnya akan digunakan sebagai dasar untuk analisa dan menjawab hipotesis penelitian yang di ajukan. Analisis data deskriptif digunakan untuk menggambarkan kondisi jawaban responden untuk masing-masing variabel. Hasil jawaban tersebut selanjutnya digunakan untuk mendapatkan tendensi jawaban responden mengenai kondisi masing-masing variabel penelitian. Agar memperoleh hasil deskriptif yang lebih bermakna analisis deskriptif responden sengaja di analisis dengan variabel penelitian (konstruk). Analisis data yang digunakan pada penelitian ini adalah Structural Equation Modeling (SEM) dengan terlebih dahulu melaukan pengujian dimensi dengan confirmatory factor analysis. Evaluasi terhadap model SEM juga akan dianalisis mendapatkan dan mengevaluasi kecocokan model yang diajukan. Setelah diketahui semua hasil pengolahan data, selanjutnya akan dibahas dan yang terakhir adalah menarik kesimpulan-kesimpulan yang didasarkan pada hasil analisis tersebut.

2 4.1.1 Identitas Responden Analisis data responden dibutuhkan untuk mengetahui latar belakang responden yang dijadikan masukan untuk memperjelas data penelitian. Data karakteristik responden ini meliputi, Jenis Kelamin, Rentang Usia, Pendidikan dan Pekerjaan. Berikut ini adalah gambaran mengenai karakteristik responden yang diteliti Jenis Kelamin Untuk mengetahui identitas responden, dalam penelitian ini akan dijelaskan tentang jenis kelamin responden yang diambil dari smpel sebanyak 150 orang yaitu sebagai berikut: Tabel 4.1 Distribusi Frekuensi Jenis Kelamin Responden No. Jenis Kelamin F % 1 Pria 82 54,7 2 Wanita 68 45,3 Total ,0 Sumber : Data Primer yang Diolah, 2016 Berdasarkan Tabel 4.1 diatas, terlihat sebagian besar pada penelitian ini adalah Pria, dimana pada jenis kelamin tersebut terdapat sebanyak 82 responden, sedangkan sisanya yaitu Wanita sebanyak 68 responden.

3 Berdasarkan Usia Responden Untuk mengetahui identitas responden, dalam penelitian ini akan dijelaskan tentang usia responden yang diambil dari sampel sebanyak 150 orang, yaitu sebagai berikut: Tabel 4.2 Distribusi Frekuensi Rentang Usia Responden No. Rentang Usia F % tahun 15 10, tahun 84 56, tahun 43 28,7 4 > 40 tahun 8 5,3 Total ,0 Sumber : Data Primer yang Diolah, 2016 Berdasarkan tabel 4.2 diatas, terlihat sebagian besar pada penelitian ini adalah mempunyai usia pada Tahun, dimana pada Rentang Usia tersebut terdapat sebanyak 84 responden, selanjutnya pada rentang tahun yaitu sebanyak 43 responden, lalu pada tahun sebanyak 15 responden, dan > 40 Tahun sebanyak 8 responden.

4 Pendidikan Terakhir Responden Data karakteristik responden berdasarkan pendidikan akhir formal terakhir dapat dilihat pada tabel berikut: Tabel 4.3 Distribusi Frekuensi Pendidikan Responden No. Pendidikan F % 1 SD 1 0,7 2 SMP 10 66,0 3 SMA 99 6,7 4 Sarjana 32 21,3 5 Lainnya 8 5,3 Total ,0 Sumber : Data Primer yang Diolah, 2016 Berdasarkan tabel 4.3 diatas, terlihat sebagian besar pada penelitian ini mempunyai pendidikan terakhir SMA, dimana pada Pendidikan tersebut terdapat sebanyak 99 responden, selanjutnya Sarjana sebanyak 32 responden, lalu SMP sebanyak 10 responden, Lainnya sebanyak 8 responden dan SD hanya 1 responden saja. Pendidikan terakhir responden sangat variatif. Hal ini karena pemberian kuesioner yang acak kepada pengunjung galeri Smartfren di Semarang.

5 Pekerjaan Responden berikut: Data karakteristik responden berdasarkan pekerjaan dapat dilihat pada tabel Tabel 4.4 Distribusi Frekuensi Pekerjaan Responden No. Pekerjaan F % 1 Karyawan 63 42,0 2 Pelajar/Mahasiswa 54 36,0 3 PNS 4 2,7 4 Wiraswasta 29 19,3 Total ,0 Sumber : Data Primer yang Diolah, 2016 Berdasarkan tabel 4.4 diatas, terlihat sebagian besar pada penelitian ini adalah Karyawan, dimana pada Pekerjaan tersebut terdapat sebanyak 63 responden, selanjutnya pelajar/mahasiswa sebanyak 54 responden, lalu pada Wiraswasta sebanyak 29 responden, dan pada PNS sebanyak 4 responden Analisis Deskriptif Berdasarkan hasil tanggapan 150 orang responden akan menguraikan secara rinci jawaban responden yang dikelompokkan dalam kategori sebagai berikut: STS atau Sangat Tidak Setuju diberi skor = 1 TS atau Tidak Setuju diberi skor = 2 N atau Netral diberi skor = 3 S atau Setuju diberi skor = 4 SS atau Sangat Setuju diberi skor = 5

6 Selanjutnya dicari rata-rata dari setiap jawaban responden, untuk memudahkan penilaian dari rata-rata tersebut maka digunakan interval untuk menentukan panjang interval. I = = = 0,8 Maka interval dari kriteria rata-rata dapat diinterprestasikan sebagai berikut: Sangat rendah/ sangat buruk : 1,00-1,79 Rendah/ buruk : 1,80-2,59 Sedang/cukup : 2,60-3,39 Baik/ tinggi : 3,40-4,19 Sangat baik/ sangat tinggi : 4,20-5, Variabel Harga Untuk mengetahui tanggapan responden pada variabel harga untuk pengguna Smartfren di Kota Semarang, dapat dilihat pada tabel dibawah ini: Tabel 4.5 Tanggapan Responden terhadap Variabel Harga Indikator Harga terjangkau Harga bersaing Harga sesuai dengan kualitas STS TS N S SS F Skor F Skor F Skor F Skor F Skor N Ʃ Rerata , , ,91 Nilai Rerata Variabel Harga 2,84 Sumber : Data Primer yang Diolah, 2016 Berdasarkan data pada Tabel 4.5 persepsi responden terhadap variabel harga adalah sedang (2,84). Skor terbesar terdapat paada indikator ke-2 (2,92).

7 Variabel Kualitas Layanan Untuk mengetahui tanggapan responden pada variabel Kualitas Layanan untuk pengguna Smartfren di Kota Semarang, dapat dilihat pada tabel dibawah ini: Tabel 4.6 Tanggapan Responden terhadap Variabel Kualitas Layanan Indikator Tangibles (bukti fisik) Reliability (keandalan) Responsiven ess (daya tanggap) Assurance (jaminan) Emphaty (kepedulian) STS TS N S SS F Skor F Skor F Skor F Skor F Skor N Ʃ Rerata , , , , ,14 Nilai Rerata Variabel Kualitas Layanan 3,04 Sumber : Data Primer yang Diolah, 2016 Berdasarkan tabel 4.6 persepsi responden terhadap kualitas layanan adalah sedang (3.04). Skor terbesar terdapat paada indikator ke-5 (3,14).

8 Variabel Kepercayaan Konsumen Untuk mengetahui tanggapan responden pada variabel Kepercayaan untuk pengguna Smartfren di Kota Semarang, dapat dilihat pada tabel dibawah ini: Tabel 4.7 Tanggapan Responden terhadap Variabel Kepercayaan Indikator Reputasi Perusahaan Memberikan jaminan atas keamanan dalam berkomunikasi Mampu memenuhi kebutuhan dan keinginan konsumen STS TS N S SS F Skor F Skor F Skor F Skor F Skor N Ʃ Rerata , , ,65 Nilai Rerata Variabel Kepercayaan 2,64 Sumber : Data Primer yang Diolah, 2016 Berdasarkan tabel 4.7 persepsi responden terhadap kepercayaan adalah sedang (2,64). Skor terbesar terdapat paada indikator ke-2 (2,67).

9 Variabel Citra Merek Untuk mengetahui tanggapan responden pada variabel Citra Merek untuk pengguna Smartfren di Kota Semarang, dapat dilihat pada tabel dibawah ini: Tabel 4.8 Tanggapan Responden terhadap Variabel Citra Merek Indikator Kualitas merek Merek yang sangat familier Kemudahan dalam memperoleh STS TS N S SS F Skor F Skor F Skor F Skor F Skor N Ʃ Rerata , , ,09 Nilai Rerata Variabel Citra Merek 3,09 Sumber : Data Primer yang Diolah, 2016 Berdasarkan tabel 4.8 persepsi responden terhadap citra merek adalah sedang (3,09). Semua indikator memperoleh hasil yang sama sebesar 3,09 baik indikator 1, 2, maupun 3.

10 Variabel Kepuasan Untuk mengetahui tanggapan responden pada variabel Kepuasan untuk pengguna Smartfren di Kota Semarang, dapat dilihat pada tabel dibawah ini: Tabel 4.9 Tanggapan Responden terhadap Variabel Kepuasan Indikator STS TS N S SS F Skor F Skor F Skor F Skor F Skor N Ʃ Rerata Pengalaman ,31 Harapan ,27 Kepuasan menyeluruh ,29 Nilai Rerata Variabel Kepuasan 3,29 Sumber : Data Primer yang Diolah, 2016 Berdasarkan tabel 4.9, persepsi responden terhadap kepuasan adalah sedang (3,29). Skor terbesar terdapat paada indikator ke-1 (3,31).

11 Variabel Loyalitas Untuk mengetahui tanggapan responden pada variabel loyalitas untuk pengguna Smartfren di Kota Semarang, dapat dilihat pada tabel dibawah ini: Tabel 4.10 Tanggapan Responden terhadap Variabel Loyalitas Indikator Melakukan aktivitas transaksi Menjadikan pilihan pertama Membicarak an hal-hal bagus Memberi rujukan kepada orang lain STS TS N S SS F Skor F Skor F Skor F Skor F Skor N Ʃ Rerata , , , ,11 Nilai Rerata Variabel Loyalitas 3,19 Sumber : Data Primer yang Diolah, 2016 Berdasarkan tabel 4.10, persepsi responden terhadap loyalitas adalah sedang (3,19). Skor terbesar terdapat paada indikator ke-2 (3,25). 4.2 Analisis Data Analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Structural Equation Modeling (SEM). Namun demikian beberapa tahapan analisis akan dilakukan untuk membentuk satu model yang baik. Di dalam pengujian Structural Equation Modeling (SEM) mensyaratkan 7 langkah penting (Hair et.al 1996 dalam Ferdinand 2000) yaitu: 1. Pengembangan model secara teoritis 2. Menyusun diagram jalur

12 3. Mengubah diagram jalur menjadi persamaan struktural 4. Memilih matriks input untuk analisis data 5. Menilai identifikasi model 6. Menilai Kriteria Goodness-of-Fit 7. Interprestasi estimasi model Proses langkah-langkah tersebut telah dijelaskan pada bab III. Untuk proses selanjutnya akan dijelaskan pada bab ini. Adapun total sampel yang akan diestimasi sebanyak 150 sampel. Jumlah sampel tersebut memenuhi kriteria karena jumlah yang disyaratkan minimal 100 sampel Analisis Faktor Konfirmatory Konstruk Eksogen dan Endogen Tahap analisis faktor konfirmatori ini adalah tahap pengukuran terhadap dimensi-dimensi yang membentuk variabel laten dalam model penelitian. Tujuan dari analisis faktor konfirmatori adalah untuk menguji unidimensionalitas dari dimensi-dimensi pembentuk masing-masing variabel laten. Model pengukuran untuk analisis konfirmatori (confirmatory factor analysis) dilakukan secara terpisah untuk konstruk eksogen dan konstruk endogen.

13 Gambar 4.1 Faktor Konfirmatori Variabel Eksogen Hasil perhitungan analisis konfirmatori memperoleh nilai loading masingmasing masih diatas 0,5 dan nilai signifikansi pada regression weight di bawah 0,05. Selain melalui nilai loading uji konfirmatori ini diperkuat dengan kelayakan model dengan nilai chi square sebesar 78,280 masih dibawah chi square tabel untuk derajat kebebasan 71 pada tingkat signifikansi 5% sbesar 91,67. Nilai probabilitas sebesar 0,259 yang lebih besar dari 0,05. Nilai GFI sebesar 0,932 lebih besar dari 0,90. Nilai TLI sebesar 0,994 lebih besar dari 0,95. Nilai CFI sebesar 0,995 nilai tersebut lebih besar dari 0,95 dan nilai RMSEA sebesar 0,026 dimana nilai tersebut dibawah 0,08. Untuk lebih jelasnya disajikan uji kelayakan model pada variabel eksogen:

14 Tabel 4.11 Hasil Pengujian Kelayakan Model Eksogen Goodness Of fit Cut of Value Hasil Evaluasi Model Chi Square Kecil Baik Probability 0,05 0,259 Baik RMSEA ,026 Baik TLI 0,95 0,994 Baik GFI 0,90 0,932 Baik AGFI 0,90 0,900 Baik CFI 0,95 0,995 Baik Sumber : Hasil Perhitungan AMOS, 2016 Gambar 4.2 Faktor Konfirmatori Variabel Endogen Hasil perhitungan analisis konfirmatori memperoleh nilai loading masingmasing masih diatas 0,5 dan nilai signifikansi pada regression weight di bawah 0,05 selain melalui nilai loading uji konfirmatori ini diperkuat dengan kelayakan model dengan nilai chi square sebesar 7,735 masih dibawah chi square tabel untuk derajat kebebasan 13 pada tingkat signifikansi 5% sbesar 22,36. Nilai probabilitas sebesar

15 0,860 yang lebih besar dari 0,05. Untuk lebih jelasnya disajikan uji kelayakan model pada variabel endogen: Tabel 4.12 Hasil Pengujian Kelayakan Model Endogen Goodness Of fit Cut of Value Hasil Evaluasi Model Chi Square Kecil Baik Probability 0,05 0,860 Baik RMSEA ,000 Baik TLI 0,95 1,010 Baik GFI 0,90 0,986 Baik AGFI 0,90 0,969 Baik CFI 0,95 1,000 Baik Sumber : Hasil Perhitungan AMOS, Analisis Structural Equation Model Analisis selanjutnya adalah analisis Structural Equation Model (SEM) secara full model yang dimaksudkan untuk menguji model dan hipotesis yang dikembangkan dalam penelitian ini. Pengujian model dalam Structural Equation Model dilakukan dengan tiga pengujian yaitu uji asumsi data, uji kesesuaian model dan uji signifikansi kualitas melalui uji koefisien regresi. Hasil pengolahan data untuk analisis SEM terlihat pada Gambar dibawah ini:

16 Gambar 4.3 Hasil Analisis Structural Equation Model (SEM)

17 Selain melalui gambar full model, perlu diperkuat dengan hasil regression weight yang tersaji sebagai berikut: Tabel 4.13 Hasil Pengujian Kelayakan Model Goodness Of fit Cut of Value Hasil Evaluasi Model Chi Square Kecil 186,427 Baik Probability 0,05 0,246 Baik RMSEA 0,08 0,022 Baik TLI 0,95 0,994 Baik GFI 0,90 0,904 Baik AGFI 0,90 0,872 Marginal CFI 0,95 0,995 Baik Sumber : Hasil Perhitungan AMOS, 2016 Hasil pengujian full model menunjukkan bahwa model dapat dikategorikan memenuhi kriteria fit, hal ini didasarkan lebih dari sebagian kriteria terpenuhi dengan baik. Hasil perhitungan uji chi square pada full model memperoleh nilai chi square sebesar 186,427 masih dibawah chi square tabel untuk derajat kebebasan 174 pada tingkat signifikan 5% sebesar 205,779. Nilai probabilitas sebesar 0,246 yang mana nilai tersebut diatas 0,05. Nilai GFI sebesar 0,904 yaitu lebih besar dari 0,90. Nilai TLI sebesar 0,994 dimana nilai tersebut lebih besar dari 0,95. Nilai CFI sebesar 0,995 dimana nilai tersebut lebih besar dari 0,95 dan nilai RMSEA sebesar 0,022 dimana nilai tersebut dibawah 0,08. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model keseluruhan memenuhi kriteria model fit.

18 4.2.3 Evaluasi Atas Asumsi-Asumsi SEM outliers. Asumsi yang disyaratkan SEM adalah terdistribusi normal dan tidak terjadi Uji Normalitas Data Pengujian data selanjutnya adalah dengan menganalisis tingkat normalitas data yang digunakan dalam penelitian ini. Asumsi normalitas data harus dipenuhi agar data dapat diolah lebih lanjut untuk pemodelan SEM. Pengujian normalitas secara univariate ini adalah dengan mengamati nilai skewness data yang digunakan, apabila nilai CR pada Skewness data berada diantara rentang + 2,58 pada tingkat signifikansi 0,01 maka data penelitian yang digunakan dikatakan normal. Normalitas univariate dan multivariate data yang digunkan dalam analisis ini seperti yang disajikan dalam Tabel 4.14 berikut ini: Tabel 4.14 Normalitas univariate dan multivariate data Assessment of normality (Group number 1) Variable min Max skew c.r. kurtosis c.r. LK1 1,000 5,000 -,271-1,356-1,154-2,885 LK2 1,000 5,000 -,296-1,481-1,130-2,826 LK3 1,000 5,000 -,266-1,331-1,173-2,932 LK4 1,000 5,000 -,176 -,879-1,306-3,266 K1 1,000 5,000 -,344-1,718-1,315-3,288 K2 1,000 5,000 -,254-1,269-1,344-3,360 K3 1,000 5,000 -,270-1,349-1,240-3,099 CM1 1,000 5,000 -,011 -,057 -,986-2,465 CM2 1,000 5,000 -,053 -,264-1,040-2,600 CM3 1,000 5,000 -,123 -,617-1,088-2,721 KP1 1,000 5,000,506 2,528 -,684-1,711 KP2 1,000 5,000,279 1,393 -,990-2,475 KP3 1,000 5,000,326 1,629 -,939-2,349 KL1 1,000 5,000,133,666-1,336-3,340 KL2 1,000 5,000,019,094-1,413-3,534 KL3 1,000 5,000,078,391-1,393-3,482

19 Variable min Max skew c.r. kurtosis c.r. KL4 1,000 5,000 -,135 -,673-1,233-3,082 KL5 1,000 5,000 -,131 -,656-1,311-3,277 H1 1,000 5,000,289 1,447-1,181-2,953 H2 1,000 5,000 -,056 -,278 -,901-2,252 H3 1,000 5,000,073,367-1,067-2,667 Multivariate -3,754 -,740 Sumber: Hasil Perhitungan Amos tahun 2016 Berdasarkan Tabel 4.14 diatas terlihat bahwa tidak terdapat nilai CR yang berada diluar + 2,58 jadi dapat disimpulkan secara univariate sudah baik, dengan demikian data tersebut terbukti terdistribusi secara normal Evaluasi atas Multikolinearitas dan Singularitas Evaluasi atas Multikolinearitas dan Singularitas digunakan untuk melihat apakah pada data penelitian terdapat multikolinearitas (multicollinearity) atau singularitas (singularity) dalam kombinasi-kombinasi variabel, maka yang perlu diamati adalah determinan dari matriks kovarians sampelnya. Adanya multikolinearitas dan singularitas dapat diketahui melalui nilai determinan matriks kovarians yang benar-benar kecil, atau mendekati nol (Tabachnick & Fidell, 1998 dalam Ferdinand, 2006). Berdasarkan hasil pengolahan data pada penelitian ini, nilai determinan matriks kovarian sampel sebagai berikut: Determinant of sample covariance matrix = 0, Hasil tersebut menunjukkan bahwa nilai determinan matriks kovarians sampel adalah mendekati dari nol. Sehingga dapat dikatakan bahwa data penelitian yang digunakan tidak terdapat multikolinearitas dan singularitas. Terbebasnya data dari penyimpangan multikolinearitas dan singularitas menunjukkan bahwa data layak untuk digunakan pada penelitian.

20 4.2.4 Evaluasi atas Outlier Outlier merupakan observasi atau data yang memiliki karakteristik unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari observasi-observasi yang lain dan muncul dalam bentuk ekstrim, baik untuk sebuah variabel tunggal maupun variabel-variabel kombinasi (Hair et al, 1998). Adapun outliers dapat dievaluasi yaitu analisis terhadap univariate outliers. Evaluasi atas outlier univariate disajikan pada bagian berikut: Evaluasi Univariate Outlier Outlier merupakan observasi dengan nilai-nilai ekstrim baik secara univariat maupun multivariat yang muncul karena kombinasi karakteristik unik yang dimilikinya dan terlihat sangat jauh berbeda dari observasi-observasi lainnya. Pengujian ada tidaknya univariate outlier dilakukan dengan menganalisis nilai Zskor dari data penelitian yang digunakan. Apabila terdapat nilai Zskor dari data penelitian yang digunakan. Apabila terdapat nilai Zskor yang lebih besar ± 3,0 maka akan dikategorikan sebagai outlier. Pengujian univariate outlier ini menggunakan bantuan program SPSS

21 Tabel 4.15 Univariate outlier Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Zscore(H1) Zscore(H2) Zscore(H3) Zscore(KL1) Zscore(KL2) Zscore(KL3) Zscore(KL4) Zscore(KL5) Zscore(KP1) Zscore(KP2) Zscore(KP3) Zscore(CM1) Zscore(CM2) Zscore(CM3) Zscore(K1) Zscore(K2) Zscore(K3) Zscore(LK1) Zscore(LK2) Zscore(LK3) Zscore(LK4) Valid N (listwise) 150 Sumber: Hasil Perhitungan SPSS tahun 2016 Berdasarkan hasil pengolahan data untuk pengujian ada tidaknya outlier terdapat pada Tabel 4.15 diatas dapat ditunjukkan bahwa data tidak terjadi problem outlier univariate. Apabila pada data tersebut terdapat outlier univariate tidak akan dihilangkan dari analisis karena data tersebut menggambarkan keadaan yang

22 sesungguhnya dan tidak ada alasan khusus dari profil responden yang menyebabkan harus dikeluarkan dari analisis tersebut (Ferdinand, 2006) Evaluasi Multivariate Outlier Outlier merupakan observasi atau data yang memiliki karakeristik unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari observasi-observasi yang lain dan muncul dalam bentuk nilai ekstrim, baik untuk sebuah variabel tunggal maupun variabel-variabel kombinasi (Hair et.al., 1995). Adapun outliers dapat dievaluasi dengan dua cara, yaitu analisis terhadap univariate outliers dan analisis terhadap multivariate outliers (Hair et.al., 1995). Uji Mahalanobis Distance dihitung dengan menggunakan nilai chi-square pada derajat bebas sebesar 21 (jumlah indikator) pada tingkat p < 0,01 dengan menggunakan rumus X 2 (21;0,01) = 38,932. Hasil analisis ada tidaknya multivariate outliers disajikan pada Tabel 4.17 berikut ini: Tabel 4.16 Observations farthest from the centroid (Mahalanobis distance) (Group number 1) Observation number Mahalanobis d-squared p1 p ,434,033, ,650,039, ,613,040, ,408,042, ,019,046, ,728,049, ,580,051, ,488,052, ,183,056, ,647,064, ,673,079, ,612,080, ,144,089, ,415,104, ,327,106, ,202,109, ,996,114,550

23 Observation number Mahalanobis d-squared p1 p ,677,122, ,740,148, ,692,149, ,267,162, ,074,168, ,866,175, ,434,190, ,931,209, ,804,214, ,803,214, ,670,219, ,414,230, ,186,239, ,056,245, ,841,254, ,723,259, ,710,260, ,442,272, ,321,278, ,229,282, ,206,283, ,998,293, ,954,295, ,703,308, ,667,309, ,662,310, ,660,310, ,629,311, ,574,314, ,502,318, ,431,321, ,345,326, ,193,334, ,780,356, ,766,357, ,675,362, ,657,363, ,563,368, ,545,369, ,527,370, ,462,373,397

24 Observation number Mahalanobis d-squared p1 p ,421,376, ,218,387, ,059,396, ,894,406, ,846,408, ,787,412, ,749,414, ,562,425, ,458,431, ,400,435, ,339,438, ,124,451, ,871,467, ,634,482, ,566,486, ,536,488, ,525,488, ,514,489, ,481,491, ,453,493, ,425,494, ,413,495, ,317,501, ,199,509, ,175,510, ,109,514, ,025,520, ,876,529, ,864,530, ,825,532, ,716,539, ,600,547, ,531,551, ,522,552, ,403,559, ,361,562, ,359,562, ,285,567, ,274,568, ,245,569, ,743,602,083

25 Observation number Mahalanobis d-squared p1 p2 4 18,616,610,088 Sumber: Hasil Perhitungan Amos tahun 2016 Dari tabel diatas dapat diketahui bahwa tidak ada data yang mengalami outlier karena nilai chi square dengan derajat bebas 21 (jumlah indikator) pada tingkat signifikansi 0,01 yaitu 38,932 maka nilai mahalanobis yang melebihi 38,932 pada tabel terdapat outlier tetapi dalam penelitian tersebut diketahui bahwa tidak terjadi outlier pada data. Tetapi jika terdapat outlier pada tingkat multivariate dalam analisis ini tidak akan dihilangkan dari analisis karena data tersebut menggambarkan keadaan yang sesungguhnya dan tidak ada alasan khusus dari profil responden yang menyebabkan harus dikeluarkan dari analisis tersebut (Ferdinand, 2006) Interpretasi dan Modifikasi Model Selanjutnya tahap terakhir ini dilakukan interpretasi model dan memodifikasi model yang tidak memenuhi syarat pengujian. Setelah model diestimasi, residualnya harus kecil dan mendekati nol dan distribusi frekuensi dari kovarian residual harus bersifat simetrik. Untuk batas keamanan terhadap jumlah residual adalah 5 %. Bila jumlah residual lebih besar dari 5 % dari semua residual kovarians yang dihasilkan oleh model, maka sebuah modifikasi perlu dipertimbangkan dengan catatan ada landasan teoritis. Cut off value dengan rentang -2,58 sampai dengan 2,58 dapat digunakan untuk menilai signifikan tidaknya residual yang dihasilakan oleh model. Data standardized residual covariances yang diolah dengan program AMOS dapat dilihat pada tabel berikut ini :

26 Tabel 4.17 Standart Residual Covariant Sumber: Hasil Perhitungan Amos tahun 2016

27 Dari tabel tersebut tidak satupun nilai standardized residual covariances yang berada diatas rentang -2,58 sampai 2,58. Dengan demikian model ini tidak memerlukan adanya modifikasi yang berarti Uji Validitas Pada SEM untuk menguji apakah setiap indikator valid dengan menggunakan convergent validity. Sebuah indikator dimensi menunjukkan validitas konvergen yang signifikan apabila koefisien variabel indikator itu lebih besar dua kali dari standar errornya (Anderson & Gerbing, 1988 dalam Ferdinand, 2006). Bila setiap indikator memiliki Critical Ratio yang nilainya dua kali lebih besar dari standar errornya, hal ini menunjukkan bahwa indikator itu secara valid mengukur apa yang seharusnya diukur dalam model yang diajukan. Tabel 4.18 Uji Validitas Regression Weights: (Group number 1 Default model) Estimate S.E. C.R. P Label Kepuasan <--- Harga,330,133 2,483,013 par_16 Kepuasan <--- Kualitas_layanan,203,083 2,452,014 par_17 Kepuasan <--- Kepercayaan,240,122 1,964,050 par_18 Kepuasan <--- Citra_Merek,276,128 2,163,031 par_19 Loyalitas <--- Harga,287,112 2,564,010 par_20 Loyalitas <--- Kepuasan,425,084 5,038 *** par_21 Loyalitas <--- Kualitas_layanan,332,072 4,640 *** par_22 Loyalitas <--- Kepercayaan -,083,099 -,836,403 par_23 Loyalitas <--- Citra_Merek -,052,104 -,500,617 par_24 H3 <--- Harga 1,000 H2 <--- Harga,841,086 9,804 *** par_1 H1 <--- Harga 1,149,092 12,465 *** par_2 KL5 <--- Kualitas_layanan 1,000 KL4 <--- Kualitas_layanan,982,068 14,440 *** par_3 KL3 <--- Kualitas_layanan 1,076,075 14,387 *** par_4 KL2 <--- Kualitas_layanan 1,082,074 14,654 *** par_5 KL1 <--- Kualitas_layanan,991,076 13,047 *** par_6 KP3 <--- Kepercayaan 1,000

28 Estimate S.E. C.R. P Label KP2 <--- Kepercayaan 1,021,088 11,611 *** par_7 KP1 <--- Kepercayaan,992,093 10,700 *** par_8 CM3 <--- Citra_Merek 1,000 CM2 <--- Citra_Merek 1,023,082 12,498 *** par_9 CM1 <--- Citra_Merek,957,083 11,596 *** par_10 K3 <--- Kepuasan 1,000 K2 <--- Kepuasan 1,019,056 18,031 *** par_11 K1 <--- Kepuasan 1,052,054 19,312 *** par_12 LK4 <--- Loyalitas 1,000 LK3 <--- Loyalitas 1,020,080 12,815 *** par_13 LK2 <--- Loyalitas,882,086 10,314 *** par_14 LK1 <--- Loyalitas,980,083 11,778 *** par_15 Sumber: Hasil Perhitungan Amos tahun 2016 Data yang ditunjukkan pada tabel 4.18 menunjukkan bahwa semua indikator menghasilkan nilai estimasi dengan critical ratio yang dua kali lebih besar dari standar errornya, maka dapat disimpulkan bahwa indikator variable yang digunakan adalah valid Uji Reliabilitas dan Variance Extracted Reliabilitas adalah ukuran konsistensi internal dari indikator-indikator sebuah variabel bentukan yang menunjukkan derajat sampai dimana masing-masing indikator itu mengindikasikan sebuah bentuk yang umum (Ghozali, 2008). Terdapat dua cara yang dapat digunakan yakni construct reliability dan variance extracted. Untuk construct reliability nilai cut-off yang disyaratkan 0,70 sedangkan untuk variance extracted nilai cut-off yang disyaratkan 0,50 (Ghozali,2008). Rumus yang digunakan untuk menghitung construct reliability adalah: Construct Reliability = Keterangan : ( ) ( ) - Standardized loading diperoleh langsung dari standardized loading untuk tiaptiap indikator.

29 - Σej adalah measurement error =1 (standardized loading) 2 Adapun rumus yang digunakan untuk menghitung variance extracted adalah sebagai berikut: Variance extracted = Keterangan : - Standardized loading diperoleh langsung dari standardized loading untuk tiaptiap indikator. - Σej adalah measurement error =1 (standardized loading) 2 Tabel 4.19 Perhitungan Construct reliability dan Variance extracted Variabel Indikator Standar Loading Standar Loading ² 1- Standar Loading Construct Reliability Variance Extraced Harga H3 0,842 0, , Harga H2 0,737 0, , Harga H1 0,873 0, , , , Kualitas layanan Kualitas layanan Kualitas layanan Kualitas layanan Kualitas layanan KL5 0,854 0, , KL4 0,876 0, , KL3 0,886 0, , KL2 0,899 0, , KL1 0,836 0, , , , Kepercayaan KP3 0,827 0, , Kepercayaan KP2 0,849 0, , , , Kepercayaan KP1 0,82 0,6724 0,3276

30 Citra Merek CM3 0,844 0, , Citra Merek CM2 0,872 0, , , , Citra Merek CM1 0,817 0, , Kepuasan K3 0,926 0, , Kepuasan K2 0,898 0, , , , Kepuasan K1 0,924 0, , Loyalitas LK4 0,81 0,6561 0,3439 Loyalitas LK3 0,894 0, , Loyalitas LK2 0,763 0, , Loyalitas LK1 0,84 0,7056 0,2944 Sumber: Hasil Perhitungan Amos tahun , , Dari tabel diatas dapat diketahui bahwa nilai reliabilitas konstruk berada diatas 0,70 yang berarti bahwa instrument reliable dan nilai variance extracted telah melebihi syarat cut off value minimal 0,50 yang berarti bahwa indikator-indikator yang digunakan sebagai observed variabel relatif mampu menjelaskan variabel endogen yang dibentuknya Uji Hipotesis Pengujian hipotesis ini didasarkan atas pengolahan data penelitian dengan menggunakan analisis SEM, dengan cara menganalisis nilai regresi (Regression Weight Analisis Structural Equation Modeling) pengujian hipotesis ini adalah dengan menganalisis nilai Critical Ratio (CR) dan nilai probability (P) hasil olah data, dibandingkan dengan batasan statistik yang disyaratkan yaitu diatas 1,96 untuk nilai CR dan dibawah 0,05 untuk nilai P (probabilitas).

31 Tabel 20 Regression Weights: (Group number 1-Default model) Sumber : Hasil Perhitungan AMOS, 2016 Apabila hasil olah data menunjukan nilai yang memenuhi syarat tersebut maka hipotesis penelitian yang diajukan dapat diterima. Secara rinci pengujian hipotesis penelitian akan dibahas secara bertahap sesuai dengan hipotesis yang telah diajukan pada penelitian ini yaitu sembilan hipotesis yang selanjutnya pembahasan dilakukan dibagian berikut: Pengaruh Harga Terhadap Kepuasan Konsumen Hipotesis 1 pada penelitian ini adalah Harga berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan konsumen. Berdasarkan dari pengolahan data diketahui bahwa nilai CR pada pengaruh antara Harga terhadap kepuasan tampak pada tabel adalah sebesar 2,483 dengan nilai P sebesar 0,013. Hasil dari kedua nilai ini memberikan informasi bahwa pengaruh variabel harga terhadap kepuasan konsumen dapat diterima, karena memenuhi syarat diatas 1,96 untuk CR dan dibawah 0,05 untuk nilai P, dengan demikian dapat dikatakan bahwa hipotesis 1 penelitian ini diterima.

32 Pengaruh Kualitas Layanan Terhadap Kepuasan Konsumen Hipotesis 2 pada penelitian ini adalah Kualitas Layanan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan konsumen. Berdasarkan dari pengolahan data diketahui bahwa nilai CR pada pengaruh antara Kualitas layanan terhadap kepuasan tampak pada tabel adalah sebesar 2,452 dengan nilai P sebesar 0,014. Hasil dari kedua nilai ini memberikan informasi bahwa pengaruh variabel kualitas layanan terhadap kepuasan konsumen dapat diterima, karena memenuhi syarat diatas 1,96 untuk CR dan dibawah 0,05 untuk nilai P, dengan demikian dapat dikatakan bahwa hipotesis 2 penelitian ini diterima Pengaruh Kepercayaan Terhadap Kepuasan Konsumen Hipotesis 3 pada penelitian ini adalah Kepercayaan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan konsumen. Berdasarkan dari pengolahan data diketahui bahwa nilai CR pada pengaruh antara Kepercayaan terhadap kepuasan tampak pada tabel adalah sebesar 1,964 dengan nilai P sebesar 0,050. Hasil dari kedua nilai ini memberikan informasi bahwa pengaruh variabel Kepercayaan terhadap kepuasan konsumen dapat diterima, karena memenuhi syarat diatas 1,96 untuk CR dan dibawah 0,1 untuk nilai P, dengan demikian dapat dikatakan bahwa hipotesis 3 penelitian ini diterima Pengaruh Citra Merek Terhadap Kepuasan Konsumen Hipotesis 4 pada penelitian ini adalah Citra Merek berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan konsumen. Berdasarkan dari pengolahan data diketahui bahwa nilai CR pada pengaruh antara Citra Merek terhadap kepuasan tampak pada tabel adalah sebesar 2,163 dengan nilai P sebesar 0,031. Hasil dari kedua nilai ini memberikan informasi bahwa pengaruh variabel Citra Merek terhadap kepuasan

33 konsumen dapat diterima, karena memenuhi syarat diatas 1,96 untuk CR dan dibawah 0,05 untuk nilai P, dengan demikian dapat dikatakan bahwa hipotesis 4 penelitian ini diterima Pengaruh Harga Terhadap Loyalitas Konsumen Hipotesis 5 pada penelitian ini adalah Harga berpengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas konsumen. Berdasarkan dari pengolahan data diketahui bahwa nilai CR pada pengaruh antara Harga terhadap loyalitas tampak pada tabel adalah sebesar 2,564 dengan nilai P sebesar 0,010. Hasil dari kedua nilai ini memberikan informasi bahwa pengaruh variabel harga terhadap loyalitas konsumen dapat diterima, karena memenuhi syarat diatas 1,96 untuk CR dan dibawah 0,05 untuk nilai P, dengan demikian dapat dikatakan bahwa hipotesis 5 penelitian ini diterima Pengaruh Kualitas Layanan Terhadap Loyalitas Konsumen Hipotesis 6 pada penelitian ini adalah Kualitas layanan berpengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas konsumen. Berdasarkan dari pengolahan data diketahui bahwa nilai CR pada pengaruh antara Kualitas layanan terhadap loyalitas tampak pada tabel adalah sebesar 4,640 dengan nilai P sebesar 0,000. Hasil dari kedua nilai ini memberikan informasi bahwa pengaruh variabel kualitas layanan terhadap loyalitas konsumen dapat diterima, karena memenuhi syarat diatas 1,96 untuk CR dan dibawah 0,05 untuk nilai P, dengan demikian dapat dikatakan bahwa hipotesis 6 penelitian ini diterima Pengaruh Kepercayaan terhadap Loyalitas Konsumen Hipotesis 7 pada penelitian ini adalah Kepercayaan berpengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas konsumen. Berdasarkan dari pengolahan data diketahui

34 bahwa nilai CR pada pengaruh antara Kepercayaan terhadap loyalitas tampak pada tabel adalah sebesar 0,836 dengan nilai P sebesar 0,403. Hasil dari kedua nilai ini memberikan informasi bahwa pengaruh variabel Kepercayaan terhadap loyalitas konsumen ditolak, karena tidak memenuhi syarat diatas 1,96 untuk CR dan dibawah 0,05 untuk nilai P, dengan demikian dapat dikatakan bahwa hipotesis 7 penelitian ini ditolak Pengaruh Citra Merek terhadap Loyalitas Konsumen Hipotesis 8 pada penelitian ini adalah Citra Merek berpengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas konsumen. Berdasarkan dari pengolahan data diketahui bahwa nilai CR pada pengaruh antara Citra Merek terhadap loyalitas tampak pada tabel adalah sebesar 0,500 dengan nilai P sebesar 0,617. Hasil dari kedua nilai ini memberikan informasi bahwa pengaruh variabel Citra Merek terhadap loyalitas konsumen ditolak, karena tidak memenuhi syarat diatas 1,96 untuk CR dan dibawah 0,05 untuk nilai P, dengan demikian dapat dikatakan bahwa hipotesis 8 penelitian ini ditolak Pengaruh Kepuasan terhadap Loyalitas Konsumen Hipotesis 9 pada penelitian ini adalah Kepuasan berpengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas konsumen. Berdasarkan dari pengolahan data diketahui bahwa nilai CR pada pengaruh antara Kepuasan terhadap loyalitas tampak pada tabel adalah sebesar 5,038 dengan nilai P sebesar 0,000. Hasil dari kedua nilai ini memberikan informasi bahwa pengaruh variabel kepuasan terhadap loyalitas konsumen dapat diterima, karena memenuhi syarat diatas 1,96 untuk CR dan dibawah 0,05 untuk nilai P, dengan demikian dapat dikatakan bahwa hipotesis 9 penelitian ini diterima.

35 Analisis pengaruh dilakukan untuk menganalisis kekuatan pengaruh antar konstruk baik pengaruh yang langsung dan tidak langsung. Efek langsung tidak lain adalah koefisien dari semua garis koeifisen dengan anak panah satu ujung, sedangkan efek tidak lngsung adalah efek yang muncul melalui sebuah variabel antara. Berdasarkan hasil koefisien dari structural equation modeling menunjukan pengaruh langsung dan tidak langsung dari semua faktor independen terhadap loyalitas konsumen. 0,07 0,13 Gambar 4.4 Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung Harga Gambar 4.4 menunjukkan bahwa pengaruh langsung harga ke loyalitas sebesar 0,07 dan pengaruh tidak langsung melalui kepuasan sebesar 0,13. Hal ini berarti bahwa harga harus memiliki kepuasan terlebih dahulu guna menentukan tingkat loyalitasnya. 0,12 0,09 Gambar 4.5 Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung Kualitas Layanan Gambar 4.5 menunjukkan bahwa pengaruh langsung kualitas layanan ke loyalitas sebesar 0,12 dan pengaruh tidak langsung melalui kepuasan sebesar 0,09.

36 Hal ini menandakan bahwa tingkat loyalitas konsumen dapat diukur secara langsung terhadap persepsi kualitas layanan yang diterima. 0,01 0,09 Gambar 4.6 Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung Kepercayaan Gambar 4.6 menunjukkan bahwa pengaruh langsung kepercayaan ke loyalitas sebesar 0,01 dan pengaruh tidak langsung melalui kepuasan sebesar 0,09. Hal ini berarti bahwa kepercayaan harus memiliki kepuasan terlebih dahulu guna menentukan tingkat loyalitasnya. 0,00 0,11 Gambar 4.7 Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung Citra Merek Gambar 4.7 menunjukkan bahwa pengaruh langsung Citra Merek ke loyalitas sebesar 0,00 dan pengaruh tidak langsung melalui kepuasan sebesar 0,11. Hal ini berarti bahwa citra merek harus memiliki kepuasan terlebih dahulu guna menentukan tingkat loyalitasnya. Untuk lebih jelasnya akan dijelaskan pada tabel berikut:

37 Tabel 4.21 Pengaruh Langsung dan Tidak langsung terhadap Loyalitas Konsumen Variabel Loading Faktor Pengaruh Langsung Pengaruh Tidak langsung Melalui Kepuasan Harga Loyalitas 0,266 0,07 0,13 Kualitas Layanan Loyalitas 0,348 0,12 0,09 Kepercayaan Loyalitas 0,074 0,01 0,09 Citra Merek Loyalitas 0,049 0,00 0,11 Sumber: Hasil Perhitungan Amos tahun 2016 Terlihat bahwa sebagian besar variabel independen yaitu harga, kepercayaan dan citra merek memilki nilai pengaruh tidak langsung yang lebih besar dari pengaruh langsungnya, hal ini menandakan bahwa sebuah loyalitas konsumen tidak bisa di ukur dari persepsinya mengenai harga, kepercayaan dan citra mereknya, melainkan harus memiliki kepuasan terlebih dahulu guna menentukan tingkat loyalitasnya. Sedangkan tidak demikian pada variabel independen Kualitas Layanan yang memiliki nilai pengaruh langsung yang lebih besar dari tidak langsungnya, hal ini menandakan bahwa tingkat loyalitas konsumen dapat diukur secara langsung terhadap persepsi kualitas layanan yang diterima. 4.3 Pembahasan Pengaruh Harga Terhadap Kepuasan Konsumen Hasil penelitian menunjukkan bahwa harga berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap kepuasan konsumen. Semakin tinggi persepsi responden terhadap harga, maka kepuasan konsumen akan semakin tinggi. Dalam penelitian ini, secara keseluruhan konsumen dalam membeli provider Smartfren memiliki persepsi yang baik mengenai harga yaitu dengan indikator harga yang bersaing dengan provider lain, harga yang sesuai dengan kualitas dan harga yang terjangkau.

38 Konsumen menggunakan harga sebagai persepsi atas kualitas yang akan didapatkan, berarti konsumen sebelum membeli sebuah layanan akan melihat atau membandingkan harga dari provider satu ke provider lainnya, mereka akan memilih provider dengan harga yang murah dan kualitas layanan yang baik artinya tidak lelet apabila digunakan untuk keperluan SMS, Telepon maupun Internet. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Suwandi et.al (2015) dan Wardhani (2012) yang menyatakan bahwa harga berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan konsumen Pengaruh Kualitas Layanan Terhadap Kepuasan Konsumen Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas layanan berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap kepuasan konsumen. Semakin tinggi persepsi responden terhadap kualitas layanan maka kepuasan konsumen akan semakin tinggi. Dalam penelitian ini, secara keseluruhan konsumen dalam menggunakan layanan provider smartfren memiliki persepsi yang baik mengenai kualitas layanan, yaitu dengan indikator terbesar yang dapat mempengaruhi kualitas layanan adalah emphaty (kepedulian), assurance (jaminan), reliability (keandalan), tangibles (bukti fisik), dan responsiveness (daya tanggap). Pada saat konsumen merasa bahwa provider Smartfren adalah jasa yang memberikan layanan terbaik dibandingkan dengan provider lain, maka konsumen akan lebih memilih Smartfren. Artinya kualitas layanan yang baik akan meningkatkan kepuasan konsumen. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Nugroho (2015), Ni Putu Sawitri et.al. (2013), Poppy Alvianolita Sanistasya (2015), Suwandi (2015), dan Akto Hariawan (2015) menunjukkan kesamaan penelitian

39 bahwa variabel kualitas layanan berpengaruh secara signifikan terhadap kepuasan konsumen dan loyalitas konsumen Pengaruh Kepercayaan Konsumen Terhadap Kepuasan Konsumen Hasil penelitian menunjukkan bahwa kepercayaan berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap kepuasan konsumen. Semakin tinggi persepsi responden terhadap kepercayaan konsumen maka kepuasan konsumen akan semakin tinggi. Dalam penelitian ini, secara keseluruhan konsumen dalam menggunakan provider smartfren memiliki persepsi yang baik mengenai kepercayaan, yaitu dengan indikator terbesar yang dapat mempengaruhi kepercayaan adalah memberikan jaminan atas kerahasiaan dalam berkomunikasi, mampu memenuhi kebutuhan dan keinginan konsumen, dan reputasi perusahaan. Hal ini menyebabkan konsumen Smartfren menjadi puas karena kerahasiaannya dalam berkomunikasi dan keinginan dan kebutuhan konsumennya terpenuhi dengan baik, untuk itu konsumen percaya kepada smartfren dan menimbulkan kepuasan. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Soegoto (2013) yang mengatakan bahwa kepercayaan berpengaruh secara signifikan terhadap kepuasan konsumen Pengaruh Citra Merek Terhadap Kepuasan Konsumen Hasil penelitian menunjukkan bahwa citra merek berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap kepuasan konsumen. Semakin tinggi persepsi responden terhadap citra merek maka kepuasan konsumen akan semakin tinggi. Dalam penelitian ini, secara keseluruhan citra merek memiliki persepsi yang baik dengan

40 indikator kualitas merek, merek yang sangat familier, dan kemudahan dalam memperoleh. Hal ini menunjukkan bahwa merek Smartfren sudah dikenal dan diketahui masyarakat, karena jaringan Smartfren tersebar dimana-mana sehingga masyarakat dapat memperoleh sim card smartfren dimana-mana. Hal ini membuat konsumen menjadi puas dalam menggunakan smartfren. Menurut Kotler dan Keller (2008) konsumen memiliki anggapan bahwa citra perusahaan akan mempengaruhi citra merek suatu produk maupun jasa yang dihasilkan, citra merek dibangun melalui kualitas produk yang baik yang akan mempengaruhi loyalitas merek tersebut. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Suwandi et.al (2015) yang menyatakan bahwa citra merek berpengaruh signifikan terhadap kepuasan konsumen Pengaruh Harga Terhadap Loyalitas Konsumen Hasil penelitian menunjukkan bahwa harga berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap loyalitas konsumen. Semakin tinggi persepsi responden terhadap harga maka loyalitas konsumen akan semakin tinggi. Dalam penelitian ini, secara keseluruhan konsumen dalam membeli layanan provider smartfren memiliki persepsi yang baik mengenai harga, yaitu dengan indikator terbesar yang dapat mempengaruhi harga adalah harga yang bersaing denga provider lain, harga yang sesuai dengan kualitas dan harga yang terjangkau. Konsumen menggunakan harga sebagai persepsi atas kualitas yang akan didapatkan, berarti konsumen sebelum membeli sebuah layanan akan melihat atau membandingkan harga dari provider satu ke provider lainnya.

41 Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Suwandi et.al (2015) yang menyatakan bahwa harga berpengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas konsumen Pengaruh Kualitas Layanan Terhadap Loyalitas Konsumen Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas layanan berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap loyalitas konsumen. Semakin tinggi persepsi responden terhadap kualitas layanan maka loyalitas konsumen akan semakin tinggi. Dalam penelitian ini, secara keseluruhan konsumen dalam membeli layanan provider smartfren memiliki persepsi yang baik mengenai kualitas layanan, yaitu dengan indikator terbesar yang dapat mempengaruhi kualitas layanan adalah emphaty (kepedulian), assurance (jaminan), reliability (keandalan), tangibles (bukti fisik), dan responsiveness (daya tanggap). Pada saat konsumen merasa bahwa provider Smartfren adalah jasa yang memberikan layanan terbaik dibandingkan dengan provider lain, maka konsumen akan lebih memilih Smartfren. Artinya kualitas layanan yang baik akan meningkatkan kepuasan konsumen sehingga apabila konsumen puas maka konsumen akan melakukan pembelian ulang dan menjadi loyal. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Novemy, 2014 yang menyimpulkan bahwa peningkatan kualitas layanan akan meningkatkan loyalitas konsumen. Selanjutnya penelitian oleh Adi Wahyu Nugroho dan Budi sudaryanto (2013), Ni Putu Sawwitri et.al. (2013), Poppy Alvianolita Sanistasya (2015), Suwandi (2015), Novemy Triyandari Nugroho (2015), Akto Hariawan (2015) dan Arifatul Fahmi (2015) menunjukkan kesamaan penelitian bahwa

42 variabel kualitas layanan berpengaruh secara signifikan terhadap loyalitas konsumen Pengaruh Kepercayaan Konsumen Terhadap Loyalitas Konsumen Hasil penelitian menunjukkan bahwa kepercayaan berpengaruh secara negatif dan tidak signifikan terhadap loyalitas konsumen. Hal ini dapat diartikan bahwa kepercayaan tidak dapat mempengaruhi loyalitas konsumen. Konsumen harus percaya kemudian merasa puas terlebih dahulu dalam mengunakan layanan smartfren kemudian konsumen menjadi loyal, karena kepercayaan saja tidak cukup untuk membuat konsumen menjadi loyal. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Nariswari et.al. (2012) dan Fasochah et.al (2013) yang menyatakan bahwa kepercayaan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap loyalitas konsumen Pengaruh Citra Merek Terhadap Loyalitas Konsumen Hasil penelitian menunjukkan bahwa citra merek berpengaruh secara negatif dan signifikan terhadap loyalitas konsumen. Hal ini dapat diartikan bahwa citra merek tidak dapat mempengaruhi loyalitas konsumen. Citra merek yang bagus tidak menjamin konsumen menjadi loyal, konsumen akan loyal apabila citra merek baik kemudian konsumen akan mengalami kepuasan sehingga menjadikan konsumen loyal. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Suwandi et.al (2015) yang menyatakan bahwa citra merek berpengaruh tidak signifikan terhadap loyalitas konsumen.

43 4.3.9 Pengaruh Kepuasan Konsumen Terhadap Loyalitas Konsumen Hasil penelitian menunjukkan bahwa kepuasan konsumen berpengaruh secara signifikan terhadap loyalitas konsumen. Berdasarkan data yang diperoleh dari jawaban responden pada kuesioner, secara keseluruhan konsumen dalam menggunakan provider smartfren memiliki persepsi yang baik mengenai kepuasan. Hal ini dapat diartikan bahwa kepuasan dapat mempengaruhi loyalitas konsumen. Berdasarkan hasil statistik yang diperoleh indikator terbesar yang dapat mempengaruhi kepuasan adalah kepuasan menyeluruh, harapan, dan pengalaman. Hal ini menyebabkan konsumen smartfren menjadi puas karena konsumen merasa puas dengan semua layanan smartfren, layanan smartfren yang sesuai dengan harapan konsumen dan pengalaman konsumen selama menggunakan smartfren. Hal tersebut merupakan faktor yang dapat mempengaruhi loyalitas konsumen, setelah konsuumen puas maka konsumen akan loyal terhadap provider Smartfren. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Adi Wahyu Nugroho dan Budi Sudaryanto (2013), Deny Irawan dan Edwin Japarianto (2013), Ni Putu Sawitri et.al. (2013), Siti dan Harwin (2015), dan Hariawan (2015) menunjukkan hasil bahwa kepuasan konsumen berpengaruh secara signifikan terhadap loyalitas konsumen.