ANALISA DATA DAN PEMBAHASAN. Penelitian ini bertujuan untuk meneliti adanya pengaruh Online customer

BAB IV ANALISA DATA DAN PEMBAHASAN Penelitian ini bertujuan untuk meneliti adanya pengaruh Online customer service quality, Online system information quality, Banking service product quality, dan Overall Internet Banking Service Quality, terhadap Customer Satisfaction (Kepuasan Nasabah) terhadap pelayanan e-banking bank BCA di Universitas Mercu Buana Jakarta. Oleh sebab itu telah bagikan kuesioner sebanyak 200 responden pengguna e-banking di kampus Mercu Buana Menteng. 4.1. Gambaran Umum PT Bank Central Asia berawal dari sebuah usaha dagang bernama NV Knitting Factory di Semarang yang didirikan pada tanggal 10 Agustus 1955, dengan akte notaris no 38, kongsi dagang ini kemudian berkembang menjadi N.V Bank Central Asia, yang pertama kali beroperasi di pusat perniagaan di jalan Asemka pada tanggal 21 Februari 1957. Pada tanggal 18 maret 1960 dikukuhkan menjadi PT. Bank Central Asia, dimana berbentuk perseroan terbatas dengan modal awal sebesar Rp 600.000,- dan bertujuan untuk melayani kebutuhan pendanaan bagi masyarakat pedagang kecil yang saat itu sedang tumbuh di Jakarta. 51 1

2 Sejak pertengahan tahun 1970-an, Bank Central Asia mulai berkembang pesat, pada tahun inilah dapat dikatakan merupakan era cepat landas PT Bank Central Asia. Pada tahun 1974 misalnya, Bank Centrak Asia bersama-sama lembaga keuangan terkemuka dari Jepang, Inggris, dan Hongkong mulai menjalin mendirikan lembaga keuangan bukan Bank (LKBB) yang dinamakan PT Multi National Finance Coorporation (Multicor). PT Bank Centra Asia menjadi pemegang saham terbesar di Multicor sebesar 51% dari total saham. Dengan kerja sama yang dilakukan oleh Bank Central Asia dan disertai dengan pengelolaan yang professional, sumber dana dan jangkauan PT Bank Central Asia menjadi luas dengann asset yang cukup besar yaitu Rp 12,8 Milyar pada tahun 1977. PT Bank Central Asia mulai menunjukkan diri sebagai bank yang menguasai pasar perbankan. Bank Central Asia terus berkembang ke berbagai propinsi atau daerah-daerah yang belum banyak dijangkau bank lain. Tahun 1977 status bank devisa diperoleh Bank Central Asia, sejak saat itu berbagai macam transaksi valuta asing dan ekspor-impor dapat dilayani oleh PT Bank Central Asia. Kondisi itu membuat PT Bank Central Asia masuk dalam bank swasta papan atas dan terkemuka berstatus bank devisa. Pada tahun 1981 PT Bank Central Asia bersama-sama dengan Japan leasing corporation dan the long term of Japan, Ltd mendirikan PT Central Sari Metropolitan Leasing, yaitu perusahaan yang bergerak di bidang pembiayaan, dalam patungan ini PT Bank Central Asia menguasai 30%-35% sahamnya.

3 Pada tahun 1986 PT Bank Central Asia mulai membuka cabang di luar negeri, yang pertama adalah di Nassau Bahamas kemudian yang kedua di China Town New York Amerika Serikat. Menanggapi semakin banyaknya kebutuhan maka PT Bank Central Asia membuka cabang ketiga di London Sebago Kantor perwakilan. Perkembangan selanjutnya pada tahun 1988 PT Bank Central Asia mendapatkan ijin untuk mengeluarkan Bank Central Asia Visa Travellers Cheques. Selain itu melalui kerja sama dengan The Long Term Credit Bank of Japan,Ltd, mendirikan LTCB Central Asia, dengan komposisi kepemilikan saham 15% dimiliki Bank Central Asia dan 85% sisanya milik mitra kerja sama dari Jepang. Bank ini didirikan untuk memberikan pinjaman jangka panjang pada sektor industri yang berorientasi pada ekspor non migas. Memasuki tahun 1992 merupakan era konsolidasi bagi Bank Central Asia, Peningkatan kualitas pelayanan semakin diupayakan untuk lebih memenuhi kebutuhan nasabah, terbukti dengan asset Bank Central Asia pada akhir desember 1992 telah mencapai Rp 41,1 Triliun dengan jumlah jaringan kantor cabang sebanyak 439 kantor cabang dalam negeri dan 7 kantor cabang luar negeri. Berkaitan dengan kebijakan perbankan pada tanggal 27 Oktober 1988 yang memberikan keleluasaan bagi bank-bank swasta nasional, Bank Perkreditan Rakyat (BPR), Bank Asing untuk memberikan atau membuka kantor-kantor baru atau kantor cabang baru.

4 Prioritas utama bank BCA adalah tetap mempertahankan posisi BCA sebagai salah satu institusi penyedia layanan transaksi dan pembayaran yang terdepan di Indonesia. Layanan perbankan yang nyaman, aman, dan andal merupakan faktor penting dalam membangun hubungan dengan nasabah dan dalam memperkuat posisi BCA sebagai bank transaksi. Adapun Visi dan Misi PT Bank Central Asia Tbk.adalah sebagai berikut: VISI Bank pilihan utama andalan masyarakat, yang berperan sebagai pilar penting perekonomian Indonesia. MISI Membangun institusi yang unggul di bidang penyelesaian pembayaran dan solusi keuangan bagi nasabah bisnis dan perseorangan. Memahami beragam kebutuhan nasabah dan memberikan layanan finansial yang tepat demi tercapainya kepuasan optimal bagi nasabah. Meningkatkan nilai francais dan nilai stakeholder BCA.

5 4.1.1. Produk Layanan Internet Banking Bank BCA Perbankan elektronik atau e-banking atau kita kenal dengan istilah internet banking ini adalah melakukan transaksi, pembayaran, dan transaksi lainya melalui internet dengan website milik bank yang dilengkapi system keamanan. Saat ini sebagian besar layanan perbankan elektronik terkait langsung dengan rekening bank. Jenis layanan internet banking BCA meliputi online banking dengan jenis transaksi transfer dana, informasi saldo, mutasi rekening, informasi nilai tukar, pembayaran tagihan, dan pembelian belanja online salah satunya dengan menggunakan BCAKlikPay, yang bisa di lakukan melalui klik BCA maupun m- banking (mobile banking) yaitu layanan perbankan yang dapat diakses langsung menggunakan telepon seluler GSM maupun berbasis Android. Selain BCA mobile layanan internet banking bank BCA juga menyediakan layanan aplikasi online dalam pembukaan rekening tahapan, tapres, dan BCA Dollar, serta aplikasi onlie lainya seperti registrasi tagihan elektronik, permohonan tagihan elektronik, perubahan email hingga pergantian password pada e-statement kartu kredit BCA, hal ini menjadi solusi menghemat waktu dan tenaga daripada harus antri di bagian customer service. E-banking menawarkan kemudahan dalam bertransaksi dan memberikan layanan perbankan melalui internet banking akan memiliki keuntungan lebih murah dibandingkan membuka kantor cabang atau membuat mesin ATM.

6 4.2. Karateristik Responden Berikut dijelaskan karateristik responden yang telah mengisi kuesioner penelitian. Responden tersebut meliputi : 4.2.1. Karateristik Berdasarkan Jenis Kelamin Data karateristik responden berdasarkan jenis kelamin dapat dilihat pada gambar diagram Pie berikut : Tabel 4.1 Karateristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin Sumber : Data Hasil Kuesioner Dari diagram diatas berdasarkan jenis kelamin responden dapat dilihat bahwa yang paling banyak mengisi kuesioner ini adalah responden wanita. 4.2.2. Karateristik Berdasarkan Umur Pie berikut : Data karateristik responden berdasarkan umur dapat dilihat pada diagram

7 Tabel 4.2 Karateristik Responden berdasarkan Umur Sumber : Data Hasil Kuesioner Dari data diagram berdasarkan umur responden diatas dapat dilihat bahwa rata-rata responden yang mengisi kuesioner ini adalah responden yang berumur 21-25 Tahun. 4.2.3. Karateristik Berdasarkan Pekerjaan Dari data diagram Pie berdasarkan jenis pekerjaan responden dibawah ini dapat dilihat bahwa rata-rata responden yang mengisi kuesioner ini adalah responden yang bekerja sebagai karyawan. Data karateristik responden berdasarkan pekerjaan dapat dilihat pada diagram Pie berikut :

8 Tabel 4.3 Karateristik Berdasarkan Pekerjaan PEKERJAAN Karyawan 22% 18% 17% 43% Wiraswasta Ibu Rumah Tangga Lain-Lain Sumber : Data Hasil Kuesioner 4.2.4. Karateristik Berdasarkan Intensitas Penggunaan Internet Banking. Data karateristik responden berdasarkan penggunaan internet banking dalam satu bulan dapat dilihat pada diagram Pie berikut : Tabel 4.4 Karateristik responden berdasarkan intensitas penggunaan e-banking. Intensitas Penggunaan Internet Banking 37% 13% 24% 26% 1-10 Kali 11-20 Kali 21-30 Kali > 30 Kali Sumber : Data Hasil Kuesioner

9 Dari data penggunaan internet banking dalam satu bulan responden diatas dapat dilihat bahwa rata-rata responden yang mengisi kuesioner melakukan transaksi via internet banking sebanyak 20 30 kali dalam satu bulan. 4.3. Gambaran Mengenai Jawaban Responden Terhadap Pertanyaan Kuesioner Pada Setiap Variabel yang Diteliti Analisis ini dilakukan untuk mendapatkan gambaran deskriptif mengenai responden penelitian ini, khususnya mengenai variable-variabel penelitian yang digunakan. Analisis ini dilakukan untuk mengisi teknis analisis deskriptif. Untuk menggambarkan persepsi responden atas item-item pertanyaan yang diajukan. Pada penelitian ini, pengukuranya menggunakan skala ordinal dengan asumsi angka minimum 1 (satu) sangat tidak setuju dan tertinggi 5 (lima) sangat setuju. 4.3.1. Online Customer Service Quality Variabel Online Customer Service Quality diukur dengan menggunakan 11 indikator. Berikut adalah hasil pengolahan data kuesioner pengukuran variabel Online Customer Service Quality yang disajikan dibawah ini, terlihat bahwa kualitas layanan jasa online e-banking memiliki peluang untuk meningkatkan kualitas pelayanannya. Hal ini bisa dilihat dari banyaknya responden yang menjawab netral (N), setuju (S), dan diikuti oleh banyaknya responden yang menjawab sangat setuju (SS). Dengan data lengkapnya sebagai berikut:

10 Tabel 4.5 Jawaban Online Customer Service Quality No. Indikator Jawaban Responden Online Customer Service Quality SS S N TS STS 1 Web site intenet banking mampu memberikan informasi yang berharga kepada 38 93 41 28 0 nasabah. 2 Web site internet banking memungkinkan nasabah mencari informasi dengan cepat. 75 104 0 0 21 3 Web site internet banking penampilannya dirancang sangat menarik. 50 99 51 0 21 4 Dengan internet banking, nasabah dapat memperoleh apa yang dijanjikan bank dengan waktu yang cepat. 79 87 34 0 0 5 Internet banking dapat memberikan bantuan/solusi kepada nasabah secara cepat. 78 71 32 19 0 6 Melalui internet banking, saya dapat mendapatkan layanan seperti apa yang 84 95 21 0 0 dikatakan oleh karyawan bank. 7 Melalui internet banking, nasabah dapat memperoleh layanan secara tepat. 90 76 34 0 0 8 Karyawan internet banking sangat menarik 47 88 46 19 0 hati 9 Karyawan internet banking memahami apa yang diinginkan nasabah. 66 100 34 0 0 10 Karyawan internet banking dapat memberikan perhatian pribadi kepada nasabah. 11 Karyawan internet banking memiliki jam kerja yang penuh, sehingga setiap saat dapat memberikan bantuan kepada nasabah. 1 166 12 21 0 46 108 12 34 0 Sumber : Data Hasil Kuesioner

11 4.3.2. Online System Information Quality Variabel Online System Information Quality diukur dengan menggunakan 14 indikator. Dengan data sebagai berikut: Tabel 4.6 Jawaban Online System Information Quality No. Indikator Jawaban Responden SS S N TS STS Online System Information Quality 1 Tata letak penampilan informasi dalam web e-banking mudah untuk dimengerti dan dipahami. 27 127 46 0 0 2 Nasabah dapat dengan mudah log in ke web e-banking 55 124 0 21 0 3 Untuk menggunakan internet banking, diperlukan upaya yang tidak bertele-tele. 50 117 12 21 0 4 Transaksi melalui internet banking sangat mudah. 49 130 21 0 0 5 Waktu tunggu dalam mencari informasi pada penggunaan internet banking sangat singkat sekali. 68 111 21 0 0 6 Transaksi melalui internet banking sangat akurat 47 115 38 0 0 7 Informasi yang disajikan dalam web site internet banking sangat akurat. 47 132 21 0 0 8 Setiap transaksi internet banking selalu ditangani secara akurat. 35 144 21 0 0 9 Melalui internet banking, informasi pribadi nasabah tidak disalah gunakan. 35 118 47 0 0 10 Saya merasa aman bertransaksi melalui e-banking. 67 86 47 0 0 11 Saya merasa bahwa risiko bertransaksi melalui internet banking sangat rendah. 35 132 12 21 0 12 Melalui internet banking, informasi-informasi nasabah yang sifatnya sensitif sangat terlindungi. 43 107 50 0 0 13 Melalui internet banking, informasi nasabah akan terdokumentasi dengan baik dan jelas. 35 132 33 0 0 14 Website internet banking sangat atraktif. 61 106 33 0 0 Sumber : Data Hasil Kuesioner

12 Melihat dari data yang disajikan diatas terlihat bahwa kondisi yang terjadi pada responden adalah banyak yang mengharapkan kualitas system informasi yang diberikan bank BCA dalam memberikan layanan secara online dapat memberikan kemudahan bagi nasabah dan meminimalisasi resiko dalam bertransaksi menggunakan internet banking. Hal ini bisa dilihat dari banyaknya responden yang menjawab Setuju (S), Netral (N) dan diikuti oleh banyaknya responden yang menjawab sangat setuju (SS). 4.3.3. Banking Service Product Quality Variabel Banking Service Product Quality diukur dengan menggunakan 5 indikator. Dengan data sebagai berikut: Tabel 4.7 Jawaban Banking Service Product Quality No Indikator Jawaban Responden SS S N TS STS Banking Service Product Quality 1 Internet banking dapat memberikan feature/ keistimewaan seperti apa yang saya inginkan. 106 73 21 0 0 2 Internet banking dapat memberi manfaat seperti apa yang saya inginkan. 91 56 53 0 0 3 Semua layanan yang saya inginkan, terdapat dalam menu yang disediakan oleh internet banking. 62 91 21 26 0 4 Internet banking menawarkan banyak paket layanan perbankan. 0 179 21 0 0 5 Internet banking dapat memberikan banyak layanan gratis yang berguna kepada nasabah. 30 132 38 0 0 Sumber : Data Hasil Kuesioner

13 Melihat dari data yang disajikan diatas terlihat bahwa kondisi yang terjadi pada responden adalah responden mengetahui dengan baik kualitas layanan produk perbankan melaui online internet banking namun hal ini bisa menjadi peluang untuk lebih meningkatkan kualitas layanan produk perbankan. Hal ini bisa dilihat dari banyaknya responden yang menjawab setuju (S) dan Sangat Setuju (SS) namun diikuti juga oleh banyaknya responden yang menjawab Netral (N) dan Tidak Setuju (TS). 4.3.4. Overall Internet Banking Service Quality Variabel Overall Internet Banking Service Quality diukur dengan menggunakan 2 indikator. Dengan data sebagai berikut: Tabel 4.8 Jawaban Overall Internet Banking Service Quality No. Pertanyaan Jawaban Responden Overall Internet Banking Service Quality SS S N TS STS 1 Keseluruhan, kualitas pelayanan online Bank BCA sangat baik. 52 119 21 8 0 2 Bank BCA hadir memenuhi expetasi saya tentang bagaimana membuat provider online banking yang baik. 49 130 21 0 0 Sumber : Data Hasil Kuesioner Melihat dari data yang disajikan diatas terlihat bahwa keseluruhan kualitas layanana online internet banking sudah cukup baik dan mampu menjadi provider

14 online banking yang baik dan berpeluang untuk meningkatkan kualitas pelayanan secara keseluruhan. Hal ini bisa dilihat dari banyaknya responden yang menjawab setuju (S) dan sangat setuju (SS) diikuti oleh banyaknya responden yang menjawab netral (N). 4.3.5. Customer Satisfaction Variabel Customer Satisfaction diukur dengan menggunakan 4 indikator. Dengan data sebagai berikut: Tabel 4.9 Jawaban Customer Satisfaction No Pertanyaan Jawaban Responden Customer Satisfaction SS S N TS STS 1 Saya merasa puas terhadap layanan internet banking yang saya terima. 52 119 21 8 0 2 Saya merasa puas terhadap transaksi berbasis internet yang saya terima. 49 130 21 0 0 3 Saya merasa puas terhadap produk/jasa yang ditawarkan melalui internet banking. 49 130 21 0 0 4 Penggunaan kartu kredit dapat meningkatkan prestige 71 81 39 9 0 Sumber : Data Hasil Kuesioner Melihat dari data yang disajikan diatas terlihat banyaknya responden yang menjawab setuju (S) dan diikuti oleh banyaknya responden yang menjawab sangat setuju (SS). Dari data tersebut dapat simpulkan bahwa pengguna internet banking

15 BCA sudah merasa puas dan pelayanan internert banking BCA sudah sesuai dengan apa yang diinginkan oleh responden. Namun demikian terlihat pula responden yang banyak menjawab netral (N) dan tidak setuju (TS) hal ini bisa menjadi motivasi untuk lebih baik lagi dalam meningkatkan pelayanan dalam memenuhi kepuasan pelanggan layanan Internet Banking. 4.4. Validitas dan Reliabilitas Data 4.4.1. Validitas Data Uji Validitas pada peneitian ini menggunakan SMARTPLS yaitu dengan menghitung Loading Outer Suatu indikator. Terdapat dua kriteria untuk menilai apakah outer model memenuhi syarat validitas konvergen untuk konstruk relative yaitu loading harus di atas 0,7 dan nilai p signifikan (<0,05) (Hair dkk., 2013). Pengujian validitas untuk indikator reflektif menggunakan korelasi antara skor item dengan skor konstruknya. Pengukuran dengan indikator reflektif menunjukkan adanya perubahan pada suatu indikator dalam suatu konstruk jika indikator lain pada konstruk yang sama berubah (atau dikeluarkan dari model). Indikator reflektif cocok digunakan untuk mengukur persepsi sehingga penelitian ini menggunakan indikator reflektif. Hasil uji validitas data terhadap kuesioner Online Customer Service Quality, Online System Information Quality, Banking Service Product Quality, dan Overall Internet Banking Service Quality, terhadap Customer Satisfaction pengguna internet banking bank BCA dapat dilihat pada Output SmartPLS untuk loading factor memberikan hasil sebagai berikut:

16 Tabel 4.10 RESULT FOR OUTER LOADING X1 (OCSQ) X2 (OSIQ) X3 (BSPQ) X4 (OIBSQ) Y(CS) Keterangan X1 (OCSQ) 1 0.619284 VALID X1 (OCSQ) 2 0.852061 VALID X1 (OCSQ) 3 0.765711 VALID X1 (OCSQ) 4 0.876991 VALID X1 (OCSQ) 5 0.494837 TDK VALID X1 (OCSQ) 6 0.776784 VALID X1 (OCSQ) 7 0.639961 VALID X1 (OCSQ) 8 0.86088 VALID X1 (OCSQ) 9 0.792109 VALID X1 (OCSQ) 10 0.603486 VALID X1 (OCSQ) 11 0.682109 VALID X2 (OSIQ) 1 0.476033 TDK VALID X2 (OSIQ) 2 0.785506 VALID X2 (OSIQ) 3 0.836152 VALID X2 (OSIQ) 4 0.756246 VALID X2 (OSIQ) 5 0.862976 VALID X2 (OSIQ) 6 0.723642 VALID X2 (OSIQ) 7 0.729923 VALID X2 (OSIQ) 8 0.891673 VALID X2 (OSIQ) 9 0.81859 VALID X2 (OSIQ) 10 0.83624 VALID X2 (OSIQ) 11 0.708145 VALID X2 (OSIQ) 12 0.789816 VALID X2 (OSIQ) 13 0.907598 VALID X2 (OSIQ) 14 0.588644 VALID X3 (BSPQ) 1 0.793497 VALID X3 (BSPQ) 2 0.525306 VALID X3 (BSPQ) 3 0.445863 TDK VALID X3 (BSPQ) 4 0.917893 VALID X3 (BSPQ) 5 0.779225 VALID X2 (OSIQ) 1 0.874672 VALID X2 (OSIQ) 2 0.913747 VALID Y(CS) 1 0.813746 VALID Y(CS) 2 0.934412 VALID Y(CS) 3 0.934412 VALID Y(CS) 4 0.713867 VALID Sumber : Data Hasil SMART PLS versi 2

17 Berikut adalah diagram loading factor masing-masing indikator dalam model penelitian: Gambar 4.1 Nilai Loading Factor Lebih lanjut, indikator reflektif juga perlu diuji discriminant validity dengan cross loading sebagai berikut:

18 Tabel 4.11 RESULT FOR CROSS LOADING X1 (OCSQ) X2 (OSIQ) X3 (BSPQ) X4 (OIBSQ) Y(CS) X1 (OCSQ) 1 0.619284 0.613518 0.650616 0.498513 0.506983 X1 (OCSQ) 2 0.852061 0.855182 0.879789 0.657377 0.6702 X1 (OCSQ) 3 0.765711 0.661473 0.468065 0.242429 0.25799 X1 (OCSQ) 4 0.876991 0.897832 0.918085 0.656128 0.691263 X1 (OCSQ) 5 0.494837 0.575158 0.49421 0.100628 0.105692 X1 (OCSQ) 6 0.776784 0.600263 0.486145 0.266321 0.300438 X1 (OCSQ) 7 0.639961 0.451381 0.31599 0.50568 0.537075 X1 (OCSQ) 8 0.86088 0.63909 0.533639 0.662062 0.674178 X1 (OCSQ) 9 0.792109 0.728483 0.472607 0.148568 0.207744 X1 (OCSQ) 10 0.603486 0.579916 0.360831 0.29182 0.376678 X1 (OCSQ) 11 0.682109 0.663184 0.523202 0.28089 0.313973 X2 (OSIQ) 1 0.494777 0.476033 0.414046 0.156068 0.133491 X2 (OSIQ) 2 0.6518 0.785506 0.591614 0.371111 0.448287 X2 (OSIQ) 3 0.752527 0.836152 0.785011 0.611353 0.597674 X2 (OSIQ) 4 0.488987 0.756246 0.665179 0.338728 0.387666 X2 (OSIQ) 5 0.690269 0.862976 0.69737 0.380163 0.436963 X2 (OSIQ) 6 0.590797 0.723642 0.632069 0.291345 0.317639 X2 (OSIQ) 7 0.862013 0.729923 0.680182 0.705477 0.684306 X2 (OSIQ) 8 0.856485 0.891673 0.814116 0.63616 0.68738 X2 (OSIQ) 9 0.798139 0.81859 0.711654 0.561315 0.631379 X2 (OSIQ) 10 0.764221 0.83624 0.700931 0.401395 0.447273 X2 (OSIQ) 11 0.521256 0.708145 0.690031 0.329982 0.380645 X2 (OSIQ) 12 0.695874 0.789816 0.704131 0.347518 0.40478 X2 (OSIQ) 13 0.760707 0.907598 0.769128 0.399595 0.462191 X2 (OSIQ) 14 0.480406 0.588644 0.595246 0.220591 0.252939 X3 (BSPQ) 1 0.663954 0.804791 0.793497 0.485116 0.52709 X3 (BSPQ) 2 0.431968 0.465921 0.525306 0.326445 0.311199 X3 (BSPQ) 3 0.494175 0.523881 0.445863 0.378443 0.451721 X3 (BSPQ) 4 0.877076 0.855229 0.917893 0.672515 0.683542 X3 (BSPQ) 5 0.33073 0.448954 0.779225 0.528902 0.537256 X2 (OSIQ) 1 0.474502 0.354315 0.478119 0.874672 0.813746 X2 (OSIQ) 2 0.677074 0.679033 0.741673 0.913747 0.934412 Y(CS) 1 0.474502 0.354315 0.478119 0.874672 0.813746 Y(CS) 2 0.677074 0.679033 0.741673 0.913747 0.934412 Y(CS) 3 0.677074 0.679033 0.741673 0.913747 0.934412 Y(CS) 4 0.511819 0.443729 0.485048 0.600454 0.713867 Sumber : Data Hasil SMART PLS versi 2

19 Loading konstruk lain (cross-loadings) sebaiknya bernilai lebih rendah daripada konstruk tersebut. (Mahfud Sholihin dan Dwi Ratmono, 2013 : 65). Tabel di atas menunjukkan bahwa loading factor untuk indikator CS ( Y(CS)1 sampai dengan Y(CS)4 ) mempunyai loading factor kepada konstruk CS lebih tinggi dari pada dengan konstruk yang lain. Sebagai ilustrasi loading factor Y(CS)2 dan Y(CS)3 kepada CS adalah sebesar 0.934412 yang lebih tinggi dari pada loading factor kepada OCSQ (0.677074), OSIQ (0.679033) dan BSPQ (0.741673) dan OIBSQ (0.913747). Hal serupa juga tampak pada indikatorindikator yang lain. Dengan demikian, kontrak laten memprediksi indikator pada blok mereka lebih baik dibandingkan dengan indikator di blok yang lain. Metode lain untuk melihat discriminant validity adalah dengan melihat nilai square root of average variance extracted (AVE). Nilai batasan AVE adalah 0,5 dan composite reliability sebesar 0,70 (Mahfud Sholihin dan Dwi Ratmono, 2013:67). Berikut adalah nilai AVE dalam pengolahan data ini: Tabel 4.12 AVERAGE VARIANCE EXTRACTED (AVE) Variabel Average variance extracted (AVE) OCSQ 0.538252 OSIQ 0.598274 BSPQ 0.51082 OIBSQ 0.799992 CS 0.72951 Sumber : Data Hasil SMART PLS versi 2

20 Tabel di atas memberikan nilai AVE di atas 0,5 untuk semua variabel yang terdapat pada model penelitian. Nilai terendah AVE adalah sebesar 0.51082 pada variabel Banking Service Product Quality (BSPQ). 4.4.2. Uji Reliabilitas Uji reliabilitas dilakukan dengan melihat nilai composite reliability dari blok indikator yang mengukur konstruk. Reliabilitias konsistensi internal: Composite Reliability dan Cronbach Alpha lebih besar dari 0,7 (dalam penelitian eksploratoris, 0,06-0,07 masih dapat diterima). (Mahfud Sholihin dan Dwi Ratmono, 2013:16). Reliabilitas instrument dilihat dari Cronbach Alpha. Suatu konstruk atau variabel dikatakan reliabel jika nilai Cronbach Alpha > 0,7 (Imam Ghozali, 2011:48). Berikut adalah nilai composite reliability pada output terlihat pada tabel 4.13. Tabel 4.13 COMPOSITE RELIABILITY No Varibel Nilai Composite Reliabilit Jumlah Pertanyaan Keterangan 1. Online Customer Service Quality 0.925859 11 Reliabel 2. Online System Information Quality 0.95327 14 Reliabel 3. Banking Service Product Quality 0.830497 5 Reliabel 4. Overall Internet Banking Service Quality 0.888837 2 Reliabel 5. Customer Satisfaction 0.914251 4 Reliabel Sumber : Data Hasil SMART PLS versi 2

21 Tabel di atas menunjukkan bahwa nilai composite reliability untuk semua konstruk adalah di atas 0,7 yang menunjukkan bahwa semua konstruk pada model yang diestimasi memenuhi kriteria discriminant validity. Nilai composite reliability yang terendah adalah sebesar 0.95327 pada variabel Online System Information Quality. Uji reliabilitas juga bisa diperkuat dengan Cronbach s Alpha di mana output SmartPLS Versi 2 memberikan hasil sebagai berikut: Tabel 4.14 CRONBACH S ALPHA No Varibel Nilai Cronbach s Alpha 1. Online Customer Service Quality Jumlah Pertanyaan Keterangan 0.91669 11 Reliabel 2. Online System Information Quality 3. Banking Service Product Quality 4. Overall Internet Banking Service Quality 0.947046 14 Reliabel 0.732187 5 Reliabel 0.751791 2 Reliabel 5. Customer Satisfaction 0.873315 4 Reliabel Sumber : Data Hasil SMART PLS versi 2 Nilai yang disarankan adalah di atas 0,6 dan pada tabel di atas menunjukkan bahwa nilai Cronbach s Alpha untuk semua kontruk berada di atas 0,6. Nilai terendah adalah sebesar 0.732187 pada variable Banking Service Product Quality

22 (BSPQ). Pengukuran Communality dan Redundancy dengan program SmartPLS Versi 2 memberikan hasil sebagai berikut: Tabel 4.15 COMMUNALITY DAN REDUNDANCY Variabel Communality Redundancy OCSQ 0.538252 OSIQ 0.598274 BSPQ 0.51082 OIBSQ 0.799992 0.332925 CS 0.72951 0.694906 Sumber : Data Hasil SMART PLS versi 2 Tampak bahwa nilai communality pada semua variabel di atas 0,5 yang memperkuat hasil pengujian dengan Composite Reliability dan Cronbach s Alpha. Lebih lanjut, nilai Redundancy CS adalah sebesar 0.694906 yang termasuk tinggi. Juga nilai Redundancy varibel OIBSQ 0.332925 di mana nilai tersebut adalah masuk pada kategori tinggi. 4.4.3. Pengujian Model Struktural (Inner Model) Setelah model yang diestimasi memenuhi kriteria Outer Model, berikutnya dilakukan pengujian model structural (Inner model). Koefisien determinasi menggunakan R Square yang menujukkan berapa presentase varian konstruk

23 endogen daapt dejelaskan oleh konstruk yang hipotesisnya mempengaruhi (eksogen). (Mahfud Sholihin dan Dwi Ratmono, 2013:72) Berikut adalah nilai R-Square pada varabel : Tabel 4.16 R-SQUARE VARIABEL R Square OCSQ OSIQ BSPQ OIBSQ 0.55179 CS 0.96342 Sumber : Data Hasil SMART PLS versi 2 Tabel di atas nilai R Square Overall Internet Banking Service Quality (OIBSQ) memberikan nilai 0.55179 yang berarti bahwa pengaruh variabel Online Customer Service Quality (OCSQ), Online System Information Quality (OSIQ), Banking Service Product Quality (BSPQ) terhadap Overall Internet Banking Service Quality (OIBSQ) sebesar 55,179 %. Dan nilai R Square Variabel Customer Satisfaction (CS) sebesar 0.96342 menunjukan bahwa pengaruh variabel Overall Internet Banking Service Quality (OIBSQ) terhadap Customer Satisfaction (CS) sebesar 96.342%.

24 4.4.4. Pengujian Hipotesis Kemampuan variabel Online Customer Service Quality (OCSQ), Online System Information Quality (OSIQ), Banking Service Product Quality (BSPQ) dalam menjelaskan Overall Internet Banking Service Quality (OIBSQ) sebesar 55,179 %. Sedangkan kemampuan Overall Internet Banking Service Quality (OIBSQ) terhadap Customer Satisfaction (CS) sebesar 96.342%. Untuk menguji hipotesis penelitian ini penulis menggunakan Outer Weight (Mean, STDEV,T- Value) untuk mengetahui tingkat signifikan suatu variable dengan menghitung T Statistik. Suatu variable memiliki nilai signifikan apabila nilai T statistic >1.96. (Mahfud Sholihin dan Dwi Ratmono, 2013:86). Dari tabel dibawah ini dapat dilihat bahwa Outer Weight memperlihatkan bahwa tiap indikator setiap variable memiliki nilai signfikan terhadap variabel latennya, karena nilai t statistiknya > 1,96. Hal ini diperkuat dari perhitungan nilai Path Coefficient yang menyatakan bahwa suatu variable dinyatakan signifikan bila nilai t statistic> 1.96. Hasil perhitungan nilai T statistic dapat dilihat pada table 4.17.

25 Tabel 4.17 Outer Weight (Mean, STDEV,T-Value) Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) Standard Error (STERR) T Statistics ( O/STERR ) X11 <- X1 0.15266 0.154968 0.015154 0.015154 10.073568 X110 <- X1 0.20131 0.205511 0.021492 0.021492 9.366561 X111 <- X1 0.07424 0.070407 0.017677 0.017677 4.199758 X12 <- X1 0.20093 0.205291 0.023805 0.023805 8.440551 X13 <- X1 0.03082 0.027098 0.021216 0.021216 1.452457 X14 <- X1 0.08156 0.078706 0.014281 0.014281 5.710841 X15 <- X1 0.15485 0.158799 0.019152 0.019152 8.085397 X16 <- X1 0.20274 0.207007 0.02175 0.02175 9.32162 X17 <- X1 0.0455 0.040614 0.021108 0.021108 2.155347 X18 <- X1 0.08936 0.090007 0.007031 0.007031 12.709387 X19 <- X1 0.08602 0.083512 0.013687 0.013687 6.284776 X21 <- X2 0.0343 0.032074 0.012984 0.012984 2.641667 X210 <- X2 0.08156 0.081887 0.00338 0.00338 24.132983 X211 <- X2 0.13436 0.136763 0.01143 0.01143 11.755486 X212 <- X2 0.07445 0.07488 0.00424 0.00424 17.55763 X213 <- X2 0.08355 0.083849 0.003831 0.003831 21.811326 X214 <- X2 0.06403 0.062841 0.004857 0.004857 13.18269 X22 <- X2 0.15505 0.158436 0.018041 0.018041 8.594138 X23 <- X2 0.13981 0.14225 0.013924 0.013924 10.041418 X24 <- X2 0.12336 0.125061 0.012378 0.012378 9.966774 X25 <- X2 0.08822 0.087917 0.00402 0.00402 21.945732 X26 <- X2 0.07252 0.072232 0.003507 0.003507 20.678609 X27 <- X2 0.07638 0.075497 0.004969 0.004969 15.370998 X28 <- X2 0.08782 0.087666 0.004346 0.004346 20.206406 X29 <- X2 0.04848 0.047153 0.00938 0.00938 5.16865 X31 <- X3 0.27648 0.275696 0.016958 0.016958 16.304325 X32 <- X3 0.18605 0.185304 0.024541 0.024541 7.581331 X33 <- X3 0.21569 0.21804 0.01305 0.01305 16.527645 X34 <- X3 0.38329 0.387782 0.019667 0.019667 19.488669 X35 <- X3 0.30144 0.302945 0.019448 0.019448 15.499639 X41 <- X4 0.50895 0.50912 0.005782 0.005782 88.016651 X42 <- X4 0.60721 0.607928 0.017099 0.017099 35.510791 Y1 <- Y 0.30711 0.307408 0.004189 0.004189 73.311212 Y2 <- Y 0.32083 0.321671 0.006321 0.006321 50.754531 Y3 <- Y 0.32083 0.321671 0.006321 0.006321 50.754531 Y4 <- Y 0.21083 0.20991 0.010185 0.010185 20.70079 Sumber : Data Hasil SMART PLS versi 2

26 Hasil pengolahan data Path Coefficient menggunakan SMARTPLS terlihat pada tabel 4.18 Tabel 4.18 Path Coefficient Variabel Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) Standard Error (STERR) T Statistics ( O/STERR ) X1 -> X4 0.610698 0.622074 0.10287 0.10287 5.93659 X2 -> X4 0.634866 0.617003 0.140291 0.140291 4.525344 X3 -> X4 0.763286 0.734977 0.113621 0.113621 6.717826 X4 -> Y 0.98154 0.98176 0.001081 0.001081 908.08169 Sumber : Data Hasil SMART PLS versi 2 Dilihat dari nilai T Statistic pada tabel Path Coefficient menunjukkan bahwa semua pengujian variabel antar variabel adalah signifikan. Beikut ini adalah analisa hipotesis hasil data dari tabel.7. Analisa Hipotesis 1 Tabel di atas menunjukkan bahwa hubungan antara X1 dengan X4 adalah signifikan dengan T-statistik sebesar 5.93659 (> 1,96). Nilai original sample estimate adalah positif yaitu sebesar 0.610698 yang menunjukkan bahwa arah hubungan antara X1 dengan X4 adalah positif. Dengan demikian hipotesis H1 dalam penelitian ini yang menyatakan bahwa Online Customer Service Quality berpengaruh secara signifikan terhadap Overall Internet Banking Service Quality

27 dan hipotesis diterima. Hal ini menunjukan bahwa kualitas layanan atau kualitas jasa yang diberikan oleh internet banking bank BCA berpengaruh positif terhadap kualitas pelayanan internet banking secara keseluruhan. Analisa Hipotesis 2 Tabel di atas menunjukkan bahwa hubungan antara X2 dengan X4 adalah signifikan dengan T-statistik sebesar 4.525344 (> 1,96). Nilai original sample estimate adalah positif yaitu sebesar 0.634866 yang menunjukkan bahwa arah hubungan antara X2 dengan X4 adalah positif. Dengan demikian hipotesis H2 dalam penelitian ini yang menyatakan bahwa Online System Information Quality berpengaruh berpengaruh secara signifikan terhadap Overall Internet Banking Service Quality dan memiliki arah yang positif. Hal ini menjukan bahwa kualitas dari sistem informasi yang dimiliki bank BCA dalam memberikan layanannya secara online secara keseluruhan berpeluang untuk bisa lebih ditingkatkan lagi. Jika system informasi yaitu situs web tidak informatif, dan keamanan system informasi nasabah tidak terjaga dengan baik maka akan memberikan dampak negatif pada persepsi nasabah terhadap kualitas layanan internet banking secara keseluruhan, dan sebaliknya. Analisa Hipotesis 3 Tabel di atas menunjukkan bahwa hubungan antara X3 dengan X4 adalah signifikan dengan T-statistik sebesar 6.717826 (> 1,96). Nilai original sample

28 estimate adalah positif yaitu sebesar 0.763286 yang menunjukkan bahwa arah hubungan antara X3 dengan X4 adalah positif. Dengan demikian hipotesis H3 dalam penelitian ini yang menyatakan bahwa Banking Service Product Quality berpengaruh signifikan terhadap Overall Internet Banking Service Quality dan hipotesis diterima. Hal ini menunjukan kualitas pelayanan produk perbankan yang melalui online internet bangking mempengaruhi persepsi pelanggan terhadap kualitas layanan internet perbankan. Analisa Hipotesis 4 Tabel di atas menunjukkan bahwa hubungan antara X4 dengan Y adalah signifikan dengan T-statistik sebesar 908.08169 (> 1,96). Nilai original sample estimate adalah positif yaitu sebesar 0.98154 yang menunjukkan bahwa arah hubungan antara X4 dengan Y adalah positif. Dengan demikian hipotesis H4 dalam penelitian ini yang menyatakan bahwa Overall Internet Banking Service Quality berpengaruh signifikan terhadap Customer Satisfaction dan hipotesis diterima. Hal ini menunjukan bahwa keseluruhan pelayanan internet banking memiliki peranan dan pengaruh yang positif terhadap kepuasan pelanggan. Kualitas yang baik dapat memberikan dorongan khusus dalam mempertahankan kepuasan pelanggan. Berdasarkan nilai original sample estimate maka diperoleh bahwa nilai tertinggi yang mempengaruhi (X4) Overall Internet Banking Service Quality adalah pada X3 (Banking Service Product Quality) yaitu sebesar 0.763286. Hal

29 tersebut menunjukkan bahwa Banking Service Product Quality mempunyai pengaruh terhadap Overall Internet Banking Service Quality lebih tinggi dari pada pengaruh variabel Online Customer Service Quality dan Online System Information Quality. Dengan demikian Banking Service Product Quality merupakan variabel yang paling dominan dalam mempengaruhi Overall Internet Banking Service Quality. Sedangkan variabel yang paling tidak dominan adalah Online System Information Quality yaitu dengan original sample estimate terkecil dan bernilai yaitu sebesar 0.634866. Berikut adalah diagram nilai T statistic berdasarkan output dengan SmartPLS Versi 2: Gambar 4.2. Output Bootstrapping