BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Deskripsi Karakteristik Responden
Karakteristik responden merupakan gambaran dari keberadaan responden di daerah penelitian, dalam penelitian ini daerah yang dimaksud adalah di warnet
Access.Net. Lokasi penelitian ada di Gresik dan respondennya adalah pelanggan pada warnet Access.Net. Karakteristik responden ini didasarkan atas jenis kelamin,
umur, dan frekuensi kunjungan pelanggan warnet yang bersangkutan dalam satu tahun.
A. Deskripsi responden berdasarkan jenis kelamin
Identitas responden menurut jenis kelamin dapat dilihat pada table 4.1. Dalam table 4.1 terlihat bahwa dari 102 responden 75 responden 74 adalah laki-
laki, 27 responden 26 adalah perempuan.
Tabel 4.1.1 Identitas Responden Menurut Jenis Kelamin Jenis Kelamin
Jumlah Responden Persentase
Laki-laki 75 74
Perempuan 27 26
Total 102 100
B. Deskripsi responden berdasarkan kelompok umur
Pada tabel 4.2 menunjuukkan bahwa responden dari pelanggan terbesar adalah yang berumur sekitar 16-25 tahun sejumlah 78 orang 76, selanjutnya
responden yang berusia 26-35 tahun sejumlah 16 orang 16, selanjutnya responden yang berusia lebih dari 36 tahun sejumlah 8 orang 8.
Tabel 4.1.2 Identitas Responden Menurut Umur No. Umur Jumlah
Responden Persentase
1. 16-25 tahun
78 76
2. 26-35 tahun
16 16
3. ≥ 36
8 8
Total 102
100
4.2. Hasil Penelitian dan Pembahasan 4.2.1. Uji Outlier Multivariate
Tabel 4.2.1 Hasil Uji Outlier Multivariate
M in im u m M a x im u m
M e a n St d.
D e v ia t ion N
Predicted Value 4,520
95,390 51,500
19,885 102
Std. Predicted Value -2,362
2,207 0,000
1,000 102
Standard Error of Predicted Value 6,582
13,299 10,003
1,348 102
Adjusted Predicted Value 1,350
95,510 51,430
20,448 102
Residual -51,653
48,760 0,000
21,911 102
Std. Residual -2,150
2,029 0,000
0,912 102
Stud. Residual -2,340
2,245 0,001
1,008 102
Deleted Residual -61,170
60,036 0,065
26,827 102
Stud. Deleted Residual -2,405
2,302 0,003
1,018 102
Mahal. Distance 6,590
29,954 16,833
4,763 102
Cooks Distance 0,000
0,106 0,013
0,018 102
Centered Leverage Value 0,065
0,297 0,167
0,047 102
a Dependent Variable: RESP
Uji terhadap outliers multivariate antar Variabel dilakukan dengan menggunakan X² pada derajat bebas sebesar jumlah variabel yang digunakan
dalam penelitian ini. Hasil perhitungan pada tabel 4.2.1 terlihat nilai MD yang paling rendah minimal 6,590 dan yang paling tinggi maksimal sebesar 29,954
maka kesimpulan yang diperoleh tidak terdapat outliers multivariate dalam data yang dianalisis karena MD maksimum 29,954 40,790.
4.2.2. Uji Reliabilitas Tabel 4.2.2 Pengujian Reliability Consistency Internal
Item to Total
Koefisien Konstrak
Indikator Correlation
Cronbachs Alpha
X11 0,711
X12 0,794
Tangibles X13
0,299 0,698
X21 0,823
Reliability X22
0,802 0,791
X31 0,603
Responsiveness X32
0,859 0,859
X41 0,647
X42 0,810
Assurance X43
0,729 0,813
X51 0,833
X52 0,834
Empathy X53
0,645 0,744
Y1 0,330
Customer Y2
0,689 Satisfaction
Y3 0,619
Y4 0,705
0,708 Sumber
:Lampiran
Koefisien Cronbach’s alpha dihitung untuk mengestimasi reliabilitas setiap skala. Sementara itu item to total correlation digunakan untuk memperbaiki
ukuran-ukuran dan mengeliminasi item-item yang kehadirannya akan memperkecil Koefisien Cronbach’s alpha yang dihasilkan.
Proses eliminasi diperlakukan pada item to total correlation pada indikator yang nilainya 0,5 Purwanto, 2003. Tidak terjadi eliminasi karena
nilai item to total correlation indikator seluruhnya ≥ 0,5. Indikator yang
tereliminasi tidak disertakan dalam perhitungan Cronbach’s Alpha. Perhitungan Cronbach’s Alpha dilakukan setelah proses eliminasi.
Hasil pengujian reliabilitas konsistensi internal untuk setiap konstruk diatas menunjukkan hasil baik dimana koefisien Cronbach’s Alpha yang
diperoleh belum seluruhnya memenuhi rules of thumb yang disyaratkan yaitu ≥
0,7 Hair et. al., 1998.
4.2.3. Uji Validitas Tabel 4.2.3 Hasil Uji Validitas
Faktor Loading Konstrak Indikator
1 2 3 4 X11
0.064 Tangibles
X12 0.999
X21 0.321
Reliability X22
0.996 X31
0.187 Responsiveness
X32 0.564
X41 0.273
X42 0.998
Assurance X43
0.417 X51
0.074 X52
0.329 Empathy
X53 0.998
Y2 0.997
Y3 0.640
Customer Satisfaction
Y4 0.248
Berdasarkan hasil konfirmatori Faktor analisis terlihat bahwa faktor loadings masing--masing butir pertanyaan yang membentuk setiap konstruk
sebagian besar 0,5 , sehingga butir-butir instrumentasi setiap konstruk tersebut dapat dikatakan validitasnya kurang baik.
4.2.4. Uji Construct Reliability dan Variance Extracted Tabel 4.2.4 Construct Reliability dan Variance Extracted
Construct Reliability Variance Extrated Konstrak Indikator
Standardize Factor Loading
SFL Kuadrat
Error [
εj] Construct
Reliability Variance
Extrated X11
0.064 0.004 0.996
Tangibles X12
0.999 0.998 0.002
0.531 0.501 X21
0.321 0.103 0.897
Reliability X22
0.996 0.992 0.008
0.657 0.548 X31
0.187 0.035 0.965
Responsiveness X32
0.564 0.318 0.682
0.255 0.177 X41
0.273 0.075 0.925
X42 0.998 0.996
0.004 Assurance
X43 0.417 0.174
0.826 0.619 0.415
X51 0.074 0.005
0.995 X52
0.329 0.108 0.892
Empathy X53
0.998 0.996 0.004
0.509 0.370 Y2
0.997 0.994 0.006
Y3 0.640 0.410
0.590 Customer
Satisfaction Y4
0.248 0.062 0.938
0.698 0.488 Batas Dapat Diterima
≥ 0,7 ≥ 0,5
Selain melakukan pengujian konsistensi internal Cronbach’s Alpha, perlu juga dilakukan pengujian construct reliability dan variance extracted.
Kedua pengujian tersebut masih termasuk uji konsistensi internal yang akan memberikan penelitian kepercayaan diri yang labih besar bahwa indikato-
indikator individual mengukur suatu pengukuran yang sama. Hasil pengujian reliabilitas instrument dengan construct reliability dan
variance extracted menunjukkan Instrumen cukup reliabel, yang ditunjukkan
dengan nilai construct reliability belum seluruhnya ≥ 0,7. Meskipun demikian
angka tersebut bukanlah sebuah ukuran mati artinya bila penelitian yang dilakukan bersiat exploratory, maka nilai dibawah 0,70 pun masih dapat diterima
sepanjang disertai alasan-alasan empirik yang terlihat dalam proses eksplorasi. Dan variance extracted direkomendasikan pada tingkat 0,50.
4.2.5. Uji Normalitas Tabel 4.2.5 Assessment of Normality
Variable Min
Max Kurtosis
c.r. X11
3 7
‐0,601 ‐1,238
X12 2
7 ‐0,306
‐0,632 X21
4 7
‐1,044 ‐2,152
X22 4
7 ‐0,553
‐1,141 X31
5 7
‐0,680 ‐1,401
X32 3
7 0,209
0,432 X41
3 7
‐0,996 ‐2,054
X42 2
7 ‐0,229
‐0,473 X43
2 7
0,243 ‐0,502
X51 1
7 0,246
0,507 X52
2 7
0,715 1,475
X53 2
7 0,715
1,473 Y2
4 7
‐0,756 ‐1,558
Y3 4
7 ‐0,354
‐0,731 Y4
1 7
1,378 2,840
Multivariate ‐3,163
‐0,707 Batas
Normal ±
2,58 Sumber:
Lampiran
Uji normalitas sebaran dilakukan dengan kuortis value dari data yang digunakan yang biasanya disajikan dalam bentuk statistic deskriptif. Nilai statistic
untuk menguji normalitas itu disebut Z-value. Bila nilai Z lebih besar dari nilai
kritis maka dapat diduga bahwa distribusi data adalah tidak normal.Nilai kritis dapat ditentukan berdasarkan tingkat signifikansi 0.01 1 yaitu sebesar
± 2,58
Hasil uji menunjukkan bahwa nilai c.r multivariate berada diantara ± 2,58 itu berarti asumsi normalitas terpenuhi. Fenomena ini tidak menjadi masalah
serius seperti dikatakan oleh Bentler Chou 1987 bahwa bila teknik estimasi dalam model SEM menggunakan maximum likehood estimation MLE walau
distribusi datanya tidak normal masih dapat menghasilkan good estimate, sehingga data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya.
4.2.6. Evaluasi Model One-Step Approach to SEM
Dalam model SEM, model pengukuran dan model structural parameter- parameternya diestimasi secara bersama-sama. Cara ini agak mengalami kesulitan
dalam memenuhi tuntutan fit model. Kemungkinan terbesar disebabkan oleh terjadinya interaksi antara instrument model dan structural model yang diestimasi
secara bersama-sama one-step approach to SEM. One step approach to SEM digunakan bila model dilandasi teori yang kuat serta validitas dan reliabilitas data
sangat baik Hair, et, al, 1998. Hasil estimasi dan fit model one step approach to SEM terlihat pada gambar dan tabel Goodness of fit dibawah ini :
MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Service Quality, Customer Satisfaction
Model Specification : One Step Approach - Base Model
Respon siveness
1 Service
Quality d_rs
1 X31
er_6 1
1 Tangibles
0,005 d_ta
X11 er_1
X12 0,005
er_2 1
1 1
1 X13
er_3 1
X32 er_7
1 Reliability
d_re X21
er_4 X22
er_5 1
1 1
1
Assurance X41
er_8
d_as X42
0,005 er_9
X43 er_10
1 1
1 1
1 Customer
Satisfaction d_cl
Y1 er_14
Y2 er_15
Y3 er_16
Y4 er_17
1 1
1 1
1
Emphaty 0,005
d_em X53
er_13 X52
er_12 X51
er_11 1
1 1
1 1
1
Tabel 4.2.7 Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indeces
Kriteria Hasil
Nilai Kritis
Evaluasi Model
CminDF 1,766
2,00 Baik
Probability 0,000
0,05 Kurang
Baik RMSEA
0,087 0,08
Kurang Baik
GFI 0,821
0,90 Kurang
Baik AGFI
0,766 0,90
Kurang Baik
TLI 0,505
0,95 Kurang
Baik CFI
0,574 0,94
Kurang Baik
Sumber : Lampiran Dari hasil evaluasi terhadap model one-step approach ternyata dari
semua criteria goodness of fit indeces yang digunakan, belum seluruhnya menunjukkan hasil evaluasi model yang baik, berarti model telah belum sesuai
dengan data. Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori telah belum sepenuhnya didukung oleh fakta. Berdasarkan uji Reliability
Consistency Internal terdapat indikator tereliminasi sehingga model berubah sebagaimana terdapat dibawah ini.
MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Service Quality, Customer Satisfaction
Model Specification : One Step Approach - Eliminasi
Respon siveness
1
Service Quality
d_rs 1
X31 er_6
1 1
Tangibles 0,005
d_ta X11
er_1 X12
0,005 er_2
1 1
1 1
X32 er_7
1 Reliability
d_re X21
er_4 X22
er_5 1
1 1
1
Assurance X41
er_8
d_as X42
0,005 er_9
X43 er_10
1 1
1 1
1 Customer
Satisfaction d_cl
Y2 er_15
Y3 er_16
Y4 er_17
1 1
1 1
Emphaty 0,005
d_em X53
er_13 X52
er_12 X51
er_11 1
1 1
1 1
1
Tabel 4.2.8 Evaluasi Kriteria Goodness o Fit Indices
Kriteria Hasil
Nilai Kritis
Evaluasi Model
CminDF 1,727
2,00 Baik
Probability 0,000
0,05 Kurang
Baik RMSEA
0,085 0,08
Kurang Baik
GFI 0,843
0,90 Kurang
Baik AGFI
0,786 0,90
Kurang Baik
TLI 0,589
0,95 Kurang
Baik CFI
0,655 0,94
Kurang Baik
Dari hasil evaluasi terhadap model eliminasi ternyata dari semua criteria goodness of fit yang digunakan, belum seluruhnya menunjukkan hasil
evaluasi model yang baik, berarti model belum sesuai dengan data. Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori telah belum
sepenuhnya didukung oleh fakta. Dengan demikian model masih perlu dimodifikasi sebagaimana terdapat dibawah ini
MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Service Quality, Customer Satisfaction
Model Specification : One Step Approach - Eliminasi - Modifikasi
Respon siveness
1
Service Quality
d_rs 1
X31 er_6
1 1
Tangibles 0,005
d_ta X11
er_1 X12
0,005 er_2
1 1
1 1
X32 er_7
1 Reliability
d_re X21
er_4 X22
0,005 er_5
1 1
1 1
Assurance X41
er_8
d_as X42
0,005 er_9
X43 er_10
1 1
1 1
1 Customer
Satisfaction
d_cl Y2
0,005 er_15
Y3 er_16
Y4 er_17
1 1
1 1
Emphaty 0,005
d_em X53
0,005 er_13
X52 er_12
X51 er_11
1 1
1 1
1 1
Tabel 4.2.9 Evaluasi Kriteria Goodness o Fit Indices
Kriteria Hasil
Nilai Kritis
Evaluasi Model
CminDF 0,945
2,00 Baik
Probability 0,623
0,05 Baik
RMSEA 0,000
0,08 Baik
GFI 0,915
0,90 Baik
AGFI 0,900
0,90 Baik
TLI 1,031
0,95 Baik
CFI 1,000
0,94 Baik
Dari hasil evaluasi terhadap model one-step approach ternyata dari semua criteria goodness of fit indeces yang digunakan seluruhnya menunjukkan
hasil evaluasi model yang baik, berarti model telah sesuai dengan data. Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori telah sepenuhnya
didukung oleh fakta. Dengan demikian model ini adalah model yang terbaik untuk menjelaskan keterkaitan antar variabel dalam model sebagaimana terdapat
dibawah ini.
4.2.7. Uji Kausalitas
Dilihat dari angka determinant of sample covariance matrix : 4.074.449.997 0 mengindikasikan tidak terjadi multicolinierity atau singularity
dalam data ini sehingga asumsi terpenuhi. Dengan demikian besaran koefisien regresi masing-masing faktor dapat dipercaya sebagaimana terlihat pada uji
kausalitas dibawah ini.
Tabel 4.210 Data Uji Kausalitas
Ustd Std
Faktor Faktor Estimate
Estimate Prob.
Customer_Satisfaction Service_Quality -0,238
-0,249 0,076
Batas Signifikansi ≤ 0,10
Sumber : Lampiran
4.3. Hasil Pengujian Hipotesis Penelitian
Kategori