weight atau standardized estimate yang signifikan dengan probabilitas 0,05. Dengan demikian semua indikator dapat diterima.
4.3.4 Uji Kesesuaian Model
Teknik SEM keseluruhan digunakan untuk menguji model kausalitas yang telah dinyatakan sebelumnya dalam berbagai hubungan antar variabel, melalui
analisis SEM akan terlihat ada tidaknya kesesuaian model dan hubungan antar variabel laten eksogen dan laten endogen yang dibangun dalam model yang diuji.
Sesuai dengan tujuan penelitian maka akan dilakukan pengujian dengan menggunakan model persamaan struktural melalui program AMOS 18.0, dengan
berdasar pada kerangka teoritik yang ada. Hasil pengujian atas model yang disajikan
pada Lampiran 8, memberikan hasil seperti yang disajikan pada Gambar 4.9 dan
Tabel 4.29.
Gambar 4.9 Model SEM Tahap Pertama
Tabel 4.29. Hasil Pengujian Tahap Awal Pengaruh Kepuasan, Kepercayaan dan Mutu terhadap Kesetiaan Pasien pada Kriteria Goodness-of Fit Index
Goodness of Fit index Cut off value
Hasil analisis Evaluasi Model
Chi-square ≤ 238,322
841,560 Kurang baik
Signifikansi ≥ 0,05
0,001 Kurang baik
RMSEA ≤ 0,08
0,112 Kurang baik
GFI ≥ 0,90
0,733 Kurang baik
AGFI ≥ 0,90
0,669 Kurang baik
CMINDF ≤ 2,00
4,125 Kurang baik
TLI ≥ 0,95
0,709 Kurang baik
CFI ≥ 0,94
0,743 Kurang baik
Sumber : diolah dari Lampiran 9
Tabel 4.29 menunjukkan bahwa 8 kriteria yang digunakan untuk menilai layak tidaknya suatu model, tidak satupun kriteria yang dapat dipenuhi, dengan
demikian perlu dilakukan modifikasi terhadap model.
Tabel 4.30. Tahapan Modifikasi Indeks Kovarians pada SEM No
MI Nilai MI
terbesar Chi-Square
Prob Keterangan
1 Sebelum
46,528 841,560
0,001 Belum fit
2 e11
-- e12
42,235 789,222
0,001 Belum fit
3 e19
-- e25
37,177 739,779
0,001 Belum fit
4 e6
-- e9
35,513 698,155
0,001 Belum fit
5 e15
-- e18
20,956 657,585
0,001 Belum fit
6 e8
-- e13
22,049 634,441
0,001 Belum fit
7 e17
-- e9
19,361 610,883
0,001 Belum fit
8 e19
-- e24
22,196 585,926
0,001 Belum fit
9 e19
-- e2
15,834 552,918
0,001 Belum fit
10 e17
-- e5
14,915 535,510
0,001 Belum fit
11 e15
-- e10
12,966 520,049
0,001 Belum fit
12 e15
-- e16
13,017 506,356
0,001 Belum fit
13 e15
-- e17
12,389 491,626
0,001 Belum fit
14 e19
-- e6
14,816 476,154
0,001 Belum fit
15 e6
-- e8
15,350 459,172
0,001 Belum fit
16 e8
-- e9
12,332 434,875
0,001 Belum fit
17 e18
-- e13
12,269 420,940
0,001 Belum fit
18 e18
-- e8
11,543 406,891
0,001 Belum fit
19 e2
-- e3
10,735 394,269
0,001 Belum fit
20 e5
-- e25
10,778 379,547
0,001 Belum fit
21 e9
-- e11
10,322 368,215
0,001 Belum fit
22 e8
-- e14
9,091 357,442
0,001 Belum fit
23 e5
-- e14
9,234 347,118
0,001 Belum fit
24 e16
-- e9
9,038 336,351
0,001 Belum fit
25 e11
-- e23
8,688 326,864
0,001 Belum fit
26 e3
-- e12
8,206 317,960
0,001 Belum fit
27 e19
-- e7
7,352 304,784
0,001 Belum fit
28 e3
-- e13
7,641 296,760
0,001 Belum fit
29 e17
-- e3
7,061 288,199
0,001 Belum fit
30 e10
-- e23
6,193 280,731
0,001 Belum fit
31 e17
-- e18
5,919 270,587
0,001 Belum fit
32 e7
-- e25
5,659 262,578
0,001 Belum fit
33 e7
-- e12
8,279 256,468
0,001 Belum fit
34 X12
-- X8
5,697 245,552
0,001 Belum fit
35 e16
-- e13
5,599 238,366
0,001 Belum fit
36 e10
-- e14
5,828 232,542
0,001 Belum fit
37 e8
-- e24
6,068 224,478
0,001 Belum fit
Tabel Lanjutan No
MI Nilai MI
terbesar Chi-Square
Prob Keterangan
38 e4
-- e14
5,072 217,718
0,005 Belum fit
39 e4
-- e9
7,119 210,166
0,012 Belum fit
40 X17
-- X18
4,169 197,451
0,043 Belum fit
41 e2
-- e22
Tidak ada 192,151
0,066 Sudah fit
Sumber : diolah dari Lampiran 9
Tabel 4.30 memperlihatkan tahapan modifikasi indeks, modifikasi dilakukan dengan mengestimasi variabel-variabel yang memiliki indeks modifikasi lebih besar
atau sama dengan 4. Setelah dimodifikasi indeks 40 kali, nilai chi square turun menjadi 192,151 dengan probabilitas error p 0,066 artinya model tersebut sudah fit.
Hasil SEM tahap akhir sudah fit dapat dilihat pada Gambar 4.10.
Gambar 4.10 Model SEM Tahap Akhir
Pada tahap akhir dilakukan analisis SEM secara lengkap dengan hasil pada Tabel 4.31.
Tabel 4.31. Hasil Analisis Structural Equation Model SEM Variabel
Estimate S.E.
C.R. p.
Keterangan Kepuasan
- Mutu
0,204 0,046
4,417 0,001
Signifikan Kepercayaan
- Mutu
0,326 0,045
7,247 0,001
Signifikan Kesetiaan
- Mutu
0,698 0,076
9,154 0,032
Signifikan Kesetiaan
- Kepuasan
2,126 0,867
2,453 0,014
Signifikan Kesetiaan
- Kepercayaan
8,337 2,864
2,910 0,004
Signifikan Kepuasan
ξ
1
Karakteristik -
Kepuasan 1,000
Harga -
Kepuasan 0,643
0,264 2,439
0,015 Signifikan
Pelayanan Kepuasan
6,756 1,486
4,548 0,001
Signifikan
Tabel Lanjutan Variabel
Estimate S.E.
C.R. p.
Keterangan Lokasi
- Kepuasan
1,284 0,440
2,918 0,004
Signifikan Fasilitas
- Kepuasan
5,714 1,290
4,428 0,001
Signifikan Citra
- Kepuasan
4,236 0,936
4,527 0,001
Signifikan Desain
visual -
Kepuasan 3,053
0,770 3,965
0,001 Signifikan
Suasana -
Kepuasan 3,287
0,825 3,985
0,001 Signifikan
Komunikasi -
Kepuasan 5,794
1,345 4,309
0,001 Signifikan
Kepercayaan ξ
2
Kredibilitas -
Kepercayaan 1,000
Reabilitas -
Kepercayaan 1,066
0,162 6,594
0,001 Signifikan
Keamanan -
Kepercayaan 1,750
0,243 7,200
0,001 Signifikan
Kepedulian -
Kepercayaan 1,483
0,243 6,113
0,001 Signifikan
Mutu ξ
3
Kehandalan -
Mutu 1,000
Daya tanggap
- Mutu
1,534 0,122
12,571 0,001
Signifikan Jaminan
- Mutu
0,790 0,085
9,290 0,001
Signifikan Empati
- Mutu
0,642 0,062
10,409 0,001
Signifikan Faktor fisik
- Mutu
0,607 0,070
8,640 0,001
Signifikan Kesetiaan
η
1
Datang kembali
- Kesetiaan
1,000 Komentar
positif -
Kesetiaan 1,048
0,065 16,156
0,001 Signifikan
Rekomendasi -
Kesetiaan 1,014
0,065 15,504
0,001 Signifikan
Umur -
Kesetiaan 4,577
0,721 6,350
0,001 Signifikan
Sumber : diolah dari Lampiran 9
Berdasarkan Tabel 4.31 dapat diketahui bahwa indikator pembentuk Kepuasan
ξ
1
signifikan, karena seluruh nilai probabilitas error lebih kecil dari 0,05. Indikator pembentuk Kepercayaan
ξ
2
, Mutu ξ
3
dan Kesetiaan η
1
juga
signifikan karena, karena seluruh nilai probabilitas error lebih kecil dari 0,05.
Tabel 4.32. Nilai Standardize Estimate dan Squared Multiple Correlations Variabel
p. Standardize
Estimate Squared Multiple
Correlations Kepuasan
- Mutu
0,001 0,932
0,809 Kepercayaan
- Mutu
0,001 0,993
0,845 Kesetiaan
- Mutu
0,032 0,070
0,599 Kesetiaan
- Kepuasan
0,014 0,460
Kesetiaan -
Kepercayaan 0,004
0,699
Tabel Lanjutan Variabel
p. Standardize
Estimate Squared Multiple
Correlations Kepuasan
ξ
1
Karakteristik -
Kepuasan 0,297
0,088 Harga
- Kepuasan
0,015 0,168
0,028 Pelayanan
Kepuasan 0,001
0,774 0,600
Lokasi -
Kepuasan 0,004
0,238 0,057
Fasilitas -
Kepuasan 0,001
0,675 0,455
Citra -
Kepuasan 0,001
0,754 0,569
Desain visual -
Kepuasan 0,001
0,438 0,267
Suasana -
Kepuasan 0,001
0,473 0,223
Komunikasi -
Kepuasan 0,001
0,571 0,326
Kepercayaan ξ
2
Kredibilitas -
Kepercayaan 0,480
0,230 Reabilitas
- Kepercayaan
0,001 0,386
0,149 Keamanan
- Kepercayaan
0,001 0,749
0,461 Kepedulian
- Kepercayaan
0,001 0,496
0,246 Mutu
ξ
3
Kehandalan -
Mutu 0,694
0,481 Daya tanggap
- Mutu
0,001 0,770
0,593 Jaminan
- Mutu
0,001 0,731
0,535 Empati
- Mutu
0,001 0,759
0,430 Faktor fisik
- Mutu
0,001 0,585
0,342 Kesetiaan
η
1
Datang kembali
- Kesetiaan
0,831 0,690
Komentar positif
- Kesetiaan
0,001 0,857
0,735 Rekomendasi
- Kesetiaan
0,001 0,841
0,708 Umur
- Kesetiaan
0,001 0,398
0,159 Sumber : diolah dari Lampiran 9
Berdasarkan Tabel 4.32, besarnya pengaruh mutu terhadap kepuasan sebesar 0,932 dan 80,9 variasi dari variabel kepuasan dapat dijelaskan oleh variabel mutu
sedangkan 19,1 dijelaskan oleh unique factor. Besarnya pengaruh mutu terhadap kepercayaan sebesar 0,993 dan 84,5 variasi dari variabel kepercayaan dapat
dijelaskan oleh variabel mutu sedangkan 15,5 dijelaskan oleh unique factor. Besarnya pengaruh mutu terhadap kesetiaan sebesar 0,070, pengaruh kepuasan
terhadap kesetiaan sebesar 0,014 dan besarnya pengaruh kepercayaan terhadap
kesetiaan sebesar 0,699. Sebesar 59,9 variasi dari variabel kesetiaan dapat dijelaskan oleh variabel mutu, kepuasan dan kepercayaan sedangkan 40,1
dijelaskan oleh unique factor. Adanya hubungan yang lemah antara indikator karakteristik dengan konstruk
kepuasan yaitu sebesar 0,297 dan hanya 8,8 variasi dari konstruk kepuasan dapat dijelaskan oleh variabel karakteristik sedangkan 91,2 dijelaskan oleh unique factor
dalam hal ini adalah error e2. Adanya hubungan yang lemah antara indikator harga dengan konstruk
kepuasan yaitu sebesar 0,168 dan hanya 2,8 variasi dari konstruk kepuasan dapat dijelaskan oleh variabel karakteristik sedangkan 97,2 dijelaskan oleh e3.
Hubungan antara indikator pelayanan dengan konstruk kepuasan yaitu sebesar 0,774 dan 60,0 variasi dari konstruk kepuasan dapat dijelaskan oleh variabel
pelayanan sedangkan 40,0 dijelaskan oleh e4. Adanya hubungan yang lemah antara indikator lokasi dengan konstruk
kepuasan yaitu sebesar 0,238 dan hanya 5,7 variasi dari konstruk kepuasan dapat dijelaskan oleh variabel lokasi sedangkan 94,3 dijelaskan oleh e5.
Hubungan antara indikator fasilitas dengan konstruk kepuasan sebesar 0,675 dan 45,5 variasi dari konstruk kepuasan dapat dijelaskan oleh variabel fasilitas
sedangkan 54,5 dijelaskan oleh e6. Hubungan antara indikator citra dengan konstruk kepuasan sebesar 0,754 dan
56,9 variasi dari konstruk kepuasan dapat dijelaskan oleh variabel citra sedangkan 43,1 dijelaskan oleh e7.
Adanya hubungan yang lemah antara indikator desain visual dengan konstruk kepuasan yaitu sebesar 0,438 dan hanya 26,7 variasi dari konstruk kepuasan dapat
dijelaskan oleh variabel desain visual sedangkan 73,3 dijelaskan oleh e8. Adanya hubungan yang lemah antara indikator suasana dengan konstruk
kepuasan yaitu sebesar 0,473 dan hanya 22,3 variasi dari konstruk kepuasan dapat dijelaskan oleh variabel suasana sedangkan 77,7 dijelaskan oleh e9.
Hubungan antara indikator komunikasi dengan konstruk kepuasan sebesar 0,571 dan 32,6 variasi dari konstruk kepuasan dapat dijelaskan oleh variabel
komunikasi sedangkan 67,4 dijelaskan oleh e10. Berdasarkan Tabel 4.32, adanya hubungan yang lemah antara indikator
kredibilitas dengan konstruk kepercayaan yaitu sebesar 0,480 dan hanya 23,0 variasi dari konstruk kepercayaan dapat dijelaskan oleh variabel kredibilitas
sedangkan 77,0 dijelaskan oleh e11. Adanya hubungan yang lemah antara indikator reabilitas dengan konstruk
kepercayaan yaitu sebesar 0,386 dan hanya 14,9 variasi dari konstruk kepercayaan dapat dijelaskan oleh variabel reabilitas sedangkan 85,1 dijelaskan oleh e12.
Hubungan yang kuat antara indikator keamanan dengan konstruk kepercayaan sebesar 0,749 dan 46,1 variasi dari konstruk kepercayaan dapat dijelaskan oleh
variabel keamanan sedangkan 53,9 dijelaskan oleh e13. Adanya hubungan yang lemah antara indikator kepedulian dengan konstruk
kepercayaan yaitu sebesar 0,496 dan hanya 24,6 variasi dari konstruk kepercayaan dapat dijelaskan oleh variabel kepedulian sedangkan 75,4 dijelaskan oleh e14.
Berdasarkan Tabel 4.32, hubungan antara indikator kehandalan dengan konstruk mutu sebesar 0,694 dan 48,1 variasi dari konstruk mutu dapat dijelaskan
oleh variabel kehandalan sedangkan 51,9 dijelaskan oleh e15. Hubungan yang kuat antara indikator daya tanggap dengan konstruk mutu
sebesar 0,770 dan 59,3 variasi dari konstruk mutu dapat dijelaskan oleh variabel daya tanggap sedangkan 40,7 dijelaskan oleh e16.
Hubungan antara indikator jaminan dengan konstruk mutu sebesar 0,731 dan 53,5 variasi dari konstruk mutu dapat dijelaskan oleh variabel jaminan sedangkan
46,5 dijelaskan oleh e17. Hubungan yang kuat antara indikator empati dengan konstruk mutu sebesar
0,759 dan 43,0 variasi dari konstruk mutu dapat dijelaskan oleh variabel empati sedangkan 57,0 dijelaskan oleh e18.
Hubungan antara indikator faktor fisik dengan konstruk mutu sebesar 0,585 dan 34,2 variasi dari konstruk mutu dapat dijelaskan oleh variabel faktor fisik
sedangkan 65,8 dijelaskan oleh e19. Berdasarkan Tabel 4.32, hubungan antara indikator datang kembali dengan
konstruk kesetiaan sebesar 0,831 dan 69,0 variasi dari konstruk kesetiaan dapat dijelaskan oleh variabel datang kembali sedangkan 31,0 dijelaskan oleh e20.
Hubungan yang kuat antara indikator komentar positif dengan konstruk kesetiaan sebesar 0,857 dan 73,5 variasi dari konstruk kesetiaan dapat dijelaskan
oleh variabel komentar positif sedangkan 26,5 dijelaskan oleh e21.
Hubungan yang kuat antara indikator rekomendasi dengan konstruk kesetiaan sebesar 0,841 dan 70,8 variasi dari konstruk kesetiaan dapat dijelaskan oleh
variabel rekomendasi sedangkan 29,2 dijelaskan oleh e22. Adanya hubungan yang lemah antara indikator umur dengan konstruk
kesetiaan sebesar 0,398 dan 15,9 variasi dari konstruk kesetiaan dapat dijelaskan oleh variabel umur sedangkan 84,1 dijelaskan oleh e23.
Hasil selengkapnya pengujian kriteria layak tidaknya model goodness of fit index tahap akhir dapat dilihat pada Tabel 4.33.
Tabel 4.33. Hasil Pengujian Tahap Akhir Pengaruh Kepuasan, Kepercayaan dan Mutu Terhadap Kesetiaan pada Kriteria Goodness-of Fit Index
Goodness of Fit index Cut off value
Hasil analisis Evaluasi Model
Chi-square ≤ 193,791
192,151 Baik
Signifikansi ≥ 0,05
0,066 Baik
RMSEA ≤ 0,08
0,026 Baik
GFI ≥ 0,90
0,934 Baik
AGFI ≥ 0,90
0,898 Baik
CMINDF ≤ 2,00
1,172 Baik
TLI ≥ 0,95
0,984 Baik
CFI ≥ 0,94
0,989 Baik
Sumber : diolah dari Lampiran 9
Berdasarkan 8 parameter nilai goodness of fit index tujuh parameter goodness of fit tergolong baik, sehingga sudah dapat dikatakan bahwa model SEM secara
keseluruhan sudah fit ada kesesuaian antara model dan data meskipun AGFI diterima secara marginal.
Apabila model akhir digambarkan secara garis besar dengan memperlihatkan koefisien jalur kepuasan, kepercayaan dan mutu terhadap kesetiaan akan tampak pada
Gambar 4.11.
Gambar 4.11 Diagram Jalur Pengaruh Kepuasan, Kepercayaan dan Mutu terhadap Kesetiaan Pasien
4.3.5 Pengujian Hipotesis
