Tabel 3.9. Hasil Uji Reliabilitas
NO Variabel Cronbach’s
Alpha N
of Items Keterangan
1 Kualitas Pelayanan
0.786 10
Reliabel 2 Harga
0.848 4
Reliabel 3 Faktor
Emosional 0.772
5 Reliabel
4 Lokasi 0.828
5 Reliabel
5 Kepuasan Konsumen
0.843 3
Reliabel 6 Loyalitas
Konsumen 0.821
4 Reliabel
Sumber : Hasil Penelitian, 2011 data diolah
3.8. Metode Analisis Data
Model analisis data yang digunakan untuk hipotesis adalah SEM Structural Equation Modeling. SEM merupakan salah satu analisis multivariate yang dapat
menganalisis hubungan variabel secara kompleks. Analisis ini pada umumnya digunakan untuk penelitian-penelitian yang menggunakan banyak variabel. Teknik
analisis data menggunakan Structural Equation Modelling SEM dengan AMOS 18, dilakukan untuk menjelaskan secara menyeluruh hubungan antar variabel yang ada
dalam penelitian.
Universitas Sumatera Utara
V2 V3
V4 V5
V6 V7
V8 V9
V10 V11
V21 e16
W15 1
X15
V22 e15
W16 1
V23 LOKASI
X24
V24 e24
1 1
X23
V25 e23
W17 1
X22
V26 e22
W18 1
X21
V27 e21
W19 1
X20
V28 e20
W20 1
KEPUASAN KONSUMEN
LOYALITAS KONSUMEN
X25
V29
e25
1 1
X26
V30 e26
W21 1
X27
V31 e27
W22 1
X28
V32 e28
1 1
X29
V33 e29
W23 1
X30
V34 e30
W24 1
W25 W26
W27 V35
z1
1
V36
z2
W29
1
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.1. Metode Analisis Data
Dari gambar 3.1 metode analisis data maka diperoleh persamaan:
Z= β
0 +
β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ β
4
X
4
+
e
1
Y= β
0 +
β
1
Z
+
e
2
Dimana: Y = Loyalitas Konsumen
β = Koefisien Variabel X1 = Kualitas Pelayanan
X2 = Harga X3 = Faktor Emosional
X4 = Lokasi Z = Kepuasan Konsumen
e = Tingkat kesalahan yang masih dapat ditolerir sebesar 10 Pemodelan SEM yang lengkap pada dasarnya terdiri dari Measurement Model
dan Structural Model. Measurement Model atau model pengukuran ditujukan untuk mengkonfirmasi sebuah dimensi atau faktor berdasarkan indikator-indikator
Universitas Sumatera Utara
empirisnya. Sructural Model adalah model mengenai struktur hubungan yang membentuk atau menjelaskan kausalitas antara faktor. Untuk membuat pemodelan
yang lengkap beberapa langkah berikut ini perlu dilakukan:
1. Pengembangan model berbasis teori. Langkah pertama dalam pengembangan model SEM adalah pencarian atau
pengembangan sebuah model yang mempunyai justifikasi teoritis yang kuat. Setelah itu, model tersebut divalidasi secara empirik melalui komputasi program SEM.
2. Pengembangan diagram alur untuk menunjukkan hubungan kausalitas. Di dalam pemodelan SEM, peneliti biasanya bekerja dengan “construct” atau
“faktor” yaitu konsep-konsep yang memiliki pijakan teoretis yang cukup untuk menjelaskan berbagai bentuk hubungan.
3. Konversi diagram alur ke dalam serangkaian persamaan struktural dan spesifikasi model pengukuran.
4. Pemilihan matriks input dan teknik estimasi atas model yang dibangun. Perbedaan SEM dengan teknik-teknik multivariat lainnya adalah dalam input
data yang digunakan dalam pemodelan dan estimasinya. SEM hanya menggunakan matriks Varians Kovarians atau matriks korelasi sebagai data input untuk
keseluruhan estimasi yang dilakukannya. Hal ini karena fokus SEM bukanlah pada data individual tetapi pada pola hubungan antar responden.
Universitas Sumatera Utara
a. Jika nilai kovarians positif, hal itu menunjukkan nilai X dan Y bervariasi
dalam arah yang sama. Semakin tinggi berjumlah nilai X,maka akan semakin tinggi pula berjumlah nilai Y.
b. Jika nilai kovarians negatif, hal itu menunjukkan semakin tinggi berjumlah
nilai Y,maka akan semakin rendah berjumlah nilai X. c.
Jika nilai kovarians nol, hal itu menunjukkan kedua variabel tidak berhubungan.
5. Pengujian model Pada langkah ini kesesuaian model dievaluasi, melalui telaah berbagai kriteria
goodness-of-fit. Untuk itu tindakan pertama yang dilakukan adalah mengevaluasi apakah data yang digunakan dapat memenuhi asumsi-asumsi SEM.
Adapun pengujian model yang dilakukan: a.
Uji Kecocokan Mutlak Absolute Fit Indices -
GFI Goodness of fit index adalah ukuran kemampuan suatu model menerangkan keberagaman data.
- AGFI Adjusted goodness of fit index adalah modifikasi dari GFI dengan
mengakomodasi derajat bebas model dengan model lain yang dibandingkan.
Universitas Sumatera Utara
- RMR Root mean error adalah residu rata-rata antara matriks
kovarianskorelasi teramati dan hasil estimasi. -
RMSEA Root mean square error of approximation adalah ukuran rata- rata perbedaan per degree of freedom yang diharapkan dalam populasi.
b. Uji Kecocokan Incremental Incremental Fit Indices
- NFI Normed fit index adalah besarnya ketidakcocokan antara model
target dan model dasar. -
RFI Relative fit index nilainya berkisar antara 0-1. -
IFI Incremental fit index nilainya berkisar 0-1. -
TLI Tuckert Lewis index adalah ukuran untuk pembandingan antar model yang mempertimbangkan banyaknya koofisien dalam model.
- CFI Comparative fit index nilainya berkisar 0-1.
c. Uji Kecocokan Parsimoni Parsimony Fit Indices
- PNFI Parsimonious normed fit index. Nilai PNFI yang tinggi
menunjukkan kecocokan yang lebih baik. -
PCFI Parsimonious comparative fit index. Nilai yang tinggi menunjukkan model yang lebih baik digunakan untuk perbandingan
model.
Universitas Sumatera Utara
- AIC Akaike information criterion. Nilai positif lebih kecil menunjukkan
parsimony lebih baik digunakan untuk perbandingan antar model. -
ECVI Expected cross validation index adalah nilai pendekatan uji kecocokan suatu model apabila diterapkan pada data lain.
- HOELTER adalah alat uji yang lebih memperhatikan kecukupan ukuran
sampel. Asumsi-Asumsi SEM:
Normalitas Sebaran data harus dianalisis untuk melihat apakah asumsi normalitas
dipenuhi sehingga data dapat diolah lebih lanjut untuk pemodelan SEM ini. Uji normalitas ini perlu dilakukan baik untuk normalitas terhadap data tunggal maupun
normalitas multivariat dimana beberapa variabel digunakan sekaligus dalam analisis akhir. Pada tingkat kepercayaan 99, maka angka z adalah ± 2,58. Dengan demikian
sebuah distribusi dikatakan normal jika angka cr skweness atau angka cr kurtosis ada diantara -2,58 sampai +2,58.
Outliers Outliers adalah observasi yang muncul dengan nilai-nilai ekstrim baik secara
univariat maupun multivariat yaitu yang muncul karena kombinasi karakteristik unik yang dimilikinya dan terlihat sangat jauh berbeda dari observasi-observasi lainnya.
Sebuah data termasuk Outlier jika mempunyai angka p1 dan p2 yang kurang dari 0,1.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian 4.1.1. Deskripsi Objek Penelitian
4.1.1.1. Profil dan Sejarah Singkat Hotel Internasional Sibayak Berastagi Hotel Internasional Sibayak Berastagi merupakan Hotel Resort yang terletak
di dataran tinggi Karo dengan luas 3,6 hektare dan 1400 meter di atas permukaan laut. Hotel Internasional Sibayak terletak di Jalan Merdeka No.1 Berastagi.
Hotel Internasional Sibayak merupakan usaha Penanaman Modal Dalam Negeri PMDN yang didirikan pada tanggal 11 Maret 1990 dan baru diresmikan
secara simbolis pada tanggal 3 Maret 1991 oleh presiden Soeharto di Bali bersama beberapa hotel lain.
Pada awal berdirinya Hotel Internasional Sibayak, pengelolaan dipercayakan kepada PT.Griyawisata Hotel Coorperation yang merupakan pengelola hotel
profesional yang berkantor di Jalan Melawai Jakarta. Pada saat Griyawisata Hotel memegang manajemen hotel ini, yang menjabat
sebagai General Manajer adalah Bapak Wagiyono, yang merupakan General Manager pertama di Hotel Internasional Sibayak selama lebih kurang satu tahun yaitu saat
”Soft Opening”. Pada saat ”Grant Opening” jabatan General Manager digantikan oleh Bapak FR.X.Hartadi.
Universitas Sumatera Utara
