Teknik pengumpulan data Operasional Variabel Penelitian

33 commuterline Jabodetabek Sampel adalah bagian dari jumlah dan karaketristik yang dimiliki oleh populasi tersebut Sugiyono,2009:62. Teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini adalah nonprobability sampling yaitu teknik pengambilan sampel yang tidak memeberikan peluang atau kesempatan yang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel. Teknik sampling dalam penelitian ini adalah melalui cara accidental sampling yaitu teknik pengambilan sampel secara kebetulan, siapa saja yang secara kebetulan bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel, bila dipandang orang yang kebetulan ditemui tersebut cocok sebagai sumber data. Sugiono 2009:74 memberikan saran-saran tentang ukuran sampel untuk penelitian beberapa diantaranya sebagai berikut: Ukuran sampel yang layak dalam penelitian adalah antara 30 sampai 500. Bila dalam penelitian akan melakukan analisis dengan multivariate korelasi atau regeresi ganda misalnya, maka jumlah anggota sampel minimal 10 kali dari jumlah variabel yang diteliti. Sampel dalam penelitian ini adalah orang yang pernah menggunakan jasa kereta commuterline. Mengingat populasi yang diteliti tidak terbatas atau tidak diketahui dengan pasti, dengan demikian peneliti menetapkan sampel sebanyak 100 responden.

C. Teknik pengumpulan data

Beberapa metode yang peneliti lakukan dalam memperoleh data yang 34 diperlukan dalam penyusunan penelitian ini dilakukan dengan cara sebagai berikut 1. Data primer Data primer adalah data yang berasal dari sumber asli langsung atau biasa disebut pada umunya sebagai nara sumber. Pengumpulan data ini dilakukan dengan penyebaran kuesioner. Kuesioner merupakan teknik terstruktur untuk memperoleh data yang terdiri dari serangkaian pertanyaan, tertulis atau verbal yang diijawab responden Malhotra, 2009:325 Menurut Ghozali 2011:47, pada penelitian di bidang ilmu sosial seperti manajemen umumya variabel-variabel penelitiannya dirumuskan sebagai sebuah variabel konstruk, yaitu variabel yang tidak dapat diukur secara langsung tetapi dibentuk melalui dimensi-dimensi yang diamati atau indikator-indikator yang diamati. Jawaban dari kuesioner tersebut diberi bobot skor atau nilai sebagai berikut: 1 = Sangat Tidak Setuju 2 = Tidak Setuju 3 = Ragu-ragu 4 = Setuju 5 = Sanngat Setuju 2. Data Sekunder Data sekunder adalah data yang telah dikumpulkan untuk maksud selain untuk menyelesaikan maslah yang dihadapi. Malhotra, 2009:121. Data 35 sekunder dalam penelitian ini adalah berbagai sumber bahan tertulis studi kepustakaan dalam bentuk buku, literature, internet, dan sumber tertulis lainnya yang relevan dengan judul penelitian serta dapat di pertanggung jawabkan kebenarannya.

D. Metode Analisis Data

1. Uji validitas Uji validitas digunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu mengungkapakan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut Ghazali, 2011:52. dikatakan atau tidaknya menunjukkan sejauh mana suatu alat ukur mampu mengungkapkan apa yang diukur. Jika instrument dikatakan valid berarti menunjukkan alat ukur yang digunakan untuk mendapatkan data itu valid sehingga valid berarti instrument tersebut dapat digunakan untuk mengukur apa yang hendak diukur ketepatan. Umumnya syarat minimum untuk dapat dianggap memenuhi syarat adalah apabila r positif +. Jadi korelasi antar pernyataan dengan skor total negatif - maka pernyataan dalam instrument tersebut dinyatakan tidak valid. Angka yang direkomendasikan untuk nilai alpha 0,05, dalam penelitian ini, jumlah sampel 100 responden yaitu: df = 100-2 = 98 didapat r tabel = 0,196 Ghazali, 2011:52 36

2. Uji Reliabilitas

Pengujian realibilitas adalah berkaitan dengan masalah adanya kepercayaan terhadap alat test instrument. Suatu instrument dapat dikatakan memiliki tingkat kepercayaan yang tinggi apabila hasil dari pengujian tersebut menunjukkan hasil tetap. Dengan demikian instrument yang realiabil akan menghasilkan data yang benar atau data yang sesuai dengan kondisi yang sesungguhnya. Realibilitas suatu konstruk variabel dikatakan baik jika memiliki nilai cronbach alpha dari 0.60 Surjaweni, dan Endrayanto, 2012:198.

3. Uji Asumsi Klasik

Tujuan dari uji asumsi klasik linear berganda adalah untuk melihat asumsi tertentu tentang pola perilaku variabel yang dikenal dengan asumsi dasar regresi, yaitu: a. Normalitas Uji normalitas data ini bertujuan untuk mengetahui distribusi data dalam variabel yang akan digunakan dalam penelitian. Data yang baik dan layak digunakan dalam penelitian adalah data yang memiliki distribusi normal. Menurut Ghazali 2011:160 ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu: 1 Analisis Grafik Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. 37 Namun demikian hanya dengan melihat histogram hal ini dapat menyesatkan khususnya untuk umlah sampel yang kecil. Pada prinsipnya nornalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu doagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya. Dasar pengambilan keputusan: a Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. b Jika data menyebar jauh dari diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi uji asumsi normalitas. 2 Analisis Statistik Salah satu uji statistika yang dapat digunakan untuk menguji normalitas resiudal adalah uji statistik non-parametik Kolmogorov- Smirnov K-S Ghozali, 2011:164. Dengan hipotesis: a Membuat hipotesis dalam uraian kalimat Ho: Data berdistribusi Normal Ha: Data tidak berdistribusi normal b Kaidah pengujian Jika probabilitas sig 0,05 maka Ho diterima 38 Jika probabilitas sig 0,05 maka Ho ditolak c Keputusan Data berdistribusi normal b. Multikoloinearitas Uji multikoloineritas bertujun untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Artinya, uji ini melihat adakah hubungan linear antara variable dependen dan independen pada sebuah regresi. Untik mnegtahui mulitikolinearitas dapat dilihat dari nilai tolerance dan Variante Inflation Faktor VIF, nilai toleransi yang besarnya 0,1 dan nilai VIF 10 menunjukkan bahwa tidak ada multikolinearitas pada variabel independennya Ghozali, 2011:106; c. Uji Heteroskedastisitas Uji ini bertujuan apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka dikatakan homoskedasitas dan jika berbeda maka dikatakan heteroskedasitas. Kita dapat melihat dari grafik plot antara nilai prediksi variabel dependen dengan residualnya. Dasar membentuk pola tertentu atau teratur maka mengidentifikasi telah terjadi heteroskedastisitas. Tapi sebaliknya apabila titik-titik yang menyebar diatas dan dibawah sumbu angka 0 sumbu Y, maka terjadi 39 heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedasitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali,2011:139.

4. Pengujian Hipotesis

a. Uji parsial uji t Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh suatu variabel independen secara individu dalam menerangkan variabel dependen Ghozali, 2011:98. Untk melihat apakah masing- masing variabel bebas berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat secara langsung dengan α = 0,05 dan juga penerimaan atau penolakan hipotesis, maka cara yang dilakukan adalah: 1 Ho: β 1 = 0; Tidak ada pengaruh antara variabel harapan pelanggan X 1 terhadap variabel kepuasan pelanggan Y. Ha: β 1 ≠ 0; Ada pengaruh antara variabel harapan pelanggan X 1 terhadap variabel kepuasan pelanggan Y 2 Ho: β 2 = 0; Tidak ada pengaruh antara variabel nilai pelanggan X 2 terhadap variabel kepuasan pelanggan Y. Ha: β 2 ≠ 0; Ada pengaruh antara variabel nilai pelanggan X 2 terhadap variabel kepuasan pelanggan Y 3 Ho: β 3 = 0; Tidak ada pengaruh antara variabel kualitas pelayanan X 3 terhadap variabel kepuasan pelanggan Y. Ha: β 3 ≠ 0; Ada pengaruh antara variabel kualitas pelayanan X 3 terhadap variabel kepuasan pelanggan Y 40 4 Pengambilan keputusan: Jika t hitung t tabel atau –t hitung -t tabel maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti variabel independen secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen dan jika t hitung t tabel atau –t hitung -t tabel maka Ho diterima dan Ha ditolak, yang berarti variabel independen secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. b. Uji Simultan uji F Uji F pada dasarnya menunujukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen Ghozali, 2011:98. Untuk menguji apakah masing-masing variabel bebas berpengaruh secara signifikan dengan α = 0,05 dan juga penerimaan atau penolkan hipotesa, cara yang dilakukan adalah: Merumuskan hipotesis Ho: β 4 = 0; Tidak ada pengaruh simultan antara harapan pelanggan X- 1 , nilai pelnggan X 2 , dan variabel kualitas pelayanan X 3 terhadap variabel kepuasan pelanggan Y. Ha: β 4 ≠ 0; Ada pengaruh simultan antara harapan pelanggan X 1 , nilai pelnggan X 2 , dan variabel kualitas pelayanan X 3 41 terhadap variabel kepuasan pelanggan Y.

5. Regresi Linear Berganda

Dalam proses analisis data, peneliti akan menggunakan metode analisis regresi berganda. Analisis ini digunakan untuk mengetahui seberapa jauh perubahan nilai dependen, bila nilai variabel independen dimanipulasi atau diubah-ubah atau dinaik-turunkan. Sugiyono, 2009:162. Untuk menghitung regersi linear berganda dapat digunakan rumus sebagai berikut: Y= a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 Sumber: Surjaweni dan Endrayanto 2012:88 Dimana: Y : Kepuasan Pelanggan X 1 : Harapan Pelanggan X 2 : Nilai Pelanggan X 3 : Kualitas Pelayanan a : konstanta b 1 , b 2 , b 3, : koefisien regresi

6. Koefisien Determinasi R square

Koefisien determinasi pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model regresi harapan pelanggan, nilai pelanggan, dan kualitas pelayanan delam menerangkan variasi variabel dependen kepuasan pelanggan Ghozali, 2011:97. Nilai koefisien determinasi 42 adalah antara nol 0 dan satu 1. Nilai R 2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Oleh karena itu, banyak peneliti yang menganjurkan untuk menggunakan nilai adjusted R 2 pada saat mengevaluasi mana model regersi yang terbaik. Tidak seperti nilai R 2, nilai Adjusted R 2 dapat naik atau turun apabila satu variabel indpenden ditambahkan kedalam model. Dalam kenyataaan nilai adjusted R 2 dapat bernilai negatif, walaupun yang dikehendaki harus bernilai positif. Menurut Gujarati 2003 dalam Gh0zali 2011:97 jika dalam uji empiris didapat nilai adjusted R 2 negatif, maka nilainya dianggap nol.

E. Operasional Variabel Penelitian

Tabel 3.2 Operasional Variabel Penelitian No. Variabel Sub Variabel Indikator Skala 1 Harapan Pelanggan X 1 Horovitz 2000 dalam Evi Febriyanti dkk, 2007 Communications by the service provider  Janji dalam penyampaian pesan kepada konsumen Ordinal Price Paid  Besarnya biaya yang dikeluarkan untuk mendapatkan pelayanan Past experience  Harapan untuk mendapatkan kepuasan seperti yang dimasa lalu 43 No. Variabel Sub Variabel Indikator Skala Similar experience  Harapan untuk mendapatkan kepuasan seperti yang direkomendasikan 2 Nilai Pelanggan X 2 Sweeney dan Soutar 2001 Emotional value Nilai Emosional  Merasa puas setelah menggunakan jasa kereta commuterline  Kepercayaan terhadap pelayanan yang diberikan penyedia jasa Ordinal Social value Nilai Sosial  Prioritas tempat duduk pada pelanggan KRL Performance Value Nilai Kualitas  Pelayanan commuterline memiliki standar kualitas pelayanan yang dapat diterima pelanggan Price value for money Nilai terhadap Biaya  Layanan jasa commuterline yang memuaskan sesuai dengan harapan. 3 Kualitas Pelayanan X 3 Zeithaml dkk, 1985 dalam Tjiptono 2014:282 Realibility Keandalan  Penyedia jasa memberikan pelayanan sesuai dengan yang dijanjikan  Kemudahan dalam prosedur pelayanan  Keakuratan dalam 44 No. Variabel Sub Variabel Indikator Skala memberikan informasi kepada konsumen Responsiveness Ketanggapan  Memberikan layanan sesuai dengan kebutuhan pelanggan  Ketersediaan karyawan dalam melayani pelanggan Assurance Jaminan  Kemampuan PT. KCJ dalam menjamin keamanan pelanggan saat menggunakan jasa commuterline Emphaty Empati  Karyawan PT. KCJ memahami kebutuhan spesifik para pelanggan.  Karyawan PT. KCJ mengutamakan kepentingan pelanggan Tangible Bukti Fisik  Kebersihan stasiun dan kereta menciptakan kenyamanan bagi pelanggan. 45 No. Variabel Sub Variabel Indikator Skala  Sarana Informasi yang terdapat di stasiun maupun di dalam kereta commuterline. 4 Kepuasan Pelanggan Y Musanto 2004 Reliability Keandalan  Kedatanagn dan Keberangkatan kereta commuterline sesuai dengan jadwal. Ordinal Response to end remedy of problems respond dan cara pemecahan masalah  Kesiagapan petugas keamanan disaat loket commuterline penuh dengan antrian Sales experience pengalaman karyawan  Karyawan mampu memberikan pendapat dan saran kepada pelangannya Convience of acquisition Kemudahan dan kenyamanan  PT. KCJ Commuterline mengeluarkan kartu prabayar e-commet untuk memudahkan pelanggannya tanpa perlu antrian 46 BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

A. Sekilas Gambaran Umum Objek Penelitian