Variabel intention to quit diukur dengan indikator : keinginan pindah dari tempat kerja dan keinginan tetap di tempat kerja memiliki nilai outer loading
lebih dari 0,70 dan memiliki signifikansi 0,05. Kedua indikator memiliki nilai outer loding sama yakni sebesar 0,953. Sehingga dapat disimpulkan bahwa kedua
indikator ini merupakan indikator yang valid untuk mengukur variabel intention to quit.
Variabel kualitas pelayanan kesehatan diukur dengan indikator : keandalan
reliability,
daya tanggap
Responsiveness,
perilaku
courtesy,
kejujuran
credibility,
keamanan
Security,
kemudahan hubungana
cces,
komunikasicommunication, mengerti kebutuhan pasien
understanding the customer
memiliki nilai outer loading lebih dari 0,70 dan memiliki signifikansi 0,05. Keandalan
Reliability
memiliki nilai outer loding paling besar yakni sebesar 0,958. Sehingga dapat disimpulkan bahwa kelima indikator ini
merupakan indikator yang valid untuk mengukur variabel kualitas pelayanan kesehatan.
5.1.4.2.
Discriminant Validity
Discriminant Validity
dari model pengukuran dengan reflektif indikator faktor dinilai berdasarkan
Cross loading
pengukuran dengan konstruk. Jika korelasi konstruk dengan item pengukuran lebih besar dari pada ukuran konstruk
lainnya, maka hal ini menunjukkan bahwa konstruk laten memprediksi ukuran pada blok mereka lebih baik daripada ukuran pada blok lainnya. Hasil
pengukuran
Discriminant Validity
dapat dilihat seperto Tabel 6.7 Tabel 5.7.
Discriminant Validity Variabel
AVE Akar
AVE Korelasi
Ling- kungan
Kepuasan Intention
to Quit Kualitas
Layanan 1. Lingkungan
0,858 0,926
1 2. Kepuasan
0,834 0,913
0,910 1
3. Intention to Quit 0,954
0,977 - 0,951
- 0,898 1
4. Kualitas Layanan 0,820
0,906 0,902
0,901 -0,939
1
Sumber : Lampiran 6
Berdasarkah data pada Tabel 5.7. dapat dijelaskan bahwa hasil dari ke empat variabel memiliki nilai AVE diatas 0,50 dan semua variabel memiliki akar
AVE lebih tingi dari koefisien korelasi antar satu variabel dengan variabel lainnya, sehingga dapat dikatakan data memiliki
discriminant validity
yang baik.
5.1.4.3.
Composite Reliability
Reliabilitas suatu konstruk dapat dilihat dari
composite reliability Ghozali, 2008. composite reliability
berfungsi untuk mengukur
internal consistency,
yang nilainya harus diatas 0,60 dan membandingkan akar AVE dengan korelasi antar konstruk dengan nilai harus diatas 0.50. Hasil perhitungan
Composite Reliability
seperti terlihat pada Tabel 5.8. Tabel 5.8.
Composite Reliability
No Variabel
Composite Reliability
1 Lingkungan
0,968 2
Kepuasan 0,909
3 Intention to Quit
0,976 4
Kualitas Layanan 0,973
Sumber : Lampiran 6
Tabel 5.8 diatas menunjukkan bahwa nilai
composite reliability
dari semua konstruk yaitu diatas 0,60 sehingga sudah memenuhi kriteria reliability.
Berdasarkan dari hasil evaluasi secara keseluruhan, baik
convergent discriminant validity, composite reliability
yang telah dipaparkan diatas, maka dapat disimpulkan bahwa indikator-indikator sebagai pengukur variabel laten
merupakan pengukuran yang valid dan reliabel.
5.1.4.4. Pengujian Model Struktural
Inner Model
Inner model menggambarkan hubungan antara variabel laten berdasarkan pada
substantive theory.
Dalam menilai model dengan PLS, dimulai dengan melihat R-squares untuk setiap variabel laten dependen. Hasil pengujian inner
model dapat melihat hubungan antar konstruk dengan cara membandingkan nilai signifikansi dan R-
square
dari model penelitian Ghozali, 2008.
Tabel 5.9.
Nilai R-Squares
No. Variabel Dependen
R-Square
1. Kepuasan
0,840 2.
Intention to Quit 0,917
3. Kualitas Layanan
0,966 Sumber : Lampiran 6
Berdasarkan hasil perhitungan seperti terlihat pada Tabel 5.9 dapat dinyatakan Nilai R-square variabel kepuasan sebesar 0,840 angka itu dapat
diinterprestasikan bahwa 84,0 variabel konstruk kepuasan dijelaskan oleh variabel lingkungan, sedangkan 16,0 variabel kepuasan dijelaskan oleh
variabel di luar model. Demikian juga variabel intention to quit 91,7 variabelnya dijelaskan oleh variabel lingkungan dan kepuasan, sedangkan 8,3
dijelaskan oleh variabel lain. Sedangkan variabel kualitas layanan 96,6 variabelnya dijelaskan oleh variabel lingkungan, kepuasan dan intention to quit,
sedangkan 3,4 dijelaskan oleh variabel lain.
Selain dengan menggunakan
R-square, goodness of fit model
juga diukur dengan menggunakan
Q-squa re predictive relevance
untuk model structural, mengukur seberapa baik nilai observasi dihasilkan oleh model dan juga estimasi
parameternya. Nilai
Q-square 0
menunjukkan model memiliki
predictive relevance
; sebaliknya jika Nilai
Q-squa re 0
menunjukkan model kurang memiliki
predictive relevance.
Perhitungan
Q-square dilakukan dengan rumus :
Q
2
= 1
–
1-R
1 2
1-R
2 2
1-R
3 2
… 1
-R
p 2
dimana : R
1 2 ,
R
2 2
, R
3 2
adalah
R-square variabel endogen
Besarnya Q
2
Memiliki nilai dengan rentang 0 Q
2
1,
dimana semakin mendekati 1 berarti model semakin baik, Besarnya
Q
2
ini setara dengan koefisien determinansi total pada analisis jalur
path analysis.
Perhitungan goodness of fit model adalah sebagai berikut :
Q
2
= 1
–
1-R
1 2
1-R
2 2
= 1 - 1-0,840 1-0,917 1-0,966 = 1 - 0,16 0,083 0,034
= 1 - 0,00045152 = 0,999
Berdasarkan perhitungan diatas, 99,9 persen variabel kualitas pelayanan dijelaskan oleh variabel lingkungan, kepuasan kerja, dan
intention to quit
, sedangkan sisanya 0,1 Persen dijelaskan oleh variabel yang tidak masuk dalam
model. Gambar 5.1.
Diagram Jalur Hasil Uji Hipotesis
Sumber : Lampiran 6
5.1.5 Pengujian Hipotesis
Koefisien jalur pengaruh lingkungan terhadap kepuasan , lingkungan terhadap intention to quit, lingkungan terhadap kualitas layanan, dan pengaruh
kepuasan terhadap intention to quit, kepuasan terhadap kualitas layanan serta pengaruh intention to quit terhadap kualitas layanan disajikan seperti pada
Tabel 5.10. Tabel 5.10.
Result for Inner Model No
Pengaruh
Original Sample
O Standar
Deviation
STDEV
Standar Error
Sterr T Statistic
OSterr Keterangan
1. Lingkungan -- Kepuasan 0,84
0,016 0,016
52,500 Signifikan
2. Lingkungan -- Intention
to Quit 0,739
0,088 0,088
8,398 Signifikan
3. Lingkungan -- Kualitas
Layanan 0,781
0,074 0,074
10,554 Signifikan
4. Kepuasan -- Intention to
Quit 0,178
0,097 0,097
1,835 Signifikan
5. Kepuasan -- Kualitas
Layanan 0,099
0,047 0,047
2,106 Signifikan
6. Intention to Quit --
Kualitas Layanan 0,086
0,106 0,106
0,811 Tidak
Signifikan
Sumber : Lampiran 6
Pada penelitian ini telah diperoleh nilai T-tabel dengan signifikansi 5 dk= 75, adalah sebesar 1.665. Dengan memperhatikan koefisien jalur pada Tabel
5.10 ternyata nilai t-statistik ada yang diatas dan dibawah 1.665. Nilai t-statistik diatas 1.665 dapat dinyatakan memiliki pengaruh yang signifikan dan Nilai t-
statistik dibawah 1.665 dinyatakan tidak signifikan. Pembahasan untuk masing- masing hipotesis disajikan pada bagian berikut.
5.1.5.1 Pengaruh lingkungan terhadap kepuasan kerja
Hasil pengujian hipotesis pertama menunjukkan bahwa pengaruh lingkungan terhadap kepuasan kerja menunjukkan nilai koefisien jalur sebesar
0,916 dengan nilai t-statistik sebesar 52,500. Nilai t-statistik tersebut lebih besar dari nilai t-tabel sebesar 1.665 yang menunjukkan bahwa ada pengaruh positif
dan signifikan dari variabel lingkungan terhadap kepuasan kerja. Koefisien
jalurnya menunjukkan bahwa lingkungan memberikan pengaruh positif terhadap kepuasan kerja, artinya bahwa semakin baik lingkungan para medis maka
kepuasan kerja juga akan semakin meningkat. Hal ini berarti Hipotesis I terbukti hasil analisis data mendukung hipotesis I.
5.1.5.2 Pengaruh lingkungan terhadap
intention to quit
Hasil pengujian hipotesis kedua menunjukkan bahwa pengaruh lingkungan terhadap
intention to quit
menunjukkan nilai koefisien jalur sebesar -0,774 dengan nilai t-statistik sebesar 8,398. Nilai t-statistik tersebut lebih besar dari
nilai t-tabel sebesar 1.665 yang menunjukkan bahwa ada pengaruh negatif dan signifikan dari variabel lingkungan terhadap
intention to quit
. Koefisien jalurnya menunjukkan bahwa lingkungan memberikan pengaruh negatif terhadap
intention to quit
, artinya bahwa semakin baik lingkungan para medis maka
intention to quit
akan semakin menurun. Hal ini berarti Hipotesis II terbukti hasil analisis data mendukung hipotesis II.
5.1.5.3 Pengaruh lingkungan terhadap kualitas pelayanan kesehatan
Hasil pengujian hipotesis ketiga menunjukkan bahwa pengaruh lingkungan terhadap kualitas pelayanan kesehatan menunjukkan nilai koefisien jalur sebesar
0,796 dengan nilai t-statistik sebesar 10.554. Nilai t-statistik tersebut lebih besar dari nilai t-tabel sebesar 1.665 yang menunjukkan bahwa ada pengaruh positif
dan signifikan dari variabel lingkungan terhadap kualitas pelayanan kesehatan. Koefisien jalurnya menunjukkan bahwa lingkungan memberikan pengaruh positif
terhadap kualitas pelayanan kesehatan, artinya bahwa semakin baik lingkungan para medis maka kualitas pelayanan kesehatan juga akan semakin baik. Hal ini
berarti Hipotesis III terbukti hasil analisis data mendukung hipotesis III.
5.1.5.4 Pengaruh kepuasan kerja terhadap
intention to quit
Hasil pengujian hipotesis keempat menunjukkan bahwa pengaruh kepuasan kerja terhadap
intention to quit
menunjukkan nilai koefisien jalur sebesar -0,193 dengan nilai t-statistik sebesar 1,835. Nilai t-statistik tersebut lebih besar dari
nilai t-tabel sebesar 1.665 yang menunjukkan bahwa ada pengaruh negatif dan signifikan dari variabel kepuasan kerja terhadap
intention to quit
. Koefisien jalurnya menunjukkan bahwa kepuasan kerja memberikan pengaruh negatif
terhadap intention to quit, artinya bahwa semakin baik kepuasan kerja para medis maka intention to quit akan semakin menurun. Hal ini berarti Hipotesis IV
terbukti hasil analisis data mendukung hipotesis IV.
5.1.5.5 Pengaruh kepuasan kerja terhadap kualitas pelayanan kesehatan
Hasil pengujian hipotesis kelima menunjukkan bahwa pengaruh kepuasan kerja terhadap kualitas pelayanan kesehatan menunjukkan nilai koefisien jalur
sebesar 0,106 dengan nilai t-statistik sebesar 2,106. Nilai t-statistik tersebut lebih besar dari nilai t-tabel sebesar 1.665 yang menunjukkan bahwa ada pengaruh
positif dan signifikan dari variabel kepuasan kerja terhadap kualitas pelayanan kesehatan. Koefisien jalurnya menunjukkan bahwa kepuasan kerja memberikan
pengaruh positif terhadap kualitas pelayanan kesehatan, artinya bahwa semakin baik kepuasan kerja para medis maka kualitas pelayanan kesehatan juga akan
semakin baik meningkat. Hal ini berarti Hipotesis V terbukti hasil analisis data mendukung hipotesis V.
5.1.5.6 Pengaruh
intention to quit
terhadap kualitas pelayanan kesehatan
Hasil pengujian hipotesis keenam menunjukkan bahwa pengaruh
intention to quit
terhadap kualitas pelayanan kesehatan menunjukkan nilai koefisien jalur
sebesar -0,089 dengan nilai t-statistik sebesar 0,811. Nilai t-statistik tersebut lebih kecil dari nilai t-tabel sebesar 1.665 yang menunjukkan bahwa ada pengaruh
negatif dan tidak signifikan dari variabel
intention to quit
terhadap kualitas
pelayanan kesehatan. Koefisien jalurnya menunjukkan bahwa
intention to quit
memberikan pengaruh negatif terhadap kualitas pelayanan kesehatan, artinya bahwa semakin meningkat
intention to quit
para medis maka kualitas pelayanan
kesehatan akan semakin menurun. Hal ini berarti Hipotesis VI terbukti hasil analisis data mendukung hipotesis VI.
