Item Pernyataan Alternatif Jawaban
Total Sangat
Tidak Setuju
1 Tidak
Setuju 2
Kurang Setuju
3 Setuju
4 Sangat
Setuju 5
Saya akan terus menggunakan jasa
transportasi darat CV. Paradep Taxi dilain waktu
6 10
21 24
39 100
Saya selalu memberitahukan kepada kerabat untuk
memilih jasa transpotasi darat CV. Paradep Taxi
9 4
30 34
23 100
Saya tetap memilih CV. Paradep Taxi sebagai jasa
transportasi darat yang modern
6 8
22 28
36 100
Frekuensi
21 22
73 86
98 300
Presentase 7,00
7,33 24,33
28,67 32,67
100
Sumber :Hasil Penelitian, 2013
Dari Tabel 4.10 dapat dilihat bahwa hasil jawaban responden terhadap variabel loyalitas pelanggan rata-rata mayoritas menyatakan sangat setuju dengan
presentase sebesar 32,67. Jadi dapat disimpulkan bahwa loyalitas pelanggan terhadap CV. Paradep Taxi dipersepsikan baik oleh responden.
4.1.4 Hasil Variance Extracted dan Construct Reliability
Pengujian construct reliability bertujuan menunjukkan sejauh mana suatu alat ukur dapat memberikan hasil yang relatif sama apabila dilakukan pengukuran
kembali pada obyek yang sama. Nilai reliabilitas minimum dari dimensi pembentuk konstruk yang dapat diterima adalah sebesar
≥ 0,70. Nilai uji construct reliability dalam SEM dapat diperoleh melalui rumus sebagai berikut Hair et.al.,
2006 : Construct Reliability CR=
∑ ∑
∑
+ ej
StdLoading StdLoading
2 2
Universitas Sumatera Utara
Keterangan: 1
Standard Loading Standardized Regression Weights merupakan nilai untuk tiap-tiap indikator pembentuk konstruk yang didapat dari hasil perhitungan
komputer dengan program AMOS antara lain : ∑ std loading atribut produk : 0,605 + 0,707 + 0,741 = 2,053
∑ std loading kualitas jasa: 0,565 + 0,632 + 0,426 + 0,695 + 0,644 = 2,95 ∑ std loading kepuasan pelanggan: 0,432 + 0,779 + 0,777 = 1,988
∑ std loading loyalitas pelanggan : 0,598 + 0,507 + 0,579 = 1,684
2 Σεj disebut Measurement Error Squared Multiple Correlations merupakan
nilai error dari tiap-tiap indikator pembentuk konstruk yang didapat dari hasil perhitungan komputer dengan program AMOS antara lain :
∑ error std loading atribut produk : 0,366 + 0,500 + 0,549 = 1,415 ∑ error std loading kualitas jasa:
0,319 + 0,400 + 0,182 + 0,483 + 0,415 = 1,799
∑ error std loading kepuasan pelanggan: 0,187 + 0,606 + 0,603 = 1,396 ∑ error std loading loyalitas pelanggan: 0,357 + 0,257 + 0,335 = 0,949.
Perhitungan construct reliability untuk masing-masing adalah : 1.
CR atribut produk =
743 ,
413 ,
1 053
, 2
053 ,
2
2 2
= +
2. CR kualitas jasa
= 766
, 799
, 1
95 ,
2 95
, 2
2 2
= +
3. CR kepuasan pelanggan
= 740
, 396
, 1
988 ,
1 988
, 1
2 2
= +
4. CR loyalitas pelanggan
= 780
, 949
, 684
, 1
684 ,
1
2 2
= +
Pada prinsipnya pengukuran variance extract menunjukkan jumlah varians dari indikator yang diekstraksi oleh konstrukvariabel laten yang dikembangkan.
Nilai variance extract yang dapat diterima adalah ≥ 0,50. Dalam menghitung
Universitas Sumatera Utara
variance extract sebelumnya nilai measurement error squared multiple correlations dari tiap-tiap indikator pembentuk konstruk harus dikuadratkan.
Untuk masing-masing variabel laten dihitung dengan menggunakan rumus : Variance Extract VE =
∑ ∑
∑
+ ej
StdLoading StdLoading
2 2
:
Keterangan: 1
Standard loading standardized regression weights merupakan nilai untuk tiap-tiap indikator pembentuk konstruk yang didapat dari hasil perhitungan
komputer dengan program AMOS antara lain : ∑ std loading atribut produk : 0,605 + 0,707 + 0,741 = 2,053
∑ std loading kualitas jasa: 0,565 + 0,632 + 0,426 + 0,695 + 0,644 = 2,95 ∑ std loading kepuasan pelanggan: 0,432 + 0,779 + 0,777 = 1,988
∑ std loading loyalitas pelanggan : 0,598 + 0,507 + 0,579 = 1,684 2
Σεj disebut measurement error squared multiple correlations. Berikut jumlah nilai measurement error squared multiple correlations yang
dikuadratkan untuk tiap-tiap indikator pembentuk konstruk adalah : ∑ std loading atribut produk : 0,605² + 0,707² + 0,741² = 8,212
∑ std loading kualitas jasa : 0,565²+ 0,632² + 0,426² + 0,695² + 0,644² = 11,8 ∑ stdt loading kepuasan pelanggan : 0,432² + 0,779²+ 0,777² = 7,976
∑ std loading loyalitas pelanggan : 0,598²+ 0,507² + 0,579² = 6,736. Perhitungan variance extracted untuk masing-masing adalah :
1. Variance extract atribut produk
= 920
, 413
, 1
212 ,
8 212
, 8
2 2
= +
Universitas Sumatera Utara
2. Variance extract kualitas jasa
= 929
, 799
, 1
8 ,
11 8
, 11
2 2
= +
3. Variance extract kepuasan pelanggan
= 919
, 396
, 1
976 ,
7 976
, 7
2 2
= +
4. Variance extract loyalitas pelanggan
= 934
, 949
, 736
, 6
736 ,
6
2 2
= +
Tabel 4.11 Hasil Nilai
Construct Reliabilitydan Variance Extracted Variabel
Contruct Reliability
Variance Extracted
Keterangan
Atribut Produk 0,743
0,920 Diterima
Kualitas Jasa 0,766
0,929 Diterima
Kepuasan Pelanggan 0,740
0,919 Diterima
Loyalitas Pelanggan 0,780
0,934 Diterima
Sumber :Hasil Penelitian, 2013
Berdasarkan Tabel 4.11 terlihat bahwa nilai construct reliability dan variance extract yang berada di atas batas nilai yang telah ditetapkan, dengan
demikian dapat disimpulkan bahwa indikator-indikator yang digunakan sebagai observed variable bagi variabel latennya dapat dikatakan telah mampu
menjelaskan variabel laten yang dibentuknya.
4.1.5 Hasil Evaluasi Estimasi Model Asumsi SEM 4.1.5.1 Evaluasi Ukuran Sampel
