135
sebaliknya jika angka signifikan sig. 0,05 maka hubungan kedua variabel tidak signifikan.
8. Korelasi antara kualitas produkdengan kepuasan konsumen
Berdasarkan perhitungan diperoleh angka korelasi antara variabel kualitas produk dengan kepuasan konsumen sebesar 0,702. Korelasi sebesar
0,702 mempunyai maksud hubungan antara variabel kualitas produkdengan kepuasan konsumen mempunyai korelasi kuat dan searah karena hasilnya
positif.Searah artinya jika kualitas produk tinggi maka kepuasan konsumen juga tinggi. Korelasi kedua variabel bersifat signifikan karena angka
signifikan sebesar 0,000 0,05. Jika angka signifikan sig. 0,05 maka hubungan kedua variabel signifikan, sebaliknya jika angka signifikan sig.
0,05 maka hubungan kedua variabel tidak signifikan.
9. Korelasi antara kualitas produkdengan word of mouth
Berdasarkan perhitungan diperoleh angka korelasi antara variabel kualitas produkdengan word of mouth sebesar 0,646. Korelasi sebesar
0,646 mempunyai maksud hubungan antara variabel kualitas produk dengan word of mouth mempunyai korelasi kuat dan searah karena
hasilnya positif.Searah artinya jika kualitas produk tinggi maka word of mouth
juga tinggi. Korelasi kedua variabel bersifat signifikan karena angka signifikan sebesar 0,000 0,05. Jika angka signifikan sig. 0,05 maka
hubungan kedua variabel signifikan, sebaliknya jika angka signifikan sig. 0,05 maka hubungan kedua variabel tidak signifikan
136
10. Korelasi antara kepuasan konsumen dengan word of mouth
Berdasarkan perhitungan diperoleh angka korelasi antara variabel kepuasan konsumen dengan word of mouth sebesar 0,704. Korelasi sebesar
0,704 mempunyai maksud hubungan antara variabel kepuasan konsumen dengan word of mouth mempunyai korelasi kuat dan searah karena hasilnya
positif.Searah artinya jika kepuasan konsumen tinggi word of mouth juga tinggi. Korelasi kedua variabel bersifat signifikan karena angka signifikan
sebesar 0,000 0,05. Jika angka signifikan sig. 0,05 maka hubungan kedua variabel signifikan, sebaliknya jika angka signifikan sig. 0,05
maka hubungan kedua variabel tidak signifikan.
Gambar 4.7 Model Struktur Analisis Jalur
Persamaannya Menjadi
Y = 0,318X
1
+ 0,203X
2
+ 0,437X
3
+ 0,616 Є
1
Z = 0,032 X
1
+ 0,295X
3
+ 0, 478Y + 0,677 Є
2
Kualitas Pelayanan X
1
Harga X
2
Kualitas Produk X
3
Word of Mouth Z
Kepuasan Konsumen Y
0,318
0,203
0,437 0,616
0,295 0,032
0,478 0,677
Є
1
Є
2
0,425
0,546 0,484
137
G. MODEL TRIMMING
Pada strukutur II, hasil analisis menunjukan bahwa ada koefisien jalur yang tidak signifikan pengaruhnya terhadap word of mouth Z, yaitu kualitas
pelayanan X
1
maka model sub struktural II perlu diperbaiki melalui metode trimming
, dimaksudkan untuk menguji kebermaknaan setiap koefisien jalur yang telah dihitung. Apabila koefisien jalur yang dihitung tidak signifikan,
perhitungan diulang kembali dengan cara menghilangkan jalur yang tidak signifikan tersebut yaitu mengeluarkan variabel kualitas pelayanan X
1
yang dianggap tidak signifikan terhadap variabel word of mouth Z
Tabel 4.46 Rangkuman ANOVA
a
Model 1 dan Model 2 Sub-Sturktur II
Model Sum of Squares
Df Mean Square
F Sig.
1 Regression
181,356 3
60,452 37,880 0,000
b
Residual 153,204
96 1,596
Total 334,560
99 2
Regression 181,147
2 90,573
57,268 0,000
b
Residual 153,413
97 1,582
Total 334,560
99 a. Dependent Variable: Word of Mouth Z
b. Predictors: Constant, Kepuasan Konsumen Y, Kualitas Pelayanan X1, Kualitas Produk X3
Dari Tabel Anova model 1 sebelum ditrimming diperoleh nilai F sebesar 37,880 F tabel 2,47 maka Ha diterima dan Ho ditolak. Kemudian
untuk nilai probabilitas sig = 0,000. Karena nilai sig, 0,05, maka keputusannya adalah Ha diterima dan Ho ditolak dan oleh sebab itu pengujian
secara individual dapat dilakukan atau dilanjutkan.
138
Tabel 4.47 Rangkuman Coefficients
a
Model 1 dan 2 Struktur II
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
-0,924 1,382
-0,669 0,505
Kualitas Pelayanan X1 0,018
0,049 0,032
0,362 0,718
Kualitas Produk X3 0,180
0,059 0,295
3,029 0,003
Kepuasan Konsumen Y 0,319
0,072 0.478
4,418 0,000
2 Constant
-0,694 1,221
-0,568 0,571
Kualitas Produk X3 0,182
0,059 0,298
3,090 0,003
Kepuasan Konsumen Y 0,331
0,064 0,495
5,130 0,000
a. Dependent Variable: Word of Mouth Z
Terlihat pada kolom Sig signifikan pada Tabel 4.47 Coefficient model 1 terdapat variabel yang tidak berpengaruh signifikan terhadap word of
mouth yaitu variabel kualitas pelayanan X
1
. Dari hasil perhitungan didapatkan angka t hitung sebesar 0.362 t tabel 1,984 sehingga Ha ditolak
dan Ho diterima, berarti tidak ada pengaruh antara kualitas pelayanan, dengan word of mouth
. Kemudian nilai signifikansi Sig untuk kualitas pelayanan adalah 0,718 angka tersebut menunjukkan bahwa nilai taraf signifikansi 0,050
lebih kecil atau sama dengan nilai taraf signifikansi Sig [0,05 ≤ 0,718] maka
Ha ditolak dan Ho diterima. Artinya tidak ada pengaruh antara kualitas pelayanan dengan word of mouth.
139
Tabel 4.48 Rankuman Summary Model 1 dan Model 2
– Sub-Struktur II
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
0,736
a
0,542 0,528
1,263 2
0,736
a
0,541 0,532
1,258 a. Predictors: Constant, TOTAL_Y, TOTAL_X1, TOTAL_X3
Berdasarkan Hasil Analisis Pada Tabel 4.47 model 2 setelah ditrimming diperoleh nilai koefisien jalur kualitas produk X
3
Terhadap word of mouth
Z sebesar
ρ
zx
3
X
3
= 0.298 dan nilai koefisien jalur kepuasan konsumen Y terhadap word of mouth Z sebesar
ρ
zyY = 0.495 dengan koefisien determinan 0.541 lihat model 2 pada tabel 4.48 dan
besar kofisien residu
ρ
z ϵ
1
Є
1
= √1 – 0,541 = 0,677. Dengan demikian didapat diagram jalur sub struktur 2 mengalami perubahan, yaitu menjadi
sebagai berikut :
Gambar 4.8 Model Sub Struktur II Setelah Trimming
Kualitas Produk X
3
Word of Mouth Z
Kepuasan Konsumen Y
0,298 0,495
0,677
Є
2
140
Berdasarkan hasil dari koefisien jalur pada sub struktur 1 dan sub struktur II setelah dilakukannya trimming, maka dapat digambarakn
secara keseluruhan yang menggambarkan hubungan kasual empiris antar variabel X
1
, X
2
,X
3
,dan Y Terhadap Z sebagai berikut:
Gambar 4.9 Model Struktur Analisis Jalur
Hasil dari koefisien jalur pada sub-struktur II berubah menjadi persamaan stuktur yaitu :
Y = 0,318 X
1
+ 0,203 X
2
+ 0,437 X
3
+ 0,616 Є
1
Z = 0,298X
3
+ 0, 495 Y + 0,677 Є
2
H. UJI KESESUAIAN MODEL: Koefisien Q
Uji kesesuaian model dimasudkan untuk menguji apakah model yang diusulkan memiliki kesesuaian dengan data atau tidak. Rumusan hipotesis
statistik kesesuaian model analisis jalul dirumuskan sebagai berikut. Kualitas
Pelayanan X
1
Harga X
2
Kualitas Produk X
3
Word of Mouth Z
Kepuasan Konsumen Y
0,318
0,203
0,437 0,616
0,298 0,495
0,677
Є
1
Є
2
0,425
0,546 0,484
141
Ha: R ≠ RØ : Matriks korelasi estimasi berbeda dengan matriks korelasi sampel
H
o
: R = RØ : Matriks korelasi estimasi tidak berbeda sama
dengan matriks korelasi sampel Untuk menguji kesesuaian model analisis jalur, digunakan uji statistic
kesesuaian model koefisien Q dengan rumus:
� =
1 −R
M 2
1 −M
Keterangan : Q = Koefisien Q
R
2 m
= 1-1 – R
2 1
. 1 – R
2 2
….. 1 – R
2 P
M = R
2 m
Apabila Q = 1 mengindikasikan model fit sempurna. Jika Q 1 untuk menentukan fit atau tidaknya model maka statistic koefisien Q perlu diuji
dengan statistic W yang dihitung dengan rumus : Whitung= -N-d In Q Keterangan
N = Menunjukan ukuran sampel d = Banyaknya koefisien jalur yang tidak signifikan sama dengan
degree of freedom = derajat bebas
R
2 m
= Koefisien determinasi multiple untuk model yang diusulkan M = Menunjukan koefisien determinan multipel R
2 m
setelah koefisien jalur yang tidak signifikan yang dihilangkan.
142
1. Dasar pengambilan keputusan
