1. Home
  2. Lainnya

Lima Dimensi Kualitas Pelayanan Regresi

212, baik survey melalui pos, telepon, e-mail, websites, maupun wawancara langsung. Perusahaan menaruh perhatian terhadap para pelanggannya.

2.7 Lima Dimensi Kualitas Pelayanan

Menurut Parasuraman, Ziethaml, dan Berry dalam Lovelock 1991:367, ciri-ciri kualitas jasa dapat dievaluasi ke dalam lima dimensi besar, yaitu: 1. Reliability keandalan Untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam memberikan jasa yang tepat dan dapat diandalkan. 2. Responsiveness daya tanggap Untuk membantu dan memberikan pelayanan kepada pelanggan dengan cepat. 3. Assurance jaminan Untuk mengukur kemampuan dan kesopanan karyawan serta sifat dapat dipercaya yang dimiliki oleh karyawan. 4. Empathy empati Untuk mengukur pemahaman karyawan terhadap kebutuhan konsumen serta perhatian yang diberikan oleh karyawan. 5. Tangible Tampilan fisik Untuk mengukur penampilan fisik, peralatan, karyawan serta sarana komunikasi.

2.8 Regresi

Menurut Tjiptono dan Chandra 2005:264 metode regresi dan korelasi merupakan metode paling populer dan banyak digunakan dalam praktik peramalan bisnis.Analisis regresi merupakan metode statistik yang digunakan untuk mengidentifikasi karakteristik dan kekuatan asosiasi atau hubungan antara dua atau lebih variabel, yaitu satu atau lebih variabel bebas independent variables dan satu variabel terikattergantung dependent variable.Regresi memiliki bentuk bermacam-macam. Regresi memiliki bentuk bermacam-macam.Regresi linear sederhana maupu regresi linear berganda digunakan untuk mencari model hubungan linear antara variabel-variabel bebas dengan variabel terikat sepanjang tipe datanya adalah interval atau rasio.Regresi dummy memfasilitasi apabila ada salah satu atau lebih variabel bebas yang bertipe nominal atau ordinal. Regresi data panel memberikan keleluasaan kepada peneliti apabila data yang diregresikan merupakan cross-section maupun data runtun waktu. Sedangkan regresi logistik membantu peneliti untuk meregresikan variabl terikat yang bertipe nominal biner maupun nominal atau ordinal non biner. Y = β + β 1 X 1 +β 2 X 2 +……+β n X n +ε ......................................................... 2.1 Tjiptono dan Chandra, 2005 dengan : Y adalah variabel terikat β adalah koefisien intercept regresi β 1 ,β 2 ,β 3 adalah koefisien slope regresi X 1 ,X 2 ,X 3 adalah variabel bebas ε adalah error persamaan regresi

2.9 Regresi Linier Berganda

Dokumen yang terkait

Analisis Heteroskedastisitas Pada Regresi Linier Berganda Dan Cara Mengatasinya

12 90 53

Penggunaan Metode Stepwise Forward Untuk Menentukan Persamaan Regresi Linier Berganda (Studi Kasus: Jumlah Pendapatan Di Kabupaten Kabupaten Tapanuli Utara)

2 90 50

Menentukan Model Persamaan Regresi Linier Berganda Dengan Metode Backward Pada Kasus Penyalahgunaan Narkoba di Tanah Karo

7 89 62

Aplikasi Metode Maksimum Likelihood Dalam Regresi Linier Berganda

27 122 43

Analisis Regresi Nonlinier Dengan Model Kuadratik

191 928 43

Metode Regresi Ridge Untuk Mengatasi Model Regresi Linier Berganda Yang Mengandung Multikolinieritas

3 95 55

Analisis Regresi Linier Berganda Dan Aplikasinya

0 45 68

Penggunaan Metode Backward Untuk Menentukan Persamaan Regresi Linier Berganda (Studi Kasus : Jumlah Penyalahgunaan Narkoba di POLRESTA Medan)

3 40 51

ANALISIS PENGARUH KUALITAS PELAYANAN ANGKUTAN UMUM KUPJ MEDAN TERHADAP KEPUASAN PENUMPANG DENGAN METODE REGRESI LINIER BERGANDA.

0 3 21

ANALISIS PENGARUH KUALITAS PELAYANAN JASA TERHADAP KEPUASAN PASIEN DI PUSKESMAS SENTOSA BARU MEDAN PERJUANGAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER BERGANDA.

0 2 25