ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

Bab ini bertujuan untuk mengungkap hasil analisis data penelitian dan pembahasannya, yang meliputi analisis deskriptif, uji validitas, uji reliabilitas, uji asumsi model dan uji hipotesis.

A. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif dimaksudkan untuk mengetahui karakteristik dan tanggapan responden terhadap item-item pernyataan dalam kuesioner. Responden dalam penelitian ini adalah orang (konsumen) yang pernah menggunakan jasa cetak dan berniat menggunakan kembali jasa cetak CV Resna Offset. Teknik pengambilan sampel menggunakan purposive sampling.

Pada penelitian ini kuesioner yang disebarkan adalah sebanyak 170 kuesioner. Jumlah kuesioner yang bisa dikumpulkan kembali oleh peneliti adalah sejumlah 163 kuesioner (respon rate 95,88 %) dan tidak ada kuesioner yang rusak. Jumlah sampel data yang terkumpul telah memenuhi ukuran sampel minimum yang disyaratkan, yaitu 5 kali indikator yang digunakan (24 indikator) sehingga didapat sampel minimum sebesar 120 responden. Gambaran tentang karakteristik responden diperoleh dari data diri yang terdapat pada bagian depan kuesioner yaitu identitas responden yang meliputi usia, jenis kelamin dan pekerjaan.

1. Bidang Usaha/Industri

Tabel IV.1 Deskripsi Responden Berdasarkan Bidang Usaha Bidang Usaha

Frekuensi

Persentase (%)

Makanan 35 21,47

commit to user

Jamu/Obat 24 14,72 Otomotif

8 4,91 Buku Pelajaran

10 6,14 Kalender

17 10,43 Minuman (Kopi)

100 Sumber: Data primer yang diolah, 2010

Berdasarkan Tabel IV.1 dapat diketahui bahwa responden bergerak di berbagai bidang usaha, responden yang bergerak di bidang makanan sebanyak 35 atau 21,47%, di bidang pakaian sebanyak 20 atau 12,26%, di bidang jamu dan obat-obatan sebanyak 24 atau 14,72%, di bidang otomotif sebanyak 4 atau 2,45%, di bidang perbankan sebanyak 13 atau 7,98%, di bidang kebutuhan sehari-hari sebanyak 10 atau 6,13%, di bidang olahraga sebanyak 6 atau 3,69%, di bidang travel sebanyak 8 atau 4,91%, di bidang buku pelajaran sebanyak 10 atau 6,14%, di bidang kalender sebanyak 17 atau 10,43%, di bidang minuman sebanyak 5 atau 3,07%, di bidang percetakan sebanyak 11 atau 6,75%. Sehingga responden terbanyak bergerak di bidang makanan yaitu sebesar 21,47%

2. Omzet/Pesanan Responden Tabel IV.2 Deskripsi Responden Berdasar Omzet /Jumlah Pesanan Setiap Tahun

Jumlah Pesanan

Frekuensi

Persentase

Rp 1000.000,00 – Rp 10.000.000,00

107

65,7 Rp 10.000.000,00 – Rp 50.000.000,00

100 Sumber: Data primer yang diolah, 2010

commit to user

Berdasarkan Tabel IV.2 dapat diketahui bahwa dari 163 responden, 65,7 % atau 107 melakukan pemesanan yang berkisar antara Rp 1000.000 – Rp 10.000.000/ tahun, 44 responden atau 26,9% melakukan pemesanan yang berkisar antara Rp 10.000.000,00 – Rp 50.000.000,00/ tahun, 12 responden melakukan pemesanan yang berjumlah lebih dari Rp 50.000.000,00/tahun. Sehingga mayoritas responden melakukan pemesanan berjumlah Rp 1.000.000,00 – Rp 10.000.000,00/tahun yaitu sebesar 65,7%

3. Jumlah Karyawan Tabel IV.3 Deskripsi Responden Berdasarkan Jumlah Karyawan

Jumlah Karyawan

Frekuensi

Persentase

1-10 31 19,02 11-20

100 Sumber: Data primer yang diolah, 2010

Berdasarkan Tabel IV.3 dapat diketahui bahwa dari 163 responden perusahaan yang memiliki karyawan berjumlah 1-10 sebanyak 31 atau 19,02%, 11-20 sebanyak 59 atau 36,2%, 21-30 sebanyak 46 atau 28,22%, >30 sebanyak 27 atau 16,56% . Sehingga mayoritas pengisi responden adalah perusahaan yang memiliki karyawan sebanyak 11-20 orang, yaitu sebesar 36,2%

4. Lokasi Perusahaan

Tabel IV.4 Deskripsi Responden Berdasarkan Lokasi Perusahaan Lokasi Perusahaan

100 Sumber: Data primer yang diolah, 2010

commit to user

Berdasarkan Tabel IV.4 dapat diketahui bahwa dari 163 responden didominasi oleh responden yang berasal dari kota Solo yaitu sebanyak 112 perusahaan atau sebesar 68,72%, kemudian Sukoharjo sebanyak 43 perusahaan atau 26,35%, responden yang berasal dari Wonogiri dan Karanganyar hanya sedikit jumlahnya yaitu 5 dan 3 responden atau 3,08% dan 1,85%.

5. Lama Berdirinya Perusahaan Berdasarkan Tabel IV.5 dapat diketahui bahwa dari 163 responden didapat bahwa perusahaan yang berdiri selama 1-10 tahun adalah sebanyak 57 atau 34,99%, 10-20

tahun adalah sebanyak 32 atay 19,64%, >20 tahun adalah sebanyak 74 atau 45,37%. Sehingga mayoritas responden adalah perusahaan yang telah berdiri selama lebih dari

20 tahun yaitu sebesar 45,37%. Tabel IV.5 Deskripsi Responden Berdasarkan Lama Berdirinya Perusahaan

Lama Berdirinya

1-10 tahun 57 34,99 10-20 tahun

100 Sumber: Data primer yang diolah, 2010

Berdasarkan Tabel IV.5 dapat diketahui bahwa dari 163 responden didapat bahwa perusahaan yang berdiri selama 1-10 tahun adalah sebanyak 57 atau 34,99%, 10-20 tahun adalah sebanyak 32 atay 19,64%, >20 tahun adalah sebanyak 74 atau 45,37%. Sehingga mayoritas responden adalah perusahaan yang telah berdiri selama lebih dari 20 tahun yaitu sebesar 45,37%.

B. Uji Validitas

Uji Validitas menunjukkan seberapa nyata suatu pengujian mengukur apa yang seharusnya diukur (Jogiyanto, 2004).

commit to user

1. Validitas Pre-test Sebelumnya telah dilakukan pre-test mengenai uji validitas dan reliabilitas dengan jumlah responden sebensar 30 orang dan memiliki nilai KMO MSA 0,521 dan

Bartlets Tes memiliki signifikansi 0,000

Tabel IV.6 Hasil Faktor Analisis pre-test

Tabel IV.6 menunjukkan bahwa semua item pre-test dapat dikatakan valid, karena setiap item pernyataan yang menjadi indikator masing-masing variabel telah ekstrak secara sempurna dan mempunyai factor loading ≥ 0,50.

2. Validitas Penelitian Hasil pengujian validitas penelitian diketahui KMO MSA adalah 0,845 dan Bartlets

Tes memiliki signifikansi 0,000 maka dapat dilakukan analisis faktor. Teknik yang

Rotated Component Matrix a

.822 .735 .810

.755 .854

.786 .855 .834 .701

.677 .678 .625

.655 .739

.745 .890 .874 .738 .718

.818 .863 .746

SQ1 SQ2 SQ3 SQ4 SQ5 SQ6 CS1 CS2 CS3 CS4 L1 L2 L3 L4 L5 L6 SC1 SC2 SC3 SC4 SC5 CI1 CI2 CI3

Component

commit to user

Rotated Component Matrix

digunakan adalah dengan melihat output dari rotated component matrix yang harus ekstrak secara sempurna. Hasil dari pengujian validitas dapat dilihat pada Tabel IV.6.

Tabel IV.7 Hasil Faktor Analisis

Sumber : Data primer yang diolah, 2010

Tabel IV.7 menunjukkan bahwa semua item dapat dikatakan valid, karena setiap item pernyataan yang menjadi indikator masing-masing variabel telah ekstrak secara sempurna dan mempunyai factor loading ≥ 0,50.

C. Uji Reliabilitas

Pengujian reliabilitas bertujuan untuk mengetahui konsistensi item-item pertanyaan yang digunakan. Untuk mengukur reliabilitas dari instrument penelitian ini dilakukan dengan menggunakan koefisien Cronbach Alpha. Dari hasil pengujian

commit to user

reliabilitas variabel dengan menggunakan bantuan program SPSS 11.5 for Windows didapatkan nilai Cronbach Alpha masing-masing variabel sebagai berikut:

1. Reliabilitas pre-test

Tabel IV.8 Hasil Uji Reliabilitas

Service Quality (SQ)

0,8667

Corporate Image (CI)

0,701

Trust (T)

0,8477

Switching Cost (SC)

0,8862

Customer Loyalty (CL)

0,7598

Sumber: Data primer yang diolah, 2010

Dari tabel IV.8 dapat dilihat bahwa semua instrumen pre-test dinyatakan reliabel karena mempunyai nilai cronbach’s alpha > 0,60.

2. Reliabilitas penelitian

Tabel IV.9 Hasil Uji Reliabilitas

Service Quality (SQ)

0,7426

Corporate Image (CI)

0,7059

Trust (T)

0,8447

Switching Cost (SC)

0,8541

Customer Loyalty (CL)

0,8387

Sumber: Data primer yang diolah, 2010

Dari tabel IV.9 dapat dilihat bahwa semua instrumen dinyatakan reliabel karena mempunyai nilai cronbach’s alpha > 0,60.

D. Uji Asumsi Model

1. Asumsi Kecukupan Sampel Jumlah responden dalam penelitian ini sebanyak 163 responden. Jumlah tersebut sudah dinilai memenuhi kriteria jumlah sampel minimal bagi penelitian yang menggunakan alat statistik SEM dengan prosedur Maximum Likehood Estimation

commit to user

(MLE yaitu lima dikali dengan jumlah total indikator (24 indikator), jadi jumlah sampel minimal sebanyak 163 responden atau 100 – 200 responden.

2. Normalitas Data Normalitas univariate dan multivariate terhadap data yang digunakan dalam analisis ini diuji dengan menggunakan AMOS 6.01. Hasilnya adalah seperti yang disajikan dalam Tabel IV.10 berikut ini: Evaluasi normalitas diidentifikasi baik secara univariate maupun multivariate. Secara univariate untuk nilai-nilai dalam C.r skewness, 5 item pernyataan menunjukkan nilai > 2. Sedangkan untuk nilai-nilai dalam C.r kurtosis, semua item pertanyaan menunjukkan nilai < 7. Dengan demikian secara univariate tidak terdistribusi secara normal. Nilai yang tertera di pojok kanan bawah pada Tabel IV.6 menandakan bahwa data dalam penelitian ini terdistribusi normal secara multivariate dengan nilai C.r kurtosis 0,511. Analisis terhadap data tidak normal dapat mengakibatkan pembiasan interpretasi karena nilai chi-square hasil analisis cenderung meningkat sehingga nilai probability level akan mengecil. Namun demikian, menurut Hair et al. (1998) ukuran sampel yang besar cenderung untuk mengurangi efek yang merugikan (distorsi hasil analisis) dari non-normalitas data yang akan dianalisis. Disamping itu, teknik Maximum Likelihood Estimates (MLE) yang digunakan dalam penelitian ini tidak terlalu terpengaruh (robust) terhadap data yang tidak normal (Ghozali dan Fuad, 2005) sehingga analisis selanjutnya masih dapat dilakukan.

Tabel IV.10 Hasil Uji Normalitas

commit to user

kurtosis c.r.

l6

2.000 4.000 -.240 -1.248 -.746 -1.943

l5

2.000 4.000 -.241 -1.256 -.674 -1.757

l4

1.000 4.000 -.111 -.576

-.995 -2.592

l3

2.000 4.000 -.247 -1.285 -.702 -1.830

l2

1.000 4.000 -.170 -.886

-.858 -2.235

l1

2.000 4.000 -.195 -1.018 -1.124 -2.930

sc1

2.000 4.000 -.194 -1.012 -1.482 -3.863

sc2

1.000 4.000 -.316 -1.648 -.881 -2.297

sc3

2.000 4.000 -.152 -.791

-1.210 -3.154

sc4

1.000 4.000 -.288 -1.499 -1.113 -2.901

sc5

1.000 4.000 -.273 -1.421 -1.108 -2.888

1.000 4.000 -.484 -2.523 -.371 -.967

ci1

1.000 4.000 -.280 -1.457 -.692 -1.803

t1

1.000 4.000 -.384 -2.003 -.802 -2.090

t2

1.000 4.000 -.279 -1.456 -.844 -2.199

t3

1.000 4.000 -.040 -.208

-1.097 -2.859

t4

2.000 4.000 -.122 -.634

-.983 -2.561

sq1

2.000 4.000 -.506 -2.636 -.650 -1.694

sq2

2.000 4.000 -.526 -2.742 -.879 -2.291

sq3

2.000 4.000 -.407 -2.124 -.750 -1.953

sq4

2.000 4.000 -.212 -1.104 -.867 -2.258

sq5

1.000 4.000 -.333 -1.738 -.735 -1.914

sq6

1.000 4.000 -.360 -1.878 -.354 -.924

Multivariate

2.829 .511

Sumber: Data primer yang diolah, 2010

3. Evaluasi Outliers Uji terhadap multivariate outliers dilakukan dengan menggunakan kriteria Jarak Mahalanobis pada tingkat p < 0,001. Jarak Mahalanobis itu dievaluasi dengan

menggunakan c 2 pada derajat bebas sebesar jumlah variabel indikator yang digunakan dalam penelitian (Ferdinand, 2002). Jika dalam penelitian ini digunakan 24 variabel indikator, semua kasus yang mempunyai Jarak Mahalanobis lebih besar dari c 2 (24, 0.001) = 51,178 adalah multivariate outlier. Tabel IV.11 berikut menyajikan hasil evaluasi Jarak Mahalanobis.

Tabel IV.11 Jarak Mahalanobis Data Penelitian Nomor Observasi

Jarak Mahalanobis

Jarak Mahalanobis Kritis (24, 0.001)

107 135

43,975 43,275

51,178

commit to user

. . . 45

21,665

Sumber: Data primer yang diolah, 2009.

Dari Tabel IV.11 terlihat bahwa tidak ada outlier, karena semua observasi memiliki jarak mahalanobis < 51,178.

E. Uji Hipotesis

Teknik pengujian hipotesis digunakan untuk menguji hipotesis dan menghasilkan suatu model yang baik. Untuk mengujinya digunakan path analysis (analisis jalur) dengan bantuan program AMOS 6.01.

1. Analisis Kesesuaian Model (Goodness-of-Fit) Evaluasi nilai goodness-of-fit dari model penelitian yang diajukan dapat dilihat pada Tabel IV.12 berikut ini:

Tabel IV.12 Hasil Goodness-of-Fit Model

Goodness-of-fit Indices

Cut-off Value

Hasil

Evaluasi Model

Chi-Square (c 2 )

Significance Probability (p) CMIN/DF GFI AGFI TLI CFI RMSEA

Diharapkan kecil

----- Baik Baik

Marginal Marginal

Baik Baik Baik

Sumber : Data primer yang diolah, 2009.

Tujuan analisis Chi-Square (c 2 ) adalah mengembangkan dan menguji model yang sesuai dengan data. Dalam pengujian ini nilai c 2 yang rendah dan menghasilkan tingkat signifikansi lebih besar dari 0,05 akan mengindikasikan tidak ada perbedaan

yang signifikan antara matriks kovarian data dan matriks kovarian yang diestimasi. Chi-Square sangat sensitif terhadap ukuran sampel. Nilai c 2 pada penelitian ini

commit to user

sebesar 277,044 dengan probabilitas 0,072 menunjukkan bahwa model penelitian yang diajukan dapat diterima. Normed Chi-Square (CMIN/DF) adalah ukuran yang diperoleh dari nilai Chi-Square dibagi dengan degree of freedom. Indeks ini merupakan indeks kesesuaian parsimonious yang mengukur hubungan goodness-of-fit model dengan jumlah koefisien-koefisien estimasi yang diharapkan untuk mencapai tingkat kesesuaian. Nilai CMIN/DF pada model ini adalah 1,135 menunjukkan bahwa model penelitian ini fit. Goodness of Fit Index (GFI) mencerminkan tingkat kesesuaian model secara keseluruhan yang dihitung dari residual kuadrat dari model yang diprediksi dibandingkan data yang sebenarnya. Nilai yang mendekati 1 mengisyaratkan model yang diuji memiliki kesesuaian yang baik. Dengan tingkat penerimaan yang direkomendasikan ³ 0,9, dapat disimpulkan bahwa model memiliki tingkat kesesuaian

yang marginal dengan nilai GFI sebesar 0,879. Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) adalah GFI yang disesuaikan dengan rasio antara degree of freedom dari model yang diusulkan dan degree of freedom dari null model. Nilai AGFI dalam model ini adalah 0,851 menunjukkan tingkat kesesuaian yang marginal. Tucker Lewis Index (TLI) merupakan alternatif incremental fit index yang membandingkan model yang diuji dengan baseline model. TLI merupakan indeks kesesuaian model yang kurang dipengaruhi oleh ukuran sampel. Nilai yang direkomendasikan ³ 0,9, dapat

disimpulkan bahwa model menunjukkan tingkat kesesuaian yang baik dengan nilai TLI sebesar 0,972. Comparative Fit Index (CFI) adalah indeks kesesuaian incremental yang membandingkan model yang diuji dengan null model. Besaran indeks ini adalah dalam rentang 0 sampai 1 dan nilai yang mendekati 1 mengindikasikan model memiliki tingkat kesesuaian yang baik. Indeks ini sangat dianjurkan untuk dipakai karena indeks ini relatif tidak sensitif terhadap besarnya

commit to user

sampel dan kurang dipengaruhi oleh kerumitan model. Dengan memperhatikan nilai yang direkomendasikan ³ 0,9, maka nilai CFI sebesar 0,975 menunjukkan bahwa model ini memiliki kesesuaian yang baik. The Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) adalah indeks yang digunakan untuk mengkompensasi nilai Chi-Square dalam sampel yang besar. Nilai penerimaan yang direkomendasikan £ 0,08, maka nilai RMSEA sebesar 0,029 menunjukkan tingkat kesesuaian yang baik (Tabel IV.8) Berdasarkan keseluruhan pengukuran goodness-of-fit tersebut di atas mengindikasikan bahwa model yang diajukan dalam penelitian dapat diterima.

2. Analisis Koefisisen Jalur Analisis ini dilihat dari signifikansi besaran regression weight model yang dapat dilihat pada Tabel IV.13 berikut ini:

Tabel IV.13 Regression Weights

Regression Weights

Estimate S.E.

C.R. P

Customer Loyalty ¬ Service Quality Trust ¬ Service Quality Switching Cost ¬ Trust Customer Loyalty ¬ Trust Customer Loyalty ¬ Corporate Image Corporate Image ¬ Service Quality Customer Loyalty ¬ Switching Cost Switching Cost ¬ Service Quality

Sumber: Data primer yang diolah, 2010

Hasil pengujian ini menunjukkan bahwa semua jalur yang dianalisis memiliki hubungan yang signifikan, terlihat dari besarnya tingkat signifikansi (p) uji hipotesis yang lebih kecil dari 5%, dan nilai C.R. yang diatas 2

F. Pembahasan

Berikut adalah pembahasan daalam hal hipotesis dan penelitian secara keseluruhan:

1. Pembahasan Hipotesis

commit to user

a. Hipotesis 1

H 1 : Service quality berpengaruh positif terhadap customer loyalty. Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel IV.11 dimana nilai C.r service quality pada customer loyalty sebesar 2,105 (C.R.>2) signifikan pada p<0,05, maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis 1 didukung. Artinya, secara statistik dapat ditunjukkan bahwa service quality memang mempunyai pengaruh positif pada customer loyalty

b. Hipotesis 2

H 2 : Service quality berpengaruh positif terhadap trust. Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel IV.11 dimana nilai C.r service quality pada trust sebesar 3,707 (C.R.>2) signifikan pada p<0,05, maka boleh disimpulkan bahwa hipotesis 2 didukung. Hal itu berarti secara statistik dapat ditunjukkan bahwa service quality memang memiliki pengaruh positif pada trust.

c. Hipotesis 3

H 3 : Trust berpengaruh positif terhadap customer loyalty. Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel IV.11 dimana nilai C.r trust pada customer loyalty sebesar 2,031 (C.R.>2) signifikan pada p<0,05, maka dapat dikatakan bahwa hipotesis 3 didukung. Hal ini berarti secara statistik dapat ditunjukkan bahwa trust memang mempunyai pengaruh positif pada customer loyalty

d. Hipotesis 4

H 4 : Trust berpengaruh positif terhadap switching cost. Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel IV.11 dimana nilai C.r trust pada switching cost sebesar 3,309 (C.R.>2) signifikan pada p<0,05, maka dapat

commit to user

disimpulkan bahwa hipotesis 4 didukung. Ini berarti secara statistik dapat ditunjukkan bahwa trust memang memiliki pengaruh positif pada switching cost

e. Hipotesis 5

H 5 : Corporate image berpengaruh positif terhadap customer loyalty. Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel IV.11 dimana nilai C.r corporate image pada customer loyalty sebesar 2,313 (C.R.>2) signifikan pada p<0,05, maka dapat dikatakan bahwa hipotesis 5 didukung. Yang berarti, secara statistik dapat ditunjukkan bahwa corporate image memang mempunyai pengaruh positif pada customer loyalty.

f. Hipotesis 6

H 6 : Service quality berpengaruh positif terhadap corporate image. Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel IV.11 dimana nilai C.r service quality pada corporate image sebesar 3,080 (C.R.>2) signifikan pada p<0,05, maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis 6 didukung. Artinya, secara statistik dapat ditunjukkan bahwa service quality memang mempunyai pengaruh positif pada corporate image .

g. Hipotesis 7

H 7 : Switching cost berpengaruh positif terhadap customer loyalty. Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel IV.11 dimana nilai C.r switching cost pada customer loyalty sebesar 2,964 (C.R.>2) signifikan pada p<0,05, maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis 7 didukung. Artinya, secara statistik dapat ditunjukkan bahwa switching cost memang mempunyai pengaruh positif pada customer loyalty

h. Hipotesis 8

H 8 : Service quality berpengaruh positif terhadap switching cost.

commit to user

Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel IV.11 dimana nilai C.r service quality pada switching cost sebesar 2,067 (C.R.>2) signifikan pada p<0,05, maka boleh disimpulkan bahwa hipotesis 8 didukung. Artinya, secara statistik dapat ditunjukkan bahwa service quality memang mempunyai pengaruh positif pada switching cost

2. Pembahasan Penelitian. Pada penelitian ini ditemukan bahwa ke 8 hipotesis yang dikemukakan didukung, dengan kata lain terdapat pengaruh positif antara variabel-variabel yang diteliti di CV Resna Offset Solo, selain itu hasil dari penelitian ini juga dapat dipercaya hal ini karena setiap item pertanyaan untuk penelitian ini telah lolos dalam uji validitas dan dinyatakan valid, dan penelitian ini juga memiliki tingkat konsistensi yang baik, dibuktikan dengan nilai cronbach alpha yang reliabel pada uji reabilitas. Selain itu data yang diteliti dinyatakan normal dan tidak terdapat outliers. Penelitian ini sekaligus membuktikan validitas dan reabilitas dari penelitian terdahulu yaitu penelitian Serkan Aydin dan Gokhan Ozer yang berjudul The analysis of antecedents of customer loyalty in the Turkish mobile telecommunication market , dimana penelitian ini memiliki tingkat validitas dan rebilitas yang baik dan variable-variabel yang diteliti memiliki pengaruh positif satu sama lain (seluruh hipotesis diterima). Dan hasil pengaplikasian penlitian terdahulu ke penelitian di CV resna Offset menunjukkan hasil yang sama dimana kesemua hipotesis diterima dan variable- variabel yang diteliti memiliki pengaruh positif antara satu dengan yang lain, namun terdapat perbedaan mengenai variable yang paling berpengaruh dalam penelitian ini dan penelitian terdahulu dimana pada penelitian terdahulu variable yang memiliki pengaruh paling signifikan adalah service quality yang mempengaruhi corporate image dan pada penlitian ini variable yang memiliki pengaruh paling signifikan

commit to user

adalah service quality terhadap trust disini terdapat kesamaan variable yang mempengaruhi yaitu variable service quality namun terdapat perbedaan variable yang dipengaruhi. Dalam penelitian ini variable yang memiliki pengaruh signifikan diurutkan dari pengaruh yang paling besar adalah :

a. Service quality terhadap trust dengan estimate 0,572

b. Service quality terhadap corporate image dengan estimate 0,531

c. Service quality terhadap Loyalitas konsumen dengan estimate 0,361

d. Trust terhadap switching cost dengan estimate 0,360

e. Service quality terhadap switching cost dengan estimate 0,323

f. Switching cost terhadap loyalitas konsumen dengan estimate 0,296

g. Corporate image terhadap loyalitas konsumen dengan estimate 0,243

h. Trust terhadap loyalitas konsumen dengan estimate 0,217

commit to user