49
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Deskripsi Obyek Penelitian
4.1.1. Sejarah Perusahaan
Green Shoop didirikan pertama kali oleh Yudha, profil anak muda yang mampu menciptakan lapangan pekerjaan bagi banyak orang, sebuah
positive image yang bisa menghapus kesan negatif tentang BONEK. Bisnis kreatif yang berada dibawah manajemen Yayasan Persebaya ini
sudah eksis selama 3 tahun,menjual 75 aneka macam desain kaos – T’shirt, berbagai merchandise kebutuhan suporter. Keunikan dari model
bisnis komunitas BONEK kata mas Yudha, “jika Persebaya menang,maka Green Shop ramai dikunjungi pembeli, BONEK merchandise laku laris
manis,tapi kalo Persebaya kalah bertanding omzet penjualan menurun”. Di situasi seperti ini,mas Yudha dan tim dituntut berpikir kreatif. Nasib
banyak pengrajin ada ditangannya. Ungkap mas Yudha,di awal berbisnis,mulai dari mendesain sampai ‘hunting’ pengrajin dilakukan
sendiri,sekarang para pengrajin termasuk produsen datang ke Green Shop Merchandise untuk bermitra.
Model Bisnis Kreatif: Komunitas Fans Sepak Bola Persebaya. Melihat sisi positif BONEK yang bisa membangun komunitasnya secara
‘natural’ bisa menjadi inspirasi bagi anak muda di Indonesia. Berapa
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
50
banyak orang yang mendapatkan lapangan pekerjaan dari bisnis kreatif patut mendapatkan acungan jempol.
Green Shop Merchandise memiliki 3 shops di Surabaya: 1.Jl Tambaksari 36b,2.Jl.Simpang Dukuh No.1,3.Jl.Raya Benowo No.40
“mendekati” stadion baru. Lokasi Green Shop “mendekati” stadion sepak bola akan membangun kekuatan sebuah brand image. Eksisitensi Green
Shop Merchandise ‘menghidupkan’ aktivitas bisnis PKL yang tumbuh di sekitarnya, saling bersinerji dan merasa bukan sebagai kompetitor.
4.2 Deskripsi Hasil Analisis dan Uji Hipotesis
4.2.1 Gambaran Umum Subyek Penelitian
Responden dalam penelitian ini adalah seluruh pelanggan Green Shop. Pelanggan disini adalah pria atau wanita yang mengunjungi toko
Green Shop. Rata-rata usia yang menggunakan jasa dari usia 16 tahun hingga 45 tahun.
1. Deskripsi Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner kepada 120 orang responden diperoleh gambaran responden berdasar jenis kelamin
adalah sebagai berikut:
Tabel 4.1. Karakteristik Responden Berdasar Jenis Kelamin
No Jenis kelamin
Jumlah Prosentase
1 Pria 93
77.5 2 Wanita
27 22.5
Total 120 100,00
Sumber : Hasil penyebaran kuesioner
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
51
Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa sebagian besar responden dalam penelitian ini adalah berjenis kelamin pria yaitu
sebanyak 93 orang atau sebesar 77.5, sedangkan yang berjenis kelamin wanita sebanyak 27 orang atau sebesar 22.5.
2. Deskripsi Karakteristik Responden Berdasarkan Usia
Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner kepada 120 orang responden diperoleh gambaran responden berdasar usia adalah sebagai
berikut:
Tabel 4.2. Karakteristik Responden Berdasar Usia
No Usia
Jumlah Prosentase
1 16 – 25 th
51 42.5
2 26 – 35 th
49 40.8
3 36 – 45 th
20 36.7
Total 120 100,00
Sumber : Hasil penyebaran kuesioner Berdasarkan tabel diatas diketahui bahwa sebagian besar
responden dalam penelitian ini adalah mereka yang berusia antara 16 sampai 25 tahun yaitu sebanyak 51 orang atau sebesar 42.5 ,
responden berusia antara 26 – 35 tahun sebanyak 49 orang atau sebesar 40.8 dan responden berusia antara 36 sampai 45 tahun
sebanyak 20 orang atau sebesar 36.7.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
52
4.2.2. Uji Outlier Multivariate Tabel 4.3. Hasil Uji Outlier Multivariate
Minimum Maximum
Mean Std.
Deviation N
Predicted Value 19.365 94.622
60.500 17.779 120 Std. Predicted Value
-2.314 1.919 0.000 1.000 120
Standard Error of Predicted Value
7.361 14.325 10.259 1.575 120
Adjusted Predicted Value 18.471 99.287
60.589 18.169 120 Residual
-59.057 66.163 0.000 29.898 120
Std. Residual -1.873 2.098
0.000 0.948 120 Stud. Residual
-1.962 2.228 -0.001 1.003 120
Deleted Residual -65.926 74.613
-0.089 33.492 120 Stud. Deleted Residual
-1.989 2.271 -0.001 1.009 120
Mahalanobis Distance [MD] 5.494
23.573 11.900 3.977 120
Cooks Distance 0.000 0.057
0.009 0.012 120 Centered Leverage Value
0.046 0.198 0.100 0.033 120
Sumber : Lampiran Berdasarkan tabel diatas, setelah dilakukan pengujian ditemukan
bahwa tidak terdapat outlier multivariat [antar variabel], karena MD Maksimum 23,573 32,909
4.2.3. Uji Reliabilitas
Koefisien cronbach’s alpha dihitung untuk mengestimasi reliabilitas setiap skala. Sementara itu item to total correlation digunakan
untuk memperbaiki ukuran-ukuran dan mengeliminasi item-item yang kehadirannya akan memperkecil koefisien cronbach’s alpha yang dihasilkan.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
53
Tabel 4.4. Pengujian Reliability Consistency Internal
Konstrak Indikator Item to Total
Correlation Koefisien
Cronbachs Alpha X11
0.681 X12
0.805 X13
0.867 Relationship
Marketing X14
0.767 0.788
X21 0.578
X22 0.685
X23 0.700
X24 0.630
Customer Satisfaction
X25 0.689
0.668 Y1
0.792 Y2
0.858 Customer Loyalty
Y3 0.707
0.694
Sumber : Lampiran Koefisien Cronbach’s Alpha dihitung untuk mengestimasi
reliabilitas setiap skala [variabel atau indikator observasian]. Sementara itu item to total correlation digunakan untuk memperbaiki ukuran-ukuran dan
mengeliminasi item-item yang kehadirannya akan memperkecil koefisien Cronbach’s Alpha yang dihasilkan.
Proses eleminasi diperlakukan pada item to total correlation pada indikator yang nilainya 0,5 [Purwanto,2003]. Terjadi eliminasi karena
nilai item to total correlation indikator belum seluruhnya ≥ 0,5. Indikator
yang tereliminasi tidak disertakan dalam perhitungan cronbachs alpha. Perhitungan cronbachs dilakukan setelah proses eliminasi.
Hasil pengujian reliabilitas konsistensi internal untuk setiap construct di atas menunjukkan kurang baik dimana koefisien Cronbach’s
Alpha yang diperoleh belum seluruhnya memenuhi rules of thumb yang disyaratkan yaitu
≥ 0,7 [Hair et.al.,1998].
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
54
4.2.4. Uji Validitas Tabel 4.5. Hasil Uji Validitas
Faktor Loading Konstrak Indikator
1 2 3 4 X11
0.509 X12
0.668 X13
0.885 Relationship
Marketing X14
0.715 X21
0.215 X22
0.294 X23
0.484 X24
0.732 Customer
Satisfaction X25
0.795 Y1
0.622 Y2
0.891 Customer Loyalty
Y3 0.468
Sumber : Lampiran Berdasarkan hasil confirmatory factor analysis terlihat bahwa
factor loadings masing masing butir pertanyaan yang membentuk setiap construct belum seluruhnya
≥ 0,5, sehingga butir-butir instrumentasi setiap konstruk tersebut dapat dikatakan validitasnya cukup baik.
4.2.5. Uji Construct Reliability dan Variance Extracted
Selain melakukan pengujian konsistensi internal crobach’s alpha, perlu juga dilakukan pengujian construct reliability dan variance eztracted.
Kedua pengujian tersebut masih termasuk uji konsistensi internal yang akan memberikan penelitian kepercayaan diri yang lebih besar bahwa indikator-
indikator individual mengukur suatu pengukuran yang sama.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
55
Tabel 4.6. Construct Reliability Variance Extrated
Konstrak Indikator Standardize
Factor Loading
SFL Kuadrat
Error [εj]
Construct Reliability
Variance Extrated
X11 0.509 0.259
0.741 X12
0.668 0.446 0.554
X13 0.885 0.783
0.217 Relationship
Marketing X14
0.715 0.511 0.489
0.794 0.500 X21
0.215 0.046 0.954
X22 0.294 0.086
0.914 X23
0.484 0.234 0.766
X24 0.732 0.536
0.464 Customer
Satisfaction X25
0.795 0.632 0.368
0.647 0.307 Y1
0.622 0.387 0.613
Y2 0.891 0.794
0.206 Customer Loyalty
Y3 0.468 0.219
0.781 0.710 0.467
Batas Dapat Diterima ≥ 0,7
≥ 0,5
Sumber : Lampiran Selain melakukan pengujian konsistensi internal Cronbach’s Alpha, perlu
juga dilakukan pengujian construct reliability dan variance extracted. Kedua pengujian tersebut masih termasuk uji konsistensi internal yang akan
memberikan peneliti kepercayaan diri yang lebih besar bahwa indikator- indikator individual mengukur suatu pengukuran yang sama.
Hasil pengujian reliabilitas instrumen dengan construct reliability dan variance extracted menunjukkan instrumen cukup reliabel, yang
ditunjukkan dengan nilai construct reliability belum seluruhnya ≥ 0,7.
Meskipun demikian angka tersebut bukanlah sebuah ukuran “mati” artinya bila penelitian yang dilakukan bersifat exploratory, maka nilai di bawah 0,70
pun masih dapat diterima sepanjang disertai alasan–alasan empirik yang terlihat dalam proses eksplorasi. Dan variance extracted direkomendasikan
pada tingkat 0,50.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
56
4.2.6. Uji Normalitas
Uji normalitas sebaran dilakukan dengan kurtotis value dari data yang digunakan yang biasanya disajikan dalam bentuk statistik deskriptif.
Nilai statistik untuk menguji normalitas itu disebut Z-value. Bila nilai Z lebih besar dari nilai kritis maka distribusi data adalah tidak normal.
Tabel 4.7. Assessment of Normality
Variable min max kurtosis
c.r. X11
3 7 -0.109
-0.228 X12
3 7 0.239
0.499 X13
3 7 0.108
0.225 X14
3 7 -0.913
-1.901 X21
4 7 -0.850
-1.769 X22
4 7 -0.533
-1.109 X23
4 7 -0.671
-1.397 X24
4 7 -0.384
-0.799 X25
4 7 -0.696
-1.448 Y1
4 7 -0.651
-1.354 Y2
4 7 -0.631
-1.314 Y3
4 7 -0.504
-1.048 Y4
4 7 -0.802
-1.670
Multivariate
0.628 0.162
Batas Normal ± 2,58
Sumber : Lampiran Uji normalitas sebaran dilakukan dengan Kurtosis Value dari data
yang digunakan yang biasanya disajikan dalam statistik deskriptif. Nilai statistik untuk menguji normalitas itu disebut Z-value. Bila nilai-Z lebih
besar dari nilai kritis maka dapat diduga bahwa distribusi data adalah tidak normal. Nilai kritis dapat ditentukan berdasarkan tingkat signifikansi 0,01
[1] yaitu sebesar ± 2,58. Hasil uji menunjukkan bahwa nilai c.r. mutivariate berada di luar ±
2,58 itu berarti asumsi normalitas tidak terpenuhi. Fenomena ini tidak menjadi masalah serius seperti dikatakan oleh Bentler Chou [1987] bahwa
jika teknik estimasi dalam model SEM menggunakan maximum likelihood
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
57
estimation [MLE] walau ditribusi datanya tidak normal masih dapat menghasilkan good estimate, sehingga data layak untuk digunakan dalam
estimasi selanjutnya.
4.2.7. Evaluasi Model One-Steep Approach to SEM
Dalam model SEM, model pengukuran dan model struktural parameter-parameternya diestimasi secara bersama-sama. Cara ini agak
mengalami kesulitan dalam memenuhi tuntutan fit model. Kemungkinan terbesar disebabkan oleh terjadinya interaksi antara measurement model
dan structural model yang diestimasi secara bersama-sama [One Step Approach to SEM]. One step aprroach to SEM digunakan apabila model
diyakini bahwa dilandasi teori yang kuat serta validitas reliabilitas data sangat baik [Hair et.al.,1998
Hasil estimasi dan fit model one step approach to SEM dengan menggunakan program aplikasi Amos 4.01 terlihat pada Gambar dan
Tabel Goodness of Fit di bawah ini.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
58
Gambar 4.1. Model Pengukuran Kausalitas One Step Approach
MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Relationship Marketing, Customer Satisfaction, Customer Loyalty
Model Specification : One Step Approach - Base Model
1 Relationship
Marketing
Customer Satisfaction
X11 er_1
1 X12
er_2 1
X21 er_5
1 1
X22 er_6
1 Customer
Loyalty Y1
er_10 1
1
d_cl 1
Y2 er_11
1 X13
er_3 1
X23 er_7
1 X24
er_8 1
X14 er_4
1
Y3 er_12
1
X25 er_9
1 d_cs
1
Tabel 4.8. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices
Kriteria Hasil Nilai
Kritis Evaluasi
Model CminDF
1.936 ≤ 2,00
baik Probability
0.000 ≥ 0,05
kurang baik RMSEA
0.089 ≤ 0,08
kurang baik GFI
0.880 ≥ 0,90
kurang baik AGFI
0.816 ≥ 0,90
kurang baik TLI 0.819
≥ 0,95 kurang baik
CFI 0.860
≥ 0,94 kurang baik
Sumber : Hasil Pengolahan data
Dari hasil evaluasi terhadap model one step base model ternyata dari semua kriteria goodness of fit yang digunakan, seluruhnya
menunjukkan hasil evaluasi model yang baik, berarti model telah sesuai dengan data. Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan
dilandasi oleh teori telah sepenuhnya didukung oleh fakta. Berdasarkan uji Reliability Consistency Internal terfapat indikator tereliminasi
sehingga model berubah sebagaimana terdapat di bawah ini.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
59
Gambar 4.2. Model Pengukuran Kausalitas One Step Approach-
modifikasi
MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Relationship Marketing, Customer Satisfaction, Customer Loyalty
Model Specification : One Step Approach - Modification Model
1 Relationship
Marketing
Customer Satisfaction
X11 er_1
1 X12
er_2 1
X21 er_5
1 1
X22 er_6
1 Customer
Loyalty Y1
er_10 1
1
d_cl 1
Y2 er_11
1 X13
er_3 1
X23 er_7
1 X24
er_8 1
X14 er_4
1
Y3 er_12
1
X25 er_9
1 d_cs
1
Tabel 4.9. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices
Kriteria Hasil Nilai
Kritis Evaluasi
Model CminDF
0.999 ≤ 2,00
baik Probability
0.474 ≥ 0,05
baik RMSEA
0.000 ≤ 0,08
baik GFI
0.939 ≥ 0,90
baik AGFI
0.900 ≥ 0,90
baik TLI 1.000
≥ 0,95 baik
CFI 1.000
≥ 0,94 baik
Sumber : Hasil Pengolahan data
Dari hasil evaluasi terhadap model one step approach eliminasi modifikasi ternyata dari semua kriteria goodness of fit yang digunakan,
seluruhnya menunjukkan hasil evaluasi model yang baik, berarti model telah sesuai dengan data. Artinya, model konseptual yang
dikembangkan dan dilandasi oleh teori telah sepenuhnya didukung oleh fakta. Dengan demikian model ini adalah model yang terbaik untuk
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
60
menjelaskan keterkaitan antar variabel dalam model sebagaimana terdapat di bawah ini.
4.2.1 Uji Kausalitas
Dilihat dari angka determinant of sample covariance matrix : 9,16 0 mengindikasikan tidak terjadi multicolinierity atau singularity
dalam data ini sehingga asumsi terpenuhi. Dengan demikian besaran koefisien regresi masing-masing faktor dapat dipercaya sebagaimana
terlihat pada uji kausalitas di bawah ini.
Tabel 4.10. Data Uji Kausalitas
Ustd Std
Faktor Faktor Estimate
Estimate Prob.
Customer_Satisfaction Relationship_Marketing 0.008
0.066 0.075 Customer_Loyalty
Customer_Satisfaction 0.784 0.234 0.059 Customer_Loyalty
Relationship_Marketing 0.129 0.315
0.009 Batas Signifikansi
≤ 0,10
Sumber : Lampiran
Dilihat dari tingkat Prob. arah hubungan kausal, maka hipotesis yang menyatakan bahwa :
a. Faktor Relationship Marketing berpengaruh positif terhadap Faktor Customer Satisfaction, dapat diterima [Prob. kausalnya 0,075
≤ 0,10 signifikan [positif].
b. Faktor Customer Satisfaction berpengaruh positif terhadap Faktor Customer Loyalty, dapat diterima [Prob. kausalnya 0,059
≤ 0,10 signifikan [positif].
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
61
c. Faktor Relationship Marketing berpengaruh positif terhadap Faktor Customer Loyalty, dapat diterima [Prob. kausalnya 0,009
≤ 0,10 [signifikan [positif].
4.3 Pembahasan