Kerangka Konseptual Hipotesis PENGARUH KUALITAS LAYANAN DAN KEPUASAN TERHADAP LOYALITAS KONSUMEN PERUSAHAAN JASA CV BATAVIA EXPRESS SURABAYA.

26

2.3. Kerangka Konseptual

26 Kualitas Layanan X 1 Kepuasan Konsumen X 2 Loyalitas Y 27

2.4. Hipotesis

Berdasarkan uraian kajian teoritis dan penjelasan kerangka konseptual, hipotesis penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Diduga kualitas layanan berpengaruh positif terhadap kepuasan pelanggan CV Batavia Express Surabaya. 2. Diduga kepuasan berpengaruh positif terhadap loyalitas konsumen CV Batavia Express Surabaya. 3. Diduga kualitas layanan berpengaruh positif terhadap loyalitas pelanggan CV Batavia Express Surabaya. 28 BAB III METODOLOGI PENELITIAN Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel Definisi Operasional Variabel Untuk memberikan ganbaran yang jelas tentang arti dan makna sebenarnya variabel yang akan digunakan dalam penelitian sehingga tidak terjadi salah penafsiran. Berikut ini akan dibuat suatu definisi operasional serta pengukuran variabel, masing-masing variabel antara lain sebagai berikut : 1. Kualitas Layanan X 1 , adalah persepsi konsumen atas keseluruhan kualitas atau keunggulan dari jasa yang diberikan atau dirasakannya dan kemudian melakukan penilaian terhadap jasa tersebut. Dimensi atau indikator yang membentuk kualitas layanan menurut Parasuraman et. Al yang dikutip oleh Kotler 1992 : 561 antara lain : a. Reliability X 1 . 1 , yakni kemampuan memberikan layanan yang di janjikan dengan segera, akurat dan memuaskan, yaitu meliputi :  Sistem pencatatan yang akurat dan bebas kesalahan  Jasa disampaikan sesuai dengan waktu yang dijanjikan b. Responsive atau daya tanggap X 1.2 , yakni keinginan para staf untuk membantu para pelanggan dan memberikan layanan dengan tanggap, yaitu meliputi : 29  Layanan yang segeracepat dari karyawan perusahaan  Karyawan yang selalu bersedia membantu pelanggan  Karyawan yang tidak terlampau sibuk sehingga sanggup menanggapi permintaan pelanggan dengan cepat c. Assurance atau jaminan X 1 . 3 , yakni suatu usaha yang diberikan oleh perusahaan untuk mendapatkan rasa aman pada konsumen dalam menggunakan jasa dari perusahaan, yakni meliputi :  Karyawan yang terpercaya  Perasaan aman sewaktu melakukan transaksi dengan perusahaan penyedia jasa d. Empathy X 1 . 4 , yaitu memberikan perhatian yang tulus dan bersifat individual atau pribadi yang memberikan kepada para pelanggan dengan berupaya memahami keinginan konsumen, yakni meliputi :  Perhatian individual dari perusahaan  Karyawan yang memahami kebutuhan spesifik para pelanggan  Perusahaan yang sungguh-sungguh memperhatikan kepentingan setiap pelanggan e. Tangibles atau bukti fisik X 1 . 5 , yaitu kemampuan suatu perusahaan dalam menunjukkan eksistensinya kepada pihak eksternal. Penampilan dan kemampuan sarana dan prasarana fisik perusahaan dan keadaan lingkungan sekitarnya adalah bukti nyata dari pelayanan yang diberikan oleh pemberi jasa, yakni meliputi : 30  Peralatan mutakhirterbaru  Fasilitas fisik yang berdaya tarik  Karyawan yang berpenampilan rapi f. Kepuasan Konsumen X. 2 , adalah suatu perasaan puas atas jasa yang dirasakan sama atau melebihi yang diharapkan. Adapun indicator yang membentuk kepuasan seperti berikut: a. Keseluruhan kepuasan layanan CV Batavia Express Surabaya dalam memberikan jaminan barang rusak atau hilang X 2 . 1 b. Keseluruhan kepuasan dalam menyampaikan layanan dengan tata bahasa yang baik dan sopan X 2 . 2 c. Keseluruhan kepuasan dalam melakukan pengiriman barang sampai tujuan dan sesuai yang diharapkan X 2 . 3 b. Loyalitas Pelanggan Y, adalah tindakan konsumen untuk meneruskan konsumsinya terhadap perusahaan jasa tersebut dan tidak terpengaruh oleh perusahaan jasa lain. Adapun indicator yang membentuk loyalitas, yakni meliputi :  Menyebarluaskan pengalaman positif kepada orang lain terhadap CV Batavia Express Surabaya.  Melakukan pembelian ulang produk pada CV Batavia Express Surabaya.  Selalu mengatakan hal yang positif tentang produk CV Batavia Express Surabaya. 31 Pengukuran Variabel Skala pengukuran variabel yang digunakan pada penelitian ini menggunakan Semantic Defferencial Scale yaitu teknik pengukuran yang digunakan untuk mengetahui sikap penilaian responden terhadap produk atau jasa dan teknik pembobotannya menggunakan interval yaitu memberikan skor pada jawaban yang dipilih oleh responden. Digunakan jenjang 7 dalam penelitian ini, dengan gambar sebagai berikut : Teknik Penentuan Sampel Populasi Dalam penelitian ini yang menjadi populasi adalah seluruh pelanggan atau konsumen CV Batavia Express Surabaya. Sampel Penelitian ini menggunakan teknik purposive sampling, yaitu sebuah sampel non propabilitas yang menyesuaikan diri dengan kriteria atau ciri-ciri karakteristik dari populasi. Dengan kriteria :  Menjadi pelanggan atau konsumen aktif perusahaan jasa pengiriman barang atau dokumen CV Batavia Express Surabaya selama lebih dari 1 tahun. Sangat buruk Sangat baik 1 7 32 Penentuan sample menggunakan pedoman Ferdinand 2002 : 1. 100 – 200 sampel untuk teknik maksimum Likelihood Estimation. 2. Tergolong pada jumlah parameter yang diestimasi pedomannya adalah 5 – 10 kali jumlah parameter yang diestimasi. 3. Tergolong pada jumlah indicator dikali 5 – 10 bila terdapat 20 indikator besarnya sample adalah 100 – 200. 4. Bila sampelnya sangat besar maka peneliti dapat memilih teknik estimasi, misal bila jumlah sampel diatas 2500 teknik estimasi APF Asymtotik ally Distribution Fres Estimation. Bahwa jumlah sampel tergantung pada jumlah indicator dikali 5 – 10 berdasarkan pendapat tersebut, dalam penelitian ini jumlah sampel sebesar 114 diperoleh dari 19 indikator laten x 6 yang penarikannya dilakukan secara proporsional berdasarkan proporsi populasi. Teknik Pengumpulan Data Jenis Data - Data primer Dalam penelitian ini, data yang dipakai berupa data primer, yaitu data yang diperoleh secara langsung dari jawaban responden, seperti penyebaran kuisioner. Dalam hal ini adalah pelanggan atau konsumen CV Batavia Express Surabaya. 33 Sumber Data - Sumber data dalam penelitian ini diperoleh dari pelanggan atau konsumen yang menggunakan jasa pengiriman barang atau dokumen pada CV Batavia Express Surabaya. Pengumpulan Data Dalam mencari dan mengumpulkan data dilakukan dengan menggunakan metode-metode sebagai berikut : a. Kuisioner Merupakan daftar pertanyaan untuk memperoleh data berupa jawaban dari responden. b. Wawancara Mewawancaraiinterview secara langsung kepada responden dan pihak perusahaan. Teknik Analisis Data Deskripsi Data Deskripsi data berguna untuk menguraikan gambaran data di lapangan yaitu mengenai karakteristik responden secara deskripsi melalui hasil tabulasi silang atas data nominal. Dari hasil tabulasi tersebut dapat diketahui proporsi jawaban responden atas sejumlah pertanyaan yang terdapat dalam kuisioner. Sehingga dapat digunakan sebagai gambaran awal tentang gambaran kondisi data tersebut. 34 Analisis Structural Equation Modelling SEM Teknik analisis dalam penelitian ini menggunakan model persamaan struktur Structural Equation ModelSEM yang dioperasikan dengan software AMOS 4.01 Analisis Moverement Struktur. Alasan penggunaan model tersebut karena model SEM memiliki kemampuan digunakan untuk menganalisis model-model yang menggunakan variabel laten. Structural Equation Model SEM merupakan kumpulan teknik statistik memungkinkan pengujian suatu hubungan antar satu atau lebih variabel dependen yang diestimasi secara simultan. Model pengukuran faktor kualitas layanan, kepuasan konsumen dan loyalitas menggunakan Confirmatory Factor Analysis . Langkah dalam analisis SEM model pengukuran dengan contoh faktor kepuasan konsumen dilakukan sebagai berkut : Persamaan dimensi faktor model : X 1.1 = λ1 faktor kepuasan konsumen + er_1 X 1.2 = λ2 faktor kepuasan konsumen + er_2 X 1.3 = λ3 faktor kepuasan konsumen + er_3 Bila pernyataan diatas dinyatakan dalam pengukuran model diuji unidimensionalitasnya melalui Confirmatory Factor Analysis, maka model pengukuran dengan contoh faktor kepuasan konsumen akan nampak sebagai berikut : 35 Gambar 3.1 Contoh Model Pengukuran Faktor Kepuasan Konsumen Keterangan : X 2.1 = Pertanyaan tentang Keseluruhan kepuasan layanan dalam memberikan jaminan X 2.2 = Pertanyaan tentang Keseluruhan kepuasan dalam menyampaikan layanan X 2.3 = Pertanyaan tentang Keseluruhan kepuasan dalam memberi pelayanan yang diharapkan Reliability X 1 . 1 Responsive X 1 . 2 Assurance X 1 . 3 Empathy X 1 . 4 Tangibles X 1 . 5 X 2.2 Say Positive Things Y 1 Er_3 Loyalitas Y Kepuasan Konsumen X 2 Recommed Friend Y 2 Continue Purchasing Y 3 X 2.3 X 2.1 Er_2 Er_1 Kualitas Layanan X 1 36 Demikian juga dengan faktor lain seperti kualitas layanan X 1 , dan loyalitas Y. Dalam pengujian kedalam SEM pertama-tama diuji dengan analisis konfirmatori dan selanjutnya hipotesis menyatakan hubungan kausal antara variabel diuji dengan model struktural. Uji Realibitas Realibilitas adalah ukuran mengenai konsistensi internal dari indikator-indikator sebuah konstruk yang menunjukkan derajat sampai dimana masing-masing indikator mampu mengidentifikasi sebuah konstrukfaktor variabel latent. Karena indikator multi dimensi, maka uji validitas dari setiap laten variabelkonstruk akan diuji dengan melihat loading factor dari hubungan antara setiap observard variabel dan latent variabel, sedangkan reliabilitas diuji dengan contruct reability dan variance-extraced. Construct Reability dan Variance-Extraced dihitung dengan rumus berikut : Construct – Reliability = j loading std loading std . . . 2 2      Uji Validitas Validitas instrument kuisioner adalah suatu derajat ketetapan alat ukur penelitian tentang isi yang sebenarnya diukur. Uji validitas item untuk menguji apakah tiap-tiap butir pertanyaan benar-benar sahih atau valid. Sebagai alat ukur yang digunakan, analisis ini melakukan dengan 37 cara mengkoreksi masing-masing skor item totalnya. Dalam hal ini koefisien korelasi yang dinilai tidak signifikan ≥ 0,05. Validitas data penelitian ditentukan oleh proses pengukuran yang akurat, oleh karena itu jika sinonim relibilitas adalah konsistensi maka esensi dari validitas adalah akurasi dengan rumus sebagai berikut : Variance – Extracted = j loading std loading std . . . 2 2      Sementara εj dapat dihitung dengan formula εj = 1- [Standardizeloading] secara umum, nilai Contruct Reliability yang dapat diterima ≥ 0,7 dan Variance Extred ≥ 0,5 Hair et al, 1998. Standardizeloading dapat diperoleh dari output AMOS 4.0.1. dengan melihat nilai estimasi setiap Construct Standardize Regression Weights terhadap setiap butir sebagai indikatornya. Outliers Outliers merupakan observasi atau data yang memiliki karakteristik unik yang dilihat berbeda jauh dari observasi-observasi yang muncul dalam bentuk nilai extrrem, baik untuk variabel tunggal atau variabel kombunasi Hair, dkk:1995. Adapun outliers dapat dievaluasi dengan dua cara, yaitu outliers univariate and outliers multivariate. 38 Outliers Univariate Deteksi terhadap adanya outliers univariate masing-masing variabel dapat dilakukan dengan menentukan nilai ambang batas yang akan dikategorikan sebagai outliers dengan cara mengkonversi nilai data penilaian kedalam standar score atau yang biasa disebut Zscore, yang mempunyai rata-rata nol dengan standar deviasi sebesar satu, maka perbandingan antara besarnya nilai dapat dilakukan untuk sampel sebesar di atas 80 observasi, pedoman evaluasi adalah bahwa nilai ambang batas dari Zscore itu berada pada rentang 3 sampai 4 Hair ddk,1995. Oleh karena itu kasus-kasus atau observasi yang mempunyai ≥ 3,0 akan dikategorikan sebagai outliers. Outliers Multivariante Evaluasi terhadap outliers multi variante antara variabel perlu dilakukan sebab walaupun data yang dianalisis menunujukkan tidak ada outliers pada tingkat univariente, tetapi observasi itu dapat menjadi outliers bila sudah saling dikombinasi. Jarak mahalanobis the mahalanobis distrance untuk tiap-tiap observasi dapat dihitung dan akan menunjukan jalan sebuah observasi dari rata-rata semua variabel dalam sebuah ruang multidimensional Hair ddk:1995; Norusis, 1994; Abacnick Fidell 1996. Uji terhadap outliers multivariat dilakukan dengan menggunakan kriteria jarak mahalanobis pada tingkat p 0,001. Jarak 39 mahalanobis dievaluasi dengan menggunakan X 2 pada derajat bebas sebesar jumlah variabel yang digunakan dalam penelitian ini. Uji Normalitas dan Liniearitas Sebaran data harus dianalisis untuk mengenai apakah asumsi normalitas terpenuhi, sehingga data dapat diolah lebih lanjut pada besar dari nilai kritis, maka dapat diduga bahwa distribusi data adalah tidak normal dengan asumsi normalitas pada normalan signifikan ≥ 0,05. Uji linieritas dapat dilakukan dengan mengamati scatterplots dari data yaitu dengan memilih pasangan data dan dilihat pola penyebarannya untuk menduga ada tidaknya linieritas. Uji Multikolinearity Singularity Untuk melihat apakah pada penelitian terdapat Multikolinearitas atau singularitas dalam kombinasi-kombinasi variabel maka perlu diamati adalah determinan dari matrik kovarian sample atau determiant of covariace sample matrik. Determinan yang kecil akan mengindikasikan adanya multikolinearitas sehingga data tersebut tidak dapat digunakan untuk penelitian Ferdinand, 2000:108. Bila ditemukan multikolinearitas atau singularity salah satu pelakunya adalah dengan mentransformasi data kedalam bentuk composite variables. 40 Pengujian Model dengan Two-Step Approach Two-step Approach to structural equation modeling SEM, digunakan untuk menguji model yang diajukan pada gambar 3.1 Two-step Approach digunakan untuk mengatasi masalah sampel data yang kecil jika dibandingkan dengan jumlah butir instrumentasi yang digunakan Hartline Ferrell, 1996 dan keakuratan reabilitas indikator-indikator dapat tercapai dalam Two-step Approach. Two-step Approach bertujuan untuk menghindari interaksi antara model pengukuran dan model struktural pada One-step Approach Hair et.al, 1998. Yang dilakukan dalam Two-step Approach to SEM adalah : estimasi terhadap measurmen model dan estimasi terhadap structural model Anderson dan Gerbing, 1998 cara yang akan dilakukan dalam SEM dengan Two-step Approach adalah sebagai berikut : a. Menjumlahkan skala butir-butir setiap kontrak menjadi sebuah indikator summed-scale bagi setiap kontrak. Jika terdapat skala yang berbeda setiap indikator tersebut distandarisasi Z-scores dengan mean = 0, devasiasi standar = 1, yang tujuannya adalah untuk mengeliminasi pengaruh-pengaruh skala yang berbeda tersebut Hair et.al, 1998. b. Menentukan error [ ε] dan lamda [λ] terms, error terms di hitung dengan rumus 0,1 kali σ 2 dan lamda dengan rumus 0,95 kali σ Anderson dan Gerbing, 1998 perhitungan construct reability [ σ] dapat dihitung dengan bantuan program aplikasi statistik SPSS. 41 Setelah error [ ε] dan [λ] terms diketahui, skor-skor tersebut dimasukkan sebagai parameter fix pada analisis model pengukuran SEM Structural Equation Modelling diagram jalur dengan two-step approach . Uji Kausalitas Kausalitas merupakan permodelan yang tersusun secara struktural yang menggambarkan adanya hubungan yang dihipotesiskan antara konstruk yang menjelaskan kausalitas berjenjang. Hubungan kausalitas yang dihipotesiskan berdasarkan teori yang telah teruji secara sistematis. Deteksi kausalitas dapat diamati dari batas yang lebih kecil 0,05 0.05. Dalam sebuah model kausalitas, kebenaran adanya hubungan sebab akibat antara dua variabel atau lebih bukan karena menggunakan SEM tetapi harus didasari oleh teori yang mapan. Jadi SEM bukan digunakan untuk menghasilkan kausalitas tetapi digunakan untuk mengkonfirmasikan kausalitas. Evaluasi Kriteria Goodness-of-Fit Pada tahun ini dilakukan pengujan terhadap kesesuaian model melalui telaah terhadap berbagai kriteria goodness-of-fit. Berikut ini adalah beberapa indeks pengujian apakah sebuah model dapat diterima atau ditolak : 42

a. X