Hasil penelitian 1. Uji HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.4. Hasil penelitian 4.4.1. Uji Outlier Multivariate Tabel 4.5 Uji Outlier Multivariate Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 5.422 93.616 55.500 19.552 110 Std. Predicted Value - 2.561 1.949 0.000 1.000 110 Standard Error of Predicted Value 4.593 13.211 8.558 1.967 110 Adjusted Predicted Value 1.295 94.741 55.795 20.005 110 Residual - 66.010 52.592 0.000 25.204 110 Std. Residual - 2.483 1.979 0.000 0.948 110 Stud. Residual - 2.742 2.092 - 0.005 1.007 110 Deleted Residual - 80.484 60.695 - 0.295 28.460 110 Stud. Deleted Residual - 2.839 2.129 - 0.005 1.016 110 Mahalanobis Distance MD 2.264 25.934 10.900 5.305 110 Cooks Distance 0.000 0.137 0.011 0.019 110 Centered Leverage Value 0.021 0.238 0.100 0.049 110 a Dependent Variable : NO. RESP Sumber : Lampiran Diketahui nilai χ 2 atau CHIINV 0,001.11 sebesar 31,264. Berdasarkan tabel diatas, setelah dilakukan pengujian ditemukan nilai MD maksimum adalah 25,934 lebih kecil dari 31,264. Oleh karena itu diputuskan dalam penelitian ini tidak terdapat outlier multivariate antar variabel.

4.4.2. Uji Reliabilitas

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. Tabel 4.6. Pengujian Reliability Consistency Internal Konst rak I ndikat or Item to Total Correlation Koefisien Cronbachs Alpha Customer Relationship Management X11 0.642 0.211 X12 0.826 X13 0.685 Customer Satisfaction X21 0.395 - 0. 025 X22 0.459 X23 0.400 X24 0.738 X25 0.664 Customer Loyalty Y1 0.532 0.260 Y2 0.735 Y3 0.697 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,2003:33. 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.

4.4.3. Uji Validitas Tabel 4.7.

Standardize Faktor Loading dan Construct dengan Confirmatory Faktor Analysis Konst rak I ndik at or Faktor Loading 1 2 3 4 Customer Relationship Management X11 0.557 X12 0.998 X13 0.219 Customer Satisfaction X24 0.972 X25 0.582 Customer Loyalty Y1 0.317 Y2 0.405 Y3 0.513 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.

4.4.4. Uji Construct Reliability dan Variance Extracted

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. Tabel 4.8. Construct Reliability dan Variance Extracted Konst rak I ndikat or Standardize Factor Loading SFL Kuadrat Error εj Construct Reliability Variance Extrated Customer Relationship Management X11 0.557 0.310 0.690 0.657 0.451 X12 0.998 0.996 0.004 X13 0.219 0.048 0.952 Customer Satisfaction X24 0.972 0.945 0.055 0.771 0.642 X25 0.582 0.339 0.661 Customer Loyalty Y1 0.317 0.100 0.900 0.382 0.176 Y2 0.405 0.164 0.836 Y3 0.513 0.263 0.737 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.

4.4.5. Evaluasi Normalitas

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. Tabel 4.9. Assessment of normality Variable m in m ax kur t osis c. r. X11 5 7 - 0.244 - 0.522 X12 1 6 0.062 0. 132 X13 1 7 1.726 3. 695 X24 3 7 - 0.874 - 1.872 X25 2 7 - 0.836 - 1.790 Y1 3 7 1.084 2. 321 Y2 1 7 0.887 1. 899 Y3 3 7 - 0.218 - 0.468 Multivariate 8.046 3.336 Sumber : Lampiran

4.4.6. Evaluasi Model One – Step 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 approach to SEM digunakan apabila model diyakini bahwa dilandasi teori yang kuat serta validitas dan 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 dibawah ini. Gambar 4.1. Model Pengukuran dan Struktural One Step Approach MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Customer Relationship Management, Customer Satisfaction, Customer Loyalty Model Specification : One Step Approach - Base Model Customer Satisfaction Customer Loyalty Y1 er_4 1 1 d_cs 1 1 Customer Relationship Management X11 er_1 1 X21 er_7 1 1 Y2 er_5 1 X22 er_8 1 X12 er_2 1 X13 er_3 1 Y3 er_6 1 X23 er_9 1 d_cl 1 X24 er_10 1 X25 er_11 1 Tabel 4.10: Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Base Model Krit er ia Hasil Nilai Krit is Evaluasi Model CminDF 1.263 ≤ 2,00 baik Probability 0.118 ≥ 0,05 baik RMSEA 0.049 ≤ 0,08 baik GFI 0.926 ≥ 0,90 baik AGFI 0.884 ≥ 0,90 kurang baik TLI 0.858 ≥ 0,95 kurang baik CFI 0.891 ≥ 0,94 kurang baik Sumber : Lampiran Dari hasil evaluasi terhadap model one step approach base model ternyata dari semua kriteria goodness of fit yang digunakan, belum seluruhnya menunjukkan hasil evaluasi model yang baik, berarti model belum sesuai dengan data. Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori belum sepenuhnya didukung oleh fakta. Dengan demikian model ini masih perlu dimodifikasi sebagaimana terdapat di bawah ini. Gambar 4.2. Model Pengukuran dan Struktural One Step Approach - Eliminasi MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Customer Relationship Management, Customer Satisfaction, Customer Loyalty Model Specification : One Step Approach - Eliminasi Customer Satisfaction Customer Loyalty Y1 er_4 1 1 d_cs 1 1 Customer Relationship Management X11 er_1 1 Y2 er_5 1 X12 0,005 er_2 1 X13 er_3 1 Y3 er_6 1 d_cl 1 X24 er_10 1 1 X25 er_11 1 Sumber : Lampiran Tabel 4.11. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Eliminasi Krit er ia Hasil Nilai Krit is Evaluasi Model CminDF 0.916 ≤ 2,00 baik Probability 0.563 ≥ 0,05 baik RMSEA 0.000 ≤ 0,08 baik GFI 0.961 ≥ 0,90 baik AGFI 0.926 ≥ 0,90 baik TLI 1.026 ≥ 0,95 baik CFI 1.000 ≥ 0,94 baik Sumber : Lampiran Dari hasil evaluasi terhadap model one step eliminasi 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.

4.4.7. Uji Kausalitas

Dilihat dari angka determinant of sample covariance matrix : 3.425.625.332 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 4.12. Data Uji Kausalitas Ust d St d Prob. Fakt or Fakt or Est im at e Est im at e Customer_Satisfaction Customer_Relationship_Manag. 0.001 0.000 0.996 Customer_Loyalty Customer_Satisfaction 0.060 0.281 0.334 Bat as Signifikansi ≤ 0,10 Sumber : Lampiran Dilihat dari tingkat Prob. arah hubungan kausal, maka hipotesis yang menyatakan bahwa : a. Customer Relationship Management berpengaruh positif terhadap Kepuasan Pelanggan, tidak dapat diterima Prob. kausalnya 0,996 0,10 tidak signifikan positif. b. Kepuasan Pelanggan berpengaruh positif terhadap Loyalitas Pelanggan, tidak dapat diterima Prob. kausalnya 0,334 0,10 tidak signifikan positif. 4.5. Pembahasan 4.5.1.