cuplikan khusus pemesanan (rincian) melalui email · 2018. 11. 19. · kirim ke no. rekening:...
Post on 18-Jan-2021
3 Views
Preview:
TRANSCRIPT
CUPLIKAN khusus PEMESANAN (RINCIAN) melalui Email:
JURNAL HASIL PENELITIAN disajikan/ditampilkan/disusun secara bersamaan dengan penyusunan LAPORAN HASIL PENELITIAN, berlaku untuk keseluruhan konsep yang
menggunakan MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang
Alt, Sedang Alt, Pendek Alt, dan Lengkap Alt (Alt singkatan dari = Alternatif)] sebagaimana yang
telah diprediksi/digambarkan sebelumnya dalam penyusunan PROPOSAL PENELITIAN, dan dalam Website ini dijawab secara sempurna dan detail: Cara/Proses/Hasil Perhitungan serta Tahap-
tahap Perhitungan yang digunakan masing-masing, dan diperkuat oleh sejumlah files Bonus
mengunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows dan untuk beberapa model perhitungan tertentu yang harus menggunakan Lotus 1-2-3 (Transition) dari Program Microsoft
Office Excel 2003 serta beberapa files Bonus lainya. Menggunakan semua Lampiran yang sama
dengan Laporan HASIL PENELITIAN (Juga dikirim kepada Anda dalam bentuk files Document) merupakan Lampiran Berformulasi yang di-Transfer dari HASIL PERHITUNGAN menggunakan
program EXCEL maupun program SPSS.
Persiapkanlah terlebih dahulu Lotus 1-2-3 (Transition) dari Program Microsoft Office Excel 2003 atau versi lainnya & Program SPSS IBM Statistik Versi 20-24
for Windows (atau Versi Terbaru) dalam komputer Anda sebelum memulai pemesanan melalui Email agar semua files yang dipesan dapat dibuka.
Apabila Anda melakukan Pemesanan files Secara Paket melalui Email. Sebagai misal Anda memilih PAKET ISTIMEWA (…dimana Paket ini menampilkan 3 Versi Jurnal Hasil
Penelitian menggunakan MODEL dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang Alt,
Sedang Alt & Pendek Alt], ini berarti ada/setidak-tidaknya sebanyak 3 Files Utama plus 10 files
bonus atau Anda akan menerima melalui Email paling sedikit sebanyak 13 files yang dibayar dengan sejumlah Anggaran Tertentu (60 % lebih rendah/irit dari pemesanan paketan Tulisan
Ilmiah/Karya Penelitian). Pengertian ke-4 paket yang dimaksud sebagai berikut:
PAKET ISTIMEWA: Jurnal Hasil Penelitian
Adalah 3 buah KARYA PENELITIAN dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN
TEORITIS [Panjang Alt, Sedang Alt dan Pendek Alt plus 10 Bonus].
PAKET KHUSUS: Jurnal Hasil Penelitian
Adalah 2 buah KARYA PENELITIAN dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN
TEORITIS [Sedang Alt dan Pendek Alt plus beberapa Bonus]
PAKET STANDAR: Jurnal Hasil Penelitian
Adalah 1 buah (sebuah) KARYA PENELITIAN dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang Alt, Sedang Alt atau Pendek Alt plus beberapa Bonus].
PAKET SUPER ISTIMEWA: Jurnal Hasil Penelitian
Adalah 1 Sets KARYA PENELITIAN dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang Alt atau Lengkap Alt plus 10 Files (Bonus) & Utama & 52 Bonus Tambahan].
2
Apabila Saudara ingin membuat Sebuah (1 versi) Jurnal Hasil Penelitian seperti: MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Panjang Alt),
merupakan Model Penelitian dgn Proses Hitung maupun Analisis-nya yang paling Sempurna
File 125 01 Jurnal HASIL PENELITIAN 57h Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta 2014 (Panjang Alt)
Judul 125 01 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API EKONOMI LOKAL
PURWAKARTA
Oleh AMRIZAL (lp3et.org dan amrizal.ina@gmail.com). PAKET (Jurnal Hasil Penelitian) STANDAR A-1:
Apabila Saudara ingin membuat Sebuah (1 versi) Jurnal Hasil Penelitian seperti: MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Panjang Alt), merupakan Model Penelitian dgn Proses Hitung maupun Analisis-nya yang paling Sempurna
File 125 01 Jurnal HASIL PENELITIAN 57h Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta 2014 (Panjang Alt)
Judul 125 01 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API EKONOMI LOKAL
PURWAKARTA (1 atau 2 Files PDF ini tidak dapat di-unduh sebelum Pemesanan PAKET/Jurnal STANDAR A-1 terjadi)
Bonus: 10 Files, termasuk 3 Files Microsoft Office Excel 97-2003 Worksheet/Lotus 1-2-3
(Transition) KERETA API EKONOMI LOKAL PURWAKARTA 2014 (sebagai
MASTER UTAMA) yang disusun sedemikian rupa […berdasarkan MODEL
PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Panjang Alt)] yang didalamnya diperlihatkan proses hitung sebanyak {[(8+4)*(2) + 50] + 1 Output1 Hasil Est
SPSS)} = 75 Hasil Estmasi (Unstandardized Coefficients: Model Regresi I s/d IV (zresid
Histogram & Pembentukan Kurva Normal) dan hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients)} serta sebanyak {[(118-7) = 111] + 1 Data Lampiran 118 atau
Data Excel CF1092} = 112 Lampiran Olahan “Ber Formulasi” hasil transfer dari
Excel/Lotus 1-2-3 (Transition) dari Program Microsoft Office Excel 2003]. Hasil
perhitungan ini dikelompokan kedalam 2 Hasil Perhitungan Empiris “Data Dengan Kategori Jumlah I & II” (selanjutnya dapat dilihat dalam Bab IV & Lampiran) yang
diperinci/disusun dalam berbagai bentuk Files sbb:
Files: Excel1 Path Analysis Method KA Eko Lokal PWK 2014 Master Utama AE1 CF1092 (Petunjuk Lotus)
Excel2 Path Analysis Method KA Eko Lokal PWK 2014 Master Utama AE1 CF1092 (Lampiran 118)
Excel3 Data Berformulasi Pemb KURVA NORMAL Siap Di Est dgn SPSS dan Excel CF1268
SPSS1 Untitled1 Data Transfer dari Excel Kurva Normal Siap Di Est dgn SPSS 14 Ind Var n125 SPSS2 Output1 Hasil Estimasi SPSS menggunakan Untitled1 Data 14 Ind Var n125 Est Orisinil
SPSS3 Output2 Hasil Est SPSS menggnakan Untitled1 Data 14 Ind Var n125 Plus Est Subsitusi SPSS4 Uji Untitled1 atau Uji Kebenaran data yang ditransfer dari Excel1 CF1092 unt Est SPSS
SPSS5 Uji Output1 atau Hasil Uji Est SPSS mengg SPSS4 hasil Uji Untitled1 n125 Est Orisinil Doc1 Tentang Variabel Hasil Estimasi SPSS Kurva Normal & Lainnya 14 Ind Variabel n125
Doc2 LAMPIRAN Hitung Total 147h Transfer dari Excel 118 Lamp dan 7 Lamp Survey
Pengguna/pemesan dimulai dari S-1 keatas, dengan disiplin/kosentrasi keilmuan: Ilmu
Ekonomi, Manajemen, Transportasi, dan Logistik, sedangkan Tingkat Kemahiran
mengolah/mengikuti perhitungan EXCEL/SPSS “Ber Formulasi” diharapkan Setara S-2
keatas dengan disiplin/kosentrasi (keilmuan) yang sama. Harga satu PAKET (Jurnal Hasil
Penelitian) STANDAR A-1 plus semua bonus “Proses Hitung/Cara Menghitung/Hasil
Perhitungan” adalah Rp 1.120.000,- (satu juta seratus dua puluh ribu rupiah)
3
Berdasarkan Lembaran Informasi: 000 Daftar Tulisan Ilmiah Amrizal, terdapat
sebanyak 47 Paket/Jurnal Hasil Penelitian (atau sebanyak 141 Files) yang terdiri dari
sejumlah 47 [= 9 Paket (Jurnal Hasil Penelitian) Istimewa + 8 Paket (Jurnal Hasil
Penelitian) Khusus + 26 Paket (Jurnal Hasil Penelitian) Standar] Plus 4 Paket (Jurnal
Hasil Penelitian) Super Istimewa tentang PENELITIAN SURVEY Dibidang
MANAJEMEN TRANSPORTASI yang dapat dipesan melalui EMAIL. Kesemua files ini
dikembangkan sebagai MODEL dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS
[Panjang Alt, Sedang Alt, Pendek Alt, dan Lengkap Alt (Alt singkatan dari = Alternatif)]
dari 9 buah Laporan HASIL PENELITIAN Terdahulu yang dibuat/disusun (Direvisi/Dikaji
Ulang STMT-TRISAKTI a/n LP3ET, Tahun 2018) menggunakan Data Hasil Survey
dalam rentang tahun 2014 s/d 2018. LP3ET adalah singkatan dari LEMBAGA
PENELITIAN, PENGKAJIAN & PERUMUSAN EKONOMI TERAPAN, yang
merupakan situs/web resmi Amrizal (memuat keseluruhan Tulisan Ilmiah Amrizal) dengan
nama LP3ET.org (Secara Sederhana: dapat dibuka/diakses dalam bentuk
https://lp3et.org atau dengan melalui/ memasukan nama website lp3et.org kedalam
Google atau Google Chrome) menggunakan berbagai jenis Komputer maupun
Handphone.
Apabila Saudara ingin membuat Sebuah (1 versi) Jurnal Hasil Penelitian maka
saudara dapat menjadikan PAKET (Jurnal Hasil Penelitian) STANDAR A-1 dengan
formasi sebagaimana yang dicantumkan diatas, yang meliputi 1 Files Utama dan 10 Files
Bonus maka saudara dapat memesan melaui EMAIL dengan cara sebagai berikut:
Cara Memesai melalui EMAIL sbb: Sebagaimana yang dapat lihat pada lembaran PAKET (Jurnal Hasil Penelitian)
STANDAR A-1 dihargai sebesar Rp 1.120.000,- (satu juta seratus dua puluh ribu rupiah).
Kirim ke No. Rekening: 0562343197 Bank BNI Syariah a/n Amrizal. Sebagai contoh isi
berita yang perlu dibuat pada Rekening dan Email: amrizal.ina@gmail.com adalah sebagai
berikut:
Ke Rekening: Pesan satu PAKET STANDAR A-1 (Jurnal Hasil Penelitian)
a/n Winardi
Ke Email : Pesan satu PAKET STANDAR A-1 (Jurnal Hasil Penelitian)
a/n Winardi (Jakarta Timur)
(Isi berita pada Email harus lebih jelas/lengkap dibanding dengan isi berita Rekening)
4
048 PAKET (Jurnal Hasil Penelitian) STANDAR A-1
Apabila Saudara ingin membuat sebuah (satu) Versi Jurnal Hasil Penelitian seperti: MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Panjang Alt), merupakan Model Penelitian dgn Proses Hitung maupun Analisis-nya yang paling Sempurna
Kode Dan Nama Karya Penelitian: 125 01 File 125 01 Jurnal HASIL PENELITIAN 57h Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta 2014 (Panjang Alt)
Judul 125 01 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API EKONOMI LOKAL
PURWAKARTA
[Doc2 LAMPIRAN Hitung Total 147h Transfer dari Excel 118 Lamp dan 7 Lampiran Survey]
Penulis : Amrizal (lp3et.org/amrizal.ina@gmail.com)
Jenis file : pdf
Harga/Paket : Rp 1.120.000,- (satu juta seratus dua puluh ribu rupiah).
10 Bonus Utama KA Eko Lokal PWK 2014 Secara Detail sbb: Files: Excel1 Path Analysis Method KA Eko Lokal PWK 2014 Master Utama AE1 CF1092 (Petunjuk Lotus)
Excel2 Path Analysis Method KA Eko Lokal PWK 2014 Master Utama AE1 CF1092 (Lampiran 118)
Excel3 Data Berformulasi Pemb KURVA NORMAL Siap Di Est dgn SPSS dan Excel CF1268
SPSS1 Untitled1 Data Transfer dari Excel Kurva Normal Siap Di Est dgn SPSS 14 Ind Var n125 SPSS2 Output1 Hasil Estimasi SPSS menggunakan Untitled1 Data 14 Ind Var n125 Est Orisinil
SPSS3 Output2 Hasil Est SPSS menggnakan Untitled1 Data 14 Ind Var n125 Plus Est Subsitusi SPSS4 Uji Untitled1 atau Uji Kebenaran data yang ditransfer dari Excel1 CF1092 unt Est SPSS
SPSS5 Uji Output1 atau Hasil Uji Est SPSS mengg SPSS4 hasil Uji Untitled1 n125 Est Orisinil Doc1 Tentang Variabel Hasil Estimasi SPSS Kurva Normal & Lainnya 14 Ind Variabel n125
Doc2 LAMPIRAN Hitung Total 147h Transfer dari Excel 118 Lamp dan 7 Lamp Survey
Jumlah & Files yang akan dikirim melalui Email sbb: a0 048 1 Versi Jurnal Hasil Penelitian PAKET STANDAR A-1 Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta 2014 (Panjang Alt)
a0 048 PAKET (Jurnal Hasil Penelitian) STANDAR A-1
a1 b2125 01 Jurnal HASIL PENELITIAN 57h KA Ekoi Lokal PWK 2014 (Panjang Alt) a2 b5125 01 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API EKONOMI LOKAL PURWAKARTA
b1 Excel1 Path Analysis Method KA Eko Lokal PWK 2014 Master Utama AE1 CF1092 (Petunjuk Lotus)
b2 Excel2 Path Analysis Method KA Eko Lokal PWK 2014 Master Utama AE1 CF1092 (Lampiran 118)
b3 Excel3 Data Berformulasi Pemb KURVA NORMAL Siap DiEst dgn SPSS dan Excel CF1268 b4 SPSS1 Untitled1 Data Transfer dari Excel Kurva Normal Siap Di Est dgn SPSS 14 Ind Var n125
b5 SPSS2 Output1 Hasil Estimasi SPSS menggunakan Untitled1 Data 14 Ind Var n125 Est Orisinil b6 SPSS3 Output2 Hasil Est SPSS menggnakan Untitled1 Data 14 Ind Var n125 Plus Est Subsitusi
b7 SPSS4 Uji Untitled1 atau Uji Kebenaran data yang ditransfer dari Excel1 CF1092 unt Est SPSS
b8 SPSS5 Uji Output1 atau Hasil Uji Est SPSS mengg SPSS4 hasil Uji Untitled1 n125 Est Orisinil b9 Doc1 Tentang Variabel Hasil Estimasi SPSS Kurva Normal & Lainnya 14 Ind Variabel n125
b10 Doc2 LAMPIRAN Hitung Total 147h Transfer dari Excel 118 Lamp dan 7 Lamp Survey
b11 A1 MODEL & KERANGKA TEORI 60h KA Eko Lokal PWK 2014 (Panjang Alt)
“SELAMAT BERKARYA SEMOGA SUKSES”
5
Analisis Paling Menonjol Yang Tidak Dimiliki Oleh Penelitian
Lain Selama Ini (....Penampilan ”MODEL PENELITIAN dengan
KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS” & Hasil Perhitungan Empiris):
Metode Analisa Jalur (Path Analysis’ Method)
Terdapat sebanyak 4 buah Model Regresi I (Unstandardized
Coefficients [atau 4 buah Model Fungsional Loyalitas Konsumen
(…..Fungsi Semula)]. Atau secara total untuk dua konsep perhitungan terdapat
sebanyak 8 buah Model Regresi Linear Berganda (Multiple Regression) atau
hasil estimasi yang menggunakan Dua konsep data: Data Dengan Kategori
(Jumlah ke I) dan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II).
Melibatkan sebanyak 4 buah Model Regresi II (Unstandardized
Coefficients [Model Regresi Linear Berganda (Multiple Regression)]
masing-masing kelompok Indikator maupun Dimensi terhadap Variabel
Dependennya. Atau secara total untuk dua konsep perhitungan terdapat
sebanyak 8 buah Model Regresi Linear Berganda (Multiple Regression) atau
hasil estimasi yang menggunakan Dua konsep data: Data Dengan Kategori
(Jumlah ke I) dan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II).
Simple Regression (Unstandardized Coefficients 25 Indikator
maupun Dimensi terhadap masing-masing Variabel Dependennya. Atau secara
total untuk dua konsep perhitungan terdapat sebanyak 50 buah Model Regresi
Linear Sederhana (Simple Regression), yaitu hasil estimasi linier sederhana
yang menggunakan Dua konsep data: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dan
Data Dengan Kategori (Jumlah ke II).
Terdapat sebanyak 4 buah Model Regresi atau hasil estimasi Metode Path
Analysis (Standardized Coefficients) [atau 4 buah hasil estimasi
Path Analysis Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula)] Atau secara total
untuk dua konsep perhitungan terdapat sebanyak 8 buah Model Regresi atau
hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients)
yang menggunakan Dua konsep data: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dan
Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)..
Analisis Pembentukan Kurva Normal & 4 Pasang/8 buah Gambar Uji Asumsi
Klasik yang diperhitungkan menggunakan 2 cara Regresi Linear Berganda
(Multiple Regression) dengan 14 Independent variables [SPSS IBM
Statistik Versi 21 for Windows dan Lotus 1-2-3 (Transition) dari
Program Microsoft Office Excel 2003].
6
Deskripsi singkat:
Model penelitian pada jasa angkutan KA Ekonomi Lokal Purwakarta alias KA
Odong-odong diistilahkan sebagai MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA
PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang Alt] oleh karena menggunakan semua bentuk
fungsional model hasil estimasi (Unstandardized Coefficients: Model Regresi
I, Model Regresi II, Model Regresi III (Simple Regression) dan Model Regresi IV (zresid
Histogram & Pembentukan Kurva Normal) maupun bentuk fungsional model hasil
estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients).MODEL
PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang Alt] merupakan
model penelitian dengan analisis-nya yang paling sempurna, secara keseluruhannya
mengunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows, khususnya
dalam pembentukan Kurva Normal digunakan Analisis Regresi Linear Berganda
(Multiple Regression) dengan 14 Independent variables untuk mengukur kekuatan
hubungan antara variabel dependen dengan masing-masing variabel independennya, dan
untuk beberapa model/proses perhitungan tertentu harus menggunakan Lotus 1-2-3 (Transition) yang berasal dari Program Microsoft Office Excel 2003.
Metode penelitian yang digunakan pada jasa angkutan KA Ekonomi Lokal
Purwakarta alias KA Odong-odong adalah Metode Analisa Jalur Sederhana (Simple Part
Analysis’ Method) yang bukan merupakan ”sebuah metode penelitian baru” seperti
Metode Analisa Jalur Ganda (Double Part Analysis’ Method). Metode Analisa Jalur
Sederhana sudah tidak asing lagi atau sudah sangat akrap dikenal masyarakat ilmiah/para
ilmuan, antara lain melibatkan penggunaan data survey: Menggabungkan dua konsep data
yang berkesinambungan dan saling terkait satu sama lainnya, yaitu antara Data Dengan
Kategori (Jumlah ke I) dengan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II).
Yang dimaksud dengan Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) merupakan data
”hasil survey” berbentuk skala lima (sangat setuju, setuju, netral, tidak setuju dan sangat
tidak setuju) dengan skor 5, 4, 3, 2, dan 1 yang selanjutnya disebut sebagai ”Data 5
Observasi”. Sedangkan yang dimaksud dengan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)
merupakan data olahan yang disusun dari seluruh Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)
sebagai data ”hasil survey” menjadi ”Data 6 Observasi” (dengan latar belakang) bahwa
Data dengan skala pengukuran Netral, diasumsi bernilai Nol, sehingga Data Observasi ke 6
merupakan Jumlah (atau Nilai Total) dari data ”hasil survey” tersebut [Artinya, dalam
penelitian ini menggunakan 25 Indikator/Dimensi (dikalikan dengan jumlah sampel
sebanyak 5 sampai dengan 10 kali dari jumlah indikator yang digunakan dalam seluruh
variabel laten) atau terdapat sebanyak 125 responden yang merupakan penumpang
(pelanggan) yang telah lebih 3 kali menggunakan jasa angkutan KA Ekonomi Lokal
Purwakarta alias KA Odong-odong]. Tanpa terkecuali, baik model maupun metode
penelitian secara keselutuhan dilengkapi dengan berbagai Uji Statistik seperti: (1) Uji
Validitas dan Reliabiitas termasuk menentukan nilai Cronbach Alpha, (2) Uji Asumsi
Klasik (Uji Normalitas, Uji Multikolinearitas & Uji Heteroskedastisitas) serta
Pengujian Hipotesis [(Uji Statistik t, Uji Statistik F, Uji D-W, Koefisien Determinasi
(R2) dan sejenisnya.
7
Secara lebih terinci […berdasarkan MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA
PEMIKIRAN TEORITIS (Panjang Alt) sebagaimana Bab II] peralatan analisa maupun
proses perhitungan pada umumnya menggunakan Model Regresi Linier Berganda
(multiples regression). Untuk bentuk fungsional model hasil estimasi
(Unstandardized Coefficients) saja terdapat sebanyak 4 buah Model Regresi I,
sebanyak 4 buah Model Regresi II (atau secara total sebanyak 8 buah Model Regresi I &
II), sebanyak 25 buah Model Regresi III (Simple Regression) dan sebanyak 4 buah bentuk
fungsional model hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) plus sebanyak 1 buah Model Regresi IV untuk 14 Independen
Variabel dengan n125 (zresid Histogram & Pembentukan Kurva Normal)
Terkutip: Secara matematis semua bentuk fungsional/proses perhitungan model
hasil estimasi pada penelitian jasa angkutan KA Ekonomi Lokal Purwakarta alias KA
Odong-odong (sebagai MASTER UTAMA) yang disusun sedemikian rupa […berdasarkan
MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Panjang Alt)
{[dikali dengan 2 Hasil Perhitungan Empiris (Data Dengan Kategori (Jumlah ke I & II)]
atau diperhitungkan dalam dua konsep data yang berkesinambungan saling terkait satu
sama lainnya, yaitu antara Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dengan Data Dengan
Kategori (Jumlah ke II)} sebagaimana yang terdapat pada bab IV, khususnya didalam
Worksheet/Lotus 1-2-3 (Transition) terdapat sebanyak {[(8+4)*(2) + 50] + 1
Output1 Hasil Est SPSS)} = 74 Hasil Estmasi (Unstandardized Coefficients:
Model Regresi I s/d IV (zresid Histogram & Pembentukan Kurva Normal) serta sebanyak
{[(118-7) = 111] + 1 Data Lampiran 118 (data Zresid Histogram) atau Data Excel
CF1092} = 112 Lampiran Olahan “Ber Formulasi” hasil transfer dari Excel/Lotus 1-2-
3 (Transition) dari Program Microsoft Office Excel 2003 (selanjutnya dapat
dilihat dalam Bab IV & Lampiran).
2.9 Kerangka Berfikir
2.9.1 Pengembangan Model Penelitian
MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang
Alt] menggunakan semua bentuk fungsional model hasil estimasi (Unstandardized
Coefficients) : Model Regresi I, Model Regresi II, Model Regresi III (25 Simple
Regression) atau hasil estimasi 25 Indikator terhadap masing-masing Variabelnya dan
Model Regresi IV (zresid Histogram & Pembentukan Kurva Normal) maupun bentuk
fungsional model hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) yang
dapat dilihat pada gambar 2.2 sebagai berikut:
8
e1 X1.1
e2 X1.2
e3 X1.3
e4 X1.4
e5 X1.5
e6 X1.6
e7 X1.7
e8 X1.8
e9 X1.9
e10 X1.10
e11 X1.11
e12 X1.12
e13 X1.13
Gambar 2.2: Model Konsepsual KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS dan Hubungan Linier Fungsional: Antar Variabel, Dimensi (dan Indikator) serta Simple Regression 25 Indikator/Dimensi
Unstandardized Coefficients: Model Regresi I :
Y1 = a0 + a1 X1 + a2X2 + e1
Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + e2
Y2 = c0 + c1 X1 + c2X2 + c3Y1 Calc + e3
Y2 = d0 + d1 Y1 Calc + d2X2 + d3X2 + e4
Model Regresi II:
X1 = e0 + e1 X1.1 + e2 X1.2 + e3 X1.3 + e4 X1.4 + e5 X1.5 + e6 X1.6 + e7 X1.7
+ e8 X1.8 + e9 X1.9 + e10 X1.10 + e11 X1.11 + e12 X1.12 + e13 X1.13 + e5
X2 = f0 + f1 X2.1 + f2 X2.2 + f3 X2.3 + f4 X2.4 + e6
Y1 = g0 + g1 Y1.1 + g2 Y1.2 + g3 Y1.3 + e7
Y2 = h0 + h1 Y2.1 + h2 Y2.2 + h3 Y2.3 + h4 Y2.4 + h5 Y2.5 + e8
Model Regresi III:
Simple Regression untuk 25 Indikator yang ada terhadap masing-masing variabel
dependennya, sebagai berikut:
g1 Y1.1
g2 Y1.2
g3 Y1.3
h1 Y2.1
h2 Y2.2
h3 Y2.3
h4 Y2.4
h5 Y2.5
f1 X2.1
f2 X2.2
f3 X2.3
f4 X2.4
HargaTiket
(X2)
Kualitas
Pelayanan
(X1)
Kepuasan
Konsumen
(Y1)
Loyalitas
Konsumen
(Y2)
HY2i:r 2Y2i >0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6
HX1i:r 2 X1i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6
HY1i:r 2Y1i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6
KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS
r 2(Y1)> 0.6
r 2(Xi ,Y1) > 0.6
R SquareChange= R2
F Change = Fuji Test Durbin-Watson Test
R SquareChange= R2
F Change = Fuji Test Durbin-Watson Test
R SquareChange= R2
F Change = Fuji Test
Durbin-Watson Test
R SquareChange = R2
F Change= Fuji Test Durbin-Watson Test
H4: Coeff. Reg c1 > 0
H5: Coeff. Reg c2 > 0
H1: Coeff. Reg a1> 0
H1: r
2 X1>0
H3 :C
oeff. R
eg c
3 >0
r 2(Y1 ,Xi) > 0.6
HX2i:r 2X2i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6 r 2(Xi ) > 0.6
r 2(Xi ) > 0.6
H2: Coeff. Reg a2 > 0
Y1 = Intevening Variable
9
1. Variabel Kualitas Pelayanan (X1) No. Indikator dari Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1i > 0.6 (Valid), FK X1i < 0.6 (Drop)
1) X1.1. Peralatan Kereta X1 = X1.1 ; HX1.1 :Faktor Koreksi X1.1 > 0.6
2) X1.2. Perlengkapan Kereta X1 = X1.2 ; HX1.2 :Faktor Koreksi X1.2 > 0.6
3) X1.3. Kenyamanan Ruangan X1 = X1.3 ; HX1.3 :Faktor Koreksi X1.3 > 0.6
4) X1.4. Penampilan Petugas X1 = X1.4 ; HX1.4 :Faktor Koreksi X1.4 > 0.6
5) X1.5. Kejujuran Dalam Memberikan Keterangan X1 = X1.5 ; HX1.5 :Faktor Koreksi X1.5 > 0.6
6) X1.6. Keramahan X1 = X1.6 ; HX1.6 :Faktor Koreksi X1.6 > 0.6
7) X1.7. Kecepatan Pelayanan X1 = X1.7 ; HX1.7 :Faktor Koreksi X1.7 > 0.6
8) X1.8. Kemampuan Menanggapi Keluhan X1 = X1.8 ; HX1.8 :Faktor Koreksi X1.8 > 0.6
9) X1.9. Kemudahan Prosedur X1 = X1.9 ; HX1.9 :Faktor Koreksi X1.9 > 0.6
10) X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = X1.10 HX1.10 :Faktor Koreksi X1.10 > 0.6
11) X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = X1.11 ; HX1.11 :Faktor Koreksi X1.11 > 0.6
12) X1.12. Pemahaman Kebutuhan Konsumen X1 = X1.12 ; HX1.12 :Faktor Koreksi X1.12 > 0.6
13) X1.13. Perhatian Kepada Konsumen X1 = X1.13 ;HX1.13 :Faktor Koreksi X1.13 > 0.6
2. Variabel Harga Tiket(X2) No. Indikator dari Harga Tiket: Bentuk Fungsi: FK X2i > 0.6 (Valid), FK X2i < 0.6 (Drop)
1) X2.1. Keterjangkauan Harga Tiket X2 = X2.1 ; HX2.1 :Faktor Koreksi X2.1 > 0.6
2) X2.2. Kesesuaian Tarif Dengan Manfaat X2 = X2.2 ; HX2.2 :Faktor Koreksi X2.2 > 0.6
3) X2.3. Kesesuaian Tarif Dengan Fasilitas X2 = X2.3 ; HX2.3 :Faktor Koreksi X2.3 > 0.6
4) X2.4. Kesesuaian Tarif Dengan Jarak Yang Ditempuh X2 = X2.4 ; HX2.4 :Faktor Koreksi X2.4 > 0.6
3. Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) No. Indikator dari Kepuasan Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y1i > 0.6 (Valid), FK Y1i < 0.6 (Drop)
1) Y1.1. Kepuasan akan produk yang ditawarkan Y1 = Y1.1 ; HY1.1 :Faktor Koreksi Y1.1 > 0.6
2) Y1.2. Sesuai dengan yang diharapkan Y1 = Y1.2 ; HY1.2 :Faktor Koreksi Y1.2 > 0.6
3) Y1.3. Merekomendaikan citra positif kepada orang lain Y1 = Y1.3 ; HY1.3 :Faktor Koreksi Y1.3 > 0.6
4. Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) No. Indikator dari Loyalitas Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y2i > 0.6 (Valid), FK Y2i < 0.6 (Drop)
1) Y2.1. Kereta Api Yang Bagus Y2 = Y2.1 ; HY2.1 :Faktor Koreksi Y2.1 > 0.6
2) Y2.2. Kenikmatan Merasakan Layanan Y2 = Y2.2 ; HY2.2 :Faktor Koreksi Y2.2 > 0.6
3) Y2.3. Kesetiaan Terhadap Merek (Tidak Melirik Merek Lain) Y2 = Y2.3 ; HY2.3 :Faktor Koreksi Y2.3 > 0.6
4) Y2.4. Pengalaman Masa Lalu Y2 = Y2.4 ; HY2.4 :Faktor Koreksi Y2.4 > 0.6
5) Y2.5. Pengalaman Teman-teman Y2 = Y2.5 ; HY2.5 :Faktor Koreksi Y2.5 > 0.6
Metode Path Analysis
Standardized Coefficients: Y1 = 1X1 + 2 X2 + 9
Y2 = 1X1 + 2 X2 + 1Y1 + 10
dimana:
Y1 = Kepuasan Konsumen
Y2 = Loyalitas Konsumen
1 = Koefisien untuk variabel Kualitas
2 = Koefisien untuk variabel Harga Tiket
1 = Koefisien untuk variabel intervening Kepuasan Konsumen
= Error Term
X1 = Kualitas Pelayanan
X2 = Harga Tiket
10
2.10 Dimensional Variabel (Hubungan Antara Variabel dengan Dimensi)
2.10.1 Variabel Kualitas Pelayanan (X1)
Hubungan variabel kualitas pelayanan (X1) dengan 5 dimensi Kualitas Pelayanan
dapat dijelaskan sebagai berikut:
H1:r 2 X1 > 0 Bahwa kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh langsung positif
terhadap kepuasan konsumen (Y1) pengguna jasa angkutan Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta.
HX1u.i:r 2X1u.i > 0 Bahwa 5 Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (Y1), berjalan secara
sinkron bersifat “Optimum”, jelasnya bahwa Adjusted of determination
coefficient bernilai positif melampaui diatas nilai kritis (critical value) yang
dicerminkan oleh:
HX1u.i:r 2X1u.i > 0
5 Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X3v):
H1: HX1u.1 = Bukti fisik (tangible) berpengaruh positif terhadap kepuasan konsumen.
H2: HX1u.2 = Keandalan (reliability) berpengaruh positif terhadap kepuasan konsumen.
H3: HX1u.3 = Daya tanggap (responsiveness) berpengaruh positif terhadap kepuasan konsumen.
H4: HX1u.4 = Jaminan (assurance) berpengaruh positif terhadap kepuasan konsumen.
H5: HX1u.5 = Empati (empathy) berpengaruh positif terhadap kepuasan konsumen.
H1: Semakin tinggi Bukti fisik (tangible), maka semakin tinggi kepuasan konsumen,
yang berarti semakin tingginya kemampuan para karyawan penyedia jasa angkutan
Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta meningkatkan kualitas pelayanan,
merepresentasikan dimensi pelayanan yang berwujud secara fisik atau sesuatu yang
nampak.
H2: Semakin tinggi Keandalan (reliability), maka semakin tinggi kepuasan konsumen,
yang berarti semakin tingginya kemampuan para karyawan penyedia jasa angkutan
Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta untuk menampilkan pelayanan yang
dijanjikan dengan terpercaya dan akurat.
H3: Semakin tinggi Daya tanggap (responsiveness), maka semakin tinggi kepuasan
konsumen. Yang berarti semakin tingginya/mantap aktivitas para karyawan penyedia
jasa angkutan Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta memberikan pelayanan yang
baik kepada pelanggan atau dilakukan untuk memastikan kepuasan pelanggan.
H4: Semakin tinggi Jaminan (assurance), maka semakin tinggi kepuasan konsumen, yang
berarti semakin tingginya kemampuan para karyawan penyedia jasa angkutan Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta meningkatkan kualitas pelayanan yang berfokus
pada pengetahuan, kesopanan, keramah-tamahan serta kemampuan para karyawan
untuk menimbulkan/melahirkan kepercayaan dan keyakinan pada diri pelanggan.
H5: Semakin tinggi Empati (empathy), maka semakin tinggi kepuasan konsumen, yang
berarti semakin tingginya kemampuan para karyawan penyedia jasa angkutan Kereta
11
Api Ekonomi Lokal Purwakarta meningkatkan kualitas pelayanan melalui cara
pemberian perhatian dengan sentuhan pribadi sehingga dapat/tepat memenuhi apa
yang dibutuhkan oleh konsumen.
2.10.2 Variabel Harga atau Harga Tiket (X2)
Hubungan variabel harga atau harga tiket (X2) dengan 3 Dimensi Harga Tiket
dapat dijelaskan sebagai berikut:
H2:r 2 X2 > 0 Bahwa harga tiket (X2) mempunyai pengaruh langsung positif terhadap
kepuasan konsumen (Y1) pengguna jasa angkutan Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta.
HX2v.i: r 2 X2v.i > 0
3 Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v):
(1) Kesesuaian harga dengan kualitas jasa yang diberikan, atau Kesesuaian Harga Tiket
atau Ongkos Angkut dengan Kualitas Pelayanan yang diberikan
(2) Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima, atau Kesesuaian Harga Tiket atau
Ongkos Angkut dengan Tambahan Guna (Marginal Utility MU) yang diterima,
dirasakan atau didapatkan (dinikmati) oleh konsumen.
(3) Kesesuaian harga dengan fasilitas, atau Kesesuaian Harga Tiket atau Ongkos Angkut
dengan fasilitas alat angkut yang tersedia, seperti kemampuan para karyawan penyedia
jasa angkutan Kereta Api Patas Purwakarta meningkatkan kualitas pelayanan,
merepresentasikan dimensi pelayanan yang berwujud secara fisik atau sesuatu yang
nampak, seperti: Peralatan Kereta Api, Perlengkapan Kereta Api, Kenyamanan ruangan
dan Penampilan petugas.
2.10.3 Variabel Kepuasan Konsumen (Y1)
Hubungan variabel Kepuasan Konsumen (Y1) dengan 3 Dimensi Kepuasan
Konsumen (Y1v) dapat dijelaskan sebagai berikut:
H3:r 2 Y1 > 0 Bahwa kepuasan konsumen (Y1) mempunyai pengaruh langsung positif
terhadap loyalitas konsumen (Y2) pengguna jasa angkutan Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta.
HY1v.i: r 2 Y1v.i > 0
3 Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen (Y1v):
(1) Pelayanan sesuai dengan harapan pelanggan,
(2) Kesediaan pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain dan
(3) Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakan.
12
2.10.4 Variabel Loyalitas Konsumen (Y2)
Dimensionalisasi variabel Loyalitas Konsumen (Y2) dalam penelitian ini mengacu
pada penelitian Gremler & Brown dalam Lu Ting Pong., et.al., (2001), dimana hubungan
variabel Loyalitas Konsumen dengan 3 Dimensi Loyalitas Konsumen (Y2) dapat dijelaskan
sebagai berikut:
H3:r 2 Y1 > 0 Bahwa kepuasan konsumen (Y1) mempunyai pengaruh langsung positif
terhadap loyalitas konsumen (Y2) pengguna jasa angkutan Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta.
H4:r 2 X1 > 0 Bahwa kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh tidak langsung
positif (melalui intervening kepuasan konsumen Y1) terhadap loyalitas
konsumen (Y2) pengguna jasa angkutan Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta.
H5:r 2 X2 > 0 Bahwa harga tiket (X2) mempunyai pengaruh tidak langsung Positif
(melalui intervening kepuasan konsumen Y1) terhadap loyalitas konsumen
(Y2) pengguna jasa angkutan Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta.
HY2v.i:r 2 Y2v.i > 0
3 Dimensi Rata-rata Loyalitas Konsumen (Y2v):
(1) Penggunaan ulang layanan
(2) Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan
(3) Selalu menjadi pilihan utama bagi pelanggan.
2.10.5 Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis yang digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel
atau lebih, juga menunjukkan arah hubungan antar variabel dependen dengan variabel
independen menurut Ghozali, 2001 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, 2010: 15). Model
penelitian ini dapat dijelaskan dengan model linier persamaan regresi menurut Ferdinand,
2006 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, et.al. 2010) dapat disusun sebagai berikut:
Model Regresi IV:
Y = e0 + e1 X1.1 + e2 X1.2 + e3 X1.3 + e4 X1.4 + e5 X1.5 + e6 X1.6 + e7 X1.7
+ e8 X1.8 + e9 X1.9 + e10 X1.10 + e11 X1.11 + e12 X1.12 + e13 X1.13 + e14 X1.14 + e11
dimana:
X1 = X1u.1 = Bukti fisik (Tangible)
X2 = X1u.2 = Keandalan (Reliability)
X3 = X1u.3 = Daya tanggap (Responsiveness)
X4 = X1u.4 = Jaminan (Assurance)
X5 = X1u.5 = Perhatian (Empathy)
X6 = (X1) = Variabel Kualitas Pelayanan
X7 = (X2) = Variabel Harga Tiket
X8 = (Y1) = Variabel Kepuasan Konsumen
X9 = (Y2) = Variabel Loyalitas Konsumen
X10 = (X1v) = Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan
13
X11 = (X2v) = Dimensi Rata-rata Harga Tiket
X12 = (Y1v) = Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen
X13 = [SubX1v(X1)] = Subsitusi Dimensi Rata Kualitas Pelayanan KP X1v ke KP X1
X14 = X = Independen Variabel, Nilai Total Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)
X15 = Y = Dependen Variabel, Nilai Total Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)
e0 , e1 ...... e14 = Koefisien Regresi untuk ke 14 Independen Variabel
e11 = Error Term.
4.2.1 Hasil Perhitungan Empiris, Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)
Hasil perhitungan Empiris dilakukan terhadap semua bentuk fungsional model
hasil estimasi (Unstandardized Coefficients): Model Regresi I, Model Regresi
II, Model Regresi III (25 Simple Regression) atau hasil estimasi 25 Indikator terhadap
masing-masing Variabelnya dan Model Regresi IV (zresid Histogram & Pembentukan
Kurva Normal) maupun bentuk fungsional model hasil estimasi Metode Path
Analysis(Standardized Coefficients). Formasi perhitungan terlihat pada
gambar 4.1 sebagai berikut:
14
6.14 X1.1
8.35 X1.2
-2.21 X1.3
-5.51 X1.4
-4.75 X1.5
19.7 X1.6
20.6 X1.7
-0.31 X1.8
-27.8 X1.9
10.0 X1.10
8.13 X1.11 -20.3 X1.12 1.34 X1.13
Gambar 4.1: HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS & Hubungan Fungsional Antar Model Hasil Estimasi dengan Metode Path Analysis: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)
Model Regresi I :
Y1 = a0 + a1 X1 + a2X2 + e1
Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + e2
Y2 = c0 + c1 X1 + c2X2 + c3Y1 Calc + e3
Y2 = d0 + d1 Y1 Calc + d2X2 + d3X2 + e4
Unstandardized Coefficients: Hasil Estimasi I: Y1 = 6.299924 + 0.217125 X1 - 0.018656 X2
Hasil Estimasi II: Y2 = -3.518689 + 1.713584 Y1 Calc Hasil Estimasi III: Y2 = -17.77619 - 0.184206 X1 + 2.211322 X2 - 0.246519 Y1Calc
Hasil Estimasi IV: Y2 = -17.71113 - 0.256846 Y1 - 0.181964 X1 + 2.211129 X2
Hasil Estimasi I: Y1 = 6.300 + 0.217 X1 - 0.019 X2
Hasil Estimasi II: Y2 = -3.518 + 1.714 Y1 Calc
Hasil Estimasi III: Y2 = -12.431 + 9694.264 X1 + 2.195 X2 - 1.095 Y1 Calc
Hasil Estimasi IV: Y2 = -12.431 - 1.095 Y1Calc + 9694.264 X1 + 2.195 X2
2.41 Y2.1 0.07 Y2.2 1.82 Y2.3 -0.92 Y2.4 2.28 Y2.5
-1.43 Y1.1
3.34 Y1.2 1.27 Y1.3
9.79 X2.1
-9.82 X2.2
21.2 X2.3
-17.1 X2.4
HargaTiket
(X2)
a2 = - 0.019
c2 = 2.195
Kualitas
Pelayanan
(X1)
a1 = 0.217
c1 = 9694.264
Kepuasan
Konsumen
(Y1)
Loyalitas
Konsumen
(Y2)
Y1 = Intevening Variable
c3 =
- 1.0
95
HX1i:r 2 X1i = 0.766 ALPHA CRONBACH = 0.973
R Square = 0.953
F Ratio = 5.099 D-W Test = 2.571
HX2i: r 2X2i = 0.827 ALPHA CRONBACH = 0.889
R Square = 0.931
F Ratio = 8.985
D-W Test = 2.571
HY1i:r 2Y1i = 0.849 ALPHA CRONBACH = 0.811
R Square = 0.940
F Ratio = 10.396
D-W Test = 2.555
HY2i:r 2Y2i = 0.763 ALPHA CRONBACH = 0.943
R Square = 0.905
F Ratio = 6.353
D-W Test = 2.571
r 2(Xi ) = 0.988
r 2(Y1 ,Xi) = 0.931
r 2(Y1) = 0.725
r 2(Xi ,Y1) = 0.931
HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS
Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)
15
Standardized Coefficients: Hasil Estimasi I: Y1 = 1.021 X1 - 0.025 X2
Hasil Estimasi II: Y2 = 0.891 Y1 Calc
Hasil Estimasi III: Y2 = 9694.264 X1 + 1.518 X2 - 0.569 Y1 Calc
Hasil Estimasi IV: Y2 = - 0.569 Y1Calc + 9694.264 X1 + 1.518 X2
Sumber: Diperhitungkan oleh Penulis Dalam Lampiran 35 s/d 38
Model Regresi II:
X1 = e0 + e1 X1.1 + e2 X1.2 + e3 X1.3 + e4 X1.4 + e5 X1.5 + e6 X1.6 + e7 X1.7
+ e8 X1.8 + e9 X1.9 + e10 X1.10 + e11 X1.11 + e12 X1.12 + e13 X1.13 + e5
X2 = f0 + f1 X2.1 + f2 X2.2 + f3 X2.3 + f4 X2.4 + e6
Y1 = g0 + g1 Y1.1 + g2 Y1.2 + g3 Y1.3 + e7
Y2 = h0 + h1 Y2.1 + h2 Y2.2 + h3 Y2.3 + h4 Y2.4 + h5 Y2.5 + e8
X1 = 38.000 + 6.138 X1.1 + 8.351 X1.2 - 2.210 X1.3 - 5.507 X1.4 - 4.753 X1.5 + 19.660 X1.6 + 20.596 X1.7
- 0.311 X1.8 - 27.837 X1.9 + 10.044 X1.10 + 8.126 X1.11 - 20.261 X1.12 + 1.340 X1.13
X2 = 16.167 + 9.786 X2.1 - 9.821 X2.2 + 21.154 X2.3 - 17.104 X2.4
Y1 = 11.369 - 1.431 Y1.1 + 3.343 Y1.2 + 1.265 Y1.3
Y2 = 24.333 + 2.408 Y2.1 + 0.071 Y2.2 + 1.824 Y2.3 - 0.924 Y2.4 + 2.281 Y2.5
Model Regresi III:
Simple Regression untuk 25 Indikator yang ada terhadap masing-masing variabel
dependennya, sebagai berikut:
1. Variabel Kualitas Pelayanan (X1) No. Indikator dari Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1i > 0.6 (Valid), FK X1i < 0.6 (Drop)
1. X1.1. Peralatan Kereta X1 = 101.240 + 10.655 X1.1 ;FK X1.1 = 0.661 Valid 2. X1.2. Perlengkapan Kereta X1 = 100.725 + 10.579 X1.2 ;FK X1.2 = 0.585 Drop
3. X1.3. Kenyamanan Ruangan X1 = 115.489 + 9.790 X1.3 ;FK X1.3 = 0.612 Valid 4. X1.4. Penampilan Petugas X1 = 125.245 + 10.297 X1.4 ;FK X1.4 = 0.403 Drop 5. X1.5. Kejujuran Dalam Memberikan Keterangan X1 = 104.701 + 10.199 X1.5 ;FK X1.4 = 0.647 Valid 6. X1.6. Keramahan X1 = 93.230 + 10.730 X1.6 ;FK X1.6 = 0.574 Drop 7. X1.7. Kecepatan Pelayanan X1 = 106.844 + 10.007 X1.7 ;FK X1.7 = 0.681 Valid 8. X1.8. Kemampuan Menanggapi Keluhan X1 = 107.067 + 10.579 X1.8 ;FK X1.8 = 0.687 Valid 9. X1.9. Kemudahan Prosedur X1 = 96.756 + 10.766 X1.9 ;FK X1.9 = 0.634 Valid 10. X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = 141.955 + 8.800 X1.10 :FK X1.10 = 0.435 Drop
11. X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = 105.165 + 11.103 X1.11 ;FK X1.11 = 0.540 Drop 12. X1.12. Pemahaman Kebutuhan Konsumen X1 = 113.806 + 10.154 X1.12 ;FK X1.12 = 0.690 Valid 13. X1.13. Perhatian Kepada Konsumen X1 = 98.402 + 11.000 X1.13 ;FK X1.13= 0.592 Drop
2. Variabel Harga Tiket(X2) No. Indikator dari Harga Tiket: Bentuk Fungsi: FK X2i > 0.6 (Valid), FK X2i < 0.6 (Drop)
1. X2.1. Keterjangkauan Harga Tiket X2 = 37.392 + 2.953 X2.1 ;FK X1.1 = 0.409 Drop 2. X2.2. Kesesuaian Tarif Dengan Manfaat X2 = 38.865 + 3.151 X2.2 ;FK X1.2 = 0.438 Drop
3. X2.3. Kesesuaian Tarif Dengan Fasilitas X2 = 39.461 + 3.058 X2.3 ;FK X1.3 = 0.489 Drop 4. X2.4. Kesesuaian Tarif Dengan Jarak Yang Ditempuh X2 = 39.340 + 3.003 X2.4 ;FK X1.4 = 0.484 Drop
3. Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) No. Indikator dari Kepuasan Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y1i > 0.6 (Valid), FK Y1i < 0.6 (Drop)
1. Y1.1. Kepuasan Akan Produk Yang Ditawarkan Y1 = 29.306 + 2.355 Y1.1 ;FK Y1.1 = 0.544 Drop 2. Y1.2. Sesuai Dengan Yang Diharapkan Y1 = 28.169 + 2.273 Y1.2 ;FK Y1.2 = 0.494 Drop 3. Y1.3. Merekomendaikan Citra Positif Kepada Orang Lain Y1 = 29.438 + 2.129 X1.3 ;FK Y1.3 = 0.373 Drop
16
4. Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) No. Indikator dari Loyalitas Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y2i > 0.6 (Valid), FK Y2i < 0.6 (Drop)
1. Y2.1. Kereta Api Yang Bagus Y2 = 45.848 + 3.998 Y2.1 ;FK Y2.1 = 0.215 Drop 2. Y2.2. Kenikmatan Merasakan Layanan Y2 = 55.389 + 3.867 Y2.2 ;FK Y2.2 = 0.449 Drop 3. Y2.3. Kesetiaan Terhadap Merek (Tidak Melirik Merek Lain) Y2 = 49.447 + 3.976 Y2.3 ;FK Y2.3 = 0.375 Drop 4. Y2.4. Pengalaman Masa Lalu Y2 = 54.401 + 3.691 Y2.4 ;FK Y2.4 = 0.435 Drop 5. Y2.5. Pengalaman Teman-teman Y2 = 51.489 + 3.751 Y2.5 ;FK Y2.5 = 0.381 Drop
Sumber: Diperhitungkan oleh Penulis Dalam Lampiran 60 s/d 88
Metode Path Analysis
Standardized Coefficients: Y1 = 1X1 + 2 X2 + 9
Y2Calc = 1X1 + 2 X2 + 1Y1 + 10
Y1 = 1.021 X1 - 0.025 X2
Y2 = 9694.264 X1 + 1.518 X2 - 0.569 Y1 Calc
atau
Y1 = 1.021 X1 - 0.025 X2
Y2 = - 0.569 Y1Calc + 9694.264 X1 + 1.518 X2
dimana:
Y1 = Kepuasan Konsumen
Y2 = Loyalitas Konsumen
1 = Koefisien untuk variabel Kualitas
2 = Koefisien untuk variabel Harga Tiket
1 = Koefisien untuk variabel intervening Kepuasan Konsumen
= Error Term
X1 = Kualitas Pelayanan
X2 = Harga Tiket
4.2.2 Hasil Perhitungan Empiris, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)
Hasil perhitungan Empiris dilakukan terhadap semua bentuk fungsional model
hasil estimasi (Unstandardized Coefficients): Model Regresi I, Model Regresi
II, Model Regresi III (25 Simple Regression) atau hasil estimasi 25 Indikator terhadap
masing-masing Variabelnya dan Model Regresi IV (zresid Histogram & Pembentukan
Kurva Normal) maupun bentuk fungsional model hasil estimasi Metode Path
Analysis(Standardized Coefficients). Formasi perhitungan terlihat pada
gambar 4.2 sebagai berikut:
17
9.50 X1.1
42.8 X1.2
10.3 X1.3
-21.3 X1.4
-24.7 X1.5
-10.5 X1.6
41.0 X1.7
1.50 X1.8
-17.6 X1.9
-19.3 X1.10
-0.58 X1.11
3.88 X1.12 -6.54 X1.13
Gambar 4.2: HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS & Hubungan Fungsional Antar Model Hasil Estimasi dengan Metode Path Analysis: Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)
Model Regresi I :
Y1 = 0 + 1 X1 + 2X2 + 1
Y2 = 0 + 1 Y1 Calc + 2
Y2 Calc = 0 + 1 X1 + 2 X2 + 3Y1 + 3
Y2 Calc = 0 + 1 Y1 + 2 X1 + 3X2 + 4
Unstandardized Coefficients: Hasil Estimasi I: Y1 = 1.646730 + 0.207432 X1 + 0.065966 X2
Hasil Estimasi II: Y2 = 0.429787 + 1.648747 Y1 Calc
Hasil Estimasi III: Y2 Calc = 0.424256 + 0.287059 X1 + 0.135069 X2 + 0.241550 Y1 Hasil Estimasi IV: Y2 Calc = 0.424256 + 0.241550 Y1 + 0.287059 X1 + 0.135069 X2
Hasil Estimasi I: Y1 = 1.647 + 0.207 X1 + 0.066 X2
Hasil Estimasi II: Y2 = 0.430 + 1.649 Y1 Calc
Hasil Estimasi III: Y2 Calc = 0.424 + 0.287 X1 + 0.135 X2 + 0.242 Y1
Hasil Estimasi IV: Y2Calc = 0.424 + 0.242 Y1 + 0.287 X1 + 0.135 X2
-2.24 Y2.1 1.87 Y2.2 10.0 Y2.3 2.22 Y2.4 -7.21 Y2.5
3.43 Y1.1
-1.34 Y1.2 0.74 Y1.3
4.83 X2.1
-11.6 X2.2
21.6 X2.3
-11.6 X2.4
HargaTiket
(X2)
2 = 0.066
2 = 0.135
HX2i: r 2 X2i = 0.846 ALPHA CRONBACH = 0.939
Kualitas
Pelayanan
(X1)
1 = 0.207
1 = 0.287
Kepuasan
Konsumen
(Y1)
Loyalitas
Konsumen
(Y2)
HY2i: r 2 Y2i = 0.775 ALPHA CRONBACH = 0.952
HX1i: r 2 X1i = 0.812 ALPHA CRONBACH = 0.986
HY1i: r 2 Y1i = 0.870 ALPHA CRONBACH = 0.908
r 2 (Xi ) = 0.997
r 2 (Xi ,Y1) = 0.999
Y1 = Intevening Variable
r 2 (Y1) = 0.953
3 =
0.2
42
R Square = 0.962
F Ratio = 6.416
D-W Test = 2.571
R Square = 0.948
F Ratio = 12.172
D-W Test = 2.514
R Square = 0.939
F Ratio = 10.184
D-W Test = 2.500
r 2 (Y1 ,Xi) = 0.999
R Square = 0.910
F Ratio = 6.744
D-W Test = 2.500
HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS
Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)
18
Standardized Coefficients: Hasil Estimasi I: Y1 = 0.912 X1 + 0.088 X2
Hasil Estimasi II: Y2 = 0.981 Y1 Calc
Hasil Estimasi III: Y2 Calc = 0.750 X1 + 0.107 X2 + 0.144 Y1
Hasil Estimasi IV: Y2Calc = 0.144 Y1 + 0.750 X1 + 0.107 X2
Sumber: Diperhitungkan oleh Penulis Dalam Lampiran 39 s/d 42
Model Regresi II:
X1 = 0 + 1 X1.1 + 2 X1.2 + 3 X1.3 + 4 X1.4 + 5 X1.5 + 6 X1.6 + 7 X1.7
+ 8 X1.8 + 9 X1.9 + 10 X1.10 + 11 X1.11 + 12 X1.12 + 13 X1.13 + 5
X2 = 0 + 1 X2.1 + 2 X2.2 + 3 X2.3 + 4 X2.4 + 6
Y1 = 0 + 1 Y1.1 + 2 Y1.2 + 3 Y1.3 + 7
Y2 = 0 + 1 Y2.1 + 2 Y2.2 + 3 Y2.3 + 4 Y2.4 + 5 Y2.5 + 8
X1 = 95.000 + 9.496 X1.1 + 42.789 X1.2 + 10.332 X1.3 - 21.186 X1.4 - 24.674 X1.5 - 10.463 X1.6 + 41.029 X1.7
+ 1.495 X1.8 - 17.642 X1.9 - 19.321 X1.10 - 0.583 X1.11 + 3.875 X1.12 - 6.537 X1.13
X2 = 32.333 + 4.826 X2.1 - 11.585 X2.2 + 21.545 X2.3 - 11.547 X2.4
Y1 = 22.631 + 3.431 Y1.1 - 1.343 Y1.2 + 0.735 Y1.3
Y2 = 48.667 - 2.238 Y2.1 + 1.874 Y2.2 + 9.999 Y2.3 + 2.224 Y2.4 - 7.212 Y2.5
Model Regresi III:
Simples Regression untuk 25 Indikator yang ada terhadap masing-masing variabel
dependennya, sebagai berikut:
1. Variabel Kualitas Pelayanan (X1) No. Indikator dari Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1i > 0.6 (Valid), FK X1i < 0.6 (Drop)
1. X1.1. Peralatan Kereta X1 = 83.520 + 11.823 X1.1 ;FK X1.1 = 0.902 Valid 2. X1.2. Perlengkapan Kereta X1 = 82.748 + 11.734 X1.2 ;FK X1.2 = 0.881 Valid 3. X1.3. Kenyamanan Ruangan X1 = 92.340 + 11.355 X1.3 ;FK X1.3 = 0.878 Valid
4. X1.4. Penampilan Petugas X1 = 96.858 + 12.386 X1.4 ;FK X1.4 = 0.808 Valid 5. X1.5. Kejujuran Dalam Memberikan Keterangan X1 = 85.536 + 11.439 X1.5 ;FK X1.4 = 0.896 Valid 6. X1.6. Keramahan X1 = 78.545 + 11.633 X1.6 ;FK X1.6 = 0.881 Valid 7. X1.7. Kecepatan Pelayanan X1 = 87.121 + 11.290 X1.7 ;FK X1.7 = 0.903 Valid 8. X1.8. Kemampuan Menanggapi Keluhan X1 = 87.306 + 11.943 X1.8 ;FK X1.8 = 0.905 Valid 9. X1.9. Kemudahan Prosedur X1 = 80.769 + 11.790 X1.9 ;FK X1.9 = 0.897 Valid 10. X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = 110.961 + 11.145 X1.10 :FK X1.10 = 0.794 Valid 11. X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = 85.049 + 12.493 X1.11 ;FK X1.11 = 0.866 Valid
12. X1.12. Pemahaman Kebutuhan Konsumen X1 = 91.857 + 11.696 X1.12 ;FK X1.12 = 0.900 Valid 13. X1.13. Perhatian Kepada Konsumen X1 = 81.460 + 12.113 X1.13 ;FK X1.13= 0.884 Valid
2. Variabel Harga Tiket(X2) No. Indikator dari Harga Tiket: Bentuk Fungsi: FK X2i > 0.6 (Valid), FK X2i < 0.6 (Drop)
1) X2.1. Keterjangkauan Harga Tiket X2 = 30.110 + 3.407 X2.1 ; FK X1.1 = 0.821 Valid
2) X2.2. Kesesuaian Tarif Dengan Manfaat X2 = 31.090 + 3.693 X2.2 ; FK X1.2 = 0.825 Valid 3) X2.3. Kesesuaian Tarif Dengan Fasilitas X2 = 31.636 + 3.602 X2.3 ; FK X1.3 = 0.838 Valid 4) X2.4. Kesesuaian Tarif Dengan Jarak Yang Ditempuh X2 = 31.540 + 3.533 X2.4 ; FK X1.4 = 0.837 Valid
19
3. Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) No. Indikator dari Kepuasan Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y1i > 0.6 (Valid), FK Y1i < 0.6 (Drop)
(1) Y1.1. Kepuasan Akan Produk Yang Ditawarkan Y1 = 23.110 + 2.801 Y1.1 ; FK Y1.1 = 0.854 Valid (2) Y1.2. Sesuai Dengan Yang Diharapkan Y1 = 22.244 + 2.663 Y1.2 ; FK Y1.2 = 0.845 Valid (3) Y1.3. Merekomendaikan Citra Positif Kepada Orang Lain Y1 = 22.738 + 2.549 Y1.3 ; FK Y1.3 = 0.804 Valid
4. Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) No. Indikator dari Loyalitas Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y2i > 0.6 (Valid), FK Y2i < 0.6 (Drop)
1 Y2.1. Kereta Api Yang Bagus Y2 = 41.039 + 4.332 Y2.1 ; FK Y2.1 = 0.691 Valid 2 Y2.2. Kenikmatan Merasakan Layanan Y2 = 48.724 + 4.509 Y2.2 ; FK Y2.2 = 0.768 Valid 3 Y2.3. Kesetiaan Terhadap Merek (Tidak Melirik Merek Lain) Y2 = 43.814 + 4.427 Y2.3 ; FK Y2.3 = 0.755 Valid
4 Y2.4. Pengalaman Masa Lalu Y2 = 47.002 + 4.237 Y2.4 ; FK Y2.4 = 0.769 Valid 5 Y2.5. Pengalaman Teman-teman Y2 = 45.300 + 4.246 Y2.5 ; FK Y2.5 = 0.753 Valid
Sumber: Diperhitungkan oleh Penulis Dalam Lampiran 89 s/d 117
Metode Path Analysis
Standardized Coefficients:
Y1 = 1 X1 + 2X2 + 9
Y2 Calc = 1 X1 + 2X2 + 3Y1 + 10
Y1 = 0.912 X1 + 0.088 X2
Y2 Calc = 0.750 X1 + 0.107 X2 + 0.144 Y1
atau
Y1 = 0.912 X1 + 0.088 X2
Y2Calc = 0.144 Y1 + 0.750 X1 + 0.107 X2
dimana:
Y1 = Kepuasan Konsumen
Y2 = Loyalitas Konsumen
1 = Koefisien untuk variabel Kualitas
2 = Koefisien untuk variabel Harga Tiket
3 = Koefisien untuk variabel intervening Kepuasan Konsumen
= Error Term
X1 = Kualitas Pelayanan
X2 = Harga Tiket
20
No. Issue Indicator 1 Indicator 2
1 Angkutan masal (KA
Patas) Rute Purwakarta-
Jakarta
Terjadi Ketidakseimbangan
Konsumen (Unequal of the
Consumer) dapat dijelaskan
dengan pertidaksaman secara
matematis sebagai kondisi,
dimana:
MU Jasa Angkutan < POngkos Angkut.
Artinya perubahan relatif ongkos angkut (Price P) yang dikeluarkan
oleh konsumen lebih tinggi dari perubahan relatif Marginal Utility
(MU) yang dirasakan, diperoleh, didapatkan (atau dinikmati) oleh
konsumen pengguna jasa
angkutan Kereta Api Ekonomi
Lokal Purwakarta. Akibatnya, konsumen meningkatkan
kepuasannya dengan cara mengurangi penggunaan jasa
angkutan
Diketahui apabila konsumen mengurangi penggunaan jasa
angkutan, berarti sudah terjadi sistem transportasi yang tidak
efisien, berdasarkan
Transportation Performance
Indicator hubungannya dengan
utility dan public cost yang tidak terkontrol, dan sebagai akibat
negatifnya adalah turunnya produktivitas yang bisa merugikan
OPERATOR dan atau
PEMILIK/PENYELENGGARA
TRANSPORTASI.
Untuk mengantisipasi tingkah
laku dari konsumen tersebut, maka pihak produsen harus
berusaha atau berupaya
”meningkatkan (perbaikan) kualitas pelayanan” melalui
sejumlah indikator yang dimiliki jasa angkutan tersebut agar dapat
”menyeimbangi ongkos angkut” yang dirasakan mahal oleh
konsumen pengguna jasa angkutan dimaksud.
Quality
Accessibility (Tingkat Kemudahan):
Penegakan disiplin
pengaturan Karyawan
PT KAI dinilai belum
efektif, sehingga
kualitas pelayanan
(X1) menjadi
terabaikan alias sangat
kurang memadai, bisa
menimbulkan Evident
(kejadian):
(1) Berupa PATTERN
OF BEHAVIOR dari masyarakat yang
bersifat RESPONSIVE
atau FENOMENA
PUBLIC PROBLEM, dan sebagai
ACCIDENT-nya (bencana-nya) adalah
akan “menimbulkan ketidakpercayaan”
calon penumpang pada Moda Transportasi,
(2) Berakibat
beralihnya keinginan penumpang ke Moda
Transportasi lain,
sehingga turunnya
Produktivitas
Angkutan Kereta Api
Ekonomi Lokal
Purwakarta.
Upaya menaikan
kepuasan konsumen (Y1)
dapat masih bisa dilakukan
melalui peningkatan
kualitas pelayanan (X1)
berdasarkan “penyesuaian
faktor koreksi per butir
seluruh indikator kualitas
pelayanan” adalah sekitar
2.41 kali lipat dari
kenaikan berdasarkan
”penyesuaian faktor
penentu per butir indikator
kualitas pelayanan”.
Utility
Capacity (Jumlah
Ketersediaan): “Terjadinya
Penurunan Utility
(penggunaan)” yang tidak mampu
mengisi sejumlah
Capacity (kapasitas) angkut yang
tersedia.
Artinya tidak
sebandingnya antara
Utility dengan
Capacity atau
Kapasitas angkut
yang tersedia jauh
lebih besar
dibanding jumlah
angkutan (barang atau penumpang)
yang akan dibawa
(C > U), sehingga
pada akhirnya dalam
selang waktu yang
tidak lama
terjadinya
penurunan frekuensi
operasi yang seiring
dengan turunnya
produktivitas.
Upaya menerapkan
berbagai kebijakan
di bidang
transportasi serta melakukan
perbaikan (bahkan
pembiayaan),
khususnya terhadap
beberapa indikator
kualitas pelayanan
yang mengalami
DROP untuk
dirubah menjadi
VALID.
Sikap mental
model yang perlu dirobah,
yaitu perlunya dilakukan upaya
maksimalisasi aktivitas seluruh
unit kerja PT KAI, khususnya
Kereta Api
Ekonomi Lokal
Purwakarta dalam penertapan
disiplin kerja yang efektif dan
perlunya menjaga
”Kualitas
Pelayanan (X1)
yang
EFFICIENT
(tepatguna,
berdayaguna,
atau efisien)” yang mampu
meningkatkan produktivitas
jasa angkuta Kereta Api
Ekonomi Lokal
Purwakarta, karena naiknya
produktivitas akan mampu
meningkatkan utility atau
jumlah angkutan (barang atau
penumpang) yang akan
dibawa sehingga mampu pula
memenuhi Kapasitas
Angkut yang tersedia serta
mampu meningkatkan
kembali frekuensi operasi
secara lebih kondusif dan
tepat waktu pada
saat berikutnya.
21
4.3 Model Regresi IV: Multiple Regression, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)
Analisis ini digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antar-inter variabel
Independen dan dengan variabel dependen menurut Ghozali, 2001 (dalam Febri Tri
Bramasta Putra, 2010: 15), sedangkan menurut Ferdinand, 2006 (dalam Febri Tri Bramasta
Putra, et.al. 2010) dapat dijelaskan dengan model regresi linier berganda sebagai berikut:
(Regression Output): X Coefficient(s): f (X1.i): Y2 = 9.936 - 0.909 X1 + 0.582 X2 + 0.234 X3 + 0.104 X4 - 0.046 X5 - 0.039 X6
+ 0.193 X7 + 0.184 X8 - 0.142 X9 + 0.143 X10 - 0.152 X11 + 0.077 X12
- 0.060 X13 + 0.842 X14 + 20.442
Std Err of Coef.
S(ai): (2.398) (0.705) (0.656) (0.453) (0.145) (0.149) (0.064) (0.208) (0.047) (0.144) (0.156) (0.258) (0.041)
(0.149) (0.020)
T-test (df = n-k )
t(ai): (4.144) (-1.291) (0.887) (0.517) (0.721) (-0.308) (-0.603)
(0.928) (3.928) (-0.987) (0.918) (-0.587) ( 1.882)
(-0.405) (41.498)
No. of Observations: 125
Degrees of Freedom: 110
Constant: 9.936
Std Err of Y Est SE = 20.442
R Squared r 2 = 0.989
Correlation Coeff r = 0.995
Adjusted R Squared r 2 = 0.988
F Change = Fuji Test F = 709.404
Durbin-Watson Test D-W = 1.255
dimana:
X1 = X1.1 = Bukti fisik (Tangible) = (X1u.1) X2 = X1.2 = Keandalan (Reliability) = (X1u.2)
X3 = X1.3 = Daya tanggap (Responsiveness) = (X1u.3) X4 = X1.4 = Jaminan (Assurance) = (X1u.4)
X5 = X1.5 = Perhatian (Empathy) = (X1u.5) X6 = X1.6 = Variabel Kualitas Pelayanan = (X1)
X7 = X1.7 = Variabel Harga Tiket = (X2)
X8 = X1.8 = Variabel Kepuasan Konsumen = (Y1) X9 = X1.9 = Variabel Loyalitas Konsumen = (Y2)
X10 = X1.10 = Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan = (X1v) X11 = X1.11 = Dimensi Rata-rata Harga Tiket = (X2v)
X12 = X1.12 = Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen = (Y1v) X13 = X1.13 = Subsitusi Dimensi Rata Kualitas Pelayanan KP X1v ke KP X1 = [SubX1v(X1)]
X14 = X1.14 = X = Independen Var, Nilai Total Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) Y = Dependen Var, Nilai Total Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)
e0 , e1 ...... e14 = Koefisien Regresi untuk ke 14 Independen Variabel e11 = Error Term.
Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program Lotus 1-2-3 (Transition) Microsoft
Excel 2003, Tahun 2014.
22
23
Tabel 4.5: Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error
of the
Estimate
Change Statistics Durbin-
Watson R Square
Change
F
Change
df1 df2 Sig. F
Change
1 .995a .989 .988 20.44158 .989 709.404 14 110 .000 1.255
a. Predictors: (Constant), X = Independen Variabel, sebagai Nilai Total, Data Dengan Kategori (Jumlah ke I),
Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan = X1v, Variabel Kualitas Pelayanan = X1, Dimensi Rata-rata
Kepuasan Konsumen = Y1v, Variabel Loyalitas Konsumen = Y2, Variabel Kepuasan Konsumen = Y1,
Subsitusi Dimensi Rata KP X1v ke KP X1 = SubX1v(X1), Perhatian (Empathy) = X1u.5, Jaminan (Assurance)
= X1u.4, Daya tanggap (Responsiveness) = X1u.3, Keandalan (Reliability) = X1u.2, Dimensi Rata-rata Harga
Tiket = X2v, Variabel Harga Tiket = X2, Bukti fisik (Tangible) = X1u.1
b. Dependent Variable: Y = Dependen Variabel, sebagai Nilai Total, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)
Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
Tabel 4.6: ANOVAa
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression 4150022.349 14 296430.168 709.404 .000b
Residual 45964.407 110 417.858
Total 4195986.756 124
a. Dependent Variable: Y = Dependen Variabel, sebagai Nilai Total, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)
b.Predictors: (Constant), X = Independen Variabel, sebagai Nilai Total, Data Dengan Kategori (Jumlah ke I), Dimensi
Rata-rata Kualitas Pelayanan = X1v, Variabel Kualitas Pelayanan = X1, Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen =
Y1v, Variabel Loyalitas Konsumen = Y2, Variabel Kepuasan Konsumen = Y1, Subsitusi Dimensi Rata KP X1v ke KP
X1 = SubX1v(X1), Perhatian (Empathy) = X1u.5, Jaminan (Assurance) = X1u.4, Daya tanggap (Responsiveness) = X1u.3,
Keandalan (Reliability) = X1u.2, Dimensi Rata-rata Harga Tiket = X2v, Variabel Harga Tiket = X2, Bukti fisik
(Tangible) = X1u.1
Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
Tabel 4.7: Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. Collinearity
Statistics
B Std.
Error
Beta Tolerance VIF
(Constant) 9.936 2.398 4.144 .000
Bukti fisik (Tangible) = X1u.1 -.909 .705 -.151 -1.291 .200 .007 136.768
Keandalan (Reliability) = X1u.2 .582 .656 .096 .887 .377 .008 118.340
Daya tanggap (Responsiveness) = X1u.3 .234 .453 .040 .517 .606 .017 59.049
Jaminan (Assurance) = X1u.4 .104 .145 .014 .721 .472 .274 3.647
Perhatian (Empathy) = X1u.5 -.046 .149 -.006 -.308 .758 .267 3.747
Variabel Kualitas Pelayanan = X1 -.039 .064 -.049 -.603 .547 .015 65.309
Variabel Harga Tiket = X2 .193 .208 .076 .928 .356 .015 67.019
Variabel Kepuasan Konsumen = Y1 .184 .047 .055 3.928 .000 .503 1.990
Variabel Loyalitas Konsumen = Y2 -.142 .144 -.015 -.987 .326 .454 2.204
Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan = X1v .143 .156 .070 .918 .360 .017 58.598
Dimensi Rata-rata Harga Tiket = X2v -.152 .258 -.045 -.587 .558 .017 59.526
Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen = Y1v .077 .041 .023 1.882 .062 .658 1.520
Subsitusi Dimensi Rata KP X1v ke KP X1 =
SubX1v(X1)
-.060 .149 -.006 -.405 .686 .453 2.208
X = Independen Variabel, sebagai Nilai Total, Data
Dengan Kategori (Jumlah ke I)
.842 .020 .960 41.498 .000 .186 5.377
a. Dependent Variable: Y = Dependen Variabel, sebagai Nilai Total, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
24
Tabel 4.8: Residuals Statisticsa
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N
Predicted Value 9.9355 1397.3960 150.9392 182.94240 125 Std. Predicted Value -.771 6.813 .000 1.000 125 Standard Error of Predicted Value 2.354 16.034 5.987 3.797 125
Adjusted Predicted Value 10.0741 1458.7930 151.5730 187.07366 125 Residual -47.57840 85.30814 .00000 19.25307 125 Std. Residual -2.328 4.173 .000 .942 125 Stud. Residual -3.028 4.602 -.011 1.068 125 Deleted Residual -99.79301 103.71664 -.63381 25.74995 125 Stud. Deleted Residual -3.148 5.097 -.005 1.106 125 Mahal. Distance .653 75.298 13.888 18.448 125 Cook's Distance .000 .978 .030 .106 125
Centered Leverage Value .005 .607 .112 .149 125
a. Dependent Variable: Y = Dependen Variabel, sebagai Nilai Total, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)
Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
Uji Asumsi Klasik:
Uji Reliabilitas dan Uji Normalitas
Uji reliabilitas dilakukan untuk mengetahui kehandalan dari suatu alat ukur
(kuesioner) dalam mengukur suatu variabel. Pengujian reliabilitas akan dilakukan dengan
menggunakan Cronbach Alpha. Ringkasan hasil pengujian reliabilitas selengkapnya dapat
dilihat pada tabel 9 diatas. Pengujian reliabilitas untuk menguji keandalan dari suatu alat
ukur untuk masing-masing variabel. menunjukkan bahwa semua variabel memiliki hasil
koefisien Cronbach’s Alpha yang lebih besar dari 0.60. Dengan demikian dapat
disimpulkan bahwa semua konsep pengukur masing-masing variabel adalah reliabel.
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel
terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak atau
apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi
normal. Untuk mengetahui kriterianya yaitu dengan melihat normal probability plot yang
membandingkan distribusi kumulatif dari data sesungguhnya dengan distribusi kumulatif
dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan
ploting data akan dibandingkan dengan garis diagonal.
Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati
normal (Santoso, 2001). Kriteria pengambilan keputusan adalah Jika penyebaran data pada
grafik normal P-P Plot mengikuti garis normal (45 derajat), maka data berdistribusi
normal. Distribusi normal membentuk suatu garis lurus diagonal, dan ploting data residual
akan dibandingkan dengan garis diagonalnya. Jika distribusi data normal, maka garis yang
menggambarkan data sebenarnya akan mengikut garis normalnya (Ghozali, 2005). Dasar
pengambilan keputusan untuk uji normalitas adalah:
25
Gambar 4.3: 6 Buah Gambar Uji Asumsi Klasik
a. Jika data menyebar disekitar garis-garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau
grafik histogramnya menunjukkan distribusi normal, maka model regresi memenuhi
asumsi normalitas.
b. Jika data menyebar jauh dari diagonal atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik
histogram tidak menunjukkan distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi
asumsi normalitas.
26
Pada Uji Normalitas untuk 6 Observasi data terlihat kondisi dimana Normal P-P
Plot of Regression Standardized Residual, mempunyai “Bentuk Regresi dan nilai Hasil
Estimasi yang sama”. Dependent Variable: Metode Path Analysis Model Regresi I
(Unstandardized Coefficients maupun Standardized Coefficients) pada Model Fungsional
Loyalitas Konsumen Y2Calc dan Y2Calc merupakan One-Stage Regression as Estimated
Variable (as Calculated): Y2 Calc = c0 + c1 X1 + c2X2 + c3Y1 = d0 + d1Y1 + d2X1 + d3X2
dan Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 3 = Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 4
yang dijelaskan sebagai berikut:
Persamaan Regresi 3
Tabel 4.12
Pengaruh Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan
variabel harga tiket (X2) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2)
[melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)]
Coefficientsa Persamaan Regresi 3 Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error
Beta Tolerance VIF
(Constant) .424 1.383 .307 .788
X1 = Kualitas Pelayanan (Observed) .287 .040 .750 7.253 .018 .002 507.768
X2 = Harga Tiket (Observed) .135 .051 .107 2.643 .118 .013 77.760
Y1 = Kepuasan Konsumen (Observed) .242 .176 .144 1.369 .304 .002 522.169
a. Dependent Variable: Y2 Calc = Loyalitas Konsumen (Calculated)
b. Keterangan: Hasil Perhitungan menggunakan Program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 3: Y2 Calc = 0.750 X1 + 0.107 X2 + 0.144 Y1 Sumber: Diolah dan diperhitungkan oleh penulis dari Tabel 4.1 s/d 4.4 atau Lampiran 39 s/d 42.
Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 3:
Dependent Variable: Loyalitas Konsumen Y2 Calc One-Stage Regression as Estimated
Variable (as Calculated) dengan Bentuk Regresi: Y2 Calc = c0 + c1 X1 + c2X2 + c3Y1
27
atau
Persamaan Regresi 4
Tabel 4.13
Pengaruh Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan
variabel harga tiket (X2) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2)
[melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)]
oCoefficientsa Persamaan Regresi 4 Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error
Beta Tolerance VIF
(Constant) .424 1.383 .307 .788
Y1 = Kepuasan Konsumen (Observed) .242 .176 .144 1.369 .304 .002 522.169
X1 = Kualitas Pelayanan (Observed) .287 .040 .750 7.253 .018 .002 507.768
X2 = Harga Tiket (Observed) .135 .051 .107 2.643 .118 .013 77.760
a. Dependent Variable: Y2 Calc = Loyalitas Konsumen (Calculated)
b. Keterangan: Hasil Perhitungan menggunakan Program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 4: Y2Calc = 0.144 Y1 + 0.750 X1 + 0.107 X2
Sumber: Diolah dan diperhitungkan oleh penulis dari Tabel 4.1 s/d 4.4 atau Lampiran 39 s/d 42.
28
Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 4:
Dependent Variable: Loyalitas Konsumen Y2 Calc One-Stage Regression as Estimated
Variable (as Calculated) dengan Bentuk Regresi: Y2 Calc = d0 + d1Y1 + d2X1 + d3X2
Koefisien hasil estimasi terlihat hanya bertukar dengan nilai hasil estimasi yang sama,
sedangkan pada kedua gambar Zresid Normal P-P Plot memperlihatkan bahwa uji
normalitas berdistribusi normal. Hal ini dapat dilihat bahwa garis yang menggambarkan
data sesungguhnya mengikuti garis diagonal. Artinya bahwa sebaran data dikatakan
tersebar di sekeliling garis lurus (tidak terpencar jauh dari garis lurus), sehingga
persyaratan normalitas bisa dipenuhi. Dengan demikian Pengaruh tidak langsung variabel
Kualitas Pelayanan (X1) dan variabel Harga Tiket (X2) terhadap variabel Loyalitas
29
Konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)] berdistribusi
normal dan bisa dilanjutkan pada pengujian selanjutnya.
---------******---------
top related