amrizal · 2019-01-02 · manajemen transportasi darat faktor yang mempengaruhi keunggulan bersaing...

LAPORAN PENELITIAN SURVEY DIBIDANG MANAJEMEN TRANSPORTASI DARAT, LAUT, UDARA & MANAJEMEN LOGISTIK STMT-TRISAKTI JAKARTA

JL.IPN No.2 Cipinang Besar Selatan, Jakarta 13410

Telp: (021) 856 9372, Fax: (021) 856 9340 LPMTL CENTER OF EXCELLENCE Email: [email protected], Website: www.stmt-trisakti.ac.id

Judul Penelitian Dibidang

Manajemen Transportasi Darat

FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEUNGGULAN BERSAING

DAN IMPLEMENTASINYA TERHADAP LOYALITAS KONSUMEN

JASA ANGKUTAN TRANSJAKARTA

Oleh:

Amrizal

SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN TRANSPORTASI TRISAKTI

JAKARTA, 2017 [MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Panjang Alt)]

[Dikaji Ulang Sebagai Pengembangan Model Penelitian a/n LP3ET, 2018]

mailto:[email protected]

ii

ABSTRACT

This research use Double’s Part Analysis Method fully equipped with several

statistical test, instrumentation analysis although the calculation are using largely Linear’s

Model Analysis of Multiples Regression for all the form of estimation functional’s model

(Unstandardized Coefficients: Regression’s Model I, Regression’s Model II, Regression’s

Model III (Simple Regression) and Regression Model’s IV (Zresid Histogram and

appraising Normal Curve) moreover functional model’s estimated of both Part Analysis

Method (Standardized Coefficients) and all (of them) use the SPSS IBM Statistik Versi

21 for Windows.

The Double’s Part Analysis Method constitute the pair of the union Part Analysis

Method between classical functional’s model “consumer’s loyalty” (as the origin function)

with functional’s model “compete superiority” (as the estapet function). The empirical

result of The Double’s Part Analysis Method be able from the utilization two concept data:

data with category (the first total) and data with category (the secondly total).

The hopeful that utilization functional’s model “compete superiority” (as the

estapet function), as optimal result in spite of the fact as maximal result are more than

reliabel to be appeal with the classical functional’s model “consumer’s loyalty” (as the

origin function) until to the producer as the suplied of TRANSJAKARTA transportation’s

services can use this Double’s Part Analysis Method) as Vision Or Mission to achieve

the aim financial cooperation along with to obtain the Success the thing which afford to

exceed the ability others competitor of Land Transportation’s Services Cooperation.

Based on the results of test show that the variable of Linear’s Model Analysis of

Multiples Regression is significant, Adjusted R Squared (r 2) = 0.981 showed that 98.1

% of the variance both classical functional’s model “Consumer’s Loyalty” (as the origin

function) as well as functional’s model “Compete Superiority” (as the estapet function), is

explained by the independent variables and intervening variables in the linear’s model

regression equation, while the residue of other 0.019 or 1.9 % is explained by other

variables not examined in this research.

Keywords : Classical functional’s model “consumer’s loyalty” (as the origin

function), Functional’s model “compete superiority” (as the estapet

function), Double’s Part Analysis Method and Linear’s Model Analysis of

Multiples Regression.

iii

ABSTRAK

Secara teori penelitian ini menggunakan Metode Analisa Jalur Ganda (Double

Part Analysis’ Method) yang dilengkapi dengan berbagai Uji Statistik, peralatan analisa

maupun perhitungan pada umumnya menggunakan Model Analisa Regresi Linier

Berganda (multiples regression) untuk semua bentuk model fungsional 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 Model fungsional hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized

Coefficients) yang secara keseluruhannya mengunakan program SPSS IBM Statistik

Versi 21 for Windows.

Metode Analisa Jalur Ganda (Double’s Part Analysis Method) merupakan

sepasang Part Analysis Method gabungan antara Model fungsional klasik Loyalitas

Konsumen (sebagai fungsi Semula) dengan Model fungsional Keunggulan Bersaing

(sebagai fungsi estapet). Hasil Perhitungan Empiris dari kedua Metode Analisa Jalur

Ganda (Double’s Part Analysis Method) didapatkan dari penggunaan dua konsep data:

Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II).

Diharapkan penggunaan Model fungsional Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi

estapet), baik secara optimal maupun secara maksimal adalah lebih reliabel (atau lebih

jitu) dibanding dengan penggunaan Model Fungsional Klasik Loyalitas Konsumen

(sebagai fungsi Semula), sehingga produsen penyedia jasa transportasi TRANSJAKARTA

dapat menggunakan Metode Analisa Jalur Ganda (Double’s Part Analysis Method) ini

sebagai alat dalam pencapaian tujuan-tujuan finansial perusahaaan serta untuk

mendapatkan keberhasilan yang mampu melebihi kemampuan para pesaing dari

Perusahaan Jasa Angkutan Darat lainnya

Berdasarkan hasil pengujian menunjukan bahwa Model Analisa Regresi Linier

Berganda (multiples regression) Keunggulan Bersaing adalah significant secara statistik

dengan Adjusted R Squared (r 2) = 0.981 menunjukkan bahwa 98.1 % dari varians Model

Fungsional Klasik Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi Semula) maupun Model fungsional

Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet), dijelaskan oleh semua variabel independen

serta variabel intervening dalam model linier persamaan regresi, sedangkan sisanya 0.019

atau 1.9 % lainnya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak terdapat dalam penelitian ini.

Kata kunci: Model fungsional klasik Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi Semula),

Model fungsional Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet), Metode

Analisa Jalur Ganda dan Model analisa Regresi Linier Berganda

(multiples regression) Keunggulan Bersaing.

iv

KATA PENGANTAR

Puji Syukur saya panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas segala rahmat

serta karunia yang telah diberikan-Nya, sehingga sebuah penelitian P3M yang

dipercayakan kepada saya dapat diselesaikan pada waktu yang telah ditargetkan. Adapun

penelitian ini merupakan penelitian mandiri yang digelar 3 kali dalam setahun atau sekali 4

bulan dengan tujuan untuk perolehan sejumlah kum yang berguna bagi pengurusan jenjang

kepangkatan akademik bagi Dosen-dosen serta para Praktisi yang mengajar/mengabdi

dibidang Manajemen Transportasi (Darat, Laut dan Udara) maupun Manajemen Logistik

pada STMT-TRISAKTI Jakarta.

Tidak semua Karya penelitian Dosen-dosen maupun para Praktisi yang dibuat

harus diterbitkan. Pada hakekatnya karya penelitian terbaik atau beberapa buah karya

penelitian pilihan (pasca seleksi Bestari) akan diterbitkan pada JURNAL MANAJEMEN

TRANSPORTASI & LOGISTIK (JMTRANSLOG) ISSN 2355-4721/e-ISSN 2442-3149,

Email Jurnal: [email protected] milik STMT-TRISAKTI Jakarta, pada

umumnya diterbitkan dalam bahasa Ingeris sesuai dengan Misi & Visi STMT-TRISAKTI

sebagai sebuah perguruan tinggi yang Go Internasional [dengan motto: Smart, Excellent,

trust], sejajar dengan beberapa kampus Luar Negeri yang telah berkolobrasi dengan

STMT-TRISAKTI. Karya penelian mandiri ini, terlepas dari diterima/tidanya sebagai

karya pilihan, maka penelitian mandiri ini lebih merupakan sebuah partisipasi aktif saya

memperluas khasanah ilmu pengetahuan tanpa pamrih, sehingga memperkenalkannya

lewat Websites dengan judul:

“FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEUNGGULAN BERSAING

DAN IMPLEMENTASINYA TERHADAP LOYALITAS KONSUMEN

JASA ANGKUTAN TRANSJAKARTA”

Saya menyadari bahwa karya penelitian mandiri ini masih terdapat beberapa

kelemahan dan kekurang-sempurnaan. Agaknya tanpa adanya dukungan, petunjuk,

bimbingan serta bantuan berbagai pihak yang telah disibukan selama ini, terutama P3M

STMT TRISAKTI yang memamdu penelitian mandiri ini dan Civitas Akademika pada

umumnya, mustahil dapat terselesaikan sebagaimana yang diharapkan. Untuk itu pula,

maka tidaklah berlebihan dalam kesempatan ini saya selaku bagian dari sejumlah peneliti

P3M STMT TRISAKTI menyampaikan terima kasih kepada:

1. Bapak DR. Ir. Tjuk Sukardiman, MSi, selaku Ketua STMT TRISAKTI Jakarta dan

selaku staf pengajar pada Program Pasca Sarjana STMT TRISAKTI Jakarta yang telah

banyak memberikan bekal ilmu pengetahuan yang berguna kepada saya terutama

bahwa beliau adalah sebagai Dosen saya dalam mata kuliah Analisis Kebijakan

Transportasi dan sebagai pembimbing Utama Tesis S-2 saya dengan kosentrasi

”Manajemen Logistik” pada STMT TRISAKTI Jakarta, tanpa tempaan dan binaan

khusus dari beliau mustahil penelitian mandiri yang dipercayakan kepada saya dapat

diselesaikan.

2. Ibuk Yuliantini, A.MTrU, MM, selaku Waket I STMT TRISAKTI Jakarta dan

selaku staf pengajar senior pada STMT TRISAKTI Jakarta yang telah membuka

mailto:[email protected]

v

kesempatan luas kepada Civitas Akademika, secara khusus kepada saya selaku Staf

Pengajar tidak tetap dan sebagai bagian dari sejumlah peneliti P3M STMT-TISAKTI

Jakarta untuk lkut serta sebagai peneliti dengan pamrih tertentu serta mendorong saya

untuk meningkatkan sejumlah kum yang berguna bagi pengurusan jenjang kepangkatan

akademik ke tahap selanjutnya.

3. Bapak Miskul Firdaus, SE. MM. QIA, selaku Waket II, Suparwan CK. AMTrU,

MM (Waket III) dan Juliater Simarmata SE. MM (Waket IV) atau terhadap lima

jajaran pimpinan teratas STMT TRISAKTI Jakarta dengan berbagai bidang

pengabdian, tugas dan pertanggung-jawabannya masing-masing serta selaku staf

pengajar pada STMT TRISAKTI Jakarta, tanpa partisipasi dan dukungan penuh beliau

tidak mungkin penelitian mandiri yang dipercayakan kepada saya ini dapat

terselesaikan.

4. Bapak Ir Ricky P. Ricardianto MM, selaku Ketua P3M STMT TRISAKTI Jakarta

dan selaku staf pengajar STMT TRISAKTI Jakarta yang telah memandu serta

mengarahkan saya secara langsung maupun tidak langsung menyelesaikan tugas

penelitian mandiri yang dipercayakan kepada saya.

5. Bapak Simon Gultom A.MTrU, MM, selaku Sekretaris P3M STMT TRISAKTI

Jakarta dan selaku staf pengajar pada STMT TRISAKTI Jakarta yang telah

memperlancar saya melakukan penelitian, memberikan informasi yang akurat yang

berhubungan dengan penelitian baik pada P3M, DIKTI dan berbagai lembaga

penelitian terakreditasi lainnya serta mempersiapkan segala sesuatu yang saya

butuhkan secara administratif.

6. Civitas Akademika STMT TRISAKTI Jakarta lainnya yang tidak dapat saya sebutkan

satu persatu dalam kesempatan ini, mereka telah disibukkan dalam berbagai aktivitas

belajar dan mengajar, dan untuk mereka pulalah saya ucapkan terima kasih yang

sedalam-dalamnya.

Hanya doa dan ucapan syukur yang dapat saya panjatkan semoga Allah SWT

berkenan membalas semua kebaikan Bapak, Ibu, Saudara dan teman-teman sekalian. Akhir

kata, semoga penelitian mandiri ini dapat bermanfaat bagi pihak yang berkepentingan.

Semoga Tuhan YME selalu memberikan berkah dan memberkati kehidupan kita semuanya

Amin Ya Rabbal Alamin.

Jakarta, 03 Februari 2017

Direvisi Ulang a/n LP3ET, 01 Jan 2018

Peneliti

(AMRIZAL)

vi

DAFTAR ISI

Halaman

HALAMAN JUDUL ................................................................................... i

ABSTRACT ................................................................................................... ii

ABSTRAK .................................................................................................. iii

KATA PENGANTAR ................................................................................ iv

DAFTAR ISI .............................................................................................. vi

DAFTAR TABEL ........................................................................................ x

DAFTAR GAMBAR .................................................................................. xiii

DAFTAR LAMPIRAN ................................................................................. xiv

BAB I PENDAHULUAN 1

1.1 Latar Belakang Masalah 1

1.2. Perumusan Masalah 10

1.3. Tujuan Penelitian 12

1.4 Hipotesis 13

1.5 Manfaat Penelitian 15

1.5.1 Manfaat teoritis 15

1.5.2 Manfaat praktis 15

1.6 Sistematika Penulisan 15

BAB II LANDASAN TEORI DAN PENGEMBANGAN MODEL 18

2.1 Kualitas Pelayanan (X1) 18

2.1.1 Faktor-faktor yang mempengaruhi Kualitas Pelayanan 18

2.2 Harga (X2) 19

2.2.1 Pengertian Harga Tiket/ Tarif Angkut 19

2.3 Kepuasan Konsumen (Y1) 20

2.3.1 Pengertian Kepuasan Konsumen 20

2.4 Loyalitas Konsumen (Y2) 21

2.4.1 Pengertian Loyalitas Konsumen 21

2.5 Penelitian Terdahulu 23

2.6 Kerangka Pemikiran Teoritis Dan Hubungan Antar Variabel 25

2.6.1 Hubungan Kualitas Pelayanan dengan Kepuasan dan Loyalitas Konsumen 25

2.6.2 Hubungan Harga atau Harga Tiket dengan Kepuasan dan Loyalitas Konsumen 26

2.6.3 Hubungan Kepuasan dengan Loyalitas Konsumen 28

2.7 Pengembangan Hipotesis Model Penelitian 29

2.8 Kerangka Pemikiran Teoritis Dan Pembentukan Model Empirik 31

2.9 Dimensional Variabel (Hubungan Antara Variabel dengan Dimensi) 37

2.9.1 Variabel Kualitas Pelayanan (X1) 38

2.9.2 Variabel Harga atau Harga Tiket (X2) 39

2.9.3 Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) 40

vii

2.9.4 Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) 40

2.9.5 Variabel Keunggulan Bersaing (Y3) 41

BAB III METODE PENELITIAN 42 3.1 Desain Penelitian 42

3.2 Jenis dan Sumber Data 42

3.2.1 Jenis Data 42

3.2.2 Sumber Data 43

3.2.2.1 Data Primer 43

3.2.2.2 Data Sekunder 43

3.3 Populasi dan Sampel 43

3.3.1 Populasi 43

3.3.2 Sampel 44

3.4 Variabel Penelitian dan Definisi Operasional 46

3.4.1 Variabel Penelitian 46

3.4.1.1 Variabel bebas atau Independen 46

3.4.1.1.1 Kualitas Jasa atau Layanan atau Variabel Kualitas

Pelayanan (X1) 46

3.4.1.1.2 Variabel Harga Tiket (X2) 47

3.4.1.2 Variabel Dependen atau Terikat 47

3.4.1.2.1 Variabel Kepuasan Konsumen (Y1 = Variabel Intervening) 48

3.4.1.2.2 Variabel Loyalitas Konsumen 49

3.4.2 Definisi Operasional 50

3.4.2.1 Faktor-faktor yang mempengaruhi Kualitas Pelayanan 51

3.4.2.2 Faktor-faktor yang mempengaruhi Variabel Harga Tiket (X2) 57

3.4.2.3 Faktor-faktor yang mempengaruhi Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) 57

3.4.2.4 Faktor-faktor yang mempengaruhi variabel Loyalitas Konsumen (Y2) 58

3.5 Desain Kuesioner dan Skala Pengukuran 64

3.5.1 Skala Nominal 65

3.5.2 Skala Interval 65

3.6 Metode Pengumpulan Data 66

3.6.1 Kuesioner (angket) 66

3.6.2 Wawancara 66

3.6.3 Observasi langsung 66

3.6.4 Studi Kepustakaan 67

3.7 Teknik Pengolahan Data 67

3.7.1 Analisis Kualitatif 67

3.7.2 Analisis Kuantitatif 67

3.8 Teknik Analisa Data 68

3.8.1 Statistik Deskriptif Variabel 68

3.8.2 Uji Validitas dan Reliabiitas 68

3.8.2.1 Uji Validitas 68

3.8.2.2 Uji Reliabilitas 69

viii

3.8.3 Uji Asumsi Klasik 70

3.8.3.1 Uji Normalitas 70

3.8.3.2 Uji Multikolinearitas 71

3.8.3.3 Uji Heteroskedastisitas 72

3.8.4 Pengujian Hipotesis 73

3.8.4.1 Uji Signifikan Parameter Individual (Uji Statistik t) 73

3.8.4.2 Uji Signifikansi Simultan (F Ratio = Fuji Test) 73

3.8.4.3 Uji Signifikansi Simultan (Durbin-Watson Test) 74

3.8.4.4 Koefisien Determinasi (R2) 74

3.8.5 Hipotesa Statistik 75

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 76

4.1. Hasil Perhitungan: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) 76

4.2. Hasil Perhitungan, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) 85

4.3. Model Regresi IV: Multiple Regression, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) 90

4.4. Uji Kualitas Data 94

4.4.1 Uji Validitas 94

4.4.2 Uji Reliabilitas 98

4.5 Uji Asumsi Klasik 100

4.5.1 Uji Normalitas 100

4.5.2 Multikolinearitas 108

4.5.3 Heteroskedastisitas 113

4.6 Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) 116

4.6.1 Hasil Perhitungan: Uji Regresi Dengan Metode Path Analysis

Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..fungsi Semula) 116

4.6.1.1 Pengaruh langsung variabel Kualitas Pelayanan (X1)

dan variabel Harga Tiket (X2) terhadap variabel

Loyalitas Konsumen (Y2) 116

4.6.1.2 Pengaruh tidak langsung variabel Kualitas

Pelayanan (X1) dan variabel Harga Tiket (X2)

terhadap variabel Loyalitas Konsumen (Y2)

[melalui interveningvariabel kepuasan konsumen (Y1)] 117

4.6.2 Hasil Perhitungan: Uji Regresi Metode Path Analysis

Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet) 118

4.6.2.1 Uji Hipotesis 1: Pengaruh Langsung variabel

Kepuasan Konsumen (Y1) terhadap Dimensi Rata-rata

Keunggulan Bersaing (Y3v) 120

4.6.2.2 Uji Hipotesis 2: Pengaruh Langsung variabel

Loyalitas Konsumen (Y2) terhadap Dimensi Rata-rata

Keunggulan Bersaing (Y3v) 121

ix

4.6.2.3 Pengaruh Tidak Langsung variabel kepuasan

konsumen (Y1) dan variabel loyalitas konsumen (Y2)

terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3)

[melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] 122

4.6.2.4 Uji Hipotesis 3: Pengaruh Tidak Langsung variabel

kepuasan konsumen (Y1) terhadap variabel

Keunggulan Bersaing (Y3)


4.6.2.5 Uji Hipotesis 4: Pengaruh Tidak Langsung variabel

loyalitas konsumen (Y2) terhadap variabel

Keunggulan Bersaing (Y3)


4.6.2.6 Uji Hipotesis 5: Pengaruh Langsung Dimensi Rata-rata Keunggulan

Bersaing (Y3v) terhadap variabel

Keunggulan Bersaing (Y3) 128

BAB V PENUTUP 130

5.1 Kesimpulan 130

5.1.1. Uji berbagai Indikator Metode Analisa Jalur Ganda (Double Path Analysis’ Method) (Unstandardized Coefficients) 134

5.1.2. Metode Analisa Jalur Ganda (Double Path Analysis’ Method) Uji Berbagai Variabel Metode Path Analysis (Standardized Coefficients)

[Model Fungsional Loyalitas Konsumen & Keunggulan Bersaing] 138

5.1.3. Uji Model Regresi IV untuk 30 Independen Variabel/240 responden atau penentuan zresid Histogram & Pembentukan Kurva Normal (Unstandardized Coefficients). 145

5.2. Keterbatasan Penelitian: Kekurangan dan Kelebihan 158

5.3 Saran 159

5.3.1 Implikasi Kebijakan 159

5.3.2 Saran Penelitian yang Akan Datang 160

DAFTAR PUSTAKA .................................................................................. 164

LAMPIRAN ............................................................................................... 166

x

DAFTAR TABEL Halaman

Tabel 2.1 Pengaruh Kualitas pelayanan terhadap kepuasan dan

loyalitas pengguna moda angkutan umum informal

(studi kasus ojek sepeda motor) 23

Tabel 2.2 Analisis Kualitas Layanan Sebagai Pengukuran Loyalitas

Pelanggan Hotel Majapahit Surabaya dengan Pemasaran

Relasional sebagai Variabel Intervening. 24

Tabel 2.3: Faktor-faktor yang mempengaruhi loyalitas konsumen dengan

kepuasan konsumen Sebagai variabel Intervening 24

Tabel 2.4: Faktor-faktor yang mempengaruhi kesetiaan terhadap merek

pada konsumen 24

Tabel 2.5: Analisis pengaruh kualitas pelayanan terhadap kepuasan

konsumen (studi kasus pada PT. Tiki JNE Semarang) 25

Tabel 3.1: Rangkuman Definisi Dimensi Operasional Variabel Kualitas

Pelayanan (X1) dan Indikatornya 59

Tabel 3.2: Rangkuman Definisi Dimensi Operasional Variabel Harga

Tiket (X2) dan Indikatornya 60

Tabel 3.3: Rangkuman Definisi Dimensi Operasional Variabel Kepuasan

Konsumen (Y1) dan Indikatornya 61

Tabel 3.4: Rangkuman Definisi Dimensi Operasional Variabel Loyalitas

Konsumen (Y2) dan Indikatornya 62

Tabel 3.5: Rangkuman Definisi Dimensi Operasional Variabel Keunggulan

Bersaing (Y3) dan Indikatornya 63

Tabel 4.1: Model Summaryb 92

Tabel 4.2: ANOVAa 92

Tabel 4.3: Coefficientsa 93

Tabel 4.4: Residuals Statisticsa 94

Tabel 4.5: Uji Reliabilitas Indikator/Dimensi Rata-rata*) 99

Tabel 4.6: 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 3 103

xi

Tabel 4.7: Pengaruh Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan

variabel harga tiket (X2) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2)



Tabel 4.8: Pengaruh Tidak Langsung variabel kepuasan konsumen (Y1)

dan variabel loyalitas konsumen (Y2) terhadap variabel

Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)]






Tabel 4.10: Uji Multikolonieritas Coefficientsa 109

Tabel 4.11: Pengaruh Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan

variabel harga tiket (X2) terhadap variabel kepuasan

konsumen (Y1) Coefficientsa Persamaan Regresi 1 117

Tabel 4.12: Pengaruh Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan variabel harga tiket (X2) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2)



Tabel 4.13: Pengaruh Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan




Tabel 4.14: Pengaruh Langsung variabel Kepuasan Konsumen (Y1) dan

Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) terhadap Dimensi

Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)






xii





Tabel 5.1: Uji Reliabilitas Indikator/Dimensi Rata-rata*) 142

Tabel 5.2: Model Summaryb 147

Tabel 5.3: ANOVAa 147

Tabel 5.4: Coefficientsa 148

Tabel 5.5: Residuals Statisticsa 149

Tabel 5.6: Uji Multikolonieritas 152

xiii

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2.1: Model Konseptual dan Hubungan Fungsional Antar Inter Variable

Path Analysis Method, KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS 33


Path Analysis Method, HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS 80

Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)


Path Analysis Method, HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS 86

Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)

Gambar 4.3: 4 Pasang Gambar Uji Asumsi Klasik 101

Gambar 4.4: Uji Normalitas 107

Gambar 4.5: Uji Heterokedastisitas 114

Gambar 5.1: Uji Normalitas 150

Gambar 5.2: Uji Heterokedastisitas 156

xiv

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman

1. PERCEPTIONS SURVEY:

Lampiran 1: Umur: Jenis Kelamin Crosstabulation 166

Lampiran 2: Pekerjaan: Jenis Kelamin Crosstabulation 166

Lampiran 3: Penghasilan per bulan: Jenis Kelamin Crosstabulation 166

Lampiran 4: Variabel Kualitas Pelayanan (X1) 167

Lampiran 5: Variabel Harga Tiket (X2) 168

Lampiran 6: Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) 169

Lampiran 7: Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) 170

Lampiran 8: Variabel Keunggulan Bersaing (Y3) 171

2. Data Awal Mencari Hipotesa, sebanyak 4 lampiran: “Lampiran 9 s/d 12”

Lampiran 9: Variabel Kualitas Pelayanan (X1i) Armada TRANSJAKARTA 173

Lampiran 10: Dimensi Total Kualitas Pelayanan (X1u) TRANSJAKARTA 174

Lampiran 11: Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v) TRANSJAKARTA 175

Lampiran 12: Subsitusi Dimensi Rata-rata KP (X1v) Terhadap

Variabel Kualitas Pelayanan (X1i) 176

3. DATA UTAMA YANG DIGUNAKAN DALAM PROSES PERHITUNGAN:

Lampiran 13: Variabel Kualitas Pelayanan (X1i) TRANSJAKARTA 177

Lampiran 14: Variabel Harga Tiket(X2) Armada TRANSJAKARTA 178

Lampiran 15: Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) Armada TRANSJAKARTA 179

Lampiran 16: Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) Armada TRANSJAKARTA 180

Lampiran 17: Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v) Armada TRANSJAKARTA 181

Lampiran 18: Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v) TRANSJAKARTA 182

Lampiran 19: Variabel Keunggulan Bersaing (Y3) Armada TRANSJAKARTA 183

Lampiran 20: Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) TRANSJAKARTA 184

4. DATA OLAHAN HASIL PENGUJIAN VALIDITAS::

Lampiran 21: Uji Validitas Indikator(Jumlah ke II) 185

Lampiran 22: Uji Validitas Indikator /Dimensi (Jumlah ke II) 186

Lampiran 23: Uji Validitas Indikator/Dimensi (Jumlah ke II) 187

Lampiran 24: Matrix Hipotesis (Hipotesa Pembentukan Kurva Normal) 188

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah

Karena semakin meningkatnya persaingan industri jasa transportasi di wilayah DKI

khususnya bahkan di wilayah JABODETABEK yang begitu luas telah memaksa pemasar

industri jasa transportasi darat untuk meningkatkan loyalitas konsumen. Alasan utama

perusahaan jasa transportasi darat meningkatkan loyalitas konsumen adalah membangun

kesetiaan pada konsumen dan mempertahankan konsumen agar tidak pindah ke

pesaingnya dan tetap menggunakan jasanya. Banyak perusahaan jasa transportasi darat

memandang sebagai langkah yang tepat dan tidak memerlukan biaya yang besar, yaitu

dengan cara meningkatkan kualitas pelayanan yang harus diberikan kepada konsumen

pengguna jasa angkutan guna mempertahankan konsumen setia daripada mencari

konsumen baru. Kepuasan konsumen berhubungan dengan loyalitas konsumen dan

hasilnya berkaitan dengan profitabilitas.

Industri jasa transportasi TransJakarta juga tidak terlepas dari kemungkinan

konsumen akan berpindah dari penyedia jasa satu ke penyedia jasa lainnya dengan alasan-

alasan tertentu. Alasan tersebut perlu dipahami pemasar agar dapat menentukan strategi

pemasaran dengan tepat. Kunci agar perusahaan tetap eksis adalah kemampuan

perusahaan tersebut untuk mempertahankan pelanggannya. Apabila pelanggan pergi,

maka eksistensi perusahaan tidak diperlukan lagi bahkan sebaliknya. Oleh karena itu,

perusahaan perlu mendeteksi sikap pelanggannya. Menurut Zeithaml, Valarie A., A

2

Parasuraman, Berry, Leonard L., 1990: 67), sikap seseorang konsumen terhadap

perusahaan sering terbentuk dari kontak langsung konsumen dengan objek sikap.

Menurut definisi Dwayne D Gremler & Stephen W Brown, (1996: 173), bahwa

pengertian loyalitas konsumen yang dimaksud adalah loyalitas konsumen terhadap

penyedia layanan jasa (Service Provider), bahwa TransJakarta sebagai Service Loyalty,

perlu mempertimbangkan kembali sejauh mana pengaruh langsung kepuasan konsumen

(Y1) sebagai Variabel Intervening terhadap Loyalitas Konsumen (Y2) pengguna jasa

transportasi TransJakarta.

Menurut Oliver dalam Ratih Huriyati, 2005, Mowen John C and Minor Michael,

1998 Griffin (2002) dan Ratih Huriyati, 2005 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, et.al.,

2010); Aacker (1996), Maylina, 2004 (dalam Richa Widyaningtyas, et.al., 2010);

Dwayne D Gremler & Stephen W Brown, et.al., (1996); Caruana, 2000 (dalam Dr. Tang

Pui Yee Lu Ting Pong, et.al., 2001); Philip Kotler dan Kevin Lane Keller, (2008: 138)

dan Fandy Tjiptono (2007: 110), mendefinisikan Loyalitas sebagai Kesetiaan seseorang

terhadap suatu objek, mempunyai komitmen yang bertahan secara mendalam untuk

berlangganan, dan bermaksud meneruskan pembeliannya di masa mendatang.

Dengan demikian, bahwa Identifikasi yang harus dipertimbangkan oleh

TransJakarta atau yang dapat digunakan sebagai indikator penelitian adalah 3 Indikator

Loyalitas konsumen, menurut Dick & Basu, 1994 yang dirangkum oleh Fandy Tjiptono,

2007 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, 2010: 48) adalah sebagai berikut: (1) Penggunaan

3

ulang layanan, (2) Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan dan (3) Selalu

menjadi pilihan utama bagi pelanggan

TransJakarta

Overview

Locale Jakarta, Indonesia

Transit type bus rapid transit

Number of lines 12 (operation), 3 (planned)

Number of stations more than 200

Daily ridershipmore than 350,000

passengers per day

Website [1]

Operation

Began operation January 25, 2004

Operator(s)Badan Layanan Umum

TransJakarta Busway

Technical

System length around 200km

[hide]System map

Schematic route map of

current & future corridors.

TransJakarta

From Wikipedia, the free encyclopedia

http://transjakarta.co.id/

https://www.google.com/imgres?imgurl=http://cdn.img.print.kompas.com/getattachment/69ee2678-05ce-4820-ab3f-0daa848aad40/302352&imgrefurl=http://print.kompas.com/2016/03/08/Perubahan-Trayek-APTB-Menuai-Pro-dan-Kontra&docid=UB47XwWaMRZezM&tbnid=HS5Yrpeh0NYD9M:&vet=10ahUKEwj4567K1InVAhXEq48KHby3DQA4yAEQMwgEKAIwAg..i&w=630&h=708&client=firefox-a&bih=623&biw=976&q=Transjakarta Jumlah armada&ved=0ahUKEwj4567K1InVAhXEq48KHby3DQA4yAEQMwgEKAIwAg&iact=mrc&uact=8

https://www.google.com/imgres?imgurl=http://katadata.co.id/public/media/chart_thumbnail/105833-pilkada-jakarta-berapa-rute-trans-jakarta.png?updated=1498842000&imgrefurl=http://databoks.katadata.co.id/issue/listing/5255/all&docid=Pk_TXvoH-pbsgM&tbnid=1RpaQuH5KzxEnM:&vet=10ahUKEwj4567K1InVAhXEq48KHby3DQA4yAEQMwhMKEowSg..i&w=620&h=348&client=firefox-a&bih=623&biw=976&q=Transjakarta Jumlah armada&ved=0ahUKEwj4567K1InVAhXEq48KHby3DQA4yAEQMwhMKEowSg&iact=mrc&uact=8

4

Peta Per Rute

01 : Blok M - Kota

1A : PIK - Balai Kota

1B : St. Pal Merah - Tosari

02 : Pulo Gadung - Harmoni Central

2A : Pulo Gadung - Kalideres

2B : Harapan Indah - ASMI

2C : Monas - PRJ JIEXPO

03 : Kalideres - Pasar Baru

3A : Rusun Daan Mogot - Kalideres

3B : Rusun Flamboyan - Kalideres

3C : Rusun Kapuk Muara - Kalideres

04 : Pulogadung2 - Duku Atas2

4A : TU Gas - Grogol 2

4B : St. Manggarai - Universitas Indonesia

05 : Kampung Melayu - Ancol

5A : Kampung Melayu - Grogol 1

5B : St. Tebet - Bidara Cina

5C : PGC 1 - Harmoni Central

5D : PGC 1 - Ancol

5E : Kampung Rambutan - Ancol

06 : Ragunan - Duku Atas 2

6A : Ragunan - Monas Via Kuningan

6B : Ragunan - Monas Via Semanggi

6C : St. Tebet - Karet Via Patra Kuningan

6D : St. Tebet - Karet Via Underpass

6E : St. Tebet - Karet Via Mega Kuningan

6F : Ragunan - St. Manggarai

6H : Pasar Senen - Lebak Bulus

6M : Blok M - St Manggarai

07 : Kampung Rambutan - Kampung Melayu

07A : Kampung Rambutan - Lebak Bulus

07B : Kampung Rambutan - Blok M

08 : Lebak Bulus - Harmoni Central

8A : Grogol 2 - Juanda

8C : Iskandar Muda - St. Tanah Abang

09 : Pinang Ranti - Pluit

9A : PGC 2 - Pluit

9B : Pinang Ranti - Kota

9C : Pinang Ranti - Bundaran Senayan

9D : Pasar Minggu - Tanah Abang

9E : Kebayoran Lama - Grogol 2

9H : TMII - Grogol 2

10 : PGC 2 - Tanjung Priok

10A : Rusun Marunda - Tanjung Priok

http://transjakarta.co.id/wp-content/uploads/01.jpg

http://transjakarta.co.id/wp-content/uploads/1A.jpg

http://transjakarta.co.id/wp-content/uploads/1B.jpg




http://transjakarta.co.id/wp-content/uploads/2C.jpg












http://transjakarta.co.id/wp-content/uploads/5D.jpg

http://transjakarta.co.id/wp-content/uploads/5E.jpg





http://transjakarta.co.id/wp-content/uploads/6D.jpg


http://transjakarta.co.id/wp-content/uploads/6F.jpg

http://transjakarta.co.id/wp-content/uploads/6H.jpg

http://transjakarta.co.id/wp-content/uploads/6M.jpg











http://transjakarta.co.id/wp-content/uploads/9D.jpeg


http://transjakarta.co.id/wp-content/uploads/9H.jpg



https://www.google.com/imgres?imgurl=https://cdns.klimg.com/otosia.com/p/headline/476x238/0000418992.jpg&imgrefurl=https://www.otosia.com/berita/bus-modern-swedia-siap-jadi-armada-transjakarta.html&docid=SvrubNr7rKjTxM&tbnid=dQ-jIGvS_MpANM:&vet=10ahUKEwieqe3O1InVAhUHKY8KHZm3Cjc4rAIQMwhkKGEwYQ..i&w=476&h=238&client=firefox-a&bih=623&biw=976&q=Transjakarta Jumlah armada&ved=0ahUKEwieqe3O1InVAhUHKY8KHZm3Cjc4rAIQMwhkKGEwYQ&iact=mrc&uact=8

https://www.google.com/imgres?imgurl=https://3.bp.blogspot.com/-NnEq3ax7hC0/V6O3pd76oAI/AAAAAAAABKQ/YuNNh1djtJYJMnkwgcP_PjUmKhiOjc-mACLcB/s1600/2.5PD.png&imgrefurl=https://busengineer.blogspot.com/2016/08/mengulas-bus-double-decker-karoseri-new.html&docid=WpdCq2oKJ7VUgM&tbnid=fFW13ACUUBKYDM:&vet=10ahUKEwj4567K1InVAhXEq48KHby3DQA4yAEQMwhKKEgwSA..i&w=1444&h=863&client=firefox-a&bih=623&biw=976&q=Transjakarta Jumlah armada&ved=0ahUKEwj4567K1InVAhXEq48KHby3DQA4yAEQMwhKKEgwSA&iact=mrc&uact=8

https://www.google.com/imgres?imgurl=https://awansanblog.files.wordpress.com/2017/03/wp-1490915338200.jpg?w=350&h=200&crop=1&imgrefurl=https://awansan.com/2017/04/11/transjakarta-jor-joran-100-unit-bus-premium-mercedes-benz-oc500-rf-2542-resmi-memperkuat-armada-transjakarta/&docid=yJPHuN1jad26lM&tbnid=hLTogmCf4XLs2M:&vet=10ahUKEwjJ5-Th1InVAhUJNI8KHW0IABw49AMQMwhCKEAwQA..i&w=350&h=200&client=firefox-a&bih=623&biw=976&q=Transjakarta Jumlah armada&ved=0ahUKEwjJ5-Th1InVAhUJNI8KHW0IABw49AMQMwhCKEAwQA&iact=mrc&uact=8

https://www.google.com/imgres?imgurl=https://2.bp.blogspot.com/-tbbK2l31UF0/WAssi2zAIqI/AAAAAAAAAag/uuRSMpIkmFsvl45UadY8VYZt_uwjvAIDgCLcB/s1600/images.jpg&imgrefurl=https://konveksipabrik07.blogspot.com/2016/10/bus-armada-sakti-telolet-terbanyak.html&docid=5whfvef7ldHLnM&tbnid=1ymsHuFDKbGyxM:&vet=10ahUKEwieqe3O1InVAhUHKY8KHZm3Cjc4rAIQMwgJKAcwBw..i&w=225&h=225&client=firefox-a&bih=623&biw=976&q=Transjakarta Jumlah armada&ved=0ahUKEwieqe3O1InVAhUHKY8KHZm3Cjc4rAIQMwgJKAcwBw&iact=mrc&uact=8

5

10B : Rusun Cipinang Besar Selatan - PGC 1

11 : Walikota Jakarta Timur - Kampung Melayu

11A : Pulogadung - Pulogebang

11B : Rusun Rawa Bebek - Pulogebang

11C : Rusun Pulogebang - Rusun Pinus Elok

12 : Penjaringan - Tanjung Priok

12A : Dermaga Kaliadem - Kota

B11 : Summarecon Bekasi - Tosari

B12 : Summarecon Bekasi - Tanjung Priok

B21 : Bekasi Timur - Grogol 2

B22 : Bekasi Timur - Pasar Baru

B31 : Stasiun Bekasi - Pulogebang

BW1234 : Bus Wisata

D11 : Depok - BNN

GR1 : Bundaran Senayan - Harmoni

S21 : Ciputat - Tosari

S11 : Serpong - Grogol 2

T11 : Poris Plawad - Bundaran Senayan

T12 : Poris Plawad - Pasar Baru

TRAFI

Secara keseluruhan 3 Indikator Loyalitas konsumen dijelaskan bahwa konsumen

yang loyal terhadap produk (jasa angkutan) akan menunjukkan sikap (attitude)

pembelian/penggunaan yang berulang dari suatu produk (jasa angkutan), memiliki sikap

positif terhadap produk (jasa angkutan) itu, dan hanya memilih produk (jasa angkutan) itu

saja pada saat ia membutuhkan produk (jasa angkutan) yang terkait, dan sebagai komitmen

pelanggan terhadap suatu merek yang dipegang secara mendalam untuk menggunakan

kembali produk (jasa angkutan) yang disukai di masa depan berdasarkan sifat yang sangat

positif dalam penggunaan jasa angkutan jangka panjang.

Oleh karena terjadi fluktuasi pelanggan yang cenderung menurun dan beberapa

komplain yang muncul mengindikasikan adanya kesenjangan yang bersikap negative

antara kualitas pelayanan (X1) yang diharapkan dengan kualitas pelayanan yang

dirasakan/dipersepsikan oleh penumpang jasa angkutan TransJakarta, tidak tercapainya

https://www.google.com/imgres?imgurl=http://www.jakartaasoy.com/wp-content/uploads/2016/11/21-TJ-update.jpg&imgrefurl=http://www.jakartaasoy.com/2016/11/04/uang-jajan-dari-transjakartaahok-anies-baswedan-kota-beradab/&docid=SyZfgUxAOCRhwM&tbnid=XgWk2oUG7EmSkM:&vet=10ahUKEwj1i6bH1InVAhUXSY8KHV8ZDG44ZBAzCA0oCzAL..i&w=3306&h=1854&client=firefox-a&bih=623&biw=976&q=Transjakarta Jumlah armada&ved=0ahUKEwj1i6bH1InVAhUXSY8KHV8ZDG44ZBAzCA0oCzAL&iact=mrc&uact=8








http://transjakarta.co.id/wp-content/uploads/B11.jpg





http://transjakarta.co.id/wp-content/uploads/BW1234.jpg

http://transjakarta.co.id/wp-content/uploads/D11.jpg

http://transjakarta.co.id/wp-content/uploads/GR1.jpg

http://transjakarta.co.id/wp-content/uploads/S21.jpg

http://transjakarta.co.id/wp-content/uploads/S11.jpg

http://transjakarta.co.id/wp-content/uploads/T11.jpg

http://transjakarta.co.id/wp-content/uploads/T12.jpg

http://web.trafi.com/

https://www.google.com/imgres?imgurl=https://cdn.tmpo.co/data/2016/09/09/id_538028/538028_620.jpg&imgrefurl=https://m.tempo.co/read/news/2016/11/21/083821764/busway-koridor-13-ditargetkan-beroperasi-tahun-depan&docid=cPoAFe-8zHxSLM&tbnid=A36GiO5SpgDMpM:&vet=10ahUKEwi02M3R1InVAhUIN48KHaodDno4kAMQMwhQKE4wTg..i&w=620&h=349&client=firefox-a&bih=623&biw=976&q=Transjakarta Jumlah armada&ved=0ahUKEwi02M3R1InVAhUIN48KHaodDno4kAMQMwhQKE4wTg&iact=mrc&uact=8

6

Keseimbangan Konsumen (Equlibrium of the Consumer) sebagai akibat komplain dalam

harga tiket (X2) yang diemban konsumen pengguna jasa angkutan TransJakarta yang

terasa lebih mahal, secara bersamaan kedua variabel tersebut telah berpengaruh negatif

sehingga tidak tercapainya kepuasan konsumen (Y1) maupun loyalitas konsumen (Y2)

pengguna jasa angkutan TransJakarta.

Karena Kepuasan Konsumen atau Pelanggan merupakan kunci keberhasilan

perusahaan, hal itu mengingat dengan konsumen puas, maka konsumen tersebut akan

loyal. Loyalitas konsumen diperoleh karena adanya kombinasi dari kepuasan dan keluhan.

Konsumen yang loyal adalah konsumen yang sangat puas dengan produk dan pelayanan

yang diberikan. Hal ini sesuai pernyataan Aacker (1987) dalam Maylina bahwa konsumen

akan setia atau loyal terhadap suatu merek bila ia mendapatkan kepuasan dari merek

tersebut. Untuk menciptakan kepuasan dan loyalitas pelanggan, perusahaan harus

menciptakan dan mengelola suatu sistem untuk memperoleh pelanggan yang lebih banyak

dan kemampuan untuk mempertahankan pelanggannya. Kepuasan dan loyalitas pelanggan

menjadi penting karena pada dasarnya perusahaan akan selalu berhadapan dengan dua

macam pelanggan yaitu pelanggan baru dan pelanggan lama. Oleh karena itu,

mempertahankan pelanggan adalah lebih penting daripada menarik konsumen baru.

Untuk memperkuat kemampuan menghadapi semakin meningkatnya persaingan

sesama jasa transportasi darat di wilayah JABODETABEK tersebut, maka penulis dalam

penelitian ini mencoba memikirkan gebrakan-gebrakan positif yang sedang difikirkan oleh

produsen penyedia jasa transportasi Oto Bus TRANSJAKARTA terutama untuk mencapai

7

tujuan-tujuan finansial perusahaaan, mendapatkan keberhasilan yang mampu melebihi

kemampuan para pesaing dari perusahaan jasa angkutan lainnya”.

Untuk itu dalam penelitian ini penulis mencoba menerapkan konsep baru dibidang

strategi pemasaran yang disebut sebagai konsep ”Keunggulan Bersaing”, yaitu upaya

memaksimalisasi/meningkatkan beberapa indikator kualitas pelayanan (X1.i) yang telah

dikelompokkan dalam Wujud Dimensi Rata-rata kualitas pelayanan (X1v.i): Indikator

dalam wujud Dimensi apa saja yang harus diperbaiki, dirubah, ditingkatkan, diganti,

ditambah, direnopasi, dibiayai ulang dan lain sebagainya agar mampu meningkatkan

kepuasan konsumen secara maksimal.

Sedangkan pengendalian dibidang harga tiket (X2) atau penetapan tarif angkut yang

dibebankan kepada konsumen pengguna jasa transportasi TRANSJAKARTA Adalah

upaya meng-optimalkan perubahan beberapa indikator harga tiket (X2.i) atau menetapkan

tarif angkut (menaikkan atau menurunkan) yang telah dikelompokkan dalam Wujud

Dimensi Rata-rata harga tiket (X2v.i): Indikator dalam wujud Dimensi apa saja yang harus

dirubah (dinaikan atau diturunkan) dengan melakukan berbagai penyesuaian Harga tiket

atau tarif angkut dengan Kualitas jasa yang diberikan, pelayanan yang diterima dan

fasilitas agar mampu meningkatkan kepuasan konsumen secara optimal.

Untuk menyikapi penerapan konsep baru dibidang strategi pemasaran yang

disebut sebagai konsep”Keunggulan Bersaing” tersebut telah pula memaksa pemasar atau

produsen penyedia jasa transportasi TRANSJAKARTA meningkatkan kemampuan

manejerialnya dan manajemen operasional secara maksimal dalam mengelola sekian

banyak jumlah armada (berbagai type maupun model) sebagai alat dalam pencapaian

8

tujuan-tujuan finansial perusahaaan untuk mendapatkan keberhasilan yang mampu

melebihi kemampuan para pesaing dari perusahaan jasa angkutan lainnya.

Adapun konsep baru dibidang strategi pemasaran tersebut secara teori

menggunakan Metode Analisa Jalur Ganda (Double Part Analysis’ Method) yang

dilengkapi dengan berbagai Uji Statistik, peralatan analisa maupun perhitungan pada

umumnya menggunakan Model Regresi Linier Berganda (multiples regression) untuk

semua bentuk model fungsional hasil estimasi (Unstandardized Coefficients maupun

Standardized Coefficients) yang secara keseluruhannya diolah mengunakan program SPSS

IBM Statistik Versi 21 for Windows.

Metode Analisa Jalur Ganda (Double Part Analysis’ Method) merupakan

sepasang Part Analysis Method Gabungan antara Model fungsional klasik Loyalitas


(sebagai fungsi estapet). Hasil Perhitungan Empiris dari Metode Analisa Jalur Ganda

(Double Part Analysis’ Method) didapatkan dari menggunakan Dua konsep data: Data

Dengan Kategori (Jumlah ke I) dan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II).

Model fungsional klasik Loyalitas Konsumen yang dikaji dalam penelitian ini

diharapkan mampu membuktikan bahwa variabel Kualitas Pelayanan (X1) dan variabel

Harga Tiket (X2) mempunyai pengaruh langsung Positif terhadap variabel Kepuasan

Konsumen (Y1) dan mempunyai pengaruh tidak langsung Positif terhadap variabel

Loyalitas Konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)]. Selain

daripada itu, bahwa model fungsional Loyalitas Konsumen sebagai fungsi Semula yang

mengawali Kinerja pemasaran ini diharapkan pula mampu “menciptakan atau

9

menjadikan” variabel Kualitas Pelayanan (X1) dan variabel Harga Tiket (X2) sebagai

faktor-faktor pendorong naiknya variabel Kepuasan Konsumen (Y1) maupun variabel

Loyalitas Konsumen (Y2) secara bersamaan.

Dalam pada itu, pada Model fungsional Keunggulan Bersaing yang dikaji dalam

penelitian ini juga diharapkan mampu membuktikan bahwa Y1 = Y1u = variabel Kepuasan

Konsumen dan Y2 = Y2u = variabel Loyalitas Konsumen (sebagai kinerja Model fungsional

klasik dari fungsi Semula) mempunyai pengaruh langsung Positif terhadap Dimensi

Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) dan mempunyai pengaruh tidak langsung Positif

terhadap Y3 = Y3u = variabel Keunggulan Bersaing [melalui intervening Dimensi Rata-rata

Keunggulan Bersaing (Y3v)]. Selain daripada itu, bahwa Model fungsional Keunggulan

Bersaing (yang diasumsi sebagai fungsi estapet) juga diharapkan mampu “menciptakan

atau menjadikan” variabel Kepuasan Konsumen (Y1) dan variabel Loyalitas Konsumen

(Y2) sebagai faktor-faktor pendorong naiknya Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing

(Y3v) maupun variabel Keunggulan Bersaing (Y3) secara bersamaan.

Adapun Kinerja produsen yang menggunakan model fungsional Keunggulan

Bersaing dapat dilakukan melalui 3 orientasi dari Keunggulan bersaing, yaitu:

1) Upaya perusahaan untuk menerapkan budaya yang berorientasi pada pasar seperti

”Memperluas Trayek Bus TRANSJAKARTA”

2) Kemampuan perusahaan untuk menciptakan gagasan, produk atau proses yang baru,

seperti ikut bergabung secara fisik dengan sejumlah perusahaan Oto Bus lain (AKDP

maupun AKAP) dan non-fisik secara administratif dengan moda transportasi lainnya

seperti moda transportasi Darat, Laut dan Udara, Hotel bahkan Travel yang mampu

mendukung program atau terciptanya INOVASI Produk Jasa Bus TRANSJAKARTA.

3) Orientasi kewirausahaan, seperti upaya perusahaan untuk menerapkan budaya yang

berorientasi profit, sehingga perlunya dilakukan upaya berkelanjutan atau

10

berkesinambungan yang Senantiasa Meningkatkan Promosi Bus TRANSJAKARTA

dalam beberapa media.

Oleh karena ditemui banyak terjadi fluktuasi konsumen pengguna jasa transportasi

TRANSJAKARTA yang cenderung menurun dan beberapa komplain yang sering muncul

telah mengindikasikan adanya kesenjangan yang bersifat negative antara kualitas

pelayanan (X1) yang diharapkan dengan kualitas pelayanan yang dirasakan/dipersepsikan

penumpang jasa transportasi TRANSJAKARTA, tidak tercapainya Keseimbangan

Konsumen (Equlibrium of the Consumer) sebagai akibat komplain dalam harga tiket (X2)

atau penetapan tarif angkut yang diemban oleh konsumen pengguna jasa transportasi

TRANSJAKARTA yang terasa lebih mahal, secara bersamaan kedua variabel tersebut telah

berpengaruh negatif sehingga tidak tercapainya kepuasan konsumen (Y1) maupun loyalitas

konsumen (Y2) pengguna jasa angkutan TRANSJAKARTA. Berdasarkan uraian dari latar

belakang masalah diatas, maka penulis tertarik meneliti/memilih judul:

FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEUNGGULAN BERSAING DAN

IMPLEMENTASINYA TERHADAP LOYALITAS KONSUMEN


1.2. Perumusan Masalah

Merujuk pada latar belakang masalah sebagaimana yang telah diungkapkan diatas,

maka dapat ditarik beberapa pertanyaan/ungkapan yang akan dijawab dalam penelitian ini,

antara lain (Point 1-5 adalah interaksi antar variabel pada model fungsional Loyalitas

Konsumen (….fungsi Semula), Point 6-10 adalah interaksi antar variabel pada model

fungsional Keunggulan Bersaing (…fungsi estapet) serta Point 11-12 adalah hubungan

antar variabel dari kedua model fungsional Metode Path Analysis sebagai berikut:

11

1. Bagaimana pengaruh langsung variabel kualitas pelayanan (X1) terhadap variabel

kepuasan konsumen (Y1) jasa transportasi TRANSJAKARTA?

2. Bagaimana pengaruh langsung variabel harga tiket (X2) terhadap variabel

kepuasan konsumen (Y1) jasa transportasi TRANSJAKARTA?

3. Bagaimana pengaruh langsung variabel kepuasan konsumen (Y1) terhadap

variabel loyalitas konsumen (Y2) jasa transportasi TRANSJAKARTA?

4. Bagaimana pengaruh tidak langsung variabel kualitas pelayanan (X1) terhadap

variabel loyalitas konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan konsumen

Y1] jasa transportasi TRANSJAKARTA?

5. Bagaimana pengaruh tidak langsung variabel harga tiket (X2) terhadap variabel

loyalitas konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan konsumen Y1] jasa

transportasi TRANSJAKARTA?

6. Bagaimana pengaruh langsung variabel kepuasan konsumen (Y1) terhadap

Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) jasa transportasi

TRANSJAKARTA?

7. Bagaimana pengaruh langsung variabel loyalitas konsumen (Y2)terhadap

Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) jasa transportasi

TRANSJAKARTA?

8. Bagaimana pengaruh langsung Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)

terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) jasa transportasi TRANSJAKARTA?

9. Bagaimana pengaruh tidak langsung variabel kepuasan konsumen (Y1) terhadap

terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-

rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] jasa transportasi TRANSJAKARTA?

10. Bagaimana pengaruh tidak langsung variabel loyalitas konsumen (Y2) terhadap

terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-

rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] jasa transportasi TRANSJAKARTA?

11. Bagaimana pengaruh langsung dimensi rata-rata kualitas pelayanan (X1v) dan

dimensi rata-rata harga tiket (X2) terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan

Bersaing (Y3v) jasa transportasi TRANSJAKARTA?

12. Bagaimana pengaruh tidak langsung dimensi rata-rata kualitas pelayanan (X1v)

dan dimensi rata-rata harga tiket (X2) terhadap terhadap variabel Keunggulan

Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)]

jasa transportasi TRANSJAKARTA?

12

1.3. Tujuan Penelitian

Penelitian ini dilakukan tentunya memiliki tujuan-tujuan tertentu. Adapun yang

menjadi tujuan dilakukannya penelitian ini (Point 1-5 adalah interaksi antar variabel pada

model fungsional Loyalitas Konsumen (….fungsi Semula), Point 6-10 adalah interaksi

antar variabel pada model fungsional Keunggulan Bersaing (…fungsi estapet) serta Point

11-12 adalah hubungan antar variabel dari kedua model fungsional Metode Path Analysis

sebagai berikut:

1) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh langsung variabel kualitas

pelayanan (X1) terhadap variabel kepuasan konsumen (Y1) jasa transportasi

TRANSJAKARTA

2) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh langsung variabel harga tiket (X2)

terhadap variabel kepuasan konsumen (Y1) jasa transportasi TRANSJAKARTA

3) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh langsung variabel kepuasan

konsumen (Y1) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) jasa transportasi

TRANSJAKARTA

4) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh tidak langsung variabel kualitas

pelayanan (X1) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) [melalui intervening

variabel kepuasan konsumen Y1] jasa transportasi TRANSJAKARTA

5) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh tidak langsung variabel harga tiket

(X2) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) [melalui intervening variabel

kepuasan konsumen Y1] jasa transportasi TRANSJAKARTA

6) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh langsung variabel kepuasan

konsumen (Y1) terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) jasa

transportasi TRANSJAKARTA

7) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh langsung variabel loyalitas

konsumen (Y2)terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) jasa


8) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh langsung Dimensi Rata-rata

Keunggulan Bersaing (Y3v) terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) jasa


13

9) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh tidak langsung variabel kepuasan

konsumen (Y1) terhadap terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui

intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] jasa transportasi PT

TRANSJAKARTA

10) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh tidak langsung variabel loyalitas

konsumen (Y2) terhadap terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui

intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] jasa transportasi PT

TRANSJAKARTA

11) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh langsung dimensi rata-rata kualitas

pelayanan (X1v) dan dimensi rata-rata harga tiket (X2) terhadap Dimensi Rata-rata

Keunggulan Bersaing (Y3v) jasa transportasi TRANSJAKARTA

12) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh tidak langsung dimensi rata-rata

kualitas pelayanan (X1v) dan dimensi rata-rata harga tiket (X2) terhadap terhadap

variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata

Keunggulan Bersaing (Y3v)] jasa transportasi TRANSJAKARTA

1.4 Hipotesis

Hipotesis adalah dugaan yang bersifat sementara, sehingga masih memerlukan

pembuktian. Karena ia merupakan dugaan , maka hipotesis harus dinyatakan dalam bentuk

”pernyataan” dan sinkron dengan rumusan masalah (Widodo, 2012: 51). Atas dasar

pertimbangan di dalam rumusan masalah, maka hipotesis yang dikemukakan (Point 1-5

adalah interaksi antar variabel pada model fungsional Loyalitas Konsumen (….fungsi

Semula), Point 6-10 adalah interaksi antar variabel pada model fungsional Keunggulan

Bersaing (…fungsi estapet) serta Point 11-12 adalah hubungan antar variabel dari kedua

model fungsional Metode Path Analysis sebagai berikut:

H1 Bahwa variabel kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh langsung positif


H2 Bahwa variabel harga tiket (X2) mempunyai pengaruh langsung positif terhadap

variabel kepuasan konsumen (Y1) jasa transportasi TRANSJAKARTA

14

H3 Bahwa variabel kepuasan konsumen (Y1) mempunyai pengaruh langsung positif

terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) jasa transportasi TRANSJAKARTA

H4 Bahwa variabel kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh tidak langsung

positif terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) [melalui intervening variabel


H5 Bahwa variabel harga tiket (X2) mempunyai pengaruh tidak langsung Positif

terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan

konsumen Y1] jasa transportasi TRANSJAKARTA


terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) jasa transportasi

TRANSJAKARTA

H7 Bahwa variabel loyalitas konsumen (Y2) mempunyai pengaruh langsung positif


TRANSJAKARTA

H8 Bahwa Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) mempunyai pengaruh

langsung positif terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) jasa transportasi

TRANSJAKARTA

H9 Bahwa variabel kepuasan konsumen (Y1) mempunyai pengaruh tidak langsung

positif terhadap terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening

Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] jasa transportasi TRANSJAKARTA

H10 Bahwa variabel loyalitas konsumen (Y2) mempunyai pengaruh tidak langsung

Positif terhadap terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening

Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] jasa transportasi TRANSJAKARTA

H11 Bahwa dimensi rata-rata kualitas pelayanan (X1v) dan dimensi rata-rata harga tiket

(X2) mempunyai pengaruh langsung Positif terhadap Dimensi Rata-rata



(X2) mempunyai pengaruh tidak langsung Positif terhadap terhadap variabel

Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan

Bersaing (Y3v)] jasa transportasi TRANSJAKARTA

1.5 Manfaat Penelitian

1.5.1 Manfaat teoritis

15

Penelitian ini diharapkan dapat menambah pengetahuan baik kalangan akademis

(mahasiswa) maupun masyarakat umum terutama yang berkaitan tentang penerapan

konsep baru dibidang strategi pemasaran oleh produsen penyedia jasa transportasi Oto

Bus TRANSJAKARTA

1.5.2 Manfaat praktis

Bagi perusahaan-perusahaan transportasi, kegunaan penelitian ini dapat

memberikan masukan bagaimana pengaruh kualitas pelayanan dan harga tiket terhadap

kepuasan konsumen dn berdampak terhadap loyalitas konsumen, dengan begitu perusahaan

dapat lebih mengerti keinginan konsumen sehingga TRANSJAKARTA dapat

mempertahankan serta semakin meningkatkan okupansi jangka panjang jasa transportasi

TRANSJAKARTA.

1.6 Sistematika Penulisan

Untuk mengetahui secara jelas isi dari penelitian ini maka sistematika penulisan

disusun sebagai berikut:

BAB I PENDAHULUAN

Bab ini berisi: Latar Belakang Masalah, Perumusan Masalah, Tujuan Penelitian,

Hipotesis, Manfaat Penelitian: [Manfaat teoritis dan Manfaat praktis] serta Sistematika

Penulisan.

BAB II LANDASAN TEORI DAN PENGEMBANGAN MODEL

Bab ini berisi: Kualitas Pelayanan (X1) [Faktor-faktor yang mempengaruhi Kualitas

Pelayanan], Harga (X2) [Pengertian Harga Tiket/ Tarif Angkut], Kepuasan Konsumen

(Y1) [Pengertian Kepuasan Konsumen], Loyalitas Konsumen (Y2) [Pengertian

Loyalitas Konsumen], Penelitian Terdahulu, Kerangka Pemikiran Teoritis Dan

Hubungan Antar Variabel: [Hubungan Kualitas Pelayanan dengan Kepuasan dan

Loyalitas Konsumen, Hubungan Harga atau Harga Tiket dengan Kepuasan dan

16

Loyalitas Konsumen dan Hubungan Kepuasan dengan Loyalitas Konsumen],

Pengembangan Hipotesis Model Penelitian, Kerangka Pemikiran Teoritis Dan

Pembentukan Model Empirik serta Dimensional Variabel (Hubungan Antara Variabel

dengan Dimensi): [Variabel Kualitas Pelayanan (X1), Variabel Harga atau Harga Tiket

(X2), Variabel Kepuasan Konsumen (Y1), Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) dan

Variabel Keunggulan Bersaing (Y3)].

BAB III METODE PENELITIAN

Bab ini berisi: Desain Penelitian, Jenis dan Sumber Data: [Jenis Data dan Sumber

Data], Populasi dan Sampel [Populasi dan Sampel], Variabel Penelitian dan Definisi

Operasional: [Variabel Penelitian dan Definisi Operasional], Desain Kuesioner dan

Skala Pengukuran: [Skala Nominal dan Skala Interval], Metode Pengumpulan Data:

[Kuesioner (angket), Wawancara, Observasi langsung dan Studi Kepustakaan], Teknik

Pengolahan Data [Analisis Kualitatif dan Analisis Kuantitatif], Teknik Analisa Data:

{[Statistik Deskriptif Variabel dan Uji Validitas dan Reliabiitas (Uji Validitas & Uji

Reliabilitas), Uji Asumsi Klasik (Uji Normalitas, Uji Multikolinearitas & Uji

Heteroskedastisitas), Pengujian Hipotesis {[(Uji Signifikan Parameter Individual (Uji

Statistik t), Uji Signifikansi Simultan (F Ratio = Fuji Test), Uji Signifikansi Simultan

(Durbin-Watson Test) & Koefisien Determinasi (R2)] serta Hipotesa Statistik}.

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

Bab ini berisi: Hasil Perhitungan: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I), Hasil

Perhitungan, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II), Model Regresi IV: Multiple

Regression, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) & Uji Kualitas Data [Uji Validitas dan

Uji Reliabilitas], Uji Asumsi Klasik [(Uji Normalitas), (Multikolinearitas) dan

(Heteroskedastisitas)]. Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) {[ Hasil

Perhitungan: Uji Regresi Dengan Metode Path Analysis [Model Fungsional Loyalitas

Konsumen (…..fungsi Semula): Pengaruh langsung variabel Kualitas Pelayanan (X1)

dan variabel Harga Tiket (X2) terhadap variabel Loyalitas Konsumen (Y2), Pengaruh

tidak langsung variabel Kualitas Pelayanan (X1) dan variabel Harga Tiket (X2)

terhadap variabel Loyalitas Konsumen (Y2) [melalui interveningvariabel kepuasan

konsumen (Y1)]} dan Hasil Perhitungan: {[Uji Regresi Metode Path Analysis (Model

Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet), Uji Hipotesis 1: Pengaruh

Langsung variabel Kepuasan Konsumen (Y1) terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan

Bersaing (Y3v), Uji Hipotesis 2: Pengaruh Langsung variabel Loyalitas Konsumen

(Y2) terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v), Pengaruh Tidak

17

Langsung variabel kepuasan konsumen (Y1) dan variabel loyalitas konsumen (Y2)

terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata

Keunggulan Bersaing (Y3v)], Uji Hipotesis 3: Pengaruh Tidak Langsung variabel

kepuasan konsumen (Y1) terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui

intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)], Uji Hipotesis 4:

Pengaruh Tidak Langsung variabel loyalitas konsumen (Y2) terhadap variabel


Bersaing (Y3v)], Uji Hipotesis 5 Pengaruh Langsung Dimensi Rata-rata Keunggulan

Bersaing (Y3v) terhadap variabel dan Keunggulan Bersaing (Y3))]}.

BAB V PENUTUP

Bab V atau Bab Penutup ini berisi: 5.1 Kesimpulan{[Uji berbagai Indikator Metode

Analisa Jalur Ganda (Double Path Analysis’ Method) (Unstandardized

Coefficients), Metode Analisa Jalur Ganda (Double Path Analysis’ Method)

Uji Berbagai Variabel Metode Path Analysis (StandardizedCoefficients)

[Model Fungsional Loyalitas Konsumen & Keunggulan Bersaing] dan Uji Model

Regresi IV untuk 30 Independen Variabel/240 responden atau penentuan zresid

Histogram & Pembentukan Kurva Normal (Unstandardized

Coefficients)], Keterbatasan Penelitian: Kekurangan dan Kelebihan dan Saran

[Implikasi Kebijakan dan Saran Penelitian yang Akan Datang]}.

18

BAB II

LANDASAN TEORI DAN PENGEMBANGAN MODEL

2.1 Kualitas Pelayanan (X1)

2.1.1 Faktor-faktor yang mempengaruhi Kualitas Pelayanan

Menurut Wyckof (dalam Lovelock, C.H, 1992: 17), Wirasasmita, Rivai H., Sitorus,

Roland, Manurung, Brenggan (1999: 410), Bitner & Hubert dalam Rush & Oliver (1994:

77) dan Valarie A Zeithaml., A Parasuraman., Berry., Leonard L (1990: 19) menyatakan

bahwa kualitas jasa atau layanan merupakan tingkat keunggulan (excellence) yang

diharapkan konsumen, dan pengendalian atas keunggulan tersebut untuk memenuhi

keinginan pelanggan Philip Kotler (2002: 83).

Menurut Parasuraman, (1985: 41-50 dan 1988: 12-40) yang dirangkum oleh Fandy

Tjiptono, 2007 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, 2010: 15) terdapat 5 dimensi (indikator)

Kualitas Jasa atau Layanan yang seringkali digunakan oleh para peneliti (suatu pengertian

yang multidimensi). Ke 5 dimensi (indikator) tersebut adalah: (1) Bukti fisik (tangible), (2)

Keandalan (reliability), (3) Daya tanggap (responsiveness), (4) Jaminan (assurance) dan

(5) Empati (empathy).

Parasuraman, et.al., (1985, 1988) mengatakan bahwa keandalan pada dasarnya

dihubungkan dengan hasil dari layanan, sedang berwujud, daya tanggap, jaminan,dan

empati dihubungkan dengan proses penyampaian layanan. Pelanggan tidak hanya menilai

satu dimensi dari layanan yang sedang diberikan (Parasuraman, et.al., 1988). Kepuasan

pelanggan dengan demikian dapat didasarkan tidak hanya dari penelitian pelanggan

terhadap keandalan penyampaian layanan tapi juga pengalaman pelanggan dengan proses

19

penyampaian layanan. Ini alasan mengapa diliteratur jasa,ditemukan penekanan yang kuat

pada pentingnya persepsi kualitas layanan dan hubungan antara kepuasan pelanggan dan

kualitas layanan (Laroche, M. and Taylor, T; Cronin dan Taylor, 1988, 1992: 35).

Fandy Tjiptono dan Gregorius Chandra (2005: 110) menyatakan bahwa kualitas

adalah kondisi dinamis yang berhubungan dengan produk, pelayanan, sumber daya

manusia, proses dan lingkungan yang memenuhi atau melebihi harapan. Contoh, lokasi,

biaya, status akreditasi, jumlah dan kualifikasi staf dan guru. Lebih lanjut (Fandy Tjiptono,

2007: 67) menyatakan bahwa dalam rangka menciptakan kepuasan pelanggan, produk

yang ditawarkan organisasi harus berkualitas. Karena kualitas memiliki sejumlah level:

universal (sama dimanapun), kultural (tergantung sistem nilai budaya), sosial (dibentuk

oleh kelas sosial ekonomi, kelompok etnis, keluarga, teman sepergaulan), dan personal

(tergantung preferensi atau selera setiap individu). Kualitas layanan berkontribusi

signifikan bagi pengembangan diferensiasi, positioning, dan strategi bersaing setiap

organisasi pemasaran, baik perusahaan manufaktur maupun penyedia jasa.

2.2 Harga (X2)

2.2.1 Pengertian Harga Tiket/ Tarif Angkut

Menurut beberapa pengertian dan definisi Basu Swastha, 2000 (dalam Richa

Widyaningtyas, 2010: 24) harga adalah jumlah uang (ditambahkan beberapa produk kalau

mungkin) yang dibutuhkan untuk mendapatkan sejumlah kombinasi dari produk dan

pelayanannya. Sedangkan menurut Basu Swastha dan Irawan, 2005 (dalam Richa

Widyaningtyas, 2010: 19) bahwa yang dimaksud dengan harga adalah sejumlah uang yang

dibebankan atas suatu produk, atau jumlah dari nilai yang ditukar konsumen atas manfaat-

manfaat karena memiliki atau menggunakan produk tersebut.

20

Sementara Ferdinand 2005 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, 2010: 18)

menjelaskan bahwa harga merupakan salah satu variabel penting dalam pemasaran, dimana

harga dapat mempengaruhi pelanggan dalam mengambil keputusan untuk membeli suatu

produk, karena berbagai alasan. Alasan ekonomis akan menunjukkan bahwa harga yang

rendah atau harga yang selalu berkompetisi merupakan salah satu pemicu penting untuk

meningkatkan kinerja pemasaran, tetapi alasan psikologis dapat menunjukkan bahwa harga

justru merupakan indikator kualitas dan karena itu dirancang sebagai salah satu instrumen

penjualan sekaligus sebagai instrumen kompetisi yang menentukan.

Pengertian lainnya, harga suatu barang atau jasa merupakan salah satu faktor

utama sebagai penentu permintaan pasar. Konsumen sangat tergantung pada harga sebagai

indikator kualitas sebuah barang atau jasa, Perusahaan harus mampu menganalisa dan

menetapkan tingkat harga yang wajar bagi konsumen karena harga digunakan oleh

perusahaan sebagai alat untuk mencapai sasaran pemasarannya.

Menurut Philip Kotler dan Gary Armstrong, 2001 (dalam Richa Widyaningtyas,

2010: 19) terdapat 3 Indikator yang digunakan untuk variabel Harga. Ke 3 Indikator

tersebut adalah: (1) Kesesuaian harga dengan kualitas jasa yang diberikan, (2) Kesesuaian

harga dengan pelayanan yang diterima, dan (3) Kesesuaian harga dengan fasilitas.

2.3 Kepuasan Konsumen (Y1)

2.3.1 Pengertian Kepuasan Konsumen

Wilkie dalam Tjiptono, 1996 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, 2010: 20)

mendefinisikan Kepuasan konsumen sebagai suatu tanggapan emosional pada evaluasi

terhadap pengalaman konsumsi suatu produk atau jasa. Sementara Mowen and Minor 2001

21

(dalam Febri Tri Bramasta Putra, 2010: 20) Kepuasan konsumen didefinisikan sebagai

keseluruhan sikap yang ditunjukkan oleh konsumen atas barang dan jasa setelah mereka

memperoleh dan menggunakannya.

Menurut Philip Kotler, 2002 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 27) Kepuasan

konsumen adalah perasaan senang atau kecewa seseorang sebagai hasil dari perbandingan

antar prestasi atau produk yang dirasakan dan yang diharapkan. Sementara Philip Kotler

(2001:46) menandaskan bahwa Kepuasan konsumen adalah tingkat perasaan seseorang

setelah membandingkan kinerja (atau hasil) yang ia rasakan dibandingkan dengan

harapannya.

Philip Kotler dan Kevin Lane Keller (2008: 138) menyatakan bahwa kepuasan

adalah perasaan seseorang setelah membandingkan kinerja atau hasil yang dirasakan

dengan harapannya. Dalam pengertian yang sama, bahwa satisfaction of consumer adalah

perasaan senang atau kecewa seseorang yang timbul kerena membandingkan kinerja yang

dipersepsikan produk (atau hasil) terhadap ekspektasi mereka. Menurut Fandy Tjiptono,

1997 (dalam Antari Setiyawati, 2010: 12), terdapat 3 Indikator yang digunakan untuk

variabel Kepuasan Pelanggan, Ke 3 Indikator tersebut adalah: (1) Pelayanan sesuai dengan

harapan pelanggan, (2) Kesediaan pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain,

dan (3) Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakan.

2.4 Loyalitas Konsumen (Y2)

2.4.1 Pengertian Loyalitas Konsumen

Loyalitas secara harfiah diartikan sebagai Kesetiaan, yaitu kesetiaan seseorang

terhadap suatu objek. Oliver dalam Ratih Huriyati, 2005 (yang dirangkum oleh Febri Tri

22

Bramasta Putra, 2010: 28) mengungkapkan definisi Loyalitas Konsumen sebagai

komitmen konsumen atau pelanggan bertahan secara mendalam untuk berlangganan

kembali atau melakukan pembelian ulang produk/jasa secara konsisten di masa yang akan

datang, meskipun pengaruh situasi dan usaha-usaha pemasaran mempunyai potensi untuk

menyebabkan perubahan perilaku.

Mowen John C and Minor Michael, 1998 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, et.al.,

2010) mendefinisikan Loyalitas konsumen sebagai kondisi di mana pelanggan mempunyai

sikap positif terhadap suatu objek, mempunyai komitmen pada objek tersebut, dan

bermaksud meneruskan pembeliannya di masa mendatang. Griffin, 2002 (dalam Ratih

Huriyati, et.al., 2005) menyatakan bahwa Loyality is defined as non random purchase

expressed over time by some decision making unit yang berarti bahwa loyalitas

didefenisikan sebagai pembelian non random yang diekspresikan sepanjang waktu dengan

melakukan serangkaian pengambilan keputusan. Berdasarkan beberapa definisi terlihat

bahwa loyalitas lebih ditujukan kepada suatu perilaku yang ditunjukkan dengan pembelian

rutin didasarkan pada unit pengambilan keputusan.

Aacker, 1996 dalam Maylina, (2004) yang dirangkum oleh (dalam Richa

Widyaningtyas, 2010: 36) berpendapat bahwa kesetiaan pelanggan terhadap merek

memiliki nilai strategic bagi perusahaan, antara lain mengurangi biaya pemasaran,

keuntungan dalam trade leverage, menarik minat konsumen, dapat memebrikan

keuntungan waktu untuk merespon terhadap pesaing.

Sedangkan Oliver mendefinisikan loyalitas (loyality) sebagai komitmen yang

dipegang secara mendalam untuk membeli atau mendukung kembali produk atau jasa yang

23

disukai di masa depan meski pengaruh situasi dan usaha pemasaran berpotensi

menyebabkan pelanggan beralih (Philip Kotler dan Kevin Lane Keller, 2008: 138).

Menurut Dick & Basu, 1994 yang dirangkum oleh Fandy Tjiptono, 2007 (dalam Febri Tri

Bramasta Putra, 2010: 48) terdapat 3 Indikator yang digunakan untuk variabel Loyalitas

konsumen. Ke 3 Indikator tersebut adalah: (1) Penggunaan ulang layanan, (2)

Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan, dan (3) Selalu menjadi pilihan

utama bagi pelanggan.

2.5 Penelitian Terdahulu

Untuk mengadakan penelitian, tidak terlepas dari penelitian yang dilakukan oleh

peneliti terdahulu dengan tujuan untuk memperkuat hasil dari penelitian yang sedang

dilakukan sekarang. Selain itu juga bertujuan untuk membandingkan dengan beberapa

penelitian yang telah dilakukan sebelumnya. Berikut ringkasan hasil penelitian terdahulu

yang dilakukan oleh peneliti selama melakukan penelitian. Hasil penelitian terdahulu yang

mendukung penelitian ini dapat dijelaskan sebagai berikut:

Tabel 2.1

Pengaruh Kualitas pelayanan terhadap kepuasan dan loyalitas pengguna moda

angkutan umum informal (studi kasus ojek sepedamotor)

Penulis Taslim Bahar, Ofyar Z. Tamin, B.S. Kusbiantoro, dan Russ Bona Frazila (2009)

Judul Jurnal Pengaruh Kualitas pelayanan terhadap kepuasan dan loyalitas pengguna moda

angkutan umum informal (studi kasus ojek sepedamotor)

Masalah (Variabel)

Penelitian

Variabel bebas adalah kualitas pelayanan, variabel intervening kepuasan

pelayanan, sedangkan variabel terikat loyalitas

Temuan (Hasil) Penelitian kualitas mempunyai hubungan yang sangat signifikan dengan kepuasan dan

kepuasan mempunyai hubungan yang baik dengan terbentuknya loyalitas. Selain

itu variable kualitas tidak mempunyai hubungan langsung dengan loyalitas ,

tetapi mempunyai hubungan pengaruh yang tidak langsung melalui variable

kepuasan.

Konsep (Alat Analisis) yang

dirujuk untuk tesis ini

Path Analisis

24

Tabel 2.2

Analisis Kualitas Layanan Sebagai Pengukuran Loyalitas Pelanggan

Hotel Majapahit Surabaya dengan Pemasaran Relasional

sebagai Variabel Intervening.

Penulis Edwin Japarianto dan Poppy Laksmono dan Nur Ainy Khomariyah

Judul Jurnal Analisis Kualitas Layanan Sebagai Pengukuran Loyalitas Pelanggan Hotel

Majapahit Surabaya dengan Pemasaran Relasional sebagai Variabel

Intervening.

Masalah (Variabel)

Penelitian

Variabel bebas adalah Kualitas layanan, variabel intervening adalah pemasaran

relasional, sedangkan variabel terikatnya loyalitas pelanggan.

Temuan (Hasil) Penelitian pengaruh dari kualitas layanan (SQREG) terhadap loyalitas pelanggan

(LOYREG) secara langsung. Selain itu kualitas layanan (SQREG)

berpengaruh secara tidak langsung melalui program pemasaran relasional

(RMREG) sebagai variabel intervening. Hal ini menyatakan bahwa program

pemasaran relasional yang dijalankan oleh pihak hotel tidak mempunyai

kontribusi nyata dalam meningkatkan loyalitas pelanggan Hotel Majapahit

Surabaya.



Path Analisis

Tabel 2.3

Faktor-faktor yang mempengaruhi loyalitas konsumen dengan kepuasan konsumen

Sebagai variabel Intervening

Penulis Rachel (2007)

Judul Jurnal Faktor-faktor yang mempengaruhi loyalitas konsumen dengan kepuasan

konsumen Sebagai variabel Intervening

Masalah (Variabel)

Penelitian

Variabel bebas adalah brand image, kualitas pelayanan, lokasi, nilai pelanggan,

fasilitas, variabel terikat loyalitas dan variabel intervening kepuasan konsumen

Temuan (Hasil) Penelitian Hasil penelitian menunjukkan bahwa brand image, kualitas pelayanan, lokasi,

nilai pelanggan mempunyai pengaruh langsung dan tidak langsung terhadap

loyalitas konsumen melalui kepuasan kepuasan, sedangkan fasilitas tidak

berpengaruh tidak langsung terhadap loyalitas konsumen..



Path Analisis

Tabel 2.4

Faktor-faktor yang mempengaruhi kesetiaan terhadap merek pada konsumen

Penulis Maylina (2003)

Judul Jurnal Faktor-faktor yang mempengaruhi kesetiaan terhadap merek pada konsumen

Masalah (Variabel)

Penelitian

Variabel bebas adalah Satisfaction, habitual behaviour, dan liking of the brand,

sedangkan variabel terikat Kesetiaan konsumen

Temuan (Hasil) Penelitian Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor-faktor yang meliputi Satisfaction,

habitual behaviour, habitual behaviour, dan liking of the brand mempunyai

pengaruh yang positif signifikan terhadap kesetiaan merek (brand loyalty) baik

secara parsial maupun simultan..



Analisis Regresi Berganda

25

Tabel 2.5

Analisis pengaruh kualitas pelayanan terhadap kepuasan konsumen

(studi kasus pada PT. Tiki JNE Semarang)

Penulis Marissa Rizky T. (2006)

Judul Jurnal Analisis pengaruh kualitas pelayanan terhadap kepuasan konsumen (studi

kasus pada PT. Tiki JNE Semarang)

Masalah (Variabel)

Penelitian

Variabel bebas adalah tangible, reliability, responsiveness, assurance dan

emphaty, sedangkan variabel terikat kepuasan konsumen

Temuan (Hasil) Penelitian Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara

tangible, reliability, responsiveness, assurance dan emphaty mempunyai

pengaruh yang signifikan terhadap keputusan kepuasan konsumen.



Analisis Regresi Berganda

A Theoretical Analysis

2.6 Kerangka Pemikiran Teoritis Dan Hubungan Antar Variabel

2.6.1 Hubungan Kualitas Pelayanan dengan Kepuasan dan Loyalitas Konsumen

Kualitas pelayanan merupakan tingkatan kondisi baik buruknya sajian yang

diberikan oleh penyedia jasa angkutan penumpang TransJakarta dalam rangka memuaskan

konsumen. Mendefinisikan kualitas pelayanan sebuah perusahaan jasa tertentu bukanlah

sesuatu yang mudah, karena hal tersebut sangat berhubungan erat dengan pandangan

konsumen pengguna jasa angkutan tersebut. Sesuai pernyataan Hendy Irawan Juwandi,

(2004: 37) bahwa faktor-faktor pendorong kepuasan konsumen salah satunya kualitas

pelayanan. Untuk dapat meningkatkan kepuasan konsumen, salah satunya dengan

meningkatkan kualitas pelayanan, hal tersebut sesuai dengan yang dikemukakan oleh

Parasuraman, A., Valarie A. Zeithaml and Leonard L. Berry Hendy, et.al., (1985, 1988)

bahwa untuk menilai kualitas pelayanan, dapat diukur melalui 5 faktor, yaitu tangible

(bukti fisik), reliability (keandalan), responsiveness (daya tanggap), assurance (jaminan),

emphaty (empati).

Kualitas pelayanan merupakan tingkat keunggulan yang diharapkan dan

pengendalian atas tingkat keunggulan tersebut dapat memperngaruhi tingkat kepuasan

26

konsumen. Jika jasa yang diterima atau dirasakan (perceived service) sesuai dengan yang

diharapkan, maka kualitas pelayanan dipersepsikan baik dan memuaskan, sehingga akan

berdampak menaikkan tingkat loyalitas konsumen. Sebaliknya jika jasa yang diterima

lebih rendah daripada yang diharapkan, maka kualitas pelayanan dipersepsikan buruk

sehingga akan berdampak menurunkan tingkat loyalitas konsumen. Hal ini sesuai

pernyataan Rambat Lupiyoadi dan Hamdani, A., (2006: 195) bahwa salah satu upaya yang

mempengaruhi loyalitas konsumen adalah kualitas pelayanan. Berdasarkan uraian di atas

maka dapat dirumuskan hipotesis sebagai berikut:













2.6.2 Hubungan Harga atau Harga Tiket dengan Kepuasan dan Loyalitas Konsumen

Menurut Kotler dan Amstrong, 2001 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 38) harga

adalah sejumlah uang yang dibebankan untuk suatu produk atau jasa, atau jumlah nilai

yang dipertukarkan konsumen mendapatkan manfaat karena memiliki atau menggunakan

produk atau jasa tersebut. Produk dengan mutu jelek, atau harga yang mahal, ataupun

penyerahan produk yang lambat dapat mengakibatkan konsumen tidak puas

(Supranto,2001.,dalam Richa Widyaningtyas, et.al., 2010). Hal itu menunjukan bahwa

27

harga merupakan salah satu penyebab ketidakpuasan konsumen atau pelanggan. Harga

sangat menentukan kepuasan penumpang dalam penggunaan jasa angkutan, karena

besarnya harga yang ditetapkan berkaitan dengan tingkat pendapatan yang dimiliki oleh

penumpang tersebut.

Semakin tingginya tarif akan mengakibatkan penumpang harus berpikir dua kali

dalam penggunaan jasa angkutan tersebut. Demikian juga sebaliknya apabila tarif semakin

rendah maka penumpang cenderung memanfaatkan sarana transportasi yang dimaksud

tanpa melakukan pertimbangan lebih banyak. Hal ini sesuai pernyataan Rambat Lupiyoadi

dan Hamdani, A, et.al., (2006) bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan

konsumen, salah satunya adalah harga, dan disebut sebagai harga tiket untuk konsumen

pengguna jasa angkutan. Produk yang mempunyai kualitas yang sama tetapi menetapkan

harga yang relative murah akan memberikan tambahan guna (maginal utility) yang lebih

tinggi menaikan kepuasan konsumen.

Keputusan penentuan harga demikian penting dalam menemukan seberapa jauh

sebuah layanan jasa dinilai oleh konsumen dan juga dalam proses membangun tingkat

loyalitas konsumen Rambat Lupiyoadi dan Hamdani, A., (2008: 98). Penentuan harga

sangat penting mengingat produk yang ditawarkan oleh jasa layanan tersebut bersifat tidak

berwujud, namun dapat menjadi indikasi yang konsisten terhadap upaya memenuhi

kebutuhan konsumen. Apabila suatu produk mengharuskan konsumen mengeluarkan biaya

yang lebih besar dibanding tambahan manfaat (marginal utility) yang diterima, maka yang

terjadi adalah menurunnya kepuasan konsumen atau produk atau jasa tersebut memiliki

28

nilai negatif terhadap kepuasan konsumen, sehingga loyalitas konsumen juga akan

menurun. Begitu sebaliknya Rambat Lupiyoadi dan Hamdani, A, et.al., (2008).

Dengan demikian, diketahui bahwa salah satu upaya yang mempengaruhi tingkat

loyalitas konsumen pengguna jasa angkutan adalah Harga Tiket. Berdasarkan uraian di atas

maka dapat dirumuskan hipotesis sebagai berikut:













2.6.3 Hubungan Kepuasan dengan Loyalitas Konsumen

Kepuasan merupakan suatu dorongan keinginan individu yang diarahkan pada

tujuan untuk memperoleh kepuasan (Basu Swastha, 2002.,dalam Richa Widyaningtyas,

2010: 39). Konsumen akan setia atau loyal terhadap suatu merek bila konsumen

mendapatkan kepuasan dari merek tersebut. Untuk meningkatkan kepuasan konsumen,

perusahaan tersebut perlu mengatur strategi pemasaran agar konsumen tertarik terhadap

produk-produk yang ditawarkan. Apabila produk tersebut memberi kepuasan bagi

konsumen, maka konsumen akan tetap setia menggunakan merek tersebut dan berusaha

untuk membatasi pembelian produk lain. Hal itu sesuai dengan penelitian yang dilakukan

29

oleh Wenny Maylina, 2003 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 39), dimana satisfaction

mempunyai pengaruh yang signifikan positif terhadap kesetiaan terhadap merek pada

konsumen.

Konsumen akan loyal terhadap suatu merek bila ia mendapatkan kepuasan dari

merek tersebut. karena itu jika konsumen mencoba beberapa macam merek yang kemudian

dievaluasi apakah merek tersebut telah melampaui kriteria kepuasan mereka atau tidak.

Bila setelah mencoba dan kemudian responnya baik maka berarti konsumen tersebut puas

sehingga ia akan memutuskan membeli kembali merek tersebut secara konsisten sepanjang

waktu. Ini berarti telah tercipta kesetiaan konsumen terhadap merek. Berdasarkan uraian di

atas maka dapat dirumuskan hipotesis sebagai berikut:





TRANSJAKARTA



Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] jasa transportasi

TRANSJAKARTA

2.7 Pengembangan Hipotesis Model Penelitian

Untuk membuat hipotesis, tidak terlepas dari hipotesis yang dilakukan oleh

beberapa peneliti terdahulu, hanya saja hipotesis yang dibuat dalam penelitian yang sedang

dilakukan sekarang mengalami pengembangan (perluasan hipotesa) seiring dengan

Pengembangan Model Penelitian yang sedang dilakukan sekarang. Atas dasar

pertimbangan di dalam rumusan masalah, maka Pengembangan Hipotesis yang

30

dikemukakan (Point 1-5 adalah interaksi antar variabel pada model fungsional Loyalitas

Konsumen (….fungsi Semula), Point 6-10 adalah interaksi antar variabel pada model

fungsional Keunggulan Bersaing (…fungsi estapet) serta Point 11-12 adalah hubungan

antar variabel dari kedua model fungsional Metode Path Analysis sebagai berikut:















TRANSJAKARTA

H7 Bahwa variabel loyalitas konsumen (Y2) mempunyai pengaruh langsung positif


TRANSJAKARTA

H8 Bahwa Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) mempunyai pengaruh

langsung positif terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) jasa transportasi

TRANSJAKARTA




TRANSJAKARTA

H10 Bahwa variabel loyalitas konsumen (Y2) mempunyai pengaruh tidak langsung

Positif terhadap terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening

31


TRANSJAKARTA








2.8 Kerangka Pemikiran Teoritis Dan Pembentukan Model Empirik

Secara teori penelitian ini menggunakan Metode Analisa Jalur Ganda (Double

Part Analysis’ Method) yang dilengkapi dengan berbagai Uji Statistik, peralatan analisa

maupun perhitungan pada umumnya menggunakan Model Regresi Linier Berganda (multiples

regression) untuk semua bentuk model fungsional 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 Model

fungsional hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) yang

secara keseluruhannya mengunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.

Metode Analisa Jalur Ganda (Double Part Analysis’ Method) merupakan

sepasang Part Analysis Method gabungan antara Model fungsional klasik Loyalitas


(sebagai fungsi estapet). Hasil Perhitungan Empiris dari Metode Analisa Jalur Ganda

(Double Part Analysis’ Method) didapatkan dari menggunakan Dua konsep data: Data

Dengan Kategori (Jumlah ke I) dan 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

32

sangat tidak setuju) dengan skor 5, 4, 3, 2, dan 1 (Data 5 observasi) dengan asumsi Data

skala pengukuran Netral bernilai Nol. Sedangkan 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 asumsi yang sama bahwa

Data dengan skala pengukuran Netral, diasumsi bernilai Nol, sehingga Data Observasi ke

6 merupakan Jumlah (atau Nilai Total) dari data ”hasil survey” tersebut.

Baik data hasil survey (data 5 observasi) maupun data olahan (data 6 observasi)

dalam penelitian ini digunakan untuk menganalisis semua indikator dari Variabel: Kualitas

Pelayanan (X1), Harga Tiket (X2), Kepuasan Konsumen (Y1), Loyalitas Konsumen (Y2) dan

Keunggulan Bersaing (Y3), termasuk Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v), Dimensi

Rata-rata Harga Tiket (X2v) dan Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) yang murni

merupakan “Data Olahan” dari semua indikator berbagai variabel tersebut dipergunakan

dalam berbagai Uji Statistik maupun peralatan analisa berbagai bentuk Model Empiris

sesuai kebutuhan penelitian.

Semua data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data utama yang

dipergunakan dalam semua proses perhitungan (lihat lampiran 9 s/d 23), yang dihitung

“secara otomatis sesuai dengan formulasinya” sendiri-sendiri “menggunakan Microsoft

Office Excel 2003” dan disusun/dihitung dengan tingkat kesalahan yang sangat kecil sekali

(mendekati Nol). Setelah ditransfer ke Microsoft Office Word 2003 (dimana formulasinya

pada setiap sel tidak terlihat lagi). Untuk mengetahui keterikatan Pengembangan Model

dan pengaruh antar variabel dapat dijelaskan pada kerangka pemikiran berikut:

33

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


Path Analysis Method, KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS.

j1 X1v.1

j2 X1v.2

j3 X1v.3

j4 X1v.4

j5 X1v.5

k1 Y3.1

k2 Y3.2

k3 Y3.3

k4 Y3.4

l1 Y3v.1

l2 Y3v.2

l3 Y3v.3

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

i1 X2v.1

i2 X2v.2

i3 X2v.3

HX1: r 2 X1.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6

Harga

Tiket

(X2)

Kualitas

Pelayanan

(X1)

Kepuasan

Konsumen

(Y1)

Loyalitas

Konsumen

(Y2)

HY2:r 2Y2.i >0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6

HY1:r 2Y1.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6

KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS

TRANSJAKARTA 2017

r 2(Y1) > 0.6

r 2(Xi ,Y1) > 0.6

r 2(Xi ) > 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

H4: Coeff. Reg c1 > 0

H5: Coeff. Reg c2 > 0

H1: Coeff. Reg a1 > 0

H1: r

2 X1>0

H2: Coeff. Reg a2 > 0

H3 :C

oeff. R

eg c

3 >

0

r 2(Y1 ,Xi) > 0.6

HY2i:r 2Y2i >0.6

ALPHA CRONBACH > 0.6

HX2:r 2X2.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6

Keunggulan

Bersaing

(Y3) HY3:r 2Y3.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6

HX1v:r 2 X1v.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6

R SquareChange= R2

F Change = Fuji Test

Durbin-Watson Test

Dimensi

Kualitas

Pelayanan

(X1v)

Y1 = Intevening Variable

HY3v:r 2Y3v.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6

Dimensi

Keunggulan Bersaing

(Y3v)

R SquareChange = R2

F Change= Fuji Test

Durbin-Watson Test

HX2v:r 2X2v.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6

Y3v = Intevening Variable

R SquareChange = R2

F Change= Fuji Test

Durbin-Watson Test

Dimensi

Harga Tiket

(X2v)

R SquareChange = R2

F Change= Fuji Test

Durbin-Watson Test

R SquareChange = R2

F Change= Fuji Test

Durbin-Watson Test

Unstandardized Coefficients: Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula):

Y1 = a0 + a1 X1 + a2X2 + E1

Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + E2

Y2 Calc = c0 + c1 X1 + c2X2 + c3Y1 + E3 Y2 Calc = d0 + d1 X1 + d2X2 + d3Y1 + E4

Y3v.1. Memperluas Trayek Bus MAYASARI BAKTI Y3v.2. Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa

Y3v.3. Meningkatkan Promosi MAYASARI BAKTI

H1: Coeff. Reg 1 > 0

H1: r

2 X1>0

r 2(Yi ) > 0.6

r 2(Y3v ,Yi) > 0.6

r 2(Y3v) > 0.6

r 2(Yi ,Y3v) > 0.6





Second Path Analysis Method Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet):

Y3 = 1 Y1 + 2Y2

Y3 Calc = 1 Y1 + 2Y2 + 3Y3v

Y3v.1. Memperluas Trayek Bus TRANSJAKARTA

Y3v.2. Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa

Y3v.3. Meningkatkan Promosi TRANSJAKARTA

First Path Analysis Method Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula):

Y1 = 1X1 + 2 X2

Y2 = 1X1 + 2 X2 + 1Y1

Unstandardized Coefficients: Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet) Y3v = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 1

Y3 = 0 + 1 Y3v Calc + 2

Y3 Calc = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 3Y3v + 3

Y3 Calc = 0 + 1 Y3v + 2Y1 + 3Y2 + 4

34

Unstandardized Coefficients: Model Regresi I :

Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula):

Y1 = a0 + a1 X1 + a2X2 + E1

Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + E2

Y2 Calc = c0 + c1 X1 + c2X2 + c3Y1 + E3

Y2 Calc = d0 + d1 X1 + d2X2 + d3Y1 + E4

Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet):

Y3v = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 1

Y3 = 0 + 1 Y3v Calc + 2

Y3 Calc = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 3Y3v + 3

Y3 Calc = 0 + 1 Y3v + 2Y1 + 3Y2 + 4

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

X2v = i0 + i1 X2v.1 + i2 X2v.2 + i3 X2v.3 + e9

X1v = j0 + j1 X1v.1 + j2 X1v.2 + j3 X1v.3 + j4 X1v.4 + j5 X1v.5 + e10

Y3 = k0 + k1Y3.1 + k2 Y3.2 + k3 Y3.3 + k4 Y3.4 + e11

Y3v = l0 + l1Y3v..1 + l2 Y3v.2 + l3 Y3v..3 + e12

Model Regresi III:

Simple Regression beberapa Indikator maupun Dimensi dari berbagai Variabel terkait masing-masing terhadap Variabel dependennya serta Nilai Faktor Koreksi Butiran

sebagai berikut:

1. Variabel Kualitas Pelayanan (X1) No. Indikator dari Variabel Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1.i > 0.6 (Valid), FK X1.i < 0.6 (Drop)

1. X1.1. Peralatan Armada Bus TransJakarta X1 = a0 + a1 X1.1 ; HX1.1 :Faktor Koreksi X1.1 > 0.6

2. X1.2. Perlengkapan Armada Bus TransJakarta X1 = b0 + b1 X1.2 ; HX1.2 :Faktor Koreksi X1.2 > 0.6

3. X1.3. Kenyamanan Ruangan X1 = c0 + c1 X1.3 ; HX1.3 :Faktor Koreksi X1.3 > 0.6

4. X1.4. Penampilan Petugas X1 = d0 + d1 X1.4 ; HX1.4 :Faktor Koreksi X1.4 > 0.6

5. X1.5. Kejujuran Dalam Memberikan Keterangan X1 = e0 + e1 X1.5 ; HX1.5 :Faktor Koreksi X1.5 > 0.6 6. X1.6. Keramahan X1 = f0 + f1 X1.6 ; HX1.6 :Faktor Koreksi X1.6 > 0.6

7. X1.7. Kecepatan Pelayanan X1 = g0 + g1 X1.7 ; HX1.7 :Faktor Koreksi X1.7 > 0.6

8. X1.8. Kemampuan Menanggapi Keluhan X1 = h0 + h1 X1.8 ; HX1.8 :Faktor Koreksi X1.8 > 0.6 9. X1.9. Kemudahan Prosedur X1 = i0 + i1 X1.9 ; HX1.9 :Faktor Koreksi X1.9 > 0.6

10. X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = j0 + j1 X1.10 ; HX1.10 :Faktor Koreksi X1.10 > 0.6

11. X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = k0 + k1 X1.11 ; HX1.11 :Faktor Koreksi X1.11 > 0.6 12. X1.12. Pemahaman Kebutuhan Konsumen X1 = l0 + l1 X1.12 ; HX1.12 :Faktor Koreksi X1.12 > 0.6

13. X1.13. Perhatian Kepada Konsumen X1 = m0 + m1 X1.13 ; HX1.13 :Faktor Koreksi X1.13 > 0.6

35

2. Variabel Harga Tiket(X2) No. Indikator dari Variabel Harga Tiket: Bentuk Fungsi: FK X2.i > 0.6 (Valid), FK X2.i < 0.6 (Drop) 1. X2.1. Keterjangkauan Harga Tiket X2 = n0 + n1 X2.1 ; HX2.1 :Faktor Koreksi X2.1 > 0.6

2. X2.2. Kesesuaian Tarif Dengan Manfaat X2 = o0 + o1 X2.2 ; HX2.2 :Faktor Koreksi X2.2 > 0.6

3. X2.3. Kesesuaian Tarif Dengan Fasilitas X2 = p0 + p1 X2.3 ; HX2.3 :Faktor Koreksi X2.3 > 0.6 4. X2.4. Kesesuaian Tarif Dengan Jarak Yang Ditempuh X2 = q0 + q1 X2.4 ; HX2.4 :Faktor Koreksi X2.4 > 0.6

3. Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) No. Indikator dari Variabel Kepuasan Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y1.i > 0.6 (Valid), FK Y1.i < 0.6 (Drop)

1. Y1.1. Kepuasan akan produk yang ditawarkan Y1 = r0 + r1 Y1.1 ; HY1.1 :Faktor Koreksi Y1.1 > 0.6 2. Y1.2. Sesuai dengan yang diharapkan Y1 = s0 + s1 Y1.2 ; HY1.2 :Faktor Koreksi Y1.2 > 0.6

3. Y1.3. Merekomendaikan citra positif kepada orang lain Y1 = t0 + t1 Y1.3 ; HY1.3 :Faktor Koreksi Y1.3 > 0.6

4. Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) No. Indikator dari Variabel Loyalitas Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y2.i > 0.6 (Valid), FK Y2.i < 0.6 (Drop)

1. Y2.1. Armada Bus TransJakarta Yang Bagus Y2 = u0 + u1 Y2.1 ; HY2.1 :Faktor Koreksi Y2.1 > 0.6

2. Y2.2. Kenikmatan Merasakan Layanan Y2 = v0 + v1 Y2.2 ; HY2.2 :Faktor Koreksi Y2.2 > 0.6

3. Y2.3. Kesetiaan Terhadap Merek (Tidak Melirik Merek Lain) Y2 = w0 + w1 Y2.3 ; HY2.3 :Faktor Koreksi Y2.3 > 0.6 4. Y2.4. Pengalaman Masa Lalu Y2 = x0 + x1 Y2.4 ; HY2.4 :Faktor Koreksi Y2.4 > 0.6

5. Y2.5. Pengalaman Teman-teman Y2 = y0 + y1 Y2.5 ; HY2.5 :Faktor Koreksi Y2.5 > 0.6

5. Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v) No. Dimensi Rata-rata Harga Tiket: Bentuk Fungsi: FK X2v.i > 0.6 (Valid), FK X2v.i < 0.6 (Drop) 1. X2v.1. Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan X2v = k0 + k1 X2v.1 ; HX2v.1 :Faktor Koreksi X2v.1 > 0.6

2. X2v.2. Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima X2v = l0 + l1 X2v.2 ; HX2v.2 :Faktor Koreksi X2v.2 > 0.6

3. X2v.3. Kesesuaian Harga dengan fasilitas X2v = m0 + m1 X2v.3 ; HX2v.3 :Faktor Koreksi X2v.3 > 0.6

6. Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v) No. Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1v.i > 0.6 (Valid), FK X1v.i < 0.6 (Drop)

1. X1v.1. Bukti fisik (tangible) X1v = n0 + n1 X1v.1 ; HX1v.1 :Faktor Koreksi X1v.1 > 0.6

2. X1v.2. Keandalan (reliability) X1v = o0 + o1 X1v.2 ; HX1v.2 :Faktor Koreksi X1v.2 > 0.6 3. X1v.3. Daya tanggap (responsiveness) X1v = p0 + p1 X1v.3 ; HX1v.3 :Faktor Koreksi X1v.3 > 0.6

4. X1v.4. Jaminan (assurance) X1v = q0 + q1 X1v.4 ; HX1v.4 :Faktor Koreksi X1v.4 > 0.6

5. X1v.5. Perhatian (empathy) X1v = r0 + r1 X1v.5 ; HX1v.5 :Faktor Koreksi X1v.5 > 0.6

7. Variabel Keunggulan Bersaing (Y3) No. Indikator dari Keunggulan Bersaing: Bentuk Fungsi: FK Y3.i > 0.6 (Valid), FK Y3.i < 0.6 (Drop)

1. Y3.1. Kemampuan Bersaing Y3 = s0 + s1 Y3.1 ; HY3.1 :Faktor Koreksi Y3.1 > 0.6 2. Y3.2. Dikenal Luas Y3 = t0 + t1 Y3.2 ; HY3.2 :Faktor Koreksi Y3.2 > 0.6

3. Y3.3. Peningkatan Sumber Dana Y3 = u0 + u1 Y3.3 ; HY3.3 :Faktor Koreksi Y3.3 > 0.6

4. Y3.4. Keunggulan Tekhnologi Y3 = v0 + v1 Y3.3 ; HY3.4 :Faktor Koreksi Y3.4 > 0.6

8. Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) No. Dimensi Keunggulan Bersaing: Bentuk Fungsi: FK Y3v.i > 0.6 (Valid), FK Y3v.i < 0.6 (Drop)

1. Y3v.1. Memperluas Trayek Bus TransJakarta Y3v = w0 + w1 Y3v.1 ; HY3v.1 :Faktor Koreksi Y3v.1 > 0.6

2. Y3v.2. Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa TJ Y3v = x0 + x1 Y3.v2 ; HY3v.2 :Faktor Koreksi Y3v.2 > 0.6

3. Y3v.3. Senantiasa Meningkatkan Promosi Bus TransJakarta Y3v = y0 + y1 Y3v.3 ; HY3v3 :Faktor Koreksi Y3v.3 > 0.6

Metode Path Analysis Standardized Coefficients: Model Fungsional Loyalitas Konsumen (….fungsi semula)

Y1 = 1X1 + 2 X2

Y2 = 1X1 + 2 X2 + 1Y1

36

dimana:

Y1 = Kepuasan Konsumen

Y2 = Loyalitas Konsumen

X1 = Kualitas Pelayanan

X2 = Harga Tiket

1 = Koefisien regresi variabel Kualitas Pelayanan

2 = Koefisien regresi variabel Harga Tiket

1 = Koefisien regresi intervening variabel kepuasan konsumen

Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….fungsi estapet)

Y3 = 1 Y1 + 2Y2

Y3 Calc = 1 Y1 + 2Y2 + 3Y3v

dimana:

Y3 = Y3u = Keunggulan Bersaing

Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen

Y2 = Y2u = Loyalitas Konsumen

Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing

1 = Koefisien regresi variabel Kepuasan Konsumen

2 = Koefisien regresi variabel Loyalitas Konsumen

3 = Koefisien regresi intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing

Model Regresi IV: Analisis Regresi Linear Berganda (Multiples Regression)

Y3 = m0 + m1 X1 + m2 X2 + m3 X3 + m4 X4 + m5 X5 + m6 X6 + m7 X7 + m8 X8

+ m9 X9 + m10 X10 + m11 X11 + ...........+ m30 X30 + e13

dimana:

X1 = X1v.1 = Bukti fisik (tangible)

X2 = X1v.2 = Keandalan (reliability)

X3 = X1v.3 = Daya tanggap (responsiveness)

X4 = X1v.4 = Jaminan (assurance)

X5 = X1v.5 = Perhatian (empathy)

X6 = X1u = Dimensi Total KUALITAS PELAYANAN TransJakarta

X7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS PELAYANAN TransJakarta

X8 = X2v.1 = Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan

X9 = X2v.2 = Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima

X10 = X2v.3 = Kesesuaian Harga dengan fasilitas

X11 = X2u = Dimensi Total HARGA TIKET TransJakarta

X12 = X2v = Dimensi Rata-rata HARGA TIKET TransJakarta

X13 = Y1v.1 = Pelayanan Sesuai dengan harapan pelanggan

X14 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain

X15 = Y1v.3 = Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakan

X16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN TransJakarta

37

X17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable)

X18 = Y1v = Dimensi Rata-rata KEPUASAN KONSUMEN TransJakarta

X19 = Y1v Calc = Y1v OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable)

X20 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layanan

X21 = Y2v.2 = Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan

X22 = Y2v.3 = Selalu menjadi pilihan utama bagi pelanggan

X23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta

X24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta

X25 = Y3v.1 = Memperluas TRAYEK (Koridor) Bus TransJakarta

X26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk Jasa TransJakarta

X27 = Y3v.3 = Senantiasa Meningkatkan PROMOSI Bus TransJakarta

X28 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta

Y29 = Y3v Calc = Y3 TS Regr = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta = (Two-Stage Regression as Estimated Variable)

X30 = Y3 = X = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke I )]

X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke II )]

m0 , m1 ...... m30 = Koefisien Regresi untuk ke 30 Independen Variabel

e13 = Error Term

2.9 Dimensional Variabel (Hubungan Antara Variabel dengan Dimensi)

Model penelitian menunjukkan ada 4 variabel utama ”Metode Path Analysis”

yang memiliki sebanyak 5 (Lima) hipotesis, yaitu:

H1:r 2 X1 > 0 Bahwa variabel kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh langsung

positif terhadap variabel kepuasan konsumen (Y1) jasa transportasi

TRANSJAKARTA.

H2:r 2 X2 > 0 Bahwa variabel harga tiket (X2) mempunyai pengaruh langsung positif

terhadap variabel kepuasan konsumen (Y1) jasa transportasi

TRANSJAKARTA.

H3:r 2 Y1 > 0 Bahwa variabel kepuasan konsumen (Y1) mempunyai pengaruh langsung

positif terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) jasa transportasi

TRANSJAKARTA.

H4:r 2 X1 > 0 Bahwa variabel kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh tidak

langsung positif [melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)]

terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) jasa transportasi

TRANSJAKARTA.

H5:r 2 X2 > 0 Bahwa variabel harga tiket (X2) mempunyai pengaruh tidak langsung

Positif [melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)] terhadap

variabel loyalitas konsumen (Y2) jasa transportasi TRANSJAKARTA.

38

2.9.1 Variabel Kualitas Pelayanan (X1)

Hubungan Variabel Kualitas Pelayanan (X1) dengan 5 Dimensi Pokok (Total)

Kualitas Pelayanan (X1u.i ) dan 5 Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v.i ) serta

Hubungan Variabel maupun Dimensi Rata-rata dalam Part Analysis Method dapat

dijelaskan sebagai berikut:

H6:r 2 X1v.i > 0 Bahwa dimensi rata-rata kualitas pelayanan (X1v.i) mempunyai pengaruh

langsung positif terhadap dimensi rata-rata kepuasan konsumen (Y1v.i) jasa

transportasi TRANSJAKARTA.

H9:r 2 X1v.i > 0 Bahwa dimensi rata-rata kualitas pelayanan (X1v.i) mempunyai pengaruh

tidak langsung positif terhadap dimensi rata-rata loyalitas konsumen (Y1v.i)

[melalui intervening dimensi rata-rata kepuasan konsumen (Y1v)] jasa


HX1v.i:r 2X1v.i > 0 Bahwa 5 Dimensi Kualitas Pelayanan (X1v.i), berjalan secara sinkron

bersifat “Optimum”, jelasnya bahwa Adjusted of determination coefficient

bernilai positif melampaui diatas nilai kritis (critical value) yang

dicerminkan oleh:

HX1v.i:r 2X1v.i > 0

5 Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v.i):

H1: HX1v.1 = Bukti fisik (tangible) berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan konsumen.

H2: HX1v.2 = Keandalan (reliability) berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan konsumen.

H3: HX1v.3 = Daya tanggap (responsiveness) berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan konsumen.

H4: HX1v.4 = Jaminan (assurance) berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan konsumen.

H5: HX1v.5 = Perhatian (empathy) berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan konsumen.

HX1:r 2X1 > 0 : Variabel Kualitas Pelayanan (X1)

HX1v.i:r 2X3v > 0 : Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v.i)

HX1u.i:r 2X1u.i > 0 : 5 Dimensi Pokok (Total) Kualitas Pelayanan (X1u.i): H1: HX1u.1 = Bukti fisik (tangible), adalah fungsi dari Indikator Kualitas pelayanan (X1.1 s/d X1.4)

H2: HX1u.2 = Keandalan (reliability), adalah fungsi dari Indikator Kualitas pelayanan (X1.5 s/d X1.7)

H3: HX1u.3 = Daya tanggap (responsiveness), adalah fungsi dari Indikator Kualitas pelayanan (X1.8 s/d X1.9)

H4: HX1u.4 = Jaminan (assurance), adalah fungsi dari Indikator Kualitas pelayanan (X1.10 s/d X1.11)

H5: HX1u.5 = Perhatian (empathy), adalah fungsi dari Indikator Kualitas pelayanan (X1.12 s/d X1.13)

HX1v.1: Semakin tinggi Bukti fisik (tangible), maka semakin tinggi kepuasan konsumen,

yang berarti semakin tingginya kemampuan para karyawan penyedia jasa

transportasi TRANSJAKARTA meningkatkan kualitas pelayanan,

39

merepresentasikan dimensi pelayanan yang berwujud secara fisik atau sesuatu

yang nampak.

HX1v.2: Semakin tinggi Keandalan (reliability), maka semakin tinggi kepuasan konsumen,


transportasi TRANSJAKARTA untuk menampilkan pelayanan yang dijanjikan

dengan terpercaya dan akurat.

HX1v.3: Semakin tinggi Daya tanggap (responsiveness), maka semakin tinggi kepuasan

konsumen. yang berarti semakin tingginya/mantap aktivitas para karyawan

penyedia jasa transportasi TRANSJAKARTA memberikan pelayanan yang baik

kepada pelanggan atau dilakukan untuk memastikan kepuasan pelanggan.

HX1v.4: Semakin tinggi Jaminan (assurance), maka semakin tinggi kepuasan konsumen,


transportasi TRANSJAKARTA meningkatkan kualitas pelayanan yang berfokus

pada pengetahuan, kesopanan, keramah-tamahan serta kemampuan para karyawan

untuk menimbulkan/melahirkan kepercayaan dan keyakinan pada diri pelanggan.

HX1v.5: Semakin tinggi Empati (empathy), maka semakin tinggi kepuasan konsumen, yang

berarti semakin tingginya kemampuan para karyawan penyedia jasa transportasi

TRANSJAKARTA meningkatkan kualitas pelayanan melalui cara pemberian

perhatian dengan sentuhan pribadi sehingga dapat/tepat memenuhi apa yang

dibutuhkan oleh konsumen.

2.9.2 Variabel Harga atau Harga Tiket (X2)

Hubungan variabel harga atau harga tiket (X2) dengan 3 Dimensi Harga Tiket

dapat dijelaskan sebagai berikut:

H7:r 2 X2v.i > 0 Bahwa dimensi rata-rata harga tiket (X2v.i) mempunyai pengaruh langsung

positif terhadap dimensi rata-rata kepuasan konsumen (Y1v) jasa


H10:r 2 X2v.i > 0 Bahwa dimensi rata-rata harga tiket (X2v.i) mempunyai pengaruh tidak

langsung Positif terhadap dimensi rata-rata loyalitas konsumen (Y2v)

[melalui intervening dimensi rata-rata kepuasan konsumen (Y1v)] jasa


HX2: r 2 X2 > 0 : Variabel Harga Tiket (X2)

HX2v: r 2 X2v > 0 : Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v)

HX2v.i: r 2 X2v.i > 0 : 3 Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v.i):

40

(1) Kesesuaian harga dengan kualitas jasa yang diberikan

(2) Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima

(3) Kesesuaian harga dengan fasilitas

HX2v.i : r 2 X2v.i > 0

3 Dimensi Harga Tiket (X2):

HX2v.1: Kesesuaian harga dengan kualitas jasa yang diberikan, atau Kesesuaian Harga

Tiket atau Ongkos Angkut dengan Kualitas Pelayanan yang diberikan

HX2v.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.

HX2v.3: Kesesuaian harga dengan fasilitas, atau Kesesuaian Harga Tiket atau Ongkos

Angkut dengan fasilitas alat angkut yang tersedia, seperti kemampuan para

karyawan penyedia jasa transportasi TRANSJAKARTA meningkatkan kualitas

pelayanan, merepresentasikan dimensi pelayanan yang berwujud secara fisik atau

sesuatu yang nampak, seperti: Peralatan Armada Bus TRANSJAKARTA,

Perlengkapan Armada, Kenyamanan ruangan dan Penampilan petugas.

2.9.3 Variabel Kepuasan Konsumen (Y1)

Hubungan variabel Kepuasan Konsumen (Y1) dengan 3 Dimensi Kepuasan

Konsumen (Y1) dapat dijelaskan sebagai berikut:

H8:r 2 Y1v.i > 0 Bahwa dimensi rata-rata kepuasan konsumen (Y1v.i) mempunyai pengaruh

langsung positif terhadap dimensi rata-rata loyalitas konsumen (Y2v) jasa


HY1: r 2 Y1 > 0 : Variabel Kepuasan Konsumen (Y1)

HY1v: r 2 Y1v > 0 : Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen (Y1v)

HY1v.i: r 2 Y1v.i > 0 : 3 Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen (Y1v.i):

(1) Pelayanan sesuai dengan harapan pelanggan,

(2) Kesediaan pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain dan

(3) Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakan.

2.9.4 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:

41

HY2:r 2 Y2 > 0 : Variabel Loyalitas Konsumen (Y2)

HY2v:r 2 Y2v > 0 : Dimensi Rata-rata Loyalitas Konsumen (Y4v)

HY2v.i:r 2 Y2v.i > 0 :3 Dimensi Rata-rata Loyalitas Konsumen (Y4v.i):

(1) Penggunaan ulang layanan

(2) Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan

(3) Selalu menjadi pilihan utama bagi pelanggan.

2.9.5 Variabel Keunggulan Bersaing (Y3)

Dimensionalisasi variabel Keunggulan Bersaing (Y3) dalam penelitian ini mengacu

menurut Selnes ( 1993); Bharadwaj dkk (1993); Goodman dkk (1995 ); Keltner (1995);

Chow dan Holden (1997) Geykens dkk (1999); Suryanto, L dan Sugiyanto,FX

(2002);Musry (2004); Rusdarti (2004); Smith dan wright (2004). menyatakan bahwa

Keunggulan bersaing merupakan kemampuan produsen untuk menghadapi persaingan

yang terjadi menurut penilaian Konsumen. Hubungan antara variabel, Indikator dan

Dimensi Keunggulan Bersaing dapat dijelaskan sebagai berikut:

HY3: r 2 Y3 > 0 : Variabel Keunggulan Bersaing (Y3)

HY3.i: r 2 Y3.i > 0 : Indikator Keunggulan Bersaing (Y3.i): 1) Y3.1. Kemampuan bersaing dengan meningkatkan jumlah Armada yang beroperasi 2) Y3.2. Keluasan jaringan yang ikut sebagai Mitra Operasi dengan berbagai Moda Transportasi lain 3) Y3.3. Peningkatan sumber dana untuk menampilkan berbagai jenis, model dan tipe Armada terkini 4) Y3.4. Keunggulan teknologi Armada terkini yang senantiasa ditampilkan di berbagai Media

HY3v: r 2 Y3v > 0 : Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)

HY2v.i:r 2 Y2v.i > 0 : 3 Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v.i): (1) Memperluas Trayek Bus TRANSJAKARTA (2) Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa Bus TRANSJAKARTA (3) Senantiasa Meningkatkan Promosi Bus TRANSJAKARTA

42

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Desain Penelitian

Penelitian ini termasuk dalam tipe desain kausal yaitu untuk mengidentifikasi

hubungan sebab dan akibat antar variabel dan peneliti mencari tipe sesungguhnya dari

fakta untuk membantu memahami dan memprediksi hubungan (William G Zikmund,

2000., dalam Augusty T Ferdinand, 2005: 72). Permasalahan yang ditampilkan dalam

penelitian ini merupakan permasalahan yang dianjurkan oleh para peneliti terdahulu, yang

membutuhkan dukungan untuk fakta yang terbaru. Penelitian terdahulu akan membantu

untuk merumuskan dan mengidentifikasi permasalahan untuk penelitian ini. selanjutnya

telaah pustaka dari penetian-penelitian terdahulu digunakan untuk menjelaskan analisa

permasalahan, melakukan pemahaman dasar pada teori dan hasil penelitian terdahulu,

untuk kemudian mengungkapkan hipotesis yang akan diuji. Kemudian dikembangkan

suatu bentuk model penelitian yang bertujuan untuk menguji hipotesis penelitian yang

telah ditentukan pada bab sebelumnya. Dari model penelitian yang telah dikembangkan ini,

diharapkan akan menjelaskan hubungan sebab dan akibat antar variabel dan selanjutnya

mampu membuat suatu implikasi manajerial yang bermanfaat sesuai dengan variabel-

variabel penelitian.

3.2 Jenis dan Sumber Data

3.2.1 Jenis Data

Dalam penulisan penelitian P3M ini jenis data yang digunakan adalah data subyek.

Menurut Nur Indriantoro dan Bambang Supomo, 2002 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010:

46) mengemukakan bahwa data subyek merupakan jenis data penelitian yang berupa opini,

sikap, pengalaman atau karakteristik dari seseorang atau sekelompok orang yang menjadi

43

subyek penelitian. Dalam hal ini data yang digunakan adalah dari hasil jawaban responden

atas pertanyaan yang diajukan dalam wawancara, baik secara lisan maupun tertulis.

3.2.2 Sumber Data

3.2.2.1 Data Primer

Data primer yaitu data yang dikumpulkan melalui penelitian yang diperoleh secara

langsung dari dari sumber asli (tanpa melalui perantara) dengan menggunakan metode

survei. Dalam hal ini data diperoleh langsung dari responden yang menjawab beberapa

butir pertanyaan yang telah dipersiapkan pada lembaran kuesioner (Marzuki, 2000: 55).

Data primer yang ada dalam penelitian ini merupakan data kuesioner dari konsumen

(penumpang) sudah beberapa kali menggunakan Armada Bus TRANSJAKARTA atau jasa

angkutan penumpang TRANSJAKARTA.

3.2.2.2 Data Sekunder

Data sekunder yaitu data yang diperoleh secara tidak langsung melalui media

perantara (diperoleh dan dicatat oleh pihak lain), seperti dari buku-buku ilmiah, majalah,

artikel atau diunduh melalui Website yang ada hubungannya dengan masalah-masalah

yang diteliti sebagai landasan dan teori Marzuki, et al., (2000). Dalam penelitian ini, data

sekunder yang diperoleh pada hakekatnya adalah data pendukung jumlah penumpang serta

serta hal-hal lain yang berkaitan dengan penelitian seperti sistem manajemen yang

diterapkan serta kondisi pisik dari Armada yang dioperasikan oleh penyedia jasa angkutan

penumpang TRANSJAKARTA.

3.3 Populasi dan Sampel

3.3.1 Populasi

44

Populasi adalah keseluruhan subyek penelitian (Suharsimi Arikunto, 2005: 115),

populasi juga merupakan kumpulan semua elemen yang memiliki satu atau lebih atribut

yang menjadi tujuan (E.W.Fornell C Anderson & D.R Lehmann, 1996., dalam Suharsimi

Arikunto, 2005: 115). Pengertian lain dari populasi adalah gabungan dari seluruh elemen

yang berbentuk peristiwa, hal atau orang yang memiliki karakteristik yang serupa yang

menjadi pusat perhatian seorang peneliti karena itu dipandang sebagai sebuah semesta

penelitian (AT Ferdinand, 2006: 223).

Menurut Sugiyono, 2004 (dalam Jasanta Perangin Angin, 2009: 35), populasi yaitu

wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang mempunyai kualitas dan

karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik

kesimpulannya. Populasi adalah sejumlah individu yang mempunyai sifat atau kepentingan

yang sama (Sutrisno Hadi, 2001: 220). Sedangkan menurut Djarwanto 1993 (dalam Richa

Widyaningtyas, 2010: 45) populasi adalah jumlah dari keseluruhan obyek (satuan-satuan

dalam individu-individu) yang karakteristiknya hendak diduga. Populasi pada penelitian

ini adalah pengguna Armada Bus TRANSJAKARTA atau jasa angkutan penumpang

TRANSJAKARTA yang sudah beberapa kali menggunakan jasa angkutan yang dimaksud.

3.3.2 Sampel

Sampel adalah sebagian dari populasi yang memiliki karakteristik yang relative

sama dan dianggap bisa mewakili populasi. Pengertian lain sampel adalah sebagai subset

dari populasi, terdiri dari beberapa anggota populasi. Subset ini diambil karena dalam

banyak kasus tidak mungkin meneliti seluruh anggota populasi, karena itu dibentuk sebuah

perwakilan populasi yang disebut sampel (Augusty T Ferdinand, et al., 2006).

45

Sedangkan menurut Sutrisno Hadi, et al., (2001), sampel adalah sebagian dari

populasi yang karakteristiknya hendak diselidiki, dan dianggap dapat mewakili populasi.

Dalam penelitian ini adalah anggota sampel yang mewakili sebagai pengguna Armada Bus

TRANSJAKARTA atau jasa angkutan penumpang TRANSJAKARTA.

Penentuan sampel dalam penelitian ini bersifat tidak acak (Non Probability

Sample), dimana pemilihan sampel dengan cara ini tidak menghiraukan prinsipprinsip

probability. Pemilihan sampel tidak secara random. Hasil yang diharapkan hanya

merupakan gambaran kasar terhadap suatu keadaan. Dalam penelitian ini, metode

pengambilan sampel dengan menggunakan metode Non Probability Sample yaitu dengan

Purposive sampling.

Purposive sampling adalah Pengambilan sampel dilakukan hanya atas dasar

pertimbangan penelitinya saja yang menganggap unsur-unsur yang dikehendaki telah ada

dalam anggota sampel yang diambil. Alasan menggunakan metode ini adalah jumlah dari

populasi tidak diketahui secara pasti. Dengan cara ini hanya pelanggan atau pengguna jasa

angkutan penumpang TRANSJAKARTA yang sedang atau telah menggunakan jasa menaiki

Armada Bus TRANSJAKARTA saja yang menjadi objek penelitian, sehingga tidak semua

populasi memperoleh peluang yang sama yang dijadikan sampel.

Adapun penentuan jumlah sampel dalam penelitian ini mengacu pada anjuran J. Et.

All Hair, 1998 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 46) yang menyatakan bahwa penentuan

sampel yang sesuai dengan menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) tergantung

pada jumlah dimensi atau indikator yang digunakan dalam seluruh variabel laten. Jumlah

sampel adalah 5 sampai dengan 10 kali jumlah dimensi atau indikator yang digunakan

46

dalam seluruh variabel laten. Karena penelitian ini menggunakan sejumlah 40 indikator,

maka jumlah sampel minimal yang harus digunakan adalah 240 (yaitu 6 dikali 40). Dengan

demikian jumlah sampel minimal untuk penelitian ini sebanyak 240 responden.

3.7 Variabel Penelitian dan Definisi Operasional

3.4.1 Variabel Penelitian

Variabel penelitian adalah suatu atribut atau sifat atau nilai dari objek, orang atau

kegiatan yang mempunyai variasi tertentu yang di tetapkan oleh peneliti untuk dipelajari

dan ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2004., dalam Bernadetta D Anindita, 2009: 47).

Variabel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

3.4.1.1 Variabel bebas atau Independen

Variabel independen atau bebas adalah variabel yang mempengaruhi atau yang

menjadi sebab perubahan atau timbulnya variabel dependen atau terikat (Sugiyono, 2004.,

dalam Bernadetta Dwiyani Anindita, et al., 2009). Variabel independen pada penelitian ini

diantaranya:

X1 = Variabel Kualitas Pelayanan (X1)

X2 = Variabel Harga Tiket (X2)

3.4.1.1.1 Kualitas Jasa atau Layanan atau Variabel Kualitas Pelayanan (X1)

Menurut Wyckof (dalam Lovelock, C.H, 1992: 17), berdasarkan definisi

Wirasasmita, Rivai H., Sitorus, Roland, Manurung, Brenggan, (1999: 410), Bitner &

Hubert dalam Rush & Oliver, (1994: 77) dan Valarie A Zeithaml., A Parasuraman.,

Berry., Leonard L, (1990: 19) menyatakan bahwa Kualitas Jasa atau Layanan merupakan

tingkat keunggulan (excellence) yang diharapkan konsumen, dan pengendalian atas

keunggulan tersebut untuk memenuhi keinginan pelanggan (Philip Kotler, 2002: 83).

47

Terdapat 13 indikator dalam Variabel Kualitas Pelayanan (X1). Ke-13 indikator

tersebut adalah: (1) Peralatan Armada Bus TRANSJAKARTA, (2) Perlengkapan Armada

Bus TRANSJAKARTA, (3) Kenyamanan ruangan, (4) Penampilan petugas, (5) Kejujuran

dalam memberikan keterangan, (6) Keramahan, (7) Kecepatan pelayanan, (8) Kemampuan

menanggapi keluhan, (9) Kemudahan prosedur, (10) Mampu berkomunikasi, (11)

Informasi yang akurat, (12) Pemahaman kebutuhan konsumen dan (13) Perhatian kepada

konsumen.

3.4.1.1.2 Variabel Harga Tiket (X2)

Menurut beberapa pengertian dan definisi Basu Swastha, 2000 (dalam Richa

Widyaningtyas, 2010: 24) harga adalah jumlah uang (ditambahkan beberapa produk kalau

mungkin) yang dibutuhkan untuk mendapatkan sejumlah kombinasi dari produk dan

pelayanannya. Sedangkan menurut Basu Swastha dan Irawan, 2005 (dalam Richa

Widyaningtyas, 2010: 19) bahwa yang dimaksud dengan harga adalah sejumlah uang yang

dibebankan atas suatu produk, atau jumlah dari nilai yang ditukar konsumen atas manfaat-

manfaat karena memiliki atau menggunakan produk tersebut. Terdapat 4 indikator dalam

Variabel Harga Tiket (X2). Ke-4 indikator tersebut adalah: (1) Keterjangkauan harga tiket,

(2) Kesesuaian tarif dengan manfaat, (3) Kesesuaian tarif dengan fasilitas dan (4)

Kesesuaian tarif dengan jarak yang Ditempuh.

3.4.1.2 Variabel Dependen atau Terikat

Variabel dependen atau terikat merupakan variabel yang dipengaruhi atau menjadi

akibat karena adanya pengaruh variabel bebas (Sugiyono, 2004., dalam Bernadetta D

Anindita, et al., 2009). Pada penelitian ini variabel dependennya adalah sebagai berikut:

48

Y1 = Variabel Kepuasan Konsumen (Y1 = Variabel Intervening)

Y2 = Variabel Loyalitas Konsumen (Y2)

3.4.2.2.1 Variabel Kepuasan Konsumen (Y1 = Variabel Intervening)

Wilkie dalam Tjiptono, 1996 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, 2010: 20)

mendefinisikan Kepuasan konsumen sebagai suatu tanggapan emosional pada evaluasi

terhadap pengalaman konsumsi suatu produk atau jasa. Sementara Mowen and Minor 2001

(dalam Febri Tri Bramasta Putra, 2010: 20) Kepuasan konsumen didefinisikan sebagai

keseluruhan sikap yang ditunjukkan oleh konsumen atas barang dan jasa setelah mereka

memperoleh dan menggunakannya.

Menurut Philip Kotler, 2002 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 27) Kepuasan

konsumen adalah perasaan senang atau kecewa seseorang sebagai hasil dari perbandingan

antar prestasi atau produk yang dirasakan dan yang diharapkan. Sementara Philip Kotler

(2001:46) menandaskan bahwa Kepuasan konsumen adalah tingkat perasaan seseorang

setelah membandingkan kinerja (atau hasil) yang ia rasakan dibandingkan dengan

harapannya.

Philip Kotler dan Kevin Lane Keller (2008: 138) menyatakan bahwa kepuasan

adalah perasaan seseorang setelah membandingkan kinerja atau hasil yang dirasakan

dengan harapannya. Dalam pengertian yang sama, bahwa kepuasan (satisfaction)

Konsumen atau Pelanggan adalah perasaan senang atau kecewa seseorang yang timbul

kerena membandingkan kinerja yang dipersepsikan produk (atau hasil) terhadap ekspektasi

mereka. Terdapat 3 indikator dalam Variabel Kepuasan Konsumen (Y1). Ke-3 indikator

49

tersebut adalah: (1) Kepuasan akan produk yang ditawarkan, (2) Sesuai dengan yang

diharapkan dan (3) Merekomendaikan citra positif kepada orang lain.

3.4.2.2.2 Variabel Loyalitas Konsumen

Loyalitas secara harfiah diartikan sebagai “Kesetiaan”, yaitu kesetiaan seseorang

terhadap suatu objek. Oliver dalam Ratih Huriyati, 2005 (yang dirangkum oleh Febri Tri

Bramasta Putra, 2010: 28) mengungkapkan definisi Loyalitas Konsumen sebagai

komitmen konsumen atau pelanggan bertahan secara mendalam untuk berlangganan

kembali atau melakukan pembelian ulang produk/jasa secara konsisten di masa yang akan

datang, meskipun pengaruh situasi dan usaha-usaha pemasaran mempunyai potensi untuk

menyebabkan perubahan perilaku.

Mowen John C and Minor Michael, 1998 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, et.al.,

2010) mendefinisikan Loyalitas konsumen sebagai kondisi di mana pelanggan mempunyai

sikap positif terhadap suatu objek, mempunyai komitmen pada objek tersebut, dan

bermaksud meneruskan pembeliannya di masa mendatang. Griffin, 2002 (dalam Ratih

Huriyati, et.al., 2005) menyatakan bahwa Loyality is defined as non random purchase

expressed over time by some decision making unit yang berarti bahwa loyalitas

didefenisikan sebagai pembelian non random yang diekspresikan sepanjang waktu dengan

melakukan serangkaian pengambilan keputusan. Berdasarkan beberapa definisi terlihat

bahwa loyalitas lebih ditujukan kepada suatu perilaku yang ditunjukkan dengan pembelian

rutin didasarkan pada unit pengambilan keputusan.

Aacker, 1996 dalam Maylina, (2004) yang dirangkum oleh (dalam Richa

Widyaningtyas, 2010: 36) berpendapat bahwa kesetiaan pelanggan terhadap merek

50

memiliki nilai strategic bagi perusahaan, antara lain mengurangi biaya pemasaran,

keuntungan dalam trade leverage, menarik minat konsumen, dapat memebrikan

keuntungan waktu untuk merespon terhadap pesaing.

Sedangkan Oliver mendefinisikan loyalitas (loyality) sebagai komitmen yang

dipegang secara mendalam untuk membeli atau mendukung kembali produk atau jasa yang

disukai di masa depan meski pengaruh situasi dan usaha pemasaran berpotensi

menyebabkan pelanggan beralih (Philip Kotler dan Kevin Lane Keller, 2008: 138).

Terdapat 5 indikator dalam Variabel Loyalitas Konsumen (Y2). Ke-5 indikator tersebut

adalah: (1) Armada Bus TRANSJAKARTA yang bagus, (2) Kenikmatan merasakan

layanan, (3) Kesetiaan terhadap merek (Tidak Melirik Merek Lain), (4) Pengalaman masa

lalu dan (5) Pengalaman teman-teman.

3.4.3 Definisi Operasional

Definisi operasional adalah definisi praktis operasional tentang variabel atau istilah

lain dalam penelitian yang dipandang penting. Pengertian lain adalah, suatu definisi yang

di berikan kepada suatu variabel atau konstrak dengan cara memberikan arti atau

menspesifikasikan kegiatan ataupun memberikan operasional yang di perlukan untuk

mengukur variabel tersebut. Misalnya kita mempunyai sebuah variabel yaitu kemampuan

dan misalkan kemampuan diberikan definisi sebagai suatu uji kemampuan dengan suatu

standar (Nazir, 1988., dalam Bernadetta Dwiyani Anindita, 2012: 48). Pada penelitian ini

definsi operasionalnya meliputi:

51

3.4.2.5 Faktor-faktor yang mempengaruhi Kualitas Pelayanan

Dalam penelitian kali ini, kelima dimensi kualitas layanan yang dijadikan sebagai

variabel independen, dimana menurut Fandy Tjiptono, 2007 (dalam Richa Widyaningtyas,

2010: 49) dapat mewakili 13 indikator Kualitas Pelayanan (X1) atau sebagai indikator

penelitian yang menentukan optimal/tidaknya layanan yang telah diberikan oleh jasa


Menurut Wyckof (dalam Lovelock, C.H, et.al., 1992), Wirasasmita, Rivai H., Sitorus,

Roland, Manurung, Brenggan, et.al., (1999), Bitner & Hubert dalam Rush & Oliver, et.al.,

(1994) dan Valarie A Zeithaml., A Parasuraman., Berry., Leonard L, et.al., (1996)

menyatakan bahwa kualitas jasa atau layanan merupakan tingkat keunggulan (excellence)

yang diharapkan konsumen, dan pengendalian atas keunggulan tersebut untuk

memenuhi keinginan pelanggan (Philip Kotler, et.al., 2002). Menurut Parasuraman, et.al.,

(1988) yang dirangkum oleh Fandy Tjiptono, 2007 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, et.al.,

2010) terdapat 5 dimensi kualitas pelayanan yang seringkali digunakan oleh para peneliti

(suatu pengertian yang multidimensi) sebagai Indikator adalah:

1. Bukti fisik (tangible)

Tangibles is an appereance of the organizations facilities, employees, equipment

and communication materials. Jadi bukti fisik dalam sebuah perusahaan berkaitan dengan

fasilitas, penampilan para karyawan, peralatan dan hubungan dalam materi komunikasi

yang digunakan. Bukti fisik yang dicontohkan (Diadaptasi menurut Husein Umar, 2001:

234-236) terhadap sebuah jasa angkutan seperti: (1) Ruangan ber AC, (2) Tata letak

52

tempat duduk yang rapi, (3) Penampilan karyawan yang menarik (memakai seragam

dinas/kerja), (3) Kenyamanan ruangan dan (5) Kebersihan ruangan yang terjaga dari jasa

angkutan tersebut.

Karena jasa merupakan sesuatu yang tidak dapat diamati dan dirasakan secara

langsung, sehingga para pelanggan (konsumen/penumpang) cenderung sekali

berpedoman dengan kondisi apa yang terlihat mengenai jasa dalam melakukan

evaluasinya. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa t a n g i b l e s merupakan

dimensi pelayanan yang berfokus pada elemen-elemen yang merepresentasikan

pelayanan secara fisik. Lebih jelasnya merupakan penampilan fisik, peralatan yang

digunakan atau media komunikasi yang digunakan, yaitu sesuatu yang nampak, sesuatu

yang oleh pelanggan dapat diraba, dapat dicium, dapat dilihat serta dapat didengar. Oleh

karena itu yang termasuk dalam aspek ini adalah fasilitas jasa angkutan yang digunakan,

Indikator yang diukur atau dipertimbangkan dalam penelitian jasa transportasi

TRANSJAKARTA adalah:

1) Peralatan Armada Bus TransJakarta 2) Perlengkapan Armada Bus TransJakarta 3) Kenyamanan ruangan 4) Penampilan petugas

2. Keandalan (Reliability)

Dalam dimensi kualitas jasa (kualitas pelayanan) ini berkaitan dengan kemampuan

perusahaan jasa untuk memberikan layanan yang akurat dan dapat diandalkan sejak

pertama kali tanpa membuat kesalahan apapun dan menyampaikan jasanya sesuai

dengan dengan waktu yang disepakati dan dijanjikan oleh perusahaan.

53

Menurut Tjiptono (2000) Reability mencakup dua hal pokok, yaitu koefisien kerja

(Performance) dan kemampuan untuk dipercaya (dependability). Hal ini berarti

perusahaan memberikan jasanya secara tepat semenjak saat pertama (right the first

time). Selain itu juga berarti perusahaan yang bersangkutan memenuhi janjinya.

Keandalan yang dicontohkan (diadaptasi dari Lerbin, Aritonang, 1998) terhadap sebuah

jasa angkutan seperti: (1) Melayani penumpang dengan baik pada waktu pertama kali

menaiki jasa angkutan yang tersedia, (2) Pelayanan pada waktu yang dijanjikan dan (3)

Pemberian perhatian yang tulus kepada konsumen (penumpang) dengan memberitahu

tempat duduk yang masih kosong

Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa R e l i a b i l i t y merupakan

kemampuan untuk memberikan pelayanan sebagaimana yang dijanjikan secara tepat,

atau berupa kemampuan untuk menampilkan pelayanan yang dijanjikan dengan

terpercaya dan akurat Hal ini meliputi janji mengenai pelayanan yang baik, penanganan

terhadap keberatan yang tepat dan cepat serta penggunaan komunikasi pasca pelayanan

(misalnya, lewat hubungan telepon, e-mail, atau dan sebagainya). Oleh karena itu

Indikator yang diukur atau dipertimbangkan dalam penelitian jasa transportasi


5) Kejujuran dalam memberikan keterangan 6) Keramahan 7) Kecepatan pelayanan

54

3. Daya Tanggap (Responsiveness)

Daya tanggap (responsiveness), yaitu respon atau kesigapan karyawan dalam

membantu konsumen dan memberikan pelayanan yang cepat dan tanggap, yang meliputi

kesigapan dalam melayani konsumen, kecepatan menangani transaksi, dan penanganan

keluhan-keluhan konsumen. Dengan demikian bahwa yang dimaksud dengan daya

tanggap atau R e s p o n s s i v e n e s s merupakan kemauan untuk membantu dan

memberikan pelayanan yang baik pada pelanggan. Dalam hal ini yang dimaksudkan

adalah, sejauh mana aktifitas pelayanan yang sudah diberikan atau dilakukan untuk

memastikan kepuasan pelanggan. Dimensi ini menekankan pada perilaku personil yang

memberi pelayanan untuk memperhatikan permintaan-permintaan, pertanyaan dan

keberatan-keberatan dari para pelanggan. Oleh karena itu maka upaya yang termasuk di

dalamnya terdiri dari kebijakan-kebijakan misalnya, kebijakan dalam menyikapi perilaku

konsumen (penumpang). Oleh karena itu Indikator yang diukur atau dipertimbangkan

dalam penelitian jasa transportasi TRANSJAKARTA adalah:

8) Kemampuan menanggapi keluhan 9) Kemudahan prosedur

4. Jaminan (Assurance)

Jaminan (assurance), meliputi kemampuan karyawan atas pengetahuan terhadap

produk secara tepat, kualitas keramahtamahan, perhatian dan kesopanan dalam

memberi pelayanan, ketrampilan dalam memberi informasi, kemampuan dalam

memberikan keamanan di dalam memanfaatkan jasa yang ditawarkan, dan kemampuan

dalam menanamkan kepercayaan konsumen terhadap perusahaan.

55

Dimensi kepastian atau jaminan ini merupakan gabungan dari dimensi:

(1) Kompetensi (Competence), yaitu ketrampilan dan pengetahuan yang dimiliki oleh para

karyawan untuk melakukan pelayanan.

(2) Kesopanan (Courtessy), yang meliputi keramahan, perhatian dan sikap para karyawan. (3) Kredibilitas (Credibility), meliputi hal-hal yang berhubungan dengan kepercayaan

kepada perusahaan, seperti reputasi, prestasi dan sebagainya.

Jaminan (assurance) yang dicontohkan terhadap sebuah perusahan jasa angkutan

seperti: (1) Penciptaan rasa aman atas penggunaan jasa angkutan yang digunakan

konsumen, (2) Keramahan karyawan yang konsisten terhadap pelanggan konsumen

(penumpang), dan (3) Pengetahuan karyawan yang memadai, sebagai contoh: Karyawan

mengetahui waktu yang ditempuh pelanggan untuk sampai ke tujuan. Dengan demikian

dapat disimpulkan bahwa A s s u r a n c e merupakan dimensi kualitas pelayanan yang

berfokus pada pengetahuan, kesopanan, keramahtamahan serta kemampuan para

karyawan untuk menimbulkan/melahirkan kepercayaan dan keyakinan pada diri

pelanggan. Oleh karena itu Indikator yang diukur atau dipertimbangkan dalam penelitian

jasa transportasi TRANSJAKARTA adalah:

10) Mampu berkomunikasi 11) Informasi yang akurat

5. Empati (Empathy)

Empati (empathy), yaitu perhatian secara individual yang diberikan perusahaan

kepada konsumen seperti kemudahan untuk menghubungi perusahaan, kemampuan

56

karyawan untuk berkomunikasi dengan konsumen, dan usaha perusahaan untuk

memahami keinginan dan kebutuhan konsumennya. Dimensi emphaty ini merupakan

penggabungan dari dimensi:

a) Akses (Access), meliputi kemudahan memanfaatkan jasa yang ditawarkan perusahaan. b) Komunikasi (Communication), merupakan kemampuan melakukan komunikasi untuk

menyampaikan informasi kepada konsumen atau memperoleh masukan dari konsumen.

c) Pemahaman pada konsumen (Understanding the Customer), meliputi usaha perusahaan untuk mengetahui dan memahami kebutuhan dan keinginan konsumen.

Emphaty yang dicontohkan terhadap sebuah jasa angkutan seperti: (1) Pemberian

perhatian yang bersifat personal terhadap pelanggan (konsumen), (2) Jadwal

keberangkatan dan kedatangan jasa angkutan yang akurat, (3) Pemahaman akan

kebutuhan konsumen dan (4) Pemberian perhatian yang terbaik secara tulus. Dengan

demikian dapat disimpulkan bahwa E m p a t h y merupakan aspek yang menekankan

pada perlakuan konsumen sebagai individu, dapat berupa perhatian dan pemahaman

yang diberikan para karyawan kepada para konsumen. Salah satu contoh diantaranya

adalah desain pelayanan terhadap konsumen (pemberian perhatian dengan sentuhan

pribadi sehingga dapat tepat memenuhi apa yang dibutuhkan oleh konsumen). Oleh

karena itu Indikator yang diukur atau dipertimbangkan dalam penelitian jasa transportasi


12) Pemahaman kebutuhan konsumen 13) Perhatian kepada konsumen

57

3.4.2.6 Faktor-faktor yang mempengaruhi Variabel Harga Tiket (X2)

Menurut Basu Swastha, 2000 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 24) dan Basu

Swastha dan Irawan, 2005 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 19) telah memberikan

pengertian yang seirama tentang harga, adalah jumlah uang (ditambahkan beberapa

produk kalau mungkin) yang dibutuhkan untuk mendapatkan sejumlah kombinasi dari

produk dan pelayanannya, sejumlah uang yang dibebankan atas suatu produk, atau jumlah

dari nilai yang ditukar konsumen atas manfaat-manfaat karena memiliki atau menggunakan

produk tersebut.

Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa Harga yang dimaksud pada produk

jasa merupakan ongkos yang diemban konsumen pengguna jasa tersebut guna

mendapatkan sejumlah kombinasi dari jasa pelayanan yang diberikan. Sebagai

pengembangan model penelitian jasa transportasi, maka ke 3 dimensi dari variabel Harga

menurut Philip Kotler dan Gary Armstrong, 2001 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 19)

berikut: (1) Kesesuaian harga dengan kualitas jasa yang diberikan, (2) Kesesuaian harga

dengan pelayanan yang diterima dan (3) Kesesuaian harga dengan fasilitas.

3.4.2.7 Faktor-faktor yang mempengaruhi Variabel Kepuasan Konsumen (Y1)

Wilkie dalam Tjiptono, 1996; Mowen and Minor 2001 (dalam Febri Tri Bramasta

Putra, 2010: 20) telah memberikan pengertian yang seirama tentang kepuasan konsumen,

adalah tanggapan emosional konsumsi suatu produk atau jasa atau sebagai keseluruhan

sikap konsumen atas barang dan jasa setelah mereka memperoleh dan menggunakannya.

Bahkan Philip Kotler, 2002 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 27); Philip Kotler

(2001:46); Philip Kotler dan Kevin Lane Keller (2008: 138 & 139) menyempurnakan

sebagai perasaan senang atau kecewa seseorang sebagai hasil dari perbandingan antar

58

prestasi atau produk yang dirasakan dan yang diharapkan, atau sebagai tingkat perasaan

seseorang setelah membandingkan kinerja (atau hasil) yang ia rasakan dibandingkan

dengan harapannya atau terhadap ekspektasi mereka.

Sebagai pengembangan model penelitian jasa transportasi, maka ke 3 dimensi dari

kepuasan konsumen atau pelanggan menurut Fandy Tjiptono, 1997 (dalam Antari

Setiyawati, 2010: 12) berikut: (1) Pelayanan sesuai dengan harapan pelanggan, (2)

Kesediaan pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain dan (3) Puas atas

kualitas pelayanan yang sudah dirasakan.

3.4.2.8 Faktor-faktor yang mempengaruhi variabel Loyalitas Konsumen (Y2)

Sesuai menurut definisi Dwayne D Gremler & Stephen W Brown, (1996: 173),

bahwa pengertian loyalitas konsumen yang dimaksud adalah loyalitas konsumen terhadap

penyedia layanan jasa (Service Provider) . Oleh sebab itu loyalitas konsumen dapat disebut

juga sebagai Service Loyalty.

Menurut Alvin C Burns & Ronald F Bush, 2000 (dalam Dr. Tang Pui Yee Lu Ting

Pong, 2001: 124) menyatakan bahwa terbentuknya service loyalty tersebut harus memilki 3

syarat, yaitu: (1) Konsumen harus mempunyai keinginan yang kuat untuk membeli jasa

dari salah penyedia layanan jasa secara terus menerus atau berkesinambungan, (2)

Konsumen harus mempunyai kebebasan untuk memilih salah satu penyedia layanan jasa

yang menjadi favorit merekam dan (3) Harus ada lebih dari satu penyedia layanan jasa

(service provider) yang bergerak di bidang industri jasa yang sama.

59

Rangkuman Definisi Operasional Variabel dan Indikatornya

(Pendapat Para Ahli hingga menjadi sebagai Pengembangan Model Penelitian)

Tabel 3.1

Rangkuman Definisi Dimensi Operasional

Variabel Kualitas Pelayanan (X1) dan Indikatornya

NO.

DIMENSI

DEFINISI

DIMENSI/INDIKATOR

PENGU-

KURAN

1 Dimensi

Kualitas

Pelayanan

Menurut Wyckof (dalam Lovelock,

C.H, 1992), Wirasasmita, Rivai H.,

Sitorus, Roland, Manurung, Brenggan,

(1999), Bitner & Hubert dalam Rush

& Oliver, (1994) dan Valarie A

Zeithaml., A Parasuraman., Berry.,

Leonard L, (1990) menyatakan bahwa

Kualitas Jasa atau Layanan

merupakan tingkat keunggulan

(excellence) yang diharapkan

konsumen, dan pengendalian atas

keunggulan tersebut untuk memenuhi

keinginan pelanggan (Philip Kotler,

2002). Menurut Parasuraman, (1985,

1988) terdapat 5 dimensi Kualitas

Pelayanan yang seringkali digunakan

oleh para peneliti (suatu pengertian

yang multidimensi). Ke 5 dimensi

tersebut adalah:

1) Bukti fisik (tangible)

2) Keandalan (reliability)

3) Daya tanggap

(responsiveness)

4) Jaminan (assurance)

5) Perhatian (empathy)

Menggu-

nakan

Skala

Likert

1-5,

dengan

teknik

agree -

disagree

scale

2 Indikator

Kualitas

Pelayanan

(X1.i)

Sebagai pengembangan model

penelitian jasa transportasi, maka ke 5

dimensi Kualitas Pelayanan menurut

Parasuraman (1985, 1988) dalam

Fandy Tjiptono, (2007) yang

dimaksud, berupa (1) Bukti fisik

(tangible), (2) Keandalan (reliability),

(3) Daya tanggap (responsiveness), (4)

Jaminan (assurance) dan (5) Perhatian

(empathy), dimana menurut Fandy

Tjiptono, (2007) dapat pula dirubah

menjadi 13 Indikator Kualitas

Pelayanan (X1.i), yang selanjutnya

dapat digunakan sebagai indikator

penelitian pada jasa angkutan

penumpang TRANSJAKARTA

sebagai berikut:

X1.1. Peralatan Armada Bus

TRANSJAKARTA

X1.2. Perlengkapan Armada

Bus TRANSJAKARTA

X1.3. Kenyamanan ruangan

X1.4. Penampilan petugas

X1.5. Kejujuran dalam

memberikan keterangan

X1.6. Keramahan

X1.7. Kecepatan pelayanan

X1.8. Kemampuan menanggapi

keluhan

X1.9. Kemudahan prosedur

X1.10. Mampu berkomunikasi

X1.11. Informasi yang akurat

X1.12. Pemahaman kebutuhan

konsumen

X1.13. Perhatian kepada

Konsumen

Menggu-

nakan

Skala

Likert

1-5,

dengan

teknik

agree -

disagree

scale

60

Tabel 3.2


Variabel Harga Tiket (X2) dan Indikatornya

NO.

DIMENSI

DEFINISI

DIMENSI/INDIKATOR

PENGU-

KURAN

1 Dimensi

Harga

Menurut Basu Swastha, (2000); Basu

Swastha dan Irawan, (2005) bahwa

Harga adalah sejumlah uang yang

dibebankan atas suatu produk, atau

jumlah dari nilai yang ditukar

konsumen atas manfaat-manfaat

karena memiliki atau menggunakan

produk tersebut. Menurut Philip

Kotler dan Gary Armstrong, (2001)

terdapat 3 Dimensi yang digunakan

untuk variabel Harga. Ke 3 Dimensi

tersebut adalah:

1. Kesesuaian harga dengan

kualitas jasa yang diberikan


pelayanan yang diterima


fasilitas

Menggu-

nakan

Skala

Likert

1-5,

dengan

teknik

agree -

disagree

scale

2 Indikator

Harga

Tiket

(X2.i)



Dimensi dari variabel Harga menurut

Philip Kotler dan Gary Armstrong,

(2001) berikut: (1) Kesesuaian harga

dengan kualitas jasa yang diberikan,

(2) Kesesuaian harga dengan

pelayanan yang diterima dan (3)

Kesesuaian harga dengan fasilitas,

dimana menurut Retno Dewanti,

(2006); Diah Natalisa dan M.

Fakhriansyah, (2008) dapat pula

dirubah menjadi 4 Indikator Harga

Tiket (X2.i), yang selanjutnya dapat

digunakan sebagai indikator penelitian

pada jasa angkutan penumpang

TRANSJAKARTA sebagai berikut

sebagai berikut:

X2.1. Keterjangkauan harga

tiket

X2.2. Kesesuaian tarif dengan

manfaat


fasilitas


Jarak yang ditempuh

Menggu-

nakan

Skala

Likert

1-5,

dengan

teknik

agree -

disagree

scale

61

Tabel 3.3


Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) dan Indikatornya

NO.

DIMENSI

DEFINISI

DIMENSI/INDIKATOR

PENGU-

KURAN

1 Dimensi

Kepuasan

Pelanggan

Wilkie dalam Fandy Tjiptono, (1996);

Mowen and Minor, (2001); Philip

Kotler, 2002; Philip Kotler (2001);

Philip Kotler dan Kevin Lane Keller

(2008) menyatakan bahwa Kepuasan

Pelanggan adalah perasaan senang

atau kecewa seseorang sebagai hasil

dari perbandingan antar prestasi atau

produk yang dirasakan dan yang

diharapkan, atau tingkat perasaan

seseorang setelah membandingkan

kinerja (atau hasil) yang ia rasakan

dibandingkan dengan harapannya,

atau terhadap ekspektasi mereka.

Menurut Fandy Tjiptono, (1997)


untuk variabel Kepuasan Konsumen

atau Pelanggan. Ke 3 Dimensi

tersebut adalah:

1) Pelayanan sesuai dengan

harapan pelanggan

2) Kesediaan pelanggan untuk

merekomendasikan kepada

orang lain

3) Puas atas kualitas pelayanan

yang sudah dirasakan

Menggu-

nakan

Skala

Likert

1-5,

dengan

teknik

agree -

disagree

scale

2 Indikator

Kepuasan

Konsumen

(Y1.i)



Dimensi variabel Kepuasan

Konsumen atau Pelanggan.menurut

Fandy Tjiptono, 1997 berikut: (1)

Pelayanan sesuai dengan harapan

pelanggan, (2) Kesediaan pelanggan

untuk merekomendasikan kepada

orang lain dan (3) Puas atas kualitas

pelayanan yang sudah dirasakan,

dimana menurut Mas’ud, 2004 dapat

pula dirubah menjadi 3 Indikator

Kepuasan Konsumen (Y1.i), yang

selanjutnya dapat digunakan sebagai

indikator penelitian pada jasa

angkutan penumpang

TRANSJAKARTA sebagai berikut

sebagai berikut:

Y1.1. Kepuasan akan produk

yang ditawarkan

Y1.2. Sesuai dengan yang

diharapkan

Y1.3. Merekomendaikan citra

positif kepada orang lain

Menggu-

nakan

Skala

Likert

1-5,

dengan

teknik

agree -

disagree

scale

62

Tabel 3.4


Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) dan Indikatornya

NO.

DIMENSI

DEFINISI

DIMENSI/INDIKATOR

PENGU-

KURAN

1 Dimensi

Loyalitas Konsumen

atau

Pelanggan

Oliver dalam Ratih Huriyati, (2005);

Mowen John C and Minor Michael,

(1998); Griffin (2002) dalam Ratih

Huriyati, (2005); Aacker (1996)

dalam Maylina, (2004)

mendefinisikan Loyalitas sebagai

Kesetiaan seseorang terhadap suatu

objek, mempunyai komitmen yang

bertahan secara mendalam untuk

berlangganan, dan bermaksud

meneruskan pembeliannya di masa

mendatang. Menurut Dick & Basu

(1994) dalam Fandy Tjiptono, (2007)


untuk variabel Loyalitas Konsumen

Ke 3 Dimensi tersebut adalah:

1. Penggunaan ulang layanan

2. Tertanamnya secara positif

layanan di benak pelanggan

3. Selalu menjadi pilihan utama

bagi pelanggan

Menggu-

nakan

Skala

Likert

1-5,

dengan

teknik

agree -

disagree

scale

2 Indikator

Loyalitas

Konsumen

(Y2.i)



Dimensi Loyalitas Konsumen

menurut Dick & Basu, 1994 (dalam

Fandy Tjiptono, 2007) berikut: (1)

Penggunaan ulang layanan, (2)

Tertanamnya secara positif layanan di

benak pelanggan dan (3) Selalu

menjadi pilihan utama bagi pelanggan,

dimana menurut Mas’ud, (2004) dapat

pula dirubah menjadi 5 Indikator

Loyalitas Konsumen (Y2.i), yang

selanjutnya dapat digunakan sebagai

indikator penelitian pada jasa

angkutan penumpang

TRANSJAKARTA sebagai berikut:

Y2.1. Armada Bus

TransJakarta Yang Bagus

Y2.2. Kenikmatan merasakan

layanan

Y2.3. Kesetiaan terhadap merek (Tidak Melirik Merek Lain)

Y2.4. Pengalaman masa lalu

Y2.5. Pengalaman teman-teman

Menggu-

nakan

Skala

Likert

1-5,

dengan

teknik

agree -

disagree

scale

63

Tabel 3.5


Variabel Keunggulan Bersaing (Y3) dan Indikatornya

NO.

DIMENSI

DEFINISI

DIMENSI/INDIKATOR

PENGU-

KURAN

1 Dimensi

Keunggulan

Bersaing (Y3v)

Selnes ( 1993); Bharadwaj dkk

(1993); Goodman dkk (1995 );

Keltner (1995); Chow dan Holden

(1997) Geykens dkk (1999); Suryanto,

L dan Sugiyanto,FX (2002);Musry

(2004); Rusdarti ( 2004); Smith dan

wright (2004). menyatakan bahwa

Keunggulan bersaing merupakan

kemampuan produsen untuk

menghadapi persaingan yang terjadi

menurut penilaian Konsumen.

Terdapat 3 Dimensi yang digunakan

untuk variabel Keunggulan Bersaing.

Ke 3 Dimensi tersebut adalah:

5) Memperluas Trayek Bus

TransJakarta

6) Mampu Menciptakan

Inovasi Produk Jasa

TransJakarta

7) Senantiasa Meningkatkan

Promosi TransJakarta

Menggu-

nakan

Skala

Likert

1-5,

dengan

teknik

agree -

disagree

scale

2 Indikator Keunggulan

Bersaing

(Y3)



Dimensi Keunggulan Bersaing (Y3v)

menurut Selnes ( 1993); Bharadwaj

dkk (1993 ); Goodman dkk (1995 );

Keltner (1995); Chow dan Holden

(1997) Geykens dkk (1999); Suryanto,

L dan Sugiyanto,FX (2002);Musry

(2004); Rusdarti ( 2004); Smith dan

wright (2004) berikut: (1)

Kemampuan bersaing, (2) Keluasan

jaringan, (3) Peningkatan sumber dana

dan (4) Keunggulan teknologi

dapat pula dirubah menjadi 4

Indikator Keunggulan Bersaing (Y3.),

yang selanjutnya dapat digunakan

sebagai indikator penelitian pada jasa

angkutan penumpang

TRANSJAKARTA sebagai berikut:

Y3.1. Kemampuan bersaing

dengan meningkatkan

jumlah Armada yang

beroperasi

Y3.2. Keluasan jaringan

yang ikut sebagai Mitra

Operasi dengan berbagai

Moda Transportasi Lain

Y3.3. Peningkatan sumber dana

untuk menampilkan

berbagai jenis, model dan

tipe Armada terkini

Y3.4. Keunggulan teknologi

Armada terkini yang

senantiasa ditampilkan

di berbagai Media

Menggu-

nakan

Skala

Likert

1-5,

dengan

teknik

agree -

disagree

scale

Menurut Dwayne D Gremler & Stephen W Brown, et.al., (1996) cara pengukuran

loyalitas konsumen haruslah mencakup 3 dimensi yaitu: (1) Loyalitas konsumen

berdasarkan perilaku (behavioral), (2) Loyalitas konsumen berdasarkan sikap (attitude),

dan (3) Loyalitas konsumen berdasarkan kesadaran (cognitive).

64

Baik Oliver dalam Ratih Huriyati, 2005, Mowen John C and Minor Michael, 1998

Griffin (2002) dan Ratih Huriyati, 2005 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, et.al., 2010);

Aacker (1996), Maylina, 2004 (dalam Richa Widyaningtyas, et.al., 2010); Dwayne D

Gremler & Stephen W Brown, et.al., (1996); Caruana, 2000 (dalam Dr. Tang Pui Yee

Lu Ting Pong, et.al., 2001); Philip Kotler dan Kevin Lane Keller, (2008: 138) dan Fandy

Tjiptono (2007: 110) telah memberikan pengertian yang seirama dan sesuai definisi, yaitu

sebagai tingkat dimana seorang pelanggan menunjukkan pembelian berulang dari suatu

produk, memiliki sikap positif terhadap produk itu, dan hanya memilih produk itu saja

pada saat ia membutuhkan produk yang terkait, dan sebagai komitmen pelanggan terhadap

suatu merek yang dipegang secara mendalam untuk membeli atau mendukung kembali

produk atau jasa yang disukai di masa depan berdasarkan sifat yang sangat positif dalam

pembelian jangka panjang.

3.8 Desain Kuesioner dan Skala Pengukuran

Untuk memperoleh data tentang variable dalam penelitian ini digunakan instrumen

penelitian berupa kuesioner. Kuesioner adalah alat ukur yang terdiri dari sejumlah

pertanyaan atau pernyataan tertulis yang harus dijawab atau diisi oleh responden. Menurut

Burns & Bus, 2000 (dalam Deddy Setyawan Wicaksono, 2010: 63), ada tiga macam

format dasar yang digunakan dalam kuesioner yaitu :

1. Close Ended Questions

Format ini berisi pertanyaan yang memberikan pilihan respon di dalam kuesioner.

2. Open Ended Questions,

Format pertanyaan yang tidak memberikan pilihan respon kepada responden.

Responden diminta untuk mengisi pertanyaan dengan kata-kata nya sendiri.

65

3. Scale Response Questions

Format ini menggunakan skala untuk mengukur respon konsumen atas pelayanan yang

diberikan.

Dalam penelitian pengukuran perilaku reponden yang sifatnya subjektif tidak dapat

diukur secara langsung karena menyangkut aspek mental, untuk itu digunakan skala. Skala

tersebut akan menunjukkan hasil berupa angka yang diperoleh dari suatu proses

pengukuran (Aritonang, 1998. dalam Deddy Setyawan Wicaksono, 2010: 63). Ada 2 skala

pengukuran yang dapat digunakan:

3.5.1 Skala Nominal

Skala yang paling sederhana dimana angka yang diberikan kepada suatu kategori

lainnya, hanya berupa kode atau label (Umar H, 2001., dalam Deddy Setyawan

Wicaksono, 2010: 63). Contoh : gender atau status.

3.5.2 Skala Interval

Skala yang memiliki jarak yang tetap antar respon yang ditawarkan, biasanya 1 unit

skala (Burns & Bus, 2000., dalam Deddy Setyawan Wicaksono, 2010: 65). Untuk menilai

jawaban dari setiap pertanyaan dari kuesioner, dilakukan dengan menggunakan metode

Skala Likert dengan skornya yang bernilai: 5,4,3,2,1. Skor yang paling tinggi dikenakan

pada jawaban yang paling menunjang dan skor terendah diberikan pada jawaban yang

paling tidak menunjang. Adapun skor yang diberikan mencakup pengukuran intensitas

sebagaimana diungkapkan dalam setiap jawaban atas pertanyaan yang dinilai dengan

angka sebagai berikut:

66

Skor 5 untuk jawaban sangat setuju

Skor 4 untuk jawaban setuju

Skor 3 untuk jawaban netral

Skor 2 untuk jawaban tidak setuju

Skor 1 untuk jawaban sangat tidak setuju

3.9 Metode Pengumpulan Data

3.6.1 Kuesioner (angket)

Kuesioner berupa angket merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan

melalui pemberian pertanyaan-pertanyaan secara tertulis kepada responden untuk

dijawab.Pertanyaan kuesioner pada penelitian ini bersifat terbuka dan tertutup. Alasan

digunakannya metode kuesioner adalah :

(a) Kuesioner bisa digunakan untuk mengumpulkan data dalam waktu yang relative

singkat, walaupun jumlah responden banyak.

(b) Memudahkan dalam menganalisa data, karena responden mendapatkan pertanyaan

yang sama dan tidak perlu menginterprestasi.

3.6.2 Wawancara

Wawancara merupakan metode pengumpulan data dengan mengadakan tanya

jawab atau mengajukan pertanyaan langsung kepada responden secara langsung untuk

mengumpulkan keterangan-keterangan yang dibutuhkan.

3.6.3 Observasi langsung

Yaitu mengamati secara langsung kegiatan pelayanan yang diberikan dengan cara

menggunakan atau ikut sebagai penumpang menaiki Armada Bus TRANSJAKARTA untuk

berbagai rute seperti Bekasi-Kampung Rambutan dan beberapa rute lainnya serta jenis bus

yang dinaiki di dalam wilayah Jabodetabek untuk memperoleh gambaran secara jelas

mengenai pelayanan yang diberikan.

67

3.6.4 Studi Kepustakaan

Yaitu penelitian yang dilakukan dengan membaca literatur seperti buku bacaan,

majalah-majalah ilmiah. baik yang diperoleh dari kuliah maupun yang diperoleh dari

perpustakaan dan sumber lainnya. Data yang diperoleh dari cara ini merupakan data

tambahan sebagai pendukung atau sering disebut sebagai data sekunder.

3.7 Teknik Pengolahan Data

Sebelum membuat keputusan, maka kuesioner yang telah diisi oleh responden

dikumpulkan, kemudian diolah dan dianalisis untuk mendapatkan hasil yang jelas dan

maksimal. Pada penelitian ini analisis data yang di gunakan adalah analisis kualitatif dan

analisis kuantitatif.

3.7.1 Analisis Kualitatif

Analisis kualitatif merupakan analisis yang dinyatakan dalam bentuk uraian dan

didasarkan pada data yang telah ada. Analisis ini berguna untuk menjelaskan tentang

berbagai macam masalah atau hal-hal penting yang dinyatakan dalam bentuk kalimat untuk

memperjelas suatu kebenaran.

3.7.2 Analisis Kuantitatif

Analisis kuantitatif merupakan analisis yang digunakan untuk data-data yang

berbentuk angka yang dapat di ukur atau di hitung. Tujuan analisis kuantitatif adalah untuk

mengetahui seberapa besar pengaruh suatu variabel atau hal terdapat variabel lain secara

kuantitatif. Analisis ini menggunakan suatu perhitungan melalui metode statistik

68

mengunakan Lotus 123 Transition Program Microsoft Office Excel 2003

dan SPSS For Windows, IBM Versi 21.

3.8 Teknik Analisa Data

Untuk menganalisa data hasil penelitian mengenai kebijakan-kebijakan perusahaan

dalam menetapkan kebijaksanaan manajemen pemasaran digunakan analisis statistik antara

variabel-variabel dengan teknik yang akan dipergunakan adalah sebagai berikut:

3.8.1 Statistik Deskriptif Variabel

Analisis ini dilakukan untuk mendapatkan gambaran deskriptif mengenai

responden penelitian, khususnya dalam hubungannya dengan variabel-variabel penelitian

yang digunakan dalam pengujian hipotesis. Analisis ini dugunakan untuk memberikan

gambaran atau deskripsi empiris atas data yang dikumpulkan dalam penelitian. Menurut

Ferdinand (2006) dalam Lucky Fibrianto (2001: 31) bahwa Metode analisis kuantitatif

memiliki karakteristik sebagai berikut:

1. Uji hipotesis

2. Konsep dalam bentuk variabel yang unik

3. Ukuran ditentukan sebelum data collection

4. Data berupa angka dari pengukuran yang akurat

5. Teori bersifat kausal dan deduktif

6. Prosedur adalah standar dan bisa direplikasi

7. Analisis menggunakan statistik dan bisa dihubungkan dengan hipotesis

3.8.2 Uji Validitas dan Reliabiitas

3.8.2.1 Uji Validitas

Menurut Ghozali, 2001 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 82) uji validitas (uji

kesahihan) adalah suatu alat yang digunakan untuk mengukur sah/valid tidaknya suatu

kuesioner. Kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu

69

mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner. Kriteria pengambilan keputusan

untuk validitas adalah ditentukan apabila nilai r hitung yang dinyatakan dengan nilai

Corrected Item Total Correation > r tabel pada df = n-2 dan = 0.05

maka indikator dikatakan valid/sahih.

1. Jika r hitung > r tabel dan bernilai positif, maka variabel tersebut valid.

2. Jika r hitung < r tabel, maka variabel tersebut tidak valid (DROP).

3.8.2.2 Uji Reliabilitas

Reliabilitas adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator

dari suatu variabel. Suatu kuesioner dikatakan reliable atau handal jika jawaban

pertanyaan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu (Ghozali, 2005 (dalam Richa

Widyaningtyas, 2010: 84). Pengukuran reliabilitas dalam penelitian ini dilakukan dengan

cara one shot atau pengukuran sekali saja. Disini pengukuran hanya sekali dan kemudian

hasilnya dibandingkan dengan pertanyaan lain atau mengukur reliabilitas dengan uji

statistik Cronbach Alpha (a). Suatu variabel dikatakan reliable jika nilai Cronbach Alpha

(a) > 0.6 (Ghozali, 2007, dalam Deddy Setyawan Wicaksono, 2010: 59).

( ) ( )

( ) ( )

Y Variabel Total Varians

X VariabelButir VariansJumlah

IndikatorButir Jumlah k

Cronbach Alpha Nilai dicari yang asReliabilitKoefisien (rtt)

:Keterangan

1

:Keterangan (rtt)

TOTAL VARIAN

BUTIR VAR.SIGMA TOTAL VARIAN

1Indikator

Indikator Cronbach Alpha

2

2

X

2

2

X

2

=

=

=

==

−

−=

−

−=

Y

Y

Y

k

k

70

Menurut Azwar (2001) dalam Lucky Fibrianto (2001:31) mengatakan bahwa

reliabilitas merupakan penerjemahan dari kata reliability yang artinya keterpercayaan,

keterandalan, konsistensi dan sebagainya. Hasil pengukuran dapat dipercaya bila dalam

beberapa kali pelaksanaan pengukuran terhadap kelompok subyek yang sama diperoleh

hasil yang relatif sama, selama aspek yang diukur tidak berubah. Reliabilitas instrumen

adalah hasil pengukuran yang dapat dipercaya. Reliabilitas instrumen diperlukan untuk

mendapatkan data sesuai dengan tujuan pengukuran. Untuk mencapai hal tersebut,

dilakukan uji reliabilitas dengan menggunakan metode alpha Cronbach diukur

berdasarkan skala alpha Cronbach 0 sampai 1. Jika skala itu dikelompok ke dalam lima

kelas dengan range yang sama, maka ukuran kemantapan alpha dapat diinterprestasikan

sebagai berikut:

1. Nilai alpha Cronbach 0,00 s.d. 0,20, berarti kurang reliabel

2. Nilai alpha Cronbach 0,21 s.d. 0,40, berarti agak reliabel

3. Nilai alpha Cronbach 0,42 s.d. 0,60, berarti cukup reliabel

4. Nilai alpha Cronbach 0,61 s.d. 0,80, berarti reliabel

5. Nilai alpha Cronbach 0,81 s.d. 1,00, berarti sangat reliabel (Triton, 2005)

3.8.3 Uji Asumsi Klasik

3.8.3.1 Uji Normalitas

Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu

atau residual memiliki distribusi normal. Kita dapat melihatnya dari normal probability

plot yang membandingkan distribusi kumulatif dengan distribusi normal. Model regresi

yang baik adalah model yang memiliki distribusi data normal atau mendekati normal

(Ghozali, 2001: 74). Kriteria pengambilan keputusan adalah Jika penyebaran data pada

grafik normal P-P Plot mengikuti garis normal (45 derajat), maka data

berdistribusi normal.

71

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 mengikuti garis normalnya (Ghozali, 2005 (dalam

Richa Widyaningtyas, et.al., 2010) bahwa dasar pengambilan keputusan untuk uji

normalitas adalah:

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.

3.8.3.2 Uji Multikolinearitas

Uji multikolinieritas dilakukan untuk menguji apakah pada model regresi

ditemukan adanya korelasi antar variabel independen (Ghozali, 2001:57). Jika terjadi

korelasi, maka dinamakan terdapat problem Multikolinieritas. Pengujian ada tidaknya

gejala multikolinearitas dilakukan dengan memperhatikan nilai matriks korelasi yang

dihasilkan pada saat pengolahan data serta nilai VIF (Variance Inflation Factor)

dan Tolerance-nya. Nilai dari VIF antara 0 sampai dengan 10 menandakan tidak

adanya gejala multikolinearitas. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi

tersebut tidak terdapat problem multikolinieritas.

1. Jika tolerance > 10% dan VIF < 10% maka tidak terjadi Multikoleniaritas

2. Jika tolerance < 10% dan VIF > 10% maka terjadi Multikoniaritas

72

3.8.3.3 Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model

regresi, terjadi ketidaksamaan varians residual dari satu pengamatan ke

pengamatan yang lain. Jika varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang

lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas. Dan jika varians tersebut berbeda, maka tidak

terjadi Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi

heteroskedastisitas (Ghozali, et.al., 2001). Pengujian ada tidaknya gejala

heteroskedastisitas memakai metode grafik dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada

scatterplot dari variabel terikat, dimana jika tidak terdapat pola tertentu maka tidak terjadi

heteroskedastisitas dan begitu pula sebaliknya (Ghozali, et.al., 2001).

Selain dari cara itu, metode yang digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya

heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel

dependen, yaitu ZPRED dengan residual SRESID. Deteksi ada tidaknya pola tertentu

pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dengan sumbu Y yang telah diprediksi,

dan sumbu X adalah residual yang telah di-studentized. Dasar analisisnya sebagai berikut:

1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur

(bergelombang, melebar, kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi

heteroskedastisitas.

2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0

pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali (2005: 69) dan (dalam

Richa Widyaningtyas, et.al., 2010).

73

3.8.4 Pengujian Hipotesis

3.8.4.1 Uji Signifikan Parameter Individual (Uji Statistik t)

Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas

atau independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Langkah-

langkah pengujiannya adalah sebagai berikut :

(1) Menentukan formasi H0 dan H1

H0 : β = 0 , berarti variabel X tidak berpengaruh terhadap variabel Y

H1 : β ≠ 0, berarti variabel X secara parsial berpengaruh positif atau negatif terhadap

variabel Y

(2) Level of Significant

Sampel n reaponden maka t tabel = t ( α = 0,05 )

(3) Menentukan kriteria pengujian

a. Apabila t hitung < t tabel, maka H0 diterima dan H1 ditolak

b. Apabila t hitung > t tabel, maka H0 ditolak dan H1 diterima

3.8.4.2 Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F = F Ratio = F Change = Fuji Test)

Menurut Imam Ghozali (2011: 98) Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan

apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai

pengaruh secara bersama-sama (simultan) terhadap variabel dependen atau terikat. Adapun

tahap pengujiannya adalah sebagai berikut:

1) Menentukan nilai F hitung dengan rumus:

2

2

)K - N ()R - 1 (

) 1 -K (R F =

S

i

ˆ

t

i

ˆ(

)iˆ(

)

=

74

2) Dengan tingkat keyakinan atau α = 0,05 dan derajat kebebasan df = N-K akan

diperoleh F tabel, kemudian membandingkan dengan nilai F hitung yang diperoleh

untuk menentukan apakah pengaruhnya signifikan atau tidak.

(a) Bila F hitung > F tabel, maka H0 ditolak atau menerima H1, yang berarti terdapat

pengaruh secara simultan.

(b) Bila F hitung < F tabel, maka H0 diterima atau menolak H1, yang berarti tidak

terdapat pengaruh secara simultan.

3.8.4.3 Uji Signifikansi Simultan (Durbin-Watson Test)

3.8.4.4 Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien determinasi terkoreksi atau disebut sebagai nilai Adjusted R Square

(R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi

variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu atau 0 <R2 < 1.

NilaiR2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan

variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-

variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk

memprediksi variasi variabel dependen. Secara umum koefisien determinasi untuk data

silang (crossection) relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara masing-masing

pengamatan, sedangkan untuk data runtun waktu (time series) biasanya mempunyai nilai

koefisien determinasi yang tinggi (Ghozali, et.al., 2001).

=

==n

1t

2t

n

2t

2 1-tt

e

)e - e (

W -D

K - N

1 - N )R - 1 ( - 1 R 22

=

75

3.8.5 Hipotesa Statistik

Untuk mengetahui signifikasi atau tidaknya hasil penelitian maka perlu dilakukan

dengan Uji t (Uji Parsial). Uji t yaitu suatu uji untuk mengetahui pengaruh kualitas

pelayanan (X1) terhadap loyalitas konsumen (Y2) melalui kepuasan konsumen konsumen

(Y1) pelanggan sebagai variabel intervening.

(a) Jika nilai signifikansinya < 0.05, maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya ada

pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat.

(b) Jika nilai signifikansinya > 0.05 maka Ho diterima dan Ha ditolak, artinya tidak ada

pengaruh antara variabel bebas secara parsial terhadap variabel terikat.

76

BAB IV

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1 Hasil Perhitungan: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)

Secara teori penelitian ini menggunakan Metode Analisa Jalur Ganda (Double Part

Analysis’ Method) yang dilengkapi dengan berbagai Uji Statistik, peralatan analisa maupun

perhitungan pada umumnya menggunakan Model Regresi Linier Berganda (multiples

regression) untuk 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 Model

fungsional hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) yang

secara keseluruhannya mengunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.

Metode Analisa Jalur Ganda (Double Part Analysis’ Method) merupakan sepasang

Part Analysis Method gabungan antara Model fungsional klasik Loyalitas Konsumen (sebagai

fungsi Semula) dengan Model fungsional Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet).

Hasil Perhitungan Empiris dari Metode Analisa Jalur Ganda (Double Part Analysis’ Method)

didapatkan dari menggunakan Dua konsep data: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dan

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 (Data 5 observasi) dengan asumsi Data skala pengukuran

Netral bernilai Nol. Sedangkan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) merupakan data olahan

yang disusun dari seluruh Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) sebagai data ”hasil survey”

77

menjadi ”Data 6 Observasi” dengan asumsi yang sama bahwa Data dengan skala pengukuran

Netral, diasumsi bernilai Nol, sehingga Data Observasi ke 6 merupakan Jumlah (atau Nilai

Total) dari data ”hasil survey” tersebut.

Dalam penelitian ini tidak ada “Indikator, dimensi maupun variabel” yang harus

dibuang/terbuang begitu saja. Indikator, dimensi maupun variabel yang DROP (penurunan,

keadaan menurun, atau kemerosotan) maupun yang TIDAK RELIABEL pasca Uji Validitas

maupun Uji Reliabilitas tetap digunakan bahkan bisa dirubah menjadi VALID (sah, syah,

absah, sahih) maupun RELIABEL (dapat dipercaya/diandalkan) sepanjang masih terjadi:

”Laju kenaikan rata-rata Nilai koefisien ALPHA CRONBACH (dalam %) dan kenaikan

berdasarkan ”penyesuaian faktor koreksi per butir” seluruh indikator maupun Dimensi Rata-

rata atau kenaikan Nilai butiran Indikator maupun Dimensi Rata-rata (dalam Kali lipat) dari

variabel penelitan yang bersangkutan”

Untuk mencari/mengetahui seluruh indikator maupun Dimensi Rata-rata per butirnya

dari Variabel/Dimensi Variabel yang mengalami kondisi DROP bahkan yang TIDAK

RELIABEL, maka digunakan Model analisa Regresi Linier Berganda (multiples regression)

Keunggulan Bersaing untuk ke 30 Variabel Independen (Dalam Model analisa Regresi Linier

Berganda ditandai oleh koefisien regresi yang bernilai minus), dan untuk kemudian produsen

penyedia jasa transportasi Oto Bus TRANSJAKARTA dapat melakukan upaya

memaksimalisasi/meningkatkan beberapa indikator kualitas pelayanan (X1.i) yang telah

dikelompokkan dalam Wujud Dimensi Rata-rata kualitas pelayanan (X1v.i) dan upaya

Optimalisasi/perubahan beberapa indikator harga tiket (X2.i) yang telah dikelompokkan dalam

Wujud 3 Dimensi Rata-rata harga tiket (X2v.i).

Adapun upaya memaksimalisasi/meningkatkan beberapa indikator kualitas pelayanan

(X1.i) yang merupakan tingkat keunggulan (excellence) yang diharapkan konsumen (Philip

Kotler, et.al., 2002), dan pengendalian atas keunggulan tersebut untuk memenuhi keinginan

78

pelanggan, menurut Parasuraman, (1985: 41-50 dan 1988: 12-40) yang dirangkum oleh Fandy

Tjiptono, 2007 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, 2010: 15) terdapat 5 dimensi (indikator)

Kualitas Jasa atau Layanan yang seringkali digunakan oleh para peneliti (suatu pengertian

yang multidimensi). Ke 5 dimensi (indikator) tersebut adalah: (1) Bukti fisik (tangible), (2)

Keandalan (reliability), (3) Daya tanggap (responsiveness), (4) Jaminan (assurance) dan (5)

Empati (empathy). Artinya, Indikator dalam wujud Dimensi apa saja yang harus diperbaiki,

dirubah, ditingkatkan, diganti, ditambah, direnopasi, dibiayai ulang dan lain sebagainya, serta

meningkatkan bahkan mempertajam kemampuan manejerialnya dan manajemen operasional

secara maksimal.

Sedangkan upaya Optimalisasi/perubahan beberapa indikator harga tiket (X2.i) atau

menetapkan tarif angkut yang akan diemban konsumen pengguna jasa tersebut guna

mendapatkan sejumlah kombinasi dari jasa pelayanan yang diberikan, menurut Philip Kotler

dan Gary Armstrong, 2001 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 19) adalah melakukan

optimalisasi dalam hal yang menyangkut: (1) Kesesuaian harga dengan kualitas jasa yang

diberikan, (2) Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima dan (3) Kesesuaian harga

dengan fasilitas. Artinya, (2) Indikator dalam wujud Dimensi apa saja yang harus dirubah

(dinaikan atau diturunkan) dengan melakukan berbagai penyesuaian Harga tiket atau tarif

angkut dengan Kualitas jasa yang diberikan, pelayanan yang diterima dan fasilitas perusahaan

yang tersedia.

Data hasil survey atau Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dalam penelitian ini

digunakan untuk menganalisis semua indikator dari: Variabel Kualitas Pelayanan (X1),

Variabel Harga Tiket (X2), Variabel Kepuasan Konsumen (Y1), Variabel Loyalitas Konsumen

(Y2), Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v) dan Variabel Keunggulan Bersaing (Y3). Sedangkan

Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v), dan Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing

79

(Y3v) yang murni merupakan “Data Olahan” dari semua indikator berbagai variabel tersebut

dipergunakan dalam berbagai Uji Statistik maupun peralatan analisa berbagai bentuk Model

Empiris sesuai kebutuhan penelitian.

Penggunaan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows bertujuan

mendeteksi terjadi/tidaknya Excluded Variable dari seluruh indikator maupun Dimensi Rata-

rata per butirnya dari Variabel/Dimensi Variabel atau independen Variabel didalam model

hasil estimasi. Apabila, hasil estimasi memiliki ”Zero-order Partial Correlation” dan juga

mengalami ”Zero-order (Tolerance, VIF and Minimum Tolerance) Collinearity Statistics”, itu

berarti “adanya/terdapatnya gejala multikolinearitas” didalam model hasil estimasi, secara

otomatis menjadikan model hasil estimasi sebagai Badness of fit regression models. Artinya

model hasil estimasi berkondisi jelek (tidak memenuhi persyaratan sebagai model hasil

estimasi yang baik) sehingga tidak reliabel digunakan sebagai model untuk tujuan prediksi.

Sebalinya, apabila tidak terjadinya Excluded Variable dari seluruh Indikator maupun

Dimensi Rata-rata per butirnya dari Variabel/Dimensi Variabel atau dari seluruh Independen

Variabel yang terdapat didalam model hasil estimasi, tidak memiliki ”Zero-order Partial

Correlation” dan juga tidak mengalami ”Zero-order (Tolerance, VIF and Minimum

Tolerance) Collinearity Statistics”. Artinya, “tidak adanya/tidak terjadinya gejala

multikolinearitas” didalam model hasil estimasi, maka secara otomatis menjadikan model

hasil estimasi sebagai goodness of fit regression models. Penelitian ini diperhitungkan sebagai

“Pengkajian Model” dan bukan “Pengujian Model“ yang hanya sekedar melihat hubungan

sebab akibat dari model fungsional hasil estimasi. Proses perhitungan dalam penelitian ini

menggunakan (Data lampiran 9 s/d 23), hingga mendapatkan Hasil Perhitungan Empiris

yang dirangkum kedalam Gambar 4.1 (meliputi semua penjabarannya) sebagai berikut:

80

123.9 X1.1

-10.1 X1.2

141.0 X1.3

-1.30 X1.4 45.0 X1.5

65.7 X1.6

-136.6 X1.7 29.8 X1.8

-4.9 X1.9 -66.4 X1.10

-120.2 X1.11 -19.5 X1.12 -40.4 X1.13

Keterangan: b) Excluded Variables: Beta In X1 = Kualitas Pelayanan (Observed) = 347718.212d

Beta In Y2 = Y2u = Loyalitas Konsumen (Observed) = 256339.514b

Gambar 4.1: Model Konseptual dan Hubungan Fungsional Antar Inter Variable Path Analysis Method,

HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS [Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)].

161.1 X1v.1

477.1 X1v.2

-1018.7

X1v.3

608.8 X1v.4

-224.0

X1v.5

-12.05 Y3.1

7.93 Y3.2

-13.79 Y3.3

21.13 Y3.4

-5.06 Y3v.1

-0.67 Y3v.2

7.96 Y3v.3

19.41 Y1.1

-18.16 Y1.2

2.79 Y1.3

4.14 Y2.1 14.18 Y2.2 -42.71 Y2.3 -5.97 Y2.4 32.67 Y2.5

-5.02 X2.1

-5.04 X2.2

7.51 X2.3

5.31 X2.4

-5.60 X2v.1

-1.47 X2v.2 9.30 X2v.3

HX1: r 2 X1.i = 0.766 ALPHA CRONBACH = 0.973

Harga

Tiket

(X2)

Kualitas

Pelayanan

(X1)

Kepuasan

Konsumen

(Y1)

Loyalitas

Konsumen

(Y2)

HY2:r 2Y2.i = 0.201 ALPHA CRONBACH = 0.944


r 2(Y1) = 0.367

r 2(Xi ,Y1) = 0.291

r 2(Xi ) = 0.658

R Square = 0.817

Fuji Test = 1.487

D-W Test = 1.500

R Square = 0.953

Fuji Test = 5.095

D-W Test = 2.571

R Square = 0.800

Fuji Test = 1.335

D-W Test = 1.500

Coeff. Reg c1 = 347718.212d (Excluded Variable)

Coeff. Reg a1 = 0.237

H1: r

2 X1>0

r 2(Y1 ,Xi) = 0.291

HX2:r 2X2.i = 0.268

ALPHA CRONBACH = 0.890

Keunggulan Bersaing

(Y3) HY3:r 2Y3.i = 0.270 ALPHA CRONBACH = 0.890

HX1v: r 2 X1v.i = 0.458 ALPHA CRONBACH = 0.930

R Square = 0.864

Fuji Test = 2.125

D-W Test = 2.142

Dimensi

Kualitas

Pelayanan

(X1v)


HY3v:r 2Y3v.i = 0.336 ALPHA CRONBACH = 0.836

Dimensi

Keunggulan Bersaing

(Y3v)

R Square = 0.818

Fuji Test = 1.493

D-W Test = 1.500

HX2v:r 2X2v.i = 0.333 ALPHA CRONBACH = 0.836


R Square = 0.834

Fuji Test = 1.675

D-W Test = 1.500

Dimensi

Harga Tiket

(X2v)

R Square = 0.833

Fuji Test = 1.665

D-W Test = 1.500

R Square = 0.847

Fuji Test = 1.838

D-W Test = 1.527

HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS

Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) TRANSJAKARTA 2017

Coeff. Reg 2 = 0.391

Coeff. Reg 2 = 256339.514b (Excluded Variable)



H1: r

2 X1>0

r 2(Y1,Y3v) = 0.612

r 2(Y3v ,Y2) = 0.612

r 2(Yi ) = 0.656

Second Path Analysis Method Keunggulan Bersaing (….Fungsi estapet): Y3v = 0.098 Y1 + 0.819 Y2

Y3 = 0.062 Y1 + 256339.514b Y2 + 0.840 Y3v




Unstandardized Coefficients: Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula) Y1 = 56.982 + 0.237 X1 - 0.238 X2 + E1

Y2 = 19.986 + 1.528 Y1 Calc Y2 = 126.383 + 347718.212d X1 + 1.429 X2 - 0.747 Y1 Calc

Y2 = 126.383 - 0.747Y1Calc + 347716.684b X1 + 1.429 X2 First Path Analysis Method Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula):

Y1 = 1.261 X1 - 0.363 X2

Y2 = 347718.212d X1 + 1.134 X2 - 0.354 Y1 Calc

Unstandardized Coefficients: Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet)

Y3v = 62.057 + 0.086 Y1 + 0.391 Y2

Y3 = 3.986 + 1.306 Y3v Calc Y3 = 7.645 + 0.072 Y1 + 256339.514b Y2 + 1.221 Y3v

Y3 = 83.448 - 284667.253b Y3v Calc + 0.176 Y1 + 0.478 Y2

r 2(Y3v) = 0.741

Coeff. Reg 3 = 1.221 C

oeff.R

eg c

3 = - 0

.74

7

Coeff. Reg a2 = - 0.238 Coeff. Reg c2 = 1.429

81


Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula)

Y1 = a0 + a1 X1 + a2X2 + E1

Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + E2

Y2 Calc = c0 + c1 X1 + c2X2 + c3Y1 + E3

Y2 Calc = d0 + d1 X1 + d2X2 + d3Y1 + E4

Y1 = 56.982 + 0.237 X1 - 0.238 X2 + E1

Y2 = 19.986 + 1.528 Y1 Calc

Y2 = 126.383 + 347718.212d X1 + 1.429 X2 - 0.747 Y1 Calc

Y2 = 126.383 - 0.747Y1Calc + 347716.684b X1 + 1.429 X2

Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet)

Y3v = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 1

Y3 = 0 + 1 Y3v Calc + 2

Y3 Calc = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 3Y3v + 3

Y3 Calc = 0 + 1 Y3v + 2Y1 + 3Y2 + 4

Y3v = 62.057 + 0.086 Y1 + 0.391 Y2

Y3 = 3.986 + 1.306 Y3v Calc

Y3 = 7.645 + 0.072 Y1 + 256339.514b Y2 + 1.221 Y3v

Y3 = 83.448 - 284667.253b Y3v Calc + 0.176 Y1 + 0.478 Y2

Model Regresi II:


+ 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

X2v = i0 + i1 X2v.1 + i2 X2v.2 + i3 X2v.3 + e9


Y3 = k0 + k1Y3.1 + k2 Y3.2 + k3 Y3.3 + k4 Y3.4 + e11

Y3v = l0 + l1Y3v..1 + l2 Y3v.2 + l3 Y3v..3 + e12

X1 = 73.000 + 123.86 X1.1 - 10.108 X1.2 + 140.958 X1.3 - 1.258 X1.4 + 45.033 X1.5 + 65.742 X1.6 -136.634 X1.7

+ 29.769 X1.8 - 4.875 X1.9 - 66.405 X1.10 - 120.197 X1.11 - 19.452 X1.12 - 40.379 X1.13 + e5

X2 = 93.000 - 5.018 X2.1 - 5.042 X2.2 + 7.507 X2.3 + 5.310 X2.4 + e6

Y1 = 95.917 + 19.408 Y1.1 - 18.162 Y1.2 + 2.788Y1.3 + e7

Y2 = 140.500 + 4.138 Y2.1 + 14.178 Y2.2 - 42.706 Y2.3 - 5.971Y2.4 + 32.669Y2.5 + e8

82

X2v = 67.000 - 5.602 X2v.1 - 1.469 X2v.2 + 9.299 X2v.3 + e9

X1v = 199.000 + 161.141 X1v.1 + 477.127 X1v.2 - 1018.729 X1v.3 + 608.829 X1v.4 - 224.042 X1v.5 + e10

Y3 = 93.000 - 12.047 Y3.1 + 7.927Y3.2 - 13.791 Y3.3 + 21.127Y3.4 + e11

Y3v = 67.000 - 5.062 Y3v.1 - 0.674 Y3v.2 + 7.961 Y3v.3 + e12

Model Regresi III:


sebagai berikut:


1. X1.1. Peralatan Armada Bus TransJakarta X1 = 194.673 + 10.627 X1.1 ; FK X1.1 = 0.662 Valid

2. X1.2. Perlengkapan Armada Bus TransJakarta X1 = 193.338 + 10.607 X1.2 .2FK X1.2 = 0.585 Drop

3. X1.3. Kenyamanan Ruangan X1 = 222.014 + 9.804 X1.3 ; FK X1.3 = 0.612 Valid

4. X1.4. Penampilan Petugas X1 = 241.326 + 10.287 X1.4 ; FK X1.4 = 0.404 Drop

5. X1.5. Kejujuran Dalam Memberikan Keterangan X1 = 201.341 + 10.209 X1.5 ; FK X1.5 = 0.650 Valid

6. X1.6. Keramahan X1 = 178.310 + 10.7654 X1.6 ; FK X1.6 = 0.573 Drop

7. X1.7. Kecepatan Pelayanan X1 = 205.052 + 10.023 X1.7 ; FK X1.7 = 0.682 Valid

8. X1.8. Kemampuan Menanggapi Keluhan X1 = 206.296 + 10.548 X1.8 ; FK X1.8 = 0.689 Valid

9. X1.9. Kemudahan Prosedur X1 = 185.694 + 10.743 X1.9 ; FK X1.9 = 0.634 Valid

10. X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = 201.466 + 11.119 X1.11 ; FK X1.10 = 0.435 Drop

11. X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = 201.466 + 11.119 X1.11 ; FK X1.11 = 0.546 Drop

12. X1.12. Pemahaman Kebutuhan Konsumen X1 = 216.076 + 10.198 X1.12 ; FK X1.12 = 0.684 Valid

13. X1.13. Perhatian Kepada Konsumen X1 = 189.092 + 10.983 X1.13 ; FK X1.13 = 0.589 Drop

2. Variabel Harga Tiket(X2) No. Indikator dari Variabel Harga Tiket: Bentuk Fungsi: FK X2.i > 0.6 (Valid), FK X2.i < 0.6 (Drop)

1. X2.1. Keterjangkauan Harga Tiket X2 = 71.765 + 2.947 X2.1 ; FK X2.1 = 0.415 Drop

2. X2.2. Kesesuaian Tarif Dengan Manfaat X2 = 74.461 + 3.160 X2.2 ; FK X2.2 = 0.440 Drop

3. X2.3. Kesesuaian Tarif Dengan Fasilitas X2 = 75.717 + 3.060 X2.3 ; FK X2.3 = 0.492 Drop

4. X2.4. Kesesuaian Tarif Dengan Jarak Yang Ditempuh X2 = 75.000 + 3.015 X2.4 ; FK X2.4 = 0.483 Drop


1. Y1.1. Kepuasan akan produk yang ditawarkan Y1 = 76.704 + 2.438 Y1.1 ; FK Y1.1 = 0.175 Drop 2. Y1.2. Sesuai dengan yang diharapkan Y1 = 77.703 + 2.255 Y1.2 ; FK Y1.2 = 0.124 Drop 3. Y1.3. Merekomendaikan citra positif kepada orang lain Y1 = 53.015 + 3.321 Y1.3 ; FK Y1.3 = 0.460 Drop


1. Y2.1. Armada Bus TransJakarta Yang Bagus Y2 = 88.1484 + 3.996 Y2.1 ; FK Y2.1 = 0.216 Drop 2. Y2.2. Kenikmatan Merasakan Layanan Y2 = 106.048 + 3.871Y2.2 ; FK Y2.2 = 0.445 Drop 3. Y2.3. Kesetiaan Terhadap Merek (Tidak Melirik Merek Lain) Y2 = 95.030 + 3.983 Y2.3 ; FK Y2.3 = 0.373 Drop 4. Y2.4. Pengalaman Masa Lalu Y2 = 102.950 + 3.684Y2.4 ; FK Y2.4 = 0.435 Drop 5. Y2.5. Pengalaman Teman-teman Y2 = 99.122 + 3.747Y2.5 ; FK Y2.5 = 0.379 Drop

5. Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v) No. Dimensi Rata-rata Harga Tiket: Bentuk Fungsi: FK X2v.i > 0.6 (Valid), FK X2v.i < 0.6 (Drop)

1. X2v.1. Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan X2v = 51.563 + 2.266 X2v.1 ; FK X2v.1 = 0.472 Drop 2. X2v.2. Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima X2v = 54.729 + 2.374 X2v.2 ; FK X2v.2 = 0.501 Drop 3. X2v.3. Kesesuaian Harga dengan fasilitas X2v = 54.343 + 2.311 X2v.3 ; FK X2v.3 = 0.533 Drop

83

6. Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v) No. Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1v.i > 0.6 (Valid), FK X1v.i < 0.6 (Drop)

1. X1v.1. Bukti fisik (tangible) X1v = 76.029 + 4.120 X1v.1 ; FK X1v.1 = 0.631 Valid 2. X1v.2. Keandalan (reliability) X1v = 75.371 + 3.977 X1v.2 ; FK X1v.2 = 0.636 Valid 3. X1v.3. Daya tanggap (responsiveness) X1v = 75.449 + 4.093 X1v.3 ; FK X1v.3 = 0.653 Valid 4. X1v.4. Jaminan (assurance) X1v = 78.673 + 4.137 X1v.4 ; FK X1v.4 = 0.646 Valid 5. X1v.5. Perhatian (empathy) X1v = 76.809 + 4.100 X1v.5 ; FK X1v.5 = 0.638 Valid

7. Variabel Keunggulan Bersaing (Y3) No. Indikator dari Keunggulan Bersaing: Bentuk Fungsi: FK Y3.i > 0.6 (Valid), FK Y3.i < 0.6 (Drop)

1. Y3.1. Kemampuan Bersaing Y3 = 71.515 + 2.953 Y3.1 ; FK Y3.1 = 0.415 Drop 2. Y3.2. Dikenal Luas Y3 = 74.332 + 3.163 Y3.2 ; FK Y3.2 = 0.440 Drop 3. Y3.3. Peningkatan Sumber Dana Y3 = 75.539 + 3.065 Y3.3 ; FK Y3.3 = 0.492 Drop 4. Y3.4. Keunggulan Tekhnologi Y3 = 75.423 + 3.005 Y3.4 ; FK Y3.4 = 0.484 Drop


1. Y3v.1. Memperluas Trayek Bus TransJakarta Y3v = 51.313 + 2.272Y3v.1 ; FK Y3v.1 = 0.472 Drop 2. Y3v.2. Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa TJ Y3v = 54.575 + 2.378Y3v.2 ; FK Y3v.2 = 0.501 Drop

3. Y3v.3. Senantiasa Meningkatkan Promosi TransJakarta Y3v = 54.579 + 2.305Y3v.3 ; FK Y3v.3 = 0.536 Drop

Metode Path Analysis Standardized Coefficients: Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula):

Y1 = 1.261 X1 - 0.363 X2

Y2 = 347718.212d X1 + 1.134 X2 - 0.354 Y1 Calc

atau

Y1 = 1.261 X1 - 0.363 X2

Y2 = - 0.354 Y1Calc + 347716.684b X1 + 1.134 X2

dimana:




X2 = Harga Tiket




Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi estapet)

Y3v = 0.098 Y1 + 0.819 Y2

Y3 = 0.062 Y1 + 256339.514b Y2 + 0.840 Y3v

atau

Y3v = 0.098 Y1 + 0.819 Y2

Y3 = - 284667.253b Y3v Calc + 0.152 Y1 + 0.756 Y2

84

dimana:







3 = Koefisien regresi intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing

Keterangan:

b) Excluded Variables: Beta In X1 = Kualitas Pelayanan (Observed) = 347718.212d

Beta In Y2 = Y2u = Loyalitas Konsumen (Observed) = 256339.514b

85

4.2 Hasil Perhitungan, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)

Bahwa 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 asumsi yang sama bahwa Data dengan skala pengukuran Netral, diasumsi

bernilai Nol, sehingga Data Observasi ke 6 merupakan Nilai Total data ”hasil survey” tersebut.

Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) juga digunakan untuk tujuan yang sama

dengan Data Dengan Kategori (Jumlah ke I), yaitu untuk menganalisis semua indikator dari:

Variabel Kualitas Pelayanan (X1), Variabel Harga Tiket (X2), Variabel Kepuasan Konsumen

(Y1), Variabel Loyalitas Konsumen (Y2), Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v) dan Variabel

Keunggulan Bersaing (Y3). Sedangkan Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v), dan

Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) yang murni merupakan “Data Olahan” dari

semua indikator berbagai variabel tersebut dipergunakan dalam berbagai Uji Statistik maupun

peralatan analisa berbagai bentuk Model Empiris sesuai kebutuhan penelitian.

Penggunaan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows terhadap Data

Dengan Kategori (Jumlah ke II) diharapkan tidak terjadinya Excluded Variable dari seluruh

Indikator maupun Dimensi Rata-rata per butirnya atau dari seluruh Independen Variabel yang

terdapat didalam model hasil estimasi, tidak memiliki ”Zero-order Partial Correlation” dan

juga tidak mengalami ”Zero-order (Tolerance, VIF and Minimum Tolerance) Collinearity

Statistics”. Artinya, “tidak adanya/tidak terjadinya gejala multikolinearitas” didalam model

hasil estimasi, sehingga secara otomatis dapat menjadikan model hasil estimasi ini sebagai

goodness of fit regression models. Proses perhitungan dalam penelitian ini menggunakan

(Data lampiran 9 s/d 23), hingga mendapatkan Hasil Perhitungan Empiris yang dirangkum

kedalam Gambar 4.2 (meliputi semua penjabarannya) sebagai berikut:

86

24.87 X1.1

-6.32 X1.2

28.18 X1.3

-0.18 X1.4 2.21 X1.5

33.98 X1.6

-36.14 X1.7 34.30 X1.8

7.69 X1.9 2.75 X1.10

-24.11 X1.11 -10.21 X1.12 -47.43 X1.13

Gambar 4.2: Model Konseptual dan Hubungan Fungsional Antar Inter Variable Path Analysis Method,

HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS [Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)].

3.85 X1v.1 86.11 X1v.2 -137.2 X1v.3 88.23 X1v.4 -36.85 X1v.5

-0.96 Y3.1

-0.87 Y3.2

3.11 Y3.3

2.31 Y3.4

-1.02 Y3v.1

0.44 Y3v.2 3.32 Y3v.3

21.62 Y1.1

-20.05 Y1.2

2.34 Y1.3

-0.37 Y2.1 4.13 Y2.2

-0.75 Y2.3 -0.39 Y2.4 1.83 Y2.5

-34.44 X2.1

44.99 X2.2

-84.19 X2.3

79.05 X2.4

-1.20 X2v.1

0.18 X2v.2 3.77 X2v.3

HX1: r 2 X1.i = 0.812 ALPHA CRONBACH = 0986

Harga

Tiket

(X2)

Kualitas

Pelayanan

(X1)

Kepuasan Konsumen

(Y1)

Loyalitas

Konsumen

(Y2)



r 2(Y1) = 0.883

R Square = 0.939

Fuji Test = 10.223

D-W Test = 2.500

R Square = 0.962

Fuji Test = 6.410

D-W Test = 2.571

R Square = 0.910

Fuji Test = 6.701

D-W Test = 2.500

HX2:r 2X2.i = 0.847 ALPHA CRONBACH = 0.939

Keunggulan

Bersaing

(Y3) HY3:r 2Y3.i = 0.847 ALPHA CRONBACH = 0.939

HX1v: r 2 X1v.i = 0.897 ALPHA CRONBACH = 0.961

R Square = 0.959

Fuji Test = 15.586

D-W Test = 2.611

Dimensi

Kualitas Pelayanan

(X1v)


HY3v:r 2Y3v.i = 0.862 ALPHA CRONBACH = 0.912

Dimensi

Keunggulan Bersaing

(Y3v)

R Square = 0.939

Fuji Test = 10.232

D-W Test = 2.500

HX2v:r 2X2v.i = 0.862 ALPHA CRONBACH = 0.912


R Square = 0.945

Fuji Test = 11.413

D-W Test = 2.500

Dimensi Harga Tiket

(X2v)

R Square = 0.945

Fuji Test = 11.398

D-W Test = 2.500

R Square = 0.929

Fuji Test = 8.660

D-W Test = 1.816

HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS

Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) TRANSJAKARTA 2017

r 2(Y3v) = 0.941






H1: r

2 X1>0

Second Path Analysis Method Keunggulan Bersaing (….fungsi Estapet):

Y3v = 0.525 Y1 + 0.446 Y2 Y3 Calc = 0.513 Y1 + 0.140 Y2 + 0.356 Y3v




Unstandardized Coefficients: Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..fungsi Semula) Y1 = 26.581 + 0.224 X1 + 0.072 X2 Y2 = 24.445 + 1.457 Y1 Calc

Y2 Calc = 12.693 + 0.170 X1 + 0.404 X2 + 0.632 Y1

Y2Calc = 12.693 + 0.632 Y1 + 0.170 X1 + 0.404 X2 First Path Analysis Method Loyalitas Konsumen (…..fungsi Semula):

Y1 = 0.884 X1 + 0.084 X2

Y2 Calc = 0.381 X1 + 0.266 X2 + 0.359 Y1

Unstandardized Coefficients: Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….fungsi Estapet) Y3v = 28.095 + 0.597 Y1 + 0.309 Y2 Y3 = 19.159 + 1.163 Y3v Calc

Y3 Calc = 9.465 + 0.821 Y1 + 0.137 Y2 + 0.501 Y3v

Y3Calc = 9.465 + 0.501 Y3v + 0.821 Y1 + 0.137 Y2

r 2(Y1 ,Y3v) = 0.985

r 2(Y3v ,Y2) = 0.985



Coeff. Reg c1 = 0.170

Coeff. Reg c2 = 0.404

Coeff R

eg c

3 =

0.6

32

r 2(Xi ) = 0.893

r 2(Y1) = 0.874

r 2(Y1 ,X1) = 0.984

r 2(X2 ,Y1) = 0.984

87


Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula)

Y1 = a0 + a1 X1 + a2X2 + E1

Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + E2

Y2 Calc = c0 + c1 X1 + c2X2 + c3Y1 + E3

Y2 Calc = d0 + d1 X1 + d2X2 + d3Y1 + E4

Y1 = 26.581 + 0.224 X1 + 0.072 X2

Y2 = 24.445 + 1.457 Y1 Calc

Y2 Calc = 12.693 + 0.170 X1 + 0.404 X2 + 0.632 Y1

Y2Calc = 12.693 + 0.632 Y1 + 0.170 X1 + 0.404 X2


Y3v = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 1

Y3 = 0 + 1 Y3v Calc + 2

Y3 Calc = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 3Y3v + 3

Y3 Calc = 0 + 1 Y3v + 2Y1 + 3Y2 + 4

Y3v = 28.095 + 0.597 Y1 + 0.309Y2

Y3 = 19.159 + 1.163 Y3v Calc

Y3 Calc = 9.465 + 0.821 Y1 + 0.137 Y2 + 0.501 Y3v

Y3Calc = 9.465 + 0.501 Y3v + 0.821 Y1 + 0.137 Y2

Model Regresi II:


+ 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

X2v = i0 + i1 X2v.1 + i2 X2v.2 + i3 X2v.3 + e9


Y3 = k0 + k1Y3.1 + k2 Y3.2 + k3 Y3.3 + k4 Y3.4 + e11

Y3v = l0 + l1Y3v..1 + l2 Y3v.2 + l3 Y3v..3 + e12

X1 = 182.500 + 24.865 X1.1 - 6.317 X 1.2 + 28.180 X1.3 - 0.182 X1.4 + 2.205 X1.5 + 33.984 X1.6 - 36.140 X1.7

+ 34.299 X1.8 + 7.692 X1.9 + 2.749 X1.10 - 24.110 X1.11 - 10.214 X1.12 - 47.431 X1.13 + e5

X2 = 62.000 - 34.442 X2.1 + 44.989 X2.2 - 84.195 X2.3 + 79.053 X2.4 + e6

Y1 = 71.524 + 21.625 Y1.1 - 20.053Y1.2 + 2.336Y1.3 + e7

Y2 = 93.667 - 0.374Y2.1 + 4.126 Y2.2 - 0.747 Y2.3 - 0.391 Y2.4 + 1.833 Y2.5 + e8

88

X2v = 44.667 - 1.201 X2v.1 + 0.177 X2v.2 + 3.766 X2v.3 + e9

X1v = 71.071 + 3.847 X1v.1 + 86.110 X1v.2 - 137.192 X1v.3 + 88.230 X1v.4 - 36.846 X1v.5 + e10

Y3 = 62.000 - 0.958 Y3.1 - 0.867 Y3.2 + 3.106 Y3.3 + 2.307 Y3.4 + e11

Y3v = 44.667 - 1.021Y3v.1 + 0.442 Y3v.2 + 3.320 Y3v.3 + e12

Model Regresi III:


sebagai berikut:


1) X1.1. Peralatan Armada Bus TransJakarta X1 = 160.611 + 11.795 X1.1 ; FK X1.1 = 0.902 Valid

2) X1.2. Perlengkapan Armada Bus TransJakarta X1 = 158.911 + 11.762 X1.2 2 FK X1.2 = 0.881 Valid

3) X1.3. Kenyamanan Ruangan X1 = 177.564 + 11.375 X1.3 ; FK X1.3 = 0.877 Valid

4) X1.4. Penampilan Petugas X1 = 186.709 + 12.389 X1.4 ; FK X1.4 = 0.808 Valid

5) X1.5. Kejujuran Dalam Memberikan Keterangan X1 = 164.528 + 11.454 X1.5 ; FK X1.5 = 0.896 Valid 6) X1.6. Keramahan X1 = 150.500 + 11.657 X1.6 ; FK X1.6 = 0.881 Valid

7) X1.7. Kecepatan Pelayanan X1 = 167.309 + 11.304 X1.7 ; FK X1.7 = 0.904 Valid

8) X1.8. Kemampuan Menanggapi Keluhan X1 = 168.199 + 11.919 X1.8 ; FK X1.8 = 0.905 Valid 9) X1.9. Kemudahan Prosedur X1 = 155.094 + 11.761 X1.9 ; FK X1.9 = 0.897 Valid

10) X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = 213.427 + 11.121 X1.10 ; FK X1.10 = 0.794 Valid

11) X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = 163.179 + 12.500 X1.11 ; FK X1.11 = 0.867 Valid 12) X1.12. Pemahaman Kebutuhan Konsumen X1 = 174.668 + 11.702 X1.12 ; FK X1.12 = 0.900 Valid

13) X1.13. Perhatian Kepada Konsumen X1 = 156.533 + 12.095 X1.13 ; FK X1.13 = 0.883 Valid

2. Variabel Harga Tiket(X2) No. Indikator dari Variabel Harga Tiket: Bentuk Fungsi: FK X2.i > 0.6 (Valid), FK X2.i < 0.6 (Drop) 1) X2.1. Keterjangkauan Harga Tiket X2 = 57.808 + 3.400 X2.1 ; FK X2.1 = 0.822 Valid

2) X2.2. Kesesuaian Tarif Dengan Manfaat X2 = 59.589 + 3.700 X2.2 ; FK X2.2 = 0.826 Valid

3) X2.3. Kesesuaian Tarif Dengan Fasilitas X2 = 60.715 + 3.604 X2.3 ; FK X2.3 = 0.839 Valid 4) X2.4. Kesesuaian Tarif Dengan Jarak Yang Ditempuh X2 = 60.189 + 3.538 X2.4 ; FK X2.4 = 0.838 Valid


1) Y1.1. Kepuasan akan produk yang ditawarkan Y1 = 75.801 + 2.490 Y1.1 ; FK Y1.1 = 0.576 Drop 2) Y1.2. Sesuai dengan yang diharapkan Y1 = 76.363 + 2.326 Y1.2 ; FK Y1.2 = 0.544 Drop

3) Y1.3. Merekomendaikan citra positif kepada orang lain Y1 = 64.735 + 2.750 Y1.3 ; FK Y1.3 = 0.704 Valid


1) Y2.1. Armada Bus TransJakarta Yang Bagus Y2 = 78.959 + 4.330 Y2.1 ; FK Y2.1 = 0.690 Valid

2) Y2.2. Kenikmatan Merasakan Layanan Y2 = 93.331 + 4.506 Y2.2 ; FK Y2.2 = 0.767 Valid

3) Y2.3. Kesetiaan Terhadap Merek (Tidak Melirik Merek Lain) Y2 = 84.256 + 4.433 Y2.3 ; FK Y2.3 = 0.753 Valid

4) Y2.4. Pengalaman Masa Lalu Y2 = 90.660 + 4.234 Y2.4 ; FK Y2.4 = 0.768 Valid 5) Y2.5. Pengalaman Teman-teman Y2 = 87.237 + 4.244 Y2. ; FK Y2.5 = 0.751 Valid

5. Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v) No. Dimensi Rata-rata Harga Tiket: Bentuk Fungsi: FK X2v.i > 0.6 (Valid), FK X2v.i < 0.6 (Drop)

1) X2v.1. Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan X2v = 41.585 + 2.589 X2v.1 ; FK X2v.1 = 0.843 Valid 2) X2v.2. Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima X2v = 43.622 + 2.777 X2v.2 ; FK X2v.2 = 0.845 Valid

3) X2v.3. Kesesuaian Harga dengan fasilitas X2v = 43.511 + 2.693 X2v.3 ; FK X2v.3 = 0.855 Valid

89

6. Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v) No. Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1v.i > 0.6 (Valid), FK X1v.i < 0.6 (Drop) 1) X1v.1. Bukti fisik (tangible) X1v = 62.657 + 4.586 X1v.1 ; FK X1v.1 = 0.885 Valid

2) X1v.2. Keandalan (reliability) X1v = 62.288 + 4.414 X1v.2 ; FK X1v.2 = 0.887 Valid

3) X1v.3. Daya tanggap (responsiveness) X1v = 62.412 + 4.544 X1v.3 ; FK X1v.3 = 0.892 Valid 4) X1v.4. Jaminan (assurance) X1v = 64.363 + 4.653 X1v.4 ; FK X1v.4 = 0.887 Valid

5) X1v.5. Perhatian (empathy) X1v = 63.165 + 4.578 X1v.5 ; FK X1v.5 = 0.886 Valid

7. Variabel Keunggulan Bersaing (Y3) No. Indikator dari Keunggulan Bersaing: Bentuk Fungsi: FK Y3.i > 0.6 (Valid), FK Y3.i < 0.6 (Drop) 1) Y3.1. Kemampuan Bersaing Y3 = 57.696 + 3.402 Y3.1 ; FK Y3.1 = 0.834 Valid

2) Y3.2. Dikenal Luas Y3 = 59.529 + 3.701 Y3.2 ; FK Y3.2 = 0.837 Valid

3) Y3.3. Peningkatan Sumber Dana Y3 = 60.629 + 3.606 Y3.3 ; FK Y3.3 = 0.849 Valid 4) Y3.4. Keunggulan Tekhnologi Y3 = 60.513 + 3.533 Y3.4 ; FK Y3.4 = 0.847 Valid


1) Y3v.1. Memperluas Trayek Bus TransJakarta Y3v = 41.473 + 2.591 Y3v.1 ; FK Y3v.1 = 0.843 Valid

2) Y3v.2. Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa TJ Y3v = 43.548 + 2.778 Y3v.2 ; FK Y3v.2 = 0.845 Valid

3) Y3v.3. Senantiasa Meningkatkan Promosi Bus TransJakarta Y3v = 43.713 + 2.690 Y3v.3 ; FK Y3v.3 = 0.855 Valid

Metode Path Analysis Standardized Coefficients: Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula)

Y1 = 0.884 X1 + 0.084 X2

Y2 Calc = 0.381 X1 + 0.266 X2 + 0.359 Y1

atau

Y1 = 0.884 X1 + 0.084 X2

Y2Calc = 0.359 Y1 + 0.381 X1 + 0.266 X2

dimana:




X2 = Harga Tiket





Y3v = 0.525 Y1 + 0.446 Y2

Y3 Calc = 0.513 Y1 + 0.140 Y2 + 0.356 Y3v

atau

Y3v = 0.525 Y1 + 0.446 Y2

Y3Calc = 0.356 Y3v + 0.513 Y1 + 0.140 Y2

dimana:

90







3 = Koefisien regresi intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing.

4.3 Model Regresi IV: Multiple Regression, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)

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:

(Regression Output): X Coefficient(s): f (X1.i): Y2 = 20.239 - 0.761X1 + 1.394 X2 - 1.137 X3 + 4.062 X4 - 2.986 X5 + 0.116 X6

- 12.974X7 - 1.725 X8 - 0.252X9 + 2.388 X10 - 0.169 X11 + 13.385 X12

+ 0.250X13 - 0.352 X14 + 0.312X15 + 0.112X16 + 0.354 X17 - 0.405 X20

+ 0.341 X21 + 0.260 X22 + 0.120 X23 - 0.309X24 - 2.268 X25 + 0.204 X26

+ 2.042 X27 + 0.020 X28 + 0.272 X29 + 0.801 X30 + 49.713

Std Err of Coef.

S(ai): (4.485) ( 2.158) (4.074) (2.482) (3.635) (4.405) (0.051)

(11.886) (1.550) (0.244) (1.657) (0.166) (11.365)

( 2.701) (2.495) (0.496) (0.071) (0.065) (0.882)

( 1.242) (1.012) (0.059) (0.194) (1.758) (0.258)

(1.912) (0.071) (0.061) (0.023)

T-test (df = n-k )

t(ai): (4.513) (-0.353) ( 0.342) (-0.458) (1.118) (-0.678) (2.269)

(-1.091) (-1.113) (-1.030) (1.441) (-1.019) (1.178)

( 0.092) (-0.141) ( 0.628) (1.592) ( 5.469) (-0.459)

( 0.275) ( 0.257) ( 2.023) (-1.594) (-1.290) (0.792)

( 1.068) ( 0.283) ( 4.443) (35.576)

No. of Observations: 240

Degrees of Freedom: 211

Constant: 20.239

Std Err of Y Est SE = 49.713

R Squared r 2 = 0.983

Correlation Coeff r = 0.992

Adjusted R Squared r 2 = 0.981

F Change = Fuji Test F = 447.126

Durbin-Watson Test D-W = 1.632

91

dimana:

































e13 = Error Term

92

Tabel 4.1: 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 .992a .983 .981 49.71276 .983 447.126 28 211 .000 1.632

a. Predictors: (Constant), X30 = Y3 = X = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke I )], Y29 = Y3v

Calc = Y3 TS Regr = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta = (Two-Stage Regression as Estimated Variable) , X24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta, X17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable), X28 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN BERSAINGTransJakarta, X26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk Jasa TRANSJAKARTA, X14 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain, X6 = X1u

= Dimensi Total KUALITAS PELAYANAN TransJakarta, X9 = X2v.2 = Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima, X12 = X2v

= Dimensi Rata-rata HARGA TIKET TransJakarta, X22 = Y2v.3 = Selalu menjadi pilihan utama bagi pelanggan, X16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN TransJakarta, X4 = X1v.4 = Jaminan (assurance), X23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta, X25 = Y3v.1 = Memperluas TRAYEK (Koridor) Bus TRANSJAKARTA , X1 = X1v.1 = Bukti fisik (tangible), X8 = X2v.1 = Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan, X11 = X2u = Dimensi Total HARGA TIKET TransJakarta, X15 = Y1v.3 = Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakan, X20 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layanan, X3 = X1v.3 = Daya tanggap (responsiveness), X21 = Y2v.2 = Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan, X27 = Y3v.3 = Senantiasa Meningkatkan PROMOSI Bus TRANSJAKARTA , X10 = X2v.3 = Kesesuaian Harga dengan fasilitas, X13 = Y1v.1 = Pelayanan Sesuai dengan harapan pelanggan, X2 = X1v.2 = Keandalan (reliability), X5 = X1v.5 = Perhatian (empathy), X7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS PELAYANAN TransJakarta.

b. Dependent Variable: X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke II )].

Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows yang berasal dari data Lampiran 24 (meliputi Data Pendukung Lampiran 9 s/d 23).

Tabel 4.2: ANOVAa

Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

1

Regression 30940228.645 28 1105008.166 447.126 .000b

Residual 521456.742 211 2471.359

Total 31461685.387 239 a. Dependent Variable: X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori

JUMLAH ke II )].

b. Predictors: (Constant), X30 = Y3 = X = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke I )], Y29 = Y3v Calc = Y3 TS Regr = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta = (Two-Stage Regression as Estimated Variable) , X24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta, X17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable), X28 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN BERSAINGTransJakarta, X26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk Jasa TRANSJAKARTA, X14 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain, X6 = X1u = Dimensi Total KUALITAS PELAYANAN TransJakarta, X9 = X2v.2 = Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima, X12 = X2v = Dimensi Rata-rata HARGA TIKET TransJakarta, X22 = Y2v.3 = Selalu menjadi pilihan utama bagi pelanggan, X16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN TransJakarta, X4 = X1v.4 = Jaminan (assurance), X23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta, X25 = Y3v.1 = Memperluas TRAYEK (Koridor) Bus TRANSJAKARTA , X1 = X1v.1 = Bukti fisik (tangible), X8 = X2v.1 = Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan, X11

= X2u = Dimensi Total HARGA TIKET TransJakarta, X15 = Y1v.3 = Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakan, X20 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layanan, X3 = X1v.3 = Daya tanggap (responsiveness), X21 = Y2v.2 = Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan, X27 = Y3v.3 = Senantiasa Meningkatkan PROMOSI Bus TRANSJAKARTA , X10 = X2v.3 = Kesesuaian Harga dengan fasilitas, X13 = Y1v.1 = Pelayanan Sesuai dengan harapan pelanggan, X2 = X1v.2 = Keandalan (reliability), X5 = X1v.5 = Perhatian (empathy), X7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS PELAYANAN TransJakarta.

Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows

yang berasal dari data Lampiran 24 (meliputi Data Pendukung Lampiran 9 s/d 23).

93

Tabel 4.3: Coefficientsa

Model Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig. Collinearity Statistics

B Std.

Error

Beta Tolerance VIF

1

(Constant) 20.239 4.485 4.513 .000

X1 = X1v.1 = Bukti fisik (tangible) -.761 2.158 -.144 -.353 .725 .000 2133.252

X2 = X1v.2 = Keandalan (reliability) 1.394 4.074 .223 .342 .733 .000 5404.345

X3 = X1v.3 = Daya tanggap (responsiveness) -1.137 2.482 -.142 -.458 .647 .001 1223.680

X4 = X1v.4 = Jaminan (assurance) 4.062 3.635 .486 1.118 .265 .000 2408.847

X5 = X1v.5 = Perhatian (empathy) -2.986 4.405 -.371 -.678 .499 .000 3808.598

X6 = X1u = Dimensi Total KUALITAS

PELAYANAN TransJakarta

.116 .051 .110 2.269 .024 .034 29.660

X7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS


-12.974 11.886 -.810 -1.091 .276 .000 7006.770

X8 = X2v.1 = Kesesuaian Harga dengan

Kualitas Jasa yang diberikan

-1.725 1.550 -.210 -1.113 .267 .002 450.936

X9 = X2v.2 = Kesesuaian harga dengan


-.252 .244 -.033 -1.030 .304 .075 13.383


fasilitas

2.388 1.657 .282 1.441 .151 .002 486.118

X11 = X2u = Dimensi Total HARGA TIKET

TransJakarta

-.169 .166 -.049 -1.019 .309 .035 28.835

X12 = X2v = Dimensi Rata-rata HARGA

TIKET TransJakarta

13.385 11.365 .803 1.178 .240 .000 5921.360

X13 = Y1v.1 = Pelayanan Sesuai dengan

harapan pelanggan

.250 2.701 .027 .092 .926 .001 1097.056

X14 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk

merekomendasikan kepada orang lain

-.352 2.495 -.035 -.141 .888 .001 788.414

X15 = Y1v.3 = Puas atas kualitas pelayanan


.312 .496 .031 .628 .531 .031 31.786

X16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN

KONSUMEN TransJakarta

.112 .071 .033 1.592 .113 .188 5.324

X17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan

Konsumen (One-Stage Regression as

Estimated Variable)

.354 .065 .056 5.469 .000 .740 1.351

X20 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layanan -.405 .882 -.043 -.459 .647 .009 112.213

X21 = Y2v.2 = Tertanamnya secara positif


.341 1.242 .036 .275 .784 .005 222.108

X22 = Y2v.3 = Selalu menjadi pilihan utama

bagi pelanggan

.260 1.012 .029 .257 .797 .006 158.360

X23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS


.120 .059 .041 2.023 .044 .192 5.219

X24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS


-.309 .194 -.018 -1.594 .112 .641 1.561

X25 = Y3v.1 = Memperluas TRAYEK

(Koridor) Bus TRANSJAKARTA

-2.268 1.758 -.190 -1.290 .198 .004 276.649

X26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI

Produk Jasa TRANSJAKARTA

.204 .258 .021 .792 .429 .111 8.978

X27 = Y3v.3 = Senantiasa Meningkatkan

PROMOSI Bus TRANSJAKARTA

2.042 1.912 .163 1.068 .287 .003 295.099

X28 = Y3v = Dimensi Rata-rata

KEUNGGULAN BERSAINGTransJakarta

.020 .071 .004 .283 .778 .368 2.718

Y29 = Y3v Calc = Y3 TS Regr = KEUNGGULAN

BERSAING TransJakarta = (Two-Stage

Regression as Estimated Variable)

.272 .061 .044 4.443 .000 .817 1.224

X30 = Y3 = X = KEUNGGULAN

BERSAING TransJakarta [(Data Dengan

Kategori JUMLAH ke I )]

.801 .023 .898 35.576 .000 .123 8.109

a. Dependent Variable: X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data

Dengan Kategori JUMLAH ke II )]. Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows


94

Tabel 4.4: Residuals Statisticsa

Minimum Maximum Mean Std. Deviation N

Predicted Value 12.6751 2722.0408 309.2276 359.80137 240

Std. Predicted Value -.824 6.706 .000 1.000 240

Standard Error of Predicted Value 4.442 42.839 14.569 9.313 240

Adjusted Predicted Value 13.6907 3002.9602 309.9841 369.68498 240

Residual -200.64751 151.65120 .00000 46.71004 240

Std. Residual -4.036 3.051 .000 .940 240

Stud. Residual -4.245 3.885 -.003 1.072 240

Deleted Residual -393.96017 245.98872 -.75650 64.34839 240

Stud. Deleted Residual -4.428 4.023 -.004 1.092 240

Mahal. Distance .912 176.479 27.883 35.980 240

Cook's Distance .000 1.544 .018 .109 240

Centered Leverage Value .004 .738 .117 .151 240

a. Dependent Variable: X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori

JUMLAH ke II )].



4.4 Uji Kualitas Data

4.4.1 Uji Validitas

Uji validitas (uji kesahihan) adalah suatu alat yang digunakan untuk mengukur

sah/valid tidaknya suatu kuesioner. Uji validitas menunjukan suatu ukuran atau ketepatan

suatu instrumen atau indikator yang valid mempunyai validitas yang tinggi atau

mengalami kondisi VALID (sah, syah, absah, sahih) diukur berdasarkan nilai Faktor

Koreksi (FK) dari indikator mupun dimensi dari variabel penelitian > 0.6 (Valid).

Sebaliknya, instrumen yang kurang valid berarti memiliki validitas rendah atau mengalami

DROP (penurunan, keadaan menurun, atau kemerosotan) diukur berdasarkan nilai Faktor

Koreksi (FK) dari indikator mupun dimensi dari variabel penelitian < 0.6 (Drop).

Penggujian validitas tiap butir sampai sekarang merupakan teknik yang paling banyak

digunakan.

Hasil Perhitungan: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) yang dimuat dalam

(lampiran 9 s/d 23) terdapat sebanyak 40 Indikator dan Dimensi dari semua variabel

95

penelitian. Sebanyak 28/40 = 70.0 % indikator maupun Dimensi mengalami DROP

(penurunan, keadaan menurun, atau kemerosotan) dan hanya sebanyak 12/40 = 30.0 %

mengalami kondisi VALID (sah, syah, absah, sahih).

Hasil Perhitungan: Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) yang dimuat dalam

(Lampiran 9 s/d 23) yang terdiri sebanyak 40 Indikator dan Dimensi dari semua variabel

penelitian atau sebanyak 100 % mengalami kondisi VALID (sah, syah, absah, sahih).

Empat tabel pertama merupakan Metode Path Analysis Model Fungsional Loyalitas

Konsumen (…..fungsi Semula) terdiri sebanyak 25 indikator, menyatakan sebanyak

23/25 = 92.0 % mengalami VALID dan hanya 2/25 = 8.0 % yang mengalami DROP.

Sedangkan semua Indikator/Dimensi Metode Path Analysis (Model Fungsional

Keunggulan Bersaing (….fungsi estapet) mengalami kondisi VALID (sah, syah, absah,

sahih).

Hasil Perhitungan: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) atau Pada Lampiran 13

terdapat sebanyak 6 indikator dari 13 indikator kualitas pelayanan atau sebesar 46.15 %

mengalami DROP (penurunan, keadaan menurun, atau kemerosotan), dengan ”jumlah

Drop” dan ”Nilai Drop”sebesar (dapat diukur dalam %) masing-masing sebagai berikut:

X1.2. Perlengkapan Armada Bus TransJakarta X1 = 193.338 + 10.607 X1.2 .2FK X1.2 = 0.585 Drop

X1.4. Penampilan Petugas X1 = 241.326 + 10.287 X1.4 ; FK X1.4 = 0.404 Drop X1.6. Keramahan X1 = 178.310 + 10.7654 X1.6 ; FK X1.6 = 0.573 Drop

X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = 201.466 + 11.119 X1.11 ; FK X1.10 = 0.435 Drop

X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = 201.466 + 11.119 X1.11 ; FK X1.11 = 0.546 Drop

X1.13. Perhatian Kepada Konsumen X1 = 189.092 + 10.983 X1.13 ; FK X1.13 = 0.589 Drop

Nilai koefisien ALPHA CRONBACH Kualitas Pelayanan (X1) sebesar 0.973 menjadi

0.986 dengan Laju Kenaikan sebesar 1.36 % dan Nilai Butiran INDIKATOR rata-rata

Kualitas Pelayanan (X1) meningkat sebesar 2.41 Kali lipat.

96

Pada umumnya bahwa indikator kualitas pelayanan yang mengalami DROP

tersebut, dapat dilihat dari hasil perhitungan estimasi menggunakan program SPSS IBM

Statistik Versi 21 for Windows adalah karena terjadinya Excluded Variable per butir

indikator hasil estimasi (multiple regression) Model Regresi II yang memiliki ”Zero-

order Partial Correlation” dan yang mengalami ”Zero-order (Tolerance, VIF and

Minimum Tolerance) Collinearity Statistics”.

Secara umum ke 6 butir indikator kualitas pelayanan (X1) yang mengalami DROP

dengan ”tingkat Drop” sebagai berikut: (1) X1.2. Perlengkapan Armada Bus

TRANSJAKARTA =. FK X1.2 = 0.585, (2) X1.4. Penampilan Petugas = FK X1.4 = 0.404,

(3) X1.6. Keramahan = FK X1.6 = 0.573, (4) X1.10 (Kemampuan Berkomunikasi), nilai FK

X1.10 = 0.435 Drop, (5) X1.11. Informasi Yang Akurat = FK X1.11 = 0.546 dan (6) X1.13.

Perhatian Kepada Konsumen = FK X1.13 = 0.589.

Ke 6 butir indikator kualitas pelayanan (X1) yang mengalami DROP dengan

”tingkat Drop” tersebut dapat pula diartikan sebagai atau oleh karena: (1) Kurangnya

perhatian perusahaan sebagai penyedia jasa angkutan memperbaharui, memperbaiki

bahkan meningkatkan fasilitas berupa (X1.2) Perlengkapan Armada Bus

TRANSJAKARTA, (2) Kurang menarik atau kurang rapinya (X1.4) Penampilan Petugas,

(3) Rendahnya kemampuan karyawan memenuhi kebutuhan pelanggan (konsumen) dan

Melayani penumpang dengan baik dengan penuh (X1.6) Keramahan, (4)

Kekurangmampuan pelayanan yang harus diberkan karyawan memberikan (X1.11)

Informasi Yang Akurat, (5) Karyawan selalu saja kurang mampu memberikan X1.11

97

(Informasi Yang Akurat), dan (6) Masih rendahnya Pemahaman karyawan yang bersifat

personal secara tulus berupa (X1.13) Perhatian Kepada Konsumen.

Nilai koefisien ALPHA CRONBACH sebesar 0.973 merupakan kemungkinan

(probability) akan dapat/bisa diterapkan berbagai KEBIJAKAN PERBAIKAN terhadap

semua indikator (khususnya) yang mengalami kondisi DROP, akan dapat dirubah menjadi

kondisi VALID, apabila terpenuhi syarat nilai koefisien Alpha Cronbach > 0.6 (artinya:

bahwa variabel Kualitas pelayanan (X1) adalah Reliable atau dapat dipercaya/diandalkan)

dengan laju kenaikan rata-rata sebesar 1.36 % yang berubah hingga mencapai nilai sebesar

0.986. Artinya adalah sebesar 98.6 % kemungkinan (probability) dicapai keberhasilan

penerapan KEBIJAKAN PERBAIKAN terhadap semua indikator kualitas pelayanan yang

mengalami DROP tersebut mampu dirubah menjadi VALID yang didukung oleh kenaikan

berdasarkan ”penyesuaian faktor penentu per butir indikator kualitas pelayanan” atau

Nilai Butiran INDIKATOR rata-rata Kualitas Pelayanan (X1) bisa meningkat sebesar 2.41

Kali lipat.

Penggujian validitas tiap butir digunakan adalah analisis item, yaitu

mengkorelasikan skor setiap butir dengan skor total, yang merupakan jumlah tiap skor

butir yang berpengaruh (Ida Manulang, 2008: 43). Dalam hal ini teknik korelasi untuk

menentukan item ini juga sampai sekarang merupakan teknik yang paling banyak

digunakan. Kriteria pengambilan keputusan dikatakan valid adalah ditentukan dengan nilai

r hitung > nilai r tabel, dimana untuk menentukan r hitung dapat dilihat dari nilai

Corected Item Total Correlation, dengan hasil pengujian berdasarkan kriteria statistiknya.

98

Sebanyak 40 Indikator dan Dimensi dari semua variabel penelitian pada 3

(lampiran 21 s/d 23) terdapat sebanyak 100 % mengalami kondisi VALID (sah, syah,

absah, sahih). Terbukti dengan semua nilai hasil r hitung pada indikator variabel yang

ditunjukkan dengan nilai Corrected Item Total Correlation tersebut diperoleh melebihi

nilai r tabel yang diperoleh dari nilai analisis item, yaitu mengkorelasikan skor setiap butir

dengan skor total, yang merupakan jumlah tiap skor butir yang berpengaruh dengan

ketentuan df = n – k, sehingga dengan demikian masing-masing indikator pada masing-

masing variabel tersebut dapat dilakukan kepada langkah penghitungan selanjutnya.

4.4.2 Uji Reliabilitas

Uji realiabilitas adalah menguji apakah hasil kuisioner dapat dipercaya atau tidak.

Pengujian realiabilitas instrumen dapat dilakukan secara eksternal maupun internal.

Secara eksternal dapat dilakukan dengan test retest (stability), equivalent, dan gabungan

keduanya. Secara internal realiabilitas instrumen dapat diuji dengan menganalisis

konsistensi butir-butir yang ada pada instrumen dengan teknik tertentu.

Menurut Sugiyono (2005: 153) dalam Ida Manulang (2008: 44), “pengujian

realiabilitas dengan internal consistency dengan teknik belah dua (split half) yang

dianalisis dengan rumus Spearmen Brown. Untuk keperluan itu, maka butir-butir dibelah

menjadi dua kelompok ganjil dan kelompok genap. Selanjutnya skor data tiap kelompok

disusun sendiri. Pengujian instrumen dapat dilakukan dengan teknik belah dua Spearmen

Brown. Perhitungan realiabilitas pada penelitian ini menggunakan analisis yang

dikembangkan oleh Alpha Cronbach. Pada uji ini, realibel jika alpha hitung lebih besar

atau sama dari 0.60, sedangkan untuk < 0.60 dinyatakan instrumen tidak realibel.

99

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 4.5. 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.

Tabel 4.5

Uji Reliabilitas Indikator/Dimensi Rata-rata*)

No.

Variabel/Dimensi

ALPHA CRONBACH Laju Kenaikan

ALPHA CRONBACH

(%)

Nilai Butiran INDIKATOR rata-rata

(Kali lipat)

Keterangan Data Dengan Kategori

Jumlah ke I

Jumlah ke II

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.

Kualitas Pelayanan (X1) Harga Tiket (X2) Kepuasan Konsumen (Y1) Loyalitas Konsumen (Y2) Dimensi Harga Tiket (X2v) Dimensi K Pelayanan (X1v) Variabel K Bersaing (Y3) Dimensi K Bersaing (Y3v)

0.973 0.890 1.066 0.944 0.836 0.930 0.890 0.836

0.986 0.939 0.900 0.952 0.912 0.961 0.939 0.912

1.36 % 5.53 %

-15.58 % 0.90 % 9.06 % 3.41 % 5.52 % 9.01 %

2.41 2.53 4.06 2.90 2.44 2.22 2.61 2.44

Reliabel Reliabel

No Reliabel

Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel

Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program Lotus 1-2-3 (Transition) dari

Program Microsoft Office Excel 2003 (dari data Lampiran 13 s/d 20). Keterangan:

KORELASI BUTIR = R = Correlation Coefficient

DETERMINASI BUTIR = R Squared. = ( R2 )

DETERMINASI TERKOREKSI = Adjusted R Squared = (R2 )

Jumlah Observasi = N., Jumlah Variabel Estimasi = K

FAKTOR KOREKSI = 1- (1-( DETERMINASI BUTIR)2)*(N-1)/(N-K) ALPHA CRONBACH = [Jml Indikator/(Jml Indikator-1)]*[(VAR TOTAL - SIGMA VAR BUTIR)/VAR TOTAL]

Nilai Butiran INDIKATOR rata-rata = [Sigma LajuR2]/[Sigma Laju FAKTOR KOREKSI] Apabila ALPHA CRONBACH > 0.6 (Reliabel), ALPHA CRONBACH < 0.6 (Tidak Reliabel).

100

4.5 Uji Asumsi Klasik

4.5.1 Uji Normalitas

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


menggambarkan data sebenarnya akan mengikut garis normalnya (Ghozali, 2005). Dasar

pengambilan keputusan untuk uji normalitas adalah:

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.


grafik histogram tidak menunjukkan distribusi normal, maka model regresi tidak


101

Gambar 4.3: 4 Pasang Gambar Uji Asumsi Klasik

102

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 dapat dijelaskan sebagai berikut:

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

Zresid Normal P-P Plot:

Output1 PP Plot Reg III Loyalitas Konsumen TRANSJAKARTA 2018

Persamaan Regresi 3

103

Tabel 4.6 Pengaruh Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan



Coefficientsa Persamaan Regresi 3


Coefficients

Standardized

Coefficients


B Std.

Error

Beta Toleranc

e

VIF

(Constant) 12.693 33.527 .379 .741 X1 = Kualitas Pelayanan (Observed) .170 .226 .381 .752 .530 .012 81.679

X2 = Harga Tiket (Observed) .404 .710 .266 .569 .627 .014 69.677

Y1 = Kepuasan Konsumen (Observed) .632 .388 .359 1.626 .246 .064 15.508

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 = 0.381 X1 + 0.266 X2 + 0.359 Y1

Sumber: Diolah oleh penulis dari Data Lampiran 9 dan 14 s/d 15.


Dependent Variable: Loyalitas Konsumen Y2 Calc One-Stage Regression as Estimated

Variable (as Calculated) dengan Bentuk Regresi: Y2 Calc = d0 + d1Y1 + d2X1 + d3X2


Output1 PP Plot Reg IV Loyalitas Konsumen TRANSJAKARTA 2018

104

atau

Persamaan Regresi 4

Tabel 4.7 Pengaruh Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan

variabel harga tiket (X2) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)]



Coefficients

Standardized

Coefficients


B Std.

Error

Beta Tolerance VIF

(Constant) 12.693 33.527 .379 .741


X1 = Kualitas Pelayanan (Observed) .170 .226 .381 .752 .530 .012 81.679




dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 4:: Y2Calc = 0.359 Y1 + 0.381 X1 + 0.266 X2


Sedangkan 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 Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet) Y3Calc dan Y3Calc merupakan One-

Stage Regression as Estimated Variable (as Calculated): Y3 Calc = 0 + 1 Y1 + 2Y2

+ 3Y3v = 0 + 1 Y3v + 2Y1 + 3Y2 dan Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi

3 = Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 4.


Dependent Variable: Keunggulan Bersaing Y3 Calc One-Stage Regression as Estimated

Variable (as Calculated) dengan Bentuk Regresi: Y3 Calc = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 3Y3v


Output1 PP Plot Reg III Keunggulan Bersaing TRANSJAKARTA 2018

105

Persamaan Regresi 3

Tabel 4.8 Pengaruh Tidak Langsung variabel kepuasan konsumen (Y1) dan

variabel loyalitas konsumen (Y2) terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3)

[melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)]


Model Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients


B Std. Error

Beta Tolerance VIF

(Constant) 9.465 26.146 .362 .752

Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen (Observed) .821 .404 .513 2.032 .179 .046 21.548

Y2 = Y2u = Loyalitas Konsumen (Observed) .137 .240 .140 .569 .626 .049 20.463

Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Observed)

.501 .289 .356 1.732 .225 .070 14.223

a. Dependent Variable: Y3 Calc = Keunggulan Bersaing (Calculated)


dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 3: Y3 Calc = 0.513 Y1 + 0.140 Y2 + 0.356 Y3v

Sumber: Diolah oleh penulis dari data Lampiran 15-16 dan Lampiran 19-20.


Dependent Variable: Keunggulan Bersaing Y3 Calc One-Stage Regression as Estimated

Variable (as Calculated) dengan Bentuk Regresi: Y3 Calc = 0 + 1 Y3v + 2Y1 + 3Y2

106


Output1 PP Plot Reg IV Keunggulan Bersaing TRANSJAKARTA 2018

atau

Persamaan Regresi 4






Coefficients

Standardized

Coefficients


B Std.

Error

Beta Tolerance VIF

(Constant) 9.465 26.146 .362 .752


.501 .289 .356 1.732 .225 .070 14.223





dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 4: Y3Calc = 0.356 Y3v + 0.513 Y1 + 0.140 Y2


107

Gambar 4.4: Uji Normalitas

Pada gambar 4.4 memperlihatkan bahwa uji normalitas berdistribusi normal. Hal

ini dapat dilihat bahwa garis yang menggambarkan data sesungguhnya mengikuti garis

diagonal (lihat Gambar 4.3: 4 Pasang Gambar Uji Asumsi Klasik). Artinya bahwa sebaran

data dikatakan tersebar di sekeliling garis lurus (tidak terpencar jauh dari garis lurus),

sehingga persyaratan normalitas bisa dipenuhi. Dengan demikian pengujian pada variable

kualitas pelayanan, harga tiket, kepuasan konsumen terhadap loyalitas konsumen

berdistribusi normal dan bisa dilanjutkan pada pengujian selanjutnya.

Model Regresi I (Unstandardized Coefficients maupun

Standardized Coefficients) pada Model Fungsional Keunggulan Bersaing

(….Fungsi Estapet) bahwa Koefisien hasil estimasi terlihat hanya bertukar dengan nilai

108

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 Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen (Observed) dan variabel Y2 = Y2u =

Loyalitas Konsumen (Observed) terhadap variabel Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan

Bersaing (Observed) [melalui intervening variabel Dimensi Rata-rata Keunggulan

Bersaing (Y3v)] berdistribusi normal dan bisa dilanjutkan pada pengujian selanjutnya.

4.5.2 Multikolinearitas

Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi

ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (Ghozali, 2001:57). Jika terjadi korelasi,

antar variabel bebas maka dinamakan terdapat problem Multikolinieritas. Ada tidaknya

gejala multikolinearitas dapat dilakukan dengan memperhatikan nilai matriks korelasi yang

dihasilkan pada saat pengolahan data serta nilai VIF (Variance Inflation Factor) dan

Tolerance-nya. Nilai dari VIF antara 0 sampai dengan 10 menandakan tidak adanya

gejala multikolinearitas. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi tersebut tidak

terdapat problem multikolinieritas (Singgih Santoso, 2001).

Artinya, bahwa Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi

diantara variabel bebas. Default SPSS bagi angka tolerance adalah diatas 0.10, artinya

bahwa semua variabel yang akan dimasukkan dalam perhitungan model regresi harus

mempunyai Nilai tolerance di atas 0.10. Apabila ternyata lebih rendah dari 0.10 maka

109

dapat dikatakan terjadi gejala multikolinearitas. Sedangkan pada Variance Inflation

Factor (VIF), pada umumnya VIF ditentukan kurang dari 10. Artinya apabila variabel

tersebut lebih dari 10 maka mempunyai persoalan multikolinieritas (korelasi yang besar di

antara variabel bebas) dengan variabel bebas yang lainnya (Ghozali, 2001).

Tabel 4.10: Uji Multikolonieritas

Coefficientsa Model Unstandardized

Coefficients Standardized Coefficients


B Std. Error

Beta Tolerance VIF

X16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN

TransJakarta

X17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-

Stage Regression as Estimated Variable)

.112

.354

.071

.065

.033

.056

1.592

5.469

.113

.

000

.188

.740

5.324

1.351

X23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN

TransJakarta

.120

.059

.041

2.023

.044

.192

5.219



X26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk

Jasa TRANSJAKARTA

X28 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN

BERSAINGTransJakarta


BERSAING TransJakarta = (Two-Stage Regression as

Estimated Variable)

X30 = Y3 = X = KEUNGGULAN BERSAING

TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke I )]

-.309

.204

.020

.272

.801

.194

.

258

.

071

.

061

.

023

-.018

.021

.004

.044

.898

-1.594

.792

.283

4.443

35.576

.112

.429

.778

.000

.000

.641

.111

.368

.817

.123

1.561

8.978

2.718

1.224

8.109

a. Dependent Variable: X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta (Data Dengan Kategori

JUMLAH ke II)

b. Keterangan: Coefficen Hasil Estimasi, Pengolahan mengunakan program SPSS IBM Statistik versi.21. c. Independen Variabel yang mempunyai Nilai dari VIF antara 0 sampai dengan 10. Sumber: Cuplikan Tabel 4.3, yang diperhitungkan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi

21 for Windows secara mutlak dari data Lampiran 24 (atau termasuk rincian Lampiran 9 s/d 23).

Berdasarkan dari Tabel 4.10 diatas menunjukkan hampir keseluruhan variabel

independen atau sebanyak 22 dari 30 independen variabel hasil estimasi Model Regresi IV

memiliki nilai Variance Inflation Factor (VIF) > 10, artinya menandakan tidak adanya

gejala multikolinearitas. Sedangkan 8 independen variabel lainnya memiliki nilai

Variance Inflation Factor (VIF) < 10, atau memiliki nilai yang terlalu kecil (tidak

110

memenuhi nilai batas yang ditentukan) yang berarti terjadi dalam kondisi yang

bertentangan (atau bertolak belakang) dengan syarat Uji Multikolonieritas (artinya

terjadi problem multikolinearitas). Ke-8 independen variabel tersebut adalah:









Secara keseluruhan sebesar 22/30 = 73.33 % independen variabel hasil estimasi

Model Regresi IV menandakan tidak adanya gejala multikolinearitas, meski dipihak lain

secara keseluruhan independen variabel memiliki Nilai tolerance sangat kecil sekali

(artinya tidak memenuhi nilai batas persyaratan yang ditentukan: Nilai tolerance harus >

0.10) atau menandakan terjadinya problem multikolinearitas yang tidak diperkuat oleh

terjadinya Excluded Variable dari independen variabel (butir Indikator, Dimensi, Variabel

dan atau Variabel Hasil Subsitusi) dari model hasil estimasi bersangkutan. Independen

variabel ke 18 dan Independen variabel ke 19 tidak kelihatan dalam hasil estimasi (multiples

regression) 30 Independen variabel disebabkan karena memiliki nilai yang sangat kecil

sekali mendekati nilai nol sehingga peoses hasil estimasi tidak menulisnya/diabaikan saja.

Dengan tidak terjadinya Excluded Variable per butir indikator, Dimensi, dan atau

Variabel Hasil Subsitusi dari model hasil estimasi, tidak memiliki ”Zero-order Partial


Tolerance) Collinearity Statistics” hingga sebesar 73.33 % menandakan tidak adanya gejala

111

multikolinearitas yang secara otomatis atau secara telak/telah menjadikan hasil estimasi

sebagai goodness of fit regression models.

Faktor lainnya yang masih mendukung dari Model analisa Regresi Linier

Berganda (multiples regression) Keunggulan Bersaing untuk ke 30 Independent Variables

pada umumnya adalah significant secara statistik dengan Adjusted R Squared (r 2) =

0.981. Artinya bahwa sebesar 98.1 % dari varians Model Fungsional Klasik Loyalitas

Konsumen (sebagai fungsi Semula) maupun Model fungsional Keunggulan Bersaing

(sebagai fungsi estapet), dijelaskan oleh semua variabel independen serta variabel

intervening dalam persamaan regresi, sedangkan sisanya yang hanya sebesar 0.019 atau

sebesar 1.9 % lainnya dijelaskan oleh variabel-variabel lain yang tidak terdapat dalam

penelitian ini.

Dalam Matrix Hipotesis (Hipotesa Pembentukan Kurva Normal), dimana koefisien

regresi yang bernilai positif menunjukan pengaruh positif secara langsung. Sedangkan

koefisien regresi yang bernilai negatif menunjukan pengaruh positif secara tidak langsung

atau koefisien regresi yang bernilai positif jelas bermakna lebih kuat dan koefisien regresi

yang bernilai negatif untuk sementara diasumsi bermakna lemah, karena pertimbangan

lain untuk menyatakan sebuah atau beberapa independen variabel bermakna lemah harus

dilakukan melalui Uji Reliabilitas Indikator/Dimensi Rata-rata, apabila independen

variabel yang memiliki koefisien regresi negatif tersebut juga memiliki ”Laju Kenaikan

ALPHA CRONBACH (%) yang negatif” dengan terjadinya Excluded Variable per butir

indikator, Dimensi, dan atau Variabel Hasil Subsitusi dari model hasil estimasi, serta

memiliki ”Zero-order Partial Correlation” dan juga mengalami ”Zero-order (Tolerance,

112

VIF and Minimum Tolerance). Sebagai koefisien regresi yang bernilai negatif adalah

sebagai berikut:












Nilai koefisien regresi yang bernilai negatif ini ”harus menjadi pusat perhatian”

oleh produsen penyedia jasa transportasi TRANSJAKARTA dengan upaya yang bagaimana

agar penerapan KEBIJAKAN PERBAIKAN harus mampu merubah koefisien regresi yang

negatif dari independen variabel (per butir Indikator, Dimensi, Variabel dan atau Variabel

Hasil Subsitusi) ini untuk menjadi positif dikemudian hari.

Berdasarkan hasil perhitungan Tabel 4.5 Uji Reliabilitas Indikator/Dimensi

Rata-rata, maka ke-11 Independen variabel (butir Indikator, Dimensi, Variabel dan atau

Variabel Hasil Subsitusi) dari model hasil estimasi bersangkutan tidak dapat disimpulkan

sebagai Independen variabel yang bermakna lemah, meskipun memiliki koefisien regresi

yang bernilai negatif, akan tetapi tidak memiliki ”Laju Kenaikan ALPHA CRONBACH

(%) yang negatif”. Lebih tepatnya analisa ini diperkuat dengan tidak terjadinya Excluded

Variable per butir indikator, Dimensi, dan atau Variabel Hasil Subsitusi dari model hasil

estimasi, tidak memiliki ”Zero-order Partial Correlation” dan juga tidak mengalami

”Zero-order (Tolerance, VIF and Minimum Tolerance).

113

Independen variabel yang memiliki ”Laju Kenaikan ALPHA CRONBACH (%) yang

negatif” sepertinya terjadi pada X18 = Y1v = Dimensi Rata-rata KEPUASAN

KONSUMEN karena memiliki “Laju Kenaikan ALPHA CRONBACH” sebesar -15.58 %

(minus 15.58 %). Artinya Nilai ALPHA CRONBACH pada Data Dengan Kategori

(jumlah I) turun dari sebesar 1.066 menjadi sebesar 0.900 pada Data Dengan Kategori

(jumlah II) dengan Uji Reliabilitas yang masih Tidak Reliabel.

Namun demikian persyaratan sebagai Independen variabel yang bermakna lemah,

Juga belum lengkap antara lain dan terutama ”Tidak termasuk ke dalam kelompok 11”.

Selain daripada itu dalam Model analisa Regresi Linier Berganda (multiples regression)

Keunggulan Bersaing untuk ke 30 Independent Variables pada umumnya adalah

significant secara statistik dengan Adjusted R Squared (r 2) = 0.981 dengan tidak

terjadinya Excluded Variable per butir indikator, Dimensi, dan atau Variabel Hasil Subsitusi

dari model hasil estimasi, tidak memiliki ”Zero-order Partial Correlation” dan juga tidak

mengalami ”Zero-order (Tolerance, VIF and Minimum Tolerance).

4.5.3 Heteroskedastisitas


regresi, terjadi ketidaksamaan varians residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang

lain. Jika varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka

disebut Homoskedastisitas. Dan jika varians tersebut berbeda, maka tidak terjadi

Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas

(Santoso, 2001). Pengujian ada tidaknya gejala heteroskedastisitas memakai metode grafik

114

dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada scatterplot dari variabel terikat, dimana

jika tidak terdapat pola tertentu maka tidak terjadi heteroskedastisitas dan begitu pula

sebaliknya (Singgih Santoso, 2001).

1) Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik (point-point) yang ada membentuk suatu

pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit) maka

terjadi Heteroskedastisitas.

Gambar 4.5: Uji Heterokedastisitas

2) Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan dibawah angka

0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi Heteroskedastisitas. Untuk mengetahui hasil

pengujian heteroskedastisitas antara kualitas pelayanan dan kepuasan konsumen

terhadap loyalitas konsumen, berikut hasil pengujiannya: Berdasarkan pada gambar

4.5 menunjukkan bahwa pengaruh antara kualitas pelayanan dan kepuasan

konsumen terhadap loyalitas konsumen tidak terjadi problem heterokedastisitas,

hal itu dibuktikan dengan titik-titik menyebar secara acak atau tidak teratur serta

115

menyebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y dan tidak

membentuk pola tertentu, maka disimpulkan bahwa pada uji ini tidak terjadi.

3) Bayangkan saja bila pada Regression Output, dengan jumlah observasi sebanyak 240

responden atau seluruh responden yang digunakan baik sebagai independen atau

dependen variabel yang terlihat pada gambar 4.5 dimana Scatterplot, Dependent

Variable: Pada Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) ganda, Model

Fungsional Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi semula) dan Model Fungsional Keunggulan

Bersaing (sebagai fungsi estapet) masing-masing Y2 Calc dan Y3 Calc merupakan One-Stage

Regression as Estimated Variable (as Calculated), sebanyak 40 titik yang tersebar secara

acak atau tidak teratur di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y (dan bisa

dibuktikan) dengan menggunakan Hasil Estimasi Model Regresi Linier Berganda (multiples

regression) ke-30 variabel independen yang terkelompok sebagai Metode Path Analysis

(Standardized Coefficients) ganda, Model Fungsional Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi

semula) dan Model Fungsional Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet), dimana

Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) sebagai variabel yang mewakili Variabel Loyalitas

Konsumen (Y2) dan Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) sebagai

variabel/dimensi yang mewakili Variabel Keunggulan Bersaing (Y3) dari seluruh

responden yang digunakan dalam penelitian ini (Lihat ke 6 Gambar Uji Asumsi Klasik

diatas).

4) Dengan terjadi persoalan/problem yang bertolakan belakang atau tidak memenuhi

persyaratan ambang toleransi dan nilai VIF pada uji multikolinieritas dan ternyata

problem serupa tidak terjadi pada Uji Heterokedastisitas sehingga model regressi

menghendaki adanya hubungan tidak langsung dengan menjadikan Variabel

Kepuasan Konsumen (Y1) dan Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)

sebagai Intevening Variabel, terkutip: agar ditemui adanya hubungan Pengaruh

Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan variabel harga tiket (X2)


konsumen (Y1)] serta ditemui pula adanya hubunganPengaruh Tidak Langsung

variabel kepuasan konsumen (Y1) dan variabel loyalitas konsumen (Y2) terhadap

116


Keunggulan Bersaing (Y3v)], sehingga pengujian model regressi yang mengalami

problem multikolinieritas tersebut akan bisa dilanjutkan bahkan digunakan

sebagai goodness of fit regression models, tentunya tidak terlepas dari dukungan

beberapa Uji sebelumnya: Uji Klasik (yaitu: Uji Normalitas) dan Uji Kualitas Data

(yaitu: Uji Validitas dan Uji Reliabilitas), sehingga pada pengujian selanjutnya

dapat dilakukan Uji Regresi dengan Metode Path Analysis serta berbagai macam

uji Regression Analysis yang memenuhi persyaratan seperti dipilihnya Adjusted R

Square agar data tidak bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan

ke dalam model. Setiap tambahan satu variabel independen, maka R square pasti

meningkat.

4.6 Metode Path Analysis (Standardized Coefficients)

4.6.1 Hasil Perhitungan: Uji Regresi Dengan Metode Path Analysis

Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..fungsi Semula)

Y1 = 0.884 X1 + 0.084 X2 (Persamaan Regresi 1) Y2 Calc = 0.381 X1 + 0.266 X2 + 0.359 Y1 (Persamaan Regresi 3)

atau

Y1 = 0.884 X1 + 0.084 X2 (Persamaan Regresi 1) Y2Calc = 0.359 Y1 + 0.381 X1 + 0.266 X2 (Persamaan Regresi 4)

dimana:




X2 = Harga Tiket




4.6.1.1 Pengaruh langsung variabel Kualitas Pelayanan (X1) dan variabel Harga

Tiket (X2) terhadap variabel Loyalitas Konsumen (Y2)

Berdasarkan hasil pengujian antara variabel kualitas pelayanan (X1) dan variabel

harga tiket (X2) terhadap variabel kepuasan konsumen (Y1) sebagai variabel intervening

diperoleh hasil sebagai berikut:

Persamaan Regresi 1

117

Tabel 4.11

Pengaruh Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan

variabel harga tiket (X2) terhadap variabel kepuasan konsumen (Y1)



Coefficients

Standardized

Coefficients


B Std.

Error

Beta Tolerance VIF

(Constant) 26.581 47.405 .561 .614


X2 = Harga Tiket (Observed) .072 1.055 .084 .069 .950 .014 69.568

a. Dependent Variable: Y1 = Kepuasan Konsumen (Calculated)


dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 1: Y1 = 0.884 X1 + 0.084 X2


4.6.1.2 Pengaruh tidak langsung variabel Kualitas Pelayanan (X1) dan variabel Harga

Tiket (X2) terhadap variabel Loyalitas Konsumen (Y2) [melalui intervening

variabel kepuasan konsumen (Y1)]

Berikut akan dijelaskan keterikatan hubungan Pengaruh tidak langsung variabel

Kualitas Pelayanan (X1) dan variabel Harga Tiket (X2) terhadap variabel Loyalitas

Konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)] adalah:

Persamaan Regresi 3

Tabel 4.12

Pengaruh Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan





Coefficients

Standardized

Coefficients


B Std.

Error

Beta Toleranc

e

VIF

(Constant) 12.693 33.527 .379 .741 X1 = Kualitas Pelayanan (Observed) .170 .226 .381 .752 .530 .012 81.679





dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 3: Y2 Calc = 0.381 X1 + 0.266 X2 + 0.359 Y1


atau

Persamaan Regresi 4

118

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)]



Coefficients

Standardized

Coefficients


B Std.

Error

Beta Tolerance VIF

(Constant) 12.693 33.527 .379 .741






dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 4:: Y2Calc = 0.359 Y1 + 0.381 X1 + 0.266 X2


4.6.2 Hasil Perhitungan: Uji Regresi Metode Path Analysis


Y3v = 0.525 Y1 + 0.446 Y2 (Persamaan Regresi 1) Y3 Calc = 0.513 Y1 + 0.140 Y2 + 0.356 Y3v (Persamaan Regresi 3)

atau

Y3v = 0.525 Y1 + 0.446 Y2 (Persamaan Regresi 1) Y3Calc = 0.356 Y3v + 0.513 Y1 + 0.140 Y2 (Persamaan Regresi 4)

dimana:








Persamaan Regresi 1

Berdasarkan hasil pengujian antara antara variabel Kepuasan Konsumen (Y1) dan

variabel Loyalitas Konsumen (Y2) terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing

(Y3v) sebagai variabel intervening diperoleh hasil sebagai berikut:

119

Tabel 4.14

Pengaruh Langsung variabel Kepuasan Konsumen (Y1) dan variabel

Loyalitas Konsumen (Y2) terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)



Coefficients

Standardized

Coefficients


B Std.

Error

Beta Tolerance VIF

(Constant) 28.095 49.668 .566 .611

Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen (Observed) .597 .731 .525 .817 .474 .057 17.629


a. Dependent Variable: Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Calculated)


dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 1: Y3v = 0.525 Y1 + 0.446 Y2

Sumber: Diolah oleh penulis dari data Lampiran 15, 16 dan 20.

Berdasarkan data persamaan regresi tersebut di atas ditunjukkan dengan nilai

Standardized Coefficients, dengan pertimbangan bahwa penelitian ini bersifat data

kualitatif sehingga dapat dinyatakan dengan persamaan Regresi Linier Berganda berikut:

Y3v = 0.525 Y1 + 0.446 Y2

Dari persamaan regresi linier berganda tersebut di atas menunjukkan bahwa :

a) Nilai koefisien regresi variabel Kepuasan Konsumen (Y1 = Y1u) menunjukkan nilai

yang positif sebesar 0.525 dan signifikan pada = 0.474 mempunyai arti jika

Kepuasan Konsumen yang diberikan pihak jasa transportasi TRANSJAKARTA

ditingkatkan atau yang diterima oleh pengguna jasa transportasi TRANSJAKARTA

meningkat, maka Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) juga akan

meningkat.

b) Nilai koefisien regresi variabel Loyalitas Konsumen (Y2 = Y2u) menunjukkan nilai

yang positif sebesar 0.446 dan signifikan pada = 0.537 mempunyai arti jika

Loyalitas Konsumen pengguna jasa transportasi TRANSJAKARTA meningkat,

maka Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) juga akan meningkat.

120

c) Berdasarkan hasil nilai koefisien regresi tersebut, faktor yang paling berpengaruh

terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) adalah variabel Kepuasan

Konsumen (Y1), dan urutan berikutnya adalah variabel Loyalitas Konsumen (Y2).

Hal itu ditunjukkan dengan nilai koefisien regresinya yang lebih besar bila

dibandingkan antara kedua variabel independen tersebut atau yang memiliki taraf

Signifikansi yang paling kecil.

4.6.2.1 Uji Hipotesis 1: Pengaruh Langsung variabel Kepuasan Konsumen (Y1)

terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)

Berdasarkan hasil pengujian hipotesis menunjukkan bahwa variabel Kepuasan

Konsumen (Y1) berpengaruh terhadap terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan

Bersaing (Y3v) sebagai variabel intervening, terbukti dengan nilai t hitung sebesar 0.817

dengan nilai signifikansi pada nilai = 0.474 atau sama dengan = 0.948 (level of

significance for two-tailed test), sedangkan pada taraf signifikansi 0.05 dan degres of

freedom (df) sebesar 3, sehingga nilai t hitung = 0.817 < nilai t tabel = 2.353, artinya

tidak significant.

Penjelasan tersebut dapat diartikan bahwa pada pengujian tersebut Ho ditolak dan

Ha diterima, artinya bahwa pengujian tersebut mempunyai pengaruh yang signifikan

antara kualitas pelayanan terhadap kepuasan konsumen. Hasil pengujian tersebut dapat

diartikan bahwa, jika Kepuasan Konsumen yang diberikan pihak jasa transportasi

TRANSJAKARTA ditingkatkan atau yang diterima oleh pengguna jasa transportasi

TRANSJAKARTA meningkat, maka Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) juga

akan meningkat.

121

Hasil penelitian ini menyatakan bahwa bahwa faktor pendorong pertama dari

Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) adalah Kepuasan Konsumen (Y1) yang

merupakan tingkat Keunggulan meningkatnya Kepuasan Konsumen (Y1) yang diharapkan

produsen dan pengendalian atas tingkat keunggulan tersebut selanjutnya dapat digunakan

untuk memenuhi tingkat Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)

4.6.2.2 Uji Hipotesis 2: Pengaruh Langsung variabel Loyalitas Konsumen (Y2)

terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)

Berdasarkan hasil pengujian hipotesis menunjukkan bahwa variabel Loyalitas

Konsumen (Y2) berpengaruh terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)

sebagai variabel intervening, terbukti dengan nilai t hitung untuk variabel Loyalitas

Konsumen sebesar 0.694 yang signifikan pada = 0.537 atau sama dengan = 1.074

(level of significance for two-tailed test), sedangkan pada taraf signifikansi 0.05 dan degres

of freedom (df) sebesar 3, sehingga nilai t hitung = 0.694 < nilai t tabel = 2.353, artinya

tidak significant. Hasil pengujian tersebut mempunyai arti jika Loyalitas Konsumen

pengguna jasa transportasi TRANSJAKARTA meningkat, maka Dimensi Rata-rata

Keunggulan Bersaing (Y3v) juga akan meningkat

Hasil penelitian ini menyatakan bahwa bahwa faktor pendorong kedua dari

Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) adalah Loyalitas Konsumen (Y2) yang

merupakan tingkat Keunggulan meningkatnya Loyalitas Konsumen (Y2) yang juga

diharapkan produsen dan pengendalian atas tingkat Keunggulan tersebut selanjutnya dapat

digunakan untuk memenuhi tingkat Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)

122

4.6.2.3 Pengaruh Tidak Langsung variabel kepuasan konsumen (Y1) dan variabel

loyalitas konsumen (Y2) terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3)


Berikut akan dijelaskan keterikatan pengaruh kepuasan konsumen dalam

memoderasi hubungan antara variabel Kepuasan Konsumen (Y1) dan variabel Loyalitas

Konsumen (Y2) terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening

Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] adalah:

Persamaan Regresi 3






Coefficients

Standardized

Coefficients


B Std.

Error

Beta Tolerance VIF

(Constant) 9.465 26.146 .362 .752



Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan

Bersaing (Observed)

.501 .289 .356 1.732 .225 .070 14.223



dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 3: Y3 Calc = 0.513 Y1 + 0.140 Y2 + 0.356 Y3v

Sumber: Diolah oleh penulis dari data Lampiran 15-16 dan Lampiran 19-20. atau

Persamaan Regresi 4

Tabel 4.16

Pengaruh Tidak Langsung variabel kepuasan konsumen (Y1) dan





Coefficients

Standardized

Coefficients


B Std.

Error

Beta Tolerance VIF

(Constant) 9.465 26.146 .362 .752


.501 .289 .356 1.732 .225 .070 14.223





dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 4: Y3Calc = 0.356 Y3v + 0.513 Y1 + 0.140 Y2


123

Berdasarkan data persamaan regresi tersebut di atas ditunjukkan dengan nilai

Standardized Coeefisient, dengan pertimbangan bahwa penelitian ini bersifat data kualitatif

sehingga dapat dinyatakan dengan persamaan Regresi Linier Berganda berikut:

Y3 Calc = 0.513 Y1 + 0.140 Y2 + 0.356 Y3v

Dari persamaan regresi linier berganda tersebut di atas menunjukkan bahwa:

a) Penjelasan pada Persamaan Regresi 3 menunjukkan bahwa nilai koefisien regresi

untuk variabel kepuasan konsumen (Y1) menunjukkan nilai yang positif sebesar

0.513 yang signifikan pada = 0.179. Hasil pengujian mempunyai arti bahwa,

jika Kepuasan Konsumen yang diberikan pihak jasa transportasi


TRANSJAKARTA meningkat, maka Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)

juga akan meningkat, sehingga berdampak terhadap meningkatnya nilai variabel


Bersaing (Y3v)]

b) Nilai koefisien regresi untuk variabel Loyalitas Konsumen (Y2) menunjukkan

nilai yang positif sebesar 0.140 yang signifikan pada = 0.626. Hasil pengujian

mempunyai arti bahwa, jika Loyalitas Konsumen pengguna jasa transportasi

TRANSJAKARTA meningkat, maka Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)

juga akan meningkat, sehingga berdampak terhadap meningkatnya nilai variabel


Bersaing (Y3v)]

124

c) Nilai koefisien regresi untuk Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)

menunjukkan nilai yang positif sebesar 0.356 yang signifikan pada = 0.225.

Hasil pengujian mempunyai arti bahwa meningkatnya Dimensi Rata-rata

Keunggulan Bersaing (Y3v) maka akan berdampak positif terhadap meningkatnya

nilai variabel Keunggulan Bersaing (Y3).

d) Berdasarkan hasil nilai koefisien regresi tersebut, faktor yang paling berpengaruh

terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) secara berurutan adalah variabel

kepuasan konsumen (Y1), Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) dan yang

terakhir adalah variabel Loyalitas Konsumen (Y2). Hal itu ditunjukkan dengan nilai

koefisien regresinya yang lebih besar (Unstandardized Coefficients) atau nilai

signifikansi = yang paling kecil (Standardized Coefficients) dari ketiga

variabel independen tersebut. Sedangkan untuk taraf signifikan = 0.05 terhadap

ketiga variabel independen tersebut ”tidak significan secara statistik”, akan tetapi

ketiga variabel independen tersebut masih bisa ditingkatkan secara sendiri-sendiri

ataupun secara serempak oleh karena ketiga variabel independen tersebut

mempunyai koefisien regresi yang bernilai positif.

4.6.2.4 Uji Hipotesis 3: Pengaruh Tidak Langsung variabel kepuasan konsumen (Y1)



Hasil penelitian/pengujian pengaruh langsung antara variabel Kepuasan

Konsumen (Y1) terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) diperoleh nilai

standardized beta sebesar 0.525, yang signifikan pada = 0.474 mempunyai arti jika

125

Kepuasan Konsumen yang diberikan pihak jasa transportasi TRANSJAKARTA ditingkatkan

atau yang diterima oleh pengguna jasa transportasi TRANSJAKARTA meningkat, maka

Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) juga akan meningkat. Nilai standardized

beta sebesar 0.525 merupakan nilai path atau jalur p3.

Pada persamaan regresi seperti dijelaskan Persamaan Regresi 3 diperoleh nilai

standardized beta untuk nilai variabel kepuasan konsumen (Y1) sebesar 0.513 dan

signifikan pada = 0.179 dan untuk nilai Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)

sebesar 0.356 dan signifikan pada = 0.225. Kedua-duanya menunjukkan pengaruh

yang signifikannya. Nilai standardized beta variabel kepuasan konsumen sebesar 0.513

merupakan nilai path atau jalur p4 dan nilai standardized beta Dimensi Rata-rata

Keunggulan Bersaing sebesar 0.356 merupakan nilai path atau jalur p5. Besarnya nilai

path tersebut e1 = [(1-0.513)]1/2 = 0.698 dan besarnya untuk nilai e2 = [(1-0.356)]1/2 =

0.802.

Berdasarkan dengan hasil tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa hasil analisis

jalur menunjukkan bahwa variabel Kepuasan Konsumen (Y1) mempunyai pengaruh

langsung terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) dan mempunyai

Pengaruh tidak langsung terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui

intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)]. Penjelasan tersebut dapat

diartikan bahwa, jika Kepuasan Konsumen yang diberikan pihak jasa transportasi


TRANSJAKARTA meningkat, maka akan mendorong meningkatnya Dimensi Rata-rata

126

Keunggulan Bersaing (Y3v), sehingga berdampak terhadap meningkatnya nilai variabel

Keunggulan Bersaing (Y3).

Besarnya pengaruh langsung positif antara variabel Kepuasan Konsumen (Y1)

terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) yang ditunjukan oleh nilai

standardized beta sebesar 0.525, sedangkan besarnya pengaruh tidak langsung positif

antara variabel Kepuasan Konsumen (Y1) terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3)

[melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] ditunjukan oleh nilai

koefisien regresi atau nilai standardized beta sebesar 0.513. Untuk menghitung koefisien

hubungan tidak langsung antara variabel Kepuasan Konsumen (Y1) terhadap terhadap

variabel Keunggulan Bersaing (Y3), maka harus dihitung dengan formulasi: ”perkalian

antara koefisien regresi dari pengaruh langsung dengan koefisien regresi dari pengaruh

tidak langsung, sehingga bernilai sebesar (0.525) x 0.513) = 0.269. Melihat bahwa nilai

koefisien hubungan langsung sebesar 0.698 yaitu lebih besar dari nilai koefisien regresi

hubungan tidak langsung yang bernilai sebesar 0.273, atau nilai 0.698 > 0.269, maka

dapat disimpulkan bahwa hubungan yang sebenarnya antara variabel Kepuasan

Konsumen (Y1) dengan variabel Keunggulan Bersaing (Y3) adalah hubungan langsung.

4.6.2.5 Uji Hipotesis 4: Pengaruh Tidak Langsung variabel loyalitas konsumen (Y2)



Hasil penelitian/pengujian pengaruh langsung antara variabel Loyalitas Konsumen

(Y2) terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v), diperoleh nilai standardized

beta sebesar 0.446 yang signifikan pada = 0.537 mempunyai arti jika Loyalitas

127

Konsumen (Y2) pengguna jasa transportasi TRANSJAKARTA meningkat, maka Dimensi

Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) juga akan meningkat. Nilai standardized beta sebesar

0.446 merupakan nilai path atau jalur p3.

Pada persamaan regresi seperti dijelaskan Persamaan Regresi 3, diperoleh nilai

standardized beta untuk nilai variabel Loyalitas Konsumen (Y2) sebesar 0.140 dan

Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) sebesar 0.356 Kedua-duanya

menunjukkan pengaruh yang signifikannya. Nilai standardized beta variabel Loyalitas

Konsumen sebesar 0.140 merupakan nilai path atau jalur p4 dan nilai standardized beta

Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) sebesar 0.356 merupakan nilai path atau

jalur p5. Besarnya nilai e1 = [(1- 0.140)]1/2 = 0.927 dan besarnya untuk nilai e2 = [(1-

0.317 0.356)]1/2 = 0.802.

Berdasarkan dengan hasil tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa hasil analisis

jalur menunjukkan bahwa variabel Loyalitas Konsumen (Y2) mempunyai pengaruh

langsung terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) dan pengaruh tidak

langsung terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-

rata Keunggulan Bersaing (Y3v)]. Penjelasan tersebut dapat diartikan bahwa, jika

Loyalitas Konsumen pengguna jasa transportasi TRANSJAKARTA meningkat, maka akan

mendorong meningkatnya Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v), sehingga

berdampak terhadap meningkatnya nilai variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui

intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)]

Besarnya pengaruh langsung positif antara variabel Loyalitas Konsumen (Y2)

terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) yang ditunjukan oleh nilai

128

koefisien regresinya yang bernilai sebesar 0.446. Sedangkan besarnya pengaruh tidak

langsung positif antara variabel Loyalitas Konsumen (Y2) terhadap terhadap variabel

Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing

(Y3v)] yang ditunjukan oleh nilai koefisien regresi adalah sebesar 0.140. Untuk

menghitung koefisien hubungan tidak langsung antara variabel Loyalitas Konsumen

terhadap variabel Keunggulan Bersaing, maka harus dihitung dengan formulasi:

”perkalian antara koefisien regresi dari pengaruh langsung dengan koefisien regresi dari

pengaruh tidak langsung, sehingga bernilai sebesar (0.446) x (0.140) = 0.062. Melihat

bahwa nilai koefisien hubungan langsung sebesar 0.927 yaitu lebih besar dari nilai

koefisien regresi hubungan tidak langsung yang bernilai sebesar 0.079, atau nilai 0.927 >

0.062, maka dapat disimpulkan bahwa hubungan yang sebenarnya antara variabel

Loyalitas Konsumen (Y2) dengan variabel Keunggulan Bersaing (Y3)adalah hubungan

langsung.

4.6.2.6 Uji Hipotesis 5: Pengaruh Langsung Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing

(Y3v) terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3)

Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai t hitung untuk Dimensi Rata-rata

Keunggulan Bersaing (Y3v) sebesar 1.782 dengan hasil signifikansinya sebesar 0.283 <

0.05 dan degres of freedom (df) sebesar 2. sehingga nilai t hitung = 1.782 < nilai t tabel =

2.920, artinya dalam pengujian tersebut bahwa Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing

(Y3v) mempunyai pengaruh yang tidak significant pada = 5 % bahkan = 20 % atau

dengan degres of freedom (df) sebesar 2, dimana nilai t hitung = 1.782 < nilai t tabel =

1.886 juga tidak significant, artinya bahwa Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing

(Y3v) ”tidak begitu berpengaruh” terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3). Jika

129

Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing ditingkatkan maka variabel Keunggulan Bersaing

”tidak begitu meningkat” (atau elastisitas variabel kepuasan konsumen bersifat in-elastis).

Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa pengujian hipotesis mampu

menerima kelima hipotesis tersebut sehingga hipotesis yang menyatakan dugaan adanya

pengaruh antara Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) terhadap variabel

Keunggulan Bersaing (Y3) dapat diterima.

130

BAB V

PENUTUP

5.2 Kesimpulan

Model penelitian pada jasa angkutan TRANSJAKARTA 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). Sebagai perbandingan, MODEL PENELITIAN

dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Sedang Alt] tidak menggunakan Model

Regresi IV (zresid Histogram Pembentukan Kurva Normal), sedangkan MODEL

PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Pendek Alt] hanya

menggunakan Model Regresi I plus Model Regresi atau Hasil Estimasi Metode Analisa

Jalur Ganda [Double Path Analysis’ Method (Standardized Coefficients)

saja. 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 dan untuk beberapa model/proses perhitungan tertentu harus menggunakan

Lotus 1-2-3 (Transition) yang berasal dari Program Microsoft Office

Excel 2003.

131

Metode penelitian yang digunakan pada jasa angkutan TRANSJAKARTA adalah

Metode Analisa Jalur Ganda (Double Path Analysis’ Method) yang merupakan ”sebuah

metode penelitian baru” yang merupakan sepasang Part Analysis Method gabungan antara

Model fungsional klasik Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi Semula) dengan Model

fungsional Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet). Hasil Perhitungan Empiris dari

Metode Analisa Jalur Ganda (Double Path Analysis’ Method) didapatkan dari

menggunakan Dua konsep data: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dan 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 (Data 5 observasi) dengan asumsi Data

skala pengukuran Netral bernilai Nol. Sedangkan 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 asumsi yang sama bahwa

Data dengan skala pengukuran Netral, diasumsi bernilai Nol, sehingga Data Observasi ke

6 merupakan Jumlah (atau Nilai Total) dari data ”hasil survey” tersebut.

Berdasarkan penelitian sebelumnya, bahwa Model penelitian yang menggunakan

Double Path Analysis’ Method ini mampu menjelaskan hampir semua hipotesis yang

diduga dalam penelitian ini berdistribusi secara normal. Pembuktiannya diperhitungkan

melalui Analisis Regresi Linier Berganda (multiple regression analysis). Khususnya pada

penelitian jasa angkutan TRANSJAKARTA mengestimasi sebanyak 30 variabel independen

132

dengan n = 240 mengunakan program kedua alat/program hitung Statistik yang dimaksud

diatas. Secara bersamaan dilengkapi dengan berbagai Uji Statistik: (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].

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 8 buah Model Regresi I

[4 buah Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula) dan 4 buah Model

Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet)], sebanyak 8 buah Model Regresi

II (atau secara total sebanyak 16 buah Model Regresi I & II), sebanyak 40 buah Model

Regresi III (Simple Regression) dan sebanyak 8 buah bentuk fungsional model hasil

estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) [4 buah Model

Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula) dan 4 buah Model Fungsional

Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet)] plus sebanyak 1 buah Model Regresi IV

untuk 30 Independen Variabel dengan n240 (zresid Histogram & Pembentukan Kurva

Normal)

Terkutip: Secara matematis semua bentuk fungsional/proses perhitungan model

hasil estimasi pada penelitian jasa angkutan TRANSJAKARTA (sebagai MASTER

133

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 yang terdapat didalam Worksheet/Lotus 1-2-3

(Transition) akan diperlihatkan proses hitung sebanyak {[(16+8)*(2) + 80] + 1

Output1 Hasil Est SPSS)} = 129 Hasil Estmasi (Unstandardized Coefficients:

Model Regresi I s/d IV (termasuk Penyusunan Data Zresid Histogram & Pembentukan

Kurva Normal) maupun hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized

Coefficients) {[(24-8) = 16] + 1 Lampiran 24 yang terletak pada Excel CF1090} =

17 Lampiran Olahan “Ber Formulasi” yang merupakan Transfer dari Excel/Lotus 1-2-3

(Transition) dari Program Microsoft Office Excel 2003. Hasil perhitungan ini

dikelompokan sebagai 2 Hasil Perhitungan Empiris “Data Dengan Kategori Jumlah I &

II” (dapat dilihat dalam Bab IV & Lampiran).

Berdasarkan hitung-hitungan jumlah hasil estimasi tabel maupun lampiran

berformulasi yang dibuat terdapat tiga analisis yang sangat riskan sekali perlu dilakukan yang

kemudian dijadikan kesimpulan. Pasalnya dalam penelitian jasa angkutan TRANSJAKARTA

perlu dikaji AKSI & REAKSI penelitian. Aksi digunakan untuk menyikapi problema hasil

penelitian, sedangkan rekasi diperlukan untuk menindak-lanjuti problema hasil penelitian

tersebut kedepan (bisa/tidak-nya) diterapkan berbagai KEBIJAKAN PERBAIKAN untuk

mencapai kondisi/hasil yang kondusif. Ke-3 anlisis yang sangat riskan tersebut adalah: (1) Uji

berbagai Indikator Metode Analisa Jalur Ganda (Double Path Analysis’ Method)

134

(Unstandardized Coefficients),(2) Uji Berbagai Variabel Metode Analisa

Jalur Ganda (Double Path Analysis’ Method) (Standardized Coefficients)

dan (3) Uji Model Regresi IV untuk 30 Independen Variabel/240 responden atau

penentuan zresid Histogram & Pembentukan Kurva Normal (Unstandardized

Coefficients).

5.1.1. Uji berbagai Indikator Metode Analisa Jalur Ganda (Double Path Analysis’ Method)

(Unstandardized Coefficients)

1. Dalam pada itu, Hasil Perhitungan: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) yang dimuat

dalam (lampiran 9 s/d 24) terdapat sebanyak 40 Indikator dan Dimensi dari semua

variabel penelitian. Sebanyak 28/40 = 70.0 % indikator maupun Dimensi mengalami

DROP (penurunan, keadaan menurun, atau kemerosotan) dan hanya sebanyak 12/40 =

30.0 % mengalami kondisi VALID (sah, syah, absah, sahih).

2. Hasil Perhitungan: Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) yang dimuat dalam

(Lampiran 9 s/d 24) yang terdiri sebanyak 40 Indikator dan Dimensi dari semua variabel

penelitian atau sebanyak 100 % mengalami kondisi VALID (sah, syah, absah, sahih).

Empat tabel pertama merupakan Metode Path Analysis Model Fungsional Loyalitas

Konsumen (…..fungsi Semula) terdiri sebanyak 25 indikator, menyatakan sebanyak

23/25 = 92.0 % mengalami VALID dan hanya 2/25 = 8.0 % yang mengalami DROP.

Sedangkan semua Indikator/Dimensi Metode Path Analysis (Model Fungsional

Keunggulan Bersaing (….fungsi estapet) mengalami kondisi VALID (sah, syah,

absah, sahih).

135

3. Hasil Perhitungan: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) atau Pada Lampiran 13

terdapat sebanyak 6 indikator dari 13 indikator kualitas pelayanan atau sebesar 46.15 %

mengalami DROP (penurunan, keadaan menurun, atau kemerosotan), dengan ”jumlah

Drop” dan ”Nilai Drop”sebesar (dapat diukur dalam %) masing-masing sebagai

berikut:

X1.2. Perlengkapan Armada Bus TransJakarta X1 = 193.338 + 10.607 X1.2 .2FK X1.2 = 0.585 Drop

X1.4. Penampilan Petugas X1 = 241.326 + 10.287 X1.4 ; FK X1.4 = 0.404 Drop

X1.6. Keramahan X1 = 178.310 + 10.7654 X1.6 ; FK X1.6 = 0.573 Drop

X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = 201.466 + 11.119 X1.11 ; FK X1.10 = 0.435 Drop

X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = 201.466 + 11.119 X1.11 ; FK X1.11 = 0.546 Drop

X1.13. Perhatian Kepada Konsumen X1 = 189.092 + 10.983 X1.13 ; FK X1.13 = 0.589 Drop

Nilai koefisien ALPHA CRONBACH Kualitas Pelayanan (X1) sebesar 0.973 menjadi

0.986 dengan Laju Kenaikan sebesar 1.36 % dan Nilai Butiran INDIKATOR rata-rata

Kualitas Pelayanan (X1) meningkat sebesar 2.41 Kali lipat.

4. Pada umumnya bahwa indikator kualitas pelayanan yang mengalami DROP tersebut,

dapat dilihat dari hasil perhitungan estimasi menggunakan program SPSS IBM

Statistik Versi 21 for Windows adalah karena terjadinya Excluded Variable per butir

indikator hasil estimasi (multiple regression) Model Regresi II yang memiliki ”Zero-

order Partial Correlation” dan yang mengalami ”Zero-order (Tolerance, VIF and

Minimum Tolerance) Collinearity Statistics”.

5. Secara umum ke 6 butir indikator kualitas pelayanan (X1) yang mengalami DROP

dengan ”tingkat Drop” sebagai berikut: (1) X1.2. Perlengkapan Armada Bus

TRANSJAKARTA =. FK X1.2 = 0.585, (2) X1.4. Penampilan Petugas = FK X1.4 =

0.404, (3) X1.6. Keramahan = FK X1.6 = 0.573, (4) X1.10 (Kemampuan

136

Berkomunikasi), nilai FK X1.10 = 0.435 Drop, (5) X1.11. Informasi Yang Akurat = FK

X1.11 = 0.546 dan (6) X1.13. Perhatian Kepada Konsumen = FK X1.13 = 0.589.

6. Ke 6 butir indikator kualitas pelayanan (X1) yang mengalami DROP dengan ”tingkat

Drop” tersebut dapat pula diartikan sebagai atau oleh karena: (1) Kurangnya perhatian

perusahaan sebagai penyedia jasa angkutan memperbaharui, memperbaiki bahkan

meningkatkan fasilitas berupa (X1.2) Perlengkapan Armada Bus TRANSJAKARTA, (2)

Kurang menarik atau kurang rapinya (X1.4) Penampilan Petugas, (3) Rendahnya

kemampuan karyawan memenuhi kebutuhan pelanggan (konsumen) dan Melayani

penumpang dengan baik dengan penuh (X1.6) Keramahan, (4) Kekurangmampuan

pelayanan yang harus diberkan karyawan memberikan (X1.11) Informasi Yang Akurat,

(5) Karyawan selalu saja kurang mampu memberikan X1.11 (Informasi Yang Akurat),

dan (6) Masih rendahnya Pemahaman karyawan yang bersifat personal secara tulus

berupa (X1.13) Perhatian Kepada Konsumen.

7. Nilai koefisien ALPHA CRONBACH sebesar 0.973 merupakan kemungkinan

(probability) akan dapat/bisa diterapkan berbagai KEBIJAKAN PERBAIKAN

terhadap semua indikator (khususnya) yang mengalami kondisi DROP, akan dapat

dirubah menjadi kondisi VALID, apabila terpenuhi syarat nilai koefisien Alpha

Cronbach > 0.6 (artinya: bahwa variabel Kualitas pelayanan (X1) adalah Reliable

atau dapat dipercaya/diandalkan) dengan laju kenaikan rata-rata sebesar 1.36 % yang

berubah hingga mencapai nilai sebesar 0.986. Artinya adalah sebesar 98.6 %

kemungkinan (probability) dicapai keberhasilan penerapan KEBIJAKAN

PERBAIKAN terhadap semua indikator kualitas pelayanan yang mengalami DROP

tersebut mampu dirubah menjadi VALID yang didukung oleh kenaikan berdasarkan

137

”penyesuaian faktor penentu per butir indikator kualitas pelayanan” atau Nilai

Butiran INDIKATOR rata-rata Kualitas Pelayanan (X1) bisa meningkat sebesar 2.41

Kali lipat.

8. Penggujian validitas tiap butir digunakan adalah analisis item, yaitu mengkorelasikan

skor setiap butir dengan skor total, yang merupakan jumlah tiap skor butir yang

berpengaruh (Ida Manulang, 2008: 43). Dalam hal ini teknik korelasi untuk

menentukan item ini juga sampai sekarang merupakan teknik yang paling banyak

digunakan. Kriteria pengambilan keputusan dikatakan valid adalah ditentukan dengan

nilai r hitung > nilai r tabel, dimana untuk menentukan r hitung dapat dilihat dari

nilai Corected Item Total Correlation, dengan hasil pengujian berdasarkan kriteria

statistiknya.

9. Sebanyak 40 Indikator dan Dimensi dari semua variabel penelitian pada 3 (lampiran

21 s/d 23) terdapat sebanyak 100 % mengalami kondisi VALID (sah, syah, absah,

sahih). Terbukti dengan semua nilai hasil r hitung pada indikator variabel yang

ditunjukkan dengan nilai Corrected Item Total Correlation tersebut diperoleh melebihi

nilai r tabel yang diperoleh dari nilai analisis item, yaitu mengkorelasikan skor setiap

butir dengan skor total, yang merupakan jumlah tiap skor butir yang berpengaruh

dengan ketentuan df = n – k, sehingga dengan demikian masing-masing indikator pada

masing-masing variabel tersebut dapat dilakukan kepada langkah penghitungan

selanjutnya.

138

5.1.2. Metode Analisa Jalur Ganda (Double Path Analysis’ Method)

Uji Berbagai Variabel Metode Path Analysis (Standardized Coefficients)

[Model Fungsional Loyalitas Konsumen & Model Fungsional Keunggulan Bersaing]

Metode Path Analysis Standardized Coefficients: Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula)

Y1 = 0.884 X1 + 0.084 X2

Y2 Calc = 0.381 X1 + 0.266 X2 + 0.359 Y1

atau

Y1 = 0.884 X1 + 0.084 X2

Y2Calc = 0.359 Y1 + 0.381 X1 + 0.266 X2

dimana:




X2 = Harga Tiket





Y3v = 0.525 Y1 + 0.446 Y2

Y3 Calc = 0.513 Y1 + 0.140 Y2 + 0.356 Y3v

atau

Y3v = 0.525 Y1 + 0.446 Y2

Y3Calc = 0.356 Y3v + 0.513 Y1 + 0.140 Y2

dimana:








1. Hasil penelitian Pada Model Fungsional Klasik Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi

Semula), Bahwa Pengaruh Tidak Langsung positif variabel kualitas pelayanan (X1) <

139

Pengaruh Tidak Langsung positif variabel harga tiket (X2) sebagai faktor-faktor

pendorong naiknya variabel Kepuasan Konsumen (Y1) yang berdampak terhadap

naiknya variabel Loyalitas Konsumen (Y2). Hal ini terbukti dengan nilai path atau

nilai koefisien regresi hubungan langsung dari variabel kualitas pelayanan (X1)

sebesar e1 = [(1- 0.381)]1/2 = 0.787, sedangkan nilai path atau nilai koefisien regresi

hubungan langsung dari variabel harga tiket (X2) sebesar e1 = [(1- 0.266)]1/2 = 0.857.

2. Sementara itu, Hasil penelitian pada Model fungsional Keunggulan Bersaing (sebagai

fungsi estapet), Pengaruh Tidak Langsung positif variabel kepuasan konsumen (Y1) <

Pengaruh Tidak Langsung positif variabel Loyalitas Konsumen (Y2) sebagai faktor-

faktor pendorong naiknya Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) yang

berdampak terhadap naiknya variabel Keunggulan Bersaing (Y3). Hal ini terbukti

dengan nilai path atau nilai koefisien regresi hubungan langsung dari variabel kepuasan

konsumen (Y1) sebesar e1 = [(1- 0.513)]1/2 = 0.698, sedangkan nilai path atau nilai

koefisien regresi hubungan langsung dari variabel Loyalitas Konsumen (Y2) sebesar e1

= [(1- 0.140)]1/2 = 0.927.

3. Dalam pada itu, Pada Model Fungsional Klasik Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi

Semula), menyatakan bahwa nilai koefisien regresi hubungan langsung variabel kualitas

pelayanan (X1) dan variabel harga tiket (X2) masing-masing sebesar 0.787 dan 0.857 >

[lebih tinggi daripada lebih kecil daripada] nilai koefisien regresi hubungan tidak

langsung masing-masing bernilai sebesar 0.381 dan 0.266, atau nilai 0.787 > 0.381

dan 0.857 > 0.266 , semula mengasumsi bahwa kedua variabel Kualitas Pelayanan

(X1) dan variabel HargaTiket (X2) mempunyai Pengaruh tidak langsung terhadap

140

variabel Loyalitas Konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan konsumen

(Y1)], Namun berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa hubungan yang

sebenarnya antara kedua variabel Kualitas Pelayanan (X1) dan variabel HargaTiket

(X2) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) adalah hubungan langsung.

4. Sementara itu, pada Model fungsional Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet),

Melihat bahwa nilai koefisien hubungan langsung variabel kepuasan konsumen (Y1) dan

variabel loyalitas konsumen (Y2) masing-masing bernilai sebesar 0.698 dan 0.927 >

[lebih tinggi atau lebih besar daripada] nilai koefisien regresi hubungan tidak langsung

masing-masing bernilai sebesar 0.513 dan 0.140, atau nilai 0.698 > 0.513 dan 0.927

> 0.140, semula mengasumsi bahwa kedua variabel kepuasan konsumen (Y1) dan

variabel loyalitas konsumen (Y2) mempunyai Pengaruh tidak langsung terhadap


Keunggulan Bersaing (Y3v)], Namun berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan

bahwa hubungan yang sebenarnya antara kedua variabel kepuasan konsumen (Y1)

dan variabel loyalitas konsumen (Y2) terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3)

adalah hubungan langsung.

5. Hasil penelitian, perbandingan kedua independen variabel Pada Model Fungsional

Klasik Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi Semula), menyatakan bahwa variabel harga

tiket (X2) lebih menetukan naiknya variabel Kepuasan Konsumen (Y1) maupun variabel

Loyalitas Konsumen (Y2) secara bersamaan dibanding dengan variabel kualitas

pelayanan (X1). Artinya upaya penerapan KEBIJAKSANAAN oleh produsen atau

Upaya optimal merubah harga tiket (X2) atau menetapkan tarif angkut yang dibebankan

141

kepada konsumen pengguna jasa transportasi TRANSJAKARTA: Meng-optimakan

perubahan harga tiket (X2.i) atau menetapkan tarif angkut (menaikkan atau

menurunkan). Dalam hal ini, Indikator dalam wujud Dimensi apa saja yang harus



fasilitas yang disediakan agar mampu meningkatkan kepuasan konsumen secara optimal

akan lebih berhasil (lebih jitu) dibandingkan dengan Upaya memaksimalisasi

meningkatkan kualitas pelayanan (X1) yang diberikan kepada konsumen pengguna jasa

transportasi TRANSJAKARTA: Dalam hal ini Indikator dalam wujud Dimensi apa saja

yang harus diperbaiki, dirubah, ditingkatkan, diganti, ditambah, direnopasi, dibiayai

ulang dan lain sebagainya agar mampu meningkatkan kepuasan konsumen. Artinya

bahwa kemampuan variabel harga tiket (X2) mempunyai akselerasi sebesar 14.159 %

diatas kemampuan variabel kualitas pelayanan (X1) dalam peran yang sama sebagai

faktor pendorong naiknya variabel Kepuasan Konsumen (Y1) maupun variabel Loyalitas

Konsumen (Y2) secara bersamaan.

6. Rendahnya Pengaruh Tidak Langsung positif variabel kualitas pelayanan (X1) daripada

Pengaruh Tidak Langsung positif variabel harga tiket (X2) telah berakibat lamban

naiknya variabel Kepuasan Konsumen (Y1) yang identik dengan proses terjadinya ”Law

of Diminishing Return”. Artinya, bahwa Nilai koefisien ALPHA CRONBACH dari

variabel Kepuasan Konsumen (Y1) benilai minus atau sebesar -15.58 %dan berdampak

terhadap naiknya variabel Loyalitas Konsumen (Y2) juga sangat kecil, dengan Nilai

koefisien ALPHA CRONBACH sebesar 0.90%.

142

Tabel 5.1

Uji Reliabilitas Indikator/Dimensi Rata-rata*)

No.

Variabel/Dimensi

ALPHA CRONBACH Laju Kenaikan

ALPHA CRONBACH

(%)

Nilai Butiran INDIKATOR rata-rata

(Kali lipat)

Keterangan Data Dengan Kategori

Jumlah ke I

Jumlah ke II

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.

Kualitas Pelayanan (X1) Harga Tiket (X2) Kepuasan Konsumen (Y1) Loyalitas Konsumen (Y2) Dimensi Harga Tiket (X2v) Dimensi K Pelayanan (X1v) Variabel K Bersaing (Y3) Dimensi K Bersaing (Y3v)

0.973 0.890 1.066 0.944 0.836 0.930 0.890 0.836

0.986 0.939 0.900 0.952 0.912 0.961 0.939 0.912

1.36 % 5.53 %

-15.58 % 0.90 % 9.06 % 3.41 % 5.52 % 9.01 %

2.41 2.53 4.06 2.90 2.44 2.22 2.61 2.44

Reliabel Reliabel

No Reliabel

Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel

Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program Lotus 1-2-3 (Transition) dari

Program Microsoft Office Excel 2003 (dari data Lampiran 13 s/d 20). Keterangan:

KORELASI BUTIR = R = Correlation Coefficient

DETERMINASI BUTIR = R Squared. = ( R2 )

DETERMINASI TERKOREKSI = Adjusted R Squared = (R2 )

Jumlah Observasi = N., Jumlah Variabel Estimasi = K

FAKTOR KOREKSI = 1- (1-( DETERMINASI BUTIR)2)*(N-1)/(N-K) ALPHA CRONBACH = [Jml Indikator/(Jml Indikator-1)]*[(VAR TOTAL - SIGMA VAR BUTIR)/VAR TOTAL]

Nilai Butiran INDIKATOR rata-rata = [Sigma LajuR2]/[Sigma Laju FAKTOR KOREKSI] Apabila ALPHA CRONBACH > 0.6 (Reliabel), ALPHA CRONBACH < 0.6 (Tidak Reliabel).

7. Adapun faktor pendukung lainnya dari kedua perbandingan hasil penelitian tersebut

dapat dilihan melalui Uji Reliabilitas Indikator (Tabel 5.1), dimana ”Laju kenaikan

rata-rata Nilai koefisien ALPHA CRONBACH” dari variabel harga tiket (X2) yang

bernilai 5.53 % > [lebih tinggi atau lebih besar daripada] Laju kenaikan rata-rata Nilai

koefisien ALPHA CRONBACH dari variabel kualitas pelayanan (X1) yang bernilai

sebesar 1.36%. Begitu juga halnya dengan kenaikan berdasarkan ”penyesuaian faktor

koreksi per butir” seluruh indikator atau kenaikan Nilai butiran Indikator dari variabel

harga tiket (X2) sebesar 2.53 Kali lipat > [lebih tinggi atau lebih besar daripada]

kenaikan Nilai butiran Indikator dari variabel kualitas pelayanan (X1) yang bernilai

143

sebesa 2.41 Kali lipat. Dengan kata lain, bahwa variabel harga tiket (X2) LEBIH

RELIABEL dibandingkan dengan variabel kualitas pelayanan (X1).

8. Hasil penelitian, perbandingan kedua independen variabel Model fungsional

Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet), menyatakan bahwa variabel Loyalitas

Konsumen (Y2) lebih menetukan naiknya Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing

(Y3v) maupun variabel Keunggulan Bersaing (Y3) secara bersamaan dibanding dengan

variabel kepuasan konsumen (Y1). Artinya upaya pelaksanaan Kinerja produsen

melakukan penyesuaian dan perhitungan yang saintifik dalam Dimensi Rata-rata Harga

Tiket (X2v) atau dalam menetapkan tarif angkut yang dibebankan kepada konsumen

pengguna jasa transportasi TRANSJAKARTA dalam 3 hal yang menyangkut dengan:

(1) X2v.1. Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan, (2) X2v.2. Kesesuaian

harga dengan pelayanan yang diterima dan X2v.3. Kesesuaian Harga dengan fasilitas

agar mampu meningkatkan/naiknya Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)

secara optimal akan lebih berhasil (lebih jitu) dibandingkan dengan upaya

pelaksanaan Kinerja produsen melakukan penyesuaian dan perhitungan yang saintifik

dalam Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v) atau dalam memaksimalisasi

meningkatkan kualitas pelayanan (X1) yang diberikan kepada konsumen pengguna jasa

transportasi TRANSJAKARTA yang pengendalian atas upaya memaksimalisasi

9. Hasil penelitian, perbandingan kedua independen variabel Model fungsional

Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet), menyatakan bahwa variabel Loyalitas

Konsumen (Y2) lebih menetukan naiknya Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing

(Y3v) maupun variabel Keunggulan Bersaing (Y3) secara bersamaan dibanding dengan

144

variabel kepuasan konsumen (Y1). Dalam pada itu,”Laju kenaikan rata-rata Nilai

koefisien ALPHA CRONBACH” dari Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v) yang

bernilai 9.06 % > [lebih tinggi atau lebih besar daripada] Laju kenaikan rata-rata

Nilai koefisien ALPHA CRONBACH dari Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v)

yang bernilai sebesar 2.41% dan Angka”Laju kenaikan rata-rata Nilai koefisien

ALPHA CRONBACH” ini jauh lebih besar atau jauh LEBIH RELIABEL bila

diperbandingkan dengan Model Fungsional Klasik Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi

Semula). Sebagai akibatnya, maka kemampuan variabel Loyalitas Konsumen (Y2)

mempunyai akselerasi jauh lebih besar, yaitu sebesar 29.919 % diatas kemampuan

variabel kepuasan konsumen dalam peran yang sama sebagai faktor pendorong

meningkatkan/naiknya Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) maupun

variabel Keunggulan Bersaing (Y3) secara bersamaan.

10. Oleh karena penggunaan Model fungsional Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi

estapet) Secara optimal maupun secara maksimal adalah lebih reliabel (atau lebih

jitu) dibanding dengan penggunaan Model Fungsional Klasik Loyalitas Konsumen

(sebagai fungsi Semula), sehingga mengharuskan produsen penyedia jasa transportasi

TRANSJAKARTA meningkatkan kemampuan manejerialnya dan sekaligus manajemen

operasional secara maksimal dalam mengelola sekian banyak jumlah armada (berbagai

type maupun model) sebagai alat dalam pencapaian tujuan-tujuan finansial

perusahaaan serta untuk mendapatkan keberhasilan yang mampu melebihi kemampuan

para pesaing dari perusahaan Jasa Angkutan Darat lainnya.

\

145

5.1.3. Uji Model Regresi IV untuk 30 Independen Variabel/240 responden atau penentuan

zresid Histogram & Pembentukan Kurva Normal (Unstandardized

Coefficients).

(1) Model Regresi IV: Multiple Regression, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)

dapat disusun sebagai berikut:

(Regression Output): X Coefficient(s): f (X1.i): Y2 = 20.239 - 0.761X1 + 1.394 X2 - 1.137 X3 + 4.062 X4 - 2.986 X5 + 0.116 X6

- 12.974X7 - 1.725 X8 - 0.252X9 + 2.388 X10 - 0.169 X11 + 13.385 X12

+ 0.250X13 - 0.352 X14 + 0.312X15 + 0.112X16 + 0.354 X17 - 0.405 X20

+ 0.341 X21 + 0.260 X22 + 0.120 X23 - 0.309X24 - 2.268 X25 + 0.204 X26

+ 2.042 X27 + 0.020 X28 + 0.272 X29 + 0.801 X30 + 49.713

Std Err of Coef.

S(ai): (4.485) ( 2.158) (4.074) (2.482) (3.635) (4.405) (0.051)

(11.886) (1.550) (0.244) (1.657) (0.166) (11.365)

( 2.701) (2.495) (0.496) (0.071) (0.065) (0.882)

( 1.242) (1.012) (0.059) (0.194) (1.758) (0.258)

(1.912) (0.071) (0.061) (0.023)

T-test (df = n-k )

t(ai): (4.513) (-0.353) ( 0.342) (-0.458) (1.118) (-0.678) (2.269)

(-1.091) (-1.113) (-1.030) (1.441) (-1.019) (1.178)

( 0.092) (-0.141) ( 0.628) (1.592) ( 5.469) (-0.459)

( 0.275) ( 0.257) ( 2.023) (-1.594) (-1.290) (0.792)

( 1.068) ( 0.283) ( 4.443) (35.576)

No. of Observations: 240

Degrees of Freedom: 211

Constant: 20.239

Std Err of Y Est SE = 49.713

R Squared r 2 = 0.983

Correlation Coeff r = 0.992

Adjusted R Squared r 2 = 0.981

F Change = Fuji Test F = 447.126

Durbin-Watson Test D-W = 1.632

dimana:










146
























e13 = Error Term

Berdasarkan hasil pengujian menunjukan bahwa Model Analisa Regresi Linier

Berganda (multiples regression) Keunggulan Bersaing adalah significant secara statistik

dengan Adjusted R Squared (r 2) = 0.981 menunjukkan bahwa 98.1 % dari varians Model

Fungsional Klasik Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi Semula) maupun Model fungsional

Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet), dijelaskan oleh semua variabel independen

serta variabel intervening dalam model linier persamaan regresi, sedangkan sisanya 0.019

atau 1.9 % lainnya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak terdapat dalam penelitian ini.

147

Tabel 5.2: 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 .992a .983 .981 49.71276 .983 447.126 28 211 .000 1.632

c. Predictors: (Constant), X30 = Y3 = X = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke I )], Y29 = Y3v

Calc = Y3 TS Regr = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta = (Two-Stage Regression as Estimated Variable) , X24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta, X17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable), X28 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN BERSAINGTransJakarta, X26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk Jasa TRANSJAKARTA, X14 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain, X6 = X1u

= Dimensi Total KUALITAS PELAYANAN TransJakarta, X9 = X2v.2 = Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima, X12 = X2v

= Dimensi Rata-rata HARGA TIKET TransJakarta, X22 = Y2v.3 = Selalu menjadi pilihan utama bagi pelanggan, X16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN TransJakarta, X4 = X1v.4 = Jaminan (assurance), X23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta, X25 = Y3v.1 = Memperluas TRAYEK (Koridor) Bus TRANSJAKARTA , X1 = X1v.1 = Bukti fisik (tangible), X8 = X2v.1 = Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan, X11 = X2u = Dimensi Total HARGA TIKET TransJakarta, X15 = Y1v.3 = Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakan, X20 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layanan, X3 = X1v.3 = Daya tanggap (responsiveness), X21 = Y2v.2 = Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan, X27 = Y3v.3 = Senantiasa Meningkatkan PROMOSI Bus TRANSJAKARTA , X10 = X2v.3 = Kesesuaian Harga dengan fasilitas, X13 = Y1v.1 = Pelayanan Sesuai dengan harapan pelanggan, X2 = X1v.2 = Keandalan (reliability), X5 = X1v.5 = Perhatian (empathy), X7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS PELAYANAN TransJakarta.

d. Dependent Variable: X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke II )].

Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows yang berasal dari data Lampiran 24 (meliputi Data Pendukung Lampiran 9 s/d 23).

Tabel 5.3: ANOVAa

Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

1

Regression 30940228.645 28 1105008.166 447.126 .000b

Residual 521456.742 211 2471.359

Total 31461685.387 239 c. Dependent Variable: X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori

JUMLAH ke II )].

d. Predictors: (Constant), X30 = Y3 = X = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke I )], Y29 = Y3v Calc = Y3 TS Regr = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta = (Two-Stage Regression as Estimated Variable) , X24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta, X17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable), X28 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN BERSAINGTransJakarta, X26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk Jasa TRANSJAKARTA, X14 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain, X6 = X1u = Dimensi Total KUALITAS PELAYANAN TransJakarta, X9 = X2v.2 = Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima, X12 = X2v = Dimensi Rata-rata HARGA TIKET TransJakarta, X22 = Y2v.3 = Selalu menjadi pilihan utama bagi pelanggan, X16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN TransJakarta, X4 = X1v.4 = Jaminan (assurance), X23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta, X25 = Y3v.1 = Memperluas TRAYEK (Koridor) Bus TRANSJAKARTA , X1 = X1v.1 = Bukti fisik (tangible), X8 = X2v.1 = Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan, X11

= X2u = Dimensi Total HARGA TIKET TransJakarta, X15 = Y1v.3 = Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakan, X20 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layanan, X3 = X1v.3 = Daya tanggap (responsiveness), X21 = Y2v.2 = Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan, X27 = Y3v.3 = Senantiasa Meningkatkan PROMOSI Bus TRANSJAKARTA , X10 = X2v.3 = Kesesuaian Harga dengan fasilitas, X13 = Y1v.1 = Pelayanan Sesuai dengan harapan pelanggan, X2 = X1v.2 = Keandalan (reliability), X5 = X1v.5 = Perhatian (empathy), X7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS PELAYANAN TransJakarta.



148

Tabel 5.4: Coefficientsa


Coefficients

Standardized

Coefficients


B Std.

Error

Beta Tolerance VIF

1

(Constant) 20.239 4.485 4.513 .000

X1 = X1v.1 = Bukti fisik (tangible) -.761 2.158 -.144 -.353 .725 .000 2133.252

X2 = X1v.2 = Keandalan (reliability) 1.394 4.074 .223 .342 .733 .000 5404.345

X3 = X1v.3 = Daya tanggap (responsiveness) -1.137 2.482 -.142 -.458 .647 .001 1223.680

X4 = X1v.4 = Jaminan (assurance) 4.062 3.635 .486 1.118 .265 .000 2408.847

X5 = X1v.5 = Perhatian (empathy) -2.986 4.405 -.371 -.678 .499 .000 3808.598

X6 = X1u = Dimensi Total KUALITAS


.116 .051 .110 2.269 .024 .034 29.660

X7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS


-12.974 11.886 -.810 -1.091 .276 .000 7006.770


Kualitas Jasa yang diberikan

-1.725 1.550 -.210 -1.113 .267 .002 450.936

X9 = X2v.2 = Kesesuaian harga dengan


-.252 .244 -.033 -1.030 .304 .075 13.383


fasilitas

2.388 1.657 .282 1.441 .151 .002 486.118

X11 = X2u = Dimensi Total HARGA TIKET

TransJakarta

-.169 .166 -.049 -1.019 .309 .035 28.835

X12 = X2v = Dimensi Rata-rata HARGA

TIKET TransJakarta

13.385 11.365 .803 1.178 .240 .000 5921.360

X13 = Y1v.1 = Pelayanan Sesuai dengan

harapan pelanggan

.250 2.701 .027 .092 .926 .001 1097.056

X14 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk

merekomendasikan kepada orang lain

-.352 2.495 -.035 -.141 .888 .001 788.414

X15 = Y1v.3 = Puas atas kualitas pelayanan


.312 .496 .031 .628 .531 .031 31.786

X16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN


.112 .071 .033 1.592 .113 .188 5.324

X17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan

Konsumen (One-Stage Regression as

Estimated Variable)

.354 .065 .056 5.469 .000 .740 1.351

X20 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layanan -.405 .882 -.043 -.459 .647 .009 112.213

X21 = Y2v.2 = Tertanamnya secara positif


.341 1.242 .036 .275 .784 .005 222.108

X22 = Y2v.3 = Selalu menjadi pilihan utama

bagi pelanggan

.260 1.012 .029 .257 .797 .006 158.360

X23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS


.120 .059 .041 2.023 .044 .192 5.219



-.309 .194 -.018 -1.594 .112 .641 1.561

X25 = Y3v.1 = Memperluas TRAYEK

(Koridor) Bus TRANSJAKARTA

-2.268 1.758 -.190 -1.290 .198 .004 276.649

X26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI

Produk Jasa TRANSJAKARTA

.204 .258 .021 .792 .429 .111 8.978

X27 = Y3v.3 = Senantiasa Meningkatkan

PROMOSI Bus TRANSJAKARTA

2.042 1.912 .163 1.068 .287 .003 295.099

X28 = Y3v = Dimensi Rata-rata

KEUNGGULAN BERSAINGTransJakarta

.020 .071 .004 .283 .778 .368 2.718


BERSAING TransJakarta = (Two-Stage

Regression as Estimated Variable)

.272 .061 .044 4.443 .000 .817 1.224

X30 = Y3 = X = KEUNGGULAN

BERSAING TransJakarta [(Data Dengan

Kategori JUMLAH ke I )]

.801 .023 .898 35.576 .000 .123 8.109

a. Dependent Variable: X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data

Dengan Kategori JUMLAH ke II )]. Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows


149

Tabel 5.5: Residuals Statisticsa

Minimum Maximum Mean Std. Deviation N

Predicted Value 12.6751 2722.0408 309.2276 359.80137 240

Std. Predicted Value -.824 6.706 .000 1.000 240

Standard Error of Predicted Value 4.442 42.839 14.569 9.313 240

Adjusted Predicted Value 13.6907 3002.9602 309.9841 369.68498 240

Residual -200.64751 151.65120 .00000 46.71004 240

Std. Residual -4.036 3.051 .000 .940 240

Stud. Residual -4.245 3.885 -.003 1.072 240

Deleted Residual -393.96017 245.98872 -.75650 64.34839 240

Stud. Deleted Residual -4.428 4.023 -.004 1.092 240

Mahal. Distance .912 176.479 27.883 35.980 240

Cook's Distance .000 1.544 .018 .109 240

Centered Leverage Value .004 .738 .117 .151 240

a. Dependent Variable: X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori

JUMLAH ke II )].



(2) Uji Normalitas

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


150

menggambarkan data sebenarnya akan mengikut garis normalnya (Ghozali, 2005). Dasar

pengambilan keputusan untuk uji normalitas adalah:

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.


grafik histogram tidak menunjukkan distribusi normal, maka model regresi tidak


Gambar 5.1: Uji Normalitas

Pada gambar 5.1 memperlihatkan bahwa uji normalitas berdistribusi normal. Hal

ini dapat dilihat bahwa garis yang menggambarkan data sesungguhnya mengikuti garis

diagonal (lihat Gambar 4.3: 4 Pasang Gambar Uji Asumsi Klasik). Artinya bahwa sebaran

data dikatakan tersebar di sekeliling garis lurus (tidak terpencar jauh dari garis lurus),

151

sehingga persyaratan normalitas bisa dipenuhi. Dengan demikian pengujian pada variable

kualitas pelayanan, harga tiket, kepuasan konsumen terhadap loyalitas konsumen

berdistribusi normal dan bisa dilanjutkan pada pengujian selanjutnya. Dengan melihat

tampilan Pada gambar 5.1 menunjukkan bahwa grafik histogram memberikan pola

distribusi yang tidak begitu menceng (skewness) ke kiri atau ke kanan, maka dapat

disimpulkan model regresi memenuhi asumsi normalitas. Gambar tersebut, menunjukkan

bahwa titik-titik residual model regresi sudah berdistribusi normal karena titik-titik

tersebut yang menyebar di sekitar garis diagonal. Dengan demikian syarat kenormalan

sebagai pengujian statistik dengan menggunakan regresi dapat terpenuhi.

Model Regresi I (Unstandardized Coefficients maupun

Standardized Coefficients) pada Model Fungsional Keunggulan Bersaing

(….Fungsi Estapet) bahwa 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 Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen (Observed) dan variabel Y2 = Y2u =

Loyalitas Konsumen (Observed) terhadap variabel Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan

Bersaing (Observed) [melalui intervening variabel Dimensi Rata-rata Keunggulan

Bersaing (Y3v)] berdistribusi normal dan bisa dilanjutkan pada pengujian selanjutnya.

152

(3) Uji Multikolinearitas

Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi

ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (Ghozali, 2001:57). Jika terjadi korelasi,

antar variabel bebas maka dinamakan terdapat problem Multikolinieritas. Ada tidaknya

gejala multikolinearitas dapat dilakukan dengan memperhatikan nilai matriks korelasi

yang dihasilkan pada saat pengolahan data serta nilai VIF (Variance Inflation Factor) dan

Tolerance-nya. Nilai dari VIF antara 0 sampai dengan 10 menandakan tidak adanya

gejala multikolinearitas. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi tersebut tidak

terdapat problem multikolinieritas (Singgih Santoso, 2001).

Tabel 5.6: Uji Multikolonieritas

Coefficientsa Model Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients


B Std.

Error

Beta Tolerance VIF

X16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN

TransJakarta

X17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-

Stage Regression as Estimated Variable)

.112

.354

.071

.065

.033

.056

1.592

5.469

.113

.

000

.188

.740

5.324

1.351

X23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN

TransJakarta

.120

.059

.041

2.023

.044

.192

5.219



X26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk

Jasa TRANSJAKARTA

X28 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN

BERSAINGTransJakarta


BERSAING TransJakarta = (Two-Stage Regression as

Estimated Variable)

X30 = Y3 = X = KEUNGGULAN BERSAING

TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke I )]

-.309

.204

.020

.272

.801

.194

.

258

.

071

.

061

.

023

-.018

.021

.004

.044

.898

-1.594

.792

.283

4.443

35.576

.112

.429

.778

.000

.000

.641

.111

.368

.817

.123

1.561

8.978

2.718

1.224

8.109

a. Dependent Variable: X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta (Data Dengan Kategori

JUMLAH ke II)

b. Keterangan: Coefficen Hasil Estimasi, Pengolahan mengunakan program SPSS IBM Statistik versi.21. c. Independen Variabel yang mempunyai Nilai dari VIF antara 0 sampai dengan 10. Sumber: Cuplikan Tabel 4.3, yang diperhitungkan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi

21 or Windows secara mutlak dari data Lampiran 24 (atau termasuk rincian Lampiran 9 s/d 23).

153

Artinya, bahwa Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi

diantara variabel bebas. Default SPSS bagi angka tolerance adalah diatas 0.10, artinya

bahwa semua variabel yang akan dimasukkan dalam perhitungan model regresi harus

mempunyai Nilai tolerance di atas 0.10. Apabila ternyata lebih rendah dari 0.10 maka

dapat dikatakan terjadi gejala multikolinearitas. Sedangkan pada Variance Inflation

Factor (VIF), pada umumnya VIF ditentukan kurang dari 10. Artinya apabila variabel

tersebut lebih dari 10 maka mempunyai persoalan multikolinieritas (korelasi yang besar di

antara variabel bebas) dengan variabel bebas yang lainnya (Ghozali, 2001).

Berdasarkan dari Tabel 5.6 diatas menunjukkan hampir keseluruhan variabel

independen atau sebanyak 22 dari 30 independen variabel hasil estimasi Model Regresi IV

memiliki nilai Variance Inflation Factor (VIF) > 10, artinya menandakan tidak adanya

gejala multikolinearitas. Sedangkan 8 independen variabel lainnya memiliki nilai

Variance Inflation Factor (VIF) < 10, atau memiliki nilai yang terlalu kecil (tidak

memenuhi nilai batas yang ditentukan) yang berarti terjadi dalam kondisi yang

bertentangan (atau bertolak belakang) dengan syarat Uji Multikolonieritas (artinya

terjadi problem multikolinearitas). Ke-8 independen variabel tersebut adalah:









154

Secara keseluruhan sebesar 22/30 = 73.33 % independen variabel hasil estimasi

Model Regresi IV menandakan tidak adanya gejala multikolinearitas, meski dipihak lain

secara keseluruhan independen variabel memiliki Nilai tolerance sangat kecil sekali

(artinya tidak memenuhi nilai batas persyaratan yang ditentukan: Nilai tolerance harus >

0.10) atau menandakan terjadinya problem multikolinearitas yang tidak diperkuat oleh

terjadinya Excluded Variable dari independen variabel (butir Indikator, Dimensi, Variabel

dan atau Variabel Hasil Subsitusi) dari model hasil estimasi bersangkutan. Independen

variabel ke 18 dan Independen variabel ke 19 tidak kelihatan dalam hasil estimasi

(multiples regression) 30 Independen variabel disebabkan karena memiliki nilai yang

sangat kecil sekali mendekati nilai nol sehingga peoses hasil estimasi tidak

menulisnya/diabaikan saja.

Dengan tidak terjadinya Excluded Variable per butir indikator, Dimensi, dan atau

Variabel Hasil Subsitusi dari model hasil estimasi, tidak memiliki ”Zero-order Partial


Tolerance) Collinearity Statistics” hingga sebesar 73.33 % menandakan tidak adanya

gejala multikolinearitas yang secara otomatis atau secara telak/telah menjadikan hasil

estimasi sebagai goodness of fit regression models.

Dalam Matrix Hipotesis (Hipotesa Pembentukan Kurva Normal), dimana koefisien

regresi yang bernilai positif menunjukan pengaruh positif secara langsung. Sedangkan

koefisien regresi yang bernilai negatif menunjukan pengaruh positif secara tidak langsung

atau koefisien regresi yang bernilai positif jelas bermakna lebih kuat dan koefisien regresi

yang bernilai negatif untuk sementara diasumsi bermakna lemah, karena pertimbangan

155

lain untuk menyatakan sebuah atau beberapa independen variabel bermakna lemah harus

dilakukan melalui Uji Reliabilitas Indikator/Dimensi Rata-rata, apabila independen

variabel yang memiliki koefisien regresi negatif tersebut juga memiliki ”Laju Kenaikan

ALPHA CRONBACH (%) yang negatif” dengan terjadinya Excluded Variable per butir

indikator, Dimensi, dan atau Variabel Hasil Subsitusi dari model hasil estimasi, serta

memiliki ”Zero-order Partial Correlation” dan juga mengalami ”Zero-order (Tolerance,

VIF and Minimum Tolerance). Sebagai koefisien regresi yang bernilai negatif adalah

sebagai berikut:












Nilai koefisien regresi yang bernilai negatif ini ”harus menjadi pusat perhatian”

oleh produsen penyedia jasa transportasi TRANSJAKARTA dengan upaya yang bagaimana

agar penerapan KEBIJAKAN PERBAIKAN harus mampu merubah koefisien regresi yang

negatif dari independen variabel (per butir Indikator, Dimensi, Variabel dan atau Variabel

Hasil Subsitusi) ini untuk menjadi positif dikemudian hari.

(4) Uji Heteroskedastisitas


regresi, terjadi ketidaksamaan varians residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang

lain. Jika varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka

156

disebut Homoskedastisitas. Dan jika varians tersebut berbeda, maka tidak terjadi

Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas

(Santoso, 2001). Pengujian ada tidaknya gejala heteroskedastisitas memakai metode grafik

dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada scatterplot dari variabel terikat, dimana

jika tidak terdapat pola tertentu maka tidak terjadi heteroskedastisitas dan begitu pula

sebaliknya (Singgih Santoso, 2001).

5) Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik (point-point) yang ada membentuk suatu

pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit) maka

terjadi Heteroskedastisitas.

Gambar 5.2: Uji Heterokedastisitas

6) Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan dibawah angka

0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi Heteroskedastisitas. Untuk mengetahui hasil

pengujian heteroskedastisitas antara kualitas pelayanan dan kepuasan konsumen

terhadap loyalitas konsumen, berikut hasil pengujiannya: Berdasarkan pada gambar

157

5.2 menunjukkan bahwa pengaruh antara kualitas pelayanan dan kepuasan

konsumen terhadap loyalitas konsumen tidak terjadi problem heterokedastisitas,

hal itu dibuktikan dengan titik-titik menyebar secara acak atau tidak teratur serta

menyebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y dan tidak

membentuk pola tertentu, maka disimpulkan bahwa pada uji ini tidak terjadi.

7) Bayangkan saja bila pada Regression Output, dengan jumlah observasi sebanyak

240 responden atau seluruh responden yang digunakan baik sebagai independen

atau dependen variabel yang terlihat pada gambar 5.2 dimana Scatterplot,

Dependent Variable: Pada Metode Path Analysis (Standardized Coefficients)

ganda, Model Fungsional Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi semula) dan Model

Fungsional Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet) masing-masing Y2 Calc

dan Y3 Calc merupakan One-Stage Regression as Estimated Variable (as

Calculated), sebanyak 40 titik yang tersebar secara acak atau tidak teratur di atas

maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y (dan bisa dibuktikan) dengan

menggunakan Hasil Estimasi Model Regresi Linier Berganda (multiples

regression) ke-30 variabel independen yang terkelompok sebagai Metode Path

Analysis (Standardized Coefficients) ganda, Model Fungsional Loyalitas

Konsumen (sebagai fungsi semula) dan Model Fungsional Keunggulan Bersaing

(sebagai fungsi estapet), dimana Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) sebagai

variabel yang mewakili Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) dan Dimensi Rata-rata

Keunggulan Bersaing (Y3v) sebagai variabel/dimensi yang mewakili Variabel

Keunggulan Bersaing (Y3) dari seluruh responden yang digunakan dalam

penelitian ini (Lihat ke 6 Gambar Uji Asumsi Klasik diatas).

8) Dengan terjadi persoalan/problem yang bertolakan belakang atau tidak memenuhi

persyaratan ambang toleransi dan nilai VIF pada uji multikolinieritas dan ternyata

problem serupa tidak terjadi pada Uji Heterokedastisitas sehingga model regressi

menghendaki adanya hubungan tidak langsung dengan menjadikan Variabel

Kepuasan Konsumen (Y1) dan Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)

sebagai Intevening Variabel, terkutip: agar ditemui adanya hubungan Pengaruh

158

Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan variabel harga tiket (X2)


konsumen (Y1)] serta ditemui pula adanya hubunganPengaruh Tidak Langsung

variabel kepuasan konsumen (Y1) dan variabel loyalitas konsumen (Y2) terhadap


Keunggulan Bersaing (Y3v)], sehingga pengujian model regressi yang mengalami

problem multikolinieritas tersebut akan bisa dilanjutkan bahkan digunakan

sebagai goodness of fit regression models, tentunya tidak terlepas dari dukungan

beberapa Uji sebelumnya: Uji Klasik (yaitu: Uji Normalitas) dan Uji Kualitas Data

(yaitu: Uji Validitas dan Uji Reliabilitas), sehingga pada pengujian selanjutnya

dapat dilakukan Uji Regresi dengan Metode Path Analysis serta berbagai macam

uji Regression Analysis yang memenuhi persyaratan seperti dipilihnya Adjusted R

Square agar data tidak bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan

ke dalam model. Setiap tambahan satu variabel independen, maka R square pasti

meningkat.

5.2. Keterbatasan Penelitian: Kekurangan dan Kelebihan

Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan, terdapat beberapa kekurangan dan

kelemahan dalam penyusunan penelitian ini. Kelemahan dan kekurangan tersebut

terutama, adalah karena tidak melengkapi data “berapa jumlah penumpang secara

keseluruhannya maupun posisi jumlah kendaraan sejenis bus” yang beroperasi di wilayah

DKI khususnya, di wilayah JABODETABEK pada umumnya setiap: hari, bulan atau

tahun. Artinya, tanpa diketahui jumlah penumpang maupun posisi jumlah kendaraan

sejenis bus yang beroperasi tersebut, mustahil akan diketahui berapa jumlah penumpang

yang diangkut oleh jasa transportasi Oto Bus TRANSJAKARTA secara keseluruhann atau

secara rata-rata setiap: hari, bulan atau tahun. Kekurangan dan kelemahan lainnya “tidak

memasukan data jumlah penumpang” yang diangkut dari sejumlah Armada Bus

159

TRANSJAKARTA yang tergabung dengan mergernya TransJakarta atau Busway yang

beroperasi di wilayah yang sama secara keseluruhann atau secara rata-rata setiap: hari, bulan

atau tahun.

5.3 Saran

5.3.1 Implikasi Kebijakan

Berdasarkan hasil dan kesimpulan dalam penelitian ini, berikut adalah beberapa

saran sebagai bahan pertimbangan bagi perusahaan, khususnya produsen penyedia jasa

transportasi TRANSJAKARTA sebagai berikut:

1. Berdasarkan hasil penelitian, maka untuk dapat meningkatkan Kepuasan Konsumen,

disarankan agar produsen penyedia jasa transportasi TRANSJAKARTA memberi

perioritas utama menerapkan KEBIJAKSANAAN terhadap variabel harga tiket (X2)

terlebih dahulu dari variabel kualitas pelayanan (X1). Adapun penerapan

KEBIJAKSANAAN produsen terhadap variabel harga tiket (X2) adalah upaya

optimalisasi merubah harga tiket (X2) atau menetapkan tarif angkut yang dibebankan

kepada konsumen pengguna jasa transportasi TRANSJAKARTA: Meng-optimakan

perubahan harga tiket (X2.i) atau menetapkan tarif angkut (menaikkan atau

menurunkan). Dalam hal ini, Indikator dalam wujud Dimensi apa saja yang harus



fasilitas yang disediakan agar mampu meningkatkan kepuasan konsumen secara

optimal. Disarankan agar produsen lebih menekankan pada variasi dan penerapan

160

fleksibilitas tarif batas atas dan tarif batas bawah artinya jika harga tiket yang

ditawarkan lebih bervariasi maka Kepuasan Penumpang juga akan meningkat.

2. Sedangkan perioritas kedua (berikut atau terakhir) produsen menerapkan

KEBIJAKSANAAN terhadap variabel kualitas pelayanan (X1) dapat dilakukan melalui

upaya maksimalisasi meningkatkan kualitas pelayanan (X1) yang diberikan kepada

konsumen pengguna jasa transportasi TRANSJAKARTA: Dalam hal ini Indikator

dalam wujud Dimensi apa saja yang harus diperbaiki, dirubah, ditingkatkan, diganti,

ditambah, direnopasi, dibiayai ulang dan lain sebagainya agar mampu meningkatkan

kepuasan konsumen secara maksimal.

5.3.2 Saran Penelitian yang Akan Datang

(1) Bahwa penelitian ini menggunakan Metode Analisa Jalur Ganda (Double Part

Analysis’ Method) yang dilengkapi dengan berbagai Uji Statistik, sehingga mampu

mendapatkan Hasil Perhitungan Empiris yang lebih sempurna, terutama 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 Model fungsional

hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) bisa

diperhitungkan sebagai “Pengkajian Model” dan sedikit lebih unggul diatas

“Pengujian Model“ yang hanya sekedar melihat hubungan sebab akibat saja dari

model fungsional hasil estimasi.

161

(2) Model penelitian Keunggulan Bersaing yang menggunakan Metode Analisa Jalur

Ganda (Double Part Analysis’ Method) merupakan ”sebuah model penelitian baru”

yang melibatkan banyak data: Indikator, dimensi maupun variabel yang terkait dengan

model fungsional Part Analysis Method yang dibuat/digunakan dalam penelitian ini.

Kebanyakan model penelitian yang dilakukan selama ini menggunakan Sebuah Metode

Analisa Jalur (Single Part Analysis Method), yaitu semacam Kinerja perusahaan yang

digerakkan dari berbagai aspek pada sebuah model fungsional Loyalitas Konsumen

atau Model fungsional Keunggulan Bersaing saja. Alias tidak dikenal adanya asumsi

sebagai fungsi semula atau sebagai fungsi estapet. Meskipun merupakan ”sebuah

model penelitian baru” sehingga untuk penelitian yang akan datang disarankan pula

agar mencari model yang lebih baru lagi, sebagai perumpamaan menggunakan Tiga

Metode Analisa Jalur (Triples Part Analysis’ Method) dan sebagainya, dan

memiliki Model Analisis Regresi Linier Berganda (multiples regression) Keunggulan

Bersaing diatas 30 Independent Variables (Unstandardized Coefficients) yang dapat

dirangkum semuanya didalam ”KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS”.

(3) Untuk penelitian yang akan datang disarankan pula agar mencari sejumlah variabel

penelitian yang baru (kalau bisa selain variabel penelitian ini). Melalui berbagai Uji

Statistik, diharapkan sejumlah variabel penelitian yang baru didalam model hasil

estimasi terhindar akan terjadinya Excluded Variable meski sebuah indikator maupun

Dimensi Rata-rata per butirnya dari Variabel/Dimensi Variabel atau dari independen

Variabel didalam model hasil estimasi. Artinya. Tidak satupun preditor dari seluruh

indikator maupun Dimensi Rata-rata per butirnya dari Variabel/Dimensi Variabel atau

dari independen Variabel didalam model hasil estimasi mengalami kondisi Excluded

162

Variable dan “tidak terdapat gejala seperti multikolinearitas” yang akan menentukan

baik/buruknya kondisi model hasil estimasi sebagai Badness of fit regression models

atau sebagai goodness of fit regression models.

(4) Hasil estimasi yang baik juga ditentukan/digambarkan oleh tidak satupun “Indikator,

dimensi maupun variabel” Indikator, dimensi maupun variabel yang DROP maupun

yang TIDAK RELIABEL pasca Uji Validitas maupun Uji Reliabilitas yang harus

dibuang/terbuang begitu saja. Seandainya tidak terhindar dari kondisi demikian, maka

penelitian harus berlanjut, disarankan para peneliti menggunakan “alternatif kedua”,

yaitu merubah kondisi DROP atau yang TIDAK RELIABEL pasca Uji Validitas dan

Uji Reliabilitas menjadi VALID (sah, syah, absah, sahih), RELIABEL (dapat

dipercaya/diandalkan) sepanjang masih terjadi: ”Laju kenaikan rata-rata Nilai koefisien

ALPHA CRONBACH (dalam %) dan kenaikan berdasarkan ”penyesuaian faktor

koreksi per butir” seluruh indikator maupun Dimensi Rata-rata atau kenaikan Nilai

butiran Indikator maupun Dimensi Rata-rata (dalam Kali lipat) dari variabel penelitan

yang bersangkutan”.

(5) Sedangkan Model hasil estimasi yang baik atau yang disebut sebagai goodness of fit

regression models dari Model fungsional hasil estimasi Metode Path Analysis

(Standardized Coefficients), yang berlaku Pada Model Fungsional Klasik

Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi Semula) maupun pada Model fungsional

Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet), mampu mendeteksi menyimpulkan

”Hubungan yang sebenarnya: hubungan langsung atau hubungan tidak langsung

salah satu atau kedua independen variabel tersebut secara serempak terhadap variabel

163

dependentnya”, yaitu dengan cara membandingkan nilai koefisien regresi hubungan

langsung dengan nilai koefisien regresi hubungan tidak langsungnya. Artinya, apabila

nilai koefisien regresi hubungan langsung > [lebih tinggi atau lebih besar daripada]

nilai koefisien regresi hubungan tidak langsung, maka disimpulkan ”memiliki

hubungan langsung”. Sebaliknya, apabila nilai koefisien regresi hubungan langsung

< [lebih rendah atau lebih kecil daripada] nilai koefisien regresi hubungan tidak

langsung, maka disimpulkan ”Tetap memiliki sebagai hubungan tidak langsung”.

(6) Sebagai sebuah saran untuk para peneliti berikutnya, maka penentuan hasil estimasi

yang baik dari Model fungsional hasil estimasi Metode Path Analysis jangan diabaikan

atau tetap exis dan harus digunakan, dengan tujuan untuk menentukan sikap pengambil

kepusan atau produsen penyedia jasa angkutan untuk menentukan variabel mana yang

menjadi perioritas utama, kedua dan seterusnya bagi seorang produsen atau penyedia

jasa angkutan menerapkan KEBIJAKSANAAN melalui upaya maksimalisasi atau

upaya Optimalisasi

(7) Sebaiknya pada penelitian berikut lebih memperluas obyek penelitian serta mencari

ruang lingkup populasi yang lebih luas, sampel yang digunakan sebaiknya juga lebih

banyak, dengan demikian peneliti lanjutan dapat semakin memberikan gambaran yang

spesifik untuk penelitian-penelitan dibidang jasa berbagai moda transportasi pada

umumnya dikemudian hari.

164

DAFTAR PUSTAKA

Angin, Jasanta Perangin., "Studi Peningkatan Loyalitas Pelanggan Ritel (Studi Kasus Toko

Amelia)", Tesis Program Studi Magister Manajemen Program Pascasarjana

Universitas Diponogoro Semarang 2009. Tesis Tidak Dipublikasikan.

Ferdinand, Augusty T., Metode Penelitian Manajemen, Badan Penerbit Universitas

Diponegoro, Semarang 2006.

Fibrianto, Lucky., ”Analisis Pengaruh Kualitas Jasa Terhadap Kualitas Pelanggan Bus

Damri Kota Semarang” (Studi Pada Penumpang Bus Damri Kota Semarang),

Skripsi Sarjana, Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas

Diponegoro, Semarang 2011. Skripsi Tidak Dipublikasikan.

Fornell, J.D. Michael, Anderson W. Eugene, Cha Jaesung and Bryant E. B., 1996, “The

American Customer Satisfaction Index: Nature, Purpose and Findings,” Journal of

Marketing, Vol 60 p7-18

Ghozali, Imam., Aplikasi Analisis Multivariate bagi Program SPSS, Badan Penerbit

UNDIP, Semarang, 2005.

_____________., AplikasiAnalisis Multivariate bagi Program SPSS, Badan Penerbit

UNDIP, Semarang, 2007.

Ginanjar, Deden Galih. Cikarang Pos, tahun 2016

Huriyati, Ratih., Bauran Pemasaran dan Loyalitas Konsumen, Alfabeta, Bandung, 2005.

Indriantoro, Nur dan Supomo, Bambang., Metodologi Penelitian Bisnis (Untuk Akuntansi

dan Manajemen). BPFE - UGM. Yogyakarta 2002.

Juwandi, Hendy Irawan., Kepuasan Pelayanan Jasa. Erlangga. Jakarta, 2004. Kotler, Philip dan Gary Armstrong., Prinsip-prinsip Pemasaran, Jilid 1, Erlangga, Jakarta, 2001.

Kotler, Philip dan Keller, Kevin Lane., "Manajemen Pemasaran", Edisi Ketiga Belas Jilid

I, Penerbit Erlangga (Penerjemah: Bob Sabran, MM), Dicetak: PT Gelora Aksara

Pratama, Jakarta 2008.

Kotler, Philip., Manajemen Pemasaran di Indonesia: Analisis, Perencanaan,

Implementasi dan Pengendalian, Salemba Empat, Jakarta. 2002.

Laroche, Michel and Taylor, Thomas., "An Empirical Study of Major Segmentation Issues

in Retail Banking", International Journal of Bank Markrting, Vol. 6, Iss: 1

Date:1988,p.31-48.

Lovelock, C.H., A basic toolkit for service managers. In: C.H. LOVEOCK (Ed.) Managing

Services-Marketing, Operations, and Human Resources (New Jersey 1992,

Prentice-Hall), pp. 17-30.

Lu Ting Pong, Dr. Tang Pui Yee, An Integrated Model of Service Loyalty, Department of

Business Studies, The Hongkong Polytechnic University, Hung Hom, Kowloon,

Hongkong, 2001. Lupiyoadi, Rambat dan Hamdani., Manajemen Pemasaran Jasa. Salemba Empat. Jakarta 2006.

Maylina, Wenny., Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kesetiaan terhadap Merek pada

Konsumen Pasta Gigi Pepsodent di Surabaya, Jurnal Ventura, Volume 6.

Surabaya 2003.

Parasuraman, A, Berry L.L. and Zeithaml, V.A 1985, "Conceptual Model of Service

Quality and its Implications for Future Research", Journal of Marketing, Vol 49,

Autumm, p.41-50.

165

Parasuraman, A., Valarie A. Zeithaml and Leonard L. Berry, (1988)., "SERVQUAL: A

Multiple- Item Scale for Measuring Consumer Perceptions of Service Quality,"

Journal of Retailing, Vol 64 No 1, Spring, p12-40.

Pikiran Rakyat, Rabu, 28 Desember 2016

Putra, Febri Tri Bramasta dan Raharja, Edy., "Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan,

Harga Dan kepuasan Pelanggan Terhadap Loyalitas Pelanggan Di Bengkel Mobil

Rapiglass Autocare Semarang", Kripsi Sarjana, Jurusan Manajemen Fakultas

Ekonomika dan Bisnis Universitas Diponegoro 2010 (DIPONEGORO JOURNAL

OF MANAGEMENT, http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/dbr: Volume 1,

Nomor 1, Tahun 2012).

Selnes, Fred., "A Examination of the Effect of Produck Performance on Brand Reputation, Satisfaction and Loyalty" Europan Journal of Markrting, Vol.27 No.9,1993, p.19-35.

Setiyawati, Antari., "Studi Kepuasan Pelanggan Untuk mencapai Loyalitas Pelanggan

(Studi Kasus Pada Konsumen Toko Bangunan Bangun Rejeki Semarang)", Tesis

Program Studi Pascasarjana Universitas Diponogoro Semarang 2009. Tesis Tidak

Dipublikasikan.

Swastha, Basu dan Irawan., Manajemen Pemasaran Modern, Liberty, Yogyakarta, 2005.

Swastha, Basu., Azas-azas Marketing. Liberty. Yogyakarta, 2002.

Tjiptono, Fandy dan Gregorius, Chandra., Service, Quality and Satisfaction, Edisi

Pertama, Penerbit Andi, Yogyakarta 2005.

Tjiptono, Fandy., Prinsip-prinsip Total Quality Service, Edisi Keempat, Penerbit Andi,

Yogyakarta 1997.

Tjiptono, Fandy., Strategi Bisnis dan Manajemen, Penerbit Andi, Yogyakarta 1996.

Tjiptono, Fandy., Strategi Pemasaran, Edisi Pertama, Andi Ofset, Yogyakarta 2007.

Umar, Husein., Metodologi Penelitian : Aplikasi dalam Pemasaran. PT. Gramedia Pustaka

Utama. Jakarta, 2001.

Wicaksono, Deddy Setyawan., Analisis Kepuasan Pengguna Jasa Transportasi Taksi

Untuk meningkatkan Loyalitas (Studi pada PT Blue Bird Pusaka Di Semarang),

Tesis Program Studi Pascasarjana Universitas Diponogoro Semarang 2010. Tesis

Tidak Dipublikasikan.

Widodo., Cerdik Menyususn Proposal Penelitian Skripsi, Tesis & Desertasi, Penerbit

MAGNAScript Publishing, Jakarta 2012.

Widyaningtyas, Richa., "Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Loyalitas Serta Dampaknya

Pada Kepuasan Konsumen Dalam Menggunakan Jasa Kereta Api Harina di PT.

Kereta Api Indonesia DAOP IV Semarang". Jurusan Manajemen Fakultas

Ekonomika dan Bisnis Universitas Diponegoro 2010. Skripsi Tidak

Dipublikasikan.

Wirasasmita, Rivai H., Sitorus, Roland, Manurung, Brenggan, Kamus Lengkap Ekonomi,

Pionir Jaya, Bandung, 1999.

Zeithaml, Valari A. and Mary Jo Bitner, 1996, Service Marketing, New York, Mc.Ggraw-

Hill Co. Inc.

Zeithaml, Valarie A., A Parasuraman, Berry, Leonard L., Service Quality : Balancing

Customer Perception an Expectation, Free Press, New York, 1990

Zeithaml, Valerie A., Berry, Leonard L, & A. Parasuraman, 1996, The Behavioral

Consequences Of Service Quality, Journal of Marketing , Volume 60. Zikmund, William G., Exploring Marketing Research, The Dryden Press, Forh Worth, 2000.

166

KUESIONER PENELITIAN & LAMPIRAN

FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEUNGGULAN BERSAING DAN

IMPLEMENTASINYA TERHADAP LOYALITAS KONSUMEN


Kami sangat mengharapkan bantuan anda, untuk memberikan masukan dan kesan

anda dengan mengisi kuesioner ini sesuai dengan keadaan yang sebenarnya.

Bantuan anda sangat berharga sekali dalam penelitian ini.

Terima kasih atas kebaikan anda yang telah memberikan waktu dan kesediaan

menanggapi hal ini.

Petunjuk Pengisian Jawaban : Berilah tanda ( √ ) untuk jawaban yang sesuai

Nama Responden : .................................................

I. DATA HASIL SURVEY DAN PENGOLAHAN AWAL 1. DATA Asli Hasil Survey “Sebanyak 8 lampiran: Lampiran 1 s/d 8”

(Ke 8 lampiran ini dibuat sebanyak 240 sesuai dengan jumlah responden yang diteliti), Yaitu:

Lampiran 1:

Umur: Jenis Kelamin Crosstabulation Jenis Kelamin

No. Umur Laki-Laki Perempuan

1. 21 - 25 Tahun

2. 26 - 30 Tahun

3. 31 - 35 Tahun

4. 36 - 40 Tahun

5. > 40 Tahun

Lampiran 2:

Pekerjaan: Jenis Kelamin Crosstabulation Jenis Kelamin

No. Pekerjaan Laki-Laki Perempuan

1. Pegawai Negeri

2. Wiraswasta

3. Pegawai Swasta

4. Lain-lain

Lampiran 3:

Penghasilan per bulan: Jenis Kelamin Crosstabulation Jenis Kelamin

No. Penghasilan per Bulan Laki-Laki Perempuan

1. < 1.000.000

2. 1.001.000 - 3.000.000

3. 3.001.000 - 5.000.000

4. > 5.001.000

167

PERCEPTIONS SURVEY

Berikut ini adalah pertanyaan mengenai bagaimana KUALITAS PELAYANAN yang

anda dapatkan dari Jasa angkutan penumpang TRANSJAKARTA. Anda diminta untuk

menyatakan opini/pendapat anda berdasarkan pengalaman pribadi anda sewaktu

menggunakan Jasa angkutan penumpang TRANSJAKARTA ataupun berdasarkan apa

yang anda dengar dari orang lain

No URAIAN PERNYATAAN OPINI SAYA

SS S NR TS STS

5 4 3 2 1

Lampiran 4: Sangat

Variabel Kualitas Pelayanan (X1) Sangat Tidak Tidak

No. Indikator dari Kualitas Pelayanan Setuju Setuju Netral Setuju Setuju

1. X1.1. Peralatan Armada TransJakarta

Jasa angkutan penumpang TransJakarta sudah menggunakan Bus (Mesin dan Karoseri)

yang baik, kuat dan layak digunakan sebagai Bus/Jasa angkutan penumpang sebagaimana

yang digunakan juga di negara maju lainnya.

2. X1.2. Perlengkapan Armada TransJakarta

Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta sudah memiliki perlengkapan fisik berupa

Jalur operasi Khusus yang disusun menurut KORIDOR (Peta Per Rute) operasi sebagai

trayek yang harus dilalui, sehingga tergolong sebagai jasa angkutan penumpang yang

bebas hambatan dan dinilai masa kini

3. X1.3. Kenyamanan ruangan

Perusahaan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta sudah memberikan fasilitas

dengan Kenyamanan ruangan penumpang yang terjaga (A/C, dan Kebersihan ruangan) dari

jasa angkutan tersebut.

4. X1.4. Penampilan petugas

Para karyawan Perusahaan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta selalu menjaga

penampilan petugasnya (berpakaian Dinas, bersih & rapi)

5. X1.5. Kejujuran dalam memberikan keterangan

Para karyawan Perusahaan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta selalu memiliki

Kejujuran dalam memberikan keterangan sebagaimana yang dijanjikan secara tepat,

terpercaya dan akurat

6. X1.6. Keramahan

Para karyawan Perusahaan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta selalu bersikap

ramah dan sopan pada penumpang

168

7. X1.7. Kecepatan pelayanan

Perusahaan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta sebagai angkutan jalan raya

selalu memberikan kecepatan pelayanan yang tepat waktu kepada penumpang yang

berburu dengan waktu selama di perjalanan

8. X1.8. Kemampuan menanggapi keluhan

Para karyawan Perusahaan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta selalu

memberikan/menyempatkan waktu bila ada keluhan dari penumpang dan selalu segera

berusaha memperbaikinya

9. X1.9. Kemudahan prosedur

Perusahaan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta sebagai angkutan angkutan jalan raya

selalu memberikan Kemudahan prosedur (khususnya saat pembayaran tiket melalui kartu ATM)

10. X1.10. Mampu berkomunikasi

Para karyawan Perusahaan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta sudah

mempunyai pengetahuan yang baik, Mampu berkomunikasi dan untuk menjawab

pertanyaan penumpang

11. X1.11. Informasi yang akurat

Perusahaan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta selalu menyediakan Informasi

yang akurat tentang jadwal keberangkatan/kedatangan yang sangat teratur berjejeran

menurut KORIDOR (Peta Per Rute) masing-masing setiap maktu hingga jam 20.00 Wib.

12. X1.12. Pemahaman kebutuhan konsumen

Para karyawan Perusahaan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta selalu berusaha

untuk selalu memahami suasana hati (mood) penumpang

13. X1.13. Perhatian kepada konsumen

Para karyawan Perusahaan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta selalu

memberikan ekstra Perhatian kepada konsumen atau penumpang yang memberikan

keluhan dan masukan

Berikut ini adalah pertanyaan mengenai Komitmen mengenai bagaimana HARGA

TIKET dari Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta.


SS S NR TS STS

5 4 3 2 1

Lampiran 5: Sangat

Variabel Harga Tiket (X2) Sangat Tidak Tidak

No. Indikator dari Harga Tiket Setuju Setuju Netral Setuju Setuju

169

1. X2.1. Keterjangkauan harga tiket

Harga tiket terjangkau oleh hampir semua calon penumpang, karena Jasa angkutan

penumpang Bus TransJakarta menyediakan berbagai alternatif pilihan pebelian harga

tiket, selain disediakan pada setiap tempat pemberangkatan (emplasement jalur) juga

disediakan secara online bahkan memperlakukan ATM yang dikeluarkan oleh beberapa

Bank tertentu.

2. X2.2. Kesesuaian tarif dengan manfaat

Sebagai pengguna Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta, saya merasakan

kenikmatan yang sensasional, khususnya manfaat (nilai tambahan utilitas) yang saya

rasakan lebih tinggi daripada tarif yang saya keluarkan (P < MU) berlaku untuk setiap

KORIDOR (Peta Per Rute) perjalanan.

3. X2.3. Kesesuaian tarif dengan fasilitas

Sebagai pengguna Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta, saya tidak pernah merasa

dirugikan, khususnya perbandingan antara tarif dengan fasilitas benar-benar terjamin

secara akurat. Bagaikan adanya fasilitas tambahan yang dinikmati melebihi dari tarif yang

dibebankan, terutama tiket yang dibeli dapat berlalu dalam satu hari penuh sepanjang jam

operasi Bus TransJakarta, asalkan tidak turun pada suatu tempat tujuan tertentu.

4. X2.4. Kesesuaian tarif dengan jarak yang ditempuh

Bila diperhitungkan oleh penumpang secara pribadi, Kesesuaian tarif dengan jarak yang

ditempuh, ternyata Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta tidak pernah bermain

curang. Tarif angkut paling murah dibawah standar rata-rata Bus lainnya, dan berlaku

untuk seluruh KORIDOR (Peta Per Rute). Bahkan harga tiket paling murah, malahan

dapat digunakan berkali-kali perjalanan dan penggantian Armada Bus TransJakarta

untuk KORIDOR (Peta Per Rute) lainnya dalam satu hari penuh sepanjang Jam operasi

Bus TransJakarta.

Berikut ini adalah pertanyaan mengenai Komitmen mengenai bagaimana

KEPUASAN KONSUMEN dari Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta.


SS S NR TS STS

5 4 3 2 1

Lampiran 6: Sangat

Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) Sangat Tidak Tidak

No. Indikator dari Kepuasan Konsumen Setuju Setuju Netral Setuju Setuju

1. Y1.1. Kepuasan akan produk yang ditawarkan

Selama ini saya merasa puas dengan keputusan saya menggunakan Jasa angkutan

penumpang Bus TransJakarta.

170

2. Y1.2. Sesuai dengan yang diharapkan

Saya tidak pernah komplain terhadap produk Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta

yang telah saya gunakan oleh karena sangat sesuai dengan yang diharapkan.

3. Y1.3. Merekomendaikan citra positif kepada orang lain

Saya menetapkan pilihan dalam menggunakan Jasa angkutan penumpang Bus

TransJakarta dan akan Merekomendaikan jasa angkutan ini kepada orang lain


LOYALITAS KONSUMEN dari Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta.


SS S NR TS STS

5 4 3 2 1

Lampiran 7: Sangat

Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) Sangat Tidak Tidak

No. Indikator dari Loyalitas Konsumen Setuju Setuju Netral Setuju Setuju

1. Y2.1. Armada Bus TransJakarta yang bagus

Jika di kemudian hari anda berpergian untuk KORIDOR (Peta Per Rute) yang telah

disediakan (yang anda inginkan), maka besar kemungkinan anda akan menggunakan Jasa

angkutan penumpang Bus TransJakarta lagi.(Repurchase Behaviour)

2. Y2.2. Kenikmatan merasakan layanan

Secara keseluruhan anda lebih sering menggunakan Jasa angkutan penumpang Bus

TransJakarta dibandingkan moda transportasi lain (Repeat Purchase Intensions)

3. Y2.3. Kesetiaan terhadap merek (Tidak Melirik Merek Lain)

Anda selalu menggunakan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta dan tidak akan

pernah mau mempertimbangkan untuk menggunakan moda transportasi lain (choice

reduction behavior)

4. Y2.4. Pengalaman masa lalu

Anda akan mengatakan hal-hal yang baik/positif mengenai Jasa angkutan penumpang Bus

TransJakarta kepada orang lain

5. Y2.5. Pengalaman teman-teman

Anda akan selalu mendorong teman atau kenalan anda untuk selalu menggunakan Jasa

angkutan penumpang Bus TransJakarta.


KEUNGGULAN BERSAING dari Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta.


171

SS S NR TS STS

5 4 3 2 1

Lampiran 8: Sangat

Variabel Keunggulan Bersaing (Y3) Sangat Tidak Tidak

No. Indikator dari Keunggulan Bersaing Setuju Setuju Netral Setuju Setuju

1. Y3.1. Kemampuan Bersaing

Bus TransJakarta merupakan salah satu pelopor “PEMBAHARUAN” usaha angkutan

umum bus kota di DKI Jakarta dan wilayah sekitarnya yang dikelola oleh PEMDA Khusus

Ibukota DKI Jakarta. Semenjak berdirinya tahun 2004 Bus TransJakarta yang dimulai

dengan nama BUSWAY Perkembangan jumlah armadanya berkembang pesat yang

senantiasa bertambah dari tahun ketahun. Kemajuan-kemajuan yang sangat significant ini

mengaundang Kemampuan Bersaing yang sudah tidak diragukan lagi sebagai Jasa

angkutan di wilayah DKI dan Jabodetabek yang melewati jalur khusus tanpa hambatan.

TransJakarta

Overview

Locale Jakarta, Indonesia

Transit type bus rapid transit

Number of lines 12 (operation), 3 (planned)

Number of stations more than 200

Daily ridershipmore than 350,000

passengers per day

Website [1]

Operation

Began operation January 25, 2004

Operator(s)Badan Layanan Umum

TransJakarta Busway

Technical

System length around 200km

[hide]System map

Schematic route map of

current & future corridors.

TransJakarta

From Wikipedia, the free encyclopedia

http://transjakarta.co.id/

172

2. Y3.2. Dikenal Luas

Bus TransJakarta dimata masyarakat Ibukota, dikenal sebagai jasa angkutan yang bersifat

LCC = Least Cost Carrier. Selain dari jumlah armadanya sangat banyak (diatas jumlah

Armada lainnya yang beroperasi di Jabodetabek), type mesin dan bahkan sasisnya

tergolong mewah (Bus gandeng, bus tingkat, bus tronton, bus biasa bus ¾ dan lain

sebagainya). Selain daripada itu Tarif angkut sangat murah (tarif yang dibebankan,

terutama tiket yang dibeli dapat berlalu dalam satu hari penuh sepanjang jam operasi Bus

TransJakarta) plus memiliki jalur tersendiri bebas hambatan.

3. Y3.3. Peningkatan Sumber Dana

Bus TransJakarta semula adalah Jasa angkutan milik PEMPROV DKI Jakarta, seiring

dengan laba hasil operasi yang selalu meningkat sepanjang tahun, untuk perkembangan

selanjutnya (khusunya pada tahun 2017) melakukan MERGER dengan beberapa Perusahan

Jasa Angkutan Ibukota (Jabotabek) terkenal lainnya seperti PPD, Mayasari Bakti, Perum

Damri dan sebagainya). Artinya merek dinding tetap TransJakarta, namun pada sisi

tertentu terdapat kode bus mergernya tersebut, sedangkan pengelolanya tetap pihak atau

a/n PEMPROV DKI Jakarta. Inisiatif PEMPROV DKI semacam ini memperlihatkan

tindakan terpuji karena Bus TransJakarta sebagai salah satu pelopor “PEMBAHARUAN”

Ibukota DKI Jakarta dimasa kini bukanlah bersifat “MONOPOLY”.

4. Y3.4. Keunggulan Tekhnologi

Sekitar 90 % Armada Bus TransJakarta “berwajah baru”. Sasis dan mesin bus asal

Jepang yaitu Hino. Tetapi untuk beberapa tipe tertentu seperti Bus TransJakarta ala

BUSWAY menggunakan mesin buatan China yang mempunyai bahan bakar Gas (BBG),

sedangkan untuk beberapa type selanjutnya yang merupakan “PEMBAHARUAN” mesin

dan bahkan sasisnya tergolong mewah (seperti Bus gandeng, bus tingkat, bus tronton)

menggunan Buatan Eropah yang pada umumnya bermesin SCANIA. Hampir setiap Bus

TransJakarta buatan Eropah ini disertai dengan brand pada dinding dengan nama

SCANIA EURO. Secara spontan dengan kehadiran Bus TransJakarta telah merobah DKI

Jakarta dan Wilayah sekitarnya menjadi pesat berkat adanya Keunggulan Tekhnologi

sehingga sistim transportasi yang bergulir di Ibukota juga berubah secara dasyat.

https://id.wikipedia.org/wiki/Jepang

https://id.wikipedia.org/wiki/Hino

https://www.google.com/imgres?imgurl=http://cdn.img.print.kompas.com/getattachment/69ee2678-05ce-4820-ab3f-0daa848aad40/302352&imgrefurl=http://print.kompas.com/2016/03/08/Perubahan-Trayek-APTB-Menuai-Pro-dan-Kontra&docid=UB47XwWaMRZezM&tbnid=HS5Yrpeh0NYD9M:&vet=10ahUKEwj4567K1InVAhXEq48KHby3DQA4yAEQMwgEKAIwAg..i&w=630&h=708&client=firefox-a&bih=623&biw=976&q=Transjakarta Jumlah armada&ved=0ahUKEwj4567K1InVAhXEq48KHby3DQA4yAEQMwgEKAIwAg&iact=mrc&uact=8

https://www.google.com/imgres?imgurl=http://katadata.co.id/public/media/chart_thumbnail/105833-pilkada-jakarta-berapa-rute-trans-jakarta.png?updated=1498842000&imgrefurl=http://databoks.katadata.co.id/issue/listing/5255/all&docid=Pk_TXvoH-pbsgM&tbnid=1RpaQuH5KzxEnM:&vet=10ahUKEwj4567K1InVAhXEq48KHby3DQA4yAEQMwhMKEowSg..i&w=620&h=348&client=firefox-a&bih=623&biw=976&q=Transjakarta Jumlah armada&ved=0ahUKEwj4567K1InVAhXEq48KHby3DQA4yAEQMwhMKEowSg&iact=mrc&uact=8

173

2. Data Awal Mencari Hipotesa, sebanyak 4 lampiran: “Lampiran 9 s/d 12”

Lampiran 9: Variabel Kualitas Pelayanan (X1i) Armada TRANSJAKARTA

Indikator

No

mo

r

Sk

ala Pen

gu

ku

ran

Peralatan

Arm

ada B

us

TR

AN

SJA

KA

RT

A

Perlen

gk

apan

Arm

ada B

us

TR

AN

SJA

KA

RT

A

Ken

yam

anan

ruan

gan

Pen

ampilan

petu

gas

Keju

juran

dalam

mem

berik

an

keteran

gan

Keram

ahan

Kecep

atan p

elayan

an

Kem

amp

uan

men

ang

gap

i

kelu

han

Kem

ud

ahan

pro

sedu

r

Mam

pu

berk

om

un

ikasi

Info

rmasi y

ang

aku

rat

Pem

aham

an k

ebu

tuh

an

kon

sum

en

Perh

atian k

epad

a kon

sum

en

X1

= V

ariabel K

UA

LIT

AS

PE

LA

YA

NA

N (Ju

mlah

ke I )

X1

= V

ariabel K

UA

LIT

AS

PE

LA

YA

NA

N (Ju

mlah

ke II )

No Skala Pengukuran X1.1 X1.2 X1.3 X1.4 X1.5 X1.6 X1.7 X1.8 X1.9 X1.10 X1.11 X1.12 X1.13 X1 ke I X1 ke II

1 Sangat Setuju 83 92 69 100 92 90 83 81 81 52 90 77 69 1059 1059

2 Setuju 100 90 117 71 98 92 109 102 100 129 81 109 104 1302 1302

3 Netral 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 511 511

4 Tidak Setuju 19 21 19 15 17 21 17 15 23 19 19 13 21 239 239

5 Sangat Tidak Setuju 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 1 4 9 9

Jumlah 202 203 205 186 207 207 209 198 204 200 190 200 198 3120 2609

No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke I) 3120

1 Observasi 5

2 Jumlah 202 203 205 186 207 207 209 198 204 200 190 200 198

3 Average 40 41 41 37 41 41 42 40 41 40 38 40 40

4 Simpangan Baku 47.7 46.8 51.0 45.7 49.5 46.0 50.8 48.3 46.8 54.1 44.2 49.9 45.3

5 Variansi 2272 2191 2602 2087 2447 2113 2581 2337 2192 2927 1951 2495 2048

6 KORELASI BUTIR 0.929 0.911 0.918 0.862 0.927 0.908 0.934 0.936 0.923 0.871 0.901 0.935 0.912

7 DET. BUTIR 0.864 0.830 0.842 0.743 0.859 0.824 0.873 0.876 0.852 0.759 0.812 0.874 0.832

8 DET.. TERKOREKSI 0.819 0.773 0.789 0.658 0.811 0.766 0.830 0.834 0.802 0.679 0.749 0.831 0.776

FAKTOR KOREKSI 0.662 0.585 0.612 0.404 0.650 0.573 0.682 0.689 0.634 0.435 0.546 0.684 0.589

9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600

10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid

STATUS BUTIR FK Valid Drop Valid Drop Valid Drop Valid Valid Valid Drop Drop Valid Drop

11 Indikator 13

12 VARIAN TOTAL 297032

13 VAR. BUTIR 2272 2191 2602 2087 2447 2113 2581 2337 2192 2927 1951 2495 2048

14 SIGMA VAR. BUTIR 30241 27969 25778 23176 21090 18643 16530 13949 11612 9420 6494 4543 2048

15 ALPHA CRONBACH 0.973

Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke II) 2609

1 Observasi 6

2 Jumlah 404 406 410 372 414 414 418 396 408 400 380 400 396

3 Average 67 68 68 62 69 69 70 66 68 67 63 67 66

4 Simpangan Baku 78.6 78.4 81.0 73.2 80.8 79.1 82.0 77.8 78.7 81.3 73.6 79.1 76.3

5 Variansi 6170 6148 6564 5360 6528 6261 6724 6052 6192 6608 5411 6263 5820

6 KORELASI BUTIR 0.980 0.975 0.974 0.959 0.979 0.975 0.980 0.980 0.979 0.956 0.972 0.979 0.976

7 DET. BUTIR 0.960 0.951 0.950 0.920 0.958 0.951 0.961 0.961 0.958 0.914 0.945 0.959 0.952

8 DET. TERKOREKSI 0.950 0.939 0.937 0.900 0.947 0.939 0.951 0.952 0.947 0.892 0.932 0.949 0.940

FAKTOR KOREKSI 0.902 0.881 0.877 0.808 0.896 0.881 0.904 0.905 0.897 0.794 0.867 0.900 0.883

9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600


'STATUS BUTIR FK Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid

11 Indikator 13


13 VAR. BUTIR 6170 6148 6564 5360 6528 6261 6724 6052 6192 6608 5411 6263 5820

14 SIGMA VAR. BUTIR 80101 73930 67782 61218 55859 49331 43070 36346 30294 24102 17494 12083 5820



Keterangan: LAJU KENAIKAN RATA-RATA (%)

16 DET. TERKOREKSI 16.04 21.44 18.72 36.77 16.71 22.63 14.52 14.09 18.09 31.39 24.36 14.11 21.21 270.07

17 FAKTOR KOREKSI 36.3 50.6 43.4 100.1 38.0 53.8 32.5 31.4 41.5 82.3 58.9 31.5 49.9 650.2 2.41


Sumber: Data hasil Survey yang diperhitungkan penulis menggunakan Microsoft Office Excel 2003, Tahun 2017.

Keterangan: - Laju Kenaikan Rata-rata ALPHA CRONBACH sebesar 1.36%

- Kenaikan indikator rata-rata Kualitas Pelayanan adalah sebesar 2.41 kali lipat , Formulasi 2.41 kali lipat

= 650.2/270.07 merupakan Perbandingan Total Faktor Koreksi (Correction Factor) terhadap Total Koefisien Determinasi yang terkoreksi (Corrected Determination Coefficient = Adjusted R Square).

ATAU

174

Lampiran 10: Dimensi Total Kualitas Pelayanan (X1u) TRANSJAKARTA Dimensi

No

mo

r

Sk

ala Pen

gu

ku

ran

Bu

kti fisik

(tang

ible)

Kean

dalan

(reliability

)

Day

a tang

gap

(respo

nsiv

eness)

Jamin

an

(assuran

ce)

Perh

atian

(emp

athy)

X1u =

VA

RIA

BE

L

KU

AL

ITA

S

PE

LA

YA

NA

N

(Jum

lah k

e I )

X1u =

VA

RIA

BE

L

KU

AL

ITA

S

PE

LA

YA

NA

N

(Jum

lah k

e II )

No Skala Pengukuran X1u..1 X1u..2 X1u..3 X1u..4 X1u..5 X1u ke I X1u ke II

1 Sangat Setuju 344 265 162 142 146 1059 1059

2 Setuju 378 299 202 210 213 1302 1302

3 Netral 0 0 0 0 0 511 511

4 Tidak Setuju 74 55 38 38 34 239 239

5 Sangat Tidak Setuju 0 4 0 0 5 9 9 796 623 402 390 398 3120 2609

No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke I) 1 Observasi 5 2 Jumlah 796 623 402 390 398

3 Average 159 125 80 78 80

4 Simpangan Baku 187.1 145.8 95.1 93.9 95.1 5 Variansi 34993 21260 9043 8822 9046

6 KORELASI BUTIR 0.926 0.926 0.930 0.926 0.925

7 DETERMINASI BUTIR 0.857 0.858 0.865 0.857 0.855

8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.809 0.810 0.820 0.809 0.807

FAKTOR KOREKSI 0.645 0.647 0.664 0.645 0.642

9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600

10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid Valid

STATUS BUTIR FK Valid Valid Valid Valid Valid

11 Dimensi/Indikator 5


13 VAR. BUTIR 34993 21260 9043 8822 9046 14 SIGMA VAR. BUTIR 83165 48171 26911 17868 9046


No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke II) 1 Observasi 6

2 Jumlah 1592 1246 804 780 796

3 Average 265 208 134 130 133 4 Simpangan Baku 309.2 241.7 156.4 152.6 155.3

5 Variansi 95580 58409 24472 23282 24133

6 KORELASI BUTIR 0.979 0.979 0.980 0.978 0.978



FAKTOR KOREKSI 0.890 0.892 0.896 0.887 0.887

9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid Valid




13 VAR. BUTIR 95580 58409 24472 23282 24133

14 SIGMA VAR. BUTIR 225876 130296 71887 47415 24133


No Skala Pengukuran X1u..1 X1u..2 X1u..3 X1u..4 X1u..5 X1u ke I X1u ke II No Keterangan: LAJU KENAIKAN RATA-RATA (%) 16 DETERMINASI TERKOREKSI 17.15 17.04 15.88 16.90 17.18 84.15

17 FAKTOR KOREKSI 38.0 37.8 34.9 37.4 38.1 186.18 2.21


Sumber: Data hasil Survey yang diperhitungkan penulis menggunakan Microsoft Office Excel 2003, Tahun 2017 Keterangan: - Laju Kenaikan Rata-rata ALPHA CRONBACH sebesar 3.81 %

- Kenaikan indikator rata-rata Kualitas Pelayanan adalah sebesar 2.21 kali lipat, Formulasi 2.21 kali lipat = 186.18/84.15, yaitu merupakan Perbandingan Total Faktor Koreksi (Correction Factor) terhadap Total Koefisien

Determinasi yang terkoreksi (Corrected Determination Coefficient = Adjusted R Square).

175

Lampiran 11: Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v) TRANSJAKARTA

Dimensi

No

mo

r

Sk

ala Pen

gu

ku

ran

Bu

kti fisik

(tang

ible)

Kean

dalan

(reliability

)

Day

a tang

gap

(respo

nsiv

ene

ss)

Jamin

an

(assuran

ce)

Perh

atian

(emp

athy)

X1

v =

Dim

ensi R

ata-

rata KU

AL

ITA

S

PE

LA

YA

NA

N

(Jum

lah k

e I )

X1

v =

Dim

ensi R

ata-

rata KU

AL

ITA

S

PE

LA

YA

NA

N

(Jum

lah k

e II )

No Skala Pengukuran X1v..1 X1v..2 X1v..3 X1v..4 X1v..5 X1v ke I X1v ke II

1 Sangat Setuju 86 88 81 71 73 399 399

2 Setuju 95 100 101 105 106 507 507

3 Netral 0 0 0 0 0 199 199

4 Tidak Setuju 18 18 19 19 17 91 91 5 Sangat Tidak Setuju 0 1 0 0 3 4 4

199 207 201 195 199 1200 1001

No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke I) 1 Observasi 5

2 Jumlah 199 207 201 195 199

3 Average 40 41 40 39 40

4 Simpangan Baku 47.0 48.7 47.5 47.0 47.3

5 Variansi 2206 2375 2261 2206 2236

6 KORELASI BUTIR 0.922 0.923 0.927 0.926 0.924



FAKTOR KOREKSI 0.631 0.636 0.653 0.646 0.638





13 VAR. BUTIR 2206 2375 2261 2206 2236

14 SIGMA VAR. BUTIR 11283 9077 6702 4441 2236


No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke II) 1 Observasi 6 2 Jumlah 398 414 402 390 398

3 Average 66 69 67 65 66

4 Simpangan Baku 77.4 80.4 78.2 76.3 77.5

5 Variansi 5989 6470 6118 5820 6013

6 KORELASI BUTIR 0.978 0.978 0.979 0.978 0.978



FAKTOR KOREKSI 0.885 0.887 0.892 0.887 0.886 9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600





13 VAR. BUTIR 5989 6470 6118 5820 6013

14 SIGMA VAR. BUTIR 30411 24421 17951 11833 6013


No Skala Pengukuran X1v..1 X1v..2 X1v..3 X1v..4 X1v..5 X1v ke I X1v ke II No Keterangan: LAJU KENAIKAN RATA-RATA (%) 16 DETERMINASI TERKOREKSI 18.04 17.70 16.57 16.86 17.50 86.66

17 FAKTOR KOREKSI 40.3 39.4 36.6 37.3 38.9 192.51 2.22


Sumber: Data hasil Survey yang diperhitungkan penulis menggunakan Microsoft Office Excel 2003, Tahun 2017. Keterangan: - Laju Kenaikan Rata-rata ALPHA CRONBACH sebesar 3.41 %

- Kenaikan indikator rata-rata Kualitas Pelayanan adalah sebesar 2.22 kali lipat, Formulasi 2.22 kali lipat =

192.51/86.66, yaitu merupakan Perbandingan Total Faktor Koreksi (Correction Factor) terhadap Total Koefisien Determinasi yang terkoreksi (Corrected Determination Coefficient = Adjusted R Square).

176

Lampiran 12: Subsitusi Dimensi Rata-rata KP (X1v) Terhadap Variabel Kualitas Pelayanan (X1i)

Indikator

No

mo

r

Sk

ala Pen

gu

ku

ran

Peralatan

Arm

ada B

us

TR

AN

SJA

KA

RT

A

Perlen

gk

apan

Arm

ada B

us

TR

AN

SJA

KA

RT

A

Ken

yam

anan

ruan

gan

Pen

ampilan

petu

gas

Keju

juran

dalam

mem

berik

an

keteran

gan

Keram

ahan

Kecep

atan p

elayan

an

Kem

amp

uan

men

ang

gap

i

kelu

han

Kem

ud

ahan

pro

sedu

r

Mam

pu

berk

om

un

ikasi

Info

rmasi y

ang

aku

rat

Pem

aham

an k

ebu

tuh

an

kon

sum

en

Perh

atian k

epad

a kon

sum

en

X1

v =

Subsitu

si Dim

ensi R

ata-rata

KU

AL

ITA

S P

EL

AY

AN

AN

(Jum

lah k

e I )

X1

v =

Subsitu

si Dim

ensi

Rata-rata K

UA

LIT

AS

PE

LA

YA

NA

N

(Jum

lah k

e II )

No Skala Pengukuran X1.1 X1.2 X1.3 X1.4 X1.5 X1.6 X1.7 X1.8 X1.9 X1.10 X1.11 X1.12 X1.13 X1v ke I X1v ke II

1 Sangat Setuju 83 92 69 100 92 90 83 81 81 52 90 77 69 399 399

2 Setuju 100 90 117 71 98 92 109 102 100 129 81 109 104 507 507

3 Netral 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 199 199

4 Tidak Setuju 19 21 19 15 17 21 17 15 23 19 19 13 21 91 91


Jumlah 202 203 205 186 207 207 209 198 204 200 190 200 198 1200 1001

No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke I)

1 Observasi 5

2 Jumlah 202 203 205 186 207 207 209 198 204 200 190 200 198

3 Average 40 41 41 37 41 41 42 40 41 40 38 40 40

4 Simpangan Baku 47.7 46.8 51.0 45.7 49.5 46.0 50.8 48.3 46.8 54.1 44.2 49.9 45.3

5 Variansi 2272 2191 2602 2087 2447 2113 2581 2337 2192 2927 1951 2495 2048

6 KORELASI BUTIR 0.926 0.904 0.920 0.851 0.921 0.902 0.933 0.933 0.920 0.878 0.893 0.934 0.913

7 DET. BUTIR 0.858 0.818 0.846 0.724 0.849 0.814 0.870 0.871 0.846 0.771 0.797 0.873 0.833

8 DET. TERKOREKSI 0.811 0.757 0.795 0.632 0.799 0.751 0.826 0.828 0.795 0.695 0.730 0.831 0.777

FAKTOR KOREKSI 0.648 0.558 0.621 0.365 0.628 0.549 0.675 0.679 0.622 0.460 0.515 0.683 0.591

9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600



11 Indikator 13


13 VAR. BUTIR 2272 2191 2602 2087 2447 2113 2581 2337 2192 2927 1951 2495 2048

14 SIGMA VAR. BUTIR 30241 27969 25778 23176 21090 18643 16530 13949 11612 9420 6494 4543 2048


Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke II)

1 Observasi 6

2 Jumlah 404 406 410 372 414 414 418 396 408 400 380 400 396 3 Average 67 68 68 62 69 69 70 66 68 67 63 67 66

4 Simpangan Baku 78.6 78.4 81.0 73.2 80.8 79.1 82.0 77.8 78.7 81.3 73.6 79.1 76.3

5 Variansi 6170 6148 6564 5360 6528 6261 6724 6052 6192 6608 5411 6263 5820

6 KORELASI BUTIR 0.979 0.973 0.975 0.956 0.977 0.974 0.980 0.980 0.978 0.958 0.970 0.979 0.976

7 DET. BUTIR 0.958 0.947 0.951 0.913 0.955 0.948 0.960 0.960 0.956 0.918 0.941 0.959 0.952

8 DET. TERKOREKSI 0.948 0.934 0.939 0.892 0.943 0.935 0.950 0.950 0.945 0.897 0.926 0.949 0.940

FAKTOR KOREKSI 0.898 0.872 0.880 0.793 0.889 0.873 0.902 0.902 0.893 0.803 0.857 0.899 0.884

9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600


STATUS BUTIR FK Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid

11 Indikator 13


13 VAR. BUTIR 6170 6148 6564 5360 6528 6261 6724 6052 6192 6608 5411 6263 5820

14 SIGMA VAR. BUTIR 80101 73930 67782 61218 55859 49331 43070 36346 30294 24102 17494 12083 5820


No Skala Pengukuran X1.1 X1.2 X1.3 X1.4 X1.5 X1.6 X1.7 X1.8 X1.9 X1.10 X1.11 X1.12 X1.13 X1v ke I X1v ke II


16 DET. TERKOREKSI 16.88 23.43 18.12 41.17 18.10 24.43 14.95 14.70 18.87 29.12 26.87 14.22 21.05 281.90

17 FAKTOR KOREKSI 38.4 56.2 41.8 117.1 41.6 59.0 33.5 32.9 43.6 74.7 66.5 31.7 49.5 686.6 2.44


Sumber: Data primer yang diolah oleh penulis, menggunakan Excel 2003, Tahun 2017 Keterangan: - Laju Kenaikan Rata-rata ALPHA CRONBACH sebesar 25.13 %

- Peningkatan kinerja 5 Dimensi Kualitas Pelayanan akan menaikan butiran indikator rata-rata sebesar 2.44 kali lipat

dari semula, Formulasi 2.44 kali lipat = 686.6/281.90 Perbandingan Total Faktor Koreksi terhadap Total

Koefisien Determinasi yang terkoreksi ( Corrected Determination Coefficient = Adjusted R Square).

177

3. DATA UTAMA YANG DIGUNAKAN DALAM PROSES PERHITUNGAN:

Lampiran 13: Variabel Kualitas Pelayanan (X1i) TRANSJAKARTA

Indikator

No

mo

r

Sk

ala Pen

gu

ku

ran

Peralatan

Arm

ada B

us

TR

AN

SJA

KA

RT

A

Perlen

gk

apan

Arm

ada B

us

TR

AN

SJA

KA

RT

A

Ken

yam

anan

ruan

gan

Pen

ampilan

petu

gas

Keju

juran

dalam

mem

berik

an

keteran

gan

Keram

ahan

Kecep

atan p

elayan

an

Kem

amp

uan

men

ang

gap

i

kelu

han

Kem

ud

ahan

pro

sedu

r

Mam

pu

berk

om

un

ikasi

Info

rmasi y

ang

aku

rat

Pem

aham

an k

ebu

tuh

an

kon

sum

en

Perh

atian k

epad

a kon

sum

en

X1

= V

ariabel K

UA

LIT

AS

PE

LA

YA

NA

N (Ju

mlah

ke I )

X1

= V

ariabel K

UA

LIT

AS

PE

LA

YA

NA

N (Ju

mlah

ke II )


1 Sangat Setuju 83 92 69 100 92 90 83 81 81 52 90 77 69 1059 1059

2 Setuju 100 90 117 71 98 92 109 102 100 129 81 109 104 1302 1302

3 Netral 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 511 511

4 Tidak Setuju 19 21 19 15 17 21 17 15 23 19 19 13 21 239 239


Jumlah 202 203 205 186 207 207 209 198 204 200 190 200 198 3120 2609

No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke I) 3120

1 Observasi 5

2 Jumlah 202 203 205 186 207 207 209 198 204 200 190 200 198

3 Average 40 41 41 37 41 41 42 40 41 40 38 40 40

4 Simpangan Baku 47.7 46.8 51.0 45.7 49.5 46.0 50.8 48.3 46.8 54.1 44.2 49.9 45.3

5 Variansi 2272 2191 2602 2087 2447 2113 2581 2337 2192 2927 1951 2495 2048

6 KORELASI BUTIR 0.929 0.911 0.918 0.862 0.927 0.908 0.934 0.936 0.923 0.871 0.901 0.935 0.912

7 DET. BUTIR 0.864 0.830 0.842 0.743 0.859 0.824 0.873 0.876 0.852 0.759 0.812 0.874 0.832

8 DET.. TERKOREKSI 0.819 0.773 0.789 0.658 0.811 0.766 0.830 0.834 0.802 0.679 0.749 0.831 0.776

FAKTOR KOREKSI 0.662 0.585 0.612 0.404 0.650 0.573 0.682 0.689 0.634 0.435 0.546 0.684 0.589

9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600



11 Indikator 13


13 VAR. BUTIR 2272 2191 2602 2087 2447 2113 2581 2337 2192 2927 1951 2495 2048

14 SIGMA VAR. BUTIR 30241 27969 25778 23176 21090 18643 16530 13949 11612 9420 6494 4543 2048


Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke II) 2609

1 Observasi 6

2 Jumlah 404 406 410 372 414 414 418 396 408 400 380 400 396

3 Average 67 68 68 62 69 69 70 66 68 67 63 67 66

4 Simpangan Baku 78.6 78.4 81.0 73.2 80.8 79.1 82.0 77.8 78.7 81.3 73.6 79.1 76.3

5 Variansi 6170 6148 6564 5360 6528 6261 6724 6052 6192 6608 5411 6263 5820

6 KORELASI BUTIR 0.980 0.975 0.974 0.959 0.979 0.975 0.980 0.980 0.979 0.956 0.972 0.979 0.976

7 DET. BUTIR 0.960 0.951 0.950 0.920 0.958 0.951 0.961 0.961 0.958 0.914 0.945 0.959 0.952

8 DET. TERKOREKSI 0.950 0.939 0.937 0.900 0.947 0.939 0.951 0.952 0.947 0.892 0.932 0.949 0.940

FAKTOR KOREKSI 0.902 0.881 0.877 0.808 0.896 0.881 0.904 0.905 0.897 0.794 0.867 0.900 0.883

9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600


'STATUS BUTIR FK Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid

11 Indikator 13


13 VAR. BUTIR 6170 6148 6564 5360 6528 6261 6724 6052 6192 6608 5411 6263 5820

14 SIGMA VAR. BUTIR 80101 73930 67782 61218 55859 49331 43070 36346 30294 24102 17494 12083 5820




16 DET. TERKOREKSI 16.04 21.44 18.72 36.77 16.71 22.63 14.52 14.09 18.09 31.39 24.36 14.11 21.21 270.07

17 FAKTOR KOREKSI 36.3 50.6 43.4 100.1 38.0 53.8 32.5 31.4 41.5 82.3 58.9 31.5 49.9 650.2 2.41


Sumber: Data hasil Survey yang diperhitungkan penulis menggunakan Microsoft Office Excel 2003, Tahun 2017.

Keterangan: - Laju Kenaikan Rata-rata ALPHA CRONBACH sebesar 1.36%

- Kenaikan indikator rata-rata Kualitas Pelayanan adalah sebesar 2.41 kali lipat , Formulasi 2.41 kali lipat

= 650.2/270.07 merupakan Perbandingan Total Faktor Koreksi (Correction Factor) terhadap Total Koefisien Determinasi yang terkoreksi (Corrected Determination Coefficient = Adjusted R Square).

178

Lampiran 14: Variabel Harga Tiket(X2) Armada TRANSJAKARTA

Indikator

No

mo

r

Sk

ala

Pen

guku

ran

Keterjan

gk

auan

harg

a tiket

Kesesu

aian tarif

den

gan

man

faat

Kesesu

aian tarif

den

gan

fasilitas

Kesesu

aian tarif

den

gan

jarak

yan

g d

itemp

uh

X2

= V

ariabel

HA

RG

A T

IKE

T

(Jum

lah k

e I )

X2

= V

ariabel

HA

RG

A T

IKE

T

(Jum

lah k

e II )

No

Skala Pengukuran

X2.1 X2.2 X2.3 X2.4 X2i ke I

X2i ke I 1 2

3

Sangat Setuju 58 69 65 58 250 250

Setuju 108 94 102 107 411 411 Netral 0 0 0 0 186 186

4 Tidak Setuju 38 23 23 29 113 113

5 Sangat Tidak Setuju 0 0 0 0 0 0 204 186 190 194 960 774


2 Jumlah 204 186 190 194

3 Average 41 37 38 39

4 Simpangan Baku 45.1 42.4 44.5 45.1

5 Variansi 2037 1802 1985 2032

6 KORELASI BUTIR 0.866 0.873 0.887 0.884

7 DETERMINASI BUTIR 0.749 0.762 0.787 0.782

8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.666 0.682 0.716 0.710

FAKTOR KOREKSI 0.415 0.440 0.492 0.483 9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600

10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid

STATUS BUTIR FK Drop Drop Drop Drop



13 VAR. BUTIR 2037 1802 1985 2032

14 SIGMA VAR. BUTIR 7855 5818 4016 2032



2 Jumlah 408 372 380 388

3 Average 68 62 63 65 4 Simpangan Baku 77.9 71.6 73.7 75.1

5 Variansi 6069 5132 5438 5640

6 KORELASI BUTIR 0.965 0.966 0.968 0.968



FAKTOR KOREKSI 0.822 0.826 0.839 0.838

9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600

10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid STATUS BUTIR FK Valid Valid Valid Valid



13 VAR. BUTIR 6069 5132 5438 5640

14 SIGMA VAR. BUTIR 22279 16210 11078 5640


Sumber: Data hasil Survey yang diperhitungkan penulis menggunakan Microsoft Office Excel 2003, Tahun 2017

No Skala Pengukuran

X2.1 X2.2 X2.3 X2.4

X2i ke I

X2i ke I

No Keterangan: LAJU KENAIKAN RATA-RATA (%)


17 FAKTOR KOREKSI 98.2 87.7 70.5 73.6 329.92 2.53


179

Lampiran 15: Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) Armada TRANSJAKARTA

Indikator

No

mo

r

Sk

ala Pen

gu

ku

ran

Kep

uasan

akan

pro

du

k y

ang

ditaw

arkan

Sesu

ai den

gan

yan

g d

iharap

kan

Merek

om

end

asi

kan

citra po

sitif

kep

ada o

rang

lain

Y1 =

Variab

el

KE

PU

AS

AN

KO

NS

UM

EN

(Jum

lah k

e I )

Y1 =

Variab

el

KE

PU

AS

AN

KO

NS

UM

EN

(Jum

lah k

e II )

No

Skala Pengukuran

Y1.1 Y1.3 Y1.3 Y1 ke I Y1 ke II

1 Sangat Setuju 86 92 63 241 241

2 Setuju 44 44 57 279 279

3 Netral 0 0 0 131 131 4 Tidak Setuju 7 10 17 65 65

5 Sangat Tidak Setuju 1 1 0 4 4

138 147 137 720 422


2 Jumlah 138 147 137

3 Average 28 29 27

4 Simpangan Baku 37.3 39.3 30.6

5 Variansi 1393 1545 938

6 KORELASI BUTIR 0.786 0.765 0.878

7 DETERMINASI BUTIR 0.618 0.586 0.771

8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.490 0.448 0.695

FAKTOR KOREKSI 0.175 0.124 0.460

9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600

10 STATUS BUTIR Drop Drop Valid

STATUS BUTIR FK Drop Drop Drop



13 VAR. BUTIR 1393 1545 938

14 SIGMA VAR. BUTIR 3876 2483 938



2 Jumlah 276 294 274

3 Average 46 49 46


5 Variansi 3146 3541 2753

6 KORELASI BUTIR 0.909 0.901 0.939


8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.783 0.764 0.852 FAKTOR KOREKSI 0.576 0.544 0.704

9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600

10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid

STATUS BUTIR FK Drop Drop Valid


12 VARIAN TOTAL 23609 13 VAR. BUTIR 3146 3541 2753

14 SIGMA VAR. BUTIR 9439 6293 2753


No Skala Pengukuran Y1.1 Y1.3 Y1.3 Y1 ke I Y1 ke II No Keterangan: LAJU KENAIKAN RATA-RATA (%) 16 DETERMINASI TERKOREKSI 59.64 70.71 22.60 152.95

17 FAKTOR KOREKSI 228.8 338.6 52.9 620.33 4.06

18 ALPHA CRONBACH -15.58


180

Lampiran 16: Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) Armada TRANSJAKARTA

Indikator

No

mo

r

Sk

ala Pen

gu

ku

ran

Arm

ada B

us

TR

AN

SJA

KA

RT

A

yan

g b

agu

s

Ken

ikm

atan

merasak

an

layan

an

Kesetiaan

terhad

ap

merek

(Tid

ak

Melirik

Merek

Lain

)

Pen

galam

an

masa lalu

Pen

galam

an

teman

-teman

Y2 =

Variab

el

LO

YA

LIT

AS

KO

NS

UM

EN

(Jum

lah k

e I )

Y2 =

Variab

el

LO

YA

LIT

AS

KO

NS

UM

EN

(Jum

lah k

e II )

No Skala Pengukuran Y2.1 Y2.2 Y2.3 Y2.4 Y2.5 Y2 ke I Y2 ke II

1 Sangat Setuju 65 48 44 46 40 243 243

2 Setuju 102 117 115 125 123 582 582

3 Netral 0 0 0 0 0 281 281


190 173 182 186 188 1200 919


2 Jumlah 190 173 182 186 188 3 Average 38 35 36 37 38

4 Simpangan Baku 44.5 50.2 47.6 52.6 50.7

5 Variansi 1985 2518 2266 2762 2571 6 KORELASI BUTIR 0.801 0.874 0.853 0.871 0.855



FAKTOR KOREKSI 0.216 0.445 0.373 0.435 0.379

9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600

10 STATUS BUTIR Drop Valid Valid Valid Valid

STATUS BUTIR FK Drop Drop Drop Drop Drop



13 VAR. BUTIR 1985 2518 2266 2762 2571

14 SIGMA VAR. BUTIR 12102 10117 7599 5333 2571 15 ALPHA CRONBACH 0.944


2 Jumlah 380 346 364 372 376

3 Average 63 58 61 62 63

4 Simpangan Baku 73.7 72.2 73.1 76.8 76.3

5 Variansi 5438 5207 5346 5900 5827

6 KORELASI BUTIR 0.936 0.953 0.950 0.953 0.950


8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.845 0.886 0.878 0.886 0.877 FAKTOR KOREKSI 0.690 0.767 0.753 0.768 0.751

9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600





13 VAR. BUTIR 5438 5207 5346 5900 5827

14 SIGMA VAR. BUTIR 27718 22280 17073 11727 5827


No Skala Pengukuran Y2.1 Y2.2 Y2.3 Y2.4 Y2.5 Y2 ke I Y2 ke II No Keterangan: LAJU KENAIKAN RATA-RATA (%) 16 DETERMINASI TERKOREKSI 61.87 29.22 37.90 30.60 36.85 196.44

17 FAKTOR KOREKSI 220.2 72.4 102.0 76.8 98.3 569.72 2.90


Sumber: Data hasil Survey yang diperhitungkan penulis menggunakan Microsoft Office Excel 2003, Tahun 2017 Keterangan: - Laju Kenaikan Rata-rata ALPHA CRONBACH sebesar 0.90 %

- Kenaikan indikator rata-rata Kualitas Pelayanan adalah sebesar 2.96 kali lipat, Formulasi 2.90 kali lipat =

569.72/196.44 yaitu merupakan Perbandingan Total Faktor Koreksi (Correction Factor) terhadap Total Koefisien Determinasi yang terkoreksi (Corrected Determination Coefficient = Adjusted R Square).

181

Lampiran 17: Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v) Armada TRANSJAKARTA

Dimensi

No

mo

r

Sk

ala Pen

gu

ku

ran

Kesesu

aian H

arga

den

gan

Ku

alitas Jasa

yan

g d

iberik

an

Kesesu

aian h

arga

den

gan

pelay

anan

yan

g d

iterima

Kesesu

aian H

arga

den

gan

fasilitas

X2v =

Dim

ensi R

ata-

rata HA

RG

A T

IKE

T

(Jum

lah k

e I )

X2v =

Dim

ensi R

ata-

rata HA

RG

A T

IKE

T

(Jum

lah k

e II )

No

Skala Pengukuran

X2v..1 X2v..2 X2v..3 Y2v ke I Y2v ke II 1 Sangat Setuju 58 67 58 183 183

2 Setuju 108 98 107 313 313

3 Netral 0 0 0 134 134

4 Tidak Setuju 38 23 29 90 90 5 Sangat Tidak Setuju 0 0 0 0 0

204 188 194 720 586


2 Jumlah 204 188 194

3 Average 41 38 39


5 Variansi 2037 1888 2032

6 KORELASI BUTIR 0.881 0.889 0.898 7 DETERMINASI BUTIR 0.777 0.791 0.806



9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600





13 VAR. BUTIR 2037 1888 2032

14 SIGMA VAR. BUTIR 5957 3920 2032


No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke II) 1 Observasi 6 2 Jumlah 408 376 388

3 Average 68 63 65


5 Variansi 6069 5281 5640

6 KORELASI BUTIR 0.969 0.970 0.972



FAKTOR KOREKSI 0.843 0.845 0.855 9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600


'STATUS BUTIR FK Valid Valid Valid



13 VAR. BUTIR 6069 5281 5640

14 SIGMA VAR. BUTIR 16989 10921 5640


No Skala Pengukuran X2v..1 X2v..2 X2v..3 Y2v ke I Y2v ke II No Keterangan: LAJU KENAIKAN RATA-RATA (%)


17 FAKTOR KOREKSI 78.7 68.8 60.4 207.93 2.44


Sumber: Data olahan yang diperhitungkan penulis menggunakan Microsoft Office Excel 2003, Tahun 2017.

182

Lampiran 18: Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v) TRANSJAKARTA

Dimensi

No

mo

r

Sk

ala Pen

gu

ku

ran

Bu

kti fisik

(tang

ible)

Kean

dalan

(reliability

)

Day

a tang

gap

(respo

nsiv

ene

ss)

Jamin

an

(assuran

ce)

Perh

atian

(emp

athy)

X1

v =

Dim

ensi R

ata-

rata KU

AL

ITA

S

PE

LA

YA

NA

N

(Jum

lah k

e I )

X1

v =

Dim

ensi R

ata-

rata KU

AL

ITA

S

PE

LA

YA

NA

N

(Jum

lah k

e II )

No Skala Pengukuran X1v..1 X1v..2 X1v..3 X1v..4 X1v..5 X1v ke I X1v ke II

1 Sangat Setuju 86 88 81 71 73 399 399

2 Setuju 95 100 101 105 106 507 507

3 Netral 0 0 0 0 0 199 199


199 207 201 195 199 1200 1001


2 Jumlah 199 207 201 195 199

3 Average 40 41 40 39 40

4 Simpangan Baku 47.0 48.7 47.5 47.0 47.3

5 Variansi 2206 2375 2261 2206 2236

6 KORELASI BUTIR 0.922 0.923 0.927 0.926 0.924



FAKTOR KOREKSI 0.631 0.636 0.653 0.646 0.638





13 VAR. BUTIR 2206 2375 2261 2206 2236

14 SIGMA VAR. BUTIR 11283 9077 6702 4441 2236



2 Jumlah 398 414 402 390 398

3 Average 66 69 67 65 66

4 Simpangan Baku 77.4 80.4 78.2 76.3 77.5

5 Variansi 5989 6470 6118 5820 6013

6 KORELASI BUTIR 0.978 0.978 0.979 0.978 0.978


8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.945 0.946 0.948 0.946 0.946 FAKTOR KOREKSI 0.885 0.887 0.892 0.887 0.886

9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600





13 VAR. BUTIR 5989 6470 6118 5820 6013

14 SIGMA VAR. BUTIR 30411 24421 17951 11833 6013


No Skala Pengukuran X1v..1 X1v..2 X1v..3 X1v..4 X1v..5 X1v ke I X1v ke II No Keterangan: LAJU KENAIKAN RATA-RATA (%) 16 DETERMINASI TERKOREKSI 18.04 17.70 16.57 16.86 17.50 86.66

17 FAKTOR KOREKSI 40.3 39.4 36.6 37.3 38.9 192.51 2.22


Sumber: Data olahan yang diperhitungkan penulis menggunakan Microsoft Office Excel 2003, Tahun 2017 Keterangan: - Laju Kenaikan Rata-rata ALPHA CRONBACH sebesar 3.41 % - Kenaikan indikator rata-rata Kualitas Pelayanan adalah sebesar 2.22 kali lipat, Formulasi 2.22 kali lipat =

192.51/86.66 , yaitu merupakan Perbandingan Total Faktor Koreksi (Correction Factor) terhadap Total

Koefisien Determinasi yang terkoreksi (Corrected Determination Coefficient = Adjusted R Square).

183

Lampiran 19: Variabel Keunggulan Bersaing (Y3) Armada TRANSJAKARTA

Indikator

No

mo

r

Sk

ala Pen

gu

ku

ran

Kem

ampuan

bersain

g

Kelu

asan

jaringan

Pen

ingkatan

sum

ber d

ana

Keu

nggulan

teknolo

gi

Y3

= V

ariabel

KE

UN

GG

UL

AN

BE

RS

AIN

G

(Jum

lah k

e I )

Y3

= V

ariabel

KE

UN

GG

UL

AN

BE

RS

AIN

G

(Jum

lah k

e II )

No

Skala Pengukuran Y3.1 Y3.2 Y3.3 Y3.4 Y3 ke I Y3 ke II 1 2

3

Sangat Setuju 58 69 65 57 249 249

Setuju 108 94 102 108 412 412

Netral 0 0 0 0 186 186

4 Tidak Setuju 38 23 23 29 113 113

5 Sangat Tidak Setuju 0 0 0 0 0 0

204 186 190 194 960 774


2 Jumlah 204 186 190 194

3 Average 41 37 38 39 4 Simpangan Baku 45.1 42.4 44.5 45.4

5 Variansi 2037 1802 1985 2057

6 KORELASI BUTIR 0.866 0.873 0.887 0.885



FAKTOR KOREKSI 0.415 0.440 0.492 0.484

9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600

10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid STATUS BUTIR FK Drop Drop Drop Drop



13 VAR. BUTIR 2037 1802 1985 2057

14 SIGMA VAR. BUTIR 7880 5843 4041 2057



2 Jumlah 408 372 380 388

3 Average 68 62 63 65

4 Simpangan Baku 77.9 71.6 73.7 75.2

5 Variansi 6069 5132 5438 5660

6 KORELASI BUTIR 0.965 0.966 0.968 0.968 7 DETERMINASI BUTIR 0.931 0.932 0.938 0.937


FAKTOR KOREKSI 0.834 0.837 0.849 0.847

9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600

10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid

STATUS BUTIR FK Valid Valid Valid Valid



13 VAR. BUTIR 6069 5132 5438 5660

14 SIGMA VAR. BUTIR 22299 16230 11098 5660



No Skala Pengukuran Y3.1 Y3.2 Y3.3 Y3.4 Y3 ke I Y3 ke II

No Keterangan: LAJU KENAIKAN RATA-RATA (%) 16 DETERMINASI TERKOREKSI 37.31 34.21 28.83 29.62 129.96

17 FAKTOR KOREKSI 100.9 90.1 72.5 75.0 338.56 2.61


184

Lampiran 20: Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) TRANSJAKARTA

Dimensi

No

mo

r

Sk

ala Pen

gu

ku

ran

Mem

perlu

as Tray

ek

(Peta P

er Ru

te) Bu

s

TR

AN

SJA

KA

RT

A

Men

ciptak

an

INO

VA

SI

Pro

du

k Jasa B

us

TR

AN

SJA

KA

RT

A

Sen

antiasa

Men

ing

katk

an

Pro

mo

si Bu

s

TR

AN

SJA

KA

RT

A

Y3v =

Dim

ensi R

ata-

rata KE

UN

GG

UL

AN

BE

RS

AIN

G

(Jum

lah k

e I )

Y3v =

Dim

ensi R

ata-

rata KE

UN

GG

UL

AN

BE

RS

AIN

G

(Jum

lah k

e II )

No

Skala Pengukuran

Y3v..1 Y3v..2 Y3v..3 Y3v ke I Y3v ke II 1 Sangat Setuju 58 67 57 182 182

2 Setuju 108 98 108 314 314

3 Netral 0 0 0 134 134 4 Tidak Setuju 38 23 29 90 90

5 Sangat Tidak Setuju 0 0 0 0 0

204 188 194 720 586


2 Jumlah 204 188 194

3 Average 41 38 39


5 Variansi 2037 1888 2057

6 KORELASI BUTIR 0.881 0.889 0.899




9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600





13 VAR. BUTIR 2037 1888 2057

14 SIGMA VAR. BUTIR 5982 3945 2057



2 Jumlah 408 376 388

3 Average 68 63 65


5 Variansi 6069 5281 5660

6 KORELASI BUTIR 0.969 0.970 0.972


8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.924 0.925 0.930 FAKTOR KOREKSI 0.843 0.845 0.855

9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600


'STATUS BUTIR FK Valid Valid Valid


12 VARIAN TOTAL 43380 13 VAR. BUTIR 6069 5281 5660

14 SIGMA VAR. BUTIR 17009 10941 5660


No Skala Pengukuran Y3v..1 Y3v..2 Y3v..3 Y3v ke I Y3v ke I No Keterangan: LAJU KENAIKAN RATA-RATA (%)


17 FAKTOR KOREKSI 78.7 68.8 59.6 207.06 2.44


Sumber: Data olahan yang diperhitungkan penulis menggunakan Microsoft Office Excel 2003, Tahun 2017

185

4. DATA OLAHAN HASIL PERHITUNGAN:

Lampiran 21

Uji Validitas Indikator(Jumlah ke II)

No.

Variabel

Indikator

r 2 Adjusted

R Square

Status

Butir

I.

II.

III.

IV.

Kualitas Pelayanan (X1)

Harga Tiket (X2)

Kepuasan Konsumen (Y1)

Loyalitas Konsumen (Y2)

X1.1. Peralatan Armada Bus TransJakarta

X1.2. Perlengkapan Armada Bus TransJakarta

X1.3. Kenyamanan ruangan

X1.4. Penampilan petugas

X1.5. Kejujuran dalam memberikan keterangan

X1.6. Keramahan

X1.7. Kecepatan pelayanan

X1.8. Kemampuan menanggapi keluhan

X1.9. Kemudahan prosedur

X1.10. Mampu berkomunikasi

X1.11. Informasi yang akurat

X1.12. Pemahaman kebutuhan konsumen

X1.13. Perhatian kepada konsumen

X2.1. Keterjangkauan harga tiket

X2.2. Kesesuaian tarif dengan manfaat

X2.3. Kesesuaian tarif dengan fasilitas

X2.4. Kesesuaian tarif dengan jarak yang Ditempuh

Y1.1. Kepuasan akan produk yang ditawarkan

Y1.2. Sesuai dengan yang diharapkan

Y1.3. Merekomendaikan citra positif kepada orang lain

Y2.1. Armada Bus TransJakarta yang bagus

Y2.2. Kenikmatan merasakan layanan




0.950

0.939

0.937

0.900

0.947

0.939

0.951

0.952

0.947

0.893

0.932

0.949

0.940

0.914

0.916

0.922

0.921

0.783

0.764

0.852

0.845

0.886

0.878

0.886

0.877

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan Microsoft Office Excel 2003 yang diolah oleh penulis

dari data Lampiran 13-16.

Keterangan: Adjusted R Square.(r 2 ) adalah Koefisien Determinasi Terkoreksi Butiran

Indikator atau Dimensi Rata-rata (Corrected Determination Coefficient).

186

Lampiran 22

Uji Validitas Indikator /Dimensi (Jumlah ke II)

No.

Variabel

Indikator/Dimensi

r 2 Adjusted

R Square

Status

Butir

I.

II.

III.

IV.

Kepuasan Konsumen

(Y1)

Loyalitas Konsumen

(Y2)

Dimensi Rata-rata

Keunggulan Bersaing

(Y3v)

Variabel Keunggulan

Bersaing (Y3)

Y1.1. Kepuasan akan produk yang ditawarkan

Y1.2. Sesuai dengan yang diharapkan

Y1.3. Merekomendaikan citra positif kepada orang lain

Y2.1. Armada Bus TransJakarta yang bagus

Y2.2. Kenikmatan merasakan layanan




Y3v.1. Memperluas Trayek Bus TransJakarta

Y3v.2. Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa TJ

Y3v.3. Senantiasa Meningkatkan Promosi Bus TransJakarta

Y3.1. Kemampuan Bersaing

Y3.2. Dikenal Luas

Y3.3. Peningkatan Sumber Dana

Y3.4. Keunggulan Tekhnologi

0.783

0.764

0.852

0.845

0.886

0.878

0.886

0.877

0.924

0.925

0.930

0.914

0.916 0.922

0.921

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid


dari data Lampiran 15-16 dan 19-20.



187

Lampiran 23:

Uji Validitas Indikator/Dimensi (Jumlah ke II)

No.

Variabel

Indikator/Dimensi

r 2 Adjusted

R Square

Status

Butir

I.

II.

III.

IV.

Dimensi Rata-rata

Kualitas Pelayanan

(X1v)

Dimensi Rata-rata

Harga Tiket (X2v)

Dimensi Rata-rata

Keunggulan Bersaing

(Y3v)

Variabel Keunggulan

Bersaing (Y3)

X1v.1. Bukti fisik (tangible)

X1v.2. Keandalan (reliability)

X1v.3. Daya tanggap (responsiveness)

X1v.4. Jaminan (assurance)

X1v.5. Empati (empathy)

X2v.1. Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan

X2v.2. Kesesuaian harga dengan pelayanan

yang diterima

X2v.3. Kesesuaian Harga dengan fasilitas

Y3v.1. Memperluas Trayek Bus TransJakarta

Y3v.2. Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa TJ

Y3v.3. Senantiasa Meningkatkan Promosi Bus TransJakarta

Y3.1. Kemampuan Bersaing

Y3.2. Dikenal Luas

Y3.3. Peningkatan Sumber Dana

Y3.4. Keunggulan Tekhnologi

0.945

0.946

0.948

0.946

0.946

0.924

0.925

0.930

0.924

0.925

0.930

0.914

0.916 0.922

0.921

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid

Valid


dari data Lampiran 17-18 dan 19-20.



188

------+++++------

189

Cara paling Mudah Meng-unduh (Downloads) secara GRATIS sejumlah TULISAN

ILMIAH Dalam bentuk Files PDF sebagai berikut:

190

Lembaran Informasi: 000 Daftar Tulisan Ilmiah Amrizal dalam File DOCUMENTS.

Daftar TULISAN ILMIAH Untuk PERGURUAN TINGGI, Terdiri:

Bidang UMUM: ILMU EKONOMI & STUDI PEMBANGUNAN JURNAL

PENELITIAN Kuantitatif, BUKU AJAR MODUL SOAL DAN PEMECAHAN SOAL,

BUKU TEKS, Laporan Hasil & Jurnal Hasil Penelitian Dibidang MANAJEMEN

TRANSPORTASI, LAPORAN HASIL & Jurnal Hasil Penelitian SURVEY Dibidang

Manajemen Transportasi.

34 Jurnal Penelitian Kuantitatif TAHAP II dan 10 BUKU AJAR, MODUL SOAL DAN

PEMECAHAN, 27 Proposal Penelitian P3M maupun [Draft Hibah Kompetensi & Produk

Terapan DIKTI], 4 BUKU TEKS dan 7 Jurnal Penelitian Kuantitatif Profesional.

38 buah Files tentang PENELITIAN SURVEY Dibidang MANAJEMEN

TRANSPORTASI yang dikembangkan dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN

TEORITIS [Panjang Alt, Sedang Alt & Pendek Alt] dari 9 buah Laporan HASIL

PENELITIAN, dibuat/disusun a/n LEMBAGA PENELITIAN, PENGKAJIAN &

PERUMUSAN EKONOMI TERAPAN (LP3ET). Sehingga ada 27 Hasil Penelitian

SURVEY…..dari 200 Files (Judul) Tulisan Ilmiah terbaru tahun 2014 s/d 2018.

I. Bidang UMUM: ILMU EKONOMI & STUDI PEMBANGUNAN, Serta Jurusan Terkait Bidang EKONOMI:

02 27 Jurnal Penelitian Kuantitatif TAHAP I to KOPTIS Wilayah III Jakarta Files: 003 01 Perspektif Ekonomi Indonesia Dalam satu tahap pembangunan Jangka Panjang

004 02 Analisis Fungsi Tabungan Indonesia: Pengujian Model Hipotesa Pendapatan Permanen

005 03 Expor Kommoditi Primer Pulau Sumatera Lamam Perdagangan Luar Negeri Indonesia

006 04 Ekspor Dan Pertumbuhan Ekonomi: Studi Kasus Indonesia 1969-1994

007 05 Pekiraan Pembentukan Modal Di Indonesia

008 06 Kebijaksanaan Deregulasi Perbankan Dan Pengaruhnya Terhadap Produksi Di Indonesia

009 07 Instabilitas Perdagangan Luar Negeri Indonesia

010 08 Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Dan Ketergantungan Terhadap Dana Luar Negeri

011 09 Sumber Pertumbuhan Ekonomi Diantara Modal Dan Tabungan

012 10 Pengukuran Kondisi Ekonomi Indonesia Dan Pencapaian Stedy-State Growth

013 11 Modal Asing Swasta Dan Pembentukan Investasi Produktif Dalam Pembiayaan Pembangunan

014 12 Trade-Off Antara Penerimaan Pajak Dan Kemampuan Menabung Masyarakat

015 13 Mobilisasi Tabungan Dan Investasi suatu Ekonomi Terbuka: Studi Kasus Indonesia 1969-1995

016 14 Pengaruh Pendapatan Permanen Dalam Pembentukan Tabungan

017 15 Peranan Ekspor Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia

018 16 Analisis Fungsi Konsumsi Indonesia Dengan Pendapatan Permanen

019 17 Pembiayaan Ekonomi Dalam Negeri Diantara Keinginan Dan Kenyataan

020 18 Sektor Perdagangan Luar Negeri Indonesia Dan Pengaruhnya Terhadap Kegiatan Ekonomi

021 19 Reformasi Kebijaksanaan Makro Dan Pengaruh Ekonomi Sektor Terbuka

022 20 Keseimbangan Pendapatan Nasional: Investasi Dan Sumber Pembiayaan Ekonomi

023 21 Analisis Pengaruh Pembentukan Tabungan Suatu Ekonomi Terbuka

024 22 Pengaruh Aliran Modal Asing Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Dan Pembentukan Tabungan

025 23 Perkiraan Kebutuhan Investasi Dan Pengukuran Tinggal Landas

026 24 Kemampuan Pembentukan Modal Domestik: Sektor Pemerintah Dan Masyarakat

027 25 Prestasi Ekonomi Indonesia Dan Akumulasi Sumber Pembiayaan Pembangunan

028 26 Kualitas Pembangunan Ekonomi Indonesia Dan Dilema Ketergantungan Sumber Dana

029 27 Investasi Dan Pembiayaan Ekonomi Jangka Panjang Indonesia

191

004 34 Jurnal Penelitian Kuantitatif TAHAP II Untuk Pustaka STMT Trisakti Files: 030 01 Standar Ukuran Tinggal Landas Perekonomian Suatu Negara

031 02 Pembentukan Modal Domestik Bruto Sektor Pemerintah Dan Masyarakat

032 03 Pembentukan Tabungan Dan Pembiayaa Ekonomi Jangka Panjang Indonesia

033 04 Prestasi Ekonomi Indonesia Dan Pencapaian Steady-State Growth

034 05 Aliran Modal Asing Swasta Dalam Pembentukan Investasi Produktif

035 06 Fungsi Konsumsi Dan Pengaruhnya Terhadap Pendapatan Permanen

036 07 Pendapatan Permanen Dan Pengaruhnya Terhadap Pembentukan Tabungan

037 08 Pengujian Model Tabungan Indonesia Dengan Hipotesa Pendapatan Permanen

038 09 Kebutuhan Tabungan Dan Sumber Pembiayaan Ekonomi Indonesia

039 10 Sumber-Sumber Pembentukan Investasi: Trade-Off Antara Pajak Dan Tabungan

040 11 Aggregate Expenditre Ekonomi Sektoral (Kajian Perhitungan Ekonomi 3 Sektor)

041 12 Sumber-Sumber Pembentukan Investasi Dalam Struktur Ekonomi Terbuka

042 13 Aggregate Expendiure Ekonomi Sektoral (Kajian Perhitungan Ekonomi 4 Sektor)

043 14 Pengaruh Sektor Perdagangan Luar Negeri Terhadap Aktivitas Ekonomi Indonesia

044 15 Aliran Modal Asing Dan Pengaruhnya terhadap Pertumbuhan Ekonomi Dan Pembentukan Tabungan

045 16 Penafsiran Tingkat effisiensi Marginal Ekonomi Indonesia Dan Prakiraan Pembentukan Modal

046 17 Sumber-Sumber Pembentukan Investasi Dalam Struktur Ekonomi Sederhana

047 18 Aggregate Expenditure Ekonomi Sektoral (Kajian Perhitungan Ekonomi 2 Sektor)

048 19 Pembentukan Modal Domestik Bruto Dan Ketergantungan Terhadap Sumber Dana

049 20 Prestasi Ekonomi Dan Indeks Instabilitas Sektor Perdangan Luar Negeri Indonesia

050 21 Model Makro Keseimbangan Agregatif Pembentukan Tabungan Dan Investasi

051 22 Expor Kommoditi Primer Dan Pertumbuhan Ekonomi Regional Pulau Sumatera

052 23 Konstribusi Ekspor Dan Pertumbuhan Ekonomi Indonesia

053 24 Pengaruh Variabel-variabel Agregatif Terhadap Pembentukan Tabungan Dan Pendapatan

054 25 Pengembangan Sumber Pembiayaan Pembangunan Yang Semakin Bertumpu Pada

Kemampuan Sendiri

055 26 Pengembangan Instrumen Kebijaksanaan makro Terhadap Pembentukan Investasi Dan Pendapatan

056 27 Kebutuhan Tabungan Dan Pembentukan Investasi Produktif Bagi Pembiayaan Pembangunan

057 28 Pengaruh Ekspor Terhadap Pendapatan Nasional Dan Pertumbuhan Ekonomi

058 29 Pengaruh Deregulasi Perbankan Bidang Ekspor Terhadap Devisa Pendapatan Nasional

059 30 Aliran Dana Luar Negeri Di Indonesia Dan Pengaruhnya Terhadap Pertumbuhan Ekonomi

060 31 Strategi Indonesia Dan Manajemen Pembentukan Modal Bagi Peningkatan Pendapatan Masyarakat

061 32 Manajemen Perdagangan Internasional Pengurangan Distorsi Ekonomi Pasca Seleksi Aliran

Dana Luar Negeri

062 33 Manajemen Perbankan Pasca Deregulasi Dan Pengaruhnya Terhadap Produksi Di Indonesia

063 34 Refleksi Ekonomi Indonesia Setelah 34 Tahun Membangun: Diantara Kekuatan Dan Kelemahan

005 10 BUKU AJAR, MODUL SOAL DAN PEMECAHAN Sumbangan

Untuk Melengkapi Pustaka STMT Trisakti Files: 064 01 BUKU AJAR Pengantar Teori Ekonomi

065 02 MODUL SOAL DAN PEMECAHAN Pengantar Teori Ekonomi

066 03 BUKU AJAR Teori Ekonomi

067 04 BUKU AJAR Ekonomi Pembangunan

068 05 BUKU AJAR Pengantar Ekonomi Mikro

069 06 BUKU AJAR Ekonomi Makro Perthitungan Pend Nasional

070 07 BUKU AJAR Teori Ekonomi Mikro

071 08 MODUL SOAL DAN PEMECAHAN Teori Ekonomi Mikro

073 09 BUKU AJAR Ekonomi Manajerial

074 10 MODUL SOAL DAN PEMECAHAN Ekonomi Manajerial

192

II. PENELITIAN KUANTITATIF Dibidang MANAJEMEN TRANSPORTASI 006 3 VERSI Teks Book EKO MANAJERIALPernah Disumbang ke DIKTI Dan Dikirim Ke USA File 075 01 Buku Teks 681h EKONOMI MANAJERIAL Dengan Fungsi Hasil Estimasi

Atau 075 01 EKONOMI MANAJERIAL Penerapan Konsep-Konsep Mikro Ekonomi Dengan Fungsi

Hasil Estimasi

File 076 02 Buku Teks 301h EKONOMI MANAJERIAL Dengan Fungsi Non-Estimasi

Atau 076 02 EKONOMI MANAJERIAL Penerapan Konsep-Konsep Mikro Ekonomi Dengan Fungsi

Non-Estimasi

File 077 03 Buku Teks 509h EKO MANAJERIAL TRANSPORTASI Dengan Fungsi Non-Estimasi

Atau 077 03 EKONOMI MANAJERIALTRANSPORTASI Penerapan Konsep Mikro Ekonomi

Dalam Bisnis Transportasi Dengan Fungsi Non-Estimasi

File 078 Ringkasan Isi Dan Surat Menyurat Pengiriman 3 Teks Book EKO MANAJERIAL Ke USA

Atau 078 Request for Coop in Publishing 3 Text Books in MANAGERIAL ECONOMICS to The USA

Subject: Request for Cooperation in Publishing Text Books in MANAGERIAL

ECONOMICS: Application of Microeconomic Concepts Using Estimation Result

Function (242 halaman)

008 3 Jurnal Penelitian Kuantitatif PROFESIONAL Ilmu Ekonomi 2010 Files: 079 01 Evaluasi Ekonomi Indonesia di Era Pembangunan Berkelanjutan

080 02 Evaluasi Ekonomi 50 Tahun Indonesia Membangaun

081 03 Kebutuhan Tabungan Sebagai Sumber Pembiayaan Pembangunan Indonesia

009 4 Jurnal Penelitian Kuantitatif PROFESIONAL Ilmu Ekonomi 2012 Files: 082 01 Pengembangan Ekonomi Dan Pengaruh POLIIK Di Era Kepemimpinan INDONESIA

083 02 Prestasi Ekonomi INDONESIA Jangka Panjang Dan Pencapaian Kondisi STEADY-

STATE GROWTH

084 03 Perkiraan Kebutuhan Tabungan Bagi Target Pertumbuhan Ekonomi Yang Hendak Dicapai

085 04 Pengendalian Ekonomi Ditengah Ancaman Krisis Dan Dilema Keterbatasan Sumber

Pembiayaan Yang Salaing Trade-Off

010 4 Laporan Penelitian Kuantitatif MANAJEMEN TRANSPORTASI 2010 File 086 01 Laporan HASIL PENELITIAN Kuantitatif 72h Dibidang TRANSPORTASI DARAT 2010

Atau 086 01 Kebutuhan Investasi Produktif Dan Pengembangan Produksi Jasa Angkutan Jalan Raya Di

Indonesia

File 087 02 Jurnal HASIL PENELITIAN Kuantitatif 18h Dibidang TRANSPORTASI DARAT 2010

Atau 087 02 Kebutuhan Investasi Produktif Dan Pengembangan Produksi Jasa Angkutan Jalan Raya Di

Indonesia

File 088 03 Laporan HASIL PENELITIAN Kuantitatif 77h Dibidang TRANSPORTASI LAUT 2010

Atau 088 03 Produksi Jasa Angkutan Laut Indonesia Dan Akseleritas Pendapatan Nasional

File 089 04 Jurnal HASIL PENELITIAN Kuantitatif 18h Dibidang TRANSPORTASI LAUT 2010

Atau 089 04 Produksi Jasa Angkutan Laut Indonesia Dan Akseleritas Pendapatan Nasional

193

011 3 Proposal P3M PENELITIAN Kuantitatif MANJEMEN TRANSPORTASI,Tahun 2010 File 090 01 Draft Proposal 21h Penelitian P3M MTD STMT Angkutan Jalan Raya DKI 2010

Atau 090 01 Kepadatan Lalu Lintas Angkutan Jalan Raya Di DKI Jakarta: Trade off Antara Penguna

Kendaraan Pribadi Dan Umum

(Studi Kasus: Penerapan Konsep Slutsky’s Theorem, TE = SE + IE)

File 091 02 Draft Proposal 26h Penelitian P3M MTL STMT Faktor Produksi PT PELNI 2010

atau 091 02 Pengaruh Beberapa Faktor Produksi Terhadap Produksi PT PELNI

(Studi Kasus: Penerapan Konsep Production Isoquant, TO = SE + OE)

File 092 03 Draft Proposal 25h Penelitian P3M MTU STMT Jumlah Alat Angkut Yang Sepadan 2010

atau 092 03 Penentuan Jumlah Alat Angkut Yang Sepadan Dengan Arus Penumpang Jakarta-Ujung

Pandang

012 14 Proposal PENELITIAN Kuantitatif MANAJEMEN TRANSPORTASI, Tahun 2011 File 093 01 Proposal 11h Produksi Jasa Angkutan Udara Indonesia 2011

Atau 093 01 Produksi Jasa Angkutan Udara Indonesia Dan Investasi Produktif Yang Diperlukan

File 094 02 Proposal 10h Jasa Angkutan Rel 2011

Atau 094 02 Menasionalisasikan Jasa Angkutan Rel Dan Investasi Yang Dibutuhkan

File 095 03 Proposal 11h Produktivitas Dan Produksi Jasa Angkutan KAI 2011

Atau 095 03 Produktivitas Dan Produksi Jasa Angkutan Kereta Api Indonesia

File 096 04 Proposal 11h Angkutan Pelayaran Antar Pulau Indonesia 2011

Atau 096 04 Angkutan Pelayaran Antar Pulau Dalam Wililayah Teritorial Indonesia

File 097 05 Proposal 12h Produksi Jasa Angkutan Udara Penerbangan Domestik 2011

Atau 097 05 Produksi Jasa Angk Udara Komersial Penerbangan Domestik

File 098 06 Proposal 12h Pengembangan Jasa Angkutan Pelayaran Antar Pulau 2011

Atau 098 06 Pengembangan Jasa Angkutan Pelayaran Antar Pulau Indonesia

File 099 07 Proposal 14h Usaha Jasa Angkutan Udara Pada Penerbangan Domestik 2011

Atau 099 07 Usaha Jasa Angkutan Udara Pada Penerbangan Domestik

File 100 08 Proposal 11h Utilitas Penumpang Pengguna Jasa Pelayaran Antar Pulau 2011

Atau 100 08 Utilitas Penumpang Pengguna Jasa Pelayaran Antar Pulau

File 101 09 Proposal 13h Angkutan Penumpang Udara Pada Penerbangan Domestik 2011

Atau 101 09 Angkutan Penumpang Udara Pada Penerbangan Domestik

File 102 10 Proposal 15h Angkutan Penumpang Dom Dan Trade off Antara Laut dan Udara 2011

Atau 102 10 Angkutan Penumpang Dom Dan Trade off Antara Laut dan Udara

File 103 11 Proposal 14h Kebutuhan Modal Pert Produksi Angkutan Udara Luar Negeri 2011

Atau 103 11 Kebutuhan Modal Pertumbuhan Produksi Angkutan Udara Luar Negeri

File 104 12 Proposal 12h Pengembangan Produksi Jasa Angkutan KAI 2011

Atau 104 12 Pengembangan Produksi Jasa Angkutan Kereta Api Indonesia

File 105 13 Proposal 15h Angkutan Kargo Pelayaran Antar Pulau Dan Penerbangan Dom 2011

Atau 105 13 Angkutan Kargo Pelayaran Antar Pulau Dan Penerbangan Domestik

File 106 14 Proposal 12h Produksi Angkutan Kargo Udara penerbangan Internasional 2011

Atau 106 14 Produksi Angkutan Kargo Udara penerbangan Internasional

194

10 Contoh PROPOSAL PENELITIAN KUANTITATIF Dibidang MANAJEMEN TRANSPORTASI

013 5 CONTOH Hibah (Proposal DIKTI) Dibidang MANAJEMEN TRANSPORTASI 2009 -2016

File 107 01 Draf Hibah Kompetensi TAHAP 1 44h dgn Ir PRASAD TITA MM to DIKTI 2009

Atau 107 01 Analisis Pertambahan Pengguna Kendaraan Bermotor Roda Dua Dan Kepemilikan Mobil

Pribadi Di Jakarta

File 108 02 Draft Hibah Kompetensi 47h dgn PROF ERYUS To DIKTI 2010

Atau 108 02 Kepadatan Lalin Angkutan Jalan Raya Di DKI Jakarta Trade off Antara Peng Kend Pribadi

Dan Umum

File 109 03 Draft Hibah Kompetensi 51h dgn PROF HANANTO to DIKTI 2010

Atau 109 03 ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI PT PELNI

File 110 04 Draft Hibah Kompetensi 51h dgn PROF DIRK KOLEANGAN to DIKTI 2010

Atau 110 04 Penentuan Jumlah Alat Angkut Yang Sepadan Dengan Arus Penumpang JAKARTA-

UJUNG PANDANG

File 111 05 Draft Hibah PRODUK TERAPAN 67h dgn Dr HUSNI HASAN to DIKTI 2016

Atau 111 05 Analisis Penentuan Tarif Angkut Dua Jasa Angk Penumpang Udara Dan Laut Rute

JAKARTA-UJUNG PANDANG

014 3 CONTOH Proposal PENELITIAN Kuantitatif MANJEMEN TRANSPORTASI,Tahun 2014 File 112 01 Proposal Penelitian P3M MTL 13h Angk Pelayaran Antar Pulau PT PELNI 2014

Atau 112 01 PENGEMBANGAN PRODUKSI ANGKUTAN PELAYARAN DI INDONESIA

File 113 02 Proposal Penelitian P3M MTD 15h Effisiensi Produktivitas Jasa Angk PT KAI 2014

Atau 113 02 TINGKAT EFISIENSI DAN PRODUKTIVITAS JASA ANGKUTAN KERETA API

INDONESIA

File 114 03 Proposal Penelitian P3M MTU 21h Kebutuhan Modal Angk Penerb Domestik 2014

Atau 114 03 KEBUTUHAN MODAL DAN PERTUMBUHAN PRODUKSI ANGKUTAN

PENERBANGAN DOMESTIK

015 2 CONTOH Proposal PENELITIAN Kuantitatif MANJEMEN TRANSPORTASI,

Tahun 2017, Sedang Digarap

File 115 01 Proposal Terpadu P3M 28h atau Analisis Trade-Off Antara MTL Dengan MTU 2017

Atau 115 01 Pengembangan Produksi Jasa Angkutan Pelayaran Antar Pulau Dan Penerbangan

Domestik Indonesia: Trade-off Antara Angkutan Laut Dan Udara

File 116 02 Proposal Penelitian P3M 22h Dibidang TRANPORTASI UDARA Luar Negeri 2017

Atau 116 02 KEBUTUHAN MODAL DAN PERTUMBUHAN PRODUKSI ANGKUTAN UDARA

LUAR NEGERI

195

III. PENELITIAN SURVEY Dibidang MANAJEMEN TRANSPORTASI 016 5 LAPORAN HASIL PENELITIAN SURVEY Dibidang MANJEMEN TRANSPORTASI 2014-2017

File 117 01 Laporan HASIL PENELITIAN 375h Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta 2014

Atau 117 01 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API EKONOMI LOKAL

PURWAKARTA

File 118 02 Laporan HASIL PENELITIAN 147h PERUM DAMRI 2015

Atau 118 02 Analisis Kepuasan Konsumen Jasa Transportasi Perum Damri Dalam Meningkatkan

Loyalitas Pelanggan

File 120 03 Laporan HASIL PENELITIAN 172h PT MAYASARI BAKTI 2016

Atau 120 03 Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Loyalitas Konsumen Dan Dampaknya Thd

Keunggulan Bersaing Jasa Angk Mayasari Bakti

File 122 04 Laporan HASIL PENELITIAN 165h GARUDA INDONESIA 2016

Atau 122 04 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Penerbangan

Domestik GIA Di Bandara Soeta

File 124 05 Laporan HASIL PENELITIAN 353h Kereta Api PATAS Purwakarta 2017

Atau 124 05 ANALISIS KUALITAS PELAYANAN TRANSPORTASI KERETA API PATAS

PURWAKARTA

017 5 Jurnal HASIL PENELITIAN SURVEY Dibidang MANJEMEN TRANSPORTASI 2014-2017 File 125 01 Jurnal HASIL PENELITIAN 41h Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta 2014


PURWAKARTA

File 126 02 Jurnal HASIL PENELITIAN 35h PERUM DAMRI 2015


Loyalitas Pelanggan

File 128 03 Jurnal HASIL PENELITIAN 38h PT MAYASARI BAKTI 2016

Atau 128 03 Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Loyalitas Konsumen Dan Dampaknya Thd

Keunggulan Bersaing Jasa Angk Mayasari Bakti

File 130 04 Jurnal HASIL PENELITIAN 36h GARUDA INDONESIA 2016



File 132 05 Jurnal HASIL PENELITIAN 40h Kereta Api PATAS Purwakarta 2017


PURWAKARTA

018 10 Macam Prediksi Pengembangan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS Penelitian Survey

Files: 133 01 KA Eko Lokal Purwakarta 2014 20h KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS Pendek Alt

134 02 KA Eko Lokal Purwakarta 2014 23h KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS Panjang Alt

135 03 PERUM DAMRI 2015 15h KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS Pendek Alt

136 04 Jurnal HASIL PENELITIAN PERUM DAMRI 2015 24h

137 05 Jurnal HASIL PENELITIAN Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta 2014 30h

138 06 Jurnal HASIL PENELITIAN PT MAYASARI BAKTI 2016 31h

139 07 PT MAYASARI BAKTI 2016 19h KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS Pendek Alt

140 08 Jurnal HASIL PENELITIAN GARUDA INDONESIA 2016 31h

141 09 PT GARUDA INDONESIA 2016 19h KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS Pendek Alt

142 10 Jurnal HASIL PENELITIAN KA PATAS Purwakarta 2017 30h

196

12 BUAH BENTUK PROPOSAL PENELITIAN SURVEY Dibidang MANAJEMEN TRANSPORTASI

019 6 Contoh Proposal PENELITIAN SURVEY Dibidang Manajemen Transportasi 2014-2017

File 143 01 Proposal 21h KERETA API EKONOMI LOKAL PURWAKARTA 2014


PURWAKARTA

File 144 02 Proposal 18h PERUM DAMRI 2015


Loyalitas Pelanggan

File 145 03 Proposal 17h PERUM DAMRI Dgn KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS Pendek Alt


Loyalitas Pelanggan

File 146 04 Proposal 28h Keunggulan Bersaing PT MAYASARI BAKTI 2016

Atau 146 04 Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Loyalitas Konsumen Dan Dampaknya Terhadap

Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Mayasari Bakti

File 148 05 Proposal 28h Keunggulan Bersaing GARUDA INDONESIA 2016



File 150 06 Proposal 27h KERETA API PATAS PURWAKARTA 2017


PURWAKARTA

020 2 Contoh Proposal PENELITIAN SURVEY Hasil Pengembangan Model 2016

File 151 01 Proposal 33h Keunggulan Bersaing GARUDA INDONESIA 2016 dengan MODEL &

KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS Pendek Alt



File 152 02 Proposal 26h Keunggulan Bersaing PT MAYASARI BAKTI 2016 dengan MODEL &



Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Mayasari Bakti

021 2 Contoh Proposal Baru PENELITIAN SURVEY Dibidang Manajemen Transportasi 2017

File 153 01 Proposal 30h Keunggulan Bersaing LION AIR GROUP 2017


Domestik LION AIR GROUP Di Bandara Soeta

File 154 02 Proposal 30h Keunggulan Bersainng TRANSJAKARTA 2017

Atau 154 02 Faktor Yang Mempengaruhi Keunggulan Bersaing Dan Implikasinya Terhadap Loyalitas

Konssumen Jasa Angkutan Transjakarta

File 155 01 Proposal 30h Keunggulan Bersaing LION AIR GROUP 2017 dengan MODEL &



Domestik LION AIR GROUP Di Bandara Soeta

File 156 02 Proposal 30h Keunggulan Bersainng TRANSJAKARTA 2017 dengan MODEL &



Konssumen Jasa Angkutan Transjakarta

197

022 7 Laporan Hasil Penelitian Survey Dibidang Manajemen Transportasi, LP3ET 2018 File 157 01 Laporan HASIL PENELITIAN PERUM DAMRI 2015 (Pendek Alt )

Atau 157 01 Analisis Kepuasan Konsumen Jasa Transportasi Perum Damri Dalam Meningkatkan Loyalitas

Pelanggan

File 158 02 Laporan HASIL PENELITIAN GARUDA INDONESIA 2016 (Pendek Alt)

Atau 158 02 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Penerbangan Domestik

GARUDA INDONESIA Di Bandara Soeta

File 159 03 Laporan HASIL PENELITIAN MAYASARI BAKTI 2016 (Pendek Alt)


Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan MAYASARI BAKTI

File 160 04 Laporan HASIL PENELITIAN LION AIR GROUP 2017


LION AIR GROUP Di Bandara Soeta

File 161 05 Laporan HASIL PENELITIAN TRANSJAKARTA 2017


Konssumen Jasa Angkutan TRANSJAKARTA

File 162 06 Laporan HASIL PENELITIAN LION AIR GROUP 2017 (Pendek Alt)



File 163 07 Laporan HASIL PENELITIAN TRANSJAKARTA 2017 (Pendek Alt)



023 7 Jurnal Hasil Penelitian Survey Dibidang Manajemen Transportasi, LP3ET 2018 File 164 01 Jurnal HASIL PENELITIAN PERUM DAMRI 2015 (Pendek Alt)

Atau 164 01 Analisis Kepuasan Konsumen Jasa Transportasi Perum Damri Dalam Meningkatkan Loyalitas

Pelanggan

File 165 02 Jurnal HASIL PENELITIAN GARUDA INDONESIA 2016 (Pendek Alt)



File 166 03 Jurnal HASIL PENELITIAN MAYASARI BAKTI 2016 (Pendek Alt)


Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan MAYASARI BAKTI

File 167 04 Jurnal HASIL PENELITIAN LION AIR GROUP 2017



File 168 05 Jurnal HASIL PENELITIAN TRANSJAKARTA 2017



File 169 06 Jurnal HASIL PENELITIAN LION AIR GROUP 2017 (Pendek Alt)



File 170 07 Jurnal HASIL PENELITIAN TRANSJAKARTA 2017 (Pendek Alt)



198

024 8 Jurnal Hasil Penelitian Survey Dibidang Manajemen Transportasi, LP3ET 2018 File 171 01 Jurnal Hasil Penelitian KERETA API EKONOMI LOKAL PURWAKARTA 2014 (Sedang Alt)

Atau 171 01 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API

EKONOMI LOKAL PURWAKARTA

File 172 02 Jurnal Hasil Penelitian KERETA API EKONOMI LOKAL PURWAKARTA 2014 (Pendek Alt)



File 173 03 Jurnal Hasil Penelitian Keunggulan Bersaing GARUDA INDONESIA 2016 (Sedang Alt)



File 174 04 Jurnal Hasil Penelitian Keunggulan Bersaing PT MAYASARI BAKTI 2016 (Sedang Alt)


Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan PT MAYASARI BAKTI.

File 175 05 Jurnal Hasil Penelitian KERETA API PATAS PURWAKARTA 2017 (Sedang Alt)


PURWAKARTA

File 176 06 Jurnal Hasil Penelitian KERETA API PATAS PURWAKARTA 2017 (Pendek Alt)


PURWAKARTA

File 177 07 Jurnal Hasil Penelitian Keunggulan Bersaing LION AIR GROUP 2017 (Sedang Alt)



File 178 08 Jurnal Hasil Penelitian Keunggulan Bersainng TRANSJAKARTA 2017 (Sedang Alt)



025 8 PROPOSAL PENELITIAN SURVEY Dibidang Mnj Transportasi LP3ET 2018 File 179 01 Proposal Penelitian KERETA API EKONOMI LOKAL PURWAKARTA 2014 (Sedang Alt)


PURWAKARTA

File 180 02 Proposal Penelitian KERETA API EKONOMI LOKAL PURWAKARTA 2014 (Pendek Alt)


PURWAKARTA

File 181 03 Proposal Penelitian Keunggulan Bersaing GARUDA INDONESIA 2016 (Sedang Alt)



File 182 04 Proposal Penelitian Keunggulan Bersaing PT MAYASARI BAKTI 2016 (Sedang Alt)



File 183 05 Proposal Penelitian KERETA API PATAS PURWAKARTA 2017 (Sedang Alt)


PURWAKARTA

199

File 184 06 Proposal Penelitian KERETA API PATAS PURWAKARTA 2017 (Pendek Alt)


PURWAKARTA

File 185 07 Proposal Penelitian Keunggulan Bersaing LION AIR GROUP 2017 (Sedang Alt)



File 186 08 Proposal Penelitian Keunggulan Bersainng TRANSJAKARTA 2017 (Sedang Alt)



026 8 Laporan HASIL PENELITIAN SURVEY Dibidang Mnj Transportasi LP3ET 2018 File 187 01 Laporan Hasil Penelitian KA EKONOMI LOKAL PURWAKARTA 2014 (Sedang Alt)



File 188 02 Laporan Hasil Penelitian KA\EKONOMI LOKAL PURWAKARTA 2014 (Pendek Alt)



File 189 03 Laporan Hasil Penelitian Keunggulan Bersaing GARUDA INDONESIA 2016 (Sedang Alt)



File 190 04 Laporan Hasil Penelitian Keunggulan Bersaing PT MAYASARI BAKTI 2016 (Sedang Alt)



File 191 05 Laporan Hasil Penelitian KERETA API PATAS PURWAKARTA 2017 (Sedang Alt)


PURWAKARTA

File 192 06 Laporan Hasil Penelitian KERETA API PATAS PURWAKARTA 2017 (Pendek Alt)


PURWAKARTA

File 193 07 Laporan Hasil Penelitian Keunggulan Bersaing LION AIR GROUP 2017 (Sedang Alt)



File 194 08 Laporan Hasil Penelitian Keunggulan Bersainng TRANSJAKARTA 2017 (Sedang Alt)



200

027a 1 Sets Jurnal PROPOSAL & Lap Hasil Penelitian LION AIR GROUP LP3ET 2018 153 01 Proposal 30h Keunggulan Bersaing LION AIR GROUP 2017

153 01 Proposal 30h Keunggulan Bersaing LION AIR GROUP 2017 Panjang Alt

File 195 08 Proposal Penelitian 30h Keunggulan Bersaing LION AIR GROUP 2017 (Panjang Alt)

Atau 195 08 ANALISIS KUALITAS PELAYANAN DAN KEUNGGULAN BERSAING JASA ANGKUTAN

PENERBANGAN DOMESTIK LION AIR GROUP DI BANDARA SOEKARNO-HATTA

File 196 08 Jurnal Hasil Penelitian Keunggulan Bersainng LION AIR GROUP 2017 (Panjang Alt) Atau 196 08 ANALISIS KUALITAS PELAYANAN DAN KEUNGGULAN BERSAING JASA ANGKUTAN


File 197 08 Laporan Hasil Penelitian Keunggulan Bersainng LION AIR GROUP 2017 (Panjang Alt)

Atau 197 08 ANALISIS KUALITAS PELAYANAN DAN KEUNGGULAN BERSAING JASA ANGKUTAN


028a 1 Sets Jurnal PROPOSAL & Lap Hasil Penelitian TRANJAKARTA LP3ET 2018 154 02 Proposal 30h Keunggulan Bersainng TRANSJAKARTA 2017

154 02 Proposal 30h Keunggulan Bersainng TRANSJAKARTA 2017 Panjang Alt

File 198 09 Proposal Penelitian 30h Keunggulan Bersainng TRANSJAKARTA 2017 (Panjang Alt)

Atau 198 09 FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEUNGGULAN BERSAING DAN IMPLEMENTASINYA

TERHADAP LOYALITAS KONSUMEN JASA ANGKUTAN TRANSJAKARTA

File 199 09 Jurnal Hasil Penelitian Keunggulan Bersainng TRANSJAKARTA 2017 (Panjang Alt)



File 200 09 Laporan Hasil Penelitian Keunggulan Bersainng TRANSJAKARTA 2017 (Panjang Alt)



❖ Biasanya untuk mendapatkan sebuah TULISAN ILMIAH adalah secara kebetulan

didalam DOMAIN Google atau Bilamana sudah mengetahui judul TULISAN ILMIAH

tersebut cukup dengan menulis judul tersebut ke dalam Google dan akan keluar

TULISAN ILMIAH yang dimaksud.

❖ KIAT CERDIK MEMBUAT TULISAN ILMIAH, dan sebagai langkah utama adalah

dengan cara Mengkoleksi sejumlah TULISAN ILMIAH yang akan berperan sebagai

MATERI PEMBANDING dengan MATERI YANG DIBUAT. Paling tidak agar

mengatahui bagaimana penyusunan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS

yang dibuat penulis lain. Selain bisa memperkuat “pondasi ilmiah” bahkan juga

memperkokoh “Kemampuan ilmiah” agar lebih mudah menyelesaikan berbagai

bentuk/beranekaragam Persoalan Ilmiah pada PENELITIAN KUANTITATIF Dibidang

MANAJEMEN TRANSPORTASI maupun PENELITIAN SURVEY Dibidang

MANAJEMEN TRANSPORTASI. Tentunya sebagai langkah berikutnya adalah Meng-

unduh (Downloads) sebanyak mungkin TULISAN ILMIAH dari penulis lain atau

Meng-unduh secara keseluruhan TULISAN ILMIAH yang dibuat dalam File PDF (pada

201

posisi jumlah sekarang) sebagaimana tercantum dalam Lembaran Informasi, terkecuali

TULISAN ILMIAH yang terdapat dalam kurung sebanyak 27 Files (hanya bisa

didapatkan melalui Email langsung dengan sejumlah harga tertentu yang disajikan dalam

sebuah Daftar Harga).

Ketentuan: Gantilah Lembaran Informasi (Daftar TULISAN ILMIAH yang disisipkan dalam wujud

File PDF) menjadi (Daftar TULISAN ILMIAH yang dibuat dalam File DOCUMENTS), sehingga

didapatkan sebuah File DOCUMENTS yang berisikan Daftar dari semua tulisan ilmiah yang

disusun oleh Amrizal.

Selanjutnya, dengan cara memasukan/menuliskan 000 Daftar Tulisan Ilmiah Amrizal ke

dalam Google, maka akan didapatkan sebuah File DOCUMENTS yang berisi Daftar

TULISAN ILMIAH tersebut, dengan contoh berikut:

Google 000 Daftar Tulisan Ilmiah Amrizal Cari

Adapun tujuan selanjutnya agar lebih leluasa/Mudah meng-unduh (Downloads)

keseluruhan TULISAN ILMIAH yang dibuat/terletak dalam PDF (pada posisi jumlah

sekarang), cukup dengan cara meng-Copy masing-masing Nomor urut beserta nama file

tersebut ke dalam Google.

Diistilahkan dalam tanda petik “pada posisi jumlah sekarang” jumlah/posisi (Judul)

Tulisan Ilmiah terbaru, tahun 2014 s/d 2018 sebanyak 200 Files, oleh karena posisi/jumlah

files PDF yang disajikan dalam Daftar TULISAN ILMIAH dapat berubah pada saat-saat

tertentu seiring dengan perjalanan waktu.......

---Bekasi Kota, Selamat Tahun baru 1 Januari 2018---

amrizal · 2019-01-02 · manajemen transportasi darat faktor yang mempengaruhi keunggulan bersaing...

Documents