bab iv hasil penelitian dan pembahasan 4.1 profil...

157

BAB IV

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1 Profil Responden

Dari proses penelitian diperoleh sampel sebanyak 400 responden yang

memenuhi syarat dan lengkap. Kuesioner yang diajukan dan telah memenuhi

persyaratan uji validitas dan reliabilitas memuat 68 item pernyataan yang terdiri

atas 12 item pernyataan dengan 3 dimensi yang mewakili variabel Manajemen

Kerelasian Pelanggan, 13 item pernyataan dengan 2 dimensi yang mewakili

variabel Keunggulan yang Unik, 26 item pernyataan dengan 7 dimensi yang

mewakili variabel Bauran Pemasaran, 8 item pernyataan dengan 2 dimensi yang

mewakili variabel Nilai Pelanggan, dan 9 item pernyataan dengan 3 dimensi yang

mewakili variabel Loyalitas Pelanggan. Dari 400 sampel yang berhasil dihimpun

datanya, berikut disajikan profil respoden yang meliputi data jenis kelamin, usia,

pendidikan terakhir, pekerjaan, penghasilan per bulan, operator fixed broadband

yang digunakan, lamanya menggunakan fixed broadband dan asal kota responden.

Gambar 4.1. Jenis Kelamin Responden

158

Berdasarkan Gambar 4.1. di atas, diketahui bahwa responden yang diteliti

hampir berimbang berdasarkan jenis kelamin, meskipun responden responden

wanita sedikit lebih banyak yakni sebanyak 51% sedangkan selebihnya adalah

responden pria yakni sebanyak 49%. Hal ini mengindikasikan bahwa penggunan

layanan fixed broadband adalah berimbang antara wanita maupun pria dalam

menunjang pekerjaan, informasi, hiburan, bisnis dan kegiatan lainnya sehari-hari.

Gambar 4.2. Usia Responden

Berdasarkan Gambar 4.2. di atas, diketahui bahwa usia responden

didominasi antara 20 – 30 tahun yakni sebanyak 50%, diikuti terbanyak kedua

dengan interval usia 20 – 30 tahun yakni sebanyak 23,8% dan terbanyak ketiga

dalam interval 31 – 40 tahun (16,0%). Dengan demikian diperoleh gambaran

bahwa responden yang diteliti mayoritas berada pada usia produktif (20 – 40

tahun). Hal ini juga mengindikasikan bahwa penggunaan layanan fixed broadband

di usia produktif sangat dibutuhkan dalam menunjang aktifitas sehari-hari dalam

pekerjaan, kegiatan sosial maupun kegiatan lainnya. Kelompok usia tersebut

menjadi target market potensial bagi para operator.

159

Gambar 4.3. Pendidikan Responden

Berdasarkan Gambar 4.3, diketahui bahwa pendidikan terakhir responden

paling banyak Sarjana/S1 (47,8%), kemudian diikuti Diploma yakni sebanyak

29,5% di urutan terbanyak kedua, dan SMU di urutan terbanyak ketiga (17,3%).

Dengan gambaran tersebut dapat diketahui bahwa mayoritas responden yang

diteliti berpendidikan tinggi (sarjana dan diploma).

Hal ini menunjukkan pengguna layanan fixed broadband mayoritas adalah

berpendidikan tinggi, sehingga potensi pemanfaatan fixed broadband menjadi

tinggi. Kondisi ini menjadi tantangan tersendiri bagi operator dalam

melaksanakan Bauran Pemasaran bagi pelanggan yang lebih mengedepankan

pertimbangan rasional ataupun nilai yang didapatkan oleh pelanggan.

160

Gambar 4.4. Pekerjaan Responden

Berdasarkan Gambar 4.4 di atas, diketahui bahwa persentase terbanyak

responden bekerja sebagai pekerja swasta (35,8%), diikuti terbanyak kedua oleh

responden yang bekerja pada BUMN/BUMD sebanyak 28,5%, dan terbanyak

ketiga responden yang bekerja sebagai wiraswasta (15,8%).

Bila ditinjau dari pekerjaan responden, menunjukkan bahwa layanan fixed

broadband ini sangat dibutuhkan oleh semua kalangan dan tidak hanya dari

kalangan berpendidikan saja namun sudah menjadi kebutuhan utama masyarakat

umum.

Gambar 4.5. Penghasilan Responden per Bulan

161

Berdasarkan Gambar 4.5 di atas, diketahui bahwa persentase terbanyak

responden memiliki penghasilan lebih dari Rp.7.5 juta (62%), terbanyak kedua

berpenghasilan Rp.5 - 7,5 juta (24%) dan selebihnya berpengasilan kurang dari

Rp. 5 juta sebesar (14%). Dari distribusi tersebut tampak bahwa mayoritas

responden yang diteliti memiliki penghasilan lebih dari Rp. 7,5 juta.

Hal tersebut mengindikasikan bahwa daya beli pelangggan layanan fixed

broadband relatif lebih bagus. Hal ini memberi peluang bagi operator untuk

mengembangkan paket-paket layanan fixed broadband yang bervariasi sampai

dengan paket premium. Sekaligus juga menjadi ancaman mudahnya melakukan

switching ke operator lain karena memiliki sumber daya yang memadai.

Rancangan Bauran Pemasaran untuk setiap segmen dengan daya beli yang

berbeda membutuhkan pengelolaan khusus baik dari sisi rancangan produk, harga,

saluran distribusi dan proses delivery.

Pelanggan yang daya belinya relatif kurang rentan terhadap churn, atau

dengan kata lain tingkat loyalitasnya sangat dipengaruhi oleh harga yang di

deliveri oleh operator.

Gambar 4.6. Operator Fixed broadband yang Digunakan Responden

162

Gambar 4.6 di atas memperlihatkan bahwa sampel terbanyak diperoleh

dari pelanggan IndiHome dari PT.Telkom Indonesia yakni sebanyak 77,3%.

Sampel kedua terbanyak adalah responden yang menggunakan First dari PT.Link

Net Tbk. sebanyak 17,0%, sedangkan selebihnya merupakan pengguna Biznet

dari MidPlaza Group (3,8%) dan Play dari MNC Group (2%).

Hal ini menunjukkan bahwa IndiHome sebagai market leader dalam

operator layanan fixed broadband, harus bisa menghadirkan inovasi-inovasi untuk

bisa mempertahankan pelanggannya. Misalnya dengan pemberian hadiah atau

reward produk-produk tertentu bagi pelanggan yang sudah berlangganan lama

ataupun pengguna varian produk yang banyak akan dapat memberi manfaat guna

membangun intimasi yang kuat dengan pelanggan.

Gambar 4.7. Lamanya Responden Menggunakan Fixed broadband

Berdasarkan hasil yang disajikan pada Gambar 4.7 di atas, diketahui

bahwa persentase terbanyak responden telah menggunakan Fixed broadband

selama 1 – 2 tahun (33,8%), disusul kemudian di urutan kedua terbanyak telah

menggunakan selama lebih dari 2 tahun (27,5%), dan di urutan ketiga telah

menggunakan selama 3 – 6 bulan (14,5%). Dengan demikian maka dapat

163

disimpulkan bahwa mayoritas responden merupakan pengguna yang telah

berlanggan lebih dari 1 tahun.

Pelanggan yang sudah berlangganan lama harus diupayakan untuk tetap

stay agar customer base operator tetap terjaga skaligus mempertahankan ataupun

meningkatkan market share.

Gambar 4.8. Asal Kota Responden

Berdarkan hasil yang disajikan pada Gambar 4.8 di atas, tampak bahwa

persentase terbanyak responden berdasarkan kota nya berasal dari Jakarta

(48,5%), disusul kemudian dari Kota Surabaya (19,3%), dan terbanyak ketiga dari

Kota Bekasi (12,3%).

Hal ini mengindikasikan layanan fixed broadband tidak hanya dibutuhkan

oleh masyarakat kota besar saja tetapi juga sudah menjadi kebutuhan bagi semua

pelanggan fixed broadband di daerah dalam mengakses berbagai informasi,

hiburan maupun yang lainnya.

164

4.2 Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik, Bauran

Pemasaran, Nilai Pelanggan, dan Loyalitas Pelanggan Fixed Broadband di

Indonesia

4.2.1 Manajemen Kerelasian Pelanggan Fixed Broadband di Indonesia (X1)

Variabel Manajemen Kerelasian Pelanggan diwakili oleh 12 item

pernyataan dengan 3 dimensi yakni dimensi Manfaat Psikologis dengan 3

indikator pernyataan, dimensi Pemberian Hadiah dengan 4 indikator pernyataan,

dan dimensi Pemberian Kemudahan dengan 5 indikator pernyataan. Hasil

penilaian responden atas tiga dimensi tersebut disajikan sebagai berikut:

Tabel 4.1.Penilaian Responden terhadap Manajemen Kerelasian Pelanggan

Dimensi Manajemen Kerelasian Pelanggan Skor Rata-Rata Kategori

1. Manfaat Psikologis 3,84 Baik

2. Pemberian Hadiah 2,85 Cukup

3. Pemberian Kemudahan 4,04 Baik

Rata-Rata CRM 3,58 Baik

Gambar 4.9. Manajemen Kerelasian Pelanggan

165

Berdasarkan Tabel 4.1 dan Gambar 4.9 di atas, dapat dijelaskan bahwa

secara keseluruhan penilaian responden terhadap Manajemen Kerelasian

Pelanggan pada operator Fixed broadband di Indonesia menghasilkan skor rata-

rata sebesar 3,58 dan termasuk dalam kategori Baik (interval 3,41 – 4,20). Dari

tiga dimensi yang membentuk Manajemen Kerelasian Pelanggan, skor tertinggi

berada pada indikator Pemberian Kemudahan dengan skor rata-rata 4,04 (kategori

Baik), tertinggi kedua berada pada dimensi Manfaat Psikologis dengan skor rata-

rata 3,84 (kategori Baik) dan skor terendah berada pada dimensi Pemberian

Hadiah dengan skor rata-rata 2,85 (kategori cukup).

Pada Tabel 4.1 menunjukkan nilai rata-rata dimensi pemberian hadiah

dibawah rata-rata, artinya pemberian hadiah belum baik yaitu sebesar 2,85 hal ini

mengindikasikan operator fixed broadband belum memberikan perhatian tinggi

dengan memberikan hadiah sebagai bentuk apresiasi kepada pelanggan yang setia

menggunakan layanan fixed broadband. Selain itu, operator fixed broadband

belum memberikan hadiah berupa point reward yang dapat ditukarkan dengan

berbagai pilihan discount merchant atau nomor undian dengan hadiah sesuai

dengan keinginan pelanggan ataupun memberi tambahan layanan servis (Add-On)

Gambaran tersebut di atas belum sesuai dengan apa yang disampaikan

oleh Kotler & Keller (2012) “pemasar harus membina hubungan dengan

pelanggannya” yag berarti Manajemen Kerelasian Pelanggan untuk dimensi

pemberian hadiah harus baik. Pendapat yang senada dikemukakan pula oleh

Lovelock & Wirtz (2011) “Manajemen Kerelasian adalah untuk menghasilkan

hubungan yang lebih mendalam atau berarti dengan pelanggan.” Lemahnya

166

Manajemen Kerelasian Pelanggan menyebabkan operator fixed broadbandakan

menimbulkan masalah dalam membina Loyalitas Pelanggan sesuai pendapat

Kotler & Bowen (2010) dan Bridson et al. (2008) “CRM berperan sebagai titik

singgung dengan pelanggan untuk memaksimumkan Loyalitas Pelanggan, untuk

menstimulasi pemakaian serta dan memelihara pelanggan.” (Baran, Galka &

Strunk, 2008). Berdasarkan pembahasan tersebut operator fixed broadband harus

mengembangkan Manajemen Kerelasian Pelanggan secara maksimal dalam

mengembangkan bisnisnya dengan memanfaatkan teknologi komunikasi dan

infomasi secara kreatif agar dapat memberikan pengalaman yang terintegrasi

kepada pelanggan fixed broadband.

Berikut disajikan perbandingan rata-rata skor dari dimensi Manajemen

Kerelasian Pelanggan beserta indikatornya berdasarkan operator penyedia layanan

Fixed broadband.

Gambar 4.10. Manajemen Kerelasian Pelanggan Berdasarkan Operator

Manajemen Kerelasian Pelanggan tertinggi dicapai oleh produk First

dengan rata-rata skor 3,71 (kategori Baik), disusul kemudian oleh produk Biznet

dengan skor rata-rata 3,70 (kategori Baik), dan posisi ketiga dicapai oleh produk

167

IndiHome dengan rata-rata skor 3,55 (kategori Baik). Nilai terendah dicapai oleh

produk MNC Play dengan rata-rata skor 3,29 yang termasuk dalam kategori

Cukup.

Untuk melihat gambaran distribusi tanggapan responden terhadap setiap

dimensi Manajemen Kerelasian Pelanggan, berikut disajikan tabel distribusi

frekuensi dan persentase dari setiap item untuk setiap dimensi.

Nilai dimensi pada variabel Manajemen Kerelasian Pelanggan dengan

nilai 2.85 adalah tergolong cukup, hal ini diperkuat dengan hasil FGD yang

menyatakan pelanggan fixed broadband tidak mengetahui adanya promo atau

program loyalty yang diberikan oleh para operator. Wawancara yang dilakukan

dengan penanggung jawab marketing di operator yang nilainya rendah mengakui

bahwa sepajang tahun 2017 belum melakukan program loyalty kepada pelanggan.

Dimensi Manfaat Psikologis pada Variabel Manajemen Kerelasian

Pelanggan Fixed broadband di Indonesia (X11)

Berikut disajikan tanggapan responden terhadap dimensi Manfaat

Psikologis.

Tabel 4.2. Penilaian Responden terhadap Dimensi Manfaat Psikologis

No Frekuensi Jawaban

Total Indeks Rata-

rata % 5 4 3 2 1

Q1 Frekuensi 60 203 44 76 17 400

3,53 (Baik) % 15% 51% 11% 19% 4% 100%

Q2 Frekuensi 61 290 39 8 2 400

4,00 (Baik) % 15% 73% 10% 2% 1% 100%

Q3 Frekuensi 85 250 42 21 2 400

3,99 (Baik) % 21% 63% 11% 5% 1% 100%

Rata-rata Skor Manfaat Psikologis 3,84 (Baik)

168

Dari Tabel 4.2 terlihat bahwa ketiga indikator pernyataan terkait Manfaat

Psikologis dinilai Baik oleh responden, dengan indeks rata-rata yang terletak pada

interval 3,41 – 4,20.

Jika dilihat perbandingan dimensi berdasakan Operatornya, sebagaimana

ditunjukkan oleh Gambar 4.12, dimensi Manfaat Psikologis dinilai Baik untuk

keempat produk, dengan skor tertinggi dicapai oleh produk Firstmedia (3,92),

Biznet (3,87), IndiHome di urutan ketiga (3,83) dan di urutan terakhir dicapai

MNC Play (3,54).

Gambar 4.11. Manfaat Psikologis Berdasarkan Operator

Dimensi manfaat psikologis dinilai baik oleh pelanggan karena berhasilnya

operator dalam mengurangi gangguan yang terjadi dan menjaga hubungan baik

dengan pelanggan sehingga pelanggan merasa diberikan perhatian secara terus

menerus oleh operator.

Dimensi Pemberian Hadiah pada Variabel Manajemen Kerelasian

Pelanggan Fixed broadband di Indonesia (X12)

Berikut disajikan tanggapan responden terhadap dimensi Pemberian

Hadiah.

169

Tabel 4.3. Penilaian Responden terhadap Dimensi Pemberian Hadiah


Total Indeks Rata-

rata % 5 4 3 2 1

Q4 Frekuensi 15 123 94 155 13 400

2,93 (Cukup) % 4% 31% 24% 39% 3% 100%

Q5 Frekuensi 60 130 82 107 21 400

3,25 (Cukup) % 15% 33% 21% 27% 5% 100%

Q6 Frekuensi 15 99 76 157 53 400

2,67 (Cukup) % 4% 25% 19% 39% 13% 100%

Q7 Frekuensi 18 91 79 119 93 400 2,56 (Tidak

Baik) % 5% 23% 20% 30% 23% 100%

Rata-rata Skor Pemberian Hadiah 2,85 (Cukup)

Dari Tabel 4.3 terlihat bahwa tiga indikator pernyataan terkait Pemberian

Hadiah dinilai Cukup oleh responden, dengan indeks rata-rata yang terletak pada

interval 2,60 – 3,40 (Q4, Q5, Q6) sementara satu item dinilai Tidak Baik yakni Q7

dengan skor sebesar 2,56 berada pada interval 1,80 – 2,60.

Gambar 4.12. Pemberian Hadiah Berdasarkan Operator

170

Gambar 4.12 menunjukkan bahwa kontribusi efektifitas program

pemberian hadiah yang cukup adalah MNC Play dengan nilai 2.69, IndiHome

dengan nilai 2.7 dan Biznet dengan 3.37. Ketiga operator belum dapat

memberikan nilai yang lebih tinggi terhadap operator Firstmedia dengan nilai

3.43. Masing-masing operator yang memiliki nilai Cukup perlu memberikan

perhatian khusus pada dimensi pemberian hadiah sesuai dengan harapan

pelanggan.

Nilai skor dimensi pengelolaan Managemen Kerelasian Pelanggan dapat

ditingkatkan dengan memperbaiki indikator yang masuk dalam kategori kurang

baik. Program loyalti dapat dilakukan dengan memberikan hadiah berupa

penambahan layanan secara gratis dengan periode waktu tertentu kepada

pelanggan pelanggan terpilih, yaitu pelanggan yang memberikan kontribusi relatif

besar kepada operator, antara lain dengan melihat jumlah penggunaan layanan

dari operator layanan, lamanya berlangganan, dan ketepatan waktu di dalam

membayar. Juga pemberian perhatian kepada pelanggan di even tertentu misalnya

di hari ulang tahun kemerdekaan, hari raya besar dan hari ulang tahun pelanggan.

Dimensi Pemberian Kemudahan pada Variabel Manajemen

Kerelasian Pelanggan Fixed broadband di Indonesia (X13)

Berikut disajikan tanggapan responden terhadap dimensi Pemberian

Kemudahan.

171

Tabel 4.4. Penilaian Responden terhadap Dimensi Pemberian Kemudahan


Total Indeks Rata-

rata % 5 4 3 2 1

Q8 Frekuensi 98 262 34 5 1 400

4,13 (Baik) % 25% 66% 9% 1% 0% 100%

Q9 Frekuensi 99 248 34 16 3 400

4,06 (Baik) % 25% 62% 9% 4% 1% 100%

Q10 Frekuensi 103 257 28 10 2 400

4,12 (Baik) % 26% 64% 7% 3% 1% 100%

Q11 Frekuensi 83 249 36 27 5 400

3,95 (Baik) % 21% 62% 9% 7% 1% 100%

Q12 Frekuensi 73 250 57 19 1 400

3,94 (Baik) % 18% 63% 14% 5% 0% 100%

Rata-rata Skor Pemberian Kemudahan 4,04 (Baik)

Dari Tabel 4.4 terlihat bahwa lima indikator pernyataan terkait Pemberian

Kemudahan dinilai Baik oleh responden, dengan indeks rata-rata yang terletak

pada interval 3,41 – 4,20.

Pada dimensi Pemberian Kemudahan, keempat produk dinilai Baik dengan

posisi tertinggi dicapai oleh IndiHome (4,11), urutan kedua dicapai oleh Biznet

(3,85), urutan ketiga dicapai oleh Firstmedia (3,79), dan di urutan terakhir MNC

Play dengan skor rata-rata 3,65, sebagaimana terlihat pada Gambar 4.14 berikut:

Gambar 4.13. Pemberian Kemudahan Berdasarkan Operator

172

Gambar 4.13.memberi makna bahwa pelanggan sudah merasa dimudahkan

dalam memperoleh informasi baik informasi berlangganan, tagihan maupun

informasi yang terkait dengan produk. Informasi dapat di peroleh baik melalui

Web, Sosial Media, Aplikasi, browsure, flayer maupun fasilitas online dan digital

lainnya.

4.2.2 Kompetensi Unik Fixed Broadband di Indonesia (X2)

Variabel Kompetensi Unik diwakili oleh 13 indikator pernyataan dengan 2

dimensi yakni dimensi Pemberian Kemudahan dengan 10 indikator pernyataan

dan dimensi Kinerja yang Unggul dengan 5 indikator pernyataan. Hasil penilaian

responden atas dua dimensi tersebut disajikan sebagai berikut:

Tabel 4.5. Penilaian Responden terhadap Kompetensi Unik

Dimensi Kompetensi yang Unik Skor Rata-Rata Kategori

1. Sumber Daya Spesifik 4,01 Superior

2. Kinerja yang Unggul 3,89 Superior

Kompetensi yang Unik 3,95 Superior

Gambar 4.14. Kompetensi Unik

173


secara keseluruhan penilaian responden terhadap Kompetensi Unik pada operator

Fixed broadband di Indonesia menghasilkan skor rata-rata sebesar 3,95 dan

termasuk dalam kategori Baik (interval 3,41 – 4,20). Dari dua dimensi yang

membentuk Kompetensi Unik, skor tertinggi berada pada dimensi Sumber Daya

Spesifik dengan skor rata-rata 4,01 (kategori Baik) dan tertinggi kedua berada

pada dimensi kinerja yang unggul dengan skor rata-rata 3,89 (kategori baik).

Pada Tabel 4.5 menunjukkan nilai rata-rata dimensi kinerja yang unggul

dibawah rata-rata, artinya keahlian sumber daya manusia dalam menangani

pelanggan fixed broadband perlu di optimalkan lagi terutama teknisi yang

bertugas melakukan instalasi di rumah. Selain itu kerjasama antar unit organisasi

perlu ditingkatkan lagi terutama dalam menangani keluhan pelanggan fixed

broadband.

Selain itu, “perusahaan akan memiliki perbedaan dalam hal pengelolaan

berdasarkan kepemilikannya atas sumber-sumber daya, yang menurut Pearce dan

Robinson (2012) terdiri dari tangible asset, intangible assets dan organizational

capabilities.” Apabila perusahaan mampu mengenali dan mengembangkan

keunikan sumber daya yang dimiliki maka perusahaan tersebut memiliki orientasi

pasar yang kuat. Sumber daya memiliki kekuatan yang unik yang memungkinkan

perusahaan mencapai superioritas dalam aspek aktiva berwujud, aktiva tidak

berwujud dan kapabilitas organisasi. Kemanfaatan yang lebih besar dari sumber

daya yang ada harus diciptakan oleh perusahaan untuk dapat memberikan

superioritas performance bagi pelanggan. Perusahaan yang telah mencapai

174

superior performance melalui pemberian superior value kepada pelanggan berarti

telah memenuhi harapan pelanggan (Sucherly, 2011).

Berikut disajikan perbandingan rata-rata skor dari dimensi Kompetensi

Unik beserta indikatornya berdasarkan operator penyedia layanan Fixed

broadband.

Gambar 4.15. Kompetensi Unik Berdasarkan Operator

Kompetensi Unik tertinggi dicapai oleh produk IndiHome dengan rata-rata

skor 3,89 (kategori Baik), disusul kemudian oleh produk Biznet dengan skor rata-

rata 3,96 (kategori Baik), dan posisi ketiga dicapai oleh produk Firstmedia dengan

rata-rata skor 3,86 (kategori Baik). Nilai terendah dicapai oleh produk MNC Play

dengan rata-rata skor 3,49 yang masih termasuk dalam kategori Baik.


dimensi Kompetensi Unik, berikut disajikan tabel distribusi frekuensi dan

persentase dari setiap item untuk setiap indikator.

175

Dimensi Sumber Daya Spesifik pada Variabel Kompetensi Unik

Fixed broadband di Indonesia (X21)

Berikut disajikan tanggapan responden terhadap dimensi Sumber Daya

Spesifik.

Tabel 4.6. Penilaian Responden terhadap Dimensi Sumber Daya Spesifik


Total Indeks Rata-

rata % 5 4 3 2 1

Q13 Frekuensi 118 236 30 11 5 400

4,13 (Baik) % 30% 59% 8% 3% 1% 100%

Q14 Frekuensi 114 233 38 11 4 400

4,11 (Baik) % 29% 58% 10% 3% 1% 100%

Q15 Frekuensi 86 260 47 6 1 400

4,06 (Baik) % 22% 65% 12% 2% 0% 100%

Q16 Frekuensi 88 265 38 7 2 400

4,08 (Baik) % 22% 66% 10% 2% 1% 100%

Q17 Frekuensi 81 259 52 6 2 400

4,03 (Baik) % 20% 65% 13% 2% 1% 100%

Q18 Frekuensi 81 199 51 50 19 400

3,68 (Baik) % 20% 50% 13% 13% 5% 100%

Q19 Frekuensi 103 253 41 2 1 400

4,14 (Baik) % 26% 63% 10% 1% 0% 100%

Q20 Frekuensi 83 223 49 38 7 400

3,84 (Baik) % 21% 56% 12% 10% 2% 100%

Q21 Frekuensi 108 225 36 26 5 400

4,01 (Baik) % 27% 56% 9% 7% 1% 100%

Q22 Frekuensi 81 247 57 13 2 400

3,98 (Baik) % 20% 62% 14% 3% 1% 100%

Rata-rata Skor Pemberian Kemudahan 4,01 (Baik)

Dari Tabel 4.6 terlihat bahwa ke-sepuluh dimensi pernyataan terkait

Sumber Daya Spesifik dinilai Baik oleh responden, dengan indeks rata-rata yang

terletak pada interval 3,41 – 4,20.


ditunjukkan oleh Gambar 4.17, dimensi Sumber Daya Spesifik dinilai Baik untuk

176

keempat produk, dengan skor tertinggi dicapai oleh produk IndiHome (4,08),

Biznet (3,89), Firstmedia di urutan ketiga (3,75) dan di urutan terakhir dicapai

MNC Play (3,51).

Gambar 4.16. Sumber Daya Spesifik Berdasarkan Operator

Saat ini Layanan Fixed broadband yang diberikan oleh operator sudah

memiliki kualitas, jangkauan dan kapasitas yang baik, di tambah dengan brand

yang sudah cukup superior di mata pelanggan.

IndiHome memiliki nilai paling tinggi di dimensi ini karena Telkom

adalah perusahaan yang sudah terlebih dahulu menggelar jaringan dan terus

mengembangkan cakupannya ke seluruh kota di Indonesia.

Dimensi Kinerja yang Unggul pada Variabel Kompetensi Unik Fixed

broadband di Indonesia (X22)

Berikut disajikan tanggapan responden terhadap dimensi Kinerja yang

Unggul.

177

Tabel 4.7. Penilaian Responden terhadap Dimensi Kinerja yang Unggul


Total Indeks Rata-

rata % 5 4 3 2 1

Q23 Frekuensi 82 257 48 10 3 400

4,01 (Baik) % 21% 64% 12% 3% 1% 100%

Q24 Frekuensi 53 231 60 44 12 400

3,67 (Baik) % 13% 58% 15% 11% 3% 100%

Q25 Frekuensi 69 271 52 6 2 400

4,00 (Baik) % 17% 68% 13% 2% 1% 100%

Rata-rata Skor Kinerja yang Unggul 3,89 (Baik)

Dari Tabel 4.7 terlihat bahwa ke-tiga indikator pernyataan terkait dimensi

Kinerja yang Unggul dinilai Baik oleh responden, dengan indeks rata-rata yang


Jika dilihat perbandingan indikator berdasakan Operatornya, sebagaimana

ditunjukkan oleh Gambar 4.18, dimensi Kinerja yang Unggul dinilai Baik untuk

keempat produk, dengan skor tertinggi dicapai oleh produk Biznet (4,05), First di

urutan kedua (3,97), IndiHome di urutan ketiga (3,88) dan di urutan terakhir

dicapai Play (3,46).

Gambar 4.17. Kinerja yang Unggul Berdasarkan Operator

178

4.2.3 Bauran Pemasaran Fixed Broadband di Indonesia (X3)

Variabel Bauran Pemasaran diwakili oleh 26 indikator pernyataan dengan

7 dimensi yakni dimensi Produk dengan 10 indikator pernyataan, dimensi Harga

dengan 3 indikator pernyataan, dimensi Tempat dengan 3 indikator pernyataan,

dimensi Promosi dengan 5 indikator pernyataan, dimensi Sumber Daya Manusia

dengan 3 indikator pernyataan, dimensi Sarana Fisik atau Fasilitas dengan 4

indikator pernyataan, dan dimensi Proses dengan 4 indikator pernyataan. Hasil

penilaian responden atas tujuh dimensi tersebut disajikan sebagai berikut:

Tabel 4.8. Penilaian Responden terhadap Bauran Pemasaran

DImensi Bauran Pemasaran Skor Rata-Rata Kategori

1. Produk 3,95 Baik

2. Harga 3,39 Cukup

3. Tempat 3,65 Baik

4. Promosi 3,64 Baik

5. Sumber Daya Manusia 3,99 Baik

6. Sarana Fisik/Fasilitas 3,64 Baik

7. Proses 3,88 Baik

Bauran Pemasaran 3,73 Baik

Gambar 4.18. Bauran Pemasaran

179


secara keseluruhan penilaian responden terhadap Bauran Pemasaran pada operator


termasuk dalam kategori Baik (interval 3,41 – 4,20). Dari tujuh dimensi yang

membentuk Bauran Pemasaran, enam di antaranya termasuk dalam kategori Baik

dan satu dimensi termasuk dalam kategori cukup yakni dimensi Harga. Skor

tertinggi pertama hingga ke-enam yang berada dalam kategori Baik secara

berurutan dicapai oleh dimensi Sumber Daya Manusia (3,99), kedua oleh Produk

(3,95), ketiga Proses (3,88), keempat Tempat (3,65), kelima dan keenam Sarana

Fisik dan Promosi (3,64) , sedangkan dimensi dengan skor terendah dan dalam

kategori Cukup adalah Harga (3,39).

Untuk dimensi Bauran Pemasaran Tabel 4.8 menunjukkan hanya ada tiga

dimensi yang di atas rata-rata yaitu sumber daya manusia, produk dan proses

sedangkan yang di bawah rata-rata adalah tempat, promosi, sarana fisik/fasilitas

dan harga.

Sementara itu dimensi harga memiliki nilai rata-rata terendah yaitu sebesar

3,39 artinya kinerja bauran harga belum baik. Hal ini karena operator fixed

broadband menurut persepsi pelanggan fixed broadband dalam menerapkan tarif

yang dibebankan kepada pelanggan dirasa sangat mahal. Selain itu factor lain

yang dirasakan pelanggan adalah perubahan tarif pelanggan yang tidak

diinformasikan dan tidak sesuai dengan kesepakatan awal.

Ahonen et al. (2005) menyampaikan “karena sedang berlangsungnya

proses penggabungan atau konvergensi secara revolusioner berbagai media

180

komunikasi yang bebeda yaitu telekomunikasi, computer dan media maka

perusahaan dapat mengembangkan berbagai strategi Bauran Pemasaran yang lebih

inovatif.” Berkaitan dengan hal ini, Bauran Pemasaran operator fixed broadband

belum mengembangkan Bauran Pemasaran secara maksimal. Operator fixed

broadband yang dalam bisnisnya berkaitan erat dengan teknologi telekomunikasi

dan informasi seperti disebutkan oleh Ahonen et al. Di atas seharusnya dapat

memanfaatkannya secara maksimal untuk menjalankan bisnisnya.

Berdasarkan pembahasan tersebut maka operator fixed broadband harus

lebih kreatif dalam memanfaatkan teknologi telekomunikasi dan informasi yang

ada agar dapat dihasilkan berbagai layanan fixed broadband dan pelayanan

pelanggan fixed broadband yang superior.Hal ini bisa dilakukan dengan cara

antara lain mengembangkan kompetensi dan kreatifitas sumber daya manusia,

penelitian dan pengembangan serta kerjasama dengan berbagai wirausaha dalam

bidang industry kreatif.

Berikut disajikan perbandingan rata-rata skor dari sub variabel Bauran

Pemasaran beserta dimensinya berdasarkan operator penyedia layanan Fixed

broadband.

Gambar 4.19. Bauran Pemasaran Berdasarkan Operator

181

Bauran Pemasaran tertinggi dicapai oleh produk IndiHome dengan rata-

rata skor 3,81 (kategori Baik), disusul kemudian oleh produk Biznet dengan skor

rata-rata 3,55 (kategori Baik), dan posisi ketiga dicapai oleh produk First dengan

rata-rata skor 3,46 (kategori Baik). Nilai terendah dicapai oleh produk Play

dengan rata-rata skor 3,38, satu-satunya yang termasuk dalam kategori Cukup.


indikator Bauran Pemasaran, berikut disajikan tabel distribusi frekuensi dan

persentase dari setiap item untuk setiap indikator.

Dimensi Produk pada Variabel Bauran Pemasaran Fixed broadband

di Indonesia (X31)

Berikut disajikan tanggapan responden terhadap dimensi Produk.

Tabel 4.9. Penilaian Responden terhadap Dimensi Produk


Total Indeks Rata-

rata % 5 4 3 2 1

Q26 Frekuensi 75 230 47 41 7 400

3,81 (Baik) % 19% 58% 12% 10% 2% 100%

Q27 Frekuensi 67 284 38 9 2 400

4,01 (Baik) % 17% 71% 10% 2% 1% 100%

Q28 Frekuensi 77 272 40 11 0 400

4,04 (Baik) % 19% 68% 10% 3% 0% 100%

Q29 Frekuensi 90 234 42 28 6 400

3,94 (Baik) % 23% 59% 11% 7% 2% 100%

Rata-rata Skor Produk 3,95 (Baik)

182

Dari Tabel 4.9 terlihat bahwa ke-empat indikator pernyataan terkait

Produk dinilai Baik oleh responden, dengan indeks rata-rata yang terletak pada

interval 3,41 – 4,20.


ditunjukkan oleh Gambar 4.20, dimensi Produk dinilai Baik untuk tiga produk,

dengan skor tertinggi dicapai oleh produk IndiHome (4,07), urutan kedua dicapai

oleh Biznet (3,82), First di urutan ketiga (3,54) dan di urutan terakhir dicapai Play

(3,09) dengan kategori Cukup.

Gambar 4.20. Produk Berdasarkan Operator

MNC memperoleh skor rendah pada bauran produk karena paket yang

ditawarkan kurang bervariasi demikian juga masih banyaknya keluhan jaringan

karena kecepatan internet yang kurang stabil.

Tingginya nilai IndiHome pada Bauran Pemasaran produk adalah karena

Telkom sudah menyediakan produk yang cukup bervariasi dan juga banyaknya

pilihan paket dengan jumlah channel TV maupun Add-On serta paket-paket

produk yang ditawarkan.

183

Dimensi Harga pada Variabel Bauran Pemasaran Fixed broadband di

Indonesia (X32)

Berikut disajikan tanggapan responden terhadap dimensi Harga.

Tabel 4.10. Penilaian Responden terhadap Dimensi Harga


Total Indeks Rata-

rata % 5 4 3 2 1

Q30 Frekuensi 50 183 50 90 27 400

3,35 (Cukup) % 13% 46% 13% 23% 7% 100%

Q31 Frekuensi 46 180 48 92 34 400

3,28 (Cukup) % 12% 45% 12% 23% 9% 100%

Q32 Frekuensi 81 195 15 76 33 400

3,54 (Baik) % 20% 49% 4% 19% 8% 100%

Rata-rata Skor Harga 3,39 (Cukup)

Dari Tabel 4.10 terlihat bahwa satu dari tiga indikator pernyataan terkait

Harga dinilai Baik oleh responden (Q32), dengan indeks rata-rata yang terletak

pada interval 3,41 – 4,20 sedangkan dua indikator lainnya dinyatakan Cukup,

yakni Q30 dan Q31, dengan indeks rata-rata yang terletak pada interval 2,60 –

3,40.


ditunjukkan oleh Gambar 4.21, dimensi Harga dinilai Baik untuk tiga produk,

dengan skor tertinggi dicapai oleh produk Biznet (4,00), urutan kedua dicapai oleh

First (3,97), Play di urutan ketiga (3,67) dan di urutan terakhir dicapai IndiHome

(3,22), satu-satunya dimensi Harga dengan kategori Cukup.

184

Gambar 4.21. Harga Berdasarkan Operator

Hal yang mempengaruhi dimensi harga, diantaranya jenis produk yang

ditawarkanoleh operator dan adanya program promo dari operator. Tanggapan

atas bauran harga kepada produk IndiHome sesuai hasil FGD, bahwa mayoritas

pelanggan IndiHome menilai bahwa tarif yang dibebankan kepada pelanggan

dinilai sat mahal bila dibandingkan dengan tarif provider lain dengan kapasitas

dan kuota yang sama. Pelanggan masih tetap bertahan menjadipelanggan

IndiHome karena faktor kebutuhan dan pertimbangan switching cost yang mahal

Dimensi Tempat pada Variabel Bauran Pemasaran Fixed broadband

di Indonesia (X33)

Berikut disajikan tanggapan responden terhadap dimensi Tempat.

185

Tabel 4.11. Penilaian Responden terhadap Dimensi Tempat


Total Indeks Rata-

rata % 5 4 3 2 1

Q33 Frekuensi 78 199 57 47 19 400

3,68 (Baik) % 20% 50% 14% 12% 5% 100%

Q34 Frekuensi 62 214 57 64 3 400

3,67 (Baik) % 16% 54% 14% 16% 1% 100%

Q35 Frekuensi 72 187 67 53 21 400

3,59 (Baik) % 18% 47% 17% 13% 5% 100%

Rata-rata Skor Tempat 3,65 (Baik)

Dari Tabel 4.11. terlihat bahwa tiga indikator pernyataan terkait Tempat

dinilai Baik oleh responden, dengan indeks rata-rata yang terletak pada interval

3,41 – 4,20.


ditunjukkan oleh Gambar 4.22, indikator Tempat dinilai Baik hanya untuk

IndiHome dengan skor tertinggi sebesar 4,06. Urutan kedua dalam kategori cukup

dicapai oleh Play (2,83). Urutan ketiga dalam kategori Kurang Baik dicapai oleh

First dengan nilai rata-rata 2,23 dan di urutan terakhir dicapai Biznet dengan nilai

rata-rata 2,04.

Persepsi atas dimensi tempat yang kurang baik ataupun cukup kepada 3

operator umumnya karena jumlah kantor layanan yang terbatas dan sulitnya

mengakses nomor kontak layanan yang disediakan. Seyogianya apabila kantor

layanan operator terbatas jumlahnya dapat memperkuat media kontak lainnya

melalui telepon, media social, aplikasi dan lainnya guna memudahkan pelanggan

untuk mengakses operator.

186

Gambar 4.22. Tempat Berdasarkan Operator

IndiHome menjadi unggulan pada Bauran Pemasaran tempat karena

Telkom memiliki kantor layanan hampir di seluruh kota sampe dengan tingkat

kabupaten di seluruh Indonesia. Indikator ini juga di pengaruhi oleh tingkat

kemudahan dalam menemukan kantor layanan dan tersedianya kontak layanan

yang mudah dihubungi (Call Center, Website, Aplikasi)

Dimensi Promosi pada Variabel Bauran Pemasaran Fixed broadband

di Indonesia (X34)

Berikut disajikan tanggapan responden terhadap dimensi Promosi.

Tabel 4.12. Penilaian Responden terhadap Dimensi Promosi


Total Indeks Rata-

rata % 5 4 3 2 1

Q36 Frekuensi 65 200 55 65 15 400

3,59 (Baik) % 16% 50% 14% 16% 4% 100%

Q37 Frekuensi 74 269 48 8 1 400

4,02 (Baik) % 19% 67% 12% 2% 0% 100%

Q38 Frekuensi 38 152 73 134 3 400

3,22 (Cukup) % 10% 38% 18% 34% 1% 100%

Q39 Frekuensi 78 261 40 21 0 400

3,99 (Baik) % 20% 65% 10% 5% 0% 100%

Q40 Frekuensi 44 162 102 91 1 400

3,39 (Cukup) % 11% 41% 26% 23% 0% 100%

Rata-rata Skor Promosi 3,64 (Baik)

187

Dari Tabel 4.12 terlihat bahwa tiga indikator pernyataan terkait Promosi

dinilai Baik oleh responden yakni Q36, Q37 dan Q39 dengan indeks rata-rata

yang terletak pada interval 3,41 – 4,20, dan dua item lainnya dinilai Cukup yakni

Q38 dan Q40 dengan indeks rata-rata yang terletak pada interva 2,60 – 3,40.


ditunjukkan oleh Gambar 4.23, dimensi Promosi dinilai Baik untuk semua

operator, dengan nilai tertinggi dicapai oleh IndiHome dengan skor sebesar 3,67,

urutan kedua dicapai oleh Biznet (3,63), urutan ketiga dicapai oleh First dengan

nilai rata-rata 3,54 dan di urutan terakhir dicapai Play dengan nilai rata-rata 3,48.

Gambar 4.23. Promosi Berdasarkan Operator

Banyaknya iklan IndiHome yang di tayangkan di berbagai media baik media

elektronik cetak maupun media ruang tertentu sangat mempengaruhi mind set

pelanggan. juga peran petugas sales force yang aktif turun ke pelanggan dan factor

word of mouth dapat berperan signifikan, gambaran ini di peroleh saat melakukan

FGD dengan pelanggan operator.

188

Dimensi Sumber Daya Manusia pada Variabel Bauran Pemasaran


Berikut disajikan tanggapan responden terhadap Sumber Daya Manusia.

Tabel 4.13. Penilaian Responden terhadap Dimensi Sumber Daya Manusia


Total Indeks Rata-

rata % 5 4 3 2 1

Q41 Frekuensi 101 242 25 26 6 400

4,02 (Baik) % 25% 61% 6% 7% 2% 100%

Q42 Frekuensi 101 201 39 46 13 400

3,83 (Baik) % 25% 50% 10% 12% 3% 100%

Q43 Frekuensi 118 238 29 12 3 400

4,14 (Baik) % 30% 60% 7% 3% 1% 100%

Rata-rata Skor Sumber Daya Manusia 3,99 (Baik)

Dari Tabel 4.13 terlihat bahwa tiga indikator pernyataan terkait Sumber

Daya Manusia dinilai Baik oleh responden, dengan indeks rata-rata yang terletak



ditunjukkan oleh Gambar 4.24, dimensi Sumber Daya Manusia dinilai Baik untuk

semua operator, dengan nilai tertinggi dicapai oleh IndiHome dengan skor sebesar

4,08, urutan kedua dicapai oleh Biznet (3,84), urutan ketiga dicapai oleh First

dengan nilai rata-rata 3,68 dan di urutan terakhir dicapai Play dengan nilai rata-

rata 3,46.

Selama ini permasalahan yang terjadi dipelanggan mayoritas sudah bisa di

selesaikan dengan baik oleh petugas kantor layanan. Dari sisi penampilan dan

juga keramahan petugas secara umum juga sudah baik.

189

Gambar 4.24. Sumber Daya Manusia Berdasarkan Operator

Dimensi Sarana Fisik/Fasilitas pada Variabel Bauran Pemasaran


Berikut disajikan tanggapan responden terhadap dimensi Sarana

Fisik/Fasilitas.

Tabel 4.14. Penilaian Responden terhadap Dimensi Sarana Fisik/Fasilitas


Total Indeks Rata-

rata % 5 4 3 2 1

Q44 Frekuensi 70 196 51 81 2 400

3,63 (Baik) % 18% 49% 13% 20% 1% 100%

Q45 Frekuensi 66 207 36 91 0 400

3,62 (Baik) % 17% 52% 9% 23% 0% 100%

Q46 Frekuensi 68 201 49 81 1 400

3,64 (Baik) % 17% 50% 12% 20% 0% 100%

Q47 Frekuensi 75 209 33 82 1 400

3,69 (Baik) % 19% 52% 8% 21% 0% 100%

Rata-rata Skor Sarana Fisik/Fasilitas 3,64 (Baik)

190

Dari Tabel 4.14 terlihat bahwa tiga indikator pernyataan terkait Sarana

Fisik/Fasilitas dinilai Baik oleh responden, dengan indeks rata-rata yang terletak



ditunjukkan oleh Gambar 4.25, dimensi Sarana Fisik/Fasilitas dinilai Baik untuk

semua operator, dengan nilai tertinggi dicapai oleh Biznet dengan skor sebesar

3,72, urutan kedua dicapai oleh First (3,71), urutan ketiga dicapai oleh Play

dengan nilai rata-rata 3,66 dan di urutan terakhir dicapai IndiHome dengan nilai

rata-rata 3,62.

Gambar 4.25. Sarana Fisik/Fasilitas Berdasarkan Operator

Dari hasil FGD diperoleh gambaran bahwa pelanggan yang berkunjung ke kantor

layanan operator bahwa tata ruang, fasilitas dan kebersihan kantor pelayanan

sudah repreentatif dan nyaman.

Dimensi Proses pada Variabel Bauran Pemasaran Fixed broadband di

Indonesia (X37)

Berikut disajikan tanggapan responden terhadap dimensi Proses.

191

Tabel 4.15. Penilaian Responden terhadap Dimensi Proses


Total Indeks Rata-

rata % 5 4 3 2 1

Q48 Frekuensi 81 198 60 49 12 400

3,72 (Baik) % 20% 50% 15% 12% 3% 100%

Q49 Frekuensi 86 274 33 6 1 400

4,1 (Baik) % 22% 69% 8% 2% 0% 100%

Q50 Frekuensi 86 209 54 44 7 400

3,81 (Baik) % 22% 52% 14% 11% 2% 100%

Q51 Frekuensi 76 245 43 29 7 400

3,89 (Baik) % 19% 61% 11% 7% 2% 100%

Rata-rata Skor Proses 3,88 (Baik)

Dari Tabel 4.15. terlihat bahwa empat indikator pernyataan terkait Proses

dinilai Baik oleh responden, dengan indeks rata-rata yang terletak pada interval

3,41 – 4,20.


ditunjukkan oleh Gambar 4.26, dimensi Proses dinilai Baik untuk semua

operator, dengan nilai tertinggi dicapai oleh IndiHome dengan skor sebesar 3,95,

urutan kedua dicapai oleh Biznet (3,82), urutan ketiga dicapai oleh First dengan

nilai rata-rata 3,58 dan di urutan terakhir dicapai Play dengan nilai rata-rata 3,47.

Gambar 4.26. Proses Berdasarkan Operator

192

Secara umum prosedur pelayanan untuk berlangganan sudah baik, relatif

cepat namun terkadang pelanggan tidak tahu pasti hari pemasangan tergantung

kesiapan petugas teknis sehingga pelanggan perlu menyesuaikan dengan jadwal

tersebut.

4.2.4 Nilai Pelanggan Fixed Broadband di Indonesia (Y)

Variabel Nilai Pelanggan diwakili oleh 8 indikator pernyataan dengan 2

dimensi yakni dimensi Manfaat dengan 4 indikator pernyataan dan dimensi

Korbanan dengan 4 indikator pernyataan. Hasil penilaian responden atas dua

indikator tersebut disajikan sebagai berikut:

Tabel 4.16.Penilaian Responden terhadap Nilai Pelanggan

Dimensi Nilai Pelanggan Skor Rata-Rata Kategori

1. Manfaat 3,53 Superior

2. Korbanan 3,96 Superior

Nilai Pelanggan 3,74 Superior

Gambar 4.27. Nilai Pelanggan

193


secara keseluruhan penilaian responden terhadap Nilai Pelanggan pada operator


termasuk dalam kategori Baik (interval 3,41 – 4,20). Dari dua dimensi yang

membentuk Nilai Pelanggan, keduanya termasuk dalam kategori Baik. Skor

tertinggi dicapai oleh dimensi Korbanan (3,96) dan kedua dicapai oleh dimensi

Manfaat (3,53).

Untuk dimensi Nilai Pelanggan Tabel 4.16 menunjukkan yang di atas rata-

rata yaitu korbanan sedangkan yang di sedikit di atas rata-rata adalah manfaat

(skor 3,53).Dimensi manfaat dari Nilai Pelanggan menjadi inferior, bila manfaat

yang dirasakan oleh pelanggan fixed broadband dan atau tingginya tarif layanan

fixed broadband sesuai dengan formulasi Lehtonen (2011) yaitu “Nilai Pelanggan

merupakan persamaan sederhana yaitu Customer Value = Benefits/Price.” Selain

itu juga Nilai Pelanggan yang inferior ini menimbulkan resiko bagi operator tidak

dapat menarik pelanggan-pelanggan fixed broadband yang prospektif karena

layanan fixed broadband-nya inferior dibandingkan dengan layanan fixed

broadband competitor. Hal ini sejalan dengan Kotler & Keller (2012) “ customer-

perceived value adalah perbedaan antara hasil evaluasi pelanggan dari prospektif

atas semua manfaat/benefit dengan semua biaya atas penawaran dan persepsi

alternative pilihan (perceived alternative).” Selain itu Nilai Pelanggan yang

inferior tersebut mengindikasikan juga ekspektasi manfaat pelanggan yang lebih

tinggi sejalan dengan yang disampaikan Bouchlaghem (2012) yaitu “munculnya

penggunaan baru berbagai layanan teknologi informasi dan komunikasi.”

194

Berikut disajikan perbandingan rata-rata skor dari dimensi Nilai Pelanggan

beserta indikatornya berdasarkan operator penyedia layanan Fixed broadband.

Gambar 4.28. Nilai Pelanggan Berdasarkan Operator

Nilai Pelanggan tertinggi dicapai oleh produk IndiHome dengan rata-rata

skor 3,77 (kategori Baik), disusul kemudian oleh produk Biznet dengan skor rata-

rata 3,76 (kategori Baik), posisi ketiga dicapai oleh produk First dengan rata-rata

skor 3,66 (kategori Baik) dan nilai terrendah dicapai oleh produk Play dengan

rata-rata skor 3,60 yang masih dalam kategori Baik.

Dari gambar 4.28 diperolah gambaran bahwa customer value yang di

deliver IndiHome adalah lebih besar dibanding dengan customer value yang di

deliver oleh tiga operator lainnya. Artinya posisi IndiHome adalah superior

terhadap produk lainnya atau di sebut superior customer value. Namun kalau di

lihat dari pencapaian skor masing-masing operator bedanya relatif kecil, kondisi

ini harus menjadi perhatian bagi seluruh operator.


dimensi Nilai Pelanggan, berikut disajikan tabel distribusi frekuensi dan

persentase dari setiap indikator untuk setiap dimensi.

195

Dimensi Manfaat pada Variabel Nilai Pelanggan Fixed broadband di

Indonesia (Y1)

Berikut disajikan tanggapan responden terhadap dimensi Manfaat.

Tabel 4.17. Penilaian Responden terhadap Dimensi Manfaat


Total Indeks Rata-

rata % 5 4 3 2 1

Q52 Frekuensi 33 188 76 102 1 400

3,38 (Cukup) % 8% 47% 19% 26% 0% 100%

Q53 Frekuensi 49 231 36 83 1 400

3,61 (Baik) % 12% 58% 9% 21% 0% 100%

Q54 Frekuensi 49 225 45 80 1 400

3,60 (Baik) % 12% 56% 11% 20% 0% 100%

Q55 Frekuensi 39 219 54 86 2 400

3,52 (Baik) % 10% 55% 14% 22% 1% 100%

Rata-rata Skor Manfaat 3,53 (Baik)

Dari Tabel 4.17 terlihat bahwa tiga dari empat indikator pernyataan terkait

Manfaat dinilai Baik oleh responden, dengan indeks rata-rata yang terletak pada

interval 3,41 – 4,20, dan satu item dinyatakan Cukup yakni item Q52 dengan rata-

rata sebesar 3,38 yang terletak pada interval 2,60 – 3,40.


ditunjukkan oleh Gambar 4.29, indikator Manfaat dinilai Baik untuk semua

produk, dengan skor tertinggi dicapai oleh produk Biznet (3,60), urutan kedua

dicapai oleh First (3,55), Play di urutan ketiga (3,53) dan di urutan terakhir

dicapai IndiHome (3,52).

196

Persepsi atas indicator manfaat produk perlu di kelola oleh operator karena

ketidaktahuan atas penggunaan dan fungsi dari fitu-fitur yang disediakan oleh

operator.

Gambar 4.29. Manfaat Berdasarkan Operator

Dimensi Korbanan pada Variabel Nilai Pelanggan Fixed broadband di

Indonesia (Y2)

Berikut disajikan tanggapan responden terhadap dimensi Korbanan.

Tabel 4.18. Penilaian Responden terhadap Dimensi Korbanan


Total Indeks Rata-

rata % 5 4 3 2 1

Q56 Frekuensi 73 243 61 21 2 400

3,91 (Baik) % 18% 61% 15% 5% 1% 100%

Q57 Frekuensi 68 277 48 7 0 400

4,02 (Baik) % 17% 69% 12% 2% 0% 100%

Q58 Frekuensi 81 225 51 37 6 400

3,85 (Baik) % 20% 56% 13% 9% 2% 100%

Q59 Frekuensi 85 270 38 6 1 400

4,08 (Baik) % 21% 68% 10% 2% 0% 100%

Rata-rata Skor Korbanan 3,96 (Baik)

197

Dari Tabel 4.18 terlihat bahwa empat indikator pernyataan terkait

Korbanan dinilai Baik oleh responden, dengan indeks rata-rata yang terletak pada

interval 3,41 – 4,20.


ditunjukkan oleh Gambar 4.30, indikator Korbanan dinilai Baik untuk semua

produk, dengan skor tertinggi dicapai oleh produk IndiHome (4,02), urutan kedua

dicapai oleh Biznet (3,92), First di urutan ketiga (3,76) dan di urutan terakhir

dicapai Play (3,66).

Gambar 4.30. Korbanan Berdasarkan Operator

4.2.5 Loyalitas Pelanggan Fixed Broadband di Indonesia (Z)

Variabel Loyalitas Pelanggan diwakili oleh 9 indikator pernyataan dengan

3 dimensi yakni dimensi Penciptaan Prospek dengan 3 indikator pernyataan,

dimensi Keberpihakan Pelanggan dengan 3 indikator pernyataan dan dimensi

Kepercayaan Pelanggan dengan 3 indikator pernyataan. Hasil penilaian responden

atas tiga dimensi tersebut disajikan sebagai berikut:

198

Tabel 4.19. Penilaian Responden terhadap Loyalitas Pelanggan

Dimensi Loyalitas Pelanggan Skor Rata-Rata Kategori

1. Penciptaan Prospek 3,52 Tinggi

2. Keberpihakan Pelanggan 3,74 Tinggi

3. Kepercayaan Pelanggan 3,99 Tinggi

Loyalitas Pelanggan 3,75 Tinggi

Gambar 4.31. Loyalitas Pelanggan


secara keseluruhan penilaian responden terhadap Loyalitas Pelanggan pada

operator Fixed broadband di Indonesia menghasilkan skor rata-rata sebesar 3,75

dan termasuk dalam kategori Baik (interval 3,41 – 4,20). Dari tiga dimensi yang

membentuk Loyalitas Pelanggan, ketiganya termasuk dalam kategori Baik. Skor

tertinggi dicapai oleh dimensi Kepercayaan Pelanggan (3,99), kedua dicapai oleh

dimensi Keberpihakan Pelanggan (3,74) dan ketiga dicapai oleh dimensi

Penciptaan Prospek (3,52).

Pada Tabel 4.19 menunjukkan diantara ke tiga dimensi Loyalitas

Pelanggan, kepercayaan pelanggan memiliki nilai rata-rata paling tinggi yaitu

sebesar 3,99, artinya pelanggan fixed broadband percaya terhadap operator fixed

199

broadband yang dimilikinya akan menjadi pilihan dari segi manfaat layanan dan

kemudahan dalam penggunaan layanan.

Sementara itu, dimensi penciptaan prospek memiliki rata-rata paling

rendah yaitu sebesar 3,52, menggambarkan kurangnya pelanggan fixed

broadbandyang mengajak tema-teman atau relasinya untuk mengunakan layanan

fixed broadband yang mereka pakai.

Durukan & Bozaci (2011) menyatakan Loyalitas Pelanggan mendorong

pelanggan tetap melakukan pembelian kembali pada suatu perusahaan tertentu.

Sedangkan menurut Dixon, Freeman & Toman (2010), pelanggan yang loyal

menunjukkan kemauan untuk melanjutkan hubungan bisnis dengan perusahaan,

meningkatkan pengeluaran belanjanya, atau meyatakan hal-hal yang baik tentang

perusahaan atau menghindari menyampaikan pernyataan-pernyataan yang buruk.

Dikaitkan dengan bisnis, Louis Columbus dalam Kotler & Keller (2012)

menyatakan bahwa menciptakan pelanggan yang loyal merupakan inti dari setiap

bisnis. Hal ini berarti bahwa Loyalitas Pelanggan merupakan hall yang positif

bagi fixed broadband sehingga mereka harus dapat mempertahankan dan

mengembangkan Loyalitas Pelanggan agar dapat bertahan maupun

mengembangkan bisnis.

Berikut disajikan perbandingan rata-rata skor dari dimensi Loyalitas

Pelanggan beserta indikatornya berdasarkan operator penyedia layanan Fixed

broadband.

200

Gambar 4.32. Loyalitas Pelanggan Berdasarkan Operator

Loyalitas Pelanggan pada keempat operator dinyatakan Baik (dalam

interval 3,41 – 4,20), dengan rata-rata tertinggi dicapai oleh produk IndiHome

(3,80), disusul kemudian oleh produk Biznet di urutan kedua (3,75), posisi ketiga

dicapai oleh produk First (3,57) dan nilai terrendah dicapai oleh produk Play

dengan rata-rata skor 3,40 dengan kategori Cukup.


dimensi Loyalitas Pelanggan, berikut disajikan tabel distribusi frekuensi dan

persentase dari setiap indikator untuk setiap dimensi.

Dimensi Penciptaan Prospek pada Variabel Loyalitas Pelanggan

Fixed broadband di Indonesia (Z1)

Berikut disajikan tanggapan responden terhadap dimensi Penciptaan

Prospek.

201

Tabel 4.20. Penilaian Responden terhadap Dimensi Penciptaan Prospek


Total Indeks Rata-

rata % 5 4 3 2 1

Q60 Frekuensi 69 197 44 72 18 400

3,57 (Baik) % 17% 49% 11% 18% 5% 100%

Q61 Frekuensi 82 264 43 9 2 400

4,04 (Baik) % 21% 66% 11% 2% 1% 100%

Q62 Frekuensi 42 118 55 152 33 400

2,96 (Cukup) % 11% 30% 14% 38% 8% 100%

Rata-rata Skor Penciptaan Prospek 3,52 (Baik)

Dari Tabel 4.20 terlihat bahwa dua dari tiga indikator pernyataan terkait

Penciptaan Prospek dinilai Baik oleh responden, dengan indeks rata-rata yang

terletak pada interval 3,41 – 4,20, dan satu item dinyatakan Cukup yakni item Q62

dengan rata-rata sebesar 2,96 yang terletak pada interval 2,60 – 3,40.


ditunjukkan oleh Gambar 4.33, indikator Penciptaan Prospek dinilai Baik untuk

IndiHome dan Play, dengan skor tertinggi dicapai oleh produk IndiHome (3,60)

dan di urutan kedua dicapai oleh Play (3,42). Operator dengan dimensi Penciptaan

Prospek yang termasuk dalam kategori Cukup dicapai oleh dua produk yakni

Biznet (3,38) di urutan ketiga dan First di urutan terakhir (3,19).

Gambar 4.33. Penciptaan Prospek Berdasarkan Operator

202

Dari sisi harga layanan operator Biznet termasuk kategori mahal bila di

bandingkan dengan operator lain namun dari sisi kualitas menunjukkan

performansi yang baik. Kondisi ini mengakibatkan keengganan masyarakat untuk

mengajak yang lainnya berlangganan Biznet.

Dimensi Keberpihakan Pelanggan pada Variabel Loyalitas Pelanggan


Berikut disajikan tanggapan responden terhadap dimensi Keberpihakan

Pelanggan.

Tabel 4.21. Penilaian Responden terhadap Dimensi Keberpihakan Pelanggan


Total Indeks Rata-

rata % 5 4 3 2 1

Q63 Frekuensi 50 154 54 110 32 400

3,20 (Cukup) % 13% 39% 14% 28% 8% 100%

Q64 Frekuensi 76 248 59 13 4 400

3,95 (Baik) % 19% 62% 15% 3% 1% 100%

Q65 Frekuensi 118 234 17 26 5 400

4,09 (Baik) % 30% 59% 4% 7% 1% 100%

Rata-rata Skor Keberpihakan Pelanggan 3,74 (Baik)

Dari Tabel 4.21 terlihat bahwa dua dari tiga indikator pernyataan terkait

Keberpihakan Pelanggan dinilai Baik oleh responden, dengan indeks rata-rata

yang terletak pada interval 3,41 – 4,20 dan satu item dinilai Cukup yakni item

Q63 dengan rata-rata skor sebesar 3,20 yang terletak pada interval 2,60 – 3,40.


ditunjukkan oleh Gambar 4.34, dimensi Keberpihakan Pelanggan dinilai Baik

untuk semua produk, dengan skor tertinggi dicapai oleh produk Biznet (4,07),

203

urutan kedua dicapai oleh First (3,94), IndiHome di urutan ketiga (3,69) dan di

urutan terakhir dicapai Play (3,54).

Gambar 4.34. Keberpihakan Pelanggan Berdasarkan Operator

Dimensi Kepercayaan Pelanggan pada Variabel Loyalitas Pelanggan


Berikut disajikan tanggapan responden terhadap dimensi Kepercayaan

Pelanggan.

Tabel 4.22. Penilaian Responden terhadap Dimensi Kepercayaan Pelanggan


Total Indeks Rata-

rata % 5 4 3 2 1

Q66 Frekuensi 69 286 36 8 1 400

4,04 (Baik) % 17% 72% 9% 2% 0% 100%

Q67 Frekuensi 84 238 42 33 3 400

3,92 (Baik) % 21% 60% 11% 8% 1% 100%

Q68 Frekuensi 105 235 23 30 7 400

4,00 (Baik) % 26% 59% 6% 8% 2% 100%

Rata-rata Skor Kepercayaan Pelanggan 3,99 (Baik)

204

Dari Tabel 4.22 terlihat bahwa tiga indikator pernyataan terkait

Kepercayaan Pelanggan dinilai Baik oleh responden, dengan indeks rata-rata yang



ditunjukkan oleh Gambar 4.35, indikator Kepercayaan Pelanggan dinilai Baik

untuk tiga produk, dengan skor tertinggi dicapai oleh IndiHome (4,10), urutan

kedua dicapai oleh Biznet (3,80) dan First di urutan ketiga dengan skor rata-rata

3,57. Sedangkan satu produk lainnya dinyatakan dalam kategori Cukup yakni Play

dengan skor rata-rata 3,25.

Gambar 4.35. Kepercayaan Pelanggan Berdasarkan Operator

Kehadiran operator MNC Play di bisnis fixed broadband dinilai masih relatif baru

sehingga secara kuantitas dan kualitas banyak yang belum diketahui. Sebagian

besar orang berlangganan MNC Play karena pertimbangan faktor harga dan

promosi (gratis channel TV dalam beberapa bulan) bukan mempertimbangkan

kualitas produk (Hasil FGD).

205

4.3 Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis penelitian menggunakan teknik analisis SEM atau

Structural Equation Modeling untuk mengetahui pengaruh Manajemen Kerelasian

Pelanggan, Kompetensi Unik dan Bauran Pemasaran terhadap Nilai Pelanggan

serta implikasinya Loyalitas Pelanggan.

Variabel penelitian terdiri atas variabel eksogen yaitu Manajemen

Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik dan Bauran Pemasaran dan variabel

endogen yaituNilai Pelanggan dan Loyalitas Pelanggan. Model Structural

Equation Modeling (SEM) yang digunakan merupakan model pendekatan dengan

First Order

4.3.1 Pengujian Asumsi Pengujian Normalitas

Perhitungan metode SEM menggunakan metode Maximum Likelihood

mensyaratkan data memiliki sebaran normalitas multivariate. Untuk mengetahui

sebaran data yang digunakan terlebih dahulu dilakukan pengecekan asumsi

sebaran normalitas multivariate dari data. Evaluasi normalitas data yang dihitung

menggunakan bantuan software Lisrel 8.8 dilakukan dengan menggunakan ratio

skewness. Hasil pengujian normalitas disajikan pada tabel 4.23

206

Tabel 4.23.

Uji Normalitas Data Model SEM

Test of Univariate Normality for Continuous Variables

Skewness Kurtosis Skewness and Kurtosis Kesimpulan UJi

Variable Z-Score P-Value Z-Score P-Value Chi-Square P-Value

mp 0.038 0.970 -6.779 0.000 45.950 0.000 Tidak Normal

ph 3.653 0.000 -2.861 0.004 21.531 0.000 Tidak Normal

pk 1.410 0.158 -10.060 0.000 103.183 0.000 Tidak Normal

sds 2.419 0.016 -12.519 0.000 162.588 0.000 Tidak Normal

ku 1.153 0.249 -6.422 0.000 42.573 0.000 Tidak Normal

prd 1.486 0.137 -7.310 0.000 55.646 0.000 Tidak Normal

hrg 1.837 0.066 -7.740 0.000 63.287 0.000 Tidak Normal

tmp 1.650 0.099 -6.552 0.000 45.650 0.000 Tidak Normal

pro 2.227 0.026 -6.082 0.000 41.952 0.000 Tidak Normal

sdm 1.552 0.121 -6.234 0.000 41.273 0.000 Tidak Normal

Sf 2.832 0.005 -4.016 0.000 24.150 0.000 Tidak Normal

prs 2.417 0.016 -5.266 0.000 33.570 0.000 Tidak Normal

mft 2.416 0.016 -3.556 0.000 18.486 0.000 Tidak Normal

Kb 0.972 0.331 -6.106 0.000 38.231 0.000 Tidak Normal

Pp 2.327 0.020 -2.235 0.025 10.411 0.005 Tidak Normal

Kbp 1.401 0.161 -5.582 0.000 33.127 0.000 Tidak Normal

Kpp 2.243 0.025 -7.220 0.000 57.162 0.000 Tidak Normal

Test of Multivariate Normality for Continuous Variables

Skewness Kurtosis Skewness and Kurtosis

Value Z-Score P-Value Value Z-Score P-Value Chi-

Square P-Value

28.4320 16.5660 0.0000 350.3800 8.4660 0.0000 346.0950 0.0000

Uji normalitas data multivariate dilakukan dengan statistik uji nilai

kurtosis. Diperoleh nilai uji Skewness and Kurtosis sebesar 346.0950 dengan

signifikansi 0,000. Nilai signifikan lebih kecil dari 0,05 maka di peroleh

kesimpulan data Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik, Bauran

Pemasaran, Nilai Pelanggan dan Loyalitas Pelanggan secara keseluruhan tidak

memenuhi distribusi normal multivariate.

Berdasarkan hasil uji normalitas menunjukan bahwa data tidak memiliki

distribusi normal multivariate sehingga penaksiran model persamaan structural

207

dilakukan menggunakan Robust Maximum Likelihood Method. Dari hasil

perhitungan diperoleh full model SEM yang digunakan sebagai berikut:

Gambar 4.36. Model Struktural Full Model

4.3.2 Analisis Model Pengukuran

1) Variabel Laten Manajemen Kerelasian Pelanggan

Tabel 4.24.

Loading Faktor Manifes Laten Variabel Manajemen Kerelasian Pelanggan

Manifes Laten

Variabel

Loading Faktor

Keterangan Model

Pengukuran thitung R2 Eror

Variance

Manfaat

psikologis (mp) 0,7286 Valid X11= 0,7286X1 + 0,4691 18,1411 0,5309 0,4691

Pemberian

hadiah (ph) 0,7110 Valid X12= 0,7110 X1 + 0,4944 16,5988 0,5056 0,4944

Pemberian

kemudahan (pk) 0,9420 Valid X13= 0,9420 X1 + 0,1126 32,4029 0,8874 0,1126

C-R = 0,841 V-E = 0,641

Sumber: Lampiran Hasil Output Lisrel 8.8

208

Hasil pada tabel di atas menunjukkan loading faktor dari variabel manifes

dari variabel laten Manajemen Kerelasian Pelanggan sudah di atas rata-rata

loading faktor sebesar 0,5 yaitu berkisar antara 0,7– 0,9. Nilai thitung yang

diperoleh untuk setiap variabel manifes lebih dari 1,96 sehingga dapat dikatakan

bahwa variabel manifes yang digunakan bermakna dalam mengukur variabel

Manajemen Kerelasian Pelanggan yang digunakan.

Gambar 4.37. Model Pengukuran X1 (Manajemen Kerelasian Pelanggan)

Nilai Construct Reliability variabel Manajemen Kerelasian Pelanggan

sebesar 0,841 sudah berada di atas nilai cutt-off = 0,7 yang disarankan untuk

penilaian reliabilitas . Nilai ini menunjukkan variabel laten yang terbentuk

memiliki tingkat keandalan yang relatif tinggi dan indikator yang digunakan pada

laten variabel memiliki kesesuaian yang baik.

Hasil perhitungan Variance Extracted untuk laten variabel Manajemen

Kerelasian Pelanggan sebesar 0,641. Nilai yang diperoleh di atas cut –off = 0,5

yang menunjukkan besaran variabel manifes yang telah tercakup dalam konstruk

yang terbentuk (laten variabel) relatif tinggi, secara menyeluruh dapat dinyatakan

konstruk yang terbentuk (laten variabel) sudah tepat dibangun dari indikatornya.

209

2) Variabel Laten Kompetensi Unik

Tabel 4.25. Hasil Loading Faktor Manifes Laten Variabel Kompetensi Unik

Manifes

Laten

Variabel

Loading

Faktor

Model Pengukuran

thitung R2 Eror

Variance

Sumber Daya

Spefisik (sds) 0,9554

X21= 0,9554X2+ 0,0871 33,9004 0,9129 0,0871

Kinerja yang

Unggul (ku) 0,8433

X22= 00,8433X2+ 0,2882 25,9101 0,7112 0,2882

C-R = 0,896

V-E = 0,812


Hasil pada tabel di atas menunjukkan loading faktor dari variabel manifes

dari variabel latenKompetensi Unik sudah di atas rata-rata loading faktor sebesar

0,5 yaitu 0,9554 dan 0,8433. Nilai thitung yang diperoleh untuk setiap variabel

manifes lebih dari 1,96 sehingga dapat dikatakan bahwa variabel manifes yang

digunakan bermakna dalam mengukur variabel Kompetensi Unik yang digunakan.

Gambar 4.38. Model Pengukuran X2 (Kompetensi Unik)

Nilai Construct Reliability variabel Kompetensi Unik sebesar 0,896 sudah

berada di atas nilai cutt-off = 0,7 yang disarankan untuk penilaian reliabilitas .

Nilai ini menunjukkan variabel laten yang terbentuk memiliki tingkat keandalan

yang relatif tinggi dan dimensi yang digunakan pada laten variabel memiliki

kesesuaian yang baik.

210

Hasil perhitungan Variance Extracted untuk laten variabel Kompetensi

Unik sebesar 0,812. Nilai yang diperoleh di atas cut –off = 0,5yang menunjukkan

besaran variabel manifes yang telah tercakup dalam konstruk yang terbentuk

(laten variabel) relatif tinggi, secara menyeluruh dapat dinyatakan konstruk yang

terbentuk (laten variabel) sudah tepat dibangun dari dimensinya.

3) Variabel Laten Kinerja Bauran Pemasaran

Tabel 4.26.

Loading Faktor Manifes Laten Variabel Kinerja Bauran Pemasaran

Manifes

Laten Variabel

Loading

Faktor Model Pengukuran thitung R2 Eror

Variance Produk (X31) 0,8433 X31= 0,8433 X3+ 0,2888 26,6385 0.7112 0,2888 Harga (X32) 0,7822 X32= 0,7822 X3+ 0,3882 21,6783 0.6118 0,3882

Tempat (X33) 0,6849 X33= 0,6849 X3+ 0,5310 16,5531 0.4690 0,5310 Promosi (X34) 0,8804 X34= 0,8804 X3+ 0,2248 27,3568 0.7752 0,2248 Sumber daya

Manusia (X35) 0,8577 X35= 0,8577 X3+ 0,2644 25,6256 0.7356 0,2644

Sarana Fisik/Fasilitas

(X36)

0,8566 X36= 0,8566 X3+ 0,2665 24,4890 0.7335 0,2665

Proses (X37) 0,8758 X37= 0,8758 X3+ 0,2330 25,6346 0.7670 0,2330 C-R = 0,938 V-E = 0,686


Hasil pada tabel di atas menunjukkan Loading faktor dari variabel manifes

dari variabel latenKinerja Bauran Pemasaran sudah di atas rata-rata loading faktor

sebesar 0,5 yaitu berkisar antara 0,6 – 0,9. Nilai thitung yang diperoleh untuk setiap

variabel manifes lebih dari 1,96 sehingga dapat dikatakan bahwa variabel manifes

yang digunakan bermakna dalam mengukur variabel Kinerja Bauran

Pemasaranyang digunakan.

Nilai Construct Reliability variabel Kinerja Bauran Pemasaran sebesar

0,938 sudah berada di atas nilai cutt-off = 0,7 yang disarankan untuk penilaian

211

reliabilitas . Nilai ini menunjukkan variabel laten yang terbentuk memiliki tingkat

keandalan yang relatif tinggi dan indikator yang digunakan pada laten variabel

memiliki kesesuaian yang baik.

Hasil perhitungan Variance Extracted untuk laten variabel Kinerja Bauran

Pemasaran sebesar 0,686. Nilai yang diperoleh di atas cut –off = 0,5yang

menunjukkan besaran variabel manifes yang telah tercakup dalam konstruk yang

terbentuk (laten variabel) relatif tinggi, secara menyeluruh dapat dinyatakan

konstruk yang terbentuk (laten variabel Kinerja Bauran Pemasaran) sudah tepat

dibangun dari indikatornya.

4) Variabel Laten Nilai Pelanggan

Tabel 4.27.

Hasil Loading Faktor Manifes Laten Variabel Nilai Pelanggan

Manifes

Laten Variabel

Loading

Faktor

Model Pengukuran thitung R2 Eror

Variance

Manfaat (Y1) 0,8388

Y1= 0,8388Y+ 0,2965 n.a

0.7035 0,2965

Korbanan (Y2) 0,8549

Y2= 0,8549Y+ 0,2692 19,660

0.7308 0,2692

C-R = 0,835

V-E = 0,717



dari variabel latenNilai Pelanggan sudah baik di atas rata-rata loading faktor

sebesar 0,5 yaitu 0,828 dan 0,8549. Nilai thitung yang diperoleh untuk setiap


yang digunakan bermakna dalam mengukur variabel Nilai Pelanggan yang

digunakan.

212

Nilai Construct Reliability variabel Nilai Pelanggan sebesar 0,835 sudah

berada di atas nilai cutt-off = 0,7 yang disarankan untuk penilaian reliabilitas .

Nilai ini menunjukkan variabel laten yang terbentuk memiliki tingkat keandalan

yang relatif tinggi dan indikator yang digunakan pada laten variabel memiliki

kesesuaian yang baik.

Hasil perhitungan Variance Extracted untuk laten variabel Nilai Pelanggan

sebesar 0,717. Nilai yang diperoleh di atas cut –off = 0,5yang menunjukkan

besaran variabel manifes yang telah tercakup dalam konstruk yang terbentuk

(laten variabel) relatif tinggi, secara menyeluruh dapat dinyatakan konstruk yang

terbentuk (laten variabel Nilai Pelanggan) sudah tepat dibangun dari indikatornya.

5) Variabel Laten Loyalitas Pelanggan

Tabel 4.28.

Hasil Loading Faktor Manifes Laten Variabel Loyalitas Pelanggan

Manifes

Laten Variabel

Loading

Faktor

Model Pengukuran thitung R2 Eror

Variance

Penciptaan prospek

(PP) 0,8304

Z1= 0,8304 Z+ 0,3204 n.a 0.6896 0,3104

Keberpihakan

pelanggan (kbp) 0,7963

Z2= 0,7963Z+ 0,3659

20,2780 0.6341 0,3659

Kepercayaan

pelanggan (kpp) 0,8830

Z3= 0,8830 Z+ 0,2204 23,2711 0.7796 0,2204

C-R = 0,875

V-E = 0,701



dari variabel latenLoyalitas Pelanggan sudah baik di atas rata-rata loading faktor

sebesar 0,5 yaitu berkisar antara 0,7 – 0,9. Nilai thitung yang diperoleh untuk setiap


213

yang digunakan bermakna dalam mengukur variabel Loyalitas Pelanggan yang

digunakan.

Nilai Construct Reliability variabel Loyalitas Pelanggan sebesar 0,875

sudah berada di atas nilai cutt-off = 0,7 yang disarankan untuk penilaian

reliabilitas. Nilai ini menunjukkan variabel laten yang terbentuk memiliki tingkat

keandalan yang relatif tinggi dan indikator yang digunakan pada laten variabel

memiliki kesesuaian yang baik.

Hasil perhitungan Variance Extracted untuk laten variabel Loyalitas

Pelanggan sebesar 0,701. Nilai yang diperoleh di atas cut –off = 0,5yang

menunjukkan besaran variabel manifes yang telah tercakup dalam konstruk yang

terbentuk (laten variabel) relatif tinggi, secara menyeluruh dapat dinyatakan

konstruk yang terbentuk (laten variabel Loyalitas Pelanggan) sudah tepat

dibangun dari indikatornya

Untuk menjawab hipotesis yang diajukan, berikut ini akan dilihat dan

diuraikan masing-masing pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat sesuai

dengan hipotesis yang diajukan.

4.3.3 Pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik dan

Bauran Pemasaran terhadap Nilai Pelanggan dan dampaknya terhadap

Loyalitas Pelanggan

Ketepatan persamaan struktural (Structural Equation Modelling (SEM) yang

diperoleh ditunjukkan oleh ukuran kesesuaian model (Goodness of fit measures)

214

(Hair, 2010, 640). Pada penelitian ini ukuran kesesuaian model yang digunakan

dalam menguji model struktural berdasarkan kriteria berikut:

Tabel 4.29.

Hasil Uji Kesesuaian Model (GOF)

Goodness of Fit Index

Cut of Value Hasil Olah

Data Evaluasi Model

Chi-Square (df= 109) 122,108 172,95 Marginal Probability 0,05 0,00009 Marginal

CMIN/DF 2 Fit RMSEA 0,05 0,038 Fit

Normed Fit Index (NFI) 0,900 0,9 Fit Comparative Fit Index (CFI) 0,900 0,9 Fit

Relative Fit Index (RFI) 0,900 0,9 Fit IFI 0,900 0,9 Fit GFI 0,900 0,9 Fit

Dari hasil perhitungan Goodness of Fit Statistics untuk model yang diteliti,

diperoleh nilai χ 2 sebesar 172,95dengan p-value = 0,00009. Hasil yang diperoleh

jika dilihat berdasarkan kriteria di atas, model yang diperoleh memenuhi kriteria

ideal dimana nilai χ2 hasil olah data 172,95 lebih besar dari nilai χ2 tabel 122,108

dengan p-value< 0.05.

Nilai RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) untuk model

yang diteliti sebesar 0,038. Nilai RMSEA menunjukkan goodness of fit yang

dapat diharapkan bila model diestimasi dalam populasi. Nilai RMSEA 0,05

menunjukkan model fit dengan data (berdasarkan banyaknya derajat bebas

(degrees of freedom) dalam model). Dapat dikatakan model yang diperoleh

dengan nilai RMSEA = 0,036 memiliki tingkat kecocokan (fit) dengan data.

Ukuran komparatif lain adalah dengan menggunakan NonNormed Fit

Index (NFI), dan Comparatif Fit Indeks (CFI). Para ahli menentukan batasan

model fit untuk NFI, RFI dan GFI adalah sebesar 0,90 sedangkan berdasarkan

215

indek CFI bila nilainya mendekati 1. Non-Normed Fit Index (NFI) model yang

diperoleh adalah 0.9767, Comparatif Fit Indeks (CFI) model yang diperoleh

adalah 0.9955 dan Relative Fit Index (RFI) model yang diperoleh adalah 0,9715.

Hasil ukuran kesesuaian model (Goodness of Fit) yang diperoleh untuk

model SEM yang digunakan menunjukkan bahwa model FIT dan dapat

diterima sehingga model yang diperoleh dapat digunakan untuk menjelaskan

hubungan antar model yang diteliti. Artinya model yang diperoleh dapat

menjelaskan hubungan dan pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan,

Kompetensi Unik dan Bauran Pemasaran terhadap Nilai Pelanggan serta

implikasinya Loyalitas Pelanggan.

Gambar 4.39.

Model Struktural Pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi

Unik dan Bauran Pemasaran terhadap Nilai Pelanggan dan dampaknya

terhadap Loyalitas Pelanggan

216

4.3.4 Pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik dan

Bauran Pemasaran terhadap Nilai Pelanggan

Dari hasil perhitungan untuk hipotesis pengaruh Manajemen Kerelasian

Pelanggan, Kompetensi Unik dan Bauran Pemasaran terhadap Nilai Pelanggan

diperoleh model struktural sebagai berikut.

Gambar 4.40.


Unik dan Bauran Pemasaran terhadap Nilai Pelanggan(1)

Berdasarkan hasil perhitungan yang diperoleh dapat dilihat koefisien

pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan (1) terhadap Nilai Pelanggan(1)

sebesar 0,2298 dengan nilai t-hitung untuk uji statistik sebesar 3,2356, koefisien

pengaruh Kompetensi Unik (2) terhadap Nilai Pelanggan(1) sebesar 0,3037

dengan nilai thitung untuk uji statistik sebesar 4,3915dan koefisien pengaruh Bauran

217

Pemasaran(3) terhadap Nilai Pelanggan(1) sebesar 0,4417dengan nilai thitung

untuk uji statistik sebesar 6,5289.

Dapat diperoleh persamaan struktural yang dihipotesiskan sebagai berikut:

1= 0,22981 + 0,30372 +0,44173 + 0,2723

Tabel 4.30.

Hasil Pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan (1), Kompetensi Unik

(2)dan Bauran Pemasaran (3) terhadap Nilai Pelanggan(1)

Variabel

Laten Eksogen

Koefisien

Jalur thitung R2 Error

Variance

Manajemen Kerelasian Pelanggan (1) 0,2298 3,2356 0,7277 0,2723

Kompetensi Unik (2) 0,3037 4,3915

Bauran Pemasaran (3) 0,4417 6,5289

(Sumber: Hasil Pengolahan Data )

Dari hasil pengujian penelitian di atas yang tertuang pada Gambar 4.40

dan Tabel 4.30, maka untuk meningkatkan Nilai Pelanggan sangat dipengaruhi

tiga variabel eksogen yaitu Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik

dan Bauran Pemasaran. Sedangkan Loyalitas Pelanggan paling dominan

dipengaruhi oleh Kompetensi Unik, diikuti Manajemen Kerelasian Pelanggan dan

Bauran Pemasaran. Sinergi dari ketiga variabel eksogen Manajemen Kerelasian

Pelanggan, Kompetensi Unik dan Bauran Pemasaran yang memberikan Nilai

Pelanggan yang superior sehingga mendorong pelanggan fixed broadband untuk

meningkatkan belanjanya kepada operator yang dipakainya.

Penguatan tiga variabel tersebut diatas, akan dapat meningkatkan value

yang dirasakan oleh pelanggan. Apabila value yang dirasakan oleh pelanggan dari

satu operator lebih tinggi daripada operator yang lain maka akan tercipta superior

218

customer value bagi operator tersebut. Superior customer value dapat mendorong

tingginya tingkat loyalitas bagi pelanggan.

Pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik dan

Bauran Pemasaran Secara Simultan Terhadap Nilai Pelanggan

Untuk mengetahui pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan,

Kompetensi Unik dan Bauran Pemasaran secara simultan terhadap Nilai

Pelanggan selanjutnya dilakukan uji hipotesis dengan melihat nilai Fhitung (Uji F).

Hipotesis statistik yang digunakan dalam menguji pengaruh adalah sebagai

berikut:

H0:1i= 0 Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik dan

Bauran Pemasaran secara simultan tidak berpengaruh

terhadap Nilai Pelanggan

H1: 1i≠ 0 Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik dan

Bauran Pemasaran secara simultan berpengaruh terhadap

Nilai Pelanggan

Untuk menguji pengaruh tersebut secara simultan digunakan uji-F dengan

kriteria uji α penelitian sebesar 0,5 pada batas kritis yang dinyatakan signifikan

jika Fhitung lebih besar dari Ftabel untuk db1 =2 dan db2 = n-k-1 = 400 -3-1= 396

sebesar 2,627.

Nilai statistik uji F diperoleh dari perhitungan sebagai berikut:

1 2 3

1 2 3

2

X X X

2

X X X

n k 1 ×RF =

k× 1-R

Y

Y

400 3 1 ×0,7277=

3× 1 0,7277

= 352,7765

219

Tabel 4.31.

Pengujian Koefisien Jalur Secara Simultan X- Y

Hipotesis R2 Fhitung Ftabel Keputusan Kesimpulan

Manajemen Kerelasian

Pelanggan, Kompetensi

Unik dan Bauran

Pemasaran secara

simultan berpengaruh

terhadap Nilai

Pelanggan

0,7277 352,7765 2,627 H0 ditolak Signifikan

Sumber: Lampiran Hasil Perhitungan

Nilai F-hitung diperoleh sebesar 352,7765. Hasil penghitungan nilai

statistik uji F yang diperoleh menunjukkan F-hitung lebih besar dari nilai Ftabel

(F=352,7765>3,047), maka diperoleh hasil pengujian H0 ditolak. Hasil ini

menyimpulkan bahwa Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik dan

Bauran Pemasaran secara simultan berpengaruh terhadap Nilai Pelanggan.

Hasil perhitungan dapat disimpulkan Manajemen Kerelasian Pelanggan,

Kompetensi Unik dan Bauran Pemasaran berpengaruh terhadap Nilai Pelanggan

dirangkum dalam tabel berikut.

Tabel 4.32.

Rangkuman Hasil Pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi

Unik dan Bauran Pemasaran terhadap Nilai Pelanggan

Variabel Koefisien

Jalur Pengaruh

Langsung

Pengaruh karena ada hubungan dengan Total

X1 X2 X3

X1 0.2298 5.28% 5.28% 6.13% 16.70%

X2 0.3037 9.22% 5.28% 7.96% 22.47%

X3 0.4417 19.51% 6.13% 7.96% 33.60%

Total Pengaruh 72,77%

Sumber: Hasil Pengolahan Data

220

Hasil pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik dan

Bauran Pemasaran terhadap Nilai Pelanggan diperoleh sebesar 72,77%. Adapun

pengaruh faktor diluar Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik dan

Bauran Pemasaran sebesar 27,23%. Managemen kerelasian pelanggan,

Kompetensi Unik dan Bauran Pemasaran secara simultan berpengaruh terhadap

Nilai Pelanggan mensyaratkan bahwa operator perlu mengembangkan sinergi

secara kuat untuk ketiga variabel eksogen tersebut di atas sehingga menghasilkan

Nilai Pelanggan yang superior (superior customer value). Berdasarkan

pembahasan sebelumnya, dimensi-dimensi yang paling kuat menggambarkan

Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik dan Bauran Pemasaran

secara berurutan adalah pemberian kemudahan, sumber daya spesifik dan sumber

daya manusia. Sebagai contoh bila aspek pemberian kemudahan pelanggan fixed

broadband diterapkan karena adanya sumber daya yang spesifik dan

dikombinasikan dengan pengembangan produk akan terjadi karena sumber daya

manusia yang handal yang dimiliki oleh operator fixed broadband akan

memberikan Nilai Pelanggan yang superior.

Di dalam satu perusahaan ataupun operator umumnya ketiga variabel ini

dikelola oleh tiga unit yang berbeda. Diperlukan sinkronisasi di setiap penyusunan

program sehingga seluruh kegiatan dapat terintegrasi dengan baik, tidak tumpang

tindih namun saling menguatkan. Dengan terintegrasinya program di dalam

menjalankan tiga variabel ini maka akan di dapatkan hasil yang optimal dengan

biaya yang seefesien mungkin.

221

Pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan Terhadap Nilai

Pelanggan

Manajemen Kerelasian Pelanggan dihipotesiskan mempengaruhi Nilai

Pelanggan. Perhitungan model pengaruh yang dihipotesiskan diperoleh

menggunakan Software Lisrel 8.8.

Gambar 4.41.

Model Struktural X1-Y

Untuk menguji dugaan penelitian tersebut, hipotesis uji secara statistik

dinyatakan sebagai berikut:

Ho.γ11 = 0: Manajemen Kerelasian Pelanggan tidak berpengaruh terhadap Nilai

Pelanggan

Ha.γ11 ≠ 0: Manajemen Kerelasian Pelanggan berpengaruh terhadap Nilai

Pelanggan

Hasil perhitungan statistik uji pada pengujian hipotesis parsial Manajemen

Kerelasian Pelanggan terhadap Nilai Pelanggan dirangkum dan dapat dilihat pada

tabel berikut:

222

Tabel 4.33. Pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan Terhadap Nilai

Pelanggan

Hipotesis

Koefisien

Jalur

thitung tkritis Keputusan Keterangan


Pelanggan berpengaruh



Sumber: Hasil Perhitungan Lisrel 8.8 (diolah)

Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh nilai thitung untuk Manajemen

Kerelasian Pelanggan sebesar 3,2356. Nilai statistik uji t yang diperoleh berada

didaerah tolak H0 yaitu thitung lebih besar dari tkritis = 1,96. (thitung = 3,2356> 1,96)

maka dapat diambil keputusan untuk menolak H0.

Jadi dapat disimpulkan hasil pengujian statistik menunjukkan bahwa

Manajemen Kerelasian Pelanggan berpengaruh terhadap Nilai Pelanggan.

a. Besarnya pengaruh langsung Manajemen Kerelasian Pelanggan terhadap

Nilai Pelanggan adalah (0,2298×0,2298×100%) = 5,28%. Jadi Manajemen

Kerelasian Pelanggan memberikan pengaruh secara langsung jika tidak ada

variabel lainnya yang diperhatikan sebesar 5,28% terhadap Nilai Pelanggan.

b. Pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan karena adanya hubungan dengan

Kompetensi Unik terhadap Nilai Pelanggan sebesar

(0,2298×0,7572×0,3037×100%) = 5,28%.

c. Pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan karena adanya hubungan dengan

Bauran Pemasaran terhadap Nilai Pelanggan sebesar

223

(0,2298×0,6043×0,4417×100%) = 6,13%.

Jadi besarnya total pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan terhadap Nilai

Pelanggan sebesar 16,70%.

Hasil uji hipotesis menunjukkan bahwa Manajemen Kerelasian Pelanggan

berpengaruh signifikan terhadap Nilai Pelanggan. Hasil tersebut dapat dijelaskan

melalui dimensi yang paling kuat menggambarkan Manajemen Kerelasian

Pelanggan yaitu pemberian kemudahan. Kemudahan yang diperoleh atau dialami

pelanggan fixed broadband seperti penanganan gangguan sesuai servis level

service level guarentee (SLG) yang sebelumnya 3 hari sekarang menjadi 12 jam

atau kurang, kemudahan mendapatkan informasi tagihan maupun sistem

pembayaran yaitu semua pelanggan bisa membayar dimana pun, diantaranya

Alfamart, ATM, Internet Banking, Tokopedia dan Grapari. Mengingat sebagian

besar profil pelanggan dengan pendidikan yang memadai dan daya beli yang

relatif maka aspek kemudahan ini sangat penting bagi mereka karena dapat

meningkatkan kelancaran kegiatan-kegiatan bisnisnya dan mengurangi waktu

yang tidak efektif bagi mereka.

Berdasarkan hasil wawancara dengan manajemen PT Telkom dengan

produk IndiHome, diketahui bahwa konsep Customer Relationship Management

(Management Kerelasian Pelanggan) bagi pelanggan IndiHome dilakukan dalam

semua episode pelanggan (Customer Journey) mulai dari Registrasi Pelanggan,

Pemasangan, Pemakaian, Pembayaran, Penangan keluhan, sampai dengan churn.

Management Kerelasian Pelanggan yang diimplementasikan oleh IndiHome lebih

banyak ditujukan untuk menjaga Loyalitas Pelanggan (retensi pelanggan). Aspek

224

yang dilakukan dimulai dari profiling yaitu memvalidasi data-data pelanggan,

nama, nomor telpon. Dan yang paling dominan di sisi servis, bagaimana mampu

menjamin servis pelanggan dalam kondisi yang baik. Bila layanan IndiHome

kurang bagus/tidak dalam kondisi yang baik, maka tindakan yang dilakukan

adalah penanganan perbaikan gangguan dengan cepat.

Program loyalty kepada pelanggan IndiHome baru dilakukan secara

intensif pada tahun 2018 dengan mensyaratkan profil pelanggan yang sudah

cukup bagus. Handycap dalam mengimplementasikan program loyalti kepada

pelanggan salah satunya adalah karena belum memiliki profiling pelanggan yang

memadai. Pada saat calon pelanggan melakukan registrasi sebelumnya, belum

dilakukan validasi terhadap nomor kontak, alamat dan email pelanggan dimana

data itu sangat penting. Sementara untuk dapat membangun hubungan yang lancar

dengan pelanggan, operator minimal memiliki nomor telpon dan email. Saat ini

kegiatan profiling pelanggan terus dilakukan, IndiHome memiliki punya tim

profiling sebanyak 100 orang untuk melakukan validasi setiap hari atas data - data

pelanggan.

Pelanggan IndiHome yang mendapat program loyalti adalah pelanggan

yang memberikan kontribusi besar kepada IndiHome, dilihat dari lamanya

berlangganan (leng of stay), jumlah billing & ketepatan waktu membayar.

IndiHome memberikan reward berupa “open all channel dan update speed” dalam

periode waktu tertentu. IndiHome juga mempunyai point reward customer yang

baru di mulai tahun 2018 dimana point reward bisa di-redeem di berbagai moda,

IndiHome bekerja sama dengan BliBli.Com, Belanja.Com, lounge bandara, dll.

225

Moda pengelolaan lain terkait dengan servis kepada pelanggan antara lain

bagaimana IndiHome menjamin agar mampu mengakomodasi kebutuhan

pelanggan seperti penanganan keluhan pelanggan yang sudah berbasis jam dengan

SLG (servis level guarantee) adalah 3 X 24 jam.

Berdasarkan survey yang dilaksanakan IndiHome terhadap pelangganya,

diperoleh skor atas pemberian reward dari IndiHome dipersepsi cukup oleh

pelanggan, karena program pemberian reward baru di mulai di tahun 2018. Dan

belum semua pelanggan terprofil dengan baik baru sekitar 50%, dimana

IndiHome tidak mungkin memberikan program loyalty kepada pelanggan-

pelanggan yang belum tervalidasi. IndiHome sudah memiliki calender of event

yang memberikan reward pada event tertentu seperti hari pelanggan, Hari Kartini

contohnya “open all channel IP TV & upgrade speed” untuk memberikan

experience kepada pelanggan. IndiHome memberikan notifikasi terkait reward

yang diberikan dan sampai kapan reward berlangsung, dan apabila pelanggan

ingin melanjutkan reward/add on yang diberikan biasanya sudah dibuatkan

notifikasi untuk menghubungi nomor telpon atau klik link yang diberikan

dinotifikasi. Untuk skor pemberian reward yang “cukup” juga dimungkinkan

karena responden yang diwawancarai belum pernah mendapatkan reward atau

belum mengetahui reward yang diberikan oleh IndiHome.

Tantangan ke depan yang dihadapi dalam industri fixed broadband adalah

tantangan loyalitas, dimana apabila IndiHome tidak bisa memberikan layanan

yang baik dan di satu sisi pelanggan juga tidak pernah merasa di-servis oleh

IndiHome, hal itu akan mengakibatkan banyaknya pelanggan memilih ke operator

226

lain. Sehingga program pemberian reward ini adalah salah satu program unik

yang memberikan sesuatu yang beda dengan yang lain, dan merupakan suatu

keunggulan yang bisa memberikan perbedaan dengan operator lain dan dapat

menjadikan pertimbangan kepada pelanggan dalam memilih operator. Menurut

pihak IndiHome tidak semua operator mampu melaksanakan reward karena setiap

reward yang diberikan akan berdampak kepada peningkatan biaya kepada setiap

perusahaan. Dampak dalam memberikan reward ini adalah apabila suatu saat

terjadi gangguan terhadap pelanggan, maka pelanggan masih memiliki

pertimbangan dimana IndiHome dalam menyelesaikan gangguan cepat dan sering

memberikan reward, sehingga pelanggan tidak cepat berpindah ke operator lain.

IndiHome percaya program reward ini dapat menjaga loyalty pelanggan.

Jika dibandingkan dengan operator lain, IndiHome saat ini sudah cukup

bagus di dalam pengelolaan CRM. IndiHome memiliki indikator yang dinamakan

dengan customer experience indikatornya dinamakan NPS (Net Promotor Score).

NPS mensurvey berapa pelanggan yang puas dan tidak puas. Secara score hasil

akhirnya NPS IndiHome sudah bagus di atas 80%. Skor NPS yang paling tinggi

adalah adalah pada aspek “payment”, dimana mulai tahun 2018, semua pelanggan

IndiHome dapat melakukan pembayaran dimana pun, diantaranya di Alfamart,

ATM, internet banking, Tokopedia, dan Grapari.IndiHome rutin melakukan

Custumer Servis and Loyalti Survey. Tiap minggu IndiHome melakukan survey

per episode dari journey pelanggan. Sistem akan mentriger waktu dari setiap

episode. Dan sudah ada webnya di NPS. Surveynya mengunakan OCVRS

(Outbond Call Voice Respon System).

227

Selain itu, IndiHome berusaha mendorong untuk menambah revenue dari

pelanggan eksisting melaui program upselling dan proselling (add on servis)

dengan basis big data, dimana IndiHome melakukan penawaran servis tambahan

ke pelanggan yang sudah memiliki profil, misalnya jualan add on kepada

pelanggan yang suka nonton Netflix, menawarkan upgrade bandwith kepada

pelanggan yang di rumahnya pengguna internetnya banyak. Dengan big data

analytic tingkat penawaran upselling dan proselling tinggi karena sudah dilakukan

profil sebelumnya.

Sementara untuk Biznet, saat ini fokus pada indikator tempat dan

penciptaan prospek yang mana indikatornya masuk ke dalam kategori cukup. Saat

ini tim Biznet sedang men-develop support tools apps untuk pelanggan.

Pelanggan bisa berkomunikasi langsung dengan call centre. Operator juga

memiliki premium care yang meng-handle account yang membutuhkan treatment

khusus dan di bagian call centre, pelanggan sudah dipisahkan berdasarkan

kategori pelanggan, misalnya tidak disamakan yang B2B dengan yang retail, tapi

yang di B2B juga dibagi lagi kelasnya ada yang masuk ke premier care yang

standard ada juga yang memang treatment jadi ada agen-agen khusus untuk satu

account.

Selain itu, secara sevice support Biznet belum tersedia seefektif Telkom,

tapi Biznet juga memperoleh feedback dari media, dari rekan-rekan yg lain.

Secara brand, Biznet sudah cukup kuat karena memang kendalanya fix broadband

yang digelar memang sangat limited dari sisi coverage. Jadi operator selalu dari

dulu bikin satu produk atau touchpoint, operator tidak terlalu banyak multiple

228

point tapi fokus di satu produk, jadi baik itu di broadband service atau broadband

bisnis operator tidak puya macam-macam, jadi Biznet tidak mempunyai banyak

macamnya dan fokus di sisi produknya. Biznet memiliki bisnis cloud, dan itu pun

hanya 1 produk dan sekarang sudah joint product dengan IIC, sehingga

pengembangan produknya jadi lebih banyak. Untuk di sektor retail sangat simpel

dengan adanya produk internet only atau internet umum dan tidak menawarkan

berbagai macam fitur.

Dari sisi strategi, Biznet biasanya tidak banyak berubah mungkin karena

dari sisi manajemen tidak pernah berubah, jadi program manajemen tidak pernah

belok-belok. Biznet melakukan pengembangan secara pelan-pelan dalam karena

bisnis menggunakan modal sendiri sehingga kalau mau bikin sesuatu harus

memikirkan profit and loss-nya dengan baik. Saat ini kabel yang sudah tergelar

sudah sampai 20.000 KM, operator juga sudah connect ke Singapore, mempunyai

kabel sendiri dari global switch ke Ancol sampai ke Bali juga sudah digelar. Di

Sumatera juga sudah dibangun event city, namun untuk menyeberang antar pulau

Biznet masih menggunakan operator lain. Untuk pulau Jawa-Bali dari ujung ke

ujung sudah memakai kabel milik sendri. Dari sisi marketing masih fokus untuk

melakukan interaksi emosional dengan masyarakat. Kurang lebih sama dengan

Telkom, karena sesuatu yang disentuh dengan interaksi emosi dapat diterima lebih

cepat oleh masyarakat. Operator Biznet juga menggunakan media sosial dalam

mempromosikan produknya, dan memiliki multimedia sendiri untuk pembuatan

video. Untuk pelanggan-pelanggan yang mempunyai bisnis, operator membantu

229

pengguna layanan dibantu diviralkan bisnisnya di sosial media. Sehingga pada

akhirnya pelanggan juga menambah beberapa fitur dari produk.

Di Biznet, untuk pengguna internet sebenarnya tidak ada program loyalty,

sehingga bisa hari ini berlangganan lalu bulan depan terminate terutama di sisi

retail. Di pelanggan bisnis juga mungkin terjadinya hal seperti itu, sehingga di

bisnis fixed broadband operator membangun relasi dan sosialnya. Kalau di sisi

pelanggan jarang memberikan promo. Operator percaya satu hal yaitu produk

tidak akan diganti kalau tidak ada value. Operator Biznet sangat komit dengan

MTTI (main time to instalation), karena operator percaya ketika customer butuh

dan customer happy, produk pasti dibeli, sehingga fokus perusahaan lebih ke arah

ini. Secara company, program-program yang diberikan Biznet adalah base on

demand, lebih ke arah service atau misalnya ke arah penambahan ke akses

hotspot. Untuk program lainnya operator mempublish bisnisnya pelanggan di

sosial media, operator juga memiliki team studio, serta inhouse program, untuk

meliput apa yang dibutuhkan oleh pelanggan.

Berdasarkan hasil FGD diketahui bahwa, implementasi Manajemen

Kerelasian Pelanggan oleh operator First Media dan IndiHome dalam pemberian

manfaat psikologis, pemberian kemudahan, dan pemberian hadiah dinilai sudah

baik. Sementara dari segi pemberian hadiah, mayoritas pelanggan MNC Play

menyatakan belum pernah mendapatkan pemberian hadiah apapun dari operator,

hal ini disebabkan selama ini tidak ada komunikasi dan tidak ada informasi

apapun dari pihak operator terkait pemberian hadiah, tetapi beberapa pelanggan

menyatakan bahwa pada waktu awal berlangganan sempat diberikan discount

230

harga dan bonus beberapa channel TV untuk beberapa bulan saja, setelah itu

semuanya kembali normal. Rata-rata pelanggan yang ikut FGD sudah berlanggan

produk MNC Play lebih dari 1 tahun, tetapi mayoritas pelanggan merasakan

perlakuan yang sama oleh operator, tidak ada perbedaan perlakukan antara

pelanggan yang lama atau yang baru, pemberian kemudahan dalam hal diskon

harga ataupun channel gratis hanya diberikan pada waktu awal berlangganan saja.

Adapun pelanggan Biznet menyatakan bahwa selama ini mereka tidak pernah

mendapatkan hadiah dan tidak mendapatkan informasi apapun dari pihak operator

terkait pemberian hadiah.

Hubungan positif antara Manajemen Kerelasian Pelanggan dengan Nilai

Pelanggan tersebut mendukung pendapat Liu (2007) “sewaktu pelanggan menukar

point reward-nya maka pelanggan menikmati benefit ekonomi dan psikologi dari

program Loyalitas Pelanggan yang dijalankan perusahaan.” Demikian pula

terhadap pendapat Hsee et al. (2003) dan pendapat Osselaer et al. (2004) dimana

“pada saat pelanggan mendapat point rewards karena melakukan pembelian maka

hal tersebut memberi dampak psikologis yang positif kepada mereka.” Apa yang

telah dikemukakan oleh ke tiga peneliti terdahulu tersebut belum sepenuhnya

dipraktekkan oleh operator fixed broadband melaluli pemberian berbagai hadiah

melalui point yang diperoleh pelanggan sehingga memberi manfaat secara

psikologis maupun manfaat ekonomi melalui hadiah-hadiah yang pelanggan

terima.

Temuan ini juga mendukung Verhoer (2002) yang meneliti para pelanggan

penyedia jasa keuangan menyatakan bahwa keanggotaan dalam program Loyalitas

231

Pelanggan dan direct mailings mempunyai pengaruh positif pada perubahan Nilai

Pelanggan. Sirdeshmukh et al. (2002) menekankan pentingnya fungsi

pengembangan nilai tersebut karena kemampuan memberikan nilai yang superior

kepada pelanggan sangat menunjang dalam memulai kerelasian dan retensinya.

Pengaruh Kompetensi Unik Terhadap Nilai Pelanggan

Kompetensi Unik dihipotesiskan mempengaruhi Nilai Pelanggan.

Perhitungan model pengaruh yang dihipotesiskan diperoleh menggunakan

Software Lisrel 8.8.

Gambar 4.42. Model Struktural X2-Y



Ho.γ12 = 0: Kompetensi Unik tidak berpengaruh secara parsial terhadap Nilai

Pelanggan

Ha.γ12 ≠ 0: Kompetensi Unik secara parsial berpengaruh terhadap Nilai Pelanggan

Hasil perhitungan statistik uji pada pengujian hipotesis parsial Kompetensi

Unik terhadap Nilai Pelanggan dirangkum dan dapat dilihat pada tabel berikut:

232

Tabel 4.34. Pengaruh Kompetensi Unik Terhadap Nilai Pelanggan

Hipotesis Koefisien

Jalur thitung tkritis Keputusan Keterangan

Kompetensi Unik secara

parsial berpengaruh




Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh nilai thitung untuk Kompetensi

Uniksebesar 4,3915. Nilai statistik uji t yang diperoleh berada didaerah tolak H0

yaitu thitung lebih besar dari tkritis = 1,96. (thitung = 4,3915> 1,96) maka dapat diambil

keputusan untuk menolak H0.


Kompetensi Unik berpengaruh secara parsial terhadap Nilai Pelanggan.

a. Besarnya pengaruh langsung Kompetensi Unik terhadap Nilai Pelanggan

adalah (0,3037×0,3037×100%) = 9,22%. Jadi Kompetensi Unik memberikan

pengaruh secara langsung jika tidak ada variabel lainnya yang diperhatikan

sebesar 9,22% terhadap Nilai Pelanggan.

b. Pengaruh Kompetensi Unik karena adanya hubungan dengan Manajemen

Kerelasian Pelanggan terhadap Nilai Pelanggan sebesar

(0,3037×0,7572×0,2298×100%) = 5,28%.

c. Pengaruh Kompetensi Unik karena adanya hubungan dengan Bauran

Pemasaran terhadap Nilai Pelanggan sebesar

(0,3037×0,5934×0,4417×100%) = 7,96%.

Jadi besarnya total pengaruh Kompetensi Unik terhadap Nilai Pelanggan

sebesar 22,47%.

233

Kompetensi Unik memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Nilai

Pelanggan. Untuk menjelaskan hubungan ini dipakai dimensi yang paling

dominan menggambarkan masing-masing variabel tersebut yaitu sumber daya

spesifik untuk Kompetensi Unik dan korbanan untuk Nilai Pelanggan. Aspek ini

dipahami oleh pelanggan karena operator penyedia sarana fixed broadband sudah

memiliki sarana yang sangat baik, dengan infrastruktur yang tersebar di seluruh

Indonesia sehingga pelanggan merasa puas sesuai dengan korbanan yang

dikeluarkan oleh pelanggan.

Secara empirik, saat ini Biznet fokus di bisnis B2B dengan komposisi

70:30 dengan retail. Servis support saat ini sudah lebih dari 70 cabang di Jawa,

Bali dan Sumatra. Khusus di Jakarta Biznet sudah beroperasi di 9 cabang di

Jakarta Barat & Jakarta Selatan, yang bertujuan untuk support percepatan

penanganan gangguan, dan percepatan delivery layanan. Intinya adalah satu brand

operation yang tidak hanya sales dan marketing saja tapi juga ada team network,

tim akses, tim provisioning & tim support yang standby 24 jam.

Terkait dengan aplikasi, saat ini tim Biznet sedang men-develop support

tools apps untuk customer sebagai salah satu Kompetensi Unik operator.

Pelanggan dapat komunikasi langsung dengan call centre. Operator Biznet juga

memiliki premium care yang meng-handle acount yang membutuhkan treatment

khusus dan juga pemisahan customer di bagian call centre berdasarkan kategori

pelanggan, misalnya B2B atau retail. Di B2B juga dibagi lagi kelasnya ada yang

masuk ke premier care yang standar dan ada juga yang memperoleh ekstra

treatment, dimana hal itu dilakukan untuk menciptakan nilai bagi pelanggan.

234

Adapun pada IndiHome, saat ini sudah berupaya mendorong pelanggan

eksisting agar revenue-nya bertambah melaui program upselling dan proselling

(add on servis) dimana basisnya adalah big data, dimana IndiHome melakukan

penawaran servis tambahan ke pelanggan yang sudah memiliki profil, misalnya

jualan add on kepada pelanggan yang suka nonton Netflix, menawarkan upgrade

bandwith kepada pelanggan yang di rumahnya pengguna internetnya banyak.

Dengan big data analytic tingkat penawaran upselling dan proseling tinggi karena

sudah dilakukan profil sebelumnya.

Terkait dengan Kompetensi Unik, hasil FGD tentang sumber daya spesifik

menyatakan bahwa First Media merupakan brand operator yang cukup familiar di

tengah masyarakat yang dapat memberikan keyakinan kepada pelanggan bahwa

secara infrastruktur operator First Media sudah menyiapkan yang terbaik.

Sementara dilihat dari aspek kinerja unggul, First Media dinilai telah mampu

menangani keluhan pelanggan, petugas layanan sudah memberikan solusi dengan

tingkat penyelesaian yang baik dengan waktu yang dijanjikan kepada pelanggan.

Hal itu ditunjang dengan adanya koordinasi internal operator yang sudah cukup

memadai, yang didukung oleh proses penanganan gangguan sudah baik.

Begitu pula dengan IndiHome, sebagai operator terkemuka di tanah air,

hasil FGD menyatakan bahwa IndiHome sudah memiliki sumber daya spesifik

yang memadai dalam hal sarana yang lengkap dan selalu dipersiapkan dengan

baik dan ditunjang dengan brand produk yang sudah kuat. Sementara dari segi

kinerja yang unggul, mayoritas pelanggan IndiHome menyatakan bahwa hampir

semua keluhan yang dirasakan selama ini mampu disolusikan oleh petugas

235

(misalnya, keluhan tentang fluktuasi tagihan, koneksi terputus), dan petugas teknis

datang untuk menangani penyelesaian gangguan.

Hasil FGD juga menilai bahwa Biznet sudah memiliki sumber daya

spesifik yang sangat baik, sehingga mampu memberikan pelayanan yang baik dan

berkelanjutan dan membentuk persepsi bahwa fixed broadband dari operator

tersebut dikelola oleh orang yang tepat. Begitu pula dalam aspek kinerja yang

unggul, dinilai sudah dijalankan dengan oleh oleh Biznet, dalam penanganan

gangguan, petugas teknis Biznet dinilai sudah memiliki keahlian dan ketrampilan

yang memadai dalam menyelesaikan masalah pelanggan, karena berdasarkan

pengalaman pelanggan semua permasalahan yang di laporkan bisa disolusikan

dengan baik. Dalam menangani pengaduan gangguan, rata-rata pelanggan hanya

perlu menghubungi layanan call center, dan call center yang mengkoordinasikan

dengan unit teknis terkait. Ini artinya kordinasi diinternal sudah berjalan dengan

baik dalam melayani pelanggan.

Begitu pula dengan MNC Play, hasil FGD menyatakan bahwa MNC Play

memiliki sumber daya spesifik dan kinerja yang unggul yang dinilai sudah baik.

Dengan nama besar dan dukungan MNC Group tentu memberikan nilai positif

bagi MNC Play, selain itu banyaknya titik channel pemasaran di Mall, Pusat

Pertokoan bisa memberikan kenyakinan bahwa MNC Play memiliki sarana dan

jaringan yang luas. Selain itu, banyaknya titik channel pemasaran di Mall, Pusat

Pertokoan bisa memberikan kenyakinan bahwa MNC Play memiliki sarana dan

jaringan yang luas.

236

Hasil pengujian hipotesis ini sejalan dengan pendapat bahwa dalam rangka

menciptakan superior customer value, perusahaan diharuskan mengidentifikasi

kebutuhan sumber daya organisasi yang spesifik, serta kemampuan kinerja yang

unggul. Sumber daya yang spesifik atau unik dan keahlian tenaga kerja adalah

apa yang disebut sebagai Kompetensi Unik (Yamoah, Emanuel Eratus, 2013:29).

Hubungan antara Kompetensi Unik dengan Nilai Pelanggan juga diteliti oleh

Sucherly (2011) yang menyatakan bahwa kemanfaatan yang lebih besar dari

sumber daya yang ada harus diciptakan oleh perusahaan untuk dapat memberikan

Superior Performance bagi pelanggan. Perusahaan yang telah mencapai Superior

Performance melalui pemberian Superior Value kepada pelanggan berarti telah

memenuhi harapan pelanggan.

Pengaruh Bauran Pemasaran Terhadap Nilai Pelanggan

Bauran Pemasaran dihipotesiskan mempengaruhi Nilai Pelanggan.



Gambar 4.43.

Model Struktural X3-Y

237



Ho.γ13 = 0: Bauran Pemasaran tidak berpengaruh secara parsial terhadap Nilai

Pelanggan

Ha.γ13 ≠ 0: Bauran Pemasaran berpengaruh secara parsial terhadap Nilai

Pelanggan

Hasil perhitungan statistik uji pada pengujian hipotesis parsial Bauran

Pemasaran terhadap Nilai Pelanggan dirangkum dan dapat dilihat pada tabel

berikut:

Tabel 4.35. Pengaruh Bauran Pemasaran Terhadap Nilai Pelanggan

Hipotesis

Koefisien

Jalur


Bauran Pemasaran

berpengaruh secara parsial




Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh nilai thitung untuk Bauran

Pemasaran sebesar 6,5289. Nilai statistik uji t yang diperoleh berada didaerah

tolak H0 yaitu thitung lebih besar dari tkritis = 1,96. (thitung = 6,5289> 1,96) maka

dapat diambil keputusan untuk menolak H0.


Bauran Pemasaran berpengaruh secara parsial terhadap Nilai Pelanggan.

d. Besarnya pengaruh langsung Bauran Pemasaran terhadap Nilai Pelanggan

adalah (0,4417×0,4417×100%) = 19,51%. Jadi Bauran Pemasaran

238

memberikan pengaruh secara langsung jika tidak ada variabel lainnya yang

diperhatikan sebesar 19,51% terhadap Nilai Pelanggan.

e. Pengaruh Bauran Pemasaran karena adanya hubungan dengan Manajemen

Kerelasian Pelanggan terhadap Nilai Pelanggan sebesar

(0,4417×0,6043×0,2298×100%) = 6,13%.

f. Pengaruh Bauran Pemasaran karena adanya hubungan dengan Kompetensi

Unik terhadap Nilai Pelanggan sebesar

(0,4417×0,5934×0,3037×100%) = 7,96%.

Jadi besarnya total pengaruh Bauran Pemasaran terhadap Nilai Pelanggan

sebesar 33,60%.

Berdasarkan uji hipotesa di atas Bauran Pemasaran berpengaruh positif

dan signifikan terhadap Nilai Pelanggan. Hal ini dapat dijelaskan bahwa secara

umum operator fixed broadband memiliki sumber daya yang besar seperti dana,

sumber daya manusia, fasilitas jaringan dan manajemen. Kemampuan tersebut

dimanfaatkan untuk mengembangkan layanan fixed broadband dengan tarif yang

beragam melalui berbagai jaringan distribusi yang luas dan bermacam-macam

serta ditunjang iklan dan publisitas yang memberikan manfaat banyak kepada

pelanggan. Demikian juga dengan kualitas sumber daya manausia yang

memberikan pelayanan kepada pelanggan serta prosedur yang telah memberikan

citra positif kepada pelanggan fixed broadband. Korbanan yang dikeluarkan

pelanggan fixed broadband sebanding dengan manfaat yang diterima pelanggan

fixed broadband.

239

Secara lebih spesifik dapat dijelaskan pula mengenai hubungan antara

Bauran Pemasaran dengan Nilai Pelanggan berdasarkan hasil pada Tabel 4.35

dimana sumber daya manusia, produk, dan proses secara berurutan paling

menggambarkan Bauran Pemasaran. Operator fixed broadband dengan sumber

daya manusia yang terampil di kantor layanan dalam mengatasi keluhan para

pelanggan. Selain itu dapat memberikan produk yang inovatif kepada pelanggan

yaitu keleluasaan yang lebih besar dengan tidak dibatasi dengan kuota dan

layanan yang lebih lengkap dengan fitur-fitur yang memadai. Karena layanannya

sudah digital maka layanan fixed broadband tidak di persepsi murah atau mahal

tetapi di persepsi lengkap dan canggih karena layanan fixed broadband nantinya

akan lebih diperluas ke layanan smart home dan lainnya. Mulai dengan produk

internet yang di bundling dengan telepon rumah lalu IP TV dan layanan add on

lainnya (Video streaming, games, music, karaoke dan lain-lain). Hal ini sejalan

dengan pendapat Kotler & Keller (2012) dimana “pelanggan cenderung

berperilaku untuk memaksimumkan nilai dalam batas-batas biaya, keterbatasan

pengetahuan, mobilitas dan pendapatan.”

Implementasi Bauran Pemasaran di IndiHome dapat dijelaskan dimana

secara segmentasi IndiHome ditujukan kepada pelanggan yang menggunakan

internet secara medium to heavy dalam pengertian penggunan internet cukup

banyak, transaksi data yang besar baik untuk keperluan pekerjaan (professional),

pendidikan ataupun keperluan lain seperti ibu rumah tangga yang banyak

melakukan aktivitas online. Karena target yang disasar seperti itu, IndiHome

akhirnya membidik ke household (rumah tangga) dengan positioning layanan

240

internet yang sifatnya premium retail. Kenapa di sebut premium karena

IndiHome ingin memberikan kualitas yang lebih baik dibanding pesaing dengan

keleluasaan yang lebih besar tidak dibatasi dengan kuota, dan layanan yang lebih

lengkap dengan fitur-fitur lengkap. Dengan positioning seperti ini maka IndiHome

memposisikan diri sejajar dengan layanan-layanan digital tidak hanya sebagai

layanan konektifitas.

Karena layanan yang di-delvery IndiHome adalah layanan digital, maka

berharap kedepannya IndiHome tidak dipersepsi murah atau mahal tetapi di

persepsi lengkap dan canggih karena nanti akan masuk juga layanan smart home

dan lainnya. Dengan segmentasi seperti itu, maka Bauran Pemasaran disesuaikan.

Mulai dengan produk yaitu product internet yang di-bundling dengan telepon

rumah lalu IP TV dan layanan add on lainnya (Video stereaming, games, music,

karoke dll). IndiHome juga memberikan layanan yang fleksibel kepada

pelanggan, sehingga pelanggan dapat memilih Internet dan Telepon saja atau

internet dan IP TV saja (2P & 3P) dan berbagai add on.

Dari segi harga, sebenarnya harga IndiHome rangenya cukup lebar mulai

dari harga yang lebih rendah dari pesaing, IndiHome membuatkan paket-paket

khusus di lokasi tertentu dimana jaringan sudah tersedia namun tidak dapat dijual

karena daya beli atau lainnya, ataupun paket tematik yang menjadi campaign pada

masa masa tertentu. Kemudian IndiHome juga menyiapkan paket yang lengkap

dan kualitas yang sangat tinggi. Mulai layanan internet yang mendapatkan paket

IP TV dengan channel entry, essential, sampai ke channel yang paling lengkap.

Sehingga dengan komposisi seperti ini, IndiHome akan memiliki produk yang

241

lebih murah dari pesaing, sama dengan pesaing dan lebih mahal dari pesaing.

Karena variable yang membentuk harga IndiHome cukup banyak mulai dari

speed, kondisi jaringan, kondisi persaingan, kondisi kompetisi, kondisi

kelangkapan layanan dimana ada berbagai tambahan add on (wifi id, muvin, oot

streaming, music, karoke, antivirus, game& kedepan ada lagi video call & Smart

home). IndiHome mengelola persepsi atas harga yang mahal terhadap IndiHome

dengan menyiapkan paket-paket yang jumlahnya sangat bervariasi yang akan

diterapkan tergantung situasi dan kebutuhan, sehingga sulit bagi pelanggan untuk

membandingkan layanan IndiHome yang satu dengan lainnya walaupun

rumahnya bersebelahan. Secara harga spectrum IndiHome sangat luas dan sangat

fleksibel.

Bauran Pemasaran channel atau saluran distribusi IndiHome dilakukan dengan

3 pendekatan yaitu:

1. Put channel, sifatnya IndiHome berpatner dengan pihak lain dimana

IndiHome ditumpangkan ke channel lain yang sudah ada baik berhubungan

langsung dengan IndiHome, maupun yang tidak berhubungan langsung

dengan IndiHome, misalnya di café, di Alfamart, bioskop dll.

2. Full Channel, sifatnya mengedukasi pelanggan agar pelanggan mau masuk

ke channel jualan IndiHome; bisa melalui plasa, 147, web site dan aplikasi

my IndiHome.

3. Push channel, saat ini masih yang paling dominan yaitu menawarkan

IndiHome melalui sales force dan dikordinir oleh dealer.

242

Dengan kondisi seperti ini pelanggan dapat memilih mau berlangganan

IndiHome lewat channel dengan adanya pilihan yang cukup banyak. Promosi juga

menyesuaikan sesuai dengan media yang digunakan mulai dari TV, Internet,

Radio, sampai ke Digital out of Home. IndiHome juga melakukan banyak sekali

brand activation baik online maupun offline baik yang sifatnya untuk

menciptakan awareness sampai kepada menciptakan sales. IndiHome juga

melakukan sales ke cluster-cluser dan ke tempat-tempat dimana jaringan sudah

tersedia.

Berkaitan dengan persepsi harga mahal atas IndiHome, dapat disebabkan

oleh 2 hal, yang pertama informasi yang didapatkan pelanggan seperti itu, kenapa

mendapat informasi seperti itu, karena pada saat pelanggan ditawarkan produk

IndiHome, yang ditawarkan adalah paket yang lebih tinggi, padahal bisa saja ada

paket yang lebih rendah. Sehingga pelanggan merasa harga IndiHome lebih

mahal. Yang kedua masalah persepsi. Terutama di kota besar, karena pelanggan

melihat harga pesaing lebih rendah dari harga IndiHome. Dan pesaing kebetulan

melakukan promo dimana promo yang dilakukan pesaing dalam kurun waktu

tertentu. Apabila promo habis bisa saja harga pesaing lebih mahal dari harga

IndiHome. Malah sebaliknya di lokasi lokasi yang tidak ada pesaing, pelanggan

bersedia menggunakan layanan IndiHome yang harganya menurut di kota besar

lebih mahal.

Untuk meningkatkan Nilai Pelanggan, IndiHome memiliki cara menggeser

persepsi yang dianggap mahal, pertama patokan IndiHome adalah jangan

terpancing dengan perang harga. Karena perang harga tidak ada habisnya. Yang

243

dijaga adalah menjaga kualitas dan menjaga value yang diberikan kepada

pelanggan dengan menambahkan gimmic seperti add on, channel, conten baik

yang sifatnya diamana pelanggan tidak perlu mengeluarkan biaya maupun

pelanggan perlu mengeluarkan biaya. Dan ini mulai berhasil karena konten

tambahan yang ada di IndiHome cukup lengkap. Kedua IndiHome mengedukasi

sales force dengan mencari pelanggan yang tidak terlalu sensitif terhadap harga.

Karena jika bertemu dengan pelanggan yang sangat sensitif terhadap harga,

apabila terjadi masalah, maka dengan cepat mereka akan menghentikan layanan

dan itu sangat berdampak terhadap investasi layanan. Ketiga, IndiHome siap di

lokasi lokasi tertentu mengeluarkan harga yang lebih murah daripada harga

pesaing kalau memang di butuhkan. Tetapi hal ini tidak akan dilakukan secara

massal.

Bauran Pemasaran IndiHome dapat dikatakan superior, jika dilihat dari

market share IndiHome saat ini di angka 88%. Kedua tertinggi adalah firstmedia

di angaka 8%, selebihnya di angka 1-2%. Jadi memang sangat dominan penetrasi

IndiHome secara luas. IndiHome kemudian tetap tidak bisa tenang dan nyaman

karena persaingan sesungguhnya bukan dengan pesaing melainkan dengan diri

sendiri. Jadi IndiHome walaupun brand awareness-nya tinggi tapi masih ada

potensi IndiHome di tinggalkan oleh pelanggan apabila ada persepsi IndiHome ini

brand yang mapan yang tidak berinovasi, yang tidak mau mendengarkan

pelanggan dan tidak mau melakukan perbaikan. Ini tertangkap dari hasil penilaian

top brand award dimana gain indeks yang menunjukkan kemampuan sebuah

brand mendapakan pelanggan di masa yang akan datang untuk IndiHome kurang

244

bagus, sehingga IndiHome harus terus mawas diri untuk terus memperbaiki

layanan, meningkatkan kualitas dan menambah fitur-fitur yang lengkap dengan

pelanggan.

IndiHome memanfaatkan Big data dalam menjalankan Bauran Pemasaran.

Big data analytic adalah sebuah terobosan yang bagus, namun dalam

implementasinya harus hati-hati karena regulasinya masih abu-abu, untuk

menjaga agar IndiHome tidak dianggap membuka kerahasiaan data pelanggan

sehingga dikenakan sanksi yang cukup berat, namun justru big data ini sering

digunakan untuk mempelajari pelanggan eksisting. Karena pelanggan eksisting

sudah ter-capture datanya melalui jaringan. Karena dilakukan di pelanggan

eksisting, akhirnya big data ini banyak digunakan untuk memberikan program-

program retensi royalty seperti misalnya memberikan benefit khusus kepada

pelanggan, penawaran layanan add on yang terprofil dari hasil big data. Contoh

pelanggan yang menyukai bola, akan ditawarkan channel Piala Dunia.

1. Dari Phisical eviden Telkom sudah mengembangkan Grapari Telkom grup

untuk IndiHome dan Telkomsel, dimana pelanggan sudah dimudahkan

untuk mengakses informasi dimana mereka cukup datang ke satu tempat.

2. Plaza Telkom digital khusus untuk pelanggan IndiHome, tempat

melayaninya memang sudah sangat nyaman dan digital sekaligus untuk

mengedukasi pelanggan bahwa IndiHome sudah sangat siap memberikan

layanan digital kepada pelanggan.

3. Untuk people tentunya menyesuaikan karena operator menjalankan bisnis

teknologi digital, maka people yang melayani pun harus menunjukkan

245

perilaku yang digital. Baik people yang bertemu langsung dengan

pelanggan maupun people yang tidak bertemu langsung dengan

pelanggan. Untuk proses IndiHome sudah melakukan digitalisasi layanan

kepada pelanggan baik melalui aplikasi my IndiHome, website maupun

media digital lainnya, walaupun sales force dan outbond call masih

disediakan namun porsinya sudah menurun.

Seperti apa pemanfaatan big data analytic di IndiHome? Analytic di

IndiHom ada beberapa yang sudah dilakukan, yaitu:

Pertama, memprediksi pelanggan yang churn dengan perilaku pelanggan

yang ada saat ini. Mulai dari usage-nya, payment-nya, billing-nya, tanggal

bayarnya, keterlambatannya. Ada sekitar 60-70 variabel untuk memprediksi

pelanggan puas atau tidak puas, churn atau tidak churn. Dari 60-70 variable akan

kalikan 6 bulan dan di tambahkan dengan beberapa pengayaan sehingga dapat

1000 variabel, kemudian di running dengan big data, maka dapatlah 9 penyebab

kenapa pelanggan itu melakukan churn. Adapun penyebabnya diantaranya

1. Harga (Kemahalan)

2. Gangguan (adanya ekspektasi Fiber Optic lebih cepat, namun penangan

gangguan Lebih dari 1 hari)

3. Tidak menggunakan lagi.

4. Pindah rumah

5. Pernah kecewa

6. Billing salah

7. Isolir

8. Kompetitor lebih menarik

9. Promosi

246

Dari 9 penyebab pelanggan churn, selanjutnya akan dimodeling dan

selanjutnya akan di prediksi. Ternyata ini sangat membantu. Pelanggan yang di

prediksi akan churn, ternyata beneran churn. Pelanggan yang diprediksi akan stay,

ternyata akan stay. Akurasi prediksi 80% dan sudah digunakan dan sudah

mengurangi gangguan.

Kedua, yang dipakai untuk analisis di big data adalah network analisis,

daripada cenderung reaktif dengan big data yang akan menjadi proactive,

IndiHome bisa memprediksi pelanggan-pelanggan yang akan mengalami

gangguan. Ada 2 pendekatan yang dilakukan. Pertama pendekatan kepada

pelanggan, dan kedua pendekatan terhadap perangkat untuk diambil lokasinya dan

diprediksi mana perangkat yang akan mati atau gangguan. Contohnya perangkat

metro yang akan mati dapat mengakibatkan gangguan, dengan memperbaiki

Metronya maka pelanggan tidak akan gangguan. Hal itu sudah di-piloting di

Jakarta Timur dan berhasil. Ada beberpa parameter yang mengidentifikasi

perangkat akan mengalami gangguan atau bakalan mati.

Ketiga, sales IndiHome dapat dilakukan mapping atara pelanggan dengan

produk. Tidak semua orang tertarik dengan produk IndiHome, dengan big data

analytic, IndiHome dapat memprediksi mana orang yang akan di tawarkan untuk

upsaling, update speed & add on. Contohnya orang yang suka Netflix akan di

tawarkan add on Netflix dll. Dengan demikian tidak semua pelanggan akan di

tawarin upsaling, update speed & add on. Dengan demikian yang churn dapat

menurun, yang network analisis dapat menurunkan tiket ganggun dan sales dapat

meningkatkan revenue.

247

Keempat, sales dengan growth hacking, yaitu menawarkan IndiHome

melalui iklan dengan profil kebutuhan pelanggan. Cara ini dapat menghasilkan

penjualan digital dengan cara cepat. Big data memiliki kemampuan menghacking

contohnya di google bisa mengecek 19 profil calon pelanggan mulai dari long lat,

kebutuhan, pendidikan, dan device. Saat ini sudah mulai d lakukan profiling dan

penawaran IndiHome dengan memanfaat big data dari google. Ini terobosan baru

dalam mempercepat penjualan. Dimana merekrut 10 orang untuk sales digital

lebih mudah daripada merekrut sales untuk konvensional. Dikarenakan sasaran

penawaran IndiHome langsung ke orang yang membutuhkan.

Kelima, Customer Eksperience, saat ini sudah di gunakan aplikasi 180

derajat di IndiHome dimana resource IndiHome sudah mengetahui profil dan

keinginan pelanggan dan sudah ada rekomendasi terkait tawaran yang akan

diberikan kepada pelanggan.

Hasil FGD menyatakan bahwa dari aspek Bauran Pemasaran, First Media

sudah memiliki keunggulan yang dinilai baik dalam aspek produk, harga,

promosi, dan SDM, serta sarana fisik. Sementara IndiHome dinilai sudah

memiliki keunggulan yang baik dalam aspek produk, tempat, SDM, promosi,

tempat, proses, dan sarana fisik. Biznet dinilai sudah memiliki kelebihan dari segi

harga, sarana fisik, produk, dan promosi. Sementara untuk operator MNC Play,

dinyatakan memilki kelebihan dari segi harga, sarana fisik, promosi, proses, dan

SDM. Berdasarkan hasil FGD tersebut, rata-rata masing-masing operator

memiliki kelebihan dalam implementasi Bauran Pemasaran.

248

Namun begitu, juga masih terdapat kelemahan dari operator yang mana

secara kualitas layanan fixed broadband MNC Play bermasalah dalam segi

jaringan (kecepatan dan kestabilan akses) jika dibandingan dengan operator

unggulan yang lain seperti IndiHome, Biznet.

Sementara penilaian untuk Biznet, masih ada kelemahan dari segi tempat,

yang mana keberadaan lokasi/tempat kantor pelayanan dan pemasaran operator

Biznet dinilai sangat minim dan terbatas, dan strategi marketing yang dilakukan

oleh Biznet adalah door to door sehingga banyak pelanggannya tidak mengetahui

dengan pasti tempat pelayanan dan pemasarannya dan komunikasi yang dibangun

selama ini hanya lewat telepon. Karena keberadaan kantor pelayanan Biznet sulit

dijangkau, maka keberadaan call center menjadi penting untuk bisa digunakan

menjadi alat berkomunikasi antara operator dan pelanggan, dan karena hampir

sebagian besar pelanggan mengakses call center untuk menyampaikan keluhan,

gangguan pelanggan sehingga jalur komunikasinya menjadi lebih padat dan

kadang menunggu untuk beberapa saat.

Hubungan antara Bauran Pemasaran dengan Nilai Pelanggan yang positif

tersebut sejalan pula dengan hasil penelitian Wong & Dean (2005) yang

menunjukkan “orientasi perusahaan kepada jasa dan pelanggan dipraktekkan

perusahaan memiliki hubungan yang kuat dengan Nilai Pelanggan.” Guenzi &

Troilo (2007) yang menyatakan “perusahaan yang memiliki tenaga penjualan

yang berorientasi kepada pelanggan secara positif menorong kreasi Nilai

Pelanggan yang superior dan peningkatan performansi pasar.” Pada penelitian

industri jasa telekomunikas di Indonesia, Sucherly (2004) menyatakan”strategi

249

Bauran Pemasaran jasa berpengaruh terhadap nilai jasa telekomunikasi” serta

selanjutnya Sucherly (2007:78) menyampaikan “superioritas program promosi

dan proses pelayanan membentuk Nilai Pelanggan yang superior.”

Hal tersebut telah dijalankan oleh beberapa operator fixed broadband yang

merupakan perusahaan yang bergerak dalam jasa layanan fixed broadband yang

berorientasi kepada jasa seperti pengembangan berbagai layanan fitur-fitur yang

ditawarkan dengan variasi tarif serta memberikan kemudahan dalam pembayaran

tagihan melalui banyak pilihan cara pembayaran serta pelayanan informasi.

Demikian juga dengan tenaga-tenaga penjual (sales force) maupun tim sales

partner bisnis yang telah dilatih dan disiapkan dengan baik untuk dapat melayani

pelanggan dengan baik. Namun di era digital saat ini, operator sudah mulai harus

menyiapkan transformasi penjualan secara fisik menjadi penjualan melalui

aplikasi mobile ataupun e-commerce.

4.3.5. Pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik dan

Bauran Pemasaran terhadap Loyalitas Pelanggan

Dari hasil perhitungan untuk hipotesis pengaruh Manajemen Kerelasian

Pelanggan, Kompetensi Unik dan Bauran Pemasaran terhadap Loyalitas

Pelanggan diperoleh model struktural sebagai berikut.

250

Gambar 4.44.


Unik dan Bauran Pemasaran terhadap Loyalitas Pelanggan(2)


pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan (1) terhadap Loyalitas Pelanggan

(2) sebesar 0,2648 dengan nilai t-hitung untuk uji statistik sebesar 3,9638, koefisien

pengaruh Kompetensi Unik (2) terhadap Loyalitas Pelanggan (2) sebesar 0,3822

dengan nilai thitung untuk uji statistik sebesar 5,0417dan koefisien pengaruh Bauran

Pemasaran (3) terhadap Loyalitas Pelanggan(2) sebesar 0,1293 dengan nilai

thitung untuk uji statistik sebesar 2,4337.


1= 0,26481 + 0,38222 +0,12933 + 0,5138

251

Tabel 4.36.

Hasil Pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan (1), Kompetensi Unik (2)

dan Bauran Pemasaran (3) terhadap Loyalitas Pelanggan(2)

Variabel

Laten Eksogen

Koefisien

Jalur thitung R2

Error

Variance

Manajemen Kerelasian Pelanggan (1) 0,2648 3,9638 0,4862 0,5138

Kompetensi Unik (2) 0,3822 5,0417

Bauran Pemasaran (3) 0,1293 2,4337


Pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik dan

Bauran Pemasaran Terhadap Loyalitas Pelanggan

Untuk mengetahui pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan,

Kompetensi Unik dan Bauran Pemasaran secara simultan terhadap Loyalitas

Pelanggan selanjutnya dilakukan uji hipotesis dengan melihat nilai Fhitung (Uji F).

Hipotesis statistik yang digunakan dalam menguji pengaruh adalah sebagai

berikut:

H0:1i= 0 Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik dan

Bauran Pemasaran secara simultan tidak berpengaruh


Ha: 1i≠ 0 Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik dan

Bauran Pemasaran secara simultan berpengaruh terhadap

Loyalitas Pelanggan

Untuk menguji pengaruh tersebut secara simultan digunakan uji-F dengan

kriteria uji α penelitian sebesar 0.5 pada batas kritis yang dinyatakan signifikan

252

jika Fhitung lebih besar dari Ftabel untuk db1 =2 dan db2 = n-k-1 = 400 -3-1= 396

sebesar 2,627.

Nilai statistik uji F diperoleh dari perhitungan sebagai berikut:

1 2 3

1 2 3

2

X X X

2

X X X

n k 1 ×RF =

k× 1-R

Z

Z

400 3 1 ×0,4862=

3× 1 0,4862

= 124,9154

Tabel 4.37. Pengujian Koefisien Jalur Secara Simultan X- Y

Hipotesis R2 Fhitung Ftabel Keputusan Kesimpulan


Pelanggan, Kompetensi

Unik dan Bauran

Pemasaran secara

simultan berpengaruh

terhadap Loyalitas

Pelanggan


Sumber: Lampiran hasil perhitungan

Nilai F-hitung diperoleh sebesar 124,9154. Hasil penghitungan nilai

statistik uji F yang diperoleh menunjukkan F-hitung lebih besar dari nilai Ftabel

(F=124,9154> 3,047), maka diperoleh hasil pengujian H0 ditolak dan Ha diterima.

Hasil dapat disimpulkan Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik dan

Bauran Pemasaran secara simultan berpengaruh terhadap Loyalitas Pelanggan.

Hasil perhitungan dapat disimpulkan Manajemen Kerelasian Pelanggan,

Kompetensi Unik dan Bauran Pemasaran berpengaruh terhadap Loyalitas

Pelanggan dirangkum dalam tabel berikut.

253

Tabel 4.38. Rangkuman Hasil Pengaruh

Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik dan Bauran Pemasaran


Variabel Koefisien

Jalur

Pengaruh

Langsung

Pengaruh karena ada

hubungan dengan Total

X1 X2 X3

X1 0,2648 7.01% 7.66% 2.07% 16.74%

X2 0,3822 14.61% 7.66% 2.93% 25.20%

X3 0,1293 1.67% 2.07% 2.93% 6.67%

Total Pengaruh 48,62%

Sumber: Hasil Pengolahan Data

Hasil pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik dan

Bauran Pemasaran terhadap Loyalitas Pelanggan diperoleh sebesar 48,62%.

Adapun pengaruh faktor diluar Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi

Unik dan Bauran Pemasaran sebesar 51,38%.

Untuk menciptakan tingkat loyalitas yang tinggi, maka operator perlu

melakukan pengukuran secara periodik terhadap loyalitas index melalui survey

atas indikator-indikator dari setiap variabel. PT Telkom melakukan survey CSLS

(Customer Satisfaction & Loyalty Survey) setiap tahun. Untuk Dimensi atau

indikator-indikator yang memiliki nilai kurang, dilakukan perbaikan melalui

program kerja dari unit yang bertanggung jawab terhadap gap tersebut.

Dari tabel 4.41. diperoleh gambaran bahwa pengaruh langsung dari

Kompetensi Unik untuk meningkatkan Loyalitas Pelanggan relatif tinggi

dibanding variabel Management Kerelasian Pelanggan dan Bauran Pemasaran.

Kondisi ini dapat diakibatkan oleh semakin tingginya animo pelanggan dalam

melakukan komunikasi kepada operator melalui aplikasi yang menjadi interface

antara operator dan pelanggan. PT Telkom dan Firstmedia sudah memperhatikan

254

life style tersebut dengan membangun aplikasi MyIndiHome untuk produk

IndiHome dan FirstmediaX untuk produk Firstmedia.

Kinerja teknisi di rumah pelanggan pada saat melakukan instalasi menjadi

sangat menentukan dalam membangun kepercayaan pelanggan yang tentu

mempengaruhi terhadap Loyalitas Pelanggan. Waktu penyelesaian pasang baru

ataupun perbaikan gangguan layanan fixed broadband mengharuskan teknisi

memiliki keterampilan dan pengetahuan yang mampu memenuhi kebutuhan

pelanggan yang sangat kompleks. PT Telkom sudah menyadari pentingnya

Kompetensi Unik dalam hal teknisi dengan melakukan berbagai pelatihan baik

teknis maupun non teknis. Untuk lebih menjamin standarisasi layanan kepada

pelanggan maka diperlukan standar yang terukur melalui sertifikasi teknisi baik

tingkat nasional maupun internasional.

Pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan Terhadap Loyalitas

Pelanggan

Manajemen Kerelasian Pelanggan dihipotesiskan mempengaruhi Loyalitas

Pelanggan. Perhitungan model pengaruh yang dihipotesiskan diperoleh

menggunakan Software Lisrel 8.8.

Gambar 4.45.

Model Struktural X1-Z

255



Ho.γ21 = 0: Manajemen Kerelasian Pelanggan tidak berpengaruh terhadap

Loyalitas Pelanggan

Ha.γ21 ≠ 0: Manajemen Kerelasian Pelanggan berpengaruh terhadap Loyalitas

Pelanggan


Kerelasian Pelanggan terhadap Loyalitas Pelanggan dirangkum dan dapat dilihat

pada tabel berikut:

Tabel 4.39. Pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan Terhadap Loyalitas

Pelanggan

Hipotesis

Koefisien

Jalur




terhadap Loyalitas

Pelanggan




Kerelasian Pelanggan sebesar 3,9638. Nilai statistik uji t yang diperoleh berada di

daerah tolak H0 yaitu thitung lebih besar dari tkritis = 1,96. (thitung = 3,9638> 1,96)

maka dapat diambil keputusan untuk menolak H0.


Manajemen Kerelasian Pelanggan berpengaruh terhadap Loyalitas Pelanggan.

256

g. Besarnya pengaruh langsung Manajemen Kerelasian Pelanggan terhadap

Loyalitas Pelanggan adalah (0,2648×0,2648×100%) = 7,01%. Jadi

Manajemen Kerelasian Pelanggan memberikan pengaruh secara langsung jika

tidak ada variabel lainnya yang diperhatikan sebesar 7,01% terhadap

Loyalitas Pelanggan.

h. Pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan karena adanya hubungan dengan

Kompetensi Unik terhadap Loyalitas Pelanggan sebesar

(0,2648×0,7572×0,3822×100%) = 7,66%.

i. Pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan karena adanya hubungan dengan

Bauran Pemasaran terhadap Loyalitas Pelanggan sebesar

(0,2648×0,6043×0,1293×100%) = 2,07%.

Jadi besarnya total pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan terhadap Loyalitas


Manajemen Kerelasian Pelanggan memiliki pengaruh positif dan

signifikan terhadap Loyalitas Pelanggan. Untuk menjelaskan hubungan ini dipakai

dimensi yang paling dominan menggambarkan masing-masing variabel tersebut

yaitu pemberian kemudahan untuk Manajemen Kerelasian Pelanggan dan

kepercayaan pelanggan untuk Loyalitas Pelanggan. Aspek ini dilakukan di mulai

dari profiling yaitu memvalidasi data-data pelanggan, nama dan nomor telepon

serta paket langgan. Contohnya, operator memberikan perhatian khusus kepada

pelanggan yang loyal, dengan profil lamanya berlangganan, besaran tagihan dan

ketepatan waktu pembayaran. Operator dapat memberikan reward “open all

channel dan upgrade speed” selama periode tertentu. Point reward juga bisa di

257

redeem di berbagai moda, IndiHome bekerjasama dengan Blibli.Com,

Belanja.Com, lounge bandara, dan lain-lain.

Hal ini menyebabkan pelanggan menjadi lebih berpihak kepada operator

fixed broadband dalam menggunakan layanan tersebut. Dengan demikian

Manajemen Kerelasian Pelanggan sangat penting untuk meningkatkan Loyalitas

Pelanggan fixed broadband.

Hal tersebut didukung dengan hasil FGD bahwa Implementasi Manajemen

Kerelasian pelanggan oleh operator First Media dan IndiHome dalam pemberian

manfaat psikologis, pemberian kemudahan, dan pemberian hadiah dinilai sudah

baik. Sementara pada MNC Play, dinilai sudah memberikan manfaat psikologis

dan pemberian kemudahan dengan baik, namun dari segi pemberian hadiah,

mayoritas pelanggan menyatakan belum pernah mendapatkan pemberian hadiah

apapun dari operator, hal ini disebabkan selama ini tidak ada komunikasi dan

tidak ada informasi apapun dari pihak operator terkait pemberian hadiah, tetapi

beberapa pelanggan menyatakan bahwa pada waktu awal berlangganan sempat

diberikan discount harga dan bonus beberapa channel TV untuk beberapa bulan

saja, setelah itu semuanya kembali normal. Rata-rata pelanggan yang ikut FGD

sudah berlanggan produk MNC Play lebih dari 1 tahun, tetapi mayoritas

pelanggan merasakan perlakuan yang sama oleh operator, tidak ada perbedaan

perlakukan antara pelanggan yang lama atau yang baru, pemberian kemudahan

dalam hal diskon harga ataupun channel gratis hanya dierikan pada waktu awal

berlangganan saja. Sedangkan pelanggan Biznet menyatakan bahwa selama ini

mereka tidak pernah mendapatkan hadiah dan tidak mendapatkan informasi

258

apapun dari pihak operator terkait pemberian hadiah, sehingga aspek pemberian

hadiah belum dapat dikatakan baik menurut pelanggan.

Sehingga adanya kelemahan dalam implementasi pemberian manfaat

psikilogis, pemberian hadiah, dan pemberian kemudahan memberikan celah bagi

pelanggan untuk beralih ke operator lain yang mampu menawarkan kelebihan dari

aspek-aspek tersebut. Sehingga hal ini sejalan dengan hasil pengujian hipotesis

bahwa Manajemen Kerelasian Pelanggan berpengaruh pada Loyalitas Pelanggan.

Hasil ini sejalan dengan hasil penelitian Bridson et al. (2008) dimana

“program pembinaan Loyalitas Pelanggan merupakan upaya-upaya pemasaran

terstruktur yang memberikan insentif atau hadiah. Oleh karena itu mendorong

perilaku yang loyal, yakni perilaku yang diharapkan dapat member manfaat bagi

perusahaan.” Demikian juga dengan pendapat Andreas Kuusik (2007) yang

meneliti di bidang telekomunikasi di Estonia yang menegaskan”pentingnya

kerelasian sebagai salah satu faktor yang mempengaruhi Loyalitas Pelanggan.”

Selain itu Assion & Moez (2004) menjelaskan dampak dari karakteristik

situ Web dalam hubungan antara Manajemen Kerelasian Pelanggan dan Loyalitas

Pelanggan dimana “Penggunaan internet untuk Mendukung Manajemen

Kerelasian Pelanggan memungkinkan perusahaan untuk meningkatkan Loyalitas

Pelanggan di sector IT.” Begitu pula dengan temuan Roam, Pullins & Roam

(2002) yang menyimpulkan selama pelanggan berpartisipasi dalam program

loyalitas maka pelanggan mungkin termotivasi oleh program insentif untuk

membeli merek sponsor program berulang kali.

259

Pengaruh Kompetensi Unik Terhadap Loyalitas Pelanggan

Kompetensi Unik dihipotesiskan mempengaruhi Loyalitas Pelanggan.



Gambar 4.46. Model Struktural X2-Z



Ho.γ22 = 0: Kompetensi Unik tidak berpengaruh terhadap Loyalitas Pelanggan

Ha.γ22 ≠ 0: Kompetensi Unik berpengaruh terhadap Loyalitas Pelanggan


Unik terhadap Loyalitas Pelanggan dirangkum dan dapat dilihat pada tabel

berikut:

Tabel 4.40. Pengaruh Kompetensi Unik Terhadap Loyalitas

Pelanggan

Hipotesis

Koefisien

Jalur


Kompetensi Unik

berpengaruh terhadap

Loyalitas Pelanggan



260


Uniksebesar 5,0417. Nilai statistik uji t yang diperoleh berada didaerah tolak H0

yaitu thitung lebih besar dari tkritis = 1,96. (thitung = 5,0417> 1,96) maka dapat diambil



Kompetensi Unik berpengaruh terhadap Loyalitas Pelanggan.

j. Besarnya pengaruh langsung Kompetensi Unik terhadap Loyalitas Pelanggan

adalah (0,3822×0,3822×100%) = 14,61%. Jadi Kompetensi Unik


diperhatikan sebesar 14,61% terhadap Loyalitas Pelanggan.

k. Pengaruh Kompetensi Unik karena adanya hubungan dengan Manajemen

Kerelasian Pelanggan terhadap Loyalitas Pelanggan sebesar

(0,3822×0,7572×0,2648×100%) = 7,66%.

l. Pengaruh Kompetensi Unik karena adanya hubungan dengan Bauran

Pemasaranter hadap Loyalitas Pelanggan sebesar

(0,3822×0,5934×0,1293×100%) = 2,93%.

Jadi besarnya total pengaruh Kompetensi Unik terhadap Loyalitas


Kompetensi Unik memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap

Loyalitas Pelanggan. Untuk menjelaskan hubungan ini dipakai dimensi yang

paling dominan menggambarkan masing-masing variabel tersebut yaitu sumber

daya spesifik untuk Kompetensi Unik dan kepercayaan pelanggan untuk Loyalitas

Pelanggan. Aspek ini dipahami oleh pelanggan, dan bila operator penyedia sarana

261

fixed broadband sudah memiliki sarana yang sangat baik dan sudah dikenal oleh

masyarakat umum maka pelanggan menyakini operator yang memberikan kualitas

pelayanan sangat baik.

Berkaitan dengan Kompetensi Unik, pihak IndiHome memiliki aplikasi

SIIS (sales IndiHome information system). Dimana dalam SIIS sudah terdapat

informasi jaringan infrastruktur (ODP, Kabel, dll), Informasi koordinat, data

pelanggan, dll dan sudah terhubung dengan provisioning dan 147. Selain itu,

penggunaan big data analytic oleh IndiHome berhasil menurunkan churn, dari 5%

di tahun 2016 menjadi 2% di tahun 2017. IndiHome menggunakan smart

correction untuk memperdiksi orang-orang yang terlambat bayar. Dulu semua

pelanggan di remainding, padahal tidak semua orang perlu di remind. Saat ini

yang di-remind pelanggan yang hanya di prediksi terlambat bayar. Dengan

demikian mengurangi caring terhadap pelanggan sehingga hemat resource. Dan

hanya Telkom yang sudah menggunakan big data analytic dan sudah berjalan

selam dua tahun, sedangkan operator lain belum memilikinya. Hal ini lah

mendukung IndiHome dalam mempertahankan Loyalitas Pelanggannya.

Hal itu menunjukkan bahwa untuk meningkatkan Loyalitas Pelanggan,

manajemen perlu menciptakan keunggulan kompetitif yang berkelanjutan untuk

memenangkan kompetensi pasar dengan menerapkan Kompetensi Unik, yang

diartikan sebagai keunggulan kompetensi yang dimiliki suatu perusahaan dimana

keunggulan tersebut tidak dimiliki oleh kompetitor lain. Colin dan Fran (2004)

memberi beberapa contoh dari setiap jenis dan juga memberikan contoh beberapa

kesulitan dalam berpikir tentang kompetensi. Secara khusus, mereka

262

memperingatkan kelompok untuk kemungkinan bahwa mereka kemungkinan

besar akan mulai berpikir hasil yang khas, bukan kompetensi.

Pengaruh Bauran Pemasaran Terhadap Loyalitas Pelanggan

Bauran Pemasaran dihipotesiskan mempengaruhi Loyalitas Pelanggan.



Gambar 4.47. Model Struktural X3-Z



Ho.γ23 = 0: Bauran Pemasaran tidak berpengaruh terhadap Loyalitas Pelanggan

Ha.γ23 ≠ 0: Bauran Pemasaran berpengaruh terhadap Loyalitas Pelanggan


Pemasaran terhadap Loyalitas Pelanggan dirangkum dan dapat dilihat pada tabel

berikut:

263

Tabel 4.41. Pengaruh Bauran Pemasaran Terhadap Loyalitas Pelanggan

Hipotesis

Koefisien

Jalur


Bauran Pemasaran


Loyalitas Pelanggan




Pemasaransebesar 2,4337. Nilai statistik uji t yang diperoleh berada didaerah tolak

H0 yaitu thitung lebih besar dari tkritis = 1,96. (thitung = 2,4337> 1,96) maka dapat

diambil keputusan untuk menolak H0.


Bauran Pemasaran berpengaruh terhadap Loyalitas Pelanggan.

m. Besarnya pengaruh langsung Bauran Pemasaran terhadap Loyalitas

Pelanggan adalah (0,1293×0,1293×100%) = 1,67%. Jadi Bauran Pemasaran


diperhatikan sebesar 1,67% terhadap Loyalitas Pelanggan.

n. Pengaruh Bauran Pemasaran karena adanya hubungan dengan Manajemen

Kerelasian Pelanggan terhadap Loyalitas Pelanggan sebesar

(0,1293×0,6043×0,2648×100%) = 2,07%.

o. Pengaruh Bauran Pemasaran karena adanya hubungan dengan Kompetensi

Unikterhadap Loyalitas Pelanggan sebesar

(0,1293×0,5934×0,3822×100%) = 2,93%.

264

Jadi besarnya total pengaruh Bauran Pemasaran terhadap Loyalitas


Untuk menjelaskan hubungan ini dipakai 2 dimensi yang paling dominan

untuk variabel Bauran Pemasaran yaitu sumber daya manusia dan produk dan

kepercayaan pelanggan untuk variabel Loyalitas Pelanggan. Keahlian sumber

daya manusia terutama petugas di kantor layanan dan keragaman produk operator

fixed broadband mencerminkan pemenuhan kebutuhan pelanggan yang lebih

cepat. Inovasi produk memberi gambaran bahwa operator fixed broadband cukup

maksimal dalam melakukan pengembangan paket layanan dengan varian yang

banyak beserta fitur-fiturnya, yang mendorong peningkatan Loyalitas Pelanggan.

Program peningkatan kompetensi sumber daya manusia di kantor layanan

perlu menjadi perhatian besar dari para operator karena para petugas layanan

tersebut langsung berhubungan dengan pelanggan, yang dapat menentukan tingkat

kepuasan pelanggan.

Hasil ini sesuai dengan kesimpulan Boohene & Agyapong (2011) yang

meneliti operator seluler Vodafone Ghana dimana “terdapat hubungan positif

antara kualitas jasa dengan Loyalitas Pelanggan.” Penelitian lainnya Wan Jin

(2009) juga menyatakan “ada hubungan antara kualitas jasa web-based dengan

Loyalitas Pelanggan. Selain itu Hu dan Yu Jia (2011:71) telah meneliti pelanggan

toko retail di Taiwan dimana “Strategi Bauran Pemasaran dengan dimensi produk,

harga, promosi dan tempat mempunyai hubungan yang positif dan signifikan

dengan Loyalitas Pelanggan menggunakan dimensi rekomendasi dan pembelian

berulang.”

265

Temuan ini juga mendukung Akbar et al. (2010:116) dan Lee (2010:353)

yang menemukan bahwa perbaikan kualitas jasa memberikan pengaruh positif`

yang langsung kepada Loyalitas Pelanggan.

4.3.6 Pengaruh Nilai Pelanggan Terhadap Loyalitas Pelanggan

Nilai Pelanggan dihipotesiskan mempengaruhi Loyalitas Pelanggan.


Software Lisrel 8.8. Dari hasil perhitungan untuk hipotesis pengaruh Nilai

Pelanggan terhadap Loyalitas Pelanggan diperoleh model struktural sebagai

berikut.

Gambar 4.48. Model Struktural Y-Z


pengaruh Nilai Pelanggan1) terhadap Loyalitas Pelanggan(2) sebesar 0,2715

dengan nilai t-hitung untuk uji statistik sebesar 3,0544.


266

Tabel 4.42.

Hasil Pengaruh Nilai Pelanggan (1) terhadap Loyalitas Pelanggan(2)

Variabel

Laten Eksogen

Koefisien

Jalur thitung R2 Error

Variance

Nilai Pelanggan (1) 0,2715 3,0544 0,0737 0,9263




Ho.β21 = 0: Nilai Pelanggan tidak berpengaruh terhadap Loyalitas Pelanggan

Ha.β22 ≠ 0: Nilai Pelanggan berpengaruh terhadap Loyalitas Pelanggan

Hasil perhitungan statistik uji pada pengujian hipotesis parsial Nilai

Pelanggan terhadap Loyalitas Pelanggan dirangkum dan dapat dilihat pada tabel

berikut:

Tabel 4.43. Pengaruh Nilai Pelanggan Terhadap Loyalitas Pelanggan

Hipotesis

Koefisien

Jalur


Nilai Pelanggan


Loyalitas Pelanggan



Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh nilai thitung untuk Nilai Pelanggan

sebesar 3,0544. Nilai statistik uji t yang diperoleh berada didaerah tolak H0 yaitu

thitung lebih besar dari tkritis = 1,96. (thitung = 3,0544> 1,96) maka dapat diambil


267

Jadi dapat disimpulkan hasil pengujian statistik menunjukkan bahwa Nilai

Pelanggan berpengaruh terhadap Loyalitas Pelanggan.

Besarnya pengaruh langsung Nilai Pelanggan terhadap Loyalitas

Pelanggan adalah (0,2715×0,2715×100%) = 7,37%. JadiNilai Pelanggan


diperhatikan sebesar 7,37% terhadap Loyalitas Pelanggan .

Pada Tabel 4.42 dan 4.43 memperlihatkan bahwa Nilai Pelanggan

berpengaruh positif secara signifikan terhadap Loyalitas Pelanggan karena

pelanggan merasakan manfaat yang besar dari layanan fixed broadband yang

diberikan, fitur-fitur yang ditawarkan, pelayanan pelanggan dan citra

dibandingkan dengan korbanan yang harus mereka keluarkan sehingga pelanggan

akan terus menggunakan fixed broadband tersebut. Hal ini berarti pelanggan

memiliki loyalitas yang tinggi.

Sehingga pengelola operator fixed broadband dengan layanan masing-

masing operator yang disediakan di Indonesia. Operator tersebut telah berusaha

untuk meningkatkan banyak manfaat dibandingkan dengan korbanan yang

dikeluarkan oleh pelanggan fixed broadband dengan tujuan meningkatkan

Loyalitas Pelanggan sehingga para pelanggan tersebut tetap bersama operator dan

memanfaatkan berbagai layanan fixed broadband dari operator tersebut.

Sehingga pengelola operator fixed broadband dengan layanan masing-

masing operator yang disediakan di Indonesia. Operator tersebut telah berusaha

untuk meningkatkan banyak manfaat dibandingkan dengan korbanan yang

dikeluarkan oleh pelanggan fixed broadband dengan tujuan meningkatkan

268

Loyalitas Pelanggan sehingga para pelanggan tersebut tetap bersama operator dan

memanfaatkan berbagai layanan fixed broadband dari operator tersebut.

Berkaitan dengan aspek manfaat dan korbanan dari Nilai Pelanggan, IndiHome

dihadapkan pada persoalan persepsi pelanggan yang menilai bahwa harga

IndiHome yang dianggap mahal. Dalam hal ini, IndiHome tidak terpancing

dengan perang harga. Karena perang harga tidak ada habisnya. Sehingga yang

dijaga adalah kualitas dan nilai yang diberikan kepada pelanggan dengan

menambahkan gimmic seperti add on, channel, content baik yang sifatnya

pelanggan tidak perlu mengeluarkan biaya maupun pelanggan perlu mengeluarkan

biaya. Dan hal ini mulai berhasil karena konten tambahan yang ada di IndiHome

cukup lengkap. Selanjutnya IndiHome mengedukasi sales force dengan mencari

pelanggan yang tidak terlalu sensitif terhadap harga. Karena jika bertemu dengan

pelanggan yang sangat sensitif terhadap harga, apabila terjadi masalah, maka

dengan cepat mereka akan menghentikan layanan dan itu sangat berdampak

terhadap investasi layanan. Kemudian, IndiHome siap di lokasi lokasi tertentu

mengeluarkan harga yang lebih murah daripada harga pesaing kalau memang di

butuhkan. Tetapi hal ini tidak akan dilakukan secara massal.

Pengaruh total Nilai Pelanggan terhadap Loyalitas Pelanggan sebesar

7.37% dan pengaruh faktor lainnya sebesar 92.63%. Faktor-faktor tersebut antara

lain mencakup:

- Keadaan kondisi ekonomi, misalnya terjadinya penurunan kondisi

ekonomi yang mempengaruhi pendapatan pelanggan fixed broadband

269

sehingga mereka memaksa untuk lebih hemat dengan cara memilih

layanan operator fixed broadband yang lebih hemat.

- Munculnya layanan fixed broadband substitusi maupun aplikasi dari

penyedia internet misalnya kemudahan mendapatkan akses gratis di

tempat-tempat keramaian. Layanan tersebut menarik pelanggan fixed

broadband sehingga lebih banyak memanfatkan layanan terssebut

dibandingkan dengan layanan fixed broadband yang dipakainya.

Hasil FGD tentang Nilai Pelanggan menunjukkan bahwa First Media

sudah mampu memberikan manfaat dan korbanan yang dinilai baik. Contohnya

dari segi manfaat, selama ini untuk proses pelaporan gangguan melewati call

center, dan semuanya berjalan dengan baik sampai petugas teknis lapangan

meyelesaikan permasalahan pelanggan. Sementara dari segi korbanan, menurut

pelanggan, penanganan permasalahan pelanggan selama ini dinilai sudah cukup

sesuai, mulai dari pelaporan sampai proses penyelesaian. Begitu pula dengan

IndiHome yang dari segi manfaat dan korbanan dinilai sudah baik. Contohnya

dari segi manfaat, sudah memberikan kecepatan dan kestabilan akses internet

yang secara umum sudah sangat bagus, selama ini aktifitas berinternet berjalan

dengan baik dan normal. Selain itu, prosedur pemanfaatan layanan dinilai sudah

baik, dengan call center 147 maka pengaduan bisa diproses dengan baik sampai

pada penyelesaian gangguan. Karena rata-rata pelanggan banyak yang memilih

berlangganan paket IndiHome unlimited dan penggunaan telpon PSTN yang

minim (bahkan tidak digunakan) tentu biaya/tagihan bulanan cenderung stabil,

tetapi ada beberapa pelanggan yang menyebutkan ada fluktuasi tagihan tetapi

270

kondisi ini bisa dijelaskan oleh petugas layanan bahwa fluktuasi tagihan karena

akibat over kuota internet. Dari segi korbanan, mayoritas pelanggan menilai

bahwa saat ini performansi IndiHome sudah cukup bagus, baik dari sisi kualitas

produk maupun pelayanan. Hal tersebut dinilai sesuai dengan pengalaman

pelanggan bahwa selama ini dapat mengakses internet dengan mudah dan cepat,

sehingga dengan kondisi tersebut kemungkinan tingkat churn (pindah operator)

sangat kecil.

Begitu pula dengan operator Biznet, dinilai sudah memiliki aspek manfaat

dan korbanan yang baik. Mayoritas pelanggan menyatakan petugas layanan selalu

merespon dengan baik setiap keluhan pelanggan, baik oleh petugas call center

maupun petugas teknis, sehingga pelanggan benar-benar merasa diperhatikan.

Dari segi jumlah tagihan tidak pernah menjadi permasalahan bagi pelanggan.

Pelanggan menilai pada dasarnya Biznet memilki performansi yang baik,

sehingga kemungkinannya kecil pelanggan untuk churn/pindah ke operator lain,

kecuali ada operator lain yang menawarkan dengan tingkat performansi yang

lebih tinggi dengan harga yang lebih kompetitif.

Adapun penilaian atas nilai pelanggan MNC Play, dinilai sudah baik dari

segi manfaat dan korbanan, namun masih ada sedikit kelemahan performansi

MNC Play terutama dari sisi akses dan kestabilan jaringan, terutama saat kondisi

cuaca buruk (hujan/petir). Namun demikian, pengaduan oleh pelanggan selalu

direspon dengan baik oleh petugas, baik oleh call center maupun petugas teknis,

dan yang terpenting petugas mampu memberikan solusi dengan baik. Sehingga

secara umum nilai pelanggan Biznet dinilai baik oleh pelanggan.

271

Hal tersebut menggambarkan bahwa Nilai Pelanggan merupakan aspek

penting dalam upaya mencapai Loyalitas Pelanggan. Pihak operator dituntut untuk

senantiasa meningkatkan performansinya dari segi manfaat dan memberikan

layanan yang sebanding dengan korbanan yang dikeluarkan oleh pelanggan.

Hasil pengujian hipotesis di atas sesuai dengan pendapat Chou et al.

(2009) yang meneliti penggunaan SMS dimana “Nilai Pelanggan berpengaruh

signifikan terhadap Loyalitas Pelanggan” dan Yang & Peterson (2004) yang

meneliti pengguna layanan online dimana “ Perusahaan yang akan meningkatkan

Loyalitas Pelanggan harus fokus pada Nilai Pelanggan.” Sementara itu menurut

Tsai et al. (2010) menyatakan “pelanggan dengan persepsi nilai yang lebih positif

atas produk atau jasa memberikan evaluasi yang lebih positif pada perusahaan

atau penyedia jasa sehingga menghasilkan loyalitas yang tinggi.” Hal ini juga

sejalan dengan pendapat Wong & Dean (2005) dimana “persepsi Nilai Pelanggan

mempengaruhi Loyalitas Pelanggan secara signifikan.

4.3.7 Pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik, dan

Bauran Pemasaran Terhadap Loyalitas Pelanggan melalui Nilai

Pelanggan

Pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan Terhadap Loyalitas

Pelanggan melalui Nilai Pelanggan

Manajemen Kerelasian Pelanggan dihipotesiskan mempengaruhi Loyalitas

Pelanggan melalui Nilai Pelanggan.

272

Gambar 4.49. Model Struktural X1-Y-Z

Besarnya pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan terhadap Loyalitas

Pelanggan melalui Nilai Pelanggan adalah (0,2298×0,2715×100%) = 6,24%. Jadi

Manajemen Kerelasian Pelanggan memberikan pengaruh secara tidak langsung

melalui Nilai Pelanggan sebesar 6,24% terhadap Loyalitas Pelanggan.

Pengujian pengaruh tidak langsung Manajemen Kerelasian Pelanggan

terhadap Loyalitas Pelanggan melalui Nilai Pelanggan sebagai variabel

intervening dilakukan menggunakan Sobel test (Kline, 2016: 164).

Perhitungan uji signifikansi dari hipotesis statistik sebagai berikut:

Ho.γ11× β21 = 0: Manajemen Kerelasian Pelanggan tidak berpengaruh terhadap

Loyalitas Pelanggan melalui Nilai Pelanggan

Ha. γ11×β21 ≠ 0: Manajemen Kerelasian Pelanggan berpengaruh terhadap

Loyalitas Pelanggan melalui Nilai Pelanggan

Nilai uji t sobel diperoleh dari perhitungan menggunakan Sobel Test for

the Significance of Mediation Calculator di

www.danielsoper.com/statcalc3/calc.aspx?id=31 .

http://www.danielsoper.com/statcalc3/calc.aspx?id=31

273


Kerelasian Pelanggan terhadap Loyalitas Pelanggan melalui Nilai Pelanggan

dirangkum dan dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 4.44. Pengaruh Manajemen Kerelasian Pelanggan Terhadap Loyalitas


Hipotesis

Besar

Pengaruh

thitung

p

tkritis Keputusan Keterangan

γ11× β21 = 0 0,0624 2,2208 0,0264 1,96 H0 ditolak Signifikan

Sumber: Hasil Perhitungan


Kerelasian Pelanggan sebesar 2,2208.Nilai statistik uji t yang diperoleh berada

didaerah tolak H0 yaitu thitung lebih besar dari tkritis = 1,96. (thitung = 2,2208 > 1,96)

dan nilai signifkansi (p) = 0,0264 < 0,05 maka diambil keputusan untuk menolak

H0. Jadi dapat disimpulkan hasil pengujian statistik menunjukkan bahwa

Manajemen Kerelasian Pelanggan berpengaruh terhadap Loyalitas Pelanggan

melalui Nilai Pelanggan. Hubungan tersebut terjadi karena sinergi dari

Manajemen Kerelasian Pelanggan yang memberikan pemberian kemudahan yang

lebih besar dibandingkan dengan korbanan sehingga mendorong pelanggan fixed

broadband untuk meningkatkan penggunaannya pada operator yang dipakainya

karena kepercayaan pelanggan.

Berdasarkan hasil sebelumnya Manajemen Kerelasian Pelanggan

berpengaruh secara signifikan terhadap Loyalitas Pelanggan, pengaruh secara

langsung sebesar 7,01%. Sedangkan Manajemen Kerelasian Pelanggan

berpengaruh secara signifikan terhadap Loyalitas Pelanggan melalui Nilai

274

Pelanggan, pengaruh secar tidak langsung sebesar 6,24%. Karena pengaruh

langsung lebih besar dari pengaruh tidak langsung maka di prioritaskan

menggunakan hubungan antara Manajemen Kerelasian Pelanggan terhadap

Loyalitas tanpa melalui Nilai Pelanggan.

Walaupun pengaruh management kerelasian pelanggan lebih besar secara

langsung lebih besar daripada Nilai Pelanggan, pengelolaan Nilai Pelanggan tetap

harus memperhatikan program program yang efektif dari managemen kerelasian

dalam upaya meningkatkan Nilai Pelanggan. Hal itu sesuai dengan pendapat

Bridson, et al. (2008) dimana program pembinaan Loyalitas Pelanggan

merupakan upaya-upaya pemasaran terstruktur yang memberikan insentif atau

hadiah, oleh karena itu mendorong perilaku yang loyal, yakni perilaku yang

diharapkan dapat memberi manfaat bagi perusahaan. Selain itu, Ndubisi (2007)

menunjukkan bahwa strategi-strategi pemasaran kerelasian, komunikasi,

komitmen, kompetensi, dan penanganan konflik berhubungan secara langsung dan

tidak langsung (melalui trust dan kualitas hubungan) terhadap Loyalitas

Pelanggan.

Pengaruh Kompetensi Unik Terhadap Loyalitas Pelanggan melalui

Nilai Pelanggan

Kompetensi Unik dihipotesiskan mempengaruhi Loyalitas Pelanggan

melalui Nilai Pelanggan.

275


Besarnya pengaruh Kompetensi Unik terhadap Loyalitas Pelanggan

melalui Nilai Pelanggan adalah (0,3037×0,2715×100%) = 8,25%. Jadi

Kompetensi Unik memberikan pengaruh secara tidak langsung melalui Nilai

Pelanggan sebesar 8,25% terhadap Loyalitas Pelanggan.

Pengujian pengaruh tidak langsung Kompetensi Unik terhadap Loyalitas

Pelanggan melalui Nilai Pelanggan sebagai variabel intervening dilakukan

menggunakan Sobel test. Sobel test (Kline, 2016: 164).


Ho. γ12× β21 = 0: Kompetensi Unik tidak berpengaruh terhadap Loyalitas


Ha. γ12× β21 ≠ 0: Kompetensi Unik berpengaruh terhadap Loyalitas Pelanggan

melalui Nilai Pelanggan





276


Unik terhadap Loyalitas Pelanggan melalui Nilai Pelanggan dirangkum dan dapat

dilihat pada tabel berikut:

Tabel 4.45. Pengaruh Kompetensi Unik Terhadap Loyalitas Pelanggan


Hipotesis

Besar

Pengaruh

thitung p tkritis Keputusan Keterangan

γ12× β21 = 0 0,0825 2,5076 0,0061 1,96 H0ditolak Signifikan



Unik sebesar 2,5076. Nilai statistik uji t yang diperoleh berada didaerah tolak H0

yaitu thitung lebih besar dari tkritis = 1,96. (thitung = 22,5076> 1,96) dan nilai

signifkansi (p) = 0,0061< 0,05 maka diambil keputusan untuk menolak H0. Jadi

dapat disimpulkan hasil pengujian statistik menunjukkan bahwa Kompetensi Unik

berpengaruh terhadap Loyalitas Pelanggan melalui Nilai Pelanggan.

Berdasarkan hasil sebelumnya Kompetensi Unik berpengaruh secara

signifikan terhadap Loyalitas Pelanggan, pengaruh secara langsung sebesar

14,61%. Sedangkan Kompetensi Unik berpengaruh secara signifikan terhadap

Loyalitas Pelanggan melalui Nilai Pelanggan, pengaruh secara tidak langsung

sebesar 8,25%.

Walaupun pengaruh Kompetensi Unik lebih besar secara langsung

mempengaruhi Loyalitas Pelanggan daripada melalui Nilai Pelanggan, komptensi

unitk tetap harus mendapatkan perhatian yang tinggi dari operator agar program

277

peningkatan Kompetensi Unik tersebut dapat juga meningkatkan Nilai Pelanggan.

Hal itu sejalan dengan temuan Fornell (1992 ) dalam Lupiyoadi dan Hamdani:

(2006) dimana tingkat kepuasan pelanggan yang tinggi akan dapat menciptakan

Loyalitas Pelanggan dan mencegah perputaran pelanggan, mengurangi sensitivitas

pelanggan terhadap harga, mengurangi biaya kegagalan pemasaran, mengurangi

biaya operasi yang diakibatkan oleh meningkatnya jumlah pelanggan,

meningkatkan efektivitas iklan, dan meningkatkan reputasi bisnis. Selain itu,

Ndubisi (2007) menunjukkan bahwa strategi-strategi pemasaran kerelasian,

komunikasi, komitmen, kompetensi, dan penanganan konflik berhubungan secara

langsung dan tidak langsung (melalui trust dan kualitas hubungan) terhadap


Pengaruh Bauran Pemasaran Terhadap Loyalitas Pelanggan melalui

Nilai Pelanggan

Bauran Pemasaran dihipotesiskan mempengaruhi Loyalitas Pelanggan



278

Besarnya pengaruh Bauran Pemasaran terhadap Loyalitas Pelanggan

melalui Nilai Pelanggan adalah (0,4417×0,2715×100%) = 11,99%. Jadi Bauran

Pemasaran memberikan pengaruh secara tidak langsung melalui Nilai Pelanggan

sebesar 11,99% terhadap Loyalitas Pelanggan.

Pengujian pengaruh tidak langsung Bauran Pemasaran terhadap Loyalitas

Pelanggan melalui Nilai Pelanggan sebagai variabel intervening dilakukan

menggunakan Sobel test. (Kline, 2016: 164).


Ho. γ13× β21 = 0: Bauran Pemasaran tidak berpengaruh terhadap Loyalitas


Ha. γ13× β21 ≠ 0: Bauran Pemasaran berpengaruh terhadap Loyalitas Pelanggan






Pemasaran terhadap Loyalitas Pelanggan melalui Nilai Pelanggan dirangkum dan

dapat dilihat pada tabel berikut:


279

Tabel 4.46. Pengaruh Bauran Pemasaran Terhadap Loyalitas Pelanggan


Hipotesis

Besar

Pengaruh

thitung p tkritis Keputusan Keterangan

γ13× β21 = 0 0,1199 2,7666 0,0028 1,96 H0 ditolak Signifikan



Pemasaran sebesar 2,7666. Nilai statistik uji t yang diperoleh berada didaerah

tolak H0 yaitu thitung lebih besar dari tkritis = 1,96. (thitung = 2,7666 > 1,96) dan nilai

signifkansi (p) = 0,0028< 0,05 maka diambil keputusan untuk menolak H0. Jadi

dapat disimpulkan hasil pengujian statistik menunjukkan bahwa Bauran

Pemasaran berpengaruh terhadap Loyalitas Pelanggan melalui Nilai Pelanggan.

Berdasarkan hasil sebelumnya Bauran Pemasaran berpengaruh secara

signifikan terhadap Loyalitas Pelanggan, pengaruh secara langsung sebesar

1,67%. Sedangkan Bauran Pemasaran berpengaruh secara signifikan terhadap

Loyalitas Pelanggan melalui Nilai Pelanggan, pengaruh secara tidak langsung

sebesar 11,99%. Karena pengaruh langsung lebih kecil dari pengaruh tidak

langsung maka di prioritaskan menggunakan hubungan antara Manajemen

Kerelasian Pelanggan terhadap Loyalitas melalui Nilai Pelanggan.

Hal tersebut sejalan dengan temuan Guenzi &. Troilo (2007) yang

membuktikan bahwa perusahaan yang memiliki tenaga penjualan yang

berorientasi kepada pelanggan secara positif mendorong penciptaan Nilai

Pelanggan yang superior serta peningkatan performansi pasar perusahaan tersebut.

Selain itu, Zhang & Deng (2009) yang meneliti pada industri telekomunikasi

280

Swedia, menunjukkan bahwa kualitas jasa, persepsi harga, dan nilai penawaran

berdampak terhadap Loyalitas Pelanggan secara tidak langsung melalui kepuasan

konsumen dan kepercayaan.

Pembahasan berikut ini tidak berkaitan langsung dengan tujuan penelitian

dalam disertasi ini namun dilakukan untuk mendapatkan informasi lebih

mendalam mengenai hasil akhir kelompok pelanggan fixed broadband yaitu

IndiHome, First Media, MNC Play dan BizNet. Secara khusus pembahasan

berikut mempunyai tujuan untuk melihat variabel eksogen mana diantara

Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik dan Bauran Pemasaran yang

paling berpengaruh terhadap variabel endogen Nilai Pelanggan dan Loyalitas

Pelanggan.

Setelah melakukan pembahasan di atas ke semua penelitian ini maka

berikut ini disampaikan temuan penelitian ini.

Tabel 4.47.

Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung Manajemen Kerelasian Pelanggan,

Kompetensi Unik dan Bauran Pemasaran terhadap Nilai Pelanggan dan

dampaknya terhadap Loyalitas Pelanggan

Variabel

Eksogen

Pengaruh

Langsung Keputusan

Pengaruh

Tidak

Langsung

Keputusan Keterangan

1. Manajemen Kerelasian Pelanggan

7,01% Signifikan > 6,24% Signifikan Prioritas Pengaruh

Langsung

2. Kompetensi Unik 14,61% Signifikan > 8,25% Signifikan

Prioritas Pengaruh

Langsung

3. Bauran Pemasaran 1,67% Signifikan < 11,99% Signifikan

Prioritas Pengaruh tidak Langsung

Sumber: Hasil pengolahan data survei (diolah)

281

Berdasarkan hasil Tabel 4.47 disampaikan temuan penelitian dimana

Manajemen Kerelasian Pelanggan dan Kompetensi Unik karena nilai pengaruh

langsung lebih besar dari pengaruh tidak langsung maka diprioritaskan

menggunakan pengaruh langsung. Sedangkan Bauran Pemasaran karena nilai

pengaruh langsung lebih kecil dari pengaruh tidak langsung maka diprioritaskan

menggunakan pengaruh tidak langsung.

Pembinaan hubungan pelanggan kepada perusahaan menjadi perhatian

penuh bagi seluruh pemasar dalam menjalankan fungsi pemasaran dalam unit

bisnisnya. Dalam menjaga Loyalitas Pelanggan operator tetap harus

memperhatikan Nilai Pelanggan karena hasilnya juga cukup signifikan. Dalam

penelitian ini pengaruh Bauran Pemasaran terhadap Loyalitas Pelanggan lebih

memprioritaskan pengaruh tidak langsung. Hal ini mengindikasikan bahwa

layanan pelanggan terhadap Loyalitas Pelanggan melalui Nilai Pelanggan belum

dilakukan secara optimal atau dikelola dengan baik, atau dengan kata lain manfaat

dan korbanan yang diberikan kepada pelanggan fixed broadband belum

sepenuhnya memenuhi harapan pelanggan.

Begitu juga dengan variabel Kompetensi Unik dalam rangka menciptakan

Nilai Pelanggan yang tinggi, perusahaan diharuskan mengidentifikasi kebutuhan

sumber daya organisasi yang spesifik serta kemampuan kinerja yang unggul.

Dalam mengelola Kompetensi Unik guna menjaga Loyalitas Pelanggan melalui

Nilai Pelanggan, lebih memprioritaskan menggunakan pengaruh langsung. Hal ini

mengindikasikan bahwa layanan pelanggan terhadap Loyalitas Pelanggan melalui

Nilai Pelanggan belum dilakukan secara optimal atau dikelola dengan baik. Untuk

282

peningkatan Nilai Pelanggan, perlu memperhatikan penguatan Kompetensi Unik

yang memberikan manfaat dan korbanan yang sesuai. Kemampuan teknisi dan

manager operasional perlu di tingkatkan dalam upaya memperbaiki kinerja

Kompetensi Unik. Program yang dilakukan PT Telkom dalam meningkatkan

kapabilitas teknisi adalah membekali kemampuan multi skill, yaitu kemampuan

teknisi untuk memahami permasalahan tidak hanya fisik dan teknis broadbandnya

saja tetapi juga bisa mengintegrasikan perangkat-perangkat tercangggih yang ada

dipelanggan.

Sedangkan variabel Bauran Pemasaran terhadap Loyalitas Pelanggan

melalui Nilai Pelanggan lebih efektif dilakukan secara tidak langsung, dengan

kata lain memprioritaskan peningkatan Nilai Pelanggan.

Nilai Pelanggan merupakan kunci untuk menjaga dan memelihara

hubungan jangka panjang antara pelanggan dan perusahaan. Seperti yang

ditegaskan oleh Kotler & Keller (2016) menegaskan bahwa tugas setiap bisnis

adalah menghasilkan Nilai Pelanggan untuk mendapatkan keuntungan. Demikian

juga dengan operator fixed broadband, mereka harus dapat memberikan layanan

fixed broadband yang prima sehingga menarik banyak pelanggan fixed broadband

dan mendapatkan keuntungan atas usahanya tersebut. Pada saat pelanggan fixed

broadband loyal terhadap layanan fixed broadband, hal ini terjadi bukan karena

pada saat pelanggan merasa puas. Melainkan karena produk atau jasa tersebut

memberikan nilai yang berarti bagi pelanggan fixed broadband. Bauran

Pemasaran dikemukakan oleh McCarthy yang dikutip oleh Kotler & Keller (2016:

36) yang dikenal dengan istilah 4P, yaitu Product (produk), Price (harga), Place

283

(tempat), dan Promotion (promosi). Namun konsep 4P menurut Kotler & Keller

(2016: 37-38) sudah tidak mutakhir lagi sehingga dikembangkan Holistic

Marketing Management Four Ps yang didalamnya meliputi sumber daya manusia

(People), proses (Process), program-program (Programs) dan performansi

(Performance). Khusus mengenai performansi meliputi berbagai ukuran outcome

yang memiliki implikasi finansial dan non finansial seperti keuntungan, brand

equity, costumer equity. Komponen lainnya termasuk berbagai implikasi yang

berada di luar perusahaan, contohnya tanggung jawab sosial, legal, etika dan yang

berkaitan dengan komunitas.

Mengenai 4P menurut Lovelock dan Wirtz (2011:44) berpendapat bahwa

konsep yang dibuat oleh McCarthy biasa diterapkan pada barang-barang

manufaktur sementara karakteristik jasa memiliki tantangan pemasaran yang

berbeda dengan barang-barang manufaktur tersebut. 4P saja tidak cukup karena

belum mencakup aspek pengelolaan interaksi antara perusahaan dengan

pelanggan sehingga Bauran Pemasaran jasa selain 4P ditambah dengan 3P lagi

sehingga secara lengkap Bauran Pemasaran untuk jasa mencakup produk, harga,

tempat, promosi, proses, lingkungan fisik dan sumber daya manusia.

Berdasarkan hasil temuan penelitian di atas, Bauran Pemasaran yang

diidentifikasikan dengan tujuh dimensi yaitu produk, harga, tempat, promosi,

proses, sarana fisik dan sumber daya manusia berpengarun terhadap Loyalitas

Pelanggan melalui Nilai Pelanggan. Hal ini mencerminkan bahwa pelanggan fixed

broadband dalam menentukan pilihan operator fixed broadband sampai menjadi

pelanggan yang loyal sangat memperhatikan kemudahan dalam mendapatkan

284

berbagai informasi, layanan perbaikan saran dan yang lainnya sangat

memperhatikan dimensi sumber daya manusia dan pelanggan fixed broadband

selama ini sangat puas dengan pelayanan yang telah diberikan oleh operator fixed

broadband.

Hasil temuan di atas memperkaya premis yang sudah ada yang berguna

bagi kalangan akademik dalam melakukan penelitian di bidang pemasaran.

4.3.8 Ringkasan Hasil Uji Hipotesis

Tabel 4. 48 Ringkasan Hasil Uji Hipotesis

Hipotesis Jenis

Hipotesis

Hasil Uji

Hipotesis

Kontribusi

Pengaruh

Tabel

Rujukan

1 Manajemen Kerelasian

Pelanggan, Kompetensi Unik,

dan Bauran Pemasaran

berpengaruh terhadap Nilai

Pelanggan.

Simultan:

(MKP, KU,

BP) → NP

Signifikan

Tabel

4.32

a Manajemen Kerelasian


terhadap Nilai Pelanggan.

Parsial:

MKP →

NP

Signifikan 5.28% Tabel

4.33

b Kompetensi Unik


Nilai Pelanggan.

Parsial: KU

→ NP Signifikan 9.22%

Tabel

4.34

c Bauran Pemasaran


Nilai Pelanggan.

Parsial: BP

→ NP Signifikan 19.51%

Tabel

4.35






Simultan:

(MKP, KU,

BP) → LP

Signifikan

Tabel

4.36

285

Hipotesis Jenis

Hipotesis

Hasil Uji

Hipotesis

Kontribusi

Pengaruh

Tabel

Rujukan



terhadap Loyalitas

Pelanggan.

Parsial:

MKP → LP Signifikan 7.01%

Tabel

4.39

b Kompetensi Unik



Parsial: KU

→ LP Signifikan 14.61%

Tabel

4.40

c Bauran Pemasaran



Parsial: BP

→ LP Signifikan 1.67%

Tabel

4.41

3 Nilai Pelanggan berpengaruh

terhadap Loyalitas Pelanggan. NP → LP Signifikan

Tabel

4.43





Loyalitas Pelanggan melalui

Nilai Pelanggan



terhadap Loyalitas

Pelanggan melalui Nilai

Pelanggan.

Intervening

: MKP →

NP → LP


4.44

b Kompetensi Unik


Loyalitas Pelanggan


Intervening

: KU → NP

→ LP


4.45

c Bauran Pemasaran


Loyalitas Pelanggan


Intervening

: BP → NP

→ LP


4.46

286

4.4 Novelty

Berdasarkan rekapitulasi hasil pengujian hipotesis terungkap

bahwa:Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik dan Bauran

Pemasaran berpengaruh terhadap Nilai Pelanggan sebesar 72,77%. Adapun


Bauran Pemasaran adalah sebesar 27,23%. Bauran Pemasaran memiliki pengaruh

yang lebih besar dibandingkan Kompetensi Unik dan manajemen kerelasian

pelanggan. Dimensi yang paling kuat menggambarkan Manajemen Kerelasian

Pelanggan yaitu pemberian kemudahan. Dimensi yang paling dominan

menggambarkan Kompetensi Unik yaitu sumber daya spesifik. Sumber daya

manusia, produk, dan proses secara berurutan paling menggambarkan Bauran

Pemasaran. Kualitas sumber daya manusia yang memberikan pelayanan kepada

pelanggan serta prosedur yang telah memberikan citra positif kepada pelanggan

fixed broadband. Korbanan yang dikeluarkan pelanggan fixed broadband

sebanding dengan manfaat yang diterima pelanggan fixed broadband. Adanya

pengaruh ketiga variabel tersebut terhadap Nilai Pelanggan mensyaratkan bahwa

operator perlu mengembangkan sinergi secara kuat untuk ketiga variabel eksogen

tersebut di atas sehingga menghasilkan Nilai Pelanggan yang superior (superior

customer value).

Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik dan Bauran

Pemasaran berpengaruh terhadap Loyalitas Pelanggan sebesar 48,62%. Adapun


Bauran Pemasaran sebesar 51,38%. Pengaruh langsung dari Kompetensi Unik

287

untuk meningkatkan Loyalitas Pelanggan relatif tinggi dibanding variabel

management kerelasian pelanggan dan Bauran Pemasaran. Kondisi ini dapat

diakibatkan oleh semakin tingginya animo pelanggan dalam melakukan

komunikasi kepada operator melalui aplikasi yang menjadi interface antara

operator dan pelanggan.

Nilai Pelanggan memberikan pengaruh secara langsung sebesar 7,37%

terhadap Loyalitas Pelanggan. Nilai Pelanggan berpengaruh positif secara

signifikan terhadap Loyalitas Pelanggan karena pelanggan merasakan manfaat

yang besar dari layanan fixed broadband yang diberikan, fitur-fitur yang

ditawarkan, pelayanan pelanggan dan citra dibandingkan dengan korbanan yang

harus mereka keluarkan sehingga pelanggan akan terus menggunakan fixed

broadband tersebut.

Manajemen Kerelasian Pelanggan berpengaruh secara signifikan terhadap

Loyalitas Pelanggan melalui Nilai Pelanggan, sebesar 6,24%. Hubungan tersebut

terjadi karena sinergi dari Manajemen Kerelasian Pelanggan yang memberikan

pemberian kemudahan yang lebih besar dibandingkan dengan korbanan sehingga

mendorong pelanggan fixed broadband untuk meningkatkan penggunaannya pada

operator yang dipakainya karena kepercayaan pelanggan. Sedangkan Kompetensi

Unik berpengaruh secara signifikan terhadap Loyalitas Pelanggan melalui Nilai

Pelanggan, sebesar 8,25%. Bauran Pemasaran memberikan pengaruh secara tidak

langsung melalui Nilai Pelanggan sebesar 11,99% terhadap Loyalitas Pelanggan.

288

Dari pemaparan hasil rekapitulasi hasil pengujian di atas, maka diperoleh

temuan penelitian (gambar model summary hasil pengujian hipotesis) sebagai

bahan dasar terciptanya Novelty Disertasi sebagai berikut:

Gambar 4.52 Temuan Hasil Penelitian

289

Temuan hasil penelitian menunjukkan bahwa:

a. Bauran Pemasaran memiliki pengaruh yang lebih besar (33.6%) dibandingkan

Manajemen Kerelasian Pelanggan (16.7%) dan Kompetensi Unik (22.47%)

dalam mempengaruhi Nilai Pelanggan.

b. Kompetensi Unik memiliki pengaruh yang lebih besar (25.20%) dibandingkan

Manajemen Kerelasian Pelanggan (16.74%) dan Bauran Pemasaran (6.67%)

dalam mempengaruhi Loyalitas Pelanggan.

c. Sebesar 26.48% perubahan yang terjadi pada Loyalitas disebabkan oleh

perubahan pada Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik, dan

Bauran Pemasaran yang dimediasi oleh Nilai Pelanggan, dengan pengaruh

tertinggi diperoleh dari Bauran Pemasaran (11.99%).

d. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Nilai Pelanggan memiliki kontribusi yang

moderat terhadap Loyalitas Pelanggan dibandingkan pengaruh langsung dari

Bauran Pemasaran.

Berdasarkan temuan hasil penelitian tersebut, dihasilkan novelty yang

digambarkan sebagai berikut:

290

Gambar 4. 52 Novelty Penelitian

“MODEL ESI LOYALTY”

Berdasarkan summary hipotesis penelitian, maka diperoleh model novelty

penelitian seperti di atas yang mengungkapkan bahwa eskalasi marketing ke

depan khususnya dalam industri ICT, menuntut percepatan penentuan strategi

pemasaran karena life cycle pemasaran dalam industri digital tersebut relatif

sangat pendek. Hal ini terungkap bahwa penentuan aspek marketing stimuli

seperti relational marketing (CRM) dan transactional marketing (Kompetensi

Unik dan Bauran Pemasaran) semakin dituntut harus memiliki value yang

superior yang artinya bahwa seluruh aspek nilai sudah melekat pada masing-

masing variabel eksogen tersebut. Hal ini terbukti seperti model di atas,

komponen variabel eksogen khususnya Manajemen Kerelasian Pelanggan dan

kapabilitas unit relatif mampu secara langsung membentuk terciptanya Loyalitas

Pelanggan dimana pengaruh langsung dari kedua variabel eksogen tersebut

291

pengaruhnya lebih besar dibandingkan dengan pengaruh Nilai Pelanggan terhadap

Loyalitas Pelanggan, karena value (nilai-nilai layanan) sudah melekat pada

variabel eksogen tersebut.

Temuan model penelitian di atas berbeda dengan penelitian-penelitian

sebelumnya dimana Nilai Pelanggan lebih dominan membentuk Loyalitas

Pelanggan secara langsung. Dalam mengungkapkan perbedaan penelitian ini

dengan penelitian sebelumnya, dikarenakan sejauh ini belum ditemukan penelitan

dengan industri yang sama, maka kesamaan dititik beratkan pada linieritas

variabel penelitian dimana variabelnya sama meskipun unit analisisnya berbeda,

seperti diantaranya penelitian:

a. Javed dan Cheema (2017) meneliti pengaruh variabel nilai pelanggan, dan

kepuasan pelanggan terhadap loyalitas pelanggan dengan mediasi CRM.

Temuan penelitian tersebut menunjukkan bahwa nilai pelanggan memiliki

pengaruh langsung yang lebih besar (0,788) dibandingkan kepuasan

pelanggan (0,773) dalam meningkatkan loyalitas pelanggan. Sementara

dalam disertasi ini terungkap bahwa nilai pelanggan sebagai variabel

intervening relatif lebih kecil pengaruhnya dibandingkan manajemen

kerelasian pelanggan dan kompetensi unik terhadap Loyalitas Pelanggan

fixed broadband di Indonesia.

b. Paola Mercedes Tapia Pijuan (2013) membahas hubungan antara kepuasan

pelanggan dan aspek lainnya menentukan faktor Loyalitas Pelanggan yaitu

kualitas layanan dan nilai yang dirasakan, melalui studi kasus pada

perusahaan T-Mobile, sebuah operator mobile internet di Belanda. Temuan

292

menemukan bahwa Loyalitas Pelanggan dipengaruhi secara positif oleh

kepuasan pelanggan (0,196), kualitas layanan (0,833) dan nilai yang

dirasakan (0,178). Sementara pada penelitian disertasi ini Nilai Pelanggan

memiliki pengaruh sebesar 7,3% terhadap Loyalitas Pelanggan fixed

broadband di Indonesia.

c. Ya-Ling Wu, Eldon Y. Li (2018), berupaya untuk mengembangkan model

yang terintegrasi untuk mengeksplorasi pengaruh dari enam komponen

marketing-mix (rangsangan) pada loyalitas konsumen (respons) melalui

nilai konsumen (organisme) dalam social commerce (SC). Hasil dari

analisis PLS menunjukkan bahwa semua komponen SC marketing mix

memiliki efek signifikan pada nilai konsumen SC. Selain itu, Nilai

Pelanggan SC berpengaruh positif terhadap Loyalitas Pelanggan.

Ditemukan bahwa Nilai Pelanggan berpengaruh pada Loyalitas Pelanggan

dengan koefisien jalur sebesar 0,68 atau sebesar 46,24%. Sementara pada

penelitian ini ditunjukkan bahwa Nilai Pelanggan hanya memberikan

pengaruh secara langsung sebesar 7,37% terhadap Loyalitas Pelanggan .

d. Apostolos N. Giovanis, Dimitris Zondiros, Petros Tomaras (2014)

mengembangkan dan menguji model untuk menyelidiki anteseden Loyalitas

Pelanggan penyedia layanan fixed broadband di Yunani. Model ini

mempertimbangkan empat driver Loyalitas Pelanggan yaitu persepsi aspek

fungsional dan teknis kualitas layanan, kepuasan emosional, dan citra

perusahaan , yang secara positif terkait satu sama lain dan secara positif

mempengaruhi Loyalitas Pelanggan yang disengaja. Data diambil dari 573

293

pelanggan layanan. Temuan menunjukkan bahwa loyalitas pelanggan

dipengaruhi secara signifikan oleh semua konstruks yang diusulkan, yang

menjelaskan 73% variasinya, dimana kualitas layanan yang dirasakan,

kepuasan emosional, dan citra adalah pendorong utama Loyalitas

Pelanggan. Penelitian menekankan peran kepuasan emosional dan citra

sebagai variabel mediasi antara kualitas layanan yang dirasakan dengan

Loyalitas Pelanggan. Sementara pada penelitian ini Loyalitas Pelanggan

layanan fixed broadband di Indonesia dominan secara langsung dipengaruhi

oleh Kompetensi Unik sebesar 25,20%.

Disamping itu, penelitian ini juga men-challenge pernyataan teori

Hollensen (2015) bahwa era pemasaran jasa ke depan cenderung lebih

berorientasi kepada relational marketing daripada transactional marketing. Dalam

temuan penelitian ini terungkap bahwa variabel Kompetensi Unik (sebagai service

delivery) yang merupakan bagian dari transactional marketing cenderung lebih

dominan mampu meningkatkan Loyalitas Pelanggan .

Dari model novelty di atas terungkap bahwa, aspek pengembangan

Kompetensi Unik yang bersinergi dengan Bauran Pemasaran sebagai komponen

transactional marketing dan dikolaborasikan dengan CRM sebagai variabel

relational marketing akan mampu meningkatkan Loyalitas Pelanggan menuju

tingkat loyalitas pelanggan yang tertinggi.

294

4.5 Strategi Operasional

Merujuk pada hasil penelitian ini, dalam upaya meningkatkan Loyalitas

Pelanggan maka diuraikan program penguatan (pengembangan) variabel-variabel

yang mempengaruhi Nilai Pelanggan yang berdampak kepada peningkatan

Loyalitas Pelanggan yaitu penguatan dimensi atau indikator pada variabel

Manajemen Kerelasian Pelanggan, Kompetensi Unik dan Bauran Pemasaran.

Seperti telah dijelaskan pada rancangan pemecahan masalah, pada tabel berikut ini

ditetapkan prioritas pelaksanaan program penguatan dimaksud sebagai berikut:

1. Prioritas tinggi karena nilainya paling kecil diantara nilai indikator lainnya

pada dimensi yang berkaitan sehingga harus segera ditangani dalam jangka

pendek.

2. Prioritas sedang ditangani dalam jangka waktu menengah.

3. Prioritas rendah, dalam pelaksanaannya hanya menjaga performansinya

sesuai standar performansi yang ada.

Pada setiap dimensi dari ketiga variabel eksogen tersebut, indikator-

indikator yang memiliki nilai rendah diberi prioritas tinggi, yang menengah diberi

prioritas sedang dan indikator dengan nilai tinggi diberi prioritas rendah.

Berikut ini disampaikan langkah-langkah operasional yang perlu

dilaksanakan oleh operator fixed broadband untuk meningkatkan Loyalitas

Pelanggan.

a. Peningkatan Manajemen Kerelasian Pelanggan

Berdasarkan analisis yang dilakukan pada butir 4.2.1 mengenai

Manajemen Kerelasian Pelanggan maka dibuat langkah-langkah/program

295

peningkatan kualitas Manajemen Kerelasian Pelanggan yang memprioritaskan

aspek pemberian kemudahan karena paling merefleksikan Manajemen Kerelasian

Pelanggan, kemudian diikuti oleh aspek pemanfaatan psikologis dan pemberian

hadiah.

Untuk mengetahui lebih jelas langkah-langkah tersebut dapat dilihat pada

Tabel 4.49 s/d Tabel 4.51. Tabel 4.49 yang menjelaskan aspek pemberian

kemudahan bagi pelanggan fixed broadband yang berkaitan dengan pelayanan

registrasi layanan fixed broadband, informasi tagihan, aktivasi layanan fixed

broadband, layanan dari petugas khusus operator dan pelayanan prioritas antrian

di pusat layanan. Mengingat aspek pemberian kemudahan ini paing kuat

menggambarkan kinerja Manajemen Kerelasian Pelanggan maka hal ini harus

menjadi perhatian yang tinggi oleh manajemen pengelola pelanggan fixed

broadband.

Tabel 4.49. Langkah-Langkah Operasional Meningkatkan Kemudahan

Pelanggan Fixed Broadband

Tujuan No Langkah Operasional Prioritas

Peningkatan

kemudahan

bagi

pelanggan

fixed

broadband

1

Menyediakan lebih banyak kemudahan

saat registrasi layanan fixed broadband

sampai dengan berlangganan

Sedang

2

Meningkatkan kemudahan mengakses

atau mendapatkan informasi jumlah

tagihan layanan secara online

Sedang

3

Meningkatkan kemudahan dengan

adanya petugas di kantor layanan yang

siap melayani kebutuhan pelanggan

Sedang

4

Menyediakan kemudahan dalam

melakukan aktivasi layanan fixed

broadband

Tinggi

5

Menyediakan kemudahan dalam

pelayanan prioritas antrian dipusat

layanan

Tinggi

296

Berdasarkan hasil survei, kemudahan dalam melakukan aktivasi layanan

fixed broadband dan kemudahan dalam pelayanan prioritas antrian di pusat

layanan nilainya rendah diantara aspek-aspek lainnya dalam dimensi pemberian

kemudahan sehingga menjadi prioritas tinggi untuk diperbaiki. Dengan semakin

bertambahnya jumlah pelanggan fixed broadband maka kemudahan-kemudahan

dalam proses layanan melalui inovasi baru harus terus dilakukan oleh para

operator yang akan berdampak kepada kecepatan operator dalam melayani

pelanggan.

Berdasarkan hasil wawancara dengan operator IndiHome, dalam

pengelolaan layanan pelanggan IndiHome, PT Telkom sudah

mengimplementasikan tools NPS (Net Promotor Score) yang digunakan

melakukan survey untuk mengetahui metrik Loyalitas Pelanggan yang

memprediksi kemungkinan seorang pelanggan membeli kembali dari penyedia

layanan atau merekomendasikan langsung ke teman. Selain itu IndiHome rutin

melakukan Customer Service and Loyalty Survey.

Tabel 4.50. Langkah-Langkah Operasional Meningkatkan Manfaat

Psikologis Pelanggan Fixed Broadband


Meningkatkan

manfaat

psikologis

1

Pemberian layanan fixed broadband

yang disediakan jarang mengalami

gangguan

Tinggi

2

Meningkatkan perhatian terhadap

kemampuan perusahaan dalam

memenuhi kebutuhan setiap pelanggan

Tinggi

297

Berdasarkan wawancara dengan operator, walaupun servis level garansi

sudah ditingkatkan dari 1 X 24 jam menjadi 1 X 12 jam, pelanggan masih merasa

terlalu lama karena fungsi internet saat ini sudah hampir sama dengan fungsi

listrik & air di rumah, sudah menjadi kebutuhan yang mendasar. Progress

penyelesaian gangguan layanan IndiHome di bawah 12 jam baru dapat

diselesaikan sebesar 70%, sisanya sebesar 30% baru dapat diselesaikan lebih dari

12 jam. Percepatan penyelesaian gangguan ini dapat dilakukan dengan melalui

tindakan preventif dan korektif. Tindakan preventif dilakukan dengan

mengakselerasi penggantian kabel tembaga menjadi kabel fiber optic, tindakan

korektif dilakukan dengan memperbaiki/menyederhanakan prosedur perbaikan

gangguan layanan, peningkatan skill para teknisi serta melengkapi tools kerja.

Untuk dapat selalu dapat memenuhi kebutuhan setiap pelanggan, para

operator agar lebih proaktif menghadirkan inovasi-inovasi baru guna

menghasilkan produk-produk yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan.

Menghadirkan inovasi baru dapat tercapai melalui peningkatan pengetahuan dan

skill sumber daya manusia yang ada di dalam perusahaan serta implementasi

teknologi yang dapat mendukung dalam menghadirkan produk-produk baru.

Tabel 4.51. Langkah-Langkah Operasional Meningkatkan Pemberian

Hadiah Pelanggan Fixed broadband


Pemberian

hadiah

1

Meningkatkan perhatian melalui

pemberian hadiah karena menjadi

pelanggan setia

Tinggi

2 Meningkatkan frekuensi pemberian

hadiah-hadiah Tinggi

298

Tabel 4.51 menjelaskan mengenai program untuk meningkatkan

pemberian hadiah kepada pelanggan fixed broadband. Pemberian hadiah akan

berdampak kepada meningkatnya biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan, untuk

itu perlu ada tata kelola pemberian hadiah melalui profiling pelanggan yang akan

menerima hadiah. Profiling dapat dilakukan dengan mengelompokkan pelanggan

berdasarkan lamanya sudah berlangganan, jumlah layanan yang digunakan,

jumlah pembayaran dan ketepatan waktu pembayaran. Pada event-event tertentu,

misalnya pada hari-hari besar dan hari ulang tahun pelanggan perusahaan dapat

memberikan apresiasi ataupun hadiah yang dapat membuat pelanggan merasa

diperhatikan dengan khusus.

Berdasarkan hasil FGD, mayoritas pelanggan menyatakan bahwa selama

ini belum pernah mendapatkan hadiah apapun dari operator. Padahal beberapa kali

operator pernah memberikan hadiah kepada pelanggan antara lain berupa upgrade

kecepatan internet dan penambahan channel, namun karena tidak ada

pemberitahuan, pelanggan merasa tidak mendapat hadiah.

b. Peningkatan Kompetensi Unik

Berdasarkan pada analisis pada butir 4.2.2 tentang Kompetensi Unik,

dibuat langkah-langkah untuk meningkatkan Kompetensi Unik yang diuraikan

pada Tabel 4.52 dan Tabel 4.53. Variabel Kompetensi Unik terdiri dari dua

komponen yaitu Sumber Daya Spesifik dan Kinerja yang Unggul.

299

Tabel 4.52. Langkah-Langkah Operasional Meningkatkan Sumber Daya

Spesifik


Meningkatkan

sumber daya

spesifik

1 Meningkatkan layanan fixed broadband yang

diberikan memiliki jangkauan yang luas Rendah

2 Menyediakan layanan fixed broadband sudah

memiliki jaringan infrastruktur dengan kapasitas besar Rendah

3 Pengembangan sarana infrastruktur penyedia layanan

fixed broadband memiliki kualitas sangat baik Rendah

4 Pemeliharaan penyedia layanan fixed broadband

sudah memiliki sarana yang sangat baik Rendah

5 Meningkatkan kualitas perangkat yang dipasang

dirumah sudah canggih dengan teknologi terkini Rendah

6

Meningkatkan sarana aplikasi (contoh myIndiHome,

firstmediaX) yang disediakan memberikan akses

pelanggan dalam menghubungi petugas layanan fixed

broadband

Sedang

7 Pelayanan operator penyedia layanan fixed broadband

yang saya gunakan sudah sangat di kenal Rendah

8 Pelayanan operator penyedia layanan fixed broadband

memiliki reputasi yang baik dibidangnya Rendah

9

Meningkatkan pemahaman merk layanan fixed

broadband yang saya gunakan sudah dikenal

masyarakat umum

Rendah

10 Manajemen penyedia layanan fixed broadband sangat

professional Rendah

Pada Tabel 4.52 dapat diperlihatkan indikator-indikator yang dapat

meningkatkan sumber daya spesifik. Operator layanan IndiHome dan First Media

sudah mengimplementasikan aplikasi layanan pelanggan yaitu MyIndiHome dan

FirstmediaX. Dengan tersedianya aplikasi MyIndiHome di gadget pelanggan,

maka untuk mendapatkan layanan dari PT Telkom dengan produk MyIndiHome

seperti pendaftaran pasang baru, penambahan layanan, info paket & promo,

pembayaran tagihan & laporan gangguan. Hal yang sama juga sudah disediakan

oleh First Media dengan menu yang difokuskan untuk peningkatan layanan

300

pelanggan. Para operator yang belum mengimplementasikan penggunaan aplikasi

tersebut untuk meningkatkan Kompetensi Uniknya agar sesegera mungkin dapat

mengikuti jejak MyIndiHome & FirstmediaX.

Tabel 4.53. Langkah-Langkah Operasional Meningkatkan Kinerja yang

Unggul


Meningkatkan

Kinerja Unggul

1

Meningkatkan keahlian SDM dalam

menangani pelanggan

Rendah

2

Meningkatkan kemampuan perusahaan

dalam mengelola pengetahuan SDM

terkait pelanggan

Sedang

3

Efektivitas koordinator antar unit

dalam menangani pelangga.

Rendah

Peningkatan kemampuan teknisi dalam menyelesaikan seluruh kebutuhan

pelanggan saat ini menjadi sangat penting. Dinamika perkembangan teknologi

perangkat di sisi pelanggan menuntut teknisi yang multi skill serta

berpengetahuan luas. Untuk itu para operator perlu memberikan pelatihan-

pelatihan khusus berkaitan dengan layanan pelanggan dengan perangkat yang

sangat variatif di rumah pelanggan.

c. Peningkatan Bauran Pemasaran Fixed broadband

Berdasarkan pada analisis pada butir 4.2.3 tentang Bauran Pemasaran,

dibuat langkah-langkah untuk meningkatkan Bauran Pemasaran yang diuraikan

pada Tabel 4.54 s/d 4.55. Variabel Bauran Pemasaran terdiri dari tujuh komponen

yaitu produk, harga, lokasi, promosi, proses, sarana fisik dan sumber daya

301

manusia. Diantara ke tujuh dimensi Bauran Pemasaran, sejumlah tiga dimensi

perlu mendapat prioritas di dalam langkah-langkah operasionalnya.

Tabel 4.54. Langkah-Langkah Operasional Meningkatkan Sumber Daya

Manusia


Meningkatkan

Sumber Daya

Manusia

1

Meningkatkan kemampuan SDM

pelayanan pelanggan dalam

melaksanakan tugasnya.

Rendah

2

Meningkatkan daya tarik penampilan

petugas pelayanan pelanggan

Sedang

3

Meningkatkan keramahan petugas

pelayanan dalam membantu pelanggan

Rendah

Diantara ketujuh dimensi Bauran Pemasaran, sumber daya manusia paling

kuat merefleksikan kinerja Bauran Pemasaran. Tabel 4.54 menunjukkan program-

program yang perlu dikembangkan dalam rangka meningkatkan sumber daya

manusia yaitu petugas pelayanan di kantor-kantor layanan. Skill dan pengetahuan

para petugas layanan perlu terus dikembangkan karena mereka merupakan

representasi perusahaan kepada pelanggan. Perkembangan industri ICT yang

sangat cepat dengan ciri produk life cycle yang makin pendek menuntut kecepatan

upgrade skill dan pengetahuan para petugas layanan.

Tabel 4.55. Langkah-Langkah Operasional Meningkatkan Produk


Meningkatkan

produk

1 Memberikan tingkat variasi layanan

fixed broadband yang ditawarkan Sedang

2 Tingkat kualitas fixed broadband yang

ditawarkan Rendah

302


Meningkatkan

produk 3

Tingkat pengembangan layanan fixed

broadband Rendah

4 Tingkat jangkauan layanan fixed

broadband yang ditawarkan Sedang

Tabel 4.55 berisi langkah-langkah operasional dalam upaya penguatan

produk melalui penambahan jumlah variasi produk, peningkatan kualitas,

pengembangan layanan dan perluasan jangkauan layanan. Pengembahan varian

produk dapat disesuaikan dengan segmen pasar yang disasar dengan

pertimbangan bahwa aspek demografis dan geografis pelanggan yang berbeda.

Kualitas produk harus dikendalikan mulai dari saat pembanguan infrastruktur,

instalasi jaringan di rumah pelanggan dan program-program preventif guna

menghindari terjadinya gangguan layanan. Pengembangan layanan agar terus

dilakukan mengikuti perkembangan perilaku pelanggan, gaya hidup dan

perkembangan teknologi. Untuk pengembangan layanan ini, perlu unit R&D

(Reaserch & Development) dari para operator yang mampu mengikuti

perkembangan bisnis ICT.

Tabel 4.56. Langkah-Langkah Operasional Meningkatkan Proses


Meningkatkan

proses

1 Menyederhanakan prosedur pelayanan Tinggi

2 Memberikan keseragaman prosedur

pelayanan pelanggan Rendah

3

Meningkatkan kedisiplinan dan

kesesuaian waktu operasi pelayanan

pelanggan

Sedang

4

Memberikan kemudahan mengajukan

keluhan

Sedang

303

Pada Tabel 4.56 indikator yang harus mendapatkan perhatian dalam

dimensi proses dalam Bauran Pemasaran adalah menyederhanakan tingkat

kesederhanaan prosedur layanan. Penyederhanaan layanan dapat dilakukan

dengan mengimplementasikan digitalisasi dalam setiap proses layanan mulai dari

registrasi, instalasi, pembayaran tagihan sampai dengan kemudahan dalam

mengajukan keluhan atas layanan operator. PT Telkom & First Media sudah

mengimplementasikan digitalisasi layanan melalui apps namun masih belum user

friendly. Kehadiran dan kesiapan petugas layanan baik di kantor layanan maupun

ketika melakukan perbaikan di rumah pelanggan menuntut kedisiplinan dan

kepatuhan atas waktu operasi layanan dan pemenuhan janji dengan pelanggan.

Implementasi aplikasi agar di kembangkan juga untuk memonitor kehadiran

petugas layanan dan pemenuhan janji dengan pelanggan sekaligus memonitor

hasil kerja petugas layanan.

bab iv hasil penelitian dan pembahasan 4.1 profil...

Documents