karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin

58 Universitas Kristen Petra

4. HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS

4.1 Gambaran Umum Responden

Penelitian dilakukan terhadap masyarakat sebagai konsumen penyedia

layanan kesehatan. Responden akan diperlihatkan contoh advertising program

pencegahan penyakit Rumah Sakit Siloam dengan topik premarital check up.

Peneliti menyebarkan kuisioner secara online melalui bantuan Google Form.

Sebanyak 100 kuisioner memenuhi syarat screening dan digunakan dalam

pengolahan data penelitian ini. Data profil responden akan diapaparkan

berdasarkan jenis kelamin, usia, pekerjaan, pendidikan terakhir, dan penghasilan

tetap tiap bulan..

4.1.1 Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin

Karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin dapat dilihat pada

tabel di bawah ini.

Tabel 4.1. Distribusi Jenis Kelamin Responden No Jenis Kelamin Jumlah Presentase

1 Pria 59 59%

2 Wanita 41 41%

Total 100 100%

Berdasarkan Tabel 4.1 mengenai distribusi jenis kelamin responden,

diketahui bahwa responden dalam penelitian ini hampir sama antara pria dan

wanita, dengan presentase sebesar 51% unuk pria, dan 49% untuk wanita.

4.1.2 Karakteristik Responden Berdasarkan Usia

Dalam penelitian ini, karakteristik responden berdasarkan usia dibedakan

menjadi dua kategori, yaitu dilihat berdasarkan usia minimum untuk dapat

melakukan pernikahan.

Tabel 4.2.Distribusi Usia Responden Pria

No Usia Pria Jumlah Presentase

(Berdasarkan Jumlah Pria)

1 < 19 tahun 0 0%

http://www.petra.ac.id

http://dewey.petra.ac.id/dgt_directory.php?display=classification

http://digilib.petra.ac.id/help.html


Tabel 4.2.Distribusi Usia Responden Pria (sambungan)

No Usia Pria Jumlah Presentase

(Berdasarkan Jumlah Pria)

2 19 - 25 tahun 10 16.95% 3 26 - 30 tahun 19 32.20% 4 31 - 35 tahun 28 47.46% 5 36 - 40 tahun 2 3.39% 6 > 40 tahun 0 0%

Tabel 4.3. Distribusi Usia Responden Wanita

No Usia Wanita Jumlah

Presentase (Berdasarkan Jumlah Wanita)

1 <16 tahun 0 0% 2 16 - 20 tahun 1 2.44% 3 21 - 25 tahun 21 51.22% 4 26 - 30 tahun 19 46.34% 5 31 - 35 tahun 0 0% 6 > 36 tahun 0 0%

Berdasarkan tabel distribusi usia responden di atas, dapat terlihat

perbedaan usia dalam kategori dimana pria dan wanita dalam melakukan

pernikahan. Berdasarkan Tabel 4.2 dapat dilihat bahwa pria melakukan

pernikahan paling banyak di usia 31 – 35 tahun, dengan jumlah presentase

mencapai 47%. Sedangkan berdasarkTabel 4.3 dapat dilihat bahwa wanita

melakukan pernikahan di paling banyak di usia 21 – 25 tahun, dengan jumlah

presentase 51,22%.

4.1.3 Karakteristik Responden Berdasarkan Pekerjaan

Karakteristik responden berdasarkan pekerjaan dapat dilihat pada tabel di

bawah ini.

Tabel 4.4. Distribusi Pekerjaan Responden No Pekerjaan Jumlah Presentase

1 Karyawan Swasta

84 84%

2 PNS 4 4%

3 Wiraswasta 10 10%

4 Lain -lain 2 2%

Total 100 100%


Berdasrkan Tabel 4.4 mengenai distribusi pekerjaan responden, diketahui

bahwa responden dalam penelitian ini didominasi oleh karyawan swasta dengan

jumlah presentase sebesar 84%, kemudian diikuti oleh wiraswasta sebesar 10%,

PNS sebesar 4%, dan lain – lain sebesar 2%.

4.1.4 Karakteristik Responden Berdasarkan Pendidikan Terakhir

Karateristik responden berdasarkan pendidikan terakhir dapat dilihat

pada tabel di bawah ini.

Tabel 4.5. Distribusi Responden Berdsarkan Tingkat Pendidikan Terakhir

No Pendidikan Terakhir Jumlah Presentase

1 SD 0 0%

2 SMP 0 0%

3 SMA 1 1%

4 S1 83 83%

5 S2 11 11%

6 Lainnya 5 5%

Total 100 100%

Berdasarkan Tabel 4.5 mengenai pendidikan terakhir responden,

diketahui bahwa mayoritas responden dalam penelitian ini memiliki tingkat

pendidikan sarjana S1 sebesar 83%. Sehingga dapat dikatakan hasil penelitian ini

didapatkan dari kalangan dengan tingkat pendidikan formal yang tinggi, setingkat

sarjana.

4.1.5 Karakteristik Respnonden Berdsarkan Penghasilan Tetap Tiap

Bulan

Karakteristik responden berdasarkan penghasilan tetap tiap bulan dapat

dilihat pada Tabel 4.6.

Tabel 4.6. Distribusi Responden Berdsarkan Penghasilan Tetap Tiap Bulan

No Penghasilan Jumlah Presentase

1 < Rp 3,000,000 0 0%

2 Rp 3,000,000 - Rp 5,000,000 28 28%

3 Rp 5,000,001 - Rp 10,000,000 45 45%

4 > Rp 10,000,001 27 27%

Total 100 100%


Berdasarkan penggolongannya, Badan Pusat Statistik (BPS, 2014)

membedakan pendapatan menjadi 4 golongan, yaitu :

1. Golongan pendapatan sangat tinggi, adalah jika pendapatan ratarata

lebih dari Rp. 3.500.000,00 per bulan.

2. Golongan pendapatan tinggi adalah jika pendapatan rata-rata antara

Rp. 2.500.000,00 – s/d Rp. 3.500.000,00 per bulan.

3. Golongan pendapatan sedang adalah jika pendapatan rata-rata antara

Rp. 1.500.000,00 s/d Rp. 2.500.000,00 per bulan.

4. Golongan pendapatan rendah adalah jika pendapatan rata-rata

1.500.000,00 per bulan.

Berdasarkan Tabel 4.6 mengenai penghasilan tetap tiap bulan responden,

diketahui bahwa mayoritas responden memiliki penghasilan tetap tiap bulan Rp

5,000,001 – s.d Rp 10,000,000, yaitu sebanyak 45%. Hal ini menggambarkan

bahwa target konsumen yang penyedia layanan kesehatan untuk program

pencegahan premarital check up berada pada kisaran tersebut.

4.2 Hasil Analisa Statistik Deskriptif

Variabel yang digunakan pada penelitian ini terdiri atas 4 variabel yaitu

advertising effectiveness, trust pada penyedia layanan kesehatan, perceived

quality, perceived risk, dan purchase intention. Kuisioner yang digunakan terdiri

dari 15 pernyataan, dengna rincian empat pernyataan untuk pengukuran variabel

advertising effectiveness, tiga pernyataan untuk variabel trust pada penyedia

layanan kesehatan, enam pernyataan untuk variabel perceived risk, dan dua

pernyataan untuk variabel purchase intention. Dalam pengurkuran, digunakan

skala likert dengan rentang satu sampai lima. Responden diminta untuk

memberikan penilaian pada pernyataan – pernyataan terhadap kesesuaian dengan

kondisi yang terjadi. Deskripsi jawaban responden pada masing – masing variabel

penelitian akan dipaparkan berdasarkan nilai top two boxes dan rata – rata (mean).

Kategorisasi nilai top two boxes yang digunakan merujuk pada Tabel 4.7 yaitu

sebagai berikut :


Tabel 4.7 Kategorisasi mean jawaban responden Mean Kategori

1,00 - 1,80 Sangat rendah 1,81 - 2,60 Rendah 2,61 - 3,40 Cukup 3,41 - 4,20 Tinggi 4,21 - 5,00 Sangat tinggi

Sumber : (Durianto, Darmadi, & C. Liana, 2004)

4.2.1 Analisa Statistik Deskriptif Variabel Advertising Effectiveness

Variabel advertising effectiveness (AE) diukur dengan empat indikator

yang indikatornya memiliki nilai berbeda. Berikut adalah tanggapan responden

dan indeks persepsi responden terhadap variabel advertising effectiveness.

Tabel 4.8. Indeks Respon Persepsi Responden terhadap Variabel Advertising Effectiveness

Indikator Pernyataan BTB TTB Mean SD

AE1 Saya suka dengan penyajian iklan program Premarital Check Up dari RS. Siloam

13% 49% 3.38 0.81

AE2 Setelah melihat iklan Premarital Check Up RS. Siloam, saya terdorong untuk mengikuti program tersebut

0% 79% 4.09 0.708

AE3 Setelah melihat iklan program Premarital Check Up RS. Siloam, saya ingin mengetahui informasi program tersebut lebih lanjut.

1% 80% 3.99 0.656

AE4 Dengan melihat iklan program Premarital Check Up RS.Siloam, saya dapat langsung memahami isi / pesan yang disampaikan.

0% 81% 4.13 0.702

Average 3,89 0,72

Berdasarkan Tabel 4.8 mengenai indeks persepsi responden terhadap

variabel advertising effectiveness, diketahui rata rata mean dari variabel

advertising effectiveness adalah 3,8975. Hal ini menandakan bahwa pengaruh

efektivitas dari advertising Rumah Sakit Siloam terhadap program pencegahan

penyakit menuai respon yang optimal. Terbukti dengan tingginya rerata tiga

indikator (AE4,AE3, dan AE2) dari empat indikator yang ada. Dengan tingginya

nilai mean dari tiga indikator tersebut, menandakan Rumah Sakit Siloam mampu


menghadirkan advertising yang dapat langsung dipahami oleh responden, dengan

nilai top two boxes yang mencapai 81% dan mean dari indikator tersebut yang

berada pada nilai 4,13. Kemudian, Rumah Sakit Siloam juga berhasil

menampilkan advertising yang mampu membuat konsumen terdorong untuk

mengikuti program premarital check up dengan presentase nilai top two boxes

yang mencapai 79% dengan mean dari indikator tersebut sebesar 4,09. Tidak

hanya itu, keberhasilan advertising Rumah Sakit Siloam ditunjukkan dengan

adanya cukup tingginya rasa ingin tahu responden setelah melihat advertising

program premarital check up dengan nilai top two boxes mencapai 80% dan mean

dari indikator tersebut sebesar 3,99.

Namun nampaknya dari keberhasilan yang dicapai advertising Rumah

Sakit Siloam tersebut, responden merasa bahwa mereka tidak terlalu menyukai

penyajian advertising program premarital check up, dengan nilai top two boxes

yang hanya mencapai 49% dan mean dari indikator tersebut sebesar 3,38. Dari

data tersebut, bukan berarti advertising yang ditampilkan oleh Rumah Sakit

Siloam tersebut benar – benar buruk, namun penyajian advertising tersebut kurang

maksimal dikarenakan sebesar 13% memang tidak menyukai penyajian

advertising tersebut dengan memberikan nilai yang rendah (bottom two boxes),

dan 39% diantaranya masih netral. Berdasarkan Tabel 4.8, Rumah Sakit Siloam

dirasa perlu untuk memperbaiki penyajian advertising untuk dapat meningkatkan

penilaian responden terhadap variabel advertising effectiveness. Pendekatan dapat

dilakukan dengan menampilkan gambar dan tag line yang lebih berdampak secara

emosional. Diharapkan dengan meningkatnya penilaian konsumen terhadap

indikator penyajian advertising dan minimal mempertahankan nilai di ketiga

indikator lainnya yaitu penyajian informasi yang jelas, dorongan kepada

konsumen untuk mencari informasi lebih, dan persuasi dari advertising, dapat

meningkatkan nilai pada variabel – variabel lain dalam penelitian ini.

4.2.2 Analisa Statistik Deskriptif terhadap Variabel Trust pada Penyedia

Layanan Kesehatan

Variabel trust pada penyedia layanan kesehatan (TR) diukur dengan tiga

indikator yang indikatornya memiliki nilai berbeda. Berikut adalah tanggapan


responden dan indeks persepsi responden terhadap variabel trust pada penyedia

Layanan Kesehatan.

Tabel 4.9. Indeks Respon Persepsi Responden terhadap Variabel Trust pada Penyedia Layanan Kesehatan


TR1 Saya percaya bahwa tenaga profesional RS. Siloam dalam menunjang perawatan kesehatan.

1% 87% 4 0.548

TR2

Saya percaya bahwa RS. Siloam berusaha sebaik mungkin bukan hanya berfokus untuk mencari keuntungan semata

4% 57% 3.66 0.751

TR3 Saya mempercayai rekomendasi yang diberikan oleh tenaga profesional RS. Siloam

1% 79% 3.99 0.671

Average 3,88 0,66


variabel Trust pada penyedia layanan kesehatan, diketahui rata – rata mean dari

variabel trust pada penyedia layanan kesehatan adalah 3,8833. Hal ini

menandakan bahwa tingkat kepercayaan konsumen terhadap Rumah Sakit Siloam

telah optimal. Terbukti dengan tingginya rerata dua indikator (TR1 dan TR3) dari

tiga indikator. Dengan tingginya mean dari dua indikator tersebut, menandakan

bahwa Rumah Sakit Siloam mampu melayani konsumen dengan tenaga

profesional yang terpercaya dan ahli di bidangnya, serta konsumen percaya

terhadap rekomendasi – rekomendasi yang diberikan oleh tenaga profesional

Rumah Sakit Siloam untuk mendukung kesehatan konsumen.

Kepercayaan konsumen terhadap Rumah Sakit Siloam paling tinggi

dilihat dari tenaga profesional rumah sakit dalam menunjang perawatan kesehatan,

hal ini dapat dilihat dari nilai mean indikator yang mencapai 4, dan nilai top two

boxes sebesar 87% yang menandakan banyaknya responden yang percaya dengan

memberikan nilai di atas netral. Kemudian tingkat kepercayaan konsumen

terhadap Rumah Sakit Siloam diukur dari percayanya konsumen terhadap

rekomendasi – rekomendasi yang diberikan oleh tenaga profesional rumah sakit,

hal ini dapat dilihat dari nilai mean indikator yang mencapai 3,99 dan nilai top

two boxes sebesar 79%.


Namun nampaknya tingkat kepercayaan konsumen terhadap niat baik

dari Rumah Sakit Siloam kurang maksimal, hal ini dilihat dari presentase top two

boxes sebesar 57% dengan mean dari indikator tersebut sebesar 3,66. Berdasarkan

indikator tersebut sebanyak 39% konsumen netral, hal ini dapat diartikan bahwa

konsumen beranggapan proporsi niat baik dan keinginan rumah sakit dalam

mencari keuntungan sama besarnya. Hal ini nampaknya berhubungan dengan

indikator TR2 pada variabel trust yang menyatakan bahwa responden percaya

bahwa rumah sakit memang mencari keuntungan. Untuk itu Rumah Sakit Siloam

dirasa perlu untuk meningkatkan trust konsumen pada indikator tersebut (TR2),

pendekatan ini dapat dilakukan dengan memberikan keyakinan bahwa biaya yang

dikeluarkan oleh pihak yang melakukan perawatan tidak akan mendapatkan

tambahan biaya – biaya lagi. Dengan meningkatnya penilaian konsumen terhadap

niat baik Rumah Sakit Siloam dan dipertahankannya tingkat kepercayaan

konsumen pada tenaga profesional dan rekomendasi – rekomendasi tenaga

profesional terhadap konsumen, dapat meningkatkan nilai – nilai variabel lain

dalam penelitian ini.

Sejauh ini, tingginya mean dari variabel advertising effectiveness dalam

penelitian ini yang sebesar 3,89 , diikuti dengan tingginya mean dari variabel trust

pada penyedia layanan kesehatan sebesar 3,88. Berdasarkan data tersebut, dapat

dikatakan bahwa advertising yang efektif dapat menimbulkan kepercayaan dalam

benak konsumen, meskipun belum diketahui berapa besar variabel advertising

effectiveness dalam membentuk tingkat kepercayaan konsumen secara

keseluruhan.

4.2.3 Analisa Statistik Deskriptif terhadap variabel Perceived Risk

Variabel perceived risk (PR) diukur dengan enam indikator yang

indikatornya memiliki nilai berbeda. Berikut adalah tanggapan responden dan

indeks persepsi responden terhadap variabel perceived risk.

Tabel 4.10. Indeks Respon Persepsi Responden terhadap Variabel Perceived Risk


PR1 Menurut saya, kecil kemungkinan RS. Siloam salah dalam memberikan diagnosa.

0% 53% 3.53 0.499


Tabel 4.10. Indeks Respon Persepsi Responden terhadap Variabel Perceived Risk (sambungan)


PR2

Menurut saya, RS. Siloam tidak akan meminta berbagai tambahan biaya lain diluar kebutuhan pasien.

3% 33% 3.34 0.604

PR3

Menurut saya, kecil kemungkinan bahwa saya akan mengidap suatu penyakit karena kesalahan pengarahan dari RS. Siloam

2% 72% 3.83 0.664

PR4

Menurut saya, kecil kemungkinan saya untuk kecewa bila melakukan program Premarital Check Up di RS. Siloam

6% 61% 3.68 0.773

PR5

Menurut saya, banyak orang terdekat saya yang setuju untuk melakukan program Premarital Check Up di RS. Siloam.

0% 84% 4.01 0.574

PR6

Menurut saya, melakukan program Premarital Check Up di RS. Siloam tidak akan membuang waktu saya secara percuma.

0% 66% 3.66 0.474

Average 3,68 0,60

Sebelum melakukan pembahasan terhadap variabel perceived risk lebih

dalam, perlu diketahui bahwa dalam melakukan pengumpulan data melalui

kuisioner, makna yang terkandung dalam kuisioner pada bagian perceived risk

berbanding terbalik. Sehingga bila didapatkan nilai yang semakin besar pada

indikator – indikator perceived risk dalam kuisioner, hal ini justru menandakan

kecilnya perceived risk yang muncul di benak konsumen.


variabel perceived risk, diketahui rata – rata mean dari variabel perceived risk

sebesar 3,675. Apabila mengacu pada Tabel 4.7 Kategorisasi mean jawaban

responden, meskipun nilai rata – rata mean dari variabel perceveived risk

tergolong tinggi, namun nilai tersebut berada di bawah rata – rata dari mean

variabel advertising effectiveness dan trust pada penyedia layanan kesehatan.

Mengacu pada Tabel 4.10, variabel perceived risk memiliki nilai mean

yang tidak merata pada tiap indikator variabel tersebut. Dari enam indikator


variabel perceived risk dalam penelitian ini, terdapat satu indikator yang

memuaskan, dan satu indikator yang dirasa cukup, sedangkan untuk empat

variabel lainnya dirasa rendah dan kurang memuaskan. Indeks persepsi responden

terhadap perceived risk Rumah Sakit Siloam paling tinggi adalah pada PR5 yang

merupakan resiko dari segi sosial. Hal ini menandakan bahwa sebenarnya Rumah

Sakit Siloam berhasil menanamkan tingkat resiko yang kecil bila melakukan

perawatan di rumah sakit mereka pada pihak – pihak netral (orang – orang

terdekat, hingga keluarga responden). Pernyataan tersebut didukung dengan mean

dari indikator tersebut sebesar 4,01 dengan 84% orang setuju dari nilai top two

boxes. Kemudian indikator yang dirasa cukup memuaskan adalah indikator PR3,

hal ini menandakan Rumah Sakit Siloam memiliki resiko yang kecil secara fisik

dimana konsumen dapat mengidap suatu penyakit karena kesalahan rumah sakit

dalam melakukan pengarahan. Pernyataan tersebut ditunjang dengan mean dari

indikator tersebut sebesar 3,68 dan sebanyak 72% responden setuju akan hal

tersebut.

Dengan begitu, empat indikator lain dalam variabel perceived risk dalam

penelitian ini masih kurang maksimal, yaitu resiko dari segi waktu (PR6 dengan

34% responden netral dan mean 3,66), resiko dari segi psikologis dengan

nampaknya resiko kekecewaan bila melakukan premarital check up di Rumah

Sakit Siloam (PR4 dengan 33% repsonden netral dan mean 3,68), resiko dari segi

fungsional dengan rumah sakit melakukan kesalahan diagnosis (PR1 dengan 47%

responden netral dan mean 3,53), dan yang paling buruk adalah resiko dari segi

finansial dimana konsumen mempresepsikan Rumah Sakit Siloam akan meminta

berbagai tambahan biaya lain diluar kebutuhan pasien (PR2 dengan 67%

responden netral dan mean yang paling rendah sebesar 3,34).

Berdasarkan data mengenai variabel perceived risk konsumen terhadap

Rumah Sakit Siloam, banyaknya konsumen yang menjawab netral pada berbagai

indikator perceived risk menandakan konsumen belum yakin benar akan kecilnya

resiko yang akan terjadi pada mereka ketika melakukan perawatan pada rumah

sakit tersebut. Dan apabila Rumah Sakit Siloam tidak berhati – hati dalam

menangani hal ini, bukan tidak mungkin bahwa responden yang tadinya merespon


secara netral masuk ke dalam bagian bottom two boxes yang akan membuat

terjadinya resiko terhadap Rumah Sakit Siloam akan semakin besar.

Dalam penelitian ini, kurang optimalnya kepercayaan terhadap niat baik

Rumah Sakit yang akan berusaha sebaik mungkin dan tidak hanya mencari

keuntungan, ternayata berdampak pada variabel perceived risk yang berhubungan

dengan segi finansial, yang menyatakan bahwa resiko dari rumah sakit untuk

meminta biaya tambahan lain di luar kebutuhan pasien cukup besar..

Hal ini menjadi unik dan menarik dikarenakan berbagai jurnal penelitian

terdahulu menyebutkan bahwa dengan tingginya trust yang dimiliki konsumen,

akan dapat memperkecil perceived risk dalam benak konsumen. Dan yang

menjadi fenomena adalah terlihatnya tingkat kepercayaan yang tinggi terhadap

tenaga profesional Rumah Sakit Siloam, namun kurang optimalnya indikator

perceived risk yang menyatakan bahwa cukup besar kemungkinan Rumah Sakit

Siloam melakukan kesalahan dalam diagnosa. Pada poin indikator tersebut, dapat

disimpulkan bahwa meskipun trust konsumen terhadap tenaga profesional Rumah

Sakit Siloam tinggi, namun ternyata dibarengi dengan persepsi konsumen bahwa

kemungkinan Rumah Sakit Siloam untuk salah dalam mendiagnosis pasien cukup

besar. Fenomena ini nampaknya dapat terjadi disebabkan beberapa kejadian yang

ada dilapangan dan diliput dalam beberapa portal berita nasional. Dalam beberapa

artikel berita terdapat keberhasilan Rumah Sakit Siloam dalam memenangkan

penghargaan, melakukan inovasi, yang diakui oleh konsultan industri kesehatan

terkemuka Frost & Sullivan sebagai Rumah Sakit berpengaruh. Seperti dilansir

dalam Kompas.com (2010) dan Siloam Hospital (2016), Rumah Sakit Siloam

berhasil memenangkan penghargaan prestisius yang merupakan pengakuan atas

keunggulan Rumah Sakit Siloam dalam perawatan klinis, proses inovasi,

kepemimpinan dalam nilai pelanggan (customer value), penetrasi pasar dan

strategi pertumbuhan. Hal ini tentu menjadi nilai tambah persepsi masyarakat

terhadap Rumah Sakit Siloam. Namun bukan hanya berita baik, portal berita

nasional lain juga pernah memberitakan bahwa Rumah Sakit Siloam melakukan

kesalahan. Berita dilansir oleh Keda (2017a), bahwa pasien berusia dua tahun

meninggal di daerah Kupang, Nusa Tenggara Timur dikarenakan kesalahan

Rumah Sakit Siloam dalam mendiagnosa penyakit pasien yang mengakibatkan


pasien tidak mendapatkan pengobatan yang tepat dalam jendela waktu yang

krusial. Namun nampaknya Rumah Sakit Siloam cepat dalam merespon berita

tersebut dan mengakui kesalahan mereka serta melakukan aksi damai dalam

rentan enam hari semenjak berita pertama ditayangkan Keda (2017b). Namun

nampaknya hal ini menjadi dampak persepsi masyarakat terhadap Rumah Sakit

Siloam. Untuk dapat memperbaiki citra diri dan persepsi masyarakat terhadap

poin tersebut, Rumah Sakit Siloam dapat melakukan inovasi – inovasi terhadap

sistem rumah sakit maupun dunia kesehatan dan dipublikasikan pada beberapa

portal berita. Dengan meningkatnya penilaian masyarakat terhadap kecil

kemungkinan resiko dalam melakukan perawatan di Rumah Sakit Siloam,

diharapkan dapat meningkatkan variabel – variabel lain dalam penelitian ini dan

semakin menunjang purchase intention masyarakat.

4.2.4 Analisa Statistik Deskriptif terhadap Variabel Purchase Intention

Variabel purchase intention (PI) diukur dengan dua indikator yang

indikatornya memiliki nilai berbeda. Berikut adalah tanggapan responden dan

indeks persepsi responden terhadap variabel purchase intention.

Tabel 4.11. Indeks Respon Persepsi Responden terhadap Variabel Purchase Intention


PI1

Saya akan mempertimbangkan untuk melakukan program Premarital Check Up di RS. Siloam untuk kualitas kesehatan saya, pasangan, dan keturunan

1% 87% 4,13 0,643

PI2

Saya akan melakukan program Premarital Check Up di RS. Siloam sebagai bentuk persiapan pernikahan saya kelak.

11% 63% 3,55 0,766

Average 3,84 0,70

Berdasarkan

Tabel 4.11 mengenai indeks persepsi responden terhadap variabel

purchase intention, diketahui rata – rata mean dari variabel purchase intention


adalah 3,84. Hal ini menunjukkan bahwa purchase intention konsumen terahdap

Rumah Sakit Siloam optimal meskipun mean indikator PI1 dan PI2 terpaut 0,5

poin. Pada indikator PI1 menunjukkan bahwa masyarakat mempertimbangkan

program pencegahan penyakit Rumah Sakit Siloam dengan mean 4,13 dan top two

box sebesar 87%, hal ini merupakan penilaian yang sangat baik. Namun pada

indikator PI2 dengan mean 3,55 dan top two box 63%, menunjukkan bahwa

indikator tersebut kurang maksimal. Meskipun dari indikator PI1 terlihat

banyaknya masyarakat yang mempertimbangkan untuk melakukan premarital

check up di Rumah Sakit Siloam, namun tidak diikuti tingginya indikator PI2

yang memilih Rumah Sakit Siloam ketika mereka melakukan persiapan

pernikahan kelak.

Kurang maksimalnya indikator PI2 tersebut, kemungkinan dapat

disebabkan dari beberapa indikator dari variabel – variabel penelitian ini yang

kurang maksimal. Seperti kurang maksimalnya kepercayaan dan persepsi

masyarakat tentang Rumah Sakit Siloam tidak akan meminta berbagai tambahan

biaya lain terkait kebutuhan pasien, dan tingginya persepsi resiko bahwa Rumah

Sakit Siloam dalam melakukan diagnosa. Selain kemungkinan adanya variabel –

variabel lain yang dapat mempengaruhi purchase intention, namun beberapa

indikator tersebut dapat saja menjadi alasan mengapa indikator PI2 dalam variabel

purchase intention penelitian ini kurang maksimal.

4.3 Analisa Partial Least Square (PLS)

Pengujian hipotesis penelitian dilakukan dengan analisa Partial Least

Square (PLS) menggunakan program SmartPLS 3.0. Model Analisa PLS terbagi

menjadi dua, yaitu outer model dan inner model. Outer model disebut juga

dengan outer relation atau measurement model, yaitu merupakan spesifikasi

hubungan antar variabel dengan indikatornya. Sedangkan, inner model yang

disebut juga dengan inner relation atau structural model merupakan spesifikasi

hubungan tentang variabel tersembunyi atau laten, yaitu hubungan antara variabel

independen dan variabel dependen (Ghozali, 2008). Hasil dari perhitungan model

penelitian ini secara garis besar dapat merujuk pada Gambar 4.1 berikut.


Gambar 4.1. Nilai Path Coefficient dan Outer Loading dengan menggunakan PLS Alogarithm

4.3.1 Model Pengukuran / Evaluasi Outer Model

Tahap pertama yang dilakukan dalam analisa PLS adalah melakukan

pengujian outer model. Outer model merupakan pengukuran untuk menilai

validitas dan reliabilitas dari suatu model. Melalui proses iterasi logaritma,

parameter pengukuran model (validitas konvergen, validitas diskriminan,

composite reliability).

4.3.1.1 Uji Validitas

Terdapat dua jenis pengujuan validitas pada PLS, yaitu :

1. Validitas Konvergen

Validitas konvergen berhubungan dengan prinsip bahwa pengukur –

pengukur dari suatu konstruk seharusnya berkorelasi tinggi. Validitas

konvergen dinilai berdasarkan loading factor dari indikator – indikator

yang mengukur konstruk tersebut. Untuk pengukuran validitas

konvergen, suatu indikator dapat dikatakan valid apabila memiliki

nilai outer loading > 0,50 (Hulland, 1999). Sedangkan menurut Hair

et al. (2014), outer loading 0,4 – 0,7 masih dapat dipertahankan

selama AVE dan composite reliability dari suatu model memenuhi

persyaratan. Pada Tabel 4.12 dapat dilihat bahwa seluruh indikator


telah memenuhi syarat uji validitas konvergen, dengan nilai seluruh

outer loading lebih besar dari 0,5.

Tabel 4.12 Nilai Outer Loading Masing – Masing Variabel Variabel Indikator Nilai Outer Loading

Advertising Effectiveness

AE1 0,702

AE2 0,822

AE3 0,868

AE4 0,806

Perceived Risk

PR1 0,703

PR2 0,758

PR3 0,781

PR4 0,675

PR5 0,804

PR6 0,676

Trust pada Penyedia Layanan Kesehatan

TR1 0,833

TR2 0,729

TR3 0,812

Purchase Intention PI1 0,900

PI2 0,843

2. Validistas Diskriminan

Validitas diskriminan diukur dengan menggunakan prinsip bahwa

pengukur konstruk yang berbeda seharunsya tidak berkorelasi dengan

tinggi. Uji validitas diskriminan dinilai berdasarkan cross loading

pengukuran dengan konstruknya.

Tabel 4.13. Nilai Cross Loading

Advertising

Effectiveness Perceived Risk

Trust pada Penyedia Layanan

Kesehatan

Purchase Intention

AE1 0,702 0,259 0,385 0,374 AE2 0,822 0,379 0,338 0,283 AE3 0,868 0,551 0,495 0,482 AE4 0,806 0,366 0,378 0,337 PR1 0,281 0,703 0,300 0,370 PR2 0,290 0,758 0,487 0,509 PR3 0,377 0,781 0,413 0,404 PR4 0,421 0,675 0,512 0,549 PR5 0,534 0,804 0,530 0,607 PR6 0,180 0,676 0,278 0,282 TR1 0,490 0,514 0,833 0,590 TR2 0,220 0,501 0,729 0,407 TR3 0,457 0,421 0,812 0,539 PI1 0,374 0,647 0,619 0,900 PI2 0,461 0,473 0,516 0,843


Berdasarkan Tabel 4.13 yang memuat nilai cross loading, dapat

disimpulkan bahwa masing – masing indikator yang ada di suatu

variabel laten memiliki perbedaan dengan indikator – indikator di

variabel lain yang ditunjukkan dengan skor loading yang lebih tinggi

di konstruknya sendiri. Dengan demikian, indikator dalam model telah

mempunyai vailiditas diskriminan yang baik.

Tabel 4.14. Nilai Average Variance Extracted Variabel AVE

Advertising Effectiveness 0,643 Perceived risk 0,540 Trust pada Penyedia Layanan Kesehatan

0,628

Purchase intention 0,761

Cara lain agar suatu konstruk dikatakan memenuhi validitas

diskiriminan adalah dengan melihat nilai dari AVE. Suatu konstruk

dikatakan valid apabila memiliki nilai AVE > 0,5 (Bagozzi & Yi,

1988). Dari Tabel 4.14 yang memuat nilai AVE, dapat disimpulkan

bahwa setiap variabel memiliki validitas diskriminan yang baik karena

konstruksi laten secara rata – rata telah menyumbang lebih dari 50%

varian dalam variabel yang diamati (Maholtra, 2010).

Tabel 4.15 Nilai Fornell-Lacker Criterion

Advertising

Effectiveness Perceived

Risk Purchase Intention

Trust pada Penyedia Layanan

Kesehatan Advertising Effectiveness 0,802 Perceived Risk 0,504 0,735 Purchase Intention 0,472 0,650 0,872 Trust pada Penyedia Layanan Kesehatan

0,507 0,601 0,655 0,793

Selain itu, cara lain untuk membuktikan validitas diskriminan dari

suatu konstruk adalah dengan membandingkan akar AVE (square root

of AVE) dengan korelasi antar variabel dengan variabel lainnya. Nilai

tersebut dalam SmartPLS dapat dilihat pada bagian Fornell-Lacker

Criterion. Sehingga dengan melihat Tabel 4.15, dapat dikatakan

konstruk memiliki validitas diskriminan yang baik.


4.3.1.2 Uji Reliabilitas

PLS menggunakan uji reliabilitas untuk mengukur konsistensi internal

alat ukur. Reliabilitas menunjukkan akurasi, konsistensi, dan ketepatan suatu alat

ukur dalam melakukan pengukuran. Para ahli saat ini lebih condong menggunakan

Composite Reliability karena Cronbach Alpha seringkali mengabaikan reliabilitas

yang sebenarnya. Nilai Cronback Alpha di atas 0,7 terkadang dapat menunjukkan

nilai di bawah 0,7 apabila dikonversikan ke Composite Reliability (Hair et al.,

2014).

Tabel 4.16. Nilai Composite Reliability Variabel Composite Reliability

Advertising Effectiveness 0,877 Perceived risk 0,875 Trust pada Penyedia Layanan Kesehatan

0,835

Purchase Intention 0,864

Dari Tabel 4.16 yang menunjukkan nilai composite reliability variabel –

variabel yang digunakan dalam penelitian ini telah memenuhi syarat uji

reliabilitas, karena nilai composite reliability > 0,7.

4.3.2 Model Struktural / Inner Model

Inner model merupakan model struktural dengan menggunakan R2 untuk

konstruk dependen dan nilai koefisien path atau t-values tiap path untuk uji

signifikansi antar konstruk dalam model struktural (Jogiyanto & Abdillah, 2009).

4.3.2.1 Koefisien Determinasi

Meskipun nilai R2 bukan lah parameter absolut dalam mengukur

ketepatan model prediksi karena dasar teoritikal adalah indikator yang paling

utama untuk menjelasakan hubungan kausalitas tersebut. Semakin tinggi nilai R2

berarti semakin baik model prediksi dari model penelitian yang diajukan.

Tabel 4.17. Nilai R Square R Square Advertising Effectiveness

Perceived Risk 0,414

Trust pada Penyedia Layanan Kesehatan

0,257

Purchase Intention 0,538


Tabel 4.17 menunjukkan bahwa nilai R Square untuk variabel trust pada

penyedia layanan kesehatan sebesar 0,257, menunjukkan bahwa variabel ini dapat

dijelaskan oleh variabel advertising effectiveness sebesar 25,7% sedangkan

sisanya sebesar 74,3% dapat dijelaskan oleh variabel lain.

Nilai R Square untuk variabel perceived risk adalah sebesar 0,414

menunjukkan bahwa variasi perubahan variabel perceived risk dapat dijelaskan

oleh variabel advertising effectiveness dan trust pada penyedia layanan kesehatan

sebesar 41,4% sedangkan sisanya sebesar 58,6% dijelaskan oleh variabel lain.

Sedangkan nilai R Square untuk variabel purchase intention adalah

sebesar 0,538 menunjukkan bahwa variasi perubahan variabel purchase intention

dapat dijelaskan oleh variabel advertising effectiveness, trust pada penyedia

layanan kesehatan dan perceived risk sebesar 53,8% sedangkan sisanya sebesar

46,2% dijelaskan oleh variabel lain.

Total nilai R Square di atas dapat digunakan untuk menghitung goodnes

of fit (GOF) model. Program SmartPLS tidak menyediakan fitur untuk

menghitung GOF. Sehingga dari nilai R Square di atas, maka nilai �� = 1 −

�(1 − 0,414) × (1 − 0,257) × (1 − 0,538)� = 0,7988 = 79,9% . Dengan

demikian model yang digunakan dalam penelitian ini dapat menjelaskan informasi

yang terkandung dalam data sebesar 79,9%% sementara sisanya 20,1% dijelaskan

oleh variabel lain. Sebagai contoh beberapa variabel lain yang dapat

mempengaruhi purchase intention dalam industri kesehatan yaitu, brand attitude

yang dapat mempengaruhi trust dan meningkatkan perilaku positif terkait produk

atau jasa (Atkinson & Rosenthal, 2014), word of mouth yang dapat dipengaruhi

maupun mempengaruhi trust (Terres, Santos, & Basso, 2015), word of mouth

yang dapat mempengaruhi purchase intention (Terres, Santos, & Basso, 2015).


4.3.2.2 Uji Signifikansi

Gambar 4.2. Perhitungan Path Coefficient dan Outer Loading dalam T-Statistic

Tabel 4.18. Nilai Path Coefficient dan T Statistics

Pengaruh yang Diuji Original

Sample (O) T Statistics

(|O/STDEV|) Signifficance

Advertising Effectiveness Perceived risk

0,268 2,458 0,014

Advertising Effectiveness Purchase Intention

0,088 0,870 0,384

Advertising Effectiveness Trust pada Penyedia Layanan Kesehatan

0,507 6,009 0,000

Perceived risk Purchase Intention 0,374 3,941 0,000 Trust pada Penyedia Layanan Kesehatan

Perceived risk 0,465 4,880 0,000

Trust pada Penyedia Layanan Kesehatan Purchase Intention

0,386 3,801 0,000

Gambar 4.2 merupakan hasil perhitungan pada model dengan metode

bootstraping untuk mendapatkan nilai signifikansi, yang kemudian hasil

perhitungan antar variabel konstruk diperjelas dalam Tabel 4.18. Dapat dilihat

bahwa berbagai variabel yang ada dalam penelitian ini mempengaruhi secara

secara positif dan signifikan, kecuali hubungan antara advertising effectiveness

terhadap purchase intention. T Statistic antara antara advertising effectiveness

terhadap purchase intention berada di bawah 1,96 dengan tingkat signifikansi di

atas 0,05, dengan begitu hubungan antara kedua variabel tersebut tidak cukup


berpengaruh dan tidak signifikan. Sedangkan hubungan antara variabel – variabel

lain yang ada dalam penelitian ini berpengaruh secara positif dan signifikan, hal

ini ditandai dengan nilai T-statistic yang lebih dari 1,96 dengan tingkat

signifikansi dibawah 0,05.

4.3.2.3 Pengujian Hipotesis

Hipotesis penelitian dapat diterima jika nilai T-statistic > 1,96, maka

dapat disimpulkan sigfinikan. Berikut adalah hasil pengujian hipotesis penelitian

ini.

Tabel 4.19. Hasil Pengujian H1

Hipotesis Path

Coefficients T-Statistic Kesimpulan

H1

Advertising effectiveness berpengaruh terhadap Trust pada penyedia layanan kesehatan

0,507 6,009 H1 Diterima

Sifat Hubungan : Positif

Berdasarkan Tabel 4.19, dapat dijelaskan bahwa nilai path coefficient

antara variabel advertising effectiveness dengan trust pada penyedia layanan

kesehatan sebesar 0,507 dengan nilai T-statistic 6,009 yang lebih besar dari 1,96.

Hasil dari Tabel 4.19 menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dan

signifikan antara variabel advertising effectiveness dengan trust pada penyedia

layanan kesehatan.

Selain untuk dapat menarik perhatian dan mempengaruhi konsumen,

advertising diharapkan dapat menjadi media dalam menyampaikan pesan pada

konsumen sebagai sumber yang kredibel dan dapat dipercaya. Menurut Katelaar et.

al (2015), ketika konsumen melihat suatu advertising kurang dapat dipercaya,

maka mereka akan membangun sikap yang kurang baik dan pada akhirnya dapat

menciptakan kecenderungan untuk menghindari advertising tersebut.

Hasil penelitian ini sejalan dengan beberapa penelitian terdahulu yang

dilakukan oleh Atkinson & Rosenthal (2014), Chen & Xie (2005), dan Chi, Yeh,

& Tsai (2009) dimana advertising yang efektif berpengaruh secara positif

terhadap trust konsumen. Penelitian yang dilakukan oleh Atkinson & Rosenthal


(2014), membuktikan bahwa desain dan salinan label yang bertemakan green

product mampu mempengaruhi trust konsumen secara positif. Kemudian

penelitian yang dilakukan oleh Chi, Yeh, & Tsai (2009), menyatakan bahwa

menyertakan lambang dari pihak ketiga (berupa editor choice, magazine’s choice,

lembaga sertifikasi, dll.) dapat meningkatkan kepercayaan konsumen terhadap

advertising. Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Chi, Yeh, & Tsai (2009),

menyatakan bahwa dengan menggunakan celebrity endorser dalam melakukan

advertising memiliki dampat positif dan efektif bagi konsumen yang ada di India.

Dengan menggunakan celebrity endorser, tingkat kepercayaan konsumen di India

terhadap suatu produk sangatlah besar.

Tabel 4.20. Hasil Pengujian Nilai H2

Hipotesis Path


H2

Advertising effectiveness berpengaruh terhadap Perceived risk

0,268 2,458 H2 Diterima


Berdasarkan Tabel 4.20 dapat dijelaskan bahwa nilai path coefficient

antara variabel advertising effectiveness dengan perceived risk sebesar 0,268

dengan nilai T-statistic 2,458 yang lebih besar dari 1,96. Hasil dari Tabel 4.20

menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan antara variabel

advertising effectiveness terhadap perceived risk. Seperti yang telah dijelaskan

sebelumnya, pernyataan yang terkait variabel perceived risk dalam penelitian ini

memiliki makna yang terbalik. Sehingga semakin besar nilai perceived risk, hal

itu berarti semakin kecil persepsi resiko yang ada di benak masyarakat. Hasil

penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Clayton & Helms

(2009), D'Souza & Tay (2016), dan Sela Sar & Anghelcev (2013).

Menurut penelitian yang dilakukan oleh Clayton & Helms (2009) dan

D'Souza & Tay (2016), advertising dapat mempengaruhi perceived risk dengan

cara seperti melakukan framing, merangkai pesan, dan penyusunan gambar pada

advertising. Meskipun hingga saat ini masih menjadi perdebatan, advertising yang

berfokus untuk mempengaruhi perceived risk dengan mengempasis rasa takut

menjadi salah satu cara yang cukup efektif (D'Souza & Tay, 2016).


Menurut penelitian yang dilakukan oleh Sela Sar & Anghelcev (2013),

komunikasi marketing menjadi alat yang penting bagi para praktisi kesehatan

untuk meningkatkan kesehatan masyarakat. Dalam penelitian tersebut advertising

mempengaruhi perceived risk yang diharapkan kemudian dapat mempengaruhi

actual behavior. Dan kemudian terbukti bahwa advertising berpengaruh terhadap

perceived risk pada penelitian tersebut secara signifikan dan dimoderasi oleh

suasana hati.


Hipotesis Path


H3

Advertising effectiveness berpengaruh terhadap Purchase Intention

0,088 0,870 H3 Ditolak


antara variabel advertising effectiveness dengan purchase intention sebesar 0,088

dengan nilai T-statistic 0,870 yang lebih kecil dari 1,96. Hasil dari Tabel 4.21

menunjukkan bahwa advertising effectiveness memiliki nilai positif namun sangat

kecil mendekati 0. Sehingga dalam penelitian ini dapat dikatakan bahwa

advertising effectiveness tidak berpengaruh secara langsung terhadap purchase

intention.

Berdasarkan hasil ini, bukan berarti membuat suatu advertising yang

efektif tidak berguna karena tidak memberikan pengaruh secara langsung terhadap

purchase intention. Advertising effectiveness tetap menjadi variabel yang

berpengaruh karena dapat mempengaruhi trust pada pelayanan kesehatan dan

perceived risk yang nantinya akan berpengaruh terhadap purchase intention.

Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh

Chanmi Hwang et al. (2016), Fam, et al. (2013), Storme et al. (2015) , yang

menyatakan bahwa advertising dapat berpengaruh secara positif dan signifikan

terhadap purchase intention secara langsung. Namun penelitian – penelitian objek

penelitian tersebut merupakan barang – barang retail, dan barang konsumsi.

Namun penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Atkinson &

Rosenthal (2014), yang menyatakan bahwa pengaruh advertising secara langsung


sangat kecil terhadap perilaku konsumen seperti purchase intention, brand

attitude. Menurut penelitian Terres, Santos, & Basso (2015), dalam dunia medis,

tingkat keterlibatan konsumen akan sangat tinggi dikarenakan mereka

menyerahkan masalah kesehatan mereka pada pihak lain. Mereka menganggap

apabila mereka menyerahkan kesehatan mereka pada pihak yang salah, maka

mereka akan menerima berbagai resiko. Sehingga diperlukan variabel mediasi

seperti trust. Model penelitian ini dapat dikatakan telah berhubungan dimana

variabel trust dan perceived risk hadir sebagai variabel mediasi antara advertising

effectiveness untuk dapat mempengaruhi purchase intention.


Hipotesis Path


H4

Trust pada penyedia layanan kesehatan berpengaruh terhadap Perceived risk

0,465 4,880 H4 Diterima



antara variabel trust pada penyedia layanan kesehatan dengan perceived risk

sebesar 0,465 dengan nilai T-statistic sebesar 4,880 yang lebih besar dari 1,96.

Hasil tersebut menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan antara

variabel trust pada penyedia layanan kesehatan dengan perceived risk. Sehingga

dalam penelitian ini dapat dikatakan, trust pada penyedia layanan kesehatan

memiliki pengaruh yang lebih kuat dalam mempengaruhi perceived risk bila

dibandingkan terhadap advertising effectiveness dalam mempengaruhi perceived

risk. Hal ini dapat dilihat dari path coefficient trust pada penyedia layanan

kesehatan dengan perceived risk yang lebih besar 1,7 kali yaitu 0,465

dibandingkan dengan nilai path coefficient advertising effectiveness dengan

perceived risk yang hanya sebesar 0,268. Hasil penelitian antara kedua variabel

tersebut sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Che-hui Lien et al. (2014),

Jarvenpaa et al. (1999) , Kowalski et al. (2009), dan Laaksonen et al. (2009).

Perceived risk muncul ketika konsumen dihadapkan pada ketidakpastian

ataupun ketika konsumen dihadapkan pada keadaan yang tidak mereka kenali, dan

pada keadaan seperti inilah trust hadir untuk dapat meredam hingga mengurangi


perceived risk yang muncul (Jarvenpaa et al., 1999). Menurut Kowalski et al.

(2009), trust dalam industri pelayanan kesehatan sangatlah penting karena sebagai

faktor utama yang mempengaruhi perceived risk dan sebagai determinan kepuasan

dan keberhasilan perawatan. Menurut Che-hui Lien et al. (2014), trust konsumen

terhadap penyedia layanan kesehatan mengurangi perceived risk dan rasa tidak

rasa khawatir secara signfikan, serta menunjang hubungan jangka panjang yang

baik antara penyedia layanan kesehatan dan konsumen.

Tabel 4.23. Hasil Pengujian Nilai H5 danH6

Hipotesis Path


H5

Trust pada penyedia layanan kesehatan berpengaruh terhadap Purchase intention

0,386 3,801 H5 Diterima.

Sifat hubungan : positif

H6 Perceived risk berpengaruh terhadap Purchase intention

0,374 3,941 H6 Diterima.

Sifat hubungan : positif

Berdasarkan Tabel 4.23, dapat dijelaskan bahwa terdapat pengaruh

positif dan signifikan pada variabel trust pada penyedia layanan kesehatan dan

perceived risk terhadap purchase intention . Hal tersebut nampak dari nilai path

coefficient masing – masing variabel yakni 0,386 dan 0,374 dengan T-statistic

3,801 dan 3,941 yang lebih besar dari 1,96. Apabila dilihat berdasarkan nilai path

coefficient, variabel purchase intention lebih besar dipengaruhi oleh variabel trust

pada penyedia layanan kesehatan dibandingkan variabel perceived risk. Namun

dari nilai T-statistic variabel perceived risk memiliki nilai yang lebih besar. Hal

ini dikarenakan pada saat SmartPLS melakukan algoritma bootstraping, variabel

trust pada penyedia layanan kesehatan memiliki variasi nilai yang lebih beragam

dibandingkan dengan variabel perceived risk. Pengaruh variabel trust dan

perceived risk pada purchase intention dalam penelitian ini sejalan dengan

penelitian yang telah dilakukan oleh Jarvenpaa et al. (1999), Jinyoung et al.

(2014) , Gurjeet Kaur Sahi et. al (2016), dan Pan, L.-Y and Chiou, & J,-S, (2011).

Dalam banyak penelitian, variabel trust dan perceived risk seringkali

hadir dalam satu rangkaian yang mempengaruhi purchase intention konsumen.

Trust dan perceived risk merupakan dua variabel yang saling bertolak belakang


namun memiliki pengaruh yang besar terhadap purchase intention. Menurut

penelitian Jarvenpaa et al. (1999), tingginya nilai trust akan mengurangi besarnya

perceived risk yang timbul akibat ketidakpastian yang dihadapi konsumen secara

signifikan yang pada akhirnya dapat membantu meningkatkan purchase intention.

Ketika perceived risk yang muncul dalam diri konsumen begitu tinggi, maka

dibutuhkan trust yang lebih tinggi dibandingkan perceived risk agar transaksi jual

beli dapat terjadi. Dalam industri pelayanan kesehatan, tingkat keterlibatan

konsumen akan lebih tinggi, terlebih lagi mereka menyerahkan masalah kesehatan

mereka kepada orang lain. Apabila penyedia layanan kesehatan tidak mampu

membangun trust dan mengurangi rasa ketidaknyamanan konsumen, maka dapat

dipastikan konsumen tidak akan melakukan perawatan terhadap penyedia layanan

kesehatan tersebut. Seperti yang telah dinyatakan oleh Kowalski et al. (2009)

sebelumnya, tingkat keberhasilan dan kepuasan konsumen terhadap penyedia

layanan kesehatan dipengaruhi oleh rasa percaya konsumen terhadap para

profesional medis dan terkelolanya rasa gelisah (perceived risk) konsumen.

Pada berbagai penelitian sebelumnya, hubungan antara variabel trust

terhadap perceived risk dan perceived risk terhadap purchase intention selalu

negarif dan signifikan. Dimana besarnya suatu nilai pada salah satu variabel akan

mengakibatkan kecilnya nilai pada variabel yang lain. Dalam penelitian ini secara

statistik hubungan antara trust terhadap perceived risk dan perceived risk terhadap

purchase intention dinyatakan secara positif dan signifikan, namun hal yang perlu

diperhatikan adalah makna dari kuisioner dalam pengumpulan data. Makna yang

terkandung dalam kuisioner pada bagian perceived risk berbanding terbalik.

Sehingga bila didapatkan nilai yang semakin besar pada indikator – indikator

perceived risk di kuisioner, hal ini justru menandakan kecilnya perceived risk

yang muncul di benak konsumen.

4.3.2.4 Pengaruh antar Variabel Berdasarkan Indikator

4.3.2.4.1 Pengaruh Advertising Effectiveness terhadap Trust pada Penyedia

Layanan Kesehatan

Dalam penelitian ini, berdasarkan indikator advertising effectiveness

yang paling kuat adalah advertising yang dapat memberikan impact dengan


loading factor 0,868, Sedangkan indikator trust yang paling kuat adalah

kepercayaan terhadap tenaga profesional medis dengan loading factor 0,833.

Sehingga dapat disimpulkan bahwa advertising yang dapat memberikan impact

(masyarakat ingin mengetahui informasi lebih lanjut dari sebuah advertising) akan

mempengaruhi trust konsumen terhadap tenaga profesional medis advertiser

tersebut.

4.3.2.4.2 Pengaruh Advertising Effectiveness terhadap Perceived Risk


yang paling kuat adalah advertising yang dapat memberikan impact dengan

loading factor 0,868. Sedangkan indikator perceived risk yang paling kuat adalah

persepsi resiko dari segi sosial dengan loading factor 0,804. Sehingga dapat

disimpulkan bahwa advertising yang dapat memberikan impact (masyarakat ingin

mengetahui informasi lebih lanjut dari sebuah advertising) akan mempengaruhi

persepsi resiko masyarakat umum (pihak yang berada di sekitar mereka yang

membutuhkan perawatan kesehatan seperti orang terdekat,teman, keluarga) paling

tinggi terhadap resiko dari segi sosial. Pada penelitian ini dapat dikatakan faktor

persepsi sosial memiliki pengaruh yang paling tinggi dalam persepsi resiko pada

industri kesehatan.

4.3.2.4.3 Pengaruh Advertising Effectiveness terhadap Purchase Intention


yang paling kuat adalah advertising yang dapat memeberikan impact dengan

loading factor 0,868. Sedangkan indikator dari purchase intention yang paling

kuat adalah konsumen mulai untuk mempertimbangkan, dengan loading factor

0,9. Sehingga dapat disimpulkan bahwa advertising yang dapat memberikan

impact (masyarakat ingin mengetahui informasi lebih lanjut dari sebuah

advertising) ternyata tidak memberikan pengaruh untuk mendorong masyarakat

langsung mempertimbangkan penyedia layanan kesehatan tersebut sebagai tempat

melakukan program pecegahan penyakit.


4.3.2.4.4 Pengaruh Trust pada Penyedia Layanan Kesehatan terhadap Perceived

Risk

Dalam penelitian ini, berdasarkan indikator trust pada penyedia layanan

kesehatan yang paling kuat adalah kepercayaan pada tenaga profesional medis

dengan loading factor 0,833. Sedangkan indikator dari perceived risk yang paling

kuat adalah persepsi resiko dari segi sosial dengan loading factor 0,804. Sehingga

dapat disimpulkan bahwa kepercayaan masyarakat terhadap tenaga profesional

sangatlah berpengaruh dalam membentuk persepsi atau pemikiran masyarakat

umum (pihak yang berada di sekitar mereka yang membutuhkan perawatan

kesehatan seperti orang terdekat,teman, keluarga).

4.3.2.4.5 Pengaruh Trust pada Penyedia Layanan Kesehatan terhadap Purchase

Intention

Dalam penelitian ini, berdasarkan indikator trust pada penyedia layanan

kesehatan yang paling kuat adalah kepercayaan pada tenaga profesional medis

dengan loading factor 0,833. Sedangkan indikator purchase intention yang paling

kaut adalah masyarakat mulai mempertimbangkan untuk menjadikan advertiser

sebagai opsi penyedia layanan kesehatan yang akan mereka pilih, dengan loading

factor 0,9. Sehingga dapat disimpulkan bahwa adalah trust pada penyedia layanan

kesehatan yang terutama pada kemampuan tenaga profesional medis berpengaruh

sangat kuat pada masyarakat dalam menjadikan rumah sakit tersebut sebagai

bahan pertimbangan pada saat membutuhkan perawatan kesehatan

4.3.2.4.6 Pengaruh Perceieved Risk terhadap Purchase Intention

Dalam penelitian ini, berdasarkan indikator perceieved risk yang paling

kuat adalah persepsi resiko dari segi sosial dengan loading factor 0,804.

Sedangkan indikator purchase intention yang paling kaut adalah masyarakat mulai

mempertimbangkan untuk menjadikan advertiser sebagai opsi penyedia layanan

kesehatan yang akan mereka pilih, dengan loading factor 0,9. Sehingga dapat

disimpulkan bahwa ketika persepsi masyarakat umum (pihak yang berada di

sekitar mereka yang membutuhkan perawatan kesehatan seperti orang


terdekat,teman, keluarga) dapat mempengaruhi pertimbangan bagi mereka yang

membutuhkan perawatan kesehatan tersebut dengan kuat.

4.3.2.5 Direct dan Indirect Effect

Tabel 4.24. Direct dan Indirect Effect

Pengaruh Direct Effect Indirect Effect

T-Statistic

Advertising Effectiveness -> Perceived risk

0,268 - 2,458

Advertising Effectiveness -> Purchase Intention

0,088 - 0,870

Advertising Effectiveness -> Trust pada Penyedia Layanan Kesehatan

0,507 - 6,009

Perceived risk -> Purchase Intention 0,374 - 3,941

Trust pada Penyedia Layanan Kesehatan-> Perceived risk

0,465 - 4,880

Trust pada Penyedia Layanan Kesehatan-> Purchase Intention

0,386 - 3,801

Advertising Effectiveness -> Trust pada Penyedia Layanan Kesehatan-> Perceived risk

- 0.236 3,503

Advertising Effectiveness -> Trust pada Penyedia Layanan Kesehatan-> Purchase Intention

- 0.196 3,096

Advertising Effectiveness -> Perceived risk -> Purchase Intention

- 0.1 2,012

Advertising Effectiveness -> Trust pada Penyedia Layanan Kesehatan-> Perceived risk -> Purchase Intention

- 0.088 2,962

Sumber : Data Diolah (2017)

Berdasarkan Tabel 4.24 di atas, variabel advertising effectiveness

memberi pengaruh lebih besar terhadap variabel perceived risk secara langsung

yaitu sebesar 0,268 dibandingkan ketika variabel advertising effectiveness melalui

trust pada penyedia layanan kesehatan yang kemudian mempengaruhi perceived

risk yaitu sebesar 0,236. Sehingga penyedia layanan kesehatan perlu

memperhatikan betul penyajian advertising, karena variabel advertising

effectinvess memiliki pengaruh yang besar secara langsung terhadap trust pada


penyedia layanan kesehatan, dan memiliki pengaruh yang cukup besar baik secara

langsung maupun tidak langsung terhadap variabel perceived risk.

Apabila ditelusuri secara logika, advertising yang ideal akan mampu

membentuk trust pada penyedia layanan kesehatan dengan baik, kemudian dari

trust tersebut akan membentuk perceived risk yang kecil pada konsumen dan

tentunya akan mengakibatkan besarnya nilai purchase intention. Namun

berdasarkan Tabel 4.24 indirect effect variabel advertising effectiveness trust

pada penyedia layanan kesehatan perceived risk purchase intention sebesar

0,088. Angka tersebut tergolong kecil karena mendekati nol. Hal ini dapat terjadi

karena melihat pengaruh murni sebuah advertising yang dapat membentuk trust

pada penyedia layanan kesehatan, yang kemudian dapat membentuk perceived

risk dan kemudian berakhir pada purchase intention. Namun pada perhitungan t-

statistic pada hubungan tersebut, menunjukkan nilai 2,962 yang melebihi 1,96

sebagai batas signifikan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa meskipun pengaruh

secara tidak langsung variabel advertising effectiveness trust pada penyedia

layanan kesehatan perceived risk purchase intention tersebut kecil, namun

memberikan pengaruh yang signifikan terhadap penelitian ini.

karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin

Documents