lp3et.orglp3et.org/uploads/1/2/1/4/121481330/05_200_09_laporan... · 2019. 1. 2. · laporan...
TRANSCRIPT
LAPORAN PENELITIAN SURVEY DIBIDANG MANAJEMEN TRANSPORTASI DARAT, LAUT, UDARA & MANAJEMEN LOGISTIK STMT-TRISAKTI JAKARTA
JL.IPN No.2 Cipinang Besar Selatan, Jakarta 13410
Telp: (021) 856 9372, Fax: (021) 856 9340 LPMTL CENTER OF EXCELLENCE Email: [email protected], Website: www.stmt-trisakti.ac.id
Judul Penelitian Dibidang
Manajemen Transportasi Darat
FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEUNGGULAN BERSAING
DAN IMPLEMENTASINYA TERHADAP LOYALITAS KONSUMEN
JASA ANGKUTAN TRANSJAKARTA
Oleh:
Amrizal
SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN TRANSPORTASI TRISAKTI
JAKARTA, 2017 [MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Panjang Alt)]
[Dikaji Ulang Sebagai Pengembangan Model Penelitian a/n LP3ET, 2018]
ii
ABSTRACT
This research use Double’s Part Analysis Method fully equipped with several
statistical test, instrumentation analysis although the calculation are using largely Linear’s
Model Analysis of Multiples Regression for all the form of estimation functional’s model
(Unstandardized Coefficients: Regression’s Model I, Regression’s Model II, Regression’s
Model III (Simple Regression) and Regression Model’s IV (Zresid Histogram and
appraising Normal Curve) moreover functional model’s estimated of both Part Analysis
Method (Standardized Coefficients) and all (of them) use the SPSS IBM Statistik Versi
21 for Windows.
The Double’s Part Analysis Method constitute the pair of the union Part Analysis
Method between classical functional’s model “consumer’s loyalty” (as the origin function)
with functional’s model “compete superiority” (as the estapet function). The empirical
result of The Double’s Part Analysis Method be able from the utilization two concept data:
data with category (the first total) and data with category (the secondly total).
The hopeful that utilization functional’s model “compete superiority” (as the
estapet function), as optimal result in spite of the fact as maximal result are more than
reliabel to be appeal with the classical functional’s model “consumer’s loyalty” (as the
origin function) until to the producer as the suplied of TRANSJAKARTA transportation’s
services can use this Double’s Part Analysis Method) as Vision Or Mission to achieve
the aim financial cooperation along with to obtain the Success the thing which afford to
exceed the ability others competitor of Land Transportation’s Services Cooperation.
Based on the results of test show that the variable of Linear’s Model Analysis of
Multiples Regression is significant, Adjusted R Squared (r 2) = 0.981 showed that 98.1
% of the variance both classical functional’s model “Consumer’s Loyalty” (as the origin
function) as well as functional’s model “Compete Superiority” (as the estapet function), is
explained by the independent variables and intervening variables in the linear’s model
regression equation, while the residue of other 0.019 or 1.9 % is explained by other
variables not examined in this research.
Keywords : Classical functional’s model “consumer’s loyalty” (as the origin
function), Functional’s model “compete superiority” (as the estapet
function), Double’s Part Analysis Method and Linear’s Model Analysis of
Multiples Regression.
iii
ABSTRAK
Secara teori penelitian ini menggunakan Metode Analisa Jalur Ganda (Double
Part Analysis’ Method) yang dilengkapi dengan berbagai Uji Statistik, peralatan analisa
maupun perhitungan pada umumnya menggunakan Model Analisa Regresi Linier
Berganda (multiples regression) untuk semua bentuk model fungsional hasil estimasi
(Unstandardized Coefficients: Model Regresi I, Model Regresi II, Model Regresi III
(Simple Regression) dan Model Regresi IV (zresid Histogram Pembentukan Kurva
Normal) maupun Model fungsional hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized
Coefficients) yang secara keseluruhannya mengunakan program SPSS IBM Statistik
Versi 21 for Windows.
Metode Analisa Jalur Ganda (Double’s Part Analysis Method) merupakan
sepasang Part Analysis Method gabungan antara Model fungsional klasik Loyalitas
Konsumen (sebagai fungsi Semula) dengan Model fungsional Keunggulan Bersaing
(sebagai fungsi estapet). Hasil Perhitungan Empiris dari kedua Metode Analisa Jalur
Ganda (Double’s Part Analysis Method) didapatkan dari penggunaan dua konsep data:
Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II).
Diharapkan penggunaan Model fungsional Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi
estapet), baik secara optimal maupun secara maksimal adalah lebih reliabel (atau lebih
jitu) dibanding dengan penggunaan Model Fungsional Klasik Loyalitas Konsumen
(sebagai fungsi Semula), sehingga produsen penyedia jasa transportasi TRANSJAKARTA
dapat menggunakan Metode Analisa Jalur Ganda (Double’s Part Analysis Method) ini
sebagai alat dalam pencapaian tujuan-tujuan finansial perusahaaan serta untuk
mendapatkan keberhasilan yang mampu melebihi kemampuan para pesaing dari
Perusahaan Jasa Angkutan Darat lainnya
Berdasarkan hasil pengujian menunjukan bahwa Model Analisa Regresi Linier
Berganda (multiples regression) Keunggulan Bersaing adalah significant secara statistik
dengan Adjusted R Squared (r 2) = 0.981 menunjukkan bahwa 98.1 % dari varians Model
Fungsional Klasik Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi Semula) maupun Model fungsional
Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet), dijelaskan oleh semua variabel independen
serta variabel intervening dalam model linier persamaan regresi, sedangkan sisanya 0.019
atau 1.9 % lainnya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak terdapat dalam penelitian ini.
Kata kunci: Model fungsional klasik Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi Semula),
Model fungsional Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet), Metode
Analisa Jalur Ganda dan Model analisa Regresi Linier Berganda
(multiples regression) Keunggulan Bersaing.
iv
KATA PENGANTAR
Puji Syukur saya panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas segala rahmat
serta karunia yang telah diberikan-Nya, sehingga sebuah penelitian P3M yang
dipercayakan kepada saya dapat diselesaikan pada waktu yang telah ditargetkan. Adapun
penelitian ini merupakan penelitian mandiri yang digelar 3 kali dalam setahun atau sekali 4
bulan dengan tujuan untuk perolehan sejumlah kum yang berguna bagi pengurusan jenjang
kepangkatan akademik bagi Dosen-dosen serta para Praktisi yang mengajar/mengabdi
dibidang Manajemen Transportasi (Darat, Laut dan Udara) maupun Manajemen Logistik
pada STMT-TRISAKTI Jakarta.
Tidak semua Karya penelitian Dosen-dosen maupun para Praktisi yang dibuat
harus diterbitkan. Pada hakekatnya karya penelitian terbaik atau beberapa buah karya
penelitian pilihan (pasca seleksi Bestari) akan diterbitkan pada JURNAL MANAJEMEN
TRANSPORTASI & LOGISTIK (JMTRANSLOG) ISSN 2355-4721/e-ISSN 2442-3149,
Email Jurnal: [email protected] milik STMT-TRISAKTI Jakarta, pada
umumnya diterbitkan dalam bahasa Ingeris sesuai dengan Misi & Visi STMT-TRISAKTI
sebagai sebuah perguruan tinggi yang Go Internasional [dengan motto: Smart, Excellent,
trust], sejajar dengan beberapa kampus Luar Negeri yang telah berkolobrasi dengan
STMT-TRISAKTI. Karya penelian mandiri ini, terlepas dari diterima/tidanya sebagai
karya pilihan, maka penelitian mandiri ini lebih merupakan sebuah partisipasi aktif saya
memperluas khasanah ilmu pengetahuan tanpa pamrih, sehingga memperkenalkannya
lewat Websites dengan judul:
“FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEUNGGULAN BERSAING
DAN IMPLEMENTASINYA TERHADAP LOYALITAS KONSUMEN
JASA ANGKUTAN TRANSJAKARTA”
Saya menyadari bahwa karya penelitian mandiri ini masih terdapat beberapa
kelemahan dan kekurang-sempurnaan. Agaknya tanpa adanya dukungan, petunjuk,
bimbingan serta bantuan berbagai pihak yang telah disibukan selama ini, terutama P3M
STMT TRISAKTI yang memamdu penelitian mandiri ini dan Civitas Akademika pada
umumnya, mustahil dapat terselesaikan sebagaimana yang diharapkan. Untuk itu pula,
maka tidaklah berlebihan dalam kesempatan ini saya selaku bagian dari sejumlah peneliti
P3M STMT TRISAKTI menyampaikan terima kasih kepada:
1. Bapak DR. Ir. Tjuk Sukardiman, MSi, selaku Ketua STMT TRISAKTI Jakarta dan
selaku staf pengajar pada Program Pasca Sarjana STMT TRISAKTI Jakarta yang telah
banyak memberikan bekal ilmu pengetahuan yang berguna kepada saya terutama
bahwa beliau adalah sebagai Dosen saya dalam mata kuliah Analisis Kebijakan
Transportasi dan sebagai pembimbing Utama Tesis S-2 saya dengan kosentrasi
”Manajemen Logistik” pada STMT TRISAKTI Jakarta, tanpa tempaan dan binaan
khusus dari beliau mustahil penelitian mandiri yang dipercayakan kepada saya dapat
diselesaikan.
2. Ibuk Yuliantini, A.MTrU, MM, selaku Waket I STMT TRISAKTI Jakarta dan
selaku staf pengajar senior pada STMT TRISAKTI Jakarta yang telah membuka
v
kesempatan luas kepada Civitas Akademika, secara khusus kepada saya selaku Staf
Pengajar tidak tetap dan sebagai bagian dari sejumlah peneliti P3M STMT-TISAKTI
Jakarta untuk lkut serta sebagai peneliti dengan pamrih tertentu serta mendorong saya
untuk meningkatkan sejumlah kum yang berguna bagi pengurusan jenjang kepangkatan
akademik ke tahap selanjutnya.
3. Bapak Miskul Firdaus, SE. MM. QIA, selaku Waket II, Suparwan CK. AMTrU,
MM (Waket III) dan Juliater Simarmata SE. MM (Waket IV) atau terhadap lima
jajaran pimpinan teratas STMT TRISAKTI Jakarta dengan berbagai bidang
pengabdian, tugas dan pertanggung-jawabannya masing-masing serta selaku staf
pengajar pada STMT TRISAKTI Jakarta, tanpa partisipasi dan dukungan penuh beliau
tidak mungkin penelitian mandiri yang dipercayakan kepada saya ini dapat
terselesaikan.
4. Bapak Ir Ricky P. Ricardianto MM, selaku Ketua P3M STMT TRISAKTI Jakarta
dan selaku staf pengajar STMT TRISAKTI Jakarta yang telah memandu serta
mengarahkan saya secara langsung maupun tidak langsung menyelesaikan tugas
penelitian mandiri yang dipercayakan kepada saya.
5. Bapak Simon Gultom A.MTrU, MM, selaku Sekretaris P3M STMT TRISAKTI
Jakarta dan selaku staf pengajar pada STMT TRISAKTI Jakarta yang telah
memperlancar saya melakukan penelitian, memberikan informasi yang akurat yang
berhubungan dengan penelitian baik pada P3M, DIKTI dan berbagai lembaga
penelitian terakreditasi lainnya serta mempersiapkan segala sesuatu yang saya
butuhkan secara administratif.
6. Civitas Akademika STMT TRISAKTI Jakarta lainnya yang tidak dapat saya sebutkan
satu persatu dalam kesempatan ini, mereka telah disibukkan dalam berbagai aktivitas
belajar dan mengajar, dan untuk mereka pulalah saya ucapkan terima kasih yang
sedalam-dalamnya.
Hanya doa dan ucapan syukur yang dapat saya panjatkan semoga Allah SWT
berkenan membalas semua kebaikan Bapak, Ibu, Saudara dan teman-teman sekalian. Akhir
kata, semoga penelitian mandiri ini dapat bermanfaat bagi pihak yang berkepentingan.
Semoga Tuhan YME selalu memberikan berkah dan memberkati kehidupan kita semuanya
Amin Ya Rabbal Alamin.
Jakarta, 03 Februari 2017
Direvisi Ulang a/n LP3ET, 01 Jan 2018
Peneliti
(AMRIZAL)
vi
DAFTAR ISI
Halaman
HALAMAN JUDUL ................................................................................... i
ABSTRACT ................................................................................................... ii
ABSTRAK .................................................................................................. iii
KATA PENGANTAR ................................................................................ iv
DAFTAR ISI .............................................................................................. vi
DAFTAR TABEL ........................................................................................ x
DAFTAR GAMBAR .................................................................................. xiii
DAFTAR LAMPIRAN ................................................................................. xiv
BAB I PENDAHULUAN 1
1.1 Latar Belakang Masalah 1
1.2. Perumusan Masalah 10
1.3. Tujuan Penelitian 12
1.4 Hipotesis 13
1.5 Manfaat Penelitian 15
1.5.1 Manfaat teoritis 15
1.5.2 Manfaat praktis 15
1.6 Sistematika Penulisan 15
BAB II LANDASAN TEORI DAN PENGEMBANGAN MODEL 18
2.1 Kualitas Pelayanan (X1) 18
2.1.1 Faktor-faktor yang mempengaruhi Kualitas Pelayanan 18
2.2 Harga (X2) 19
2.2.1 Pengertian Harga Tiket/ Tarif Angkut 19
2.3 Kepuasan Konsumen (Y1) 20
2.3.1 Pengertian Kepuasan Konsumen 20
2.4 Loyalitas Konsumen (Y2) 21
2.4.1 Pengertian Loyalitas Konsumen 21
2.5 Penelitian Terdahulu 23
2.6 Kerangka Pemikiran Teoritis Dan Hubungan Antar Variabel 25
2.6.1 Hubungan Kualitas Pelayanan dengan Kepuasan dan Loyalitas Konsumen 25
2.6.2 Hubungan Harga atau Harga Tiket dengan Kepuasan dan Loyalitas Konsumen 26
2.6.3 Hubungan Kepuasan dengan Loyalitas Konsumen 28
2.7 Pengembangan Hipotesis Model Penelitian 29
2.8 Kerangka Pemikiran Teoritis Dan Pembentukan Model Empirik 31
2.9 Dimensional Variabel (Hubungan Antara Variabel dengan Dimensi) 37
2.9.1 Variabel Kualitas Pelayanan (X1) 38
2.9.2 Variabel Harga atau Harga Tiket (X2) 39
2.9.3 Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) 40
vii
2.9.4 Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) 40
2.9.5 Variabel Keunggulan Bersaing (Y3) 41
BAB III METODE PENELITIAN 42 3.1 Desain Penelitian 42
3.2 Jenis dan Sumber Data 42
3.2.1 Jenis Data 42
3.2.2 Sumber Data 43
3.2.2.1 Data Primer 43
3.2.2.2 Data Sekunder 43
3.3 Populasi dan Sampel 43
3.3.1 Populasi 43
3.3.2 Sampel 44
3.4 Variabel Penelitian dan Definisi Operasional 46
3.4.1 Variabel Penelitian 46
3.4.1.1 Variabel bebas atau Independen 46
3.4.1.1.1 Kualitas Jasa atau Layanan atau Variabel Kualitas
Pelayanan (X1) 46
3.4.1.1.2 Variabel Harga Tiket (X2) 47
3.4.1.2 Variabel Dependen atau Terikat 47
3.4.1.2.1 Variabel Kepuasan Konsumen (Y1 = Variabel Intervening) 48
3.4.1.2.2 Variabel Loyalitas Konsumen 49
3.4.2 Definisi Operasional 50
3.4.2.1 Faktor-faktor yang mempengaruhi Kualitas Pelayanan 51
3.4.2.2 Faktor-faktor yang mempengaruhi Variabel Harga Tiket (X2) 57
3.4.2.3 Faktor-faktor yang mempengaruhi Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) 57
3.4.2.4 Faktor-faktor yang mempengaruhi variabel Loyalitas Konsumen (Y2) 58
3.5 Desain Kuesioner dan Skala Pengukuran 64
3.5.1 Skala Nominal 65
3.5.2 Skala Interval 65
3.6 Metode Pengumpulan Data 66
3.6.1 Kuesioner (angket) 66
3.6.2 Wawancara 66
3.6.3 Observasi langsung 66
3.6.4 Studi Kepustakaan 67
3.7 Teknik Pengolahan Data 67
3.7.1 Analisis Kualitatif 67
3.7.2 Analisis Kuantitatif 67
3.8 Teknik Analisa Data 68
3.8.1 Statistik Deskriptif Variabel 68
3.8.2 Uji Validitas dan Reliabiitas 68
3.8.2.1 Uji Validitas 68
3.8.2.2 Uji Reliabilitas 69
viii
3.8.3 Uji Asumsi Klasik 70
3.8.3.1 Uji Normalitas 70
3.8.3.2 Uji Multikolinearitas 71
3.8.3.3 Uji Heteroskedastisitas 72
3.8.4 Pengujian Hipotesis 73
3.8.4.1 Uji Signifikan Parameter Individual (Uji Statistik t) 73
3.8.4.2 Uji Signifikansi Simultan (F Ratio = Fuji Test) 73
3.8.4.3 Uji Signifikansi Simultan (Durbin-Watson Test) 74
3.8.4.4 Koefisien Determinasi (R2) 74
3.8.5 Hipotesa Statistik 75
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 76
4.1. Hasil Perhitungan: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) 76
4.2. Hasil Perhitungan, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) 85
4.3. Model Regresi IV: Multiple Regression, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) 90
4.4. Uji Kualitas Data 94
4.4.1 Uji Validitas 94
4.4.2 Uji Reliabilitas 98
4.5 Uji Asumsi Klasik 100
4.5.1 Uji Normalitas 100
4.5.2 Multikolinearitas 108
4.5.3 Heteroskedastisitas 113
4.6 Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) 116
4.6.1 Hasil Perhitungan: Uji Regresi Dengan Metode Path Analysis
Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..fungsi Semula) 116
4.6.1.1 Pengaruh langsung variabel Kualitas Pelayanan (X1)
dan variabel Harga Tiket (X2) terhadap variabel
Loyalitas Konsumen (Y2) 116
4.6.1.2 Pengaruh tidak langsung variabel Kualitas
Pelayanan (X1) dan variabel Harga Tiket (X2)
terhadap variabel Loyalitas Konsumen (Y2)
[melalui interveningvariabel kepuasan konsumen (Y1)] 117
4.6.2 Hasil Perhitungan: Uji Regresi Metode Path Analysis
Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet) 118
4.6.2.1 Uji Hipotesis 1: Pengaruh Langsung variabel
Kepuasan Konsumen (Y1) terhadap Dimensi Rata-rata
Keunggulan Bersaing (Y3v) 120
4.6.2.2 Uji Hipotesis 2: Pengaruh Langsung variabel
Loyalitas Konsumen (Y2) terhadap Dimensi Rata-rata
Keunggulan Bersaing (Y3v) 121
ix
4.6.2.3 Pengaruh Tidak Langsung variabel kepuasan
konsumen (Y1) dan variabel loyalitas konsumen (Y2)
terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3)
[melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] 122
4.6.2.4 Uji Hipotesis 3: Pengaruh Tidak Langsung variabel
kepuasan konsumen (Y1) terhadap variabel
Keunggulan Bersaing (Y3)
[melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] 124
4.6.2.5 Uji Hipotesis 4: Pengaruh Tidak Langsung variabel
loyalitas konsumen (Y2) terhadap variabel
Keunggulan Bersaing (Y3)
[melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] 126
4.6.2.6 Uji Hipotesis 5: Pengaruh Langsung Dimensi Rata-rata Keunggulan
Bersaing (Y3v) terhadap variabel
Keunggulan Bersaing (Y3) 128
BAB V PENUTUP 130
5.1 Kesimpulan 130
5.1.1. Uji berbagai Indikator Metode Analisa Jalur Ganda (Double Path Analysis’ Method) (Unstandardized Coefficients) 134
5.1.2. Metode Analisa Jalur Ganda (Double Path Analysis’ Method) Uji Berbagai Variabel Metode Path Analysis (Standardized Coefficients)
[Model Fungsional Loyalitas Konsumen & Keunggulan Bersaing] 138
5.1.3. Uji Model Regresi IV untuk 30 Independen Variabel/240 responden atau penentuan zresid Histogram & Pembentukan Kurva Normal (Unstandardized Coefficients). 145
5.2. Keterbatasan Penelitian: Kekurangan dan Kelebihan 158
5.3 Saran 159
5.3.1 Implikasi Kebijakan 159
5.3.2 Saran Penelitian yang Akan Datang 160
DAFTAR PUSTAKA .................................................................................. 164
LAMPIRAN ............................................................................................... 166
x
DAFTAR TABEL Halaman
Tabel 2.1 Pengaruh Kualitas pelayanan terhadap kepuasan dan
loyalitas pengguna moda angkutan umum informal
(studi kasus ojek sepeda motor) 23
Tabel 2.2 Analisis Kualitas Layanan Sebagai Pengukuran Loyalitas
Pelanggan Hotel Majapahit Surabaya dengan Pemasaran
Relasional sebagai Variabel Intervening. 24
Tabel 2.3: Faktor-faktor yang mempengaruhi loyalitas konsumen dengan
kepuasan konsumen Sebagai variabel Intervening 24
Tabel 2.4: Faktor-faktor yang mempengaruhi kesetiaan terhadap merek
pada konsumen 24
Tabel 2.5: Analisis pengaruh kualitas pelayanan terhadap kepuasan
konsumen (studi kasus pada PT. Tiki JNE Semarang) 25
Tabel 3.1: Rangkuman Definisi Dimensi Operasional Variabel Kualitas
Pelayanan (X1) dan Indikatornya 59
Tabel 3.2: Rangkuman Definisi Dimensi Operasional Variabel Harga
Tiket (X2) dan Indikatornya 60
Tabel 3.3: Rangkuman Definisi Dimensi Operasional Variabel Kepuasan
Konsumen (Y1) dan Indikatornya 61
Tabel 3.4: Rangkuman Definisi Dimensi Operasional Variabel Loyalitas
Konsumen (Y2) dan Indikatornya 62
Tabel 3.5: Rangkuman Definisi Dimensi Operasional Variabel Keunggulan
Bersaing (Y3) dan Indikatornya 63
Tabel 4.1: Model Summaryb 92
Tabel 4.2: ANOVAa 92
Tabel 4.3: Coefficientsa 93
Tabel 4.4: Residuals Statisticsa 94
Tabel 4.5: Uji Reliabilitas Indikator/Dimensi Rata-rata*) 99
Tabel 4.6: Pengaruh Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan variabel harga tiket (X2) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2)
[melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)]
Coefficientsa Persamaan Regresi 3 103
xi
Tabel 4.7: Pengaruh Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan
variabel harga tiket (X2) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2)
[melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)]
Coefficientsa Persamaan Regresi 4 104
Tabel 4.8: Pengaruh Tidak Langsung variabel kepuasan konsumen (Y1)
dan variabel loyalitas konsumen (Y2) terhadap variabel
Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)]
Coefficientsa Persamaan Regresi 3 105
Tabel 4.9: Pengaruh Tidak Langsung variabel kepuasan konsumen (Y1)
dan variabel loyalitas konsumen (Y2) terhadap variabel
Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)]
Coefficientsa Persamaan Regresi 4 106
Tabel 4.10: Uji Multikolonieritas Coefficientsa 109
Tabel 4.11: Pengaruh Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan
variabel harga tiket (X2) terhadap variabel kepuasan
konsumen (Y1) Coefficientsa Persamaan Regresi 1 117
Tabel 4.12: Pengaruh Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan variabel harga tiket (X2) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2)
[melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)]
Coefficientsa Persamaan Regresi 3 117
Tabel 4.13: Pengaruh Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan
variabel harga tiket (X2) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2)
[melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)]
Coefficientsa Persamaan Regresi 4 118
Tabel 4.14: Pengaruh Langsung variabel Kepuasan Konsumen (Y1) dan
Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) terhadap Dimensi
Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)
Coefficientsa Persamaan Regresi 1 119
Tabel 4.15: Pengaruh Tidak Langsung variabel kepuasan konsumen (Y1)
dan variabel loyalitas konsumen (Y2) terhadap variabel
Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)]
Coefficientsa Persamaan Regresi 3 122
xii
Tabel 4.16: Pengaruh Tidak Langsung variabel kepuasan konsumen (Y1)
dan variabel loyalitas konsumen (Y2) terhadap variabel
Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)]
Coefficientsa Persamaan Regresi 4 122
Tabel 5.1: Uji Reliabilitas Indikator/Dimensi Rata-rata*) 142
Tabel 5.2: Model Summaryb 147
Tabel 5.3: ANOVAa 147
Tabel 5.4: Coefficientsa 148
Tabel 5.5: Residuals Statisticsa 149
Tabel 5.6: Uji Multikolonieritas 152
xiii
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1: Model Konseptual dan Hubungan Fungsional Antar Inter Variable
Path Analysis Method, KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS 33
Gambar 4.1: Model Konseptual dan Hubungan Fungsional Antar Inter Variable
Path Analysis Method, HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS 80
Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)
Gambar 4.2: Model Konseptual dan Hubungan Fungsional Antar Inter Variable
Path Analysis Method, HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS 86
Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)
Gambar 4.3: 4 Pasang Gambar Uji Asumsi Klasik 101
Gambar 4.4: Uji Normalitas 107
Gambar 4.5: Uji Heterokedastisitas 114
Gambar 5.1: Uji Normalitas 150
Gambar 5.2: Uji Heterokedastisitas 156
xiv
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
1. PERCEPTIONS SURVEY:
Lampiran 1: Umur: Jenis Kelamin Crosstabulation 166
Lampiran 2: Pekerjaan: Jenis Kelamin Crosstabulation 166
Lampiran 3: Penghasilan per bulan: Jenis Kelamin Crosstabulation 166
Lampiran 4: Variabel Kualitas Pelayanan (X1) 167
Lampiran 5: Variabel Harga Tiket (X2) 168
Lampiran 6: Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) 169
Lampiran 7: Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) 170
Lampiran 8: Variabel Keunggulan Bersaing (Y3) 171
2. Data Awal Mencari Hipotesa, sebanyak 4 lampiran: “Lampiran 9 s/d 12”
Lampiran 9: Variabel Kualitas Pelayanan (X1i) Armada TRANSJAKARTA 173
Lampiran 10: Dimensi Total Kualitas Pelayanan (X1u) TRANSJAKARTA 174
Lampiran 11: Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v) TRANSJAKARTA 175
Lampiran 12: Subsitusi Dimensi Rata-rata KP (X1v) Terhadap
Variabel Kualitas Pelayanan (X1i) 176
3. DATA UTAMA YANG DIGUNAKAN DALAM PROSES PERHITUNGAN:
Lampiran 13: Variabel Kualitas Pelayanan (X1i) TRANSJAKARTA 177
Lampiran 14: Variabel Harga Tiket(X2) Armada TRANSJAKARTA 178
Lampiran 15: Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) Armada TRANSJAKARTA 179
Lampiran 16: Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) Armada TRANSJAKARTA 180
Lampiran 17: Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v) Armada TRANSJAKARTA 181
Lampiran 18: Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v) TRANSJAKARTA 182
Lampiran 19: Variabel Keunggulan Bersaing (Y3) Armada TRANSJAKARTA 183
Lampiran 20: Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) TRANSJAKARTA 184
4. DATA OLAHAN HASIL PENGUJIAN VALIDITAS::
Lampiran 21: Uji Validitas Indikator(Jumlah ke II) 185
Lampiran 22: Uji Validitas Indikator /Dimensi (Jumlah ke II) 186
Lampiran 23: Uji Validitas Indikator/Dimensi (Jumlah ke II) 187
Lampiran 24: Matrix Hipotesis (Hipotesa Pembentukan Kurva Normal) 188
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah
Karena semakin meningkatnya persaingan industri jasa transportasi di wilayah DKI
khususnya bahkan di wilayah JABODETABEK yang begitu luas telah memaksa pemasar
industri jasa transportasi darat untuk meningkatkan loyalitas konsumen. Alasan utama
perusahaan jasa transportasi darat meningkatkan loyalitas konsumen adalah membangun
kesetiaan pada konsumen dan mempertahankan konsumen agar tidak pindah ke
pesaingnya dan tetap menggunakan jasanya. Banyak perusahaan jasa transportasi darat
memandang sebagai langkah yang tepat dan tidak memerlukan biaya yang besar, yaitu
dengan cara meningkatkan kualitas pelayanan yang harus diberikan kepada konsumen
pengguna jasa angkutan guna mempertahankan konsumen setia daripada mencari
konsumen baru. Kepuasan konsumen berhubungan dengan loyalitas konsumen dan
hasilnya berkaitan dengan profitabilitas.
Industri jasa transportasi TransJakarta juga tidak terlepas dari kemungkinan
konsumen akan berpindah dari penyedia jasa satu ke penyedia jasa lainnya dengan alasan-
alasan tertentu. Alasan tersebut perlu dipahami pemasar agar dapat menentukan strategi
pemasaran dengan tepat. Kunci agar perusahaan tetap eksis adalah kemampuan
perusahaan tersebut untuk mempertahankan pelanggannya. Apabila pelanggan pergi,
maka eksistensi perusahaan tidak diperlukan lagi bahkan sebaliknya. Oleh karena itu,
perusahaan perlu mendeteksi sikap pelanggannya. Menurut Zeithaml, Valarie A., A
2
Parasuraman, Berry, Leonard L., 1990: 67), sikap seseorang konsumen terhadap
perusahaan sering terbentuk dari kontak langsung konsumen dengan objek sikap.
Menurut definisi Dwayne D Gremler & Stephen W Brown, (1996: 173), bahwa
pengertian loyalitas konsumen yang dimaksud adalah loyalitas konsumen terhadap
penyedia layanan jasa (Service Provider), bahwa TransJakarta sebagai Service Loyalty,
perlu mempertimbangkan kembali sejauh mana pengaruh langsung kepuasan konsumen
(Y1) sebagai Variabel Intervening terhadap Loyalitas Konsumen (Y2) pengguna jasa
transportasi TransJakarta.
Menurut Oliver dalam Ratih Huriyati, 2005, Mowen John C and Minor Michael,
1998 Griffin (2002) dan Ratih Huriyati, 2005 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, et.al.,
2010); Aacker (1996), Maylina, 2004 (dalam Richa Widyaningtyas, et.al., 2010);
Dwayne D Gremler & Stephen W Brown, et.al., (1996); Caruana, 2000 (dalam Dr. Tang
Pui Yee Lu Ting Pong, et.al., 2001); Philip Kotler dan Kevin Lane Keller, (2008: 138)
dan Fandy Tjiptono (2007: 110), mendefinisikan Loyalitas sebagai Kesetiaan seseorang
terhadap suatu objek, mempunyai komitmen yang bertahan secara mendalam untuk
berlangganan, dan bermaksud meneruskan pembeliannya di masa mendatang.
Dengan demikian, bahwa Identifikasi yang harus dipertimbangkan oleh
TransJakarta atau yang dapat digunakan sebagai indikator penelitian adalah 3 Indikator
Loyalitas konsumen, menurut Dick & Basu, 1994 yang dirangkum oleh Fandy Tjiptono,
2007 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, 2010: 48) adalah sebagai berikut: (1) Penggunaan
3
ulang layanan, (2) Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan dan (3) Selalu
menjadi pilihan utama bagi pelanggan
TransJakarta
Overview
Locale Jakarta, Indonesia
Transit type bus rapid transit
Number of lines 12 (operation), 3 (planned)
Number of stations more than 200
Daily ridershipmore than 350,000
passengers per day
Website [1]
Operation
Began operation January 25, 2004
Operator(s)Badan Layanan Umum
TransJakarta Busway
Technical
System length around 200km
[hide]System map
Schematic route map of
current & future corridors.
TransJakarta
From Wikipedia, the free encyclopedia
4
Peta Per Rute
01 : Blok M - Kota
1A : PIK - Balai Kota
1B : St. Pal Merah - Tosari
02 : Pulo Gadung - Harmoni Central
2A : Pulo Gadung - Kalideres
2B : Harapan Indah - ASMI
2C : Monas - PRJ JIEXPO
03 : Kalideres - Pasar Baru
3A : Rusun Daan Mogot - Kalideres
3B : Rusun Flamboyan - Kalideres
3C : Rusun Kapuk Muara - Kalideres
04 : Pulogadung2 - Duku Atas2
4A : TU Gas - Grogol 2
4B : St. Manggarai - Universitas Indonesia
05 : Kampung Melayu - Ancol
5A : Kampung Melayu - Grogol 1
5B : St. Tebet - Bidara Cina
5C : PGC 1 - Harmoni Central
5D : PGC 1 - Ancol
5E : Kampung Rambutan - Ancol
06 : Ragunan - Duku Atas 2
6A : Ragunan - Monas Via Kuningan
6B : Ragunan - Monas Via Semanggi
6C : St. Tebet - Karet Via Patra Kuningan
6D : St. Tebet - Karet Via Underpass
6E : St. Tebet - Karet Via Mega Kuningan
6F : Ragunan - St. Manggarai
6H : Pasar Senen - Lebak Bulus
6M : Blok M - St Manggarai
07 : Kampung Rambutan - Kampung Melayu
07A : Kampung Rambutan - Lebak Bulus
07B : Kampung Rambutan - Blok M
08 : Lebak Bulus - Harmoni Central
8A : Grogol 2 - Juanda
8C : Iskandar Muda - St. Tanah Abang
09 : Pinang Ranti - Pluit
9A : PGC 2 - Pluit
9B : Pinang Ranti - Kota
9C : Pinang Ranti - Bundaran Senayan
9D : Pasar Minggu - Tanah Abang
9E : Kebayoran Lama - Grogol 2
9H : TMII - Grogol 2
10 : PGC 2 - Tanjung Priok
10A : Rusun Marunda - Tanjung Priok
5
10B : Rusun Cipinang Besar Selatan - PGC 1
11 : Walikota Jakarta Timur - Kampung Melayu
11A : Pulogadung - Pulogebang
11B : Rusun Rawa Bebek - Pulogebang
11C : Rusun Pulogebang - Rusun Pinus Elok
12 : Penjaringan - Tanjung Priok
12A : Dermaga Kaliadem - Kota
B11 : Summarecon Bekasi - Tosari
B12 : Summarecon Bekasi - Tanjung Priok
B21 : Bekasi Timur - Grogol 2
B22 : Bekasi Timur - Pasar Baru
B31 : Stasiun Bekasi - Pulogebang
BW1234 : Bus Wisata
D11 : Depok - BNN
GR1 : Bundaran Senayan - Harmoni
S21 : Ciputat - Tosari
S11 : Serpong - Grogol 2
T11 : Poris Plawad - Bundaran Senayan
T12 : Poris Plawad - Pasar Baru
TRAFI
Secara keseluruhan 3 Indikator Loyalitas konsumen dijelaskan bahwa konsumen
yang loyal terhadap produk (jasa angkutan) akan menunjukkan sikap (attitude)
pembelian/penggunaan yang berulang dari suatu produk (jasa angkutan), memiliki sikap
positif terhadap produk (jasa angkutan) itu, dan hanya memilih produk (jasa angkutan) itu
saja pada saat ia membutuhkan produk (jasa angkutan) yang terkait, dan sebagai komitmen
pelanggan terhadap suatu merek yang dipegang secara mendalam untuk menggunakan
kembali produk (jasa angkutan) yang disukai di masa depan berdasarkan sifat yang sangat
positif dalam penggunaan jasa angkutan jangka panjang.
Oleh karena terjadi fluktuasi pelanggan yang cenderung menurun dan beberapa
komplain yang muncul mengindikasikan adanya kesenjangan yang bersikap negative
antara kualitas pelayanan (X1) yang diharapkan dengan kualitas pelayanan yang
dirasakan/dipersepsikan oleh penumpang jasa angkutan TransJakarta, tidak tercapainya
6
Keseimbangan Konsumen (Equlibrium of the Consumer) sebagai akibat komplain dalam
harga tiket (X2) yang diemban konsumen pengguna jasa angkutan TransJakarta yang
terasa lebih mahal, secara bersamaan kedua variabel tersebut telah berpengaruh negatif
sehingga tidak tercapainya kepuasan konsumen (Y1) maupun loyalitas konsumen (Y2)
pengguna jasa angkutan TransJakarta.
Karena Kepuasan Konsumen atau Pelanggan merupakan kunci keberhasilan
perusahaan, hal itu mengingat dengan konsumen puas, maka konsumen tersebut akan
loyal. Loyalitas konsumen diperoleh karena adanya kombinasi dari kepuasan dan keluhan.
Konsumen yang loyal adalah konsumen yang sangat puas dengan produk dan pelayanan
yang diberikan. Hal ini sesuai pernyataan Aacker (1987) dalam Maylina bahwa konsumen
akan setia atau loyal terhadap suatu merek bila ia mendapatkan kepuasan dari merek
tersebut. Untuk menciptakan kepuasan dan loyalitas pelanggan, perusahaan harus
menciptakan dan mengelola suatu sistem untuk memperoleh pelanggan yang lebih banyak
dan kemampuan untuk mempertahankan pelanggannya. Kepuasan dan loyalitas pelanggan
menjadi penting karena pada dasarnya perusahaan akan selalu berhadapan dengan dua
macam pelanggan yaitu pelanggan baru dan pelanggan lama. Oleh karena itu,
mempertahankan pelanggan adalah lebih penting daripada menarik konsumen baru.
Untuk memperkuat kemampuan menghadapi semakin meningkatnya persaingan
sesama jasa transportasi darat di wilayah JABODETABEK tersebut, maka penulis dalam
penelitian ini mencoba memikirkan gebrakan-gebrakan positif yang sedang difikirkan oleh
produsen penyedia jasa transportasi Oto Bus TRANSJAKARTA terutama untuk mencapai
7
tujuan-tujuan finansial perusahaaan, mendapatkan keberhasilan yang mampu melebihi
kemampuan para pesaing dari perusahaan jasa angkutan lainnya”.
Untuk itu dalam penelitian ini penulis mencoba menerapkan konsep baru dibidang
strategi pemasaran yang disebut sebagai konsep ”Keunggulan Bersaing”, yaitu upaya
memaksimalisasi/meningkatkan beberapa indikator kualitas pelayanan (X1.i) yang telah
dikelompokkan dalam Wujud Dimensi Rata-rata kualitas pelayanan (X1v.i): Indikator
dalam wujud Dimensi apa saja yang harus diperbaiki, dirubah, ditingkatkan, diganti,
ditambah, direnopasi, dibiayai ulang dan lain sebagainya agar mampu meningkatkan
kepuasan konsumen secara maksimal.
Sedangkan pengendalian dibidang harga tiket (X2) atau penetapan tarif angkut yang
dibebankan kepada konsumen pengguna jasa transportasi TRANSJAKARTA Adalah
upaya meng-optimalkan perubahan beberapa indikator harga tiket (X2.i) atau menetapkan
tarif angkut (menaikkan atau menurunkan) yang telah dikelompokkan dalam Wujud
Dimensi Rata-rata harga tiket (X2v.i): Indikator dalam wujud Dimensi apa saja yang harus
dirubah (dinaikan atau diturunkan) dengan melakukan berbagai penyesuaian Harga tiket
atau tarif angkut dengan Kualitas jasa yang diberikan, pelayanan yang diterima dan
fasilitas agar mampu meningkatkan kepuasan konsumen secara optimal.
Untuk menyikapi penerapan konsep baru dibidang strategi pemasaran yang
disebut sebagai konsep”Keunggulan Bersaing” tersebut telah pula memaksa pemasar atau
produsen penyedia jasa transportasi TRANSJAKARTA meningkatkan kemampuan
manejerialnya dan manajemen operasional secara maksimal dalam mengelola sekian
banyak jumlah armada (berbagai type maupun model) sebagai alat dalam pencapaian
8
tujuan-tujuan finansial perusahaaan untuk mendapatkan keberhasilan yang mampu
melebihi kemampuan para pesaing dari perusahaan jasa angkutan lainnya.
Adapun konsep baru dibidang strategi pemasaran tersebut secara teori
menggunakan Metode Analisa Jalur Ganda (Double Part Analysis’ Method) yang
dilengkapi dengan berbagai Uji Statistik, peralatan analisa maupun perhitungan pada
umumnya menggunakan Model Regresi Linier Berganda (multiples regression) untuk
semua bentuk model fungsional hasil estimasi (Unstandardized Coefficients maupun
Standardized Coefficients) yang secara keseluruhannya diolah mengunakan program SPSS
IBM Statistik Versi 21 for Windows.
Metode Analisa Jalur Ganda (Double Part Analysis’ Method) merupakan
sepasang Part Analysis Method Gabungan antara Model fungsional klasik Loyalitas
Konsumen (sebagai fungsi Semula) dengan Model fungsional Keunggulan Bersaing
(sebagai fungsi estapet). Hasil Perhitungan Empiris dari Metode Analisa Jalur Ganda
(Double Part Analysis’ Method) didapatkan dari menggunakan Dua konsep data: Data
Dengan Kategori (Jumlah ke I) dan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II).
Model fungsional klasik Loyalitas Konsumen yang dikaji dalam penelitian ini
diharapkan mampu membuktikan bahwa variabel Kualitas Pelayanan (X1) dan variabel
Harga Tiket (X2) mempunyai pengaruh langsung Positif terhadap variabel Kepuasan
Konsumen (Y1) dan mempunyai pengaruh tidak langsung Positif terhadap variabel
Loyalitas Konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)]. Selain
daripada itu, bahwa model fungsional Loyalitas Konsumen sebagai fungsi Semula yang
mengawali Kinerja pemasaran ini diharapkan pula mampu “menciptakan atau
9
menjadikan” variabel Kualitas Pelayanan (X1) dan variabel Harga Tiket (X2) sebagai
faktor-faktor pendorong naiknya variabel Kepuasan Konsumen (Y1) maupun variabel
Loyalitas Konsumen (Y2) secara bersamaan.
Dalam pada itu, pada Model fungsional Keunggulan Bersaing yang dikaji dalam
penelitian ini juga diharapkan mampu membuktikan bahwa Y1 = Y1u = variabel Kepuasan
Konsumen dan Y2 = Y2u = variabel Loyalitas Konsumen (sebagai kinerja Model fungsional
klasik dari fungsi Semula) mempunyai pengaruh langsung Positif terhadap Dimensi
Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) dan mempunyai pengaruh tidak langsung Positif
terhadap Y3 = Y3u = variabel Keunggulan Bersaing [melalui intervening Dimensi Rata-rata
Keunggulan Bersaing (Y3v)]. Selain daripada itu, bahwa Model fungsional Keunggulan
Bersaing (yang diasumsi sebagai fungsi estapet) juga diharapkan mampu “menciptakan
atau menjadikan” variabel Kepuasan Konsumen (Y1) dan variabel Loyalitas Konsumen
(Y2) sebagai faktor-faktor pendorong naiknya Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing
(Y3v) maupun variabel Keunggulan Bersaing (Y3) secara bersamaan.
Adapun Kinerja produsen yang menggunakan model fungsional Keunggulan
Bersaing dapat dilakukan melalui 3 orientasi dari Keunggulan bersaing, yaitu:
1) Upaya perusahaan untuk menerapkan budaya yang berorientasi pada pasar seperti
”Memperluas Trayek Bus TRANSJAKARTA”
2) Kemampuan perusahaan untuk menciptakan gagasan, produk atau proses yang baru,
seperti ikut bergabung secara fisik dengan sejumlah perusahaan Oto Bus lain (AKDP
maupun AKAP) dan non-fisik secara administratif dengan moda transportasi lainnya
seperti moda transportasi Darat, Laut dan Udara, Hotel bahkan Travel yang mampu
mendukung program atau terciptanya INOVASI Produk Jasa Bus TRANSJAKARTA.
3) Orientasi kewirausahaan, seperti upaya perusahaan untuk menerapkan budaya yang
berorientasi profit, sehingga perlunya dilakukan upaya berkelanjutan atau
10
berkesinambungan yang Senantiasa Meningkatkan Promosi Bus TRANSJAKARTA
dalam beberapa media.
Oleh karena ditemui banyak terjadi fluktuasi konsumen pengguna jasa transportasi
TRANSJAKARTA yang cenderung menurun dan beberapa komplain yang sering muncul
telah mengindikasikan adanya kesenjangan yang bersifat negative antara kualitas
pelayanan (X1) yang diharapkan dengan kualitas pelayanan yang dirasakan/dipersepsikan
penumpang jasa transportasi TRANSJAKARTA, tidak tercapainya Keseimbangan
Konsumen (Equlibrium of the Consumer) sebagai akibat komplain dalam harga tiket (X2)
atau penetapan tarif angkut yang diemban oleh konsumen pengguna jasa transportasi
TRANSJAKARTA yang terasa lebih mahal, secara bersamaan kedua variabel tersebut telah
berpengaruh negatif sehingga tidak tercapainya kepuasan konsumen (Y1) maupun loyalitas
konsumen (Y2) pengguna jasa angkutan TRANSJAKARTA. Berdasarkan uraian dari latar
belakang masalah diatas, maka penulis tertarik meneliti/memilih judul:
FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEUNGGULAN BERSAING DAN
IMPLEMENTASINYA TERHADAP LOYALITAS KONSUMEN
JASA ANGKUTAN TRANSJAKARTA
1.2. Perumusan Masalah
Merujuk pada latar belakang masalah sebagaimana yang telah diungkapkan diatas,
maka dapat ditarik beberapa pertanyaan/ungkapan yang akan dijawab dalam penelitian ini,
antara lain (Point 1-5 adalah interaksi antar variabel pada model fungsional Loyalitas
Konsumen (….fungsi Semula), Point 6-10 adalah interaksi antar variabel pada model
fungsional Keunggulan Bersaing (…fungsi estapet) serta Point 11-12 adalah hubungan
antar variabel dari kedua model fungsional Metode Path Analysis sebagai berikut:
11
1. Bagaimana pengaruh langsung variabel kualitas pelayanan (X1) terhadap variabel
kepuasan konsumen (Y1) jasa transportasi TRANSJAKARTA?
2. Bagaimana pengaruh langsung variabel harga tiket (X2) terhadap variabel
kepuasan konsumen (Y1) jasa transportasi TRANSJAKARTA?
3. Bagaimana pengaruh langsung variabel kepuasan konsumen (Y1) terhadap
variabel loyalitas konsumen (Y2) jasa transportasi TRANSJAKARTA?
4. Bagaimana pengaruh tidak langsung variabel kualitas pelayanan (X1) terhadap
variabel loyalitas konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan konsumen
Y1] jasa transportasi TRANSJAKARTA?
5. Bagaimana pengaruh tidak langsung variabel harga tiket (X2) terhadap variabel
loyalitas konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan konsumen Y1] jasa
transportasi TRANSJAKARTA?
6. Bagaimana pengaruh langsung variabel kepuasan konsumen (Y1) terhadap
Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) jasa transportasi
TRANSJAKARTA?
7. Bagaimana pengaruh langsung variabel loyalitas konsumen (Y2)terhadap
Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) jasa transportasi
TRANSJAKARTA?
8. Bagaimana pengaruh langsung Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)
terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) jasa transportasi TRANSJAKARTA?
9. Bagaimana pengaruh tidak langsung variabel kepuasan konsumen (Y1) terhadap
terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-
rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] jasa transportasi TRANSJAKARTA?
10. Bagaimana pengaruh tidak langsung variabel loyalitas konsumen (Y2) terhadap
terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-
rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] jasa transportasi TRANSJAKARTA?
11. Bagaimana pengaruh langsung dimensi rata-rata kualitas pelayanan (X1v) dan
dimensi rata-rata harga tiket (X2) terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan
Bersaing (Y3v) jasa transportasi TRANSJAKARTA?
12. Bagaimana pengaruh tidak langsung dimensi rata-rata kualitas pelayanan (X1v)
dan dimensi rata-rata harga tiket (X2) terhadap terhadap variabel Keunggulan
Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)]
jasa transportasi TRANSJAKARTA?
12
1.3. Tujuan Penelitian
Penelitian ini dilakukan tentunya memiliki tujuan-tujuan tertentu. Adapun yang
menjadi tujuan dilakukannya penelitian ini (Point 1-5 adalah interaksi antar variabel pada
model fungsional Loyalitas Konsumen (….fungsi Semula), Point 6-10 adalah interaksi
antar variabel pada model fungsional Keunggulan Bersaing (…fungsi estapet) serta Point
11-12 adalah hubungan antar variabel dari kedua model fungsional Metode Path Analysis
sebagai berikut:
1) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh langsung variabel kualitas
pelayanan (X1) terhadap variabel kepuasan konsumen (Y1) jasa transportasi
TRANSJAKARTA
2) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh langsung variabel harga tiket (X2)
terhadap variabel kepuasan konsumen (Y1) jasa transportasi TRANSJAKARTA
3) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh langsung variabel kepuasan
konsumen (Y1) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) jasa transportasi
TRANSJAKARTA
4) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh tidak langsung variabel kualitas
pelayanan (X1) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) [melalui intervening
variabel kepuasan konsumen Y1] jasa transportasi TRANSJAKARTA
5) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh tidak langsung variabel harga tiket
(X2) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) [melalui intervening variabel
kepuasan konsumen Y1] jasa transportasi TRANSJAKARTA
6) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh langsung variabel kepuasan
konsumen (Y1) terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) jasa
transportasi TRANSJAKARTA
7) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh langsung variabel loyalitas
konsumen (Y2)terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) jasa
transportasi TRANSJAKARTA
8) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh langsung Dimensi Rata-rata
Keunggulan Bersaing (Y3v) terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) jasa
transportasi TRANSJAKARTA
13
9) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh tidak langsung variabel kepuasan
konsumen (Y1) terhadap terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui
intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] jasa transportasi PT
TRANSJAKARTA
10) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh tidak langsung variabel loyalitas
konsumen (Y2) terhadap terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui
intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] jasa transportasi PT
TRANSJAKARTA
11) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh langsung dimensi rata-rata kualitas
pelayanan (X1v) dan dimensi rata-rata harga tiket (X2) terhadap Dimensi Rata-rata
Keunggulan Bersaing (Y3v) jasa transportasi TRANSJAKARTA
12) Menganalisis serta mendiskripsikan pengaruh tidak langsung dimensi rata-rata
kualitas pelayanan (X1v) dan dimensi rata-rata harga tiket (X2) terhadap terhadap
variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata
Keunggulan Bersaing (Y3v)] jasa transportasi TRANSJAKARTA
1.4 Hipotesis
Hipotesis adalah dugaan yang bersifat sementara, sehingga masih memerlukan
pembuktian. Karena ia merupakan dugaan , maka hipotesis harus dinyatakan dalam bentuk
”pernyataan” dan sinkron dengan rumusan masalah (Widodo, 2012: 51). Atas dasar
pertimbangan di dalam rumusan masalah, maka hipotesis yang dikemukakan (Point 1-5
adalah interaksi antar variabel pada model fungsional Loyalitas Konsumen (….fungsi
Semula), Point 6-10 adalah interaksi antar variabel pada model fungsional Keunggulan
Bersaing (…fungsi estapet) serta Point 11-12 adalah hubungan antar variabel dari kedua
model fungsional Metode Path Analysis sebagai berikut:
H1 Bahwa variabel kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh langsung positif
terhadap variabel kepuasan konsumen (Y1) jasa transportasi TRANSJAKARTA
H2 Bahwa variabel harga tiket (X2) mempunyai pengaruh langsung positif terhadap
variabel kepuasan konsumen (Y1) jasa transportasi TRANSJAKARTA
14
H3 Bahwa variabel kepuasan konsumen (Y1) mempunyai pengaruh langsung positif
terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) jasa transportasi TRANSJAKARTA
H4 Bahwa variabel kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh tidak langsung
positif terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) [melalui intervening variabel
kepuasan konsumen Y1] jasa transportasi TRANSJAKARTA
H5 Bahwa variabel harga tiket (X2) mempunyai pengaruh tidak langsung Positif
terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan
konsumen Y1] jasa transportasi TRANSJAKARTA
H6 Bahwa variabel kepuasan konsumen (Y1) mempunyai pengaruh langsung positif
terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) jasa transportasi
TRANSJAKARTA
H7 Bahwa variabel loyalitas konsumen (Y2) mempunyai pengaruh langsung positif
terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) jasa transportasi
TRANSJAKARTA
H8 Bahwa Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) mempunyai pengaruh
langsung positif terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) jasa transportasi
TRANSJAKARTA
H9 Bahwa variabel kepuasan konsumen (Y1) mempunyai pengaruh tidak langsung
positif terhadap terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening
Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] jasa transportasi TRANSJAKARTA
H10 Bahwa variabel loyalitas konsumen (Y2) mempunyai pengaruh tidak langsung
Positif terhadap terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening
Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] jasa transportasi TRANSJAKARTA
H11 Bahwa dimensi rata-rata kualitas pelayanan (X1v) dan dimensi rata-rata harga tiket
(X2) mempunyai pengaruh langsung Positif terhadap Dimensi Rata-rata
Keunggulan Bersaing (Y3v) jasa transportasi TRANSJAKARTA
H12 Bahwa dimensi rata-rata kualitas pelayanan (X1v) dan dimensi rata-rata harga tiket
(X2) mempunyai pengaruh tidak langsung Positif terhadap terhadap variabel
Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan
Bersaing (Y3v)] jasa transportasi TRANSJAKARTA
1.5 Manfaat Penelitian
1.5.1 Manfaat teoritis
15
Penelitian ini diharapkan dapat menambah pengetahuan baik kalangan akademis
(mahasiswa) maupun masyarakat umum terutama yang berkaitan tentang penerapan
konsep baru dibidang strategi pemasaran oleh produsen penyedia jasa transportasi Oto
Bus TRANSJAKARTA
1.5.2 Manfaat praktis
Bagi perusahaan-perusahaan transportasi, kegunaan penelitian ini dapat
memberikan masukan bagaimana pengaruh kualitas pelayanan dan harga tiket terhadap
kepuasan konsumen dn berdampak terhadap loyalitas konsumen, dengan begitu perusahaan
dapat lebih mengerti keinginan konsumen sehingga TRANSJAKARTA dapat
mempertahankan serta semakin meningkatkan okupansi jangka panjang jasa transportasi
TRANSJAKARTA.
1.6 Sistematika Penulisan
Untuk mengetahui secara jelas isi dari penelitian ini maka sistematika penulisan
disusun sebagai berikut:
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini berisi: Latar Belakang Masalah, Perumusan Masalah, Tujuan Penelitian,
Hipotesis, Manfaat Penelitian: [Manfaat teoritis dan Manfaat praktis] serta Sistematika
Penulisan.
BAB II LANDASAN TEORI DAN PENGEMBANGAN MODEL
Bab ini berisi: Kualitas Pelayanan (X1) [Faktor-faktor yang mempengaruhi Kualitas
Pelayanan], Harga (X2) [Pengertian Harga Tiket/ Tarif Angkut], Kepuasan Konsumen
(Y1) [Pengertian Kepuasan Konsumen], Loyalitas Konsumen (Y2) [Pengertian
Loyalitas Konsumen], Penelitian Terdahulu, Kerangka Pemikiran Teoritis Dan
Hubungan Antar Variabel: [Hubungan Kualitas Pelayanan dengan Kepuasan dan
Loyalitas Konsumen, Hubungan Harga atau Harga Tiket dengan Kepuasan dan
16
Loyalitas Konsumen dan Hubungan Kepuasan dengan Loyalitas Konsumen],
Pengembangan Hipotesis Model Penelitian, Kerangka Pemikiran Teoritis Dan
Pembentukan Model Empirik serta Dimensional Variabel (Hubungan Antara Variabel
dengan Dimensi): [Variabel Kualitas Pelayanan (X1), Variabel Harga atau Harga Tiket
(X2), Variabel Kepuasan Konsumen (Y1), Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) dan
Variabel Keunggulan Bersaing (Y3)].
BAB III METODE PENELITIAN
Bab ini berisi: Desain Penelitian, Jenis dan Sumber Data: [Jenis Data dan Sumber
Data], Populasi dan Sampel [Populasi dan Sampel], Variabel Penelitian dan Definisi
Operasional: [Variabel Penelitian dan Definisi Operasional], Desain Kuesioner dan
Skala Pengukuran: [Skala Nominal dan Skala Interval], Metode Pengumpulan Data:
[Kuesioner (angket), Wawancara, Observasi langsung dan Studi Kepustakaan], Teknik
Pengolahan Data [Analisis Kualitatif dan Analisis Kuantitatif], Teknik Analisa Data:
{[Statistik Deskriptif Variabel dan Uji Validitas dan Reliabiitas (Uji Validitas & Uji
Reliabilitas), Uji Asumsi Klasik (Uji Normalitas, Uji Multikolinearitas & Uji
Heteroskedastisitas), Pengujian Hipotesis {[(Uji Signifikan Parameter Individual (Uji
Statistik t), Uji Signifikansi Simultan (F Ratio = Fuji Test), Uji Signifikansi Simultan
(Durbin-Watson Test) & Koefisien Determinasi (R2)] serta Hipotesa Statistik}.
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Bab ini berisi: Hasil Perhitungan: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I), Hasil
Perhitungan, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II), Model Regresi IV: Multiple
Regression, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) & Uji Kualitas Data [Uji Validitas dan
Uji Reliabilitas], Uji Asumsi Klasik [(Uji Normalitas), (Multikolinearitas) dan
(Heteroskedastisitas)]. Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) {[ Hasil
Perhitungan: Uji Regresi Dengan Metode Path Analysis [Model Fungsional Loyalitas
Konsumen (…..fungsi Semula): Pengaruh langsung variabel Kualitas Pelayanan (X1)
dan variabel Harga Tiket (X2) terhadap variabel Loyalitas Konsumen (Y2), Pengaruh
tidak langsung variabel Kualitas Pelayanan (X1) dan variabel Harga Tiket (X2)
terhadap variabel Loyalitas Konsumen (Y2) [melalui interveningvariabel kepuasan
konsumen (Y1)]} dan Hasil Perhitungan: {[Uji Regresi Metode Path Analysis (Model
Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet), Uji Hipotesis 1: Pengaruh
Langsung variabel Kepuasan Konsumen (Y1) terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan
Bersaing (Y3v), Uji Hipotesis 2: Pengaruh Langsung variabel Loyalitas Konsumen
(Y2) terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v), Pengaruh Tidak
17
Langsung variabel kepuasan konsumen (Y1) dan variabel loyalitas konsumen (Y2)
terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata
Keunggulan Bersaing (Y3v)], Uji Hipotesis 3: Pengaruh Tidak Langsung variabel
kepuasan konsumen (Y1) terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui
intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)], Uji Hipotesis 4:
Pengaruh Tidak Langsung variabel loyalitas konsumen (Y2) terhadap variabel
Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan
Bersaing (Y3v)], Uji Hipotesis 5 Pengaruh Langsung Dimensi Rata-rata Keunggulan
Bersaing (Y3v) terhadap variabel dan Keunggulan Bersaing (Y3))]}.
BAB V PENUTUP
Bab V atau Bab Penutup ini berisi: 5.1 Kesimpulan{[Uji berbagai Indikator Metode
Analisa Jalur Ganda (Double Path Analysis’ Method) (Unstandardized
Coefficients), Metode Analisa Jalur Ganda (Double Path Analysis’ Method)
Uji Berbagai Variabel Metode Path Analysis (StandardizedCoefficients)
[Model Fungsional Loyalitas Konsumen & Keunggulan Bersaing] dan Uji Model
Regresi IV untuk 30 Independen Variabel/240 responden atau penentuan zresid
Histogram & Pembentukan Kurva Normal (Unstandardized
Coefficients)], Keterbatasan Penelitian: Kekurangan dan Kelebihan dan Saran
[Implikasi Kebijakan dan Saran Penelitian yang Akan Datang]}.
18
BAB II
LANDASAN TEORI DAN PENGEMBANGAN MODEL
2.1 Kualitas Pelayanan (X1)
2.1.1 Faktor-faktor yang mempengaruhi Kualitas Pelayanan
Menurut Wyckof (dalam Lovelock, C.H, 1992: 17), Wirasasmita, Rivai H., Sitorus,
Roland, Manurung, Brenggan (1999: 410), Bitner & Hubert dalam Rush & Oliver (1994:
77) dan Valarie A Zeithaml., A Parasuraman., Berry., Leonard L (1990: 19) menyatakan
bahwa kualitas jasa atau layanan merupakan tingkat keunggulan (excellence) yang
diharapkan konsumen, dan pengendalian atas keunggulan tersebut untuk memenuhi
keinginan pelanggan Philip Kotler (2002: 83).
Menurut Parasuraman, (1985: 41-50 dan 1988: 12-40) yang dirangkum oleh Fandy
Tjiptono, 2007 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, 2010: 15) terdapat 5 dimensi (indikator)
Kualitas Jasa atau Layanan yang seringkali digunakan oleh para peneliti (suatu pengertian
yang multidimensi). Ke 5 dimensi (indikator) tersebut adalah: (1) Bukti fisik (tangible), (2)
Keandalan (reliability), (3) Daya tanggap (responsiveness), (4) Jaminan (assurance) dan
(5) Empati (empathy).
Parasuraman, et.al., (1985, 1988) mengatakan bahwa keandalan pada dasarnya
dihubungkan dengan hasil dari layanan, sedang berwujud, daya tanggap, jaminan,dan
empati dihubungkan dengan proses penyampaian layanan. Pelanggan tidak hanya menilai
satu dimensi dari layanan yang sedang diberikan (Parasuraman, et.al., 1988). Kepuasan
pelanggan dengan demikian dapat didasarkan tidak hanya dari penelitian pelanggan
terhadap keandalan penyampaian layanan tapi juga pengalaman pelanggan dengan proses
19
penyampaian layanan. Ini alasan mengapa diliteratur jasa,ditemukan penekanan yang kuat
pada pentingnya persepsi kualitas layanan dan hubungan antara kepuasan pelanggan dan
kualitas layanan (Laroche, M. and Taylor, T; Cronin dan Taylor, 1988, 1992: 35).
Fandy Tjiptono dan Gregorius Chandra (2005: 110) menyatakan bahwa kualitas
adalah kondisi dinamis yang berhubungan dengan produk, pelayanan, sumber daya
manusia, proses dan lingkungan yang memenuhi atau melebihi harapan. Contoh, lokasi,
biaya, status akreditasi, jumlah dan kualifikasi staf dan guru. Lebih lanjut (Fandy Tjiptono,
2007: 67) menyatakan bahwa dalam rangka menciptakan kepuasan pelanggan, produk
yang ditawarkan organisasi harus berkualitas. Karena kualitas memiliki sejumlah level:
universal (sama dimanapun), kultural (tergantung sistem nilai budaya), sosial (dibentuk
oleh kelas sosial ekonomi, kelompok etnis, keluarga, teman sepergaulan), dan personal
(tergantung preferensi atau selera setiap individu). Kualitas layanan berkontribusi
signifikan bagi pengembangan diferensiasi, positioning, dan strategi bersaing setiap
organisasi pemasaran, baik perusahaan manufaktur maupun penyedia jasa.
2.2 Harga (X2)
2.2.1 Pengertian Harga Tiket/ Tarif Angkut
Menurut beberapa pengertian dan definisi Basu Swastha, 2000 (dalam Richa
Widyaningtyas, 2010: 24) harga adalah jumlah uang (ditambahkan beberapa produk kalau
mungkin) yang dibutuhkan untuk mendapatkan sejumlah kombinasi dari produk dan
pelayanannya. Sedangkan menurut Basu Swastha dan Irawan, 2005 (dalam Richa
Widyaningtyas, 2010: 19) bahwa yang dimaksud dengan harga adalah sejumlah uang yang
dibebankan atas suatu produk, atau jumlah dari nilai yang ditukar konsumen atas manfaat-
manfaat karena memiliki atau menggunakan produk tersebut.
20
Sementara Ferdinand 2005 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, 2010: 18)
menjelaskan bahwa harga merupakan salah satu variabel penting dalam pemasaran, dimana
harga dapat mempengaruhi pelanggan dalam mengambil keputusan untuk membeli suatu
produk, karena berbagai alasan. Alasan ekonomis akan menunjukkan bahwa harga yang
rendah atau harga yang selalu berkompetisi merupakan salah satu pemicu penting untuk
meningkatkan kinerja pemasaran, tetapi alasan psikologis dapat menunjukkan bahwa harga
justru merupakan indikator kualitas dan karena itu dirancang sebagai salah satu instrumen
penjualan sekaligus sebagai instrumen kompetisi yang menentukan.
Pengertian lainnya, harga suatu barang atau jasa merupakan salah satu faktor
utama sebagai penentu permintaan pasar. Konsumen sangat tergantung pada harga sebagai
indikator kualitas sebuah barang atau jasa, Perusahaan harus mampu menganalisa dan
menetapkan tingkat harga yang wajar bagi konsumen karena harga digunakan oleh
perusahaan sebagai alat untuk mencapai sasaran pemasarannya.
Menurut Philip Kotler dan Gary Armstrong, 2001 (dalam Richa Widyaningtyas,
2010: 19) terdapat 3 Indikator yang digunakan untuk variabel Harga. Ke 3 Indikator
tersebut adalah: (1) Kesesuaian harga dengan kualitas jasa yang diberikan, (2) Kesesuaian
harga dengan pelayanan yang diterima, dan (3) Kesesuaian harga dengan fasilitas.
2.3 Kepuasan Konsumen (Y1)
2.3.1 Pengertian Kepuasan Konsumen
Wilkie dalam Tjiptono, 1996 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, 2010: 20)
mendefinisikan Kepuasan konsumen sebagai suatu tanggapan emosional pada evaluasi
terhadap pengalaman konsumsi suatu produk atau jasa. Sementara Mowen and Minor 2001
21
(dalam Febri Tri Bramasta Putra, 2010: 20) Kepuasan konsumen didefinisikan sebagai
keseluruhan sikap yang ditunjukkan oleh konsumen atas barang dan jasa setelah mereka
memperoleh dan menggunakannya.
Menurut Philip Kotler, 2002 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 27) Kepuasan
konsumen adalah perasaan senang atau kecewa seseorang sebagai hasil dari perbandingan
antar prestasi atau produk yang dirasakan dan yang diharapkan. Sementara Philip Kotler
(2001:46) menandaskan bahwa Kepuasan konsumen adalah tingkat perasaan seseorang
setelah membandingkan kinerja (atau hasil) yang ia rasakan dibandingkan dengan
harapannya.
Philip Kotler dan Kevin Lane Keller (2008: 138) menyatakan bahwa kepuasan
adalah perasaan seseorang setelah membandingkan kinerja atau hasil yang dirasakan
dengan harapannya. Dalam pengertian yang sama, bahwa satisfaction of consumer adalah
perasaan senang atau kecewa seseorang yang timbul kerena membandingkan kinerja yang
dipersepsikan produk (atau hasil) terhadap ekspektasi mereka. Menurut Fandy Tjiptono,
1997 (dalam Antari Setiyawati, 2010: 12), terdapat 3 Indikator yang digunakan untuk
variabel Kepuasan Pelanggan, Ke 3 Indikator tersebut adalah: (1) Pelayanan sesuai dengan
harapan pelanggan, (2) Kesediaan pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain,
dan (3) Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakan.
2.4 Loyalitas Konsumen (Y2)
2.4.1 Pengertian Loyalitas Konsumen
Loyalitas secara harfiah diartikan sebagai Kesetiaan, yaitu kesetiaan seseorang
terhadap suatu objek. Oliver dalam Ratih Huriyati, 2005 (yang dirangkum oleh Febri Tri
22
Bramasta Putra, 2010: 28) mengungkapkan definisi Loyalitas Konsumen sebagai
komitmen konsumen atau pelanggan bertahan secara mendalam untuk berlangganan
kembali atau melakukan pembelian ulang produk/jasa secara konsisten di masa yang akan
datang, meskipun pengaruh situasi dan usaha-usaha pemasaran mempunyai potensi untuk
menyebabkan perubahan perilaku.
Mowen John C and Minor Michael, 1998 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, et.al.,
2010) mendefinisikan Loyalitas konsumen sebagai kondisi di mana pelanggan mempunyai
sikap positif terhadap suatu objek, mempunyai komitmen pada objek tersebut, dan
bermaksud meneruskan pembeliannya di masa mendatang. Griffin, 2002 (dalam Ratih
Huriyati, et.al., 2005) menyatakan bahwa Loyality is defined as non random purchase
expressed over time by some decision making unit yang berarti bahwa loyalitas
didefenisikan sebagai pembelian non random yang diekspresikan sepanjang waktu dengan
melakukan serangkaian pengambilan keputusan. Berdasarkan beberapa definisi terlihat
bahwa loyalitas lebih ditujukan kepada suatu perilaku yang ditunjukkan dengan pembelian
rutin didasarkan pada unit pengambilan keputusan.
Aacker, 1996 dalam Maylina, (2004) yang dirangkum oleh (dalam Richa
Widyaningtyas, 2010: 36) berpendapat bahwa kesetiaan pelanggan terhadap merek
memiliki nilai strategic bagi perusahaan, antara lain mengurangi biaya pemasaran,
keuntungan dalam trade leverage, menarik minat konsumen, dapat memebrikan
keuntungan waktu untuk merespon terhadap pesaing.
Sedangkan Oliver mendefinisikan loyalitas (loyality) sebagai komitmen yang
dipegang secara mendalam untuk membeli atau mendukung kembali produk atau jasa yang
23
disukai di masa depan meski pengaruh situasi dan usaha pemasaran berpotensi
menyebabkan pelanggan beralih (Philip Kotler dan Kevin Lane Keller, 2008: 138).
Menurut Dick & Basu, 1994 yang dirangkum oleh Fandy Tjiptono, 2007 (dalam Febri Tri
Bramasta Putra, 2010: 48) terdapat 3 Indikator yang digunakan untuk variabel Loyalitas
konsumen. Ke 3 Indikator tersebut adalah: (1) Penggunaan ulang layanan, (2)
Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan, dan (3) Selalu menjadi pilihan
utama bagi pelanggan.
2.5 Penelitian Terdahulu
Untuk mengadakan penelitian, tidak terlepas dari penelitian yang dilakukan oleh
peneliti terdahulu dengan tujuan untuk memperkuat hasil dari penelitian yang sedang
dilakukan sekarang. Selain itu juga bertujuan untuk membandingkan dengan beberapa
penelitian yang telah dilakukan sebelumnya. Berikut ringkasan hasil penelitian terdahulu
yang dilakukan oleh peneliti selama melakukan penelitian. Hasil penelitian terdahulu yang
mendukung penelitian ini dapat dijelaskan sebagai berikut:
Tabel 2.1
Pengaruh Kualitas pelayanan terhadap kepuasan dan loyalitas pengguna moda
angkutan umum informal (studi kasus ojek sepedamotor)
Penulis Taslim Bahar, Ofyar Z. Tamin, B.S. Kusbiantoro, dan Russ Bona Frazila (2009)
Judul Jurnal Pengaruh Kualitas pelayanan terhadap kepuasan dan loyalitas pengguna moda
angkutan umum informal (studi kasus ojek sepedamotor)
Masalah (Variabel)
Penelitian
Variabel bebas adalah kualitas pelayanan, variabel intervening kepuasan
pelayanan, sedangkan variabel terikat loyalitas
Temuan (Hasil) Penelitian kualitas mempunyai hubungan yang sangat signifikan dengan kepuasan dan
kepuasan mempunyai hubungan yang baik dengan terbentuknya loyalitas. Selain
itu variable kualitas tidak mempunyai hubungan langsung dengan loyalitas ,
tetapi mempunyai hubungan pengaruh yang tidak langsung melalui variable
kepuasan.
Konsep (Alat Analisis) yang
dirujuk untuk tesis ini
Path Analisis
24
Tabel 2.2
Analisis Kualitas Layanan Sebagai Pengukuran Loyalitas Pelanggan
Hotel Majapahit Surabaya dengan Pemasaran Relasional
sebagai Variabel Intervening.
Penulis Edwin Japarianto dan Poppy Laksmono dan Nur Ainy Khomariyah
Judul Jurnal Analisis Kualitas Layanan Sebagai Pengukuran Loyalitas Pelanggan Hotel
Majapahit Surabaya dengan Pemasaran Relasional sebagai Variabel
Intervening.
Masalah (Variabel)
Penelitian
Variabel bebas adalah Kualitas layanan, variabel intervening adalah pemasaran
relasional, sedangkan variabel terikatnya loyalitas pelanggan.
Temuan (Hasil) Penelitian pengaruh dari kualitas layanan (SQREG) terhadap loyalitas pelanggan
(LOYREG) secara langsung. Selain itu kualitas layanan (SQREG)
berpengaruh secara tidak langsung melalui program pemasaran relasional
(RMREG) sebagai variabel intervening. Hal ini menyatakan bahwa program
pemasaran relasional yang dijalankan oleh pihak hotel tidak mempunyai
kontribusi nyata dalam meningkatkan loyalitas pelanggan Hotel Majapahit
Surabaya.
Konsep (Alat Analisis) yang
dirujuk untuk tesis ini
Path Analisis
Tabel 2.3
Faktor-faktor yang mempengaruhi loyalitas konsumen dengan kepuasan konsumen
Sebagai variabel Intervening
Penulis Rachel (2007)
Judul Jurnal Faktor-faktor yang mempengaruhi loyalitas konsumen dengan kepuasan
konsumen Sebagai variabel Intervening
Masalah (Variabel)
Penelitian
Variabel bebas adalah brand image, kualitas pelayanan, lokasi, nilai pelanggan,
fasilitas, variabel terikat loyalitas dan variabel intervening kepuasan konsumen
Temuan (Hasil) Penelitian Hasil penelitian menunjukkan bahwa brand image, kualitas pelayanan, lokasi,
nilai pelanggan mempunyai pengaruh langsung dan tidak langsung terhadap
loyalitas konsumen melalui kepuasan kepuasan, sedangkan fasilitas tidak
berpengaruh tidak langsung terhadap loyalitas konsumen..
Konsep (Alat Analisis) yang
dirujuk untuk tesis ini
Path Analisis
Tabel 2.4
Faktor-faktor yang mempengaruhi kesetiaan terhadap merek pada konsumen
Penulis Maylina (2003)
Judul Jurnal Faktor-faktor yang mempengaruhi kesetiaan terhadap merek pada konsumen
Masalah (Variabel)
Penelitian
Variabel bebas adalah Satisfaction, habitual behaviour, dan liking of the brand,
sedangkan variabel terikat Kesetiaan konsumen
Temuan (Hasil) Penelitian Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor-faktor yang meliputi Satisfaction,
habitual behaviour, habitual behaviour, dan liking of the brand mempunyai
pengaruh yang positif signifikan terhadap kesetiaan merek (brand loyalty) baik
secara parsial maupun simultan..
Konsep (Alat Analisis) yang
dirujuk untuk tesis ini
Analisis Regresi Berganda
25
Tabel 2.5
Analisis pengaruh kualitas pelayanan terhadap kepuasan konsumen
(studi kasus pada PT. Tiki JNE Semarang)
Penulis Marissa Rizky T. (2006)
Judul Jurnal Analisis pengaruh kualitas pelayanan terhadap kepuasan konsumen (studi
kasus pada PT. Tiki JNE Semarang)
Masalah (Variabel)
Penelitian
Variabel bebas adalah tangible, reliability, responsiveness, assurance dan
emphaty, sedangkan variabel terikat kepuasan konsumen
Temuan (Hasil) Penelitian Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara
tangible, reliability, responsiveness, assurance dan emphaty mempunyai
pengaruh yang signifikan terhadap keputusan kepuasan konsumen.
Konsep (Alat Analisis) yang
dirujuk untuk tesis ini
Analisis Regresi Berganda
A Theoretical Analysis
2.6 Kerangka Pemikiran Teoritis Dan Hubungan Antar Variabel
2.6.1 Hubungan Kualitas Pelayanan dengan Kepuasan dan Loyalitas Konsumen
Kualitas pelayanan merupakan tingkatan kondisi baik buruknya sajian yang
diberikan oleh penyedia jasa angkutan penumpang TransJakarta dalam rangka memuaskan
konsumen. Mendefinisikan kualitas pelayanan sebuah perusahaan jasa tertentu bukanlah
sesuatu yang mudah, karena hal tersebut sangat berhubungan erat dengan pandangan
konsumen pengguna jasa angkutan tersebut. Sesuai pernyataan Hendy Irawan Juwandi,
(2004: 37) bahwa faktor-faktor pendorong kepuasan konsumen salah satunya kualitas
pelayanan. Untuk dapat meningkatkan kepuasan konsumen, salah satunya dengan
meningkatkan kualitas pelayanan, hal tersebut sesuai dengan yang dikemukakan oleh
Parasuraman, A., Valarie A. Zeithaml and Leonard L. Berry Hendy, et.al., (1985, 1988)
bahwa untuk menilai kualitas pelayanan, dapat diukur melalui 5 faktor, yaitu tangible
(bukti fisik), reliability (keandalan), responsiveness (daya tanggap), assurance (jaminan),
emphaty (empati).
Kualitas pelayanan merupakan tingkat keunggulan yang diharapkan dan
pengendalian atas tingkat keunggulan tersebut dapat memperngaruhi tingkat kepuasan
26
konsumen. Jika jasa yang diterima atau dirasakan (perceived service) sesuai dengan yang
diharapkan, maka kualitas pelayanan dipersepsikan baik dan memuaskan, sehingga akan
berdampak menaikkan tingkat loyalitas konsumen. Sebaliknya jika jasa yang diterima
lebih rendah daripada yang diharapkan, maka kualitas pelayanan dipersepsikan buruk
sehingga akan berdampak menurunkan tingkat loyalitas konsumen. Hal ini sesuai
pernyataan Rambat Lupiyoadi dan Hamdani, A., (2006: 195) bahwa salah satu upaya yang
mempengaruhi loyalitas konsumen adalah kualitas pelayanan. Berdasarkan uraian di atas
maka dapat dirumuskan hipotesis sebagai berikut:
H1 Bahwa variabel kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh langsung positif
terhadap variabel kepuasan konsumen (Y1) jasa transportasi TRANSJAKARTA
H4 Bahwa variabel kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh tidak langsung
positif terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) [melalui intervening variabel
kepuasan konsumen Y1] jasa transportasi TRANSJAKARTA
H11 Bahwa dimensi rata-rata kualitas pelayanan (X1v) dan dimensi rata-rata harga tiket
(X2) mempunyai pengaruh langsung Positif terhadap Dimensi Rata-rata
Keunggulan Bersaing (Y3v) jasa transportasi TRANSJAKARTA
H12 Bahwa dimensi rata-rata kualitas pelayanan (X1v) dan dimensi rata-rata harga tiket
(X2) mempunyai pengaruh tidak langsung Positif terhadap terhadap variabel
Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan
Bersaing (Y3v)] jasa transportasi TRANSJAKARTA
2.6.2 Hubungan Harga atau Harga Tiket dengan Kepuasan dan Loyalitas Konsumen
Menurut Kotler dan Amstrong, 2001 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 38) harga
adalah sejumlah uang yang dibebankan untuk suatu produk atau jasa, atau jumlah nilai
yang dipertukarkan konsumen mendapatkan manfaat karena memiliki atau menggunakan
produk atau jasa tersebut. Produk dengan mutu jelek, atau harga yang mahal, ataupun
penyerahan produk yang lambat dapat mengakibatkan konsumen tidak puas
(Supranto,2001.,dalam Richa Widyaningtyas, et.al., 2010). Hal itu menunjukan bahwa
27
harga merupakan salah satu penyebab ketidakpuasan konsumen atau pelanggan. Harga
sangat menentukan kepuasan penumpang dalam penggunaan jasa angkutan, karena
besarnya harga yang ditetapkan berkaitan dengan tingkat pendapatan yang dimiliki oleh
penumpang tersebut.
Semakin tingginya tarif akan mengakibatkan penumpang harus berpikir dua kali
dalam penggunaan jasa angkutan tersebut. Demikian juga sebaliknya apabila tarif semakin
rendah maka penumpang cenderung memanfaatkan sarana transportasi yang dimaksud
tanpa melakukan pertimbangan lebih banyak. Hal ini sesuai pernyataan Rambat Lupiyoadi
dan Hamdani, A, et.al., (2006) bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan
konsumen, salah satunya adalah harga, dan disebut sebagai harga tiket untuk konsumen
pengguna jasa angkutan. Produk yang mempunyai kualitas yang sama tetapi menetapkan
harga yang relative murah akan memberikan tambahan guna (maginal utility) yang lebih
tinggi menaikan kepuasan konsumen.
Keputusan penentuan harga demikian penting dalam menemukan seberapa jauh
sebuah layanan jasa dinilai oleh konsumen dan juga dalam proses membangun tingkat
loyalitas konsumen Rambat Lupiyoadi dan Hamdani, A., (2008: 98). Penentuan harga
sangat penting mengingat produk yang ditawarkan oleh jasa layanan tersebut bersifat tidak
berwujud, namun dapat menjadi indikasi yang konsisten terhadap upaya memenuhi
kebutuhan konsumen. Apabila suatu produk mengharuskan konsumen mengeluarkan biaya
yang lebih besar dibanding tambahan manfaat (marginal utility) yang diterima, maka yang
terjadi adalah menurunnya kepuasan konsumen atau produk atau jasa tersebut memiliki
28
nilai negatif terhadap kepuasan konsumen, sehingga loyalitas konsumen juga akan
menurun. Begitu sebaliknya Rambat Lupiyoadi dan Hamdani, A, et.al., (2008).
Dengan demikian, diketahui bahwa salah satu upaya yang mempengaruhi tingkat
loyalitas konsumen pengguna jasa angkutan adalah Harga Tiket. Berdasarkan uraian di atas
maka dapat dirumuskan hipotesis sebagai berikut:
H2 Bahwa variabel harga tiket (X2) mempunyai pengaruh langsung positif terhadap
variabel kepuasan konsumen (Y1) jasa transportasi TRANSJAKARTA
H5 Bahwa variabel harga tiket (X2) mempunyai pengaruh tidak langsung Positif
terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan
konsumen Y1] jasa transportasi TRANSJAKARTA
H11 Bahwa dimensi rata-rata kualitas pelayanan (X1v) dan dimensi rata-rata harga tiket
(X2) mempunyai pengaruh langsung Positif terhadap Dimensi Rata-rata
Keunggulan Bersaing (Y3v) jasa transportasi TRANSJAKARTA
H12 Bahwa dimensi rata-rata kualitas pelayanan (X1v) dan dimensi rata-rata harga tiket
(X2) mempunyai pengaruh tidak langsung Positif terhadap terhadap variabel
Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan
Bersaing (Y3v)] jasa transportasi TRANSJAKARTA
2.6.3 Hubungan Kepuasan dengan Loyalitas Konsumen
Kepuasan merupakan suatu dorongan keinginan individu yang diarahkan pada
tujuan untuk memperoleh kepuasan (Basu Swastha, 2002.,dalam Richa Widyaningtyas,
2010: 39). Konsumen akan setia atau loyal terhadap suatu merek bila konsumen
mendapatkan kepuasan dari merek tersebut. Untuk meningkatkan kepuasan konsumen,
perusahaan tersebut perlu mengatur strategi pemasaran agar konsumen tertarik terhadap
produk-produk yang ditawarkan. Apabila produk tersebut memberi kepuasan bagi
konsumen, maka konsumen akan tetap setia menggunakan merek tersebut dan berusaha
untuk membatasi pembelian produk lain. Hal itu sesuai dengan penelitian yang dilakukan
29
oleh Wenny Maylina, 2003 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 39), dimana satisfaction
mempunyai pengaruh yang signifikan positif terhadap kesetiaan terhadap merek pada
konsumen.
Konsumen akan loyal terhadap suatu merek bila ia mendapatkan kepuasan dari
merek tersebut. karena itu jika konsumen mencoba beberapa macam merek yang kemudian
dievaluasi apakah merek tersebut telah melampaui kriteria kepuasan mereka atau tidak.
Bila setelah mencoba dan kemudian responnya baik maka berarti konsumen tersebut puas
sehingga ia akan memutuskan membeli kembali merek tersebut secara konsisten sepanjang
waktu. Ini berarti telah tercipta kesetiaan konsumen terhadap merek. Berdasarkan uraian di
atas maka dapat dirumuskan hipotesis sebagai berikut:
H3 Bahwa variabel kepuasan konsumen (Y1) mempunyai pengaruh langsung positif
terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) jasa transportasi TRANSJAKARTA
H6 Bahwa variabel kepuasan konsumen (Y1) mempunyai pengaruh langsung positif
terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) jasa transportasi
TRANSJAKARTA
H9 Bahwa variabel kepuasan konsumen (Y1) mempunyai pengaruh tidak langsung
positif terhadap terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening
Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] jasa transportasi
TRANSJAKARTA
2.7 Pengembangan Hipotesis Model Penelitian
Untuk membuat hipotesis, tidak terlepas dari hipotesis yang dilakukan oleh
beberapa peneliti terdahulu, hanya saja hipotesis yang dibuat dalam penelitian yang sedang
dilakukan sekarang mengalami pengembangan (perluasan hipotesa) seiring dengan
Pengembangan Model Penelitian yang sedang dilakukan sekarang. Atas dasar
pertimbangan di dalam rumusan masalah, maka Pengembangan Hipotesis yang
30
dikemukakan (Point 1-5 adalah interaksi antar variabel pada model fungsional Loyalitas
Konsumen (….fungsi Semula), Point 6-10 adalah interaksi antar variabel pada model
fungsional Keunggulan Bersaing (…fungsi estapet) serta Point 11-12 adalah hubungan
antar variabel dari kedua model fungsional Metode Path Analysis sebagai berikut:
H1 Bahwa variabel kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh langsung positif
terhadap variabel kepuasan konsumen (Y1) jasa transportasi TRANSJAKARTA
H2 Bahwa variabel harga tiket (X2) mempunyai pengaruh langsung positif terhadap
variabel kepuasan konsumen (Y1) jasa transportasi TRANSJAKARTA
H3 Bahwa variabel kepuasan konsumen (Y1) mempunyai pengaruh langsung positif
terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) jasa transportasi TRANSJAKARTA
H4 Bahwa variabel kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh tidak langsung
positif terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) [melalui intervening variabel
kepuasan konsumen Y1] jasa transportasi TRANSJAKARTA
H5 Bahwa variabel harga tiket (X2) mempunyai pengaruh tidak langsung Positif
terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan
konsumen Y1] jasa transportasi TRANSJAKARTA
H6 Bahwa variabel kepuasan konsumen (Y1) mempunyai pengaruh langsung positif
terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) jasa transportasi
TRANSJAKARTA
H7 Bahwa variabel loyalitas konsumen (Y2) mempunyai pengaruh langsung positif
terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) jasa transportasi
TRANSJAKARTA
H8 Bahwa Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) mempunyai pengaruh
langsung positif terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) jasa transportasi
TRANSJAKARTA
H9 Bahwa variabel kepuasan konsumen (Y1) mempunyai pengaruh tidak langsung
positif terhadap terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening
Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] jasa transportasi
TRANSJAKARTA
H10 Bahwa variabel loyalitas konsumen (Y2) mempunyai pengaruh tidak langsung
Positif terhadap terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening
31
Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] jasa transportasi
TRANSJAKARTA
H11 Bahwa dimensi rata-rata kualitas pelayanan (X1v) dan dimensi rata-rata harga tiket
(X2) mempunyai pengaruh langsung Positif terhadap Dimensi Rata-rata
Keunggulan Bersaing (Y3v) jasa transportasi TRANSJAKARTA
H12 Bahwa dimensi rata-rata kualitas pelayanan (X1v) dan dimensi rata-rata harga tiket
(X2) mempunyai pengaruh tidak langsung Positif terhadap terhadap variabel
Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan
Bersaing (Y3v)] jasa transportasi TRANSJAKARTA
2.8 Kerangka Pemikiran Teoritis Dan Pembentukan Model Empirik
Secara teori penelitian ini menggunakan Metode Analisa Jalur Ganda (Double
Part Analysis’ Method) yang dilengkapi dengan berbagai Uji Statistik, peralatan analisa
maupun perhitungan pada umumnya menggunakan Model Regresi Linier Berganda (multiples
regression) untuk semua bentuk model fungsional hasil estimasi (Unstandardized
Coefficients: Model Regresi I, Model Regresi II, Model Regresi III (Simple Regression)
dan Model Regresi IV (zresid Histogram Pembentukan Kurva Normal) maupun Model
fungsional hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) yang
secara keseluruhannya mengunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
Metode Analisa Jalur Ganda (Double Part Analysis’ Method) merupakan
sepasang Part Analysis Method gabungan antara Model fungsional klasik Loyalitas
Konsumen (sebagai fungsi Semula) dengan Model fungsional Keunggulan Bersaing
(sebagai fungsi estapet). Hasil Perhitungan Empiris dari Metode Analisa Jalur Ganda
(Double Part Analysis’ Method) didapatkan dari menggunakan Dua konsep data: Data
Dengan Kategori (Jumlah ke I) dan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II).
Yang dimaksud dengan Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) merupakan data
”hasil survey” berbentuk skala lima (sangat setuju, setuju, netral, tidak setuju dan
32
sangat tidak setuju) dengan skor 5, 4, 3, 2, dan 1 (Data 5 observasi) dengan asumsi Data
skala pengukuran Netral bernilai Nol. Sedangkan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)
merupakan data olahan yang disusun dari seluruh Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)
sebagai data ”hasil survey” menjadi ”Data 6 Observasi” dengan asumsi yang sama bahwa
Data dengan skala pengukuran Netral, diasumsi bernilai Nol, sehingga Data Observasi ke
6 merupakan Jumlah (atau Nilai Total) dari data ”hasil survey” tersebut.
Baik data hasil survey (data 5 observasi) maupun data olahan (data 6 observasi)
dalam penelitian ini digunakan untuk menganalisis semua indikator dari Variabel: Kualitas
Pelayanan (X1), Harga Tiket (X2), Kepuasan Konsumen (Y1), Loyalitas Konsumen (Y2) dan
Keunggulan Bersaing (Y3), termasuk Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v), Dimensi
Rata-rata Harga Tiket (X2v) dan Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) yang murni
merupakan “Data Olahan” dari semua indikator berbagai variabel tersebut dipergunakan
dalam berbagai Uji Statistik maupun peralatan analisa berbagai bentuk Model Empiris
sesuai kebutuhan penelitian.
Semua data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data utama yang
dipergunakan dalam semua proses perhitungan (lihat lampiran 9 s/d 23), yang dihitung
“secara otomatis sesuai dengan formulasinya” sendiri-sendiri “menggunakan Microsoft
Office Excel 2003” dan disusun/dihitung dengan tingkat kesalahan yang sangat kecil sekali
(mendekati Nol). Setelah ditransfer ke Microsoft Office Word 2003 (dimana formulasinya
pada setiap sel tidak terlihat lagi). Untuk mengetahui keterikatan Pengembangan Model
dan pengaruh antar variabel dapat dijelaskan pada kerangka pemikiran berikut:
33
e1 X1.1
e2 X1.2
e3 X1.3
e4 X1.4
e5 X1.5
e6 X1.6
e7 X1.7
e8 X1.8
e9 X1.9
e10 X1.10
e11 X1.11
e12 X1.12
e13 X1.13
Gambar 2.1: Model Konseptual dan Hubungan Fungsional Antar Inter Variable
Path Analysis Method, KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS.
j1 X1v.1
j2 X1v.2
j3 X1v.3
j4 X1v.4
j5 X1v.5
k1 Y3.1
k2 Y3.2
k3 Y3.3
k4 Y3.4
l1 Y3v.1
l2 Y3v.2
l3 Y3v.3
g1 Y1.1
g2 Y1.2
g3 Y1.3
h1 Y2.1
h2 Y2.2
h3 Y2.3
h4 Y2.4
h5 Y2.5
f1 X2.1
f2 X2.2
f3 X2.3
f4 X2.4
i1 X2v.1
i2 X2v.2
i3 X2v.3
HX1: r 2 X1.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6
Harga
Tiket
(X2)
Kualitas
Pelayanan
(X1)
Kepuasan
Konsumen
(Y1)
Loyalitas
Konsumen
(Y2)
HY2:r 2Y2.i >0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6
HY1:r 2Y1.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6
KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS
TRANSJAKARTA 2017
r 2(Y1) > 0.6
r 2(Xi ,Y1) > 0.6
r 2(Xi ) > 0.6
R SquareChange= R2
F Change = Fuji Test Durbin-Watson Test
R SquareChange= R2
F Change = Fuji Test
Durbin-Watson Test
R SquareChange= R2
F Change = Fuji Test Durbin-Watson Test
H4: Coeff. Reg c1 > 0
H5: Coeff. Reg c2 > 0
H1: Coeff. Reg a1 > 0
H1: r
2 X1>0
H2: Coeff. Reg a2 > 0
H3 :C
oeff. R
eg c
3 >
0
r 2(Y1 ,Xi) > 0.6
HY2i:r 2Y2i >0.6
ALPHA CRONBACH > 0.6
HX2:r 2X2.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6
Keunggulan
Bersaing
(Y3) HY3:r 2Y3.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6
HX1v:r 2 X1v.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6
R SquareChange= R2
F Change = Fuji Test
Durbin-Watson Test
Dimensi
Kualitas
Pelayanan
(X1v)
Y1 = Intevening Variable
HY3v:r 2Y3v.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6
Dimensi
Keunggulan Bersaing
(Y3v)
R SquareChange = R2
F Change= Fuji Test
Durbin-Watson Test
HX2v:r 2X2v.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6
Y3v = Intevening Variable
R SquareChange = R2
F Change= Fuji Test
Durbin-Watson Test
Dimensi
Harga Tiket
(X2v)
R SquareChange = R2
F Change= Fuji Test
Durbin-Watson Test
R SquareChange = R2
F Change= Fuji Test
Durbin-Watson Test
Unstandardized Coefficients: Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula):
Y1 = a0 + a1 X1 + a2X2 + E1
Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + E2
Y2 Calc = c0 + c1 X1 + c2X2 + c3Y1 + E3 Y2 Calc = d0 + d1 X1 + d2X2 + d3Y1 + E4
Y3v.1. Memperluas Trayek Bus MAYASARI BAKTI Y3v.2. Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa
Y3v.3. Meningkatkan Promosi MAYASARI BAKTI
H1: Coeff. Reg 1 > 0
H1: r
2 X1>0
r 2(Yi ) > 0.6
r 2(Y3v ,Yi) > 0.6
r 2(Y3v) > 0.6
r 2(Yi ,Y3v) > 0.6
H4: Coeff. Reg 1 > 0
H2: Coeff. Reg 2 > 0
H3: Coeff. Reg 3 > 0
H5: Coeff. Reg 2 > 0
Second Path Analysis Method Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet):
Y3 = 1 Y1 + 2Y2
Y3 Calc = 1 Y1 + 2Y2 + 3Y3v
Y3v.1. Memperluas Trayek Bus TRANSJAKARTA
Y3v.2. Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa
Y3v.3. Meningkatkan Promosi TRANSJAKARTA
First Path Analysis Method Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula):
Y1 = 1X1 + 2 X2
Y2 = 1X1 + 2 X2 + 1Y1
Unstandardized Coefficients: Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet) Y3v = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 1
Y3 = 0 + 1 Y3v Calc + 2
Y3 Calc = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 3Y3v + 3
Y3 Calc = 0 + 1 Y3v + 2Y1 + 3Y2 + 4
34
Unstandardized Coefficients: Model Regresi I :
Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula):
Y1 = a0 + a1 X1 + a2X2 + E1
Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + E2
Y2 Calc = c0 + c1 X1 + c2X2 + c3Y1 + E3
Y2 Calc = d0 + d1 X1 + d2X2 + d3Y1 + E4
Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet):
Y3v = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 1
Y3 = 0 + 1 Y3v Calc + 2
Y3 Calc = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 3Y3v + 3
Y3 Calc = 0 + 1 Y3v + 2Y1 + 3Y2 + 4
Model Regresi II:
X1 = e0 + e1 X1.1 + e2 X1.2 + e3 X1.3 + e4 X1.4 + e5 X1.5 + e6 X1.6 + e7 X1.7
+ e8 X1.8 + e9 X1.9 + e10 X1.10 + e11 X1.11 + e12 X1.12 + e13 X1.13 + e5
X2 = f0 + f1 X2.1 + f2 X2.2 + f3 X2.3 + f4 X2.4 + e6
Y1 = g0 + g1 Y1.1 + g2 Y1.2 + g3 Y1.3 + e7
Y2 = h0 + h1 Y2.1 + h2 Y2.2 + h3 Y2.3 + h4 Y2.4 + h5 Y2.5 + e8
X2v = i0 + i1 X2v.1 + i2 X2v.2 + i3 X2v.3 + e9
X1v = j0 + j1 X1v.1 + j2 X1v.2 + j3 X1v.3 + j4 X1v.4 + j5 X1v.5 + e10
Y3 = k0 + k1Y3.1 + k2 Y3.2 + k3 Y3.3 + k4 Y3.4 + e11
Y3v = l0 + l1Y3v..1 + l2 Y3v.2 + l3 Y3v..3 + e12
Model Regresi III:
Simple Regression beberapa Indikator maupun Dimensi dari berbagai Variabel terkait masing-masing terhadap Variabel dependennya serta Nilai Faktor Koreksi Butiran
sebagai berikut:
1. Variabel Kualitas Pelayanan (X1) No. Indikator dari Variabel Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1.i > 0.6 (Valid), FK X1.i < 0.6 (Drop)
1. X1.1. Peralatan Armada Bus TransJakarta X1 = a0 + a1 X1.1 ; HX1.1 :Faktor Koreksi X1.1 > 0.6
2. X1.2. Perlengkapan Armada Bus TransJakarta X1 = b0 + b1 X1.2 ; HX1.2 :Faktor Koreksi X1.2 > 0.6
3. X1.3. Kenyamanan Ruangan X1 = c0 + c1 X1.3 ; HX1.3 :Faktor Koreksi X1.3 > 0.6
4. X1.4. Penampilan Petugas X1 = d0 + d1 X1.4 ; HX1.4 :Faktor Koreksi X1.4 > 0.6
5. X1.5. Kejujuran Dalam Memberikan Keterangan X1 = e0 + e1 X1.5 ; HX1.5 :Faktor Koreksi X1.5 > 0.6 6. X1.6. Keramahan X1 = f0 + f1 X1.6 ; HX1.6 :Faktor Koreksi X1.6 > 0.6
7. X1.7. Kecepatan Pelayanan X1 = g0 + g1 X1.7 ; HX1.7 :Faktor Koreksi X1.7 > 0.6
8. X1.8. Kemampuan Menanggapi Keluhan X1 = h0 + h1 X1.8 ; HX1.8 :Faktor Koreksi X1.8 > 0.6 9. X1.9. Kemudahan Prosedur X1 = i0 + i1 X1.9 ; HX1.9 :Faktor Koreksi X1.9 > 0.6
10. X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = j0 + j1 X1.10 ; HX1.10 :Faktor Koreksi X1.10 > 0.6
11. X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = k0 + k1 X1.11 ; HX1.11 :Faktor Koreksi X1.11 > 0.6 12. X1.12. Pemahaman Kebutuhan Konsumen X1 = l0 + l1 X1.12 ; HX1.12 :Faktor Koreksi X1.12 > 0.6
13. X1.13. Perhatian Kepada Konsumen X1 = m0 + m1 X1.13 ; HX1.13 :Faktor Koreksi X1.13 > 0.6
35
2. Variabel Harga Tiket(X2) No. Indikator dari Variabel Harga Tiket: Bentuk Fungsi: FK X2.i > 0.6 (Valid), FK X2.i < 0.6 (Drop) 1. X2.1. Keterjangkauan Harga Tiket X2 = n0 + n1 X2.1 ; HX2.1 :Faktor Koreksi X2.1 > 0.6
2. X2.2. Kesesuaian Tarif Dengan Manfaat X2 = o0 + o1 X2.2 ; HX2.2 :Faktor Koreksi X2.2 > 0.6
3. X2.3. Kesesuaian Tarif Dengan Fasilitas X2 = p0 + p1 X2.3 ; HX2.3 :Faktor Koreksi X2.3 > 0.6 4. X2.4. Kesesuaian Tarif Dengan Jarak Yang Ditempuh X2 = q0 + q1 X2.4 ; HX2.4 :Faktor Koreksi X2.4 > 0.6
3. Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) No. Indikator dari Variabel Kepuasan Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y1.i > 0.6 (Valid), FK Y1.i < 0.6 (Drop)
1. Y1.1. Kepuasan akan produk yang ditawarkan Y1 = r0 + r1 Y1.1 ; HY1.1 :Faktor Koreksi Y1.1 > 0.6 2. Y1.2. Sesuai dengan yang diharapkan Y1 = s0 + s1 Y1.2 ; HY1.2 :Faktor Koreksi Y1.2 > 0.6
3. Y1.3. Merekomendaikan citra positif kepada orang lain Y1 = t0 + t1 Y1.3 ; HY1.3 :Faktor Koreksi Y1.3 > 0.6
4. Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) No. Indikator dari Variabel Loyalitas Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y2.i > 0.6 (Valid), FK Y2.i < 0.6 (Drop)
1. Y2.1. Armada Bus TransJakarta Yang Bagus Y2 = u0 + u1 Y2.1 ; HY2.1 :Faktor Koreksi Y2.1 > 0.6
2. Y2.2. Kenikmatan Merasakan Layanan Y2 = v0 + v1 Y2.2 ; HY2.2 :Faktor Koreksi Y2.2 > 0.6
3. Y2.3. Kesetiaan Terhadap Merek (Tidak Melirik Merek Lain) Y2 = w0 + w1 Y2.3 ; HY2.3 :Faktor Koreksi Y2.3 > 0.6 4. Y2.4. Pengalaman Masa Lalu Y2 = x0 + x1 Y2.4 ; HY2.4 :Faktor Koreksi Y2.4 > 0.6
5. Y2.5. Pengalaman Teman-teman Y2 = y0 + y1 Y2.5 ; HY2.5 :Faktor Koreksi Y2.5 > 0.6
5. Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v) No. Dimensi Rata-rata Harga Tiket: Bentuk Fungsi: FK X2v.i > 0.6 (Valid), FK X2v.i < 0.6 (Drop) 1. X2v.1. Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan X2v = k0 + k1 X2v.1 ; HX2v.1 :Faktor Koreksi X2v.1 > 0.6
2. X2v.2. Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima X2v = l0 + l1 X2v.2 ; HX2v.2 :Faktor Koreksi X2v.2 > 0.6
3. X2v.3. Kesesuaian Harga dengan fasilitas X2v = m0 + m1 X2v.3 ; HX2v.3 :Faktor Koreksi X2v.3 > 0.6
6. Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v) No. Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1v.i > 0.6 (Valid), FK X1v.i < 0.6 (Drop)
1. X1v.1. Bukti fisik (tangible) X1v = n0 + n1 X1v.1 ; HX1v.1 :Faktor Koreksi X1v.1 > 0.6
2. X1v.2. Keandalan (reliability) X1v = o0 + o1 X1v.2 ; HX1v.2 :Faktor Koreksi X1v.2 > 0.6 3. X1v.3. Daya tanggap (responsiveness) X1v = p0 + p1 X1v.3 ; HX1v.3 :Faktor Koreksi X1v.3 > 0.6
4. X1v.4. Jaminan (assurance) X1v = q0 + q1 X1v.4 ; HX1v.4 :Faktor Koreksi X1v.4 > 0.6
5. X1v.5. Perhatian (empathy) X1v = r0 + r1 X1v.5 ; HX1v.5 :Faktor Koreksi X1v.5 > 0.6
7. Variabel Keunggulan Bersaing (Y3) No. Indikator dari Keunggulan Bersaing: Bentuk Fungsi: FK Y3.i > 0.6 (Valid), FK Y3.i < 0.6 (Drop)
1. Y3.1. Kemampuan Bersaing Y3 = s0 + s1 Y3.1 ; HY3.1 :Faktor Koreksi Y3.1 > 0.6 2. Y3.2. Dikenal Luas Y3 = t0 + t1 Y3.2 ; HY3.2 :Faktor Koreksi Y3.2 > 0.6
3. Y3.3. Peningkatan Sumber Dana Y3 = u0 + u1 Y3.3 ; HY3.3 :Faktor Koreksi Y3.3 > 0.6
4. Y3.4. Keunggulan Tekhnologi Y3 = v0 + v1 Y3.3 ; HY3.4 :Faktor Koreksi Y3.4 > 0.6
8. Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) No. Dimensi Keunggulan Bersaing: Bentuk Fungsi: FK Y3v.i > 0.6 (Valid), FK Y3v.i < 0.6 (Drop)
1. Y3v.1. Memperluas Trayek Bus TransJakarta Y3v = w0 + w1 Y3v.1 ; HY3v.1 :Faktor Koreksi Y3v.1 > 0.6
2. Y3v.2. Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa TJ Y3v = x0 + x1 Y3.v2 ; HY3v.2 :Faktor Koreksi Y3v.2 > 0.6
3. Y3v.3. Senantiasa Meningkatkan Promosi Bus TransJakarta Y3v = y0 + y1 Y3v.3 ; HY3v3 :Faktor Koreksi Y3v.3 > 0.6
Metode Path Analysis Standardized Coefficients: Model Fungsional Loyalitas Konsumen (….fungsi semula)
Y1 = 1X1 + 2 X2
Y2 = 1X1 + 2 X2 + 1Y1
36
dimana:
Y1 = Kepuasan Konsumen
Y2 = Loyalitas Konsumen
X1 = Kualitas Pelayanan
X2 = Harga Tiket
1 = Koefisien regresi variabel Kualitas Pelayanan
2 = Koefisien regresi variabel Harga Tiket
1 = Koefisien regresi intervening variabel kepuasan konsumen
Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….fungsi estapet)
Y3 = 1 Y1 + 2Y2
Y3 Calc = 1 Y1 + 2Y2 + 3Y3v
dimana:
Y3 = Y3u = Keunggulan Bersaing
Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen
Y2 = Y2u = Loyalitas Konsumen
Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing
1 = Koefisien regresi variabel Kepuasan Konsumen
2 = Koefisien regresi variabel Loyalitas Konsumen
3 = Koefisien regresi intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing
Model Regresi IV: Analisis Regresi Linear Berganda (Multiples Regression)
Y3 = m0 + m1 X1 + m2 X2 + m3 X3 + m4 X4 + m5 X5 + m6 X6 + m7 X7 + m8 X8
+ m9 X9 + m10 X10 + m11 X11 + ...........+ m30 X30 + e13
dimana:
X1 = X1v.1 = Bukti fisik (tangible)
X2 = X1v.2 = Keandalan (reliability)
X3 = X1v.3 = Daya tanggap (responsiveness)
X4 = X1v.4 = Jaminan (assurance)
X5 = X1v.5 = Perhatian (empathy)
X6 = X1u = Dimensi Total KUALITAS PELAYANAN TransJakarta
X7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS PELAYANAN TransJakarta
X8 = X2v.1 = Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan
X9 = X2v.2 = Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima
X10 = X2v.3 = Kesesuaian Harga dengan fasilitas
X11 = X2u = Dimensi Total HARGA TIKET TransJakarta
X12 = X2v = Dimensi Rata-rata HARGA TIKET TransJakarta
X13 = Y1v.1 = Pelayanan Sesuai dengan harapan pelanggan
X14 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain
X15 = Y1v.3 = Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakan
X16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN TransJakarta
37
X17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable)
X18 = Y1v = Dimensi Rata-rata KEPUASAN KONSUMEN TransJakarta
X19 = Y1v Calc = Y1v OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable)
X20 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layanan
X21 = Y2v.2 = Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan
X22 = Y2v.3 = Selalu menjadi pilihan utama bagi pelanggan
X23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta
X24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta
X25 = Y3v.1 = Memperluas TRAYEK (Koridor) Bus TransJakarta
X26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk Jasa TransJakarta
X27 = Y3v.3 = Senantiasa Meningkatkan PROMOSI Bus TransJakarta
X28 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta
Y29 = Y3v Calc = Y3 TS Regr = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta = (Two-Stage Regression as Estimated Variable)
X30 = Y3 = X = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke I )]
X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke II )]
m0 , m1 ...... m30 = Koefisien Regresi untuk ke 30 Independen Variabel
e13 = Error Term
2.9 Dimensional Variabel (Hubungan Antara Variabel dengan Dimensi)
Model penelitian menunjukkan ada 4 variabel utama ”Metode Path Analysis”
yang memiliki sebanyak 5 (Lima) hipotesis, yaitu:
H1:r 2 X1 > 0 Bahwa variabel kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh langsung
positif terhadap variabel kepuasan konsumen (Y1) jasa transportasi
TRANSJAKARTA.
H2:r 2 X2 > 0 Bahwa variabel harga tiket (X2) mempunyai pengaruh langsung positif
terhadap variabel kepuasan konsumen (Y1) jasa transportasi
TRANSJAKARTA.
H3:r 2 Y1 > 0 Bahwa variabel kepuasan konsumen (Y1) mempunyai pengaruh langsung
positif terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) jasa transportasi
TRANSJAKARTA.
H4:r 2 X1 > 0 Bahwa variabel kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh tidak
langsung positif [melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)]
terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) jasa transportasi
TRANSJAKARTA.
H5:r 2 X2 > 0 Bahwa variabel harga tiket (X2) mempunyai pengaruh tidak langsung
Positif [melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)] terhadap
variabel loyalitas konsumen (Y2) jasa transportasi TRANSJAKARTA.
38
2.9.1 Variabel Kualitas Pelayanan (X1)
Hubungan Variabel Kualitas Pelayanan (X1) dengan 5 Dimensi Pokok (Total)
Kualitas Pelayanan (X1u.i ) dan 5 Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v.i ) serta
Hubungan Variabel maupun Dimensi Rata-rata dalam Part Analysis Method dapat
dijelaskan sebagai berikut:
H6:r 2 X1v.i > 0 Bahwa dimensi rata-rata kualitas pelayanan (X1v.i) mempunyai pengaruh
langsung positif terhadap dimensi rata-rata kepuasan konsumen (Y1v.i) jasa
transportasi TRANSJAKARTA.
H9:r 2 X1v.i > 0 Bahwa dimensi rata-rata kualitas pelayanan (X1v.i) mempunyai pengaruh
tidak langsung positif terhadap dimensi rata-rata loyalitas konsumen (Y1v.i)
[melalui intervening dimensi rata-rata kepuasan konsumen (Y1v)] jasa
transportasi TRANSJAKARTA.
HX1v.i:r 2X1v.i > 0 Bahwa 5 Dimensi Kualitas Pelayanan (X1v.i), berjalan secara sinkron
bersifat “Optimum”, jelasnya bahwa Adjusted of determination coefficient
bernilai positif melampaui diatas nilai kritis (critical value) yang
dicerminkan oleh:
HX1v.i:r 2X1v.i > 0
5 Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v.i):
H1: HX1v.1 = Bukti fisik (tangible) berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan konsumen.
H2: HX1v.2 = Keandalan (reliability) berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan konsumen.
H3: HX1v.3 = Daya tanggap (responsiveness) berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan konsumen.
H4: HX1v.4 = Jaminan (assurance) berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan konsumen.
H5: HX1v.5 = Perhatian (empathy) berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan konsumen.
HX1:r 2X1 > 0 : Variabel Kualitas Pelayanan (X1)
HX1v.i:r 2X3v > 0 : Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v.i)
HX1u.i:r 2X1u.i > 0 : 5 Dimensi Pokok (Total) Kualitas Pelayanan (X1u.i): H1: HX1u.1 = Bukti fisik (tangible), adalah fungsi dari Indikator Kualitas pelayanan (X1.1 s/d X1.4)
H2: HX1u.2 = Keandalan (reliability), adalah fungsi dari Indikator Kualitas pelayanan (X1.5 s/d X1.7)
H3: HX1u.3 = Daya tanggap (responsiveness), adalah fungsi dari Indikator Kualitas pelayanan (X1.8 s/d X1.9)
H4: HX1u.4 = Jaminan (assurance), adalah fungsi dari Indikator Kualitas pelayanan (X1.10 s/d X1.11)
H5: HX1u.5 = Perhatian (empathy), adalah fungsi dari Indikator Kualitas pelayanan (X1.12 s/d X1.13)
HX1v.1: Semakin tinggi Bukti fisik (tangible), maka semakin tinggi kepuasan konsumen,
yang berarti semakin tingginya kemampuan para karyawan penyedia jasa
transportasi TRANSJAKARTA meningkatkan kualitas pelayanan,
39
merepresentasikan dimensi pelayanan yang berwujud secara fisik atau sesuatu
yang nampak.
HX1v.2: Semakin tinggi Keandalan (reliability), maka semakin tinggi kepuasan konsumen,
yang berarti semakin tingginya kemampuan para karyawan penyedia jasa
transportasi TRANSJAKARTA untuk menampilkan pelayanan yang dijanjikan
dengan terpercaya dan akurat.
HX1v.3: Semakin tinggi Daya tanggap (responsiveness), maka semakin tinggi kepuasan
konsumen. yang berarti semakin tingginya/mantap aktivitas para karyawan
penyedia jasa transportasi TRANSJAKARTA memberikan pelayanan yang baik
kepada pelanggan atau dilakukan untuk memastikan kepuasan pelanggan.
HX1v.4: Semakin tinggi Jaminan (assurance), maka semakin tinggi kepuasan konsumen,
yang berarti semakin tingginya kemampuan para karyawan penyedia jasa
transportasi TRANSJAKARTA meningkatkan kualitas pelayanan yang berfokus
pada pengetahuan, kesopanan, keramah-tamahan serta kemampuan para karyawan
untuk menimbulkan/melahirkan kepercayaan dan keyakinan pada diri pelanggan.
HX1v.5: Semakin tinggi Empati (empathy), maka semakin tinggi kepuasan konsumen, yang
berarti semakin tingginya kemampuan para karyawan penyedia jasa transportasi
TRANSJAKARTA meningkatkan kualitas pelayanan melalui cara pemberian
perhatian dengan sentuhan pribadi sehingga dapat/tepat memenuhi apa yang
dibutuhkan oleh konsumen.
2.9.2 Variabel Harga atau Harga Tiket (X2)
Hubungan variabel harga atau harga tiket (X2) dengan 3 Dimensi Harga Tiket
dapat dijelaskan sebagai berikut:
H7:r 2 X2v.i > 0 Bahwa dimensi rata-rata harga tiket (X2v.i) mempunyai pengaruh langsung
positif terhadap dimensi rata-rata kepuasan konsumen (Y1v) jasa
transportasi TRANSJAKARTA.
H10:r 2 X2v.i > 0 Bahwa dimensi rata-rata harga tiket (X2v.i) mempunyai pengaruh tidak
langsung Positif terhadap dimensi rata-rata loyalitas konsumen (Y2v)
[melalui intervening dimensi rata-rata kepuasan konsumen (Y1v)] jasa
transportasi TRANSJAKARTA.
HX2: r 2 X2 > 0 : Variabel Harga Tiket (X2)
HX2v: r 2 X2v > 0 : Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v)
HX2v.i: r 2 X2v.i > 0 : 3 Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v.i):
40
(1) Kesesuaian harga dengan kualitas jasa yang diberikan
(2) Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima
(3) Kesesuaian harga dengan fasilitas
HX2v.i : r 2 X2v.i > 0
3 Dimensi Harga Tiket (X2):
HX2v.1: Kesesuaian harga dengan kualitas jasa yang diberikan, atau Kesesuaian Harga
Tiket atau Ongkos Angkut dengan Kualitas Pelayanan yang diberikan
HX2v.2: Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima, atau Kesesuaian Harga Tiket
atau Ongkos Angkut dengan Tambahan Guna (Marginal Utility MU) yang
diterima, dirasakan atau didapatkan (dinikmati) oleh konsumen.
HX2v.3: Kesesuaian harga dengan fasilitas, atau Kesesuaian Harga Tiket atau Ongkos
Angkut dengan fasilitas alat angkut yang tersedia, seperti kemampuan para
karyawan penyedia jasa transportasi TRANSJAKARTA meningkatkan kualitas
pelayanan, merepresentasikan dimensi pelayanan yang berwujud secara fisik atau
sesuatu yang nampak, seperti: Peralatan Armada Bus TRANSJAKARTA,
Perlengkapan Armada, Kenyamanan ruangan dan Penampilan petugas.
2.9.3 Variabel Kepuasan Konsumen (Y1)
Hubungan variabel Kepuasan Konsumen (Y1) dengan 3 Dimensi Kepuasan
Konsumen (Y1) dapat dijelaskan sebagai berikut:
H8:r 2 Y1v.i > 0 Bahwa dimensi rata-rata kepuasan konsumen (Y1v.i) mempunyai pengaruh
langsung positif terhadap dimensi rata-rata loyalitas konsumen (Y2v) jasa
transportasi TRANSJAKARTA.
HY1: r 2 Y1 > 0 : Variabel Kepuasan Konsumen (Y1)
HY1v: r 2 Y1v > 0 : Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen (Y1v)
HY1v.i: r 2 Y1v.i > 0 : 3 Dimensi Rata-rata Kepuasan Konsumen (Y1v.i):
(1) Pelayanan sesuai dengan harapan pelanggan,
(2) Kesediaan pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain dan
(3) Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakan.
2.9.4 Variabel Loyalitas Konsumen (Y2)
Dimensionalisasi variabel Loyalitas Konsumen (Y2) dalam penelitian ini mengacu
pada penelitian Gremler & Brown dalam Lu Ting Pong., et.al., (2001), dimana hubungan
variabel Loyalitas Konsumen dengan 3 Dimensi Loyalitas Konsumen (Y2) dapat dijelaskan
sebagai berikut:
41
HY2:r 2 Y2 > 0 : Variabel Loyalitas Konsumen (Y2)
HY2v:r 2 Y2v > 0 : Dimensi Rata-rata Loyalitas Konsumen (Y4v)
HY2v.i:r 2 Y2v.i > 0 :3 Dimensi Rata-rata Loyalitas Konsumen (Y4v.i):
(1) Penggunaan ulang layanan
(2) Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan
(3) Selalu menjadi pilihan utama bagi pelanggan.
2.9.5 Variabel Keunggulan Bersaing (Y3)
Dimensionalisasi variabel Keunggulan Bersaing (Y3) dalam penelitian ini mengacu
menurut Selnes ( 1993); Bharadwaj dkk (1993); Goodman dkk (1995 ); Keltner (1995);
Chow dan Holden (1997) Geykens dkk (1999); Suryanto, L dan Sugiyanto,FX
(2002);Musry (2004); Rusdarti (2004); Smith dan wright (2004). menyatakan bahwa
Keunggulan bersaing merupakan kemampuan produsen untuk menghadapi persaingan
yang terjadi menurut penilaian Konsumen. Hubungan antara variabel, Indikator dan
Dimensi Keunggulan Bersaing dapat dijelaskan sebagai berikut:
HY3: r 2 Y3 > 0 : Variabel Keunggulan Bersaing (Y3)
HY3.i: r 2 Y3.i > 0 : Indikator Keunggulan Bersaing (Y3.i): 1) Y3.1. Kemampuan bersaing dengan meningkatkan jumlah Armada yang beroperasi 2) Y3.2. Keluasan jaringan yang ikut sebagai Mitra Operasi dengan berbagai Moda Transportasi lain 3) Y3.3. Peningkatan sumber dana untuk menampilkan berbagai jenis, model dan tipe Armada terkini 4) Y3.4. Keunggulan teknologi Armada terkini yang senantiasa ditampilkan di berbagai Media
HY3v: r 2 Y3v > 0 : Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)
HY2v.i:r 2 Y2v.i > 0 : 3 Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v.i): (1) Memperluas Trayek Bus TRANSJAKARTA (2) Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa Bus TRANSJAKARTA (3) Senantiasa Meningkatkan Promosi Bus TRANSJAKARTA
42
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Desain Penelitian
Penelitian ini termasuk dalam tipe desain kausal yaitu untuk mengidentifikasi
hubungan sebab dan akibat antar variabel dan peneliti mencari tipe sesungguhnya dari
fakta untuk membantu memahami dan memprediksi hubungan (William G Zikmund,
2000., dalam Augusty T Ferdinand, 2005: 72). Permasalahan yang ditampilkan dalam
penelitian ini merupakan permasalahan yang dianjurkan oleh para peneliti terdahulu, yang
membutuhkan dukungan untuk fakta yang terbaru. Penelitian terdahulu akan membantu
untuk merumuskan dan mengidentifikasi permasalahan untuk penelitian ini. selanjutnya
telaah pustaka dari penetian-penelitian terdahulu digunakan untuk menjelaskan analisa
permasalahan, melakukan pemahaman dasar pada teori dan hasil penelitian terdahulu,
untuk kemudian mengungkapkan hipotesis yang akan diuji. Kemudian dikembangkan
suatu bentuk model penelitian yang bertujuan untuk menguji hipotesis penelitian yang
telah ditentukan pada bab sebelumnya. Dari model penelitian yang telah dikembangkan ini,
diharapkan akan menjelaskan hubungan sebab dan akibat antar variabel dan selanjutnya
mampu membuat suatu implikasi manajerial yang bermanfaat sesuai dengan variabel-
variabel penelitian.
3.2 Jenis dan Sumber Data
3.2.1 Jenis Data
Dalam penulisan penelitian P3M ini jenis data yang digunakan adalah data subyek.
Menurut Nur Indriantoro dan Bambang Supomo, 2002 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010:
46) mengemukakan bahwa data subyek merupakan jenis data penelitian yang berupa opini,
sikap, pengalaman atau karakteristik dari seseorang atau sekelompok orang yang menjadi
43
subyek penelitian. Dalam hal ini data yang digunakan adalah dari hasil jawaban responden
atas pertanyaan yang diajukan dalam wawancara, baik secara lisan maupun tertulis.
3.2.2 Sumber Data
3.2.2.1 Data Primer
Data primer yaitu data yang dikumpulkan melalui penelitian yang diperoleh secara
langsung dari dari sumber asli (tanpa melalui perantara) dengan menggunakan metode
survei. Dalam hal ini data diperoleh langsung dari responden yang menjawab beberapa
butir pertanyaan yang telah dipersiapkan pada lembaran kuesioner (Marzuki, 2000: 55).
Data primer yang ada dalam penelitian ini merupakan data kuesioner dari konsumen
(penumpang) sudah beberapa kali menggunakan Armada Bus TRANSJAKARTA atau jasa
angkutan penumpang TRANSJAKARTA.
3.2.2.2 Data Sekunder
Data sekunder yaitu data yang diperoleh secara tidak langsung melalui media
perantara (diperoleh dan dicatat oleh pihak lain), seperti dari buku-buku ilmiah, majalah,
artikel atau diunduh melalui Website yang ada hubungannya dengan masalah-masalah
yang diteliti sebagai landasan dan teori Marzuki, et al., (2000). Dalam penelitian ini, data
sekunder yang diperoleh pada hakekatnya adalah data pendukung jumlah penumpang serta
serta hal-hal lain yang berkaitan dengan penelitian seperti sistem manajemen yang
diterapkan serta kondisi pisik dari Armada yang dioperasikan oleh penyedia jasa angkutan
penumpang TRANSJAKARTA.
3.3 Populasi dan Sampel
3.3.1 Populasi
44
Populasi adalah keseluruhan subyek penelitian (Suharsimi Arikunto, 2005: 115),
populasi juga merupakan kumpulan semua elemen yang memiliki satu atau lebih atribut
yang menjadi tujuan (E.W.Fornell C Anderson & D.R Lehmann, 1996., dalam Suharsimi
Arikunto, 2005: 115). Pengertian lain dari populasi adalah gabungan dari seluruh elemen
yang berbentuk peristiwa, hal atau orang yang memiliki karakteristik yang serupa yang
menjadi pusat perhatian seorang peneliti karena itu dipandang sebagai sebuah semesta
penelitian (AT Ferdinand, 2006: 223).
Menurut Sugiyono, 2004 (dalam Jasanta Perangin Angin, 2009: 35), populasi yaitu
wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang mempunyai kualitas dan
karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik
kesimpulannya. Populasi adalah sejumlah individu yang mempunyai sifat atau kepentingan
yang sama (Sutrisno Hadi, 2001: 220). Sedangkan menurut Djarwanto 1993 (dalam Richa
Widyaningtyas, 2010: 45) populasi adalah jumlah dari keseluruhan obyek (satuan-satuan
dalam individu-individu) yang karakteristiknya hendak diduga. Populasi pada penelitian
ini adalah pengguna Armada Bus TRANSJAKARTA atau jasa angkutan penumpang
TRANSJAKARTA yang sudah beberapa kali menggunakan jasa angkutan yang dimaksud.
3.3.2 Sampel
Sampel adalah sebagian dari populasi yang memiliki karakteristik yang relative
sama dan dianggap bisa mewakili populasi. Pengertian lain sampel adalah sebagai subset
dari populasi, terdiri dari beberapa anggota populasi. Subset ini diambil karena dalam
banyak kasus tidak mungkin meneliti seluruh anggota populasi, karena itu dibentuk sebuah
perwakilan populasi yang disebut sampel (Augusty T Ferdinand, et al., 2006).
45
Sedangkan menurut Sutrisno Hadi, et al., (2001), sampel adalah sebagian dari
populasi yang karakteristiknya hendak diselidiki, dan dianggap dapat mewakili populasi.
Dalam penelitian ini adalah anggota sampel yang mewakili sebagai pengguna Armada Bus
TRANSJAKARTA atau jasa angkutan penumpang TRANSJAKARTA.
Penentuan sampel dalam penelitian ini bersifat tidak acak (Non Probability
Sample), dimana pemilihan sampel dengan cara ini tidak menghiraukan prinsipprinsip
probability. Pemilihan sampel tidak secara random. Hasil yang diharapkan hanya
merupakan gambaran kasar terhadap suatu keadaan. Dalam penelitian ini, metode
pengambilan sampel dengan menggunakan metode Non Probability Sample yaitu dengan
Purposive sampling.
Purposive sampling adalah Pengambilan sampel dilakukan hanya atas dasar
pertimbangan penelitinya saja yang menganggap unsur-unsur yang dikehendaki telah ada
dalam anggota sampel yang diambil. Alasan menggunakan metode ini adalah jumlah dari
populasi tidak diketahui secara pasti. Dengan cara ini hanya pelanggan atau pengguna jasa
angkutan penumpang TRANSJAKARTA yang sedang atau telah menggunakan jasa menaiki
Armada Bus TRANSJAKARTA saja yang menjadi objek penelitian, sehingga tidak semua
populasi memperoleh peluang yang sama yang dijadikan sampel.
Adapun penentuan jumlah sampel dalam penelitian ini mengacu pada anjuran J. Et.
All Hair, 1998 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 46) yang menyatakan bahwa penentuan
sampel yang sesuai dengan menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) tergantung
pada jumlah dimensi atau indikator yang digunakan dalam seluruh variabel laten. Jumlah
sampel adalah 5 sampai dengan 10 kali jumlah dimensi atau indikator yang digunakan
46
dalam seluruh variabel laten. Karena penelitian ini menggunakan sejumlah 40 indikator,
maka jumlah sampel minimal yang harus digunakan adalah 240 (yaitu 6 dikali 40). Dengan
demikian jumlah sampel minimal untuk penelitian ini sebanyak 240 responden.
3.7 Variabel Penelitian dan Definisi Operasional
3.4.1 Variabel Penelitian
Variabel penelitian adalah suatu atribut atau sifat atau nilai dari objek, orang atau
kegiatan yang mempunyai variasi tertentu yang di tetapkan oleh peneliti untuk dipelajari
dan ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2004., dalam Bernadetta D Anindita, 2009: 47).
Variabel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
3.4.1.1 Variabel bebas atau Independen
Variabel independen atau bebas adalah variabel yang mempengaruhi atau yang
menjadi sebab perubahan atau timbulnya variabel dependen atau terikat (Sugiyono, 2004.,
dalam Bernadetta Dwiyani Anindita, et al., 2009). Variabel independen pada penelitian ini
diantaranya:
X1 = Variabel Kualitas Pelayanan (X1)
X2 = Variabel Harga Tiket (X2)
3.4.1.1.1 Kualitas Jasa atau Layanan atau Variabel Kualitas Pelayanan (X1)
Menurut Wyckof (dalam Lovelock, C.H, 1992: 17), berdasarkan definisi
Wirasasmita, Rivai H., Sitorus, Roland, Manurung, Brenggan, (1999: 410), Bitner &
Hubert dalam Rush & Oliver, (1994: 77) dan Valarie A Zeithaml., A Parasuraman.,
Berry., Leonard L, (1990: 19) menyatakan bahwa Kualitas Jasa atau Layanan merupakan
tingkat keunggulan (excellence) yang diharapkan konsumen, dan pengendalian atas
keunggulan tersebut untuk memenuhi keinginan pelanggan (Philip Kotler, 2002: 83).
47
Terdapat 13 indikator dalam Variabel Kualitas Pelayanan (X1). Ke-13 indikator
tersebut adalah: (1) Peralatan Armada Bus TRANSJAKARTA, (2) Perlengkapan Armada
Bus TRANSJAKARTA, (3) Kenyamanan ruangan, (4) Penampilan petugas, (5) Kejujuran
dalam memberikan keterangan, (6) Keramahan, (7) Kecepatan pelayanan, (8) Kemampuan
menanggapi keluhan, (9) Kemudahan prosedur, (10) Mampu berkomunikasi, (11)
Informasi yang akurat, (12) Pemahaman kebutuhan konsumen dan (13) Perhatian kepada
konsumen.
3.4.1.1.2 Variabel Harga Tiket (X2)
Menurut beberapa pengertian dan definisi Basu Swastha, 2000 (dalam Richa
Widyaningtyas, 2010: 24) harga adalah jumlah uang (ditambahkan beberapa produk kalau
mungkin) yang dibutuhkan untuk mendapatkan sejumlah kombinasi dari produk dan
pelayanannya. Sedangkan menurut Basu Swastha dan Irawan, 2005 (dalam Richa
Widyaningtyas, 2010: 19) bahwa yang dimaksud dengan harga adalah sejumlah uang yang
dibebankan atas suatu produk, atau jumlah dari nilai yang ditukar konsumen atas manfaat-
manfaat karena memiliki atau menggunakan produk tersebut. Terdapat 4 indikator dalam
Variabel Harga Tiket (X2). Ke-4 indikator tersebut adalah: (1) Keterjangkauan harga tiket,
(2) Kesesuaian tarif dengan manfaat, (3) Kesesuaian tarif dengan fasilitas dan (4)
Kesesuaian tarif dengan jarak yang Ditempuh.
3.4.1.2 Variabel Dependen atau Terikat
Variabel dependen atau terikat merupakan variabel yang dipengaruhi atau menjadi
akibat karena adanya pengaruh variabel bebas (Sugiyono, 2004., dalam Bernadetta D
Anindita, et al., 2009). Pada penelitian ini variabel dependennya adalah sebagai berikut:
48
Y1 = Variabel Kepuasan Konsumen (Y1 = Variabel Intervening)
Y2 = Variabel Loyalitas Konsumen (Y2)
3.4.2.2.1 Variabel Kepuasan Konsumen (Y1 = Variabel Intervening)
Wilkie dalam Tjiptono, 1996 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, 2010: 20)
mendefinisikan Kepuasan konsumen sebagai suatu tanggapan emosional pada evaluasi
terhadap pengalaman konsumsi suatu produk atau jasa. Sementara Mowen and Minor 2001
(dalam Febri Tri Bramasta Putra, 2010: 20) Kepuasan konsumen didefinisikan sebagai
keseluruhan sikap yang ditunjukkan oleh konsumen atas barang dan jasa setelah mereka
memperoleh dan menggunakannya.
Menurut Philip Kotler, 2002 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 27) Kepuasan
konsumen adalah perasaan senang atau kecewa seseorang sebagai hasil dari perbandingan
antar prestasi atau produk yang dirasakan dan yang diharapkan. Sementara Philip Kotler
(2001:46) menandaskan bahwa Kepuasan konsumen adalah tingkat perasaan seseorang
setelah membandingkan kinerja (atau hasil) yang ia rasakan dibandingkan dengan
harapannya.
Philip Kotler dan Kevin Lane Keller (2008: 138) menyatakan bahwa kepuasan
adalah perasaan seseorang setelah membandingkan kinerja atau hasil yang dirasakan
dengan harapannya. Dalam pengertian yang sama, bahwa kepuasan (satisfaction)
Konsumen atau Pelanggan adalah perasaan senang atau kecewa seseorang yang timbul
kerena membandingkan kinerja yang dipersepsikan produk (atau hasil) terhadap ekspektasi
mereka. Terdapat 3 indikator dalam Variabel Kepuasan Konsumen (Y1). Ke-3 indikator
49
tersebut adalah: (1) Kepuasan akan produk yang ditawarkan, (2) Sesuai dengan yang
diharapkan dan (3) Merekomendaikan citra positif kepada orang lain.
3.4.2.2.2 Variabel Loyalitas Konsumen
Loyalitas secara harfiah diartikan sebagai “Kesetiaan”, yaitu kesetiaan seseorang
terhadap suatu objek. Oliver dalam Ratih Huriyati, 2005 (yang dirangkum oleh Febri Tri
Bramasta Putra, 2010: 28) mengungkapkan definisi Loyalitas Konsumen sebagai
komitmen konsumen atau pelanggan bertahan secara mendalam untuk berlangganan
kembali atau melakukan pembelian ulang produk/jasa secara konsisten di masa yang akan
datang, meskipun pengaruh situasi dan usaha-usaha pemasaran mempunyai potensi untuk
menyebabkan perubahan perilaku.
Mowen John C and Minor Michael, 1998 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, et.al.,
2010) mendefinisikan Loyalitas konsumen sebagai kondisi di mana pelanggan mempunyai
sikap positif terhadap suatu objek, mempunyai komitmen pada objek tersebut, dan
bermaksud meneruskan pembeliannya di masa mendatang. Griffin, 2002 (dalam Ratih
Huriyati, et.al., 2005) menyatakan bahwa Loyality is defined as non random purchase
expressed over time by some decision making unit yang berarti bahwa loyalitas
didefenisikan sebagai pembelian non random yang diekspresikan sepanjang waktu dengan
melakukan serangkaian pengambilan keputusan. Berdasarkan beberapa definisi terlihat
bahwa loyalitas lebih ditujukan kepada suatu perilaku yang ditunjukkan dengan pembelian
rutin didasarkan pada unit pengambilan keputusan.
Aacker, 1996 dalam Maylina, (2004) yang dirangkum oleh (dalam Richa
Widyaningtyas, 2010: 36) berpendapat bahwa kesetiaan pelanggan terhadap merek
50
memiliki nilai strategic bagi perusahaan, antara lain mengurangi biaya pemasaran,
keuntungan dalam trade leverage, menarik minat konsumen, dapat memebrikan
keuntungan waktu untuk merespon terhadap pesaing.
Sedangkan Oliver mendefinisikan loyalitas (loyality) sebagai komitmen yang
dipegang secara mendalam untuk membeli atau mendukung kembali produk atau jasa yang
disukai di masa depan meski pengaruh situasi dan usaha pemasaran berpotensi
menyebabkan pelanggan beralih (Philip Kotler dan Kevin Lane Keller, 2008: 138).
Terdapat 5 indikator dalam Variabel Loyalitas Konsumen (Y2). Ke-5 indikator tersebut
adalah: (1) Armada Bus TRANSJAKARTA yang bagus, (2) Kenikmatan merasakan
layanan, (3) Kesetiaan terhadap merek (Tidak Melirik Merek Lain), (4) Pengalaman masa
lalu dan (5) Pengalaman teman-teman.
3.4.3 Definisi Operasional
Definisi operasional adalah definisi praktis operasional tentang variabel atau istilah
lain dalam penelitian yang dipandang penting. Pengertian lain adalah, suatu definisi yang
di berikan kepada suatu variabel atau konstrak dengan cara memberikan arti atau
menspesifikasikan kegiatan ataupun memberikan operasional yang di perlukan untuk
mengukur variabel tersebut. Misalnya kita mempunyai sebuah variabel yaitu kemampuan
dan misalkan kemampuan diberikan definisi sebagai suatu uji kemampuan dengan suatu
standar (Nazir, 1988., dalam Bernadetta Dwiyani Anindita, 2012: 48). Pada penelitian ini
definsi operasionalnya meliputi:
51
3.4.2.5 Faktor-faktor yang mempengaruhi Kualitas Pelayanan
Dalam penelitian kali ini, kelima dimensi kualitas layanan yang dijadikan sebagai
variabel independen, dimana menurut Fandy Tjiptono, 2007 (dalam Richa Widyaningtyas,
2010: 49) dapat mewakili 13 indikator Kualitas Pelayanan (X1) atau sebagai indikator
penelitian yang menentukan optimal/tidaknya layanan yang telah diberikan oleh jasa
transportasi TRANSJAKARTA.
Menurut Wyckof (dalam Lovelock, C.H, et.al., 1992), Wirasasmita, Rivai H., Sitorus,
Roland, Manurung, Brenggan, et.al., (1999), Bitner & Hubert dalam Rush & Oliver, et.al.,
(1994) dan Valarie A Zeithaml., A Parasuraman., Berry., Leonard L, et.al., (1996)
menyatakan bahwa kualitas jasa atau layanan merupakan tingkat keunggulan (excellence)
yang diharapkan konsumen, dan pengendalian atas keunggulan tersebut untuk
memenuhi keinginan pelanggan (Philip Kotler, et.al., 2002). Menurut Parasuraman, et.al.,
(1988) yang dirangkum oleh Fandy Tjiptono, 2007 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, et.al.,
2010) terdapat 5 dimensi kualitas pelayanan yang seringkali digunakan oleh para peneliti
(suatu pengertian yang multidimensi) sebagai Indikator adalah:
1. Bukti fisik (tangible)
Tangibles is an appereance of the organizations facilities, employees, equipment
and communication materials. Jadi bukti fisik dalam sebuah perusahaan berkaitan dengan
fasilitas, penampilan para karyawan, peralatan dan hubungan dalam materi komunikasi
yang digunakan. Bukti fisik yang dicontohkan (Diadaptasi menurut Husein Umar, 2001:
234-236) terhadap sebuah jasa angkutan seperti: (1) Ruangan ber AC, (2) Tata letak
52
tempat duduk yang rapi, (3) Penampilan karyawan yang menarik (memakai seragam
dinas/kerja), (3) Kenyamanan ruangan dan (5) Kebersihan ruangan yang terjaga dari jasa
angkutan tersebut.
Karena jasa merupakan sesuatu yang tidak dapat diamati dan dirasakan secara
langsung, sehingga para pelanggan (konsumen/penumpang) cenderung sekali
berpedoman dengan kondisi apa yang terlihat mengenai jasa dalam melakukan
evaluasinya. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa t a n g i b l e s merupakan
dimensi pelayanan yang berfokus pada elemen-elemen yang merepresentasikan
pelayanan secara fisik. Lebih jelasnya merupakan penampilan fisik, peralatan yang
digunakan atau media komunikasi yang digunakan, yaitu sesuatu yang nampak, sesuatu
yang oleh pelanggan dapat diraba, dapat dicium, dapat dilihat serta dapat didengar. Oleh
karena itu yang termasuk dalam aspek ini adalah fasilitas jasa angkutan yang digunakan,
Indikator yang diukur atau dipertimbangkan dalam penelitian jasa transportasi
TRANSJAKARTA adalah:
1) Peralatan Armada Bus TransJakarta 2) Perlengkapan Armada Bus TransJakarta 3) Kenyamanan ruangan 4) Penampilan petugas
2. Keandalan (Reliability)
Dalam dimensi kualitas jasa (kualitas pelayanan) ini berkaitan dengan kemampuan
perusahaan jasa untuk memberikan layanan yang akurat dan dapat diandalkan sejak
pertama kali tanpa membuat kesalahan apapun dan menyampaikan jasanya sesuai
dengan dengan waktu yang disepakati dan dijanjikan oleh perusahaan.
53
Menurut Tjiptono (2000) Reability mencakup dua hal pokok, yaitu koefisien kerja
(Performance) dan kemampuan untuk dipercaya (dependability). Hal ini berarti
perusahaan memberikan jasanya secara tepat semenjak saat pertama (right the first
time). Selain itu juga berarti perusahaan yang bersangkutan memenuhi janjinya.
Keandalan yang dicontohkan (diadaptasi dari Lerbin, Aritonang, 1998) terhadap sebuah
jasa angkutan seperti: (1) Melayani penumpang dengan baik pada waktu pertama kali
menaiki jasa angkutan yang tersedia, (2) Pelayanan pada waktu yang dijanjikan dan (3)
Pemberian perhatian yang tulus kepada konsumen (penumpang) dengan memberitahu
tempat duduk yang masih kosong
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa R e l i a b i l i t y merupakan
kemampuan untuk memberikan pelayanan sebagaimana yang dijanjikan secara tepat,
atau berupa kemampuan untuk menampilkan pelayanan yang dijanjikan dengan
terpercaya dan akurat Hal ini meliputi janji mengenai pelayanan yang baik, penanganan
terhadap keberatan yang tepat dan cepat serta penggunaan komunikasi pasca pelayanan
(misalnya, lewat hubungan telepon, e-mail, atau dan sebagainya). Oleh karena itu
Indikator yang diukur atau dipertimbangkan dalam penelitian jasa transportasi
TRANSJAKARTA adalah:
5) Kejujuran dalam memberikan keterangan 6) Keramahan 7) Kecepatan pelayanan
54
3. Daya Tanggap (Responsiveness)
Daya tanggap (responsiveness), yaitu respon atau kesigapan karyawan dalam
membantu konsumen dan memberikan pelayanan yang cepat dan tanggap, yang meliputi
kesigapan dalam melayani konsumen, kecepatan menangani transaksi, dan penanganan
keluhan-keluhan konsumen. Dengan demikian bahwa yang dimaksud dengan daya
tanggap atau R e s p o n s s i v e n e s s merupakan kemauan untuk membantu dan
memberikan pelayanan yang baik pada pelanggan. Dalam hal ini yang dimaksudkan
adalah, sejauh mana aktifitas pelayanan yang sudah diberikan atau dilakukan untuk
memastikan kepuasan pelanggan. Dimensi ini menekankan pada perilaku personil yang
memberi pelayanan untuk memperhatikan permintaan-permintaan, pertanyaan dan
keberatan-keberatan dari para pelanggan. Oleh karena itu maka upaya yang termasuk di
dalamnya terdiri dari kebijakan-kebijakan misalnya, kebijakan dalam menyikapi perilaku
konsumen (penumpang). Oleh karena itu Indikator yang diukur atau dipertimbangkan
dalam penelitian jasa transportasi TRANSJAKARTA adalah:
8) Kemampuan menanggapi keluhan 9) Kemudahan prosedur
4. Jaminan (Assurance)
Jaminan (assurance), meliputi kemampuan karyawan atas pengetahuan terhadap
produk secara tepat, kualitas keramahtamahan, perhatian dan kesopanan dalam
memberi pelayanan, ketrampilan dalam memberi informasi, kemampuan dalam
memberikan keamanan di dalam memanfaatkan jasa yang ditawarkan, dan kemampuan
dalam menanamkan kepercayaan konsumen terhadap perusahaan.
55
Dimensi kepastian atau jaminan ini merupakan gabungan dari dimensi:
(1) Kompetensi (Competence), yaitu ketrampilan dan pengetahuan yang dimiliki oleh para
karyawan untuk melakukan pelayanan.
(2) Kesopanan (Courtessy), yang meliputi keramahan, perhatian dan sikap para karyawan. (3) Kredibilitas (Credibility), meliputi hal-hal yang berhubungan dengan kepercayaan
kepada perusahaan, seperti reputasi, prestasi dan sebagainya.
Jaminan (assurance) yang dicontohkan terhadap sebuah perusahan jasa angkutan
seperti: (1) Penciptaan rasa aman atas penggunaan jasa angkutan yang digunakan
konsumen, (2) Keramahan karyawan yang konsisten terhadap pelanggan konsumen
(penumpang), dan (3) Pengetahuan karyawan yang memadai, sebagai contoh: Karyawan
mengetahui waktu yang ditempuh pelanggan untuk sampai ke tujuan. Dengan demikian
dapat disimpulkan bahwa A s s u r a n c e merupakan dimensi kualitas pelayanan yang
berfokus pada pengetahuan, kesopanan, keramahtamahan serta kemampuan para
karyawan untuk menimbulkan/melahirkan kepercayaan dan keyakinan pada diri
pelanggan. Oleh karena itu Indikator yang diukur atau dipertimbangkan dalam penelitian
jasa transportasi TRANSJAKARTA adalah:
10) Mampu berkomunikasi 11) Informasi yang akurat
5. Empati (Empathy)
Empati (empathy), yaitu perhatian secara individual yang diberikan perusahaan
kepada konsumen seperti kemudahan untuk menghubungi perusahaan, kemampuan
56
karyawan untuk berkomunikasi dengan konsumen, dan usaha perusahaan untuk
memahami keinginan dan kebutuhan konsumennya. Dimensi emphaty ini merupakan
penggabungan dari dimensi:
a) Akses (Access), meliputi kemudahan memanfaatkan jasa yang ditawarkan perusahaan. b) Komunikasi (Communication), merupakan kemampuan melakukan komunikasi untuk
menyampaikan informasi kepada konsumen atau memperoleh masukan dari konsumen.
c) Pemahaman pada konsumen (Understanding the Customer), meliputi usaha perusahaan untuk mengetahui dan memahami kebutuhan dan keinginan konsumen.
Emphaty yang dicontohkan terhadap sebuah jasa angkutan seperti: (1) Pemberian
perhatian yang bersifat personal terhadap pelanggan (konsumen), (2) Jadwal
keberangkatan dan kedatangan jasa angkutan yang akurat, (3) Pemahaman akan
kebutuhan konsumen dan (4) Pemberian perhatian yang terbaik secara tulus. Dengan
demikian dapat disimpulkan bahwa E m p a t h y merupakan aspek yang menekankan
pada perlakuan konsumen sebagai individu, dapat berupa perhatian dan pemahaman
yang diberikan para karyawan kepada para konsumen. Salah satu contoh diantaranya
adalah desain pelayanan terhadap konsumen (pemberian perhatian dengan sentuhan
pribadi sehingga dapat tepat memenuhi apa yang dibutuhkan oleh konsumen). Oleh
karena itu Indikator yang diukur atau dipertimbangkan dalam penelitian jasa transportasi
TRANSJAKARTA adalah:
12) Pemahaman kebutuhan konsumen 13) Perhatian kepada konsumen
57
3.4.2.6 Faktor-faktor yang mempengaruhi Variabel Harga Tiket (X2)
Menurut Basu Swastha, 2000 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 24) dan Basu
Swastha dan Irawan, 2005 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 19) telah memberikan
pengertian yang seirama tentang harga, adalah jumlah uang (ditambahkan beberapa
produk kalau mungkin) yang dibutuhkan untuk mendapatkan sejumlah kombinasi dari
produk dan pelayanannya, sejumlah uang yang dibebankan atas suatu produk, atau jumlah
dari nilai yang ditukar konsumen atas manfaat-manfaat karena memiliki atau menggunakan
produk tersebut.
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa Harga yang dimaksud pada produk
jasa merupakan ongkos yang diemban konsumen pengguna jasa tersebut guna
mendapatkan sejumlah kombinasi dari jasa pelayanan yang diberikan. Sebagai
pengembangan model penelitian jasa transportasi, maka ke 3 dimensi dari variabel Harga
menurut Philip Kotler dan Gary Armstrong, 2001 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 19)
berikut: (1) Kesesuaian harga dengan kualitas jasa yang diberikan, (2) Kesesuaian harga
dengan pelayanan yang diterima dan (3) Kesesuaian harga dengan fasilitas.
3.4.2.7 Faktor-faktor yang mempengaruhi Variabel Kepuasan Konsumen (Y1)
Wilkie dalam Tjiptono, 1996; Mowen and Minor 2001 (dalam Febri Tri Bramasta
Putra, 2010: 20) telah memberikan pengertian yang seirama tentang kepuasan konsumen,
adalah tanggapan emosional konsumsi suatu produk atau jasa atau sebagai keseluruhan
sikap konsumen atas barang dan jasa setelah mereka memperoleh dan menggunakannya.
Bahkan Philip Kotler, 2002 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 27); Philip Kotler
(2001:46); Philip Kotler dan Kevin Lane Keller (2008: 138 & 139) menyempurnakan
sebagai perasaan senang atau kecewa seseorang sebagai hasil dari perbandingan antar
58
prestasi atau produk yang dirasakan dan yang diharapkan, atau sebagai tingkat perasaan
seseorang setelah membandingkan kinerja (atau hasil) yang ia rasakan dibandingkan
dengan harapannya atau terhadap ekspektasi mereka.
Sebagai pengembangan model penelitian jasa transportasi, maka ke 3 dimensi dari
kepuasan konsumen atau pelanggan menurut Fandy Tjiptono, 1997 (dalam Antari
Setiyawati, 2010: 12) berikut: (1) Pelayanan sesuai dengan harapan pelanggan, (2)
Kesediaan pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain dan (3) Puas atas
kualitas pelayanan yang sudah dirasakan.
3.4.2.8 Faktor-faktor yang mempengaruhi variabel Loyalitas Konsumen (Y2)
Sesuai menurut definisi Dwayne D Gremler & Stephen W Brown, (1996: 173),
bahwa pengertian loyalitas konsumen yang dimaksud adalah loyalitas konsumen terhadap
penyedia layanan jasa (Service Provider) . Oleh sebab itu loyalitas konsumen dapat disebut
juga sebagai Service Loyalty.
Menurut Alvin C Burns & Ronald F Bush, 2000 (dalam Dr. Tang Pui Yee Lu Ting
Pong, 2001: 124) menyatakan bahwa terbentuknya service loyalty tersebut harus memilki 3
syarat, yaitu: (1) Konsumen harus mempunyai keinginan yang kuat untuk membeli jasa
dari salah penyedia layanan jasa secara terus menerus atau berkesinambungan, (2)
Konsumen harus mempunyai kebebasan untuk memilih salah satu penyedia layanan jasa
yang menjadi favorit merekam dan (3) Harus ada lebih dari satu penyedia layanan jasa
(service provider) yang bergerak di bidang industri jasa yang sama.
59
Rangkuman Definisi Operasional Variabel dan Indikatornya
(Pendapat Para Ahli hingga menjadi sebagai Pengembangan Model Penelitian)
Tabel 3.1
Rangkuman Definisi Dimensi Operasional
Variabel Kualitas Pelayanan (X1) dan Indikatornya
NO.
DIMENSI
DEFINISI
DIMENSI/INDIKATOR
PENGU-
KURAN
1 Dimensi
Kualitas
Pelayanan
Menurut Wyckof (dalam Lovelock,
C.H, 1992), Wirasasmita, Rivai H.,
Sitorus, Roland, Manurung, Brenggan,
(1999), Bitner & Hubert dalam Rush
& Oliver, (1994) dan Valarie A
Zeithaml., A Parasuraman., Berry.,
Leonard L, (1990) menyatakan bahwa
Kualitas Jasa atau Layanan
merupakan tingkat keunggulan
(excellence) yang diharapkan
konsumen, dan pengendalian atas
keunggulan tersebut untuk memenuhi
keinginan pelanggan (Philip Kotler,
2002). Menurut Parasuraman, (1985,
1988) terdapat 5 dimensi Kualitas
Pelayanan yang seringkali digunakan
oleh para peneliti (suatu pengertian
yang multidimensi). Ke 5 dimensi
tersebut adalah:
1) Bukti fisik (tangible)
2) Keandalan (reliability)
3) Daya tanggap
(responsiveness)
4) Jaminan (assurance)
5) Perhatian (empathy)
Menggu-
nakan
Skala
Likert
1-5,
dengan
teknik
agree -
disagree
scale
2 Indikator
Kualitas
Pelayanan
(X1.i)
Sebagai pengembangan model
penelitian jasa transportasi, maka ke 5
dimensi Kualitas Pelayanan menurut
Parasuraman (1985, 1988) dalam
Fandy Tjiptono, (2007) yang
dimaksud, berupa (1) Bukti fisik
(tangible), (2) Keandalan (reliability),
(3) Daya tanggap (responsiveness), (4)
Jaminan (assurance) dan (5) Perhatian
(empathy), dimana menurut Fandy
Tjiptono, (2007) dapat pula dirubah
menjadi 13 Indikator Kualitas
Pelayanan (X1.i), yang selanjutnya
dapat digunakan sebagai indikator
penelitian pada jasa angkutan
penumpang TRANSJAKARTA
sebagai berikut:
X1.1. Peralatan Armada Bus
TRANSJAKARTA
X1.2. Perlengkapan Armada
Bus TRANSJAKARTA
X1.3. Kenyamanan ruangan
X1.4. Penampilan petugas
X1.5. Kejujuran dalam
memberikan keterangan
X1.6. Keramahan
X1.7. Kecepatan pelayanan
X1.8. Kemampuan menanggapi
keluhan
X1.9. Kemudahan prosedur
X1.10. Mampu berkomunikasi
X1.11. Informasi yang akurat
X1.12. Pemahaman kebutuhan
konsumen
X1.13. Perhatian kepada
Konsumen
Menggu-
nakan
Skala
Likert
1-5,
dengan
teknik
agree -
disagree
scale
60
Tabel 3.2
Rangkuman Definisi Dimensi Operasional
Variabel Harga Tiket (X2) dan Indikatornya
NO.
DIMENSI
DEFINISI
DIMENSI/INDIKATOR
PENGU-
KURAN
1 Dimensi
Harga
Menurut Basu Swastha, (2000); Basu
Swastha dan Irawan, (2005) bahwa
Harga adalah sejumlah uang yang
dibebankan atas suatu produk, atau
jumlah dari nilai yang ditukar
konsumen atas manfaat-manfaat
karena memiliki atau menggunakan
produk tersebut. Menurut Philip
Kotler dan Gary Armstrong, (2001)
terdapat 3 Dimensi yang digunakan
untuk variabel Harga. Ke 3 Dimensi
tersebut adalah:
1. Kesesuaian harga dengan
kualitas jasa yang diberikan
2. Kesesuaian harga dengan
pelayanan yang diterima
3. Kesesuaian harga dengan
fasilitas
Menggu-
nakan
Skala
Likert
1-5,
dengan
teknik
agree -
disagree
scale
2 Indikator
Harga
Tiket
(X2.i)
Sebagai pengembangan model
penelitian jasa transportasi, maka ke 3
Dimensi dari variabel Harga menurut
Philip Kotler dan Gary Armstrong,
(2001) berikut: (1) Kesesuaian harga
dengan kualitas jasa yang diberikan,
(2) Kesesuaian harga dengan
pelayanan yang diterima dan (3)
Kesesuaian harga dengan fasilitas,
dimana menurut Retno Dewanti,
(2006); Diah Natalisa dan M.
Fakhriansyah, (2008) dapat pula
dirubah menjadi 4 Indikator Harga
Tiket (X2.i), yang selanjutnya dapat
digunakan sebagai indikator penelitian
pada jasa angkutan penumpang
TRANSJAKARTA sebagai berikut
sebagai berikut:
X2.1. Keterjangkauan harga
tiket
X2.2. Kesesuaian tarif dengan
manfaat
X2.3. Kesesuaian tarif dengan
fasilitas
X2.4. Kesesuaian tarif dengan
Jarak yang ditempuh
Menggu-
nakan
Skala
Likert
1-5,
dengan
teknik
agree -
disagree
scale
61
Tabel 3.3
Rangkuman Definisi Dimensi Operasional
Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) dan Indikatornya
NO.
DIMENSI
DEFINISI
DIMENSI/INDIKATOR
PENGU-
KURAN
1 Dimensi
Kepuasan
Pelanggan
Wilkie dalam Fandy Tjiptono, (1996);
Mowen and Minor, (2001); Philip
Kotler, 2002; Philip Kotler (2001);
Philip Kotler dan Kevin Lane Keller
(2008) menyatakan bahwa Kepuasan
Pelanggan adalah perasaan senang
atau kecewa seseorang sebagai hasil
dari perbandingan antar prestasi atau
produk yang dirasakan dan yang
diharapkan, atau tingkat perasaan
seseorang setelah membandingkan
kinerja (atau hasil) yang ia rasakan
dibandingkan dengan harapannya,
atau terhadap ekspektasi mereka.
Menurut Fandy Tjiptono, (1997)
terdapat 3 Dimensi yang digunakan
untuk variabel Kepuasan Konsumen
atau Pelanggan. Ke 3 Dimensi
tersebut adalah:
1) Pelayanan sesuai dengan
harapan pelanggan
2) Kesediaan pelanggan untuk
merekomendasikan kepada
orang lain
3) Puas atas kualitas pelayanan
yang sudah dirasakan
Menggu-
nakan
Skala
Likert
1-5,
dengan
teknik
agree -
disagree
scale
2 Indikator
Kepuasan
Konsumen
(Y1.i)
Sebagai pengembangan model
penelitian jasa transportasi, maka ke 3
Dimensi variabel Kepuasan
Konsumen atau Pelanggan.menurut
Fandy Tjiptono, 1997 berikut: (1)
Pelayanan sesuai dengan harapan
pelanggan, (2) Kesediaan pelanggan
untuk merekomendasikan kepada
orang lain dan (3) Puas atas kualitas
pelayanan yang sudah dirasakan,
dimana menurut Mas’ud, 2004 dapat
pula dirubah menjadi 3 Indikator
Kepuasan Konsumen (Y1.i), yang
selanjutnya dapat digunakan sebagai
indikator penelitian pada jasa
angkutan penumpang
TRANSJAKARTA sebagai berikut
sebagai berikut:
Y1.1. Kepuasan akan produk
yang ditawarkan
Y1.2. Sesuai dengan yang
diharapkan
Y1.3. Merekomendaikan citra
positif kepada orang lain
Menggu-
nakan
Skala
Likert
1-5,
dengan
teknik
agree -
disagree
scale
62
Tabel 3.4
Rangkuman Definisi Dimensi Operasional
Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) dan Indikatornya
NO.
DIMENSI
DEFINISI
DIMENSI/INDIKATOR
PENGU-
KURAN
1 Dimensi
Loyalitas Konsumen
atau
Pelanggan
Oliver dalam Ratih Huriyati, (2005);
Mowen John C and Minor Michael,
(1998); Griffin (2002) dalam Ratih
Huriyati, (2005); Aacker (1996)
dalam Maylina, (2004)
mendefinisikan Loyalitas sebagai
Kesetiaan seseorang terhadap suatu
objek, mempunyai komitmen yang
bertahan secara mendalam untuk
berlangganan, dan bermaksud
meneruskan pembeliannya di masa
mendatang. Menurut Dick & Basu
(1994) dalam Fandy Tjiptono, (2007)
terdapat 3 Dimensi yang digunakan
untuk variabel Loyalitas Konsumen
Ke 3 Dimensi tersebut adalah:
1. Penggunaan ulang layanan
2. Tertanamnya secara positif
layanan di benak pelanggan
3. Selalu menjadi pilihan utama
bagi pelanggan
Menggu-
nakan
Skala
Likert
1-5,
dengan
teknik
agree -
disagree
scale
2 Indikator
Loyalitas
Konsumen
(Y2.i)
Sebagai pengembangan model
penelitian jasa transportasi, maka ke 3
Dimensi Loyalitas Konsumen
menurut Dick & Basu, 1994 (dalam
Fandy Tjiptono, 2007) berikut: (1)
Penggunaan ulang layanan, (2)
Tertanamnya secara positif layanan di
benak pelanggan dan (3) Selalu
menjadi pilihan utama bagi pelanggan,
dimana menurut Mas’ud, (2004) dapat
pula dirubah menjadi 5 Indikator
Loyalitas Konsumen (Y2.i), yang
selanjutnya dapat digunakan sebagai
indikator penelitian pada jasa
angkutan penumpang
TRANSJAKARTA sebagai berikut:
Y2.1. Armada Bus
TransJakarta Yang Bagus
Y2.2. Kenikmatan merasakan
layanan
Y2.3. Kesetiaan terhadap merek (Tidak Melirik Merek Lain)
Y2.4. Pengalaman masa lalu
Y2.5. Pengalaman teman-teman
Menggu-
nakan
Skala
Likert
1-5,
dengan
teknik
agree -
disagree
scale
63
Tabel 3.5
Rangkuman Definisi Dimensi Operasional
Variabel Keunggulan Bersaing (Y3) dan Indikatornya
NO.
DIMENSI
DEFINISI
DIMENSI/INDIKATOR
PENGU-
KURAN
1 Dimensi
Keunggulan
Bersaing (Y3v)
Selnes ( 1993); Bharadwaj dkk
(1993); Goodman dkk (1995 );
Keltner (1995); Chow dan Holden
(1997) Geykens dkk (1999); Suryanto,
L dan Sugiyanto,FX (2002);Musry
(2004); Rusdarti ( 2004); Smith dan
wright (2004). menyatakan bahwa
Keunggulan bersaing merupakan
kemampuan produsen untuk
menghadapi persaingan yang terjadi
menurut penilaian Konsumen.
Terdapat 3 Dimensi yang digunakan
untuk variabel Keunggulan Bersaing.
Ke 3 Dimensi tersebut adalah:
5) Memperluas Trayek Bus
TransJakarta
6) Mampu Menciptakan
Inovasi Produk Jasa
TransJakarta
7) Senantiasa Meningkatkan
Promosi TransJakarta
Menggu-
nakan
Skala
Likert
1-5,
dengan
teknik
agree -
disagree
scale
2 Indikator Keunggulan
Bersaing
(Y3)
Sebagai pengembangan model
penelitian jasa transportasi, maka ke 3
Dimensi Keunggulan Bersaing (Y3v)
menurut Selnes ( 1993); Bharadwaj
dkk (1993 ); Goodman dkk (1995 );
Keltner (1995); Chow dan Holden
(1997) Geykens dkk (1999); Suryanto,
L dan Sugiyanto,FX (2002);Musry
(2004); Rusdarti ( 2004); Smith dan
wright (2004) berikut: (1)
Kemampuan bersaing, (2) Keluasan
jaringan, (3) Peningkatan sumber dana
dan (4) Keunggulan teknologi
dapat pula dirubah menjadi 4
Indikator Keunggulan Bersaing (Y3.),
yang selanjutnya dapat digunakan
sebagai indikator penelitian pada jasa
angkutan penumpang
TRANSJAKARTA sebagai berikut:
Y3.1. Kemampuan bersaing
dengan meningkatkan
jumlah Armada yang
beroperasi
Y3.2. Keluasan jaringan
yang ikut sebagai Mitra
Operasi dengan berbagai
Moda Transportasi Lain
Y3.3. Peningkatan sumber dana
untuk menampilkan
berbagai jenis, model dan
tipe Armada terkini
Y3.4. Keunggulan teknologi
Armada terkini yang
senantiasa ditampilkan
di berbagai Media
Menggu-
nakan
Skala
Likert
1-5,
dengan
teknik
agree -
disagree
scale
Menurut Dwayne D Gremler & Stephen W Brown, et.al., (1996) cara pengukuran
loyalitas konsumen haruslah mencakup 3 dimensi yaitu: (1) Loyalitas konsumen
berdasarkan perilaku (behavioral), (2) Loyalitas konsumen berdasarkan sikap (attitude),
dan (3) Loyalitas konsumen berdasarkan kesadaran (cognitive).
64
Baik Oliver dalam Ratih Huriyati, 2005, Mowen John C and Minor Michael, 1998
Griffin (2002) dan Ratih Huriyati, 2005 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, et.al., 2010);
Aacker (1996), Maylina, 2004 (dalam Richa Widyaningtyas, et.al., 2010); Dwayne D
Gremler & Stephen W Brown, et.al., (1996); Caruana, 2000 (dalam Dr. Tang Pui Yee
Lu Ting Pong, et.al., 2001); Philip Kotler dan Kevin Lane Keller, (2008: 138) dan Fandy
Tjiptono (2007: 110) telah memberikan pengertian yang seirama dan sesuai definisi, yaitu
sebagai tingkat dimana seorang pelanggan menunjukkan pembelian berulang dari suatu
produk, memiliki sikap positif terhadap produk itu, dan hanya memilih produk itu saja
pada saat ia membutuhkan produk yang terkait, dan sebagai komitmen pelanggan terhadap
suatu merek yang dipegang secara mendalam untuk membeli atau mendukung kembali
produk atau jasa yang disukai di masa depan berdasarkan sifat yang sangat positif dalam
pembelian jangka panjang.
3.8 Desain Kuesioner dan Skala Pengukuran
Untuk memperoleh data tentang variable dalam penelitian ini digunakan instrumen
penelitian berupa kuesioner. Kuesioner adalah alat ukur yang terdiri dari sejumlah
pertanyaan atau pernyataan tertulis yang harus dijawab atau diisi oleh responden. Menurut
Burns & Bus, 2000 (dalam Deddy Setyawan Wicaksono, 2010: 63), ada tiga macam
format dasar yang digunakan dalam kuesioner yaitu :
1. Close Ended Questions
Format ini berisi pertanyaan yang memberikan pilihan respon di dalam kuesioner.
2. Open Ended Questions,
Format pertanyaan yang tidak memberikan pilihan respon kepada responden.
Responden diminta untuk mengisi pertanyaan dengan kata-kata nya sendiri.
65
3. Scale Response Questions
Format ini menggunakan skala untuk mengukur respon konsumen atas pelayanan yang
diberikan.
Dalam penelitian pengukuran perilaku reponden yang sifatnya subjektif tidak dapat
diukur secara langsung karena menyangkut aspek mental, untuk itu digunakan skala. Skala
tersebut akan menunjukkan hasil berupa angka yang diperoleh dari suatu proses
pengukuran (Aritonang, 1998. dalam Deddy Setyawan Wicaksono, 2010: 63). Ada 2 skala
pengukuran yang dapat digunakan:
3.5.1 Skala Nominal
Skala yang paling sederhana dimana angka yang diberikan kepada suatu kategori
lainnya, hanya berupa kode atau label (Umar H, 2001., dalam Deddy Setyawan
Wicaksono, 2010: 63). Contoh : gender atau status.
3.5.2 Skala Interval
Skala yang memiliki jarak yang tetap antar respon yang ditawarkan, biasanya 1 unit
skala (Burns & Bus, 2000., dalam Deddy Setyawan Wicaksono, 2010: 65). Untuk menilai
jawaban dari setiap pertanyaan dari kuesioner, dilakukan dengan menggunakan metode
Skala Likert dengan skornya yang bernilai: 5,4,3,2,1. Skor yang paling tinggi dikenakan
pada jawaban yang paling menunjang dan skor terendah diberikan pada jawaban yang
paling tidak menunjang. Adapun skor yang diberikan mencakup pengukuran intensitas
sebagaimana diungkapkan dalam setiap jawaban atas pertanyaan yang dinilai dengan
angka sebagai berikut:
66
Skor 5 untuk jawaban sangat setuju
Skor 4 untuk jawaban setuju
Skor 3 untuk jawaban netral
Skor 2 untuk jawaban tidak setuju
Skor 1 untuk jawaban sangat tidak setuju
3.9 Metode Pengumpulan Data
3.6.1 Kuesioner (angket)
Kuesioner berupa angket merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
melalui pemberian pertanyaan-pertanyaan secara tertulis kepada responden untuk
dijawab.Pertanyaan kuesioner pada penelitian ini bersifat terbuka dan tertutup. Alasan
digunakannya metode kuesioner adalah :
(a) Kuesioner bisa digunakan untuk mengumpulkan data dalam waktu yang relative
singkat, walaupun jumlah responden banyak.
(b) Memudahkan dalam menganalisa data, karena responden mendapatkan pertanyaan
yang sama dan tidak perlu menginterprestasi.
3.6.2 Wawancara
Wawancara merupakan metode pengumpulan data dengan mengadakan tanya
jawab atau mengajukan pertanyaan langsung kepada responden secara langsung untuk
mengumpulkan keterangan-keterangan yang dibutuhkan.
3.6.3 Observasi langsung
Yaitu mengamati secara langsung kegiatan pelayanan yang diberikan dengan cara
menggunakan atau ikut sebagai penumpang menaiki Armada Bus TRANSJAKARTA untuk
berbagai rute seperti Bekasi-Kampung Rambutan dan beberapa rute lainnya serta jenis bus
yang dinaiki di dalam wilayah Jabodetabek untuk memperoleh gambaran secara jelas
mengenai pelayanan yang diberikan.
67
3.6.4 Studi Kepustakaan
Yaitu penelitian yang dilakukan dengan membaca literatur seperti buku bacaan,
majalah-majalah ilmiah. baik yang diperoleh dari kuliah maupun yang diperoleh dari
perpustakaan dan sumber lainnya. Data yang diperoleh dari cara ini merupakan data
tambahan sebagai pendukung atau sering disebut sebagai data sekunder.
3.7 Teknik Pengolahan Data
Sebelum membuat keputusan, maka kuesioner yang telah diisi oleh responden
dikumpulkan, kemudian diolah dan dianalisis untuk mendapatkan hasil yang jelas dan
maksimal. Pada penelitian ini analisis data yang di gunakan adalah analisis kualitatif dan
analisis kuantitatif.
3.7.1 Analisis Kualitatif
Analisis kualitatif merupakan analisis yang dinyatakan dalam bentuk uraian dan
didasarkan pada data yang telah ada. Analisis ini berguna untuk menjelaskan tentang
berbagai macam masalah atau hal-hal penting yang dinyatakan dalam bentuk kalimat untuk
memperjelas suatu kebenaran.
3.7.2 Analisis Kuantitatif
Analisis kuantitatif merupakan analisis yang digunakan untuk data-data yang
berbentuk angka yang dapat di ukur atau di hitung. Tujuan analisis kuantitatif adalah untuk
mengetahui seberapa besar pengaruh suatu variabel atau hal terdapat variabel lain secara
kuantitatif. Analisis ini menggunakan suatu perhitungan melalui metode statistik
68
mengunakan Lotus 123 Transition Program Microsoft Office Excel 2003
dan SPSS For Windows, IBM Versi 21.
3.8 Teknik Analisa Data
Untuk menganalisa data hasil penelitian mengenai kebijakan-kebijakan perusahaan
dalam menetapkan kebijaksanaan manajemen pemasaran digunakan analisis statistik antara
variabel-variabel dengan teknik yang akan dipergunakan adalah sebagai berikut:
3.8.1 Statistik Deskriptif Variabel
Analisis ini dilakukan untuk mendapatkan gambaran deskriptif mengenai
responden penelitian, khususnya dalam hubungannya dengan variabel-variabel penelitian
yang digunakan dalam pengujian hipotesis. Analisis ini dugunakan untuk memberikan
gambaran atau deskripsi empiris atas data yang dikumpulkan dalam penelitian. Menurut
Ferdinand (2006) dalam Lucky Fibrianto (2001: 31) bahwa Metode analisis kuantitatif
memiliki karakteristik sebagai berikut:
1. Uji hipotesis
2. Konsep dalam bentuk variabel yang unik
3. Ukuran ditentukan sebelum data collection
4. Data berupa angka dari pengukuran yang akurat
5. Teori bersifat kausal dan deduktif
6. Prosedur adalah standar dan bisa direplikasi
7. Analisis menggunakan statistik dan bisa dihubungkan dengan hipotesis
3.8.2 Uji Validitas dan Reliabiitas
3.8.2.1 Uji Validitas
Menurut Ghozali, 2001 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 82) uji validitas (uji
kesahihan) adalah suatu alat yang digunakan untuk mengukur sah/valid tidaknya suatu
kuesioner. Kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu
69
mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner. Kriteria pengambilan keputusan
untuk validitas adalah ditentukan apabila nilai r hitung yang dinyatakan dengan nilai
Corrected Item Total Correation > r tabel pada df = n-2 dan = 0.05
maka indikator dikatakan valid/sahih.
1. Jika r hitung > r tabel dan bernilai positif, maka variabel tersebut valid.
2. Jika r hitung < r tabel, maka variabel tersebut tidak valid (DROP).
3.8.2.2 Uji Reliabilitas
Reliabilitas adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator
dari suatu variabel. Suatu kuesioner dikatakan reliable atau handal jika jawaban
pertanyaan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu (Ghozali, 2005 (dalam Richa
Widyaningtyas, 2010: 84). Pengukuran reliabilitas dalam penelitian ini dilakukan dengan
cara one shot atau pengukuran sekali saja. Disini pengukuran hanya sekali dan kemudian
hasilnya dibandingkan dengan pertanyaan lain atau mengukur reliabilitas dengan uji
statistik Cronbach Alpha (a). Suatu variabel dikatakan reliable jika nilai Cronbach Alpha
(a) > 0.6 (Ghozali, 2007, dalam Deddy Setyawan Wicaksono, 2010: 59).
( ) ( )
( ) ( )
Y Variabel Total Varians
X VariabelButir VariansJumlah
IndikatorButir Jumlah k
Cronbach Alpha Nilai dicari yang asReliabilitKoefisien (rtt)
:Keterangan
1
:Keterangan (rtt)
TOTAL VARIAN
BUTIR VAR.SIGMA TOTAL VARIAN
1Indikator
Indikator Cronbach Alpha
2
2
X
2
2
X
2
=
=
=
==
−
−=
−
−=
Y
Y
Y
k
k
70
Menurut Azwar (2001) dalam Lucky Fibrianto (2001:31) mengatakan bahwa
reliabilitas merupakan penerjemahan dari kata reliability yang artinya keterpercayaan,
keterandalan, konsistensi dan sebagainya. Hasil pengukuran dapat dipercaya bila dalam
beberapa kali pelaksanaan pengukuran terhadap kelompok subyek yang sama diperoleh
hasil yang relatif sama, selama aspek yang diukur tidak berubah. Reliabilitas instrumen
adalah hasil pengukuran yang dapat dipercaya. Reliabilitas instrumen diperlukan untuk
mendapatkan data sesuai dengan tujuan pengukuran. Untuk mencapai hal tersebut,
dilakukan uji reliabilitas dengan menggunakan metode alpha Cronbach diukur
berdasarkan skala alpha Cronbach 0 sampai 1. Jika skala itu dikelompok ke dalam lima
kelas dengan range yang sama, maka ukuran kemantapan alpha dapat diinterprestasikan
sebagai berikut:
1. Nilai alpha Cronbach 0,00 s.d. 0,20, berarti kurang reliabel
2. Nilai alpha Cronbach 0,21 s.d. 0,40, berarti agak reliabel
3. Nilai alpha Cronbach 0,42 s.d. 0,60, berarti cukup reliabel
4. Nilai alpha Cronbach 0,61 s.d. 0,80, berarti reliabel
5. Nilai alpha Cronbach 0,81 s.d. 1,00, berarti sangat reliabel (Triton, 2005)
3.8.3 Uji Asumsi Klasik
3.8.3.1 Uji Normalitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu
atau residual memiliki distribusi normal. Kita dapat melihatnya dari normal probability
plot yang membandingkan distribusi kumulatif dengan distribusi normal. Model regresi
yang baik adalah model yang memiliki distribusi data normal atau mendekati normal
(Ghozali, 2001: 74). Kriteria pengambilan keputusan adalah Jika penyebaran data pada
grafik normal P-P Plot mengikuti garis normal (45 derajat), maka data
berdistribusi normal.
71
Distribusi normal membentuk suatu garis lurus diagonal, dan ploting data residual
akan dibandingkan dengan garis diagonalnya. Jika distribusi data normal, maka garis yang
menggambarkan data sebenarnya akan mengikuti garis normalnya (Ghozali, 2005 (dalam
Richa Widyaningtyas, et.al., 2010) bahwa dasar pengambilan keputusan untuk uji
normalitas adalah:
a. Jika data menyebar disekitar garis-garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal
atau grafik histogramnya menunjukkan distribusi normal, maka model regresi
memenuhi asumsi normalitas.
b. Jika data menyebar jauh dari diagonal atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau
grafik histogram tidak menunjukkan distribusi normal, maka model regresi
tidak memenuhi asumsi normalitas.
3.8.3.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas dilakukan untuk menguji apakah pada model regresi
ditemukan adanya korelasi antar variabel independen (Ghozali, 2001:57). Jika terjadi
korelasi, maka dinamakan terdapat problem Multikolinieritas. Pengujian ada tidaknya
gejala multikolinearitas dilakukan dengan memperhatikan nilai matriks korelasi yang
dihasilkan pada saat pengolahan data serta nilai VIF (Variance Inflation Factor)
dan Tolerance-nya. Nilai dari VIF antara 0 sampai dengan 10 menandakan tidak
adanya gejala multikolinearitas. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi
tersebut tidak terdapat problem multikolinieritas.
1. Jika tolerance > 10% dan VIF < 10% maka tidak terjadi Multikoleniaritas
2. Jika tolerance < 10% dan VIF > 10% maka terjadi Multikoniaritas
72
3.8.3.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model
regresi, terjadi ketidaksamaan varians residual dari satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang
lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas. Dan jika varians tersebut berbeda, maka tidak
terjadi Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi
heteroskedastisitas (Ghozali, et.al., 2001). Pengujian ada tidaknya gejala
heteroskedastisitas memakai metode grafik dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada
scatterplot dari variabel terikat, dimana jika tidak terdapat pola tertentu maka tidak terjadi
heteroskedastisitas dan begitu pula sebaliknya (Ghozali, et.al., 2001).
Selain dari cara itu, metode yang digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya
heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel
dependen, yaitu ZPRED dengan residual SRESID. Deteksi ada tidaknya pola tertentu
pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dengan sumbu Y yang telah diprediksi,
dan sumbu X adalah residual yang telah di-studentized. Dasar analisisnya sebagai berikut:
1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur
(bergelombang, melebar, kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi
heteroskedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0
pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali (2005: 69) dan (dalam
Richa Widyaningtyas, et.al., 2010).
73
3.8.4 Pengujian Hipotesis
3.8.4.1 Uji Signifikan Parameter Individual (Uji Statistik t)
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas
atau independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Langkah-
langkah pengujiannya adalah sebagai berikut :
(1) Menentukan formasi H0 dan H1
H0 : β = 0 , berarti variabel X tidak berpengaruh terhadap variabel Y
H1 : β ≠ 0, berarti variabel X secara parsial berpengaruh positif atau negatif terhadap
variabel Y
(2) Level of Significant
Sampel n reaponden maka t tabel = t ( α = 0,05 )
(3) Menentukan kriteria pengujian
a. Apabila t hitung < t tabel, maka H0 diterima dan H1 ditolak
b. Apabila t hitung > t tabel, maka H0 ditolak dan H1 diterima
3.8.4.2 Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F = F Ratio = F Change = Fuji Test)
Menurut Imam Ghozali (2011: 98) Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan
apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai
pengaruh secara bersama-sama (simultan) terhadap variabel dependen atau terikat. Adapun
tahap pengujiannya adalah sebagai berikut:
1) Menentukan nilai F hitung dengan rumus:
2
2
)K - N ()R - 1 (
) 1 -K (R F =
S
i
ˆ
t
i
ˆ(
)iˆ(
)
=
74
2) Dengan tingkat keyakinan atau α = 0,05 dan derajat kebebasan df = N-K akan
diperoleh F tabel, kemudian membandingkan dengan nilai F hitung yang diperoleh
untuk menentukan apakah pengaruhnya signifikan atau tidak.
(a) Bila F hitung > F tabel, maka H0 ditolak atau menerima H1, yang berarti terdapat
pengaruh secara simultan.
(b) Bila F hitung < F tabel, maka H0 diterima atau menolak H1, yang berarti tidak
terdapat pengaruh secara simultan.
3.8.4.3 Uji Signifikansi Simultan (Durbin-Watson Test)
3.8.4.4 Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi terkoreksi atau disebut sebagai nilai Adjusted R Square
(R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi
variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu atau 0 <R2 < 1.
NilaiR2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan
variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-
variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk
memprediksi variasi variabel dependen. Secara umum koefisien determinasi untuk data
silang (crossection) relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara masing-masing
pengamatan, sedangkan untuk data runtun waktu (time series) biasanya mempunyai nilai
koefisien determinasi yang tinggi (Ghozali, et.al., 2001).
=
==n
1t
2t
n
2t
2 1-tt
e
)e - e (
W -D
K - N
1 - N )R - 1 ( - 1 R 22
=
75
3.8.5 Hipotesa Statistik
Untuk mengetahui signifikasi atau tidaknya hasil penelitian maka perlu dilakukan
dengan Uji t (Uji Parsial). Uji t yaitu suatu uji untuk mengetahui pengaruh kualitas
pelayanan (X1) terhadap loyalitas konsumen (Y2) melalui kepuasan konsumen konsumen
(Y1) pelanggan sebagai variabel intervening.
(a) Jika nilai signifikansinya < 0.05, maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya ada
pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat.
(b) Jika nilai signifikansinya > 0.05 maka Ho diterima dan Ha ditolak, artinya tidak ada
pengaruh antara variabel bebas secara parsial terhadap variabel terikat.
76
BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Perhitungan: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)
Secara teori penelitian ini menggunakan Metode Analisa Jalur Ganda (Double Part
Analysis’ Method) yang dilengkapi dengan berbagai Uji Statistik, peralatan analisa maupun
perhitungan pada umumnya menggunakan Model Regresi Linier Berganda (multiples
regression) untuk semua bentuk fungsional model hasil estimasi (Unstandardized
Coefficients: Model Regresi I, Model Regresi II, Model Regresi III (Simple Regression)
dan Model Regresi IV (zresid Histogram Pembentukan Kurva Normal) maupun Model
fungsional hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) yang
secara keseluruhannya mengunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
Metode Analisa Jalur Ganda (Double Part Analysis’ Method) merupakan sepasang
Part Analysis Method gabungan antara Model fungsional klasik Loyalitas Konsumen (sebagai
fungsi Semula) dengan Model fungsional Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet).
Hasil Perhitungan Empiris dari Metode Analisa Jalur Ganda (Double Part Analysis’ Method)
didapatkan dari menggunakan Dua konsep data: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dan
Data Dengan Kategori (Jumlah ke II).
Yang dimaksud dengan Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) merupakan data ”hasil
survey” berbentuk skala lima (sangat setuju, setuju, netral, tidak setuju dan sangat tidak
setuju) dengan skor 5, 4, 3, 2, dan 1 (Data 5 observasi) dengan asumsi Data skala pengukuran
Netral bernilai Nol. Sedangkan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) merupakan data olahan
yang disusun dari seluruh Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) sebagai data ”hasil survey”
77
menjadi ”Data 6 Observasi” dengan asumsi yang sama bahwa Data dengan skala pengukuran
Netral, diasumsi bernilai Nol, sehingga Data Observasi ke 6 merupakan Jumlah (atau Nilai
Total) dari data ”hasil survey” tersebut.
Dalam penelitian ini tidak ada “Indikator, dimensi maupun variabel” yang harus
dibuang/terbuang begitu saja. Indikator, dimensi maupun variabel yang DROP (penurunan,
keadaan menurun, atau kemerosotan) maupun yang TIDAK RELIABEL pasca Uji Validitas
maupun Uji Reliabilitas tetap digunakan bahkan bisa dirubah menjadi VALID (sah, syah,
absah, sahih) maupun RELIABEL (dapat dipercaya/diandalkan) sepanjang masih terjadi:
”Laju kenaikan rata-rata Nilai koefisien ALPHA CRONBACH (dalam %) dan kenaikan
berdasarkan ”penyesuaian faktor koreksi per butir” seluruh indikator maupun Dimensi Rata-
rata atau kenaikan Nilai butiran Indikator maupun Dimensi Rata-rata (dalam Kali lipat) dari
variabel penelitan yang bersangkutan”
Untuk mencari/mengetahui seluruh indikator maupun Dimensi Rata-rata per butirnya
dari Variabel/Dimensi Variabel yang mengalami kondisi DROP bahkan yang TIDAK
RELIABEL, maka digunakan Model analisa Regresi Linier Berganda (multiples regression)
Keunggulan Bersaing untuk ke 30 Variabel Independen (Dalam Model analisa Regresi Linier
Berganda ditandai oleh koefisien regresi yang bernilai minus), dan untuk kemudian produsen
penyedia jasa transportasi Oto Bus TRANSJAKARTA dapat melakukan upaya
memaksimalisasi/meningkatkan beberapa indikator kualitas pelayanan (X1.i) yang telah
dikelompokkan dalam Wujud Dimensi Rata-rata kualitas pelayanan (X1v.i) dan upaya
Optimalisasi/perubahan beberapa indikator harga tiket (X2.i) yang telah dikelompokkan dalam
Wujud 3 Dimensi Rata-rata harga tiket (X2v.i).
Adapun upaya memaksimalisasi/meningkatkan beberapa indikator kualitas pelayanan
(X1.i) yang merupakan tingkat keunggulan (excellence) yang diharapkan konsumen (Philip
Kotler, et.al., 2002), dan pengendalian atas keunggulan tersebut untuk memenuhi keinginan
78
pelanggan, menurut Parasuraman, (1985: 41-50 dan 1988: 12-40) yang dirangkum oleh Fandy
Tjiptono, 2007 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, 2010: 15) terdapat 5 dimensi (indikator)
Kualitas Jasa atau Layanan yang seringkali digunakan oleh para peneliti (suatu pengertian
yang multidimensi). Ke 5 dimensi (indikator) tersebut adalah: (1) Bukti fisik (tangible), (2)
Keandalan (reliability), (3) Daya tanggap (responsiveness), (4) Jaminan (assurance) dan (5)
Empati (empathy). Artinya, Indikator dalam wujud Dimensi apa saja yang harus diperbaiki,
dirubah, ditingkatkan, diganti, ditambah, direnopasi, dibiayai ulang dan lain sebagainya, serta
meningkatkan bahkan mempertajam kemampuan manejerialnya dan manajemen operasional
secara maksimal.
Sedangkan upaya Optimalisasi/perubahan beberapa indikator harga tiket (X2.i) atau
menetapkan tarif angkut yang akan diemban konsumen pengguna jasa tersebut guna
mendapatkan sejumlah kombinasi dari jasa pelayanan yang diberikan, menurut Philip Kotler
dan Gary Armstrong, 2001 (dalam Richa Widyaningtyas, 2010: 19) adalah melakukan
optimalisasi dalam hal yang menyangkut: (1) Kesesuaian harga dengan kualitas jasa yang
diberikan, (2) Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima dan (3) Kesesuaian harga
dengan fasilitas. Artinya, (2) Indikator dalam wujud Dimensi apa saja yang harus dirubah
(dinaikan atau diturunkan) dengan melakukan berbagai penyesuaian Harga tiket atau tarif
angkut dengan Kualitas jasa yang diberikan, pelayanan yang diterima dan fasilitas perusahaan
yang tersedia.
Data hasil survey atau Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dalam penelitian ini
digunakan untuk menganalisis semua indikator dari: Variabel Kualitas Pelayanan (X1),
Variabel Harga Tiket (X2), Variabel Kepuasan Konsumen (Y1), Variabel Loyalitas Konsumen
(Y2), Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v) dan Variabel Keunggulan Bersaing (Y3). Sedangkan
Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v), dan Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing
79
(Y3v) yang murni merupakan “Data Olahan” dari semua indikator berbagai variabel tersebut
dipergunakan dalam berbagai Uji Statistik maupun peralatan analisa berbagai bentuk Model
Empiris sesuai kebutuhan penelitian.
Penggunaan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows bertujuan
mendeteksi terjadi/tidaknya Excluded Variable dari seluruh indikator maupun Dimensi Rata-
rata per butirnya dari Variabel/Dimensi Variabel atau independen Variabel didalam model
hasil estimasi. Apabila, hasil estimasi memiliki ”Zero-order Partial Correlation” dan juga
mengalami ”Zero-order (Tolerance, VIF and Minimum Tolerance) Collinearity Statistics”, itu
berarti “adanya/terdapatnya gejala multikolinearitas” didalam model hasil estimasi, secara
otomatis menjadikan model hasil estimasi sebagai Badness of fit regression models. Artinya
model hasil estimasi berkondisi jelek (tidak memenuhi persyaratan sebagai model hasil
estimasi yang baik) sehingga tidak reliabel digunakan sebagai model untuk tujuan prediksi.
Sebalinya, apabila tidak terjadinya Excluded Variable dari seluruh Indikator maupun
Dimensi Rata-rata per butirnya dari Variabel/Dimensi Variabel atau dari seluruh Independen
Variabel yang terdapat didalam model hasil estimasi, tidak memiliki ”Zero-order Partial
Correlation” dan juga tidak mengalami ”Zero-order (Tolerance, VIF and Minimum
Tolerance) Collinearity Statistics”. Artinya, “tidak adanya/tidak terjadinya gejala
multikolinearitas” didalam model hasil estimasi, maka secara otomatis menjadikan model
hasil estimasi sebagai goodness of fit regression models. Penelitian ini diperhitungkan sebagai
“Pengkajian Model” dan bukan “Pengujian Model“ yang hanya sekedar melihat hubungan
sebab akibat dari model fungsional hasil estimasi. Proses perhitungan dalam penelitian ini
menggunakan (Data lampiran 9 s/d 23), hingga mendapatkan Hasil Perhitungan Empiris
yang dirangkum kedalam Gambar 4.1 (meliputi semua penjabarannya) sebagai berikut:
80
123.9 X1.1
-10.1 X1.2
141.0 X1.3
-1.30 X1.4 45.0 X1.5
65.7 X1.6
-136.6 X1.7 29.8 X1.8
-4.9 X1.9 -66.4 X1.10
-120.2 X1.11 -19.5 X1.12 -40.4 X1.13
Keterangan: b) Excluded Variables: Beta In X1 = Kualitas Pelayanan (Observed) = 347718.212d
Beta In Y2 = Y2u = Loyalitas Konsumen (Observed) = 256339.514b
Gambar 4.1: Model Konseptual dan Hubungan Fungsional Antar Inter Variable Path Analysis Method,
HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS [Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)].
161.1 X1v.1
477.1 X1v.2
-1018.7
X1v.3
608.8 X1v.4
-224.0
X1v.5
-12.05 Y3.1
7.93 Y3.2
-13.79 Y3.3
21.13 Y3.4
-5.06 Y3v.1
-0.67 Y3v.2
7.96 Y3v.3
19.41 Y1.1
-18.16 Y1.2
2.79 Y1.3
4.14 Y2.1 14.18 Y2.2 -42.71 Y2.3 -5.97 Y2.4 32.67 Y2.5
-5.02 X2.1
-5.04 X2.2
7.51 X2.3
5.31 X2.4
-5.60 X2v.1
-1.47 X2v.2 9.30 X2v.3
HX1: r 2 X1.i = 0.766 ALPHA CRONBACH = 0.973
Harga
Tiket
(X2)
Kualitas
Pelayanan
(X1)
Kepuasan
Konsumen
(Y1)
Loyalitas
Konsumen
(Y2)
HY2:r 2Y2.i = 0.201 ALPHA CRONBACH = 0.944
HY1:r 2Y1.i = 0.386 ALPHA CRONBACH = 1.066
r 2(Y1) = 0.367
r 2(Xi ,Y1) = 0.291
r 2(Xi ) = 0.658
R Square = 0.817
Fuji Test = 1.487
D-W Test = 1.500
R Square = 0.953
Fuji Test = 5.095
D-W Test = 2.571
R Square = 0.800
Fuji Test = 1.335
D-W Test = 1.500
Coeff. Reg c1 = 347718.212d (Excluded Variable)
Coeff. Reg a1 = 0.237
H1: r
2 X1>0
r 2(Y1 ,Xi) = 0.291
HX2:r 2X2.i = 0.268
ALPHA CRONBACH = 0.890
Keunggulan Bersaing
(Y3) HY3:r 2Y3.i = 0.270 ALPHA CRONBACH = 0.890
HX1v: r 2 X1v.i = 0.458 ALPHA CRONBACH = 0.930
R Square = 0.864
Fuji Test = 2.125
D-W Test = 2.142
Dimensi
Kualitas
Pelayanan
(X1v)
Y1 = Intevening Variable
HY3v:r 2Y3v.i = 0.336 ALPHA CRONBACH = 0.836
Dimensi
Keunggulan Bersaing
(Y3v)
R Square = 0.818
Fuji Test = 1.493
D-W Test = 1.500
HX2v:r 2X2v.i = 0.333 ALPHA CRONBACH = 0.836
Y3v = Intevening Variable
R Square = 0.834
Fuji Test = 1.675
D-W Test = 1.500
Dimensi
Harga Tiket
(X2v)
R Square = 0.833
Fuji Test = 1.665
D-W Test = 1.500
R Square = 0.847
Fuji Test = 1.838
D-W Test = 1.527
HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS
Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) TRANSJAKARTA 2017
Coeff. Reg 2 = 0.391
Coeff. Reg 2 = 256339.514b (Excluded Variable)
Coeff. Reg 1 = 0.072
Coeff. Reg 1 = 0.086
H1: r
2 X1>0
r 2(Y1,Y3v) = 0.612
r 2(Y3v ,Y2) = 0.612
r 2(Yi ) = 0.656
Second Path Analysis Method Keunggulan Bersaing (….Fungsi estapet): Y3v = 0.098 Y1 + 0.819 Y2
Y3 = 0.062 Y1 + 256339.514b Y2 + 0.840 Y3v
Y3v.1. Memperluas Trayek Bus TRANSJAKARTA
Y3v.2. Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa
Y3v.3. Meningkatkan Promosi TRANSJAKARTA
Unstandardized Coefficients: Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula) Y1 = 56.982 + 0.237 X1 - 0.238 X2 + E1
Y2 = 19.986 + 1.528 Y1 Calc Y2 = 126.383 + 347718.212d X1 + 1.429 X2 - 0.747 Y1 Calc
Y2 = 126.383 - 0.747Y1Calc + 347716.684b X1 + 1.429 X2 First Path Analysis Method Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula):
Y1 = 1.261 X1 - 0.363 X2
Y2 = 347718.212d X1 + 1.134 X2 - 0.354 Y1 Calc
Unstandardized Coefficients: Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet)
Y3v = 62.057 + 0.086 Y1 + 0.391 Y2
Y3 = 3.986 + 1.306 Y3v Calc Y3 = 7.645 + 0.072 Y1 + 256339.514b Y2 + 1.221 Y3v
Y3 = 83.448 - 284667.253b Y3v Calc + 0.176 Y1 + 0.478 Y2
r 2(Y3v) = 0.741
Coeff. Reg 3 = 1.221 C
oeff.R
eg c
3 = - 0
.74
7
Coeff. Reg a2 = - 0.238 Coeff. Reg c2 = 1.429
81
Unstandardized Coefficients: Model Regresi I :
Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula)
Y1 = a0 + a1 X1 + a2X2 + E1
Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + E2
Y2 Calc = c0 + c1 X1 + c2X2 + c3Y1 + E3
Y2 Calc = d0 + d1 X1 + d2X2 + d3Y1 + E4
Y1 = 56.982 + 0.237 X1 - 0.238 X2 + E1
Y2 = 19.986 + 1.528 Y1 Calc
Y2 = 126.383 + 347718.212d X1 + 1.429 X2 - 0.747 Y1 Calc
Y2 = 126.383 - 0.747Y1Calc + 347716.684b X1 + 1.429 X2
Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet)
Y3v = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 1
Y3 = 0 + 1 Y3v Calc + 2
Y3 Calc = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 3Y3v + 3
Y3 Calc = 0 + 1 Y3v + 2Y1 + 3Y2 + 4
Y3v = 62.057 + 0.086 Y1 + 0.391 Y2
Y3 = 3.986 + 1.306 Y3v Calc
Y3 = 7.645 + 0.072 Y1 + 256339.514b Y2 + 1.221 Y3v
Y3 = 83.448 - 284667.253b Y3v Calc + 0.176 Y1 + 0.478 Y2
Model Regresi II:
X1 = e0 + e1 X1.1 + e2 X1.2 + e3 X1.3 + e4 X1.4 + e5 X1.5 + e6 X1.6 + e7 X1.7
+ e8 X1.8 + e9 X1.9 + e10 X1.10 + e11 X1.11 + e12 X1.12 + e13 X1.13 + e5
X2 = f0 + f1 X2.1 + f2 X2.2 + f3 X2.3 + f4 X2.4 + e6
Y1 = g0 + g1 Y1.1 + g2 Y1.2 + g3 Y1.3 + e7
Y2 = h0 + h1 Y2.1 + h2 Y2.2 + h3 Y2.3 + h4 Y2.4 + h5 Y2.5 + e8
X2v = i0 + i1 X2v.1 + i2 X2v.2 + i3 X2v.3 + e9
X1v = j0 + j1 X1v.1 + j2 X1v.2 + j3 X1v.3 + j4 X1v.4 + j5 X1v.5 + e10
Y3 = k0 + k1Y3.1 + k2 Y3.2 + k3 Y3.3 + k4 Y3.4 + e11
Y3v = l0 + l1Y3v..1 + l2 Y3v.2 + l3 Y3v..3 + e12
X1 = 73.000 + 123.86 X1.1 - 10.108 X1.2 + 140.958 X1.3 - 1.258 X1.4 + 45.033 X1.5 + 65.742 X1.6 -136.634 X1.7
+ 29.769 X1.8 - 4.875 X1.9 - 66.405 X1.10 - 120.197 X1.11 - 19.452 X1.12 - 40.379 X1.13 + e5
X2 = 93.000 - 5.018 X2.1 - 5.042 X2.2 + 7.507 X2.3 + 5.310 X2.4 + e6
Y1 = 95.917 + 19.408 Y1.1 - 18.162 Y1.2 + 2.788Y1.3 + e7
Y2 = 140.500 + 4.138 Y2.1 + 14.178 Y2.2 - 42.706 Y2.3 - 5.971Y2.4 + 32.669Y2.5 + e8
82
X2v = 67.000 - 5.602 X2v.1 - 1.469 X2v.2 + 9.299 X2v.3 + e9
X1v = 199.000 + 161.141 X1v.1 + 477.127 X1v.2 - 1018.729 X1v.3 + 608.829 X1v.4 - 224.042 X1v.5 + e10
Y3 = 93.000 - 12.047 Y3.1 + 7.927Y3.2 - 13.791 Y3.3 + 21.127Y3.4 + e11
Y3v = 67.000 - 5.062 Y3v.1 - 0.674 Y3v.2 + 7.961 Y3v.3 + e12
Model Regresi III:
Simple Regression beberapa Indikator maupun Dimensi dari berbagai Variabel terkait masing-masing terhadap Variabel dependennya serta Nilai Faktor Koreksi Butiran
sebagai berikut:
1. Variabel Kualitas Pelayanan (X1) No. Indikator dari Variabel Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1.i > 0.6 (Valid), FK X1.i < 0.6 (Drop)
1. X1.1. Peralatan Armada Bus TransJakarta X1 = 194.673 + 10.627 X1.1 ; FK X1.1 = 0.662 Valid
2. X1.2. Perlengkapan Armada Bus TransJakarta X1 = 193.338 + 10.607 X1.2 .2FK X1.2 = 0.585 Drop
3. X1.3. Kenyamanan Ruangan X1 = 222.014 + 9.804 X1.3 ; FK X1.3 = 0.612 Valid
4. X1.4. Penampilan Petugas X1 = 241.326 + 10.287 X1.4 ; FK X1.4 = 0.404 Drop
5. X1.5. Kejujuran Dalam Memberikan Keterangan X1 = 201.341 + 10.209 X1.5 ; FK X1.5 = 0.650 Valid
6. X1.6. Keramahan X1 = 178.310 + 10.7654 X1.6 ; FK X1.6 = 0.573 Drop
7. X1.7. Kecepatan Pelayanan X1 = 205.052 + 10.023 X1.7 ; FK X1.7 = 0.682 Valid
8. X1.8. Kemampuan Menanggapi Keluhan X1 = 206.296 + 10.548 X1.8 ; FK X1.8 = 0.689 Valid
9. X1.9. Kemudahan Prosedur X1 = 185.694 + 10.743 X1.9 ; FK X1.9 = 0.634 Valid
10. X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = 201.466 + 11.119 X1.11 ; FK X1.10 = 0.435 Drop
11. X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = 201.466 + 11.119 X1.11 ; FK X1.11 = 0.546 Drop
12. X1.12. Pemahaman Kebutuhan Konsumen X1 = 216.076 + 10.198 X1.12 ; FK X1.12 = 0.684 Valid
13. X1.13. Perhatian Kepada Konsumen X1 = 189.092 + 10.983 X1.13 ; FK X1.13 = 0.589 Drop
2. Variabel Harga Tiket(X2) No. Indikator dari Variabel Harga Tiket: Bentuk Fungsi: FK X2.i > 0.6 (Valid), FK X2.i < 0.6 (Drop)
1. X2.1. Keterjangkauan Harga Tiket X2 = 71.765 + 2.947 X2.1 ; FK X2.1 = 0.415 Drop
2. X2.2. Kesesuaian Tarif Dengan Manfaat X2 = 74.461 + 3.160 X2.2 ; FK X2.2 = 0.440 Drop
3. X2.3. Kesesuaian Tarif Dengan Fasilitas X2 = 75.717 + 3.060 X2.3 ; FK X2.3 = 0.492 Drop
4. X2.4. Kesesuaian Tarif Dengan Jarak Yang Ditempuh X2 = 75.000 + 3.015 X2.4 ; FK X2.4 = 0.483 Drop
3. Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) No. Indikator dari Variabel Kepuasan Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y1.i > 0.6 (Valid), FK Y1.i < 0.6 (Drop)
1. Y1.1. Kepuasan akan produk yang ditawarkan Y1 = 76.704 + 2.438 Y1.1 ; FK Y1.1 = 0.175 Drop 2. Y1.2. Sesuai dengan yang diharapkan Y1 = 77.703 + 2.255 Y1.2 ; FK Y1.2 = 0.124 Drop 3. Y1.3. Merekomendaikan citra positif kepada orang lain Y1 = 53.015 + 3.321 Y1.3 ; FK Y1.3 = 0.460 Drop
4. Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) No. Indikator dari Variabel Loyalitas Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y2.i > 0.6 (Valid), FK Y2.i < 0.6 (Drop)
1. Y2.1. Armada Bus TransJakarta Yang Bagus Y2 = 88.1484 + 3.996 Y2.1 ; FK Y2.1 = 0.216 Drop 2. Y2.2. Kenikmatan Merasakan Layanan Y2 = 106.048 + 3.871Y2.2 ; FK Y2.2 = 0.445 Drop 3. Y2.3. Kesetiaan Terhadap Merek (Tidak Melirik Merek Lain) Y2 = 95.030 + 3.983 Y2.3 ; FK Y2.3 = 0.373 Drop 4. Y2.4. Pengalaman Masa Lalu Y2 = 102.950 + 3.684Y2.4 ; FK Y2.4 = 0.435 Drop 5. Y2.5. Pengalaman Teman-teman Y2 = 99.122 + 3.747Y2.5 ; FK Y2.5 = 0.379 Drop
5. Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v) No. Dimensi Rata-rata Harga Tiket: Bentuk Fungsi: FK X2v.i > 0.6 (Valid), FK X2v.i < 0.6 (Drop)
1. X2v.1. Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan X2v = 51.563 + 2.266 X2v.1 ; FK X2v.1 = 0.472 Drop 2. X2v.2. Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima X2v = 54.729 + 2.374 X2v.2 ; FK X2v.2 = 0.501 Drop 3. X2v.3. Kesesuaian Harga dengan fasilitas X2v = 54.343 + 2.311 X2v.3 ; FK X2v.3 = 0.533 Drop
83
6. Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v) No. Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1v.i > 0.6 (Valid), FK X1v.i < 0.6 (Drop)
1. X1v.1. Bukti fisik (tangible) X1v = 76.029 + 4.120 X1v.1 ; FK X1v.1 = 0.631 Valid 2. X1v.2. Keandalan (reliability) X1v = 75.371 + 3.977 X1v.2 ; FK X1v.2 = 0.636 Valid 3. X1v.3. Daya tanggap (responsiveness) X1v = 75.449 + 4.093 X1v.3 ; FK X1v.3 = 0.653 Valid 4. X1v.4. Jaminan (assurance) X1v = 78.673 + 4.137 X1v.4 ; FK X1v.4 = 0.646 Valid 5. X1v.5. Perhatian (empathy) X1v = 76.809 + 4.100 X1v.5 ; FK X1v.5 = 0.638 Valid
7. Variabel Keunggulan Bersaing (Y3) No. Indikator dari Keunggulan Bersaing: Bentuk Fungsi: FK Y3.i > 0.6 (Valid), FK Y3.i < 0.6 (Drop)
1. Y3.1. Kemampuan Bersaing Y3 = 71.515 + 2.953 Y3.1 ; FK Y3.1 = 0.415 Drop 2. Y3.2. Dikenal Luas Y3 = 74.332 + 3.163 Y3.2 ; FK Y3.2 = 0.440 Drop 3. Y3.3. Peningkatan Sumber Dana Y3 = 75.539 + 3.065 Y3.3 ; FK Y3.3 = 0.492 Drop 4. Y3.4. Keunggulan Tekhnologi Y3 = 75.423 + 3.005 Y3.4 ; FK Y3.4 = 0.484 Drop
8. Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) No. Dimensi Keunggulan Bersaing: Bentuk Fungsi: FK Y3v.i > 0.6 (Valid), FK Y3v.i < 0.6 (Drop)
1. Y3v.1. Memperluas Trayek Bus TransJakarta Y3v = 51.313 + 2.272Y3v.1 ; FK Y3v.1 = 0.472 Drop 2. Y3v.2. Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa TJ Y3v = 54.575 + 2.378Y3v.2 ; FK Y3v.2 = 0.501 Drop
3. Y3v.3. Senantiasa Meningkatkan Promosi TransJakarta Y3v = 54.579 + 2.305Y3v.3 ; FK Y3v.3 = 0.536 Drop
Metode Path Analysis Standardized Coefficients: Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula):
Y1 = 1.261 X1 - 0.363 X2
Y2 = 347718.212d X1 + 1.134 X2 - 0.354 Y1 Calc
atau
Y1 = 1.261 X1 - 0.363 X2
Y2 = - 0.354 Y1Calc + 347716.684b X1 + 1.134 X2
dimana:
Y1 = Kepuasan Konsumen
Y2 = Loyalitas Konsumen
X1 = Kualitas Pelayanan
X2 = Harga Tiket
1 = Koefisien regresi variabel Kualitas Pelayanan
2 = Koefisien regresi variabel Harga Tiket
1 = Koefisien regresi intervening variabel kepuasan konsumen
Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi estapet)
Y3v = 0.098 Y1 + 0.819 Y2
Y3 = 0.062 Y1 + 256339.514b Y2 + 0.840 Y3v
atau
Y3v = 0.098 Y1 + 0.819 Y2
Y3 = - 284667.253b Y3v Calc + 0.152 Y1 + 0.756 Y2
84
dimana:
Y3 = Y3u = Keunggulan Bersaing
Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen
Y2 = Y2u = Loyalitas Konsumen
Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing
1 = Koefisien regresi variabel Kepuasan Konsumen
2 = Koefisien regresi variabel Loyalitas Konsumen
3 = Koefisien regresi intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing
Keterangan:
b) Excluded Variables: Beta In X1 = Kualitas Pelayanan (Observed) = 347718.212d
Beta In Y2 = Y2u = Loyalitas Konsumen (Observed) = 256339.514b
85
4.2 Hasil Perhitungan, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)
Bahwa Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) merupakan data olahan yang disusun
dari seluruh Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) sebagai data ”hasil survey” menjadi ”Data 6
Observasi” dengan asumsi yang sama bahwa Data dengan skala pengukuran Netral, diasumsi
bernilai Nol, sehingga Data Observasi ke 6 merupakan Nilai Total data ”hasil survey” tersebut.
Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) juga digunakan untuk tujuan yang sama
dengan Data Dengan Kategori (Jumlah ke I), yaitu untuk menganalisis semua indikator dari:
Variabel Kualitas Pelayanan (X1), Variabel Harga Tiket (X2), Variabel Kepuasan Konsumen
(Y1), Variabel Loyalitas Konsumen (Y2), Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v) dan Variabel
Keunggulan Bersaing (Y3). Sedangkan Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v), dan
Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) yang murni merupakan “Data Olahan” dari
semua indikator berbagai variabel tersebut dipergunakan dalam berbagai Uji Statistik maupun
peralatan analisa berbagai bentuk Model Empiris sesuai kebutuhan penelitian.
Penggunaan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows terhadap Data
Dengan Kategori (Jumlah ke II) diharapkan tidak terjadinya Excluded Variable dari seluruh
Indikator maupun Dimensi Rata-rata per butirnya atau dari seluruh Independen Variabel yang
terdapat didalam model hasil estimasi, tidak memiliki ”Zero-order Partial Correlation” dan
juga tidak mengalami ”Zero-order (Tolerance, VIF and Minimum Tolerance) Collinearity
Statistics”. Artinya, “tidak adanya/tidak terjadinya gejala multikolinearitas” didalam model
hasil estimasi, sehingga secara otomatis dapat menjadikan model hasil estimasi ini sebagai
goodness of fit regression models. Proses perhitungan dalam penelitian ini menggunakan
(Data lampiran 9 s/d 23), hingga mendapatkan Hasil Perhitungan Empiris yang dirangkum
kedalam Gambar 4.2 (meliputi semua penjabarannya) sebagai berikut:
86
24.87 X1.1
-6.32 X1.2
28.18 X1.3
-0.18 X1.4 2.21 X1.5
33.98 X1.6
-36.14 X1.7 34.30 X1.8
7.69 X1.9 2.75 X1.10
-24.11 X1.11 -10.21 X1.12 -47.43 X1.13
Gambar 4.2: Model Konseptual dan Hubungan Fungsional Antar Inter Variable Path Analysis Method,
HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS [Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)].
3.85 X1v.1 86.11 X1v.2 -137.2 X1v.3 88.23 X1v.4 -36.85 X1v.5
-0.96 Y3.1
-0.87 Y3.2
3.11 Y3.3
2.31 Y3.4
-1.02 Y3v.1
0.44 Y3v.2 3.32 Y3v.3
21.62 Y1.1
-20.05 Y1.2
2.34 Y1.3
-0.37 Y2.1 4.13 Y2.2
-0.75 Y2.3 -0.39 Y2.4 1.83 Y2.5
-34.44 X2.1
44.99 X2.2
-84.19 X2.3
79.05 X2.4
-1.20 X2v.1
0.18 X2v.2 3.77 X2v.3
HX1: r 2 X1.i = 0.812 ALPHA CRONBACH = 0986
Harga
Tiket
(X2)
Kualitas
Pelayanan
(X1)
Kepuasan Konsumen
(Y1)
Loyalitas
Konsumen
(Y2)
HY2:r 2Y2.i = 0.774 ALPHA CRONBACH = 0.952
HY1:r 2Y1.i = 0.821 ALPHA CRONBACH = 0.900
r 2(Y1) = 0.883
R Square = 0.939
Fuji Test = 10.223
D-W Test = 2.500
R Square = 0.962
Fuji Test = 6.410
D-W Test = 2.571
R Square = 0.910
Fuji Test = 6.701
D-W Test = 2.500
HX2:r 2X2.i = 0.847 ALPHA CRONBACH = 0.939
Keunggulan
Bersaing
(Y3) HY3:r 2Y3.i = 0.847 ALPHA CRONBACH = 0.939
HX1v: r 2 X1v.i = 0.897 ALPHA CRONBACH = 0.961
R Square = 0.959
Fuji Test = 15.586
D-W Test = 2.611
Dimensi
Kualitas Pelayanan
(X1v)
Y1 = Intevening Variable
HY3v:r 2Y3v.i = 0.862 ALPHA CRONBACH = 0.912
Dimensi
Keunggulan Bersaing
(Y3v)
R Square = 0.939
Fuji Test = 10.232
D-W Test = 2.500
HX2v:r 2X2v.i = 0.862 ALPHA CRONBACH = 0.912
Y3v = Intevening Variable
R Square = 0.945
Fuji Test = 11.413
D-W Test = 2.500
Dimensi Harga Tiket
(X2v)
R Square = 0.945
Fuji Test = 11.398
D-W Test = 2.500
R Square = 0.929
Fuji Test = 8.660
D-W Test = 1.816
HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS
Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) TRANSJAKARTA 2017
r 2(Y3v) = 0.941
Coeff. Reg 3 = 0.501
Coeff. Reg 2 = 0.309
Coeff. Reg 2 = 0.137
Coeff. Reg 1 = 0.821
Coeff. Reg 1 = 0.597
H1: r
2 X1>0
Second Path Analysis Method Keunggulan Bersaing (….fungsi Estapet):
Y3v = 0.525 Y1 + 0.446 Y2 Y3 Calc = 0.513 Y1 + 0.140 Y2 + 0.356 Y3v
Y3v.1. Memperluas Trayek Bus TRANSJAKARTA
Y3v.2. Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa
Y3v.3. Meningkatkan Promosi TRANSJAKARTA
Unstandardized Coefficients: Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..fungsi Semula) Y1 = 26.581 + 0.224 X1 + 0.072 X2 Y2 = 24.445 + 1.457 Y1 Calc
Y2 Calc = 12.693 + 0.170 X1 + 0.404 X2 + 0.632 Y1
Y2Calc = 12.693 + 0.632 Y1 + 0.170 X1 + 0.404 X2 First Path Analysis Method Loyalitas Konsumen (…..fungsi Semula):
Y1 = 0.884 X1 + 0.084 X2
Y2 Calc = 0.381 X1 + 0.266 X2 + 0.359 Y1
Unstandardized Coefficients: Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….fungsi Estapet) Y3v = 28.095 + 0.597 Y1 + 0.309 Y2 Y3 = 19.159 + 1.163 Y3v Calc
Y3 Calc = 9.465 + 0.821 Y1 + 0.137 Y2 + 0.501 Y3v
Y3Calc = 9.465 + 0.501 Y3v + 0.821 Y1 + 0.137 Y2
r 2(Y1 ,Y3v) = 0.985
r 2(Y3v ,Y2) = 0.985
Coeff. Reg a1 = 0.224
Coeff. Reg a2 = 0.072
Coeff. Reg c1 = 0.170
Coeff. Reg c2 = 0.404
Coeff R
eg c
3 =
0.6
32
r 2(Xi ) = 0.893
r 2(Y1) = 0.874
r 2(Y1 ,X1) = 0.984
r 2(X2 ,Y1) = 0.984
87
Unstandardized Coefficients: Model Regresi I :
Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula)
Y1 = a0 + a1 X1 + a2X2 + E1
Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + E2
Y2 Calc = c0 + c1 X1 + c2X2 + c3Y1 + E3
Y2 Calc = d0 + d1 X1 + d2X2 + d3Y1 + E4
Y1 = 26.581 + 0.224 X1 + 0.072 X2
Y2 = 24.445 + 1.457 Y1 Calc
Y2 Calc = 12.693 + 0.170 X1 + 0.404 X2 + 0.632 Y1
Y2Calc = 12.693 + 0.632 Y1 + 0.170 X1 + 0.404 X2
Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet)
Y3v = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 1
Y3 = 0 + 1 Y3v Calc + 2
Y3 Calc = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 3Y3v + 3
Y3 Calc = 0 + 1 Y3v + 2Y1 + 3Y2 + 4
Y3v = 28.095 + 0.597 Y1 + 0.309Y2
Y3 = 19.159 + 1.163 Y3v Calc
Y3 Calc = 9.465 + 0.821 Y1 + 0.137 Y2 + 0.501 Y3v
Y3Calc = 9.465 + 0.501 Y3v + 0.821 Y1 + 0.137 Y2
Model Regresi II:
X1 = e0 + e1 X1.1 + e2 X1.2 + e3 X1.3 + e4 X1.4 + e5 X1.5 + e6 X1.6 + e7 X1.7
+ e8 X1.8 + e9 X1.9 + e10 X1.10 + e11 X1.11 + e12 X1.12 + e13 X1.13 + e5
X2 = f0 + f1 X2.1 + f2 X2.2 + f3 X2.3 + f4 X2.4 + e6
Y1 = g0 + g1 Y1.1 + g2 Y1.2 + g3 Y1.3 + e7
Y2 = h0 + h1 Y2.1 + h2 Y2.2 + h3 Y2.3 + h4 Y2.4 + h5 Y2.5 + e8
X2v = i0 + i1 X2v.1 + i2 X2v.2 + i3 X2v.3 + e9
X1v = j0 + j1 X1v.1 + j2 X1v.2 + j3 X1v.3 + j4 X1v.4 + j5 X1v.5 + e10
Y3 = k0 + k1Y3.1 + k2 Y3.2 + k3 Y3.3 + k4 Y3.4 + e11
Y3v = l0 + l1Y3v..1 + l2 Y3v.2 + l3 Y3v..3 + e12
X1 = 182.500 + 24.865 X1.1 - 6.317 X 1.2 + 28.180 X1.3 - 0.182 X1.4 + 2.205 X1.5 + 33.984 X1.6 - 36.140 X1.7
+ 34.299 X1.8 + 7.692 X1.9 + 2.749 X1.10 - 24.110 X1.11 - 10.214 X1.12 - 47.431 X1.13 + e5
X2 = 62.000 - 34.442 X2.1 + 44.989 X2.2 - 84.195 X2.3 + 79.053 X2.4 + e6
Y1 = 71.524 + 21.625 Y1.1 - 20.053Y1.2 + 2.336Y1.3 + e7
Y2 = 93.667 - 0.374Y2.1 + 4.126 Y2.2 - 0.747 Y2.3 - 0.391 Y2.4 + 1.833 Y2.5 + e8
88
X2v = 44.667 - 1.201 X2v.1 + 0.177 X2v.2 + 3.766 X2v.3 + e9
X1v = 71.071 + 3.847 X1v.1 + 86.110 X1v.2 - 137.192 X1v.3 + 88.230 X1v.4 - 36.846 X1v.5 + e10
Y3 = 62.000 - 0.958 Y3.1 - 0.867 Y3.2 + 3.106 Y3.3 + 2.307 Y3.4 + e11
Y3v = 44.667 - 1.021Y3v.1 + 0.442 Y3v.2 + 3.320 Y3v.3 + e12
Model Regresi III:
Simple Regression beberapa Indikator maupun Dimensi dari berbagai Variabel terkait masing-masing terhadap Variabel dependennya serta Nilai Faktor Koreksi Butiran
sebagai berikut:
1. Variabel Kualitas Pelayanan (X1) No. Indikator dari Variabel Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1.i > 0.6 (Valid), FK X1.i < 0.6 (Drop)
1) X1.1. Peralatan Armada Bus TransJakarta X1 = 160.611 + 11.795 X1.1 ; FK X1.1 = 0.902 Valid
2) X1.2. Perlengkapan Armada Bus TransJakarta X1 = 158.911 + 11.762 X1.2 2 FK X1.2 = 0.881 Valid
3) X1.3. Kenyamanan Ruangan X1 = 177.564 + 11.375 X1.3 ; FK X1.3 = 0.877 Valid
4) X1.4. Penampilan Petugas X1 = 186.709 + 12.389 X1.4 ; FK X1.4 = 0.808 Valid
5) X1.5. Kejujuran Dalam Memberikan Keterangan X1 = 164.528 + 11.454 X1.5 ; FK X1.5 = 0.896 Valid 6) X1.6. Keramahan X1 = 150.500 + 11.657 X1.6 ; FK X1.6 = 0.881 Valid
7) X1.7. Kecepatan Pelayanan X1 = 167.309 + 11.304 X1.7 ; FK X1.7 = 0.904 Valid
8) X1.8. Kemampuan Menanggapi Keluhan X1 = 168.199 + 11.919 X1.8 ; FK X1.8 = 0.905 Valid 9) X1.9. Kemudahan Prosedur X1 = 155.094 + 11.761 X1.9 ; FK X1.9 = 0.897 Valid
10) X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = 213.427 + 11.121 X1.10 ; FK X1.10 = 0.794 Valid
11) X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = 163.179 + 12.500 X1.11 ; FK X1.11 = 0.867 Valid 12) X1.12. Pemahaman Kebutuhan Konsumen X1 = 174.668 + 11.702 X1.12 ; FK X1.12 = 0.900 Valid
13) X1.13. Perhatian Kepada Konsumen X1 = 156.533 + 12.095 X1.13 ; FK X1.13 = 0.883 Valid
2. Variabel Harga Tiket(X2) No. Indikator dari Variabel Harga Tiket: Bentuk Fungsi: FK X2.i > 0.6 (Valid), FK X2.i < 0.6 (Drop) 1) X2.1. Keterjangkauan Harga Tiket X2 = 57.808 + 3.400 X2.1 ; FK X2.1 = 0.822 Valid
2) X2.2. Kesesuaian Tarif Dengan Manfaat X2 = 59.589 + 3.700 X2.2 ; FK X2.2 = 0.826 Valid
3) X2.3. Kesesuaian Tarif Dengan Fasilitas X2 = 60.715 + 3.604 X2.3 ; FK X2.3 = 0.839 Valid 4) X2.4. Kesesuaian Tarif Dengan Jarak Yang Ditempuh X2 = 60.189 + 3.538 X2.4 ; FK X2.4 = 0.838 Valid
3. Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) No. Indikator dari Variabel Kepuasan Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y1.i > 0.6 (Valid), FK Y1.i < 0.6 (Drop)
1) Y1.1. Kepuasan akan produk yang ditawarkan Y1 = 75.801 + 2.490 Y1.1 ; FK Y1.1 = 0.576 Drop 2) Y1.2. Sesuai dengan yang diharapkan Y1 = 76.363 + 2.326 Y1.2 ; FK Y1.2 = 0.544 Drop
3) Y1.3. Merekomendaikan citra positif kepada orang lain Y1 = 64.735 + 2.750 Y1.3 ; FK Y1.3 = 0.704 Valid
4. Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) No. Indikator dari Variabel Loyalitas Konsumen: Bentuk Fungsi: FK Y2.i > 0.6 (Valid), FK Y2.i < 0.6 (Drop)
1) Y2.1. Armada Bus TransJakarta Yang Bagus Y2 = 78.959 + 4.330 Y2.1 ; FK Y2.1 = 0.690 Valid
2) Y2.2. Kenikmatan Merasakan Layanan Y2 = 93.331 + 4.506 Y2.2 ; FK Y2.2 = 0.767 Valid
3) Y2.3. Kesetiaan Terhadap Merek (Tidak Melirik Merek Lain) Y2 = 84.256 + 4.433 Y2.3 ; FK Y2.3 = 0.753 Valid
4) Y2.4. Pengalaman Masa Lalu Y2 = 90.660 + 4.234 Y2.4 ; FK Y2.4 = 0.768 Valid 5) Y2.5. Pengalaman Teman-teman Y2 = 87.237 + 4.244 Y2. ; FK Y2.5 = 0.751 Valid
5. Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v) No. Dimensi Rata-rata Harga Tiket: Bentuk Fungsi: FK X2v.i > 0.6 (Valid), FK X2v.i < 0.6 (Drop)
1) X2v.1. Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan X2v = 41.585 + 2.589 X2v.1 ; FK X2v.1 = 0.843 Valid 2) X2v.2. Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima X2v = 43.622 + 2.777 X2v.2 ; FK X2v.2 = 0.845 Valid
3) X2v.3. Kesesuaian Harga dengan fasilitas X2v = 43.511 + 2.693 X2v.3 ; FK X2v.3 = 0.855 Valid
89
6. Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v) No. Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan: Bentuk Fungsi: FK X1v.i > 0.6 (Valid), FK X1v.i < 0.6 (Drop) 1) X1v.1. Bukti fisik (tangible) X1v = 62.657 + 4.586 X1v.1 ; FK X1v.1 = 0.885 Valid
2) X1v.2. Keandalan (reliability) X1v = 62.288 + 4.414 X1v.2 ; FK X1v.2 = 0.887 Valid
3) X1v.3. Daya tanggap (responsiveness) X1v = 62.412 + 4.544 X1v.3 ; FK X1v.3 = 0.892 Valid 4) X1v.4. Jaminan (assurance) X1v = 64.363 + 4.653 X1v.4 ; FK X1v.4 = 0.887 Valid
5) X1v.5. Perhatian (empathy) X1v = 63.165 + 4.578 X1v.5 ; FK X1v.5 = 0.886 Valid
7. Variabel Keunggulan Bersaing (Y3) No. Indikator dari Keunggulan Bersaing: Bentuk Fungsi: FK Y3.i > 0.6 (Valid), FK Y3.i < 0.6 (Drop) 1) Y3.1. Kemampuan Bersaing Y3 = 57.696 + 3.402 Y3.1 ; FK Y3.1 = 0.834 Valid
2) Y3.2. Dikenal Luas Y3 = 59.529 + 3.701 Y3.2 ; FK Y3.2 = 0.837 Valid
3) Y3.3. Peningkatan Sumber Dana Y3 = 60.629 + 3.606 Y3.3 ; FK Y3.3 = 0.849 Valid 4) Y3.4. Keunggulan Tekhnologi Y3 = 60.513 + 3.533 Y3.4 ; FK Y3.4 = 0.847 Valid
8. Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) No. Dimensi Keunggulan Bersaing: Bentuk Fungsi: FK Y3v.i > 0.6 (Valid), FK Y3v.i < 0.6 (Drop)
1) Y3v.1. Memperluas Trayek Bus TransJakarta Y3v = 41.473 + 2.591 Y3v.1 ; FK Y3v.1 = 0.843 Valid
2) Y3v.2. Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa TJ Y3v = 43.548 + 2.778 Y3v.2 ; FK Y3v.2 = 0.845 Valid
3) Y3v.3. Senantiasa Meningkatkan Promosi Bus TransJakarta Y3v = 43.713 + 2.690 Y3v.3 ; FK Y3v.3 = 0.855 Valid
Metode Path Analysis Standardized Coefficients: Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula)
Y1 = 0.884 X1 + 0.084 X2
Y2 Calc = 0.381 X1 + 0.266 X2 + 0.359 Y1
atau
Y1 = 0.884 X1 + 0.084 X2
Y2Calc = 0.359 Y1 + 0.381 X1 + 0.266 X2
dimana:
Y1 = Kepuasan Konsumen
Y2 = Loyalitas Konsumen
X1 = Kualitas Pelayanan
X2 = Harga Tiket
1 = Koefisien regresi variabel Kualitas Pelayanan
2 = Koefisien regresi variabel Harga Tiket
1 = Koefisien regresi intervening variabel kepuasan konsumen
Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet)
Y3v = 0.525 Y1 + 0.446 Y2
Y3 Calc = 0.513 Y1 + 0.140 Y2 + 0.356 Y3v
atau
Y3v = 0.525 Y1 + 0.446 Y2
Y3Calc = 0.356 Y3v + 0.513 Y1 + 0.140 Y2
dimana:
90
Y3 = Y3u = Keunggulan Bersaing
Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen
Y2 = Y2u = Loyalitas Konsumen
Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing
1 = Koefisien regresi variabel Kepuasan Konsumen
2 = Koefisien regresi variabel Loyalitas Konsumen
3 = Koefisien regresi intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing.
4.3 Model Regresi IV: Multiple Regression, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)
Analisis yang digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel
atau lebih, juga menunjukkan arah hubungan antar variabel dependen dengan variabel
independen menurut Ghozali, 2001 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, 2010: 15). Model
penelitian ini dapat dijelaskan dengan model linier persamaan regresi menurut Ferdinand,
2006 (dalam Febri Tri Bramasta Putra, et.al. 2010) dapat disusun sebagai berikut:
(Regression Output): X Coefficient(s): f (X1.i): Y2 = 20.239 - 0.761X1 + 1.394 X2 - 1.137 X3 + 4.062 X4 - 2.986 X5 + 0.116 X6
- 12.974X7 - 1.725 X8 - 0.252X9 + 2.388 X10 - 0.169 X11 + 13.385 X12
+ 0.250X13 - 0.352 X14 + 0.312X15 + 0.112X16 + 0.354 X17 - 0.405 X20
+ 0.341 X21 + 0.260 X22 + 0.120 X23 - 0.309X24 - 2.268 X25 + 0.204 X26
+ 2.042 X27 + 0.020 X28 + 0.272 X29 + 0.801 X30 + 49.713
Std Err of Coef.
S(ai): (4.485) ( 2.158) (4.074) (2.482) (3.635) (4.405) (0.051)
(11.886) (1.550) (0.244) (1.657) (0.166) (11.365)
( 2.701) (2.495) (0.496) (0.071) (0.065) (0.882)
( 1.242) (1.012) (0.059) (0.194) (1.758) (0.258)
(1.912) (0.071) (0.061) (0.023)
T-test (df = n-k )
t(ai): (4.513) (-0.353) ( 0.342) (-0.458) (1.118) (-0.678) (2.269)
(-1.091) (-1.113) (-1.030) (1.441) (-1.019) (1.178)
( 0.092) (-0.141) ( 0.628) (1.592) ( 5.469) (-0.459)
( 0.275) ( 0.257) ( 2.023) (-1.594) (-1.290) (0.792)
( 1.068) ( 0.283) ( 4.443) (35.576)
No. of Observations: 240
Degrees of Freedom: 211
Constant: 20.239
Std Err of Y Est SE = 49.713
R Squared r 2 = 0.983
Correlation Coeff r = 0.992
Adjusted R Squared r 2 = 0.981
F Change = Fuji Test F = 447.126
Durbin-Watson Test D-W = 1.632
91
dimana:
X1 = X1v.1 = Bukti fisik (tangible)
X2 = X1v.2 = Keandalan (reliability)
X3 = X1v.3 = Daya tanggap (responsiveness)
X4 = X1v.4 = Jaminan (assurance)
X5 = X1v.5 = Perhatian (empathy)
X6 = X1u = Dimensi Total KUALITAS PELAYANAN TransJakarta
X7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS PELAYANAN TransJakarta
X8 = X2v.1 = Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan
X9 = X2v.2 = Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima
X10 = X2v.3 = Kesesuaian Harga dengan fasilitas
X11 = X2u = Dimensi Total HARGA TIKET TransJakarta
X12 = X2v = Dimensi Rata-rata HARGA TIKET TransJakarta
X13 = Y1v.1 = Pelayanan Sesuai dengan harapan pelanggan
X14 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain
X15 = Y1v.3 = Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakan
X16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN TransJakarta
X17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable)
X18 = Y1v = Dimensi Rata-rata KEPUASAN KONSUMEN TransJakarta
X19 = Y1v Calc = Y1v OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable)
X20 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layanan
X21 = Y2v.2 = Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan
X22 = Y2v.3 = Selalu menjadi pilihan utama bagi pelanggan
X23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta
X24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta
X25 = Y3v.1 = Memperluas TRAYEK (Koridor) Bus TransJakarta
X26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk Jasa TransJakarta
X27 = Y3v.3 = Senantiasa Meningkatkan PROMOSI Bus TransJakarta
X28 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta
Y29 = Y3v Calc = Y3 TS Regr = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta = (Two-Stage Regression as Estimated Variable)
X30 = Y3 = X = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke I )]
X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke II )]
m0 , m1 ...... m30 = Koefisien Regresi untuk ke 30 Independen Variabel
e13 = Error Term
92
Tabel 4.1: Model Summaryb
Model R R Square Adjusted
R Square
Std. Error
of the
Estimate
Change Statistics Durbin-
Watson R Square
Change
F Change df1 df2 Sig. F
Change
1 .992a .983 .981 49.71276 .983 447.126 28 211 .000 1.632
a. Predictors: (Constant), X30 = Y3 = X = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke I )], Y29 = Y3v
Calc = Y3 TS Regr = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta = (Two-Stage Regression as Estimated Variable) , X24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta, X17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable), X28 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN BERSAINGTransJakarta, X26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk Jasa TRANSJAKARTA, X14 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain, X6 = X1u
= Dimensi Total KUALITAS PELAYANAN TransJakarta, X9 = X2v.2 = Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima, X12 = X2v
= Dimensi Rata-rata HARGA TIKET TransJakarta, X22 = Y2v.3 = Selalu menjadi pilihan utama bagi pelanggan, X16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN TransJakarta, X4 = X1v.4 = Jaminan (assurance), X23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta, X25 = Y3v.1 = Memperluas TRAYEK (Koridor) Bus TRANSJAKARTA , X1 = X1v.1 = Bukti fisik (tangible), X8 = X2v.1 = Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan, X11 = X2u = Dimensi Total HARGA TIKET TransJakarta, X15 = Y1v.3 = Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakan, X20 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layanan, X3 = X1v.3 = Daya tanggap (responsiveness), X21 = Y2v.2 = Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan, X27 = Y3v.3 = Senantiasa Meningkatkan PROMOSI Bus TRANSJAKARTA , X10 = X2v.3 = Kesesuaian Harga dengan fasilitas, X13 = Y1v.1 = Pelayanan Sesuai dengan harapan pelanggan, X2 = X1v.2 = Keandalan (reliability), X5 = X1v.5 = Perhatian (empathy), X7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS PELAYANAN TransJakarta.
b. Dependent Variable: X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke II )].
Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows yang berasal dari data Lampiran 24 (meliputi Data Pendukung Lampiran 9 s/d 23).
Tabel 4.2: ANOVAa
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression 30940228.645 28 1105008.166 447.126 .000b
Residual 521456.742 211 2471.359
Total 31461685.387 239 a. Dependent Variable: X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori
JUMLAH ke II )].
b. Predictors: (Constant), X30 = Y3 = X = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke I )], Y29 = Y3v Calc = Y3 TS Regr = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta = (Two-Stage Regression as Estimated Variable) , X24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta, X17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable), X28 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN BERSAINGTransJakarta, X26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk Jasa TRANSJAKARTA, X14 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain, X6 = X1u = Dimensi Total KUALITAS PELAYANAN TransJakarta, X9 = X2v.2 = Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima, X12 = X2v = Dimensi Rata-rata HARGA TIKET TransJakarta, X22 = Y2v.3 = Selalu menjadi pilihan utama bagi pelanggan, X16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN TransJakarta, X4 = X1v.4 = Jaminan (assurance), X23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta, X25 = Y3v.1 = Memperluas TRAYEK (Koridor) Bus TRANSJAKARTA , X1 = X1v.1 = Bukti fisik (tangible), X8 = X2v.1 = Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan, X11
= X2u = Dimensi Total HARGA TIKET TransJakarta, X15 = Y1v.3 = Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakan, X20 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layanan, X3 = X1v.3 = Daya tanggap (responsiveness), X21 = Y2v.2 = Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan, X27 = Y3v.3 = Senantiasa Meningkatkan PROMOSI Bus TRANSJAKARTA , X10 = X2v.3 = Kesesuaian Harga dengan fasilitas, X13 = Y1v.1 = Pelayanan Sesuai dengan harapan pelanggan, X2 = X1v.2 = Keandalan (reliability), X5 = X1v.5 = Perhatian (empathy), X7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS PELAYANAN TransJakarta.
Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows
yang berasal dari data Lampiran 24 (meliputi Data Pendukung Lampiran 9 s/d 23).
93
Tabel 4.3: Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error
Beta Tolerance VIF
1
(Constant) 20.239 4.485 4.513 .000
X1 = X1v.1 = Bukti fisik (tangible) -.761 2.158 -.144 -.353 .725 .000 2133.252
X2 = X1v.2 = Keandalan (reliability) 1.394 4.074 .223 .342 .733 .000 5404.345
X3 = X1v.3 = Daya tanggap (responsiveness) -1.137 2.482 -.142 -.458 .647 .001 1223.680
X4 = X1v.4 = Jaminan (assurance) 4.062 3.635 .486 1.118 .265 .000 2408.847
X5 = X1v.5 = Perhatian (empathy) -2.986 4.405 -.371 -.678 .499 .000 3808.598
X6 = X1u = Dimensi Total KUALITAS
PELAYANAN TransJakarta
.116 .051 .110 2.269 .024 .034 29.660
X7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS
PELAYANAN TransJakarta
-12.974 11.886 -.810 -1.091 .276 .000 7006.770
X8 = X2v.1 = Kesesuaian Harga dengan
Kualitas Jasa yang diberikan
-1.725 1.550 -.210 -1.113 .267 .002 450.936
X9 = X2v.2 = Kesesuaian harga dengan
pelayanan yang diterima
-.252 .244 -.033 -1.030 .304 .075 13.383
X10 = X2v.3 = Kesesuaian Harga dengan
fasilitas
2.388 1.657 .282 1.441 .151 .002 486.118
X11 = X2u = Dimensi Total HARGA TIKET
TransJakarta
-.169 .166 -.049 -1.019 .309 .035 28.835
X12 = X2v = Dimensi Rata-rata HARGA
TIKET TransJakarta
13.385 11.365 .803 1.178 .240 .000 5921.360
X13 = Y1v.1 = Pelayanan Sesuai dengan
harapan pelanggan
.250 2.701 .027 .092 .926 .001 1097.056
X14 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk
merekomendasikan kepada orang lain
-.352 2.495 -.035 -.141 .888 .001 788.414
X15 = Y1v.3 = Puas atas kualitas pelayanan
yang sudah dirasakan
.312 .496 .031 .628 .531 .031 31.786
X16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN
KONSUMEN TransJakarta
.112 .071 .033 1.592 .113 .188 5.324
X17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan
Konsumen (One-Stage Regression as
Estimated Variable)
.354 .065 .056 5.469 .000 .740 1.351
X20 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layanan -.405 .882 -.043 -.459 .647 .009 112.213
X21 = Y2v.2 = Tertanamnya secara positif
layanan di benak pelanggan
.341 1.242 .036 .275 .784 .005 222.108
X22 = Y2v.3 = Selalu menjadi pilihan utama
bagi pelanggan
.260 1.012 .029 .257 .797 .006 158.360
X23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS
KONSUMEN TransJakarta
.120 .059 .041 2.023 .044 .192 5.219
X24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS
KONSUMEN TransJakarta
-.309 .194 -.018 -1.594 .112 .641 1.561
X25 = Y3v.1 = Memperluas TRAYEK
(Koridor) Bus TRANSJAKARTA
-2.268 1.758 -.190 -1.290 .198 .004 276.649
X26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI
Produk Jasa TRANSJAKARTA
.204 .258 .021 .792 .429 .111 8.978
X27 = Y3v.3 = Senantiasa Meningkatkan
PROMOSI Bus TRANSJAKARTA
2.042 1.912 .163 1.068 .287 .003 295.099
X28 = Y3v = Dimensi Rata-rata
KEUNGGULAN BERSAINGTransJakarta
.020 .071 .004 .283 .778 .368 2.718
Y29 = Y3v Calc = Y3 TS Regr = KEUNGGULAN
BERSAING TransJakarta = (Two-Stage
Regression as Estimated Variable)
.272 .061 .044 4.443 .000 .817 1.224
X30 = Y3 = X = KEUNGGULAN
BERSAING TransJakarta [(Data Dengan
Kategori JUMLAH ke I )]
.801 .023 .898 35.576 .000 .123 8.109
a. Dependent Variable: X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data
Dengan Kategori JUMLAH ke II )]. Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows
yang berasal dari data Lampiran 24 (meliputi Data Pendukung Lampiran 9 s/d 23).
94
Tabel 4.4: Residuals Statisticsa
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N
Predicted Value 12.6751 2722.0408 309.2276 359.80137 240
Std. Predicted Value -.824 6.706 .000 1.000 240
Standard Error of Predicted Value 4.442 42.839 14.569 9.313 240
Adjusted Predicted Value 13.6907 3002.9602 309.9841 369.68498 240
Residual -200.64751 151.65120 .00000 46.71004 240
Std. Residual -4.036 3.051 .000 .940 240
Stud. Residual -4.245 3.885 -.003 1.072 240
Deleted Residual -393.96017 245.98872 -.75650 64.34839 240
Stud. Deleted Residual -4.428 4.023 -.004 1.092 240
Mahal. Distance .912 176.479 27.883 35.980 240
Cook's Distance .000 1.544 .018 .109 240
Centered Leverage Value .004 .738 .117 .151 240
a. Dependent Variable: X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori
JUMLAH ke II )].
Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows
yang berasal dari data Lampiran 24 (meliputi Data Pendukung Lampiran 9 s/d 23).
4.4 Uji Kualitas Data
4.4.1 Uji Validitas
Uji validitas (uji kesahihan) adalah suatu alat yang digunakan untuk mengukur
sah/valid tidaknya suatu kuesioner. Uji validitas menunjukan suatu ukuran atau ketepatan
suatu instrumen atau indikator yang valid mempunyai validitas yang tinggi atau
mengalami kondisi VALID (sah, syah, absah, sahih) diukur berdasarkan nilai Faktor
Koreksi (FK) dari indikator mupun dimensi dari variabel penelitian > 0.6 (Valid).
Sebaliknya, instrumen yang kurang valid berarti memiliki validitas rendah atau mengalami
DROP (penurunan, keadaan menurun, atau kemerosotan) diukur berdasarkan nilai Faktor
Koreksi (FK) dari indikator mupun dimensi dari variabel penelitian < 0.6 (Drop).
Penggujian validitas tiap butir sampai sekarang merupakan teknik yang paling banyak
digunakan.
Hasil Perhitungan: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) yang dimuat dalam
(lampiran 9 s/d 23) terdapat sebanyak 40 Indikator dan Dimensi dari semua variabel
95
penelitian. Sebanyak 28/40 = 70.0 % indikator maupun Dimensi mengalami DROP
(penurunan, keadaan menurun, atau kemerosotan) dan hanya sebanyak 12/40 = 30.0 %
mengalami kondisi VALID (sah, syah, absah, sahih).
Hasil Perhitungan: Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) yang dimuat dalam
(Lampiran 9 s/d 23) yang terdiri sebanyak 40 Indikator dan Dimensi dari semua variabel
penelitian atau sebanyak 100 % mengalami kondisi VALID (sah, syah, absah, sahih).
Empat tabel pertama merupakan Metode Path Analysis Model Fungsional Loyalitas
Konsumen (…..fungsi Semula) terdiri sebanyak 25 indikator, menyatakan sebanyak
23/25 = 92.0 % mengalami VALID dan hanya 2/25 = 8.0 % yang mengalami DROP.
Sedangkan semua Indikator/Dimensi Metode Path Analysis (Model Fungsional
Keunggulan Bersaing (….fungsi estapet) mengalami kondisi VALID (sah, syah, absah,
sahih).
Hasil Perhitungan: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) atau Pada Lampiran 13
terdapat sebanyak 6 indikator dari 13 indikator kualitas pelayanan atau sebesar 46.15 %
mengalami DROP (penurunan, keadaan menurun, atau kemerosotan), dengan ”jumlah
Drop” dan ”Nilai Drop”sebesar (dapat diukur dalam %) masing-masing sebagai berikut:
X1.2. Perlengkapan Armada Bus TransJakarta X1 = 193.338 + 10.607 X1.2 .2FK X1.2 = 0.585 Drop
X1.4. Penampilan Petugas X1 = 241.326 + 10.287 X1.4 ; FK X1.4 = 0.404 Drop X1.6. Keramahan X1 = 178.310 + 10.7654 X1.6 ; FK X1.6 = 0.573 Drop
X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = 201.466 + 11.119 X1.11 ; FK X1.10 = 0.435 Drop
X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = 201.466 + 11.119 X1.11 ; FK X1.11 = 0.546 Drop
X1.13. Perhatian Kepada Konsumen X1 = 189.092 + 10.983 X1.13 ; FK X1.13 = 0.589 Drop
Nilai koefisien ALPHA CRONBACH Kualitas Pelayanan (X1) sebesar 0.973 menjadi
0.986 dengan Laju Kenaikan sebesar 1.36 % dan Nilai Butiran INDIKATOR rata-rata
Kualitas Pelayanan (X1) meningkat sebesar 2.41 Kali lipat.
96
Pada umumnya bahwa indikator kualitas pelayanan yang mengalami DROP
tersebut, dapat dilihat dari hasil perhitungan estimasi menggunakan program SPSS IBM
Statistik Versi 21 for Windows adalah karena terjadinya Excluded Variable per butir
indikator hasil estimasi (multiple regression) Model Regresi II yang memiliki ”Zero-
order Partial Correlation” dan yang mengalami ”Zero-order (Tolerance, VIF and
Minimum Tolerance) Collinearity Statistics”.
Secara umum ke 6 butir indikator kualitas pelayanan (X1) yang mengalami DROP
dengan ”tingkat Drop” sebagai berikut: (1) X1.2. Perlengkapan Armada Bus
TRANSJAKARTA =. FK X1.2 = 0.585, (2) X1.4. Penampilan Petugas = FK X1.4 = 0.404,
(3) X1.6. Keramahan = FK X1.6 = 0.573, (4) X1.10 (Kemampuan Berkomunikasi), nilai FK
X1.10 = 0.435 Drop, (5) X1.11. Informasi Yang Akurat = FK X1.11 = 0.546 dan (6) X1.13.
Perhatian Kepada Konsumen = FK X1.13 = 0.589.
Ke 6 butir indikator kualitas pelayanan (X1) yang mengalami DROP dengan
”tingkat Drop” tersebut dapat pula diartikan sebagai atau oleh karena: (1) Kurangnya
perhatian perusahaan sebagai penyedia jasa angkutan memperbaharui, memperbaiki
bahkan meningkatkan fasilitas berupa (X1.2) Perlengkapan Armada Bus
TRANSJAKARTA, (2) Kurang menarik atau kurang rapinya (X1.4) Penampilan Petugas,
(3) Rendahnya kemampuan karyawan memenuhi kebutuhan pelanggan (konsumen) dan
Melayani penumpang dengan baik dengan penuh (X1.6) Keramahan, (4)
Kekurangmampuan pelayanan yang harus diberkan karyawan memberikan (X1.11)
Informasi Yang Akurat, (5) Karyawan selalu saja kurang mampu memberikan X1.11
97
(Informasi Yang Akurat), dan (6) Masih rendahnya Pemahaman karyawan yang bersifat
personal secara tulus berupa (X1.13) Perhatian Kepada Konsumen.
Nilai koefisien ALPHA CRONBACH sebesar 0.973 merupakan kemungkinan
(probability) akan dapat/bisa diterapkan berbagai KEBIJAKAN PERBAIKAN terhadap
semua indikator (khususnya) yang mengalami kondisi DROP, akan dapat dirubah menjadi
kondisi VALID, apabila terpenuhi syarat nilai koefisien Alpha Cronbach > 0.6 (artinya:
bahwa variabel Kualitas pelayanan (X1) adalah Reliable atau dapat dipercaya/diandalkan)
dengan laju kenaikan rata-rata sebesar 1.36 % yang berubah hingga mencapai nilai sebesar
0.986. Artinya adalah sebesar 98.6 % kemungkinan (probability) dicapai keberhasilan
penerapan KEBIJAKAN PERBAIKAN terhadap semua indikator kualitas pelayanan yang
mengalami DROP tersebut mampu dirubah menjadi VALID yang didukung oleh kenaikan
berdasarkan ”penyesuaian faktor penentu per butir indikator kualitas pelayanan” atau
Nilai Butiran INDIKATOR rata-rata Kualitas Pelayanan (X1) bisa meningkat sebesar 2.41
Kali lipat.
Penggujian validitas tiap butir digunakan adalah analisis item, yaitu
mengkorelasikan skor setiap butir dengan skor total, yang merupakan jumlah tiap skor
butir yang berpengaruh (Ida Manulang, 2008: 43). Dalam hal ini teknik korelasi untuk
menentukan item ini juga sampai sekarang merupakan teknik yang paling banyak
digunakan. Kriteria pengambilan keputusan dikatakan valid adalah ditentukan dengan nilai
r hitung > nilai r tabel, dimana untuk menentukan r hitung dapat dilihat dari nilai
Corected Item Total Correlation, dengan hasil pengujian berdasarkan kriteria statistiknya.
98
Sebanyak 40 Indikator dan Dimensi dari semua variabel penelitian pada 3
(lampiran 21 s/d 23) terdapat sebanyak 100 % mengalami kondisi VALID (sah, syah,
absah, sahih). Terbukti dengan semua nilai hasil r hitung pada indikator variabel yang
ditunjukkan dengan nilai Corrected Item Total Correlation tersebut diperoleh melebihi
nilai r tabel yang diperoleh dari nilai analisis item, yaitu mengkorelasikan skor setiap butir
dengan skor total, yang merupakan jumlah tiap skor butir yang berpengaruh dengan
ketentuan df = n – k, sehingga dengan demikian masing-masing indikator pada masing-
masing variabel tersebut dapat dilakukan kepada langkah penghitungan selanjutnya.
4.4.2 Uji Reliabilitas
Uji realiabilitas adalah menguji apakah hasil kuisioner dapat dipercaya atau tidak.
Pengujian realiabilitas instrumen dapat dilakukan secara eksternal maupun internal.
Secara eksternal dapat dilakukan dengan test retest (stability), equivalent, dan gabungan
keduanya. Secara internal realiabilitas instrumen dapat diuji dengan menganalisis
konsistensi butir-butir yang ada pada instrumen dengan teknik tertentu.
Menurut Sugiyono (2005: 153) dalam Ida Manulang (2008: 44), “pengujian
realiabilitas dengan internal consistency dengan teknik belah dua (split half) yang
dianalisis dengan rumus Spearmen Brown. Untuk keperluan itu, maka butir-butir dibelah
menjadi dua kelompok ganjil dan kelompok genap. Selanjutnya skor data tiap kelompok
disusun sendiri. Pengujian instrumen dapat dilakukan dengan teknik belah dua Spearmen
Brown. Perhitungan realiabilitas pada penelitian ini menggunakan analisis yang
dikembangkan oleh Alpha Cronbach. Pada uji ini, realibel jika alpha hitung lebih besar
atau sama dari 0.60, sedangkan untuk < 0.60 dinyatakan instrumen tidak realibel.
99
Uji reliabilitas dilakukan untuk mengetahui kehandalan dari suatu alat ukur
(kuesioner) dalam mengukur suatu variabel. Pengujian reliabilitas akan dilakukan dengan
menggunakan Cronbach Alpha. Ringkasan hasil pengujian reliabilitas selengkapnya dapat
dilihat pada Tabel 4.5. Pengujian reliabilitas untuk menguji keandalan dari suatu alat ukur
untuk masing-masing variabel. menunjukkan bahwa semua variabel memiliki hasil
koefisien Cronbach’s Alpha yang lebih besar dari 0.60. Dengan demikian dapat
disimpulkan bahwa semua konsep pengukur masing-masing variabel adalah reliabel.
Tabel 4.5
Uji Reliabilitas Indikator/Dimensi Rata-rata*)
No.
Variabel/Dimensi
ALPHA CRONBACH Laju Kenaikan
ALPHA CRONBACH
(%)
Nilai Butiran INDIKATOR rata-rata
(Kali lipat)
Keterangan Data Dengan Kategori
Jumlah ke I
Jumlah ke II
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.
Kualitas Pelayanan (X1) Harga Tiket (X2) Kepuasan Konsumen (Y1) Loyalitas Konsumen (Y2) Dimensi Harga Tiket (X2v) Dimensi K Pelayanan (X1v) Variabel K Bersaing (Y3) Dimensi K Bersaing (Y3v)
0.973 0.890 1.066 0.944 0.836 0.930 0.890 0.836
0.986 0.939 0.900 0.952 0.912 0.961 0.939 0.912
1.36 % 5.53 %
-15.58 % 0.90 % 9.06 % 3.41 % 5.52 % 9.01 %
2.41 2.53 4.06 2.90 2.44 2.22 2.61 2.44
Reliabel Reliabel
No Reliabel
Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel
Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program Lotus 1-2-3 (Transition) dari
Program Microsoft Office Excel 2003 (dari data Lampiran 13 s/d 20). Keterangan:
KORELASI BUTIR = R = Correlation Coefficient
DETERMINASI BUTIR = R Squared. = ( R2 )
DETERMINASI TERKOREKSI = Adjusted R Squared = (R2 )
Jumlah Observasi = N., Jumlah Variabel Estimasi = K
FAKTOR KOREKSI = 1- (1-( DETERMINASI BUTIR)2)*(N-1)/(N-K) ALPHA CRONBACH = [Jml Indikator/(Jml Indikator-1)]*[(VAR TOTAL - SIGMA VAR BUTIR)/VAR TOTAL]
Nilai Butiran INDIKATOR rata-rata = [Sigma LajuR2]/[Sigma Laju FAKTOR KOREKSI] Apabila ALPHA CRONBACH > 0.6 (Reliabel), ALPHA CRONBACH < 0.6 (Tidak Reliabel).
100
4.5 Uji Asumsi Klasik
4.5.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel
terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak atau
apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi
normal. Untuk mengetahui kriterianya yaitu dengan melihat normal probability plot yang
membandingkan distribusi kumulatif dari data sesungguhnya dengan distribusi kumulatif
dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan
ploting data akan dibandingkan dengan garis diagonal.
Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati
normal (Santoso, 2001). Kriteria pengambilan keputusan adalah Jika penyebaran data pada
grafik normal P-P Plot mengikuti garis normal (45 derajat), maka data berdistribusi
normal. Distribusi normal membentuk suatu garis lurus diagonal, dan ploting data residual
akan dibandingkan dengan garis diagonalnya. Jika distribusi data normal, maka garis yang
menggambarkan data sebenarnya akan mengikut garis normalnya (Ghozali, 2005). Dasar
pengambilan keputusan untuk uji normalitas adalah:
a. Jika data menyebar disekitar garis-garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau
grafik histogramnya menunjukkan distribusi normal, maka model regresi memenuhi
asumsi normalitas.
b. Jika data menyebar jauh dari diagonal atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau
grafik histogram tidak menunjukkan distribusi normal, maka model regresi tidak
memenuhi asumsi normalitas.
101
Gambar 4.3: 4 Pasang Gambar Uji Asumsi Klasik
102
Pada Uji Normalitas untuk 6 Observasi data terlihat kondisi dimana Normal P-P
Plot of Regression Standardized Residual, mempunyai “Bentuk Regresi dan nilai Hasil
Estimasi yang sama”. Dependent Variable: Metode Path Analysis Model Regresi I
(Unstandardized Coefficients maupun Standardized Coefficients) pada Model Fungsional
Loyalitas Konsumen Y2Calc dan Y2Calc merupakan One-Stage Regression as Estimated
Variable (as Calculated): Y2 Calc = c0 + c1 X1 + c2X2 + c3Y1 = d0 + d1Y1 + d2X1 + d3X2
dan Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 3 = Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 4
yang dapat dijelaskan sebagai berikut:
Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 3:
Dependent Variable: Loyalitas Konsumen Y2 Calc One-Stage Regression as Estimated
Variable (as Calculated) dengan Bentuk Regresi: Y2 Calc = c0 + c1 X1 + c2X2 + c3Y1
Zresid Normal P-P Plot:
Output1 PP Plot Reg III Loyalitas Konsumen TRANSJAKARTA 2018
Persamaan Regresi 3
103
Tabel 4.6 Pengaruh Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan
variabel harga tiket (X2) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2)
[melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)]
Coefficientsa Persamaan Regresi 3
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error
Beta Toleranc
e
VIF
(Constant) 12.693 33.527 .379 .741 X1 = Kualitas Pelayanan (Observed) .170 .226 .381 .752 .530 .012 81.679
X2 = Harga Tiket (Observed) .404 .710 .266 .569 .627 .014 69.677
Y1 = Kepuasan Konsumen (Observed) .632 .388 .359 1.626 .246 .064 15.508
a. Dependent Variable: Y2 Calc = Loyalitas Konsumen (Calculated)
b. Keterangan: Hasil Perhitungan menggunakan Program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 3: Y2 Calc = 0.381 X1 + 0.266 X2 + 0.359 Y1
Sumber: Diolah oleh penulis dari Data Lampiran 9 dan 14 s/d 15.
Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 4:
Dependent Variable: Loyalitas Konsumen Y2 Calc One-Stage Regression as Estimated
Variable (as Calculated) dengan Bentuk Regresi: Y2 Calc = d0 + d1Y1 + d2X1 + d3X2
Zresid Normal P-P Plot:
Output1 PP Plot Reg IV Loyalitas Konsumen TRANSJAKARTA 2018
104
atau
Persamaan Regresi 4
Tabel 4.7 Pengaruh Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan
variabel harga tiket (X2) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)]
Coefficientsa Persamaan Regresi 4
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error
Beta Tolerance VIF
(Constant) 12.693 33.527 .379 .741
Y1 = Kepuasan Konsumen (Observed) .632 .388 .359 1.626 .246 .064 15.508
X1 = Kualitas Pelayanan (Observed) .170 .226 .381 .752 .530 .012 81.679
X2 = Harga Tiket (Observed) .404 .710 .266 .569 .627 .014 69.677
a. Dependent Variable: Y2 Calc = Loyalitas Konsumen (Calculated)
b. Keterangan: Hasil Perhitungan menggunakan Program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 4:: Y2Calc = 0.359 Y1 + 0.381 X1 + 0.266 X2
Sumber: Diolah oleh penulis dari Data Lampiran 9 dan 14 s/d 15.
Sedangkan Pada Uji Normalitas untuk 6 Observasi data terlihat kondisi dimana
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual, mempunyai “Bentuk Regresi dan
nilai Hasil Estimasi yang sama”. Dependent Variable: Metode Path Analysis Model
Regresi I (Unstandardized Coefficients maupun Standardized Coefficients) pada Model
Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet) Y3Calc dan Y3Calc merupakan One-
Stage Regression as Estimated Variable (as Calculated): Y3 Calc = 0 + 1 Y1 + 2Y2
+ 3Y3v = 0 + 1 Y3v + 2Y1 + 3Y2 dan Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi
3 = Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 4.
Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 3:
Dependent Variable: Keunggulan Bersaing Y3 Calc One-Stage Regression as Estimated
Variable (as Calculated) dengan Bentuk Regresi: Y3 Calc = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 3Y3v
Zresid Normal P-P Plot:
Output1 PP Plot Reg III Keunggulan Bersaing TRANSJAKARTA 2018
105
Persamaan Regresi 3
Tabel 4.8 Pengaruh Tidak Langsung variabel kepuasan konsumen (Y1) dan
variabel loyalitas konsumen (Y2) terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3)
[melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)]
Coefficientsa Persamaan Regresi 3
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance VIF
(Constant) 9.465 26.146 .362 .752
Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen (Observed) .821 .404 .513 2.032 .179 .046 21.548
Y2 = Y2u = Loyalitas Konsumen (Observed) .137 .240 .140 .569 .626 .049 20.463
Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Observed)
.501 .289 .356 1.732 .225 .070 14.223
a. Dependent Variable: Y3 Calc = Keunggulan Bersaing (Calculated)
b. Keterangan: Hasil Perhitungan menggunakan Program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 3: Y3 Calc = 0.513 Y1 + 0.140 Y2 + 0.356 Y3v
Sumber: Diolah oleh penulis dari data Lampiran 15-16 dan Lampiran 19-20.
Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 4:
Dependent Variable: Keunggulan Bersaing Y3 Calc One-Stage Regression as Estimated
Variable (as Calculated) dengan Bentuk Regresi: Y3 Calc = 0 + 1 Y3v + 2Y1 + 3Y2
106
Zresid Normal P-P Plot:
Output1 PP Plot Reg IV Keunggulan Bersaing TRANSJAKARTA 2018
atau
Persamaan Regresi 4
Tabel 4.9 Pengaruh Tidak Langsung variabel kepuasan konsumen (Y1) dan
variabel loyalitas konsumen (Y2) terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3)
[melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)]
Coefficientsa Persamaan Regresi 4
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error
Beta Tolerance VIF
(Constant) 9.465 26.146 .362 .752
Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Observed)
.501 .289 .356 1.732 .225 .070 14.223
Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen (Observed) .821 .404 .513 2.032 .179 .046 21.548
Y2 = Y2u = Loyalitas Konsumen (Observed) .137 .240 .140 .569 .626 .049 20.463
a. Dependent Variable: Y3 Calc = Keunggulan Bersaing (Calculated)
b. Keterangan: Hasil Perhitungan menggunakan Program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 4: Y3Calc = 0.356 Y3v + 0.513 Y1 + 0.140 Y2
Sumber: Diolah oleh penulis dari data Lampiran 15-16 dan Lampiran 19-20.
107
Gambar 4.4: Uji Normalitas
Pada gambar 4.4 memperlihatkan bahwa uji normalitas berdistribusi normal. Hal
ini dapat dilihat bahwa garis yang menggambarkan data sesungguhnya mengikuti garis
diagonal (lihat Gambar 4.3: 4 Pasang Gambar Uji Asumsi Klasik). Artinya bahwa sebaran
data dikatakan tersebar di sekeliling garis lurus (tidak terpencar jauh dari garis lurus),
sehingga persyaratan normalitas bisa dipenuhi. Dengan demikian pengujian pada variable
kualitas pelayanan, harga tiket, kepuasan konsumen terhadap loyalitas konsumen
berdistribusi normal dan bisa dilanjutkan pada pengujian selanjutnya.
Model Regresi I (Unstandardized Coefficients maupun
Standardized Coefficients) pada Model Fungsional Keunggulan Bersaing
(….Fungsi Estapet) bahwa Koefisien hasil estimasi terlihat hanya bertukar dengan nilai
108
hasil estimasi yang sama, sedangkan pada kedua gambar Zresid Normal P-P Plot
memperlihatkan bahwa uji normalitas berdistribusi normal. Hal ini dapat dilihat bahwa
garis yang menggambarkan data sesungguhnya mengikuti garis diagonal. Artinya bahwa
sebaran data dikatakan tersebar di sekeliling garis lurus (tidak terpencar jauh dari garis
lurus), sehingga persyaratan normalitas bisa dipenuhi. Dengan demikian Pengaruh tidak
langsung variabel Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen (Observed) dan variabel Y2 = Y2u =
Loyalitas Konsumen (Observed) terhadap variabel Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan
Bersaing (Observed) [melalui intervening variabel Dimensi Rata-rata Keunggulan
Bersaing (Y3v)] berdistribusi normal dan bisa dilanjutkan pada pengujian selanjutnya.
4.5.2 Multikolinearitas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi
ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (Ghozali, 2001:57). Jika terjadi korelasi,
antar variabel bebas maka dinamakan terdapat problem Multikolinieritas. Ada tidaknya
gejala multikolinearitas dapat dilakukan dengan memperhatikan nilai matriks korelasi yang
dihasilkan pada saat pengolahan data serta nilai VIF (Variance Inflation Factor) dan
Tolerance-nya. Nilai dari VIF antara 0 sampai dengan 10 menandakan tidak adanya
gejala multikolinearitas. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi tersebut tidak
terdapat problem multikolinieritas (Singgih Santoso, 2001).
Artinya, bahwa Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi
diantara variabel bebas. Default SPSS bagi angka tolerance adalah diatas 0.10, artinya
bahwa semua variabel yang akan dimasukkan dalam perhitungan model regresi harus
mempunyai Nilai tolerance di atas 0.10. Apabila ternyata lebih rendah dari 0.10 maka
109
dapat dikatakan terjadi gejala multikolinearitas. Sedangkan pada Variance Inflation
Factor (VIF), pada umumnya VIF ditentukan kurang dari 10. Artinya apabila variabel
tersebut lebih dari 10 maka mempunyai persoalan multikolinieritas (korelasi yang besar di
antara variabel bebas) dengan variabel bebas yang lainnya (Ghozali, 2001).
Tabel 4.10: Uji Multikolonieritas
Coefficientsa Model Unstandardized
Coefficients Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance VIF
X16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN
TransJakarta
X17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-
Stage Regression as Estimated Variable)
.112
.354
.071
.065
.033
.056
1.592
5.469
.113
.
000
.188
.740
5.324
1.351
X23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN
TransJakarta
.120
.059
.041
2.023
.044
.192
5.219
X24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS
KONSUMEN TransJakarta
X26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk
Jasa TRANSJAKARTA
X28 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN
BERSAINGTransJakarta
Y29 = Y3v Calc = Y3 TS Regr = KEUNGGULAN
BERSAING TransJakarta = (Two-Stage Regression as
Estimated Variable)
X30 = Y3 = X = KEUNGGULAN BERSAING
TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke I )]
-.309
.204
.020
.272
.801
.194
.
258
.
071
.
061
.
023
-.018
.021
.004
.044
.898
-1.594
.792
.283
4.443
35.576
.112
.429
.778
.000
.000
.641
.111
.368
.817
.123
1.561
8.978
2.718
1.224
8.109
a. Dependent Variable: X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta (Data Dengan Kategori
JUMLAH ke II)
b. Keterangan: Coefficen Hasil Estimasi, Pengolahan mengunakan program SPSS IBM Statistik versi.21. c. Independen Variabel yang mempunyai Nilai dari VIF antara 0 sampai dengan 10. Sumber: Cuplikan Tabel 4.3, yang diperhitungkan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi
21 for Windows secara mutlak dari data Lampiran 24 (atau termasuk rincian Lampiran 9 s/d 23).
Berdasarkan dari Tabel 4.10 diatas menunjukkan hampir keseluruhan variabel
independen atau sebanyak 22 dari 30 independen variabel hasil estimasi Model Regresi IV
memiliki nilai Variance Inflation Factor (VIF) > 10, artinya menandakan tidak adanya
gejala multikolinearitas. Sedangkan 8 independen variabel lainnya memiliki nilai
Variance Inflation Factor (VIF) < 10, atau memiliki nilai yang terlalu kecil (tidak
110
memenuhi nilai batas yang ditentukan) yang berarti terjadi dalam kondisi yang
bertentangan (atau bertolak belakang) dengan syarat Uji Multikolonieritas (artinya
terjadi problem multikolinearitas). Ke-8 independen variabel tersebut adalah:
X16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN TransJakarta
X17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable)
X23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta
X24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta
X26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk Jasa TransJakarta
X28 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta
Y29 = Y3v Calc = Y3 TS Regr = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta = (Two-Stage Regression as Estimated Variable)
X30 = Y3 = X = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke I )]
Secara keseluruhan sebesar 22/30 = 73.33 % independen variabel hasil estimasi
Model Regresi IV menandakan tidak adanya gejala multikolinearitas, meski dipihak lain
secara keseluruhan independen variabel memiliki Nilai tolerance sangat kecil sekali
(artinya tidak memenuhi nilai batas persyaratan yang ditentukan: Nilai tolerance harus >
0.10) atau menandakan terjadinya problem multikolinearitas yang tidak diperkuat oleh
terjadinya Excluded Variable dari independen variabel (butir Indikator, Dimensi, Variabel
dan atau Variabel Hasil Subsitusi) dari model hasil estimasi bersangkutan. Independen
variabel ke 18 dan Independen variabel ke 19 tidak kelihatan dalam hasil estimasi (multiples
regression) 30 Independen variabel disebabkan karena memiliki nilai yang sangat kecil
sekali mendekati nilai nol sehingga peoses hasil estimasi tidak menulisnya/diabaikan saja.
Dengan tidak terjadinya Excluded Variable per butir indikator, Dimensi, dan atau
Variabel Hasil Subsitusi dari model hasil estimasi, tidak memiliki ”Zero-order Partial
Correlation” dan juga tidak mengalami ”Zero-order (Tolerance, VIF and Minimum
Tolerance) Collinearity Statistics” hingga sebesar 73.33 % menandakan tidak adanya gejala
111
multikolinearitas yang secara otomatis atau secara telak/telah menjadikan hasil estimasi
sebagai goodness of fit regression models.
Faktor lainnya yang masih mendukung dari Model analisa Regresi Linier
Berganda (multiples regression) Keunggulan Bersaing untuk ke 30 Independent Variables
pada umumnya adalah significant secara statistik dengan Adjusted R Squared (r 2) =
0.981. Artinya bahwa sebesar 98.1 % dari varians Model Fungsional Klasik Loyalitas
Konsumen (sebagai fungsi Semula) maupun Model fungsional Keunggulan Bersaing
(sebagai fungsi estapet), dijelaskan oleh semua variabel independen serta variabel
intervening dalam persamaan regresi, sedangkan sisanya yang hanya sebesar 0.019 atau
sebesar 1.9 % lainnya dijelaskan oleh variabel-variabel lain yang tidak terdapat dalam
penelitian ini.
Dalam Matrix Hipotesis (Hipotesa Pembentukan Kurva Normal), dimana koefisien
regresi yang bernilai positif menunjukan pengaruh positif secara langsung. Sedangkan
koefisien regresi yang bernilai negatif menunjukan pengaruh positif secara tidak langsung
atau koefisien regresi yang bernilai positif jelas bermakna lebih kuat dan koefisien regresi
yang bernilai negatif untuk sementara diasumsi bermakna lemah, karena pertimbangan
lain untuk menyatakan sebuah atau beberapa independen variabel bermakna lemah harus
dilakukan melalui Uji Reliabilitas Indikator/Dimensi Rata-rata, apabila independen
variabel yang memiliki koefisien regresi negatif tersebut juga memiliki ”Laju Kenaikan
ALPHA CRONBACH (%) yang negatif” dengan terjadinya Excluded Variable per butir
indikator, Dimensi, dan atau Variabel Hasil Subsitusi dari model hasil estimasi, serta
memiliki ”Zero-order Partial Correlation” dan juga mengalami ”Zero-order (Tolerance,
112
VIF and Minimum Tolerance). Sebagai koefisien regresi yang bernilai negatif adalah
sebagai berikut:
X1 = X1v.1 = Bukti fisik (tangible)
X3 = X1v.3 = Daya tanggap (responsiveness)
X5 = X1v.5 = Perhatian (empathy)
X7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS PELAYANAN TransJakarta
X8 = X2v.1 = Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan
X9 = X2v.2 = Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima
X11 = X2u = Dimensi Total HARGA TIKET TransJakarta
X14 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain
X20 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layanan
X24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta
X25 = Y3v.1 = Memperluas TRAYEK (Koridor) Bus TransJakarta
Nilai koefisien regresi yang bernilai negatif ini ”harus menjadi pusat perhatian”
oleh produsen penyedia jasa transportasi TRANSJAKARTA dengan upaya yang bagaimana
agar penerapan KEBIJAKAN PERBAIKAN harus mampu merubah koefisien regresi yang
negatif dari independen variabel (per butir Indikator, Dimensi, Variabel dan atau Variabel
Hasil Subsitusi) ini untuk menjadi positif dikemudian hari.
Berdasarkan hasil perhitungan Tabel 4.5 Uji Reliabilitas Indikator/Dimensi
Rata-rata, maka ke-11 Independen variabel (butir Indikator, Dimensi, Variabel dan atau
Variabel Hasil Subsitusi) dari model hasil estimasi bersangkutan tidak dapat disimpulkan
sebagai Independen variabel yang bermakna lemah, meskipun memiliki koefisien regresi
yang bernilai negatif, akan tetapi tidak memiliki ”Laju Kenaikan ALPHA CRONBACH
(%) yang negatif”. Lebih tepatnya analisa ini diperkuat dengan tidak terjadinya Excluded
Variable per butir indikator, Dimensi, dan atau Variabel Hasil Subsitusi dari model hasil
estimasi, tidak memiliki ”Zero-order Partial Correlation” dan juga tidak mengalami
”Zero-order (Tolerance, VIF and Minimum Tolerance).
113
Independen variabel yang memiliki ”Laju Kenaikan ALPHA CRONBACH (%) yang
negatif” sepertinya terjadi pada X18 = Y1v = Dimensi Rata-rata KEPUASAN
KONSUMEN karena memiliki “Laju Kenaikan ALPHA CRONBACH” sebesar -15.58 %
(minus 15.58 %). Artinya Nilai ALPHA CRONBACH pada Data Dengan Kategori
(jumlah I) turun dari sebesar 1.066 menjadi sebesar 0.900 pada Data Dengan Kategori
(jumlah II) dengan Uji Reliabilitas yang masih Tidak Reliabel.
Namun demikian persyaratan sebagai Independen variabel yang bermakna lemah,
Juga belum lengkap antara lain dan terutama ”Tidak termasuk ke dalam kelompok 11”.
Selain daripada itu dalam Model analisa Regresi Linier Berganda (multiples regression)
Keunggulan Bersaing untuk ke 30 Independent Variables pada umumnya adalah
significant secara statistik dengan Adjusted R Squared (r 2) = 0.981 dengan tidak
terjadinya Excluded Variable per butir indikator, Dimensi, dan atau Variabel Hasil Subsitusi
dari model hasil estimasi, tidak memiliki ”Zero-order Partial Correlation” dan juga tidak
mengalami ”Zero-order (Tolerance, VIF and Minimum Tolerance).
4.5.3 Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model
regresi, terjadi ketidaksamaan varians residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang
lain. Jika varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka
disebut Homoskedastisitas. Dan jika varians tersebut berbeda, maka tidak terjadi
Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas
(Santoso, 2001). Pengujian ada tidaknya gejala heteroskedastisitas memakai metode grafik
114
dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada scatterplot dari variabel terikat, dimana
jika tidak terdapat pola tertentu maka tidak terjadi heteroskedastisitas dan begitu pula
sebaliknya (Singgih Santoso, 2001).
1) Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik (point-point) yang ada membentuk suatu
pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit) maka
terjadi Heteroskedastisitas.
Gambar 4.5: Uji Heterokedastisitas
2) Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan dibawah angka
0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi Heteroskedastisitas. Untuk mengetahui hasil
pengujian heteroskedastisitas antara kualitas pelayanan dan kepuasan konsumen
terhadap loyalitas konsumen, berikut hasil pengujiannya: Berdasarkan pada gambar
4.5 menunjukkan bahwa pengaruh antara kualitas pelayanan dan kepuasan
konsumen terhadap loyalitas konsumen tidak terjadi problem heterokedastisitas,
hal itu dibuktikan dengan titik-titik menyebar secara acak atau tidak teratur serta
115
menyebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y dan tidak
membentuk pola tertentu, maka disimpulkan bahwa pada uji ini tidak terjadi.
3) Bayangkan saja bila pada Regression Output, dengan jumlah observasi sebanyak 240
responden atau seluruh responden yang digunakan baik sebagai independen atau
dependen variabel yang terlihat pada gambar 4.5 dimana Scatterplot, Dependent
Variable: Pada Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) ganda, Model
Fungsional Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi semula) dan Model Fungsional Keunggulan
Bersaing (sebagai fungsi estapet) masing-masing Y2 Calc dan Y3 Calc merupakan One-Stage
Regression as Estimated Variable (as Calculated), sebanyak 40 titik yang tersebar secara
acak atau tidak teratur di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y (dan bisa
dibuktikan) dengan menggunakan Hasil Estimasi Model Regresi Linier Berganda (multiples
regression) ke-30 variabel independen yang terkelompok sebagai Metode Path Analysis
(Standardized Coefficients) ganda, Model Fungsional Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi
semula) dan Model Fungsional Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet), dimana
Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) sebagai variabel yang mewakili Variabel Loyalitas
Konsumen (Y2) dan Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) sebagai
variabel/dimensi yang mewakili Variabel Keunggulan Bersaing (Y3) dari seluruh
responden yang digunakan dalam penelitian ini (Lihat ke 6 Gambar Uji Asumsi Klasik
diatas).
4) Dengan terjadi persoalan/problem yang bertolakan belakang atau tidak memenuhi
persyaratan ambang toleransi dan nilai VIF pada uji multikolinieritas dan ternyata
problem serupa tidak terjadi pada Uji Heterokedastisitas sehingga model regressi
menghendaki adanya hubungan tidak langsung dengan menjadikan Variabel
Kepuasan Konsumen (Y1) dan Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)
sebagai Intevening Variabel, terkutip: agar ditemui adanya hubungan Pengaruh
Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan variabel harga tiket (X2)
terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan
konsumen (Y1)] serta ditemui pula adanya hubunganPengaruh Tidak Langsung
variabel kepuasan konsumen (Y1) dan variabel loyalitas konsumen (Y2) terhadap
116
variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata
Keunggulan Bersaing (Y3v)], sehingga pengujian model regressi yang mengalami
problem multikolinieritas tersebut akan bisa dilanjutkan bahkan digunakan
sebagai goodness of fit regression models, tentunya tidak terlepas dari dukungan
beberapa Uji sebelumnya: Uji Klasik (yaitu: Uji Normalitas) dan Uji Kualitas Data
(yaitu: Uji Validitas dan Uji Reliabilitas), sehingga pada pengujian selanjutnya
dapat dilakukan Uji Regresi dengan Metode Path Analysis serta berbagai macam
uji Regression Analysis yang memenuhi persyaratan seperti dipilihnya Adjusted R
Square agar data tidak bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan
ke dalam model. Setiap tambahan satu variabel independen, maka R square pasti
meningkat.
4.6 Metode Path Analysis (Standardized Coefficients)
4.6.1 Hasil Perhitungan: Uji Regresi Dengan Metode Path Analysis
Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..fungsi Semula)
Y1 = 0.884 X1 + 0.084 X2 (Persamaan Regresi 1) Y2 Calc = 0.381 X1 + 0.266 X2 + 0.359 Y1 (Persamaan Regresi 3)
atau
Y1 = 0.884 X1 + 0.084 X2 (Persamaan Regresi 1) Y2Calc = 0.359 Y1 + 0.381 X1 + 0.266 X2 (Persamaan Regresi 4)
dimana:
Y1 = Kepuasan Konsumen
Y2 = Loyalitas Konsumen
X1 = Kualitas Pelayanan
X2 = Harga Tiket
1 = Koefisien regresi variabel Kualitas Pelayanan
2 = Koefisien regresi variabel Harga Tiket
1 = Koefisien regresi intervening variabel kepuasan konsumen
4.6.1.1 Pengaruh langsung variabel Kualitas Pelayanan (X1) dan variabel Harga
Tiket (X2) terhadap variabel Loyalitas Konsumen (Y2)
Berdasarkan hasil pengujian antara variabel kualitas pelayanan (X1) dan variabel
harga tiket (X2) terhadap variabel kepuasan konsumen (Y1) sebagai variabel intervening
diperoleh hasil sebagai berikut:
Persamaan Regresi 1
117
Tabel 4.11
Pengaruh Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan
variabel harga tiket (X2) terhadap variabel kepuasan konsumen (Y1)
Coefficientsa Persamaan Regresi 1
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error
Beta Tolerance VIF
(Constant) 26.581 47.405 .561 .614
X1 = Kualitas Pelayanan (Observed) .224 .310 .884 .723 .522 .014 69.568
X2 = Harga Tiket (Observed) .072 1.055 .084 .069 .950 .014 69.568
a. Dependent Variable: Y1 = Kepuasan Konsumen (Calculated)
b. Keterangan: Hasil Perhitungan menggunakan Program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 1: Y1 = 0.884 X1 + 0.084 X2
Sumber: Diolah oleh penulis dari Data Lampiran 9 dan 14 s/d 15.
4.6.1.2 Pengaruh tidak langsung variabel Kualitas Pelayanan (X1) dan variabel Harga
Tiket (X2) terhadap variabel Loyalitas Konsumen (Y2) [melalui intervening
variabel kepuasan konsumen (Y1)]
Berikut akan dijelaskan keterikatan hubungan Pengaruh tidak langsung variabel
Kualitas Pelayanan (X1) dan variabel Harga Tiket (X2) terhadap variabel Loyalitas
Konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)] adalah:
Persamaan Regresi 3
Tabel 4.12
Pengaruh Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan
variabel harga tiket (X2) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2)
[melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)]
Coefficientsa Persamaan Regresi 3
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error
Beta Toleranc
e
VIF
(Constant) 12.693 33.527 .379 .741 X1 = Kualitas Pelayanan (Observed) .170 .226 .381 .752 .530 .012 81.679
X2 = Harga Tiket (Observed) .404 .710 .266 .569 .627 .014 69.677
Y1 = Kepuasan Konsumen (Observed) .632 .388 .359 1.626 .246 .064 15.508
a. Dependent Variable: Y2 Calc = Loyalitas Konsumen (Calculated)
b. Keterangan: Hasil Perhitungan menggunakan Program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 3: Y2 Calc = 0.381 X1 + 0.266 X2 + 0.359 Y1
Sumber: Diolah oleh penulis dari Data Lampiran 9 dan 14 s/d 15.
atau
Persamaan Regresi 4
118
Tabel 4.13
Pengaruh Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan
variabel harga tiket (X2) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)]
Coefficientsa Persamaan Regresi 4
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error
Beta Tolerance VIF
(Constant) 12.693 33.527 .379 .741
Y1 = Kepuasan Konsumen (Observed) .632 .388 .359 1.626 .246 .064 15.508
X1 = Kualitas Pelayanan (Observed) .170 .226 .381 .752 .530 .012 81.679
X2 = Harga Tiket (Observed) .404 .710 .266 .569 .627 .014 69.677
a. Dependent Variable: Y2 Calc = Loyalitas Konsumen (Calculated)
b. Keterangan: Hasil Perhitungan menggunakan Program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 4:: Y2Calc = 0.359 Y1 + 0.381 X1 + 0.266 X2
Sumber: Diolah oleh penulis dari Data Lampiran 9 dan 14 s/d 15.
4.6.2 Hasil Perhitungan: Uji Regresi Metode Path Analysis
Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet)
Y3v = 0.525 Y1 + 0.446 Y2 (Persamaan Regresi 1) Y3 Calc = 0.513 Y1 + 0.140 Y2 + 0.356 Y3v (Persamaan Regresi 3)
atau
Y3v = 0.525 Y1 + 0.446 Y2 (Persamaan Regresi 1) Y3Calc = 0.356 Y3v + 0.513 Y1 + 0.140 Y2 (Persamaan Regresi 4)
dimana:
Y3 = Y3u = Keunggulan Bersaing
Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen
Y2 = Y2u = Loyalitas Konsumen
Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing
1 = Koefisien regresi variabel Kepuasan Konsumen
2 = Koefisien regresi variabel Loyalitas Konsumen
3 = Koefisien regresi intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing.
Persamaan Regresi 1
Berdasarkan hasil pengujian antara antara variabel Kepuasan Konsumen (Y1) dan
variabel Loyalitas Konsumen (Y2) terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing
(Y3v) sebagai variabel intervening diperoleh hasil sebagai berikut:
119
Tabel 4.14
Pengaruh Langsung variabel Kepuasan Konsumen (Y1) dan variabel
Loyalitas Konsumen (Y2) terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)
Coefficientsa Persamaan Regresi 1
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error
Beta Tolerance VIF
(Constant) 28.095 49.668 .566 .611
Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen (Observed) .597 .731 .525 .817 .474 .057 17.629
Y2 = Y2u = Loyalitas Konsumen (Observed) .309 .446 .446 .694 .537 .057 17.629
a. Dependent Variable: Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Calculated)
b. Keterangan: Hasil Perhitungan menggunakan Program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 1: Y3v = 0.525 Y1 + 0.446 Y2
Sumber: Diolah oleh penulis dari data Lampiran 15, 16 dan 20.
Berdasarkan data persamaan regresi tersebut di atas ditunjukkan dengan nilai
Standardized Coefficients, dengan pertimbangan bahwa penelitian ini bersifat data
kualitatif sehingga dapat dinyatakan dengan persamaan Regresi Linier Berganda berikut:
Y3v = 0.525 Y1 + 0.446 Y2
Dari persamaan regresi linier berganda tersebut di atas menunjukkan bahwa :
a) Nilai koefisien regresi variabel Kepuasan Konsumen (Y1 = Y1u) menunjukkan nilai
yang positif sebesar 0.525 dan signifikan pada = 0.474 mempunyai arti jika
Kepuasan Konsumen yang diberikan pihak jasa transportasi TRANSJAKARTA
ditingkatkan atau yang diterima oleh pengguna jasa transportasi TRANSJAKARTA
meningkat, maka Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) juga akan
meningkat.
b) Nilai koefisien regresi variabel Loyalitas Konsumen (Y2 = Y2u) menunjukkan nilai
yang positif sebesar 0.446 dan signifikan pada = 0.537 mempunyai arti jika
Loyalitas Konsumen pengguna jasa transportasi TRANSJAKARTA meningkat,
maka Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) juga akan meningkat.
120
c) Berdasarkan hasil nilai koefisien regresi tersebut, faktor yang paling berpengaruh
terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) adalah variabel Kepuasan
Konsumen (Y1), dan urutan berikutnya adalah variabel Loyalitas Konsumen (Y2).
Hal itu ditunjukkan dengan nilai koefisien regresinya yang lebih besar bila
dibandingkan antara kedua variabel independen tersebut atau yang memiliki taraf
Signifikansi yang paling kecil.
4.6.2.1 Uji Hipotesis 1: Pengaruh Langsung variabel Kepuasan Konsumen (Y1)
terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)
Berdasarkan hasil pengujian hipotesis menunjukkan bahwa variabel Kepuasan
Konsumen (Y1) berpengaruh terhadap terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan
Bersaing (Y3v) sebagai variabel intervening, terbukti dengan nilai t hitung sebesar 0.817
dengan nilai signifikansi pada nilai = 0.474 atau sama dengan = 0.948 (level of
significance for two-tailed test), sedangkan pada taraf signifikansi 0.05 dan degres of
freedom (df) sebesar 3, sehingga nilai t hitung = 0.817 < nilai t tabel = 2.353, artinya
tidak significant.
Penjelasan tersebut dapat diartikan bahwa pada pengujian tersebut Ho ditolak dan
Ha diterima, artinya bahwa pengujian tersebut mempunyai pengaruh yang signifikan
antara kualitas pelayanan terhadap kepuasan konsumen. Hasil pengujian tersebut dapat
diartikan bahwa, jika Kepuasan Konsumen yang diberikan pihak jasa transportasi
TRANSJAKARTA ditingkatkan atau yang diterima oleh pengguna jasa transportasi
TRANSJAKARTA meningkat, maka Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) juga
akan meningkat.
121
Hasil penelitian ini menyatakan bahwa bahwa faktor pendorong pertama dari
Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) adalah Kepuasan Konsumen (Y1) yang
merupakan tingkat Keunggulan meningkatnya Kepuasan Konsumen (Y1) yang diharapkan
produsen dan pengendalian atas tingkat keunggulan tersebut selanjutnya dapat digunakan
untuk memenuhi tingkat Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)
4.6.2.2 Uji Hipotesis 2: Pengaruh Langsung variabel Loyalitas Konsumen (Y2)
terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)
Berdasarkan hasil pengujian hipotesis menunjukkan bahwa variabel Loyalitas
Konsumen (Y2) berpengaruh terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)
sebagai variabel intervening, terbukti dengan nilai t hitung untuk variabel Loyalitas
Konsumen sebesar 0.694 yang signifikan pada = 0.537 atau sama dengan = 1.074
(level of significance for two-tailed test), sedangkan pada taraf signifikansi 0.05 dan degres
of freedom (df) sebesar 3, sehingga nilai t hitung = 0.694 < nilai t tabel = 2.353, artinya
tidak significant. Hasil pengujian tersebut mempunyai arti jika Loyalitas Konsumen
pengguna jasa transportasi TRANSJAKARTA meningkat, maka Dimensi Rata-rata
Keunggulan Bersaing (Y3v) juga akan meningkat
Hasil penelitian ini menyatakan bahwa bahwa faktor pendorong kedua dari
Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) adalah Loyalitas Konsumen (Y2) yang
merupakan tingkat Keunggulan meningkatnya Loyalitas Konsumen (Y2) yang juga
diharapkan produsen dan pengendalian atas tingkat Keunggulan tersebut selanjutnya dapat
digunakan untuk memenuhi tingkat Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)
122
4.6.2.3 Pengaruh Tidak Langsung variabel kepuasan konsumen (Y1) dan variabel
loyalitas konsumen (Y2) terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3)
[melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)]
Berikut akan dijelaskan keterikatan pengaruh kepuasan konsumen dalam
memoderasi hubungan antara variabel Kepuasan Konsumen (Y1) dan variabel Loyalitas
Konsumen (Y2) terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening
Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] adalah:
Persamaan Regresi 3
Tabel 4.15 Pengaruh Tidak Langsung variabel kepuasan konsumen (Y1) dan
variabel loyalitas konsumen (Y2) terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3)
[melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)]
Coefficientsa Persamaan Regresi 3
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error
Beta Tolerance VIF
(Constant) 9.465 26.146 .362 .752
Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen (Observed) .821 .404 .513 2.032 .179 .046 21.548
Y2 = Y2u = Loyalitas Konsumen (Observed) .137 .240 .140 .569 .626 .049 20.463
Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan
Bersaing (Observed)
.501 .289 .356 1.732 .225 .070 14.223
a. Dependent Variable: Y3 Calc = Keunggulan Bersaing (Calculated)
b. Keterangan: Hasil Perhitungan menggunakan Program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 3: Y3 Calc = 0.513 Y1 + 0.140 Y2 + 0.356 Y3v
Sumber: Diolah oleh penulis dari data Lampiran 15-16 dan Lampiran 19-20. atau
Persamaan Regresi 4
Tabel 4.16
Pengaruh Tidak Langsung variabel kepuasan konsumen (Y1) dan
variabel loyalitas konsumen (Y2) terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3)
[melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)]
Coefficientsa Persamaan Regresi 4
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error
Beta Tolerance VIF
(Constant) 9.465 26.146 .362 .752
Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Observed)
.501 .289 .356 1.732 .225 .070 14.223
Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen (Observed) .821 .404 .513 2.032 .179 .046 21.548
Y2 = Y2u = Loyalitas Konsumen (Observed) .137 .240 .140 .569 .626 .049 20.463
a. Dependent Variable: Y3 Calc = Keunggulan Bersaing (Calculated)
b. Keterangan: Hasil Perhitungan menggunakan Program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows.
dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 4: Y3Calc = 0.356 Y3v + 0.513 Y1 + 0.140 Y2
Sumber: Diolah oleh penulis dari data Lampiran 15-16 dan Lampiran 19-20.
123
Berdasarkan data persamaan regresi tersebut di atas ditunjukkan dengan nilai
Standardized Coeefisient, dengan pertimbangan bahwa penelitian ini bersifat data kualitatif
sehingga dapat dinyatakan dengan persamaan Regresi Linier Berganda berikut:
Y3 Calc = 0.513 Y1 + 0.140 Y2 + 0.356 Y3v
Dari persamaan regresi linier berganda tersebut di atas menunjukkan bahwa:
a) Penjelasan pada Persamaan Regresi 3 menunjukkan bahwa nilai koefisien regresi
untuk variabel kepuasan konsumen (Y1) menunjukkan nilai yang positif sebesar
0.513 yang signifikan pada = 0.179. Hasil pengujian mempunyai arti bahwa,
jika Kepuasan Konsumen yang diberikan pihak jasa transportasi
TRANSJAKARTA ditingkatkan atau yang diterima oleh pengguna jasa transportasi
TRANSJAKARTA meningkat, maka Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)
juga akan meningkat, sehingga berdampak terhadap meningkatnya nilai variabel
Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan
Bersaing (Y3v)]
b) Nilai koefisien regresi untuk variabel Loyalitas Konsumen (Y2) menunjukkan
nilai yang positif sebesar 0.140 yang signifikan pada = 0.626. Hasil pengujian
mempunyai arti bahwa, jika Loyalitas Konsumen pengguna jasa transportasi
TRANSJAKARTA meningkat, maka Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)
juga akan meningkat, sehingga berdampak terhadap meningkatnya nilai variabel
Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan
Bersaing (Y3v)]
124
c) Nilai koefisien regresi untuk Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)
menunjukkan nilai yang positif sebesar 0.356 yang signifikan pada = 0.225.
Hasil pengujian mempunyai arti bahwa meningkatnya Dimensi Rata-rata
Keunggulan Bersaing (Y3v) maka akan berdampak positif terhadap meningkatnya
nilai variabel Keunggulan Bersaing (Y3).
d) Berdasarkan hasil nilai koefisien regresi tersebut, faktor yang paling berpengaruh
terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) secara berurutan adalah variabel
kepuasan konsumen (Y1), Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) dan yang
terakhir adalah variabel Loyalitas Konsumen (Y2). Hal itu ditunjukkan dengan nilai
koefisien regresinya yang lebih besar (Unstandardized Coefficients) atau nilai
signifikansi = yang paling kecil (Standardized Coefficients) dari ketiga
variabel independen tersebut. Sedangkan untuk taraf signifikan = 0.05 terhadap
ketiga variabel independen tersebut ”tidak significan secara statistik”, akan tetapi
ketiga variabel independen tersebut masih bisa ditingkatkan secara sendiri-sendiri
ataupun secara serempak oleh karena ketiga variabel independen tersebut
mempunyai koefisien regresi yang bernilai positif.
4.6.2.4 Uji Hipotesis 3: Pengaruh Tidak Langsung variabel kepuasan konsumen (Y1)
terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3)
[melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)]
Hasil penelitian/pengujian pengaruh langsung antara variabel Kepuasan
Konsumen (Y1) terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) diperoleh nilai
standardized beta sebesar 0.525, yang signifikan pada = 0.474 mempunyai arti jika
125
Kepuasan Konsumen yang diberikan pihak jasa transportasi TRANSJAKARTA ditingkatkan
atau yang diterima oleh pengguna jasa transportasi TRANSJAKARTA meningkat, maka
Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) juga akan meningkat. Nilai standardized
beta sebesar 0.525 merupakan nilai path atau jalur p3.
Pada persamaan regresi seperti dijelaskan Persamaan Regresi 3 diperoleh nilai
standardized beta untuk nilai variabel kepuasan konsumen (Y1) sebesar 0.513 dan
signifikan pada = 0.179 dan untuk nilai Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)
sebesar 0.356 dan signifikan pada = 0.225. Kedua-duanya menunjukkan pengaruh
yang signifikannya. Nilai standardized beta variabel kepuasan konsumen sebesar 0.513
merupakan nilai path atau jalur p4 dan nilai standardized beta Dimensi Rata-rata
Keunggulan Bersaing sebesar 0.356 merupakan nilai path atau jalur p5. Besarnya nilai
path tersebut e1 = [(1-0.513)]1/2 = 0.698 dan besarnya untuk nilai e2 = [(1-0.356)]1/2 =
0.802.
Berdasarkan dengan hasil tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa hasil analisis
jalur menunjukkan bahwa variabel Kepuasan Konsumen (Y1) mempunyai pengaruh
langsung terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) dan mempunyai
Pengaruh tidak langsung terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui
intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)]. Penjelasan tersebut dapat
diartikan bahwa, jika Kepuasan Konsumen yang diberikan pihak jasa transportasi
TRANSJAKARTA ditingkatkan atau yang diterima oleh pengguna jasa transportasi
TRANSJAKARTA meningkat, maka akan mendorong meningkatnya Dimensi Rata-rata
126
Keunggulan Bersaing (Y3v), sehingga berdampak terhadap meningkatnya nilai variabel
Keunggulan Bersaing (Y3).
Besarnya pengaruh langsung positif antara variabel Kepuasan Konsumen (Y1)
terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) yang ditunjukan oleh nilai
standardized beta sebesar 0.525, sedangkan besarnya pengaruh tidak langsung positif
antara variabel Kepuasan Konsumen (Y1) terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3)
[melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)] ditunjukan oleh nilai
koefisien regresi atau nilai standardized beta sebesar 0.513. Untuk menghitung koefisien
hubungan tidak langsung antara variabel Kepuasan Konsumen (Y1) terhadap terhadap
variabel Keunggulan Bersaing (Y3), maka harus dihitung dengan formulasi: ”perkalian
antara koefisien regresi dari pengaruh langsung dengan koefisien regresi dari pengaruh
tidak langsung, sehingga bernilai sebesar (0.525) x 0.513) = 0.269. Melihat bahwa nilai
koefisien hubungan langsung sebesar 0.698 yaitu lebih besar dari nilai koefisien regresi
hubungan tidak langsung yang bernilai sebesar 0.273, atau nilai 0.698 > 0.269, maka
dapat disimpulkan bahwa hubungan yang sebenarnya antara variabel Kepuasan
Konsumen (Y1) dengan variabel Keunggulan Bersaing (Y3) adalah hubungan langsung.
4.6.2.5 Uji Hipotesis 4: Pengaruh Tidak Langsung variabel loyalitas konsumen (Y2)
terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3)
[melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)]
Hasil penelitian/pengujian pengaruh langsung antara variabel Loyalitas Konsumen
(Y2) terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v), diperoleh nilai standardized
beta sebesar 0.446 yang signifikan pada = 0.537 mempunyai arti jika Loyalitas
127
Konsumen (Y2) pengguna jasa transportasi TRANSJAKARTA meningkat, maka Dimensi
Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) juga akan meningkat. Nilai standardized beta sebesar
0.446 merupakan nilai path atau jalur p3.
Pada persamaan regresi seperti dijelaskan Persamaan Regresi 3, diperoleh nilai
standardized beta untuk nilai variabel Loyalitas Konsumen (Y2) sebesar 0.140 dan
Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) sebesar 0.356 Kedua-duanya
menunjukkan pengaruh yang signifikannya. Nilai standardized beta variabel Loyalitas
Konsumen sebesar 0.140 merupakan nilai path atau jalur p4 dan nilai standardized beta
Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) sebesar 0.356 merupakan nilai path atau
jalur p5. Besarnya nilai e1 = [(1- 0.140)]1/2 = 0.927 dan besarnya untuk nilai e2 = [(1-
0.317 0.356)]1/2 = 0.802.
Berdasarkan dengan hasil tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa hasil analisis
jalur menunjukkan bahwa variabel Loyalitas Konsumen (Y2) mempunyai pengaruh
langsung terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) dan pengaruh tidak
langsung terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-
rata Keunggulan Bersaing (Y3v)]. Penjelasan tersebut dapat diartikan bahwa, jika
Loyalitas Konsumen pengguna jasa transportasi TRANSJAKARTA meningkat, maka akan
mendorong meningkatnya Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v), sehingga
berdampak terhadap meningkatnya nilai variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui
intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)]
Besarnya pengaruh langsung positif antara variabel Loyalitas Konsumen (Y2)
terhadap Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) yang ditunjukan oleh nilai
128
koefisien regresinya yang bernilai sebesar 0.446. Sedangkan besarnya pengaruh tidak
langsung positif antara variabel Loyalitas Konsumen (Y2) terhadap terhadap variabel
Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing
(Y3v)] yang ditunjukan oleh nilai koefisien regresi adalah sebesar 0.140. Untuk
menghitung koefisien hubungan tidak langsung antara variabel Loyalitas Konsumen
terhadap variabel Keunggulan Bersaing, maka harus dihitung dengan formulasi:
”perkalian antara koefisien regresi dari pengaruh langsung dengan koefisien regresi dari
pengaruh tidak langsung, sehingga bernilai sebesar (0.446) x (0.140) = 0.062. Melihat
bahwa nilai koefisien hubungan langsung sebesar 0.927 yaitu lebih besar dari nilai
koefisien regresi hubungan tidak langsung yang bernilai sebesar 0.079, atau nilai 0.927 >
0.062, maka dapat disimpulkan bahwa hubungan yang sebenarnya antara variabel
Loyalitas Konsumen (Y2) dengan variabel Keunggulan Bersaing (Y3)adalah hubungan
langsung.
4.6.2.6 Uji Hipotesis 5: Pengaruh Langsung Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing
(Y3v) terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3)
Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai t hitung untuk Dimensi Rata-rata
Keunggulan Bersaing (Y3v) sebesar 1.782 dengan hasil signifikansinya sebesar 0.283 <
0.05 dan degres of freedom (df) sebesar 2. sehingga nilai t hitung = 1.782 < nilai t tabel =
2.920, artinya dalam pengujian tersebut bahwa Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing
(Y3v) mempunyai pengaruh yang tidak significant pada = 5 % bahkan = 20 % atau
dengan degres of freedom (df) sebesar 2, dimana nilai t hitung = 1.782 < nilai t tabel =
1.886 juga tidak significant, artinya bahwa Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing
(Y3v) ”tidak begitu berpengaruh” terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3). Jika
129
Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing ditingkatkan maka variabel Keunggulan Bersaing
”tidak begitu meningkat” (atau elastisitas variabel kepuasan konsumen bersifat in-elastis).
Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa pengujian hipotesis mampu
menerima kelima hipotesis tersebut sehingga hipotesis yang menyatakan dugaan adanya
pengaruh antara Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) terhadap variabel
Keunggulan Bersaing (Y3) dapat diterima.
130
BAB V
PENUTUP
5.2 Kesimpulan
Model penelitian pada jasa angkutan TRANSJAKARTA diistilahkan sebagai
MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang Alt]
oleh karena menggunakan semua bentuk fungsional model hasil estimasi
(Unstandardized Coefficients: Model Regresi I, Model Regresi II, Model
Regresi III (Simple Regression) dan Model Regresi IV (zresid Histogram & Pembentukan
Kurva Normal) maupun bentuk fungsional model hasil estimasi Metode Path Analysis
(Standardized Coefficients). Sebagai perbandingan, MODEL PENELITIAN
dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Sedang Alt] tidak menggunakan Model
Regresi IV (zresid Histogram Pembentukan Kurva Normal), sedangkan MODEL
PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Pendek Alt] hanya
menggunakan Model Regresi I plus Model Regresi atau Hasil Estimasi Metode Analisa
Jalur Ganda [Double Path Analysis’ Method (Standardized Coefficients)
saja. MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang
Alt] merupakan model penelitian dengan analisis-nya yang paling sempurna, secara
keseluruhannya mengunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for
Windows dan untuk beberapa model/proses perhitungan tertentu harus menggunakan
Lotus 1-2-3 (Transition) yang berasal dari Program Microsoft Office
Excel 2003.
131
Metode penelitian yang digunakan pada jasa angkutan TRANSJAKARTA adalah
Metode Analisa Jalur Ganda (Double Path Analysis’ Method) yang merupakan ”sebuah
metode penelitian baru” yang merupakan sepasang Part Analysis Method gabungan antara
Model fungsional klasik Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi Semula) dengan Model
fungsional Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet). Hasil Perhitungan Empiris dari
Metode Analisa Jalur Ganda (Double Path Analysis’ Method) didapatkan dari
menggunakan Dua konsep data: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dan Data Dengan
Kategori (Jumlah ke II).
Yang dimaksud dengan Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) merupakan data
”hasil survey” berbentuk skala lima (sangat setuju, setuju, netral, tidak setuju dan
sangat tidak setuju) dengan skor 5, 4, 3, 2, dan 1 (Data 5 observasi) dengan asumsi Data
skala pengukuran Netral bernilai Nol. Sedangkan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)
merupakan data olahan yang disusun dari seluruh Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)
sebagai data ”hasil survey” menjadi ”Data 6 Observasi” dengan asumsi yang sama bahwa
Data dengan skala pengukuran Netral, diasumsi bernilai Nol, sehingga Data Observasi ke
6 merupakan Jumlah (atau Nilai Total) dari data ”hasil survey” tersebut.
Berdasarkan penelitian sebelumnya, bahwa Model penelitian yang menggunakan
Double Path Analysis’ Method ini mampu menjelaskan hampir semua hipotesis yang
diduga dalam penelitian ini berdistribusi secara normal. Pembuktiannya diperhitungkan
melalui Analisis Regresi Linier Berganda (multiple regression analysis). Khususnya pada
penelitian jasa angkutan TRANSJAKARTA mengestimasi sebanyak 30 variabel independen
132
dengan n = 240 mengunakan program kedua alat/program hitung Statistik yang dimaksud
diatas. Secara bersamaan dilengkapi dengan berbagai Uji Statistik: (1) Uji Validitas dan
Reliabiitas termasuk menentukan nilai Cronbach Alpha, (2) Uji Asumsi Klasik (Uji
Normalitas, Uji Multikolinearitas & Uji Heteroskedastisitas) serta Pengujian Hipotesis
[(Uji Statistik t, Uji Statistik F, Uji D-W, Koefisien Determinasi (R2) dan sejenisnya].
Secara lebih terinci […berdasarkan MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA
PEMIKIRAN TEORITIS (Panjang Alt) sebagaimana Bab II] peralatan analisa maupun
proses perhitungan pada umumnya menggunakan Model Regresi Linier Berganda
(multiples regression). Untuk bentuk fungsional model hasil estimasi
(Unstandardized Coefficients) saja terdapat sebanyak 8 buah Model Regresi I
[4 buah Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula) dan 4 buah Model
Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet)], sebanyak 8 buah Model Regresi
II (atau secara total sebanyak 16 buah Model Regresi I & II), sebanyak 40 buah Model
Regresi III (Simple Regression) dan sebanyak 8 buah bentuk fungsional model hasil
estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) [4 buah Model
Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula) dan 4 buah Model Fungsional
Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet)] plus sebanyak 1 buah Model Regresi IV
untuk 30 Independen Variabel dengan n240 (zresid Histogram & Pembentukan Kurva
Normal)
Terkutip: Secara matematis semua bentuk fungsional/proses perhitungan model
hasil estimasi pada penelitian jasa angkutan TRANSJAKARTA (sebagai MASTER
133
UTAMA) yang disusun sedemikian rupa […berdasarkan MODEL PENELITIAN dengan
KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Panjang Alt) {[dikali dengan 2 Hasil Perhitungan
Empiris (Data Dengan Kategori (Jumlah ke I & II)] atau diperhitungkan dalam dua konsep
data yang berkesinambungan saling terkait satu sama lainnya, yaitu antara Data Dengan
Kategori (Jumlah ke I) dengan Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)} sebagaimana yang
terdapat pada bab IV, khususnya yang terdapat didalam Worksheet/Lotus 1-2-3
(Transition) akan diperlihatkan proses hitung sebanyak {[(16+8)*(2) + 80] + 1
Output1 Hasil Est SPSS)} = 129 Hasil Estmasi (Unstandardized Coefficients:
Model Regresi I s/d IV (termasuk Penyusunan Data Zresid Histogram & Pembentukan
Kurva Normal) maupun hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized
Coefficients) {[(24-8) = 16] + 1 Lampiran 24 yang terletak pada Excel CF1090} =
17 Lampiran Olahan “Ber Formulasi” yang merupakan Transfer dari Excel/Lotus 1-2-3
(Transition) dari Program Microsoft Office Excel 2003. Hasil perhitungan ini
dikelompokan sebagai 2 Hasil Perhitungan Empiris “Data Dengan Kategori Jumlah I &
II” (dapat dilihat dalam Bab IV & Lampiran).
Berdasarkan hitung-hitungan jumlah hasil estimasi tabel maupun lampiran
berformulasi yang dibuat terdapat tiga analisis yang sangat riskan sekali perlu dilakukan yang
kemudian dijadikan kesimpulan. Pasalnya dalam penelitian jasa angkutan TRANSJAKARTA
perlu dikaji AKSI & REAKSI penelitian. Aksi digunakan untuk menyikapi problema hasil
penelitian, sedangkan rekasi diperlukan untuk menindak-lanjuti problema hasil penelitian
tersebut kedepan (bisa/tidak-nya) diterapkan berbagai KEBIJAKAN PERBAIKAN untuk
mencapai kondisi/hasil yang kondusif. Ke-3 anlisis yang sangat riskan tersebut adalah: (1) Uji
berbagai Indikator Metode Analisa Jalur Ganda (Double Path Analysis’ Method)
134
(Unstandardized Coefficients),(2) Uji Berbagai Variabel Metode Analisa
Jalur Ganda (Double Path Analysis’ Method) (Standardized Coefficients)
dan (3) Uji Model Regresi IV untuk 30 Independen Variabel/240 responden atau
penentuan zresid Histogram & Pembentukan Kurva Normal (Unstandardized
Coefficients).
5.1.1. Uji berbagai Indikator Metode Analisa Jalur Ganda (Double Path Analysis’ Method)
(Unstandardized Coefficients)
1. Dalam pada itu, Hasil Perhitungan: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) yang dimuat
dalam (lampiran 9 s/d 24) terdapat sebanyak 40 Indikator dan Dimensi dari semua
variabel penelitian. Sebanyak 28/40 = 70.0 % indikator maupun Dimensi mengalami
DROP (penurunan, keadaan menurun, atau kemerosotan) dan hanya sebanyak 12/40 =
30.0 % mengalami kondisi VALID (sah, syah, absah, sahih).
2. Hasil Perhitungan: Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) yang dimuat dalam
(Lampiran 9 s/d 24) yang terdiri sebanyak 40 Indikator dan Dimensi dari semua variabel
penelitian atau sebanyak 100 % mengalami kondisi VALID (sah, syah, absah, sahih).
Empat tabel pertama merupakan Metode Path Analysis Model Fungsional Loyalitas
Konsumen (…..fungsi Semula) terdiri sebanyak 25 indikator, menyatakan sebanyak
23/25 = 92.0 % mengalami VALID dan hanya 2/25 = 8.0 % yang mengalami DROP.
Sedangkan semua Indikator/Dimensi Metode Path Analysis (Model Fungsional
Keunggulan Bersaing (….fungsi estapet) mengalami kondisi VALID (sah, syah,
absah, sahih).
135
3. Hasil Perhitungan: Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) atau Pada Lampiran 13
terdapat sebanyak 6 indikator dari 13 indikator kualitas pelayanan atau sebesar 46.15 %
mengalami DROP (penurunan, keadaan menurun, atau kemerosotan), dengan ”jumlah
Drop” dan ”Nilai Drop”sebesar (dapat diukur dalam %) masing-masing sebagai
berikut:
X1.2. Perlengkapan Armada Bus TransJakarta X1 = 193.338 + 10.607 X1.2 .2FK X1.2 = 0.585 Drop
X1.4. Penampilan Petugas X1 = 241.326 + 10.287 X1.4 ; FK X1.4 = 0.404 Drop
X1.6. Keramahan X1 = 178.310 + 10.7654 X1.6 ; FK X1.6 = 0.573 Drop
X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = 201.466 + 11.119 X1.11 ; FK X1.10 = 0.435 Drop
X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = 201.466 + 11.119 X1.11 ; FK X1.11 = 0.546 Drop
X1.13. Perhatian Kepada Konsumen X1 = 189.092 + 10.983 X1.13 ; FK X1.13 = 0.589 Drop
Nilai koefisien ALPHA CRONBACH Kualitas Pelayanan (X1) sebesar 0.973 menjadi
0.986 dengan Laju Kenaikan sebesar 1.36 % dan Nilai Butiran INDIKATOR rata-rata
Kualitas Pelayanan (X1) meningkat sebesar 2.41 Kali lipat.
4. Pada umumnya bahwa indikator kualitas pelayanan yang mengalami DROP tersebut,
dapat dilihat dari hasil perhitungan estimasi menggunakan program SPSS IBM
Statistik Versi 21 for Windows adalah karena terjadinya Excluded Variable per butir
indikator hasil estimasi (multiple regression) Model Regresi II yang memiliki ”Zero-
order Partial Correlation” dan yang mengalami ”Zero-order (Tolerance, VIF and
Minimum Tolerance) Collinearity Statistics”.
5. Secara umum ke 6 butir indikator kualitas pelayanan (X1) yang mengalami DROP
dengan ”tingkat Drop” sebagai berikut: (1) X1.2. Perlengkapan Armada Bus
TRANSJAKARTA =. FK X1.2 = 0.585, (2) X1.4. Penampilan Petugas = FK X1.4 =
0.404, (3) X1.6. Keramahan = FK X1.6 = 0.573, (4) X1.10 (Kemampuan
136
Berkomunikasi), nilai FK X1.10 = 0.435 Drop, (5) X1.11. Informasi Yang Akurat = FK
X1.11 = 0.546 dan (6) X1.13. Perhatian Kepada Konsumen = FK X1.13 = 0.589.
6. Ke 6 butir indikator kualitas pelayanan (X1) yang mengalami DROP dengan ”tingkat
Drop” tersebut dapat pula diartikan sebagai atau oleh karena: (1) Kurangnya perhatian
perusahaan sebagai penyedia jasa angkutan memperbaharui, memperbaiki bahkan
meningkatkan fasilitas berupa (X1.2) Perlengkapan Armada Bus TRANSJAKARTA, (2)
Kurang menarik atau kurang rapinya (X1.4) Penampilan Petugas, (3) Rendahnya
kemampuan karyawan memenuhi kebutuhan pelanggan (konsumen) dan Melayani
penumpang dengan baik dengan penuh (X1.6) Keramahan, (4) Kekurangmampuan
pelayanan yang harus diberkan karyawan memberikan (X1.11) Informasi Yang Akurat,
(5) Karyawan selalu saja kurang mampu memberikan X1.11 (Informasi Yang Akurat),
dan (6) Masih rendahnya Pemahaman karyawan yang bersifat personal secara tulus
berupa (X1.13) Perhatian Kepada Konsumen.
7. Nilai koefisien ALPHA CRONBACH sebesar 0.973 merupakan kemungkinan
(probability) akan dapat/bisa diterapkan berbagai KEBIJAKAN PERBAIKAN
terhadap semua indikator (khususnya) yang mengalami kondisi DROP, akan dapat
dirubah menjadi kondisi VALID, apabila terpenuhi syarat nilai koefisien Alpha
Cronbach > 0.6 (artinya: bahwa variabel Kualitas pelayanan (X1) adalah Reliable
atau dapat dipercaya/diandalkan) dengan laju kenaikan rata-rata sebesar 1.36 % yang
berubah hingga mencapai nilai sebesar 0.986. Artinya adalah sebesar 98.6 %
kemungkinan (probability) dicapai keberhasilan penerapan KEBIJAKAN
PERBAIKAN terhadap semua indikator kualitas pelayanan yang mengalami DROP
tersebut mampu dirubah menjadi VALID yang didukung oleh kenaikan berdasarkan
137
”penyesuaian faktor penentu per butir indikator kualitas pelayanan” atau Nilai
Butiran INDIKATOR rata-rata Kualitas Pelayanan (X1) bisa meningkat sebesar 2.41
Kali lipat.
8. Penggujian validitas tiap butir digunakan adalah analisis item, yaitu mengkorelasikan
skor setiap butir dengan skor total, yang merupakan jumlah tiap skor butir yang
berpengaruh (Ida Manulang, 2008: 43). Dalam hal ini teknik korelasi untuk
menentukan item ini juga sampai sekarang merupakan teknik yang paling banyak
digunakan. Kriteria pengambilan keputusan dikatakan valid adalah ditentukan dengan
nilai r hitung > nilai r tabel, dimana untuk menentukan r hitung dapat dilihat dari
nilai Corected Item Total Correlation, dengan hasil pengujian berdasarkan kriteria
statistiknya.
9. Sebanyak 40 Indikator dan Dimensi dari semua variabel penelitian pada 3 (lampiran
21 s/d 23) terdapat sebanyak 100 % mengalami kondisi VALID (sah, syah, absah,
sahih). Terbukti dengan semua nilai hasil r hitung pada indikator variabel yang
ditunjukkan dengan nilai Corrected Item Total Correlation tersebut diperoleh melebihi
nilai r tabel yang diperoleh dari nilai analisis item, yaitu mengkorelasikan skor setiap
butir dengan skor total, yang merupakan jumlah tiap skor butir yang berpengaruh
dengan ketentuan df = n – k, sehingga dengan demikian masing-masing indikator pada
masing-masing variabel tersebut dapat dilakukan kepada langkah penghitungan
selanjutnya.
138
5.1.2. Metode Analisa Jalur Ganda (Double Path Analysis’ Method)
Uji Berbagai Variabel Metode Path Analysis (Standardized Coefficients)
[Model Fungsional Loyalitas Konsumen & Model Fungsional Keunggulan Bersaing]
Metode Path Analysis Standardized Coefficients: Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula)
Y1 = 0.884 X1 + 0.084 X2
Y2 Calc = 0.381 X1 + 0.266 X2 + 0.359 Y1
atau
Y1 = 0.884 X1 + 0.084 X2
Y2Calc = 0.359 Y1 + 0.381 X1 + 0.266 X2
dimana:
Y1 = Kepuasan Konsumen
Y2 = Loyalitas Konsumen
X1 = Kualitas Pelayanan
X2 = Harga Tiket
1 = Koefisien regresi variabel Kualitas Pelayanan
2 = Koefisien regresi variabel Harga Tiket
1 = Koefisien regresi intervening variabel kepuasan konsumen
Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet)
Y3v = 0.525 Y1 + 0.446 Y2
Y3 Calc = 0.513 Y1 + 0.140 Y2 + 0.356 Y3v
atau
Y3v = 0.525 Y1 + 0.446 Y2
Y3Calc = 0.356 Y3v + 0.513 Y1 + 0.140 Y2
dimana:
Y3 = Y3u = Keunggulan Bersaing
Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen
Y2 = Y2u = Loyalitas Konsumen
Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing
1 = Koefisien regresi variabel Kepuasan Konsumen
2 = Koefisien regresi variabel Loyalitas Konsumen
3 = Koefisien regresi intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing.
1. Hasil penelitian Pada Model Fungsional Klasik Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi
Semula), Bahwa Pengaruh Tidak Langsung positif variabel kualitas pelayanan (X1) <
139
Pengaruh Tidak Langsung positif variabel harga tiket (X2) sebagai faktor-faktor
pendorong naiknya variabel Kepuasan Konsumen (Y1) yang berdampak terhadap
naiknya variabel Loyalitas Konsumen (Y2). Hal ini terbukti dengan nilai path atau
nilai koefisien regresi hubungan langsung dari variabel kualitas pelayanan (X1)
sebesar e1 = [(1- 0.381)]1/2 = 0.787, sedangkan nilai path atau nilai koefisien regresi
hubungan langsung dari variabel harga tiket (X2) sebesar e1 = [(1- 0.266)]1/2 = 0.857.
2. Sementara itu, Hasil penelitian pada Model fungsional Keunggulan Bersaing (sebagai
fungsi estapet), Pengaruh Tidak Langsung positif variabel kepuasan konsumen (Y1) <
Pengaruh Tidak Langsung positif variabel Loyalitas Konsumen (Y2) sebagai faktor-
faktor pendorong naiknya Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) yang
berdampak terhadap naiknya variabel Keunggulan Bersaing (Y3). Hal ini terbukti
dengan nilai path atau nilai koefisien regresi hubungan langsung dari variabel kepuasan
konsumen (Y1) sebesar e1 = [(1- 0.513)]1/2 = 0.698, sedangkan nilai path atau nilai
koefisien regresi hubungan langsung dari variabel Loyalitas Konsumen (Y2) sebesar e1
= [(1- 0.140)]1/2 = 0.927.
3. Dalam pada itu, Pada Model Fungsional Klasik Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi
Semula), menyatakan bahwa nilai koefisien regresi hubungan langsung variabel kualitas
pelayanan (X1) dan variabel harga tiket (X2) masing-masing sebesar 0.787 dan 0.857 >
[lebih tinggi daripada lebih kecil daripada] nilai koefisien regresi hubungan tidak
langsung masing-masing bernilai sebesar 0.381 dan 0.266, atau nilai 0.787 > 0.381
dan 0.857 > 0.266 , semula mengasumsi bahwa kedua variabel Kualitas Pelayanan
(X1) dan variabel HargaTiket (X2) mempunyai Pengaruh tidak langsung terhadap
140
variabel Loyalitas Konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan konsumen
(Y1)], Namun berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa hubungan yang
sebenarnya antara kedua variabel Kualitas Pelayanan (X1) dan variabel HargaTiket
(X2) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) adalah hubungan langsung.
4. Sementara itu, pada Model fungsional Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet),
Melihat bahwa nilai koefisien hubungan langsung variabel kepuasan konsumen (Y1) dan
variabel loyalitas konsumen (Y2) masing-masing bernilai sebesar 0.698 dan 0.927 >
[lebih tinggi atau lebih besar daripada] nilai koefisien regresi hubungan tidak langsung
masing-masing bernilai sebesar 0.513 dan 0.140, atau nilai 0.698 > 0.513 dan 0.927
> 0.140, semula mengasumsi bahwa kedua variabel kepuasan konsumen (Y1) dan
variabel loyalitas konsumen (Y2) mempunyai Pengaruh tidak langsung terhadap
variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata
Keunggulan Bersaing (Y3v)], Namun berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan
bahwa hubungan yang sebenarnya antara kedua variabel kepuasan konsumen (Y1)
dan variabel loyalitas konsumen (Y2) terhadap variabel Keunggulan Bersaing (Y3)
adalah hubungan langsung.
5. Hasil penelitian, perbandingan kedua independen variabel Pada Model Fungsional
Klasik Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi Semula), menyatakan bahwa variabel harga
tiket (X2) lebih menetukan naiknya variabel Kepuasan Konsumen (Y1) maupun variabel
Loyalitas Konsumen (Y2) secara bersamaan dibanding dengan variabel kualitas
pelayanan (X1). Artinya upaya penerapan KEBIJAKSANAAN oleh produsen atau
Upaya optimal merubah harga tiket (X2) atau menetapkan tarif angkut yang dibebankan
141
kepada konsumen pengguna jasa transportasi TRANSJAKARTA: Meng-optimakan
perubahan harga tiket (X2.i) atau menetapkan tarif angkut (menaikkan atau
menurunkan). Dalam hal ini, Indikator dalam wujud Dimensi apa saja yang harus
dirubah (dinaikan atau diturunkan) dengan melakukan berbagai penyesuaian Harga tiket
atau tarif angkut dengan Kualitas jasa yang diberikan, pelayanan yang diterima dan
fasilitas yang disediakan agar mampu meningkatkan kepuasan konsumen secara optimal
akan lebih berhasil (lebih jitu) dibandingkan dengan Upaya memaksimalisasi
meningkatkan kualitas pelayanan (X1) yang diberikan kepada konsumen pengguna jasa
transportasi TRANSJAKARTA: Dalam hal ini Indikator dalam wujud Dimensi apa saja
yang harus diperbaiki, dirubah, ditingkatkan, diganti, ditambah, direnopasi, dibiayai
ulang dan lain sebagainya agar mampu meningkatkan kepuasan konsumen. Artinya
bahwa kemampuan variabel harga tiket (X2) mempunyai akselerasi sebesar 14.159 %
diatas kemampuan variabel kualitas pelayanan (X1) dalam peran yang sama sebagai
faktor pendorong naiknya variabel Kepuasan Konsumen (Y1) maupun variabel Loyalitas
Konsumen (Y2) secara bersamaan.
6. Rendahnya Pengaruh Tidak Langsung positif variabel kualitas pelayanan (X1) daripada
Pengaruh Tidak Langsung positif variabel harga tiket (X2) telah berakibat lamban
naiknya variabel Kepuasan Konsumen (Y1) yang identik dengan proses terjadinya ”Law
of Diminishing Return”. Artinya, bahwa Nilai koefisien ALPHA CRONBACH dari
variabel Kepuasan Konsumen (Y1) benilai minus atau sebesar -15.58 %dan berdampak
terhadap naiknya variabel Loyalitas Konsumen (Y2) juga sangat kecil, dengan Nilai
koefisien ALPHA CRONBACH sebesar 0.90%.
142
Tabel 5.1
Uji Reliabilitas Indikator/Dimensi Rata-rata*)
No.
Variabel/Dimensi
ALPHA CRONBACH Laju Kenaikan
ALPHA CRONBACH
(%)
Nilai Butiran INDIKATOR rata-rata
(Kali lipat)
Keterangan Data Dengan Kategori
Jumlah ke I
Jumlah ke II
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.
Kualitas Pelayanan (X1) Harga Tiket (X2) Kepuasan Konsumen (Y1) Loyalitas Konsumen (Y2) Dimensi Harga Tiket (X2v) Dimensi K Pelayanan (X1v) Variabel K Bersaing (Y3) Dimensi K Bersaing (Y3v)
0.973 0.890 1.066 0.944 0.836 0.930 0.890 0.836
0.986 0.939 0.900 0.952 0.912 0.961 0.939 0.912
1.36 % 5.53 %
-15.58 % 0.90 % 9.06 % 3.41 % 5.52 % 9.01 %
2.41 2.53 4.06 2.90 2.44 2.22 2.61 2.44
Reliabel Reliabel
No Reliabel
Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel
Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program Lotus 1-2-3 (Transition) dari
Program Microsoft Office Excel 2003 (dari data Lampiran 13 s/d 20). Keterangan:
KORELASI BUTIR = R = Correlation Coefficient
DETERMINASI BUTIR = R Squared. = ( R2 )
DETERMINASI TERKOREKSI = Adjusted R Squared = (R2 )
Jumlah Observasi = N., Jumlah Variabel Estimasi = K
FAKTOR KOREKSI = 1- (1-( DETERMINASI BUTIR)2)*(N-1)/(N-K) ALPHA CRONBACH = [Jml Indikator/(Jml Indikator-1)]*[(VAR TOTAL - SIGMA VAR BUTIR)/VAR TOTAL]
Nilai Butiran INDIKATOR rata-rata = [Sigma LajuR2]/[Sigma Laju FAKTOR KOREKSI] Apabila ALPHA CRONBACH > 0.6 (Reliabel), ALPHA CRONBACH < 0.6 (Tidak Reliabel).
7. Adapun faktor pendukung lainnya dari kedua perbandingan hasil penelitian tersebut
dapat dilihan melalui Uji Reliabilitas Indikator (Tabel 5.1), dimana ”Laju kenaikan
rata-rata Nilai koefisien ALPHA CRONBACH” dari variabel harga tiket (X2) yang
bernilai 5.53 % > [lebih tinggi atau lebih besar daripada] Laju kenaikan rata-rata Nilai
koefisien ALPHA CRONBACH dari variabel kualitas pelayanan (X1) yang bernilai
sebesar 1.36%. Begitu juga halnya dengan kenaikan berdasarkan ”penyesuaian faktor
koreksi per butir” seluruh indikator atau kenaikan Nilai butiran Indikator dari variabel
harga tiket (X2) sebesar 2.53 Kali lipat > [lebih tinggi atau lebih besar daripada]
kenaikan Nilai butiran Indikator dari variabel kualitas pelayanan (X1) yang bernilai
143
sebesa 2.41 Kali lipat. Dengan kata lain, bahwa variabel harga tiket (X2) LEBIH
RELIABEL dibandingkan dengan variabel kualitas pelayanan (X1).
8. Hasil penelitian, perbandingan kedua independen variabel Model fungsional
Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet), menyatakan bahwa variabel Loyalitas
Konsumen (Y2) lebih menetukan naiknya Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing
(Y3v) maupun variabel Keunggulan Bersaing (Y3) secara bersamaan dibanding dengan
variabel kepuasan konsumen (Y1). Artinya upaya pelaksanaan Kinerja produsen
melakukan penyesuaian dan perhitungan yang saintifik dalam Dimensi Rata-rata Harga
Tiket (X2v) atau dalam menetapkan tarif angkut yang dibebankan kepada konsumen
pengguna jasa transportasi TRANSJAKARTA dalam 3 hal yang menyangkut dengan:
(1) X2v.1. Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan, (2) X2v.2. Kesesuaian
harga dengan pelayanan yang diterima dan X2v.3. Kesesuaian Harga dengan fasilitas
agar mampu meningkatkan/naiknya Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)
secara optimal akan lebih berhasil (lebih jitu) dibandingkan dengan upaya
pelaksanaan Kinerja produsen melakukan penyesuaian dan perhitungan yang saintifik
dalam Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v) atau dalam memaksimalisasi
meningkatkan kualitas pelayanan (X1) yang diberikan kepada konsumen pengguna jasa
transportasi TRANSJAKARTA yang pengendalian atas upaya memaksimalisasi
9. Hasil penelitian, perbandingan kedua independen variabel Model fungsional
Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet), menyatakan bahwa variabel Loyalitas
Konsumen (Y2) lebih menetukan naiknya Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing
(Y3v) maupun variabel Keunggulan Bersaing (Y3) secara bersamaan dibanding dengan
144
variabel kepuasan konsumen (Y1). Dalam pada itu,”Laju kenaikan rata-rata Nilai
koefisien ALPHA CRONBACH” dari Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v) yang
bernilai 9.06 % > [lebih tinggi atau lebih besar daripada] Laju kenaikan rata-rata
Nilai koefisien ALPHA CRONBACH dari Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v)
yang bernilai sebesar 2.41% dan Angka”Laju kenaikan rata-rata Nilai koefisien
ALPHA CRONBACH” ini jauh lebih besar atau jauh LEBIH RELIABEL bila
diperbandingkan dengan Model Fungsional Klasik Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi
Semula). Sebagai akibatnya, maka kemampuan variabel Loyalitas Konsumen (Y2)
mempunyai akselerasi jauh lebih besar, yaitu sebesar 29.919 % diatas kemampuan
variabel kepuasan konsumen dalam peran yang sama sebagai faktor pendorong
meningkatkan/naiknya Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) maupun
variabel Keunggulan Bersaing (Y3) secara bersamaan.
10. Oleh karena penggunaan Model fungsional Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi
estapet) Secara optimal maupun secara maksimal adalah lebih reliabel (atau lebih
jitu) dibanding dengan penggunaan Model Fungsional Klasik Loyalitas Konsumen
(sebagai fungsi Semula), sehingga mengharuskan produsen penyedia jasa transportasi
TRANSJAKARTA meningkatkan kemampuan manejerialnya dan sekaligus manajemen
operasional secara maksimal dalam mengelola sekian banyak jumlah armada (berbagai
type maupun model) sebagai alat dalam pencapaian tujuan-tujuan finansial
perusahaaan serta untuk mendapatkan keberhasilan yang mampu melebihi kemampuan
para pesaing dari perusahaan Jasa Angkutan Darat lainnya.
\
145
5.1.3. Uji Model Regresi IV untuk 30 Independen Variabel/240 responden atau penentuan
zresid Histogram & Pembentukan Kurva Normal (Unstandardized
Coefficients).
(1) Model Regresi IV: Multiple Regression, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)
dapat disusun sebagai berikut:
(Regression Output): X Coefficient(s): f (X1.i): Y2 = 20.239 - 0.761X1 + 1.394 X2 - 1.137 X3 + 4.062 X4 - 2.986 X5 + 0.116 X6
- 12.974X7 - 1.725 X8 - 0.252X9 + 2.388 X10 - 0.169 X11 + 13.385 X12
+ 0.250X13 - 0.352 X14 + 0.312X15 + 0.112X16 + 0.354 X17 - 0.405 X20
+ 0.341 X21 + 0.260 X22 + 0.120 X23 - 0.309X24 - 2.268 X25 + 0.204 X26
+ 2.042 X27 + 0.020 X28 + 0.272 X29 + 0.801 X30 + 49.713
Std Err of Coef.
S(ai): (4.485) ( 2.158) (4.074) (2.482) (3.635) (4.405) (0.051)
(11.886) (1.550) (0.244) (1.657) (0.166) (11.365)
( 2.701) (2.495) (0.496) (0.071) (0.065) (0.882)
( 1.242) (1.012) (0.059) (0.194) (1.758) (0.258)
(1.912) (0.071) (0.061) (0.023)
T-test (df = n-k )
t(ai): (4.513) (-0.353) ( 0.342) (-0.458) (1.118) (-0.678) (2.269)
(-1.091) (-1.113) (-1.030) (1.441) (-1.019) (1.178)
( 0.092) (-0.141) ( 0.628) (1.592) ( 5.469) (-0.459)
( 0.275) ( 0.257) ( 2.023) (-1.594) (-1.290) (0.792)
( 1.068) ( 0.283) ( 4.443) (35.576)
No. of Observations: 240
Degrees of Freedom: 211
Constant: 20.239
Std Err of Y Est SE = 49.713
R Squared r 2 = 0.983
Correlation Coeff r = 0.992
Adjusted R Squared r 2 = 0.981
F Change = Fuji Test F = 447.126
Durbin-Watson Test D-W = 1.632
dimana:
X1 = X1v.1 = Bukti fisik (tangible)
X2 = X1v.2 = Keandalan (reliability)
X3 = X1v.3 = Daya tanggap (responsiveness)
X4 = X1v.4 = Jaminan (assurance)
X5 = X1v.5 = Perhatian (empathy)
X6 = X1u = Dimensi Total KUALITAS PELAYANAN TransJakarta
X7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS PELAYANAN TransJakarta
X8 = X2v.1 = Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan
X9 = X2v.2 = Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima
146
X10 = X2v.3 = Kesesuaian Harga dengan fasilitas
X11 = X2u = Dimensi Total HARGA TIKET TransJakarta
X12 = X2v = Dimensi Rata-rata HARGA TIKET TransJakarta
X13 = Y1v.1 = Pelayanan Sesuai dengan harapan pelanggan
X14 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain
X15 = Y1v.3 = Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakan
X16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN TransJakarta
X17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable)
X18 = Y1v = Dimensi Rata-rata KEPUASAN KONSUMEN TransJakarta
X19 = Y1v Calc = Y1v OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable)
X20 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layanan
X21 = Y2v.2 = Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan
X22 = Y2v.3 = Selalu menjadi pilihan utama bagi pelanggan
X23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta
X24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta
X25 = Y3v.1 = Memperluas TRAYEK (Koridor) Bus TransJakarta
X26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk Jasa TransJakarta
X27 = Y3v.3 = Senantiasa Meningkatkan PROMOSI Bus TransJakarta
X28 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta
Y29 = Y3v Calc = Y3 TS Regr = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta = (Two-Stage Regression as Estimated Variable)
X30 = Y3 = X = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke I )]
X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke II )]
m0 , m1 ...... m30 = Koefisien Regresi untuk ke 30 Independen Variabel
e13 = Error Term
Berdasarkan hasil pengujian menunjukan bahwa Model Analisa Regresi Linier
Berganda (multiples regression) Keunggulan Bersaing adalah significant secara statistik
dengan Adjusted R Squared (r 2) = 0.981 menunjukkan bahwa 98.1 % dari varians Model
Fungsional Klasik Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi Semula) maupun Model fungsional
Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet), dijelaskan oleh semua variabel independen
serta variabel intervening dalam model linier persamaan regresi, sedangkan sisanya 0.019
atau 1.9 % lainnya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak terdapat dalam penelitian ini.
147
Tabel 5.2: Model Summaryb
Model R R Square Adjusted
R Square
Std. Error
of the
Estimate
Change Statistics Durbin-
Watson R Square
Change
F Change df1 df2 Sig. F
Change
1 .992a .983 .981 49.71276 .983 447.126 28 211 .000 1.632
c. Predictors: (Constant), X30 = Y3 = X = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke I )], Y29 = Y3v
Calc = Y3 TS Regr = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta = (Two-Stage Regression as Estimated Variable) , X24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta, X17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable), X28 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN BERSAINGTransJakarta, X26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk Jasa TRANSJAKARTA, X14 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain, X6 = X1u
= Dimensi Total KUALITAS PELAYANAN TransJakarta, X9 = X2v.2 = Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima, X12 = X2v
= Dimensi Rata-rata HARGA TIKET TransJakarta, X22 = Y2v.3 = Selalu menjadi pilihan utama bagi pelanggan, X16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN TransJakarta, X4 = X1v.4 = Jaminan (assurance), X23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta, X25 = Y3v.1 = Memperluas TRAYEK (Koridor) Bus TRANSJAKARTA , X1 = X1v.1 = Bukti fisik (tangible), X8 = X2v.1 = Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan, X11 = X2u = Dimensi Total HARGA TIKET TransJakarta, X15 = Y1v.3 = Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakan, X20 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layanan, X3 = X1v.3 = Daya tanggap (responsiveness), X21 = Y2v.2 = Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan, X27 = Y3v.3 = Senantiasa Meningkatkan PROMOSI Bus TRANSJAKARTA , X10 = X2v.3 = Kesesuaian Harga dengan fasilitas, X13 = Y1v.1 = Pelayanan Sesuai dengan harapan pelanggan, X2 = X1v.2 = Keandalan (reliability), X5 = X1v.5 = Perhatian (empathy), X7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS PELAYANAN TransJakarta.
d. Dependent Variable: X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke II )].
Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows yang berasal dari data Lampiran 24 (meliputi Data Pendukung Lampiran 9 s/d 23).
Tabel 5.3: ANOVAa
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression 30940228.645 28 1105008.166 447.126 .000b
Residual 521456.742 211 2471.359
Total 31461685.387 239 c. Dependent Variable: X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori
JUMLAH ke II )].
d. Predictors: (Constant), X30 = Y3 = X = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke I )], Y29 = Y3v Calc = Y3 TS Regr = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta = (Two-Stage Regression as Estimated Variable) , X24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta, X17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable), X28 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN BERSAINGTransJakarta, X26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk Jasa TRANSJAKARTA, X14 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain, X6 = X1u = Dimensi Total KUALITAS PELAYANAN TransJakarta, X9 = X2v.2 = Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima, X12 = X2v = Dimensi Rata-rata HARGA TIKET TransJakarta, X22 = Y2v.3 = Selalu menjadi pilihan utama bagi pelanggan, X16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN TransJakarta, X4 = X1v.4 = Jaminan (assurance), X23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta, X25 = Y3v.1 = Memperluas TRAYEK (Koridor) Bus TRANSJAKARTA , X1 = X1v.1 = Bukti fisik (tangible), X8 = X2v.1 = Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan, X11
= X2u = Dimensi Total HARGA TIKET TransJakarta, X15 = Y1v.3 = Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakan, X20 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layanan, X3 = X1v.3 = Daya tanggap (responsiveness), X21 = Y2v.2 = Tertanamnya secara positif layanan di benak pelanggan, X27 = Y3v.3 = Senantiasa Meningkatkan PROMOSI Bus TRANSJAKARTA , X10 = X2v.3 = Kesesuaian Harga dengan fasilitas, X13 = Y1v.1 = Pelayanan Sesuai dengan harapan pelanggan, X2 = X1v.2 = Keandalan (reliability), X5 = X1v.5 = Perhatian (empathy), X7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS PELAYANAN TransJakarta.
Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows
yang berasal dari data Lampiran 24 (meliputi Data Pendukung Lampiran 9 s/d 23).
148
Tabel 5.4: Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error
Beta Tolerance VIF
1
(Constant) 20.239 4.485 4.513 .000
X1 = X1v.1 = Bukti fisik (tangible) -.761 2.158 -.144 -.353 .725 .000 2133.252
X2 = X1v.2 = Keandalan (reliability) 1.394 4.074 .223 .342 .733 .000 5404.345
X3 = X1v.3 = Daya tanggap (responsiveness) -1.137 2.482 -.142 -.458 .647 .001 1223.680
X4 = X1v.4 = Jaminan (assurance) 4.062 3.635 .486 1.118 .265 .000 2408.847
X5 = X1v.5 = Perhatian (empathy) -2.986 4.405 -.371 -.678 .499 .000 3808.598
X6 = X1u = Dimensi Total KUALITAS
PELAYANAN TransJakarta
.116 .051 .110 2.269 .024 .034 29.660
X7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS
PELAYANAN TransJakarta
-12.974 11.886 -.810 -1.091 .276 .000 7006.770
X8 = X2v.1 = Kesesuaian Harga dengan
Kualitas Jasa yang diberikan
-1.725 1.550 -.210 -1.113 .267 .002 450.936
X9 = X2v.2 = Kesesuaian harga dengan
pelayanan yang diterima
-.252 .244 -.033 -1.030 .304 .075 13.383
X10 = X2v.3 = Kesesuaian Harga dengan
fasilitas
2.388 1.657 .282 1.441 .151 .002 486.118
X11 = X2u = Dimensi Total HARGA TIKET
TransJakarta
-.169 .166 -.049 -1.019 .309 .035 28.835
X12 = X2v = Dimensi Rata-rata HARGA
TIKET TransJakarta
13.385 11.365 .803 1.178 .240 .000 5921.360
X13 = Y1v.1 = Pelayanan Sesuai dengan
harapan pelanggan
.250 2.701 .027 .092 .926 .001 1097.056
X14 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk
merekomendasikan kepada orang lain
-.352 2.495 -.035 -.141 .888 .001 788.414
X15 = Y1v.3 = Puas atas kualitas pelayanan
yang sudah dirasakan
.312 .496 .031 .628 .531 .031 31.786
X16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN
KONSUMEN TransJakarta
.112 .071 .033 1.592 .113 .188 5.324
X17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan
Konsumen (One-Stage Regression as
Estimated Variable)
.354 .065 .056 5.469 .000 .740 1.351
X20 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layanan -.405 .882 -.043 -.459 .647 .009 112.213
X21 = Y2v.2 = Tertanamnya secara positif
layanan di benak pelanggan
.341 1.242 .036 .275 .784 .005 222.108
X22 = Y2v.3 = Selalu menjadi pilihan utama
bagi pelanggan
.260 1.012 .029 .257 .797 .006 158.360
X23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS
KONSUMEN TransJakarta
.120 .059 .041 2.023 .044 .192 5.219
X24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS
KONSUMEN TransJakarta
-.309 .194 -.018 -1.594 .112 .641 1.561
X25 = Y3v.1 = Memperluas TRAYEK
(Koridor) Bus TRANSJAKARTA
-2.268 1.758 -.190 -1.290 .198 .004 276.649
X26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI
Produk Jasa TRANSJAKARTA
.204 .258 .021 .792 .429 .111 8.978
X27 = Y3v.3 = Senantiasa Meningkatkan
PROMOSI Bus TRANSJAKARTA
2.042 1.912 .163 1.068 .287 .003 295.099
X28 = Y3v = Dimensi Rata-rata
KEUNGGULAN BERSAINGTransJakarta
.020 .071 .004 .283 .778 .368 2.718
Y29 = Y3v Calc = Y3 TS Regr = KEUNGGULAN
BERSAING TransJakarta = (Two-Stage
Regression as Estimated Variable)
.272 .061 .044 4.443 .000 .817 1.224
X30 = Y3 = X = KEUNGGULAN
BERSAING TransJakarta [(Data Dengan
Kategori JUMLAH ke I )]
.801 .023 .898 35.576 .000 .123 8.109
a. Dependent Variable: X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data
Dengan Kategori JUMLAH ke II )]. Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows
yang berasal dari data Lampiran 24 (meliputi Data Pendukung Lampiran 9 s/d 23).
149
Tabel 5.5: Residuals Statisticsa
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N
Predicted Value 12.6751 2722.0408 309.2276 359.80137 240
Std. Predicted Value -.824 6.706 .000 1.000 240
Standard Error of Predicted Value 4.442 42.839 14.569 9.313 240
Adjusted Predicted Value 13.6907 3002.9602 309.9841 369.68498 240
Residual -200.64751 151.65120 .00000 46.71004 240
Std. Residual -4.036 3.051 .000 .940 240
Stud. Residual -4.245 3.885 -.003 1.072 240
Deleted Residual -393.96017 245.98872 -.75650 64.34839 240
Stud. Deleted Residual -4.428 4.023 -.004 1.092 240
Mahal. Distance .912 176.479 27.883 35.980 240
Cook's Distance .000 1.544 .018 .109 240
Centered Leverage Value .004 .738 .117 .151 240
a. Dependent Variable: X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori
JUMLAH ke II )].
Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows
yang berasal dari data Lampiran 24 (meliputi Data Pendukung Lampiran 9 s/d 23).
(2) Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel
terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak atau
apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi
normal. Untuk mengetahui kriterianya yaitu dengan melihat normal probability plot yang
membandingkan distribusi kumulatif dari data sesungguhnya dengan distribusi kumulatif
dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan
ploting data akan dibandingkan dengan garis diagonal.
Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati
normal (Santoso, 2001). Kriteria pengambilan keputusan adalah Jika penyebaran data pada
grafik normal P-P Plot mengikuti garis normal (45 derajat), maka data berdistribusi
normal. Distribusi normal membentuk suatu garis lurus diagonal, dan ploting data residual
akan dibandingkan dengan garis diagonalnya. Jika distribusi data normal, maka garis yang
150
menggambarkan data sebenarnya akan mengikut garis normalnya (Ghozali, 2005). Dasar
pengambilan keputusan untuk uji normalitas adalah:
a. Jika data menyebar disekitar garis-garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau
grafik histogramnya menunjukkan distribusi normal, maka model regresi memenuhi
asumsi normalitas.
b. Jika data menyebar jauh dari diagonal atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau
grafik histogram tidak menunjukkan distribusi normal, maka model regresi tidak
memenuhi asumsi normalitas.
Gambar 5.1: Uji Normalitas
Pada gambar 5.1 memperlihatkan bahwa uji normalitas berdistribusi normal. Hal
ini dapat dilihat bahwa garis yang menggambarkan data sesungguhnya mengikuti garis
diagonal (lihat Gambar 4.3: 4 Pasang Gambar Uji Asumsi Klasik). Artinya bahwa sebaran
data dikatakan tersebar di sekeliling garis lurus (tidak terpencar jauh dari garis lurus),
151
sehingga persyaratan normalitas bisa dipenuhi. Dengan demikian pengujian pada variable
kualitas pelayanan, harga tiket, kepuasan konsumen terhadap loyalitas konsumen
berdistribusi normal dan bisa dilanjutkan pada pengujian selanjutnya. Dengan melihat
tampilan Pada gambar 5.1 menunjukkan bahwa grafik histogram memberikan pola
distribusi yang tidak begitu menceng (skewness) ke kiri atau ke kanan, maka dapat
disimpulkan model regresi memenuhi asumsi normalitas. Gambar tersebut, menunjukkan
bahwa titik-titik residual model regresi sudah berdistribusi normal karena titik-titik
tersebut yang menyebar di sekitar garis diagonal. Dengan demikian syarat kenormalan
sebagai pengujian statistik dengan menggunakan regresi dapat terpenuhi.
Model Regresi I (Unstandardized Coefficients maupun
Standardized Coefficients) pada Model Fungsional Keunggulan Bersaing
(….Fungsi Estapet) bahwa Koefisien hasil estimasi terlihat hanya bertukar dengan nilai
hasil estimasi yang sama, sedangkan pada kedua gambar Zresid Normal P-P Plot
memperlihatkan bahwa uji normalitas berdistribusi normal. Hal ini dapat dilihat bahwa
garis yang menggambarkan data sesungguhnya mengikuti garis diagonal. Artinya bahwa
sebaran data dikatakan tersebar di sekeliling garis lurus (tidak terpencar jauh dari garis
lurus), sehingga persyaratan normalitas bisa dipenuhi. Dengan demikian Pengaruh tidak
langsung variabel Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen (Observed) dan variabel Y2 = Y2u =
Loyalitas Konsumen (Observed) terhadap variabel Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan
Bersaing (Observed) [melalui intervening variabel Dimensi Rata-rata Keunggulan
Bersaing (Y3v)] berdistribusi normal dan bisa dilanjutkan pada pengujian selanjutnya.
152
(3) Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi
ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (Ghozali, 2001:57). Jika terjadi korelasi,
antar variabel bebas maka dinamakan terdapat problem Multikolinieritas. Ada tidaknya
gejala multikolinearitas dapat dilakukan dengan memperhatikan nilai matriks korelasi
yang dihasilkan pada saat pengolahan data serta nilai VIF (Variance Inflation Factor) dan
Tolerance-nya. Nilai dari VIF antara 0 sampai dengan 10 menandakan tidak adanya
gejala multikolinearitas. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi tersebut tidak
terdapat problem multikolinieritas (Singgih Santoso, 2001).
Tabel 5.6: Uji Multikolonieritas
Coefficientsa Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error
Beta Tolerance VIF
X16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN
TransJakarta
X17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-
Stage Regression as Estimated Variable)
.112
.354
.071
.065
.033
.056
1.592
5.469
.113
.
000
.188
.740
5.324
1.351
X23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN
TransJakarta
.120
.059
.041
2.023
.044
.192
5.219
X24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS
KONSUMEN TransJakarta
X26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk
Jasa TRANSJAKARTA
X28 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN
BERSAINGTransJakarta
Y29 = Y3v Calc = Y3 TS Regr = KEUNGGULAN
BERSAING TransJakarta = (Two-Stage Regression as
Estimated Variable)
X30 = Y3 = X = KEUNGGULAN BERSAING
TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke I )]
-.309
.204
.020
.272
.801
.194
.
258
.
071
.
061
.
023
-.018
.021
.004
.044
.898
-1.594
.792
.283
4.443
35.576
.112
.429
.778
.000
.000
.641
.111
.368
.817
.123
1.561
8.978
2.718
1.224
8.109
a. Dependent Variable: X31 = Y3 = Y = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta (Data Dengan Kategori
JUMLAH ke II)
b. Keterangan: Coefficen Hasil Estimasi, Pengolahan mengunakan program SPSS IBM Statistik versi.21. c. Independen Variabel yang mempunyai Nilai dari VIF antara 0 sampai dengan 10. Sumber: Cuplikan Tabel 4.3, yang diperhitungkan menggunakan program SPSS IBM Statistik Versi
21 or Windows secara mutlak dari data Lampiran 24 (atau termasuk rincian Lampiran 9 s/d 23).
153
Artinya, bahwa Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi
diantara variabel bebas. Default SPSS bagi angka tolerance adalah diatas 0.10, artinya
bahwa semua variabel yang akan dimasukkan dalam perhitungan model regresi harus
mempunyai Nilai tolerance di atas 0.10. Apabila ternyata lebih rendah dari 0.10 maka
dapat dikatakan terjadi gejala multikolinearitas. Sedangkan pada Variance Inflation
Factor (VIF), pada umumnya VIF ditentukan kurang dari 10. Artinya apabila variabel
tersebut lebih dari 10 maka mempunyai persoalan multikolinieritas (korelasi yang besar di
antara variabel bebas) dengan variabel bebas yang lainnya (Ghozali, 2001).
Berdasarkan dari Tabel 5.6 diatas menunjukkan hampir keseluruhan variabel
independen atau sebanyak 22 dari 30 independen variabel hasil estimasi Model Regresi IV
memiliki nilai Variance Inflation Factor (VIF) > 10, artinya menandakan tidak adanya
gejala multikolinearitas. Sedangkan 8 independen variabel lainnya memiliki nilai
Variance Inflation Factor (VIF) < 10, atau memiliki nilai yang terlalu kecil (tidak
memenuhi nilai batas yang ditentukan) yang berarti terjadi dalam kondisi yang
bertentangan (atau bertolak belakang) dengan syarat Uji Multikolonieritas (artinya
terjadi problem multikolinearitas). Ke-8 independen variabel tersebut adalah:
X16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN TransJakarta
X17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable)
X23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta
X24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta
X26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk Jasa TransJakarta
X28 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta
Y29 = Y3v Calc = Y3 TS Regr = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta = (Two-Stage Regression as Estimated Variable)
X30 = Y3 = X = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta [(Data Dengan Kategori JUMLAH ke I )]
154
Secara keseluruhan sebesar 22/30 = 73.33 % independen variabel hasil estimasi
Model Regresi IV menandakan tidak adanya gejala multikolinearitas, meski dipihak lain
secara keseluruhan independen variabel memiliki Nilai tolerance sangat kecil sekali
(artinya tidak memenuhi nilai batas persyaratan yang ditentukan: Nilai tolerance harus >
0.10) atau menandakan terjadinya problem multikolinearitas yang tidak diperkuat oleh
terjadinya Excluded Variable dari independen variabel (butir Indikator, Dimensi, Variabel
dan atau Variabel Hasil Subsitusi) dari model hasil estimasi bersangkutan. Independen
variabel ke 18 dan Independen variabel ke 19 tidak kelihatan dalam hasil estimasi
(multiples regression) 30 Independen variabel disebabkan karena memiliki nilai yang
sangat kecil sekali mendekati nilai nol sehingga peoses hasil estimasi tidak
menulisnya/diabaikan saja.
Dengan tidak terjadinya Excluded Variable per butir indikator, Dimensi, dan atau
Variabel Hasil Subsitusi dari model hasil estimasi, tidak memiliki ”Zero-order Partial
Correlation” dan juga tidak mengalami ”Zero-order (Tolerance, VIF and Minimum
Tolerance) Collinearity Statistics” hingga sebesar 73.33 % menandakan tidak adanya
gejala multikolinearitas yang secara otomatis atau secara telak/telah menjadikan hasil
estimasi sebagai goodness of fit regression models.
Dalam Matrix Hipotesis (Hipotesa Pembentukan Kurva Normal), dimana koefisien
regresi yang bernilai positif menunjukan pengaruh positif secara langsung. Sedangkan
koefisien regresi yang bernilai negatif menunjukan pengaruh positif secara tidak langsung
atau koefisien regresi yang bernilai positif jelas bermakna lebih kuat dan koefisien regresi
yang bernilai negatif untuk sementara diasumsi bermakna lemah, karena pertimbangan
155
lain untuk menyatakan sebuah atau beberapa independen variabel bermakna lemah harus
dilakukan melalui Uji Reliabilitas Indikator/Dimensi Rata-rata, apabila independen
variabel yang memiliki koefisien regresi negatif tersebut juga memiliki ”Laju Kenaikan
ALPHA CRONBACH (%) yang negatif” dengan terjadinya Excluded Variable per butir
indikator, Dimensi, dan atau Variabel Hasil Subsitusi dari model hasil estimasi, serta
memiliki ”Zero-order Partial Correlation” dan juga mengalami ”Zero-order (Tolerance,
VIF and Minimum Tolerance). Sebagai koefisien regresi yang bernilai negatif adalah
sebagai berikut:
X1 = X1v.1 = Bukti fisik (tangible)
X3 = X1v.3 = Daya tanggap (responsiveness)
X5 = X1v.5 = Perhatian (empathy)
X7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS PELAYANAN TransJakarta
X8 = X2v.1 = Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan
X9 = X2v.2 = Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima
X11 = X2u = Dimensi Total HARGA TIKET TransJakarta
X14 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lain
X20 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layanan
X24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS KONSUMEN TransJakarta
X25 = Y3v.1 = Memperluas TRAYEK (Koridor) Bus TransJakarta
Nilai koefisien regresi yang bernilai negatif ini ”harus menjadi pusat perhatian”
oleh produsen penyedia jasa transportasi TRANSJAKARTA dengan upaya yang bagaimana
agar penerapan KEBIJAKAN PERBAIKAN harus mampu merubah koefisien regresi yang
negatif dari independen variabel (per butir Indikator, Dimensi, Variabel dan atau Variabel
Hasil Subsitusi) ini untuk menjadi positif dikemudian hari.
(4) Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model
regresi, terjadi ketidaksamaan varians residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang
lain. Jika varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka
156
disebut Homoskedastisitas. Dan jika varians tersebut berbeda, maka tidak terjadi
Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas
(Santoso, 2001). Pengujian ada tidaknya gejala heteroskedastisitas memakai metode grafik
dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada scatterplot dari variabel terikat, dimana
jika tidak terdapat pola tertentu maka tidak terjadi heteroskedastisitas dan begitu pula
sebaliknya (Singgih Santoso, 2001).
5) Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik (point-point) yang ada membentuk suatu
pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit) maka
terjadi Heteroskedastisitas.
Gambar 5.2: Uji Heterokedastisitas
6) Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan dibawah angka
0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi Heteroskedastisitas. Untuk mengetahui hasil
pengujian heteroskedastisitas antara kualitas pelayanan dan kepuasan konsumen
terhadap loyalitas konsumen, berikut hasil pengujiannya: Berdasarkan pada gambar
157
5.2 menunjukkan bahwa pengaruh antara kualitas pelayanan dan kepuasan
konsumen terhadap loyalitas konsumen tidak terjadi problem heterokedastisitas,
hal itu dibuktikan dengan titik-titik menyebar secara acak atau tidak teratur serta
menyebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y dan tidak
membentuk pola tertentu, maka disimpulkan bahwa pada uji ini tidak terjadi.
7) Bayangkan saja bila pada Regression Output, dengan jumlah observasi sebanyak
240 responden atau seluruh responden yang digunakan baik sebagai independen
atau dependen variabel yang terlihat pada gambar 5.2 dimana Scatterplot,
Dependent Variable: Pada Metode Path Analysis (Standardized Coefficients)
ganda, Model Fungsional Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi semula) dan Model
Fungsional Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet) masing-masing Y2 Calc
dan Y3 Calc merupakan One-Stage Regression as Estimated Variable (as
Calculated), sebanyak 40 titik yang tersebar secara acak atau tidak teratur di atas
maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y (dan bisa dibuktikan) dengan
menggunakan Hasil Estimasi Model Regresi Linier Berganda (multiples
regression) ke-30 variabel independen yang terkelompok sebagai Metode Path
Analysis (Standardized Coefficients) ganda, Model Fungsional Loyalitas
Konsumen (sebagai fungsi semula) dan Model Fungsional Keunggulan Bersaing
(sebagai fungsi estapet), dimana Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) sebagai
variabel yang mewakili Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) dan Dimensi Rata-rata
Keunggulan Bersaing (Y3v) sebagai variabel/dimensi yang mewakili Variabel
Keunggulan Bersaing (Y3) dari seluruh responden yang digunakan dalam
penelitian ini (Lihat ke 6 Gambar Uji Asumsi Klasik diatas).
8) Dengan terjadi persoalan/problem yang bertolakan belakang atau tidak memenuhi
persyaratan ambang toleransi dan nilai VIF pada uji multikolinieritas dan ternyata
problem serupa tidak terjadi pada Uji Heterokedastisitas sehingga model regressi
menghendaki adanya hubungan tidak langsung dengan menjadikan Variabel
Kepuasan Konsumen (Y1) dan Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v)
sebagai Intevening Variabel, terkutip: agar ditemui adanya hubungan Pengaruh
158
Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan variabel harga tiket (X2)
terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan
konsumen (Y1)] serta ditemui pula adanya hubunganPengaruh Tidak Langsung
variabel kepuasan konsumen (Y1) dan variabel loyalitas konsumen (Y2) terhadap
variabel Keunggulan Bersaing (Y3) [melalui intervening Dimensi Rata-rata
Keunggulan Bersaing (Y3v)], sehingga pengujian model regressi yang mengalami
problem multikolinieritas tersebut akan bisa dilanjutkan bahkan digunakan
sebagai goodness of fit regression models, tentunya tidak terlepas dari dukungan
beberapa Uji sebelumnya: Uji Klasik (yaitu: Uji Normalitas) dan Uji Kualitas Data
(yaitu: Uji Validitas dan Uji Reliabilitas), sehingga pada pengujian selanjutnya
dapat dilakukan Uji Regresi dengan Metode Path Analysis serta berbagai macam
uji Regression Analysis yang memenuhi persyaratan seperti dipilihnya Adjusted R
Square agar data tidak bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan
ke dalam model. Setiap tambahan satu variabel independen, maka R square pasti
meningkat.
5.2. Keterbatasan Penelitian: Kekurangan dan Kelebihan
Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan, terdapat beberapa kekurangan dan
kelemahan dalam penyusunan penelitian ini. Kelemahan dan kekurangan tersebut
terutama, adalah karena tidak melengkapi data “berapa jumlah penumpang secara
keseluruhannya maupun posisi jumlah kendaraan sejenis bus” yang beroperasi di wilayah
DKI khususnya, di wilayah JABODETABEK pada umumnya setiap: hari, bulan atau
tahun. Artinya, tanpa diketahui jumlah penumpang maupun posisi jumlah kendaraan
sejenis bus yang beroperasi tersebut, mustahil akan diketahui berapa jumlah penumpang
yang diangkut oleh jasa transportasi Oto Bus TRANSJAKARTA secara keseluruhann atau
secara rata-rata setiap: hari, bulan atau tahun. Kekurangan dan kelemahan lainnya “tidak
memasukan data jumlah penumpang” yang diangkut dari sejumlah Armada Bus
159
TRANSJAKARTA yang tergabung dengan mergernya TransJakarta atau Busway yang
beroperasi di wilayah yang sama secara keseluruhann atau secara rata-rata setiap: hari, bulan
atau tahun.
5.3 Saran
5.3.1 Implikasi Kebijakan
Berdasarkan hasil dan kesimpulan dalam penelitian ini, berikut adalah beberapa
saran sebagai bahan pertimbangan bagi perusahaan, khususnya produsen penyedia jasa
transportasi TRANSJAKARTA sebagai berikut:
1. Berdasarkan hasil penelitian, maka untuk dapat meningkatkan Kepuasan Konsumen,
disarankan agar produsen penyedia jasa transportasi TRANSJAKARTA memberi
perioritas utama menerapkan KEBIJAKSANAAN terhadap variabel harga tiket (X2)
terlebih dahulu dari variabel kualitas pelayanan (X1). Adapun penerapan
KEBIJAKSANAAN produsen terhadap variabel harga tiket (X2) adalah upaya
optimalisasi merubah harga tiket (X2) atau menetapkan tarif angkut yang dibebankan
kepada konsumen pengguna jasa transportasi TRANSJAKARTA: Meng-optimakan
perubahan harga tiket (X2.i) atau menetapkan tarif angkut (menaikkan atau
menurunkan). Dalam hal ini, Indikator dalam wujud Dimensi apa saja yang harus
dirubah (dinaikan atau diturunkan) dengan melakukan berbagai penyesuaian Harga tiket
atau tarif angkut dengan Kualitas jasa yang diberikan, pelayanan yang diterima dan
fasilitas yang disediakan agar mampu meningkatkan kepuasan konsumen secara
optimal. Disarankan agar produsen lebih menekankan pada variasi dan penerapan
160
fleksibilitas tarif batas atas dan tarif batas bawah artinya jika harga tiket yang
ditawarkan lebih bervariasi maka Kepuasan Penumpang juga akan meningkat.
2. Sedangkan perioritas kedua (berikut atau terakhir) produsen menerapkan
KEBIJAKSANAAN terhadap variabel kualitas pelayanan (X1) dapat dilakukan melalui
upaya maksimalisasi meningkatkan kualitas pelayanan (X1) yang diberikan kepada
konsumen pengguna jasa transportasi TRANSJAKARTA: Dalam hal ini Indikator
dalam wujud Dimensi apa saja yang harus diperbaiki, dirubah, ditingkatkan, diganti,
ditambah, direnopasi, dibiayai ulang dan lain sebagainya agar mampu meningkatkan
kepuasan konsumen secara maksimal.
5.3.2 Saran Penelitian yang Akan Datang
(1) Bahwa penelitian ini menggunakan Metode Analisa Jalur Ganda (Double Part
Analysis’ Method) yang dilengkapi dengan berbagai Uji Statistik, sehingga mampu
mendapatkan Hasil Perhitungan Empiris yang lebih sempurna, terutama semua
bentuk fungsional model hasil estimasi (Unstandardized Coefficients:
Model Regresi I, Model Regresi II, Model Regresi III (Simple Regression) dan Model
Regresi IV (zresid Histogram Pembentukan Kurva Normal) maupun Model fungsional
hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized Coefficients) bisa
diperhitungkan sebagai “Pengkajian Model” dan sedikit lebih unggul diatas
“Pengujian Model“ yang hanya sekedar melihat hubungan sebab akibat saja dari
model fungsional hasil estimasi.
161
(2) Model penelitian Keunggulan Bersaing yang menggunakan Metode Analisa Jalur
Ganda (Double Part Analysis’ Method) merupakan ”sebuah model penelitian baru”
yang melibatkan banyak data: Indikator, dimensi maupun variabel yang terkait dengan
model fungsional Part Analysis Method yang dibuat/digunakan dalam penelitian ini.
Kebanyakan model penelitian yang dilakukan selama ini menggunakan Sebuah Metode
Analisa Jalur (Single Part Analysis Method), yaitu semacam Kinerja perusahaan yang
digerakkan dari berbagai aspek pada sebuah model fungsional Loyalitas Konsumen
atau Model fungsional Keunggulan Bersaing saja. Alias tidak dikenal adanya asumsi
sebagai fungsi semula atau sebagai fungsi estapet. Meskipun merupakan ”sebuah
model penelitian baru” sehingga untuk penelitian yang akan datang disarankan pula
agar mencari model yang lebih baru lagi, sebagai perumpamaan menggunakan Tiga
Metode Analisa Jalur (Triples Part Analysis’ Method) dan sebagainya, dan
memiliki Model Analisis Regresi Linier Berganda (multiples regression) Keunggulan
Bersaing diatas 30 Independent Variables (Unstandardized Coefficients) yang dapat
dirangkum semuanya didalam ”KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS”.
(3) Untuk penelitian yang akan datang disarankan pula agar mencari sejumlah variabel
penelitian yang baru (kalau bisa selain variabel penelitian ini). Melalui berbagai Uji
Statistik, diharapkan sejumlah variabel penelitian yang baru didalam model hasil
estimasi terhindar akan terjadinya Excluded Variable meski sebuah indikator maupun
Dimensi Rata-rata per butirnya dari Variabel/Dimensi Variabel atau dari independen
Variabel didalam model hasil estimasi. Artinya. Tidak satupun preditor dari seluruh
indikator maupun Dimensi Rata-rata per butirnya dari Variabel/Dimensi Variabel atau
dari independen Variabel didalam model hasil estimasi mengalami kondisi Excluded
162
Variable dan “tidak terdapat gejala seperti multikolinearitas” yang akan menentukan
baik/buruknya kondisi model hasil estimasi sebagai Badness of fit regression models
atau sebagai goodness of fit regression models.
(4) Hasil estimasi yang baik juga ditentukan/digambarkan oleh tidak satupun “Indikator,
dimensi maupun variabel” Indikator, dimensi maupun variabel yang DROP maupun
yang TIDAK RELIABEL pasca Uji Validitas maupun Uji Reliabilitas yang harus
dibuang/terbuang begitu saja. Seandainya tidak terhindar dari kondisi demikian, maka
penelitian harus berlanjut, disarankan para peneliti menggunakan “alternatif kedua”,
yaitu merubah kondisi DROP atau yang TIDAK RELIABEL pasca Uji Validitas dan
Uji Reliabilitas menjadi VALID (sah, syah, absah, sahih), RELIABEL (dapat
dipercaya/diandalkan) sepanjang masih terjadi: ”Laju kenaikan rata-rata Nilai koefisien
ALPHA CRONBACH (dalam %) dan kenaikan berdasarkan ”penyesuaian faktor
koreksi per butir” seluruh indikator maupun Dimensi Rata-rata atau kenaikan Nilai
butiran Indikator maupun Dimensi Rata-rata (dalam Kali lipat) dari variabel penelitan
yang bersangkutan”.
(5) Sedangkan Model hasil estimasi yang baik atau yang disebut sebagai goodness of fit
regression models dari Model fungsional hasil estimasi Metode Path Analysis
(Standardized Coefficients), yang berlaku Pada Model Fungsional Klasik
Loyalitas Konsumen (sebagai fungsi Semula) maupun pada Model fungsional
Keunggulan Bersaing (sebagai fungsi estapet), mampu mendeteksi menyimpulkan
”Hubungan yang sebenarnya: hubungan langsung atau hubungan tidak langsung
salah satu atau kedua independen variabel tersebut secara serempak terhadap variabel
163
dependentnya”, yaitu dengan cara membandingkan nilai koefisien regresi hubungan
langsung dengan nilai koefisien regresi hubungan tidak langsungnya. Artinya, apabila
nilai koefisien regresi hubungan langsung > [lebih tinggi atau lebih besar daripada]
nilai koefisien regresi hubungan tidak langsung, maka disimpulkan ”memiliki
hubungan langsung”. Sebaliknya, apabila nilai koefisien regresi hubungan langsung
< [lebih rendah atau lebih kecil daripada] nilai koefisien regresi hubungan tidak
langsung, maka disimpulkan ”Tetap memiliki sebagai hubungan tidak langsung”.
(6) Sebagai sebuah saran untuk para peneliti berikutnya, maka penentuan hasil estimasi
yang baik dari Model fungsional hasil estimasi Metode Path Analysis jangan diabaikan
atau tetap exis dan harus digunakan, dengan tujuan untuk menentukan sikap pengambil
kepusan atau produsen penyedia jasa angkutan untuk menentukan variabel mana yang
menjadi perioritas utama, kedua dan seterusnya bagi seorang produsen atau penyedia
jasa angkutan menerapkan KEBIJAKSANAAN melalui upaya maksimalisasi atau
upaya Optimalisasi
(7) Sebaiknya pada penelitian berikut lebih memperluas obyek penelitian serta mencari
ruang lingkup populasi yang lebih luas, sampel yang digunakan sebaiknya juga lebih
banyak, dengan demikian peneliti lanjutan dapat semakin memberikan gambaran yang
spesifik untuk penelitian-penelitan dibidang jasa berbagai moda transportasi pada
umumnya dikemudian hari.
164
DAFTAR PUSTAKA
Angin, Jasanta Perangin., "Studi Peningkatan Loyalitas Pelanggan Ritel (Studi Kasus Toko
Amelia)", Tesis Program Studi Magister Manajemen Program Pascasarjana
Universitas Diponogoro Semarang 2009. Tesis Tidak Dipublikasikan.
Ferdinand, Augusty T., Metode Penelitian Manajemen, Badan Penerbit Universitas
Diponegoro, Semarang 2006.
Fibrianto, Lucky., ”Analisis Pengaruh Kualitas Jasa Terhadap Kualitas Pelanggan Bus
Damri Kota Semarang” (Studi Pada Penumpang Bus Damri Kota Semarang),
Skripsi Sarjana, Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas
Diponegoro, Semarang 2011. Skripsi Tidak Dipublikasikan.
Fornell, J.D. Michael, Anderson W. Eugene, Cha Jaesung and Bryant E. B., 1996, “The
American Customer Satisfaction Index: Nature, Purpose and Findings,” Journal of
Marketing, Vol 60 p7-18
Ghozali, Imam., Aplikasi Analisis Multivariate bagi Program SPSS, Badan Penerbit
UNDIP, Semarang, 2005.
_____________., AplikasiAnalisis Multivariate bagi Program SPSS, Badan Penerbit
UNDIP, Semarang, 2007.
Ginanjar, Deden Galih. Cikarang Pos, tahun 2016
Huriyati, Ratih., Bauran Pemasaran dan Loyalitas Konsumen, Alfabeta, Bandung, 2005.
Indriantoro, Nur dan Supomo, Bambang., Metodologi Penelitian Bisnis (Untuk Akuntansi
dan Manajemen). BPFE - UGM. Yogyakarta 2002.
Juwandi, Hendy Irawan., Kepuasan Pelayanan Jasa. Erlangga. Jakarta, 2004. Kotler, Philip dan Gary Armstrong., Prinsip-prinsip Pemasaran, Jilid 1, Erlangga, Jakarta, 2001.
Kotler, Philip dan Keller, Kevin Lane., "Manajemen Pemasaran", Edisi Ketiga Belas Jilid
I, Penerbit Erlangga (Penerjemah: Bob Sabran, MM), Dicetak: PT Gelora Aksara
Pratama, Jakarta 2008.
Kotler, Philip., Manajemen Pemasaran di Indonesia: Analisis, Perencanaan,
Implementasi dan Pengendalian, Salemba Empat, Jakarta. 2002.
Laroche, Michel and Taylor, Thomas., "An Empirical Study of Major Segmentation Issues
in Retail Banking", International Journal of Bank Markrting, Vol. 6, Iss: 1
Date:1988,p.31-48.
Lovelock, C.H., A basic toolkit for service managers. In: C.H. LOVEOCK (Ed.) Managing
Services-Marketing, Operations, and Human Resources (New Jersey 1992,
Prentice-Hall), pp. 17-30.
Lu Ting Pong, Dr. Tang Pui Yee, An Integrated Model of Service Loyalty, Department of
Business Studies, The Hongkong Polytechnic University, Hung Hom, Kowloon,
Hongkong, 2001. Lupiyoadi, Rambat dan Hamdani., Manajemen Pemasaran Jasa. Salemba Empat. Jakarta 2006.
Maylina, Wenny., Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kesetiaan terhadap Merek pada
Konsumen Pasta Gigi Pepsodent di Surabaya, Jurnal Ventura, Volume 6.
Surabaya 2003.
Parasuraman, A, Berry L.L. and Zeithaml, V.A 1985, "Conceptual Model of Service
Quality and its Implications for Future Research", Journal of Marketing, Vol 49,
Autumm, p.41-50.
165
Parasuraman, A., Valarie A. Zeithaml and Leonard L. Berry, (1988)., "SERVQUAL: A
Multiple- Item Scale for Measuring Consumer Perceptions of Service Quality,"
Journal of Retailing, Vol 64 No 1, Spring, p12-40.
Pikiran Rakyat, Rabu, 28 Desember 2016
Putra, Febri Tri Bramasta dan Raharja, Edy., "Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan,
Harga Dan kepuasan Pelanggan Terhadap Loyalitas Pelanggan Di Bengkel Mobil
Rapiglass Autocare Semarang", Kripsi Sarjana, Jurusan Manajemen Fakultas
Ekonomika dan Bisnis Universitas Diponegoro 2010 (DIPONEGORO JOURNAL
OF MANAGEMENT, http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/dbr: Volume 1,
Nomor 1, Tahun 2012).
Selnes, Fred., "A Examination of the Effect of Produck Performance on Brand Reputation, Satisfaction and Loyalty" Europan Journal of Markrting, Vol.27 No.9,1993, p.19-35.
Setiyawati, Antari., "Studi Kepuasan Pelanggan Untuk mencapai Loyalitas Pelanggan
(Studi Kasus Pada Konsumen Toko Bangunan Bangun Rejeki Semarang)", Tesis
Program Studi Pascasarjana Universitas Diponogoro Semarang 2009. Tesis Tidak
Dipublikasikan.
Swastha, Basu dan Irawan., Manajemen Pemasaran Modern, Liberty, Yogyakarta, 2005.
Swastha, Basu., Azas-azas Marketing. Liberty. Yogyakarta, 2002.
Tjiptono, Fandy dan Gregorius, Chandra., Service, Quality and Satisfaction, Edisi
Pertama, Penerbit Andi, Yogyakarta 2005.
Tjiptono, Fandy., Prinsip-prinsip Total Quality Service, Edisi Keempat, Penerbit Andi,
Yogyakarta 1997.
Tjiptono, Fandy., Strategi Bisnis dan Manajemen, Penerbit Andi, Yogyakarta 1996.
Tjiptono, Fandy., Strategi Pemasaran, Edisi Pertama, Andi Ofset, Yogyakarta 2007.
Umar, Husein., Metodologi Penelitian : Aplikasi dalam Pemasaran. PT. Gramedia Pustaka
Utama. Jakarta, 2001.
Wicaksono, Deddy Setyawan., Analisis Kepuasan Pengguna Jasa Transportasi Taksi
Untuk meningkatkan Loyalitas (Studi pada PT Blue Bird Pusaka Di Semarang),
Tesis Program Studi Pascasarjana Universitas Diponogoro Semarang 2010. Tesis
Tidak Dipublikasikan.
Widodo., Cerdik Menyususn Proposal Penelitian Skripsi, Tesis & Desertasi, Penerbit
MAGNAScript Publishing, Jakarta 2012.
Widyaningtyas, Richa., "Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Loyalitas Serta Dampaknya
Pada Kepuasan Konsumen Dalam Menggunakan Jasa Kereta Api Harina di PT.
Kereta Api Indonesia DAOP IV Semarang". Jurusan Manajemen Fakultas
Ekonomika dan Bisnis Universitas Diponegoro 2010. Skripsi Tidak
Dipublikasikan.
Wirasasmita, Rivai H., Sitorus, Roland, Manurung, Brenggan, Kamus Lengkap Ekonomi,
Pionir Jaya, Bandung, 1999.
Zeithaml, Valari A. and Mary Jo Bitner, 1996, Service Marketing, New York, Mc.Ggraw-
Hill Co. Inc.
Zeithaml, Valarie A., A Parasuraman, Berry, Leonard L., Service Quality : Balancing
Customer Perception an Expectation, Free Press, New York, 1990
Zeithaml, Valerie A., Berry, Leonard L, & A. Parasuraman, 1996, The Behavioral
Consequences Of Service Quality, Journal of Marketing , Volume 60. Zikmund, William G., Exploring Marketing Research, The Dryden Press, Forh Worth, 2000.
166
KUESIONER PENELITIAN & LAMPIRAN
FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEUNGGULAN BERSAING DAN
IMPLEMENTASINYA TERHADAP LOYALITAS KONSUMEN
JASA ANGKUTAN TRANSJAKARTA
Kami sangat mengharapkan bantuan anda, untuk memberikan masukan dan kesan
anda dengan mengisi kuesioner ini sesuai dengan keadaan yang sebenarnya.
Bantuan anda sangat berharga sekali dalam penelitian ini.
Terima kasih atas kebaikan anda yang telah memberikan waktu dan kesediaan
menanggapi hal ini.
Petunjuk Pengisian Jawaban : Berilah tanda ( √ ) untuk jawaban yang sesuai
Nama Responden : .................................................
I. DATA HASIL SURVEY DAN PENGOLAHAN AWAL 1. DATA Asli Hasil Survey “Sebanyak 8 lampiran: Lampiran 1 s/d 8”
(Ke 8 lampiran ini dibuat sebanyak 240 sesuai dengan jumlah responden yang diteliti), Yaitu:
Lampiran 1:
Umur: Jenis Kelamin Crosstabulation Jenis Kelamin
No. Umur Laki-Laki Perempuan
1. 21 - 25 Tahun
2. 26 - 30 Tahun
3. 31 - 35 Tahun
4. 36 - 40 Tahun
5. > 40 Tahun
Lampiran 2:
Pekerjaan: Jenis Kelamin Crosstabulation Jenis Kelamin
No. Pekerjaan Laki-Laki Perempuan
1. Pegawai Negeri
2. Wiraswasta
3. Pegawai Swasta
4. Lain-lain
Lampiran 3:
Penghasilan per bulan: Jenis Kelamin Crosstabulation Jenis Kelamin
No. Penghasilan per Bulan Laki-Laki Perempuan
1. < 1.000.000
2. 1.001.000 - 3.000.000
3. 3.001.000 - 5.000.000
4. > 5.001.000
167
PERCEPTIONS SURVEY
Berikut ini adalah pertanyaan mengenai bagaimana KUALITAS PELAYANAN yang
anda dapatkan dari Jasa angkutan penumpang TRANSJAKARTA. Anda diminta untuk
menyatakan opini/pendapat anda berdasarkan pengalaman pribadi anda sewaktu
menggunakan Jasa angkutan penumpang TRANSJAKARTA ataupun berdasarkan apa
yang anda dengar dari orang lain
No URAIAN PERNYATAAN OPINI SAYA
SS S NR TS STS
5 4 3 2 1
Lampiran 4: Sangat
Variabel Kualitas Pelayanan (X1) Sangat Tidak Tidak
No. Indikator dari Kualitas Pelayanan Setuju Setuju Netral Setuju Setuju
1. X1.1. Peralatan Armada TransJakarta
Jasa angkutan penumpang TransJakarta sudah menggunakan Bus (Mesin dan Karoseri)
yang baik, kuat dan layak digunakan sebagai Bus/Jasa angkutan penumpang sebagaimana
yang digunakan juga di negara maju lainnya.
2. X1.2. Perlengkapan Armada TransJakarta
Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta sudah memiliki perlengkapan fisik berupa
Jalur operasi Khusus yang disusun menurut KORIDOR (Peta Per Rute) operasi sebagai
trayek yang harus dilalui, sehingga tergolong sebagai jasa angkutan penumpang yang
bebas hambatan dan dinilai masa kini
3. X1.3. Kenyamanan ruangan
Perusahaan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta sudah memberikan fasilitas
dengan Kenyamanan ruangan penumpang yang terjaga (A/C, dan Kebersihan ruangan) dari
jasa angkutan tersebut.
4. X1.4. Penampilan petugas
Para karyawan Perusahaan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta selalu menjaga
penampilan petugasnya (berpakaian Dinas, bersih & rapi)
5. X1.5. Kejujuran dalam memberikan keterangan
Para karyawan Perusahaan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta selalu memiliki
Kejujuran dalam memberikan keterangan sebagaimana yang dijanjikan secara tepat,
terpercaya dan akurat
6. X1.6. Keramahan
Para karyawan Perusahaan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta selalu bersikap
ramah dan sopan pada penumpang
168
7. X1.7. Kecepatan pelayanan
Perusahaan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta sebagai angkutan jalan raya
selalu memberikan kecepatan pelayanan yang tepat waktu kepada penumpang yang
berburu dengan waktu selama di perjalanan
8. X1.8. Kemampuan menanggapi keluhan
Para karyawan Perusahaan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta selalu
memberikan/menyempatkan waktu bila ada keluhan dari penumpang dan selalu segera
berusaha memperbaikinya
9. X1.9. Kemudahan prosedur
Perusahaan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta sebagai angkutan angkutan jalan raya
selalu memberikan Kemudahan prosedur (khususnya saat pembayaran tiket melalui kartu ATM)
10. X1.10. Mampu berkomunikasi
Para karyawan Perusahaan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta sudah
mempunyai pengetahuan yang baik, Mampu berkomunikasi dan untuk menjawab
pertanyaan penumpang
11. X1.11. Informasi yang akurat
Perusahaan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta selalu menyediakan Informasi
yang akurat tentang jadwal keberangkatan/kedatangan yang sangat teratur berjejeran
menurut KORIDOR (Peta Per Rute) masing-masing setiap maktu hingga jam 20.00 Wib.
12. X1.12. Pemahaman kebutuhan konsumen
Para karyawan Perusahaan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta selalu berusaha
untuk selalu memahami suasana hati (mood) penumpang
13. X1.13. Perhatian kepada konsumen
Para karyawan Perusahaan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta selalu
memberikan ekstra Perhatian kepada konsumen atau penumpang yang memberikan
keluhan dan masukan
Berikut ini adalah pertanyaan mengenai Komitmen mengenai bagaimana HARGA
TIKET dari Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta.
No URAIAN PERNYATAAN OPINI SAYA
SS S NR TS STS
5 4 3 2 1
Lampiran 5: Sangat
Variabel Harga Tiket (X2) Sangat Tidak Tidak
No. Indikator dari Harga Tiket Setuju Setuju Netral Setuju Setuju
169
1. X2.1. Keterjangkauan harga tiket
Harga tiket terjangkau oleh hampir semua calon penumpang, karena Jasa angkutan
penumpang Bus TransJakarta menyediakan berbagai alternatif pilihan pebelian harga
tiket, selain disediakan pada setiap tempat pemberangkatan (emplasement jalur) juga
disediakan secara online bahkan memperlakukan ATM yang dikeluarkan oleh beberapa
Bank tertentu.
2. X2.2. Kesesuaian tarif dengan manfaat
Sebagai pengguna Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta, saya merasakan
kenikmatan yang sensasional, khususnya manfaat (nilai tambahan utilitas) yang saya
rasakan lebih tinggi daripada tarif yang saya keluarkan (P < MU) berlaku untuk setiap
KORIDOR (Peta Per Rute) perjalanan.
3. X2.3. Kesesuaian tarif dengan fasilitas
Sebagai pengguna Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta, saya tidak pernah merasa
dirugikan, khususnya perbandingan antara tarif dengan fasilitas benar-benar terjamin
secara akurat. Bagaikan adanya fasilitas tambahan yang dinikmati melebihi dari tarif yang
dibebankan, terutama tiket yang dibeli dapat berlalu dalam satu hari penuh sepanjang jam
operasi Bus TransJakarta, asalkan tidak turun pada suatu tempat tujuan tertentu.
4. X2.4. Kesesuaian tarif dengan jarak yang ditempuh
Bila diperhitungkan oleh penumpang secara pribadi, Kesesuaian tarif dengan jarak yang
ditempuh, ternyata Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta tidak pernah bermain
curang. Tarif angkut paling murah dibawah standar rata-rata Bus lainnya, dan berlaku
untuk seluruh KORIDOR (Peta Per Rute). Bahkan harga tiket paling murah, malahan
dapat digunakan berkali-kali perjalanan dan penggantian Armada Bus TransJakarta
untuk KORIDOR (Peta Per Rute) lainnya dalam satu hari penuh sepanjang Jam operasi
Bus TransJakarta.
Berikut ini adalah pertanyaan mengenai Komitmen mengenai bagaimana
KEPUASAN KONSUMEN dari Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta.
No URAIAN PERNYATAAN OPINI SAYA
SS S NR TS STS
5 4 3 2 1
Lampiran 6: Sangat
Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) Sangat Tidak Tidak
No. Indikator dari Kepuasan Konsumen Setuju Setuju Netral Setuju Setuju
1. Y1.1. Kepuasan akan produk yang ditawarkan
Selama ini saya merasa puas dengan keputusan saya menggunakan Jasa angkutan
penumpang Bus TransJakarta.
170
2. Y1.2. Sesuai dengan yang diharapkan
Saya tidak pernah komplain terhadap produk Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta
yang telah saya gunakan oleh karena sangat sesuai dengan yang diharapkan.
3. Y1.3. Merekomendaikan citra positif kepada orang lain
Saya menetapkan pilihan dalam menggunakan Jasa angkutan penumpang Bus
TransJakarta dan akan Merekomendaikan jasa angkutan ini kepada orang lain
Berikut ini adalah pertanyaan mengenai Komitmen mengenai bagaimana
LOYALITAS KONSUMEN dari Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta.
No URAIAN PERNYATAAN OPINI SAYA
SS S NR TS STS
5 4 3 2 1
Lampiran 7: Sangat
Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) Sangat Tidak Tidak
No. Indikator dari Loyalitas Konsumen Setuju Setuju Netral Setuju Setuju
1. Y2.1. Armada Bus TransJakarta yang bagus
Jika di kemudian hari anda berpergian untuk KORIDOR (Peta Per Rute) yang telah
disediakan (yang anda inginkan), maka besar kemungkinan anda akan menggunakan Jasa
angkutan penumpang Bus TransJakarta lagi.(Repurchase Behaviour)
2. Y2.2. Kenikmatan merasakan layanan
Secara keseluruhan anda lebih sering menggunakan Jasa angkutan penumpang Bus
TransJakarta dibandingkan moda transportasi lain (Repeat Purchase Intensions)
3. Y2.3. Kesetiaan terhadap merek (Tidak Melirik Merek Lain)
Anda selalu menggunakan Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta dan tidak akan
pernah mau mempertimbangkan untuk menggunakan moda transportasi lain (choice
reduction behavior)
4. Y2.4. Pengalaman masa lalu
Anda akan mengatakan hal-hal yang baik/positif mengenai Jasa angkutan penumpang Bus
TransJakarta kepada orang lain
5. Y2.5. Pengalaman teman-teman
Anda akan selalu mendorong teman atau kenalan anda untuk selalu menggunakan Jasa
angkutan penumpang Bus TransJakarta.
Berikut ini adalah pertanyaan mengenai Komitmen mengenai bagaimana
KEUNGGULAN BERSAING dari Jasa angkutan penumpang Bus TransJakarta.
No URAIAN PERNYATAAN OPINI SAYA
171
SS S NR TS STS
5 4 3 2 1
Lampiran 8: Sangat
Variabel Keunggulan Bersaing (Y3) Sangat Tidak Tidak
No. Indikator dari Keunggulan Bersaing Setuju Setuju Netral Setuju Setuju
1. Y3.1. Kemampuan Bersaing
Bus TransJakarta merupakan salah satu pelopor “PEMBAHARUAN” usaha angkutan
umum bus kota di DKI Jakarta dan wilayah sekitarnya yang dikelola oleh PEMDA Khusus
Ibukota DKI Jakarta. Semenjak berdirinya tahun 2004 Bus TransJakarta yang dimulai
dengan nama BUSWAY Perkembangan jumlah armadanya berkembang pesat yang
senantiasa bertambah dari tahun ketahun. Kemajuan-kemajuan yang sangat significant ini
mengaundang Kemampuan Bersaing yang sudah tidak diragukan lagi sebagai Jasa
angkutan di wilayah DKI dan Jabodetabek yang melewati jalur khusus tanpa hambatan.
TransJakarta
Overview
Locale Jakarta, Indonesia
Transit type bus rapid transit
Number of lines 12 (operation), 3 (planned)
Number of stations more than 200
Daily ridershipmore than 350,000
passengers per day
Website [1]
Operation
Began operation January 25, 2004
Operator(s)Badan Layanan Umum
TransJakarta Busway
Technical
System length around 200km
[hide]System map
Schematic route map of
current & future corridors.
TransJakarta
From Wikipedia, the free encyclopedia
172
2. Y3.2. Dikenal Luas
Bus TransJakarta dimata masyarakat Ibukota, dikenal sebagai jasa angkutan yang bersifat
LCC = Least Cost Carrier. Selain dari jumlah armadanya sangat banyak (diatas jumlah
Armada lainnya yang beroperasi di Jabodetabek), type mesin dan bahkan sasisnya
tergolong mewah (Bus gandeng, bus tingkat, bus tronton, bus biasa bus ¾ dan lain
sebagainya). Selain daripada itu Tarif angkut sangat murah (tarif yang dibebankan,
terutama tiket yang dibeli dapat berlalu dalam satu hari penuh sepanjang jam operasi Bus
TransJakarta) plus memiliki jalur tersendiri bebas hambatan.
3. Y3.3. Peningkatan Sumber Dana
Bus TransJakarta semula adalah Jasa angkutan milik PEMPROV DKI Jakarta, seiring
dengan laba hasil operasi yang selalu meningkat sepanjang tahun, untuk perkembangan
selanjutnya (khusunya pada tahun 2017) melakukan MERGER dengan beberapa Perusahan
Jasa Angkutan Ibukota (Jabotabek) terkenal lainnya seperti PPD, Mayasari Bakti, Perum
Damri dan sebagainya). Artinya merek dinding tetap TransJakarta, namun pada sisi
tertentu terdapat kode bus mergernya tersebut, sedangkan pengelolanya tetap pihak atau
a/n PEMPROV DKI Jakarta. Inisiatif PEMPROV DKI semacam ini memperlihatkan
tindakan terpuji karena Bus TransJakarta sebagai salah satu pelopor “PEMBAHARUAN”
Ibukota DKI Jakarta dimasa kini bukanlah bersifat “MONOPOLY”.
4. Y3.4. Keunggulan Tekhnologi
Sekitar 90 % Armada Bus TransJakarta “berwajah baru”. Sasis dan mesin bus asal
Jepang yaitu Hino. Tetapi untuk beberapa tipe tertentu seperti Bus TransJakarta ala
BUSWAY menggunakan mesin buatan China yang mempunyai bahan bakar Gas (BBG),
sedangkan untuk beberapa type selanjutnya yang merupakan “PEMBAHARUAN” mesin
dan bahkan sasisnya tergolong mewah (seperti Bus gandeng, bus tingkat, bus tronton)
menggunan Buatan Eropah yang pada umumnya bermesin SCANIA. Hampir setiap Bus
TransJakarta buatan Eropah ini disertai dengan brand pada dinding dengan nama
SCANIA EURO. Secara spontan dengan kehadiran Bus TransJakarta telah merobah DKI
Jakarta dan Wilayah sekitarnya menjadi pesat berkat adanya Keunggulan Tekhnologi
sehingga sistim transportasi yang bergulir di Ibukota juga berubah secara dasyat.
173
2. Data Awal Mencari Hipotesa, sebanyak 4 lampiran: “Lampiran 9 s/d 12”
Lampiran 9: Variabel Kualitas Pelayanan (X1i) Armada TRANSJAKARTA
Indikator
No
mo
r
Sk
ala Pen
gu
ku
ran
Peralatan
Arm
ada B
us
TR
AN
SJA
KA
RT
A
Perlen
gk
apan
Arm
ada B
us
TR
AN
SJA
KA
RT
A
Ken
yam
anan
ruan
gan
Pen
ampilan
petu
gas
Keju
juran
dalam
mem
berik
an
keteran
gan
Keram
ahan
Kecep
atan p
elayan
an
Kem
amp
uan
men
ang
gap
i
kelu
han
Kem
ud
ahan
pro
sedu
r
Mam
pu
berk
om
un
ikasi
Info
rmasi y
ang
aku
rat
Pem
aham
an k
ebu
tuh
an
kon
sum
en
Perh
atian k
epad
a kon
sum
en
X1
= V
ariabel K
UA
LIT
AS
PE
LA
YA
NA
N (Ju
mlah
ke I )
X1
= V
ariabel K
UA
LIT
AS
PE
LA
YA
NA
N (Ju
mlah
ke II )
No Skala Pengukuran X1.1 X1.2 X1.3 X1.4 X1.5 X1.6 X1.7 X1.8 X1.9 X1.10 X1.11 X1.12 X1.13 X1 ke I X1 ke II
1 Sangat Setuju 83 92 69 100 92 90 83 81 81 52 90 77 69 1059 1059
2 Setuju 100 90 117 71 98 92 109 102 100 129 81 109 104 1302 1302
3 Netral 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 511 511
4 Tidak Setuju 19 21 19 15 17 21 17 15 23 19 19 13 21 239 239
5 Sangat Tidak Setuju 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 1 4 9 9
Jumlah 202 203 205 186 207 207 209 198 204 200 190 200 198 3120 2609
No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke I) 3120
1 Observasi 5
2 Jumlah 202 203 205 186 207 207 209 198 204 200 190 200 198
3 Average 40 41 41 37 41 41 42 40 41 40 38 40 40
4 Simpangan Baku 47.7 46.8 51.0 45.7 49.5 46.0 50.8 48.3 46.8 54.1 44.2 49.9 45.3
5 Variansi 2272 2191 2602 2087 2447 2113 2581 2337 2192 2927 1951 2495 2048
6 KORELASI BUTIR 0.929 0.911 0.918 0.862 0.927 0.908 0.934 0.936 0.923 0.871 0.901 0.935 0.912
7 DET. BUTIR 0.864 0.830 0.842 0.743 0.859 0.824 0.873 0.876 0.852 0.759 0.812 0.874 0.832
8 DET.. TERKOREKSI 0.819 0.773 0.789 0.658 0.811 0.766 0.830 0.834 0.802 0.679 0.749 0.831 0.776
FAKTOR KOREKSI 0.662 0.585 0.612 0.404 0.650 0.573 0.682 0.689 0.634 0.435 0.546 0.684 0.589
9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600
10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid
STATUS BUTIR FK Valid Drop Valid Drop Valid Drop Valid Valid Valid Drop Drop Valid Drop
11 Indikator 13
12 VARIAN TOTAL 297032
13 VAR. BUTIR 2272 2191 2602 2087 2447 2113 2581 2337 2192 2927 1951 2495 2048
14 SIGMA VAR. BUTIR 30241 27969 25778 23176 21090 18643 16530 13949 11612 9420 6494 4543 2048
15 ALPHA CRONBACH 0.973
Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke II) 2609
1 Observasi 6
2 Jumlah 404 406 410 372 414 414 418 396 408 400 380 400 396
3 Average 67 68 68 62 69 69 70 66 68 67 63 67 66
4 Simpangan Baku 78.6 78.4 81.0 73.2 80.8 79.1 82.0 77.8 78.7 81.3 73.6 79.1 76.3
5 Variansi 6170 6148 6564 5360 6528 6261 6724 6052 6192 6608 5411 6263 5820
6 KORELASI BUTIR 0.980 0.975 0.974 0.959 0.979 0.975 0.980 0.980 0.979 0.956 0.972 0.979 0.976
7 DET. BUTIR 0.960 0.951 0.950 0.920 0.958 0.951 0.961 0.961 0.958 0.914 0.945 0.959 0.952
8 DET. TERKOREKSI 0.950 0.939 0.937 0.900 0.947 0.939 0.951 0.952 0.947 0.892 0.932 0.949 0.940
FAKTOR KOREKSI 0.902 0.881 0.877 0.808 0.896 0.881 0.904 0.905 0.897 0.794 0.867 0.900 0.883
9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600
10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid
'STATUS BUTIR FK Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid
11 Indikator 13
12 VARIAN TOTAL 894330
13 VAR. BUTIR 6170 6148 6564 5360 6528 6261 6724 6052 6192 6608 5411 6263 5820
14 SIGMA VAR. BUTIR 80101 73930 67782 61218 55859 49331 43070 36346 30294 24102 17494 12083 5820
15 ALPHA CRONBACH 0.986
No Skala Pengukuran X1.1 X1.2 X1.3 X1.4 X1.5 X1.6 X1.7 X1.8 X1.9 X1.10 X1.11 X1.12 X1.13 X1 ke I X1 ke II
Keterangan: LAJU KENAIKAN RATA-RATA (%)
16 DET. TERKOREKSI 16.04 21.44 18.72 36.77 16.71 22.63 14.52 14.09 18.09 31.39 24.36 14.11 21.21 270.07
17 FAKTOR KOREKSI 36.3 50.6 43.4 100.1 38.0 53.8 32.5 31.4 41.5 82.3 58.9 31.5 49.9 650.2 2.41
18 ALPHA CRONBACH 1.36
Sumber: Data hasil Survey yang diperhitungkan penulis menggunakan Microsoft Office Excel 2003, Tahun 2017.
Keterangan: - Laju Kenaikan Rata-rata ALPHA CRONBACH sebesar 1.36%
- Kenaikan indikator rata-rata Kualitas Pelayanan adalah sebesar 2.41 kali lipat , Formulasi 2.41 kali lipat
= 650.2/270.07 merupakan Perbandingan Total Faktor Koreksi (Correction Factor) terhadap Total Koefisien Determinasi yang terkoreksi (Corrected Determination Coefficient = Adjusted R Square).
ATAU
174
Lampiran 10: Dimensi Total Kualitas Pelayanan (X1u) TRANSJAKARTA Dimensi
No
mo
r
Sk
ala Pen
gu
ku
ran
Bu
kti fisik
(tang
ible)
Kean
dalan
(reliability
)
Day
a tang
gap
(respo
nsiv
eness)
Jamin
an
(assuran
ce)
Perh
atian
(emp
athy)
X1u =
VA
RIA
BE
L
KU
AL
ITA
S
PE
LA
YA
NA
N
(Jum
lah k
e I )
X1u =
VA
RIA
BE
L
KU
AL
ITA
S
PE
LA
YA
NA
N
(Jum
lah k
e II )
No Skala Pengukuran X1u..1 X1u..2 X1u..3 X1u..4 X1u..5 X1u ke I X1u ke II
1 Sangat Setuju 344 265 162 142 146 1059 1059
2 Setuju 378 299 202 210 213 1302 1302
3 Netral 0 0 0 0 0 511 511
4 Tidak Setuju 74 55 38 38 34 239 239
5 Sangat Tidak Setuju 0 4 0 0 5 9 9 796 623 402 390 398 3120 2609
No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke I) 1 Observasi 5 2 Jumlah 796 623 402 390 398
3 Average 159 125 80 78 80
4 Simpangan Baku 187.1 145.8 95.1 93.9 95.1 5 Variansi 34993 21260 9043 8822 9046
6 KORELASI BUTIR 0.926 0.926 0.930 0.926 0.925
7 DETERMINASI BUTIR 0.857 0.858 0.865 0.857 0.855
8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.809 0.810 0.820 0.809 0.807
FAKTOR KOREKSI 0.645 0.647 0.664 0.645 0.642
9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600
10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid Valid
STATUS BUTIR FK Valid Valid Valid Valid Valid
11 Dimensi/Indikator 5
12 VARIAN TOTAL 297032
13 VAR. BUTIR 34993 21260 9043 8822 9046 14 SIGMA VAR. BUTIR 83165 48171 26911 17868 9046
15 ALPHA CRONBACH 0.900
No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke II) 1 Observasi 6
2 Jumlah 1592 1246 804 780 796
3 Average 265 208 134 130 133 4 Simpangan Baku 309.2 241.7 156.4 152.6 155.3
5 Variansi 95580 58409 24472 23282 24133
6 KORELASI BUTIR 0.979 0.979 0.980 0.978 0.978
7 DETERMINASI BUTIR 0.958 0.958 0.960 0.957 0.957
8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.947 0.948 0.950 0.946 0.946
FAKTOR KOREKSI 0.890 0.892 0.896 0.887 0.887
9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid Valid
STATUS BUTIR FK Valid Valid Valid Valid Valid
11 Dimensi/Indikator 5
12 VARIAN TOTAL 894330
13 VAR. BUTIR 95580 58409 24472 23282 24133
14 SIGMA VAR. BUTIR 225876 130296 71887 47415 24133
15 ALPHA CRONBACH 0.934
No Skala Pengukuran X1u..1 X1u..2 X1u..3 X1u..4 X1u..5 X1u ke I X1u ke II No Keterangan: LAJU KENAIKAN RATA-RATA (%) 16 DETERMINASI TERKOREKSI 17.15 17.04 15.88 16.90 17.18 84.15
17 FAKTOR KOREKSI 38.0 37.8 34.9 37.4 38.1 186.18 2.21
18 ALPHA CRONBACH 3.81
Sumber: Data hasil Survey yang diperhitungkan penulis menggunakan Microsoft Office Excel 2003, Tahun 2017 Keterangan: - Laju Kenaikan Rata-rata ALPHA CRONBACH sebesar 3.81 %
- Kenaikan indikator rata-rata Kualitas Pelayanan adalah sebesar 2.21 kali lipat, Formulasi 2.21 kali lipat = 186.18/84.15, yaitu merupakan Perbandingan Total Faktor Koreksi (Correction Factor) terhadap Total Koefisien
Determinasi yang terkoreksi (Corrected Determination Coefficient = Adjusted R Square).
175
Lampiran 11: Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v) TRANSJAKARTA
Dimensi
No
mo
r
Sk
ala Pen
gu
ku
ran
Bu
kti fisik
(tang
ible)
Kean
dalan
(reliability
)
Day
a tang
gap
(respo
nsiv
ene
ss)
Jamin
an
(assuran
ce)
Perh
atian
(emp
athy)
X1
v =
Dim
ensi R
ata-
rata KU
AL
ITA
S
PE
LA
YA
NA
N
(Jum
lah k
e I )
X1
v =
Dim
ensi R
ata-
rata KU
AL
ITA
S
PE
LA
YA
NA
N
(Jum
lah k
e II )
No Skala Pengukuran X1v..1 X1v..2 X1v..3 X1v..4 X1v..5 X1v ke I X1v ke II
1 Sangat Setuju 86 88 81 71 73 399 399
2 Setuju 95 100 101 105 106 507 507
3 Netral 0 0 0 0 0 199 199
4 Tidak Setuju 18 18 19 19 17 91 91 5 Sangat Tidak Setuju 0 1 0 0 3 4 4
199 207 201 195 199 1200 1001
No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke I) 1 Observasi 5
2 Jumlah 199 207 201 195 199
3 Average 40 41 40 39 40
4 Simpangan Baku 47.0 48.7 47.5 47.0 47.3
5 Variansi 2206 2375 2261 2206 2236
6 KORELASI BUTIR 0.922 0.923 0.927 0.926 0.924
7 DETERMINASI BUTIR 0.850 0.853 0.860 0.857 0.854
8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.800 0.804 0.814 0.809 0.805
FAKTOR KOREKSI 0.631 0.636 0.653 0.646 0.638
9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid Valid
STATUS BUTIR FK Valid Valid Valid Valid Valid
11 Dimensi/Indikator 5
12 VARIAN TOTAL 44037
13 VAR. BUTIR 2206 2375 2261 2206 2236
14 SIGMA VAR. BUTIR 11283 9077 6702 4441 2236
15 ALPHA CRONBACH 0.930
No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke II) 1 Observasi 6 2 Jumlah 398 414 402 390 398
3 Average 66 69 67 65 66
4 Simpangan Baku 77.4 80.4 78.2 76.3 77.5
5 Variansi 5989 6470 6118 5820 6013
6 KORELASI BUTIR 0.978 0.978 0.979 0.978 0.978
7 DETERMINASI BUTIR 0.956 0.957 0.959 0.957 0.956
8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.945 0.946 0.948 0.946 0.946
FAKTOR KOREKSI 0.885 0.887 0.892 0.887 0.886 9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600
10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid Valid
STATUS BUTIR FK Valid Valid Valid Valid Valid
11 Dimensi/Indikator 5
12 VARIAN TOTAL 131750
13 VAR. BUTIR 5989 6470 6118 5820 6013
14 SIGMA VAR. BUTIR 30411 24421 17951 11833 6013
15 ALPHA CRONBACH 0.961
No Skala Pengukuran X1v..1 X1v..2 X1v..3 X1v..4 X1v..5 X1v ke I X1v ke II No Keterangan: LAJU KENAIKAN RATA-RATA (%) 16 DETERMINASI TERKOREKSI 18.04 17.70 16.57 16.86 17.50 86.66
17 FAKTOR KOREKSI 40.3 39.4 36.6 37.3 38.9 192.51 2.22
18 ALPHA CRONBACH 3.41
Sumber: Data hasil Survey yang diperhitungkan penulis menggunakan Microsoft Office Excel 2003, Tahun 2017. Keterangan: - Laju Kenaikan Rata-rata ALPHA CRONBACH sebesar 3.41 %
- Kenaikan indikator rata-rata Kualitas Pelayanan adalah sebesar 2.22 kali lipat, Formulasi 2.22 kali lipat =
192.51/86.66, yaitu merupakan Perbandingan Total Faktor Koreksi (Correction Factor) terhadap Total Koefisien Determinasi yang terkoreksi (Corrected Determination Coefficient = Adjusted R Square).
176
Lampiran 12: Subsitusi Dimensi Rata-rata KP (X1v) Terhadap Variabel Kualitas Pelayanan (X1i)
Indikator
No
mo
r
Sk
ala Pen
gu
ku
ran
Peralatan
Arm
ada B
us
TR
AN
SJA
KA
RT
A
Perlen
gk
apan
Arm
ada B
us
TR
AN
SJA
KA
RT
A
Ken
yam
anan
ruan
gan
Pen
ampilan
petu
gas
Keju
juran
dalam
mem
berik
an
keteran
gan
Keram
ahan
Kecep
atan p
elayan
an
Kem
amp
uan
men
ang
gap
i
kelu
han
Kem
ud
ahan
pro
sedu
r
Mam
pu
berk
om
un
ikasi
Info
rmasi y
ang
aku
rat
Pem
aham
an k
ebu
tuh
an
kon
sum
en
Perh
atian k
epad
a kon
sum
en
X1
v =
Subsitu
si Dim
ensi R
ata-rata
KU
AL
ITA
S P
EL
AY
AN
AN
(Jum
lah k
e I )
X1
v =
Subsitu
si Dim
ensi
Rata-rata K
UA
LIT
AS
PE
LA
YA
NA
N
(Jum
lah k
e II )
No Skala Pengukuran X1.1 X1.2 X1.3 X1.4 X1.5 X1.6 X1.7 X1.8 X1.9 X1.10 X1.11 X1.12 X1.13 X1v ke I X1v ke II
1 Sangat Setuju 83 92 69 100 92 90 83 81 81 52 90 77 69 399 399
2 Setuju 100 90 117 71 98 92 109 102 100 129 81 109 104 507 507
3 Netral 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 199 199
4 Tidak Setuju 19 21 19 15 17 21 17 15 23 19 19 13 21 91 91
5 Sangat Tidak Setuju 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 1 4 4 4
Jumlah 202 203 205 186 207 207 209 198 204 200 190 200 198 1200 1001
No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke I)
1 Observasi 5
2 Jumlah 202 203 205 186 207 207 209 198 204 200 190 200 198
3 Average 40 41 41 37 41 41 42 40 41 40 38 40 40
4 Simpangan Baku 47.7 46.8 51.0 45.7 49.5 46.0 50.8 48.3 46.8 54.1 44.2 49.9 45.3
5 Variansi 2272 2191 2602 2087 2447 2113 2581 2337 2192 2927 1951 2495 2048
6 KORELASI BUTIR 0.926 0.904 0.920 0.851 0.921 0.902 0.933 0.933 0.920 0.878 0.893 0.934 0.913
7 DET. BUTIR 0.858 0.818 0.846 0.724 0.849 0.814 0.870 0.871 0.846 0.771 0.797 0.873 0.833
8 DET. TERKOREKSI 0.811 0.757 0.795 0.632 0.799 0.751 0.826 0.828 0.795 0.695 0.730 0.831 0.777
FAKTOR KOREKSI 0.648 0.558 0.621 0.365 0.628 0.549 0.675 0.679 0.622 0.460 0.515 0.683 0.591
9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600
10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid
STATUS BUTIR FK Valid Drop Valid Drop Valid Drop Valid Valid Valid Drop Drop Valid Drop
11 Indikator 13
12 VARIAN TOTAL 44037
13 VAR. BUTIR 2272 2191 2602 2087 2447 2113 2581 2337 2192 2927 1951 2495 2048
14 SIGMA VAR. BUTIR 30241 27969 25778 23176 21090 18643 16530 13949 11612 9420 6494 4543 2048
15 ALPHA CRONBACH 0.339
Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke II)
1 Observasi 6
2 Jumlah 404 406 410 372 414 414 418 396 408 400 380 400 396 3 Average 67 68 68 62 69 69 70 66 68 67 63 67 66
4 Simpangan Baku 78.6 78.4 81.0 73.2 80.8 79.1 82.0 77.8 78.7 81.3 73.6 79.1 76.3
5 Variansi 6170 6148 6564 5360 6528 6261 6724 6052 6192 6608 5411 6263 5820
6 KORELASI BUTIR 0.979 0.973 0.975 0.956 0.977 0.974 0.980 0.980 0.978 0.958 0.970 0.979 0.976
7 DET. BUTIR 0.958 0.947 0.951 0.913 0.955 0.948 0.960 0.960 0.956 0.918 0.941 0.959 0.952
8 DET. TERKOREKSI 0.948 0.934 0.939 0.892 0.943 0.935 0.950 0.950 0.945 0.897 0.926 0.949 0.940
FAKTOR KOREKSI 0.898 0.872 0.880 0.793 0.889 0.873 0.902 0.902 0.893 0.803 0.857 0.899 0.884
9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600
10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid
STATUS BUTIR FK Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid
11 Indikator 13
12 VARIAN TOTAL 131750
13 VAR. BUTIR 6170 6148 6564 5360 6528 6261 6724 6052 6192 6608 5411 6263 5820
14 SIGMA VAR. BUTIR 80101 73930 67782 61218 55859 49331 43070 36346 30294 24102 17494 12083 5820
15 ALPHA CRONBACH 0.425
No Skala Pengukuran X1.1 X1.2 X1.3 X1.4 X1.5 X1.6 X1.7 X1.8 X1.9 X1.10 X1.11 X1.12 X1.13 X1v ke I X1v ke II
Keterangan: LAJU KENAIKAN RATA-RATA (%)
16 DET. TERKOREKSI 16.88 23.43 18.12 41.17 18.10 24.43 14.95 14.70 18.87 29.12 26.87 14.22 21.05 281.90
17 FAKTOR KOREKSI 38.4 56.2 41.8 117.1 41.6 59.0 33.5 32.9 43.6 74.7 66.5 31.7 49.5 686.6 2.44
18 ALPHA CRONBACH 25.13
Sumber: Data primer yang diolah oleh penulis, menggunakan Excel 2003, Tahun 2017 Keterangan: - Laju Kenaikan Rata-rata ALPHA CRONBACH sebesar 25.13 %
- Peningkatan kinerja 5 Dimensi Kualitas Pelayanan akan menaikan butiran indikator rata-rata sebesar 2.44 kali lipat
dari semula, Formulasi 2.44 kali lipat = 686.6/281.90 Perbandingan Total Faktor Koreksi terhadap Total
Koefisien Determinasi yang terkoreksi ( Corrected Determination Coefficient = Adjusted R Square).
177
3. DATA UTAMA YANG DIGUNAKAN DALAM PROSES PERHITUNGAN:
Lampiran 13: Variabel Kualitas Pelayanan (X1i) TRANSJAKARTA
Indikator
No
mo
r
Sk
ala Pen
gu
ku
ran
Peralatan
Arm
ada B
us
TR
AN
SJA
KA
RT
A
Perlen
gk
apan
Arm
ada B
us
TR
AN
SJA
KA
RT
A
Ken
yam
anan
ruan
gan
Pen
ampilan
petu
gas
Keju
juran
dalam
mem
berik
an
keteran
gan
Keram
ahan
Kecep
atan p
elayan
an
Kem
amp
uan
men
ang
gap
i
kelu
han
Kem
ud
ahan
pro
sedu
r
Mam
pu
berk
om
un
ikasi
Info
rmasi y
ang
aku
rat
Pem
aham
an k
ebu
tuh
an
kon
sum
en
Perh
atian k
epad
a kon
sum
en
X1
= V
ariabel K
UA
LIT
AS
PE
LA
YA
NA
N (Ju
mlah
ke I )
X1
= V
ariabel K
UA
LIT
AS
PE
LA
YA
NA
N (Ju
mlah
ke II )
No Skala Pengukuran X1.1 X1.2 X1.3 X1.4 X1.5 X1.6 X1.7 X1.8 X1.9 X1.10 X1.11 X1.12 X1.13 X1 ke I X1 ke II
1 Sangat Setuju 83 92 69 100 92 90 83 81 81 52 90 77 69 1059 1059
2 Setuju 100 90 117 71 98 92 109 102 100 129 81 109 104 1302 1302
3 Netral 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 511 511
4 Tidak Setuju 19 21 19 15 17 21 17 15 23 19 19 13 21 239 239
5 Sangat Tidak Setuju 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 1 4 9 9
Jumlah 202 203 205 186 207 207 209 198 204 200 190 200 198 3120 2609
No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke I) 3120
1 Observasi 5
2 Jumlah 202 203 205 186 207 207 209 198 204 200 190 200 198
3 Average 40 41 41 37 41 41 42 40 41 40 38 40 40
4 Simpangan Baku 47.7 46.8 51.0 45.7 49.5 46.0 50.8 48.3 46.8 54.1 44.2 49.9 45.3
5 Variansi 2272 2191 2602 2087 2447 2113 2581 2337 2192 2927 1951 2495 2048
6 KORELASI BUTIR 0.929 0.911 0.918 0.862 0.927 0.908 0.934 0.936 0.923 0.871 0.901 0.935 0.912
7 DET. BUTIR 0.864 0.830 0.842 0.743 0.859 0.824 0.873 0.876 0.852 0.759 0.812 0.874 0.832
8 DET.. TERKOREKSI 0.819 0.773 0.789 0.658 0.811 0.766 0.830 0.834 0.802 0.679 0.749 0.831 0.776
FAKTOR KOREKSI 0.662 0.585 0.612 0.404 0.650 0.573 0.682 0.689 0.634 0.435 0.546 0.684 0.589
9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600
10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid
STATUS BUTIR FK Valid Drop Valid Drop Valid Drop Valid Valid Valid Drop Drop Valid Drop
11 Indikator 13
12 VARIAN TOTAL 297032
13 VAR. BUTIR 2272 2191 2602 2087 2447 2113 2581 2337 2192 2927 1951 2495 2048
14 SIGMA VAR. BUTIR 30241 27969 25778 23176 21090 18643 16530 13949 11612 9420 6494 4543 2048
15 ALPHA CRONBACH 0.973
Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke II) 2609
1 Observasi 6
2 Jumlah 404 406 410 372 414 414 418 396 408 400 380 400 396
3 Average 67 68 68 62 69 69 70 66 68 67 63 67 66
4 Simpangan Baku 78.6 78.4 81.0 73.2 80.8 79.1 82.0 77.8 78.7 81.3 73.6 79.1 76.3
5 Variansi 6170 6148 6564 5360 6528 6261 6724 6052 6192 6608 5411 6263 5820
6 KORELASI BUTIR 0.980 0.975 0.974 0.959 0.979 0.975 0.980 0.980 0.979 0.956 0.972 0.979 0.976
7 DET. BUTIR 0.960 0.951 0.950 0.920 0.958 0.951 0.961 0.961 0.958 0.914 0.945 0.959 0.952
8 DET. TERKOREKSI 0.950 0.939 0.937 0.900 0.947 0.939 0.951 0.952 0.947 0.892 0.932 0.949 0.940
FAKTOR KOREKSI 0.902 0.881 0.877 0.808 0.896 0.881 0.904 0.905 0.897 0.794 0.867 0.900 0.883
9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600
10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid
'STATUS BUTIR FK Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid
11 Indikator 13
12 VARIAN TOTAL 894330
13 VAR. BUTIR 6170 6148 6564 5360 6528 6261 6724 6052 6192 6608 5411 6263 5820
14 SIGMA VAR. BUTIR 80101 73930 67782 61218 55859 49331 43070 36346 30294 24102 17494 12083 5820
15 ALPHA CRONBACH 0.986
No Skala Pengukuran X1.1 X1.2 X1.3 X1.4 X1.5 X1.6 X1.7 X1.8 X1.9 X1.10 X1.11 X1.12 X1.13 X1 ke I X1 ke II
Keterangan: LAJU KENAIKAN RATA-RATA (%)
16 DET. TERKOREKSI 16.04 21.44 18.72 36.77 16.71 22.63 14.52 14.09 18.09 31.39 24.36 14.11 21.21 270.07
17 FAKTOR KOREKSI 36.3 50.6 43.4 100.1 38.0 53.8 32.5 31.4 41.5 82.3 58.9 31.5 49.9 650.2 2.41
18 ALPHA CRONBACH 1.36
Sumber: Data hasil Survey yang diperhitungkan penulis menggunakan Microsoft Office Excel 2003, Tahun 2017.
Keterangan: - Laju Kenaikan Rata-rata ALPHA CRONBACH sebesar 1.36%
- Kenaikan indikator rata-rata Kualitas Pelayanan adalah sebesar 2.41 kali lipat , Formulasi 2.41 kali lipat
= 650.2/270.07 merupakan Perbandingan Total Faktor Koreksi (Correction Factor) terhadap Total Koefisien Determinasi yang terkoreksi (Corrected Determination Coefficient = Adjusted R Square).
178
Lampiran 14: Variabel Harga Tiket(X2) Armada TRANSJAKARTA
Indikator
No
mo
r
Sk
ala
Pen
guku
ran
Keterjan
gk
auan
harg
a tiket
Kesesu
aian tarif
den
gan
man
faat
Kesesu
aian tarif
den
gan
fasilitas
Kesesu
aian tarif
den
gan
jarak
yan
g d
itemp
uh
X2
= V
ariabel
HA
RG
A T
IKE
T
(Jum
lah k
e I )
X2
= V
ariabel
HA
RG
A T
IKE
T
(Jum
lah k
e II )
No
Skala Pengukuran
X2.1 X2.2 X2.3 X2.4 X2i ke I
X2i ke I 1 2
3
Sangat Setuju 58 69 65 58 250 250
Setuju 108 94 102 107 411 411 Netral 0 0 0 0 186 186
4 Tidak Setuju 38 23 23 29 113 113
5 Sangat Tidak Setuju 0 0 0 0 0 0 204 186 190 194 960 774
No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke I) 1 Observasi 5
2 Jumlah 204 186 190 194
3 Average 41 37 38 39
4 Simpangan Baku 45.1 42.4 44.5 45.1
5 Variansi 2037 1802 1985 2032
6 KORELASI BUTIR 0.866 0.873 0.887 0.884
7 DETERMINASI BUTIR 0.749 0.762 0.787 0.782
8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.666 0.682 0.716 0.710
FAKTOR KOREKSI 0.415 0.440 0.492 0.483 9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600
10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid
STATUS BUTIR FK Drop Drop Drop Drop
11 Dimensi/Indikator 4
12 VARIAN TOTAL 23617
13 VAR. BUTIR 2037 1802 1985 2032
14 SIGMA VAR. BUTIR 7855 5818 4016 2032
15 ALPHA CRONBACH 0.890
No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke II) 1 Observasi 6
2 Jumlah 408 372 380 388
3 Average 68 62 63 65 4 Simpangan Baku 77.9 71.6 73.7 75.1
5 Variansi 6069 5132 5438 5640
6 KORELASI BUTIR 0.965 0.966 0.968 0.968
7 DETERMINASI BUTIR 0.931 0.932 0.938 0.937
8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.914 0.916 0.922 0.921
FAKTOR KOREKSI 0.822 0.826 0.839 0.838
9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600
10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid STATUS BUTIR FK Valid Valid Valid Valid
11 Dimensi/Indikator 4
12 VARIAN TOTAL 75347
13 VAR. BUTIR 6069 5132 5438 5640
14 SIGMA VAR. BUTIR 22279 16210 11078 5640
15 ALPHA CRONBACH 0.939
Sumber: Data hasil Survey yang diperhitungkan penulis menggunakan Microsoft Office Excel 2003, Tahun 2017
No Skala Pengukuran
X2.1 X2.2 X2.3 X2.4
X2i ke I
X2i ke I
No Keterangan: LAJU KENAIKAN RATA-RATA (%)
16 DETERMINASI TERKOREKSI 37.31 34.21 28.83 29.83 130.18
17 FAKTOR KOREKSI 98.2 87.7 70.5 73.6 329.92 2.53
18 ALPHA CRONBACH 5.53
179
Lampiran 15: Variabel Kepuasan Konsumen (Y1) Armada TRANSJAKARTA
Indikator
No
mo
r
Sk
ala Pen
gu
ku
ran
Kep
uasan
akan
pro
du
k y
ang
ditaw
arkan
Sesu
ai den
gan
yan
g d
iharap
kan
Merek
om
end
asi
kan
citra po
sitif
kep
ada o
rang
lain
Y1 =
Variab
el
KE
PU
AS
AN
KO
NS
UM
EN
(Jum
lah k
e I )
Y1 =
Variab
el
KE
PU
AS
AN
KO
NS
UM
EN
(Jum
lah k
e II )
No
Skala Pengukuran
Y1.1 Y1.3 Y1.3 Y1 ke I Y1 ke II
1 Sangat Setuju 86 92 63 241 241
2 Setuju 44 44 57 279 279
3 Netral 0 0 0 131 131 4 Tidak Setuju 7 10 17 65 65
5 Sangat Tidak Setuju 1 1 0 4 4
138 147 137 720 422
No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke I) 1 Observasi 5
2 Jumlah 138 147 137
3 Average 28 29 27
4 Simpangan Baku 37.3 39.3 30.6
5 Variansi 1393 1545 938
6 KORELASI BUTIR 0.786 0.765 0.878
7 DETERMINASI BUTIR 0.618 0.586 0.771
8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.490 0.448 0.695
FAKTOR KOREKSI 0.175 0.124 0.460
9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600
10 STATUS BUTIR Drop Drop Valid
STATUS BUTIR FK Drop Drop Drop
11 Dimensi/Indikator 3
12 VARIAN TOTAL 13411
13 VAR. BUTIR 1393 1545 938
14 SIGMA VAR. BUTIR 3876 2483 938
15 ALPHA CRONBACH 1.066
No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke II) 1 Observasi 6
2 Jumlah 276 294 274
3 Average 46 49 46
4 Simpangan Baku 56.1 59.5 52.5
5 Variansi 3146 3541 2753
6 KORELASI BUTIR 0.909 0.901 0.939
7 DETERMINASI BUTIR 0.826 0.811 0.882
8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.783 0.764 0.852 FAKTOR KOREKSI 0.576 0.544 0.704
9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600
10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid
STATUS BUTIR FK Drop Drop Valid
11 Dimensi/Indikator 3
12 VARIAN TOTAL 23609 13 VAR. BUTIR 3146 3541 2753
14 SIGMA VAR. BUTIR 9439 6293 2753
15 ALPHA CRONBACH 0.900
No Skala Pengukuran Y1.1 Y1.3 Y1.3 Y1 ke I Y1 ke II No Keterangan: LAJU KENAIKAN RATA-RATA (%) 16 DETERMINASI TERKOREKSI 59.64 70.71 22.60 152.95
17 FAKTOR KOREKSI 228.8 338.6 52.9 620.33 4.06
18 ALPHA CRONBACH -15.58
Sumber: Data hasil Survey yang diperhitungkan penulis menggunakan Microsoft Office Excel 2003, Tahun 2017
180
Lampiran 16: Variabel Loyalitas Konsumen (Y2) Armada TRANSJAKARTA
Indikator
No
mo
r
Sk
ala Pen
gu
ku
ran
Arm
ada B
us
TR
AN
SJA
KA
RT
A
yan
g b
agu
s
Ken
ikm
atan
merasak
an
layan
an
Kesetiaan
terhad
ap
merek
(Tid
ak
Melirik
Merek
Lain
)
Pen
galam
an
masa lalu
Pen
galam
an
teman
-teman
Y2 =
Variab
el
LO
YA
LIT
AS
KO
NS
UM
EN
(Jum
lah k
e I )
Y2 =
Variab
el
LO
YA
LIT
AS
KO
NS
UM
EN
(Jum
lah k
e II )
No Skala Pengukuran Y2.1 Y2.2 Y2.3 Y2.4 Y2.5 Y2 ke I Y2 ke II
1 Sangat Setuju 65 48 44 46 40 243 243
2 Setuju 102 117 115 125 123 582 582
3 Netral 0 0 0 0 0 281 281
4 Tidak Setuju 23 8 23 15 25 94 94 5 Sangat Tidak Setuju 0 0 0 0 0 0 0
190 173 182 186 188 1200 919
No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke I) 1 Observasi 5
2 Jumlah 190 173 182 186 188 3 Average 38 35 36 37 38
4 Simpangan Baku 44.5 50.2 47.6 52.6 50.7
5 Variansi 1985 2518 2266 2762 2571 6 KORELASI BUTIR 0.801 0.874 0.853 0.871 0.855
7 DETERMINASI BUTIR 0.642 0.764 0.728 0.759 0.731
8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.522 0.685 0.637 0.679 0.641
FAKTOR KOREKSI 0.216 0.445 0.373 0.435 0.379
9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600
10 STATUS BUTIR Drop Valid Valid Valid Valid
STATUS BUTIR FK Drop Drop Drop Drop Drop
11 Dimensi/Indikator 5
12 VARIAN TOTAL 49393
13 VAR. BUTIR 1985 2518 2266 2762 2571
14 SIGMA VAR. BUTIR 12102 10117 7599 5333 2571 15 ALPHA CRONBACH 0.944
No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke II) 1 Observasi 6
2 Jumlah 380 346 364 372 376
3 Average 63 58 61 62 63
4 Simpangan Baku 73.7 72.2 73.1 76.8 76.3
5 Variansi 5438 5207 5346 5900 5827
6 KORELASI BUTIR 0.936 0.953 0.950 0.953 0.950
7 DETERMINASI BUTIR 0.876 0.908 0.903 0.909 0.902
8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.845 0.886 0.878 0.886 0.877 FAKTOR KOREKSI 0.690 0.767 0.753 0.768 0.751
9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600
10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid Valid
STATUS BUTIR FK Valid Valid Valid Valid Valid
11 Dimensi/Indikator 5
12 VARIAN TOTAL 116354
13 VAR. BUTIR 5438 5207 5346 5900 5827
14 SIGMA VAR. BUTIR 27718 22280 17073 11727 5827
15 ALPHA CRONBACH 0.952
No Skala Pengukuran Y2.1 Y2.2 Y2.3 Y2.4 Y2.5 Y2 ke I Y2 ke II No Keterangan: LAJU KENAIKAN RATA-RATA (%) 16 DETERMINASI TERKOREKSI 61.87 29.22 37.90 30.60 36.85 196.44
17 FAKTOR KOREKSI 220.2 72.4 102.0 76.8 98.3 569.72 2.90
18 ALPHA CRONBACH 0.90
Sumber: Data hasil Survey yang diperhitungkan penulis menggunakan Microsoft Office Excel 2003, Tahun 2017 Keterangan: - Laju Kenaikan Rata-rata ALPHA CRONBACH sebesar 0.90 %
- Kenaikan indikator rata-rata Kualitas Pelayanan adalah sebesar 2.96 kali lipat, Formulasi 2.90 kali lipat =
569.72/196.44 yaitu merupakan Perbandingan Total Faktor Koreksi (Correction Factor) terhadap Total Koefisien Determinasi yang terkoreksi (Corrected Determination Coefficient = Adjusted R Square).
181
Lampiran 17: Dimensi Rata-rata Harga Tiket (X2v) Armada TRANSJAKARTA
Dimensi
No
mo
r
Sk
ala Pen
gu
ku
ran
Kesesu
aian H
arga
den
gan
Ku
alitas Jasa
yan
g d
iberik
an
Kesesu
aian h
arga
den
gan
pelay
anan
yan
g d
iterima
Kesesu
aian H
arga
den
gan
fasilitas
X2v =
Dim
ensi R
ata-
rata HA
RG
A T
IKE
T
(Jum
lah k
e I )
X2v =
Dim
ensi R
ata-
rata HA
RG
A T
IKE
T
(Jum
lah k
e II )
No
Skala Pengukuran
X2v..1 X2v..2 X2v..3 Y2v ke I Y2v ke II 1 Sangat Setuju 58 67 58 183 183
2 Setuju 108 98 107 313 313
3 Netral 0 0 0 134 134
4 Tidak Setuju 38 23 29 90 90 5 Sangat Tidak Setuju 0 0 0 0 0
204 188 194 720 586
No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke I) 1 Observasi 5
2 Jumlah 204 188 194
3 Average 41 38 39
4 Simpangan Baku 45.1 43.5 45.1
5 Variansi 2037 1888 2032
6 KORELASI BUTIR 0.881 0.889 0.898 7 DETERMINASI BUTIR 0.777 0.791 0.806
8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.703 0.721 0.741
FAKTOR KOREKSI 0.472 0.501 0.533
9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600
10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid
STATUS BUTIR FK Drop Drop Drop
11 Dimensi/Indikator 3
12 VARIAN TOTAL 13459
13 VAR. BUTIR 2037 1888 2032
14 SIGMA VAR. BUTIR 5957 3920 2032
15 ALPHA CRONBACH 0.836
No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke II) 1 Observasi 6 2 Jumlah 408 376 388
3 Average 68 63 65
4 Simpangan Baku 77.9 72.7 75.1
5 Variansi 6069 5281 5640
6 KORELASI BUTIR 0.969 0.970 0.972
7 DETERMINASI BUTIR 0.939 0.940 0.944
8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.924 0.925 0.930
FAKTOR KOREKSI 0.843 0.845 0.855 9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600
10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid
'STATUS BUTIR FK Valid Valid Valid
11 Dimensi/Indikator 3
12 VARIAN TOTAL 43327
13 VAR. BUTIR 6069 5281 5640
14 SIGMA VAR. BUTIR 16989 10921 5640
15 ALPHA CRONBACH 0.912
No Skala Pengukuran X2v..1 X2v..2 X2v..3 Y2v ke I Y2v ke II No Keterangan: LAJU KENAIKAN RATA-RATA (%)
16 DETERMINASI TERKOREKSI 31.50 28.28 25.45 85.23
17 FAKTOR KOREKSI 78.7 68.8 60.4 207.93 2.44
18 ALPHA CRONBACH 9.06
Sumber: Data olahan yang diperhitungkan penulis menggunakan Microsoft Office Excel 2003, Tahun 2017.
182
Lampiran 18: Dimensi Rata-rata Kualitas Pelayanan (X1v) TRANSJAKARTA
Dimensi
No
mo
r
Sk
ala Pen
gu
ku
ran
Bu
kti fisik
(tang
ible)
Kean
dalan
(reliability
)
Day
a tang
gap
(respo
nsiv
ene
ss)
Jamin
an
(assuran
ce)
Perh
atian
(emp
athy)
X1
v =
Dim
ensi R
ata-
rata KU
AL
ITA
S
PE
LA
YA
NA
N
(Jum
lah k
e I )
X1
v =
Dim
ensi R
ata-
rata KU
AL
ITA
S
PE
LA
YA
NA
N
(Jum
lah k
e II )
No Skala Pengukuran X1v..1 X1v..2 X1v..3 X1v..4 X1v..5 X1v ke I X1v ke II
1 Sangat Setuju 86 88 81 71 73 399 399
2 Setuju 95 100 101 105 106 507 507
3 Netral 0 0 0 0 0 199 199
4 Tidak Setuju 18 18 19 19 17 91 91 5 Sangat Tidak Setuju 0 1 0 0 3 4 4
199 207 201 195 199 1200 1001
No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke I) 1 Observasi 5
2 Jumlah 199 207 201 195 199
3 Average 40 41 40 39 40
4 Simpangan Baku 47.0 48.7 47.5 47.0 47.3
5 Variansi 2206 2375 2261 2206 2236
6 KORELASI BUTIR 0.922 0.923 0.927 0.926 0.924
7 DETERMINASI BUTIR 0.850 0.853 0.860 0.857 0.854
8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.800 0.804 0.814 0.809 0.805
FAKTOR KOREKSI 0.631 0.636 0.653 0.646 0.638
9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600 10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid Valid
STATUS BUTIR FK Valid Valid Valid Valid Valid
11 Dimensi/Indikator 5
12 VARIAN TOTAL 44037
13 VAR. BUTIR 2206 2375 2261 2206 2236
14 SIGMA VAR. BUTIR 11283 9077 6702 4441 2236
15 ALPHA CRONBACH 0.930
No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke II) 1 Observasi 6
2 Jumlah 398 414 402 390 398
3 Average 66 69 67 65 66
4 Simpangan Baku 77.4 80.4 78.2 76.3 77.5
5 Variansi 5989 6470 6118 5820 6013
6 KORELASI BUTIR 0.978 0.978 0.979 0.978 0.978
7 DETERMINASI BUTIR 0.956 0.957 0.959 0.957 0.956
8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.945 0.946 0.948 0.946 0.946 FAKTOR KOREKSI 0.885 0.887 0.892 0.887 0.886
9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600 0.600
10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid Valid
STATUS BUTIR FK Valid Valid Valid Valid Valid
11 Dimensi/Indikator 5
12 VARIAN TOTAL 131750
13 VAR. BUTIR 5989 6470 6118 5820 6013
14 SIGMA VAR. BUTIR 30411 24421 17951 11833 6013
15 ALPHA CRONBACH 0.961
No Skala Pengukuran X1v..1 X1v..2 X1v..3 X1v..4 X1v..5 X1v ke I X1v ke II No Keterangan: LAJU KENAIKAN RATA-RATA (%) 16 DETERMINASI TERKOREKSI 18.04 17.70 16.57 16.86 17.50 86.66
17 FAKTOR KOREKSI 40.3 39.4 36.6 37.3 38.9 192.51 2.22
18 ALPHA CRONBACH 3.41
Sumber: Data olahan yang diperhitungkan penulis menggunakan Microsoft Office Excel 2003, Tahun 2017 Keterangan: - Laju Kenaikan Rata-rata ALPHA CRONBACH sebesar 3.41 % - Kenaikan indikator rata-rata Kualitas Pelayanan adalah sebesar 2.22 kali lipat, Formulasi 2.22 kali lipat =
192.51/86.66 , yaitu merupakan Perbandingan Total Faktor Koreksi (Correction Factor) terhadap Total
Koefisien Determinasi yang terkoreksi (Corrected Determination Coefficient = Adjusted R Square).
183
Lampiran 19: Variabel Keunggulan Bersaing (Y3) Armada TRANSJAKARTA
Indikator
No
mo
r
Sk
ala Pen
gu
ku
ran
Kem
ampuan
bersain
g
Kelu
asan
jaringan
Pen
ingkatan
sum
ber d
ana
Keu
nggulan
teknolo
gi
Y3
= V
ariabel
KE
UN
GG
UL
AN
BE
RS
AIN
G
(Jum
lah k
e I )
Y3
= V
ariabel
KE
UN
GG
UL
AN
BE
RS
AIN
G
(Jum
lah k
e II )
No
Skala Pengukuran Y3.1 Y3.2 Y3.3 Y3.4 Y3 ke I Y3 ke II 1 2
3
Sangat Setuju 58 69 65 57 249 249
Setuju 108 94 102 108 412 412
Netral 0 0 0 0 186 186
4 Tidak Setuju 38 23 23 29 113 113
5 Sangat Tidak Setuju 0 0 0 0 0 0
204 186 190 194 960 774
No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke I) 1 Observasi 5
2 Jumlah 204 186 190 194
3 Average 41 37 38 39 4 Simpangan Baku 45.1 42.4 44.5 45.4
5 Variansi 2037 1802 1985 2057
6 KORELASI BUTIR 0.866 0.873 0.887 0.885
7 DETERMINASI BUTIR 0.749 0.762 0.787 0.783
8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.666 0.682 0.716 0.711
FAKTOR KOREKSI 0.415 0.440 0.492 0.484
9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600
10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid STATUS BUTIR FK Drop Drop Drop Drop
11 Dimensi/Indikator 4
12 VARIAN TOTAL 23698
13 VAR. BUTIR 2037 1802 1985 2057
14 SIGMA VAR. BUTIR 7880 5843 4041 2057
15 ALPHA CRONBACH 0.890
No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke II) 1 Observasi 6
2 Jumlah 408 372 380 388
3 Average 68 62 63 65
4 Simpangan Baku 77.9 71.6 73.7 75.2
5 Variansi 6069 5132 5438 5660
6 KORELASI BUTIR 0.965 0.966 0.968 0.968 7 DETERMINASI BUTIR 0.931 0.932 0.938 0.937
8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.914 0.916 0.922 0.921
FAKTOR KOREKSI 0.834 0.837 0.849 0.847
9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600 0.600
10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid Valid
STATUS BUTIR FK Valid Valid Valid Valid
11 Dimensi/Indikator 4
12 VARIAN TOTAL 75412
13 VAR. BUTIR 6069 5132 5438 5660
14 SIGMA VAR. BUTIR 22299 16230 11098 5660
15 ALPHA CRONBACH 0.939
Sumber: Data hasil Survey yang diperhitungkan penulis menggunakan Microsoft Office Excel 2003, Tahun 2017
No Skala Pengukuran Y3.1 Y3.2 Y3.3 Y3.4 Y3 ke I Y3 ke II
No Keterangan: LAJU KENAIKAN RATA-RATA (%) 16 DETERMINASI TERKOREKSI 37.31 34.21 28.83 29.62 129.96
17 FAKTOR KOREKSI 100.9 90.1 72.5 75.0 338.56 2.61
18 ALPHA CRONBACH 5.52
184
Lampiran 20: Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Y3v) TRANSJAKARTA
Dimensi
No
mo
r
Sk
ala Pen
gu
ku
ran
Mem
perlu
as Tray
ek
(Peta P
er Ru
te) Bu
s
TR
AN
SJA
KA
RT
A
Men
ciptak
an
INO
VA
SI
Pro
du
k Jasa B
us
TR
AN
SJA
KA
RT
A
Sen
antiasa
Men
ing
katk
an
Pro
mo
si Bu
s
TR
AN
SJA
KA
RT
A
Y3v =
Dim
ensi R
ata-
rata KE
UN
GG
UL
AN
BE
RS
AIN
G
(Jum
lah k
e I )
Y3v =
Dim
ensi R
ata-
rata KE
UN
GG
UL
AN
BE
RS
AIN
G
(Jum
lah k
e II )
No
Skala Pengukuran
Y3v..1 Y3v..2 Y3v..3 Y3v ke I Y3v ke II 1 Sangat Setuju 58 67 57 182 182
2 Setuju 108 98 108 314 314
3 Netral 0 0 0 134 134 4 Tidak Setuju 38 23 29 90 90
5 Sangat Tidak Setuju 0 0 0 0 0
204 188 194 720 586
No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke I) 1 Observasi 5
2 Jumlah 204 188 194
3 Average 41 38 39
4 Simpangan Baku 45.1 43.5 45.4
5 Variansi 2037 1888 2057
6 KORELASI BUTIR 0.881 0.889 0.899
7 DETERMINASI BUTIR 0.777 0.791 0.807
8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.703 0.721 0.743
FAKTOR KOREKSI 0.472 0.501 0.536
9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600
10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid
STATUS BUTIR FK Drop Drop Drop
11 Dimensi/Indikator 3
12 VARIAN TOTAL 13524
13 VAR. BUTIR 2037 1888 2057
14 SIGMA VAR. BUTIR 5982 3945 2057
15 ALPHA CRONBACH 0.836
No Keterangan: DATA DENGAN KATEGORI (Jumlah ke II) 1 Observasi 6
2 Jumlah 408 376 388
3 Average 68 63 65
4 Simpangan Baku 77.9 72.7 75.2
5 Variansi 6069 5281 5660
6 KORELASI BUTIR 0.969 0.970 0.972
7 DETERMINASI BUTIR 0.939 0.940 0.944
8 DETERMINASI TERKOREKSI 0.924 0.925 0.930 FAKTOR KOREKSI 0.843 0.845 0.855
9 NILAI KRITIS 0.600 0.600 0.600
10 STATUS BUTIR Valid Valid Valid
'STATUS BUTIR FK Valid Valid Valid
11 Dimensi/Indikator 3
12 VARIAN TOTAL 43380 13 VAR. BUTIR 6069 5281 5660
14 SIGMA VAR. BUTIR 17009 10941 5660
15 ALPHA CRONBACH 0.912
No Skala Pengukuran Y3v..1 Y3v..2 Y3v..3 Y3v ke I Y3v ke I No Keterangan: LAJU KENAIKAN RATA-RATA (%)
16 DETERMINASI TERKOREKSI 31.50 28.28 25.15 84.93
17 FAKTOR KOREKSI 78.7 68.8 59.6 207.06 2.44
18 ALPHA CRONBACH 9.01
Sumber: Data olahan yang diperhitungkan penulis menggunakan Microsoft Office Excel 2003, Tahun 2017
185
4. DATA OLAHAN HASIL PERHITUNGAN:
Lampiran 21
Uji Validitas Indikator(Jumlah ke II)
No.
Variabel
Indikator
r 2 Adjusted
R Square
Status
Butir
I.
II.
III.
IV.
Kualitas Pelayanan (X1)
Harga Tiket (X2)
Kepuasan Konsumen (Y1)
Loyalitas Konsumen (Y2)
X1.1. Peralatan Armada Bus TransJakarta
X1.2. Perlengkapan Armada Bus TransJakarta
X1.3. Kenyamanan ruangan
X1.4. Penampilan petugas
X1.5. Kejujuran dalam memberikan keterangan
X1.6. Keramahan
X1.7. Kecepatan pelayanan
X1.8. Kemampuan menanggapi keluhan
X1.9. Kemudahan prosedur
X1.10. Mampu berkomunikasi
X1.11. Informasi yang akurat
X1.12. Pemahaman kebutuhan konsumen
X1.13. Perhatian kepada konsumen
X2.1. Keterjangkauan harga tiket
X2.2. Kesesuaian tarif dengan manfaat
X2.3. Kesesuaian tarif dengan fasilitas
X2.4. Kesesuaian tarif dengan jarak yang Ditempuh
Y1.1. Kepuasan akan produk yang ditawarkan
Y1.2. Sesuai dengan yang diharapkan
Y1.3. Merekomendaikan citra positif kepada orang lain
Y2.1. Armada Bus TransJakarta yang bagus
Y2.2. Kenikmatan merasakan layanan
Y2.3. Kesetiaan terhadap merek (Tidak Melirik Merek Lain)
Y2.4. Pengalaman masa lalu
Y2.5. Pengalaman teman-teman
0.950
0.939
0.937
0.900
0.947
0.939
0.951
0.952
0.947
0.893
0.932
0.949
0.940
0.914
0.916
0.922
0.921
0.783
0.764
0.852
0.845
0.886
0.878
0.886
0.877
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan Microsoft Office Excel 2003 yang diolah oleh penulis
dari data Lampiran 13-16.
Keterangan: Adjusted R Square.(r 2 ) adalah Koefisien Determinasi Terkoreksi Butiran
Indikator atau Dimensi Rata-rata (Corrected Determination Coefficient).
186
Lampiran 22
Uji Validitas Indikator /Dimensi (Jumlah ke II)
No.
Variabel
Indikator/Dimensi
r 2 Adjusted
R Square
Status
Butir
I.
II.
III.
IV.
Kepuasan Konsumen
(Y1)
Loyalitas Konsumen
(Y2)
Dimensi Rata-rata
Keunggulan Bersaing
(Y3v)
Variabel Keunggulan
Bersaing (Y3)
Y1.1. Kepuasan akan produk yang ditawarkan
Y1.2. Sesuai dengan yang diharapkan
Y1.3. Merekomendaikan citra positif kepada orang lain
Y2.1. Armada Bus TransJakarta yang bagus
Y2.2. Kenikmatan merasakan layanan
Y2.3. Kesetiaan terhadap merek (Tidak Melirik Merek Lain)
Y2.4. Pengalaman masa lalu
Y2.5. Pengalaman teman-teman
Y3v.1. Memperluas Trayek Bus TransJakarta
Y3v.2. Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa TJ
Y3v.3. Senantiasa Meningkatkan Promosi Bus TransJakarta
Y3.1. Kemampuan Bersaing
Y3.2. Dikenal Luas
Y3.3. Peningkatan Sumber Dana
Y3.4. Keunggulan Tekhnologi
0.783
0.764
0.852
0.845
0.886
0.878
0.886
0.877
0.924
0.925
0.930
0.914
0.916 0.922
0.921
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan Microsoft Office Excel 2003 yang diolah oleh penulis
dari data Lampiran 15-16 dan 19-20.
Keterangan: Adjusted R Square.(r 2 ) adalah Koefisien Determinasi Terkoreksi Butiran
Indikator atau Dimensi Rata-rata (Corrected Determination Coefficient).
187
Lampiran 23:
Uji Validitas Indikator/Dimensi (Jumlah ke II)
No.
Variabel
Indikator/Dimensi
r 2 Adjusted
R Square
Status
Butir
I.
II.
III.
IV.
Dimensi Rata-rata
Kualitas Pelayanan
(X1v)
Dimensi Rata-rata
Harga Tiket (X2v)
Dimensi Rata-rata
Keunggulan Bersaing
(Y3v)
Variabel Keunggulan
Bersaing (Y3)
X1v.1. Bukti fisik (tangible)
X1v.2. Keandalan (reliability)
X1v.3. Daya tanggap (responsiveness)
X1v.4. Jaminan (assurance)
X1v.5. Empati (empathy)
X2v.1. Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan
X2v.2. Kesesuaian harga dengan pelayanan
yang diterima
X2v.3. Kesesuaian Harga dengan fasilitas
Y3v.1. Memperluas Trayek Bus TransJakarta
Y3v.2. Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa TJ
Y3v.3. Senantiasa Meningkatkan Promosi Bus TransJakarta
Y3.1. Kemampuan Bersaing
Y3.2. Dikenal Luas
Y3.3. Peningkatan Sumber Dana
Y3.4. Keunggulan Tekhnologi
0.945
0.946
0.948
0.946
0.946
0.924
0.925
0.930
0.924
0.925
0.930
0.914
0.916 0.922
0.921
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
Sumber: Hasil Perhitungan menggunakan Microsoft Office Excel 2003 yang diolah oleh penulis
dari data Lampiran 17-18 dan 19-20.
Keterangan: Adjusted R Square.(r 2 ) adalah Koefisien Determinasi Terkoreksi Butiran
Indikator atau Dimensi Rata-rata (Corrected Determination Coefficient).
188
------+++++------
189
Cara paling Mudah Meng-unduh (Downloads) secara GRATIS sejumlah TULISAN
ILMIAH Dalam bentuk Files PDF sebagai berikut:
190
Lembaran Informasi: 000 Daftar Tulisan Ilmiah Amrizal dalam File DOCUMENTS.
Daftar TULISAN ILMIAH Untuk PERGURUAN TINGGI, Terdiri:
Bidang UMUM: ILMU EKONOMI & STUDI PEMBANGUNAN JURNAL
PENELITIAN Kuantitatif, BUKU AJAR MODUL SOAL DAN PEMECAHAN SOAL,
BUKU TEKS, Laporan Hasil & Jurnal Hasil Penelitian Dibidang MANAJEMEN
TRANSPORTASI, LAPORAN HASIL & Jurnal Hasil Penelitian SURVEY Dibidang
Manajemen Transportasi.
34 Jurnal Penelitian Kuantitatif TAHAP II dan 10 BUKU AJAR, MODUL SOAL DAN
PEMECAHAN, 27 Proposal Penelitian P3M maupun [Draft Hibah Kompetensi & Produk
Terapan DIKTI], 4 BUKU TEKS dan 7 Jurnal Penelitian Kuantitatif Profesional.
38 buah Files tentang PENELITIAN SURVEY Dibidang MANAJEMEN
TRANSPORTASI yang dikembangkan dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN
TEORITIS [Panjang Alt, Sedang Alt & Pendek Alt] dari 9 buah Laporan HASIL
PENELITIAN, dibuat/disusun a/n LEMBAGA PENELITIAN, PENGKAJIAN &
PERUMUSAN EKONOMI TERAPAN (LP3ET). Sehingga ada 27 Hasil Penelitian
SURVEY…..dari 200 Files (Judul) Tulisan Ilmiah terbaru tahun 2014 s/d 2018.
I. Bidang UMUM: ILMU EKONOMI & STUDI PEMBANGUNAN, Serta Jurusan Terkait Bidang EKONOMI:
02 27 Jurnal Penelitian Kuantitatif TAHAP I to KOPTIS Wilayah III Jakarta Files: 003 01 Perspektif Ekonomi Indonesia Dalam satu tahap pembangunan Jangka Panjang
004 02 Analisis Fungsi Tabungan Indonesia: Pengujian Model Hipotesa Pendapatan Permanen
005 03 Expor Kommoditi Primer Pulau Sumatera Lamam Perdagangan Luar Negeri Indonesia
006 04 Ekspor Dan Pertumbuhan Ekonomi: Studi Kasus Indonesia 1969-1994
007 05 Pekiraan Pembentukan Modal Di Indonesia
008 06 Kebijaksanaan Deregulasi Perbankan Dan Pengaruhnya Terhadap Produksi Di Indonesia
009 07 Instabilitas Perdagangan Luar Negeri Indonesia
010 08 Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Dan Ketergantungan Terhadap Dana Luar Negeri
011 09 Sumber Pertumbuhan Ekonomi Diantara Modal Dan Tabungan
012 10 Pengukuran Kondisi Ekonomi Indonesia Dan Pencapaian Stedy-State Growth
013 11 Modal Asing Swasta Dan Pembentukan Investasi Produktif Dalam Pembiayaan Pembangunan
014 12 Trade-Off Antara Penerimaan Pajak Dan Kemampuan Menabung Masyarakat
015 13 Mobilisasi Tabungan Dan Investasi suatu Ekonomi Terbuka: Studi Kasus Indonesia 1969-1995
016 14 Pengaruh Pendapatan Permanen Dalam Pembentukan Tabungan
017 15 Peranan Ekspor Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia
018 16 Analisis Fungsi Konsumsi Indonesia Dengan Pendapatan Permanen
019 17 Pembiayaan Ekonomi Dalam Negeri Diantara Keinginan Dan Kenyataan
020 18 Sektor Perdagangan Luar Negeri Indonesia Dan Pengaruhnya Terhadap Kegiatan Ekonomi
021 19 Reformasi Kebijaksanaan Makro Dan Pengaruh Ekonomi Sektor Terbuka
022 20 Keseimbangan Pendapatan Nasional: Investasi Dan Sumber Pembiayaan Ekonomi
023 21 Analisis Pengaruh Pembentukan Tabungan Suatu Ekonomi Terbuka
024 22 Pengaruh Aliran Modal Asing Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Dan Pembentukan Tabungan
025 23 Perkiraan Kebutuhan Investasi Dan Pengukuran Tinggal Landas
026 24 Kemampuan Pembentukan Modal Domestik: Sektor Pemerintah Dan Masyarakat
027 25 Prestasi Ekonomi Indonesia Dan Akumulasi Sumber Pembiayaan Pembangunan
028 26 Kualitas Pembangunan Ekonomi Indonesia Dan Dilema Ketergantungan Sumber Dana
029 27 Investasi Dan Pembiayaan Ekonomi Jangka Panjang Indonesia
191
004 34 Jurnal Penelitian Kuantitatif TAHAP II Untuk Pustaka STMT Trisakti Files: 030 01 Standar Ukuran Tinggal Landas Perekonomian Suatu Negara
031 02 Pembentukan Modal Domestik Bruto Sektor Pemerintah Dan Masyarakat
032 03 Pembentukan Tabungan Dan Pembiayaa Ekonomi Jangka Panjang Indonesia
033 04 Prestasi Ekonomi Indonesia Dan Pencapaian Steady-State Growth
034 05 Aliran Modal Asing Swasta Dalam Pembentukan Investasi Produktif
035 06 Fungsi Konsumsi Dan Pengaruhnya Terhadap Pendapatan Permanen
036 07 Pendapatan Permanen Dan Pengaruhnya Terhadap Pembentukan Tabungan
037 08 Pengujian Model Tabungan Indonesia Dengan Hipotesa Pendapatan Permanen
038 09 Kebutuhan Tabungan Dan Sumber Pembiayaan Ekonomi Indonesia
039 10 Sumber-Sumber Pembentukan Investasi: Trade-Off Antara Pajak Dan Tabungan
040 11 Aggregate Expenditre Ekonomi Sektoral (Kajian Perhitungan Ekonomi 3 Sektor)
041 12 Sumber-Sumber Pembentukan Investasi Dalam Struktur Ekonomi Terbuka
042 13 Aggregate Expendiure Ekonomi Sektoral (Kajian Perhitungan Ekonomi 4 Sektor)
043 14 Pengaruh Sektor Perdagangan Luar Negeri Terhadap Aktivitas Ekonomi Indonesia
044 15 Aliran Modal Asing Dan Pengaruhnya terhadap Pertumbuhan Ekonomi Dan Pembentukan Tabungan
045 16 Penafsiran Tingkat effisiensi Marginal Ekonomi Indonesia Dan Prakiraan Pembentukan Modal
046 17 Sumber-Sumber Pembentukan Investasi Dalam Struktur Ekonomi Sederhana
047 18 Aggregate Expenditure Ekonomi Sektoral (Kajian Perhitungan Ekonomi 2 Sektor)
048 19 Pembentukan Modal Domestik Bruto Dan Ketergantungan Terhadap Sumber Dana
049 20 Prestasi Ekonomi Dan Indeks Instabilitas Sektor Perdangan Luar Negeri Indonesia
050 21 Model Makro Keseimbangan Agregatif Pembentukan Tabungan Dan Investasi
051 22 Expor Kommoditi Primer Dan Pertumbuhan Ekonomi Regional Pulau Sumatera
052 23 Konstribusi Ekspor Dan Pertumbuhan Ekonomi Indonesia
053 24 Pengaruh Variabel-variabel Agregatif Terhadap Pembentukan Tabungan Dan Pendapatan
054 25 Pengembangan Sumber Pembiayaan Pembangunan Yang Semakin Bertumpu Pada
Kemampuan Sendiri
055 26 Pengembangan Instrumen Kebijaksanaan makro Terhadap Pembentukan Investasi Dan Pendapatan
056 27 Kebutuhan Tabungan Dan Pembentukan Investasi Produktif Bagi Pembiayaan Pembangunan
057 28 Pengaruh Ekspor Terhadap Pendapatan Nasional Dan Pertumbuhan Ekonomi
058 29 Pengaruh Deregulasi Perbankan Bidang Ekspor Terhadap Devisa Pendapatan Nasional
059 30 Aliran Dana Luar Negeri Di Indonesia Dan Pengaruhnya Terhadap Pertumbuhan Ekonomi
060 31 Strategi Indonesia Dan Manajemen Pembentukan Modal Bagi Peningkatan Pendapatan Masyarakat
061 32 Manajemen Perdagangan Internasional Pengurangan Distorsi Ekonomi Pasca Seleksi Aliran
Dana Luar Negeri
062 33 Manajemen Perbankan Pasca Deregulasi Dan Pengaruhnya Terhadap Produksi Di Indonesia
063 34 Refleksi Ekonomi Indonesia Setelah 34 Tahun Membangun: Diantara Kekuatan Dan Kelemahan
005 10 BUKU AJAR, MODUL SOAL DAN PEMECAHAN Sumbangan
Untuk Melengkapi Pustaka STMT Trisakti Files: 064 01 BUKU AJAR Pengantar Teori Ekonomi
065 02 MODUL SOAL DAN PEMECAHAN Pengantar Teori Ekonomi
066 03 BUKU AJAR Teori Ekonomi
067 04 BUKU AJAR Ekonomi Pembangunan
068 05 BUKU AJAR Pengantar Ekonomi Mikro
069 06 BUKU AJAR Ekonomi Makro Perthitungan Pend Nasional
070 07 BUKU AJAR Teori Ekonomi Mikro
071 08 MODUL SOAL DAN PEMECAHAN Teori Ekonomi Mikro
073 09 BUKU AJAR Ekonomi Manajerial
074 10 MODUL SOAL DAN PEMECAHAN Ekonomi Manajerial
192
II. PENELITIAN KUANTITATIF Dibidang MANAJEMEN TRANSPORTASI 006 3 VERSI Teks Book EKO MANAJERIALPernah Disumbang ke DIKTI Dan Dikirim Ke USA File 075 01 Buku Teks 681h EKONOMI MANAJERIAL Dengan Fungsi Hasil Estimasi
Atau 075 01 EKONOMI MANAJERIAL Penerapan Konsep-Konsep Mikro Ekonomi Dengan Fungsi
Hasil Estimasi
File 076 02 Buku Teks 301h EKONOMI MANAJERIAL Dengan Fungsi Non-Estimasi
Atau 076 02 EKONOMI MANAJERIAL Penerapan Konsep-Konsep Mikro Ekonomi Dengan Fungsi
Non-Estimasi
File 077 03 Buku Teks 509h EKO MANAJERIAL TRANSPORTASI Dengan Fungsi Non-Estimasi
Atau 077 03 EKONOMI MANAJERIALTRANSPORTASI Penerapan Konsep Mikro Ekonomi
Dalam Bisnis Transportasi Dengan Fungsi Non-Estimasi
File 078 Ringkasan Isi Dan Surat Menyurat Pengiriman 3 Teks Book EKO MANAJERIAL Ke USA
Atau 078 Request for Coop in Publishing 3 Text Books in MANAGERIAL ECONOMICS to The USA
Subject: Request for Cooperation in Publishing Text Books in MANAGERIAL
ECONOMICS: Application of Microeconomic Concepts Using Estimation Result
Function (242 halaman)
008 3 Jurnal Penelitian Kuantitatif PROFESIONAL Ilmu Ekonomi 2010 Files: 079 01 Evaluasi Ekonomi Indonesia di Era Pembangunan Berkelanjutan
080 02 Evaluasi Ekonomi 50 Tahun Indonesia Membangaun
081 03 Kebutuhan Tabungan Sebagai Sumber Pembiayaan Pembangunan Indonesia
009 4 Jurnal Penelitian Kuantitatif PROFESIONAL Ilmu Ekonomi 2012 Files: 082 01 Pengembangan Ekonomi Dan Pengaruh POLIIK Di Era Kepemimpinan INDONESIA
083 02 Prestasi Ekonomi INDONESIA Jangka Panjang Dan Pencapaian Kondisi STEADY-
STATE GROWTH
084 03 Perkiraan Kebutuhan Tabungan Bagi Target Pertumbuhan Ekonomi Yang Hendak Dicapai
085 04 Pengendalian Ekonomi Ditengah Ancaman Krisis Dan Dilema Keterbatasan Sumber
Pembiayaan Yang Salaing Trade-Off
010 4 Laporan Penelitian Kuantitatif MANAJEMEN TRANSPORTASI 2010 File 086 01 Laporan HASIL PENELITIAN Kuantitatif 72h Dibidang TRANSPORTASI DARAT 2010
Atau 086 01 Kebutuhan Investasi Produktif Dan Pengembangan Produksi Jasa Angkutan Jalan Raya Di
Indonesia
File 087 02 Jurnal HASIL PENELITIAN Kuantitatif 18h Dibidang TRANSPORTASI DARAT 2010
Atau 087 02 Kebutuhan Investasi Produktif Dan Pengembangan Produksi Jasa Angkutan Jalan Raya Di
Indonesia
File 088 03 Laporan HASIL PENELITIAN Kuantitatif 77h Dibidang TRANSPORTASI LAUT 2010
Atau 088 03 Produksi Jasa Angkutan Laut Indonesia Dan Akseleritas Pendapatan Nasional
File 089 04 Jurnal HASIL PENELITIAN Kuantitatif 18h Dibidang TRANSPORTASI LAUT 2010
Atau 089 04 Produksi Jasa Angkutan Laut Indonesia Dan Akseleritas Pendapatan Nasional
193
011 3 Proposal P3M PENELITIAN Kuantitatif MANJEMEN TRANSPORTASI,Tahun 2010 File 090 01 Draft Proposal 21h Penelitian P3M MTD STMT Angkutan Jalan Raya DKI 2010
Atau 090 01 Kepadatan Lalu Lintas Angkutan Jalan Raya Di DKI Jakarta: Trade off Antara Penguna
Kendaraan Pribadi Dan Umum
(Studi Kasus: Penerapan Konsep Slutsky’s Theorem, TE = SE + IE)
File 091 02 Draft Proposal 26h Penelitian P3M MTL STMT Faktor Produksi PT PELNI 2010
atau 091 02 Pengaruh Beberapa Faktor Produksi Terhadap Produksi PT PELNI
(Studi Kasus: Penerapan Konsep Production Isoquant, TO = SE + OE)
File 092 03 Draft Proposal 25h Penelitian P3M MTU STMT Jumlah Alat Angkut Yang Sepadan 2010
atau 092 03 Penentuan Jumlah Alat Angkut Yang Sepadan Dengan Arus Penumpang Jakarta-Ujung
Pandang
012 14 Proposal PENELITIAN Kuantitatif MANAJEMEN TRANSPORTASI, Tahun 2011 File 093 01 Proposal 11h Produksi Jasa Angkutan Udara Indonesia 2011
Atau 093 01 Produksi Jasa Angkutan Udara Indonesia Dan Investasi Produktif Yang Diperlukan
File 094 02 Proposal 10h Jasa Angkutan Rel 2011
Atau 094 02 Menasionalisasikan Jasa Angkutan Rel Dan Investasi Yang Dibutuhkan
File 095 03 Proposal 11h Produktivitas Dan Produksi Jasa Angkutan KAI 2011
Atau 095 03 Produktivitas Dan Produksi Jasa Angkutan Kereta Api Indonesia
File 096 04 Proposal 11h Angkutan Pelayaran Antar Pulau Indonesia 2011
Atau 096 04 Angkutan Pelayaran Antar Pulau Dalam Wililayah Teritorial Indonesia
File 097 05 Proposal 12h Produksi Jasa Angkutan Udara Penerbangan Domestik 2011
Atau 097 05 Produksi Jasa Angk Udara Komersial Penerbangan Domestik
File 098 06 Proposal 12h Pengembangan Jasa Angkutan Pelayaran Antar Pulau 2011
Atau 098 06 Pengembangan Jasa Angkutan Pelayaran Antar Pulau Indonesia
File 099 07 Proposal 14h Usaha Jasa Angkutan Udara Pada Penerbangan Domestik 2011
Atau 099 07 Usaha Jasa Angkutan Udara Pada Penerbangan Domestik
File 100 08 Proposal 11h Utilitas Penumpang Pengguna Jasa Pelayaran Antar Pulau 2011
Atau 100 08 Utilitas Penumpang Pengguna Jasa Pelayaran Antar Pulau
File 101 09 Proposal 13h Angkutan Penumpang Udara Pada Penerbangan Domestik 2011
Atau 101 09 Angkutan Penumpang Udara Pada Penerbangan Domestik
File 102 10 Proposal 15h Angkutan Penumpang Dom Dan Trade off Antara Laut dan Udara 2011
Atau 102 10 Angkutan Penumpang Dom Dan Trade off Antara Laut dan Udara
File 103 11 Proposal 14h Kebutuhan Modal Pert Produksi Angkutan Udara Luar Negeri 2011
Atau 103 11 Kebutuhan Modal Pertumbuhan Produksi Angkutan Udara Luar Negeri
File 104 12 Proposal 12h Pengembangan Produksi Jasa Angkutan KAI 2011
Atau 104 12 Pengembangan Produksi Jasa Angkutan Kereta Api Indonesia
File 105 13 Proposal 15h Angkutan Kargo Pelayaran Antar Pulau Dan Penerbangan Dom 2011
Atau 105 13 Angkutan Kargo Pelayaran Antar Pulau Dan Penerbangan Domestik
File 106 14 Proposal 12h Produksi Angkutan Kargo Udara penerbangan Internasional 2011
Atau 106 14 Produksi Angkutan Kargo Udara penerbangan Internasional
194
10 Contoh PROPOSAL PENELITIAN KUANTITATIF Dibidang MANAJEMEN TRANSPORTASI
013 5 CONTOH Hibah (Proposal DIKTI) Dibidang MANAJEMEN TRANSPORTASI 2009 -2016
File 107 01 Draf Hibah Kompetensi TAHAP 1 44h dgn Ir PRASAD TITA MM to DIKTI 2009
Atau 107 01 Analisis Pertambahan Pengguna Kendaraan Bermotor Roda Dua Dan Kepemilikan Mobil
Pribadi Di Jakarta
File 108 02 Draft Hibah Kompetensi 47h dgn PROF ERYUS To DIKTI 2010
Atau 108 02 Kepadatan Lalin Angkutan Jalan Raya Di DKI Jakarta Trade off Antara Peng Kend Pribadi
Dan Umum
File 109 03 Draft Hibah Kompetensi 51h dgn PROF HANANTO to DIKTI 2010
Atau 109 03 ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI PT PELNI
File 110 04 Draft Hibah Kompetensi 51h dgn PROF DIRK KOLEANGAN to DIKTI 2010
Atau 110 04 Penentuan Jumlah Alat Angkut Yang Sepadan Dengan Arus Penumpang JAKARTA-
UJUNG PANDANG
File 111 05 Draft Hibah PRODUK TERAPAN 67h dgn Dr HUSNI HASAN to DIKTI 2016
Atau 111 05 Analisis Penentuan Tarif Angkut Dua Jasa Angk Penumpang Udara Dan Laut Rute
JAKARTA-UJUNG PANDANG
014 3 CONTOH Proposal PENELITIAN Kuantitatif MANJEMEN TRANSPORTASI,Tahun 2014 File 112 01 Proposal Penelitian P3M MTL 13h Angk Pelayaran Antar Pulau PT PELNI 2014
Atau 112 01 PENGEMBANGAN PRODUKSI ANGKUTAN PELAYARAN DI INDONESIA
File 113 02 Proposal Penelitian P3M MTD 15h Effisiensi Produktivitas Jasa Angk PT KAI 2014
Atau 113 02 TINGKAT EFISIENSI DAN PRODUKTIVITAS JASA ANGKUTAN KERETA API
INDONESIA
File 114 03 Proposal Penelitian P3M MTU 21h Kebutuhan Modal Angk Penerb Domestik 2014
Atau 114 03 KEBUTUHAN MODAL DAN PERTUMBUHAN PRODUKSI ANGKUTAN
PENERBANGAN DOMESTIK
015 2 CONTOH Proposal PENELITIAN Kuantitatif MANJEMEN TRANSPORTASI,
Tahun 2017, Sedang Digarap
File 115 01 Proposal Terpadu P3M 28h atau Analisis Trade-Off Antara MTL Dengan MTU 2017
Atau 115 01 Pengembangan Produksi Jasa Angkutan Pelayaran Antar Pulau Dan Penerbangan
Domestik Indonesia: Trade-off Antara Angkutan Laut Dan Udara
File 116 02 Proposal Penelitian P3M 22h Dibidang TRANPORTASI UDARA Luar Negeri 2017
Atau 116 02 KEBUTUHAN MODAL DAN PERTUMBUHAN PRODUKSI ANGKUTAN UDARA
LUAR NEGERI
195
III. PENELITIAN SURVEY Dibidang MANAJEMEN TRANSPORTASI 016 5 LAPORAN HASIL PENELITIAN SURVEY Dibidang MANJEMEN TRANSPORTASI 2014-2017
File 117 01 Laporan HASIL PENELITIAN 375h Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta 2014
Atau 117 01 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API EKONOMI LOKAL
PURWAKARTA
File 118 02 Laporan HASIL PENELITIAN 147h PERUM DAMRI 2015
Atau 118 02 Analisis Kepuasan Konsumen Jasa Transportasi Perum Damri Dalam Meningkatkan
Loyalitas Pelanggan
File 120 03 Laporan HASIL PENELITIAN 172h PT MAYASARI BAKTI 2016
Atau 120 03 Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Loyalitas Konsumen Dan Dampaknya Thd
Keunggulan Bersaing Jasa Angk Mayasari Bakti
File 122 04 Laporan HASIL PENELITIAN 165h GARUDA INDONESIA 2016
Atau 122 04 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Penerbangan
Domestik GIA Di Bandara Soeta
File 124 05 Laporan HASIL PENELITIAN 353h Kereta Api PATAS Purwakarta 2017
Atau 124 05 ANALISIS KUALITAS PELAYANAN TRANSPORTASI KERETA API PATAS
PURWAKARTA
017 5 Jurnal HASIL PENELITIAN SURVEY Dibidang MANJEMEN TRANSPORTASI 2014-2017 File 125 01 Jurnal HASIL PENELITIAN 41h Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta 2014
Atau 125 01 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API EKONOMI LOKAL
PURWAKARTA
File 126 02 Jurnal HASIL PENELITIAN 35h PERUM DAMRI 2015
Atau 126 02 Analisis Kepuasan Konsumen Jasa Transportasi Perum Damri Dalam Meningkatkan
Loyalitas Pelanggan
File 128 03 Jurnal HASIL PENELITIAN 38h PT MAYASARI BAKTI 2016
Atau 128 03 Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Loyalitas Konsumen Dan Dampaknya Thd
Keunggulan Bersaing Jasa Angk Mayasari Bakti
File 130 04 Jurnal HASIL PENELITIAN 36h GARUDA INDONESIA 2016
Atau 130 04 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Penerbangan
Domestik GIA Di Bandara Soeta
File 132 05 Jurnal HASIL PENELITIAN 40h Kereta Api PATAS Purwakarta 2017
Atau 132 05 ANALISIS KUALITAS PELAYANAN TRANSPORTASI KERETA API PATAS
PURWAKARTA
018 10 Macam Prediksi Pengembangan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS Penelitian Survey
Files: 133 01 KA Eko Lokal Purwakarta 2014 20h KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS Pendek Alt
134 02 KA Eko Lokal Purwakarta 2014 23h KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS Panjang Alt
135 03 PERUM DAMRI 2015 15h KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS Pendek Alt
136 04 Jurnal HASIL PENELITIAN PERUM DAMRI 2015 24h
137 05 Jurnal HASIL PENELITIAN Kereta Api Ekonomi Lokal Purwakarta 2014 30h
138 06 Jurnal HASIL PENELITIAN PT MAYASARI BAKTI 2016 31h
139 07 PT MAYASARI BAKTI 2016 19h KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS Pendek Alt
140 08 Jurnal HASIL PENELITIAN GARUDA INDONESIA 2016 31h
141 09 PT GARUDA INDONESIA 2016 19h KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS Pendek Alt
142 10 Jurnal HASIL PENELITIAN KA PATAS Purwakarta 2017 30h
196
12 BUAH BENTUK PROPOSAL PENELITIAN SURVEY Dibidang MANAJEMEN TRANSPORTASI
019 6 Contoh Proposal PENELITIAN SURVEY Dibidang Manajemen Transportasi 2014-2017
File 143 01 Proposal 21h KERETA API EKONOMI LOKAL PURWAKARTA 2014
Atau 143 01 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API EKONOMI LOKAL
PURWAKARTA
File 144 02 Proposal 18h PERUM DAMRI 2015
Atau 144 02 Analisis Kepuasan Konsumen Jasa Transportasi Perum Damri Dalam Meningkatkan
Loyalitas Pelanggan
File 145 03 Proposal 17h PERUM DAMRI Dgn KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS Pendek Alt
Atau 145 03 Analisis Kepuasan Konsumen Jasa Transportasi Perum Damri Dalam Meningkatkan
Loyalitas Pelanggan
File 146 04 Proposal 28h Keunggulan Bersaing PT MAYASARI BAKTI 2016
Atau 146 04 Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Loyalitas Konsumen Dan Dampaknya Terhadap
Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Mayasari Bakti
File 148 05 Proposal 28h Keunggulan Bersaing GARUDA INDONESIA 2016
Atau 148 05 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Penerbangan
Domestik GIA Di Bandara Soeta
File 150 06 Proposal 27h KERETA API PATAS PURWAKARTA 2017
Atau 150 06 ANALISIS KUALITAS PELAYANAN TRANSPORTASI KERETA API PATAS
PURWAKARTA
020 2 Contoh Proposal PENELITIAN SURVEY Hasil Pengembangan Model 2016
File 151 01 Proposal 33h Keunggulan Bersaing GARUDA INDONESIA 2016 dengan MODEL &
KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS Pendek Alt
Atau 151 01 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Penerbangan
Domestik GIA Di Bandara Soeta
File 152 02 Proposal 26h Keunggulan Bersaing PT MAYASARI BAKTI 2016 dengan MODEL &
KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS Pendek Alt
Atau 152 02 Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Loyalitas Konsumen Dan Dampaknya Terhadap
Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Mayasari Bakti
021 2 Contoh Proposal Baru PENELITIAN SURVEY Dibidang Manajemen Transportasi 2017
File 153 01 Proposal 30h Keunggulan Bersaing LION AIR GROUP 2017
Atau 153 01 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Penerbangan
Domestik LION AIR GROUP Di Bandara Soeta
File 154 02 Proposal 30h Keunggulan Bersainng TRANSJAKARTA 2017
Atau 154 02 Faktor Yang Mempengaruhi Keunggulan Bersaing Dan Implikasinya Terhadap Loyalitas
Konssumen Jasa Angkutan Transjakarta
File 155 01 Proposal 30h Keunggulan Bersaing LION AIR GROUP 2017 dengan MODEL &
KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS Pendek Alt
Atau 155 01 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Penerbangan
Domestik LION AIR GROUP Di Bandara Soeta
File 156 02 Proposal 30h Keunggulan Bersainng TRANSJAKARTA 2017 dengan MODEL &
KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS Pendek Alt
Atau 156 02 Faktor Yang Mempengaruhi Keunggulan Bersaing Dan Implikasinya Terhadap Loyalitas
Konssumen Jasa Angkutan Transjakarta
197
022 7 Laporan Hasil Penelitian Survey Dibidang Manajemen Transportasi, LP3ET 2018 File 157 01 Laporan HASIL PENELITIAN PERUM DAMRI 2015 (Pendek Alt )
Atau 157 01 Analisis Kepuasan Konsumen Jasa Transportasi Perum Damri Dalam Meningkatkan Loyalitas
Pelanggan
File 158 02 Laporan HASIL PENELITIAN GARUDA INDONESIA 2016 (Pendek Alt)
Atau 158 02 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Penerbangan Domestik
GARUDA INDONESIA Di Bandara Soeta
File 159 03 Laporan HASIL PENELITIAN MAYASARI BAKTI 2016 (Pendek Alt)
Atau 159 03 Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Loyalitas Konsumen Dan Dampaknya Terhadap
Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan MAYASARI BAKTI
File 160 04 Laporan HASIL PENELITIAN LION AIR GROUP 2017
Atau 160 04 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Penerbangan Domestik
LION AIR GROUP Di Bandara Soeta
File 161 05 Laporan HASIL PENELITIAN TRANSJAKARTA 2017
Atau 161 05 Faktor Yang Mempengaruhi Keunggulan Bersaing Dan Implikasinya Terhadap Loyalitas
Konssumen Jasa Angkutan TRANSJAKARTA
File 162 06 Laporan HASIL PENELITIAN LION AIR GROUP 2017 (Pendek Alt)
Atau 162 06 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Penerbangan Domestik
LION AIR GROUP Di Bandara Soeta
File 163 07 Laporan HASIL PENELITIAN TRANSJAKARTA 2017 (Pendek Alt)
Atau 163 07 Faktor Yang Mempengaruhi Keunggulan Bersaing Dan Implikasinya Terhadap Loyalitas
Konssumen Jasa Angkutan TRANSJAKARTA
023 7 Jurnal Hasil Penelitian Survey Dibidang Manajemen Transportasi, LP3ET 2018 File 164 01 Jurnal HASIL PENELITIAN PERUM DAMRI 2015 (Pendek Alt)
Atau 164 01 Analisis Kepuasan Konsumen Jasa Transportasi Perum Damri Dalam Meningkatkan Loyalitas
Pelanggan
File 165 02 Jurnal HASIL PENELITIAN GARUDA INDONESIA 2016 (Pendek Alt)
Atau 165 02 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Penerbangan Domestik
GARUDA INDONESIA Di Bandara Soeta
File 166 03 Jurnal HASIL PENELITIAN MAYASARI BAKTI 2016 (Pendek Alt)
Atau 166 03 Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Loyalitas Konsumen Dan Dampaknya Terhadap
Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan MAYASARI BAKTI
File 167 04 Jurnal HASIL PENELITIAN LION AIR GROUP 2017
Atau 167 04 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Penerbangan Domestik
LION AIR GROUP Di Bandara Soeta
File 168 05 Jurnal HASIL PENELITIAN TRANSJAKARTA 2017
Atau 168 05 Faktor Yang Mempengaruhi Keunggulan Bersaing Dan Implikasinya Terhadap Loyalitas
Konssumen Jasa Angkutan TRANSJAKARTA
File 169 06 Jurnal HASIL PENELITIAN LION AIR GROUP 2017 (Pendek Alt)
Atau 169 06 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Penerbangan Domestik
LION AIR GROUP Di Bandara Soeta
File 170 07 Jurnal HASIL PENELITIAN TRANSJAKARTA 2017 (Pendek Alt)
Atau 170 07 Faktor Yang Mempengaruhi Keunggulan Bersaing Dan Implikasinya Terhadap Loyalitas
Konssumen Jasa Angkutan TRANSJAKARTA
198
024 8 Jurnal Hasil Penelitian Survey Dibidang Manajemen Transportasi, LP3ET 2018 File 171 01 Jurnal Hasil Penelitian KERETA API EKONOMI LOKAL PURWAKARTA 2014 (Sedang Alt)
Atau 171 01 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API
EKONOMI LOKAL PURWAKARTA
File 172 02 Jurnal Hasil Penelitian KERETA API EKONOMI LOKAL PURWAKARTA 2014 (Pendek Alt)
Atau 172 02 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API
EKONOMI LOKAL PURWAKARTA
File 173 03 Jurnal Hasil Penelitian Keunggulan Bersaing GARUDA INDONESIA 2016 (Sedang Alt)
Atau 173 03 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Penerbangan Domestik
GARUDA INDONESIA Di Bandara Soeta
File 174 04 Jurnal Hasil Penelitian Keunggulan Bersaing PT MAYASARI BAKTI 2016 (Sedang Alt)
Atau 174 04 Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Loyalitas Konsumen Dan Dampaknya Terhadap
Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan PT MAYASARI BAKTI.
File 175 05 Jurnal Hasil Penelitian KERETA API PATAS PURWAKARTA 2017 (Sedang Alt)
Atau 175 05 ANALISIS KUALITAS PELAYANAN TRANSPORTASI KERETA API PATAS
PURWAKARTA
File 176 06 Jurnal Hasil Penelitian KERETA API PATAS PURWAKARTA 2017 (Pendek Alt)
Atau 176 06 ANALISIS KUALITAS PELAYANAN TRANSPORTASI KERETA API PATAS
PURWAKARTA
File 177 07 Jurnal Hasil Penelitian Keunggulan Bersaing LION AIR GROUP 2017 (Sedang Alt)
Atau 177 07 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Penerbangan Domestik
LION AIR GROUP Di Bandara Soeta
File 178 08 Jurnal Hasil Penelitian Keunggulan Bersainng TRANSJAKARTA 2017 (Sedang Alt)
Atau 178 08 Faktor Yang Mempengaruhi Keunggulan Bersaing Dan Implikasinya Terhadap Loyalitas
Konssumen Jasa Angkutan TRANSJAKARTA
025 8 PROPOSAL PENELITIAN SURVEY Dibidang Mnj Transportasi LP3ET 2018 File 179 01 Proposal Penelitian KERETA API EKONOMI LOKAL PURWAKARTA 2014 (Sedang Alt)
Atau 179 01 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API EKONOMI LOKAL
PURWAKARTA
File 180 02 Proposal Penelitian KERETA API EKONOMI LOKAL PURWAKARTA 2014 (Pendek Alt)
Atau 180 02 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API EKONOMI LOKAL
PURWAKARTA
File 181 03 Proposal Penelitian Keunggulan Bersaing GARUDA INDONESIA 2016 (Sedang Alt)
Atau 181 03 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Penerbangan Domestik
GARUDA INDONESIA Di Bandara Soeta
File 182 04 Proposal Penelitian Keunggulan Bersaing PT MAYASARI BAKTI 2016 (Sedang Alt)
Atau 182 04 Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Loyalitas Konsumen Dan Dampaknya Terhadap
Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan PT MAYASARI BAKTI.
File 183 05 Proposal Penelitian KERETA API PATAS PURWAKARTA 2017 (Sedang Alt)
Atau 183 05 ANALISIS KUALITAS PELAYANAN TRANSPORTASI KERETA API PATAS
PURWAKARTA
199
File 184 06 Proposal Penelitian KERETA API PATAS PURWAKARTA 2017 (Pendek Alt)
Atau 184 06 ANALISIS KUALITAS PELAYANAN TRANSPORTASI KERETA API PATAS
PURWAKARTA
File 185 07 Proposal Penelitian Keunggulan Bersaing LION AIR GROUP 2017 (Sedang Alt)
Atau 185 07 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Penerbangan Domestik
LION AIR GROUP Di Bandara Soeta
File 186 08 Proposal Penelitian Keunggulan Bersainng TRANSJAKARTA 2017 (Sedang Alt)
Atau 186 08 Faktor Yang Mempengaruhi Keunggulan Bersaing Dan Implikasinya Terhadap Loyalitas
Konssumen Jasa Angkutan TRANSJAKARTA
026 8 Laporan HASIL PENELITIAN SURVEY Dibidang Mnj Transportasi LP3ET 2018 File 187 01 Laporan Hasil Penelitian KA EKONOMI LOKAL PURWAKARTA 2014 (Sedang Alt)
Atau 187 01 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API
EKONOMI LOKAL PURWAKARTA
File 188 02 Laporan Hasil Penelitian KA\EKONOMI LOKAL PURWAKARTA 2014 (Pendek Alt)
Atau 188 02 LOYALITAS PELANGGAN JASA ANGKUTAN KERETA API
EKONOMI LOKAL PURWAKARTA
File 189 03 Laporan Hasil Penelitian Keunggulan Bersaing GARUDA INDONESIA 2016 (Sedang Alt)
Atau 189 03 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Penerbangan Domestik
GARUDA INDONESIA Di Bandara Soeta
File 190 04 Laporan Hasil Penelitian Keunggulan Bersaing PT MAYASARI BAKTI 2016 (Sedang Alt)
Atau 190 04 Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Loyalitas Konsumen Dan Dampaknya Terhadap
Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan PT MAYASARI BAKTI.
File 191 05 Laporan Hasil Penelitian KERETA API PATAS PURWAKARTA 2017 (Sedang Alt)
Atau 191 05 ANALISIS KUALITAS PELAYANAN TRANSPORTASI KERETA API PATAS
PURWAKARTA
File 192 06 Laporan Hasil Penelitian KERETA API PATAS PURWAKARTA 2017 (Pendek Alt)
Atau 192 06 ANALISIS KUALITAS PELAYANAN TRANSPORTASI KERETA API PATAS
PURWAKARTA
File 193 07 Laporan Hasil Penelitian Keunggulan Bersaing LION AIR GROUP 2017 (Sedang Alt)
Atau 193 07 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Penerbangan Domestik
LION AIR GROUP Di Bandara Soeta
File 194 08 Laporan Hasil Penelitian Keunggulan Bersainng TRANSJAKARTA 2017 (Sedang Alt)
Atau 194 08 Faktor Yang Mempengaruhi Keunggulan Bersaing Dan Implikasinya Terhadap Loyalitas
Konssumen Jasa Angkutan TRANSJAKARTA
200
027a 1 Sets Jurnal PROPOSAL & Lap Hasil Penelitian LION AIR GROUP LP3ET 2018 153 01 Proposal 30h Keunggulan Bersaing LION AIR GROUP 2017
153 01 Proposal 30h Keunggulan Bersaing LION AIR GROUP 2017 Panjang Alt
File 195 08 Proposal Penelitian 30h Keunggulan Bersaing LION AIR GROUP 2017 (Panjang Alt)
Atau 195 08 ANALISIS KUALITAS PELAYANAN DAN KEUNGGULAN BERSAING JASA ANGKUTAN
PENERBANGAN DOMESTIK LION AIR GROUP DI BANDARA SOEKARNO-HATTA
File 196 08 Jurnal Hasil Penelitian Keunggulan Bersainng LION AIR GROUP 2017 (Panjang Alt) Atau 196 08 ANALISIS KUALITAS PELAYANAN DAN KEUNGGULAN BERSAING JASA ANGKUTAN
PENERBANGAN DOMESTIK LION AIR GROUP DI BANDARA SOEKARNO-HATTA
File 197 08 Laporan Hasil Penelitian Keunggulan Bersainng LION AIR GROUP 2017 (Panjang Alt)
Atau 197 08 ANALISIS KUALITAS PELAYANAN DAN KEUNGGULAN BERSAING JASA ANGKUTAN
PENERBANGAN DOMESTIK LION AIR GROUP DI BANDARA SOEKARNO-HATTA
028a 1 Sets Jurnal PROPOSAL & Lap Hasil Penelitian TRANJAKARTA LP3ET 2018 154 02 Proposal 30h Keunggulan Bersainng TRANSJAKARTA 2017
154 02 Proposal 30h Keunggulan Bersainng TRANSJAKARTA 2017 Panjang Alt
File 198 09 Proposal Penelitian 30h Keunggulan Bersainng TRANSJAKARTA 2017 (Panjang Alt)
Atau 198 09 FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEUNGGULAN BERSAING DAN IMPLEMENTASINYA
TERHADAP LOYALITAS KONSUMEN JASA ANGKUTAN TRANSJAKARTA
File 199 09 Jurnal Hasil Penelitian Keunggulan Bersainng TRANSJAKARTA 2017 (Panjang Alt)
Atau 199 09 FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEUNGGULAN BERSAING DAN IMPLEMENTASINYA
TERHADAP LOYALITAS KONSUMEN JASA ANGKUTAN TRANSJAKARTA
File 200 09 Laporan Hasil Penelitian Keunggulan Bersainng TRANSJAKARTA 2017 (Panjang Alt)
Atau 200 09 FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEUNGGULAN BERSAING DAN IMPLEMENTASINYA
TERHADAP LOYALITAS KONSUMEN JASA ANGKUTAN TRANSJAKARTA
❖ Biasanya untuk mendapatkan sebuah TULISAN ILMIAH adalah secara kebetulan
didalam DOMAIN Google atau Bilamana sudah mengetahui judul TULISAN ILMIAH
tersebut cukup dengan menulis judul tersebut ke dalam Google dan akan keluar
TULISAN ILMIAH yang dimaksud.
❖ KIAT CERDIK MEMBUAT TULISAN ILMIAH, dan sebagai langkah utama adalah
dengan cara Mengkoleksi sejumlah TULISAN ILMIAH yang akan berperan sebagai
MATERI PEMBANDING dengan MATERI YANG DIBUAT. Paling tidak agar
mengatahui bagaimana penyusunan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS
yang dibuat penulis lain. Selain bisa memperkuat “pondasi ilmiah” bahkan juga
memperkokoh “Kemampuan ilmiah” agar lebih mudah menyelesaikan berbagai
bentuk/beranekaragam Persoalan Ilmiah pada PENELITIAN KUANTITATIF Dibidang
MANAJEMEN TRANSPORTASI maupun PENELITIAN SURVEY Dibidang
MANAJEMEN TRANSPORTASI. Tentunya sebagai langkah berikutnya adalah Meng-
unduh (Downloads) sebanyak mungkin TULISAN ILMIAH dari penulis lain atau
Meng-unduh secara keseluruhan TULISAN ILMIAH yang dibuat dalam File PDF (pada
201
posisi jumlah sekarang) sebagaimana tercantum dalam Lembaran Informasi, terkecuali
TULISAN ILMIAH yang terdapat dalam kurung sebanyak 27 Files (hanya bisa
didapatkan melalui Email langsung dengan sejumlah harga tertentu yang disajikan dalam
sebuah Daftar Harga).
Ketentuan: Gantilah Lembaran Informasi (Daftar TULISAN ILMIAH yang disisipkan dalam wujud
File PDF) menjadi (Daftar TULISAN ILMIAH yang dibuat dalam File DOCUMENTS), sehingga
didapatkan sebuah File DOCUMENTS yang berisikan Daftar dari semua tulisan ilmiah yang
disusun oleh Amrizal.
Selanjutnya, dengan cara memasukan/menuliskan 000 Daftar Tulisan Ilmiah Amrizal ke
dalam Google, maka akan didapatkan sebuah File DOCUMENTS yang berisi Daftar
TULISAN ILMIAH tersebut, dengan contoh berikut:
Google 000 Daftar Tulisan Ilmiah Amrizal Cari
Adapun tujuan selanjutnya agar lebih leluasa/Mudah meng-unduh (Downloads)
keseluruhan TULISAN ILMIAH yang dibuat/terletak dalam PDF (pada posisi jumlah
sekarang), cukup dengan cara meng-Copy masing-masing Nomor urut beserta nama file
tersebut ke dalam Google.
Diistilahkan dalam tanda petik “pada posisi jumlah sekarang” jumlah/posisi (Judul)
Tulisan Ilmiah terbaru, tahun 2014 s/d 2018 sebanyak 200 Files, oleh karena posisi/jumlah
files PDF yang disajikan dalam Daftar TULISAN ILMIAH dapat berubah pada saat-saat
tertentu seiring dengan perjalanan waktu.......
---Bekasi Kota, Selamat Tahun baru 1 Januari 2018---