PROPOSAL PENELITIANlp3et.org/uploads/1/2/1/4/121481330/050_1_versi... · Title: PROPOSAL PENELITIAN Author: user Created Date: 11/7/2018 2:21:10 AM

CUPLIKAN khusus PEMESANAN (RINCIAN) melalui Email:

JURNAL HASIL PENELITIAN disajikan/ditampilkan/disusun secara bersamaan

dengan penyusunan LAPORAN HASIL PENELITIAN, berlaku untuk keseluruhan konsep

yang menggunakan MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN

TEORITIS [Panjang Alt, Sedang Alt, Pendek Alt, dan Lengkap Alt (Alt singkatan dari =

Alternatif)] sebagaimana yang telah diprediksi/digambarkan sebelumnya dalam

penyusunan PROPOSAL PENELITIAN, dan dalam Website ini dijawab secara sempurna

dan detail: Cara/Proses/Hasil Perhitungan serta Tahap-tahap Perhitungan yang digunakan

masing-masing, dan diperkuat oleh sejumlah files Bonus mengunakan program SPSS IBM

Statistik Versi 21 for Windows dan untuk beberapa model perhitungan tertentu yang harus

menggunakan Lotus 1-2-3 (Transition) dari Program Microsoft Office Excel 2003 serta

beberapa files Bonus lainya. Menggunakan semua Lampiran yang sama dengan Laporan

HASIL PENELITIAN (Juga dikirim kepada Anda dalam bentuk files Document)

merupakan Lampiran Berformulasi yang di-Transfer dari HASIL PERHITUNGAN

menggunakan program EXCEL maupun program SPSS.

Persiapkanlah terlebih dahulu Lotus 1-2-3 (Transition) dari Program Microsoft Office Excel 2003 atau versi lainnya & Program SPSS IBM Statistik Versi 20-24

for Windows (atau Versi Terbaru) dalam komputer Anda sebelum memulai pemesanan melalui Email agar semua files yang dipesan dapat dibuka.

Apabila Anda melakukan Pemesanan files Secara Paket melalui Email. Sebagai misal Anda memilih PAKET ISTIMEWA (…dimana Paket ini menampilkan 3 Versi Jurnal Hasil

Penelitian menggunakan MODEL dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Panjang Alt,

Sedang Alt & Pendek Alt], ini berarti ada/setidak-tidaknya sebanyak 3 Files Utama plus 10 files

bonus atau Anda akan menerima melalui Email paling sedikit sebanyak 13 files yang dibayar

dengan sejumlah Anggaran Tertentu (60 % lebih rendah/irit dari pemesanan paketan Tulisan

Ilmiah/Karya Penelitian). Pengertian ke-4 paket yang dimaksud sebagai berikut:

PAKET ISTIMEWA: Jurnal Hasil Penelitian

Adalah 3 buah KARYA PENELITIAN dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN

TEORITIS [Panjang Alt, Sedang Alt dan Pendek Alt plus 10 Bonus].

PAKET KHUSUS: Jurnal Hasil Penelitian

Adalah 2 buah KARYA PENELITIAN dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Sedang Alt dan Pendek Alt plus beberapa Bonus]

PAKET STANDAR: Jurnal Hasil Penelitian Adalah 1 buah (sebuah) KARYA PENELITIAN dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN

TEORITIS [Panjang Alt, Sedang Alt atau Pendek Alt plus beberapa Bonus].

PAKET SUPER ISTIMEWA: Jurnal Hasil Penelitian Adalah 1 Sets KARYA PENELITIAN dengan MODEL & KERANGKA PEMIKIRAN

TEORITIS [Panjang Alt atau Lengkap Alt plus 10 Files (Bonus) & Utama & 52 Bonus Tambahan].

2

Apabila Saudara ingin membuat Sebuah (1 versi) Jurnal Hasil Penelitian seperti:

MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Pendek Alt),

merupakan Model Penelitian dengan Proses Hitung maupun Analisis yang Sangat

Sederhana

File 165 02 Jurnal Hasil Penelitian 44h Keunggulan Bersaing GARUDA INDONESIA 2016 (Pendek Alt) Atau 165 02 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan

Penerbangan Domestik GARUDA INDONESIA Di Bandara Soekarno-Hatta.

Oleh AMRIZAL (lp3et.org dan [email protected]).

PAKET (Jurnal Hasil Penelitian) STANDAR C-5:

Apabila Saudara ingin membuat Sebuah (1 versi) Jurnal Hasil Penelitian seperti:

MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Pendek Alt),

merupakan Model Penelitian dengan Proses Hitung maupun Analisis yang Sangat

Sederhana

File 165 02 Jurnal Hasil Penelitian 44h Keunggulan Bersaing GARUDA INDONESIA 2016 (Pendek Alt) Atau 165 02 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan

Penerbangan Domestik GARUDA INDONESIA Di Bandara Soekarno-Hatta. (1 atau 2 Files PDF ini tidak dapat di-unduh sebelum Pemesanan PAKET/Jurnal STANDAR C-5 terjadi)

Bonus: 2 Files Microsoft Office Excel 97-2003 Worksheet/Lotus 1-2-3 (Transition)Keunggulan

Bersaing GARUDA INDONESIA 2016 (sebagai MASTER UTAMA) yang disusun sedemikian rupa […berdasarkan MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA

PEMIKIRAN TEORITIS (Pendek Alt) sebagaimana Bab II] yang didalamnya

diperlihatkan Proses Hitung sebanyak {[(16)*(2)} = 32 Hasil Estmasi

(Unstandardized Coefficients) Model Regresi I (tidak menggunakan Model Regresi IV (zresid Histogram & Pembentukan Kurva Normal) dan juga tidak

menggunakan model fungsional hasil estimasi (Unstandardized Coefficients):

Model Regresi II dan III} serta sebanyak [(38-7) = 31 Lampiran Olahan “Ber Formulasi”] yang merupakan transfer dari Excel/Lotus 1-2-3 (Transition) dari Program Microsoft

Office Excel 2003]. Hasil perhitungan ini dikelompokan kedalam 2 Hasil Perhitungan

Empiris “Data Dengan Kategori Jumlah I & II” (dapat dilihat dalam Bab IV & Lampiran)

yang diperinci/disusun dalam berbagai bentuk Files sbb:

Files Excel1 Double Path Analysis Method GARUDA INDONESIA 2016 Master Utama AE1 CH 576 (Petunjuk Lotus)

Excel2 Double Path Analysis Method GARUDA INDONESIA 2016 Master Utama AE 576 (Excel 38 Lampiran)

Doc4 LAMPIRAN Berformulasi 36h Transfer dari Excel 38 Lamp dan 7 Lampiran Survey

Pengguna/pemesan dimulai dari S-1 keatas, dengan disiplin/kosentrasi keilmuan: Ilmu

Ekonomi, Manajemen, Transportasi, dan Logistik, sedangkan Tingkat Kemahiran

mengolah/mengikuti perhitungan EXCEL/SPSS “Ber Formulasi” diharapkan Setara S-

2 keatas dengan disiplin/kosentrasi (keilmuan) yang sama. Harga satu PAKET (Jurnal

Hasil Penelitian) STANDAR C-5 plus semua bonus “Proses Hitung/Cara

Menghitung/Hasil Perhitungan” adalah: Rp 800.000,- (delapan ratus ribu rupiah)

mailto:[email protected]

3

Berdasarkan Lembaran Informasi: 000 Daftar Tulisan Ilmiah Amrizal, terdapat

sebanyak 47 Paket/Jurnal Hasil Penelitian (atau sebanyak 141 Files) yang terdiri dari

sejumlah 47 [= 9 Paket (Jurnal Hasil Penelitian) Istimewa + 8 Paket (Jurnal Hasil

Penelitian) Khusus + 26 Paket (Jurnal Hasil Penelitian) Standar] Plus 4 Paket (Jurnal

Hasil Penelitian) Super Istimewa tentang PENELITIAN SURVEY Dibidang

MANAJEMEN TRANSPORTASI yang dapat dipesan melalui EMAIL. Kesemua files ini

dikembangkan sebagai MODEL dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS

[Panjang Alt, Sedang Alt, Pendek Alt, dan Lengkap Alt (Alt singkatan dari = Alternatif)]

dari 9 buah Laporan HASIL PENELITIAN Terdahulu yang dibuat/disusun (Direvisi/Dikaji

Ulang STMT-TRISAKTI a/n LP3ET, Tahun 2018) menggunakan Data Hasil Survey

dalam rentang tahun 2014 s/d 2018. LP3ET adalah singkatan dari LEMBAGA

PENELITIAN, PENGKAJIAN & PERUMUSAN EKONOMI TERAPAN, yang

merupakan situs/web resmi Amrizal (memuat keseluruhan Tulisan Ilmiah Amrizal) dengan

nama LP3ET.org (Secara Sederhana: dapat dibuka/diakses dalam bentuk

https://lp3et.org atau dengan melalui/ memasukan nama website lp3et.org kedalam

Google atau Google Chrome) menggunakan berbagai jenis Komputer maupun

Handphone.

Apabila Saudara ingin membuat Sebuah (1 versi) Jurnal Hasil Penelitian maka

saudara dapat menjadikan PAKET (Jurnal Hasil Penelitian) STANDAR C-6 dengan

formasi sebagaimana yang dicantumkan diatas, yang meliputi 1 Files Utama dan 3 Files

Bonus maka saudara dapat memesan melaui EMAIL dengan cara sebagai berikut:

Cara Memesai melalui EMAIL sbb: Sebagaimana yang dapat lihat pada lembaran PAKET (Jurnal Hasil Penelitian)

STANDAR C-5 dihargai sebesar Rp 800.000,- (delapan ratus ribu rupiah). Kirim ke No.

Rekening: 0562343197 Bank BNI Syariah a/n Amrizal. Sebagai contoh isi berita yang

perlu dibuat pada Rekening dan Email: [email protected] adalah sebagai berikut:

Ke Rekening: Pesan satu PAKET STANDAR C-5 (Jurnal Hasil Penelitian)

a/n Winardi

Ke Email : Pesan satu PAKET STANDAR C-5 (Jurnal Hasil Penelitian)

a/n Winardi (Jakarta Timur)

(Isi berita pada Email harus lebih jelas/lengkap dibanding dengan isi berita Rekening)

https://lp3et.org/

mailto:[email protected]

4

043 PAKET STANDAR C-5

Apabila Saudara ingin membuat Sebuah (1 versi) Tulisan Ilmiah/Karya Penelitian Kode Dan Nama Karya Penelitian: 158 03

File 158 03 Laporan Hasil Penelitian 172h Keunggulan Bersaing GARUDA INDONESIA 2016 (Pendek Alt)

Atau 158 03 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Penerbangan Domestik

GIA Di Bandara Soeta

[Doc4 LAMPIRAN Berformulasi 36h Transfer dari Excel 38 Lamp dan 7 Lampiran Survey]

Penulis : Amrizal (lp3et.org/[email protected])

Jenis file : pdf

Harga/Paket : Rp 2.000.000,- (dua juta rupiah).

3 Bonus Utama Keunggulan Bersaing GARUDA INDONESIA 2016

Secara Detail sbb: Files Excel1 Double Path Analysis Method GARUDA INDONESIA 2016 Master Utama AE1 CH 576 (Petunjuk Lotus)

Excel2 Double Path Analysis Method GARUDA INDONESIA 2016 Master Utama AE 576 (Excel 38 Lampiran)

Doc4 LAMPIRAN Berformulasi 36h Transfer dari Excel 38 Lamp dan 7 Lampiran Survey

Jumlah & Files yang akan dikirim melalui Email sbb:

e0 050 1 Versi Jurnal Hasil Penelitian PAKET STANDAR C-5 Keunggulan Bersaing GARUDA INDONESIA 2016 (Pendek Alt)

e0 050 PAKET (Jurnal Hasil Penelitian) STANDAR C-5

e1 c3165 02 Jurnal HASIL PENELITIAN 44h Keunggulan Bersaing GARUDA INDONESIA 2016 (Pendek Alt) e2 c2165 02 Analisis Kualitas Pelayanan Dan Keunggulan Bersaing Jasa Angkutan Penerbangan Domestik GIA Di Bandara Soeta

f1 Excel1 Double Path Analysis Method GARUDA INDONESIA 2016 Master Utama AE1 CH 576 (Petunjuk Lotus) f2 Excel2 Double Path Analysis Method GARUDA INDONESIA 2016 Master Utama AE 576 (Excel 38 Lampiran)

f3 Doc4 LAMPIRAN Berformulasi 36h Transfer dari Excel 38 Lamp dan 7 Lampiran Survey f4 E3 MODEL & KERANGKA TEORI 46h Keunggulan Bersaing GARUDA INDONESIA (Pendek.Alt)

“SELAMAT BERKARYA SEMOGA SUKSES”

5

Deskripsi singkat:

Model penelitian pada jasa angkutan penerbangan domestik GARUDA

INDONESIA diistilahkan sebagai MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA

PEMIKIRAN TEORITIS [Pendek Alt, (Alt = Alternatif)] oleh karena selain tidak

menggunakan Model Regresi IV (zresid Histogram Pembentukan Kurva Normal) dan

juga tidak menggunakan model fungsional hasil estimasi (Unstandardized

Coefficients): Model Regresi II dan III yang melibatkan sebanyak 6 Variabelnya

(Artinya sebanyak 33 Indikator/Dimensi disembunyikan). Prediksi Bentuk Perwajahan

apabila menjadi sebuah Hasil Penelitian/Jurnal yang mesti dibuat hanyalah 8 bentuk

model fungsional hasil estimasi (Unstandardized Coefficients): Model Regresi

I serta 8 bentuk model fungsional hasil estimasi dari Metode Path Analysis

(Standardized Coefficients) saja. MODEL PENELITIAN dengan

KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Pendek Alt) merupakan model penelitian dengan

analisis-nya yang paling sederhana, penggunaan program SPSS IBM Statistik Versi 21

for Windows terbatas hanya untuk Model-model tertentu saja seperti model fungsional

hasil estimasi (Unstandardized Coefficients): Model Regresi I, serta Model fungsional

Metode Path Analysis (Standardized Coefficients). Proses perhitungan yang

paling banyak digunakan adalah program Lotus 1-2-3 (Transition) yang berasal

dari Program Microsoft Office Excel 2003.

Metode penelitian yang digunakan pada Model penelitian pada jasa angkutan

penerbangan domestik GARUDA INDONESIA adalah Metode Analisa Jalur Ganda

(Double Path Analysis’ Method) yang merupakan ”sebuah metode penelitian baru” atau

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 [Artinya, dalam

6

penelitian ini menggunakan 21 Indikator/Dimensi (dikalikan dengan jumlah sampel

sebanyak 5 sampai dengan 10 kali dari jumlah indikator yang digunakan dalam seluruh

variabel laten), maka jumlah sampel minimal yang harus digunakan adalah 126 (yaitu 6

dikali 21). Dengan demikian jumlah sampel minimal untuk penelitian ini sebanyak 126

responden. yang merupakan penumpang (pelanggan) yang telah lebih 3 kali menggunakan

jasa angkutan penerbangan domestik GARUDA INDONESIA. (tidak menggunakan

model fungsional hasil estimasi (Unstandardized Coefficients): Model Regresi

II dan III yang melibatkan sebanyak 6 Variabel dan sebanyak 33 Indikator/Dimensi

disembunyikan).

MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS [Pendek

Alt, (Alt = Alternatif)] tidak menggunakan Model Regresi IV (zresid Histogram

Pembentukan Kurva Normal), namun demikian secara bersamaan tetap saja harus

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 (Pendek 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)], sedangkan untuk bentuk

fungsional model hasil estimasi Metode Path Analysis (Standardized

Coefficients) terdapat sebanyak 8 buah [4 buah Model Fungsional Loyalitas

Konsumen (…..Fungsi Semula) dan 4 buah Model Fungsional Keunggulan Bersaing

(….Fungsi Estapet)]. Dengan kata lain tidak menggunakan Model Regresi IV (zresid

Histogram Pembentukan Kurva Normal) dan juga tidak menggunakan model fungsional

hasil estimasi (Unstandardized Coefficients): Model Regresi II dan III.

7

Terkutip: Secara matematis semua bentuk fungsional/proses perhitungan model

hasil estimasi pada penelitian jasa angkutan penerbangan domestik GARUDA

INDONESIA (sebagai MASTER UTAMA) yang disusun sedemikian rupa […berdasarkan

MODEL PENELITIAN dengan KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS (Pendek Alt)

sebagaimana terlihat pada Bab II] yang didalamnya diperlihatkan Proses Hitung sebanyak

{[(16)*(2)] = 32 Hasil Estmasi (Unstandardized Coefficients) Model Regresi

I (tidak menggunakan Model Regresi IV (zresid Histogram & Pembentukan Kurva

Normal) dan juga tidak menggunakan model fungsional hasil estimasi

(Unstandardized Coefficients): Model Regresi II dan III} serta serta sebanyak

[(38-7) = = 31 Lampiran Olahan “BerFormulasi”] yang merupakan transfer dari

Excel/Lotus 1-2-3 (Transition) dari Program Microsoft Office Excel 2003]. Hasil

perhitungan ini dikelompokan kedalam 2 Hasil Perhitungan Empiris “Data Dengan

Kategori Jumlah I & II” (selanjutnya dapat dilihat dalam Bab IV & Lampiran).

II.G 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.

Untuk mengetahui keterikatan Pengembangan Model dan pengaruh antar variabel

dapat dijelaskan pada kerangka pemikiran berikut:

8

Gambar 2.1: Model Konseptual dan Hubungan Fungsional Antar Inter Variable Path Analysis Method, KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS.

Kualitas

Pelayanan

(X1)

KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS

H3: Coeff. Reg c1 > 0

H4: Coeff. Reg c2 > 0

r 2 (Xi ) > 0.6

r 2 (Y1) > 0.6

r 2 (Xi ,Y1) > 0

r 2 (Y1 ,Xi) > 0

Unstandardized Coefficients: Model Fungsional Loyalitas Konsumen:

Y1 = a0 + a1 X1 + E1

Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + E2

Y2Calc = c0 + c1 X1 + c2Y1 + E3

Y2Calc = d0 + d1 Y1 + d2X1 + E4

Standardized Coefficients: Path Analysis Method: Loyalitas Konsumen (…..fungsi Semula):

Y1 = 1X1 + 1

Y2 = 1X1 + 1Y1 + 2

Keunggulan Bersaing (….fungsi estapet):

Y3 = 1 Y1 + 2Y2

Y3 Calc = 1 Y1 + 2Y2 + 3Y3v

H1

: Coeff. R

eg

a1 >

0

H4: Coeff. Reg 1 > 0.

H1: Coeff. Reg 1 > 0

H1: r

2 X1>0 H5: Coeff. Reg 2 > 0

H2 :C

oeff. R

eg b

1 >

0

r 2(Yi ) > 0.6

H3: Coeff. Reg 3 > 0

r 2(Y3v ,Yi) > 0.6

Y3v.1. Memperluas Route Penerbangan GARUDA INDONESIA

Y3v.2. Mampu Menciptakan INOVASI Produk Jasa GARUDA INDONESIA

Y3v.3. Senantiasa Meningkatkan Promosi Penerbangan GARUDA

INDONESIA

r 2(Y3v) > 0.6

Y3v= Intevening Variable

Y1 = Intevening Variable

Loyalitas

Konsumen

(Y2)

Kepuasan

Konsumen

(Y1)

Keunggulan

Bersaing

(Y3)

Dimensi

Keunggulan

Bersaing

(Y3v)

Dimensi

Kualitas

Pelayanan

(X1v)

9

Unstandardized Coefficients: Model Regresi I :

Model Fungsional Loyalitas Konsumen

Y1 = a0 + a1 X1 + e1

Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + e2

Y2 Calc = c0 + c1 X1 + c3Y1 + e3

Y2 Calc = d0 + d1Y1 + d3X1 + e4

Model Fungsional Keunggulan Bersaing

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

Metode Path Analysis Standardized Coefficients: Model Fungsional Loyalitas Konsumen

Y1 = 1X1 + 1

Y2 = 1X1 + 1Y1 + 2

dimana:

Y1 = Kepuasan Konsumen

Y2 = Loyalitas Konsumen

X1 = Kualitas Pelayanan

1 = Koefisien regresi variabel Kualitas Pelayanan

1 = Koefisien regresi intervening variabel Kepuasan Konsumen

= Error Term

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

10

II.H Dimensional Variabel (Hubungan Antara Variabel dengan Dimensi) Model penelitian menunjukkan ada 3 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 angkutan penerbangan domestik GARUDA INDONESIA.

H2:r 2 Y1 > 0 Bahwa variabel kepuasan konsumen (Y1) mempunyai pengaruh langsung positif terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) jasa angkutan penerbangan domestik GARUDA INDONESIA.

H3:r 2 X1 > 0 Bahwa variabel kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh tidak langsung positif (melalui intervening kepuasan konsumen Y1) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) jasa angkutan penerbangan domestik GARUDA INDONESIA.

HX1.i:r 2 X1i >0 Bahwa 13 indikator kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh tidak langsung positif terhadap variabel kepuasan konsumen (Y1) maupun variabel loyalitas konsumen (Y2) jasa angkutan penerbangan domestik GARUDA INDONESIA.

HX1vr 2 X1v > 0 Bahwa 5 Dimensi kualitas pelayanan (X1) mempunyai pengaruh tidak langsung positif terhadap variabel kepuasan konsumen (Y1) maupun variabel loyalitas konsumen (Y2) jasa angkutan penerbangan domestik GARUDA INDONESIA.

Bahwa 5 Dimensi Kualitas Pelayanan (X1), berjalan secara sinkron bersifat “Optimum”, jelasnya bahwa Adjusted of determination coefficient bernilai positif melampaui diatas nilai kritis (critical value) yang dicerminkan oleh:

II.H.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:

11

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 angkutan penerbangan domestik GARUDA INDONESIA.

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 angkutan penerbangan domestik GARUDA INDONESIA.

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 angkutan penerbangan domestik GARUDA INDONESIA meningkatkan kualitas pelayanan, 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 angkutan penerbangan domestik GARUDA INDONESIA 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 angkutan penerbangan domestik GARUDA INDONESIA

12

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 angkutan penerbangan domestik GARUDA INDONESIA 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 angkutan penerbangan domestik GARUDA INDONESIA meningkatkan kualitas pelayanan melalui cara pemberian perhatian dengan sentuhan pribadi sehingga dapat/tepat memenuhi apa yang dibutuhkan oleh konsumen.

II.H 2 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 angkutan penerbangan domestik GARUDA INDONESIA.

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.

II.H.3 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:

13

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.

II.H.4 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 Aircraft GARUDA INDONESIA 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 Aircraft GARUDA INDONESIA terkini

(4) Y3.4. Keunggulan teknologi Aircraft GARUDA INDONESIA 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 Route Penerbangan Aircraft GARUDA INDONESIA

2) Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa Aircraft GARUDA INDONESIA

3) Senantiasa Meningkatkan Promosi Aircraft GARUDA INDONESIA

14

IV.A 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 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” 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.

15

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”

Dengan mengetahui seluruh indikator maupun Dimensi Rata-rata per butirnya dari

Variabel/Dimensi Variabel yang mengalami kondisi DROP bahkan yang TIDAK RELIABEL,

maka Produsen penyedia jasa angkutan penerbangan domestik GARUDA INDONESIA

dapat melakukan 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, serta

meningkatkan bahkan mempertajam kemampuan manejerialnya dan manajemen

operasional secara maksimal

Data hasil survey atau Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) dalam penelitian ini

digunakan untuk menganalisis semua indikator dari: Variabel Kualitas Pelayanan (X1),

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

16

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. Segala Proses perhitungan dalam penelitian ini

menggunakan (data lampiran 12 s/d 17), dengan Hasil Perhitungan Empiris yang dirangkum

kedalam Gambar 4.1 (meliputi semua penjabarannya) sebagai berikut:

17

Gambar 4.1: Model Konseptual dan Hubungan Fungsional Antar Inter Variable Path Analysis Method,

HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS [Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)].

Kualitas

Pelayanan

(X1)


Y3v.2. Mampu Menciptakan INOVASI Produk Jasa GARUDA INDONESIA

Y3v.3. Senantiasa Meningkatkan Promosi Penerbangan GARUDA

INDONESIA



Loyalitas

Konsumen

(Y2)

Kepuasan

Konsumen

(Y1)

Keunggulan

Bersaing

(Y3)

Dimensi

Keunggulan

Bersaing

(Y3v)

Dimensi

Kualitas

Pelayanan

(X1v)

HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS

Data Dengan Kategori (Jumlah ke I)

Unstandardized Coefficients: Model Fungsional Loyalitas Konsumen: Y1 = 29.656 + 0.169 X1 + E1 Y2 = 4.043 + 1.613 Y1 Calc

Y2 = 4.043 + 156116.101b X1 + 1.613 Y1 Calc

Y2 = 51.884 + 0.272 Y1Calc - 156115.352b X1

b) Excluded Variables: Beta In X1 & Y2


Y1 = 0.898 X1

Y2 = 156116.101b X1 + 0.749Y1 Calc


Y3v = 0.112 Y1 + 0.804 Y2

Y3 = 0.060 Y1 + 38784.337bY2 + 0.840 Y3v Calc

r 2(Yi ,Y3v) = 0.606

r 2(Y3v ,Yi) = 0.606 r 2(Y3v) = 0.737

H3: Coeff. Reg 3 = 1.223

r 2(Yi ) = 0.646 H5: Coeff. Reg 2 = 38784.337b (Excluded Variable)

H4: Coeff. Reg 1 = 0.069

H2: Coeff. Reg 2 = 0.383

H1

: : Coeff. R

eg a

1 = 0

.169

H2 :C

oeff.R

eg b

1 =

1.6

13

H4: Coeff. Reg c2 = 1.613 H3: Coeff. Reg c1= 156116.101b (Excluded Variable)

r 2 (Xi ) = 0.742

r 2 (Y1) = 0.414

r 2 (Xi ,Y1) = 0.414

r 2 (Y1 ,Xi) = 0.414

H1: Coeff. Reg 1 = 0.098

H1: r

2 X1>0

18


Model Fungsional Loyalitas Konsumen (….fungsi semula)

Y1 = a0 + a1 X1 + E1

Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + E2

Y2Calc = c0 + c1 X1 + c2Y1 + E3

Y2Calc = d0 + d1 Y1 + d2X1 + E4

Y1 = 29.656 + 0.169 X1 + E1

Y2 = 4.043 + 1.613 Y1 Calc

Y2 = 4.043 + 156116.101b X1 + 1.613 Y1 Calc

Y2 = 51.884 + 0.272 Y1Calc - 156115.352b X1

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 = 32.773 + 0.098 Y1 + 0.383 Y2

Y3 = 2.212 + 1.304 Y3v Calc

Y3 = 4.103 + 0.069 Y1 + 38784.337b Y2 + 1.223 Y3v Calc

Y3 = 44.172 - 43759.313b Y3v Calc + 0.189 Y1 + 0.468 Y2

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

Y1 = 0.898 X1 (Persamaan Regresi 1) Y2 = 156116.101b X1 + 0.749Y1 Calc (Persamaan Regresi 3)

dimana:






= Error Term


Y3v = 0.112 Y1 + 0.804 Y2 (Persamaan Regresi 1) Y3 = 0.060 Y1 + 38784.337b Y2 + 0.840 Y3v Calc (Persamaan Regresi 3)

dimana:

Y3 = Y3u = Keunggulan Bersaing

Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen

Y2 = Y2u = Loyalitas Konsumen

Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing




19

IV.B 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 Jumlah (atau Nilai Total) dari 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), Kepuasan Konsumen (Y1), Loyalitas Konsumen (Y2) dan Keunggulan Bersaing (Y3),

termasuk 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 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, sehingga secara otomatis dapat menjadikan

model hasil estimasi ini sebagai goodness of fit regression models. Proses perhitungan dalam

penelitian ini menggunakan (data lampiran 12 s/d 17), dengan Hasil Perhitungan Empiris

yang dirangkum kedalam Gambar 4.2 (meliputi semua penjabarannya) sebagai berikut:

20

Gambar 4.2: Model Konseptual dan Hubungan Fungsional Antar Inter Variable Path Analysis Method,

HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS [Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)].

Kualitas

Pelayanan

(X1)


Y3v.2. Mampu Menciptakan INOVASI Produk Jasa GARUDA INDONESIA Y3v.3. Senantiasa Meningkatkan Promosi Penerbangan GARUDA

INDONESIA



Loyalitas

Konsumen

(Y2)

Kepuasan

Konsumen

(Y1)

Keunggulan

Bersaing

(Y3)

Dimensi

Keunggulan

Bersaing

(Y3v)

Dimensi

Kualitas

Pelayanan

(X1v)

HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS

Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)

Unstandardized Coefficients: Model Fungsional Loyalitas Konsumen: Y1 = 14.527 + 0.246 X1 + E1

Y2 = 13.071 + 1.451 Y1 Calc

Y2 Calc = 7.548 + 0.290 X1 + 0.634 Y1

Y2Calc = 7.548 + 0.634 Y1 + 0.290 X1

All Variables: Goodness of fit regression models


Y3v = 0.534 Y1 + 0.436 Y2

Y3 Calc = 0.517 Y1 + 0.138 Y2 + 0.354 Y3v


Y1 = 0.965 X1

Y2 Calc = 0.645 X1 + 0.360 Y1

r 2(Yi ,Y3v) = 0.985

r 2(Y3v ,Yi) = 0.985

r 2(Y3v) = 0.940

H3: Coeff. Reg 3 = 0.499

r 2(Yi ) = 0.881

H4: Coeff. Reg 1 = 0.833 H5: Coeff. Reg 2 = 0.135

H1: Coeff. Reg 1 = 0.611

H1: r

2 X1>0

H2: Coeff. Reg 2 = 0.303

H2

:Coeff. R

eg b

1 =

1.4

51

H1

:: Coeff. R

eg a

1 = 0

.24

6

H3: Coeff. Reg c1 = 0.290 H4: Coeff. Reg c2 = 0.634

r 2 (Xi ) = 0.914

r 2 (Y1) = 0.870

r 2 (Y1 ,Xi) =

r 2 (Xi ,Y1) = 0.988

21


Model Fungsional Loyalitas Konsumen (….fungsi semula)

Y1 = a0 + a1 X1 + E1

Y2 = b0 + b1 Y1 Calc + E2

Y2Calc = c0 + c1 X1 + c2Y1 + E3

Y2Calc = d0 + d1 Y1 + d2X1 + E4

Y1 = 14.527 + 0.246 X1 + E1

Y2 = 13.071 + 1.451 Y1 Calc

Y2 Calc = 7.548 + 0.290 X1 + 0.634 Y1

Y2Calc = 7.548 + 0.634 Y1 + 0.290 X1


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 = 14.839 + 0.611 Y1 + 0.303 Y2

Y3 = 10.231 + 1.161 Y3v Calc

Y3 Calc = 5.063 + 0.833 Y1 + 0.135 Y2 + 0.499 Y3v

Y3Calc = 5.063 + 0.499 Y3v + 0.833 Y1 + 0.135 Y2

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

Y1 = 0.965 X1 (Persamaan Regresi 1) Y2 Calc = 0.645 X1 + 0.360 Y1 (Persamaan Regresi 3)

atau

Y1 = 0.965 X1 (Persamaan Regresi 1) Y2Calc = 0.360 Y1 + 0.645 X1 (Persamaan Regresi 4)

dimana:






= Error Term

22


Y3v = 0.534 Y1 + 0.436 Y2 (Persamaan Regresi 1) Y3 Calc = 0.517 Y1 + 0.138 Y2 + 0.354 Y3v (Persamaan Regresi 3)

atau

Y3v = 0.534 Y1 + 0.436 Y2 (Persamaan Regresi 1) Y3Calc = 0.354 Y3v + 0.517 Y1 + 0.138 Y2 (Persamaan Regresi 4)

dimana:

Y3 = Y3u = Keunggulan Bersaing

Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen

Y2 = Y2u = Loyalitas Konsumen

Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing




23

IV.D Uji Asumsi Klasik IV.D.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.

24

Pada Uji Normalitas untuk 6 Observasi data, 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): Y2Calc = c0

+ c1 X1 + c2Y1 + E3 = d0 + d1Y1 + d2X1 + E4 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 Y2Calc One-Stage Regression as Estimated

Variable (as Calculated) dengan Bentuk Regresi: Y2Calc = c0 + c1 X1 + c2Y1 + E3

Zresid Normal P-P Plot:

Output1 PP Plot Reg III Loyalitas Konsumen GARUDA INDONESIA 2016

25

Persamaan Regresi 3 Tabel 4.2

Pengaruh Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2)

[melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)] Coefficientsa Persamaan Regresi 3

Model Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig. Collinearity Statistics

B Std. Error

Beta Tolerance VIF

(Constant) 7.548 15.408 .490 .658

X1 = Kualitas Pelayanan (as Observed) .290 .084 .645 3.439 .041 .069 14.501

Y1 = Kepuasan Konsumen (as Observed) .634 .330 .360 1.918 .151 .069 14.501

a. Dependent Variable: Y2 Calc = Loyalitas Konsumen (as Calculated, Jumlah ke II) b. Keterangan: Hasil Perhitungan menggunakan Program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows. dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 3: Y2 Calc = 0.645 X1 + 0.360Y1

Sumber: Diolah oleh penulis dari Data Lampiran 12 s/d 14.

Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 4: Dependent Variable: Loyalitas Konsumen Y2Calc One-Stage Regression as Estimated Variable (as Calculated) dengan Bentuk Regresi: Y2Calc = d0 + d1Y1 + d2X1 + E4.


Output1 PP Plot Reg IV Loyalitas Konsumen GARUDA INDONESIA 2016

26

atau Persamaan Regresi 4

Tabel 4.3 Pengaruh Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1)

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

Coefficientsa Persamaan Regresi 4 Model Unstandardized

Coefficients Standardized Coefficients


B Std. Error

Beta Tolerance VIF

(Constant) 7.548 15.408 .490 .658

Y1 = Kepuasan Konsumen (as Observed) .634 .330 .360 1.918 .151 .069 14.501

X1 = Kualitas Pelayanan (as Observed) .290 .084 .645 3.439 .041 .069 14.501

a. Dependent Variable: Y2 Calc = Loyalitas Konsumen (as Calculated, Jumlah ke II) b. Keterangan: Hasil Perhitungan menggunakan Program SPSS IBM Statistik Versi 21 for Windows. dimana Koefisien Hasil Estimasi Persamaan Regresi 4:: Y2Calc = 0.360 Y1 + 0.645 X1

Sumber: Diolah oleh penulis dari Data Lampiran 12 s/d 14.

Sedangkan Pada Uji Normalitas untuk 6 Observasi data terlihat kondisi dimana

Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual, mempunyai “Bentuk Regresi dan

nilai Hasil Estimasi yang sama”. Dependent Variable: Metode Path Analysis Model

Regresi I (Unstandardized Coefficients maupun Standardized Coefficients) pada Model

Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet) Y3Calc dan Y3Calc merupakan One-

Stage Regression as Estimated Variable (as Calculated): Y3 Calc = 0 + 1 Y1 + 2Y2

+ 3Y3v = 0 + 1 Y3v + 2Y1 + 3Y2 dan Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi

3 = Zresid Normal P-P Plot Model Estimasi 4.


Dependent Variable: Keunggulan Bersaing Y3 Calc One-Stage Regression as Estimated

Variable (as Calculated) dengan Bentuk Regresi: Y3 Calc = 0 + 1 Y1 + 2Y2 + 3Y3v


Output1 PP Plot Reg III Keunggulan Bersaing GARUDA INDONESIA 2016

27

Persamaan Regresi 3

Tabel 4.4 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


B Std. Error

Beta Tolerance VIF

(Constant) 5.063 13.837 .366 .750

Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen (Observed) .833 .407 .517 2.046 .177 .047 21.194

Y2 = Y2u = Loyalitas Konsumen (Observed) .135 .239 .138 .562 .630 .050 19.866

Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Observed)

.499 .289 .354 1.725 .227 .071 13.986

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 = 0.517 Y1 + 0.138 Y2 + 0.354 Y3v

Sumber: Diolah oleh penulis dari data Lampiran 13-14 dan Lampiran 16-17.


Dependent Variable: Keunggulan Bersaing Y3 Calc One-Stage Regression as Estimated

Variable (as Calculated) dengan Bentuk Regresi: Y3 Calc = 0 + 1 Y3v + 2Y1 + 3Y2

28


Output1 PP Plot Reg IV Keunggulan Bersaing GARUDA INDONESIA 2016

atau Persamaan Regresi 4 Tabel 4.5

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


B Std. Error

Beta Tolerance VIF

(Constant) 5.063 13.837 .366 .750

Y3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing (Observed)

.499 .289 .354 1.725 .227 .071 13.986

Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen (Observed) .833 .407 .517 2.046 .177 .047 21.194

Y2 = Y2u = Loyalitas Konsumen (Observed) .135 .239 .138 .562 .630 .050 19.866

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 .354Y3v + 0.517Y1 + 0.138Y2

Sumber: Diolah oleh penulis dari data Lampiran 13-14 dan Lampiran 16-17.

29

IV.D.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

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).

IV.D.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,

30

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 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.

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 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.

----------*****----------

Documents

PROPOSAL PENELITIANlp3et.org/uploads/1/2/1/4/121481330/050_1_versi... · Title: PROPOSAL PENELITIAN Author: user Created Date: 11/7/2018 2:21:10 AM