lp3et.org · Web viewPredictors: (Constant), X 30 = Y 3 = X = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta...

I. KEUNGGULAN BERSAING TRANSJAKARTA, n240Model Regresi IV: Analisis Regresi Linear Berganda (Multiples Regression)

Y2 = 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 TransJakartaX7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS PELAYANAN TransJakartaX8 = X2v.1 = Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikanX9 = X2v.2 = Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterimaX10 = X2v.3 = Kesesuaian Harga dengan fasilitasX11 = X2u = Dimensi Total HARGA TIKET TransJakartaX12 = X2v = Dimensi Rata-rata HARGA TIKET TransJakartaX13 = Y1v.1 = Pelayanan Sesuai dengan harapan pelangganX14 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lainX15 = Y1v.3 = Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakanX16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN TransJakartaX17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable)X18 = Y1v = Dimensi Rata-rata KEPUASAN KONSUMEN TransJakartaX19 = Y1v Calc = Y1v OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable)X20 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layananX21 = Y2v.2 = Tertanamnya secara positif layanan di benak pelangganX22 = Y2v.3 = Selalu menjadi pilihan utama bagi pelangganX23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN TransJakartaX24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS KONSUMEN TransJakartaX25 = Y3v.1 = Memperluas TRAYEK (Koridor) Bus TransJakartaX26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk Jasa TransJakartaX27 = Y3v.3 = Senantiasa Meningkatkan PROMOSI Bus TransJakartaX28 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN BERSAING TransJakartaY29 = 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

18

19

20

21

22

Coefficientsa

Model Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig. Collinearity Statistics

B Std. Error

Beta Tolerance VIF

1

(Constant) 20.239 4.485 4.513 .000X1 = X1v.1 = Bukti fisik (tangible) -.761 2.158 -.144 -.353 .725 .000 2133.252X2 = X1v.2 = Keandalan (reliability) 1.394 4.074 .223 .342 .733 .000 5404.345X3 = X1v.3 = Daya tanggap (responsiveness) -1.137 2.482 -.142 -.458 .647 .001 1223.680X4 = X1v.4 = Jaminan (assurance) 4.062 3.635 .486 1.118 .265 .000 2408.847X5 = X1v.5 = Perhatian (empathy) -2.986 4.405 -.371 -.678 .499 .000 3808.598X6 = 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 .009 112.213X21 = 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 )].

23

Model Regresi IV: Multiple Regression, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) NEWNo Var 18 dan 19 bernilai NOL

(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 + 0.000 X18 + 0.000 X19 - 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) (0.000) (0.000) (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) ( 0.000) ( 0.000) (-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: 211Constant: 20.239Std Err of Y Est SE = 49.713R Squared r 2 = 0.983Correlation Coeff r = 0.992Adjusted R Squared r 2 = 0.981F Change = Fuji Test F = 447.126 Durbin-Watson Test D-W = 1.632

24

Model Regresi IV: Multiple Regression, Data Dengan Kategori (Jumlah ke II) ”OPTIMAL SOLUTION”

(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)


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 TransJakartaX7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS PELAYANAN TransJakartaX8 = X2v.1 = Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikanX9 = X2v.2 = Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterimaX10 = X2v.3 = Kesesuaian Harga dengan fasilitasX11 = X2u = Dimensi Total HARGA TIKET TransJakartaX12 = X2v = Dimensi Rata-rata HARGA TIKET TransJakarta

25

X13 = Y1v.1 = Pelayanan Sesuai dengan harapan pelangganX14 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lainX15 = Y1v.3 = Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakanX16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN TransJakartaX17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable)X18 = Y1v = Dimensi Rata-rata KEPUASAN KONSUMEN TransJakartaX19 = Y1v Calc = Y1v OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable)X20 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layananX21 = Y2v.2 = Tertanamnya secara positif layanan di benak pelangganX22 = Y2v.3 = Selalu menjadi pilihan utama bagi pelangganX23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN TransJakartaX24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS KONSUMEN TransJakartaX25 = Y3v.1 = Memperluas TRAYEK (Koridor) Bus TransJakartaX26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk Jasa TransJakartaX27 = Y3v.3 = Senantiasa Meningkatkan PROMOSI Bus TransJakartaX28 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN BERSAING TransJakartaY29 = Y3v Calc = Y3 TS Regr = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta = (Two-Stage Regression as Estimated Variable)


26

Model Summaryb

Model R R Square Adjusted

R Square

Std. Error

of the

Estimate

Change Statistics Durbin-

WatsonR Square

Change

F Change df1 df2 Sig. F

Change

1 .992a .983 .981 49.71276 .983 447.126 28 211 .000 1.632a. 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 )].

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 239a. 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, X 11 = 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.

27

Coefficientsa




B Std. Error

Beta Tolerance VIF

1

(Constant) 20.239 4.485 4.513 .000X1 = X1v.1 = Bukti fisik (tangible) -.761 2.158 -.144 -.353 .725 .000 2133.252X2 = X1v.2 = Keandalan (reliability) 1.394 4.074 .223 .342 .733 .000 5404.345X3 = X1v.3 = Daya tanggap (responsiveness) -1.137 2.482 -.142 -.458 .647 .001 1223.680X4 = X1v.4 = Jaminan (assurance) 4.062 3.635 .486 1.118 .265 .000 2408.847X5 = X1v.5 = Perhatian (empathy) -2.986 4.405 -.371 -.678 .499 .000 3808.598X6 = 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 .009 112.213X21 = 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


28

Residuals Statisticsa

Minimum Maximum Mean Std. Deviation NPredicted Value 12.6751 2722.0408 309.2276 359.80137 240Std. Predicted Value -.824 6.706 .000 1.000 240Standard Error of Predicted Value 4.442 42.839 14.569 9.313 240Adjusted Predicted Value 13.6907 3002.9602 309.9841 369.68498 240Residual -200.64751 151.65120 .00000 46.71004 240Std. Residual -4.036 3.051 .000 .940 240Stud. Residual -4.245 3.885 -.003 1.072 240Deleted Residual -393.96017 245.98872 -.75650 64.34839 240Stud. Deleted Residual -4.428 4.023 -.004 1.092 240Mahal. Distance .912 176.479 27.883 35.980 240Cook's Distance .000 1.544 .018 .109 240Centered Leverage Value .004 .738 .117 .151 240


@@@@@@ BATAS ATAS GAMBAR BARU (New)

TRANSJAKARTA 2017

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

Gambar 4.3: 9 Pasang Gambar Uji Asumsi Klasik

48

49

50

Gambar 4.3: 8 Pasang Gambar Uji Asumsi Klasik

51

52

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

53

Tabel 4.8 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 3Model Unstandardized

CoefficientsStandardized Coefficients


B Std. Error

Beta Tolerance

VIF

(Constant) 12.693 33.527 .379 .741

X1 = Kualitas Pelayanan (Observed) .170 .226 .381 .752 .530 .012 81.679X2 = Harga Tiket (Observed) .404 .710 .266 .569 .627 .014 69.677Y1 = 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

54

atauPersamaan Regresi 4

Tabel 4.9 Pengaruh Tidak Langsung variabel kualitas pelayanan (X1) dan

variabel harga tiket (X2) terhadap variabel loyalitas konsumen (Y2) [melalui intervening variabel kepuasan konsumen (Y1)]




B Std. Error

Beta Tolerance VIF

(Constant) 12.693 33.527 .379 .741Y1 = Kepuasan Konsumen (Observed) .632 .388 .359 1.626 .246 .064 15.508X1 = Kualitas Pelayanan (Observed) .170 .226 .381 .752 .530 .012 81.679X2 = 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

55

Persamaan Regresi 3Tabel 4.11

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




B Std. Error

Beta Tolerance VIF

(Constant) 9.465 26.146 .362 .752Y1 = Y1u = Kepuasan Konsumen (Observed) .821 .404 .513 2.032 .179 .046 21.548Y2 = Y2u = Loyalitas Konsumen (Observed) .137 .240 .140 .569 .626 .049 20.463Y3v = 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

56

Zresid Normal P-P Plot: Output1 PP Plot Reg IV Keunggulan Bersaing TRANSJAKARTA 2018

atauPersamaan Regresi 4

Tabel 4.12 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)]




B Std. Error

Beta Tolerance VIF

(Constant) 9.465 26.146 .362 .752Y3v = 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 21.548Y2 = 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.

Untuk mengetahui keterikatan Pengembangan Model dan pengaruh antar variabel

dapat dijelaskan pada kerangka pemikiran berikut:

IKIRAN TEORITIS TRANSJAKARTA 2018

57

e1 X1.1

e2

X1.2

e3

X1.3

e4

X1.4

e5 X1.5

HX1: r 2

X1.i > 0.6ALPHA CRONBACH > 0.6

IKIRAN TEORITIS TRANSJAKARTA 2018

Keunggulan Bersaing (Y3) HY3:r

2Y3.i > 0.6 ALPHA CRONBACH > 0.6

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

R SquareChange= R2

F Change = Fuji Test Durbin-Watson Test

DimensiKualitas Pelayanan (X1v)

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

Dimensi Keunggulan Bersaing (Y3v)

R SquareChange = R2

F Change= Fuji TestDurbin-Watson Test

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

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

Y3

= 1

Y1

+ 2

Y2

Y3v.1. Memperluas Trayek Bus TRANSJAKARTAY3v.2. Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa Y3v.3. Meningkatkan Promosi TRANSJAKARTA

58

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.3R SquareChange = R2


e6

X1.6

e7

X1.7

e8 X1.8

e9

X1.9

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

H4: Coeff. Reg

c1 > 0

H1: Coeff. Reg

a1 > 0 H1: r 2 X1>0

H3 : Coeff. R

eg

c3 > 0

Y3v = Intevening Variable

H1: Coeff. Reg

1 > 0 H1: r 2 X1>0

r 2(Yi ) > 0.6

H5: Coeff. Reg

2 > 0

59

e10 X1.10

e11

X1.11

e12

X1.12

e13

X1.13

Harga Tiket (X2)

Kepuasan Konsumen (Y1)

Loyalitas Konsumen (Y2)

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

r 2(Y1) > 0.6

r 2(Xi ,Y1) > 0.6

r 2(Xi ) > 0.6

R SquareChange= R2


R SquareChange= R2


R SquareChange= R2

F Change = Fuji Test

Durbin-Watson Test

H5: Coeff. Reg

c2 > 0

H2: Coeff.

Reg a2 > 0

r 2(Y1 ,Xi) > 0.6

HY2i:r 2Y2i >0.6

ALPHA CRONBACH > 0.6

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

Y1 = Intevening Variable

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

Dimensi Harga Tiket (X2v)

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

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

60

h1 Y2.1

h2 Y2.2

h3 Y2.3

h4 Y2.4

h5 Y2.5

g1Y1.1

g2Y1.2

g3

Y1.3

R SquareChange = R2

F Change= Fuji TestDurbin-Watson Test f1

X2.1

f2

X2.2

f3

X2.3

f4

X2.4

i1X2v.1

i2X2v.2

i3

X2v.3

R SquareChange = R2


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

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 > 0.62. X1.2. Perlengkapan Armada Bus TransJakarta X1 = b0 + b1 X1.2 ; HX1.2 :Faktor Koreksi X1.2 > 0.63. X1.3. Kenyamanan Ruangan X1 = c0 + c1 X1.3 ; HX1.3 :Faktor Koreksi X1.3 > 0.64. X1.4. Penampilan Petugas X1 = d0 + d1 X1.4 ; HX1.4 :Faktor Koreksi X1.4 > 0.65. X1.5. Kejujuran Dalam Memberikan Keterangan X1 = e0 + e1 X1.5 ; HX1.5 :Faktor Koreksi X1.5 > 0.6


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

61

6. X1.6. Keramahan X1 = f0 + f1 X1.6 ; HX1.6 :Faktor Koreksi X1.6 > 0.67. X1.7. Kecepatan Pelayanan X1 = g0 + g1 X1.7 ; HX1.7 :Faktor Koreksi X1.7 > 0.68. X1.8. Kemampuan Menanggapi Keluhan X1 = h0 + h1 X1.8 ; HX1.8 :Faktor Koreksi X1.8 > 0.69. X1.9. Kemudahan Prosedur X1 = i0 + i1 X1.9 ; HX1.9 :Faktor Koreksi X1.9 > 0.610. X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = j0 + j1 X1.10 ; HX1.10 :Faktor Koreksi X1.10 > 0.611. X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = k0 + k1 X1.11 ; HX1.11 :Faktor Koreksi X1.11 > 0.612. X1.12. Pemahaman Kebutuhan Konsumen X1 = l0 + l1 X1.12 ; HX1.12 :Faktor Koreksi X1.12 > 0.613. X1.13. Perhatian Kepada Konsumen X1 = m0 + m1 X1.13 ; HX1.13 :Faktor Koreksi X1.13 > 0.6

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 > 0.62. X2.2. Kesesuaian Tarif Dengan Manfaat X2 = o0 + o1 X2.2 ; HX2.2 :Faktor Koreksi X2.2 > 0.63. X2.3. Kesesuaian Tarif Dengan Fasilitas X2 = p0 + p1 X2.3 ; HX2.3 :Faktor Koreksi X2.3 > 0.64. 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 > 0.62. Y1.2. Sesuai dengan yang diharapkan Y1 = s0 + s1 Y1.2 ; HY1.2 :Faktor Koreksi Y1.2 > 0.63. 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 > 0.62. Y2.2. Kenikmatan Merasakan Layanan Y2 = v0 + v1 Y2.2 ; HY2.2 :Faktor Koreksi Y2.2 > 0.63. Y2.3. Kesetiaan Terhadap Merek (Tidak Melirik Merek Lain) Y2 = w0 + w1 Y2.3 ; HY2.3 :Faktor Koreksi Y2.3 > 0.64. Y2.4. Pengalaman Masa Lalu Y2 = x0 + x1 Y2.4 ; HY2.4 :Faktor Koreksi Y2.4 > 0.65. 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 > 0.62. X2v.2. Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima X2v = l0 + l1 X2v.2 ; HX2v.2 :Faktor Koreksi X2v.2 > 0.63. 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 > 0.62. X1v.2. Keandalan (reliability) X1v = o0 + o1 X1v.2 ; HX1v.2 :Faktor Koreksi X1v.2 > 0.63. X1v.3. Daya tanggap (responsiveness) X1v = p0 + p1 X1v.3 ; HX1v.3 :Faktor Koreksi X1v.3 > 0.64. X1v.4. Jaminan (assurance) X1v = q0 + q1 X1v.4 ; HX1v.4 :Faktor Koreksi X1v.4 > 0.65. 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 > 0.62. Y3.2. Dikenal Luas Y3 = t0 + t1 Y3.2 ; HY3.2 :Faktor Koreksi Y3.2 > 0.63. Y3.3. Peningkatan Sumber Dana Y3 = u0 + u1 Y3.3 ; HY3.3 :Faktor Koreksi Y3.3 > 0.64. 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 > 0.62. Y3v.2. Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa TJ Y3v = x0 + x1 Y3.v2 ; HY3v.2 :Faktor Koreksi Y3v.2 > 0.63. Y3v.3. Senantiasa Meningkatkan Promosi Bus TransJakarta Y3v = y0 + y1 Y3v.3 ; HY3v3 :Faktor Koreksi Y3v.3 > 0.6

Metode Path Analysis

62

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

Y1 = 1X1 + 2 X2 Y2 = 1X1 + 2 X2 + 1Y1

dimana:Y1 = Kepuasan Konsumen Y2 = Loyalitas Konsumen X1 = Kualitas PelayananX2 = Harga Tiket1 = Koefisien regresi variabel Kualitas Pelayanan2 = Koefisien regresi variabel Harga Tiket1 = 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 BersaingY1 = Y1u = Kepuasan KonsumenY2 = Y2u = Loyalitas KonsumenY3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing1 = Koefisien regresi variabel Kepuasan Konsumen2 = Koefisien regresi variabel Loyalitas Konsumen3 = 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 TransJakartaX7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS PELAYANAN TransJakartaX8 = X2v.1 = Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikan

63

X9 = X2v.2 = Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterimaX10 = X2v.3 = Kesesuaian Harga dengan fasilitasX11 = X2u = Dimensi Total HARGA TIKET TransJakartaX12 = X2v = Dimensi Rata-rata HARGA TIKET TransJakartaX13 = Y1v.1 = Pelayanan Sesuai dengan harapan pelangganX14 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lainX15 = Y1v.3 = Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakanX16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN TransJakartaX17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable)X18 = Y1v = Dimensi Rata-rata KEPUASAN KONSUMEN TransJakartaX19 = Y1v Calc = Y1v OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable)X20 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layananX21 = Y2v.2 = Tertanamnya secara positif layanan di benak pelangganX22 = Y2v.3 = Selalu menjadi pilihan utama bagi pelangganX23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN TransJakartaX24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS KONSUMEN TransJakartaX25 = Y3v.1 = Memperluas TRAYEK (Koridor) Bus TransJakartaX26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk Jasa TransJakartaX27 = Y3v.3 = Senantiasa Meningkatkan PROMOSI Bus TransJakartaX28 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN BERSAING TransJakartaY29 = Y3v Calc = Y3 TS Regr = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta = (Two-Stage Regression as Estimated Variable)


64

hingga mendapatkan Hasil Perhitungan Empiris yang dirangkum kedalam Gambar 4.1

(meliputi semua penjabarannya) sebagai berikut:

123.9

X1.1

-10.1

X1.2

141.0

X1.3

HX1: r 2

X1.i = 0.766ALPHA CRONBACH = 0.973

Keunggulan Bersaing (Y3)

HY3:r 2Y3.i = 0.270 ALPHA CRONBACH = 0.890

HX1v: r 2

X1v.i = 0.458ALPHA CRONBACH = 0.930

R Square = 0.864 Fuji Test = 2.125 D-W Test = 2.142


HY3v:r 2Y3v.i = 0.336ALPHA CRONBACH = 0.836




HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS Data Dengan Kategori (Jumlah ke I) TRANSJAKARTA 2018

r 2(Y1,Y3v) = 0.612

r 2(Y3v ,Y2) = 0.612

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


r 2

(Y3v

) = 0.741

Coeff. Reg 3 = 1.221

65

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

-1.30

X1.4

45.0 X1.5

65.7

X1.6

-136.6X1.7

29.8 X1.8

Kualitas Pelayanan (X1)



Coeff. Reg

2 = 25633

9.514b

(Excluded Variable)


Coeff. Reg

1 = 0.086 H1: r 2 X1>0

r 2(Yi ) = 0.656

66

-4.9

X1.9

-66.4 X1.10

-120.2

X1.11

-19.5

X1.12-40.4

X1.13




HY1:r 2Y1.i = 0.386ALPHA CRONBACH = 1.066

r 2

(Y1

) = 0.367

r 2(Xi

,Y1)



Coeff. Reg

c1 = 34771

8.212d

(Excluded Variable)

Coeff. Reg

a1 = 0.237 H1: r 2 X1>0

r 2(Y1

,Xi) = 0.291

HX2:r 2X2.i = 0.268ALPHA CRONBACH = 0.890


Co

eff.R

eg c3 =

- 0.747

67

4.14 Y2.114.18 Y2.2-42.71 Y2.3-5.97 Y2.432.67 Y2.5

19.41Y1.1

-18.16Y1.2

2.79 Y1.3

r 2(Xi ) = 0.658

R Square = 0.847Fuji Test = 1.838 D-W Test = 1.527

-5.02

X2.1

-5.04

X2.2

7.51

X2.3

5.31

X2.4

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)].


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

Harga Tiket (X2)


HX2v:r 2X2v.i = 0.333ALPHA CRONBACH = 0.836


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


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

Coeff.

Reg a2 = - 0.238

Coeff. Reg

c2 = 1.429

68

-5.60X2v.1

-1.47X2v.2

9.30

X2v.3

R Square = 0.833Fuji Test = 1.665D-W Test = 1.500


+ e8 X1.8 + e9 X1.9 + e10 X1.10 + e11 X1.11 + e12 X1.12 + e13 X1.13 + e5

X2 = f0 + f1 X2.1 + f2 X2.2 + f3 X2.3 + f4 X2.4 + e6

Y1 = g0 + g1 Y1.1 + g2 Y1.2 + g3 Y1.3 + e7

Y2 = h0 + h1 Y2.1 + h2 Y2.2 + h3 Y2.3 + h4 Y2.4 + h5 Y2.5 + e8

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


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

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

X1 = 73.000 + 123.86 X1.1 - 10.108 X1.2 + 140.958 X1.3 - 1.258 X1.4 + 45.033 X1.5 + 65.742 X1.6 -136.634 X1.7

+ 29.769 X1.8 - 4.875 X1.9 - 66.405 X1.10 - 120.197 X1.11 - 19.452 X1.12 - 40.379 X1.13 + e5

X2 = 93.000 - 5.018 X2.1 - 5.042 X2.2 + 7.507 X2.3 + 5.310 X2.4 + e6

Y1 = 95.917 + 19.408 Y1.1 - 18.162 Y1.2 + 2.788Y1.3 + e7

Y2 = 140.500 + 4.138 Y2.1 + 14.178 Y2.2 - 42.706 Y2.3 - 5.971Y2.4 + 32.669Y2.5 + e8

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 Drop3. X1.3. Kenyamanan Ruangan X1 = 222.014 + 9.804 X1.3 ; FK X1.3 = 0.612 Valid4. X1.4. Penampilan Petugas X1 = 241.326 + 10.287 X1.4 ; FK X1.4 = 0.404 Drop5. X1.5. Kejujuran Dalam Memberikan Keterangan X1 = 201.341 + 10.209 X1.5 ; FK X1.5 = 0.650 Valid6. X1.6. Keramahan X1 = 178.310 + 10.7654 X1.6 ; FK X1.6 = 0.573 Drop7. X1.7. Kecepatan Pelayanan X1 = 205.052 + 10.023 X1.7 ; FK X1.7 = 0.682 Valid8. X1.8. Kemampuan Menanggapi Keluhan X1 = 206.296 + 10.548 X1.8 ; FK X1.8 = 0.689 Valid9. X1.9. Kemudahan Prosedur X1 = 185.694 + 10.743 X1.9 ; FK X1.9 = 0.634 Valid10. X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = 201.466 + 11.119 X1.11 ; FK X1.10 = 0.435 Drop11. X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = 201.466 + 11.119 X1.11 ; FK X1.11 = 0.546 Drop12. X1.12. Pemahaman Kebutuhan Konsumen X1 = 216.076 + 10.198 X1.12 ; FK X1.12 = 0.684 Valid13. 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

69

2. X2.2. Kesesuaian Tarif Dengan Manfaat X2 = 74.461 + 3.160 X2.2 ; FK X2.2 = 0.440 Drop3. X2.3. Kesesuaian Tarif Dengan Fasilitas X2 = 75.717 + 3.060 X2.3 ; FK X2.3 = 0.492 Drop4. 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 Drop2. Y1.2. Sesuai dengan yang diharapkan Y1 = 77.703 + 2.255 Y1.2 ; FK Y1.2 = 0.124 Drop3. 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 Drop2. Y2.2. Kenikmatan Merasakan Layanan Y2 = 106.048 + 3.871Y2.2 ; FK Y2.2 = 0.445 Drop3. Y2.3. Kesetiaan Terhadap Merek (Tidak Melirik Merek Lain) Y2 = 95.030 + 3.983 Y2.3 ; FK Y2.3 = 0.373 Drop4. Y2.4. Pengalaman Masa Lalu Y2 = 102.950 + 3.684Y2.4 ; FK Y2.4 = 0.435 Drop5. 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 Drop2. X2v.2. Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima X2v = 54.729 + 2.374 X2v.2 ; FK X2v.2 = 0.501 Drop3. X2v.3. Kesesuaian Harga dengan fasilitas X2v = 54.343 + 2.311 X2v.3 ; FK X2v.3 = 0.533 Drop

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 Valid2. X1v.2. Keandalan (reliability) X1v = 75.371 + 3.977 X1v.2 ; FK X1v.2 = 0.636 Valid3. X1v.3. Daya tanggap (responsiveness) X1v = 75.449 + 4.093 X1v.3 ; FK X1v.3 = 0.653 Valid4. X1v.4. Jaminan (assurance) X1v = 78.673 + 4.137 X1v.4 ; FK X1v.4 = 0.646 Valid5. 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 Drop2. Y3.2. Dikenal Luas Y3 = 74.332 + 3.163 Y3.2 ; FK Y3.2 = 0.440 Drop3. Y3.3. Peningkatan Sumber Dana Y3 = 75.539 + 3.065 Y3.3 ; FK Y3.3 = 0.492 Drop4. 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 Drop2. Y3v.2. Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa TJ Y3v = 54.575 + 2.378Y3v.2 ; FK Y3v.2 = 0.501 Drop3. Y3v.3. Senantiasa Meningkatkan Promosi TransJakarta Y3v = 54.579 + 2.305Y3v.3 ; FK Y3v.3 = 0.536 Drop

Metode Path AnalysisStandardized 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

atauY1 = 1.261 X1 - 0.363 X2 Y2 = - 0.354 Y1Calc + 347716.684b X1 + 1.134 X2

70


Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi estapet)

Y3v = 0.098 Y1 + 0.819 Y2 Y3 = 0.062 Y1 + 256339.514b Y2 + 0.840 Y3v

atauY3v = 0.098 Y1 + 0.819 Y2 Y3 = - 284667.253b Y3v Calc + 0.152 Y1 + 0.756 Y2

dimana:Y3 = Y3u = Keunggulan BersaingY1 = Y1u = Kepuasan KonsumenY2 = Y2u = Loyalitas KonsumenY3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing1 = Koefisien regresi variabel Kepuasan Konsumen2 = Koefisien regresi variabel Loyalitas Konsumen3 = 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

71

hingga mendapatkan Hasil Perhitungan Empiris yang dirangkum kedalam Gambar 4.2

(meliputi semua penjabarannya) sebagai berikut:

24.87

X1.1

HX1: r 2

X1.i = 0.812ALPHA CRONBACH = 0986

Keunggulan Bersaing (Y3)


HX1v: r 2

X1v.i = 0.897 ALPHA CRONBACH = 0.961



HY3v:r 2Y3v.i = 0.862ALPHA CRONBACH = 0.912

HASIL PERHITUNGAN EMPIRIS Data Dengan Kategori (Jumlah ke II)

TRANSJA

KARTA

2018

r 2(Y3v) = 0.941


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


r 2(Y1

,Y3v) = 0.985

r 2(Y3v

,Y2) = 0.985

72

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 R Square = 0.945 Fuji Test = 11.413 D-W Test = 2.500

-6.32

X1.2

28.18

X1.3

-0.18

X1.4

2.21 X1.5

33.98

X1.6 Kualitas Pelayanan (X1)





Coeff. Reg

1 = 0.821

73

-36.14

X1.7

34.30 X1.8

7.69

X1.9

2.75 X1.10




Coeff.

Reg 1 = 0.597 H1: r 2 X1>0

Coeff. Reg

a1 = 0.224

Coeff.

Reg c1 = 0.170

r 2(Y1) = 0.874

74

-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)].


Model Fungsional Loyalitas Konsumen (…..Fungsi Semula)

Harga Tiket (X2)




r 2(Y1) = 0.883 R

Square = 0.939 Fuji Test = 10.223 D-W Test = 2.500



HX2:r 2X2.i = 0.847 ALPHA CRONBACH = 0.939

HX2v:r 2X2v.i = 0.862ALPHA CRONBACH = 0.912


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 +

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

Coeff

. Reg

a2 = 0.072

Coeff. Reg

c2 = 0.404

Co

eff R

eg c

3 =

0.632

r 2(Xi ) = 0.893

r 2(Y1 ,X1) = 0.984

r 2(X2

,Y1) = 0.984

75

-0.37 Y2.14.13 Y2.2

-0.75 Y2.3-0.39 Y2.41.83 Y2.5

21.62Y1.1

-20.05Y1.2

2.34

Y1.3

R Square = 0.929 Fuji Test = 8.660D-W Test = 1.816

-34.44

X2.1

44.99

X2.2

-84.19

X2.3

79.05

X2.4

-1.20X2v.1

0.18X2v.2

3.77

X2v.3

R Square = 0.945 Fuji Test = 11.398D-W Test = 2.500

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


+ e8 X1.8 + e9 X1.9 + e10 X1.10 + e11 X1.11 + e12 X1.12 + e13 X1.13 + e5

X2 = f0 + f1 X2.1 + f2 X2.2 + f3 X2.3 + f4 X2.4 + e6

Y1 = g0 + g1 Y1.1 + g2 Y1.2 + g3 Y1.3 + e7

Y2 = h0 + h1 Y2.1 + h2 Y2.2 + h3 Y2.3 + h4 Y2.4 + h5 Y2.5 + e8

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


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

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

X1 = 182.500 + 24.865 X1.1 - 6.317 X 1.2 + 28.180 X1.3 - 0.182 X1.4 + 2.205 X1.5 + 33.984 X1.6 - 36.140 X1.7

+ 34.299 X1.8 + 7.692 X1.9 + 2.749 X1.10 - 24.110 X1.11 - 10.214 X1.12 - 47.431 X1.13 + e5

X2 = 62.000 - 34.442 X2.1 + 44.989 X2.2 - 84.195 X2.3 + 79.053 X2.4 + e6

Y1 = 71.524 + 21.625 Y1.1 - 20.053Y1.2 + 2.336Y1.3 + e7

Y2 = 93.667 - 0.374Y2.1 + 4.126 Y2.2 - 0.747 Y2.3 - 0.391 Y2.4 + 1.833 Y2.5 + e8

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

76

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 Valid2) X1.2. Perlengkapan Armada Bus TransJakarta X1 = 158.911 + 11.762 X1.2 2 FK X1.2 = 0.881 Valid3) X1.3. Kenyamanan Ruangan X1 = 177.564 + 11.375 X1.3 ; FK X1.3 = 0.877 Valid4) X1.4. Penampilan Petugas X1 = 186.709 + 12.389 X1.4 ; FK X1.4 = 0.808 Valid5) X1.5. Kejujuran Dalam Memberikan Keterangan X1 = 164.528 + 11.454 X1.5 ; FK X1.5 = 0.896 Valid6) X1.6. Keramahan X1 = 150.500 + 11.657 X1.6 ; FK X1.6 = 0.881 Valid7) X1.7. Kecepatan Pelayanan X1 = 167.309 + 11.304 X1.7 ; FK X1.7 = 0.904 Valid8) X1.8. Kemampuan Menanggapi Keluhan X1 = 168.199 + 11.919 X1.8 ; FK X1.8 = 0.905 Valid9) X1.9. Kemudahan Prosedur X1 = 155.094 + 11.761 X1.9 ; FK X1.9 = 0.897 Valid10) X1.10. Mampu Berkomunikasi X1 = 213.427 + 11.121 X1.10 ; FK X1.10 = 0.794 Valid11) X1.11. Informasi Yang Akurat X1 = 163.179 + 12.500 X1.11 ; FK X1.11 = 0.867 Valid12) X1.12. Pemahaman Kebutuhan Konsumen X1 = 174.668 + 11.702 X1.12 ; FK X1.12 = 0.900 Valid13) 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 Valid2) X2.2. Kesesuaian Tarif Dengan Manfaat X2 = 59.589 + 3.700 X2.2 ; FK X2.2 = 0.826 Valid3) X2.3. Kesesuaian Tarif Dengan Fasilitas X2 = 60.715 + 3.604 X2.3 ; FK X2.3 = 0.839 Valid4) 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 Drop2) Y1.2. Sesuai dengan yang diharapkan Y1 = 76.363 + 2.326 Y1.2 ; FK Y1.2 = 0.544 Drop3) 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 Valid2) Y2.2. Kenikmatan Merasakan Layanan Y2 = 93.331 + 4.506 Y2.2 ; FK Y2.2 = 0.767 Valid3) Y2.3. Kesetiaan Terhadap Merek (Tidak Melirik Merek Lain) Y2 = 84.256 + 4.433 Y2.3 ; FK Y2.3 = 0.753 Valid4) Y2.4. Pengalaman Masa Lalu Y2 = 90.660 + 4.234 Y2.4 ; FK Y2.4 = 0.768 Valid5) 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 Valid2) X2v.2. Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterima X2v = 43.622 + 2.777 X2v.2 ; FK X2v.2 = 0.845 Valid3) X2v.3. Kesesuaian Harga dengan fasilitas X2v = 43.511 + 2.693 X2v.3 ; FK X2v.3 = 0.855 Valid

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 Valid2) X1v.2. Keandalan (reliability) X1v = 62.288 + 4.414 X1v.2 ; FK X1v.2 = 0.887 Valid3) X1v.3. Daya tanggap (responsiveness) X1v = 62.412 + 4.544 X1v.3 ; FK X1v.3 = 0.892 Valid4) X1v.4. Jaminan (assurance) X1v = 64.363 + 4.653 X1v.4 ; FK X1v.4 = 0.887 Valid5) X1v.5. Perhatian (empathy) X1v = 63.165 + 4.578 X1v.5 ; FK X1v.5 = 0.886 Valid

77

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 Valid2) Y3.2. Dikenal Luas Y3 = 59.529 + 3.701 Y3.2 ; FK Y3.2 = 0.837 Valid3) Y3.3. Peningkatan Sumber Dana Y3 = 60.629 + 3.606 Y3.3 ; FK Y3.3 = 0.849 Valid4) 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 Valid2) Y3v.2. Mampu Menciptakan Inovasi Produk Jasa TJ Y3v = 43.548 + 2.778 Y3v.2 ; FK Y3v.2 = 0.845 Valid3) Y3v.3. Senantiasa Meningkatkan Promosi Bus TransJakarta Y3v = 43.713 + 2.690 Y3v.3 ; FK Y3v.3 = 0.855 Valid

Metode Path AnalysisStandardized 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

atauY1 = 0.884 X1 + 0.084 X2 Y2Calc = 0.359 Y1 + 0.381 X1 + 0.266 X2


Model Fungsional Keunggulan Bersaing (….Fungsi Estapet)

Y3v = 0.525 Y1 + 0.446 Y2 Y3 Calc = 0.513 Y1 + 0.140 Y2 + 0.356 Y3v

atauY3v = 0.525 Y1 + 0.446 Y2 Y3Calc = 0.356 Y3v + 0.513 Y1 + 0.140 Y2

dimana:Y3 = Y3u = Keunggulan BersaingY1 = Y1u = Kepuasan KonsumenY2 = Y2u = Loyalitas KonsumenY3v = Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing1 = Koefisien regresi variabel Kepuasan Konsumen

78

2 = Koefisien regresi variabel Loyalitas Konsumen3 = Koefisien regresi intervening Dimensi Rata-rata Keunggulan Bersaing.

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

(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)


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 TransJakartaX7 = X1v = Dimensi Rata-rata KUALITAS PELAYANAN TransJakartaX8 = X2v.1 = Kesesuaian Harga dengan Kualitas Jasa yang diberikanX9 = X2v.2 = Kesesuaian harga dengan pelayanan yang diterimaX10 = X2v.3 = Kesesuaian Harga dengan fasilitasX11 = X2u = Dimensi Total HARGA TIKET TransJakartaX12 = X2v = Dimensi Rata-rata HARGA TIKET TransJakarta

79

X13 = Y1v.1 = Pelayanan Sesuai dengan harapan pelangganX14 = Y1v.2 = Kesediaan Pelanggan untuk merekomendasikan kepada orang lainX15 = Y1v.3 = Puas atas kualitas pelayanan yang sudah dirasakanX16 = Y1u = Dimensi Total KEPUASAN KONSUMEN TransJakartaX17 = Y1Calc = Y1 OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable)X18 = Y1v = Dimensi Rata-rata KEPUASAN KONSUMEN TransJakartaX19 = Y1v Calc = Y1v OS Regr = Kepuasan Konsumen (One-Stage Regression as Estimated Variable)X20 = Y2v.1 = Penggunaan ulang layananX21 = Y2v.2 = Tertanamnya secara positif layanan di benak pelangganX22 = Y2v.3 = Selalu menjadi pilihan utama bagi pelangganX23 = Y2u = Dimensi Total LOYALITAS KONSUMEN TransJakartaX24 = Y2v = Dimensi Rata-rata LOYALITAS KONSUMEN TransJakartaX25 = Y3v.1 = Memperluas TRAYEK (Koridor) Bus TransJakartaX26 = Y3v.2 = Mampu Menciptakan INOVASI Produk Jasa TransJakartaX27 = Y3v.3 = Senantiasa Meningkatkan PROMOSI Bus TransJakartaX28 = Y3v = Dimensi Rata-rata KEUNGGULAN BERSAING TransJakartaY29 = Y3v Calc = Y3 TS Regr = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta = (Two-Stage Regression as Estimated Variable)


@@@@@@@ BATAS BAWAH GAMBAR NEW (baru)TRANSJAKARTA 2017

80

Date post:	06-Nov-2020
Category:	Documents
Upload:	others
View:	3 times
Download:	0 times

lp3et.org · Web viewPredictors: (Constant), X 30 = Y 3 = X = KEUNGGULAN BERSAING TransJakarta...

Documents