## Penggunaan Structural Equation Modeling (SEM) untuk Menganalisis Faktor yang Mempengaruhi Loyalitas Nasabah (Studi Kasus : PT Bank Negara Indonesia (BNI) KCU Ambon)
Ralf Latumeten 1 , Yopi Andry Lesnussa 1* , Francis Y. Rumlawang 1 e-mail: yopi_a_lesnussa@yahoo.com
1 Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Pattimura,
Jln. Ir. M. Putuhena, Kampus Unpatti, Poka-Ambon, Indonesia 97233

## ABSTRACT
Structural  Equation  Modeling  (SEM)  is  a  statistical  modeling  technique  that  is  very cross-sectinal,  linear,  and  complex. SEM  is  a  combination  of  two  multivariate techniques i.e. confirmatory factor analysis and path analysis. In this research will be applied Structural Equation Modeling to analyze factors influencing customer loyalty. Where researchers take two factors: bank image and customer satisfaction. The data used in this study is the primary data obtained by using questionnaires to customers of PT Bank Negara Indonesia (BNI) KCU Ambon with a total sample is 102. This study aims  to  determine  the  effect  of  bank  image  and  customer  satisfaction  on  customer loyalty. The results of this study note that the model has been suitable to be used to identify and meet the criteria of goodness of fit. From the analysis of the model, the t- value for  the  latent  variable  of  the  bank  image  is  0.42  and  the  t-value  for  the  latent variable  of  customer  satisfaction  is  2.84. With  a  critical  value  of  1.96  (to  5%  real level) it can be concluded that the latent variable of the bank’s image has an influence on customer loyalty while the latent variabel of customer satisfaction has no influence on customer loyalty.
Keywords : SEM, Loyalty, Image, Satisfaction, Bank, Customer

## ABSTRAK
Structural  Equation  Modeling (SEM)  adalah  suatu  teknik  pemodelen  statistik  yang bersifat  sangat cross-sectinal ,  linier,  dan  kompleks.  SEM  merupakan  gabungan  dari dua  teknik  multivariat  yaitu  analisis  faktor  konfirmatori  dan  analisis  jalur.  Pada penelitian ini akan diterapkan Structural Equation Modeling untuk menganalisa faktor yang  mempengaruhi  loyalitas  nasabah.  Dimana  peneliti  mengambil  dua  faktor  yaitu citra  bank  dan  kepuasan  nasabah.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data primer yang diperoleh dengan menggunakan kuisioner kepada nasabah PT Bank Negara  Indonesia  KCU  Ambon  dengan  jumlah  sampel  sebanyak  102.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  citra  bank  dan  kepuasan  nasabah  terhadap loyalitas nasabah. Hasil dari penelitian ini diketahui bahwa model  yang disusun telah cocok digunakan untuk mengidentifikasi dan memenuhi kriteria goodness of fit . Dari hasil Analisa terhadap model tersebut diperoleh nilai t-value untuk variabel laten citra bank adalah 0,42 dan nilai t-value untuk variabel laten kepuasan nasabah adalah 2,84. Dengan nilai kritis 1,96 (untuk taraf nyata 5%) disimpulkan bahwa variabel laten citra bank  mempunyai  pengaruh  terhadap  loyalitas  nasabah  sedangkan  variabel  laten kepuasan nasabah tidak mempunyai pengaruh terhadap loyalitas nasabah.
Kata Kunci : SEM, Loyalitas, Citra, Kepuasan, Bank, Nasabah

## PENDAHULUAN
Pelayanan  adalah  suatu  kegiatan  yang dilakukan  oleh  perusahaan    untuk kepentingan  orang  lain  bukan  hanya untuk  melayani  tetapi  bertujuan  untuk membangun  kerja  sama  jangka  panjang dengan  prinsip  saling  menguntungkan. Sebuah  perusahan  mampu  memberikan pelayanan  yang  baik  apabila  perusahan tersebut  memahami  keinginan  konsumen dan  dapat  memberikan  nilai  tambah dimata konsumen (Amanullah, 2012).
Perusahaan  jasa  pada  saat  ini lebih menekankan pada konsep pemasaran  yang  melakukan  pendekatan kepada konsumennya, perusahaan
memperhatikan bahwa kepuasan
konsumen menjadi hal yang penting bagi kemajuan  perusahaannya.  Dasar  untuk membangun  loyalitas  nasabah  adalah memberikan  kepuasan  kepada  konsumen lewat  produk  atau  jasa  yang  ditawarkan oleh sebuah perusahan (Infobank, Januari 2008).  Dalam  penelitian  ini,  pelayanan yang  dimaksudkan  adalah  pelayanan yang diberikan oleh pihak bank.
Industri  perbankan  saat  ini  telah menyadari    bahwa  nasabah  yang  loyal tidak  hanya  mempertimbangkan  faktor bunga atau kecanggihan dan kelengkapan fitur  dari  suatu  produk  perbankan,  tetapi lebih kepada nilai ( value ) yang didapatkan dari apa yang ditawarkan oleh pihak  bank  (Bielen  et  al,  2007). Kepuasan  nasabah  dan  loyalitas  nasabah diyakini  mampu  memberikan    dampak positif  untuk  kelangsungan  bank  (BNI) baik dalam jangka pendek maupun untuk jangka Panjang (Liu & Wu, 2007).
Structural Equation Modeling atau  SEM  merupakan  salah satu teknik analisis statistik yang digunakan untuk membangun dan
menguji  model  statistik  dalam  bentuk model-model  sebab  akibat  (Prastuti,
2011). Analisis data dengan menggunakan  SEM  digunakan  untuk memeriksa  dan  membenarkan  suatu model  (Hair  et.al,  2006).  Model-model yang dimaksud diantaranya adalah analisis  regresi  ( regression  analysis) , analisis  jalur  ( path  analysis )  dan  analisis faktor  konfirmatori  ( confirmatory  factor analysis ) (Hox Bechger, 1998).

## BAHAN DAN METODE
Penelitian  ini  merupakan  studi kasus  dengan  menerapkan Structural
Equation Modeling (SEM) untuk menganalisis  faktor  yang  mempengaruhi loyalitas  nasabah  pada  PT  Bank  Negara Indonesia  KCU  Ambon.  Data  yang digunakan  adalah  data  primer  yang diperoleh  dari  kuisioner  yang  disebar dengan  jumlah  responden  sebanyak  102 orang.  Program  yang  dipakai  dalam penelitian ini adalah LISREL 8.80.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran Umum Responden
Berikut merupakan data gambaran responden yang digunakan dalam penelitian  ini  berdasarkan  jenis  kelamin, kategori usia dan jenis pekerjaan, sebagai berikut:
Tabel  1.  Responden  Berdasarkan  Jenis Kelamin Jenis Kelamin Jumlah Persentase Laki-Laki 43 42,2% Perempuan 59 57,8% Total 102 100% Tabel 2. Responden Berdasarkan Usia Usia Jumlah Presentase
< 20 Tahun 18 17,6% 20-29 Tahun 48 47,1% 30-40 Tahun 29 28, 4% > 40 tahun 7 6,9% Total 102 100% Tabel 3. Responden Berdasarkan Pekerjaan Pekerjaan Jumlah  Presentase Pelajar/Mahasiswa 43 42,1% PNS 26 25,5% Lainnya 33 32,4% Total 102 100%

## Uji Validitas dan Reliabilitas Data
Jumlah  sampel  untuk  diuji  validitas  dan reliabilitas  sebanyak  30  dengan  sampel yang  digunakan  adalah  sampel  yang diperoleh  diluar  dari  sampel  yang digunakan untuk penelitian. Untuk dan maka  pada  tabel diperoleh nilai sehingga  uji  validitas  dan  reliabilitas sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Uji Validitas
Variabel Validitas Ket X1 0,560 0,1946 Valid X2 0,548 0,1946 Valid X3 0,441 0,1946 Valid X4 0,568 0,1946 Valid X5 0,493 0,1946 Valid X6 0,561 0,1946 Valid Y1 0,604 0,1946 Valid Y2 0,619 0,1946 Valid Y3 0,423 0,1946 Valid Y4 0,398 0,1946 Valid
Untuk  reliabilitas,  nilai  cronbach’s  alpha yang  diperoleh  adalah  0,736  (>0,6) sehingga data tersebut reliabel.

## Uji Normalitas
Dalam  penelitian  ini  data  yang diperoleh harus berdistribusi normal agar
tingkat  validitas  hasil  pengolahannya baik.  Menurut  Ghozali  &  Fuad  (2008), normalitas  dibagi  menjadi  dua  yaitu Univariate Normality (Normalitas Univariat)  dan Multivariate  Normality (Normalitas Multivariat).
Asumsi  normalitas  dapat  diuji dengan nilai statistik untuk skewness dan kurtois.  Apabila  nilai  z  skewness  dan kurtois  adalah  signifikan  (kurang  dari 0,05 pada tingkat kepercayaan 5%) maka dapat  dikatakan  distribusi  data  tidak normal.  Sebaliknya  jika  nilai  z  skewness dan  kurtois  tidak  signifikan  (lebih  dari 0,05 pada tingkat kepercayaan 5%) maka dapat  dikatakan  distribusi  data  normal (Ghozali & Fuad, 2008).
Normalitas univariat dan normalitas multivariat  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  dapat  diuji  normalitasnya, seperti yang ditunjukan pada Tabel 5, dan Tabel 6, sebagai berikut :
Tabel 5. Uji Normalitas Univariat
Dalam pengujian normalitas di atas ,  data  dapat  dikatakan  berdistribusi normal  jika P-Value Skewness  dan Kurtois  >  0,05.  Berdasarkan  hasil  output di  atas  dapat  dilihat  bahwa  keseluruhan variabel mempunyai nilai yang lebih dari 0,05  sehingga  dikatakan  berdistribusi normal.
Tabel 6. Uji Normalitas Multivariat
Pada pengujian normalitas multivariat  nilai P-Value Skewness  dan Kurtois  adalah  0,000  (<0,05)  sehingga dikatakan  tidak  normal.  Ada  dua  asumsi mengenai  ketidaknormalan  data  menurut Ghozali  dan  Fuad  (2005).  Peneliti menggunakan  asumsi  yang  kedua  yaitu mengestimasi model dengan menggunakan metode maximum likelihood ,  tetapi  mengkoreksi standar error dan    beberapa goodness  of  fit indices akibat  ketidaknormalan  distribusi data.

## Spesifikasi Model
Pada  tahap  ini  akan  dibentuk suatu model yang merupakan
pembentukan  hubungan  antara  variabel laten  yang  satu  dengan  variabel  laten yang  lain,  maupun  variabel  laten  dengan
variabel  indikatornya  yang  didasarkan pada teori yang berlaku.

## Identifikasi Model
Setelah dilakukan spesifikasi model, langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi model tersebut.
Dalam  analisis  SEM  diharapkan memperoleh  model  yang  over-identified (df > 0) dan dihindari model yang under- identified  (df  <  0).  pada  penelitian  ini diperoleh  nilai  degree  of  freedom  yaitu 32  sehingga  model  tersebut  adalah  over- identified.

## Estimasi Model
Setelah  dilakukan  spesifikasi  dan indentifikasi model maka tahap selanjutnya yang dilakukan adalah mengestimasi model. Pada penelitian ini, data tidak berdistribusi normal multivariat sehingga model akan diestimasi menggunakan metote maximum likelihood dengan memperhatikan standar error dan beberapa goodness  of  fit  indices akibat ketidaknormalan data tersebut.
Gambar 1. Diagram Hasil Estimasi Model

## Uji Kecocokan Keseluruhan Model
Tabel 1. Uji Kecocokan  Keseluruhan Model GOF Tingkat Kecocokan yang Dapat Diterima Indeks Model Keterangan Chi- Square Semakin kecil semakin baik ( p-value 24,78 (p = 0,77) Baik NCP Semakin kecil semakin baik 0,0 Baik GFI GFI good fit marginal fit 0,95 Good Fit RMSR RMSR good fit 0,049 Good Fit RMSEA RMSEA good fit Nilai yang kecil dan dekat 0,0 0,96 Good Fit Baik ECVI Dengan ECVI saturated NNFI NNFI good fit marginal fit 1,00 Good Fit NFI NFI good fit marginal fit 0,99 Good Fit AGFI AGFI good fit marginal fit 0,92 Good Fit RFI RFI good fit marginal fit 0,98 Good Fit IFI IFI good fit marginal fit 1,00 Good Fit CFI CFI good fit 1,00 Good Fit PGFI Nilai lebih tinggi lebih baik 0,55 Kurang Baik CN CFI baik 209,86 Baik Berdasarkan  Hooper  et  al  (2008), meniulai ukuran kecocokan model dengan melihat nilai chi-square, RMSEA,  CFI  dan  RMSR.  Oleh  karena itu,  berdasarkan  tabel  uji  kecocokan keseluruhan  model  diatas  menunjukan model fit maka dapat disimpulkan bahwa model  yang  digunakan  dapat  dijadikan dasar  analisis  terhadap  permasalahan penelitian ini.

## Uji Kecocokan Model Pengukuran
Setelah  kecocokan  model  dan  data keseluruhan  adalah  baik,  maka  langkah selanjutnya  adalah  menguji  kecocokan model  pengukuran  dengan  mengevaluasi setiap  variabel  laten  dengan  beberapa indikatornya.  Gambar  3  adalah path diagram standardized solution dan Gambar 4 adalah path diagram t-value.
Gambar 2. Path Diagram Standardized Solution
Gambar 3. Path Diagram T-Value
Pada hasil estimasi t-value
terdapat  variabel  yang  tidak  memiliki lintasan yaitu variabel LN ke Y1. Hal ini dikarenakan variabel tersebut telah ditetapkan  menjadi variance  reference yaitu  berarti  variabel  indikator  tersebut secara nyata berhubungan dengan variabel latennya.
Pada uji kecocokan model pengukuran  akan  dilakukan  evaluasi terhadap  validitas  dan  evaluasi  terhadap reliabilitas model tersebut.
Suatu variabel dikatakan
mempunyai  validitas  yang  baik  terhadap variabel  latennya  jika  nilai muatan faktornya  ( loading  factor )  lebih  besar dari  nilai  kritisnya  (atau untuk taraf  nyata  5%)  dan  muatan  faktor standarnya ( standardized loading factors )
.  Dan  reliabel  jika  nilai  CR
( construct  reliability ) dan  VE ( variance extracted ) .
Berdasarkan  Tabel  4.  didapatkan  10 indikator  dengan  3  variabel  laten  dengan masing-masing  indikator  telah  lolos  uji validitas karena memiliki nilai
standardized  loading  factor dan nilai t-value . Dan semua variabel laten  CR dan  VE maka dapat dikatakan bahwa jawaban
responden terhadap pertanyaan-
pertanyaan yang diberikan untuk mengukur masing-masing indikator adalah  konsisten  dan  indikator  tersebut dapat diandalkan/reliabel.
Tabel 7. Hasil Evaluasi Terhadap Validitas dan Reliabilitas
Variabel Laten Kode Indikator Standardized Loading Factors ( ) t-value ( ) Ket CR ( ) VE ( ) Ket Citra Bank (CB) X1 0,91 11,75 Valid 0,92 0,79 Reliabel X2 0,89 11,35 Valid X3 0,86 10,77 Valid Kepuasan Nasabah (KN) X4 0,88 11,12 Valid 0,90 0,75 Reliabel X5 0,87 10,96 Valid X6 0,84 10,40 Valid Loyalitas Nasabah (LN) Y1 0,88 - 0,92 0,75 Reliabel Y2 0,87 12,18 Valid Y3 0,87 12,20 Valid Y4 0,86 12,04 Valid Tabel 8. Hasil Analisis Persamaan Struktural Variabel Laten Eksogen Standardized Cooficient t-value R 2 CB 0,12 0,42 0,92 KN 0,84 2,84 Evaluasi  terhadap  model  strukutral mencakup pemeriksaan terhadap koefisien-koefisien yang diestimasi. Berdasarka output analisis data, diperoleh hasil persamaan struktural pada Tabel 8.
Dari hasil penelitian diperoleh persamaan struktural, sebagai berikut:
.
Berdasarkan  Tabel  8  Mengenai persamaan  struktural,  diperoleh  nilai  R 2 (koefisien  determinasi)  yang  berfungsi untuk menunjukan
seberapa  besar  pengaruh  antara  variabel independen  dan  dependen.  Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  92%  variasi variabel
Loyalitas Nasabah (LN) dapat dipengaruhi  oleh  Citra  Bank  (CB)  dan Kepuasan Nasabah (KN).

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan pembahasan yang telah diuraikan sebelumnya,  maka  diperoleh  beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Berdasarkan  hasil  yang  telah  didapat pada  gambar  4  diperoleh  nilai  t-value untuk  variabel  laten  citra  bank  (CB) sebesar  0,42  (<  1,96).  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa variabel citra bank mempunyai pengaruh terhadap
loyalitas nasabah.
2. Nilai  t-value  untuk  variabel laten  kepuasan  nasabah  (KN)  adalah 2,84  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa variabel laten kepuasan nasabah  tidak  mempunyai  pengaruh terhadap loyalitas nasabah.

## DAFTAR PUSTAKA
Amanullah.
A., (2012), Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Nasabah (Studi  Kasus  pada  PD.  BKK  Wedi Kabupaten Klaten Cabang Karanganom). Universitas Diponegoro. Semarang. Bielen,  Frederic,  Nathalie  Demoulin,
(2007),  Waiting  Time  In  Influence on  The  Satisfaction  –  Loyal
Relationship  in  Service .  Managing Service Quality , 17 (2), 174-193.
Ghozali  &  Fuad.,  (2005), Structural Equation Modeling : Teori, Konsep,  dan  Aplikasi .  Universitas Diponegoro. Semarang Hooper et.al., (2008), Structural Equation Modeling: Guidelines for Determining Model Fit. The Electronic Journal  of  Business Research., 6 (1), 53-46
Hox,  J.J  &  Bechger,  T.  M.,.  (1998),  An Introduction  to  Structural  Equation Modeling. Family  Science  Review , 11 , 354-373.
Infobank, Januari 2008. https://www.infobankstore.com/ind ex.php/magezine/detail/2008/195/in fobank-edisi-januari-2008
Liu  &  Li  Wei  Wu.  (2007).  Customer Retention and Cross-Buying In The Banking  Industry  :  An  Integration of  Service  Attributes,  Satisfaction and  Trust. Journal  of  Financial Service Marketing, 12, 132-145.
Prastuti, D,. (2011). Penggunaan Structural Equation Modeling (SEM)  Sebagai  Salah  Satu  Teknik Analisis Statistik Dengan
Menggunakan  Program  Tertad  IV (Studi  Kasus  Pengguna  Internet dan  Hotspot  Area  di  Universitas Negeri Semarang). Universitas Negeri Semarang. Semarang.