Abstrak — Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Blitar  berusaha meningkatkan  kualitas  kesehatan.  Salah  satunya  dengan adanya Sistem Informasi Manajemen Puskesmas Elektronik  (Simpustronik).  Simpustronik  mempermudah perekapan  data  pasien  dan  integrasi  rekam  medik  pasien dengan  pelayanan  kesehatan  lainnya.  Sistem  berjalan dengan baik ketika pengguna merasa puas terhadap sistem tersebut,  oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  dilakukan analisis  kepuasan  pasien  dan  pelaksana  terhadap Simpustronik.  Mulai  dari  kesenjangan  antara  harapan dan  kenyataan  yang  terjadi,  posisi  kuadran  dari  setiap dimensi  yang  perlu  diperbaiki,  indeks  kepuasan,  dan model regresi logistik biner untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi  kepuasan  pasien  dan  pelaksana  terhadap Simpustronik.  Data  analisis  diperoleh  dengan survey dengan  jumlah  sampel  120  pelaksana  dan  140  pasien menggunakan simple  random  sampling .  Hasil  akhir diperoleh  15  indikator  dengan  5  dimensi  pembentuk kepuasan  pasien  dan  13  indikator  dengan  6  dimensi pembentuk  kepuasan  pelaksana  dapat  disimpulkan  valid dan  reliabel.  Pasien  dan  Pelaksana  ternyata  masih merasakan  Gap  atau  kesenjangan  antara  harapan  dan kenyataan  terhadap  Simpustronik.  Namun  jika  secara indeks  kepuasan  persentase  kepuasan  pasien  sebesar 0,7336  dan  kepuasan  pelaksana  0,659.  Jika  dilihat  dari Importance  Performance  Analysis  (IPA) bagi  pasien, pengelola  sistem  perlu  melakukan  perbaikan  faktor responsif  dari  Simpustronik,  sedangkan  untuk  pelaksana tidak  perlu  dilakukan  perbaikan.  Hasil  regresi  logistik biner untuk pasien dari 11 variabel karakteristik diperoleh 5  variabel  karakteristik  ber-pengaruh  signifikan  dengan ketepatan  klasifikasi  model  sebesar  67,1%  dan  untuk pelaksana  dari  12  variabel  karakteristik  diperoleh  6 variabel  karakteristik  ber-pengaruh  signifikan  dengan sebesar 61,7%.
Kata Kunci — Analisis Gap, Importance Performance Analysis, Indeks Kepuasan, Simpustronik, Regresi Logistik Biner.
I. PENDAHULUAN inas  Kesehatan  Kabupaten  Blitar  mulai  menggunakan salah  satu  terobosan  baru  untuk  mempermudah  sistem pelaporan kesehatan dan memperbaiki kualitas pelayanan
kesehatan  yaitu  Sistem  Informasi  Manajemen  Puskesmas Elektronik  (Simpustronik)  pada  tahun  2010.  Penggunaan Simpustronik  diharapkan  mampu  membantu  mempercepat proses  pelayanan  kesehatan  khususnya  di  Puskesmas. Penggunaan Simpustronik adalah masih terdapat ketidakvalidan  data  mengenai  orang  sakit,  jenis  penyakit,  ibu hamil,  rekam  medik  pasien  dan  pelayanan  kesehatan  lain  di setiap puskesmas, serta untuk memperbaiki pengumpulan data di Puskesmas guna memberikan laporan lengkap dan terkini ke Dinas Kesehatan Kabupaten Blitar. Berdasarkan informasi sub bidang  penyusunan  program  Dinas  Kesehatan  Kabupaten Blitar pada tahun 2010 hingga 2017, diketahui masih terdapat kesenjangan  antara  harapan dan kenyataan dalam penggunaan Simpustronik seperti kesulitan dalam penggunaan, pemahaman terhadap sistem yang kurang, hingga pasien yang merasa lama mengantri ketika menggunakan Simpustronik.
Hal ini membuat Dinas Kesehatan perlu melakukan evaluasi terhadap  penggunaan  Simpustronik  disaat  sebelum  dan sesudah adanya sistem tersebut. Penggunaan analisis gap untuk mengetahui  seberapa  besar  kesenjangan  antara  kinerja  dan harapan  terhadap  Simpustronik  dimana  uji  ini  merupakan pengujian dua sampel berhubungan [1]. Importance performance  analysis digunakan  untuk  mengidentifikasi faktor-faktor  kinerja  penting  apa  yang  harus  ditunjukkan  oleh suatu  organisasi  [2].  Indeks  kepuasan  untuk  mengetahui tingkat  kepuasan  pengguna  Simpustronik  secara  menyeluruh baik  dari  sisi  pasien  dan  pelaksana  (operator)  dengan  melihat tingkat kepentingan dari atribut-atribut sistem yang digunakan [3].  Penggunaan  regresi  logistik  biner  karena  pengukuran kepuasan  tidak  dapat  diukur  secara  langsung,  melainkan melalui  beberapa  dimensi,  kemudian  di- break  down menjadi beberapa  indikator.  Masing-masing  indikator akan diberi skor ukuran  tinggi  dan  rendah  terhadap  harapan  serta  kenyataan yang  terjadi  selama  ini,  pemberian  skor  pada  indikator  akan digunakan  sebagai  variabel  respon  untuk  mengukur  kepuasan pengguna  terhadap  Simpustronik  dengan  dua  kategori,  yaitu puas  dengan  kategori  1  dan  tidak  puas  dengan  kategori  0, karena  variabel  respon  yang  bersifat  ketegorik  maka penggunaan regresi logistik biner tepat dilakukan [4].
Penggunaan  beberapa  metode  tersebut  diharapkan  mampu memberikan solusi maksimal dengan menerapkan metode yang mudah  dilakukan  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Blitar  untuk

## Analisis Kepuasan Pasien dan Pelaksana Terhadap Sistem Informasi Manajemen Puskesmas Elektronik (Simpustronik) di Kabupaten Blitar Menggunakan Regresi Logistik Biner
Rahmad Adi Subektianto 1 , Madu Ratna 2 , Ismaini Zain 3
Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi, dan Sains Data Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : madu_r@statistika.its.ac.id 2 , ismaini_z@statistika.its.ac.id 3
D
melakukan analisis kepuasan terhadap Simpustronik berdasarkan hasil jawaban pasien dan pelaksana sebagai bahan evaluasi  guna  peningkatan  berkelanjutan.  Rumusan  masalah pada  penelitian  ini,  ingin  mengetahui  apakah  terdapat kesenjangan  antara  harapan  dan  kenyataan  pasien  dan pelaksana  terhadap  Simpustronik,  posisi  kuadran  dari  faktor atau dimensi kepuasan pasien dan pelaksana, indeks kepuasan, dan  model  logit  serta  ketepatan  klasifikasi  kepuasan  pasien dan  pelaksana  terhadap  Simpustronik.  Tujuan  pada  penelitian ini tentunya menjawab rumusan masalah yang ada.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Faktor Kepuasan
Kepuasan  terhadap  Simpustronik sangat diperlukan sebagai salah  satu  bahan  evaluasi  dari  pasien  dan  pelaksana,  dimana kepuasan  merupakan  tingkat  perasaan  seseorang  setelah membandingkan  kinerja  atau  hasil  yang  dirasakannya  dengan harapannya,  dimana  seseorang  tersebut  dapat  merasakan senang  atau  kecewa  [2].  Dimensi  yang  digunakan  untuk mengukur  kepuasan  pasien  terhadap  Simpustronik  dengan penyesuaian,  yaitu: Tangibles (penampilan  fisik), Reliability (kehandalan), Responsiveness (ketanggapan), Assurance (jaminan), dan Empathy (empati) [5].
Dimensi  pengukuran  kepuasan  terhadap  sistem  informasi yang  dapat  digunakan  tolok  ukur  oleh  pelaksana,  dimana kepuasan terhadap sistem informasi yang berbasis digital dapat diukur menggunakan  6  (enam)  dimensi  dengan  penyesuaian diantaranya:  Kualitas  Sistem,,  Kualitas  Informasi,  Kualitas Pelayanan, Penggunaan, Kepuasan pengguna, dan Keuntungan [6].  Sistem  informasi  manajemen  puskesmas  elektronik (Simpustronik)  merupakan  salah  satu  pembaharuan  sistem manajemen  data  untuk  keperluan  kegiatan  di  puskesmas  yang terintegrasi  dan  didesain multi  user yang  disiapkan  untuk menangani keseluruhan proses manajemen puskesmas. B. Pendekatan Metode Statistika
Statistika  Deskriptif  merupakan  metode-metode  yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus data sehingga  memberikan  informasi  yang  berguna  [7].  Dalam penelitian ini statistika deskriptif digunakan untuk mengetahui pola  dan  karakteristik  baik  dari  pengguna  Simpustronik  dan hasil  dari  analisis  kesenjangan,  IPA,  dan  analisis  kepuasan, sehingga  mampu  memberikan  gambaran  terhadap  puskesmas, dinas  kesehatan  dan  pemerintah  setempat  bagaimana  kondisi yang sebenarnya.

## 1. Analisis Gap
Analisis  Gap  merupakan  uji  kesenjangan  harapan  dan kenyataan  atau  uji wilcoxon digunakan  untuk  mengetahui seberapa  besar  kesenjangan  antara  kinerja  dan  harapan terhadap  Simpustronik  dimana  uji  ini  merupakan  pengujian dua  sampel  berhubungan  pada  prinsipnya  ingin  menguji apakah  dua  sampel  yang  berpasangan  satu  dengan  yang  lain berasal  dari  populasi  yang  sama  atau  berbeda  [1].  Hipotesis sebagai berikut.
H 0 : d = 0, artinya tidak ada kesenjangan antara kinerja dengan harapan H 1 :  d  ≠  0,  artinya  ada  kesenjangan  antara  kinerja  dengan harapan
Statistik uji :
     
   ( ) ( ) 3 min , 1 / 4 1 2 1 24 48 T T n n Z t t n n n            (1)
Dengan membandingkan angka Z hitung dan Z (1- /2) : Jika  Z hitung >  Z (1- /2) ,  maka  H 0 diterima,  Jika  Z hitung <  Z (1- /2) , maka  H 0 ditolak.  Jika  melihat  angka  probabilitas,  jika Probabilitas  >  0,05  maka  H 0 diterima  sedangkan  jika probabilitas < 0,05 maka H 0 ditolak.
2. Importance Performance Analysis (IPA) Importance  Performance  Analysis adalah  suatu  teknik analisis  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor kinerja  penting  apa  yang  harus  ditunjukkan  oleh  suatu organisasi  dalam  memenuhi  kepuasan  para  pengguna  sistem pada kasus ini ialah pasien dan pelaksana [2].
Gambar 1. Diagram Kartesius Analisis IPA
Terdapat empat kuadran dalam Importance Performance Analysis (IPA) dengan penjelasan sebagai berikut: i. Prioritas Utama Pada  kuadaran  ini  terdapat  faktor-faktor  yang  dianggap penting  dan  perlu  segera  diperbaiki  utnuk  menjaga kepuasan Pasien dan Pelaksana terhadap Simpustronik. ii. Pertahankan Prestasi
Pada  kuadaran  ini  terdapat  faktor-faktor  yang  dianggap penting  dan  memberikan  hasil  maksimal,  sehingga pengelola  Simpustronik  wajib  untuk  mempertahankan prestasi kinerja tersebut. iii. Prioritas Rendah
Pada  kuadaran  ini  terdapat  faktor-faktor  yang  dianggap mempunyai  tingkat  persepsi  yang  rendah  dan  tidak  terlalu penting  sehingga  pengelola  Simpustronik  tidak  perlu memberikan perhatian lebih pada faktor-faktor tersebut. iv. Berlebihan
Pada  kuadaran  ini  terdapat  faktor  yang  dianggap  tidak terlalu  penting  oleh  pengguna  sehingga  pengelola Simpustronik lebih baik mengalokasikan sumber daya yang terkait pada faktor tersebut kepada faktor lain.

## 3. Indeks Kepuasan Pengguna
Indeks Kepuasaan Pengguna ini digunakan untuk mengetahui  tingkat  kepuasan  pengguna  Simpustronik  secara menyeluruh  baik  dari  sisi  pasien  dan  pelaksana  (operator) dengan  melihat  tingkat  kepentingan  dari  atribut-atribut  sistem yang  digunakan  [3].  Tabel  1  menunjukkan  nilai  indeks kepuasan  pengguna  (pasien  dan  pelaksana)  terhadap Simpustronik.
Kuadran I (Prioritas Utama) Kuadran III
(Prioritas Rendah) Kuadran IV (Berlebihan) Kuadran II (Pertahankan Prestasi) Ke pe nti nga n/ Ha ra pa n (Y) Persepsi Kinerja/Kenyataan (X) Y X
Tabel 1 Nilai Indeks Kepuasan Pengguna No. Nilai Indeks Kepuasan Pengguna Kriteria 1. X > 0,80 Sangat Puas 2. 0,65 < X ≤ 0,80 Puas 3. 0,50 < X ≤ 0,65 Cukup Puas 4. 0,34 < X ≤ 0,50 Kurang Puas 5. 0,00 < X ≤ 0,34 Tidak Puas
Pengukur  nilai  harapan  dan  kenyataan  pada  penelitian  ini skala  yang  dipakai  mulai  dari  1  yang  sangat  rendah  hingga  7 yang  sangat  tinggi,  atau  jika  di  bahasakan  menjadi  Sangat Tidak  Sesuai,  Tidak  Sesuai,  Kurang  Sesuai,  Cukup  Sesuai, Sesuai, Sangat Sesuai dan Sangat Sesuai Sekali.

## 4. Confirmatory Factor Analysis
(CFA)
CFA  merupakan  metode  statistik  yang  menggambarkan hubungan  antara  variabel  laten  dengan  indikator  dan digunakan  untuk  menguji  model  pengukurannya  [8].  Tujuan analisis  faktor  konfirmatori  (CFA)  untuk  mengkonfirmasi  dan menguji pertanyaan dalam kuisioner apakah sudah representatif  (valid)  dan  akurat  atau  konsisten  (reliabel). Variabel  dikatakan  valid  apabila  menghasilkan loading factor >  0,5  dan p-value <  0,05.  Ukuran  ini  dapat  diterima kehandalannya  apabila  koefisien construct  reliability (CR)  > 0,70  dan  menunjukkan  reliabilitas  tinggi, sedangkan bila 0,60 ≤  CR  ≤  0,70  juga  dapat  diterima  dan  menunjukkan  bahwa indikator  pada  konstruk  model  telah  baik  [9].  Pada  penelitian ini  menggunakan  CFA  order  kedua,  dari  hasil  CFA  akan diperoleh  nilai  skor  faktor,  kemudian  menjadi  kriteria penentuan  puas  dan  tidak  puas,  jika  skor  faktor  responden kurang  dari  nilai  median  maka  dikategorikan  tidak  puas,  jika lebih dari sama dengan nilai median maka dikategorikan puas. (Y)  untuk  kepuasan  pasien,  dan  (Y*)  untuk  kepuasan pelaksana

## 5. Regresi Logistik Biner
Pengukuran  kepuasan  tidak  dapat  diukur  secara  langsung, melainkan melalui beberapa dimensi, kemudian di- break down menjadi  beberapa  indikator.  Masing-masing  indikator  akan diberi  skor  ukuran  tinggi  dan  rendah  terhadap  harapan  serta kenyataan  yang  terjadi  selama  ini,  pemberian  skor  pada indikator  akan  digunakan  sebagai  variabel  respon  untuk mengukur  kepuasan  pengguna  terhadap  Simpustronik  dengan dua kategori, yaitu puas (1) dan tidak puas (0), karena variabel respon  yang  bersifat  ketegorik  maka  penggunaan  regresi logistik biner tepat dilakukan [4].
a. Penduga Parameter
Penduga  parameter  dalam  regresi  logistik  dilakukan dengan  metode  Maximum  Likelihood  (MLE).  Metode  MLE memberikan  nilai  estimasi 𝛽 dengan  memaksimumkan  fungsi likelihood [4]. Fungsi likelihood sebagai berikut
   
        0 1 0 1 1 ln ln 1 ln 1 ln 1 p j ij j n i i i i i x p n n i ij j j i i L l y x y x y x e 
        
                                  β β (2)
Nilai β maksimum didapatkan melalui turunan L( β ) terhadap β dan  hasilnya  adalah  sama  dengan  nol.  Teori  tersebut
menyatakan  bahwa  estimasi  varians  kovarians  didapatkan melalui turunan kedua L( β ).
          1 ˆ ˆ ˆ ˆ 1 T i i i i Cov diag x x          β X X (3)
b. Penduga Parameter
Pengujian  terhadap  parameter-parameter  estimasi  model dilakukan  untuk  mengetahui  peran  seluruh  variabel  prediktor baik secara simultan (bersama-sama) maupun secara parsial. Hipotesis :
H 0 : β 1 = β 2 = ... = β p = 0 (tidak ada pengaruh signifkan variabel prediktor terhadap variabel respons) H 1 : minimal ada satu ≠ 0 dimana j = 1,2,...p Statistik uji pada persamaan 4.
    0 1 0 1 1 1 2 ln ˆ ˆ 1 i i n n n y y i i i n n n n G                     (4)
Dimana :
1 0 1 0 1 1 (1 ) n n i i i i n y n y n n n         
Pada  taraf  signifikansi 𝛼 ,  hipotesisi  nol  ( 𝐻 0 )  ditolak  apabila 2 . , d b G    atau 𝑝 -value < 𝛼 . Sedangkan pengujian parameter 𝛽 secara  parsial  dilakukan  dengan  membandingkan  model terbaik yang dihasilkan oleh uji simultan terhadap model tanpa variabel bebas di dalam model terbaik.
2 ˆ ˆ ( ) j W SE            (5)
Dengan ˆ ( ) j SE  merupakan  standar  error  koefisien ˆ j  dari   ˆ j Var  dimana ˆ j  merupakan  nilai  koefisien  dugaan variabel  prediktor.  Uji  Wald  mengikuti  sebaran  normal  baku 𝑍 ,  H 0 akan  ditolak  jika 𝑊 > 𝑍 𝛼 /2 atau 𝑝 -v 𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 . Penggunaan Odds  ratio dilakukan  untuk  menunjukkan besarnya  perubahan  nilai  variabel  respon  untuk  setiap perubahan satu unit variabel prediktor  untuk variabel variabel prediktor yang signifikan [4].
c. Uji Kesesuaian Model Pengujian kesesuaian model dilakukan dengan menggunakan Hosmer-Lemeshow Goodness of Fit.
Hipotesis : H 0 :  Model sesuai H 1 :  Model tidak sesuai Statistik uji :
2
' 1 ( ) ˆ (1 ) K k k k k k k k o n C n         (6)
Statistik  uji Hosmer-Lemeshow mengikuti  distribusi Chi- square dengan  derajat  bebas  sebesar k –  2 sehingga  diperoleh keputusan  tolak H 0 jika  nilai ˆ C lebih  dari 2 ( 2) k   atau P- Value kurang dari 𝛼 [4]. d. Ketepatan Klasifikasi
Evaluasi  ketepatan  klasifikasi  merupakan  suatu  evaluasi untuk  melihat  peluang  kesalahan  klasifikasi  yang  dilakukan oleh suatu fungsi klasifikasi. Perhitungan ketepatan klasifikasi untuk  keadaan  seimbang (balanced) dilakukan  dengan menggunakan nilai Apparent Error Rate (APER).
12 21 11 12 21 22 100% n n APER n n n n       (6)
dimana : n 11 : jumlah dari subjek dari y 1 salah diklasifikasikan sebagai y 1 n 12 : jumlah dari subjek dari y 1 salah diklasifikasikan sebagai y 2 n 21 : jumlah dari subjek dari y 2 salah diklasifikasikan sebagai y 1 n 22 :  jumlah  dari  subjek  dari  y 2 tepat  diklasifikasikan  sebagai y 2

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## 1. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data primer berdasarkan survei langsung ke 120 pelaksana dan 140 pasien  yang  tersebar  di  seluruh  kecamatan  Kabupaten  Blitar. Survei  dilakukan  selama  minggu  awal  bulan  Mei  2018. Penentuan  ukuran  sampel  dan  alokasi  sampel  untuk  menaksir proporsi  populasi  menggunakan  pendekatan  dari  setiap  strata [10].  Pasien  dan  pelaksana  dibagi  dalam  24  strata,  dalam penelitian  ini  puskesmas  sebagai  strata.  Kemudian  melakukan sampling terhadap pasien dan pelaksana pada setiap puskemas dengan  menggunakan simple  random  sampling .  Sehingga diperoleh  jumlah  sampel  yang  sesuai  dengan  jumlah  populasi pasien dari masing-masing puskesmas (strata).
2. Variabel Penelitian
Variabel  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini karakteristik  pasien  terdiri  dari  11  karakteristik  yaitu  jenis kelamin,  pekerjaan,  usia,  pendidikan  terakhir,  jenis  pelayanan yang  dipilih,  pasien  mengetahui  Simpus,  intensitas  data  ke puskesmas pada bulan April, jarak tempat tinggal, info lengkap bagi  pasien,  durasi  pelayanan,  dan  tipe  pembayaran.  Variabel karakteristik  pelaksana  terdiri  dari  12  karakteristik  yaitu  jenis kelamin, usia, pendidikan terakhir, jabatan, masa kerja, jumlah operator  Simpus,  intensitas  menggunakan  Simpus,  jumlah teknisi  IT,  intensitas  ikut  sosialisasi  Simpus,  jarak  tempat tinggal, info lengkap bagi pelaksana, dan durasi pelayanan. 3. Langkah Analisis
a. Langkah analisis yang dilakukan pada penelitian ini sebelum menjawab tujuan 1, 2, 3, dan 4 adalah sebagai berikut. a) Melakukan survey pendahuluan (pra survei).
b)  Melakukan  uji  validitas  dan  pengukuran  reliabilitas berdasarkan hasil pra survei
c)  Melakukan survey lapangan (pasca survei).
d)  Melakukan prepocessing data.
e)  Melakukan  uji  validitas  dan  reliabilitas  menggunakan metode  analisis  faktor  konfirmatori  untuk  memperoleh hasil  indikator  maksimal  sehingga  bisa  dilanjutkan analisis selanjutnya.
f)  Mengeksplorasi  data  karakteristik  dari  pengguna Simpustronik.
b. Menjawab tujuan penelitian pertama adalah sebagai berikut. a)   Menentukan  peringkat  positif  dan  peringkat  negatif  dari selisih nilai harapan dan kenyataan berdasarkan indikator maksimal, kemudian dijumlahkan
b) Melakukan analisis kesenjangan (Gap) dengan menggunakan uji Wilcoxon.
c. Menjawab tujuan penelitian kedua adalah sebagai berikut.
a)  Menghitung  nilai  rata-rata  kenyataan  dan  harapan  dari setiap  dimensi  pengukur  kepuasan  berdasarkan  indikator maksimal.
b)  Menentukan  posisi  kuadran  berdasarkan  nilai  rata-rata harapan  dan  kenyataan  setiap  dimensi,  dimana  nilai standar  sumbu  X  (kenyataan)  dan  Y  (harapan) menggunakan nilai rata-rata keseluruhan.
d. Menjawab tujuan penelitian ketiga adalah sebagai berikut.
a) Menentukan rata-rata  skor  pentingnya nilai
b) Menghitung  nilai  faktor  tertimbang  atau  persentase  rata- rata skor penting nilai per dimensi.
c) Menghitung  nilai  skor  tertimbang  hasil  perkalian  faktor tertimbang dengan rata-rata tingkat kepuasan.
d) Menghitung nilai indeks kepuasan.
e. Menjawab tujuan penelitian keempat adalah sebagai berikut. a)  Penentuan model awal regresi logistik biner untuk pasien dan pelaksana.
b)  Melakukan  pengujian  serentak  dan  uji  parsial  terhadap model awal.
c) Melakukan pengujian kesesuaian model regresi pasien dan pelaksana.
d)  Interpretasi nilai Odds ratio dari variabel yang signifikan terhadap model.
e) Menghitung ketepatan klasifikasi model.
f. Menarik kesimpulan dan saran.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Uji Validitas dan Uji Reliabilitas
Berdasarkan  hasil  uji  validitas  diketahui  hasil  indikator yang  memenuhi  kriteria  nilai Critical  Ratio (CR)  >  1,96 dengan Probability (P)  <  0,05  dimana  tanda  ***  adalah signifikan < 0,001 dan nilai estimasi standardized atau loading factor lebih  dari  0,5.  Untuk  pasien  yaitu  Dimensi Responsiveness dengan  Res1,  Res2,  dan  Res3.  Dimensi Reliability dengan  Rel2,  Rel3,  dan  Rel5.  Dimensi Tangible dengan  Tan1,  Tan2,  dan  Tan3.  Dimensi Assurance dengan Ass1,  Ass2,  Ass3,  dan  Ass4.  Serta, Dimensi Empathy dengan Emp1  dan  Emp2,  dengan  total  seluruhnya  15  indikator. Sedangkan  hasil  uji  reliabilitas  kelima  dimensi  dapat dihandalkan , karena  nilai  dari construct  reliability (CR)  yang dihasilkan >  0,70.
Sedangkan  uji  validitas  dan  reliabilitas  untuk  pelaksana diperoleh  hasil  indikator  yang  memenuhi  kriteria  diperoleh Dimensi  Pengguna  dengan  P3  dan  P4.  Kepuasan  Pengguna dengan  KP2,  sedangkan  Karena  syarat  suatu  dimensi memerlukan  minimal  2  variabel  maka  KP3  (meningkatkan efektivitas  dan  efisiensi  kerja)  tetap  diikutkan  untuk membentuk dimensi kepuasan pengguna.
Kualitas Sistem dengan KS1, dan KS2. Kualitas Informasi dengan  KI2  dan  KI5.  Keuntungan  dengan  KU2  dan  KU3. Serta,  Kualitas  Pelayanan  dengan  KL1,  KL2,  dan  KL5.  Total indikator  menjadi  13  indikator.  Sedangkan  untuk  uji reliabilitasnya  bahwa  semua  dimensi  dapat  dihandalkan kecuali  pada  dimensi  Kepuasan  Pengguna  hal  ini  juga  imbas dari  salah  satu  variabel  pembentuk  dimensi  yang  tidak  valid, namun  dimensi  kepuasan  pengguna  tetap  digunakan  karena mengikuti tinjauan pustaka.

## B. Deskriptif Variabel Penelitian
Gambar 2 berisikan deskriptif variabel penelitian dari pasien puskesmas  yang  diduga  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Blitar mempunyai  pengaruh  terhadap  kepuasan  pelaksana  terhadap Simpustronik sebagai berikut.

## Gambar 2. Karakteristik Pasien
Berdasarkan karakteristik pasien jika dilihat dari demografi penduduk  Gambar  (a)  menunjukkan  bahwa  rata-rata  umur responden  pada  survei  kepuasan  pasien  paling  banyak  pada umur 31-40 tahun yaitu sebesar 49% untuk pasien atau sebesar 68.  Kemudian  rata-rata  umur  pasien  yang  sedikit  berumur  51 tahun  ke  atas  sebesar  7%  atau  10  responden.  Gambar  (b) menunjukkan jika proporsi pasien berjenis kelamin perempuan memiliki persentase 53% lebih tinggi dibanding laki-laki yang memiliki  persentase  47%  dari  total  responden  sebanyak  140 pasien/responden.
Jika dilihat dari pelayanan yang dirasakan pasien Gambar (j) menunjukkan  jika  sebesar  44%  pasien  merasakan  durasi pelayanan kesehatan yang dialami kurang dari 15 menit, hal ini menurut  Dinas  Kesehatan  Kabupaten Blitar merupakan waktu
yang termasuk singkat, guna memberikan pelayanan kesehatan yang  cepat,  tanggap,  dan  maksimal  untuk  pasien.  Gambar  (k) menunjukkan  bahwa  sebesar  63%  pasien  yang  datang  ke puskesmas  mendapatkan  pelayanan  kesehatan  baik  dari  mulai poli  hingga  apotek  tanpa  membayar  atau  gratis.  Disusul pengguna BPJS 18%, dan pasien yang membayar secara umum sebesar 19%.
Gambar  3  berisikan  deskriptif  variabel  penelitian  dari pelaksana puskesmas yang diduga Dinas Kesehatan Kabupaten Blitar  mempunyai  pengaruh  terhadap  kepuasan  pelaksana terhadap  Sistem  Informasi  Manajemen  Puskesmas  Elektronik (Simpustronik).
Gambar 3. Karakteristik Pelaksana
Berdasarkan  karakteristik  pelaksanan  jika  dilihat  dari demografinya  Gambar (a) menunjukkan bahwa rata-rata umur responden pada survei kepuasan pelaksana paling banyak pada umur 31-40 tahun yaitu sebesar 57%. Kemudian rata-rata umur pelaksana  yang  sedikit  berumur  21-30  tahun  sebesar  6%. Sedangkan  proporsi  jenis  kelamin  sampel  pelaksana  yang terambil  terbagi  rata  dengan  persentase  50%  perempuan  dan 50%  laki-laki  sesuai  pada  Gambar  (b).  Gambar  (d) menunjukkan  pendidikan  terakhir  pelaksana  puskesmas didominasi oleh S1 sebesar 51% dan sisanya Diploma.
Berdasarkan  Gambar  (f)  menunjukkan  ternyata  pelaksana tidak  pernah  memperoleh  sosialisasi  Simpustronik  persentase sebesar  72%.  Hal  ini  sedikit  membuat  kontra  dengan kenyataan  jika  pelaksana  merasa  puas,  ini  dikarenakan  disaat Dinas  Kesehatan  telah  memberikan  sosialisasi  jika  ada pembaharuan  sistem  bagi,  justru  tidak  semua  pelaksana tersebut  datang,  hanya  diwakilkan  lalu  saling  memberitahu pelaksana  lainnya.  Hal  ini  tentunya  membuat  persentase pelaksana  yang  menyatakan  tidak  pernah  memperoleh sosialisasi Simpustronik begitu banyak.

## 1. Gap Antara Kenyataan dan Harapan
Hasil analisis gap menggunakan uji Wilcoxon untuk setiap dimensi, sesuai Tabel 2.
Tabel 2 Hasil Uji Wilcoxon untuk Setiap Dimensi Dimensi (Pasien) Statistik Uji Dimensi (Pelaksana) Statistik Uji Z P- value Z P- value Res -9,1 0,0 P -7,6 0,0 Rel -10,3 0,0 KP -8,2 0,0 Tan -8,3 0,0 KS -7,4 0,0 Ass -9,5 0,0 KI -8,9 0,0 Emp -8,5 0,0 KU -7,7 0,0 KL -8,8 0,0
Berdasarkan  Tabel  2  dengan  keterangan  dimensi  Res ( Responsiveness ),  Rel  ( Reliability ),  Tan  ( Tangible ),  Ass ( Assurance ),  Emp  ( Empathy )  dan  P  (Pengguna),  KP (Kepuasan  Pengguna),  KS  (Kualitas  Sistem),  KI  (Kualitas Informasi), KU (Keuntungan), KL (Kualitas Pelayanan)  dapat diketahui nilai p-value yang adalah 0,0, dengan menggunakan taraf  signifikansi  5%  dapat  disimpulkan  rata-rata  kenyataan dan harapan pada kepuasan pasien dan pelaksana berbeda, atau terdapat  kesenjangan  antara  harapan  dan  kenyataan  yang diinginkan pasien dan pelaksana terhadap Simpustronik.

## 2. Posisi Kuadran Dimensi Kepuasan
Hasil  analisis  kuadran  untuk  menentukan  performa penting yang dipertahankan atau diperbaiki pada Gambar 4.
Gambar 4 Hasil Analisis Kuadran untuk Kepuasan Pasien Gambar  4  menunjukkan  bahwa  seluruh  faktor-faktor kepuasan pasien tersebar di kuadran I (Prioritas Utama) berisi faktor responsif dan faktor reliabilitas dimana kedua faktor ini perlu  dilakukan  perbaikan  supaya  kepuasan  pasien  terhadap Simpustronik  tetap  terjaga.  Kuadran  II  (Pertahankan  Prestasi) berisikan  faktor  jaminan  perlu  dipertahankan  performanya karena pasien  merasakan Simpustronik memberikan info yang terjamin.  Kuadran  III  (Prioritas  Rendah)  berisikan  faktor
ketahanan  perlu  juga  diperbaiki  namun  tidak  sampai  menjadi prioritas  utama.  Kuadran  IV  (Berlebihan)  berisikan  faktor empati  yang  berarti  pasien  sudah  merasa  puas  terhadap Simpustronik dari segi empati.
Gambar 5 Hasil Analisis Kuadran untuk Kepuasan Pelaksana Gambar  5  menunjukkan  bahwa  faktor-faktor  kepuasan pelaksana  tersebar  di  Kuadran  II  (Pertahankan  Prestasi)  yang berisikan  faktor user ,  faktor  sistem,  faktor  pelayanan,  dan faktor  kepuasan,  keempat  faktor  tersebut  perlu  dipertahankan performanya  karena  kenyataan  dan  harapan  yang  dirasakan pelaksana  tidak  berbeda  jauh  dan  diindikasikan  pelaksana merasa  terbantu  dengan  adanya  Simpustronik.  Serta  Kuadran III  (Prioritas  Rendah)  berisikan  faktor  keuntungan  dan  faktor informasi perlu juga diperbaiki meski bukan prioritas utama.

## 3. Perhitungan Indeks Kepuasan Pengguna
Hasil  perolehan  indeks  kepuasan  dari  pasien  dan pelaksana sesuai pada Tabel 3.
Tabel 3 Hasil Indeks Kepuasan Pasien dan Pelaksana
No. Pengguna Nilai Posisi Indeks Kriteria 1. Pasien 0,733 6 2 Puas 2. Pelaksana 0,659 0 2 Puas
Hasil  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  nilai  indeks  untuk kepuasan  pasien  sebesar  0,7336  dan  nilai  indeks  kepuasan pelaksana  sebesar  0,659  dan  keduanya  memiliki  kriteria  yang sama yaitu puas terhadap Simpustronik.

## 4. Pemodelan Regresi Logistik Biner
Hasil  pemodelan  dengan  menggunakan  Regresi  Logistik untuk  Kepuasan  Pasien  dan  Pelaksana  bertujuan  untuk memprediksi karakteristik pasien dan pelaksana yang memiliki pengaruh signifikan terhadap kepuasan pada Simpustronik.
a. Pengujian Serentak
Hasil  pengujian  secara  serentak  untuk  karakteristik pasien diperoleh pada Tabel 4.
Tabel 4 Hasil Uji Serentak Kepuasan Pasien
Keterangan Chi-Square DF P- Value 2 0,2;8  Pasien 20,141 8 0,010 11,03 Pelaksana 10,077 6 0,121 8,56
Hasil  pengujian  serentak  dengan  menggunakan  taraf signifikan 20% pada Tabel 4, diperoleh nilai c hi-square untuk karakteristik pasien sebesar 20,141 lebih besar dari 11,03, dan nilai  c hi-square untuk  karakteristik  pelaksana  sebesar  10,077
lebih  besar  dari  8,56.  Hal  tersebut  bermakna  bahwa  minimal ada satu karakteristik pasien dan pelaksana berpengaruh secara signifikan  terhadap  kepuasan  pasien  dan  pelaksana  pada Simpustronik
b. Pengujian Parsial
Hasil  pengujian  secara  parsial  untuk  karakteristik  pasien diperoleh pada Tabel 5.
Tabel 5 Hasil Uji Parsial Kepuasan Pasien Variabel β Wald DF P-value X 1 JenisKelamin(1) 0,830 4,45 1 1 0,035 X 2
Pekerjaan(1) 0,024 0,00 2 1 0,968 Pekerjaan(2) -0,947 1,76 7 1 0,184 Pekerjaan(3) 0,455 0,55 6 1 0,456 Pekerjaan(4) -0,370 0,23 9 1 0,625 X 7 Datang pada Bulan April(1) 0,999 5,97 4 1 0,015 X 14 Jarak(1) 0,899 5,35 8 1 0,021 X 16 DurasiPelayanan(1) -0,591 2,48 5 1 0,115 Constant -0,993 2,46 9 1 0,116 Tabel 6 Hasil Uji Parsial Kepuasan Pelaksana Variabel β Wald DF P-value X 3 Usia Pelaksana 0,034 0,79 9 1 0,371 X 4 Pendidikan(1) -0,657 1,93 6 1 0,164 X 9 Masa Kerja 0,034 1,31 9 1 0,251 X 11 Guna Simpus(1) 0,438 0,82 3 1 0,364 X 13 Sosil Simpus(1) -0,419 0,68 3 1 0,408 X 14 Jarak(1) 0,288 0,54 0 1 0,463 Constant -1,57 1,18 1 0,277
Hasil  pengujian  parsial  untuk  karakteristik  pasien  Tabel  5 diperoleh 5 variabel yang memiliki nilai Wald yang lebih dari 𝑍 0,2/2 sebesar  0,54,  sehingga  dapat  disimpulkan  jika karakteristik  pasien  terdiri  dari  jenis  kelamin,  pekerjaan, instensitas  datang  ke  puskesmas  bulan  April,  jarak  tempat tinggal, dan durasi pelayanan, berpengaruh signifikan terhadap kepuasan  pasien  pada  Simpustronik.  Pada  Tabel  5  diketahui nilai Odds  Ratio tertinggi pada  karakteristik  intensitas  pasien ke  puskesmas  pada  bulan  April  kurang  dari  2  kali  cenderung merasa  puas  terhadap  Simpustronik  2,714  lebih  tinggi dibanding yang lebih dari 2 kali. Model tersebut memiliki nilai Nagelkerke  R 2 sebesar  0,179.  Artinya  variabel  prediktor  yang masuk  ke  dalam  model  dapat  menjelaskan  keragaman  respon sebesar 17,9%. Model logitnya sebagai berikut.
      ˆ ˆ 1 g x g x e x e   
dengan   (1) (2) (3) (1) (1) (1) ˆ 0,993 0,83 1 0,947 2 0, 455 2 0,999 7 0,899 14 0,591 16 g x X X X
X X X        
Berdasarkan  model  logit  untuk  variabel  tersebut  jika  diisi sesuai dengan kategori dalam model tersebut, maka didapatkan probabilitas  pasien  akan  merasa  puas  terhadap  Simpustronik sebesar 65,7%. Hasil uji parsial untuk pelaksana pada Tabel 6.
Hasil pengujian parsial untuk karakteristik pelaksana Tabel 6 diperoleh 6 variabel yang memiliki nilai Wald yang lebih dari 𝑍 0,2/2 sebesar  0,54  sehingga  dapat  disimpulkan  jika  variabel karakteristik  usia,  pendidikan,  masa  kerja,  intensitas menggunakan  Simpus,  intensitas  memperoleh  sosialisasi Simpus,  dan  jarak  tempat  tinggal,    berpengaruh  signifikan terhadap kepuasan pelaksana pada Simpustronik. Berdasarkan Tabel 6 diketahui nilai Odds Ratio tertinggi pada karakteristik pelaksana  yang  menggunakan  Simpus  kurang  dari  5  kali cenderung  merasa  puas  terhadap  Simpustronik  1,549  lebih tinggi  dibanding  yang  5  kali  keatas.  Model  tersebut  memiliki nilai Nagelkerke  R 2 sebesar  0,107.  Artinya  variabel  prediktor yang  masuk  ke  dalam  model  dapat  menjelaskan  keragaman respon sebesar 10,7%. Model logitnya sebagai berikut.
      ˆ* ˆ* * 1 g x g x e x e    dengan   (1) (1) (1) (1)
ˆ * 2,813 0, 034 3 0, 657 4 0, 034 9
0, 438 11 0, 419 13 0, 288 14 g x X X X X X X       
Berdasarkan  model  logit  untuk  variabel  tersebut  jika  diisi sesuai dengan kategori dalam model tersebut, maka didapatkan probabilitas  pasien  akan  merasa  puas  terhadap  Simpustronik sebesar 13,6%.
c. Uji Kesesuaian Model
Berdasarkan  hasil  uji  kesesuaian  model  diperoleh  nilai chi  square untuk  pasien  sebesar  5,176  dan  pelaksana  sebesar 9,681.  Keduanya  kurang  dari 2 0,2;8  sebesar  11,03 , sehingga dapat  disimpulkan  telah  sesuai  atau  tidak  terdapat  perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model.
d. Ketepatan Klasifikasi
Ketepatan  klasifikasi  model  berguna  untuk  mengetahui seberapa  besar  data  diklasifikasikan  dengan  benar  atau  tidak hasilnya pada Tabel 7 dan Tabel 8.
Tabel 7 Ketepatan Klasifikasi Kepuasan Pasien
Observasi Prediksi Kepuasan Pasien Persentase Tidak Puas Puas Kepuasan Pasien Tidak Puas 43 23 65,2 Puas 23 51 68,9 Persentase keseluruhan 67,1
Tabel 8 Ketepatan Klasifikasi Kepuasan Pelaksana
Observasi Prediksi Kepuasan Pelaksana Persentase Tidak Puas Puas Kepuasan Pelaksana Tidak Puas 37 23 61,7 Puas 23 37 61,7 Persentase keseluruhan 61,7
Hasil  ketekapan  klasifikasi  untuk  kepuasan  pasien  Tabel 7  dan  kepuasan  pelaksana  Tabel  8  diperoleh  sebesar  67,1% untuk  kepuasan  pasien  dan  61,7%  untuk  kepuasan  pelaksana pelaksana.  Ketepatan  klasifikasi  dari  kedua  model  tersebut dapat  dikatakan  bagus  karena  mampu  memberikan  hasil  lebih dari 50% atau setengah lebih dari jumlah sampel yang ada.
Berdasarkan  variabel  penelitian  terdapat  karakteristik yang sama antara pasien dan pelaksana, sehingga pada Tabel 9 jika nilai Wald lebih dari 𝑍 0,2/2 sebesar 0,54 maka karakteristik berpengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan.  Hasil  uji Wald diperoleh  dari  model  awal  sebelum  diperoleh  model  akhir seperti pada Tabel 5 dan Tabel 6, tujuannya untuk mengetahui diantara  karakteristik  yang  berpengaruh  signifkan  dan diharapkan dapat digunakan untuk penelitian selanjutnya.
Tabel 9 Hasil Signifikansi Parameter untuk Karakteristik yang Sama
Variabel Pasien Pelaksana Wald Wald Jenis Kelamin 4,347 0,014 Usia 0,153 0,901 Pendidikan 0,019 2,123 Jarak 5,046 0,702 Info Lengkap 0,165 0,208 Durasi Pelayanan 2,249 0,037
Berdasarkan  Tabel  9  diketahui  jika  dari  6  variabel karakteristik  yang  sama  diperoleh  karakteristik  jenis  kelamin dan  durasi  pelayanan  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap  kepuasan  pasien.  Usia  dan  pendidikan  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  kepuasan  pelaksana  pada Simpustronik.  Jarak  rumah  dengan  puskesmas  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  kepuasan  pasien  dan pelaksana, sedangkan karakteristik info lengkap tidak memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  kepuasan  pasien  dan pelaksana.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
1. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  didapatkan  menunjukkan  hasil  uji validitas  dan  reliabilitas  dengan  menggunakan second  order confirmatory  factor  analysis  (CFA) ,  untuk  kepuasan  pasien diperoleh  15  indikator  valid  dengan  5  dimensi  yang  dapat dihandalkan,  sedangkan  untuk  kepuasan  pelaksana  diperoleh 13 indikator valid dengan 6 dimensi yang mampu dihandalkan. A. Terdapat  gap  (kesenjangan)  antara  kenyataan  dan  harapan yang  dirasakan  oleh  pasien  dan  pelaksana  terhadap Simpustronik.
B. Posisi  kuadran  dimensi  pengukur  kepuasan  pasien  dan pelaksana, diperoleh hasil sebagai berikut.
a. Penyusun Kepuasan Pasien Terhadap Simpustronik
Faktor  responsif  dan  faktor  reliabilitas  merupakan prioritas utama untuk dilakukan perbaikan oleh pengelola sistem.  Faktor  Jaminan,  menunjukkan  jika  pasien  sudah
merasa  terjamin  dengan  pelayanan  kesehatan  yang  ada, sehingga perlu dipertahankan.
b. Penyusun Kepuasan Pelaksana Terhadap Simpustronik Faktor user, faktor  kepuasan,  faktor  sistem,  dan  faktor pelayanan patut dipertahankan oleh pengelola sistem.
C. Indeks  kepuasan  pasien  diperoleh  nilai  sebesar  0,7336  dan indeks kepuasan pelaksana nilai sebesar 0,659  dan memiliki keterangan yang sama yaitu puas terhadap Simpustronik.
D. Pemodelan Regresi Logistik Biner.
a. Regresi Logistik Biner Untuk Kepuasan Pasien Terhadap
Simpustronik, diperoleh model logit sebagai berikut.   (1) (2) (3) (1) (1) (1) ˆ 0,993 0,83 1 0,947 2 0, 455 2 0,999 7 0,899 14 0,591 16 g x X X X
X X X        
Dengan  probabilitas  pasien  akan  merasa  puas  terhadap Simpustronik  sebesar  65,7%.  Ketepatan  klasifikasi sebesar 67,1%.
b. Regresi  Logistik  Biner  Untuk  Kepuasan  Pelaksana Terhadap Simpustronik, diperoleh model logit.
  (1) (1) (1) (1)
ˆ * 2,813 0, 034 3 0, 657 4 0, 034 9 0, 438 11 0, 419 13 0, 288 14 g x X X X X X X       
Dengan  probabilitas  pelaksana  akan  merasa  puas terhadap  Simpustronik  sebesar  13,6%.  Ketepatan klasifikasi sebesar 61,7%.
c. Berdasarkan 6 variabel karakteristik yang sama diperoleh karakteristik  jenis  kelamin  dan  durasi  pelayanan berpengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan  pasien.  Usia dan pendidikan berpengaruh signifikan terhadap kepuasan  pelaksana  pada  Simpustronik.  Jarak  rumah dengan  puskesmas  berpengaruh  signifikan  terhadap kepuasan  pasien  dan  pelaksana,  sedangkan  karakteristik info  lengkap  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap kepuasan pasien dan pelaksana.
2. Saran
Dari  hasil  penelitian,  terdapat  beberapa  saran  yaitu sebagai berikut.
1. Pengelola  sistem  dapat  segera  melakukan  evaluasi  dan perbaikan  sesuai prioritas utama yang telah diperoleh, dan berdasarkan kecenderungan ( Odds Ratio ) ketidakpuasan. 2. Koordinasi  guna  penelitian  lanjutan  dengan  pihak  Dinas Kesahatan  untuk  menentukan  variabel  karakteristik  lain yang  berpengaruh  pada  kepuasan  pasien  dan  pelaksana sehingga mampu memberikan model yang lebih baik, serta penambahan  indikator  untuk  meminimalisir  kemungkinan terjadinya  fenomena Heywood  Case atau  kesalahan pemodelan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Santoso,  Statistik  Nonparametrik,  Jakarta:  PT.  Elex  Media Komputindo, 2010.
[2] F. Tjiptono and G. Chandra, Service, Quality, and Satisfaction (3 ed.), Yogyakarta, 2011.
[3] Aritonang  and  R.  Lerbin,  Kepuasan  Pelanggan  Pengukuran  dan Penganalisisan  dengan  SPSS,  Jakarta:  PT.  Gramedia  Pustaka Utama, 2005.
[4] Hosmer  and  Lemeshow,  Applied  Logistic  Regression,  USA: John Wiley & Sons, 2000.
[5] Parasuraman,  V.  A.  Zeithaml  and  L.  L.  Berry,  "SERVQUAL:A multiple-Item  Scale  for  Measuring  Consumer  Perceptions  of Service Quality.," Journal of Retailing, vol. 64, no. 1, 1998.
[6] DeLone  and  McLean,  "The  DeLone  and  McLean  Model  of Information  Systems  Success:  A  Ten-Year  Update," Journal  of
Management  Information  Systems, vol.  19,  no.  14,  pp.  9-30, 2003.
[7] R.  Walpole,  Intoduction  to  Statistics,  New  York:  Macmillan Publishing Co. Inc, 1995.
[8] I.  Ghozali,  Structural  Equation  Modeling  Metode  Alternatif dengan  Partial  Least  Square  (PLS),  Semarang:  Universitas Diponegoro, 2011.
[9] J. Hair, W. C. Black, W. J. Babin and R. Anderson, Multivariate Data  Analysis.,  New  Jersey:  Pearson  Education  International, 2010.
[10]   W.  Mendenhall,  Statistika  untuk  Manajemen  dan  Ekonomi, Jakarta: Penerbit Erlangga, 1982.