## ANALISIS STRUCTURAL EQUATION MODELLING DAN TERAPANNYA
(Studi Kasus: Pengaruh Kualitas dan Relationship  Marketing Terhadap Kepuasan, Kepercayaan dan Loyalitas Mahasiswa Terhadap Perpustakaan UIN Alauddin Makassar )
Irwan 1) , Aditya Idris 2)
1) Dosen Pada Jurusan Matematika; 2) Mahasiswa Pada Jurusan Matematika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Alauddin Makassar email : iwan.uin@gmail.com , iwan_uin@yahoo.com
Abstract : Structural Equation  Modeling  (  SEM  )  is  a  multivariate  analysis were  used  to  analyze  the  relationship  between  variables  in  a  complex manner. University libraries in higher education has a vital role. University libraries can be said to be at the heart of higher education, as it became a major contributory factor for the implementation of Tri Dharma Perguruan Tinggi.  Quality of service  at  the library is  very  important  to  the success of service is realized as a library service. This study aims to determine the SEM parameter  estimation  using  Maximum Likelihood  as  well  as  to  analyze  the effect  of  variable  quality  and  relationship  marketing  in  relation  to satisfaction, trust and loyalty student UIN Alauddin Makassar students. This study  was  conducted  by  questionnaire,  the  data  obtained  by  distributing questionnaires to 116 respondents. The population in this study was student UIN Alauddin Makassar. The sampling method used was Accidental Sample. Quality  of  service  at  UIN  Alauddin  Makassar  Library  does  not  have  a significant  effect  on  student  satisfaction  and  confidence,  while  relationship marketing is done by the Library of UIN Alauddin Makassar in fact have a significant  effect  on  student  satisfaction  and  confidence  UIN.  From  the calculation  of  the  index  Loyalty  student  UIN  UIN  Alauddin  Makassar Library  by  86%.  For  the  lowest  level  of  this  calculation  is  that  the satisfaction index of 65%. And for the student confidence index value of UIN Alauddin Makassar Library by 70%. The third variable is measured by the quality  of  services  and  relationship  marketing  carried  out  in  the  UIN Alauddin Makassar Library.
Key  words : SEM,  Maximum  Likelihood,  Service  Quality,  Relationship Marketing, Satisfaction, Confidence, Student Loyalty .

## I. PENDAHULUAN
eknik-teknik analisis data telah digunakan  secara  luas oleh para peneliti untuk  menguji  hubungan  kausalitas/pengaruh  antar  variabel.  Beberapa teknik  analisis  tersebut  diantaranya  adalah  analisis  regresi  ( regression T
138 _ Jurnal Teknosains, Volume 8 Nomor 2, Juli  2014 , hlm. 137 – 151
analysis ),  analisis  jalur  ( path  analysis ),  dan  analisis  faktor  konfirmatori ( confirmatory factor analysis ).
Analisis regresi menganalisis pengaruh  satu atau beberapa  variabel bebas terhadap  variabel  terikat.  Analisis  pengaruh  tidak  dapat  diselesaikan menggunakan analisis regresi ketika melibatkan beberapa variabel bebas, variabel antara,  dan  variabel  terikat.  Penyelesaian  kasus  yang  melibatkan  ketiga  variabel tersebut  dapat  menggunakan  analisis  jalur.  Analisis  jalur  dapat  digunakan  untuk mengetahui  pengaruh  langsung,  pengaruh  tidak  langsung,  dan  pengaruh  total suatu variabel bebas terhadap variabel terikat.
Keterbatasan yang dimiliki oleh teknik-teknik analisis di atas, dapat diatasi dengan  menggunakan  teknik  S tructural  Equation  Modeling  (SEM) . Structural Equation  Modeling (SEM)  atau  model  persamaan  struktural  merupakan  analisis multivariat  yang  digunakan  untuk  menganalisis  hubungan  antar  variabel  secara kompleks.  Penggunaan  SEM  memungkinkan  peneliti  melakukan  pengujian terhadap  bentuk  hubungan  tunggal  (regresi  sederhana),  regresi  ganda,  hubungan rekursif  maupun  hubungan  resiprokal,  atau  bahkan  terhadap  variabel  laten maupun variabel yang diobservasi diukur langsung.
SEM  adalah  penggabungan  antara  dua  konsep  statistika,  yaitu  konsep analisis  faktor  yang  masuk  pada  model  pengukuran  ( measurement  model )  dan konsep  regresi  melalui  model  struktural  ( structural  model ).  Model  pengukuran menjelaskan  hubungan  antara  variabel  dengan  indikator-indikatornya  dan  model struktural  menjelaskan  hubungan  antar  variabel.  Model  pengukuran  merupakan kajian  dari  psikometrika,  sedangkan  model  struktural  merupakan  kajian  dari statistika.    Syarat  utama  menggunakan  SEM  adalah membangun  suatu  model hipotesis  yang  terdiri dari model  struktural dan model pengukuran dalam bentuk diagram  jalur.  SEM  merupakan  sekumpulan  teknik -teknik  statistik  yang memungkinkan pengujian sebuah rangkaian hubungan secara simultan.
SEM  merupakan  gabungan  dari  dua  metode  statistik  yang  terpisah  yaitu analisis  faktor  yang  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Galton  (1869)  dan  Pearson (1904),  dan  model  persamaan  simultan  yang  dikembangkan  pada  ilmu ekonometri.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka  rumusan  masalah  yang dibahas  adalah  sebagai  berikut:  Bagaimana  penerapan SEM dalam  menganalisis Pengaruh  Kualitas  Pelayanan  dan Relationship  Marketing Terhadap  Kepuasan, Kepercayaan  dan  Loyalitas  Mahasiswa  pada  Perpustakaan  Universitas  UIN Alauddin Makassar?
Irwan & Aditya Idris , Analisis Structural Equation Modelling dan Terapannya _ 139
Tujuan  penulisan  berdasarkan  permasalahan  di  atas  adalah  Untuk Mengetahui  penerapan SEM dalam  menganalisis  Pengaruh  Kualitas  Pelayanan dan Relationship  Marketing Terhadap  Kepuasan,  Kepercayaan  dan  Loyalitas Mahasiswa pada Perpustakaan Universitas UIN Alauddin Makassar?
Berikut akan dijelaskan mengenai istilah-istilah yang terdapat pada SEM.
a. Variabel laten (variabel yang tidak dapat diukur secara langsung)
Di dalam SEM,  variabel  laten digambarkan dengan bulat oval  atau  elips. Ada dua  jenis  variabel  laten  yaitu  variabel  laten  endogen  dan  variabel  laten eksogen.  Variabel  laten  endogen  adalah  variabel  laten  yang  bergantung,  atau variabel  laten  yang  tidak  bebas.  Variabel  laten  eksogen  adalah  variabel  laten yang bebas. Dalam SEM variabel laten eksogen dilambangkan dengan karakter  (dibaca: ksi )  dan  variabel  laten  endogen  dilambangkan  dengan  karakter  (dibaca: eta ).

## b. Variabel manifest
Variabel  manifest  adalah  variabel  yang  langsung  dapat  diukur.  Variabel manifest  digunakan  sebagai  indikator  pada  konstruk  laten.  Variabel  manifest digambarkan dengan kotak.

## c. Variabel Intervening
Menurut  Tuckman  (dalam  Sugiyono,  2007)  variabel  intervening  adalah variabel  yang  secara  teoritis  mempengaruhi  hubungan  antara  variabel independen dengan  variabel dependen menjadi hubungan yang tidak  langsung dan  tidak  dapat  diamati  dan  diukur.  Variabel  ini  merupakan  variabel  penyela antara  variabel  independen  dengan  variabel  dependen,  sehingga  variabel independen tidak langsung mempengaruhi berubahnya atau timbulnya variabel dependen.

## d. Model Struktural
Model  struktural  meliputi  hubungan  antar  variabel  laten  dan  hubungan  ini dianggap  linear.  Parameter  yang  menggambarkan  hubungan  regresi  antar variabel laten umumnya ditulis dengan lambang  untuk regresi variabel laten eksogen  ke  variabel  endogen.  Sedangkan  lambang  untuk  regresi  satu variabel  laten  endogen  ke  variabel  endogen  yang  lainnya.  Variabel  laten eksogen  dapat  pula  dikorelasikan  satu  sama  lain  dan  parameter  yang menghubungkan korelasi ini ditulis dengan lambang  (dibaca: phi ).

## e. Kesalahan Struktural
Sangat tidak memungkinkan untuk melakukan prediksi secara sempurna, oleh karena itu SEM memasukkan kesalahan struktural yang ditulis dengan lambang
140 _ Jurnal Teknosains, Volume 8 Nomor 2, Juli  2014 , hlm. 137 – 151
 (dibaca: zeta ).  Kesalahan  struktural  ini  dikorelasikan  dengan  variabel  laten endogen.
f. Model Pengukuran
Setiap  variabel  laten  biasanya  dihubungkan  dengan multiple  measure . Hubungan  antar  variabel  laten dengan pengukurannya, dilakukan  lewat factor analytic measurement model ,  yaitu  setiap  variabel  laten dibuat  model sebagai faktor  umum  dari  pengukurannya.  Nilai  yang  menghubungkan  variabel  laten dengan pengukurannya diberi simbol  (dibaca: lambda ).
g. Kesalahan Pengukuran
Kesalahan  pengukuran  yang  berhubungan  dengan  pengukuran  X  diberi lambang  (dibaca: delta ) sedangkan kesalahan pengukuran yang berhubungan dengan pengukuran Y diberi lambang  (dibaca: epsilon ).
h. Model persamaan struktural
1 1 1 1 mx nx mxn mx mxm mx B         (1)
Dimana  adalah vektor dari variabel random laten endogen dengan ukuran m x 1,  adalah  variabel random  laten  eksogen dengan ukuran n  x 1,  adalah koefisien  matriks  yang  menunjukkan  pengaruh  dari  variabel  laten  endogen terhadap  variabel  lainnya  dengan  ukuran  m  x  m  dan  koefisien  matriks dengan ukuran m x n serta  adalah  random error dengan ukuran m x 1 yang mempunyai nilai harapan sama dengan nol.
Model persamaan pengukuran untuk Y
1 1 1 px mx pxm y px Y      (2)
Model persamaan pengukuran untuk X
1 1 1 qx nx qxn x qx X      (3)
dimana Y dengan  ukuran  p  x  1  dan X dengan  ukuran  q  x  1  merupakan  vektor variabel yang diobservasi. y  dengan ukuran p x  m dan x  dengan ukuran q x n merupakan koefisien matriks yang menunjukkan relasi dari Y ke  dan X ke  . Secara berturut-turut  dengan ukuran p x 1 dan  dengan ukuran q x 1 adalah error dari pengukuran X dan Y .
Persamaan  struktural  adalah  hubungan  antar  variabel  laten  yang  dapat ditulis sebagai persamaan berikut.
1 2 12 1 11 1          (4)
2 2 22 1 21 1 21 2             (5)
atau dalam bentuk matriks dapat dituliskan
                                 2 1 2 1 22 21 12 11 21 2 1 0 0 0           
Ada 7 tahapan dalam pemodelan dan analisis struktural. Tahapan-tahapan tersebut memiliki syarat-syarat yang harus terpenuhi. Semua syarat tersebut harus terpenuhi  agar  model  yang  diujikan  benar-benar  dikatakan  sebagai  model  yang baik. Tahapan-tahapan tersebut diuraikan sebagai berikut:

## 1. Pengembangan model teoritis
Tahapan  pertama  dalam  SEM  adalah  melakukan  identifikasi  secara teoretis  terhadap  permasalahan  penelitian.  Topik  penelitian  ditelaah  secara mendalam dan hubungan antara variabel-variabel yang akan dihipotesiskan harus didukung  oleh  justifikasi  teori  yang  kuat.  Misalnya  saat  akan  melakukan penelitian terhadap kepuasan pelanggan, peneliti harus memahami teori mengenai hal-hal  apa  saja  yang  akan  mempengaruhi  kepuasan  pelanggan.  Hal  ini dikarenakan SEM adalah untuk mengkonfirmasikan apakah data observasi sesuai dengan teori atau tidak.

## 2. Pengembangan diagram alur
Setelah  memastikan  adanya  hubungan  sebab  akibat  pada  tahap  pertama, tahapan  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah  menyusun  diagram  jalur  untuk hubungan–hubungan tersebut.
3. Konversi  diagram  jalur  ke  dalam  persamaan  struktural  dan  model pengukuran
Tahapan  ketiga  adalah  mengkonversikan  diagram  jalur  ke  dalam persamaan,  baik  persamaan  struktural  maupun  persamaan  model  pengukuran. Sebenarnya  langkah  ini telah dilakukan  secara otomatis oleh program SEM yang tersedia (AMOS).
4. Memilih jenis matriks input dan estimasi model yang diusulkan
5. Menilai identifikasi model struktural
Cara melihat ada atau tidaknya problem identifikasi adalah dengan melihat hasil estimasi yang meliputi:
1) Adanya nilai standar eror yang besar untuk satu atau lebih koefisien
2) Nilai  estimasi  yang  tidak  mungkin,  misalnya  variansi  eror  yang  bernilai negatif
142 _ Jurnal Teknosains, Volume 8 Nomor 2, Juli  2014 , hlm. 137 – 151
3) Adanya nilai korelasi yang tinggi  ( > 0.90)  antar koefisien estimasi.

## 6. Menilai kriteria Goodness Of Fit
Indeks-indeks  yang  digunakan  untuk  menguji  kelayakan  sebuah  model dapat diringkas dalam Tabel 1.
Tabel 1 Kriteria Goodness Of Fit Statistics Goodness Kriteria “ fit ” 2  > 0.05 RMSEA 08 . 0  GFI >0.9 AGFI >0.9 TLI 9 . 0 

## 7. Interpretasi dan modifikasi model

## II. METODE PENELITIAN
Adapun Prosedur penelitian yang akan digunakan dalam mencapai tujuan penelitian adalah sebagai berikut:
a. Pengembangan model teoritis
Dalam  langkah  ini,  kita  membuat  beberapa  bentuk    konstruk  dan  masing– masing  konstruk  memiliki  beberapa  indikator,  berdasarkan  pada  teori pengembangan yang ada.
b. Pengembangan diagram alur Selanjutnya akan dibuat diagram alur hubungan kausalitas antar faktor.
c. Konversi diagram alur ke dalam persamaan struktural dan model pengukuran Dalam  langkah  ini,  kita  mengkonversikan  diagram  alur  yang  ada  ke  dalam bentuk persamaan struktural dan model pengukuran.
d. Memilih jenis matriks input dan estimasi model yang diusulkan
Pada  langkah  ini  bertujuan  untuk  mengeksplorasikan  pola  saling  hubungan, sehingga  matriks  yang  digunakan  adalah  matriks  dalam  bentuk  korelasi. Program  AMOS  akan  mengkonversikan  dari  data  mentah  ke  bentuk  kovarian atau korelasi lebih dahulu sebagai input analisis.
e. Menilai identifikasi model struktural
Berdasarkan jumlah sampel yang akan diteliti, akan ditentukan jumlah kovarian dan  jumlah  parameternya.  Dari  hasil  tersebut  kita  dapat  mengidentifikasi
Irwan & Aditya Idris , Analisis Structural Equation Modelling dan Terapannya _ 143
ketidakmampuan  dari  model  yang  dikembangkan  untuk  menghasilkan  nilai estimasi.  Jika  model  dapat  teridentifikasi,  maka  lanjutkan  ke  langkah berikutnya.  Namun,  jika  model  tidak  dapat  teridentifikasi,  maka  modifikasi model dan kembali diidentifikasi.
f. Menilai kriteria Goodness of Fit
Menilai goodness  of  fit merupakan  tujuan  utama  dalam  SEM,  yaitu  ingin mengetahui  sampai  seberapa  jauh  model  yang  dihipotesiskan  „ fit ‟  atau  cocok dengan  sampel  data.  Selanjutnya  akan  disesuaikan  dengan  beberapa  kriteria pengujian yang ada. Jika model telah memenuhi kriteria Goodness of Fit , maka lanjutkan ke langkah berikutnya. Namun, jika model belum memenuhi kriteria yang ada, maka modifikasi model dan kembali diidentifikasi.
g. Intepretasi hasil analisis
Hal  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah  menginterpretasi  hasil  analisis  yang telah didapatkan pada langkah sebelumnya.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  dibahas  mengenai  analisis  pengaruh  kualitas  pelayanan terhadap  kepuasan  dan  loyalitas  mahasiswa  pada  perpustakaan  UIN  Alauddin Makassar  menggunakan  metode  SEM  dengan  langkah  –  langkah  analisis  data yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya
a. Pengembangan Model Teoritis
Model  teoritis  dalam  penelitian  ini  digambarkan  seperti  Gambar  1  di bawah ini.
Gambar 1 . Penggambaran Model Teoritis
Berdasarkan  teori  pemasaran  tersebut,  maka  dapat  terbentuk  5  konstruk yang  masing–masing  konstruk  memiliki  beberapa    indikator.  Konstruk–konstruk yang dibentuk disajikan dalam Tabel 2. di bawah ini:
Kualitas Pelayanan Kepuasan Loyalitas Relationshi p Kepercayaan
144 _ Jurnal Teknosains, Volume 8 Nomor 2, Juli  2014 , hlm. 137 – 151
Tabel 2. Konstruk berdasarkan Model Teoritis
Konstruk Indikator Variabel No. Item Kualitas Pelayanan Reliability (Keandalan) X 1.1 1 Responsiveness (ketanggapan) X 1.2 2 Emphaty (empati ) X 1.3 3 Assurance (jaminan) X 1.4 4 Tangible (Bukti Fisik) X 1.5 5 Relationship Marketing Core service X 2.1 6 Recognition X 2.2 7 Enhancement X 2.3 8 Dissemination X 2.4 9 Reliance X 2.5 10 Kepuasaan Mahasiswa Kepuasan terhadap sistem layanan Y 1.1 11 Kepuasan terhadap koleksi  perpustakaan Y 1.2 12 Kepuasan terhadap personal pustakawan Y 1.3 13 Puas terhadap sarana dan pra-sarana Y 1.4 14 Kepercayaan  Percaya bahwa dapat diandalkan Y 2.1 15 Percaya akan integritas Y 2.2 16 Percaya akan intelektual Y 2.3 17 Loyalitas Mahasiswa Berkata positif Y 3.1 18 Recommend friend Y 3.2 19 Continue purchasing Y 3.3 20
Model  penelitian  ini  terdiri  dari  20    indikator  untuk  menguji  adanya hubungan  kausalitas  antara  variabel    kualitas  pelayanan, relationship  marketing, kepuasan mahasiswa, kepercayan mahasiswa dan loyalitas mahasiswa.
Berdasarkan  teori  pemasaran  yang  telah  disebutkan  di  atas,  selanjutnya dibuat  diagram  alur  hubungan  kausalitas  antar  faktor.  Input  grafik  yang  dibuat dengan program AMOS adalah sebagai berikut:
Irwan & Aditya Idris , Analisis Structural Equation Modelling dan Terapannya _ 145
Gambar 2 Input Diagram Alur
Estimasi MLE  menghendaki terpenuhinya asumsi sebagai berikut:
1. Kesesuaian Jumlah Sampel
Jumlah  sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  116  sampel, jumlah tersebut dapat dikategorikan ke dalam sampel besar.
2. Evaluasi Normalitas Data
Data  dengan  sampel  sebesar  116  responden  sebelumnya  dilakukan  uji normalitas. Data dikatakan normal apabila c.r multivariat ( critical ratio ) memiliki syarat  -2,58  <  c.r  <  2.58.  Hasil  uji  normalitas  menunjukkan  data  telah  normal karena c.r multivariat sebesar 1.871 < 2.58.

## 3. Evaluasi Model AMOS
Model  yang dihipotesiskan  telah didasari pada teori pemasaran  yang ada. Setelah data diinput, maka diperoleh hasil analisis sebagai berikut:
146 _ Jurnal Teknosains, Volume 8 Nomor 2, Juli  2014 , hlm. 137 – 151

## Gambar 3 Hasil  Output Program AMOS
Secara singkat kriteria indeks pengujian kelayakan model ( goodness of fit ) adalah seperti Tabel 3 berikut:
Tabel 3.  Indeks Kesesuaian Model Awal
Goodness Of Fit Indeks Kriteria Hasil Keterangan Chi-Square 2.df 471.149 Kurang Baik Probability 05 . 0  0.000 Kurang Baik TLI 95 . 0  0.699 Kurang Baik CFI 95 . 0  0.742 Kurang Baik RMSEA 08 . 0  0.128 Kurang Baik CMIN/DF 00 . 2  2.890
Kurang Baik
Irwan & Aditya Idris , Analisis Structural Equation Modelling dan Terapannya _ 147
Tabel 3 di  atas menunjukkan bahwa  model belum  layak untuk digunakan karena  hasil goodness  of  fit yang  diperoleh  belum  ada  yang  baik.  Dengan demikian, perlu dilakukan modifikasi terhadap model.
Gambar  hasil  output  Program  AMOS  setelah  melalui  beberapa  tahap modifikasi  sehingga  didapatkan  model  terbaik  berdasarkan  perintah  dari Modification Indices pada hasil output dapat dilihat pada Gambar 4. berikut ini.
Gambar 4.  Hasil Output Setelah Modifikasi Model
Hasil  pengujian  SEM  dengan  AMOS  18.0  setelah  modifikasi  model memberikan hasil  seperti  yang disajikan pada Tabel  5. Pada tabel tersebut dapat diketahui  bahwa  kriteria  yang  digunakan  untuk  menguji  apakah  model  yang diberikan  layak  atau  tidak  telah  terpenuhi.  Oleh  karena  itu  model  telah  dapat diterima  karena  telah  terjadi  kesesuaia  antara  model  dengan  data  yang  telah diolah.
148 _ Jurnal Teknosains, Volume 8 Nomor 2, Juli  2014 , hlm. 137 – 151
Tabel 5. Indeks Kesesuaian Model Terbaik Goodness Of Fit Indeks Kriteria Hasil Keterangan Chi-Square < 2.df 168.131 Baik Probability 05 . 0  0.109 Baik TLI 95 . 0  0.975 Baik CFI 95 . 0  0.983 Baik RMSEA 08 . 0  0.037 Baik CMIN/DF 00 . 2  1.155 Baik
Hasil  keseluruhan  perhitungan  uji  reliabilitas  dan variance  extract data penelitian dapat dilihat pada Tabel 6. berikut :
Tabel 6.  Hasil Perhitungan Reliability dan Variance Extract Variabel Reliability Variance Extract Kualitas Pelayanan Relationship Marketing Kepuasan Mahasiswa Kepercayaan Mahasiswa Loyalitas Mahasiswa 0.87 0.85 0.88 0.87 0.94 0.65 0.57 0.65 0.70 0.86
Dari  proses  perhitungan  diperoleh  nilai Variance  extracted sebesar  0.86. Ini  berarti  bahwa  nilai  indeks  loyalitas  mahasiswa  terhadap  Perpustakaan  UIN Alauddin Makassar  yaitu sebesar 86%. Nilai tersebut merupakan nilai yang tinggi untuk  indeks  Loyalitas  yang  membutuhkan  nilai  minimal  50%.  Angka  86%  ini sudah  merupakan  hasil  yang  menggembirakan.  Ini  berarti  bahwa  Perpustakaan UIN  Alauddin  Makassar  telah  berhasil  memberikan  kepuasan  dan  kepercayaan terhadap  mahasiswa  sehingga  mahasiswa  loyal  dan  setia  terhadap  Perpustakaan UIN Alauddin Makassar. Angka indeks ini patut dipertahankan dan perlu ditingkatkan.
Berdasarkan  penelitian  ini,  maka  hasil  yang  dapat  diberikan  kepada perpustakaan  UIN  Alauddin  Makassar  adalah  perpustakaan  UIN  Alauddin Makassar perlu meningkatkan kualitas pelayanan dan relationship marketing yang sudah dilakukan. Karena indeks kepuasan mahasiswa hanya sebesar 65%. Hal ini perlu ditingkatkan sehingga mendapatkan indeks yang lebih baik lagi. Sedangkan untuk  loyalitas  mahasiswa  dan  kepercayaan  sudah  baik,  sehingga  perlu dipertahankan, dan jika bisa ditingkatkan sehingga indeks dapat lebih baik lagi.
Irwan & Aditya Idris , Analisis Structural Equation Modelling dan Terapannya _ 149

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan pada pembahasan dan dihubungkan dengan rumusan masalah yang ada sebelumnya, maka dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
Kualitas  layanan  pada  Perpustakaan  UIN  Alauddin  Makassar  tidak memiliki  pengaruh  yang  signifikant  terhadap  Kepuasan  dan  Kepercayaan mahasiswa, sedangkan Relationship Marketing yang dilakukan oleh Perpustakaan UIN  Alauddin  Makassar  justru  memiliki  pengaruh  yang  signifikant  terhadap Kepuasan  dan  kepercayaan  mahasiswa  UIN  dibandingkan  dengan  Kualitas Layanan  yang  dilakukan  oleh  Perpustakaan  UIN  Alauddin  Makassar.  Dari perhitungan  diperoleh  indeks  loyalitas    mahasiswa  UIN  terhadap  Perpustakaan UIN  Alauddin  Makassar  sebesar  86%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  mahasiswa secara  keseluruhan  telah  loyal  terhadap  Perpustakaan  UIN  Alauddin  Makassar yang selama ini mereka manfaatkan. Untuk angka paling rendah dari perhitungan ini  adalah  indeks  kepuasan yaitu 65%. Hal  ini berarti mahasiswa hanya memiliki 65% tingkat kepuasan terhadap pelayanan Perpustakaan UIN Alauddin Makassar. Dan  untuk  indeks  nilai  kepercayaan  Mahasiswa  terhadap  Perpustakaan  UIN Alauddin Makassar sebesar 70%. Ketiga  variabel  ini diukur berdasarkan  kualitas layanan  dan Relationship  Marketing yang  dilaksanakan  di  Perpustakaan  UIN Alauddin Makassar.
Berdasarkan hasil yang diperoleh dalam penelitian ini, dapat dikemukakan saran  yang  diharapkan  perpustakaan  UIN  Alauddin  Makassar  sebaiknya meningkatkan  kualitas  layanan  dan Relationship  Marketing demi  meningkatkan sikap loyal mahasiswa.

## DAFTAR RUJUKAN
Aryani, Dwi. 2012. Pengenalan Structural Equation Modelling.
Http://www.google.com . Diakses pada tanggal 16 Desember 2012.
Byrne,  Barbara.  (2010). Structural  Equation  Modeling  with  Amos  2nd .  London: Routledge
Departemen  Agama  RI.  2005. Al-Qur’an  dan  Terjemahnya .  Bandung:  PT.
Syaamil Cipta Media.
Ferdinand,  Augusty.  2000. Structural  Equation  Modeling  dalam  Penelitian Manajemen . Semarang: Universitas Diponegoro.
Gudono.  (2006).  “Analisis  Arah  Kausalitas.” Jurnal  Ekonomi  dan  Bisnis Indonesia (Vol.21, No.1).
150 _ Jurnal Teknosains, Volume 8 Nomor 2, Juli  2014 , hlm. 137 – 151
Howard  Anton.  2005. Aljabar  Linear  Elementer. Edisi  kedelapan.  Jakarta:
Erlangga.
Johnson,  Richard.  1982. Applied  Multivariate  Statistical  Analysis .  Prentice- Hall,Inc. New Jersey.
Kollo, Tonu & Rosen, D. (2005). Advanced Multivariate Statistics with Matrices . Netherlands:  Springer. http://www.google.com .  Diakses  pada  16 Desember 2012
Lipschutz,  Seymour  &  Schiller,  John.  (2005). Introduction  to  Probability  and Statistics . New  Delhi:  Tata  Mc  Graw. http://www.google.com /SE Diakses pada 16 Desember 2012
Mustafa,  Zainal.  2012. Panduan  Teknik  Statistik  SEM  &  PLS  dengan  SPSS AMOS . Yogyakarta: Cahaya Atma Pustaka
Ngurah,  Gusti.  2002. Statistika  Analisis  Hubungan  Kausa  Berdasarkan  Data Kategorik . Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.
Nugroho,  Sigit.  2012. Model  Persamaan  Stuructural . http://www.google.com . Diakses pada 16 Desember 2012.
Riduwan  &  Achmad,  Engkos.,  2008. Cara  Menggunakan  Analisis  Jalur .
Bandung: Alfabeta
Riduwan  &  Sunarto.  2010. Pengantar  Statistika  Untuk  Penelitian  Pendidikan, Sosial, Ekonomi, Komunikasi, dan Bisnis. Bandung: Alfabeta.
Ryan,  Thomas.  1997. Modern  Reggression  Methods .  Departement  Of  Statistics: Case Western Reserve University.
Santoso, Singgih. 2012. Langkah menggambar dengan Amos.
Http://www.google.com / Diakses pada tanggal 16 Desember 2012.
Santoso,  Singgih.  (2007) .  Structural  Equation  Modelling  Konsep  dan  Aplikasi dengan programAMOS . Jakarta: PT Elex Media komputindo.
Santoso,  Singgih  &  Tjiptono,  Fandy.  (2001). Riset  Pemasaran  Konsep  dan Aplikasi dengan SPSS . Jakarta: Elex Media Komputindo.
Suliyanto.  2012. Regresi  Dengan  Variabel  Intervening. http://management- unsoed.ac.id /  Path  Analisis  Download/  Diakses  pada  tanggal  23  Januari 2013.
Tiro,  M.  A.  2008. Dasar-dasar  Statistika .  Edisi  Ketiga.  Makassar:  Andira Publisher.
Irwan & Aditya Idris , Analisis Structural Equation Modelling dan Terapannya _ 151
Tiro, M.A., Sukarna & Aswi. 2009. Pengantar Teori Peluang . Makassar: Andira Publisher.
Tiro, M.A., Sukarna & Aswi. 2006. Analisis Faktor . Makassar: Andira Publisher.
Tiro, M.A., Sukarna & Aswi. 2010. Analisis Jalur . Makassar: Andira Publisher.
Tiro,  M.A.  2008. Statistika  Sebaran  Bebas .  Edisi  Kedua.  Makassar:  Andira Publisher.
Turmudi  &  Harini,  Sri.  2008. Metode  Statistika  Untuk  Pendekatan  Teoritis  dan Aplikatif. Malang: Press.
Waluyo.  Minto.  2009. Panduan  dan  Aplikasi  Structural  Equation  Modelling .
Jakarta: PT. Indeks.
Widhiarso,  Wahyu.  2012. Contoh  Analisis  Melalui  AMOS  –  Ketika  Mediator  & Moderator  dalam  Satu  Model . http://www.google.com /SEM-Amos. Diakses pada 16 Desember 2012.
Yunita,    Albertin.  2012. Structural  Equation  Modelling  Dengan  Menggunakan Software Amos. Http://www.google.com /AMOS. Diakses pada tanggal 16
Desember 2012.