Vol. 06, No. 01 (2024), pp. 75-83 p-ISSN 2656-6303 – e-ISSN 2656-9876 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv
Bidang Penelitian : Tanggal Masuk: dd-mm-yyyy; Revisi: dd-mm-yyyy Diterima: dd-mm-yyyy

## ANALISIS REGRESI LOGISTIK BINER UNTUK MENGETAHUI FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LOYALITAS PELANGGAN DI BIMBINGAN BELAJAR PT. FADHIL KREATIF KOMUNIKA ATAU SNS
Kiki Alpiah 1* , Nina Valentika 2
Program Studi Matematika FMIPA Universitas Pamulang 1,2
Kikialpiah00@gmail.com *
Abstrak– Salah  satu  problematik  yang  sering dihadapi  oleh  lembaga  bimbingan  belajar  adalah peserta  didik yang  berhenti  studi.  Hal  merupakan masalah  serius  bagi  suatu  lembaga  bimbingan belajar  tidak  terkecuali  Lembaga  Bimbingan Belajar  PT.  Fadhil  Kreatif  Komunika  atau  SNS, sebab  bisa  mengurangi  banyaknya  keuntungan yang  didapatkan.  Tentunya  terdapat  faktor  yang mempengaruhi  peserta  didik  lembaga  bimbingan belajar  tersebut  untuk  berhenti  studi.  Satu diantaranya  adalah  Loyalitas  Pelanggan.  Maka tujuan dari penelitian imi adalah untuk mengetahui faktor-faktor  yang  berpengaruh  bagi  loyalitas pelanggan  di  Lembaga  Bimbingan  Belajar  PT. Fadhil  Kreatif  Komunika  atau  SNS.  Metode penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  regresi logistik  biner.  Faktor-faktor  yang  diteliti  pada penelitian ini adalah Kualitas Pelayanan, Kepuasan Pelanggan, Harga dan Kompetensi Tutor. Dari hasil analisis  yang  telah  dilakukan  dengan  α  =  0,05 diperoleh nilai chi-square sebesar 122,802. Berdasarkan  hasil  Uji  Wald  diperoleh  nilai signifikan  lebih  besar  dari  0,05  pada  variabel Kualitas  Pelayanan  dan  Kompetensi  Tutor  serta nilai  signifikan  kurang  dari  0,05  pada  variabel Kepuasan Pelanggan dan Harga.  Artinya terdapat variabel  yang  berpengaruh  secara  positif  dan signifikan terhadap Loyalitas Pelanggan di Lembaga  Bimbingan  Belajar  PT.  Fadhil  Kreatif Komunika atau SNS yaitu Kepuasan Pelanggan dan
Harga .
Kata Kunci: Logistik Biner, Loyalitas, Regresi.

## I. PENDAHULUAN
Bimbingan  belajar  adalah  sekumpulan orang  yang  melakukan  pembelajaran  diluar sekolah yang memfasilitasi sifat keterampilan, pengetahuan, dan sikap [1]. Dalam mengikuti bimbingan belajar, seseorang akan
mendapatkan  keterampilan  dan  sikap  dari proses pembelajaran dalam waktu yang cukup singkat. Jenis bimbingan belajar yakni seperti matematika,  bahasa  jepang,  bahasa  inggris, sains  atau  kursus  keterampilan  seperti komputer, menari dan lain sebagainya.
Salah  satu  problematika  yang  sering dihadapi  oleh  lembaga  bimbingan  belajar adalah peserta didik yang berhenti studi. Hal merupakan masalah serius bagi suatu lembaga bimbingan  belajar  tidak  terkecuali  Lembaga Bimbingan  Belajar  PT.  Fadhil    Kreatif Komunika  atau  SNS,  sebab  bisa  mengurangi banyaknya profit yang didapatkan.
Berdasarkan  data  di  lembaga  PT.  Fadhil
Kreatif Komunika atau SNS, terjadi penurunan  jumlah  siswa  dari  tahun  ke  tahun semenjak  2019.  Hal  ini  bertolak  belakang dengan  tahun-tahun  sebelumnya,  dimana jumlah  siswa  selalu  mengalami  kenaikan sebesar  25%  pertahun.  Pada  tahun  2019 sampai  2021  mengalami  penurunan  pesat yakni  dari  jumlah  peserta  didik  pada  tahun 2019 adalah 935 namun memasuki tahun 2020
turun  sebanyak  50%  yakni  jumlah  peserta didik  menjadi  460  siswa,  sedangkan  pada tahun  2021  mengalami  penurunan  kembali, jumlah peserta didik menjadi 181 siswa yang mengikuti  bimbingan  belajar  di lembaga PT.
Fadhil  Kreatif Komunika atau SNS. Tentunya terdapat  faktor  yang  mempengaruhi  peserta didik  lembaga  bimbingan  belajar  tersebut untuk berhenti studi. Satu diantaranya adalah loyalitas  pelanggan.  Banyaknya  siswa  yang berhenti studi dapat dicegah dengan meningkatkan  rasa  loyalitas  pelanggan.
Penelitian dengan mengusung tema mengenai faktor-faktor  yang  mempengaruhi  loyalitas pelanggan  dapat  membantu  pihak  lembaga bimbingan  belajar  agar  lebih  memahami peserta  didik  dan  meningkatkan  performa untuk mencegah berkurangnya peserta didik.

## II. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan data primer yang  diperoleh  dari  pengisian  kuesioner. Kuesioner  diisi  oleh  siswa  lembaga  bimbel SNS.  Siswa  sebagai  sampel  pada  penelitian kali ini sebanyak 125 siswa dan berusia 12-15 tahun.
Langkah pertama dilakukan uji
validitas.  Uji  validitas  dilakukan  dengan melihat  besarnya  nilai  korelasi  antar  butir pertanyaan. Data yang di uji merupakan data hasil pengisian kuesioner oleh siswa lembaga bimbel SNS. Dari data tersebut dilakukan uji validitas  untuk  masing-masing  variabel
prediktor/variabel  independen.  Hasil  uji validitas  variabel  independen  pertama  yaitu Kualitas Pelayanan (X 1 ), disajikan pada tabel 1 berikut :
Tabel 1  : Hasil Uji Validitas Kualitas Pelayanan (X 1 ) 1
P1 P2 P3 P4 P5 P6 TOTAL P1 Pearson Correlation 1 .854 ** .674 ** .844 ** .822 **
.886 ** .910 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 P2 Pearson Correlation .854 ** 1 .869 ** .871 ** .873 **
.898 ** .963 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 P3 Pearson Correlation .674 ** .869 ** 1 .690 ** .759 **
.805 ** .866 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 P4 Pearson Correlation .844 ** .871 ** .690 **
1 .899 ** .867 ** .924 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 P5 Pearson Correlation .822 ** .873 ** .759 ** .899 **
1 .911 ** .944 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 P6 Pearson Correlation .886 ** .898 ** .805 ** .867 ** .911 ** 1 .964 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 TOTA L Pearson Correlation .910 ** .963 ** .866 ** .924 ** .944 **
.964 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
.000 N 125 125 125 125 125 125 125
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Pada  Tabel  1  menunjukan  nilai pearson correlation pada variabel Kualitas Pelayanan (X 1 ) dengan pertanyaan dilambangkan sebagai  P.  Untuk  menentukan  apakah  setiap pertanyaan valid maka perlu membandingkan antara R hitung dengan R tabel . Nilai  R tabel dengan DF  sebesar  123  dan  probabilitas  0,05  adalah 0,1478. Pada Tabel 4.1 menunjukkan seluruh nilai correlation dari masing-masing pertanyaan  tidak  lebih  kecil  dari  0,1478 sehingga tiap butir pertanyaan yang mewakili variabel  Kualitas  Layanan  (X 1 )  dikatakan valid.  Selanjutnya  untuk  hasil  uji  validitas variabel  Kepuasan  Pelanggan  (X 2 )  disajikan pada Tabel 2 berikut :
Tabel 2 : Hasil Uji Validitas Kepuasan Pelanggan (X 2 ) 1
Correlations P1 P2 P3 P4 P5 P6 TOTAL P1 Pearson Correlation 1 .895 * * .808 ** .793 ** .838 * * .786 * * .926 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 P2 Pearson Correlation .895 ** 1 .890 ** .882 ** .836 * * .856 * *
.963 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 P3 Pearson Correlation .808 ** .890 * * 1 .783 ** .808 * * .828 * * .919 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 P4 Pearson Correlation .793 ** .882 * * .783 ** 1 .748 *
* .739 * * .887 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 125 125 125 125 125 125 125
P5 Pearson Correlation .838 ** .836 * * .808 ** .748 ** 1 .851 * * .926 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125
P6 Pearson Correlation .786 ** .856 * * .828 ** .739 ** .851 * * 1 .916 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 TOT
AL Pearson Correlation .926 ** .963 * * .919 ** .887 ** .926 * * .916 * *
1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Pada  Tabel  2  menunjukan  hasil  uji  validitas pada  variabel  Kepuasan  Pelanggan  (X 2 ) dengan  P  menunjukkan  pertanyaan.  Nilai R tabel dengan DF sebesar 123 dan probabilitas 0,05  adalah  0,1478.  Pada  Tabel  4.2 menunjukkan setiap masing-masing pertanyaan  bernilai correlation tidak  lebih kecil  dari  0,1478  yang  menunjukkan  tiap masing-masing  pertanyaan  yang  mewakili variabel Kepuasan Pelanggan (X 2 ) dinyatakan valid. Selanjutnya disajikan hasil uji validitas variabel Harga (X 3 )  pada Tabel 3 berikut :
Tabel 3 : Hasil Uji Validitas Harga (X 3 ) 1
Correlations P1 P2 P3 P4 P5 P6 TOTAL
P1 Pearson Correlation 1 .745 * * .810 * * .820 * * .789 * * .817 * * .920 ** Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 P2 Pearson Correlation .745 ** 1 .798 * * .722 * * .752 * * .769 * * .881 ** Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 P3 Pearson Correlation .810 ** .798 * * 1 .762 * * .789 * * .817 * * .915 **
Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 125 125 125 125 125 125 125 P4 Pearson Correlation .820 ** .722 * * .762 * * 1 .760 * * .800 * * .893 **
Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125
P5 Pearson Correlation .789 ** .752 * * .789 * * .760 * * 1 .782 * * .899 ** Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 P6 Pearson Correlation .817 ** .769 * * .817 *
* .800 * * .782 * * 1 .921 **
Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 TOT AL Pearson Correlation .920 ** .881 * * .915 * * .893 * * .899 * * .921 * *
1 Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Dari  penyajian  Tabel  3  menunjukan  nilai korelasi  pada  variabel  Harga  (X 3 )  dengan  P menunjukkan pertanyaan. Nilai  R tabel dengan DF  sebesar  123  dan  probabilitas  0,05  adalah 0,1478.  Pada  Tabel  3  menunjukkan  setiap masing-masing  pertanyaan  mempunyai  nilai correlation tidak  lebih  kecil  dari  0,1478 sehingga tiap butir pertanyaan yang mewakili variabel Harga (X 3 ) dinyatakan valid. Hasil uji
validitas  variabel  Kompentensi  Tutor  (X 4 ) disajikan pada Tabel 4 berikut :
Tabel 4 : Hasil Uji Validitas Kompetensi Tutor (X 4 ) 1
Correlations
P1 P2 P3 P4 P5 P6 TOTAL P1 Pearson Correlation 1 .793 ** .729 ** .741 ** .756 ** .762 ** .866 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 P2 Pearson Correlation .793 ** 1 .823 ** .795 ** .757 ** .809 ** .913 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 P3 Pearson Correlation .729 ** .823 ** 1 .862 ** .821 ** .826 ** .926 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 P4 Pearson Correlation .741 ** .795 ** .862 ** 1 .823 ** .845 ** .928 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 P5 Pearson Correlation .756 ** .757 ** .821 ** .823 ** 1 .837 ** .915 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 P6 Pearson Correlation .762 ** .809 ** .826 **
.845 ** .837 ** 1 .932 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 TOTAL Pearson Correlation .866 ** .913 ** .926 ** .928 ** .915 ** .932 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Pada  Tabel  4  menunjukan  hasil  uji  validitas pada variabel Kompentensi Tutor (X 4 ) dengan P  menunjukkan  pertanyaan.  Nilai    R tabel dengan DF sebesar 123 dan probabilitas 0,05 adalah  0,1478.  Pada  Tabel  4.3  menunjukkan setiap masing-masing pertanyaan mempunyai correlation tidak  lebih  kecil  darfi  0,1478 sehingga tiap butir pertanyaan yang mewakili variabel  Kompentensi  Tutor  (X 4 )  dikatakan valid.  Selanjutkan  hasil  uji  validitas  variabel Loyalitas  Pelanggan  (Y)  ditampilkan  pada Tabel 5 berikut :
Tabel 5 : Hasil Uji Validitas Loyalitas Pelanggan (Y)
P1 P2 P3 P4 P5 P6 TOTAL P1 Pearson Correlation 1 .728 ** .866 ** .907 ** .685 ** .900 ** .931 ** Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 P2 Pearson Correlation .728 ** 1 .701 ** .707 ** .678 ** .789 ** .840 ** Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 P3 Pearson Correlation .866 ** .701 ** 1 .844 ** .607 ** .846 ** .884 ** Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 P4 Pearson Correlation .907 ** .707 ** .844 ** 1 .826 ** .917 ** .960 ** Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 P5 Pearson Correlation .685 ** .678 **
.607 ** .826 ** 1 .808 ** .855 ** Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 P6 Pearson Correlation .900 ** .789 ** .846 ** .917 ** .808 ** 1 .969 ** Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125 TOT AL Pearson Correlation .931 **
.840 ** .884 ** .960 ** .855 ** .969 ** 1 Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 125 125 125 125 125 125 125
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Pada  Tabel  5  menunjukan  hasil  uji  validitas pada variabel Loyalitas Pelanggan (Y) dengan P  menunjukkan  pertanyaan.  Nilai    R tabel dengan DF sebesar 123 dan probabilitas 0,05 adalah  0,1478.  Pada  Tabel  5  menunjukkan setiap  butir  pertanyaan  memiliki  nilai correlation lebih  besar  dari  0,1478  sehingga tiap  butir  pertanyaan  yang  mewakili  variabel Loyalitas Pelanggan (Y) dinyatakan valid.
Untuk  mengetahui  apakah  kuesioner yang  diajukan  reliabel  maka  perlu  dilakukan uji  reliabilitas.  Uji  ini  perlu  dilakukan  untuk melihat besarnya Cronbach’s Alpha , kemudian membandingkan dengan hasil nilai r tabel  yaitu  sebesar  0,1478.  Hasil  uji reliabilitas  variabel  Kualitas  Pelayanan  (X 1 )
Disajikan pada tabel 6 berikut :
Tabel 6 : Hasil Uji Reliabilitas Kualitas Pelayanan (X 1 ) 1

## Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items .967 6
Pada  Tabel  6  terlihat  bahwa  nilai  dari Cronbach's Alpha tidak lebih kecil dari 0,116 sehingga  semua  pertanyaan  dari  variabel Kualitas  Pelayanan  (X 1 )  dikatakan  reliabel. Hasil  uji  reliabilitas  variabel  Kepuasan Pelanggan (X 2 ) disajikan pada Tabel 7 berikut : Tabel 7 : Hasil Uji Reliabilitas Kepuasan Pelanggan (X 2 ) 1

## Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items .961 6
Pada Tabel 7 terlihat bahwa nilai Cronbach's
Alpha tidak  lebih  kecil  dari  0,116  sehingga
seluruh  pertanyaan  dari  variabel  Kepuasan
Pelanggan  (X 2 )  dikatakan  reliabel.  Hasil  uji reliabilitas variabel Harga (X 3 ) disajikan pada
Tabel 8 berikut :
Tabel 8 : Hasil Uji Reliabilitas Harga (X 3 ) 1

## Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items .955 6
Pada Tabel 8 terlihat bahwa nilai Cronbach's
Alpha tidak  lebih  kecil  dari  0,116  sehingga seluruh  pertanyaan  dari  variabel  Harga  (X 3 ) dikatakan  reliabel.  Hasil  uji  reliabilitas variabel  Kompetensi  Tutor  (X 4 )  disajikan pada Tabel 9 berikut :
Tabel 9 : Hasil Uji Reliabilitas Kompetensi Tutor (X 4 ) 1

## Reliability Statistics

## Cronbach's
Alpha
N of Items .959 6
Pada  Tabel  9  terlihat  nilai Cronbach's Alpha lebih  besar  dari  0,116  sehingga  seluruh pertanyaan  dari  variabel  Kompetensi  Tutor (X 4 )    dikatakan  reliabel.  Hasil  uji  reliabilitas variabel  Loyalitas  Pelanggan  (Y)  disajikan pada Tabel 10 berikut:
Tabel 4.10 : Hasil Uji Reliabilitas Loyalitas Pelanggan (Y) 1

## Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items .953 6
Pada Tabel 10 terlihat bahwa nilai Cronbach's Alpha tidak  lebih  besar  dari  0,116  sehingga seluruh  pertanyaan  dari  variabel  Loyalitas Pelanggan (Y) dikatakan reliabel.
Untuk melihat apakah terdapat penyimpangan  pada asumsi  multikolinearitas digunakan uji multikolinearitas. Uji
multikolinearitas dilakukan
dengan
menentukan seberapa besarkah kolerasi antar variabel  bebas.  Untuk  melihat  ada  tidaknya gejala  multikolinearitas  maka  perlu  melihat dari  nilai Variance  Inflation  Factor  (VIF).
Apabila hasil VIF lebih kecil dari nilai 10 bisa disimpukan  dalam  model  regresi.  Hasil  uji multikolinearitas  dapat  dilihat  pada Tabel  11 berikut :
Tabel 11 : Hasil Uji Multikolinearitas 1 Coefficients a Model Unstandardize d Coefficients Standard ized Coefficie nts t Sig.
Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Co nsta nt) .781 1.256 .622 .535 X 1 .247 .115 .226 2.15 0 .034 .204 4.909 X 2 .558 .084 .576 6.65 4 .000 .301 3.324 X 3 .080 .116 .076 .694 .489 .187 5.360 X 4 .035 .081 .034 .433 .666 .365 2.738
a. Dependent Variable: y
Dari  Tabel  11  terlihat  bahwa  nilai  VIF  dari tiap-tiap variabel kurang dari 10 sehingga data dari masing-masing variabel tidak mengalami gejala  multikolinearitas  yang  serius  sehingga penelitian dapat dilanjutkan.
Untuk  mengetahui  apakah  taksiran parameter berpengaruh terhadap model secara serentak  maka  dilakukan  uji  simultan.  Uji simultan  dilakukan  dengan  hipotesis  sebagai berikut :
𝐻 0 ∶   𝛽 1 =   𝛽 2 = ⋯ =   𝛽 𝑃 = 0 (tidak ada pengaruh  antar  variabel independen terhadap variabel dependen )
𝐻 1 ∶ Minimal terdapat satu 𝛽 𝑗 ≠ 0 . Dengan j =  1,2,  …,  p  (ada  pengaruh  antar  variabel independen terhadap variabel dependen )
𝐻 0 diterima  jika 𝑋 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 2 < 𝑋 (𝑎,𝑣) 2 dan 𝐻 0
ditolak jika 𝑋 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 2 ≥ 𝑋 (𝑎,𝑣) 2 . Hasil perhitungan 𝑋 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 2
ditampilkan pada  tabel 12 berikut :
Tabel 12 : Hasil Uji Simultan 1

## Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-
square df Sig. Step 1  Step 122.802 4 .000 Block 122.802 4 .000 Model 122.802 4 .000
Pada  tabel  12  terlihat  bahwa  nilai 𝑋 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 2 = 122,802  > 𝑋 (0,05;4) 2 yaitu  9,488.  Maka 𝐻 0 ditolak sehingga penambahan variabel independen dapat  memberikan  pengaruh terhadap model.
Nilai Nagelkerke  R  Square yang menunjukkan kemampuan variabel independen dalam  menjelaskan  variabel dependen. Nilai Nagelkerke  R  Square disajikan pada Tabel 13 berikut :
Tabel 13 : Nilai Nagelkerke R Square 1
Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell
R Square Nagelkerke R Square 1 40.810 a .632 .859
a. Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates changed by less than .001.

## 80

## KIKI ALPIAH DAN NINA VALENTIKA
Nilai Nagelkerke R Square pada Tabel 13  adalah  sebesar  0,859  atau  sebesar  85,9%. Hal ini menjelaskan bahwa variabel independen dapat menjelaskan 85,9% variabel dependen .
Sedangkan 14,1% lainnya merupakan  faktor  lain  di  luar  model  yang menjelaskan variabel dependen.
Untuk  mengetahui  apakah  tiap  variabel independen berpengaruh  signifikan  terhadap variabel dependen didalam  model  maka dilakukan  uji  parsial.  Hipotesis  uji  parsial adalah sebagai berikut :
𝐻 0 ∶ 𝛽 𝑗 = 0 . Dengan j = 1,2, …, p (tidak ada
pengaruh  antar  masing-masing  variabel independen terhadap variabel dependen )
𝐻 1 ∶ 𝛽 𝑗 ≠ 0 .  Dengan  j  =  1,2,  …,  p  (ada pengaruh  antar  masing-masing  variabel independen terhadap variabel dependen )
Uji  parsial  dilakukan  dengan  melihat  nilai
Wald. Nilai Wald yang  diperoleh  disajikan dalam tabel 14 berikut :
Tabel 4.14 : Hasil Uji Parsial 1
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 95% C.I.for EXP(B) Lower Uppe r
Step
1 a X 1 1.979  1.156 2.930 1  .087 7.235 .750  69.74 X 2 4.203  1.004 17.532 1  .000 66.892 9.352 478.4 46 X 3 2.290  1.009 5.152 1  .023 9.877 1.367  71.36 X 4 -.170  1.157 .022 1  .883 .844 .087  8.146 Constant -4.225  1.035 16.675 1  .000 .015
a. Variable(s) entered on step 1: X 1 , X 2 , X 3 , X 4
Dari  uji wald diatas,  nilai  uji  statistik pada variabel X 1 (Kualitas Pelayanan) serta X 4
(Kompetensi Tutor) memiliki  nilai  signifikan lebih  besar  dari  0,05  dan  variabel  X 2 (Kepuasan  Pelanggan)  serta  variabel  X 3 (Harga) lebih kecil dari 0,05 sehingga H 0 tolak.
Artinya  terdapat  variabel  yang  berpengaruh secara signifikan terhadap
Loyalitas
Pelanggan  di  Bimbingan  Belajar  SNS  yaitu Kepuasan Pelanggan dan Harga.
Untuk  mengetahui  apakah  model cocok  dengan  data  dan  memenuhi Goodness of  Fit maka  dilakukan  uji  kecocokan  model.
Uji  kecocokan  model  dilakukan  dengan  uji statistik Hosmer  and  Lemeshow dengan hipotesis :
H 0 : Data sesuai dengan model (tidak terdapat perbedaan antara model dengan data dan data dikatakan fit )
H 1 : Data tidak sesuai dengan model (terdapat perbedaan antara model dengan data dan data dikatakan tidak fit )
H 0 diterima  jika 𝐶̂ < 𝑋 (𝑎,𝑔−2) 2 dan  H 0 ditolak jika 𝐶̂ ≥ 𝑋 (𝑎,𝑔−2) 2 . Nilai 𝑋 (0,05;3) 2 sebesar 7,815.
Hasil  uji Hosmer  and  Lemeshow disajikan pada tabel 15 berikut :
Tabel 15 : Hasil Uji Kecocokan Model 1
Dari  hasil  pengujian  pada  Tabel  15  terlihat nilai chi  square =  3,893 < 𝑋 (0,05;8) 2 =  7,815
dengan  nilai  signifikan  lebih  besar  dari  0,05 sehingga  H 0 diterima.  Artinya  tidak  terdapat perbedaan  antara  model  dengan  data.  Data dikatakan fit dan layak digunakan.
Berdasarkan analisis data menggunakan regresi logistik biner diperoleh koefisien  dari  masing-masing  variabel  yang disajikan pada Tabel 16 berikut :
Tabel 16 : Koefisien Variabel 1
Variabel B X 1 1,979
X 2 4,203 X 3
2,290
X 4 -0,170

## Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square df Sig. 1 3.893 3 .273
Constant -4,225
Dari  Tabel  16  diperoleh  koefisien  dari masing-masing variabel yaitu sebagai berikut : 𝛽 0 = -4,225
𝛽 1 = 1,979 𝛽 2 = 4,203 𝛽 3 = 2,290
𝛽 4 = -0,170
Maka  taksiran  model  awal  regresi  logistik biner yang terbentuk adalah sebagai berikut :
𝜋(𝑥) = exp(𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 ) 1 + exp(𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 ) exp(𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 )   =  𝜋(𝑥)(1 + exp(𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 ))
𝜋(𝑥) = exp(𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 ) − 𝜋(𝑥)(exp(𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 )) 𝜋(𝑥) = (1 − 𝜋(𝑥)) exp(𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 )
Selanjutnya substitusi nilai koefisien ke dalam persamaan, sehingga diperoleh model sebagai berikut :
𝜋(𝑥) = (1 − 𝜋(𝑥)) exp(𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 ) 𝜋(𝑥) = (1 − 𝜋(𝑥))𝑒 (−4,225+1,979𝑥 1 +4,203𝑥 2 +2,290𝑥 3 −0,170𝑥 4 ) 𝜋(𝑥) 1 − 𝜋(𝑥) =   𝑒 (−4,225+1,979𝑥 1 +4,203𝑥 2 +2,290𝑥 3 −0,170𝑥 4 ) ln 𝜋(𝑥) 1 − 𝜋(𝑥) =   −4,225 + 1,979𝑥 1 + 4,203𝑥 2 + 2,290𝑥 3 − 0,170𝑥 4
Interpretasi model menggunakan Odss
Ratio dapat  dilakukan  dengan  melihat  nilai
Exp(B) seperti yang ditunjukkan pada tabel 17 berikut :
Tabel 17 : Nilai Odss Ratio 1 Variabel Exp(B)
X 1 7,235
X 2 66,892 X 3
9,877 X 4 0,844 Constant 0,015
Pada  tabel  17  diatas  dapat  dilihat  bahwa besarnya  kecenderungan  dari  tiap  variabel independen adalah sebagai berikut :
a. Kualitas Pelayanan (X 1 )
Peluang  Kualitas  Pelayanan  yang  baik  di
Bimbingan Belajar SNS akan mempengaruhi
Loyalitas  Pelanggan  sebesar  7,235  kali  lebih besar  dibanding  Kualitas  Pelayanan  yang buruk.
b. Kepuasan Pelanggan (X 2 )
Peluang Kepuasan Pelanggan yang baik di Bimbingan Belajar SNS akan mempengaruhi Loyalitas Pelanggan sebesar 66,892 kali lebih besar  dibanding  Kepuasan  Pelanggan  yang buruk.

## c. Harga (X 3 )
Peluang Harga yang layak dan terjangkau
di
Bimbingan
Belajar SNS akan mempengaruhi  Loyalitas  Pelanggan  sebesar 9,877  kali  lebih  besar  dibanding  harga  yang tidak layak dan tidak terjangkau.

## d. Kompetensi Tutor (X 4 )
Peluang  Kompentensi  Tutor  yang  baik  di Bimbingan Belajar SNS akan mempengaruhi Loyalitas  Pelanggan  sebesar  0,844  kali  lebih besar dibanding Kompetensi Tutor yang buruk.

## III. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
a. Model persamaan Logistik Biner Loyalitas Pelanggan di Bimbingan Belajar SNS yang dipengaruhi  oleh  Kualitas  Pelayanan, Kepuasan Pelanggan, Harga, dan
Kompetensi Tutor adalah sebagai berikut :
ln 𝜋(𝑥) 1 − 𝜋(𝑥) =   −4,225 + 1,979𝑥 1 + 4,203𝑥 2 + 2,290𝑥 3
− 0,170𝑥 4
dengan :
- Nilai  koefisien  regresi  dari  variabel Kualitas Pelayanan (X 1 ) sebesar 1,979.
- Nilai  koefisien  regresi  dari  variabel Kepuasan Pelanggan (X 2 ) sebesar 4,203.
- Nilai  koefisien  regresi  dari  variabel Harga (X 3 ) sebesar 2,290.
- Nilai  koefisien  regresi  dari  variabel Kompetensi Tutor (X 4 ) sebesar -0,170.
- Konstanta  dari  model  yang  terbentuk adalah -4,225.
b. Berdasarkan hasil uji yang telah dilakukan,
faktor  yang  berpengaruh  positif  secara signifikan terhadap Loyalitas Pelanggan di
Bimbingan  Belajar  SNS  adalah  Kepuasan Pelanggan dan Harga.

## REFERENSI
[1] A den. &  Jauzi. A. L. (2019).  Prediksi Jumlah  Siswa  Baru  Yang  Mendaftar Menggunakan  Eksponensial  Ganda Satu-Parameter  Dari  Brown. Jurnal Statistik dan Matematika . 17-27.
[2]        Azizah. S. M., & Chandra. N. E. (2017,
November).  Model  Regresi  Logistik Pada Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi  Imunisasi  Lengkap pada Balita. Ilmiah Teknosains. III (24769436). 73-76.
[3]        Basuki.  T.  A.,  &  Prawoto.  N.  (2015). Analisis  Regresis  Dalam  Penelitian Ekonomi dan Bisnis. Depok: Rajawali Peres.
[4]            Dewi.  j.  r.  (2011). Pemodelan  daya tahan  belajar  mahasiswa  pendidikan tinggi  jarak  jauh  dengan  pendekatan regresi  logistik  biner. Jakarta:  Jurnal matematika sains dan teknologi.
[5]      Eriany. P., Hernawati, L., & Goeritno. H. (2014). Studi Deskriptif Mengenai
Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi
Motivasi Mengikuti Kegiatan Bimbingan Belajar Pada Siswa SMP di
Semarang. Jurnal Psikodimensia . 115-
130.
[6]    Fakhri.  E.  S.  (2016). Hubungan bimbingan  belajar  dan  keaktifan belajar terhadap hasil belajar matematika  kelas  IV  SDN  segugus ahmad  yani  Boja  Kendal. Semarang: Jurnal Matematika. sains dan teknologi.
[7]        Kotimah.  M.  K.,  &  Wulandari.  S.  P. (2014). Model Regresi Logistik Biner Stratifikasi  Pada  Partisipasi  Ekonomi Perempuan  DI  Provinis  Jawa  Timur.
Sains Dan Seni Pots. III . 2337-3520.
[8]        Kriswandari.  S.  (2021).  Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kepuasan
Konsumen jasa Pendidikan Pada STIE
Lampung . Manajemen dan Bisnis . 1- 15.
[9]      Minabari. F., Tialey. J., & Nainggolan. N.  (2019,  September).  Pengaruh Pelayanan  Di  Fakultas  Matematika
Dan Ilmu Pengetahuan Alam.
Matematika  dan  Aplikasi.  VIII .  153- 160.
[10]    Ningtias. A. A., & Budiarti. A. (2017. januari).
Pengaruh KUalitas Pelayanan. Harga. Kepuasan Pelanggan Terhadap Loyalitas
Pelanggan
Bimbingan
Belajar
Alfagamma Surabaya. Ilmu dan Riset Manajemen. VI . 1-16.
[11]      Noitasari.  D.  A.,  &  Mohammad.  Y. (2019.  Februari).  Analisis  Regresi Logistik  Ordinal  Pada  Kepuasan Pelanggan  Mebel  Lamongan. Sains dan Seni ITS. IV (2621881). 841-848.
[12]      Sirait.  E.  D.  (2016).  Pengaruh  Minat Belajar  Terhadap  Prestasi  Belajar Matematika. Jurnal Formatif . 35-43.
[13]      Sugiyono.  (2018). Metode  Penelitian Kualitatif Kuantitatif. Bandung: Alfabeta.  cv  Holtline:  081.1213.9484 Jl. GegerHilir No.84 Bandung.
[14]      Sugiyono.  (2019). Metode  Penelitian Kuantiatif Kualitatif dan R&D.
Bandung: Alfabeta.
cv
Hotline:08112139484.