ANALISA FAKTOR DAN JALUR METODE TRIMMING PENGARUH  KUALITAS LAYANAN TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN TRAVEL CIPAGANTI,PONDOK INDAH, JAKARTA SELATAN, PERIODE JULI-SEPTEMBER 2011
Oleh :

## Drs. Budi Rahardjo, MM

## Abstrak
Kualitas  Layanan  (  berwujud,  keandalan,  ketanggapan,  jaminan  &  empaty) adalah  bentuk  layanan  jasa  yang  berpengaruh  terhadap  kepuasan  pelanggan. Bentuk data yang diambil dari lapangan dengan skala pengukuran ordinal harus diubah  dahulu  mernjadi  interval  sebagai  sebagian  prasyarat  analisa  parametrik yang  mana  data  setidak-tidaknya  berskala  interval.  Setelah  itu  dilakukan peringkasan  variabel  dengan  Measure of  Sampling  Adequacy  (MSA)  jika  MSA  > 0,5, analisa dapat dilanjutkan dan ternyata  semua variabel dapat dianalisa lebih lanjut. Selanjutnya dengan menggunakan analisa jalur dapat disimpulkan faktor- faktor apa saja yang berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pelanggan baik secara parsial ataupun simultan. Dan hasil analisa jalur dengan metode trimming yaitu  jalur  yang  tidak  signifikan  dihilangkan  menghasilkan  bahwa  yang berpengaruh secara signifikan adalah keandalan (X2) dan Empaty (X5)
Kata kunci : Analisa Faktor, Analisa Jalur dan Signifikansi

## I. LATAR BELAKANG MASALAH
Kepuasan  yang  diperoleh  pelanggan  tidak  tumbuh  dengan  sendirinya  melainkan perlu  diciptakan.  Kepuasan  pelanggan  ini  biasanya  berkaitan  erat  dengan  kepentingan dalam  memperoleh  layanan  yang  baik  yakni  menyangkut  kebutuhan  dan  keinginan  atau harapan  pelanggan  terhadap  perusahaan,  oleh  karena  itu  untuk  memberikan  kepuasan, perusahaan  harus  memberikan  layanan  yang  maksimal  kepada  pelanggannya.  Kepuasan pelanggan  diperoleh  tidak  cukup  hanya  dari  kecepatan,  ketepatan,  dan  keamanan  serta keramahan  atau  sikap  para  personil  atau  petugas  perusahaan  pemberi  layanan  dalam memperlakukan  pelanggan  sehingga  pelanggan  dapat  merasa  dirinya  dihargai  dengan perasaan  yang  aman,  wajar  dan  baik  dengan  begitu  diharapkan  akan  memacu  timbulnya kepercayaan dan dukungan yang positif terhadap perusahaan.
Kepercayaan  dan  dukungan  pelanggan  sebagai  bagian  dari  pelanggan  eksternal perusahaan secara langsung maupun tidak langsung dapat mempengaruhi citra perusahaan. Oleh  karena  itu  hal  yang  paling  penting  bagi  perusahaan  untuk  selalu  menciptakan  dan mempertahankan kepercayaan, loyalitas dan dukungan dari pihak pelanggan adalah dengan memberikan  kepuasan  pelayanan  yang  baik  untuk  pelanggan  tersebut.  Sebab  tingkat kepuasan  pelanggan  merupakan  indikator  atau  kata  kunci  dalam  mencapai  suatu keberhasilan tugas atau majunya dari suatu perusahaan tersebut.

## II. RUMUSAN MASALAH
a. Mencari  hubungan  interdependensi  antar  variabel  agar  dapat  mengidentifikasi demensi-demensi atau faktor-faktor yang menyusunnya.
b. Faktor-faktor layanan (berwujud, keandalan, ketanggapan, jaminan, empati) secara parsial  dan  simultan  mempengaruhi  tingkat  kepuasan  pelanggan  Travel  Cipaganti, Pondok Indah, Jakarta Selatan

## III. TINJAUAN PUSTAKA
Berdasarkan skripsi mahasiswa bernama Ikhsan Nito Sahputra (0831500020) dengan judul “ANALISA PENGARUH  KUALITAS LAYANAN TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN TRAVEL  CIPAGANTI,PONDOK  INDAH,  JAKARTA  SELATAN,  PERIODE  JULI- SEPTEMBER  2011”,  dengan  menggunakan  regresi  multivariat  diperoleh  2  variabel yang  signifikan  yaitu  variabel  Jaminan  (X4)  dan  Empati  (X5)  terhadap  Kepuasan Pelanggan (Y) dengan skala pengukuran ordinal
Dengan data yang sama penulis coba mengubah data dari ordinal ke interval dengan menggunakan  teknik  transformasi  MSI  (Method  of  Successive  Interval)  setelah  itu dilakukan  peringkasan  variabel  dengan  Measure  of  Sampling  Adequacy  (MSA)  dan dengan  penggunaan  analisa  jalur  akan  diperoleh  persamaan  struktur,  ternyata variabel yang signifikan adalah Keandalan (X2) dan Empati (X5)

## IV. METODOLOGI PENELITIAN

## a. Transformasi data ordinal menjadi interval
Mentransformasikan  data  ordinal  menjadi  data  interval  gunanya  untuk  memenuhi sebagian  dari  syarat  analisis  parametrik  yang  mana  data  setidak-tidaknya  berskala interval.  Langkah  –langkah  transformasi  data  ordinal  ke  data  interval  dengan menggunakan Method of Successive Interval (MSI) sebagai berikut :
1. Pertama perhatikan setiap butir jawaban responden dari angket yang disebarkan.
2. Pada setiap butir ditentukan berapa orang yang mendapat skor 1, 2, 3, 4 dan 5 yang disebut sebagai frekuensi.
3. Setiap  frekuensi  dibagi  dengan  banyaknya  responden  dan  hasilnya  disebut proporsi
4. Tentukan  nilai  proporsi  kumulatif  dengan  jalan  menjumlahkan  nilai  proporsi secara berturutan perkolom skor.
5. Gunakan Tabel Distribusi Normal, hitung nilai Z untuk setiap proporsi kumulatif yang diperoleh.
6. Tentukan  nilai  tinggi  densitas  untuk  setiap  nilai  Z  yang  diperoleh  (dengan menggunakan tabel Tinggi Densitas)
7. Tentukan nilai skala dengan menggunakan rumus
) ( ) ( ) ( ) ( Limit Lower Below Area Limit Upper Below Area Limit Upper at Density Limit Lower at Density NS
8. Tentukan nilai transformasi dengan rumus min 1 NS NS Y

## b. Analisa Faktor
Dalam  analisa  faktor  tidak  terdapat  varibel  bebas  dan  terikat  karena  analisa  faktor tidak mengklasifikasi varibel kedalam katagori variabel bebas dan terikat melainkan mencari  hubungan  interdependensi  antar  variabel  agar  dapat  mengidentifikasikan demensi-demensi atau faktor-faktor yang menyusunnya.
Kegunaan  analisa  faktor  ialah  melakukan  pengurangan  data  atau  dengan  kata  lain melakukan  peringkasan  sejumlah  variabel  menjadi  lebih  kecil  jumlahnya. Pengurangan  dilakukan  dengan  melihat  interdependensi  beberapa  variabel  yang dapat dijadikan satu yang disebut faktor, sehingga ditemukan variabel-variabel atau faktor-faktor  yang  dominan  atau  penting  untuk  dianalisa  lebih  lanjut,  misalkan dikorelasikan  dengan  variabel  terikat.  Dalam  hal  ini  diasumsikan  bahwa  variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat.
Persyaratan  dasar  untuk  melakukan  penggabungan  ialah  besarnya  korelasi  antar variabel  independen  setidak-tidaknya  0,5  karena  prinsipnya  analisa  vaktor  ialah adanya korelasi antar variabel.
Adapun interpretasi hasil perhitungan sebagai berikut :
1. Melakukan  analisa  faktor,  dengan  persyaratan  pokok  yang  harus dipenuhi  ialah Measure  of  Sampling  Adequacy  (MSA)  harus  diatas  o,5  dengan  kreteria probabilitas (Sig) < 0,05
Biasanya  angaka  MSA  ialah  antara  0  –  1.  Jika  digunakan  dalam  menentukan penggabungan variabel maka ketentuannya sebagai berikut :
Jika MSA =1  ,maka variabel tersebut dapat diprediksi tanpa kesalahan
Jika MSA ≥ 0,5 ,maka variabel tersebut dapat diprediksi dan dapat dianalisis lebih lanjut
Jika MSA < 0,5 ,maka variabel tersebut tidak dapat diprediksi dan tidak dapat dianalisis  lebih  lanjut  sehingga  varibel  tersebut  harus  dikeluarkan  atau dibuang
2. Menganalisis  variabel-variabel  yang  diteliti  dengan  melihat  Anti-image  Correlasi dari  tabel  Measures  of  Sampling  Adequacy  (MSA),  jika  >  0,5  maka  variabel tersebut dapat dianalisis lebih lanjut
3. Ulangi proses tersebut diatas dengan mehilangkan variabel-varibel yang nilai MSA < 0,5

## c. Analisa Jalur
Analisa  jalur  ialah  suatu  teknik  menganalisis  hubungan  sebab  akibat  yang  terjadi pada  regresi berganda, jika  variabel  bebasnya mempengaruhi variabel  terikat  tidak hanya secara langsung, tetapi juga secara tidak langsung.
Beberapa model jalur , sebagai berikut :
1. Model Persamaan satu jalur
X1 , X2 dan X3 Variabel eksogen dan Y Variabel endogen
Persamaan strukturalnya sebagai berikut :
Y’ =  P YX1 X 1 + P YX2 X 2 + P YX3 X 3 + P Y Є

## 2. Model persamaan dua jalur

## X1 , X2 Variabel eksogen dan  X3 ,Y Variabel endogen
Persamaan strukturalnya sebagai berikut :
Y’ =  P YX1 X 1 + P YX2 X 2 + P YX3 X 3 + P Y Є 2
Persamaan sub struktural sebagai berikut :
Y’ =  P X3X1 X 1 + P X3X2 X 2 + P X3 Є 1
X1 X2 X3 Y rx1x2 rx2x3 rx1x2 P YX1 P YX2 P YX3 Є X1 X2 X3 Y rx1x2 P Yx1 P YX2 P YX3 P X3X1 P X3X2 Є 1
Є 2 P Y P X3 P Y

## IV.  IDENTITAS RESPONDEN
Dalam penelitian ini jumlah sampel yang digunakan sebanyak 100 orang responden, yang  merupakan  pelanggan  travel  Cipaganti  yang  diperoleh  dengan  cara  menyebarkan daftar  pertanyaan  atau  kuesioner  untuk  memperoleh  informasi  secara  langsung  dari responden sebagai obyek penelitian. Adapun identitas responden dapat dikelompokkan sbb :
Usia < 20 21 – 30 31 – 40 41 - 50 >50 22(22%) 42(42%) 16(16%) 13(13%) 7(7%) Gender Laki-laki Perempuan 32(32%) 68(68%) Pendidikan SD SMP SLTA D1/D2/D3 S1/S2/S3 0 0 46(46%) 18(18%) 36(36%) Pekerjaan Pegawai Negeri Pegawai Swasta Wiraswasta Ibu Rumah Tangga Pelajar/Maha siswa 8(8%) 33(33%) 17(17%) 14(14%) 28(28%) Gaji < Rp 1.000.000 Rp 1.000.001 – Rp 2.000.000 Rp 2.000.001 – Rp 3.000.000 Rp 3.000.001 – Rp 4.000.000 > Rp4.000.000 13(13%) 48(48%) 15(15%) 24(24%) 0
No  Variabel Sub Variabel Indikator Skala Sikap Skala Pengukura n 1 Kualitas layanan {Lupiyoadi dan Hamdani (2006;182)} - Berwujud
(tangible) - Keandalan
(realiability)
- Ketanggapa n
(responsive ness)
- Jaminan
(assurance)
- Empati
1. Karyawan yang memiliki penampilan yang rapi 2. Kebersihan, Kerapian dan kenyamanan ruang tunggu 3. Kecepatan waktu pelayanan 4. Layanan yang tepat kepada pelanggan 5. Kemampuan memberi
layanan yang dijanjikan
6. Keinginan memberi bantuan pelanggan
7. Kesigapan untuk menanggapi permintaan pelanggan
8. Karyawan yang memiliki pengetahuan dalam menjawab
pertanyaan pelanggan
9. Karyawan yang bersikap sopan 10. Karyawan memberikan tanggapan secara tepat terhadap permintaan pelanggan Skala Likert Ordinal
(empathy) 11. Karyawan yang memahami kebutuhan pelanggan 12. No  Variabel Sub Variabel Indikator Skala Sikap Skala Pengukura n 2 Kepuasan Pelanggan {Pandi 1999 dalam Ali Hasan (2008 ; 68)} - Konfirmasi Harapan
- Minat
Pembelian Ulang - Kesediaan
untuk Merekomen dasikan 1. Sikap yang diberikan manajemen terhadap pelanggan 2. Pelanggan kembali menggunakan jasa travel 3. Kesediaan pelanggan untuk merekomendasi kepada teman atau kerabat Skala Likert Ordinal

## VI. TRANSFORMASI DATA DARI ORDINAL KE INTERVAL
Karena  data  kuisiner  masih  dalam  bentuk  ordinal  maka  untuk  memenuhi  sebagian  dari syarat  analisis    parametrik  yang  mana  data  setidak-tidaknya  berskala  interval,  digunakan teknik transformasi MSI (Method of Successive Interval)

## Transformasi data Ordinal menjadi interval untuk P1 & P2 (berwujud atau X1)
Item Pertanyaan 1 2 3 4 5 Total Frekuensi 1 0 2 7 62 29 100 2 0 0 0 59 41 100 Frekuensi 0 2 7 121 70 200 Proporsi 0 0,01 0,035 0,605 0,35 Proporsi Kumulatif 0 0,01 0,045 0,64 1 Zi -3,99 -2,33 -1,7 1,08 Densitas 0,0001 0,0264 0,094 0,2227 0 Scale Value -2,63 -1,93 -0,22 0,62 Tranformasi 1 1,70 3,41 4,25
Skala ordinal dan interval untuk P1 & P2 (berwujud atau X1)
Skala Ordinal Berubah Skala Interval Nilai Alternatif Jawaban 2 Menjadi 1 Nilai Alternatif Jawaban 3 Menjadi 1,7 Nilai Alternatif Jawaban 4 Menjadi 3,41 Nilai Alternatif Jawaban 5 menjadi 4,25

## Tranformasi data ordinal menjadi interval P3, P4 & P5 (keandalan atau x2)
Item Pertanyaan 1 2 3 4 5 Jumlah Skor 1 0 0 12 54 34 100 2 0 1 8 68 23 100 3 0 2 8 51 39 100 Frekuensi 0 3 28 173 96 300 Proporsi 0 0,01 0,09 0,58 0,32 Proporsi kumulatif 0 0,01 0,10 0,67 1,00 Zi 3,99 2,33 1,26 0,95 Densitas 0,0001 0,0264 0,3857 0,2541 0 Scale Value -2,63 -3,85 0,23 0,77 Tranformasi 2,22 1,00 5,08 5,62

## Skala ordinal dan interval untuk P3, P4  & P5 (keandalan atau X2)
Skala Ordinal Berubah Skala Interval Nilai Alternatif Jawaban 2 Menjadi 2,22 Nilai Alternatif Jawaban 3 Menjadi 1 Nilai Alternatif Jawaban 4 Menjadi 5,08 Nilai Alternatif Jawaban 5 Menjadi 5,62

## Transformasi data Ordinal menjadi interval untuk P6 & P7(ketanggapan atau X3)
Item Pertanyaan 1 2 3 4 5 Total Frekuensi 1 0 0 3 62 35 100 2 0 1 6 67 26 100 Frekuensi 0 1 9 129 61 200 Proporsi 0 0,005 0,045 0,645 0,305 Proporsi Kumulatif 0 0,005 0,05 0,69 1 Zi -3,99 -2,57 -1,64 0,88 Densitas 0,0001 0,0147 0,104 0,2709 0 Scale Value -2,92 -1,98 -0,26 0,87 Tranformasi 1 1,94 3,66 4,79

## Skala ordinal dan interval untuk P6 & P7 (ketanggapan atau X3)
Skala Ordinal Berubah Skala Interval Nilai Alternatif Jawaban 2 Menjadi 1 Nilai Alternatif Jawaban 3 Menjadi 1,94 Nilai Alternatif Jawaban 4 Menjadi 3,66 Nilai Alternatif Jawaban 5 Menjadi 4,79

## Transformasi data Ordinal menjadi interval untuk P8 & P9 (jaminan atau X4)
Item Pertanyaan 1 2 3 4 5 Total Frekuensi 1 0 2 8 63 27 100 2 0 0 2 71 27 100 Frekuensi 0 2 10 134 54 200 Proporsi 0 0,01 0,05 0,67 0,27 Proporsi Kumulatif 0 0,01 0,06 0,72 1 Zi -3,99 -2,57 -1,55 0,77 Densitas 0,0001 0,0147 0,12 0,2966 0 Scale Value -1,46 -2,11 -0,27 1,06 Tranformasi 1,65 1 2,84 4,17

## Skala ordinal dan interval untuk P8 & P9 (ketanggapan atau X3)
Skala Ordinal Berubah Skala Interval Nilai Alternatif Jawaban 2 Menjadi 1,65 Nilai Alternatif Jawaban 3 Menjadi 1 Nilai Alternatif Jawaban 4 Menjadi 2,84 Nilai Alternatif Jawaban 5 Menjadi 4,17

## Transformasi data Ordinal menjadi interval untuk P10 & P11 (empati atau X5)
Item Pertanyaan 1 2 3 4 5 Total Frekuensi 1 0 1 9 64 26 100 2 0 1 10 56 33 100 Frekuensi 0 2 19 120 59 200 Proporsi 0 0,01 0,095 0,6 0,295 Proporsi Kumulatif 0 0,01 0,105 0,695 1 Zi -3,99 -2,57 -1,25 0,86 Densitas 0,0001 0,0147 0,1826 0,2756 0 Scale Value -1,46 -1,77 -0,16 0,90 Tranformasi 1,31 1 2,61 3,67

## Skala ordinal dan interval untuk P10 & P11 (ketanggapan atau X5)
Skala Ordinal Berubah Skala Interval Nilai Alternatif Jawaban 2 Menjadi 1,31 Nilai Alternatif Jawaban 3 Menjadi 1 Nilai Alternatif Jawaban 4 Menjadi 2,61 Nilai Alternatif Jawaban 5 Menjadi 3,67

## Tranformasi data ordinal menjadi interval P12, P13 & P14 (kepuasan atau Y)
Item Pertanyaan 1 2 3 4 5 Jumlah Skor 1 0 1 9 60 30 100 2 0 0 7 59 34 100 3 0 0 7 58 35 100 Frekuensi 0 1 23 177 99 300 Proporsi 0 0,003 0,08 0,59 0,33 Proporsi kumulatif 0 0,0033 0,08 0,6667 1,00 Zi 3,99 2,72 1,41 0,97 Densitas 0,0001 0,0099 0,1476 0,2492 0 Scale Value -2,94 -1,79609 -0,17 0,75 Tranformasi 1 1,83 3,46 4,38

## Skala ordinal dan interval untuk P12, P13  & P14 (kepuasan atau Y)
Skala Ordinal Berubah Skala Interval Nilai Alternatif Jawaban 2 Menjadi 1 Nilai Alternatif Jawaban 3 Menjadi 1,83 Nilai Alternatif Jawaban 4 Menjadi 3,46 Nilai Alternatif Jawaban 5 Menjadi 4,38

## VII. ANALISA FAKTOR-FAKTOR
Analisa faktor tidak ada varibel bebas atau terikat karena analisa faktor tidak mengklasifikasi variabel  dalam  katagori  variabel  bebas  atau  terikat,  melainkan  mencari  hubungan interdependensi  antar  variabel  agar  dapat  mengidentifikasi  demensi-demensi  atau  faktor- faktor yang menyusunnya.
Kegunaan utama analisa faktor adalah melakukan pengurangan data atau dengan kata lain melakukan peringkasan sejumlah variabel menjadi lebih kecil jumlahnya. Persyaratan dasar untuk melakukan penggabungan ialah besarnya korelasi antar variabel independen setidak- tidaknya 0,5 karena prinsip faktor adalah adanya korelasi antar variabel.
Untuk dapat melakukan analisa faktor, persyaratan pokok yang harus dipenuhi ialah angka
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy (MSA) haruslah diatas 0,5
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,844 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi- Square 191,481 Df 10 Sig. ,000
Berdasarkan  tabel  hasil  perhitungan  SPSS  diatas  angka Kaiser-Meyer-Olkin  Measure  of Sampling  Adequacy,  adalah  sebesar  0,844  >  dari  0,05  dengan  signifikansi  sebesar  0,000 sehingga variabel dan data dapat terus dianalisis lebih lanjut.

## Sedangkan analisa variabel-variabel yang diteliti sbb :
Anti-image Matrices X1 X2 X3 X4 X5 Anti-image Covariance X1 ,498 -,047 -,132 -,188 -,106 X2 -,047 ,614 -,030 -,139 -,164 X3 -,132 -,030 ,583 -,054 -,171 X4 -,188 -,139 -,054 ,534 -,067 X5 -,106 -,164 -,171 -,067 ,491 Anti-image Correlation X1 ,834(a) -,085 -,245 -,365 -,215 X2 -,085 ,862(a) -,049 -,243 -,298 X3 -,245 -,049 ,857(a) -,096 -,320 X4 -,365 -,243 -,096 ,841(a) -,130 X5 -,215 -,298 -,320 -,130 ,833(a)
a  Measures of Sampling Adequacy(MSA)
Hasil analisis awal telah menunjukkan bahwa nilai untuk varibel yang diteliti sebagai berikut
X1  =  0,834 X2  =  0,862 X3  =  0,857 X4  =  0,841 X5  =  0,833
Jika  dilihat  dari  hasil  analisis  diatas  maka  variabel-variabel  X1,  X2,  X3,  X4  dan  X5 mempunyai harga Measures of Sampling Adequacy(MSA) > 0,05, sehingga dapat dianalisis lebih lanjut. Dan untuk menghitung pengaruh 5 variabel dengan kepuasan konsumen dapat menggunakan teknik analisa jalur.

## VIII.  ANALISA JALUR DENGAN MODEL TRIMMING
Model diagram analisa jalur didasarkan pada paradigma hubungan antar variabel sbb :
Persamaan strukturalnya sebagai berikut :
Y’ =  P YX1 X 1 + P YX2 X 2 + P YX3 X 3 + P YX4 X 4 + P YX5 X 5 + P Y Є
Keterangan :
X 1 = Berwujud
X 4 = Jaminan X 2 = Keandalan
X 5 = Empati
X 3 = Ketanggapan
Y = Kepuasan Pelanggan
X1 X2 X3 X4 X5 Y rx 1 x 2 rx 4 x 5 P YX3 P YX1 rx 3 x 4 rx 2 x 3
P YX2
r x 2 x 5 rx 1 x 4 rx 3 x 5 rx 2 x 4 rx 1 x 3 P YX5 P YX4 rx 1 x 5 Є P Y

## Pengaruh Kualitas Layanan terhadap Kepuasan Pelanggan secara simultan
Model Summary Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,550(a) ,302 ,295 1,41446 2 ,597(b) ,356 ,343 1,36545
a  Predictors: (Constant), X5 b  Predictors: (Constant), X5, X2
Berdasarkan  tabel  diatas  hubungan  Keandalan  (X2)  dan  Empati  (  X5)  secara  simultan terhadap  Kepuasan  Pelanggan  (Y),  sebesar  R  =  0,597mempunyai  pengertian  hubungan kuat  dan  positif  artinya  setiap  kenaikan  variabel  Keandalan  dan  Empati  akan  berakibat kenaikan Kepuasan Pelanggan dan setiap penurunan variabel Keandalan dan Empati akan berakibat penurunan Kepuasan Pelanggan
Dan secara simultan besarnya pengaruh  variabel Keandalan (X2) dan  variabel Empati (X5) sacara bersama-sama (simultan), terhadap Kepuasan Pelanggan (Y) sebesar R Square = 0, 356 x 100% = 35,6% sedangkan sisanya 64,5% dipengaruhi faktor lain
Uji Signifikansi Secara Simultan
ANOVA(c)
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regressio n 84,962 1 84,962 42,466 ,000(a) Residual 196,069 98 2,001 Total 281,031 99 2 Regressio n 100,179 2 50,090 26,866 ,000(b) Residual 180,852 97 1,864 Total 281,031 99
a  Predictors: (Constant), X5 b  Predictors: (Constant), X5, X2 c  Dependent Variable: Y
Berdasarkan  tabel  ANOVA,  nilai  signifikansi  sebersar    0,000  <  0,05  (tingkat  kepercayaan 95%)  sehingga  variabel  Keandalan  (X2)  dan  Empati  (X5)  secara  bersama-sama berpengaruh  terhadap Kepuasan Pelanggan (Y)

## Coefficients(a)
Mode l Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 7,097 ,599 11,844 ,000 X5 ,688 ,106 ,550 6,517 ,000 2 (Constant) 5,908 ,713 8,292 ,000 X5 ,493 ,123 ,394 4,024 ,000 X2 ,156 ,054 ,280 2,857 ,005
a  Dependent Variable: Y
Cor relations 1 ,474** ,551** ,614** ,578** ,000 ,000 ,000 ,000 100 100 100 100 100 ,474** 1 ,420** ,520** ,556** ,000 ,000 ,000 ,000 100 100 100 100 100 ,551** ,420** 1 ,474** ,582** ,000 ,000 ,000 ,000 100 100 100 100 100 ,614** ,520** ,474** 1 ,533** ,000 ,000 ,000 ,000 100 100 100 100 100 ,578** ,556** ,582** ,533** 1 ,000 ,000 ,000 ,000 100 100 100 100 100 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N X1 X2
X3 X4 X5 X1 X2 X3 X4
X5
Correlation is signif icant at the 0.01 lev el (2-tailed). **.
Persamaan Strutural Analisa Jalur :
R 2 = 0,356 sehingga  nilai Є = 356 , 0 1 1 2 R 0, 8025
Model Struktur setelah dilakukan Trimming :
Hubungan Struktur antara Keandalan (X2) dan Empati (X5) terhadap Kepuasan Pelanggan (Y)
Y’ =  P YX2 X 2 + P YX5 X 5 + P Y Є dan R 2 YX2X5
Y’ =  0,394 X 2 + 0,280 X 5 + 0,8025 Є dan R 2 YX2X5 = 0,356
Pengertian :
a. Pengaruh  variabel  Keandalan  (X2)  dan  Empati  (X5)  secara  gabungan  terhadap Kepuasan Pelanggan (Y) sebesar 0,356 atau 35,6%
b. Pengaruh variabel Keandalan (X2) terhadap kepuasan pelanggan (Y) sebesar 0,394 atau 39,4%
c. Pengaruh  variabel  Empaty  (X5)  terhadap  kepuasan  pelanggan    (Y)  sebesar  0,280 atau 28%
d. Korelasi antara variabel Keandalan (X2) dengan variabel Empati (X5) sebesar 0,556, berarti hubungan kuat dan positif
X2 X5 Y P YX2 =0,394 P YX5 = 0,280 Є =0,8025
rx 2 x 5 =0,556

## TABEL  PENGARUH  LANGSUNG  DAN  TIDAK  LANGSUNG,  PENGARUH  TOTAL  DAN PENGARUH BERSAMA
Variabel Koefisien Jalur Pengaruh Pengaruh Bersama Langsung Total X2 0,394 0,394 0,394 - X5 0,280 0,280 0,280 - Є 0,8025 1 - 0,356 = 0,644 - - X2 dan X5 - - - 0,356

## IX. KESIMPULAN
1. Setelah  dilakukan  peringkasan,  ternyata  semua  variabel  layanan  (berwujud, keandalan,  ketanggapan,  jaminan,  empati)  mempunyai  nilai  Measure  of  Sampling Adequacy (MSA) > 0,05 , sehingga dapat dianalisis lebih lanjut
2. Pengaruh  variabel  Keandalan  (X2)  dan  Empati  (X5)  secara  gabungan  terhadap Kepuasan Pelanggan (Y) sebesar 0,356 atau 35,6%
3. Pengaruh variabel Keandalan (X2) terhadap kepuasan pelanggan (Y) sebesar 0,394 atau 39,4%
4. Pengaruh  variabel  Empaty  (X5)  terhadap  kepuasan  pelanggan    (Y)  sebesar  0,280 atau 28%
5. Korelasi antara variabel Keandalan (X2) dengan variabel Empati (X5) sebesar 0,556, berarti hubungan kuat dan positif

## X. DAFTAR  PUSTAKA
1.  Skripsi mahasiswa bernama Ikhsan Nito Sahputra (0831500020) dengan judul “ ANALISA PENGARUH  KUALITAS LAYANAN TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN TRAVEL CIPAGANTI,PONDOK INDAH, JAKARTA SELATAN, PERIODE JULURI-SEPTEMBER 2011”
2. Bambang Suwarno, “ CARA MENGGUNAKAN DAN MEMAKAI ANALISA JALUR (PATH ANALYSIS)”, ALFABETA, Bandung, 2006
3. Jonathan Sarwono, “ ANALISA JALUR UNTUK RISET BISNIS DENGAN SPSS”, CV.ANDI OFFSET, Yogyakarta, 2007