JURNAL GAUSSIAN, Volume 9, Nomor 2,  Tahun 2020, Halaman 122-134 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian /
PENERAPAN STRUCTURAL EQUATION MODELLING (SEM) UNTUK  MENGANALISIS FAKTOR  – FAKTOR  YANG  MEMPENGARUHI  KINERJA  BISNIS (STUDI KASUS KAFE  DI KECAMATAN  TEMBALANG  DAN  KECAMATAN BANYUMANIK  PADA JANUARI 2019)
Ade Imma Pramudita 1 , Tatik Widiharih 2 , Rukun Santoso 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro e-mail : widiharih@gmail.com

## ABSTRACT
This research is done to examine the effect of quality of service and product attractiveness toward business strategies based on service in order to improving business performance. The sample of this study were Cafe owners in Tembalang Subdistrict and Banyumanik Subdistrict, total are 116 respondents. In this Final Project, the processing of Structural Equation Modeling (SEM) is AMOS software. The results of the analysis show that service quality has a positive effect on business strategies based on service to improving business performance. The most significant factor that affecting business performance is quality of service. Quality of service is important in the performance of a café business. Cafe owners must always pay attention to the quality of café service to customers, because the quality of service is the main consideration for customers to visit cafes.
Keywords : quality of service, product attractiveness, business strategies  based on service, and business performance.

## 1. PENDAHULUAN
Kompetisi  dalam  dunia  perdagangan  semakin  terasa.  Perubahan  lingkungan  yang demikian  pesat  semakin  mendukung  kompetisi  yang  sedang  terjadi  saat  ini.  Salah  satu tujuan  utama  aktivitas  pemasaran  seringkali  dilihat  dari  pencapaian  kinerja  bisnis  melalui strategi  bisnis  berbasis  layanan.  Strategi  bisnis  berbasis  layanan  merupakan  bagian terpenting  pada  kinerja  bisnis.  Organisasi  jasa  memfokuskan  pada pelatihan karyawan agar terampil,  berpengetahuan  dan  menarik,  namun  pendekatan  tersebut  tidak  lagi  cukup,    hal tersebut  dikarenakan  pelanggan  tidak  hanya  mengutamakan  kualitas  namun  juga mengutamakan  kecepatan dalam pelayanan  (Khan dan Strong,  2016).
Strategi  bersaing  berorientasi  pelanggan  penting  pada  dunia  bisnis  dan  pemasaran industri.  Penekanan  pelayanan  secara  aktif  kepada  pelanggan  merupakan  faktor  yang penting  untuk  perusahaan  agar  lebih  berorientasi  kepada  pelanggan.  Penekanan  kepada pelayanan  juga  mengidentifikasikan  perusahaan  mempunyai  tujuan  yang  jelas  sehingga mereka  menawarkan  layanannya  sebaik  produk  utama  yang  ditawarkan  (Kitching et  al. , 2009).
Kualitas  pelayanan  didefinisikan  sebagai  pertimbangan  evaluatif  pelanggan  tentang keseluruhan  mutu  yang  terbaik/superioritas  yang  sungguh-sungguh  ada  didalam ketersediaan  manfaat  manfaat  yang  dikehendaki  sehingga  kualitas  pelayanan  dapat mengurangi  biaya-biaya,  memperluas market  share ,  meningkatkan  profitabilitas  dan  dapat mengurangi  elastisitas  harga. Kualitas  pelayanan  yang  baik  akan  mampu  meningkatkan kinerja  bisnis.
Daya  tarik  didefinisikan  sebagai  ketertarikan  pelanggan  untuk  memiliki  suatu  produk atas  kinerja  produk.  Daya  tarik  produk  merupakan  ketertarikan  dari  semua  komponen- komponen  yang  membentuk  produk,  sehingga  produk  tersebut  mempunyai  nilai  tambah dimata  pelanggannya.  Kahn et  al .,  (2002)  menyatakan  bahwa  daya  tarik  produk berpengaruh  positif  terhadap strategi berbasis layanan.
Metode Structural Equation Modelling (SEM) untuk mengetahui faktor apa saja yang paling  berpengaruh  terhadap  kinerja  bisnis.  Kinerja  bisnis  dipengaruhi  setidaknya  oleh  tiga faktor  yaitu  kualitas  pelayanan,  daya  tarik  produk  dan  strategi  bersaing  berorientasi pelanggan.  SEM  digunakan  sebagai  alat  untuk  mengetahui  faktor  mana  yang  paling signifikan  mempengaruhi  kinerja  bisnis.  Metode  SEM  digunakan  karena  metode  ini  dapat menganalisis  beberapa  variabel  laten  dalam  penelitian  yang  tidak  dapat  diukur  secara kuantitatif  sehingga  memerlukan  analisis  lebih  lanjut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1  Konsep-konsep Dasar
2.1.1. Analisis Structural Equation Modelling
Structural  Equation  Modeling (SEM)  adalah  suatu  teknik  statistik  yang  mampu menganalisis  pola  hubungan  antara  konstruk  laten  dan  indikatornya,  konstruk  laten  yang satu  dengan  lainnya,  serta  kesalahan  pengukuran  secara  langsung.  SEM  memungkinkan dilakukannya  analisis  di  antara  beberapa  variabel  dependen  dan  independen  secara langsung  (Hair et al ., 2010).
Pada  penelitian  ini  variabel  laten  yang  digunakan  ada  4,  dimana  setiap  variabel  laten mempunyai  3  indikator  sehingga  terdapat  12  indikator  dalam  penelitian  ini.  Untuk  menguji indikator  mana  yang  paling  signifikan,  alat  analisis  data  yang  dipakai  adalah Structural Equation  Model dari  paket  statistik  AMOS.  Sebagai  sebuah  model  persamaan  struktur, AMOS  sering  digunakan  dalam  penelitian–penelitian  pemasaran  dan manajemen  strategic (Hair et  al .,  2010).  Model  kausal  AMOS  menunjukkan  pengukuran  dan  masalah  yang struktural,  dan digunakan  untuk  menganalisa  dan menguji  model  hipotesis. Penelitian  ini  akan menggunakan  dua macam teknik  analisis  yaitu :
a. Confirmatory Factor Analysis pada SEM yang digunakan untuk mengkonfirmasikan  faktor-faktor  yang  paling  dominan  dalam  satu  kelompok variabel.
b. Regression  Weight  pada  SEM  yang  digunakan  untuk  meneliti  seberapa  besar hubungan  antar variabel.

## 2.1.2. Analisis Faktor Konfirmatori (CFA)
Analisis  faktor  konfirmatori  digunakan  untuk  menegaskan  bahwa  semua  indikator mengelompokan  sendiri  kedalam  faktor-faktor  yang  berkaitan  dengan  bagaimana  peneliti telah  menghubungkan   indikator-indikator  dengan  variabel-variabel  laten.  Model-model CFA  dalam  SEM  digunakan  untuk  menilai  peranan  kesalahan  pengukuran   dalam  model, untuk  validasi  model   multifaktorial,  dan  untuk  menentukan  efek-efek  kelompok  pada faktor-faktor.
Model  umum  Analisis  Faktor konfirmatori  adalah sebagai berikut:
x = Λ X ξ + δ (1)
Dengan:
x : merupakan vektor bagi  peubah-peubah  indikator  berukuran  q x 1 Λ X : merupakan  matriks  bagi faktor  loading (  )  atau  koefisien  yang  menunjukan hubungan X dengan ξ berukuran q x n ξ : ( ksi ), merupakan vektor  bagi peubah–peubah  laten berukuran n x 1
δ : vektor bagi  galat pengukuran  berukuran  q x 1 Bila  dinyatakan  dalam  bentuk matriks  adalah sebagai berikut,
              q x x x  2 1 =             nn n n n n                 2 1 2 22 21 1 12 11                            q n         2 1 2 1
Tingkat  signifikansi  yang  perlu  dipertimbangkan  dalam  penelitian  apabila  probabilitas < 0.05 dan Goodness of Fit nya terpenuhi. Menurut  Hair et  al .,  (2010)  terdapat  tujuh  langkah  yang  harus  dilakukan  apabila menggunakan Structural Equation Model yaitu :
1.  Pengembangan Model Teoritis
Dilakukan  dengan  melakukan  serangkaian  eksploitasi  ilmiah  melalui  telaah  pustaka guna  mendapatkan  justifikasi  atas  model  teoritis  yang  akan  dikembangkan.  SEM digunakan  bukan  untuk  menghasilkan  sebuah  model,  tetapi  digunakan  untuk mengkonfirmasi  model  teoritis  tersebut melalui  data empirik.
2.  Pengembangan Diagram Path
Dalam  langkah  kedua  ini,  model  teoritis  yang  telah  dibangun  pada  tahap  pertama  akan digambarkan  dalam  sebuah  diagram  path,  yang  akan  mempermudah  untuk  melihat hubungan–hubungan  kausalitas  yang  ingin  diuji.  Dalam  diagram  path,  hubungan  antar konstruk  akan  dinyatakan  melalui  anak  panah.  Anak  panah  yang  lurus  menunjukkan sebuah  hubungan  kausal  yang  langsung  antara  satu  konstruk  dengan  konstruk  lainnya. Sedangkan  garis–garis  lengkung  antara  konstruk  dengan  anak  panah  pada  setiap ujungnya  menunjukkan  korelasi  antara  konstruk–  konstruk  yang  dibangun  dalam  path diagram  yang dapat dibedakan  dalam  dua kelompok,  yaitu :
a. Exogenous constructs yang dikenal  juga sebagai source variables atau independent variables yang tidak diprediksi  oleh  variabel  yang lain  dalam model.
b. Endogenous  constructs yang  merupakan  faktor-faktor  yang  diprediksi  oleh  satu atau  beberapa  konstruk.  Konstruk  endogen  dapat  memprediksi  satu  atau  beberapa konstruk  endogen  lainnya,  tetapi  konstruk  eksogen  hanya  dapat  berhubungan kausal dengan konstruk  endogen.
3.   Konversi Diagram Path ke dalam persamaan Persamaan yang didapat  dari path diagram yang dikonversikan  terdiri  dari :
a. Structural  equation yang  dirumuskan  untuk  menyatakan  hubungan  kausalitas antara berbagai konstruk.
b. Persamaan  spesifikasi  model  pengukuran (measurement  model) dimana  harus serangkaian  matriks  yang  menunjukkan  korelasi  yang  dihipotesisikan  antar konstruk  atau  variabel.  Komponen-komponen  ukuran  mengidentifikasi latent variables dan  komponen-komponen  struktural  mengevaluasi  hipotesis  hubungan kausal,  antara latent  variables pada  model  kausal  dan  menunjukkan  sebuah pengujian  seluruh  hipotesis  dari model  sebagai satu keseluruhan  (Hair et al ., 2010). Model  persamaan struktural  dapat dinyatakan  sebagai berikut  : 𝜼 =  𝜷𝜼 +  𝚪𝝃 +  𝜻
(2)
Model  pengukuran  dinyatakan  sebagai berikut  : 𝒚 𝒊 =  ⋀𝒚 𝒊 𝜼 + 𝜺 𝒊 𝒙 𝒊 =  ⋀ 𝒙𝒊 𝝃 +  𝜹 𝒊 Keterangan : 𝜼 : vektor variael  faktor endogenus  berukuran  m x 1
𝝃 : vektor variabel  faktor eksogenus berukuran n x 1
𝜷
: matriks  koefisien  regresi antar 𝜂 berukuran m x m Г
: matriks  koefisien  regresi 𝜉 terhadap 𝜂 berukuran m x n
𝜻 : vektor galat pada persamaan structural berukuran  m x 1
𝒚 : vektor variabel  indikator  untuk  variabel  endogenus  berukuran p x 1 ⋀ 𝒚𝒊 : matriks  koefisien  regresi 𝑦 𝑖 terhadap 𝜂 berukuran p x m 𝜺 𝒊 : vektor galat pengukuran 𝑦 𝑖 berukuran  p x 1
𝒙 : vektor variabel  indikator  untuk  variabel  eksogenus berukuran  q x 1 ⋀ 𝒙𝒊 : matriks  koefisien  regresi 𝑥 𝑖 terhadap 𝜉 berukuran  q x n 𝜹 𝒊 : vektor galat pengukuran 𝑥 𝑖

## 4. Memilih matriks input dan estimasi model
SEM menggunakan input data yang hanya menggunakan matriks varians/kovarians  atau  matrik  korelasi  untuk  keseluruhan  estimasi  yang  dilakukan. Matriks  kovarian  digunakan  karena  SEM  memiliki  keunggulan  dalam  menyajikan perbandingan  yang  valid  antara  populasi  yang  berbeda  atau  sampel  yang  berbeda,  yang tidak  dapat  disajikan  oleh  korelasi.  Hair et  al ,  (2010)  menganjurkan  agar  menggunakan matriks  varians/  kovarians  pada  saat  pengujian  teori  sebab  lebih  memenuhi  asumsi- asumsi  metodologi  dimana standard  error yang  dilaporkan  akan  menunjukkan  angka yang lebih  akurat dibanding  menggunakan  matriks korelasi. Beberapa teknik estimasi yang tersedia dalam SEM adalah : Maximum Likelihood Estimation (ML), Generalized  Least  Square  Estimation (GLS), Unweighted  Least Square Estimation , Scale Free Least Square Estimation , Asymptotically Distribution- Free Estimation (ADF).

## 5.  Kemungkinan munculnya masalah identifikasi
Problem  identifikasi  pada  prinsipnya  adalah  problem  mengenai  ketidakmampuan  dari model  yang  dikembangkan  untuk  menghasilkan  estimasi  yang  unik  (berpengaruh  secara langsung/tidak  langsung).  Bila  setiap  kali  estimasi  dilakukan  muncul  masalah identifikasi  yaitu  ada  variabel  yang  tidak  berpengaruh,  maka  sebaiknya  model dipertimbangkan  ulang  dengan  mengembangkan  lebih  banyak  konstruk.
6.  Evaluasi kriteria goodness of fit
Pada  langkah  ini  dilakukan  pengujian  terhadap  kesesuaian  model  melalui  telaah terhadap  berbagai  kriteria goodness  of  fit .  Berikut  ini  disajikan  beberapa  indeks kesesuaian  dan cut  off  value untuk  menguji  apakah  sebuah  model  dapat  diterima atau ditolak.

## 2.1.3. Uji Kesesuaian dan Uji Statistik
Untuk  melakukan  uji  kesesuaian  dan  statistik  diperlukan  beberapa  indeks kesesuaian dan cut – off – volumenya untuk  digunakan  dalam  pengujian  sebuah  model.  Pada  langkah ini kesesuaian  model  dievaluasi,  melalui  telaah  terhadap  berbagai  kriteria Goodness  of  Fit . Tindakan  pertama  yang  dilakukan  adalah  mengevaluasi  data  yang  digunakan  memenuhi asumsi-asumsi SEM, yakni ukuran sampel, normalitas, linearitas, outlier, multikolenearitas,  dan  singularitas.  Dalam  analisis  SEM  tidak  ada  alat  uji  statistik  tunggal untuk  mengukur  atau menguji  hipotesis  mengenai  model  (Ferdinand,  2002).
Tabel 1. Kriteria Goodness  of Fit Indeks Goodness of Fit Index Keterangan Cut of Point 𝑥 2 - Chi-square Menguji kesamaan kovarians populasi yang diestimasi dengan kovarians sampel (kesesuaian model dengan data) Diharapkan kecil Probability Uji signifikansi terhadap perbedaan matrik kovarians ≥ 0,05
Goodness of Fit Index Keterangan Cut of Point yang diestimasi RMSEA ( the root mean square error of approximation ) Mengkompensasi kelemahan Chi-square pada sampel yang besar ≤ 0,08 GFI ( good of fit index )  Menghitung  proporsi  tertimbang  varians  dalam matriks  sampel  yang  dijelaskan  oleh  matriks kovarians populasi yang diestimasi ≥ 0,90 AGFI ( Adjusted goodness of fit indices ) Merupakan GFI yang disesuaikan terhadap degree of freedom (Hair,  et  al,  1998),  analog  dengan 𝑅 2 dan regresi berganda ≥ 0,90 CMIN/DF ( the minimum sample discrepancy function ) Kesesuaian data dengan model ≤ 2,00 TLI ( tuck ler lewis index ) Pembanding  antara  model  yang  diuji  terhadap baseline model ≥ 0,95 CFI ( comparative fit index ) Uji  kelayakan  model  yang  tidak  sensitif  terhadap bersarnya sampel dan kerumitan model ≥ 0,94

## 2.1.4. Variabel Independen dan Dependen Berdistribusi Normal Multivariat
Normal  multivariat  adalah  perluasan  dari  univariat  normal.  Asumsi  yang  harus dipenuhi  antara  lain  data  pada  variabel  bebas  seharusnya  berdistribusi  normal  multivariat dan  adanya  kesamaan  matriks  varians  kovarians  antar  kelompok/populasi.  Oleh  karena  itu perlu  adanya  uji  normalitas  multivariate  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  data mengikuti  distribusi  normal  multivariat.  Pengujian  normal  multivariat  adalah  dengan mengamati  nilai  skewness  pada  data  yang  digunakan,  apabila  nilai CR pada skewness data berada  pada  rentang  antara  ±  2.58  pada  taraf  signifikansi  0.  01  maka  data  berdistribusi normal  multivariat.

## 2.1.5. Jarak Mahalonobis
Identifikasi outlier pada  multivariat  umumnya  didasarkan  pada  jarak  Mahalanobis Johnson  dan  Wichern  (1998)  menyatakan  bahwa  pengamatan  ke- i didefinisikan  sebagai outlier jika  jaraknya  lebih  besar  dari  nilai chi-square pada  sejumlah  variabel.  Perhitungan tersebut sebagai berikut:
𝑴𝑫 𝟐 = (𝒙 𝒊 − 𝝁) 𝒕 ∑(𝒙 𝒊 − 𝝁) , 𝒊 = 𝟏, 𝟐, … , 𝒏
(3)
dengan: 𝜇 : vektor rata-rata ∑
: matriks  kovarian n
: banyaknya  pengamatan
Sebuah  pengamatan 𝑥 𝑖 diidentifikasikan  sebagai outlier jika  jarak  mahalanobisnya lebih  besar  dari  nilai chi-square tabel  dengan  taraf  signifikansi  ( 𝛼 )  dan  derajat  bebas 𝑝 (𝑀𝐷 2 >   𝑥 𝑝(𝛼) 2 ) atau setara dengan 𝑀𝐷 𝑖 >   √𝑥 𝑝(𝛼) 2 .

## 2.1.6. Multicollinearity dan Singularity
Multikolinearitas  dapat  dideteksi  dari  determinan  matriks  kovarians.  Nilai  determinan matriks  kovarians  yang  sangat  kecil  ( extremely  small )  memberi  indikasi  adanya  problem multikolenearitas  atau  singularitas.  Pada  umumnya  program-program  komputer  SEM  telah menyediakan  fasilitas  “ warning ”  setiap  kali  terdapat  indikasi  multikolenearitas  atau singularitas.
Perlakuan  data  (data  treatment)  yang  dapat  dilakukan  adalah  dengan mengeluarkan variabel  yang  menyebabkan  singularitas  tersebut.  Bila  singularitas  dan  multikolenearitas
ditemukan  dalam  data  yang  dikeluarkan  tersebut,  salah  satu  treatmenr  yang  dapat digunakan  adalah  dengan  menciptakan  “ composite  variables ”,  dan  gunakan composite variables tersebut dalam analisis  selanjutnya.
Setelah  seluruh  asumsi  SEM  dipenuhi,  dilakukan  penentuan  kriteria  yang  akan digunakan  untuk  mengevaluasi  model  dan  pengaruh-pengaruh  yang  ditampilkan  dalam model.

## 2.1.7. Interpretasi dan Modifikasi Model
Langkah  terakhir  adalah  menginterpretasikan  model  dan  memodifikasi  model  bagi model–model  yang  tidak  memenuhi  syarat  pengujian  yang  dilakukan.  Hair et  al .,  (2010) memberikan  pedoman  untuk  mempertimbangkan  perlu  tidaknya  memodifikasi  sebuah model  dengan melihat  jumlah  residual  yang dihasilkan  oleh  model.

## 2.1.8. Kinerja Bisnis
Kinerja  bisnis  merupakan  faktor  yang  umum  digunakan  untuk  mengukur  dampak dari  strategi  pelayanan  yang  diterapkan  organisasi.  Dengan  kata  lain,  kinerja  bisnis  adalah konsep  untuk  menilai  prestasi  atas  layanan  aktivitas  bisnis  yang  dilakukan  oleh  organisasi. Indikator  kinerja  bisnis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menurut  Spencer et  al .,  (2009) adalah  sebagai  berikut:  (1)  pertumbuhan  pelanggan,  (2)  pertumbuhan  profitabilitas,  dan  (3) pertumbuhan  penjualan.

## 2.1.9. Strategi bersaing berorientasi pelanggan
Strategi  bersaing  berorientasi  pelanggan  yaitu  serangkain  komitmen  dan  tindakan yang  terintegrasi  dan  terkoordinasi  yang  dirancang  untuk  menyediakan  nilai  bagi pelanggan  dan  mendapatkan  keunggulan  kompetitif  dengan  mengeksploitasi  kompetensi inti  dari  pasar  produk  tunggal/individual  dan  spesifik  yang  berorientasi  pada  pelayanan terhadap  pelanggan.  Indikator  strategi  bersaing  berorientasi  pelanggan  yang  digunakan dalam penelitian  ini  menurut  Kitching et al ., (2009)   adalah sebagai berikut:
(1)  keunggulan  pada  harga,  (2)  keunggulan  pada  layanan  pelanggan,  dan  (3)  keunggulan pada tingkat  keunikan  desain kafe.

## 2.1.10. Kualitas pelayanan
Kualitas Pelayanan dapat didefinisikan sebagai penyampaian secara excellent/superior  dibandingkan  dengan  harapan  pelanggan  mengenai  (1)  teknik  organisasi dan  fungsi  kualitas,  (2)  jasa  pelayanan    produk,  jasa  pelayanan    pengiriman  dan  jasa pelayanan  lingkukangan  atau  (3) reliability,  responsiviness,  emphaty,  assurance  dan tangible . Indikator kualitas  pelayanan menurut  Hadiyati,  (2014)  adalah sebagai berikut: (1)  memberikan  layanan  kemudahan    dalam  membayar,  (2)  mengutamakan  penyajian pesanan dengan cepat, dan (3) fokus pada kesesuaian order menu.

## 2.1.11. Daya Tarik Produk
Daya  tarik  merupakan  ketertarikan  dari  semua  komponen-komponen  yang membentuk  produk,  sehingga  produk  tersebut  mempunyai  nilai  tambah  dimata pelanggannya.  Indikator  daya  tarik  produk  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menurut Khan et  al .,  (2002) adalah  sebagai  berikut:  (1)  menarik  pelanggan  untuk  mencoba  produk yang  ditawarkan,  (2)  menjaga  pelanggan  untuk  tidak  beralih  di  masa  depan,  dan  (3) membuat  nilai  tambah produk  dimata  pelanggan.

## 2.2. Pengaruh antar Variabel
2.2.1.  Pengaruh  Kualitas  pelayanan  terhadap  Strategi  bersaing  berorientasi pelanggan
Menurut  Stewart,  (2016),  kualitas  pelayanan  yang  dirasakan  oleh  pelanggan memberikan  persepsi  untuk  menggunakan  produk  karena  memberikan  manfaat  yang  kuat. Strategi  bersaing  yang  dilakukan  perusahaan  perlu  berorientasi  pada  pelayanan  kepada seorang  pelanggan  atau  sekelompok  pelanggan  agar  merasa  produk  yang  digunakan sesuai dengan  manfaat  yang  harapkan.  Semakin  tinggi  tingkat  kualitas  pelayanan,  semakin  tinggi strategi  bersaing  berorientasi  pelanggan  yang digunakan. Berdasarkan uraian tersebut dapat dirumuskan  menjadi  hipotesis  pertama sebagai berikut:
Hipotesis  1 :
H 0 : 𝛽 𝑖 = 0, tidak  ada hubungan  antara kualitas  pelayanan  dengan strategi bisnis  berbasis layanan H 1 : 𝛽 𝑖 ≠  0,  ada  hubungan  antara  kualitas pelayanan dengan strategi bisnis  berbasis layanan

## 2.2.2. Pengaruh Kualitas pelayanan terhadap Kinerja Bisnis
Kualitas  layanan  yang  baik  mampu  memberikan  rasa  nyaman  bagi  pelanggan  untuk menjadi  bagian  dari  bisnis,  hal  ini  mampu  meningkatkan  kinerjanya.  Hadiyati,  (2014) menyatakan  bahwa  kualitas  pelayanan  yang  baik  akan  mampu  meningkatkan  kinerja bisnis.  Berdasarkan  uraian  tersebut  dapat  dirumuskan  menjadi  hipotesis  kedua  sebagai berikut:
Hipotesis  2: H 0 : 𝛽 𝑖 = 0, tidak  ada hubungan  antara kualitas  pelayanan  dengan kinerja  bisnis H 1 : 𝛽 𝑖 ≠ 0, ada hubungan  antara kualitas pelayanan  dengan kinerja  bisnis

## 2.2.3.  Pengaruh  Daya  Tarik  Produk  terhadap  Strategi  bersaing  berorientasi pelanggan
Khan  dan  Strong,  (2016)  mengemukakan  bahwa  daya  tarik  didefinisikan  sebagai ketertarikan  untuk  membeli  dari  pelanggan  atas  produk.  Daya  tarik  produk  diungkapkan dari  perspektif  pemasar  selalu  dikaitkan  dengan  spesifikasi,  fitur,  fungsi  atau  kinerja  dari suatu  produk.  Daya  tarik  produk  berpengaruh  positif  terhadap strategi bersaing berorientasi pelanggan.  Berdasarkan  uraian  tersebut  dapat  dirumuskan  menjadi  hipotesis  ketiga  sebagai berikut:
Hipotesis  3: H 0 : 𝛽 𝑖 = 0, tidak  ada hubungan  antara daya tarik produk  dengan strategi bisnis  berbasis layanan H 1 : 𝛽 𝑖 ≠ 0, ada hubungan  antara daya tarik produk  dengan strategi bisnis  berbasis layanan

## 2.2.4. Pengaruh Daya Tarik Produk terhadap Kinerja bisnis
Kahn et  al .,  (2002)  berpendapat  bahwa  daya  tarik  suatu  produk  terlepas  dilihat  dari bentuk  barang  atau  jasa  adalah  merupakan  peluang  nilai  bagi  perusahaan  agar  dapat dipergunakan  untuk  meraih  margin  keuntungan  yang  lebih  besar  lagi.  Arti  lain  dari  kualitas adalah  berkurangnya  persoalan  bagi  perusahaan  terkait  dengan  komplain  dan pengembalian  produk  oleh  pelanggan.  Daya  tarik  produk  berpengaruh  positif  terhadap strategi  bersaing  berorientasi  pelanggan.  Produk  yang  mempunyai  daya  tarik  tinggi
mempengaruhi  strategi  bersaing  berorientasi  pelanggan  (Kahn et  al .,  2002).  Berdasarkan uraian tersebut dapat dirumuskan  menjadi  hipotesis  keempat sebagai berikut: Hipotesis  4:
H 0 : 𝛽 𝑖 = 0, tidak  ada hubungan  antara daya tarik produk  dengan kinerja  bisnis H 1 : 𝛽 𝑖 ≠ 0, ada hubungan  antara daya tarik produk  dengan kinerja  bisnis

## 2.2.5. Pengaruh Strategi bersaing berorientasi pelanggan terhadap Kinerja bisnis
Pelaku  jasa  dapat  menawarkan  beberapa  pelayanan  kepada  sejumlah  besar pelanggannya,  pelayanan  ini  juga  harus  memberikan  penekanan  kepada  perusahaan  untuk berorientasi  pada  layanan  menjadi  lebih  besar  (Kitching et  al .,  2009).  Penekanan  kepada pelayanan  juga  mengidentifikasikan  perusahaan  mempunyai  tujuan  yang  jelas  sehingga mereka  menawarkan  layanannya  sebaik  produk  utama  yang  ditawarkan  (Spencer et  al ., 2009).  Berdasarkan  uraian  tersebut  dapat  dirumuskan  menjadi  hipotesis  kelima  sebagai berikut:
Hipotesis  5: H 0 : 𝛽 𝑖 = 0, tidak  ada hubungan  antara strategi bisnis  berbasis layanan  dengan kinerja  bisnis H 1 : 𝛽 𝑖 ≠ 0, ada hubungan  antara strategi bisnis  berbasis layanan  dengan kinerja  bisnis

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Jenis dan Sumber Data
Data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer  yang  dikumpulkan oleh  peneliti  melalui  wawancara  dengan  menggunakan  daftar  pertanyaan  kepada  para pemilik  kafe  yaitu  coffe  shop  di  Kecamatan  Tembalang  dan  Kecamatan  Banyumanik melalui  kuesioner.

## 3.2    Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  pemilik  kafe  yaitu  coffe  shop  di  Kecamatan Tembalang  dan  Kecamatan  Banyumanik  sejumlah  116  responden.  Penelitian  ini menggunakan  sensus, dimana seluruh  populasi  yang bersedia dijadikan  responden.

## 3.3 Metode Pengumpulan Data
Data  dikumpulkan  menggunakan  metode  wawancara  berdasarkan  daftar  pertanyaan kepada  para  pemilik  kafe  .  Pernyataan-pernyataan  dalam  daftar  pertanyaan tertutup dibuat dengan  memberikan  nilai  antara  1-10  untuk  mendapatkan  data  yang  bersifat  kontinu, dimana  nilai  yang didapatkan  dapat berupa bilangan  pecahan dan bulat.

## 3.4  Tahapan Analisis Data
Dalam  penelitian  ini  variabel  endogen  yang  digunakan  adalah  Kinerja  Bisnis  (KB) dan  Strategi  Bisnis  Berbasis Layanan (SBBL) serta dengan  variabel eksogen yaitu Kualitas Pelayanan  (KP)  dan  Daya  Tarik  Produk  (DTP).  Dengan  masing-masing  indikator  Kinerja Bisnis (KP)  yaitu  memberikan  layanan  kemudahan  dalam  pembayaran  ( X 1 ) , mengutamakan  penyajian  pesanan  dengan  cepat ( X 2 ) ,  dan  fokus  pada  kesesuaian  order menú ( X 3 ) .  Indikator  Daya  Tarik  Produk  (DTP)  yaitu  menarik  pelanggan  untuk  mencoba produk  yang  ditawarkan ( X 4 ) ,  menjaga  pelanggan  untuk  tidak  beralih  ke  kafe  lain (X 5 ) , membuat  nilai  tambah  produk  dimata  pelanggan ( X 6 ) .  Indikator  Strategi  Bisnis  Berbasis Layanan  (SBBL)  yaitu  keunggulan  pada  harga  ( Y 1 ) ,  keunggulan  pada  layanan  pelanggan ( Y 2 ) ,  keunggulan  pada  tingkat  keunikan  desain  kafe  ( Y 3 ) .  Dan  indikator  Kinerja  Bisnis (KB)  yaitu  pertumbuhan  pelanggan  ( Y 4 ) ,  pertumbuhan  profitabilitas  ( Y 5 ) ,  pertumbuhan
penjualan  ( Y 6 ) .  Software  yang  digunakan  dalam  penelitian  berikut  adalah  AMOS  versi  24. Tahapan dalam  analisis  data yang diperlukan  adalah sebagai berikut:
1. Melakukan  serangkaian  eksploitasi  ilmiah  atau  telaah  pustaka  untuk  mendapatkan faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  kinerja  bisnis  dan  indikator  apa  saja  yang mempengaruhi  setiap faktor.
2. Menyusun  kuesioner  penelitian  berdasarkan telaah pustaka yang dilakukan.
3. Mengumpulkan  data  primer  melalui  wawancara  kepada  pemilik  kafe  di  Kecamatan Tembalang  dan Kecamatan Banyumanik.
4. Melakukan  uji  validitas  dan  reliabilitas  terhadap  data  yang  diperoleh  yaitu  dengan menggunakan  30  sampel.  Apabila  uji  validitas  dan  reliabilitas  tidak  terpenuhi  maka indikator  yang  tidak  valid  dihapus  dari  kuesioner  dan  dilakukan  wawancara  kembali untuk  memperoleh  data primer serta dilakukan  uji  validitas  dan reliabilitas  kembali.
5. Melakukan  analisis  SEM  dengan  menggunakan  software  AMOS  versi  24  sehingga diperoleh  model  awal.
6. Melakukan  analisis  CFA  dan  GOF  untuk  faktor  endogen  dan  faktor  eksogen  pada model.  Apabila  ada indikator  yang tidak signifikan  maka akan dihapus  dari model.
7. Melakukan  uji  asumsi  dan  GOF  pada  model  yang  memenuhi  analisis  CFA  untuk faktor  endogen  dan  eksogen.  Apabila  model  tidak  sesuai  maka  dilakukan  pendekatan non parametrik  (PLS).
8. Mendapatkan model  akhir dari penelitian.
9. Melakukan  interpretasi  dari  model  yang didapatkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Analisis Faktor Konfirmatori
Analisis  konfirmatori  bertujuan  untuk  menguji  validitas  dari  indikator-indikator  yang membangun  masing-masing  variabel  laten  atau  konstruk  dalam  model  penelitian.  Analisis faktor  konfirmatori  dibagi  menjadi  dua,  yakni  analisis  faktor  konfirmatori  eksogen  dan analisis  faktor konfirmatori  endogen.

## 4.1.1 Analisis Faktor Konfirmatori Eksogen
Analisis  faktor  konfirmatori  eksogen  dalam  penelitian  ini,  menguji  validitas  dari indikator  pembentuk  variabel  laten  kualitas  pelayanan  dan  daya  tarik  produk.  Dengan menggunakan  software AMOS versi 24 diperoleh  :
Tabel 2. Hasil Analisis  Faktor Konfirmatori  Eksogen Full
Goodness of Fit Index Cut of Point  Hasil Analisis  Kesimpulan Chi-Square < 26.124 5.569 Baik Probabilitas ≥ 0.05 0.695 Baik RMSEA ≤ 0.08 0.000 Baik GFI ≥ 0.90 0.985 Baik AGFI ≥ 0.90 0.959 Baik CMIN/DF ≤ 2.00 0.696 Baik TLI ≥ 0.95 1.018 Baik CFI ≥ 0.95 1.000 Baik
Hasil  komputasi  untuk  masing-masing  indikator  dengan  nilai  P  (Probabilitas) diperoleh  hasil  sebagai berikut  :
Tabel 3. Nilai P (Probabilitas)  Eksogen Estimate S.E. C.R. P 𝑥 3 <---  KP 1.000 𝑥 2 <---  KP 1.079  .138  7.815  ***
Estimate S.E. C.R. P 𝑥 1 <---  KP .972  .125  7.742  *** 𝑥 6 <---  DTP 1.000 𝑥 5 <---  DTP 1.306  .200  6.518  *** 𝑥 4 <---  DTP 1.307  .202  6.458  ***
Berdasarkan  Tabel  2,  dapat  disumpulkan  bahwa  faktor  eksogen  dapat  digunakan  atau model  fit.  Berdasarkan  Tabel  3,  dengan  masing-masing  indikator  memiliki  nilai  P  <  0.05 yaitu  dengan  P  mendekati  0  atau  sangat  signifikan,  maka  dapat  disimpulkan bahwa seluruh indikator  telah dapat menjelaskan  masing-masing  variabel  faktor.

## 4.1.2 Analisis Faktor Konfirmatori Endogen
Analisis  faktor  konfirmatori  endogen  dalam  penelitian  ini,  menguji  validitas  dari indikator  pembentuk  variabel  laten  strategi  bisnis  berbasis  layanan  dan  kinerja  bisnis. Dengan menggunakan  software AMOS versi 24 diperoleh  :
Tabel 4. Hasil Analisis  Faktor Konfirmatori  Endogen Goodness of Fit Index Cut of Point  Hasil Analisis  Kesimpulan Chi-Square < 26.124 16.180 Baik Probabilitas ≥ 0.05 0.040 Marginal RMSEA ≤ 0.08 0.094 Marginal GFI ≥ 0.90 0.957 Baik AGFI ≥ 0.90 0.887 Baik CMIN/DF ≤ 2.00 2.022 Marginal TLI ≥ 0.95 0.955 Baik CFI ≥ 0.95 0.976 Baik
Hasil  komputasi  untuk  masing-masing  indikator  dengan  nilai  P (Probabilitas) diperoleh  hasil  sebagai berikut  :
Tabel 5. Nilai P (Probabilitas)  Endogen Estimate S.E. C.R. P 𝑦 3 <---  SBBL  1.000 𝑦 2 <---  SBBL  0.995
.134  7.455  *** 𝑦 1 <---  SBBL  0.976 .131 7.438  *** 𝑦 4 <---  KB 1.000 𝑦 5 <---  KB 1.042 .097  10.773  *** 𝑦 6 <---  KB 1.114 .107 10.391  ***
Berdasarkan  Tabel  4,  dapat  disumpulkan  bahwa  faktor  endogen  dapat  digunakan  atau model  fit.  Berdasarkan  Tabel  5,  dengan  masing-masing  indikator  memiliki  nilai  P  <  0.05 yaitu  dengan  P  mendekati  0  atau  sangat  signifikan,  maka  dapat disimpulkan bahwa seluruh indikator  telah dapat menjelaskan  masing-masing  variabel  faktor.

## 4.2 Structural Equational Modelling (SEM)

## 4.2.1 Evaluasi Asumsi SEM
4.2.1.1  Normalitas Multivariat
Dari  hasil  pengolahan  data  pada  software  AMOS  versi  24  didapatkan  nilai  C.R. Mutivariate  =  0.816  yaitu  berada  diluar  rentang  ±  2.58.  Dengan  demikian  maka  dapat disimpulkan  bahwa data berdistribusi  normal  multivariat.

## 4.2.1.2  Bebas Outlier
Dari  hasil  pengolahan  data  pada software AMOS versi 24 didapatkan  jarak mahalonis terbesar  yaitu  25,141.  Dan  pada  penelitian  ini  berdasarkan  nilai Chi-square pada  derajat bebas  12  (jumlah  indikator)  pada  tingkat  p  <  0.01  adalah  26,217.  Maka  dapat  disimpulkan bahwa  data  yang  memiliki  jarak  mahalanobis  lebih  dari  nilai 𝜒 2 =  26,217  adalah  data yang terindikasi  multivariat  outlier,  maka  pada  penelitian  ini  terlihat  bahwa  seluruh  obeservasi tidak  terindikasi  adanya outlier.

## 4.2.1.3  Multikolinieritas
Berdasarkan  nilai  determinan  dari  matriks  kovarian  pada  software  AMOS  versi  24 yaitu  sebesar  7.418,  yang  artinya  sangat  jauh  dari  nol  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa tidak  terdapat multikolinieritas  pada data.

## 4.2.1.4  Pengujian Kriteria Goodness of Fit
Pengujian Goodness of Fit dengan menggunakan software AMOS versi 24 diperoleh  : Tabel 6 . Hasil Goodness of Fit Full Model Goodness of Fit Index Cut of Point  Hasil  Analisis  Kesimpulan Chi-Square < 73.683 61.763 Baik Probabilitas ≥ 0.05 0.088 Baik RMSEA ≤ 0.08 0.050 Baik GFI ≥ 0.90 0.927 Baik AGFI ≥ 0.90 0.881 Marginal CMIN/DF ≤ 2.00 1.287 Baik TLI ≥ 0.95 0.971 Baik CFI ≥ 0.95 0.979 Baik
Dari  hasil  analisis  terhadap  kriteria Goodness  of  Fit ,  dapat  diketahui  bahwa  variabel faktor  dan  indikator  yang  digunakan  untuk  membentuk  sebuah  model  penelitian,  telah layak  digunakan.  Semua  kriteria  yang  digunakan,  memiliki  nilai  yang  baik,  sehingga model  dalam  penelitian  ini  dapat diterima  dengan baik.

## 4.2.1.5  Interpretasi Model
Berdasarkan  hasil  software  AMOS  versi  24,  diperoleh  hasil  komputasi  hubungan antara variabel faktor yang satu dengan variabel  faktor lainnya  yaitu  sebagai berikut  :
1. Variabel  indikator  yang  paling  mempengaruhi  kualitas  pelayanan  adalah  variabel penyajian  pesanan  yang  cepat  (0.809).  Variabel  kemudahan  dalam  pembayaran (0.797),  fokus pada kesesuaian menu (0.750).
2. Variabel  yang  paling  mempengaruhi  daya  tarik  produk  adalah  variabel  menjaga pelanggan  untuk  tidak  beralih  dimasa  depan  (0.851).  Variabel  menarik  pelanggan untuk  mencoba  produk  yang  ditawarkan  (0.798),  membuat  nilai  tambah  produk dimata  pelanggan  (0.627).
3. Variabel  yang  paling  mempengaruhi  strategi  bisnis  berbasis  layanan  adalah  variable keunggulan  pada  tingkat  desain  kafe  (0.785).  Variabel  keunggulan  pada  harga (0.770) dan variabel  keunggulan  pada layanan pelanggan  (0.762).
4. Variabel  yang  paling  mempengaruhi  loyalitas  produk  adalah  variabel  pertumbuhan profit  (0.881).  Variabel  pertumbuhan  penjualan  (0.851),  pertumbuhan  pelanggan (0.826).

## 4.2.1.6  Pengujian Hipotesis
Berdasarkan  hasil  software  AMOS  versi  24,  dari  beberapa  hipotesis  yang  diajukan dapat disimpulkan  sebagai berikut  :
1. Ada  hubungan  antara  ada  hubungan  antara  kualitas  pelayanan  dengan  strategi bisnis  berbasis layanan
2. Ada hubungan  antara kualitas pelayanan  dengan kinerja  bisnis
3. Tidak  ada  hubungan  antara  daya  tarik  produk  dengan  strategi  bisnis  berbasis layanan
4. Ada hubungan  antara daya tarik produk  dengan kinerja  bisnis
5. Ada hubungan  antara strategi bisnis  berbasis layanan dengan kinerja  bisnis

## 5. PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  yang  telah  dipaparkan  pada  bab sebelumnya,  maka dapat diambil  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis,  hanya  daya  tarik  produk  yang  tidak mempengaruhi  strategi  bisnis  berbasis  layanan,  sedangkan  kualitas  pelayanan mempengaruhi  strategi  bisnis  berbasis  layanan.  Strategi  bisnis  berbasis  layanan juga  memberikan  pengaruh  yang positif  terhadap kinerja  bisnis.
2. Faktor  kualitas  pelayanan  adalah  variabel  yang  paling  mempengaruhi  strategi  bisnis berbasis  layanan  sebesar  0.349  atau  34.9%  dan  faktor  kualitas  pelayanan  juga paling  besar  mempengaruhi  kinerja  bisnis  sebesar  0.361  atau  36.1%.  Faktor  daya tarik  produk  adalah  variabel  yang  paling  lemah  mempengaruhi  strategi  bisnis berbasis  layanan    yaitu  sebesar  0.219 atau 21.9% dan faktor strategi bisnis berbasis layanan    berpengaruh  paling  lemah  terhadap  kinerja  bisnis  yaitu  sebesar  0.239  atau 23.9%.
3. Indikator  yang  paling  mempengaruhi  strategi  bisnis  berbasis  layanan    adalah keunggulan  pada  tingkat  desain  kafe  sebesar  0.785  atau  78.5%.  Indikator  yang paling  berpengaruh  terhadap  kinerja  bisnis  adalah  pertumbuhan  profit  sebesar  0.881 atau 88.1%.
4. Secara  umum,  kualitas  pelayanan  memberikan  pengaruh  positif  terhadap  strategi bisnis  berbasis  layanan  dan  kinerja  bisnis.  Faktor  kualitas  pelayanan  memberikan pengaruh  sebesar  0.361  atau  36.1%  terhadap  kinerja  bisnis.  Model  yang  disajikan telah teruji  dengan baik  dan dapat digunakan.

## 5.2 Saran
Pemilik  kafe  harus  selalu  memperhatikan  kualitas  pelayanan  kafe  terhadap  pelanggan, karena  kualitas  pelayanan  merupakan  pertimbangan  utama  pelanggan  untuk  berkunjung  di kafe.  Berdasarkan  hasil  analisis  penelitian  kualitas  pelayanan  terhadap  strategi  bisnis berbasis  layanan  dan  kinerja  bisnis  ini,  untuk  selanjutnya  dapat  dikembangkan  lagi  lebih banyak  indikator  dan  faktor  dari  kualitas  pelayanan  untuk  lebih  meningkatkan  kinerja bisnis  kafe.

## DAFTAR PUSTAKA
Ferdinand.  2002.  Metode  Penelitian  Manajemen  :  Pedoman  penelitian  untuk  Skripsi,  Tesis, dan Desertasi Ilmu  Manajemen. Semarang : Badan Penerbit  Universitas  Diponegoro.
Hadiyati,  E.  2014.  Service  Quality  and  Performance  of  Public  Sector:  Study  on Immigration  Office  in  Indonesia.  International  Journal  of  Marketing  Studies  Vol  6,  No 6.
Hair, J. F., Black. W. C., Babin. B. J.; and Anderson. R. E. 2010. Multivariate Data Analysis,  7th ed.  Pearson Prentice Hall, New Jersey.
Johnson,  R.A.  and  Wichern  D.W.  1998.  Applied  Multivariate  Statistical  Analysis  Second Edition.  Prentice-Hall International  : New Jersey.
Kahn,  B.K.,  Strong,  D.M.  and  Wang,  R.Y.  2002.  Information  Quality  Benchmarks: Product and Service Performance. Communication  of The ACM Vol. 45,  No. 4ve.
Kahn,  B.K.,  Strong,  D.M.  2016.  Product  and  Service  Performance  Model  for  Information Quality:  An Update. PSP/IQ Refinement Survey.
Kaplan,  R.S.  and  Norton,  D.P.  1996.  The  Balanced  Scorecard  :  Translating  Strategy  Into Action. Massachusetts, Harvad Business Review.
Kitching,  J.,  Blacburn,  R.,  Smallbone,  D.,  and  Dixon  S.  2009.  Bussiness  Strategies  and Performance  During  Difficult  Economic  Conditions.  Small  Bussiness  Research Centre.
Spencer.  X,  Sarah  Y.,  Joiner,  Therese  A.  and  Salmon  S.  2009.  Differentiation  Strategy, Performance  Measurement  System  and  Organizational  Performance:  Evidence  From Australia. International  Journal  of Bussiness.
Stewart,  D.  M.  2016.  Designing  Robust  Service  Encounters.  International  Journal  of Bussiness.