JURNAL GAUSSIAN, Volume 9, Nomor 4, Tahun 2020, Halaman 454 - 463 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
PENERAPAN METODE GENERALIZED STRUCTURED COMPONENT
ANALYSIS PADA KEPUASAN KONSUMEN (Studi Kasus: Pasien Klinik Q)
Farisiyah  Fitriani 1 , Agus Rusgiyono 2 , Tatik Widiharih 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro Email:  farisiyah.fitriani02@gmail.com

## ABSTRACT
Customer  satisfaction  is  used by  a company  to evaluate  products  or  services whether it  is sufficient  with customer’s expectations.  Satisfaction  is influenced  by factors that cannot be measured directly  are called latent variables  and can be measured through  indicators  used to measure  satisfaction  with Structural Equation Modeling (SEM). Generalized Structured Component Analysis (GSCA)  method  is  part  of  a SEM  based  on  a  variant  that  does  not require  the  assumption  of  a  multivariate  normal  distribution  and  has  a  measure overall goodness of fit . The parameters used are factor loading,  coefficients  parameter, and weight of indicators  and estimated with  alternating  least square. The type of data used primary  data from  the  results  of  the  questionnaire  with stratified proportional random sampling and number  of samples  286. This  research using  indicators  as measurable variables  as many 32 indicators  and 8 latent  variable.  Considering  to the evaluation  of the structural  model,  it  is found  there  are  5  variables  that  influence  satisfaction,  they  are  prices,  quality  yield, cleanliness,  doctor's services,  and employee  services with  a large  influence  of 77.18%  and the impact  of satisfaction  on loyalty  is 48.63  %. For the overall  goodness  of fit  measure, it is  known  that the FIT value  is  63.75%  and the adjusted FIT (AFIT) value  is 63.47%.  The goodness of fit (GFI) produced the value in the amount of 96.43%, indicating  that the general model  has the good  level  of compatibility.
Keywords : Generalized Structured Component Analysis, Structural Equation Modeling, Overall goodness of fit, Alternating Least Square, Stratified Proportional Random Sampling

## 1. PENDAHULUAN
Kepuasan konsumen  adalah penilaian  seseorang terhadap produk  atau jasa dalam menilai apakah produk  atau jasa tersebut  telah  sesuai dengan  kebutuhan  dan keinginan  konsumen (Kotler  dalam  (Almsalam,  2014)).  Kepuasan  terkdang  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  yang tidak  dapat diukur  secara langsung  sehingga  diperlukan  indikator  atau variabel  terukur yang digunakan  untuk  mengukur  kepuasan tersebut. Klinik  sebagai fasilitas  pelayanan  kesehatan menyelenggarakan  pelayanan  kesehatan  perorangan  yang  menyediakan  pelayanan  medis dasar  dan/atau  spesialistik  memberikan  peranan  penting  untuk  mewujudkan  tingkat kesehatan  masyarakat  yang  baik.  Statistika  memberikan  peranan  penting  dalam  dunia pendidikan  atau  riset  untuk  menganalisis  suatu  kasus  atau  permasalahan. Structural Equation Modeling (SEM)  merupakan  salah  satu  metode  statistika  analisis  multivariat generasi  kedua  setelah  analisis  regresi,  analisis  diskriminan,  analisis  faktor  atau  analisis komponen  utama.  Metode  ini  digunakan  untuk  mengukur  spesifikasi  dan  analisis  saling ketergantungan/hubungan  antara variabel.  SEM telah menjadi  alat yang popular  karena sifat fleksibel  dan generalisasi  dalam analisisnya.  SEM dapat digunakan  untuk variabel berbentuk laten atau variabel  tidak terukur secara langsung
SEM  berbasis  varian  terdiri  dari  2  jenis  metode  yaitu Partial Least Square (PLS) dan Generalized Structured Component Analysis (GSCA). Pada PLS memiliki  kelemahan  yaitu tidak  memiliki  ukuran goodness-fit model sehingga  sulit  untuk  mengetahui  seberapa baik model  cocok  dengan  data yang  ada. Metode Generalized Structured Component Analysis
diusulkan  untuk  melengkapi  kekurangan  pada Partial  Least  Square di  mana  tetap mempertahankan  kelebihan  dari  PLS  yaitu  tidak  tergantung  pada  asumsi  normalitas  dan dilengkapi  dengan  ukuran overall goodness-fit  model .  Pada  penelitian  ini  digunakan pemprograman  R sebagai software pengolahan  data dengan tujuan  untuk membentuk  model dan  mengetahui  faktor-faktor  yang  memengaruhi  kepuasan  dan  loyalitas  dengan  metode Generalized Structured Component Analysis.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Generalized Structured Component Analysis (GSCA)  merupakan  metode Structural Equation Modeling berbasis varian dimana tidak terpaut dengan asumsi distribusi  normalitas multivariate.  Metode  ini  diusulkan   oleh  Hwang  dan  Takane (2004)  sebagai  solusi  untuk mengatasi  kelemahan  dari metode PLS dimana  pada metode  PLS tidak  ada pengujian  tidak dapat  menyelesaikan  masalah  optimasi  global  untuk  parameter estimasinya  sehingga  sulit untuk  mengevaluasi  model  secara keseluruhan  atau memeriksa  seberapa baik model  cocok. Menurut  Hwang  (2010),  GSCA  dipandang  sebagai  SEM  berbasis  komponen  di  mana variabel  laten  didefinisikan  sebagai  komponen  dari  variabel  teramati  dengan  persamaan sebagai berikut:
𝜸 𝒊 = 𝑾𝒛 𝒊
dimana, 𝜸 𝒊 adalah vektor berukuran d x 1 dari variabel  laten atau komponen  ke-i, 𝒛 𝒊 adalah vektor  berukuran j  x  1 dari  variabel  terukur  atau  indikator  ke-i,  dan 𝑾 adalah  matrik berukuran d x j yang terdiri dari  bobot indikator  dari variabel  terukur.
GSCA  juga  meliputi  dua  persamaan untuk  spesifikasi  model  yaitu  model  pengukuran atau outer model yang  menggambarkan  hubungan  antara indikator  dan  variabel  laten  dan model  struktural  atau inner model yang  digunakan  untuk  menentukan  hubungan  antara variabel  laten. Secara matematis model  pengukuran  dituliskan  sebagai berikut:
𝒛 𝒊 = 𝑪𝜸 𝒊 + 𝜺 𝒊 dimana, C adalah matrik  loading  berukuran j x d antara variabel  laten  dan indikator,  dan 𝜺 𝒊 adalah vektor berukuran j x 1 dari residual untuk 𝒛 𝒊 Sedangkan  model  struktural  dinyatakan  seperti di  bawah ini:
𝜸 𝒊 = 𝑩𝜸 𝒊 + 𝝃 𝒊 dimana, B adalah matrik  berukuran d x d dari koefisien  jalur dari variabel laten, dan 𝝃 𝒊 adalah vektor berukuran  d x 1 dari residual  untuk 𝜸 𝒊
Berdasarkan  ketiga  persamaan  diatas  dapat  diintegrasikan  menjadi  satu  persamaan sebagai berikut:
[ 𝒛 𝒊 𝜸 𝒊 ] = [𝑪 𝑩 ]𝜸 𝒊 + [ 𝜺 𝒊 𝝃 𝒊 ] [ 𝑰 𝑾 ]𝒛 𝒊 = [𝑪 𝑩 ]𝑾𝒛 𝒊 + [ 𝜺 𝒊 𝝃 𝒊 ] V 𝒛 𝒊 = AW 𝒛 𝒊 + e i di mana, V  = [ 𝑰 𝑾 ] , A = [𝑪 𝑩 ] , dan e i = [ 𝜺 𝒊 𝝃 𝒊 ]
Parameter yang  tidak  diketahui  dari Generalized Structured Component Analysis yaitu ( V, W, dan A) sehingga  diperkirakan  sedemikian  rupa agar jumlah  kuadrat dari semua resid ( e i ) sekecil mungkin.  Hal ini  sama dengan meminimumkan  kriteria least square berikut ini:
ɸ = ∑ (𝐕𝒛 𝒊 −  𝐀𝐖𝒛 𝒊 ) 𝒕 (𝐕𝒛 𝒊 −  𝐀𝐖𝒛 𝒊 ) 𝒏 𝒊=𝟏
Evaluasi  model  GSCA dilakukan  melalui  tiga tahap, antara lain:
1. Kecocokan model pengukuran ( outer model )
Convergent validity dinilai  berdasarkan  nilai loading factor masing-masing  indikator pembentuk  konstruk  laten.  Suatu  konstruk  laten  nilai  valid  atau  baik  jika  nilai  estimasi loading  factor lebih  dari  0,5  (Ghozali,  2013). Discriminant  validity dinilai  dengan membandingkan  nilai √𝐴𝑉𝐸 setiap  konstruk  laten  dengan  korelasi  antara  variabel bersangkutan  dengan variabel  lainnya  dalam  model.  Apabila  nilai  akar kuadrat AVE setiap variabel  lebih  besar daripada  nilai  korelasi  antara  variabel  dengan  variabel  lainnya  dalam model  maka dapat dikatakan  memiliki  nilai discriminant validity yang baik (Ghozali,201 3). Berikut  rumus menghitung  AVE:
AVE = ∑ 𝑐 𝑖𝑗 2 ℎ 𝑗=1 ∑ 𝑐 𝑖𝑗 2 + ∑ (1−𝑐 𝑖𝑗 2 ) ℎ 𝑗=1 ℎ 𝑗=1
Composite reliability mengukur  suatu konstruk  laten dapat dievaluasi  dengan dua macam ukuran  yaitu internal consistency dan cronbach alpha. Nilai composite reliability yang direkomendasikan  lebih  besar atau sama dengan  0,7. Composite reliability dapat dihitung dengan rumus
𝑝𝑐 = (∑ 𝑐 𝑖𝑗 ) ℎ 𝑗=1 2 (∑ 𝑐 𝑖𝑗 ) ℎ 𝑗=1 2 + ∑ (1 − 𝑐 𝑖𝑗 2 ) ℎ 𝑗=1 Selain  melihat  dari  nilai pc, composite reliability dapat dilakukan  melalui  uji  hipotesis. Indikator  dinyatakan  valid  apabila  nilai  loadingnya  memiliki  nilai  CR  yang  signifikan. Pengujian  dilakukan  sebagai berikut:
Hipotesis: H 0 : c ij = 0, yaitu  loading  indikator  tidak reliabel H 1 : c ij ≠ 0, yaitu loading  indikator  reliabel Statistik  uji:
𝐶𝑅𝑙 = 𝑐 𝑖𝑗 𝑆𝐸(𝑐 𝑖𝑗 ) ;
H 0 ditolak  apabila  nilai  |CRl|  ≥  2,0  dengan  tingkat  kesalahan  α  berarati  nilai  estimasi loading  setiap indikator  reliabel.
2. Kecocokan model struktural ( inner model )
Model  struktural  dievaluasi  dengan  uji  signifikansi  parameter  dan  nilai  R-square.  Uji signifikansi  parameter digunakan  untuk  mengetahui  apakah koefisien  dari  masing-masing variabel  eksogen  signifikan  memengaruhi  atau  tidak.  Pengujian  signifikansi  parameter sebagai berikut:
Hipotesis: H 0 : 𝑏 𝑖 = 0, yaitu  koefisien  parameter 𝛾 𝑖 tidak signifikan H 1 : 𝑏 𝑖 ≠ 0, yaitu  koefisien  parameter 𝛾 𝑖 signifikan Statistik  uji:
𝐶𝑅𝑏 = 𝑏 𝑖 𝑆𝐸(𝑏 𝑖 )
Kriteria uji:
H 0 ditolak  apabila  nilai  |CRb|  ≥  2,0 dengan  tingkat  kesalahan  α  berarati  koefisien parameter signifikan.
Nilai R-square adalah  kuadrat  dari  korelasi  yang  menjelaskan  proporsi  varian  variabel endogen yang dijelaskan  oleh model  (Hwang et al, 2015). Rumus R-square sebagai berikut:
𝑅 2 = 1 − ∑ 𝑒 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛
dengan,  R 2 adalah  nilai R-square , e i adalah  nilai  residual  responden  ke-i  dan  n  adalah banyaknya  data.

## 3. Kecocokan model keseluruhan ( overall goodness of fit )
FIT merupakan  proporsi  dari  total  varian  semua variabel  endogen  yang  dijelaskan  oleh suatu  model  tertentu  (Hwang,  2010).  FIT  digunakan  untuk  menjelaskan  ketidakcocokan antara  model  dan  data.  Nilainya  berkisar  0  sampai  1  di  mana  semakin  besar  nilai  FIT, semakin  baik model  yang dihasilkan.  Pengukuran FIT merupakan  fungsi  dari jumlah  residu kuadrat    antara  model  dan  data.  Nilai  FIT  dipengaruhi  oleh  kompleksitas  model  yaitu semakin  banyak  parameter  semakin  besar  nilai  FIT.  Nilai  FIT  sangat  sensitif  terhadap kompleksitas  model  sehingga  perlu dilihat  juga  nilai  adjusted FIT (AFIT). AFIT digunakan untuk  membandingkan  model.  Menurut Hwang (2010),  model  yang  memaksimalkan  AFIT dapat dianggap  sebagai model  terbaik.  Nilai  GFI  menunjukkan  tingkat  kecocokan estimasi model.  Menurut Ghozali  (2013),  nilai  GFI yang baik  adalah lebih  dari 90%.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Jenis dan Sumber Data
Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  dan  data primer.  Data sekunder dalam  hal ini  yaitu database pasien Klinik  Q. Data primer  yang digunakan  berupa kuesioner  offline  dan online  ( google form) kepada pasien Klinik  Q yang terpilih  secara acak. Klinik  Q dalam hal ini  adalah nama samaran dari sebuah klinik  di suatu kota.

## 3.2. Populasi dan Sampel
Penelitian  ini  mengambil  sampel  sebanyak  286  pasien  yang  terdiri  dari  108  pasien pengguna  BPJS  dan  178  pasien  non  BPJS/mandiri.  Ukuran  tersebut  ditentukan  dengan menggunakan  rumus  slovin.  Pengambilan  data   dilaksanakan  dari  bulan  Januari-Februari 2020.

## 3.3. Metode Pengambilan Sampel
Metode  pengambilan  sampel  dalam   penelitian  ini  menggunakan  metode  sampel  acak stratifikasi  ( Stratified random  sampling) dengan  alokasi  proporsional , di  mana  peneliti membagi  data menjadi  2 kelompok  yaitu  kelompok  BPJS dan kelompok  non BPJS/mandiri. Lalu  dari  masing-masing  kelompok  diambil  sejumlah  sampel  untuk  diacak  dan  dipilih menjadi  responden.

## 3.4. Variabel  Penelitian
Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  8  variabel  laten  dan di  dalam setiap variabel  laten terdapat beberapa indikator  diantaranya  2 indikator  untuk  menjelaskan variabel  laten  kualitas  hasil  ( 𝛾 2 ) , 4 indikator  untuk  menjelaskan  variabel  laten  harga ( 𝛾 1 ) , fasilitas  klinik  ( 𝛾 3 ) ,  kebersihan  ( 𝛾 4 ) ,  pelayanan dokter ( 𝛾 5 ) ,  pelayanan  pegawai ( 𝛾 6 ) ,  dan loyalitas  ( 𝛾 8 ) ,  6 indikator  untuk  menjelaskan  variabel  laten kepuasan ( 𝛾 7 ) .

## 3.5. Model Penelitian
Model  penelitian  dengan indikator-indikator  penyusun  variabel  laten secara keseluruhan dapat dilihat  sebagai berikut:
Model  pengukuran  yang terbentuk  yaitu: z 1 = c 1 𝛾 1 +  𝜀 1 ⁝        ⁝         ⁝ z 32 = c 32 𝛾 8 + 𝜀 32
Pada penelitian  ini  terdapat dua persamaan model  struktural  dengan variabel  endogen kepuasan ( 𝛾 7 ) dan loyalitas  ( 𝛾 8 ) yang terbentuk sebagai  berikut: 𝛾 7 = b 1 𝛾 1 + b 2 𝛾 2 + b 3 𝛾 3 + b 4 𝛾 4 + b 5 𝛾 5 + b 6 𝛾 6 + 𝜉 1 𝛾 8 = b 7 𝛾 7 + 𝜉 2 3.6. Tahapan  Analisis Data
1. Menentukan  latar belakang  dari permasalahan yang akan diambil  dari penelitian.
2. Merumuskan  permasalahan apa saja yang akan dilakukan  dalam  penelitian.
3. Menentukan  tujuan  dilakukan  penelitian.
4. Melakukan  studi  observasi  dan literatur.
5. Mengumpulkan  informasi-informasi  yang  berkaitan  dengan  penelitian  dan  variabel yang akan digunakan.
6. Mendesain  teknik  sampling  dan kuesioner  yang akan digunakan.
7. Melakukan  survei  pendahuluan.
8. Uji  validitas  dan reliabilitas  terhadap hasil  survei  pendahuluan.  Apabila  hasilnya  valid dan reliabel  maka dapat  dilanjutkan  dengan  survei  untuk  semua sampel  yang  terpilih. Namun,  apabila  hasilnya  tidak  valid  dan  reliabel  maka  perlu  dilakukan  kaji  ulang terhadap desain kuesioner.
9. Identifikasi  model  yang digunakan  dalam  penelitian.
10. Mengestimasi  parameter yang digunakan.
11. Evaluasi  model  pengukuran.
12. Evaluasi  model  struktural.
13. Menghitung  overall  model  fit.
14. Interpretasi model.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian  ini  digunakan  6 variabel  laten  eksogen  dan  2 variabel  laten  endogen. Pada pengolahan  data  awal  diketahui  bahwa  ada  1  variabel  laten  eksogen  yaitu  variabel kualitas  hasil  secara signifikan  tidak  memengaruhi  variabel  kepuasan  sehingga  dilakukan penghapusan  jalur  atau penghapusan  variabel  terdapat variabel  kualitas  hasil  ( 𝛾 3 ) . Setelah dilakukan  pengolahan  data kembali  di dapatkan hasil  sebagai berikut:

## 4.1. Evaluasi model pengukuran
1. Convergent validity
Pengujian convergent  validity dilakukan  dengan  melihat  nilai  estimasi  loading, convergent validity terpenuhi apabila nilai  estimasi loadingnya  lebih  besar dari 0,5   (Ghozali, 2013).  Berdasarkan  perhitungan  diperoleh  bahwa  nilai  estimasi  loading  masing-masing indikator  pada tabel 1. lebih  dari 0,5 sehingga convergent validity terpenuhi.

## Tabel 1. Nilai Estimasi Loadings Model Pengukuran
Estimate     Std.Error      95%CI_LB      95%CI_UB z 11 0.8015         0.0274        0.7422                 0.8557 z 12 0.8787        0.0169         0.8446                 0.9098
z 13 0.8721        0.0215         0.825                   0.9078 z 14 0.8778        0.0165        0.8402                  0.9088 z 21 0.9366        0.0102         0.9137                0.9551
z 22 0.937          0.0096         0.9162                 0.9548
z 41 0.9062        0.0198         0.8572                 0.9373
z 42 0.923          0.0136         0.8925                 0.9466
z 43 0.9049        0.0166         0.8691                 0.9325
z 44 0.8113        0.0239         0.7579                0.856
z 51 0.8481        0.0272         0.7892                0.8935
z 52 0.9115        0.0137         0.8801                 0.9328
z 53 0.897          0.0174        0.858                   0.9242
z 54 0.8577        0.0225         0.8032                0.8945
z 61 0.9022        0.0138         0.8735                 0.9263
z 62 0.8963        0.0139         0.8658                0.9211
z 63 0.9017        0.0133         0.8712                0.9255
z 64 0.8367        0.0224         0.7899                0.876 z 71 0.7683        0.0271         0.7037                0.8137 z 72 0.8631        0.0171         0.8299                0.8953 z 73 0.8405        0.0204         0.7972                0.8781 z 74 0.8099        0.024          0.7583                0.8535 z 75 0.6468        0.056          0.5294                0.734 z 76 0.7783        0.0303         0.7146                0.8274 z 81 0.9166        0.0135         0.8888                0.9417 z 82 0.9202        0.0122         0.8928                0.9419 z 83 0.898          0.0151         0.8686                0.9279 z 84 0.8768        0.0247         0.8216                0.9169

## 2. Discriminant validity
Nilai √𝐴𝑉𝐸 dan  nilai  korelasi  masing-masing  variabel  laten  terhadap  variabel  laten lainnya  digunakan  untuk pengujian discriminant validity. Apabila nilai √𝐴𝑉𝐸 pada variabel laten  lebih  besar  dibandingkan  nilai  korelasi  dari  variabel  laten  lainnya  maka  pengujian discriminant  validity terpenuhi.  Berdasarkan  perhitungan  diperoleh  bahwa  nilai √𝐴𝑉𝐸 setiap  variabel  laten  pada tabel  2.  lebih  besar dibandingkan  dengan  nilai  korelasi  terhadap variabel  laten lainnya  sehingga  telah memenuhi  pengujian discriminant validity.

## Tabel 2. Nilai korelasi dan √𝑨𝑽𝑬 Model Pengukuran
Harga Kualitas hasil Kebersihan Pelayanan dokter Pelayanan Pegawai Kepu- asan Loya- litas Harga 0,858 Kualitas hasil 0,3944 0,937 Kebersihan 0,5065 0,3861 0,887 Pelayanan dokter 0,4241 0,5021 0,5679 0,879 Pelayanan pegawai 0,5444 0,3325 0,5257 0,3804 0,885 Kepuasan 0,6811 0,5539 0,6781 0,7183 0,6418 0,788 Loyalitas 0,4695 0,5245 0,5726 0,6202 0,441 0,6974 0,903

## 3. Composite reliability
Composite reliability digunakan  untuk  mengukur  reliabilitas  dari  setiap indikator. Nilai composite reliability yang direkomendasikan  lebih  besar atau sama dengan 0,7
Tabel 3. Nilai Composite Reliability Model Pengukuran Variabel Nilai pc Harga 0,918 Kualitas hasil 0,935 Kebersihan 0,937 Pelayanan dokter 0,931 Pelayanan pegawai 0,935 Kepuasan 0,907 Loyalitas 0,946
Berdasarkan  perhitungan  diperoleh  bahwa  nilai composite  reliability setiap  variabel laten pada tabel 3.  memiliki  nilai  lebih  besar atau sama dengan dari 0,7  sehingga  pengujian composite reliability terpenuhi.  Selain  itu,  pengujian composite reliability dapat dilakukan dengan uji  hipotesis  nilai  loading  masing-masing  indikator  sebagai berikut: Hipotesis:
H 0 : c ij = 0, yaitu  loading  indikator  tidak signifikan/tidak  reliabel H 1 : c ij ≠ 0, yaitu loading  indikator  signifikan  dan reliabel Statistik  uji:
𝐶𝑅𝑙 = 𝑐 𝑖𝑗 𝑆𝐸(𝑐 𝑖𝑗 ) ;
Kriteria uji:
H 0 ditolak  apabila nilai  |CRl| ≥ 2,0 (Hwang, 2010) dengan tingkat kesalahan  5% berarati nilai  estimasi  loading  setiap indikator  reliabel  dan signifikan.
Analisis:
Berdasarkan perhitungan  rumus CR l diperoleh  nilai  CR l masing-masing  indikator  pada tabel 4. lebih  besar dari 2 sehingga  nilai  loading  setiap indikator  reliabel.

## Tabel 4. Nilai Estimasi Loading Model Pengukuran
Indikator Estimate Std. Error CRl z 11 0,8015 0,0274 29,252 z 12 0,8787 0,0169 51,994 z 13 0,8721 0,0215 40,563 z 14 0,8778 0,0165 53,200 z 21 0,9366 0,0102 91,824 z 22 0,937 0,0096 97,604 z 41 0,9062 0,0198 45,768 z 42 0,923 0,0136 67,868 z 43 0,9049 0,0166 54,512 z 44 0,8113 0,0239 33,946 z 51 0,8481 0,0272 31,180 z 52 0,9115 0,0137 66,533 z 53 0,897 0,0174 51,552 z 54 0,8577 0,0225 38,120 z 61 0,9022 0,0138 65,377 z 62 0,8963 0,0139 64,482 z 63 0,9017 0,0133 67,797 z 64 0,8367 0,0224 37,353 z 71 0,7683 0,0271 28,351 z 72 0,8631 0,0171 50,474 z 73 0,8405 0,0204 41,201 z 74 0,8099 0,024 33,746 z 75 0,6468 0,056 11,550 z 76 0,7783 0,0303 25,686 z 81 0,9166 0,0135 67,896 z 82 0,9202 0,0122 75,426 z 83 0,898 0,0151 59,470 z 84 0,8768 0,0247 35,498
Berdasarkan evaluasi kecocokan model di atas diketahui  bahwa setiap indikator  penjelas variabel  laten  telah  valid  dan  reliabel    sehingga  indikator  dapat  dipercaya  dan  benar mengukur  masing-masing  variabel  latennya.

## 4.2.Evaluasi Kecocokan Model Struktural
1. Uji signifikansi parameter
Hipotesis:
H 0 : 𝑏 𝑖 = 0, yaitu koefisien  parameter 𝛾 𝑖 tidak signifikan H 1 : 𝑏 𝑖 ≠ 0, yaitu  koefisien  parameter 𝛾 𝑖 signifikan Statistik  uji:
𝐶𝑅𝑏 = 𝑏 𝑖 𝑆𝐸(𝑏 𝑖 ) Kriteria uji:
H 0 ditolak  apabila  nilai  |CRb| ≥ 2,0 (Hwang, 2010) dengan tingkat  kesalahan 5% berarati koefisien  parameter signifikan.
Berdasarkan perhitungan  rumus CRb diperoleh  nilai  CRb pada tabel  5.  untuk  variabel laten  harga, kualitas  hasil,  pelayanan  dokter,  kebersihan  dan pelayanan  pegawai  terhadap kepuasan  dan  nilai  CRb  variabel  laten  kepuasan  terhadap  loyalitas  memiliki  nilai  lebih besar dari  2 sehingga  koefisien  parameter signifikan,  sedangkan  untuk  variabel  fasilitas klinik  memiliki  nilai  CRb kurang dari  2 sehingga  koefisien  parameter tidak  signifikan.

## Tabel 5. Nilai Koefisien Parameter Model Struktural
Koefisien parameter Standar eror CRb Harga terhadap  kepuasan 0,2696 0,0512 5,26563 Kualitas hasil terhadap kepuasan 0,1268 0,0362 3,50276 Kebersihan terhadap kepuasan 0,1701 0,0466 3,65021 Pelayanan dokter terhadap kepuasan 0,3568 0,0606 5,88779 Pelayanan pegawai terhadap kepuasan 0,228 0,0487 4,68172 Kepuasan terhadap loyalitas 0,6973 0,0382 18,25393
Sehingga  persamaan model  yang terbentuk sebagai berikut:
𝛾 7 = b 1 𝛾 1 + b 2 𝛾 2 + b 4 𝛾 4 + b 5 𝛾 5 + b 6 𝛾 6 + 𝜉 1 𝛾 7 = 0,2696 𝛾 1 + 0,1268 𝛾 2 + 0,1701 𝛾 4 + 0,3568 𝛾 5 + 0,228 𝛾 6 + 𝜉 1 𝛾 8 = b 7 𝛾 7 + 𝜉 2 𝛾 8 = 0,6973 𝛾 7 + 𝜉 2

## 2. Nilai R-square
Pada  penelitian  ini  diperoleh  nilai  R-square  sebesar  0,7718  yang  artinya  variabel kepuasan dapat dijelaskan  oleh  variabel  laten harga, kualitas  hasil,  kebersihan,  pelayanan dokter,  pelayanan  pegawai  sebesar 77,18%  dan  22,82%  dipengaruhi  oleh  variabel  lain. Besar nilai  R-square untuk  variabel  loyalitas  sebesar 0,4863  yang artinya variabel  loyalitas dapat  dijelaskan  oleh  variabel  kepuasan  sebesar 48,63%  dan  51,37%  dipengaruhi  oleh variabel  lain.

## 4.3. Evaluasi Overall Goodness of Fit
Pada penelitian  in  diperoleh  bahwa nilai  FIT sebesar 0,6375  yang artinya  model  secara keseluruhan  mampu  menjelaskan  variasi  dari  data sebesar 63,75%  dan  nilai Adjusted FIT (AFIT) sebesar 63,47%  dipengaruhi  oleh  kompleksitas  model.  Nilai Goodness of Fit (GFI) yang  dihasilkan  sebesar  0,9626  atau  96,26%  menunjukkan  model  secara  keseluruhan memiliki  tingkat  kecocokan yang baik.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  diperoleh  kesimpulan  yaitu  pada pengolahan  data model  awal terdapat satu variabel  tidak  signifikan  memengaruhi  kepuasan sehingga  variabel  tersebut  dihilangkan  dari  model  sehingga  persamaan  model  yang terbentuk untuk  variabel  endogen kepuasan 𝛾 7 = 0,2696 𝛾 1 + 0,1268 𝛾 2 + 0,1701 𝛾 4 + 0,3568 𝛾 5 + 0,228 𝛾 6 + 𝜉 1 dan persamaan model  yang  terbentuk  untuk  variabel  endogen  loyalitas 𝛾 8 =  0,6973 𝛾 7 + 𝜉 2 . Variabel  kepuasan dapat  dipengaruhi  secara signifikan  oleh  variabel harga,  kualitas  hasil,  kebersihan,  pelayanan  dokter,  dan  pelayanan  pegawai  dengan  besar variasi  dijelaskan  sebesar  77,18%  dan  22,82%  dijelaskan  oleh  variabel  lain  dan  variabel loyalitas  dipengaruhi  secara  signifikan  oleh  variabel  kepuasan  dengan  besar  variasi dijelaskan  sebesar 48,63%.

## DAFTAR PUSTAKA
Aiken,  L. R. 1985. Three Coefficients  for Analyzing  the Reliability  and Validity  of ratings. Journal Educational and Psychological Measurement . 45: 131-142.
Almsalam,  S. 2014. The Effects of Customer Expectation  and Perceived Service Quality  on Customer  Satisfaction. International  Journal  of  Business  and  Management Invention. 3 (8): 79-84. Favero,  L.  P. dan  Belfiore,  P. 2019. Sampling. Data Science for Business and Decision Making. Academic Press. Ghozali,  I. 2013 Generalized Structured Component Analysis . Semarang: Badan Penerbit Universitas  Diponegoro.
Hwang,  H.,  Malhotra,  N.K.,  Kim,  Y.,  Tomiuk,  M.  A.,  and  Hong,  S.  2010.  A Comparative  Study  on Parameter Recovery of Three Approaches  to Structural Equation  Modeling. Journal of Marketing Research . 47: 699-712.
Hwang,  H.  and  Takane,  Y.  2004.  Generalized  Structured  Component  Analysis. Psychometrika. 69 (1): 81-99.
Hwang, H., Ho, M. R., and Lee, J. 2010.  Generalized  Structured Component  Analysis  with Latent  Interactions. The Psychometrika. 75 (2): 228-242.
Henseler, J. 2012. Why Generalized  Structured Component  Analysis  is not  Universally Preferable to Structural  Equation  Modeling. Journal of the Academy Marketing Science . 40: 402-413.
Karras, D. J. 1997. Statistical  Methodology:  II. Reliability  and Validity  Assessment in Study Design,  Part A. Academic Emergency Medicine . 4 (1):64-71.
Kim,  S.,  Cardwell,  R,  and  Hwang,  H.,.  2017.  Using  R  Package  gesca  for  Generalized Structured Component  Analysis.  Behaviormetrika.  44:3-23
Kuncoro,  M.  2003. Metode  Riset  untuk  Bisnis  &  Ekonomi. Jakarta:  Penerbit Erlangga.
Ramsey,  Philip.  1989.  Critical  Values  for Spearman’s Rank  Order Correlation. Journal of Educational Statistics. 14 (3): 245-253. Sekaran, U. and Bougie,  R. 2016. Research Methods For Business: A SkillBuilding Approach. John Wiley &Son.