Volume  13  No.1 Januari 2021 ISSN : 2085 – 1669 e-ISSN : 2460 – 0288 Website : jurnal.umj.ac.id/index.php/jurtek Email :  jurnalteknologi@umj.ac.id

## U  N  I  V  E  R  S  I  T  A  S   M  U  H  A  M  M  A  D  I  Y  A  H   J  A  K  A  R  T  A

## PEMODELAN MENGGUNAKAN SEM UNTUK MENGETAHUI KEPUASAN DAN KEPERCAYAAN SERTA LOYALITAS PELANGGAN
Heri Irawan 1,* , M. Thaib Hasan 2
1 Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknik , Universitas Samudra, Langsa, 24416
2 Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknik , Universitas Samudra, Langsa, 24416
*E-mail: Irawan84@unsam.ac.id

## ABSTRAK
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menguji  pengaruh  kualitas  layanan,  keunggulan  produk  terhadap kepuasan  pelanggan  dan  kepercayaan  pelanggan  terhadap  pengaruh  terhadap  peningkatan  loyalitas  pelanggan. Menggunakan  variabel-variabel ini,  yang disebabkan oleh  hasil penelitian sebelum Parasuraman,  Zeithaml dan Berry, (1985; 1988; 1990 dan 1994); Fornell, (1992); Anderson et al., (1994); dan Thamrin, (2003), menemukan pengaruh langsung dari kualitas layanan dan keunggulan produk terhadap kepuasan pelanggan dan kepercayaan pelanggan  pada  efek  untuk  meningkatkan  loyalitas  pelanggan.  Penggunaan  variabel-variabel  ini  mampu memecahkan masalah yang timbul dalam UNSAM, yang pelanggan tidak puas. Sampel penelitian ini adalah 100 pelanggan  UNSAM.  Structural  Equation  Modeling  (SEM)  dijalankan  oleh  perangkat  lunak  AMOS  16  untuk analisis  data.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  kualitas  layanan  dan  keunggulan  produk  memiliki  pengaruh positif yang signifikan terhadap kepuasan pelanggan dan kepercayaan pelanggan. kepuasan pelanggan memiliki pengaruh  positif  yang  signifikan  terhadap  pembelian  kembali.  Hasil  empiris  ini  menunjukkan  bahwa  untuk meningkatkan  loyalitas  pelanggan  sebagai  penyebab  ketidakpuasan  pelanggan  oleh  UNSAM  harus  fokus  pada faktor-faktor  seperti:  kualitas  layanan,  keunggulan  produk,  kepuasan  pelanggan  dan  kepercayaan  pelanggan karena faktor-faktor yang terbukti memiliki pengaruh terhadap tingkat loyalitas pelanggan. Implikasi teoritis dan saran untuk penelitian masa depan telah diuraikan pada akhir penelitian ini.
Kata kunci: Amos, loyalitas konsumen, SEM

## ABSTRACT
The purpose of this study is to examine the effect of service quality, product superiority on customer satisfaction and customer trust on the effect on increasing customer loyalty. Using these variables, which are caused by the results  of  research  before  Parasuraman,  Zeithaml  and  Berry,  (1985;  1988;  1990  and  1994);  Fornell,  (1992); Anderson et al., (1994); and Thamrin, (2003), found a direct influence of service quality and product superiority on  customer  satisfaction  and  customer  trust  in  the  effect  of  increasing  customer  loyalty.  The  use  of  these variables is able to solve problems that arise in UNSAM, for which the customer is not satisfied. The sample of this study were 100 UNSAM customers. Structural Equation Modeling (SEM) is run by AMOS 16 software for data analysis. The analysis shows that service quality and product excellence have a significant positive effect on  customer  satisfaction  and  customer  trust.  customer  satisfaction  has  a  significant  positive  effect  on repurchases.  These  empirical  results  indicate  that  to  increase  customer  loyalty  as  a  cause  of  customer dissatisfaction  by  UNSAM  must  focus  on  factors  such  as:  service  quality,  product  excellence,  customer satisfaction  and  customer  trust  due  to  factors  that  have  proven  to  have  an  influence  on  the  level  of  customer loyalty.  The  theoretical  implications  and  suggestions  for  future  research  have  been  outlined  at  the  end  of  this study.
Keywords : Amos, customer loyalty , SEM

## PENDAHULUAN
Adanya  perubahan  pada  perilaku  konsumen, yaitu    masyarakat  menjadikan  banyak  tuntutan khususnya  dalam  dunia  pendidikan.  Mereka menuntut  baik  mengenai  kualitas  lulusan  dan biaya  pendidikan  maupun  fasilitas  pendidikan. Tuntutan  masyarakat  meningkat  sedemikian rupa  sehingga  industri  atau  dunia  pendidikan terpaksa  harus  melayaninya  kalau  tidak  mau akan  tersingkir  dari  kancah  persaingan  yang makin  berat.  Memberikan  pelayanan  yang memuaskan  kepada  dan  masyarakat  pada umumnya  dan  objek  pendidikan  (mahasiswa) pada khususnya.
Universitas  Samudra  sebagai  salah  satu universitas  negeri  baru  (PTNB)  di  Aceh    juga harus  berbenah  diri  dan  bisa  menciptakan organisasi  yang  mampu  memberikan  kualitas pelayanan  yang  lebih  baik  dan  memberikan keunggulan  produk  yang  ditawarkan  kepada konsumen  sehingga  bisa  memenuhi  harapan yang  diinginkan  konsumen.  Sehingga  kepuasan dan kepercayaan konsumen terhadap Universitas  bisa  tercapai  bahkan  diharapkan sampai  pada  loyalitas  konsumen  yang  pada akhirnya  akan  menarik  minat  pelanggan  untuk membeli  ulang  suatu  produk  (Thamrin,  2003) sehingga  perusahaan  dapat  bertahan,  bersaing dan  menguasai  pangsa  pasar.  Anderson  et  al (1994)  menyatakan  bahwa  apabila  pelanggan puas  terhadap  produk  atau  layanan  yang diberikan,akan menimbulkan kesetiaan pelanggan  (loyalitas),  menghambat  pesaing menarik  pelanggan  karena  pelanggan  enggan berpindah  (switching),  menurunkan  biaya  dan waktu    transaksi  berikutnya,  menurunkan  biaya penanganan ketidaksesuaian produk/jasa, menurunkan  biaya  pencarian  ,pelanggan  baru karena pelanggan akan cenderung menginformasikan  kepada  calon  pelanggan lainnya,  karena  perusahaan  memiliki  produk dan  layanan  yang  memuaskan,  sehingga reputasi perusahaan turut terangkat.
Tipe Artikel Pengembangan
Diagram Alur untuk Menunjukkan Hubungan Kausalitas
Diagram alur  awal yang ada pada penelitian ini dapat dilihat seperti gambar berikut:
SQ PC CT CS CL X5 e5 1 1 X4 e4 1 X3 e3 1 X2 e2 1 X1 e1 1 X9 e9 1 1 X8 e8 1 X7 e7 1 X6 e6 1 X14 e14 1 1 X15 e15 1 X16 e16 1 X17 e17 1 X13 e13 1 1 X12 e12 1 X11 e11 1 X10 e10 1 X18 e18 1 1 X19 e19 1 X20 e20 1 X21 e21 1 Z2 Z3 1 Z1 1 1 Gambar 1 . Model Struktural Penelitian (1)

## Evaluasi Model
Hasil Estimation  Test dapat  dilihat  pada  tabel berikut ini :
Tabel 1 . Regression Weights Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Esti mate S.E . C. R. P Lab el
CS <-- - S Q .880 .28 8 3.0 57 .0 02 par_ 10
CS <-- - P C .660 .15 4 4.2 94 ** * par_ 11 C T <-- - C S .781 .21 1 3.7 04 ** * par_ 13 C L <-- - C T .403 .20 4 1.9 79 .0 48 par_ 12
x1 <-- - S Q 1.000 x4 <-- - S Q 1.148 .39 0 2.9 47 .0 03 par_ 1
x5 <-- - S Q 1.548 .47 5 3.2 58 .0 01 par_ 2
x3 <-- - S Q 1.717 .46 6 3.6 80 ** * par_ 3 x8 <-- - P C 1.000 x7 <-- - P C .726 .18 2 3.9 92 ** * par_ 4 x6  <-- P .690 .18 3.6 ** par_
Heri Irawan, M. Thaib Hasan: Pemodelan Menggunakan Sem Untuk Mengetahui Kepuasan Dan Kepercayaan Serta Loyalitas Pelanggan
Jurnal Teknologi 13 (1) pp 7- 14 © 2021
Esti mate S.E . C. R. P Lab el - C 9 53 * 5 x1 3 <-- - C S 1.000 x1 2 <-- - C S .394 .17 1 2.3 07 .0 21 par_ 6 x1 1 <-- - C S .760 .18 2 4.1 70 ** * par_ 7 x1 0 <-- - C S .720 .20 3 3.5 48 ** * par_ 8 x1 8 <-- - C L 3.078 1.4 30 2.1 53 .0 31 par_ 9 x1 9 <-- - C L 3.255 1.5 03 2.1 66 .0 30 par_ 14 x2 0 <-- - C L 1.000
x1 4 <-- - C T 1.000 x1 5 <-- - C T 1.343 .33 4 4.0 20 ** * par_ 15
x9 <-- - P C .962 .15 4 6.2 40 ** * par_ 16 x1 6 <-- - C T 1.475 .34 7 4.2 47 ** * par_ 17 x1 7 <-- - C T 1.530 .35 9 4.2 61 ** * par_ 18 x2 1 <-- - C L 1.665 .89 8 1.8 54 .0 64 par_ 19 x2 <-- - S Q 1.709 .49 5 3.4 55 ** * par_ 20
Tabel 2 . Standardized Regression Weights Standardized  Regression  Weights:  (Group number 1 - Default model) Estimate CS <--- SQ .622 CS <--- PC .767 CT <--- CS 1.005 CL <--- CT .792 x1 <--- SQ .413
x4 <--- SQ .443 x5 <--- SQ .542
x3 <--- SQ .787
x8 <---
PC .701 x7 <---
PC .454 x6 <--- PC .414
x13  <--- CS .523
x12  <--- CS .261
x11  <--- CS .552
Estimate x10  <--- CS .439 x18  <--- CL .753 x19  <--- CL .852 x20  <--- CL .235 x14  <--- CT .474 x15  <--- CT .591 x9 <--- PC .761 x16  <--- CT .660 x17  <--- CT .664 x21  <--- CL .352 x2 <--- SQ .625
Syarat  nilai  statistik  untuk  menguji  normalitas ( Critical Ratio atau C.R) yaitu, Pertama apabila nilai  pada  kolom  P  lebih  besar  dari  nilai  kritis maka  dapat  diduga  bahwa  distribusi  data  tidak normal.  Nilai  kritis  untuk  C.R  dari Estimates pada output Amos 16.0 adalah ≤ 0.5. Dari tabel 4.3  dapat  dilihat  bahwa  semua  nilai  kritis  C.R. dari Estimates pada  output  Amos  16.0  berada pada range 0.5 kecuali hubungan antara variabel X12 dengan kepuasan konsumen dan hubungan antara X20 dengan loyalitas konsumen. Hasil ini memberi  bukti  bahwa  data  yang  digunakan dalam  penelitian  dikategorikan  distribusi  data yang  dikeluarkan  tidak  normal.  Oleh  karena  itu untuk  data  yang  tidak  memenuhi  persyaratan tersebut  tidak  diikutsertakan  dalam  analisis selanjutnya.  Kedua  apabila  nilai  pada  kolom estimate dari table 4.7 ≤ 0.5. Dari tabel 4.4 dapat dilihat  bahwa  variabel  x6,x7,x10,x12,x20.dan x21  memiliki  nilai  pada  kolom  estimate  ≤  0.5, jadi  varibel  tersebut  harus  dihapus  karena diduga tidak valid mengukur konstruk latennya.
a. Penilaian Model Fit
Menilai model fit adalah sesuatu yang kompleks dan memerlukan perhatian yang besar. Hasil  pengujian Goodness  of  Fit dapat  di  lihat pada gambar model struktural sebagai berikut:
.40 SQ .32 PC CT CS CL 1.14 3.01 -.80 -1.24 1.00 -.07 X5 1.05 e5 1.00 1 X4 1.05 e4 .46 1 X3 .67 e3 .76 1 X1 .50 e1 1.02 1 X9 .18 e9 1.00 1 X8 .10 e8 1.43 1 X14 .50 e14 1.00 1 X15 .33 e15 1.06 1 X16 .57 e16 .91 1 X17 .63 e17 .97 1 X13 -.29 e13 1.00 1 X10 .77 e10 .35 1 X18 .26 e18 1.00 1 X19 .15 e19 .95 1 X21 .99 e21 .43 1 -.05 Z2 .17 Z3 1 1.09 Z1 1 1 model fit ; c-square=221.980 p=.000 rmsea=.147 gfi=.717 tli=.700 .25
Gambar 2 .  Model Struktural Penelitian (2) Berdasarkan hasil pengujian dengan
menggunakan  program  AMOS  16  diperoleh hasil goodness of fit sebagai berikut :
Tabel 3 . Hasil Uji Model
Goodness of Fit Index Hasil Uji Model Cut off Value Keterangan X2-Chi Square 221.98 Diharapkan Kecil Fit Significance Probability .000 ≥ 0.05 Tidak Fit RMSEA .147 ≤ 0.08 Tidak Fit GFI .717 ≥ 0.90 Tidak Fit TLI .700 ≥ 0.90 Tidak Fit
Tabel  diatas  menunjukkan  ringkasan  hasil  yang diperoleh  dalam  kajian  dan  nilai  yang direkomendasikan  untuk  mengukur  fit-nya model.  Seperti  yang  ditunjukkan  dalam  tabel  di atas,  sebagai  syarat  utama  model  MLE ( Maximum  Likelihood  Estimate )  adalah  nilai chi-square harus fit (nilai  probabilitas  >  0,05) tidak terpenuhi maka model harus dimodifikasi. Tetapi  kita  tahu  bahwa chi-square sensitive terhadap  jumlah  sampel.  Semakin  besar  sample maka semakin signifikan nilai probabilitas yang dihasilkan.  Oleh  sebab  itu  kita  melihat  kriteria fit yang lain.

## Modifikasi Model
Dikarenakan  sebelumnya  model  dinyatakan tidak fit maka modifikasi model harus dilakukan dengan cara mengkorelasikan nilai measurement error indikator melalui “ modification indices” nya.  Adapun  hasil  modifikasi  model selengkapnya adalah sebagai berikut :
.64 SQ X5 .77 e5 1.00 1 X4 .99 e4 .50 1 X3 .53 e3 .75 1 X1 .61 e1 .66 1 CS X13 -.20 e13 1.00 1 X10 .76 e10 .36 1 .40 PC X9 .08 e9 1.00 1 X8 .26 e8 1.03 1 CT X14 .39 e14 1.00 1 X15 .29 e15 1.00 1 X16 .62 e16 .76 1 X17 .64 e17 .86 1 CL X21 .98 e21 1.00 1 X19 .16 e19 2.04 1 X18 .24 e18 2.22 .68 .47 model fit c-square=89.464 p=.042 rmsea=.064 gfi=.878 agfi=.784 tli=.943 .78 Z1 .22 Z2 1 .02 Z3 1 .10 .19 .20 .14 -.07 -.12 -.05 -.61 .05 1.33 .20 .25 .25 .30 -.16 .21 .26 .15 .25 1 1 .17
Gambar 3 . Model Struktural dengan Modifikasi Model
Hasil  selengkapnya  dari  modifikasi  model struktural  pada  gambar  di  atas  akan  diuraikan pada tabel berikut ini :
Tabel  4 . Evaluasi  Goodness-of-Fit  Indices setelah Modifikasi
Goodness of Fit Index Hasil Uji Model Cut off Value Kesimpulan X2-Chi Square 89.464  Diharapkan Kecil Fit Significance Probability .042 ≥ 0.05 Fit RMSEA .064 ≤ 0.08 Fit GFI .878 ≥ 0.90 Fit TLI .943 ≥ 0.95 Fit
Tabel  diatas  menunjukkan  ringkasan  hasil  yang diperoleh  dalam  kajian  dan  nilai  yang direkomendasikan  untuk  mengukur fit -nya
Heri Irawan, M. Thaib Hasan: Pemodelan Menggunakan Sem Untuk Mengetahui Kepuasan Dan Kepercayaan Serta Loyalitas Pelanggan
Jurnal Teknologi 13 (1) pp 7- 14 © 2021
model.  Seperti  yang  ditunjukkan  dalam  tabel  di atas,  sebagai  syarat  utama  model  MLE ( Maximum  Likelihood  Estimate )  adalah  nilai chi-square harus fit (nilai  probabilitas  >  0,05) terpenuhi  dengan  nilai  probabilitas  sebesar 0.104 > 0.05. Tetapi kita tahu bahwa chi-square sensitife terhadap jumlah sampel. Semakin besar sample maka semakin signifikan nilai probabilitas yang dihasilkan. Oleh sebab itu kita melihat  kriteria  fit  yang  lain.  Pengukuran fit model  lainnya  yang  telah  dinyatakan  fit.  Jadi, hanya  dua  kriteria  yang  marginal  yaitu goodnees-of-fit  index (GFI)  dan adjusted goodnees-of-fit index (AGFI) sedikit lebih kecil dari  nilai  yang  direkomendasikan.  Dan  hanya ada satu kriteria yang tidak fit yaitu CMIN atau degree  of  freedom (DF).  Dengan  demikian, secara overall model yang dikembangkan adalah fit dengan data.

## Evaluasi  Regression  Weight untuk  Uji Kausalitas
Hasil  perhitungan  estimasi  nilai  parameter sebagaimana ditunjukkan pada tabel berikut ini : Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Esti mate S. E. C. R. P Lab el
CT <-- - SQ .682 .1 55 4.4 09 ** * par _11 CS <-- - PC .608 .2 78 2.1 86 .0 09 par _20 CS <-- - SQ .054 .2 57 2.2 08 .o o1 par _21 CS <-- - CT 1.32 6 .3 77 3.5 14 ** * par _22 CL <-- - CT .468 .1 75 2.6 70 .0 08 par _12 CL <-- - CS .053 .0 44 2.2 12 .0 06 par _19 X5 <-- - SQ 1.00 0 X4 <-- - SQ .495 .1 62 3.0 59 .0 02 par _1
X3 <-- - SQ .746 .1 67 4.4 64 ** * par _2
X1 <-- - SQ .661 .1 65 4.0 07 ** * par _3 X1 3 <-- - CS 1.00 0 X1 0 <-- - CS .365 .1 24 2.9 34 .0 03 par _4
Esti mate S. E. C. R. P Lab el X9 <-- - PC 1.00 0
X8 <-- - PC 1.03 4 .1 58 6.5 35 ** * par _5 X1 4 <-- - CT 1.00 0
X1 5 <-- - CT .996 .1 40 7.1 40 ** * par _6 X1 6 <-- - CT .764 .1 48 5.1 65 ** * par _7 X1 7 <-- - CT .862 .1 54 5.6 16 ** * par _8 X2 1 <-- - CL 1.00 0 X1 9 <-- - CL 2.04 3 .7 08 2.8 86 .0 04 par _9 X1 8 <-- - CL 2.22 2 .7 73 2.8 74 .0 04 par _10
Sumber : Data Primer yang Diolah, 2012
Regression  Weight memberikan  besarnya  nilai koefisien regresi unstandardized dan standardized .  Nilai critical  ratio (CR)  adalah sama dengan nilai t pada regresi, tidak ada yang sama dengan nol. Hal itu berarti bahwa hipotesis nol  yang  menyatakan  koefisien  regresi  antar hubungan  kausalitas  adalah  sama  dengan  nol dapat ditolak. Dengan demikian maka hubungan kausalitas  yang  disajikan  dalam  model  dapat diterima. Untuk melihat hubungan antar variabel apakah  positif  atau  negatif  dapat  dilihat  dari tabel Standardized Regression Weights . Apabila tidak  terdapat  tanda  “-“  pada  nilai,  maka hubungan antar variabel tersebut adalah positif. Pengujian Hipotesis Pengujian  keenam  hipotesis  yang  diajukan dalam  penelitian  ini  didasarkan  pada  nilai Critical  Ratio  (CR)  dari  suatu  hubungan kausalitas.
Tabel 5 . Pengujian Hipotesis Estimate S.E. C.R. P CT  <---  SQ .682 .155 4.409 *** CS  <---  PC .608 .278 2.186 .009 CS  <---  SQ .054 .257 2.208 .oo1 CS  <---  CT 1.326 .377 3.514 *** CL  <---  CT .468 .175 2.670 .008 CL  <---  CS .053 .044 2.212 .006
Parameter  estimasi  untuk  pengujian  pengaruh satu variabel terhadap variabel lain
menunjukkan  nilai  CR  ≥  ±  2.00  dengan probabilitas  sebagai  parameternya.  Jika  nilai probabilitas  ≤  0.5  maka  dapat  disimpulkan bahwa  variabel-variabel  tersebut  memiliki pengaruh.  Pengujian  ini  merupakan  uji  untuk melihat  kesesuaian  nilai Significant (sig) penelitian. Pengujian dilakukan terhadap keseluruhan  variabel  yang  saling  berhubungan di  dalam  model.  Metode  uji  kesesuaian  yaitu dengan  cara  membandingkan  nilai Significant (Sig)  penelitian  dengan Significant (Sig)  0.5. Dalam penelitian ini, kita memperoleh hasil Uji Kesesuaian  dari  output  komputasi  AMOS  16.0. dengan  Sig  Penelitian  diperoleh  dari  kolom tabel P. Jika pada nilai P terdapat tiga flag (***), kosong,  dan  ≤  0.5  maka  Ho  ditolak  dan  H1 diterima.  Pada  tingkat  probabilitas  signifikansi (P)  dengan  tanda  flag  (***)  berarti  signifikan pada 0,001. Dari hasil output diatas dapat dilihat pada nilai P terdapat tiga flag (***), kosong, dan ≤  0.5  hanya  pada  hubungan  antara  variabel keunggulan produk terhadap kepuasan konsumen  yang  <  0.5  yaitu  0.043,.  Sehingga dari  hipotesis  dapat  disimpulkan  bahwa  model diterima.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  Universitas Samudra  menggunakan  mahasiswa  sebagai objeknya
Justifikasi dari pengambilan
permasalahan tersebut adalah dengan mengetahui  hubungan  masing-  masing  variabel yang berpengaruh terhadap loyalitas konsumen, pihak  manajemen  kampus  lebih  mudah  dalam fokus yang  harus kerjakan dan yang tidak harus di kerjakan Analisis Data yang dilakukan antara lain : 1. Penyebaran kuesioner.
2. Melakukan  uji  validitas  dan  uji  reliabilitas terhadap kuesioner dengan bantuan software SPSS.
3. Identifikasi variabel Exogenous dan Endogenous.
4. Mengkonversi diagram jalur.
5. Membuat matrik korelasi.
6. Evaluasi estimasi dan uji kesesuaian.
7. Interpretasi Struktur.
8. Tingkat  hubungan  jalur-jalur  antar  variabel yang berinteraksi dalam peta aliran informasi  terstruktur  berdasarkan  hasil perhitungan Structural  Equation  Modeling (SEM).
9. Analisa faktor-faktor yang memiliki kemungkinan  menjadi  penyebab  tidak adanya hubungan antar jalur yang berhubungan.
Setelah  data  terkumpul  melalui  kuesioner maka  tahap  selanjutnya  dianalisa  dan  diolah dengan  metode  Structural  Equation  Modelling (SEM)  yang  dioperasikan  melalui  program AMOS.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  pengembangan model yang diusulkan menggunakan    metode  SEM  dapat    diketahui estimasi  kekuatan  hubungan  antara    berbagai variabel  beserta indikator–indikator signifikan untuk kesuksesan loyalitas konsumen sebagaimana  yang  dihipotesakan  dalam  model usulan.  Metode  estimasi  yang  digunakan adalah  Maximum  Likelihood  (ML),  yaitu dengan    mencari  nilai  parameter  yang  paling memungkinkan  menghasilkan  kovarians  atau korelasi tertinggi dari data yang ada.Pendekatan  ini  menurut  beberapa  ahli dapat  digunakan  untuk  data  yang  bermasalah dengan  normalitas.  Namun  demikian  metode ML  ini  sangat  sensitive  terhadap  non- normalitas  data  sehingga  muncul  metode estimasi  lain  seperti  Weighted  least  Square (WLS),  Generalized  Least  Squares  (GLS)  dan Aymtotically Distribution Free (ADF)
(Ghozali,2008).
Uji  kecocokan  model  dalam  laporan ini menggunakan beberapa kriteria, antara lain Chi Square,GFI,AGFI  dan  RMSEA.  Walaupun dalam model akhir didapatkan nilai Chi square (89,464) yang tinggi dengan probabiliats0,042,  namun  karena  beberapa kriteria  yang  lain  terpenuhi  dengan  nilai  GFI dan  AGFI  diatas  0,9  dan  RMSEA  dibawah 0,08  maka  model  dianggap  cocok.  Hal  ini karena belum ada kesepakatan kriteria goodness  of  fit  mana    yang  benar-benar  fit. Nilai Chi Square yang tinggi dapat disebabkan karena  data  yang  tidak  terdistribusi  normal secara  multivariate.  Nilai  Chi  Square  yang tinggi  relative  terhadap  degre  of  freedom menunjukkan  bahwa  matriks  kovarian  atau korelasi  yang  diobservasi  dengan  yang diprediksi  berbeda  secara  nyata  dan  ini menghasilkan probabilitas (p) yang lebih kecil dari  tingkat  signifikansi  (σ).  Usaha  untuk menurunkan  Chi  square  dilakukan  dengan memodifikasi  model    (Modification  Indices)
Heri Irawan, M. Thaib Hasan: Pemodelan Menggunakan Sem Untuk Mengetahui Kepuasan Dan Kepercayaan Serta Loyalitas Pelanggan
Jurnal Teknologi 13 (1) pp 7- 14 © 2021
namun  p  tetap  lebih  kecil  dari  tingkat
signifikansi (σ).
Untuk  memenuhi  syarat  asumsi    yang  harus dipenuhi  dengan  maximum  likelihood,  pada laporan  ini  dilakukan  pengujian  Normalitas data.Dari  hasil  pengujian  didapatkan  bahwa data  tidak    berdistribusi  normal.  Untuk memperbaiki  kenormalan  data,  dilakukan outlier  degan  cara    menghilangkan  data ekstrim  yang  berbeda  jauh  dari  nilai centroidnya. Dari 100 observasi, sesudah diuji outliernya  data  tinggal  menjadi  78  observasi
yang  kemudian  digunakan  untuk  estimasi model. Berdasarkan output model,   diketahui bahwa    tidak  semua    variabel    antecedents memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap variabel  konsequens.  Demikian  juga  bahwa tidak  semua  hipotesa  diterima.    Semua variabel  antecedents  tidak  bisa  menjelaskan variabel  konsequents  karena  niali  R 2 lebih kecil dari 0,5.

## KESIMPULAN
Dari pengolahan data dan pembahasan yang telah lakukan dapat diambil kesimpulan bahwa kualitas layanan mampu meningkatkan kepuasan  pelanggan  dilihat  dari  variabel kualitas  layanan  yang  menunjukkan  pengaruh positif  terhadap  kepuasan  pelanggan,  yang ditunjukkan  dengan  nilai  estimasi  sebesar 0.737.    Kinerja  yang  negatif  pada  produk mempunyai  pengaruh  negatif  pada  kepuasan pelanggan  dan  kerja  yang  positif  pada  produk mempunyai  pengaruh  positif  pada  kepuasan pelanggan,  yang  ditunjukkan  dengan  nilai estimasi  sebesar  0.464.    Adanya  pengaruh yang searah antara kepuasan konsumen dengan kepercayaan  konsumen.  Hal  ini  menunjukan adanya  pengaruh  positif  kepuasan  konsumen terhadap  kualitas  layanan  yang  ditunjukan dengan  nilai  estimasi  sebesar  0.47.  Ada pengaruh  yang  searah  antara  kepercayaan konsumen dengan loyalitas konsumen.
Kepercayaan  konsumen  merupakan  faktor penting  dalam  sebuah  komitmen  dan  loyalitas konsumen.  Hal  ini  ditunjukan  dengan  nilai estimasi sebesar 0.764.

## DAFTAR PUSTAKA
Assael, Henry . 2001. Consumer Behavior and  Marketing  Action.  Edisi  Ke-6. Thomson Learning.
Bei  L.T  dan  Chiao,  Y.C  (2011),  An Integrated  model  for  Effect  of Perceived  Product  Perceived  Service
Quality  and  Perceived  Price  Fairness on customer  Satisfaction
Dimas  Angga  Kusumah,  Hana  Catur Wahyuni.2019, Assesment  Kinerja
Pada  Industri  Manufaktur  (Studi Kasus  pada  Bagian  QC  Leather  PT.
DAK),  Jurnal  Teknologi  Universitas
Muhammadiyah  Jakarta  vol  11  no  1, 2019 Espejel,  J.,    Fandos,  C.,  and  Flavian, C.(2018),  Consumer  Satisfaction  :  A key Factor of  Consumer Loyalty and buying  intention  of  a  PDO  Food Court,  British          food  Journal,  vol
110, No.9, Hal : 865-881
Elrado,  Molden.  2014.  Pengaruh  Kualitas Pelayanan terhadap Kepuasan, Kepercayaan,  dan  Loyalitas  (Survey pada  pelanggan  yang  menginap  di Jambuluwuk  Batu  Resort  Kota  Batu. Jurnal  Administrasi  Bisnis  (JAB), Vol. 15, No. 2, Oktober 2014.
Kotler,  Philip  dan  Gary  Armstrong,  2001, Prinsip-prinsip  Pemasaran,  Jilid  1, Erlangga, Jakarta Kuntari,  Bela  dwi,dkk  2016.“Pengaruh Kualitas pelayanan terhadap kepuasan  dan  loyalitas  pelanggan Jurnal Administrasi Bisnis (JAB)|Vol. 36 No. 1
Parasuraman, A., V. A. Zeithaml, dan L.L. Berry, 1998, SERVQUAL: A
Multiple-Item  Scale  for  Measuring
Consumer  Perceptions  of  Service Quality, Journal of Retailing, Vol. 64, No.1.
Sunyoto,  Danang.  2012.  Dasar-dasar Manajemen  Pemasaran.  Yogyakarta: Buku Seru.
Yadav,  I.  Jyoti.  2011.  Influence  of Services and Product Quality towards Customer  Satisfaction:  A  Case  Study of  Catherers,  Sangli  City.  Research Paper Vol. 1, Issue. IX, p.1- 4