Mei 2022

## Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Pembelian Ulang dan Kepuasan Konsumen Pada Produk Garam di PT. UCI Gresik Jawa Timur Indonesia
Edy Sulistiyawan 1 , Nery Rizky Arisiya 2 , Alfisyahrina Hapsery 3
1 Program Studi Manajemen FEB Universitas PGRI Adi Buana Surabaya, Indonesia.
2 Program Studi Statistika FMIPA Universitas PGRI Adi Buana Surabaya, Indonesia 3 Program Studi Statistika FMIPA Universitas PGRI Adi Buana Surabaya, Indonesia e-mail: edy.s@unipasby.ac.id

## ABSTRAK
Persepsi konsumen terhadap tuntutan kebutuhan garam sangat beragam. Terdapat beberapa variabel yang menjadi pertimbangkan konsumen sebelum menggunakan  produk garam, factor-faktor tersebut diantaranya  adalah  harga,  kualitas,  distribusi,  dan  promosi.  Pada  sisi  tertentu,  konsumen  akan merasa puas jika layanan PT. UNIChem Candi Indonesia unit Gresik Jawa Timur (PT UCI Gresik Jatim) melebihi  harapan  konsumen.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  keputusan  pembelian  ulang  dan kepuasan  konsumen  terhadap  produk  garam  PT  UCI  Gresik  Jawa  Timur  diungkapkan  secara komprehensif  dengan  persamaan  variabel  berbasis  komponen  varian, Structural  Equation  Modeling- Partial Least  Square (SEM-PLS). Dengan sampel sebanyak 65 responden, hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat beberapa indikator yang tidak valid yaitu pada indikator Hr2, Kp2 dan B2, kemudian setelah  indikator  tersebut  tidak  digunakan  didapatkan  nilai  R2  yang  moderat  yaitu  80,4%  untuk variabel  kepuasan  konsumen  dan  nilai  R2  yang  lemah  11,5%  pada  variabel  keputusan  pembelian ulang, serta nilai Q2 sebesar 0,827 yang menjelaskan bahwa pemodelan kepuasan konsumen memiliki prediksi  yang  relevan.  Kemudian  pada  pengujian  hipotesis  didapatkan  hasil  bahwa  semua  variabel laten  dipengaruhi  secara  positif  oleh  masing-masing  indikatornya,  pada  pengujian  struktural didapatkan  variabel  distribusi  memiliki  pengaruh  yang  tidak  signifikan  terhadap  model  kepuasan konsumen  dengan  nilai  0,153  sedangkan  untuk  variabel  lainya  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap  kepuasan  konsumen,  selain  itu  kepuasan  konsumen  juga  memiliki  pengaruh  yang  positif dan signifikan terhadap keputusan pembelian ulang sebesar 0,339.
Kata Kunci: Marketing mix , keputusan pembelian ulang, kepuasan konsumen, SEM PLS.

## ABSTRACT
Consumer perceptions of the need for salt are very diverse. There are several variables that consumers consider  before  using  salt  products,  these  factors  include  price,  quality,  distribution,  and  promotion. On a certain side, consumers will feel satisfied if UNIChem Candi Indonesia company unit Gresik East Java  (UCI  Gresik  East  Java  company)  exceeded  consumer  expectations.  Factors  that  influence repurchase  decisions  and  consumer  satisfaction  with  UCI  Gresik  East  Java's  salt  products  are comprehensively  disclosed  by  the  component  variant-based  variable  equation,  Structural  Equation Modeling-Partial Least Square (SEM-PLS). With a sample of 65 respondents, the results of the analysis show that there are several invalid indicators, namely the Hr2, Kp2 and B2 indicators, then after these indicators  are  not  used,  a  moderate  R2  value  is  obtained,  namely  80.4%  for  the  variable  consumer satisfaction and a weak R2 value 11.5% on the repurchase decision variable, and a Q2 value of 0.827 which  explains  that  the  customer  satisfaction  model  has  relevant  predictions.  Then  in  testing  the hypothesis  it  was  found  that  all  latent  variables  were  positively  influenced  by  each  indicator,  in structural  testing  it  was  found  that  the  distribution  variable  had  an  insignificant  effect  on  the consumer  satisfaction  model  with  a  value  of  0.153  while  for  other  variables  it  had  a  significant influence  on  customer  satisfaction,  apart  from  In  addition,  consumer  satisfaction  also  has  a  positive and significant influence on repurchasing decisions of 0.339.
Keywords : Marketing mix, repurchase decision, customer satisfaction, SEM PLS.
Edy Sulistiyawan, dkk.
78

## 1.  PENDAHULUAN
PT.UNIChem Candi Indonesia unit Gresik Jawa Timur (PT. UCI Gresik Jatim) merupakan cabang dari perusahaan PT.UNIChem Candi Indonesia yang berpusat di Candi Sidoarjo. Perusahaan ini memang sengaja didirikan untuk fokus bergerak di bidang industri garam. Produk unggulan dari garam  PT.  UCI  Gresik  Jatim  ini  adalah  garam  cuci  ( washing )  dan  garam  refinasi  (refina)  yang merupakan  produk  garam  pertama  dan  satu-satunya  di  indonesia  yang  menggunakan  proses refinery. Semakin banyak dan semakin bergengsi sertifikasi yang diikuti oleh sebuah perusahaan maka semakin tinggi juga kepercayaan konsumen pada perusahaan tersebut, dengan partisipasi perusahaan  mengikuti  sertifikasi  tersebut  otomatis  perusahaan  juga  telah  memperhatikan kepuasan konsumennya.
Kepuasan  konsumen  sangatlah  diperlukan  untuk  kebutuhan  internal  perusahaan.  Contohnya untuk  memantau  perbaikan  pelayanan  dan  memotivasi  karyawan.  Dalam  hal  ini  perusahaan diajak bersaing secara sehat dan semakin berorientasi pada pasar. Kebutuhan konsumen yang beraneka  ragam  menjadi  tantangan  tersendiri  bagi  sebuah  perusahaan  produsen,  selain  itu beberapa faktor yang menjadi pertimbangan konsumen sebelum membeli produk adalah harga, kualitas,  distribusi,  dan  promosi.  Dalam  hal  ini  apabila  produk  garam  PT.UCI  Gresik  Jatim melebihi harapan konsumen, maka konsumen akan merasa puas dan akan menyampaikan hal- hal yang baik kepada orang lain.
Produsen  (perusahaan)  harus  meningkatkan  mutu  dan  pelayanan  bagi  konsumennya.  Karena konsumen yang memilik tingkat kepuasan yang relatif tinggi cenderung sering berpindah-pindah produk (Wibowo, 2007). Menurunnya tingkat kepuasan konsumen kepada perusahaan sebagian besar disebabkan oleh menurunnya pelayanan dan mutu dari produk yang dihasilkan.
Penelitian  ini  akan  menilai  kepuasan  konsumen  dan  juga  meneliti  faktor-faktor  apa  saja  yang menjadi bahan pertimbangan konsumen untuk membeli ulang produk garam di PT. UCI Gresik Jatim. Variabel-variabel yang digunakan merupakan variabel laten yang tidak bisa diukur secara langsung.  Proses  ini  memungkinkan  pengujian  sebuah  rangkaian  hubungan  yang  relatif  rumit secara  simultan,  sehingga  dibutuhkan  teknik  analisis  yang  mampu  mengakomodasi  seluruh variabel dengan baik yaitu pemodelan persamaan struktural atau Structural Equation Modeling . Terdapat dua model persamaan struktural yang dapat diaplikasikan kedalam sebuah penelitian yaitu Covariance  Based  Structural  Equation  Modeling (CBSEM)  dan Component  Based  Structural Equation  Modeling atau  dikenal  dengan Partial  Least  Square (PLS). Partial  Least  Square merupakan  metode  analisis  yang  tidak  didasarkan  pada  banyak  asumsi.  Data  tidak  harus berdistribusi normal multivariat, dan ukuran sampel tidak harus besar.
Penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  analisis  dengan  menggunakan  SEM-PLS  yaitu Devi,  dkk.  (2015)  jurusan  statistika  FSM  UNDIP  dengan  judul  “Analisa  Faktor-faktor  yang Mempengaruhi  Keputusan  Pembelian  dan  Kepuasan  Konsumen  pada  Layanan  Internet Speedy di  Kota  Semarang  Menggunakan Partial Least Square (PLS)”.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi keputusan pembelian dan kepuasan layanan internet Speedy diungkapkan secara komprehensif dengan persamaan struktural berbasis komponen, Partial Least Square (PLS). PLS mengestimasi model  hubungan  antar  variabel  laten  dan  antar  variabel  laten  dengan  indikatornya.  Dari  hasil analisis diperoleh kesimpulan bahwa keputusan pembelian layanan internet Speedy dipengaruhi oleh  harga,  merek  dan  kualitas,  sedangkan  kepuasan  konsumen  dipengaruhi  oleh  keputusan pembelian  dan  kualitas.  Berdasarkan  hasil  tersebut  maka  penelitian  ini  menggunakan  metode Structural  Equation  Modeling  -  Partial  Least  Square untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang mempengaruhi keputusan pembelian ulang dan kepuasan konsumen terhadap produk garam di PT. UCI Gresik Jatim Indonesia.

## 2.  METODE PENELITIAN

## Sumber Data
Data yang digunakan pada penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari hasil survey  kepuasan  pelanggan  PT.UNIChem  Candi  Indonesia  Unit  Gresik  Jatim  (PT.UCI  Gresik Jatim) tahun 2018. Survey ini dilakukan pada bulan Juli sampai dengan bulan September, dari keseluruhan  populasi  responden  sebanyak  99  perusahaan  hanya  65  responden  yang  telah memberikan umpan balik terhadap kuisioner yang telah disebar oleh PT.UCI Gresik Jatim.

## Variabel Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  dua  variabel  laten  endogen  dan  empat  variabel  laten  eksogen. Variabel-variabel tersebut dapat dilihat pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1 Variabel Penelitian Variabel Indikator Kode η 1 Keputusan Pembelian Membeli produk karena ingin mencoba ulang B1 Membeli produk setelah merasakan adanya kebutuhan B2 Membeli produk karena popularitas merek B3 Membeli  produk  karena  banyak  perusahaan  pesaing  yang  telah memakai produk B4 η 2 Kepuasan Pelanggan Bonus yang diberikan sangat banyak Kp1 Kualitas produk sesuai dengan yang diharapkan Kp2 Mudah dihubungi bila terjadi masalah Kp3 Ketepatan dalam jumlah pengiriman produk Kp4 ξ 1 Harga Harga sesuai dengan kualitas yang diberikan Hr1 Harga terjangkau dan barang sesuai dengan pesanan Hr2 Harga lebih murah dibandingkan suplier lainya Hr3 Harga produk murah Hr4 ξ 2 Kualitas Mutu dan keamanan produk K1 Kemasan produk K2 Kuantitas barang selalu tepat K3 Fasilitas yang layak K4 Kelengkapan dokumen K5 ξ 3 Distribusi Pengiriman tepat waktu D1 Pemantauan transportasi D2 Mudah mendapatkan produk D3 ξ 4 Promosi Promosi produk sangat menarik dan mudah diingat P1 Promosi produk yang anda pakai tersedia media komunikasi P2 Membeli produk karena banyak promo P3

## Langkah-langkah Penelitian
Langkah-langkah analisa data dengan menggunakan metode Structural Equation Modeling-Partial Least Square adalah sebagai berikut:
1. Melakukan deskripsi karakteristik dari indikator penyusun variabel laten.
2. Konseptualisasi model.
3. Merancang diagram jalur. Setelah diketahi konseptual modelnya maka akan dibentuk model struktural data kepuasan konsumen garam PT.UCI Gresik
Edy Sulistiyawan, dkk.

## 80
Gambar 1 Model Struktural Data Keputusan Pembelian ulang & Kepuasan Konsumen
4. Mendapatkan estimasi parameter.
5. Mengevaluasi hasil outer model
a. Mengukur tingkat validitas (Convergent Validity dan Discriminant Validity)
b. Mengukur tingkat reliabilitas (Composite Reliability)
c. Melakukan pengujian terhadap nilai outer model
6. Mengevaluasi hasil inner model
a. Mengukur kolinieritas diantara variabel laten
b. Melakukan pengujian koefisien path pada masing-masing variabel laten
c. Mengukur koefisien determinasi pada masing-masing variabel laten (R 2 )
7. Menarik Kesimpulan.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deskripsi Karakteristik Responden
Karakteristik responden pada survey keputusan pembelian ulang dan kepuasan konsumen yang didapatkan adalah seperti pada Gambar 2 berikut:
Gambar 2 Diagram Karakteristik Responden
Berdasarkan  Gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  responden  yang  memberikan  umpan  balik  kepada kuisioner  yang  telah  diberikan  di  dominasi  oleh  konsumen  dari  kelompok  Perseroan  Terbatas (PT)  sebesar  80%  dari  total  keseluruhan  atau  sebanyak  52  responden,  sedangkan  untuk konsumen  dari  kelompok  Commanditarie  Vennontschap  (CV)  hanya  8%  dari  total  keseluruhan atau  sebanyak 5  responden,  dan  sisanya  adalah  konsumen  dari  kelompok  Usaha  Dagang  (UD) sebesar 12% dari total keseluruhan atau sebanyak 8 responden.
81 Tabel 2 Rata-rata Variabel Laten Variabel Laten Kategori Konsumen CV PT UD Harga 3.70  3.82 3.88 Kualitas 3.44  3.68 3.93 Distribusi 4.00  4.11 4.42 Promosi 3.27  3.67 3.67 Kepuasan Konsumen 3.60  3.92 3.84 Keputusan Pembelian 3.80  3.95 4.13
Pada Tabel 2 terlihat bahwa nilai rata-rata terkecil pada ketiga kategori konsumen berada pada variabel  laten  promosi  artinya  rata-rata  konsumen  bisa  dianggap  cukup  menyukai  strategi promosi  yang  dilakukan  oleh  PT  UCI  Gresik.  Kemudian  nilai  rata-  rata  terbesar  pada  ketiga kategori konsumen CV, PT dan UD berada pada variabel laten distribusi artinya kedua kategori tersebut rata-rata puas terhadap pelayanan distribusi produk yang diberikan PT UCI Gresik.

## Analisis  factor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Keputusan  Pembelian  Ulang  dan  Kepuasan Konsumen Menggunakan SEM PLS
Analisis  pemodelan  kepuasan  konsumen  menggunakan  PLS  meliputi  langkah-langkah  analisis sebagai berikut:
1. Analisis factor-Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Pembelian Ulang dan Kepuasan Konsumen Menggunakan SEM PLS
Struktur  model  dalam  penelitian  ini  mencakup  enam  variabel  laten,  yang  terdiri  dari  empat variabel eksogen yaitu harga (ξ1), kualitas (ξ2), distribusi (ξ3), dan promosi (ξ4) serta dua variabel endogen yaitu kepuasan konsumen (  1) dan keputusan pembelian ulang (  2). Pada penelitian ini variabel  laten  endogen  η1  dipengaruhi  oleh  variabel  laten  eksogen  ξ1,  ξ2,  ξ3,  ξ4  dan  2 dipengaruhi oleh  1. Secara matematis dapat dituliskan: Kepuasan Konsumen = f (Harga, Kualitas, Distribusi, dan Promosi) Keputusan Pembelian ulang = f (Kepuasan Konsumen
2. Analisis factor-Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Pembelian Ulang dan Kepuasan Konsumen Menggunakan SEM PLS
Evaluasi model pengukuran ( outer model ) meliputi penilaian validitas dan reliabilitas pada setiap indikator terhadap variabel latennya.

## Convergent Validity
Kemudian dilakukan uji validitas yang dapat dilakukan dengan melihat indikator validitas yang ditunjukkan  oleh  nilai loading  factor (λ).  Jika  nilai  loading  (λ)  ≥  0,70  maka  indikator  tersebut dikatakan  valid,  namun  jika  λ  <  0,70  maka  indikator  dikatakan  tidak  valid  dan  harus dihilangkan dari analisis karena hal ini mengindikasikan bahwa indikator tersebut tidak cukup baik digunakan untuk mengukur variabel laten (Chin, 1998).
Tabel 3 Uji Validitas Indikator λ Ket. Indikator λ Ket. Indikator λ Ket. Hr1 0.755 Valid K5 0.714 Valid Kp2 0.436 Tdk Valid Hr2 0.520 Tdk Valid D1 0.626 Tdk Valid Kp3 0.730 Valid Hr3 0.712 Valid D2 0.851 Valid Kp4 0.843 Valid Hr4 0.862 Valid D3 0.793 Valid B1 0.690 Tdk Valid K1 0.744 Valid P1 0.800 Valid B2 0.474 Tdk Valid K2 0.832 Valid P2 0.634 Tdk Valid B3 0.731 Valid K3 0.784 Valid P3 0.779 Valid B4 0.781 Valid K4 0.730 Valid Kp1 0.799 Valid
Edy Sulistiyawan, dkk.

## 82
Berdasarkan  nilai  loading  factor  pada  Tabel  3,  terdapat  nilai loading  factor (λ)  <  0,70  untuk masing-masing  indikator  Hr2,  D1,  P2,  Kp2,  B1,  B2.  Namun  pada  indikator  D1,  P2,  dan  B1 menghasilkan loading factor (λ) > 0,60 yang menurut Hair ,et al (2013) masih dapat diterima, Lalu indikator  Hr2,  Kp2,  B2  yang  merupakan  indikator  tidak  valid  dalam  mengukur  variabel  laten harus dikeluarkan dari model.
Gambar 3 Konstruksi Diagram Jalur yang Sudah Tervalidasi Uji  validitas  konvergen  juga  dapat  dilihat  melalui  nilai average  variance  extracted (AVE)  pada Tabel 4.
Tabel 4 Average Variance Extracted Variabel Laten Average Variance Extracted (AVE) Harga 0.623 Kualitas 0.581 Distribusi 0.582 Promosi 0.550 Kepuasan Konsumen 0.654 Keputusan Pembelian Ulang 0.545 Pada Tabel 4 nilai average variance extracted (AVE) yang dihasilkan oleh semua konstruk dengan indikator refleksif yaitu diatas > 0,50 sehingga memenuhi persyaratan uji validitas convergen.

## Discriminant Validity.
Uji  validitas  diskriminan  indikator  dapat  dilihat  pada  cross  loading  antara  indikator  dengan konstruknya  harus  >  0,70  atau  paling  tidak  harus  lebih  besar  nilai  loadingnya  dibandingkan dengan korelasi konstruk lainnya.
83 Tabel 5 Cross Loading Indikator Harga Kualitas Distribusi Promosi Kepuasan Konsumen Keputusan Pembelian Ulang Hr1 0.752 0.260 0.352 0.442 0.579 0.268 Hr3 0.735 0.330 0.465 0.535 0.589 0.219 Hr4 0.873 0.404 0.520 0.549 0.675 0.447 K1 0.354 0.740 0.392 0.312 0.440 0.332 K2 0.457 0.835 0.541 0.434 0.507 0.425 K3 0.266 0.786 0.493 0.421 0.476 0.374 K4 0.252 0.725 0.507 0.350 0.398 0.306 K5 0.264 0.718 0.355 0.393 0.404 0.237 D1 0.279 0.389 0.625 0.284 0.305 0.238 D2 0.444 0.577 0.847 0.606 0.670 0.386 D3 0.545 0.392 0.799 0.456 0.533 0.543 P1 0.525 0.347 0.486 0.799 0.626 0.199 P2 0.375 0.352 0.398 0.627 0.503 0.310 P3 0.521 0.420 0.492 0.786 0.656 0.156 Kp1 0.603 0.434 0.546 0.655 0.804 0.276 Kp3 0.578 0.407 0.561 0.661 0.754 0.182 Kp4 0.705 0.570 0.586 0.650 0.864 0.351 B1 0.316 0.310 0.267 0.178 0.264 0.706 B3 0.291 0.268 0.383 0.176 0.216 0.732 B4 0.281 0.396 0.510 0.277 0.263 0.775
Dari  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  korelasi  konstruk  variabel  harga  dengan  indikatornya  lebih tinggi  dibanding  dengan  konstruk  variabel  lainnya,  begitu  juga  dengan  konstruk  variabel kualitas,  distribusi,  kepuasan  konsumen  dan  keputusan  pembelian  ulang  dengan  masing- masing  indikatornya.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  konstruk  variabel  laten  memprediksi indikator pada blok mereka lebih baik dibanding dengan konstruk lainya.

## Composite Reliability
Reliabilitas  merupakan  suatu  nilai  koefisien  yang  menunjukkan  tingkat  konsistensi  data. Berikut merupakan nilai composite reliability untuk masing-masing variabel laten.
Tabel 6 Composite Reliability Variabel Laten Composite Reliability Harga 0.831 Kualitas 0.873 Distribusi 0.804 Promosi 0.784 Kepuasan Konsumen 0.850 Keputusan  Pembelian Ulang 0.782
Tabel 6 menunjukkan bahwa semua variabel laten memiliki nilai composite reliability (CR) yang lebih  besar  dari  0,70.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semua  indikator  yang  digunakan  untuk mengukur variabel laten telah reliabel.
Berdasarkan  kriteria-kriteria  tersebut,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model  pengukuran sudah baik karena telah memenuhi validitas dan reliabilitas.
3. Evaluasi Model Struktural (Inner Model)
Evaluasi model struktural digunakan untuk melihat hubungan antar konstruk laten yang telah dihipotesiskan  sebelumnya  dengan  melihat  hasil  estimasi  koefisien  parameter  dan  tingkat signifikansinya.
Edy Sulistiyawan, dkk.
84
Tabel 7 Nilai R 2 dan Q 2 Variabel Laten R 2 Q 2 Kepuasan Konsumen 0.804 0.827 Keputusan Pembelian Ulang 0.115
Berdasarkan  Tabel  7  terlihat  bahwa    kedua    variabel  laten  memiliki  nilai  R 2 yang  berbeda, dimana  R 2 pada  variabel  laten  kepuasan  konsumen  adalah  80,4%  yang  dapat  disimpulkan bahwa model kuat, sedangkan variabel laten keputusan pembelian ulang memiliki nilai R 2 11,5% yang  tergolong model  lemah.  Selanjutnya,  dilakukan perhitungan nilai  Q 2 dan  didapatkan  nilai sebesar 0,827 (lebih dari 0) menunjukkan bahwa pemodelan memiliki prediksi yang relevan.
4. Pengujian Hipotesis ( Resampling Boostrapp )
Pada  Tabel  8  dapat  disimpulkan  bahwa boostrap 500  kali  menjadi  pilihan boostrapp terbaik karena  memiliki  t hitung terbesar  dibandingkan  dengan  lainya,  dimana  pada  setiap  kali boostrapping data  dilakukan resampling yang  diperoleh  dari  65  data  valid.  Hasil  dari boostrapping dengan sampel sebanyak 500 kali boostrap digunakan untuk pengujian signifikansi parameter dalam model dapat dilakukan dengan statistik uji t.
Variabel 100 200 300 500 t test t test t test t test Harga -> Kepuasan Konsumen 2.32 2.16 2.20 2.25 Kualitas -> Kepuasan Konsumen 1.98 2.11 1.95 2.06 Distribusi -> Kepuasan Konsumen 1.94 1.88 1.69 1.84 Promosi -> Kepuasan Konsumen 2.82 2.71 2.84 2.91 Kepuasan Konsumen -> Keputusan Pembelian Ulang 2.64 2.73 2.84 3.05 Total 11.70 11.58 11.52 12.11
Pengujian Hipotesis Model Pengukuran ( Outer Model ) Berdasarkan Tabel 9, diperoleh informasi bahwa semua nilai t hitung dari masing-masing  indikator terhadap    variabel    laten  lebih  besar  dari  1,96.  Artinya  semua  indikator  signifikan  dan  dapat mengukur variabel laten.
Tabel 9 Uji Signifikansi Model Pengukuran pada Boostrapping 500 kal
Variabel Indikator  t hitung  Keputusan Variabel Indikator  t hitung  Keputusan Keputusan Pembelian Ulang B1 3.762 Tolak H 0 Kualitas K2 18.579 Tolak H 0 B3 3.528 Tolak H 0 K3 13.489 Tolak H 0 B4 5.101 Tolak H 0 K4 9.322 Tolak H 0 Kepuasan Konsumen Kp1 14.580 Tolak H 0 K5 9.910 Tolak H 0 Kp3 11.779 Tolak H 0 Distribusi D1 3.794 Tolak H 0 Kp4 25.374 Tolak H 0 D2 28.769 Tolak H 0 Harga Hr1 10.133 Tolak H 0 D3 10.303 Tolak H 0 Hr3 11.581 Tolak H 0 Promosi P1 15.329 Tolak H 0 Hr4 25.204 Tolak H 0 P2 4.469 Tolak H 0 Kualitas K1 10.551 Tolak H 0 P3 12.082 Tolak H 0
85

## Pengujian Hipotesis Model Struktural
(Inner Model)
Tabel 10 Uji Signifikansi Model Struktural pada Boostrapping 500 kali Variabel Coefficient STDEV  t hitung Keputusan Harga -> Kepuasan Konsumen 0.378 0.175 2.155 Tolak H 0 Kualitas -> Kepuasan Konsumen 0.132 0.062 2.110 Tolak H 0 Distribusi -> Kepuasan Konsumen 0.153 0.081 1.876 Gagal Tolak H 0 Promosi -> Kepuasan Konsumen 0.403 0.149 2.705 Tolak H 0 Kepuasan Konsumen -> Keputusan Pembelian Ulang 0.339 0.124 2.731 Tolak H 0
Terlihat pada Tabel 10 semua variabel laten eksogen dan endogen Nilai t hitung 1,876 kurang dari t tabel 1,99  gagal  tolak  H 0 (tidak  signifikan),  artinya  variabel  distribusi  ulang  tidak  dapat memberikan pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan konsumen.
Secara  matematis  model  struktural  dari  analisis  PLS  dengan  skema  path  dituliskan  sebagai berikut.

## 5. Pengaruh Hubungan Antar Variabel
Tabel 11 Pengaruh Antar Variabel Laten Variabel Laten Pengaruh Eksogen Endogen Langsung  Tidak Langsung Total Harga Kepuasan Konsumen 0.378 - 0.378 Kualitas 0.132 - 0.132 Distribusi 0.153 - 0.153 Promosi 0.403 - 0.403 Harga Keputusan Pembelian Ulang - 0.128 0.128 Kualitas - 0.045 0.045 Distribusi - 0.052 0.052 Promosi - 0.136 0.136 Kepuasan Konsumen 0.339 - 0.339
Pengaruh  langsung  yang  dimiliki  antar  variabel  laten  pada  Tabel  3.10  yaitu  variabel  harga memiliki  pengaruh  langsung  terhadap  variabel  kepuasan  sebesar  0,378,  variabel  kualitas sebesar  0,132, variabel distribusi sebesar 0,153, variabel promosi sebesar 0,403 dan  pengaruh variabel kepuasan konsumen terhadap keputusan pembelian ulang sebesar 0,339.

## 4.  SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  hasil  analisis  pada  penelitian  ini  adalah  karakteristik    yang dimiliki    oleh    konsumen    PT  UCI  Gresik  Jatim  dibagi  menjadi  tiga  kategori,  dimana  kategori
Edy Sulistiyawan, dkk.

## 86
tersebut adalah CV, PT, dan UD yang masing-masing tersusun dari 5 responden, 52 responden dan 8 reponden dari keseluruhan total responden sebanyak 65 konsumen. Kemudian nilai rata- rata  terkecil  jawaban  responden  ada  pada  variable  laten  promosi  dan  terbesar  pada  ketiga kategori konsumen CV, PT dan UD berada pada variabel laten distribusi artinya kedua kategori tersebut rata-rata konsumen puas terhadap distribusi produk yang diberikan PT UCI Gresik. Pemodelan kepuasan konsumen di PT.UCI Gresik jatim dengan variabel laten eksogen harga (ξ1), kualitas (ξ2), distribusi  (ξ3), dan promosi (ξ4) serta variabel laten endogen kepuasan konsumen (  1)  dan  keputusan  pembelian  ulang  (  2)  menghasilkan  model  struktural  dengan  pendekatan PLS sebagi berikut:
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  harga  memberikan  pengaruh  positif  terhadap  kepuasan konsumen  sebesar  0,378  (signifikan),  begitu  juga  variabel  kualitas  sebesar  0,132  (signifikan), variabel  promosi  sebesar  0,403  (signifikan).  Sedangkan  untuk  variabel  distribusi  mempunyai pengaruh  yang  (tidak  signifikan)  terhadap  kepuasan  konsumen  sebesar  0,153.  Keputusan pembelian ulang dipengaruhi oleh kepuasan konsumen sebesar 0,339 (signifikan).

## Saran
Saran  yang  dapat  diberikan  berdasarkan  hasil    analisis  penelitian  ini  adalah  penelitian menggunakan  metode  SEM-PLS  menunjukkan  bahwa  faktor  harga,  kualitas,  dan  promosi memberikan  pengaruh  signifikan  terhadap  variabel  kepuasan  konsumen,  terkecuali  faktor distribusi  yang  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  kepuasan  konsumen.  Selain  itu juga  terbukti  bahwa  keputusan  pembelian  ulang  dipengaruhi  secara  signifikan  oleh  kepuasan konsumen. Oleh karena itu, bagi pihak PT UCI Gresik diharapkan dapat meningkatkan kualitas produk,  menjaga  kestabilan  harga  produk  dan  terus  melakukan  promosi  produk  yang dihasilkan,  sehingga  kepuasan  konsumen  dan  keputusan  pembelian  ulang  pun  akan  tercipta secara konsisten untuk produk garam PT UCI Gresik Jatim.

## UCAPAN TERIMA KASIH.
Bagian ini bersifat opsional. Jika disertakan, bagian ini seharusnya diletakkan setelah teks; satu spasi dan justified. Ukuran font yang digunakan adalah Bookman Old 9-point, regular.

## DAFTAR PUSTAKA
Anwar, S., Gulzar, A., (2011), Impact of Perceived Value on Word of Mouth Endorsement and Customer Satisfaction : Mediating Role of Repurchase Intentions. Vol.1, No.5, 46-54. Chin,  W.W.,  (1998), The  partial  least  square  approach  for  structural  equation  modeling.  In  G.  A. Macroulides (Ed). Modern  methods  for  business  research .  London  Lawrence  Erlbaum Associates. hlm295-236.
Devi,  B.C.,  Hoyyi,  A.,&  Mukid,  M.A.,  (2015),  Analisa  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Keputusan Pembelian  dan  Kepuasan  Konsumen  pada  Layanan  Internet Speedy di  Kota  Semarang Menggunakan Partial Least Square, Jurnal Gausian, Vol.4, No.3, 485-495.
Ghozali,  I.,  dan  Latan,  (2012), Partial  Least  Square Konsep,  Tehnik  dan  Aplikasi  Menggunakan Program Smart PLS 2.0 M3. Semarang: UNDIP.
Hair Jr, J.F., Sarstedt, M., Hopkins, L., & Kuppelwieser, V. G., (2013) , Partial least squares structural equation modeling (PLSSEM) An emerging tool in business research . European Business Review. Henseler, J., Ringle, C.M., dan Sinkovics, R.R., (2009), The Use Of Partial Least Squares Path Modeling In International Marketing, Advances in International Marketing, Volume 20, 277–319. Wibowo  A.,  (2007),  Pengukuran  indeks  kepuasan  pelanggan  dengan  pendekatan structural  equation modeling. [skripsi]. FMIPA, UGM. Walpole,  R.E.  (1982). Pengantar  Statistika .  Terjemahan  oleh  Bambang  Sumantri.  (1993).  Jakarta: Gramedia.