jurnal ilmiah nita - lib.ui.ac.id
TRANSCRIPT
ANALISIS PENGARUH SERVICE RECOVERY TERHADAP
CUSTOMER LOYALTY STUDI KASUS CARWASH - BENGKEL
AUTOKLIN
Author : Nita Theodora Bustan
Program Studi S1 Ekstensi Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia
Abstract :
Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh interactional, distributive, procedural justice terhadap recovery satisfaction, overall satisfaction dan berakhir pada customer loyalty di dalam pasar jasa cuci mobil. AutoKlin dipilih sebagai tempat dilakukan penelitian oleh Peneliti. Penelitian – penelitian sebelumnya menunjukkan Recovery Satisfaction tidak secara signifikan mempengaruhi customer loyalty. Yang mempengarhui secara signifikan adalah Overall satisfaction (Yu – Wei Chang et.al, 2010). Penelitian ini juga menganalisis apakah interactional justice, procedural justice, distiributive justice berpengaruh signifikan kepada Recovery Satisfaction dan Overall Satisfaction dan berujung pada customer loyalty. Penelitian ini menggunakan model yang telah dikembangkan oleh Yu-We Chang et.al (2010) Katakunci : Service Recovery, Industri jasa, carwash, keadilan distributive, keadilan procedural,
keadilan interaksional, kepuasan pelanggan
Dalam ilmu ekonomi, jasa atau layanan adalah aktivitas ekonomi yang
melibatkan sejumlah interaksi dengan konsumen atau dengan barang – barang milik,
tetapi tidak menghasilkan kepemilikan
Perubahan dalam kondisi bisa saja muncul dan produksi suatu jasa bisa
memiliki atau bisa juga tidak mempunyai kaitan dengan produk fisik. Interaksi antara
penyedia jasa dan pelanggan kerap kali terjadi dalam jasa, sekalipun pihak-pihak yang
terlibat mungkin tidak menyadarinya. Selain itu, dimungkinkan ada situasi di mana
pelanggan sebagai individu tidak berinteraksi langsung dengan perusahaan jasa.
Setiap bentuk pelayanan atau moment of truth yang diberikan pada saat
produsen melayani pelanggan lewat jasa yang mereka berikan, akan memberikan
kepuasan kepada pelanggan tersebut dan kepuasan merupakan salah satu yang
membuat konsumen tetap loyal pada perusahaan tersebut.
Complain merupakan bentuk ketidakpuasan konsumen akan produk yang
diharapkan. Ekspektasi yang diharapkan konsumen ternyata tidak sesuai dengan
kenyataan yang didapat. Dalam pelayanan jasa, produk yang ditawarkan tidak dapat
dilihat wujudnya. Jasa tersebut baru dapat dirasakan setelah dikonsumsi. Oleh karena
itu, penyedia jasa harus lebih siap menghadapi complain atau keluhan dari konsumen
atau pelanggannya.
Maraknya bisnis carwash atau jasa pencucian mobil sayangnya tidak dibarengi
dengan kualitas dan kesiapan penyedia jasa dalam menghadapi keluhan yang
dirasakan pelanggan. Penyedia jasa terfokus pada pemikiran ‘Yang penting mobil
mengkilat’ saja. Ketika konsumen mengalami ketidakpuasan dan mengeluh,
penanganan keluhan ini tidak cukup baik. Padahal penanganan keluhan merupakan
bagian dari kepuasan pelanggan.
Sebagai perusahaan yang bergerak di bidang pelayanan jasa, AutoKlin selalu
berusaha memberikan pelayanan yang terbaik untuk konsumen. Sebuah perusahaan
carwash – bengkel - dan auto detailing ini memiliki 30 orang! ! "!
pegawai. Sang Owner atau Pemilik, terjun langsung untuk melakukan pengawasan
pada pelayanan yang diberikan konsumen.
Gambar 1.1 Jumlah Pengunjung AutoKlin 2012 (Januari – November) Sumber : Data Internal AutoKlin
Dengan rata – rata 2522 mobil setiap bulan dan omset rata – rata
Rp.150.000.000,- per bulan, AutoKlin perlu memperhatikan standart pelayanan yang
diberikan agar konsumen yang menggunakan jasa AutoKlin tetap puas sehingga terus
menggunakan jasa AutoKlin. Apalagi sekarang ini, mencuci mobil sendiri merupakan
hal yang sulit dilakukan oleh pemilik mobil (mengingat padatnya aktivitas dan
terbatasnya waktu). Oleh karena itu, mencuci mobil di tempat pencucian mobil dirasa
sebagai kebutuhan masyarakat sekarang ini.
Sepandai – pandainya manusia, pasti pernah berbuat kesalahan. Kesalahan –
Nov
Okt
Sept
Agus
Jul
Jun
Mei
April
kesalahan ini pun terjadi di AutoKlin. Padahal, di pelayanan jasa, penjual / produsen
dituntut untuk selalu perfect dan tidak bercela dalam hal sekecil apapun. Agar moment
of truth yang dirasakan oleh konsumen semakin banyak dan memberikan kepuasan
kepada konsumen pada akhirnya.
Menarik sekali melihat bagaimana AutoKlin melakukan service recovery
kepada konsumen ketika terjadi kesalahan – kesalahan dalam pelayanan untuk
membuat konsumen tetap puas berujung pada loyalitas yang tinggi pada AutoKlin.
Dari data penelitian Penulis kepada data pelanggan AutoKlin, 70% pelanggan
AutoKlin adalah pelanggan yang telah lebih dari 3 tahun berlangganan di AutoKlin.
Selama 3 tahun tersebut (AutoKlin berdiri sejak 2007), bukan berarti pelanggan tidak
pernah mengalami masalah atau kecewa dengan AutoKlin. Namun, bagaimana
AutoKlin me-recovery kesalahan mereka sehingga pelanggan tetap puas merupakan
hal yang menarik untuk di bahas. Mengingat seperti telah dikemukakan di atas,
pelayanan jasa, merupakan pelayanan keseluruhan terhadap hal - hal detail dan juga
pemberian kepuasan akan kebutuhan pelanggan melalui jasa yang tidak berwujud.
Teori keadilan atau yang lebih dikenal sebagai justice theory sekarang telah
diperluas penggunaannya untuk menjelaskan harapan konsumen terhadap usaha yang
diberikan oleh perusahaan atas kegagal – layanan jasa yang terjadi. Peneliti akan
menggali lebih dalam tentang tiga dimensi keadilan ini dalam pemulihan kegagal
layanan dan bagaimana hal itu mempengaruhi recovery satisfaction, overall
satisfaction dan customer loyalty.
Mengetahui pengaruh teori keadilan terhadap kepuasan pelanggan pasca terjadi
kegagal layanan, kepuasan secara keseluruhan dan terakhir loyalitas pelanggan
sangatlah penting bagi pelaku bisnis dalam hal ini penyedia bisnis jasa. Sayangnya
banyak pelaku bisnis jasa (khususnya carwash dalam hal ini, kurang memperhatikan
pengaruh variabel tersebut). Tentu saja hal ini mengakibatkan permasalahan atau
complain yang dilakukan oleh konsumen tidak dapat terlayani dengan baik oleh
penyedia jasa. Padahal, seperti yang telah Peneliti ungkapkan di bagian atas, loyalitas
pelanggan adalah hal yang sangat penting dalam dunia bisnis.
Data primer merupakan data yang dikumpulkan secara langsung untuk
penelitian ini oleh peneliti. Data ini terdiri dari dua jenis data, yaitu data kualitatif dan
data kuantitatif. Data kualitatif didapatkan dari wawancara tidak terstruktur yang
dilakukan oleh peneliti dengan beberapa orang responden dan juga pihak yang sedang
diteliti (responden yang pernah complain pada AutoKlin). Data kuantitatif didapatkan
melalui penelitian lapangan (survey) dengan menggunakan kuisioner yang diisi oleh
responden (Maholtra, 2007)
Data kualitatif bersifat tidak terstruktur, artinya variasi data yang diberikan oleh
sumbernya (orang, partisipan, atau responden yang diawawancara) sangat beragam.
Kondisi ini bertujuan untuk memperoleh ide atau pandangan yang mendalam dan luas
dari tiap partisipan mengenai pengalaman mereka dalam melakukan complain
terhadap pelayanan yang mengecewakan di AutoKlin. Kebebasan partisipan dalam
menyampaikan pendapat membuat periset mampu memperoleh pemahaman yang
lebih baik atas masalah yang sedang diteliti. Beberapa alat yang dapat digunakan
untuk mengumpulkan data kualitatif adalah wawancara, focus grup, dan teknik
proyeksi. Data kualitatif yang didapatkan hanya bersifat sebagai pendukung dalam
penelitian ini karena peneliti menggunakan data kuantitatif pada penelitian ini.
Data Kuantitatif bersifat terstruktur atau berpola sehingga ragam data yang
diperoleh dari sumbernya (responden yang ditanyai atau obyek yang diamati)
cenderung memiliki pola yang mudah dibaca. Dan selanjutnya data kuantitatif ini
menggunakan analisis deskriptif. Data kuantitatif tersebut didapatkan peneliti melalui
penyebaran kuisioner di AutoKlin, meminta kesediaan calon responden untuk mengisi
kuisioner tersebut.Menurut Naresh K. Maholtra (2007) data sekunder adalah data
yang telah dikumpulkan sebelumnya yang berbeda dengan penelitian saat ini. Data
sekunder dapat diperoleh dari artikel – artikel terkait, majalah, Koran, jurnal dan
website.
Untuk penelitian ini, Peneliti melakukan pengumpulan data sekunder melalui
studi pustaka untuk membangun landasan teori yang sesuai dengan model penelitian.
Studi pustaka dilakukan dengan membaca buku – buku referensi, artikel – artikel,
serta penelusuran internet yang berkaitan dengan pembahasan penelitian untuk
mencari teori – teori dan prinsip – prinsip yang dapat diterapkan di dalam model
penelitian ini.
Pengolahan data hasil penelitian ini akan dilakukan dengan analisis Structural
Equation Modelling (SEM). Hal ini dilakukan agar Peneliti dapat mendapatkan
informasi tentang hubungan kausal simultan di antara variabel – variabel, juga
informasi tentang muatan faktor dan kesalahan – kesalahan pengukuran.
Teknik Structural Equation Modelling (SEM) merupakan teknik statistik untuk
menjelaskan hubungan antara beberapa variable. Dalam pelaksanaanya, SEM
memeriksa struktur keterkaitan yang dinyatakan dalam rangkaian persamaan.
Persamaan – persamaan tersebut menggambarkan seluruh hubungan di antara
konstruk – konstruk (variable independen dan variable dependen) yang terlibat dalam
analisis. (Hair et al, 2006. Hal 711)
Berdasarkan hasil output LISREL 8.5 olahan peneliti di atas, dapat dilihat
bahwa nilai – t dari sebagian besar variabel teramati lebih dari 1,96. Tidak ada
variabel yang t – value – nya tidak memenuhi syarat.
Nilai t – value yang > 1.96 menunjukkan bahwa nilai parameter tersebut adalah
signifikan secara statistik. Hal ini juga menunjukkan bahwa variabel teramati pada
model penelitian ini dapat digunakan untuk penelitian lebih lanjut.
Gambar 2. standardized loading factor (λ) Sumber : Output 8.5 Hasil Olahan Peneliti
Diagram lintasan model lengkap dengan angka – angka yang merupakan hasil
estimasi yang distandarisir. Angka – angka tersebut dapat digunakan untuk
menghitung validitas dan reliabilitas setiap konstruk (model pengukuran) yang ada
dalam model.
Standardized Loading Factor (λ) atau muatan factor standart harus < 0.5 atau
<0.7. Namun jika ada nilai muatan factor standart yang <0.5 tapi ≥ 0.3 maka variabel
yang terkait dapat dipertimbangkan untuk tidak dihapus. Namun jika ≤ 0.3 maka
variabel tersebut harus dihapus. Karena sudah tidak memenuhi syarat.
Kedua nilai tersebut yang mtelah memenuhi syarat menyatakan bahwa validitas
semua variabel teramati terhadap variabel laten di model ini adalah baik.
Berikut adalah hasil Reliabilitas Model Pengukuran. Untuk melihat apakah model
Penelitian ini reliable untuk diteliti atau tidak.
Tabel 3. Analisis Reliablitas Model Pengukuran
Indikator
SLF Error CR VE 1 2 3 4 1 2 3 4
DJ 0.56 0.64 0.77 - 0.65 0.59 0.41 - 0.70045687
0.50023419
PJ 0.73 0.76 0.83 - 0.46 0.42 0.32 - 0.817695673
0.599919984
IJ 0.79 0.83 0.80 - 0.38 0.31 0.36 - 0.847967103
0.65034965
RS 0.75 0.78 0.78 - 0.44 0.39 0.40 - 0.81267419 0.591267072
CL 0.72 0.82 0.82 0.47
0.48 0.33 0.32 0.77
0.745635643
0.52310434
OS 0.47 0.87 0.85 - 0.78 0.24 0.28 - 0.786748905
0.566709996
Keterangan : SLF = Standardized Loading Factor DJ = Distributive Justice, PJ = Procedural Justice, IJ = Interactional Justice RS = Recovery Satisfaction, CL = Consumer Loyalty, OS = Overall Satisfaction
Hasil perhitungan reliablitas di atas, dapat dirangkum dalam Tabel 4.3 dan kita
bisa melihat bahwa semua nilai Construct Reliability (CR) ≥ 0.7 dan semua nilai
Variance Extracted (VE) ≥ 0.5. Dengan demikian, kita bisa menyimpulkan bahwa
reliabilitas model pengukuran (konstruk) adalah baik karena telah memenuhi kedua
persyaratan tersebut.
Analisis model Struktural berhubungan dengan evaluasi terhadap koefisien –
koefisien atau parameter – parameter yang menunjukkan hubungan kausal atau
pengaruh satu variabel laten terhadap variabel laten yang lain. Biasanya hubungan –
hubungan kausal inilah yang dihipotesiskan dalam suatau penelitian.
Setelah menganalisis hasil dari model pengukuran, analisis berikutnya yang
dilakukan adalah dengan melakukan analisis hubungan kausal model. Pengujian
statistic untuk hubungan kausal model structural ini dilakukan dengan nilai kritis dari
nilai-t adalah ≥ 1.96. Hasil estimasi dari semua hubungan kausal penelitian bisa
dilihat dari hasil output LISREL 8.5 berikut ini:
Gambar 4.12 Path Model Struktural (Standardized Solution)
Sumber : Output LISREL 8.5 Hasil Olahan Peneliti
Gambar 4.13 Path Model Struktural (t-value)
Sumber : Output LISREL 8.5 Hasil Olahan Peneliti
Di bawah ini merupakan hasil persamaan yang dihasilkan dari printed output LISREL
8.5. Berikut hasil output penelitian Reduced from Equations
RS = 0.46*DJ + 1.34*PJ + 1.22*IJ, Errorvar.= 1.00, R² = 0.89
(0.52) (0.64) (0.60)
0.89 2.09 2.01
CL = 0.31*DJ + 0.40*PJ + 0.71*IJ, Errorvar.= 1.40, R² =
0.56
(0.26) (0.28) (0.29)
1.19 1.44 2.40
OS = 0.40*DJ + 0.24*PJ + 0.86*IJ, Errorvar.= 1.07, R² =
0.65
(0.40) (0.40) (0.43)
1.02 0.58 1.98
Tabel 4. Uji Kecocokan (Goodness of Fit) Model Struktural
No. Ukuran Goodness of Fit Nilai Keterangan
1. Chi-square 249.62 Poor Fit
P-value 0
3. Root Mean Square Error of
Approximation (RMSEA) 0.080 Good Fit
Tabel 5. Uji Kecocokan (Goodness of Fit) Model Struktural (Lanjutan)
4. Expected Cross-Validation Index
(ECVI) 3.24
Good Fit ECVI for Saturated Model 3.65
ECVI for Independence Model 13.75
5. Independence AIC 1430.27
Good Fit Model AIC 337.11
Saturated AIC 1074.25
6. Independence CAIC 1499.70
Good Fit Model CAIC 523.46
Saturated CAIC 1074.25
7. Normed Fit Index (NFI) 0.82 Poor Fit
8. Non-Normed Fit Index (NNFI) 0.90 Good Fit
9. Comparative Fit Index (CFI) 0.91 Good Fit
10. Incremental Fit Index (IFI) 0.91 Good Fit
11. Relative Fit Index (RFI) 0.81 Poor Fit
12. Critical ‘N’ 76.29 Poor Fit
13. Standardized Root Mean Square
Residual (RMR) 0.53 Poor Fit
14. Goodness of Fit Index (GFI) 0.90 Good Fit
15. Adjusted Goodness of Fit Index
(AGFI) 0.74 Poor Fit
Sumber : Hasil Olahan LISREL 8.5 Peneliti
Berdasarkan tabel di atas, maka analisis dari pengujian kecocokan seluruh model
adalah :
a. Hasil Olahan Data LISREL 8.5 tentang Chi – Square Model
Minimum Fit Function Chi-Square = 249.62 (P = 0.00)
Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 235.11 (P
= 0.00)
Chi – Square digunakan untuk menguji seberapa dekat kecocokan antara matrik
kovarian sampel S dengan matrik kovarian model. Dari data di atas dapat kita lihat
bahwa nilai Chi – Square Model besar dan nilai P = 0.00. Sedangkan model dikatakan
Good Fit adalah nilai Chi-Square kecil dan nilai P > 0.05.
b. Hasil Olahan Data LISREL 8.5 tentang Root Mean Square Error of
Approximation (RMSEA) Model
Menurut Brown and Cudeck,1993 suatu model dikatakan good Fit jika memiliki
nilai RMSEA : 0.05 < RMSEA ≤ 0.08. Nilai RMSEA Model adalah 0.080.
Sehingga model ini termasuk good Fit.
Dari rentang 90% Confident Interval RMSEA, nilai RMSEA Model berada di
antara rentang interval : 0.063 < 90% Confident Interval for RMSEA (0.080) <
0.099. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model memiliki presisi yang baik
(Good Degree of Precision)
c. Hasil Olahan Data LISREL 8.5 tentang Expected Cross – Validation
Index (ECVI) Model
Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.080
90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (0.063 ; 0.099)
P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.0036
Expected Cross – Validation Index (ECVI) diusulkan sebagai saranan untuk
menilai, dalam sampel tunggal, likelihood bahwa model divalidasi silang (cross-
validated) dengan sampel – sampel dengan ukuran yang sama dari populasi yang
sama (Brosne dan Cudeck, 1989). ECVI digunakan untuk perbandingan model
dan semakin kecil nilai ECVI sebuah model semakin baik tingkat kecocokannya.
ECVI model dikatakan baik apabila ECVI model lebih dekat ke EVCI for
Saturated Model daripada ECVI for Independence Model.
Nilai ECVI model adalah 3.24 dan lebih dekat ke ECVI for Saturated Model 3.65
daripada ECVI for Independence Model : 13.75. Nilai ECVI pun berada dalam
inverval 2.87 – 3.69. Sehingga dapat dikatakan model ini berpresisi baik.
d. Hasil Olahan Data LISREL 8.5 tentang AIC Model
Independence AIC = 1430.27
Model AIC = 337.11
Saturated AIC = 380.00
Akaike Information Criterion (AIC) merupakan ukuran yang berdasarkan atas
statistical Information theory (Akaike, 1987). AIC merupakan ukuran yang
digunakan untuk membandingkan beberapa model dengan jumlah konstruk yang
berbeda.
Nilai AIC model adalah 337.11 dan lebih dekat ke Saturated AIC 380. Sehingga
kesimpulannya adalah Kecocokan keseluruhan model adalah baik (Good Fit)
e. Hasil Olahan Data LISREL 8.5 tentang CAIC Model
Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 3.24
90 Percent Confidence Interval for ECVI = (2.87 ;
3.69)
ECVI for Saturated Model = 3.65
ECVI for Independence Model = 13.75
Menurut Bodzogan (1987), AIC memberikan penalty hanya berkaitan dengan
degree of freedom dan tidak berkaitan dengan ukuran sampel. Oleh karena itu, Ia
mengusulkan menggunakan Consistent Akaike Information Criterion (CAIC).
Pada model, nilai CAIC dari model yang mendekati nilai saturated CAIC
menunjukkan good fit. Nilai CAIC model adalah 523.46 dan nilai Saturated
CAIC adalah 107.24 sehingga nilai CAIC model lebih dekat ke Saturated CAIC
daripada Independence CAIC 1499.70
f. Hasil Olahan Data LISREL 8.5 tentang Normed Fit Index (NFI) Model
Nilai Normed Fit Index (NFI) model adalah 0.83. Sedangkan menurut
perhitungan Normed Fit Index (NFI), suatu model dikatakan good Fit apabila
memiliki nilai ≥ 0.9. Karena nilai Normed Fit Index (NFI) < 0.9 maka secara
Normed Fit Index (NFI) model ini dikatakan poor Fit.
g. Hasil Olahan Data LISREL 8.5 tentang Non – Normed Fit Index
(NNFI) Model
Nilai Non – Normed Fit Index (NNFI) dikatakan baik apabila nilai NNFI ≥
0.9. Nilai NNFI model adalah 0.90 sehingga model dikatakan good fit.
h. Hasil Olahan Data LISREL 8.5 tentang Comparative Fit Index (CFI)
Model
Nilai Comparative Fit Index (CFI) diharapkan berkisar 0 – 1, dengan nilai lebih
tinggi adalah lebih baik. CFI ≥ 0.9 adalah good fit. Sedangkan nilai CFI model
adalah 0.91 sehingga model tergolong good fit.
i. Hasil Olahan Data LISREL 8.5 tentang Incremental Fit Index (IFI)
Model
Nilai Incremental Fit Index (IFI) diharapkan berkisar 0 – 1, dengan nilai lebih
tinggi adalah lebih baik. IFI ≥ 0.9 adalah good fit. Sedangkan nilai IFI model
adalah 0.91 sehingga model tergolong good fit.
j. Hasil Olahan Data LISREL 8.5 tentang Relative Fit Index (RFI) Model
Independence CAIC = 1499.70
Model CAIC = 523.46
Saturated CAIC = 1074.25
Nilai Relative Fit Index (RFI) diharapkan berkisar 0 – 1, dengan nilai lebih
tinggi adalah lebih baik. RFI ≥ 0.9 adalah good fit. Sedangkan nilai RFI model
adalah 0.81 sehingga model tergolong poor fit
k. Hasil Olahan Data LISREL 8.5 tentang Critical ‘N’ Model
Nilai Critical ‘N’ Model adalah 76.29 sedangkan menurut standart, model
dikatakan Good Fit apabila nilai Critical ‘N’ Model tersebut > 200. Oleh karena
itu, dari segi nilai Critical ‘N’, model dikatakan poor fit.
l. Hasil Olahan Data LISREL 8.5 tentang Standardized Root Mean
Square Residual (RMR) Model
Standardized Root Mean Square Residual (RMR) merupakan residual rata – rata
antara matrik (korelasi atau kovarian) teramati dan hasil esimasi Standardized
Root Mean Square Residual (RMR) ≤ 0.05 adalah good fit. Sedangkan
Standardized Root Mean Square Residual (RMR) model adalah 0.053 ( > 0.05)
meskipun hanya sedikit melewati batas atas nilai RMR, tapi tetap saja, nilai
Standardized Root Mean Square Residual (RMR) model adalah poor fit.
m. Hasil Olahan Data LISREL 8.5 tentang Goodness of Fit Index (GFI)
Model
Nilai Goodness of Fit Index (GFI) dari suatu model dikatakan baik atau good fit
apabila memiliki nilai ≥ 0.90. Nilai Goodness of Fit Index (GFI) Model adalah
0.90 yang berarti good fit.
n. Hasil Olahan Data LISREL 8.5 tentang Adjusted Goodness of Fit Index
(AGFI) Model
Nilai Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) dikatakan good fit apabila
memiliki nilai ≥ 0.90. Dari data dapat kita lihat bahwa nilai Adjusted Goodness
of Fit Index (AGFI) model adalah 0.74 sehingga model dikatakan poor fit.
Dari analisis terhadap kecocokan keseluruhan model di atas, dapat dilihat bahwa
terdapat empat (4) ukuran goodness of fit yang menunjukkan kecocokan yang kurang
baik (poor fit), dua (2) ukuran goodness of fit yang menunjukkan kecocokan yang
sedang (marginal fit), dan delapan (8) ukuran goodness of fit yang menunjukkan
kecocokan yang baik (good fit). Sehingga dapat disimpulkan bahwa kecocokan
keseluruhan model baik.
Analisis Hubungan Kausal Setelah Respesifikasi
Berdasarkan hasil output LISREL 8.5, dapat dilakukan beberapa tahap analisis
model structural sebagai berikut :
Tabel 4.11 Nilai – t dan Estimasi dari Model Struktural
No. Path Estimasi Nilai - t Kesimpulan
1. Ij à RS 0.43 2.14 Signifikan
2. PJ à RS 0.44 2.09 Signifikan
3. DJ à RS 0.15 0.89 Tidak Signifikan
4. IJ à OS 0.31 1.12 Tidak Signifikan
5. PJ à OS - 0.06 - 0.22 Tidak Signifikan
6. DJ à OS 0.16 0.72 Tidak Signifikan
7. RS à CL 0.35 2.04 Signifikan
8. RS à OS 0.45 1.13 Tidak Signifikan
9. OS à CL 0.52 2.84 Signifikan Sumber : Output LISREL 8.5 Hasil Olahan Peneliti
Keterangan : DJ = Distributive Justice, PJ = Procedural Justice, IJ = Interactional Justice RS = Recovery Satisfaction, CL = Consumer Loyalty, OS = Overall Satisfaction
Berdasarkan tabel di atas, dapat terlihat mana yang memiliki hubungan
signifikan dan mana yang kurang signifikan. Nilai ini akan digunakan dalam
pembahasan hipotesis selanjutnya.
a. Koefisien Determinasi R2
Menurut Joreskog (1999) dalam Wijanto (2008), R2 pada persamaan
struktural (structural equation) tidak mempunyai interpretasi yang jelas dan
untuk menginterpretasikan R2 seperti pada persamaan regresi, maka kita harus
mengambilnya dari reduced form equation
• Faktor Distributive Justice, Procedural Justice dan Interactional Justice dapat
menjelaskan 89% varian dari Recovery Satisfaction. Sedangkan sisanya sebanyak
11% dijelaskan oleh faktor lain
• Faktor Distributive Justice, Procedural Justice dan Interactional Justice dapat
menjelaskan 56% varian dari Customer Loyalty. Sedangkan sisanya sebanyak
44% dijelaskan oleh faktor lain
• Distributive Justice, Procedural Justice dan Interactional Justice dapat
menjelaskan 65% varian dari Overall Satisfaction. Sedangkan sisanya sebanyak
35% dijelaskan oleh faktor lain
4.6. Pengujian Hipotesis
Dalam pengujian ini terdapat Sembilan buah hipotesis. Analisis pengujian
hipotesis dilakukan dengan nilai kritis t ± 1,96. Hipotesis diterima apabila nilai-t
yang didapat ≥ 1,96, sedangkan hipotesis akan ditolak apabila nilai-t yang
didapat ≤ 1,96. Berdasarkan nilai-t inilah, dilakukan uji hipotesis untuk melihat
apakah model yang diusulkan didukung oleh data.
Uji Hipotesis
Hipotesi
s
Pernyataan Hipotesis t -
value
Estimas
i
Kesimpulan
H1a Interactional Justice secara postif
mempengaruhi recovery
satisfaction
2.14 0.43 Hipotesis
Diterima
H1b Procedural Justice secara positif
mempengaruhi recovery
satisfaction
2.09 0.44 Hipotesis
Diterima
H1c Distributive Justice secara positif
mempengaruhi recovery
satisfaction
0.89 0.15 Hipotesis
Ditolak
H2a Interactional Justice secara postif
mempengaruhi Overall satisfaction
1.12 0.31 Hipotesis
Ditolak
H2b Procedural Justice secara positif
mempengaruhi Overall satisfaction
-0.22 -0.06 Hipotesis
Ditolak
H2c Distributive Justice secara positif
mempengaruhi Overall satisfaction
0.72 0.16 Hipotesis
Ditolak
H3 Recovery satisfaction secara positif
mempengaruhi customer loyalty
2.04 0.35 Hipotesis
Diterima
H4 Recovery satisfaction secara postif 1.13 0.45 Hipotesis
mempengaruhi overall satisfaction Ditolak
H5 Ada hubungan antara overall
satisfaction dan customer loyalty
2.84 0.52 Hipotesis
Diterima
Sumber : Hasil Olahan data Penelitian Peneliti
Analisa Hipotesis
Berikut beberapa hasil Analisa Hipotesis Penelitian :
H1a : Interactional Justice secara postif mempengaruhi recovery satisfaction
Hasil : Hipotesis Diterima
Interactional Justice terbukti secara positif mempengaruhi recovery
satisfaction. Rasa empati yang diberikan oleh pegawai Autoklin dan focus
dalam menangani kegagal – layanan yang dialami pelanggan, membuat
pelangan merasa puas pasca terjadi kegagal – layanan di AutoKlin. Angka
yang memberikan hubungan positif ini berarti juga bahwa ketika
interactional justice yang diberikan oleh AutoKlin pasca kegagal – layanan
semakin baik, maka recovery satisfaction customer pun akan semakin besar
pasca kegagal – layanan.
H1b : Procedural Justice secara positif mempengaruhi recovery satisfaction
Hasil : Hipotesis Diterima
Procedural Justice terbukti memberikan dampak positif terhadap recovery
satisfaction pelanggan. Respon yang cepat dalam mengatasi keluhan
pelanggan ketika terjadi kegagal – layanan dianggap menjadi salah satu hal
yang membuat pelanggan mengalami pemulihan kepuasan pasca kegagal –
layanan. Waktu penanganan kegagalan yang cepat dan cara yang tepat dalam
mengatasi kegagal – layanan juga menjadikan procedural justice sebagai
factor yang memberikan dampak positif kepada recovery satisfaction.
Untuk kasus AutoKlin pun hipotesis ini berlaku. Angka hubungannya pun
menunjukkan hubungan yang positif. Hal ini berarti, ketika respon yang baik,
waktu yang cepat dan cara yang tepat mengatasi kegagal – layanan akan
memberikan hasil yang baik kepada kepuasan pasca kegagal – layanan.
H1c : Distributive Justice secara positif mempengaruhi recovery satisfaction
Hasil : Hipotesis Ditolak
Interactional Justice ternyata tidak signifikan mempengaruhi recovery
satisfaction atau pemulihan kepuasan pelanggan pasca mengalami kegagal-
layanan. Usaha – usaha yang diberikan pihak AutoKlin untuk memperbaiki
kesalahan yang terjadi, tidak memberikan hasil yang positif bagi recovery
satisfaction konsumen. Sehingga hipotesis bahwa Distributive justice secara
positif mempengaruhi recovery satisfaction tidak diterima pada penelitian
ini.
H2a : Interactional Justice secara postif mempengaruhi Overall satisfaction
Hasil : Hipotesis Ditolak
Hasil penelitian ini menujukkan bahwa rasa empati, kepedulian atau kesan
focus pegawai AutoKlin pada akhirnya tidak berpengaruh kepada kepuasan
pelanggan secara keseluruhan atau overall satisfaction.
H2b : Procedural Justice secara positif mempengaruhi Overall satisfaction
Hasil : Hipotesa Ditolak
Respon yang cepat, waktu yang dibutuhkan dalam menyelesaikan
pelayanan yang mengecewakan, ketepatan perbaikan terbukti tidak
mempengaruhi keseluruhan atau overall satisfaction. Hal ini terbukti dari
hasil penelitian dimana hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Procedural
Justice tidak mempengaruhi kepuasan konsumen secara keseluruhan.
H2c : Distributive Justice secara positif mempengaruhi Overall satisfaction
Hasil : Hipotesa Ditolak
Penelitian ini menunjukkan bahwa distributive justice tidak memberikan
pengaruh posif kepada kepuasan konsumen secara keseluruhan. Jadi besar
atau kecilnya permintaan maaf dan hal – hal yang berkaitan dengan
distributive justice tidak mempengaruhi kepuasan konsumen secara
keseluruhan.
H3 : Recovery satisfaction secara positif mempengaruhi customer loyalty
Hasil : Hipotesa Diterima
Kepuasan pasca kegagal – layanan yang dirasakan konsumen terbukti secara
positif mempengaruhi loyalitas konsumen. Terbukti dari penelitian yang
dilakukan di AutoKlin, Solusi dan penyelesaian masalah yang diberikan oleh
AutoKlin kepada konsumen yang mengalami kegagal – layanan membuat
konsumen loyal dengan AutoKlin. Sehingga, semakin besar recovery
satisfaction yang dirasakan konsumen, semakin besar pula loyalitas yang
dirasakan konsumen kepada AutoKlin.
H4 : Recovery satisfaction secara postif mempengaruhi overall satisfaction
Hasil : Hipotesa Ditolak
Dari hasil penelitian dapat kita lihat bahwa kepuasan yang dialami pasca
pemulihan dari kegagal – layanan AutoKlin tidak memberikan pengaruh
positif terhadap kepuasan konsumen secara keseluruhan.
H5 : Ada hubungan antara overall satisfaction dan customer loyalty
Hasil : Hipotesis Diterima
Penelitian ini memberikan hasil bahwa overall satisfaction ada pengaruhnya
dengan loyalitas konsumen. Hubungan overall satisfaction dengan loyalitas
konsumen adalah positif yang berarti semakin besar keseluruhan kepuasan
atau overall satisfaction yang dirasakan oleh pelanggan AutoKlin, semakin
loyal pula para pelanggannya.
Tindakan yang diambil service provider untuk merespon kegagalan layanan
(service failure) diistilahkan sebagai pemulihan kembali layanan (service recovery).
Lovelock et.al (2002) mendefinisikan service recovery sebagai aksi yang spesifik
diambil untuk menjamin / memastikan bahwa konsumen menerima layanan pada
tingkat yang layak (reasonable level) setelah terjadi masalah yang mengganggu
layanaan yang normal (disrupt normal service).
Recovery Satisfaction atau pemulihan kepuasan pasca kegagal – layanan
berkaitan dengan dimensi (outcome technical) dan process (fungsional). Dimensi
outcome adalah apa yang sebenarnya diterima oleh konsumen sebagai bagian dari
usaha pemulihan kembali (to recover) sedangkan dimensi proses dikonsentrasikan
dengan bagaimana ini diselesaikan. Dimensi outcome lebih penting ketika original
service is delivered sedangkan dimensi proses lebih ditekankan/ditonjolkan di dalam
service recovery. Kedua dimensi tersebut terdapat dalam teori keadilan / justice
theory.
Ada tiga jenis keadilan seperti yang telah kita bahas di awal bab ini dan di Bab
II. Dari jurnal Yu – wei Chang dan Yu – Hern Chang (2010) dengan judul “Journal
of Air Transport Management : Does service recovery affect satisfaction and
customer loyalty? An empirical study of airline services” terlihat bahwa Interactional
Justice dan Procedural Justice memberikan pengaruh positif kepada pemulihan
kepuasan pasca kegagal – layanan.
Jurnal tersebut menyatakan bahwa ada pengaruh positif antara kedua keadilan
atau justice itu kepada recovery satisfaction. Dan hal yang sama juga didapatkan dari
hasil penelitian di AutoKlin. Seberapa baik konsumen diperlakukan, tata krama
pegawai AutoKlin, cara meminta maaf, proses penyampaian kompensasi, kecepatan
dan waktu penanganan kompensasi terbukti memberikan pengaruh positif terhadap
kepuasan pelanggan pasca terjadinya kegagal – layanan.
Dalam Studi Kasus yang dilakukan di AutoKlin, terbukti bahwa Interactional
dan Procedural Justice memberikan pengaruh signifikan kepada Recovery
Satisfaction. Tingkat bagaimana tata karma AutoKlin dalam menyelesaikan kegagal –
layanan yang terjadi, permintaan maaf, empati yang ditunjukkan, perhatian dan
kesopanan dari pihak AutoKlin serta proses dan kebijakan yang diberikan oleh
pengelola AutoKlin membuat konsumen yang mengalami kegagal layanan mengalami
kepuasan pasca kegagal – layanan.
Sedangkan distributive justice atau keadilan yang berkaitan dengan hasil
kompensasi, apa yang didapat pelanggan tidak terbukti memberikan hasil yang positif
baik kepada recovery satisfaction dari penelitian sebelumnya dan penelitan yang kali
ini dilakukan oleh peneliti di AutoKlin.
Sebagai contoh, Mobil pelanggan yang sedang dikeringkan tidak sengaja
tergores vacuum cleaner dari besi yang menyebabkan goresan dan cacat yang cukup
dalam. Maka pihak AutoKlin segera menangani hal ini dengan baik. Permintaan maaf,
empati, perhatian dan kesopanan kepada customer langsung disampaikan oleh pemilik
AutoKlin sendiri. AutoKlin segera menghubungi bengkel rekanan reparasi mereka
untuk segera mengerjakan perbaikan mobil yang tergores tersebut. Semua biaya
ditanggung oleh AutoKlin.
Semua tindakan dan perlakuan yang diberikan ini, dirasakan oleh konsumen
sebagai hal yang membuat mereka merasa puas setelah mengalami kegagal – layanan.
Hasil dari semua proses kompensasi yang diberikan tidak memberikan hubungan yang
spesifik dengan pemulihan kegagal – layanan. Hal ini terbukti dari hasil riset yang
menolak Hipotesis 1c. Hasil Studi kasus penelitian di AutoKlin pada bagian hubungan
antara justice theory dan recovery satisfaction ini sama dengan hasil dari jurnal Yu –
wei Chang dan Yu – Hern Chang (2010) dengan judul “Journal of Air Transport
Management : Does service recovery affect satisfaction and customer loyalty? An
empirical study of airline services”.
Overall satisfaction merupakan kepuasan konsumen secara keseluruhan atas
jasa yang diterima / dirasakan konsumen. Kepuasan merupakan perasaan yang
menyenangkan atau mengecewakan yang dialami seseorang yang merupakan hasil
akhir dari membandingkan kinerja suatu produk yang dihubungkan dengan ekspektasi
seseorang atas produk tersebut.
Dari penelitian terdahulu dan penelitian yang sekarang dilakukan di AutoKlin,
ketiga keadilan (interactional justice, procedural justice, distributive justice tersebut
tidak memberikan pengaruh signifikan kepada kepuasan konsumen secara
keseluruhan.
Pelanggan akan merasa tidak puas apabila kinerja yang diberikan oleh
perusahaan lebih rendah dari apa yang diharapkan pelanggan. Sebaliknya, pelanggan
akan merasa puas apabila kinerja yang diberikan perusahaan sesuai dengan yang
diharapkan oleh pelanggan. Seperti pada teori yang dikemukakan pada bab II, overall
satisfaction lebih bertitik pada harapan pelanggan secara keseluruhan bukan pada
justice theory.
Tingginya kepuasan akan menciptakan sebuah daya tarik emosional terhadap
produk atau jasa, sehingga dapat menciptakan loyalitas pelanggan yang tinggi. Oleh
karena itu, perusahaan perlu untuk memantau kepuasan pelanggan agar pelanggan
selalu merasakan kepuasan.
Ada perbedaan yang terlihat antara hasil penelitian sebelumnya dengan
penelitian yang kali ini dilakukan oleh peneliti di AutoKlin. Pada penelitian
sebelumnya, Recovery satisfaction memberikan hubungan yang signifikan dengan
Customer Loyalty namun pada penelitian yang dilakukan peneliti, Recovery
Satisfaction tidak memberikan hubungan yang signifikan terhadap Customer Loyalty.
Dari Studi kasus ini, Peneliti mendapat hasil bahwa alasan customer tetap
menjadi pelanggan setia di AutoKlin adalah karena mereka merasa nyaman dengan
pelayanan di AutoKlin, letak AutoKlin yang strategis, penanganan keluhan yang
ditangani dengan baik, serta banyak fleksibilitas yang diberikan oleh AutoKlin kepada
pelanggan setianya
Perbedaan hasil juga terdapat di hubungan antara Recovery Satisfaction dengan
Overall Satisfaction. Penelitian terdahulu menyatakan bahwa tidak ada hubungan
antara Recovery Satisfaction terhadap Overall Satisfaction, namun penelitian kali ini
menyatakan bahwa ada hubungan signifikan antara Recovery Satisfaction dan
Overall Satisfaction.
AutoKlin berusaha membangun hubungan dengan pelanggan agar pelanggan
secara keseluruhan merasa puas akan pelayanan di AutoKlin. Apabila terjadi kegagal
– layanan di AutoKlin, AutoKlin berusaha melakukan tindakan agar pelanggan
mendapatkan kepuasan pasca kegagal – layanan (Recovery Satisfaction) yang
nantinya diharapkan membuat konsumen merasa puas secara keseluruhan atau
(Overall Satisfaction)
Semakin besar Overall Satisfaction yang dirasakan oleh konsumen maka
konsumen akan semakin loyal. Hubungan antara Overall Satisfaction dengan
Customer Loyalty terbukti signifikan dari penelitian dahulu dan juga terbukti dari
penelitian kali ini di AutoKlin. 103 dari 105 data responden yang diolah oleh peneliti
atau sebesar 98% responden menyatakan bahwa mereka merasa puas secara
keseluruhan pada pelayanan jasa yang diberikan oleh AutoKlin. Sehingga mereka
menjadi konsumen yang loyal dan setia pada AutoKlin.
Data yang didapatkan dari management AutoKlin juga, sebesar 70% atau lebih
dari separuh pelanggan yang merupakan pelanggan yang telah lebih dari 3 tahun
menggunakan jasa di AutoKlin. Selebihnya adalah customer atau pelanggan baru
(kurang dari 3 tahun) yang menggunakan jasa AutoKlin.
Repeat buying yang dilakukan oleh responden Penelitian juga membuktikan
bahwa loyalitas konsumen kepada AutoKlin telah terbukti. Lebih dari sepertiga
responden menggunakan jasa AutoKlin 4 – 7 kali dalam sebulan (1-2 kali dalam
seminggu) dan yang kedua 8 -12 kali sebulan atau 3 kali seminggu. Angka ini
menunjukkan bahwa Konsumen tersebut menjadikan AutoKlin sebagai bagian dari
kebutuhan mereka dalam mencuci mobil.
Dari hasil Penelitian juga dapat kita ketahui bahwa 42,9% responden
mengetahui AutoKlin dari Teman / Keluarga. Word of Mouth yang diberikan oleh
rekan mereka, terbukti membuat mereka ingin mencoba menggunakan jasa AutoKlin
dan kemudian menjadi pelanggan tetap di sana. Overall satisfaction yang didapat di
AutoKlin menjadikan responden ini adalah pelanggan tetap AutoKlin bertahun –
tahun.
Ada pengaruh signifikan antara Justice Theory dengan Recovery Satisfaction.
Namun, tidak semua justice Theory memberikan pengaruh yang signifikan. Yang
memberikan pengaruh signifikan kepada Recovery Satisfaction adalah Interactional
Justice dan Procedural justice. Kesan empati dari pegawai AutoKlin, kepedulian akan
kegagal – layanan yang terjadi, fokus dalam penanganan masalah yang terjadi
merupakan contoh konkret dari Interactional Justice yang ada di AutoKlin. Respon
cepat atas complain yang terjadi, waktu penanganan, cara perbaikan yang tepat
merupakan tindakan Procedural Justice yang didapat konsumen ketika mengalami
kegagal – layanan di AutoKlin. Bila justice theory memberikan pengaruh signifikan
kepada Recovery Satisfaction, ketiga Justice Theory tidak memberikan pengaruh
signifikan kepada Overall Satisfaction.
Ada pengaruh signifikan antara Recovery Satisfaction dengan Customer
Loyalty. Hal ini terbukti dari uji validitas yang dilakukan dan menunjukkan bahwa
Hipotesis ini diterima. Namun tidak ada pengaruh signifikan antara Recovery
Satisfaction dengan Customer Loyalty.
Ada pengaruh antara Overall Satisfaction dengan Customer Loyalty. Hal ini
dapat diartikan bahwa Loyalitas dapat diukur dari kepuasan pelanggan secara
keseluruhan. Semakin puas pelanggan akan jasa yang diberikan, semakin loyal
pelanggan tersebut kepada perusahaan tersebut. Selain melakukan repeat buying,
pelanggan AutoKlin juga mengajak rekan mereka untuk juga menggunakan jasa di
AutoKlin. Hal ini terlihat dari First Time Awareness responden yang menyatakan
hampir separuh dari responden mengetahui AutoKlin dari ajakan keluarga atau teman
mereka.
Reference :
Alexander,E.C. (2002). Consumer Reactions to Unethical Service Recovery. Journal
of Business Ethics. Vol 36.
Andreassen, T.W. (2000).What Drives Customers Satisfaction With Complaint
Resolution. Journal of Service Research, Vol.1, No 324 – 326
Bennet,R.; Hartel, C.E.J.; Kennedy, J.M & James,C.E. (2003). Emotions And
Complaining Behavior Following Service Failure. Monash University Faculty of
Business And Economics
Cohen,M (1999). The Wishom of Complaints: Servoce Recovery Begins With
Customer. The Loyalty Line, published by The HSM Group, Ltd.
Fitzsimmons, J.A.; Fitzsimmons, M.J. (2001). Service Management : Operation,
strategy,and Information Technology. Third Edition, McGraw Hill International
Editions
Gronroos,C. (2000). “Service Management and Marketing : a customer relationship
managmenet Approach.”. Second Edition. John Wiley & Sons, Ltd. England
Gummesson,E (1999). Total Relationship Marketing: Rethingking Marketing
Management From 4 Ps to 30 Rs. A Division of Reed Educational and Professional
Publishing, Ltd
Kotler,P.; Ang,S.H; Leong,S.M; Tan,C.T. (1999) Manajemen Pemasaran: Perspektif
Asia.Prentice Hall.
Kreisler,E. (2000). Customer Loyalty. Customer Loyalty Research Center. Journal of
Marketing Strategy, University of North Florida, Vol 5 No 1
Lewis, B.R; Spyrakopoulos,S. (2001). Service Failures and Recovery in retail Bank :
The Customers Perspective. International Journal of Bank Marketing, MCB
University Press, Vol 19 No.1
Lovelock,C.; Wirtz & Keh, H.T. (2002). “Service Marketing in Asia : Managing
people, technology and strategy.” Prentice Hall
Michel,S., Lucerne, Switzerland. (2001). Perceived Justice in Service Failure and
Recovery Incidents. A Multiple correspondent Approach
Wreden, N. (2002). How To Recover Lost Consumers. All Rights Reserved. Pages 12
Wijayanto, Setyo Hari, (2008). Structural Equation Modeling.Yogyakarta.Graha
Ilmu.
Zemke, R. (1994). “Service Recovery,” Executuve Excellence. Vol. 11 No.9