MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL TINGKAT KEPUASAN PASIEN PADA KUALITAS LAYANAN RAWAT INAP

E-Jurnal Matematika Vol. 6 (3), Agustus 2017, pp. 168–175

DOI: https://doi.org/10.24843/MTK.2017.v06.i03.p162

ISSN: 2303-1751

Model Persamaan Struktural Tingkat Kepuasan Pasien pada Kualitas Layanan Rawat Inap

Lia Apriyani^1a, Eka N. Kencana^2b§, L. P. Ida Harini^1c

¹ Program Studi Matematika – Fakultas Matematika dan IPA – Universitas Udayana ² Grup Riset Sosiometrika – Fakultas Matematika dan IPA – Universitas Udayana ^a[email protected], ^b[email protected], ^c[email protected]

^§ Corresponding Author

Abstract

Satisfaction level on inpatient service is determined by several factors such as the perceived quality about nursing and/or medical services. This study is directed to determine those factors that affect the satisfaction level of the patient families regarding the quality of inpatient service in one public hospital at Denpasar City of Bali. The data from 150 families who utilised inpatient services were collected by using a self-administered questionnaire and were analysed by applying factor analysis to extract the influential factors. In addition, the causal relationship among factors were studied by utilising partial least squares structural equation modelling (PLS-SEM). Factor analysis confirmed there are five influential factors in determining quality of services, i.e. attention, tangible aspects, assurance, reliability, and responsiveness. By positioning these factors as the exogenous and quality of inpatient services as the endogenous one, we found all factors had determination power as much as 36.6 percent. Furthermore, the satisfaction level regarding the quality of inpatient service had been significantly affected as much as 0.917 with the coefficient of determination’s value is 84.0 percent.

Keywords: Factor analysis, inpatient services, satisfaction level, SEM.

• 1    LATAR BELAKANG

Rumah sakit merupakan salah satu tempat pelayanan kesehatan yang sangat dibutuhkan masyarakat untuk mendukung penyelenggaraan pemenuhan upaya kesehatan. Menurut Tando et al. (2000), pada tahun 1997 Indonesia menduduki peringkat ke–92 dari 191 negara-negara anggota World Health Organisation tentang Tingkat Efisiensi Menyeluruh (Overall efficiency) pada pelayanan kesehatan masyarakat. Di bidang kesehatan masyarakat, Departemen Kesehatan (2008) senantiasa mengupayakan agar pelayanan kesehatan bisa terjangkau secara mudah serta dapat dimanfaatkan seluruh kalangan masyarakat — mulai dari kalangan sosial ekonomi bawah hingga kalangan atas, tanpa membedakan status sosial ekonomi mereka; dan layanan kesehatan dapat diperoleh secara adil dan merata.

Terkait dengan kualitas layanan kesehatan di Indonesia, persepsi pasien dan/atau keluarganya sangat penting untuk diketahui. Pengukuran kualitas layanan kesehatan, seperti halnya dengan pengukuran kualitas jasa lainnya, tidak bisa dilakukan dengan mudah memperhatikan penilaian seseorang tentang kualitas jasa yang ‘dikonsumsinya’ ditentukan oleh berbagai faktor. Parasuraman et al. (1988) menyatakan terdapat lima dimensi yang menghubungkan layanan jasa dan tingkat kepuasan pengguna (service-quality atau SERVQUAL), yang meliputi:

• 1.    Tangibles: meliputi fasilitas-fasilitas fisik, peralatan, dan penampilan dari petugas yang memberikan layanan. Pada tulisan ini disebut Aspek

Fisik;

• 2.    Reliability: mencakup kemampuan memenuhi layanan yang dijanjikan secara akurat. Pada tulisan ini disebut Keandalan;

• 3.    Responsiveness: merepresentasikan keinginan untuk membantu dan dan kesiapan melayani pelanggan. Pada tulisan ini disebut Ketertang-gapan;

• 4.    Assurance: menyatakan pengetahuan, kesopanan, serta kemampuan karyawan dalam membangun kepercayaan pelanggan. Pada tulisan ini disebut Jaminan Layanan; dan

• 5.    Empathy: menggambarkan perhatian kepada pelanggan. Pada tulisan ini disebut Empati.

Sebagai penyedia layanan kesehatan yang menawarkan layanan rawat inap, tingkat kepuasan terhadap layanan rumah sakit oleh pasien rawat inap dan atau keluarganya – menggunakan teori SERVQUAL – akan ditentukan oleh kelima dimensi tersebut. Penelitian ini ditujukan untuk (a) mengetahui dimensi dominan yang membangun tingkat kepuasan keluarga pasien rawat inap, (b) mengetahui pengaruh kelima dimensi SERVQUAL terhadap kualitas layanan bagi pasien rawat inap, dan (c) mengetahui pengaruh tingkat kualitas layanan pasien rawat inap terhadap tingkat kepuasan keluarga pasien. Sebagai sebuah studi kasus, ketiga tujuan ini dijawab dengan mengamati pasien rawat inap di Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Wangaya yang berlokasi di Kota Denpasar.

• 2    METODE PENELITIAN

  • 2.1    Jenis & Sumber Data

Data pada penelitian ini diperoleh dengan menyediakan kuesioner untuk diisi secara mandiri (selfadministered) oleh keluarga pasien rawat inap di RSUD Wangaya, Kota Denpasar pada periode Juni–Agustus 2017. Sebelum kuesioner didistribusikan, validitas item dan reliabilitas kuesioner diperiksa dengan menyebarkannya pada Mei 2017 terhadap 30 orang keluarga pasien rawat inap di rumah sakit yang sama. Item yang tidak valid dieliminasi, sehingga yang tersisa adalah item-item yang sah digunakan sebagai refleksi dari kelima dimensi SERVQUAL.

Selain item-item pernyataan yang merefleksikan masing-masing dimensi, kuesioner dilengkapi dengan isian mengenai aspek demografi responden meliputi gender, umur, pendidikan terakhir, dan pekerjaan responden; serta informasi ringkas tentang pasien rawat inap yang mencakup kelas perawatan yang digunakan dan lama pasien telah dirawat sewaktu pengisian kuesioner.

• 2.2    Ukuran & Sampling Technique

Sejumlah 150 orang pasien rawat inap yang terdistribusi ke dalam empat kelas perawatan (VIP, Kelas I, Kelas II, dan Kelas III), dipilih secara acak dari populasi pasien rawat inap di RSUD Wangaya. Setelah pasien rawat inap terpilih sebagai sampel penelitian, agar tidak mengganggu proses layanan kesehatan yang diberikan rumah sakit, pengisian kuesioner dilakukan oleh keluarga penunggu pasien.

• 2.3    Operasionalisasi Variabel

Kelima dimensi SERVQUAL pada penelitian ini dioperasionalisasikan ke dalam item-item pernyataan yang disusun menggunakan skala Likert berderajat 5, dengan 1 menunjukkan persepsi yang paling negatif dan 5 menunjukkan persepsi yang paling positif. Operasionalisasi masing-masing dimensi SERVQUAL, kualitas layanan rumah sakit, dan tingkat kepuasan terhadap layanan rawat inap ditunjukkan pada Tabel 1.

• 2.4    Teknik Analisis

Mengacu kepada tiga tujuan penelitian dan data diperoleh dengan menggunakan kuesioner, maka analisis data penelitian dilakukan mengikuti tahapan berikut:

• 1.    Pemeriksaan validitas item dan reliabilitas kuesioner. Validitas dilakukan dengan memeriksa nilai korelasi setiap item dengan total item lainnya yang tergabung ke dalam dimensi yang sama, dan reliabilitas masing-masing dimensi diamati melalui nilai koefisien Cronbach (α);

• 2.    Melakukan analisis faktor untuk mengetahui dimensi dominan yang membangun tingkat kepuasan pasien rawat inap;

• 3.    Membangun model persamaan struktural dan menganalisis model menggunakan Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM) untuk mengetahui hubungan kausal antara dimensi-dimensi SERVQUAL, Kualitas Layanan, dan Tingkat Kepuasan keluarga pasien rawat inap. Variabel laten eksogenus pada SEM adalah kelima dimensi SERVQUAL.

Tabel 1. Operasionalisasi Lima Dimensi SERVQUAL

Dimensi	Kode	Deskripsi Pernyataan
Aspek Fisik	X11	Kenyamanan kamar inap
	X12	Penampilan petugas medis
	X13	Kesiapan alat-alat medis
	X14	Ketersediaan ruang tunggu
	X15	Kondisi tempat parkir
Keandalan	X21	Prosedur administrasi
	X22	Kompetensi petugas medis
	X23	Kejelasan informasi medis
	X24	Kemampuan melayani pasien
	X25	Komunikasi antarpetugas
Ketertang-	X31	Penanganan keluhan pasien
gapan	X32	Kesigapan petugas medis
	X33	Kesopanan petugas medis
	X34	Penya jian makanan pasien
	X35	Keseriusan petugas medis
Jaminan	X41	Keamanan kamar rawat
Layanan	X42	Kemampuan berkomunikasi
	X43	Kemampuan memotivasi
	X44	Kerahasiaan informasi medis
	X45	Kualitas makanan
Empati	X51	Melayani secara cepat
	X52	Membangun rasa percaya
	X53	Berkomunikasi dengan pasien
	X54	Memperhatikan secara tulus
	X55	Menghibur pasien
Kualitas	Z1	Kualitas kamar rawat inap
Layanan	Z2	Kualitas layanan petugas
	Z3	Penanganan permintaan pasien
	Z4	Ketelitian petugas medis
	Z5	Kualitas layanan obat
Tingkat	Y1	Kepuasan menyeluruh
Kepuasan	Y2	Kesesuaian dengan harapan
	Y3	Kinerja layanan RS
	Y4	Kecepatan layanan petugas
	Y5	Keramahan layanan petugas

• 3    HASIL & PEMBAHASAN

  • 3.1    Profil Responden

Data profil responden pada penelitian ini diperlihatkan pada Tabel 2. Responden berjenis kelamin perempuan lebih sedikit dibandingkan dengan berjenis kelamin laki-laki. Ditinjau dari jenjang pendidikan ter-

akhir yang diselesaikan, 71.9 persen responden b erpen-didikan SMA atau jenjang yang lebih tinggi, dan responden yang berada pada kelompok umur 26 tahun ke atas sebesar 87.3 persen. Memperhatikan kedua karakteristik ini, dapat disimpulkan penilaian responden bisa digunakan untuk mengetahui persepsi keluarga pasien rawat inap di RSUD Wangaya terhadap kualitas layanan dan tingkat kepuasannya.

Tabel 2. Profil Responden Penelitian

Variabel	Kategori	Jumlah	Persen
Kelas Rawat	VIP	30	20.0
	I	35	23.3
	II	47	31.3
	III	38	25.4
Gender	Laki-laki	79	52.7
	Perempuan	71	47.3
Kelompok	18–25 tahun	19	12.7
Usia	26–35 tahun	79	52.7
	> 36 tahun	52	34.6
Pendidikan	Tidak Sekolah	5	3.3
Terakhir	SD	7	4.7
	SMP	28	18.7
	SMA	63	42.0
	Perguruan Tinggi	47	31.3
Pekerjaan	Pegawai Swasta	50	33.3
Responden	Pegawai Negeri	21	14.0
	Wiraswasta	30	20.0
	Pela jar	24	16.0
	Tidak Bekerja	8	5.3
	Lain-lain	17	11.4

Sumber: Data Primer (2017)

• 3.2    Uji Validitas & Reliabilitas

Mempertimbangkan SERVQUAL dari Parasuraman et al. (1988) merupakan teori yang telah teruji, itemitem yang dikembangkan pada penelitian ini diperiksa berdasarkan kelompok dimensinya. Validitas setiap item diperiksa dengan mengamati nilai koefisien korelasinya dengan total skor seluruh item pada kelompok dimensi yang sama (ρ). Mengacu pendapat Churchill (1979), suatu item dianggap valid sebagai refleksi dari sebuah dimensi bila nilai ρ ≥ 0.30 dan sebuah dimensi atau konsep dianggap reliabel bila nilai koefisien Cronbach (α) setidak-tidaknya bernilai 0.60 (α ≥ 0.60) (Hair et al., 2010).

Seperti tercantum pada Tabel 1, masing-masing dimensi SERVQUAL dan konsep tentang Kualitas Layanan serta Tingkat Kepuasan direfleksikan ke dalam 5 item. Menggunakan program SPSS, data dengan volume 30 amatan yang dikumpulkan pada survei Mei 2017 digunakan untuk memeriksa validitas item dan reliabilitas dimensi/konsep. Hasil pengujian diperlihatkan pada Tabel 3.

Tabel 3. Hasil dari Uji Validitas dan Reliabilitas

Dimensi	Kode∗	Nilai ρ	Nilai α∗∗
Aspek Fisik	X11	0.755	0.876
(α = 0.896)	X12	0.732	0.880
	X13	0.913	0.834
	X14	0.774	0.870
	X15	0.645	0.902
Keandalan	X21	0.582	0.865
(α = 0.862)	X22	0.774	0.812
	X23	0.801	0.808
	X24	0.841	0.792
	X25	0.480	0.883
Ketertanggapan	X31	0.272	0.653
(α = 0.648)	X32	0.333	0.626
	X33	0.486	0.555
	X34	0.539	0.520
	X35	0.383	0.604
Jaminan	X41	0.808	0.908
Layanan	X42	0.795	0.910
(α = 0.925)	X43	0.877	0.892
	X44	0.846	0.899
	X45	0.701	0.927
Empati	X51	0.746	0.909
(α = 0.918)	X52	0.896	0.883
	X53	0.887	0.879
	X54	0.751	0.908
	X55	0.711	0.920
Kualitas	Z1	0.675	0.935
Layanan	Z2	0.651	0.935
(α = 0.924)	Z3	0.942	0.883
	Z4	0.898	0.888
	Z5	0.887	0.889
Tingkat	Y1	0.882	0.948
Kepuasan	Y2	0.942	0.937
(α = 0.958)	Y3	0.870	0.950
	Y4	0.896	0.947
	Y5	0.830	0.956

^∗ Deskripsi kode sesuai dengan Tabel 1

^∗∗ Nilai α bila item dieliminasi

Sumber: Data Primer (2017)

Tabel 3 memperlihatkan 5 dimensi SERVQUAL dan Kualitas Layanan serta Tingkat Kepuasan memiliki nilai koefisien α > 0.60 seperti yang dipersyaratkan. Hal ini menyatakan dimensi/konsep telah diukur secara reliabel melalui item-item pembangunnya. Pada pemeriksaan validitas item, item X31 dengan nilai ρ = 0.272 < 0.30 menunjukkan X31 kurang valid sebagai refleksi dimensi Ketertanggapan. Mencermati nilai ρX₃₁ , diputuskan untuk mengeliminasi X31 sebagai item penyusun pada kuesioner akhir. Tereliminasinya X31 menyebabkan koefisien α dari Ketertang-gapan meningkat menjadi 0.653 dari nilai sebelumnya sebesar 0.648.

Bila Ketertanggapan merupakan dimensi yang memiliki reliabilitas pengukuran terendah, maka dimensi-

dimensi Jaminan Layanan dan Empati merupakan dua dimensi SERVQUAL dengan reliabilitas tertinggi, masing-masing dengan nilai α sebesar 0.925 dan 0.918.

• 3.3    Analisis Faktor

Hair et al. (2010) menyatakan Analisis Faktor (AF) dapat dibedakan menjadi 2 tipe, Confirmatory dan Explanatory Factor Analisis (CFA dan EFA). Penelitian ini mengaplikasikan CFA untuk mengetahui dominansi dimensi SERVQUAL pada penentuan kualitas layanan keluarga pasien rawat inap di RSUD Wangaya. Tahapan AF pada penelitian ini sebagai berikut:

• 1.    Memeriksa nilai Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) dan signifikasi dari statistik uji Bartlett pada masing-masing dimensi. Menurut Hair et al. (2010), AF layak digunakan bila nilai KMO > 0.5 dan statistik Bartlett signifikan pada taraf uji yang dipilih;

• 2.    Memeriksa Measure of Sampling Adequacy atau MSA yang mengindikasikan sebuah item/variabel layak disertakan dalam AF. Henry F. Kaiser (1974) memberikan ukuran verbal untuk mengetahui apakah sebuah item/variabel layak disertakan melalui nilai MSA-nya, sebagai berikut:

• •    MSA ≤ 0.50: tidak layak (unacceptable);

• •    0.50 < MSA ≤ 0.60: memprihatinkan (miserable);

• •    0.60 < MSA ≤ 0.70: terpaksa (mediocre);

• •    0.70 < MSA ≤ 0.80: cukup (midd ling);

• •    0.80 < MSA ≤ 0.90: layak (meritorious);

• •    MSA > 0.90: sangat layak (marvelous).

• 3.    Memeriksa nilai factor loading atau h dan nilai komunalitas (h²) dari setiap item. Nilai h menunjukkan korelasi antara item dengan dimensi yang merefleksikannya, dan nilai h² menggambarkan keragaman item yang terjelaskan oleh dimensi reflektornya. Sebagai acuan (rule-of-thumb), Hair et al. (2010) menyatakan nilai h² > 0.50 merupakan ambang bawah untuk menyertakan item ke-p sebagai refleksi sebuah dimensi.

• 3.3.1    AF pada Dimensi Aspek Fisik

Ringkasan hasil analisis faktor pada Aspek Fisik diperlihatkan pada Tabel 4:

Tabel 4. Ringkasan Hasil AF pada Aspek Fisik

Kode	Nilai h	Nilai h2	MSA	Keterangan
X11	0.856	0.732	0.914	Sangat Layak
X12	0.901	0.812	0.824	Layak
X13	0.952	0.905	0.816	Layak
X14	0.894	0.800	0.889	Layak
X15	0.853	0.727	0.883	Layak

Nilai KMO dari Matriks Data	0.860
Nilai χ2 Statistik Bartlett	682.057
Persentase Keragaman Terekstrasi	79.52 persen

Sumber: Data Primer (2017), Dianalisis

Tabel 4 memperlihatkan seluruh kriteria yang dibutuhkan untuk menggunakan CFA pada dimensi Aspek Fisik terpenuhi. Kelima item bisa merefleksikan 79.5 persen keragaman dimensi, dengan item X13 yang memiliki nilai factor loading dan komunalitas masing-masing sebesar 0.952 dan 0.905 merupakan item dominan yang terefleksikan pada dimensi ini. Kesiapan alat medis menjadi refleksi dominan kualitas layanan rumah sakit ditinjau dari dimensi Aspek Fisik menurut teori SERVQUAL.

• 3.3.2    AF pada Dimensi Keandalan

Ringkasan hasil analisis faktor pada dimensi Keandalan diperlihatkan pada Tabel 5:

Tabel 5. Ringkasan Hasil AF pada Keandalan
Kode	Nilai h	Nilai h2	MSA	Keterangan
X21	0.794	0.631	0.821	Layak
X22	0.884	0.781	0.819	Layak
X23	0.870	0.758	0.867	Layak
X24	0.879	0.772	0.794	Cukup Layak
X25	0.790	0.624	0.816	Layak
Nilai KMO dari Matriks Data Nilai χ2 Statistik Bartlett Persentase Keragaman Terekstraksi				0.823 484.467 71.32 persen

Sumber: Data Primer (2017), Dianalisis

Pada Tabel 5 terlihat item X22 memiliki nilai-nilai h dan h² mengungguli 4 item lainnya. Hal ini menunjukkan kompetensi petugas medis merupakan refleksi dominan dari dimensi Keandalan. Persentase keragaman terekstraksi pada dimensi ini lebih rendah bila dibandingkan dengan keramagaman terekstraksi pada dimensi Aspek Fisik.

• 3.3.3    AF pada Dimensi Ketertanggapan

Tabel 6 menunjukkan ringkasan hasil analisis faktor pada dimensi Ketertanggapan:

Tabel 6. Ringkasan Hasil AF pada Ketertanggapan
Kode	Nilai h	Nilai h2	MSA	Keterangan
X32	0.744	0.554	0.834	Layak
X33	0.826	0.683	0.756	Cukup Layak
X34	0.877	0.770	0.699	Terpaksa
X35	0.806	0.650	0.746	Cukup Layak
Nilai KMO dari Matriks Data Nilai χ2 Statistik Bartlett Persentase Keragaman Terekstraksi				0.749 236.657 66.40 persen

Sumber: Data Primer (2017), Dianalisis

Mempertimbangkan nilai MSA dari item X34 masuk pada kategori terpaksa pada kriteria Kaiser (1974), maka item X33 (kesopanan petugas medis) dengan nilai h terbesar kedua dipilih sebagai item dominan dari dimensi Ketertanggapan.

• 3.3.4    AF pada Dimensi Jaminan Layanan

Tabel 7 menunjukkan ringkasan hasil analisis faktor pada dimensi Jaminan Layanan:

Tabel 7. Ringkasan Hasil AF pada Jaminan Layanan
Kode	Nilai h	Nilai h2	MSA	Keterangan
X41	0.793	0.630	0.820	Layak
X42	0.874	0.764	0.797	Cukup Layak
X43	0.905	0.819	0.850	Layak
X44	0.896	0.802	0.768	Cukup Layak
X45	0.818	0.669	0.789	Cukup Layak
Nilai KMO dari Matriks Data Nilai χ2 Statistik Bartlett Persentase Keragaman Terekstraksi				0.804 570.090 73.69 persen

Sumber: Data Primer (2017), Dianalisis

Pada dimensi Jaminan Layanan, item Kemampuan memotivasi pasien (X43) yang ditunjukkan petugas medis merupakan item dominan. Item dengan factor loading (h) terendah ditemui pada kondisi keamanan kamar rawat inap dan seluruh item mampu merefleksikan keragaman dimensi sebesar 73.69 persen, lebih besar dibandingkan yang terekstraksi pada dimensi Keandalan dan Ketertanggapan.

• 3.3.5    AF pada Dimensi Empati

Sebagai dimensi terakhir dari SERVQUAL, empati petugas medis terhadap pasien berperan penting dalam membangun tingkat kepauasannya. Ringkasan hasil AF pada dimensi Empati diperlihatkan Tabel 8:

Tabel 8. Ringkasan Hasil AF pada Empati

Kode	Nilai h	Nilai h2	MSA	Keterangan
X51	0.873	0.762	0.862	Layak
X52	0.929	0.863	0.839	Layak
X53	0.929	0.863	0.874	Layak
X54	0.899	0.808	0.844	Layak
X55	0.856	0.732	0.884	Layak

Nilai KMO dari Matriks Data               0.857

Nilai χ² Statistik Bartlett                   706.132

Persentase Keragaman Terekstraksi 80.55 persen

Sumber: Data Primer (2017), Dianalisis

Dari lima dimensi SERVQUAl, Empati merupakan dimensi yang keragamannya terekstraksi tertinggi. Selain itu, kelima item refleksinya memiliki nilai MSA > 0.80 yang tergolong kategori layak. Dari kelima item ini, kemampuan petugas medis dalam berkomunikasi dengan pasien dan keluarganya (X53) dan membangun rasa percaya diri pasien (X52) memiliki nilai-nilai h dan h² mengungguli tiga item lainnya. Mencermati nilai MSA untuk X53 lebih baik bila dibandingkan dengan X₅₂ , maka item kemampuan berkomunikasi merupakan item dominan dari dimensi Empati.

• 3.4 Model Persamaan Struktural

Hubungan kausal yang terbentuk antara dimensi-dimensi SERVQUAL dengan kualitas layanan kesehatan dan tingkat kepuasan pasien yang dipersepsikan oleh keluarganya dimodelkan dalam sebuah model persamaan struktural seperti berikut:

Model persamaan struktural berbasis ragam (variance-based SEM /PLS-SEM) dipilih untuk mempelajari hubungan kausal antarvariabel laten seperti terlihat pada gambar 1. Pertimbangan untuk menggunakan PLS-SEM adalah:

• 1.    Sebagai sebuah teknik non-parametrik, PLS-SEM tidak membutuhkan pemenuhan asumsi kenormalan multivariate seperti halnya pada teknik SEM berbasis peragam (covariance-based SEM /CB-SEM) (Hox & Berger, 1998);

• 2.    PLS-SEM tidak kehilangan kuasa ujinya (power of test), pun saat digunakan memeriksa hubungan kausal pada data bervolume kecil (Tenenhaus et al., 2005).

Hox & Berger (1998), Tenenhaus et al. (2005), dan Hair et al. (2014) menegaskan bahwa sebuah model persamaan struktural tersusun dari 2 sub-model yaitu (a) outer model yang menggambarkan hubungan antara sebuah variabel laten dengan indikator-indikatornya; dan (b) inner model yang menyatakan hubungan kausal an-tarlaten. Kedua sub-model harus dianalisis secara terpisah untuk menilai kelayakan model dalam merepresentasikan hubungan antarkonsep yang dipelajari.

• 3.4.1    Analisis Outer Model

Memperhatikan gambar 1, terlihat seluruh indikator dari 7 variabel laten pada model merupakan indikator-indikator reflektif. Bila xij menyatakan indikator reflektif ke-j dari laten ke-i (ξ_i), maka hubungan kausal yang terjadi bisa dituliskan sebagai

^xij   ^γ0j ^{+ γ}1j ^ξi ⁺ ^ij               ⁽¹⁾

Pada (1) e_ij menyatakan galat pengukuran pada xij. Menurut Peng & Lai (2012), analisis outer model pada indikator reflektif dilakukan dengan memeriksa nilai reliabilitas komposit atau composite reliability (CR) dan nilai average variance extracted (AVE) dari variabel laten yang diperiksa. Sebuah variabel laten diyakini memiliki konsistensi internal pada indikator-indikatornya bila nilai CR ≥ 0.708 dan akan konvergen bila nilai AVE ≥ 0.50 (Hair et al., 2014). Pemeriksaan nilai-nilai AVE dan CR yang diperoleh dari SmartPLS versi 3.3 (Ringle et al., 2015) diringkas pada Tabel 9.

Tabel 9. Ringkasan Hasil Outer Model

Dimensi	P Item	AVE	CR	Catatan
Aspek Fisik	5	0.823	0.959	Layak
Keandalan	5	0.668	0.909	Layak
Ketertanggapan	4	0.676	0.892	Layak
Jaminan Layanan	5	0.763	0.941	Layak
Empati	5	0.826	0.959	Layak
Kualitas Layanan	5	0.826	0.959	Layak
Tingkat Kepuasan	5	0.861	0.959	Layak

Sumber: Data Primer (2017), Dianalisis

Kedua kriteria – AVE dan CR – pada Tabel 9 menunjukkan seluruh dimensi memiliki konsistensi internal dan nilai konvergensi melebihi ambang bawah yang dipersyaratkan. Pemeriksaan yang dilakukan terhadap nilai-nilai outer loading yang menunjukkan ‘nilai refleksi’ dari masing-masing dimensi pada seluruh indikatornya juga signifikan pada taraf uji α 1 persen (gambar 2). Memperhatikan hasil analisis outer model, maka analisis inner model layak dilakukan.

Gambar 2. Model SEM dengan Parameter-parameter Penduga

• 3.4.2    Analisis Inner Model

Menurut Hair et al. (2014), pada inner model dari sebuah bangun SEM harus diperiksa nilai-nilai koefisien determinasi (R²) dari setiap laten endogenus, nilai goodness of fit (GoF) model, serta koefisien jalur (path values) dari setiap hubungan kausal yang terbentuk. Pada gambar 2 terlihat ada 2 laten endogenus yaitu kualitas layanan RS dan tingkat kepuasan pasien, masing-masing dengan nilai R² sebesar 0.366 dan 0.840. Menurut Chin (1998), jika R² berada pada rentang nilai 0.19–0.32 maka variabel laten terjelaskan dengan lemah; 0.33–0.66 terjelaskan dengan moderat; dan bila R² ≥ 0.67 dianggap terjelaskan secara kuat/substansial. Berdasarkan kriteria ini, laten endogenus kualitas layanan RS terjelaskan secara moderat oleh kelima dimensi SERVQUAL dan laten endogenus tingkat kepuasan pasien terjelaskan dengan kuat oleh kualitas layanan yang diterima pasien.

Koefisien-koefisien jalur (path coeficients) secara ringkas dicantumkan pada gambar 2. Hasil analisis lengkap pada inner model diperlihatkan pada Tabel 10:

Tabel 10. Koefisien Jalur pada Inner Model
Laten Eksogenus	Laten Endogenus	Jalur	Nilai SD	p
Aspek Fisik	K Layanan	0.152	0.108	0.159
Keandalan	K Layanan	0.385	0.092	0.000
Ketertanggapan	K Layanan	0.121	0.084	0.150
J Layanan	K Layanan	0.196	0.076	0.011
Empati	K Layanan	0.190	0.086	0.028
K Layanan	T Kepuasan	0.917	0.019	0.000
Keterangan: J Layanan K Layanan	: Jaminan Layanan : Kualitas Layanan		Rumah	Sakit
T Kepuasan	: Tingkat Kepuasan		Pasien
SD: Simpangan Baku; p:		Nilai Peluang
Sumber: Data Primer (2017), Dianalisis

Tabel 10 memperlihatkan terdapat masing-masing 2 buah hubungan kausal dengan signifikasi yang tidak nyata (p > 0.05), signifikasi nyata (0.01 < p ≤ 0.05), dan signifikansi sangat nyata (p ≤ 0.01). Masing-masing hubungan ini diuraikan di bagian selanjutnya. Untuk mengetahui kelayakan model, formula berikut yang diintroduksi oleh Tenenhaus et al. (2005) bisa dimanfaatkan:

GoF = AV E R² (2)

Pada (2), AV E dan R² adalah rataan terbobot dari kedua besaran dengan pembobot adalah jumlah indikator dari setiap variabel laten yang terlibat. Penghitungan AV E menggunakan nilai-nilai pada Tabel 9 diperoleh nilai sebesar 0.781 dan R² yang dihitung dari variabel laten kualitas layanan dan tingkat kepuasan pasien, masing-masing dengan 5 indikator, diperoleh nilai sebesar 0.603. Jadi, model yang dibangun memiliki nilai GoF sebesar 0.686; sebuah nilai yang melebihi

ambang bawah 0.50 untuk menyatakan model layak diinterpretasikan.

• 3.5 Interpretasi Model Struktural

Pada hubungan kausal yang terbentuk antara kelima dimensi SERVQUAL dengan kualitas layanan rumah sakit, aspek fisik (tangible aspects) dan ketertang-gapan petugas medis (responsiveness) tidak terbukti memiliki pengaruh signifikan pada kualitas layanan rumah sakit. Pengaruh terbesar terhadap kualitas layanan rawat inap rumah sakit diberikan oleh dimensi keandalan dengan koefisien jalur 0.385, disusul oleh dimensi-dimensi jaminan layanan dan empati, masing-masing dengan koefisien jalur 0.196 dan 0.190.

Temuan pada penelitian ini sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan Suharno & Shihab (2012) tentang loyalitas pasien rumah sakit dengan kasus pasien rawat jalan di RS Siloam, Semanggi. Kedua penulis meneliti pengaruh 3 dari 5 dimensi SERVQUAL terhadap loyalitas pasien, yaitu dimensi-dimensi relia-bilitas (keandalan), tangible, dan empati. Dua dari 3 dimensi ini, kecuali tangible, terbukti mempengaruhi loyalitas pasien. Loyalitas merupakan dampak dari tingkat kepuasan. Seorang pasien akan loyal terhadap layanan rumah sakit, bila tingkat kepuasan yang dirasakannya terpenuhi.

Dominannya pengaruh dari keandalan pada penelitian ini, sekitar 2 kali dari pengaruh jaminan layanan atau empati, membuktikan pasien dan keluarganya sangat memperhatikan kelima indikator dari dimensi ini. Pemeriksaan nilai outer loading masing-masing item memperlihatkan item X₂₄ (kemampuan petugas medis dalam melayani pasien) memiliki nilai tertinggi, meski X24 bukan merupakan refleksi dominan dari dimensi keandalan dengan nilai factor loading sebesar 0.879, lebih kecil dari nilai pada item X22 (kompetensi petugas medis) sebesar 0.884 (lihat Tabel 5).

Kelima dimensi SERVQUAL, 3 diantaranya memiliki pengaruh signifikan, mampu menjelaskan keragaman dari dimensi kualitas layanan rumah sakit sebesar 33.6 persen yang secara dominan terefleksikan pada 2 indikator pelayanan yaitu Z₃ dan Z₄ , masing-masing dengan koefisien jalur sebesar 0.969 dan 0.945. Pasien dan keluarganya terbukti lebih memprioritaskan cara rumah sakit dalam menangani permintaan pasien dan keluarganya (Z3), serta ketelitian dari petugas medis dalam melaksanakan tugasnya (Z₄). Indikator kualitas kamar rawat inap (Z1), meski berpengaruh signifikan, merupakan indikator dengan koefisien jalur terkecil dibandingkan dengan 4 indikator lainnya.

Kualitas layanan rumah sakit selanjutnya memengaruhi tingkat kepuasan pasien rawat inap dan keluarganya dengan nilai pengaruh sebesar 0.917 (p = 0.000). Memiliki nilai R² sebesar 0.840, tingkat kepuasan pasien terefleksikan signifikan pada kelima indikatornya, dengan refleksi terbesar terdapat pada indikator Y2 (pasien dan keluarganya merasakan adanya kesesuaian antar layanan yang diterima dengan yang diharapkan) dengan nilai loading 0.949. Nilai ini tidak

jauh berbeda dengan nilai-nilai untuk Y₁ , Y₄ , dan Y₃ . Refleksi terendah dari dimensi ini ditemui pada Y5 yang menunjukkan tingkat kepuasan pada keramahan layanan petugas medis.

• 4 SIMPULAN & REKOMENDASI STUDI

• 4.1    Simpulan

Penelitian yang dilakukan untuk mempelajari hubungan kausal antara lima dimensi SERVQUAL dengan kualitas layanan rumah sakit serta tingkat kepuasan pasien dan keluarganya, menyimpulkan:

• 1.    Analisis faktor menunjukkan kelima dimensi SERVQUAL layak digunakan sebagai determinan dari kualitas layanan rumah sakit, dengan persentase keragaman terekstraksi tertinggi ditemui pada dimensi empati dan terendah pada dimensi ketertanggapan;

• 2.    Dimensi-dimensi SERVQUAL yang terbukti signifikan memengaruhi kualitas layanan rawat inap - secara berturut-turut – adalah keandalan, jaminan layanan, dan empati. Dua dimensi lainnya, aspek fisik dan ketertanggapan tidak terbukti memiliki pengaruh yang signifikan; dan

• 3.    Kualitas dari layanan yang diterima pasien dan keluarganya terbukti berpengaruh sangat signifikan terhadap tingkat kepuasan pasien rawat inap.

• 4.2    Rekomendasi Studi

Merujuk temuan pada penelitian ini, beberapa rekomendasi disampaikan:

• 1.    Pada tataran implementatif, disarankan agar pihak rumah sakit sebagai penyedia jasa layanan kesehatan meningkatkan keramahan para petugas medis. Selain itu, rumah sakit dianjurkan untuk meningkatkan ketertanggapan dan kesigapan petugas medis untuk merespon permintaan pasien dan keluarganya, serta memperbaiki aspek fisik khususnya melalui pembenahan tempat parkir pengunjung. Kedua dimensi ini terbukti belum mampu secara signifikan memengaruhi kualitas layanan yang dirasakan pasien dan atau keluarganya;

• 2.    Pada tataran akademik, direkomendasikan agar studi lanjut dilakukan untuk mengetahui perbedaan persepsi pasien dan atau keluarganya terhadap kualitas layanan pada kelas rawat yang berbeda. Teknik Multi-group Analysis SEM atau MGA-SEM dianjurkan untuk mengetahui perbedaan tersebut.

REFERENSI

Chin, Wynne W. “The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modeling”, in “Modern Methods for Business Research”, G. A. Marcoulides, Ed. New Jersey, USA: Lawrence Erlbaum Associates, 1998, pp. 295-358.

Churchill, G A. “A Paradigm for Developing Better Measures of Marketing Constructs”, Journal of Marketing Research. pp. 64-79, 1979.

Direktorat Jenderal Pelayanan Medik, Departemen Kesehatan RI. “Profil Kesehatan Indonesia”. Jakarta. 2008.

Hair, J F, William C Black, Barry J Babin, Rolph E Anderson. “Multivariate Data Analysis”. 7th Ed. New Jersey: PEARSON, 2010.

Hair, J F , G T M Hult, C M Ringle, and M Sarstedt. “A Primer on Partial Least Square Equation Modeling (PLS-SEM)”. California, USA: SAGE Publications, Inc., 2014.

Hox, J J, T M Bechger. “An Introduction to Structural Equation Modeling”, Family Science Review, vol. 11, pp. 354-373, 1998.

Kaiser, Henry F. “An index of factorial simplicity”, Psychometrika. Vol. 39, No. 1, pp. 31-36, 1974.

Parasuraman, A, Valerie A Zeithaml, Leonard L Berry. “SERVQUAL: A Multiple-Item Scale for Measuring Consumer Perceptions of Service Quality”, Journal of Retailing. Vol. 64, No. 1, pp.12-40, 1988.

Peng, David X, F Lai, “Using partial least squares in operati-ons management research: A practical guideline and summary of past research”, Journal of Operation Management, vol. 30, pp. 467-480, 2012.

Ringle, Chistian M, S Wende, J Becker. SmartPLS 3. http:/www.smartpls.de, 2015.

Suharno, N., Muchsin S Shihab, “Pengaruh Dimensi Reliabilitas, Dimensi Tangibles dan Dimensi Empati Terhadap Loyalitas Pasien (Studi Kasus: Pasien Rawat Jalan RS MRSCC Siloam Semanggi)”, Jurnal Manajeman dan Bisnis Sriwijaya. Vol. 10, No. 19, pp. 1-16, 2012.

Tando, A, Christopher JL Murray, J A Lauer, D B Evans. “Measuring Overall Health System Performance for 191 Countries”. GPE Discussion Paper Series, No. 30. World Health Organization. 2000.

Tenenhaus, M, V E Vinzi, Y Chatelin, and C Lauro. “PLS path modeling”, Computational Statistics & Data Analysis, vol. 48, pp. 159-205, 2005.

175