ANALISIS FAKTOR TINGKAT KEPUASAN MAHASISWA DI DALAM MEMPEROLEH PELAYANAN AKADEMIK Kajian Empiris Peserta Wisuda 2007 Perguruan Tinggi “X” di Jakarta
Abstract The multivariate statistical techninique of factor analysis usage has increased during the past decade in all fields of business-related research.Practically , factor analysis is highly useful and powerfull multivariate statistical technique for effectively reducing some information into several contructs in order to make a managerial decision. This reserach indentifies some factors affecting student satisfaction in terms of academical services. Survey has been conducted to all High Institution “X”alumne who graduated in 2007,with 22 parameters, and using factor analysis. It is found that student sastisfaction is heavily affected by four factors, consecutively, empaty, assurance, responsiveness and realibility. It is sugested that High Institution “X” should increase its level of service to aid its students. Service requirements include specific assurance to get a job, informs all academic information clearly and deliver promises made during promotional events. Keynotes: consecutively, empaty, assurance, responsiveness and realibility PENDAHULUAN Giese dan Cote dalam Tjiptono dan Chandara (2005:195) menyebutkan bahwa terdapat 20 (dua puluh) definisi tentang kepuasan pelanggan. Masing-masing definisi tidak selalu sama dalam hal fokus substansi. Beberapa definisi fokus pada produk, atribut produk, kinerja, persepsi kinerja, pengalaman pemakaian produk atau jasa, persepsi perbedaan, kondisi surprise, wiraniaga reward dan lain-lain. Ketidaksamaan definisi kepuasan pelanggan berkaibat munculnya variasi faktor-faktor yang membentuk kepuasan pelanggan. Jika faktor-faktor yang menggambarkan tingkat kepuasan pelanggan tidak selalu sama, maka indikator-indikator yang membentuk faktor-faktor tersebut juga cenderung tidak sama. Artinya peneliti akan memilih definisi kepuasan pelanggan yang sesuai dengan tujuan pemilihan definisi tersebut. Seandainya konsep kepuasan telah ditetapkan, peneliti akan menentukan definisi operasional variabel dan akhirnya menyampaikan indikator-indikator yang digunakan sesuai dengan tujuan penelitian. Sesuai dengan tujuan, peneliti memiliki ruang untuk mengidentifikasi faktor pembentuk kepuasan pelanggan berdasar konsep-konsep yang digunakan dan pengalaman di lapangan atas indikator pembentuk faktor-faktor tersebut. Artinya masih tetap relevan untuk terus dilakukan penelitian tentang faktor-faktor yang
1
membentuk tingkat kepuasan pelanggan dalam obyek dan subyek yang diteliti, termasuk kepuasan pelanggan (mahasiswa) di suatu lembaga perguruan tinggi. Kajian ini mengindentifikasi faktor-faktor yang membentuk kepuasan mahasiswa selama yang bersangkutan mengikuti kuliah. Penelitian ini diharapkan dapat memperkaya faktor-faktor dan indikator-indikator yang membentuk tingkat kepuasan mahasiswa pada khususnya dan tingkat kepuasan pelanggan pada umumnya.
KAJIAN LITERATUR
Penelitian tentang kualitas pelayanan dalam hubungannya dengan tingkat kepuasan telah banyak dilakukan. Acuan definisi kepuasan nampak berbeda-beda, seperti disampaikan oleh Giese dan Cote (Tjiptono dan Chandara, 2005:195). Namun pada umumnya variabel kualitas pelayanan sangat sering diletakkan sebagai anteseden bagi variabel tingkat kepuasan Kata kepuasan (satisfaction) berasal dari bahasa Latin “satis” yang berarti cukup baik atau memadahi, dan “facio” yang artinya melakukan atau menghambat. Dengan demikian kepuasan berarti upaya memenuhi sesuatu atau membuat sesuatu menjadi memadahi. Kepuasan bukanlah konsep yang berdiri sendiri. Dalam konteks lembaga pendidikan tinggi, kepuasan berkaitan dengan atribut-atribut pelayanan yang diberikan oleh lembaga tersebut. Atribut-atribut tersebut lazim dikelompokkan menjadi
beberapa
dimensi
(faktor).
Hal
itu
dimaksudkan
untuk
lebih
menyederhanakan atribut-atribut yang jumlahnya relatif banyak. Penelitian mengenai atribut/dimensi kepuasan nasabah bank telah sering dilakukan (Marshall dan Smith, 1992; Aldlaigan dan Buttle, 2002; Wang, Hing-P dan Hui, 2003; Pont dan McQuilken, 2005). Dari berbagai penelitian itu, ada dua perspektif mengenai dimensi yang membentuk kepuasan konsumen. Perspektif yang pertama didasarkan pada dimensi kepuasan yang dikembangkan oleh Pasuraman, Zithaml, dan Berry (1998). Perspektif yang kedua didasarkan pada dimensi kepuasan yang dikembangkan oleh Gr nroos (1984). Penelitian Aldlaigan dan Buttle (2002) menghasilkan empat dimensi/faktor yang terbukti sebagai a measure of high quality, yakni service system quality, behavioral service quality, service transactional accuracy, dan technical service quality. Hasil ini akan “dipinjam” untuk situasi di lembaga pendidikan tinggi. 2
Model kualitas jasa yang paling populer dan hingga kini banyak dijadikan acuan dalam riset manajemen adalah model SERVQUAL (service quality) yang dikembangkan oleh Pasuraman, Zithaml, dan Berry (1998) dalam serangkaian penelitian. Model yang dikenal pula dengan istilah Gap Analysis Model ini berkaitan erat dengan model kepuasan pelanggan yang didasarkan pada ancangan diskonfirmasi (Oliver, 1997). Ancangan ini menegaskan bahwa bila kinerja pada suatu atribut (attribute performance) meningkat lebih besar daripada harapan (expectations) atas atribut bersangkutan, maka persepsi terhadap kualitas jasa akan positif dan sebaliknya. Melalui serangkaian penelitian terhadap berbagai macam industri jasa, Pasuraman, Zeithaml, dan Berry (1985) berhasil mengidentifikasi lima dimensi utama kualitas jasa yang disusun sesuai urutan tingkat kepentingan relatifnya sebagai berikut: (1) Keandalan (Reliability): kemampuan untuk melaksanakan jasa yang dijanjikan dengan cara yang dapat dipercaya dan akurat. (2) Daya Tanggap (Responsiveness): kemampuan untuk membantu pelanggan dan memberikan jasa dengan cepat. (3) Kepastian (Assurance): pengetahuan dan kesopanan karyawan dan kemampuan mereka untuk menimbulkan kepercayaan dan keyakinan konsumen. (4) Empati (Empathy): kesediaan untuk peduli, memberi perhatian secara pribadi kepada pelanggan. (5) Berwujud (Tangible): penampilan fasilitas fisik, peralatan, personil, dan alat komunikasi. Dimensi keandalan tercermin dengan adanya konsistensi hasil belajar mahasiswa dengan standar yang telah ditentukan dan dapat diandalkan; misalnya mutu lulusan yang baik (karena mendapat bekal yang sesuai dengan kualifikasi untuk menjadi seorang akuntan yang andal), standar nilai yang dapat dipercaya. Dimensi daya tanggap dapat tercermin dari keinginan atau kesiapan karyawan dan dosen dalam memberikan pelayanan setiap saat, antara lain bimbingan dosen terhadap mahasiswa yang mengalami kesulitan belajar, kebijakan dan upaya lembaga dalam mengikuti perkembangan jaman dan IPTEK, kesediaan pimpinan lembaga dalam
menanggapi
keluhan-keluhan
mahasiswa
dan
berupaya
untuk
menyelenggarakan pelayanan yang lebih baik. Dimensi keyakinan dapat terlihat denga adanya kepastian bahwa para staf lembaga pendidikan tersebut memiliki keterampilan dan moralitas yang baik serta dapat dipercaya. Misalnya para dosen
ahli dalam bidangnya dan bekerja secara
professional, staf administrasi terampil dan ramah dalam memberikan pelayanan. 3
Dimensi empati dapat ditunjukkan dengan adanya perhatian terhadap keamanan, ketenangan, dan kenyamanan mahasiswa dalam belajar, penyaluran lulusan ke perusahaan, dan lain-lain. Dimensi berwujud berkaitan dengan segala sesuatu yang bernuansa fisik dari pelayanan, termasuk fasilitas fisik (sarana dan prasarana) lembaga dan personalia (dosen dan karyawan). Contoh dari dimensi ini antara lain bangunan fisik beserta segala pelengkapan perkuliahan seperti meja, kursi, papan tulis, peralatan laboratorium (mesin tik, komputer, mesin perkantoran, dan sebagainya), perpustakaan, kantin, lapangan olah raga, lapangan parkir kendaraan bermotor, taman, dan lain-lain. Oliver (1977) saat pertama kali mendefinisikan paradigma diskonfirmasi, menyatakan bahwa konsumen akan puas bila persepsinya sesuai dengan ekspektasi (konfirmasi tercapai). Hunt (1991) dan Patterson (1993) sepakat dengan pendapat Oliver tersebut. Pendapat ketiga ahli tersebut
tergambar dalam paradigma
diskonfirmasi. Berdasarkan model kepuasan kualitatif yang mereka kembangkan, Stauss & Neuhaus (1997) membedakan tiga tipe kepuasan dan dua tipe ketidakpuasan berdasarkan kombinasi antara emosi-emosi spesifik terhadap penyedia jasa, ekspektasi menyangkut kapabilitas kinerja masa depan pemasok jasa, dan minat berperilaku untuk memilih lagi penyedia jasa bersangkutan. Kepuasan bukanlah konsep yang berdiri sendiri. Dalam konteks lembaga pendidikan tinggi, kepuasan berkaitan dengan atribut-atribut pelayanan yang diberikan oleh lembaga tersebut. Atribut-atribut itu lazim dikelompokkan menjadi sejumlah dimensi (faktor) yang lebih sedikit. Hal itu dimaksudkan untuk menyederhanakan atribut-atribut yang jumlahnya relatif banyak. Penelitian mengenai atribut/dimensi kepuasan nasabah bank telah sering dilakukan (Marshall dan Smith, 1992; Aldlaigan dan Buttle, 2002; Wang, Hing-P dan Hui, 2003; Pont dan McQuilken, 2005). Dari berbagai penelitian itu, ada dua perspektif mengenai dimensi yang membentuk kepuasan konsumen. Persepektif yang pertama didasarkan pada dimensi kepuasan yang dikembangkan oleh Parasuraman, Zithaml, dan Berry (1988). Perspektif yang kedua didasarkan pada dimensi kepuasan yang dikembangkan oleh Grönroos (1984). Berdasarkan pertimbangan yang dijelaskan sebelumnya, pada penelitian ini digunakan perspektif yang telah dikembangkan lebih lanjut dalam konteks lembaga pendidikan tinggi. Dari hasil penelitian Aldlaigan dan Buttle (2002) dihasilkan empat dimensi/faktor yang telah terbukti sebagai a measure of high utility, yakni: service 4
system quality, behavioral service quality, service transactional accuracy, dan technical service quality. Hasil ini akan “dipinjam” untuk situasi di lembaga pendidikan tinggi. Beberapa pengertian kepuasan pelanggan (customer satisfied) dan loyalitas pelanggan (customer loyalty) dapat dilihat pada bagian berikut. Tjiptono (2000) mengutip beberapa definisi kepuasan pelanggan di antaranya menurut Tse dan Wilton (1988) bahwa kepuasan atau ketidakpuasan pelanggan adalah merupakan respon pelanggan terhadap ketidaksesuaian/diskonfirmasi yang dirasakan antara harapan sebelumnya dan kinerja actual yang dirasakan pemakainya. Menurut Wilkie (Tjiptono dan G.Chandra, 2005) kepuasan pelanggan merupakan suatu tanggapan emosional pada evaluasi terhadap pengalaman konsumen suatu produk atau jasa. Menurut Engel (Tjiptono dan G. Chandra 2005) kepuasan pelanggan merupakan evaluasi purnabeli dimana alternatif yang dipilih sekurang-kurangnya sama atau melampaui harapan pelanggan, sedangkan ketidakpuasan pelanggan timbul apabila hasil (outcome) tidak memenuhi harapan. Jadi, kepuasan konsumen/pelanggan pada dasarnya mencakup perbedaan
antara
harapan
dan
kinerja
atau
hasil
yang
dirasakan
oleh
konsumen/pelanggan. Kotler (2004) mendefinisikan kepuasan sebagai perasaan senang atau kecewa seseorang yang berasal dari perbandingan antara kesanya (?) terhadap kinerja (atau hasil) suatu produk dan harapan-harapanya”. Supranto (2005) menuliskan bahwa kepuasan adalah tingkat perasaan seseorang setelah membandingkan kinerja atau hasil yang dirasakannya dengan harapan. Jadi, tingkat kepuasan merupakan fungsi dari perbedaan antara kinerja yang dirasakan dengan harapan. Apabila kinerja di bawah harapan, pelanggan akan kecewa; bila kinerja sesuai dengan harapan pelanggan akan puas; sedangkan bila kinerja melebihi harapan pelanggan akan sangat puas”. Irawan (2002) mendefinisikan kepuasan sebagai persepsi terhadap produk atau jasa yang telah memenuhi harapannya. Karena itu, pelanggan tidak akan puas apabila pelanggan mempunyai persepsi bahwa harapannya belum terpenuhi. Pelanggan akan merasa puas jika persepsinya sama atau lebih dari yang diharapkan. Ada lima hal yang harus dipenuhi untuk dapat memenuhi kepuasan pelanggan. Yoeti, H Oka (2002) yaitu: (1) penuhi persyaratan permintaan pelanggan dan sesuaikan produk yang ditawarkan dengan kebutuhan, keingingan dan harapan pelanggan. (2) Kelola lah segmen pasar anda secara baik, pertahankan mereka agar tidak lari pada pesaing dengan menciptakan database sehingga anda dapat menyeleksi pelanggan mana yang 5
harus di dahulukan dalam pelayanan. (3) Selalu mengkaji ulang bagaimana produk, jasa, harga dan pelayanan perusahaan kita dibandingkan dengan pelayanan yang dilakukan oleh pesaing. (4) Selalu tingkatkan ketrampilan karyawan agar mereka selalu memberi pelayanan yang lebih baik kepada pelanggan. (5) Sebelum karyawan diminta
untuk
memuaskan
pelanggan,
ada
baiknya
untuk
memperhatikan
kesejahteraan mereka lebih dulu karena tidak mungkin meminta karyawan berbuat yang terbaik kalau mereka tidak mendapatkan yang terbaik. Kepuasan pelanggan hanya dapat terbentuk apabila pelanggan merasa puas atas pelayanan yang mereka terima. Kepuasan pelanggan inilah yang menjadi dasar menuju terwujudnya pelanggan yang loyal atau setia. Kepuasan pelanggan ini sangat penting diperhatikan oleh perusahaan sebab berkaitan langsung dengan keberhasilan pemasaran dan penjualan produk perusahaan. Hal ini seiring dengan pernyataan Supranto (1997) bahwa pelanggan memang harus dipuaskan sebab kalau mereka tidak puas akan meninggalkan perusahaan dan menjadi pelanggan pesaing. Hal ini akan menyebabkan penurunan penjualan dan pada gilirannya akan menurunkan laba bahkan kerugian. Dengan demikian kunci keberhasilan perusahaan sebenarnya sangat tergantung kepada suksesnya perusahaan tersebut dalam memuaskan kebutuhan konsumennya. Persepsi merupakan perasaan pelanggan setelah merasakan suatu jasa seperti penilaian kepuasan atau ketidakpuasan terhadap kualitas pelayanan yang diberikan. Kualitas harus dimulai dari kebutuhan pelanggan dan berakhir pada persepsi pelanggan. Salomon (2002) mengatakan bahwa ”...satisfaction or dissatisfaction is more than a reaction to actual performance guality of product or service”. Senada dengan pendapat tersebut, Bilson Simamora (2002) menyatakan bahwa “…persepsi adalah realitas”. Adapun definisi persepsi menurut Bilson Simamora (2002) adalah “Persepsi dapat didefinisikan sebagai suatu proses, tempat seorang menyeleksi, mengorganisasikan, dan menginterprestasikan stimuli kedalam suatu gambaran dunia yang berarti dan menyeluruh.” Perusahaan perlu menyelaraskan antara harapan konsumen dengan kinerja perusahaan. Kepuasan dan ketidakpuasan konsumen akan mempengaruhi perilaku konsumen selanjutnya yaitu kemungkinan yang lebih tinggi untuk membeli atau menggunakan pelayanan kembali. Kepuasan merupakan fungsi dari persepsi/kesan atas kinerja dan harapan. Jika kinerja memenuhi harapan, pelanggan puas, begitu pula
6
seterusnya apabila kinerja melebihi harapan pelanggan akan merasa sangat puas dan senang. Konsep kepuasan pelanggan memberikan pengertian bahwa dalam suatu persaingan yang semakin ketat, dimana semakin banyak produsen yang terlibat dalam pemenuhan kebutuhan dan keinginan konsumen, menyebabkan setiap perusahaan harus menempatkan orientasi pada kepuasan pelanggan sebagai tujuan utama. Dewasa ini semakin diyakini bahwa kunci utama untuk memenangkan persaingan adalah memberikan nilai dan kepuasan kepada pelanggan melalui penyampaian produk dan jasa berkualitas dengan harga bersaing. Perusahaan perlu mengidentifikasikan pelanggannya, baik pelanggan bisnis maupun konsumen akhir. Sementara itu, kepuasan pelanggan tercapai bila kebutuhan, keinginan, dan harapan pelanggan terpenuhi.
METODE PENELITIAN
Sampel penelitian ini adalah populasi yaitu semua peserta wisuda Perguruan Tinggi “X” lulusan tahun 2007. Hal itu didasarkan pada kemudahan dalam penyebaran kuesioner, pada saat peserta program tersebut telah selesai mengikuti seluruh rangkaian kegiatan akademik di Perguruan Tinggi “X” yang sedang mengikuti gladi bersih. Sedangkan mahasiswa yang belum menerima pelayanan secara keseluruhan (angkatan 2006 misalnya) tidak disertakan sebagai responden penelitian ini. Jadi, responden penelitian ini adalah mahasiswa yang telah lulus tahun 2007. Variabel kepuasan pada penelitian ini diukur dengan mengacu pada instrumen yang dikembangkan oleh Aldlaigan dan Buttle (2002). Instrumen itu terdiri dari 5 dimensi (faktor), yaitu reliability, assurance, empathy, tangible dan responsivenss. Data penelitian
diperoleh melalui pertemuan langsung dengan responden. Lima
dimensi tersebut, dikembangkan menjadi 22 indikator. Modifikasi dari model Aldlaigan dan Buttle (2002) dilakukan dari segi bahasa maupun karakteristik Perguruan Tinggi “X” di Jakarta. Sebagaimana lazimnya dalam penelitian, instrumen harus valid dan reliabel. Instrumen yang valid berarti dapat mengukur apa yang dimaksudkan untuk diukur. Instrumen yang reliabel berarti dapat menghasilkan ukuran yang konsisten. Validitas dan reliabilitas instrumen diuji dengan analisis statistik, walaupun subjek penelitian
7
tergolong kecil. Validitas butir pernyataan diuji berdasarkan koefisien korelasi butirtotal setelah dilakukan koreksi (Fornell dan Larcker dalam Brady, Michael K. dan Cronin, Jr., 2001). Syarat minimal untuk dinyatakan valid adalah 0.2 (Rust dan Golombok, 1989; Cronbach, 1990). Reliabilitas instrumen diuji dengan Alpha Cronbach. Syarat minimal untuk dinyatakan reliabel adalah 0.7 (Nunnally, 1978; Rust dan Golombok, 1989). Penelitian ini akan menghasilkan gambaran tingkat kepuasan peserta wisuda Perguruan Tinggi “X”. Analisis data penelitian ini dilakukan dengan bantuan perangkat lunak statistik SPSS. Analisisnya mencakup chi-square untuk mengetahui perbedaan frekuensi mahasiswa yang tergolong puas dan tidak puas atas tiap atribut maupun dimensi kepuasan. Dari hasil analisis itu akan diketahui peringkat atribut atau dimensi kepuasan mahasiswa, mulai dari atribut/dimensi yang paling memuaskan sampai dengan yang paling tidak memuaskan. Tukey HSD Test dan Bonferroni Test akan digunakan untuk menguji perbedaan antara dua instrumen, yaitu instrumen harapan dan instrumen kenyataan. Data yang diperoleh dari jawaban responden
diuji kualitasnya melalui uji
reliabilitas (reliability) dan uji validitas (validity) data. Untuk menguji reliabilitas data digunakan konsep reliabilitas konsistensi internal (Internal Consistency Reliability). Teknik statistik yang digunakan untuk mengukur konsistensi internal adalah Cronbach’s Alpha. Untuk mengukur keakuratan data digunakan uji validitas data. Pendekatan yang digunakan untuk mengukur validitas ini adalah 1). content validity, dan 2). construct validity. Analisis validitas menunjukkan bahwa data adalah valid. Pertanyaan penelitian mampu mengukur apa yang memang seharusnya diukur. Validitas penelitian ini dinarasikan sebagai validitas konstruk (Construct Validity). Validitas ini menunjukkan kualitas hasil yang diperoleh dari penggunaan ukuran sesuai teori. Skor korelasi terhadap total menunjukkan angka yang signifikan dan memiliki korelasi tinggi. Dilihat dari reliabilitas data terdapat nilai Cronbach Alpha sebesar 0,8989, yang menunjukkan nilai jauh dari nilai standar nilai yang dipersyaratkan dalam penelitian. Penelitian sosial pada umumnya menunjuk angka minimum Alpha sebesar 0,5, sedangkan penelitian lain menunjuk angka minimum Alpha sebesar 0,6 atau 0,7. Penelitian ini menggambarkan bahwa kuesioner mampu mengukur ketepatan dan konsistensi jawaban. 8
Metode analisis penelitian ini adalah analisis faktor. Analisis faktor merupakan salah satu teknik statistik multivariate yang dapat digunakan untuk mengidentifikasikan sejumlah faktor yang relatif kecil dari sekumpulan variabel yang dapat menerangkan hubungan variabel-variabel yang berkaitan dengan risiko kehilangan informasi seminimal mungkin. Variabel-variabel yang sangat berpengaruh akan diuji apakah variabel-variabel tersebut dapat dikelompokkan ke dalam faktor-faktor. Ada beberapa tahapan yang harus dilakukan dalam analisis faktor. Tahap 1 adalah menentukan tujuan dari analisis faktor. Dalam hal ini untuk mengetahui apakah variabel-variabel tersebut dapat dikelompokkan ke dalam faktor-faktor dan untuk mereduksi variabel-variabel tersebut dengan jumlah yang lebih kecil, namun risiko kehilangan informasi seminimal mungkin. Tahap 2 adalah mendisain analisis faktor, yaitu untuk mengetahui struktur dari variabel-variabel persepsi, dimana variabel-variabel tersebut merupakan variabel metriks, sehingga dengan tujuan pada tahap 1 analisis faktor sesuai untuk digunakan. Dengan jumlah sampel yang cukup besar (478 sampel) akan menghasilkan ketepatan yang baik dalam penghitungan korelasi antar variabel. Tahap 3 adalah Asumsi dalam analisis faktor. Dengan menggunakan paket program SPSS, diperoleh tabel yang memuat matriks korelasi beserta tingkat signifikansinya. Tahap selanjutnya adalah menghitung uji keseluruhan (overall test) dari matriks korelasi dan uji untuk individual variabel untuk mengetahui ketepatan penerapan analisis faktor dengan menggunakan Uji Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) Measure of Sampling Adequacy (MSA). Analisis faktor dapat digunakan apabila nilai KMO MSA-nya ≥ 0.5.
Tahap 4 adalah menurunkan/menentukan faktor. Untuk memilih jumlah komponen (faktor) yang dapat dianalisis lebih lanjut digunakan eigenvalues. Apabila eigenvalues ≥ 1, maka faktor tersebut dapat dipilih. Tahap 5 adalah menginterpretasikan faktor. Untuk dapat menginterpretasikan faktor-faktor tersebut, terlebih dahulu dilakukan rotasi. Salah satu metode untuk merotasi faktor adalah VARIMAX. Tahap 6 adalah Penamaan Faktor. Penamaan faktor dapat diberikan sesuai dengan karakteristik variabel-variabel yang masuk ke dalam faktor tersebut.
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
9
Analisis faktor ini ditujukan untuk mereduksi data. Sejumlah indikator yang ada dicoba diringkas menjadi beberapa faktor untuk mendapatkan gambaran secara garis besar faktor-faktor apa saja yang perlu diperhatikan oleh manajemen dari 22 indikator yang ada di dalam penelitian.
Tabel 1: Reduksi Faktor Kaiser-Meyer-Oklin dan Bartlett’s Test KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square df Sig.
,899 3975,047 231 ,000
Pada tabel 1, KMO (Kaiser-Meyer-Oklin) dan Bartlett’s Test, terlihat angka KMO Measure of Sampling Adequacy (MSA) sebesar 0,899. Oleh karena angka MSA di atas angka 0,5, maka kumpulan variabel (22 indikator) di dalam penelitian ini dapat diproses lebih lanjut. Selanjutnya tiap-tiap indikator dianalisis lebih lanjut untuk mengetahui indikator mana dari 22 indikator penelitian dapat diproses lebih lanjut atau dikeluarkan dari analisis lebih lanjut. Kesimpulan yang sama juga dapat dilihat dari angka Bartlett’s yang dinyatakan dengan angka Chi-Square sebesar 3975,047 dengan angka signifikansi sebesar 0,00. Dengan demikian proses analisis dari 22 indikator dapat dilanjutkan dengan melihat masing-masing indikator di dalam tabel Anti Image Matrices, khususnya pada bagian bawah tabel Anti Image Correlation. Angka-angka dengan tanda “a” pada garis diagonal menandakan angka MSA pada sebuah indikator (tabel 2). Terlihat bahwa semua angka-angka pada garis diagonal memiliki angka di atas angka 0,5. Dengan demikian semua indikator dapat dilakukan analisis lebih lanjut melalui proses analisis faktor. Jika terdapat satu atau beberapa indikator yang memiliki angka MSA kurang dari 0,5, maka indikator tersebut tidak disertakan dalam analisis faktor. Proses diulang kembali dengan menyusun tabel anti image-matirces baru.
Tabel 2: Anti-Image Matrices
10
Anti-image Matrices ATKSSPEN NAMMITMALDAPAPERC HKUNFASHELACRHESIBUUST AMAN OPAKUNGSPERPER URIKSPEKTKU Anti-imaALAT373 247 032,039 022 036 024,038 020 013 076 038 004 005 022 012 ,017 028 ,015 008 035 020 FAS 247 356 045,025 011 076 009,015 008 029 065 009 008 003 027 002 ,045 001 ,006 034 070 014 PEN032 045 684,159 052 005 011,056 004 034 012 039 008 027 035 030 ,046 024 ,063 022 003 049 KOM039 025 159,588 136 011 051,021 030 022 005 029 033 022 003 003 ,000 007 ,063 026 044 010 KUA022 011 052,136 616 021 004,031 100 042 004 018 036 018 024 003 ,033 043 ,014 004 021 013 SIMA036 076 005,011 021 469 096,090 030 039 044 116 078 071 010 019 ,023 050 ,039 038 015 006 DIPE024 009 011,051 004 096 592,093 021 014 004 013 039 055 073 044 ,043 032 ,010 087 019 007 LINH038 015 056,021 031 090 093,681 040 001 010 027 050 014 063 028 ,067 044 ,046 067 016 068 MAN020 008 004,030 100 030 021,040 451 167 038 021 048 036 018 071 ,002 005 ,023 213 033 053 DOS013 029 034,022 042 039 014,001 167 549 024 036 017 006 005 013 ,004 114 ,003 022 003 014 PELA 076 065 012,005 004 044 004,010 038 024 744 053 006 055 056 020 ,069 007 ,036 021 258 060 KAR038 009 039,029 018 116 013,027 021 036 053 458 123 088 061 111 ,013 005 ,045 014 009 015 KES 004 008 008,033 036 078 039,050 048 017 006 123 634 088 018 015 ,010 011 ,029 007 052 030 TRU005 003 027,022 018 071 055,014 036 006 055 088 088 503 140 033 ,004 031 ,005 021 022 004 AMA022 027 035,003 024 010 073,063 018 005 056 061 018 140 556 023 ,049 003 ,034 018 042 071 SOP012 002 030,003 003 019 044,028 071 013 020 111 015 033 023 785 ,134 013 ,056 068 040 035 DUK017 045 046,000 033 023 043,067 002 004 069 013 010 004 049 134 ,556 082 ,090 016 063 008 DOS028 001 024,007 043 050 032,044 005 114 007 005 011 031 003 013 ,082 512 ,153 011 009 098 KAR015 006 063,063 014 039 010,046 023 003 036 045 029 005 034 056 ,090 153 ,637 060 036 025 KUR008 034 022,026 004 038 087,067 213 022 021 014 007 021 018 068 ,016 011 ,060 474 143 019 RES035 070 003,044 021 015 019,016 033 003 258 009 052 022 042 040 ,063 009 ,036 143 615 085 WKT020 014 049,010 013 006 007,068 053 014 060 015 030 004 071 035 ,008 098 ,025 019 085 793 Anti-imaALAT806a677 064,084 046 086 050,076 050 030 144 092 007 011 048 021 ,037 064 ,032 019 074 037 FAS 677 803a091,055 023 185 019,031 020 065 126 022 017 008 062 004 ,100 002 ,012 083 150 026 PEN064 091 933a,251 080 008 017,082 007 056 017 070 012 047 057 042 ,074 040 ,096 038 004 067 KOM084 055 251,931a226 021 086,033 058 039 008 055 055 040 006 005 ,000 012 ,103 049 072 014 KUA046 023 080,226 945a040 007,047 190 071 006 033 058 032 040 004 ,057 076 ,023 008 034 018 SIMA086 185 008,021 040 918a182,160 064 076 075 252 143 145 020 031 ,044 102 ,072 080 029 010 DIPE050 019 017,086 007 182 946a,147 040 025 006 024 064 100 128 064 ,075 059 ,017 164 032 010 LINH076 031 082,033 047 160 147,923a073 002 014 048 076 023 103 038 ,109 074 ,070 117 025 093 MAN050 020 007,058 190 064 040,073 821a336 065 046 090 075 035 119 ,005 010 ,043 460 062 089 DOS030 065 056,039 071 076 025,002 336 923a038 071 028 011 008 020 ,007 215 ,005 043 005 021 PELA 144 126 017,008 006 075 006,014 065 038 664a090 009 091 088 026 ,107 011 ,052 035 382 078 KAR092 022 070,055 033 252 024,048 046 071 090 920a228 185 121 185 ,026 011 ,082 030 016 024 KES 007 017 012,055 058 143 064,076 090 028 009 228 930a155 030 021 ,016 019 ,045 013 084 042 TRU011 008 047,040 032 145 100,023 075 011 091 185 155 936a264 053 ,007 061 ,008 042 039 006 AMA048 062 057,006 040 020 128,103 035 008 088 121 030 264 939a034 ,088 007 ,058 036 071 107 SOP021 004 042,005 004 031 064,038 119 020 026 185 021 053 034 877a,202 020 ,079 112 057 044 DUK037 100 074,000 057 044 075,109 005 007 107 026 016 007 088 202 ,942a153 ,152 031 107 011 DOS064 002 040,012 076 102 059,074 010 215 011 011 019 061 007 020 ,153 934a,268 022 016 153 KAR032 012 096,103 023 072 017,070 043 005 052 082 045 008 058 079 ,152 268 ,918a109 057 035 KUR019 083 038,049 008 080 164,117 460 043 035 030 013 042 036 112 ,031 022 ,109 846a265 031 RES074 150 004,072 034 029 032,025 062 005 382 016 084 039 071 057 ,107 016 ,057 265 807a121 WKT037 026 067,014 018 010 010,093 089 021 078 024 042 006 107 044 ,011 153 ,035 031 121 926a a.Measures of Sampling Adequacy(MSA)
Pada tabel 3 Cummunalities, dapat dilihat lihat bahwa indikator alat proses belajar mengajar memiliki angka extraction sebesar 0,788. Hal ini berarti bahwa 78,8% indikator alat tersebut dapat dijelaskan oleh faktor yang nantinya akan dibentuk. Untuk indikator fasilitas pengajaran, terlihat angka extraction sebesar 0,800, yang berarti 80,00% indikator fasilitas pengajaran dapat dijelaskan oleh faktor yang
11
nantinya
terbentuk.
Demikian
seterusnya,
semakin
besar
angka
extration
menggambarkan semakin besar pula dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Di dalam tabel 3, angka extraction yang paling kecil terjadi pada indikator waktu kuliah yaitu sebesar 0,234. Waktu kuliah memiliki 23,4% yang dapat dijelaskan oleh faktor yang nantinya akan dibentuk.
Tabel 3: Penjelasan Pembentukan Faktor Communalities Initial ALATKSNT FASPENG PENAMPK KOMITMEN KUALDOS SIMPATIK DIPERCAY LINGKUNG MANFAAT DOSHELP PELACPT KARHELP KESIBUKA TRUSTED AMAN SOPAN DUKUNGN DOSPERHT KARPERHT KURIKUL RESPECT WKTKUL
1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
Extraction .788 .800 .338 .524 .501 .611 .448 .375 .729 .612 .601 .648 .514 .622 .545 .450 .553 .500 .418 .641 .645 .234
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Tabel 4 Variances Explained menjelaskan bahwa dari 22 indikator yang dimasukkan ke dalam analisis faktor, terdapat empat faktor yang .... . Hal ini karena komponen ke-5 sampai dengan komponen ke-22 memiliki angka Eigenvalues di bawah angka satu. Total keempat faktor yang terbentuk menjelaskan 54,986 % dari 22 indikator yang ada. Tabel ini menunjukkan bahwa dari 22 indikator dapat diringkas menjadi empat faktor yang secara garis besar menggambarkan faktor yang paling “baik” untuk meringkas indikator tersebut. Hal senada sebenarnya juga dapat dilihat dalam gambar Scree Plot. Keempat faktor yang pertama menunjukkan garis yang
12
cukup tajam, sedangkan componen ke-5 dan seterusnya menunjukkan garis yang landai. Dibanyak penelitian gambar scree plot ini dapat tidak akurat karena dilihat berdasarkan ketajaman cara melihat dan ukuran grafik. Oleh karenanya, penggunaan tabel total variance explained akan nampak lebih jelas.
Tabel 4: Total Variance Explained Total Variance Explained Initial Eigenvalues Component 1
Extraction Sums of Squared Loadings
Total 7.467
% of Variance 33.940
Cumulative % 33.940
Total 7.467
% of Variance 33.940
Cumulative % 33.940
2
1.896
8.618
42.558
1.896
8.618
42.558
3
1.478
6.717
49.275
1.478
6.717
49.275
4
1.256
5.710
54.986
1.256
5.710
54.986
5
.955
4.340
59.326
6
.882
4.011
63.337
7
.869
3.948
67.285
8
.792
3.599
70.883
9
.728
3.307
74.191
10
.654
2.974
77.165
11
.605
2.749
79.914
12
.579
2.632
82.545
13
.509
2.312
84.858
14
.500
2.271
87.129
15
.453
2.061
89.190
16
.451
2.048
91.238
17
.399
1.815
93.053
18
.370
1.681
94.734
19
.355
1.615
96.349
20
.311
1.412
97.761
21
.290
1.318
99.079
22
.203
.921
100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
13
Scree Plot 8
6
Eigenvalue
4
2
0 1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
Component Number
Gambar: Scree Plot Tingkat Kepuasan
Dari tabel 5 component matrik, nampak bahwa hampir semua indikator masuk ke faktor pertama, sedangkan indikator kurikulum masuk ke faktor 2, indikator pelayanan cepat dan kurikulum masuk ke faktor 3, serta tidak satupun masuk ke faktor ke empat. Padahal analisis sebelumnya 22 indikator dapat diringkas menjadi empat faktor. Hal ini dilihat angka korelasinya tidak berbeda secara nyata antara keempat factor loading, sehingga indikator-indikator tersebut tidak dapat begitu saja dapat dimasukkan ke salah satu faktor dengan hanya melihat angka mana dalam kolom komponen yang lebih besar. Dalam tabel Communalities juga masih ada nilai dibawah angka cut-off sebesar 0,55. Sehingga indikator-indikator tersebut tidak dapat secara nyata dimasukkan ke dalam salah satu faktor. Langkah selanjutnya adalah dilakukan analisis faktor dengan rotasi.
14
Tabel 5: Component Matrix Component Matrix
a
Component 1 ALATKSNT FASPENG PENAMPK KOMITMEN KUALDOS SIMPATIK DIPERCAY LINGKUNG MANFAAT DOSHELP PELACPT KARHELP KESIBUKA TRUSTED AMAN SOPAN DUKUNGN DOSPERHT KARPERHT KURIKUL RESPECT WKTKUL
2 .583 .601 .550 .597 .587 .668 .651 .518 .535 .605 .229 .675 .541 .680 .657 .599 .676 .693 .562 .550 .418 .431
-.141 -.163 .144 .316 .313 -.382 3.549E-03 -.304 .473 .302 .245 -.397 -.375 -.303 -.200 -.268 4.175E-02 9.037E-02 9.667E-02 .557 .430 -3.59E-02
3 -.429 -.400 -.108 -.212 -.241 -5.99E-03 1.418E-02 -7.85E-02 -.329 -9.28E-02 .625 .113 4.230E-03 7.356E-02 .269 .137 .182 8.945E-02 .303 -.100 .490 .114
4 .494 .503 5.375E-02 .151 2.321E-02 -.139 -.156 8.685E-02 -.332 -.383 .312 -.150 -.284 -.249 -3.52E-02 8.954E-03 .248 -6.08E-02 -2.84E-02 -.132 .212 .183
Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 4 components extracted.
Analisis faktor dengan rotasi diproses untuk mendapatkan gambaran yang lebih jelas tentang indikator-indikator yang dapat dimasukkan ke masing-masing faktor. Setelah dilakukan rotasi, angka communalities mengalami perubahan. Angka communalities paling besar terjadi pada indikator fasilitas pengajaran yaitu sebesar 0,792, atau sebesar 79,2% varians dari indikator fasilitas pengajaran dapat dijelaskan oleh faktor yang nantinya terbentuk. Angka communalities terkecil yaitu indikator kesopanan pelayanan sebesar 0,237, yang berarti hanya 23,7% varians dari indikator kesopanan di dalam pelayanan dapat dijelaskan oleh faktor yang nantinya terbentuk. Begitu seterusnya, angka-angka varians dapat dilihat pada tabel.
15
Tabel 6:`Angka Communalities Communalities ALATKSNT FASPENG PENAMPK KOMITMEN KUALDOS SIMAPATIK DIPERCY LINHKUNG MANFAAT DOSHELP PELACPT KARHELP KESIBUKA TRUSTED AMAN SOPAN DUKUNGAN DOSPEHT KARPERHT KURIKUL RESPECT WKTKUL
Initial 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
Extraction ,782 ,792 ,339 ,523 ,498 ,630 ,448 ,379 ,739 ,607 ,602 ,656 ,520 ,612 ,535 ,237 ,540 ,504 ,421 ,638 ,650 ,238
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Setelah dilakukan proses rotasi, ke-22 indikator tetap paling direduksi menjadi 4 (empat) faktor. Hal ini dapat dilihat pada Tabel 7 kolom paling kanan (rotation). Reduksi indikator menjadi 4 faktor tetap direkomendasikan dengan angka varians 54,046% sedikit lebih kecil dibanding dengan angka varians sebelum dilakukan proses rotasi. Hal ini berarti 54,046% varians 4 faktor dapat menjelaskan 22 indikator yang ada. Dengan demikian hasil akhirnya adalah bahwa 22 indikator yang ada dapat dikelompokkan menjadi 4 faktor. Penamaan faktor tersebut dilakukan setelah melihat tabel Rotasi dalam tabel 8.
16
Tabel 7: Total Variance Explainer Total Variance Explained
Compone 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
Initial Eigenvalues raction Sums of Squared Loadin otation Sums of Squared Loading Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 7,274 33,065 33,065 7,274 33,065 33,065 4,094 18,609 18,609 1,889 8,587 41,652 1,889 8,587 41,652 3,395 15,432 34,040 1,468 6,671 48,322 1,468 6,671 48,322 2,316 10,527 44,567 1,259 5,724 54,046 1,259 5,724 54,046 2,085 9,479 54,046 ,968 4,401 58,447 ,888 4,036 62,483 ,871 3,959 66,442 ,793 3,604 70,046 ,744 3,381 73,427 ,671 3,051 76,478 ,605 2,748 79,227 ,579 2,631 81,857 ,564 2,562 84,420 ,496 2,255 86,675 ,492 2,236 88,911 ,451 2,051 90,963 ,399 1,814 92,776 ,395 1,797 94,574 ,357 1,624 96,198 ,349 1,584 97,782 ,284 1,290 99,072 ,204 ,928 100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
17
Tabel 8: Rotated Component Matrix
Rotated Component Matrix
a
Component 1 ALATKSNT FASPENG PENAMPK KOMITMEN KUALDOS SIMAPATIK DIPERCY LINHKUNG MANFAAT DOSHELP PELACPT KARHELP KESIBUKA TRUSTED AMAN SOPAN DUKUNGAN DOSPEHT KARPERHT KURIKUL RESPECT WKTKUL
2 ,228 ,248 ,230 ,106 ,145 ,749 ,481 ,502 ,097 ,337 ,004 ,778 ,702 ,736 ,617 ,404 ,345 ,447 ,377 ,034 ,036 ,285
3 ,180 ,167 ,410 ,549 ,595 ,153 ,419 ,068 ,850 ,697 -,033 ,111 ,147 ,241 ,154 -,019 ,252 ,429 ,289 ,755 ,268 ,100
4 ,835 ,838 ,303 ,414 ,329 ,213 ,128 ,348 ,056 -,043 -,011 ,164 ,046 ,089 ,131 ,248 ,376 ,171 ,033 ,099 ,026 ,244
,001 ,023 ,163 ,198 ,121 ,029 ,158 ,039 -,059 ,078 ,775 ,111 -,064 ,069 ,336 ,109 ,465 ,303 ,440 ,237 ,759 ,296
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.
Tabel 9: Component Transformation Matrix Component Transformation Matrix Component 1 2 3 4
1
2
3
,654 -,630 ,214 -,360
,552 ,662 -,353 -,364
,406 -,174 -,477 ,760
4 ,320 ,367 ,776 ,400
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
18
KESIMPULAN DAN SARAN
Kunci keberhasilan suatu lembaga termasuk
lembaga pendidikan sangat
ditentukan atau tergantung kepada suksesnya perguruan tinggi tersebut dalam memuaskan kebutuhan mahasiswa. Variable kepuasan mengacu pada lima instrumen yaitu reliability, assurance, empathy, tingable, responsiveness yang dikembangkan menjadi 22 indikator atau variable. 22 indikator atau varible tersebut di dikelompokkan menjadi empat dimensi/faktor sebagai a measure of higt quality, yakni service system quality, behaviour quality, service transactional accuracy, and tecnical service . Hasilnya menunjukkan angka KMO Measure of Sampling Adequacy (MSA) sebesar 0.899 artinya bahwa ke- 22 indikator atau variable dapat diproses lebih lanjut. Demikian juga dengan menggunakan angka Chi-Squre hasilnya 3975.047 menunjukkan bahwa ke- 22 indikator atau variable dapat diproses lebih lanjut. Communalities indikator alat proses belajar mengajar memiliki angka extraction sebesar 0.788 (78.8%) artinya indikator alat tersebut dapat dijelaskan oleh faktor yang akan dibentuk. Indikator fasilitas mengajar angka extraction sebesar 0.800 artinya indikator alat tersebut dapat dijelaskan oleh faktor yang akan dibentuk. Semakin besar angka extraction menggambarkan semakin besar pula dapat dijelaskan oleh faktor yang akan dibentuk. Total ke-4 faktor yang terbentuk menjelaskan 54.988 % dari 22 indikator yang ada. Hampir semua faktor atau variable masuk ke faktor pertama, indikator kurikulum masuk ke faktor kedua, indikator pelayanan cepat masuk faktor ketiga, dan tidak satupun masuk ke faktor keempat. Berdasarkan kesimpulan yang disarankan supaya ke-22 indikator atau variable tersebut dapat dikembangkan atau diproses lebih lanjut.
DAFTAR BACAAN Aldlaigan, Abdullah H. and Buttle, Francis A. (2002), “SYSTRA-SQ: a new measure of bank service quality”, International Journal of Service Industry Management, Vol. 13, Iss. ¾, p. 362-81 Babakus, E. and Boller, G. W. (1992), “Empirical assessment of SERVQUAL scale”, Journal of Business Research, Vol. 24, No. 3, p. 253-68
19
Baumann, Chris, Suzan Burton, and Greg Elliet (2005), “Determinants of customer loyalty and share of wallet in retail banking”, Journal of Financial Services Marketing, Vol. 9, Iss. 3, p. 231-48 Beerli, Asuncion, Josefa D. Martin, and Agustin Quintana (2004), “A model of customer loyalty in the retail banking market”, Eurepean Journal of Marketing, Vol. 38, Iss. ½, p. 253-75 Brady, Michael K. dan Cronin, Jr., J. Joseph (2001) Some new thoughts on conceptualizing perceived service quality. A hierarchical approach. Journal of Marketing. July, Volume 65, Number 3 pp.34-49 Brown, T. J., G. A. Churchill, Jr., and J. P. Peter (1993), “Improving the measurement of service quality”, Journal of Retailing, Vol. 69, No. 1, p. 127-39 Cronbach, Lee J. (1990), Essentials of Psychological Testing, New York: HarperCollins Publishers, Inc. Cronin, J. J. and Taylor, S. A. (1992), “Measuring service quality: a reexamination and extension”, Journal of Marketing, Vol. 56, No. 3, p. 55-68 Dabholkar, P. A., C. D. Shepherd, and D. I. Thorpe (2000), “A comprehensive framework for service quality: an investigation of critical conceptual and measurement issues through a longitudinal study”, Journal of Retailing, Vol. 76, No. 2, p. 139-73 Gujarati, Damodar (2006), Essential Econometrics, USA:McGrawHill Grönroos, C. (1984), “A service quality model and its marketing implications”, European Journal of Marketing, Vol. 18, No. 4, p. 36-44 Hallowell, R. (1996), “The relationships of customer satisfaction, customer loyalty, and profitability: an empirical study”, International Journal of Service Industry Management, Vol. 7, No. 4, p. 27-42 Marshall, K. P. and Smith, J. R. (1999), “Race-ethnic variations in the importance of service quality issues in neighbourhood consumer banking”, Journal of Professional Service Marketing, Vol. 18, No. 2, p. 119-31 Nunnally, Jum C. (1978) Psychometric Theory, New York: McGraw-Hill Book Company Parasuraman, A. V. A. Ziethaml, and L. Berry (1988), “SERVQUAL: a multiple-item scale for measuring customer perceptions of service”, Journal of Retailing, Vol. 64, No. 1, p. 12-40 Pont, Marcin and McQuilken, Lisa (2005), “An empirical investigations of customer satisfaction and loyalty across two divergen bank segments”, Journal of Financial Services Marketing, Vol. 9, Iss. 4, p. 344-59 Rust, John and Golombok, Susan (1989) Modern Psychometrics, London: Routledge Valoutsou, Cleopatra, Sofia Daskou, and Antonia Daskou (2004), “Are the determinants of bank loyalty brand spesific?”, Journal of Financial Service Marketing, Vol. 9, Iss. 2, p. 113-125 Wang, Yonggui, Lo Hing-P., and Yer V. Hui (2003), “The antecedences of service quality and product quality and their influences on bank reputation: evidence from the banking industry on China”, Managing Service Quality, Vol. 13, Iss. 1, p. 72-83.
20
21
