BAB III METODOLOGI PENELITIAN
3.1
Kerangka Pikir Kepuasan pengguna yang menjadi tujuan dari perusahaan dituangkan dalam
strategi dan rencana kerja yang diimplementasikan dalam kegiatan pemasaran dan pelayanan terhadap pengguna sebagai kinerja perusahaan tersebut. Sebagai indikator pengukuran kinerja perusahaan dalam mencapai harapan pengguna yang tujuannya mencapai kepuasan pengguna digunakan sebuah tools yaitu SERVQUAL. Perbedaan gap yang terjadi antara harapan yang diinginkan pengguna berdasarkan tingkat kepentingannya dengan kinerja perusahaan merupakan sebuah permasalahan yang dianalisis dalam tesis ini. Berikut diagram kerangka pemikiran :
25
26 Misi Perusahaan (Pencapaian kepuasan pengguna)
Kepuasan Pengguna
Strategic Plan (What to do?)
Qualtiy Service Plan (How to achieve?)
Tools = SERVQUAL
Kinerja Perusahaan 5 Dimensi SERVQUAL : Tangible Reliability Responsiveness Assurance Emphaty
Harapan Pengguna (Ekspektasi)
GAP
5 Dimensi SERVQUAL : Tangible Reliability Responsiveness Assurance Emphaty
Gambar 3.1 Diagram Kerangka Pemikiran
3.2
Model dan Metode Analisis Untuk mengetahui kinerja PT. MORE Indonesia dalam memenuhi harapan
penggunanya melalui kacamata lima dimensi SERVQUAL yaitu Tangible,
27
Reliability, Responsiveness, Assurance dan Empathy. Metode analisis SERVQUALnya adalah sebagai berikut :
Gambar 3.2 Model Analisis SERVQUAL
28
Sedangkan model dari analisisnya adalah sebagai berikut : Kinerja (P)
Harapan (E)
1. Tangible (P1) 2. Reliability (P2) 3. Responsiveness (P3) 4. Assurance (P4) 5. Emphaty (P5)
1. Tangible (E1) 2. Reliability (E2) 3. Responsiveness (E3) 4. Assurance (E4) 5. Emphaty (E5)
GAP
Gambar 3.3 Model Analisis Kinerja Perusahaan dan Harapan Kepuasan Pengguna
3.3
Variabel Variabel dalam tesis ini terdiri dari variabel kinerja PT. MORE
Indonesia/persepsi pengguna (P) dan variabel harapan/ekspektasi kepuasan pengguna (E). Variabel P menggambarkan sumbu X pada diagram kartesius dan variabel E menggambarkan sumbu Y pada diagram kartesius. Variabel P berdasarkan atas kinerja PT. MORE Indonesia untuk melayani penggunanya dalam lima dimensi SERVQUAL yaitu Tangible (P1), Reliability (P2), Responsiveness (P3), Assurance (P4), dan Empathy (P5). Sedangkan variabel E berdasarkan harapan atau ekspektasi kepuasan pengguna terhadap pelayanan yang diberikan PT. MORE Indonesia dalam lima dimensi SERVQUAL yaitu Tangible (E1), Reliability (E2), Responsiveness (E3), Assurance (E4), dan Empathy (E5). Selanjutnya kelima dimensi utama tersebut dijabarkan kedalam beberapa pertanyaan untuk variabel persepsi dan variabel ekspektasi yang disusun dalam pertanyaan-pertanyaan berskala Likert, dari 0 sampai 5, untuk kemudian disampaikan ke responden.
29
3.4
Hipotesis Berdasarkan pendekatan teori dan penelitian yang relevan di atas, hipotesis
yang dapat dibuat adalah sebagai berikut : 1.
Hipotesis perbedaan rata-rata keseluruhan antara harapan dan kinerja. Ho : pengguna puas terhadap kinerja perusahaan secara keseluruhan. H1 : pengguna tidak puas terhadap kinerja perusahaan secara keseluruhan.
2.
Hipotesis perbedaan rata-rata parsial berdasarkan lima dimensi SERVQUAL antara harapan dan kinerja. a) Ho : pengguna puas terhadap kinerja perusahaan melalui dimensi Tangible. H1 : pengguna tidak puas terhadap kinerja perusahaan melalui dimensi Tangible. b) Ho : pengguna puas terhadap kinerja perusahaan melalui dimensi Reliability. H1 : pengguna tidak puas terhadap kinerja perusahaan melalui dimensi Reliability. c) Ho : pengguna puas terhadap kinerja perusahaan melalui dimensi Responsiveness. H1 : pengguna tidak puas terhadap kinerja perusahaan melalui dimensi Responsiveness. d) Ho : pengguna puas terhadap kinerja perusahaan melalui dimensi Assurance.
30
H1 : pengguna tidak puas terhadap kinerja perusahaan melalui dimensi Assurance. e) Ho : pengguna puas terhadap kinerja perusahaan melalui dimensi Empathy. H1 : pengguna tidak puas terhadap kinerja perusahaan melalui dimensi Empathy.
3.5
Metode Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam tesis ini adalah data primer dan data sekunder.
Data Primer : Data yang dikumpulkan dari para responden, hasil jawaban kuisioner yang kemudian dijadikan bahan untuk pengolahan data. Data Sekunder : Data-data yang telah tersedia, seperti data-data perusahaan, dll. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan tools yaitu : SERVQUAL. Jawaban yang diterima dari para responden atas pertanyaan yang diajukan dalam SERVQUAL bersifat tertutup, artinya setiap pertanyaan yang diajukan sudah memiliki kriteria jawaban yang telah disediakan sebagai berikut : Skala yang digunakan adalah Skala Likert dengan 5 butir. 1 = Sangat tidak setuju 2 = Tidak setuju 3 = Netral 4 = Setuju 5 = Sangat setuju
31
Jangkauan dari skala Likert dengan 5 butir Range =
Nilai tertinggi - Nilai terendah Banyaknya butir
=
5-1 5
=
0.8
1 <= score <= 1.8 : Sangat tidak setuju 1.8< score <= 2.6 : Tidak setuju 2.6< score <= 3.4 : Netral (tak ada pendapat) 3.4< score <= 4.2 : Setuju 4,2< score <= 5.0 : Sangat setuju Status responden akan gugur/tidak valid apabila ditemukan ada salah satu pertanyaan yang diajukan dalam SERVQUAL tersebut tidak terjawab atau kosong. Setelah data dikumpulkan, data tersebut akan dianalisis menggunakan SPSS 16.0 untuk menghasilkan informasi yang berguna.
3.6
Tempat dan Waktu Penelitian Tempat penelitian dilakukan di Jakarta, terutama terhadap para pengguna
MORE yang sudah pernah melakukan transaksi menggunakan MORE-poin. Survei penelitian ini dilakukan pada bulan Juni 2009 hingga Juli 2009, yaitu dengan cara mengirimkan kuisioner kepada sejumlah responden. Setelah diisi dengan lengkap, kuisioner tersebut dikumpulkan kembali untuk diolah lebih lanjut dengan menggunakan aplikasi komputer statistik.
32
3.7
Populasi dan Sampel Populasi dari penelitian ini adalah semua anggota MORE baik sudah pernah
melakukan transaksi maupun yang belum pernah melakukan transaksi. Berdasarkan data yang ada, jumlah seluruh anggota MORE yaitu sebanyak 109,557 orang. Teknik sampling menggunakan teknik simple random sampling (sampel acak sederhana) dengan target respondennya adalah pengguna layanan MORE yang berlokasi di Jakarta dan berusia 20-40 tahun. Alasan penggunaan sampel karena didasarkan pertimbangan atas populasi yang cukup besar (109,557 orang) dan keterbatasan waktu maupun biaya, sehingga penggunaan sampel diharapkan mampu mewakili total keseluruhan populasi. Menurut Umar (2000, p 78), perhitungan jumlah sampel dari populasi yang berdistribusi normal dapat dilakukan dengan rumus Slovin: n
=
N 1 + N . e2
dimana: n = ukuran sampel (orang) N = ukuran populasi e = persen kesalahan yang diinginkan atau ditolerir (digunakan sebesar 10%) Jumlah sampel yang akan digunakan mengikuti aturan rumus Slovin, yaitu dari total populasi (N=109,557) akan menghasilkan sampel responden minimum sebesar 100 orang.
33
3.8
Validitas dan Reliabilitas 3.8.1
Validitas Validitas berasal dari kata validity yang mempunyai arti
sejauhmana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi ukurnya. Suatu tes atau instrumen pengukur dapat dikatakan mempunyai validitas yang tinggi apabila alat tersebut menjalankan fungsi ukurnya, atau memberikan hasil ukur, yang sesuai dengan maksud dilakukannya pengukuran tersebut. Tes yang menghasilkan data yang tidak relevan dengan tujuan pengukuran dikatakan sebagai tes yang memiliki validitas rendah.
3.8.2
Reliabilitas Hasil pengukuran dapat dipercaya hanya apabila dalam beberapa
kali pelaksanaan pengukuran terhadap kelompok subjek yang sama diperoleh hasil yang relatif sama, selama aspek yang diukur dalam diri subjek memang belum berubah. Pengertian reliabilitas alat ukur dan reliabilitas hasil ukur biasanya dianggap sama. Namun penggunaannya masing-masing perlu diperhatikan. a.
Reliabilitas alat ukur Konsepnya berkaitan dengan masalah error pengukuran (error of measurement). Error pengukuran sendiri menunjuk pada sejauhmana
34
inkonsistensi hasil pengukuran terjadi apabila pengukuran dilakukan ulang pada kelompok subjek yang sama. b.
Reliabilitas hasil ukur Konsepnya berkaitan dengan error dalam pengambilan sample (sampling error) yang mengacu kepada inkonsistensi hasil ukur apabila pengukuran dilakukan ulang pada kelompok individu yang berbeda.
Rumus Reliabilitas Cronbach’s Alpha
rα = tingkat kehandalan (dalam %) k = banyaknya belahan tes (banyaknya atribut pertanyaan terhadap 1 dimensi mutu pelayanan) sj2 = varians belahan j; j = 1,2,…k (masing-masing varians dari atribut-atribut pertanyaan dalam satu dimensi mutu pelayanan). s x2 = varians skor tes (jumlah dari atribut-atribut pertanyaan yang menghasilkan satu varians dalam satu dimensi mutu pelayanan)
3.9
Metode Analisis Setelah data terkumpul dari hasil penyebaran kuisioner SERVQUAL,
selanjutnya dilakukan kegiatan analisis data. Kegiatan analisis data ini terdiri dari empat tahap yaitu : 1.
Tahap Persiapan Pada tahap awal ini dilakukan beberapa kegiatan antara lain :
35
(a) Memindahkan isi data kuisioner tertulis kedalam bentuk digital dengan menggunakan alat bantu komputer dengan software Microsoft Excel, dan menggunakan SPSS 16.0 untuk memudahkan pengolahan data. (b) Memeriksa kelengkapan isian data oleh responden. (c) Memisahkan data-data yang dianggap tidak valid. 2.
Tahap Tabulasi Pada tahap ini data SERVQUAL dikelompokkan kedalam tabel frekuensi untuk mempermudah pengolahan data. Tabel 3.1 Contoh Tabel Frekuensi Untuk Satu Pertanyaan Expectation Sangat tidak setuju Tidak setuju Netral Setuju Sangat setuju Total
f
X 1 2 3 4 5
f.X
%
100%
Selanjutnya akan dihitung rata-ratanya dengan rumus sebagai berikut :
3.
Tahap Perhitungan Pada tahap ini dilakukan beberapa kegiatan antara lain : (a) Perhitungan GAP SERVQUAL GAP didapat dengan cara mengurangi nilai Persepsi dengan nilai Ekspektasi (Persepsi – Ekspektasi). (b) Perhitungan bobot dimensi
36
Dalam satu dimensi, komposisi peringkat diberi bobot dimana peringkat 1 diberi bobot 5 dan peringkat 5 diberi bobot 1. Hal ini dilakukan untuk menghitung nilai indeks : Nilai Indeks = {(5 x kr1)+(4 x kr2)+(3 x kr3)+(2 x kr4)+(1 x kr5)}/5 kr = komposisi peringkat. Kemudian nilai bobot per dimensi didapatkan dengan membagi nilai index per dimensi per nilai index total, dimana apabila dijumlahkan nilai bobot akan berjumlah 100%. Tabel 3.2 Contoh Tabel Komposisi Penentu Untuk Menghitung Bobot Dimensi Dimensi Tangible Reliability Responsiveness Assurance Emphaty Total
Index
Bobot
100%
(c) Perhitungan nilai Weighted Average SERVQUAL Nilai ini didapatkan dengan cara menjumlahkan hasil perkalian antara nilai GAP dan nilai bobot per dimensi.
37
Tabel 3.3 Contoh Tabel Perhitungan Weighted Average SERVQUAL Dimensi GAP Bobot Tangible Reliability Responsiveness Assurance Emphaty Weighted Average SERVQUAL 4.
GAP x Bobot
Tahap Pembahasan Pada tahap ini dilakukan beberapa kegiatan antara lain : (a) Penentuan hasil uji hipotesis berdasarkan data pada tahap 3. Ho : Populasi konsumen puas Ha : Populasi konsumen tidak puas Berdasarkan perhitungan apabila Zo lebih besar dari Ztabel maka terima Ho, yang artinya konsumen puas dengan dimensi tersebut. Dengan menggunakan rumus : Z
=
( X1 – X2 ) – ( µ1 – µ2 ) √( σ21 / n1 + σ 22 / n2 )
Dimana : µ1 adalah mean populasi skor persepsi µ2 adalah mean populasi skor ekspektasi α = 5 % = Tingkat Signifikansi % X1 = mean of the sample taken from perception σ21 = variance of population perception n1 = size of the sample perception
38
X2 = mean of the sample taken from expectation σ 22 = variance of population expectation n2 = size of the sample expectation (b) Penentuan prioritas perbaikan dimensi berdasarkan metode pemetaan kepuasan pelanggan dengan menggunakan matriks Importance-Performance Analysis yang dikembangkan melalui pemetaan kepuasan Philip Kotler. Dalam metode pemetaan kepuasan pengguna, data akan dikelompokkan ke dalam matriks Importance-Performance Analysis sehingga dimensi-dimensi yang terdapat dalam kategori penting dan memerlukan kinerja yang tinggi menjadi prioritas utama dalam membuat atau menetapkan strategi perusahaan sehingga kinerja yang dilakukan dapat memenuhi harapan kepuasan penggunanya Setiap pertanyaan dari masing-masing dimensi dalam SERVQUAL yang ditanyakan kepada responden dapat dipetakan berdasarkan tingkat kepentingan yang menjadi harapan pengguna kedalam matriks ImportancePerformance Analysis yang dibagi menjadi empat kuadran yaitu :
39
E X P E C T A T I O N
KUADRAN
KUADRAN
A
B
KUADRAN
KUADRAN
C
D
LOW
HIGH
HIGH
LOW
PERCEPTION
Gambar 3.4 Matriks Perception-Expectation 1.
Kuadran A – Prioritas Pertama Menunjukkan faktor atau atribut yang dianggap mempengaruhi kepuasan pengguna, termasuk unsur-unsur jasa yang dianggap sangat penting, namun manajemen belum melaksanakannya sesuai keinginan pengguna sehingga mengecewakan/tidak puas.
2.
Kuadran B – Pertahankan Prestasi Menunjukkan unsur jasa pokok yang telah berhasil dilaksanakan oleh perusahaan, untuk itu wajib dipertahankan. Dianggap sangat penting dan sangat memuaskan.
40
3.
Kuadran C – Prioritas Rendah Menunjukkan beberapa faktor yang kurang penting pengaruhnya bagi pengguna. Pelaksanaannya oleh perusahaan biasa-biasa saja. Dianggap kurang penting dan kurang memuaskan.
4.
Kuadran D – Berlebihan Menunjukkan faktor yang menurut pengguna kurang penting, akan tetapi pelaksanaannya berlebihan. Dianggap kurang penting tetapi sangat memuaskan.
(c) Pembahasan berdasarkan hasil pengolahan data.