PENGARUH LAYANAN PELANGGAN, RESPON PLN, STABILASI DAYA TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN PT PLN WILAYAH BEKASI TIMUR Bambang Daryoso Fakultas Ekonomi Universitas Brawijaya Revita Imaniyar Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma
ABSTRAK PLN sebagai sebuah penyedia jasa pelayanan umum yang mengawasi sektor ketenaga listrikan satu-satunya, maka kepuasan pelanggan merupakan hal yang sangat penting. Dengan mempertahankan kepuasan pelanggan, maka dapat membangun citra baik bagi perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh dari layanan pelanggan, respon PLN, stabilasi daya terhadap kepuasan pelanggan PLN dan untuk mengetahui faktor apa yang dianggap penting dalam meningkatkan kepuasan pelanggan PLN. Untuk memperoleh data, penulis menyebarkan kuesioner kepada 110 orang responden pada pelanggan PLN di Bekasi Timur. Metode yang digunakan dalam penelitian adalah metode survey melalui pengisian daftar pertanyaan kuesioner dan menggunakan uji reliabilitas, uji analisis KMO MSA and Bartlett’e test of Sphericity,uji korelasi, uji regresi linier berganda dan uji diskriminan. Dari hasil dan pembahasan dapat disimpulkan bahwa layanan pelanggan mempengaruhi kepuasan pelanggan secara positif, respon PLN mempengaruhi kepuasan pelanggan secara positif, stabilasi daya (pasokan) mempengaruhi kepuasan pelanggan secara positif. LATAR BELAKANG PLN sebagai sebuah penyedia jasa pelayanan umum yang mengawasi sektor ketenaga listrikan diindonesia berkewajiban untuk selalu meningkatkan bentuk pelayanan kepada konsumen. Peningkatan pelayanan adalah suatu kata yang sangat didambakan oleh setiap konsumen, apapun bentuk bisnisnya tidak terkecuali pada harapan konsumen di PT PLN (PERSERO) area pelayanan Bekasi Timur. Perubahan besar-besaran yang ada di PLN mengharuskan PLN merubah paradigma lamanya sebagai perusahaan yang berwawasan “Birokrat” menjadi perusahaan yang berwawasan “pelayanan” PLN membuat program “peduli pelanggan” dengan motto “Kepedulian Kami Kepuasan Anda”. PT PLN (PERSERO) sebagai perusahaan kelistrikan yang terbesar mempunyai motto “untuk kehidupan yang lebih baik” harus lebih memperhatikan kepada pentingnya pelayanan konsumen. Pelayanan konsumen yang baik membuat konsumen loyal terhadap perusahaan. Apabila pelanggan mendapatkan pelayananyang baik, maka akan membentuk perilaku konsumen yang menguntungkan, seperti kesetiaan konsumen menyampaikan keunggulan kepada kerabat atau orang lain dari mulut ke mulut.
Begitu pula sebaliknya konsumen tidak mendapatkan pelayanan yang baik, maka muncul lah perilaku negatif pada diri konsumen, seperti menceritakan keburukan yang ada kepada orang lain dan keluhan-keluhan konsumen seperti: Pencatatan meteran oleh petugas, yang tidak akurat dan ini sering kali dikeluhkan Sistem penagihan oleh petugas yang tidak akurat Sistem pembayaran yang antri panjang dan banyak membuang waktu Konsumen terlalu terancam dengan pemutusan listrik, bila suatu masalah tidak diselesaikan dengan cepat, tidak ada toleransi, hal ini sangat mengganggu kenyamanan konsumen. Memberikan pelayanan yang baik dan berkualitas kepada konsumen merupakan salah satu usaha strategi pokok yang dapat digunakan setiap perusahaan untuk mencapai keberhasilan tujuan usaha. Melihat permasalahan dan berdasarkan latar belakang masalah diatas, maka penulis tertarik untuk mengambil judul “ PENGARUH LAYANAN PELANGGAN, RESPON PLN, STABILASI DAYA TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN PT PLN WILAYAH BEKASI TIMUR” METODE PENELITIAN Rancangan penelitian yang digunakan adalah dengan metode statistik dan menggunakan uji validitas dan reability, uji korelasi dan regresi dengan variabel layanan pelanggan, stabilasi daya(pasokan), respon PLN dan uji diskriminan. Untuk menyusun skripsi ini penulis menyebarkan kuesioner guna mendapatkan data primer. Kuesioner disebarkan pada pelanggan PLN area pelayanan Bekasi Timur (Kp.cerewet, Bekasi Jaya Indah dan Pondok Timur Indah). Data dari hasil survey yang telah diperoleh dari hasil kuesioner tersebut diolah menggunakan program statistical product and service solution (SPSS). 3.2 Variabel Penelitian Variabel adalah atribut, Subjek yang mempunyai variasi antara satu orang dengan yang lain atau satu objek dengan objek yang lain. Didalam penelitian ini variabel yang akan diteliti penulis yaitu mengenai 4 faktor komponen utama yang terkait dan pertanyaan yang ada dalam kuesioner. 3.3 Jenis Data Data yang digunakan oleh penulis yaitu menggunakan data primer. Data primer adalah data yang diperoleh langsung dari pelanggan berupa jawaban terhadap pertanyaan dalam kuesioner. 3.4 Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penulisan penelitian ini adalah mengambil sample dari suatu target objek dan menggunakan kuesioner sebagai alat pengumpul data pokok.
A. Sampel Sampel merupakan bagian atau sejumlah cuplikan tertentu yang diambil dari suatu populasi dan diteliti secara rinci. Sampel dalam penelitian ini adalah sebanyak 110 orang. 3.5 Metode Analisis yang Digunakan Penulis menghitung dengan teknik analisis kuantitatif (data yang berupa angka-angka) menggunakan SPSS statistik, dalam hal ini ada beberapa analisis uji yang digunakan sebagai proses mendapatkan kevalidan data, antara lain: 3.5.1 Model Uji Validitas dan Reliabilitas Sebelum butir-butir pertanyaan diolah lebih lanjut maka terlebih dahulu melakukan uji validitas dan reliabilitas. 3.5.1.1 Model Validitas Validitas adalah hasil penelitian dapat dikatakan valid bila terdapat kesamaan antara data yang terkumpul dengan data yang sesungguhnya terjadi pada objek yang diteliti. 3.5.1.2 Model Reliabilitas Reliabilitas adalah hasil penelitian dikatakan reliable bila terdapat kesamaan data dalam waktu yang berbeda. 3.5.2 Analisis KMO MSA and Bartlett’s test of sphericity Merupakan cara yang digunakan untuk megidentifikasi variabel dasar atau faktor yang menerangkan pola hubungan suatu himpunan variabel observasi. Pada pengolahan data dengan SPSS, hasil perhitungan yang ditampilkan sebagai berikut: a. Statistik Statistik univariat meliputi rata-rata, standardeviasi dan jumlah kasus yang valid untuk tiap variabel. b. Matriks Korelasi Matriks korelasi meliputi koefisien, tingkat signifikasi, determinan. 3.5.3 Analisis Korelasi dan Regresi 3.5.3.1 Analisis Korelasi Pada prinsipnya prosedur korelasi bertujuan untuk mengetahui dua hal pada hubungan antar 2 variabel: 1. Apakah kedua variabel tersebut memang mempunyai hubungan yang signifikan. 2. Jika terbukti hubungannya adalah signifikan, bagaimana arah hubungannya dan seberapa kuat hubungan tersebut. Secara teori, dikatakan bahwa angka korelasi akan berkisar diantara: -1, berarti hubungannya negative 0, berarti tidak ada hubungannya sama sekali +1, berarti hubungannya positif sempurna
Dan mengacu pada kebiasaan yang ada, dan bukan pada berdasarkan teori tertentu, dapat dibuat pedoman: Korelasi antara 0-0,5, korelasi cukup kuat. Korelasi antara 0,5-1, korelasi kuat 3.5.3.2 Analisis Regresi Analisis regresi akan dicari seberapa besar pengaruh sebuah variabel pada variabel yang lain.Hubungan antar varibel X dan Y kemungkinan merupakan hubungan dependen sempurna dan kemungkinan merupakan hubungan independent sempurna. 3.5.4 Diskriminan Analisis ini digunakan untuk menentukan keabsahan data responden yang masuk dan kevalidan data untuk diproses agar tidak ada data yang hilang, serta digunakan untuk mengklasifikasikan sebuah kasus tertentu. PEMBAHASAN 4.2 Uji Reliabilitas Komponen Dengan Menggunakan Cronbach’s alpha Tabel 4.1 Operasionalisasi Variabel-Variabel Kepuasan Pelanggan N0. Item Keterangan 1 Layanan Pelanggan Var00001 2 Stabilasi daya( pasokan) Var00002 3 Pencatatan meteran Var00003 4 Alat listrik Var00004 5 Komunikasi dengan PLN Var00005 6 Masa Tunggu Var00006 7 Kualitas Alat Listrik Var00007 8 Penyaluran Listrik Var00008 9 Kejelasan Biaya Listrik Var00009 10 Var00010 Peningkatan Pelayanan 11 Var00011 Kedekatan Relasi PLN 12 Var00012 Informasi Pemadaman Sumber : data diolah spss. 12
Alpha 0,8183 0,8226 0,8095 0,8208 0,8231 0,8027 0,8063 0,8033 0,8124 0,8134 0,8166 0,7967
Cronbach α
0,8254
Dari tabel diatas dapat diketahui bahwa kisaran alpha yang didapat adalah 0,8183-0,7967 dengan hasil reliabilitas conbrach alpa sebesar 0,8254 yang berarti alpha valid dan reliable.
4.3 Analisis KMO MSA and Bartlett’s test of Sphericity Tabel 4.2 KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. Bartlett's Test of Sphericity
,820
Approx. Chi-Square
352,319
df
66
Sig.
,000
Jika nilai KMO MSA (Kaiser Meyer Olkin Measure of Sampling Adequacy) lebih besar dari 0,5 maka proses analisis dapat dilanjutkan. Berdasarkan output pada tabel 4.2 nilai KMO MSA lebih besar dari 0,5 yaitu sebesar 0,820 maka proses analisis dapat dilanjutkan. 4.5 Korelasi Tabel 4.4 Correlations
kepuasan pelanggan
Pearson Correlation
kepuasan pelanggan 1,000
Sig. (2-tailed) Stabilasi daya
layanan pelanggan
respon PLN
Stabilasi daya ,334 **
layanan pelanggan ,410 **
respon PLN ,325 **
,
,000
,000
,001
N
110
110
110
110
Pearson Correlation
,334 **
1,000
,170
,213 *
Sig. (2-tailed)
,000
,
,075
,026
N
110
110
110
110
Pearson Correlation
,410 **
,170
1,000
,134
Sig. (2-tailed)
,000
,075
,
,162
N
110
110
110
110
Pearson Correlation
,325 **
,213 *
,134
1,000
Sig. (2-tailed)
,001
,026
,162
,
N
110
110
110
110
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Berdasarkan hasil uji korelasi di atas dapat dilihat bahwa hubungan antara variabel dimensi-dimensi pelayanan saling berhubungan, dimana dapat disimpulkan berikut ini: 1. Korelasi antara kepuasan pelanggan dan stabilasi daya (pasokan) Berdasarkan perhitungan diperoleh angka korelasi antara variabel kepuasan pelanggan dan stabilasi daya (pasokan) sebesar 0,334. Berdasarkan angka patokan angka korelasi yang telah dijelaskan diatas maka angka 0,334 mempunyai maksud hubungan antara kepuasan pelanggan dan stabilasi daya(pasokan) yang cukup dan searah (karena hasilnya positif). Searah artinya jika variabel kepuasan pelanggan cukup maka variabel stabilasi daya (pasokan) juga cukup. Korelasi dua variabel bersifat signifikan karena angka
signifikannya sebesar 0,00 < 0,05. Jika angka signifikansinya (Sig) < 0,05 maka hubungan kedua variabel signifikan. Sebaliknya jika angka signifikansinya (Sig) > 0,05 maka hubungan kedua variabel tidak signifikan. 2. Korelasi antara kepuasan pelanggan dan layanan pelanggan Berdasarkan perhitungan diperoleh angka korelasi antara variabel kepuasan pelanggan dan layanan pelanggan sebesar 0,410. Korelasi sebesar 0,410 mempunyai maksud hubungan antara variabel kepuasan pelanggan dan layanan pelanggan yang cukup dan searah (karena hasilnya positif). Korelasi dua variabel bersifat signifikan karena angka signifikansinya sebesar 0,00 < 0,05. 3. Korelasi antara kepuasan pelanggan dan respon PLN Berdasarkan perhitungan diperoleh angka korelasi antara variabel kepuasan pelanggan dan respon PLN sebesar 0,325. Korelasi sebesar 0,325 mempunyai maksud hubungan antara variabel kepuasan pelanggan dan respon PLN yang cukup dan searah (karena hasilnya positif). Korelasi dua variabel bersifat signifikan karena angka signifikansinya sebesar 0,00 < 0,05. 4.6 Regresi Analisis regresi merupakan teknik statistik yang digunakan untuk mengidentifikasi dan membuat model mengenai kaitan atau hubungan antar variabel. Tabel 4.5 Variables Entered/Removedb Model 1
Variables Entered respon PLN, layanan pelangga n, stabilasi dayaa
Variables Removed
,
Method
Enter
a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: kepuasan pelanggan
Tabel diatas menunjukkan bahwa tidak ada variabel yang dikeluarkan (removed) atau dengan kata lain ketiga variabel bebas dimasukkan dalam perhitungan regresi.
Tabel 4.6 Model Summary Model 1
R ,539 a
Adjusted R Square ,270
R Square ,290
Std. Error of the Estimate 5,9144
a. Predictors: (Constant), respon PLN, layanan pelanggan, stabilasi daya(pasokan)
Berdasarkan tabel diatas didapat R dengan nilai sebesar 0,539 merupakan koefisien korelasi. Nilai R square adalah 0,290, bisa disebut koefisien determinasi, yang dalam hal ini berarti 29% faktor dari kepuasan pelanggan bisa dijelaskan oleh variabel respon PLN, layanan pelanggan, dan stabilasi daya. Sedangkan sisanya 71% dijelaskan dalam hal-hal lain. R square berkisar pada nilai 0-1, dengan catatan semakin kecil angka R square, semakin lemah hubungan ketiga variabel, sedangkan standar error of estimate adalah 5,9144. Tabel 4.7 ANOVAb Model 1
Regression
Sum of Squares 1517,805
Residual Total
df 3
Mean Square 505,935
3707,913
106
34,980
5225,718
109
F 14,463
Sig. ,000 a
a. Predictors: (Constant), respon PLN, layanan pelanggan, stabilasi daya(pasokan) b. Dependent Variable: kepuasan pelanggan
Dari pengujian seperti terlihat pada tabel diatas, didapat F hitung adalah 14,463 dengan tingkat signifikansi 0,000. Karena probabilitas (0,000) < 0,05, maka model regresi ini dipakai untuk memprediksi faktor kepuasan pelanggan. Tabel 4.8 Coefficientsa
Unstandardized Coefficients Model 1
B 14,979
Std. Error 3,416
stabilasi daya
1,413
,526
layanan pelanggan
2,010
respon PLN
1,547
(Constant)
a. Dependent Variable: kepuasan pelanggan
Standardi zed Coefficien ts Beta
t 4,385
Sig. ,000
,227
2,687
,008
,494
,340
4,072
,000
,564
,231
2,745
,007
Berdasarkan tabel diatas, didapat persamaan regresi sebagai berikut: Y = 14,979 + 1,413 X1 + 2,010 X2 +1,547 X3 Dimana Y= kepuasan pelanggan X1= Stabilasi daya X2= layanan pelanggan X3= respon PLN Konstanta sebesar 14,979 menyatakan bahwa jika ada stabilasi daya (pasokan), layanan pelanggan, dan respon PLN, maka total kepuasan pelanggan adalah sebesar 14,979. Koefisien regresi X1, sebesar 1,413 menyatakan bahwa setiap penambahan 1 angka, stabilasi daya (pasokan) akan berpengaruh kepada kepuasan pelanggan sebesar 1,413, sedangkan koefisien regresi X2 sebesar 2,010 menyatakan bahwa setiap penambahan 1 angka, layanan pelanggan akan berpengaruh kepada kepuasan pelanggan sebesar 2,010, dan sedangkan koefisien regresi X3 sebesar 1,547 menyatakan bahwa setiap penambahan 1 angka, respon PLN akan berpengaruh kepada kepuasan pelanggan sebesar 1,547. Tabel 4.13 Eigenvalues Function 1
Eigenvalue ,120 a
% of Variance 100,0
Canonical Correlation ,328
Cumulative % 100,0
a. First 1 canonical discriminant functions were used in the analysis.
Canonical Corelation mengukur keeratan hubungan antara diskriminant score dengan groupnya. Table eigenvalues menunjukkan besarnya angka canonical correlation, yaitu 0,328 (setara dengan multiple correlation “R” dalam regresi) sehingga besarnya square canonical correlation ( setara dengan koefisien determinasi “R” dalam regresi) adalah sebesar 0,120. C. Menentukan signifikansi fungsi diskriminan. Signifikansi fungsi diskriminan dapat dilihat melalui wilks’ Lambda lebih besar dari nilai table, maka terdapat perbedaan yang signifikan antarkelompok atau kategori. Tabel 4.14 Wilks' Lambda Test of Function(s) 1
Wilks' Lambda ,893
Chi-square 12,048
df 4
Sig. ,017
Wilks’ Lambda pada prinsipnya adalah varian total dalam discriminant scores yang tidak bisa dijelaskan oleh perbedaan diantara grup-grup yang ada. Terlihat nilai Wilks’ Lambda sebesar 0,893, angka chi-square adalah 12,048 dengan angka signifikansi 0,017. Hal ini, menunjukkan adanya perbedaan yang signifikan antara nilai rata-rata skor diskriminan.
D. Detail analisis diskriminan. 1. Melihat struktur matriks dengan table dibawah ini. Tabel 4.15 Structure Matrix Function 1 layanan pelanggan
,895
respon PLN
-,076
Stabilasi daya
-,047
kepuasan pelanggan
-,004
Pooled within-groups correlations between discriminating variables and standardized canonical discriminant functions Variables ordered by absolute size of correlation within function.
Tabel structure matrix menjelaskan korelasi antara variabel independen dengan fungsi diskriminan yang terbentuk. Angka negatif menunjukkan variabel tersebut tidak memiliki korelasi antara variabel independen dengan fungsi diskriminan yang terbentuk, sementara semakin besar angka positif yang dihasilkan, hal ini menunjukkan korelasi yang terjadi antara variabel independen dengan fungsi diskriminannya sangat erat. Terlihat variabel reliabilitas paling erat hubungannya dengan fungsi diskriminan. 2. Melihat komposisi atau prediksi dari kelompok pelanggan listrik. Tabel 4.16 Functions at Group Centroids Function kelompok pelanggan 900 watt 1300 watt
1 -,344 ,344
Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means
Tabel function at group centroid digunakan untuk memasukkan nilai cutoff yang merupakan nilai batas, dimana nilai prediksi harus dimasukkan dalam kategori “kelompok pelanggan 900 watt” atau “kelompok pelanggan 1300 watt)”. Oleh karena ada dua tipe pelanggan , maka disebut Two group Discriminant. Dimana grup yang satu mempunyai centroid (Group Means) negatif dan grup yang satu mempunyai centroid (Group Means) positif. Angka pada tabel menunjukkan besaran Z yang memisahkan kedua grup tersebut.
Tabel 4.18 Classification Resultsa Predicted Group Membership Original
Count %
kelompok pelanggan 900 watt
900 watt 33
1300 watt 22
Total 55
1300 watt
17
38
55
900 watt
60,0
40,0
100,0
1300 watt
30,9
69,1
100,0
a. 64,5% of original grouped cases correctly classified.
Oleh karena angka ketepatan tinggi (64,5%), model diskriminan diatas sebenarnya bisa digunakan untuk analisis diskriminan. Atau penafsiran tentang berbagai tabel yang ada valid untuk digunakan. Karena diatas 50%, ketepatan model dianggap tinggi dan model diatas bisa digunakan untuk mengklasifikasi sebuah kasus tertentu. Dari tabel diatas juga terlihat bahwa kelompok pelanggan 1300 watt adalah 69,1%, sehingga dapat dilihat bahwa kelompok pelanggan listrik yang paling banyak adalah pelanggan listrik 1300 watt di Bekasi Timur. PENUTUP 5.1 Kesimpulan Dari pengolahan data serta analisis pembahasan dalam BAB sebelumnya, maka hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa: 1. Layanan Pelanggan memengaruhi kepuasan pelanggan. 2. Respon PLN memengaruhi kepuasan pelanggan. 3. Stabilasi daya (pasokan) memengaruhi kepuasan pelanggan. 5.2 Implikasi Secara teori kepuasan pelanggan PLN akan meningkat apabila hal seperti layanan pelanggan, respon PLN, dan Stabilasi daya (pasokan) juga ikut meningkat.
DAFTAR PUSTAKA Daryoso, Bambang, Analisis Kepuasan Pelanggan Pada PT PLN (PERSERO) Unit Pelayanan dan Jaringan Pemalang, STIE Pemalang, Jawa Tengah, Eva Zhoriva Yusuf dan Lesley Williams, Manajemen Pemasaran :Studi Kasus Indonesia, Penerbit PPM, Jakarta, 2007. Gerson, R.F, Mengukur Kepuasan Pelanggan Panduan Menciptakan Pelayanan Bermutu, Penerbit PPM, Jakarta, 2001. Indah, Sherly Susanty, Analisis Kepuasan Konsumen Terhadap Pelayanan Pada Restoran Pizza Hut Pondok Indah Plaza, Gunadarma, Jakarta, 2002. Kotler, Philip, Manajemen Jasa, Edisi Millenium Jilid 2, Prenhallindo: Jakarta, 2002. Lovelock, Christopher dan Lauren Wright, Manajemen Pemasaran Jasa, Penerbit Indeks, Jakarta, 2005. Rangkuti, Freddy, Measuring Customer Satisfaction Teknik Mengukur dan Strategi Meningkatkan Kepuasan Pelanggan, PT Gramedia Pustaka Utama, Jakarta, 2003. Supranto, Johanes, Pengukuran Tingkat Kepuasan Pelanggan Untuk Menaikkan Pangsa Pasar, Rieneka Cipta, Jakarta, 2006. Tjiptono, Fandy, Pemasaran Jasa, Edisi ke 1, Penerbit Bayu Media Publishing, Malang, 2005. Tjiptono, Fandy, Manajemen jasa, Penerbit Andy Offset ,Yogyakarta, 2002. Ulfah, Raudhah Maria, Analisis Variabel Pembentuk Kepuasan Konsumen Pada Ritel Hipermarket di Depok, Gunadarma, Jakarta, 2008. Umar, Husein, Studi Kelayakan Bisnis, PT Gramedia Pustaka Utama, Jakarta, 2005.
