Metode Kerja

1. Skala Pengukuran

Pada penelitian ini, karena yang akan diukur adalah sikap, pendapat dan persepsi seseorang tentang sebuah fenomena sosial maka digunakan Skala Likert (Sugiyono, 2008). Dengan menggunakan skala Likert, variabel yang akan diukur

dijabarkan menjadi indikator variabel. Kemudian indikator tersebut dijadikan sebagai titik tolak untuk menyusun item-item instrumen yang berupa pertanyaan atau pernyataan. Skala Likert adalah suatu skala psikometrik yang umum digunakan dalam kuesioner, dan merupakan skala yang paling banyak digunakan dalam riset berupa survei. Sewaktu menanggapi pertanyaan dalam skala Likert, responden menentukan tingkat persetujuan mereka terhadap suatu pernyataan dengan memilih salah satu dari pilihan yang tersedia. Biasanya disediakan lima pilihan skala ; Sangat tidak setuju, Tidak setuju, Netral, Setuju, Sangat setuju.

Selain pilihan dengan lima skala seperti contoh di atas, kadang digunakan juga skala dengan tujuh atau sembilan tingkat. Suatu studi empiris menemukan bahwa beberapa karakteristik statistik hasil kuesioner dengan berbagai jumlah pilihan tersebut ternyata sangat mirip. Skala Likert merupakan metode skala bipolar yang mengukur baik tanggapan positif ataupun negatif terhadap suatu pernyataan. Empat skala pilihan juga kadang digunakan untuk kuesioner skala Likert yang memaksa orang memilih salah satu kutub karena pilihan "netral" tak tersedia.

Untuk kepraktisan dan menghindari bias dalam pengisian kuesioner, dalam penelitian ini akan menggunakan 5 skala gradasi dari setiap variabel mulai dari sangat positif sampai dengan sangat negatif yaitu : sangat baik, baik, cukup baik, buruk dan sangat buruk atau sangat puas, puas, cukup puas, tidak puas dan sangat tidak puas (Tabel 3).

Tabel 3. Skor Untuk Penilaian Kualitas Pelayanan dan Harapan Nasabah. Kualitas Pelayanan skor Harapan nasabah skor

Sangat baik 5 Sangat Puas 5

baik 4 Puas 4

Cukup baik 3 Cukup puas 3

Buruk 2 Tidak puas 2

Sangat buruk 1 Sangat tidak puas 1

2. Pengujian Validitas dan Reliabilitas Instrumen.

Menurut Arikunto (2002) sebuah instrumen penelitian yang baik harus memenuhi dua persyaratan penting yaitu valid dan reliabel. Dalam penelitian ini uji validitas dan reliabilitas dilakukan terhadap instrumen mengenai kepuasan nasabah.

Suatu hasil penelitian dapat dikatakan valid dan reliabel, apabila penelitian tersebut didasarkan pada data yang diperoleh dari instrumen pengukuran yang valid dan reliabel juga. Dengan demikian dalam penelitian ini akan dilakukan pengujian terhadap validitas dan reliabilitas instrumen.

a) Pengujian validitas instrumen

Dalam pengujian validitas instrumen digunakan analisis item, yaitu menkorelasikan skor tiap butir instrumen dengan skor total yang merupakan jumlah semua skor butir. Korelasi yang digunakan dalam pengujian ini adalah korelasi pearson product moment dengan rumus (Sugiyono 2009) :

∑xy

r

xy = --- (∑x2) (∑y2

)

Dimana :

r

xy : Korelasi antara variable x dan y

x : (X - X ) (X : Nilai yang diberikan terhadap setiap variable)

y : (Y - Y ) (Y : Total nilai yang diberikan terhadap setiap variable)

Setelah dilakukan tabulasi data, selanjutnya data tersebut digunakan untuk menghitung korelasi (r), dengan menggunakan rumus pearson product moment. Setelah itu dilakukan analisis validitas masing-masing instrument. Instrumen yang memiliki korelasi positif, menunjukkan bahwa instrumen tersebut mempunyai validitas yang tinggi. Syarat minimum untuk memenuhi sarat validitas adalah kalau r ≥ 0,3. Apabila korelasi antara instrument dengan skor total kurang dari 0,3 maka instrumen tersebut dinyatakan tidak valid (Sugiyono 2008).

b) Pengujian reliabilitas instrumen

Pengujian reliabilatas instrumen dihitung dengan internal konsistensi dengan teknik split half yang dianalisis dengan rumus Spearman Brown (Sugiyono 2008). Untuk keperluan ini maka butir-butir instrumen dibagi dalam dua kelompok, yaitu kelompok instumen ganjil dan kelompok instrumen genap. Selanjutnya dihitung korelasi antara kelompok ganjil dan kelompok genap. Koefisien korelasi yang diperoleh dimasukan ke dalam rumus spearman brown dengan rumus (Sugiyono 2008) :

2 . r

b

r

i = ---

1

+

r

b

Dimana :

ri = Reliabilitas internal seluruh instrumen.

rb = Korelasi product moment antara instrumen genap dan instrumen ganjil. Setelah itu nilai ri hitung dibandingkan dengan ri tabel. Jika ri hitung lebih besar dari ri tabel maka instrumen dinyatakan reliabel.

3. Analisis Kepuasan Konsumen.

Menurut (Irawan 2004) terdapat empat langkah dalam perhitungan Customer Satisfaction Index (CSI), yaitu :

a) Menentukan Mean Importance Score (MIS) dan Mean Satisfaction Score (MSS).

Nilai ini berasal dari rata-rata tingkat kepentingan dan kinerja setiap responden. Data diperoleh dengan menjumlahkan penilaian dari semua responden terhadap satu atribut kemudian dibagi dengan jumlah responden.

MIS = n n i

Y

ⁱ



1 dan MSS= n n i i

X



1 Di mana : n = jumlah responden

Y_i = nilai kepentingan atribut ke-i X_i = nilai kinerja atribut ke-i

Setelah diperoleh nilai rata-rata untuk setiap atribut baik dari sisi ekspektasi dan kinerja maka akan dilakukan tabulasi.

b) Membuat Weight Factors (WF)

Setelah diperoleh nilai rata-rata untuk setiap atribut, langkah selanjutnya adalah membuat faktor pembobot untuk setiap atribut. Faktor pembobot tersebut diperoleh dengan cara membagi nilai rata-rata setiap instrument dengan total nilai rata-rata semua instrument dikalikan 100%.

WFi =



 p i i i

MIS

MIS

1 x 100% Di mana :

p = jumlah atribut kepentingan i = atribut bauran pemasaran ke-i

c) Membuat Weight Score (WS)

Bobot ini merupakan perkalian antara Weight Factor (WF) dengan rata-rata tingkat kepuasan (Mean Satisfaction Score = MSS) sehingga diperoleh skor kepuasan tertimbang untuk setiap atribut.

WSi = WFi x MSSi

Di mana :

i = Atribut bauran pemasaran ke-i

d) Menentukan Customer Satisfaction Index (CSI)

Langkah terakhir adalah, menghitung tingkat kepuasan konsumen dengan cara membagi jumlah skor kepuasan tertimbang semua atribut dengan jumlah nilai maksimum skor kepuasan tertimbang (yang digunakan skala 5 point, maka skor maksimalnya adalah 5) kemudian dikalikan 100%.

CSI = n n i

WS

ⁱ



1 x 100%

4. Importance Performance Analysis (IPA)

Adapun tahapan pengolahan dengan metode IPA adalah :

a) Penentuan skor rata-rata atribut tingkat kepentingan dan pelaksanaan.

X

i = n Xi  _dan

_Y

i = n Yi  Keterangan :

X

i = skor rata-rata tingkat pelaksanaan untuk atribut ke-i

Y

i = skor rata-rata tingkat kepentingan untuk atribut ke-i

X

i = jumlah skor tingkat pelaksanaan untuk atribut ke-i

Y

i = jumlah skor tingkat kepentingan untuk atribut ke-i

b) Penentuan skor rata-rata atribut tingkat kepentingan dan pelaksanaan secara keseluruhan.

X

i = k Xi  dan

Y

i = k Yi  Keterangan :

X i = batas sumbu x (tingkat pelaksanaan) Yi = batas sumbu y (tingkat kepentingan) k = banyaknya atribut pelayanan

c) Pemetaan atribut

Pada tahapan ini rata-rata setiap atribut kemudian dipetakan ke dalam Diagram Kartesius dengan kemungkinan 4 posisi kuadran. Posisi setiap atribut tergantung kepada nilai rata-rata atribut. Gambar 4 menjabarkan posisi dari 4 kuadran dalam metode IPA.

Kuadran A (Prioritas Utama)

Kuadran prioritas utama merupakan kuadran yang memuat atribut-atribut yang dianggap penting oleh konsumen, tetapi pada kenyataannya atribut-atribut tersebut belum sesuai seperti yang diharapkan konsumen.

Kuadran B (Pertahankan Prestasi)

Kuadran pertahankan prestasi merupakan kuadran yang memuat atribut-atribut yang dianggap penting oleh konsumen dan pelaksanaan atribut-atribut-atribut-atribut tersebut telah sesuai dengan harapan konsumen.

Kuadran C (Berlebihan)

Kuadran berlebihan merupakan kuadran yang memuat atribut-atribut yang dianggap kurang penting oleh konsumen dan dirasakan terlalu berlebihan.

Kuadran D (Prioritas Rendah)

Kuadran prioritas rendah merupakan kuadran yang memuat atribut-atribut yang dianggap kurang penting oleh konsumen dan pada kenyataannya pelaksanaannya tidak terlalu istimewa.

X = Tingkat pelaksanaan

Prioritas Utama Pertahankan Prestasi

A B

Xi

Prioritas Rendah Berlebihan

D C

Yi Y = Tingkat kepentingan

Gambar 4 : Diagram Kartesius Metode Importance Performance Analysis

5. Aspek Kajian

Aspek yang dikaji dalam penelitian ini meliputi aspek karakteristik nasabah dan aspek kepuasan nasabah.

a. Aspek karakteristik, adalah aspek yang akan menjelaskan kriteria nasabah, berdasarkan : a) Jenis kelamin b) Usia c) Pendidikan d) Jenis usaha e) Volume transaksi

b. Aspek kepuasan dan harapan nasabah adalah aspek yang akan menjelaskan tingkat kepuasan dan harapan nasabah ditinjau dari sudut pelayanan, yang akan dianalisis berdasarkan atribut-atribut sebagai berikut :

a) Keragaman produk transaksi forex.

b) Harga jual/beli forex kepada nasabah dibandingkan pesaing. c) Kemudahan menghubungi Divisi Tresuri melalui telepon. d) Kemudahan dalam prosedur melakukan transaksi

e) Kecepatan dalam memproses transaksi.

f) Ketelitian Petugas dalam memproses transaksi forex g) Nasabah mendapatkan informasi harga yang up to date h) Petugas menanggapi setiap keluhan nasabah

i) Masukan mengenai kemungkinan pergerakan harga di pasar. j) Setiap petugas selalu menepati janji yang disepakati

k) Petugas memiliki pemahaman yang baik terhadap produk. l) Kejujuran petugas dalam melaksanakan tugas.

m) Setiap petugas menunjukan keramahan kepada nasabah. n) Bersikap adil dalam memperlakukan nasabah.

TUJUAN PERUSAHAAN

PELAYANAN

NASABAH

PENENTUAN RESPONDEN Proportionate stratified random

sampling PENGUMPULAN DATA

KARAKTERISTIK Grafik PERSEPSI KINERJA

Pearson product

PENGUJIAN moment dan PENGUJIAN

Spearman Brown PENGUKURAN PENGUKURAN KEPUASAN NASABAH CSI ANALISIS IPA STRATEGI PENGEMBANGAN

Gambar 5. Diagram Alir Penelitian

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

A. Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen

Cara yang digunakan adalah dengan analisis item, dimana setiap nilai yang ada pada setiap butir pertanyaan dikorelasikan dengan nilai total seluruh butir pertanyaan untuk suatu variabel dengan menggunakan rumus Korelasi Product Moment (Sugiono, 2008). Suatu instrumen dikatakan valid apabila memiliki nilai korelasi antara nilai butir dengan skor total lebih besar atau sama dengan 0,3. Dari hasil perhitungan yang dilakukan semua instrumen dinyatakan valid (Tabel 4).

Tabel 4. Validitas Data Setiap Instrumen.

No.Butir koefisien korelasi keterangan instrumen 1 0,34 valid 2 0,41 valid 3 0,36 valid 4 0,37 valid 5 0,61 valid 6 0,44 valid 7 0,48 valid 8 0,52 valid 9 0,32 valid 10 0,35 valid 11 0,37 valid 12 0,61 valid 13 0,40 valid 14 0,41 valid 15 0,38 valid

Setelah dilakukan uji validitas instrumen, selanjutnya untuk mengetahui reliabilitas instrumen, maka dilakukan pengujian reliabilitas instrumen dengan menggunakan rumus Spearman Brown. Dari hasil perhitungan diperoleh nilai r_i = 0,6714.Langkah selanjutnya adalah membandingkan nilai r_i hitung dengan r_i tabel. Bila r_i hitung lebih besar dari r_i tabel (0,220) maka instrumen dinyatakan reliabel.