Penerapan Analisis Jalur untuk Mengetahui Pengaruh Pelayanan Akademik Departemen Matematika Terhadap Kepuasan Mahasiswa (Studi Kasus Mahasiswa D3 Statistika 2011 Universitas Sumatera Utara)

(1)

MATEMATIKA TERHADAP KEPUASAN MAHASISWA

(Studi Kasus Mahasiswa D3 Statistika 2011 Universitas Sumatera Utara)

TUGAS AKHIR

SURYA NINGSIH RITONGA

112407003

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(2)

MATEMATIKA TERHADAP KEPUASAN MAHASISWA

(Studi Kasus Mahasiswa D3 Statistika 2011 Universitas Sumatera Utara)

TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh Ahli Madya

SURYA NINGSIH RITONGA

112407003

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(3)

Judul : Penerapan Analisis Jalur Untuk Mengetahui Pengaruh Pelayanan Akademik Departemen Matematika Terhadap Kepuasan Mahasiswa

Kategori : Tugas Akhir

Nama : Surya Ningsih Ritonga Nomor Induk Mahasiswa : 112407003

Program Studi : D3 Statistika Departemen : Matematika

Fakultas : Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara

Disetujui di Medan, Juni 2014

Disetujui oleh:

Program Studi D3 Statistika FMIPA USU Pembimbing, Ketua,

(4)

Penerapan Analisis Jalur Untuk Mengetahui Pengaruh Pelayanan Akademik Departemen Matematika Terhadap Kepuasan Mahasiswa

Tugas Akhir

Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Juni 2014

(5)

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan limpah karunia-Nya Penulis dapat menyelesaikan penyusunan Tugas Akhir ini dengan judul Penerapan Analisis Jalur Untuk Mengetahui Pengaruh Pelayanan Akademik Departemen Matematika Terhadap Kepuasan Mahasiswa (Studi Kasus Mahasiswa D3 Statistika Universitas Sumatera Utara).

Terimakasih penulis sampaikan kepada Bapak Drs. Open Darnius, M.Sc selaku pembimbing yang telah meluangkan waktunya selama penyusunan tugas akhir ini. Terimakasih kepada Drs. Faigiziduhu Bu’ulölö, M.Si dan Dr. Suwarno Ariswoyo, M.Si selaku Ketua dan Sekretaris Program Studi D3 Statistika FMIPA USU, Bapak Prof. Dr. Tulus, M.Si dan Ibu Dr. Mardiningsih, M.Si selaku Ketua dan Sekretaris Departemen Matematika FMIPA USU Medan, Bapak Dr. Sutarman, M.Sc selaku Dekan FMIPA USU, seluruh Staff dan Dosen Program Studi D3 Statistika FMIPA USU, pegawai FMIPA USU dan rekan-rekan kuliah. Akhirnya tidak terlupakan kepada Bapak J. Ritonga, Ibu M. Gultom dan keluarga yang selama ini memberikan bantuan dan dorongan yang diperlukan. Semoga Tuhan Yang Maha Esa akan membalasnya.

Penulis,

(6)

Persetujuan Pernyataan Penghargaan Daftar Isi Daftar Tabel Daftar Gambar

BAB 1 Pendahuluan

1.1 Latar Belakang Masalah 1.2 Perumusan Masalah 1.3 Tujuan Penelitian 1.4 Manfaat Penelitian 1.5 Batasan Masalah 1.6 Metode Penelitian 1.7 Tinjauan Pustaka 1.8 Sistematika Penulisan BAB 2 Landasan Teori

2.1 Sejarah Analisis Jalur 2.2 Pengertian Analisis Jalur

2.2.1 Manfaat Analisis Jalur

2.2.2 Asumsi-Asumsi Analisis Jalur

2.2.3 Diagram Jalur dan Persamaan Struktural 2.2.4 Koefisien Jalur

2.2.5 Menghitung Koefisien Determinasi 2.2.6 Menguji Koefisien Jalur Secara Simultan 2.2.7 Besarnya Pengaruh Variabel Eksogen Terhadap

Variabel Endogen 2.3 Uji Validitas

2.4 Uji Reliabilitas 2.5 Pengertian Jasa

2.6 Kualitas Pelayanan Akademik Departemen Matematika

2.6.1 Proses Perkuliahan 2.6.2 Proses Administrasi

2.7 Kepuasan Pelanggan atau Konsumen BAB 3 Pengolahan Data

3.1 Populasi

3.1.1 Penentuan Sampel 3.2 Variabel Penelitian

Halaman i ii iii iv vii viii

1 1 4 4 5 5 5 6 8

10 10 11 12 13 16 18 19 20 21 21 22

(7)

3.4.2 Uji Validitas dan Reliabilitas Fasilitas 3.4.3 Uji Validitas dan Reliabilitas Pegawai

3.4.4 Uji Validitas dan Reliabilitas Sistem Pengolahan Informasi

3.4.5 Uji Validitas dan Reliabilitas Proses Perkuliahan 3.4.6 Uji Validitas dan Reliabilitas Proses Administrasi 3.4.6 Uji Validitas dan Reliabilitas Kepuasan Mahasiswa 3.5 Menyusun Hipotesis

3.6 Diagram Jalur dan Model Persamaan Struktural 3.7 Data Penelitian

3.8 Pengaruh Antar Variabel

3.9 Pengujian Berdasarkan Persamaan Struktural I 3.9.1 Menentukan Koefisien Jalur dari Persamaan

Struktural I

3.9.1.1 Menentukan Koefisien Jalur Determinasi Persamaan Struktural I

3.9.1.2 Menguji Koefisien Jalur Secara Simultan Dari Persamaan Struktural I

3.9.2 Menentukan Koefisien Jalur dari Persamaan Struktural II

3.9.2.1 Menentukan Koefisien Jalur Determinasi Persamaan Struktural II

3.9.2.2 Menguji Koefisien Jalur Secara Simultan Dari Persamaan Struktural II

3.9.3 Menentukan Koefisien Jalur dari Persamaan Struktural III

3.9.3.1 Menentukan Koefisien Jalur Determinasi Persamaan Struktural II

3.9.3.2 Menguji Koefisien Jalur Secara Simultan Dari Persamaan Struktural II

3.10 Menentukan Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung

3.10.1 Pengaruh Langsung 3.10.2 Pengaruh Tidak Langsung 3.10.3 Pengaruh Total

BAB 4 Implementasi Sistem

4.1 Pengertian Implementasi Sistem 4.2 Sekilas Tentan Program R 4.3 Pengolahan Data dengan R

4.3.1 Mengaktifan R

4.3.2 Pengisian dan Pengolahan Data

32 35 37 40 43 45 48 50 52 53 70 70 72 72 74 75 75 77 78 78 80 80 81 82

(8)

(9)

3.1 Data Skor Terhadap Item-Item Pertanyaan Variabel Dosen

3.2 Nilai Hitung r, Nilai Tabel r, dan Keterangan Variabel Dosen

3.3 Data Skor Terhadap Item-Item Pertanyaan Variabel Fasilitas

3.4 Nilai Hitung r, Nilai Tabel r, dan Keterangan Variabel Fasilitas

3.5 Data Skor Terhadap Item-Item Pertanyaan Variabel Pegawai

3.6 Nilai Hitung r, Nilai Tabel r, dan Keterangan Variabel Pegawai

3.7 Data Skor Terhadap Item-Item Pertanyaan Variabel Sistem Pengolahan Informasi 3.8 Nilai Hitung r, Nilai Tabel r, dan

Keterangan Variabel Sistem Pengolahan Informasi

3.9 Data Skor Terhadap Item-Item Pertanyaan Variabel Proses Perkuliahan

3.10 Nilai Hitung r, Nilai Tabel r, dan

Keterangan Variabel Proses Perkuliahan 3.11 Data Skor Terhadap Item-Item Pertanyaan

Variabel Proses Administrasi 3.12 Nilai Hitung r, Nilai Tabel r, dan

Keterangan Variabel Proses Administrasi 3.13 Data Skor Terhadap Item-Item Pertanyaan

Variabel Kepuasan Mahasiswa 3.14 Nilai Hitung r, Nilai Tabel r, dan

Keterangan Variabel Kepuasan Mahasiswa 3.15 Data Dosen, Fasilitas, Pegawai, Sistem

Pengolahan Informasi, Proses Perkuliahan, Proses Administrasi dan Kepuasan

Halaman

28 30 31 32 34 35 36

38 39 40 42 43 44 46

(10)

2.1 Diagram Jalur yang Menyatakan Hubungan Kausal dari Sebagai Penyebab Ke X2 Sebagai

Akibat

2.2 Diagram Jalur yang Menyatakan Hubungan Kausal , , ke

2.3 Diagram Jalur yang Menyatakan Hubungan Kausal , , ke dan dari ke

3.1 Diagram Jalur

3.2 Diagram Jalur Model Substruktural I 3.3 Diagram Jalur Model Substruktural II 3.4 Diagram Jalur Model Substruktural III 4.1 Tampilan Pengaktifan R-2.15.2

4.2 Tampilan Worksheet R-2.15.2 For Windows 4.3 Tampilan Perhitungan Invers Matriks

Sub struktur 1

4.4 Tampilan Perhitungan Invers Matriks Sub struktur 2

4.5 Tampilan perhitungan Invers Matriks Sub struktur 3

Halaman

(11)

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Pendidikan mempunyai peranan besar dalam memberikan kontribusi terhadap pembangunan dan kemajuan bangsa. Pendidikan diharapkan mampu membentuk sumber daya manusia yang berkualitas dan unggul serta berdaya saing. Diera globalisasi sekarang ini yang semakin ketat, lembaga pendidikan ditutut agar terus-menerus meningkatkan kinerja dan pelayanan agar mampu bersaing dengan lembaga pendidikan lainnya.

Perguruan tinggi sebagai lembaga pendidikan diharapkan dapat memberikan pelayanan yang berkualitas berupa perbaikan perangkat pelayanan dan memaksimalkan pelayanan yang ada untuk memenuhi kebutuhan dan memberikan kepuasan terhadap konsumen dan pelanggannya. Hal ini diperlukan agar mampu bersaing dengan perguruan tinggi lainnya yang kian menjamur dimana-mana. Bahkan sekarang ini, persaingan tidak hanya diantara perguruan tinggi yang satu dengan yang lainnya, tetapi juga diantara fakultas-fakultas yang ada di dalam ruang lingkup universitas itu sendiri.

(12)

yang mampu menunjukkan kualitas yang tinggi yang tampak dalam bukti prestasi, penilaian dan keberhasilan alumni dalam memperoleh pekerjaan sesuai dengan bidang ilmu yang diperolehnya serta mendapatkan pengakuan positif dari lembaga pendidikan tersebut. Oleh karena itu, lembaga pendidikan melalui fakultas atau departemen diharapkan mampu memberikan layanan jasa atau pendidikan terhadap mahasiswanya. Philip Kotler, mendefinisikan jasa sebagai berikut, “Jasa adalah setiap tindakan atau perbuatan yang dapat oleh suatu pihak kepada pihak lain, yang pada dasarnya bersifat intangible (tidak berwujud fisik) dan tidak menghasilkan kepemilikan sesuatu. Produk jasa bisa berhubungan dengan produk fisik maupun tidak.”

Hal ini sangat penting mengingat sekarang ini perguruan tinggi menjadi sorotan karena dianggap memiliki kinerja kerja yang buruk. Misalnya, staf akademik, dosen yang sering terlambat datang dan dosen yang sering tidak hadir, pelayanan yang tidak ramah dan fasilitas belajar yang kurang memuaskan. Keadaan ini semakin buruk dengan adanya diskriminasi Universitas terhadap fakultas-fakultas tertentu dalam lingkup Universitas tersebut. Tak heran jika trend kepuasan pelanggan kerap menjadi perbincangan utama dalam era pemasaran dewasa ini, entah di organisasi yang berorientasi bisnis maupun organisasi non bisnis seperti lembaga pendidikan. Prof. J. Supranto, M.A., A.M dan Dr. H. Nandan Lirnakrisna, Ir., M.M., CQM (2007) menyatakan bahwa perhatian (attention) terjadi ketika stimulus menggerakkan satu atau lebih panca indera dan sensasi. Perhatian selalu terjadi dalam kaitannya dengan situasi.

Menurut Montgomery (1985), “Quality is the extent to which product

(13)

dikatakan bermutu bagi seseorang kalau produk tersebut dapat memenuhi kebutuhannya. Oleh karena itu, jika ingin memberikan kepuasan terhadap pelanggan yakni mahasiswa dan masyarakat secara umum, perguruan tinggi juga harus melihat apa yang diinginkan mahasiswa melalui kualitas jasa yang diberikan. Tingkat kepuasan pelanggan sangat bergantung pada mutu suatu produk.

(14)

Berdasarkan uraian di atas, penelitian ini mengevaluasi layanan jasa dengan fokus pada departemen matematika dari sudut pandang mahasiswa dengan mengajukan sebuah penelitian dengan judul Penerapan Analisis Jalur Untuk Mengetahui Pengaruh Pelayanan Akademik Departemen Matematika Terhadap Kepuasan Mahasiswa (Studi Kasus Mahasiswa D3 Statistika 2011 Universitas Sumatera Utara).

1.2 Perumusan Masalah

Bertolak dari latar belakang penelitian yang telah dipaparkan oleh penulis, maka dapat dirumuskan masalah dalam penelitian ini yaitu “Seberapa besar pengaruh pelayanan akademik Departemen Matematika terhadap kepuasaan mahasiswa bagi mahasiswa D3 Statistika 2011 Universitas Sumatera Utara”

1.3 Tujuan Penelitian

Adapun tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut :

a. Untuk mengetahui berapa besar pengaruh pelayanan akademik yang ditinjau dari proses perkuliahan dan proses administrasi Departemen Matematika variabel mana yang berpengaruh lebih dominan terhadap kepuasan mahasiswa D-3 Statistika USU 2011.

(15)

1.4 Manfaat Penelitian

Adapun manfaat dari penelitian ini adalah sebagai berikut :

a. Bagi Departemen Matematika Universitas Sumatera Utara

Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi masukan bagi Departemen Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara dalam meningkatkan kualitas pelayanan yang diberikan untuk memenuhi kepuasan mahasiswanya.

b. Bagi Peneliti

Diharapkan penelitian ini dapat menambah pengetahuan mengenai masalah yang berhubungan dengan kualitas jasa dan kepuasan mahasiswa. c. Bagi Pihak Lain

Sebagai sumbangan ilmu pengetahuan dan juga dapat dijadikan sumber referensi.

1.5 Batasan Masalah

Sebagai batasan masalah dalam penelitian ini adalah hanya untuk mengetahui pengaruh pelayanan akademik yang ditinjau dari proses perkuliahan dan proses administrasi Departemen Matematika USU terhadap kepuasan mahasiswa D-3 Statiska USU 2011 dengan analisis jalur.

1.6 Metode Penelitian

1. Mencari sumber penelitian yang terkait

(16)

3. Menentukan responden

4. Menentukan metode analisis, yaitu dengan analisis jalur

5. Membuat daftar kuisoner

6. Menyerbarkan kuisoner

7. Mentabulasikan data dari hasil kuisoner

8. Mengolah data kuisoner

9. Menyajikan hasil penelitian

1.7 Tinjauan Pustaka

Beberapa buku, jurnal, hasil penelitian dan makalah sebelumnya yang menjadi rujukan penelitian ini adalah :

Rahayu Ringgani (2013) dalam penelitiannya yang berjudul, “Pengaruh Mutu Layanan Akademik Terhadap Kepuasan Mahasiswa Di Fakultas Teknik Universitas Pasundan Bandung” menyatakan bahwa pelaksanaan mutu layanan

(17)

Al Rasyid dalam Sitepu (1994:24) mengatakan bahwa penelitian sosial tidak semata-mata hanya mengungkapkan hubungan variabel sebagai terjemahan statistik dari hubungan antara variabel alami, tetapi terfokus pada upaya untuk mengungkapkan hubungan kausal antar variabel

Di dalam menganalisis penelitian ini menggunakan model persamaan analisis jalurDi dalam merumuskan persamaan struktural pada analisis jalur dapat ditentukan dengan persamaan berikut :

keterangan:

Koefisien Jalur Ke –i ( i = 1,2,3,…,k)

Variabel Bebas Ke – i

Variabel terikat

Variabel Eror

Menghitung matriks korelasi antar variabel, dapat dihitung dengan cara dibawah ini. (Dalam hal ini matriks berukuran k x k).

||

keterangan:

(18)

Koefisien korelasi antara variabel X1 dan variabel Xi(i=1,2,…,k)

1.8 Sistematika Penulisan

Adapun sistematika penulisan yang digunakan penulis antara lain :

BAB 1 : PENDAHULUAN

Pada bab ini akan diuraikan latar belakang, rumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, batasan masalah, tinjauan pustaka dan sistematika penulisan.

BAB 2 : LANDASAN TEORI

Pada bab ini menguraikan teori yang dipergunakan sebagai dasar dalam penelitian, yaitu definisi jasa, kualitas, dimensi kualitas jasa, kepuasan mahasiswa, dan hipotesis.

BAB 3 : PENGOLAHAN DATA

Pada bab ini menguraikan tentang variabel penelitian, penentuan sampel, jenis dan sumber data, metode pengumpulan data, serta pengolahan data.

BAB 4 : IMPLEMENTASI SISTEM

(19)

BAB 5 : KESIMPULAN

(20)

LANDASAN TEORI

2.1 Sejarah Analisis Jalur

Teknik analisis jalur dikembangkan oleh Sewal Wright di tahun 1934, sebenarnya merupakan pengembangan korelasi yang diuraikan menjadi beberapa interpretasi akibat yang ditimbulkannya. Lebih lanjut, analisis jalur mempunyai kedekatan dengan regresi berganda. Dengan kata lain, regresi berganda merupakan bentuk khusus dari analisis jalur. Teknik ini juga dikenal sebagai model sebab-akibat (causing modeling). Penamaan ini didasarkan pada alasan bahwa analisis jalur memungkinkan pengguna dapat menguji proposisi teoritis mengenai hubungan sebab dan akibat tanpa memanipulasi variabel-variabel. Memanipulasi variabel maksudnya ialah memberikan perlakuan (treatment) terhadap variabel-variabel tertentu dalam pengukurannya. Asumsi dasar model ini ialah beberapa variabel sebenarnya mempunyai hubungan yang sangat dekat satu dengan lainnya. Dalam perkembangan saat ini analisis jalur diperluas dan diperdalam ke dalam bentuk analisis “Structural Equation Modeling” atau dikenal dengan singkatan SEM.

2.2 Pengertian Analisis Jalur

(21)

analisis jalur, diantaranya: “Analisis jalur ialah suatu teknik untuk menganalisis

hubungan sebab akibat yang terjadi pada regresi berganda jika variabel bebasnya mempengaruhi variabel tergantung tidak hanya secara langsung, tetapi juga secara tidak langsung” (Robert D. Rutherford 1993). Sementara itu, definisi lain mengatakan, “Analisis jalur merupakan perkembangan langsung bentuk regresi

berganda dengan tujuan untuk memberikan estimasi tingkat kepentingan (magnitude) dan signifikansi (significance) hubungan sebab akibat hipotetikal dalam seperangkat variabel” (Paul Webley, 1997).

Jadi, model path analysis digunakan untuk menganalisis pola hubungan antar variabel dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh langsung maupun tidak langsung seperangkat variabel bebas (eksogen) terhadap variabel terikat (endogen). Model path analysis yang dibicarakan adalah pola hubungan sebab akibat atau “a set of hypothesized causal asymetric relation among the variables”.

Oleh sebab itu, rumusan masalah penelitian dalam kerangka path analysis berkisar pada: (1) Apakah variabel eksogen ( berpengaruh terhadap variabel endogen ? dan (2) Berapa besar pengaruh kausal langsung, kausal tidak langsung, kausal total maupun simultan seperangkat variabel eksogen ( terhadap variabel endogen ?

2.2.1 Manfaat Analisis Jalur

Manfaat lain model analisis jalur adalah untuk:

(22)

b. Prediksi nilai variabel terikat ( ) berdasarkan nilai variabel bebas ( ), dan prediksi dengan analisis jalur ini bersifat kualitatif;

c. Faktor diterminan yang penentuan variabel bebas ( ) mana yang berpengaruh menelusuri mekanisme (jalur-jalur) pengaruh variabel bebas ( ) terhadap variabel terikat ( );

d. Pengujian model, menggunakan theory triming, baik untuk uji reabilitas (uji keajegan) konsep yang sudah ada ataupun uji pengembangan konsep baru.

2.2.2 Asumsi-Asumsi Analisis Jalur

Asumsi yang mendasari analisis jalur sebagai berikut:

a. Pada model analisis jalur, hubungan antar variabel adalah bersifat linier, adaptif dan bersifat normal

b. Hanya sistem aliran kausal ke satu arah artinya tidak ada arah kausalitas yang berbalik

c. Variabel terikat (endogen) minimal dalam skala ukur interval dan ratio

d. Menggunakan sampel probability sampling yaitu teknik pengambilan sampel untuk memberikan peluang yang sama pada setiap anggota populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel.

(23)

f. Model yang dianalisis dispesifikasikan (diidentifikasi) dengan benar berdasarkan teori-teori dan konsep-konsep yang relevan artinya model teori yang dikaji atau diuji berdasarkan kerangka teoritis tertentu yang mampu menjelaskan hubungan kausalitas antar variabel yang diteliti.

2.2.3 Diagram Jalur dan Persamaan Struktural

Pada saat akan melakukan analisis jalur, disarankan untuk terlebih dahulu menggambarkan secara diagramatik struktur hubungan kausal antara variabel penyebab dengan variabel akibat. Diagram ini disebut Diagram Jalur (Path Diagram), dan bentuknya ditentukan oleh proposal teoritik yang berasal dari kerangka pikir tertentu.

Gambar 2.1 Diagram Jalur Yang Menyatakan Hubungan Kausal Dari Sebagai Penyebab Ke Sebagai Akibat

keterangan:

(24)

mungkin mempengaruhi dan telah teridentifikasi oleh teori, tetapi tidak dimasukkan dalam model. (2) Variabel lain, di luar , yang mungkin mempengaruhi tetapi belum teridentifikasi oleh teori. (3) Kekeliruan pengukuran (error of measurement), dan (4) Komponen yang sifatnya tidak menentu (random component).

Gambar 2.1 merupakan diagram jalur yang paling sederhana. Gambar menyatakan bahwa dipengaruhi secara langsung oleh , tetapi diluar , masih banyak penyebab lain yang dalam penelitian yang sedang dilakukan tidak diukur. Penyebab lain dinyatakan oleh . Persamaan struktural yang dimiliki oleh gambar adalah . Selanjutnya tanda anak panah satu arah menggambarkan pengaruh langsung dari variabel eksogen terhadap variabel endogen.

Gambar 2.2 Diagram Jalur yang Menyatakan Hubungan Kausal dari , , ke

keterangan:

(25)

hubungan antara dengan , dengan dan dengan masing-masing adalah hubungan korelasional. Perhatikan panah dua arah, panah tersebut menyatakan hubungan korelasional. Bentuk persamaan strukturalnya adalah:

1 2

Gambar 2.3 Diagram Jalur yang Menyatakan Hubungan Kausal dari , ke , dan dari ke

keterangan:

perhatikan bahwa pada gambar di atas, terdapat dua buah sub-struktur. Pertama, sub-struktur yang menyatakan hubungan kausal dari dan ke , serta kedua, sub-struktur yang mengisyaratkan hubungan kausal dari ke . Persamaan struktural untuk gambar adalah: dan

Pada sub-struktur pertama dan merupakan variabel eksogen, X3

sebagai variabel endogen dan sebagai variabel residu. Pada sub-struktur kedua, merupakan variabel eksogen sebagai variabel endogen dan sebagai variabel residu.

(26)

diagram jalurnya, dan makin banyak pula sub-struktur yang membangun diagram jalur tersebut.

2.2.4 Koefisien Jalur

Besarnya pengaruh langsung dari suatu variabel eksogen terhadap variabel endogen tertentu, dinyatakan oleh besarnya nilai numerik koefisien jalur (path coefficient) dari eksogen ke endogen.

Hubungan antara dan adalah hubungan korelasional. Intensitas keeratan hubungan tersebut dinyatakan oleh besarnya koefisien koefisien korelasi . Hubungan dan ke adalah hubungan kausal. Besarnya pengaruh langsung dari ke , dan dari ke , masing-masing dinyatakan oleh besarnya nilai numerik koefisien jalur dan . Koefisien jalur menggambarkan besarnya pengaruh langsung variabel residu (implicit exogenous variable) terhadap .

Langkah kerja yang dilakukan untuk menghitung koefisien jalur adalah:

(27)

2. Menghitung matriks korelasi antar variabel. [ ]

Formula untuk menghitung koefisien korelasi yang dicari adalah menggunakan Product Moment Coefficient dari Karl Pearson. Alasan penggunaan teknik koefisien dari Karl Pearson ini adalah karena variabel-variabel yang hendak dicari korelasinya memiliki skala penguruan interval. Formulanya:                                



 



       n j n j j j n j n j j j n j n j j j n j j j Y x Y X n X X n Y X Y X n r j j 1 2 1 2 2 1 1 2 1 1 1 keterangan:

koefisien korelasi variabel dan variabel

1,2,…,n

n = Jumlah sampel

3. Identifikasikan sub-strukturnya dan persamaan yang akan dihitung koefisisen jalurnya. Misalkan dalam sub strukturnya yang telah identifikasi terdapat k buah variabel eksogen, dan sebuah (selalu hanya sebuah) variabel endogen Xu yang dinyatakan oleh persamaan:

(28)

Kemudian hitung matriks korelasi antar variabel eksogen yang menyusun sub-strukturnya tersebut.

[

]

4. Menghitung matriks invers korelasi variabel eksogen, dengan rumus:

_[

_]

5. Menghitung semua koefisien jalur , dimana i=1,2,…,k; melalui rumus:

[

] [

]

2.2.5 Menghitung Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi digunakan untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel bebas secara simultan terhadap variabel terikat. Dapat digunakan dengan rumus:

[ ] [ ]

keterangan:

(29)

Koefisien jalur

Korelasi antar variabel bebas ke-u dan variabel terikat ke-k

2.2.6 Menguji Koefisien Jalur Secara Simultan

Menguji kebermaknaan (test og significance) setiap koefisien jalur yang telah dihitung secara bersama-sama, serta menguji perbedaan besarnya pengaruh masing-masing variabel eksogen terhadap variabel endogen, dapat dilakukan dengan langkah kerja berikut:

a. Nyatakan hipotesis statistik (hipotesis operasional) yang akan diuji. artinya tidak terdapat pengaruh variabel eksogen (Xu)

terhadap variabel endogen (Xk)

, artinya terdapat pengaruh variabel eksogen (Xk)

terhadap variabel endogen (Xk)

b. Menentukan taraf signifikan

Taraf siginifikan

Dengan derajak kebebasan (dk) dan

c. Kriteria Pengujian

(30)

d. Uji Statistik

keterangan:

1,2, …,k

Jumlah variabel eksogen (variabel bebas) dalam substruktur yang sedang

Diuji

Jumlah sampel

F = Mengikuti tabel distribusi F, dengan derajat bebas

2.2.7 Besarnya Pengaruh Variabel Eksogen Terhadap Variabel Endogen

Pengaruh yang diterima oleh sebuah variabel endogen dari dua atau lebih variabel eksogen, dapat secara sendiri-sendiri maupun secara bersama-sama. Pengaruh secata sendiri-sendiri (parsial), bisa berupa pengaruh langsung, bisa juga berupa pengaruh tidak langsung, yaitu melalui variabel eksogen yang lainnya.

Menghitung besarnya pengaruh langsung, pengaruh tidak langsung serta pengaruh total variabel eksogen terhadap variabel endogen secara parsial, dapat dilakukan dengan rumus:

a. Besarnya pengaruh langsung variabel eksogen terhadap variabel endogen =

(31)

c. Besarnya pengaruh total variabel eksogen terhadap veriabel endogen adalah penjumlahan besarnya pengaruh langsung dengan besarnya pengaruh tidak langsung= [ ] [ ]

2.3 Uji Validitas

Suatu instrumen dikatakan valid jika instrumen dapat mengukur sesuatu dengan tepat apa yang hendak diukur. Pengujian dilakukan pada setiap butir pertanyaan (kuesioner). Uji validitas dapat dicari dengan rumus:

                               



 



1,2,…,n

n = Jumlah sampel

2.4 Uji Reliabilitas

(32)

   

 

   

 

    









2 1

2

11 1

1 _t

k

i i

k k r

 

keterangan:

n n

X

j

j j

j





 

 

 

 

20

1

2 20

1

2



Reliabilitas instrumen/koefisien alfa

2.5 Pengertian Jasa

(33)

2.6 Kualitas Pelayanan Akademik Departemen Matematika

2.6.1 Proses Perkuliahan

Proses perkuliahan adalah proses belajar mengajar yang dilakukan selama semester terakhir angkatan tahun 2011. Perkuliahan dilaksanakan enam kali pertemuan setiap minggunya dengan rata-rata jam perkuliahan 90 menit efektif. Adapun yang menunjang proses perkuliahaan adalah fasilitas belajar mengajar dan dosen pengajar.

2.6.2 Proses Administrasi

Prosedur dalam pencatatan dan penyusunan data akdemik yang tujuannya memberikan informasi serta memudahkannya memperoleh kembali. Proses administrasi ditunjang oleh pegawai dan sistem pengolahan informasi.

2.7 Kepuasan Pelanggan atau Konsumen

Terdapat beberapa definisi mengenai kepuasan pelanggan yang dikemukakan para ahli. namun definisi yang banyak diacu adalah dari Oliver (1997) yang menyatakan bahwa kepuasan pelanggan didefinisikan sebagai evaluasi pembeli, di mana presepsi terhadap kinerja alternatif produk/jasa yang dipilih memenuhi atau melebihi harapan sebelum pembelian. Apabila presepsi terhadap kinerja tidak dapat memenuhi harapan, maka yang terjadi adalah ketidakpuasan.

(34)

(35)

PENGOLAHAN DATA

3.1 Populasi

Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri dari objek atau subjek yang menjadi kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Nazir (2004) mengatakan bahwa, “Populasi adalah berkenaan dengan data, bukan orang atau bendanya”.

Populasi dalam penelitian ini adalah Mahasiswa/i D3 Statistika 2011 Universitas Sumatera Utara.

3.1.1 Penentuan Sampel

Arikunto (2004:117) mengatakan bahwa: “Sampel adalah bagian dari populasi.”

Sampel penelitian adalah sebagian dari populasi yang diambil sebagai sumber dat dan dapat mewakili seluruh populasi. berkaitan dengan teknik pengambilan sampel, Arikunto (2004:120) mengemukakan bahwa: Untuk sekedar ancer-ancer maka apabila subjek kurang dari 100, maka lebih baik diambil semua, sehingga penelitiannya merupakan populasi. selanjutnya jika subjeknya besar, dapat diambil antara 10%-15% atau 20-25% atau lebih.

Maka, penentuan sampel yang digunakan pada penelitian ini menggunakan

(36)

sampelnya. Karakteristik subyek yang ditetapkan adalah mahasiswa/i D3 Statistika 2011 dengan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) tertinggi. Sedangkan teknik pengambilan sampel menggunakan rumus dari Taro Yamane atau Slovin sebagai berikut:

keterangan:

Jumlah Sampel

Jumlah Populasi

Persisi yang ditetapkan (batas ketelitian yang diinginkan).

Berdasarkan rumus tersebut, diperoleh jumlah sampel sebagai berikut:

(37)

Dari jumlah sampel 55 responden tersebut, untuk mempermudah dalam penyebaran kuesioner, maka ditentukan jumlah masing-masing sampel menurut kelasnya (A,B,C) masing-masing secara proporsional dengan rumus:

keterangan:

Jumlah sampel menurut stratum

Jumlah populasi menurut stratum

Jumlah sampel seluruhnya

jumlah populasi seluruhnya.

Dengan rumus tersebut, maka diperoleh jumlah sampel yaitu Mahasiswa/i D3 Statistika 2011 FMIPA USU menurut masing-masing kelas sebagai berikut:

1.

responden

2.

responden

3.

responden

3.2 Variabel Penelitian

Adapun variabel dalam penelitian ini adalah:

(38)

1.2Variabel , yaitu fasilitas 1.3Variabel , yaitu pegawai

1.4Variabel , yaitu sistem pengolahan informasi

2. Variabel terikat ( ), dimana variabel terikatnya terdiri dari: 2.1Variabel , yaitu kepuasan mahasiswa

2.2Variabel , yaitu proses perkuliahan 2.3Variabel , yaitu proses administrasi

3.3 Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menyebarkan angket atau kuesioner. Angket atau kuesioner adalah metode pengumpulan data dengan cara membuat daftar pertanyaan yang kemudian diberikan kepada mahasiswa/mahasiswi D3 Statitika 2011 Universitas Sumatera Utara untuk diisi dengan penilaian mereka terhadap hal-hal yang diungkapkan. Angket yang diberikan kepada mahasiswa berisi mengenai variabel Fasilitas, Dosen, Pegawai, Sistem Pengolahan Informasi, Proses Perkuliahan, Proses Administrasi dan Kepuasan Mahasiswa. Tipe angket yang digunakan dalam penelitian ini adalah tipe angket tertutup yaitu angket yang sudah disediakan jawabannya sehingga responden tinggal memilih. Jadi, responden hanya member tanda centang (√) pada item yang dibuat alternative jawabannya.

(39)

a. Sangat Tidak Setuju : STS b. Tidak Setuju : TS c. Netral : N d. Setuju : S e. Sangat Setuju : SS

3.4 Uji Validitas dan Reliabilitas

[image:39.595.113.441.360.725.2]

3.4.1 Uji Validitas dan Reliabilitas Dosen

Tabel 3.1 Data Skor Terhadap Item-Item Pertanyaan Variabel Dosen

Observasi (j)

No. Item Instrumen Jumlah

( )

1 4 4 4 4 16

2 4 2 4 3 14

3 4 3 3 2 12

4 5 4 4 3 16

5 3 4 2 4 13

6 4 4 4 4 16

7 3 3 3 3 12

8 4 4 4 5 17

9 2 4 4 4 14

10 4 4 5 4 17

11 4 3 3 4 14

12 3 2 1 3 9

13 4 2 2 4 12

14 4 2 2 3 11

15 4 2 2 3 11

16 4 4 4 4 16

17 3 2 4 3 12

18 2 3 4 3 12

19 2 3 3 2 10

20 1 1 2 2 6

(40)

                               



 



       2 20 1 20 1 2 2 20 1 1 20 1 2 1 20 1 20 1 1 20 1 1 1 j j j j j j j j j j j j j j j Y X Y Y n X X n Y X Y X n r j j √{ }{ } √{ }{ } √ √ 1

Untuk mengetahui nilai tabel koefisien korelasi pada derajat bebas (db) =

. Dengan jumlah responden yang dilibatkan dalam uji validitas adalah 20

orang, sehingga db = dan diperoleh nilai tabel koefisien korelasi adalah 0,444.

Dalam membuat kesimpulan, dengan cara membandingkan nilai hitung r dan nilai tabel r. Kriterianya jika nilai hitung r lebih besar (>) dari nilai tabel r, maka item instrumennya valid. Pada penelitian ini, diketahui nilai hitung r lebih besar (>) nilai tabel r atau 0,661 > 0,444, sehingga item nomor 1 dapat dipergunakan sebagai alat pengumpulan data.

(41)

[image:41.595.112.230.533.738.2]

Tabel 3.2 Nilai Hitung r, Nilai Tabel r, dan Keterangan Variabel Dosen Nilai Hitung r Nilai Tabel r Keterangan

0,661 0,444 Valid

0,825 0,444 Valid

0,760 0,444 Valid

0,741 0,444 Valid

Untuk reliabilitas item pertanyaan variabel dosen,

n n X X j j j j



         20 1 2 20 1 2  item 1: = = = 0,94 item 2: = = = 0,9 item 3: = = = 1,06 item 4: = = = 0,6275 item 5: = = = 7,9

Selanjutnya digunakan rumus Cranbach Alpha

(42)

Uji reliabilitas dilakukan untuk mendapatkan tingkat ketepatan alat pengumpul data yang digunakan. Uji reliabilitas dilakukan dengan rumus Alpha. Jika Cronbach’s Alpha ≥ r tabel berarti reliabel dan Cronbach’s Alpha < r tabel berarti tidak reliabel. Dari nilai Cronbach yang diperoleh, nilai Cronbach’s Alpha ≥ r tabel atau 0,737 ≥ 0,444, sehingga instrument penelitian yang dinyatakan

reliabel dan dapat dipergunakan sebagai alat pengumpulan data.

[image:42.595.116.480.354.720.2]

3.4.2 Uji Validitas dan Reliabilitas Fasilitas

Tabel 3.3 Data Skor Terhadap Item-Item Pertanyaan Variabel Fasilitas

1 4 4 3 4 4 19

2 4 4 4 4 4 20

3 4 4 5 4 4 21

4 4 3 3 4 4 18

5 4 3 3 3 3 16

6 4 4 4 4 4 20

7 2 2 2 3 3 12

8 4 3 4 5 4 20

9 4 5 4 3 5 21

10 4 4 4 4 4 20

11 3 3 2 3 3 14

12 4 1 4 3 2 14

13 2 2 3 2 2 11

14 2 2 4 3 2 13

15 4 5 5 4 4 22

16 4 5 4 4 4 21

17 3 3 4 3 4 17

18 4 3 4 2 4 17

19 4 3 3 4 4 18

20 2 2 3 2 3 12

(43)

                               



 



       2 20 1 20 1 2 2 20 1 1 20 1 2 1 20 1 20 1 1 20 1 1 1 j j j j j j j j j j j j j j j Y X Y Y n X X n Y X Y X n r j j √{ }{ } √{ }{ } √ √

Pada penelitian ini, diketahui nilai hitung r lebih besar (>) nilai tabel r atau 0,833 > 0,444, sehingga item nomor 1 dapat dipergunakan sebagai alat pengumpulan data.

[image:43.595.109.398.81.410.2]

Uji validitas untuk item yang lain,

Tabel 3.4 Nilai Hitung r, Nilai Tabel r, dan Keterangan Variabel Fasilitas No. Item Nilai Hitung r Nilai Tabel r Keterangan

0,833 0,444 Valid

0,878 0,444 Valid

0,646 0,444 Valid

0,742 0,444 Valid

0,848 0,444 Valid

(44)

n n X X j j j j



         20 1 2 20 1 2  item 1: = = = 0,65 item 2: = = = 1,1875 item 3: = = = 0,64 item 4: = = = 0,64 item 5: = = = 0,6475 item 6: = = = 11,71

                  



 2 1 2 1 1 _t k i i k k r   [_{] [} _] [_][ ] [_][ ]

(45)

[image:45.595.112.442.137.720.2]

3.4.3 Uji Validitas dan Reliabilitas Pegawai

Tabel 3.5 Data Skor Terhadap Item-Item Pertanyaan Variabel Pegawai

1 4 4 4 4 16

2 3 3 4 4 14

3 2 1 4 3 10

4 2 2 2 4 10

5 2 2 2 2 10

6 3 4 3 4 14

7 4 3 3 3 13

8 4 3 3 3 13

9 3 4 4 3 14

10 3 3 4 4 14

11 2 2 3 3 10

12 2 2 2 3 9

13 3 3 2 3 11

14 3 1 1 3 8

15 2 4 5 4 15

16 4 4 5 4 17

17 2 3 2 4 11

18 4 2 2 3 11

19 2 2 2 3 9

20 1 3 2 3 9

Jumlah 55 55 59 67 238

(46)

√

[image:46.595.113.342.469.726.2]

Tabel 3.6 Nilai Hitung r, Nilai Tabel r, dan Keterangan Variabel Pegawai No. Item Nilai Hitung r Nilai Tabel r Keterangan

0,608 0,444 Valid

0,844 0,444 Valid

0,842 0,444 Valid

0,606 0,444 Valid

Untuk reliabilitas item pertanyaan pegawai,

n n X

X

j

j j

j





 

 

 

 

20

1

2 20

1

2



item 1:

=

= 0,7875

item 2:

=

= 0,8875

item 3:

=

= 1,2475

item 4:

=

= 0,3275

item 5:

=

(47)

   

 

   

 

    









2 1

2

1

1 t

k

i i

k k r

 

[_{] [} _]

[_][ ]

Dari nilai Cronbach yang diperoleh, nilai Cronbach’s Alpha≥ r tabel atau 0,665 ≥ 0,444, sehingga instrument penelitian yang dinyatakan reliabel dan dapat

dipergunakan sebagai alat pengumpulan data.

[image:47.595.112.220.123.321.2]

3.4.4 Uji Validitas dan Reliabilitas Sistem Pengolahan Informasi Tabel 3.7 Data Skor Terhadap Item-Item Pertanyaan Variabel Sistem Pengolahan Informasi

1 5 4 4 4 17

2 4 4 3 4 15

3 4 4 4 4 16

4 4 5 4 4 17

5 3 3 2 4 12

6 4 4 4 4 16

7 3 3 3 4 13

8 3 3 4 4 14

9 4 5 3 3 15

10 4 4 5 5 18

(48)

[image:48.595.112.436.103.629.2]

Tabel 3.7 lanjutan..

12 3 3 3 3 17

13 4 4 4 4 15

14 5 5 3 3 16

15 4 4 5 4 17

16 4 5 5 5 12

17 4 3 3 4 16

18 5 3 4 5 13

19 2 4 3 4 14

20 4 4 4 3 15

Jumlah 76 78 74 79 307

                               



 



(49)

[image:49.595.113.349.290.554.2]

Tabel 3.8 Nilai Hitung r, Nilai Tabel r, dan Keterangan Variabel Sistem Pengolahan Informasi

No. Item Nilai Hitung r Nilai Tabel r Keterangan

0,690 0,444 Valid

0,597 0,444 Valid

0,821 0,444 Valid

0,512 0,444 Valid

n n X X j j j j



(50)

[_][ ]

Dari nilai Cronbach yang diperoleh, nilai Cronbach’s Alpha≥ r tabel atau 0,444 ≥ 0,444, sehingga instrument penelitian yang dinyatakan reliabel dan dapat dipergunakan sebagai alat pengumpulan data.

[image:50.595.113.441.338.700.2]

3.4.5 Uji Validitas dan Reliabilitas Proses Perkuliahan

Tabel 3.9 Data Skor Terhadap Item-Item Pertanyaan Variabel Proses Perkuliahan

1 4 4 3 4 15

2 3 4 5 2 14

3 4 4 4 3 15

4 4 5 4 5 18

5 2 3 2 3 10

6 3 2 3 4 12

7 2 5 3 3 13

8 4 3 3 2 12

9 3 3 2 2 10

10 2 3 4 4 13

11 2 2 3 3 10

12 3 3 4 4 14

13 5 3 3 3 14

14 3 3 2 3 11

15 3 4 4 3 14

16 3 3 3 3 12

17 3 4 4 4 15

18 4 3 2 3 12

19 4 4 3 3 14

20 4 3 3 3 13

(51)

                               



 



Pada penelitian ini, diketahui nilai hitung r lebih besar (>) nilai tabel r atau 0,696 ≥ 0,444, sehingga item nomor 1 dapat dipergunakan sebagai alat pengumpulan data.

[image:51.595.114.377.79.404.2]

Tabel 3.10 Nilai Hitung r, Nilai Tabel r, dan Keterangan Variabel Proses Perkuliahan ( )

0,696 0,444 Valid

0,726 0,444 Valid

0,933 0,444 Valid

(52)

n n X X j j j j



                  



 2 1 2 1 1 _t k i i k k r   [_{] [} _] [_][ ] [_][ ]

(53)

[image:53.595.110.444.156.724.2]

3.4.6 Uji Validitas dan Reliabilitas Proses Administrasi

Tabel 3.11 Data Skor Terhadap Item-Item Pertanyaan Variabel Proses Perkuliahan

1 4 4 4 4 16

2 2 3 4 4 13

3 4 4 4 3 15

4 4 5 4 4 17

5 3 2 2 2 9

6 3 4 4 4 15

7 2 4 4 2 12

8 3 3 4 3 13

9 3 3 4 4 14

10 3 2 2 3 10

11 2 3 3 2 10

12 3 3 4 4 14

13 3 3 3 4 13

14 1 2 3 4 10

15 2 3 4 3 12

16 2 2 2 3 9

17 1 3 3 3 10

18 2 3 4 3 12

19 2 3 2 3 10

20 4 4 4 4 16

Jumlah 53 63 68 66 250

(54)

√

[image:54.595.113.339.548.731.2]

Tabel 3.12 Nilai Hitung r, Nilai Tabel r, dan Keterangan Variabel Proses Administrasi

0,755 0,444 Valid

0,841 0,444 Valid

0,794 0,444 Valid

0,631 0,444 Valid

n n X

X

j

j j

j





 

 

 

 

20

1

2 20

1

2



item 1:

=

= 0,8275

item 2:

=

= 1,31

item 3:

=

(55)

item 4:

=

= 0,51

item 5:

=

= 5,95

   

 

   

 

    









2 1

2

1

1 _t

k

i i

k k r

 

[_{] [} _]

[_][ ]

0,597

Dari nilai Cronbach yang diperoleh, nilai Cronbach’s Alpha ≥ r tabel atau 0,597 ≥ 0,444, sehingga instrument penelitian yang dinyatakan reliabel dan dapat dipergunakan sebagai alat pengumpulan data.

[image:55.612.114.335.88.149.2]

3.4.7 Uji Validitas dan Reliabilitas Kepuasan Mahasiswa

Tabel 3.13 Data Skor Terhadap Item-Item Pertanyaan Variabel Kepuasan Mahasiswa

1 4 4 5 5 18

(56)

[image:56.612.111.410.98.712.2]

Tabel 3.13 Lanjutan

4 4 5 5 5 19

5 2 3 3 3 11

6 3 4 3 3 13

7 3 4 2 4 13

8 3 2 3 2 10

9 3 4 4 4 15

10 3 4 3 2 12

11 2 1 2 1 6

12 3 2 3 3 11

13 3 3 4 3 13

14 4 3 2 2 11

15 4 3 3 4 14

16 3 3 3 3 12

17 3 2 1 3 9

18 4 4 3 3 14

19 1 3 3 3 10

20 4 4 4 4 16

Jumlah 56 58 56 57 227

(57)

[image:57.612.112.354.445.691.2]

Tabel 3.14 Nilai Hitung r, Nilai Tabel r, dan Keterangan Variabel Kepuasan Mahasiswa

0,678 0,444 Valid

0,866 0,444 Valid

0,821 0,444 Valid

0,848 0,444 Valid

n n

X

j

j j

j





 

 

 

 

20

1

2 20

1

2



item 1:

=

= 0,66

item 2:

=

= 0,91

item 3:

=

= 0,9275

item 4:

=

(58)

item 5:

=

= 8,86

   

 

   

 

    









2 1

2

1

1 _t

k

i i

k k r

 

[_{] [} _]

[_][ ]

0,829

Dari nilai Cronbach yang diperoleh, nilai Cronbach’s Alpha ≥ r tabel atau 0,829 ≥ 0,444, sehingga instrument penelitian yang dinyatakan reliabel dan dapat dipergunakan sebagai alat pengumpulan data.

3.5 Menyusun Hipotesis

Sebelum membuat diagram jalur, terlebih dahulu harus membuat hipotesisnya. Hipotesisnya adalah sebagai berikut:

1. H0 : Tidak terdapat hubungan kausalitas antara varibel fasilitas ( )

(59)

H1 : Terdapat hubungan kausalitas antara varibel fasilitas ( )

terhadap variabel proses perkuliahan ( )

2. H0 : Tidak terdapat hubungan kausalitas antara varibel fasilitas ( )

terhadap variabel kepuasan mahasiswa ( )

H1 : Terdapat hubungan kausalitas antara varibel fasilitas ( )

3. H0 : Tidak terdapat hubungan kausalitas antara varibel dosen ( )

terhadap variabel proses proses perkuliahan ( ) H1 : Terdapat hubungan kausalitas antara varibel dosen ( )

terhadap variabel proses perkuliahan ( )

4. H0 : Tidak terdapat hubungan kausalitas antara varibel dosen ( )

H1 : Terdapat hubungan kausalitas antara varibel dosen ( )

5. H0 : Tidak terdapat hubungan kausalitas antara varibel karyawan ( )

terhadap variabel proses administrasi ( )

H1 : Terdapat hubungan kausalitas antara varibel karyawan ( )

terhadap variabel proses administrasi ( )

6. H0 : Tidak terdapat hubungan kausalitas antara varibel karyawan ( )

H1 : Terdapat hubungan kausalitas antara varibel karyawan ( )

(60)

7. H0 : Tidak terdapat hubungan kausalitas antara varibel sistem pengolahan

informasi ( ) terhadap variabel proses administrasi ( ) H1 : Terdapat hubungan kausalitas antara varibel sistem pengolahan

informasi ( ) terhadap variabel proses administrasi ( )

8. H0 : Tidak terdapat hubungan kausalitas antara varibel sistem pengolahan

informasi ( ) terhadap variabel kepuasan mahasiswa ( ) H1 : Terdapat hubungan kausalitas antara varibel sistem pengolahan

informasi ( ) terhadap variabel kepuasan mahasiswa ( )

9. H0 : Tidak terdapat hubungan kausalitas antara varibel proses perkuliahan

( ) terhadap variabel kepuasan mahasiswa ( )

H1 : Terdapat hubungan kausalitas antara varibel proses perkuliahan

10. H0 : Tidak terdapat hubungan kausalitas antara varibel proses administrasi

H1 : Terdapat hubungan kausalitas antara varibel proses perkuliahan

( ) terhadap variabel proses administrasi ( )

3.6 Diagram Jalur dan Model Persamaan Struktural

(61)

yang diajukan ke dalam diagram jalur, sehingga bisa tampak jelas apa saja yang merupakan variabel eksogen dan apa yang yang menjadi variabel endogennya.

X1

Y2

_X₂ Y1

X3

Y3

[image:61.612.137.475.169.338.2]

X4

Gambar 3.1 Diagram Jalur

Model Persamaan Struktural dari Gambar 3.1 di atas yaitu:

a. (1)

b. (2)

(62)

3.7 Data Penelitian

Tabel 3.15 Data Dosen, Fasilitas, Pegawai, Sistem Pengolahan Informasi, Proses Perkuliahan, Proses Administrasi dan Kepuasan Mahasiswa

Observasi (j)

Dosen

Fasilitas

Pegawai

Sistem Pengolahan

Informasi

Proses Perkuliahan

Proses Administrasi

Kepuasan Mahasiswa

1 16 19 16 17 19 18 19

2 14 20 14 15 18 14 15

3 12 21 10 16 15 15 15

4 16 18 10 17 17 19 17

5 13 16 10 12 13 12 12

6 16 20 14 16 19 13 17

7 12 12 13 13 12 13 12

8 17 20 13 14 19 14 13

9 14 21 14 15 14 15 14

10 17 20 14 18 19 12 13

11 14 14 10 15 10 10 10

12 9 14 9 12 10 11 13

13 12 11 11 16 11 13 13

14 11 13 8 16 9 11 10

15 11 22 15 17 11 14 12

16 16 21 17 19 19 12 15

17 12 17 11 14 11 11 10

181 12 17 11 17 12 14 12

19 10 18 9 13 10 10 10

20 6 12 9 15 9 16 16

21 13 20 14 19 17 14 8

22 11 16 8 16 14 13 14

23 16 20 12 19 17 11 17

24 18 24 17 16 19 14 16

25 9 12 10 12 8 10 9

26 11 16 10 15 10 12 12

27 13 15 7 12 10 11 9

28 10 15 10 13 9 9 10

29 12 17 11 15 11 11 12

30 10 15 10 14 9 15 11

(63)

[image:63.612.114.516.104.544.2]

Tabel 3.15 Lanjutan

Dosen

Fasilitas

Pegawai

Sistem Pengolahan

Informasi

Proses Perkuliahan

Proses Administrasi

Kepuasan Mahasiswa

32 14 18 11 16 12 13 12

33 10 13 13 14 7 12 12

34 16 14 8 14 12 14 8

35 14 19 10 13 16 14 9

36 16 17 15 12 15 13 14

37 9 10 8 13 8 9 8

383 14 17 11 15 16 16 13

39 10 15 8 16 8 15 11

40 13 19 16 14 17 15 15

41 15 23 12 14 19 15 14

42 12 17 12 17 12 16 13

43 12 15 9 17 10 12 12

44 11 19 8 14 12 12 8

45 14 13 8 17 14 18 15

46 14 14 10 15 14 14 14

47 10 18 9 10 9 15 8

48 6 12 9 13 8 19 7

49 10 14 11 15 7 11 13

50 11 11 11 14 9 13 12

51 12 13 4 9 11 13 6

52 12 17 10 14 11 10 10

53 15 18 13 17 17 15 19

54 15 16 11 19 14 12 16

55 11 17 10 16 12 10 12

Jumlah 679 898 596 801 695 712 670

3.8 Pengaruh Antar Variabel

Formula untuk menghitung koefisien korelasi yang dicari adalah menggunakan

(64)

                               



 



1,2,…,n

n = Jumlah sampel

Korelasi antara variabel dosen ( ) dengan variabel fasilitas ( ):

(65)

Hal ini berarti variabel dosen berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel fasilitas sebesar 58,%. Korelasi antara variabel dosen ( ) dengan variabel pegawai ( ):

                               



 



       2 55 1 55 1 3 2 3 2 55 1 1 55 1 2 1 55 1 55 1 3 1 55 1 3 1 3 1 j j j j j j j j j j j j j j j X X X X n X X n X X X X n r j j 3 1 j jX X r ฀ √{ }{ } 3 1 j jX X r ฀ √{ }{ } 3 1 j jX X r ฀ √ 3 1 j jX X r ฀ √ 3 1 j jX X r ฀ 3 1 j jX X r ฀

(66)

                               



 



       2 55 1 55 1 4 2 4 2 55 1 1 55 1 2 1 55 1 55 1 4 1 55 1 4 1 4 1 j j j j j j j j j j j j j j j X X X X n X X n X X X X n r j j 4 1 j jX X r ฀ √{ }{ } 4 1 j jX X r ฀ √{ }{ } 4 1 j jX X r ฀ √ 4 1 j jX X r ฀ √ 4 1 j jX X r ฀ 4 1 j jX X

r ฀ 0

Hal ini berarti variabel dosen berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel sistem pengolahan informasi sebesar 41%. Korelasi antara variabel dosen (X1) dengan variabel kepuasan mahasiswa (Y1):

(67)

1 1 j jY X r ฀ √ 1 1 j jY X r ฀ √ 1 1 j jY X r ฀ 1 1 j jY X r ฀

Hal ini berarti variabel dosen berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel kepuasan mahasiswa sebesar 47,4%. Korelasi antara variabel dosen ( ) dengan variabel proses perkuliahan ( ):

(68)

Hal ini berarti variabel dosen berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel proses perkuliahan sebesar 82,4%. Korelasi antara variabel dosen ( ) dengan variabel proses administrasi ( ):

                               



 



       2 55 1 55 1 3 2 3 2 55 1 1 55 1 2 1 55 1 55 1 3 1 55 1 3 1 3 1 j j j j j j j j j j j j j j j Y X Y Y n X X n Y X Y X n r j j 3 1 j jY X r ฀ √{ }{ } 3 1 j jY X r ฀ √{ }{ } 3 1 j jY X r ฀ √ 3 1 j jY X r ฀ √ 3 1 j jY X r ฀ 3 1 j jY X r ฀

(69)

                               



 



       2 55 1 55 1 3 2 3 2 55 1 2 55 1 2 2 55 1 55 1 3 2 55 1 3 2 3 2 j j j j j j j j j j j j j j j X X X X n X X n X X X X n r j j 3 2 j j X X r ฀ √{ }{ } 3 2 j j X X r ฀ √{ }{ } 3 2 j j X X r ฀ √ 3 2 j j X X r ฀ √ 3 2 j j X X r ฀ 3 2 j j X X r ฀

Hal ini berarti variabel fasilitas berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel pegawai sebesar 60,2%. Korelasi antara variabel fasilitas ( ) dengan variabel sistem pengolahan informasi ( ):

(70)

4 2 j j X X r ฀ √ 4 2 j j X X r ฀ √ 4 2 j j X X r ฀ 4 2 j j X X r ฀

Hal ini berarti variabel fasilitas berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel sistem pengolahan informasi sebesar 32%. Korelasi antara variabel fasilitas ( ) dengan variabel kepuasan mahasiswa ( ):

(71)

Hal ini berarti variabel fasilitas berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel kepuasan mahasiswa sebesar 38,4%. Korelasi antara variabel fasilitas ( ) dengan variabel proses perkuliahan ( ):

                               



 



       2 55 1 55 1 2 2 2 2 55 1 2 55 1 2 2 55 1 55 1 2 2 55 1 2 2 2 2 j j j j j