IV-1
BAB IV
PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
Bab ini berisi proses pengumpulan dan pengolahan data yang digunakan dalam penelitian ini. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer, yaitu data yang diperoleh peneliti secara langsung dari responden melalui pengisian kusioner. Sedangkan pengolahan data dilakukan dengan mengolah hasil dari pengumpulan data dengan menggunakan perhitungan, metode, dan software.
4.1 Pengumpulan Data
Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini meliputi data gambaran umum objek penelitian, data primer yaitu data yang diperoleh secara langsung dari responden melalui pengisian kuesioner dan uji Validitas dan Reliabilitas.
4.1.1 Objek Penelitian
Ruangguru.com merupakan sebuah wadah yang menghubungkan pelajar dengan pengajar. Dimana pelajar dapat mencari dan menemukan pengajar berdasarkan kebutuhannya. Ruangguru.com menyediakan sistem tata kelola pembelajaran learning management system yang dapat digunakan murid dan guru dalam mengelola kegiatan belajar dikelas secara virtual. Dilengkapi dengan ribuan bank soal yang kontennya disesuaikan dengan kurikulum yang berlaku di Indonesia serta peralatan analisis hasil tes dimana pengguna dapat memanfaatkannya.
Ruangguru memiliki misi untuk memudahkan pelajar mendapatkan pendidikan yang bermutu dengan memanfaatkan teknologi di mana pun mereka tinggal. Ruangguru juga memiliki visi untuk memberikan layanan belajar bermutu dengan harga terjangkau dan mewujudkan lapangan kerja bagi tenaga pendidik, serta memudahkan pelajar, tenaga pendidik, maupun orang tua dalam kegiatannya melalui teknologi pendidikan Ruangguru.
IV-2 4.1.2 Hasil Kuesioner
Pada bagian ini membahas mengenai hasil kuesioner yang akan diuji validitas dan reliabilitas, sebelum disebarkan kepada responden. Hasil kuesioner dalam penelitian ini terdiri dari 5 dimensi dan 17 atribut berdasarkan indikator yang sudah ditentukan dan untuk simbol dimensi atribut beserta pertanyaan dapat dilihat pada tabel 4.1 berikut.
Tabel 4.1 Hasil Kuesioner
Dimensi Simbol
Atribut Pertanyaan
Reliability
Rel 1 Aplikasi Ruangguru dapat diandalkan dimana saja Rel 2 Bahan materi yang ada di Ruangguru sudah lengkap Rel 3 Aplikasi Ruangguru mudah dipahami dalam tahap belajar
Responsiveness
Res 1 Pihak Ruangguru cepat dalam menanggapi masalah yang terjadi Res 2 Pihak Ruangguru selalu merespon setiap pertanyaan dan
komentar dari pengguna aplikasi Ruangguru
Res 3 Pihak Ruangguru bersedia memberi bantuan melalui telepon dalam memecahkan masalah yang terjadi
Empathy
Emp 1 Aplikasi Ruangguru memberikan kemudahan ketika mendaftar di Ruangguru
Emp 2 Aplikasi Ruangguru memahami kebutuhan individu penggunanya Emp 3 Informasi dan petunjuk tata cara pemanfaatan layanan yang
diberikan Ruangguru sangat jelas
Emp 4 Aplikasi Ruangguru menanggapi keluhan dan saran dengan baik
Website Content
WebCo 1 Informasi yang disajikan dalam aplikasi ruangguru sesuai dengan kebutuhan siswa
WebCo 2 Keragaman informasi yang disajikan dalam aplikasi ruangguru menarik bagi siswa
WebCo 3 Teks yang ditampilkan dalam aplikasi Ruangguru mudah dibaca dengan jelas
WebCo 4 Website Ruangguru menyediakan informasi yang berguna bagi siswa
WebCo 5 Informasi pada website Ruangguru relevan dengan materi yang diajarkan
Efficiency Efi 1 Aplikasi Ruangguru sangat efisien untuk membantu belajar Efi 2 penggunaan aplikasi Ruangguru tidak banyak membuang waktu
IV-3 4.1.3 Uji Validitas dan Reliabilitas
Uji validitas kuisioner dilakukan untuk menjamin bahwa kuisioner yang digunakan valid atau bisa dipercaya sedangkan uji reliabilitas dilakukan untuk menjamin bahwa kuisioner yang digunakan untuk penelitian memiliki kehandalan, sehingga bila digunakan kapan saja dan oleh siapa saja maka hasilnya sama. Uji validitas item adalah dengan cara mengkorelasikan antara skor item dengan skor total dari semua item yang ada. Sedangkan uji reliabilitas dilakukan dengan uji statistik cronbach’s alpha. Pengambilan keputusan berdasarkan nilai p value/nilai signifikasi kurang dari 0,05 (5%) maka item pertanyaan tersebut dinyatakan valid dan sebaliknya jika nilai p value atau signifikasi sama dengan atau lebih dari 0,05 (5%) dinilai tidak valid. Variabel dikatakan valid jika r hitung positif dan r hitung
> r tabel. Variabel dikatakan tidak valid jika r hitung tidak positif dan r hitung < r tabel (Sugiyono, 2012). Dari tabel 4.2 dan table 4.3 dapat dilihat nilai korelasi tiap faktor semuanya lebih besar dari 0,361 sehingga dapat disimpulkan instrumen sudah valid. Untuk mengukur reliabilitas ini dilakukan dengan uji statistik croncbach alpha (α).
Software SPSS digunakan untuk analisa hasil validitas dan reliabilitas. Uji validitas pada penelitian ini menggunakan sampel responden sebanyak 30 sampel sehingga r tabel sebesar 0,361. Dari tabel 4.3 dapat dilihat nilai korelasi tiap atribut secara keseluruhan semuanya lebih besar dari 0,361 sehingga dapat disimpulkan instrument sudah valid. Pada uji reliabilitas, suatu variable dikatakan reliable atau tidak reliable, apabila: hasil α > 0,6 = reliable, Hasil α < 0,6 = tidak reliable (Sugiyono, 2012). Dari tabel 4.2 dapat dilihat nilai validitas, dan tabel 4.3 dapat dilihat untuk nilai reliabilitas croncbach alpha (α) sebesar 0.913 untuk ekpetasi dan 0.820 untuk persepsi sehingga dapat dikatakan bahwa kuesioner sudah reliable.
IV-4
Tabel 4.2 Hasil Uji Validitas
Atribut R tabel Kolerasi
Hasil Ekspetasi Persepsi
rel 1 0,361 0.697 0.579 Valid rel 2 0,361 0.613 0.530 Valid rel 3 0,361 0.681 0.523 Valid res 1 0,361 0.695 0.431 Valid res 2 0,361 0.600 0.528 Valid res 3 0,361 0.657 0.422 Valid emp 1 0,361 0.625 0.461 Valid emp 2 0,361 0.636 0.489 Valid emp 3 0,361 0.647 0.488 Valid emp 4 0,361 0.674 0.536 Valid webco 1 0,361 0.647 0.625 Valid webco 2 0,361 0.657 0.557 Valid webco 3 0,361 0.644 0.457 Valid webco 4 0,361 0.639 0.540 Valid webco 5 0,361 0.629 0.441 Valid efi 1 0,361 0.611 0.497 Valid efi 2 0,361 0.622 0.543 Valid
Tabel 4.3 Uji Reliabilitas Ekspektasi dan Persepsi
Reliability Statistics Cronbach
Alpha Ekspetasi
Cronbach Alpha Persepsi
N of Items
0.913 0.820 17
4.1.4 Deskripsi Responden a. Jumlah Responden
Jumlah responden yang mengisi pada Google form terdapat 140 responden.
Dari 140 responden, perempuan lebih mendominasi, yaitu sebanyak 78 responden atau sebesar 56 % sedangkan laki-laki sebanyak 62 responden atau 44%. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 4.1.
IV-5
Gambar 4.1 Jenis Kelamin Responden
b. Profil Responden
Jumlah responden berdasarkan kisaran usia 10-13 tahun sebanyak 37 responden, diikuti oleh kisaran usia 14-17 tahun sebanyak 84 responden, dan usia 18-19 tahun sebanyak 19 responden, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 4.2.
Gambar 4.2 Usia Responden
c. Pendidikan Responden
Jumlah responden yang mengisi pada Google form terdapat 140 responden.
Dari 140 responden, responden dengan pendidikan sma/smk sederajat, yaitu sebanyak 103 responden atau sebesar 74 % sedangkan smp sebanyak 37 responden atau 26%. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 4.3.
IV-6
Gambar 4.3 Pendidikan
4.2 Pengolahan Data
Pada bagian ini berisi mengenai pengolahan data yang dilakukan berdasarkan data-data yang telah diperoleh dari hasil kuesioner 140 responden yang telah dikumpulkan, lalu diolah menggunakan Microsoft Excel 2013 yang terdiri dari rekapitulasi data awal kuesioner, rekapitulasi data skala likert, data perhitungan nilai gap, dan pengolahan data menggunakan Importance Performance Analysis.
4.2.1 Rekapitulasi Data Awal Kuesioner
Pada tahap ini merupakan rekapan data awal hasil kuesioner dari 140 responden yang telah dikumpulkan dari 5 dimensi yaitu Reability, Responsiveness, Emphaty, Website Content, Efficiency.
a. Data Awal Dimensi Reability
Adapun data awal dimensi Reability yang didapatkan dari hasil kuesioner Google form yang kemudian diolah menggunakan Microsoft Excel 2013 dapat dilihat pada lampiran 2.
b. Adapun data awal dimensi Responsiveness yang didapatkan dari hasil kuesioner Google form yang kemudian diolah menggunakan Microsoft Excel 2013 dapat dilihat pada lampiran 3.
c. Adapun data awal dimensi Emphaty yang didapatkan dari hasil kuesioner Google form yang kemudian diolah menggunakan Microsoft Excel 2013 dapat dilihat pada lampiran 4.
IV-7
d. Adapun data awal dimensi Website Content yang didapatkan dari hasil kuesioner Google form yang kemudian diolah menggunakan Microsoft Excel 2013 dapat dilihat pada lampiran 5.
e. Adapun data awal dimensi Efficiency yang didapatkan dari hasil kuesioner Google form yang kemudian diolah menggunakan Microsoft Excel 2013 dapat dilihat pada lampiran 6.
4.2.2 Rekapitulasi Data Skala Likert
Pada tahap ini merupakan rekapitulasi data skala likert hasil kuesioner dari 140 responden yang telah dikonversikan dari 5 dimensi yaitu Reability, Responsiveness, Emphaty, Website Content, Efficiency. Menggunakan Microsft Excel 2013 dengan ketentuan skala likert sebagai berikut:
1. Sangat tidak setuju 2. Tidak setuju 3. Netral 4. Setuju 5. Sangat setuju
a. Data Skala Likert Dimensi Reability
Adapun data Skala Likert dimensi Reability yang didapatkan dari hasil kuesioner Google form yang kemudian diolah menggunakan Microsoft Excel 2013 dapat dilihat pada tabel 4.4 sebagai berikut, untuk data skala likert lebih lengkapnya dapat dilihat pada lampiran 7.
Tabel 4.4 Data Skala likert dimensi Reliability
Dimensi Reliability Expetasi No
Atribut
Sangat Tidak Setuju
Tidak
Setuju Netral Setuju Sangat Setuju
rel 2 0 13 27 61 39
rel 3 0 11 30 59 40
res 1 0 19 46 41 34
Persepsi
rel 1 0 10 28 60 42
rel 2 0 13 43 55 29
rel 3 0 17 22 66 35
IV-8
Berdasarkan data rekapitulasi skala likert diatas, diketahui nilai rata-rata ekspektasi dan persepsi tiap atribut pada dimensi Reliability yaitu ekspektasi atribut 1 sebesar 3,84 dan persepsi sebesar 3,96. Ekspektasi atribut 2 sebesar 3,90 dan persepsi sebesar 3,71. Ekspektasi atribut 3 sebesar 3,91 dan persepsi sebesar 3,85.
Dapat disimpulkan bahwa nilai rata-rata persepsi pada tiap atribut lebih kecil dibanding nilai rata-rata ekspektasi.
b. Data Skala Likert Dimensi Responsiveness
Adapun data Skala Likert dimensi Responsiveness yang didapatkan dari hasil kuesioner Google form yang kemudian diolah menggunakan Microsoft Excel 2013 dapat dilihat pada tabel 4.5 sebagai berikut, untuk data skala likert lebih lengkapnya dapat dilihat pada lampiran 8.
Tabel 4.5 Data Skala likert dimensi Responsiveness
Dimensi Responsiveness Expetasi
No Atribut
Sangat Tidak Setuju
Tidak
Setuju Netral Setuju Sangat Setuju
res 1 0 19 46 41 34
res 2 0 9 40 61 30
res 3 0 16 53 39 32
Persepsi
res 1 1 22 59 45 13
res 2 0 14 46 62 18
res 3 1 18 68 35 18
Berdasarkan data rekapitulasi skala likert diatas, diketahui nilai rata-rata ekspektasi dan persepsi tiap atribut pada dimensi Reliability yaitu ekspektasi atribut 1 sebesar 3,64 dan persepsi sebesar 3,34. Ekspektasi atribut 2 sebesar 3,80 dan persepsi sebesar 3,60. Ekspektasi atribut 3 sebesar 3,62 dan persepsi sebesar 3,36.
Dapat disimpulkan bahwa nilai rata-rata persepsi pada tiap atribut lebih kecil dibanding nilai rata-rata ekspektasi.
c. Data Skala Likert Dimensi Emphaty
Adapun data Skala Likert dimensi Emphaty yang didapatkan dari hasil kuesioner Google form yang kemudian diolah menggunakan Microsoft Excel 2013 dapat
IV-9
dilihat pada tabel 4.6 sebagai berikut, untuk data skala likert lebih lengkapnya dapat dilihat pada lampiran 9.
Tabel 4.6 Data Skala likert dimensi Emphaty
Dimensi Empathy Expetasi No
Atribut
Sangat Tidak Setuju
Tidak
Setuju Netral Setuju Sangat Setuju
emp 1 0 13 32 62 33
emp 2 0 8 26 64 42
emp 3 0 11 26 61 42
emp 4 0 11 45 49 35
Persepsi
emp 1 0 19 33 51 37
emp 2 0 8 30 67 35
emp 3 0 12 15 78 35
emp 4 0 14 47 58 21
Berdasarkan data rekapitulasi skala likert diatas, diketahui nilai rata-rata ekspektasi dan persepsi tiap atribut pada dimensi Reliability yaitu ekspektasi atribut 1 sebesar 3,82 dan persepsi sebesar 3,76. Ekspektasi atribut 2 sebesar 4,00 dan persepsi sebesar 3,92. Ekspektasi atribut 3 sebesar 3,96 dan persepsi sebesar 3,97.
Ekspektasi atribut 4 sebesar 3,77 dan persepsi sebesar 3,61. Dapat disimpulkan bahwa nilai rata-rata persepsi pada tiap atribut lebih kecil dibanding nilai rata-rata ekspektasi.
d. Data Skala Likert Dimensi Website Content
Adapun data Skala Likert dimensi Website Content yang didapatkan dari hasil kuesioner Google form yang kemudian diolah menggunakan Microsoft Excel 2013 dapat dilihat pada tabel 4.7 sebagai berikut, untuk data skala likert lebih lengkapnya dapat dilihat pada lampiran 10.
IV-10
Tabel 4.7 Data Skala likert dimensi Website Content
Dimensi Website Content Expetasi
No Atribut
Sangat Tidak Setuju
Tidak
Setuju Netral Setuju Sangat Setuju
webco 1 0 7 17 72 44
webco 2 0 11 29 61 39
webco 3 0 10 18 60 52
webco 4 0 8 27 62 43
webco 5 0 7 28 59 46
Persepsi
webco 1 0 11 26 70 33
webco 2 0 11 20 53 56
webco 3 0 7 23 54 56
webco 4 0 6 27 60 47
webco 5 0 0 34 72 34
Berdasarkan data rekapitulasi skala likert diatas, diketahui nilai rata-rata ekspektasi dan persepsi tiap atribut pada dimensi Website Content yaitu ekspektasi atribut 1 sebesar 4,09 dan persepsi sebesar 3,89. Ekspektasi atribut 2 sebesar 3,91 dan persepsi sebesar 4,10. Ekspektasi atribut 3 sebesar 4,10 dan persepsi sebesar 4,14. Ekspektasi atribut 4 sebesar 4,00 dan persepsi sebesar 4,06. Ekspektasi atribut 5 sebesar 4,03 dan persepsi sebesar 4,00. Dapat disimpulkan bahwa nilai rata-rata persepsi pada tiap atribut lebih besar dibanding nilai rata-rata ekspektasi.
e. Data Skala Likert Dimensi Efficiency
Adapun data Skala Likert dimensi Efficiency yang didapatkan dari hasil kuesioner Google form yang kemudian diolah menggunakan Microsoft Excel 2013 dapat dilihat pada tabel 4.8 sebagai berikut, untuk data skala likert lebih lengkapnya dapat dilihat pada lampiran 11.
Tabel 4.8 Data Skala likert dimensi Efficiency
Dimensi Efisiensi Expetasi No
Atribut
Sangat Tidak Setuju
Tidak
Setuju Netral Setuju Sangat Setuju
IV-11
efi 1 0 5 22 61 52
efi 2 0 10 22 63 45
Persepsi
efi 1 0 6 29 66 39
efi 2 1 11 31 56 41
Berdasarkan data rekapitulasi skala likert diatas, diketahui nilai rata-rata ekspektasi dan persepsi tiap atribut pada dimensi Efficiency yaitu ekspektasi atribut 1 sebesar 4,14 dan persepsi sebesar 3,99. Ekspektasi atribut 2 sebesar 4,02 dan persepsi sebesar 3,89. Dapat disimpulkan bahwa nilai rata-rata persepsi pada tiap atribut lebih kecil dibanding nilai rata-rata ekspektasi.
4.2.3 Data Perhitungan Nilai GAP
GAP adalah kesenjangan antara nilai ekspektasi dengan persepsi yang diberikan sebagai tanggapan oleh responden terhadap suatu layanan yang diterima.
Langkah-Langkah dalam menghitung gap adalah:
1. Menghitung rata-rata nilai tiap atribut dalam kuesioner ekspektasi maupun persepsi
2. Menghitung gap persepsi dan ekspektasi tiap atribut dengan rumus sebagai berikut:
Gap = Rata-rata Persepsi – Rata-rata Ekspektasi 3. Menghitung nilai rata-rata gap pada tiap dimensi.
Penilaian responden tentang ekspektasi dan persepsi terhadap layanan aplikasi Ruangguru dapat dilihat pada tabel 4.9 berikut:
Tabel 4.9 Data Penilaian GAP
Dimensi Simbol Atribut
Rata-rata Ekpetasi
Rata-rata
Persepsi GAP
reliability
Rel 1 3,84 3,96 0,12
Rel 2 3,90 3,71 -0,19
Rel 3 3,91 3,85 -0,06
Responsiveness
Res 1 3,64 3,34 -0,30
Res 2 3,80 3,60 -0,20
Res 3 3,62 3,36 -0,26
empathy
Emp 1 3,82 3,76 -0,06
Emp 2 4,00 3,92 -0,08
Emp 3 3,96 3,97 0,01
IV-12
Emp 4 3,77 3,61 -0,16
Website content
WebCo 1 4,09 3,89 -0,20
WebCo 2 3,91 4,10 0,19
WebCo 3 4,10 4,14 0,04
WebCo 4 4,00 4,06 0,06
WebCo 5 4,03 4,00 -0,03
Efisiensi Efi 1 4,14 3,99 -0,15
Efi 2 4,02 3,89 -0,13
4.2.4 Pengolahan Data dengan Importance Performance Analysis
Perhitungan Tingkat Ekspektasi Pengguna dan Tingkat Persepsi Pelayanan Analisis ini digunakan untuk mengetahui posisi atribut kualitas pelayanan tingkat ekspektasi dan persepsi menurut pengguna. Selain itu, juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi tindakan apa yang harus dilakukan berkaitan dengan posisi atribut. Sebelum menjabarkan kedalam diagram kartesius, terlebih dahulu mengetahui tingkat ekspektasi-persepsi yang didapat dari rata-rata dari ekspektasi atau tingkat persepsi dari masing-masing responden tiap atribut dan rata-rata dari persepsi atau kinerja dari masing-masing responden tiap atribut. Data tersebut kemudian dijabarkan dalam diagram kartesius, sehingga akan diketahui letak kuadran dari masing-masing atribut. Data nilai tingkat kepentingan-kinerja dapat dilihat pada tabel 4.10.
Tabel 4.10 Hasil Importance Performance Analysis Simbol
Atribut Item Pertanyaan
Rata-rata Ekspetasi
Rata-rata Persepsi
Gap Kuadran
Rel 1 Aplikasi Ruangguru dapat diandalkan dimana saja
3,84 3,96 0,12 D
Rel 2 Bahan materi yang ada di Ruangguru sudah lengkap
3,9 3,71 -0,19 D
Rel 3 Aplikasi ruangguru mudah dipahami dalam tahap belajar
3,91 3,85 -0,06 D
Res 1 Pihak Ruangguru cepat dalam menanggapi masalah yang terjadi
3,64 3,34 -0,30 C
Res 2 Pihak ruangguru selalu merespon setiap pertanyaan dan komentar dari pengguna aplikasi ruangguru
3,80 3,60 -0,20 C
Res 3 Pihak ruangguru bersedia memberi bantuan melalui telepon dalam memecahkan masalah yang terjadi
3,62 3,36 -0,26 C
IV-13 Emp 1 Aplikasi Ruanguru memberikan
kemudahan ketika mendaftar di ruangguru
3,82 3,76 -0,06 C
Emp 2 Aplikasi Ruanguru memahami kebutuhan individu penggunanya
4,00 3,92 -0,08 B
Emp 3 Informasi dan petunjuk tata cara pemanfaatan layanan yang diberikan ruangguru sangat jelas
3,96 3,97 0,01 B
Emp 4 Aplikasi Ruanguru menanggapi keluhan dan saran dengan baik
3,77 3,61 -0,16 C
WebCo 1
Informasi yang disajikan dalam aplikasi ruangguru sesuai dengan kebutuhan siswa
4,09 3,89 -0,20 B
WebCo 2
Keragaman informasi yang disajikan dalam aplikasi ruangguru menarik bagi siswa
3,91 4,10 0,19 D
WebCo 3
Teks yang ditampilkan dalam aplikasi Ruangguru mudah dibaca dengan jelas
4,10 4,14 0,04 B
WebCo 4
Website Ruanguru menyediakan informasi yang berguna bagi siswa
4,00 4,06 0,06 B
WebCo 5
Informasi pada website Ruanguru relevan dengan materi yang diajarkan
4,03 4,00 -0,03 B
Efi 1 Aplikasi Ruanguru sangat efisien untuk membantu belajar
4,14 3,99 -0,15 B
Efi 2 penggunaan aplikasi Ruangguru tidak banyak membuang waktu
4,02 3,89 -0,13 B
4.2.5 Atribut dalam Diagram Kartesius
Diagram kartesius merupakan suatu bangun yang dibagi atas empat bagian yang dibatasi oleh dua buah garis yang berpotongan tegak lurus pada titik-titik (x,y), dimana x merupakan rata-rata dari skor tingkat persepsi seluruh faktor dan y adalah rata-rata dari rata-rata skor tingkat ekspektasi seluruh faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan. Kuadran importance performance analysis dengan menggunakan software SPSS dapat dilihat pada Gambar 4.4.
IV-14
Gambar 4.4 Diagram Kartesius Hasil Kuesioner
Diagram kartesius diatas menunjukkan letak masing-masing atribut yang menjadi prioritas perbaikan. Menurut (Patria, 2018) langkah perbaikan dibagi menjadi 2 skala prioritas sesuai dengan kuadran IPA. Kriteria penilaian yang terdapat dalam kuadran A merupakan prioritas utama yang harus ditingkatkan kemudian dilanjutkan dengan kriteria penilaian dalam kuadran C sebagai prioritas berikutnya. Pada diagram kartesius diatas atribut yang terletak pada kuadran A tidak ada, sehingga dilanjutkan pada kuadran C yang memiliki 6 atribut didalamnya.
4.2.6 Menentukan Prioritas Perbaikan
Berdasarkan diagram kartesius, nilai gap negatif tertinggi terdapat pada simbol atribut Res 1 yang memilliki gap sebesar -0,30, kemudan symbol atribut Res 3 yang memiliki gap sebesar -0,26, lalu symbol atribut Res 2 yang memiliki gap - 0,20 yang termasuk kedalam dimensi responsiveness. Selanjutnya symbol atribut Rel 2 memiliki nilai gap sebesar -0,19 yang termasuk kedalam dimensi reability, lalu simbol atribut Emp 4 memiliki gap sebesar -0,16, kemudian symbol atribut emp 1 memiliki gap sebesar -0,06 yang termasuk kedalam dimemsi emphaty.
Dalam penelitian ini menentukan prioritas perbaikan usulan dilakukan berdasarkan
IV-15
nilai gap negatif tertinggi yang ditentukan menggunakan diagram kartesius.
Sehingga dapat diketahui atribut mana yang harus diperbaiki terlebih dahulu besdasarkan nilai gap tertinggi yang berada pada simbol atribut Res 1 dengan nilai gap -0,30.
