RISET PASAR – LE12AR53
ANALISA TINGKAT KEPUASAN MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR, CUSTOMER SATISFACTION INDEX (CSI) DAN IMPORTANCE PERFORMANCE ANALYSIS (IPA) PADA SHUTTLE CAR UISI
Oleh :
ADE NAUFAL FADILLAH (2022110001) AMELIYA MAUDINA ZAHRO (2022210008) ANDI MUHHAMAD ZHIBRAN (2022210009) DANINDRA ARDIANSYAH A. (2022210012) MUHAMMAD FERDI A (2021910046) TSABITA AZMIYAH ALVIANI (2022210702)
DOSEN
SEKARSARI UTAMI WIJAYA, S.STAT., M.SI.
DEPARTEMEN TEKNIK LOGISTIK
UNIVERSITAS INTERNASIONAL SEMEN INDONESIA TAHUN 2024
RISET PASAR – LE12AR53
ANALISA TINGKAT KEPUASAN MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR, CUSTOMER SATISFACTION INDEX (CSI) DAN IMPORTANCE PERFORMANCE ANALYSIS (IPA) PADA SHUTTLE CAR UISI
Oleh :
ADE NAUFAL FADILLAH (2022110001) AMELIYA MAUDINA ZAHRO (2022210008) ANDI MUHHAMAD ZHIBRAN (2022210009) DANINDRA ARDIANSYAH A. (2022210012) MUHAMMAD FERDI (2021910046) TSABITA AZMIYAH ALVIANI (2022210702)
DOSEN
SEKARSARI UTAMI WIJAYA, S.STAT., M.SI.
DEPARTEMEN TEKNIK LOGISTIK
UNIVERSITAS INTERNASIONAL SEMEN INDONESIA TAHUN 2024
ANALISA TINGKAT KEPUASAN MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR, CUSTOMER SATISFACTION INDEX (CSI) DAN IMPORTANCE PERFORMANCE ANALYSIS (IPA) PADA SHUTTLE CAR UISI
ABSTRAK
Kepuasan pelanggan ialah perasaan senang apabila terpenuhi harapan atau kecewa apabila tidak terpenuhi oleh seorang konsumen atau pelanggan terhadap produk atau jasa yang diterima dari produsen atau penyedia jasa. Untuk mengetahui kriteria kepuasan pengguna pada layanan Shuttle car UISI maka diperlukan adanya perhitungan tingkat kepuasan pengguna. Penelitian ini bertujuan mengetahui kriteria tingkat kepuasan pengguna dan pengklasifikasian atribut-atribut dalam meningkatkan kepuasan pengguna. Metode yang digunakan adalah metode Regresi linier, customer satisfaction index (CSI) dan importance performance analysis (IPA). Pengumpulan data dilakukan dengan menyebarkan kuesioner dengan 15 atribut kepada 86 responden. Tahapan pengolahan data meliputi karakteristik responden, uji statistik validitas dan reliabilitas, perhitungan tingkat kesesuain, perhitungan CSI, analisis IPA serta Regresi linier. Index kepuasan sebesar 64,37% yang menandakan bahwa kinerja shuttle car UISI termasuk kedalam nilai index cukup puas.
Kata Kunci : Kepuasan pengguna, CSI, IPA, Regresi Linier
ANALYSIS OF STUDENT SATISFACTION LEVEL USING LINEAR REGRESSION METHOD, CUSTOMER SATISFACTION INDEX (CSI) AND IMPORTANCE
PERFORMANCE ANALYSIS (IPA) ON THE UISI SHUTTLE CAR
ABSTRACT
Customer satisfaction is a feeling of happiness if expectations are met or disappointed if a consumer or customer does not fulfill the product or service received from the producer or service provider. To determine the criteria for user satisfaction with the UISI shuttle car service, it is necessary to calculate the level of user satisfaction. This research aims to determine the criteria for user satisfaction levels and the classification of attributes to increase user satisfaction. The method used is the linear regression method, customer satisfaction index (CSI) and importance performance analysis (IPA). Data collection was carried out by distributing questionnaires with 15 attributes to 86 respondents.Data processing stages include respondent characteristics, statistical validity and reliability tests, suitability level calculations, CSI calculations, natural science analysis and linear regression.
The satisfaction index is 64.37%, which indicates that the performance of the UISI shuttle car is included in the index value as quite satisfactory.
Keywords : User satisfaction, CSI, IPA, Linear Regression
DAFTAR ISI
DAFTAR GAMBAR
DAFTAR TABEL
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
Sarana Transportasi merupakan penunjang kegiatan sehari-hari terutama di lingkungan kampus. Tersedianya angkutan kampus berperan penting dalam mobilisasi mahasiswa, dosen, serta staff kampus untuk berpindah area secara efisien. Shuttle Car sebagai salah satu layanan yang disediakan untuk mobilitas mahasiswa di lingkungan kampus Universitas Internasional Semen Indonesia. Layanan shuttle car digunakan untuk memastikan kenyamanan dan keamanan mahasiswa dalam beraktivitas di dalam lingkungan kampus.
Evaluasi terhadap kinerja shuttle car baik mobil maupun sopir sangat diperlukan untuk meningkatkan kualitas pelayanan. Tingkat kepuasan mahasiswa maupun dosen yang menggunakan layanan shuttle car sangat penting sehingga perlu dilakukannya survei tingkat kepuasan. Survey tingkat kepuasan digunakan untuk mengidentifikasi aspek kinerja yang perlu ditingkatkan untuk kepuasan pengguna shuttle car UISI.
1.2 Rumusan Masalah
Dari pendahuluan di atas kami menyusun beberapa rumusan masalah, yakni sebagai berikut :
1. Seberapa tingkat kepuasan mahasiswa UISI terhadap pelayanan Shuttle Car UISI ?
2. apa saja faktor yang mempengaruhi tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan Shuttle Car UISI ?
3. Apa saran yang diberikan mahasiswa terhadap peningkatan kualitas pelayanan Shuttle Car UISI ?
1.3 Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari penelitian yang dilakukan ialah sebagai berikut:
1. Mengetahui tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan Shuttle car UISI 2. Mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi tingkat kepuasan
mahasiswa terhadap pelayanan Shuttle car UISI
3. Mengetahui saran pengembangan yang diberikan mahasiswa untuk peningkatan kualitas layanan Shuttle Car UISI.
1.4 Manfaat Penelitian
Adapun manfaat dari penelitian yang diharapkan berdasarkan hasil ialah sebagai berikut:
1. Bagi Universitas
Hasil dari penelitian ini dapat digunakan oleh Universitas untuk mengevaluasi kinerja dari program Shuttle car UISI
2. Bagi Staff Shuttle Car
Hasil dari penelitian ini dapat digunakan untuk meningkatkan semangat kerja serta rekomendasi perbaikan performa bagi staff Shuttle car UISI
3. Bagi peneliti
Penelitian yang dilakukan dapat memberikan inspirasi dan idel-idel baru bagi penulis. Dengan mempelajari hasil-hasil penelitian terkini, penulis dapat menghasilkan tulisan yang lebih krelatif dan inolvatif.
1.5 Ruang Lingkup
Ruang lingkup penelitian ini dibagi menjadi dua yaitu batasan dan asumsi penelitian, berfokus pada penilaian kualitas :
1.5.1 Batasan Penelitian
Adapun batasan penelitian yang diajukan peneliti adalah sebagai berikut : 1. Penelitian dilakukan di Universitas Internasional Semen Indonesia.
2. penelitian difokuskan pada kinerja program Shuttle car UISI.
3. penelitian dilaksanakan pada tanggal 11 desember 2024 hingga 8 januari 2025.
4. penelitian dilaksanakan menggunakan metode survei.
1.5.2 Asumsi Penelitian
Adapun asumsi penelitian yang diajukan peneliti adalah sebagai berikut : 1. Data yang digunakan dalam penelitian ini hanya berasal dari survei kuesioner
yang telah dilakukan.
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Kepuasan Pelayanan
Kepuasan pelanggan ialah perasaan senang apabila terpenuhi harapan atau kecewa apabila tidak terpenuhi oleh seorang konsumen atau pelanggan terhadap produk atau jasa yang ia terima dari produsen atau penyedia jasa. Dalam sebuah bisnis baik produksi maupun jasa pelayanan, kepuasan pelanggan menjadi priotas utama dalam perencanaan perusahaan agar perusahaan dapat terus berkembang dalam mencapai tujuannya. Kepuasan yang didapatkan pelanggan merupakan hasil dari evaluasi atau penilaian atas fitur produk atau jasa yang mereka gunakan dalam pemenuhan kebutuhan, yang mana kinerjanya sesuai atau bahkan melebihi harapan.
(jurnal repositori m firdaus) 2.2 Metode Regresi Linear
Regresi linier merupakan model statistika yang digunakan untuk memprediksi nilai variabel dependen (Y) berdasarkan satu atau lebih variabel independen (X)dan juga untuk menjelaskan dampak dari perubahan variabel independen terhadap variabel dependen. Model regresi linier dibedakan menjadi 2 macam yaitu model regresi linier sederhana dan model regresi linier berganda. Ciri-ciri model regresi linier sederhana yaitu hubungan antara variabel X dan Y dijelaskan dengan fungsi linier, hanya terdiri dari 1 variabel independen (X), dan perubahan pada Y diasumsikan oleh perubahan X.
Ciri model linier berganda yaitu mempunyai lebih dari 1 variabel independen (X) (Eka, Ria, & Indah, 2019). Berikut merupakan jenis-jenis model regresi yaitu:
1. Positive Linear Relationship
Gambar 1. Positive Linear Relationship 2. Relationship NOT Linear
Gambar 2 Relationship NOT Linear 3. Negative Linear Relationship
Gambar 2.3 Negative Linear Relationship
4. No Relationship
Gambar 2.4 No Relationship
Model linear populasi
y = β0+βX1+βX2+βX3+βX4 +ε Keterangan :
Y : Kepuasan Konsumen β0 : Konstanta
β : Koefisien regresi variabel bebas X1 : Reliability
X2 : Responsiveness X3: Tangibles X4 : Empathy e : Error
Tujuan Analisis Regresi: a). Mengestimasi rata-rata dan nilai variabel tergantung dengan didasarkan pada nilai variabel bebas. b). Menguji hipotesis karakteristik dependensi c). Meramalkan nilai rata-rata variabel bebas dengan didasarkan pada nilai variabel bebas diluar jangkauan sampel (Besse, Irvana, &
Konstansius, 2019).
2.3 Metode Customer Satisfaction Index (CSI)
Metode yang digunakan untuk mengetahui tingkat kepuasan salah satunya adalah metode Customer Satisfaction Index (CSI). Metode CSI ini dapat digunakan untuk pengukuran indeks kepuasan dengan memerhatikan dari sisi tingkat kepentingan suatu pelayanan. Analisis metode CSI ini juga memperhatikan tingkat kepentingan &
kinerja dari atribut-atribut secara menyeluruh. Kepuasan pelanggan ditentukan oleh persepsi pelanggan terhadap kinerja atau jasa dalam memenuhi suatu harapan. CSI sangat berguna untuk tujuan internal dari suatu lembaga yakni dapat memantau perbaikan layanan agar menjadi bahan evaluasi untuk perbaikan di masa yang akan datang. (literatur tubes uas riset pasar)
Interpretasi nilai CSI adalah sebagai berikut : Tabel 2.1 Interpretasi nilai CSI
No. Nilai CSI (%) Kriteria CSI
1 0%-34% Tidak Puas
2 35%-50% Kurang Puas
3 51%-65% Cukup Puas
4 66%-80% Puas
5 81%-100% Sangat Puas
Atribut-atribut yang diukur yaitu :
1. Menentukan Mean Important Score (MIS) dan Mean Satisfaction Score (MSS).
MIS merupakan skor rata-rata dari kepentingan dalam suatu atribut. Sedangkan MSS merupakan skor rata-rata tingkat kepuasan yang berasal dari kinerja jasa yang dirasakan oleh pelanggan. Cara menghitung MIS dan MSS yakni dapat menggunakan persamaan berikut.
MIS=
∑
i=1 n
Yi
❑ Keterangan :
Yi = Nilai Kepentingan atribut Y ke i n = Jumlah responden
MSS=
∑
i=1 n
Xi
❑ Keterangan :
Yi = Nilai Kepentingan atribut X ke i n = Jumlah responden
2. Menentukan Weight Factor (WF).
WF merupakan bobot presentase yang dihasilkan dari nilai MIS per indikator terhadap nilai MIS untuk seluruh indikator. Cara menghitung WF yakni dapat menggunakan persamaan berikut.
WF= MISi
∑
i=1 pMISi ×100 % Keterangan :
MISi = Nilai rata-rata kepentingan ke i
∑
i=1 pMISi = Total rata-rata kepentingan dari i ke p
3. Menentukan Weight Score (WS). Merupakan bobot dari perkalian WF dan nilai dari rata-rata tingkat kepuasan. Weight Score dapat dihitung dengan persamaan berikut.
WSi=WFi × MSS Keterangan :
WFi = Faktor tertimbang ke z
4. Menentukan Customer Satisfaction Index (CSI). Cara menghitung CSI yakni dapat menggunakan persamaan berikut.
CSI=
∑
i=1 n
WSi ×100 %
❑ Keterangan :
∑
i=1 pWSi = Total rata-rata kepentingan dari i ke p
HS = Skala maksimum yang digunakan atau highest scale (jurnal repositori m firdaus)
2.4 Metode Importance Performance Analysis (IPA)
Importance-Performance Analysis (IPA) adalah sebuah metode analisis yang digunakan untuk memahami bagaimana pelanggan atau pengguna menilai suatu produk, layanan, atau proses berdasarkan dua aspek utama: kepentingan (importance) dan kinerja (performance). Metode ini membantu organisasi dalam mengidentifikasi area yang perlu dipertahankan, ditingkatkan, atau dialihkan prioritasnya untuk mencapai kepuasan pelanggan yang optimal.
Interpretasi dari kuadran tersebut adalah sebagai berikut : Kuadran 1 merupakan atribut yang diprioritaskan karena kinerja tidak sesuai dan harus ditingkatkan Kuadran 2 merupakan kesesuaian kinerja dengan harapan yang harus dipertahankan Kuadran 3 yakni atribut yang tidak terlalu penting dan kinerjanya telah sesuai Kuadran 4 ialah atribut yang tidak terlalu penting, tetapi kinerja nya telah sesuai..
Hasil analisis biasanya disajikan dalam bentuk diagram kuadran, di mana setiap atribut layanan atau produk dipetakan ke dalam empat kategori berdasarkan tingkat kepentingan dan kinerjanya. Pendekatan ini memungkinkan pengambil keputusan untuk menentukan prioritas perbaikan dengan cara yang lebih terfokus dan strategis.
Berikut merupakan cara untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan dengan rumus :
X=¿ ∑ x n
Y=¿ ∑ y n
Dimana :
X:Skor Rata−Rata Tingkat Kenyataan Y:Skor Rata−Rata Tingkat Harapan
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
Berikut adalah flowchart alur penelitian, diharapkan akan mampu memberikan gambaran alur pada penelitian ini.
Pada tahap perencanaan awal penelitian terdapat berbagai modul proses, modul awal ditandai dengan modul start/end kemudian dilanjutkan dengan modul proses brainstorming, identifikasi masalah dan penentuan tujuan yaitu untuk menganalisis tingkat kepuasan dari pengguna UISI Shuttle Car sebagai salah satu layanan yang disediakan untuk mobilitas mahasiswa di lingkungan kampus Universitas Internasional Semen Indonesia. Layanan shuttle car digunakan untuk memastikan kenyamanan dan keamanan mahasiswa dalam beraktivitas di dalam lingkungan kampus. Evaluasi terhadap kinerja shuttle car baik mobil maupun sopir sangat diperlukan untuk meningkatkan kualitas pelayanan. Tingkat kepuasan mahasiswa maupun dosen yang menggunakan layanan shuttle car sangat penting sehingga perlu dilakukannya survei tingkat kepuasan. Survey tingkat kepuasan digunakan untuk mengidentifikasi aspek yang perlu ditingkatkan untuk kepuasan pengguna shuttle car UISI. kemudian Penggunaan Variabel Dependen dilakukan untuk menilai kualitas pelayanan,kenyamanan dan kemudahan serta aksebilitas layanan shuttle UISI,
selanjutnya penggunaan Penggunaan jenis riset deskriptif bertujuan untuk memberikan gambaran penilaian mengenai sejauh mana kepuasan pengguna terhadap layanan shuttle UISI, dilanjutkan populasi yang dipakai adalah mahasiswa pengguna shuttlle bus yang tergabung dalam grup, sampel yang digunakan ialah mahasiswa pengguna shuttlle bus yang tergabung dalam grup dari angkatan SI-9, 10, 11 dan 12 Teknik sampling dengan menggunakan Probability Sampling Techniques - Stratified Sampling.
pada tahap pengolahan data terdapat bagian pengerjaan perancangan kuisioner yang berisi beberapa isi pertanyaan yang akan dinilai dengan skala likert :
Dengan pertanyaan yang memiliki dimensi masing masing yang disebut Tangibles, Reliability, Responsiveness, Assurance, Empathy dan diakhiri dengan Open question.
masing masing dimensi memiliki dua pertanyaan, yaitu pernyataan dan harapan dengan total pertanyaan 16, ditambah dengan open question sebesar 1 pertanyaan. kemudian data dikumpulkan melalui kuisioner gform, setelah data didapatkan maka akan diuji validitasnya menggunakan SPSS ketika data sudah valid maka data akan dianalisis dengan metode yang sudah ditetapkan. ketika hasil perhitungan metode yang sudah ditetapkan maka akan dilanjutkan dengan analisis hingga kesimpulan dan saran.
demikian proses alur penelitian pada proses analisis kepuasan pengguna shuttle car uisi, diharapkan dari penjabaran ini akan dijadikan patokan untuk penelitian kedepannya.
Skala Nilai Tingkat Kepuasan 1 Sangat tidak puas
2 Tidak puas
3 Cukup puas
4 Puas
5 Sangat puas
BAB IV
TAHAP PENGUMPULAN DATA DAN PENGOLAHAN DATA
Pada bab ini dijelaskan terkait dengan prosedur pengumpulan serta proses pengolahan data yang digunakan dalam analisis tingkat kepuasan mahasiswa terhadap Shuttle Car UISI. Data yang digunakan mencakup informasi terkait kepuasan dan harapan responden terhadap pengaruh kualitas layanan, kenyamanan, dan keandalan layanan Shuttle Car itu sendiri. Penelitian ini menggunakan data primer, dimana data akan dilakukan pengumpulan melalui kuesioner yang disebar kepada mahasiswa UISI.
Kemudian data yang diperoleh nanti akan dilakukan cleaning data dan selanjutnya akan dihitung menggunakan metode regresi linear, Customer Satisfaction Index (CSI), dan Importance Performance Analysis (IPA). Hasil perhitungan ini diharapkan dapat memberikan wawasan serta bahan evaluasi bagi UISI dalam merancang strategi yang efektif untuk meningkatkan kualitas layanan Shuttle Car, menciptakan pengalaman pengguna yang lebih baik, dan memenuhi harapan mahasiswa sebagai pengguna layanan.
4.1 Tahap Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data dilakukan untuk mendapatkan informasi guna menjawab hipotesis yang diajukan dalam penelitian. Hipotesis ini merupakan dugaan sementara yang perlu dibuktikan secara empiris. Data diambil dari sampel yang terdiri atas unit analisis tertentu yang menjadi fokus penelitian. Variabel penelitian diukur sesuai dengan definisi operasional yang telah ditetapkan, yang mencakup indikator empiris dan metode pengukurannya.
Pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan kuesioner yang dibuat menggunakan Google Formulir. Kuesioner ini dirancang untuk melakukan analisis tingkat kepuasan mahasiswa terhadap layanan Shuttle Car UISI. Pada kuesioner tersebut telah diberikan beberapa instruksi agar hasil yang didapatkan akurat dan tidak bias. Kuesioner yang disebar mencakup aspek-aspek terkait kepuasan mahasiswa terhadap keandalan, kenyamanan, ketepatan waktu, dan faktor lainnya yang memengaruhi layanan Shuttle Car UISI.
4.2 Penentuan Sampel
Penelitian ini dimulai dengan menentukan populasi dan sampel yang akan digunakan. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh mahasiswa Universitas Internasional Semen Indonesia (UISI) yang tergabung dalam grup “WhatsApp Shuttle Car UISI.” Sampel penelitian difokuskan pada mahasiswa UISI pengguna layanan Shuttle Car yang tergabung dalam grup WhatsApp SI 9, 10, 11, dan 12. Teknik sampling yang digunakan adalah Probability Sampling Techniques - Stratified Sampling. Teknik ini dipilih karena terdapat tingkatan dalam pengambilan sampel yang sesuai dengan kategori mahasiswa, yaitu berdasarkan kelompok angkatan SI 9, 10, 11, dan 12. Pendekatan ini bertujuan untuk memastikan bahwa setiap tingkatan mahasiswa terwakili secara proporsional dalam penelitian.
Untuk menentukan ukuran sampel, digunakan Rumus Slovin dengan tingkat toleransi kesalahan (error) sebesar 10%. Rumus Slovin yang digunakan adalah :
n= N
1+Ne² Keterangan :
N = Jumlah Sample N = Jumlah Populasi
e = Batas Toleransi Kesalahan (error) Diketahui :
n = ?
N = 602 (Total Mahasiswa Yang Tergabung Ke Dalam Grup) e = 10% (0,1)
Hasil Perhitungan :
n = 602
1+(602)(0,1²)
n = 602
1+6,02,
n = 602
7,02,
n = 85,75
n = 86 Orang
Setelah ukuran total sampel dihitung menggunakan Rumus Slovin dan diperoleh hasil sebanyak 86 orang, langkah berikutnya adalah menentukan jumlah sampel untuk setiap strata berdasarkan metode Stratified Sampling. Metode ini digunakan untuk memastikan bahwa setiap kelompok dalam populasi terwakili secara proporsional dalam penelitian.Proses perhitungan menggunakan rumus:
¿= ¿ N x n Keterangan :
Ni = Jumlah Sample Menurut Tingkatan N = Jumlah Sample Keseluruhan
Ni = Jumlah Populasi Menurut Tingkatan N = Jumlah Populasi Keseluruhan Diketahui :
Ni = ?
N = 602 (Total mahasiswa yang tergabung kedalam grup)
Ni = 65
Jawab :
Menentukan ukuran sampel (SI-09) Hasil Perhitungan :
ni = ¿ N x n ni = 65
602x85,75 ni = 9,258 ni = 9 Orang
Menentukan ukuran sampel (SI-10) Hasil Perhitungan :
ni = ¿ N x n ni = 173
602x85,75
ni = 24,642 ni = 25 Orang
Menentukan ukuran sampel (SI-11) Hasil Perhitungan :
ni = ¿ N x n ni = 179
602x85,75 ni = 25,497 ni = 26 Orang
Menentukan ukuran sampel (SI-12) Hasil Perhitungan :
ni = ¿ N x n ni = 185
602x85,75 ni = 26,35 ni = 26 Orang
Jadi, total keseluruhan responden dengan menggunakan perhitungan metode Stratified Sampling yakni 86 orang dengan rincian SI-9 sebanyak 9 orang, SI-10 sebanyak 25 orang, SI-11 sebanyak 26 orang dan untuk SI-12 sebanyak 26 orang.
4.3 Pengolahan Data
Setelah data berhasil dikumpulkan melalui kuesioner, tahapan pengolahan data dilakukan untuk memastikan bahwa data yang diperoleh siap untuk dianalisis. Proses pengolahan data dilakukan secara sistematis dengan langkah-langkah sebagai berikut 4.3.1 Data Cleaning
Pembersihan data adalah langkah penting dalam analisis data untuk memastikan kualitas data yang diperoleh dari kuesioner. Proses ini melibatkan beberapa tahapan, dimulai dengan memeriksa keutuhan data, di mana peneliti harus
memberikan jawaban tidak valid atau tidak konsisten. Selanjutnya, duplikasi data harus dihapus untuk memastikan setiap responden dihitung hanya sekali. Data juga perlu disesuaikan agar formatnya konsisten, seperti memastikan semua jawaban menggunakan label yang seragam. Outlier atau nilai ekstrem yang jauh berbeda dari data lainnya harus ditangani, bisa dengan menghapus data tersebut atau mengubahnya menjadi nilai yang lebih representatif. Terakhir, verifikasi dan validasi data dilakukan untuk memastikan bahwa langkah pembersihan telah selesai dengan benar, sehingga data siap untuk dianalisis. Dalam analisis kepuasan mahasiswa terhadap layanan Shuttle Car di Universitas Internasional Semen Indonesia (UISI), responden yang tidak menggunakan layanan ini akan dihapus dari hasil kuesioner untuk menghindari bias dan memastikan keakuratan analisis.
4.3.2 Uji Validitas dan Reliabilitas
Uji validitas dan reliabilitas adalah langkah penting dalam pengolahan data untuk memastikan bahwa instrumen penelitian mampu mengukur apa yang seharusnya diukur secara konsisten. Uji validitas dilakukan untuk menguji sejauh mana kuesioner dapat mencerminkan konsep yang diteliti. Dalam studi kepuasan mahasiswa terhadap layanan Shuttle Car di Universitas Internasional Semen Indonesia (UISI), uji validitas memastikan bahwa setiap pertanyaan dalam kuesioner benar-benar merepresentasikan aspek layanan yang diteliti. Sedangkan uji reliabilitas memastikan bahwa hasil kuesioner dapat diandalkan dan tidak dipengaruhi oleh faktor kebetulan, sehingga memberikan dasar yang kuat untuk analisis lebih lanjut.
4.3.3 Pengkodean Data
Pengkodean data adalah proses mengubah data mentah yang diperoleh dari kuesioner menjadi format yang lebih terstruktur dan siap untuk dianalisis. Pada tahap ini, jawaban responden yang bersifat kualitatif atau berbentuk teks akan dikategorikan dan diberi kode numerik agar dapat diolah menggunakan perangkat lunak statistik.
Proses pengkodean melibatkan penetapan kode unik untuk setiap jawaban atau kategori tertentu. Misalnya, untuk skala Likert, angka 1 hingga 5 dapat digunakan untuk merepresentasikan tingkat kepuasan dari “sangat tidak puas” hingga “sangat puas”.
Untuk pengkodean data kuantitatif, kami menggunakan pengkodean A1 hingga A16
disetiap soal soal yang ditanyakan kepada responden. Untuk pengkodean data kuantitatif sebagai berikut :
Dimensi Tangibles :
1. (A1) Seberapa kepuasan anda terhadap kebersihan tempat tunggu shuttle car UISI?
2. (A2) Seberapa kepuasan anda terhadap kebersihan keseluruhan interior shuttle car UISI?
3. (A3) Seberapa sesuai harapan ada terhadap kebersihan tempat tunggu Shuttle car UISI?
4. (A4) Seberapa sesuai harapan anda terhadap kebersihan keseluruhan interior Shuttle car UISI?
Dimensi Reliability :
1. (A5) Seberapa kepuasan anda terhadap kemudahan mendapatkan informasi tentang keberangkatan Shuttle Car UISI?
2. (A6) Seberapa kepuasan anda terhadap keamanan penumpang dalam perjalanan Shuttle Car UISI ?
3. (A7) Seberapa sesuai harapan anda terhadap kemudahan mendapatkan informasi tentang keberangkatan Shuttle Car UISI?
4. (A8) Seberapa sesuai harapan anda terhadap keamanan penumpang dalam perjalanan Shuttle Car UISI ?
Dimensi Responsiveness :
1. (A9) Seberapa kepuasan anda terhadap kecepatan respon sopir shuttle car UISI?
2. (A10) Seberapa kepuasan anda terhadap kinerja mengemudi sopir shuttle car UISI?
3. (A11) Seberapa sesuai harapan anda terhadap kecepatan respon sopir shuttle car UISI?
4. (A12) Seberapa sesuai harapan anda terhadap kinerja mengemudi sopir shuttle car UISI?
Dimensi Assurance :
yang diberikan pihak shuttle car UISI?
2. (A14) seberapa kesesuaian harapan anda terhadap akan diadakan perlindungan asuransi yang diberikan pihak shuttle car UISI?
Dimensi Empathy :
1. (A15) seberapa kepuasan anda terhadap sikap keramahan pengemudi dalam berkomunikasi dengan penumpang shuttle car UISI ?
2. (A16) Seberapa kesesuaian harapan anda terhadap sikap keramahan pengemudi dalam berkomunikasi dengan penumpang shuttle car UISI ?
Berikut merupakan pengkodean data kualitatif (Harapan dan Kenyataan) menggunakan SPSS :
1. Untuk pengkodean data yang menggunakan SPSS hasil survei kenyataan diberikan kode X
2. Untuk pengkodean data yang menggunakan SPSS hasil survei harapan diberikan kode Y
BAB V
ANALISA DAN PEMBAHASAN 5.1 Hasil dan Pembahasan
Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan penyebaran kuesioner.
Langkah-langkah membuat kuesioner yang efektif, yaitu: 1) Menentukan tujuan penelitian. 2) Mengidentifikasi variabel dan dimensi penelitian. 3) Membuat rancangan pertanyaan. 4) Memilih jenis skala pengukuran. 5) Menyusun pertanyaan dengan bahasa yang jelas dan relevan. 6) Mengelompokkan pertanyaan berdasarkan dimensi.
7) Membuat pertanyaan tentang informasi demografis responden. 8) menyusun tata letak kuesioner. 9) Melakukan uji coba dengan menggunakan 30 responden. 10) Menyebarkan kuesioner. Tingkat kepuasan dan harapan mahasiswa terhadap kinerja shuttle Uisi dapat diukur dengan menggunakan dimensi layanan dimana setiap dimensi menggunakan 1 pertanyaan kepuasan dan 1 pertanyaan harapan untuk mewakili setiap dimensi tersebut. Pertanyaan setiap dimensi dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel …..Pertanyaan Setiap Faktor Dimensi Kode
Atribut
Pertanyaan Kenyataan
Tangibles A1 Seberapa kepuasan anda terhadap kebersihan tempat tunggu shuttle car UISI?
Seberapa sesuai harapan ada terhadap kebersihan tempat tunggu Shuttle car UISI?
A2 Seberapa kepuasan anda terhadap kebersihan keseluruhan interior shuttle car UISI?
Seberapa sesuai harapan anda terhadap kebersihan keseluruhan interior Shuttle car UISI?
Reliability A3 Seberapa kepuasan anda terhadap kemudahan
shuttle car UISI?
Seberapa sesuai harapan anda terhadap kemudahan mendapatkan informasi tentang keberangkatan shuttle car UISI?
A4 Seberapa kepuasan anda terhadap keamanan penumpang dalam perjalanan shuttle car UISI ? Seberapa sesuai harapan anda terhadap keamanan penumpang dalam perjalanan shuttle car UISI ?
Responsiven ess
A5 Seberapa kepuasan anda terhadap kecepatan respon sopir shuttle car UISI?
Seberapa sesuai harapan anda terhadap kecepatan respon sopir shuttle car UISI?
A6 Seberapa kepuasan anda terhadap kinerja mengemudi sopir shuttle car UISI?
Seberapa sesuai harapan anda terhadap kinerja mengemudi sopir shuttle car UISI?
Assurance A7 seberapa kepuasan anda terhadap tidak adanya perlindungan asuransi yang diberikan pihak shuttle car UISI?
seberapa kesesuaian harapan anda terhadap akan diadakan perlindungan asuransi yang diberikan pihak shuttle car UISI?
Empathy A8 seberapa kepuasan anda terhadap sikap keramahan pengemudi dalam berkomunikasi dengan penumpang shuttle car UISI ?
Seberapa kesesuaian harapan anda terhadap sikap keramahan pengemudi dalam berkomunikasi dengan penumpang shuttle car UISI ?
Open question
A9 Apa harapan anda untuk program layanan shuttle car UISI
Kuesioner diuji dengan menggunakan 30 responden dan setelah dihitung menghasilkan data yang valid. Kuesioner disebarkan di grup Shuttle Uisi sehingga mendapatkan 86 responden yang telah sesuai dengan sampel yang dibutuhkan. Pada tabel…. merupakan hasil total dari survey menggunakan kuesioner, sebagai berikut:
Tabel….Hasil survey
Atribut
Kenyataan Harapan
STP TP CP P SP STP TP CP P SP
A1 14 21 23 18 10 5 18 20 26 17
A2 11 26 28 14 7 7 18 25 22 14
A3 8 15 22 23 18 2 5 24 29 26
A4 5 18 28 21 14 5 8 27 30 16
A5 8 10 22 27 19 4 6 16 33 27
A6 3 10 27 28 18 5 4 25 31 21
A7 12 19 30 16 9 6 5 20 32 23
A8 5 14 21 23 23 4 5 20 31 26
5.2.1 Uji Validitas dan Reliabilitas
Uji validitas dan reliabilitas dilakukan sebagai langkah penting dalam penelitian untuk memastikan bahwa data yang digunakan dapat valid dan mengukur
untuk menguji validitas yang dapat memastikan bahwa setiap item dalam kuesioner berkontribusi terhadap pengukuran. Sementara itu, uji reliabilitas seringkali dilakukan dengan menggunakan koefisien Cronbach Alpha dengan nilai paling minimum adalah 0,60 (jurnal 170). Dalam penelitian ini, pengujian validitas dan reliabilitas menggunakan software SPSS dengan hasil sebagai berikut untuk setiap variabel.
Tabel … Hasil Uji Validitas Dimensi Tangible
Tabel … Hasil Uji Realibilitas Dimensi Tangible
Tabel … Hasil Uji Validitas Dimensi Reliability
Tabel … Hasil Uji Reliabilitas Dimensi Reliability
Tabel … Hasil Uji Validitas Dimensi Responssive
Tabel … Hasil Uji Reliabilitas Dimensi Responsiveness
Tabel … Hasil Uji Validitas Dimensi Assurance
Tabel … Hasil Uji Reliabilitas Dimensi Assurance
Tabel … Hasil Uji Validitas Dimensi Emphaty
Tabel … Hasil Uji Reliabilitas Dimensi Emphaty
Hasil uji validitas dan reliabilitas terhadap 30 data menunjukkan bahwa data tersebut telah memenuhi standar yang ditetapkan dan dapat untuk digunakan dalam perhitungan selanjutnya. Berdasarkan lima dimensi yang diuji, yaitu tangible, reliability, responsiveness, assurance, dan empathy, semua indikator menunjukkan konsistensi dan keakuratan yang memadai. Ini berarti bahwa data yang diperoleh adalah valid dan reliabel, sehingga dapat digunakan sebagai dasar yang kuat untuk analisis lebih lanjut dan pengambilan keputusan yang akurat dalam penelitian ini.
5.2.2 Metode Regresi Linear
Metode regresi linear penting dalam menguji kepuasan mahasiswa UISI terhadap kinerja shuttle car karena memungkinkan analisis hubungan antara berbagai faktor independen dan kepuasan sebagai variabel dependen. Dengan menggunakan
keteraturan jadwal, kenyamanan, kebersihan, dan responsivitas layanan terhadap tingkat kepuasan mahasiswa. Analisis ini membantu dalam memahami faktor-faktor kunci yang harus diperbaiki untuk meningkatkan kepuasan pengguna. Selain itu, hasil regresi linear memberikan data yang kuantitatif dan objektif, yang dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan manajerial dalam upaya peningkatan kualitas layanan shuttle car UISI secara keseluruhan.
5.2.2.1 Uji Asumsi Klasik Uji Normalitas
Analisis Statistik dilaksanakan dengan menggunakan Uji Kolmogorov- Smirnov. Jika nilai signifikan yang diperoleh < 0,1 maka dapat disimpulkan bahwa data residual tidak berdistribusi normal. Jika nilai signifikan yang diperoleh > 0,1 maka dapat disimpulkan bahwa data residual berdistribusi normal. Hasil dari uji normalitas dapat dilihat pada gambar….. berikut:
Gambar …… Uji Normalitas
Hasil Uji Normalitas pada gambar …. menyatakan bahwa nilai signifikan atau p-value yaitu 0,138. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa nilai p-value (0,138) >
alpha (0,1) maka dapat disimpulkan bahwa data residual berdistribusi normal.
Uji Multikolinearitas
Model regresi yang baik harus tidak terjadi korelasi antara variabel independen dan apabila terdapat korelasi maka tidak dapat menggunakan model regresi. jika nilai Varians Inflation Factor (VIF) > 10 maka dapat disimpulkan bahwa terdapat multikolinearitas. jika nilai Varians Inflation Factor (VIF) < 10 maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat multikolinearitas. hasil uji multikolinearitas dapat dilihat pada tabel… berikut:
Tabel…. uji multikolinearitas
Term VIF
Constant
Reliability 3,77
Responsiveness 3,60
Tangibles 1,89
Empathy 3,17
Pada tabel diatas dapat disimpulkan bahwa: 1) VIF pada variabel Reliability sebesar 3,77 < 10 maka tidak terdapat multikolinearitas. 2) VIF pada variabel Responsiveness sebesar 3,60 < 10 maka tidak terdapat multikolinearitas. 3) VIF pada variabel tangibles sebesar 1,89< 10 maka tidak terdapat multikolinearitas. 4) VIF pada variabel empathy sebesar 3,17< 10 maka tidak terdapat multikolinearitas. hal tersebut menyatakan bahwa variabel tidak menunjukan terdapat multikolinearitas dalam model regresi.
Uji Heteroskedasitas merupakan pengujian yang digunakan untuk melihat apakah terjadi ketidaksamaan varian dari residual untuk semua model regresi. jika titik-titik membentuk pola tertentu maka model regresi terjadi Heteroskedasitas. jika titik-titik tidak membentuk pola tertentu maka model regresi tidak terjadi Heteroskedasitas.
Gambar ….. Uji Heteroskedastisitas
Pada gambar…. hasil uji heteroskedastisitas menunjukkan bahwa grafik versus fits dimana pola-pola menyebar diatas dan di bawah sumbu y dan tidak membentuk pola tertentu dan selisih antara interval atas dan bawah sumbu y sama maka dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak terjadi masalah heteroskedastisitas
Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan dengan menggunakan Durbin-Watson. Kriteria untuk Durbin-Watson sebagai berikut: 1) Jika D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif. 2) Jika D-W di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi. 3) Jika D-W Di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif. Berikut merupakan hasil dari Uji autokorelasi dengan menggunakan Durbin-Watson Statistic:
Gambar…..Hasil Durbin-Watson
Berdasarkan gambar… hasil uji autokorelasi dengan menggunakan Durbin- Watson. Nilai Watson Statistic sebesar 1,98119. Nilai tersebut merupakan diantara -2 dan +2, hal ini menyatakan bahwa tidak terjadi autokorelasi positif dan autokorelasi negatif pada penelitian ini.
5.2.2.2 Regresi Linier Berganda
Analisis statistik dengan menggunakan bantuan software minitab. Jika nilai P- Value > 0,1 maka terima ho sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel independen tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen. Jika nilai P- Value < 0,1 maka tolak ho sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel independen memiliki pengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Hasil regresi linier berganda dapat dilihat pada tabel…. sebagai berikut:
Tabel …. Hasil Regresi Linier Berganda Coefficients
Term Coef SE Coef T-Value P-Value VIF
Constant 1,136 0,426 2,67 0,009
Reliability 0,132 0,207 0,64 0,526 3,77
Responsiveness 0,513 0,206 2,49 0,015 3,60
Tangibles 0,343 0,149 2,31 0,023 1,89
Empathy -0,409 0,165 -2,48 0,015 3,17
Pada tabel diatas hasil regresi linier berganda pada kolom P-Value dapat mengetahui variabel tersebut tolak Ho atau terima Ho. Berikut merupakan hasil analisis penelitian:
1) Reliability tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan mahasiswa karena P-Value (0,526) > 0,1 maka hasil tersebut menyatakan terima Ho sehingga dapat disimpulkan bahwa reliability tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap
2) Responsiveness memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan mahasiswa karena P-Value (0,015) < 0,1 maka hasil tersebut menyatakan tolak Ho sehingga dapat disimpulkan bahwa Responsiveness memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan mahasiswa pada kinerja shuttle car UISI pada tingkat kepercayaan 90%.
3) Tangibles memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan mahasiswa karena P-Value (0,023) < 0,1 maka hasil tersebut menyatakan tolak Ho sehingga dapat disimpulkan bahwa Tangibles memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan mahasiswa pada kinerja shuttle car UISI pada tingkat kepercayaan 90%.
4) Empathy memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan mahasiswa karena P-Value (0,015) < 0,1 maka hasil tersebut menyatakan tolak Ho sehingga dapat disimpulkan bahwa empathy memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan mahasiswa pada kinerja shuttle car UISI pada tingkat kepercayaan 90%.
Hasil perhitungan dengan menggunakan Minitab diperoleh model variabel tangibles, reliability, responsiveness, dan empathy terhadap kepuasan mahasiswa sebagai berikut:
Kepuasan = 1,136 + 0,132 Reliability + 0,513 Responsiveness + 0,343 Tangibles - 0,409 Empathy
Model variabel reliability, responsiveness, tangibles, dan empathy terhadap kepuasan mahasiswa tersebut dapat disimpulkan bahwa: Nilai konstanta sebesar 1,136 menyatakan apabila variabel responsiveness, tangibles, dan empathy tidak mengalami perubahan maka kepuasan mahasiswa terhadap kinerja shuttle car UISI akan tetap sebesar 1,136.
5.2.3 Perhitungan Tingkat Kesesuaian
Perhitungan tingkat kesesuaian dilakukan untuk mengetahui seberapa besar mahasiswa puas terhadap kinerja shuttle car UISI. Adapun Perhitungan tingkat kesesuaian pada tiap-tiap atribut menggunakan rumus sebagai berikut :
Xi=X1×1+X2×2+X3×3+X4×4+X5×5 Yi=Y1×1+Y2×2+Y3×3+Y4×4+Y5×5
TK=Xi
Yi ×100 %
Berdasarkan perhitungan menggunakan rumus diatas, mendapat hasil yakni sebagai berikut.
Tabel … Rekapitulasi Hasil Tingkat Kesesuaian.
Atribut Kenyataan Harapan Tingkat Kesesuaian (Tk)
A1 247 290 85.17%
A2 238 276 86.23%
A3 286 330 86.67%
A4 279 302 92.38%
A5 297 331 89.73%
A6 306 317 96.53%
A7 249 319 78.06%
A8 303 328 92.38%
Tabel tersebut menunjukkan perbandingan antara kenyataan (performa aktual) dan harapan (ekspektasi) untuk berbagai atribut (A1 hingga A8) dalam tiap dimensi tangibles, reliability, responssiveness, assurance, emphaty. Tingkat kesesuaian (Tk) dihitung sebagai persentase dari nilai kenyataan terhadap harapan, menunjukkan sejauh mana kenyataan memenuhi ekspektasi. Atribut dengan tingkat kesesuaian tertinggi adalah A6 (96,53%), menandakan performanya hampir sepenuhnya sesuai dengan harapan. Sebaliknya, atribut dengan tingkat kesesuaian terendah adalah A7 (78,06%), menunjukkan performa aktualnya masih jauh dari ekspektasi. Secara keseluruhan, tingkat kesesuaian bervariasi, mencerminkan adanya ruang untuk perbaikan dalam beberapa atribut.
5.2.4 Metode Customer Satisfaction Index (CSI)
Perhitungan dengan menggunakan metode CSI terbagi dalam 5 tahapan perhitungan yakni sebagai berikut :
1. Nilai Mean Importance Score (MIS)
MIS= jumlah nilai harapan n
Atribut A1 dalam perhitungan MIS adalah sebagai berikut MIS=290
86 =3,37
Dilakukan secara berulang untuk tiap atribut dan mendapat hasil yakni sebagai berikut.
Tabel … Rekapitulasi Hasil Perhitungan MIS.
Atribut Jumlah Nilai Harapan N MIS
A1 290 86 3.37
A2 276 86 3.21
A3 330 86 3.84
A4 302 86 3.51
A5 331 86 3.85
A6 317 86 3.69
A7 319 86 3.71
A8 328 86 3.81
Total 28.99
2. Nilai Mean Satisfaction Score (MSS)
Nilai MSS adalah nilai rata-rata dari tiap kenyataan dengan rumus : MSS= jumlah nilai kenyataan
n
Atribut A1 dalam perhitungan MSS adalah sebagai berikut MIS=247
86 =2,87
Dilakukan secara berulang untuk tiap atribut dan mendapat hasil yakni sebagai berikut.
Tabel … Rekapitulasi Hasil Perhitungan MSS.
Atribut Jumlah Nilai Kenyataan N MSS
A1 247 86 2.87
A2 238 86 2.77
A3 286 86 3.33
A4 279 86 3.24
A5 297 86 3.45
A6 306 86 3.56
A7 249 86 2.90
A8 303 86 3.52
Total 25.64
3. Nilai Weight Factor (WF)
Nilai WF adalah nilai MIS dengan nilai total MIS pada perhitungan sebelumnya : WF=Nilai WF
Total MIS
Atribut A1 dalam perhitungan WF adalah sebagai berikut WF= 3,37
28,99=0,12
Dilakukan secara berulang untuk tiap atribut dan mendapat hasil yakni sebagai berikut.
Tabel … Rekapitulasi Hasil Perhitungan WF.
Atribut MIS Total MIS WF
A1 3.37 28.99 0.12
A2 3.21 28.99 0.11
A3 3.84 28.99 0.13
A4 3.51 28.99 0.12
A5 3.85 28.99 0.13
A6 3.69 28.99 0.13
A7 3.71 28.99 0.13
A8 3.81 28.99 0.13
Nilai WS didapatkan dengan mengalikan nilai WF dengan nilai MSS pada setiap atribut di perhitungan sebelumnya :
WS=WF × MSS
Atribut A1 dalam perhitungan WS adalah sebagai berikut WS=0,12×2,87
Dilakukan secara berulang untuk tiap atribut dan mendapat hasil yakni sebagai berikut.
Tabel … Rekapitulasi Hasil Perhitungan WS.
Atribut WF MSS WS
A1 0.12 2.87 0.33
A2 0.11 2.77 0.31
A3 0.13 3.33 0.44
A4 0.12 3.24 0.39
A5 0.13 3.45 0.46
A6 0.13 3.56 0.45
A7 0.13 2.90 0.37
A8 0.13 3.52 0.46
Total 3.22
5. Nilai Customer Satisfaction Index (CSI)
Nilai CSI menghasilkan besarnya index suatu kinerja untuk meningkatkan tingkat kepuasan dengan rumus sebagai berikut :
CSI=Total WS
5 ×100 %
¿64,37 %
Nilai CSI didapat yaitu sebesar 64,37% yang menandakan bahwa kinerja shuttle car UISI termasuk kedalam nilai index cukup puas sesuai dengan tabel skala index CSI berikut.
Tabel… Interpretasi nilai CSI
No. Nilai CSI (%) Kriteria CSI
1 0%-34% Tidak Puas
2 35%-50% Kurang Puas
3 51%-65% Cukup Puas
4 66%-80% Puas
5 81%-100% Sangat Puas
Berdasarkan hasil tersebut menandakan bahwa meskipun ada sejumlah mahasiswa yang merasa puas dengan layanan yang diberikan, terdapat pula banyak faktor yang belum memadai untuk menunjang tingkat kepuasan yang optimal. Faktor-faktor tersebut, seperti keteraturan jadwal, kenyamanan kendaraan, dan responsivitas pelayanan, perlu diperbaiki untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan mencapai tingkat kepuasan yang lebih tinggi di kalangan mahasiswa pengguna shuttle car UISI.
Oleh karena itu, UISI perlu melakukan evaluasi menyeluruh dan mengambil tindakan perbaikan yang tepat untuk memastikan bahwa layanan shuttle car dapat memenuhi ekspektasi dan kebutuhan mahasiswa secara maksimal, sehingga indeks kepuasan dapat meningkat di masa mendatang.
5.2.5 Metode Importance Performance Analysis (IPA) 1. KENYATAAN ITEM 1
STP TP CP P SP JUMLAH
14 21 23 18 10 86
Xi = (1 x 14 ) + ( 2 x 21 ) + (3 x 23) + (4 x 18) + (5 x 10) = 237
HARAPAN A1
STP TP CP P SP JUMLAH
5 18 20 26 17 86
Yi = (1 x 5) + (2 x 18) + (3 x 20) + (4 x 26) + (5 x 17) = 290
1. KENYATAAN A2
STP TP CP P SP JUMLAH
11 26 28 14 7 86
Xi = (1 x 11 ) + ( 2 x 26 ) + (3 x 28) + (4 x 14) + (5 x 7) = 238
HARAPAN A2
STP TP CP P SP JUMLAH
7 18 25 22 14 86
Yi = (1 x 7) + (2 x 18) + (3 x 25) + (4 x 22) + (5 x 14) = 276
1. KENYATAAN A3
STP TP CP P SP JUMLAH
8 15 22 23 18 86
Xi = (1 x 8 ) + ( 2 x 15 ) + (3 x 22) + (4 x 23) + (5 x 18) = 286
HARAPAN A3
STP TP CP P SP JUMLAH
2 5 24 29 26 86
Yi = (1 x 2) + (2 x 5) + (3 x 24) + (4 x 29) + (5 x 26) = 330
1. KENYATAAN A4
STP TP CP P SP JUMLAH
5 18 28 21 14 86
Xi = (1 x 5 ) + ( 2 x 18 ) + (3 x 28) + (4 x 21) + (5 x 14) = 279
HARAPAN A4
STP TP CP P SP JUMLAH
5 8 27 30 16 86
Yi = (1 x 5) + (2 x 8) + (3 x 27) + (4 x 30) + (5 x 16) = 302
1. KENYATAAN A5
STP TP CP P SP JUMLAH
8 10 22 27 19 86
Xi = (1 x 8 ) + ( 2 x 10 ) + (3 x 22) + (4 x 27) + (5 x 19) = 297
HARAPAN A5
STP TP CP P SP JUMLAH
4 6 16 33 27 86
Yi = (1 x 4) + (2 x 6) + (3 x 16) + (4 x 33) + (5 x 27) = 331
1. KENYATAAN A6
STP TP CP P SP JUMLAH
3 10 27 28 18 86
Xi = (1 x 3 ) + ( 2 x 10 ) + (3 x 27) + (4 x 28) + (5 x 18) = 306
HARAPAN A6
STP TP CP P SP JUMLAH
5 4 25 31 21 86
Yi = (1 x 5) + (2 x 4) + (3 x 25) + (4 x 31) + (5 x 21) = 317
1. KENYATAAN A7
STP TP CP P SP JUMLAH
12 19 30 16 9 86
Xi = (1 x 12 ) + ( 2 x 19 ) + (3 x 30) + (4 x 16) + (5 x 9) = 249
HARAPAN A7
STP TP CP P SP JUMLAH
6 5 20 32 23 86
Yi = (1 x 6) + (2 x 5) + (3 x 20) + (4 x 32) + (5 x 23) = 319
1. KENYATAAN A8
STP TP CP P SP JUMLAH
5 14 21 23 23 86
Xi = (1 x 5 ) + ( 2 x 14 ) + (3 x 21) + (4 x 23) + (5 x 23) = 240
HARAPAN A8
STP TP CP P SP JUMLAH
4 5 20 31 26 86
Yi = (1 x 4) + (2 x 5) + (3 x 20) + (4 x 31) + (5 x 26) = 328
Menghitung tingkat kesesuaian total (TKi Total) antara X (Kenyataan) dengan Y (Harapan) sebagai berikut :
Xi : 1643
Yi : 1580
1580
1643x100 %
Tki Total : 96
Gambar 5.5 Diagram Kartesius
Pada kuadran 1 terdapat atribut A4, kemudian pada kuadran 2 terdapat atribut A3, A6, A7, dan A8. Selanjutnya untuk kuadran 3 terdapat A5, A2, dan A1.
Kuadran 1 sebagai prioritas utama menandakan bahwa tingkat harapan atau kepentingan tinggi namun kenyataan atau pelayanan yang diberikan masih rendah sehingga agar Shuttle car UISI dapat meningkatkan kepuasan pengguna maka perlu dilakukan perbaikan pada kuadran ini. Adapun yang termasuk kedalam kuadran ini adalah aspek keamanan bagi penumpang. kondisi kendaraan yang mengalami kerusakan di beberapa bagian menyebabkan ketidaknyamanan bagi penumpang.
seperti anak tangga pada pintu yang rusak dan pintu yang kurang berfungsi dengan baik.
Kuadran 2 mempertahankan prestasi, kuadran ini menandakan bahwa adanya keseimbangan antara tingkat harapan dan kenyataan yang sama-sama memuaskan sehingga pelayanan pada atribut dalam kuadran ini harus dipertahankan. Adapun atribut yang termasuk kedalam kuadran ini yaitu:
1. Mudah mendapatkan informas, dimana tersedianya grup whatsup yang sangat rensonsif membuat para penumpang mudah untuk mengakses
2. Kinerja mengemudi yang baik perlu dipertahankan. keterampilan mengemudi yang baik ini sangat menunjang aspek keselamatan seluruh penumpang Shuttle car UISI.
3. Tidak tersedianya asuransi tidak menjadi hambatan bagi para pengguna.
namun para pengguna mengharapkan bahwa jika ada asuransi akan lebik baik.
4. Keramahan pengemudi dalam melayani pengguna perlu dipertahankan, interaksi ringan dengan pengguna dapat meningkatkan kenyamanan dan kepuasan dalam menggunakan layanan Shuttle car UISI.
Kuadran 3 menandakan bahwa adanya tingkat harapan yang tidak terlalu penting dan kinerja atau kenyataannya juga masih tidak cukup memuaskan. Adapun atribut yang termasuk kedalam kuadran ini yaitu:
1. kebersihan interior kendaraan dan halte yang sudah cukup baik menyebabkan para pengguna cukup puas. sehingga peningkatan dalam aspek ini kurang diperlukan.
2. kecepatan respon pengemudi yang cukup cepat , meninggalkan kesan baik bagi para pengguna sehingga para pengguna merasa aspek ini tidak perlu ditingkatkan lagi.
BAB VI
KESIMPULAN DAN SARAN 6.1 Kesimpulan
Adapun kesimpulan dari penelitian ini adalah sebgai berikut :
1. Nilai CSI didapat yaitu sebesar 64,37% yang menandakan bahwa kinerja shuttle car UISI termasuk kedalam nilai index cukup puas.
2. Berdasarkan hasil tersebut menandakan bahwa meskipun ada sejumlah mahasiswa yang merasa puas dengan layanan yang diberikan, terdapat pula banyak faktor yang belum memadai untuk menunjang tingkat kepuasan yang optimal. Faktor-faktor tersebut, seperti keteraturan jadwal, kenyamanan kendaraan, dan responsivitas pelayanan, perlu diperbaiki untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan mencapai tingkat kepuasan yang lebih tinggi di kalangan mahasiswa pengguna Shuttle car UISI.
6.2 Saran
Adapun mayoritas saran yang diberikan pengguna adalah peremajaan armada shuttle car. Banyak dari pengguna menyarankan hal ini karena dipengaruhi oleh insiden-insiden yang menyebabkan perjalanan terganggu. seperti sepatu sobek karena tersangkut body mobil, AC mati, dan pintu yang kurang berfungsi dengan baik.
DAFTAR PUSTAKA
Besse, A. W., Irvana, A., & Konstansius, A. B. (2019). Pengaruh Kualitas Pelayanan dan Kualitas Produk Terhadap Kepuasan Konsumen Dengan Menggunakan Metode Analisis Regresi Linier Berganda. Jurnal Statistika dan Matematika, 104-116.
Eka, H., Ria, I., & Indah, T. (2019). Analisis Kepuasan Pengguna Website SMK Negeri 2 Palembang Menggunakan Regresi Linier Berganda. Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, 47-58.
