Communalities
1.000 .853
1.000 .869
1.000 .771
1.000 .472
1.000 .666
1.000 .676
1.000 .759
1.000 .592
1.000 .658
1.000 .824
1.000 .622
1.000 .496
1.000 .543
1.000 .805
1.000 .621
1.000 .808
1.000 .899
1.000 .725
1.000 .893
1.000 .725
Cepat dan tanggap X1 Keamanan bagasi X2
Kemam puan s opir memaham i kebutuhan
khusus penum pang X3 Kemam puan s opir
menguasai rute serta bama jalan X4
Kenyam anan X5 Keram ahan X6
Kesabaran sopir X7 Ketepatan X8
Mengutam akan keselamatan dalam
perjalanan X9 Penanganan keluhan
penum pang X10 As uransi kecel akaan
X11 Bentuk fisik arm ada X12
Fasilitas penunjang X13 Kebers ihan di dalam
arm ada X14 Kemudahan
menghubungi nom er tel epon res ervasi X15
Penam pilan interior arm ada X16
Sopir yang berpengalaman X17
Harga yang terj angkau X18
Harga ses uai dengan fas ilitas X19
Promosi X20 Ini tial
Extraction
Extraction Method: Principal Com ponent Anal ysis .
4.5.4 Menentukan Communalities
Tabel 4.11 Communalities
Sumber : Lampiran 6 1. Indikator X
1
didapat nilai extraction sebesar 0,853. Dapat diartikan 85,3 varians dari indikator cepat dan tanggap, dapat dijelaskan oleh 6
enam faktor yang terbentuk. Dengan perhitungan dari tabel rotasi dengan mengkuadratkan 6 enam faktor dari nilai rotasi komponen
matrik. Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut : Nilai Extraction Communilities
. X
1
= -0.117
2
+ 0,904
2
+ 0,138
2
+ -0,042
2
+ 0,036
2
+ 0,005
2
= 0,853 atau 85,3
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
2. Indikator X
2
didapat nilai extraction sebesar 0,869. Dapat diartikan 86,9 varians dari indikator Keamanan bagasi, dapat dijelaskan oleh 6
enam faktor yang terbentuk. Dengan perhitungan dari tabel rotasi dengan mengkuadratkan 6 enam faktor dari nilai rotasi komponen
matrik. Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut : Nilai Extraction Communilities
. X
2
= -0,015
2
+ 0,912
2
+ 0,120
2
+ -0,105
2
+ 0,096
2
+ 0,035
2
= 0,869 atau 86,9 3. Indikator X
3
didapat nilai extraction sebesar 0,771. Dapat diartikan 77,1 varians dari indikator Kemampuan sopir memahami kebutuhan
penumpang, dapat dijelaskan oleh 6 enam faktor yang terbentuk. Dengan perhitungan dari tabel rotasi dengan mengkuadratkan 6 enam
faktor dari nilai rotasi komponen matrik. Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut : Nilai Extraction Communilities.
X
3
= 0.055
2
+ 0,851
2
+ 0,199
2
+ -0,063
2
+ 0,029
2
+ 0,019
2
= 0,771 atau 77,1 4. Indikator X
4
didapat nilai extraction sebesar 0,472. Dapat diartikan 47,2 varians dari indikator Kemampuan sopir mengusai rute serta nama
jalan, dapat dijelaskan oleh 6 enam faktor yang terbentuk. Dengan perhitungan dari tabel rotasi dengan mengkuadratkan 6 enam faktor
dari nilai rotasi komponen matrik. Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut : Nilai Extraction Communilities.
X
4
= 0.022
2
+ 0,486
2
+ -0,048
2
+ 0,162
2
+ 0,453
2
+ -0,133
2
= 0,472 atau 47,2
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
5. Indikator X
5
didapat nilai extraction sebesar 0.666. Dapat diartikan 66,6 varians dari indikator Kenyamanan, dapat dijelaskan oleh 6
enam faktor yang terbentuk. Dengan perhitungan dari tabel rotasi dengan mengkuadratkan 6 enam faktor dari nilai rotasi komponen
matrik. Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut : Nilai Extraction Communilities
. X
5
= 0.251
2
+ -0,082
2
+ 0,647
2
+ -0,299
2
+ 0,297
2
+ 0,019
2
= 0.666 atau 66,6 6. Indikator X
6
didapat nilai extraction sebesar 0,676. Dapat diartikan 67,6 varians dari indikator Keramahan, dapat dijelaskan oleh 6 enam
faktor yang terbentuk. Dengan perhitungan dari tabel rotasi dengan mengkuadratkan 6 enam faktor dari nilai rotasi komponen matrik.
Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut : Nilai Extraction Communilities
. X
6
= -0.209
2
+ -0,047
2
+ 0,357
2
+ -0,067
2
+ 0,694
2
+ 0,124
2
= 0,676 atau 67,6 7. Indikator X
7
didapat nilai extraction sebesar 0,759. Dapat diartikan 75,9 varians dari indikator Kesabaran Sopir, dapat dijelaskan oleh 6
enam faktor yang terbentuk. Dengan perhitungan dari tabel rotasi dengan mengkuadratkan 6 enam faktor dari nilai rotasi komponen
matrik. Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut : Nilai Extraction Communilities
. X
7
= -0.026
2
+ -0,079
2
+ 0,265
2
+ -0,037
2
+ 0,816
2
+ 0,120
2
= 0,759 atau 75,9
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
8. Indikator X
8
didapat nilai extraction sebesar 0,592. Dapat diartikan 59,2 varians dari indikator Ketepatan, dapat dijelaskan oleh 6 enam
faktor yang terbentuk. Dengan perhitungan dari tabel rotasi dengan mengkuadratkan 6 enam faktor dari nilai rotasi komponen matrik.
Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut : Nilai Extraction Communilities
. X
8
= -0.114
2
+ 0,266
2
+ 0,668
2
+ 0,234
2
+ -0,047
2
+ 0,072
2
= 0,592 atau 59,2 9. Indikator X
9
didapat nilai extraction sebesar 0,658. Dapat diartikan 65,8 varians dari indikator Mengutamakan keselamatan dalam
perjalanan, dapat dijelaskan oleh 6 enam faktor yang terbentuk. Dengan perhitungan dari tabel rotasi dengan mengkuadratkan 6 enam
faktor dari nilai rotasi komponen matrik. Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut : Nilai Extraction Communilities.
X
9
= -0.387
2
+ 0,245
2
+ 0,512
2
+ 0, 388
2
+ 0,149
2
+ 0,114
2
= 0,658 atau 65,8 10. Indikator X
10
didapat nilai extraction sebesar 0,824. Dapat diartikan 82,4 varians dari indikator Penanganan Keluhan Penumpang, dapat
dijelaskan oleh 6 enam faktor yang terbentuk. Dengan perhitungan dari tabel rotasi dengan mengkuadratkan 6 enam faktor dari nilai rotasi
komponen matrik. Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut : Nilai Extraction Communilities
. X
10
= -0.845
2
+ 0,014
2
+ 0,103
2
+ 0,185
2
+ -0,014
2
+ 0,254
2
= 0,824 atau 82,4
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
11. Indikator X
11
didapat nilai extraction sebesar 0,622. Dapat diartikan 62,2 varians dari indikator Kemudahan menghubungi nomer telepon
reservasi, dapat dijelaskan oleh 6 enam faktor yang terbentuk. Dengan per-hitungan dari tabel rotasi dengan mengkuadratkan 6 enam faktor
dari nilai rotasi komponen matrik. Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut : Nilai Extraction Communilities.
X
11
= -0.089
2
+ 0,131
2
+ 0,751
2
+ 0,028
2
+ 0,076
2
+ -0,163
2
= 0,622 atau 62,2 12. Indikator X
12
didapat nilai extraction sebesar 0,496. Dapat diartikan 49,6 varians dari indikator Bentuk fisik armada, dapat dijelaskan oleh 6
enam faktor yang terbentuk. Dengan perhitungan dari tabel rotasi dengan mengkuadratkan 6 enam faktor dari nilai rotasi komponen
matrik. Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut : Nilai Extraction Communilities
. X
12
= 0.212
2
+ 0,112
2
+ 0,609
2
+ 0,058
2
+ 0,247
2
+ -0,057
2
= 0,496 atau 49,6 13. Indikator X
13
didapat nilai extraction sebesar 0,543. Dapat diartikan 54,3 varians dari indikator Fasilitas penunjang, dapat dijelaskan oleh 6
enam faktor yang terbentuk. Dengan perhitungan dari tabel rotasi dengan mengkuadratkan 6 enam faktor dari nilai rotasi komponen
matrik. Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut : Nilai Extraction Communilities
. X
13
= 0.083
2
+ 0,129
2
+ -0,091
2
+ 0,243
2
+ 0,532
2
+ -0,411
2
= 0,543 atau 54,3
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
14. Indikator X
14
didapat nilai extraction sebesar 0,805. Dapat diartikan 80,5 varians dari indikator Kebersihan di dalam armada, dapat
dijelaskan oleh 6 enam faktor yang terbentuk. Dengan perhitungan dari tabel rotasi dengan mengkuadratkan 6 enam faktor dari nilai rotasi
komponen matrik. Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut : Nilai Extraction Communilities
. X
14
= 0.369
2
+ -0,009
2
+ -0,160
2
+ 0,411
2
+ 0,134
2
+ 0,676
2
= 0,805 atau 80,5 15. Indikator X
15
didapat nilai extraction sebesar 0,621. Dapat diartikan 62,1 varians dari indikator Kemudahan menghubungi nomer telepon
reservasi, dapat dijelaskan oleh 6 enam faktor yang terbentuk. Dengan perhitungan dari tabel rotasi dengan mengkuadratkan 6 enam faktor
dari nilai rotasi komponen matrik. Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut : Nilai Extraction Communilities.
X
15
= 0.235
2
+ 0,072
2
+ -0,004
2
+ -0,077
2
+ -0,046
2
+ 0,744
2
= 0,621 atau 62,1 16. Indikator X
16
didapat nilai extraction sebesar 0,808. Dapat diartikan 80,8 varians dari indikator Penampilan interior armada, dapat
dijelaskan oleh 6 enam faktor yang terbentuk. Dengan perhitungan dari tabel rotasi dengan mengkuadratkan 6 enam faktor dari nilai rotasi
komponen matrik. Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut : Nilai Extraction Communilities
. X
16
= 0.307
2
+ -0,147
2
+ 0,082
2
+ 0,824
2
+ 0,062
2
+ 0,036
2
= 0,808 atau 80,8
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
17. Indikator X
17
didapat nilai extraction sebesar 0,899. Dapat diartikan 89,9 varians dari indikator Sopir yang berpengalaman, dapat dijelaskan
oleh 6 enam faktor yang terbentuk. Dengan perhitungan dari tabel rotasi dengan mengkuadratkan 6 enam faktor dari nilai rotasi komponen
matrik. Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut : Nilai Extraction Communilities
. X
17
= 0.895
2
+ -0,040
2
+ -0,031
2
+ 0,212
2
+ -0,068
2
+ 0,215
2
= 0,899 atau 89,9 18. Indikator X
18
didapat nilai extraction sebesar 0,725. Dapat diartikan 72,5 varians dari indikator Harga yang terjangkau, dapat dijelaskan
oleh 6 enam faktor yang terbentuk. Dengan perhitungan dari tabel rotasi dengan mengkuadratkan 6 enam faktor dari nilai rotasi komponen
matrik. Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut : Nilai Extraction Communilities
. X
18
= 0.296
2
+ -0,038
2
+ 0, 114
2
+ 0,781
2
+ -0,025
2
+ 0.108
2
= 0,725 atau 72,5 19. Indikator X
19
didapat nilai extraction sebesar 0,893. Dapat diartikan 89,3 varians dari indikator Harga sesuai dengan fasilitas, dapat
dijelaskan oleh 6 enam faktor yang terbentuk. Dengan perhitungan dari tabel rotasi dengan mengkuadratkan 6 enam faktor dari nilai rotasi
komponen matrik. Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut : Nilai Extraction Communilities
. X
19
= 0.890
2
+ -0,023
2
+ -0,010
2
+ 0,243
2
+ -0,041
2
+ 0,197
2
= 0,893 atau 89,3
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
20. Indikator X
20
didapat nilai extraction sebesar 0,725. Dapat diartikan 72,5 varians dari indikator Promosi, dapat dijelaskan oleh 6 enam
faktor yang terbentuk. Dengan perhitungan dari tabel rotasi dengan mengkuadratkan 6 enam faktor dari nilai rotasi komponen matrik.
Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut : Nilai Extraction Communilities
. X
20
= 0.344
2
+ -0,066
2
+ -0,089
2
+ 0,404
2
+ 0,118
2
+ 0,647
2
= 0,725 atau 72,5
Tabel 4.12 Hasil Analisis Faktor
Faktor Nilai
Eigen Nilai
Variasi Variasi
Kumulatif Variabel Pembentuk Faktor
Nilai Loading
I 4.597
22.987 22.987
Penanganan keluhan penumpang X10 0,845
Sopir yang berpengalaman X17 0,895
Harga sesuai dengan fasilitas X19 0,890
II 3.792
18.958 41.944
Cepat dan Tanggap X1 0,904
Keamanan bagasi X2 0,912
Kemampuan sopir memahami kebutuhan khusus penumpang X3 0,851
Kemampuan sopir mengusai rute serta nama jalan X4 0,486
III 2.071
10.353 52.297
Kenyamanan X5 0,647
Ketepatan X8 0,668
mengutamakan keselamatan dalam perjalanan X9 0,512
Asuransi kecelakaan X11 0,751
Bentuk fisik armada X12 0,609
IV 1.400
7.002 59.299
Penampilan interior armada X16 0,824
Harga yang terjangkau X18 0,781
V 1.256
6.278 65.576
Keramahan X6 0,694
Kesabaran sopir X7 0,816
Fasilitas Penujang X13 0,532
VI 1.161
5.803 71.379
Kebersihan di dalam armada X14 0,676
Kemudahan menghubungi nomer telepon reservasiX15 0,744
Promosi X20 0,647
Sumber : Lampiran 6
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
A. Faktor I
Faktor pertama merupakan faktor yang memiliki nilai eigen terbesar pertama sebesar 4.597 dan nilai varian terbesar pertama sebesar 22.987. Faktor I merupakan
faktor yang dibentuk oleh variabel – variabel yang dipertimbangkan adalah : 1 Sopir yang berpengalaman yang memiliki nilai faktor loading sebesar 0,895
yang artinya bahwa variabel sopir yang berpengalaman memiliki korelasi dengan faktor I sebesar 0,895.
2 Harga sesuai dengan fasilitas yang memiliki nilai faktor loading sebesar 0,890 yang artinya bahwa variabel harga sesuai dengan fasilitas memiliki
korelasi dengan faktor I sebesar 0,890. 3 Penanganan keluhan penumpang yang memiliki nilai faktor loading sebesar
0,845 yang artinya bahwa variabel penanganan keluhan penumpang memiliki korelasi dengan faktor I sebesar 0,845.
Nilai faktor loading dari variabel – variabel pembentuk faktor I lebih besar dari 0,55 dan variabel – variabel tersebut merupakan faktor I yang digunakan sebagai
pertimbangan dalam memilih menggunakan jasa travel dari CV. Intro Wisata Travel.
B. Faktor II
Faktor kedua merupakan faktor yang memiliki nilai eigen terbesar kedua sebesar 3.792 dan memiliki nilai varian terbesar kedua yakni sebesar 18.958.
Faktor II adalah merupakan faktor yang dibentuk oleh variabel – variabel : 1 Keamanan bagasi yang memiliki nilai faktor loading sebesar 0,912 yang
artinya bahwa variabel keamanan bagasi memiliki korelasi dengan faktor II sebesar 0,912.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
2 Cepat dan tanggap yang memiliki nilai faktor loading sebesar 0,904 yang artinya bahwa variabel cepat dan tanggap memiliki korelasi dengan faktor II
sebesar 0,904. 3 Kemampuan sopir memahami kebutuhan khusus penumpang yang memiliki
nilai faktor loading sebesar 0,851 yang artinya bahwa variabel kemampuan sopir memahami kebutuhan khusus penumpang memiliki korelasi dengan
faktor II sebesar 0,851 4 Kemampuan sopir menguasai rute serta nama jalan yang memiliki nilai faktor
loading sebesar 0,486 yang artinya bahwa variabel kemampuan sopir menguasai rute serta nama jalan memiliki korelasi dengan faktor II sebesar
0,486. Nilai faktor loading dari variabel – variabel pembentuk faktor II lebih besar
dari 0,55 dan variabel – variabel tersebut merupakan faktor II yang digunakan sebagai pertimbangan dalam memilih menggunakan jasa travel dari CV. Intro Wisata
Travel.
C. Faktor III
Faktor ketiga merupakan faktor yang memiliki nilai eigen terbesar ketiga sebesar 2.071 dan nilai varian terbesar ketiga sebesar 10.353. Faktor III adalah
merupakan faktor yang dibentuk oleh variabel – variabel : 1 Asuransi kecelakaan yang memiliki nilai faktor loading sebesar 0,751 yang
artinya bahwa variabel asuransi kecelakaan memiliki korelasi dengan faktor III sebesar 0,751.
2 Ketepatan yang memiliki nilai faktor loading sebesar 0,668 yang artinya bahwa variabel ketepatan memiliki korelasi dengan faktor III sebesar 0,668.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
3 Kenyaman yang memiliki nilai faktor loading sebesar 0,647 yang artinya bahwa variabel kenyaman memiliki korelasi dengan faktor III sebesar 0,647.
4 Bentuk fisik armada yang memiliki nilai faktor loading sebesar 0,609 yang artinya bahwa variabel bentuk fisik armada memiliki korelasi dengan faktor
III sebesar 0,609. 5 Mengutamakan keselamatan dalam perjalanan yang memiliki nilai faktor
loading sebesar 0,512 yang artinya bahwa variabel mengutamakan keselamatan dalam perjalanan memiliki korelasi dengan faktor III sebesar
0,512. Nilai faktor loading dari variabel – variabel pembentuk faktor III lebih besar
dari 0,55 dan variabel – variabel tersebut merupakan faktor III yang digunakan sebagai pertimbangan dalam memilih menggunakan jasa travel dari CV. Intro Wisata
Travel.
D. Faktor IV
Faktor keempat merupakan faktor yang memiliki nilai eigen terbesar keempat sebesar 1.400 dan nilai varian terbesar keempat sebesar 7.002. Faktor IV
merupakan faktor yang dibentuk oleh variabel – variabel : 1 Penampilan interior armada yang memiliki nilai faktor loading sebesar 0,824
yang artinya bahwa variabel penampilan interior armada memiliki korelasi dengan faktor IV sebesar 0,824.
2 Harga yang terjangkau yang memiliki nilai faktor loading sebesar 0,781 yang artinya bahwa variabel harga yang terjangkau memiliki korelasi dengan
faktor IV sebesar 0,781.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
Nilai faktor loading dari variabel – variabel pembentuk faktor IV lebih besar dari 0,55 dan variabel – variabel tersebut merupakan faktor IV yang digunakan
sebagai pertimbangan dalam memilih menggunakan jasa travel dari CV. Intro Wisata Travel.
E. Faktor V
Faktor kelima merupakan faktor yang memiliki nilai eigen terbesar kelima sebesar 1.256 dan nilai varian terbesar kelima sebesar 6.278. Faktor V merupakan
faktor yang dibentuk oleh variabel – variabel : 1 Kesabaran sopir yang memiliki nilai faktor loading sebesar 0,816 yang
artinya bahwa variabel keramahan memiliki korelasi dengan faktor V sebesar 0,816.
2 Keramahan yang memiliki nilai faktor loading sebesar 0,694 yang artinya bahwa variabel keramahan pang memiliki korelasi dengan faktor V sebesar
0,694. 3 Fasilitas penunjang yang memiliki nilai faktor loading sebesar 0,532 yang
artinya bahwa variabel fasilitas penunjang memiliki korelasi dengan faktor V sebesar 0,532.
Nilai faktor loading dari variabel – variabel pembentuk faktor V lebih besar dari 0,55 dan variabel – variabel tersebut merupakan faktor V yang digunakan
sebagai pertimbangan dalam memilih menggunakan jasa travel dari CV. Intro Wisata Travel. Kecuali variabel fasilitas penunjang yang masih kurang dari 0,55.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
F. Faktor VI
Faktor keenam merupakan faktor yang memiliki nilai eigen terbesar keenam sebesar 1.161 dan nilai varian terbesar keenam sebesar 5.803. Faktor VI
merupakan faktor yang dibentuk oleh variabel – variabel : 1 Kebersihan di dalam armada yang memiliki nilai faktor loading sebesar 0,694
yang artinya bahwa variabel kebersihan di dalam armada memiliki korelasi dengan faktor V sebesar 0,694.
2 Penanganan kemudahan menghubungi nomer telepon reservasi yang memiliki nilai faktor loading sebesar 0,744 yang artinya bahwa variabel
penanganan kemudahan menghubungi nomer telepon reservasi memiliki korelasi dengan faktor V sebesar 0,744.
3 Promosi yang memiliki nilai faktor loading sebesar 0,647 yang artinya bahwa variabel promosi memiliki korelasi dengan faktor V sebesar 0,647.
Nilai faktor loading dari variabel – variabel pembentuk faktor V lebih besar dari 0,55 dan variabel – variabel tersebut merupakan faktor V yang digunakan
sebagai pertimbangan dalam memilih menggunakan Jasa travel dari CV. Intro Wisata Travel.
4.6 Pembahasan
