Tehnik Analisis Data METODOLOGI PENELITIAN
59 Berdasarkan hasil penilaian tingkat kepentingan dan hasil penilaian kinerja
maka akan dihasilkan suatu penghitungan mengenai tingkat kesesuaian antara tingkat kepentingan dan tingkat pelaksanaannya oleh PST BPS Provinsi Lampung.
Tingkat kesesuaian adalah hasil perbandingan skor kinerja pelaksanaan dengan skor kepentingan. Tingkat kesesuaian inilah yang akan menentukan urutan
prioritas peningkatan faktor-faktor yang akan mempengaruhi kepuasan pelanggan. Menurut Analisis Tingkat Kesesuaian Model Martil dan James 1977 sebagaimana
dikutip Auditua 2009, kriteria kesesuaian dibagi menjadi beberapa tingkatan disesuaikan dengan tingkat persentase yaitu:
a. 80 - 100 = sangat sesuai
b. 70 - 79 = sesuai
c. 60 - 69 = cukup sesuai
d. 50 - 59 = kurang sesuai
e. 0 – 49 = tidak sesuai
Dalam penelitian ini terdapat 2 variabel yang diwakilkan oleh huruf X dan Y, dimana: X merupakan tingkat kinerja PST BPS Provinsi Lampung yang dapat
memberikan kepuasan kepada pengunjung; sedangkan Y merupakan tingkat kepentingan menurut persepsi pengunjung PST BPS Provinsi Lampung.
Rumus yang digunakan adalah :
60 Keterangan:
Tki = Tingkat kesesuaian responden Xi = Skor penilaian kinerja PST BPS Provinsi Lampung
Yi = Skor penilaian kepentingan pengunjung
Selanjutnya sumbu mendatar X akan diisi oleh skor tingkat pelaksanaankinerja, sedangkan sumbu tegak Y akan diisi oleh skor tingkat kepentingan. Dalam
penyederhanaan rumus, maka untuk setiap faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan dengan:
Keterangan: = Skor rata-rata tingkat pelaksanaankepuasan
= Skor rata-rata tingkat kepentingan n = jumlah responden
Diagram kartesius merupakan suatu bangun yang dibagi atas empat bagian yang dibatasi oleh dua buah garis yang berpotongan tegak lurus pada titik-titik ,
dimana merupakan rata-rata dari rata-rata skor tingkat pelaksanaan atau kepuasan
penumpang seluruh faktor atau atribut dan adalah rata-rata dari rata-rata tingkat
kepentingan seluruh faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan. Seluruhnya ada 21 faktor atau atribut. Seluruhnya ada K faktor dimana K = 21.
Rumus selanjutnya adalah:
61 Dimana K = banyaknya atributfaktor yang dapat mempengaruhi kepuasan pelanggan
Selanjutnya tingkat unsur-unsur itu akan dijabarkan dan dibagi menjadi empat bagian dalam diagram kartesius seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Diagram Kartesius Penjelasannya sebagai berikut:
A. Prioritas Utama, menunjukkan faktor atau atribut yang dianggap mempengaruhi kepuasan pelanggan, termasuk unsur-unsur jasa
dianggap sangat penting, namun manajemen belum melaksanakannya sesuai keinginan pelanggan, sehingga mengecewakan alias tidak puas.
Pelaksanaan KinerjaKepuasan
Tingkat Kepentingan
Prioritas Utama A
Pertahankan Prestasi B
Prioritas Rendah C
Berlebihan D
62 B. Pertahankan Prestasi, menunjukkan unsur jasa pokok yang telah
berhasil dilaksanakan perusahaan, untuk itu wajib dipertahankannya. Dianggap sangat penting dan sangat memuaskan.
C. Prioritas Rendah, menunjukkan faktor yang kurang penting pengaruhnya bagi pelanggan, pelaksanaannya oleh perusahaan biasa-
biasa saja. Dianggap kurang penting dan kurang memuaskan. D. Berlebihan, menunjukkan faktor yang mempengaruhi pelanggan
kurang penting, akan tetapi pelaksanaannya berlebihan. Dianggap kurang penting tetapi sangat memuaskan.
3.6.4. Analisis regresi berganda multiple regression analysis Analisis regresi berganda digunakan untuk mengalisis pengaruh variabel
bebas yang terdiri dari responsiveness X
1
, reliability X
2
, tangibles X
3
, assurance X
4
, empathy X
5
terhadap variabel terikat yaitu kepuasan pengunjung Y. Persamaan Persamaan Model analisis regresi berganda dalam penelitian ini dapat di
rumuskan : Y
1
= bo + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ b
5
X
5
+ e Keterangan :
Y
1
= Kepuasan pengunjung X
1
= Responsiveness X
2
= Reliability
63 X
3
= Tangible X
4
= Assurance X
5
= Empathy b
o
= Konstanta b
1
….. b
5
= Koefisien regresi variabel independent e
= Kesalahan estimasi 3.6.4. Uji t
Hasan 2002 : 124 mengemukakan “uji t berfungsi untuk mengetahui pengaruh secara individu antara variabel bebas X dengan variabel terikat Y”. Uji t
dapat dilakukan dengan rumus sebagai berikut :
t =
keterangan : bi
= Nilai Koefisien Regresi B1
= Nilai Koefisien Regresi untuk Populasi Sbi
= Kesalahan Baku Koefisien Regresi Setelah dilakukan analisis data dan diketahui hasil perhitungannya, maka
langkah selanjutnya adalah membandingkan nilai t hitung dengan t tabel atau bisa juga dengan memperhatikan signifikansi t lebih kecil atau sama dengan 0,05 atau
lebih besar dari 0,05, dari keterangan tersebut, dapat ditarik kesimpulan apakah hipotesis nol Ho atau hipotesis alternatif Ha 1,2, tersebut ditolak atau diterima.
Kriteria untuk penerimaan dan penolakan suatu hipotesis adalah :
64 1. Nilai t hitung t tabel, maka hipotesis nol Ho diterima dan
hipotesis alternatif Ha ditolak. 2. Nilai hitung t tabel, maka hipotesis nol Ho ditolak dan
hipotesis alternatif Ha diterima. Atau dengan melihat signifikan t, yaitu:
1. Signifikansi t 0,05 maka hipotesis nol Ho akan ditolak dan hipotesis alternatif Ha diterima.
2. Signifikansi t 0,05 maka hipotesis nol Ho akan diterima dan hipotesis alternatif Ha ditolak.
Ada lima hipotesis yaitu: a. Ho = variabel responsiveness tidak berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung.
a. Ha = variabel responsiveness berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung.
b. Ho = variabel reliability tidak berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung. b.
Ha = variabel reliability berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung. c. Ho = variabel tangible tidak berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung.
c. Ha = variabel tangible berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung.
d. Ho = variabel assurance tidak berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung. d.
Ha = variabel assurance berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung. e. Ho = variabel empathy tidak berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung.
e. Ha = variabel empathy berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung.
65 3.6.5. Uji F
Uji F dilakukan untuk mengetahui pengaruh secara bersama-sama antara variabel bebas X dengan variabel terikat Y, Uji F dilakukan dengan rumus sebagai
berikut:
F =
Dengan: R = Koefisien Korelasi Linier Berganda
n = Banyaknya Data k = Banyaknya variabel bebas
Hasan, 2002 : 125 Setelah dilakukan analisis data dan diketahui hasil perhitungannya, maka
langkah selanjutnya adalah membandingkan nilai F hitung dengan F tabel atau bisa juga dengan memperhatikan signifiksi F lebih kecil atau sama dengan 0,05 atau
signifikansi F lebih besar dari 0,05 dari keterangan diaatas, dapat ditarik kesimpulan apakah hipotesis nol Ho atau hipotesis alternatif Ha tersebut ditolak atau diterima.
Kriteria untuk penerimaan dan penolakan suatu hipotesis adalah : 1. Nilai F hitung F tabel, maka hipotesis nol Ho diterima dan
hipotesis alternatif Ha ditolak. 2. Nilai F hitung F tabel, maka hipotesis nol Ho ditolak dan
hipotesis alternatif Ha diterima.
66 Hipotesisnya adalah:
Ho = secara bersama-sama simultan variabel responsiveness, reliability, tangible,
assurance, dan empathy tidak berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung.
Ha = secara bersama-sama simultan variabel responsiveness, reliability, tangible,
assurance, dan empathy berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung.