Cronbach’s Alpha r tabel. Hal ini berarti butir pertanyaan P2, P3, P14, P16, P17 dan P20 dapat mengukur variabel penelitian Servis X
3
. Pada variabel Produk X
4
butir pertanyaan 5 dinyatakan valid dan reliabel. Hal ini berarti butir pertanyaan P5 dapat mengukur variabel penelitian Produk X
4
.
3.4 Analisis Hasil Perhitungan
Proses untuk mendapatkan model umum dari analisis faktor melalui beberapa tahapan. Dalam penelitian ini menggunakan SPSS 16.0 sebagai alat bantu untuk mempermudah
proses perhitungan. Setelah data diolah menggunakan IBM SPSS 19.0 maka akan dilakukan analisis tahap demi tahap dari proses analisis faktor.
3.4.1 Membentuk matriks korelasi
Proses analisis didasarkan pada suatu matriks korelasi antar variabel. Analisis faktor dapat tepat digunakan jika variabel yang dianalisis saling berkorelasi. Apabila koefisien
korelasi antar variabel terlalu lemah, maka metode analisis faktor kurang tepat digunakan. Perhitungan nilai korelasi masing-masing variabel dengan memakai rumus
korelasi product moment:
1 1
1 ,
2 2
2 2
1 1
1 1
,
n n
n k
k k
k k
k k
x y n
n n
n k
k k
k k
k k
k
n X Y
X Y
r n
X X
n Y
Y
= =
=
= =
= =
− =
−
−
∑ ∑ ∑
∑ ∑
∑ ∑
Contoh perhitungan korelasi antara variabel X
1
dan variabel X
2
: Skill Karyawan
3813 =
∑
Fasilitas 2523
=
∑
2
Skill Karyawan 146193
=
∑
2
Fasilitas 64471
=
∑
Skill KaryawanFasilitas 97007
=
∑
1 2
, 2
2
10097007 38132523 ,
100146293 3813
10064471 2523
x x
r −
= −
−
1 2
,
61975 ,
90331 81571
x x
r =
1 2
,
61975 ,
85839, 326
x x
r =
1 2
,
0, 722.
x x
r =
Matriks korelasi:
Correlation Matrix
Skill_Karyawan Fasilitas Servis
Produk Correlation
Skill_Karyawan 1
0,722 0,766
0,354 Fasilitas
0,722 1
0,710 0,474
Servis 0,766
0,710 1
0,451 Produk
0,354 0,474
0,451 1
Tabel 3.7 Data Penelitian
No. Responden Skill_Karyawan Fasilitas Servis Produk
1 45 27
31 4
2 35 27
30 4
3 35 24
27 4
4 35 24
28 4
5 34 23
28 3
6 35 24
28 4
7 36 24
28 4
8 43 26
31 5
9 41 24
29 4
10 40 25
28 4
11 37 22
25 4
12 45 30
34 5
13 35 22
26 4
14 34 22
27 4
15 35 24
25 4
16 36 22
25 4
17 39 21
31 3
18 37 21
30 3
19 42 26
29 4
20 38 23
31 3
⋮ 100 9
5 9
18 Sumber: Data Primer Penelitian Bobby, 2015
Pada penelitian ini matriks korelasi yang dibentuk dari data yang diperoleh untuk mengetahui faktor-faktor
yang mempengaruhi tingkat kepuasan nasabah terhadap pelayanan PT Bank Mandiri Cabang Cemara Asri.
3.4.2 Uji Asumsi Kecukupan Data dan Korelasi Antar Variabel
Kaiser-Meyer-Olkin KMO test digunakan untuk mengukur kecukupan sampling sampling adequacy sedangkan Bartlett’s test of sphericity dipergunakan untuk
menguji hipotesis bahwa variabel tak berkorelasi di dalam populasi. Adapun hasil pengujiannya dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 3.8 Pengujian KMO dan Bartlett’s Variabel
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,774
Bartletts Test of Sphericity Approx. Chi-Square
198,598 Df
6 Sig.
0,000 Pada tabel 3.7 diperoleh nilai KMO sebesar 0,774. Hal ini menunjukkan
bahwa nilai KMO yang diperoleh tersebut lebih besar dari 0,5. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel indikator yang mempengaruhi tingkat kepuasan
nasabah terhadap pelayanan PT Bank Mandiri Cabang Cemara Asri sudah memenuhi syarat yang berimplikasi data dapat dianalisis lebih lanjut
menggunakan analisis faktor. Kemudian untuk menguji korelasi data dengan menggunakan Bartlett”s test diperoleh hasil sig level of significance sebesar
0.000. Hal ini mengidentifikasikan bahwa matriks korelasi antar variabel tidak sama dengan matriks identitas atau dengan kata lain ada korelasi antar variabel.
Anti-image Matrices
Skill_Karyawan Fasilitas
Servis Produk
Anti-image Correlation
Skill_Karyawan 0,735
a
-0,403 -0,525
0,091 Fasilitas
-0,403 0,802
a
-0,281 -0,260
Servis -0,525
-0,281 0,766
a
-0,204 Produk
0,091 -0,260
-0,204 0,825
a
a. Measures of Sampling AdequacyMSA
3.4.3 Penentuan Banyaknya Faktor
