Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Keunggulan Pada Maskapai Penerbangan (Studi Kasus Maskapai Penerbangan Airasia Di Kota Medan)

  LAMPIRAN 1 KUISIONER PENELITIAN Tentang

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR KEUNGGULAN MASKAPAI PENERBANGAN AIRASIA INDONESIA KOTA MEDAN

  I. Identitas Peneliti Nama : Ratri Kusuma Wardhani Jenis Kelamin : Perempuan Usia : 23 Tahun Pekerjaan : Karyawati Alamat : Jl. Setia Budi No. 43

  II. Pengantar

Dalam rangka menyelesaikan Pendidikan Strata I (S1), penulis melakukan penelitian

untuk menyusun skripsi sebagai bentuk tugas akhir yang digunakan untuk memperoleh gelar sarjana. Berkaitan dengan hal tersebut, maka penulis mengajukan sebuah judul penelitian yaitu

“Analisis Faktor-Faktor Keunggulan Maskapai Penerbangan

  Airasia Indonesia Kota Medan”. Sesuai dengan hal di atas maka penulis memohon dengan hormat kesediaan

Bapak/Ibu/Saudara/i untuk menjadi responden dan mengisi kuesioner yang telah penulis

sediakan. Hasil penelitian ini akan dipergunakan sebagai data dalam penyusunan skripsi, oleh

karena itu Bapak/Ibu/Saudara/i akan dijamin kerahasiaan pribadinya. Atas bantuan dan

kesediaan Bapak/Ibu/Saudara/i meluangkan waktu untuk mengisi kuesioner, penulis mengucapkan banyak terima kasih. Penulis juga memohon maaf yang sebesar-besarnya apabila ada kata-kata yang kurang berkenan di hati Bapak/Ibu/Saudara/i.

  Hormat Kami, Ratri Kusuma Wardhani

LEMBAR KUESIONER

  IDENTITAS RESPONDEN 1. Nama Responden : ...............................................

  2. Jenis Kelamin : ...............................................

  3. Umur : ...............................................

  4. Pekerjaan : ...............................................

  5. Pilih Perjalanan yang Pernah Anda Lakukan dengan Airasia titik terbang Kualanamu International Airport (Beri tanda √ ): Tujuan: Dalam Negeri Bandung Banda Aceh Pekan Baru Palembang Jakarta Yogyakarta Surabaya Bali Luar Negeri Kuala Lumpur Penang Singapura Bangkok-Don Mueang Hatyai (Thailand) Krabi (Thailand) Phuket (Thailand) Chiang Mai (Thailand) Ho ChiMinh(Viet) Kolombo (Sri Langka) Taipei (Taiwan) Kathmandu (Nepal) Macau (Makau) Busan (Korea Selatan) Seoul (Korea Selatan) Hong Kong Nagoya (Jepang) Osaka (Jepang) Jeddah (Arab Saudi) Beijing (China) Chengdu (China) Chongqing (China) Guang Zhou (China) Hangzhou(CHN) Shanghai (China) Xi’an (China) Adelaide (AUS) Gold Coast Melbourne (Australia) Perth (Australia) Perth (Australia) Sydney (Australia)

PETUNJUK PENGISIAN

1. Mohon dengan homat bantuan dan kesediaan Bapak/Ibu/Saudara/i untuk menjawab seluruh pertanyaan yang ada.

  

2. Berilah tanda silang (X) pada jawaban yang dipilih sesuai dengan kenyataan yang anda

rasakan selama menggunakan jasa maskapai penerbangan Airasia Indonesia Kota Medan

Tabel Kuesioner: adalah jawaban mengenai kenyamanan, keamanan, harga, fasilitas, refund,

  

penerbangan Airasia kota Medan yang anda rasakan. Dengan pilihan jawaban sebagai berikut

: SB = Sangat Baik B = Baik N = Netral KB = Kurang Baik TB = Tidak Baik

  Jawaban (yang Anda NO Faktor-faktor Keunggulan Penerbangan Airasia rasakan saat ini) Indonesia SB B N KB TB

  1 Keramahan pramugari/a Airasia kepada penumpang

  2 Kebersihan dalam pesawat Airasia

  3 Kursi pesawat nyaman untuk penerbangan jauh

  4 Pramugari/a berjualan di pesawat

  5 Pilot selalu memberikan informasi tentang keadaan selama perjalanan

  6 Kemampuan pramugari/a untuk cepat tanggap dalam menghadapi masalah yang timbul

  7 Kemampuan petugas dalam melayani keluhan yang disampaikan penumpang

  8 Persediaan perlengkapan keselamatan penumpang Airasia

  9 Kemampuan pilot dalam mengendalikan pesawat saat cuaca buruk

  10 Asuransi jiwa jika terjadi kecelakaan pesawat Airasia Harga tiket pesawat terjangkau

  11 Pemberian harga bagasi Airasia

  12 Pemberian harga akomodasi

  13 Promo BIG Airasia

  14 Selalu menghadirkan harga tiket promo

  15

  16 Ketepatan waktu keberangkatan

  17 Ketersediaan bus menuju pesawat

  18 Fasilitas bagasi bagi penumpang

  19 Kemudahan Check In

  20 Pemberian snack/minuman

  21 Ketersediaan sarana bagi penumpang bayi atau balita

  

22 Ketersediaan sarana bagi difable, lansia, orang sakit

  23 Jaminan uang kembali

  24 Kemudahan pemesanan tiket

  25 Batasan pemesanan tiket promo

  26 Fasilitas online

  27 Rute penerbangan dalam negeri dan luar negeri

  28 Ketersediaan rute ke daerah wisata Indonesia dan luar negeri

  

29 Ketersediaan rute penerbangan ke daerah terpencil

  30 Ketersediaan layanan pengaduan Airasia via e-mail atau telepon

  

31 Tingkat emosi petugas Airasia saat pelanggan

melakukan pengaduan

  32 Kemudahan saat melakukan refund dan pergantian rute penerbangan

  

33 Ketika mendengar nama Airasia, penumpang

berasumsi bahwa Airasia adalah maskapai penerbangan yang menawarkan harga sangat terjangkau

  34 Airasia dikenal banyak melakukan promo penerbangan

  

35 Airasia dikenal sebagai pesawat bagasi termahal,

dan melarang membawa makanan atau minuman ke dalam pesawat.

  Lampiran 2 OUTPUT SPSS

  18

  Valid PNS/BUMN/POLRI

  7

  4.1

  7.0

  7.0 Pegawai Bank

  11

  6.5

  11.0

  18.0 Dosen

  10.7

  69 Pekerjaan Frequency Percent Valid Percent

  18.0

  36.0 Wirausaha

  6

  3.6

  6.0

  42.0 IbuRumahTangga

  13

  7.7

  13.0

  Cumulative Percent

  Missing

  FREQUENCIES VARIABLES=Jenis_Kelamin /ORDER=ANALYSIS.

  37.9

  Frequencies

  [DataSet1] D:\Family Folder\ratri\cetakakhir\data rara.sav

  Statistics

  Jenis_Kelamin N Valid 100

  Missing

  69 Jenis_Kelamin Frequency Percent Valid Percent

  Cumulative Percent

  Valid Perempuan

  64

  64.0

  Pekerjaan N Valid 100

  64.0 Laki-laki

  36

  21.3 36.0 100.0 Total 100 59.2 100.0

  Missing System

  69

  40.8 Total 169 100.0 FREQUENCIES VARIABLES=Pekerjaan /ORDER=ANALYSIS.

  Frequencies

  [DataSet1] D:\Family Folder\ratri\cetakakhir\data rara.sav

  Statistics

  55.0 Mahasiswa

  16

  9.5

  16.0

  71.0 IT 1 .6

  1.0

  72.0 Guru

  9

  5.3

  9.0

  81.0 TenagaKesehatan 1 .6

  1.0

  82.0 Karyawan/ti

  12

  7.1

  12.0

  94.0 Koki 1 .6

  1.0

  95.0 Honorer

  3

  1.8

  3.0

  98.0 Dokter/Dokter Gigi 1 .6

  1.0

  99.0 Lain-lain 1 .6 1.0 100.0 Total 100 59.2 100.0

  Missing System

  69

  40.8 Total 169 100.0 FREQUENCIES VARIABLES=Umur /ORDER=ANALYSIS.

  Frequencies

  [DataSet1] D:\Family Folder\ratri\cetakakhir\data rara.sav

  Statistics

  Umur N Valid 100

  Missing

  69 Umur Cumulative

  Frequency Percent Valid Percent Percent Valid

  18

  2

  1.2

  2.0

  2.0

  19

  2

  1.2

  2.0

  4.0

  20 1 .6

  1.0

  5.0

  21

  4

  2.4

  4.0

  9.0

  22

  3

  1.8

  3.0

  12.0

  23

  3

  1.8

  3.0

  15.0

  24

  12

  7.1

  12.0

  27.0

  25

  11

  6.5

  11.0

  38.0

  26

  23

  13.6

  23.0

  61.0

  27

  13

  7.7

  13.0

  74.0

  28

  5

  3.0

  5.0

  79.0

  29

  3

  1.8

  3.0

  82.0

  30

  2

  1.2

  2.0

  84.0

  31

  13.6

  31

  18.3 Jakarta

  4.1

  4.1

  7

  14.2 Bali

  13.6

  23

  18.3

  Bandung

  Percent Valid Banda Aceh 1 .6 .6 .6

  Frequency Percent Valid Percent Cumulative

  

Tujuan_Penerbangan

  Missing

  Tujuan_Penerbangan N Valid 169

  Frequencies Statistics

  40.8 Total 169 100.0 FREQUENCIES VARIABLES=Tujuan_Penerbangan /ORDER=ANALYSIS.

  18.3

  36.7 PekanBaru

  Missing System

  3.6

  29.6

  29.6

  50

  60.9 Kuala Lumpur

  13.0

  13.0

  22

  47.9 Bangkok

  3.6

  8

  6

  44.4 Yogyakarta

  3.0

  3.0

  5

  41.4 Surabaya

  4.7

  4.7

  69

  65 1 .6 1.0 100.0 Total 100 59.2 100.0

  2

  38 1 .6

  1.0

  40 1 .6

  90.0

  1.0

  39 1 .6

  89.0

  1.0

  88.0

  48

  1.0

  33 1 .6

  87.0

  1.0

  32 1 .6

  86.0

  2.0

  1.2

  91.0

  2

  99.0

  96.0

  1.0

  57 1 .6

  98.0

  1.0

  54 1 .6

  97.0

  1.0

  52 1 .6

  1.0

  1.2

  51 1 .6

  95.0

  2.0

  1.2

  2

  50

  93.0

  2.0

  90.5 Penang

  9

  59.2 Excluded

  P5 1.87 .720 100 P6 2.49 .559 100

  P3 3.15 .757 100 P4 2.56 .988 100

  P1 2.04 .567 100 P2 2.31 .692 100

  35 Item Statistics Mean Std. Deviation N

  .719

  Cronbach's Alpha N of Items

  Reliability Statistics

  a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.

  40.8 Total 169 100.0

  69

  a

  N % Cases Valid 100

  5.3

  Scale: ALL VARIABLES Case Processing Summary

  RELIABILITY /VARIABLES=P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13 P14 P15 P16 P17 P18 P19 P20 P21 P22 P23 P24 P25 P26 P27 P28 P29 P30 P31 P32 P33 P34 P35 /SCALE('ALL VARIABLES') ALL /MODEL=ALPHA /STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE /SUMMARY=TOTAL.

  1.8 1.8 100.0 Total 169 100.0 100.0

  3

  98.2 Hong Kong

  1.8

  1.8

  3

  96.4 Singapura

  95.9 Phuket 1 .6 .6

  5.3

  P7 2.58 .654 100 P8 2.40 .667 100

  P10 2.26 .661 100 P11 1.36 .542 100

  P34 1.51 .611 100 P35 4.08 .939 100

  84.24 59.619 .492 .702 P7 84.15 59.341 .438 .702 P8

  84.17 57.839 .357 .703 P5 84.86 60.021 .326 .707 P6

  84.42 59.155 .427 .702 P3 83.58 60.832 .235 .712 P4

  Deleted P1 84.69 60.115 .426 .704 P2

  Cronbach's Alpha if Item

  Total Correlation

  Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-

  Scale Mean if Item Deleted

  

Item-Total Statistics

  P32 3.18 .809 100 P33 1.72 .637 100

  P12 3.82 .925 100 P13 2.71 .701 100

  P30 2.45 .730 100 P31 2.83 .726 100

  P28 2.09 .605 100 P29 3.63 .917 100

  P26 1.92 .662 100 P27 1.97 .540 100

  P24 1.80 .696 100 P25 2.56 .686 100

  P22 2.61 .723 100 P23 3.06 .763 100

  P20 4.18 .957 100 P21 2.63 .849 100

  P18 3.74 1.143 100 P19 1.91 .911 100

  P16 1.66 .728 100 P17 3.07 .795 100

  P14 1.23 .446 100 P15 1.26 .463 100

  84.33 59.294 .432 .702 P9 84.64 59.101 .428 .702 P11 85.37 63.205 .079 .720 P12 82.91 58.951 .308 .707

  P13 84.02 60.282 .313 .708 P14 85.50 63.424 .078 .719

  P15 85.47 63.807 .021 .722 P16 85.07 65.177 -.130 .733

  P17 83.66 61.843 .136 .719 P18 82.99 57.141 .332 .705

  P19 84.82 63.381 -.002 .729 P20 82.55 60.654 .175 .717 P21

  84.10 61.768 .127 .720 P22 84.12 62.713 .082 .721 P23

  83.67 60.264 .281 .710 P24 84.93 63.379 .028 .724 P25

  84.17 61.011 .251 .712 P26 84.81 61.489 .217 .714 P27

  84.76 62.346 .181 .716 P28 84.64 62.435 .144 .717 P29

  83.10 57.909 .389 .701 P30 84.28 60.183 .306 .708 P31

  83.90 60.919 .241 .712 P32 83.55 61.765 .138 .719 P33

  85.01 61.869 .190 .715 P34 85.22 63.062 .077 .720 P35

  82.65 61.442 .126 .721

  Scale Statistics

  Mean Variance Std. Deviation N of Items 86.73 64.179 8.011

  35

  AnalisisFaktor

  FACTOR /VARIABLES KenyamananKeamananHargaFasilitas Refund PromosiPelayananRute_PenerbanganAkses_PemesananKetepatan_WaktuHandlin g_Complain Brand /MISSING LISTWISE /ANALYSIS KenyamananKeamananHargaFasilitas Refund PromosiPelayananRute_PenerbanganAkses_PemesananKetepatan_WaktuHandlin g_Complain Brand /PRINT INITIAL CORRELATION SIG KMO EXTRACTION ROTATION FSCORE /PLOT EIGEN ROTATION /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25) /EXTRACTION PC /CRITERIA ITERATE(25) /ROTATION VARIMAX /METHOD=CORRELATION.

  Factor Analysis KMO and Bartlett's Test

  Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .682 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 293.439 df

  66 Sig. .000

  Communalities

  Initial Extraction Kenyamanan 1.000 .750 Keamanan 1.000 .602 Harga 1.000 .491 Fasilitas 1.000 .676 Refund 1.000 .642 Promosi 1.000 .779 Pelayanan 1.000 .710 Rute_Penerbangan 1.000 .567 Akses_Pemesanan 1.000 .719 Ketepatan_Waktu 1.000 .691 Handling_Complain 1.000 .427 Brand 1.000 .535 Extraction Method: Principal Component Analysis. Component Initial Eigenvalues

  Extraction Sums of Squared Loadings

  Total % of

  Variance Cumulative

  % Total

  % of Variance

  Cumulative %

  Total Cumulative % 1 3.220 26.834 26.834 3.220 26.834 26.834 2.137 17.812 2 1.842 15.346 42.180 1.842 15.346 42.180 2.001 34.487 3 1.361 11.344 53.524 1.361 11.344 53.524 1.747 49.047 4 1.165 9.708 63.231 1.165 9.708 63.231 1.702 63.231 5 .971 8.093 71.324 6 .770 6.421 77.744 7 .628 5.230 82.974 8 .573 4.776 87.750 9 .431 3.590 91.340

  10 .386 3.219 94.558 11 .363 3.023 97.581 12 .290 2.419 100.000

  

Component Matrix

a

  Component

  1

  2

  3

  4 Kenyamanan .586 .206 .485 -.358 Keamanan .120 .619 .244 -.381 Harga .511 .323 -.175 .310 Fasilitas .048 .774 -.248 -.117 Refund .755 -.251 -.024 .088 Promosi .554 -.172 .479 .460 Pelayanan .717 .158 -.239 -.336 Rute_Penerbangan .463 .387 -.167 .419 Akses_Pemesanan -.270 .523 .550 .265 Ketepatan_Waktu -.503 .406 -.370 .368 Handling_Complain .608 -.021 .009 .239 Brand .545 -.083 -.467 -.110 Extraction Method: Principal Component Analysis.

  a. 4 components extracted.

  

Rotated Component Matrix

a

  Component

  1

  2

  3

  4 Kenyamanan .165 .751 -.007 .399 Keamanan -.020 .219 -.152 .728 Harga .660 -.018 .136 .190 Fasilitas .200 -.293 .024 .742 Refund .492 .457 .396 -.184 Promosi .590 .517 -.241 -.324 Pelayanan .317 .345 .591 .375 Rute_Penerbangan .721 -.098 .045 .189 Akses_Pemesanan .104 -.022 -.789 .291 Ketepatan_Waktu .066 -.785 -.225 .136 Handling_Complain .561 .277 .175 -.071 Brand .305 .068 .659 .046 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

  a. Rotation converged in 8 iterations.

  

Component Transformation Matrix

  Component

  1

  2

  3

  4 1 .667 .585 .451 .101 2 .291 -.256 -.295 .873 3 -.089 .671 -.736 -.022 4 .680 -.376 -.411 -.476 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

  

Component Score Coefficient Matrix

  Component

  1

  2

  3

  4 Kenyamanan -.087 .433 -.087 .254 Keamanan -.115 .179 -.080 .449 Harga .349 -.138 .005 .045 Fasilitas .080 -.184 .058 .420 Refund .170 .132 .128 -.131 Promosi .325 .213 -.316 -.260 Pelayanan -.007 .099 .323 .238 Rute_Penerbangan .412 -.187 -.055 .030 Akses_Pemesanan .146 .064 -.512 .122 Ketepatan_Waktu .199 -.449 -.065 .032 Handling_Complain .262 .040 -.001 -.089 Brand .066 -.084 .381 .030 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

  Component Score Covariance Matrix

  Component

  1

  2

  3

  4 1 1.000 .000 .000 .000 2 .000 1.000 .000 .000 3 .000 .000 1.000 .000 4 .000 .000 .000 1.000 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.