138. Analisis Faktor Tingkat kepuasan Ma

ANALISIS FAKTOR TINGKAT KEPUASAN MAHASISWA DI DALAM
MEMPEROLEH PELAYANAN AKADEMIK
Kajian Empiris Peserta Wisuda 2007 Perguruan Tinggi “X” di Jakarta

Abstract
The multivariate statistical techninique of factor analysis usage has increased
during the past decade in all fields of business-related research.Practically , factor
analysis is highly useful and powerfull multivariate statistical technique for effectively
reducing some information into several contructs in order to make a managerial
decision. This reserach indentifies some factors affecting student satisfaction in terms
of academical services. Survey has been conducted to all High Institution “X”alumne
who graduated in 2007,with 22 parameters, and using factor analysis. It is found
that student sastisfaction is heavily affected by four factors, consecutively, empaty,
assurance, responsiveness and realibility. It is sugested that High Institution “X”
should increase its level of service to aid its students. Service requirements include
specific assurance to get a job, informs all academic information clearly and deliver
promises made during promotional events.
Keynotes: consecutively, empaty, assurance, responsiveness and realibility
PENDAHULUAN
Giese dan Cote dalam Tjiptono dan Chandara (2005:195) menyebutkan bahwa
terdapat 20 (dua puluh) definisi tentang kepuasan pelanggan. Masing-masing definisi

tidak selalu sama dalam hal fokus substansi. Beberapa definisi fokus pada produk,
atribut produk, kinerja, persepsi kinerja, pengalaman pemakaian produk atau jasa,
persepsi perbedaan, kondisi surprise, wiraniaga reward dan lain-lain. Ketidaksamaan
definisi kepuasan pelanggan berkaibat munculnya variasi faktor-faktor yang
membentuk kepuasan pelanggan.
Jika faktor-faktor yang menggambarkan tingkat kepuasan pelanggan tidak
selalu sama, maka indikator-indikator yang membentuk faktor-faktor tersebut juga
cenderung tidak sama. Artinya peneliti akan memilih definisi kepuasan pelanggan
yang sesuai dengan tujuan pemilihan definisi tersebut. Seandainya konsep kepuasan
telah ditetapkan, peneliti akan menentukan definisi operasional variabel dan akhirnya
menyampaikan indikator-indikator yang digunakan sesuai dengan tujuan penelitian.
Sesuai dengan tujuan, peneliti memiliki ruang untuk mengidentifikasi faktor
pembentuk kepuasan pelanggan berdasar konsep-konsep yang digunakan dan
pengalaman di lapangan atas indikator pembentuk faktor-faktor tersebut. Artinya
masih tetap relevan untuk terus dilakukan penelitian tentang faktor-faktor yang

1

membentuk tingkat kepuasan pelanggan dalam obyek dan subyek yang diteliti,
termasuk kepuasan pelanggan (mahasiswa) di suatu lembaga perguruan tinggi.

Kajian ini mengindentifikasi faktor-faktor yang membentuk kepuasan
mahasiswa selama yang bersangkutan mengikuti kuliah. Penelitian ini diharapkan
dapat memperkaya faktor-faktor dan indikator-indikator yang membentuk tingkat
kepuasan mahasiswa pada khususnya dan tingkat kepuasan pelanggan pada
umumnya.

KAJIAN LITERATUR

Penelitian tentang kualitas pelayanan dalam hubungannya dengan tingkat
kepuasan telah banyak dilakukan. Acuan definisi kepuasan nampak berbeda-beda,
seperti disampaikan oleh Giese dan Cote (Tjiptono dan Chandara, 2005:195). Namun
pada umumnya variabel kualitas pelayanan sangat sering diletakkan sebagai
anteseden bagi variabel tingkat kepuasan Kata kepuasan (satisfaction) berasal dari
bahasa Latin “satis” yang berarti cukup baik atau memadahi, dan “facio” yang artinya
melakukan atau menghambat. Dengan demikian kepuasan berarti upaya memenuhi
sesuatu atau membuat sesuatu menjadi memadahi.
Kepuasan bukanlah konsep yang berdiri sendiri. Dalam konteks lembaga
pendidikan tinggi, kepuasan berkaitan dengan atribut-atribut pelayanan yang
diberikan oleh lembaga tersebut. Atribut-atribut tersebut lazim dikelompokkan
menjadi

beberapa

dimensi

(faktor).

Hal

itu

dimaksudkan

untuk

lebih

menyederhanakan atribut-atribut yang jumlahnya relatif banyak.
Penelitian mengenai atribut/dimensi kepuasan nasabah bank telah sering
dilakukan (Marshall dan Smith, 1992; Aldlaigan dan Buttle, 2002; Wang, Hing-P dan

Hui, 2003; Pont dan McQuilken, 2005). Dari berbagai penelitian itu, ada dua
perspektif mengenai dimensi yang membentuk kepuasan konsumen. Perspektif yang
pertama didasarkan pada dimensi kepuasan yang dikembangkan oleh Pasuraman,
Zithaml, dan Berry (1998). Perspektif yang kedua didasarkan pada dimensi kepuasan
yang dikembangkan oleh Grőnroos (1984).
Penelitian Aldlaigan dan Buttle (2002) menghasilkan empat dimensi/faktor
yang terbukti sebagai a measure of high quality, yakni service system quality,
behavioral service quality, service transactional accuracy, dan technical service
quality. Hasil ini akan “dipinjam” untuk situasi di lembaga pendidikan tinggi.
2

Model kualitas jasa yang paling populer dan hingga kini banyak dijadikan
acuan dalam riset manajemen adalah model SERVQUAL (service quality) yang
dikembangkan oleh Pasuraman, Zithaml, dan Berry (1998) dalam serangkaian
penelitian. Model yang dikenal pula dengan istilah Gap Analysis Model ini berkaitan
erat dengan model kepuasan pelanggan yang didasarkan pada ancangan diskonfirmasi
(Oliver, 1997). Ancangan ini menegaskan bahwa bila kinerja pada suatu atribut
(attribute performance) meningkat lebih besar daripada harapan (expectations) atas
atribut bersangkutan, maka persepsi terhadap kualitas jasa akan positif dan
sebaliknya.

Melalui serangkaian penelitian terhadap berbagai macam industri jasa,
Pasuraman, Zeithaml, dan Berry (1985) berhasil mengidentifikasi lima dimensi utama
kualitas jasa yang disusun sesuai urutan tingkat kepentingan relatifnya sebagai
berikut: (1) Keandalan (Reliability): kemampuan untuk melaksanakan jasa yang
dijanjikan dengan cara yang dapat dipercaya dan akurat. (2) Daya Tanggap
(Responsiveness): kemampuan untuk membantu pelanggan dan memberikan jasa
dengan cepat. (3) Kepastian (Assurance): pengetahuan dan kesopanan karyawan dan
kemampuan mereka untuk menimbulkan kepercayaan dan keyakinan konsumen. (4)
Empati (Empathy): kesediaan untuk peduli, memberi perhatian secara pribadi kepada
pelanggan. (5) Berwujud (Tangible): penampilan fasilitas fisik, peralatan, personil,
dan alat komunikasi.
Dimensi keandalan tercermin dengan adanya konsistensi hasil belajar
mahasiswa dengan standar yang telah ditentukan dan dapat diandalkan; misalnya
mutu lulusan yang baik (karena mendapat bekal yang sesuai dengan kualifikasi untuk
menjadi seorang akuntan yang andal), standar nilai yang dapat dipercaya.
Dimensi daya tanggap dapat tercermin dari keinginan atau kesiapan karyawan
dan dosen dalam memberikan pelayanan setiap saat, antara lain bimbingan dosen
terhadap mahasiswa yang mengalami kesulitan belajar, kebijakan dan upaya lembaga
dalam mengikuti perkembangan jaman dan IPTEK, kesediaan pimpinan lembaga
dalam

menanggapi

keluhan-keluhan

mahasiswa

dan

berupaya

untuk

menyelenggarakan pelayanan yang lebih baik.
Dimensi keyakinan dapat terlihat denga adanya kepastian bahwa para staf
lembaga pendidikan tersebut memiliki keterampilan dan moralitas yang baik serta
dapat dipercaya. Misalnya para dosen

ahli dalam bidangnya dan bekerja secara

professional, staf administrasi terampil dan ramah dalam memberikan pelayanan.
3

Dimensi empati dapat ditunjukkan dengan adanya perhatian terhadap keamanan,
ketenangan, dan kenyamanan mahasiswa dalam belajar, penyaluran lulusan ke
perusahaan, dan lain-lain. Dimensi berwujud berkaitan dengan segala sesuatu yang
bernuansa fisik dari pelayanan, termasuk fasilitas fisik (sarana dan prasarana)
lembaga dan personalia (dosen dan karyawan). Contoh dari dimensi ini antara lain
bangunan fisik beserta segala pelengkapan perkuliahan seperti meja, kursi, papan
tulis, peralatan laboratorium (mesin tik, komputer, mesin perkantoran, dan
sebagainya), perpustakaan, kantin, lapangan olah raga, lapangan parkir kendaraan
bermotor, taman, dan lain-lain.
Oliver (1977) saat pertama kali mendefinisikan paradigma diskonfirmasi,
menyatakan bahwa konsumen akan puas bila persepsinya sesuai dengan ekspektasi
(konfirmasi tercapai). Hunt (1991) dan Patterson (1993) sepakat dengan pendapat
Oliver tersebut. Pendapat ketiga ahli tersebut

tergambar dalam paradigma

diskonfirmasi. Berdasarkan model kepuasan kualitatif yang mereka kembangkan,

Stauss & Neuhaus (1997) membedakan tiga tipe kepuasan dan dua tipe ketidakpuasan
berdasarkan kombinasi antara emosi-emosi spesifik terhadap penyedia jasa,
ekspektasi menyangkut kapabilitas kinerja masa depan pemasok jasa, dan minat
berperilaku untuk memilih lagi penyedia jasa bersangkutan.
Kepuasan bukanlah konsep yang berdiri sendiri. Dalam konteks lembaga
pendidikan tinggi, kepuasan berkaitan dengan atribut-atribut pelayanan yang
diberikan oleh lembaga tersebut. Atribut-atribut itu lazim dikelompokkan menjadi
sejumlah dimensi (faktor) yang lebih sedikit. Hal itu dimaksudkan untuk
menyederhanakan atribut-atribut yang jumlahnya relatif banyak.
Penelitian mengenai atribut/dimensi kepuasan nasabah bank telah sering
dilakukan (Marshall dan Smith, 1992; Aldlaigan dan Buttle, 2002; Wang, Hing-P dan
Hui, 2003; Pont dan McQuilken, 2005). Dari berbagai penelitian itu, ada dua
perspektif mengenai dimensi yang membentuk kepuasan konsumen. Persepektif yang
pertama didasarkan pada dimensi kepuasan yang dikembangkan oleh Parasuraman,
Zithaml, dan Berry (1988). Perspektif yang kedua didasarkan pada dimensi kepuasan
yang dikembangkan oleh Grönroos (1984).
Berdasarkan pertimbangan yang dijelaskan sebelumnya, pada penelitian ini
digunakan perspektif yang telah dikembangkan lebih lanjut dalam konteks lembaga
pendidikan tinggi. Dari hasil penelitian Aldlaigan dan Buttle (2002) dihasilkan empat
dimensi/faktor yang telah terbukti sebagai a measure of high utility, yakni: service

4

system quality, behavioral service quality, service transactional accuracy, dan
technical service quality. Hasil ini akan “dipinjam” untuk situasi di lembaga
pendidikan tinggi.
Beberapa pengertian kepuasan pelanggan (customer satisfied) dan loyalitas
pelanggan (customer loyalty) dapat dilihat pada bagian berikut. Tjiptono (2000)
mengutip beberapa definisi kepuasan pelanggan di antaranya menurut Tse dan Wilton
(1988) bahwa kepuasan atau ketidakpuasan pelanggan adalah merupakan respon
pelanggan terhadap ketidaksesuaian/diskonfirmasi yang dirasakan antara harapan
sebelumnya dan kinerja actual yang dirasakan pemakainya. Menurut Wilkie (Tjiptono
dan G.Chandra, 2005) kepuasan pelanggan merupakan suatu tanggapan emosional
pada evaluasi terhadap pengalaman konsumen suatu produk atau jasa. Menurut Engel
(Tjiptono dan G. Chandra 2005) kepuasan pelanggan merupakan evaluasi purnabeli
dimana alternatif yang dipilih sekurang-kurangnya sama atau melampaui harapan
pelanggan, sedangkan ketidakpuasan pelanggan timbul apabila hasil (outcome) tidak
memenuhi harapan. Jadi, kepuasan konsumen/pelanggan pada dasarnya mencakup
perbedaan

antara

harapan

dan

kinerja

atau

hasil

yang

dirasakan

oleh

konsumen/pelanggan.
Kotler (2004) mendefinisikan kepuasan sebagai perasaan senang atau kecewa
seseorang yang berasal dari perbandingan antara kesanya (?) terhadap kinerja (atau

hasil) suatu produk dan harapan-harapanya”. Supranto (2005) menuliskan bahwa
kepuasan adalah tingkat perasaan seseorang setelah membandingkan kinerja atau hasil
yang dirasakannya dengan harapan. Jadi, tingkat kepuasan merupakan fungsi dari
perbedaan antara kinerja yang dirasakan dengan harapan. Apabila kinerja di bawah
harapan, pelanggan akan kecewa; bila kinerja sesuai dengan harapan pelanggan akan
puas; sedangkan bila kinerja melebihi harapan pelanggan akan sangat puas”.
Irawan (2002) mendefinisikan kepuasan sebagai persepsi terhadap produk atau
jasa yang telah memenuhi harapannya. Karena itu, pelanggan tidak akan puas apabila
pelanggan mempunyai persepsi bahwa harapannya belum terpenuhi. Pelanggan akan
merasa puas jika persepsinya sama atau lebih dari yang diharapkan. Ada lima hal
yang harus dipenuhi untuk dapat memenuhi kepuasan pelanggan. Yoeti, H Oka
(2002) yaitu: (1) penuhi persyaratan permintaan pelanggan dan sesuaikan produk
yang ditawarkan dengan kebutuhan, keingingan dan harapan pelanggan. (2) Kelola
lah segmen pasar anda secara baik, pertahankan mereka agar tidak lari pada pesaing
dengan menciptakan database sehingga anda dapat menyeleksi pelanggan mana yang
5

harus di dahulukan dalam pelayanan. (3) Selalu mengkaji ulang bagaimana produk,
jasa, harga dan pelayanan perusahaan kita dibandingkan dengan pelayanan yang
dilakukan oleh pesaing. (4) Selalu tingkatkan ketrampilan karyawan agar mereka
selalu memberi pelayanan yang lebih baik kepada pelanggan. (5) Sebelum karyawan
diminta

untuk

memuaskan

pelanggan,

ada

baiknya

untuk

memperhatikan

kesejahteraan mereka lebih dulu karena tidak mungkin meminta karyawan berbuat
yang terbaik kalau mereka tidak mendapatkan yang terbaik.
Kepuasan pelanggan hanya dapat terbentuk apabila pelanggan merasa puas
atas pelayanan yang mereka terima. Kepuasan pelanggan inilah yang menjadi dasar
menuju terwujudnya pelanggan yang loyal atau setia. Kepuasan pelanggan ini sangat
penting diperhatikan oleh perusahaan sebab berkaitan langsung dengan keberhasilan
pemasaran dan penjualan produk perusahaan. Hal ini seiring dengan pernyataan
Supranto (1997) bahwa pelanggan memang harus dipuaskan sebab kalau mereka tidak
puas akan meninggalkan perusahaan dan menjadi pelanggan pesaing. Hal ini akan
menyebabkan penurunan penjualan dan pada gilirannya akan menurunkan laba
bahkan kerugian. Dengan demikian kunci keberhasilan perusahaan sebenarnya sangat
tergantung kepada suksesnya perusahaan tersebut dalam memuaskan kebutuhan
konsumennya.
Persepsi merupakan perasaan pelanggan setelah merasakan suatu jasa seperti
penilaian kepuasan atau ketidakpuasan terhadap kualitas pelayanan yang diberikan.
Kualitas harus dimulai dari kebutuhan pelanggan dan berakhir pada persepsi
pelanggan. Salomon (2002) mengatakan bahwa ”...satisfaction or dissatisfaction is
more than a reaction to actual performance guality of product or service”. Senada
dengan pendapat tersebut, Bilson Simamora (2002) menyatakan bahwa “…persepsi
adalah realitas”. Adapun definisi persepsi menurut Bilson Simamora (2002) adalah
“Persepsi dapat didefinisikan sebagai suatu proses, tempat seorang menyeleksi,
mengorganisasikan, dan menginterprestasikan stimuli kedalam suatu gambaran dunia
yang berarti dan menyeluruh.”
Perusahaan perlu menyelaraskan antara harapan konsumen dengan kinerja
perusahaan. Kepuasan dan ketidakpuasan konsumen akan mempengaruhi perilaku
konsumen selanjutnya yaitu kemungkinan yang lebih tinggi untuk membeli atau
menggunakan pelayanan kembali. Kepuasan merupakan fungsi dari persepsi/kesan
atas kinerja dan harapan. Jika kinerja memenuhi harapan, pelanggan puas, begitu pula

6

seterusnya apabila kinerja melebihi harapan pelanggan akan merasa sangat puas dan
senang.
Konsep kepuasan pelanggan memberikan pengertian bahwa dalam suatu
persaingan yang semakin ketat, dimana semakin banyak produsen yang terlibat dalam
pemenuhan kebutuhan dan keinginan konsumen, menyebabkan setiap perusahaan
harus menempatkan orientasi pada kepuasan pelanggan sebagai tujuan utama. Dewasa
ini semakin diyakini bahwa kunci utama untuk memenangkan persaingan adalah
memberikan nilai dan kepuasan kepada pelanggan melalui penyampaian produk dan
jasa berkualitas dengan harga bersaing. Perusahaan perlu mengidentifikasikan
pelanggannya, baik pelanggan bisnis maupun konsumen akhir. Sementara itu,
kepuasan pelanggan tercapai bila kebutuhan, keinginan, dan harapan pelanggan
terpenuhi.

METODE PENELITIAN

Sampel penelitian ini adalah populasi yaitu semua peserta wisuda Perguruan
Tinggi “X” lulusan tahun 2007. Hal itu didasarkan pada kemudahan dalam
penyebaran kuesioner, pada saat peserta program tersebut telah selesai mengikuti
seluruh rangkaian kegiatan akademik di Perguruan Tinggi “X” yang sedang mengikuti
gladi bersih. Sedangkan mahasiswa yang belum menerima pelayanan secara
keseluruhan (angkatan 2006 misalnya) tidak disertakan sebagai responden penelitian
ini. Jadi, responden penelitian ini adalah mahasiswa yang telah lulus tahun 2007.
Variabel kepuasan pada penelitian ini diukur dengan mengacu pada instrumen
yang dikembangkan oleh Aldlaigan dan Buttle (2002). Instrumen itu terdiri dari 5
dimensi (faktor), yaitu reliability, assurance, empathy, tangible dan responsivenss.
Data penelitian

diperoleh melalui pertemuan langsung dengan responden. Lima

dimensi tersebut, dikembangkan menjadi 22 indikator. Modifikasi dari model
Aldlaigan dan Buttle (2002) dilakukan dari segi bahasa maupun karakteristik
Perguruan Tinggi “X” di Jakarta.
Sebagaimana lazimnya dalam penelitian, instrumen harus valid dan reliabel.
Instrumen yang valid berarti dapat mengukur apa yang dimaksudkan untuk diukur.
Instrumen yang reliabel berarti dapat menghasilkan ukuran yang konsisten. Validitas
dan reliabilitas instrumen diuji dengan analisis statistik, walaupun subjek penelitian

7

tergolong kecil. Validitas butir pernyataan diuji berdasarkan koefisien korelasi butirtotal setelah dilakukan koreksi (Fornell dan Larcker dalam Brady, Michael K. dan
Cronin, Jr., 2001). Syarat minimal untuk dinyatakan valid adalah 0.2 (Rust dan
Golombok, 1989; Cronbach, 1990). Reliabilitas instrumen diuji dengan Alpha
Cronbach. Syarat minimal untuk dinyatakan reliabel adalah 0.7 (Nunnally, 1978; Rust
dan Golombok, 1989).
Penelitian ini akan menghasilkan gambaran tingkat kepuasan peserta wisuda
Perguruan Tinggi “X”. Analisis data penelitian ini dilakukan dengan bantuan
perangkat lunak statistik SPSS. Analisisnya mencakup chi-square untuk mengetahui
perbedaan frekuensi mahasiswa yang tergolong puas dan tidak puas atas tiap atribut
maupun dimensi kepuasan. Dari hasil analisis itu akan diketahui peringkat atribut atau
dimensi kepuasan mahasiswa, mulai dari atribut/dimensi yang paling memuaskan
sampai dengan yang paling tidak memuaskan. Tukey HSD Test dan Bonferroni Test
akan digunakan untuk menguji perbedaan antara dua instrumen, yaitu instrumen
harapan dan instrumen kenyataan.
Data yang diperoleh dari jawaban responden

diuji kualitasnya melalui uji

reliabilitas (reliability) dan uji validitas (validity) data. Untuk menguji reliabilitas data
digunakan konsep reliabilitas konsistensi internal (Internal Consistency Reliability).
Teknik statistik yang digunakan untuk mengukur konsistensi internal adalah
Cronbach’s Alpha. Untuk mengukur keakuratan data digunakan uji validitas data.
Pendekatan yang digunakan untuk mengukur validitas ini adalah 1). content validity,
dan 2). construct validity.
Analisis validitas menunjukkan bahwa data adalah valid. Pertanyaan
penelitian mampu mengukur apa yang memang seharusnya diukur. Validitas
penelitian ini dinarasikan sebagai validitas konstruk (Construct Validity). Validitas ini
menunjukkan kualitas hasil yang diperoleh dari penggunaan ukuran sesuai teori. Skor
korelasi terhadap total menunjukkan angka yang signifikan dan memiliki korelasi
tinggi.
Dilihat dari reliabilitas data terdapat nilai Cronbach Alpha sebesar 0,8989,
yang menunjukkan nilai jauh dari nilai standar nilai yang dipersyaratkan dalam
penelitian. Penelitian sosial pada umumnya menunjuk angka minimum Alpha sebesar
0,5, sedangkan penelitian lain menunjuk angka minimum Alpha sebesar 0,6 atau 0,7.
Penelitian ini menggambarkan bahwa kuesioner mampu mengukur ketepatan dan
konsistensi jawaban.
8

Metode analisis penelitian ini adalah analisis faktor. Analisis faktor
merupakan salah satu teknik statistik multivariate yang dapat digunakan untuk
mengidentifikasikan sejumlah faktor yang relatif kecil dari sekumpulan variabel yang
dapat menerangkan hubungan variabel-variabel yang berkaitan dengan risiko
kehilangan informasi seminimal mungkin.
Variabel-variabel yang sangat berpengaruh akan diuji apakah variabel-variabel
tersebut dapat dikelompokkan ke dalam faktor-faktor. Ada beberapa tahapan yang
harus dilakukan dalam analisis faktor. Tahap 1 adalah menentukan tujuan dari analisis
faktor. Dalam hal ini untuk mengetahui apakah variabel-variabel tersebut dapat
dikelompokkan ke dalam faktor-faktor dan untuk mereduksi variabel-variabel tersebut
dengan jumlah yang lebih kecil, namun risiko kehilangan informasi seminimal
mungkin.
Tahap 2 adalah mendisain analisis faktor, yaitu untuk mengetahui struktur
dari variabel-variabel persepsi, dimana variabel-variabel tersebut merupakan variabel
metriks, sehingga dengan tujuan pada tahap 1 analisis faktor sesuai untuk digunakan.
Dengan jumlah sampel yang cukup besar (478 sampel) akan menghasilkan ketepatan
yang baik dalam penghitungan korelasi antar variabel. Tahap 3 adalah Asumsi dalam
analisis faktor. Dengan menggunakan paket program SPSS, diperoleh tabel yang
memuat matriks korelasi beserta tingkat signifikansinya. Tahap selanjutnya adalah
menghitung uji keseluruhan (overall test) dari matriks korelasi dan uji untuk individual
variabel untuk mengetahui ketepatan penerapan analisis faktor dengan menggunakan Uji
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) Measure of Sampling Adequacy (MSA). Analisis faktor dapat
digunakan apabila nilai KMO MSA-nya ≥ 0.5.

Tahap 4 adalah menurunkan/menentukan faktor. Untuk memilih jumlah
komponen (faktor) yang dapat dianalisis lebih lanjut digunakan eigenvalues. Apabila
eigenvalues ≥ 1, maka faktor tersebut dapat dipilih. Tahap 5 adalah menginterpretasikan
faktor. Untuk dapat menginterpretasikan faktor-faktor tersebut, terlebih dahulu dilakukan
rotasi. Salah satu metode untuk merotasi faktor adalah VARIMAX. Tahap 6 adalah Penamaan
Faktor. Penamaan faktor dapat diberikan sesuai dengan karakteristik variabel-variabel yang
masuk ke dalam faktor tersebut.

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

9

Analisis faktor ini ditujukan untuk mereduksi data. Sejumlah indikator yang
ada dicoba diringkas menjadi beberapa faktor untuk mendapatkan gambaran secara
garis besar faktor-faktor apa saja yang perlu diperhatikan oleh manajemen dari 22
indikator yang ada di dalam penelitian.

Tabel 1: Reduksi Faktor Kaiser-Meyer-Oklin dan Bartlett’s Test
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy.
Bartlett's Test of
Sphericity

Approx. Chi-Square
df
Sig.

,899
3975,047
231
,000

Pada tabel 1, KMO (Kaiser-Meyer-Oklin) dan Bartlett’s Test, terlihat angka
KMO Measure of Sampling Adequacy (MSA) sebesar 0,899. Oleh karena angka MSA
di atas angka 0,5, maka kumpulan variabel (22 indikator) di dalam penelitian ini dapat
diproses lebih lanjut. Selanjutnya tiap-tiap indikator dianalisis lebih lanjut untuk
mengetahui indikator mana dari 22 indikator penelitian dapat diproses lebih lanjut
atau dikeluarkan dari analisis lebih lanjut. Kesimpulan yang sama juga dapat dilihat
dari angka Bartlett’s yang dinyatakan dengan angka Chi-Square sebesar 3975,047
dengan angka signifikansi sebesar 0,00. Dengan demikian proses analisis dari 22
indikator dapat dilanjutkan dengan melihat masing-masing indikator di dalam tabel
Anti Image Matrices, khususnya pada bagian bawah tabel Anti Image Correlation.
Angka-angka dengan tanda “a” pada garis diagonal menandakan angka MSA
pada sebuah indikator (tabel 2). Terlihat bahwa semua angka-angka pada garis
diagonal memiliki angka di atas angka 0,5. Dengan demikian semua indikator dapat
dilakukan analisis lebih lanjut melalui proses analisis faktor. Jika terdapat satu atau
beberapa indikator yang memiliki angka MSA kurang dari 0,5, maka indikator
tersebut tidak disertakan dalam analisis faktor. Proses diulang kembali dengan
menyusun tabel anti image-matirces baru.

Tabel 2: Anti-Image Matrices

10

Anti-image Matrices
ATKSSPEN
NAMMITMALDAPAPERC
HKUNFASHELACRHESIBUUST
AMAN
OPAKUNGSPERPER
URIKSPEKTKU
Anti-imaALAT373 247 032,039 022 036 024,038 020 013 076 038 004 005 022 012 ,017 028 ,015 008 035 020
FAS 247 356 045,025 011 076 009,015 008 029 065 009 008 003 027 002 ,045 001 ,006 034 070 014
PEN032 045 684,159 052 005 011,056 004 034 012 039 008 027 035 030 ,046 024 ,063 022 003 049
KOM039 025 159,588 136 011 051,021 030 022 005 029 033 022 003 003 ,000 007 ,063 026 044 010
KUA022 011 052,136 616 021 004,031 100 042 004 018 036 018 024 003 ,033 043 ,014 004 021 013
SIMA036 076 005,011 021 469 096,090 030 039 044 116 078 071 010 019 ,023 050 ,039 038 015 006
DIPE024 009 011,051 004 096 592,093 021 014 004 013 039 055 073 044 ,043 032 ,010 087 019 007
LINH038 015 056,021 031 090 093,681 040 001 010 027 050 014 063 028 ,067 044 ,046 067 016 068
MAN020 008 004,030 100 030 021,040 451 167 038 021 048 036 018 071 ,002 005 ,023 213 033 053
DOS013 029 034,022 042 039 014,001 167 549 024 036 017 006 005 013 ,004 114 ,003 022 003 014
PELA
076 065 012,005 004 044 004,010 038 024 744 053 006 055 056 020 ,069 007 ,036 021 258 060
KAR038 009 039,029 018 116 013,027 021 036 053 458 123 088 061 111 ,013 005 ,045 014 009 015
KES 004 008 008,033 036 078 039,050 048 017 006 123 634 088 018 015 ,010 011 ,029 007 052 030
TRU005 003 027,022 018 071 055,014 036 006 055 088 088 503 140 033 ,004 031 ,005 021 022 004
AMA022 027 035,003 024 010 073,063 018 005 056 061 018 140 556 023 ,049 003 ,034 018 042 071
SOP012 002 030,003 003 019 044,028 071 013 020 111 015 033 023 785 ,134 013 ,056 068 040 035
DUK017 045 046,000 033 023 043,067 002 004 069 013 010 004 049 134 ,556 082 ,090 016 063 008
DOS028 001 024,007 043 050 032,044 005 114 007 005 011 031 003 013 ,082 512 ,153 011 009 098
KAR015 006 063,063 014 039 010,046 023 003 036 045 029 005 034 056 ,090 153 ,637 060 036 025
KUR008 034 022,026 004 038 087,067 213 022 021 014 007 021 018 068 ,016 011 ,060 474 143 019
RES035 070 003,044 021 015 019,016 033 003 258 009 052 022 042 040 ,063 009 ,036 143 615 085
WKT020 014 049,010 013 006 007,068 053 014 060 015 030 004 071 035 ,008 098 ,025 019 085 793
Anti-imaALAT806a677 064,084 046 086 050,076 050 030 144 092 007 011 048 021 ,037 064 ,032 019 074 037
FAS 677 803a091,055 023 185 019,031 020 065 126 022 017 008 062 004 ,100 002 ,012 083 150 026
PEN064 091 933a,251 080 008 017,082 007 056 017 070 012 047 057 042 ,074 040 ,096 038 004 067
KOM084 055 251,931a226 021 086,033 058 039 008 055 055 040 006 005 ,000 012 ,103 049 072 014
KUA046 023 080,226 945a040 007,047 190 071 006 033 058 032 040 004 ,057 076 ,023 008 034 018
SIMA086 185 008,021 040 918a182,160 064 076 075 252 143 145 020 031 ,044 102 ,072 080 029 010
DIPE050 019 017,086 007 182 946a,147 040 025 006 024 064 100 128 064 ,075 059 ,017 164 032 010
LINH076 031 082,033 047 160 147,923a073 002 014 048 076 023 103 038 ,109 074 ,070 117 025 093
MAN050 020 007,058 190 064 040,073 821a336 065 046 090 075 035 119 ,005 010 ,043 460 062 089
DOS030 065 056,039 071 076 025,002 336 923a038 071 028 011 008 020 ,007 215 ,005 043 005 021
PELA
144 126 017,008 006 075 006,014 065 038 664a090 009 091 088 026 ,107 011 ,052 035 382 078
KAR092 022 070,055 033 252 024,048 046 071 090 920a228 185 121 185 ,026 011 ,082 030 016 024
KES 007 017 012,055 058 143 064,076 090 028 009 228 930a155 030 021 ,016 019 ,045 013 084 042
TRU011 008 047,040 032 145 100,023 075 011 091 185 155 936a264 053 ,007 061 ,008 042 039 006
AMA048 062 057,006 040 020 128,103 035 008 088 121 030 264 939a034 ,088 007 ,058 036 071 107
SOP021 004 042,005 004 031 064,038 119 020 026 185 021 053 034 877a,202 020 ,079 112 057 044
DUK037 100 074,000 057 044 075,109 005 007 107 026 016 007 088 202 ,942a153 ,152 031 107 011
DOS064 002 040,012 076 102 059,074 010 215 011 011 019 061 007 020 ,153 934a,268 022 016 153
KAR032 012 096,103 023 072 017,070 043 005 052 082 045 008 058 079 ,152 268 ,918a109 057 035
KUR019 083 038,049 008 080 164,117 460 043 035 030 013 042 036 112 ,031 022 ,109 846a265 031
RES074 150 004,072 034 029 032,025 062 005 382 016 084 039 071 057 ,107 016 ,057 265 807a121
WKT037 026 067,014 018 010 010,093 089 021 078 024 042 006 107 044 ,011 153 ,035 031 121 926a
a.Measures of Sampling Adequacy(MSA)

Pada tabel 3 Cummunalities, dapat dilihat lihat bahwa indikator alat proses
belajar mengajar memiliki angka extraction sebesar 0,788. Hal ini berarti bahwa
78,8% indikator alat tersebut dapat dijelaskan oleh faktor yang nantinya akan
dibentuk. Untuk indikator fasilitas pengajaran, terlihat angka extraction sebesar 0,800,
yang berarti 80,00% indikator fasilitas pengajaran dapat dijelaskan oleh faktor yang

11

nantinya

terbentuk.

Demikian

seterusnya,

semakin

besar

angka

extration

menggambarkan semakin besar pula dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Di
dalam tabel 3, angka extraction yang paling kecil terjadi pada indikator waktu kuliah
yaitu sebesar 0,234. Waktu kuliah memiliki 23,4% yang dapat dijelaskan oleh faktor
yang nantinya akan dibentuk.

Tabel 3: Penjelasan Pembentukan Faktor
Communalities
Initial
ALATKSNT
FASPENG
PENAMPK
KOMITMEN
KUALDOS
SIMPATIK
DIPERCAY
LINGKUNG
MANFAAT
DOSHELP
PELACPT
KARHELP
KESIBUKA
TRUSTED
AMAN
SOPAN
DUKUNGN
DOSPERHT
KARPERHT
KURIKUL
RESPECT
WKTKUL

1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000

Extraction
.788
.800
.338
.524
.501
.611
.448
.375
.729
.612
.601
.648
.514
.622
.545
.450
.553
.500
.418
.641
.645
.234

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Tabel 4 Variances Explained menjelaskan bahwa dari 22 indikator yang
dimasukkan ke dalam analisis faktor, terdapat empat faktor yang .... . Hal ini karena
komponen ke-5 sampai dengan komponen ke-22 memiliki angka Eigenvalues di
bawah angka satu. Total keempat faktor yang terbentuk menjelaskan 54,986 % dari 22
indikator yang ada. Tabel ini menunjukkan bahwa dari 22 indikator dapat diringkas
menjadi empat faktor yang secara garis besar menggambarkan faktor yang paling
“baik” untuk meringkas indikator tersebut. Hal senada sebenarnya juga dapat dilihat
dalam gambar Scree Plot. Keempat faktor yang pertama menunjukkan garis yang

12

cukup tajam, sedangkan componen ke-5 dan seterusnya menunjukkan garis yang
landai. Dibanyak penelitian gambar scree plot ini dapat tidak akurat karena dilihat
berdasarkan ketajaman cara melihat dan ukuran grafik. Oleh karenanya, penggunaan
tabel total variance explained akan nampak lebih jelas.

Tabel 4: Total Variance Explained
Total Variance Explained
Initial Eigenvalues
Component
1

Extraction Sums of Squared Loadings

Total
7.467

% of Variance
33.940

Cumulative %
33.940

Total
7.467

% of Variance
33.940

Cumulative %
33.940

2

1.896

8.618

42.558

1.896

8.618

42.558

3

1.478

6.717

49.275

1.478

6.717

49.275

4

1.256

5.710

54.986

1.256

5.710

54.986

5

.955

4.340

59.326

6

.882

4.011

63.337

7

.869

3.948

67.285

8

.792

3.599

70.883

9

.728

3.307

74.191

10

.654

2.974

77.165

11

.605

2.749

79.914

12

.579

2.632

82.545

13

.509

2.312

84.858

14

.500

2.271

87.129

15

.453

2.061

89.190

16

.451

2.048

91.238

17

.399

1.815

93.053

18

.370

1.681

94.734

19

.355

1.615

96.349

20

.311

1.412

97.761

21

.290

1.318

99.079

22

.203

.921

100.000

Extraction Method: Principal Component Analysis.

13

Scree Plot
8

6

Eigenvalue

4

2

0
1

3

5

7

9

11

13

15

17

19

21

Component Number

Gambar: Scree Plot Tingkat Kepuasan

Dari tabel 5 component matrik, nampak bahwa hampir semua indikator masuk
ke faktor pertama, sedangkan indikator kurikulum masuk ke faktor 2, indikator
pelayanan cepat dan kurikulum masuk ke faktor 3, serta tidak satupun masuk ke
faktor ke empat. Padahal analisis sebelumnya 22 indikator dapat diringkas menjadi
empat faktor. Hal ini dilihat angka korelasinya tidak berbeda secara nyata antara
keempat factor loading, sehingga indikator-indikator tersebut tidak dapat begitu saja
dapat dimasukkan ke salah satu faktor dengan hanya melihat angka mana dalam
kolom komponen yang lebih besar. Dalam tabel Communalities juga masih ada nilai
dibawah angka cut-off sebesar 0,55. Sehingga indikator-indikator tersebut tidak dapat
secara nyata dimasukkan ke dalam salah satu faktor. Langkah selanjutnya adalah
dilakukan analisis faktor dengan rotasi.

14

Tabel 5: Component Matrix
Component Matrix

a

Component
1
ALATKSNT
FASPENG
PENAMPK
KOMITMEN
KUALDOS
SIMPATIK
DIPERCAY
LINGKUNG
MANFAAT
DOSHELP
PELACPT
KARHELP
KESIBUKA
TRUSTED
AMAN
SOPAN
DUKUNGN
DOSPERHT
KARPERHT
KURIKUL
RESPECT
WKTKUL

2
.583
.601
.550
.597
.587
.668
.651
.518
.535
.605
.229
.675
.541
.680
.657
.599
.676
.693
.562
.550
.418
.431

-.141
-.163
.144
.316
.313
-.382
3.549E-03
-.304
.473
.302
.245
-.397
-.375
-.303
-.200
-.268
4.175E-02
9.037E-02
9.667E-02
.557
.430
-3.59E-02

3
-.429
-.400
-.108
-.212
-.241
-5.99E-03
1.418E-02
-7.85E-02
-.329
-9.28E-02
.625
.113
4.230E-03
7.356E-02
.269
.137
.182
8.945E-02
.303
-.100
.490
.114

4
.494
.503
5.375E-02
.151
2.321E-02
-.139
-.156
8.685E-02
-.332
-.383
.312
-.150
-.284
-.249
-3.52E-02
8.954E-03
.248
-6.08E-02
-2.84E-02
-.132
.212
.183

Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 4 components extracted.

Analisis faktor dengan rotasi diproses untuk mendapatkan gambaran yang
lebih jelas tentang indikator-indikator yang dapat dimasukkan ke masing-masing
faktor. Setelah dilakukan rotasi, angka communalities mengalami perubahan. Angka
communalities paling besar terjadi pada indikator fasilitas pengajaran yaitu sebesar
0,792, atau sebesar 79,2% varians dari indikator fasilitas pengajaran dapat dijelaskan
oleh faktor yang nantinya terbentuk. Angka communalities terkecil yaitu indikator
kesopanan pelayanan sebesar 0,237, yang berarti hanya 23,7% varians dari indikator
kesopanan di dalam pelayanan dapat dijelaskan oleh faktor yang nantinya terbentuk.
Begitu seterusnya, angka-angka varians dapat dilihat pada tabel.

15

Tabel 6:`Angka Communalities
Communalities
ALATKSNT
FASPENG
PENAMPK
KOMITMEN
KUALDOS
SIMAPATIK
DIPERCY
LINHKUNG
MANFAAT
DOSHELP
PELACPT
KARHELP
KESIBUKA
TRUSTED
AMAN
SOPAN
DUKUNGAN
DOSPEHT
KARPERHT
KURIKUL
RESPECT
WKTKUL

Initial
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000

Extraction
,782
,792
,339
,523
,498
,630
,448
,379
,739
,607
,602
,656
,520
,612
,535
,237
,540
,504
,421
,638
,650
,238

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Setelah dilakukan proses rotasi, ke-22 indikator tetap paling direduksi menjadi
4 (empat) faktor. Hal ini dapat dilihat pada Tabel 7 kolom paling kanan (rotation).
Reduksi indikator menjadi 4 faktor tetap direkomendasikan dengan angka varians
54,046% sedikit lebih kecil dibanding dengan angka varians sebelum dilakukan
proses rotasi. Hal ini berarti 54,046% varians 4 faktor dapat menjelaskan 22 indikator
yang ada. Dengan demikian hasil akhirnya adalah bahwa 22 indikator yang ada dapat
dikelompokkan menjadi 4 faktor. Penamaan faktor tersebut dilakukan setelah melihat
tabel Rotasi dalam tabel 8.

16

Tabel 7: Total Variance Explainer
Total Variance Explained

Compone
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22

Initial Eigenvalues
raction Sums of Squared Loadin
otation Sums of Squared Loading
Total % of Variance
Cumulative % Total % of Variance
Cumulative % Total % of Variance
Cumulative %
7,274
33,065
33,065 7,274
33,065
33,065 4,094
18,609
18,609
1,889
8,587
41,652 1,889
8,587
41,652 3,395
15,432
34,040
1,468
6,671
48,322 1,468
6,671
48,322 2,316
10,527
44,567
1,259
5,724
54,046 1,259
5,724
54,046 2,085
9,479
54,046
,968
4,401
58,447
,888
4,036
62,483
,871
3,959
66,442
,793
3,604
70,046
,744
3,381
73,427
,671
3,051
76,478
,605
2,748
79,227
,579
2,631
81,857
,564
2,562
84,420
,496
2,255
86,675
,492
2,236
88,911
,451
2,051
90,963
,399
1,814
92,776
,395
1,797
94,574
,357
1,624
96,198
,349
1,584
97,782
,284
1,290
99,072
,204
,928 100,000

Extraction Method: Principal Component Analysis.

17

Tabel 8: Rotated Component Matrix

Rotated Component Matrix

a

Component
1
ALATKSNT
FASPENG
PENAMPK
KOMITMEN
KUALDOS
SIMAPATIK
DIPERCY
LINHKUNG
MANFAAT
DOSHELP
PELACPT
KARHELP
KESIBUKA
TRUSTED
AMAN
SOPAN
DUKUNGAN
DOSPEHT
KARPERHT
KURIKUL
RESPECT
WKTKUL

2
,228
,248
,230
,106
,145
,749
,481
,502
,097
,337
,004
,778
,702
,736
,617
,404
,345
,447
,377
,034
,036
,285

3
,180
,167
,410
,549
,595
,153
,419
,068
,850
,697
-,033
,111
,147
,241
,154
-,019
,252
,429
,289
,755
,268
,100

4
,835
,838
,303
,414
,329
,213
,128
,348
,056
-,043
-,011
,164
,046
,089
,131
,248
,376
,171
,033
,099
,026
,244

,001
,023
,163
,198
,121
,029
,158
,039
-,059
,078
,775
,111
-,064
,069
,336
,109
,465
,303
,440
,237
,759
,296

Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 6 iterations.

Tabel 9: Component Transformation Matrix
Component Transformation Matrix
Component
1
2
3
4

1

2

3

,654
-,630
,214
-,360

,552
,662
-,353
-,364

,406
-,174
-,477
,760

4
,320
,367
,776
,400

Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

18

KESIMPULAN DAN SARAN

Kunci keberhasilan suatu lembaga termasuk

lembaga pendidikan sangat

ditentukan atau tergantung kepada suksesnya perguruan tinggi tersebut dalam
memuaskan kebutuhan mahasiswa. Variable kepuasan mengacu pada lima instrumen
yaitu reliability, assurance, empathy, tingable, responsiveness yang dikembangkan
menjadi 22 indikator atau variable. 22 indikator atau varible tersebut di
dikelompokkan menjadi empat dimensi/faktor sebagai a measure of higt quality,
yakni service system quality, behaviour quality, service transactional accuracy, and
tecnical service .
Hasilnya menunjukkan angka KMO Measure of Sampling Adequacy (MSA)
sebesar 0.899 artinya bahwa ke- 22 indikator atau variable dapat diproses lebih lanjut.
Demikian juga dengan menggunakan angka Chi-Squre hasilnya 3975.047
menunjukkan bahwa ke- 22 indikator atau variable dapat diproses lebih lanjut.
Communalities indikator alat proses belajar mengajar memiliki angka extraction
sebesar 0.788 (78.8%) artinya indikator alat tersebut dapat dijelaskan oleh faktor yang
akan dibentuk. Indikator fasilitas mengajar angka extraction sebesar 0.800 artinya
indikator alat tersebut dapat dijelaskan oleh faktor yang akan dibentuk. Semakin besar
angka extraction menggambarkan semakin besar pula dapat dijelaskan oleh faktor
yang akan dibentuk.
Total ke-4 faktor yang terbentuk menjelaskan 54.988 % dari 22 indikator yang
ada. Hampir semua faktor atau variable masuk ke faktor pertama, indikator
kurikulum masuk ke faktor kedua, indikator pelayanan cepat masuk faktor ketiga, dan
tidak satupun masuk ke faktor keempat.
Berdasarkan kesimpulan yang disarankan supaya ke-22 indikator atau variable
tersebut dapat dikembangkan atau diproses lebih lanjut.

DAFTAR BACAAN
Aldlaigan, Abdullah H. and Buttle, Francis A. (2002), “SYSTRA-SQ: a new measure
of bank service quality”, International Journal of Service Industry
Management, Vol. 13, Iss. ¾, p. 362-81
Babakus, E. and Boller, G. W. (1992), “Empirical assessment of SERVQUAL scale”,
Journal of Business Research, Vol. 24, No. 3, p. 253-68

19

Baumann, Chris, Suzan Burton, and Greg Elliet (2005), “Determinants of customer
loyalty and share of wallet in retail banking”, Journal of Financial Services
Marketing, Vol. 9, Iss. 3, p. 231-48
Beerli, Asuncion, Josefa D. Martin, and Agustin Quintana (2004), “A model of
customer loyalty in the retail banking market”, Eurepean Journal of
Marketing, Vol. 38, Iss. ½, p. 253-75
Brady, Michael K. dan Cronin, Jr., J. Joseph (2001) Some new thoughts on
conceptualizing perceived service quality. A hierarchical approach. Journal of
Marketing. July, Volume 65, Number 3 pp.34-49
Brown, T. J., G. A. Churchill, Jr., and J. P. Peter (1993), “Improving the measurement
of service quality”, Journal of Retailing, Vol. 69, No. 1, p. 127-39
Cronbach, Lee J. (1990), Essentials of Psychological Testing, New York:
HarperCollins Publishers, Inc.
Cronin, J. J. and Taylor, S. A. (1992), “Measuring service quality: a reexamination
and extension”, Journal of Marketing, Vol. 56, No. 3, p. 55-68
Dabholkar, P. A., C. D. Shepherd, and D. I. Thorpe (2000), “A comprehensive
framework for service quality: an investigation of critical conceptual and
measurement issues through a longitudinal study”, Journal of Retailing, Vol.
76, No. 2, p. 139-73
Gujarati, Damodar (2006), Essential Econometrics, USA:McGrawHill
Grönroos, C. (1984), “A service quality model and its marketing implications”,
European Journal of Marketing, Vol. 18, No. 4, p. 36-44
Hallowell, R. (1996), “The relationships of customer satisfaction, customer loyalty,
and profitability: an empirical study”, International Journal of Service
Industry Management, Vol. 7, No. 4, p. 27-42
Marshall, K. P. and Smith, J. R. (1999), “Race-ethnic variations in the importance of
service quality issues in neighbourhood consumer banking”, Journal of
Professional Service Marketing, Vol. 18, No. 2, p. 119-31
Nunnally, Jum C. (1978) Psychometric Theory, New York: McGraw-Hill Book
Company
Parasuraman, A. V. A. Ziethaml, and L. Berry (1988), “SERVQUAL: a multiple-item
scale for measuring customer perceptions of service”, Journal of Retailing,
Vol. 64, No. 1, p. 12-40
Pont, Marcin and McQuilken, Lisa (2005), “An empirical investigations of customer
satisfaction and loyalty across two divergen bank segments”, Journal of
Financial Services Marketing, Vol. 9, Iss. 4, p. 344-59
Rust, John and Golombok, Susan (1989) Modern Psychometrics, London: Routledge
Valoutsou, Cleopatra, Sofia Daskou, and Antonia Daskou (2004), “Are the
determinants of bank loyalty brand spesific?”, Journal of Financial Service
Marketing, Vol. 9, Iss. 2, p. 113-125
Wang, Yonggui, Lo Hing-P., and Yer V. Hui (2003), “The antecedences of service
quality and product quality and their influences on bank reputation: evidence
from the banking industry on China”, Managing Service Quality, Vol. 13, Iss.
1, p. 72-83.

20

21