BAB 2 METODE PENELITIAN

Transkripsi

1 BAB 2 METODE PENELITIAN Untuk menghndar kesalahan dalam mengartkan varable yang danalss maka perlu djelaskan operasonal masng-masng varable dalam peneltan n adalah: a. Varabel tdak bebas (Y) yatu kepuasan pengguna jasa kepabeanan. Kepuasan pengguna jasa kepabeanan yang dmaksud dsn adalah rasa puas atau senang yang dtunjukkan oleh pengguna jasa kepabeanan sebaga kompensas dar pelayanan yang telah dberkan oleh KPU Bea dan Cuka Tanjung Prok. b. Varabel bebas (X) yatu faktor-faktor kualtas pelayanan d KPU Bea dan Cuka Tanjung Prok pada bagan-bagan berkut n: 1. Bukt langsung (tangble), melput fasltas fsk, perlengkapan, pegawa, dan materal-materal yang berkaatan dengan jens-jens layanan (brosur peraturan/ketentuan). 2. Keandalan (relablty), yakn kemampuan memberkan pelayanan yang djanjkan dengan segera, pelayanan dengan perhatan yang tulus, melakukan pelayanan dengan benar sejak pertama kal, tepat waktu, pelayanan yang bebas dar kesalahan. 3. Daya tanggap (responsveness), yatu kengnan pegawa KPU untuk memberkan kepastan kepada pengguna jasa kepabeanan dalam hal persyaratan zn-zn mpor, mampu memberkan pelayanan yang cepat dan tepat, selalu berkengnan membantu penguna jasa kepabeanan dan selalu sap menanggap permntaan penguna jasa kepabeanan. 4. Jamnan (assurance), mencakup skap dan perlaku pegawa KPU yang menmbulkan kepercayaan kepada pengguna jasa kepebeanaan, senantasa ramah, memlk pengetahuan serta mencptakan kenyamanan pengguna jasa kepabeanan dalam bertransaks dengan KPU. 11

2 12 5. Empat (emphaty), melput perhatan khusus KPU kepada pengguna jasa kepabeanan, jam kerja sesua dengan kebutuhan pengguna jasa kepabeanan, perhatan yang tulus, serta memaham kebutuhan pengguna jasa kepabeanan. 6. Transparans (Transperancy), melput proses pelayanan yang dapat dpantau dan damat, ssdur yang terbuka dan jelas, proses penetapan Bea Masuk dan Pajak Dalam Rangka Impor (PDRI) yang terbuka dan jelas. 7. Keadlan (Farness), melput penetapan pungutan mpor yang berlaku sama untuk komodtas yang sama, pelayanan yang adl tanpa pembedaan, adanya pengenaan ssanks atau pnalt yang sama. 8. Daya hubung/jangkau (Acces), melput pegawa KPU mudah untuk dhubung bak secara langsung atau melalu handphone (HP), emal, serta akses menuju lokas KPU mudah djangkau. Peneltan n merupakan peneltan kuanttatf yang dmaksudkan untuk mendapatkan nformas terpernc dalam mengeksploras dan mengklarfkas kegatan pelayanan pada KPU. Dengan mengetahu perseps masyarakat pengguna jasa terhadap kualtas pelayanan yang dberkan oleh suatu nsttus publk, maka dengan mudah nsttus tersebut akan dapat menyusun strateg kebjakan pelayanan publk nya. Dalam hal n formulas pelayanan yang prma/unggul sangat dperlukan untuk mencptakan customer satsfacton Populas, Sampel dan Teknk Samplng Dalam peneltan n penuls mengambl data dar sejumlah sampel yang ada dalam populas. Populas adalah kelompok elemen yang lengkap, umumnya berupa orang, obyek, transaks, atau kejadan dmana penelt hendak mempelajar atau menjadkannya objek peneltan (Kuncoro,2003:103). Sampel adalah suatu hmpunan bagan (subset) dar unt populas. Pada peneltan n, penuls mengelompokan populas

3 13 pengguna jasa kepabeanan yang dbedakan atas 3 (tga) kategor yakn mportr, eksportr dan Pengusaha Pengurusan Jasa Kepabenan (PPJK) yang dlayan oleh KPU. Metode pengamblan sampel yang dgunakan dalam peneltan n adalah nonprobablty samplng, yatu teknk pengamblan sampel yang member peluang/kesempatan yang tdak sama bag setap unsur atau anggota populas untuk dplh menjad sampel. Salah satu teknk dalam metode n adalah ncdental samplng, yatu teknk penentuan sampel yang dlakukan secara nsdental/kebetulan, yatu sapa saja yang termasuk dalam populas yang secara nsdental/kebetulan dtemu oleh penelt dapat dgunakan sebaga sampel, bla dpandang orang yang dtemu tersebut tepat sebaga sumber data (Sugyono,2002: ) Teknk Pengumpulan Data Teknk Pengumpulan data yang dgunakan adalah dengan penyebaran angket kusoner yang bers pertanyaan-pertanyaan yang melput aspek-aspek dmens kualtas pelayanan d KPU. Masng-masng pertanyaan dberkan alternatf jawaban dengan mengacu pada model Skala Lkert. Skala Lkert dgunakan untuk mengukur skap, pendapat, dan perseps seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosal. Dengan Skala Lkert, varable yang akan dukur djabarkan menjad ndkator varable. Kemudan ndkator tersebut djadkan ttk tolak untuk menyusun tem-tem nstrumen yang dapat berupa pertanyaan atau pernyataan. Jawaban setap tem nstrumen yang menggunakan Skala Lkert mempunya gradas dar sangat postf sampa sangat negatf, yang dapat berupa katakata antara lan : Sangat Pentng (SP), Pentng (P), Ragu-ragu (R), Tdak Pentng (TP), Sangat Tdak Pentng (STP). Skala Lkert merupakan metode pengukuran surve dengan menggunakan pengukuran skala enam tngkat berdasarkan kontnum dar mula sangat tdak setuju sampa dengan sangat setuju (Luck Davd J,1993; Rahayu 2005:51).

4 14 Kusoner akan bersfat tertutup, pada setap pertanyaan dsedakan plhan jawaban sesua dengan penlaan responden. Pertanyaan-pertanyaan yang dajukan ddasarkan pada dmens kualtas pelayanan melput (Wnanto Bud 2007:8): 1. Tangbel : unsur kualtas pelayanan yang berupa tamplan fsk, petugas, dan kantor KPU; 2. Realblty : kemampuan dan kehandalan dalam menyedakan pelayanan termasuk kemampuan dalam mewujudkan janj ; 3. Responsveness : kesanggupan membantu dan menyedakan pelayanan secara cepat, tepat, dan tanggap terhadap kengnan pengguna jasa; 4. Assurance : kemampuan untuk memberkan jamnan yang melput pengetahuan, ketramplan serta sopan santun (courtesy) petugas KPU dalam memberkan pelayanan, aman dar resko, keraguan dan memlk sfat dapat dpercaya; 5. Emphaty : kemampuan memaham kebutuhan pengguna jasa termasuk kemampuan mewujudkan skap smpatk dalam gerak-gerk dan tutur kata; 6. Transparency : keterbukaan pengguna jasa selama proses pelayanan, sstem dan prosedur (ssdur) pelayanan yang terbuka, penetapan taghan Bea Masuk (BM) dan Pajak Dalam Rangka Impor (PDRI) dlakukan secara jelas dan terbuka; 7. Farness : perlakukan yang sama dan adl, prortas pelayanan yang sama bag semua penguna jasa, serta penegakkan hukum yang dlakukan tanpa plh kash ; 8. Acces : kemudahan untuk menghubung staf KPU ketka pengguna jasa menghadap masalah, bak melalu telepon dan emal ; 9. Kepuasan atas seluruh pelayanan yang dberkan (Overall Servce Qualty), derajat perasaan dan kesan pengguna jasa terhadap keseluruhan pelayanan yang dsampakan oleh KPU.

5 Pengujan Valdtas dan Relabltas Kuesoner Hal pentng dalam penyusunan nstrumen peneltan adalah pemlhan jens skala. Pemlhan skala amat tergantung dar cr-cr yang mendasar konsep dan antspas terhadap penggunaan varable yang dgunakan dalam tahap analss data. Untuk menentukan plhan atas skala pengukuran, yang perlu dperhatkan adalah valdtas dan relabltas(kuncoro, 2003:115). Valdtas menunjukan sejauh mana alat ukur mampu mengukur apa yang ngn dukur, sedangkan relabltas menunjukan sejauh mana suatu hasl pengukuran relatf konssten apabla dulang dua kal atau lebh (Sngarmbun dan Effend, 1995: ) Uj Valdtas Alat Ukur Sebuah alat ukur dsebut vald bla dapat melakukan apa yang seharusnya dlakukan dan mengukur apa yang seharusnya dukur. Bla skala pengukuran tdak vald, maka skala tersebut tdak bermanfaat untuk mendukung peneltan, karena tdak mengukur atau melakukan apa yang seharusnya dlakukan. Tngg rendahnya valdtas alat ukur menunjukan sejauh mana data yang terkumpul tdak menympang dar gambaran tentang varable yang dmaksud (Kuncoro, 2003:151). Valdtas berhubungan dengan kesesuaan antar suatu konstruk dengan ndkator yang dgunakan untuk mengukurnya atau dengan kata lan valdtas merupakan kesesuaan antara defns operasonal dengan defns konseptual. Semakn dekat defns operasonal dengan defns konseptual, maka valdtas perangkat ukur tersebut semakn tngg. Uj Valdtas Kuesoner dlakukan untuk mengetahu apakah atrbut-atrbut yang ada pada kuesoner peneltan memlk valdtas untuk djadkan kuesoner peneltan atau dengan kata lan uj untuk mengetahu ketepatan alat ukur yang dgunakan dalam menguj hubungan antara varable-varable ndependent dan varable-varable dependen.

6 16 Uj valdtas dlakukan dengan dua cara, pertama, setap tem nstrumen duj menyatakan tem yang danalss vald atau tdak yatu dengan cara mengkorelaskan skor tap tem dengan skor total ndkator vald atau tdak dtentukan oleh besarnya nla probabltas (selanjutnya dsebut P-Value). Item nstrumen yang memlk r htung dengan P-Value lebh kecl dar 0,05 dnyatakan vald, sedangkan tem yang memlk r htung dengan P-Value lebh besar dar 0,05 dnyatakan drop (tdak vald). Butr tem yang drop dputuskan drevs dan dujcobakan kembal atau dbuang (dgugurkan), butr tem yang drop tdak dapat dgunakan dalam peneltan. Uj valdtas yang kedua, adalah dengan menguj valdtas faktor (dmens) dengan menggunakan metode analss faktor. Dalam analss n akan dlhat seberapa besar koefsen korelas antar faktor yang satu dengan faktor yang lan menjad pembentuk varabel. Untuk menentukan vald tdaknya faktor-faktor pembentuk varabel maka besarnya matrk korelas harus lebh besar dar 0,5, nla tersebut dapat dlhat pada kolom Ant-mage correlaton hasl output program komputer. Apabla pada kolom tersebut setap dmens menunjukan koefsen korelas matrk lebh besar dar 0,5 maka dnyatakan vald dan sebalknya apabla lebh kecl dar 0,5 maka dnyatakan tdak vald. Untuk menganalss valdtas nstrumen secara keseluruhan dengan melhat pada kolom Kaser-Meyer-Olkn Measure of Samplng Adequacy pada kotak KMO and Barlett s Test hasl output program komputer. Jka nla tersebut lebh besar dar 0,5 maka nstrumen peneltan dnyatakan vald. Keputusan untuk menentukan vald tdaknya nstrumen juga dapat dlhat pada kolom Barlett s Test of Sphercty pada kotak KMO and Barleett s Test. Apabla P-Value atau nla sgnfkans lebh kecl dar 0,05 maka nstrument dnyatakan vald (Wahana Komputer, 2005: 107) Uj Relabltas Alat Ukur Realbltas menunjukkan konsstens dan stabltas dar suatu skor (skala pengukuran), Uj Relabltas merupakan salah satu uj untuk mengetahu sejauh mana

7 17 atrbut peneltan dapat memberkan hasl peneltan yang relatf sama jka dlakukan pengukuran kembal pada subjek peneltan yang sama. Uj Relabltas dalam peneltan n menggunakan formula Alpha Cronbach 10.. Menurut formula n nla Relabltas akan semakn bak jka nla alpha untuk setap varbelnya mendekat satu, atau dengan batasan lebh dar 0,6 dan tu berart pernyataanpernyataan yang dgunakan dalam Kuesoner terbukt relable untuk mengukur varabel tersebut (Santoso dan Tjptono, 2002 : 123) Untuk menguj relabltas kusoner yang dgunakan dalam peneltan n, maka dlakukan perhtungan dengan relablty analyss dengan menggunakan sebuah program komputer. Dar hasl pengolahan data, apabla alpha cronbach pada masngmasng varabel/dmens memlk nla lebh dar 0,6 atau mendekat satu berart pernyataan-pernyataan kuesoner relable untuk mengukur dmens/varabel tersebut (Santoso,2002:123) Analss Faktor Analss faktor mempunya tujuan untuk mengkelompokkan data menjad beberapa kelompok (faktor) yang sesua dengan karakterstknya. Prnsp analss faktor adalah mengkelompokkan data berdasakan nterkorelas tem. Sebuah tem dapat dkatakan merupakan pembentuk faktor jka nla korelasnya lebh besar atau sama dengan (>=) 0,5. Analss faktor dlakukan dngan menggunakan metode Prncpal Components Analyss dengan Rotaton Varmax. Prncpal Components Analyss merupakan metode dalam analss faktor untuk menyeleks dan mengetahu pengkelompokan data (tem) kedalam suatu faktor berdasarkan karakterstknya. Varmax (Varance maxmzng Rotaton) merupakan suatu metode dalam Prncpal 10 Alpha Cronbach adalah metode yang dgunakan untuk menghtung realbltas suatu tes yang tdak mempunya plhan benar atau salah maupun ya atau tdak. Alpha Cronbach sangat umum dgunakan, sehngga merupakan koefsen yang umum untuk mengevaluas nterval consstency.

8 18 Component Analyss dalam menyarng menyeleks suatu data melalu suatu perputaran (rotas) secara berkal-kal (teras) untuk mendapatkan pengelompokkan data ke dalam faktor-faktor secara maksmal ( /textbook/stacan.html). Hasl yang dgunakan untuk analss adalah Rotated Component Matrk (Wahana Komputer, 2005 : 102) Metode Analss Data Uj Pengaruh Varabel-Varabel Independen terhadap Varabel Dependen (Analss Regres) Analss regres dlakukan untuk menguj pengaruh varabel-varabel ndependen terhadap varabel dependen. Untuk dapat menggunakan regres lner sederhana maupun ganda sebaga alat analss terlebh dahulu perlu dlakukan uj persyaratan, apabla persyaratan telah dpenuh maka sebuah regres lnear maupun ganda dapat dgunakan, uj persyaratan tersebut melput uj Non Autokorelas, Uj Normaltas Data, Uj Homoskedasts, Uj Non Multkolneartas (Santosa Snggh,2000: ). Kemudan untuk mengetahu apakah suatu persamaan regres yang dhaslkan adalah bak untuk mengestmas nla varabel bebas, dperlukan pengujan sebaga berkut (Nachrow dan Usman, 2002 : 86 ) : a. Koefsen Regres (Uj Parsal) Dengan mengetahu koefsen regres, dapat dpastkan apakah varabel bebas yang terdapat dalam persamaan tersebut secara ndvdu berpengaruh terhadap nla varabel terkat. Caranya adalah dengan melakukan pengujan terhadap koefsen regres setap varabel ndependent dengan menggunakan uj t. Sebelum melakukan pengujan, basanya dbuat hpotess terlebh dahulu (H 0 dan H a ). Pengamblan keputusan dlakukan berdasarkan perbandngan nla t htung koefsen regres dengan nla t tabel (nla krts) sesua dengan tngkat sgnfkans yang dgunakan. Jka t htung absolut suatu koefsen regres lebh kecl darpada t tabel, maka keputusannya adalah menerma daerah penermaan hpotess nol (H 0 ). Artnya koefsen regres varabel ndependen

9 19 tdak berbeda dengan nol (B=0). Atau dengan kata lan, varabel tersebut tdak berpengaruh terhadap nla varabel dependen. Sedangkan jka pada pengujan terhadap suatu koefsen regres t htung absolut lebh besar darpada nla t tabel, maka keputusannya adalah menolak hpotess nol (H 0 ), dan menerma hpotess alternatf (H a ). Artnya koefsen regres varabel ndependen tersebut berbeda dengan nol (B 0). Atau dengan kata lan, varabel ndependen (X 1 dan X 2 ) tersebut berpengaruh terhadap varabel dependen (Y). b. Ukuran Goodness of Ft (R² ) Ukuran Goodness of Ft mencermnkan seberapa besar varas dar regressan (Y) dapat dterangkan oleh regressor (X). Ukuran Goodness of Ft (R² ) dnterpretaskan sebaga besar (%) pengaruh semua varabel bebas secara bersamasama (smultan) terhadap nla varabel terkat. Besar koefsen determnas (R²) berksar antara 0 sampa dengan 1. Semakn mendekat nol besarnya R² suatu persamaan regres, semakn kecl pula pengaruh semua varabel dependen, atau dengan kata lan semakn kecl kemampuan model dalam menjelaskan perubahan nla varabel dependen. Sebalknya, semakn mendekat 1 besarnya R² suatu persamaan regres, semakn besar pula pengaruh varabel ndependen terhadap nla varabel dependen, sehngga dapat dkatakan semakn besar kemampuan model yang dhaskan dalam menjelaskan perubahan nla varabel dependen. c. Uj Dstrbus F (Uj Smultan) Pengaruh semua varabel ndependen (secara smultan) dalam model regres terhadap nla varable dependen dapat dketahu dengan analyss of varance (ANOVA). Pengujan dlakukan menggunakan uj dstrbus F, yakn dengan membandngkan antara nla krts F (F table) dengan nla F htung (F raso) yang terdapat pada table of analyss dar hasl perhtungan. Pengujan n dlakukan untuk mengetahu apakah semua varabel ndependen mempunya pengaruh yang sama terhadap varabel dependen.

10 Menguj Beda Rata-rata antara Perseps dan Harapan (Uj t) Uj-t adalah sebuah teknk pengolahan data dengan melakukan perbandngan data antara dua kelompok data. Dalam peneltan n akan dlakukan perbandngan antara data perseps dan data harapan penermaan atas kultas pelayanan KPU. Pada prakteknya, apabla dua kelompok data dbandngkan, rata-ratanya hampr selalu berbeda satu sama lan, bahkan seandanya dua kelompok data tersebut berasal dar populas yang sama, perbedaan tersebut bsa jad dsebabkan adanya kesalahan samplng atau mungkn juga adanya faktor lan yang sgnfkan (Supranto, 2001:196). Uj t memberkan suatu metode yang memungknkan untuk menark kesmpulan dalam membandngkan dua kelompok data. Dengan menggunakan uj t, akan dperoleh nformas tentang apakah tngkat perbedaan yang terjad antara dua kelompok tdak sekedar dsebabkan oleh adanya kesalahan samplng, akan tetap yang lebh pentng dar tu adalah mendeteks adanya faktor lan yang memlk nla sgnfkan. Dalam peneltan n, pengolahan data yang dperoleh dengan menggunakan sebuah program komputer, yatu dengan pared sample t-test (Uj t untuk dua sample yang berpasangan). Selanjutnya, berdasarkan hasl penlaan tngkat perseps dan harapan pada kuesoner yang dsebarkan, maka akan dhaslkan suatu perhtungan mengena tngkat kesesuaan antara harapan dan tngkat pelaksanaan pelayanan KPU Analss Kesenjangan antara Perseps dan Harapan Analss dlanjutkan dengan mengetahu tngkat kesesuaan, dmana tngkat kesesuaan adalah hasl perbandngan skor perseps dengan skor harapan, tngkat kesesuaan nlah yang akan menentukan urutan prortas penanganan terhadap atrbutatrbut dalam dmens kualtas pelayanan, dengan menggunakan rumus sebagamana durakan oleh (Supranto, 2001:239) Tk = X Y x 100%

11 21 Dmana, Tk = Tngkat Kesesuaan X = Skor penlaan perseps Y = Skor penlaan harapan Menurut Analss Tngkat Kesesuan Model Analss Martl dan James (1977) sebagamana dkutp oleh Shombng (2003), krtera kesesuaan dbag menjad beberapa tngkatan d sesuakan dengan tngkat persentase, yatu : a. 80% - 100% = sangat sesua, b. 70% - 79% = sesua, c. 60% - 69% = cukup sesua, d. 50% -59 % = kurang sesua, e. 0% - 49% = tdak sesua Setelah dketahu tngkat kesesuaan maka selanjutnya adalah dlakukan pemetaan dengan sumbu mendatar (X) ds oleh skor penlaan perseps, sedangkan sumbu tegak (Y) ds oleh skor penlaan harapan. Dalam Penyederhanaan rumus, maka untuk setap faktor yang mempengaruh kepuasan pelanggan drumuskan menjad: X X = ; n X = dmana, X = Skor rata-rata tngkat perseps Y = Skor rata-rata tngkat harapan n = Jumlah responden Selanjutnya hasl perhtungan tersebut dvsualsaskan dalam Dagram Kartesus. Dagram Kartesus merupakan kuadran yang dbag atas empat bagan yang dbatas oleh dua buah gars yang berpotongan tegak lurus pada ttk (X,Y), dmana X merupakan rata-rata dar rata-rata skor perseps pengguna jasa seluruh faktor/atrbut dan Y adalah rata-rata dar rata-rata skor harapan seluruh faktor yang mempengaruh seluruh kepuasan pengguna jasa, dengan rumus lanjutanya : n Y

12 22 X n X = = 1 ; K X n = = 1 K Y dmana, K = banyaknya atrbut/fakta yang dapat mempengaruh kepuasan pengguna jasa. Selanjutnya tngkat unsur unsur akan djabarkan dan dbag menjad empat bagan dalam dagram kartesus sepert terlhat pada Gambar 2. Gambar 2. Dagram Katresus Harapan Y A Prortas Utama B Pertahankan Prestas C Prortas Rendah D Berlebhan Perseps X Keterangan : A : Menunjukan faktor atau atrbut yang danggap mempengaruh kepuasan pengguna jasa, termasuk unsur-unsur jasa yang danggap sangat pentng, namun penyeda jasa belum malaksanakannya sesua kengnan pengguna jasa; B : Menunjukan unsur jasa pokok yang telah berhasl dlaksanakan penyeda jasa, untuk tu wajb dpertahankan. Danggap sangat pentng dan sangat memuaskan;

13 23 C : D : Menunjukan beberapa faktor yang kurang pentng pengaruhnya bag pengguna jasa, pelaksanaanya oleh penyeda jasa basa-basa saja. Danggap kurang pentng dan kurang memuaskan; menunjukan factor yang mempengaruh pengguna jasa kurang pentng, akan tetap pelaksanaannya berlebhan. Danggap kurang pentng tetap sangat memuaskan. (Sumber : Supranto 2001:242)