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, promo, pelayanan, rute, akses pemesanan, handling complain dan brand maskapai
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 NO Faktor-faktor Keunggulan Penerbangan Airasia Indonesia 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 11 Harga tiket pesawat terjangkau 12 Pemberian harga bagasi Airasia 13 Pemberian harga akomodasi 14 Promo BIG Airasia 15 Selalu menghadirkan harga tiket promo 16 Ketepatan waktu keberangkatan 17 Ketersediaan bus menuju pesawat 18 Fasilitas bagasi bagi penumpang 19 Kemudahan Check In 20 Pemberian snack/minuman Jawaban (yang Anda rasakan saat ini) SB B N KB TB
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 FREQUENCIES VARIABLES=Jenis_Kelamin /ORDER=ANALYSIS. Frequencies [DataSet1] D:\Family Folder\ratri\cetakakhir\data rara.sav Jenis_Kelamin Statistics N Valid 100 Missing 69 Jenis_Kelamin Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Perempuan 64 37.9 64.0 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 Pekerjaan Statistics N Valid 100 Missing 69 Pekerjaan Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid PNS/BUMN/POLRI 7 4.1 7.0 7.0 Pegawai Bank 11 6.5 11.0 18.0 Dosen 18 10.7 18.0 36.0 Wirausaha 6 3.6 6.0 42.0 IbuRumahTangga 13 7.7 13.0 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 Umur Statistics N Valid 100 Missing 69 Umur Frequency Percent Valid Percent Cumulative 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 2 1.2 2.0 86.0 32 1.6 1.0 87.0 33 1.6 1.0 88.0 38 1.6 1.0 89.0 39 1.6 1.0 90.0 40 1.6 1.0 91.0 48 2 1.2 2.0 93.0 50 2 1.2 2.0 95.0 51 1.6 1.0 96.0 52 1.6 1.0 97.0 54 1.6 1.0 98.0 57 1.6 1.0 99.0 65 1.6 1.0 100.0 Total 100 59.2 100.0 Missing System 69 40.8 Total 169 100.0 FREQUENCIES VARIABLES=Tujuan_Penerbangan /ORDER=ANALYSIS. Frequencies Statistics Tujuan_Penerbangan N Valid 169 Missing 0 Tujuan_Penerbangan Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Banda Aceh 1.6.6.6 Bandung 23 13.6 13.6 14.2 Bali 7 4.1 4.1 18.3 Jakarta 31 18.3 18.3 36.7 PekanBaru 8 4.7 4.7 41.4 Surabaya 5 3.0 3.0 44.4 Yogyakarta 6 3.6 3.6 47.9 Bangkok 22 13.0 13.0 60.9 Kuala Lumpur 50 29.6 29.6 90.5
Penang 9 5.3 5.3 95.9 Phuket 1.6.6 96.4 Singapura 3 1.8 1.8 98.2 Hong Kong 3 1.8 1.8 100.0 Total 169 100.0 100.0 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. Scale: ALL VARIABLES Case Processing Summary N % Cases Valid 100 59.2 Excluded a 69 40.8 Total 169 100.0 a. Listwise deletion based on all variables in the procedure. Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items.719 35 Item Statistics Mean Std. Deviation N P1 2.04.567 100 P2 2.31.692 100 P3 3.15.757 100 P4 2.56.988 100 P5 1.87.720 100 P6 2.49.559 100 P7 2.58.654 100 P8 2.40.667 100 P9 2.09.698 100
P10 2.26.661 100 P11 1.36.542 100 P12 3.82.925 100 P13 2.71.701 100 P14 1.23.446 100 P15 1.26.463 100 P16 1.66.728 100 P17 3.07.795 100 P18 3.74 1.143 100 P19 1.91.911 100 P20 4.18.957 100 P21 2.63.849 100 P22 2.61.723 100 P23 3.06.763 100 P24 1.80.696 100 P25 2.56.686 100 P26 1.92.662 100 P27 1.97.540 100 P28 2.09.605 100 P29 3.63.917 100 P30 2.45.730 100 P31 2.83.726 100 P32 3.18.809 100 P33 1.72.637 100 P34 1.51.611 100 P35 4.08.939 100 Item-Total Statistics Corrected Item- Cronbach's Scale Mean if Scale Variance Total Alpha if Item Item Deleted if Item Deleted Correlation Deleted P1 84.69 60.115.426.704 P2 84.42 59.155.427.702 P3 83.58 60.832.235.712 P4 84.17 57.839.357.703 P5 84.86 60.021.326.707 P6 84.24 59.619.492.702 P7 84.15 59.341.438.702 P8 84.33 59.294.432.702 P9 84.64 59.101.428.702 P10 84.47 61.504.216.714
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 Total Initial Eigenvalues % of Cumulative Variance % Extraction Sums of Squared Loadings % of Cumulative Total Variance % 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.