## ANALISIS DAMPAK PENERAPAN IT SERVICE DESK PADA BANK XYZ

## Ario Adi Prasetyo; Ford Lumban Gaol
Program Magister Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, BINUS UNIVERSITY Jln. Kebon Jeruk Raya No. 27, Jakarta 11530 fordlg@binus.ac.id

## ABSTRACT
The purpose of this study is to identify the determinants of IT operational performance related to IT Service Desk. And to determine the consideration of implementing IT Service Desk in the company business processes. The population in this study is  1500 employees or users of the IT Service Desk service. By using the Slovin, 100 users were obtained in the sample. The variables in this study include success factors of IT Service Desk and Problem Management. Methods of data collection include using questionnaire s. Analysis of data is conducted using multivariate analysis of the factor analysis. The conclusions of this research is obtained from, among others, the factors of success of the IT Service Desk and Problem Management. There are 9 to 37 variables and indicators. From the research, it is found that there is a relationship between factors. And after the reduction process of 37 indicators four new factors was formed which consist of a quick solution factor, excellent IT Service Desk factor, focus support factor, and excellent staff factor. From all the new factors, quick solution is the most dominant factor.
Kata kunci: Banking, IT-IL, IT Service Desk, Problem Management, Factor Analysis

## ABSTRAK
Tujuan dari penelitian ini untuk mengidentifikasi faktor-faktor penentu kinerja operasional IT yang terkait dengan IT Service Desk. Dan untuk menentukan konsiderasi implementasi IT Service Deskd alam bisnis proses perusahaan. Populasi dalam penelitian ini sebanyak 1500 karyawan atau user dari layanan IT Service Desk. Dengan menggunakan metode Slovin, didapat 100 user sebagai sampel. Variabel dalam penelitian ini antara lain adalah faktor-faktor kesuksesan dari IT Service Desk dan Problem Management. Metode pengumpulan data menggunakan metode kuesioner. Analisis data menggunakan analisis multivariate yaitu analisis faktor. Adapun kesimpulan dari diperoleh dari penelitian ini antara lain faktor-faktor kesuksesan dari IT Service Desk dan Problem Management ada 9 variabel dan menjadi 37 indikator. Dari hasil penelitian, ada hubungan antar faktor yang satu dengan yang lain. Dan setelah proses reduksi ternyata dari 37 indikator terbentuklah 4 faktor baru yang terdiri dari faktor quick solution, faktor excellent IT Service Desk, faktor focus support, faktor excellent staff. Dari keseluruhan faktor baru tersebut quick solution merupakan faktor baru yang paling dominan.
Kata kunci: Perbankan, IT-IL, IT Service Desk, Problem Management, Analisis Faktor

## PENDAHULUAN
Dewasa ini infrastruktur Information Technology (IT) semakin banyak digunakan oleh perusahaan-perusahaan baik kecil, menengah maupun besar. Manfaat dan keuntungan menggunakan IT sebagai backbone dalam menjalankan bisnis semakin terasa keampuhannya, terutama dalam menghadapi turbulensi persaingan bisnis yang semakin dinamis. Kini IT backbone telah menjadi salah satu senjata kekuatan bersaing, tanpa dukungan infrastruktur IT yang memadai sulit bagi suatu unit usaha berkembang dan bertumbuh secara meyakinkan, baik itu di sektor keuangan maupun sektor non keuangan.
Pada sektor keuangan, khususnya industri perbankan, persaingan berada pada red ocean market, dimana terdapat 122 bank komersil dengan 12,500 kantor tersebar di Indonesia (SPI-BI Mei 2009). Industri perbankan merupakan industri yang padat dengan muatan IT, dimana bank beroperasi menyediakan layanan non stop 24 jam sehari dan 7 hari seminggu, sepanjang tahun. Semua operasional perbankan tidak bisa terlepas dari peran IT sebagai penyokong kegiatan operasional sehari-hari dari sebuah Bank. Contoh paling sederhana adalah penggunaan mesin ATM, dimana mesin ini mempermudah nasabah dalam melakukan transaksi seperti pengambilan uang tunai, pengecekan saldo, pengiriman uang, pembayaran rekening listrik, kartu kredit, pembelian pulsa, dan lain-lain tanpa perlu mengantri di depan teller.
Mengingat begitu besarnya peran IT dalam perbankan, tidaklah berlebihan bila kebutuhan akan manajemen IT yang handal, khususnya dalam menjaga kualitas dan ketersedian layanan IT pada Bank menjadi sangat signifikan. IT sebagai sentral pengelolaan proses bisnis memerlukan suatu wadah interaksi yang cepat, efisien, dan dapat diandalkan oleh unit-unit lain dalam lingkup bank. Demikian juga dengan unit bisnis lain diluar perbankan, pemanfaatan IT seyogianya dapat dimaksimumkan manfaatnya sehingga proses bisnis dapat menjadi lebih cepat, tepat waktu (reliable), nyaman dan efisien.
Pada umumnya didalam suatu perusahaan memiliki unit atau divisi dalam menangani infrastruktur IT. Adakalanya ketersediaan infrastruktur IT belum dapat dimaksimalkan, bahkan kesesuaian infrastruktur dengan kepentingan bisnis  belum selaras yang dapat berakibat pada tingkat efisien dan efektivitas sistem IT tidak optimal. Untuk menghindari ketidak sesuaian antara proses bisnis dengan ketersediaan infrastruktur IT, dibutuhkan suatu sarana yang dapat dihandalkan keakuratan penggunaanya. Salah satu sarana yang dapat digunakan adalah Information Technology Infrastructure Library (IT-IL), sarana ini dapat digunakan sebagai best practice dalam menyelaraskan proses IT Operation dengan kepentingan bisnis bank. Berkaitan dengan paparan sebelumnya, maka adalah suatu hal yang menantang untuk mengukur dan menganalisis faktor-faktor apa saja yang membuat sarana IT-IL dapat meningkatkan kualitas layanan IT.
IT-IL sendiri memiliki beberapa proses diantaranya adalah The Business Perspective, ICT Infrastructure Management, Planning to Implement Service Management, Application Management, Security Management, Service Management. Khusus untuk IT Service Management (ITSM) adalah sebagai kerangka kerja (framework) untuk mengelola infrastruktur TI di suatu perusahaan, dan mengatur layanan terbaik bagi penggunaan layanan TI. Dengan kata lain, konsep ITSM muncul sejalan dengan makin meningkatnya ketergantungan dan kebutuhan perusahaan pada IT untuk mencapai tujuan strategis. Di dalam ITSM itu sendiri, salah satunya terdapat fungsi Service Desk dan proses Problem Management yang dapat menjadi landasan pengintegrasian manajemen IT dan mendukung layanan perusahaan secara umum dan layanan IT secara khusus.
IT Service Desk sebagai antarmuka antara user dengan IT merupakan solusi terbaik dalam efisiensi manajemen IT. IT Service Desk yang menjadi Single Point of Contact (SPOC) dalam
manajemen IT diharapkan mampu menjawab desakan dunia bisnis yang ketat dan membutuhkan infrastruktur IT yang baik, serta menjadi lapisan terdepan dalam memberikan layanan IT pada user.
Dengan menjalankan fungsi SPOC, IT Service Desk dapat menjadikan segala permasalahan IT selalu termonitor dan terkontrol. Untuk dapat menangani setiap permasalahan dari user, penting bagi IT Service Desk untuk berkoordinasi dengan Problem Management. Dengan adanya kerja sama yang baik diantara keduanya, diharapkan sistem yang terintegrasi, dan administrasi yang baik akan menjadi landasan yang kuat bagi pembangunan IT di masa yang akan datang.
Dalam riset ini pembahasan terbatas pada dampak penerapan IT Service Desk tehadap kinerja IT dilihat dari perspektif user, dalam hal ini dilakukan di Bank CIMB Niaga..

## METODE
Pada penelitian ini, sampel yang diambil adalah populasi dari karyawan dalam hal ini adalah user. Adapun teknik pengumpulan data dilakukan dengan cara pengumpulan data primer, yaitu dengan penyebaran kuesioner kepada responden yang telah terpilih.
Populasi adalah jumlah keseluruhan dari obyek atau unit analisis yang karakteristiknya akan diteliti (Djarwanto, 1996: 102). Populasi yang telah ditentukan adalah populasi dari karyawan (user) yang memakai manfaat dari layanan IT Service Desk dan memiliki user id untuk menggunakan tools dari IT Service Desk berupa Remedy – IT Service Management di Kantor Pusat Bank CIMB Niaga wilayah Tanggerang. Jumlah karyawan yang memiliki kriteria tersebut adalah 1500 karyawan (user).
Sampel adalah sebagian dari populasi yang karakteristiknya dianggap mewakili populasi (Djarwanto, 1996, p108). Untuk penentuan jumlah sampel, dalam penelitian menggunakan metode Slovin (Umar, 2000) yaitu menggunakan rumus :
dimana : n = ukuran sampel N = ukuran populasi e = error sampling, dalam hal ini diambil sebesar 10%
Adapun populasi (N) adalah sebanyak 1500 karyawan atau user dengan estimasi batas kesalahan (e) adalah 10% sehingga jumlah sampel minimal adalah 94 ≈ 100 sampel.
Dikarenakan cukup banyaknya karyawan (user) dan terbatasnya waktu penelitian, sehingga penggunaan sampel diharapkan mampu mewakili secara keseluruhan. Peneliti menggunakan teknik Sampel Acak Sederhana karena tidak adanya penggolongan tertentu dalam pemilihan sampel sehingga setiap user mendapat kesempatan yang sama. Proses pengambilan sampel yaitu dengan membuat daftar user yang berhak diikutkan sebagai populasi, kemudian diberi nomor. Setelah itu, diambil angka secara acak menggunakan Tabel Acak. Kurang lebih 100 sampel akan dipilih.
Dalam pengumpulan data penelitian ini menggunakan kuesioner sebagai instrumen pengumpulan data. Kuesioner akan berisikan pertanyaan-pertanyaan yang untuk dijawab oleh responden guna memperoleh informasi yang dibutuhkan dalam penelitian, kuesioner ini juga dimaksudkan untuk mendukung penelitian yang dilakukan memiliki validitas dan reabilitas yang
tinggi. Untuk dapat memberikan jawaban yang menggambarkan situasi yang sebenarnya, maka kuesioner ini disusun secara jelas, tidak membingungkan dan bisa dipakai oleh semua responden agar dapat menghindari atau meminimalkan kemungkinan kesalahan pengertian oleh responden.
Skala pengukuran yang digunakan pada kuesioner ini adalah skala Likert (Sugiyono, 2007). Skala Likert menggunakan nilai intensitas 1 – 5. Skala ini mengartikan tingkat kepercayaan responden dari setiap butir pertanyaan..
Jawaban dapat diberikan dengan nilai, misalnya :
1.  Sangat Setuju / Selalu / Sangat Positif nilai 5 2. Setuju / Sering / Positif nilai 4 3.  Ragu-ragu / Kadang-kadang / Netral nilai 3 4.  Tidak Setuju / Hampir / Tidak Pernah / Negatif nilai 2 5.  Sangat Tidak Setuju / Tidak Pernah / Sangat Negatif nilai 1
Gambar 1 Skema Kerangka Pemikiran
Model penelitian ini akan menganalisa hubungan-hubungan antara variabel-variabel bebas (independent variables) dengan hasil penelitian. Variabel-variabel bebas yang ditentukan adalah sebagai berikut :
1. Komitmen manajemen
2.  Kebutuhan bisnis dan keperluan user
3. Efektivitas layanan
4.  Pemeliharaan dan pelatihan
5. Kemudahan penggunaan
6. Komunikasi
7. Klasifikasi masalah
8. Kompetensi
9. Sinergi
Variabel-variabel diatas akan diuji apakah berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat (dependent variabel), sehingga model penelitian yang akan dipergunakan dalam penelitian adalah :

## Gambar 2 Model Penelitian
Pengolahan data hasil dari jawabab kuesioner diolah dengan menggunakan software Statistic Product and Service Solution (SPSS) 17. Melalui program SPSS kegiatan pengolahan data dapat dilakukan dengan mudah, tanpa harus melibatkan pemakai dalam persoalan rumus-rumus statistik di atas tidak akan terlihat secara langsung. Hasil jawaban kuesioner pada setiap indikator yang menguji korelasi antar variabel atau faktor, akan dijumlahkan dan dibagi sesuai banyaknya indikator untuk mengetahui rata-rata dari jumlah jawaban per-responden. Hal ini diasumsikan bahwa antara satu indikator dengan indikator lain dalam satu variabel tidak memiliki hubungan antara satu dengan lainnya dan berdiri sendiri (independen), namun nilai bobot antar indikator di dalamnya memiliki nilai yang sama.
Penelitian ini akan menggunakan pendekatan construct validity yaitu instrumen disusun berdasarkan masukan dari orang ahli atau pemakai dari layanan IT Service Desk.
Pernyataan dalam kuesioner akan dirancang menggunakan skala pilihan tertentu sehingga bisa digunakan dalam menentukan karakteristik pertanyaan tersebut, dan juga dari skor / hasil yang dihitung akan diuji validitasnya apakah mewakili variabel yang diukur. Uji validitasnya menggunakan metode korelasi bivariate dengan nilai korelasi positif dan probabilitas korelasi ≤ 0.05 (Ghozali, 2005:45).
Agar diperoleh instrumen pengukuran data yang reliable maka pengukuran dari jawaban responden menggunakan skor pengukuran yang mencerminkan keadaan sebenarnya yang akan terihat dari minimalnya kemungkinan error dan variance yang terjadi. Pengujian reliabilitas menggunakan instrumen One Shot atau pengukuran sekali saja dan dikatakan reliabel jika nilai Alpha Cronbach > 0.6 (Ghozali, 2006:46).
Metode yang digunakan untuk menganalisis data dengan menggunakan analisis multivariat yaitu analisis faktor. Analisis faktor adalah analisis untuk menemukan variabel baru yang disebut faktor yang jumlahnya lebih sedikit dibandingkan dengan jumlah variabel asli yang tidak berkorelasi satu sama lainnya (tidak terjadi multicollinearity), variabel baru tersebut memuat sebanyak mungkin informasi yang terkandung dalam variabel asli (Supranto, 2004: 26).
Analisis faktor ini dilakukan pada semua langkah análisis faktor, karena masing-masing hasil dari langkah analisis faktor ini mempunyai ketentuan yang harus diperhatikan. Dari hasil analisis faktor ini dapat diperoleh beberapa faktor yang terbentuk dari variabel-variabel awal penelitian. Adapun langkah-langkah dalam analisis faktor dapat dilihat pada Gambar 3 berikut ini :
Gambar 3 Proses Pengolahan Analisis Faktor
Untuk memudahkan menganalisis data, maka penulis akan menggunakan program SPSS 17 for Windows.
a. Analisis Deskriptif Statistic frequencies dengan menampilkan frequency, dan percent adalah untuk mengidentifikasi data responden
b. Analisis Deskriptif Statistic Descriptives dengan menampilkan modus adalah untuk memenuhi tujuan penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk memperoleh data dari responden digunakan lembar kuesioner (lampiran 1) yang harus diisi oleh para responden ( user ) dalam hal ini karyawan sebagai user dari Bank CIMB Niaga yang menjadi obyek penelitian tersebut. Hasil penelitian yang didapat dari kuesioner atau daftar pernyataan, serta dengan pendekatan lapangan yang dilakukan dengan user , memberikan berbagai macam penilaian dan pandangan terhadap dampak penerapan IT Service Desk terhadap kinerja IT pada unit IT dari persepektif user
Kuesioner disebarkan mulai 14 Desember hingga 28 Desember 2009 dan diharapkan untuk diterima berjumlah 100 responden. Untuk memperoleh jumlah tersebut, kuesioner yang disebarkan berjumlah 130. Kuesioner ini disebarkan melalui cara tradisional maupun email . Dari 130 kuesioner yang disebar, jumlah kuesioner yang kembali adalah 106 responden, dan setelah diseleksi maka terdapat 100 responden yang memenuhi syarat untuk dapat diolah datanya dalam peneliatian ini dan juga sesuai dengan harapan peneliti. Jadi ada 6 (enam) responden yang tidak valid , hal ini disebabkan karena tidak semua kuesioner di jawab, ada 2 jawaban untuk 1 item , dan responden menjawab sama untuk semua item dalam kuesioner.
Berdasarkan dari model penelitian terdapat 9 variabel. Dari variabel-variabel tersebut didapatkanlah 37 indikator yang dipergunakan dalam design kuesioner untuk mengetahui dampak penerapan IT Service Desk terhadap kinerja IT dari perspektif user di Bank CIMB Niaga. Ke-37
indikator tersebut antara lain :
1. Manajemen IT telah melakukan sosialisasi tentang keberadaan dari layanan IT Service Desk kepada user (B1).
2. Manajemen IT telah memberikan dukungan fasilitas berupa sarana dan prasarana terhadap layanan IT Service Desk (B2).
3. Manajemen IT telah mengakui dan menghargai prestasi tim IT Service Desk berupa reward dalam hal peningkatan kualitas layanan operasional (B3).
4. Adanya IT Service Desk telah meningkatkan target dan volume bisnis (B4).
5. Adanya IT Service Desk telah meningkatkan Service Level Agreement (SLA) terhadap bisnis (B5).
6. Adanya IT Service Desk telah meningkatkan performa dan kinerja user (B6).
7. Adanya IT Service Desk telah memenuhi keperluan user yang berhubungan dengan IT (B7).
8. Adanya IT Service Desk telah meningkatkan kualitas dari layanan IT (B8).
9. Adanya IT Service Desk telah meningkatkan kuantitas dari penyelasaian masalah yang ada (B9).
10. Adanya IT Service Desk telah mempercepat waktu penyelasaian masalah (B10).
11. Adanya IT Service Desk telah meningkatkan kepuasan user (B11).
12. Adanya IT Service Desk telah menjadi Single Point Of Contact (SPOC) bagi user (B12). 13. Tim IT Service Desk telah memelihara kemampuan dan keahlian teknisnya (B13). 14. Tim IT Service Desk telah memelihara proses work flow terhadap insiden yang masuk (B14). 15. Tim IT Service Desk telah memelihara proses work flow terhadap staf IT yang terkait dengan insiden tersebut (B15).
16. Tim IT Service Desk telah melakukan pekerjaannya sesuai dengan Standard Operating Procedure (SOP) yang tersedia (B16).
17. Tim IT Service Desk telah  melakukan pelatihan tentang produk IT yang dipakai secara continue (B17).
18. User dapat dengan mudah menghubungi layanan IT Service Desk , baik melalui telepon ataupun email (B18).
19. User dapat dengan mudah mengetahui informasi mengenai status terakhir permasalahannya dari tim IT Service Desk (B19).
20. User dapat dengan mudah menggunakan tools dari IT Service Desk berupa Remedy – IT Service Management (B20).
21. User dapat dengan mudah melihat seluruh informasi mengenai permasalahannya melalui tools dari IT Service Desk berupa Remedy – IT Service Management (B21). 22. Tim IT Service Desk telah berkomunikasi dengan baik dan lancar (B22).
23. Tim IT Service Desk telah berbicara dengan sopan dan santun (B23).
24. Tim IT Service Desk telah memliki empati terhadap penyelesaian masalah user (B24).
25. Tim IT Service Desk telah terbuka dan tidak menutupi kondisi yang sedang terjadi terhadap penyelasaian masalah user (B25).
26. Tim IT Service Desk tidak pernah menolak untuk membantu permasalahan user (B26).
27. Tim Problem Management telah mengklasifikasikan permasalahan anda sesuai dengan garis besarnya (contoh : incident , problem atau request ) (B27).
28. Tim Problem Management telah mengklasifikasikan permasalahan anda sesuai dengan letak permasalahannya (contoh : application, hardware, network/comms atau lainnya) (B28).
29. Tim Problem Management telah mengklasifikasikan permasalahan anda sesuai dengan impactnya (contoh : extensive, significant, moderate, minor ) (B29).
30. Tim Problem Management telah mengklasifikasikan permasalahan anda sesuai dengan prioritasnya (contoh : urgent, high, medium atau low ) (B30).
31. Tim Problem Management dapat menganalisa insiden setelah insiden tersebut muncul (B31).
32. Tim Problem Management telah mencegah insiden sebelum insiden tersebut muncul (B32).
33. Tim Problem Management telah mengidentifikasi root cause hingga memberikan solusi permanen bagi IT Service Desk (B33).
34. Tim Problem Management telah mengurangi timbulnya insiden sejenis terhadap solusi permanen yang diberikan (B34).
35. Penerapan yang baik dari Problem Management dan Incident Management terhadap penyelesaian setiap masalah (B35).
36. Kerjasama yang baik antara Problem Management dengan Incident Management dalam menangani masalah (B36).
37. Semua insiden dan masalah yang ada terdata dan tersimpan oleh IT Service Desk di dalam toolsnya berupa Remedy - IT Service Management untuk ditangani lebih lanjut oleh Incident Management , Problem Management maupun Second Level Support (B37).

## Data Demografis
Dari hasil kuesioner pada Tabel 1, terlihat bahwa pendidikan terakhir yang telah diselesaikan oleh responden yang paling banyak adalah Strata 1 (Sarjana) dengan 74 responden (74%), sedangkan yang paling sedikit adalah lainnya sebanyak 1 responden (1%).
Tabel 1 Pendidikan Responden
Pendidikan Jumlah Persen SLTA 4 4% Akademi 10 10% Srata 1 74 74% Strata 2 11 11% Lainnya 1 1% Total 100 100
Dari hasil kuesioner pada Tabel 2, terlihat bahwa responden yang paling banyak adalah yang telah bekerja 1 – 5 tahun dengan 64 responden (64%), sedangkan yang paling banyak adalah responden yang telah bekerja lebih dari 20 tahun sebanyak 4 responden (4 %).

## Tabel 2 Lama bekerja Responden
Lama Bekerja Jumlah Persen 1 - 5 64 64% 6 - 10 14 14% 11 -15 10 10% 16 - 20 8 8% > 20 4 4% Total 100 100%

## Uji Validitas dan Reliabilitas

## Uji Validitas
Uji validitas dimaksudkan untuk mengetahui apakah instrumen tersebut mempunyai
keebenaran dan kesahihan. Untuk mengetahui soal tersebut valid atau tidak maka dilakukan korelasi bivariate antara masing-masing skor indikator dengan total skor konstruk. Kriterianya, instrumen valid apabila nilai korelasi ( pearson correlation ) adalah positif dan nilai probabilitas korelasi [ sig. (2- tailed) ] ≤ taraf signifikan ( α ) sebesar 0.05 (Ghozali, 2005, p45).
Hasil dari uji validitas dengan menggunakan SPSS 17 didapat hasil bahwa kolom nilai korelasi dan probabilitas korelasi yang merupakan nilai α dari setiap butir pernyataan, semuanya menunjukkan nilai positif dan lebih kecil dari 0.005, jadi semua item valid untuk masing-masing variabel.

## Uji Reliabilitas
Sedangkan untuk pengujian reliabilitas dilakukan pengukuran One Shot atau pengukuran “Satu Kali Jalan” dikarenakan survei hanya dilakukan satu kali. Uji statistiknya menggunakan Alpha Cronbach ( α ). Dan untuk mengetahui konstruk atau variabel dikatakan reliabel jika nilai Alpha Cronbach ( α ) > 0.60 (Nunnally dalam Ghozali, 2006: 46).
Pada Tabel 4.6 dibawah ini, hasil dari uji reliabilitas dengan menggunakan SPSS 17 didapat hasil nilai koefisien reliabilitas sebesar 0.927. Sesuai kriteria, nilai alpha cronbach yang lebih besar dari 0.60 memiliki tingkat reliablitas yang baik atau dengan kata lain data hasil angket dapat dipercaya.

## Analisis Faktor
Analisis faktor dimaksudkan untuk menemukan variabel yang disebut faktor yang jumlahnya lebih sedikit dibandingkan dengan jumlah variabel atau indikator asli yang tidak berkorelasi satu sama lainnya.

## Membuat Matriks Korelasi
Pengujian variabel-variabel  yang telah ditentukan menggunakan uji Barlett (Bartlett’s test of sphericity), uji Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) dan uji Measure of Sampling Adequacy (MSA). Berdasarkan hasil analisis dengan menggunakan program komputasi SPSS 17 didapat output sebagai berikut :

## Factor Analysis

## Tabel 3 KMO dan Barlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy . .790 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2357.392 df 666 Sig. .000
Dalam Uji Barlett ( Bartlett’s test of sphericity ) didapatkan nilai Bartlett’s test of sphericity yang diperoleh sebesar 2357.392 dengan signifikan 0.000. Hal ini berarti antar variabel terjadi korelasi (signifikan < 0.05). Pada saat uji Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), nilai KMO bervariasi antara 0 hingga 1. Untuk penelitian ini memiliki nilai KMO sebesar 0.790, yang masuk kedalam kategori cukup baik, sehingga dapat disimpulkan bahwa faktor análisis yang dilakukan sudah tepat.
a. Uji Measure of Sampling Adequacy (MSA) Anti Image Matrices
Nilai MSA pada Anti-image Correlation (a) untuk semua variabel > 0.5. Dengan tidak adanya pengeluaran atau reduksi variabel maka proses prediksi dan analisis uji dapat dilanjutkan.

## Ekstraksi Faktor
Ekstraksi faktor yang dimaksud adalah menentukan jenis-jenis faktor yang akan dipakai. Langkah-langkahnya adalah:

## a. Communality

## Tabel 4 Communalities
Indikator Initial Extraction Indikator Initial Extraction B1 1.000 0.262 B20 1.000 0.627 B2 1.000 0.332 B21 1.000 0.346 B3 1.000 0.338 B22 1.000 0.666 B4 1.000 0.633 B23 1.000 0.653 B5 1.000 0.589 B24 1.000 0.742 B6 1.000 0.629 B25 1.000 0.582 B7 1.000 0.530 B26 1.000 0.249 B8 1.000 0.554 B27 1.000 0.501 B9 1.000 0.674 B28 1.000 0.657 B10 1.000 0.601 B29 1.000 0.584 B11 1.000 0.581 B30 1.000 0.559 B12 1.000 0.504 B31 1.000 0.452 B13 1.000 0.527 B32 1.000 0.478 B14 1.000 0.670 B33 1.000 0.615 B15 1.000 0.535 B34 1.000 0.594 B16 1.000 0.269 B35 1.000 0.530 B17 1.000 0.282 B36 1.000 0.556 B18 1.000 0.380 B37 1.000 0.426
B19 1.000 0.679
Pada Tabel 4 diatas (pada dasarnya adalah jumlah varians (bisa dalam prosentase) dari suatu indikator mula-mula yang bisa dijelaskan oleh faktor yang ada. Jadi dari analisis diatas semakin besar nilai communalities sebuah indikator, berarti semakin erat hubungannya dengan faktor yang terbentuk.

## Total Variance Explained
Tabel 5a Total Variance Explained (Eigenvalue)
Total Variance Explained Com ponent Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 10.791 29.166 29.166 10.791 29.166  29.166 4.773 12.900  12.900 2 3.682 9.952 39.118 3.682 9.952  39.118 4.126 11.150  24.050 3 2.874 7.767 46.885 2.874 7.767  46.885 3.533 9.549  33.599 4 1.935 5.229 52.114 1.935 5.229  52.114 3.386 9.150  42.750 5 1.773 4.791 56.905 1.773 4.791  56.905 3.180 8.596  51.345 6 1.546 4.178 61.083 1.546 4.178  61.083 2.058 5.563  56.908 7 1.373 3.711 64.794 1.373 3.711  64.794 1.943 5.252  62.160 8 1.237 3.342 68.136 1.237 3.342  68.136 1.775 4.798  66.959 9 1.070 2.892 71.028 1.070 2.892  71.028 1.506 4.069  71.028
10 .965
2.607 73.635 11 .927 2.504 76.139 12 .813 2.199 78.338 13 .709 1.915 80.253 14 .673 1.820 82.073 15 .615 1.662 83.734 16 .597 1.613 85.348 17 .570 1.541 86.889 18 .529 1.428 88.317 19 .452 1.220 89.537 20 .431 1.164 90.702 21 .373 1.008 91.710 22 .359 .970 92.680 23 .341 .922 93.602 24 .305 .825 94.427 25 .286 .774 95.200 26 .266 .720 95.920 27 .229 .618 96.538 28 .192 .519 97.057 29 .181 .490 97.547 30 .174 .472 98.019 31 .166 .448 98.467 32 .125 .337 98.804 33 .121 .328 99.132 34 .103 .279 99.411 35 .080 .216 99.627 36 .077 .207 99.834 37 .061 .166 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Pada Tabel 5a diatas, ada 37 indikator ( component ) yang dimasukkan dalam analisis faktor, yakni B1 sampai dengan B37. Dengan masing-masing indikator mempunyai varian 1, maka total varians adalah 37 x 1 = 37.
1.  Jika 37 indikator diekstrak menjadi 1 faktor, maka : 10,791/37 x 100% = 29.166%
2.  Jika 37 indikator diekstrak menjadi 2 faktor, maka : 3.682/37 x 100% = 9.952%
3.  Total kedua faktor akan bisa menjelaskan 29.166% + 9.952%, atau 39.118% dari variabilitas ke 37 indikator yang dianalis.
Eigenvalues menunjukkan kepentingan relatif masing-masing faktor dalam menghitung varians ke 37 indikator yang dianalisis. Dari Tabel 5a pada kolom eigenvalues diatas bisa dilihat bahwa ada sembilan faktor yang terbentuk, karena dengan :
1. Dengan satu faktor, nilai eigenvalues adalah 10.791, diatas 1
2. Dengan dua faktor, nilai eigenvalues adalah 3.682 diatas 1
3. Dengan tiga faktor, nilai angka eigenvalues adalah 2.874 diatas 1
4. Dengan empat faktor, nilai angka eigenvalues adalah 1.935 diatas 1
5. Dengan lima faktor, nilai angka eigenvalues adalah 1.773 diatas 1
6. Dengan enam faktor, nilai angka eigenvalues 1.546 adalah diatas 1
7. Dengan tujuh faktor, nilai angka eigenvalues 1.373 adalah diatas 1
8. Dengan delapan faktor, nilai angka eigenvalues 1.237 adalah diatas1
9. Dengan sembilan faktor, nilai angka eigenvalues 1.070 adalah   diatas 1
10. Namun dengan sepuluh faktor angka eigenvalues sudah dibawah 1, yakni 0.965, sehingga proses factoring seharusnya berhenti pada 9 faktor saja.
Berdasarkan nilai eigenvalues nya, maka didapatkan 9 faktor baru yang terbentuk. Dari hasil ini, analisis faktor bisa dilanjutkan, tetapi hasil akhirnya menjadi kurang optimal karena faktor yang terbentuk masih cukup banyak. Untuk mendapatkan hasil yang optimal maka bisa dilakukan kembali Total Variance Explained dengan melihat nilai persentase variance ≥ 0.05 dan persentase c umulative ≥ 0.50 pada extraction sums .
Dengan melakukan kembali Total Variance Explained dan menentukan lima faktor baru yang diekstrak ( fixed number of factors = 5, pada SPSS 17), maka dapat dilihat pada tabel 5b dibawah ini, nilai persentase variance ≤ 0.05 dan persentase c umulative ≥ 0.50. Oleh karena itu penentuan menggunakan 5 faktor baru yang terbentuk tidak dapat digunakan.
Tabel 5b Total Variance Explained (Lima faktor baru)
Total Variance Explained Compo nent Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 10.791 29.166 29.166 10.791 29.166 29.166 5.840 15.783  15.783 2 3.682 9.952 39.118 3.682 9.952 39.118 4.843 13.090 28.873 3 2.874 7.767 46.885 2.874 7.767 46.885 3.764 10.173 39.046 4 1.935 5.229 52.114 1.935 5.229 52.114 3.732 10.086 49.132 5 1.773  4.791 56.905 1.773 4.791 56.905 2.876 7.773  56.905 6 1.546 4.178 61.083 7 1.373 3.711 64.794 8 1.237 3.342 68.136 9 1.070 2.892 71.028 10 .965  2.607 73.635 11 .927  2.504 76.139 12 .813  2.199 78.338 13 .709  1.915 80.253 14 .673  1.820 82.073 15 .615  1.662 83.734 16 .597  1.613 85.348 17 .570  1.541 86.889 18 .529  1.428 88.317 19 .452  1.220 89.537 20 .431  1.164 90.702 21 .373  1.008 91.710 22 .359  .970 92.680 23 .341  .922 93.602 24 .305  .825 94.427 25 .286  .774 95.200 26 .266  .720 95.920 27 .229  .618 96.538 28 .192  .519 97.057
29 .181  .490 97.547
30 .174  .472 98.019
31 .166  .448 98.467 32 .125  .337 98.804
33 .121  .328 99.132 34 .103  .279 99.411 35 .080  .216 99.627
36 .077  .207 99.834 37 .061  .166 100.00 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Dengan melakukan kembali Total Variance Explained dan menentukan empat faktor baru yang diekstrak ( fixed number of factors = 4, pada SPSS 17), maka dapat dilihat pada tabel 5c dibawah ini, nilai persentase variance ≥ 0.05 dan persentase c umulative ≥ 0.50.
Tabel 5c Total Variance Explained (Empat faktor baru)
Total Variance Explained Com pone nt
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared
Loadings
Total
% of Varianc e Cumula tive % Total
% of
Varianc e Cumula tive % Total % of Varianc e Cumulat ive % 1  10.791 29.166 29.166 10.791 29.166 29.166 6.547 17.696  17.696 2  3.682 9.952 39.118 3.682 9.952 39.118 5.010 13.540 31.235 3  2.874 7.767 46.885 2.874 7.767 46.885 3.947 10.666 41.902 4 1.935 5.229 52.114 1.935 5.229 52.114 3.779 10.212  52.114 5 1.773 4.791 56.905 6 1.546 4.178 61.083 7 1.373 3.711 64.794 8 1.237 3.342 68.136 9 1.070 2.892 71.028 10 .965 2.607 73.635 11 .927 2.504 76.139 12 .813 2.199 78.338 13 .709 1.915 80.253 14 .673 1.820 82.073 15 .615 1.662 83.734 16 .597 1.613 85.348 17 .570 1.541 86.889 18 .529 1.428 88.317 19 .452 1.220 89.537 20 .431 1.164 90.702 21 .373 1.008 91.710
22 .359 .970 92.680
23 .341 .922 93.602
24 .305 .825 94.427
25 .286 .774 95.200
26 .266 .720 95.920
27 .229 .618 96.538
28 .192 .519 97.057
29 .181 .490 97.547
30 .174 .472 98.019
31 .166 .448 98.467
32 .125 .337 98.804
33 .121 .328 99.132
34 .103 .279 99.411 35 .080 .216 99.627 36 .077 .207 99.834 37 .061 .166 100.00
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Dengan melakukan kembali Total Variance Explained dan menentukan tiga faktor baru yang diekstrak ( fixed number of factors = 3, pada SPSS 17), maka dapat dilihat pada tabel 5d dibawah ini, nilai persentase variance ≥ 0.05 dan persentase c umulative ≤ 0.50. Oleh karena itu penentuan menggunakan 3 faktor  baru yang terbentuk tidak dapat digunakan.
Tabel 5d Total Variance Explained (Tiga faktor baru)
Com pone nt
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared
Loadings Total % of Varianc e Cumula tive % Total % of Varianc e Cumula tive % Total % of Varianc e Cumulat ive % 1  10.791 29.166 29.166 10.791 29.166 29.166 6.736 18.206 18.206 2  3.682 9.952 39.118 3.682 9.952 39.118 5.410 14.621 32.827 3 2.874 7.767 46.885 2.874 7.767 46.885 5.201 14.058  46.885 4 1.935 5.229 52.114 5 1.773 4.791 56.905 6 1.546 4.178 61.083 7 1.373 3.711 64.794 8 1.237 3.342 68.136 9 1.070 2.892 71.028 10 .965 2.607 73.635 11 .927 2.504 76.139 12 .813 2.199 78.338 13 .709 1.915 80.253 14 .673 1.820 82.073 15 .615 1.662 83.734 16 .597 1.613 85.348 17 .570 1.541 86.889 18 .529 1.428 88.317 19 .452 1.220 89.537 20 .431 1.164 90.702 21 .373 1.008 91.710 22 .359  .970 92.680 23 .341  .922 93.602
24 .305  .825 94.427 25 .286  .774 95.200 26 .266  .720 95.920 27 .229  .618 96.538 28 .192  .519 97.057 29 .181  .490 97.547 30 .174  .472 98.019 31 .166  .448 98.467 32 .125  .337 98.804 33 .121  .328 99.132 34 .103  .279 99.411
35 .080  .216 99.627 36 .077  .207 99.834 37 .061  .166 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Berdasarkan nilai nilai persentase variance ≥ 0.05 dan persentase c umulative ≥ 0.50 dan untuk mendapatkan hasil yang optimum maka diambil empat faktor baru yang terbentuk untuk melanjutkan analisis faktor ini, karena semakin sedikit jumlah faktor yang terbentuk maka hasil analisis akhir makin optimal.

## b. Component Matrix

## Tabel 6 Component Matrix
Component Component 1 2 3 4 1 2 3 4 B1 B20 .564 B2 .520 B21 B3 .571 B22 .604 -.526 B4 B23 -.634 B5 B24 .602 -.531 B6 .521 B25 .580 B7 B26 B8 .515 B27 .542 B9 .560 .540 B28 .594 B10 .515 .562 B29 .622 B11 .503 .535 B30 .663 B12 .553 B31 .633 B13 .547 B32 .621 B14 .624 B33 .593 B15 B34 .648 B16 B35 .655 B17 B36 .674 B18 .523 B37 B19 .630
Setelah diketahui bahwa empat faktor baru adalah jumlah yang optimal, maka dapat dilakukan Component Matrix untuk menentukan indikator yang masuk ke dalam faktor tertentu. Dengan menentukan nilai factor loadings > 0.5 ( suppress small coefficients = 0.5, pada SPSS 17), dapat dilihat Pada Tabel 6 diatas menunjukkan distribusi dari ke-37 indikator tersebut pada empat faktor baru yang terbentuk. Angka-angkanya yang tercantum adalah factor loadings, yang menunjukkan besar korelasi antar suatu indikator dengan faktor 1 sampai faktor 4. Sedangkan indikator yang tidak memiliki nilai factor loadings , menunjukkan bahwa nilai factor loadings < 0.5.

## Rotasi Faktor
Faktor yang telah terbentuk melalui proses ekstraksi dianggap belum dapat memperoleh komponen faktor secara jelas dan biasanya kurang menggambarkan perbedaan diantara faktor-faktor
yang ada. Sesuatu faktor harus berbeda secara nyata dengan faktor lain. Oleh karena itu dilakukan proses factor rotation atau rotasi terhadap faktor yang terbentuk dengan tujuan untuk memperjelas indikator yang masuk ke dalam faktor tertentu. Pada penelitian ini digunakan rotasi varimax , dimana rotasi varimax dipilih karena lebih mudah dianalisis secara teori maupun sejalan dengan penelitian terdahulu. Setelah dilakukan rotasi, dapat dilihat bahwa indikator yang berjumlah 37 tersebut tersebar ke dalam empat faktor baru, yang merupakan variabel-variabel yang mewakili faktornya.

## a. Rotated Component Matrix

## Tabel 7 Rotated Component Matrix
Rotated Component Matrix a
Component 1 2 3 4 1 2 3 4 B1 B20 .588 B2 B21 .547 B3 B22 .656 B4 .770 B23 .738 B5 .675 B24 .788 B6 .767 B25 .629 B7 .714 B26 B8 .715 B27 .658 B9 .712 B28 .781 B10 .660 B29 .729 B11 .614 B30 .522 B12 .518 B31 .558 B13 .529 B32 .608 B14 .747 B33 .739 B15 .694 B34 .733 B16 B35 .574 B17 -.509 B36 .582 B18 B37 .642 B19 .669
Hasil proses Rotated Component Matrix dengan menentukan nilai factor loadings > 0.50 ( suppress small coefficients = 0.5, pada SPSS 17), dapat dilihat Pada Tabel 8 memperlihatkan distribusi indikator yang lebih jelas dan nyata.
Tabel 8 Pengelompokan Faktor-faktor baru yang terbentuk
Faktor Variabel Faktor 1 B20, B21, B27, B28, B29, B31, B32, B33, B34, B35, B36, B37 Faktor 2 B4, B5, B6, B7, B8, B9, B10, B11 Faktor 3 B12, B13, B14, B15, B19 Faktor 4 B17, B22, B23, B24, B25, B30

## Interpretasi Faktor Baru
Pada dasarnya factor loading mengidentifikasikan korelasi antara variabel atau indikator dengan faktor yang bersangkutan. Keempat faktor yang diperoleh dari hasil reduksi akan diberikan nama, dimana penamaan faktor tergantung pada nama-nama indikator yang menjadi satu kelompok pada interpretasi masing-masing analisa dan aspek lainnya, sehingga pemberian nama ini sebenarnya bersifat subyektif serta tidak ada ketentuan yang pasti mengenai pemberian nama tersebut (Santoso dan Tjiptono, 2001: 269).
Tabel 9 Interpretasi Faktor Baru Indikator % Cumulative Rotation Sums
Keterangan Intepretasi B20 17.696 User dapat dengan mudah menggunakan tools dari IT Service
Desk berupa Remedy – IT Service Management Quick Solution B21 User dapat dengan mudah melihat seluruh informasi mengenai permasalahannya melalui tools dari IT Service Desk berupa
Remedy – IT Service Management B27 Tim Problem Management telah mengklasifikasikan permasalahan anda sesuai dengan garis besarnya (contoh : incident , problem atau request ) B28 Tim Problem Management telah mengklasifikasikan permasalahan anda sesuai dengan letak permasalahannya
(contoh : application, hardware, network/comms atau lainnya) B29 Tim Problem Management telah mengklasifikasikan permasalahan anda sesuai dengan impactnya (contoh :
extensive, significant, moderate, minor ) B31 Tim Problem Management dapat menganalisa insiden setelah insiden tersebut muncul B32 Tim Problem Management telah mencegah insiden sebelum insiden tersebut muncul B33 Tim Problem Management telah mengidentifikasi root cause
hingga memberikan solusi permanen bagi IT Service Desk
B34 Tim Problem Management telah mengurangi timbulnya insiden sejenis terhadap solusi permanen yang diberikan B35 Penerapan yang baik dari Problem Management dan Incident
Management terhadap penyelesaian setiap masalah B36 Kerjasama yang baik antara Problem Management dengan Incident Management dalam menangani masalah
B37 Semua insiden dan masalah yang ada terdata dan tersimpan oleh IT Service Desk di dalam toolsnya berupa Remedy - IT Service Management untuk ditangani lebih lanjut oleh Incident Management , Problem Management maupun Second
Level Support B4
31.235
Adanya IT Service Desk telah meningkatkan target dan volume bisnis Excellent IT Service Desk B5 Adanya IT Service Desk telah meningkatkan Service Level
Agreement (SLA) terhadap bisnis
B6 Adanya
IT Service Desk telah meningkatkan performa dan kinerja user B7 Adanya IT Service Desk telah memenuhi keperluan user yang berhubungan dengan IT
B8 Adanya IT Service Desk telah meningkatkan kualitas dari layanan IT B9 Adanya IT Service Desk telah meningkatkan kuantitas dari penyelasaian masalah yang ada B10 Adanya IT Service Desk telah mempercepat waktu
penyelasaian masalah
B11
Adanya IT Service Desk telah meningkatkan kepuasan user B12 41.902 Adanya IT Service Desk telah menjadi Single Point Of Contact (SPOC) bagi user Focus Support B13 Tim IT Service Desk telah memelihara kemampuan dan keahlian teknisnya B14 Tim IT Service Desk telah memelihara proses work flow terhadap insiden yang masuk B15 Tim IT Service Desk telah memelihara proses work flow
terhadap staf IT yang terkait dengan insiden tersebut
B19
User dapat dengan mudah mengetahui informasi mengenai status terakhir permasalahannya dari tim IT Service Desk B17 52.114 Tim IT Service Desk telah  melakukan pelatihan tentang produk IT yang dipakai secara continue Excellent Staff B22 Tim IT Service Desk telah berkomunikasi dengan baik dan lancar B23 Tim IT Service Desk telah berbicara dengan sopan dan santun B24 Tim IT Service Desk telah memliki empati terhadap penyelesaian masalah user B25 Tim IT Service Desk telah terbuka dan tidak menutupi kondisi yang sedang terjadi terhadap penyelasaian masalah user
B30 Tim Problem Management telah mengklasifikasikan permasalahan anda sesuai dengan prioritasnya (contoh : urgent, high, medium atau low )
Setelah dilakukan analisis faktor, maka kelompok baru yang terbentuk merupakan solusi optimal yang tereduksi menjadi 4 kelompok. Interpretasinya adalah sebagai berikut :
Dari indikator-indikator yang terdapat pada faktor baru, yaitu indikator B20 adalah user dapat dengan mudah menggunakan tools dari IT Service Desk berupa Remedy – IT Service Management, indikator B21 adalah user dapat dengan mudah melihat seluruh informasi mengenai permasalahannya melalui tools dari IT Service Desk berupa Remedy – IT Service Management, indikator B27 adalah tim Problem Management telah mengklasifikasikan permasalahan anda sesuai dengan garis besarnya (contoh : incident, problem atau request) , indikator B28 adalah Tim Problem Management telah mengklasifikasikan permasalahan anda sesuai dengan letak permasalahannya (contoh : application, hardware, network/comms atau lainnya), indikator B29 adalah Tim Problem Management telah mengklasifikasikan permasalahan anda sesuai dengan impactnya (contoh : extensive, significant, moderate, minor), indikator B31 adalah Tim Problem Management dapat menganalisa insiden setelah insiden tersebut muncul, indikator B32 adalah Tim Problem Management telah mencegah insiden sebelum insiden tersebut muncul, indikator B33 adalah Tim Problem Management telah mengidentifikasi root cause hingga memberikan solusi permanen bagi IT Service Desk, indikator B34 adalah Tim Problem Management telah mengurangi timbulnya insiden sejenis terhadap solusi permanen yang diberikan, indikator B35 adalah penerapan yang baik dari Problem Management dan Incident Management terhadap penyelesaian setiap masalah, indikator B36 adalah kerjasama yang baik antara Problem Management dengan Incident Management dalam menangani masalah, indikator 37 adalah semua insiden dan masalah yang ada terdata dan tersimpan oleh IT Service Desk di dalam toolsnya berupa Remedy - IT Service Management untuk ditangani lebih lanjut oleh Incident Management, Problem Management maupun Second Level Support, maka diinterpretasikan dari sejumlah indikator diatas adalah faktor quick solution. Dengan nilai cumulative rotation sums 17.696%.
Dari indikator-indikator yang terdapat pada faktor baru, yaitu indikator B4 adalah adanya IT Service Desk  telah meningkatkan target dan volume bisnis, indikator B5 adalah adanya IT Service
Desk  telah meningkatkan Service Level Agreement (SLA) terhadap bisnis, indikator B6 adalah adanya IT Service Desk  telah meningkatkan performa dan kinerja user, indikator B7 adalah adanya IT Service Desk  telah memenuhi keperluan user yang berhubungan dengan IT, indikator B8 adalah adanya IT Service Desk  telah meningkatkan kualitas dari layanan IT, indikator B9 adalah adanya IT Service Desk  telah meningkatkan kuantitas dari penyelasaian masalah yang ada, indikator B10 adalah adanya IT Service Desk  telah mempercepat waktu penyelasaian masalah, indikator B11 adalah adanya IT Service Desk  telah meningkatkan kepuasan user, maka diinterpretasikan dari sejumlah faktor diatas adalah faktor excellent IT Service Desk. Dengan nilai cumulative rotation sums 31.235%.
Dari indikator-indikator yang terdapat pada faktor baru, yaitu indikator B12 adalah adanya IT Service Desk  telah menjadi Single Point Of Contact (SPOC) bagi user, indikator B13 adalah Tim IT Service Desk  telah memelihara kemampuan dan keahlian teknisnya, indikator B14 adalah Tim IT Service Desk  telah memelihara proses work flow terhadap insiden yang masuk, indikator B15 adalah Tim IT Service Desk  telah memelihara proses work flow terhadap staf IT yang terkait dengan insiden tersebut, indikator B19 adalah user dapat dengan mudah mengetahui informasi mengenai status terakhir permasalahannya dari tim IT Service Desk, maka diinterpretasikan dari sejumlah faktor diatas adalah faktor focus support. Dengan nilai cumulative rotation sums 41.902%.
Dari indikator-indikator yang terdapat pada faktor baru, yaitu indikator B17 adalah Tim IT Service Desk  telah  melakukan pelatihan tentang produk IT yang dipakai secara continue, indikator B22 adalah Tim IT Service Desk  telah berkomunikasi dengan baik dan lancar, indikator B23 adalah Tim IT Service Desk  telah berbicara dengan sopan dan santun, indikator B24 adalah Tim IT Service Desk  telah memliki empati terhadap penyelesaian masalah user, indikator B25 adalah Tim IT Service Desk  telah terbuka dan tidak menutupi kondisi yang sedang terjadi terhadap penyelasaian masalah user, indikator B30 adalah Tim Problem Management telah mengklasifikasikan permasalahan anda sesuai dengan prioritasnya (contoh : urgent, high, medium atau low), maka diinterpretasikan dari sejumlah faktor diatas adalah faktor excellent staff. Dengan nilai cumulative rotation sums 52.114%.

## PEMBAHASAN
IT Service Desk merupakan fungsi dari Information Technology Infrastructure Library (IT- IL), yang mendukung kelangsungan proses bisnis. Dalam kegiatan operasionalnya sehari-hari, IT Service Desk merupakan Single Point Of Contact (SPOC) terutama pada saat user memiliki request ataupun incident . IT Service Desk dapat juga berfungsi sebagai First Level Support dan dibantu oleh Probelem Management untuk menyelesaikan segala incident dan permasalahan yang masuk.
Menurut BMCSoftware(2006), terdapat faktor-faktor penentu kesuksesan dari IT Service Desk dan problem management . Faktor-faktor kesuksesan itu adalah komitmen manajemen, kebutuhan bisnis dan keperluan user, efektivitas layanan, pemeliharaan dan pelatihan, kemudahan penggunaan, komunikasi, klasifikasi masalah, kompetensi serta sinergi. Faktor-faktor ini disebut variabel.
Dari variabel-variabel ini dibuatlah kuesioner untuk mengumpulkan data  dan disebar kepada responden. Hasil dari kuesioner tersebut didapatlah data-data. Telah dikatakan bahwa data yang diterima dan diseleksi melalui metode survey , dimasukkan kedalam software SPSS 17. Di dalam software ini dapat mengetahui validitas, reliabilitas , dan analisis faktornya.
Dan dari data-data ini dilakukan pengujian validitas dan relibilitas . Pengujian validitas dilakukan dengan cara korelasi bivariate antara masing-masing skor indikator atau faktor dengan total skor konstruk. Sedangkan pengujian reliabilitas dilakukan dengan cara one shot atau pengukuran sekali saja dan untuk mengukur reliabilitasnya dilakukan dengan cara uji statistik Cronbach Alpha ( α ).
Reliabilitas sebenarnya adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk. Suatu kuesioner dikatakan reliable atau handal jika jawaban seseorang terhadap pernyataan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu.
Setelah data ini dikatakan valid dan reliable , maka data tersebut di analisis menggunakan analisis faktor. Tujuan utama dari analisis faktor adalah mendefinisikan struktur data matrik dan menganalisis struktur saling hubungan (korelasi) antar sejumlah variable dengan cara mendefinisikan satu set kesamaan variable atau dimensi dan sering disebut faktor. Dengan analisis faktor, peneliti mengidentifikasi dimensi suatu struktur dan kemudian menentukan sampai seberapa jauh setiap variable diketahui, maka dua tujuan utama analisis faktor dapat dilakukan yaitu data summarization dan data reduksi.
Setelah dilakukan proses reduksi dengan menghasilkan analisis faktor, maka didapatkan empat faktor baru yang selanjutnya diinterpretasikan dengan nama faktor quick solution , faktor excellent IT Service Desk , faktor focus support , dan faktor excellent staff . Keempat faktor baru ini merupakan dampak yang terjadi dari penerapan IT Service Desk pada unit IT terhadap kinerja IT dari perspektif user .

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dari data yang diperoleh, ada beberapa kesimpulan yang dapat diambil. Beberapa kesimpulan tersebut adalah :
Dengan adanya layanan IT Service Desk pada unit IT, terdapat empat dampak yang terjadi atas penerapan IT Service Desk pada unit IT yang sangat mempengaruhi kinerja operasional IT dari perspektif user. Dampak-dampak tersebut adalah quick solution, excellent IT Service Desk, focus support, dan excellent staff. Dengan adanya dampak-dampak quick solution, excellent IT Service Desk, focus support, dan excellent staff dari penerapan IT Service Desk pada unit IT, maka bila dampak tersebut dikelola secara optimal dapat memberikan kontribusi terhadap proses bisnis perusahaan. Hasil dari penelitian ini bisa disesuaikan dengan teori yang ada di dalam IT Balanced Scorecard, yaitu perspektif kontribusi perusahaan, perspektif user orientation, perspektif keunggulan operasional, perspektif orientasi masa depan.
Perspektif kontribusi perusahaan, dilihat bahwa dari dampak penerapan IT Service Desk ini dapat menjadi kontribusi perusahaan dengan mengevaluasi kinerja IT berdasarkan pandangan dari manajemen eksekutif, para direktur dan shareholder. Perspektif user orientation, dilihat bahwa user telah mengevaluasi penerapan IT Service Desk ini pada unit IT. Dan dengan hasil penelitian yang didapat telah menyatakan bahwa bila selama ini user yang memiliki masalah terkait IT dapat diselesaikan dengan cepat. Perspektif keunggulan operasional, hasil penelitian yang ada dapat dijadikan bahan pertimbangan dan pandangan untuk manajemen IT tentang penerapan dari layanan IT Service Desk. Perspektif orientasi masa depan, dapat dilihat bahwa IT Service Desk menjalankan fungsinya dengan baik, dan dari hasil penelitian ini pihak manajemen dapat memperkirakan tren di masa mendatang dan membuat langkah-langkah persiapan dalam mengantisipasinya.
Dampak yang paling dominan atas penerapan IT Service Desk terhadap kinerja IT pada unit IT dari perspektif user adalah dampak quick solution. Dengan adanya dampak quick solution maka dapat diartikan bahwa selama ini IT Service Desk telah berhasil mengatasi masalah-masalah terkait IT yang datang dari user dengan cepat dan efektif sehingga dapat menjaga kelangsungan proses bisnis perusahaan.
Dalam penelitian ini dan dilihat dari hasil data yang terkumpul dari para responden, maka dapat dilihat bahwa indikator yang berhubungan dengan komitmen manajemen tereduksi. Ini menunjukkan bahwa manajemen IT kurang mendukung terhadap keberadaan dari layanan IT Service Desk. Indikator pertama yang terkait dengan komitmen manajemen adalah indikator  manajemen IT telah melakukan sosialisasi tentang keberadaan dari layanan IT Service Desk  kepada user. Dapat dilihat dari indikator ini bahwa manajemen kurang mendukung sosialisasi tentang keberadaan IT Service Desk, sosialisasi yang dimaksud bisa berupa pengenalan IT Service Desk kepada user-user, memberikan pengetahuan tentang hal-hal yang perlu dilakukan bilamana user mendapatkan masalah. Indikator selanjutnya yang terkait dengan komitmen manajemen adalah indikator manajemen IT telah memberikan dukungan fasilitas berupa sarana dan prasarana terhadap layanan IT Service Desk. Dapat dilihat dari indikator ini bahwa manajemen kurang mendukung sarana dan prasarana yang ada. Dan indikator terakhir yang terkait dengan komitmen manajemen adalah indikator manajemen IT telah mengakui dan menghargai prestasi tim IT Service Desk berupa reward dalam hal peningkatan kualitas layanan operasional. Dapat dilihat dari indikator ini bahwa pengakuan dan penghargaan terhadap IT Service Desk masih kurang. Manajemen yang dimaksud disini adalah manajemen IT.

## DAFTAR PUSTAKA
BMCSoftware. (2006). ITIL Foundation – Concepts of IT Service management (ITSM) .
Djarwanto. (1996). Mengenal Beberapa Uji Statistik Dalam Penelitian , Edisi ke1, Yogyakarta: Liberty
Ghozali, I.. (2005). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS , Edisi ke3, Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Ghozali, I. (2006). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS , Edisi ke4, Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Santoso, S., & Tjiptono, F. (2001) Riset Pemasaran: Konsep dan Aplikasi dengan SPSS . Jakarta: Elex Media Komputindo.
Sugiyono. (2007), Metode Penelitian Bisnis . Bandung: Alfabeta.
Supranto, J. (2004) Analisis Multivariat Arti dan Interpretasi , Jakarta: Rineka Cipta.