Abstrak—Peningkatan jumlah penduduk di Surabaya tentunya sejalan  dengan  kebutuhan  air  bersih  untuk  menunjang  segala aktivitas  yang  dilakukan.  Penyedia  layanan  air  merupakan bisnis  berbasis  monopoli  dimana  memiliki  sifat  layanan  yang menyebabkan perhatian sangat tinggi terhadap sektor tersebut karena  terdapat  kebutuhan  untuk  evaluasi,  penilaian  dan pengukuran  terhadap  kualitas  layanan  dimana  bergantung pada  kepuasan  pelanggan,  kapasitas  dan  kualitas  penyedia layanan. Salah satu bisnis monopoli yang dapat memanfaatkan hasil  peningkatan  pelayanan  adalah  Perusahaan  Daerah  Air Minum  (PDAM).  Dalam  mewujudkan  visi  dan  misinya  maka perlu  adanya  upaya-upaya  antara  lain  yaitu  melakukan peningkatan  pelayanan  air  minum  guna  memenuhi  prinsip kualitas,  kuantitas  dan  kontinuitas  (K3)  kepada  masyarakat, memenuhi kebutuhan dan tuntutan pelanggan dengan aplikasi mobile  dan  menambah  jumlah  station  Kran  Air  Siap  Minum (KASM). Namun pelayanan PDAM masih belum optimal dilihat dari  indeks  kepuasan  selama  3  tahun  terakhir  dan  pada beberapa  dimensinya.  Maka  dari  itu,  penelitian  ini  bertujuan untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  pembentuk  komponen utama  kepuasan  pelanggan.  Jenis  penelitian  ini  merupakan exploratory  dengan  pendekatan  kuantitatif.  Penelitian  ini menggunakan kuesioner online dan mendapatkan 81 responden pelanggan  PDAM.  Temuan  dari  analisis  PCA  menunjukkan bahwa faktor sarana komunikasi dan faktor kualitas air untuk berbagai  jenis  penggunaan  merupakan  faktor  kepuasan pelanggan terhadap layanan non-lapangan PDAM.
Kata  Kunci—Kepuasan  Pelanggan,  Perusahaan  Daerah  Air Minum, PCA.

## I. PENDAHULUAN
IR  merupakan  kebutuhan  dasar  manusia  yang  sangat penting  bagi  keberlangsungan  hidup.  Kebutuhan  akan air akan meningkat seiring bertambahnya jumlah penduduk. Pada  tahun  2019,  jumlah  penduduk  di  Surabaya  mencapai 3,15  juta, naik  sekitar 60  ribu  jiwa  dari  tahun  2018  sebesar 3,09  juta.  Pertumbuhan  penduduk  di  Surabaya  ini  tentunya sejalan  dengan  kebutuhan  air  bersih  yang  kualitasnya terjamin  untuk  menunjang  segala  aktivitas  yang  dilakukan. Kebanyakan  kasus  pada  layanan  penyedia  air  berada  di bawah  otoritas  pemerintah  pusat  maupun  pemerintahan dalam  kota.  Ketika  suatu  bisnis  berada  dibawah  otoritas pemerintah,  pelanggan  dapat  memiliki  pandangan  yang bertentangan  terhadap  bisnis  tersebut.  Beberapa  pelanggan dapat  saja  memiliki  kepercayaan  bahwa  bisnis  tersebut memberikan  harapan  dan  kinerja  yang  tinggi.  Sedangkan pelanggan  lainya  dapat  juga  memiliki  pandangan  negatif yang  disebabkan  oleh  adanya  kesenjangan  antara  penyedia layanan  dan  persepsi  pelanggan,  kurangnya  transparansi, kurangnya feedback dari  komplain  yang  ada,  kinerja  yang lambat dan kurangnya layanan pelanggan dan birokrasi [1].
Air  sebagai  layanan  publik  memiliki  interaksi  yang  kecil dengan  pelanggan  dibandingkan  dengan  layanan  publik
lainnya.  Interaksi  hanya  terjadi  apabila  kinerja  sistem  yang tidak biasa seperti gangguan layanan, salah dalam penagihan, persyaratan  pemeliharaan,  atau  selama  pemulihan  layanan [2]. Bisnis berbasis monopoli dengan sifat layananya seperti interaksi minimum, pandangan yang bertentangan (pandangan  positif  dan  negatif  pelanggan  terhadap  bisnis), faktor berwujud (rasa air, kebersihan dan kejernihan air, bau air) dan tidak berwujud (mikroorganisme penyebab penyakit, tingkat  desinfeksi)  ini  menyebabkan  adanya  perhatian  yang sangat  tinggi  terhadap  sektor  ini  sehingga  ada  kebutuhan untuk  evaluasi,  penilaian  dan  pengukuran  terhadap  kualitas layanan.  Kinerja  sektor  bisnis  dikatakan  mapan  bergantung pada  kepuasan  pelanggan,  kapasitas  dan  kualitas  penyedia layanan [3-5].
Salah  satu  perusahaan  penyedia  air  bersih  yang  dapat memanfaatkan  hasil  peningkatan  pelayanan  adalah  PDAM XYZ. Berdasarkan Peraturan Walikota Surabaya Nomor 29 Tahun 2011  Pasal  2  Ayat  1 menyatakan  bahwa  Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) merupakan Badan Usaha Milik Daerah  (BUMD)  yang  diberi  wewenang  untuk  pelayanan dalam  penyediaan  air  minum  bagi  masyarakat  Kota Surabaya. Sebagai Badan Usaha Milik Daerah, pengembangan  kualitas  produk  dan  kinerja  dengan mengetahui  tingkat  kepuasan  pelanggan  terhadap  layanan publik ini sangat dibutuhkan oleh PDAM XYZ.
Dalam  mewujudkan  visi  dan misinya  maka perlu  adanya upaya-upaya  dalam  mewujudkannya.  Salah  satunya  adalah melakukan  peningkatan  pelayanan  air  minum  guna memenuhi  prinsip  kualitas,  kuantitas  dan  kontinuitas  (K3) kepada  masyarakat.  Lebih  lanjut,  PDAM  turut  selalu berupaya  untuk  meningkatkan  kualitas  pelayanan  secara berkesinambungan  guna  memenuhi  kebutuhan  dan  tuntutan pelanggan  yang  semakin  komplek  yaitu  dengan  melakukan digitalisasi  dalam  bentuk  aplikasi Customer  Information System (CIS)  dalam  hal  ini  adalah  aplikasi mobile bernama PDAM XYZ. Selain itu, PDAM juga berupaya meningkatkan pelayanan dengan  menambah  jumlah station Kran  Air  Siap Minum (KASM) pada fasilitas publik.
Namun upaya yang dilakukan oleh PDAM bisa saja belum cukup.  Hal  ini  ditunjukan  oleh  bagaimana  dalam  5  tahun terakhir,  nilai  indeks  kepuasan  pelanggan  PDAM  XYZ mengalami penurunan sebesar 2,91 persen dari tahun 2015 ke tahun  2016  dan  berlanjut  dengan  kenaikan  sebesar  6,71 persen  pada  tahun  2017.  Setelah  itu,  nilai  indeks  kepuasan pelanggan PDAM selalu mengalami penurunan sampai tahun 2019.  Selain  itu,  terdapat  tiga  dimensi  yang  memiliki  nilai indeks kepuasan pelanggan paling rendah berturut-turut yaitu dimensi kualitas air (76,69%), kesesuaian tarif (77,36%) dan penggunaan air PDAM untuk memasak (78,31%) [6].
Maka  dari  itu,  diperlukan  sebuah  penelitian  dalam meningkatkan  kepuasan  secara  efisien  agar  pihak  PDAM

## Analisis Faktor Kepuasan Pelanggan terhadap Layanan Perusahaan Daerah Air Minum
Maria Angelia Krisna Wijayanti, Satria Fadil Persada dan Ninditya Nareswari Departemen Manajemen Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : nindityanareswari26@gmail.com
A
dapat melakukan strategi yang tepat untuk mempertahankan dan  memberikan  kualitas  layanan  terbaik.  Hal  ini  dapat dilakukan  dengan  mengidentifikasi  faktor  atau  komponen terpenting dalam aspek-aspek kepuasan pelanggan. Penentuan  komponen-komponen  terpenting  dari  suatu kelompok  komponen  dapat  juga  disebut  sebagai  reduksi komponen  atau  yang  dikenal  dalam  analisis  multivariat sebagai Principal  Component  Analysis (PCA).  Dengan mengimplementasikan PCA, maka dapat dihasilkan kombinasi  faktor  dengan  jumlah  minimal  yang  dapat menjelaskan  sebagian  besar  aspek  kepuasan  pelanggan. Selain itu, PDAM dapat berfokus pada  variabel-variabel ini dan  menghiraukan  variabel-variabel  lain  yang  tidak  terlalu berdampak terhadap kepuasan pelanggan.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Konsep Pelayanan
Dalam Undang-Undang Nomor 25 Tahun 2009 Bab I Pasal 1  Ayat  1,  pelayanan  publik  adalah  kegiatan  atau  rangkaian kegiatan  dalam  rangka  pemenuhan  kebutuhan  pelayanan sesuai  dengan  peraturan  perundang-undangan  bagi  setiap warga  negara  dan  penduduk  atas  barang,  jasa,  dan/atau pelayanan administratif yang disediakan oleh penyelenggara pelayanan  publik.  Layanan  memiliki  beberapa  karakteristik yang  terdiri  dari intangibility , inseparability , heterogeneity dan perishability . Karakteristik tersebut menunjukan bahwa perusahaan  penyedia  layanan  harus  dapat  memastikan  agar
setiap  pelanggan  kebutuhanya  terpenuhi  dan  mendapatkan layanan yang sama [7].

## B. Kepuasan Pelanggan
Kepuasan  pelanggan  merupakan  tanggapan  konsumen dalam  pengalaman  konsumsi  tertentu  terhadap  evaluasi perbedaan  yang  dirasakan  antara  harapan  sebelumnya  dan kinerja  riil  produk  yang  dirasakan  setelahnya  [8] . Ketika konsumen membeli suatu produk, maka ia memiliki harapan terkait  bagaimana  produk  tersebut  berfungsi  ( product performance ). Fungsi  produk  terbagi  menjadi  tiga  yaitu sebagai berikut [9]:
1. Diskonfirmasi  positif  ( positive  confirmation) dimana produk  berfungsi  lebih  baik  dari  yang  diharapkan  dan apabila hal ini terjadi maka konsumen akan merasa puas.
2. Produk  berfungsi  seperti  yang  diharapkan  yang  disebut konfirmasi  sederhana  ( simple  confirmation )  ini  dapat diartikan  bahwa  produk  tersebut  tidak  memberikan  rasa puas,  tetapi  juga  tidak  mengecewakan  konsumen sehingga  konsumen  akan  memiliki  perasaan  netral terhadap produk.
3. Diskonfirmasi  negatif  ( negative  confirmation )  dimana produk  berfungsi  lebih  buruk  dan  tidak  sesuai  dengan harapan  konsumen  sehingga  menyebabkan  konsumen tidak puas dan kecewa.
Dalam literatur pemasaran, memuaskan pelanggan adalah salah satu tujuan akhir yang dicari oleh organisasi penyedia jasa  karena  menghasilkan  manfaat  jangka  panjang  seperti
Tabel 1.
Definisi Operasional Variabel
Variabel Kode Definisi Kemudahan Pembayaran tiap Bulan A61 Kemudahan dalam membayar rekening air setiap bulan karena terdapat banyak metode pembayaran Kualitas air PDAM sebagai air minum A92 Kualitas air PDAM yang dibutuhkan pelanggan layak sebagai air minum. Kualitas air PDAM sebagai air untuk memasak A94 Kualitas air PDAM yang dibutuhkan pelanggan layak sebagai air untuk memasak. Kualitas air PDAM untuk mencuci dan mandi A96 Kualitas air PDAM yang dibutuhkan pelanggan layak sebagai air untuk mencuci dan mandi. Kemudahan menghubungi call center A114 Petugas call center dirasa mudah dihubungi ketika pelanggan PDAM membutuhkan Keramahan dan kesopanan petugas call center A115 Petugas call center tulus dalam menunjukan perhatian pada saat melayani dan berbicara dengan sopan kepada seluruh pelanggan PDAM. Ketanggapan petugas c all center A116 Petugas call center memberikan respon secara cepat dan tanggap terhadap permasalahan pelanggan PDAM. Kesesuaian solusi yang diberikan dengan permasalahan A117 Solusi yang diberikan petugas call center sesuai dengan permasalahan yang dialami oleh pelanggan PDAM. Kecepatan pelayanan petugas call center A118 Petugas call center memberikan tanggapan dan solusi secara cepat terhadap permasalahan yang dialami oleh pelanggan PDAM. Kelengkapan aplikasi A01 Aplikasi memberikan semua fitur yang lengkap dan sesuai dengan kebutuhan pelanggan PDAM. Kemudahan aplikasi A02 Aplikasi memberikan kemudahan bagi pelanggan PDAM untuk mendapatkan informasi dan layanan terbaik. Tabel 2.
Nilai KMO dan Bartlett's Test of Sphericity KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.864 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 941.864 df 55 Sig. 0.000
komentar  positif  dari  mulut  ke  mulut,  loyalitas  pelanggan, dan  profitabilitas  yang  berkelanjutan  [10].  Kepuasan pelanggan  telah  diidentifikasi  sebagai  hubungan  antara kualitas dan evaluasi pasca pembelian serta perusahaan cukup sering  menggunakan  kepuasan  pelanggan  sebagai  ukuran terhadap  kinerja  produk  atau  layanan  [11-12].  Ketika kebutuhan  pelanggan  dari  layanan  terpenuhi,  maka pelanggan  merasa  puas  dan  kepuasan  tersebut  berasal  dari kualitas produk atau jasa [13].

## C. Principal Component Analysis
Principal  Component  Analysis (PCA)  adalah  salah  satu teknik statistik multivariat yang terbaik untuk mengekstraksi hubungan  linier  antara  satu  set  variabel  [14].  Teknik  ini memiliki  ide  sederhana  dimana  mengurangi  dimensi kumpulan data, sambil mempertahankan sebanyak mungkin ‘variabilitas’. Ini berarti bahwa ‘mempertahankan variabilitas sebanyak  mungkin’  diartikan  menjadi  menemukan  variabel baru  yang  merupakan  fungsi  linier  dari  variabel  dalam kumpulan data asli, yang secara berturut-turut memaksimalkan varians dan tidak berkorelasi satu sama lain [15]. PCA juga didefinisikan sebagai suatu teknik seleksi data multivariat  ( multivariable )  yang  memiliki  kegunaan  untuk menemukan sekumpulan kecil kombinasi linier dari kovariat yang  saling  tidak  berkorelasi  dan  untuk  memastikan bahwa kombinasi  linier  yang  dipilih  dapat  menangkap  sejumlah besar  varians  [16].  PCA  memberikan  informasi  tentang parameter signifikan dengan kehilangan minimum informasi asli [17].

## III. METODE PENELITIAN
A. Desain Penelitian
Penelitian  ini  bersifat exploratory dengan  pendekatan kuantitatif  bertujuan  untuk  memperoleh  wawasan  dan pengertian  yang  mendalam  terkait  komponen  utama  dari variabel-variabel layanan non-lapangan PDAM XYZ.

## B. Sampel dan Metode Pengumpulan Data
Teknik sampling pada  penelitian  ini  adalah  teknik non- probability  stratified  quota  sampling .  Data  yang  terkumpul sebanyak 81 responden dengan kriteria yaitu pria dan wanita berdomisili di Surabaya yang menggunakan layanan PDAM di  tempat  tinggal  pribadi,  instansi  atau  usaha  serta  nomor pelanggan terdaftar pada website resmi PDAM XYZ. Jumlah tersebut  telah  memenuhi  syarat  sampel  pada exploratory factor analysis dimana sebaiknya jumlah sampel harus lebih dari  50  [18].  Pengumpulan  data  menggunakan  kuesioner online dengan google forms yang akan diisi oleh responden secara mandiri ( self-administered questionnaire ).
C. Metode Analisis Data
Penelitian ini menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA)  dimana  merupakan  pendekatan  analisis faktor  yang  mempertimbangkan  total  varians  dalam  data. Analisis ini direkomendasikan ketika perhatian utama adalah menentukan jumlah minimum faktor yang akan memaksimalkan  varians  data  yang  kemudian  digunakan dalam analisis multivariat. Pada analisis faktor ini, data harus memenuhi  uji  asumsi  klasik  yaitu  uji outliers dan  uji normalitas  serta  uji  asumsi  analisis  faktor.  Variabel  dari layanan  non-lapangan  yang  akan  digunakan  pada  analisis
dengan  metode  PCA  dilihat  dari  kinerja  riil  dengan likert scale nilai 1-5, ditampilkan pada Tabel 1.

## IV. ANALISIS DAN DISKUSI

## A. Asumsi Analisis Faktor
Setelah lolos uji asumsi klasik dimana tidak ada data yang termasuk outliers dan terdistribusi normal, maka dilanjutkan ke  asumsi  analisis  faktor yang  terdiri dari Bartlett’s Test of Sphericity dan Kaiser-Meyer-Olkin  Measure  of  Sampling Adequacy (KMO  MSA).  Asumsi  ini  digunakan  untuk menguji korelasi antar variabel dan menilai kelayakan suatu variabel.

## 1) Bartlett’s Test of Sphericity
Uji  Bartlett  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menguji korelasi  antar  variabel  yang  diuji.  Korelasi  antar  variabel yang  tinggi  dibutuhkan  dalam  analisis  faktor  dimana  nilai signifikansi Bartlett’s Test of Sphericity < 0.05. Dari hasil uji Bartlett  yang  telah  dilakukan,  dapat  dilihat  bahwa  nilai signifikan  sebesar  0.000  dimana  kurang  dari  0.05  sehingga hasil menunjukan bahwa terdapat korelasi antar variabel dan proses dapat dilanjutkan (Tabel 2).
2) Kaiser-Meyer-Olkin  Measure  of  Sampling  Adequacy (KMO MSA)
Nilai Kaiser  Meyer  Olkin (KMO)  digunakan  untuk meneliti  ketepatan  analisis  faktor  dengan  membandingkan besarnya koefisien korelasi sampel yang diobservasi dengan besarnya  koefisien  korelasi  parsial.  Nilai  indeks  KMO sebesar  0.864  dimana  lebih  besar  dari  0.5  sehingga menunjukkan bahwa sampel sudah cukup, ditampilkan pada Tabel  2.  Selain  itu,  pengukuran  kecukupan sampling setiap variabel pada anti image matrices correlation memiliki nilai MSA  lebih  dari  0.5  dimana  menunjukan  bahwa  kesebelas variabel  memiliki  korelasi  yang  cukup  terhadap  variabel lainnya  sehingga  tidak  ada  variabel  yang  dihilangkan  dan analisis dapat dilanjutkan.

## B. Proses Ekstraksi Faktor
Proses ini merupakan proses pemisahan variabel-variabel yang  memenuhi  korelasi  dari  nilai  MSA  yang  telah dilakukan. Metode ekstraksi faktor pada penelitian ini adalah metode Principal  Component  Analysis (PCA).  Pendekatan pada metode PCA jika diekstraksi dari matriks korelasi maka akan  diperoleh  faktor  dengan  beberapa  kriteria  yang  dapat dilihat  dari communalities dan eigen  value . Communalities menunjukan seberapa besar kontribusi variabel-variabel hasil ekstraksi  yang  dapat  menjelaskan  nilai  variabel  terhadap faktor yang terekstrak atau terbentuk. Dari 11 variabel yang diolah,  hanya  variabel  kemudahan  pembayaran  tiap  bulan (A61) dengan nilai communalities sebesar 0.477 dihapus dari uji  PCA  karena  memiliki  nilai communalities dibawah  0.5 dan analisis dilakukan ulang dari awal.
Variabel  A61  direduksi  karena  kontribusi  yang  kurang antara variabel tersebut dengan faktor yang terbentuk. Hal ini dapat terjadi karena metode pembayaran tagihan yang telah disediakan oleh PDAM telah hadir di berbagai lokasi maupun aplikasi  pembayaran  online  dan  menjadikan  pelanggan sedikit mengasosiasikan metode pembayaran PDAM dengan citra  PDAM  itu  sendiri.  Ketika  pelanggan  tidak  lagi menganggap  metode  pembayaran  menjadi  bagian  yang
terikat  dengan  PDAM  sendiri  sebagai  suatu  entitas  maka metode  bukan  lagi  sebagai  aspek  dalam  kepuasan  layanan non-lapangan.  Pentingnya  mereduksi  faktor  kepuasan pelanggan  ini  membuat  pihak  PDAM  dapat  mengabaikan variabel  kemudahan  pembayaran  rekening  air  (A61)  agar pengelolaan layanan non-lapangan menjadi lebih efisien dan hemat  biaya.  Uji  asumsi  analisis  faktor  dilakukan  kembali saat terjadi pengujian ulang. Hasil uji Bartlett dan KMO telah lolos.  Selain  itu,  nilai  MSA  pada anti  image  matrices correlation pada setiap variabel juga telah lolos. Setelah uji asumsi  telah  dilakukan  ulang,  10  variabel  telah  mencukupi nilai communalities diatas  nilai  0.5  sehingga  proses  dapat dilanjutkan, ditampilkan pada Tabel 3.
Dalam  mengetahui  hasil  ekstraksi  lebih  spesifik  dengan metode  PCA  ini  dapat  dilihat  dari  pengujian total  variance dimana  didalamnya  menunjukan eigen  value .  Dengan analisis komponen ini, setiap variabel memberikan kontribusi nilai 1 terhadap total nilai eigen . Oleh karena itu, hanya nilai
eigen value yang lebih dari atau sama dengan 1 yang menjadi komponen  pembentuk  faktor.  Maka  dari  10  variabel  hasil ekstraksi pada penelitian ini, terbentuk dua komponen utama dimana komponen 1 bernilai sebesar 6.410 dan komponen 2 sebesar 1,491, ditampilkan pada Tabel 4.

## C. Rotasi Faktor
Setelah  seluruh  variabel  telah  di  ekstraksi  maka  akan terbentuk  suatu component  matrix .  Hasil  distribusi  variabel pada component  matrix sebelum  dirotasi  atau  disebut  juga dengan unrotated component matrix ini menunjukkan bahwa masih  terdapat  variabel  yang  belum  jelas  kontribusinya terhadap faktor yang terbentuk sehingga variabel masih sulit untuk  diinterpretasikan  masuk  ke  dalam  faktor  yang  mana, ditampilkan pada Tabel 5.
Selanjutnya  proses  rotasi  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mengetahui  penempatan  variabel  yang  belum  tepat  atau masih  ada  variabel  yang  belum  sesuai  dengan  faktor.  Oleh
Tabel 3.
Kontribusi Variabel Hasil Ekstraksi Setelah Variabel A61 Dikeluarkan
Communalities Initial Extraction A92 1.000 0.786 A94 1.000 0.863 A96 1.000 0.840 A114 1.000 0.802 A115 1.000 0.866 A116 1.000 0.909 A117 1.000 0.900 A118 1.000 0.919 A01 1.000 0.950 A02 1.000 0.947 Tabel 4. Hasil Ekstraksi PCA Component Initial Eigenvalues Total % of Variance Cumulative % 1 6.410 64.097 64.097 2 1.491 14.911 79.008 3 0.988 9.880 88.888 4 0.330 3.302 92.190 5 0.231 2.311 94.501 6 0.167 1.671 96.173 7 0.149 1.488 97.661 8 0.115 1.150 98.811 9 0.068 0.678 99.489 10 0.051 0.511 100.000 Tabel 5. Component Matrix Sebelum Rotasi Component Matrix a Component 1 2 A118 0.911 -0.295 A116 0.883 -0.336 A117 0.877 -0.347 A115 0.872 -0.299 A114 0.861 -0.216 A02 0.763 0.067 A01 0.725 0.090 A94 0.717 0.591 A96 0.704 0.534 A92 0.642 0.623
karena  itu,  rotasi  faktor  dilakukan  menggunakan  rotasi Varimax untuk  mengetahui  bagaimana  kombinasi  variabel pada  suatu  komponen  dengan  melihat  nilai factor  loading pada setiap variabel yang lebih dari 0.5. Hasil menunjukkan bahwa semua variabel memiliki kelompok faktor dan terdapat dua faktor yang dapat dikelompokan sesuai dengan variabel pembentuknya.  Faktor  1  terdiri  dari  7  variabel  dan  faktor kedua terdiri dari 3 variabel, ditampilkan pada Tabel 6.

## D. Interpretasi Faktor
Berdasarkan hasil rotasi faktor, semua variabel membentuk  suatu  faktor  dimana  faktor  yang  terbentuk sebanyak dua faktor dengan masing-masing nilai eigen lebih dari  1.  Selanjutnya  peneliti  akan  memberi  nama  pada variabel-variabel  yang  telah  dikelompokkan  dimana  nama faktor tersebut bergantung dari variabel yang membentuknya. Pemberian nama ini bersifat subjektif dan tidak ada ketentuan yang pasti dalam pemberian nama faktor tersebut.
Faktor  sarana  komunikasi  adalah  faktor  pertama  yang dapat  mempengaruhi  kepuasan  pelanggan  terhadap  layanan non-lapangan  PDAM  XYZ  karena  faktor  ini  mampu menjelaskan  keragaman variance sebesar  64.097  persen. Faktor ini terdiri dari variabel A117 (Kesesuaian solusi yang diberikan  dengan  permasalahan),  A116  (Ketanggapan petugas call center), A118 (Kecepatan pelayanan petugas call center),  A115  (Keramahan  dan  kesopanan  petugas  call center),  A114  (Kemudahan  menghubungi  call  center),  A02 (Kemudahan  aplikasi)  dan  A01  (Kelengkapan  aplikasi). Faktor pertama ini merupakan faktor yang paling kuat dalam layanan non-lapangan PDAM XYZ.
Faktor  kedua  bernama  kualitas  air  untuk  berbagai  jenis penggunaan  karena  terdiri  dari  variabel  A94  (kualitas  air PDAM sebagai air untuk memasak), A92 (kualitas air PDAM sebagai  air  minum)  dan  A96  (kualitas  air  PDAM  untuk mencuci  dan  mandi).  Faktor  ini  memiliki  nilai variance
sebesar  14.911  persen  dan  merupakan  faktor  yang  dapat mempengaruhi  kepuasan  pelanggan  terhadap  layanan  non- lapangan  PDAM  XYZ  karena  faktor  ini  terdiri  dari  jenis kegunaan  air  untuk  memasak,  minum,  mencuci  dan  mandi. Hasil interpretasi faktor dapat dilihat pada Tabel 7.

## E. Implikasi Manajerial
Dalam  mendukung  faktor  pertama  kepuasan  pelanggan pada  layanan  non-lapangan  yaitu  faktor  sarana  komunikasi, pihak  PDAM  dapat  menerapkan  strategi Integrated Marketing  Communication (IMC)  terutama  pada  bagian hubungan masyarakat ( public relation ). Hal ini dikarenakan call  center dan  aplikasi  merupakan  sarana  bagi  calon konsumen  untuk  mengenal  PDAM  lebih  mendalam.  Ketika public  relation bersikap  ramah  dan  ceria  maka  akan memberikan kesan positif bagi pelanggan dan akan dipercaya untuk menjadi sarana komunikasi utama dalam penyelesaian masalah yang dialami pelanggan. PDAM juga perlu mengkaji terkait  media  lain  yang  sering  digunakan  oleh  pelanggan sesuai kebutuhan mereka dimana pada jaman ini masyarakat lebih  memilih  media online daripada  media  konvensional seperti  fitur direct  message pada  Instagram,  WhatsApp  dan Twitter.
Selain  itu,  hal  yang  bisa  dilakukan  adalah  melakukan pengembangan user interface (UI) atau user experience (UX) pada fitur aplikasi PDAM dengan memberikan tampilan yang menarik dan maintanance fitur yang dimiliki sehingga dapat meningkatkan kesan positif terhadap PDAM dan memudahkan  pelanggan.  PDAM  dapat  membuat  sarana komunikasi ini agar terintegrasi pada aplikasi PDAM untuk mempermudah  pelanggan  dalam  melakukan self-service maupun  menghubungi  pihak  perusahaan  perihal  gangguan dan  keluhan  yang  ingin  disampaikan.  Hal  tersebut  juga mempermudah  tim  PDAM  dalam  memastikan  tidak  ada interaksi  pelanggan  yang  terlewatkan  sehingga  seluruh
Tabel 6.
Component Matrix Setelah Rotasi
Rotated Component Matrix a Component 1 2 A117 0.919 0.210 A116 0.918 0.222 A118 0.918 0.272 A115 0.888 0.247 A114 0.832 0.309 A02 0.592 0.487 A01 0.547 0.484 A94 0.257 0.893 A92 0.178 0.877 A96 0.278 0.838 Tabel 7. Hasil Interpretasi Faktor Variabel Faktor Eigen values Factor Loading Variance (%) Cumulative (%) A117 Sarana Komunikasi 6.410 0.919 64.097 64.097 A116 0.918 A118 0.918 A115 0.888 A114 0.832 A02 0.592 A01 0.547 A94 Kualitas air untuk berbagai jenis penggunaan 1.491 0.893 14.911 79.008 A92 0.877 A96 0.838
pertanyaan  dan  keluhan  dapat  ditangani  dengan  lebih  cepat dan lebih baik.
Hal yang dapat dilakukan PDAM dalam mendukung faktor kedua  layanan  non-lapangan  yaitu  faktor  kualitas  air  untuk berbagai  jenis  penggunaan  adalah  terus  membuat  konten edukatif  dan  menarik  mengenai  air  dan  kegunaanya.  Selain itu,  untuk  meningkatkan  kepercayaan  pelanggan  terhadap fungsi  air  PDAM  mulai  dari  mandi,  mencuci,  memasak hingga minum, PDAM dapat menerapkan salah satu content marketing yaitu menunjukkan behind the scenes (BTS). BTS ini  merupakan  gambaran  visual  mengenai  kejadian  di  balik kegiatan produksi dan pengelolaan air dimana dapat sesekali dilakukan  oleh  PDAM  melalui  media  sosial  resmi  maupun website untuk meningkatkan rasa percaya pelanggan terhadap produk guna memenuhi prinsip K3.
Mengingat fungsi air PDAM yang beragam dan memiliki banyak kompetitor di fungsinya sebagai air minum, PDAM yang  telah  memiliki  produk  air  bersih  yang  bisa  langsung dikonsumsi  yakni  Zona  Air  Minum  Prima  (ZAMP)  perlu memanfaatkan produk ini agar lebih unggul dari kompetitor. Cara  yang  bisa  dilakukan  yaitu  memberikan  sosialisasi  dan mempercepat  pengembangan  pelayanan  ZAMP  agar  air PDAM  tidak  hanya  untuk  mencuci,  mandi  dan  memasak namun  juga  bisa  langsung  dinikmati  sebagai  air  minum  di setiap  rumah  masyarakat  Surabaya.  Apabila  PDAM  sudah benar-benar memaksimalkan fungsi air untuk berbagai jenis penggunaan  ini  maka  dapat  mengarah  ke  kepuasan pelanggan.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil analisis Principal Component Analysis (PCA) telah menemukan dua faktor kepuasan pelanggan terhadap layanan non-lapangan  PDAM  XYZ.  Hasil  tersebut  telah  melalui proses reduksi variabel dari 11 variabel menjadi 10 variabel karena  kurang  adanya  kontribusi  antara  variabel  yang dieleminasi (A61) dengan faktor yang terbentuk. Oleh karena itu,  terbentuklah  dua  faktor  dimana  faktor  pertama  adalah faktor  sarana  komunikasi  dengan  nilai eigen sebesar  6.410 dimana  menunjukkan  bahwa  faktor  ini  paling  kuat  dalam layanan  non-lapangan.  Lalu  faktor  kedua  adalah  faktor kualitas  air  untuk  berbagai  jenis  penggunaan  dengan  nilai eigen sebesar  1.491.  Penelitian  ini  tentunya  memiliki keterbatasan dimana operasional variabel pada penelitian ini murni  berasal  dari  kuesioner  PDAM  XYZ  yang  sudah ditentukan.  Keterbatasan  lainnya  yaitu  pada Principal Component  Analysis (PCA),  peneliti  hanya  meneliti  terkait layanan non-lapangan PDAM sehingga faktor yang terbentuk hanya terkait kepuasan pelanggan pada layanan tersebut dan tidak dapat merepresentasikan kepuasan secara keseluruhan. Dari keterbatasan yang dimiliki penelitian ini, terdapat saran- saran  yang  dapat  diberikan  oleh  peneliti  untuk  penelitian selanjutnya.  Penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan  dengan
memperluas cakupan dengan mempertimbangkan penambahan  objek  yang  diteliti  seperti  cabang  PDAM  di daerah  tertentu  selain  cabang  PDAM  XYZ  sehingga  hasil analisis  dapat  bersifat  general.  Selain  itu,  penelitian selanjutnya  dapat  mencari  tau  faktor  kepuasan  pelanggan dengan metode Principal Component Analysis (PCA) secara keseluruhan  pada  jenis  layanan  dalam  perusahaan- perusahaan sejenis seperti PLN dan PT. KAI.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J.  Teicher,  O.  Hughes,  and  N.  Dow,  “E-government:  a  new  route  to public sector quality,” Manag. Serv. Qual. An Int. J. , vol. 12, no. 6, pp. 384–393, 2002, doi: 10.1108/09604520210451867.
[2]  R. W. Schmenner, “How can service businesses survive and prosper?,” Sloan Manage. Rev. , vol. 27, no. 3, pp. 21–32, 1986.
[3]  V.  Kumar,  P.  A.  Smart,  H.  Maddern,  and  R.  S.  Maull,  “Alternative perspectives on  service  quality and  customer satisfaction:  the  role  of bpm,” Int. J. Serv. Ind. Manag. , vol. 19, no. 2, pp. 176–187, 2008, doi: 10.1108/09564230810869720.
[4]  M.  Zineldin,  “The  quality  of  health  care  and  patient  satisfaction:  an exploratory  investigation  of  the  5Qs  model  at  some  egyptian  and jordanian  medical  clinics,” International  Journal  of  Health  Care Quality  Assurance ,  vol.  19,  no.  1.  pp.  60–92,  2006,  doi: 10.1108/09526860610642609.
[5]  C.  Chin  Wei  and  S.  Sri  Ramalu,  “Students  satisfaction  towards  the university: does service quality matters?,” Int. J. Educ. , vol. 3, no. 2, p. E15, 2011, doi: 10.5296/ije.v3i2.1065.
[6]  PDAM, “Laporan Akhir Survei Kepuasan Pelanggan PDAM,” Jakarta: PDAM , 2019.
[7]  F. Tjiptono, Manajemen Jasa . Yogyakarta: Andi, 2000.
[8]  R.  L.  Day,  “Modeling  choices  among  alternative  responses  to dissatisfaction,” Adv. Consum. Res. , vol. 11, pp. 496–499, 1984.
[9]  U. Sumarwan, Perilaku Konsumen . Bogor: Ghalia Indonesia, 2004.
[10]  M.  I.  El-Adly,  “Modelling  the  relationship  between  hotel  perceived value, customer satisfaction, and customer loyalty,” J. Retail. Consum. Serv. , vol. 50, pp. 322–332, 2019, doi:
10.1016/j.jretconser.2018.07.007.
[11]  T. C. Greenwell, J. S. Fink, and D. L. Pastore, “Assessing the influence of  the  physical  sports  facility  on  customer  satisfaction  within  the context of the service experience,” Sport Manag. Rev. , vol. 5, no. 2, pp. 129–148, 2002, doi: 10.1016/S1441-3523(02)70064-8.
[12]  Y. Liu and S. C. (Shawn) Jang, “Perceptions of chinese restaurants in the  U.S. :  what  affects  customer  satisfaction  and  behavioral intentions?,” Int. J. Hosp. Manag. , vol. 28, no. 3, pp. 338–348, 2009, doi: 10.1016/j.ijhm.2008.10.008.
[13]  M. Gundersen, “Hotel guest satisfaction among business travelers what are the important factors?,” Cornell Hotel Restaur. Adm. Q. , vol. 37, no. 2, pp. 72–81, 1996, doi: 10.1016/s0010-8804(96)83104-1.
[14]  V.  Simeonov et  al. ,  “Assessment  of  the  surface  water  quality  in northern greece,” Water  Res. ,  vol.  37,  no.  17,  pp.  4119–4124,  2003, doi: 10.1016/S0043-1354(03)00398-1.
[15]  I. T. Jollife and J. Cadima, “Principal component analysis: a review and recent developments,” Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. , vol. 374, no. 2065, 2016, doi: 10.1098/rsta.2015.0202.
[16]  S.  Hussain,  N.  Z.  Quazilbash,  S.  Bai,  and  S.  Khoja,  “Reduction  Of Variables  for  Predicting  Breast  Cancer  Survivability  Using  Principal Component Analysis,” in 2015 IEEE 28th International Symposium on Computer-Based Medical Systems , 2015, vol. 2015-July, pp. 131–134, doi: 10.1109/CBMS.2015.62.
[17]  K. P. Singh, A. Malik, D. Mohan, and S. Sinha, “Multivariate statistical techniques for the evaluation of spatial and temporal variations in water quality of gomti river (india) - a case study,” Water Res. , vol. 38, no.
18, pp. 3980–3992, 2004, doi: 10.1016/j.watres.2004.06.011.
[18]  J. F. Hair, W. C. Black, B. J. Babin, and R. E. Anderson, Multivariate Data Analysis , 7th ed. New York: Pearson Education, 2014.