## KARAKTERISTIK MUTU PELAYANAN PROSES PEMBELAJARAN DI PROGRAM STUDI BIOLOGI FMIPA UNSRAT PADA SEMESTER GENAP

## 2017/2018 MENGGUNAKAN ANALISIS BIPLOT
Aron Fedri Pualalo 1) , Altien Rindengan 1) , Djoni Hatidja 1*)
1) Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sam Ratulangi Manado
*) Corresponding Author: e-mail: dhatidja@gmail.com

## ABSTRAK
Tujuan penelitian ini adalah mengetahui karakteristik kinerja dosen dalam proses belajar mengajar berdasarkan  faktor  penentu  mutu  pelayanan  di  Program  Studi  Biologi  FMIPA  UNSRAT menggunakan analisis biplot. Data yang  digunakan  dalam penelitian  ini adalah  data primer yang diperoleh  dari  mahasiswa  Program  Studi  Biologi  pada  semester  genap  2017/2018.  Pengambilan data  dilakukan  dengan  menggunakan Purposive    Sampling pada  seluruh  mata  kuliah  dan Simple Random  Sampling pada  mahasiswa  yang  mengambil  mata  kuliah  tersebut  dan  selanjutnya diwawancarai  dalam  bentuk  pengisian  kuisioner  penilaian  terhadap  kinerja  dosen  dalam  proses pembelajaran.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  dosen-dosen  yang  dikategorikan  memiliki karakteristik  mutu  pelayanan  yang  relatif  sama  adalah  1).  DS28,  DS15,  DS11,  DS25,  DS12, DS18, DS16; 2). DS14 dan DS27; 3). DS2 dan DS23; 4). DS4 dan DS22; 5). DS26, DS30, DS31, DS13, DS8, DS7, DS6; 6). DS24, DS17 dan DS1.
Kata kunci : Analisis Biplot, Karakteristik Mutu Pelayanan, FMIPA UNSRAT

## THE CHARACTERISTICS OF SERVICE QUALITY OF THE LEARNING PROCESS IN BIOLOGY DEPARTEMENT OF FMIPA UNSRAT ON EVEN- SEMESTER 2017/2018 USING BIPLOT ANALYSIS

## ABSTRACT
The  objctive  of  this  research  was  determine  the  characteristics  of  lecturers  in  teaching  and learning  process,  based  on  the  factors  using  Biplot  Analysis.  The  primary  data  used  in  this research  are  obtained  from  Biology  students  on  even-semester  2017/201,  data  retrieving  using purposive  samping  to  all  courses  and  using  simple  random  sampling  on  students  who  took  the course.    The  results  showed  that  lecturers  who  categorized  as  having  relatively  similar  service quality  characteristics,  are  1).  DS28,  DS15,  DS11,  DS25,  DS12,  DS18,  DS16;  2).  DS14  and DS27; 3). DS2 and DS23; 4). DS4 and DS22; 5). DS26, DS30, DS31, DS13, DS8, DS7, DS6; 6). DS24, DS17 and DS1.
Keywords : Biplot Analysis, The Characteristics of Service Quality, FMIPA UNSRAT
Article History: Received: July 4, 2019 Accepted:  July 15, 2019 Published: July 15, 2019

## PENDAHULUAN
Pelayanan  adalah  kunci  keberhasilan dalam  berbagai  usaha  atau  kegiatan  yang bersifat  jasa  (Moenir,  2008).  Perguruan tinggi  merupakan  salah  satu  lembaga  yang bergerak  dalam  jasa  pelayanan  pendidikan. Tenaga  pendidik  dalam  hal  ini  dosen, merupakan  bagian  dari  pengolah  jasa
pendidikan  yang  memiliki  karakteristik tertentu,  baik  secara  langsung  maupun  tidak langsung  yang  dalam  kinerjanya  dijadikan sebagai bahan penilaian dasar oleh mahasiswa.
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sam Ratulangi  (FMIPA  UNSRAT)  khususnya  PS
Biologi merupakan lembaga pendidikan yang menyediakan  layanan  jasa  pendidikan  bagi mahasiswa.  Dalam  melaksanakan  tugas  dan kerjanya,  Program  Studi  Biologi  FMIPA UNSRAT dituntut untuk menjadi profesional bukan  hanya  pada  jasa  yang  berbentuk  fisik melainkan pelayanan penuh kepada
mahasiswa agar terciptanya kualitas pelayanan  pendidikan  yang  kompeten  oleh para  tenaga  pendidik  dengan  bidangnya masing-masing
Pengukuran  kinerja  dosen  dilakukan berdasarkan  penilaian  mahasiswa  terhadap faktor-faktor  penentu  mutu  pelayanan  dalam proses pembelajaran. Semakin banyak peubah  yang  akan  dinilai,  maka  perlu  dilihat peubah  apa  saja  yang  harus  diperhatikan dalam  proses  belajar  mengajar  sehingga dapat  dijadikan  bahan  evaluasi  diri  untuk meningkatkan  kinerja  PS  Biologi  FMIPA UNSRAT  yang  lebih  baik,  efektif  dan efisien.
Analisis  biplot  merupakan  salah  satu bagian dari analisis peubah ganda yang dapat menyajikan  secara  simultan  dalam  bentuk gambar  dua  dimensi  antara  faktor  penentu mutu  pelayanan  (sebagai  peubah)  dengan mata kuliah (sebagai objek).
Tumilaar, et al ., (2014); Pangemanan, et  al .,  (2014),  Liputo, et  al ., (2014), telah melaksanakan penelitian mengenai karakteristik kinerja dosen Program  Studi  Matematika  dalam  proses pembelajaran  serta  persepsi  alumni  Program Studi  Matematika  terhadap  kurikulum  dan proses  pembelajaran  menggunakan  analisis korespondensi.  Penelitian  saat  ini  lebih difokuskan pada penilaian mahasiswa terhadap proses pembelajaran.
Purwanto, et  al .,  (2015),  telah melaksanakan  penelitian  tentang  pemetaan SMA/SMK di Kabupaten Minahasa Tenggara  Berdasarkan  Empat  Indikator Standar Nasional Pendidikan dengan menggunakan  analisis  biplot.  Gobel, et  al .,
(2013),  juga  telah  melakukan  penelitian sebelumnya  tentang  analisis  biplot  terhadap karakteristik  kualitas  pengajar  berdasarkan faktor  mutu  pelayanan,  namun  objek  yang digunakan adalah Jurusan Matematika FMIPA UNSRAT dengan data pada semester genap 2011/2012.
Berdasarkan  hal-hal  tersebut,  maka pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  analisis terhadap  mutu  pelayanan  dari  segi  kinerja
dosen  pada  proses  pembelajaran  di  PS Biologi  FMIPA  UNSRAT  pada  Semester Genap  2017/2018  dengan  menggunakan analisis biplot.

## Mutu Pendidikan
Mutu  pendidikan  merupakan  faktor yang  sangat  penting  dalam  meningkatkan kualitas sumber daya manusia. Mutu pendidikan  telah  diatur  dalam  Peraturan Pemerintah  (PP)  nomor  19  tahun  2005 tentang  Standar  Nasional  Pendidikan.  Ruang lingkup  Standar  Nasional  pendidikan  adalah standar  kompetensi  lulusan,  standar  isi, standar  sarana  dan  prasarana, standar  proses, standar  pendidikan  dan  tenaga  pendidikan, standar  pengelolaan,  standar  pembiayaan pendidikan dan standar penilaian pendidikan.

## Mutu Pelayanan
Lima  (5)  faktor  yang  menentukan mutu pelayanan Kotler (2000), yaitu: 1. Tangible (bukti  langsung)  mencakup fasilitas  fisik,  perlengkapan,  pegawai  dan sarana komunikasi.
2. Reliability
(kehandalan) yaitu kemampuan  memberikan  pelayanan  yang dijanjikan  dengan  segera,  akurat,  dan memuaskan.
3. Responsiveness (daya  tanggap)  yaitu keinginan  staf  membantu  para  pelanggan dan memberikan layanan dengan tanggap.
4. Assurance (jaminan) mencakup pengetahuan,  kompetensi,  kesopanan  dan sifat dapat dipercaya yang dimiliki staf.
5. Empathy (empati)  meliputi  kemudahan dalam  menjalin  relasi,  komunikasi  yang baik,  perhatian  pribadi,  dan  pemahaman atas kebutuhan individu para pelanggan.

## Analisis Biplot
Biplot  adalah  gambaran  dua  dimensi pada suatu matriks data X yang menunjukkan suatu titik  untuk  setiap n vektor  pengamatan (baris X )  dengan  suatu  titik  untuk  setiap p peubah (kolom X ). Biplot diperkenalkan oleh Gabriel  tahun  1971  yang  mengembangkan metode biplot sebagai suatu alat analisis data yang  dapat  meringkas  informasi  dari  suatu matriks data yang besar, dan telah diperbaharui  oleh  Gower  and  Hand  pada tahun 1996 (Rencher, 2002).
Empat  hal  penting  yang  dapat  dilihat pada biplot adalah :
1. Hubungan (korelasi) antar peubah, dengan  menggunakan  biplot  peubah  akan digambarkan  sebagai  garis  berarah.  Dua peubah  yang  memiliki  korelasi  positif tinggi  akan  digambarkan  sebagai  dua buah  garis  dengan  arah  yang  sama,  atau membentuk  sudut  yang  sempit.  Apabila dua  peubah  yang  memiliki  korelasi negatif  tinggi  akan  digambarkan  dalam bentuk dua garis yang arahnya berlawanan,  atau  membentuk  sudut  yang lebar  (tumpul).  Sedangkan  dua  buah peubah  yang  tidak  berkorelasi  akan digambarkan dalam bentuk dua garis yang mendekati 90⁰ (siku-siku).
2. Keragaman peubah, informasi ini digunakan  untuk  melihat  apakah  ada peubah  tertentu  yang  nilainya  hampir sama  setiap  objek  ada  yang  sama  besar dan  ada  juga  yang  sangat  kecil.  Dengan informasi  ini,  bisa  diperkirakan  pada peubah  mana  strategi  tertentu  harus ditingkatkan,  serta  sebaliknya.  Dalam biplot,  peubah  dengan  keragaman  kecil digambarkan dengan vektor yang pendek, sedangkan  peubah  yang  ragamnya  besar digambarkan sebagai vektor yang panjang.
3. Kedekatan  antar  objek,  informasi  ini  bisa dijadikan  panduan  objek  mana  yang memiliki  kemiripan  karakteristik  dengan objek  tertentu.  Dalam  biplot,  dua  objek dengan karakteristik sama akan digambarkan  sebagai  dua  titik  yang posisinya berdekatan.
4. Nilai  peubah  pada  suatu  objek,  informasi ini  digunakan  untuk  melihat  keunggulan dari  setiap  objek.  Objek  yang  terletak searah  dengan  arah  dari  suatu  peubah dikatakan  bahwa  pada  objek  tersebut nilainya  diatas  rata-rata.  Sebaliknya  jika objek  lain  terletak  berlawanan  dengan arah  dari  peubah  tersebut  maka  objek tersebut memiliki nilai dekat dengan rata- rata (Mattjik et al ., 2004).
Analisis  biplot  didasarkan  pada penguraian  nilai  singular  suatu  matriks ( Singular Value Decompotion, SVD). Misalkan suatu matriks data X yang memiliki rank r berukuran (n x p) yang  berisi n pengamatan  dan p peubah,  maka  matriks tersebut dapat dituliskan menjadi:
X = U L A' (1)
dengan U dan A masing-masing  matriks berukuran (𝑛  ×  𝑟) dan (𝑝  ×  𝑟) Sehingga
U' U =  A'A = I r . Jika λ i adalah akar ciri    ke- i dari  matriks X'X ,  maka L adalah  matriks diagonal  berukuran (r  x  r) dengan  unsur- unsur  diagonal  adalah  akar  kuadrat  dari  akar ciri X'X sehingga √𝜆 1 ≥ √𝜆 2 ≥ ⋯ ≥ √𝜆 𝑟 . Unsur-unsur  diagonal  dari  matriks L disebut nilai  matriks  singular  matriks X .  Kolom- kolom matriks U terdiri dari r vektor ciri dari matriks X'X . Kolom-kolom matriks U disebut vektor singular kolom matriks X dalam ruang berdimensi n . Kolom-kolom matriks A terdiri dari r vektor  ciri  dari  matriks X'X yang berpadanan dengan akar ciri λ . Kolom-kolom matriks A disebut  vektor  singular  baris matriks X dalam ruang berdimensi p . Adapun penjabaran persamaannya adalah:
𝑋 = 𝑈𝐿𝐴′ = 𝑈𝐿 𝛼 𝐿 1−𝛼 𝐴′ (2)
Menurut  Jollife  (1986)  dengan  memisah 𝐺 = 𝑈𝐿 𝛼 dan 𝐻′ = 𝐿 1−𝛼 𝐴′ ,  maka  persamaan (2) dapat dituliskan sebagai:
X = G (n x r) H' (r x p)
(3)
dengan
G = (𝑔 1 , … , 𝑔 𝑛 )′ H’= (ℎ 1 , … , ℎ 𝑛 )′
Maka  unsur  ke-( ij )  matriks X dapat  ditulis sebagai
X ij = g i h j ’ , (4)
i = 1,2,3,…,n ; j = 1,2,3,…,p. dimana, 𝑔 𝑖 = Objek ke -i dari X ℎ 𝑗 = Kolom ke- j dari X
(Peubah ke- j) Jika X berpangkat dua, maka vektor baris g i dan  vektor  kolom h j dapat  digambarkan dalam  ruang  berdimensi  dua.  Sedangkan matriks X yang  berpangkat  lebih  dari  dua yang dapat didekati dengan matriks berpangkat  dua,  sehingga  persamaan  (4) dapat ditulis menjadi
X 2 ij = g i *h j * (5)
dengan masing-masing g i * dan h j * mengandung  2  unsur  pertama  vektor g i dan h j ’ .
Nilai  α  yang  digunakan  bersifat sembarang  pada  interval  0  ≤    α    ≤    1. Pengambilan  nilai  ekstrim  α  =  0  dan  α  =  1 akan berguna untuk mempermudah interpretasi  hasil  biplot  (Jolliffe,  1986).  Jika α  =  0  maka G  =  U dan H  =  AL ,  sehingga diperoleh persamaan :
X'X =(GH') '(GH') = HG'GH' = HU'UH' = HH' (6)
karena X'X = HH' = (n-1)S ( S adalah matriks peragam  dari  matriks  X),  maka  hasil  kali h j ' h k akan  sama  dengan (n-1) kali  peragam S jk .. Oleh  sebab  itu,  korelasi  peubah  ke- j dan peubah  ke- k ditunjukkan  oleh  kosinus  antara vektor h j dan h k . . Jika  α  =  1  maka G  =  UL dan H  =  A , sehingga diperoleh :
X'X = (GH') (GH')' = GH'HG' = GA'AG'
= GG'
(7)
Tingkat  keakuratan  dari  biplot  dalam menerangkan tingkat keragaman dari matriks data asal dirumuskan sebagai berikut (Everit, 1978)
𝜌 = (𝜆 1 +𝜆 2 ) ∑ 𝜆 𝑘 𝑝 𝑘=1 (8)
dimana, 𝜆 1 = akar ciri terbesar pertama 𝜆 2 = akar ciri terbesar kedua 𝜌 = tingkat keakuratan Jika 𝜌 semakin  mendekati  nilai  satu maka  biplot  yang  diperoleh  dari  matriks pendekatan berpangkat dua akan memberikan  penyajian  yang  semakin  baik mengenai  informasi-informasi  yang  terdapat pada data sebenarnya.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  PS Biologi  FMIPA  UNSRAT,  dimulai  dari pengambilan  data  dalam  bentuk  kuesioner pada  bulan  Mei  2018  sampai  bulan  Juni 2018. Selanjutnya data diolah di Laboratorium  Statistika  Jurusan  Matematika FMIPA UNSRAT.
Data
Data yang digunakan dalam penelitian adalah data primer yakni data yang diperoleh  langsung  dari  sumber  penelitian dengan  menggunakan  kuesioner  dengan skala interval 0-10. Data primer diambil pada mahasiswa  PS  Biologi  FMIPA  UNSRAT yang  sedang  mengikuti  mata  kuliah  pada semester genap 2017/2018.

## Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah mahasiswa  PS  Biologi  FMIPA  UNSRAT yang mengambil mata  kuliah  pada semester genap    2017/2018.    Penilaian  terhadap kinerja  dosen  dalam  proses  perkuliahan
dilakukan  oleh  mahasiswa  melalui  mata kuliah yang diajarkan oleh dosen.
Prosedur pengambilan data dilakukan sebagai berikut :
1. Semua  Mata  Kuliah  (MK)  pada  semester genap  2017/2018  di  Program  Studi Biologi FMIPA UNSRAT diambil dengan menggunakan Purposive  Sampling. Kode MK dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Mata kuliah Nomor  Mata Kuliah 1 2 3 ⋮ 35 MK1 MK2 MK3 ⋮
MK35
2. Dari  mata  kuliah  yang  telah  dipilih tersebut, kemudian diambil sampel mahasiswa  dengan  menggunakan Simple Random  Sampling yang  selanjutnya  akan diwawancarai  dalam  bentuk  pengisian kusioner  penilaian  mahasiswa  terhadap kinerja dosen dalam proses pembelajaran.
Populasi Mahasiswa Biologi yang mengambil  mata  kuliah  pada  Semester Genap 2017/2018 disajikan pada tabel 2. Tabel 2. Populasi Mahasiswa Kode MK Jumlah Populasi Kode MK Jumlah Populasi MK1 MK2 MK3 MK4 MK5 MK6 MK7 MK8 MK9 MK10 MK11 MK12 MK13 MK14 MK15 MK16 MK17 MK18 13 10 54 38 38 38 58 38 52 8 9 39 1 12 6 7 29 2 MK19 MK20 MK21 MK22 MK23 MK24 MK25 MK26 MK27 MK28 MK29 MK30 MK31 MK32 MK33 MK34 MK35 38 49 55 2 6 38 40 17 18 20 12 10 8 38 40 40 41

## Peubah Penelitian
Peubah-peubah  yang  diamati  adalah peubah  penentu  mutu  pelayanan  yang  terdiri dari  Kehandalan,  Daya  Tanggap,  Jaminan, Empati, dan Bukti Langsung.
Peubah-peubah  yang  diamati  adalah tersaji pada Tabel 3-7.
Tabel 3. Peubah Kehandalan (Kedisiplinan) (X1) Peubah Definisi X1a Kehadiran Dosen X1b Disiplin Waktu Datang Dosen X1c Disiplin Waktu Selesai Mengajar Dosen X1d Dosen tidak memperkenankan masuk kelas (terlambat >30menit) Tabel 4. Peubah Daya Tanggap (X2) Peubah Definisi X2a Kesediaan membantu kesulitan pemahaman mahasiswa X2b Pemberian kesempatan bertanya X2c Pemberian informasi tentang silabus X2d Pemberian informasi tentang deskripsi singkat materi X2e Pemberian informasi tentang hak dan kewajiban mahasiswa X2f Pemberian tugas X2g Pemberian tugas makalah/presentasi X2h Pemberian soal ujian yang mencakup seluruh materi X2i Pemberian ujian tengah semester atau ujian akhir semester Tabel 5. Peubah Jaminan (Penguasaan Materi) (X3) Peubah Definisi X3a Mampu menjelaskan materi dengan mudah X3b Pemberian teori disertai contoh praktis X3c tugas yang diberi mampu membantu pemahaman mahasiswa X3d Makalah/presentasi mampu membantu pemahaman mahasiswa X3e Mengajar sesuai silabus dan jadwal mingguan X3f Mengajar sesuai keahlian Tabel 6. Peubah Empati (X4) Peubah Definisi X4a Pemberian pujian X4b Pemberian teguran X4c Pemberian kesempatan untuk memperbaiki nilai (remedial)
Tabel 7. Peubah Bukti Langsung (X5) Peubah Definisi X5a Referensi yang digunakan X5b Penilaian dan komentar tugas X5c Komentar makalah/presentasi X5d Pemanfaatan alat bantu ajar

## Analisis Data
Metode  analisis  yang  dilakukan dalam  penelitian  ini  ada  2  tahap.  Tahapan analisis  yang  dilakukan  adalah  sebagai berikut:
1. Data  asal  dianalisis  dengan  statistika deskriptif  untuk  mengetahui  gambaran data secara umum  menggunakan software pengolah  angka.  Dalam  hal  ini  faktor penentu mutu pelayanan yaitu
kehandalan, daya tanggap, jaminan, empati,  dan  bukti  langsung  serta  objek pengamatan.
2. Melakukan analisis biplot dengan langkah-langkah sebagai berikut:
 Pemasukan data (matriks data X )
 Standarisasi matriks X
 Penguraian  matriks X yang  telah distandarisasi dengan SVD  Penghitungan  matriks H=AL dan G=UL  Plot matriks G dan H secara tumpang tindih Analisis  Biplot  dilakukan  dengan menggunakan  aplikasi R- 3.5.2 for  windows ( 32 Bit).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar  1,  terlihat    bahwa  bahwa kedekatan  antar  objek  ditunjukkan  oleh DS28,  DS15,  DS11,  DS25,  DS12,  DS18, DS16  karena  jarak  ketujuh  objek  yang berdekatan.  Hal  ini  menunjukan  bahwa karakteristik  ketujuh  objek  tersebut  relatif sama. Sama  halnya  dengan  DS14  dan  DS27, DS2 dan DS23, serta DS4 dan DS22. Begitu juga  dengan    DS26,  DS30,  DS31,  DS13, DS8,  DS7  dan  DS6  serta  DS24,  DS17  dan DS1.
Gambar 1. Biplot 5 peubah (5 faktor penentu mutu pelayanan) dan objek pengamatan
Keragaman  yang  bisa  diterangkan oleh  komponen  1  adalah  sebesar  63,28%, sedangkan      komponen  2  sebesar  15,36% sehingga total keragamannya adalah 78,64%. Hal ini berarti bahwa peubah X 1, X 2, X 3, X 4, dan X5 membangun  pada  komponen  1. Keragaman  yang  besar  terjadi  pada  peubah Empati (X 4 ) dan peubah Jaminan (X 3 ) karena memiliki  vektor  yang  panjang.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  dosen-dosen  di  PS Biologi  FMIPA  Unsrat  sangat  beragam dalam  hal  faktor  empati  dan  bukti  langsung. Sedangkan  keragaman  kecil  terjadi  pada peubah  kehandalan (X 1 ), karena  memiliki vektor yang lebih pendek.
Korelasi  positif  sempurna  terjadi pada  peubah  jaminan  ( X 3)  dan  peubah  bukti langsung  ( X 5)  karena  kedua  peubah  tersebut memiliki  arah  yang  asma  dan  membentuk sudut lancip yang sangat kecil. Hal ini berarti bahwa semakin besar jaminan yang mencakup  kegiatan  belajar  mengajar,  maka semakin  besar  bukti  langsung  yang  dimiliki objek.
Pada  biplot  terlihat  bahwa  DS14, DS27  dan  DS23  memiliki  mutu  pelayanan dalam  hal  kehandalan (X 1 ), karena  vektor dari  peubah  tersebut  searah  dengan  objek DS14, DS27 dan DS23. Selain itu juga dapat dilihat bahwa, DS22 dan DS4 memiliki mutu pelayanan  dalam  hal  jaminan (X 3 ) dan  bukti langsung (X 5 ). Kelompok  DS15,  DS11, DS25, DS12, DS18 dan DS16 juga  memiliki mutu  pelayanan  dalam  hal  empati (X 4 ).
DS22  yang  memiliki  mutu  pelayanan  dalam hal daya tanggap (X 2 ).
Tingkat  keakuratan  biplot  dalam menerangkan  keragaman  matriks  data  asal yang  diperoleh  adalah 𝜌 = 0,853 ,  dari  akar ciri  terbesar  pertama  2,46250427  dan terbesar kedua 0,84171557. Hal ini menunjukkan  bahwa  keragaman  yang  dapat diterangkan  biplot  adalah  sebesar  85,30% dari  keragaman  data  yang  sebenarnya. Dengan  kata  lain  interpretasi  biplot  yang dihasilkan mampu menerangkan dengan baik hubungan  antara  faktor  penentu  mutu pelayanan dan objek pengamatan.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Dosen  yang  memiliki  nilai  rata-rata tertinggi  pada  faktor  kehandalan  adalah DS28.  Dosen  yang  memiliki  nilai  rata-rata tertinggi  pada  faktor  daya  tanggap  adalah DS2.  Dosen  yang  memiliki  nilai  rata-rata tertinggi pada  faktor empati adalah DS18. DS23  memiliki  nilai  rata-rata  tertinggi  pada faktor  jaminan  dan  bukti  langsung.    Objek- objek yang dikategorikan memiliki karakteristik  mutu  pelayanan  yang  relatif sama yaitu DS14 dan DS27, DS2 dan DS23, DS4  dan  DS22,  kelompok  DS28,  DS15, DS11,  DS25,  DS12,  DS18,  DS16,  kelompok DS26,  DS30,  DS31,  DS13,  DS8,  DS7  dan DS6  serta  kelompok  DS24,  DS17  dan  DS1. Keragaman  yang  terbesar  terjadi  pada  faktor empati  dan  jaminan . Sedangkan  keragaman kecil  dimiliki  oleh  faktor  kehandalan.    DS22 memiliki  mutu  pelayanan  dalam  hal  daya tanggap (X 2 ). DS4  dan  DS22  memiliki mutu  pelayanan  dalam  hal  jaminan (X 3 ) dan bukti  langsung (X 5 ). Kelompok  DS15, DS11,  DS25,  DS12,  DS18  dan  DS16, memiliki  mutu  dalam  hal  empati (X 4).    DS5 dan  DS32  memiliki  karakteristik  mutu   yang tidak  baik,  karena  memiliki  jarak  yang berjauhan  dengan  semua  objek  dan  faktor- faktor penentu mutu pelayanan.

## Saran
Program Studi Biologi FMIPA UNSRAT perlu meningkatkan mutu pelayanan  jasa  pendidikan,  terutama  pada faktor  empati  dan  jaminan  agar  PS  Biologi
mampu untuk meningkatkan  pelayanan yang lebih baik, efektif dan efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
Everit,  B.  1978. Graphical  Techniques for  Multivariate  Data .    Heinermann Educational Books.
Gobel.  T.  D.  Hatidja  dan  H.A.H  Komalig. 2013.  Karakteristik  Kualitas  Pengajar Berdasarkan Faktor Mutu Pelayanan di Jurusan Matematika FMIPA UNSRAT Menggunakan  Analisis  Biplot. Jurnal MIPA Unsrat Online 2(1) 29-33.
Jollife,  I.  T.  1986. Principle  Component Analysis. Springer Verlag, New York.
Kotler,  P.    2000. Marketing  Management .
Prentice hall,Inc. New Jersey. Liputo,  D.,  D.  Hatidja  dan  Y.A.R.  Langi. 2014. Analisis Korepondensi Terhadap  Karakteristik  Kinerja  Dosen Berdasarkan  Faktor  Penentu  Mutu Pelayanan  Di  Jurusan  Matematika
Fmipa  Universitas  Sam  Ratulangi. Jurnal De Cartesian 3(1): 50-57.
DOI: 10.35799/dc.3.1.2014.3807
Mattjik, A.A., M. Sumertajaya, H. Wijayanto,  Indahwati,  A.  Kurnia,  B. Sartono.  2004. Modul Teori Pelatihan Analisis Multivariat. Departemen Statistika FMIPA IPB. Bogor. Moenir,  A.  S.  2008.  Manajemen  Pelayanan Umum  di  Indonesia.  Bumi  Aksara.
Jakarta
Pangemanan,  Y.,  D.  Hatidja  dan  H.A.H. Komalig.    2014.    Persepsi  Alumni
Matematika  Terhadap  Layanan  dan Fasilitas  Akademik  Serta  Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Di Program  Studi  Matematika  FMIPA UNSRAT dengan Menggunakan Analisis  Korespondensi. Jurnal  De Cartesian 3(1): 36-42. DOI: 10.35799/dc.3.1.2014.3807
Peraturan  Pemerintah  (PP)  nomor  19
tahun 2005
tentang Standar Nasional Pendidikan. Purwanto,  Ch.,  D.  Hatidja  dan  Paendong. 2015. Pemetaan SMA/SMK Di Kabupaten Minahasa Tenggara Berdasarkan  Empat  Indikator  Standar Nasional Pendidikan Dengan Menggunakan  Analisis  Biplot. Jurnal De Cartesian 4(1): 35-41. DOI: 10.35799/dc.3.1.2014.3807 Rencher, A.R. 2002. Methods Of Multivariate  Analysis  Second  Edition . John Wiley and Sons, Inc, New York.
Tumilaar,  P.,  D.  Hatidja  dan  J.D.  Prang.
2014. Analisis Korespondensi
Terhadap  Persepsi  Alumni  Program Studi  Matematika  FMIPA  Universitas Sam  Ratulangi  Mengenai  Kurikulum Dan  Proses  Pembelajaran. Jurnal  De Cartesian 3(1): 23-29.
DOI: 10.35799/dc.3.1.2014.3803