## PENGEMBANGAN DIMENSI KUALITAS LAYANAN E-BANKING DAN HUBUNGANNYA DENGAN KEPUASAN SERTA LOYALITAS KONSUMEN
Alfian Tan 1 , Paulus Sukapto 2 , dan Carles Sitompul 3
Abstract: SERVQUAL is a service quality measurement model that is assumed to  be  widely  applicable  in  every  sector  of  service  industry,  yet  research  proves the  opposite.  Characteristic  of  customer  in  each  segment  can  be  a  factor  that causes differences in measurement model. According to that fact, this research is conducted  to  identify  the  difference  of  measurement  model  in  each  customer segment, especially in e-banking industry. Not only we identify the measurement model,  this research is done to confirm the relationship between 3 constructs as well,  which  are  service  quality,  satisfaction,  and  loyalty.  Several  statistical method  will  be  introduced  here  in  relationship  with  segmentation  process, measurement  model  identification,  dan  the  three  constructs'  validation  process.
Segmentation  process  yields  2  customer  segments  which  are  people  with  high and  moderate  expectation  to  service  quality.  In  the  first  segment,  the measurement  model  consists  of  4  quality  dimensions,  which  are  fullfilment, efficiency, assurance, and web design while there are 5 dimensions in the second segment  which  are  fulfillment,  responsiveness,  information  technology, assurance, and efficiency. There are also significant relationships among service quality, satisfaction, and loyalty.
Keywords: e-banking,  customer  segment,  quality  dimension,  service  quality, satisfaction, loyalty

## PENDAHULUAN
“ Quality  Creates  True  Customers” (Zeithaml,  dkk., 1990)  merupakan  suatu prinsip yang sangat penting dalam kelangsungan sebuah industri. Pertama kali mutu diteliti  dan  diterapkan  pada  produk  berwujud  (tangible). Saat  ini  banyak  orang menyadari bahwa bukan hanya produk berwujud yang dihasilkan dari suatu industri, tetapi juga produk tidak berwujud (intangible) yang disebut jasa. Jasa harus mendapat perhatian  sama  pentingnya  dengan produk  berwujud karena  dalam  industri  yang sepenuhnya  menawarkan  jasa  (pendidikan,  perbankan,  dll.),  mutu menjadi  kunci keberhasilan industri tersebut. Hal-hal yang membedakan jasa dari produk berwujud, antara lain sifat jasa yang intangible, heterogeneous, dan inseperable (Zeithaml, dkk., 1990). Karakteristik inilah  yang menyebabkan  banyak  kesulitan  dalam  penanganan kualitas jasa.
Para peneliti, diantaranya Parasuraman, dkk. (1993, 1998); Cronin dan Taylor (1992); dan Teas (1993) telah  mengembangkan  dan  melakukan  perbaikan  model pengukuran  kualitas  jasa  untuk  memudahkan  penanganannya. SERVQUAL
1 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Katolik Parahyangan, Jl. Ciumbuleuit 94 , Bandung 40141 Email: alfian.tan@unpar.ac.id
2 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Katolik Parahyangan, Jl. Ciumbuleuit 94 , Bandung 40141
3 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Katolik Parahyangan, Jl. Ciumbuleuit 94 , Bandung 40141
Naskah diterima: 17 Maret 2014, direvisi: 4 Juni 2014, disetujui: 2 Juli 2014
(Parasuraman, dkk., 1988)  adalah  model  awal  pengukuran  kualitas  jasa  yang dianggap  dapat  diterapkan  pada  berbagai  industri  jasa  walaupun  pada  kenyataannya tidak  demikian. Ladhari (2008) mengidentifikasi  beberapa  hambatan  dalam penerapan  SERVQUAL,  yaitu  ketidakcocokan  nilai gap untuk  mengukur  kualitas jasa,  diragukannya  validitas  atribut-atribut  yang  menyusun  dimensi  SERVQUAL, serta  terdapatnya  dimensi-dimensi  lain  yang  lebih  sesuai  dalam  pengukuran  kualitas jasa. Tidak hanya perbedaan jenis industri, faktor lain pun bisa mempengaruhi model pengukuran  kualitas  jasa  seperti  halnya  perbedaan  segmen  konsumen.  Konsumen memiliki  keinginan  yang  sangat  beragam.  Segmentasi  konsumen  berdasarkan kesamaan  karakteristik  akan  memudahkan  pihak  manajemen  dalam  memahami  dan memenuhi  keinginan  konsumen. Koh, dkk.  (2010) melakukan  segmentasi berdasarkan keuntungan/manfaat yang didapatkan konsumen dari industri spa (benefit segmentation).  Atribut-atribut  berupa  keuntungan/manfaat  dari  suatu  industri  jasa dianggap  sebagai  kriteria  pengelompokan  yang  lebih  baik  dibandingkan  demografi ataupun kelas sosial-ekonomi.
Pada awal kemunculannya, model pengukuran kualitas jasa hanya berorientasi pada penyediaan jasa oleh tenaga manusia.  Seiring dengan perkembangan teknologi, jasa pun dapat diberikan melalui media elektronik yang disebut e-service atau online service. Penyedia jasa meyakini bahwa penggunaan media online lebih efisien karena dapat  menghemat  biaya  operasional  dan  biaya  tetap (Mols dalam Rod, dkk., 2009). Keuntungan  inilah  yang  membuat  perkembangan e-service semakin  cepat,  salah satunya pada layanan e-banking. Jumlah pengguna e-banking di Indonesia bertambah sebesar  72%  dari  435.000  pengguna  pada  Januari  2010  menjadi  749.000 pengguna pada Januari 2011. Fakta ini menunjukkan bahwa bisnis e-banking merupakan bisnis yang  potensial  sehingga  perlu  usaha-usaha  untuk  mempertahankan  bahkan meningkatkan pasar di industri ini.
Loyalitas, kepuasan, dan kualitas jasa merupakan hal yang perlu diperhatikan dalam  usaha-usaha  yang  dilakukan. Reichheld  dan  Cook  (1996) telah  menunjukkan bahwa  loyalitas  konsumen  memiliki  dampak  yang  besar  bagi  suatu  perusahaan. Usaha  peningkatan kualitas  jasa  dapat  digunakan  untuk  mempengaruhi  tingkat loyalitas  konsumen  walaupun  pengaruh  ini  bersifat  tidak  langsung  (Cronin  dan Taylor, 1992). Salah  satu  cara  untuk  meningkatkan  kualitas  jasa  adalah  dengan memperhatikan aspek bauran pemasaran industri jasa yang sering disebut sebagai 7P, yaitu product,  promotion,  place,  price,  people,  physical  evidence, dan process (McCarthy  dan  Perreault, 1984; Kotler, 2003; Lupiyoadi  dan  Hamdani, 2006;  Ivy, 2008). Ketujuh  aspek  bauran  pemasaran  ini  bisa  menjadi  kriteria-kriteria  yang dipertimbangkan  ketika  memberikan  pelayanan  kepada  konsumen,  oleh  sebab  itu aspek-aspek bauran  pemasaran  ini  akan  digunakan  sebagai  kriteria/dimensi awal penilaian kualitas jasa e-banking.
Berdasarkan latar belakang masalah yang ada, penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi segmen-segmen konsumen yang terdapat dalam industri e-banking, mengidentifikasi  dimensi-dimensi  kualitas  jasa  dalam  setiap  segmen  tersebut,  dan menguji  hubungan  antara  kualitas  jasa,  kepuasan,  dan  loyalitas  di  setiap  segmen. Penelitian  ini  ditujukan  bagi  pengguna e-banking di  Indonesia.  Pengambilan data penelitian dilakukan antara bulan Desember 2011 sampai Januari 2012.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Perancangan Penelitian
Tahap ini  dimulai  dari  studi  pustaka  hingga  pendefinisian  tujuan  penelitian. Studi  pustaka  dilakukan terhadap  berbagai  model  dan  metode  peningkatkan  kualitas jasa  dengan  tujuan  mengetahui  kemungkinan  penerapan  dan  pengembangan  yang dapat  dilakukan. Pemilihan  objek  penelitian  dilakukan  berdasarkan  pertimbangan kontribusi penelitian, kemudahan akses data, biaya, dan waktu. Pengguna e-banking yang  telah  terbiasa  dengan  media online memungkinkan  dilakukannya  pengambilan data secara online. Pengambilan data dengan media online ini sangat efisien terutama dari  segi  biaya  karena  terdapatnya  layanan free  online  survey yang  memberikan fasilitas  perancangan  kuesioner,  pengambilan  data,  serta  pengelolaan  data  penelitian dengan mudah dan tanpa biaya. Setelah dilakukan studi pustaka dan pemilihan objek penelitian,  dirumuskanlah  3  tujuan  dilakukannya  penelitian  beserta  batasan  dan asumsi yang digunakan.

## Proses Penelitian

## Perancangan Model Pengukuran
Perancangan model pengukuran dimulai dari penentuan dimensi kualitas jasa dilanjutkan  dengan identifikasi atribut  pengukuran  dimensi,  atribut  kepuasan, loyalitas,  serta atribut pengukuran tingkat  kepentingan. Pada  awalnya  penentuan dimensi  kualitas jasa  didasarkan  pada  7  aspek  bauran  pemasaran.  Ketujuh  aspek  ini diperkirakan sebagai  dimensi-dimensi  kualitas  yang  digunakan  konsumen  dalam menilai  kualitas  suatu  layanan.  Identifikasi  atribut  pengukuran  dimensi  kualitas didasarkan  pada  penelitian  Ta, dkk. (2010) dan  hasil  wawancara. Wawancara dilakukan untuk memberikan tambahan informasi mengenai ciri unik yang mungkin dimiliki layanan e-banking di Indonesia. Metode wawancara yang digunakan adalah wawancara  semi-terstruktur yang  di  dalamnya  melibatkan  teknik critical  incidents. Chell dalam Gremler (2004) mendeskripsikan teknik critical incidents sebagai teknik wawancara  yang  bertujuan  mengidentifikasi  suatu  kejadian  luar  biasa  yang  dialami konsumen, bagaimana responden menangani kejadian tersebut dan apa pengaruh dari kejadian tersebut.
Proses  wawancara  dilakukan  secara  perseorangan  hingga  akhirnya  tidak teridentifikasi  lagi  atribut-atribut  baru  dalam  penilaian  kualitas  jasa e-banking. Metode  ini  digunakan  oleh  Ulrich  dan  Eppinger  (2004)  untuk  mengidentifikasi kebutuhan  konsumen.  Pemilihan  responden  untuk  setiap  kali  wawancara  dilakukan dengan teknik convinience sampling (Sekaran dan Bougie, 2010). Terdapat 54 atribut pengukuran  kualitas  jasa  yang  teridentifikasi.  Atribut-atribut  ini  dikelompokkan  ke dalam  salah  satu  dari  7  aspek  bauran  pemasaran  industri  jasa.  Kelima  puluh  empat atribut  ini  akan  digunakan  juga  dalam  pengukuran  tingkat  kepentingan.  Atribut- atribut  yang  digunakan  untuk  mengukur  kepuasan  dan  loyalitas  diambil  dari penelitian  Cronin, dkk.  (2000)  namun  disesuaikan  kembali  dengan  objek  penelitian yang dipilih. Atribut-atribut ini dapat dilihat pada Tabel 1 dan 2.
Tabel 1. Atribut Kepuasan Konsumen
No Atribut
1 Bijak/tidaknya keputusan penggunaan layanan e-banking
2 Ketepatan keputusan penggunaan layanan e-banking untuk layanan perbankan
3 Semua  fasilitas  yang  terdapat dalam layanan e-banking sesuai  dengan  apa yang dibutuhkan
4 Kepuasan terhadap layanan e-banking yang digunakan
Tabel 2. Atribut Loyalitas Konsumen
No Atribut
1 Kemungkinan    penggunaan  sarana e-banking dibandingkan  sarana  lainnya (ATM, m-banking, teller).
2 Kemungkinan merekomendasikan layanan e-banking pada kolega
3 Kemungkinan memperbanyak  penggunaan e-banking dalam  transaksi- transaksi perbankan
4 Kemungkinan memilih  layanan e-banking lagi  ketika akan  melakukan aktivitas perbankan lain.

## Penyusunan Kuesioner
Instrumen  yang  digunakan  dalam  pengambilan  data  adalah  kuesioner. Kuesioner  dibagi  dalam  5  bagian.  Bagian  pertama  adalah  bagian  yang  berisi  profil responden  meliputi  jenis  kelamin,  usia,  pekerjaan,  penghasilan/bulan,  frekuensi pemakaian e-banking/minggu,  bank  yang  digunakan  untuk  layanan e-banking,  serta domisili.  Bagian  dua  sampai  lima  berturut-turut  adalah  bagian  pengukuran kepentingan,  tingkat  performansi  layanan,  kepuasan,  serta  loyalitas. Pertanyaan- pertanyaan yang diajukan dalam kuesioner didasarkan pada atribut-atribut yang telah teridentifikasi. Skala yang digunakan pada penelitian ini adalah skala interval dari 1 sampai  6  ditambah  dengan  pilihan  “Tidak  Tahu”  untuk  mengakomodasi  responde n yang  memang  tidak  dapat  menjawab  pertanyaan-pertanyaan  tertentu.  Skala  interval yang digunakan mewakili beberapa macam pendapat seperti “Sangat Tidak Penting” sampai  “Sangat  Penting”,  “Sangat  Tidak  Setuju”  sampai  “Sangat  Setuju”  atau “Sangat Rendah” sampai “Sangat Tinggi”.

## Pengambilan Data Penelitian
Pengambilan  data  penelitian  dilakukan  dengan  teknik cluster  sampling dan convinience sampling (Sekaran dan Bougie, 2010) melalui media offline dan online. Penyebaran  kuesioner  melalui  media online dilakukan untuk  menjangkau  daerah- daerah di luar kota Bandung, sedangkan media offline digunakan untuk mendapatkan data di kota Bandung. Kuesioner online disebarkan melalui situs jejaring sosial serta situs online shopping yang memang memiliki anggota di seluruh wilayah Indonesia. Jumlah  sampel  yang  diambil  untuk  penelitian  ini  ditetapkan  minimal  150  buah. Penentuan jumlah sampel pada penelitian ini didasarkan pada Hair, dkk. (2010) yang menyatakan  bahwa  dibutuhkan  paling  sedikit  50  data  pada  pengujian  model struktural. Pertimbangan jumlah sampel didasarkan pada pengujian model struktural yang  akan  dilakukan  pada  setiap  segmen  sehingga  harus  dipastikan  bahwa  sampel tetap memadai ketika dibagi ke dalam segmen-segmen.

## Pengujian Reliabilitas Kuesioner
Tahap  awal  pengolahan  data  adalah  pengujian  reliabilitas  alat  ukur  yang digunakan.  Pengujian  ini  akan  dilakukan  terhadap  4  alat  ukur,  yaitu  alat  ukur kepentingan,  performansi,  kepuasan,  dan  loyalitas.  Indikator  yang  digunakan  adalah Cronbach  Alpha dengan  nilai  minimum  sebesar 0,6  (Hair, dkk., 2010).  Selain  itu diperhatikan juga nilai Item to Total Correlation setiap atribut. Jika nilai Item to Total Correlation suatu atribut kurang  dari 0,4  (Nunally dalam  Ta, dkk., 2010), maka atribut tersebut tidak akan digunakan.

## Segmentasi Konsumen
Sesuai dengan tujuan penelitian, dilakukanlah segmentasi terhadap pengguna e-banking. Data yang digunakan adalah data tingkat kepentingan yang diperoleh dari
kuesioner  bagian  dua.  Pertama-tama  digunakan  metode hierarchical  clustering analysis untuk mengetahui struktur segmen konsumen yang mungkin. Secara spesifik metode hierarchical clustering yang diterapkan adalah metode Ward dengan squared euclidean  distance. Simamora  (2005)  mengutip  bahwa  sejauh  ini  metode  Ward adalah  salah  satu  dari  dua  metode  terbaik  dalam  pendekatan  metode  hierarki  selain average  linkage. Average  linkage tidak  digunakan  karena  kurang  efisien.  Setelah struktur  segmen  konsumen  dapat  diperkirakan,  maka  dilanjutkan  dengan  proses segmentasi menggunakan non-hierarchical clustering analysis.

## Pembentukan Dimensi Kualitas
Pembentukan dimensi  kualitas  dilakukan  dengan  metode Exploratory  Factor Analysis (EFA)  terhadap  atribut-atribut  pengukuran  kualitas  jasa.  Data  performansi pada kuesioner bagian 3 akan menjadi input untuk proses ini. Namun, terlebih dahulu data  akan  dikelompokkan  ke  dalam  segmen-segmen  yang  telah  terbentuk  di  tahap sebelumnya.  Setelah  itu  atribut-atribut  akan  dikelompokkan  sehingga  terbentuk beberapa faktor/dimensi di setiap segmen. Proses pengelompokkan atribut pada tahap ini  akan  menerapkan  metode  pada  penelitian  Ta, dkk.  (2010).  Atribut-atribut  yang memiliki factor loading kurang dari 0,5 atau lebih besar dari 0,3 pada tiga atau lebih faktor akan dieliminasi, lalu akan dilakukan analisis faktor untuk atribut yang tersisa. Proses ini akan dilakukan berulang hingga akhirnya didapatkan sejumlah atribut yang cukup baik untuk dikelompokkan.

## Pengujian Model Pengukuran
Pada tahap ini akan dilakukan pengujian model pengukuran dimensi-dimensi yang  didapatkan  dari  EFA.  Pengujian  pun  akan  dilakukan  terhadap  model pengukuran  kepuasan  dan  loyalitas  konsumen.  Pengujian  akan  dilakukan  dengan Confirmatory  Factor  Analysis (CFA).  Tingkat  kesesuian  model  dengan  data  akan diperhatikan  dengan  melihat  nilai  signifikansi Chi  square, Comparative  Fit  Index (CFI), dan Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA). Batas-batas ketiga nilai  indikator  agar  suatu  model  pengukuran  dikatakan  baik  berturut-turut  adalah minimal  sama  dengan significance  level yang  digunakan  (0,05),  minimal 0,9,  dan antara 0,05 – 0,08 (Schumacker dan Lomax, 2010; Hair, dkk., 2010). Pada penelitian ini  dilakukan  juga  uji convergent  validity terhadap  atribut-atribut  pada  suatu konstruk/faktor/dimensi. Uji  ini  dilakukan  dengan  melihat  nilai factor  loading, dimana  atribut  dengan factor  loading di  bawah 0,5  dianggap  tidak  valid  dan  tidak akan digunakan.

## Pengujian Model Struktural
Setelah  model  pengukuran  dinilai  cukup  baik,  dibentuklah  model  struktural yang melibatkan konstruk kepuasan, loyalitas konsumen, serta konstruk kualitas jasa beserta dimensi-dimensinya. Pada tahap ini kesesuaian model struktural dengan data akan  diuji  dengan  cara  yang  sama  seperti  pada  tahap  pengujian  model  pengukuran. Selain  pengujian  kesesuaian  model  dilakukan  juga  pengujian  tingkat  signifikansi hubungan  antarkonstruk.  Apabila  nilai  signifikansi  hubungan  berada  di  bawah significance  level (0,05),  dapat  dikatakan  terdapat  hubungan  yang  signifikan  antara konstruk tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Segmentasi Konsumen
Tahap awal yang dilakukan sebelum melakukan segmentasi konsumen adalah pengujian  reliabilitas  alat  ukur.  Uji  reliabilitas  dilakukan  terhadap  54  atribut
pengukuran  tingkat  kepentingan.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  54  atribut tersebut  memiliki  nilai Item  to  Total  Correlation lebih  besar  dari 0,4  dan  nilai Cronbach  Alpha keseluruhan  sebesar 0,97.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  alat  ukur sudah  memenuhi  syarat.  Selanjutnya  dilakukan  pengujian  multikolienaritas  antar atribut.  Hal  ini  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  tidak  terdapat  multikolinearitas yang tinggi antar atribut yang akan menjadi input dalam clustering analysis. Apabila terdapat dua atribut yang memiliki nilai korelasi di atas 0,5, maka dapat disimpulkan terjadi  multikolinearitas  antar atribut  tersebut  (Santoso,  2002). Oleh  sebab  itu  akan dipilih satu dari dua atribut tersebut untuk digunakan dalam clustering analysis. Cara ini  akan  dilakukan  untuk  mengeliminasi  atribut-atribut  yang  memiliki  multi- kolinearitas  sehingga  dipastikan  bahwa  atribut  yang  digunakan  dalam clustering analysis saling bebas. Pada akhirnya proses ini menyisakan 18 atribut yang digunakan dalam proses segmentasi.
Hierarchical  clustering  analysis digunakan  sebagai  metode  segmentasi  pada tahap  pertama.  Hasil  proses  ini  menunjukkan  kemungkinan  terdapat  2  segmen konsumen  yang  dapat  terbentuk.  Jumlah  kemungkinan  segmen  yang  terbentuk  ini menjadi  input  untuk non-hierarchical  clustering  analysis sehingga  dihasilkan  dua segmen konsumen dengan anggota sebanyak 94 responden pada segmen pertama dan 56  responden  pada  segmen  kedua.  Penjelasan  karakteristik  responden  pada  setiap segmen  didasari  pada  perbedaan  nilai  tingkat  kepentingan  yang  diberikan  dimana tingkat  kepentingan  yang  diberikan  responden  pada  segmen  pertama  selalu  lebih tinggi  dibandingkan  responden  segmen  kedua.  Ketujuh  profil  responden  yang terdapat  pada  bagian  pertama  kuesioner  tidak  menunjukkan  adanya  perbedaan  yang signifikan. Hal ini didukung oleh pengujian kontingensi antara jenis segmen dengan ketujuh  data  profil  responden  yang  menghasilkan  nilai  signifikansi  lebih  besar  dari 0,05 (significance level). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa segmen pertama adalah  segmen  yang  berisi  para  pengguna e-banking dengan  tuntutan  lebih  tinggi terhadap  kualitas  layanan e-banking. Adapun segmen  kedua  adalah  pengguna  yang mempunyai  tuntutan  menengah/lebih  rendah.  Secara  sekilas  hasil  segmentasi  ini memang  memberikan  informasi  yang  tidak  terlalu  bermanfaat  karena  dengan menyediakan  layanan  yang  memenuhi  standar  konsumen  segmen  1.  Kebutuhan konsumen  di  segmen  2  pun  akan  terpenuhi. Hal  ini  memang  tepat  apabila  semua bank  memiliki  sumber  daya  yang  mapan  sehingga  dapat  memberikan  pelayanan dengan  kualitas  yang  tinggi.  Namun  pada  kenyataannya  tidak  demikian  sehingga diperlukan  strategi  yang  berbeda  oleh  suatu  bank  dalam  mempertahankan  pasar e- banking miliknya.

## Pembentukan Dimensi dan Pengujian Model Pengukuran
Pertama-tama  alat  ukur  performansi  akan  melalui  uji  reliabilitas  terlebih dahulu.  Pengujian  reliabilitas  alat  ukur  membutuhkan  13  kali  iterasi  hingga didapatkan atribut-atribut yang memenuhi standar nilai Cronbach Alpha dan Item to Total  Correlation.  Sisa atribut  yang  dapat  digunakan  dalam  pembentukan  dimensi berjumlah 41 buah. Dari total 150 responden yang mengisi kuesioner, terdapat hanya 107  responden  yang  mengisi  kuesioner  bagian  tiga  dengan  lengkap  dan  56  di antaranya  termasuk  ke  dalam  segmen  pertama. Pembentukan  dimensi  pada  segmen pertama  akan  menggunakan  data  dari  56  responden  tersebut.  Sebelum  masuk  ke dalam teknik EFA dilakukan dahulu pengujian kelayakan atribut dengan melihat nilai Kaiser Meyer Olkin Measure of Sampling Adequacy dengan batas bawah 0,5, Barlett Test  of  Sphericity dengan  batas  maksimum  nilai  signifikansi  sama  dengan  tingkat signifikansi penelitian (0,05), dan Measure of Sampling Adequacy (MSA) pada Anti
Image  Matrix dengan  batas  bawah 0,5  (Santoso, 2002).  Hasil  pengujian  kelayakan menunjukkan  bahwa  keempat  puluh  satu  atribut  tersebut  memenuhi  syarat  untuk analisis faktor.
Metode yang digunakan dalam analisis faktor ini adalah Principal Component Analysis, dimana  pembentukan  dimensi  dilakukan  dengan  melihat  nilai eigen  value dan factor loading setiap atribut. Nilai eigen value menunjukkan kemungkinan untuk membentuk  9  dimensi  dari  41  atribut  yang  ada.  Namun  pengelompokkan  atribut- atribut  ke  dalam  salah  satu  dari  9  dimensi  belum  menunjukkan  adanya  solusi  yang unik.  Jayawardhena dalam  Ta, dkk. (2010) menyarankan  untuk  mempertahankan atribut yang memiliki factor loading di atas 0,5, sedangkan untuk mendapatkan hasil pengelompokkan  atribut  dengan  faktor-faktor  yang  unik  maka  Doll  dan  Torkzadeh dalam  Ta, dkk. (2010) menyarankan  mengeliminasi  atribut  yang  memiliki factor loading lebih  besar  dari 0,3  pada  tiga  atau  lebih  faktor. Berdasarkan  aturan  ini, dilakukan  beberapa  kali  iterasi  hingga  pada  akhirnya  didapatkan  5  dimensi  dengan pengelompokkan  23  atribut  tersisa  yang  cukup  baik.  Hal  yang  sama  dilakukan  pada pembentukan  dimensi  di  segmen  2,  dimana  didapatkan  5  dimensi  dengan  total  21 atribut yang tersisa.
Dimensi-dimensi beserta atribut-atributnya merupakan komponen pembentuk model pengukuran kualitas jasa. Confirmatory factor analysis akan digunakan untuk menguji  kesesuaian  data  dengan  model  pengukuran  yang  telah  terbentuk disertai  uji validitas untuk masing-masing dimensi. Hasil pengujian pada segmen 1 menunjukkan ketidaksesuaian  model  dengan  data.  Hal  ini  terlihat  dari  nilai-nilai  indikator kesesuaian model sebagai berikut: signifikansi chi square sebesar 0,000, CFI sebesar 0,863,  dan  RMSEA  sebesar 0,088. Oleh  sebab  itu  dilakukan  modifikasi  terhadap model pengukuran dengan cara mengeliminasi atribut-atribut yang mempunyai factor loading kurang dari 0,5. Modifikasi ini dilakukan dengan mengeliminasi dimensi ke-5 karena  memiliki  nilai factor  loading sebesar 0,414  yang  berada  di  bawah  batas 0,5. Akhirnya  dihasilkan  model  pengukuran  yang  terdiri  dari  4  dimensi  dengan  nilai signifikansi chi square sebesar 0,001, CFI sebesar 0,902, dan RMSEA sebesar 0,076. Nilai CFI dan RMSEA menunjukkan bahwa model telah sesuai dengan data. Dengan mempertimbangkan  sensitivitas  nilai chi  square terhadap  jumlah  data  dan  atribut maka  dapat  disimpulkan  model  pengukuran  kualitas  jasa  pada  segmen  1  ini  sudah baik. Pengujian juga dilakukan terhadap model pengukuran kualitas jasa segmen 2. Indikator kesesuian model pada segmen 2 menunjukkan nilai signifikansi chi square sebesar 0,047,  CFI  sebesar 0,919,  dan  RMSEA  sebesar 0,06.  Dengan  pertimbangan yang  sama  dengan  pengujian  sebelumnya, disimpulkan  bahwa  model  pengukuran pada segmen 2 ini sudah baik sehingga tidak perlu dilakukan modifikasi.
Tidak hanya  model  pengukuran  kualitas  jasa,  pengujian  pun  dilakukan  pada model pengukuran  kepuasan  dan  loyalitas  konsumen.  Pengujian  model  pengukuran dimulai  dari  uji  reliabilitas.  Uji  reliabilitas  dilakukan  sekaligus  terhadap konstruk kepuasan  segmen  1  dan  2.  Hal  yang  sama  dilakukan  pada  uji  reliabilitas  konstruk loyalitas.  Nilai Cronbach  alpha dan Item  to  Total  Correlation yang  dihasilkan  dari pengujian  reliabilitas  konstruk  kepuasan  berturut-turut  adalah 0,729  dan  di  atas 0,5, sedangkan  untuk  loyalitas  konsumen  berturut-turut 0,828  dan  di  atas 0,5,  dengan demikian alat  ukur kepuasan  dan  loyalitas  dapat  dikatakan  reliabel. Pengujian  awal pada  model  pengukuran  kepuasan  menunjukkan  ketidaksesuaian  model  pengukuran dengan  data  dimana nilai  signifikansi chi  square adalah sebesar 0,001,  CFI  sebesar 0,883,  dan  RMSEA  sebesar 0,235,  oleh  sebab  itu  dilakukan  modifikasi  model pengukuran  dengan  mengeliminasi  salah  satu  dari  4  atribut  yang  ada.  Atribut  yang tereliminasi  adalah  atribut  dengan factor  loading di  bawah 0,5.  Akhirnya
dihasilkanlah  model  pengukuran  kepuasan  yang  terdiri  dari  3  atribut  dengan  nilai indikator-indikator  kesesuaian  model  serta factor  loading yang  baik.  Pengujian model pengukuran loyalitas menghasilkan nilai signifikansi chi square sebesar 0,268, CFI  sebesar 0,996,  dan RMSEA  sebeasar 0,055.  Nilai-nilai  ini  menunjukkan  bahwa model sesuai dengan data. Validitas model pengukuran pun sudah baik, ditunjukkan oleh nilai factor loading atribut penyusun konstruk yang berada di atas 0,5.

## Penamaan Dimensi
Setelah  didapatkan  model  pengukuran  yang  teruji  baik,  dilakukan  penamaan terhadap  dimensi  dalam  model  pengukuran  tersebut.  Penamaan  ini  dilakukan berdasarkan  kesamaan  karakteristik  atribut  penyusun  dimensi  yang  bersangkutan. Nama-nama  dimensi  dan  atribut  penyusun  dimensi  pada  segmen  konsumen  1  dan  2 dapat dilihat pada Tabel 3 dan 4. Dimensi-dimensi yang terlibat pada segmen 1 dan 2 terdapat beberapa dimensi yang sama yaitu fulfillment, efficiency, dan assurance.
Tabel 3. Penamaan Dimensi Segmen 1
Faktor Atribut Keterangan Dimensi
1
P52 Bank memberikan token dengan kualitas yang buruk Fulfillment P13 Web mempunyai tampilan yang rumit
P19 Layanan e banking mempunyai image yang buruk
P39 Jaringan layanan e-banking sering terhambat/terganggu
P24 Konsumen sulit untuk memahami prosedur layanan e- banking P38 Pengecekan besar tagihan yang harus dibayar sulit untuk dilakukan P23 Jangka waktu selesainya proses transfer dana antarbank lama/panjang P9 Customer service tidak kompeten menyelesaikan permasalahan yang dihadapi pengguna
P44 Gangguan sistem tidak diumumkan dengan segera
P2 Bukti transaksi sulit didapatkan 2 P42 Konsumen dapat mengaktifkan ulang token dengan cepat
Efficiency
P40 Konsumen dapat mengaktifkan token dengan mudah P21 Verifikasi transaksi diberikan dengan cara yang praktis P50 Konsumen dapat melakukan verifikasi identitas pemilik rekening antarbank dengan mudah P31 Konsumen dapat menggunakan token dengan mudah 3 P36 Layanan transaksi memberikan notifikasi status transaksi dengan cepat
Assurance P29 Perubahan prosedur penggunaan yang bersifat mayor diumumkan dengan jelas P33 Layanan e-banking memiliki prosedur transaksi yang dapat mengurangi kesalahan input informasi P1 Customer service dapat menjaga keamanan informasi pengguna 4 P27 Loading halaman web cepat Web Design P26 Banyak media yang dapat digunakan untuk mengakses layanan e-banking P53 Fitur-fitur website mudah dimengerti
Tabel 4. Penamaan Dimensi Segmen 2
Faktor Atribut Keterangan Dimensi 1 P39 Jaringan layanan e-banking sering terhambat/terganggu Fulfillment P52 Bank memberikan token dengan kualitas yang buruk
P13 Web mempunyai tampilan yang rumit
P38 Pengecekan besar tagihan yang harus dibayar sulit untuk dilakukan P24 Konsumen sulit untuk memahami prosedur layanan e-banking P19 Layanan e banking mempunyai image yang buruk P28 Customer service lama dalam memberikan bantuan
P44 Gangguan sistem tidak diumumkan dengan segera
P3 Pengurusan klaim kesalahan transaksi sulit dilakukan P9 Customer service tidak kompeten menyelesaikan permasalahan yang dihadapi pengguna 2 P49 Banyak tempat yang menyediakan sarana untuk mengakses layanan e-banking Responsive-ness P12 Layanan e-banking menyediakan informasi mutasi rekening yang mutakhir/up to date P14 Layanan e-banking menyediakan fitur pembayaran yang lengkap P31 Konsumen dapat menggunakan token dengan mudah 3 P16 Layanan e-banking memiliki tingkat enskripsi data yang tinggi Information Technology P10 Sistem dapat bekerja dengan baik selama 24 jam 4 P33 Layanan e-banking memiliki prosedur transaksi yang dapat mengurangi kesalahan input informasi Assurance P27 Loading halaman web cepat P29 Perubahan prosedur penggunaan yang bersifat mayor diumumkan dengan jelas 5 P30 Transaksi dapat dilakukan dengan cepat Efficiency P41 Layanan transaksi e-banking memberikan bukti transaksi dengan informasi yang lengkap
Fulfillment berkaitan dengan segala hal dalam jasa yang dapat memenuhi kebutuhan konsumen. Atribut-atribut dimensi ini merupakan atribut-atribut yang disajikan dalam bentuk negatif dalam kuesioner. Bentuk negatif atribut adalah bentuk pernyataan yang menunjukkan kondisi  layanan  yang  buruk  dari  layanan e-banking yang  digunakan.  Sebagian  besar tanggapan yang diberikan responden menyatakan ketidaksetujuan atas pernyataan tersebut. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  responden  merasa  layanan  yang  diberikan  telah  memenuhi kebutuhan/standar  yang  diinginkan.  Dimensi  kedua  adalah efficiency.  Efficiency berkaitan dengan  segala  kemudahan  yang  dapat  dirasakan  oleh  konsumen  ketika  menggunakan layanan.  Kemudahan-kemudahan  ini  sangat  jelas  ditunjukkan  oleh  atribut-atribut penyusunnya. Dimensi ketiga adalah assurance. Dimensi ini berkaitan dengan terlaksananya proses layanan e-banking dengan aman dan sesuai kebutuhan.
Dimensi yang membedakan segmen 1 dengan segmen 2 adalah web design. Dimensi ini berkaitan dengan  kualitas web  design sebagai  sarana penyampaian  layanan e-banking kepada  konsumen. Dimensi kualitas  jasa yang  hanya  terdapat  di  segmen  2  adalah responsiveness dan information  technology.  Responsiveness dapat  diartikan  sebagai
komitmen bank dan kesigapan bank dalam memberikan layanan kepada konsumen. Hal ini tercermin  dalam  atribut-atribut  penyusunnya  seperti  data  mutasi  rekening  yang  mutakhir. Hal  ini  menuntut  penyedia  jasa  untuk  selalu  memperbarui  informasi-informasi  perbankan sehingga konsumen selalu mendapatkan informasi terbaru. Dimensi information technology dapat  diartikan  sebagai  keunggulan  teknologi  yang  dimiliki  penyedia  jasa  sehingga  dapat menjamin kelancaran layanan e-banking. Keunggulan ini berkaitan dengan sistem keamanan layanan serta reliabilitas sistem layanan. Proses pembentukan dan penamaan dimensi yang telah  dilakukan  menunjukkan  dengan  jelas  bahwa  penggunaan  aspek-aspek  bauran pemasaran  sebagai  dasar  pengelompokkan  atribut  ternyata  kurang  sesuai  sehingga  tidak dapat dipertahankan.

## Pengujian Model Struktural
Pengujian model  struktural  dilakukan  pada  masing-masing  segmen  untuk mengetahui  hubungan  kualitas  jasa,  kepuasan,  dan  loyalitas  konsumen.  Model  struktural yang  dibangun  dapat  dilihat  pada  Gambar 1.  Perbedaan  model  struktural  antarsegmen terletak  pada  model  pengukuran  kualitas  jasa  yang  dilibatkan.  Model  pengukuran kualitas jasa di setiap segmen didapatkan dari tahap-tahap yang telah dilalui sebelumnya.

## Gambar 1. Model Struktural
Berdasarkan model di atas dapat dibangun dua hipotesis yang akan diuji, yaitu : 1. H 0 : Kualitas jasa e-banking tidak mempengaruhi kepuasan konsumen H 1 : Kualitas jasa e-banking mempengaruhi kepuasan konsumen 2. H 0 : Kepuasan konsumen e-banking tidak mempengaruhi loyalitas H 1 : Kepuasan konsumen e-banking mempengaruhi loyalitas Tingkat signifikansi yang akan digunakan pada pengujian ini adalah sebesar 0,05.
Pengujian  model  struktural  dilakukan  dengan  terlebih  dahulu  melihat  tingkat kesesuaian model dengan data.  Tingkat  signifikansi chi  square, CFI,  dan  RMSEA  untuk model  struktural  pada  segmen  1  berturut-turut  adalah 0,000, 0,806,  dan 0,095.  Semakin kompleks suatu model maka akan semakin sulit juga untuk mendekati batas nilai indikator kesesuaian model yang diharapkan. Dengan mempertimbangkan hal tersebut serta dua nilai indikator  yang  hampir  mendekati  nilai  batas  kesesuaian  model,  maka  disimpulkan  bahwa model  struktural  sudah  cukup  baik.  Setelah  didapatkan  model  struktural  yang  cukup  baik, maka  dilakukanlah  uji  hipotesis  terhadap  hubungan-hubungan  yang  terjadi  antarkonstruk. Pengujian hipotesis pertama menghasilkan nilai signifikansi pengujian sebesar 0,003. Nilai ini  lebih  kecil  dari  tingkat  signifikansi  yang  digunakan  pada  pengujian  sehingga  H 0 pada hipotesis  pertama  ditolak  yang  berarti  kualitas  jasa  memang  mempengaruhi  kepuasan konsumen. Hal yang sama terjadi pada hipotesis kedua dimana tingkat signifikansi pengujian yang  dihasilkan  adalah  sebesar 0,005  sehingga  disimpulkan  bahwa  kepuasan  konsumen mempengaruhi  loyalitas.  Nilai-nilai indikator  kesesuaian  model  yang  ditunjukkan  pada pengujian di segmen 2 adalah sebesar 0,000 untuk signifikansi chi square, 0,706 untuk CFI, dan 0,110 untuk RMSEA. Dengan pertimbangan yang sama dengan pengujian model pada segmen  1, disimpulkan  bahwa  model pada  segmen 2  sudah cukup baik.  Nilai  signifikansi pengujian  hipotesis  1  dan  2  yang  dihasilkan  di  segmen  2  berturut-turut  adalah 0,000  dan 0,002  sehingga  disimpulkan  bahwa  kualitas  jasa e-banking mempengaruhi  konsumen  dan kepuasan konsumen mempengaruhi loyalitas.
Tan, dkk./Pengembangan Dimensi Kualitas Layanan …..…… /JITI, 13 (1), Jun 2014, pp. (16-27)
Hubungan  yang  logis  antara  konstruk-konstruk  ini  adalah  semakin  tinggi  kualitas jasa maka semakin tinggi kepuasan konsumen dan semakin tinggi kepuasan konsumen akan semakin  tinggi  juga  loyalitas.  Tidak  hanya  signifikansi  hubungan  antarkonstruk,  seberapa besar  kemampuan  suatu  konstruk  dalam  menjelaskan  konstruk  lainnya  pun  perlu diperhatikan. Zeithaml dan Bitner dalam Lupiyoadi dan Hamdani (2006) menjelaskan bahwa faktor utama penentu kepuasan pelanggan adalah persepsi pelanggan terhadap kualitas jasa. Hal ini tidak terbukti pada hubungan struktural di segmen 1. Kemampuan/peran kualitas jasa menjelaskan konstruk kepuasan hanyalah 28,8%. Angka ini merupakan nilai total variance extracted yang  diperoleh  dari  pengujian.  Sementara  itu  kemampuan  konstruk  kepuasan dalam menjelaskan loyalitas hanyalah 20,8%. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat faktor- faktor  lain  yang  perlu  dilibatkan  untuk  menjelaskan  konstruk  kepuasan  maupun  loyalitas. Salah satu faktor yang mungkin dilibatkan adalah service value (Cronin, dkk., 2000)
Berbeda  halnya  dengan  segmen  2,  kemampuan  konstruk-konstruk  dalam menjelaskan konstruk  lainnya  cukup  besar  di  segmen  ini.  Kemampuan/peran  kualitas  jasa menjelaskan konstruk kepuasan konsumen adalah sebesar 79,1%. Sementara itu kemampuan konstruk  kepuasan  menjelaskan  loyalitas  adalah  sebesar  71,7%.  Oleh  sebab  itu  dapat disimpulkan  bahwa  kualitas  jasa  merupakan  faktor  utama  yang  mempengaruhi  kepuasan konsumen demikian halnya kepuasan konsumen sebagai faktor utama yang mempengaruhi loyalitas.  Dengan  hanya  meningkatkan  kualitas  jasa  yang  diberikan,  penyedia  layanan e- banking dapat meningkatkan angka kepuasan dan loyalitas konsumen cukup besar.

## KESIMPULAN
Sesuai  dengan  tujuan  dilakukannya  penelitian,  dihasilkanlah  segmentasi  yang mungkin dilakukan terhadap para pengguna e-banking, yaitu para pengguna yang memiliki ekspektasi  tinggi  terhadap  kualitas  layanan e-banking (segmen  1)  serta  pengguna  dengan ekspektasi di tingkat menengah (segmen 2). Pengguna e-banking di segmen 1 diperkirakan menggunakan  4  dimensi  dalam  menilai  kualitas  layanan,  yaitu fulfillment, efficiency, assurance,  dan web  design,  sedangkan  pengguna e-banking pada  segmen  lainnya menggunakan  lima  dimensi  dalam  menilai  kualitas  layanan  yaitu fulfillment, assurance, efficiency, information  technology,  dan responsiveness.  Penanganan  segmen  1  terkait konstruk  yang  diteliti  akan  lebih  sulit.  Hal  ini  disebabkan  pengaruh/dampak  konstruk- konstruk  yang  ada  dalam  mempengaruhi  konstruk  lainnya  tidak  terlalu  besar.  Diperlukan pertimbangan terhadap faktor-faktor lain selain kepuasan ataupun kualitas jasa apabila ingin memberikan peningkatan yang besar terhadap loyalitas konsumen. Berbeda halnya dengan segmen kedua, pada segmen ini pengaruh yang diberikan kualitas jasa terhadap kepuasan dan kepuasan terhadap loyalitas cukup besar.

## Daftar Pustaka
Cronin,  J.J.Jr.; Brady,  M.K.;  dan Hult,  G.T.M.  2000. “ Assessing  the  Effects  of Quality, Value, and Customer Satisfaction on Consumer Behavioral Intentions in Service Environments ”. Journal of Retailing. Vol.76, No. 2, pp. 193-218. Cronin,  J.J.  Jr.;  dan Taylor,  S.A.  1992. “ Measuring  Service  Quality  :  A Reexamination and Extention ”. Journal of Marketing. Vol.56, No. 3, pp. 55-68. Gremler, D.D. 2004. “ The Critical Incident Technique in Service Research ”. Journal of Service Research. Vol. 7, No.1, pp. 65-89.
Hair,  J.F.Jr; Black,  W.C.; Babin,  B.J.; dan Anderson,  R.E.  2010. Multivariate  Data Analysis, 7 th ed. New Jersey : Pearson Prentice Hall. Ivy, J. 2008. “A new higher education marketing mix: the 7Ps for MBA marketing” . International Journal of Educational Management. Vol. 22, No. 4, pp. 288-299.
Koh,  S.; Jung-Eun  Yoo,  J.; dan  Boger,  C.A. Jr. 2010. “ Importance Performance Analysis  with  Benefit  Segmentation  of  Spa  Goers ”. International  Journal  of Contemporary Hospitality Management. Vol. 22, No. 5, pp. 718-735. Kotler, P. 2003. Marketing Management, 11 th ed. USA : Pearson Education, Inc. Ladhari,  R.  2008. “ Alternative  Measures  of  Service  Quality:  A  Review ”. Managing Service Quality. Vol. 18, No. 1, pp. 65-68. Lupiyoadi, R. dan Hamdani, A. 2006. Manajemen Pemasaran Jasa, Edisi 2. Jakarta: Salemba Empat. McCarthy, E.J. dan Perreault Jr., W.D. 1984. Basic Marketing, 8 th ed. USA: Richard D. Irwin, Inc. Parasuraman,  A.; Zeithaml,  V.A.;  dan Berry,  L.L.  1988. “ SERVQUAL:  A  Multiple Item Scale for Measuring Consumer Perceptions of Service Quality ”. Journal of Retailing. Vol.64, Spring, pp. 12-40.
Parasuraman,  A.; Zeithaml,  V.A.;  dan Berry,  L.L.  1993. “ The  Nature  and Determinants of Customer Expectations of Service ”. Journal of The Academy of Marketing Science. Vol. 21, No. 1, pp. 1-12.
Perkembangan Online Banking Indonesia Tertinggi di Asia Tenggara retrieved from http://teknologi.kompasiana.com/internet/2011/03/09/perkembangan-online- banking-indonesia-tertinggi-di-asia-tenggara on 3 September 2011
Reichheld,  F.F.; dan  Cook,  S.  1996. Quest  for  Loyalty. Boston:  Harvard  Business School Publishing.
Rod,  M.; Ashill,  N.J.; Shao,  J.; dan  Carruthers,  J.  2009. “ An  examination  of  the relationship  between  service  quality  dimensions, overall  internet  banking service  quality  &  customer  satisfaction.  A  New  Zealand  Study ”. Marketing Intelligence & Planning. Vol. 27, No. 1, pp.103-126.
Santoso,  S.  2002. Buku  Latihan  SPSS  Statistik  Multivariat. Jakarta:  PT  Elex  Media
Komputindo.
Schumacker,  R.E.; dan  Lomax,  R.G.  2010. A  Beginner’s  Guide  to  Structural Equation Modeling, 3 rd ed. USA : Taylor and Francis Group, LLC. Sekaran, U.; dan Bougie, R. 2010. Research Methods for Business: A Skill Buliding Approach, 5 th ed. United Kingdom: John Wiley & Sons Ltd. Simamora, B. 2005. Analisis Multivariat Pemasaran. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama. Ta, Chien., Ho, Bruce, dan Lin, When-Chuan. 2010. “ Measuring the service quality of  internet  banking:  scale  development  and  validation ” European  Business Review. Vol. 22, No. 1, pp. 5-24.
Teas,  R.K.  1993. “Expectations,  Performance  Evaluation  and  Consumers’
Perceptions of Quality ”. Journal of Marketing. Vol. 57, No. 5, pp. 18-34. Ulrich, K.T.; dan Eppinger, S.D. 2004. Product Design and Development, 3 rd ed. New York: McGraw-Hill Companies. Zeithaml, V.A.; Parasuraman, A.; dan Berry, L.L. 1990. Delivering Quality Service : Balancing Customer Perceptions and Expectations. New York : The Free Press.