## Analisis Kausalitas antara Kualitas Produk, Kualitas Pelayanan, dan Loyalitas Pelanggan di PT. FIFGROUP
Yayang Qowiyah Al Zahro 1 , Anita Nurfida * 2 , Fatoni 3 yayangqowiyah2@gmail.com 1 ,nadiva87@gmail.com* 2 , fatoni.id@gmail.com 3 1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Indraprasta PGRI Jakarta
I n f o r m a s i  A r t i k e l

## A b s t r a c t
Riwayat Artikel : Received : 14 – Juli – 2024
Revised : 21 – Agustus – 2024 Accepted : 21 – Agustus – 2024
In the digital era, FIFGROUP must meet customer expectations with  fast  service.  This  study  analyzes  the  impact  of  service complaints  on  customer  loyalty  using  Smart  PLS  and  Fishbone Diagram  for  identifying  key  factors.  The  research  employs  a quantitative design with a survey approach to assess the impact of product  and  service  quality  on  Spektra  customer  loyalty  at FIFGROUP.  Utilizing  a  sample  of  100  respondents  from Kranggan  Cibubur,  the  study  gathers  in-depth  data  through questionnaires and observations. The research procedure involves a  two-way  model  to  analyze  variable  relationships,  validity, reliability,  and  mediation  effects,  with  Fishbone  Diagram  for identifying and prioritizing main problem causes at FIFGROUP. Improvement  in  product  quality  (coefficient  0.261;  T-statistic 2.902) and service (coefficient 0.206; T-statistic 2.070) at Spektra FIFGROUP  significantly  enhances  customer  loyalty.  Resource optimization and service digitalization are crucial for long-term effectiveness. Kata kunci  : Customer Expectations, Customer  Loyalty,  Digital Era,  Fast  Service,  Service Complaints

## A b s t r a k
Untuk melakukan sitasi pada penelitian ini dengan format : Zahro,  Y.  Q.  Al,  Anita  Nurfida,  &
Fathoni. (2024). Analisis Kausalitas  antara  Kualitas  Produk, Kualitas  Pelayanan,  dan  Loyalitas Pelanggan  di  PT.  FIFGROUP.
JURMATIS  (Jurnal  Manajemen Teknologi  Dan  Teknik  Industri), 6(2), 160 - 175.
Dalam  era  digital,  FIFGROUP  harus  memenuhi  ekspektasi pelanggan  dengan  layanan  cepat.  Penelitian  ini  menganalisis dampak  keluhan  layanan  terhadap  loyalitas  pelanggan.  Riset  ini menganalisis  dampak  keluhan  layanan  terhadap  loyalitas pelanggan  FIFGROUP,  menggunakan Smart PLS  dan fishbone diagram  untuk  identifikasi  faktor  utama.  Penelitian  ini menggunakan desain kuantitatif dengan pendekatan survei untuk menganalisis  dampak  kualitas  produk  dan  layanan  terhadap loyalitas pelanggan Spektra di FIFGROUP. Menggunakan sampel 100  responden  dari  Kranggan  Cibubur  dan  instrumen  kuesioner serta  observasi  untuk  data  mendalam.  Prosedur  penelitian menggunakan  model  dua  arah  untuk  menganalisis  hubungan variabel, validitas, reliabilitas, dan efek mediasi, dengan Fishbone
Diagram  untuk  identifikasi  dan  prioritisasi  penyebab  masalah utama  di  FIFGROUP.  Peningkatan  kualitas  produk  (koefisien 0,261; T-statistik 2,902) dan layanan (koefisien 0,206; T-statistik 2,070)  di  Spektra  FIFGROUP  secara  signifikan  meningkatkan loyalitas  pelanggan.  Optimalisasi  sumber  daya  dan  digitalisasi layanan perlu diperhatikan untuk efektivitas jangka panjang.
Tersedia secara online di http://ojs.unik-kediri.ac.id/index.php/jurmatis/index

## JURMATIS
Jurnal Manajemen Teknologi dan Teknik Industri

## 1. Pendahuluan
Dalam era globalisasi dan digitalisasi yang terus berkembang, kebutuhan akan layanan yang  cepat  dan  efisien  menjadi  semakin  mendesak  di  berbagai  sektor  industri,  termasuk pembiayaan ritel melalui perbankan [1], [2]. Konsumen modern tidak hanya mengharapkan produk yang berkualitas, tetapi juga menuntut pelayanan yang optimal sebagai bagian dari pengalaman  mereka  [3]–[5].  Permintaan  yang  tinggi  untuk  produk  elektronik  telah menciptakan  peluang  bisnis  yang  sangat  menguntungkan  bagi  perusahaan.  Banyak perusahaan  ritel  elektronik  berlomba-lomba  menawarkan  pelayanan  terbaik  kepada konsumen, termasuk PT. Federal International Finance (FIFGROUP), yang bergerak dalam pembiayaan ritel sepeda motor dan alat elektronik di Indonesia.
Pada tahun 2020, PT Federal International Finance (FIFGROUP) menargetkan 7 juta pelanggan sebagai bagian dari strategi ekspansi mereka di pasar pembiayaan ritel. Target ini meningkat signifikan pada tahun 2021, dengan sasaran 8,4 juta pelanggan, mencerminkan peningkatan  permintaan  akan  produk  elektronik  serta  motor.  Pada  tahun  2022,  target pelanggan terus bertambah menjadi 8,6 juta, menunjukkan keberhasilan FIFGROUP dalam menarik minat konsumen serta pertumbuhan yang konsisten. Peningkatan jumlah pelanggan ini  mencerminkan  kemampuan  perusahaan  dalam  merespons  kebutuhan  pasar  yang  terus berkembang,  khususnya  dalam  situasi  pandemi,  di  mana  pembiayaan  produk  elektronik seperti yang disediakan melalui layanan Spektra menjadi semakin penting bagi konsumen [6].  Namun,  dengan  pertumbuhan  yang  pesat  ini,  tantangan  untuk  menjaga  kepuasan pelanggan juga meningkat, sehingga FIFGROUP perlu memastikan kualitas layanan tetap terjaga untuk memenuhi harapan konsumen.
Melihat kebutuhan produk elektronik yang meningkat selama pandemi, FIFGROUP berinovasi  dengan  memperkenalkan  layanan  pembiayaan  multiproduk  bernama  Spektra, yang  menyediakan  pembiayaan  untuk  produk  seperti  laptop, Smart phone,  AC,  TV,  dan kulkas [7]. Namun, meskipun jumlah pelanggan terus meningkat, potensi keluhan terhadap layanan  Spektra  juga  ada.  Laporan  keluhan  untuk  periode  Agustus  2022  menunjukkan bahwa meskipun Spektra berhasil menarik banyak pelanggan, ada aspek layanan yang perlu ditingkatkan untuk menjaga kepuasan pelanggan. Keluhan  yang diterima oleh PT Federal International  Finance  (FIFGROUP)  pada  bulan  Agustus  2022  didominasi  oleh  masalah pelayanan yang lamban. Hal ini menunjukkan bahwa sebagian besar layanan yang diberikan tidak  memenuhi  harapan  konsumen  [8].  Salah  satu  penyebab  utamanya  adalah  jumlah pekerja yang tidak sebanding dengan jumlah konsumen, sehingga waktu yang dibutuhkan untuk menangani setiap konsumen menjadi lebih lama. Selain itu, keluhan terbanyak kedua
berkaitan dengan  miskomunikasi, yang disebabkan oleh kurangnya dukungan komunikasi nonverbal  dalam  interaksi  antara customer  service dan  konsumen,  sehingga  pesan  yang disampaikan  sering  kali  tidak  diterima  dengan  baik  [9].  Dampak  dari  masalah  ini  juga terlihat dalam penilaian aplikasi  FIFGROUP CUSTOMER di perangkat  iOS,  yang  hanya mendapatkan rating 1,9 di App Store . Berdasarkan wawancara dengan tiga orang customer service di wilayah layanan Kranggan Cibubur, diketahui bahwa tingginya volume keluhan membuat  satu  orang customer  service harus  menangani  hingga  450  keluhan  pelanggan dalam satu minggu, atau sekitar 75 keluhan setiap harinya. Kondisi ini menuntut perusahaan untuk meningkatkan kualitas dan pelayanan yang diberikan kepada konsumen.
Studi  mengenai  keluhan  layanan  dapat  mengarah  pada  loyalitas  pelanggan  melalui kualitas produk dan kualitas layanan yang diterapkan. Studi kualitas produk terhadap dengan nilai estimasi sebesar 0,215. Berdampak signifikan [10]. Studi ini koefisien 0,466 dengan T- statistik 10,419 dengan signifikansi 0,000 terhadap loyalitas pelanggan [11]. Studi dengan original sampel sebesar 0,599 dan nilai T- statistik sebesar 8,526 dengan signifikansi sebesar 0,000  [12].  Studi  ini  dengan  keandalan  sebesar  0,933  dengan  T-statistik  sebesar  2,970 dengan signifikansi 0,003 [13]. Studi dampak sebesar 0,626 secara total dengan determinasi sebesar 77,6% [14]. Studi port kualitas layanan menunjukkan nilai determinasi 0,625 [15]. Studi ini dengan signifikansi 0,000 [16]. Studi ini dengan koefisien determinan sebesar 0,96 [17]. Studi  ini  membuktikan T- statistik sebesar 7,11  [18].  Studi  ini dengan  nilai tingkat signifikansi 0,048 [19].
Studi yang ada menyatakan kurangnya analisis akar masalah secara mendalam tentang bagaimana  keluhan  layanan  spesifik,  seperti  pelayanan  lamban  dan  miskomunikasi, mempengaruhi  loyalitas  pelanggan  di  FIFGROUP,  terutama  dalam  konteks  peningkatan jumlah pelanggan dan kebutuhan layanan yang lebih baik selama pandemi.
Penelitian  ini  menawarkan  kontribusi  baru  dengan  menganalisis  secara  spesifik dampak keluhan layanan, seperti pelayanan lamban dan  miskomunikasi, terhadap loyalitas pelanggan  di  FIFGROUP.  Pendekatan  ini  dilakukan  dalam  konteks  peningkatan  jumlah pelanggan  yang  signifikan  selama  pandemi,  yang  belum  dieksplorasi  secara  mendalam dalam studi sebelumnya  menggunakan SMART - PLS untuk menganalisa outer model dan inner model dengan pengembangan akar masalah menggunakan fishbone diagram. Fishbone diagram  ini  sebagai  kebaruan  riset,  karena  mampu Fishbone diagram  digunakan  untuk menganalisis masalah di PT FIFGROUP dengan mengidentifikasi penyebab dalam kategori Man,  Money,  Material,  Machine,  Method, dan Mother  Nature .  Ini  membantu  mengatasi
masalah spesifik di setiap lokasi, meningkatkan efisiensi operasional, dan merancang solusi efektif untuk memperbaiki kualitas layanan di berbagai cabang [20], [21].
Tujuan riset ini adalah untuk menganalisis secara mendalam dampak keluhan layanan, terutama terkait pelayanan lamban dan miskomunikasi, terhadap loyalitas pelanggan di PT. Federal  International  Finance  (FIFGROUP)  dengan  menggunakan  uji Smart PLS  dengan metodologi penyelesaian akar masalah menggunakan fishbone diagram. Melalui analisis ini, riset ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan dan loyalitas pelanggan, serta menentukan kekuatan hubungan antar variabel yang diukur.
Hasil  dari  uji Smart PLS  akan  memberikan  pemahaman  yang  lebih  komprehensif mengenai kontribusi masing-masing faktor terhadap loyalitas pelanggan, serta memberikan rekomendasi  untuk  meningkatkan  kualitas  layanan  dan  mengurangi  keluhan  di  masa mendatang tentunya dengan pencarian akar masalah menggunakan fishbone diagram.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Desain Penelitian
Penelitian  ini  mengadopsi  desain  penelitian  kuantitatif  dengan  pendekatan  survei untuk  menganalisis  kualitas  produk  dan  kualitas  layanan  terhadap  loyalitas  pelanggan  di Spektra yang disediakan oleh PT. Federal International Finance (FIFGROUP).

## 2.2 Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian  ini adalah seluruh konsumen  yang  menggunakan  layanan Spektra  dari  pembiayaan  milik  FIFGROUP  di  area  Kranggan  Cibubur.  Namun,  karena jumlah  populasi  tersebut  tidak  diketahui  secara  pasti  dan  lengkap,  penelitian  ini menggunakan teknik non-probability sampling dengan metode convinience sampling untuk menentukan  sampel  [22].  Dalam  penelitian  ini,  teknik  ini  dipilih  karena  populasi  yang diteliti  hanya sebagian, bukan keseluruhan, dengan  fokus pada konsumen Spektra di area Kranggan  Cibubur.  Untuk  menentukan  jumlah  sampel,  metode Structural  Equation Modeling (SEM) digunakan, dengan minimum 100 responden, sesuai dengan pedoman yang menyatakan  bahwa  jumlah  sampel  ideal  adalah  5  hingga  10  kali  jumlah  indikator  yang digunakan dalam penelitian.

## 2.3 Instrumen Penelitian
Instrumen  penelitian  ini  dirancang  untuk  mengumpulkan  data  mengenai  kepuasan pelanggan  dan  efektivitas  pelayanan  dari  layanan  Spektra  di  PT  Federal  International Finance (FIFGROUP) dengan menggunakan dua metode utama: penyebaran kuesioner dan observasi.  Kuesioner  yang  disebarkan  kepada  100  responden  mencakup  aspek  kepuasan
pelanggan,  kualitas  layanan,  dan  respons  terhadap  komplain,  dirancang  secara  sistematis untuk  memperoleh  data  kuantitatif  yang  relevan.  Data  observasi  melengkapi  kuesioner dengan memberikan wawasan mendalam tentang frekuensi dan sifat komplain yang diterima selama  periode  2022.  Kombinasi  data  kuantitatif  dari  kuesioner  dan  data  kualitatif  dari observasi  diharapkan  memberikan  gambaran  menyeluruh  mengenai  performa  layanan Spektra dan area yang perlu diperbaiki, serta menghasilkan rekomendasi berbasis data untuk perbaikan layanan dan strategi manajemen di FIFGROUP.

## 2.4 Kerangka Berpikir Penelitian dan Hipotesis

## Gambar 1. Kerangka Berpikir Penelitian
(Sumber: [23]–[25])

## Kualitas Produk terhadap Loyalitas Pelanggan
Studi  kualitas  produk  terhadap  loyalitas  pelanggan dengan  nilai  estimasi  sebesar 0,215.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pengaruhnya  positif,  dan  nilai  p  yang  signifikan mengindikasikan bahwa pengaruh tersebut signifikan [10]. Studi ini menunjukkan koefisien 0,466  dengan  T-statistik  10,419  dengan  signifikansi  0,000  terhadap  loyalitas  pelanggan dengan  kontribusi  determinasi  83,4%  [11].  Studi  kualitas  produk  dengan  original  sampel sebesar  0,599  dan  nilai  T-  statistik  sebesar  8,526 dengan  signifikansi  sebesar  0,000  [12]. Studi  ini  dengan  keandalan  sebesar  0,933  dengan  T-statistik  sebesar  2,970  dengan signifikansi  0,003  [13].  Studi  dampak  ini  sebesar  0,626  secara  total  dengan  determinasi sebesar 77,6% [14] (Gambar 1).
H1: Terdapat Pengaruh Kualitas Produk terhadap Loyalitas Pelanggan

## Kualitas Layanan terhadap Loyalitas Pelanggan
Studi  menunjukkan  pengaruh  Kualitas  Layanan  (X2)  terhadap  Loyalitas  Pelanggan (Z) dengan nilai estimasi sebesar 0,114. Ini menunjukkan bahwa pengaruhnya positif, dan nilai p yang signifikan mengindikasikan bahwa pengaruh tersebut signifikan [10]. Studi port kualitas  layanan  menunjukkan  nilai  determinasi  0,625  [15]. Studi  ini  dengan  signifikansi 0,000 [16]. Studi ini dengan koefisien determinan sebesar 0,96 [17]. Studi kualitas layanan ini t- statistik sebesar 4,182 dengan kontribusi koefisien jalur sebesar 0,226  [26]. Studi ini juga membuktikan T- statistik sebesar 7,11 dengan VIF 2,064 dan Q^2 sebesar 0,253 [18]. Studi ini dengan nilai determinasi 0,021 pada tingkat koefisien rata – rata 0,157 pada tingkat signifikansi 0,048 [19] (Gambar 1).
H2: Terdapat Pengaruh Kualitas Layanan terhadap Loyalitas Pelanggan

## 2.5 Prosedur Penelitian
Prosedur  penelitian  menggunakan  model  dua  arah  untuk  menentukan  arah  dan kekuatan hubungan antara dua variabel bebas dan satu variabel terikat, mengingat adanya pengaruh yang signifikan antara variabel-variabel tersebut, serta untuk mengetahui apakah pengaruhnya  positif  atau  negatif  [26].  Pada  tahap Measurement  (Outer) Model,  validitas diukur dengan loading factor > 0,5, yang  merupakan  langkah awal dalam pengembangan outer loading [18], [27], [28]. Reliabilitas dinilai menggunakan construct reliability dengan nilai composite reliability > 0,5, yang sesuai untuk penelitian terbaru. Pada tahap Structural (Inner) Model,  R- Square dinilai  untuk  konstruk  endogen  dan  eksogen  [29],  [30].  Uji bootstrapping digunakan untuk mengevaluasi path coefficients dan specific indirect effects sebagai indikator peran mediasi, dengan syarat T- statistics > 1,96 dan p- value ≤ 0,05 [31]. Untuk  Model  Mediator, full  mediation terjadi  jika  konstruk  eksogen  tidak  signifikan  (p- value ≤ 0,05) terhadap konstruk endogen tanpa mediator [32], [33].
Analisis Fishbone  Diagram dimulai  dengan  mengidentifikasi  masalah  utama,  yang diletakkan  di  ujung  kanan  garis  horizontal  diagram  [34].  Selanjutnya,  bagi  penyebab masalah  ke  dalam  kategori  utama Man,  Money, Material,  Machine,  Method, dan Mother Nature ,  dan  gambar  garis  diagonal  untuk  masing-masing  kategori  [35],  [36].  Di  bawah setiap kategori, identifikasi sub-penyebab spesifik dan gambar sebagai cabang-cabang yang mengarah ke tulang utama. Tinjau dan analisis hubungan antara penyebab utama dan sub- penyebab untuk menemukan pola atau penyebab dominan [37], [38]. Prioritaskan penyebab utama berdasarkan dampaknya, lalu kembangkan solusi yang ditargetkan untuk mengatasi masalah tersebut di FIFGROUP.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Uji Outer Model
Nilai-nilai  penting  untuk  evaluasi  model  pengukuran.  Kualitas  produk  memiliki Average  Variance  Extracted (AVE)  sebesar  0,571,  menunjukkan  bahwa  variabel  ini menjelaskan  57,1%  variansi  yang  terdapat  dalam  indikatornya,  dengan  nilai discriminant validity 0,828  yang  lebih  tinggi  dari  nilai  reliabilitas  komposit  0,887,  mengindikasikan validitas dan konsistensi yang baik (Gambar 2 dan Tabel 1).
Gambar 2. Uji Corvengent Validity
(Sumber: olah data, 2023) Tabel 1. Outer Model Variabel Laten AVE Nilai Discriminant Validity Nilai Composite Reliability Kualitas produk 0,571 0,828 0,887 Kualitas pelayanan 0,686 0,066 0,965 Loyalitas pelanggan 0,775 0,224 0,906
(Sumber: olah data, 2023)
Kualitas  pelayanan  menunjukkan  AVE  sebesar  0,686,  menunjukkan  penjelasan variansi  sebesar  68,6%,  dengan  nilai discriminant  validity 0,066  yang  rendah  dan  nilai reliabilitas komposit 0,965, menandakan ketepatan dan konsistensi yang sangat tinggi, tetapi nilai discriminant  validity perlu  diperhatikan  lebih  lanjut.  Loyalitas  pelanggan  memiliki AVE tertinggi sebesar 0,775, yang berarti variabel ini menjelaskan 77,5% variansi, dengan nilai discriminant validity 0,224 dan nilai reliabilitas komposit 0,906, menunjukkan validitas
dan konsistensi yang baik, meski nilai discriminant validity perlu ditingkatkan untuk hasil yang lebih optimal.

## 3.2 Demografi Responden
Berdasarkan kuesioner yang disebarkan kepada konsumen Spektra di area Kranggan Cibubur,  karakteristik  responden  terbagi  dalam  beberapa  kategori.  Jenis  kelamin menunjukkan  bahwa  mayoritas  responden  adalah  perempuan,  dengan  55  orang  (55%), sementara laki-laki berjumlah 45 orang (45%). Dalam hal usia, mayoritas responden berusia 20-30 tahun, yaitu 40 orang (40%), diikuti oleh responden berusia 31-40 tahun sebanyak 35 orang (35%), usia kurang dari 20 tahun sebanyak 10 orang (10%), dan usia di atas 40 tahun sebanyak  15  orang  (15%).  Berdasarkan  pekerjaan,  distribusi  responden  terdiri  dari mahasiswa dan PNS/TNI/POLRI masing-masing 30 orang (30%), pegawai swasta sebanyak 25 orang (25%), serta wiraswasta sebanyak 15 orang (15%). Untuk pendapatan, mayoritas responden  memiliki  pendapatan  antara  Rp  4.100.000  -  Rp  5.000.000  per  bulan,  yaitu  42 orang (42%). Pendapatan responden lainnya adalah Rp 3.100.000 - Rp 4.000.000 sebanyak 20  orang  (20%),  lebih  dari  Rp  5.000.000  sebanyak  20  orang  (20%),  Rp  2.100.000  -  Rp 3.000.000 sebanyak 15 orang (15%), dan Rp 1.000.000  -  Rp 2.000.000 sebanyak 3 orang (3%).  Studi  ini  sejalan  dengan  Abigail  dkk  (2024)  [39],  bahwa  mayoritas  responden konsumen  Spektra  di  Kranggan  Cibubur  adalah  perempuan  berusia  24-29  tahun  dengan pendapatan  bulanan  antara  Rp  4.000.000  -  Rp  5.500.000.  Ini  menunjukkan  bahwa  target pasar utama adalah perempuan dalam rentang usia dewasa muda hingga paruh baya  yang memiliki pendapatan menengah.

## 3.3 Uji Inner Model
Studi  ini  menyatakan  kualitas  produk  terhadap  loyalitas  layanan  pada  FIFGROUP bahwa  memahami  bagaimana  persepsi  nasabah  terhadap  produk  Spektra  memengaruhi kesetiaan  mereka.  Kualitas  produk  diukur  melalui  item-item  seperti  tidak  ada  cacat, keistimewaan  tambahan,  daya  tahan  produk,  kesesuaian  dengan  kebutuhan,  kualitas  yang sangat baik, dan harga yang menarik.
Gambar 3. Uji Inner Model
(Sumber: olah data, 2023)
Tabel 2. Keputusan Hipotesis Variabel Laten Nilai Koefisien T- Statistik Keputusan Hipotesis Kualitas Produk -> Loyalitas Pelanggan 0,261 2,902 Hipotesis 1 diterima Kualitas Pelayanan -> Loyalitas Pelanggan 0,206 2,070 Hipotesis 2 diterima
(Sumber: olah data, 2023)
Hasil analisis menunjukkan bahwa kualitas produk memiliki nilai AVE sebesar 0,571, nilai discriminant  validity 0,828,  dan  nilai composite  reliability 0,887,  yang mengindikasikan bahwa produk Spektra dinilai sangat berkualitas oleh pelanggan. Loyalitas pelanggan  diukur  melalui  komitmen  mereka  untuk  terus  menggunakan  layanan, merekomendasikan  produk  kepada  orang  lain,  serta  berbagi  pengalaman  positif  tentang Spektra.  Dengan  nilai  AVE  0,775, discriminant  validity 0,224,  dan composite  reliability 0,906, penelitian ini menegaskan bahwa kualitas produk yang tinggi berkontribusi signifikan terhadap loyalitas pelanggan. Strategi ini menunjukkan bahwa menjaga dan meningkatkan kualitas  produk  Spektra  secara  konsisten  merupakan  kunci  untuk  membangun  dan mempertahankan  loyalitas  pelanggan  di  FIFGROUP.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa
kualitas  produk  memiliki  koefisien  sebesar  0,261  dengan  nilai  T-statistik  2,902,  yang mengindikasikan pengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas pelanggan. Temuan ini menegaskan  bahwa  peningkatan  kualitas  produk  di  FIFGROUP  secara  empiris  terbukti dapat meningkatkan loyalitas pelanggan secara signifikan (Gambar 3 dan Tabel 2). Studi ini searah  dengan  temuan  bahwa  original  sampel  sebesar  0,599  dan  nilai  T-  statistik  sebesar 8,526  dengan  signifikansi  sebesar  0,000  [12].  Studi  ini  dengan  keandalan  sebesar  0,933 dengan T-statistik sebesar 2,970 dengan signifikansi 0,003 [13].
Studi  ini  menyatakan  hubungan  antara  kualitas  layanan  dan  loyalitas  pelanggan  di FIFGROUP,  dengan  fokus  pada  layanan  Spektra.  Kualitas  layanan  diukur  melalui  tiga dimensi utama yaitu Responsiveness, Empathy , dan Assurance . Hasil menunjukkan bahwa kualitas  layanan  memiliki  nilai  Average  Variance  Extracted  (AVE)  sebesar  0,686,  nilai Discriminant  validity sebesar  0,066,  dan Composite  reliability sebesar  0,965,  yang menunjukkan  bahwa  layanan  Spektra  memiliki  keandalan  dan  validitas  tinggi  dalam memenuhi harapan pelanggan. Dari sisi loyalitas pelanggan, yang diukur melalui komitmen penggunaan berkelanjutan, rekomendasi kepada orang lain, dan niat untuk selalu berbicara positif tentang Spektra, ditemukan  bahwa  variabel  ini  memiliki  AVE sebesar 0,775, nilai Discriminant validity sebesar 0,224, dan Composite reliability sebesar 0,906. Temuan  ini mengindikasikan bahwa pelanggan yang merasakan kualitas layanan yang tinggi cenderung lebih loyal, yang berdampak pada peningkatan retensi dan promosi layanan Spektra.
Sebagai  strategi,  Spektra  harus  terus  mempertahankan  dan  meningkatkan  kualitas layanannya,  khususnya  dalam  hal  kecepatan  respon,  pemahaman  terhadap  kebutuhan pelanggan, dan kemampuan berkomunikasi dengan baik, untuk memastikan tingkat loyalitas pelanggan  yang  tinggi  dan  keberlanjutan  bisnis  jangka  panjang.  Selain  itu,  kualitas pelayanan  juga  menunjukkan pengaruh positif dan signifikan dengan koefisien 0,206 dan nilai  T-statistik  2,070  terhadap  loyalitas  pelanggan.  Temuan  ini  menegaskan  bahwa peningkatan kualitas pelayanan di FIFGROUP secara empiris terbukti dapat meningkatkan loyalitas  pelanggan  secara  signifikan  (Gambar  3  dan  Tabel  2).  Studi  ini  searah  dengan temuan  yang  membuktikan  T-  statistik  sebesar  7,11  dengan  VIF  2,064  dan  Q^2  sebesar 0,253 [18].  Studi ini dengan nilai determinasi 0,021 pada tingkat koefisien rata – rata 0,157 pada tingkat signifikansi 0,048 [19].
Gambar 4. Fishbone Diagram Masalah Loyalitas Pelanggan di FIFGROUP (Sumber: olah data, 2023)
Studi  ini  dinyatakan  bahwa  akar  masalah  yang  ditemukan  untuk  meningkatkan loyalitas  pelanggan  di  FIFGROUP  menggunakan  analisa fishbone diagram  dengan Man, Money, Material, Machine, Method, dan Mother Nature , dengan analisa  berikut (Gambar 4).
1. Man (Sumber Daya Manusia)
a. Rasio jumlah pekerja tidak sebanding dengan jumlah konsumen: Tingginya volume keluhan membuat satu orang customer service menangani hingga 450 keluhan per minggu, menyebabkan pelayanan lambat.
b. Kurangnya pelatihan komunikasi nonverbal: Menyebabkan  miskomunikasi antara customer service dan konsumen, yang dapat memengaruhi kepuasan pelanggan.
2. Money (Anggaran)
a. Anggaran terbatas untuk perekrutan tambahan: Membatasi kemampuan perusahaan untuk  menambah  jumlah  tenaga  kerja  yang  diperlukan  untuk  menangani peningkatan jumlah pelanggan dan keluhan.
b. Biaya peningkatan teknologi dan layanan: Penambahan fitur dan perbaikan aplikasi membutuhkan  investasi  yang  signifikan,  yang  mungkin  belum  sepenuhnya dialokasikan.
3. Material (Bahan/Peralatan)
a. Kurangnya alat bantu komunikasi: Tidak adanya dukungan komunikasi nonverbal yang  memadai  dalam  interaksi customer  service dengan  konsumen,  sehingga terjadi miskomunikasi.
b. Kualitas  aplikasi  mobile  yang  rendah:  Aplikasi  FIFGROUP  CUSTOMER  hanya memiliki  rating  1,9  di  App  Store,  menunjukkan  bahwa  kualitas  aplikasi  tidak memadai untuk mendukung layanan.
4. Machine (Mesin/Teknologi)
a. Sistem  layanan  lambat  atau  kurang  optimal:  Sistem  yang  digunakan  untuk menangani  keluhan  mungkin  tidak  efisien,  sehingga  memperpanjang  waktu penyelesaian masalah.
b. Keterbatasan  teknologi  untuk  memantau  keluhan  secara real-time :  Membatasi kemampuan perusahaan untuk merespons keluhan secara cepat dan tepat.
5. Method (Metode)
a. Prosedur penanganan keluhan yang tidak efisien: Proses penanganan keluhan yang tidak terstruktur dengan baik dapat memperlambat respons terhadap konsumen.
b. Kurangnya  standardisasi  layanan:  Tidak  adanya  panduan  yang  jelas  mengenai bagaimana customer  service harus  menangani  berbagai  jenis  keluhan, menyebabkan variasi dalam kualitas layanan.
6. Mother Nature (Lingkungan Eksternal)
a. Dampak  pandemi  COVID-19:  Meningkatnya  kebutuhan  akan  produk  elektronik selama  pandemi  mempengaruhi  permintaan,  sehingga  menambah  tekanan  pada layanan Spektra untuk memenuhi permintaan yang tinggi.
b. Perubahan ekspektasi konsumen: Selama pandemi, ekspektasi konsumen terhadap kecepatan dan kualitas  layanan  meningkat, membuat tantangan  bagi FIFGROUP untuk menyesuaikan diri dengan kebutuhan yang terus berkembang.
Untuk  mengatasi  tantangan  peningkatan  pelanggan  di  FIFGROUP,  strategi  yang harus  diterapkan  mencakup  peningkatan  rasio  pekerja  agar  sebanding  dengan  jumlah konsumen  dan  memberikan  pelatihan  komunikasi  nonverbal  untuk  mengurangi miskomunikasi (Gambar 4). Perusahaan  juga perlu mengalokasikan anggaran  yang cukup untuk perekrutan tambahan dan investasi teknologi guna memperbaiki aplikasi mobile dan sistem  layanan.  Selain  itu,  prosedur  penanganan  keluhan  harus  dioptimalkan  dengan panduan yang  lebih jelas untuk memastikan respons yang lebih cepat dan standar layanan yang konsisten pada pelanggan di FIFGROUP.

## 4. Kesimpulan
Studi  ini  menyatakan  bahwa  Kualitas  produk  Spektra  di  FIFGROUP  berpengaruh signifikan  terhadap  loyalitas  pelanggan  dengan  koefisien  0,261  dan  T-statistik  2,902. Kualitas layanan juga berpengaruh dengan koefisien 0,206 dan T-statistik 2,070, keduanya menunjukkan  peningkatan  kualitas  produk  dan  layanan  secara  signifikan  meningkatkan loyalitas pelanggan. Analisis Fishbone di FIFGROUP mengidentifikasi berbagai faktor yang mempengaruhi  loyalitas  pelanggan,  termasuk  sumber  daya  manusia,  anggaran,  material,
teknologi,  metode, dan  lingkungan eksternal. Rasio pekerja  yang tidak sebanding dengan jumlah  konsumen  menyebabkan  pelayanan  lambat,  sementara  kurangnya  pelatihan komunikasi  nonverbal  memicu  miskomunikasi.  Anggaran  terbatas  membatasi  perekrutan dan peningkatan teknologi, yang menghambat kualitas layanan. Sistem layanan yang lambat dan kurang efisien, serta prosedur penanganan keluhan yang tidak terstruktur, memperburuk situasi. Pandemi COVID-19 juga meningkatkan ekspektasi konsumen, menambah tekanan pada FIFGROUP untuk memenuhi kebutuhan yang berkembang pesat.
Peningkatan kualitas produk dan  layanan Spektra FIFGROUP  sangat penting untuk meningkatkan  loyalitas  pelanggan,  memerlukan  alokasi  anggaran  lebih  baik,  pelatihan komunikasi, serta peningkatan teknologi dan efisiensi layanan. Penelitian mendatang dapat mengeksplorasi  strategi  pengelolaan  sumber  daya  yang  efektif  dan  analisis  dampak digitalisasi  layanan  terhadap  loyalitas  pelanggan.  Hasil  uji Smart PLS  mengungkapkan bahwa peningkatan kualitas produk dan  layanan secara signifikan  meningkatkan  loyalitas pelanggan di FIFGROUP. Dengan mengidentifikasi akar masalah melalui analisis fishbone diagram, perusahaan dapat lebih efektif mengurangi keluhan dan merumuskan strategi untuk memperbaiki layanan di masa mendatang.

## Daftar Pustaka
[1] T.  Lartey,  “Interbank  funding,  bank  risk  exposure  and  performance  in  the  UK:  A three-stage  network  DEA  approach,” Int.  Rev.  Financ.  Anal. ,  vol.  75,  2021,  doi: 10.1016/j.irfa.2021.101753.
[2] A. V Sidhu, “Net Stable Funding Ratio (NSFR) and Bank Performance: A Study of the  Indian  Banks,” J.  Risk  Financ.  Manag. ,  vol.  15,  no.  11,  2022,  doi: 10.3390/jrfm15110527.
[3] J.  A.  Pradana,  N.  Luh,  and  P.  Hariastuti,  “KUALITAS  SISTEM  LAYANAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY- SERVICE QUALITY,” J. Taguchi J. Ilm. Tek. dan Manaj. Ind. , vol. 3, no. 1, pp. 9–17, 2023.
[4] J. A. Pradana, N. L. P. Hariastuti, and L. Lukmandono, “PRIORITAS LAYANAN ADMINISTRASI  MENGGUNAKAN  METODE  FUZZY-SERVQUAL-IPA,” KAIZEN  Manag. Syst. Ind. Eng. J. , vol. 6, no. 1, pp. 34–42, 2023.
[5] J. A. Pradana et al. , “Tren dan Metodologi Terkini dalam Studi Kualitas Layanan di Institusi  Pendidikan  Tinggi :  Sebuah  Analisis  Sistematis  2020-2024,” Natl.  Conf. Electr. Informatics Ind. Technol. , 2024.
[6] A. Oktari, A. Komari, and H. B. Santoso, “Analisa Kepuasan Pasien Pengguna Kartu KIS Terhadap Kualitas Pelayanan Kesehatan Di Puskesmas Plosoklaten,” JURMATIS J.  Manaj.  Teknol.  dan  Tek.  Ind. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  96–105,  Jun.  2020,  doi: 10.30737/jurmatis.v2i2.952.
[7] S.  B.  Santoso,  H.  B.  Santoso,  and  A.  Komari,  “Pengaruh  Kualitas  Pelayanan
Terhadap  Kepuasan  Pelanggan  Pln  Rayon  Kediri  Kota  (Studi  Kasus  Pembayaran Rekening Listrik Di Pln Rayon Kediri Kota),” JURMATIS  J. Ilm. Mhs. Tek. Ind. , vol. 1, no. 2, p. 96, 2019, doi: 10.30737/jurmatis.v1i2.441.
[8] T. roso Susilo, S. Rahayuningsih, and H. B. Santoso, “Pengembangan Model Service Quality Pada Industri Jasa Otomotif Di ”Eifisiensi Tour and Travel” Tulungagung,” JURMATIS    J.  Ilm.  Mhs.  Tek.  Ind. ,  vol.  1,  no.  2,  p.  111,  2019,  doi: 10.30737/jurmatis.v1i2.442.
[9] E. Marnika, S. Zega, and Y. A. Iskandar, “Model Kualitas Layanan Terbaik untuk Pelanggan di Terminal Kargo Domestik Bandara Kualanamu,” J. Manaj. Teknol. dan Tek.  Ind. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  111–119,  2023,  [Online].  Available:  http://ojs.unik- kediri.ac.id/index.php/jurmatis/index.
[10]  L. N. Hakim, “Effect of Product Quality and Service Quality on Customer Loyalty with  Customer  Satisfaction  as  an  Intervenning  Variables  (Case  Study  on  the  Tirta Jasa Lampung Selatan Regional Company (PDAM)),” Econ. J. Sci. J. Accountancy, Manag. Financ. , vol. 1, no. 1, pp. 48–56, 2021, doi: 10.33258/economit.v1i1.374.
[11]  D. Saputra, J. Abigail, V. P. Sari, and D. Saputra, “The Influence of Product Quality and  Online  Shopping  Experience  (OSE)  on  Consumer  Loyalty  Through  Customer Satisfaction on (OSE) on Consumer Loyalty Through Customer Satisfaction on Local Skincare Products,” Procedia Comput. Sci. , vol. 234, no. 2023, pp. 537–544, 2024, doi: 10.1016/j.procs.2024.03.037.
[12]  D.  Gunawan  and  R.  Nainggolan,  “The  Effect  of  Product  Quality  and  Price  on Customer Loyalty through Customer Satisfaction at UNIQLO Surabaya /  JEE,” J. Entrep. dan Entrep. , vol. 13, no. 1, pp. 43–56, 2024.
[13]  W. Sahid and F. Abadi, “The Effect of Product Quality, Service Quality on Customer Loyalty Mediated Satisfaction for Grabfood Customers in Jabodetabek,” Int. J. Sci. Soc. , vol. 6, no. 2, pp. 545–565, 2024, doi: 10.54783/ijsoc.v6i2.1181.
[14]  E.  Novita  and  A.  M.  Hidayat,  “the  Influence  of  Product  Quality  and  Price  on Customer Loyalty Through Customer Satisfaction As an Intervening Variable …,” ISAR  J.  Econ.  Bus.  Manag. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  8–17,  2024,  [Online].  Available: https://isarpublisher.com/backend/public/assets/articles/1707455057-ISARJEBM- 662024--Gallery-Script.pdf.
[15]  D. R. Utama, M. Hamsal, R. K. Rahim, and A. Furinto, “The effect of digital adoption and  service  quality  on  business  sustainability  through  strategic  alliances  at  port terminals in Indonesia,” Asian J. Shipp. Logist. , vol. 40, no. 1, pp. 11–21, 2024, doi: 10.1016/j.ajsl.2023.12.001.
[16]  Y.  C.  Lo,  C.  Lu,  Y.  P.  Chang,  and  S.  F.  Wu,  “Examining  the  influence  of organizational commitment on service quality through the lens of job involvement as a mediator and emotional labor and organizational climate as moderators,” Heliyon , vol. 10, no. 2, p. e24130, 2024, doi: 10.1016/j.heliyon.2024.e24130.
[17]  M. R. Bohórquez, A. Lara-Bocanegra, R. Teva, J. García-Fernández, M. Grimaldi- Puyana, and P. Gálvez-Ruiz, “From e-service quality to behavioral intention to use e- fitness  services  post  COVID-19  lockdown:  When  a  crisis  changes  the  social mindset,” Heliyon , vol. 10, no. 9, 2024, doi: 10.1016/j.heliyon.2024.e30382.
[18]  V. Sharma, K. Jangir, M. Gupta, and R. Rupeika-Apoga, “Does service quality matter
in FinTech payment services? An integrated SERVQUAL and TAM approach,” Int. J. Inf. Manag. Data Insights , vol. 4, no. 2, 2024, doi: 10.1016/j.jjimei.2024.100252.
[19]  B.  Septivianto  and  E.  Sarwoko,  “The  Influence  of  Service  Quality  on  Customer Loyalty through Customer Satisfaction Mediation,” J. La Bisecoman , vol. 5, no. 3, pp. 351–364, 2024, doi: 10.37899/journallabisecoman.v5i3.1295.
[20]  J. A. Pradana, K. Sukma, Yunastrian, and M. F. Abdullah, “Integrasi Waiting Line dan Fishbone Diagram Sebagai Optimasi Jumlah Fasilitas Antrean Migrasi Rekening Bank,” J. INTECH Tek. Ind. Univ. Serang Raya , vol. 08, no. 01, pp. 1–9, 2022.
[21]  S. Sutandi, “Perbaikan Proses Bisnis Logistik Sampah di Kota Cirebon Menggunakan Metode Business Process Improvement (BPI),” J. Logistik Indones. , vol. 4, no. 1, pp. 64–73, 2020, doi: 10.31334/logistik.v4i1.874.
[22]  D. Soenarto and M. Otik, “Pengaruh Kewirausahaan, Inovasi & Kualitas Pelayanan Terhadap Kinerja Pemasaran Pada Ukm Wedges,” Ecopreneur. 12 J. Econ. … , vol.
1, no. 1, pp. 8–13, 2018, [Online]. Available: http://e- journal.umaha.ac.id/index.php/ecopreneur/article/view/189.
[23]  Nurlaely,  A.  Sularso,  and  H.  Panjaitan,  “Influence  of  Customer  Relationship Management and Product Innovation on Market Orientation, Competitive Advantage in Improving the Marketing Performance of Food Industry Small Businesses In East Java,” Int. J. Bus. Manag. Invent. , vol. 8, no. 04, p. 13, 2019.
[24]  A. Komari, A. Sularso, and Sumiati, “Influence of Marketing Mix against Marketing Performance  Through  the  Orientation  of  the  Batik  Small  Industry  Market  In  East Java,” Int. J. Bus. Manag. Invent. , vol. 8, no. 4, 2019.
[25]  A. N. Kini, B. Savitha, and I. T. Hawaldar, “Brand loyalty in FinTech services: The role  of  self-concept,  customer  engagement  behavior  and  self-brand  connection,” J. Open  Innov.  Technol.  Mark.  Complex. ,  vol.  10,  no.  1,  p.  100240,  2024,  doi: 10.1016/j.joitmc.2024.100240.
[26]  M.  M.  Rahman  and  S.  Nasrin,  “Perceived  service  quality  at  higher  education institutions: A study on the success factors of total quality management practices in Bangladesh,” Soc. Sci. Humanit. Open , vol. 10, no. February, p. 100997, 2024, doi: 10.1016/j.ssaho.2024.100997.
[27]  A.  A.  K.  D.  Anisa  Widiastuti,  “Pengaruh  Kualitas  Layanan,  Kepuasan  Pelanggan, DanLoyalitas Pelanggan Terhadap Niat Beli Ulang Pada Marketplace,” J. Econ. Bus. Account. , vol. 7, no. 3, pp. 5395–5419, 2024.
[28]  B. Londoño-Giraldo, Y. M. López-Ramírez, and J. Vargas-Piedrahita, “Engagement and loyalty in mobile applications for restaurant home deliveries,” Heliyon , vol. 10, no. 7, 2024, doi: 10.1016/j.heliyon.2024.e28289.
[29]  A. R. Lidiawan, N. Laely, Djunaedi, and S. R. Dewanti4, “Bank Transformation in Indonesia:  Strengthening  Service  Quality,  Minimizing  Regulation  Through  Trust Towards Superior Customer Value,” 2024 , vol. 4883, pp. 3984–4001, 2024.
[30]  A.  R.  Zamnur  and  S.  Harjatno,  “Effect of  Service  Quality,  Price,  and  Location  on Customer Loyalty:  A Pandemic-Era Barbershop Study,” Acad. Open , vol. 9, no. 2, pp. 1–17, 2023, doi: 10.21070/acopen.9.2024.5724.
[31]  I. Sani, T. A. Karnawati, and W. D. Ruspitasari, “The Impact of Service Quality on
Custumer  Loyalty  Through  Customer  Satisfaction  of  PT  Multicom  Persada International Jakarta,” Dinasti Int. J. Manag. Sci. , vol. 5, no. 3, pp. 475–485, 2024.
[32]  M. J. Hasan and M. S. Rahman, “Determinants of eco-innovation initiatives toward sustainability in manufacturing SMEs: Evidence from Bangladesh,” Heliyon , vol. 9, no. 7, 2023, doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e18102.
[33]  R.  Cynthia  and  M.  Tuti,  “Customer  Satisfaction  Through  Brand  Trust  in  Mixue: Hedonic and Product Innovation,” Asian J. Manag. Anal. , vol. 2, no. 3, pp. 323–334, 2023, doi: 10.55927/ajma.v2i3.4383.
[34]  O.  A.  Muchammad,  A.  H.  Maksum,  and  M.  T.  Rachmat,  “Analisis  Pengendalian Kualitas Produk Part Arm Rear Brake KWBF dengan Metode Six Sigma ( DMAIC ),” vol. VIII, no. 2, pp. 5322–5334, 2023.
[35]  Creaform,  “What  Is  A Fishbone Diagram?  Ishikawa  Diagram  |  Cause  &  Effect Diagram,” Techquality , 2020. https://techqualitypedia.com/ fishbone -diagram- ishikawa-diagram/ (accessed Mar. 23, 2023).
[36]  H. Alfadilah, A. F. Hadining, and H. Hamdani, “Pengendalian Kualitas Produk Cacat Piece  Pivot  pada  PT.  Trijaya  Teknik  Karawang  Menggunakan  Seven  tool  dan Analisis  Kaizen,” J.  Serambi  Eng. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  2814–2822,  2022,  doi: 10.32672/jse.v7i1.3667.
[37]  D.  Antonelli,  D.  Stadnicka,  and  P.  Litwin,  “Inclusive  manufacturing  through  the application of lean tools to sustainability issues,” Procedia CIRP , vol. 122, pp. 593– 598, 2024, doi: 10.1016/j.procir.2024.01.085.
[38]  T. V. Kumar, M. Chandrasekara, S. Padmanabhan, R. Saravanan, and S. Arunkumar, “Influence of cooling design in hot press forming on product quality and productivity - An authentic story,” Mater. Today Proc. , vol. 37, no. Part 2, pp. 1349–1355, 2020, doi: 10.1016/j.matpr.2020.06.558.
[39]  J. Abigail, V. P. Sari, and D. Saputra, “The Influence of Product Quality and Online Shopping Experience (OSE) on Consumer Loyalty Through Customer Satisfaction on Local Skincare Products,” Procedia  Comput. Sci. , vol. 234, no. 2023, pp. 537– 544, 2024, doi: 10.1016/j.procs.2024.03.037.