E-Jurnal Matematika Vol. 11(2), Mei 2022, pp. 140-145

DOI: https://doi.org/10.24843/MTK.2022.v11.i02.p373

ISSN: 2303-1751

APAKAH MUTU LAYANAN AKADEMIK MEMENGARUHI KEPUASAN MAHASISWA FMIPA UNUD BELAJAR DI MASA PANDEMI

Muhamad Rifai1§, Eka N. Kencana2, Desak Putu Eka Nilakusmawati3

1Program Studi Matematika, FMIPA – Universitas Udayana[Email: [email protected]]

2Program Studi Matematika, FMIPA – Universitas Udayana [Email: [email protected]]

3Program Studi Matematika, FMIPA – Universitas Udayana [Email: [email protected]]

§Corresponding Author

ABSTRACT

Colleges as service providers must provide satisfaction to their students. At the concept of service, students as a group of consumers should get optimum service. The aim of this research is to determine the effect of the quality of academic services on student satisfaction at the Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University during the Covid-19 pandemic. The analysis technique uses Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM). The results show that the dimensions of tangibles and empathy are proven to be significant, while dimensions of reliability, responsiveness, and assurance is not proven to significantly affect the quality of academic services. Increased the quality of academic services has proven to have a positive and significant effect on student satisfaction of FMIPA UNUD.

Keywords: service quality, satisfaction, pandemic, colleges, SEM.

  • 1.    PENDAHULUAN

Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemendikbud) mengambil upaya dalam pencegahan penularan Covid-19 di lingkungan pendidikan. Kemendikbud mengeluarkan kebijakan Surat Keputusan Bersama 4 Menteri yang menyepakati bahwa proses pembelajaran khususnya di jenjang pendidikan tinggi pada semester gasal tahun akademik 2020/2021 di semua zona wajib diselenggarakan secara daring (dalam jaringan) (Dirjen Dikti Kemdikbud RI, 2020). Pada Era Revolusi Industri 4.0 bersamaan dengan adanya pandemi Covid-19, pada sektor perguruan tinggi dituntut untuk memiliki lulusan yang berkualitas. Salah satu hal yang harus dimiliki perguruan tinggi untuk menciptakan lulusan tersebut adalah pelayanan akademik yang optimal. Kualitas pelayanan di perguruan tinggi penting untuk keberhasilan pada setiap institusi (Landrum, Prybutok, dan Zhang, 2007). Dengan kata lain, kepuasan mahasiswa terhadap layanan akademik merupakan salah satu determinan keberhasilan tercapainya visi dan misi dari lembaga perguruan tinggi. Dalam konsep pelayanan, mahasiswa sebagai kelompok

konsumen sudah semestinya mendapatkan pelayanan yang optimal dari perguruan tinggi.

Kualitas manajemen perguruan tinggi terutama pada layanan akademik sudah seharusnya dilakukan peningkatan secara berkala. Terkait dengan peningkatan kualitas manajemen tersebut, secara spesifik Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi (BANPT) telah menetapkan aturan bagi perguruan tinggi untuk melakukan survei kepuasan mahasiswa terhadap layanan akademik (BANPT, 2019). Untuk mengukur kualitas manajemen tersebut, salah satu di antaranya diukur dari respon pengguna layanan yaitu mahasiswa. Pada umumnya teknik analisis data pada survei kepuasan mahasiswa terhadap layanan akademik menggunakan teknik analisis deskriptif. Teknik analisis tersebut masih terlalu sederhana dan belum bisa menjelaskan hubungan kausal antara peubah laten dengan variabel endogen.

Tujuan penelitian ini adalah mengetahui pengaruh mutu layanan akademik terhadap kepuasan mahasiswa Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Udayana pada masa pandemi Covid-19. Terdapat dua variabel laten yang dipakai yaitu mutu layanan

akademik dan kepuasan mahasiswa. Variabel mutu layanan akademik menggunakan acuan Parasuraman et al. (1988) yaitu SERVQUAL yang terdiri dari tangibles (aspek fisik), reliability     (keandalan),     responsiveness

(ketertanggapan), assurance (jaminan layanan), dan empathy (empati). Model penelitian ini melibatkan beberapa variabel laten dan perlu analisis itemnya, maka metode analisis yang tepat digunakan adalah Structural Equation Modeling (SEM).

  • 2.    METODE PENELITIAN

    • 2.1.    Jenis dan Sumber Data

Data penelitian ini diambil di Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Udayana (FMIPA UNUD). Jenis data dalam penelitian adalah data primer yang diperoleh peneliti melalui pengisian kuesioner oleh responden. Kriteria responden yaitu mahasiswa aktif S-1 Tahun Ajaran 2020/2021 di ketiga perguruan tinggi.

  • 2.2.    Ukuran & Teknik Pengambilan Sampel

Sejumlah 50 mahasiswa dipilih secara acak dari populasi mahasiswa di FMIPA UNUD. Pengumpulan data dilakukan secara daring dengan mengedepankan protokol kesehatan.

  • 2.3.    Variabel Penelitian

Penelitian menggunakan dua variabel laten, di antaranya variabel laten Mutu Layanan Akademik (Z) dan variabel laten Kepuasan Mahasiswa (Y). Variabel laten Z menggunakan acuan dari Parasuraman et al. (1988) yang tersusun dari lima dimensi SERVQUAL dengan setiap dimensi memiliki beberapa item yang ditunjukkan pada Tabel 1.

  • 2.4.    Teknik Analisis Data

Berdasarkan tujuan penelitian dan jenis data primer dengan pengumpulan data melalui kuesioner, sehingga tahapan teknik analisis data sebagai berikut:

  • 1.  Uji validitas dan reliabilitas kuesioner.

  • 2. Pembentukkan model awal persamaan

struktural pada Gambar 1.

  • 3.  Analisis model menggunakan Partial

Least  Square   Structural  Equation

Modeling (PLS-SEM) untuk mengetahui kausalitas antara mutu layanan akademik dan   kepuasan mahasiswa di masa

pandemi pada perguruan tinggi di Bali.

Gambar 1. Konsep Model Struktural

Tabel 1. Variabel Penelitian

Dimensi

Item

Deskripsi Item

Aspek Fisik (X1)

X11

Ketersediaan kuliah daring

X12

Ketersediaan akses informasi

X13

Ketersediaan akses referensi

X14

Ketersediaan media aspirasi keluhan

X21

Kemampuan dosen memahami platform kuliah daring

Kean-

X22

X23

Kemampuan dosen secara daring

Kemampuan dosen memberi materi

(X2)

X24

Kemampuan dosen memberi bimbingan akademik

X25

Kemampuan layanan secara tepat oleh staf

Keterta-

X31

X32

Kesigapan penanganan keluhan

Kesigapan kuliah alternatif lain

nggapan (X3)

X33

Kesigapan pimpinan memberi solusi

X34

Kecepatan layanan staf

Jaminan Layanan (X4)

X41

Keakuratan informasi akademik

X42

Kejelasan prosedur layanan

X43

Kepastian dan kemudahan layanan

X44

Keamanan dan kenyamanan kuliah

X51

Kesopanan pelayanan dosen dan staf

X52

Keramahan dosen memberi bimbingan

Empati

X53

Fleksibilitas aturan kuliah daring

(X5)

X54

Kesediaan staf dalam layanan administrasi via daring atau luring

X55

Kepedulian pimpinan

Z1

Kualitas pembelajaran/perkuliahan

Mutu

Z2

Kualitas layanan staf akademik

Layanan

Z3

Penanganan keluhan mahasiswa

(Z)

Z4

Profesionalisme pelayanan

Z5

Kualitas layanan oleh dosen

Kepuasan Maha-

Y1

Kepuasan menyeluruh

Y2

Kesesuaian dengan harapan

siswa

Y3

Kinerja staf dan dosen

(Y)

Y4

Kecepatan staf dan dosen

Y5

Keramahan staf dan dosen

  • 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

    • 3.1.    Profil Responden

Data profil responden pada penelitian ditunjukkan pada Tabel 2. Responden dengan jenis kelamin wanita lebih banyak daripada berjenis kelamin pria.

Tabel 2. Profil Responden Penelitian

Variabel

Kategori

Jumlah

Persen

Gender

Pria

14

28

Wanita

36

72

Kelompok

Tahun 2017

39

78

Tahun

Tahun 2018

8

16

Masuk

Tahun 2019

2

4

Kuliah

Tahun 2020

1

2

Sumber: Data Primer (2021)

3.2. Uji Validitas dan Reliabilitas

Hasil uji validitas setiap item pada dimensinya menunjukkan nilai koefisien korelasi ρ ≥ 0.30 sesuai yang dipersyaratkan Churchill (1979), hal ini berarti setiap item dinyatakan valid sebagai refleksi dari dimensinya. Berikutnya untuk hasil uji reliabilitas menunjukkan nilai koefisien Cronbach Alpha (α) setiap konstruk reflektif lebih besar dari 0.60 sesuai yang dipersyaratkan oleh Hair et al. (2010), hal ini berarti kuesioner penelitian reliabel atau layak.

  • 3.3.    Analisis Model

Analisis model menggunakan Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM)0untuk0mengetahui0kausalitas0antara0di mensi-dimensi SERVQUAL, Mutu Layanan Akademik, dan Kepuasaan Mahasiswa. Hair et al.,  (2014) menyatakan bahwa  PLS-SEM

tersusun dari dua sub-model yaitu outer model (model pengukuran) dan inner model (model struktural).

  • 3.3.1.    Analisis Outer Model

Analisis outer model (model pengukuran) pada item reflektif dilakukan pemeriksaan terhadap nilai Composite Reliability (CR) dan Average Variance Extracted (AVE) dari variabel laten yang diperiksa. Hair et al. (2014) menyatakan sebuah variabel diyakini memiliki konsistensi internal di setiap itemnya apabila nilai CR ≥ 0.708 dan akan konvergen jika nilai AVE ≥ 0.50. Hasil uji model pengukuran

reflektif ini diperoleh dengan melakukan pengolahan data penelitian sejumlah 50 sampel. Pengolahan data menggunakan bantuan

software SmartPLS 3.3.7 dengan hasil pada Tabel 3 berikut:

Tabel 3. Hasil Uji Model Pengukuran Reflektif

Dimensi

CR

AVE

CA (α)

Aspek Fisik

0.831

0.556

0.771

Keandalan

0.906

0.658

0.890

Ketertanggapan

0.900

0.694

0.871

Jaminan Layanan

0.863

0.616

0.856

Empati

0.853

0.543

0.804

Mutu Layanan

0.900

0.645

0.862

Kepuasan

0.931

0.729

0.908

Sumber: Data Primer (2021), Dianalisis

Berdasarkan Tabel 3 terlihat bahwa nilai AVE dan CR pada setiap dimensi telah memenuhi syarat dengan AVE ≥ 0.50 dan CR ≥ 0.708 (Hair et al., 2014). Hal ini berarti setiap dimensi dan item dalam penelitian ini valid dan layak untuk digunakan ke tahap selanjutnya yaitu analisis pada inner model (model struktural).

  • 3.3.2.    Analisis Inner Model

Pada analisis inner model dengan PLS-SEM, dilakukan pemeriksaan terhadap nilai koefisien determinasi (R2) untuk setiap variabel laten endogenus sebagai kekuatan prediksi dari inner model. Selanjutnya pemeriksaan nilai goodness of fit (GoF) model dan koefisien jalur pada hubungan kausal yang terbentuk.

Tabel 4. Hasil Analisis Inner Model

Dimensi

R Square

R Square Adjusted

Kepuasan Mahasiswa (Y)

Mutu Layanan

Akademik (Z)

0.574

0.565

0.672

0.635

Sumber: Data Primer (2021), Dianalisis

Nilai R Square pada Tabel 4 dapat dipakai untuk menghitung nilai Q2 atau Stone Geiser Q Square test, yaitu:

Q2 = 1 -[(1 - 0.672)(1 - 0.574)]

Q2 = 1 - 0.140                      (3)

Q2 = 0.860

Hasil perhitungan Q2 sebesar 0.860 berarti memiliki kekuatan prediksi yang tinggi, sedemikian sehingga model struktural yang dihasilkan sangat layak digunakan untuk memprediksi. Nilai Q2 sebesar 0.860 memiliki arti bahwa variasi variabel laten Kepuasan Mahasiswa sebesar 86 persen mampu dijelaskan oleh variasi variabel laten Aspek Fisik (X1), Keandalan (X2), Ketertanggapan (X3),

Gambar 2. Analisis Jalur dan P-values


Jaminan Layanan (X4), dan Empati (X5) dari FMIPA UNUD. Sementara itu, sisanya sebesar 14 persen dijelaskan oleh variabel lain di luar model struktural.

Gambar 2 memperlihatkan koefisien-koefisien jalur (path) dan p-values yang menghubungkan antar setiap dimensi yang terbentuk, serta dimensi dengan setiap item-itemnya. Hasil analisis inner model secara ringkas ditunjukkan pada Tabel 5.

Tabel 5. Nilai Koefisien Jalur pada Inner Model

Hubungan Kausal

Path

SD

p

X1 (AF) → Z (MLA)

0.373

0.188

0.024

X2 (Ke) → Z (MLA)

-0.018

0.141

0.449

Xi (Kt) → Z (MLA)

0.056

0.179

0.378

X4 (JL) → Z (MLA)

0.137

0.119

0.129

X5 (Em) → Z (MLA)

0.374

0.160

0.010

Z (MLA) → Y (KM)

0.757

0.062

0.000

Keterangan:

SD     : Standard Deviation (Simpangan Baku)

p       : Nilai Peluang

AF     : Aspek Fisik

Ke     : Keandalan

Kt      : Ketertanggapan

JL     : Jaminan Layanan

Em    : Empati

MLA  : Mutu Layanan Akademik

KM    : Kepuasan Mahasiswa

Sumber: Data Primer (2021), Dianalisis

Tabel 5 menjelaskan hubungan kausal antar variabel laten. Diperhatikan terdapat dua hubungan kausal yang memiliki signifikansi sangat nyata (p ≤ 0.01) yaitu antara variabel laten X5 dengan Z dan variabel laten Z dengan Y. Berikutnya terdapat satu hubungan kausal yang memiliki signifikansi nyata (0.01 < p ≤ 0.05) yaitu antara variabel laten X1 dengan Z. Sementara itu, terdapat tiga hubungan0kausal yang tidak signifikan (p ≥ 0.05) yaitu antara variabel laten X2 dengan Z; X3 dengan Z; serta X4 dengan Z.

Selanjutnya pemeriksaan nilai Goodness of fit (GoF) yang bertujuan untuk mengetahui kelayakan model. Pengujian menggunakan formula sebagai berikut:

GoF = ^AVE R22

GoF = √ (0.636) - (0.623)         (4)

GoF = √ 0.396

GoF = 0.607

Pada (4) diperoleh nilai GoF sebesar 0.607 (GoF > 0.50), artinya model dapat dinyatakan layak untuk diinterpretasikan.

  • 3.4.    Interpretasi Model

Dimensi Empati (X5) dan Aspek Fisik (X1) terbukti memiliki pengaruh signifikan terhadap mutu layanan akademik, artinya mahasiswa

sangat memperhatikan setiap item dari kedua dimensi tersebut. Pemeriksaan nilai koefisien jalur pada setiap item dari dimensi Empati memiliki p-value ≤ 0.01, artinya setiap item tersebut merupakan refleksi dari dimensinya. Begitu juga nilai koefisien jalur setiap item dari dimensi Aspek Fisik memiliki p-value ≤ 0.01, artinya setiap item tersebut merupakan refleksi dari dimensinya.

Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Santosa, Savitri, dan Anggraeni (2022) dengan topik pengukuran tingkat kepuasan mahasiswa terhadap kualitas layanan Politeknik Ketenagakerjaan (Polteknaker) di masa pandemi Covid-19. Studi kasus mahasiswa aktif di Polteknaker. Hasil SEM-PLS menunjukkan Reliability dan Assurance tidak terbukti memiliki pengaruh signifikan terhadap kepuasan mahasiswa. Sementara itu, Responsiveness dan Empathy berpengaruh signifikan terhadap kepuasan mahasiswa di Polteknaker.

Penelitian serupa pernah dilakukan oleh Zaheer dan Albugami (2021) dengan topik pengaruh dimensi SERVQUAL terhadap pengukuran kualitas layanan e-learning pada perguruan tinggi. Studi kasus mahasiswa pusat pendidikan tinggi di Jeddah, KSA. Hasil menunjukkan dua dari kelima dimensi SERVQUAL yakni Reliability (Keandalan) dan Empathy (Empati) tidak terbukti berpengaruh signifikan terhadap kualitas layanan e-learning di perguruan tinggi.

Penelitian serupa di luar negeri yang dilakukan oleh Sumi dan Kabir (2021) dengan topik dampak instrumen SERVQUAL terhadap kualitas layanan e-learning yang dirasakan mahasiswa pada perguruan tinggi. Studi kasus di dua universitas negeri terkemuka di Dhaka dan Chittagong, Bangladesh. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel Learning Content, Reliability, Assurance, Empathy, dan Website Design terbukti memiliki pengaruh signifikan, sedangkan variabel Responsibility tidak terbukti memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kualitas layanan perguruan tinggi.

  • 4.    SIMPULAN DAN SARAN

    • 4.1.    Simpulan

Penelitian dengan tujuan mengetahui pengaruh mutu layanan akademik terhadap kepuasan mahasiswa di masa pandemi Covid-

  • 19,    menyimpulkan:   (1) Dimensi-dimensi

SERVQUAL yang terbukti signifikan memengaruhi mutu layanan akademik FMIPA UNUD secara berturut-turut adalah Empati dan Aspek Fisik. Dimensi Keandalan, Jaminan Layanan, dan Ketertanggapan tidak terbukti berpengaruh signifikan terhadap mutu layanan akademik. (2) Meningkatnya mutu layanan akademik terbukti berpengaruh positif dan nyata terhadap kepuasan mahasiswa di FMIPA UNUD.

  • 4.2.    Saran

Adapun beberapa saran berdasarkan temuan penelitian ini sebagai berikut: (1) Pada tataran penerapan, dimensi empati dan aspek fisik terbukti memberikan pengaruh terbesar terhadap mutu layanan akademik selama pembelajaran di masa pandemi, sehingga hal ini perlu ditingkatkan supaya kepuasan mahasiswa juga meningkat. Oleh sebab itu, pihak perguruan tinggi bisa menghasilkan lulusan berkualitas melalui pelayanan akademik yang optimal. (2) Pada tataran akademik, disarankan untuk melakukan studi lanjut mengenai perbedaan persepsi mahasiswa terhadap mutu layanan akademik pada fakultas yang berbeda. Teknik MGA-SEM (Multi-group Analysis Structural Equation  Modeling)

dianjurkan untuk mengetahui perbedaan tersebut.

DAFTAR PUSTAKA

Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi (BAN-PT). (2019). Kriteria dan Prosedur IAPT 3.0. Jakarta.

Churchill, G A. (1979). A Paradigm for Developing Better Measures of Marketing Constructs. Jour-nal of Marketing Research. pp. 64-79, 1979.

Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi Kemdikbud Republik Indonesia (Dirjen

Dikti RI). (2020). Buku Panduan Penyelenggaraan Pembelajaran Semester Gasal 2020/2021 di Perguruan Tinggi.

Hair, J., Hult, G. T. M., Ringle, C. and Sarstedt, M. (2014). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM).    California,    USA:SAGE

Publications, Inc.

Hair, J F, William C Black, Barry J Babin, Rolph E Anderson. Multivariate Data

Analysis. 7th Ed. New Jersey: PEARSON, 2010.

Landrum, H., Prybutok, V. R. and Zhang, X. (2007). A comparison of Magal’s service quality instrument with SERVPERF. Information and Management. pp 104-113. doi: 10.1016/j.im. 2006.11.002.

Parasuraman, a., Zeithaml, V. a. and Berry, L. L. (1988). SERVQUAL: A Multiple-Item scale for Measuring Consumer Perceptions of Service Quality. Journal of Retailing. doi:10.1016/ S0148-2963(99)00084-3.

Zaheer, A. dan Albugami, M. A. (2021). Analysing the Effect of Forced Shifting Towards E-Learning during Covid-9 for Student Perceived Satisfaction Variables and Service Quality Dimensions. Advances in Science and Technology Research Journal.           pp           174–181.

https://doi.org/10.12913/22998 624/143019

Santosa, D. F., Savitri, C. A., dan Anggraeni, N. L. P. N. (2022). Kualitas Layanan Sebagai Determinan Kepuasan Mahasiswa Politeknik Ketenagakerjaan Di Masa Pandemi   Covid-19.   Jurnal Aplikasi

Manajemen dan Bisnis. Vol. 8. Hal. 120132.   http://dx.doi.org/10.17358/jabm.8.1.1

20

Sumi, R. S. dan Kabir, G. (2021). Satisfaction of E-Learners with Electronic Learning Service Quality Using the SERVQUAL Model. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. pp. 227. https://doi.org/10.3390 /joitmc7040227

145