Indonesia, 7 (4). E-ISSN: 2548-1398 Published by:
Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 4, Maret 2022

## ANALISIS  KUALITAS  APLIKASI  MOBILE  JKN  DAN  LAYANAN  CARE- CENTER  TERHADAP  KEPUASAN  PESERTA  JKN-KIS  DENGAN  METODE PLS-SEM

## Made Agung Prebawa Parama Artha, Aji Hamim Wigena, Erfiani
Pascasarjana Jurusan Statistika dan Sains Data, Fakultas MIPA, Institut Pertanian Bogor, Indonesia Email: paramaartha@gmail.com, aji_hw@apps.ipb.ac.id, erfiani@apps.ipb.ac.id

## Abstrak
Sains data ( data science ) telah menjadi perhatian ahli statistika dunia akhir-akhir ini. Dunia  industri,  bisnis  dan  ilmu  pengetahuan  sangat  memerlukan  ilmu  ini  untuk melakukan  analisis  data  maupun  prediksi  untuk  perkembangan  bisnis,  industri maupun  bidang  -  bidang  lain  di  masa  depan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  pengaruh  kualitas  aplikasi  Mobile  JKN  dan  Layanan  Care-Center terhadap  kepuasan  peserta  JKN-KIS  dengan  menggunakan  metode  PLS-SEM. Teknik  pengumpulan  data  menggunakan  kuisioner  dengan  jumlah  responden sebanyak 1.389 orang. Penelitian ini menggunakan pendekatan Partial Least Square- Strucural  Equation  Modelling  (PLS-SEM)  yang  dapat  memprediksi  hubungan kausalitas  variabel  laten  eksogen  dengan  variabel  laten  endogen.  Hasil  yang diperoleh  dari  penelitian  ini  yaitu  nilai  loading  factor  dari  semua  indikator  sudah memenuhi kriteria melebihi dari angka 0.7 atau sering digunakan batas 0,5  sebagai batasan minimal dari nilai loading factor ( Kock, 2020 ). Inner model yang diperoleh pada data dengan taraf nyata 5%: Kepuasan Peserta = 0.38 Kualitas Aplikasi + 0.31 Kualitas Layanan CareCenter +  . Ini artinya Peubah kualitas aplikasi berpengaruh signifikan pada taraf nyata 5% dengan nilai koefisen sebesar 0.38, sedangkan peubah kualitas layanan CareCenter berpengaruh signifikan dengan nilai koefisien sebesar 0.31.  Nilai  t-statistik  untuk  peubah  Kualitas  aplikasi  terhadap  Kepuasan  Peserta sebesar 11,297 dan peubah Kualitas Layanan Care-Center terhadap Kepuasan Peserta sebesar  9,256.  Hal  ini  menunjukkan  nilai  t-statistik  lebih  besar  dari  t-tabel  yang artinya  Kualitas  Aplikasi  Mobile  JKN  dan  Layanan  Care-Center  berpengaruh terhadap Kepuasan Peserta.
Kata Kunci : Kepuasan Peserta, Kualitas Aplikasi Mobile JKN, Kualitas Layanan Care- Center, Partial Least Square-Structural Equation Modeling

## Abstract
Data  science  (data  science)  has  become  the  attention  of  statisticians  in  the  world lately. The world of industry, business and science really needs this knowledge to perform data analysis and predictions for future developments in business, industry and other fields. This study aims to determine the effect of the quality of the Mobile JKN application and Care-Center Service on the satisfaction of JKN-KIS participants using  the  PLS-SEM  method.  Data  collection  techniques  using  questionnaires  with
the number of respondents as many as 1.389 people. This study uses the Partial Least Square-Strucural  Equation  Modeling  (PLS-SEM)  approach  which  can  predict  the causality  relationship  between  exogenous  latent  variables  and  endogenous  latent variables. The results obtained from this study are that the loading factor values  of all indicators have met the criteria exceeding the number 0.7 or the 0.5 limit is often used  as  the minimum limit  of the loading  factor  value  ( Kock,  2020 ).  Inner  model obtained  on  data  with  a  significance  level  of  5%:  Participant  Satisfaction  =  0.38 Application  Quality  +  0.31  CareCenter  Service  Quality  +  .  This  means  that  the application quality variable has a significant effect on the 5% significance level with a  coefficient  value  of  0.38,  while  the  CareCenter  service  quality  variable  has  a significant  effect  with  a  coefficient  value  of  0.31.  The  t-statistic  value  for  the application quality variable on Participant Satisfaction is 11.297 and the Care-Center Service  Quality  variable  for  Participant  Satisfaction  is  9.256.  This  shows  that  the value  of  t-statistics  is  greater  than  t-table,  which  means  that  the  quality  of  JKN Mobile  Applications  and  Care-Center  Services  has  an  effect  on  Participant Satisfaction.
Keywords : Participant Satisfaction, The Quality of The Mobile JKN Application, Care- Center Service Quality, Partial Least Square-Structural Equation Modeling

## Pendahuluan
Salah  satu  pemanfaatan  Sains  Data  pada  perusahaan  adalah  penggunaan E- commerce .  Saat  ini  konsumen  dimudahkan  dalam  memenuhi  kebutuhannya  melalui layanan  berbasis online yang  disediakan  oleh  berbagai  perusahaan.  Salah  satu penggunaan E-commerce yang  marak  digunakan  adalah  aplikasi Mobile dan Call Center .  Penggunaan  aplikasi Mobile dan Call  Center digunakan  diberbagai  industri seperti asuransi, transportasi, perbankan, dan lain lain. Salah satu bidang industri yang diteliti  adalah  bidang  asuransi  dan  perusahan  yang  mewakili  bidang  ini  adalah  BPJS Kesehatan  karena  memiliki  jumlah  pengguna  yang  mencakup  seluruh  penduduk Indonesia.
Dalam instansi BPJS Kesehatan data digunakan dalam berbagai aplikasi internal (aplikasi yang digunakan oleh internal perusahaan) dan aplikasi eksternal (aplikasi yang diakses oleh peserta dan provider seperti fasilitas kesehatan atau mitra bank). Salah satu contoh  aplikasinya  adalah  MobileJKN  dan  Care  Center  24jam  165.  Setiap  transaksi administrasi dilakukan melalui aplikasi dan layanan tersebut sehingga BPJS Kesehatan memiliki data terkait peserta JKN KIS seperti identitas peserta, kelas rawat yang dipilih peserta, fasilitas kesehatan terpilih atau pengaduan, kritik dan saran. Seluruh transaksi peserta  tersebut  adalah  data  yang  perlu  dipelajari  dan  dianalisis  untuk  mengevaluasi performa  dari  aplikasi  Mobile  JKN  dan  layanan  Care  Center.  Data  tersebut menghasilkan keputusan-keputusan yang dinilai dapat memperbaiki dan meningkatkan kepuasan peserta dalam mengakses administrasi layanan kesehatan sesuai dengan salah satu  Misi  BPJS  Kesehatan  yaitu  memberikan  layanan  terbaik  kepada  peserta  dan masyarakat.
Sesuai data yang ada pada BPJS Kesehatan , terhitung sampai bulan Desember 2021 yang  aktif  dalam  tiga  bulan  terakhir  menggunakan  aplikasi  Mobile  JKN  sebanyak 215.647 konsumen. umlah pengguna aktif dari aplikasi ini memiliki pengaruh penting terhadap  peserta  JKN  KIS  terkait  pelayanan  administrasi  di  BPJS  Kesehatan  tetapi masih  ditemukan  beberapa  penilaian  –  penilaian  buruk  terhadap  aplikasi  ini  seperti sering  terjadi  gangguan  sistem,  gagal log  in ,  kartu  tanda  peserta  tidak  muncul  dan sebagainya.  Hal  ini  menandakan  masih  banyak  perbaikan  –  perbaikan  dan pengembangan yang harus dilakukan oleh BPJS Kesehatan terkait kualitas dari aplikasi Mobile JKN.
Berdasarkan  data  dari  BPJS  Kesehatan,  jumlah  panggilan  yang  masuk  pada layanan Care Center 24jam 165 tiga bulan terakhir sebanyak 28.268 terhitung sampai bulan Desember 2021. Hasil observasi menunjukkan beberapa keluhan terkait kualitas layanan  tersebut  antara  lain  antrian  panggilan  yang  terlalu  lama,  kecepatan  dalam menanggapi kebutuhan konsumen yang kurang, dan lain-lain. Hal ini menunjukkan ada faktor-faktor  yang  harus  diperhatikan  untuk  meningkatkan layanan Care  Center oleh agen Care Center .
Teknik pengambilan data pada penelitian ini menggunakan kuisioner. Responden dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  penduduk  Indonesia  yang  telah  terdaftar  sebagai peserta  JKN-KIS  BPJS  Kesehatan  dan  aktif  menggunakan  aplikasi  Mobile  JKN  dan layanan Care-Center 24jam 165. Salah satu analisis statistik yang dapat digunakan untuk menganalisis pengaruh hubungan antara peubah laten dan hubungan antara peubah laten dengan indikator-indikatornya adalah Model Persamaan Struktural/ Structural Equation Modelling (SEM) dan dalam penelitian ini menggunakan metode Partial Least Squares Striuctural Equation Modelling (PLS-SEM).

## Metode Penelitian
1. Definisi Peubah
a. Kualitas Aplikasi
Menurut DeLone dan McLean  ( DeLone & McLean, 2016 ) mengemukakan bahwa kualitas sistem aplikasi merupakan karakteristik dari informasi yang melekat mengenai  sistem  aplikasi  itu  sendiri  yang  mana  kualitas  sistem  aplikasi  merujuk pada  seberapa  baik  kemampuan  perangkat  keras,  perangkat  lunak,  kebijakan prosedur  dari  sistem  aplikasi  informasi  yang  dapat  menyediakan  informasi kebutuhan pemakai.
Indikator-indikator yang digunakan untuk mengukur kualitas aplikasi adalah sebagai  berikut:  Kelengkapan  fungsi  dan  fitur,  Kemudahan  dalam  penggunaan, Keamanan, Kualitas dan Biaya.
b. Kualitas Layanan
Lovelock et  al .  ( Lovelock  &  Wirtz,  2004 )  mengemukakan  bahwa  kualitas layanan  adalah  hasil  proses  evaluasi  pelanggan  yang  membandingkan  persepsi mereka terhadap  pelayanan  dan  hasil  pelayanan  yang  mereka  dapatkan.  Kualitas layanan  adalah  ukuran  seberapa  bagus  tingkat  layanan  yang  diberikan  mampu
sesuai dengan ekspektasi pelanggan. Dari pendapat ahli tersebut dapat disimpulkan bahwa kualitas jasa adalah suatu ukuran keberhasilan dari layanan yang diharapkan konsumen atau pengguna terhadap hasil yang diterima.
Indikator-indikator  yang  digunakan  untuk  mengukur  kualitas  layanan Call Center , adalah sebagai berikut: Layanan (seberapa cepat), Kualitas (seberapa baik), Efisiensi (seberapa efisien), Profitabilitas (seberapa efektif).
c. Kepuasan Pelanggan
Secara  umum,  kepuasan  pelanggan  ( customer  satisfaction )  adalah  perasaan senang  atau  kecewa  seseorang  yang timbul  karena membandingkan  kinerja  yang dipersepsikan  produk  (atau  hasil) terhadap  ekspektasi  mereka.  Jika  kinerja  gagal memenuhi  ekspektasi,  pelanggan  akan  tidak  puas.  Jika  kinerja  sesuai  dengan ekspektasi, pelanggan akan puas. Jika kinerja melebihi ekspektasi maka pelanggan akan sangat puas (Kotler, 2003 ).
Adapun  indikator  kepuasan  pelanggan  yaitu:  Perasaan  puas,  Selalu membeli produk,  Akan  merekomendasikan  kepada  orang  lain,  dan  Terpenuhinya  harapan pelanggan setelah membeli produk.
2. Uji Validitas dan Reliabilitas
Validitas    adalah    ketepatan    atau      kecermatan    suatu  instrument    dalam pengukuran.  Suatu  koefisien  korelasi  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat validitas  suatu item dan menentukan apakah  suatu item layak  digunakan  atau  tidak. Rumus  yang  bisa  digunakan  untuk  uji  validitas  konstruk  dengan  teknik  korelasi adalah:
Uji reliabilitas bertujuan untuk mengetahui sampai sejauh mana konsistensi alat ukur  yang  digunakan,  sehingga  bila  alat  ukur  tersebut  digunakan  kembali  untuk meneliti  obyek  yang  sama  dengan  teknik  yang  sama  walaupun  waktunya  berbeda, maka  hasil  yang  diperoleh  sama.  Menurut  Nunnaly  dalam  Ghozali  (2006)  peubah dikatakan reliabel jika nilai Cronbach Alpha > 0.6. Rumus Cronbach Alpha sebagai berikut:
dengan:
k : banyaknya item kuisioner dalam satu faktor 𝜎 𝑖 2 : ragam butir σ2𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 : ragam total dalam satu faktor
3. Partial Least Squares Striuctural Equation Modelling (PLS-SEM)
Partial-Least  Squares-Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM) merupakan  metode  yang  tidak  memerlukan  asumsi  distribusi  dari  data.  PLS-SEM dapat  digunakan  pada  data  yang  tidak  berdistribusi  normal  karena  algoritma  PLS mentransformasikan  data  yang  tidak  normal  melalui  teorema  limit  pusat  ( Hair  Jr, Sarstedt, Ringle, & Gudergan, 2017 ).  PLS-SEM dapat digunakan pada data dengan ukuran sampel yang kecil. Secara umum, PLS-SEM memiliki tingkat statistical power yang lebih tinggi dibandingkan dengan CB-SEM ( Hair Jr et al., 2017 ).
Tabel 1 Metode Peubah Ganda Tujuan utama Explorasi Tujuan utama Konfirmasi Teknik  generasi pertama Analisis kluster Analysis of variance Exploratory Factor Analysis Regresi berganda Multidimensional Scaling Regresi logistik Teknik  generasi kedua PLS SEM CB  SEM,  CFA ( Confirmatory Factor Analysis ) Sumber: Hair et al. (2017)
Berdasarkan penjelasan ( Hair Jr et al., 2017 ) pada Tabel 2.1, maka penelitian ini mengunakan  teknik  analisis  dengan  tujuan  explorasi  yaitu  PLS  SEM  karena  selain konfirmasi  model,  penelitian  ini  membutuhkan  pengembangan  model  terhadap  teori model yang sudah ada. PLS SEM juga dipilih karena data yang ada tidak terdistribusi normal  sehingga  CB  SEM  yang  memerlukan  asumsi  data  harus  terdistribusi  normal tidak bisa digunakan.
Beberapa  hal  dasar  PLS  SEM  adalah  analisis  ini  memiliki  3  komponen,  yaitu model struktural, model pengukuran, dan skema pembobotan. Pada model struktural, semua peubah laten terhubung berdasarkan teori substansi. Ada dua jenis peubah laten, yaitu peubah laten eksogen dan endogen. Peubah laten eksogen adalah peubah penyebab sedangkan endogen adalah peubah akibat. Peubah laten eksogen memiliki tanda panah menuju peubah laten endogen.

## Gambar 1 Skema Peubah Eksogen dan Endogen
4. Metode Bootstrap
Bootstrap adalah suatu metode yang dapat bekerja tanpa membutuhkan asumsi distribusi  karena  data  yang  ada  digunakan  sebagai  populasi.  Teknik  resampling Bootstrap bertujuan untuk menentukan estimasi standar error dan interval konfidensi dari parameter populasi seperti mean, rasio, median, proporsi, koefisien korelasi atau koefisien  regresi  tanpa  menggunakan  asumsi  distribusi  ( Sungkono,  2013 ).  Metode bootstrap dalam algoritma perhitungan structural equation modeling digunakan untuk membangkitkan  nilai  t-hitung  yang  digunakan  untuk  evaluasi  inner  model.  Nilai standard error yang dibangkitkan dari distribusi bootstrap dapat kita gunakan untuk
menguji hipotesis apakah koefisien jalur signifikan dengan t-hitung yang didapat dari formula dibawah ini:
dimana  ρ̂  merupakan  koefisien  jalur  yang  diperoleh  dari  model  dan  seρ̂  merupakan nilai standard error yang didapatkan dari metode bootstrap.
5. Evaluasi Model
a. Z- Score
Skor standar ( Z-Score ) adalah angka yang merupakan perbedaan antara nilai data dan rata-rata, dibagi dengan standar deviasi. Bila dituliskan rumusnya sebagai berikut:
Z- score juga sering disebut dengan nilai baku atau nilai standar. Z- score dapat digunakan untuk membantu menentukan apakah sebuah data bernilai ekstrem, atau outlier. Data outlier adalah data yang bernilai jauh dari rata-rata. Aturan umumnya adalah Z- score dengan nilai kurang dari –4 atau lebih dari +4 menunjukkan bahwa nilai data adalah nilai ekstrem. (Solihin dan Ratmono 2020).
b. Pengukuran outer Model
Pengukuran  outer  model  merupakan  Pengujian  yang  dilakukan  dengan melakukan uji validitas dan reliabilitas dari indikator-indikator pembentuk peubah laten (Latan & Ghozali, 2012) .
Tabel 2 Rule of Thumb Validitas dan Reliabilitas Validitas dan Reliabilitas Parameter Rule of Thumb Validitas Konvergen Loading Factor Lebih besar dari 0,5 Validitas Diskriminan Average Variance Extracted (AVE) Cross Loading Lebih besar dari 0,5 Lebih kecil dari 0,5 Reliabilitas Cronbach’s Alpha Construct Reliability Lebih besar dari atau sama dengan 0,7 Lebih besar dari atau sama dengan 0,7 Sumber: Kock 2020
c. Pengukuran inner model
Ada  beberapa  tahap  untuk  mengevaluasi  model  struktural.  Pertama  adalah melihat signifikansi hubungan antara peubah laten dan yang kedua adalah dengan mengevaluasi nilai rsquare (R2).
Pertama  kita  dapat  melihat  dari  koefisien  jalur  (path  coefficient)  yang menggambarkan  kekuatan  hubungan  antara  peubah.  Nilai  signifikansi path
coefficient dapat dilihat dari nilai t-hitung yang diperoleh dari proses bootstrapping (resampling method).
Kedua  nilai  R2,  nilai  R2  sama  halnya  dengan  nilai  R2  dalam  regresi linier yaitu besarnya nilai peubah endogen yang mampu dijelaskan oleh variabel eksogen. Chin ( Chin, 1998 ) dan Henseler ( Henseler, Ringle, & Sinkovics, 2009 ) menjelaskan kriteria  batasan  nilai  R2  ini  dalam  tiga  klasifikasi,  yaitu  nilai  R2  0.67,  0.33,  dan 0.19 sebagai subtansial, moderat, dan lemah.
6. Tahapan – Tahapan Penelitian
Tahapan-tahapan dalam penelitian ini adalah:
a. Pengumpulan dan persiapan data
1. Kuisioner
a. Kriteria responden adalah sebagai berikut:
1) Usia:  Usia  responden  minimal  13  tahun,  sesuai  dengan  aturan  usia pengguna aplikasi Mobile .
2) Pendidikan: Tidak ada batasan untuk pendidikan responden.
3) Pekerjaan: Tidak ada batasan untuk pekerjaan responden.
4) Jenis Kelamin: Pengguna laki-laki atau wanita dapat menjadi responden.
5) Alamat/Tempat Tinggal: responden yang berdomisili di seluruh Indonesia.
b. Mempersiapkan  pernyataan-pernyataan  pada  kuisioner  yang  dibuat berdasarkan indikator pada peubah yang diteliti.
c. Menyebar kuisioner menggunakan Google Form .
d. Mengumpulkan kembali kuisioner yang telah diisi oleh responden.
2. Mempersiapkan Data
a. Menyiapkan kuisioner
b. Mempersiapkan jawaban responden yang dibuat dalam bentuk Excel
Tabel 3
Indikator-Indikator untuk Pernyataan Pada Kuisioner
X1 - Kualitas Aplikasi Mobile JKN X1.a Kelengkapan fungsi dan fitur X1.b Kemudahan dalam penggunaan X1.c Keamanan X1.d Kualitas X1.e Biaya X2 – Kualitas Layanan Care Center 1500400 24jam X2.a Layanan (seberapa cepat) X2.b Kualitas (seberapa baik) X2.c Efisiensi (seberapa efisien) X2.d Profitabilitas (seberapa efektif) Y -Respon Kepuasaan Peserta terhadap JKN KIS Y.a Perasaan puas Y.b Selalu membeli produk Y.c Akan merekomendasikan Y.d Terpenuhinya harapan
c. Kerangka Konseptual
Gambar 2

## Kerangka Konseptual
b. Pengolahan Data
1. Melakukan  uji  validitas  dan  reliabilitas  untuk  mengetahui  apakah  butir-butir pernyataan pada kuisioner valid dan reliable atau tidak.
2. Melakukan uji hubungan peubah dengan metode PLS-SEM dengan tahapan:
a. Konseptualisasi model
b. Menentukan algoritma metode analisis
c. Menentukan metode resampling
d. Menggambar diagram jalur
e. Evaluasi model
c. Interprestasi Data
1. Melakukan interprestasi data pada hasil yang telah dilakukan pengujian dengan metode-metode yang telah disebutkan sebelumnya.
2. Menarik kesimpulan penelitian
d. Diagram Alir Proses Pengujian
3. Hasil dan Pembahasan
Teknik pengolahan data dengan menggunakan metode SEM berbasis Partial Least Square (PLS) memerlukan 3 tahap untuk menilai sebuah model penelitian (Ghozali,
2006). Tahap-tahap tersebut adalah sebagai berikut:
1. Pengujian Outer Model
a. Uji Z- score
Z-score digunakan untuk membantu menentukan apakah sebuah data bernilai ekstrem,  atau  outlier . Data outlier adalah  data  yang  bernilai  jauh  dari  rata-rata. Aturan umumnya adalah Z- score dengan nilai kurang dari –4 atau lebih dari +4 menunjukkan bahwa nilai data adalah nilai ekstrem. (Solihin dan Ratmono, 2020). Pengujian menggunakan rumus: Contoh beberapa data yang di uji z score.
Tabel 4 Nilai z score X1.a X1.b X1.c X1.d X1.e X2.a X2.b X2.c X2.d Y.a Y.b Y.c Y.d 0.777 0.726 0.698 -0.883 0.841 0.758 -1.142 -1.113 -2.318 0.791 0.587 0.654 0.885 0.777 0.726 0.698 0.771 0.841 0.758 0.646 0.693 0.868 0.791 0.587 0.654 0.885 0.777 -1.034 0.698 -0.883 0.841 0.758 -1.142 -1.113 -0.725 0.791 -1.358 -1.115 0.885 0.777 -1.034 -1.111 -0.883 -2.335 -2.235 -1.142 -2.919 -0.725 -2.144 -3.302 -1.115  -0.612 -0.513 -1.034 -1.111 -0.883 -0.747 -0.739 -1.142 -1.113 -0.725 -0.676 -1.358 -1.115  -0.612 -0.513 -1.034 -2.92 -0.883 0.841 -0.739 -1.142 -1.113 -0.725 -0.676 0.587 -1.115  -0.612 -0.513 -1.034 -1.111 0.771 0.841 0.758 0.646 0.693 0.868 0.791 0.587 -1.115  -0.612 -0.513 -1.034 -1.111 -0.883 -0.747 -0.739 -1.142 -1.113 -0.725 -0.676 -1.358 -1.115  -0.612 0.777 0.726 0.698 0.771 0.841 0.758 0.646 0.693 -0.725 0.791 0.587 0.654 0.885 0.777 0.726 0.698 0.771 0.841 -0.739 0.646 -1.113 0.868 0.791 0.587 0.654 0.885 0.777 -1.034 0.698 -0.883 0.841 -2.235 -1.142 -2.919 -0.725 0.791 0.587 -1.115  -0.612 -0.513 0.726 0.698 0.771 0.841 0.758 -1.142 -1.113 0.868 0.791 0.587 0.654 0.885 -0.513 -1.034 -1.111 -0.883 -0.747 -0.739 -1.142 -1.113 -0.725 0.791 0.587 0.654  -0.612 -0.513 -1.034 -1.111 -0.883 -0.747 -0.739 -1.142 -1.113 -0.725 -0.676 -1.358 -1.115  -0.612

## Sumber : Lampiran
Dari hasil pengujian pada Tabel 4 tidak didapatkan nilai yang memiliki hasil di luar nilai  yang  ditentukan,  sehingga  menurut  Solihin  dan  Ratmono  (2020)  data-data tersebut dapat digunakan untuk pengujian selanjutnya.
b. Convergent Validity
Convergent  validity dari  model  pengukuran  dengan  indikator  dinilai berdasarkan korelasi antara item score/component score . Nilai validitas konvergen adalah nilai loading faktor pada peubah laten dengan  indikator- indikatornya.  Nilai yang  diharapkan  melebihi    dari  angka  >  0,7  atau  sering    digunakan  batas    0,5 sebagai  batasan minimal dari nilai loading factor ( Kock, 2020 )
Tabel 5 Outer Loadings (Measurement Model) Peubah Indikator OuterLoading Kualitas Aplikasi X1.1 0.672 X1.2 0.512 X1.3 0.706 X1.4 0.745 X1.5 0.702 Kualitas Pelayanan Care Center X2.1 0.620 X2.2 0.681 X2.3 0.761 X2.4 0.708 Kepuasan Pelanggan Y.1 0.679 Y.2 0.629 Y.3 0.756 Y.4 0.660
Hasil pengolahan dengan menggunakan Warp-PLS dapat dilihat pada Tabel 5  Nilai outer  model atau  korelasi  antara  konstruk  dengan  variabel  memenuhi convergen  validity yang memiliki  nilai loading di  atas  0,5  yang  artinya  secara keseluruhan indikator konstruk yang diujikan sudah valid.
c. Discriminant Validity
Metode  untuk  menilai Discriminant  Validity dengan  membandingkan  nilai korelasi  antar  indikator  setiap  peubah  dengan  peubah  lainnya  dalam  satu model. Model mempunyai validitas diskriminan yang cukup jika nilai korelasi untuk setiap indikator peubah lebih besar dengan indikator peubah lainnya dalam model.
Uji validitas diskriminan menggunakan nilai cross loading. Suatu indikator dinyatakan  memenuhi  discriminant  validity  apabila  nilai  cross  loading  indikator pada variabelnya adalah yang terbesar dibandingkan pada variabel lainnya. Berikut ini adalah nilai cross loading masing-masing indikator:
Tabel 6 Nilai Cross Loading Masing-Masing Indikator Aplikasi Care Center Kepuasan X1.1 (0.672) 0.058 0.037 X1.2 (0.512) 0.032 0.123 X1.3 (0.706) -0.031 0.084 X1.4 (0.745) 0.030 -0.115 X1.5 (0.702) -0.080 -0.088 X2.1 -0.264 (0.620) 0.245 X2.2 0.131 (0.681) -0.105
Berdasarkan sajian data pada tabel 6 di atas dapat diketahui bahwa masing- masing  indikator  pada  variabel  penelitian  memiliki  nilai cross  loading terbesar pada  variabel  yang  dibentuknya  dibandingkan  dengan  nilai cross  loading pada variabel  lainnya.  Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  tersebut,  dapat  dinyatakan bahwa  indikator-indikator  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  telah  memiliki discriminant validity yang baik dalam menyusun variabelnya masing-masing.
d. Pengujian  Reabilitas  dengan Composite  Reliability dan Cronbach Alpha
Data      yang      memiliki  composite  reliability  lebih  dari  0.7  mempunyi reliabilitas yang tinggi.  Uji reliabilitas diperkuat dengan Cronbach Alpha .  Nilai Cronbach Alpha diharapkan melebihi dari angka 0.6 untuk semua peubah. ( Kock, 2020 )
1) Uji Composite Reliability
𝑃 𝑐 = (∑ λ 𝑖 ) 2 (∑ λ 𝑖 ) 2 + ∑ 𝑣𝑎𝑟 𝑖 (𝜀 𝑖 )
dengan:
𝑃 𝑐 = Composite Reliability λ 𝑖 = Nilai loading 𝜀 𝑖 = Ragam error indicator
Hasil Pengujian:
Tabel 7 Composite Reliability Peubah Composite reliability Kualitas Aplikasi 0.803 Kualitas Pelayanan Care Center 0.787 Kepuasan Peserta 0.776 Sumber: Lampiran X2.3 0.056 (0.761) 0.003 X2.4 0.045 (0.708) -0.117 Y.1 0.149 -0.148 (0.679) Y.2 -0.019 0.170 (0.629) Y.3 -0.053 0.049 (0.756) Y.4 -0.075 -0.067 (0.660)
2) Uji Cronbach Alpha Hasil Pengujian:

## Tabel 8
Cronbach Alpha Peubah Cronbach Alpha Kualitas Aplikasi 0.692 Kualitas Pelayanan Care Center 0.639 Kepuasan Peserta 0.615 Sumber: Lampiran
Berdasarkan  tabel  7  dan  tabel  8  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  peubah memenuhi kriteria reliabel. Hal ini ditunjukkan dengan nilai composite reliability di atas 0,70 dan Cronbach Alpha diatas 0,60.
2. Pengujian Inner Model
a. Model Struktural

## Gambar 4 Model Struktural
Berdasarkan  skema inner model  yang  telah  ditampilkan  pada  gambar  4.3 dapat dijelaskan bahwa untuk pengujian inner model nilai yang dilihat adalah nilai koefisien  jalur  dimana  nilai  terbesar  ditunjukkan  dengan  pengaruh  Kualitas
Aplikasi MobileJKN terhadap Kepuasan Peserta sebesar 0.38, kemudian pengaruh terbesar kedua adalah pengaruh Kualitas Layanan Care Center terhadap Kepuasan Peserta  sebesar  0.31.  Nilai  kedua  peubah  bernilai  positif  maka  disimpulkan Kualitas  Aplikasi  MobileJKN  dan  Layanan  Care-Center  berpengaruh  positif terhadap Kepuasan Peserta.
b. Pengujian hipotesis
Untuk  pengujian  Hipotesa  dilakukan  dengan  melihat  nilai  probabilitas  nya dan t-statistik nya. Untuk nilai probabilitas, nilai p-value dengan alpha 5% adalah kurang dari 0,05. Nilai t-tabel untuk alpha 5% dan jumlah n sebesar 1389 adalah 1,96. Sehingga kriteria penerimaan Hipotesa adalah ketika t-hitung > t-tabel. Hasil pengujian dengan analisis PLS adalah sebagai berikut:
Tabel 9 Nilai t-hitung Nilai T-hitung X1 X2 Y X1 X2 Y 11,297 9,256 Sumber: Lampiran
1. Berdasarkan  hasil  perhitungan  statistik,  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel Kualitas Aplikasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel Kepuasan Peserta. Hal ini dapat dilihat dari nilai t-hitung > t-tabel yaitu sebesar 11,297 < 1,96. Dengan demikian, hipotesis H1 dalam penelitian ini diterima.
2. Berdasarkan  hasil  perhitungan  statistik,  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel Kualitas  Layanan  Care  Center  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap variabel Kepuasan Peserta. Hal ini dapat dilihat dari nilai t-hitung > t-tabel yaitu sebesar  9,256  <  1,96.  Dengan  demikian,  hipotesis  H1  dalam  penelitian  ini diterima.
c. Uji R-Square
Nilai R-square merupakan  suatu  nilai  yang  menyatakan  seberapa  besar peubah bebas mampu menjelaskan variance dari variabel tak bebas. Berdasarkan hasil pada Gambar 4.3 diketahui nilai R-square adalah 0,40 yang berarti variabel bebas  Kualitas  Aplikasi  dan  Kualitas  Layanan  Care  Center  mampu  menjelaskan variance dari variabel tak bebas Kepuasan Peserta sebesar 40%. ( Chin, 1998 ) dan ( Henseler  et  al.,  2009 )menjelaskan  kriteria  batasan  nilai  R2  ini  dalam  tiga klasifikasi,  yaitu  nilai  R2  0.67,  0.33,  dan  0.19  sebagai  subtansial,  moderat,  dan lemah, maka hasil pada penelitian ini dapat dikatakan moderat yang artinya sudah cukup baik untuk diinterpretasikan.
3. Indikator yang Dominan
Dari hasil perhitungan sebelumnya diperoleh kesimpulan bahwa dari dua peubah yang  diamati,  peubah  yang  paling  mempengaruhi  kepuasan  adalah  peubah  kualitas mobile aplikasi. Oleh karena perlu dilakukan penelitian lebih dalam terhadap indikator
dari  peubah  kualitas  mobile  aplikasi.  Indikator  yang  memiliki  nilai  loading  factor tertinggi merupakan indikator yang dianggap memiliki pengaruh paling besar terhadap peubah  laten  tersebut.  Urutan  nilai  loading  factor  indikator  dari  terbesar  hingga terkecil ditampilkan dalam Tabel 9.
Tabel 10 Loading Factor Indikator X1 Indikator Loading factor X1.a 0.672 X1.b 0.512 X1.c 0.706 X1.d 0.745 X1.e 0.702 Urutan  nilai loading  factor peubah  kualitas  mobile  aplikasi  berdasarkan Tabel 3.7 dapat kita lihat bahwa dua indikator yang memiliki nilai loading factor tertinggi adalah keamanan akun dan kemudahan  pencarian fitur dengan loading factor  sebesar  0.706  dan  0.745.  Dua  indikator  inilah  yang  perlu  menjadi  fokus utama  untuk  meningkatkan  kepuasan  peserta.  Artinya  untuk  meningkatkan kepuasan  peserta  kita  perlu  meningkatkan  kemanan  akun  mobile  aplikasi  dan kemudahan pencarian fitur aplikasi.
Peubah selanjutnya yang mempengaruhi kepuasan peserta adalah kualitas pelayanan care  center .  Indikator  yang  memiliki  nilai loading  factor tertinggi merupakan  indikator  yang  dianggap  memiliki  pengaruh  paling  besar  terhadap peubah laten tersebut. Urutan nilai loading factor indikator dari terbesar hingga terkecil ditampilkan dalam Tabel 10.
Tabel 11 Loading Factor Indikator X2 Indikator Loading Factor X2.a 0.620 X2.b 0.681 X2.c 0.761 X2.d 0.708 Urutan  nilai loading  factor peubah  kualitas  pelayanan  Care-Center berdasarkan Tabel 3.8 dapat kita lihat bahwa satu indikator yang memiliki nilai loading  factor tertinggi  adalah  total  waktu  pelayanan  dengan loading  factor sebesar  0.761.    Indikator  inilah  yang  perlu  menjadi  fokus  utama  untuk meningkatkan kepuasan peserta. Artinya untuk meningkatkan kepuasan  peserta kita perlu meningkatkan total waktu pelayanan Care-Center.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  diatas  diperoleh  kesimpulan  bahwa  peubah  kualitas aplikasi  Mobile  JKN  dan  kualitas  layanan  CareCenter  165  berpengaruh  signifikan terhadap peubah kepuasan peserta pada taraf nyata 5%. Model yang didapat adalah:
Kepuasan Peserta = 0.38 Kualitas Aplikasi + 0.31 Kualitas Layanan CareCenter+  Model  yang  diuji  dalam  penelitian  ini  mempunyai  nilai  ukuran  kebaikan  model  Y (Kepuasan Peserta) sebesar 40% yang mengindikasikan bahwa keragaman model yang dapat dijelaskan oleh peubah laten kompetensi sebesar 40% dan sisanya 60% dijelaskan oleh  peubah  lain  diluar  model.  ( Chin,  1998 )  dan  ( Henseler  et  al.,  2009 )menjelaskan kriteria  batasan  nilai  R2  ini  dalam  tiga  klasifikasi,  yaitu  nilai  R2  0.67,  0.33,  dan  0.19 sebagai subtansial, moderat, dan lemah. Penelitian ini sudah memiliki nilai R2 yang dapat dikategorikan sebagai nilai yang moderat.
Peubah kualitas aplikasi berpengaruh signifikan pada taraf nyata 5% dengan nilai koefisen sebesar 0.38, sedangkan peubah hard kualitas layanan CareCenter berpengaruh signifikan dengan nilai koefisien sebesar 0.31. Hal tersebut menunjukkan bahwa peubah kualitas aplikasi memiliki pengaruh yang lebih besar terhadap peubah kepuasan peserta dibanding peubah kualitas layanan CareCenter dengan indikator yang dominan mewakili peubah kualitas aplikasi merupakan keamanan dan kemudahan pencarian fitur.
Berdasarkan hasil penelitian saran yang dapat diberikan adalah terdapat beberapa model  yang  memiliki loading  factor yang  cukup  rendah  sehingga  dapat  diubah  atau dihilangkan untuk proses penelitian selanjutnya. Contohnya peubah laten kualitas aplikasi memiliki nilai indicator yang cukup rendah yaitu kemudahan penggunaan sehingga pada penelitian selanjutnya indicator ini dapat diubah atau tidak digunakan lagi.

## BIBLIOGRAFI
Chin,  Wynne  W.  (1998).  The  Partial  Least  Squares  Approach  To  Structural  Equation Modeling. Modern  Methods  For  Business  Research , 295 (2),  295–336. Google Scholar
Delone,  William  H.,  &  Mclean,  Ephraim  R.  (2016).  Information  Systems  Success Measurement. Foundations  And  Trends®  In  Information  Systems , 2 (1),  1–116. Google Scholar
Hair  Jr,  Joseph  F.,  Sarstedt,  Marko,  Ringle,  Christian  M.,  &  Gudergan,  Siegfried  P. (2017). Advanced  Issues  In  Partial  Least  Squares  Structural  Equation  Modeling . Sage Publications. Google Scholar
Henseler, Jörg, Ringle, Christian M., & Sinkovics, Rudolf R. (2009). The Use Of Partial Least  Squares  Path  Modeling  In  International  Marketing.  In New  Challenges  To International Marketing . Emerald Group Publishing Limited. Google Scholar
Kock, N. (2020). Warppls User Manual: Version 6.0. Laredo, Texas USA: Scriptwarp Systems . Google Scholar
Kotler,  Philip.  (2003).  Manajemen  Pemasaran.  Edisi  Kesebelas. Jakarta:  Indeks Kelompok Gramedia . Google Scholar
Lovelock,  Christopher  H.,  &  Wirtz,  Jochen.  (2004). Services  Marketing:  People, Technology, Strategy . Google Scholar
Sungkono,  Joko.  (2013).  Resampling  Bootstrap  Pada  R. Magistra , 25 (84),  47. Google Scholar

## Copyright holder:
Made Agung Prebawa Parama Artha, Aji Hamim Wigena, Erfiani (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: