## Pengaruh E-service Quality terhadap Customer
Satisfaction dan Customer Loyalty pada

## Aplikasi Transportasi Online Maxim
Ernesto Fitriano 1 , Siti Monalisa 2 , Zarnelly 3 , Megawati 4 1,2,3,4 Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, JL. HR. Soebrantas KM.15, Pekanbaru, Riau, Indonesia E-mail: 11950311547@students.uin-suska.ac.id 1 , siti.monalisa@uin-suska.ac.id 2 , zarnelly@uin- suska.ac.id 3 , megawati@uin-suska.ac.id 4
Abstract - One  of  the  third  largest  taxi  companies in  Russia,  Maxim  has expanded  its operations in Indonesia  since  2018,  providing  online  transportation  services  including  taxis,  ojek,  and  cars. Responses to Maxim's services have been mixed, considered a solution to public transportation needs especially  in  remote  areas. However,  there  are  still  customer  complaints regarding  the  quality  of  the Maxim  app's  e-service  in  the  App  Store  and  Play  Store  review  sections.  Of  course,  this  requires  an applicable and quality service. The study aims to explore the impact of e-service quality on customer satisfaction  and  loyalty  towards  the  Maxim  app.  This  quantitative  study  involves  a  sample  of  100 Maxim  service  users  at  UIN  SUSKA  RIAU,  selected  using  purposive  sampling,  a  form  of  non- probability  sampling.  Structural  Equation  Modeling  (SEM)  and  AMOS  23  software  are  used  for analysis.  The  analysis  reveals  that  while  e-service  quality  significantly  influences  customer satisfaction  (7.592),  it  does  not  have  a  significant  impact  on  customer  loyalty  (-1.185).  However, customer satisfaction significantly affects customer loyalty (1.967) and acts as a mediator between e- service quality and customer loyalty (1.140). Future researchers are encouraged to explore additional dependent variables and include broader variables related to service quality for a more comprehensive understanding .
Keywords - E-Service quality, Customer Loyalty, Customer Satisfaction, Maxim
Intisari - Salah satu perusahaan taksi terbesar ketiga di Rusia, maxim telah memperluas operasinya di Indonesia  sejak  2018,  menyediakan  layanan  transportasi  online  termasuk  taksi,  ojek,  dan  mobil. Respons terhadap  layanan maxim bervariasi,  dianggap  sebagai  solusi  untuk  kebutuhan  transportasi umum  terutama  di  daerah-daerah  terpencil.  Namun  masih  terdapat  keluhan  pelanggan  mengenai kualitas layanan elektronik aplikasi Maxim di bagian review App Store dan Play Store. Tentu saja, hal ini  membutuhkan  layanan  yang  aplikatif  dan  berkualitas.  Penelitian  memiliki  tujuan  untuk mengidentifikasi dampak pengaruh kualitas layanan elektorinik pada kepuasan dan loyalitas pelanggan aplikasi  Maxim.  Pendekatan  eksplorasi  ini  bersifat  kuantitatif  dengan  mengambil  sampel  sebanyak 100  orang  pemakai  jasa  layanan  Maxim  di  UIN  SUSKA  RIAU,  pengambilan  sampel  menggunakan purposive  sampling,  atau  dikenal  non-prbability  sampling.  Alat  analisis  yang  digunakan  yaitu Structural  Equation  Modeling  (SEM)  dan  perangkat  lunak  AMOS  23.  Kesimpulan  analisis menunjukkan e-service quality mempengaruhi secara signifikan pada kepuasan pelanggan dengan nilai (7,592), namun tidak memiliki dampak yang signifikan pada loyalitas pelanggan dengan nilai (-1,185). Kepuasan pelanggan memiliki pengaruh siknifikan terhadap customer loyalty dengan nilai (1,967) dan kepuasan pelanggan dapat berperan sebagai mediator antara kualitas layanan elektronik dan customer loyalty  dengan  nilai  (1,140).  Disarankan  agar  peneliti  selanjutnya  mempertimbangkan  variabel dependen  lainnya  dan  memasukkan  variabel  yang  lebih  luas  yang  terkait  dengan  kualitas  layanan untuk pemahaman yang lebih dalam.
Kata Kunci – E-Service quality, Customer Loyalty, Customer Satisfaction, Maxim

## I. P ENDAHULUAN
Maxim merupakan  sebuah  perusahaan  layanan  transportasi  yang  mengadopsi  teknologi canggih serta aplikasi daring sebagai platform utamanya[1]. Maxim, perusahaan taksi terbesar ketiga  di  Rusia,  memperluas  operasinya  di  Indonesia  mulai  tahun  2018  menjadi  perusahaan transportasi  online  yang  mencakup  taksi,  ojek,  dan  mobil  penumpang[2].  Salah  satu  kota  di Indonesia  yang  dipilih  Maxim  untuk  mendirikan  cabangnya  di  Jalan  Jendral  Sudirman  No. 888,  Tengkerang  Tengah,  Marpoyan  Damai,  Kota  Pekanbaru.  Namun,  Pekanbaru  sendiri memiliki jumlah ojek online yang cukup banyak, dan dengan masuknya Maxim ke pasar yang semakin  ketat,  pelanggan  mempunyai  lebih  banyak  pilihan.  Layanan  Transportasi  Online Maxim  mendapat  reaksi  beragam.  Sebagai  pilihan  transportasi  umum, Maxim menawarkan keunggulan berupa keterjangkauan, kemudahan akses, dan perjalanan cepat di jalanan sibuk, terutama  pada  jam  sibuk.  maxim  juga  termasuk  dalam  e-commerce  di  sektor  jasa transportasi[3]. Pepatah tersebut digagas sebagai solusi untuk memenuhi kebutuhan pelayanan angkutan  umum,  khususnya  di  daerah  yang  sulit  ditemukan  angkutan  umum  tradisional[2]. Namun  masih  terdapat  keluhan  pelanggan  mengenai  kualitas  layanan  elektronik  aplikasi Maxim di bagian review App Store dan Play Store. Tentu saja hal ini memerlukan pelayanan yang tepat dan berkualitas.
Pada  tinjauan  di Play  Store dan App  Store yang  mencantumkan  masukan  pelanggan Maxim mengenai  desain  antarmuka  yang  disebabkan  oleh  kesalahan  pada  beberapa  menu Maxim .  Mengenai  kekecewaan  pengguna,  keluhan  tentang  keandalan  dan  kesalahan  yang sering  terjadi  selama  proses  login.  Daya  tanggap  dan  dukungan  pengguna  dinilai  kurang maksimal  karena  pelayanan  pelanggan  tidak  selalu  memberikan  solusi  atau  mengabaikan keluhan.  Hal  ini  menyoroti  kekecewaan  pengguna  dan  kurangnya  kepercayaan  terhadap Maxim , menyebabkan mereka bermigrasi ke aplikasi lain. Ini juga memerlukan personalisasi. Evaluasi konsumen terhadap kemampuan situs web atau aplikasi dalam memenuhi kebutuhan pelanggan dengan fitur atau layanan tertentu, disebut customer satisfaction.
E-service quality dianggap penting bagi keberhasilan atau kegagalan suatu perusahaan[4]. Penelitian  sebelumnya  menemukan  bahwa e-service  quality juga  mencakup  lima  dimensi yang  digunakan  dalam  penelitian:  desain  antarmuka,  keandalan,  daya  tanggap,  dapat dipercaya,  dan  personalisasi[5].  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  menyoroti  pentingnya memperhatikan e-service  quality .  dan  Customer  satisfaction  (CS)  sangat  di  perlukan  bagi perusahaan berbasis online karena dapat menghasilkan customer loyalty [6]. Customer loyalty juga berguna untuk mempertahankan pelanggan dan meningkatkan kepercayaan [7].
Berdasarkan penelitian  [8], e-service quality memberikan dampak  positif pada kepuasan pelanggan  Shopee.  penelitian  [9]  serta  [10]  yang  menunjukkan  bahwa  pelayanan  elektronik yang  berkualitas  memiliki  dampak  positif  terhadap  kesetiaan  pelanggan[11]  Selain  itu, kepuasan  pelanggan  dengan  layanan  OVO  juga  tercatat.  Namun,  beberapa  studi[12] menunjukkan hasil yang tidak signifikan dalam kaitan dengan kualitas layanan elektronik dan kesetiaan pelanggan. Kami pun melakukan penelitian[13] bahwa di mana kepuasan pelanggan tidak  memainkan  peran  sebagai  perantara  antara  kualitas  layanan  elektronik  dan  kesetiaan pengguna  aplikasi  Gojek.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  menerapkan  metode  uji  Structural Equation Modeling (SEM) dengan memakai software AMOS untuk menguji dampak kualitas layanan  elektronik  pada  kepuasan  pelanggan  dan  loyalitas  pelanggan  pada  aplikasi  maxim. Pembahasannya berpusat pada permasalahan dan latar belakang tersebut di atas.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Maxim
Maxim adalah perusahaan  platform teknologi informasi internasional yang memfasilitasi koneksi yang lancar antara pengemudi dan pelanggan[14]. Maxim mulai beroperasi di Rusia pada tahun 2003, dan di Indonesia pada tahun 2018.Perusahaan dimulai dengan layanan taksi
di Rusia. Teknologi Maxim berangsur-angsur berkembang menjadi aplikasi ojek online yang banyak  diminati  di  dalam  dan  luar  negeri[15],  dengan  peningkatan  31  kali  lipat  pada  akhir tahun  2019.  Memasuki  kuartal  kedua  tahun  2020,  jumlah  pengguna  aktif  aplikasi  Layanan Maxim meningkat lebih dari 2.000.000 pengguna.

## B. E-service Quality
E-service quality mengevaluasi CS penyedia layanan daring, termasuk proses pengiriman dan  pembelian  layanan  atau  produk,  dengan  mengukur  kemampuan  situs  web  dalam menyediakan  pilihan  belanja  yang  efektif  dan  efisien.  Pengukuran  dilakukan  dengan mengevaluasi pelanggan mempersepsikan pelayanan dan membandingkannya dengan harapan mereka terhadap pelayanan, menggunakan dimensi kualitas layanan[16].

## C. Customer Satisfaction
Customer  Satisfaction (CS)  adalah  bidang  penelitian  terkenal  di  bidang  pemasaran  dan perilaku pelanggan[17]. Custommer satisfaction juga menjadi tantangan utama dalam belanja online [18]. Menjaga kepuasan pelanggan sangat penting bagi bisnis, terutama di lingkungan e-commerce dimana ulasan cenderung mempengaruhi bisnis apa pun[19].

## D. Customer Loyalty
Customer  loyalty mengacu  pada  perilaku  pelanggan,  yang  dimotivasi  oleh  pengalaman positif  dan  nilai  yang  dirasakan,  yang  mengarah  pada  pembelian  suatu  produk  meskipun pembelian  tersebut  bukanlah  pilihan  yang  paling  rasional  [20].  Untuk Customer  loyalty, pelanggan fokus pada: Karena Customer loyalty , perusahaan yang sama melakukan pembelian kembali layanan selama bertahun-tahun [21].

## E. Analisis Structure Equation Model (SEM)
Analisis  Structure  Equation  Model  (SEM)  Dikembangkan  untuk  mengatasi  kelemahan konvensional  model  multivariat,  konvensional  model  multivariat  sering  digunakan  dalam penelitian  statistik,  Model  pengukuran  dan  model  struktural  adalah  dua  bagian  utama  dari model SEM. Dengan menggunakan model persamaan struktural pemodelan persamaan SEM, peneliti  dapat  mengevaluasi  dampak  suatu  variabel  indikator  terhadap  variabel  faktor  yang tidak terukur . [22].

## F. Analisis Confirmatory Factor Analysis (CFA)
Confirmatory  Factor  Analysis atau  CFA  merupakan  teknik  analisa  statistik  multivariat yang dimanfaatkan sebagai verifikasi konsistensi model pengukuran yang dibuat berdasarkan hipotesis  awal[23].  CFA  untuk  memvalidasi  teori  yang  sudah  ada  mengenai  keakuratan pengukuran  parameter[24].  Analisis  Confirmatory  Factor  Analysis,  mengevaluasi  sejauh mana realitas yang ditangkap dalam data konsisten dengan teori pengukuran yang sudah ada tentang  komponen  dan  variabel  yang  diukur.  atau  CFA,  mengevaluasi  sejauh  mana  realitas ditangkapdata  konsisten  dengan  teori  pengukuran  yang  telah  ditetapkan  tentang  komponen dan variabel yang diukur  [13].

## G. Kerangka Pemikiran dan hipotesis
Berikut kerangka yang diadopsi pada studi ini, dapat dilihat pada Gambar 1[5] :

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran
H1 :  E-service quality berpengaruh signifikan terhadap customer satisfaction   user aplikasi maxim.
H2 :  E-service quality berpengaruh signifikan terhadap customer loyalty pengguna maxim. H3 :  Customer satisfaction berpengaruh signifikan terhadap customer loyalty user maxim. H4 :  Customer satisfaction memediasi pengaruh e-service quality terhadap customer loyalty user maxim.

## H. Metodologi Penelitian
Dalam studi ini menggunakan  metode  kuantitatif, penelitian di lakukan di UIN SUSKA RIAU  karna  fokusnya  pada  mahasiswa  UIN  SUSKA  RIAU  pengguna aplikasi  maxim. Responden dalam penelitian adalah user Maxim khususnya mahasiswa UIN SUSKA RIAU. Teknik  pengambilan  sampel  menerapkan  Purposive  sampling  dengan  batas  kesalahan toleransi 0,1 atau 10%, sehingga jumlah partisipan dapat ditentukan menggunakan Persamaan
𝑛 = 𝑁 1 + 𝑁(𝑒) 2
Keterangan: n : Sampel N : Populasi e : Taraf Kesalahan (10%)
𝑛 = 26444 1 + 26444(0,1) 2 𝑛 = 26444 1 + 26444(0,01)
𝑛 = 26444 1 + 264,44
𝑛 = 26444 265,44
𝑛 = 99,62
(Hasil di bulatkan menjadi 100 sampel)
Dengan  demikian  penarikan  sampel  yang  akan  di  ambil  pada  Mahasiswa/I  UIN  SUSKA RIAU,  sebanyak  100  orang.  Adapun  Teknik  pengambilan  data  dilakukan  dengan  menyebar kuisioner online dalam bentuk goggle form . Ada pun teknik analisa data yang diterapkan pada studi  ini  memanfaatkan  SEM,  sebuah  metode  yang  menggambarkan  tentang  keterkaitan
variabel  dengan  menganalisis  struktur  melalui  serangkaian  persamaan.  Persamaan  ini menguraikan hubungan antara variabel yang menjadi fokus (dependen dan independen) serta variabel lain yang terlibat dalam analisa [26]. Alat analisa yang diterapkan ialah confirmatory factor  analysis  (CFA),  suatu  metode  yang  mengevaluasi  sejauh  mana  konsep  pengukuran yang  telah  dirancang  sebelumnya,  yang  melibatkan  faktor  dan  variabel  yang  dapat  diukur, sesuai dengan data yang diamati [26].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Uji Validitas
Uji  validitas  menunjukkan  seberapa  baik  suatu  tes  atau  studi  fungsional  dala  mengukur konsep  yang  diinginkan[25].  Studi  dilakukan  menggunakan  CFA  untuk  menguji  pemuatan faktor setiap indeks atau dimensi. Kriteria untuk melakukan uji validitas adalah nilai “Factor Load” > 0,5 maka indikator tersebut diakui valid [26]. Seperti pada gambar di bawah ini:
T ABEL I

## H ASIL U JI V ALIDITAS
Terlihat  nilai  faktor  loading  indikatornya  adalah  Z  =  0,28;  RE3  =  0,44;  disimpulkan bahwa  indikator  pada  Tabel  1  tidak  valid  karena  nilai  load  factor  <  0,5.  Oleh  karena  itu, langkah selanjutnya adalah menghilangkan indikator pada nilai faktor pemuatan <0,5. Berikut adalah model variabel dasar dengan faktor loading yang nilainya > 0,5 sebagai berikut:
T ABEL II H ASIL L OADING F ACTOR
Estimate Y < - - - X 0.949 Z < - - - X 0.288 Z < - - - Y 0.531 PR3 < - - - X 0.751 PR2 < - - - X 0.666 PR1 < - - - X 0.622 TR2 < - - - X 0.687 TR1 < - - - X 0.672 RS3 < - - - X 0.617 RS2 < - - - X 0.774 RS1 < - - - X 0.685 RE3 < - - - X 0.448 RE2 < - - - X 0.552 RE1 < - - - X 0.564 ID3 < - - - X 0.645 ID2 < - - - X 0.671 ID1 < - - - X 0.504 CS1 < - - - Y 0.804 CS2 < - - - Y 0.807 CS3 < - - - Y 0.802 CL1 < - - - Z 0.663 CL2 < - - - Z 0.76 CL3 < - - - Z 0.749 Estimate Y < - - - X 0.949 Z < - - - Y 0.531 PR3 < - - - X 0.751 PR2 < - - - X 0.666 PR1 < - - - X 0.622 TR2 < - - - X 0.687 TR1 < - - - X 0.672 RS3 < - - - X 0.617 RS2 < - - - X 0.774

## B. Uji Reliabilitas
Uji  reliabilitas  merupakan  keakuratan  alat  dalam  mengukur  serta  konsistensi  hasil pengamatan  yang  didapatkan  dalam  merekam  subjek  tunggal  dan  beberapa  subjek  secara berulang-ulang [13]. Kriteria yang digunakan untuk menguji  reliabilitas adalah apabila nilai AVE ≥ 0,5 dan nilai CR ≥ 0,7, jadi indikator tersebut dianggap reliabel [26].
T ABEL III H ASIL U JI R ELIABILITAS
Indikator AVE CR KET PR3 0.768299272 0.889080589 RELIABEL PR2 PR1 TR2 0.764490312 0.784755583 RELIABEL TR1 RS3 0.780035222 0.857111633 RELIABEL RS2 RS1 RE2 0.767302992 0.779431928 RELIABEL RE1 ID3 0.695087596 0.811423225
RELIABEL
ID2 ID1 CS1 0.905309626 0.972158595 RELIABEL CS2 CS3 CL1 CL2 0.768800344 0.87916525 RELIABEL
CL3
Tabel  III  menunjukkan  bahwa  seluruh  item  dalam  kuesioner  dianggap  valid  karena memiliki  kriteria,  yaitu  faktor  pemuatan  lebih  besar  dari  0,5.  Selain  itu,  setiap  item  dalam kuesioner dianggap valid karena memenuhi kriteria nilai AVE ≥ 0,5 dan nilai CR ≥ 0,7.

## C. Analisis Structure Equation Model (SEM)
Studi  ini  menerapkan  model  persamaan  struktural  (SEM),  khususnya  CFA.  SEM merupakan model statistik yang menguraikan hubungan antar variabel-variabel yang berbeda dengan  memeriksa  sifat-sifat  hubungan  yang  dinyatakan  dalam  rangkaian.  Koefisien menggambarkan  hubungan  keseluruhan  antara  normal  yang  relatif  terhadap  variabel independen  dan  variabel  yang  dimasukkan  dala  analisa  [26].  Confirmatory  factor  analysis (CFA),  suatu  metode  yang  mengevaluasi  sejauh  mana  konsep  pengukuran  yang  telah dirancang  sebelumnya,  yang  melibatkan  variabel  dan  faktor  yang  dapat  diukur,  agar  sesuai realitas yang tercermin dalam data yang diamati [26]. Berikut adalah model CFA.
Estimate RS1 < - - - X 0.685 RE2 < - - - X 0.552 RE1 < - - - X 0.564 ID3 < - - - X 0.645 ID2 < - - - X 0.671 ID1 < - - - X 0.504 CS1 < - - - Y 0.804 CS2 < - - - Y 0.807 CS3 < - - - Y 0.802 CL1 < - - - Z 0.663 CL2 < - - - Z 0.76 CL3 < - - - Z 0.749

## Gambar 2. Model CFA

## D. Uji Kelayakan dan Kecocokan Model
Pengujian  kecocokan  model  dipakai  untuk  mengevaluasi  apakah  model  memadai  atau tidak.  Tes  dijalankan  untuk  menentukan  nilai  penuh.  Penggunaan Goodness  of  fit untuk mengevaluasi sejauh mana model struktural tersebut sesuai. Jika nilai fit yang diperoleh baik maka model diterima. Hasil dapat dilihat pada table 4 dan gambar 3 berikut:
T ABEL IV
H ASIL S TRUCTIRE E QUATION M ODEL Cut-offvalue Hasil Model RMSEA ≤ 0.08 0.047 Baik GFI ≥ 0.90 0.837 Marginal AGFI ≥ 0.90       0.820 Marginal CMIN/DF ≤ 2.0 1.55 Baik TLI ≥ 0.90 0.992 Baik CFI ≥ 0.90 0.774 Marginal
Gambar 3. Hasil Structure Equation Model
Berdasarkan  semua  pengukuran  goodness  of  fit  tersebut,  menunjukkan  model  yang  disusun dalam  studi  ini  telah  memenuhi  serta  pantas  untuk  digunakan.  Merujuk  pada  [26]  yang menegaskan  apabila  beberapa  indeks  goodness  of  fit  memenuhi  atau  melampaui  nilai  yang
direkomendasikan,  maka  studi  ini  dapat  dianggap  memenuhi  kriteria  atau  layak  untuk digunakan.

## E. Uji Hipotesis
T ABEL V H IPOTESIS Pengaruh Estimate S.E. C.R. P Hasil X  ---> Y 0.839 0.111 7.592 *** Di terima X  --- > Z -1.268 1.070 -1.185 0,236 Tidak terima Y  --- > Z 2.480 1.267 1.967 *** Di terima
Tabel  IV  Hasil  pengujian  hipotesis  yang  menggunakan  AMOS  23  menunjukkan  bahwa hipotesis penelitian ini diterima karena H1 dan H3 memiliki nilai rasio kritis (C.R) melebihi 1,96, dan angka probabilitas (P) kurang dari 0,05, menunjukkan adanya hubungan signifikan. Oleh  karena  itu,  disimpulkan  kualitas  layanan  elektronik  memiliki  pengaruh  signifikan  pada kepuasan dan loyalitas pelanggan. Namun, pada H2, nilai rasio kritis (C.R) kurang dari 1,96 dan  angka  probabilitas  (P)  kurang  dari  0,05,  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  hubungan signifikan, sehingga dapat dikatakan H2 ditolak
Pengecekan hasil Hipotesis keempat (H4) dilakukan dengan membandingkan nilai standar pengaruh langsung dan nilai standar pengaruh tidak langsung untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh tidak langsung langsung. Apabila nilai normalisasi pengaruh secara langsung lebih signifikan  daripada  nilai  normalisasi  pengaruh  secara  tidak  langsung  (langsung  >  tidak langsung),  menunjukkan  adanya  pengaruh  langsung  atau  tidak  adanya  peran  mediator. Namun, apabila nilai normalisasi efek  langsung lebih rendah daripada nilai normalisasi efek tidak  langsung  (direct  <  tidak  langsung),  maka  akan  terjadi  efek  tidak  langsung  atau  peran perantara (intermediate effect).

## T ABEL VI
HASIL PENGUJIAN HIPOTESIS YANG DILAKUKAN PADA A MOS 24 Pengaruh Estimate standardized direct effects ESQ - CL 1.140 standardized indirect effects ESQ - CL 2.081
Diketahui bahwa nilai standar pengaruh langsung (1,140) lebih rendah dibandingkan nilai standar  pengaruh  tidak  langsung  (2,081).  Oleh  karena  itu,  kita  mengetahui  bahwa  terdapat pengaruh  tidak  langsung  atau  mediasi  kualitas  layanan  elektronik  terhadap  loyalitas pelanggan  melalui  CS,  atau  dapat  dikatakan  H4  diterima  karena  CS  memediasi  dampak kualitas e-service terhadap pelanggan. mempertahankan pengguna aplikasi Maxim.

## IV. K ESIMPULAN
Hasil  penelitian  menyimpulkan  e-service  quality  mempunyai  pengaruh  baik  atau  positif yang  signifikan  pada  kepuasan  aplikasi  Maxim  yang  ditunjukkan  dengan  nilai  rasio  kritis (7,592)  melebihi  nilai  T  kritis  (1,96)  dan  nilai  p-velue  di  bawah  (0.05).  Namun  kualitas layanan  e-service  tidak  memberikan  pengaruh  positif  yang  signifikan  terhadap  loyalitas pelanggan  pada  aplikasi  Maxim  karena  nilai  rasio  kritis  (-1,185)  lebih  rendah  dibandingkan nilai T kritis (1,96) dan nilai p-velue (0.236). Kepuasan pelanggan memiliki pengaruh positif yang signifikan  terhadap loyalitas pelanggan pada aplikasi Maxim, ditunjukkan dengan nilai rasio kritis (1,967) melebihi nilai kritis T (1,96) dan nilai p-velue di bawah (0.05). Kepuasan pelanggan  bertindak  sebagai  perantasa  antara  kualitas  layanan  elektronik  dan  loyalitas pelanggan  terhadap  aplikasi  Maxim.  Hal  ini  terlihat  jelas  dengan  nilai  standar  dampak
langsung  (1,140)  yang  lebih  rendah  dibandingkan  nilai  standar  dampak  tidak  langsung (2,081). Desain antarmuka, keandalan, daya tanggap, kepercayaan, dan penyesuaian menjadi fokus penelitian ini. Namun dalam mengembangkan penelitian selanjutnya, perlu diperhatikan aspek-aspek  yang  disarankan  oleh  peneliti  lain,  seperti  efektivitas,  kepuasan,  ketersediaan sistem, keamanan, daya tanggap respon, remunerasi dan kontak. Penggunaan perspektif yang lebih luas ini memungkinkan pemahaman yang lebih komprehensif mengenai kualitas layanan elektronik.  Para  pelaku  bisnis  diharapkan  dapat  menggunakan  hasil  penelitian  ini  dapat dijadikan  pertimbangan  manajemen  lebih  lanjut  untuk  meningkatkan  kualitas  layanan elektronik serta menciptakan kepuasan dan loyalitas pelanggan melalui penelitian ini.

## R EFERENSI
[1] J.  P.  Ekonomi,  D.  Safitri,  A.  F.  Hayati,  F.  Ekonomi,  and  U.  N.  Padang,  “Pengaruh Harga  Dan  Kualitas  Layanan  Terhadap  Loyalitas  Pelanggan  Melalui  Kepuasan Pelanggan Pelanggan Sebagai Variabel Intervening Jasa Online Maxim,” vol. 5, no. 1, 2022, [Online]. Available: http://ejournal.unp.ac.id/students/index.php/pek/index.
[2] W.  Agustina  and  F.  Bachtiar,  “Effect  of  Service  Quality  and  Use  of  E-Service Technology  on  Customer  Loyalty:  A  Case  Study  of  Maxim  in  Aceh,”  doi: 10.33258/birci.v4i4.2717.
[3] Salsabila  Nardina,  “Analisis  Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  Maxim  Dengan MenggunakanModel End-User Computing Satisfaction(Eucs),” 2022.
[4] P. . Fandy Tjiptono, Pemasaran jasa : prinsip, penerapan, dan penelitian , 1st ed., vol. 601. 2019.
[5] W.  Puriwat  and  S.  Tripopsakul,  “THE  IMPACT  OF  E-SERVICE  QUALITY  ON CUSTOMER  SATISFACTION  AND  LOYALTY  IN  MOBILE  BANKING  USAGE: CASE STUDY OF THAILAND,” Polish J. Manag. Stud. , vol. 15, no. 2, pp. 183–193, 2017, doi: 10.17512/pjms.2017.15.2.17.
[6] F.  Sunaryo,  “Pengaruh  E-Service  Quality  Terhadap  Loyalitas  Pelanggan  Melalui Kepuasan Pelanggan (Studi Pada Pengguna Aplikasi Go-Jek Di Kota Malang),” 2018. [Online]. Available: www.topbrand.com.
[7] Salsabila Annisa Riyadi, “Pengaruh E-Service Quality dan Brand Image Terhadap E- satisfaction dan E-loyalty pada TikTok Shop,” 2022 .
[8] A. Juhria, N. Meinitasari, F. Iqbal Fauzi, A. Yusuf, and F. Ekonomi Bisnis Universitas Singaperbangsa, “) 2021, 55-62 journal.feb.unmul.ac.id/index,” JURNALMANAJEMEN , vol. 13, no. 1, 2021.
[9] A.  Ibrahim,  F.  S.  Elisa,  J.  Fernando,  L.  Salsabila,  N.  Anggraini,  and  S.  N.  Arafah, “Pengaruh  E-Service  Quality  Terhadap  Loyalitas  Pengguna  Aplikasi  MyTelkomsel,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  302–311,  Dec.  2021,  doi: 10.47065/bits.v3i3.1076.
[10]  R. Fakhri,  “Pengaruh Kepuasan Pelanggan  Terhadap Loyalitas Pelanggan Toko Buku Fadira Pekanbaru,” 2022.
[11]  M.  Denaldi  Danial  Akhmadi  dan  Erni    Martini,  “pengaruh  e-service  quality  terhadap kepuasan dan loyalitas pelanggan aplikasi ovo,” 2020.
[12]  S.  Pudjarti,  N.  Nurchayati,  and  H.  R.  Dwi  Putranti,  “Penguatan  Kepuasan  Model Hubungan  E-Service  Quality  Dan  E-Loyalty  Pada  Konsumen  Go-jek  Dan  Grab,” Sosiohumaniora , vol. 21, no. 3, Nov. 2019, doi:
10.24198/sosiohumaniora.v21i3.21491.
[13]  R.  Putra  Baistama l and  E.  Martini 2 ,  “E-Service  Quality  Effect  On  Customer Satisfaction And Loyalty In Gojek Online Transportation Application.”
[14]  R.  Banggoi,  A.  Y.  Mendo,  and  L.  L.  Asi,  “Analisis  Kepuasan  Pengguna  Jasa
Transportasi  Online  Maxim  Untuk  Meningkatkan  Loyalitas  Pengguna  Di  Kota Gorontalo,” JAMBURA , vol. 6, no. 1, 2023, [Online]. Available: http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/JIMB.
[15]  M. Farhan Hardines and U. Persyaratan Penelitian Dan Penulisan Tugas Akhir Sebagai Akhir Proses Studi Strata, “ANALISIS KUALITAS LAYANAN APLIKASI MAXIM TERHADAP KEPUASAN PENGGUNA DENGAN MENGGUNAKAN METODE E- SERVQUAL (STUDI KASUS MAXIM KOTA JAMBI),” 2022.
[16]  F.  Ulum  and  R.  Muchtar,  “Pengaruh  E-Service  Quality  Terhadap  E-Customer Satisfaction Website Start-Up Kaosyay,” J. Tekno Kompak , vol. 12, no. 2, p. 68, Aug. 2018, doi: 10.33365/jtk.v12i2.156.
[17]  A.  Ahani et  al. ,  “Revealing  customers’  satisfaction  and  preferences  through  online review analysis: The case of Canary Islands hotels,” J. Retail. Consum. Serv. , vol. 51, pp. 331–343, Nov. 2019, doi: 10.1016/j.jretconser.2019.06.014.
[18]  P.  Rita,  T.  Oliveira,  and  A.  Farisa,  “The  impact  of  e-service  quality  and  customer satisfaction  on  customer  behavior  in  online  shopping,” Heliyon ,  vol.  5,  no.  10,  Oct. 2019, doi: 10.1016/j.heliyon.2019.e02690.
[19]  A. Griva, “‘I can get no e-satisfaction’. What analytics say? Evidence using satisfaction data  from  e-commerce,” J.  Retail.  Consum.  Serv. ,  vol.  66,  May  2022,  doi: 10.1016/j.jretconser.2022.102954.
[20]  M. Falahat, Y. Y. Lee, Y. C. Foo, and C. E. Chia, “A model for consumer trust in E- commerce,” Asian  Acad.  Manag.  J. ,  vol.  24,  pp.  93–109,  2019,  doi: 10.21315/aamj2019.24.s2.7.
[21]  L.  Westin,  J.  Hallencreutz,  and  J.  Parmler,  “Sustainable  Development  as  a  Driver  for Customer Experience,” Sustain. , vol. 14, no. 6, Mar. 2022, doi: 10.3390/su14063505.
[22]  T.  I.  F.  R.  Radha  Amalita,  “Pengaruh  Kemudahan,  Kualitas  Produk,  Harga  Dan Promosi  Terhadap  Keputusan  Pembelian  Di  Marketplace  Facebook  PadaMahasiswa/I Uinsu Dengan Structural Equation Modeling,” J. Ilm. Manaj. BISNIS DAN Inov. Univ. SAM RATULANGI (JMBI UNSRAT) , vol. 9, no. 2, pp. 593–604, 2022.
[23]  S.  Nia  Shantian  Lumbantobing,  “Confirmatory  Factor  Analysis  to  Measure  the Satisfaction Level of Air Soda Tourists in North Tapanuli,” Formosa J. Sci. Technol. , vol. Vol.2, pp. 475–492, 2023.
[24]  N.  S.  Rahmi,  L.  Amaliana,  L.  M.  Pimada,  R.  Yesica,  D.  Nur,  and  C.  Ningsih, “Confirmatory  Factor  Analysis  pada  Indikator  Kesembuhan  Pasien  Isolasi  Mandiri Covid-19 di Indonesia,” 2022.
[25]  M. E. M. Siregar, Pengantar Manajemen & Bisnis . 2021.
[26]  J. F. . B. W. C. . B. B. J. . & A. R. . Hair, Multivariate Data Analysis , 8th ed. United Kingdom: Cengage Learning EMEA, 2019.