## EVALUASI KEPUASAN PENGGUNA TERHADAP RESPON CEPAT TANGGAP LAYANAN APLIKASI MOBILE MYINDIHOME BERDASARKAN KOMBINASI METODE SERVQUAL DAN METODE WEBQUAL
Endah Saputri Program Studi Magister Teknik Informatika Universitas Bina Darma Palembang Email: endahsaputri@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengetahui  tingkat  kepuasan  pengguna aplikasi  mobile myindihome.  Dalam  penelitian  ini,  pengukuran  kepuasan  pengguna  terhadap  respon  cepat tanggap  layanan  menggunakan  kombinasi  metode  ServQual  dan  WebQual.  Kombinasi  kedua teori, secara efektif menangani multikolinieritas (jika banyak variabel yang sangat berkorelasi). Sehubungan dengan kondisi itu, berdasarkan teori service quality (ServQual) digunakan untuk mengetahui  kepuasan  terhadap  aplikasi  tersebut,  apakah  ada  pengaruh  variabel  reliability, responsiveness,  empathy,  assurance,  dan  tangible  terhadap  kepuasan  pengguna  baik perorangan maupun kelompok. Sedangkan berdasarkan instrumen webqual 4.0 mengidentifikasi  kualitas  berdasarkan  tiga  variabel  yaitu  usability,  information  quality,  dan service  interaction  quality.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberi  gambaran  kepuasan pengguna  sekaligus  menjadi  masukan  bagi  pihak  penyedia  layanan  dalam  mengembangkan strategi selanjutnya.
Kata Kunci: Indihome, Kepuasan Penggguna, Servqual, dan Webqual.

## PENDAHULUAN
PT.  Telkom,  Tbk  sebagai  salah satu  badan  usaha  yang  bergerak  dalam bidang  jasa  komunikasi.  Berbagai  jasa teknologi  dan  komunikasi  yang  saat  ini digunakan  masyarakat  menjadi  produk yang disediakan, salah satunya penyediaan  koneksi  internet.    Pada  saat ini,    PT.  Telkom,  Tbk  dituntut  untuk meningkatkan  pelayanan  akan  sarana dan  prasarana  telekomunikasi  yang diperlukan  oleh  masyarakat  khususnya konsumen  atau  pelanggan  jasa  Telkom.
Hal ini, tentu saja menuntut kemampuan manajemen pelayanan untuk memberikan  respon  yang  cepat,  tepat dan  akurat  kepada  konsumen  atau pelanggan.
IndiHOME atau Indihome merupakan  salah  satu  produk  layanan dari  PT.  Telkom  kepada  masyarakat, berupa  paket  layanan  komunikasi  dan data  seperti  telepon  rumah  (voice), internet  (Internet  on  Fiber  atau  High Speed  Internet),  dan  layanan  televisi interaktif  (USee  TV  Cable,  IP  TV).
Meskipun  memiliki  beberapa  sarana untuk menampung semua keluhan pelanggan  di  Indonesia,  namun  dalam kenyataannya  masih  banyak  keluhan pelanggan yang belum dapat terselesaikan  dengan  baik  yang  perlu diperhatikan  (Kurniawati  &  Manuputty, 2013).
Untuk melayani kebutuhan pelanggan Indihome dalam hal
penanganan  keluhan  gangguan  maupun permintaan pasang baru, Telkom menyediakan  beberapa  channel  atau pilihan  beberapa  fitur  agar  pelanggan dapat dengan mudah berinteraksi dengan Telkom.  Banyaknya  jumlah  pengguna Indihome  yang  akan  terus  bertambah, membuat    PT.  Telkom,  Tbk  harus meningkatkan pelayanan terhadap pelanggan baik untuk melayani pemasangan  baru,  penambahan  layanan, migrasi  paket,  informasi  tagihan  hingga laporan  keluhan  gangguan  layanan. Mengenai  layanan  tersebut  sebenarnya Telkom  sudah  menyediakan  beberapa cara  untuk  dapat  melayani  pelanggan diantaranya adalah dengan datang langsung  ke  Plasa  Telkom  terdekat  atau melalui  Call  Center  Telkom  147.  Selain itu,  Telkom  juga  menyediakan  layanan berbasis  aplikasi  mobile  yaitu  aplikasi MyIndiHome.  Aplikasi  MyIndiHome
sendiri  saat  ini  (27/01/2019)  di  Google Playstore sudah  mencapai 1 juta download dengan rating 3.1 dari skala 5.
Dalam penelitian ini, untuk mengukur  kepuasan  pengguna  terhadap respon  cepat  tanggap  layanan  aplikasi mobile myindihome menggunakan kombinasi metode ServQual dan WebQual. Berdasarkan  teori  metode service  quality ( ServQual )  digunakan untuk  mengetahui  kepuasan  terhadap aplikasi  tersebut,  apakah  ada  pengaruh variabel reliability , responsiveness , empathy , assurance , dan tangible terhadap kepuasan pengguna baik perorangan  maupun  kelompok  (Firliana dkk.,  2016).  Sedangkan  berdasarkan instrumen metode webqual 4.0 mengidentifikasi  situs  web  berdasarkan tiga  variabel  yaitu usability , information quality ,  dan service  interaction  quality . Setiap  variabel  akan  didukung  dengan indikator-indikator  yang  menjadi  kunci dalam  penyususunan  pernyataan  yang akan diuji kepada responden. Maka hasil pengukuran tersebut menunjukkan bahwa jika variabel subyektif (ServQual) dari indeks usabilitas ditingkatkan, maka variabel  obyektif  dari  indeks  usabilitas (WebQual)  juga  akan  meningkat  secara signifikan(Hermanto dkk., 2017).

## METODE
Jenis  data  penelitian  dibedakan menjadi  data  primer  dan  data  sekunder. Namun, penelitian ini hanya menggunakan  data  primer.  Menurut Abdillah  (2018)  data  primer  adalah  data yang  belum  pernah  diolah  oleh  pihak tertentu untuk kepentingan tertentu. Data primer  menunjukkan  keaslian  informasi yang  terkandung  di  dalam  data  tesebut. Data  primer  pada  umumnya  bersumber dari  sumber  primer,  yaitu  data  berada pada  pihak  utama  yang  memiliki  data tersebut.  Data  primer  dalam  penelitian ini diperoleh dengan memberikan
kuesioner ( questionnaire ) kepada pengguna aplikasi mobile myindihome .
Penelitian  ini  dibahas  mengenai deskripsi  data  masing-masing  variabel penelitian dan pengaruh 2 variabel bebas yaitu servqual (X1)  dan webqual (X2) dengan  satu  variabel  dependen  tingkat kepuasan  pengguna  (Y)  pada  penyedia jasa  layanan  di  Kota  Palembang.  Pada variabel  deskriptif  kepuasan  pengguna, penilaian  dilakukan  dengan  3  indikator, diantaranya  adalah  kesesuaian  harapan, minat berkunjung kembali, dan kesediaan  merekomendasikan.Terdapat variabel  dimana  terdapat  indikator- indikator  yang  terdapat  ada  masing- masing  variabel.  Setiap  indikator  terdiri
dari beberapa item pernyataan. Variabel, indikator  dan  juga  item  yang  akan digunakan  pada  penelitian  ini  dijelaskan tabel  berikut.  Indikator  yang  menyusun variabel Service  Quality ,  menggunakan seluruh  indikator  yang  terdapat  pada metode ServQual .  Terdapat  5  indikator yaitu, tangible , reliability , responsiveness , assurance , dan emphaty . Item  pernyataan  disesuaikan  dengan objek  penelitian  yaitu  PT.  Telkom,  Tbk Kota Palembang sebagai penyedia layanan indihome . Indikator yang menyusun  variabel Website  Quality , merupakan seluruh indikator yang terdapat  pada  metode WebQual .  Item pernyataan  disesuaikan  dengan  objek penelitian  yaitu  aplikasi MyIndihome . Sedangkan  indikator  yang  menyusun variabel User  Satisfaction (Kepuasan Pengguna),  merupakan  indikator  yang bersumber  dari  metode  kesuksesan DeLone dan McLean (2003).
Secara  umum,  menurut  Abdillah (2018) metode pengumpulan data penelitian  dapat  dibedakan  menjadi metode kuesioner, observarsi, wawancara,  diskusi  kelompok  terarah, eksperimentasi laboratorium dan lapangan. Pengumpulan data pada penelitian  ini  menggunakan  terknik
survey yaitu dengan menyediakan Kuesioner ( Questionnaire ).
Kuesioner adalah metode pengumpulan  data  primer  menggunakan sejumlah  item-item  pertanyaan  dengan format tertentu. Kuesioner adalah metode  pengumpulan  data  yang  paling umum  digunakan  dalam  studi  lapangan atau survei. Kuesioner memiliki keunggulan  karena  memuat  informasi yang  efektif  dan  efisien  sesuai  dengan tujuan penelitian. Kuesioner
menggunakan  sistem  tertutup,  yaitu bentuk pertanyaan yang disertai
alternatif jawaban dan responden tinggal memilih  salah  satu  alternatif  jawaban tersebut. Menurut Abdillah (2018)
Pengambilan  sampel  merupakan  bagian penting dalam proses penelitian. Pengambilan sampel menentukan keakuratan  dan  ketepatan  penentuan sumber  data  dan  informasi  bagi  proses analisis  dan  pengmbilan  kesimpulan. Teknik  sampling  pada  penelitian  ini menggunakan purposive sampling. Tujuan  teknik  pengambilan  adalah teknik  pemilihan  sampel  ketika  peneliti tidak  memiliki  data  tentang  populasi dalam  bentuk  sampling  frame  dan peneliti  kemudian  memilih  sampel berdasarkan  kriteria-kriteria  tertentu  dan
penilaian  peneliti  untuk  mengarahkan sampel  terpilih  sesuai  dengan  tujuan penelitian.
Barclay  dkk.  (1995)  menyatakan bahwa  jumlah  sampel  harus  lebih  besar dari  10  kali  jumlah  variable  yang diamati.  Pada  penelitian  ini  ada  9 variabel, sehingga jumlah sampel adalah minimal  90  responden.  Untuk  lebih menyakinkan  secara  statistik,  penelitian ini juga akan menguji kecukupan jumlah responden  berdasarkan  saran  dari  Hair dkk.  (2010)  yaitu  menggunakan  Kaiser- Meyer-Olkin  Measure  of  Sampling Adequacy  (KMOMSA)  dan  Bartlett's Test  of  Sphericity  (BToS).  Nilai  KMO antara  0,5  –  1  menunjukan  jumlah sampel  telah  memadai.  Berdasarkan nilai,  mereka  mengkategorikan  ukuran sebagai luar biasa (0,90-an), sangat baik (0,80-an),  baik  (0,70-an),  cukup  (0,60- an)  dan    menyedihkan  (0,50-an).  Jika BToS  kurang  dari  0,05,  kecukupan sampel signifikan.
Menurut  Noor  (2016)  mengatakan bahwa skala pengukuran merupakan alat ukur yang digunakan untuk mengkuantifikasi informasi yang diberikan  oleh  konsumen  jika  mereka diharuskan  menjawab  pertanyaan  yang telah dirumuskan dalam suatu kuesioner. Maka  penelitian  menggunakan  skala
likert  summated  ratings ,  yaitu  teknik mengukur  sikap  dimana  subjek  diminta untuk mengindikasikan tingkat kesetujuan  atau  ketidaksetujuan  mereka terhadap masing-masing pernyataan (Noor, 2016, p. 128).
Penelitian ini melihat secara objektif  persepsi  pelanggan  terhadap layanan  yang  diberikan  oleh  pihak  PT. Telkom,  Tbk.,  sehingga  penelitian  ini digolongkan  pada  penelitian  kuantitatif. Data  yang  dikumpulkan  akan  dianalisis menggunakan  Teknik  Analisis  Data Kuantitatif.
Bagian  ini  menyajikan  analisis data  menggunakan Structural  Equation Modelling (SEM),  lebih  khusus  lagi menggunakan Partial  Least  Squares (PLS)  untuk  mengevaluasi  model  yang diusulkan.  Ada  dua  langkah  untuk  uji validitas dan reliabilitas untuk
membangun model dalam SEM menggunakan  PLS.  Menurut  Hair  dkk.
(2016)  secara  garis  besar  ada  dua  tahap analisis  data  yaitu Measurement  Model Analysis dan Structural  Model  Analysis . Sebelum  dilakukan  analisis  tersebut, penulis  akan  melakukan  persiapan  data ( data preparation ) yang bertujuan membersihkan  data  dari  hal-hal  yang dapat mempengaruhi hasil.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  penyebaran kuesioner terhadap 200 responden yang merupakan pelanggan  indihome  Kota  Palembang dapat  diketahui  gambaran  tentang  usia, pendidikan,  dan  pekerjaan  responden yang dijadikan sampel.
Berdasarkan  data  penelitian  yang diperoleh  dari  penyebaran  kuesioner maka  diperoleh  data  tentang  usia pengguna  indihome  Kota  Palembang yang  menjadi  respon  dalam  penelitian ini, seperti Tabel 1.
Tabel 1. Deskripsi Usia Reponden No. Umur (tahun) Jumlah Persentase (%) 1. 12 – 18 29 15% 2. 19 – 24 32 16% 3. 25 – 30 48 24% 4. 31 – 40 39 20% 5. 41 – 50 29 15% 6. >51 23 12% Total 200 100%
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  sebagian besar  usia  pengguna  indihome  Kota Palembang  dalam  penelitian  ini  yang paling  banyak  menggunakan  tingkatan umur  25  –  30  tahun  sebanyak  48 pengguna.  Data  tersebut  bisa  dijadikan masukan  kepada  pihak  penyedia  jasa layanan indihome untuk lebih memperhatikan  solusi  keluhan  yang
seperti  apa  yang  tepat  bagi  pengguna indihome.
Berdasarkan  data  penelitian  yang diperoleh  dari  penyebaran  kuesioner maka  diperoleh  data  tentang  pendidikan pengguna  indihome  Kota  Palembang yang  menjadi  respon  dalam  penelitian ini, seperti Tabel 2.

## Tabel 2. Deskripsi Pendidikan Responden
No.  Pendidikan  Jumlah Persentase (%) 1. SD 12 6% 2. SMP 17 9% 3. SMA 53 27% 4. D3 2 1% 5. D4/S1 106 53% 6. S2 10 5% Total 200 100%
Tabel berikut menunjukkan bahwa sebagian  besar  pendidikan  pengguna indihome  dalam  penelitian  ini  memiliki pendidikan  S1  sebanyak  106  orang, sedangkan yang pendidikan SMA sebanyak  53  orang.  Hal  ini  untuk perrhatian  bagi  penyedia  jasa  layanan indihome,  bahwa  pengguna  indihome mayoritas  berpendidikan  antara  SMA dan  S1.  Oleh  karena  itu  lebih  mengerti seperti apa yang diminati oleh pengguna indihome.
Data yang perlu disiapkan, diperiksa  dan  dieksplorasi  sebelum melakukan  analisis  data  statistik  lebih
lanjut. Langkah ini melibatkan entri data dan data  screening ,  memeriksa missing value , memeriksa kecukupan data ( unegated  value ),  keseriusan  responden, outlier, dan pengujian normalitas data.
Proses  entri  data  yang  dilakukan dengan  menggabungkan  dua  sumber data  ke  dalam  satu  file  menggunakan Microsoft Excel. Untuk membuat diskusi lebih  nyaman  di  bagian  selanjutnya, penelitian  ini  menyingkat  nama-nama variabel sebagai berikut: User Satisfaction (Kepuasan pengguna dengan sistem  saat  ini), ServQual (Kualitas disisi  layanan indihome ),  dan WebQual (Kualitas produk indihome yang diberikan  dengan  objek  penelitian  yaitu aplikasi MyIndihome ).
Data  dikumpulkan  dari  berbagai organisasi  di  Kota  Palembang  dengan menggunakan  survei  berbasis  kertas. Berdasarkan  file,  data  dari  survei berbasis kertas dimasukkan secara manual  ke  dalam  excel.  Setiap  upaya dilakukan  untuk  menghindari  kesalahan entri  data  dengan  memanfaatkan  fitur Excel  dan  menjaga  kompatibilitas  file dengan aplikasi SPSS termasuk nilai dan label untuk variabel.
Proses  penyaringan  data  ( data screening )  dimulai  dengan  melakukan analisis data yang hilang ( missing value ).
Penyaringan  data  memastikan  apakah data  berguna  dan  valid  untuk  analisis lebih lanjut. Hair dkk. (2010) menjelaskan  bahwa  data  yang  hilang terjadi  ketika  nilai  yang  valid  pada  satu atau  lebih  variabel  tidak  tersedia  untuk analisis.  Selanjutnya,  penting  untuk memeriksa  data  yang  hilang  untuk mencegah  masalah  generalisasi  hasil. Setiap  data  yang  hilang  lebih  dari  5% harus  dihilangkan  dari  analisis  akhir. Analisis  menunjukkan  bahwa  tidak  ada respon  yang  memiliki  beberapa  data hilang,  responden  memberikan  respon yang valid.
Jika  nilainya  nol  atau  mendekati nol,  data  tidak  berguna  karena  respons non  varians.  Hasilnya  menunjukkan bahwa  ditemukan  2  responden  yang merespon dengan nilai yang sama persis dan yang lainnya memiliki skor 0,2 atau lebih besar, yang berarti bahwa sebagian yang  lain  tidak  ada  jawaban  yang  perlu dihapus  karena  sebagian  responden terlibat dengan pertanyaan.
Eliminasi outlier adalah suatu cara mengatasi  ketidaknormalan  data  dalam analisis  SEM  dengan  menghilangkan data-data yang terdeteksi sebagai outlier . Hal  ini  karena  salah  satu  sebab ketidaknormalan data adalah karena data memuat banyak outlier. Eliminasi outlier
diawali  dengan  deteksi  outlier  yang selanjutnya dilanjutkan dengan menghilangkan data-data outlier tersebut.
Deteksi outlier dapat  dilakukan dengan  melihat  jarak  mahalonobis  data tersebut,  yaitu  dengan  meluhat  keluaran AMOS  bagian Observation  Further  of
The Centroid ( Mahalonobis distance ). Data dikatakan sebagai outlier jika nilai p2 < 0,05.
Normalitas  mengacu  pada  bentuk distribusi data dan karakteristik statistiknya untuk variabel metrik individu tunggal yang memenuhi distribusi  normal  (Hair  et  al.,  2010). Sementara  skewness  digunakan  untuk menggambarkan keseimbangan distribusi,  kurtosis  digunakan  untuk menguji  kerataan  distribusi  (Hair  et  al., 2010).  Skewness  dan  kurtosis  kurva normal  memiliki  nilai  nol;  kemiringan atau  nilai  kurtosis  di  atas  atau  di  bawah nol  menunjukkan  penyimpangan  dari normalitas.  Nilai  yang  paling  dapat diterima untuk dua statistik adalah antara -2  dan  +2.  Nilai  antara  -3  dan  +3  agar skewness dikategorikan sebagai distribusi  normal.  Selain  itu,  Kline menyatakan  bahwa  nilai  absolut  yang lebih  tinggi  dari  8,0  untuk  kurtosis
menunjukkan  masalah.  Aturan  praktis nilai absolut 1 untuk skewness.
Ada beberapa opsi untuk berurusan dengan  distribusi  data  yang  tidak normal. Opsi pertama adalah melakukan uji  parametrik  dengan  data  tidak  normal dengan  asumsi  normalitas.  Hair  et  al. (2010) berpendapat bahwa sedikit penyimpangan  dari  normalitas  dapat mengakibatkan  sedikit  ketidakakuratan dalam  tes  parametrik.  Pilihan  kedua adalah  melakukan  tes  non-parametrik untuk  data  yang  tidak  normal.  Tes  non parametrik tidak mengasumsikan distribusi  spesifik  untuk  data,  meskipun tes  bisa  kurang  kuat  dibandingkan dengan  uji  parametrik  .  Opsi  ketiga adalah  menggunakan  transformasi  data sebagai obat untuk mengubah data untuk mendapatkan  distribusi  normal  (Hair  et al.,  2010).  Dalam  opsi  ini,  proses transformasi menggunakan banyak fungsi  matematika  (seperti akar  kuadrat, logaritma, atau archine) untuk mendapatkan  data  distribusi  normal. Opsi keempat adalah menerapkan pemodelan persamaan struktural berbasis varians  seperti  PLS.  Tidak  seperti AMOS  atau  LISREL,  PLS  tidak memerlukan  data  terdistribusi  untuk memberikan rekomendasi yang
menonjol.
Penilaian validitas
model pengukuran  melibatkan  (1)  reliabilitas indikator,  (2)  reliabilitas  konsistensi internal  dan  (3)  validitas  konstruk. Straub  et  al.  (2004)  menyarankan validitas konvergen dan validitas diskriminan  untuk  menilai  validitas konstruk. Untuk tujuan ini, studi saat ini terutama menggunakan SmartPLS (Ringle et al., 2005) dan
menggabungkan  ini  dengan  SPSS  dan Excel bila perlu.
Model pengukuran telah divalidasi melalui  proses  yang  ketat  secara sistematis  pada  bagian  sebelumnya. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  semua properti penilaian reliabilitas dan validitas berada dalam rentang kesalahan yang dapat diterima. Hasil uji normalitas juga  menunjukkan  bahwa  ada  beberapa masalah dengan normalitas. Chin (2010) merekomendasikan  estimasi  PLS  untuk kasus  distribusi  variabel  yang  tidak normal.  Model  struktural  dinilai  untuk menentukan  kekuatan  penjelas  dari model  serta  untuk  menguji  hipotesis penelitian. Penelitian saat ini mengadaptasi  Hair  et  al.  (2014)  untuk menilai validitas model struktural.
Daftar  pernyataan  data  kuesioner yang ditunjukkan pada Tabel menunjukkan  sejumlah  item  untuk
diskusi. Kolom mewakili empat himpunan  bagian  data  berdasarkan  90 responden:  peringkat  pentingnya  untuk setiap pernyataan dan peringkat persepsi per  pernyataan  untuk  masing-masing dari variabel yang terkait. Item kuesione ditampilkan  dalam  tabel  untuk  setiap pernyataan  dan  subset:  mean,  standard error dan standar deviasi.
Secara umum, PLS tidak
memberikan  interval  kepercayaan  untuk rute  antara  variabel  potensial.  Karena alasan seperti itu, metode 'Boot
Strapping Re - sampling ' biasanya digunakan  untuk  memverifikasi  tingkat signifikansi. Dalam penelitian ini, metode 'Boot  Strapping  Re - sampling ' telah diimplementasikan 200 kali.
Gambar 1. Model Hasil Perhitungan SEM-

## PLS

## PENUTUP
Menurut hasil penelitian, kegunaan layanan  indihome  untuk  pemakaian,
lapor  gangguan,  serta  transaksi  sangat mempengaruhi kepuasan pelanggan. Namun, pengaruh interaksi telah ditemukan  lemah.  Estimasi  kualitas layanan  indihome  untuk  pemakaian, lapor gangguan, serta transaksi berdasarkan penggunaan model WebQual  dapat  dianggap  secara  umum sesuai  dibandingkan  dengan  model SERVQUAL,  yang  merupakan  model estimasi offline sebelumnya.
Mempertimbangkan  situasi  seperti itu, kategori yang terkait dengan estimasi kualitas  layanan  indihome  untuk  lapor gangguan,  yang  telah  ditarik  dalam penelitian  ini,  akan  digunakan  sebagai data  penting  untuk  berbagai  layanan tindak lanjut dari  penyedia jasa layanan. Secara  khusus,  mereka  akan  digunakan untuk  membuat  model  evaluasi  kualitas standar  yang  terkait  dengan  layanan indihome  berdasarkan  aplikasi  mobile myindihome.
Data  yang  dikumpulkan  dalam penelitian  ini  diolah  untuk  memperoleh indeks  metoe  servqual  dan  indeks metode  webqual  dengan  menerapkan pemodelan  persamaan  struktural.  Hasil pengolahan  menunjukkan  bahwa  jika dimensi  kepuasan  ditingkatkan,  maka ukuran  obyektif  indeks  usabilitas  dapat meningkatkan  secara  signifikan.  Hasil
penelitian ini menunjukkan bahwa aspek-aspek  obyektif  dan  subjektif  yang menjadi faktor penilaian dalam mendapatkan  hasil  yang  baik  dan memuaskan dari hampir semua responden  dalam  menggunakan  layanan myindihome .

## DAFTAR PUSTAKA
Abdillah,  W.  (2018). Metode  Penelitian Terpadu Sistem Informasi Yogyakarta: ANDI. Barclay,  D.,  Higgins,  C.,  &  Thompson, R.  (1995).  The  partial  least squares (PLS) approach to casual modeling:  personal  computer adoption ans use as an Illustration. Technology  Studies,
2 (2).
DeLone,  W.  H.,  &  McLean,  E.  R.
(2003). The DeLone and McLean model  of  information  systems success:  a  ten-year  update. J Journal of management information systems, 19 (4), 9-30.
Firliana,  R.,  Kasih,  P.,  &  Sulastri,  H.  S. (2016).  Sistem  Analisis  Kualitas Pelayanan terhadap Tingkat Kepuasan Pelanggan menggunakan  Metode  Service Quality  (SERVQUAL). Seminar Nasional  Teknologi  Informasi dan Multimedia (semnasteknomedia online), 4 (1),
205-210.
Hair, J. F., Anderson, R. E., Babin, B. J.,
& Black, W. C. (2010).
Multivariate  data  analysis:  A global  perspective  (Vol.  7) :
Upper Saddle River, NJ: Pearson.
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M.,
&  Sarstedt,  M.  (2016). A  Primer on Partial Least Squares Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM) : SAGE Publications. Hermanto, A., Supangat, S., & Mandita, F.  (2017).  Evaluasi  Usabilitas Layanan Sistem Informasi Akademik Berdasarkan Kombinasi ServQual dan Webqual  Studi  Kasus:  SIAKAD Politeknik  XYZ. Journal  of
Information Systems Engineering and  Business  Intelligence,  3 (1),
33-39.
Kurniawati,  R.,  &  Manuputty,  A.  D.
(2013). Analisis Kualitas Layanan  Teknologi  Informasi dengan Menggunakan Framework Information Technology Infrastructure LibraryV. 3 (ITIL V. 3)
DomainService  Transition:  Studi Kasus  pada  Costumer  Service
Area  Telkom  Salatiga. Jurnal Teknologi  Informasi  -Aiti,  10 (1),
31-45.
Noor,  J.  (2016). Metodologi  Penelitian: Skripsi, Tesis, Disertasi & Karya Ilmiah :  Kencana  Prenada  Media Group.