J. D IFERENSIAL / E -ISSN:2775-9644
Vol.5(1),2023, 12–21
doi: https://doi.org/10.35508/jd.v5i1.9792

## A RTIKEL P ENELITIAN

## Analisis Tingkat Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan Perusahaan Listrik Negara (PLN) Atambua Menggunakan Metode Structural Equation Modeling
Stefanny A. D. Bere 1* , Astri Atti 1 , Meksianis Z. Ndii 1
1 Program Studi Matematika, Universitas Nusa Cendana, Kupang-NTT, Indonesia
* Penulis korespondensi: fannybere0212@gmail.com
Diterima: 23 Februari 2023; Direvisi: 04 Maret 2023; Disetujui: 04 Maret 2023; Dipublikasi:13 Maret 2023.
Abstrak : Tingkat kepuasan masyarakat terhadap pelayanan Perusahaan Listrik Negara (PLN) merupakan salah satu faktor yang perlu dianalisis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh kualitas pelayanan, kualitas informasi, dan kualitas interaksi terhadap kepuasan masyarakat. Lokasi penelitian ini adalah Desa Fatuketi, Kecamatan Kakuluk Mesak, Kabupaten Belu. Jumlah sampel dalam penelitian ini adalah 100 keluarga pengguna jasa PLN Persero. Teknik pengumpulan data menggunakan kuesioner skala likert, yang terdiri atas tiga variabel eksogen dan satu variabel endogen dengan jumlah indikator sebanyak 11 indikator. Hipotesis dalam penelitian ini yaitu terdapat pengaruh kualitas pelayanan, kualitas informasi, dan kualitas interaksi terhadap tingkat kepuasan masyarakat. Metode yang digunakan adalah metode Structural Equation Modeling (SEM). Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa terdapat pengaruh signifikan faktor kualitas pelayanan (CR = 2,361 ≥ 1,96), kualitas informasi (CR = 2,827 ≥ 1,96 ), kualitas interaksi (CR = 2, 840 ≥ 1,96) terhadap tingkat kepuasan masyarakat)
Kata Kunci: Model Persamaan Struktural, Perusahaan Listrik Negara, Tingkat Kepuasan
Abstract : Community satisfaction on the service of The State Electricity Company (PLN) needs to be analysed. This research aims to determine the effect of service quality, information quality, and interaction quality on community satisfaction. The location of this research is in Fatuketi Village, Kakuluk Mesak District, Belu Regency. The number of samples was 100 families using Persero’s PLN services. The data collection technique uses a likert scale questionnaire, which consists of three exogenous variables and one endogenous variable for a total of 11 indicators. The hypothesis in this study is that there is an influence of service quality, information quality, and interaction quality on the level of community satisfaction. The method used is the structural equation modeling (SEM) method. The results obtained show that there is a significant influence of service quality factors (CR = 2.361 ≥ 1.96), information quality (CR = 2.827 ≥ 1.96), and interaction quality (CR = 2.840 ≥ 1.96), on the level of community satisfaction.
Keywords: Structural Equation Modelling, State Electricity Company, and Satisfaction Level
© Bere, dkk.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan zaman yang semakin pesat mengakibatkan banyak perubahan yang terus terjadi setiap hari. Saat ini, hampir semua aktivitas manusia dikerjakan dengan bantuan energi listrik dan telah menjadi kebutuhan utama manusia. Ketergantungan terhadap energi listrik ini membuat pendistribusian tenaga listrik semakin dikedepankan dengan pembuatan transformator. Perkembangan listrik di Indonesia dimulai dengan pembangunan pusat tenaga listrik di Gambir pada Mei 1897 yang mengalami kemajuan pesat hingga saat ini. Seiring dengan kemajuannya, perkembangan teknologi memungkinkan konversi energi dari energi lainnya menjadi energi listrik. PT. Perusahaan Listrik Negara (PLN Persero) adalah sebuah perusahaan jasa yang bergerak di bidang ketenagalistrikan dari Badan Usaha Milik Negara (BUMN). Perusahaan ini berkewajiban menjalankan tugas yang dibebankan negara kepadanya yaitu memenuhi kebutuhan masyarakat terhadap listrik.
Sebagai stakeholder kelistrikan terbesar, PLN bertekad untuk merespon tantangan di masa yang akan datang dengan berbagai inovasi. Green, Lean, Innovative, dan Customer merupakan strategi utama yang digunakan oleh PLN dalam transformasi. Dimana Green berarti transisi Indonesia berskala besar secara cepat dan efisien menuju energi terbaru. Lean memiliki arti bahwa PLN ingin menjadi penyedia jasa listrik yang handal dengan biaya terendah. Innovative merupakan kegiatan yang dapat mendorong pertumbuhan melalui model bisnis yang inovatif. Customer focussed merupakan fokus yang ingin memuaskan pelanggan dengan layanan tingkat internasional. Dalam transformasi PLN strategi utama ini digunakan untuk mewujudkan ekspektasi masyarakat yang menginginkan kualitas ketersediaan listrik dan sebagai jaminan utama.
Namun dalam upaya pengembangan listrik untuk memenuhi kebutuhan masyarakat, pihak PLN masih mengalami kendala yang mana sering terjadi pemadaman listrik bergilir baik secara informatif maupun non-informatif. Hal ini cukup mengganggu aktivitas masyarakat, sebab dalam kehidupan sehari - hari masyarakat cukup bergantung pada energi listrik sehingga dengan pemadaman listrik tersebut ada beberapa aktivitas yang tentunya terhambat. Hasil survei awal menunjukkan bahwa pada masyarakat Desa Fatuketi, pemadaman listrik memiliki dampak yang cukup besar dan oleh karena itu menimbulkan pro dan kontra tentang kinerja PT. PLN. Oleh sebab itu, penelitian ini dilakukan untuk mengukur tingkat kepuasan masyarakat Desa Fatuketi dengan menggunakan metode Structural Equation Modeling (SEM). Stuctural Equation Modelling telah banyak digunakan pada berbagai bidang [1–7] . SEM merupakan sebuah persamaan struktural yang memungkinkan peneliti untuk menguji hubungan antara variabel yang kompleks baik recursive maupun non recursive untuk memperoleh gambaran menyeluruh mengenai suatu model [8] . Dengan mempertimbangkan pemodelan interaksi, non linearitas, variabel-variabel bebas yang berkorelasi (correlated independent ) , kesalahan pengukuran, gangguan kesalahan-kesalahan yang berkorelasi (correlated error terms) , beberapa variabel bebas laten (multiple latent independent) SEM menjadi suatu teknik analisis yang lebih kuat yang mana masing- masing dari variabel bebas laten diukur dengan menggunakan banyak indikator, dan satu atau dua variabel tergantung laten yang juga masing-masing diukur dengan beberapa indikator [9] . Pada penelitian ini, SEM digunakan untuk mengetahui tingkat kepuasan masyarakat terhadap pelayanan PLN Atambua dengan menganalisa hubungan antara variabel-variabel yang terlibat dalam penelitian apakah memiliki hubungan atau tidak. Variabel-variabel yang terlibat adalah variabel eksogen (x) dan variabel endogen (y) yang mana variabel eksogen terdiri dari kualitas pelayanan, kualitas Informasi dan kualitas Interaksi serta variabel endogen yaitu tingkat kepuasan masyarakat. Pada penelitian ini, SEM digunakan untuk mengetahui tingkat kepuasan masyarakat terhadap pelayanan PLN Atambua dengan menganalisa hubungan antara variabel-variabel yang terlibat dalam penelitian apakah memiliki hubungan atau tidak. Variabel-variabel yang terlibat adalah variabel eksogen (x) dan variabel endogen (y) yang mana variabel eksogen terdiri dari

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian dilakukan di Desa Fatuketi Kecamatan Kakuluk Mesak Kabupaten Belu pada bulan Oktober 2021.

## 2.2. Sumber Data
Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah data primer dari beberapa Kepala Keluarga (KK) Desa Fatuketi Kecamatan Kakuluk Mesak, Kabupaten Belu. Pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberikan Kuesioner kepada sebagian masyarakat di Desa Fatuketi Kecamatan Kakuluk Mesak Kabupaten Belu.

## 2.3. Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh Kepala Keluarga (KK) Desa Fatuketi Kecamatan Kakuluk Mesak sebanyak 640 KK. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagian dari populasi dengan teknik proportionate Stratified Random Sampling . Penentuan jumlah anggota sampel ditentukan dengan menggunakan rumus Taro Yamane berikut :
n = N N ( d ) 2 + 1
dimana :
n = Sampel N = Populasi
d = Presisi (10%)
maka
n = N N ( d ) 2 + 1 n = 640 640(0 , 1) 2 + 1 n = 640 (7 , 4) n = 87
Berdasarkan hasil yang diperoleh, jumlah sampel yang digunakan adalah 100 Kepala Keluarga, menurut asumsi dalam SEM yaitu jumlah sampel minimal 100 sampel [10] .

## 2.4. Teknik Analisis Data
Pada langkah ini, data-data hasil Kuesioner yang telah terkumpul diolah dan dianalisis dengan menggunakan bantuan software AMOS dan SPSS, peneliti melakukan analisis kepuasan masyarakat terhadap pelayanan PLN. Tahapan-tahapan pemodelan SEM yaitu :
1. Membuat model awal SEM
2. Melakukan uji validitas dan reliabilitas
3. Menilai identifikasi model struktural
4. Menilai kriteria GFI
5. Melakukan interpretasi model

## 2.5. Uji Kelayakan Kuisioner
• Uji Validitas terhadap 30 responden Dapat dilihat bahwa semua item pada Tabel 2.1 untuk variabel eksogen yang telah diuji
Tabel 2.1: Hasil Uji Validitas Variabel eksogen Variabel Item Pertanyaan r hitung r tabel keterangan
Kualitas Pelayanan ( X 1 ) item 1 0,667 0,361 Valid item 2 0„684 0,361 Valid item 3 0,631 0,361 valid item 4 0, 434 0,361 valid item 5 0, 433 0,361 valid item 6 0, 713 0,361 valid item 7 0, 621 0,361 valid item 8 0, 555 0,361 valid item 9 0, 508 0,361 valid item 10 0, 728 0,361 valid item 11 0, 388 0,361 valid Kualitas Informasi ( X 2 ) item 12 0, 567 0,361 valid item 13 0, 833 0,361 valid item 14 0, 659 0,361 valid item 15 0,647 0,361 valid item 16 0, 723 0,361 valid item 17 0, 833 0,361 valid Kualitas Interaksi ( X 3 ) item 18 0, 749 0,361 valid item 19 0,743 0,361 valid item 20 0,757 0,361 valid item 21 0,674 0,361 valid
menggunakan SPSS telah valid dengan nilai R-hitung > R-tabel (0,361) dengan menggunakan tingkat signifikan 5%.
• Uji Reliabilitas terhadap 30 responden

## Tabel 2.2: Hasil Uji reliabilitas
Variabel Cronbach’s Alpha Nilai Kritis Keterangan Pelayanan ( X 1 ) 0,722 0,70 Reliabel Informasi ( X 2 ) 0,805 0,70 Reliabel Interaksi ( X 3 ) 0,722 0,70 Reliabel
Tabel 2.2 menunjukkan bahwa hasil pengujian terhadap 21 item pertanyaan menggunakan SPSS didapat nilai Cronbach’s Alpha yang lebih besar dari 0,70 sehingga dapat disimpulkan bahwa indikator pertanyaan yang diuji telah reliabel.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Analisis data Menggunakan Structural Equation Modeling
3.1.1. Membuat Model awal SEM
Setelah data-data hasil Kuesioner diperoleh dan dianalisis, langkah selanjutnya adalah membuat model awal SEM dengan menghubungkan variabel eksogen beserta indikatornya. Pada penelitian
ini terdapat 3 variabel eksogen dan 1 variabel endogen yang terdiri dari Kualitas Pelayanan ( X 1 ) , Kualitas Informasi ( X 2 ) , Kualitas Interaksi ( X 3 ) dan Tingkat Kepuasan Masyarakat ( Y 1 ) beserta indikator-indikatornya seperti pada Gambar 3.1 berikut :
Gambar 3.1: Model SEM secara keseluruhan
Gambar 3.1 menunjukkan bahwa Variabel X1 (Kualitas Pelayanan) memiliki empat indikator yaitu pemasaran (X11), Asuransi (X12), Kualitas Produk (X13) dan harga (X14). Selanjutnya untuk X2 (Kualitas Informasi) memiliki tiga indikator yaitu Informasi up to date (X21), informasi mudah dimengerti (X22), Informasi rinci (X23). berikutnya untuk X3 (Kualitas Interaksi) memiliki dua indikator yaitu Cara pelayanan (X31) dan Komunikaasi (X32). Serta Y1 (Tingkat Kepuasan Pelanggan) memiliki dua indikator yaitu Kepuasan Pelanggan (Y11) dan Kesesuaian harapan (Y21). Dalam gambar 3.1 tanda panah tunggal menunjukan hubungan regresi antar variabel sedangkan tanda anak panah ganda menunjukan hubungan korelasi antar kovarian.

## 3.1.2. Uji Validitas dan reliabilitas
Untuk mengetahui valid atau tidaknya sebuah indikator, maka ada syarat atau kriteria yang wajib dipenuhi yaitu loading factor diwajibkan signifikan dan standardized loading estimates wajib ≥ 0 , 5 . Sedangkan untuk relibialitas konstruknya digunakan dua cara, yaitu construct reliability dan variance extracted. Untuk construct reliability , nilai cut-off nya disyaratkan ≥ 0 , 7 . Dari hasil uji validitas diperoleh hasil berikut:
Berdasarkan hasil output standardized loading estimates pada Tabel 3.3 , dapat diketahui bahwa indikator X11, X14, dan X21 tidak memenuhi syarat validitas karena nilainya < 0,5 Dan untuk mengetahui reliabilitas data tersebut dapat dilihat pada 3.4 Tabel 3.4 menunjukkan bahwa variabel-variabel tersebut memenuhi syarat Construct Reliability. Setelah melakukan uji validitas dan uji Reliabilitas maka didapatkan model baru seperti Gambar 3.2 berikut:

## Tabel 3.3: Hasil Perhitungan Uji Validitas
Indikator Estimasi X23 ←− X2 0,613 X22 ←− X2 0,769 X21 ←− X2 0,485 X14 ←− X1 0,429 X13 ←− X1 0,607 X12 ←− X1 0,643 X11 ←− X1 0,418 X32 ←− X3 0,769 X31 ←− X3 0,759
Tabel 3.4: Hasil Perhitungan Uji Reliabilitas
Variabel X1 X2 X3 Construct Reliability 0,69 0,75 0,83 Variance Extract 2,9 2,1 1,4
Gambar 3.2: Model SEM setelah uji validitas dan reliabilitas
Dari gambar 3.2 dapat dilihat bahwa indikator-indikator yang tidak memenuhi syarat uji validitas dan uji reliabilitas telah dihapus yaitu indikator X11 (pemasaran), X14 (Harga) dan X21 (informasi up to date ).

## 3.1.3. Menilai Kriteria Goodness of Fit
Menilai goodness of fit merupakan tujuan utama dalam persamaan struktural, karena dalam tahapan ini ingin mengetahui seberapa jauh model yang dihipotesiskan ”fit” atau cocok dengan syarat yang ditetapkan. Langkah selanjutnya adalah melihat kelayakan model dengan cara menilai goodness of fit pada model. Menilai goodness of fit merupakan tujuan utama dalam persamaan struktural, karena pada tahapan ini ingin diketahui hingga seberapa jauh model yang dihipotesiskan ”fit” atau cocok dengan sampel data. Berdasarkan Gambar 3.2 maka pengujian hipotesis yang diajukan adalah sebagai berikut :

## a. Kualitas Pelayanan (X1)
H 0 : Kualitas pelayanan tidak berpengaruh terhadap tingkat kepuasan masyarakat H 1 : Kualitas pelayanan berpengaruh terhadap tingkat kepuasan masyarakat b. Kualitas Informasi (X2)
H 0 : Kualitas informasi tidak berpengaruh terhadap tingkat kepuasan masyarakat H 1 : Kualitas informasi berpengaruh terhadap tingkat kepuasan masyarakat c. Kualitas Interaksi (X3)
H 0 : Kualitas Interaksi tidak berpengaruh terhadap tingkat kepuasan masyarakat H 1 : Kualitas Interaksi berpengaruh terhadap tingkat kepuasan masyarakat Berdasarkan pada Gambar 3.3 pada analisis full model dapat ditunjukan bahwa model telah memenuhi kriteria fit . Hal tersebut dapat dijelaskan dengan nilai dari hasil perhitungan yang memenuhi kriteria kelayakan model full SEM secara rinci dapat disajikan dalam Tabel 3.5 berikut:
Tabel 3.5: Uji Kriteria Goodness Of Fit Kelayakan Model Ukuran GOF Indeks Model Keterangan Chi square 32,589 (p = 0,005) Buruk GFI 0,931 Baik AGFI 0,833 Buruk CFI 0,917 Baik RMSEA 0,109 Buruk
Tabel 3.5 menunjukkan bahwa hasil perhitungan pada Chi-Square , AGFI, dan RMSEA belum memenuhi kriteria Goodness of fit sehingga perlu diperhatikan lagi nilai modification indices untuk menghubungkan kedua eror dengan nilai modification indices tertinggi agar dapat memperoleh hasil yang fit . Tabel 3.6 merupakan nilai modification indices .
Tabel 3.6: Modification Indices M.I Par Change e3 ←→ X3 9,275 0,169 e2 ←→ X3 12,340 -0,174 e2 ←→ X1 6,047 0,055 e2 ←→ e11 13,535 0,222 e2 ←→ e8 4,049 -0,106 e1 ←→ e11 8,671 -0,209 e1 ←→ e4 12,094 0,214
Tabel 3.6 menunjukkan nilai modification indices tertinggi adalah hubungan e2 dan e11 yaitu 13,535 yang bermakna bahwa nilai chi-square berkurang sebesar 13,535. Berdasarkan hasil output pada Gambar 3.3 , nilai goodness of fit sudah memenuhi syarat yang diajukan yaitu nilai RMSEAnya kurang dari 0,08 dan probability -nya lebih besar dari 0,05.Ini berarti bahwa model sudah fit , dan dapat dilakukan analisis selanjutnya.

## 3.2. Interpretasi Model
Gambar 3.4 merupakan model akhir SEM. Gambar tersebut menunjukkan bahwa untuk variabel kualitas pelayanan (X1), indikator yang paling berpengaruh terhadap tingkat kepuasan masyarakat adalah X12 (asuransi) dapat dilihat dari nilai error yang paling kecil yaitu 0,30 dan juga nilai standardized loading estimates adalah 2,54 paling besar dari indikator yang ada dalam variabel kualitas pelayanan. Untuk variabel kualitas informasi (X2), indikator
Gambar 3.3: Model SEM perbaikan dengan MI
Gambar 3.4: Hasil akhir model SEM
yang paling berpengaruh terhadap tingkat kepuasan masyarakat adalah X22 (informasi mudah dimengerti) dengan nilai loading factor 1,15 merupakan nilai paling besar di antara indikator yang ada pada variabel kualitas informasi. Sedangkan untuk variabel kualitas interaksi (X3), indikator yang paling berpengaruh terhadap tingkat kepuasan masyarakat Desa Fatuketi adalah X32 (komunikasi) dengan nilai loading factor yaitu 1,00 merupakan nilai yang paling besar di antara indikator yang ada pada variabel kualitas interaksi.

## 3.2.1. Uji Hipotesis
Tabel 3.7: Hasil Uji Hipotesis . Estimate S.E. C.R. P Tingkat Kepuasan Masyarakat ←− Kualitas pelayanan 0,413 0,303 2,361 0,032 Tingkat Kepuasan Masyarakat ←− Kualitas Interaksi 0,090 0,109 2,827 0,018 Tingkat Kepuasan Masyarakat ←− Kualitas Informasi 0,116 0,138 2,840 0,047 a. Kualitas Pelayanan (X1)
Berdasarkan hasil output pada Tabel 3.7 dapat diketahui nilai probability (P) yaitu 0,032. Nilai P tersebut menunjukkan bahwa hasilnya telah memenuhi syarat karena nilainya < 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 dalam penelitian dapat diterima, artinya ada pengaruh kualitas pelayanan terhadap tingkat kepuasan masyarakat.
b. Kualitas Informasi(X2)
Berdasarkan hasil output pada Tabel 3.7 dapat diketahui nilai probability (P) yaitu 0,018. Nilai P tersebut menunjukkan bahwa hasilnya telah memenuhi syarat karena nilainya < 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 dalam penelitian dapat ditolak, artinya ada pengaruh kualitas informasi terhadap tingkat kepuasan masyarakat.
c. Kualitas Interaksi(X3)
Berdasarkan hasil output pada Tabel 3.7 dapat diketahui nilai probability (P) yaitu 0,047. Nilai P tersebut menunjukkan bahwa hasilnya telah memenuhi syarat karena nilainya < 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 dalam penelitian dapat ditolak, artinya ada pengaruh kualitas interaksi terhadap tingkat kepuasan mayarakat.

## 4. Kesimpulan
Hasil penelitian menunjukkan tiga hal. Pertama, variabel kualitas pelayanan (X1) berpengaruh signifikan terhadap tingkat kepuasan masyarakat dengan indikator yang paling berpengaruh yaitu X12 (asuransi) dilihat dari nilai loading factor 2,54 merupakan nilai paling besar diantara indikator pada variabel kualitas pelayanan. Kedua, variabel kualitas informasi (X2) berpengaruh signifikan terhadap tingkat kepuasan masyarakat, dengan indikator yang paling berpengaruh yaitu X22 (informasi mudah dimengerti) dilihat dari nilai loading factor 1,15 merupakan nilai paling besar diantara indikator yang ada pada variabel kualitas informasi.Ketiga, variabel kualitas interaksi (X3) berpengaruh signifikan terhadap tingkat masyarakat dengan indikator yang paling berpengaruh yaitu X32 (Komunikasi) dilihat dari nilai loading factor 1,00 merupakan nilai paling besar diantara indikator yang ada pada variabel Kualitas Interaksi. Selain itu, Model SEM dalam penelitian ini adalah model overidentified yaitu jumlah sample moment lebih banyak daripada jumlah parameter yang diestimasi sehingga model dalam penelitian ini dapat teridentifikasi.

## Referensi
[1] Y. Xu, J.-P. Li, C.-C. Chu, and G. Dinca, “Impact of COVID-19 on transportation and logistics: A case of china,” Economic Research-Ekonomska Istraživanja , vol. 35, no. 1, pp. 2386–2404, 2022. View online .
[2] “Anxiety and its relationship with sleep disturbance and problematic smartphone use among chinese medical students during COVID-19 home confinement — a structural equation model analysis,” Journal of Affective Disorders , vol. 296, pp. 315–321, 2022. View online .
[3] M. Sarstedt, L. Radomir, O. I. Moisescu, and C. M. Ringle, “Latent class analysis in PLS-SEM: A review and recommendations for future applications,” Journal of Business Research , vol. 138, pp. 398–407, 2022. View online .
[4] M. Sharma, A. Kumar, S. Luthra, S. Joshi, and A. Upadhyay, “The impact of environmental dynamism on low-carbon practices and digital supply chain networks to enhance sustainable performance: An empirical analysis,” Business Strategy and the Environment , vol. 31, no. 4, pp. 1776–1788, 2022. View online .
[5] Z. Samdin, S. I. N. W. Abdullah, A. Khaw, and T. Subramaniam, “Travel risk in the ecotourism industry amid COVID-19 pandemic: Ecotourists’ perceptions,” Journal of Ecotourism , vol. 21, no. 3, pp. 266–294, 2022. View online .
[6] D. Ozdemir, M. Sharma, A. Dhir, and T. Daim, “Supply chain resilience during the COVID-19 pandemic,” Technology in Society , vol. 68, p. 101847, 2022. View online .
[7] S. F. Rasool, T. Chin, M. Wang, A. Asghar, A. Khan, and L. Zhou, “Exploring the role of organizational support, and critical success factors on renewable energy projects of pakistan,” Energy , vol. 243, p. 122765, 2022. View online .
[8] Ramadiani, SEM dan LISREL untuk Analisis Multivariat . Jurnal Sistem Informasi, 2010. View online .
[9] S. Santoso, Structural Equation Modeling Konsep dan Aplikasi dengan AMOS . PT. Elex Media Komputindo Kelompok Gramedia, Yogyakarta, 2011. View online .
[10] A. Ferdinand, Structural Equation Modelling dalam Penelitian Manajemen : Aplikasi Model-Model Rumit untuk Tesis Megister dan disertasi Doktor . BP UNDIP, 2011. View online .
Format Sitasi IEEE :
S.A.D Bere, A. Atti, and M.Z. Ndii, “Analisis Tingkat Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan Perusahaan Listrik Negara (PLN) Atambua Menggunakan Metode Structural Equation Modeling ”, Jurnal Diferensial , vol. 5(1), pp. 12-21,2023.
This work is licensed under a Creative Commons “Attribution- ShareAlike 4.0 International” license.