doi: mkts.v28i2.45558

## Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pengguna untuk Mendukung Perbaikan Kebijakan Taksi Online
Tarita Aprilani Sitinjak
Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Palangka Raya
*) taritasitinjak@yahoo.co.id
Received: 3 April 2022 Revised: 24 Januari 2023 Accepted: 27 Januari 2023

## Abstract
Online-taxi are welcome as  a new way in transportation . As a newcomer, there are still many weaknesses, particularly in  service standard’s  policy, causing passenger  negative experiences. In order to  minimize the issue,  these  study  about  improvement  of  online  taxi  policies  was  held.  This  research  aims  to  analyzing  the factors affecting user to support the improvement of online taxi policies according to passengers in Surabaya in  Indonesia. Structural  Equation Modelling-Partial  Least Squares (SEM-PLS) was applied to  estimate the relationship of research model. The results showed that the utilized mobile application, experience using an online  taxi,  and  online  taxi  performance  gave  positive  and  significant  influence  to  passenger  satisfaction, where online taxi performance had the most positive and significant influence on passenger satisfaction. Next from  the  SEM-PLS  method  found  that  passenger  satisfaction,  positively  and  significant  influencing  the passenger intend to support the improvement of online taxi policies. Furthermore, the more positive passenger satisfaction  the  more  positive  the  passengers  support  in  online  taxi  policies  improvement  support  the improvement of online taxi policies.
Keywords: Improvement of online taxi policies, passenger satisfaction, SEM-PLS method

## Abstrak
Taksi online diterima oleh masyarakat sebagai alternatif baru dalam bertransportasi. Sebagai pendatang baru dalam dunia transportasi, taksi online memiliki beberapa kelemahan, salah satunya adalah kebijakan tentang standar pelayanan taksi online yang masih belum pakem, sehingga masih banyak pengalaman negatif yang dialami  oleh  pengguna,  untuk  meni  maka  studi  ini  dilakukan . Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisa  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pengguna  untuk  mendukung  peningkatan  kebijakan  taksi online  berdasarkan  persepsi  dari  pengguna  taksi  online  di  kota  Surabaya.  Analisis  ini  dilakukan  dengan menggunakan metode Structural Equation Modelling-Partial Least Squares (SEM-PLS). Hasil dari penelitian menunjukkan  bahwa  penggunaan  aplikasi  taksi  online,  pengalaman  menggunakan  taksi  online  dan  kinerja dari  taksi  online  secara  signifikan  berpengaruh  terhadap  kepuasan  pengguna.  hasil  lainnya  dari  analisa dengan  menggunakan  SEM-PLS  didapatkan  bahwa  kepuasan  pengguna  secara  positif  dan  signifikan mempengaruhi sikap pengguna dalam mendukung perbaikan kebijakan taksi online. Lebih lanjut disebutkan bahwa  semakin  positif  kepuasan  pengguna  maka  semakin  positif  dukungan  dari  pengguna  taksi  online terhadap peningkatan perbaikan kebijakan taksi online.
Kata Kunci: Kepuasan pengguna, perbaikan kebijakan taksi online, metode SEM-PLS

## Pendahuluan
Transportasi online roda  empat  atau  yang  dikenal sebagai  taksi online adalah  salah  satu  produk  dari perkembangan  teknologi  yang  dikenal  dengan teknologi e-commerce . Permenhub.  No.  16  Tahun 2019  tentang  Perubahan  Atas  Peraturan  Menteri Perhubungan Nomor PM 117 Tahun 2018 Tentang
Penyelenggaraan  Angkutan  Orang  Tidak  Dalam Trayek tentang  penyelenggaraan  angkutan  orang dengan  kendaraan  bermotor  tidak  dalam  trayek, menyebutkan bahwa transportasi umum online atau angkutan  sewa  khusus  yang  dikenal  dengan  taksi online adalah  pelayanan  angkutan  dari  pintu  ke pintu dengan pengemudi, memiliki wilayah operasi dengan pemesanan menggunakan aplikasi berbasis
teknologi informasi. Taksi onlin e menjadi transportasi umum tidak dalam trayek yang menjadi fenomena.  Disini  dikatakan  fenomena  karena kehadirannya  sangat  diterima  oleh  masyarakat pengguna  transportasi  dan  berkembang  dengan pesat. Taksi online pada awalnya hanya ada di kota- kota  besar  di  Indonesia,  dimulai  dari  Jakarta, Bandung,  Surabaya  dan  bahkan  sekarang  hampir seluruh kota di Indonesia tersedia layanan jasa taksi online .
Grab,  Uber  dan  GoJek  yang  dikenal  sebagai  taksi online masuk ke Indonesia pada tahun 2014, mulai berkembang  dan  diterima  oleh  masyarakat  luas  di tahun  2015.  Semakin  berkembang  di  tahun  2016, jasa  yang diberikan bukan hanya jasa pengantaran manusia bahkan berkembang sampai pada beraneka macam  jasa  lainnya  seperti  pemesanan  makanan, membersihkan  rumah  dan  lainnya.  Dalam  jasa pengantaran manusia pun berkembang sangat pesat terlihat  dari  semakin  meningkat  jumlah  dari  mitra yang bergabung disebabkan oleh semakin banyaknya pengguna jasa transportasi online .
Hasil riset Google, Temasek, dan Bain & Company melaporkan,  nilai  transaksi transportasi online , seperti layanan taksi dan ojek online , di  Indonesia diramal sebesar US$8 miliar atau sekitar Rp124,84 triliun  pada  2022  (kurs  Rp15.606/US$) . Lebih lanjut data dari katadata.co.id menyebutkan bahwa transaksi transportasi online di Indonesia diproyeksikan  bakal  naik  22%  dari  2022  menjadi US$15 miliar pada 2025. Perkembangan dari nilai ekonomi  yang  disumbangkan  sektor  transportasi online secara  detail  ditunjukkan  oleh  Gambar  1. Pada  Gambar  1  secara  detail  menjelaskan  bahwa transportasi  online  semenjak  hadir  di  Indonesia mengalami  pertumbuhan  yang  positif  disebabkan karena  berbagai  macam  kelebihannya,  bahkan  di saat pandemic Covid 19 terjadi, transportasi online menjadi transportasi primadona masyarakat.

## Sumber: (databoks.katadata.co.id)
Gambar 1. Nilai ekonomi sektor transportasi online di Indonesia Tahun 2019 – 2025
Sebagai  pendatang  baru  taksi online menawarkan beberapa  kelebihan  seperti  harga/biaya  yang  lebih murah dibandingkan taksi offline , kelebihan lainnya adalah  kemudahan  dalam  memesan  taksi online ,
cukup memesan melalui aplikasi taksi online yang mudah  untuk  digunakan  oleh  segala  umur.  Dari faktor  kepastian,  kedatangan  taksi online lebih pasti,  karena  pengguna  taksi online dapat mengetahui  keberadaan  taksi online yang  akan menjemput  dan  mengetahui  pasti  berapa  menit waktu kendaraan sampai ditujuan penjemputan atau pun pengantaran.
Taksi online menawarkan  berbagai  macam kelebihan dibandingkan dengan transportasi umum lainnya, yaitu melalui aplikasi pada telepon seluler calon  pengguna  dapat  langsung  mengetahui  siapa calon  pengemudi  dan  kendaraan  yang  akan digunakan  jenis  apa,  pengemudi  dan  penumpang dapat mengetahui posisi kendaraan secara pasti, dan penumpang  dapat  dengan  mudah  menemukan kendaraan  yang  diperlukan  (Farin et  al .,  2017). Taksi online mendapatkan respon yang positif dari masyarakat,  akan  tetapi  di  lapangan  masih  sering ditemukan  pengalaman  negatif  yang  dirasakan pengguna akibat belum ada standar pelayanan yang harus diberikan oleh mitra dari transportasi online kepada  pengguna  jasa  taksi online .  Untuk meminimalisir pengalaman negatif tersebut, bahkan untuk  mencegah  terjadi  lagi  maka  studi  tentang perbaikan  kebijakan  terutama  dibagian  standar pelayanan  dilakukan.  Studi  ini  dilakukan  untuk mempertahankan bahkan meningkatkan kinerja dari taksi online demi mempertahankan dan meningkat - kan kepuasan pengguna taksi online .
Kepuasan  pengguna  dipengaruhi  oleh  berbagai faktor,  contoh  variabel  yang  dapat  mempengaruhi kepuasan pengguna adalah kinerja dari taksi online , kinerja  dari  aplikasi  taksi online dan  harga  yang diberikan sebagai beban biaya perjalanan. Shaikh et al .  (2019)  menyatakan  kepuasan  pengguna  taksi online di  Pakistan  dipengaruhi  oleh  kenyamanan menggunakan, informasi yang menggunakan waktu sebenarnya, layanan lokasi waktu  yang tepat.  Bila pengguna taksi online merasa puas dengan kinerja taksi online maka  pengguna  akan  setia  untuk menggunakan kembali taksi online dan diharapkan pengguna  akan  mendukung  kebijakan-kebijakan yang dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja dari  taksi online tersebut.  Mohamed et  al .  (2019) mengatakan perlunya dikembangkan secara spesifik  peraturan/kebijakan  tentang  transportasi online dengan melibatkan berbagai pihak (pengguna, operator transportasi dll).
Banyak  penelitian  terdahulu  yang  membahas tentang  kepuasan  konsumen,  pengguna  dan pendapat  penumpang  terhadap  taksi online ,  tetapi masih  sedikit  yang  meneliti  tentang  faktor-faktor yang  mempengaruhi  pengguna  dalam  mendukung peningkatan  kebijakan  taksi online sekaligus menganalisa  hubungan  antara  kepuasan  pengguna
terhadap  kebijakan  taksi online berdasarkan persepsi pengguna. Menjawab kurangnya penelitian tentang hal tersebut yang juga merupakan gap yang diisi oleh penelitian lainnya, maka peneltian tentang model  hubungan  antara  kepuasan  pengguna  taksi online dan perbaikan kebijakan taksi online di kota Surabaya.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui karakteristik responden pengguna taksi online di  kota  Surabaya,  selanjutnya  untuk mengetahui  variabel-variabel  apa  saja  yang  dapat mempengaruhi  variabel  kepuasan  pengguna  taksi online dengan perbaikan kebijakan taksi online .
Penelitian ini  memiliki  keterbaruan  dibandingkan dengan penelitian-penelitian terdahulu yang membahas  tentang  persepsi  moda  transportasi umum  darat.  Penelitian  ini  mempertimbangkan persepsi pengguna  untuk  mengevaluasi  hubungan antara  kepuasan  pengguna  dengan  niat  dalam mendukung  perbaikan  kebijakan  taksi online . Dalam  Peraturan  Mentri  perhubungan  Republik Indonesia  nomor  PM  108  tahun  2017  pasal  26 tentang  penyelenggaraan  angkutan  orang  dengan kendaraan bermotor tidak dalam proyek menyebutkan bahwa transportasi umum online atau angkutan  sewa  khusus  yang  dikenal  dengan  taksi online adalah  pelayanan  angkutan  dari  pintu  ke pintu dengan pengemudi, memiliki wilayah operasi dengan pemesanan menggunakan aplikasi berbasis teknologi informasi.
Kepuasan adalah konsep utama dalam manajemen, konsep  ini  memanfaatkan  perilaku  konsumen/ pengguna.  Chen et  al .  (2012)    mengatakan  bahwa kepuasan  pengguna  adalah  fokus  utama  dalam berbagai area dalam penelitian sosial dan perilaku. Saat  pengguna/konsumen  merasa  puas  dengan produk yang digunakan maka konsumen akan setia menggunakan  produk  tersebut.  Pada  bidang transportasi,  kepuasan  pengguna  adalah  kunci utama  sebagai  indikator  apakah  taksi online memiliki  kinerja  yang  baik.  Waktu  perjalanan adalah  variabel  yang  penting  pada  kepuasan pengguna, menyediakan pelayanan yang memuaskan adalah kunci utama dalam menciptakan pengguna transportasi umum yang setia (Tarigan et al .,  2014).  Joewono et  al .  (2016)  menyebutkan bahwa  faktor  sosio  demografis  berpengaruh langsung  terhadap  kebijakan  transportasi  umum. Balachandran  &  Hamzah  (2017)  menyebutkan bahwa  yang  mempengaruhi  kepuasan  pengguna taksi online di  Malaysia  adalah  wujud  fisik, kenyamanan,  harga,  promosi  dan  adaya  kupon. Lestari  (2014)  menyebutkan  bahwa  nilai  CSI pelayanan KA Argo Parahyangan 75,5 berdasarkan interpretasi  hasil  perhitungan  CSI  maka  angka indeks  75,5  diinterpretasikan  sebagai  “ Cause  for Concern ”  ini  berarti  keseluruhan  aspek  pelayanan KA Argo Parahyangan harus dipertimbangkan.

## Metode

## Lokasi dan waktu penelitian
Penelitian  dilakukan  di  kota  Surabaya,  kota Surabaya adalah kota terpadat yang ada di provinsi Jawa Timur. Penelitian ini dilakukan selama empat bulan,  pada  tahun  2021,  mulai  bulan  April  2021 sampai dengan Agustus 2021 untuk mengumpulkan sampel  sebanyak  400  responden. Kota  Surabaya dipilih  mewakili  kota  besar  di  Indonesia,  ibu  kota provinsi dengan penduduk padat lebih dari satu juta penduduk,  dengan  aktivitas  sosial  yang  sangat beragam,  baik  kegiatan  perekonomian,  pendidikan dan  lainnya.  Hal  ini  menyebabkan  kota  Surabaya memiliki  masalah  yang  komplek  dalam  berbagai aspek,  termasuk  transportasi.  Jumlah  transportasi online  meningkat  sangat  pesat  ditunjukkan  oleh jumlah  driver  yang  meningkat  sebanyak  20.000, dengan  perbandingan  angkutan  online  sebesar  1:4 jumlah  angkutan  umum  dan  angkutan  online (Yanuarsih, 2017).

## Metode pengumpulan data
Pengumpulan  data  primer  dilakukan  dengan  cara menyebarkan  kuesioner  ke  lokasi  seperti  pusat- pusat  perbelanjaan,  daerah  kampus  dan  beberapa perumahan di kota Surabaya. Kuesioner disebarkan dan  yang  kembali  diperoleh  sebanyak  400  orang responden,  Kuesioner  terdiri  dari  dua  bagian, bagian pertama berisi pertanyaan tentang karakteristik  demografis  responden,  untuk  bagian kedua berisi pertanyaan tentang persepsi pengguna atas penggunaan
aplikasi, pengalaman menggunakan  taksi online ,  kinerja  taksi online , kepuasan pengguna akan taksi online dan perbaikan kebijakan  taksi online .  Metode non-probability sampling  digunakan  dalam  pengambilan  sampel penelitian,  disebabkan  karena  populasi  dari penelitian  ini  adalah  infinite.  Yang  dapat  menjadi responden  atau  sampel  penelitian  ini  harus memenuhi beberapa kriteria yang sudah ditentukan terlebih  dahulu  oleh  peneliti.  Ketentuan  tersebut adalah  responden  berumur  15  sampai  dengan  65 tahun,  responden  harus  memiliki  dan  pernah menggunakan  aplikasi  taksi online di  telepon seluler mereka, paling terakhir menggunakan taksi online adalah  dua  bulan.  Untuk  data  skunder diperoleh dari beberapa instansi yang terkait seperti Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dan  jurnal-jurnal pendukung literatur dari penelitian terdahulu.

## Analisis data
Data  tentang  karakteristik  responden  dianalisa dengan  menggunakan  analisa  statistik  deskriptif, dan  analisis  korelasi  digunakan  untuk  mengetahui hubungan  pada  variabel  demografis.  Untuk
menganalisa faktor-faktor yang mempengaruhi niat pengguna dalam mendukung peningkatan kebijakan transportasi online menggunakan metode Structural  Equation  Model-partial  Least  Square (SEM-PLS). SEM-PLS digunakan karena variabel- variabel  pada  penelitian  ini  adalah  variabel  laten, tidak  dapat  dianalisa  secara  langsung,  melainkan harus  dipecah  dengan  menurunkan  dalam  bentuk indikator-indikator.
Disain  PLS  dimaksudkan  untuk  mengatasi keterbatasan  analisis  regresi  dengan  teknik  OLS ( Ordinary  Least  Square )  ketika  karakteristik datanya  mengalami  masalah,  seperti  :  ukuran  data kecil,  adanya  missing  value,  bentuk  sebaran  data tidak  normal,  dan  adanya  gejala  multikolinearitas (Sarstedt et al ., 2017). Hair dkk menjelaskan bahwa pendekatan PLS secara khusus berguna juga untuk memprediksi  variable  dependen  (Y1,  Y2,…,Yn) dengan  melibatkan  sejumlah  besar  variable independen  (X1,X2,X3,….,Xn)  sehingga  analisa nya adalah analisa yang melibatkan banyak variabel (analisis  multivariat).  Pendekatan  PLS  bersifat asymptotic distribution free (ADF), dan lebih cocok digunakan  untuk  analisis  yang  bersifat  prediktif dengan  dasar  teori  yang  lemah  dan  data  tidak memenuhi  asumsi  SEM  yang  berbasis  kovarian. SEM-PLS,  untuk  metode  kalkulasi  dari  validitas konvergen untuk variabel formatif berbeda analisa dengan  variabel  reflektif,  nilai  AVE  harus  lebih besar dari 0,6 (Leguina, 2015).

## Statistik deskriptif
Statistik  deskriptif  digunakan  dalam  rangka mendeskripsikan  karakteristik  demografis  dari responden  penelitian.  Karakteristik  demografis responden  dalam  penelitian  ini  adalah  usia,  jenis kelamin,  jenis  tempat  tinggal,  pekerjaan,  tingkat Pendidikan,  tingkat  pendapatan  dan  tujuan melakukan perjalanan. Pertanyaan tentang karakteristik  demografis  merupakan  pertanyaan yang diajukan pada bagian pertama kuesioner.
Structural Equation Model-Partial Least Square.

## Model hipotesis
Teori  dan  metodologi  dari  kepuasan  konsumen banyak  digunakan  pada  dunia  industri  dan  dunia transportasi. Ali et al . (2015) menyebutkan bahwa kualitas  fisik  dari  terminal  sangat  berpengaruh positif  terhadap  kepuasan  konsumen.  Akumulasi kepuasan  yang  dirasakan  berdampak  positif terhadap keputusan dari pengguna dalam mendukung,  berupa  penggunaan  kembali  jasa ataupun  perbaikan  dari  kebijakan  sehingga  jasa yang  diberikan  oleh  penyedia  jasa  dapat  lebih meningkat kualitasnya.

## Gambar 2. Model Penelitian
Penelitian  kuantitatif  ini  mengangkat  tentang hubungan model struktural dan model pengukuran yang  melibatkan  penggunaan  aplikasi  taksi  online (X1), pengalaman menggunakan taksi online (X2), kinerja taksi online (X3), kepuasan konsumen (Y1) dan  peningkatan  kebijakan  taksi  online  (Y2). Dengan alasan bahwa titik pandang dari penelitian ini adalah berdasarkan persepsi pengguna sehingga dipilih  tiga  variabel  yaitu  variabel  penggunaan aplikasi  taksi  online,  pengalaman  menggunakan taksi online dan variabel kinerja taksi online adalah hal yang langsung dirasakan oleh pengguna. ke tiga variabel  tersebut  menurut  persepsi  pengguna berhubungan langsung terhadap kepuasan pengguna taksi online (Salameh & Hassan, 2015). Dengan  hipotesis  penelitian  sebagai  berikut  H1: Penggunaan  aplikasi  taksi online secara  positif berpengaruh  terhadap  kepuasan  pengguna,  H2: Pengalaman  menggunakan  taksi online secara positif  berpengaruh  terhadap  kepuasan  pengguna, H3: Kinerja taksi online secara positif berpengaruh terhadap  kepuasan  pengguna,  H4:  Kepuasan konsumen secara positif berpengaruh terhadap niat untuk mendukung perbaikan kebijakan taksi online .

## Model solusi
Analisis menggunakan metode Structural Equation Model-Partial  Least  Square (SEM-PLS)  memiliki dua  persamaan  model  yaitu  persamaan  model pengukuran dan persamaan model struktural. Celik et  al . (2014) mendefinisikan dasar persamaan dari model  struktural  sebagai  Persamaan  1  dan  model pengukuran sebagai Persamaan 2 dan 3.
η = βη + Γξ + ζ (1)
x = Λx ξ + δ (2) y = Λy η + ε (3)

## Hasil dan Pembahasan

## Karakteristik responden
Jumlah  kuesioner  yang  disebarkan  sebanyak  450 eksemplar di kota Surabaya, dan kuesioner kembali sebanyak 400 eksemplar.  Karakteristik demografis dari responden dapat dilihat pada Tabel 1. Sedang hubungan  antara  variabel  demografis  tingkat pendidikan, tingkat pendapatan dan biaya perjalanan dtunjukkan pada Tabel 2.

## Tabel 1. Karakteristik responden
Demographic Variable Number Persentase (%) Jenis kelamin Laki-laki 162 40,5 Perempuan 238 59,5 Usia 15 – 22 tahun 218 54,5 23 – 45 tahun 145 36,0 46 – 54 tahun 23 6,0 55 – 64 tahun 14 3,5 Guru/dosen 17 4,0 Ibu rumah tangga 38 10,0 Tingkat pendidikan Pendidikan dasar/SMP 107 27,0 SMA 165 41,0 D3/S1 104 26,0 S2/S3 24 6,0 Pendapatan/uang saku perbulan < Rp. 1,000,000 171 43,0 Rp. 1,000,000 – Rp. 2,999,999 119 30,0 Rp. 3,000,000 – Rp. 4,999,999 80 20,0 > Rp. 5,000,000 30 7,0 Rata-rata  pengeluaran/satu  kali perjalanan Rp. 10,000 – Rp. 29,999 214 53,5 Rp. 30,000 – Rp. 49,999 114 28,5 Rp. 50,000 – Rp. 69,000 50 12,5 > Rp. 70,000 22 5,5
Tabel 2. Korelasi antar variabel tingkat pendidikan, pendapatan dan biaya perjalanan
Control Variables Pendidikan Pendapatan Biaya -none-(a) Pendidikan Correlation 1,000 0,634 0,312 Significance (2-tailed) . 0,000 0,000 df 0 398 398 Pendapatan Correlation 0,634 1,000 0,514 Significance (2-tailed) 0,000 . 0,000 df 398 0 398 Biaya Correlation 0,312 0,514 1,000 Significance (2-tailed) 0,000 0,000 . df 398 398 0 Biaya Pendidikan Correlation 1,000 0,581 Significance (2-tailed) . 0,000 df 0 397 Pendapatan Correlation 0,581 1,000 Significance (2-tailed) 0,000 . df 397 0
a  Cells contain zero-order (Pearson) correlations
Nilai  korelasi  antara  variabel  tingkat  pendidikan dan  pendapatan  adalah  0,634  positif  dengan  nilai signifikansi  adalah  0,000  <  0,05,  hal  ini  artinya bahwa  bahwa  antara  variabel  tingkat  pendidikan dan variabel pendapatan memiliki hubungan sangat kuat dan berkorelasi positif.
Pengguna  dalam  mendukung  peningkatan kebijakan taksi online
Analisis Structural  Equation  Model-Partial  Least Square (SEM-PLS) dibantu dengan software SPSS 15 digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel laten dalam penelitian. Pada penelitian ini analisis  yang  dilakukan  adalah  analsisis  hubungan antara  variabel  penggunaan  aplikasi  taksi online (X1), pengalaman menggunakan taksi online (X2), kinerja  taksi online (X3)  terhadap  kepuasan
pengguna  taksi online (Y1)  dan  hubungan  akhir antara  kepuasan  pengguna  (Y1)  dengan  niatan pengguna  dalam  mendukung  perbaikan  kebijakan taksi online . Berikut adalah langkah-langkah dalam analisis Structural  Equation  Model-Partial  Least Square (SEM-PLS) dibantu dengan software SPSS 15,  sehingga  diperoleh  pemodelan  dari  hubungan variabel-variabel dalam penelitian ini.
Uji validitas pada indikator reflektif
Pengujian ini dilakukan untuk menentukan tingkat validitas  indikator  terhadap  variabel  latennya. Indikator  individu  dianggap  valid  jika  memiliki skor outer loading > 0,7 atau skor t-statistic di atas 1,96  dan  p-value  kurang  dari  0.05.  Namun,  skor outer  loading di  atas  0,5  masih  dianggap  moderat dan masih dipertimbangkan (Budhiasa, 2016). Bila
sebuah  variabel  terdiri  dari  beberapa  indikator, maka  indikator  yang  memiliki outer  loading terbesar adalah indikator yang paling memengaruhi terbentuknya  variabel  laten  tersebut.    Hasil  dari analisis uji validitas pada indikator reflektif secara detail  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Hasil  dari  uji
validitas untuk indikator reflektif diperoleh bahwa semua indikator penelitian memiliki p-value < 0,05 dan  nilai outer  loading >  0,5  sehingga  indikator disimpulkan  valid.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa korelasi antar indikator dan variabel dalam studi ini cukup besar.
Tabel 3. Pengujian validitas konvergen model struktural
Indikator Loading faktor T-statistic  P-value Keterangan Penggunaan aplikasi pada transportasi online (X1) 1.  Perlu menggunakan transportasi yang mudah diakses dan real time(X1.1.) 0,788 29,713 0,000 Valid 2.  Aplikasi pada transportasi online memudahkan dalam memesan kendaraan (X1.2) 0,750 21,748 0,000 Valid 3.  Menggunakan aplikasi pada transportasi online karena mengikuti trend dan sesuai keperluan mobilitas berkendara saya (X1.3) 0,853 44,253 0,000 Valid 4.  Memiliki sumber daya untuk mengoperasikan aplikasi yang digunakan pada transportasi online (X1.4) 0,817 29,282 0,000 Valid 5.  Aplikasi memungkinkan untuk melakukan pemesanan dengan cepat dan meningkatkan kenyamanan dalam mencari pengemudi (X1.5) 0,865 56,638 0,000 Valid Pengalaman menggunakan transportasi online (X2 ) 1.  Wujud fisik yang tidak sesuai dengan Standar Pelayanan Minimum (SPM) (X2.1) 0,826 44,556 0,000 Valid 2.  Jaringan/aplikasi yang kurang stabil/ sering bermasalah (X2.2) 0,688 17,434 0,000 Valid 3.  Pengemudi yang membatalkan pemesanan secara sepihak dengan pemberitahuan ataupun tidak dengan berbagai alasan (X2.3) 0,660 17,829 0,000 Valid 4.  Pengemudi kurang paham tentang rute Jalan (X2.4) 0,690 18,546 0,000 Valid 5.  Pengemudi yang kurang dalam kemampuan mengemudi serta pengemudi yang kurang taat dalam berlalu lintas (X2.5) 0,732 22,636 0,000 Valid 6.  Kesulitan untuk mendapatkan pengemudi terutama pada jam sibuk ( misal jam berangkat kerja/sekolah, jam istirahat dan jam pulang kerja/sekolah ) (X2.6) 0,750 26,500 0,000 Valid Kepuasan (Y1 ) 1.  Wujud fisik kendaraan (Y1.1) 0,862 43,208 0,000 Valid 2.  Aplikasi (Y1.2) 0,881 56,366 0,000 Valid 3.  Pengemudi (Y1.3) 0,892 56,410 0,000 Valid Reformulasi kebijakan transportasi online (Y2) 1.  Kebijakan penerapan uji kelayakan kendaraan (Y2.1) 0,856 38,787 0,000 Valid 2.  Pelatihan kepada pengemudi tentang etika pelayanan kepada konsumen/pengguna (Y2.2) 0,911 80,882 0,000 Valid 3.  Aplikasi menyediakan ruang untuk pengguna memberikan saran, kritik ataupun keluhan, demi keamanan pengguna identitas dari pengguna tidak diketahui oleh pengemudi (Y2.3) 0,853 33,738 0,000 Valid
4.  Harga/biaya yang dibebankan kepada pengguna tidak berbeda jauh dengan taksi konvensional,sehingga biaya operasional dll dari transportasi online dapat dipenuhi sehingga mitra dapat memberikan pelayanan yang maksimal (Y2.4) 0,716 17,391 0,000 Valid

## Tabel 4. Pengujian Convergent Validity Model Struktural
Indikator Outer weight T-Statistics p-value Keterangan Kinerja transportasi online (X3) 1. Wujud fisik (X3.1) 0,078 0,869 0,385 Tidak valid 2. Keandalan (X3.2) 0,374 4,077 0,000 Valid 3. Daya tanggap    (X3.3) 0,132 1,718 0,086 Tidak valid 4. Jaminan (X3.4) 0,511 6,836 0,000 Valid 5. Empati (X3.5) 0,112 0,964 0,335 Tidak valid Indikator  yang  paling  besar  korelasinya  pada variabel penggunaan aplikasi (X1) adalah indikator aplikasi memungkinkan untuk melakukan pemesanan  dengan  cepat  dan  meningkatkan kenyamanan dalam mencari pengemudi (X1.5), hal ini  menunjukkan  bahwa  pengguna  mengaskses aplikasi  karena  aplikasi  yang  digunakan  sangat membantu pengguna dalam melakukan pemesanan kendaraan  dengan  cepat.  Lebih  lanjut  untuk variabel  pengalaman  menggunakan  taksi  online (X2), indikator yang memiliki loading faktor paling besar adalah indikator wujud fisik yang tidak sesuai dengan standar pelayanan minimum (X2.1). Hal ini menunjukkan  bahwa  wujud  fisik  ( tangible )  dari kendaraan menjadi perhatian pengguna taksi online,
Sementara untuk variabel kepuasan pengguna (Y1), indikator yang paling besar korelasinya di variabel Y1  adalah  indikator  pengemudi  (Y1.3).  Untuk variabel laten reformulasi kebijakan taksi online (Y2) diperoleh bahwa indikator yang paling tinggi  korelasinya  adalah  pelatihan  kepada pengemudi  tentang  etika  pelayanan  kepada konsumen/pengguna (Y2.2).
Uji validitas pada indikator formatif.
Variabel  kinerja  taksi  online  (X3)  adalah  variabel formatif dalam penelitian ini. Hasil dari uji validitas dapat  dilihat  di  Tabel  4.  Dari  tabel  tersebut diperoleh  bahwa  jaminan  (X3.4)  adalah  indikator yang  memberikan  sumbangan  relatif  paling  tinggi terhadap  variabel  kinerja  pelayanan  taksi online (X3)  karena  memiliki  nilai outer  weight paling tinggi  dan  p-value  <  0,05.  Hal  ini  menunjukkan bahwa untuk kinerja dari online taksi, dibandingkan dengan indikator lainnya yang paling penting bagi pengguna adalah indikator jaminan, jaminan bahwa mereka diantarkan sampai  ke tujuan dengan aman dan nyaman.
Sementara untuk indikator wujud fisik (X3.1), daya tanggap (X3.3) dan Empati (X3.5) diperoleh bahwa untuk  pengujian  validitas  konvergen  pada  model struktural  adalah  tidak  valid,  hal  ini  dikarenakan nilai p-value > 0,05.  Indikator dikatakan memiliki konsistensi  internal  yang  baik  jika  skor composite reliability dan Alpha Cronbach pada variabel laten yang dibentuknya lebih besar dari 0,6 .
Pada  Tabel  5  menujukkan  bahwa  semua  variabel penelitian  mulai  dari  X1  (penggunaan  aplikasi) sampai  dengan  Y2  (dukungan  Reformulasi Kebijakan  Transportasi Online )  memiliki  nilai Cronbach's  Alpha >  0,6  maka  semua  variabel penelitian  adalah  reliabel,  variabel-variabel  dalam penelitian  adalah  variabel-variabel  yang  memiliki konsistensi internal yang baik.
Uji pengaruh langsung model struktural
Indikator  dikatakan  memiliki  konsistensi  internal yang baik jika skor composite reliability dan Alpha Cronbach pada  variabel  laten  yang  dibentuknya lebih  besar  dari  0,6.  Dari  hasil  uji  pengaruh langsung  diperoleh  bahwa  jalur  variabel  kinerja taksi online (X3)  dan  Kepuasan  (Y1)  adalah jalur  paling  tinggi  memiliki  nilai  koefisien  jalur, hal  ini  diartikan  bahwa  variabel  kinerja  taksi online yang  paling  besar  mempengaruhi  tingkat kepuasan  pengguna  taksi online .  Hasil  analisis secara detail dapat dilihat pada Tabel 6.
Gambar  3  adalah  gambar  model  hubungan  antara variabel  laten  yang  merupakan  hasil  analisis menggunakan software WarpPLS 3.0. Untuk lebih detail  hasil  analisis  dari  SEM-PLS  yang  diolah menggunakan software WarpPLS diperoleh faktor- faktor yang mempengaruhi niatan pengguna dalam mendukung  perbaikan  kebijakan  taksi online, faktor-faktor ini digambarkan oleh Gambar 3.
Gambar 3. Diagram pohon koefisien jalur uji relibialitas

## Tabel 5. Uji reliabilitas
Variabel Cronbach's Alpha Composite Reliability Keterangan X1 (Penggunaan Aplikasi) 0,875 0,908 Reliabel X2 (Pengalaman Menggunakan Transportasi Online ) 0,821 0,870 Reliabel X3 (Kinerja Pelayanan Taksi Online ) Reliabel Y1 (Kepuasan Pengguna) 0,851 0,910 Reliabel Y2 (Dukungan Reformulasi Kebijakan Transportasi Online ) 0,855 0,903 Reliabel Tabel 6. Hasil uji pengaruh langsung struktural penelitian Hipotesis Koefisien Jalur T-Statistic p-value Result X1 (penggunaan aplikasi taksi online ) -> Y1 (Kepuasan) : H1 0,305 5,681 0,000 Significant X2 (Pengalaman menggunakan taksi online ) -> Y1 (Kepuasan) : H2 0,172 3,935 0,000 Significant X3 (Kinerja taksi online ) -> Y1 (Kepuasan) : H3 0,434 8,005 0,000 Significant Y1 (Kepuasan) -> Y2 (Perbaikan kebijakan taksi online ) : H4 0,422 6,395 0,000 Significant
Hubungan antara indikator dan variabel laten, serta hubungan  antara  variabel  laten  dengan  variabel laten  lainnya,  secara  detail  ditunjukkan  oleh Gambar  4,  yang  menjelaskan  semua  variabel penelitian  signifikan,  terlihat  dari  nilai p-value = 0,000  <  0,05.  Variabel  kinerja  taksi online (X3) adalah  variabel  yang  paling  mempengaruhi kepuasan  konsumen  (Y1)  terlihat  nilai  pada pengaruh  langsung  koefisien  jalur  adalah  0,434. Selanjutnya disusul oleh penggunaan aplikasi taksi online (X1)  dan  pengalaman  menggunakan  taksi online (X2).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  yang paling  penting  dalam  membentuk  kepuasan terhadap  jasa  yang  diberikan  taksi  online  adalah kinerja  dari  taksi  online  seperti  wujud  fisik kendaraan yang selalu layak digunakan, keandalan, daya  tanggap,  jaminan  dan  empati.  Hasil  ini mendukung penelitian terdahulu yang dilakukan di Malaysia  yang  menyebutkan  bahwa  salah  satu variabel  yang  mempengaruhi  kepuasan  pengguna taksi online adalah wujud fisik/ tangible (Balachandran & Hamzah, 2017).
Dari Gambar 4 dan Tabel  6 juga diperoleh bahwa kepuasan  konsumen  secara  signifikan  dan  positif berpengaruh  positif  untuk  mendukung  perbaikan kinerja  taksi online ,  terlihat  dari  nilai  pengaruh langsung sebesar 0,422 dan p-value = 0,000. Hal ini menunjukkan  semakin  tinggi  nilai  dari  pengaruh langsung  maka  semakin  positif  dukungan  yang diberikan  oleh  pengguna  taksi  online  dalam perbaikan  kebijakan  taksi online .  Oleh  karena  itu yang  harus  dilakukan  oleh  penyedia  jasa  taksi online agar dukungan terhadap perbaikan kebijakan taksi  online  meningkat  maka  kepuasan  konsumen harus  ditingkatkan  dengan  cara  meningkatkan kinerja taksi online .
Selain itu kepuasan konsumen secara signifikan dan positif berpengaruh terhadap niatan untuk mendukung perbaikan kinerja taksi online , terlihat
dari  nilai  pengaruh  langsung  sebesar  0,422  dan p- value = 0,000. Hal ini menunjukkan semakin tinggi nilai dari pengaruh langsung maka semakin positif dukungan  yang  diberikan  oleh  pengguna  taksi online dalam perbaikan kebijakan taksi online . Oleh karena itu yang harus dilakukan oleh penyedia jasa taksi online agar  dukungan  terhadap  perbaikan kebijakan  taksi  online  meningkat  maka  kepuasan konsumen harus ditingkatkan dengan cara meningkatkan kinerja taksi online .

## Gambar 4. Koefisien Jalur Model Penelitian
Kebijakan  taksi online yang  didukung  oleh pengguna  taksi online agar  ditingkatkan  adalah kebijakan penerapan uji kelayakan kendaraan yang pengujiannya  dilakukan  secara  berkala.  Kebijakan selanjutnya  adalah  tentang  pelatihan  pengemudi (Y2.2). Pelatihan pengemudi adalah indikator yang paling diinginkan oleh pengguna terlihat dari nilai outer loading yang paling besar yaitu sebesar 0,911 yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Pengemudi  yang andal,  terampil,  taat  berlalu  lintas  dan  memiliki etika  melayani  pengguna  taksi online yang  baik, pengemudi  memahami  dan  melakukan  pelayanan sesuai Standard  Operating  Procedure (SOP).
Perbaikan
kebijakan tentang penyediaan pengemudi  yang  trampil  disertai  taat  SOP  demi meningkatkan kenyamanan dan keamanan penggunan  transportasi online ,  dengan  demikian pengguna  yang  memiliki  penilaian  positif  akan kembali  menggunakan  taksi online dikemudian hari.  Hasil  penelitian  ini  mendukung  penelitian terdahulu  yang  menyebutkan  bahwa  pengemudi yang tidak terampil dapat mengurangi kekuatan dari taksi  online  sehingga  menghalangi  niat  untuk menggunakan taksi online (Stach, 2011)
Kebijakan lainnya adalah pada aplikasi taksi online tersedia ruang dimana pengguna dapat memberikan saran,  kritik  tentang  kinerja  taksi online tanpa menyebutkan  identitas  dari  pengguna  (Y2.3).  Hal ini didukung oleh pengguna karena selama ini bila pengguna memberikan kritik melalui aplikasi taksi online maka  pengemudi  akan  memberikan  reaksi negatif  kepada  pengguna.  Kejadian  yang  sering, saat  konsumen  setelah  melakukan  perjalanan  dan mendapatkan pengalaman negatif, maka konsumen akan  memberikan  kritik,  dikarenakan  mitra  dapat mengetahui  data  berupa  nomor  hp  dari  pengguna taksi online , maka sering kali mitra malah berbalik menyerang pengguna yang memberikan kritik atas layanan dari mitra tersebut. Masalah semakin pelik antara pengguna dan mitra, sehingga pada akhirnya demi  menghindari  pertikaian  lanjutan,  pengguna memilih  untuk  mengabaikan  pengalaman  negatif tersebut,  yang  pada  akhirnya  bila  tidak  ada perubahan maka pengalaman negative tersebut akan dirasakan oleh pengguna taksi online lainnya. Oleh karena itu ruang untuk memberikan kritik atau saran tanpa  menyebutkan  identitas  pengguna  pada aplikasi  taksi online sangat  diperlukan  demi meningkatkan kepercayaan dan kepuasan terhadap taksi online . Data yang dapat diakses dari pengguna taksi online yang  memberikan  kritik  hanya operator/provider  taksi  online,  dan  mitra  dapat mengetahui  kinerja  tanpa  mengetahui  siapa  dari pengguna  yang  memberikan  kritik  atas  kinerja mitra tersebut.
Kebijakan  keempat  adalah  kebijakan  tentang harga/biaya  yang  dibebankan  kepada  pengguna (Y2.4).  Pengguna  bersedia  dibebankan  dengan biaya  yang  harus  dikeluarkan  sama  besarnya dengan saat mereka menggunakan taksi konvensional,  dengan  tujuan  peningkatan  kinerja taksi online .  Bila  terjadi  peningkatan  biaya/harga, kebijakan  tersebut  harus  diinformasikan  terlebih dahulu kepada masyarakat, dan kebijakan kenaikan harga  yang  dihasilkan  bukan  hanya  kebijakan sepihak.  Kebijakan  harus  melalui  kajian  yang matang, sehingga operator, mitra bahkan pengguna taksi  online  sama-sama  diuntungkan.  Kenaikan harga diharapkan juga dengan peningkatan kinerja dari taksi online .

## Kesimpulan
Dari  hasil analisa karakteristik  demografis diperoleh  bahwa  pengguna  taksi  online  di  kota Surabaya  didominasi  oleh  kaum  muda.  Metode Structural  Equation Model-Partial  Least  Square (SEM-PLS)  adalah  metode  yang  tepat  digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel laten ataupun  hubungan  antara  indikator  dalam  sebuah variabel laten.
Hasil dari analisis menggunakan SEM-PLS adalah variabel  penggunaan  aplikasi  (X1),  pengalaman menggunakan taksi online (X2) dan variabel kinerja taksi  online  (X3)  secara  langung  mempengaruhi kepuasan  pengguna  (Y1)  dan  memiliki  koefisien dengan  arah  positif,  dimana  kinerja  taksi  online (X3)  adalah  variabel  dengan  bobot  paling  besar mempengaruhi kepuasan pengguna.
Lebih  lanjut  dari  analisis  SEM-PLS  variabel kepuasan  pengguna  (Y1)  berpengaruh  langsung terhadap  sikap  pengguna  mendukung  perbaikan kebijakan  taksi  online  terutama  pada  indikator tersedianya  pengemudi  dengan  kemampuan  dan etika  yang  andal,  sudah  lulus  dalam  seleksi  dan pelatihan  sangat  diperlukan  pengguna  taksi  online dan  indikator  tentang  perlunya  mitra/pengemudi yang andal adalah novelty dari penelitian ini.
Untuk meningkatkan dukungan pengguna terhadap perbaikan  kebijakan  taksi online maka  harus ditingkatkan  kepuasan  pengguna  taksi online . Kepuasan  pengguna  dapat  meningkat  bila  kinerja dari  taksi online ditingkatkan.  Terutama  kinerja dalam  hal  jaminan,  jaminan  tentang  pengemudi berkendara dengan baik, jaminan pengguna diantar sampai ke tempat tujuan dengan aman dan nyaman dan biaya yang dibebankan sesuai dengan yang ada di aplikasi taksi online .
Penelitian selanjutnya yang akan dilakukan adalah tetap  membahas  rekomendasi  tentang  peningkatan kebijakan  taksi  online  dengan  melibatkan  variabel baru  yang  mengakomodir  beberapa  titik  pandang, bukan hanya dari titik pandang pengguna tapi juga dari mitra

## Saran
Penelitian  kuantitatif  hanya  berdasarkan  persepsi pengguna, sehingga masih sangat terbatas variabel- variabel  yang  diteliti.  Sehingga,  untuk  peneliti- peneliti  selanjutnya  dapat  melanjutkan  penelitian ini  dengan  membahas  berdasarkan  sudut  pandang lain, seperti sudut pandang dari pengemudi, penentu kebijakan baik pemerintah maupun pihak penyedia jasa transportasi ( provider ).

## Daftar Pustaka
Ali,  F.,  Dey,  B.  L.,  &  Filieri,  R.  (2015).  An assessment  of  service  quality  and  resulting customer  satisfaction  in  Pakistan  international airlines:  Findings  from  foreigners  and  overseas Pakistani  customers. International  Journal  of Quality  and  Reliability  Management , 32 (5),  486– 502. https://doi.org/10.1108/IJQRM-07-2013-0110
Balachandran,  I.,  &  Hamzah,  I.  B.  (2017).  The Influence of Customer Satisfaction on Ride-Sharing Services  in  Malaysia. International  Journal  of Accounting  &  Business  Management , 5 (2),  184– 196. https://doi.org/10.1098/rstb.2013.0388
Budhiasa, S. (2016). Analisis Statistik Multivariate Dengan  Aplikasi  SEM  PLS  SMARTPLS  3.2.6 (Pertama). Udayana University Press: Denpasar.
Celik,  E.,  Aydin,  N.,  &  Gumus,  A.  T.  (2014).  A multiattribute  customer  satisfaction  evaluation approach for rail transit network: A real case study for  Istanbul,  Turkey. Transport  Policy , 36 ,  283– 293. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2014.09.005
Chen, R. F., Hsiao, J. L., & Hwang, H. G. (2012). Measuring  customer  satisfaction  of  Internet banking  in  Taiwan:  Scale  development  and validation. Total Quality Management and Business Excellence , 23 (7–8), 749–767. https://doi.org/10.1080/14783363.2012.704284
Farin, N. J., Rimon, M. N. A. A., Momen, S., Uddin, M.  S.,  &  Mansoor,  N.  (2017).  A  framework  for dynamic  vehicle  pooling  and  ride-sharing  system. IWCI  2016  -  2016  International  Workshop  on Computational  Intelligence , February  2019 ,  204– 208. https://doi.org/10.1109/IWCI.2016.7860366
Joewono, T. B., Tarigan, A. K. M., & Susilo, Y. O. (2016).  Road-based  public  transportation  in  urban areas of Indonesia: What policies do users expect to improve the service quality? Transport Policy , 49 , 114–124. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2016.04.009
Leguina,  A.  (2015).  A  primer  on  partial  least squares  structural  equation  modeling  (PLS-SEM). In International Journal of Research & Method in Education , 38 (2). https://doi.org/10.1080/1743727x.2015.1005806
Lestari, S. (2014). Evaluation Toward Satisfaction Passenger on Argo Parahyangan Train . 19–31.
Mohamed,  M.  J.,  Rye,  T.,  &  Fonzone,  A.  (2019). Operational and policy implications of ridesourcing services:  A  case  of  Uber  in  London,  UK. Case Studies  on  Transport  Policy , 7 (4),  823–836. https://doi.org/10.1016/j.cstp.2019.07.013
Salameh,  A.  A.,  &  Hassan,  S.  Bin.  (2015). Measuring service quality in M-commerce context: a  conceptual  model. International  Journal  of Scientific and Research Publications , 5 (3), 1–9.
Sarstedt,  M.,  Ringle,  C.  M.,  &  Hair,  J.  F.  (2017).
Partial Least Squares Structural Equation Modeling.  In C.  Homburg  et  al.  (eds),  Handbook ofMarket  Research (Issues  1–40).  Springer International Publishing.
Shaikh,  A.  A.,  Karjaluoto,  H.,  &  Liébana- Cabanillas,  F.  (2019).  What  drives  customer satisfaction  and  well-being  in  ridesharing?  A developing country perspective. Proceedings of the International  Conference  on  Electronic  Business (ICEB) , 2019 - Decem , 553–557.
Stach,  C.  (2011).  Saving  time,  money  and  the environment  -  VHike  a  dynamic  ride-sharing service for mobile devices. 2011 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops, PERCOM Workshops 2011 , 352–355. https://doi.org/10.1109/PERCOMW.2011.5766904
Tarigan, A. K. M., Susilo, Y. O., & Joewono, T. B. (2014). Segmentation of paratransit users based on service  quality  and  travel  behaviour  in  Bandung,
Indonesia. Transportation Planning and
Technology , 37 (2), 200–218. https://doi.org/10.1080/03081060.2013.870792
Yanuarsih, R. (2017). Efektivitas Kebijakan “Taksi Online” Di Kota Surabaya. Effectiveness of Online Taxi Policy in Surabaya , 1 (22), 1–10.