Submitted: 2023-12-02              Accepted: 2024-03-02
This work is licensed with Lisensi Internasional 4.0 Atribusi Creative Commons-NonCommercial-ShareAlike 4.0.

## ANALISIS PENGARUH PELAYANAN GRAB TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN MENGGUNAKAN REGRESI LINEAR BERGANDA (STUDI KASUS: MAHASISWA UNIVERSITAS NEGERI MEDAN)
Analysis of The Influence of Grab Service on Customer Satisfaction Using Multiple Linear Regression A Case Study: Medan State University Students
Fauza Nadya 1* , Fatizanolo Buulolo 2 , Mutia Aini Parinduri 3 , Jerry Misael Simamora 4 , Rodelta Nababan 5 , Shinta Kevin Evelin 6 1,2,3,4,5,6 Program Studi Matematika, Universitas Negeri Medan Jl. Willem Iskandar, Medan, 20221, Sumatra Utara, Indonesia
E-mail Corresponding Author : fauzanadya99@gmail.com
Abstrak: Dalam menghadapi kondisi perekonomian yang semakin maju di era globalisasi, perkembangan dunia usaha semakin pesat. Kesulitan dalam keadaan perekonomian mendorong munculnya persaingan di berbagai bidang kehidupan. Kesuksesan sebuah bisnis dapat dilihat dari tingkat kepuasan dari pelanggan atau customer dan  pastinya  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor termasuk  pelayanan.  Karena  itu,  pada penelitian ini akan dilihat bagaimana pengaruh pelayanan Grab terhadap kepuasan pelanggan. Penelitian ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dengan  studi  kasus.  Data  didapatkan  dengan  menyebarkan kuesioner tanggal 10-21 November 2023 kepada mahasiswa di Universitas Negeri Medan yang diwakilkan ±10  orang  per  fakultas.  Hasil  penelitian  penelitian  ini  diselesaikan  dengan  menggunakan  program  R. Model analisis regresi linear
berganda yang dihasilkan 𝑌 =
0,09609+0,52137X 1 +0,41006X 2 +0,13523X 3 +0,14995X 4 +0,12739X 5 . Untuk uji koefisien determinasi  berganda  adalah  sebesar  0,8911,  yang  artinya  secara  simultan  semua  variabel  independen berpengaruh  terhadap  variabel  dependen  (kepuasan).  Analisis  lainnya  seperti  uji  multikolinieritas,  uji autokorelasi, uji Durbin Watson,  dan  uji heteroskedastisita menunjukkan bahwa model regresi ini dapat diterima tanpa adanya masalah.
Kata Kunci: Grab, Kepuasan Pelanggan, Regresi Berganda.
Abstract:  In  the  face  of  increasingly  advanced  economic  conditions  in  the  era  of  globalization,  the development of the business world is increasingly rapid. Difficulties in economic conditions encourage the emergence of competition in various areas of life. The success of a business can be seen from the level of satisfaction  from  customer  satisfaction  is  certainly  influenced  by  several  factors  including  service. Therefore,  in  this  study,  we  will  see  how  the  influence  of  Grab  services  on  customer  satisfaction. This research uses a quantitative approach with case studies. Data was obtained by distributing questionnaires on November 10-21, 2023 to students at Medan State University represented by ±10 people per faculty. The results of this research were completed using the r program. The resulting multiple linear regression analysis  model  is 𝑌 = 0,09609+0,52137X 1 +0,41006X 2 +0,13523X 3 ++0,14995X 4 +0,12739X 5 . For the  test,  the  coefficient  of  multiple  determination  is  large  0,8911  which  means  that  simultaneously  all independent  variables  have  an  effect  on  the  dependent  variable  (satisfaction).  Test  the  normality  of normally distributed data. Other analyses such as the multicollinearity test, autocorrelation test, Durbin- Watson  test,  and  heteroscedasticity  test  show  that  this  regression  model  can  be  accepted  without  any problems.
Keywords: Customer Satisfaction, Grab, Multiple Regression.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam menghadapi kondisi perekonomian yang semakin maju di era  globalisasi, perkembangan dunia usaha semakin pesat. Kesulitan dalam keadaan perekonomian mendorong munculnya persaingan di berbagai bidang  kehidupan, khususnya dalam  dunia  bisnis.  Organisasi,  bisnis,  atau  perusahaan  memiliki  tujuan  untuk mencapai laba maksimal, berkembang, dan mempertahankan kelangsungan organisasi atau perusahaan tersebut. Untuk mencapai tujuan tersebut, perusahaan perlu merancang strategi dalam memanfaatkan sumber daya yang dimilikinya [1]. Persaingan yang terjadi dalam dunia bisnis mendorong perusahaan-perusahaan untuk bersaing mendapatkan pangsa pasar. Perusahaan yang tidak dapat mengikuti perkembangan zaman akan tertinggal dari pesaingnya  [2].  Untuk  memenangkan  persaingan,  perusahaan  harus  mampu  memberikan  kepuasan  kepada pelanggannya  dengan  memenuhi  kebutuhan  mereka.   Karena  kepuasan  pelanggan  adalah  kunci  untuk mempertahankan  bisnis  dalam  jangka  panjang,  pembisnis  harus  memastikan  bahwa  pelanggannya  bahagia. Kepuasan pelanggan tidak hanya dapat dicapai melalui pelayanan yang baik, tetapi ada faktor lain yang dapat membantu pelanggan menjadi lebih bahagia [3].
Perusahaan harus selalu memastikan pelayanan yang diberikan agar dapat mencapai kepuasan konsumen. Pelayanan  memiliki  hubungan  erat  dengan  kepuasan  konsumen.  Perasaan  senang  atau  kecewa  yang  muncul setelah membandingkan kinerja produk yang diharapkan dengan kinerja (hasil) yang diharapkan dikenal sebagai kepuasan. Pelanggan tidak puas jika kinerja di bawah harapan, tetapi jika kinerja memenuhi harapan, pelanggan puas [4]. Menurut Juwandi dalam [5], terdapat lima faktor yang pendorong kepuasan pelanggan yaitu:  kualitas layanan,  kualitas  produk,  harga, service  quality,  emotional  factor .  Persaingan  yang  semakin  ketat,  terutama dalam  bidang  transportasi,  membuat  perusahaan  jasa  transportasi,  seperti  PT.  Grab  Indonesia,  harus menempatkan  orientasi  kepuasan  pelanggan  sebagai  tujuan  utama  untuk  memenangkan  persaingan.  Grab merupakan salah satu platform layanan asal Malaysia yang berpusat di Singapura. Grab Indonesia merupakan bagian  dari  perusahaan  Temasek  Holdings,  perusahaan  teknologi  asal  Singapura  yang  berkembang  pesat  di berbagai  negara  Asia  Tenggara  (kecuali  Laos  dan  Brunei)  [6].  Tujuannya  sederhana  akan  mengubah  Asia Tenggara menjadi tempat yang lebih baik dalam waktu singkat [7].
Melalui  aplikasi  Grab,  perusahaan  dapat  menghubungkan  antara  pengguna  Grab  baik  dari  sisi driver maupun  dari  sisi  konsumen  [8].  Aplikasi  Grab  juga  dilengkapi  dengan  beragam  fitur,  antara  lain grabfood , grabbike , grabcar , grabmart , grabexpress – multistop , grabexpress  cod  corporate , grabexpress  instant , grabexpress same day , grab health , grabjastip , dan grabexpress multi-instant . Semakin berkembangnya adopsi layanan Grab diharapkan dapat melayani seluruh industri transportasi [9]. Untuk melihat kepuasan pelanggan terhadap  layanan  grab,  maka  rumusan  masalah  yang  ingin  diteliti  adalah  untuk  seberapa  besar  pengaruh pelayanan  PT.  Grab  Indonesia  dalam  memberikan  kepuasan  kepada  para  pelanggannya  yang  dirasakan. Tujuannya adalah untuk mengetahui dan menganalisis seberapa besar pengaruh pelayanan PT. Grab Indonesia dalam  memberikan  kepuasan  kepada  para  pelanggannya  yang  dirasakan  di  kalangan  mahasiswa  Universitas Negeri Medan.
Dalam menganalisis kepuasan pelanggan, digunakan sebuah perangkat lunak yaitu R. R adalah sebuah perangkat  lunak  gratis  untuk  komputasi  statistik  dan  grafik  [10].  R- Studio banyak  digunakan,  baik  di  dunia akademis maupun industri. Principal component analysis (PCA) bertujuan untuk mereduksi data, dalam hal ini mencoba menjelaskan struktur variasi data multivariat melalui sesedikit mungkin kombinasi linier dari variabel aslinya [11]. Menurut [11] Confirmatory Factor Analysis (CFA) merupakan suatu metode analisis multivariat yang dapat digunakan untuk menguji atau mengkonfirmasi suatu model yang terdiri dari satu atau lebih variabel laten, yang dibentuk oleh satu atau lebih variabel indikator yang saling berkaitan.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Metode Penelitian
Penelitian ini dilakukan secara langsung di Universitas Negeri Medan yang terletak di Jl. Willem Iskandar Psr. V, Medan. Waktu pelaksanaan penyebaran kuesioner pada tanggal 10 – 21 November 2023. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan studi kasus. Teknik pengumpulan data yaitu dengan menggunakan
kuesioner yang berisi sejumlah pertanyaan-pertanyaan dan disebar kepada setiap mahasiswa yang menggunakan layanan aplikasi Grab. Aplikasi perangkat lunak yang digunakan dalam mengolah data penelitian ini adalah R- studio .  Variabel  dependen  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  pengalaman  pengguna  (kepuasan pelanggan),  sedangkan  variabel  independen  pada  penelitian  ini  yakni  kulaitas  layanan,  harga  dan  jaminan, kemudahan pengguna, efesiensi waktu, obyektivitas penampilan dan kapasitas. Populasi penelitian ini adalah seluruh mahasiswa Universitas Negeri Medan yang menggunakan layanan aplikasi Grab, dengan total jumlah sampel yang diperoleh adalah 72 responden. Sampel dipilih secara acak dan representatif dari masing – masing fakultas yang ada di Universitas Negeri Medan.
Analisis  kualitatif  digunakan  dengan  menyusun  tabel  frekuensi  distribusi  untuk  mengetahui  apakah tingkat perolehan nilai (skor) variabel penelitian masuk dalam kategori: sangat puas,  puas, cukup, tidak puas, sangat tidak puas [12]. Sedangkan mencari tingkat pencapaian jawaban responden digunakan rumus berikut:
𝑇𝐶𝑅 = 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 5 × 100% (1)

## 2.2. Teknik Analisis Data
Tahapan  pada  penelitian  ini  adalah  uji  validitas,  uji  reliabilitas,  uji  asumsi  klasik  dan  analisis  regresi berganda.

## a. Uji Validitas
Suatu kuesioner dikatakan valid apabila pertanyaan-pertanyaan dalam kuesioner dapat mengungkapkan sesuatu yang diukur oleh kuesioner tersebut. Dalam pengukuran uji validitas terdapat dua pengujian, pertama yaitu korelasi antara skor soal (item) dengan jumlah total item. Kedua, membandingkan skor masing-masing indeks  item  dengan  total  skor  konsep  [13]. Sugiyono  (2006)  dalam  [14]  menyatakan  bahwa  uji  validitas merupakan suatu langkah pengujian yang dilakukan terhadap isi ( content ) dari suatu instumen, dengan tujuan untuk mengukur ketepatan instrumen yang digunakan dalam suatu penelitian. Dalam menghitung uji validitas korelasi item total, dapat menggunakan rumus:
rxy= (𝑛𝛴XY- Σ 𝑋𝛴𝑌) √{𝑛𝛴𝑋 2 − (𝛴𝑋) 2 }{𝑛𝛴𝑌 2 − (𝛴𝑌) 2 } (2)
Keterangan:
r : Korelasi
X : Skor setiap item
Y : Skor total dikurangi item tersebut
N : Ukuran sampel
Pada uji validitas, kriteria pengujian dilakukan jika nilai Comparative Fit Index (CFI) yaitu h_hitung > 0,75, artinya model sudah baik. Nilai Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) sebesar > 0,05 ini menandakan model belum bagus. Nilai Standardized Root Mean Square Residual (SRMR) sebesar > 0,05 ini menandakan model belum bagus. Hal ini menunjukan model yang dibentuk memiliki fit yang rendah. Ukuran sampel menjadi salah satu faktor penyebab rendahnya nilai RMSEA.

## b. Uji Reliabilitas
Uji  reliabilitas  adalah  proses  pengukuran  terhadap  ketepatan  (konsisten)  dari  suatu  instrumen  [14]. Pengujian  ini  dimaksudkan  untuk  menjamin  instrumen  yang  digunakan  merupakan  sebuah  instrumen  yang handal, konsisten, stabil, dan dependibalitas, sehingga bila digunakan berkali-kali akan menghasilkan data yang sama.
Tinggi  atau  rendahnya  reliabilitas  dinyatakan  secara  eksperimental  dengan  suatu  angka  yang  disebut dengan  nilai  koefisien  reliabilitas  [15].  Uji  reliabilitas  mengetahui  tingkat  kepercayaan  pada  kebenaran  atau kesungguhan jawaban instrumen. Jika memiliki nilai Cronbach’s Alpha < 0,5 maka reliabilitasnya rendah, nilai Cronbach’s Alpha antara 0,5 – 0,7 maka reliabilitasnya moderat, nilai Cronbach’s Alpha antara 0,7 – 0,9 maka
reliabilitasnya  tinggi, dan nilai Cronbach’s Alpha > 0,9  maka  reliabilitasnya  sempurna. Semakin  tinggi nilai Cronbach’s Alpha maka instrumen tersebut semakin memiliki tingkat konsitensi yang tinggi. Nilai Cronbach’s Alpha dapat dilihat dari nilai raw_alpha .
c. Uji Asumsi Klasik
Menurut [16] uji asumsi klasik terdiri dari:
1. Uji Normalitas
Pengujian  normalitas  melibatkan  penentuan  apakah  variabel  dependen  dan  independen  terdistribusi normal. Salah satu cara untuk menguji normalitas adalah dengan menggunakan plot probabilitas normal atau  uji  histogram  yang  membandingkan  data  observasi  dengan  distribusi  yang  mendekati  distribusi normal Selain itu uji normalitas juga dapat dianalisis dengan menggunakan Uji Normalitas Kolmogorov- Smirnov dengan dasar pengambilan keputusan yaitu sebagai berikut:
i. Jika nilai signifikansi (Sig.) > dari 0.05 maka data terdistribusi normal.
ii. Jika nilai signifikansi (Sig.) < dari 0.05 maka data tidak terdistribusi normal.
2. Uji Multikolinearitas
Pengujian  multikolinearitas  melibatkan  pemeriksaan  apakah  ditemukan  korelasi  antar  variabel independen  dalam  model  regresi.  Model  regresi  yang  baik  tidak  akan  ada  korelasi  antar  variabel independennya.  Untuk  mendeteksi  multikolinearitas  digunakan  nilai Tolerance dan Variance  Inflation Factor (VIF).  Berikut  merupakan  pedoman  keputusannya.  Pedoman  keputusan  berdasarkan  nilai tolerance .
i. Jika nilai tolerance > dari 0,10 tidak terjadi multikolinearitas dalam model regresi.
ii. Jika nilai tolerance < dari 0,10 terjadi multikolinearitas dalam model regresi.
Pedoman keputusan berdasarkan nilai VIF
i. Jika nilai VIF < 10,00 maka tidak terjadi multikolinearitas dalam model regresi.
ii. Jika nilai VIF > 10,00 maka terjadi multikolinearitas dalam model regresi.
3. Uji Heteroskedastisitas
Pengujian heterogenitas melibatkan penentuan apakah dalam model regresi terdapat ketimpangan varians antara  residu  observasi  yang  satu  dengan  observasi  lainnya.  Model  regresi  seragam  yang  residunya bervariasi  dari  satu  observasi  ke  observasi  lainnya  masih  merupakan  model  regresi  yang  baik.  Atau dengan  kata  lain  regresi  yang  baik  seharusnya  tidak  terjadi  heteroskedastisitas.  Berikut  ini  merupakan kriterianya:
i. Jika  terjadi  pola  tertentu,  seperti  titik-titik  yang  membentuk  pola  teratur  (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka terjadi heteroskedastisitas.
ii. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik tersebut menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka terjadi homoskedastisitas.
4. Uji autokorelasi
Uji  autokorelasi  terdiri  dari  pengecekan  apakah  dalam  model  regresi  linier  terdapat  korelasi  antara kesalahan  kebingungan  pada  periode 𝑡 dengan  kesalahan  kebingungan  pada  periode 𝑡 −  1.  Berikut merupakan kriteria pengujiannya:
H 0 : tak ada korelasi serial (autokorelasi) yang positif
H a : ada korelasi serial (autokorelasi) yang positif

## d. Regresi Linear Berganda
Regresi  linear  berganda  adalah  suatu  metode  statistik  yang  digunakan  untuk  mengetahui  hubungan pengaruh  antara  sebuah dependent  variable terhadap independent  variable [16].  Untuk  keperluan  analisis, variabel bebas dinyatakan dengan 𝑋 dan variabel tidak bebas dinyatakan dengan 𝑌 . Persamaan regresi linear berganda ( multiple regression ) adalah sebagai berikut:
𝑌 = 𝑎 + 𝛽 1 ⋅ 𝑥 1 + 𝛽 2 ⋅ 𝑥 2 + 𝛽 3 ⋅ 𝑥 3 + 𝛽 4 ⋅ 𝑥 4 + 𝛽 5 ⋅ 𝑥 5 + 𝜀 (3)
Keterangan:
Y : Variabel tidak bebas
𝑥 1 : Variabel bebas 1
𝑥 2 : Variabel bebas 2
𝑥 3 : Variabel bebas 3
𝑥 4 : Variabel bebas 4
𝑥 5 : Variabel bebas 5
𝛼 : konstanta, yaitu pengaruh dari berbagai faktor terhadap keputusan pembelian
𝛽 : koefisien regresi, diartikan sebagai pengaruh variabel x terhadap variabel y
𝜀 : variabel pengganggu/ residual

## e. Uji-T (T-Test)
Uji-T menguji benar atau salahnya suatu hipotesis yang menyatakan bahwa antara dua rata-rata sampel yang diambil secara acak dari populasi yang sama tidak terdapat perbedaan yang signifikan. Dalam pengujian hipotesis dapat dikatakan signifikan bila nilai T statistik lebih besar dari 1,96, namun bila nilai T statistik kurang dari 1,96 maka dianggap tidak signifikan.

## f. Uji F (F-Test)
Uji F (F-test) digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel independen secara keseluruhan terhadap variabel dependen dalam model regresi. Kriteria pengambilan keputusan adalah sebagai berikut:
i. Jika F 0 ≥ Ftabel maka H 0 ditolak.
ii. Jika F 0 < Ftabel maka H 0 diterima.

## g. Uji Koefisien Determinan (𝑹 𝟐 )
Uji Koefisien Determinan (𝑹 𝟐 ) digunakan untuk mengetahui apakah ada pengaruh antara dua variabel, dimana nilai koefisien determinasi menunjukkan variasi nilai variabel yang dijelaskan oleh persamaan regresi. Jika nilai R2 kecil maka kemampuan variabel independen sangat terbatas dalam menjelaskan variabel dependen.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang telah dikumpulkan melalui kuesioner akan diolah dan dianalisis untuk melihat tingkat kepuasan pelanggan  terhadap  layanan  aplikasi  Grab.  Terlebih  dahulu  dilakukan  tabulasi  dan  memberikan  nilai  sesuai dengan sistem yang diterapkan. Jenis kuesioner yang digunakan adalah kuesioner tertutup dengan menggunakan skala ordinal dan kuisioner terbuka. Untuk teknik perhitungan data kuesioner yang telah disi oleh responden dengan total 72 responden, digunakan skala likert dengan langkah-langkah: yaitu memberikan bobot 5-4-3-2-1 untuk 35 item pertanyaan. Kriteria persentasi skor tanggapan responden dapat dilhat pada Tabel 1.
Tabel 1 Kriteria Persentase Skor Tanggapan Responden No Pernyataan Kode  Nilai Skor Tingkat Capaian Responden 1 Sangat Tidak Puas STP 1 0%<-35% 2 Tidak Puas TP 2 35%<-50% 3 Cukup Puas CP 3 50%<-75% 4 Puas P 4 75%<-90% 5 Sangat Puas SP 5 90%<-100%

## a. Uji Kualitas Instrumen
Dalam  penelitian  ini,  karakteristik  utama  responden  yang  diamati  adalah  jenis  kelamin,  fakultas,  dan tahun angkatan. Responden paling banyak yaitu berjenis kelamin perempuan dengan persentase 66,7%, dimana jumlah  responden  48  dan  responden  laki-laki  dengan  persentase  33,3%  atau  sebanyak  24  responden.  Hasil pengamatan menunjukkan responden paling banyak yaitu pada  Fakultas Bahasa dan Seni, dengan persentase 16,7 atau sebanyak 12 responden, dan untuk Fakultas Ilmu Sosial, Matematika Dan Pengetahuan Alam, Ilmu Pendidikan, Ekonomi, Ilmu Olahraga, dan Teknik sebayak 13,9% untuk masing-masing fakultas atau sebanyak 10  responden.  Untuk  tahun  angkatan  diperoleh  pada  tahun  angkatan  2020  dengan  persentase  58,3%  atau sebanyak 42 responden dan jumlah responden paling sedikit pada tahun angkatan 2019 dengan persentase 2,8% atau sebanyak 2 responden. Sedangkan untuk tahun angkatan 2018 tidak ada responden.

## Gambar 1. Hasil Plot Output PCA
Pada  penelitian  ini,  uji  validitas  dilakukan  dengan  2  metode,  yaitu  PCA  dan  CFA.  Hasil  PCA diperoleh bahwa  tidak  terdapat  nilai  negatif  pada  pertanyaan.  Artinya, item pertanyaan  tersebut  sudah  baik sehingga tidak perlu dipertanyakan lagi dan tidak perlu mengganti soal lainnya untuk ditanyakan kembali. Setiap pertanyaan  memiliki  hubungan  yang  dekat  antara item satu  dengan  lainnya  sehingga  tidak  diperlukan  untuk menghilangkan dan mengganti nya dengan pertanyaan lainnya.
Gambar 2. Output CFA
Pada hasil CFA nilai dari Comparative Fit Index (CFI) dan Tucker-Lewis Index (TLI) yang didapatkan lebih  dari  75%.  Yang  berarti,  model  yang  kita  dapatkan  sudah  bagus.  Untuk  nilai  dari RMSEA  dan  SRMR diperoleh lebih dari 5%. Artinya, model yang didapatkan belum bagus karena nilainya tidak memenuhi syarat. Berdasarkan  nilai  CFI  dan  RMSEA  dapat  disimpulkan  model  secara  keseluruhan  sudah  baik.  Namun  masih terdapat kesalahan aproksimasi data.

## Gambar 3. Output Uji Reabilitas
Uji reabilitas didapati nilai raw_alpha pada pengujian sebesar 0,97, artinya kuesioner yang digunakan sudah reliabel. Selanjutnya, dari data raw_alpha per variabel, nilai tersebut mengindikasikan besaran raw alpha dari kuisioner jika item tersebut dihapus. Terlihat bahwa nilai Cronbach’s Alpha akan turun jika item pertanyaan yang ada dihapus. Artinya kuisioner yang digunakan sudah baik.

## b. Analisis Data
Data yang telah dikumpulkan melalui kuesioner akan diolah dan dianalisis untuk melihat tingkat kepuasan pelanggan  terhadap  layanan  aplikasi  Grab.  Dari  analisis  data  yang  dilakukan  dengan  perhitungan  Tingkat Capaian  Responden  (TCR) menunjukkan  bahwa  variabel  yang  memiliki  pengaruh  paling  tinggi  terhadap kepuasan pelanggan, yaitu kemudahan pengguna dengan sebesar 80% atau tergolong kategori puas. Kategori kedua  yang  berpengaruh adalah  kualitas  layanan,  dengan  tingkat  capaian  responden  sebesar  74,6% dikategorikan sebagai dimensi yang cukup baik. Posisi ke 3 yang dikategorikan cukup puas yaitu pada variabel efisiensi waktu dengan tingkat persentase pencapaian responden yaitu sebesar 74,2%. Posisi ke 4 dan 5 yaitu variabel  pengalaman  pengguna  (kepuasan  pelanggan)  dan  variabel  obyektivitas  penampilan  dan  kapasitas dengan  persentase  pencapaian  sebesar  72,5%  mengindikasikan  bahwa  tanggungan  berada  dalam  katagori tingkat cukup puas. Kategori paling rendah yaitu variabel harga dan jaminan dengan persentase sebesar 68,7% kategori cukup puas.
c. Pengujian Hipotesis/ Uji Instrumen
1. Analisis Regresi Linear Berganda
Diperoleh persamaan regresi seperti berikut:
𝑌 = 0,09609+0,52137X 1 +0,41006X 2 +0,13523X 3 ++0,14995X 4 +0,12739X 5 (4)
Dari Persamaan 4, dapat dikatakan jika variabel kualitas layanan ( X 1 ), harga dan jaminan ( X 2 ), kemudahan penggunan  ( X 3 ),  efesiensi  waktu  ( X 4 ),  dan  obyektivitas  penampilan  dan  kapasitas  ( X 5 )  bernilai  0  maka nilai kepuasan pelanggan yaitu 0,09609 sebagai nilai konstanta.
2. Uji-T (T- Test )
Uji-T (T -Test ) menguji kebenaran atau kepalsuan hipotesis yang menyatakan bahwa diantara dua buah mean sampel  yang  diambil  secara  random  dari  populasi  yang  sama,  tidak  terdapat  perbedaan  yang signifikan. Pada pengujian hipotesis dapat dikatakan signifikan ketika nilai T- statistics lebih besar dari 1,96,  sedangkan  jika  nilai  T- statistics kurang  dari  1,96  maka  dianggap  tidak  signifikan.  Maka  didapat hasil sebagai berikut:

## Gambar 4.  hasil Analisi Uji-T
Pengujian hipotesis secara parsial melalui uji-T berdasarkan nilai koefisien menunjukkan bahwa:
a. Variabel obyektivitas penampilan dan kapasitas. Hasil uji-T untuk variabel ini diperoleh nilai t- score = 0,850  dengan p- value =  0,398634. Dengan  menggunakan  tingkat  signifikansi  α  = 0,05,  didapat  t- table (95%; 72 - 6) = 1,66827. Dapat dilihat bahwa p- value > α atau t- score < t- table , yang artinya H 0 diterima. Ini berarti bahwa variabel obyektivitas penampilan dan kapasitas tidak memiliki pengaruh signifikan.
b. Variabel efisiensi waktu. Hasil uji-T untuk variabel ini diperoleh nilai t- score = 0,689 dengan p- value = 0,493106. Dengan menggunakan tingkat signifikansi α = 0,05, didapat t- table (95%; 72 - 6) = 1,66827. Dapat dilihat bahwa p- value > α atau t- score < t- table , yang artinya H 0 diterima. Ini berarti bahwa variabel efisiensi waktu tidak memiliki pengaruh signifikan.
c. Variabel kemudahan penggunaan. Hasil uji-T untuk variabel ini diperoleh nilai t- score = 1,098 dengan p- value = 0,276036. Dengan menggunakan tingkat  signifikansi α = 0,05, didapat t- table (95%; 72 - 6) = 1,66827.  Dapat  dilihat  bahwa  p- value >  α  atau  t- score <  t- table ,  yang  artinya  H 0 diterima.  Ini  berarti bahwa variabel kemudahan penggunaan tidak memiliki pengaruh signifikan.
d. Variabel harga dan jaminan. Hasil uji-T untuk variabel ini diperoleh nilai t -score = 3,573 dengan p -value = 0,000666. Dengan menggunakan tingkat signifikansi α = 0,05, didapat t -table (95%; 72 - 6) = 1,66827. Dapat dilihat bahwa p -value < α atau t -score > t -table , yang artinya H 0 ditolak. Ini berarti bahwa variabel harga dan jaminan memiliki pengaruh signifikan.
e. Variabel kualitas layanan. Hasil uji-T uuntuk variabel ini diperoleh nilai t -score = 3,746 dengan p-value = 0,000380. Dengan menggunakan tingkat signifikansi α = 0,05, didapat t -table (95%; 72 - 6) = 1,66827. Dapat dilihat bahwa p -value < α atau t -score > t -table , yang artinya H 0 ditolak. Ini berarti bahwa variabel kualitas layanan memiliki pengaruh signifikan.
3. Uji-F (F- test )
Hasil  uji-F  untuk  variabel  bebas  diperoleh  nilai  F_ score =  108  dan  nilai  p- value =  2,2×10 -16 .  Dengan menggunakan  tingkat  signifikansi  α  =  0,05  didapat  F_ table =  2,354.  Dapat  dilihat  bahwa  F_ score > F_ table dan p- value < α, yang artinya H 0 ditolak. Dengan demikian, pelayanan grab memiliki pengaruh signifikan secara simultan terhadap kepuasan konsumen.
4. Uji Koefisien Determinan (R 2 )
Uji koefisien determinasi berganda R 2 adalah sebesar 0,8911 yang artinya secara simultan semua variabel independen  berpengaruh  terhadap  variabel  dependen  (kepuasan).  Semakin  tinggi  nilai  koefisien determinasi maka semakin tinggi kontribusi variabel bebas dalam menjelaskan variabel terikat.

## 5. Uji Normalitas
Dari hasil pengujian diperoleh nilai p- value = (0,1414) > α, maka H 0 diterima, artinya data berdistribusi normal.
6. Uji Multikolinearitas
Suatu variabel menunjukkan gejala multikolinearitas bisa dilihat dari Collinearity Statistic pada nilai VIF ( Variance  Inflation  Factor )  pada  variabel  –  variabel  bebas  suatu  model  regresi.  Dari  analisis  yang dilakukan  bahwa  variabel  independen  yang digunakan  sebagai  prediktor  model  regresi  nilai  VIF  yang cukup kecil, dimana semua nilainya kurang dari 10.
7. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas  adalah  adanya  ketidaksamaan  varian  dari  residual  untuk  semua  pengamatan  pada model  regresi.  Dari  hasil  pengujian  diperoleh  nilai  p -value =  (0,005385)  <  α  maka  H 0 ditolak,  artinya terjadi heteroskedastisitas.
8. Uji Autokorelasi
Pengujian  autokorelasi  merupakan  uji  asumsi  dalam  model  regresi  dimana  variabel  dependen  tidak berkorelasi dengan dirinya. Dari hasil pengujian diperoleh nilai p -value = 0.6387 > α maka H 0 diterima, artinya tidak terjadi autokorelasi.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis seberapa besar pengaruh pelayanan PT. Grab Indonesia  dalam  memberikan  kepuasan  kepada  para  pelanggannya  yang  dirasakan  di  kalangan  Mahasiswa Universitas  Negeri  Medan  dengan  melibatkan  72  responden.  Dengan  tingkat  responden  tertinggi  yaitu responden perempuan dengan persentase 48,6% dan angkatan 2020 dengan persentase 58,3%. Hasil uji kualitas instrumen  melibatkan  uji  PCA  dan  CFA.  Dari  hasil  PCA  validitas,  tidak  terdapat  nilai  negatif,  artinya  item pertanyaan tersebut sudah baik sehingga tidak perlu dipertanyakan lagi dan tidak perlu mengganti untuk soal lainnya untuk ditanyakan kembali. Sedangkan dari hasil CFA, dapat kita lihat bahwa, nilai dari CFI dan TLI yang kita dapatkan sudah >75% keduanya. Yang berarti model yang didapatkan sudah bagus. Namun karna ada  keterbalikan  dengan  nilai  RMSEA dan  SRMR  dimana  bernilai lebih dari 5% ,  yang  berarti  model  yang didapatkan belum bagus karena nilainya tidak memenuhi syarat. Dari nilai data CFI dan RMSEA berkebalikan, maka  penting  untuk  kita  mempertimbangkan  keseimbangan  keduanya.  Maka  dari  2  nilai  tersebut  dapat disimpulkan model secara keseluruhan sudah baik. Namun masih terdapat kesalahan aproksimasi data. Untuk uji reabilitasnya dengan nilai 0,97 artinya kuesioner yang digunakan sudah baik.
Selanjutnya,  dari  analisis  data  yang  dilakukan  dengan  perhitungan  TCR menunjukkan  bahwa  variabel yang memiliki pengaruh paling tinggi terhadap kepuasan pelanggan yaitu kemudahan pengguna dengan sebesar 80%  atau  tergelong  kategori  puas  dan  kategori  paling  rendah  yaitu,  variabel  harga  dan  jaminan  dengan persentase  sebesar  68,7%  kategori  cukup  puas.  Model  analisis  regresi  linear  berganda  yang  dihasilkan  yaitu sebagai berikut:
𝑌 = 0,09609 + 0,5213𝑋 1 + 0,41996𝑋 2 + 0,13523𝑋 3 + 0,14995𝑋 4 + 0,12739𝑋 5 Dari  model  tersebut  diperoleh  nilai  R 2 sebesar  81%  yang  artinya  secara  simultan  variabel  independen memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  variabel  dependen  (kepuasan  pelanggan)  sebesar  81%.  Terdapat  sisa 19% yang dipengaruhi oleh faktor atau variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Oleh karena itu, peneliti berharap untuk penelitian selanjutnya dapat menambahkan variabel-variabel lain yang mempengaruhi konsumen  terhadap  kepuasan  pelanggan.  Namun,  secara  parsial,  hanya  variabel  X1  dan  X2  yang  memiliki pengaruh signifikan, sedangkan variabel lainnya tidak signifikan. Untuk uji koefisien determinasi berganda R 2 adalah sebesar 0,8911 yang artinya secara simultan semua variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen (kepuasan). Uji normalitas data berdistribusi normal. Analisis lainnya seperti uji multikolinieritas, uji
autokorelasi,  dan  uji  Durbin  Watson,  uji  heteroskedastisitas  menunjukkan  bahwa  model  regresi  ini  dapat diterima tanpa adanya masalah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  Nurhayati,  “Strategi  Indonesia  Dalam  Menghadapi  Tantangan  Global  Dibidang  Ekonomi,” J.  Herit. , vol.
3, no. 1, pp. 33–48, 2015, [Online]. Available:
https://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/HERITAGE/article/view/819
[2]  T.  W.  Kusuma,  “PENERAPAN  STRATEGI  PEMASARAN  YANG  TEPAT  BAGI  PERUSAHAAN DALAM  MENINGKATKAN  VOLUME  PENJUALAN  PADA  PT  HIKMAH  CIPTA  PERKASA JAKARTA,” Ris. Mhs. Ekon. , vol. 2, no. 1, pp. 111–126, 2015.
[3]  M. Siregar, “Analisis Kepuasan Pelanggan Ompu Gende Coffee Medan Customer Satisfaction Analysis Ompu Gende Coffee Medan Di Era Globalisasi ini membuat data dari Owner Ompu Gende Coffee yaitu Ikhlas Ilham pada bulan September Brown (dalam Dwiastuti , dkk 2012 ), kondi,” pp. 1–8, 2021.
[4]  S.  R.  Sasongko,  “Faktor-Faktor  Kepuasan  Pelanggan  Dan  Loyalitas  Pelanggan  (Literature  Review Manajemen  Pemasaran),” J.  Ilmu  Manaj.  Terap. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  104–114,  2021,  doi: 10.31933/jimt.v3i1.707.
[5]  M.  I.  Azhari,  D.  Fanani,  and  M.  K.  Mawardi,  “Pengaruh  Customer  Experience  Terhadap  Kepuasan Pelanggan Dan Loyalitas Pelanggan (Survei Pada Pelanggan Kfc Kawi Malang),” J. Adm. Bisnis , vol. 28, no. 1, pp. 143–148, 2015.
[6]  E.  Nurvitasari  and  R.  Dwijayanti,  “Pengaruh  Persepsi  Kemudahan,  Fitur  Layanan  Dan  Kepercayaan Terhadap Minat Menggunakan Aplikasi Grab (Studi Pada Pengguna Aplikasi Grab Fitur Grabfood),” J. Pendidik. Tata Niaga , vol. 10, no. 1, pp. 1472–1481, 2022, doi: 10.26740/jptn.v10n1.p1472-1481.
[7]  N.  M.  Faaza,  “IMPLEMENTASI  PERMENHUB  NOMOR  108  TAHUN  2017  TENTANG TRANSPORTASI ONLINE (STUDI KASUS PT. GRAB INDONESIA),” 2018.
[8]  R. Tanamal, “Analisis Faktor yang Paling Berpengaruh Pada Keinginan Menggunakan Applikasi Grab di Kota Surabaya,” vol. 1, no. 2, pp. 1–10, 2017, doi: 10.21460/jutei.2017.12.
[9]  M. P. Rossi.S, “Tanggung Jawab Hukum PT. Grab Indonesia Cabang Medan Dalam Pengangkutan Barang (grab  express)  Ditinjau  Dari  Undang-Undang  Nomor  8  Tahun  1999  Tentang  Perlindungan  Konsumen (Studi Di Kementerian Agama Provinsi Sumatera Utara),” J. Huk. Kaidah Media Komun. dan Inf. Huk. dan Masy. , vol. 19, no. 1, 2020, [Online]. Available: http://www.bppk.depkeu.go.id/bdk/pontianak/index.
[10] H. K. Bharata and H. Sulistyowati, “Analisa Sentimen tentang Reuni 212 pada Dokumen Twitter Berbahasa Indonesia menggunakan R Studio,” J. Gerbang , vol. 8, no. 2, pp. 1–8, 2018.
[11] Y. Novitania Rusli, Y. Setyawan, J. Statistika, F. Sains Terapan, and I. AKPRIND Yogyakarta, “Analisis Faktor-Faktor  Kesenjangan  Sosial  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  Menggunakan  Metode  Principal Component Analysis (Pca) Dan Confirmatory Factor Analysis (Cfa),” J. Stat. Ind. dan Komputasi , vol. 07, no. 2, pp. 41–53, 2022.
[12] V. R. Bolang, J. D. . Massie, and A. S. Soegoto, “Peran Pelayanan Teller Dan Costumer Service Terhadap Kepuasan Pelanggan Pada Bank Bri Unit Karombasan Cabang Manado,” J. EMBA , vol. 3, no. 3, pp. 1126– 1139, 2015.
[13] N. M. Janna, “KONSEP UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS DENGAN MENGGUNAKAN SPSS,” J. Darul Dakwah Wal-Irsyad , no. 18210047, pp. 1–12, 2021.
[14] N. Azhar and M. Ardi, “Uji validitas dan reliabilitas paket multimedia interaktif,” IlmuKomputer.Com , pp. 1–15, 2008.
[15] K.  A.  Pramuaji  and  L.  Loekmono,  “Uji  Validitas  Dan  Reliabilitas  Alat  Ukur  Penelitian :  Questioner Emphaty,” Desalination , vol. 9, no. 1–3. pp. 327–340, 2011. doi: 10.24036/XXXXXXXXXX-X.
[16] S.  D.  Puspa,  J.  Riyono,  and  F.  Puspitasari,  “Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Pemahaman Konsep  Matematis  Mahasiswa  dalam  Pembelajaran  Jarak  Jauh  Pada  Masa  Pandemi  Covid-19,” J. Cendekia  J. Pendidik. Mat. , vol. 5, no. 1, pp. 302–320, 2021, doi: 10.31004/cendekia.v5i1.533.