## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 571-580 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4881

## Analisis Kualitas Layanan Pada Akun Instagram Sebagai Media Informasi Bagi Siswa/i dengan Metode E Servqual
Andi Septia G * , Ersa Mustuka U, Audry Divara A, Maria Rosario Borroek
Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia Email: 1,* andiseptia8989@gmail.com, 2 ersamustika6@gmail.com, 3 audrydipara@gmail.com, 4 diamar_ros@yahoo.com ,

## Email Penulis Korespondensi: andiseptia8989@gmail.com
Abstrak− Perkembangan  teknologi  informasi  di  Indonesia  meningkat  pesat  dari  hari  ke  hari.Salah  satu  efek  dari  perkembangan teknologi  informasi  tersebut  adalah  dapat  menyerap  hal-hal  yang  lebih  positif,  para  pengguna  dapat  menyesuaikan  sekaligus mendapatkan  informasi  yang  dibutuhkan  bagi  masyarakat.  Instagram  adalah  layanan  jejaring  social  berbasis  fotografi.  Dengan Adanya Instagram memungkinkan pengguna untuk mengambil foto, video, dan menambahkan filter untuk menambah kesan menarik pada foto. Utamanya, Instagram lebih difokuskan pada perangkat smartphone seperti Android dan iOS. Penelitian bertujuan Untuk Menganalisis Kualitas Layanan Pada Akun Inatagram SMK YADIKA Kota Jambi Sebagai Media Informasi dari variabel e-servqual Dengan  menggunakan  metode  e-servqual,  adapun  variabel  yang  digunakan  yaitu Compesation,  Contact,  Efficiency,  Fullfilment, Privacy,  Responsivness,  System  Avaibility .  Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  dengan  menyebar  kuesioner  atau  angket. Metoda statistik data yang digunakan adalah statistik deskriptif dan Partial Least Square (PLS) dengan program SmartPLS versi 3.0. Hasil  peneliti  ini  adalah  dari  7  variabel  E-Servqual,  4  yang  secara  signifikan  berpengaruh  terhadap  Kualitas  Layanan  pada  akun Instagram SMK  YADIKA KOTA JAMBI  yaitu Efficiency,Privacy, Compensation, Contact dan 3 variabel  yang tidak berpengaruh terhadap Kualitas Layanan akun Instagram SMK YADIKA KOTA JAMBI yaitu Fullfilment, System Avaibility, Responsivness .
Kata Kunci: Kualitas Layanan; E-Servqual ; Kepuasan Pengguna; Akun Instagram
Abstract −The development of information technology in Indonesia is increasing rapidly from day to day. One of the effects of the development of information technology is that it can absorb more positive things, users can adapt and get the information needed by society. Instagram is a photography-based social networking service. Instagram allows users to take photos, videos and add filters to add an interesting impression to the photos. Primarily, Instagram is more focused on smartphone devices such as Android and iOS. The  research  aims  to  analyze  the  quality  of  service  on  the  YADIKA  Vocational  School  Jambi  City  Inatagram  account  as  an information  medium  from  the  e-servqual  variable.  Using  the  e-servqual  method,  the  variables  used  are  Compesation,  Contact, Efficiency,  Fullfillment,  Privacy,  Responsiveness,  System  Availability.  The  data  collection  technique  used  is  by  distributing questionnaires or questionnaires. The data statistical methods used are descriptive statistics and Partial Least Square (PLS) with the SmartPLS  version  3.0 program.  The  results  of  this  researcher  are  from  7  E-Servqual  variables,  4 which  significantly  influence  the Service Quality on the Instagram account of SMK YADIKA JAMBI CITY, namely Efficiency, Privacy, Compensation, Contact and 3  variables  which  do  not  influence  the  Service  Quality  of  the  Instagram  account  of  SMK  YADIKA  JAMBI  CITY,  namely Fullfillment, System Availability, Responsiveness.
Keywords: Service Quality; E-Servqual; User Satisfaction; Instagram Account

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi di Indonesia  meningkat pesat dari hari ke  hari . Hal  ini dipengaruhi oleh berbagai macam  faktor  mulai  dari  perluasan  area  cakupan  internet,  peningkatan  bandwidth  internet  ,  penggunaan  teknologi internet dan komunikasi terbaru yang lebih cepat dan efisien, perkembangan ponsel pintar, munculnya berbagai macam seperti media sosial, serta semakin banyaknya  masyarakat yang paham dan aktif  menggunakan sosial  media (Bahri et al.,  2023;  Latifah,  2021;  Lestari  &  Suroto,  2020;  Lina  &  Ahluwalia,  2021;  Rodrigues  et  al.,  2022;  Shofiyah  & Kurniawan, 2020; Yahya et al., 2020) .
Media sosial adalah medium di internet yang memungkinkan pengguna merepresentasikan dirinya maupun berinteraksi, bekerja sama, berbagi, berkomunikasi dengan pengguna lain membentuk ikatan sosial secara virtual . Media sosial ialah platfrom media yang memfokuskan pada eksistensi pengguna dimana mereka difasilitasi dalam melakukan aktivitas dan menjalin  kerja  sama  (ikatan  sosial)  (Assegaff  et  al.,  2023; Bambang,  2021;  Dodo  Zaenal  Abidin  et  al.,  2019;  Lina  & Ahluwalia, 2021; Saleh et al., 2022).
Instagram adalah layanan jejaring social berbasis fotografi. Jejaring sosial ini diresmikan pada tanggal 6 Oktober 2010 oleh Kevin Systrom dan Mike Krieger yang mampu menjaring 25 ribu pengguna di hari pertama. Dengan Adanya Instagram  memungkinkan  pengguna  untuk  mengambil  foto,  video,  dan  menambahkan  filter  untuk  menambah  kesan menarik pada foto. Utamanya, Instagram lebih difokuskan pada perangkat smartphone seperti Android dan iOS. Namun pengguna  tetap  dalam  menjalankan  Instagram  dalam  mode  web  app  meskipun  dengan  fitur  terbatas.  Sama  seperti jejaring media sosial lainnya, Instagram memiliki konsep interaksi antar pengguna dengan mengikuti (following) atau pengikut (follower) (Bambang, 2021; Saleh et al., 2022).
Yayasan Abdi Karya didirikan dengan Akte Notaris pendirian adalah Willy Silitonga dengan nomor 41 tanggal 14 Febrari 1976 dan kemudian diubah atau disempurnakan dengan Akte Notaris Willy Silitonga nomor 164 tanggal, 29 November 1983. Serta telah didaftarkan pada Pengadilan Negeri Jakarta Timur dengan pendaftaran nomor 31/LEG/88 tanggal 29 Januari 1988. Yayasan Abdi Karya yang bergerak dalam berbagai bidang yakni di bidang pendidikan yang didorong oleh nilai-nilai luhur yang telah menjadi keyakinan yang sangat mendalam dalam kehidupan para pendirinya. Salah  satu  bidang  usaha  non  profit  yang  dimiliki  oleh  Yayasan  Abdi  Karya  di  daerah  Jambi  adalah  SMK  YADIKA

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 571-580 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4881
Jambi  memiliki sebuah akun  instagram  untuk  mempromosikan kegiatan-kegiatan   dan  fasilitas  yang terdapat di SMK tersebut.
Berdasarkan  Akun  Instagram  SMK  YADIKA  Jambi  mempunyai  1.292  pengikut  (followers).  Selain  itu berdasarkan  hasil  Kuesioner  tentang  bagaimana  layanan  dan  pemberitahuan  informasi  pada  Akun  SMK  YADIKA Jambi.  diperoleh  Masalah  yang  paling  sering  ditemukan  adalah    kurangnya  pemberitahuan  mengenai  Jurusan  ,  Akun smk yadika kota jambi lambat dalam  memberi respon jika mengirim pesan.
Dengan Semakin majuya Media Sosial maka perlu dilakukan analisis kualitas layanan. salah satu Metode yang digunakan  adalah  E-Servqual.  E-Servqual  adalah  metode  yang  menghubungkan  pengaruh  dari  kepuasan  pengguna mengenai kualitas layanan elektronik, serta merupakan dasar yang baik dalam memahami, mengukur dan memperbaiki kualitas  layanan  (Adenuddin  Alwy,  2022;  Fathurrahman  et  al.,  2022;  Hernandes  et  al.,  2019;  Jumini  et  al.,  2023; Memarista  &  Kurniasari,  2017;  Mustikasari  et  al.,  2023).  Metode  e-Servqual  ini  memiliki  tujuh  dimensi  yaitu Compesation, Contact, Efficiency, Fullfilment, Privacy, Responsivness, System Avaibility (Harry Farrizqy et al., 2023; Nimas Maharani et al., 2023; Rahmawati et al., 2022).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Dasar Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  merupakan  Langkah-langkah  dalam  aktivitas  ilmiah  yang  diterapkan  dalam  melakukan penelitian . Adapun kerangka kerja penellitian yang digunakan adalah sebagai berikut:

## Gambar 1. Kerangka Dasar Penelitian
Pada  gambar  1  di  atas  adalah  Kerangka  Penelitian  Analisis  Kualitas  Layanan  Pada  Akun  Instagram  Sebagai Media Informasi Bagi Siswa/I Di SMK YADIKA KOTA JAMBI Dengan Metode E-Servqual yang terdiri dari tahapan identifikasi masalah, studi literatur, konseptual model, dan pengumpulan data, analisis data dan pembuatan laporan.

## 2.2 Alur Kerja Penelitian
Berdasarkan  kerangka  kerja  penelitian  yang  telah  digambarkan  diatas,  maka  dapat  diuraikan  pembahasan  masing- masing tahap dalam penelitian adalah sebagai berikut.
a. Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  identifikasi  masalah  pada  Akun  Instagram  SMK  Yadika  Kota  Jambi  untuk mengetahui inti dari persoalan, penyebab permasalahan, seberapa besar kualitas layanan pada Akun Instagram SMK Yadika Kota Jambi dan solusi yang tepat untuk menyelesaikan masalah tersebut.
b. Studi Literatur
Pada  tahap  ini  penulis  menambah  wawasan  pengetahuan  guna  memahami  konsep  serta  teori  yang  berhubungan dengan masalah yang diteliti, bersumber pada jurnal di dalam google scholar.
c. Konseptual Model
Pada tahapan ini diawali dengan identifikasi faktor yang diperoleh dari kegiatan studi literatur. Langkah berikutnya adalah  membuat  konseptual  model  yang  meggambarkan  hubungan  antar  kualitas  layanan  yang  diberikan  Akun Instagram SMK Yadika Kota Jambi terhadap kepuasan penguna Akun Instagram SMK Yadika Kota Jambi. Dalam penelitian  ini  ditetapkan  bahwa  kepuasan  pengguna  aplikasi  Instagram  menjadi  variabel  terikat  (dependent variables). Sedangkan untuk variabel bebas (independent variables) adalah dimensi layanan E-SERVQUAL. Berikut konseptual model dalam penelitian ini :

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 571-580 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4881
Gambar 2. Konseptual Model
d. Penggumpulan data
Teknik  pengumpulan  data  merupakan  langkah  yang  paling  strategis  dalam  penelitian,  karena  tujuan  utama  dari penelitian adalah mendapatkan data. Tanpa mengetahui teknik pengumpulan data, peneliti tidak akan mendapatkan data yang memenuhi standar data yang ditetapkan. Teknik yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
e. Wawancara
Wawancara adalah proses tanya jawab dalam penelitian yang berlangsung secara lisan antara dua orang atau lebih untuk mendapatkan informasi-informasi atau keterangan secara langsung. Dalam wawancara, pengumpul data harus menyiapkan  beberapa  pertanyaan  sebagai  pedoman  untuk  wawancara.  Wawancara  digunakan  sebagai  teknik pengumpulan untuk  menemukan permasalahan  yang  harus diteliti, dan juga apabila peneliti ingin  mengetahui hal- hal dari responden yang lebih mendalam dan jumlah respondennya sedikit/kecil.
f. Kuesioner (Angket)
Kuesioner  merupakan  teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  cara  memberi  beberapa  pertanyaan  atau pernyataan  tertulis  kepada  responden  untuk  dijawabnya.  Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakaan  kuesioner berupa Google Form untuk mencari data sebagai sampel.
g. Analisis Data
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  analisis  data  dengan  penyusunan  serta  perhitungan  dari  kuesioner  yang  telah disebarkan  melalui google  form terhadap  kualitas  layanan  aplikasi  instagram  pada  akun  Smk  Yadika  Kota  Jambi untuk  mengetahui  bagaimana  kualitas  layanan  pada  akun  instagram  Smk  Yadika  Kota  Jambi  dalam  memberikan informasi bagi Siswa/I dengan bantuan aplikasi SmartPLS. Setelah itu, hasilnya akan dilampirkan didalam  sebuah tabel agar dapat mengetahui kualitas layanan pada akun instagram Smk Yadika Kota Jambi h. Pembuatan Laporan
Merupakan tahapan akhir setelah melakukan analisis maka buat kumpulan terhadap seluruh kegiatan analisis yang telah  dilakukan  dengan  mengembangkan  dalam  bentuk  bab  yang  relevan  dan  terarah  sesuai  pokok  permasalahan yang ada.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Model Konseptual
Langkah awal dalam membuat konseptual model adalah dengan mengidentifikasi factor-faktor yang diperoleh melalui studi literatur kemudian membuat konsep yang dapat menggambarkan hubungan bagaimana  Analisis Kualitas Layanan Pada  Akun  Instagram  Sebagai  Media  Informasi  Bagi  Siswa/I  Di  SMK  YADIKA  KOTA  JAMBI  Dengan  Metode  E- Servqual . Dibawah ini merupakan gambar model konseptual yang digunakan.

## 3.2 Instrumen Penelitian
Pengumpulan data akan diambil melalui kuesioner yang akan di sebarkan kepada Siswa/I Smk Yadika Kota Jambi yang menggunakan  Google  Form.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menyebarkan  kuesioner  secara  online  guna penghematan  biaya,  waktu  dan  jenis  responden  yang  didapat  beragam.  Responden  dalam  penelitian  ini  untuk mengetahui kualitas layanan dengan menggunakan skala likert.

## 3.3 Variabel Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  2  Variabel  yaitu  variable  independent  sebagai  variabel  yang  mempengaruhi  dan  variabel dependen  sebagai  yang  dipengaruhi.  variabel-variabel  independent  yang  digunakan  adalah  berdasarkan  dimensi  e- servqual ialah Efficiency, Fullfilment, System Reliability, Privacy, Responsiveness, Compensation, contact.

## 3.4 Indikator Penelitan
Setelah  dilakukan  perubahan  arsitektur  sistem  yang  dibangun,  langkah  selanjutnya  pada  iconix  proses  adalah mengevaluasi  kembali  serta  merubah  class  diagram  yang  telah  dibuat  sebelumnya.  Perubahan  tersebut  disesuaikan dengan arsitektur sistem yang telah ada. Oleh karena itu maka akan terbentuk beberapa class baru.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 571-580 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4881
Tabel 1. Indikator Penelitian Variabel Kode   Indikator Efficiency E1 Pengguna mudah untuk mencari informasi yang diinginkan E2 Akun instagram  Smk Yadika Kota Jambi  mudah di akses E3 akun instagram mudah untuk digunakan. Fullfilment F1 Saya merasa fitur pada akun Instagram SMK Yadika Kota Jambi sangat beragam? F2 Akun smk yadika kota jambi cepat memberi respon jika mengirim pesan F3 Pihak sekolah jujur terhadap informasi yang diberikan. System Avaibility SA1 Akun instagram  Smk Yadika Kota Jambi dapat diakses dimana saja dan kapan saja SA2 Akun instagram  Smk Yadika Kota Jambi mudah ditemukan di search engine SA3 Saya dapat mengakses akun Instagram SMK Yadika Kota Jambi setiap saat? Privacy P1 Akun smk yadika kota jambi melindungi informasi data Siswa. P2 Akun instagram  Smk Yadika Kota Jambi dapat di percaya P3 Akun smk yadika tidak memberikan informasi pribadi kepada siapapun Responsiveness RS1 saya  yakin  akun  Instagram   Smk  Yadika  Kota  Jambi merespons  cepat  permintaan  Anda, seperti mengirim pesan atau komentar
RS2 Akun instagram  Smk Yadika Kota Jambi  sesuai dengan permintaan pengguna RS3 saya  merasa  layanan  pada  fitur  yang  tersedia  di  akun  SMK  Yadika  Kota  Jambi  sangat membantu para siswa/i? Compensation CP1 Admin  Instagram   Smk  Yadika  Kota  Jambi bersedia  membantu  pengguna  jika  informasi yang  dibutuhkan  pengguna  tidak  dapat  ditemukan  pada  akun  instagram  smk  yadika  kota jambi CP2 Pihak sekolah bersedia membantu pengguna jika kekurangan informasi CP3 Pihak sekolah bertanggung jawab jika terjadi kesalahan pada informasi. Contact C1 Akun  instagram   Smk  Yadika  Kota  Jambi menyediakan  kontak  (telepon,  wa  atau  email) untuk mempermudah pengguna berinteraksi C2 Akun  smk  yadika  menyediakan  layanan  penggantian  bahan  bacaan  yang  tidak  sesuai dengan informasi di system
C3 Saya merasa terbantu dengan adanya admin akun smk yadika kota Kualitas Layanan Y1 Layanan yang diberikan akun instagram  Smk Yadika Kota Jambi sudah  lengkap Y2 layanan  pada  akun  Instagram  SMK  Yadika  Kota  Jambi  telah  sesuai  dengan  yang  saya harapkan
Y3
Saya merasa puas dengan informasi yang diberikan akun smk yadika kota jambi

## 3.4 Hipotesis Penelitian
Hipotesis  merupakan alat  untuk  menjelaskan fenomena atau  menjawab pertanyaan  yang  belum diketahui  secara pasti. Dan atau bisa juga disebut sebagai jawaban sementara pada rumusan masalah penelitian

## Gambar 3. Hipotesis Penelitian

## 3.5 Model Pengukuran
Model pengukuran atau outer model digunakan untuk menguji validitas konstruk dan reliabilitas instrument, Model ini ditujukan  untuk  memastikan  bahwa  instrumen  penelitian  memenuhi  standar  lulus  uji  validitas  dan  uji  reliabilitas sehingga kuesioner sebagai instrumen penelitian.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 571-580 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4881
Terbukti reliabel dan valid. Uji validitas dilakukan untuk mengetahui kemampuan instrumen penelitian mengukur apa yang seharusnya diukur. Sedangkan uji realiabilitas dilakukan untuk  mengukur konsistensi alat ukur dalam  mengukur suatu  konsep  atau  dapat  juga  digunakan  untuk  mengukur  konsistensi  responden  dalam  menjawab  item  pertanyaan dalam kuesioner atau instrument penelitian.

## 3.5.1 Uji Validitas
Selain  uji  Reliabilitas,  Smart-PLS  juga  melakukan  Uji  validitas  yaitu  pengujian  yang  dilakukan  untuk  menunjukkan sejauh  mana  suatu  alat  pengukur  dapat  mengukur  apa  yang  ingin  diukur.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  semakin tinggi  validitas  suatu  alat  pengukur,  maka  alat  pengukur  tersebut  semakin  mengenai  sasarannya,  atau  semakin menunjukkan apa yang seharusnya dapat diukur maka nilai dapat dinyatakan baik.
a. Uji Validitas Konvergen
Rule of Thumb yang digunakan untuk validitas konvergen adalah outer loading ˃ 0,7 dan average variance extracted (AVE) ˃ 0,5. Jika < 0,5 indikator boleh dihapus karena tidak termuat kekonstruk yang mewakilinya. Jika berada di antara 0,5 sampai 0,7 indikator masih dapat digunakan selama AVE > 0.5, semakin tinggi koefisien validitas maka akan semakin besar korelasi dalam menginterpretasikan matrik factor.
Gambar 4. Model Output Grafik
Tabel 2. Loading Factor
Kode Cp C E F Y P RS SA C1 0.879 C2 0.864 C3 0.909 CP1 0.854 CP2 0.937 CP3 0.876 E1 0.888 E2 0.914 E3 0.881 F1 0.869 F2 0.871 F3 0.859 P1 0.876 P2 0.857 P3 0.896 RS1 0.891 RS2 0.897 RS3 0.893 SA1 0.865 SA2 0.878 SA3 0.837

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 571-580 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4881
Kode Cp C E F Y P RS SA Y1 0.861 Y2 0.855 Y3 0.884
Pada tabel 2 menunjukkan bahwa semua Outer Loading sudah memiliki nilai > 0,5, sehingga indikator untuk semua variable  sudah  tidak  ada  lagi  yang  harus  dieliminasi.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  indikator telah memenuhi kriteria validitas konvergen.
b. Uji Validitas Diskriminan
Validitas  diskriminan  dapat  dilihat  dengan  membandingkan  nilai  AVE  ( Avarage  Variance  Extracted) dengan kolerasi  antar  konstruk  lainnya  dalam  model.  Model  untuk  Pengukuran  dengan  AVE  merupakan  model  yang membandingkan  akar  dari  AVE  dengan  kolerasi  antar  konstruk.  Jika  nilai  akar  AVE  >  0,50,    maka  artinya discriminant validility tercapai.
Gambar 5. Avarage Variance Extracted (AVE)
Tabel 3. Nilai AVE Variabel Average Variance Extracted (AVE) Compensation (CP) 0.792 Contact (C) 0.782 Efficiency (E) 0.800 Fullfilment (F) 0.750 Kualitas Layanan (Y) 0.751 Privacy (P) 0.768 Responsiveness (RS) 0.799 System Availability (SA) 0.740
Dari  gambar  5,  dapat  kita  lihat  bahwa  semua  indikator  AVE  bernilai  >  0.5  sehingga  semua  indikator  telah memenuhi kriteria validitas konvergen dan tidak ada yang perlu dieliminasi.
Validasi diskriminan juga dilakukan berdasarkan pengukuran fornell Lacker Criterion dengan konstruk. Apabila korelasi  konstruk  pada  setiap  indikator  lebih  besar  dari  konstruk  lainya,  artinya  konstruk  laten  dapat  memprediksi indikator lebih baik dari konstruk lainya
Tabel 2. Fornell Larcker Kode  CP C E F Y P RS SA CP 0.890 C 0.712  0.884 E 0.699  0.643  0.895 F 0.747  0.672  0.846  0.866 Y 0.785  0.722  0.765  0.783  0.867 P 0.731  0.707  0.696  0.781  0.800  0.876 RS 0.753  0.705  0.743  0.763  0.812  0.894  0.894 SA 0.656  0.682  0.787  0.812  0.754  0.784  0.814  0.860
Dari  tabel  4,  dapat  dilihat  bahwa  setiap  angka  yang  ditebalkan  adalah  nilai  kriteria  Fornell  Larcker  dari  setiap konstruk.  Masing-masing  konstruk  memiliki  nilai  tertinggi  pada  setiap  variabel  laten  yang  diuji  dari  variabel  laten lainnya. Dan hasil uji fornell larcker pada tabel diatas menunjukan angka >7 artinya setiap indikator pertanyaan mampu diprediksi dengan baik oleh  masing-masing variabel laten dan angka  yang  tidak ditebalkan adalah  nilai korelasi antar

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 571-580 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4881
konstruk  dengan  konstruk  lainnya.  Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  konstruk  memenuhi  kriteria  validitas diskriminan.
Tabel  3. Cross Loading Kode CP C E F Y P RS SA C1 0.703  0.879  0.579  0.629  0.634  0.631  0.637  0.568 C2 0.540  0.864  0.539  0.543  0.613  0.585  0.569  0.612 C3 0.642  0.909  0.586  0.610  0.667  0.659  0.662  0.628 CP1 0.854  0.536  0.607  0.652  0.670  0.644  0.663  0.620 CP2 0.937  0.668  0.620  0.662  0.715  0.688  0.722  0.595 CP3 0.876  0.691  0.639  0.679  0.709  0.619  0.623  0.538 E1 0.625  0.546  0.888  0.713  0.662  0.574  0.609  0.699 E2 0.635  0.550  0.914  0.776  0.696  0.634  0.650  0.695 E3 0.616  0.629  0.881  0.778  0.694  0.658  0.733  0.717 F1 0.682  0.608  0.760  0.869  0.661  0.674  0.674  0.688 F2 0.657  0.524  0.707  0.871  0.660  0.706  0.659  0.720 F3 0.605  0.612  0.731  0.859  0.710  0.652  0.650  0.702 P1 0.665  0.589  0.572  0.661  0.692  0.876  0.788  0.659 P2 0.592  0.640  0.557  0.635  0.675  0.857  0.765  0.674 P3 0.662  0.631  0.696  0.753  0.733  0.896  0.797  0.726 RS1 0.655  0.578  0.643  0.692  0.689  0.790  0.891  0.771 RS2 0.634  0.670  0.681  0.699  0.778  0.840  0.897  0.748 RS3 0.733  0.638  0.666  0.653  0.703  0.763  0.893  0.662 SA1 0.505  0.597  0.685  0.673  0.651  0.624  0.697  0.865 SA2 0.569  0.616  0.690  0.731  0.638  0.622  0.684  0.878 SA3 0.617  0.546  0.655  0.691  0.655  0.773  0.718  0.837 Y1 0.763  0.727  0.704  0.736  0.861  0.745  0.767  0.745 Y2 0.612  0.527  0.609  0.604  0.855  0.657  0.646  0.570 Y3 0.651  0.603  0.665  0.682  0.884  0.668  0.685  0.627
Dari  tabel  5,  dapat  dilihat  bahwa  setiap  angka  yang  ditebalkan  adalah  nilai  kriteria  Cross  Loading  dari  setiap konstruk. Jadi dapat disimpulkan bahwa semua variabel laten memenuhi kriteria validitas diskriminan.

## 3.5.2 Uji Reabilitas
Uji reliabilitas untuk mengukur akurasi, konsistensi dan ketepatan  instrumen dalam mengukur variabel. Uji reliabilitas dalam  PLS  dapat  menggunakan  dua  metode,  yaitu Cronbach’s  alpha dan Composite  reliability . Cronbach’s  alpha mengukur batas bawah nilai reliabilitas suatu konstruk,  sedangkan Composite Reliability mengukur nilai sesungguhnya suatu konstruk.
Pada  penelitian  ini  nilai  acuan  yang  digunakan  untuk  mengukur  konsistensi  variabel  laten  diatas  0.6-0.7, Mengukur konsistensi variabel dapat dilihat dari nilai cronbach’s alpha, jika nilai cronbach’s alpha diatas 0.6- 0.7 maka variabel laten sudah konsisten. Selain itu uji reliabilitas juga dapat dilihat dari nilai Composite Reliability dengan nilai acuan yaitu diatas 0.6-0.7, jika nilai Composite reliability diatas 0.6-0.7 maka variabel laten sudah akurat, konsisten dan tepat .
Tabel 4. Uji Reabilitas Variabel Cronbach’s Alpha  Composite Reliability Keterangan Compensation 0.868 0.919 Reliabel Contact 0.860 0.915 Reliabel Efficiency 0.875 0.923 Reliabel Fullfilment 0.834 0.900 Reliabel Privacy 0.849 0.908 Reliabel Responsivness 0.874 0.922 Reliabel System avaibility 0.824 0.895 Reliabel Kualitas layanan 0.835 0.901 Reliabel
Dapat kita lihat dari tabel 6 bahwa semua nilai Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability berada di atas 0.7, hal ini menunjukkan bahwa semua variable telah memenuhi kriteria dan memiliki tingkat reliabilitas yang tinggi.

## 3.6 Model Struktual (Inner Model)
Model struktural adalah model yang digunakan untuk memprediksi hubungan antar konstruk dan variabel laten. Model ini  menggunakan  metode  R  Square  untuk  mengukur  tingkat  variasi  perubahan  variabel  independen  terhadap  variabel dependen. Semakin tinggi nilai R Square maka semakin baik model prediksi dari model penelitian yang diajukan.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 571-580 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4881

## 3.6.1 Nilai R-Square
Nilai R Square adalah ukuran proporsi variasi nilai variabel yang dipengaruhi, yang dapat dijelaskan oleh variabel yang memengaruhinya, nilai R Square dikelompokkan dalam 3 kategori yaitu substansial (0,67), moderat (0,33), dan lemah (0,19).
Tabel 7 . R-Square Adjusted Variabel R-square  R-square adjusted Kualitas Layanan  0.776 0.770
Berdasarkan  hasil  analisis  data  dari  tabel  7  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai R-Square adalah  0.776  dan nilai R-  Square  Adjusted adalah  0.770  Nilai  ini  terkategori  substansial  maksudnya  adalah  variabel  yang  memperkuat atau memperlemah hubungan satu variabel dengan variabel lain.

## 3.6.2 Uji Hipotesis
Setelah melakukan pengujian validitas dan reliabilitas, selanjutnya kita akan melakukan pengujian hipotesis. Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah variabel independen secara parsial berpengaruh nyata terhadap variabel dependen.

## Gambar 5. Bootstraping Grafik pada SmaartPLS
Pengujiannya akan dilakukan dengan metode bootstrapping untuk melihat nilai T-statistic dan Path coefficient. Nilai T-statistic harus diatas 1.96 untuk hipotesis dua ekor atau diatas 1.64 untuk hipotesis satu ekor. Jika nilai t-statistic lebih  kecil  dari  1.96  atau  1.64,  maka  hipotesis  ditolak.  Sebuah  hipotesis  juga  akan  signifikan  apabila  nilai probabilitasnya (P Value < 0.05).
Tabel 8, Hasil Pengujian Hipotesis Variabel  Hubungan  Original Sample  T- Statistic  P-Values H1 E => Y 0.180 2.535 0.011 H2 F => Y 0.075 1.045 0.296 H3 SA => Y 0.040 0.549 0.583 H4 P => Y 0.179 2.454 0.014 H5 RS => Y 0.169 1.892 0.058 H6 CP => Y 0.238 3.897 0.000 H7 C => Y 0.113 2.106 0.035
Berikut ini adalah rangkuman penjelasan hipotesis dari setiap variabel yang diteliti, yaitu : H1 : Pengujian Hipotesis Pertama
Hipotesis  pertama  menunjukan  hasil  dari  pengolahan  data  diketahui  bahwa  nilai  original  sample  0.180  (positif), nilai t-statistic 2.535 (>1,96), dan nilai p values memenuhi syarat yaitu 0.011 < 0,05. Sehingga H1 pada penelitian ini  diterima.  Dapat  disimpulkan    bahwa  dalam  kualitas  layanan  tercapai  dalam  penggunaan  terhadap  kualitas layanan  yang  diakses  siswa  siswi  maupun  masyarakat  yang  ingin  mengetahui  tentang  SMK  YADIKA  KOTA JAMBI. Berebeda dengan peneletian terdahulu yang dilakukan oleh Rizka Septiana Putri, Sarah Astiti, Rona Nisa Sofia  Amriza  yang  berjudul  Analisis  Kepuasan  Konsumen  Terhadap  Kualitas  Pelayanan  E-Commerce  Jd.Id Menggunakan  Metode  E-Servqual  dalam  Efficiency  Kita  dapat  menyimpulkan  bahwa  aplikasi  JD.ID  sangat berguna bagi kepentingan pengguna.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 571-580 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4881

## H2:  Pengujian Hipotesis Kedua
Hipotesis  Kedua  menunjukan  hasil  dari  pengolahan  data  diketahui  bahwa  nilai  original  sample  0.075  (positif), nilai  t-statistic  1.045  (<1,96),  dan  nilai  p  values  tidak  memenuhi  syarat  yaitu  0.296  >  0,05.  Sehingga  H2  pada penelitian ini ditolak. Dapat disimpulkan bahwa dalam kualitas layanan yang dirasakan pengguna SMK YADIKA KOTA  JAMBI  belum  tercapai  untuk  kualitas  layanan  terhadap  kualitas  akun.    Berbeda  dengan  penelitian terdahulu yang dilakukan yang berjudul Analisis Kepuasan Konsumen Terhadap Kualitas Pelayanan E-Commerce Jd.Id Menggunakan Metode E-Servqual dalam Fullfilment dapat melihat bahwa pengguna sangat tertolong dengan adanya  aplikasi  JD.ID  untuk  para  pengguna  sehingga  bisa  pengiriman  barang  ke  konsumen  agar  tidak  terjadi masalah ketika melakukan pengiriman.
H3:  Pengujian Hipotesis ketiga
Hipotesis  Ketiga  menunjukan  hasil  dari  pengolahan  data  diketahui  bahwa  nilai  original  sample  0.040  (positif), nilai t-statistic 0.549 (<1,96), dan nilai p values memenuhi syarat yaitu 0.583 > 0,05. Sehingga H3 pada penelitian ini  ditolak.  Dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  kualitas  layanan  yang  dirasakan  pengguna  SMK  YADIKA  KOTA JAMBI belum tercapai untuk kualitas layanan terhadap kualitas akun. Berbeda dengan penelitian terdahulu yang dilakukan  dilakukan  oleh  Rizka  Septiana  Putri,  Sarah  Astiti,  Rona  Nisa  Sofia  Amriza  yang  berjudul  Analisis Kepuasan  Konsumen  Terhadap  Kualitas  Pelayanan  E-Commerce  Jd.Id  Menggunakan  Metode  E-Servqual  dalam System  Avaibility  dapat  dilihat  bahwa  pengguna  bisa  melakukan  update  teknologi  yang  digunakan  untuk mendukung aplikasi, hal tersebut agar aplikasi berjalan lancar dan tidak mengalami freeze saat digunakan.
H4:  Pengujuan Hipotesis Keempat
Hipotesis Keempat menunjukan hasil dari pengolahan data diketahui bahwa nilai original sample  0.179 (positif), nilai t-statistic 2.454 (>1,96), dan nilai p values memenuhi syarat yaitu 0,014 < 0,05. Sehingga H4 pada penelitian ini  diterima.  Dapat  disimpulkan    bahwa  dalam  kualitas  layanan  tercapai  dalam  penggunaan  terhadap  kualitas layanan  yang  diakses  siswa  siswi  maupun  masyarakat  yang  ingin  mengetahui  tentang  SMK  YADIKA  KOTA JAMBI.  Berbeda  dengan  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Anjar  Safitri,  Eka  Kusumastuti,  Titi  Haryanti  yang berjudul Pengaruh E-Service Quality Terhadap Kepuasan Konsumen Shopee Indonesia (Studi Pada Mahasiswa Di Kota  Purwokerto)  dapat  dilihat  pada  hal  ini  sesuai  penelitian  dari  Orientani  (2017)  bahwa  variable  Privacy memiliki pengaruh kuat secara parsial terhadap Kepuasan Konsumen.
H5:  Pungujian Hipotesis Kelima
Hipotesis  Kelima  menunjukan  hasil  dari  pengolahan  data  diketahui  bahwa  nilai  original  sample  0.169  (positif), nilai  t-statistic  1.892  (<1,96),  dan  nilai  p  values  tidak  memenuhi  syarat  yaitu  0,058  >  0,05.  Sehingga  H5  pada penelitian  ini  ditolak.  Dapat  disimpulkan    bahwa  dalam  kualitas  layanan  tercapai  dalam  penggunaan  terhadap kualitas  layanan  yang  diakses  siswa  siswi  maupun  masyarakat  yang  ingin  mengetahui  tentang  SMK  YADIKA KOTA JAMBI. Berbeda dengan terdahulu yang dilakukan oleh Anjar Safitri, Eka Kusumastuti, Titi Haryanti yang berjudul Pengaruh E-Service Quality Terhadap Kepuasan Konsumen Shopee Indonesia (Studi Pada Mahasiswa Di Kota Purwokerto) dapat dilihat pada hal ini sesuai penuturan Simanjuntak (2020) bahwa variable Responsiveness secara sendiri tidak berpengaruh kuat terhadap Kepuasan Konsumen.
H6 : Pengujian Hipotesis Keenam
Hipotesis  Keenam  menunjukan  hasil  dari  pengolahan  data  diketahui  bahwa  nilai  original  sample  0.238  (positif), nilai t-statistic 3.897 (>1,96), dan nilai p values memenuhi syarat yaitu 0,000 < 0,05. Sehingga H6 pada penelitian ini  diterima.  Dapat  disimpulkan    bahwa  dalam  kualitas  layanan  tercapai  dalam  penggunaan  terhadap  kualitas layanan  yang  diakses  siswa  siswi  maupun  masyarakat  yang  ingin  mengetahui  tentang  SMK  YADIKA  KOTA JAMBI. Berbeda  dengan  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Rizka  Septiana  Putri,  Sarah  Astiti,  Rona Nisa Sofia Amriza yang berjudul Analisis Kepuasan Konsumen Terhadap Kualitas Pelayanan E-Commerce Jd.Id Menggunakan  Metode  E-Servqual  dalam  Compensation  dapat  dilihat  pengguna  bisa  seperti,  memberikan  ganti rugi atau kompensasi kepada konsumen apabila barang yang dikirmkan mengalami kerusakan.
H7 : Pengujian Hipotesis Ketujuh
Hipotesis  Ketujuh  menunjukan  hasil  dari  pengolahan  data  diketahui  bahwa  nilai  original  sample  0.113  (positif), nilai t-statistic 2.106 (>1,96), dan nilai p values memenuhi syarat yaitu 0,035 < 0,05. Sehingga H7 pada penelitian ini  diterima.  Dapat  disimpulkan    bahwa  dalam  kualitas  layanan  tercapai  dalam  penggunaan  terhadap  kualitas layanan  yang  diakses  siswa  siswi  maupun  masyarakat  yang  ingin  mengetahui  tentang  SMK  YADIKA  KOTA JAMBI.  Berbeda  dengan  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Anjar  Safitri,  Eka  Kusumastuti,  Titi  Haryanti  yang berjudul Pengaruh E-Service Quality Terhadap Kepuasan Konsumen Shopee Indonesia (Studi Pada Mahasiswa Di Kota Purwokerto) dapat dilihat pada hal ini sesuai penjelasan Utami (2019) bahwa variabel Contact secara sendiri berpengaruh kuat terhadap Kepuasan Konsumen.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan pada proses Analisis Kualitas Layanan Pada Akun Instagram SMK Yadika Kota Jambi Sebagai Media Informasi Bagi Siswa/i Menggunakan Metode E-Servqual dapat diambil kesimpulan  yaitu dari 7 variabel E-Servqual, 4 yang secara signifikan berpengaruh terhadap Kualitas Layanan pada akun Instagram SMK YADIKA  KOTA  JAMBI  yaitu Efficiency,  Privacy,  Compensation,  Contact dan  3  variabel  yang  tidak  berpengaruh

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 571-580 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4881
terhadap  Kualitas  Layanan  akun  Instagram  SMK  YADIKA  KOTA  JAMBI  yaitu Fullfilment,  System  Availability, Responsivness .  Sebagai  saran  penelitian  ini  dapat  menggunakan  variabel  selain  dimensi  e-servqual  ialah Efficiency, Fullfilment, System Reliability, Privacy, Responsiveness, Compensation, contact.

## REFERENCES
Adenuddin Alwy, M. (2022). Manajemen Sumber Daya Manusia Di Era Digital Melalui Lensa Manajer Sumber Daya Manusia  Generasi  Berikutnya. SIBATIK  JOURNAL:  Jurnal  Ilmiah  Bidang  Sosial,  Ekonomi,  Budaya,  Teknologi, Dan Pendidikan , 1 (10), 2265–2276. https://doi.org/10.54443/sibatik.v1i10.334 Assegaff,  S., Rasywir, E., &  Pratama, Y. (2023). Experimental of vectorizer and classifier for  scrapped social media data . 21 (4), 815–824. https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.v21i4.24180
Bahri,  S.,  Harahap,  R.  R.,  Rahmah,  H.,  Maulana,  S.,  &  ...  (2023).  STRATEGI  KOMUNIKASI  DIGITAL  YANG
EFEKTIF Efektif di Era Digital: Studi Kasus dari Berbagai Industri. Jurnal Pendidikan … , 7 , 14374–14379. Bambang,  A.  (2021).  Dampak  Media  Sosial  Bagi  Perubahan  Perilaku  Generasi  Muda  di  Masa  Pandemi  Covid-19 Bambang Arianto STISIP Banten Raya, Indonesia. Journal of Social Politics and Governance , 3 (2), 118–132.
Dodo Zaenal Abidin, Nurmaini, S., Malik, R. F., Jasmir, Rasywir, E., & Pratama, Y. (2019). A Model of Preprocessing For  Social  Media  Data  Extraction. 2019  International  Conference  on  Informatics,  Multimedia,  Cyber  and Information System (ICIMCIS) , 1 (1), 1346–1358. https://doi.org/10.1109/JPROC.2015.2447016 Fathurrahman,  Kumalasari,  D.,  Susanto,  H.,  Nurholipah,  &  Saliman.  (2022).  Implementasi  Pembentukan  Karakter Peduli Lingkungan Melalui Program Adiwiyata. Jurnal Pendidikan Dan Konseling , 4 (6), 13038–13044. Harry Farrizqy, R., Randy Suryono, R., Ayu Megawaty, D., Informasi, S., Corresponding Author, N., & Harry Farrizqy Submited,  R.  (2023). ANALISIS  KINERJA  WEBSITE  PELAYANAN  PUBLIK  MENGGUNAKAN  WEBQUAL  4.0 (Studi Kasus : Dinas Penanaman Modal Dan Pelayanan Terpadu Satu Pintu Provinsi Lampung) . 4 (3), 340–348. Hernandes, A., Hartini, H., & Sartika, D. (2019). Steganografi Citra Menggunakan Metode Least Significant Bit (LSB) dan Linear Congruential Generator (LCG). JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 5 (2), 137– 146. https://doi.org/10.35957/jatisi.v5i2.134
Jumini,  S.,  Madnasri,  S.,  Cahyono,  E.,  &  Parmin,  P.  (2023).  Analisis  Kualitas  Butir  Soal  Pengukuran  Literasi  Sains Melalui Teori Tes Klasik Dan Rasch Model. Prosiding Seminar Nasional Pascasarjana UNNES , 758–765. Latifah, L. (2021). Perubahan Tingkah Laku Siswa Melalui Komunikasi Antar Pribadi Guru Pendidikan Agama Islam. Al-KALAM  JURNAL  KOMUNIKASI,  BISNIS  DAN  MANAJEMEN , 8 (2),  112.  https://doi.org/10.31602/al- kalam.v8i2.5301
Lestari, F. G., & Suroto. (2020). Sistem Informasi Penjualan Handphone Online Di Toko Bbenk Shop Batam Berbasis Smartphone Android . 10 (2).
Lina,  L.  F.,  &  Ahluwalia,  L.  (2021).  Customers’  impulse  buying  in  social  commerce:  The  role  of  flow  experience  in personalized advertising. Jurnal Manajemen Maranatha , 21 (1), 1–8. https://doi.org/10.28932/jmm.v21i1.3837 Memarista, G., & Kurniasari,  v. (2017). Analisis Kinerja Perusahaan Menggunakan Metode Balanced Scorecard ( Studi Kasus pada PT. Sentana Argo ). Agora , 5 (1).
Mustikasari, M., Universitas Muhammadiyah Bandung, Bandung, I., Hanim, W., Universitas Muhammadiyah Bandung, Bandung,  I.,  Mardiana,  S.,  Universitas  Muhammadiyah  Bandung,  Bandung,  I.,  Haryadi,  Y.,  Universitas Muhammadiyah  Bandung,  Bandung,  I.,  Nurrahman,  A.,  BAZNAS  Kota  Bandung,  Bandung,  I.,  Kirana,  L.  C., Universitas  Muhammadiyah  Bandung,  Bandung,  I.,  Shafwan,  A.  Z.,  &  Universitas  Muhammadiyah  Bandung, Bandung,  I.  (2023).  Analisis  Kepuasan  Mustahik  Terhadap  Pelayanan  Badan  Zakat  Nasional  (BAZNAS)  Kota Bandung. Jurnal Ilmu Multidisplin (Juli-September 2023) , Vol. 2 No. (2), 14.
Nimas  Maharani,  C.,  Darwis,  D.,  Penulis,  N.,  Dedi,  K. :,  &  Submitted,  D.  (2023).  Analisis  Perbandingan  Kualitas Perangkat  Lunak  Pada  Website  Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Metode  Webqual,  Apache  J-Meter,  Dan  Web Server Stress Tool. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi , 4 (1), 34–41.
Rahmawati, L. S., Abidin, D. Z., & Rasywir, E. (2022). Analysis of Service Quality Based on User Satisfaction of the Anteraja Application Using the Servqual Method . 1 (1), 357–366.
Rodrigues,  A.  P.,  Fernandes,  R.,  Aakash,  A.,  Abhishek,  B.,  Shetty,  A.,  Atul,  K.,  Lakshmanna,  K.,  &  Shafi,  R.  M.
(2022). Real-Time Twitter Spam Detection and Sentiment  Analysis using Machine  Learning and Deep Learning Techniques. Computational Intelligence and Neuroscience , 2022 . https://doi.org/10.1155/2022/5211949 Saleh, H., Mostafa, S., Alharbi, A., El-Sappagh, S., & Alkhalifah, T. (2022). Heterogeneous Ensemble Deep Learning Model for Enhanced Arabic Sentiment Analysis. Sensors , 22 (10), 1–28. https://doi.org/10.3390/s22103707 Shofiyah & Kurniawan, R. R. (2020). Pengaruh Jejaring Sosial Terhadap Eksistensi Sosial Budaya . x (x), 1–17. Yahya,  A.,  Amer,  A.,  &  Siddiqui,  T.  (2020).  Detection  of  Covid-19  Fake  News  text  data  using  Random  Forest  and Decision tree Classifiers. International Journal of Computer Science , 18 (12), 88–100.
https://doi.org/https://doi.org/10.5281/zenodo.4427204