INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 4 Tahun 2023 Page 5409-5419 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Pengaruh Kualitas Layanan Logistik Terhadap Loyalitas Pelanggan Dimediasi Oleh Kepuasan Pelanggan (Studi di PT. Trans Nusantara Logistik)
Andi Nurhidayatul Islamiyah 1 ✉ , M. Ardhya Bisma 2 , Dani Leonidas S 3
Universitas Logistik Dan Bisnis Internasional
Email: andihudayatul@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Persaingan diindustri pengiriman jasa mendorong perusahaan untuk memberikan pelayanan terbaik kepada pelanggan. Persaingan ini terjadi baik dalam layanan pengiriman lokal maupun internasional. Salah  satu  perusahaan  yang  menghadapi  tantangan  dalam  hal  kualitas  layanan  adalah  PT.Trans Nusantara  Logistik.  Keterlambatan  pengiriman  barang  menjadi  salah  satu  masalah  yang mempengaruhi  kepuasan  pelanggan.  Dalam  konteks  ini,  penelitian  ini  bertujuan  untuk menginvestigasi pengaruh kualitas layanan logistik terhadap loyalitas pelanggan, dengan kepuasan pelanggan  sebagai  mediator.  Penelitian  ini  mendukung  upaya  perusahaan  dalam  meningkatkan kualitas layanan untuk mencapai kepuasan pelanggan dan mempertahankan loyalitas pelanggan. Kata Kunci: “ Kualitas layanan logistik, kepuasan pelanggan, loyalitas pelanggan.

## Abstract
Competition in the service delivery industry encourages companies to provide the best service to customers. This competition occurs both in local and international delivery services. One of the companies facing challenges in terms of service quality is PT. Trans Nusantara Logistik. Delay in delivery of goods is one of the problems that affect customer satisfaction. In this context, this study aims  to  investigate  the  effect  of  logistics  service  quality  on  customer  loyalty,  with  customer satisfaction as the mediator. This research supports the company's efforts to improve service quality to achieve customer satisfaction and maintain customer loyalty.
Keyword: “ Logistics service quality, customer satisfaction, customer loyalty.
PT. Trans Nusantara Logistik adalah perusahaan yang berfokus pada layanan logistik dan  transportasi.  Mereka  menawarkan  berbagai  layanan  seperti  pengiriman  barang, pergudangan,  distribusi,  dan  jasa  logistik.  Perusahaan  ini  memiliki  kemampuan  untuk mengelola rantai pasok, melakukan pengiriman lokal dan internasional, serta menyediakan solusi  logistik efisien  untuk pelanggan dari berbagai sektor industri. Namun, mereka juga menghadapi  tantangan  dalam  menjalankan  bisnis,  salah  satunya  adalah  masalah keterlambatan pengiriman barang dari jadwal yang dijanjikan. Keterlambatan ini bisa memiliki dampak  negatif  seperti  menurunkan  tingkat  kepuasan  pelanggan,  menimbulkan  kerugian finansial, dan merusak reputasi perusahaan.
Tabel 1. Data Keterlambatan Pengiriman Barang PT. Trans Nusantara Logistik Tahun 2022
No. Bulan Jumlah Barang Yang dikirim Terlambat Persentase 1 Januari 70 25 36% 2 Februari 60 10 17% 3 Maret 91 10 11% 4 April 80 20 25% 5 Mei 50 10 20% 6 Juni 89 15 17% 7 July 65 15 23% 8 Agustus 72 5 7% 9 September 100 20 20% 10 Oktober 120 10 8% 11 November 95 5 5% 12 Desember 150 15 10% Jumlah 1,042 160 15%
Berdasarkan wawancara penulis dengan ketua divisi operasional, PT. Trans Nusantara Logistik telah menetapkan kebijakan maksimal persentase keterlambatan sebesar 5%. Dari data diatas dapat dilihat bahwa rata-rata persentase keterlambatan pengiriman pada tahun 2022 sebesar 15%, dengan nilai persentase tertinggi sebesar 36% pada bulan Januari dan terendah  sebesar  5%  pada  bulan  November.  Hal  tersebut  menunjukkan  adanya permasalahan  dalam  kualitas  layanan  yang  diberikan  oleh  perusahaan  yang  dapat mempengaruhi  kepuasan  pelanggan.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Ardianto,  2018), (Aminah, Harfani, dan Hariyani, 2017), dan (Lisnasari, Rudi, dan Pratiwi, 2016) memberikan
hasil bahwa ketepatan waktu pengiriman barang berpengaruh dengan kepuasan pelanggan.
Hal ini dikarenakan harapan pelanggan tidak sesuai dengan pelayanan yang diberikan oleh perusahaan. Seperti yang dipaparkan dalam penelitian yang dilakukan oleh (Nasuka, 2017), yakni  persepsi  pelanggan  terhadap  kualitas  layanan    dapat  memberikan  kontribusi  postif terhadap terhadap kepuasan pelanggan.
Dalam industri logistik yang kompetitif, mempertahankan pelanggan yang ada lebih ekonomis daripada mencari pelanggan baru. Oleh karena itu, perusahaan logistik perlu fokus pada  meningkatkan  kepuasan  pelanggan  dengan  layanan  yang  handal,  responsif,  tepat waktu,  dan  komunikatif.  Kepuasan  pelanggan  memainkan  peran  penting  dalam memengaruhi  perilaku  pelanggan  di  masa  depan,  seperti  pembelian  ulang  atau  loyalitas (Armanto, 2018). Dengan demikian, penulis berminat untuk melakukan penelitian lebih lanjut dalam  bentuk  skripsi  berjudul  "Pengaruh  Kualitas  Layanan  Logistik  Terhadap  Loyalitas Pelanggan dengan Mediasi Kepuasan Pelanggan (Studi Kasus: PT. Trans Nusantara Logistik)"

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  tata  cara  ilmiah  untuk  memperoleh  data  guna mencapai  tujuan  penelitian  tertentu  (Sugiyono,  2018).  Metode  ini  melibatkan  langkah- langkah sistematis yang mengarah pada pemahaman yang lebih mendalam tentang suatu fenomena, didukung oleh bukti-bukti konkret yang terperoleh melalui observasi dan analisis data. Dalam konteks ini, penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan analisis Partial Least Square-Structural Equation Model (PLS-SEM).
PLS-SEM  adalah  metode  analisis  yang  sangat  kuat  karena  dapat  diterapkan  pada berbagai jenis skala data, mulai dari nominal hingga rasio, dan memiliki fleksibilitas asumsi yang  lebih  tinggi  (Yamin  &  Kurniawan,  2011).  Metode  ini  memungkinkan  untuk  menduga adanya  hubungan  antar  variabel  dan  merumuskan  proposisi  yang  dapat  diuji.  Tujuan utamanya adalah menjelaskan relasi antara konstruk-konstruk yang ada, dengan fokus pada pemahaman  nilai-nilai  hubungan  tersebut.  Dalam  konteks  penelitian  ini,  penting  untuk memperhatikan asumsi-asumsi teoritis yang membentuk  dasar model, pemilihan variabel, pendekatan analisis yang digunakan, serta interpretasi hasil analisis.
Hasil

## Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan tiga cara yaitu:
1. Observasi
Pada saat penulis melaksanakan intenship II, penulis melihat bahwa adanya fenomena keterlambatan pengiriman barang yang sering terjadi dalam tahun ini di PT. Trans Nusantara Logistik.  Observasi  dilakukan  dengan  mempertimbangkan  proses  bisnis  di  PT.  Trans Nusantara Logistik.
2. Kuesioner
Keterlambatan pengiriman barang sebaiknya harus diturunkan sesuai dengan standart yang ditetapkan oleh perusahaan. Salah satu cara mengukur kualitas layanan logistik,loyalitas pelanggan  dan  kepuasan  pelanggan  adalah  dengan  pembagian  kuesioner.  Kuesioner dibagikan kepada pelanggan yang menggunakan jasa di PT. Trans Nusantara Logistik. Berikut merupakan kriteria responden kuesioner yang peneliti lakukan:
a. Frekuensi Penggunaa Jasa
Berikut merupakan kriteria responden pada bagian frekuensi penggunaan jasa.
Tabel 2  Frekuensi Pengguna Jasa Frekuensi Penggunaan Jasa Persentase 1 Kali 12% 2-3 Kali 54% 4-5 Kali 24% >5 Kali 10% Total 100%
Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat bahwa frekuensi penggunaan jasa terbanyak di PT. Trans Nusantara Logistik dilakukan sebanyak 2 sampai 3 kali.

## Pengolahan Data
Pengolahan data dilakukan dengan metode Partial Least Square- Structural Equation Modelling (PLS-SEM). Pengolahan data dilakukan dengan dua tahap yaitu Outer Model dan Inner Model.

## Gambar 1 Kerangka Model

## 1. Model Pengukuran (Outer Model)
Model Pengukuran terdiri atas uji validitas dan uji reliabilitas
a. Uji validitas konvergen
Uji  validitas  konvergen  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  outer  loading.  Berikut merupakan nilai outer loading yang dihitung menggunakan software SmartPLS.
Tabel 3 Uji Validitas Konvergen Instrumen X Y Z X1 0.705 X2 0.802 X3 0.822 X4 0.676 X5 0.744 X6 0.774 X7 0.821 X8 0.823 X9 0.752 X10 0.745 X11 0.815 X12 0.808 Y1 0.767 Y2 0.743 Y3 0.859 Y4 0.707 Z1 0.670 Z2 0.738 Z3 0.519 Z4 0.688 Z5 0.704 Z6 0.698 Sumber : Output SmartPLS,2023
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa  seluruh  instrumen  memenuhi  kriteria outer  loading  diatas  0,5.  Oleh  karena  itu,  seluruh  instrumen  dikatakan  valid.  Dalam pengukuran tahap awal dalam pengembangan skala pengukuran outer loading 0,50 sampai 0,60 dianggap cukup atau valid (Chin,2014).
b. Uji validitas diskriminan
Uji  validitas  diskriman  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  cross  loading  dan  forner larcker. Berikut merupakan nilai cross loading dan forner larcker yang dihitung menggunakan software  SmartPLS. Pada  indikator reflektif perlu  dilakukan  pengujian validitas diskriminan ( discriminant validity) dengan membandingkan nilai pada tabel cross loading. Jika korelasi konstruk dengan item pengukuran lebih besar daripada ukuran konstruk lainnya, maka hal ini  menunjukkan  bahwa  konsruk  laten  memprediksi  ukuran  pada  blok  mereka  lebih  baik daripada ukuran blok lainnya (Ghozali, 2018:25).

## Tabel 4 Uji Validitas Diskriminan (Cross Loading)
Instrumen X Y Z X1 0.705 0.245 0.545 X2 0.802 0.216 0.539 X3 0.822 0.280 0.722 X4 0.676 0.067 0.561 X5 0.744 0.233 0.659 X6 0.774 0.187 0.585 X7 0.821 0.269 0.652 X8 0.823 0.239 0.588 X9 0.752 0.123 0.546 X10 0.745 0.301 0.527 X11 0.815 0.354 0.645 X12 0.808 0.354 0.586 Y1 0.206 0.767 0.370 Y2 0.193 0.743 0.328 Y3 0.359 0.859 0.508 Y4 0.148 0.707 0.305 Z1 0.550 0.209 0.670 Z2 0.504 0.467 0.738 Z3 0.517 0.374 0.519 Z4 0.470 0.377 0.688 Z5 0.558 0.257 0.704 Z6 0.518 0.322 0.698
Setelah dilakukan perhitungan, seluruh instrumen memenuhi syarat cross loading yang dimana nilai variabel lebih besar dari pada nilai konstruk variabel lainnya. Selain itu, pengujian validitas diskriminan  dilihat dari nilai forner  larcker. Berikut merupakan nilai  forner larcker yang dihitung dari software SmarPLS.
Tabel 5 Uji Validitas Diskriminan (Forner Larcker)
Variabel X Y Z X 0.826 Y 0.271 0.810 Z 0.661 0.519 0.670

## Sumber : Output SmartPLS,2023
Berdasarkan perhitungan diatas dapat dilihat bahwa nilai dari setiap variabel lebih besar dari variabel lainnya. Oleh karena itu validitas diskriminan terpenuhi. Jika nilai akar kuadrat AVE  setiap  konstruk  lebih  besar  daripada  nilai  korelasi  antara  konstruk  dengan  konstruk lainnya dalam model, maka dikatakan memiliki nilai discriminant validity yang baik (Ghozali,
2018:25)
c. Uji Reliabilitas
Uji  reliabilitas  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  Cronbach's  Alpha  &  Composite Reliability. Berikut merupakan nilai Cronbach's Alpha & Composite Reliability yang dihitung menggunakan software SmartPLS.

## Tabel 6 Uji Reliabilitas
Variabel Cronbach’s Alpha Composite Reliability (rho_a) X 0.767 0.767 Y 0.740 0.785 Z 0.754 0.751

## Sumber : Output SmartPLS,2023
Berdasarkan perhitungan diatas dapat dilihat bahwa nilai dari setiap variabel lebih besar dari variabel lainnya. Oleh karena itu uji reliabilitas terpenuhi. Sarwono dan Narimawati (2015) menyatakan bahwa suatu variabel laten dapat dikatakan mempunyai realibilitas yang baik apabila nilai composite reliability lebih besar dari 0,7 dan nilai Cronbach’s alpha lebih besar dari 0,7.
2. Model Struktural ( Inner Model)
Setelah melakukan evaluasi model pengukuran selanjutnya peneliti melakukan evaluasi model  struktural.  Evaluasi  model  struktural  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  R-square. Berikut merupakan perhitungan r-square yang dilakukan di software SmartPLS.
Tabel 7 Model Struktural (Inner Model)
Variabel R-square Y 0.270 Z 0.437
Sumber : Output SmartPLS,2023
Berdasarkan  variabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa  loyalitas  pelanggan  (Y)  dipengaruhi sebesar 27%  oleh Kepuasan Pelanggan (Z) dan Kepuasan pelanggan (Z) dipengaruhi sebesar 43% oleh Kualitas layanan logistik (X). Kriteria nilai r-square yang didapatkan 0.02 (kecil), 0.15 (sedang) dan 0.35 (besar), yang berarti loyalitas pelanggan memeliki hubungan yang sedang terhadap  kepuasan  pelanggan  dan  kepuasan  pelanggan  memiliki  hubungan  yang  kuat dengan kualitas layanan logistik. Apabila nilai yang didapatkan 0.02 (kecil), 0.15 (sedang) dan 0.35  (besar).  Hanya  dapat  dilakukan  untuk  konstruk  endogen  dengan  indikator  reflektif (Ghozali, 2016).
Analisis Pembahasan
Berikut merupakan hasil dari final model perhitungan pada software SmartPLS:

## Gambar 2 Final Model
Uji Hipotesis Direct Effect
Tabel 8 Uji Hipotesis Direct Effect Direct Effect Path Coefisien T  Statistics (|O/STDEV|) P Values Keterangan X -> Z 0.661 7.655 0.000 Diterima Z -> Y 0.519 5.261 0.000 Diterima Sumber : Output SmartPLS,2023
Tabel diatas dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Kualitas  Layanan  Logistik  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  kepuasan pelanggan. Hal ini dilihat dari nilai p-values<0,05 dan t-statistik > 1,96 ( Hair et al, 2008 dalam  Abdillah  dan  Hartono,  2015). Path  Coefficient  bernilai  positif  yang  berarti  jika kualitas layanan logistik meningkat maka kepuasan pelanggan juga akan meningkat.
2. Kepuasan pelanggan berpengaruh  positif dan signifikan terhadap loyalitas pelanggan. Hal ini dilihat dari nilai p-values<0,05 dan t-statistik > 1,96 ( Hair et al, 2008 dalam Abdillah dan Hartono, 2015). Path Coefficient bernilai positif yang berarti jika kepuasan pelanggan meningkat maka loyalitas pelanggan juga akan meningkat.
Uji Hipotesis Indirect Effect

## Tabel 9 Uji Hipotesis Indirect Effect
Indirect Effect Path Coefficient T  Statistics (|O/STDEV|) P- Values Keterangan X -> Z -> Y 0.343 4.707 0.000 Diterima
Sumber : Output SmartPLS,2023
Tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa  kualitas  layanan  logistik  berpengaruh  terhadap loyalitas pelanggan melalui kepuasan pelanggan. Hal ini dilihat dari nilai p-values<0,05 dan t-statistik > 1,96 ( Hair et al, 2008 dalam Abdillah dan Hartono, 2015). Path Coefficient bernilai positif  yang  berarti  kepuasan  pelanggan  dapat  memoderasi  hubungan  antara  kualitas layanan logistik dan loyalitas pelanggan.

## SIMPULAN
Kesimpulan dari hasi perhitungan melalui software SmartPLS adalah sebagai berikut
1. H1  diterima,  Kualitas  Layanan  Logistik  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap kepuasan pelanggan
2. H2 diterima, Kepuasan pelanggan berpengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas pelanggan
3. H3  diterima,  Kualitas  layanan  logistik  berpengaruh  dan  signifikan  terhadap  loyalitas pelanggan melalui kepuasan pelanggan.
DAFTAR PUSTAKA
Abdi, H. (2010). Partial Least Squares Regression And Projection On Latent Structure Regression (Pls Regression). Wires Computational Statistics, 2(1), 97 – 106.
Https://Doi.Org/10.1002/Wics.51
Butarbutar, E. N. (2018). Metode Penelitian Hukum Langkah-Langkah Untuk Menemukan
Kebenaran Dalam Ilmu Hukum. Pt Refika Aditama.
Daeli, A. (2021). No Ampuni Daeli Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Pelanggan Pada Ud. Sukaria Makmur Di Telukdalam. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Nias Selatan, 4(1).
Destiana, B. (2012). Analisis Penerimaan Pengguna Akhir Terhadap Penerapan Sistem E- Learning Dengan Menggunakan Pendekatan Technology Acceptance Model (Tam) Di Sma N 1 Wonosari. Universitas Negeri Yogyakarta.
Firmansyah, M. A. (2019). Pemasaran Produk Dan Merek (Planning & Strategy). Cv. Penerbit Qiara Media.
Ghozali, I. (2008). Structural Equation Modeling, Metode Alternatif Dengan Partial Least Square. Bp Universitas Diponegoro.
Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Mena, J. A. (2012). An Assessment Of The Use Of Partial Least Squares Structural Equation Modeling In Marketing Research. Journal Of The Academy Of Marketing Science, 40(3), 414 – 433.
Https://Doi.Org/10.1007/S11747-011-0261-6
Hapsari., R., Clemes, D. M., & Dean, D. (2017). The Impact Of Service Quality, Customer Engagement And Selected Marketing Constructs On Airline Passenger Loyalty.
International Journal Of Quality And Service Science, 9(1), 21 – 40.
Irwan, & Adam, K. (2015). Metode Partial Least Square (Pls) Dan Terapannya (Studi
Kasus: Analisis Kepuasan Pelanggan Terhadap Layanan Pdam Unit Camming Kab.
Bone). Jurnal Teknosains, 9(1), 53 – 68.
Https://Doi.Org/Https://Doi.Org/10.24252/Teknosains.V9i1.1856
Ismanto, A., Lestyanto, D. P., & M. I. Haris, Y. E. (2020). Komposisi Kimia, Karakteristik Fisik, Dan Organoleptik Sosis Ayam Dengan Penambahan Karagenan Dan
Transglutaminase. Sains Peternakan Jurnal Penelitian Ilmu Peternakan, 18(1), 73 – 80.
Https://Doi.Org/Http://Dx.Doi.Org/10.20961/Sainspet.V%Vi%I.27974
Junaedy, A. (2017). Analisa Pengaruh Dimensi Kualitas Layanan Terhadap Kepuasan
Pelanggan Dalam Penyedia Jasa Logistik – Studi Kasus : Pt. Lbs Surabaya. Jurnal
Ilmiah Manajemen, Ekonomi Bisnis, Kewirausahaan, 4(2).
Lati Praja Delmana. (2021). Evaluasi Dan Perbaikan Desain Distribusi Logistik Pemilu Melalui Penerapan Manajemen Logistik 4.0. Electoral Governance Jurnal Tata Kelola
Pemilu Indonesia, 3(1), 26 – 50. Https://Doi.Org/10.46874/Tkp.V3i1.309
Nasuka, M. (2017). Peningkatan Loyalitas Pelanggan Melalui Kepuasan Pelanggan Dengan Layanan Inti. Diktum: Jurnal Syariah Dan Hukum, 15(2), 191 – 205.
Https://Doi.Org/10.35905/Diktum.V15i2.435
Prasetya, A. W. (2018). Kualitas Pelayanan Terhadap Loyalitas Pelanggan ( Studi Pada J &
T Express Kota Malang ). 6, 2.
Riou, J., Guyon, H., & Falissard, B. (2016). An Introduction To The Partial Least Squares
Approach To Structural Equation Modelling: A Method For Exploratory Psychiatric
Research. International Journal Of Methods In Psychiatric Research, 25(3), 220 – 231. Https://Doi.Org/10.1002/Mpr.1497
Salamah, M., & Sholiha, E. U. N. (2015). Structural Equation Modeling- Partial Least Square Untuk Pemodelan Derajat Kesehatan Kabupaten/Kota Di Jawa Timur (Studi Kasus Data Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat Jawa Timur 2013). Jurnal Sains Dan Seni Its, 4(2).
Https://Doi.Org/Https://Dx.Doi.Org/10.12962/J23373520.V4i2.10443
Sarwono, J. (2010). Pengertian Dasar Structural Equation Modeling (Sem). International Women Univeristy Bandung.
Sekaran, U., & Bougie, R. (2013). Research Methods For Business. John Willey And Sons Inc.
Sugiyono. (2017). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, Dan R&D. Alfabeta.
Sugiyono. (2019). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, Dan R&D. Bandung: Cv.
Alfabeta.