Abstrak — Belanja online saat ini bukan menjadi hal yang asing bagi  setiap  orang.  Kemudahan  dan  keuntungan  yang ditawarkan dari belanja online membuat orang-orang tertarik untuk  melakukan  belanja online .  Melihat  hal  tersebut  maka banyak  situs  belanja online yang  muncul  untuk  mengambil kesempatan dalam  menggaet pangsa pasar.  Berdasarkan hasil dari pra survei yang telah dilakukan, mahasiswa Statistika ITS paling banyak menggunakan situs belanja online Shopee. Oleh karena  itu,  akan  dilakukan  pemodelan  faktor-faktor  yang mempengaruhi  kepuasan  dalam  berbelanja online dengan menggunakan SEM yang berfokus pada situs Shopee. Data yang digunakan  merupakan  data  primer  yang  terdiri  dari  130 responden. Terdapat 26 indikator yang terdiri dari 3 indikator variabel  keamanan,  3  indikator  variabel  ketersediaan informasi, 6 indikator variabel pengiriman, 3 indikator variabel kualitas, 3 indikator variabel harga, 3 indikator variabel waktu dan  5  indikator  variabel  kepuasan  pelanggan.  Pada  proses deteksi  outlier  didapatkan  2  observasi  terdekteksi  sebagai outlier  multivariat  sehingga  untuk  proses  selanjutnya  2 observasi  tersebut  akan  dihapus  dan  analisis  selanjutnya  data yang  digunakan  sebanyak  128.  Pada  pengujian Confirmatory Factor Analysis (CFA) diperoleh variabel waktu tidak reliabel dan  indikator  X 31 dan  X 36 tidak  signifikan  sehingga  pada pemodelan  SEM  indikator  yang  digunakan  sebanyak  21 indikator. Berdasarkan hasil analisis pemodelan SEM diperoleh variabel  kualitas  berpengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan pelanggan  sedangkan  4  variabel  lainnya  tidak  berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pelanggan.
Kata Kunci— Belanja Online, Kepuasan, Model, SEM.

## I. PENDAHULUAN
ELANJA online merupakan proses pembelian barang/jasa  oleh  konsumen  ke  penjual realtime, tanpa pelayan,  dan  melalui  internet  [1].  Melalui  belanja online banyak  keuntungan  yang  bisa  didapat  seperti  harga  yang murah,  produk  yang  beragam,  adanya  diskon  dan  lain-lain. Oleh karena itu, belanja online saat ini banyak dilakukan oleh masyarakat  di  Indonesia  tak  terkecuali  dengan  mahasiswa Statistika ITS. Berdasarkan  hasil dari pra survei  didapatkan bahwa  96%  dari  total  138  mahasiswa  Statistika  ITS  yang disurvei  pernah  melakukan  belanja online dan  situs  yang paling banyak dikunjungi adalah Shopee yaitu sebesar 64%. Oleh karena itu, pada penelitian ini ingin didapatkan faktor- faktor  yang  mempengaruhi  kepuasan  berbelanja online dari mahasiswa Statistika ITS dengan fokusan situs belanja yang digunakan adalah Shopee.
Penelitian  mengenai  kepuasan  berbelanja online pernah dilakukan  oleh  Vasic  pada  Pasar  Serbian  dengan menggunakan metode SEM [2]. Hasilnya didapatkan bahwa
variabel  keamanan,  ketersediaan  informasi,  pengiriman, kualitas,  harga,  dan  waktu  merupakan  variabel  yang berpengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan  pelanggan. Berdasarkan  dari  penelitian-penelitian  sebelumnya  maka didapatkan  bahwa  metode  SEM  memiliki  keunggulan dibandingkan metode analisis regresi berganda yaitu mampu mengurangi  kesalahan  pengukuran  (menggunakan  CFA) serta dapat menguji hubungan antara variabel laten terhadap variabel  manifest  maupun  hubungan  variabel  laten  ke variabel  laten  yang  tidak  bisa  dilakukan  apabila  dengan menggunakan metode regresi berganda. Oleh karena itu, pada penelitian  ini  akan  dilakukan  pemodelan  faktor-faktor  yang mempengaruhi  kepuasan  mahasiswa  Statistika  ITS  dalam berbelanja online dengan  menggunakan  metode  SEM  yang berfokus  pada  situs  Shopee.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan dengan  penggunaan  metode  SEM  tidak  hanya  mampu melihat  faktor  yang  berpengaruh  saja  namun  juga  mampu menemukan  model  yang  terbentuk  valid  atau  tidak  dengan menggunakan indikator-indikator pada penelitian ini.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Pengambilan Sampel
Ukuran  responden  atau  sampel  yang  representatif  adalah tergantung  pada  jumlah  semua  item  atau  semua  indikator pada  variabel  dikalikan  5  [3].  Kemudian  untuk  teknik pengambilan  sampel  yang  digunakan  yaitu proportionate stratified  random  sampling .  Adapun  untuk  perhitungan sampel  secara  proporsional  pada  masing-masing  prodi  di Departemen Statistika ITS adalah sebagai berikut  [4].
𝑛 𝑖 = 𝑁 𝑖 𝑁 𝑥 𝑛 (1)
dengan 𝑛 𝑖 adalah  jumlah  sampel  menurut tingkat, 𝑛 adalah jumlah  sampel  seluruhnya, 𝑁 𝑖 adalah  jumlah  populasi menurut tingkat, 𝑁 adalah jumlah populasi seluruhnya.

## B. Asumsi Structural Equation Modeling
Metode Structural  Equation  Modeling (SEM) memiliki beberapa asumsi yang harus dipenuhi diantaranya mengenai ukuran  sampel,  bebas  dari  outlier  serta  distribusi  dari  data. Penjelasan mengenai asumsi-asumsi tersebut akan dijelaskan sebagai berikut.
1. Ukuran Sampel Ukuran  sampel  yang  digunakan  dalam  analisis  SEM berdasarkan  karakteristik  model  struktural  dan  model pengukuran salah satunya yaitu ukuran sampel minimal 100 digunakan  apabila  model  menggunakan  variabel  laten

## Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kepuasan Mahasiswa Statistika ITS dalam

## Berbelanja Online dengan Menggunakan Structural Equation Modeling (SEM)
Aprilia Ardiriani dan Agus Suharsono Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi, dan Sains Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : agus_s@statistika.its.ac.id
B
sebanyak 5 atau lebih, variabel teramati ( observed) sebanyak lebih dari 3 indikator [5].
2. Outlier
Outlier merupakan kondisi obeservasi dari suatu data yang memiliki karakteristik unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari  observasi-observasi  lainnya  dan  muncul  dalam  bentuk nilai  ekstrim  [5].  Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk mendeteksi outlier adalah  dengan  menghitung  jarak Mahalanobis  ( 𝑑 𝑗 2 )  untuk  setiap  observasi  dengan  rumus sebagai berikut.
𝑑 𝑗 2 =   (𝑥 𝑖 − 𝑥 ̅ ) 𝑇 𝑉 −1 (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) (2)
Dimana 𝑥̅ adalah  rata-rata  sampel  dan  V  merupakan matriks  kovarian  sampel.  Jarak  Mahalanobis  meng- indikasikan  seberapa  jauh  sebuah  observasi  dengan  pusat datanya.  Jarak  Mahalanobis  tidak  boleh  melebihi  nilai Chi Squares (χ 2 ) pada degree of freedom yang merupakan jumlah indikator pada tingkat signifikansi p  < 0,001. Apabila  jarak mahalanobis melebihi nilai Chi-Square maka dapat dikatakan sebagai outlier multivariat [6].
3. Distribusi Normal Multivariat
Pemeriksaan  distribusi  normal  multivariat  dilakukan dengan  melihat  perbandingan  antara 𝑑 𝑗 2 dengan Chi-Square tabel.  Dengan  melihat  nilai  proporsi  yang  didapatkan  dari membandingkan  nilai 𝑑 𝑗 2 ≤   𝜒 𝑝((𝑛−𝑗+0,5)/𝑛)) 2 sama  dengan 50%  maka  data  memenuhi  asumsi  distribusi  normal multivariat.  Dimana  untuk  nilai square  distance diperoleh melalui persamaan sebagai berikut.
Statistik Uji :
𝑑 𝑗 2 = (𝑥 𝑗 − 𝑥̅) ′ 𝐒 −𝟏 (𝑥 𝑗 − 𝑥̅) (3)
Dimana 𝑑 𝑗 2 adalah jarak mahalanobis pengamatan ke- j, 𝑥 𝑗 adalah  nilai  observasi  atau  pengamatan  ke- j, 𝑥̅ adalah  rata- rata nilai observasi atau pengamatan, dan 𝑺 −𝟏 adalah matriks varian  kovarian.  Selain  itu,  asumsi  distribusi  normal multivariat dapat diidentifikasi dengan melihat pola sebaran data  pada scatterplot antara  nilai 𝑑 𝑗 dengan  nilai  kuantil normal standar dengan persamaan :
𝑞 𝑝 ( 𝑗− 1 2 𝑛 ) = 𝜒 𝑝((𝑛−𝑗+0,5)/𝑛) 2 (4)
Jika  titik-titik  pada  plot  mengikuti  garis  linear  maka disimpulkan bahwa data memenuhi asumsi distibusi normal multivariat [7].

## C. Confirmatory Factor Analysis
Confirmatory  Factor  Analysis (CFA)  merupakan  metode yang  digunakan  untuk  menguji measurement  model (model pengukuran) yang menggambarkan hubungan antara variabel laten dengan indikatornya.
CFA  digunakan  untuk  mengkonfirmasi  secara  statistik model  yang  telah  dibangun  dengan  cara  memeriksa  ukuran statistiknya  yaitu  dengan  menggunakan  nilai  validitas  dan reliabilitas.  Variabel  dikatakan  valid  apabila  menghasilkan loading  factor ≥  0,5  dan  signifikan  ketika p-value <  0,05. Sedangkan  untuk  mengukur  reliabilitas  dilakukan  dengan menggunakan construct  reliability yang  dihitung  dengan menggunakan rumus sebagai berikut [3].
𝐶𝑅 = (∑ 𝜆 ̂ 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 (∑ 𝜆 ̂ 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 +(∑ 𝛿 ̂ 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 ) (5)
dengan 𝜆̂ 𝑖 = loading factor dan 𝛿̂ 𝑖 = 1 - 𝜆̂ 𝑖 merupakan varians error  indikator, i = 1,2,  ...,  n. Ukuran  ini  dapat  diterima kehandalannya apabila koefisien construct reliability (CR) >
0,70  dan  menunjukkan good  reliability, sedangkan  apabila 0,60  ≤    CR  ≤  0,70  juga  dapat  diterima  dan  menunjukkan bahwa indikator pada konstruk model telah baik [3].
D. Structural Equation Modeling
Structural Equation Modeling (SEM) merupakan pengembangan dari analisis multivariat yaitu analisis faktor, analisis  komponen  utama,  analisis  kovarians  dan  analisis korelasi  yang  mempunyai  kemampuan  lebih  dalam menyelesaikan  pemasalahan  yang  melibatkan  banyak persamaan linear pada variabel laten [8].

## E. Pendekatan Umum Dalam SEM
Model  persamaan  struktural  dengan  variabel  laten  dan indikator dapat ditulis sebagai berikut (Bollen, 1989).
𝜼 𝑚𝑥1 = 𝜷 𝑚𝑥𝑚 𝜼 𝑚𝑥1 + 𝚪 𝑚𝑥𝑛 𝝃 𝑛𝑥1 + 𝜻 𝑚𝑥1 (6)
dengan 𝝃 (ksi) adalah konstruk laten eksogen, 𝜼 (eta) adalah konstruk laten endogen, 𝜻 (zeta) adalah kesalahan struktural yang  terdapat  pada  konstruk  endogen, 𝚪 (gamma)  adalah matriks  koefisien  jalur  hubungan  laten  endogen  dengan eksogen, 𝜷 (beta) adalah  matriks  koefisien  jalur  hubungan antar  konstruk laten endogen.

## F. Identifikasi Model
Identifikasi model digunakan untuk mengetahui informasi yang  cukup  untuk  mengidentifikasikan  persamaan  model. Jenis identifikasi model tersebut tergantung dari derajat bebas (db) model yang dirumuskan dalam persamaan 2.12 [9].
𝑑𝑏 = 𝑝(𝑝+1) 2 − 𝑞 (7)
Dengan  p  adalah  banyaknya  variabel  pengamatan  dan  q adalah  banyaknya  parameter  yang  akan  diestimasi.  Model dikatakan under-identified jika db < 0 (negatif) atau dengan kata  lain  db  <  q.  Hal  tersebut  berarti  bahwa  solusi  atas estimasi  parameter-parameternya  tidak  akan  diperoleh  atau analisis model tidak dapat dilakukan. Model dikatakan just- identified jika db = 0, atau dengan kata lain diperoleh nilai db = q. Sedangkan model dikatakan over-identified jika db > 0 (positif)  atau  dengan  kata  lain  db  >  q  dan  dapat  diperoleh solusi atas estimasi parameter-parameternya [9].

## G. Kesesuaian Model (Godness of Fit test)
Ukuran  yang  digunakan  untuk  melihat  kesesuaian  model disebut dengan goodness of fit. Berdasarkan goodness of fit dapat  diinterpretasikan  seberapa  baik  model  yang  telah dibangun  secara  teoritis  serta  dapat  merefleksikan  realita yang ada [10]. (Table 1)

## H. Kepuasan Konsumen
Kepuasan  konsumen  memegang  peranan  penting  yang berguna  untuk  menjamin  kelangsungan  hidup  suatu  usaha. Kepuasan  konsumen  merupakan  perasaan  seseorang  yang puas  atau  sebaliknya  setelah  membandingkan  antara kenyataan dan harapan yang diterima dari sebuah produk dan jasa [11].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  primer yang  didapat  dari  survey.  Kuesioner  disebarkan  kepada mahasiswa Statistika ITS program studi S1, S2, serta S3 yang pernah  melakukan  kegiatan  belanja online melalui  situs belanja online Shopee.  Penyebaran  kuesioner  dilakukan
melalui google form. Skala pengukuran data dalam penelitian ini  adalah  skala  likert  1-5.  Pengambilan  sampel  secara keseluruhan  didapatkan  sebanyak  26  x  5  =  130  responden. Proses pengambilan sampel dilakukan dengan menggunakan teknik proportional stratified random sampling dan bantuan tabel  angka  acak  dalam  memilih  responden  secara  acak. Tabel  2  merupakan  penyebaran  proporsi  sampel  pada penelitian ini.

## B. Variabel Penelitian
Variabel-variabel  yang digunakan dalam penelitian  ini terdiri  dari  7  variabel  laten  diantaranya  adalah  variabel keamanan  terdiri  dari  3  indikator,  variabel  ketersediaan informasi terdiri dari 3 indikator, variabel pengiriman terdiri dari  6  indikator,  variabel  kualitas  terdiri  dari  3  indikator, variabel harga terdiri dari 3 indikator, variabel waktu terdiri dari 3 indikator dan variabel kepuasan pelanggan terdiri dari 5 indikator yang dilampirkan pada Lampiran 1.

## C. Langkah Analisis
Langkah analisis yang digunakan adalah sebagai berikut. 1. Mendeskripsikan karakteristik data mahasiswa Statistika ITS yang berbelanja secara online pada situs Shopee dengan menggunakan statistika deskriptif.
2. Menguji asumsi distribusi normal multivariat.
3. Mengembangkan model berbasis teori
4. Mengembangkan diagram jalur (menunjukkan hubungan kausalitas).
5. Mengkonversi  diagram  jalur  (serangkaian  persamaan struktural dan spesifikasi model).
6. Memilih  matriks  input  dan  teknik  estimasi  atas  model yang dibangun.
7. Mengevaluasi model
8. Menginterpretasi dan memodifikasi model

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Karakteristik Responden
Pada pembahasan ini akan dilakukan analisis menggunakan  statistika  deskriptif  untuk  mendapatkan gambaran latar belakang dari mahasiswa Statistika ITS yang berbelanja dengan menggunakan Shopee. Berikut merupakan hasil  analisis  deskriptif  dari  data  usia  responden yang disajikan dalam Gambar 1.
Gambar  1  menunjukkan  mayoritas  mahasiswa  Statistika ITS  yang  berbelanja online dengan  menggunakan  Shopee berada dalam rentang usia 18-23 tahun yaitu sebanyak 83%. Gambar 2 merupakan  hasil analisis statistika deskriptif  data jenis kelamin dari mahasiswa Statistika ITS yang berbelanja secara online dengan menggunakan Shopee.
Gambar 2. Karakteristik Data Jenis Kelamin Responden.
Berdasarkan  Gambar  2  maka  dapat  diketahui  bahwa sebanyak  79%  responden  berjenis  kelamin  perempuan  dan sebanyak 21% responden berjenis kelamin laki-laki. Hal ini menunjukkan  bahwa  mahasiswa  Statistika  ITS  yang  paling banyak  menggunakan  situs  Shopee  untuk  berbelanja  secara online adalah  yang  berjenis  kelamin  perempuan.  Analisis deskriptif  selanjutnya  mengenai  frekuensi  penggunaan Shopee dalam satu bulan.
Gambar 3. Karakteristik Data Frekuensi Penggunaan Shopee dalam 1 Bulan.
Gambar 3 menunjukkan sebanyak 126 responden rata-rata melakukan belanja online dengan menggunakan Shopee yaitu sebanyak  1-3  kali  dalam  1  bulan.  Sedangkan  hanya  4 responden  yang  dalam  1  bulan  melakukan  belanja online dengan menggunakan Shopee sebanyak 4-6 kali.
Tabel 1.
Goodness of Fits Statistics Goodness of Fit Test Cut Off Value Chi-square Diharapkan kecil GFI ≥ 0,90
RMSEA
≤ 0,08 AGFI ≥ 0,90 Tabel 2.
Penyebaran Proporsi Sampel Penelitian No Program Studi N Sampel Jumlah Sampel 1 Mahasiswa S1 Semester 2 92 92 515 𝑥130 23 2 Mahasiswa S1 Semester 4 (Reguler) 85 85 515 𝑥130
22
3
Mahasiswa S1 Semester 4
(Lintas Jalur) 35
35 515 𝑥130 9 4 Mahasiswa S1 Semester 6 92
92 515 𝑥130 23 5 Mahasiswa S1 Semester 8 99 99 515 𝑥130 25 6 Mahasiswa S2
76 76 515 𝑥130 19 7 Mahasiswa S3 36
36 515 𝑥130 9 Total 515 130 Gambar 1. Karakteristik Data Usia Responden. 83% 11% 4% 2% 18-23 tahun 24-29 tahun 30-35 tahun 36-39 tahun
Berdasarkan Gambar 4 maka dapat diketahui empat alasan yang  paling  mendasari  mahasiswa  Statistika  ITS  untuk melakukan  pembelian  secara online melalui  Shopee  adalah karena kemudahan penggunaan situs Shopee yang bisa dilihat dari  interface  aplikasi  atau  situs  web,  adanya  gratis  ongkir, banyak promo yang disediakan (diskon, cashback, dan flash sale) , serta produk yang beragam.
Gambar 5. Karakteristik Data Pembelian Produk Melalui Shopee.
Gambar  5  menunjukkan  bahwa  tiga  besar  jenis  produk yang  paling  sering  dibeli  oleh  mahasiswa  Statistika  ITS melalui  Shopee  adalah  produk fashion ,  produk  perawatan tubuh, dan elektronik. Selain itu jenis produk peralatan rumah tangga,  buku,  perlengkapan  bayi,  peralatan  otomotif  dan peralatan  olahraga  juga  termasuk  dalam  jenis  produk  yang dibeli walaupun bukan jenis produk yang paling diminati oleh mahasiswa Statistika ITS untuk dibeli melalui Shopee. Hasil analisis  statistika  deskriptif  uang  saku  per  bulan  dari mahasiswa Statistika ITS yang disajikan dalam Gambar 6.
Gambar 6. Karakteristik Data Uang Saku Per Bulan.
Gambar  6  menunjukkan  mayoritas  uang  saku  per  bulan dari  mahasiswa  Statistika  ITS  yang  berbelanja  dengan menggunakan  Shopee  berada  pada  rentang  1  juta  rupiah sampai  dengan  2  juta  rupiah  yaitu  sebanyak  76  responden. Selanjutnya sebanyak 31 responden memiliki uang saku per bulan di  bawah 1  juta rupiah. Untuk rentang uang saku per bulan  Rp.2.000.001,-  sampai  Rp.3.000.000,-  sebanyak  16 responden berada pada rentang tersebut dan sisanya sebanyak 7  responden  memiliki  uang  saku  per  bulan  di  atas Rp.3.000.000,-.

## B. Pemeriksaan Asumsi Structural Equation Modeling
Tabel 5. Hasil Deteksi Outlier Observasi Jarak Mahalanobis 𝜒 0,001;26 2 44 66,518 52,620 121 60,247
Pada  penelitian  ini  sampel  yang  digunakan  adalah sebanyak  130  responden  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa data  penelitian  sudah  memenuhi  asumsi  ukuran  sampel karena  sampel  minimal  dengan  variabel  laten  sebanyak  4 dengan  masing-masing  variabel  memuat  lebih  dari  3 indikator  adalah  sebanyak  100  sampel.  Kemudian    untuk
deteksi outlier pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan Jarak Mahalanobis dan didapatkan hasil yang ditunjukkan pada Tabel 5.
Berdasarkan  Tabel  5  terdeteksi  adanya  2  outlier  dalam observasi.  Adanya  outlier  pada  data  dapat  mempengaruhi hasil  estimasi  dan  model  sehingga  pada  proses  selanjutnya observasi  yang  terdeteksi  sebagai  outlier  akan  dihapuskan dan  untuk  proses  analisis  selanjutnya  hanya  128  observasi yang  akan  digunakan.  Selanjutnya  dilakukan  pemeriksaan asumsi normal multivariat dengan menggunakan q-q plot dan proporsi dari jarak mahalanobis.
45 40 35 30 25 20 15 10 40 30 20 10 0 qc d j2 Gambar 7. Q-Q Plot Uji Normal Multivariat .
Berdasarkan Gambar 7 dapat dilihat bahwa hasil q-q plot data menunjukkan pola mengikuti garis normal. Oleh karena itu  dapat  disimpulkan  secara  visual  bahwa  data  yang digunakan  pada  penelitian  ini  telah  berdistribusi  normal multivariat. Namun, untuk lebih jelasnya lagi perlu dilakukan pengujian  dengan  melihat  nilai  proporsi  antara square distance dengan chi-square tabel.
Tabel 3. Hasil Uji Normal Multivariat Jumlah Data 𝜒 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 2 Proporsi 128 154,301 0,492
Tabel  3  menunjukkan  hasil  pengujian  normal  multivariat menghasilkan  nilai  proporsi  sebesar  0,492.  Data  dapat dikatakan berdistribusi normal multivariat apabila nilai 𝑑 𝑗 2 ≤ 𝜒 (128;0,05) 2 dengan proporsi sekitar 50%. Pada hasil pengujian didapatkan  proporsi  nilai  jarak  Mahalanobis  sebesar  0,492 atau 49,20% yang hampir mendekati proporsi 50% sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  data  mengikuti  distribusi  normal multivariat.

## C. CFA Variabel Keamanan
Variabel  keamanan  dalam  penelitian  ini  diukur  dengan menggunakan 3 indikator. Adapun model CFA dari variabel keamanan  beserta  hasil  analisisnya  ditunjukkan  pada Gambar 8.

## Gambar 8. Model CFA Variabel Keamanan.
Berdasarkan hasil analisis, diperoleh model dalam keadaan just identified dengan df = 0. Oleh karena itu pada model ini
dapat  dilakukan  uji  kebaikan  model  CFA  dari  variabel keamanan sesuai dengan kriteria yang telah dijelaskan. Hasil pengujian kesesuaian model yang ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Goodness of Fit Variabel Keamanan
Kriteria Kesesuaian Model Cut Off Value Hasil Pada Model Keterangan Chi-Square Diharapkan kecil 0,000 Model sesuai GFI ≥ 0,90 1,000 Model sesuai RMSEA ≤ 0,08 0,496 Model tidak sesuai AGFI ≥ 0,90 - -
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  model  CFA  variabel keamanan  telah fit atau  sesuai.  Langkah  selanjutnya  yaitu menguji pengaruh signfikansi,  indikator dikatakan memiliki pengaruh yang signifikan jika p-value< 0,05. Hasil pengujian validitas  indikator  dari  variabel  keamanan  adalah  sebagai berikut.
Tabel 5. Hasil Uji Validitas Variabel Keamanan Indikator Loading Factor P- value Keterangan 𝑋 13 ← Keamanan 0,607 0,000 Valid dan signifikan 𝑋 12 ← Keamanan 1,130 0,006 Valid dan signifikan 𝑋 11 ← Keamanan 0,299 0,000 Tidak Valid dan signifikan
Melalui  Tabel  5  didapatkan  model  pengukuran  variabel keamanan adalah sebagai berikut.
X 11 = 0,299 Keamanan X 12 = 1,130 Keamanan X 13 = 0,607 Keamanan.
Nilai  reliabilitas  konstruk  (CR)  yang  dihasilkan  variabel keamanan  sebesar  0,811  yang  berarti  konsistensi  pada variabel keamanan cukup tinggi atau sudah reliabel.

## D. CFA Variabel Ketersediaan Informasi
Variabel  ketersediaan  informasi  dalam  penelitian  ini  di- ukur dengan menggunakan 3 indikator. Adapun model CFA dari variabel ketersediaan informasi adalah sebagai berikut.
Gambar 9. Model CFA Variabel Ketersediaan Informasi.
Berdasarkan hasil analisis, diperoleh model dalam keadaan just  identified dengan  df  =  0.  Sehingga  untuk  proses selanjutnya  dilakukan  uji  kebaikan  model  CFA  variabel ketersediaan  informasi  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah dijelaskan.
Tabel 6. Goodness of Fit Variabel Ketersediaan Informasi Kriteria Kesesuaian Model Cut Off Value Hasil Pada Model Keterangan Chi-Square Diharapkan kecil 0,000 Model sesuai GFI ≥ 0,90 1,000 Model sesuai RMSEA ≤ 0,08 0,421 Model tidak sesuai AGFI ≥ 0,90 - -
Tabel  6  menunjukkan  model  CFA  variabel  ketersediaan informasi  telah fit atau  sesuai.  Analisis  selanjutnya  adalah melakukan uji validitas untuk melihat apakah indikator yang ada dapat menjelaskan variabel ketersediaan informasi.
Tabel 7.
Hasil Uji Validitas Variabel Ketersediaan Informasi
Indikator Loading Factor P- value Kete rangan 𝑋 23 ← Ketersediaan Informasi 0,608 0,000 Valid dan signifikan 𝑋 22 ← Ketersediaan Informasi 0,702 0,006 Valid dan signifikan 𝑋 21 ← Ketersediaan Informasi 0,625 0,000 Valid dan signifikan
Melalui  Tabel  7  didapatkan  model  pengukuran  dari variabel ketersediaan informasi sebagai berikut. X 21 = 0,625 Ketersediaan Informasi X 22 = 0,702 Ketersediaan Informasi X 23 = 0,608 Ketersediaan Informasi Nilai Construct Reliability (CR) didapatkan sebesar 0,802 sehingga indikator pada variabel ketersediaan informasi telah reliabel.

## E. CFA Variabel Pengiriman
Variabel  pengiriman  dalam  penelitian  ini  diukur  dengan menggunakan 6 indikator. Adapun model CFA dari variabel pengiriman ditunjukkan pada Gambar 10.
Gambar 10. Model CFA Variabel Pengriman.
Berdasarkan hasil analisis, diperoleh model dalam keadaan over  identified dengan  df  =  9.  Sehingga  untuk  proses selanjutnya dapat dilakukan uji kebaikan model CFA.
Tabel 8.
Goodness of Fit Variabel Pengiriman Kriteria Kesesuaian Model Cut Off Value Hasil Pada Model Keterangan Chi-Square Diharapkan kecil 5,013 Model sesuai GFI ≥ 0,90 0,987 Model sesuai RMSEA ≤ 0,08 0,000 Model sesuai AGFI ≥ 0,90 0,970 Model sesuai
Diperoleh  bahwa  model  telah  memenuhi  semua  kriteria kebaikan model sehingga dapat dikatakan bahwa model CFA variabel pengiriman telah fit atau sesuai.
Didapatkan  model  pengukuran  variabel  pengiriman  yang valid dan signifkan sebagai berikut. (Tabel 9) X 32 = 0,691 Pengiriman X 33 = 0,881 Pengiriman X 34 = 0,806 Pengiriman X 35 = 0,356 Pengiriman Nilai Construct Reliability (CR) didapatkan sebesar 0,681 dimana nilai tersebut lebih dari 0,6 sehingga indikator dalam variabel laten pengiriman telah reliabel.
Tabel 9. Hasil Uji Validasi Variabel Pengiriman Indikator Loading Factor P- value Keterangan 𝑋 36 ← Pengiriman 0,001 0,994 Tidak valid dan tidak signifikan 𝑋 35 ← Pengiriman 0,356 0,000 Tidak valid dan signifikan 𝑋 34 ← Pengiriman 0,806 0,000 Valid dan signifikan 𝑋 33 ← Pengiriman 0,881 0,000 Valid dan signifikan 𝑋 32 ← Pengiriman 0,691 0,000 Valid dan signifikan 𝑋 31 ← Pengiriman -0,067 0,485 Tidak valid dan tidak signifikan

## F. CFA Variabel Kualitas
Variabel  kualitas  dalam  penelitian  ini  diukur  dengan menggunakan  3  indikator.  Berikut  merupakan  model  CFA variabel kualitas.
Gambar 11. Model CFA Variabel Kualitas.
Diperoleh model dalam keadaan just identified dengan df =  0.  Sehingga  untuk  proses  selanjutnya  dapat  dilakukan  uji kebaikan model CFA untuk variabel kualitas.
Tabel 10. Goodness of Fit Variabel Kualitas Kriteria Kesesuaian Model Cut Off Value Hasil Pada Model Keterangan Chi-Square Diharapkan kecil 0,000 Model sesuai GFI ≥ 0,90 1,000 Model sesuai RMSEA ≤ 0,08 0,346 Model tidak sesuai AGFI ≥ 0,90 - -
Tabel  10  menunjukkan  model  telah  dipenuhi  sehingga dapat dikatakan bahwa model CFA variabel kualitas telah fit atau  sesuai.  Analisis  selanjutnya  adalah  melakukan  uji validitas  untuk  melihat  apakah  indikator  yang  ada  dapat menjelaskan variabel kualitas.
Tabel 11. Hasil Uji Validitas Variabel Kualitas Indikator Loading Factor P- value Keterangan 𝑋 43 ← Kualitas 0,323 0,009 Tidak Valid dan signifikan 𝑋 42 ← Kualitas 0,717 <0,000 Valid dan signifikan 𝑋 41 ← Kualitas 0,719 0,008 Valid dan signifikan
Berdasarkan  Tabel  11  didapatkan  model  pengukuran variabel kualitas sebagai berikut.
X 43 = 0,323 Kualitas X 42 = 0,717 Kualitas X 41 = 0,719 Kualitas Nilai Construct  Reliability (CR)  sebesar  0,714  dimana sehingga dapat disimpulkan bahwa indikator dalam variabel laten kualitas telah reliabel.

## G. CFA Variabel Harga
Variabel  harga  dalam  penelitian  ini  diukur  dengan menggunakan  3  indikator.  Berikut  merupakan  model  CFA dari variabel harga.
Gambar 12. Model CFA Variabel Harga.
Diperoleh model dalam keadaan just identified dengan df = 0. Oleh karena itu, perlu dilakukan uji kebaikan model CFA variabel harga sesuai dengan kriteria yang telah dijelaskan.
Tabel 12. Goodness of Fit Variabel Harga Kriteria Kesesuaian Model Cut Off Value Hasil Pada Model Keterangan Chi-Square Diharapkan kecil 0,000 Model sesuai GFI ≥ 0,90 1,000 Model sesuai RMSEA ≤ 0,08 0,584 Model tidak sesuai AGFI ≥ 0,90 - -
Tabel  12  menunjukkan  bahwa  model  telah  memenuhi kebaikan  model.  Analisis  selanjutnya  adalah  melakukan  uji validitas  untuk  melihat  apakah  indikator  yang  ada  dapat menjelaskan variabel harga.
Tabel 13. Hasil Uji Validitas Variabel Harga Indikator Loading Factor P- value Keterangan 𝑋 53 ← Harga 0,803 <0,000 Valid dan signifikan 𝑋 52 ← Harga 0,811 <0,000 Valid dan signifikan 𝑋 51 ← Harga 0,703 <0.000 Valid dan signifikan
Berdasarkan  Tabel  13  model  pengukuran  dari  variabel harga adalah sebagai berikut.
X 51 = 0,703 Harga X 52 = 0,811 Harga X 53 = 0,803 Harga Nilai Construct Reliability (CR) dari variabel harga sebesar 0,887  sehingga  dapat  diartikan  bahwa  indikator  dalam variabel laten harga telah reliabel.

## H. CFA Variabel Waktu
Variabel  waktu  dalam  penelitian  ini  diukur  dengan menggunakan  3  indikator.  Berikut  merupakan  model  CFA dari variabel waktu.
Gambar 13. Model CFA Variabel Waktu.
Diperoleh  model  dalam  keadaan  just identified dengan df=0.  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  uji  kebaikan  model
CFA  variabel  waktu  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah dijelaskan.
Tabel 14. Goodness of Fit Variabel Waktu Kriteria Kesesuaian Model Cut Off Value Hasil Pada Model Keterangan Chi-Square Diharapkan kecil 0,000 Model sesuai GFI ≥ 0,90 1,000 Model sesuai RMSEA ≤ 0,08 0,221 Model tidak sesuai AGFI ≥ 0,90 - -
Tabel  14  menunjukkan  bahwa  model  sudah  memenuhi kriteria  kebaikan  model  sehingga  bisa  digunakan  dalam penguian selanjutnya.
Tabel 15. Hasil Uji Validitas Variabel Waktu Indikator Loading Factor P- value Keterangan 𝑋 63 ← Waktu 0,180 0,086 Tidak valid dan tidak signifikan 𝑋 62 ← Waktu 0,903 0,380 Valid dan tidak signifikan 𝑋 61 ← Waktu 0,405 0,000 Tidak valid dan signifikan
Berdasarkan  Tabel  15  didapatkan  model  pengukuran variabel waktu sebagai berikut.
X 62 = 0,903 Waktu X 61 = 0,405 Waktu Nilai Construct Reliability (CR) dari variabel waktu sebesar 0,594 dimana nilai kurang dari 0,7 sehingga dapat diartikan bahwa indikator dalam variabel laten waktu tidak reliabel dan tidak dapat digunakan untuk analisis selanjutnya.

## I. CFA Variabel Kepuasan Pelanggan
Variabel kepuasan pelanggan dalam penelitian  ini  diukur dengan menggunakan 5 indikator. Berikut merupakan model CFA dari kepuasan pelanggan.
Gambar 14. Model CFA Variabel Kepuasan Pelanggan.
Diperoleh model dalam keadaan over identified dengan df = 5. Oleh karena itu perlu dilakukan uji kebaikan model CFA variabel  kepuasan  pelanggan  sesuai  dengan  kriteria  yang telah dijelaskan
Tabel 16. Goodness of Fit Variabel Kepuasan Pelanggan Kriteria Kesesuaian Model Cut Off Value Hasil Pada Model Keterangan Chi-Square Diharapkan kecil 0,000 Model sesuai GFI ≥ 0,90 0,971 Model sesuai RMSEA ≤ 0,08 0,085 Model tidak sesuai AGFI ≥ 0,90 0,914 Model sesuai
Tabel 16 menunjukkan bahwa model telah fit atau sesuai. Langkah  selanjutnya  yaitu  menguji  pengaruh  signifikansi,
indikator  dikatakan  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  jika p-value < 0,05.
Tabel 17. Hasil Uji Validitas Variabel Kepuasan Pelanggan Indikator Loading Factor P- value Keterangan 𝑌 15 ← Kepuasan Pelanggan 0,392 0,000 Tidak valid dan signifikan 𝑌 14 ← Kepuasan Pelanggan 0,529 0,002 Valid dan signifikan 𝑌 13 ← Kepuasan Pelanggan 0,557 0,002 Valid dan signifikan 𝑌 12 ← Kepuasan Pelanggan 0,626 0,002 Valid dan signifikan 𝑌 11 ← Kepuasan Pelanggan 0,455 0,004 Tidak valid dan signifikan
Semua  indikator  telah  valid  dan  signifikan.  Berikut merupakan model pengukuran variabel kepuasn pelanggan. Y 11 = 0,455 Kepuasan Pelanggan Y 12 = 0,626 Kepuasan Pelanggan Y 13 = 0,557 Kepuasan Pelanggan Y 14 = 0,529 Kepuasan Pelanggan Y 15 = 0,392 Kepuasan Pelanggan Nilai Construct  Reliability (CR)  sebesar  0,712  sehingga dapat  diartikan  bahwa  indikator  dalam  variabel  laten kepuasan pelanggan telah reliabel.

## J. Structural Equation Modeling
Analisis  terhadap  model  pengukuran  menggunakan Confirmatory  Factor  Analysis (CFA)  telah  dilakukan  maka langkah selanjutnya yaitu melakukan analisis terhadap model struktural  menggunakan Structural  Equation  Modeling (SEM).

## Gambar 15. Model Struktural.
Melalui  Gambar  15  dapat  diketahui  bahwa  terdapat loading factor yang bernilai lebih besar dari 1 yaitu loading factor pembentuk  variabel  keamanan  pada  indikator  kedua. Hal  ini  mengindikasikan  terjadi  kesalahan  pada  pemodelan dimana seharusnya nilai loading factor bernilai -1 hingga 1. Fenomena ini disebut dengan Heywood Case. Heywood case terjadi  akibat  jumlah  indikator  pembentuk  variabel  laten terlalu  sedikit  sehingga  mengakibatkan  model  tidak  dapat diidentifikasi  dan  menghasilkan  varians error yang  bernilai negatif.  Menurut  Ghozali  (2004)  menyatakan  bahwa  salah satu cara untuk mengatasi Heywood Case adalah menentukan nilai varians error yang bernilai positif dan sangat kecil. Pada penelitian  ini  ditentukan  nilai  varians error sebesar  0,005. Berikut  merupakan  model  yang  diperoleh  setelah Heywood Case teratasi.
Gambar 16. Model Struktural Setelah Heywood Case Teratasi.
Pada Gambar 16 dapat diketahui bahwa model struk-tural dari  variabel  laten  eksogen  yaitu  keamanan,  keterse-diaan informasi, pengiriman, kualitas dan harga terhadap kepuasan pelanggan  tidak  lagi  mengalami Heywood  Case. Dengan menggunakan  nilai  varians error sebesar  0,005  pada  e 2 diperoleh nilai loading factor sebesar 0,998 ≈ 1. Selan-jutnya, berdasarkan hasil analisis, diperoleh nilai df model struktural sebesar 175, dimana df telah lebih dari 0 atau bernilai positif sehingga  dikatakan  model  dalam  keadaan over  identified. Selanjutnya  dilakukan  pengujian  kesesuaian  model  dengan menggunakan  kriteria  yang  telah  dijelaskan  pada  Tabel  1. Apabila  model  telah  memenuhi  minimal  satu  kriteria kesesuaian  model,  maka  model  dapat  digunakan  dalam analisis selanjutnya. Namun apabila model belum me-menuhi kriteria  kesesuaian  model  maka  harus  dilakukan  modifikasi model. Hasil pengujian kesesuaian model ditun-jukkan pada Tabel 18.
Tabel 18.
Goodness of Fit Model Struktural Kriteria Kesesuaian Model Cut Off Value Hasil Pada Model Keterangan Chi-Square Diharapkan kecil 223,217 Model tidak sesuai GFI ≥ 0,90 0,863 Model tidak sesuai RMSEA ≤ 0,08 0,047 Model sesuai AGFI ≥ 0,90 0,819 Model tidak sesuai
𝜒 (0,05,175) =  206,867 2
Tabel  18  menunjukkan  bahwa  satu  kriteria  model  yaitu RMSEA telah terpenuhi. RMSEA merupakan kriteria model alternatif  dan  pembanding  uji chi-square yang  baik dikarenakan  pengujian chi-square mempunyai  kelemahan yaitu sangat sensitif terhadap jumlah sampel. Oleh karena itu model  struktural  setelah Heywood  Case diatasi  tidak memerlukan  modifikasi  model  dan  dapat  digunakan  untuk analisis  selanjutnya.  Selanjutnya  dilakukan  pengujian koefisien  jalur  dari  model  pengaruh  variabel  laten  eksogen (keamanan,  ketersediaan  informasi,  pengiriman,  dan  harga) terhadap variabel laten endogen (kepuasan pelanggan) untuk mengetahui  variabel  yang  berpengaruh  signifikan.  Berikut merupakan hasil pengujian yand disajikan pada Tabel 19.
Tabel 19. Hasil Pengujian Koefisien Jalur Model Struktural Indikator Estimasi P- value Keterangan Keamanan → Kepuasan Pelanggan -0,048 0,656 Tidak signifikan Ketersediaan Informasi → Kepuasan Pelanggan 0,221 0,171 Tidak signifikan Pengiriman → Kepuasan Pelanggan -0,053 0,664 Tidak signifikan Kualitas → Kepuasan Pelanggan 0,391 0,037 Signifikan Harga → Kepuasan Pelanggan 0,194 0,124 Tidak Signifikan Tabel 20. Variabel Penelitian Variabel Indikator
Keamanan (X 1 ) Keraguan tentang pemberian informasi (X 1,1 )
Risiko hilangnya privasi (X 1,2 ) Risiko pencurian identitas (X 1,3 )
Ketersediaan Informasi (X 2 ) Informasi identik (X 2,1 ) Informasi yang akurat (X 2,2 ) Informasi tepat waktu (X 2,3 )
Pengiriman
(X 3 ) Bebas biaya kirim (X 3,1 ) Pengiriman barang (X 3,2 ) Pengiriman produk yang salah (X 3,3 ) Pengiriman ukuran produk yang sesuai (X 3,4 ) Kualitas dan kesegaran produk yang dikirim (X 3,5 ) Pengiriman produk di akhir pekan (X 3,6 )
Kualitas (X 4 )
Produk dengan kualitas yang sama (X 4,1 )
Kondisi pembelian yang sama (X 4,2 ) Inkonsistensi produk yang jarang (X 4,3 )
Harga (X 5 )
Penghematan uang (X 5,1 ) Pembelian lebih murah (X 5,2 ) Biaya per transaksi lebih rendah (X 5,3 )
Waktu (X 6 )
Hemat waktu (X 6,1 )
Pembelian 24/7 (X 6,2 ) Pengeluaran waktu yang cerdas (X 6,3 ) Kepuasan Konsumen (Y) Kepuasan dengan belanja online (Y 1,1 ) Daya tarik untuk digunakan (Y 1,2 ) Rekomendasi untuk orang lain (Y 1,3 ) Kesenangan penggunaan (Y 1,4 ) Keunggulan penggunaan (Y 1,5 )
Berdasarkan Tabel 19 didapatkan model struktural sebagai berikut.
Kepuasan Pelanggan  = - 0,048 Keamanan Kepuasan Pelanggan  =  0,221 Ketersediaan Informasi Kepuasan Pelanggan  = - 0,053 Pengiriman Kepuasan Pelanggan  = 0,391 Kualitas Kepuasan Pelanggan  = 0,194 Harga
Berdasarkan hasil pengujian koefisien jalur pada Tabel 19, dengan taraf signifikansi (α) = 0,05, didapatkan  hanya  satu model  dugaan  yang  memberikan  pengaruh  signifikan terhadap  kepuasan  pelanggan.  Hal  ini  dikarenakan p-value lebih kecil dari 0,05 sehingga didapatkan model yang dapat menjelaskan  pengaruh  variabel  laten  eksogen  terhadap kepuasan pelanggan yaitu sebagai berikut.
Kepuasan Pelanggan  = 0,391 Kualitas Interpretasi  dari  model  persamaan  struktural  yang didapatkan  yaitu  kualitas  berpengaruh  signifikan  sebesar 0,391  terhadap  kepuasan  pelanggan  yang  artinya  semakin tinggi kualitas barang atau produk yang ada pada situs belanja Shopee  maka  kepuasan  dari  mahasiswa  Statistika  ITS  yang berbelanja di Shopee akan semakin meningkat.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  yang  telah  dilaku- kan pada bab 4, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut
1. Mahasiswa  Statistika  ITS  yang  berbelanja  dengan menggunakan  Shopee  mayoritas  berjenis  kelamin perempuan  yaitu  sebanyak  79%  dan  berada  pada rentang  usia  18-23  tahun.  Kemudian  frekuensi  maha- siswa  Statistika  ITS  dalam  1  bulan  untuk  berbelanja dengan menggunakan Shopee adalah rata-rata sebanyak 1-3  kali  dalam  1  bulan.  Beberapa  alasan  yang  paling mendasari mahasiswa Statistika ITS untuk berbelanja di Shopee  yaitu  karena  adanya  kemudahan  penggunaan, gratis ongkir, banyak promo, dan produk yang beragam. Produk  yang  paling  sering  dibeli  oleh  mahasiswa Statistika  ITS  yaitu fashion, produk  perawatan  tubuh dan elektronik. Apabila dilihat dari jumah uang saku per bulan  maka  mahasiswa  Statistika  ITS  yang  berbelanja dengan mengggunakan Shopee sebagian besar memiliki jumlah uang saku per bulan yaitu Rp.1.000.000,- sampai Rp.2.0000.000,-.
2. Variabel kualitas merupakan satu-satunya variabel yang berpengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan  pelanggan yaitu sebesar 0,391.

## B. Saran
Saran  yang  dapat  disampaikan  melalui  penelitian  ini adalah pada penelitian selanjutnya perlu dilakukan penamba- han sampel serta indikator-indikator agar diharapkan mampu dapat menginterpretasikan variabel laten lebih baik lagi, dan menghasikan  identifikasi  model  yang  sesuai.  Hal  ini
bertujuan  agar  seluruh  variabel  yang  dianggap  berpengaruh terhadap  kepuasan  pelanggan  dapat  diikutkan  ke  dalam pemodelan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ollie, Membuat Toko Online dengan Multiply . Jakarta: MediaKita,
2008.
[2] N. Vasic, M. Kilibarda, and T. Kaurin, “The Influence of Online Shopping  Determinants  on  Customer  Satisfaction  in  the  Serbian Market,” J. Theor. Appl. Electron. Commer. Res. , vol. 14, no. 2, pp. 70–89, 2017.
[3] J.  F.  Hair,  W.  C.  Black,  B.  J.  Babin,  R.  E.  Anderson,  and  R.  L. Tatham, Multivariate Data Analysis , 7th Editio. 2015.
[4] K.  Riduwan  and  A.  Kuncoro, Cara  Menggunakan  dan  Memakai Analisis Jalur (Path Analysis) . Bandung: Alfabeta, 2012.
[5] J. F. Hair,  E. Rolph,  L. Ronald, and C.  B. William, Multivariate Data Analysis , 5th ed. New Jersey: Pearson Prentice Hall, 1998.
[6] I.  Ghozali,  “Structural  Equation  Modeling  Metode  Alternatif dengan Partial Least Square,” Semarang, 2008.
[7] R. A. Johnson and D. W. Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis . New Jersey: Prentice Hall, 2007.
[8]
A. Bollen, Structural Equations Model with Laten Variabel . New York: John Wiley & Sons, Inc, 1989.
[9] U.  Dachlan, Panduan  Lengkap  Structural  Equation  Modelling .
Semarang: Lentera Ilmu, 2014.
[10] S. Sharma, Applied Multivariate Techniques . Canada: John Wiley & Sons Inc, 1996.
[11] P.  Kotler, Manajemen  Pemasaran  di  Indonesia :  Analisis, Perencanaan, Implementasi, dan Pengendalian . Jakarta: Salemba Empat, 2001.