Abstrak— Mahasiswa  ITS  dengan  karakteristik  tingkat mobilitas  tinggi  memberikan  peluang  untuk  menggunakan aplikasi  ojek  online.  Adanya  pemanfaatan  ojek  online memberikan  kesan  terhadap  pelayanan,  kemudahan  akses aplikasi  dan  berbagai  bentuk  pelayanan  lainnya  yang  dapat dikategorikan  sebagai  bentuk  kepuasan  konsumen/pengguna. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menganalisis  kepuasan  dan keputusan  penggunaan  kembali  jasa  ojek  online.  Dalam penelitian  ini  digunakan  data  primer  dan  dianalisis  dengan menggunakan  metode Structural  Equation  Modeling (SEM). Hasil  analisis  SEM  menunjukkan  variabel  Sustainability berpengaruh  terhadap  kepuasan  pelanggan,  dan  kepuasan pelanggan mempunyai pengaruh terhadap keputusan penggunaan  kembali  jasa  ojek  online.  Variabel  Sustainability mempunyai  pengaruh  langsung  dan  tidak  langsung  terhadap keputusan  penggunaan  kembali  jasa  ojek  online  mahasiswa ITS.
Kata  Kunci —Kepuasan  Konsumen,  Keputusan  Penggunaan Kembali, Structural Equation Modeling .

## I. PENDAHULUAN
PLIKASI  ojek online seperti  Gojek  dan  Grab merupakan  contoh  aplikasi  penyedia  jasa  transportasi online yang popular di Indonesia.Pengguna yang memanfaatkan  aplikasi  penyedia  jasa  transportasi  ini tentunya  mempunyai  kesan  tersendiri  terhadap  pelayanan, kemudahan  akses  aplikasi  dan  berbagai  bentuk  pelayanan lainnya  yang  dapat  dikategorikan  sebagai  bentuk  kepuasan konsumen/pengguna. Secara umum, kepuasan ( satisfaction ) adalah perasaan senang atau kecewa seseorang yang timbul karena  membandingkan  kinerja  yang  dipersepsikan  produk atau  hasil  terhadap  ekspektasi  mereka.  Jika  kinerja  gagal memenuhi  ekspektasi,  pelanggan  tidak  akan  puas.  Jika kinerja sesuai dengan ekspektasi, pelanggan akan puas. Jika kinerja melebihi ekspektasi, pelanggan akan sangat puas atau senang. Penilaian pelanggan atas kinerja produk tergantung pada banyak faktor, terutama jenis hubungan loyalitas yang dimiliki pelanggan dengan sebuah merek. Konsumen sering membentuk  persepsi  yang  lebih  menyenangkan  tentang sebuah  produk  dengan  merek  yang  sudah  mereka  anggap positif [1].
Penelitian yang dilakukan tentang kepuasan pelanggan dan keputusan menggunakan kembali jasa ojek online terdiri dari  variabel Enjoyment,  Social  Benefit,  Economic  benefit, Sustainability,  CustomerSatisfaction,  dan  Future  Intention. Dalam  penelitian  tersebut  ingin  dianalisis  bagaimana hubungan  faktor-faktor  manfaat  atau  keuntungan  yang dirasakan  oleh  pengguna  selama  menggunakan  jasa  ojek online dan didapatkan hasil variabel Enjoyment berpengaruh signfikan  terhadap  kepuasan  pelanggan, Economic  Benefit
berpengaruh  terhadap  kepuasan  pelanggan,  dan  kepuasan pelanggan memiliki pengaruh terhadap keputusan penggunaan kembali jasa ojek online [2].
Terdapat  20  kriteria  yang  dapat  digunakan  untuk mengukur  kualitas  pelayanan  Gojek  dengan  menggunakan analisis  entropi  [3].  kriteria-kriteria  tersebut  yaitu  persepsi kognitif,  inovasi  situs  web  yang  digunakan,  kemudahan penggunaan,  tagihan,  valensi,  kemudahan  akses, reliability desain  website, kontak,  ketersediaan  sistem,  cepat  tanggap, personalisasi,  ketepatan  waktu,  kecukupan  konten,  privasi, interactivity ,  kompensasi,  kejujuran  dan  adanya  jaminan risiko.  Dua hal  yang perlu  menjadi  fokus perusahaan untuk dilakukan perbaikan, yaitu pengetahuan driver mengenai rute dan  kemudahan  mendapatkan  layanan  dimanapun  dan kapanpun [4].
Penelitian  yang  meneliti  kepuasan  pelanggan  operator IM3 menghasilkan kesimpulan bahwa salah satu penggunaan Structural  Equation  Modeling dalam  ilmu  sosial  adalah untuk  menghtiung  indeks  kepuasan  pelanggan  yang berfungsi  mengukur  sejauh  mana  pelanggan  puas  akan produk  yang  mereka  gunakan  [5].  Sedangkan  loyalitas merupakan  seni  yang  ada  di  dalam  pikiran  kita.  Loyalitas merupakan  gabungan  antara  proses  intelektual  dan emosional,  antara  pelanggan  dan  perusahaan.  Akibatnya, loyalitas  tidak  dapat  dipaksakan,  meskipun  loyalitas  dapat diukur  dan  dikelola  [6].  Pengguna  atau  pelanggan  yang sering melakukan transaksi menggunakan aplikasi penyedia jasa transportasi ini mayoritas adalah mereka yang memiliki kemudahan  akses  dan  kemampuan  untuk  mengoperasikan smartphone, tidak  terkecuali  mahasiswa.  Tingginya  tingkat mobilitas  mahasiswa  membuka  peluang  mereka  untuk menggunakan aplikasi ini. Mahasiswa ITS, yang cenderung memiliki  banyak  aktivitas,  seperti  pulang  pergi  ke  kampus untuk belajar, berorganisasi, melakukan aktivitas sosial atau hanya  sekedar hang  out untuk  merefresh  otak,  sering memanfaatkan aplikasi transportasi online ini. Uraian di atas melatar belakangi dilakukannya penelitian mengenai analisis kesenjangan kualitas pelayanan dan kepuasan pengguna ojek online di  kalangan  mahasiswa  ITS  dengan  menggunakan metode Structural  Equation  Modeling untuk  melihat bagaimana  kepuasan  mahasiswa  terhadap  pelayanan  yang diberikan.
Metode  SEM  ini  merupakan  metode  yang  cocok digunakan  untuk  menganalisis  kasus  kepuasan  pelanggan, karena model yang dianalisis relatif rumit sehingga akan sulit diselesaikan dengan metode analisis jalur pada regresi linear. Model SEM memiliki kemampuan  mengestimasi  hubungan antar variabel yang bersifat multiple relationship , kesalahan pada masing-masing observasi tidak diabaikan, namun tetap
Analisis Kepuasan dan Keputusan Penggunaan Kembali Jasa Ojek Online Mahasiswa ITS dengan Metode Structural Equation Modeling
Dian Vitiana Ningrum, Setiawan, dan Mohamad Atok Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi, dan Sains Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail :,  moh_atok@statistika.its.ac.id
A
dianalisis,  sehingga  SEM  cukup  akurat  digunakan  untuk menganalisis data kuesioner yang melibatkan persepsi, selain itu peneliti dapat dengan mudah memodifikasi model untuk memperbaiki  model  yang  telah  disusun  agar  lebih  layak secara  statistik,  serta  SEM  mampu  menganalisis  hubungan timbal balik secara serempak.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Importance Performance Analysis (IPA)
Importance  Performance  Analysis adalah  suatu  teknik analisis yang digunakan untukmengidentifikasi faktor-faktor kinerja  penting  apa  yang  harus  ditunjukkan  oleh  suatu organisasi  dalam  memenuhi  kepuasan  para  pengguna  jasa mereka (konsumen). Menurut Tjiptono dan Chandra, teknik ini dikemukakan pertama kali oleh Martilla dan James pada tahun 1977 dalam artikel mereka “ Importance Performance Analysis ” yang dipublikasikan di Journal of Marketing . Pada teknik  ini,  responden  diminta  untuk  menilai  tingkat kepentingan dan kinerja perusahaan, kemudian nilai rata-rata tingkat  kepentingan  dan  kinerja  tersebut  dianalisis  pada diagram  kartesius,  yang  mana  sumbu  x  mewakili  persepsi atau kenyataan sedangkan sumbu y mewakili harapan. Titik pada  diagram  kartesius  menunjukkan  variabel  pada penelitian  dan  letaknya  berdasar  nilai  rata-rata  setiap variabel. Sedangkan pembatas setiap kuadran diperoleh dari grand  mean atau  rata-rata  seluruh  variabel  [7].  Terdapat empat  kuadran  dalam Importance  Performance  Analysis (IPA)  yaitu  kuadran  I  (Prioritas  Utama),  kuadran  II (Pertahankan  Prestasi),  kuadran  III  (Prioritas  Rendah),  dan kuadran IV (Berlebihan).

## B. Structural Equation Modeling (SEM)
Structural  Equation  Modeling (SEM)  adalah  teknik analisis  statisika  yang  mengkombinasikan  beberapa  aspek yang  terdapat  pada  analisis  jalur  dan  analisis  faktor konfirmatori untuk mengestimasi beberapa persamaan secara simultan.  Model  persamaan  struktural  merupakan  generasi kedua  teknik  analisis  multivariat  yang  memungkinkan peneliti  untuk  menguji  hubungan  antara  variabel  yang kompleks  untuk  memperoleh  gambaran  menyeluruh mengenai  keseluruhan  model  [8].  SEM  merupakan pengembangan dari analisis multivariate terutama berpangkal  pada  analisis  faktor,  analisis  komponen  utama, analisis kovarian dan anaisis korelasi [9]. Berikut merupakan rumus umum SEM:
𝜼 (𝑛𝑥1) = 𝜝 (𝑚𝑥𝑚) 𝜼 (𝑚𝑥1) + 𝜞 (𝑚𝑥𝑛) 𝝃 (𝑛𝑥1) +  𝜻 (𝑚𝑥1) (1) Keterangan:
η = variabel laten endogen
Β = koefisien pengaruh variabel laten endogen
Γ = koefisien pengaruh variabel laten eksogen
ξ = variabel laten eksogen
ζ = error model
m   = banyak variabel laten endogen n = banyak variabel laten eksogen.
a. Prosedur SEM
Strategi yang biasa digunakan dalam analisis SEM yaitu Confirmatory  Model  Strategi , Competing  Model  Strategy , dan Model Development Strategy . a. Confirmatory Model Strategy Merupakan pendekatan yang paling banyak digunakan,  dengan  strategi  ini  seorang  peneliti menentukan  model  dan  hanya  ingin  mengetahui apakah model tersebut cocok.

## b. Competing Model Strategy
Dengan  pendekatan  ini  model  yang  menjadi  objek penelitian  dibandingkan  dengan  beberapa  model alternative sehingga diperoleh model yang terbaik.
c. Model Development Strategy
Merupakan  pendekatan  dengan  cara  mengestimasi suatu model tunggal dan memperbaiki model tersebut (respesifikasi) untuk mendapatkan  model  yang  lebih baik.
b. Diagram Alur (Path Diagram)
Model  path  dianalisis  melibatkan  variabel-variabel manifest  dimana  pembahasan  mengenai  gagasan  dan pengujiannya  mendasari  SEM.  Sebuah  path  diagram  dapat menspesifikasikan  hubungan  beberapa  variabel  pada  suatu model yang berhubungan satu sama lain, yang memberikan pandangan  menyeluruh  mengenai  struktur  model.  Path diagram  juga  membantu  dalam  mendeteksi  kesalahan persamaan yang ditampilkan.
c. Confirmatory Factor Analysis Confirmatory  Factor  Analysis (CFA)  bertujuan  untuk melakukan  konfirmasi  lebih  lanjut  dalam  menguji  sebuah teori atau konsep mengenai sebuah proses. Pada prinsipnya, analisis  ini  hanya  melakukan  konfirmasi  berdasarkan  teori atau konsep yang sudah ada terhadap keakuratan (valid dan reliabel)  instrument  dibuat. Confirmatory  factor  analysis digunakan  untuk  menilai  pola  hubungan  antara  sejumlah konstruk.  Setiap  konstruk  yang  dilibatkan  dalam  model masing-masing  diukur  oleh  sejumlah  indikatornya.  Dalam pendekatan  ini  tidak  diterapkan  arah  hubungan  diantara konstruk,  melainkan  hanya  diterapkan  berhubungan  satu sama lainnya. Validitas indikator dapat diketahui dari nilai t- hitung ynag dibandingkan dengan |t-tabel|. Jika nilai t-hitug lebih besar dari nilai |t-tabel| maka dapat disimpulkan bahwa variabel  indikator  valid.  Reliabilitas  variabel  laten  dapat diketahui  dari  nilai  construct  reliability  (ρ c ).  Variabel  laten reliabel jika nilai construct reliability (ρ c ) > 0,6 [10].
d. Goodness of Fit Berikut  merupakan  beberapa Goodness  of  Fit yang digunakan dalam penelitian:
1. RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation)
Merupakan sebuah indeks ynag dapat digunakan untuk mengompensasi chi-squarestatistic dalam  sampel  yang besar. Nilai RMSEA menunjukkan goodness of fit yang dapat digunakan  bila  model  diestimasi  dalam  populasi.  Nilai RMSEA yang lebih kecil atau sama dengan 0,08 merupakan indeks  yang  dapat  diterima  modelnya.  Nilai  RMSEA diperoleh dengan rumus sebagai berikut:
𝑅𝑀𝑆𝐸𝐴 = √ ∑ ∑ (𝑆 𝑖𝑗 −𝜎 𝑖𝑗 ̂ ) 2 𝑖 𝑗=1 𝑝 𝑖=1 𝑝(𝑝+1)/2 (2)
keterangan: p = jumlah variabel laten endogen S ij = varian kovarians data observasi 𝜎 𝑖𝑗 ̂ = varian kovarians model [11].
2. GFI (Goodness of Fit Index)
Goodness of Fit Index adalah sebuah ukuran non-staistik yang  mempunyai  rentang  nilai  antara  0  ( poor  fit )  sampai dengan  1,0  ( perfect  fit ).  Nilai  yang  tinggi  dalam  indeks  ini menunjukkan sebuah “ better fit ”. Nilai GFI dihitung dengan rumus sebagai berikut:
𝐺𝐹𝐼 = 1 − 𝑡𝑟[(Ʃ̂ −1 𝑆−1) 2 ] 𝑡𝑟(Ʃ̂ −1 𝑆) 2 (3)
keterangan:
Ʃ̂ −1 = mariks varian kovarians model
S = matriks varian kovarians data observasi
I  = matriks identitas [11].
3. AGFI (Adjustment Goodness of Fit Index)
AGFI merupakan GFI yang di-adjust terhadap degrees of freedom atau  derajat  bebas  yang  tersedia  untuk  menguji diterima  atau  tidaknya  model.  Tingkat  penerimaan  yang direkomendasikan  adalah  apabila  AGFI  mempunyai  nilai sama dengan atau lebih besar dari 0,9. Nilai AGFI diperoleh dengan rumus sebagai berikut:
𝐴𝐺𝐹𝐼 = 1 − 𝑝(𝑝+1) 2𝑑𝑏 (1 − 𝐺𝐹𝐼) (4)
keterangan: p = banyak variabel laten endogen db = derajat bebas GFI   = Goodness of Fit Index [11] .
e. Kepuasan Pelanggan
Konsumen  mempunyai  kriteria  yang  pada  dasarnya identik  dengan  beberapa  jenis  jasa  yang  memberikan kepuasan  kepada  para  pelanggan.  Kriteria  tersebut  adalah Reliability,  Responsiveness,  Assurance,  Empathy, dan Tangible [12].
a. Reliability (Keandalan),  yaitu  kemampuan  untuk memberikan  jasa  secara  akurat  sesuai  dengan  yang dijanjikan.
b. Responsiveness (cepat  tanggap)  adalah  kemampuan karyawan  untuk  membantu  konsumen  menyediakan jasa dengan cepat sesuai dengan yang diinginkan oleh konsumen.
c. Assurance (jaminan)  merupakan  pengetahuan  dan kemampuan  karyawan  untuk  melayani  dengan percaya diri.
d. Emphaty (percaya  diri)  yaitu  ketika  karyawan  harus memberikan  perhatian  secara  individual  kepada konsumen dan mengerti kebutuhan konsumen.
e. Tangible (kasat mata) merupakan penampilan fasilitas fisik, peralatan, personel, dan alat-alat komunikasi.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Silalahi dkk, diidentifikasikan  terdapat  20  kriteria  yang  dapat  digunakan untuk  mengukur  kualitas  pelayanan  Go-jek  dengan menggunakan  analisis  entropi.  Adapaun  kriteria-kriteria tersebut  yaitu  persepsi  kognitif,  inovasi  situs  web  yang digunakan,  kemudahan  penggunaan,  tagihan,  valensi, kemudahan  akses, reliability  desain  website, kontak, ketersediaan system, cepat tanggap, personalisasi, ketepatan waktu, kecukupan konten, privasi, interactivity , kompensasi, kejujuran dan adanya jaminan risiko [3].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Sumber data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah primer,  karena  menggunakan  data  yang  diperoleh  secara langsung  dengan  survei online yang  dapat  di  akases  di link https://intip.in/surveiojol .  Data  diambil  mulai  tanggal  1 April  2019sampai  dengan  Mei  2019  dengan  metode  survei dengan menemui mahasiswa secara langsung  dan survei online dengan  penyebaran  kuesioner  dengan  google form.  Populasi  yang  diamati  untuk  pengambilan  sampel penelitian  adalah  mahasiswa  ITS  yang  berjumlah  17.625 berdasarkan  data  jumlah  mahasiswa  ITS  pada  tahun  2016.
𝑛 = 𝑁𝑝𝑞
(𝑁 − 1) 𝐵 2 4 + 𝑝𝑞 = 17.625𝑥0,5𝑥0,5
(17.625 − 1) (0,1) 2 4 + (0,5𝑥0,5) = 99,44144  ≈  99 sehingga  banyaknya  sampel  yang  akan  di  teliti  minimal berjumlah 99. Jumlah sampel semakin banyak akan membuat hasil yang lebih baik.

## B. Variabel Penelitian
Variabel yang digunakan pada penelitian ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel Penelitian Indikator Nama Indikator X 11 Enjoyable X 12 Exciting X 13 Interesting
X 14 Fun X 15 Pleasant
X 21 Insider tips
X 22 Interaction
X 23 Know people
X 24 Social Relation
X 31 Save money
X 32 Lower cost X 33 Affordable X 34 Money benefit
X 41 Sustainable way X 42 Sustainable environment
X 43 Save energy
X 44 Responsible Y 11 Overall Y 12 Expectation Y 13 Monetary Y 21 Continue use Y 22 Future use Y 23 Will use

## C. Langkah Analisis
Langkah  analisis  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1. Melakukan review dan studi literatur mengenai permasalahan dan metode yang digunakan.
2. Melakukan identifikasi dan pemilihan variabel yang sesuai dengan peneitian.
3. Melakukan pengumpulan data dengan metode survei.
4. Melakukan uji validitas dan reliabilitas.
5. Melakukan eksplorasi data
6. Melakukan analisis dengan metode SEM, dengan langkah sebagai berikut:
a. Mengembangkan model teoritis.
b. Membuat diagram jalur.
c. Mengkonversikan diagram jalur ke persamaan struktural.
d. Memilih matriks input dan jenis estimasi.
e. Mengidentifikasikan model.
f. Mencari nilai goodness of fit.
7. Melakukan interpretasi dan mengambil kesimpulan.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Data
Mahasiswa  ITS  merupakan  mahasiswa  yang  cukup sibuk  dengan  berbagai  kegiatan  kampusnya,  namun  tidak semua  mahasiswa  memiliki  kendaraan,  sehingga  banyak mahasiswa  ITS  yang  memanfaatkan  ojek online sebagai
sarana  transportasi.  Gambar  1  menunjukkan  karakteristik pengguna ojek online berdasarkan jenis kelaminnya.
Gambar 1. Karakteristik berdasarkan jenis kelamin.
Berdasarkan  jenis  kelaminnya,  pengguna  ojek online perempuan  lebih  banyak  daripada  laki-laki,  dengan presentase 61% untuk perempuan dan 39% untuk  laki-laki, hal  ini  sangat  relevan  dengan  kejadian  sehari-hari,  bahwa pada  umumnya,  mahasiswa  laki-laki  lebih  memilih  untuk menggunakan kendaraan pribadi masing-masing. Karakteristik pengguna ojek online berdasarkan ojek online yang digunakan dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Karakteristik berdasarkan jenis ojek online.
Mahasiswa ITS lebih banyak yang menggunakan Go-Jek dari  pada  Grab.  Hal  ini  dapat  dilihat  berdasarkan perbandingan jumah pengguna ojek online pada gambar 4.2, yaitu sebanyak 60%  mahasiswa ITS  menggunakan Go-Jek, dan sisanya, yaitu 40% menggunakan Grab.

## B. Importance Performance Analysis Diagram
Gambar  3  menunjukkan  Diagram  IPA  berdasarkan harapan dan kenyataan dari persepsi mahasiswa ITS sebagai pengguna ojek online .

## Gambar 3. IPA Diagram.
IPA  Diagram  pada  gambar  3  menunjukkan  pembagian kuadran  I,II,III  dan  IV.  Pada  kuadran  I,  yang  menjadi prioritas utama pengguna ojek online adalah Money Benefit dan Suistanable  Environment, kedua  indikator  ini  menjadi prioritas  utama,  sebab  pengguna  ojek online akan  tertarik menggunakan  ojek online apabila  mereka  mendapatkan keuntungan  dalam  hal  keuangan  dan  adanya Suistanable environment atau transportasi online yang ramah lingkungan dan  bersifat  sustainable.    Kuadran  II  menunjukkan
pertahankan  prestasi,  yaitu  untuk  indikator Enjoyable, Exciting,  Interesting,  Fun,  Pleasant,  Insider  Tips, Interaction,  Lower  Cost,  Affordable,  Save  Energy, dan Responsible .  Kuadran  II  menunjukkan  indikator-indikator mana  saja  yang  perlu  dipertahankan  perusahaan  agar  tetap menarik  pelanggan.  Prioritas  Rendah,  yang  diindikasikan masuk  di  kuadran  III  adalah Know  People,  Social  Relation dan Save  Money. Hal  ini  dapat  disebabkan  pengguna  ojek online tidak mengenal driver, dan dengan menggunakan ojek online ,  tidak  terlalu  berpengaruh  terhadap  penambahan relasi,  serta  pengguna  yang  tidak  dapat  menyimpan  uang berlebih  jika  memanfaatkan  penggunaa  ojek online secara terus menerus.

## C. Asumsi Normal Multivariate dan Deteksi Outlier
Asumsi  normal  multivariat  diperlukan  dalam  analisis SEM, plot distribusi dari data ditampilkan pada Gambar 4.
50 40 30 20 10 100 80 60 40 20 0 C24 C 2 5 Scatterplot of C25 vs C24

## Gambar 4. Plot Normal Multivariat
Berdasarkan  gambar  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  data kurangmengikuti  garis  normal,  sehingga  dapat  dikatakan bahwa  data  diasumsikanberdistribusi  normal  multivariat. Selanjutnya  dilakukan  deteksi outlier .  Observasi  yang memiliki  nilai  yang  ekstrim  dalam  sebuah  variabel  disebut dengan data yang memiliki nilai leverage yang tinggi. Dalam model  regresi  linier,  nilai leverage untuk  data  ke-I  adalah sebagai berikut:
h ii = (H) ii . Nilai leverage diperoleh  berdasarkan  nilai  diagonal  dari matriks H  =  X(X’X) -1 X’. nilai leverage berkisar  antara  0 sampai  dengan  1.  Sebuah  observasi  dapat  dikategorikan outlier jika  nilai leverage lebih  besar  dari 2p/n dimana p adalah  banyaknya  variabel  independen  dan n merupakan banyaknya observasi [12]. Berdasarkanhasil deteksi outlier, 23  observasi  adalah  data outlier ,  karena  nilai Leverage nya lebih  dari  nilai Cutoff ,  yaitu  0,161404,  sehingga  perlu  data yang outlier ini perlu dihilangkan agar tidak terdapat outlier .

## D. Analisis SEM
Variabel Enjoyment diukur  dengan  lima  dimensi,  yaitu Enjoyable,  Exciting,  Interesting,  Fun,  dan  Pleasant. Nilai Loading factor variabel Enjoyment disajikan dalam tabel 2.
Tabel 2. CFA Variabel Enjoyment
Variabel Loading factor x 11 ← Enjoyment 0,741 x 12 ← Enjoyment 0,798 x 13 ← Enjoyment 0,832 x 14 ← Enjoyment 0,813 x 15 ← Enjoyment 0,801
Laki-laki 39%
Perempuan 61% Go-Jek 60% Grab 40%
Berdasarkan  nilai Loading  Factor nya,  diketahui  bahwa nilainya sudah lebih dari 0,5 semua, dan p-Value yang kecil, yaitu 0,000 sehingga dapat dikatakan bahwa semua indikator sudah  valid  sebagai  pengukur  variabel Enjoyment .  Nilai Construct  Reliability yaitu  0,897  sehingga  keputusannya gagal  tolak  H 0 yang  berarti  indikator-indikator Enjoyable, Exciting,  Interesting,  Fun,  dan  Pleasant sudah  reliabel terhadap variabel Enjoyment , karena nilainya lebih dari 0,7. Model CFA yang terbentuk adalah sebagai berikut: Enjoyable = 0,741 Enjoyment , Exciting = 0,798 Enjoyment , Interesting = 0,832 Enjoyment , Fun = 0,813 Enjoyment , dan Pleasant = 0,801 Enjoyment . Variabel Social benefit diukur dengan empat dimensi, yaitu Insider  Tips,  Interaction,  Know  People, dan Social Relation. Nilai Loading  factor variabel Social  Benefit disajikan dalam tabel 3.
Tabel 3. CFA Variabel Social benefit Variabel Loading factor x 21 ← Social benefit 0,736 x 22 ← Social benefit 0,700 x 23 ← Social benefit 0,714 x 24 ← Social benefit 0,705
Berdasarkan nilai loading factornya , diketahui bahwa nilai untuk x 21 , x 22 , x 23 , dan x 24 sudah lebih besar dari 0,5 semua, dan p-Value semua  indikator  nilainya  kecil,  yaitu  0,000 sehingga dapat dikatakan bahwa semua indikator sudah valid sebagai  pengukur  variabel Social  benefit .  Nilai Construct Reliability untuk  variabel Social  Benefit yaitu  0,8060  yang menunjukkan  nilai  yang  lebih  dari  0,7  sehingga  variabel Social Benefit sudah reliabel.  Model  yang terbentuk adalah sebagai berikut:
Insider Tips     = 0,736 Social Benefit, Interaction       = 0,700 Social Benefit,
Know People     = 0,714 Social Benefit, dan Social Relation   = 0,705 Social Benefit.
Variabel Economic Benefit diukur dengan empat dimensi, yaitu Save  Money,  Lower  Cost,  Affordable, dan Money Benefit.
Tabel 4. CFA Variabel Economic Benefit Variabel Loading factor x 31 ← Economic Benefit 0,487 x 32 ← Economic Benefit 0,827 x 33 ← Economic Benefit 0,932 x 34 ← Economic Benefit 0,655
Nilai Loading Factor untuk indikator x 31 , kurang dari 0,5, hal  ini  mengindikasikan  indikator  yang  tidak  valid,  namun karena p - Value nya 0,000 yang berarti kurang dari 0,05 maka x 11 dapat dikatakan valid. x 32 , x 33 dan x 34 sudah lebih besar dari  0,5  semua  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  indikator- indikator  untuk  variabel Economic  Benefit sudah  valid,  hal ini diperkuat dengan adanya p-Value semua indikator nilainya kecil, yaitu 0,000 sehingga dihasilkan keputusan gagal tolak H 0 atau dapat dikatakan bahwa semua indikator sudah valid sebagai pengukur variabel Economic Benefit. Nilai Connstruct  Reliability 0,825  lebih  besar  dari  0,7 sehingga menghasilkan keputusan gagal tolak H 0 atau dapat dikatakan  bahwa  variabel Economic  Benefit reliabel.  Nilai Loading Factor variabel Sustainability disajikan dalam tabel 5.
Tabel 5. CFA Variabel Sustainability
Variabel Loading Factor x 41 ← Sustainability 0,688 x 42 ← Sustainability 0,497 x 43 ← Sustainability 0,682 x 44 ← Sustainability 0,770 Nilai Loading Factor untuk indikator x 41 , x 43 dan x 44 sudah lebih  besar  dari  0,5  semua,  kecuali  x 42 ,  namun p-Value semua  indikator nilainya  kecil,  yaitu 0,000 sehingga dapat dikatakan  bahwa  semua  indikator  sudah  valid.  nilai Construct Reliabilitynya adalah 0,7578 yang berarti variabel Sustainability sudah reliabel, karena nilainya lebih dari 0,7. Nilai Loading  Factor variabel Customer  Satisfaction disajikan dalam tabel 6.
Tabel 6.
Hasil CFA Variabel Customer Satisfaction Variabel Loading Factor y 11 ← CustomerSatisfaction 0,775 y 12 ← CustomerSatisfaction 0,823 y 13 ← CustomerSatisfaction 0,666
Nilai Loading Factor untuk indikator y 11 , y 12 , y 13 nilainya tinggi,  yaitu  lebih  besar  dari  0,5  sehingga  dapat  dikatakan bahwa indikator-indikator untuk variabel Costumer Satisfaction sudah valid. Nilai Construct Reliability variabel Customer Satisfaction adalah 0,80037 yang mengindikasikan lebih dari 0,7 sehingga, variabel Costumer Satisfaction sudah reliabel.  Variabel Future  Intention diukur  dengan  tiga dimensi, yaitu Continue Use, Future Use dan Will Use. Nilai Loading  Factor variabel Future  Intention disajikan  dalam tabel 7.
Tabel 7. CFA Variabel Future Intention Variabel Loading factor y 21 ← Future Intention 0,758 y 22 ← Future Intention 0,793 y 23 ← Future Intention 0,819 Nilai Loading Factor untuk indikator y 21 , y 22 , y 23 nilainya tinggi dan karena sudah lebih besar dari 0,5 sehingga dapat dikatakan bahwa indikator-indikator untuk variabel Costumer Satisfaction sudah  valid, p-Value untuk  semua indikator nilainya kecil, yaitu 0,000 sehingga dapat dikatakan bahwa semua indikator variabel Future Intention sudah valid. Bentuk  SEM  dari  variabel Enjoyment,  Economic  Benefit, Social  Benefit,  Sustainability,  Customer  Satisfaction, dan Future Intention ditampilkan pada gambar 5.
Gambar 5 merupakan model SEM yang digunakan untuk melakukan  melakukan  pengujian  parameter  model  untuk mengetahui  bagaimana  pengaruh  langsung  antar  variabel laten. Hipotesis yang akan diuji adalah sebagai berikut: H 1.1 : γ 1 ≠ 0 Enjoyment berpengaruh  terhadap Customer Satisfaction
H 1.2 : γ 2 ≠ 0 Enjoyment berpengaruh  terhadap Future Intention H 1.3 : γ 3 ≠ 0 Social Benefit berpengaruh  terhadap Customer Satisfaction
H 1.4 : γ 4 ≠ 0 Social Benefit berpengaruh  terhadap Future Intention H 1.5 : γ 5 ≠ 0 Economic Benefit berpengaruh  terhadap Customer Satisfaction
H 1.6 : γ 6 ≠ 0 Economic Benefit berpengaruh  terhadap Future Intention H 1.7 : γ 7 ≠ 0 Sustainability berpengaruh  terhadap Customer Satisfaction H 1.8 : γ 8 ≠ 0 Sustainability berpengaruh  terhadap Future Intention H 1.9 : γ 9 ≠ 0 CustomerSatisfaction berpengaruh  terhadap Future Intention .
Dengan  menggunakan  alpha  5%,  maka  keputusan yang  akan  dihasilkan  adalah  tolak  H 0 dan  gagal  tolak  H 0 , tolak H 0 jika p-Value kurang dari 0,05. Nilai Loading Factor dan p-Value model SEM ditampilkan pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Estimasi ( Loading Factor ) Model SEM Estimate P-Value y 1 ← x 1 0,229 0,064 y 2 ← x 1 0,099 0,420 y 1 ← x 2 -0,078 0,301 y 2 ← x 2 0,031 0,703 y 1 ← x 3 0,151 0,098 y 2 ← x 3
-0,041 0,662
y 1 ← x 4 0,643 0,000 y 2 ← x 4 0,063 0,784
y 2 ← y 1 0,751 0,000
Berdasarkan  nilai Loading  Factor dan p-Value di  atas, didapatkan keputusan tolak H 0 jika p-Value kurang dari 0,05 dan gagal tolak H 0 jika p-Value lebih dari 0,05.  Berdasarkan hasil estimasi atau Loading Factor dan p-Value pada tabel 8, didapatkan  hanya  dua  hipotesis  yang  memiliki p-Value kurang dari 0,05  yaitu pada hipotesis  ketujuh dan sembilan yang menganalisis ada/tidaknya pengaruh variabel Sustainability dengan variabel  kepuasan mahasiswa ITS  dalam  menggunakan  jasa  ojek online dan  antara kepuasan  mahasiswa  ITS  dalam  memanfaatkan  jasa  ojek online dengan  keputusan  penggunaan  kembali  jasa  ojek online ,  sehingga  keputusan  untuk  kedua  hipotesis  tersebut adalah  tolak H 0 yang  berarti  variabel Sustainability berpengaruh  terhadap  kepuasan  mahasiswa  ITS  dalam menggunakan  jasa  ojek online serta  variabel  kepuasan mahasiswa  berpengaruh  terhadap  keputusan  menggunakan jasa  ojek online kembali . Sehingga  model  yang  didapatkan adalah sebagai berikut:
Sustainability = 0,643 CustomerSatisfaction dan CustomerSatisfaction = 0, 751 Future Intention .
Analisis selanjutnya yaitu menguji kecocokan model (Tabel 9). Hasil uji kebaikan model tersebut didapatkan kesimpulan bahwa  model  sudah  cukup  di  terima  dengan Goodness  of Fit NFI, CFI, TLI, dan RFI, AGFI sedangkan untuk Goodness of  Fit model  tidak  diterima  atau  model  tidak  cocok digunakan.
Tabel 9.
Goodness of Fit Model SEM Goodness of FitIndex Cut offvalue Hasil perhitungan Kesimpulan Chi square Diharapkan kecil 718,979 Model tidak diterima GFI ≥ 0,90 0,790 model cukup diterima RMSEA ≤ 0,05 0,095 model tidak diterima NFI ≥ 0,90 0,814 model cukup diterima CFI ≥ 0,90 0,860 model cukup diterima TLI ≥ 0,90 0,835 model cukup diterima RFI ≥ 0,90 0,781 model cukup diterima AGFI ≥ 0,90 0,730 model cukup diterima PNFI ≥ 0,90 0,691 model tidak diterima
Hasil  yang  diperoleh  hanya  variabel Sustainability yang mempunyai  pengaruh  terhadap  kepuasan  pelanggan  dan kepuasan pelanggan memiliki pengaruh terhadap keputusan penggunaan  kembali  jasa  ojek online ,  sedangkan  untuk hipotesis  yang  lainnya  menghasilkan  kesimpulan  tidak adanya  hubungan antar variabel.  Jika  dibandingkan dengan penelitian  yang  dilakukan  Santoso  dan  Liza  [2],  hanya terdapat tiga hipotesis yang menghasilkan adanya pengaruh antar  variabel,  yaitu  variabel Enjoyment terhadap  kepuasan pelanggan,  variabel Economic  Benefit terhadap  kepuasan pelanggan  dan  kepuasan  pelanggan  terhadap  keputusan penggunaan  kembali  jasa  ojek online .  Hipotesis  yang digunakan  untuk  menguji  pengaruh  tidak  langsung  adalah sebagai berikut:
H 0 : tidak terdapat pengaruh tak langsung dari variabel Sustainability terhadap keputusan penggunaan kembali jasa ojek online melalui kepuasan pelanggan H 1 : terdapat pengaruh tak langsung dari variabel Sustainability terhadap keputusan penggunaan kembali jasa ojek online melalui kepuasan pelanggan.
Hasil estimasi standard error dari pengaruh langsung yang digunakan untuk menghitung estimasi pengaruh tak langusng disajikan dalam Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Estimasi dan Standard Error (S.E) Pengaruh Total Hubungan a b S.E.a S.Eb Sustainability → Customer Satisfaction → Future Intention 0,643 0,751 0,132 0,304
Nilai  estimasi  pengaruh  tak  langsung  dilakukan  dengan perhitungan sebagai berikut:
Sustainability → Customer Satisfaction → FutureIntention = 0,643 x 0,751 = 0,489323.
Metode estimasi Sobel untuk memperoleh S.E tak langsung adalah sebagai berikut:
𝑆𝐸 𝑎𝑏 = √𝑏 2 𝑆𝐸 𝑎 2 + 𝑎 2 𝑆𝐸 𝑏 2 = √0,751 2 (0,132 2 ) + 0,643 2( 0,304 2 ) = 0,1372413027. Nilai Standard Error (S.E) untuk pengaruh tak  langsung sudah  diperoleh,  kemudian  dilakukan  perhitungan  untuk mendapatkan nilai Critical Ratio sebagai berikut:
𝐶𝑅 = Estimasi 𝑆𝐸 𝑎𝑏 = 0,489323 0,1373413027 = 3,5628248049.
Dengan menggunakan  taraf  signifikansi  5%maka diperoleh nilai t hitung = 1,97. Karena nilai |C.R| = 3,56282 >
t hitung = 1,97 maka keputusannya adalah tolak H 0 yang berarti terdapat  pengaruh  tak  langsung  dari Sustainability dengan keputusan  penggunaan  kembali  jasa  ojek online melalui kepuasan pelanggan. Pengaruh total ( total  effect) dari suatu variabel  ke  variabel  lain  merupakan  jumlah  dari  seluruh pengaruh langsung dan tak langsung kedua variabel tersebut.
Besarnya pengaruh total dari
variabel Sustainability dengan  variabel Future Intention dapat dilihat dari  pengaruh  langsung  maupun  jumlahan  pengaruh langsung  dan  pengaruh  tak  langsung.  Hipotesis  yang digunakan  utnuk  menguji  pengaruh  total  adalah  sebagai berikut:
H 0 :  tidak terdapat pengaruh total dari Sustainability terhadap keputusan penggunaan kembali jasa ojek online oleh mahasiswa ITS H 1 :  terdapat pengaruh total dari Sustainability terhadap keputusan penggunaan kembali jasa ojek online mahasiswa ITS
Besarnya  pengaruh  total  dari  varaibel Sustainability ke variabel  keputusan  penggunaan  kembali  jasa  ojek online mahasiswa ITS adalah sebagai berikut: Pengaruh total Sustainability → Future Intention = estimasi pengaruh langsung Sustainability → Future Intention + estimasi pengaruh tak langsung Sustainability → Future Intention = 0,063 + 0,489323 = 0,552323.
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  untuk  mendapatkan nilai Critical Ratio sebagai berikut:
𝐶. 𝑅 = Estimasi 𝑆𝐸 𝑎𝑏 = 0,552323 0,05 = 11,04646.
Taraf  siginifikasni  yang  digunakan  adalah  5%,  sehingga diperoleh nilai t hitung = 1,97. Nilai |C.R| = 11,04646 > t hitung = 1,97  maka  diambil  keputusan  tolak  H 0, sehingga  dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh total dari Susainability terhadap keputusan penggunaan kembali jasa ojek online.
Berdasarkan  perhitungan  mengenai  pengaruh  variabel laten  baik  secara  langsung  ( direct) maupun  tidak  langsung ( indirect) disajikan dalam tabel 11.
Tabel 11. Hasil Analisis Pengaruh Variabel Laten Secara Langsung ( Direct ) maupun tak langsung ( Indirect ) Pengaruh Hubungan Loading Factor Keterangan Direct Sustainability → Customer Satisfaction 0,643 Berpengaruh Sustainability → Future Intention 0,063 Berpengaruh Customer Satisfaction → Future Intention 0,751 Berpengaruh Indirect Sustainability → Customer Satisfaction → Future Intention 0,489 Berpengaruh Total Sustainability → Future Intention 0,552 Berpengaruh
Analisis  hubungan  variabel  laten  yang  telah  dilakukan menghasilkan kesimpulan terdapat pengaruh langsung antara Sustainability terhadap  kepuasan  pelanggan Sustainability keputusan  penggunaan  kembali  jasa  ojek online, dan kepuasan  pelanggan  dengan  penggunaan  kembali  jasa  ojek online. Hasil  analisis  hubungan Sustainability terhadap Future  Intention melalui Customer  Satisfaction juga menghasilkan  adanya  pengaruh  tidak  langsung.  Sehingga dapat dikatakan bahwa Sustainability memberikan pengaruh baik  secara  langsung  maupun  tidak  langsung  terhadap keputusan penggunaan kembali jasa ojek online .

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan,  diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan  karakteristiknya,  pengguna  ojek online Mahasiswa  ITS  perempuan  lebih  banyak  daripada  laki- laki,  pengguna  Gojek  lebih  banyak  daripada  Grab  dan mayoritas pengguna ojek online puas terhadap pelayanan ojek online yang diberikan.
2. IPA diagram yang dihasilkan dari perbandingan harapan dan  kenyataan  dari  persepsi  masyarakat  terhadap pelayanan  ojek online yaitu  pada  kuadran  I  atau  yang menjadi  prioritas  utama  adalah Money  Benefit dan Sustainable  Environment. Kuadran  II  atau  pertahankan prestasi adalah indikator Enjoyment, Exciting,
Interesting,  Fun,  Pleasant,  Insider  Tips,  Interaction, Lower Ccost, Affordable, Save Energy, dan Responsible. Kuadran III yaitu Know People, Social Relation, dan Save Money.
3. Hasil analisis model CFA adalah valid dan reliabel untuk semua  variabel Enjoyment,  Social  Benefit,  Economic Benefit, Sustainability, Customer Satisfaction, dan Future Intention.
4. Analisis SEM untuk model path  diagram menghasilkan kesim-pulan sebagai berikut:
a. Variabel Enjoyment tidak  berpengaruh  terhadap kepuasan  mahasiswa  ITS  dalam  menggunakan  ojek online.
b. Variabel Enjoyment tidak  berpengaruh  terhadap keputusan  penggunaan  kembali  jasa  ojek online oleh mahasiswa ITS.
c. Variabel Social  Benefit tidak  berpengaruh  terhadap kepuasan  mahasiswa  ITS  dalam  menggunakan  ojek online.
d. Variabel Social  Benefit tidak  berpengaruh  terhadap keputusan penggunaan kembali jasa ojek online .
e. Variabel Economic  Benefit tidak  berpengaruh terhadap kepuasan mahasiswa ITS dalam menggunakan ojek online .
f. Variabel Economic  Benefit tidak  berpengaruh terhadap  keputusan  penggunaan  kembali  jasa  ojek online .
g. Variabel Sustainability berpengaruh terhadap kepuasan  mahasiswa  ITS  dalam  menggunakan  ojek online.
h. Variabel Sustainable tidak  berpengaruh  terhadap keputusan penggunaan kembali jasa ojek online . i. Variabel kepuasan mahasiswa ITS dalam menggunakan  ojek online berpengaruh  terhadap keputusan penggunaan kembali jasa ojek online .
5. Analisis  pengaruh  hubungan  variabel  laten  yang  telah dilakukan  menghasilkan  kesimpulan Sustainability mempunyai  pengaruh  langsung  dan  tidak  langsung terhadap keputusan penggunaan kembali jasa ojek online mahasiswa ITS.
Saran yang dapat diberikan berdasarkan hasil analisis dan pembahasan  yang  telah  dilakukan  yaitu  dalam  melakukan analisis  selanjutnya  sebaiknya  dapat  lebih  mengeksplorasi data hasil survei, sehingga analisis akan lebih lengkap

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  Kotler  and  K.  L.  Keller, Manajemen  Pemasaran .  Jakarta: Erlangga, 2009.
[2] A. Santoso and L. A., “User Satisfaction and Intention to Use Peer-
to-Peer  Online  TransportationA  Replication  Study,” J.  Inf.  Syst. Int. Conf. , vol. 124, pp. 379–387, 2017.
[3] S. Silalahi, W. Putu, and M. Qorib, “Service Quality Analysis for Online Transportation Services: Case Study Go-Jek,” J. Inf. Syst. Int. Conf. , vol. 124, pp. 487–495, 2017.
[4] A. Mas’udin, “Categorical Data Analysis Adjusted Control Chart untuk Memonitor Loyalitas Pengguna Sarana Transportasi Online di Kota Surabaya,” Surabaya, 2018.
[5] A. Nawangsari, “Structural Equation Modeling pada Perhitungan Indeks  Kepuasan  Pelanggan  dengan  menggunakan  Software AMOS:  Study  kasus  perhitungan  indeks  kepuasan  Mahasiswa FMIPA UNY terhadap Operator IM3,” Yogyakarta, 2011.
[6] F.  Tjiptono  and  G.  Chandra, Service  Quality  Satisfaction .  Andi Offset, 2005.
[7] F.  Rangkuti, Teknik  Mengukur  dan  Strategi  Meningkatkan Kepuasan Pelanggan . Jakarta: Gramedia, 2008.
[8] A.  Ferdinand, Structural  Equation  Modeling  dalam  Penelitian Manajemen , 2nd ed. Semarang: BP UNDIP, 2002.
[9] S.  H. Wijanto, Structural equation modeling dengan Lisrel 8.8 : konsep dan tutorial . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2008.
[10] I.  Ghozali  and  I.  Fuad,  “Structural  Equation  Modeling:  Teori, Konsep,  dan  Aplikasi  dengan  Program  LISREL  8.54  (1st Edition),” Semarang, 2005.
[11] S. Sharma, Applied Multivariance techniques . USA: John Wiley & Sons, Inc, 1996.
[12] K.  Kannan  and  K.  Manoj,  “Outlier  Detection  in  Multivariate Data,” J. Appl. Math. Sci. , vol. 9, pp. 2317–2324, 2015.