Analisis Sistem Informasi Aplikasi Online Kartu Kredit Menggunakan Metode SERVQUAL (Studi Kasus ANZ Bank)

## Melia Gripin Setiawati
Anz Bank, Jakarta
Melia.gripin@gmail.com
ABSTRACT — Ease,  efficiency,  accuracy,  speed,  simple  as  well  as  flexibility become a consideration to  bussiness  person to  use a credit card in globalitation era.  There  are  several  ways  to  apply  a  number  of  credit  card  through  direct selling,  telemarketing  and  online  application.  Online  application  is  one  of  the easiest way to apply credit card However, the key problem in this research related to  the quality of  services  provided whether it sufficient  to  provide understanding the  business  person  to  catch  many  customer  attraction  applying  credit  card  as well as, what kind of service expected by the customer
The method used analyst descriptive that collect data to distribute questionnaires to  150  respondens,  the  sampling  method  using  servqual  method,  likert  scale, SEM,  Amos  18.  Based  on  the  analysis  conducted  quality  of  service  of  online application such as interface, marketing services, tariffs and the technology used in  online  applications  affect  customer  satisfaction  which  increased  ANZ’s Customer of credit card.
Keywords :  online  application,  services,  qualtiy  services,  user  satisfaction, Amos, Servqual, SEM
ABSTRAK---- Kemudahan,  efisiensi,  ketepatan,  kecepatan, simple serta flexibilitas menjadi pertimbangan para pelaku kegiatan untuk menggunakan kartu kredit  diera  globalisasi  saat  ini.  Ada  beberapa  cara  yang  bisa  dilakukan  untuk pengajuan  kartu  kredit  seperti  melalui direct  selling,  telemarketing dan  aplikasi online.  Dari  ketiga  cara  tersebut  aplikasi  online  menjadi  salah  satu  cara  yang paling  mudah  dalam  pengajuan  aplikasi  kartu  kredit  Kunci  permasalahan  pada penelitian ini yakni terkait dengan kualitas layanan yang diberikan apakah cukup memberikan  pemahaman  terhadap  calon  customer  sehingga  terjadi  peningkatan dalam  kartu  kredit  di  ANZ  Bank  serta  layanan  seperti  apa  yang  diharapkan  oleh customer.
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  deskriptif  analis  dengan pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menyebarkan  kuesioner  kepada  150 responden,  metode  pengambilan  sampel  menggunakan  metode  servqual,  skala likert,  SEM  amos  18.  Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan  didapatkan bahwa  kualitas  layanan  Aplikasi  Online  seperti  tampilan,  pelayanan  marketing, tarif,  teknologi  yang  digunakan  pada  aplikasi  online  sangat  mempengaruhi kepuasan  customer  yang  berdampak  pada  peningkatan  customer  kartu  kredit ANZ.
Kata  Kunci  :  Aplikasi  Online,  Layanan,  Kualitas  Layanan,  kepuasan  pengguna, Amos, Servqual, SEM.
Received February 2015 Accepted for Publication July 2015

## 1.PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Sejalan  dengan  perkembangan  jaman  ditemukan  cara  yang  paling  efisien dan  efektif  untuk  melakukan  transaksi  pembayaran  yaitu  dengan  menggunakan kartu  plastik  atau  yang  lebih  dikenal  dengan  nama  kartu  kredit  yang  mampu menggantikan  fungsi  uang  sebagai  alat  pembayaran.  Dalam  bisnis  konvensional sehari-hari,  seseorang  biasa  melakukan    pembayaran  terhadap  produk  atau  jasa yang  dibelinya  melalui  berbagai  cara.  Cara    yang  paling  umum  adalah  dengan membayar langsung dengan alat pembayaran yang sah (uang) secara tunai (cash). Cara  lain  adalah  dengan  menggunakan  kartu  kredit (credit  card), kartu  debit (debet  card), cek  pribadi  ( personal  check ),  atau  transfer  antar  rekening  (Kosiur, 1997).
Setiap  bank  memiliki  berbagai  cara  yang  ditempuh  dalam  memasarkan produknya  dalam  hal  ini  kartu  kredit  seperti  penjualan  melalui  telepon (telemarketing), tatap  muka (direct  sales) serta  apikasi  online  yang  biasa ditemukan pada website dimasing-masing Bank. Dari ketiga cara tersebut aplikasi online  lah  yang  kurang  memberikan  efektifitas  dalam  strategi  pemasaran  kartu kredit.
Beberapa masalah yang di temukan dalam aplikasi online pada studi kasus di ANZ Bank seperti banyaknya data customer yang tidak sesuai dengan apa yang menjadi  persyaratan  khusus  dalam  pengajuan  kartu  kredit,  jumlah  data  yang mendaftar pada aplikasi online tidak sebanyak dengan data yang didapatkan pada strategi  pemasaran  lainnya,  serta  kualitas  data  yang  menjadi  poin  penting  agar customer  dapat  disetujui  oleh  pihak  Bank  yang  mana  untuk  aplikasi  online  di ANZ Bank.
Oleh  karena  itu  hal  yang  mendasari  pokok  permasalahan  tersebut  erat kaitannya dengan kualitas layanan yang diberikan oleh aplikasi online pada ANZ Bank, yang mana kualitas layanan menjadi faktor kunci atau penentu sejauh mana efektifitas  aplikasi  online  dalam  memberikan  pemahaman  kepada  customernya serta  apakah  kualitas  layanan  tersebut  berdampak  atau  memberikan  pengaruh pada  peningkatan  konsumen  yang  akan  mengajukan  kartu  kredit.  Selain  hal tersebut,  dalam  penelitian  ini  akan  mengulas  karakteristik  dari  aplikasi  online yang  diinginkan  oleh  customer  mengacu  pada  kualitas  pelayanan  yang  ada  di ANZ Bank.

## 1.2 Rumusan Masalah
Mengacu pada latar belakang diatas, maka rumusan masalah yang dapat dikemukakan sebagai berikut :
1. Bagaimana  pengaruh  kualitas  layanan  aplikasi  online  terhadap peningkatan konsumen kartu kredit di DKI Jakarta?
2. Bagaimana  karakteristik  tanggapan  pelanggan  /  responden  atas  variabel kualitas layanan aplikasi online kartu kredit?

## 1.3.Tujuan Penelitian
Sesuai  dengan  rumusan  masalah  yang  dikemukan  maka  didapatkan beberapa tujuan dari penelitian ini antara lain :
1. Untuk  mengetahui  pengaruh  kualitas  layanan  aplikasi  online  dalam meningkatkan konsumen kartu kredit dan profitabilitas di ANZ Bank
2. Untuk mengetahui layanan yang sesuai dengan kriteria konsumen.
B. Manfaat Penelitian
Penelitian ini diharapkan memberikan manfaat terhadap pihak-pihak yang terkait, antara lain :
1. Manfaat Akademis
a. Sebagai  bahan  bacaan  atau  referensi  untuk  penelitian  yang berhubungan dengan kualitas pelayanan aplikasi online
b. Dengan adanya penelitian ini akan dapat lebih memberikan gambaran penelitian  lanjutan  yang  lebih  baik  untuk  memperkaya  khasanah pengetahuan
c. Sebagai  sumbangsih  pemikiran  yang  diharapkan  dapat  berguna khususnya untuk jurusan manajemen telekomunkasi
2. Manfaat Praktis
a. Memberikan  masukan  kepada  PT.ANZ  Bank  Jakarta  dalam  upaya  untuk meningkatkan  kualitas  layanan  aplikasi  online  dalam  rangka  untuk meningkatkan kepuasan customer
b. Sebagai bahan perbaikan dimasa depan terkait pelayanan khususnya dalam layanan aplikasi online
c. Untuk  memperoleh  informasi  atas  harapan  dan  persepsi  customer  dalam rangka peningkatan kepuasan customer

## 2. KAJIAN PUSTAKA
Pada  bagian  ini  berisi  mengenai  teori  yang  mendukung  penelitian  yang menjadi  pembahasan  pada  bab  analisis,  seperti  profil  perusahaan,  penelitian sebelumnya, pengertian pemasaran, pengertian kepuasan layanan dan lain-lain.

## 2.1 Gambaran Umum Perusahaan
Australia and New Zealand Banking Group Limited (ANZ Grup) didirikan pada  tahun  1835  dan  saat  ini  merupakan  salah  satu  perusahaan  terbesar  di Australia  dan  Selandia  Baru  serta  merupakan  kelompok  layanan  perbankan  dan keuangan  internasional  besar  di  antara  50  bank  papan  atas  di  dunia  dengan jaringan  yang membentang di 32. ANZ Grup hadir pertama kalinya di  Indonesia sebagai  kantor  perwakilan  Grindlays  pada  tahun  1973.  Pada  tahun  1993,  ANZ Grup  mengambil  alih  85%  saham  Westpac  di  PT  Westpac  Panin  dan  mengubah nama bank campuran ini menjadi PT ANZ Panin Bank.

## 2.1.1. Layanan Perbankan ANZ
Layanan perbankan di ANZ bank meliputi:
1. Institutional Banking
2. Retail dan Wealth
3. Consumer Finance
4. Commercial Banking
5. Private Banking

## 2.1.2. Aplikasi Online ANZ Bank
Aplikasi  online  ANZ  Bank  adalah  sebuah  aplikasi  berbasis  web  yang bertujuan untuk  promosi  serta publikasi  yang mengedepankan kemudahan akses, kemudahan  layanan  yang  bisa  diakses  tanpa  terbatas  waktu  dan  tempat.  Untuk mengakses  aplikasi  online  tersebut  dapat  menuliskan keyword pada  google “aplikasi online ANZ Bank” atau melalui alamat situs ANZ secara langsung :
Gambar 1. Tampilan awal Aplikasi Online https://id.anz.com/apply_online/CreditCard/Process/Step1.0.aspx
( https://id.anz.com/apply_online/CreditCard/Process/Step0.0.aspx )
Gambar 2. Interface Aplikasi Online
( https://id.anz.com/apply_online/CreditCard/Process/Step1.0.aspx )
Melia Gripin Setiawati, Analisa Sistim Informasi Aplikasi Online Kartu Kredit Metoda Servqual            | 107
2.2. Pengertian pemasaran
Menurut  Kotler  (2009)  pemasaran  adalah  sebuah  proses  kemasyarakatan di  mana  individu  dan  kelompok  memperoleh  apa  yang  mereka  butuhkan  dan inginkan  dengan  menciptakan,  menawarkan,  dan  secara  bebas  mempertukarkan produk  dan jasa yang bernilai dengan orang lain.
2.2.1 Pengertian Strategi Pemasaran
Menurut Kotler dan Amstrong (1997), strategi pemasaran adalah pola pikir pemasaran  yang  akan  digunakan  oleh  unit  bisnis  untuk  mencapai  tujuan pemasarannya.  Strategi  tersebut  berisi  strategi  spesifik  untuk  pasar  sasaran, penetapan  posisi,  bauran  pemasaran,  dan  besarnya  pengeluaran  pemasaran.  Di dalam pandangan konsep pemasaran, tujuan perusahaan dicapai melalui kepuasan konsumen.  Kepuasan  konsumen  diperoleh  setelah  kebutuhan  dan  keinginan konsumen  dipenuhi  melalui  kegiatan  pemasaran  yang  terpadu.  Dengan  demikian ada 4 (empat) unsur pokok dalam konsep pemasaran, yaitu
1) orientasi pada kebutuhan dan keinginan konsumen,
2) kepuasan konsumen,
3) kegiatan pemasaran yang terpadu,
4) tujuan perusahaan.
2.2.2 Jenis Strategi Pemasaran
1. Telemarketing
2. Direct Selling
3. Aplikasi Online

## 2.3 Pengertian Kepuasan Pelanggan
Kepuasan  pelanggan  adalah  produk  atau  jasa  yang  mampu  memberikan lebih  daripada  yang  diharapkan  konsumen.  Kepuasan  konsumen  adalah  kondisi dimana  harapan  konsumen  mampu  dipenuhi  oleh  produk  (Kotler  &  Armstrong, 1990).
Kepuasan  pengguna  (user  satisfaction)  adalah  pengungkapan  kesusuaian antara  harapan  seseorang  dengan  hasil  yang  diperolehnya,  dikarenakan  adanya partisipasi  selama  pengembangan  sistem  (Ives  et  al.,  1983).  Selanjutnya  Day (1988);  dalam  Tjiptono,  2000)  menyatakan  bahwa  kepuasan  atau  ketidakpuasan pengguna  adalah  respon  pengguna  terhadap  evaluasi  ketidaksesuaian  atau dikonfirmasi  yang  dirasakan  antara  harapan  sebelumnya  (norma  kinerja  lainnya) dan kinerja actual produk yang dirasakan setelah digunakan.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Bagian  ini  akan  memberikan  penjelasan  tentang  jenis  penelitian, pendekatan  penelitian,  teknik  pengumpulan  data,  populasi,  sampel,  dan  teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian.

## 3.1 Pendekatan Penelitian
Pendekatan  penelitian  yang  digunakan  adalah  kuantitatif  yang  mana dengan pendekatan tersebut akan didapatkan secara jelas dan terperinci mengenai kepuasan customer dalam  menggunakan  aplikasi  online.    Penelitian  ini  akan difokuskan pada bagaimana kualitas dari aplikasi online yang dapat meningkatkan kepuasan  customer  dilihat  dari  dimensi reliability,  responsiveness,  tangible,
emphaty  dan  assurance. Mengacu  pada  model  tersebut,  perlu  untuk menyeimbangkan  antara  harapan  dan  persepsi  penerima  layanan  serta  menutup kesenjangan antara harapan dan persepsi merupakan kunci kualitas.

## 3.2 Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam  penulisan  ini  adalah  penelitian desktiptif  analis  yaitu  salah  satu  metode  yang  menggambarkan  variabel  demi variabel  dengan  tujuan  untuk  mengumpulkan  informasi  aktual  secara  rinci  yang melukiskan  gejala  yang  ada  dan  mengidentifikasikan  masalah  dan  memeriksa kondisi  dan  praktik-praktik  yang  berlaku.  Dengan  demikian,  analisis  ini  dapat menggambarkan secara sistematika, fakta atau karakteristik populasi tertentu.

## 3.3 Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  diperlukan  untuk  memperoleh  data  dan informasi  yang  kemudian  dapat  menjelaskan  serta  menjawab  permasalahan penelitian  secara  objektif.  Untuk  mengumpulkan  data  yang  diperlukan menggunakan metode sebagai berikut :
1. Library  Research ,  melalui  buku-buku,  jurnal,  surat  kabar,  makalah,  dan bahan-bahan  publikasi  lainnya  yang  digunakan  untuk  memperoleh  teori, konsep, dan pemikiran tentang permasalahan yang dibahas.
2. Daftar pertanyaan Hal  ini  dimaksudkan  untuk  mendapatkan  data-data  yang  sesuai  dengan keadaan  yang  sebenarnya  dengan  cara  memberikan  pertanyaan  langsung kepada  objek  (kuesioner).  Pertanyaan  tersebut  terbagi  ke  dalam  beberapa dimensi kepuasan yang tiap dimensi berisi 4 (empat) pertanyaan.
3. Observasi,  pengumpulan  data  dengan  melakukan  pengamatan  langsung terhadap obyek yang diteliti.

## 3.4 Jenis dan sumber data
Dalam  penelitian  ini  didapatkan  beberapa  sumber  data  primer  dan sekunder. Data primer adalah data yang langsung didapatkan dari :
1. Data primer Data  Primer  adalah  data  yang  di  peroleh  langsung  ke  lokasi  atau responden. Dalam penelitian ini dilakukan dengan cara mengisi kuisioner.
2. Data sekunder Data  sekunder  adalah  data  yang  diperoleh  dari  membaca  buku-buku referensi dan dokumen pada  perusahaan PT.Bank ANZ.

## 3.5 Populasi dan Sampel
Dalam  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan  adalah  teknik  Structural Equation  Modelling  (SEM).  Menurut  Solimun  (2002:78),  beberapa  pedoman penentuan besarnya sample size untuk SEM diberikan sebagai berikut :
a) Bila  pendugaan  parameter  menggunakan  metode  kemungkinan  maksimum (maximum  likelihood  estimation)  besar  sampel  yang  disarankan  adalah antara 100 hingga 200, dengan minimum sampel adalah 50
b) Sebanyak 5 hingga 10 kali jumlah parameter yang ada di dalam model.
c) Sama  dengan  5  hingga  10  kali  jumlah  variabel  manifest  (indikator)  dari keseluruhan variabel laten.
Pada penelitian ini melibatkan sebanyak 30 indikator, sehingga merujuk pada  aturan  diperlukan  sampel  minimal  5  x  30  indikator  atau  sebesar  150. Sehingga  pada  penelitian  ini  menggunakan  150  responden  sebagai  subyek penelitian.

## 3.6 SERVQUAL
Untuk  menciptakan  kepuasan  pelanggan  dalam  penelitian  ini  sebagai kerangka  berpikir  mengacu  pada  pendapat  Parasuraman,  Zeithmol  dan  Berry dalam Ferrynadewi (2005) dalam penelitian tentang kualitas jasa mengindentifikasikan  5(lima)  dimensi  kualitas  jasa  berdasarkan  persepsi pengguna  angkutan  massal  yaitu  tangibles,  reliability,  responsiveness,  assurance dan empathy pengaruhnya terhadap kepuasan pelanggan.

## 3.6.1 Identifikasi Variabel
Identifikasi variabel dalam penelitian ini adalah
a) Variabel  bebas  (X)  adalah  kualitas  pelayanan  yang  terdiri  dari  dimensi dimensi  tangibles  (bukti  fisik),  reliability  (keandalan),  responsiveness (daya tanggap), assurance (jaminan) dan empathy (empati).
b) Variabel terikat (Y) adalah kepuasan pelanggan.

## 3.6.2 Defenisi Operasional Variabel
Defenisi operasional variabel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a) Tangibles  (X1)  yaitu  ini  adalah  hal  hal  yang  dilihat  pelanggan  saat  jasa sedang dikerjakan seperti fasilitas, pegawai, perlengkapan dan peralatan.
b) Reliability  (X2)  yaitu  sama  seperti  produk  harus  andal,  demikian  pula personil  jasa  harus  dapat  melakukan  pekerjaannya  secara  konsisten,  akurat dan dapat diandalkan.
c) Responsiveness  (X3)  yaitu  Pelanggan  tidak  ingin  harus  menunggu  untuk dilayani.
d) Assurance  (X4)  yaitu  pengetahuan,  kesopanan  dan  kemampuan  karyawan untuk  menyampaikan  kepercayaan  dan  keyakinan  kepada  pelanggan sehingga pelanggan merasa aman atau terjamin.
e) Empathy  (X5)  yaitu  perhatian  atau  pemahaman  secara  pribadi  kepada pelanggan.
f) Kepuasan  (Y)  yaitu  penilaian  yang  diberikan  oleh  pelanggan  berdasarkan tingkat kepentingan (sangat penting, penting, kurang penting, tidak penting, sangat  tidak  penting)  dan  tingkat  kinerja  (sangat  baik,  baik,  cukup  baik, tidak baik, sangat tidak baik).

## 3.6.3 Skala Pengukuran
Kuesioner  dengan  skala  Likert  adalah  instrumen  yang  umumnya digunakan untuk meminta responden agar memberikan respon terhadap beberapa
pernyataan  dengan  menunjukan  apakah  responden  tersebut  sangat  tidak  baik, tidak  baik,  cukup  baik,  sangat  baik,  sangat  baik  sekali,  terhadap  tiap-tiap pernyataan (Sumanto, 1995 : 66).
Skala  pengukuran  yang  digunakan  adalah  skala  Likert.  Skala  Likert merupakan teknik self report bagi pengukuran sikap dimana subyek diminta untuk mengindikasikan tingkat kepuasan mereka terhadap masing masing pernyataan.
Tabel 1.Bobot penilaian dengan Skala Likert SERVQUAL

## 3.7 Model Analisis Data

## 3.7.1 Konsep Umum Model Persamaan Struktural SEM
SEM merupakan suatu teknik statistik yang mampu menganalisa variabel latent,  variabel  indikator  dan  kesalahan  pengukuran  secara  langsung.  Dengan SEM  kita  mampu  menganalisis  hubungan  antara  variabel  latent  dengan  variabel indikatornya,  hubungan    antara  variabel  latent  yang  satu  dengan  variabel  latent yang lain, juga mengetahui besarnya kesalahan pengukuran. Dalam SEM dikenal juga dengan variabel laten eksogen dan variabel laten endogen.

## 3.7.2 Konvensi Penulisan dan Penggambar--an Variabel
Model  persamaan  struktural,  variabel  kunci  yang  menjadi  perhatian adalah  variabel  laten  atau  laten  construct  yaitu  konsep  abstract  psikologi  seperti sikap,  intelegence.  Kita  dapat  mengamati  perilaku  variabel  laten  secara  tidak langsung  dan  tidak  sempurna  yaitu  melalui  pengaruh  terhadap  varibal  indikator atau manifest.
a) Konstruk Laten
b) Model Strutural
c) Kesalahan Struktural
d) Variabel Manifest atau Indikator
e) Model Pengukuran (Measurement Model)
f) Kesalahan Pengukuran (Measurement Error)
g) Model  Struktural  dengan  variabel  observed  (Analisis  Jalur  atau  Path Analysis)

## 3.7.3 Tools SEM (Program AMOS)
Program  AMOS  menunjukkan  pengukuran  masalah  yang  struktural  dan digunakan untuk menguji model hipotesis. Hal ini disebabkan adanya kemampuan untuk  memperkirakan    koefisien  yang  diketahui  dari  persamaan  linier  struktural, mengakomodasi  model  yang  merupakan  variabel  laten,  mengakomodasi
Keterangan Penilaian Sangat Tidak Baik 1 Tidak Baik 2 Cukup 3 Baik 4 Sangat Baik 5
kesalahan pengukuran pada variabel dependen  dan  independen, mengakomodasi peringatan timbal balik simultan dan saling ketergantungan.

## 3.7.4 Diagram Alur (Path Diagram)
Ada  beberapa  langkah  yang  dilakukan  dalam  menyiapkan  analisis  jalur, Menurut Ferdinand (2006), ada tujuh langkah yang harus dilakukan antara lain :
1. Pengembangan Model Teoritis
2. Pengembangan Path Diagram atau diagram alur

## Gambar 3 Model Penelitian Keseluruhan
Dalam model diatas akan dilakukan penelitian apakah kepuasan pelanggan pengguna aplikasi online  saat ini mempunyai pengaruh positif terhadap peningkatan jumlah pengguna kartu kredit .
Tabel. 2 Variabel dan Indikator Variabel Indikator Pengukuran Tangibles (X1) X11= X12= X13= X14= Tampilan aplikasi online Jenis dan ukuran huruf Ketersediaan bahasa Promosi Skala Likert
3. Konversi diagram alur ke dalam persamaan struktural dan model pengukuran. Persamaan yang didapat dari diagram alur yang dikonversi terdiri dari :
a. Persamaan  struktural  (structural  equation)  yang  dirumuskan  untuk menyatakan hubungan kuasalitas antar berbagai konstruk. Variabel endogen = Variabel Eksogen + Variabel Endogen + error
b. Persamaan  spesifik  model  pengukuran  (measurement  model),  dimana  harus ditentukan  variabel  yang  mengukur  konstruk  dan  menentukan  serangkaian matriks yang menunjukkan korelasi yang dihipotesakan antar konstruk. Persamaan struktural yang akan dicari dan diuji koefisiennya adalah sebagai berikut :
Reliability (X2)
X21= X22= X23= X24= Kemampuan akses aplikasi online diberbagai tempat Kemampuan aplikasi online untuk diakses setiap waktu Kemampuan website diakses dalam kondisi low connection Kemudahan dalam pengoperasian aplikasi online Skala Likert Responsiveness (X3) X31= X32= X33= X34= Kejelasan informasi jenis kartu kredit Kejelasan syarat dan ketentuan yang berlaku Kecepatan informasi  atas hasil dari pengajuan kartu kredit via aplikasi online Ketepatan waktu untuk dihubungi pihak marketing jika mendaftar via aplikasi online Skala Likert Assurance (X4) X41=
X42=
X43= X44= X45= Kepercayaan atas dokumen yang dilampirkan Keamanan atas identitas diri customer Kenyamanan atas pelayanan dari pihak marketing Kompetensi marketing atas kebutuhan customer Bisa registrasi ulang Skala Likert Empathy (X5) X51= X52= X53= Kecakapan dalam menaggapi komplain Kemudahan akses bagi semua kalangan umur Membangun minat customer Skala Likert Kepuasan Pelanggan (Y1) Y11= Y12= Y13= Y14= Kualitas tampilan aplikasi online Kualitas pelayanan marketing Tarif Iuran tahunan Teknologi yang digunakan Skala Likert
Tabel 3. Model Persamaan Struktural
Y1=γ 1 X1 + γ 2 X2 + γ 3 X3 + γ 4 X4 + γ 5 X5 + ζ 1
Keterangan : γ (Gama) = Koefisien pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen β (Beta) = Koefisien pengaruh variabel endogen terhadap variabel endogen ζ (Zeta) = galat model
4. Memilih matrik input dan estimasi mode Pada  penelitian  ini  matrik  inputnya  adalah  matrik  kovarian  atau  matrik korelasi.  Hal  ini  dilakukan  karena  fokus  SEM  bukan  pada  data  individual, tetapi  pola  hubungan  antar  responden.  Dalam  hal  ini  ukuran  sampel memegang  peranan  penting  untuk  mengestimasi  kesalahan  sampling.  Untuk itu ukuran sampling tidak terlalu besar sebesar 150 responden.
5. Menganalisa kemungkinan munculnya masalah identifikasi Problem identifikasi pada prinsip adalah problem mengenai ketidakmampuan model yang dikembangkan menghasilkan estimasi yang unik. Bila setiap kali estimasi  dilakukan  muncul  problem  identifikasi,  maka  sebaiknya  model dipertimbangkan  ulang  dengan  mengembangkan  lebih  banyak  konstruk. Disebutkan  oleh Ferdinand (2006), beberapa indikasi problem identifikasi :
1. Standard  error  untuk  satu  atau  beberapa  koefisien  adalah  sangat besar
2. Program  tidak  mampu  menghasilkan  matrik  informasi  yang seharusnya disajikan
3. Munculnya angka angka yang aneh seperti adanya varians error yang negatif
4. Munculnya korelasi yang sangat tinggi antar koefisien estimasi yang didapat (misal lebih dari 0,90)
6. Evaluasi kriteria goodness of fit Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  terhadap  kesesuaian  model  melalui kriteria  goodness  of  fit.  Dalam  hasil  uji  kelayakan  model  tersebut,  Model dikatakan layak jika paling tidak salah satu metode uji kelayakan model terpenuhi. Memang  bila  uji  kelayakan  model  bisa  memenuhi  lebih  dari  satu  kriteria kelayakan model, model analisis konfirmatori akan jauh lebih baik daripada hanya satu  yang  terpenuhi.  Menurut  Hair  et  al  (1998:660,  Wijanto,  2003  :17-20) mengelompokkan ukuran ukuran GOF yang ada dalam 3 bagian yaitu :
1. Absolute fit  measures (ukuran kecocokan absolut) :  Menentukan derajat prediksi model keseluruhan terhadap matrik korelasi dan kovarian.
2. Incremental fit measures (ukuran kecocokan inkremental) : Membandingkan  model yang diusulkan dengan  model dasar yang sering disebut sebagai null model atau independence model.
3. Parsiminious  fit  measures  (ukuran  kecocokan  parsimoni)  :  Mengaitkan model  dengan  jumlah  koefisien  yang  diestimasi  yakni  yang  diperlukan untuk mencapai kecocokan pada tingkat tersebut.
Tabel 4 . Absolut fit measures ( Ukuran kecocokan absolut) Ukuran derajat kecocokan Tingkat kecocokan yang bisa diterima Statistic Chi-square (χ 2 ) Mengikuti uji statistik yang berkaitan dengan persyaratan signifikan. Semakin kecil semakin baik. Diinginkan nilai chi square yang kecil yang menghasilkan  Significance level > 0,05 atau p > 0,05 agar Hipotesa nol diterima. Chi-Square tidak dapat digunakan satu satunya ukuran kecocokan keseluruhan model, karena Chi-Square sensitive terhadap ukuran sampel. Ketika ukuran sampel meningkat, nilai Chi-Square akan meningkat dan mengarah kepada penolakan model. Non-Centrality Parameter (NCP)  Dinyatakan dalam bentuk spesifikasi ulang dari Chi-square. Penilaian didasarkan atas perbandingan dengan model lain. Semakin kecil semakin baik. Scale NCP NCP (Non centrality parameter) yang dinyatakan dalam bentuk rata –rata perbedaan setiap obervasi dalam rangka perbandingan antar model. Semakin kecil semakin baik. Goodness of Fit Index (GFI) Nilai berkisar antara 0-1, dengan nilai lebih tinggi adalah lebih baik. GFI ≥ 0.90 adalah good fit, sedangkan 0,80 ≤ GFI < 0,90 adalah marginal fit. Root Mean Square Residual (RMSR) Residual rata rata antara matrix (korelasi atau kovarian) teramati dan hasil estimasi, RMSR ≤ 0,05 adalah good fit. Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) Rata rata perbedaan per degree of freedom yang diharapkan terjadi dalam populasi dan bukan dalam sampel. RSMEA < 0,08 adalah good fit sedangkan RMSEA <0,05 adalah close-fit. Expected Cross Validation Index (ECVI) GOF yang diharapkan pada sampel yang lain dengan ukuran sama. Penilaian didasarkan atas perbandingan antar model. Semakin kecil semakin baik.
Sumber : Wijanto (2008:62)
Tabel 5. Incremental Fit Measures ( Ukuran Kecocokan Inkremental)
Ukuran derajat kecocokan Tingkat kecocokan yang bisa diterima Tucker-Lewis Index atau Non Normed Fit Index Nilai berkisar antara 0-1, dengan nilai lebih tinggi adalah lebih  baik. TLI ≥0,90 adalah good fit, sedangkan 0,80 ≤ TLI < 0,90 adalah marginal fit Normed Fit Index (NFI) Nilai berkisar antara 0-1, dengan nilai lebih tinggi adalah lebih baik NFI ≥  0,90 adalah good-fit. sedangkan 0,80 ≤ NFI < 0,90 adalah marginal fit Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) Nilai berkisar antara 0-1, dengan nilai lebih tinggi adalah lebih baik AGFI ≥0,90 adalah good fit. sedangkan 0,80 ≤ AGFI < 0,90 adalah marginal fit Incremental Fit Index (IFI) Nilai berkisar antara 0-1, dengan nilai lebih tinggi adalah lebih baik. IFI ≥0,90 adalah good fit. sedangkan 0,80 ≤ IFI < 0,90 adalah marginal fit Comparative Fit Index Nilai berkisar antara 0-1, dengan nilai lebih tinggi adalah lebih baik CFI ≥ 0,90 adalah good fit. sedangkan 0,80 ≤ CFI < 0,90 adalah marginal fit
Sumber : Wijanto (2008:62)
Tabel 6. Parsiminous Fit Measures ( Ukuran Kecocokan Absolut) Ukuran derajat kecocokan Tingkat kecocokan yang bisa diterima Persimonius Goodness of Fit (PGFI) Spesifikasi ulang dari GFI, dimana nilai lebih tinggi menunjukkan persimoni yang lebih besar. Ukuran ini digunakan untuk perbandingan diantara model-model. Normed Chi-Square Rasio antara Chi-square dibagi degree of freedom. Nilai yang disarankan: batas bawah=1.0, batas atas=2.0 atau 3.0 dan  lebih longgar 5.0 Parsimonoious Normed Fit Index (PNFI) Nilai tinggi menunjukkan kecocokan lebih baik, hanya digunakan untuk perbandingan antar model alternatif Akaike Information Criterion (AIC) Nilai positif lebih kecil menunjukkan parsimoni lebih baik, digunakan untuk perbandingan antar model Consistent Akaike Information Nilai positif lebih kecil menunjukkan
Criterion (CAIC) parsimoni lebih baik, digunakan untuk perbandingan antar model Critical N (CN) Estimasi ukuran sampel yang mencukupi untuk menghasilkan suatu adequate model fit untuk chi-square test. CN > 200 mengindikasikan bahwa sebuah model cukup mewakili sampel data.
Sumber : Wijanto (2008:62)
Tabel 7. Indeks Pengujian Kelayakan Model Goodness of Fit Index Cutt-off Value Χ 2 –Chi Square <square tabel Probability ≥ 0.05 CMIN/DF < 2 GFI ≥ 0.90 AGFI ≥ 0.90 CFI ≥ 0.90 TLI ≥ 0.90 NFI ≥ 0.90 IFI ≥ 0.90 RMSEA ≤ 0.08 RMR ≤ 0.05 Sumber : Ferdinand (2006)
7. Uji Validitas
Validitas  berhubungan  dengan  apakah  suatu  variabel  mengukur  apa  yang seharusnya  diukur,  Validitas  dalam  penelitian  menyatakan  derajat  ketepatan alat  ukur  penelitian  terhadap  isi  atau  arti  sebenarnya  yang  diukur.  Uji validitas  adalah  uji  yang  digunakan  dalam  suatu  penelitian  mengukur  apa yang ingin diukur. Uji validitas dilakukan dengan memperhatikan nilai factor loading  standard  setiap  indikator  atau  dimensi.  Untuk  menguji  apakah  nilai estimasi  indikator  (first  order)  atau  indikator  dan  dimensi  (second  order) benar benar mengukur secara empiris variabel  laten  yang diuji  dilakukan uji signifikansi parameter terhadap variabel laten. Jika hasilnya nilai p<0.05 atau C.R.  >  1.967  (C.R.  =  t  hitung)  maka  indikator  atau  dimensi  tersebut  harus dibuang (di-drop).
8. Interpretasi dan Modifikasi Model Model  yang  diestimasi  residualnya  haruslah  kecil  atau  mendekati  nol  dan distribusi  frekuensi  dari  kovarians  harus  bersifat  simetrik  model    yang mempunyai standart residual variance yang angka 2,58 merupakan batas nilai standar  residual  yang  diperkenankan,  yang  di  interprestasikan  sebagai signifikan secara statisk pada tingkat 5% yang menunjukan adanya predicti.

## 4. PEMBAHASAN

## 4.1 Structural Equation Model
Hasil pengolahan dari model SEM disajikan pada gambar berikut

## Gambar 4 Structural Equation Model

## 4.3.1 MENILAI PROBLEM IDENTIFIKASI
Dalam  pemrosesan  analisis  model  penelitian  ini  diketahui  bahwa standard  error,  varians  error  serta  korelasi  antar  koefisien  estimasi  berada  dalam rentang nilai yang tidak mengindikasikan adanya problem identifikasi.

## 4.3.2 EVALUASI KRITERIA GOODNESS OF FIT
Pada  langkah  ini  kesesuaian  model  dievaluasi.  Namun  demikian, tindakan  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah  mengavaluasi  apakah  data  yang digunakan dapat memenuhi asumsi asumsi SEM.

## 4.3.7.1 ASUMSI-ASUMSI SEM
a. Ukuran Sampel
Ukuran sampel minimum yang disarankan dalam penggunaan SEM adalah sebanyak  100-200  atau  menggunakan  perbandingan  5-10  kali  jumlah observasi untuk setiap indikator yang dipakai (Ferdinand, 2006).
b. Normalitas dan Linearitas
Sebaran  data  harus  dianalisis  untuk  melihat  asumsi  normalitas  dipenuhi, diuji melalui gambar histogram data. Uji linearitas dapat dilakukan melalui scatterplots dari data, yaitu dengan memilih pasangan data dan dilihat pola penyebarannya  untuk  menduga  ada  tidaknya  linearitas.  Normalitas  data ditunjukkan  dengan  adanya  Critical  Ration  (CR)    dengan  nilai  ambang batas  sebesar  ±  2.58    pada  tingkat  siginifikansi  0.01  (1%)  (Augusty Ferdinand, 2002).
c. Outliers
Outliers  merupakan  observasi  dengan  nila-nilai  ekstrim  baik  secara univariat maupun multivariat yang muncul karena kombinasi karakteristik
unik  yang  dimilikinya  dan  terlihat  sangat  jauh  berbeda  dari  observasi- observasi lainnya.
d. Evaluasi atas Multikolinearitas dan Singularitas
Nilai determinan matriks kovarians yang sangat kecil memberikan indikasi adanya problem multikolinearitas atau singularitas.  Untuk melihat apakah terdapat  multikolineritas  dan  singularitas  dalam  sebuah  kombinasi variabel,  perlu  dilihat  determinan  matriks  kovarians.  Determinan  yang benar  benar  kecil  mengindikasikan  adanya  multikolinearitas  atau singularitas  sehingga  data  dapat  digunakan  untuk  analisis  yang  sedang dilakukan (Ausgusty Ferdinand, 2002). Dari Text Output  yang dihasilkan oleh AMOS untuk data penelitian ini didapat hasil sebagai berikut :

## Determinant of sample covariance matrix = ,000
Sumber : Output program AMOS 18. Angka  tersebut  nol.  Oleh  karena  itu  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat multikolineraitas atau singularitas dalam data penelitian.

## 4.4 UJI RELIABILITAS
Pada  dasarnya  uji  reliabilitas  menunjukkan  sejauh  mana  suatu  alat  ukur yang  dapat  memberikan  hasil  yang  relatif  sama  apabila  dilakukan  pengukuran kembali pada subyek yang sama.  Tingkat reliabilitas yang dapat diterima adalah 0.70,  walaupun  angka  itu  bukanlah  sebuah  ukuran  “mati”  (Ferdinand,  2002). Muatan faktor standarnya (Standardized loading factors) ≥ 0,70 ditunjukkan pada kolom Estimate. KESIMPULAN PENGUJIAN HIPOTESIS

## Tabel 8 Estimasi Parameter Regression Weights
Estimate S.E. C.R. P Label Y1 <--- X5 ,647 ,303 2,136  ,033  par_39 Y1 <--- X4 ,376 ,113 3,317  ***  par_40 Y1 <--- X3 ,240 ,055 4,350  ***  par_41 Y1 <--- X2 ,574 ,139 4,125  ***  par_42 Y1 <--- X1 -,327 ,486 -,672 ,501  par_43 Y2 <--- Y1 ,255 ,041 6,150  ***  par_44 Sumber : Output program AMOS 18. (Diolah)
Persamaan struktural : Y1= -0,327*X1+0,574*X2+0,240*X3+0,376*X4+0,647*X5
H1 :  Tangibles  mempunyai  pengaruh  positif  signifikan  terhadap  kepuasan pelanggan pengguna aplikasi online.
Dari  tabel  tersebut  nilai  p  variabel  X1=0,501  >0,05  dan  C.R =0,672<2,00 sehingga Ho tidak ditolak, yang berarti variabel inpenden
X1 secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Y1
H2 :  Reability  mempunyai  pengaruh  positif  signifikan  terhadap  kepuasan
pelanggan pengguna aplikasi online. Dari tabel tersebut nilai p variabel X2=*** <0,05 dan C.R =4,125>2,00 sehingga  Ho  ditolak  dan  H2  diterima,  yang  berarti  variabel  X2  secara parsial berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel Y1
H3 :  Responsiveness  mempunyai  pengaruh  positif  signifikan  terhadap kepuasan pelanggan pengguna aplikasi online.
Dari tabel tersebut nilai p variabel X3=*** <0,05 dan C.R = 4,350>2,00 sehingga  Ho  ditolak  dan  H3  diterima,  yang  berarti  variabel  X3  secara parsial berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel Y1 H4 : Assurance  mempunyai  pengaruh  positif  signifikan  terhadap  kepuasan pelanggan pengguna aplikasi online di Jakarta. Dari  tabel  tersebut  nilai  p  variabel  X4=***  <0,05  dan  C.R  =  3,317 >2,00  sehingga  Ho  ditolak  dan  H4  diterima,  yang  berarti  variabel  X4 secara parsial berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel Y1 H5 :  Empathy  mempunyai  pengaruh  positif  signifikan  terhadap  kepuasan pelanggan pengguna aplikasi online di Jakarta.
Dari  tabel  tersebut  nilai  p  variabel  X5=  ,033  <0,05  dan  C.R  =  2,136 >2,00  sehingga  Ho  ditolak  dan  H5  diterima,  yang  berarti  variabel  X5 secara parsial berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel Y1
H6 :  Kepuasan  pelanggan  pengguna  aplikasi  online  mempunyai  pengaruh positif terhadap penambahan jumlah pengguna kartu keredit di Jakarta. Dari  tabel  tersebut  nilai  p  variabel  Y1=  ***  <0,05  dan  C.R  =    6,150
>2,00  sehingga  Ho  ditolak  dan  H6  diterima,  yang  berarti  variabel  Y1  secara parsial berpengaruh positif untuk perkembangan pengguna kartu kredit.
Tabel 261. Hasil Pengujiasn Hipotesis Penelitian H1 Tangible  mempunyai  pengaruh  positif  siginifikan terhadap  kepuasan  pelanggan  pengguna  aplikasi online di Jakarta Ditolak H2 Reability  mempunyai  pengaruh  positif  signifikan terhadap  kepuasan  pelanggan  pengguna  aplikasi online di Jakarta Diterima H3 Responsiveness mempunyai pengaruh positif signifikan  terhadap  kepuasan  pelanggan  aplikasi online di Jakarta Diterima H4 Assurance  mempunyai  pengaruh  positif  signifikan terhadap  kepuasan  pelanggan  pengguna  aplikasi online di Jakarta. Diterima H5 Empathy  mempunyai  pengaruh  positif  signifikan terhadap  kepuasan  pelanggan  pengguna  aplikasi online di Jakarta. Diterima H6 Kepuasan  pelanggan  pengguna  aplikasi  online pengaruh  positif  terhadap  penambahan  data pengguna kartu kredit. Diterima

## 5. KESIMPULAN
1) Aplikasi  online  menyediakan  kemudahan  akses  bagi  calon  customer, yang  dilihat  dari  beberapa  faktor  seperti  dapat  diakses  dengan menggunakan gadget (hp, tablet), komputer desktop dan tanpa terbatas oleh waktu sehingga memberikan dampak positif terhadap peningkatan customer pengguna kartu kredit.
2) Kepuasan  customer  terhadap  layanan  aplikasi  online  yang  paling signifikan  antara  lain  terdapat  pada  jenis  dan  ukuran  huruf, kemudahan  pengoperasian  aplikasi  online,  kejelasan  informasi  pada kartu  kredit,  kemudahan  untuk  registrasi  ulang,  jam  operasi,  serta teknologi yang digunakan pada aplikasi online.
3) Mayoritas  pengguna  aplikasi  online  yakni  laki -laki  dengan  usia  31-40 tahun serta mayoritas yakni para pekerja swasta
4) Dimensi  pelayanan  yang  menghasilkan  nilai  tingkat  kepuasan  adalah tangibles  sedangkan  dimensi  responsiveness,  empathy,  assurance  dan reliability  masih  memerlukan  pembenahan  agar  sesuai  dengan ekspektasi (harapan) pengguna aplikasi online.
6. SARAN
1. Kemudahan  calon  customer  untuk  melakukan  registrasi  ulang  p ada apikasi  online  ternyata  memberikan  dampak  terhadap  duplikasi  data yang  mana  data  tersebut  dapat  ditelepon  oleh  beberapa  agent  dalam waktu  yang  bersamaan,  untuk  itu  seharusnya  diberikan  batasan -batasan waktu  untuk  pendaftaran  atau  diberikan  filter  pada  aplikasi  tersebut yang mendeteksi registrasi yang berulang-ulang.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Brysland,  Alexandria  dan  Curry, Adrienne, (2001),  “Service improvements  in  public  services  using  Servqual”,  Managin  Service Quality, Vol. 11 (6), pp. 389-401
2. Fathoni  (2009),Analisis  kualitas  layanan  sistem  informasi  menggunakan metode  servqual,Jurnal  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Sriwijaya. Vol.4 No.2.2009.
3. Hair.  J.F.  Jr.,  Anderson,  R.  E.,  Tatham,  R.  L.,  Black,  W.  C.  1998. Multivariate Data Analysis With Readings. Prentice-Hall, Inc.
4. Parahsakthi Chidambaram and KannanRassiah, (2012) An Analysis of the Customer  Satisfaction  :  A  case  Study  Of  Bank  Service, International Journal Of Application or Innovation in Engineering & Management,Vol.1,Issue 2, October 2012.
5. Parasuraman,  A.,  Berry,  Leonard  L,  and  Zeithaml,  Valarie  A.  (1988), “SERVQUAL:  AMultiple-Item  Scale  for  Measuring  Consumer Perceptions  of  Service  Quality”. Journal  of  Retailing,  Vol;.  64  (Spring), pp. 12-40.
6. Siswoyo  Haryono,  (2012),  Structural  Equation  Modeling,  Penerbit Intermedia Personalia Utama.
7. Suliyanto.  (2001).  Analisis  Kualitas  Pelayanan  Jasa  Perbankan  di Purwokerto. Tesis Program Pascasarjana Universitas Brawijaya, Malang
8. Supranto.,  J.  1997.  “Pengukuran  Tingkat  Kepuasan  Pelanggan  Untuk Menaikkan Pangsa Pasar”. Rineka Cipta, Jakarta.
9. Tony Wijaya, (2011), Manajemen Kualitas Jasa, Penerbit index, 2011.
10. Waseso  Segoro (2012), Kepuasan Dan Loyalitas Pelanggan: Dilengkapi Hasil  Penelitian  Pada  Penyedia  Jasa  Telepon  Seluler ,  Penerbit  Mitra Wacana Media, 2012
11. Zeithaml,  Valarie  A.,Leonard  L.  Berry,  and  A.  Parasuraman  (1985), Problem  and  Strategis  in  Services  in  Strategis  in  Services  Marketing, Jounal of Marketing, April,pp.35-48