## Estimasi Parameter Structural Equation Modeling

## Terhadap Kepuasan Pelanggan Layanan Telekomunikasi
Menggunakan Metode Maximum Likelihood
Dwicahyo Ramadhan Priyatna 1* , Raupong 2 , La Podje Talangko 3
123 Departemen Statistika, Fakultas MIPA, Universitas Hasanuddin, Makassar, 90245, Indonesia *Corresponding author, email: dickycahyos@gmail.com

## Abstract
Structural  Equation  Modeling  is  a  statistical  technique  that  is  able  to  analyze  the  pattern  of  simultan linear  relationships  between  indicator  variables  and  latent  variables.  In  this  study  using  structural equation  modeling  to  analyze  the  relationship  between  perceived  quality,  perceived  value,  perceived bestscore, and customer  satisfaction.  The  purpose  of  this  study is  to obtain the  result  parameter  model estimation of  structural  equation  modeling  using  maximum likelihood  method  and to  obtain the level  of students satisfaction from faculty of Mathematics and Natural Science Hasanuddin University toward Tri operator.  Data  collected  by  distributing  questionnaire.  Collecting  sample  in  this  study  using Proporsional  Random  Sampling  technique.  To  measure the level of  students  satisfaction  from  faculty  of Mathematics and Natural  Science  Hasanuddin  University  toward  Tri  operator,  the  model chosen is  the model used to measure Indonesian Customer Satisfaction Indeks. From the result of this study obtained in the  amount  of  92,04%  with  very  satisfied  criteria  level  of  students  satisfaction  from  faculty  of Mathematics and Natural Science Hasanuddin University toward Tri operator with very satisfied criteria.
Keywords : Customer Satisfaction, Maximum Likelihood, Provider Tri, SEM, Goodness of Fit.

## Abstrak
Structural  Equation  Modeling adalah  suatu  teknik  statistik  yang  mampu  menganalisis  pola  hubungan linear  secara  simultan  antara  variabel  indikator  dan  variabel  laten.  Dalam  penelitian  ini Structural Equation Modeling digunakan untuk menganalisis hubungan antara Perceived Value, Perceived Quality, Perceived  Bestscore,  dan  Customer  Satisfaction.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mendapatkan hasil  estimasi  parameter  model Structural  Equation  Modeling menggunakan  metode  maksimum likelihood  dan  mendapatkan  hasil  tingkat  kepuasan  mahasiswa  Fakultas  MIPA  Universitas  Hasanuddin terhadap  operator  Tri.  Data  dikumpulkan  dengan  membagikan  kuesioner  kepada  mahasiswa  Fakultas MIPA Universitas Hasanuddin. Penarikan sampel dalam penelitian ini menggunakan teknik Proporsional Random  Sampling . Untuk  mengukur  kepuasan  mahasiswa  Fakultas  MIPA  Universitas  Hasanuddin terhadap  operator  Tri,  model  yang  dipilih  adalah  model  yang  digunakan  untuk  mengukur Indonesian Customer Satisfaction Indeks . Dari hasil penelitian diperoleh sebesar 92,04% tingkat kepuasan mahasiswa Fakultas MIPA Universitas Hasanuddin terhadap operator Tri dengan kriteria sangat puas.
Kata Kunci : Kepuasan Pelanggan, Maximum Likelihood, Provider Tri, SEM, Uji Kecocokan Model.

## 1. Pendahuluan
Structural Equation Modeling atau lebih dikenal SEM merupakan salah satu teknik analisis  statistik  yang digunakan untuk membangun dan  menguji  model statistik dalam bentuk  model-model  sebab  akibat.  Analisis  SEM  menggabungkan  analisis  regresi, faktor,  dan  jalur  sehingga  secara  simultan  menghitung  hubungan  yang  terjadi  antara

## Estimasi Parameter Structural Equation Modeling Terhadap Kepuasan Pelanggan…
Dwicahyo Ramadhan Priyatna, Raupong, La Podje Talangko
variabel  laten,  mengukur  nilai  loading  dari  indikator-indikator  variabel  laten,  dan menghitung  model  jalur  dari  variabel-variabel  laten  tersebut.  Tujuannya  ialah  untuk menjelaskan  secara  menyeluruh  hubungan  antar  variabel  yang  ada  dalam  penelitian serta  memeriksa  dan  membenarkan  suatu  model.  Beberapa  program  komputer  dapat digunakan  untuk  analisis Structural  Equation  Modeling antara  lain  AMOS,  EQS, LISREL with PRELIS, LISCOMP, Mx, SAS PROC CALIS [1].
Jika  ingin  membangun  suatu  model  SEM,  dibutuhkan  informasi  mengenai distribusi  dari  variabel  indikator  yang  hendak  diteliti.  Salah  satunya  adalah  matriks kovariansi  variabel  bebas  (eksogen)  dan  variabel  terikat  (endogen)  dari  data  populasi. Namun,  seringkali  ditemukan  bahwa  menghitung  matriks  kovariansi  tersebut  sulit karena  keterbatasan  dalam  mengumpulkan  data  populasi.  Oleh  karena  itu,  matriks kovariansi  tersebut  dapat  diestimasi  dengan  matriks  kovariansi  dari  data  sampel. Estimator  ini  diharapkan  dapat  menjadi  penaksir  yang  baik  untuk  matriks  kovariansi dari data populasi.
Terdapat beberapa pilihan estimasi model tergantung dari jumlah sampel penelitian diantaranya  menggunakan  metode Maximum Likelihood , Generalized  Least  Square , Unweighted  Least  Square , Scale  Free  Least  Square ,  dan Asymtotically  Distribution Free .  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode Maximum  Likelihood .  Dengan menggunakan Maximum  Likelihood ,  akan  meminimumkan  perbedaan  antara  matriks kovariansi  sampel  dengan  matriks  kovariansi  estimator  oleh  model  teoritis  sehingga proses estimasi menghasilkan residual matriks kovariansi yang nilainya kecil mendekati nol [2].
Penggunaan  metode SEM dapat  juga digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan terhadap  suatu  jasa  maupun  produk  salah  satunya  penelitian  yang  dilakukan  oleh Marisca  (2014)  yakni  dengan  menggunakan  metode  SEM  untuk  mengukur  tingkat kepuasan  pengunjung  perpustakaan  Universitas  Negeri  Yogyakarta  [3].  Selain  itu, dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ririn  Widyasari  (2017)  menggunakan  metode SEM  untuk  analisis  faktor  yang  mempengaruhi  motivasi  belajar  mahasiswa  FMIPA Universitas  Muhammadiyah  Jakarta  [4].  Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh Subchiani  (2016)  membandingkan  estimasi  model  metode Maximum  Likelihood Unweighted  Leeast  Square dengan Weighted  Least  Square dengan  beberapa  ukuran sampel  pada  model  persamaan  struktural  [5].  Ilmma  (2009)  dalam  penelitian  yang dilakukan  menggunakan  estimasi  model  metode  maksimum  likelihood  pada  model persamaan struktural nonlinear [6].
Dalam penelitian ini analisis Structural Equation Modeling (SEM) digunakan untuk menganalisis hubungan antara perceived quality, perceived value, perceived best score, dan customer  satisfaction serta  menentukan  model  terbaik  terhadap    kepuasan mahasiswa  Fakultas  Mipa  Universitas  Hasanuddin  terhadap  operator  Tri.  Estimasi model  menggunakan  metode Maximum  Likelihood .  Data  dikumpulkan  dengan membagikan kuesioner kepada mahasiswa Fakultas Mipa Universitas Hasanuddin  yang

## Estimasi Parameter Structural Equation Modeling Terhadap Kepuasan Pelanggan…
Dwicahyo Ramadhan Priyatna, Raupong, La Podje Talangko
aktif  mengikuti  perkuliahan.  Tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  mendapatkan hasil  estimasi  parameter  model  SEM  menggunakan  metode  maksimum  likelihood  dan juga  mendapatkan  hasil  tingkat  kepuasan  mahasiswa  Fakultas  MIPA  Universitas Hasanuddin  terhadap  operator  Tri.  Diperoleh  kepuasan  mahasiswa  Fakultas  MIPA Universitas Hasanuddin terhadap kartu Tri sebesar 92,04% dengan kriteria sangat puas.

## 2. Material dan Metode
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  jenis  data  primer,  yaitu  data  yang  diperoleh secara  langsung  tanpa  perantara  dari  sumber  aslinya.  Populasi  dalam  penelitian  ini adalah  mahasiswa  Fakultas  MIPA  Universitas  Hasanuddin  pengguna  kartu  Tri  yang aktif  mengikuti  perkuliahan  yaitu  mahasiswa  angkatan  tahun  2016-2019.  Data  primer yang digunakan dalam penelitian ini adalah hasil penyebaran kuesioner pada mahasiswa Fakultas  MIPA  Universitas  Hasanuddin  menggunakan  teknik Proporsional  Random Sampling dalam  pengambilan  sampel  dengan  persentase  jumlah  mahasiswa  masing- masing departemen.
Instrumen  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  angket  kuesioner. Angket  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  skala likert .  Melalui  skala likert responden  diminta  untuk  memberi  tanggapan  dengan  memilih  salah  satu alternatif  dari  kelima  jawaban  yang  tersedia.  Jawaban  masing-masing  variabel  diberi skor  satu  sampai  lima  dengan  perinciannya  yaitu  Sangat  Setuju  (SS)  dengan  skor  5, Setuju (S) dengan skor 4, Kurang setuju dengan skor 3, Tidak Setuju (TS) dengan skor 2  dan  Sangat  Tidak  Setuju  (STS)  dengan  skor  1.  Variabel  yang  gunakan  dalam penelitian  ini  meliputi; 𝜉 1 = Perceived  quality, 𝜉 2 = Perceived  value, 𝜂 1 = Perceived bestscore, 𝜂 2 = Customer satisfaction
Sebelum angket digunakan untuk memperoleh data, angket perlu dilakukan uji coba terlebih dahulu. Uji  instrumen  yang digunakan dalam penelitian  ini adalah uji  validitas dan  uji  reliabilitas.  Uji  validitas  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  kevalidan  dan kesahihan  suatu  instrumen.  Instrumen  penelitian  dikatakan  valid,  jika  nilai  korelasi untuk masing- masing pernyataan terhadap skor totalnya lebih dari nilai r tabel. Nilai r dapat diketahui dengan menggunakan rumus korelasi [7].
𝑟 = 𝑛 ∑ 𝑥𝑦 − ∑ 𝑥 ∑ 𝑦 √(𝑛 ∑ 𝑥 2 − (∑ 𝑥) 2 ) − (𝑛 ∑ 𝑦 2 − (∑ 𝑦) 2 ) dengan:
r = nilai korelasi x = nilai skor pada masing - masing indikator y = total nilai skor responden
n = jumlah responden
Uji  reliabilitas  digunakan  untuk  mengukur  konsistensi  suatu  instrumen  penelitian. Uji  ini  menggunakan  metode cronbach  alpha dan  dikatakan  valid  jika  nilai alpha tersebut ≥ 0,6. Rumus Alpha Cronbach adalah sebagai berikut [7].
Estimasi Parameter Structural Equation Modeling Terhadap Kepuasan Pelanggan… Dwicahyo Ramadhan Priyatna, Raupong, La Podje Talangko
𝑎 = ( 𝑘 𝑘 − 1 ) (1 − ∑ 𝜎 𝑏 2 𝜎 𝑡 2 )
dengan: a = reliabilitas instrumen k = banyaknya indikator 𝜎 𝑏 2 = total varian indikator 𝜎 𝑡 2 = varian total
Tabel 1. Variabel Laten dan Variabel Indikator Konstruk Indikator Variabel Satisfaction Toward Quality Provider Tri telah memenuhi kebutuhan SIM card saya X1 Provider Tri telah memenuhi harapan pada saat awal membeli X2 Secara umum Provider Tri memiliki kualitas yang baik X3 Satisfaction Toward Value Provider Tri memiliki tarif yang lebih murah dibandingkan operator lain X4 Harga layanan yang ditawarkan Provider Tri telah sesuai dengan kebutuhan saya X5 Biaya yang dikeluarkan untuk Provider Tri telah sesuai dengan kualitas yang diberikan X6 Perceived Best Score Jika vocher Provider Tri habis di semua counter terdekat, saya akan menunggu sampai ada yang menjualnya lagi Y1 Fasilitas yang disediakan Provider Tri lebih lengkap dibandingkan dengan operator lain Y2 Pelayanan customer service Tri lebih baik dibandingkan dengan operator lain Y3 Customer Satisfaction Saya merasa puas ketika menggunakan Provider Tri Y4 Saya menilai Provider Tri sebagai operator yang ideal Y5 Secara keseluruhan saya puas terhadap Provider Tri Y6 Dalam penelitian ini analisis Structural Equation Modeling (SEM) digunakan untuk menganalisis hubungan antara perceived quality, perceived value, perceived best score, dan customer  satisfaction terhadap  kepuasan  mahasiswa  Fakultas  Mipa  Universitas

## Estimasi Parameter Structural Equation Modeling Terhadap Kepuasan Pelanggan…
Hasanuddin  terhadap  operator  Tri.  Estimasi  parameter 𝝁 dan 𝚺 dalam  SEM menggunakan metode maksimum likelihood. Misalkan S adalah matriks kovariansi dari data sampel variabel yang diamati. Matriks S ini digunakan untuk mengestimasi matriks Σ yang  merupakan  matriks  kovariansi  dari  populasi  yang  belum  diketahui.  Misalkan 𝑿 = (𝑋 1 , 𝑋 2 , … , 𝑋 𝑝 ) dan 𝒀 = (𝑌 1 , 𝑌 2 , … , 𝑌 𝑞 ) yang  masing-masing  berdistribusi  normal multivariat  [1].  Karena 𝑿 dan 𝒀 normal  multivariat  maka 𝒁 = {𝑿, 𝒀} juga  merupakan distribusi normal multivariat, dinotasikan sebagai
𝒁~𝑵 𝑝+𝑞 (𝝁, 𝚺), 𝝁 = (𝜇 1 , 𝜇 2 , … , 𝜇 𝑝+𝑞 ), 𝚺 = Cov(𝑍 𝑖 , 𝑍 𝑗 ), 1 ≤ 𝑖, 𝑗 ≤ 𝑝 + 𝑞.
Dalam penelitian ini, 𝒁 merupakan vektor acak yang menyatakan vektor kumpulan variabel  bebas  (eksogen)  dan  variabel terikat (endogen)  [7].  Fungsi kepadatan peluang dari 𝒁 yang merupakan peubah acak distribusi normal multivariat adalah sebagai berikut 𝑓(𝒛; 𝚺, 𝛍) =
1
(2𝜋) 1/2 |𝚺| 1/2 exp (− 1 2 (𝒛 − 𝝁) ′ 𝜮 −1 (𝒛 − 𝝁). (1)
Fungsi likelihood dari 𝒁 adalah  perkalian  dari  dari  fungsi  peluang 𝒁 𝟏 , 𝒁 𝟐 , . . , 𝒁 𝑵 yang merupakan sampel acak berukuran 𝑁 yang berdistribusi identik dan saling bebas dengan fungsi kepadatan peluang pada persamaan (1) adalah sebagai berikut:
𝐿(𝜮, 𝝁; 𝒛 𝟏 , 𝒛 𝟐 , … , 𝒛 𝑵 ) = ∏ 𝑓(𝜮, 𝝁; 𝒛 𝟏 , 𝒛 𝟐 , … , 𝒛 𝑵 ) 𝑁 𝑖=1 = 𝑓(𝜮, 𝝁; 𝒛 𝟏 , 𝒛 𝟐 , … , 𝒛 𝑵 ) = 𝑓(𝜮, 𝝁; 𝒛 𝟏 )𝑓(𝜮, 𝝁; 𝒛 𝟐 ) … 𝑓(𝜮, 𝝁; 𝒛 𝑵 ) = 1 (2𝜋) 1 2 |𝚺| 1 2 exp (− 1 2 (𝒛 𝟏 − 𝝁)′𝜮 −1 (𝒛 𝟏 − 𝝁)) 1 (2𝜋) 1/2 |𝚺| 1/2 exp (− 1 2 (𝒛 𝟐 𝝁)′𝜮 −1 (𝒛 𝟐 − 𝝁)) … 1 (2𝜋) 1/2 |𝚺| 1/2 exp (− 1 2 (𝒛 𝑵 − 𝝁)′𝜮 −1 (𝒛 𝑵 − 𝝁)) = ( 1 (2𝜋) 1/2 |𝚺| 1/2 ) 𝑁 exp (− 1 2 ∑ (𝒛 𝒊 − 𝝁)′𝜮 −1 (𝒛 𝒊 − 𝝁) 𝑁 𝑖=1 ). (2)
Untuk  menentukan  estimator  dari 𝚺 dan 𝛍, dapat  digunakan  fungsi loglikelihood dari persamaan (2) yakni logaritma dari fungsi likelihood sebagai berikut 𝑙 = ln 𝐿(𝚺, 𝛍 ; 𝒛 𝟏 , 𝒛 𝟐 , … , 𝒛 𝑵 ) = ln ( 1 (2𝜋) 1/2 |𝚺| 1/2 ) 𝑁 exp (− 1 2 ∑ (𝒛 𝒊 − 𝝁)′𝜮 −𝟏 (𝒛 𝒊 − 𝝁) 𝑁 𝑖=1 ) = ln ( 1 (2𝜋) 1/2 |𝚺| 1/2 ) 𝑁 +ln exp (− 1 2 ∑ (𝒛 𝒊 − 𝝁)′𝜮 −𝟏 (𝒛 𝒊 − 𝝁) 𝑁 𝑖=1 ) = 𝑁 ln((2𝜋) 1/2 |𝚺| 1/2 ) −1 − 1 2 ∑ (𝒛 𝒊 − 𝝁)′𝜮 −𝟏 (𝒛 𝒊 − 𝝁) 𝑁 𝑖=1 = − 1 2 𝑁 ln((2𝜋) 1/2 |𝚺| 1/2 ) − 1 2 ∑ (𝒛 𝒊 − 𝝁)′𝜮 −𝟏 (𝒛 𝒊 − 𝝁) 𝑁 𝑖=1 = − 1 2 𝑁 ln(2𝜋) − 1 2 𝑁ln|𝚺| − 1 2 ∑ (𝒛 𝒊 − 𝝁)′𝜮 −𝟏 (𝒛 𝒊 − 𝝁) 𝑁 𝑖=1 = − 1 2 𝑁 ln 2𝜋 − 1 2 𝑁ln|𝚺| − 1 2 ∑ (𝒛 𝒊 − 𝝁)′𝜮 −𝟏 (𝒛 𝒊 − 𝝁). 𝑁 𝑖=1 (3)

## Estimasi Parameter Structural Equation Modeling Terhadap Kepuasan Pelanggan…
Dwicahyo Ramadhan Priyatna, Raupong, La Podje Talangko
Dengan  demikian,  diperoleh  bahwa  fungsi loglikelihood yang  akan  digunakan untuk mengestimasi parameter dengan metode Maximum Likelihood adalah fungsi pada persamaan  (3)  [2].  Adapun  variabel  laten  eksogen  yaitu perceived  quality ( ξ 1 )  dan perceived  value ( ξ 2 )  dan    variabel  laten  endogen  yaitu perceived  bestscore ( η 1 )  dan customer satisfaction ( η 2 ).
Gambar 1. Diagram Jalur Model

## 3. Hasil dan Diskusi

## 3.1  Uji Coba Instrumen
Uji  validitas  dan  reliabilitas  dilakukan  terhadap  ke  empat  variabel  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  menunjukkan  hasil  bahwa  semua  indikator  dalam  setiap  variabel dinyatakan valid dan reliabel. Sebanyak 12 item pernyataan dinyatakan valid karena nilai korelasi yang diperoleh lebih besar dari nilai r tabel pada taraf signifikansi 0,05 dengan banyak  sampel  30  yaitu  0,301.  Begitu  juga  dengan  uji  reliabilitas  menggunakan Cronbach  Alpha diperoleh  hasil  yakni  nilai  sebesar  0,878.  Dari  hasil  tersebut,  dapat disimpulkan bahwa instrumen penelitian sudah valid dan reliabel.

## 3.2  Analisis Jalur dan Analisis Faktor Konfirmatori
Selanjutnya  jika diketahui r = 4  maka  terdapat  4 variabel  yang diamati (2 variabel eksogen  dan  2  variabel  endogen)  yakni  ; 𝜉 1 =  PQ  = perceived  quality , 𝜉 2 =  PV  = perceived  value , 𝜂 1 =  PB  = perceived  bestscore ,  dan 𝜂 2 =  CS  = customer  satisfaction . Selanjutnya, diperoleh penyelesaian sebagai berikut r 12 = corr (PQ,PV) = 𝜑 12
r 13 = corr (PQ,PB) = 𝛾 11
r 14 = corr (PQ,CS) = 𝛾 21 + 𝛾 22 r 12 + 𝛾 11 r 34
r 24 = corr (PV,CS) = 𝛾 22 + 𝛾 21 r 12 r 34 = corr (PB,CS) = 𝛽 21 + 𝛾 21 r 13

## Estimasi Parameter Structural Equation Modeling Terhadap Kepuasan Pelanggan…
Dwicahyo Ramadhan Priyatna, Raupong, La Podje Talangko
Diperoleh  nilai  koefisien  jalur  untuk  jalur perceived  bestscore dengan perceived quality yang  dinotasikan 𝛾 11 sebesar  0,718, customer  satisfaction dengan perceived quality yang  dinotasikan 𝛾 21 sebesar  0,247, customer  satisfaction dengan perceived bestscore yang  dinotasikan 𝛽 21 sebesar  0,365, customer  satisfaction dengan perceived value yang dinotasikan 𝛾 22 sebesar 0,391, dan perceived quality dengan perceived value yang dinotasikan 𝜑 12 sebesar 0,248
Tabel 2. Nilai Loading Factor Variabel Laten Variabel Laten Nilai Estimasi Nilai Kesalahan Pengukuran X 1 1,000 0,263 X 2 1,083 0,203 X 3 0,737 0,325 X 4 1,000 0,345 X 5 1,074 0,224 X 6 0,955 0,314 Y 1 1,000 0,626 Y 2 0,907 0,224 Y 3 0,724 0,259 Y 4 1,000 0,215 Y 5 0,948 0,205 Y 6 0,895 0,210 PB - 0,540 CS - 0,481
Nilai  masing-masing  variabel  konstruk  terhadap  variabel  laten,  diperoleh persamaan struktural sebagai berikut:
𝜂 1 = 𝛾 11 𝜉 1 + 𝜁 1 = 0,718𝜉 1 + 0,540                                                                                      (4) 𝜂 2 = 𝛾 21 𝜉 1 + 𝛾 22 𝜉 2 + 𝛽 21 𝜂 1 + 𝜁 2 = 0,247𝜉 1 + 0,391𝜉 2 + 0,365𝜂 1 + 0,481            (5) Tahap selanjutnya dalam analisis faktor konfirmatori adalah menentukan loading factor masing-masing  variabel  laten.  Pada  Tabel  2,  nilai  loading  factor  variabel  laten  hasil yang diperoleh yakni nilai untuk masing-masing variabel laten lebih besar daripada 0,5. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  konstruk  yang  terukur  memang  memiliki  bobot yang signifikan dalam mengukur variabel laten.
Selanjutnya  hubungan  antara  tiap  variabel  berdasarkan  nilai  kovariansinya  yang ditunjukkan  oleh  nilai  kovariansi  antara perceived  value dengan customer  satisfaction sebesar 0,278. Nilai kovariansi yang positif mengindikasikan korelasi dua variabel yang positif  juga.  Dengan  demikian,  dapat  dikatakan  bahwa  ada  hubungan  positif (berbanding  lurus)  antara perceived  value dengan customer  satisfaction. Selanjutnya, nilai  kovariansi  antara perceived  quality dan customer  satisfaction adalah  0,322  yang berarti bahwa perceived quality dan customer satisfaction memiliki hubungan positif.
Estimasi Parameter Structural Equation Modeling Terhadap Kepuasan Pelanggan…

## Dwicahyo Ramadhan Priyatna, Raupong, La Podje Talangko
Tabel 3. Nilai Kovariansi Tiap Jalur Hubungan Nilai Kovariansi Perceived Value dengan Customer Satisfaction 0,278 Perceived Quality dengan Customer Satisfaction 0,322 Perceived Quality dengan Customer Satisfaction melalui Perceived Bestscore 0,316 Perceived Bestscore dengan Customer Satisfaction 0,353 Selanjutnya, hubungan perceived quality dengan customer satisfaction ditunjukkan melalui perceived  bestscore. Diperoleh  hasil  nilai  kovariansi  antara  kedua  variabel adalah 0,316 yang berarti bahwa terjadi hubungan positif antara kedua variabel tersebut. Hubungan  variabel perceived  bestscore dengan customer  satisfaction juga  memiliki hubungan positif yang ditandai dengan nilai kovariansi dari dua variabel sebesar 0,353.
Penentuan  jalur  terbaik  dapat  dilihat  dari  nilai  estimasi  koefisien  jalur  untuk masing-masing jalur. Nilai estimasi koefisien yang terbesar menandakan pengaruh yang lebih  besar  pula.  Berdasarkan  Tabel  3,  hubungan perceived  value dengan customer satisfaction nilai  koefisien  jalurnya  atau  disimbolkan  dengan 𝛾 22 adalah  0,391, hubungan perceived  quality dengan customer  satisfaction nilai  koefisien  jalurnya  atau disimbolkan dengan 𝛾 21 adalah 0,247, dan hubungan perceived quality dengan customer satisfaction, melalui perceived  bestscore nilai  koefisien  jalurnya  adalah  0,262.  Dari ketiga nilai koefisien jalur tersebut customer satisfaction paling baik jika diukur dengan perceived value karena koefisien estimasi jalurnya lebih besar yang menandakan bahwa pengaruh perceived  value terhadap customer  satisfaction paling  besar  bobotnya dibandingkan  dengan  variabel  dan  jalur  lainnya.  Nilai variance  extraced untuk memperoleh persentase masing-masing konstruk sebagai berikut:
𝑃𝑒𝑟𝑐𝑒𝑖𝑣𝑒𝑑 𝑞𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 = 2,716 2,716 + 0,791 = 0,903 = 90,3% 𝑃𝑒𝑟𝑐𝑒𝑖𝑣𝑒𝑑 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 3,065 3,065 + 0,883 = 0,914 = 91,4% 𝑃𝑒𝑟𝑐𝑒𝑖𝑣𝑒𝑑 𝑏𝑒𝑠𝑡𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2,346 2,346 + 1,109 = 0,832 = 83,2% 𝐶𝑢𝑠𝑡𝑜𝑚𝑒𝑟 𝑠𝑎𝑡𝑖𝑠𝑓𝑎𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 = 2,699 2,699 + 0,630 = 0,920 = 92,0%
Berdasarkan  hasil  analisis  SEM  diperoleh  tingkat  kepuasan  pelanggan  kartu  Tri terhadap perceived quality sebesar 90,3% dengan kriteria sangat puas ,tingkat kepuasan pelanggan  kartu  Tri  terhadap perceived  value sebesar  91,4%  dengan  kriteria  sangat puas, tingkat kepuasan pelanggan kartu Tri terhadap perceived bestscore sebesar 83,2% dengan kriteria sangat puas. Secara keseluruhan, diperoleh tingkat kepuasan pelanggan kartu Tri terhadap kualitas produk yang dimiliki, harga yang ditawarkan serta keyakinan bahwa  kartu  Tri  memiliki  kualitas  yang  baik  sebesar  92,0%.  Artinya  kartu  Tri  telah berhasil  memberikan  kepuasan  terhadap  mahasiswa  Fakultas  MIPA  Universitas Hasanuddin dengan kriteria sangat puas.
Estimasi Parameter Structural Equation Modeling Terhadap Kepuasan Pelanggan… Dwicahyo Ramadhan Priyatna, Raupong, La Podje Talangko

## 3.3  Uji Kecocokan Model
Kriteria untuk uji kecocokan model ditunjukkan dari nilai Chi Square hitung adalah 121,329  dengan  derajat  bebas  48  dan  nilai Chi  Square tabel  adalah  65,171.  Jika  nilai Chi  Square  hitung  yang  diperoleh  lebih  besar  dari  nilai  Chi  Square  tabel,  maka  dapat dikatakan  bahwa  model  yang  dibangun  adalah  model  yang  baik. Ukuran  lainnya  dari nilai GFI, yaitu sebesar 0,943. Karena nilai GFI lebih besar dari 0,9 artinya model SEM yang dibangun adalah model yang baik. Selanjutnya kriteria nilai RMSEA. Jika nilainya lebi besar dari 0,05 dan lebih kecil dari 0,08, maka model yang dibangun adalah model yang  baik.  Diperoleh  nilai  RMSEA  sebesar  0,068.  Berdasarkan  ketiga  kriteria kecocokan  model,  hasil  model  SEM  yang  dibangun  adalah  model  yang  baik.  Jadi, secara umum  model SEM  yang  dibangun dalam  penelitian  ini  adalah  model  yang  baik karena  telah  diuji  dengan  beberapa  metode  dan  dihasilkan  kesimpulan  bahwa  model yang dibentuk adalah model yang baik.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian diperoleh nilai parameter model untuk 𝛾 11 , 𝛽 21 , 𝛾 21 , 𝛾 22 , 𝜑 12 masing-masing  0,718,  0,365,  0,247,  0,391,  dan  0,248.  Jalur terbaik dapat dilihat dari  nilai estimasi koefisien jalur untuk masing-masing  jalur. Nilai estimasi  koefisien  jalur  yang  terbesar  menandakan  pengaruh  yang  lebih  besar  pula. Sehingga customer  satisfaction paling  baik  jika  diukur  dengan perceived  value karena koefisien  estimasi  jalurnya  lebih  besar  yang  menandakan  bahwa  pengaruh perceived value terhadap costumer  satisfaction paling  besar  bobotnya  dibandingkan  dengan variabel dan  jalur  lainnya.  Secara  keseluruhan diperoleh kepuasan pelanggan kartu Tri yaitu  sebesar  92,0%  dengan  kriteria  sangat  puas  artinya  provider  Tri  telah  berhasil memberikan  kepuasan  terhadap  mahasiswa  Fakultas  MIPA  Universitas  Hasanuddin yang merupakan sebagian dari konsumen yang mereka miliki.

## Daftar Pustaka
[1] Hair,  J.F. Multivariate  Data  Analysis .  7th Edition.  New  York  :  Pearson  Prentice Hall, 2010.
[2] Dillala,  L .  Handbook  of  Multavariate  statistic  and  mathematical  modelling. Illinois: Elsevier Science, 2000.
[3] Marisca,  M. Analisis  Faktor  Konfirmatori  Untuk  Tingkat  Kepuasan  Pengunjung Perpustakaan  Universitas  Negeri  Yogyakarta .  Skripsi.  Departemen  Pendidikan Matematika UNY, 2014.
[4] Widya,  R. Penggunaan  Metode  Structural  Equation  Modelling  Untuk  Analisis Faktor  Yang  Mempengaruhi  Motivasi  Belajar  Mahasiswa  FIP  UMJ. Skripsi. Departemen Pendidikan Matematika, 2017.
Estimasi Parameter Structural Equation Modeling Terhadap Kepuasan Pelanggan… Dwicahyo Ramadhan Priyatna, Raupong, La Podje Talangko
[5] Subchiani,  R. Perbandingan  Metode  Maximum  Likelihood  Unweighted  Least Square  dan  Weughted  Least  Square  Dengan  Beberapa  Ukuran  Sampel  Pada Model  Persamaan  Struktural .  Skripsi.  Departemen  Matematika,  Universitas Lampung. 2016.
[6] Ilmma,  A. Taksiran  Maksimum  Likelihood  Pada  Model  Persamaan  Struktural Nonlinear. Skripsi. Departemen Matematika, Universitas Indonesia.  2009.
[7] Wijanto,  S.H. Structural  Equation  Modelling  dengan  Lisrel  8.80 .  Yogyakarta: Graha Ilmu, 2008.