Pengaruh  Kemudahan  Sistem,  Keamanan  Sistem  dan  Tampilan Aplikasi  Mobile  Banking  terhadap  Kepuasan  Nasabah  dengan Kualitas Layanan Sebagai Variabel Intervening
Mustika Raudhatul Jannah 1 , Suzanna Lamria Siregar 2
1,2 Manajemen Perbankan, Fakultas Manajemen, Universitas Gunadarma Email: Mustikaraudhatul@gmail.com, suzanna.siregar@gmail.com

## Abstract
This study aims to analyze the influences of System Easiness, System Security and  Application Display of Mobile Baking on Customer Satisfaction with Service Quality as intervening variable. this study uses kuantitative  method . Respondents  are obtained through the distribution of questionnaires in the form of google forms via Whatsapp and Instagram direct message. The number of respondents satisfies the criteria for mobile banking users is 106 people, consisting of 70 men and 36 women. Hypothesis testing was carried out using Inner Model and Outer Model approach  based  on  Partial Least Square (PLS). The results of study indicate that the system security  and  application  display  through  service  quality  have  a  positive  effect  on  customer satisfaction of mobile banking. On the other hand, the ease of system does not affect the customer satisfaction of  mobile banking
Keywords: System Ease, System Security Application Display, Service Quality, Customer Satisfaction

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh kemudahan sistem, keamanan sistem  dan  tampilan  aplikasi  mobile  banking  terhadap  kepuasan  nasabah  dengan kualitas layanan sebagai variabel intervening. Metode yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  metode  kuantitatif.  Responden  diperoleh  melalui  penyebaran  kuesioner berupa  google  form  di  Whatsapp  dan  DM  Instagram.  Jumlah  responden  yang memenuhi kriteria pengguna mobile banking sebanyak 106 orang, terdiri dari 70 orang laki-laki dan 36 orang perempuan. Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan pendekatan Inner Model dan Outer Model berdasarkan parsial Least Square (PLS). Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa keamanan sistem dan tampilan aplikasi melalui kualitas  layanan  berpengaruh  positif  terhadap  kepuasan  nasabah  mobile  banking. Sedangkan kemudahan sistem tidak berpengaruh terhadap kepuasan nasabah mobile banking.
Kata kunci: Kemudahan, Keamanan Sistem, Tampilan Aplikasi, Kualitas Layanan, Kepuasan Nasabah
Pengaruh Kemudahan Sistem, Keamanan Sistem dan Tampilan Aplikasi Mobile Banking terhadap Kepuasan Nasabah dengan Kualitas Layanan Sebagai Variabel Intervening Mustika Raudhatul Jannah, Suzanna Lamria Siregar

## Pendahuluan
Era  digital  ditandai  dengan  perkembangan  teknologi  informasi    yang semakin  maju dan canggih. Kondisi ini juga terjadi di Indonesia. Dunia usaha di Indonesia  telah  banyak  mengadopsi  layanan  digital.  Salah  satu  bidang  usaha yang secara intensif menggunakan  teknologi informasi termasuk internet adalah perbankan. Bank dituntut untuk mampu memberikan pelayanan yang lebih baik dari  kompetitor  lainnya  jika  ingin  mendapatkan  keunggulan  yang  kompetitif. Teknologi  informasi  memungkinkan  pihak  bank  dapat  memberikan  pelayanan yang  memudahkan  nasabah  untuk  melakukan  proses  bertransaksi, serta dapat menjadi  factor  untuk  meningkatkan  keunggulan  bank  tersebut.  Perubahan teknologi  informasi  yang  sangat  cepat  telah  mendorong  lembaga  keuangan untuk menghasilkan produk atau layanan yang dapat memenuhi kebutuhan dan keinginan  nasabah,  sehingga  nasabah  merasa  puas  dengan  apa  yang  telah mereka dapatkan dari lembaga keuangan (Soelistya & Agustina, 2018)
Sumarna,  Hendro  &  Maspupah  (2019)  mendefinisikan  Perbankan  sebagai badan  usaha  yang  menghimpun  dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan dan  menyalurkannya  kepada  masyarakat  dalam  bentuk  kredit  atau  dalam bentuk  layanan lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup rakyat banyak. Sedangkan,  menurut  Yulisari,  Remmang  &  Nur  (2021)  bank  ialah  sebuah lembaga keuangan yang memiliki fungsi sebagai penyimpan dan penyalur dana bagi masyarakat yang membutuhkan.
Dalam mengembangkan teknologi layanan digital, bank banyak melakukan inovasi-inovasi  baru  dalam  hal    produk  dan  jasa,  teknologi  canggih  yang diadopsi  bank  memudahkan  nasabah  melakukan  berbagai  transaksi  keuangan, termasuk  memungkinkan  nasabah  melakukan  pelbagai  transaksi  perbankan berbasis    internet  atau  yang  dikenal  dengan  mobile  banking.  Layanan  mobile banking  adalah  salah  satu  saluran  distribusi  bank  untuk  mengakses  rekening yang  dimiliki  nasabah  melalui  sarana ponsel atau smartphone. Mobile banking memberikan manfaat keamanan dan kenyamanan bertransaksi kapan pun dan di mana pun, memberikan kemudahan bertransaksi layaknya seperti menggunakan Anjungan  Tunai  Mandiri  (ATM),  serta  dapat  diaplikasikan  pada  semua  jenis Subscriber  Identity Module (SIM) Card maupun ponsel yang berbasis teknologi GPRS dan dilengkapi dengan fitur-fitur spesial  (Rinaldy, Lubis & Utami, 2017).
Mobile  banking  sendiri  memiliki  kelebihan  serta  kekurangan  sebagai berikut. kelebihan pada mbaning yaitu dapat melakukan berbagai transaksi bank (seperti transfer uang antar bank non-tunai, cek saldo dan mutasi rekening, bayar tagihan kartu kredit, hingga bayar tagihan bulanan), fitur sederhana dan mudah dimengerti, transaksi kapan saja dan di mana saja, menghemat biaya operasional bagi  bank,  kegiatan  perbankan  lebih  fleksibel.  Tidak  dapat  dihindari,  setiap sistem memiliki kekurangan termasuk sistem mobile banking. Sistem ini  rentan terhadap penipuan yaitu “smishing”: pengguna mobile banking menerima SMS atau  telepon  palsu  yang  menanyakan  detil  rekening  bank  dari  seorang  hacker yang menyamar sebagai institusi keuangan dan Fitur keamanan melalui koneksi
Pengaruh Kemudahan Sistem, Keamanan Sistem dan Tampilan Aplikasi Mobile Banking terhadap Kepuasan Nasabah dengan Kualitas Layanan Sebagai Variabel Intervening Mustika Raudhatul Jannah, Suzanna Lamria Siregar
yang terenkripsi bisa di-hack saat smartphone  beralih ke pemilik lain.
Dari  kelebihan  dan  kekurangan  Mobile  Banking  tersebut,  bank  memiliki kesempatan untuk  meningkatkan kualitas layanan mereka seperti memperketat lagi  system  keamanan  dan  juga memperbaharui fitur – fitur yang ada di dalam aplikasi  Mobile  Banking  agar  dapat  lebih  mudah  di  gunakan.  Peningkatatan pada setiap aspek pada aplikasi Mobile Banking merupakan suatu usaha untuk meningkatkan  kualitas  layanan  dan  akan  berpengaruh  positif    terhadap penilaian bank tersebut.
Kualitas  Layanan  pada  perbankan  bukan  hanya  sekedar  melayani,  tetapi merupakan upaya untuk membangun kerjasama jangka panjang dengan prinsip saling  mengutungkan.  Kualitas  layanan  yang  berbasis  website  seperti  mobile banking  adalah  kemampuan  layanan  elektronik  yang  mampu  memfasilitasi nasabah  dalam  bertransaksi  perbankan  secara  efektif  dan  kualitas  layanan mobile  banking  teruji  setelah  nasabah  mendapatkan  layanan  (Sudirman  & Suasana, 2018).
Meningkatnya  kualitas  layanan  akan  sangat  berpengaruh  terhadap kepuasan nasabah itu sendiri, oleh karena itu bank perlu merencanakan strategi yang  menjadi  kebutuhan  dalam  suatu  lingkungan  yang  kompetitif.  Kepuasan konsumen  dapat  dicapai  apabila  persepsi  fundamental  konsumen  terhadap kinerja  produk  sesuai  seperti yang diharapkan Dwivedi, Johnson, Wilkie, & De Araujo-Gil, (2019). Dalam konteks kepuasan konsumen terhadap layanan mobile banking,  kepuasan  nasabah  bank  dapat  diukur  melalui  indikator  seperti keamanan  system  layanan,  kemudahan  penggunaan,  kredibilitas  perusahaan, dan kecepatan layanan (Ermawati, Rahmani & Nurdin, 2021)
Jimenez, Ongena, Peydró & Saurina (2016) dalam penelitian Yogananda dan Dirgantara  (2017)    mengemukakan  bahwa  persepsi  kemudahan  penggunaan terdiri dari tiga indikator: 1) Mudah untuk dipelajari. bermakna kondisi dimana kemudahan  yang  dirasakan  bahwa  suatu  sistem  yang  baru  mudah  untuk diperlajari.  2)  Mudah  untuk  didapatkan  adalah  suatu  kondisi  dimana  sistem baru  yang  akan  digunakan  mudah  untuk  diperoleh,  dan  3)  Mudah  untuk dioperasikan mengacu pada  kondisi di mana sistem baru yang akan digunakan akan mudah dalam pengoperasiannya).
Keamanan  Sistem  merupakan  indikator  yang  sangat  penting  dalam penggunaan  Mobile  Banking  karena  kemanan  sendiri  erat  kaitannya  terhadap kualitas  layanan  konsumen  yang  dapat berdampak pada kepuasan nasabah itu sendiri.  Keamanan  Sistem  Informasi  adalah  bagaimana  kita  dapat  mencegah penipuan  (cheating)  atau,  paling  tidamendeteksi  adanya  penipuan  di  sebuah sistem yang berbasis informasi, dimana informasinya sendiri tidak memiliki arti fisik. (G. J. Simons, 2018).
Tampilan  Sistem    juga  memiliki  peranan  yang  penting  dalam mempengaruhi kualitas layanan karena design yang fleksible akan memudahkan pengguna  mobile  banking  untuk  menjalankan  transaki  mereka,  Tampilan
Pengaruh Kemudahan Sistem, Keamanan Sistem dan Tampilan Aplikasi Mobile Banking terhadap Kepuasan Nasabah dengan Kualitas Layanan Sebagai Variabel Intervening Mustika Raudhatul Jannah, Suzanna Lamria Siregar
Aplikasi  sendiri  juga  digunakan  untuk  menarik  konsumen  saat  adanya  promo atau  penawaran  yang  menarik.  Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh Financial  Brand  dalam  International  Journal  of  Bank  Marketing  yang menyatakan bahwa pada tahun 2015 terkait dengan lingkungan digital, beberapa trend yang ditetapkan untuk pasar dalam penyebaran pengiriman digital dengan cepat  dengan  desain  aplikasi  pada  smartphone,  menyebabkan  peningkatan penjualan di bidang digital dan osial, sehingga banyak penerimaan secara massal di  pasar  terkait  pembayaran  menggunakan  aplikasi  mobile  banking  Sampaio, Ladeira & Santini (2017).
Rumusan  masalah penelitian ini dinyatakan sebagai pertanyaan penelitian berikut  ini.  Bagaimana  Pengaruh  Kemudahan  Sistem,  Keamanan  Sistem, Tampilan  Aplikasi  terhadap  Kepuasan  Nasabah  melalui  Kualitas  Layanan sebagai  Variabel  Intervening.  Pembahasan  penelitan  ini  mencakup  analisis hubungan  partial  antara  variabel    Kemudahan  Sistem,  Keamanan  Sistem, Tampilan Aplikasi masing-masing terhadap Kepuasan Nasabah serta hubungan antara Kepuasan Nasabah dengan Kualitas Layanan.

## Metode  Penelitian

## 1. Subjek dan Objek Penelitian
Sekaran  & Bougie (2017) mendefinisikan subjek penelitian sebagai satu dari bagian  atau  anggota  dalam  sampel.  Subjek  penelitian  adalah  pihak  yang dijadikan  sebagai  sumber  informasi  atau  sumber  data  sebuah  penelitian. Sugiyono  (2019)  mengemukakan  pendapatnya  bahwa  subjek  penelitian merupakan  batasan  penelitian  yang  berkaitan  dengan  benda  atau  orang  yang dapat menetapkan variabel penelitian
Subjek  penelitian  menurut  Shofa  (2020),  adalah  subjek  penelitian  yang berperan  sebagai  informan,  yang  artinya  orang  yang  dimanfaatkan  untuk memberikan  informasi  tentang  situasi  dan  kondisi  yang  menjadi  tempat penelitian.  Ramdhan (2021:42), menyatakan subjek penelitian adalah orang atau instansi yang dijadikan sebagai sumber data atau sumber informasi oleh peneliti untuk  riset  yang  dilakukannya.  Subjek  dalam  penelitian  ini  adalah  para pengguna  Mobile  BankingPenomoran  dalam  teks  digunakan  jika  memang urutannya diperlukan.

## 2. Jenis dan Sumber Data
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode kuantitatif. Metode kuantitatif adalah prosedur atau cara yang digunakan dalam proses  penelitian  dengan  menggunakan  data  yang  dapat  diukur  atau  dihitung (kuantitatif).  metode  penelitian  kuantitatif  merupakan  metode  penelitian  yang berlandaskan  positivistic  (data  konkrit),  data  penelitian  berupa  angka-angka yang  akan  diukur  menggunakan  statistik  sebagai  alat  uji  penghitungan, berkaitan  dengan  masalah  yang  diteliti untuk menghasilkan suatu kesimpulan. Sugiyono (2019), penyempurnakan pendapatnya  sebelumnya  dengan
Pengaruh Kemudahan Sistem, Keamanan Sistem dan Tampilan Aplikasi Mobile Banking terhadap Kepuasan Nasabah dengan Kualitas Layanan Sebagai Variabel Intervening Mustika Raudhatul Jannah, Suzanna Lamria Siregar
mendefinisikan    penelitian  kuantitatif  sebagai  metode  penelitian  yang berlandaskan pada filsafat positivisme, digunakan untuk meneliti pada populasi atau  sampel  tertentu,  pengumpulan  data  menggunakan  instrumen  penelitian, analisis  data  bersifat  kuantitatif,  dengan  tujuan  untuk  menguji  hipotesis  yang telah ditetapkan
Metode  penelitian  dalam  penelitian  adalah  metode    penelitian  kuantitatif asosiatif  yang  berbentuk  hubungan  sebab  akibat  (kausal).  Menurut  Sugiyono (2019),  penelitian  asosiatif  merupakan  suatu  rumusan  masalah  penelitian  yang bersifat menanyakan hubungan antara dua variabel atau lebih. Hubungan kausal adalah  hubungan  yang  bersifat  sebab  akibat.  Hubungan  kausal  melibatkan variabel  independen  dan  variabel  dependen,  dan  kadangkala  juga  variabel mediasi dan variabel mediator. Penelitian ini menggunakan variabel independen (variabel  yang  mempengaruhi)  dan  dependen  (dipengaruhi)  dan  variabel intervening  (mediasi).  Variabel  independen  dalam  penelitian  ini  adalah Kemudahan  Sistem  (X1),  Keamanan  Sistem  (X2),  dan  Tampilan  Aplikasi  (X3) sebagai  Variabel  Independen.  Sedangkan,  Variabel  dependen  dalam penelitian ini adalah Kepuasan Nasabah (Y), sedangkan Kualitas Layanan menjadi Variabel Intervening/Mediasi (Z).
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer.  Sugiyono (2020:193),  pemperbaharui  definisinya  dengan  menyatakan  data  primer merupakan  Sumber  data  primer  atau  sumber  data  utama  adalah  sumber  data yang  didapat  secara  langsung  oleh  pengumpul  tanpa  melalui  perantara.  Data primer  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dengan  berbagi  daftar  pernyataan  atau kuesioner online kepada responden. Pengguna Aplikasi Mobile Banking. Secara sistematis,  responden  memberikan  jawaban/piilhan  atas pernyataan-pernyataan dalam  kuesioner online tersebut1. Tahap pertama

## 3. Populasi dan Sampel
Arikunto  (2019:109)  mendefinisikan  sampel  sebagai  sebagian  represntasi populasi yang diteliti. Sementara populasi adalah keseluruhan subjek penelitian. apabila  peneliti  ingin  meneliti  semua  elemennya  yang  ada  dalam  wilayah penelitian maka penelitiannya merupakan penelitian populasi. Sampel menurut Sugiyono  (2020: 127), adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Pengambilan sampel dilakukan jika peneliti tidak mampu meneliti  populasi  yang  memiliki  jumlah  yang  banyak.    Maka  sampel  ini  akan menjadi perwakilan populasi yang akan diteliti dalam penelitian ini
Menurut Sugiyono (2019), populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek atau subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan  oleh  peneliti  untuk  dipelajari  dan  kemudian  ditarik  kesimpulan. Menurut  Handayani  (2020),  populasi  adalah  totalitas  dari  setiap  elemen  yang akan diteliti yang memiliki ciri sama, bisa berupa individu dari suatu kelompok, peristiwa,  atau  sesuatu  yang  akan  diteliti.    Populasi  yang  digunakan  dalam
Pengaruh Kemudahan Sistem, Keamanan Sistem dan Tampilan Aplikasi Mobile Banking terhadap Kepuasan Nasabah dengan Kualitas Layanan Sebagai Variabel Intervening Mustika Raudhatul Jannah, Suzanna Lamria Siregar
penelitian ini adalah masyarakat yang menggunakan Mobile Banking
Terdapat  dua  Metode  pengambilan  sampel  yaitu  metode  sampling probabilitas  dan  nonprobabilitas.  Dalam  penelitian  ini  metode  sampling  yang digunakan  adalah  metode  non  probabilitas  yaitu  teknik  pengambilan  sampel yang  tidak  dipilih  secara  acak.  Menurut  Sugiyono  (2019),  Teknik  pengambilan sampel  nonprobabilitas  adalah  pengambilan  sampel  yang  mengabaikan  aturan pemberian peluang atau kesempatan yang sama kepada setiap anggota populasi saat  akan  dipilih  sebagai  sampel.  Metode  sampling  nonprobabilitas  yang digunakan  dalam  pada  penelitian  ini  adalah  Purposive  Sampling.  Purposive sampling  adalah  dengan  melakukan  penentuan  kriteria  tertentu  pada  sampel Sugiyono  (2022:134).  Definisi  terbaru  teknik  purposive  sampling.  Purposive Sampling  merupakan  metode  pengambilan  sampel  menggunakan  kriteria tertentu  yang  berdasarkan  pertimbangan  tertentu  yang  memiliki  tujuan memperoleh  sampel  yang  memiliki  karakteristik  tertentu.  Berdasarkan  hal tersebut,  penarikan  sampel  dengan  pertimbangan  bahwa  yang  menjadi responden adalah pengguna Mobile Banking.
Tahap  selanjutnya  adalah melakukan perhitungan jumlah responden yang akan  dijadikan  sampel  penelitian. Ukuran populasi dalam penelitian ini sangat banyak dan tidak dapat diketahui kepastiannya, sehingga untuk mempermudah perhitungan  sampel  dapat  menggunakan  rumus  pengambilan  sampel  yang dikemukakan oleh Walpole, Myers, Myers dan Ye (2020):
Keterangan: n : Ukuran sampel pada tingkat kesalahan α α : Tingkat kesalahan dugaan (α = 5%) = 0,05, dan α/2 = 0,025 e : Kesalahan Maksimal (e = 10%) = 0,10 z 0,025 : 1,96
Maka perhitungan jumlah sampel dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
Dengan  perhitungan  menggunakan  rumus  tersebut,  maka diambil sampel sebanyak  96,04  orang  yang  dibulatkan  menjadi  96  orang.  Agar  perhitungan kategorisasi  penelitian  ini  menjadi  lebih  mudah  maka  minimal  ukuran sampel diambil menjadi 100 responden. Dalam penelitian ini digunakan 106 responden.
Pengaruh Kemudahan Sistem, Keamanan Sistem dan Tampilan Aplikasi Mobile Banking terhadap Kepuasan Nasabah dengan Kualitas Layanan Sebagai Variabel Intervening Mustika Raudhatul Jannah, Suzanna Lamria Siregar

## 4. Variabel Penelitian
Variabel  penelitian  (objek  penelitian)  adalah  suatu  atribut  atau  sifat  atau nilai  dari  orang,  objek  atau  kegiatan  yang  mempunyai  variasi  tertentu  yang ditetapkan  oleh  peneliti  untuk  dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya Sugiyono (2022:39), Variabel pada penelitian ini adalah:
a. Variabel Bebas (Independent)
Variabel  Bebas  (Independent)  adalah  variabel  yang  yang  sering  disebut sebagai  variabel  stimulus,  prediktor,  anteseden.  Variabel  independen  atau variabel  bebas  merupakan  variabel  yang  mempengaruhi  atau  menjadi  sebab perubahan atau timbulnya variabel dependen (terikat) Sugiyono (2019). Variabel Bebas  (Independent)  pada  penelitian  ini  adalah  Kemudahan  Sistem  (X1), Keamanan Sistem (X2), dan Tampilan Aplikasi (X3).

## b. Variabel Terikat (Dependent)
Variabel  Terikat  (Dependent)  sering  disebut  variabel  output,  kriteria, konsekuen.  Dalam  bahasa  Indonesia  sering  disebut  sebagai  variabel  terikat. Variabel  independen  (variabel bebas) merupakan variabel yang mempengaruhi atau  yang  menjadi  sebab  perubahannya  atau  timbulnya  variabel  dependen (terikat) Sugiyono (2019). Variabel Terikat (Dependen) pada penelitian ini adalah Kepuasan Nasabah (Y).

## c. Variabel Mediasi (Intervening)
Variabel  Mediasi  (Intervening)  adalah  variabel  yang  secara  teoritis mempengaruhi  hubungan  antar  variabel  independen  dan  dependen  menjadi hubungan  yang  tidak  langsung  dan  tidak  dapat  diamati  dan  diukur  Sugiyono (2019).  Variabel  Mediasi  (Intervening)  pada  penelitian  ini  adalah  Kualitas Layanan (Z).

## 5. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  penelitian  ini  menggunakan  instrumen  penelitian berupa  kuesioner.  Sugiyono  (2022:6)  mengemukakan  bahwa  Metode  survei digunakan  untuk  mendapatkan  data  dari  tempat  tertentu  yang alamiah (bukan buatan),  tetapi  peneliti  melakukan  perlakuan  dalam  pengumpulan  data, misalnya  dengan  menyebarkan  kuesioner,  test,  wawancara  terstruktur  dan sebagainya  (perlakuan  tidak  seperti  dalam eksperimen).  Teknik pengumpulan data  merupakan  langkah  yang  paling  utama  dalam  penelitian,  karena  tujuan utama  dari  penelitian  ini  adalah  mendapatkan  data  tanpa  mengetahui  teknik pengumpulan  data,  maka  penelitian  tidak  akan  mendapatkan  data  yang memenuhi standar data yang ditetapkan (Sugiyono, 2022).
Kuesioner  yang  digunakan  berupa  kuesioner  online  yang  disebarkan dengan  bantuan  google  form  yang  akan  diberikan  kepada  responden. Penyebaran  kuesioner  dilakukan  dengan  membagikan  link  melalui  WhatsApp
Pengaruh Kemudahan Sistem, Keamanan Sistem dan Tampilan Aplikasi Mobile Banking terhadap Kepuasan Nasabah dengan Kualitas Layanan Sebagai Variabel Intervening Mustika Raudhatul Jannah, Suzanna Lamria Siregar
dan Direct Message (DM) instagram. Kuesioner berisi pernyataan yang berkaitan dengan  variabel-variabel  peneliti,  kemudian  responden  hanya  dapat  memilih salah  satu  dari  beberapa  alternatif  jawaban  dan  responden  tidak  diberikan kesempatan  untuk  memberikan  jawaban  tambahan.  pengumpulan  data dilakukan  dari  18 Januari 2024 sampai 23 Januari 2024 dan terkumpul sejumlah 106 orang responden
Pengukuran  variabel  penelitian  dalam  kuesioner  ini  menggunakan  skala Likert  yang  dapat  memberikan  penilaian  yang  sebagai  informasi  untuk penelitian  ini.  Menurut  Sugiyono  (2019),  skala  Likert  digunakan  untuk mengukur  sikap,  pendapat,  dan  persepsi  seseorang  atau  sekelompok  orang terhadap  fenomena  social.  Pernyataan  pengukur  variabel  dalam  kuesioner menggunakan  skala  1-5  untuk  mengukur  pendapat  dari  responden.  Table  2.1 berikut  menyajikan  keterangan  nilai  skala  Likert  untuk  pilihan  jawaban pengukur variabel penelitian.
Tabel 2.1 Skala Likert Bobot Jawaban  Keterangan 1. STS Sangat Tidak Setuju 2. TS Tidak Setuju 3. N/TT Netral/Tidak Tahu 4. S Setuju 5. SS Sangat Setuju
Skala  pengukuran  menjelaskan  bahwa  semakin  besar  bobot  yang  dipilih maka  nilai  yang  diberikan  responden  berarti  semakin  setuju.  Begitu  pula sebaliknya  semakin  kecil  bobot  yang  dipilih  oleh  responden  maka  nilai  yang diberikan responden berarti semakin tidak setuju. Penggolongan kategori setiap pernyataan  dihitung  berdasarkan  nilai  atau  skor  yang  diperoleh  dan  hasil kuesioner untuk setiap pilihan  jawaban yang didapat dengan rumus:
Nilai setiap opsi/pilihan  = Bobot × Jumlah Responden
Selanjutnya  skor  setiap item dalam suatu variabel dihitung dengan rumus berikut.
Nilai per item = jumlah nilai pilihan 1 + jumlah nilai pilihan 2 + jumlah nilai pilihan 3 + jumlah nilai pilihan 4 + nilai pilihan 5.

## 6. Partial Least Square
Metode  pengolahan  data  pada  penelitian  ini  adalah  menggunakan Partial Least  Square  (PLS). Partial Least Square (PLS) merupakan metode analisis yang yang  powerful  karena  tidak  banyak  mengasumsikan  data  harus  dengan pengukuran  skala  tertentu,dan  jumlah  sampel  kecil.  Tujuan  PLS  adalah
Pengaruh Kemudahan Sistem, Keamanan Sistem dan Tampilan Aplikasi Mobile Banking terhadap Kepuasan Nasabah dengan Kualitas Layanan Sebagai Variabel Intervening Mustika Raudhatul Jannah, Suzanna Lamria Siregar
membantu peneliti untuk mendapatkan nilai variabel laten untuk tujuan prediksi Ghozali  (2016).  Ghozali  (2020:  5-7)  mengemukakan  pendapatnya  dengan mendefinisikan  Partial  Least Squares (PLS) sebagai metoda analisis yang sering disebut sebagai soft modeling karena meniadakan asumsiasumsi OLS (Ordinary Least Squares) regresi, seperti data harus terdistribusi normal secara multivariate dan tidak adanya problem multikolinieritas antar variabel eksogen.
Menurut  Ghozali  (2016),  penggunaan  teknik  analisis  PLS  dilakukan  dua tahap:
1. Tahap  pertama,  melakukan  uji  pengukuran  model  (outer  model),  yaitu menguji validitas dan reliabilitas konstruk dari masing-masing variabel.
2. Tahap kedua, melakukan uji struktural model (inner model) yang bertujuan untuk  mengetahui  ada  tidaknya  pengaruh  antar  variabel  antara konstrukkonstruk yang diukur menggunakan uji t dari PLS itu sendiri
1. Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model)
Menurut Ghozali (2020, 67-68) Outer model menunjukkan bagaimana setiap blok  indikator  berhubungan  dengan variabel latennya. Outer  model digunakan untuk mengukur validitas dan reliabilitas model. Uji Validitas digunakan untuk menguji  apakah  suatu  kuesioner  valid  atau  tidak.  Suatu  kuesioner  dikatakan valid jika pernyataan kuesioner tersebut mampu mengungkapkan sesuatu yang diukur  oleh  kuesioner  tersebut.  Sedangkan  uji  reliabilitas  digunakan  untuk mengukur  konsistensi  responden  dalam  menjawab  item  pernyataan  dalam kuesioner  atau  instrumen  penelitian.  Variabel konstruk menunjukkan seberapa baik hasil yang didapat dari penggunaan suatu pengukuran sesuai dengan teori - teori yang digunakan untuk mendefinisikan suatu konstruk.
Terdapat 3 kriteria pengukuran untuk menilai outer model yaitu uji Convergent Validity, Discriminant Validity, dan Composite Reliability

## Convergent Validity
Validitas  konvergen  adalah  metrik  keseluruhan  dari  model  pengukuran reflektif  yang  mengukur  sejauh  mana  indikator  konvergen,  sehingga menjelaskan  varians  item.  Convergent  Validity  dinilai  dengan  mengevaluasi varians rata-rata yang diekstraksi (AVE) di semua indikator yang terkait dengan konstruksi  tertentu. AVE adalah rata-rata (rata-rata) dari pemuatan kuadrat dari semua  indikator  yang  terkait  dengan  konstruksi  tertentu.  (Hair,  Joseph  & William,  2019).  Uji  Convergent  Validity  mengukur  besarnya  korelasi  antar konstruk  dengan  variabel  laten.  Pengujian  convergent  validity  bisa dilihat dari factor  loading  untuk  tiap  indikator  konstruk.  Nilai  factor  loading  >  0,7  adalah nilai  ideal,  artinya  indikator  tersebut  valid  mengukur  konstruk  yang  dibuat. Namun untuk penelitian tahap awal empiris, nilai factor loading > 0,5 sampai 0,6 dianggap cukup.
Pengaruh Kemudahan Sistem, Keamanan Sistem dan Tampilan Aplikasi Mobile Banking terhadap Kepuasan Nasabah dengan Kualitas Layanan Sebagai Variabel Intervening Mustika Raudhatul Jannah, Suzanna Lamria Siregar

## Discriminant  Validity
Discriminant Validity dilakukan untuk menguji apakah indikator-indikator suatu  konstruk tidak berkorelasi tinggi dengan indikator dari konstruk lain. Uji discriminant  validity  dilakukan  dalam  dua  tahap,  yaitu  dengan  cara  melihat cross  factor  loading  dan  membandingkan  akar  Average  Variance  Extracted (AVE)  dengan  korelasi  antar  konstruk  atau  variabel  laten.  Cross  factor  loading untuk  mengetahui  apakah  variabel  laten  memiliki  diskriminan  yang  memadai yaitu  dengan  cara  membandingkan korelasi indikator dengan variabel latennya harus  lebih  besar  dibandingkan  korelasi  antara  indikator dengan variabel laten lainnya. Nilai AVE yang direkomendasikan > 0,5.

## Composite Reliability
Mengukur  reliabilitas  suatu  konstruk  dengan  menggunakan  indikator reflektif  dapat  digunakan  dengan  dua  cara  yaitu  Cronbach’s  Alpha  dan Composite  Reliability  atau  Dillon- Goldstein’s.  Cronbach’s  Alpha  untuk mengukur  batas  bawah  nilai  reliabilitas  suatu  konstruk/variabel.  Sedangkan Composite  Reliability  mengukur  nilai  sesungguhnya  reliabilitas  pada  suatu konstruk  sehingga  lebih  disarankan  menggunakan  Composite  Reliability, Abdillah  dan  Jogiyanto  (2016).  Abdillah  (2018)  juga  mengemukakan pendapatnya  mengenai  Composite  reliability  yang  dinilai  lebih  baik  dalam mengestimasi  konsistensi  internal  suatu  konstruk.  Kriteria  konstruk  dikatakan reliabel  adalah  jika  nilai  Cronbach’s  Alpha  dan  Composite  Reliability  >  0,7 Ghozali (2016).

## 2. Evaluasi Model Struktural (Inner Model)
Inner  model  atau  model  struktural  yang  digunakan  untuk  memprediksi hubungan  kausalitas  (hubungan sebab-akibat) antar variabel laten atau variabel yang  tidak  dapat  diukur  secara  langsung.  Menurut  Sudianto  (2020),  model structural  (inner  model)  adalah  model  yang  berguna  untuk  menentukan kekuatan  estimasi  antar  variabel  laten.  Struktural  model  (Inner  model) menggambarkan  hubungan  kausalitas  antar  variabel  laten yang telah dibangun berdasarkan substansi teori. Dalam evaluasi struktural model (Inner model) pada penelitian  ini  digunakan  koefisien  determinasi  RSquare (R2), F-Square (f2), dan Path  Coefficients  atau  koefisien  jalur  yaitu  partial  direct  effect  atau  pengaruh langsung antar dua variabel.
R-Square (R 2 )
R-Square untuk tiap variabel laten endogen yang sebagai kekuatan prediksi dari  model  struktural  tersebut.  Perubahan  pada  nilai  R-square  dapat  dipakai untuk  menerangkan  pengaruh  pada  variabel  laten  eksogen  tertentu  terhadap variabel laten endogen yang memiliki pengaruh yang substantif. Nilai R-square 0.75,  0.50,  dan  0.25  bisa  disimpulkan  bahwa  model  kuat,  moderate  dan  lemah Ghozali  (2016).  Maka  jika  semakin  tinggi  nilai  R 2 berarti  semakin  baik  model
Pengaruh Kemudahan Sistem, Keamanan Sistem dan Tampilan Aplikasi Mobile Banking terhadap Kepuasan Nasabah dengan Kualitas Layanan Sebagai Variabel Intervening Mustika Raudhatul Jannah, Suzanna Lamria Siregar
prediksi  dari  model  penelitian  yang  diteliti.  Dalam  penelitian  yang  berfokus pada  masalahmasalah  pemasaran,  nilai  R 2 0.75,  0.50,  dan  0.25  menunjukkan secara  berturut-turut  ukuran  pengaruh  yang  kuat,  sedang  dan  lemah  Sarstedt dan Mooi (2019).
F-Square (f 2 )
Nilai  F-Square  (f 2 )  merupakan  evaluasi  yang  menjelaskan  seberapa substantifnya  masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen, sehingga variabel independen tersebut layak dimasukkan dalam model. Sebuah variabel  independen dikatakan memiliki tingkat substantif. “lemah” jika nilai f 2 lebih critical value 0,02, jika nilai f 2 lebih critical value 0,15 menunjukkan bahwa model “medium”, dan “besar” jika nilai f 2 lebih critical value 0 Ghozali (2016).

## 3. Pengujian Hipotesis:
Pengujian Koefisien Jalur Path Coefficients Menurut Ghozali (2016) evaluasi estimasi  Path  Coefficients  merupakan  evaluasi  untuk  mengetahui  signifikan pengaruh  antar  variabel  dengan  melihat  nilai  koefisien  parameter  dan  nilai signifikan  T  statistik  yaitu  melalui  metode  Bootstrapping  Menurut  Sugiyono (2021),  koefisien  jalur  menentukan  kuatnya  pengaruh  variabel  independen dengan  variabel  dependen.  Dalam  PLS  terdapat  3  pengaruh  yang  digunakan untuk  pengujian  hipotesis,  tetapi,  dalam  penelitian  ini  menggunakan  Direct Effect dan Indirect Effect:
Pengaruh Langsung (Direct Effect atau DE ).
1. Pengaruh variabel Kemudahan Sistem terhadap Kualitas Layanan X1 → Z 2. Pengaruh variabel Keamanan Sistem terhadap Kualitas Layanan X2 → Z 3. Pengaruh variable Tampilan Aplikasi terhadap Kualitas Layanan X3 → Z 4. Pengaruh variabel Kemudahan Sistem terhadap Kepuasan Nasabah X1 → Y 5. Pengaruh variabel Keamanan Sistem terhadap Kepuasan Nasabah X2 → Y 6. Pengaruh variabel Tampilan Aplikasi terhadap Kepuasan Nasabah X3 → Y 7. Pengaruh variabel Kualitas Layanan terhadap Kepuasan Nasabah Z → Y

## Tidak Langsung (Indirect Effect atau IE).
1. Pengaruh variabel Kemudahan Sistem terhadap Kepuasan Nasabah melalui Kualitas Layanan     X1 → Z → Y
2. Pengaruh  variabel  Keamanan  Sistem terhadap Kepuasan Nasabah melalui Kualitas Layanan X2 → Z → Y
3. Pengaruh variabel Tampilan Aplikasi terhadap Kepuasan Nasabah melalui Kualitas Layanan X3 → Z → Y.
Pengaruh  langsung  dinyatakan  sebagai  Path  Coefficient,  sedangkan pengaruh  tidak  langsung  dinyatakan  sebagai  Specific  Indirect  Effect. Perhitungan dan pengujian ketiga pengaruh ini dilakukan dengan menggunakan
Pengaruh Kemudahan Sistem, Keamanan Sistem dan Tampilan Aplikasi Mobile Banking terhadap Kepuasan Nasabah dengan Kualitas Layanan Sebagai Variabel Intervening Mustika Raudhatul Jannah, Suzanna Lamria Siregar
metode Bootstrapping pada SmartPLS 4.0 yang menyajikan nilai P-value. P-value berguna  dalam  penarikan  kesimpulan:  a.  Jika  P-value  < 0,05 atau sama dengan 0,05, maka nilai pengaruh dianggap signifikan (berbeda nyata). b. Jika P-value > 0,05, maka nilai pengaruh dianggap tidak signifikan (tidak berbeda nyata).
Dalam  penilaian  signifikansi  pengaruh  antar  variabel  harus  dilakukan prosedur  bootstrapping.  Dalam  prosedur  bootstrap  memakai  seluruh  sampel yang  asli  untuk  melakukan  resampling.  Menurut  Hair,  Black,  Babin,  dan Anderson  (2017)  pada  bootstrapping  sampel  dalam  jumlah  yang  besar  dapat diambil  dari  sampel  asli  dengan  melakukan  penggantian.  Penggantian  yang dimaksud  adalah  setiap  kali  pengamatan  diambil  secara  acak  dari  populasi sampling,  akan  dikembalikan  pada  populasi  sampling  sebelum  pengamatan berikutnya.  Metode  dari  resampling  bootstrap,  nilai  signifikansi dipakai untuk pengujian hipotesis 2 arah (two tailed) di mana t-value 1,65 (significance level = 10%),  1,96  (significance  level  =  5%),  dan  2,58  (significance  level  =  1%). Bootstrapping  secara  umum  menyebabkan  sampel  akan  mengikuti  kondisi populasi

## Pembahasan
1. Analisis Model Pengukuran (Outer Model)
Analisis  outer  model secara umum bertujuan untuk menguji validitas dan reliabilitas  pernyataan  variabel  penelitian.  Analisis  dilakukan  dengan:  (1) Convergent  Validity  yang  dilihat  dari  Outer Loading, (2) Discriminant Validity yang  dilihat  dari  Cross  Loading  dan  Average  Variance  Extracted  (AVE),  (3) Composite Reliability dan (4) Cronbach’s Alpha.
a. Convergent Validity
Pengukuran  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  validitas  setiap  hubungan antara  indikator  dengan  konstruk  atau  variabel  latennya.  Menurut  Ghozali (2021:68) indikator individual dengan nilai korelasi di atas 0,7 dianggap reliabel. Namun  dalam  studi  kenaikan  skala,  nilai  loading  factor  0,5  hingga  0,6  masih dapat  diterima,  validitas  konvergen  dapat  terpenuhi  pada  saat  setiap  variabel memiliki nilai AVE diatas 0,5 (Ghozali, 2021:68)
Tabel 3.1 Outer Loading Variabel Penelitian Variabel Indikator Outer Loading Keterangan Kemudahan Sistem (X1) X1.1 0.758 Valid X1.2 0.899 X1.3 0.903 X1.4 0.705 X1.6 0.746 X1.7 0.884 X1.8 0.855
Pengaruh Kemudahan Sistem, Keamanan Sistem dan Tampilan Aplikasi Mobile Banking terhadap Kepuasan Nasabah dengan Kualitas Layanan Sebagai Variabel Intervening Mustika Raudhatul Jannah, Suzanna Lamria Siregar
X1.9 0.867 Keamanan  Sistem (X2) X2.2 0.824 Valid X2.5 0.827 X2.6 0.893 X2.7 0.800 Tampilan  Aplikasi (X3) X3.1 0.871 Valid X3.2 0.912 X3.3 0.913 X3.4 0.893 X3.6 0.884 X3.7 0.795 Kepuasan Nasabah (Y) Y1 0.812 Valid Y2 0.780 Y3 0.784 Y4 0.832 Y5 0.855 Y6 0.849 Y7 0.872 Y8 0.738 Kualitas  Layanan (Z) Z1 0.719 Valid Z2 0.849 Z3 0.837 Z4 0.774 Z5 0.886 Z6 0.809 Z7 0.853 Sumber: Data Diolah dengan SmartPLS 4.0, 2024.
Data pada tabel menunjukkan bahwa nilai outer loading indikator variabel Kemudahan
Sistem
yaitu X1.5,
Variabel Keamanan Sistem X2.1,X2.3,X2.4,X2.8,X2.9 dan Tampilan Aplikasi yaitu X3.5 harus dihapus karena nilai outer loadingnya <0,7 dan dinyatakan tidak valid. Sedangkan outer loading lainnya  pada  indikator  Kemudahan  Sistem,  Keamanan  Sistem,  Tampilan Aplikasi,  Kepuasan  Nasabah  dan  Kualitas  Layanan  dinyatakan  valid  karena memiliki nilai outer loading >0,7.

## b. Discriminant  Validity
Uji  discriminant  validity  ini  menggunakan  nilai  cross  loading.    Indikator dapat  dinyatakan  memenuhi  discriminant  validity  jika  nilai  cross  loading indikator  pada  variabelnya  adalah  yang  terbesar  dibandingkan  pada  variabel lainnya.  Nilai  cross  loading  masing-masing  konstruk  dievaluasi  untuk memastikan  bahwa  korelasi  konstruk  dengan  item  pengukuran  lebih  besar
Pengaruh Kemudahan Sistem, Keamanan Sistem dan Tampilan Aplikasi Mobile Banking terhadap Kepuasan Nasabah dengan Kualitas Layanan Sebagai Variabel Intervening Mustika Raudhatul Jannah, Suzanna Lamria Siregar
daripada  konstruk  lainnya.  Nilai  cross  loading  yang  diharapkan  adalah  lebih besar dari 0,7 (Ghozali, 2021:68).
Tabel 3.2 Nilai Cross Loading Indikator Variabel X1 X2 X3 Y Z X1.1 0.758  0.275  0.434  0.492  0.475 X1.2 0.899  0.303  0.535  0.497  0.482 X1.3 0903 0265 0542 0470 0472 X1.4 0.705 0.372 0.413 0.426 0.388 X1.6 0.746 0.193 0.451 0.498 0.434 X1.7 0.884 0.311 0.520 0.565 0.549 X1.8 0.855 0.413 0.512 0.532 0.533 X1.9 0.867 0.281 0.467 0.421 0.463 X2.2 0.210 0.824 0.174 0.279 0.393 X2.5 0.362 0.827 0.334 0.229 0.550 X2.6 0.295 0.893 0.278 0.254 0.447 X2.7 0.330 0.800 0.344 0.309 0.494 X3.1 0.501 0.290 0.871 0.732 0.684 X3.2 0.429 0.246 0.912 0.690 0.700 X3.3 0.517 0.312 0.913 0.670 0.729 X3.4 0.449  0.353  0.893  0.642  0.680 X3.6 0.545  0.295  0.884  0.637  0.669 X3.7 0.654  0.326  0.795  0.649  0.669 Y1.1 0.555  0.424  0.731  0.812  0.751 Y1.2 0.478  0.221  0.588  0.780  0.573 Y1.3 0.388  0.162  0.625  0.784  0.599 Y1.4 0.573  0.244  0.634  0.832  0.581 Y1.5 0.511  0.323  0.643  0.855  0.628 Y1.6 0.410 0.164 0.603 0.849 0.547 Y1.7 0.486 0.166 0.573 0.872 0.572 Y1.8 0.434 0.352 0.558 0.738 0.598 Z1.1 0.502 0.355 0.533 0.546 0.719 Z1.2 0.605 0.423 0.764 0.710 0.849 Z1.3 0.349 0.485 0.676 0.589 0.837 Z1.4 0.436 0.480 0.501 0.504 0.774 Z1.5 0.498  0.552  0.682  0.616  0.886 Z1.6 0.378  0.465  0.587  0.594  0.809 Z1.7 0.519  0.506  0.708  0.698  0.853
Sumber: Data Diolah dengan SmartPLS 4.0, 2024.
Pengaruh Kemudahan Sistem, Keamanan Sistem dan Tampilan Aplikasi Mobile Banking terhadap Kepuasan Nasabah dengan Kualitas Layanan Sebagai Variabel Intervening Mustika Raudhatul Jannah, Suzanna Lamria Siregar
Berdasarkan  pengolahan  data,  diketahui  bahwa  masing-masing  indikator setiap  variabel  penelitian  memiliki  nilai  cross  loading  terbesar.  Maka  dapat dilihat  berdasarkan  indikator  yang  membentuk  variabel  tersebut  dan  dapat dibandingkan  dengan  nilai  cross  loading  pada  variabel  lainnya.  Berikut  hasil analisis menggunakan smartPLS 4.0.
1. Nilai cross loading pada indikator Kemudahan Sistem (X1)  terhadap variabel latennya  lebih  besar  dari  nilai  cross  loading  variabel  laten  yang  lain  karena berkisar  antara  0705 – 0903  dengan  demikian  seluruh  indikator  variabel Kemudahan Sistem (X1)  dinyatakan valid.
2.  Nilai  cross  loading  pada  indikator  Keamanan  Sistem  (X2)  terhadap variabel latennya  lebih  besar  dari  nilai  cross  loading  variabel  laten  yang  lain  karena berkisar  antara  0800  -  0893  dengan  demikian  seluruh  indikator  variabel Keamanan Sistem (X2) dinyatakan valid.
3.  Nilai cross loading pada indikator Tampilan Aplikasi (X3)  terhadap variabel latennya  lebih  besar  dari  nilai  cross  loading  variabel  laten  yang  lain  karena berkisar antara 0795 - 0913 dengan demikian seluruh indikator variabel Tampilan Aplikasi (X3)  dinyatakan valid.
4.  Nilai  cross  loading  pada  indikator Kepuasan Nasabah (Y)  terhadap variabel latennya  lebih  besar  dari  nilai  cross  loading  variabel  laten  yang  lain  karena berkisar  antara  0738  -  0872  dengan  demikian  seluruh  indikator  variabel Kepuasan Nasabah (Y) dinyatakan valid.
5.  Nilai  cross  loading  pada  indikator  Kualitas  Layanan  (Z)    terhadap  variabel latennya  lebih  besar  dari  nilai  cross  loading  variabel  laten  yang  lain  karena berkisar  antara  0719 -0886 dengan demikian seluruh indikator variabel Kualitas Layanan (Z)  dinyatakan valid.
Selain mengamati nilai cross loading, discriminant validity dan reliability juga dapat  diketahui  melalui  metode  lainnya  yaitu  dengan  melihat  nilai  Average Variant  Extracted  (AVE).  Average  Variant  Extracted  (AVE)  digunakan  untuk setiap  konstruk  dengan  korelasi  antar konstruk lainnya dalam model. Jika nilai akar  kuadrat  AVE  setiap  konstruk  lebih  besar  daripada  nilai  korelasi  antar konstruk dengan konstruk lainnya dalam model, maka model tersebut dikatakan memiliki nilai validitas diskriminan yang baik (Ghozali, 2021:69). Jika nilai akar AVE  setiap  konstruk  lebih  besar  daripada  nilai korelasi antar konstruk dengan kontrak  lainnya  (AVE>0,5)  maka  dikatakan  memiliki nilai discriminant validity yang baik.
Tabel  juga  menyajikan  nilai  Composite  reliability  yaitu  bagian  yang digunakan  untuk  menguji  nilai  reliabilitas  indikator-indikator  pada  suatu variabel.  Suatu  variabel  dapat  dinyatakan  reliabel  apabila  memiliki  nilai composite reliability > 0,7. Reliabilitas menggunakan composite reliability dapat diperkuat  dengan  menggunakan  uji  cronbach’s  alpha.  Suatu  variabel  dapat
Pengaruh Kemudahan Sistem, Keamanan Sistem dan Tampilan Aplikasi Mobile Banking terhadap Kepuasan Nasabah dengan Kualitas Layanan Sebagai Variabel Intervening Mustika Raudhatul Jannah, Suzanna Lamria Siregar
dinyatakan  reliabel  atau  memenuhi  cronbach’s  alpha  apabila  memiliki  nilai cronbach’s  alpha  >  0,7.  Hasil  nilai  AVE,  composite  reliability,  dan  cronbach’s alpha dari masing-masing variabel penelitian dapat dilihat pada

## 3.  Nilai  Average  Variant  Extracted  (AVE),  Composite  Reliability,  dan
Cronbach’s Alpha
Tabel 3.3 Variabel *AVE **Composite Reliability (rho_a) ** Cronbach’s Alpha Kemudahan Sistem (X 1 ) 0.689 0.939 0.934 Keamanan Sistem (X 2 ) 0.700 0.860 0.857 Tampilan Aplikasi (X 3 ) 0.772 0.941 0.941 Kualitas Layanan (Z) 0.67 2 0.925 0.918 Kepuasan Nasabah (Y) 0.666 0.930 0.928
*) Berdasarkan  nilai  Average  Variant  Extracted  (AVE)  semua  variabel dinyatakan valid.
**) Berdasarkan  nilai  Composite  Reliability  dan  Cronbach’s  Alpha  semua variabel dinyatakan reliable

## 2. Analisis Model Struktural (Inner Model)
Inner  model  atau  uji  model  struktural  dilakukan  untuk melihat pengaruh langsung  antar  variabel.  Evaluasi  inner  model  dengan  PLS  dimulai  dengan melihat R-square dan F-square untuk setiap variabel laten dependen.
a. R-square
Coefficient Determination (R-square) digunakan untuk mengukur seberapa banyak  variabel  dependen  dipengaruhi  oleh  variabel  independen.  Semakin tinggi nilai R-square berarti semakin baik model prediksi dari model penelitian yang  diajukan.  Model  ini  digunakan  dalam  penelitian  untuk  mengetahui pengaruh  suatu  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat.  Nilai  RSquare  0,67 diartikan  baik,  0,33  diartikan  moderat  atau  medium,  dan  0,19  diartikan  lemah (Ghozali,  2021:75)  Hasil  nilai  R-square  dari  pengolahan  data  dengan menggunakan  SmartPLS 4.0.
Pengaruh Kemudahan Sistem, Keamanan Sistem dan Tampilan Aplikasi Mobile Banking terhadap Kepuasan Nasabah dengan Kualitas Layanan Sebagai Variabel Intervening Mustika Raudhatul Jannah, Suzanna Lamria Siregar
Tabel 3.4 Nilai R-square Variabel R-square Keterangan Kepuasan Nasabah 0.664 Moderate Kualitas Layan 0.723 Kuat
Sumber: Data Diolah dengan SmartPLS 4.0, 2024.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data    diperoleh  nilai  R2  dari  variabel Kepuasan Nasabah adalah sebesar 0.664 Hasil nilai dari R 2 tersebut menjelaskan bahwa  persentase  besarnya  pengaruh  Kemudahan  Sistem  (X1),  Keamanan Sistem  (X2),  dan  Tampilan  Aplikasi  (X3)  terhadap  Kepuasan  Nasabah  (Y)  dan Kualitas  Layanan  (Z)  adalah  sebesar  66.4  sedangkan  sisanya    33.6  dipengaruhi oleh variabel-variabel lain diluar penelitian ini. Dalam penelitian ini nilai R 2 Kuat sebesar 66.4 menunjukkan ukuran pengaruh yang kuat.

## b. F-square
Uji  statistik  F  pada  dasarnya  menunjukkan  apakah  semua  variabel independen  atau  bebas  yang  dimasukkan  dalam  model  mempunyai  pengaruh secara  bersama-sama  terhadap  variabel  dependen/terikat  (Ghozali,  2018).  F2 effect  size  (f-square)  adalah  ukuran  yang  digunakan  untuk  menilai  dampak relatif dari suatu variabel yang mempengaruhi (eksogen) terhadap variabel yang dipengaruhi (endogen). Sebuah variabel independen dikatakan memiliki tingkat substantive.  Nilai  f2  0.02  menunjukkan  bahwa  model  lemah,  nilai  f2  0.15 menunjukkan  bahwa  model  moderat,  nilai  f2  0.35  menunjukkan  bahwa  model kuat.  Pengolahan  data  yang  dilakukan  dengan  SmartPLS  4.0, diperoleh nilai F- square sebagai berikut:
Tabel 3.5 Nilai F-square Variabel Kualitas Layanan Keterangan Kemudahan Sistem (X1) 0.022 Lemah Keamanan Sistem (X2) 0.314 Kuat Tampilan Aplikasi (X3) 0.871 Kuat Sumber: Data Diolah dengan SmartPLS 4.0, 2024.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  diperoleh  nilai  F-square  dari  setiap variabel. Berikut hasil analisis menggunakan smartPLS 4.0:
1) Nilai F-square pada variabel Kemudahan Sistem terhadap Kualitas Layanan adalah  sebesar  0.022  maka  dapat  dikatakan  memiliki  tingkat  substantive Lemah
2) Nilai  F-square pada variabel Keamanan Sistem terhadap Kualitas Layanan adalah  sebesar  0.314  maka  dapat  dikatakan  memiliki  tingkat  substantive Kuat
Pengaruh Kemudahan Sistem, Keamanan Sistem dan Tampilan Aplikasi Mobile Banking terhadap Kepuasan Nasabah dengan Kualitas Layanan Sebagai Variabel Intervening Mustika Raudhatul Jannah, Suzanna Lamria Siregar
3) Nilai F-square pada variable Tampilan Aplikasi terhadap Kualitas Layanan adalah  sebesar  0.871  maka  dapat  dikatakan  memiliki  tingkat  substantif Kuat
Tabel 3.6 Nilai F-square Variabel Kualitas Layanan Keterangan Kemudahan Sistem (X1) 0.054 Lemah Keamanan Sistem (X2) 0.023 Lemah Tampilan Aplikasi (X3) 0.140 Moderate Kualitas Layanan (Z) 0.145  Moderate
Sumber: Data Diolah dengan SmartPLS 4.0, 2024.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  diperoleh  nilai  F-square  dari  setiap variabel. Berikut hasil analisis menggunakan smartPLS 4.0:
Nilai  F-square  pada  variabel  Kemudahan  Sistem  terhadap  Kepuasan  Nasabah adalah sebesar 0.054  maka dapat dikatakan memiliki tingkat substantive Lemah 4).  Nilai  F-square  pada  variabel  Keamanan  Sistem  terhadap  Kepuasan Nasabah  adalah  sebesar  0.023  maka  dapat  dikatakan  memiliki  tingkat substantive Lemah
5).  Nilai  F-square  pada  variable  Tampilan  Aplikasi  terhadap  Kepuasan Nasabah  adalah  sebesar  0.140  maka  dapat  dikatakan  memiliki  tingkat substantif  Moderate
6).  Nilai F-square pada variabel Kualitas Layanan terhadap Kepuasan Nasabah adalah  sebesar  0.145    maka  dapat  dikatakan  memiliki  tingkat  substantif Moderate

## 3. Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  dilakukan  berdasarkan  nilai  Koefisien  Jalur  (Path Coefficient) dan Specific Indirect Effect dalam perhitungan SmartPLS 4.0 melalui prosedur  bootstrapping.  Koefisien  jalur  (Path  Coefficient)  digunakan  untuk menetapkan  kekuatan  hubungan  langsung  antar  2  variabel. Sedangkan Specific Indirect  Effect  digunakan  untuk  mengetahui  besarnya  pengaruh  variabel moderasi.  Gambar  menyajikan  model  pengujian  hubungan  antar  variabel penelitian.

## Gambar  Model Strutural
Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan akan digunakan untuk menjawab  hipotesis  pada  penelitian  ini.    Uji  hipotesis  pada  penelitian  ini dilakukan dengan melihat T-statistics dan nilai P-value pada SmartPLS 4.0.

## 1. Path Coefficient
Menurut Menurut Hair et al. (2019: 781-782) koefisien jalur (path coefficient) menunjukan  hubungan  yang  dihipotesiskan  di  antara  konstruk. Koefisien jalur memiliki nilai standar kira-kira antara -1 dan +1. Koefisien jalur yang mendekati +1 menunjukkan hubungan positif yang kuat. Koefisien jalur yang mendekati -1 menunjukan  hubungan  negatif  yang  kuat.  Semakin  dekat  koefisien  yang diperkirakan  ke  0,  semakin  lemah  hubungan  atau  tidak  ada.  Path  Coefficients merupakan  evaluasi  untuk  mengetahui  kekuatan  efek  atau pengaruh langsung (Direct Effect atau DE) variabel independen terhadap variabel dependen dengan menggunakan  metode Bootstrapping. Hipotesis penelitian ini dapat dinyatakan diterima apabila nilai T-statistics >1,96 (tingkat signifikansi 5%) atau nilai p-value < 0,05.
Tabel 3.7 Path Coefficient Hubungan Antar Variabel Path Coefficient T-Statistics P-Value Kemudahan  Sistem → Kepuasan Nasabah 0.172 1.505 0.132 Keamanan Sistem → Kepuasan Nasabah -0.109 1.260 0.208 Tampilan Aplikasi → Kepuasan Nasabah 0.372 2.659 0.008 Kemudahan  Sistem → Kualitas Layanan 0.098 1.010 0.312 Keamanan Sistem → Kualitas Layanan 0.322 4.273 0.000 Tampilan Aplikasi → Kualitas Layanan 0.616 6.423 0.000
Pengaruh Kemudahan Sistem, Keamanan Sistem dan Tampilan Aplikasi Mobile Banking terhadap Kepuasan Nasabah dengan Kualitas Layanan Sebagai Variabel Intervening Mustika Raudhatul Jannah, Suzanna Lamria Siregar
Kualitas Layanan → Kepuasan Nasabah 0.419 2.774 0.006 Sumber: Data Diolah dengan SmartPLS 4.0, 2024.
1. Pengaruh variabel Kemudahan Sistem terhadap Kepuasan Nasabah Path coefficient antara variabel Kemudahan Sistem dan Kepuasan Nasabah yang  bernilai  0.172    dan  dengan  nilai      T-statistics  0.1505  <  1,96    pada  tingkat signifikan α = 0,05 dengan p -value  0.132 > 0,05 menunjukkan bahwa Kemudahan Sistem  berpengaruh  tidak  signifikan  terhadap  Kepuasan  Nasabah.  Hipotesis  1 dalam penelitian ini ditolak.
2. Pengaruh variabel Keamanan Sistem terhadap Kepuasan Nasabah Path  coefficient  antara  variabel  Keamanan  Sistem  dan  Kepuasan  Nasabah yang bernilai -0.109 dengan nilai T- statistics 1260 < 1,96 pada tingkat signifikan α =  0,05  dengan  p-value  0.208  >  0,05  menunjukkan  bahwa  Keamanan  Sistem berpengaruh  tidak  signifikan  terhadap  Kepuasan  Nasabah.  Hipotesis  1  dalam penelitian ini ditolak
3. Pengaruh variabel Tampilan Aplikasi terhadap Kepuasan Nasabah Path  coefficient  antara  Tampilan  Aplikasi  dan  Kepuasan  Nasabah    yang bernilai 0372  dengan nilai t- statistics 2.659 > 1,96 pada tingkat signifikan α = 0,05 dengan  p-value  0.008  <  0,05  menunjukkan  bahwa  Tampilan  Aplikasi berpengaruh    Signifikan  terhadap  Kepuasan  Nasabah.  Hipotesis  3  dalam penelitian ini diterima.
4. Pengaruh variabel Kemudahan Sistem terhadap Kualitas Layanan Path  coefficient  antara  Kemudahan  Sistem  dan  Kualitas  Layanan  yang bernilai 0.098 dengan nilai t- statistics 1.010 < 1,96 pada tingkat signifikan α = 0,05 dengan  p-value  0.312  >  0,05  menunjukkan  bahwa  Kemudahan  Sistem berpengaruh Signifikan terhadap Kualitas Layanan. Hipotesis 4 dalam penelitian ini ditolak.
5. Pengaruh variabel Keamanan Sistem terhadap Kualitas Layanan Path  coefficient  antara  Keamanan  Sistem  dan  Kualitas  Layanan    yang bernilai 0322 dengan nilai t- statistics 4273 > 1,96 pada tingkat signifikan α = 0,05 dengan p-value 0.000 < 0,05 menunjukkan bahwa Keamanan Sistem berpengaruh Signifikan terhadap Kualitas Layanan. Hipotesis 5 dalam penelitian ini diterima.
6. Pengaruh variabel Tampilan Aplikasi terhadap Kualitas Layanan Path  coefficient  antara  Tampilan  Aplikasi  dan  Kualitas  Layanan  yang bernilai 0.616 dengan nilai t- statistics 6.423 > 1,96 pada tingkat signifikan α = 0,05 dengan  p-value  0.000  <  0,05  menunjukkan  bahwa  Tampilan  Aplikasi berpengaruh Signifikan terhadap Kualitas Layanan. Hipotesis 6 dalam penelitian ini diterima.
7. Pengaruh variabel Kualitas Layanan terhadap Kepuasan Nasabah Path  coefficient  antara  Kualitas  Layanan  dan  Kepuasan  Nasabah  yang bernilai 0.419 dengan nilai t- statistics 2.774 > 1,96 pada tingkat signifikan α = 0,05 dengan p-value 0.006  < 0,05 menunjukkan bahwa Kualitas Layanan berpengaruh

## Mustika Raudhatul Jannah, Suzanna Lamria Siregar
Signifikanterhadap  Kepuasan  Nasabah.  Hipotesis  7  dalam  penelitian  ini diterima.

## 2. Specific Indirect Effect
Specific  Indirect  Effect  digunakan  untuk  menunjukkan kekuatan efek atau pengaruh  tidak  langsung  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen melalui  variabel  moderasi.  Pengujian  pada  Specific  Indirect  Effect  ini  akan memberikan nilai dari pengaruh variabel pemoderasi yaitu Kepuasan Nasabah. Hipotesis  dalam  penelitian  ini  dapat  diterima  jika  t-statistics  >  1,96  (tingkat signifikansi 5%) atau nilai p-value < 0,05.
Tabel 3.8 Specific Indirect Effect Hubungan Antar Variabel Specific Indirect Effect T- Statistics P-Value Kemudahan  Sistem → Kualitas Layanan → Kepuasan Nasabah 0.041 1.001 0.317 Keamanan  Sistem → Kualitas Layanan → Kepuasan Nasabah 0.135 2.330 0.020 Tampilan  Aplikasi → Kualitas Layanan → Kepuasan Nasabah 0.258 2.512 0.012 Sumber: Data Diolah dengan SmartPLS 4.0, 2024.
1. Hubungan  Kemudahan  Sistem  terhadap  Kepuasan  Nasabah  melalui Kualitas Layanan
Path  coefficient  pada  pengaruh  variabel  Kemudahan  Sistem  terhadap
Kepuasan  Nasabah  melalui  Kualitas  Layanan bernilai 0.135 dan nilai T-statistic 1.001    <  1,96  serta nilai p-value 0.317 > 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa Kualitas  Layanan  berpengaruh  tidak  signifikan  sebagai  variabel  intervening dalam  hubungan  Kemudahan  Sistem  terhadap  Kepuasan  Nasabah. Hipotesis 8 dalam penelitian ini ditolak
2. Hubungan Keamanan Sistem terhadap Kepuasan Nasabah  melalui Kualitas Layanan
Path  coefficient  pada  pengaruh  Keamanan  Sistem  terhadap  Kepuasan Nasabah melalui Kualitas Layanan bernilai 0.135  dan nilai T-statistic 2330 < 1,96 serta  nilai  p-value  0.020    <  0,05  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  Kualitas Layanan  berpengaruh  signifikan  sebagai  variabel  intervening  dalam  hubungan Keamanan Sistem terhadap Kepuasan Nasabah. Hipotesis 9 dalam penelitian ini diterima.
Pengaruh Kemudahan Sistem, Keamanan Sistem dan Tampilan Aplikasi Mobile Banking terhadap Kepuasan Nasabah dengan Kualitas Layanan Sebagai Variabel Intervening Mustika Raudhatul Jannah, Suzanna Lamria Siregar
3. Hubungan  Tampilan  Aplikasi  terhadap  Kepuasan  Nasabah  melalui Kualitas Layanan
Path  coefficient  pada  pengaruh  variabel  Tampilan  Aplikasi  terhadap
Kepuasan  Nasabah  melalui  Kualitas  Layanan bernilai 0.258 dan nilai T-statistic 2.512  >  1,96  serta  nilai  p-value  0.012  <  0,05  sehingga dapat disimpulkan bahwa Kualitas  Layanan  berpengaruh  signifikan  sebagai  variabel  intervening  dalam hubungan  Tampilan  Aplikasi  terhadap Kepuasan Nasabah. Hipotesis 10 dalam penelitian ini diterima.

## Simpulan
Analisis pengaruh antar variabel tersebut mencakup 10 kesimpulan berikut:
1. Variabel  Kemudahan  Sistem  (X1)  berpengaruh  tidak  Signifikan  terhadap Kepuasan Nasabah (Y) pengguna Mobile Banking .
2. Variabel  Keamanan  Sistem  (X2)  berpengaruh  tidak  Signifikan  terhadap Kepuasan Nasabah (Y) pengguna Mobile Banking
3. Variabel  Tampilan  Aplikasi  (X3)  berpengaruh  Signifikan  terhadap Kepuasan Nasabah (Y) pengguna Mobile Banking.
4. Variabel  Kemudahan  Sistem  (X1)  berpengaruh  tidak  Signifikan  terhadap Kualitas Layanan (Z) pengguna Mobile Banking.
5. Variabel  Keamanan  Sistem  (X2)  berpengaruh  Signifikan terhadap Kualitas Layanan (Z) pengguna Mobile Banking.
6. Variabel  Rancangan  Aplikasi  (X3)  berpengaruh  Signifikan  terhadap Kualitas Layanan (Z) pengguna Mobile Banking.
7. Variabel Kualitas Layanan (Z)  berpengaruh Signifikan terhadap Kepuasan Nasabah (Y)  pengguna Mobile Banking.
8. Variabel  Kemudahan  Sistem (X1) terhadap Kepuasan Nasabah (Y) melalui Kualitas  Layanan  (Z)  berpengaruh  tidak  Signifikan  sebagai  variabel intervening  dalam  hubungan  Kemudahan  Sistem  terhadap  Kepuasan Nasabah
9. Variabel  Kemudahan  Sistem (X2) terhadap Kepuasan Nasabah (Y) melalui Kualitas  Layanan  (Z)  berpengaruh  Signifikan  sebagai  variabel intervening dalam hubungan Keamanan Sistem terhadap Kepuasan Nasabah
10.  Variabel  Tampilan  Aplikasi  (X3)  terhadap  Kepuasan  Nasabah  (Y) melalui Kualitas Layanan (Z) berpengaruh Signifikan  sebagai  variabel intervening dalam hubungan Tampilan Aplikasi terhadap Kepuasan Nasabah.
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan Kualitas Layanan dengan hasil  yang  paling  besar  dianggap  variabel  yang  paling  dominan  dalam mempengaruhi  variable  Kepuasan  Nasabah,  dibandingkan  dengan  variabel Kemudahan  Sistem  dan  Keamanan  Sistem,  Tampilan  Aplikasi  secara  parsial mempengaruhi kepuasan nasabah pengguna Mobile Banking. Sistem pelayanan Mobile Banking dituntut untuk terus memberikan layanan yang maksimal untuk mencapai  Kepuasan  Nasabah,  jika  Mobile  Banking  dapat  meningkatkan Kemudahan Sistem, Keamanan Sitem, Rancangan Aplikasi dan Kualitas Layanan
maka  nasabah  akan  puas  dan  memberikan  ulasan  dan  rating  yang  sempurna sesuai dengan fasilitas yang mereka dapatkan.

## Daftar Pustaka
Dwivedi,  A.,  Johnson,  L.  W.,  Wilkie,  D.  C.,  &  Gil,  L.  d.  (2019).  Consumer Emotional Brand Attachment with Social Media Brands and Social Media Brand Equity. European Journal of Marketing ,  p. 1176-1204.
Ermawati,  Rahmani,  N.,  &  Nurdin.  (2021).  Analisis  Transaksi  Jual  Beli  Account Game Online Mobile Legends Menurut Perspektif Ekonomi Islam (Studi Pada Mobile Legends Community Hero di Palu). Jurnal Ilmu Ekonomi dan Bisnis Islam ,  p. 1-20.
Jiménez , T., Huitzilin, N., Gutiérrez, S., Azuela, S., & Ignacio, J. (2016). Trust and Satisfaction:  The  Keys  to  Client  Loyalty  in  Mobile Commerce. Academia Revista Latinoamericana  de Administración ,  p. 486-510.
Rinaldy,  I.  M.,  Lubis,  P.  H.,  &  Utami,  S.  (2017).  Pengaruh  Kualitas  Pelayanan Terhadap  Loyalitas  Nasabah  Mobile  Banking  di  Banda  Aceh  dengan Kepercayaan  Nasabah,  Kepuasan  Nasabah,  Komitmen  Nasabah  dan Nilai  Nasabah  Sebagai  Variabel  Mediasi. Jurnal Perspektif Manajemen dan Perbankan , p. 19-48.
Sampaio, C. H., Ladeira, W. J., & Santini , F. D. (2017). Apps For Mobile Banking and  Customer  Satisfaction:  A  Cross-Cultural  Study. International  Journal of Bank Marketing , 1133-1153.
Soelistya, D., & Agustina, H. (2017). Analisis Teknologi Informasi Mobile Banking dan Persepsi Risiko Transaksi terhadap Kepuasan Nasabah(Studi Kasus Bank  Mandiri  Syariah  Cabang  Jemur  Handayani  Surabaya). Accounting and Management Journal , p. 89-100.
Sudirman,  I.  M.,  &  Suasana,  I.  G.  (2018).  PengaruhKualitas  Layanan  Online terhadap  Kepuasan,  Komitmen,dan Loyalitas Nasabah Internet Banking di  Kota  Denpasar. Jurnal  Inovasi  Bisnis  dan  Manajemen  Indonesia ,  p.  473- 488.
Sumarna,  A.  H.,  Hendro,  T.,  & Maspupah, A. (2017). Sistem Informasi Eksekutif PT Bank Perkreditan Rakyat. Jurnal Fakultas Teknik , p. 373-380.
Pengaruh Kemudahan Sistem, Keamanan Sistem dan Tampilan Aplikasi Mobile Banking terhadap Kepuasan Nasabah dengan Kualitas Layanan Sebagai Variabel Intervening Mustika Raudhatul Jannah, Suzanna Lamria Siregar
Yogananda,  A.  S.,  &  Dirgantara,  I.  M.  (2017).  Pengaruh  Persepsi  Manfaat,
Persepsi  Kemudahan  Penggunaan,  Kepercayaan  Dan  Persepsi Risikoterhadap  Minat Untuk Menggunakan Instrumen Uang Elektronik. Diponegoro  Journal Ofmanagement ,  p. 1-7.
Yulisari,  R.,  Remmang,  H.,  &  Nur,  I.  (2020).  Analisis  Sistem  dan  Prosedur Penyaluran Kredit. p. 1-85.