JURNAL GAUSSIAN, Volume 12, Nomor 4, Tahun 2023, Halaman 605 - 615 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## ANALISIS KEPUASAN TERHADAP LAYANAN APLIKASI DOLTINUKU DENGAN MENGGUNAKAN METODE STRUCTURAL EQUATION MODELING- PARTIAL LEAST SQUARE (SEM-PLS)
Hasna Faridah Dhiya Ul Haq 1* , Suparti 2 , Arief Rachman Hakim 3 1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro *e-mail : hasnafaridah3676@gmail.com
DOI: 10.14710/J.GAUSS.12.3.605-615
Article Info: Received: 2023-01-28 Accepted: 2024-07-10 Available Online: 2024-07-18

## Keywords:
Customer Satisfaction; Online Application Shop; Structural Equation Modeling-Partial Least Square (SEM-PLS).
Abstract: Doltinuku  is  an  application  that  is  used  to  buy  and  sell products and services online from MSME in Gedawang, Banyumanik Sub-District,  Semarang  City  which  was  just  launched  in  June  2021. Because  this  application  is  still  new,  this  application  needs  to  be developed  by  looking  at  users'  satisfaction.  This  study  wants  to determine Doltinuku customer satisfaction using Structural Equation Modeling-Partial  Least  Square  (SEM-PLS)  method.  PLS  is  an alternative  method  of  SEM  that  is  able  to  handle  variance-based problems.  In  this  study,  customer  satisfaction  is  measured  through variables such as Quality, Information, Reputation, and Trust. Based on the results of the analysis, variables that have a significant effect on customer  satisfaction  are  variable  Quality  and  Reputation  and  have influence of 70.9% on satisfaction whose value is obtained from the R2 value. Then the variables that have no significant effect are variable Information and variable Trust.

## 1. PENDAHULUAN
Di  Kelurahan  Gedawang,  Kecamatan  Banyumanik,  Kota  Semarang  memiliki  sebuah aplikasi belanja online yang menjual barang dan jasa dari UMKM (Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah) yang bernama Doltinuku. Aplikasi ini merupakan aplikasi yang baru karena baru diluncurkan  pada  bulan  Juni  2021.  Karena  masih  baru,  aplikasi  Doltinuku  dirasa  perlu dikembangkan  dengan  melakukan  penilaian  dari  pengguna.  Penilaian  tersebut  dengan melihat  tingkat  kepuasan  pelanggan  yang  didukung  oleh  beberapa  faktor  yaitu  kualitas, reputasi, kepercayaan, serta informasi dan memakai metode Structural Equation Modeling- Partial  Least  Square (SEM-PLS)  sebagai  metode  untuk  melihat  hasil  tingkat  kepuasan. Menurut Yamin dan Kurniawan (2011), Structural Equation Modeling (SEM) ialah sebuah teknik  statistik  yang  berkemampuan  melakukan  analisis  mengenai  kaitan  antara  konstruk laten  dan  indikatornya,  konstruk  laten  satu  dengan  lainnya,  serta  kesalahan  pengukuran secara  menerus.  Lalu  pada Partial  Least  Square (PLS)  sendiri  merupakan  bentuk  model alternatif dari SEM dimana PLS dapat menangani masalah berbasis varians. Oleh karena itu, penelitian ini memakai metode Structural Equation Modeling-Partial Least Square (SEM- PLS)  untuk  meneliti  model-model  yang  menggambarkan  pengaruh  variabel  kepuasan dengan variabel-variabel yang menjadi pendukung variabel kepuasan serta untuk meneliti faktor yang mendukung kepuasan dan seberapa besar pengaruhnya terhadap layanan aplikasi belanja online Doltinuku.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Ketika  kinerja  produk  (atau  hasil)  dibandingkan  dengan  apa  yang  diharapkan,  rasa bahagia atau tidak puas dikenal sebagai kepuasan (Kotler & Amstrong, 2012). Pelanggan dapat  menilai  kepuasan  berdasarkan  harapan  dalam  menggunakan  produk  dibandingkan
pengalaman  pembelian.  Variabel  yang  merupakan  faktor  yang  berkontribusi  terhadap kepuasan  diperlukan  untuk  mengukur  kepuasan.  Kualitas,  informasi,  reputasi,  dan kepercayaan merupakan empat variabel dependen pada penelitian ini, sedangkan kepuasan dijadikan sebagai variabel independen.
Kualitas didefinisikan sebagai semua atribut produk yang berfungsi sebagai alat untuk memenuhi kebutuhan pelanggan yang sesuai harapan pelanggan (Anggraeni, et al., 2016). Adanya  kualitas  memungkinkan  penerapan  standar  yang  tepat.  Jika  syarat  pada  standar tersebut  terpenuhi  maka  kualitas  sesuatu  dapat  dianggap  lebih  tinggi.  Informasi  adalah bentuk  komunikasi  dalam  bahasa  lisan,  video,  surat  kabar,  dan  lain  sebagainya  yang mencangkup kumpulan data terstruktur (Ati, et al., 2014). Dengan menggunakan informasi masyarakat dapat mempelajari hal-hal baru. Reputasi merupakan salah satu aspek yang harus dilihat.  Pelanggan  akan  terus  memiliki  keinginan  untuk  membeli  produk  yang  dijual  jika reputasi perusahaan atau produk tersebut baik, selain itu hal tersebut dapat menjadi faktor kelangsungan  usaha  tersebut.  Variabel  yang  terakhir  yaitu  kepercayaan,  yaitu  evaluasi terhadap  hubungan  antara  seorang  tertentu  dengan  orang  yang  akan  melakuksanakan transaksi khusus berdasarkan harapan di dalam situasi yang isinya tidak pasti (Rosdiana & Haris, 2018). Dengan kepercayaan, pelanggan akan cenderung untuk membeli kembali dan bisa diindikasikan puas atas pelayanan dan atau produk tersebut.
Skala pengukuran yaitu  respon yang menyatakan besaran dan dapat  berbentuk  angka atau metrik lain (Handiwidjojo & Ernawati, 2016). Terdapat empat skala pengukuran yakni nominal, ordinal, interval, serta rasio (Purnomo & Palupi, 2016). Penelitian ini dengan skala ordinal dimana bentuk skala yang dipakai yaitu skala penilaian (rating scale). Rentangnya dari 1-10.
Kualitas  instrumen  pertanyaan  kuesioner  dapat  diuji  dengan  menilai  validitas  dan reliabilitas.  Validitas  yaitu  sebuah  pengujian  untuk  mengetahui  melihat  kemampuan  alat ukur yang dipakai pada penelitian guna menghitung variabel yang harus dinilai. Validitas dapat dicari dengan uji hipotesis berikut (Hayati & Fitria, 2018):
Hipotesis:
H 0 : item pertanyaan tidak valid H 1 : item pertanyaan valid
Statistik Uji: 𝑟 = 𝑛 ∑ 𝑋 𝑖 𝑌 𝑖 𝑛 𝑖=1 −∑ 𝑋 𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑌 𝑖 𝑛 𝑖=1 √{𝑛 ∑ 𝑋 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 −(∑ 𝑋 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 }{𝑛 ∑ 𝑌 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 −(∑ 𝑌 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 } (1)
dengan r merupakan koefisien korelasi untuk tiap butir pertanyaan, n adalah banyak sampel. Kriteria Uji: H 0 ditolak jika nilai r hitung > r tabel atau sig ≤ 𝛼 (0,05 atau 5%).
Reliabilitas yaitu pengujian kapabilitas dan keyakinan alat pengungkapan data. Metode yang  digunakan  untuk  uji  reliabilitas  yaitu  koefisien  reliabilitas Cronbach  Alpha dengan rumus:
𝐴𝑙𝑝 ℎ 𝑎 𝐶𝑟𝑜𝑛𝑏𝑎𝑐 ℎ = 𝑘 𝑘−1 (1 − ∑ 𝑆 𝑖 2 𝑘 𝑖=1 𝑆 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 2 ) (2)
dengan kriteria kuesioner reliabel yaitu jika nilai alpha > 0,6 (Dewi & Sudaryanto, 2020).
Structural Equation Modeling (SEM) yaitu teknik statistik untuk menyatukan analisis faktor serta analisis jalur guna menguji dan memeriksa pola hubungan sebab akibat. Terdapat dua metode pendekatan yang dipakai dalam SEM yaitu metode kovarian dan varian. Pada metode  kovarian  disebut Covarian  Based SEM  (CB-SEM)  yang  mana  menuntut  banyak syarat, sehingga sebagai alternatif terdapat metode lain yakni metode Partial Least Square (PLS).
Partial  Least  Square (PLS)  merupakan  sebuah  metode  yang  dipakai  guna  mengetes hubungan  prediktif  antar  variabel  melalui  pemeriksaan  mengenai  ada  atau  tidaknya hubungan/pengaruh di antara variabel tersebut. PLS tidak hanya tidak mengharuskan data
terdistribusi secara normal, namun juga dapat menangani semua jenis skala pengukuran yang berbeda dan bisa dipakai untuk data dengan sampel kecil. Hal-hal tersebut menjadikan PLS metode yang sangat populer.
Dalam PLS, terdapat berbagai model persamaan matematis, antara lain:
1) Model  struktural,  atau inner  model ialah  model  yang  mana  menunjukkan  bagaimana variabel  laten  eksogen  dan  variabel  laten  endogen  berhubungan  satu  sama  lain. Persamaannya (Chin, W, 1998):
𝜼 = 𝑩𝜼 + Г𝝃 + 𝜻 (3)
2) Model  pengukuran  atau outer  model yaitu  model  yang  menunjukkan  bagaimana hubungan yang ada antara konstruk laten dan indikatornya. Persamaannya (Ghozali & Latan, 2014):
𝑿 = 𝝀 𝒋 𝝃 + 𝜹 𝒋 dan 𝒀 = 𝝀 𝒌 𝜼 + 𝜺 𝒌 (4)
Keterkaitan  antara  indikator  dan  variabel  laten  dibangun  melalui  analisis  reflektif. Indikator adalah perwujudan variabel latennya pada hubungan reflektif. Indikator X jk diduga sebagai fungsi linier dari variabel laten 𝜉 𝑗 yang memiliki rumus:
𝑋 𝑗𝑘 = 𝜆 𝑗𝑘 𝜉 𝑗 + 𝛿 𝑗𝑘 (5)
3) Weight Relation atau skema pembobotan merupakan bagian ketiga dari model-model pada SEM. Persamaannya dituliskan dengan:
ξ j = ∑ w jk X jk k i k=1 dan η j = ∑ w jk Y jk k i k=1 (6)
Ada tiga tahap untuk menghitung algoritma PLS, yaitu:

## Tahap 1
Tahapan  ini  bertujuan  guna  mendapat  penduga  pada  tiap  variabel  laten  dengan memperhatikan hubungan yang sudah dihipotesiskan pada model. Komponen skor estimasi didapatkan dengan inside approximation dan outside approximation .
a. Tahap 1.1 Outside Approximation
Pada tahap ini mendapatkan kumpulan bobot untuk memperikirakan variabel laten. Tiap variabel  laten  awalnya  dibangun  menggunakan  kombinasi  linier  dari  tiap  indikator  untuk mendapatkan bobotnya. Persamaannya yaitu (Ningsi, 2012):
𝝃 𝒋 = ∑ 𝒘 𝟏 ̃ 𝒋𝒌 𝑿 𝒋𝒌 𝒌 𝒊 𝒌=𝟏 dan 𝜼 𝒋 = ∑ 𝒘 𝟐 ̃ 𝒋𝒌 𝒀 𝒋𝒌 𝒌 𝒊 𝒌=𝟏 (7)
b. Tahap 1.2 Inside Approximation
Tahap  ini  harus  memeriksa  hubungan  antar  variabel  laten  dalam inner  model guna mendapat  perkiraan  aktual  pada  tiap  variabel  laten  yang  telah  dihasilkan  di outside approximation sebagai agregat tertimbang variabel laten lain yang dekat. Estimasi internal 𝑍 𝑗 dari variabel laten 𝜉 𝑗 dapat dirumuskan: 𝑍 𝑗 = ∑ 𝑒 𝑖𝑗 𝜉 𝑖 𝑖↔𝑗 . Mencari inner weight dengan skema jalur dengan rumus (Trujillo, 2009):
𝑒 𝑗𝑖 = 𝑐𝑜𝑟(𝜉 𝑗 , 𝜉 𝑖 ), 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝜉 𝑗 𝑑𝑖𝑗𝑒𝑙𝑎𝑠𝑘𝑎𝑛 𝑜𝑙𝑒ℎ 𝜉 𝑖 (8)
𝜉 𝑗 = ∑ 𝑒 𝑗𝑖 𝜉 𝑖 , 𝑒 𝑖𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑜𝑒𝑓𝑖𝑠𝑖𝑒𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑟𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑖 𝜉 𝑗 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝜉 𝑖 𝑗 𝑖=1 (9)
c. Tahap 1.3 Updating Outer Weight
Informasi  pada inner  relations akan  dimasukkan  pada  estimasi  variabel  laten  pada inside approximation . Persamaannya dapat ditulis:
𝑋 𝑗𝑘 = 𝑤 1𝑗𝑘 𝑍 𝑗 + 𝛿 𝑗𝑘 dan 𝑌 𝑗𝑘 = 𝑤 2𝑗𝑘 𝑍 𝑗 + 𝜀 𝑗𝑘 (9)
dimana 𝑤 1 ̂ 𝑗𝑘 = 𝐜𝐨𝐯(𝑿 𝒋𝒌 ,𝒁 𝒋 ) 𝒗𝒂𝒓(𝒁 𝒋 ) dan 𝑤 2 ̂ 𝑗𝑘 = 𝐜𝐨𝐯(𝒀 𝒋𝒌 ,𝒁 𝒋 ) 𝒗𝒂𝒓(𝒁 𝒋 ) .

## d. Tahap 1.4 Pemeriksaan Konvergensi
Ghozali  dan  Latan  (2014)  merekomendasikan  batasan |𝑤 ̃ 𝑗𝑘 𝑠−1 − 𝑤 ̃ 𝑗𝑘 𝑠 | < 10 − 5 sebagai limit  konvergensi,  nilai  estimasi  akhir  variabel  laten 𝜉 𝑗 = ∑ 𝑤 ̃ 1𝑗𝑘 𝑠 𝑘 𝑖 𝑘=1 𝑋 𝑗𝑘 dan 𝜂 𝑗 = ∑ 𝑤 ̃ 2𝑗𝑘 𝑠 𝑘 𝑖 𝑘=1 𝑌 𝑗𝑘 .

## Tahap 2
Melakukan  perkiraan  estimasi  koefisien  jalur 𝛾 ̂ 𝑗𝑖 = 𝛾 𝑗𝑖 untuk  tiap inner  model .  Pada model struktural, koefisien jalur diperkirakan dengan OLS dalam regresi berganda 𝜂 𝑗 dan 𝜉 𝑖 yang bersesuaian. 𝜼 𝒋 = ∑ 𝜸 𝒋𝒊 𝒊↔𝒋 𝝃 𝒊 sehingga 𝜸 ̂ 𝒋𝒊 = (𝝃 𝒊 ′ 𝝃 𝒊 ) −𝟏 𝝃 𝒊 ′ 𝜼 𝒋 .

## Tahap 3
Pada tahap ini korelasi antara variabel laten dan indikator-indikatornya digunakan untuk menghitung koefisien loading (Sanchez, 2013). 𝑋 𝑗𝑘 = 𝜆 𝑗𝑘 𝜉 𝑗 sehingga 𝝀̂ 𝒋𝒌 = (𝝃 𝒋 ′ 𝝃 𝒋 ) −𝟏 𝝃 𝒋 ′ 𝑿 𝒋𝒌 .
Setelah hasil algoritma PLS didapat, maka dapat mengevaluasi model.
1) Evaluasi Model Pengukuran
a. Indicator  Reliability adalah  besarnya  varian  tiap  indikator  untuk  menjelaskan variabel  laten. Nilainya  harus lebih besar dari 0,6 karena jika  dibawah itu berarti indikator dikatakan kurang cocok sebagai alat ukur variabel laten (Ghozali & Latan, 2014).
b. Composite Reliability ( 𝜌 𝑐 ) merupakan nilai  yang digunakan  mengukur kestabilan blok indikator dalam model pengukuran. Nilai yang direkomendasikan yaitu lebih besar  dari  0,7  (Abdillah  &  Hartono,  2015).  Nilainya  dapat  dicari  dengan menggunakan rumus:
𝜌 𝑐(𝑗) = (∑ 𝜆 𝑗𝑘 𝑗 𝑘=1 ) 2 (∑ 𝜆 𝑗𝑘 𝑗 𝑘=1 ) 2 +∑ 𝑣𝑎𝑟(𝜀 𝑗𝑘 ) 𝑗 𝑘=1 (10)
c. Convergent  Validity dihitung  dengan  memakai  nilai Average  Variance  Extracted (AVE)  yang  memiliki  kriteria  nilainya  0,5  yang  berarti  nilai convergent  validity baik. Nilai AVE didapatkan dari rumus (Ghozali, 2021):
𝐴𝑉𝐸 𝑗 = ∑ 𝜆 𝑗𝑘 2 𝑗 𝑘=1 ∑ 𝜆 𝑗𝑘 2 𝑗 𝑘=1 +∑ 𝑣𝑎𝑟(𝜀 𝑗𝑘 ) 𝑗 𝑘=1 (11)
d. Discriminant Validity didapatkan dari evaluasi cross loading antara indikator dan variabel latennya. Jika nilai loading- nya mempunyai skor loading yang paling tinggi terhadap  variabel  konstruknya  dibanding  variabel  konstruk  lain  berarti,  indikator dianggap valid (Abdillah & Hartono, 2015).
2) Evaluasi Model Struktural
a. Koefisien Determinasi (R 2 ) digunakan untuk menunjukkan variasi variabel endogen yang dapat diartikan oleh variabel eksogen. Nilainya dicari dengan (Ningsi, 2012):
𝑅 2 = 𝐽𝐾𝑅 𝐽𝐾𝑇 = 𝐽𝐾𝑇−𝐽𝐾𝐺 𝐽𝐾𝑇 = 1 − 𝐽𝐾𝐺 𝐽𝐾𝑇 (12)
b. Predictive Relevance (Q 2 ) untuk mengecek kesanggupan prediksi model. Jika nilai 𝑄 2 lebih  dari  nol,  model  struktural  berprediksi  paling  relevan.  Rumusnya  yaitu (Ghozali, 2021):
Q 2 = 1 − (1 − R 1 2 )(1 − R 2 2 ) … (1 − R p 2 ) (13)
Langkah  yang  dilakukan  setelah  mengevaluasi  model-model  PLS  yaitu  dapat melakukan uji hipotesis, namun PLS tidak menaksir data dengan distribusi normal, sehingga PLS  memerlukan  metode bootstrap sebagai  pengganti  uji  normalitas.  Setelah  itu , dapat dilakukan uji hipotesis yaitu:
Hipotesis pada outer model :
H 0 ∶   λ jk = 0 H 1 ∶   λ jk ≠ 0 Hipotesis pada inner model : H 0 ∶   γ ij = 0 H 1 ∶   γ ij ≠ 0
Statistik Hitung yang digunakan yaitu uji t dengan rumus:
𝑡 ℎ 𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝜆 𝑗𝑘 𝑆𝐸 ∗ (𝜆 𝑗𝑘 ) (untuk outer model ) dan 𝑡 ℎ 𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛾 𝑗𝑖 𝑆𝐸 ∗ (𝛾 𝑗𝑖 ) (untuk inner model ).
Kriteria Hitung : H 0 ditolak jika |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑍 (0,05) pada taraf signifikansi α atau p-value < α berarti koefisien jalur signifikan.

## 3. METODE PENELITIAN
Bagian ini berisi sumber data, variable-variabel penelitian, teknik pengambilan sampel, cara pengumpulan data dan metode analisis data.
Penelitian ini menggunakan aplikasi  belanja  UMKM  Doltinuku dengan  metode PLS. Metode ini difokuskan untuk  membantu  opini pelanggan yang telah didapat  untuk  diolah dan  dapat  dijadikan  sebagai  informasi  untuk  pihak  Doltinuku  sebagai  bahan  evaluasi. Pengambilan sampel penelitian memakai purposive sampling dengan jumlah sampel sebesar 70  yang  bersyarat  yaitu  warga  Kelurahan  Gedawang  yang  pernah  menggunakan  aplikasi Doltinuku.
Pada penelitian ini terdapat 20 indikator dan 5 variabel laten. Berikut variabel laten:
1. Kepuasan (η)
2. Kualitas ( 𝜉 1 )
3. Informasi ( 𝜉 2 )
4. Reputasi ( 𝜉 3 )
5. Kepercayaan ( 𝜉 4 )
Variabel-variabel laten dapat disajikan dalam model jalur pada gambar berikut:

## Gambar 1. Diagram Jalur Variabel-Variabel Laten

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  dilakukan  penyebaran  pada  data  pendahuluan  sebanyak  30  data  maka  yang pertama dilakukan yaitu menguji validitas dan reliabilitas. Hasil pengujian validitas terlihat di Tabel 1, sedangkan hasil uji reliabilitas dilihat pada Tabel 2. Menurut hasil uji validitas dan reliabilitas di Tabel 1 dan Tabel 2, didapat kesimpulan uji validitas dan uji reliabilitas terpenuhi maka dapat mengambil data keseluruhan dan bisa membentuk model awal.
Kualitas Informasi Reputasi Kepercayaan Kepuasan

## Tabel 1.Uji Validitas
Variabel Laten Indikator r hitung r (0,05;28) Keputusan Keterangan 𝜉 1 X 11 0,875 0,361 H 0 ditolak Valid X 12 0,876 0,361 H 0 ditolak Valid X 13 0,905 0,361 H 0 ditolak Valid X 14 0,893 0,361 H 0 ditolak Valid 𝜉 2 X 21 0,754 0,361 H 0 ditolak Valid X 22 0,925 0,361 H 0 ditolak Valid X 23 0,899 0,361 H 0 ditolak Valid X 24 0,931 0,361 H 0 ditolak Valid 𝜉 3 X 31 0,883 0,361 H 0 ditolak Valid X 32 0,914 0,361 H 0 ditolak Valid X 33 0,914 0,361 H 0 ditolak Valid X 34 0,917 0,361 H 0 ditolak Valid 𝜉 4 X 41 0,926 0,361 H 0 ditolak Valid X 42 0,926 0,361 H 0 ditolak Valid X 43 0,928 0,361 H 0 ditolak Valid X 44 0,946 0,361 H 0 ditolak Valid X 45 0,881 0,361 H 0 ditolak Valid η Y 1 0,94 0,361 H 0 ditolak Valid Y 2 0,938 0,361 H 0 ditolak Valid Y 3 0,941 0,361 H 0 ditolak Valid Tabel 2. Uji Reliabilitas Variabel Laten Alpha Cronbach Keputusan 𝜉 1 0,908 Reliabel 𝜉 2 0,898 Reliabel 𝜉 3 0,922 Reliabel 𝜉 4 0,955 Reliabel η 0,932 Reliabel
Terdapat dua model awal yakni model pengukuran serta model struktural, yaitu:
1. Model Pengukuran ( Outer Model )
- Variabel Kualitas:
𝑋 11 = 𝜆 11 𝜉 1 + 𝛿 11 𝑋 13 = 𝜆 13 𝜉 1 + 𝛿 13 𝑋 12 = 𝜆 12 𝜉 1 + 𝛿 12 𝑋 14 = 𝜆 14 𝜉 1 + 𝛿 14
- Variabel Infromasi
𝑋 21 = 𝜆 21 𝜉 2 + 𝛿 21 𝑋 23 = 𝜆 23 𝜉 2 + 𝛿 23 𝑋 22 = 𝜆 22 𝜉 2 + 𝛿 22 𝑋 24 = 𝜆 24 𝜉 2 + 𝛿 24
- Variabel Reputasi
𝑋 31 = 𝜆 31 𝜉 3 + 𝛿 31 𝑋 33 = 𝜆 33 𝜉 3 + 𝛿 33 𝑋 32 = 𝜆 32 𝜉 3 + 𝛿 32 𝑋 34 = 𝜆 34 𝜉 3 + 𝛿 34
- Variabel Kepercayaan
𝑋 41 = 𝜆 41 𝜉 4 + 𝛿 41 𝑋 44 = 𝜆 44 𝜉 4 + 𝛿 44
𝑋 42 = 𝜆 42 𝜉 4 + 𝛿 42 𝑋 45 = 𝜆 45 𝜉 4 + 𝛿 45
𝑋 43 = 𝜆 43 𝜉 4 + 𝛿 43
- Variabel Kepuasan
𝑌 1 = 𝜆 1 𝜂 1 + 𝜀 1 𝑌 2 = 𝜆 2 𝜂 1 + 𝜀 2
𝑌 3 = 𝜆 3 𝜂 1 + 𝜀 3
2. Model Struktural ( Inner Model ) 𝜂 = 𝛾 11 𝜉 1 + 𝛾 12 𝜉 2 + 𝛾 13 𝜉 3 + 𝛾 14 𝜉 4 Pada model awal diperoleh bahwa tahap evaluasi outer model telah memenuhi pada uji indicator  reliability,  composite  reliability,  convergent  validity ,  dan discriminant  validity , lalu pada evaluasi inner model juga terpenuhi pada uji koefisien determinasi dan predictive relevance sehingga dapat dilakukan uji hipotesis. Pengujian hipotesis outer model , seluruh indikator memenuhi pengujian, tetapi pada uji hipotesis inner model terdapat 2 variabel tidak memenuhi sehingga harus dilakukan trimming dan dilakukan uji ulang dengan model baru. Langkah  pertama  estimasi  parameter  yaitu  menghitung  menghitung  pembobot  untuk mendapat skor variabel laten dengan proses iterasi. Nilai pembobotnya dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Estimasi Pembobot Variabel Laten Indikator Pembobot Estimasi Pembobot 𝜉 1 X 11 w 11 0,321 X 12 w 12 0,214 X 13 w 13 0,301 X 14 w 14 0,319 𝜉 3
X 31 w 31 0,311 X 32 w 32 0,311 X 33 w 33 0,284 X 34 w 34 0,257 η Y 1 w 11 0,337 Y 2 w 12 0,364 Y 3 w 13 0,357
Selanjutnya dapat menghitung nilai koefisien jalur yang nilainya dilihat di Tabel 4.

## Tabel 4. Estimasi Koefisien Jalur
Hubungan Antar Variabel Penelitian Koefisien Jalur Estimasi Koefisien Jalur 𝜉 1 → η 𝛾 11 0,438 𝜉 3 → η 𝛾 13 0,447
Tahap ketiga yaitu menghitung koefisien loading . Nilainya dilihat di Tabel 5.
Tabel 5. Estimasi Koefisien Loading Variabel Laten Koefisien Loading Estimasi Koefisien Loading 𝜉 1
𝜆 11 0,909
𝜆 12 0,752 𝜆 13 0,877 𝜆 14 0,890 𝜉 3 𝜆 31 0,856
𝜆 32 0,838 𝜆 33 0,880
𝜆 34 0,864 η 𝜆 1 0,892
𝜆 2 0,930 𝜆 3 0,911
Setelah algritma PLS telah didapat maka dapat mengevaluasi model.
1) Evaluasi Model Pengukuran Setelah Trimming
a. Pada indicator reliability , berdasarkan nilai outer loading pada Tabel 5 didapatkan hasil  yaitu  seluruh  koefisien  hubungan  indikator  sudah  memenuhi  uji  reliabilitas karena nilai outer loading lebih besar dari 0,6.
b. Composite reliability bisa dilihat nilainya seperti di Tabel 6.
Tabel 6. Composite Reliability Variabel Laten Composite Reliability Keputusan 𝜉 1 0,918 Memenuhi 𝜉 3 0,919 Memenuhi η 0,936 Memenuhi
c. Nilai convergent validity memakai nilai Average Variance Extracted pada Tabel 7.
Tabel 7. Nilai AVE Variabel Laten AVE Keputusan 𝜉 1 0,738 Memenuhi 𝜉 3 0,739 Memenuhi η 0,830 Memenuhi
d. Pada discriminant validity memakai nilai cross loading yang bisa dilihat di Tabel 8. Berdasarkan  Tabel  8,  uji discriminant  validity terpenuhi  karena  semua  korelasi variabel laten dengan indikatornya lebih tinggi dibandingkan dengan variabel laten lain dengan indikator itu.
Tabel 8. Cross Loading Indikator 𝜉 1 𝜉 3 η X 11 0,909 0,722 0,753 X 12 0,752 0,616 0,503 X 13 0,877 0,663 0,707 X 14 0,890 0,777 0,747 X 31 0,781 0,856 0,732 X 32 0,662 0,838 0,732 X 33 0,712 0,880 0,670 X 34 0,617 0,864 0,607 Y 1 0,763 0,697 0,892 Y 2 0,696 0,748 0,930 Y 3 0,728 0,747 0,911
2) Model Struktural
a. Koefisien Determinasi (R 2 )
Tabel 9. Nilai R 2 Variabel Laten Endogen Koefisien Determinasi Kepuasan 0,709
Berdasarkan  Tabel  9  didapat  informasi  nilai  R 2 =0,709  yang  berarti  variabel Kepuasan  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  Kualitas,  Informasi,  Reputasi,  dan Kepercayaan sebesar 70,9% yang mana model tersebut tergolong model yang kuat.
b. Predictive Relevance (Q 2 )
Tabel 10. Nilai Q 2 Variabel Laten Endogen Nilai Predictive Relevance Kepuasan 0,489
Berdasarkan  Tabel  10,  nilai  Q 2 lebih  besar  dai  nol  sehingga  model  struktural mempunyai peramalan yang signifikan.
Setelah dilakukan bootstrapping lalu dilakukan uji hipotesis outer dan inner model .
- Uji Hipotesis Model Pengukuran ( Outer Model )
Berdasarkan  Tabel  11,  didapat  kesimpulan  uji  hipotesis  model  pengukuran terpenuhi.
Tabel 11. Uji Hipotesis Model Pengukuran ( Outer Model ) Loading Outer Loading Nilai Outer Loading Standard Error t hitung t tabel Keputusan X 11 ←𝜉 1 λ 11 0,909 0,022 41,527 1,96 H 0 Ditolak X 12 ←𝜉 1 λ 12 0,752 0,123 6,101 1,96 H 0 Ditolak X 13 ←𝜉 1 λ 13 0,877 0,036 24,081 1,96 H 0 Ditolak X 14 ←𝜉 1 λ 14 0,890 0,043 20,783 1,96 H 0 Ditolak X 31 ←𝜉 3 λ 31 0,856 0,040 21,187 1,96 H 0 Ditolak X 32 ←𝜉 3 λ 32 0,838 0,073 11,6508 1,96 H 0 Ditolak X 33 ←𝜉 3 λ 33 0,880 0,067 13,184 1,96 H 0 Ditolak X 34 ←𝜉 4 λ 34 0,864 0,065 13,208 1,96 H 0 Ditolak Y 1 ← η λ 1 0,892 0,036 24,891 1,96 H 0 Ditolak Y 2 ← η λ 2 0,930 0,034 27,342 1,96 H 0 Ditolak Y 3 ← η λ 3 0,911 0,024 38,531 1,96 H 0 Ditolak
- Uji Hipotesis Model Struktural ( Inner Model ) Tabel 12. Uji Hipotesis Model Struktural ( Inner Model ) Pengaruh Variabel Koefisien Jalur Estimasi Koefisien Jalur Nilai Error t hitung t tabel Keterangan
𝜉 1 → η 𝛾 11 0,438 0,186 2,349 1,96 H 0 Ditolak 𝜉 3 → η 𝛾 13 0,447 0,189 2,368 1,96 H 0 Ditolak
Berdasarkan  Tabel  12,  seluruh  variabel  telah  terpenuhi  sehingga  didapatkan  model akhir. Model akhir dari variabel yang memenuhi uji. Model pengukuran dapat ditulis:
- Model pengukuran untuk variabel Kualitas
𝑋 11 = 0,909𝜉 1 + 𝛿 11 𝑋 13 = 0,877𝜉 1 + 𝛿 13 𝑋 12 = 0,752𝜉 1 + 𝛿 12 𝑋 14 = 0,890𝜉 1 + 𝛿 14 dengan penjelasan yaitu bahwa sebesar 0,909 menyatakan jika indikator X 11 memiliki kualitas 1 maka kualitas naik sebesar 0,909, sebesar 0,752 menyatakan bahwa indikator X 12 memiliki kenaikan 1 maka kualitas naik sebesar 0,752, sebesar 0,877 yang berarti jika indikator X 13 memiliki kenaikan 1 maka kualitas naik  sebesar 0,877,  dan sebesar 0,890 berarti jika indikator X 14 memiliki kenaikan 1 maka kualitas naik sebesar 0,890.
- Model pengukuran untuk variabel Reputasi
𝑋 31 = 0,856𝜉 3 + 𝛿 31 𝑋 33 = 0,880𝜉 3 + 𝛿 33 𝑋 32 = 0,838𝜉 3 + 𝛿 32 𝑋 34 = 0,864𝜉 3 + 𝛿 34
dengan penjelasan yaitu bahwa sebesar 0,856 menyatakan jika indikator X 31 memiliki kenaikan 1 maka reputasi naik sebesar 0,856, sebesar 0,838 menyatakan bahwa indikator X 32 memiliki kenaikan 1 maka reputasi naik sebesar 0,838, sebesar 0,880 yang berarti jika indikator X 33 memiliki kenaikan 1 maka reputasi naik sebesar 0,880, dan sebesar 0,864 berarti jika indikator X 34 memiliki reputasi 1 maka kepuasan naik sebesar 0,864.
- Model pengukuran untuk variabel Kepuasan
𝑌 1 = 0,892𝜂 1 + 𝜀 1 𝑌 2 = 0,930𝜂 2 + 𝜀 2 𝑌 3 = 0,911𝜂 3 + 𝜀 3 dengan penjelasan yaitu bahwa sebesar 0,892 menyatakan jika indikator Y 1 memiliki kenaikan  1  maka  kepuasan  naik  sebesar  0,892,  sebesar  0,930  menyatakan  bahwa indikator Y 2 memiliki kenaikan 1 maka kepuasan naik sebesar 0,930, dan sebesar 0,911 berarti jika indikator Y 3 memiliki kenaikan 1 maka kepuasan naik sebesar 0,911. Selain model pengukuran, terdapat model struktural akhir yang dapat ditulis:
𝜂 = 0,438𝜉 1 + 0,447𝜉 3 dengan  penjelasan  sebesar  0,438  menyatakan  bahwa  kualitas  berhubungan  positif  dan signifikan terhadap kepuasan, serta sebesar 0,447 menyatakan bahwa reputasi berhubungan positif dan signifikan terhadap kepuasan.

## 5. KESIMPULAN
a. Model yang didapatkan dari pengujian-pengujian yang telah dilakukan yaitu:
1) Model  pengukuran  untuk  variabel  Kualitas  didapat  kesimpulan  dari  model pengukuran  pada  variabel  kualitas  yaitu  sebesar  0,909  menyatakan  jika  indikator X11 memiliki kualitas 1 maka kualitas naik sebesar 0,909, sebesar 0,752 menyatakan bahwa indikator X12 memiliki kenaikan 1 maka kualitas naik sebesar 0,752, sebesar 0,877 yang berarti jika indikator X13 memiliki kenaikan 1 maka kualitas naik sebesar 0,877,  dan  sebesar  0,890  berarti  jika  indikator  X14  memiliki  kenaikan  1  maka kualitas naik sebesar 0,890.
2) Model  pengukuran  untuk  variabel  Reputasi  didapat  kesimpulan  dari  model pengukuran  pada  variabel  kualitas  yaitu  sebesar  0,856  menyatakan  jika  indikator X31  memiliki  kenaikan  1  maka  reputasi  naik  sebesar  0,856,  sebesar  0,838 menyatakan bahwa indikator X32 memiliki kenaikan 1 maka reputasi naik sebesar 0,838,  sebesar  0,880  yang  berarti  jika  indikator  X33  memiliki  kenaikan  1  maka reputasi naik sebesar 0,880, dan sebesar 0,864 berarti jika indikator X34 memiliki reputasi 1 maka kepuasan naik sebesar 0,864.
3) Model  pengukuran  untuk  variabel  Kepuasan  didapatkan  kesimpulan  dari  model pengukuran pada variabel kualitas yaitu sebesar 0,892 menyatakan jika indikator Y1 memiliki kenaikan 1 maka kepuasan naik sebesar 0,892, sebesar 0,930 menyatakan bahwa  indikator  Y2  memiliki  kenaikan  1  maka  kepuasan  naik  sebesar  0,930,  dan sebesar  0,911  berarti  jika  indikator  Y3  memiliki  kenaikan  1  maka  kepuasan  naik sebesar 0,911.
4) Pada model struktural, didapatkan informasi yaitu sebesar 0,438 menyatakan bahwa kualitas berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan, serta sebesar 0,447 menyatakan bahwa reputasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan.
b) Pada  penelitian  ini  didapatkan  variabel-variabel  yang  mempunyai  dampak  signifikan terhadap Kepuasan yaitu variabel Kualitas dan Reputasi, sedangkan variabel Informasi dan  Kepercayan  merupakan  variabel  yang  tidak  mempunyai  dampak  signifikan terhadap  Kepuasan.  Pengaruh  variabel  Kualitas  dan  Reputasi  terhadap  Kepuasan
sebesar 70,9% yang diambil dari nilai R 2 , sedangkan 29,1% dipengaruhi melalui faktor lain dari luar penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdillah, W. & Hartono, J., 2015. Partial Least Square (PLS): Alternatif Structral Equation Modeling (SEM) dalam Penelitian Bisnis. Yogyakarta: Penerbit Andi.
Anggraeni,  D.  P.,  Kumadji,  S.  &  Sunarti,  2016.  Pengaruh  Kualitas  Produk  terhadap Kepuasan dan Loyalitas Pelanggan (Survei pada Pelanggan Nasi Rawon di Rumah Makan Sakinah Kota Pasuruan). Jurnal Administrasi Bisnis (JAB), 37(1), p. 172. Ati,  S.,  Nurdien,  Taufik,  A.  &  Kristanto,  2014.  Dasar-Dasar  Informasi.  In: Pengantar Konsep Informasi, Data dan Pengetahuan. Jakarta: Universitas Terbuka, p. 1.4. Dewi,  S.  K.,  &  Sudaryanto,  A.  2020.  Validitas  dan  Reliabilitas  Kuisioner  Pengetahuan, Sikap  dan  Perilaku  Pencegahan  Demam  Berdarah.  Prosiding  Seminar  Nasional Keperawatan Universitas Muhammadiyah Surakarta 2020.
Ghozali,  I.,  2021. Structural  Equation  Modeling  dengan  Metode  Alternatif  Partial  Least Squares (PLS). 5 ed. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Ghozali,  I.  &  Latan,  H.,  2014. Partial  Least  Square  Konsep,  Metode  dan  Aplikasi Menggunakan  Program  WarpPLS  4.0. 2  ed.  Semarang:  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro.
Handiwidjojo,  W.,  &  Ernawati,  L.  2016.  Pengukuran  Tingkat  Ketergunaan  ( Usability ) Sistem  Informasi  Keuangan  Studi  Kasus:  Duta  Wacana  Internal  Transaction  (Duwit). Jurnal Informatika dan Sistem Informasi , 2(1), 49-55.
Hayati, I., & Fitria, S. 2018. Pengaruh Burnout Terhadap Kinerja Karyawan Pada Bmt El- Munawar Medan. Intiqad: Jurnal Agama Dan Pendidikan Islam , 10(1), 50-65. Kotler,  P.  &  Amstrong,  G.,  2012. Prinsip-Prinsip  Pemasaran. 13th  penyunt.  Jakarta: Erlangga.
Ningsi,  B.  A.  W.,  2012. Pemodelan  Ketahanan  Pangan  Indonesia  dengan  Menggunakan Partial Least Square Path Modeling (PLS-PM). Tesis penyunt. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Purnomo, P., & Palupi, M. S. 2016. Pengembangan Tes Hasil Belajar  Matematika Materi Menyelesaikan Masalah yang Berkaitan dengan Waktu, Jarak dan Kecepatan untuk Siswa Kelas V. Jurnal Penelitian , 20(2).
Rosdiana, R., & Haris, I. A. 2018. Pengaruh Kepercayaan Konsumen terhadap Minat Beli Produk Pakaian secara Online. International Journal of Social Science and Business , 2(3), 169-175.
Sanchez, G., 2013. PLS Path Modeling with R. Tersedia pada: https://www.gastonsanchez.com/PLS_Path_Modeling_with_R.pdf  [Diakses  19  April 2022].
Trujillo, G. S., 2009. PATHMOX Approach: Segmentation Trees in Partial Least Squares Path. Disertasi Doktoral penyunt. Barcelona: Universitat Politecnica de Catalunya. Yamin, S. & Kurniawan, H., 2011. Generasi Baru Mengolah Data Penelitian dengan Partial Least Square Path Modeling: Aplikasi dengan Software XLSTAT, SmartPLS, dan Visual PLS. Tangerang: Salemba Empat.