Abstrak—Pandemi  COVID-19  menimbulkan  peningkatan penggunaan  layanan  online  meeting  sebagai  konsekuensi  dari kebijakan  Physical  Distancing  di  seluruh  dunia.  Salah  satu layanan yang populer  digunakan  untuk  online  meeting  adalah google meet. Meskipun populer, layanan ini masih kalah saing dengan  beberapa  kompetitor  terlihat  dari  posisi  layanan  ini dalam  competitive  matrix  masih  berada dalam  posisi  7 dari 15 layanan dalam kuadran leader dengan nilai yang ketat dengan kompetitor.  Hasil  analisis  karakteristik  atribut  menggunakan metode IPA-Kano menunjukan bahwa dari 23 atribut kualitas terdapat  5  atribut  yang  harus  dimiliki  layanan  agar  tetap bertahan dalam persaingan (survival) , 8 atribut yang menjadi senjata utama untuk memenangkan persaingan (main weapon), 1  atribut  yang  dapat  menimbulkan  ketidakpuasan  pengguna apabila  dibiarkan  tidak  memberi  pelayanan  terbaik  (chronic disease),  3  atribut  yang  memiliki  potensi  terpendam  untuk meningkatkan kepuasan pengguna (rough stone), serta 5 atribut indifferent,  atribut  yang  keberadaannya  tidak  memengaruhi kepuasan  pengguna.  Hasil  analisis  PLS-SEM  menunjukkan bahwa  kualitas  berpengaruh  tidak  langsung  terhadap  daya saing  melalui  nilai  dirasakan  dan  kepuasan.  Rekomendasi perbaikan  kualitas  yang  diberikan  dalam  penelitian  ini diantaranya  meningkatkan  promosi  fitur  virtual  whiteboard, menambahkan  fitur  papan  virtual  whiteboard  dan  meeting layout  sebagai  menu  utama,  serta  menambahkan  fitur  direct- document sharing dalam layanan.
Kata  Kunci—Atribut  Kualitas,  Daya  Saing,  Importance Performance Analysis – Kano (IPA-Kano), Partial Least Square- Structural Equation Modelling (PLS-SEM), Online Meeting.

## I. PENDAHULUAN
UA  tahun  terakhir  merupakan  tahun  yang  sulit  bagi setiap manusia untuk menjalankan kehidupan di seluruh dunia. Adanya pandemi COVID-19 memaksa segala aktivitas untuk  dilakukan  dari  rumah  sebagai  dampak  diterapkannya kebijakan Lockdown dan Physical Distancing yang diberlakukan  di  seluruh  dunia  untuk  mengurangi  penularan wabah  tersebut  mengingat  penularannya  yang  berasal  dari tetesan dahak dari saluran pernafasan, misalnya dalam ruang tertutup  dengan  aliran  udara  atau  bersentuhan  langsung dengan  tetesan  [1].  Hal  ini  menyebabkan  kegiatan masyarakat menjadi terbatas sehingga aktivitas keseharian di berbagai  sektor  sedikit  tersendat,  banyak  sektor  yang terdampak  akibat  kondisi  ini  diantaranya  aktivitas perkantoran yang sempat dilakukan secara daring dari rumah serta sektor pendidikan khususnya pendidikan tinggi dimana kegiatan  perkuliahan  yang  semula  dilakukan  secara  tatap muka dialihkan menjadi pembelajaran jarak jauh dari rumah.
Situasi  ini  melahirkan  fenomena Online  Meeting untuk
menggantikan  pertemuan  yang  biasanya  dilakukan  tatap muka  ini. Online  meeting adalah  sebuah  kegiatan  dimana semua peserta berkumpul dari berbagai daerah dalam waktu yang sudah ditentukan atau disepakati dengan menggunakan sebuah media teleconverence atau video conference . Online meeting merupakan  salah  satu  unsur  pelaksanaan  rapat, sekolah,  meet  up,  kerja  dll  dengan  jarak  jauh  ditengah pandemi ini. Oleh karena itu beberapa perusahaan membuat atau mengembangkan sebuah layanan untuk mempertemukan banyak  orang  secara  virtual  [2].  Salah  satu  layanan  yang cukup  populer  digunakan  untuk online  meeting adalah Google  Hangout  Meet atau Google Meet . Google meet merupakan  layanan  dari google yang  digunakan  untuk menyediakan  layanan  konferensi  atau meeting jarak  jauh

## Evaluasi Atribut Kualitas Layanan
Online Meeting Google Meet Menurut Persepsi Pengguna dengan Metode IPA-Kano dan Partial Least Square-Structural Equation Modelling (PLS-SEM)
Raden Rahmat Munadhiaksa dan Hari Supriyanto Departemen Teknik Sistem dan Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : hariqive@ie.its.ac.id
D
Gambar  1.  Competitiveness  matrix  layanan  online  meeting  menurut 2020 Gartner Magic Quadrant for Meeting Solutions.
Gambar 2. Competitiveness Matrix Layanan Video Conferencing G2.
yang mengusung konsep screen sharing . Layanan ini tersedia secara  gratis  bagi  pengguna  dan  tersedia  di  berbagai perangkat seperti PC, Tablet , dan Smartphone.
Di  Indonesia,  layanan  ini  termasuk  populer  digunakan pada  awal  pandemi.  Menurut  survei  yang  dilakukan  oleh Hanadian Nurhayati-Wolff, pada Mei 2020, layanan Google Meet digunakan  oleh  74%  responden  untuk  berkomunikasi selama bekerja dari rumah (Work From Home). Layanan ini berada pada posisi ke tiga setelah WhatsApp dan Zoom [3].
Google meet bukan satu-satunya platform yang melayani jasa video  conferencing atau online  meeting .  Layanan  ini memiliki banyak pesaing. google meet masih termasuk dalam kuadran challanger dalam  kuadran  competitiveness  matrix
yang  dikeluarkan  oleh  Gartner  dalam 2020  Gartner  Magic Quadrant  for  Meeting  Solutions yang  dapat  dilihat  pada Gambar  1 . Menurut  laporan  ini,  layanan  yang  termasuk dalam  kuadran  ini  telah  memiliki  operasional  yang  baik dalam  pasar  layanan  online  meeting  akan  tetapi  masih layanan  yang  diberikan  masih  memiliki  kekurangan  dalam kecepatan  inovasi  dan  kolaborasi  untuk  mendukung  semua bentuk  penggunaan  meeting.  Selain  itu,  layanan  ini  juga masih dinilai kurang dalam fleksibilitas dalam menawarkan solusi untuk memuaskan kebutuhan pasar  [4].
Selain  gartner,  dilansir  dari  competitive  matrix  yang disusun  oleh  G2,  layanan  ini  masih  berada  pada  posisi ketujuh dalam kuadran leader bersama beberapa layanan lain. Meskipun  sudah  termasuk  dalam  kuadran  leader,  pada competitive  matrix  tersebut  secara  visual  terlihat  bahwa google  meet  memiliki  pesaing  yang  ketat  dengan  beberapa layanan  serupa  seperti  zoom,  skype,  microsoft  teams,  dan cisco webex. yang diindikasikan oleh letak koordinat layanan tersebut  yang  relatif  berdekatan  dalam  competitive  matrix yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Ketatnya  persaingan  ini  tentu  membuat perusahaan  perlu menyusun  strategi  baik  untuk  mempertahankan  keunggulan maupun  memenangkan  kompetisi.  Salah  satu  strategi  yang dapat  dilakukan  adalah  dengan  memahami  kualitas produk/jasa sehingga dapat ditingkatan yang efektif [5]. Jika sebuah perusahaan ingin berada pada posisi yang aman dalam pasar produk maupun jasa, perusahaan tersebut harus mampu menghasilkan  produk  atau  jasa  dengan  kualitas  yang  baik. Kualitas menentukan pada posisi manakah suatu produk/jasa
Tabel 1.
Tahapan penelitian dan peranan setiap metode yang digunakan Tahap E-Servqual IPA-Kano PLS-SEM Define Identifikasi Dimensi dan Atribut Kualitas Identifikasi Atribut Fungsional dan Disfungsional
Perumusan Hipotesis dan Diagram Jalur Measure Pengukuran tingkat performansi dan kepentingan atribut kualitas, kategorisasi atribut kano Evaluasi Model Diagram Jalur dan Uji Hipotesis
Analyze Analisis hasil penilaian IPA-Kano Analisis Evaluasi Model dan Uji Hipotesis Tabel 2. Dimensi dan atribut kualitas layanan
Dimensi Kode Atribut Kualitas Efficiency E1  kemudahan mencari perintah yang diinginkan E2  kemudahan berbagi link  online meeting
E3 kemudahan membagikan tampilan layar pada peserta lain
E4 kemudahan membagikan file dokumen pada peserta lain E5 integrasi dengan software presentasi luar saat melakukan presentasi dalam meeting Fulfillment F1 kelancaran layanan layanan selama mengadakan meeting F2  kejelasan gambar dalam online meeting F3  kejelasan suara dalam online meeting System Availability
A1 coretan virtual untuk menggambarkan gagasan yang diberikan
A2  pergantian tata letak tampilan layanan rapat
A3 fleksibilitas pilihan tata letak tampilan layanan rapat A4  pergantian latar belakang tampilan kamera
A5 menampilkan teks bahasa yang digunakan dalam komunikasi rapat berdasarkan suara yang dikeluarkan (subtitle)
A6  fleksibilitas bahasa subtitle yang bisa dipilih
A7 kesesuaian suara yang dikeluarkan dengan subtitle yang diberikan
A8 link meeting tersedia secara otomatis utk peserta A9 link meeting yang dibagikan bekerja dengan baik dalam menghubungkan peserta ke online meeting
A10 layar yang dibagikan tampilannya oleh peserta meeting terlihat jelas
A11 dapat melakukan obrolan teks dengan peserta lain dalam meeting dalam layanan A12 banyak jenis file dokumen yang dapat dibagikan pada peserta dalam meeting Privacy P1 Layanan aman digunakan untuk online meeting P2 Layanan tidak membagikan info pribadi ke pihak ketiga
P3 Layanan melindungi informasi online meeting yang diadakan
Tabel 3. Dimensi dan indikator variabel nilai dirasakan (Y2) Kode Indikator Nilai Fungsional
FV1 saya merasa biaya penggunaan layanan ini terjangkau FV2 layanan ini memiliki kualitas yang konsisten FV3 layanan ini memenuhi kebutuhan dan keinginan saya
FV4 saya merasa seolah berada dalam pertemuan tatap muka ketika menggunakan layanan ini untuk online meeting
Nilai Fungsional
EV1 saya merasa senang mengadakan/mengikuti meeting menggunakan layanan ini
EV2 saya merasa percaya diri dalam mengoperasikan layanan ini EV3 saya tidak memiliki masalah dengan reputasi layanan ketika melakukan meeting online dengan google meet EV4 saya menikmati tampilan meeting online yang disediakan layanan Nilai Sosial SV1 layanan ini membantu dalam menjalin silaturahmi SV2 layanan memudahkan  sosialisasi dengan orang lain
SV3 meeting dengan layanan ini membuat saya merasa tetap terhubung dengan orang lain
Tabel 4.
Indikator variabel kepuasan (Y3)
Kode Indikator S1 saya puas menggunakan layanan ini untuk online meeting S2 saya akan merekomendasikan layanan ini pada kolega dan teman apabila ingin mengadakan meeting online
S3 menggunakan layanan ini merupakan keputusan yang tepat
Tabel 5. Indikator variabel daya saing (Y4) Kode Indikator
C1  layanan ini memiliki kualitas lebih baik dari pesaing
C2 biaya yang dikeluarkan untuk menggunakan layanan ini lebih murah dari pesaing
C3  layanan ini lebih mudah digunakan daripada pesaing C4  layanan ini lebih nyaman digunakan dibanding pesaing C5  Layanan ini lebih aman digunakan dibanding pesaing
dibandingkan  kompetitornya  [6].  Pemahaman  terhadap kualitas produk/jasa yang baik dapat mennjadikan organisasi menjadi  lebih  kompetitif  dibanding  dengan  pesaing. Berdasarkan  observasi  yang  dilakukan oleh  Motorola,  level kualitas  terbaik  tidak  hanya  membuat  perusahaan  lebih kompetitif  dengan  pesaing,  tetapi  juga  memberi  variasi pilihan  strategis  yang  lebih  luas  bagi  perusahaan.  Untuk mengetahui  level  kualitas  ini,  Motorola  menggagas  sebuah konsep  yang  bernama  six  sigma,  konsep  ini  memiliki perhatian  yang  kuat  terhadap  kepuasan  dan  kebutuhan pelanggan dari produksi produk/jasa  yang dihasilkan melalui pendekatan  DMAIC  maupun  DMADV  [7].  Kualitas  suatu jasa  dilihat  dari  seberapa  baik  layanan  yang  diberikan  oleh penyedia jasa dibandingkan dengan ekspektasi pelanggan [8]. Atas  dasar  inilah  kemudian  lahir    suatu  konsep  mengenai pengukuran kualitas jasa ( service quality/Servqual ) berdasarkan gap antara persepsi dan harapan pelanggan [9].
Dalam  merancang  produk  atau  jasa,  perlu  untuk mengetahui  apa  saja  kebutuhan  pelanggan  yang  harus dipenuhi [7]. Perusahaan produk/jasa perlu untuk menginvestigasi secara detail karakteristik berbagai kebutuhan  konsumen  yang  potensial  untuk  dipenuhi  untuk dapat  memahami  kebutuhan  konsumen  apa  saja  yang diperlukan  untuk  dipenuhi  oleh  produk/jasa  yang  mereka hasilkan [10]. Hal inilah yang menjadi alasan  metode Kano dikembangkan untuk mendeskripsikan dan mengelompokan kebutuhan  pelanggan  berdasarkan  pengaruhnya  terhadap kepuasan  konsumen  [11].  Akan  tetapi,  menganalisis kebutuhan pelanggan berdasarkan kepuasan saja tidak cukup. Kebutuhan  pelanggan  juga  perlu  dianalisis  berdasarkan tingkat performansi yang dirasakan serta tingkat kepentingan dari  kebutuhan  tersebut  menurut  pengguna.  Hal  ini  perlu dilakukan  mengingat  dalam  lingkungan  bisnis  yang  sangat kompetitif,  perubahan  yang  cepat,  dan  pasar  yang berorientasi pada pelanggan, diperlukan strategi untuk dapat
memberikan  kualitas  layanan  yang  efektif  sehingga  dapat meningkatkan  keuntungan  dan  daya  saing  [12].  Hal  inilah yang  melandasi  metode Importance-Performance  Analysis (IPA) dikembangkan untuk menentukan prioritas penanganan  dari  atribut  kualitas  berdasarkan  evaluasi pengguna  terhadap  kepentingan  atribut  tersebut  dan performansi yang telah diberikan [13].
Selain  kualitas  produk/jasa,  nilai  yang  dirasakan  oleh pelanggan  ( Perceived  Value )    juga  merupakan  faktor  yang penting untuk diperhatikan dalam memenangkan persaingan
Gambar 3. Model konseptual yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 6. Kriteria kecukupan data berdasarkan PLS-SEM Kriteria Jumlah Sampel Minimum Jumlah pada model Sampel minimum yang dibutuhkan Sampel Terkumpul Data cukup? 10 kali jumlah indikator formatif dalam satu variabel 0 0 70 cukup 10 kali jumlah jalur model struktural terbanyak ke satu variabel laten 3 30 70 cukup
Tabel 7. Rekapitulasi konversi jawaban responden dalam kategori kano Atribut Kualitas Jumlah Jawaban Kategori Kano Total M O A I Q R E1 28 24 6 10 0 2 70 E2 19 38 6 6 1 0 70 E3 35 16 3 15 1 0 70 E4 14 15 9 28 0 4 70 E5 12 18 14 23 1 2 70 F1 15 29 3 18 2 3 70 F2 18 23 12 15 1 1 70 F3 18 35 4 13 0 0 70 A1 8 18 17 22 1 4 70 A2 10 22 14 22 1 1 70 A3 11 8 24 25 1 1 70 A4 21 20 7 18 1 3 70 A5 16 10 6 32 1 5 70 A6 13 9 2 40 1 5 70 A7 11 15 3 34 1 6 70 A8 24 21 8 16 1 0 70 A9 20 39 1 9 1 0 70 A10 24 29 5 11 1 0 70 A11 22 32 8 7 1 0 70 A12 13 18 16 20 1 2 70 P1 12 37 3 13 2 3 70 P2 12 34 2 19 1 2 70 P3 17 34 2 13 1 3 70 Tabel 8. Rekapitulasi nilai Performance, Importance, dan kategori kano atribut kualitas Dimensi Kode  Performance Importance Kano Efficiency E1 8,01 8,97 Must be E2 8,87 8,99 One Dimensional E3 8,36 8,83 Must be E4 6,64 8,27 Indifferent E5 7,04 8,21 Indifferent Fulfillment F1 7,64 8,87 Must be F2 7,83 8,74 One Dimensional F3 8,19 8,90 One Dimensional System Availability A1 6,70 7,73 Attractive A2 7,23 7,84 Attractive A3 6,80 7,71 Indifferent A4 7,20 7,74 Must be A5 5,77 7,13 Indifferent A6 5,47 7,07 Indifferent A7 5,23 7,61 Indifferent A8 7,94 8,76 Must be A9 8,67 8,99 One Dimensional A10 7,90 9,01 Must be A11 7,89 8,53 One Dimensional A12 7,03 8,13 Attractive Privacy P1 7,83 8,90 One Dimensional P2 7,63 8,87 One Dimensional P3 7,83 8,76 One Dimensional
[14].  Beberapa  penelitian  menunjukkan  bahwa perceived value bisa  diperoleh  ketika  sebuah  produk/jasa  mampu memberi  kepuasan  terhadap  kebutuhan  konsumen  [15]. Lingkungan  bisnis  yang  kompetitif  ditambah  pertumbuhan jumlah  konsumen  menuntut  perusahaan  untuk  berlomba memberikan  nilai  lebih  kepada  konsumen  [16].  Menjaga kepuasan konsumen akan lebih mudah dilakukan dibandingkan  dengan  memperolehnya  sehingga  perusahaan perlu perhatian lebih untuk mempertahankan konsumen yang telah  didapat  dan  berkonsentrasi  pada  nilai  yang  akan diberikan  kepada  mereka  [15]. Perceived  value merupakan tujuan  kunci  dari  sebuah  model  pengalaman  konsumen terhadap  produk/jasa  [17].  Selain  itu, perceived  value juga merupakan  faktor  penentu  utama  dari  keputusan  konsumen untuk kembali membeli/menggunakan produk/jasa [18].
Penelitian ini akan menganalisis karakteristik dari atribut kualitas  layanan video  conferencing atau online meeting google  meet menggunakan  metode  E-Servqual,  IPA-Kano, dan Partial  Least  Square - Structural  Equation  Modelling (PLS-SEM). Metode E-servqual digunakan untuk menentukan dimensi  dari  atribut  kualitas  yang  akan  dinilai. Metode  IPA-Kano  digunakan  untuk  mengetahui  bagaimana persepsi  pelanggan  terhadap  atribut  kualitas  jika  atribut tersebut  berada  dalam  kondisi  fungsional dan  disfungsional (metode kano) dengan mempertimbangkan performansi dan tingkat kepentingan konsmen terhadap atribut tersebut. Hasil penilaian  kualitas  layanan  tersebut  akan  dievaluasi berdasarkan metode IPA-Kano untuk mengetahui karakteristik  atribut  kualitas  layanan.  Selain  dengan  IPA- Kano, atribut kualitas juga dianalisis lebih lanjut dengan PLS-
SEM  untuk  melihat  hubungan  kualitas,  keuntungan  yang dirasakan penguna ( Perceived Value ), kepuasan ( satisfaction )  dengan  Daya  saing  produk  ( Product Competitiveness) .  Keseluruhan  tahapan  penelitian  dalam tugas akhir ini dilakukan berdasarkan pada kerangka berpikir DMAIC ( Define, Measure, Analyze, Improve, Control ) yang merupakan  metodologi  yang  digunakan  dalam  analisis perbaikan kualitas Six Sigma.
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan : 1. Mengidentifikasi  karakteristik  atribut  kualitas  layanan layanan Google Meets menurut metode IPA dan Kano 2. Menganalisis  karakteristik  atribut  kualitas  layanan platform Google Meets menurut metode IPA-Kano
3. Menguji  pengaruh  antara  kualitas  layanan,  keuntungan yang dirasakan penguna ( Perceived Value ), dan kepuasan ( Satisfaction )  terhadap  Daya  Saing  Produk  ( Product Competitiveness )
4. Memberi rekomendasi strategi perbaikan kualitas layanan platform Google  Meet berdasarkan  hasil  penilaian pengguna

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  kerangka  berpikir DMAIC ( Define, Measure, Analyze, Improve, Control ) yang dibatasi hingga tahap Improve dan dipadukan dengan metode E-Servqual,  IPA-Kano,  dan  PLS-SEM  untuk  melakukan pengolahan dan analisis data. Hasil pengolahan dan analisis data selanjutnya digunakan untuk merumuskan rekomendasi perbaikan atribut kualitas menggunakan Root Cause Analysis (RCA)

## A. Tahap Define
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pendefinisian  konteks penelitian  berdasarkan  deskripsi  dari  objek  amatan.  Dari konteks  tersebut  selanjutnya  diidentifikasi  elemen-elemen awal  yang  diperlukan  untuk  mengolah  data  penelitian menggunakan tiga metode yang telah ditentukan : E-Servqual IPA-Kano, dan PLS-SEM.

## B. Tahap Measure
Setelah  dilakukan  pendefinisian  konteks  permasalahan pada  tahap  Define,  selanjutnya  dilakukan  pengolahan  data lebih  lanjut  berdasarkan  mekanisme  dari  masing-masing metode.

## C. Tahap Analyze
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  terkait  luaran  yang dihasilkan pada tahap measure. Luaran yang akan dianalisis diantaranya  hasil  identifikasi  karakteristik  atribut  kualitas berdasarkan klasifikasi Kano, hasil identifikasi karakteristik atribut  kualitas  berdasarkan  kuadran  IPA,  hasil  evaluasi model  pengukuran  ( outer  model )  dan  struktural  ( inner model ),  serta  hasil  uji  signifikansi  model.  hasil  identifikasi karakteristik  atribut  kualitas  berdasarkan  klasifikasi  Kano akan  dijelaskan  bagaimana  metode  kano  mengelompokan atribut  tersebut  berdasarkan  persepsi  konsumen  terhadap fungsionalitas  atribut,  atribut  tersebut  dilanjutkan  untuk dianalisis  berdasarkan  penilaian  konsumen  terhadap  tingkat kepentingan  dan  performansi  dari  atribut  tersebut  menurut mereka.  Dari  ketiga  aspek  tersebut  akan  dianalisis  kategori atribut  kualitas  berdasarkan  klasifikasi  model  IPA-Kano. hasil evaluasi model pengukuran ( outer model ) dan struktural
Gambar 4. diagram better worse atribut kualitas.
Gambar 5. diagram IPA atribut kualitas.
( inner  model )  akan  menjelaskan  bagaimana  validitas, reliabilitas,  klasifikasi,  identifikasi  dan  estimasi  parameter dari  model  yang  disusun.  Selanjutnya  dari  hasil  uji signifikansi  model  akan  menjelaskan  keterkaitan  antara luaran pengolahan dengan hipotesis yang telah dirumuskan. Dari keseluruhan luaran selanjutnya dilakukan analisis akar permasalahan  ( root  cause  analysis )  untuk  melihat  akar penyebab masalah pengguna menilai atribut kualitas kurang baik sehingga membantu dalam mengusulkan usulan strategi. Sehingga  secara  ringkas  peranan  setiap  metode  dalam tahapan penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.

## D. Tahap Improve
Pada tahap ini dilakukan perumusan usulan strategi yang bisa  dilakukan  agar  layanan  ini  dapat  bertahan  maupun memenangkan  persaingan.  Perumusan  usulan  didasarkan pada luaran pada tahap Analyze.

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A. Tahap Define
Pada tahap ini, diperoleh 23 atribut kualitas layanan google meet  yang  dikelompokkan  ke  dalam  dimensi  E-Servqual yang dapat dilihat pada Tabel 2 [19].
Selain  menentukan  atribut  kualitas,  pada  tahap  ini  juga dilakukan identifikasi indikator dari persepsi pelanggan yang dikelompokkan  ke  dalam  4  variabel  laten  :  Kualitas  (Y1), Nilai  dirasakan  ( Perceived  value )  (Y2),kepuasan  (Y3),  dan
Daya  saing  (Y4).  Indikator  dari  Y1  menggunakan  hasil identifiksi  atribut  kualitas  yang  telah  diidentifikasi  pada Error!  Reference  source  not  found. sedangkan  untuk indikator Y2, Y3, dan Y4 dapat dilihat pada Tabel 3, Tabel 4, dan Tabel 5.
Dari  atribut  dan  indikator  tersebut  serta  penjelasan  pada bagian pendahuluan selanjutnya dirumuskan  11 hipotesis penelitian  yang  terdiri  dari  6  hubungan  langsung  dan  5 hubungan tidak langsung sebagai berikut :
1) Hubungan Langsung
H1  :  “ Kualitas  berpengaruh  signifikan  secara  langsung terhadap nilai dirasakan “
H2  :  “ Kualitas  berpengaruh  signifikan  secara  langsung terhadap kepuasan “
H3  :  “ Kualitas  berpengaruh  signifikan  secara  langsung terhadap daya saing “ H4  : “ Nilai dirasakan oleh pengguna berpengaruh signifikan secara langsung terhadap kepuasan “
H5  :  “ Nilai  yang  dirasakan  oleh  pengguna  berpengaruh signifikan secara langsung terhadap daya saing ” H6  :  “ Kepuasan  berpengaruh  signifikan  secara  langsung terhadap daya saing “
2) Hubungan Tidak Langsung
H7 : “Kualitas  berpengaruh secara tidak langsung terhadap kepuasan  dengan  nilai  dirasakan  sebagai  mediator yang signifikan”
H8 : “Kualitas  berpengaruh secara tidak langsung terhadap daya  saing  dengan  nilai  dirasakan  sebagai  mediator yang signifikan”
H9 : “Kualitas  berpengaruh secara tidak langsung terhadap daya  saing  dengan  kepuasan  sebagai  mediator  yang signifikan”
H10  :  “ Nilai  yang  dirasakan  penggunakan  berpengaruh secara  tidak  langsung  terhadap  daya  saing  dengan kepuasan sebagai mediator yang signifikan ” H11  :  “ Kualitas    berpengaruh  secara  tidak  langsung terhadap  daya  saing  dengan  nilai  yang  dirasakan pengguna  dan  kepuasan  sebagai  mediator  yang signifikan ”
Hipotesis tersebut dapat digambarkan secara visual dengan model  konseptual  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Dari atribut  dan  indikator  serta  hipotesis  tersebut  selanjutnya dilakukan pengumpulan data kuisoner dengan target populasi penelitian  adalah  mahasiswa  perguruan  tinggi  di  Jawa  dan Sumatera  yang  terdampak  oleh  kebijakan Working  From Home (WFH)  akibat  pandemi  COVID-19  diperoleh  data sampel  sejumlah  70  responden  yang  berasal  dari  berbagai perguruan tinggi di Jawa dan Sumatera. Hasil uji kecukupan data  menggunakan  rumus cochran dengan  tingkat kepercayaan 90% dan margin error 10% menunjukkan bahwa jumlah  sampel  yang  terkumpul  telah  mencukupi  untuk merepresentasikan  populasi  populasi  penelitian  yang berjumlah 2.905.285 mahasiswa dengan proporsi mahasiswa perguruan  tinggi  di  Jawa  sebesar  81,32%  dan  perguruan tinggi  di  Sumatera  sebesar  18,68%  dengan  jumlah  sampel minimal  yang  diperlukan  adalah  42  sampel.  Selain  itu, menurut  kriteria  kecukupan  data  menggunakan  PLS-SEM, jumlah  data  sampel  tersebut  juga  memenuhi  persyaratan minimal  sampel  dalam  PLS-SEM,  yang  dapat  dilihat  pada Tabel 6 [20].
Gambar 6. Luaran  evaluasi  model  pengukuran iterasi 2  menggunakan metode PLS-SEM.
Tabel 9.
Hasil uji signifikansi hipotesis hubungan langsung Hipotesis Hubungan Path Coefficients (β) T Statistics P Values Signifikan?
H1 Y1 -> Y2 0,558 5,823 0,000 Ya H2 Y1 -> Y3 0,094 0,862 0,389 Tidak H3 Y1 -> Y4 -0,026 0,218 0,827 Tidak H4 Y2 -> Y3 0,774 9,326 0,000 Ya H5 Y2 -> Y4 0,360 2,137 0,033 Ya H6 Y3 -> Y4 0,414 2,854 0,004 Ya Tabel 10. Hasil uji signifikansi hipotesis hubungan tidak langsung Hipotesis Hubungan Indirect Path Coefficients T Statistics P Values Signifikan ? H11 Y1 -> Y2 -> Y3 - > Y4 0,179 2,180 0,029 Ya H10 Y2 -> Y3 -> Y4 0,321 2,687 0,007 Ya H7 Y1 -> Y2 -> Y3 0,432 4,239 0,000 Ya H8 Y1 -> Y2 -> Y4 0,201 1,936 0,053 Tidak H9 Y1 -> Y3 -> Y4 0,039 0,782 0,434 Tidak
Selain data dinyatakan cukup, data juga dinyatakan reliabel yang dibuktikan dari nilai cronbach alpha dari setiap bagian kuisioner  yang  bernilai  diatas  0,9  mengindikasikan  bahwa data penilitian ini memeiliki keandalan yang sangat tinggi.

## B. Tahap Measure
Setelah  dilakukan  pengumpulan  data,  selanjutnya dilakukan  pengolahan  lebih  lanjut  sehingga  dapat  diketahui karakteristik  atribut  kualitas  layanan  berdasarkan  tingkat performansi  dan  kepentingan  serta  penilaian  persepsi pengguna terhadap layanan google meet. Dalam penelitian ini terlebih  dahulu  dilakukan  konversi  dari  data  responden kedalam kategori kano sehingga diperoleh rekap yang dapat dilihat pada Tabel 7.
Dari  Tabel  7  selanjutnya  ditentukan  kategori  kano  dari setiap  atribut  dengan  Persamaan Error!  Reference  source not found. ) dan Error! Reference source not found. ) dan digambarkan dalam diagram better worse sehingga diketahui karakteristik  kano  dari  atribut  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar 4. Dari diagram better worse, karakteristik kano dari atribut kualitas dapat diketahui dan dapat dilihat pada Tabel 8.  Selain  melakukan  konversi  data  dalam  kategori  kano, dilakukan  perhitungan  performance  dan  importance  dari setiap  atribut  menggunakan  persamaan Error!  Reference source  not  found. )  dan Error!  Reference  source  not found. )  dan  sehingga  hasil  perhitungan  dapat  dilihat  pada Tabel 8 dimana nilai performance dan importance selanjutnya digambarkan  dalam  diagram  IPA  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
𝐵𝑒𝑡𝑡𝑒𝑟 = 𝐴 + 𝑂 𝑀 + 𝑂 + 𝐴 + 𝐼
(1)
𝑊𝑜𝑟𝑠𝑒 = 𝑀 + 𝑂 𝑀 + 𝑂 + 𝐴 + 𝐼 (2) 𝐼𝑚𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 = ∑ 𝑖 𝑎 𝑛 𝑎=1 𝑛 (3)
𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 = ∑ 𝑝 𝑎 𝑛 𝑎=1 𝑛 (4)
Keterangan :
A = Jumlah responden menjawab kategori kano Attractive O =  Jumlah  responden  menjawab  kategori  kano One- Dimensional
M = Jumlah responden menjawab kategori kano Must be I  = Jumlah responden menjawab kategori kano Indifferent i  = nilai importance atribut menurut responden p  = nilai performance atribut menurut responden n  = jumlah responden
Selain dilakukan perhitungan performansi dan kepentingan atribut  serta  kategorisasi  atribut  kano  dalam  penelitian  ini juga dilakukan evaluasi model konseptual serta uji hipotesis dengan metode PLS-SEM yang dapat dilihat pada Gambar 6. Evaluasi  model  konseptual  dalam  penelitian  ini  dilakukan melalui  dua  tahap  :  evaluasi  model  pengukuran  dan struktural.
Evaluasi  model  pengukuran  dalam  penelitian  ini dilakukan  terhadap  seluruh  indikator  dan  dimensi  dengan melihat construct  reliability,  convergent  validity, dan discriminant  validity untuk  indikator  dan  dimensi  yang bersifat  reflektif.  Berdasarkan  model  konseptual,  seluruh indikator  dalam  penelitian  ini  bersifat  reflektif.  Sedangkan untuk indikator dan dimensi yang bersifat formatif, evaluasi dilakukan  dengan  melihat  hasil  uji  multikolinieritas  dan signifikansi dari bobot indikator/dimensi terhadap konstruk. Berdasarkan model konseptual, tidak ada indikator formatif tetapi terdapat dimensi yang bersifat formatif, yaitu Y2 (Nilai dirasakan)  yang  disusun  oleh  3  dimensi  nilai  :  FV  (Nilai fungsional),  EV  (nilai  emosional),  dan  SV  (nilai  sosial). Evaluasi  model  pengukuran  reflektif  dalam  penelitian  ini dilakukan  sebanyak  2  kali  iterasi.  Hal  ini  disebabkan  hasil evaluasi  iterasi  1  menunjukkan  terdapat  4  indikator  yang kurang valid karena memiliki nilai loading dibawah 0,6 : A4, A8,  A9,  dan  A11  sehingga  indikator  tersebut  harus dikeluarkan dari model. Selain 4 indikator tersebut, indikator E2  juga  harus  dikeluarkan  dari  model  untuk  meningkatkan nilai  AVE  dari  konstruk  E  (Efisiensi)  yang  masih  bernilai dibawah  0,5.  Dari  nilai  cross  loading  menunjukkan  bahwa seluruh indikator memiliki korelasi yang lebih tinggi dengan konstruk terkait daripada konstruk lainnya.
Hasil evaluasi dimensi formatif dengan uji multikolinieritas
dan signifikansi dari bobot indikator/dimensi  terhadap  konstruk  untuk  indikator menunjukkan bahwa tidak ada indikator dan dimensi formatif yang  memiliki  masalah  dengan  multikolinieritas  selain  itu dari uji signifikansi bootstrapping diperoleh bahwa dimensi dari nilai dirasakan ( EV, FV, dan SV) memiliki nilai outer weight masing-masing sebesar 0,609 ; 0,402 ; dan 0,086 yang menunjukkan  bahwa  dimensi  tersebut  memberi  hubungan positif dengan konstruknya. Jika dilihat dari nilai T statistics dan P values, seluruh dimensi memiliki pengaruh signifikan terhadap  konstruknya  kecuali  pada  dimensi  SV  karena
Tabel 11.
Pengelompokan IPA-Kano atribut kualitas layanan Kode Karakteristik atribut IPA-Kano Kano Kuadran IPA IPA-Kano E1 Must be I Survival E2 One Dimensional I Main Weapon E3 Must be I Survival E4 Indifferent III - E5 Indifferent III - F1 Must be I Survival F2 One Dimensional I Main Weapon F3 One Dimensional I Main Weapon A1 Attractive III Rough Stone A2 Attractive III Rough Stone A3 Indifferent III - A4 Must be III Chronic Disease A5 Indifferent III - A6 Indifferent III - A7 Indifferent III - A8 Must be I Survival A9 One Dimensional I Main Weapon A10 Must be I Survival A11 One Dimensional I Main Weapon A12 Attractive III Rough Stone P1 One Dimensional I Main Weapon P2 One Dimensional I Main Weapon P3 One Dimensional I Main Weapon
memiliki nilai T 0,661 (< 1,95) dan P value 0,509 ( > 0,05) akan  tetapi  dimensi  ini  masih  memiliki  nilai  outer  loading yang  cukup  baik  (0,729  >  0,5)  sehingga  dimensi  ini  masih layak  dipertahankan  dalam  model  meskipun  tidak  memberi pengaruh signifikan terhadap konstruk.
Setelah dilakukan evaluasi model pengukuran, selanjutnya peneliti  melakukan  evaluasi  model  struktural  terhadap hubungan  antar  variabel  laten.  Evaluasi  model  struktural dilakukan dengan melihat 4 kriteria evaluasi : nilai Inner VIF, Koefisien  Determinasi  (R 2 ),  dan  Effect  size  (f 2 ).  Diperoleh tidak ada nilai Inner VIF yang melebihi 5 menunjukkan tidak ada masalah kolinieritas pada setiap variabel laten, dari nilai R 2 diperoleh bahwa seluruh variabel laten endogen memiliki kekuatan prediktif yang lemah (Variabel Y2 karena bernilai 0,312 <0,5) hingga moderat (Variabel Y3 dan Y4; 0,5 < R 2 <0,75).  Nilai  f 2 setiap  variabel  bernilai  diatas  0,02  yang menunjukkan bahwa hubungan antar variabel laten eksogen memiliki pengaruh yang moderat ( 0,02 < f 2 < 0,15 ) hingga tinggi (f 2 > 0,35)  terhadap determinasi variabel laten endogen apabila  variabel  tersebut  dihilangkan  dari  model  kecuali hubungan  antara  Y1  dan  Y3 serta  hubungan  antara  Y1  dan Y4.
Setelah  hasil  evaluasi  model  dinyatakan  dapat  diterima, selanjutnya  dilakukan  uji  signifikansi  hipotesis  diperoleh bahwa  terdapat  2  dari  6  hipotesis  hubungan  langsung  dari yang ditolak karena memiliki hubungan yang tidak signifikan :  H2    dan  H3.  Hasil  uji  signifikansi  menyatakan  bahwa kualitas  layanan  tidak  berpengaruh  langsung  secara signifikan  terhadap  kepuasan  (H2)  dan  daya  saing  (H3) disebabkan nilai dari T statistics yang dibawah 1,96 dan nilai P values yang berada diatas 0,05. Sedangkan untuk hipotesis hubungan tidak langsung menunjukkan bahwa terdapat 2 dari 5 hipotesis hubungan tidak langsung ditolak karena memiliki
hubungan  yang  tidak  signifikan  :  H8  dan  H9.  Hasil  uji signifikansi  menyatakan  bahwa  kualitas  layanan  tidak signifikan  memberi  pengaruh  terhadap  daya  saing  melalui mediasi  dari  nilai  dirasakan  atau  nilai  dirasakan  tidak signifikan  menjadi  mediator  hubungan  langsung  antara kualitas  dan  daya  saing    (H8)  serta  kualitas  layanan  tidak signifikan  memberi  pengaruh  terhadap  daya  saing  melalui mediasi  dari  kepuasan  atau  nilai  dirasakan  tidak  signifikan menjadi  mediator  hubungan  langsung  antara  kualitas  dan daya  saing  (H9  )  disebabkan  nilai  dari  T  statistics  yang dibawah  1,96  dan  nilai  P  values  yang  berada  diatas 0,05.rekapitulasi detail hasil uji hipotesis dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 9 dan Tabel 10.

## C. Tahap Analyze
Berdasarkan  hasil  pemetaan  atribut  kualitas  berdasarkan tingkat  performansi  dan  kepentingan  menurut  pengguna. Secara  garis  besar  karakteristik  atribut  kualitas  layanan google  meet  menurut  penelitian  ini  dapat  dikelompokan dalam  2  kuadran  :  kuadran  I  ( Keep  up  the  good  work )  dan kuadran III ( low priority ). Berdasarkan hasil konversi atribut kualitas  layanan  google  meet  ke  dalam  kategori  kano, terdapat 4 jenis karakteristik yang dimiliki oleh setiap atribut kualitas  :  Must-be,  One-Dimensional,  Attractive,  dan Indifferent.  Dari  23  atribut  yang  diteliti,  terdapat  6  atribut must-be ,14  atribut one  dimensional ,  1 Attractive ,  dan  3 Indifferent dimana detail dari pengelompokan kategori Kano dapat dilihat pada Tabel 11.
Dari  hasil  pengelompokan  kuadran  IPA  dan  Kano, selanjutnya  dilakukan  identifikasi  karakteristik  atribut kualitas  dengan  metode  IPA-Kano.  Hasil  pengelompokkan menunjukkan  bahwa  karakteristik  atribut  kualitas  layanan google  meet  dapat  dikelompokan  ke  dalam  4  kategori  : Survival, Main Weapon, Rough Stone, dan Chronic Disease. atribut  dengan  kategori Rough  Stone, dan Chronic  Disease merupakan atribut yang direkomendasikan untuk melakukan perbaikan  oleh  penulis  apabila  penyedia  layanan  memiliki sumber  daya  yang  mendukung.  Terdapat  4  Atribut  yang termasuk dalam 2 kategori ini diantaranya : A1, A2, A4, dan A12.  Dalam  penelitian  ini  A4  tidak  diikutsertakan  dalam rekomendasi  perbaikan  karena  atribut  ini  merupakan  salah satu yang dinyatakan tidak valid dalam evaluasi model PLS- SEM.  Dari  3  atribut  tersebut  selanjutnya  dilakukan Root Cause  Analysis (RCA)  dengan  metode  5  whys  untuk menemukan akar permasalahan dari atribut ini. Hasil dari 5 whys analysis dapat dilihat pada Tabel 12.

## D. Tahap Improve
Berdasarkan hasil RCA, maka dalam penelitian ini peneliti merekomendasikan layanan google meet untuk mempertimbangkan  melakukan  perbaikan  atribut  kualitas kritis  apabila  sumber  daya  mendukung  dengan  bentuk perbaikan  diantaranya  :  Meningkatkan  promosi  atribut kualitas  kritis,  menempatkan  perintah  atribut  kualitas  kritis pada  perintah  utama,  dan  menyediakan  fitur  berbagi dokumen  secara  langsung  dalam  ruang  rapat  ( direct document sharing )
Fitur atribut kritis yang memerlukan peningkatan promosi adalah  atribut  A1.  Bentuk  promosi  yang  direkomendasikan dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  memperkenalkan  fitur papan  tulis  virtual  pada  situs  utama  google  meet.  Hal  ini dilakukan karena pada situs utama google meet masih belum
Tabel 12.
Hasil Analisis 5 why's
Kode Why 1 Why 2 Why 3 Why 4 Why 5 A1 peserta jarang menggunakan coretan virtual pengguna kurang mengetahui fitur ini kurangnya promosi fitur ini Bukan fitur utama yang ditawarkan sulit dilakukan diperangkat pengguna dirancang untuk perangkat khusus sulit menemukan perintah perintah kurang mencolok perintah berada pada
opsi lanjutan dan activity
A2 sulit menemukan perintah perintah kurang mencolok dalam interface
perintah berada pada opsi lanjutan A12 peserta tidak dapat melakukan document sharing dalam ruangan rapat berbagi dokumen hanya bisa dilakukan oleh pembuat rapat hanya bisa dilakukan pada pembuatan ruang rapat terjadwal pembuatan jadwal rapat google meet terintegrasi google calendar tidak bisa dilakukan pada rapat instan
memperkenalkan  pengguna  terkait  adanya  fitur  tersebut dalam  layanan.Rekomendasi  kedua  ditujukan  untuk  atribut A1  dan  A2.  Rekomendasi  ini  timbul  karena  posisi  perintah atribut  ini  yang  tidak  pada  menu  utama  menjadi  akar permasalahan dalam analisis RCA. Sedangkan Rekomendasi terakhir  diberikan  untuk  atribut  A12.  Rekomendasi  ini diberikan  karena  peserta  rapat  daring  dalam  google  meet hanya  membagikan  tampilan  layar  tetapi  tidak  dapat membagikan file dokumen kepada peserta lain. Berbagi file dokumen hanya bisa dilakukan oleh pembuat rapat pada saat membuat  rapat  terjadwal  menggunakan  layanan google calendar sehingga rekomendasi yang hendak diajukan adalah menambahkan perintah berbagi file dalam ruang rapat secara langsung  tanpa  menggunakan  google  calendar.  Perintah  ini bisa ditempatkan pada 2 pilihan : fitur pesan teks dan menu utama.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  :  (1)  Hasil  identifikasi  karakteristik  atribut  kualitas layanan google meet menurut metode IPA dan Kano dalam penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  atribut  kualitas  layanan dapat diklasifikasikan menjadi dua  kuadran IPA : kuadran I ( keep  up  the  good  work )  dan  kuadran  III  ( low  priority )  4 kategori  Kano  :  must  be,  one  dimensional,  attractive  dan indifferent.  (2)  Hasil  analisis  dengan  metode  IPA-Kano menunjukkan  bahwa  jika  hasil  penilaian  atribut  kualitas layanan  berdasarkan  IPA  dan  Kano  diintegrasikan,  maka atribut  kualitas  layanan  dapat  dikelompokkan  menjadi  4 kategori : Survival, main weapon, chronic disease, dan rough stone. (3)  Dengan  analisis  menggunakan  PLS-SEM, diperoleh bahwa kualitas tidak signifikan berpengaruh secara langsung  terhadap  daya  saing  produk  tetapi  memiliki hubungan  tidak  langsung  yang  signifikan  melalui  nilai dirasakan  dan  kepuasan  pengguna.  (4)  Hasil  analisis karakteristik atribut kualitas menurut metode IPA-Kano dan RCA menunjukkan bahwa terdapat 3 atribut kritis yang dapat dipertimbangkan  untuk  diperbaiki  apabiila  sumber  daya penyedia mendukung yaitu atribut A1 (coretan virtual untuk menggambarkan  gagasan  yang  diberikan),  A2  (pergantian tata letak tampilan layanan rapat), dan A12 (fleksibilitas file dokumen yang dapat dibagikan pada peserta dalam meeting) dengan  rekomendasi  perbaikan  yang  diusulkan  adalah meningkatkan  promosi  fitur  tersebut  dan  menempatkan atribut tersebut sebagai perintah utama dalam tampilan muka ruang rapat daring.
Agar  penelitian  ini  menjadi  lebih  baik,  penulis memberikan  beberapa  saran  diantaranya  menambahkan layanan online  meeting lain  sebagai benchmarking ; menggambarkan service blueprint dari layanan google meet untuk  memudahkan  pendefinisian  dimensi,  atribut,  dan perumusan rekomendasi perbaikan ; menambah sampel untuk
meningkatkan  akurasi  data  ;  melakukan exploratory  factor analysis sebelum mendefinisikan dimensi dan atribut kualitas ;  meningkatkan  cakupan  target  segmen  pengguna  yang menjadi responden.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. Pakpahan and Y. Fitriani, “Analisa pemanfaatan teknologi informasi dalam pembelajaran jarak jauh di tengah pandemi virus corona covid- 19,” J. Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res. , vol. 4, no. 2, pp. 30– 36, 2020.
[2]  L.  Angelina,  “Strategi  pengelolaan  zoom  meeting  dalam  proses pembelajaran dimasa pendemi,” J. Pendidik. Teknol. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 27–32, 2020.
[3]  H.  Nurhayati,  “Indonesia:  leading  communication  platforms  WFH 2020Statista,” Statista .https://www.statista.com/statistics/1126482/ind onesia-leading-communication-platforms-wfh/
[4]  M. Fasciani, T. Eagle, A. Preset, and B. Doherty, “Magic Quadrant for Meeting Solutions.” Gartner Inc, 2019.
[5]  H. L. Gilmore, “Continuous incremental improvement: an operations strategy,” SAM Adv. Manag. J. , vol. 55, no. 1, p. 21, 1990.
[6]  I. I. Khafizov and I. G. Nurullin, “Product quality as the main factor of increase of competitiveness (on the example of JSC ‘Kazan helicopter plant’),”  in IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , 2017, vol. 240, no. 1, p. 12039.
[7]  J.  A.  Belohlav,  “Quality,  strategy,  and  competitiveness,” Calif. Manage. Rev. , vol. 35, no. 3, pp. 55–67, 1993.
[8]  R.  C.  Lewis  and  B.  H.  Booms,  “The  marketing  aspects  of  service quality,” Emerg.  Perspect.  Serv.  Mark. ,  vol.  65,  no.  4,  pp.  99–107, 1983.
[9]  A. Parasuraman, V. A. Zeithaml, and L. L. Berry, “A conceptual model of service quality and its implications for future research,” J.  Mark. , vol. 49, no. 4, pp. 41–50, 1985.
[10]  C. Berger, R. Blauth, and D. Boger, “Kanos methods for understanding customer-defind quality,” vol. 2, no. 4, pp. 2–28, 1993.
[11]  N. Kano, “Attractive quality and must-be quality,” Hinshitsu (Quality, J. Japanese Soc. Qual. Control. , vol. 14, pp. 39–48, 1984.
[12]  Y.-F. Kuo, J.-Y. Chen, and W.-J. Deng, “IPA--Kano model: A new tool for categorising and diagnosing service quality attributes,” Total Qual. Manag. \& Bus. Excell. , vol. 23, no. 7–8, pp. 731–748, 2012.
[13]  J. A. Martilla and J. C. James, “Importance-Performance Analysis,” J. Mark. , vol. 41, no. 1, pp. 77–79, 1977, doi: https://doi.org/10.2307/1250495.
[14]  B.  Milfelner,  B.  Snoj,  and  A.  P.  Korda,  “Measurement  of  perceived quality, percieved value, image and satisfaction interrelations of hotel services: comparison of tourists from Slovenia and Italy,” Drus. Istraz. , no. 113, pp. 605–624, 2011.
[15]  D. D. Morar and others, “An overview of the consumer value literature- -perceived value, desired value,” Mark. from Inf. to Decis. , no. 6, pp. 169–186, 2013.
[16]  Y.-P. Yeh, “The impact of customer advocacy on customer perceived value,” J. Bus. Retail Manag. Res. , vol. 8, no. 1, 2013.
[17]  B.  J.  Babin,  W.  R.  Darden,  and  M.  Griffin,  “Work  and/or  Fun: Measuring Hedonic and Utilitarian Shopping Value,” J. Consum. Res. , vol. 20, no. 4, pp. 644–657, 1994, doi: DOI:
http://dx.doi.org/10.1086/209376.
[18]  A.  Parasuraman  and  D.  Grewal,  “The  impact  of  technology  on  the quality-value-loyalty  chain:  a  research  agenda,” J.  Acad.  Mark.  Sci. , vol. 28, no. 1, pp. 168–174, 2000.
[19]  A.  Demir,  L.  Maroof,  N.  U.  S.  Khan,  and  B.  J.  Ali,  “The  role  of  E- service quality in shaping online meeting platforms: a case study from higher education sector,” J. Appl. Res. High. Educ. , 2020.
[20]  J. F. Hair Jr, G. T. M. Hult, C. M. Ringle, and M. Sarstedt, A Primer on  Partial  Least  Squares  Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM) . Los Angeles: Sage publications, 2021.