JURNAL GAUSSIAN, Volume 10, Nomor 2, Tahun 2021, Halaman 293-302 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## ANALISIS PENGARUH KEPUASAN TERHADAP LOYALITAS KONSUMEN SMARTPHONE SAMSUNG MENGGUNAKAN METODE PARTIAL LEAST SQUARE PADA MAHASISWA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG
Jefferio Gusti Putratama 1 , Alan Prahutama 2 ,  Suparti 3
1, 2, 3 Departemen Statistika,  Fakultas Sains  dan Matematika,  Universitas  Diponegoro email: jefferiogusti@students.undip.ac.id

## ABSTRACT
Smartphones are one of the electronic devices that are capable of experiencing fairly rapid development. The  existence  of  this  Smartphone  is  considered  to  be  the  most  important  item  for used  everyday. Samsung is one of the most popular smartphone brand in Indonesia. Based on data from the website of the Statcounter survey institute, it was found that the Samsung market share in Indonesia until August 2020 was in the top position, namely 24.19%. Samsung continues to make various innovations in order to continue to dominate  the top of the  smartphone sales segment. In addition,  to provide  consumer's satisfication so that consumer’s loyalty to the Samsung brand will be maintained. The purpose of this study is  to  make  measurement models  and  structural models, as  well  as  to  test the  relationship  of customer satisfaction to consumer loyalty of Samsung smartphones using the SEM – PLS (Partial Least Square) method. This research was conducted on Diponegoro University students who have purchased and used a Samsung smartphone. This research was conducted on Diponegoro University students who have purchased and used a Samsung smartphone. This research has produced 4 latent variables with 18 measurement models and 2 structural models. Based on the 2 structural models formed, the result shows that the R 2 value  in the customer satisfaction model is 0.670. This indicates that the variable  customer satisfaction can be  explained  by  the  variable  product quality  and  price  by  67%. Meanwhile,  in  the consumer loyalty model, the R 2 value is 0.478. This indicates that the consumer loyalty variable can be explained  by the consumer satisfaction variable of 47.8%.
Keywords : Samsung  Smartphone, Consumer’s Satisfaction, Consumer’s Loyalty,  Partial  Least Square .

## 1. PENDAHULUAN
Samsung  merupakan  salah  satu  merek smartphone yang  paling  banyak  diminati  di Indonesia.  Berdasarkan data dari website lembaga  survei statcounter,  diperoleh  bahwa market share  Samung  di  Indonesia  hingga  agustus  2020  menempati  posisi  teratas  yakni  sebesar 24,19%.  Samsung  terus  melakukan  berbagai  inovasi  agar  terus  merajai  puncak  segmen penjualan smartphone . Tujuan  melakukan  inovasi  ini  yaitu  supaya smartphone Samsung juga dapat  bersaing  dari  kompetitor-kompetitornya.  Selain  itu  juga  untuk  memberikan  kepuasan terhadap konsumen  sehingga  loyalitas  konsumen  terhadap merek Samsung  akan tetap terjaga.
Maka dari itu perlu dilakukan  sebuah penelitian  mengenai hubungan  kepuasan konsumen terhadap  loyalitas  konsumen smartphone Samsung.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan  metode Partial  Least  Square yang  bertujuan  untuk  menguji  hubungan  dari kepuasan konsumen  terhadap loyalitas  konsumen smartphone Samsung. Dalam penelitian  ini Kepuasan  Konsumen  dan  Loyalitas  Konsumen  sebagai  variabel  laten,  dimana  Kepuasan Konsumen  diukur  oleh variabel  Kualitas  Produk,  Harga, Citra Merek, serta Promosi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Perkembangan Smartphone Samsung di Indonesia
Setiap  tahun smartphone merek  Samsung  selalu  mengeluarkan  produk-produk  baru mereka sehingga  selalu  minat  pembeli.  Menurut  Hieronimus  Patardo (2019),  Samsung  masih
menguasai pangsa pasar smartphone di Indonesia. Lembaga riset GfK ( Growth for Knowledge ) menyebut,  pangsa pasar Samsung  di  Indonesia  masih  unggul  dengan  porsi  sebesar 42 persen. Pihak  Samsung  terus melakukan  inovasi  guna  meningkatkan  kepuasan  pelanggan.  Kepuasan konsumen  merupakan  ungkapan  perasaan seorang yang digambarkan  setelah membandingkan apa yang diharapkan  dengan apa yang ditawarkan perusahaan (Sunarti,  2016). Dengan adanya kepuasan  konsumen,  pihak  samsung  berharap  agar loyalitas  konsumen  dapat  selalu  terjaga. Menurut  Oliver  yang  dikutip  dalam  Ratih  Hurriyati  (2005),  loyalitas  pelanggan  adalah komitmen  pelanggan  bertahan secara mendalam  untuk  berlangganan  kembali  atau melakukan pembelian  ulang  merek/jasa  terpilih  secara konsisten  di  masa yang  akan  datang,  meskipun pengaruh  situasi  dan usaha-usaha pemasaran mempunyai  potensi  untuk  perubahan perilaku.
Ada banyak faktor  yang  menentukan  kepuasan konsumen  terhadap suatu  produk,  yang pertama  adalah  kualitas  produk.  Menurut  Kotler  dan  Amstrong  dalam  Gaol et  al. (2012), kualitas  produk  adalah  kemampuan  sebuah  produk  dalam  memperagakan  fungsiya,  hal  ini termasuk  keseluruhan  durabilitas,  reliabilitas,  ketepatan,  kemudahan  pengoperasian,  dan reparasi  produk,  juga  atribut  produk  lainnya.  Faktor  yang  kedua  adalah  Harga.  Menurut Sondakh  (2014),  Produk  yang  mempunyai  kualitas  yang  sama tetapi  menetapkan  harga yang relatif  murah  akan memberikan  nilai  yang  lebih  tinggi  kepada  pelanggannya.  Ketiga  adalah faktor  citra  merek.  Citra  Merek  menurut  Sondakh  (2014)  merupakan  representasi  dari keseluruhan  persepsi  terhadap  merek  dan  bentuk  dari  informasi  dan  pengalaman  masa  lalu terhadap  merek  itu.  Kemudian  faktor  promosi  juga  dapat  menentukan  kepuasan  konsumen. Menurut  Tjiptono  dalam  Trisnawan  (2014),  “Promosi  adalah  suatu  bentuk  komunikasi pemasaran dimana  aktivitas  pemasaran berusaha menyebarkan informasi,  mempengaruhi  atau membujuk,  mengingatkan  pasar  sasaran  atas  perusahaan  dan  produknya  agar  bersedia menerima,  membeli,  dan loyal  pada produk  yang ditawarkan perusahaan yang bersangkutan”.

## 2.2 Skala Pengukuran pada Variabel
Skala  Pengukuran  adalah  kategori  respon  ataupun  item  yang  menunjukkan  ukuran  dari suatu  variabel,  baik  kualitatif  maupun  kuantitatif.  Menentukan  skala  ( scale )  pengukuran terhadap  indikator-indikator  dari  variabel  disebut scalling. Tipe  skala  pengukuran  ada  4, diantaranya  yaitu  skala nominal,  ordinal,  interval,  dan rasio.

## 2.3 Uji Validitas dan Reliabilitas Kuisioner

## 2.3.1 Uji Validitas
Menurut  Sujarweni  dan  Endrayanto  (2012),  validitas  digunakan  untuk  mengetahui kelayakan  butir-butir  pernyataan (ρ) dalam mendefinisikan  suatu variabel. Hipotesis:
H 0 : ρ = 0 (item  pernyataan tidak  valid) H 1 : ρ ≠ 0 (item  pernyataan valid)
Statistik  Uji: 𝑟 = 𝑛  ∑ 𝑋 𝑖 𝑌 𝑖 𝑛 𝑖=1 −∑ 𝑋 𝑖 ∑ 𝑌 𝑖 𝑛 𝑖=1 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 ] 𝑟 untuk  setiap butir  pernyataan (ρ) Keterangan:
X:  skor item  pernyataan/variabel  indikator
r: koefisien  korelasi
Y: Total skor item  pertanyaan/variabel  indikator
n: ukuran  sampel
Kriteria  uji:  H 0 ditolak  jika  nilai  r>r (α;  df) dengan  df  =  n-2,  sehingga  kuesioner  tersebut dinyatakan  valid  artinya suatu butir  pernyataan/variabel  indikator  memiliki  kontribusi  terhadap keseluruhan  pernyataan/variabel  indikator  (Sujarweni  dan Endrayanto,  2012).

## 2.3.2 Uji Reliabilitas
Reliabilitas  menunjukkan  akurasi, konsistensi,  dan ketepatan suatu alat ukur dalam melakukan pengukuran  (Hartono,  2008).  Teknik  perhitungan  uji  reliabilitas  yang  digunakan  adalah Cronbach Alpha yang ditulis dengan  rumus sebagai berikut:
Alpha Cronbach  = 𝑘 𝑘 − 1 (1 − ∑ 𝑆 𝑖 2 𝑘 𝑖=1 𝑆 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 2 )
Keterangan: 𝑆 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 2 : ∑ 𝑋 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 − ( ∑ 𝑋𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 𝑛 𝑛 dimana 𝑋 𝑖 : skor item pertanyaan,
𝑆 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 2 : varian total  item pertanyaan,
k: banyaknya item pernyataan n: ukuran  sampel ∑ 𝑆 𝑖 2 𝑘 𝑖=1 : jumlah  varian  dari item pernyataan Kriteria  uji:  Suatu  instrumen  dikatakan  reliabel  jika  nilai Cronbach Alpha > 0,60  (Sujarweni dan Endrayanto,  2012).

## 2.4 Structural Equation Model
Menurut  Wright  dalam  Abdillah  dan  Jogiyanto  (2015), Structural Equation Model (SEM) adalah suatu teknik statistika  untuk menguji  dan mengestimasi  hubungan  kausal dengan mengintegrasi  analisis  faktor  dan  analisis  jalur.  Salah  satu  keunggulan  SEM  adalah kemampuan  mengukur  variabel laten yang tidak secara langsung  diukur  tetapi  melalui  estimasi indikator  atau parameternya.

## 2.5 Partial  Least Square (PLS)
Partial  Least Square ( PLS) pertama  kali  dikembangkan  oleh  Herman  Wold,  sebagai metode  umum  untuk  mengestimasi  model  jalur  yang  menggunakan  konstruk  laten  dengan multiple indikator.  Sebagai  alat  model  prediksi,  PLS  mendefinisikan  variabel  laten  sebagai linear  agregat (selisih)  dari indikatornya.

## 2.5.1 Variabel  Laten dengan Indikator Reflektif dan Indikator Formatif
Variabel  laten  adalah  variabel  yang  tidak  dapat  diobservasi  secara langsung  sehingga harus memiliki  defenisi  operasional  dengan menggunakan  beberapa item  atau indikator  untuk merepresentasi variabel  tersebut. Model indikator  reflektif  mengasumsikan  bahwa kovarian  di antara pengukuran  dijelaskan  oleh varian  yang merupakan manifestasi  dari konstruk  latennya. Model  indikator  formatif  mengasumsikan  bahwa  pengukuran  saling  terikat  mempengaruhi konstruk  latennya.

## 2.5.2 Spesifikasi Model PLS
Menurut (Ghozali,  2011),  Model spesifikasi  PLS dalam analisis  jalur  terdiri  atas tiga tipe hubungan,  yaitu Inner model , outer model , dan weight relation .
1. Inner model
menunjukkan  spesifikasi  hubungan  kausal antar variabel  laten (model  struktural).
2. Outer model
Menunjukkan  spesifikasi  hubungan  antara  indikator  atau  parameter  yang  diestimasi dengan variabel  latennya  (model  pengukuran).
3. Weight relation
Menunjukkan  hubungan  nilai  varian  antar indikator  dengan variabel  latennya.

## 2.5.3 Algoritma PLS
Algoritma  terdiri  dari tiga tahap, yaitu:

## Tahap 1
Menurut  Ghozali  dan Latan (2014),  komponen  skor estimasi  untuk  setiap variabel  laten diperoleh  dengan  2 (dua) cara yaitu,  melalui outside approximation untuk model  pengukuran dan inside approximation untuk model struktural.
Tahap 1.1 Outside Approximation
Tahap untuk  mengestimasi  setiap variabel  laten sebagai kombinasi  linier  ξ j (untuk variabel  eksogen) dari  variabel indikator  x jk dan η j (untuk variabel  endogen) dari variabel indikator  y jk dengan  menghitung  pembobot  melalui  proses  iterasi.  Persamaan  untuk menghitung  skor variabel  laten:
ξ j = ∑ w ̃ jk x jk k i k=1 (Variabel Laten Eksogen) 𝜂 j = ∑ w ̃ jk y jk k i k=1 (Variabel Laten Endogen)
dengan w ̃ jk adalah outer weight. Menurut  Trujillo  (2013)  untuk  memudahkan  iterasi maka semua pembobot  awal diberi  nilai  sama dengan 1 ( w ̃ jk =1).
Tahap 1.2 Inside Approximation a. Centroid Scheme
Bobot inner model e ij merupakan korelasi tanda ( sign correaltion ) antara Y i dan Y j . b. Factor Scheme
Bobot inner model (𝑒 𝑖𝑗 ) merupakan korelasi  antara 𝑌 𝑗 dan 𝑌 𝑖 c. Path Scheme
inner weight adalah koefisien regresi dari Y i dalam regresi berganda terhadap Y j .
Tahap 1.3 Updating Outer Weight Pada  hubungan  reflektif  setiap outer weight (penimbang) 𝑤 𝑗𝑘 adalah  koefisien regresi  sederhana dari 𝑍 𝑗 dan Y jk serta Z j dan  X jk . Dengan  X jk adalah  hasil  regresi  dari outer weight ( w jk )  dengan  variabel  eksogen  Z j dan  Y jk adalah  hasil  regresi  dari outer weight ( w jk ) dengan variabel  endogen Z j. x jk = w jk Z j + δ jk (Refleksif  Eksogen) y jk = w jk 𝑍 j + ε jk (Refleksif  Endogen)
Estimasi  model  reflektif  diperoleh  dengan  metode least  square dengan  cara meminimumkan  jumlah  kuadrat eror ( δ jk atau ε jk ). Jumlah  kuadrat δ 𝑗𝑘 diturunkan  terhadap w jk hingga  diperoleh:
𝑤 ̂ 𝑗𝑘 = 𝐶𝑜𝑣 (x 𝑗𝑘, 𝑍 𝑗 ) 𝑣𝑎𝑟  (𝑍 𝑗 )
(Riyanti et al ., 2016)
Hal  ini  sejalan  dengan  indikator  reflektif  terhadap  variabel  endogen  yang  memilik i persamaan: y jk = w jk Z j + ε jk 𝑤 ̂ 𝑗𝑘 = 𝐶𝑜𝑣 (y 𝑗𝑘, 𝑍 𝑗 ) 𝑣𝑎𝑟  (𝑍 𝑗 )

## Tahap 1.4 Pemeriksaan Konvergensi
Berdasarkan Ghozali  dan Latan (2014)  menyarankan  batasan |𝑤̃ 𝑗𝑘 𝑠−1 − 𝑤 ̃ 𝑗𝑘 𝑠 | < 10 −5 sebagai batas konvergensi.  Jika telah konvergen,  maka didapat  nilai  dugaan akhir variabel  laten. 𝑋 𝑗 = ∑ 𝑤 ̃ 𝑗𝑘 𝑛𝑒𝑤 𝑋 𝑗𝑘 𝑘 𝑖 𝑘=1 (Variabel Eksogen) 𝑌 𝑗 = ∑ 𝑤 ̃ 𝑗𝑘 𝑛𝑒𝑤 𝑌 𝑗𝑘 𝑘 𝑖 𝑘=1 (Variabel Endogen)
Tahap 2
Tahap kedua menduga estimasi  koefisien  jalur 𝛽 𝑗𝑖 ̂ = 𝛽 𝑗𝑖 untuk setiap inner model . Untuk model  struktural,  koefisien  jalur diduga  dengan ordinary least square pada regresi berganda Y j dan Y i yang bersesuaian. Y j = ∑ 𝜷 𝒋𝒊 ̂ 𝒊↔𝒋 Y i Sehingga , 𝜷 𝒋𝒊 ̂ = (𝒀 𝒊 ′ 𝒀 𝒊 ) −𝟏 𝒀 𝒊 ′ 𝒀 𝒋

## Tahap 3
Menurut  Trijullo  dalam  Nataila  (2017),  pada  tahap  ketiga  algoritma  ini  terdiri  dari menghitung  koefisien loading. Koefisien loading diperoleh  dengan menghitung  korelasi antara variabel  laten dengan masing-masing  indikatornya.
𝜆̂ 𝑗𝑘 = 𝑐𝑜𝑟 (𝑋 𝑗𝑘 ,𝑋 𝑗 ) (Variabel Eksogen)
𝜆̂ 𝑗𝑘 = 𝑐𝑜𝑟 (𝑌 𝑗𝑘 , 𝑌 𝑗 ) (Variabel Endogen)

## 2.5.4 Evaluasi Model PLS
a. Evaluasi model Pengukuran
1) Indicator Reliability
Ukuran yang digunakan  untuk  mengukur  reliabilitas  indikator  tersebut yaitu dengan  melihat  nilai  koefisien  hubungan  setiap indikator  terhadap variabel  laten. Nilai  uji  yang digunakan  untuk  menilai  bahwa koefisien  hubungan  setiap indikator terhadap  variabel  laten  sudah  reliabel,  yaitu  nilai  koefisien  tersebut  harus  lebih besar dari 0,6.
2) Composite Reliability (ρ c )
Nilai Composite Reliability (ρ c ) yang  tinggi  menunjukkan  konsistensi  yang tinggi dari  blok  indikator  dalam  mengukur  varaiabel  laten.  Direkomendasikan  nilai Composite Reliability (ρ c ) lebih besar dari 0,7 (Abdillah  & Jogiyanto,  2015). Composite Reliability (ρ c ) dihitung  dengan rumus  sebagai berikut:
𝜌 𝑐 = (∑ 𝜆 𝑗𝑘 𝑘 ) 2 (∑ 𝜆 𝑗𝑘 𝑘 ) 2 + ∑ 𝑣𝑎𝑟(𝜀 𝑗𝑘 ) 𝑘
3) Convergent Validity Cara  untuk  menguji  kevalidan  dari  konvergensi outer  weight adalah  dengan melihat  nilai Average Variance Extracted (AVE) yang harus lebih  besar dari 0.50. Dengan nilai  AVE diperoleh  dari rumus:
𝐴𝑉𝐸 = ∑ 𝜆 2 𝑗𝑘 𝑘 ∑ 𝜆 2 𝑗𝑘 𝑘 + ∑ 𝑣𝑎𝑟(𝜀 𝑗𝑘 ) 𝑘
4) Discrimininant Validity
Uji  validitas  diskriminan  ( Discrimininant Validity ) dapat  dilihat  dari  nilai cross- loading antara indikator  dan  variabel  latennya.  Suatu  indikator  dinyatakan  valid jika  pada skor loading  terlihat  bahwa masing-masing  indikator  akan memiliki  skor loading  yang  lebih  tinggi  terhadap  variabel  konstruknya,  dibandingkan  terhadap variabel  konstruk  yang lainnya.
b. Evaluasi Model Struktural
1) Koefisien  Determinasi  (R 2 )
Nilai  R 2 menunjukkan  seberapa besar keragaman pada variabel endogen  yang mampu dijelaskan  oleh variabel  eksogen.
2) Predictive Relevance (Q 2 )
Predictive  Relevance (Q 2 )  digunakan  untuk  validasi  kemampuan  prediksi model.  Apabila  nilai  Q 2 lebih  dari  nol,  maka  dikatakan  bahwa  model  struktural memiliki  prediksi  yang relevan. Sebaliknya  jika  nilai  Q 2 kurang dari nol menunjukkan bahwa model  kurang  memiliki  prediksi  yang relevan (Ghozali  dan Latan, 2014).
3) Model Fit (Kecocokan Model)
Tabel 1. Kriteria Model Fit No Model Fit Kriteria Fit 1 SRMR ( Standardized Root Mean Square Residual ) Model dikatakan baik jika  nilai  SRMR < 0,1 2 NFI ( Norm Fit Index ) Model dikatakan baik jika  nilai      0 < NFI < 1

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Jenis dan sumber data
Penelitian  menggunakan  data  primer  yang  diperoleh  dari  kuesioner.  Ukuran  Sampel dalam penelitian  ini  adalah 119 responden.  PLS tidak  memerlukan  ukuran sampel  yang besar. Oleh  karena itu  ukuran  sampel  dalam  penelitian  ini  memenuhi  syarat  dengan  metode  PLS. Teknik  pengambilan  sampel  yang  digunakan  adalah non-probability sampling yaitu  teknik judgemental sampling. Dimana  kriteria  responden  dari  penelitian  ini  adalah  Mahasiswa Universitas  Diponegoro  yang telah membeli  dan menggunakan  merek smartphone Samsung. 3.2 Model Teoritis dan Hipotesis Penelitian
hubungan  kepuasan konsumen  terhadap loyalitas  konsumen  merek Samsung dapat dirumuskan beberapa hipotesis  sebagai berikut:
H 1 :   Kualitas  Produk smartphone Samsung memiliki  pengaruh terhadap Kepuasan konsumen. H 2 :   Harga smartphone Samsung memiliki  pengaruh terhadap Kepuasan konsumen. H 3 :   Promosi smartphone Samsung memiliki  pengaruh  terhadap Kepuasan konsumen. H 4 :   Citra merek smartphone Samsung memiliki  pengaruh  terhadap Kepuasan konsumen. H 5 :   Kepuasan  konsumen  memiliki  pengaruh  terhadap  Loyalitas  konsumen smartphone Samsung.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Uji validitas Tabel 2. Uji  validitas Variabel Indikator Nilai  r Keterangan ξ 1 X 11
0,635
Valid X 12 0,837 Valid X 13 0,862 Valid X 14 0,708 Valid X 15 0,838 Valid ξ 2 X 21 0,846 Valid X 22 0,893 Valid X 23 0,907 Valid X 24 0,816 Valid ξ 3 X 31 0,842 Valid X 32 0,674 Valid X 33 0,864 Valid X 34 0,845 Valid ξ 4 X 41 0,804 Valid X 42 0,734 Valid X 43 0,632 Valid X 44 0,788 Valid η 1 Y 11 0,877
Valid Y 12 0,882 Valid Y 13 0,891 Valid Y 14 0,925 Valid Y 15 0,868 Valid
Kualitas Produk Kepuasan konsumen Harga Promosi Citra merek Loyalitas Konsumen
η 2 Y 21 0,834 Valid Y 22 0,904 Valid Y 23 0,907 Valid Y 24 0,805 Valid

## 4.2 Uji Reliabilitas
Tabel 3. Uji  Reliabilitas Variabel Cronbach Alpha Keterangan Kualitas  Produk (𝜉 1 ) 0,738 Reliabel Harga (ξ 2 ) 0,890 Reliabel Promosi (ξ 3 ) 0,933 Reliabel Citra merek (ξ 4 ) 0,835 Reliabel Kepuasan Konsumen (η 1 ) 0,885 Reliabel Loyalitas Konsumen (η 2 ) 0,823 Reliabel

## 4.3 Analisis Model Penelitian
Pada Model awal masih  ada variabel yang tidak berpengaruh signifikan  maka model  harus dikonstruksi  ulang  dengan  melakukan  trimming  yaitu  menghapus  variabel  yang  tidak memenuhi  kriteria validasi  model struktural.  Setelah dilakukan  evaluasi model  dan uji  hipotesis pada model  awal, diperoleh  bahwa variabel Citra merek dan Promosi  tidak  memiliki  pengaruh yang signifikan.  Sehingga,  Variabel  yang  akan dihapus  untuk  membentuk  model  baru adalah variabel  Citra Merek dan Promosi. Maka, didapatkan  model  akhir  untuk  18 model  pengukuran dengan indikator  X11,  X12,  X13,  X14,  X15,  X21,  X22,  X23,  X24,  Y11, Y12, Y13, Y14,  Y15, Y21, Y22, Y23, Y24. Dengan model  struktural yaitu  Kepuasan Konsumen (η 1 ) yang dijelaskan oleh variabel  Kualitas  Produk (𝜉 1 ) dan Harga (ξ 2 ) serta variabel Loyalitas  Konsumen (η 2 ) yang dijelaskan  oleh Kepuasan Konsumen (η 1 ) .
Gambar 2. Diagram Jalur Model  Akhir  PLS

## 4.3.1 Estimasi parameter
Tahap pertama adalah  estimasi untuk  setiap variabel  laten sebagai kombinasi  linier  dari indikatornya,  dengan menghitung  pembobot  melalui  proses iterasi.
Tahap  kedua  adalah  estimasi  non-iteratif  untuk  menghasilkan  koefisien  model pengukuran  ( outer loadings).
Tabel 4. Nilai Outer Loading Variabel Outer Loading Nilai Outer Loading Kualitas Produk λ 11 0,604 λ 12 0,849 λ 13 0,874 λ 14 0,688 λ 15 0,853 Harga λ 21 0,887 λ 22 0,832
λ 23 0,854 λ 24 0,880 Kepuasan Konsumen λ 11 0,878 λ 12 0,884 λ 13 0,891 λ 14 0,925 λ 15 0,865 Loyalitas Konsumen λ 21 0,844 λ 22 0,924 λ 23 0,911 λ 24 0,767
Tahap ketiga  adalah estimasi non-iteratif  untuk  menghasilkan  koefisien  model  jalur  struktural
Tabel 5. Koefisien  Jalur Pengaruh Variabel Koefisien Jalur Estimasi Koefisien Jalur Kualitas Produk → Kepuasan Konsumen γ 11 0,519 Harga → Kepuasan Konsumen γ 12 0,428 Kepuasan  Konsumen → Loyalitas Konsumen β 12 0,695 4.3.2 Evaluasi model pengukuran
a. Reliabilitas indikator
Dilihat  dari  nilai Outer Loading Model  II dapat  disimpulkan  bahwa  semua  koefisien hubungan  indikator  telah  memenuhi  uji  reliabilitas  indikator  dikarenakan  nilai outer loading lebih dari 0,6.
b. Reliabilitas komposit
Tabel 6. Composite Reliability Variabel Composite Reliability Kualitas  Produk 0,885 Harga 0,921 Kepuasan Konsumen 0,949 Loyalitas  Konsumen 0,921
Dapat disimpulkan  bahwa nilai composite reliability pada semua variabel  bernilai  lebih dari  0,6.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  masing-masing  variabel  indikator  memilik i konsistensi  yang tinggi  dalam mengukur  variabel  laten.
c. Validitas konvergensi Berdasarkan  Tabel  22  diperoleh  informasi  bahwa  nilai  AVE  pada  semua  variabel memiliki  nilai  lebih  besar dari  0,5.  Hal ini  mengindikasikan  bahwa outer weight setiap indikator  variabel  Kualitas  Produk,  Harga, Citra merek, Promosi,  Kepuasan Konsumen, Loyalitas  Konsumen yang sudah konvergen  adalah valid.
Tabel 7. Covergent validity Variabel AVE Kualitas  Produk 0,610 Harga 0,746 Kepuasan Konsumen 0,790 Loyalitas  Konsumen 0,746 d. Validitas diskriminan
Diperoleh  semua nilai  korelasi  antar  indikator  dengan  variabel  latennya  paling  tinggi dibandingkan  pada variabel lain.  Hal ini  mengindikasikan  bahwa beberapa variabel  laten mampu  memprediksi  indikatornya  lebih  baik  dibandingkan  variabel  laten lainnya.
Tabel 8. Cross Loading
HARGA KEPUASAN KONSUMEN KUALITAS PRODUK LOYALITAS KONSUMEN X11 0.206 0.402 0.604 0.290 X12 0.490 0.667 0.849 0.456 X13 0.430 0.602 0.874 0.384 X14 0.332 0.442 0.688 0.229 X15 0.435 0.682 0.853 0.402 X21 0.887 0.644 0.512 0.397 X22 0.832 0.434 0.246 0.310 X23 0.854 0.462 0.273 0.395 X24 0.880 0.737 0.579 0.506 Y11 0.568 0.874 0.707 0.559 Y12 0.751 0.879 0.602 0.567 Y13 0.590 0.894 0.605 0.685 Y14 0.575 0.928 0.688 0.669 Y15 0.576 0.867 0.659 0.604 Y21 0.408 0.583 0.442 0.844 Y22 0.453 0.686 0.445 0.924 Y23 0.424 0.636 0.409 0.911 Y24 0.362 0.470 0.281 0.767 4.3.3 Evaluasi model struktural 1).  Koefisien  Determinasi Tabel 9. Koefisien  determinasi Variabel  Laten Endogen Nilai R 2 Kepuasan Konsumen 0,670 Loyalitas  Konsumen 0,478
hal  ini  mengindikasikan  bahwa  variabel  kepuasan  konsumen  dapat  dijelaskan  oleh variabel  kualitas  produk  dan harga sebesar 67%, sedangkan 33% dijelaskan  oleh variabel lain  di  luar  penelitian.  Kemudian,  variabel  loyalitas  konsumen  dapat  dijelaskan  oleh variabel  kepuasan konsumen  sebesar 47,8%,  sedangkan  52,2%  dipengaruhi  oleh  faktor lain.
2). Predictive Relevance (Q 2 ) Tabel 10. Nilai Predictive Relevance (Q 2 )
Variabel  Laten Endogen Nilai Q 2 Kepuasan Konsumen  ( 𝜂 1 ) 0,518 Loyalitas  Konsumen ( 𝜂 2 ) 0,351
Diperoleh  nilai  Q 2 untuk  setiap variabel  endogen  > 0 maka menunjukkan  validitas prediktif  yang baik.
3). Model Fit
Tabel 11. Model Fit Model Fit Kriteria Hasil Analisis  Keterangan SRMR ( Standardized Root Mean Square Residual ) SRMR < 0,1 0,088 Baik NFI ( Normed Fit Index ) 0 < NFI < 1 0,768 Baik
Berdasarkan hasil  output  disimpulkan  bahwa model  sudah baik. hal ini  mengindikas ikan bahwa estimasi  model  sudah cocok dengan data yang telah  diobservasi.
4.3.4 Pembahasan Model
Model  pengukuran  untuk  variabel  Kualitas  Produk:
X 11 = 0,604  ξ 1 + δ 11 X 14 = 0,688  ξ 1 + δ 14 X 12 = 0,849  ξ 1 + δ 12 X 15 = 0,853  ξ 1 + δ 15 X 13 = 0,874  ξ 1 + δ 13
Model  pengukuran  untuk  variabel  Harga:
X 21 = 0,887 ξ 2 + δ 21 X 23 = 0,854  ξ 2 + δ 23 X 22 = 0,832 ξ 2 + δ 22 X 24 = 0,880  ξ 2 + δ 24 Model  pengukuran  untuk  variabel  Kepuasan Konsumen: Y 11 = 0,874 η 1 + ε 11 Y 14 = 0,928 η 1 + ε 14 Y 12 = 0,879 η 1 + ε 12 Y 15 = 0,867 η 1 + ε 15
Y 13 = 0,894 η 1 + ε 13
Model  pengukuran  untuk  variabel  Loyalitas  Konsumen: Y 11 = 0,844 η 2 + ε 11 Y 14 = 0,767 η 2 + ε 14 Y 12 = 0,924 η 2 + ε 12 Y 13 = 0,911 η 2 + ε 13
Sedangkan,  model  struktural  terbaik untuk  variabel  Kepuasan Konsumen  adalah: η 1 = 0,519 ξ 1 + 0,428 ξ 2 + ζ 1 dan, model  struktural  terbaik untuk  variabel  Loyalitas  Konsumen adalah: η 2 = 0,344 η 1 + ζ 2

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  data  dan  pembahasan,  dapat  disimpulkan  bahwa  26  butir pernyataan kuisioner  yang  disebarkan  kepada responden  mampu  digunakan  untuk  mengukur tiap-tiap  variabel  laten (Kualitas  Produk,  Harga, Citra merek, Promosi,  Kepuasan Konsumen, dan Loyalitas  Konsumen).  Kualitas  Produk  dan Harga memiliki  pengaruh  terhadap Kepuasan Konsumen smartphone merek Samsung  sebesar 67 % dan 33 % dipengaruhi  oleh  faktor lain. Sedangkan,  Kepuasan  Konsumen  hanya  memiliki  pengaruh  47,8%  terhadap  Loyalitas Konsumen smartphone merek  Samsung,  dan  sisanya  dipengaruhi  oleh  faktor  lain.  Artinya mahasiswa  Universitas  Diponegoro  yang  puas  terhadap smartphone merek  Samsung,  belum tentu loyal  terhadap smartphone merek Samsung.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdillah,  W., & Jogiyanto.  2015. PARTIAL LEAST SQUARE (PLS) Alternatif STRUKTURAL EQUATION  MODELLING  (SEM)  dalam  Penelitian  Bisnis. Bengkulu:  ANDI Yogyakarta.
Fitriani,  V.,  & Sharif,  O.  O. 2018.  “Analisis  Faktor  yang  mempengaruhi  Loyalitas  Merek Konsumen  pada Produk Kosmetik.” e-Proceeding of Management 5 (1), 90-95. Gaol,  A.  L.,  Hidayat,  K.,  dan  Sunarti.  2012.  “Pengaruh  Kualitas  Produk  terhadap  Tingkat Kepuasan Konsumen  dan Loyalitas  Konsumen.” Jurnal Administrasi Bisnis. Ghozali,  I. 2011.  “ Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS”. Semarang:  Badan Penerbit Universitas  Diponegoro.
Ghozali,  I  &  Latan,  H.  2014. Partial  Least  Squares  Konsep,  Metode  dan  Aplikasi Menggunakan Program WarpPLS 4.0 . Semarang: BP Universitas Diponegoro. Gujarati,  D. 1978. Ekonometrika  Dasar. terjemahan oleh  Sumarno  Zain. Jakarta: Erlangga. Hurriyati,  R. 2005. Bauran Pemasaran dan Loyalitas Konsumen,  Bandung:  Alfabeta. Natalia,  E.,  Hoyyi,  A.  dan  Santoso,  R.  2017.  “Analisis  Kepuasan  Masyarakat  terhadap Pelayanan  Publik  Menggunakan  Pendekatan Partial  Least  Square (PLS).” Jurnal Gaussian 313-323. Ningsi,  W.  2012. Pemodelan  Ketahanan  PAngan Indonesia dengan  Menggunakan  Partial Least Square Path Modelling (PLS-PM). Tesis. Institut Pertanian Bogor.
Sondakh,  C.  2014.  “Kualitas  Layanan,  Citra  Merek  dan  Pengaruhnya  Terhadap  Kepuasan Nasabah  dan  Loyalitas  Nasabah Tabungan  (Studi  pada  Nasabah Taplus  BNI  Cabang Manado)”. Jurnal Riset  Bisnis  dan Manajemen, Vol  3  No.  1.  Fakultas  Ekonomi  dan Bisnis  Universitas  Sam Ratulangi.