JURNAL GAUSSIAN, Volume 11, Nomor 3, Tahun 2022, Halaman 323 - 331 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## PENGARUH KUALITAS LAYANAN DAN CITRA MEREK TERHADAP KEPUASAN PENGGUNA YOUTUBE PREMIUM MENGGUNAKAN

## PARTIAL LEAST SQUARE
Ajeng Dwi Rizkia 1* , Dwi Ispriyanti 2 , Sugito 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro *email: ajengdwirizkia@gmail.com
DOI: 10.14710/j.gauss.11.3.323-331

## Article Info:
Received: 2022-05-07 Accepted: 2022-07-19 Available Online: 2023-01-03

## Keywords:
Service Quality; Brand Image; Customer Satisfaction; SEM,; PLS
Abstract: As one of the largest digital service providers in the world, YouTube  certainly  makes  breakthroughs  to  maintain  user  interest  in accessing  videos  through  YouTube, one  of  which  is  by  creating  the YouTube Premium service. This research was conducted to determine the extent to which these services can provide a sense of satisfaction for its users, because as a digital service provider company, YouTube is very dependent on user satisfaction. User satisfaction is influenced by service quality and brand image. In this study, service quality, brand image, and service user satisfaction act as latent variables. To test the predictive relationship between indicator variables and variables that cannot be measured directly (latent variables) by seeing whether there is  a  relationship  or  influence  between  these  variables  using  the obtained modeling can be done using the Partial Least Square method. Therefore, to determine the effect of service quality and brand image on  YouTube  Premium  user  satisfaction,  an  analysis  was  conducted using the Partial Least Square method. The research data was obtained by  distributing  questionnaires  to  150  YouTube  Premium  users  in Indonesia.  The  results  of  the  analysis  show  that  service  quality  and brand  image  have  a  significant  effect  on  YouTube  Premium  user satisfaction.

## 1. PENDAHULUAN
YouTube merupakan perusahaan yang menyediakan situs untuk berbagi video dimana para penggunanya dapat memuat, menonton, dan berbagi video secara gratis (Faiqah, 2016). Salah  satu  hal  yang  dilakukan  YouTube untuk  menjaga  minat  akses  para  penggunanya adalah dengan menciptakan layanan YouTube Premium.
Dilansir dari Pusat Bantuan YouTube (2022), beberapa kelebihan YouTube Premium adalah para pengguna dapat menonton video tanpa adanya iklan, dapat mengunduh video untuk  ditonton  secara offline ,  para  pengguna  juga  dapat  memutar  video  saat  keluar  dari aplikasi  YouTube,  adanya  fitur picture-in-picture , serta  dapat  memilih  mode  audio  saja untuk mendengarkan musik tanpa memuat video.
Topik  yang  ingin  diangkat  dalam  penelitian  ini  terkait  dengan  layanan  YouTube Premium adalah  sejauh  mana  layanan  tersebut  dapat  memberikan  rasa  puas  bagi  para penggunanya.  Pada  penelitian  ini,  kualitas  layanan,  citra  merek,  dan  kepuasan  pengguna layanan berperan sebagai variabel laten, dengan kualitas layanan (X 1 ) dan citra merek (X 2 ) berperan  sebagai  variabel  laten  eksogen  dan  kepuasan  pengguna  (Y)  berperan  sebagai variabel laten endogen.
Berdasarkan fenomena yang terjadi dan penjabaran dalam latar belakang ini, maka akan dilakukan penelitian dengan judul “Pengaruh Kualitas Layanan dan Citra Merek Terhadap Kepuasan Pengguna YouTube Premium menggunakan Partial Least Square ”.
Adapun  rumusan  permasalahan  dari  penelitian  ini  adalah  bagaimana  pengaruh  antara kualitas layanan dan citra merek YouTube Premium terhadap kepuasan pengguna YouTube
Premium menggunakan Partial  Least  Square ,  dan tujuan  penelitian  ini  yaitu  menentukan pengaruh  antara  kualitas  layanan  dan  citra  merek  YouTube  Premium terhadap  kepuasan pengguna YouTube Premium menggunakan Partial Least Square.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
YouTube adalah situs yang menyediakan berbagai macam video yang popular di mana para pengguna dapat memuat, menonton, dan berbagi klip video secara gratis (Mangole et al. , 2017).
Salah satu layanan dari Google ini memfasilitasi penggunanya untuk mengunggah video yang  bisa  diakses  dan  ditonton  oleh  pengguna  lain  dari  seluruh  dunia  secara  gratis.  Bisa dikatakan YouTube adalah database video yang paling popular di dunia internet, atau bahkan mungkin yang paling lengkap dan variatif (Faiqah et al. , 2016). Menurut  Parasuraman et  al. (1988),  kualitas  layanan  merupakan  refleksi  persepsi evaluatif  konsumen  terhadap  layanan  yang  diterima  pada  suatu  waktu  tertentu.  Kualitas layanan ditentukan berdasarkan tingkat pentingnya pada indikator-indikator pelayanan.
Terdapat tiga dimensi dalam pengukuran kualitas layanan yang diakui oleh konsumen, yaitu dimensi fungsional, dimensi teknis, dan citra perusahaan (Parasuraman et al. , 1988). Parasuraman et  al. (1988)  menyusun  indikator-indikator  pokok  yang  menjadi  faktor utama  penentu  kualitas  layanan  yaitu Reliability (kehandalan), Responsiveness (daya tanggap), Assurance (jaminan), Empathy (perhatian) dan Tangible (bukti langsung).
Kotler dan Keller (2009) mendefinisikan citra merek sebagai persepsi dan  keyakinan yang    dilakukan    oleh    konsumen,    seperti    tercermin  dalam  asosiasi  yang  terjadi  dalam memori konsumen. Hal ini dapat diartikan sebagai persepsi dan kepercayaan yang dipegang oleh  konsumen,  yang  tercermin  atau  melekat  dalam  benak  dan  memori  dari  seorang konsumen itu sendiri.
Menurut Kotler (2005), citra merek yang efektif dapat mencerminkan tiga hal, antara lain  membangun  karakter  produk  dan  memberikan value  proposition ,  menyampaikan karakter produk secara unik sehingga berbeda dengan para pesaing dan memberi kekuatan emosional daripada kekuatan rasional.
Menurut Kotler (2005), pengukuran citra merek dapat dilakukan berdasarkan beberapa aspek  yaitu  citra  perusahaan  ( corporate  image ),  citra  produk  ( product  image ),  dan  citra pengguna  ( user  image ).  Indikator-indikator  yang  membentuk  citra  merek  menurut  Aaker dan Biel (2009) antara lain kekuatan, keunikan, dan keunggulan.
Amstrong  dan  Kotler  (1997)  menyatakan  bahwa  kepuasan  pelanggan  adalah  sejauh mana anggapan kinerja produk atau jasa memenuhi harapan pelanggan. Jika kinerja produk lebih  rendah  daripada  harapan  pelanggan,  maka  pelanggan  akan  merasa  tidak  puas. Sebaliknya, jika kinerja produk sesuai atau melebihi harapan pelanggan, maka pelanggan akan merasa puas.
Menurut Kotler (1996), ada beberapa metode yang dapat digunakan setiap perusahaan untuk  mengukur  dan  memantau  kepuasan  pelanggannya,  antara  lain  system  keluhan  dan saran, ghost shopping, lost customer analysis, dan survey kepuasan konsumen. sedangkan menurut Tjiptono (2016), ada beberapa indikator yang menentukan kepuasan pelanggan, di antaranya  kesesuaian  harapan,  minat  membeli  kembali,  kesediaan  merekomendasikan, menciptakan keputusan pembei pada perusahaan yang sama dan menciptakan sitra merek.
Menurut  Sarwono  dan  Narimawati  (2015), Structural  Equation  Modeling (SEM) merupakan teknik statistik yang digunakan untuk membangun dan menguji model statistik yang biasanya dalam bentuk model-model sebab akibat (Hox dan Bachger, 1998).
Variabel-variabel dalam SEM terdiri dari variabel laten dan variabel indikator. Variabel laten adalah variabel yang tidak dapat diukur secara langsung dan disimbolkan dengan elips.
Variabel  laten  digolongkan  menjadi  dua,  yaitu  variabel  laten  eksogen  dan  variabel  laten endogen.  Variabel  laten  eksogen  merupakan  variabel  independen  yang  mempengaruhi variabel dependen (variabel laten endogen), sedangkan variabel laten endogen merupakan variabel dependen yang dipengaruhi secara langsung maupun tidak langsung  oleh variabel independen  (variabel  laten  eksogen).  Variabel  indikator  adalah  variabel  yang  digunakan untuk mengukur variabel laten dan digambarkan dengan ikon kotak.
Menurut  Geladi  dan  Kowalski  (1986), Partial  Least  Square (PLS)  merupakan  suatu teknik statistik multivariat yang bisa untuk menangani banyak variabel respon serta variabel eksplanatori sekaligus.
Menurut  Wold  (1960),  PLS  adalah  metode  analisis  yang powerfull sebab  tidak didasarkan  pada  banyak  asumsi  atau  syarat,  seperti  uji  normalitas  dan  multikolinearitas. Metode tersebut mempunyai keunggulan tersendiri, antara lain data tidak harus berdistribusi normal multivariat. Bahkan indikator dengan skala data kategori, ordinal, interval, sampai rasio dapat digunakan. Keunggulan lainnya adalah ukuran sampel yang tidak harus besar.
Menurut  Abdillah  dan  Jogiyanto  (2015), Partial Least Square (PLS)  ialah  analisis persamaan struktural berbasis varian yang mampu melakukan pengujian model pengukuran ( outer model ) sekaligus model struktural ( inner model ). Evaluasi model PLS terdiri dua yatu model pengukuran dan model struktural.
Menurut  Chin  (1998), outer  model dilakukan  untuk  menilai  validitas  dan  reliabilitas model. Pada pengujian outer model , validitas konvergen berhubungan dengan prinsip bahwa variabel indikator dari suatu variabel seharusnya berkorelasi tinggi. Uji validitas konvergen dapat dilihat dari nilai loading factor untuk setiap variabel indikator, sedangkan uji validitas diskriminan  dapat  dilihat  dengan  membandingkan  akar  kuadrat  dari  AVE  untuk  setiap variabel  dengan  nilai  korelasi  antar  variabel  dalam  model. Rule  of  thumb yang  umum digunakan untuk menilai validitas konvergen yaitu nilai loading factor harus lebih dari 0,7 untuk  penelitian  yang  bersifat confirmatory .  Nilai loading  factor >  0,7  dikatakan  ideal, artinya indikator tersebut dikatakan valid mengukur konstruknya. Nilai loading factor antara 0,6-0,7  untuk  penelitian  yang  bersifat explanatory masih  dapat  diterima.  Nilai Average Variance Extracted (AVE) harus lebih besar dari 0,5. Nilai AVE > 0,5 menunjukkan ukuran validitas  konvergen  yang  baik  (Ghozali  dan  Latan,  2015).  Menurut  Ghozali  dan  Latan (2015), berikut rumus untuk menghitung AVE:
𝐴𝑉𝐸 = (∑ 𝜆 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 ) (∑ 𝜆 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 ) + (∑ 𝜃 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) ((1)
Keterangan: λ i : loading factor 𝜃 𝑖 : galat pengukuran pada variabel indikator item ke-i
Uji  reliabilitas  dilakukan  untuk  membuktikan  akurasi,  konsistensi,  dan  ketepatan instrumen dalam mengukur variabel. Pada pengujian PLS dengan menggunakan SmartPLS, untuk mengukur reliabilitas suatu variabel dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu dengan Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability , dengan ketentuan nilai Composite Reliability >  0.70  dan Cronbach’s  Alpha >  0,60  maka  masing-masing  variabel  dapat  dikatakan memenuhi uji reliabilitas. Menurut Ghozali dan  Latan (2015),  nilai Composite Reliability dapat  dihitung  dengan  menggunakan  rumus  yang  dikembangkan  oleh  Werts,  Linn,  dan Joreskog (1974) sebagai berikut:
𝜌 𝑐 = (∑ 𝜆 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 (∑ 𝜆 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 + (∑ 𝜃 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) (2)
Keterangan:
λ i : loading factor 𝜃 𝑖 : galat pengukuran pada variabel indikator item ke-i
Sedangkan  menurut  Arikunto  (2010),  untuk  menghitung Cronbach’s  Alpha dapat dilakukan dengan rumus sebagai berikut:
𝛼 = ( 𝑛 𝑛 − 1 ) (1 − ∑ 𝑠 𝑖 2 𝑠 𝑡 2 ) (3)
Keterangan: 𝛼 : koefisien reliabilitas instrumen ( Cronbach’s Alpha ) 𝑛
: banyaknya butir instrument
Σ𝑠 𝑖 2 : varians butir ke- 𝑖 dengan 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑛 𝑠 𝑡 2 : varians untuk skor total
Menurut Chin (1998), model struktural ( inner model ) menggambarkan hubungan antara variabel  laten  eksogen  dengan  variabel  laten  endogen.  Untuk  mengevaluasi inner  model dengan PLS, dilakukan dengan melihat nilai R-Square untuk setiap variabel laten endogen sebagai kekuatan prediksi dari model struktural. Menurut Chin (1998), karakteristik nilai R- square adalah sebagaimana disajikan pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1 . Karakteristik Nilai R-square Nilai R-square Keterangan R 2 < 0,19 Model sangat lemah 0,19 ≤ R 2 < 0,33 Model lemah 0,33 ≤ R 2 < 0,67 Model moderat R 2 > 0,67 Model kuat
Evaluasi  model  akhir  dilakukan  dengan  melihat  nilai  signifikansi  untuk  mengetahui pengaruh antar variabel melalui prosedur bootstrapping . Prosedur bootstrap menggunakan seluruh sampel asli untuk melakukan resampling kembali. Pengujian hipotesis dilakukan menggunakan hasil metode resampling bootstrap dengan minimum banyaknya jumlah sampel bootstrap sebanyak 200-1000 (Chin, 2013). Hipotesis dan statistik uji yang digunakan sebagai berikut.
Hipotesis:
𝐻 0 : 𝛾 𝑖 = 0 (variabel laten independen tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel laten dependen)
𝐻 1 : 𝛾 𝑖 ≠ 0 (variabel laten independen berpengaruh secara signifikan terhadap variabel laten dependen)
Statistik uji:
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛾̂ 𝑆𝐸(𝛾̂) (4)
Kriteria penolakan: 𝐻 0 ditolak apabila 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝑡 𝛼 2 ⁄ Nilai signifikansi yang digunakan yaitu ( two-tailed ) t-value 1,65 ( significance level = 10%),
1,96 ( significance level = 5%), dan 2,58 ( significance level =1%) (Hair, et al ., 2011).

## 3. METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  pada  tugas  akhir  ini  adalah  data  primer  yang  diperoleh  dari populasi pelanggan pengguna YouTube Premium. Jenis data pada penelitian ini adalah data
kualitatif yang dianalisis menggunakan pendekatan kuantitatif. Jenis pengumpulan data pada penelitian  ini  yaitu  dengan  cara  menyebarkan  kuesioner  kepada  para  responden.  Data responden  yang  akan  digunakan  sebagai  sampel  yaitu  berjumlah  150  yang  akan  diambil secara acak dari anggota populasi pengguna YouTube Premium di Indonesia.
Variabel-variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  variabel  laten eksogen sebagai variabel bebas (X) dan variabel laten endogen sebagai variabel terikat (Y).
Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini diukur dengan skala ordinal, di mana masing-masing indikator dari kualitas layanan, citra merek, dan kepuasan pelanggan diukur dengan skala ordinal sebagai berikut:
1 = Sangat Tidak Setuju
2 = Tidak Setuju 3 = Setuju
4 = Sangat Setuju
Metode  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Structural  Equation Modeling (SEM) dengan pendekatan Partial Least Square (PLS). Penelitian ini dianalisis secara  kuantitatif  menggunakan  PLS  dengan  alat  bantu  SmartPLS  3.0.  Adapun  langkah- langkah  metode  analisis  tersebut  yaitu  identifikasi  masalah,  melakukan  evaluasi  model pengukuran, melakukan evaluasi model struktural, uji hipotesis, dan menginterpretasi hasil evaluasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 1. Hasil Output Construct Reliability and Validity pada SmartPLS Construct Item Ite m Outer Loading Cronbachs Alpha Composite Reliability AVE Kualitas Layanan Reliability 1 1 0,743 0,933 0,941 0,516 Reliability 2 2 0,750 Reliability 3 3 0,699 Responsiveness 1 4 0,696 Responsiveness 2 5 0,734 Responsiveness 3 6 0,683 Assurance 1 7 0,740 Assurance 2 8 0,673 Empathy 1 9 0,741 Empathy 2 10 0,692 Empathy 3 11 0,709 Empathy 4 12 0,686 Tangible 1 13 0,700 Tangible 2 14 0,740 Tangible 3 15 0,775 Citra Merek Strength 1 16 0,765 0,887 0,909 0,556 Strength 2 17 0,733 Strength 3 18 0,760 Uniqueness 1 19 0,743 Uniqueness 2 20 0,708 Uniqueness 3 21 0,750 Favourable 1 22 0,726 Favourable 2 23 0,780 Kepuasan Pelanggan Kesesuaian Harapan 1 24 0,752 0,933 0,941 0,517 Kesesuaian Harapan 2 25 0,639 Kesesuaian Harapan 3 26 0,764 Minat Repurchase 1 27 0,704 Minat Repurchase 2 28 0,606 Merekomendasikan 1 29 0,711 Merekomendasikan 2 30 0,734 Merekomendasikan 3 31 0,710
Merekomendasikan 4 32 0,722 Keputusan Pembelian 1 33 0,815 Keputusan Pembelian 2 34 0,742 Keputusan Pembelian 3 35 0,764 Citra Merek 1 36 0,702 Citra Merek 2 37 0,636 Citra Merek 3 38 0,752
Sumber: Data Primer, 2022
Nilai korelasi indikator terhadap variabel latennya dapat dikatakan memenuhi validitas konvergen jika nilai dari loading factor > 0 . 6. Hasil output di atas telah menyatakan bahwa nilai loading factor dari masing-masing indikator nilainya > 0.6, yang berarti masing-masing indikatornya telah memenuhi syarat. Kemudian dari nilai AVE dapat dinyatakan bahwa setiap variabel memiliki nilai validitas konvergen yang baik karena memiliki nilai > 0.5. Dari hasil diatas nilai AVE ketiga konstruk lebih besar dari 0.5, maka model memenuhi kriteria validitas konvergen .
Tabel 2. Output Cross Loading Kualitas Layanan Citra Merek Kepuasan Pelanggan Reliability1 0,743 0,467 0,522 Reliability2 0,750 0,472 0,502 Reliability3 0,699 0,435 0,530 Responsiveness1 0,696 0,358 0,453 Responsiveness2 0,734 0,430 0,521 Responsiveness3 0,683 0,414 0,446 Assurance1 0,740 0,432 0,530 Assurance2 0,673 0,420 0,441 Empathy1 0,741 0,516 0,527 Empathy2 0,692 0,424 0,452 Empathy3 0,709 0,574 0,509 Empathy4 0,686 0,357 0,461 Tangible1 0,700 0,572 0,602 Tangible2 0,740 0,459 0,556 Tangible3 0,775 0,481 0,563 Strength1 0,522 0,765 0,608 Strength2 0,478 0,733 0,516 Strength3 0,456 0,760 0,581 Uniqueness1 0,477 0,743 0,414 Uniqueness2 0,413 0,708 0,412 Uniqueness3 0,494 0,750 0,456 Favourable1 0,457 0,726 0,584 Favourable2 0,492 0,780 0,587 KesesuaianHarapan1 0,489 0,483 0,752 KesesuaianHarapan2 0,465 0,564 0,639 KesesuaianHarapan3 0,599 0,593 0,764 MinatRepurchase1 0,505 0,514 0,704 MinatRepurchase2 0,386 0,500 0,606 Merekomendasikan1 0,433 0,474 0,711 Merekomendasikan2 0,441 0,443 0,734 Merekomendasikan3 0,517 0,456 0,710 Merekomendasikan4 0,510 0,476 0,722 KeputusanPembelian1 0,616 0,563 0,815 KeputusanPembelian2 0,534 0,447 0,742 KeputusanPembelian3 0,639 0,545 0,764 CitraMerek1 0,524 0,433 0,702 CitraMerek2 0,450 0,495 0,636 CitraMerek3 0,493 0,624 0,752

## Sumber:Data Primer, 2022
Berdasarkan  pada  tabel  di  atas  memperlihatkan  nilai cross  loading masing-masing indikatornya  >  0.6,  hal  ini  menunjukkan  uji  validitas  diskriminan  penelitian  ini  dapat dinyatakan valid.
Tabel 3. Nilai Validitas Diskriminan Citra Merek Kepuasan Pelanggan Kualitas Layanan Citra Merek 0,746 Kepuasan Pelanggan 0,711 0,719 Kualitas Layanan 0,637 0,712 0,718 Sumber:Data Primer, 2022
Berdasarkan hasil output yang terlihat pada Tabel 3., nilai yang ditunjukkan secara diagonal  adalah  nilai  akar  kuadrat  AVE  dan  nilai  di  bawahnya  adalah  korelasi  antar konstruk. Maka terlihat bahwa nilai akar kuadrat AVE lebih  tinggi dari pada nilai korelasi antar konstruk, sehingga dapat disimpulkan bahwa model yang diestimasi valid karena telah memenuhi kriteria validitas diskriminan.
Pada  Tabel  1.  di  atas,  telah  ditunjukkan  bahwa  semua  variabel  laten  yang  diukur memiliki nilai Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability > 0 . 7, sehingga variabel laten seluruhnya telah reliabel yang artinya model yang didapatkan baik.
Tabel 4. Output R-Square Kepuasan Pelanggan Keterangan R 2 0,618 Moderat

## Sumber:Data Primer, 2022
Pada  Tabel  4.  terlihat  bahwa  nilai R-Square untuk  variabel  laten  endogen  Kepuasan Pelanggan  (Y)  adalah  sebesar  0,618.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  kepuasan pelanggan mendapatkan kontribusi sebanyak 61,8% dari kualitas layanan dan citra merek dengan sisa persentasenya 38,2% lagi dijelaskan oleh variabel lain dari luar penelitian ini.

## Tabel 5. Output Path Coefficient
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values Kualitas Layanan -> Kepuasan Pelanggan 0,436 0,440 0,069 6,293 0,000 Citra Merek -> Kepuasan Pelanggan 0,433 0,437 0,062 6,964 0,000
Sumber : Data Primer, 2022
 Pengujian Hipotesis Kualitas Layanan (X 1 ) terhadap Kepuasan Pelanggan (Y)
 Hipotesis H 0 : Kualitas layanan dengan indikator-indikatornya tidak berpengaruh terhadap kepuasan pelanggan dengan indikator-indikatornya secara signifikan
H 1 : Kualitas  layanan  dengan  indikator-indikatornya  berpengaruh  terhadap kepuasan pelanggan dengan indikator-indikatornya secara signifikan
 Taraf Signifikansi: t-value 1,96 (α = 5%)
 Statistik Uji
Berdasarkan Tabel 5. diperoleh nilai t-statistics sebesar 6,293 dan p-value sebesar 0,000
 Kriteria Penolakan: Tolak H 0 jika t-statistics > t-value
 Keputusan: H 0 ditolak karena t-statistics (6,293) > t-value (1,96)
 Kesimpulan
Pada  α  =  5%,  dapat  disimpulkan  bahwa  kualitas  layanan  (X 1 )  dengan  indikator- indikatornya  berpengaruh  terhadap  kepuasan  pelanggan  (Y)  dengan  indikator- indikatornya secara signifikan.
 Pengujian Hipotesis Citra Merek (X 2 ) terhadap Kepuasan Pelanggan (Y)
 Hipotesis H 0 : Citra  merek  dengan  indikator-indikatornya  tidak  berpengaruh  terhadap kepuasan pelanggan dengan indikator-indikatornya secara signifikan
H 1 : Citra  merek  dengan  indikator-indikatornya  berpengaruh  terhadap  kepuasan pelanggan dengan indikator-indikatornya secara signifikan
 Taraf Signifikansi: t-value 1,96 (α = 5%)
 Statistik Uji
Berdasarkan Tabel 5. diperoleh nilai t-statistics sebesar 6,964 dan p-value sebesar 0,000
 Kriteria Penolakan: Tolak H 0 jika t-statistics > t-value
 Keputusan: H 0 ditolak karena t-statistics (6,964) > t-value (1,96)
 Kesimpulan
Pada  α  =  5%,  dapat  disimpulkan  bahwa  citra  merek  (X 2 )  dengan  indikator- indikatornya  berpengaruh  terhadap  kepuasan  pelanggan  (Y)  dengan  indikator- indikatornya secara signifikan.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Kualitas  layanan  (X 1 )  dengan  indikator-indikatornya  berpengaruh  secara  signifikan terhadap kepuasan pelanggan (Y) dengan indikator-indikatornya.
2. Citra merek (X 2 ) dengan indikator-indikatornya berpengaruh secara signifikan terhadap kepuasan pelanggan (Y) dengan indikator-indikatornya.

## DAFTAR PUSTAKA
Aaker, D.A., Biel. 2009. Brand Equity and Advertising: Advertising Role in Building Strong Brand . Lawrence Erlbaum Associates, Inc., Hillsdale. Abdillah,  W.,  Jogiyanto,  H.  2015. PLS  (Partial  Least  Square)  –  Alternatif  Structural Equation Modeling (SEM) dalam Penelitian Bisnis . Yogyakarta: ANDI. Faiqah,  F., et.  al .  2016. Youtube  Sebagai  Sarana  Komunikasi  bagi  Komunitas Makassarvidgram . Jurnal Komunikasi KAREBA Vol. 5, No.2: Hal. 259–272. Hootsuite and We Are Social. 2021. Digital in 2021 : Essential Insights Into Internet, Social Media,
Mobile, and E-Commerce Use In Indonesia . https://wearesocial.com/blog/2018/01/globaldigital-report-2018. Diakses: 4 Juli 2021. Hox, J. J., Bechger, T. M. 1998. An Introduction to Structural Equation Modeling . Family Science Review Vol. 11: Hal. 354-373.
Kotler, P., Keller, K. L.. 2009. Manajemen Pemasaran. Jilid I. Edisi ke 13 . Jakarta: Erlangga. Kotler, P., Amstrong, G. 2012. Principles of Marketing . New Jersey: Prentice Hall. Mangole,  K.  D.  B.,  Himpong,  M.,  Kalesaran,  E.  R.  2017. Pemanfaatan  Youtube  dalam Meningkatkan  Pengetahuan  Masyarakat  di  Desa  Paslaten  Kecamatan  Remboken Minahasa . Acta Diurna Komunikasi Vol.6, No.4: Hal. 1–15. Parasuraman, A., Zeithaml, V., Berry, L. 1988. Servqual: Multiple Item Scale for Measuring Consumer Perceptions of Service Quality . Journal of Retailing Vol. 64: Hal.12–36.
Pusat  Bantuan  YouTube.  2022. Menggunakan  Manfaat YouTube  Premium. https://support.google.com/youtube/answer/6308116?hl=id. Diakses: 27 April 2022. Sarwono,  J.,  Narimawati,  U.  2015. Membuat  Skripsi,  Tesis  dan  Disertasi  dengan  Partial Least Square SEM (PLS-SEM) . Yogyakarta: Penerbit ANDI. Situmorang, J. R. 2012. Pemanfaatan Internet Sebagai New Media dalam Bidang Politik, Bisnis, Pendidikan dan Sosial Budaya . Jurnal Administrasi Bisnis Vol.8, No.1: Hal. 73–87.
Supriyanto. 2008. Teknik Informasi & Komunikasi SMP Kelas VII , Hal: 26-50. Yudhistira: Yogyakarta.
Tjiptono,  Chandra,  G.  2011. Service,  Quality,  &  Satisfaction .  Edisi  Ketiga.  Yogyakarta: ANDI.