Vol. 16, No. 2,  174-186  Januari  2020 DOI: 10.20956/jmsk.v%vi%i.7851

## PARTIAL LEAST SQUARES-STRUCTURAL EQUATION MODELING PADA HUBUNGAN
ANTARA TINGKAT KEPUASAN MAHASISWA DAN KUALITAS GOOGLE CLASSROOM BERDASARKAN METODE WEBQUAL 4.0
Reny Rian Marliana *

## Abstract
This paper studied a relationship between the quality of google classroom and student satisfaction. The quality of google classroom measured based on the Webqual 4.0 which is consists of four variables i.e. information  quality,  service  interaction  quality,  user  interface  quality  and  usability.  The  relationship modeling  between  these  latent  variables  and  the  student  satisfaction  was  done  by  using  the  Partial Least  Squares-Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM).  Estimation  parameters  of  the  model  used PLS-SEM  algorithm  and  Ordinary  Least  Square (OLS) method . Data  was  collected  using  a questionnaire  to  89  students  of  google  classroom’s  Probability  and  Statistics  Course,  Odd  Semester 2017-2018  at  STMIK  Sumedang.  The  result  showed  the  information  quality,  the  service  interaction quality and the user interface quality does not have significantly influence of the student satisfaction. Each of the total effects are 0.149; 0.011 and -0.155. While the usability has a significant effect to the student satisfaction positively with total effect 0.707.
Keywords : partial least squares, pls-sem, webqual 4.0

## Abstrak
Hubungan antara kualitas google classroom dan tingkat kepuasan mahasiswa dipelajari pada paper ini. Kualitas google  classroom diukur  berdasarkan  metode  Webqual  4.0  yang  terdiri  atas  empat  variabel laten  yaitu  kualitas  informasi,  kualitas  interaksi  layanan,  kualitas  antar  muka  pengguna  dan  kegunaa. Pemodelan  hubungan  antara  keempat  laten  variabel  tersebut  dengan  tingkat  kepuasan  mahasiswa dilakukan  dengan  menggunakan Partial  Least  Squares-  Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM) . Estimasi parameter model dilakukan dengan menggunakan algoritma PLS-SEM yang didasarkan pada metode Ordinary  Least  Square (OLS).  Data  penelitian  diperoleh  melalui  penyebaran  89  kuesioner terhadap mahasiswa yang terdaftar pada google classroom mata kuliah Probabilitas dan Statistika pada Semester  Gasal  2017-2018  di  STMIK  Sumedang.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  kualitas informasi,  kualitas  antar  muka  penggunan  dan  kualitas  interaksi  layanan  tidak  berpengaruh  secara signifikan terhadap tingkat kepuasan mahasiswa dengan total pengaruh berturut-turut 0,149; 0,011 dan -0,155.  Sementara  variabel Usability berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  tingkat  kepuasan mahasiswa dengan total pengaruh sebesar 0,707.
Keywords : partial least squares, pls-sem, webqual 4.0
 Teknik Informatika, STMIK Sumedang Email : renyrianmarliana@gmail.com

## Reny Rian Marliana

## 1. PENDAHULUAN
Google Classroom merupakan bagian dari Google for Education . Google Classroom merupakan  sebuah  serambi  pembelajaran  campuran  yang  diperuntukkan  bagi  setiap  ruang lingkup  Pendidikan,  yang  dimaksudkan  untuk  menemukan  jalan  keluar  atas  kesulitan  dalam membuat,  membagikan  dan  menggolong-golongkan  setiap  penugasan  tanpa  kertas  [2]. Gooogle  Classroom terhubung  dengan  semua  layanan Google  for  Education lainnya  seperti Google  Mail,  Google  Drive,  Google  Calender,  Google  Docs,  Google  Sheets,  Google  Slides dan Google Sites dalam proses pembelajarannya.  Dengan demikian Google classroom dapat membantu memudahkan pendidik dan siswa dalam melaksanakan kegiatan belajar mengajar dengan  lebih  menarik  dan  lebih  efisien  dalam  hal  pengelolaan  waktu,  terutama  dalam  hal pengumpulan tugas, distribusi tugas dan komunikasi pendidik dan siswa [9].
Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan  Komputer  (STMIK)  Sumedang,  telah memanfaatkan google classroom sebagai salah satu komunikasi pembelajaran melalui media online yang  dapat  diakses  baik  melalui web  browser maupun  melalui  aplikasi  pada smartphone . Tujuan penggunaan Google Classroom tersebut untuk meningkatkan pelayanan pembelajaran menjadi lebih baik.  Sebagai bahan pertimbangan dan evaluasi, perlu diketahui factor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  kepuasan  mahasiswa  dalam  menggunakan google classroom . Pengukuran tingkat kepuasaan tersebut dapat didasarkan pada kualitas dari google classroom itu  sendiri.  Sehingga  akan  diperoleh  sebuah  model  hubungan  antara  kualitas google classroom dengan tingkat kepuasan mahasiswa.
WebQual 4.0  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  mengukur kualitas  sebuah  website. WebQual merupakan  sebuah  teknik  pengukuran  kualitas  website yang  didasarkan  pada  persepsi  penggunanya  [1,10].  Penerapan  metode  WebQual  4.0  untuk mengukur  kualitas  website  dapat  membantu  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang berpengaruh terhadap kepuasan pengguna akhir [12]. Selain dapat digunakan untuk mengukur kualitas sebuah website, metode WebQual 4.0 dapat pula digunakan untuk mengukur kualitas sebuah  aplikasi  [4].  Dengan  demikian,  metode  WebQual  4.0  dapat  digunakan  dalam mengukur  kualitas Google  Classroom yang  dapat  diakses  baik  melalui web browser pada Personal Computer maupun aplikasi pada smartphone.
Metode  WebQual  4.0  terdiri  atas  tiga  dimensi  yaitu Usability ,  kualitas  informasi  dan kualitas  layanan  [3,4,8,10,11,12].  Oleh  karena,  pengguna  sebuah  website  ataupun  aplikasi akan melihat tampilan dari website atau aplikasi itu sendiri sebagai interaksi pertama, terdapat sebuah modifikasi pada metode WebQual 4.0 melalui penambahan dimensi mengenai kualitas antar muka pengguna ( user interface quality ) [1]. Pengukuran kualitas google classroom pada penelitian  ini  dilakukan  berdasarkan  4  dimensi  yang  terdiri  atas  kualitas  informasi,  kualitas layanan interaksi, kualitas antar muka pengguna dan Usability .
Untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  kepuasan  mahasiswa dalam  menggunakan google  classroom ,  maka  diperlukan  sebuah  model  yang  dapat menggambarkan  hubungan  antara  kualitas google  classroom dengan  tingkat  kepuasan mahasiswa  berdasarkan  Metode  WebQual  4.0.  Model  tersebut  dapat  menggambarkan pengaruh  kualitas  informasi,  kualitas  layanan  interaksi,  kualitas  antar  muka  pengguna  dan kegunanan  terhadap  tingkat  kepuasan  mahasiswa  dalam  menggunakan google  classroom . Pada  beberapa  penelitian,  pemodelan  dilakukan  dengan  menggunakan  analisis  regresi  linear [3,4,8,10,11,12].    Sementara  dimensi-dimensi  pada  metode WebQual 4.0  merupakan  sebuah variabel laten yang tidak dapat diukur secara langsung. Melainkan dimanifestasikan ke dalam beberapa  indikator  dan  diukur  dalam  bentuk  item  pertanyaan  dengan  berbagai  skala pengukuran.
Hasil  penerapan  analisis  regresi  pada  beberapa  penelitian  [3,4,8,10,11,12]  tidak  dapat menginterpretasikan  hubungan  antara  masing-masing  dimensi  pada  Webqual  4.0  terhadap tingkat  kepuasan user .  Kesulitan  interpretasi  ini  dapat  disebabkan  oleh  adanya  penjumlahan semua  dimensi  pada  Webqual  4.0  menjadi  satu  variabel  kualitas  website  [10].  Selain  itu,

## Reny Rian Marliana
dapat  juga  disebabkan  oleh  analisis  regresi  yang  hanya  bisa  menghitung  nilai  koefisien determinasi  yang  mewakili  semua  dimensi  pada  Webqual  4.0  dalam  persamaan  taksiran regresi yang diperoleh [3,4,8,11,12].
Oleh karena itu, diperlukan sebuah pemodelan yang dapat digunakan dalam pemodelan variabel  laten  kualitas  informasi,  kualitas  layanan  interaksi,  kualitas  antar  muka  pengguna dengan  variabel  laten  tingkat  kepuasan  mahasiswa  dalam  menggunakan google  classroom dibandingkan  dengan  menggunakan  analisis  regresi  linear.  Salah  satu  model  yang  dapat digunakan  adalah Structural  Equation  Modeling (SEM).  SEM  merupakan  sebuah  metode analisis  data  multivariat  yang  digunakan  untuk  menguji  hipotesis  pada  hubungan-hubungan antara variabel-variabel terobservasi dan laten. Terdapat dua pendekatan yang digunakan pada SEM  yaitu Covariance-based  SEM (CB-SEM)  dan Partial  Least  Squares SEM (PLS-SEM) [5,6,7,13].
CB-SEM adalah pendekatan SEM yang digunakan ketika ukuran sampel besar dan data berdistribusi  normal,  sedangkan  PLS-SEM  dapat  digunakan  ketika  ukuran  sampel  kecil  dan data  tidak  berdistribusi  normal  [5,6,7,13].  Dikarenakan  ukuran  populasi  pada  penelitian  ini kecil  sehingga  ukuran  sampel  pun  kecil,  maka  metode  SEM  yang  dapat  diterapkan  adalah PLS-SEM.  Dengan  demikian,  pemodelan  variabel  laten  kualitas  informasi,  kualitas  layanan interaksi,  kualitas  antar  muka  pengguna  dengan  variabel  laten  tingkat  kepuasan  mahasiswa dalam  menggunakan google  classroom pada  penelitian  ini  dilakukan  melalui  metode  PLS- SEM.

## 2. PARTIAL LEAST-SQUARES STRUCTURAL EQUATION MODELING (PLS-SEM)
Stuctural  Equation  Modeling (SEM) merupakan  teknik  analisis  data  multivariat generasi kedua yang dapat membantu peneliti dalam menguji hubungan antara variabel laten. Terdapat  dua  pendekatan  pada  estimasi  hubungan  antar  variabel  pada  SEM  yaitu CB-SEM dan  PLS-SEM  [6,7,13]. Covariance  Based-Structural  Equation Modeling (CB-SEM) adalah pendekatan  pada  SEM  yang  digunakan  ketika  tujuan  dari  penelitian  adalah  menguji  sebuah teori,  mengkonfirmasi  sebuah  teori  dan  membandingkan  beberapa  alternatif  teori,  ukuran sampel  besar  dan  data  berdisitribusi  normal  [6,7,13].  Sedangkan Partial-Least  Squares- Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM)  merupakan  metode  nonparametrik  yang  tidak memerlukan  asumsi  distribusi  dari  data.  PLS-SEM  dapat  digunakan  pada  data  yang  tidak berdistribusi  normal  karena  algoritma  PLS  mentransformasikan  data  yang  tidak  normal melalui  teorema  limit  pusat  [7].  Dengan  kata  lain  PLS-SEM  dapat  digunakan  pada  data dengan ukuran sampel yang kecil. Secara umum, PLS-SEM memiliki tingkat statistical power dan menunjukkan konvergensi yang lebih tinggi dibandingkan dengan CB-SEM [7]. Ukuran sampel minimal untuk PLS-SEM harus sama atau lebih besar dari :
a. Sepuluh (10) kalinya jumlah terbanyak dari indikator formatif yang digunakan untuk mengukur sebuah konstruk.
b. Sepuluh  (10)  kalinya  jumlah  jalur inner  model terbanyak  yang  terhubung  langsung pada konstruk tertentu di inner model .
Tahapan  analisis  pada  PLS-SEM  tidak  jauh  berbeda  dengan  CB-SEM.  Perbedaanya hanya terletak pada metode penaksiran parameter dan tidak adanya pengujian goodness of fit (GOF)  pada  PLS-SEM.  Tahapan  analisis  PLS-SEM  pada  penelitian  ini  terdiri  atas  model spesifikasi,  estimasi  parameter  model,  pengujian  model  struktural  dan  pengujian  model pengukuran.
2.1. Model Spesifikasi
Model  spesifikasi  pada  PLS-SEM  dilakukan  dengan  membuat  sebuah path diagram (Gambar  1)  yang  menggambarkan  hubungan  antara  variabel  eksogen  dan  endogen (model struktural/ inner model ) dan hubungan antara variabel eksogen dan endogen terhadap indikatornya  masing-masing  (model  pengukuran/ outer  model ).  Pada  penelitian  ini,  model

## Reny Rian Marliana
struktural  dan  model  pengukuran  antar  variabel  penelitian  (Tabel  1)  dibentuk  berdasarkan modifikasi pada metode WebQual 4.0 [1].
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Item Pertanyaan Skala Ukur Notasi Kualitas Informasi (Y 1 ) 1 Google Classroom menyediakan informasi yang akurat Rating Scale 1 s/d 5 KI1 2 Google Classroom menyediakan informasi yang terpercaya Rating Scale 1 s/d 5 KI2 3 Google Classroom menyediakan informasi tepat waktu Rating Scale 1 s/d 5 KI3 4 Google Classroom menyediakan informasi yang relevan Rating Scale 1 s/d 5 KI4 5 Google Classroom menyediakan informasi yang mudah dimengerti Rating Scale 1 s/d 5 KI5 6 Google Classroom menyediakan informasi yang detail Rating Scale 1 s/d 5 KI6 Kualitas Interaksi Layanan (Y 2 ) 7 Mahasiswa merasa aman terhadap informasi pribadi Rating Scale 1 s/d 5 KIL7 8 Google Classroom memberikan ruang untuk personalisasi Rating Scale 1 s/d 5 KIL8 9 Google Classroom memberikan ruang untuk anggota kelas Rating Scale 1 s/d 5 KIL9 10 Google Classroom memberikan kemudahan untuk berkomunikasi dengan dosen Rating Scale 1 s/d 5 KIL10 Kualitas Antar Muka Pengguna (Y 3 ) 11 Google Classroom memberikan gambar yang tepat Rating Scale 1 s/d 5 KAMP11 12 Google Classroom menggunakan huruf ( font ) yang sesuai Rating Scale 1 s/d 5 KAMP12 13 Google Classroom menggunakan warna yang sesuai Rating Scale 1 s/d 5 KAMP13 14 Google Classroom menggunakan desain halaman yang sesuai Rating Scale 1 s/d 5 KAMP14 15 Link pada Google Classroom bekerja dengan baik Rating Scale 1 s/d 5 KAMP15 16  Kecepatan download pada halaman Google Classroom baik Rating Scale 1 s/d 5 KAMP16 17 Google Classroom memiliki tata letak yang terstruktur dan konsisten Rating Scale 1 s/d 5 KAMP17 Usability (Y 4 ) 18  Mahasiswa dengan mudah dapat belajar menggunakan Google Classroom Rating Scale 1 s/d 5 U18 19  Interaksi mahasiswa dengan Google Classroom jelas dan dapat dimengerti Rating Scale 1 s/d 5 U19 20 Google Classroom mudah untuk dinavigasi Rating Scale 1 s/d 5 U20
Variabel Item Pertanyaan Skala Ukur Notasi 21 Google Classroom mudah untuk digunakan Rating Scale 1 s/d 5 U21 22 Google Classroom mengandung nilai kompetensi Rating Scale 1 s/d 5 U22 23 Google Classroom menciptakan pengalaman positif bagi mahasiswa Rating Scale 1 s/d 5 U23 24 Google Classroom memiliki tampilan yang menarik Rating Scale 1 s/d 5 U24 Tingkat Kepuasan (Y 5 ) 25  Secara keseluruhan Google Classroom memuaskan Rating Scale 1 s/d 5 TK25
Gambar 1 . Model Spesifikasi

## 2.2. Estimasi Parameter Model
Penaksiran  atau  estimasi  parameter  model  pada  Gambar  1  dilakukan  dengan menggunakan  algoritma  PLS-SEM  yang  didasarkan  pada  metode Ordinary  Least
l 316 l 313  15  25  35  45
Kualitas Interaksi Layanan (Y 2 ) KIL7 KIL8 KIL9 KIL1 0 Kualitas Informasi (Y 1 ) KI1 KI2 KI3 KI4 KI5 KI6 Kualitas Antar Muka Pengguna (Y 3 ) KAMP11 KAMP12 KAMP13 KAMP14 KAMP15 KAMP16 KAMP17 Usability (Y 4 ) U18 U19 U20 U21 U22 U23 U24 Tingkat Kepuasan (Y 5 ) TK2 5 l 11 l 12
l 13 l 14 l 15 l 16 l 27 l 28 l 29 l 210 l 311 l 312 l 314 l 315 l 317 l 418
l 419 l 420 l 421 l 422 l 423 l 424 l 525
Square (OLS)  [6].  Algoritma  PLS-SEM  dikerjakan  menggunakan  model  regresi parsial  yang  dilakukan  secara  iterasi  dalam  dua  tahap.  Tahap  pertama  adalah penaksiran  skor  konstruk.  Tahap  kedua  adalah  penaksiran  nilai outer  loadings ( l ), path coefficients (  ) dan nilai R 2 dari variabel laten endogen. Nilai o uter loadings ( l ), diestimasi  melalui  regresi  sederhana  pada  setiap  indikator  terhadap  masing-masing konstruksnya. Sedangkan path coefficients (  ) dan nilai R 2 diestimasi melalui analisis regresi  antar  variabel  endogen.  Algoritma  PLS-SEM  dihentikan  ketika  konvergensi sudah tercapai atau nilai maksimal angka iterasi tercapai.

## 2.3. Evaluasi Model Pengukuran ( Outer Model )
Evaluasi  model  pengukuran  pada  PLS-SEM  membangun  sebuah  kriteria evaluasi  non-parametrik  dan  menggunakan  prosedur bootstapping dan blindfolding
[6] . Fokus  dari  evaluasi  model  pengukuran  adalah  mengevaluasi  validitas  dan reliabilitas dari pengukuran konstruk atau indikator. Pada model pengukuran reflektif di penelitian ini, evaluasi model pengukuran dilakukan dengan menggunakan internal consistency ( composite reliability ), indikator reliability , convergent validity ( average variance extracted ) dan discriminat validity .
Pengukuran internal  consistency dilakukan  dengan  menggunakan  statistic composite reliability (  c ) yang dihitung melalui :
 (∑ ) (∑ ) ∑    ( ) (1)
dengan l i adalah standardized  outer  loading variabel  indikator  ke- i pada  konstruk tertentu, e i adalah  eror  pengukuran  variabel  indikator  ke- i dan var ( e i )  adalah  varians dari eror pengukuran variabel indikator ke- i . nilai composite reliability berada dalam rentang 0 sampai dengan 1, semakin tinggi nilai menunjukkan semakin tinggi tingkat reliabilitas. Untuk dapat mengatakan sebuah variabel indikator memiliki nilai internal consistency yang cukup, nilai composite reliability harus lebih besar dari 0,708 [6]. Semakin tinggi nilai outer loading pada sebuah konstruk menunjukkan bahwa indikator-indikator  pada  konstruk  tersebut  memiliki  banyak  kesamaan.  Karakteristik ini  disebut  sebagai indikator  reliability .    Nilai outer  loading pada  semua  indikator harus signifikan secara statistic dengan ketentuan nilai minimal adalah 0,708. Ketika nilai outer  loading yang  diperoleh  berada  dalam  interval  0,4-0,7  harus dipertimbangkan  untuk  dikeluarkan  dari  model.  Dengan  catatan,  jika  penghapusan atau  pengeluaran  indikator  tersebut  dari  model  dapat  meningkatkan  nilai composite reliability dan nilai average variance extracted (AVE).
Secara  umum, Convergent  validity dapat  diukur  menggunakan  nilai  AVE dengan  ketentuan  nilai  AVE  harus  lebih  besar  dari  0,5.  Artinya,  ketika  nilai  AVE lebih  besar  dari  0,5  maka  secara  rata-rata  konstruk  menjelaskan  lebih  dari setengahnya (50%) varians setiap indikatornya. Sebaliknya jika nilai AVE lebih kecil dari 0,5 maka secara rata-rata terdapat lebih banyak kekeliruan dibandingkan dengan varians yang dijelaskan oleh konstruk.
Pengukuran discriminat  validity dapat  dilakukan  salah  satunya  dengan menggunakan  nilai cross  loadings variabel indikator.  Secara  umum,  nilai outer loadings dari  sebuah  variabel  indikator  harus  lebih  besar  dari  semua  nilai outer loadings variabel indikator tersebut terhadap konstruk yang lain.

## Reny Rian Marliana
2.4. Evaluasi Model Struktural ( Inner Model ) Evaluasi model struktural ( inner model ) dilakukan dalam beberapa tahap yaitu pengujian  kolinieritas,  pengujian  signifikansi  hubungan  pada  model  struktural  dan mengukur  nilai R 2 .  Pengujian  kolinieritas  dilakukan  dengan  menggunakan  statistik VIF yang harus lebih besar dari 0,2 tetapi lebih kecil dari 5. Jika nilai yang diperoleh lebih kecil dari 0,2 dan atau lebih besar dari 5, konstruk harus dapat dipertimbangkan untuk dieliminasi atau dihilangkan dari model struktural atau digabungkan dalam satu konstruk yang lain.
Pengujian  signifikansi  hubungan  pada  model  struktural  dilakukan  dengan menggunakan statistik t yang diperoleh setelah path coefficient diestimasi. Algoritma PLS-SEM menghasilkan nilai path coefficient (  ) yang distandardisari dengan rentang nilai  -1  sampai  dengan  +1.  Nilai path  coefficient yang  mendekati  nilai  +1 menunjukkan  hubungan  positif  yang  kuat  sedangkan  jika  nilai  nya  mendekati  -1 menunjukkan hubungan negatif  yang kuat [7]. Statistik t untuk path coefficient (  ) antara variabel  laten  endogen ke-i dan ke-j dengan  standard diperoleh  melalui metode boostrap dengan formula:
 (2)
Nilai  kritis  yang  digunakan  ketika  ukuran  sampel  lebih  besar  dari  30  dan  pengujian dua pihak adalah 1,65 untuk taraf signifikansi 10%, 1,96 untuk taraf signifikansi 5% dan  2,57  untuk  taraf  signifikansi  1%.    Ketika  nilai t yang  diperoleh  lebih  besar  dari nilai kritis maka path coefficient signifikan pada taraf signifikansi yang digunakan.
Nilai koefisien determinasi R 2 merupakan ukuran akurasi model prediksi yang dihitung  sebagai  nilai  korelasi  yang  dikuadratkan  antara  nilai  actual  dengan  nilai prediksi  konstruk  variabel  endogen  tertentu.  Dengan  kata  lain,  koefisien  ini menunjukkan  pengaruh  gabungan  antara  variabel  laten  eksogen  pada  variabel  laten endogen.  Nilai R 2 berada  dalam  rentang 0 sampai  dengan  1,  dimana  semakin  tinggi nilai semakin tinggi nilai akurasi prediksi model yang diperoleh dengan kriteria 0,75 tinggi, 0,5 sedang dan 0,25 rendah [6].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data pada penelitian ini merupakan data primer yang dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner  terhadap  89  orang  mahasiswa  pengguna Google  Classroom mata  kuliah Probabilitas dan Statistika yang diampu oleh peneliti pada Semester Gasal 2017-2018.

## 3.1. Model Prediksi dan Estimasi Parameter Model
Hasil  penaksiran  parameter  model  pada  Gambar  1  yang  dilakukan  melalui  algoritma PLS-SEM adalah sebagai berikut :

## Reny Rian Marliana
Gambar 2 . Estimasi Parameter Model

## 3.2. Evaluasi Model Pengukuran Reflective
Evaluasi  model  pengukuran  dilakukan  dengan  memeriksa  (a) internal  consistency reliability menggunakan statistic composite reliability , (b) indikator reliability menggunakan the  indikator’s  outer  loadings ,  (c) Convergent  validity menggunakan  statistic  AVE dan  (d) discriminant validity menggunakan Cross loadings .
Tabel 2. Construct Reliability and Validity Cronbach's Alpha rho_A  Composite Reliability Average Variance Extracted (AVE) Kualitas Antar Muka Pengguna 0,833 0,863 0,875 0,505 Kualitas Informasi 0,761 0,772 0,834 0,459 Kualitas Interaksi Layanan 0,701 0,795 0,820 0,547 Tingkat Kepuasan 1,000 1,000 1,000 1,000 Usability 0,857 0,880 0,891 0,543
Nilai composite  reliability (Tabel  2)  untuk  semua  konstruk  lebih  besar  dari  0,798 sehingga dapat dikatakan bahwa konstruk memiliki konsistensi internal yang cukup tinggi.
Reny Rian Marliana
Tabel 3. Outer Loadings Kualitas Antar Muka Pengguna Kualitas Informasi Kualitas Interaksi Layanan Tingkat Kepuasan Usability KAMP11 0,486 KAMP12 0,799 KAMP13 0,814 KAMP14 0,641 KAMP15 0,786 KAMP16 0,730 KAMP17 0,663 KI1 0,613 KI2 0,548 KI3 0,673 KI4 0,768 KI5 0,704 KI6 0,734 KIL10 0,828 KIL7 0,445 KIL8 0,898 KIL9 0,706 TK25 1,000 U18 0,792 U19 0,857 U20 0,670 U21 0,509 U22 0,773 U23 0,793 U24 0,708
Sementara, nilai outer loadings (Tabel 3) untuk beberapa indikator masih berada dalam interval  0,40-0,70  sehingga  perlu  dipertimbangkan  untuk  memeriksa  kembali  indikator- indikator  yang  memiliki  nilai outer  loading dalam  rentang  tersebut.  Jika  model  baru  yang dihasikan  dapat  meningkatkan  nilai composite  reliability dan  AVE  maka  indikator  tersebut perlu dikeluarkan dari model utama.
Perbandingan  nilai composite  reliability dan  AVE  pada  model  utama  dan  model penyesuaian  ditunjukkan  pada  Tabel  4  dan  Tabel  5.  Model  penyesuaian  (Gambar  3)  adalah model  yang  terbentuk  dengan  menghapus  beberapa  indikator  sesuai  dengan  Tabel  3.  Hasil perbandingan  menunjukkan  bahwa  model  penyesuaian  (Gambar  3)  mampu  meningkatkan nilai composite  reliability dan  AVE.  Dengan  demikian,  model  penyesuaian  yang  akan digunakan untuk analisis lanjut pada penelitian ini.

## Reny Rian Marliana
Gambar 3. Model Penyesuaian
Tabel 4 . Perbandingan nilai Composite Reliability Composite Reliability Model Utama Model Baru Kualitas Antar Muka Pengguna 0,875 0,885 Kualitas Informasi 0,834 0,859 Kualitas Interaksi Layanan 0,820 0,868 Tingkat Kepuasan 1,000 1,000 Usability 0,891 0,898 Tabel 5. Perbandingan nilai Average Variance Extracted (AVE) AVE Model Utama Model Baru Kualitas Antar Muka Pengguna 0,505 0,658 Kualitas Informasi 0,459 0,670 Kualitas Interaksi Layanan 0,547 0,689 Tingkat Kepuasan 1,000 1,000 Usability 0,543 0,638

## 3.3. Evaluasi Model Struktural
Sebelum  dilakukan  pengujian  signifikansi  model  struktural,  terlebih  dahulu  dilakukan pengujian  kolinieritas  antara  variabel  kualitas  antar  muka,  kualitas  informasi,  kualitas interaksi  layanan  dan usability terhadap  tingkat  kepuasan  melalui  statistik  VIF.  Semua  nilai VIF lebih besar dari 0,2 dan lebih kecil dari 5 (Tabel 6).

## Reny Rian Marliana
Tabel 6. Pengujian Kolinieritas Variabel Laten Eksogen VIF Kualitas Antar Muka Pengguna 1,883 Kualitas Informasi 1,842 Kualitas Interaksi Layanan 1,990 Usability 2,568
Signifikansi  hubungan  pada  model  Struktural  (Tabel  7)  menunjukkan  bahwa  tidak terdapat  hubungan  yang  signifikan  antara  kualitas  antar  muka  pengguna,  kualitas  informasi dan  kualitas  interaksi  layanan  terhadap  tingkat  kepuasan  mahasiswa  dalam  menggunakan google  classroom .  Hubungan  yang  signifikan  hanya  ditunjukkan  pada  hubungan  antara usability dan  tingkat  kepuasan  mahasiswa  dalam  menggunakan Google  Classroom .  Besar pengaruh dari variabel kualitas antar muka pengguna terhadap tingkat kepuasan sangat kecil yaitu  0,149  (Tabel  8).  Besar  pengaruh  dari  variabel  kualitas  informasi  terhadap  tingkat kepuasan  hampir  tidak  ada  yaitu  0,011  (Tabel  8).  Begitu  pula  dengan  kualitas  interaksi layanan  memiliki  pengaruh  negatif  yang  sangat  kecil  sebesar  -0,155  (Tabel  8).  Sedangkan besar  pengaruh  dari  variabel usability terhadap  tingkat  kepuasan  mahasiswa  dalam menggunakan google classroom cukup besar yaitu 0,707 (Tabel 8).
Tabel 7. Signifikansi Hubungan pada Model Struktural
Origina l Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values Kualitas Antar Muka Pengguna -> Tingkat Kepuasan 0,149 0,162 0,098 1,525 0,128 Kualitas Informasi -> Tingkat Kepuasan 0,011 0,013 0,117 0,094 0,925 Kualitas Interaksi Layanan-> Tingkat Kepuasan -0,155 -0,151 0,114 1,362 0,174 Usability -> Tingkat Kepuasan 0,707 0,697 0,110 6,413 0,000
Tabel 8. Total Effects Variabel Laten Eksogen Tingkat Kepuasan Kualitas Antar Muka Pengguna 0,149 Kualitas Informasi 0,011 Kualitas Interaksi Layanan -0,155 Usability 0,707
Model penyesuaian yang diperoleh memiliki nilai koefisien determinasi sebasar 0,521 (Tabel  9).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  prediksi  model  hubungan  antara kualitas  informasi,  kualitas  antar  muka  pengguna,  kualita  interaksi  layanan  dan usability terhadap tingkat kepuasan mahasiswa dalam menggunakan google classroom adalah moderat.

## Reny Rian Marliana
Tabel 9. Koefisien Determinasi
Variabel Endogen R-Square R-Square Adjusted Tingkat Kepuasan 0,521 0,498

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa :
a. Kualitas  Antar  Muka  Pengguna  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap tingkat  kepuasan  mahasiswa  dalam  menggunakan Google  Classroom ,  dengan besar pengaruh 0,149.
b. Kualitas Informasi tidak berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat kepuasan mahasiswa dalam menggunakan Google Classroom , dengan besar pengaruh 0,011.
c. Kualitas  Interaksi  Layanan  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  tingkat kepuasan  mahasiswa  dalam  menggunakan Google  Classroom ,  dengan  besar pengaruh -0,155.
d. Usability berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  tingkat  kepuasan  mahasiswa dalam menggunakan google Classroom, secara positif dan signfikan, dengan besar pengaruh 0,707.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Arifin, S. R., Nugroho, E. and Hantono, B. S., 2013. ‘Analisis Kualitas Layanan Website  Universitas  Hasanuddin  dengan  Metode  Webqual  4.0  Modifikasi’, Teknomatika, 8(1), pp. 81–92.
[2] Asnawi,  N.,  2018.  ‘Pengukuran Usability Aplikasi Google  Classroom Sebagai E-learning  Menggunakan USE Questionnaire (Studi  Kasus:  Prodi  Sistem Informasi  UNIPMA)’, Research:  Journal  of  Computer,  Information  System  & Technology Management , 1(2), pp. 17–21.
[3] Fauziah, D. N. and Wulandari, D. A. N., 2018. ‘Pengukuran Kualitas Layanan Bukalapak.com  terhadap  Kepuasan  Konsumen  dengan  Metode  WebQual  4.0’, Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer, 3(2), pp. 173–180.
[4] Giyanti,  I.  and  Suparti,  E.,  2018.  ‘Penilaian  Kualitas  Aplikasi  Halal  MUI dengan  WebQual  4.0  dan  Pengaruhnya  terhadap  Keputusan  Penggunaan’, Jurnal Teknik Industri, 13(2), pp. 91–98.
[5] Gye-soo, K., 2016. ‘ Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS- SEMe): An  application  in  Customer  Satisfaction  Research ’, International Journal of u- and e- Service, Science and Technology , 9(4), pp. 61–68.
[6] Joseph  F.  Hair,  G.  Tomas  M.Hult,  Christian  M.Ringle,  M.  S.,  2014. Partial Least  Squares  Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM) . Edited  by Vicki Knight. United States of America: SAGE Publications, Inc.
[7] Jr,  J.  F.  H.  et  al.,  2014.  ‘ Partial  Least  Squares  Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM)  An  Emerging  Tool  in  Business  Research’ , European  Business Review , 26(2), pp. 106–121.
[8] Manik, A., Salamah, I. and Susanti, E., 2017. ‘Pengaruh Metode WebQual 4.0 terhadap  Kepuasan  Pengguna  Website  Politeknik  Negeri  Sriwijaya’,  Jurnal Elektro Telekomunikasi Terapan, Juli, pp. 477–484.
[9] Pradana, D. B. P. and Harimurti, R., 2017. ‘Pengaruh Penerapan Tools Google Classroom pada  Model  Pembelajaran Project  Based  Learning Terhadap  Hasil Belajar  Siswa  Diemas  Bagas  Panca  Pradana  Pendidikan  Teknologi  Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Surabaya, IT-Edu, 02(01), pp. 59–67.
[10]  Sastika,  W.,  2016.  ‘Analisis  Pengaruh  Kualitas  Website  (WEBQUAL  4.  0) terhadap  Keputusan  Pembelian  Pada  Website E-Commerce  Traveloka (Studi Kasus: Pengguna Traveloka di Kota Bandung Tahun 2015)’, Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikas i. Yogyakarta, Maret 18-19 , pp. 649–657.
[11]  Syaifullah  and  Soemantri,  D.  O.,  2016.  ‘Pengukuran  Kualitas  Website Menggunakan  Metode  Webqual  4.0’,  Jurnal  Rekayan  dan  Manajemen  Sistem Informasi, 2(1), pp. 19–25.
[12]  Warjiyono  and  Hellyana,  C.  M.,  2018.  ‘Pengukuran  Kualitas  Website Pemerintah  Desa  Jagalempeni  Menggunakan  Metode  Webqual  4.0’,  Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), 5(2), pp. 139–146.
[13]  Wong, K. K., 2013. ‘ Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS- SEM)  Techniques  using  SmartPLS ’,  Marketing  Buletin,  24,  Technical  Note  1, pp. 1–32.