## Pengaruh Kualitas Layanan ISP-S Pada Kepuasan Mahasiswa Terhadap Perkuliahan Daring Masa Pandemi COVID 19 – Mix Method SERVPERF dan

## ICT
Nurya Prawesty [1]* , Muhammad Andik Izzudin [2] , Andhy Permadi [3]
Jurusan Sistem Informasi [1], [2], [3]
Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya Surabaya, Indonesia nuryaprawesty1999@gmail.com [1], andik@uinsby.co.id [2], andhy@uinsby.ac.id [3]
Abstract — The internet has become something that people are interested  in  with  the  fact  that  the  increase  in  users  in  2020  is around  73.7%.  According  to  APJII,  one  of  the  causes  of  the increase  in  internet  users  is  because  of  the  need  that  causes  all face-to-face  processes  to  be  changed  to  face-to-face  due  to  the COVID-19  pandemic.  This  has  an  impact  on  all  fields,  including the world of education. However, other facts that occur explain the increase  in  internet  users  also  in  line  with  the  high  complaints of people  who  use  cellular internet providers.  One  of  the  factors that need to be studied is the quality of service on customer satisfaction. The  purpose  of  this  study  is  to  prove  that  service  quality  affects customer  satisfaction  when  customers  (students)  carry  out  online learning.  This  study  uses  a  combination  of  Service  Performance theory (SERVPERF) and Expevtation Confirmation Theory (ECT) by  using  network  quality  and  competitive  advantage  variables  for SERVPERF  and  satisfaction  for  ECT.  The  method  used  in  this research  is  quantitative  method,  data  collection  using  purposive sampling  technique  using  samples  based  on  Ishac  and  Michael Tabels  by  distributing  questionnaires.  The  data  analysis  process uses  SmartPLS  supporting  applications  and  has  a  total  of  348 respondents consisting of various university students in East Java. The  results  of  this  study  indicate  that  the  influence  between variables of service quality, namely network quality and competitive advantage, is  positive  with  evidence  of  path  value >  0  of 0.153  for the  network  quality  variable  and  for  0.136  on  the  competitive advantage  variable  and  significant  as  evidenced  by  the  T  statistic value > 1.96 and P Values < 0.05 .
Keywords— Internet  Service  Providers,  Service  Quality, Expectancy Confirmation Theory, PLS-SEM, Quantitative
Abstrak —  Internet  menjadi  hal  yang  diminati  masyarakat dengan  fakta  kenaikan  pengguna  pada  tahun  2020  sekitar 73,7%.  Menurut  APJII  salah  satu  penyebab  peningkatan pengguna  internet  karena  kebutuhan  yang  menyebabkan  segala proses tatap muka diubah menjadi tatap maya dampak pandemi COVID  19.  Hal  itu  berdampak  terhadap  segala  bidang  tidak terkecuali  dunia  pendidikan.  Namun  fakta  lain  yang  terjadi menjelaskan  peningkatan  pengguna  internet  juga  beriringan dengan  tingginya  keluhan  masyarakat  yang  memakai  internet
provider  seluler.  Salah  satu  faktor  yang  perlu  dikaji  yaitu kualitas  pelayanan  terhadap  kepuasan  pelanggan.  Tujuan penelitian  ini  untuk  membuktikan  adanya  kualitas  layanan berpengaruh terhadap kepuasan pelanggan pada saat pelanggan (mahasiswa)  melaksanakan  pembelajaran  daring.  Penelitian  ini menggunakan gabungan teori Service Performance (SERVPERF) dan Expevtation  Confirmation  Theory (ECT)  dengan  memakai variabel network  quality dan competitive  advantage untuk SERVPERF  dan satisfaction untuk  ECT . Metode  yang  dipakai pada  penelitian  ini  adalah  dengan  metode  kuantitatif, pengambilan  data  menggunakan  teknik purposive  sampling menggunakan  sampel  berdasarkan  tabel  Ishac  dan  Michael dengan  melakukan  penyebaran  kuisioner.  Proses  analisa  data menggunakan  aplikasi  pendukung SmartPLS dan  memiliki jumlah  responden  sebanyak  348  yang  terdiri  dari  berbagai mahasiswa  Universitas  di  Jawa  Timur.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukan bahwasannya adanya pengaruh antar variabel dari kualitas  layanan  yaitu network  quality dan copetitiive  advantage bernilai  positif  dengan  bukti  nilai path > 0 sebesar  0,153  untuk variabel network  quality dan  untuk  0,136  pada  variabel competitive  advantage dan  signifikan  dibuktikan  dengan  nilai  T statistic > 1.67 dan P Values < 0,05
Kata  Kunci— Internet  Service  Provider,  Service  Quality, Expectation Confirmation Theory , PLS-SEM, Kuantitatif

## I. PENDAHULUAN
Pada  masa  ini  internet  menjadi  hal  yang  sangat dibutuhkan  karena  kebijakan  peraturan  pemerintah  yang mengharuskan Work Form Home (WFH). WFH merupakan  seluruh  kegiatan  yang  berlangsung  secara offline  diganti  dengan  online  menggunakan  internet. Kebijakan tersebut diakibatkan oleh pandemi Coronavirus Disease 2019  (COVID-19).  Tentunya  kebijakan  tersebut juga  berdampak  terhadap  kalangan  mahasiswa  terutama mahasiswa  di  Jawa  Timur.  Mahasiswa  di  Jawa  Timur melakukan pembelajaran daring sesuai dengan anjuran dari Kementrian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  tentang  Surat Edaran untuk mendukung keputusan presiden pada tanggal 17  Maret  2020  Nomor  36362/MPK.A/HK/2020  perihal
Pembelajaran secara Daring dan bekerja dari Rumah dalam Rangka  Pencegahan  penyebaran Corona  Virus  Disease (COVID-19).  Sehingga  mulai  diberlakukan  pembelajaran secara daring dari rumah  bagi siswa dan  mahasiswa, serta kuliah  dari  rumah  melalui video  conference,  digital documents [1].  Hal  itu  menjadi  penyebab  pengguna internet  sangat  pesat  sehingga  hampir  mencapai  populasi penduduk  Indonesia  yang  berjumlah  266,9  berdasarkan data  statistic.  Hasil  survei  APJII  memaparkan  jumlah pengguna  internet  mengalami  kenaikan  sebanyak  73.7  % atau  196,7  populasi  penduduk  Indonesia  dari  tahun  2019 hingga  2020.  Kenaikan  ini  mencapai  kuartal  II  per  bulan November 2020 [2].
Bersamaan  dengan  itu  ISP  diseluruh  penjuru  dunia termasuk Indonesia  berusaha  semaksimal  mungkin untuk meningkatkan kualitas layanan provider dengan memasuki  era  LTE- advanced (4G)  yang  memiliki keunggulan meningkatkan performansi pengguna. Provider  berusaha  meningkatkan  kualitas  layanannya dengan  memaksimalkan  teknologi.  Teknologi  yang berkembang  dari  berbagai  generasi  telekomunikasi bergerak  dari  1G,2G,2,5G,3G,3,5G  dan  4G  merupakan teknologi  terbaharu.  Generai  4G  menggunakan  teknologi OFDM  ( Orthogonal  Frequency  Division  Multiplexing ) dan Multi Carrier [3].
Pada  pembelajaran  daring  mahasiswa  memanfaatkan Learning  Management  System (LMS) seperti  hasil survei dari  [4]  menjelaskan  bahwasanya  aplikasi  yang  sering dipakai  adalah  zoom  sebesar  32,7%,  diikuti  oleh  25,6% memakai  Google  Meet,  24,3%  menggunakan  aplikai Cisco  Webex,  3,4%  memakai  Ms.Teams,  dan  0,7% menggunakan  media  social.  Berdasarkan  pendapat  dari [1]  menjelaskan  bahwa  kecepatan  minimum  yang diperlukan  mahasiswa  untuk  dapat  mengakses  aplikasi LMS dengan lancar sebesar 500 Kbps.
Di  tengah  pertumbuhan  teknologi  yang  semakin handal,  keluhan  masih  saja  sering  terjadi.  Pengguna internet  merasakan  kecepatan  jaringan  internet  mereka lamban,  berdasarkan  fakta  yang  dipaparkan  oleh  hasil survei  Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia (APJII) mengenai layanan ISP yang ada di Indonesia pada tahun  2020.  APJII  menyampaikan  bahwa  pengguna internet  merasa  sering  mengalami  gangguan  jaringan internet  yang  tidak  stabil  pada  jam  kerja  dan  sering mengalami  putus-putus  [5].  Hal  itu  relevan  dengan  [6] dalam  penelitiannya  yang  berjudul  “ Dampak  covid-19 terhadap  kegiatan  pembelajaran  online  di  sebuah perguruan  tinggi  kristen  di  Indonesia” memaparkan bahwasannya  pembelajaran  daring  memiliki  kelemahan yang  sering  dirasakan  mahasiswa  adalah  komunikasi melalui digital terkadang lamban. Menurut [7] pembelajaran  daring  tergantung  pada  jaringan  internet. Kinerja  internet  yang  lambat  menyebabkan  mahasiswa tidak  memiliki  kenyaman,  kepuasan  maupun  loyal terhadap ISP penyedia jaringan internet.
Kepuasan  ( satisfaction) menurut  [8]  merupakan penilaian  sikap  dan feedback (tanggapan)  yang  diberikan oleh  konsumen  setelah  melakukan  transaksi.  Selain  itu kepuasan  juga dapat  memunculkan  niat pelanggan dalam melakukan  pembelian  ulang  dan  pemakaian  teknologi tersebut  secara  berulang.  Penelitian  yang  mempengaruhi kepuasan hingga pemakaian berlanjut dapat menggunakan metode Service Performance (SERVPERF) dan Expectation Confirmation Theory (ECT).
Penggunaan  metode  SERVPERF  sebagai  penilaian kualitas  layanan  dengan  mengambarkan  pengalaman yang  dirasakan  oleh  pelanggan  seperti  penjelasan  [9] bahwa  SERVPERF  merupakan  salah  satu  alat  ukur kinerja  suatu  pelayanan  manufaktur  maupun  jasa berdasarkan  persepsi  pelanggan  atas  dasar  perlakuan hasil  kerja  perusahaan  tersebut.  Selain  itu  untuk melakukan  pengukuran  terhadap  kualitas  jasa  ISP menurut  [10]  terdapat  dimensi  tersendiri.  Terdapat  juga pada  penelitian  Ryzin  2004  dalam  [11]  menggunakan ECT untuk mengukur tingkat kepuasan hingga mencapai pembelian ulang. Teori ECT ini sebagai teori yang dapat menentukan  konfirmasi  ketika  pelanggan  merasakan layanan  jasa  tersebut.  Secara  luas,  SERVPERF digunakan  sebagai  alat  ukur  kualitas  layanan  ISP  yang diterima  oleh  pelanggan  (mahasiswa),  sedangkan  ECT untuk memprediksi pengguna dalam pemakaian berkelanjutan  Teknologi  ISP.  Penelitian  ini  mengacu pada [10] dengan judul “ The Effect of service quality on Internet  Service  Provider  costumer  behaviour-  A  mixed methods  study ”  dengan  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengidentifikasi  dimensi  untuk  mengetahui  kualitas layanan penyedia internet (ISP).
Berdasarkan  pemaparan  di  atas  dapat  diketahui bahwasanya  adanya  pandemi  COVID-19  menyebabkan beralihnya  pembelajaran  tatap  muka  menjadi  daring untuk  mengurangi  penyebaran  COVID-19  dan  hal  itu menyebabkan  peningkatan  penetrasi  pengguna  internet. Sebagaimana  data  yang  telah  dipaparkan  pada  paragraf sebelumnya bahwa kualitas layanan ISP seluler indonesia masih  mendapat  beberapa  keluhan,  maka  penelitian  ini bermaksud  melakukan  riset  dengan  memastikan  adakah pengaruh  yang  signifikan  dari  persepsi  mahasiswa dengan  menggunakan  model  modify  yaitu  pengukuran SERVPERF-ECT. Hal ini berkaitan dengan kutipan pada [10]  bahwa  “ Retensi  pelanggan  sangat  penting  untuk semua  bisnis,  terutama  untuk  layanan  berteknologi tinggi  seperti  Internet  perumahan  dan  layanan  telepon seluler ”.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. SERVPERF Model
Menurut  [12]  SERVPERF  adalah  alat  untuk mengukur  kualitas  jasa  dengan  melihat  performa perusahaan  maupun  teknologi  yang  digunakan.  Hasil
penelitian  [13]  menunjukan  bahwa  untuk  mengukur suatu  kualitas  pelayanan  jasa  lebih  cocok  menggunakan Service  Performance (SERVPERF)  dikarena  metode  ini mengukur  kinerja  aktual  yang  dirasakan  dari  pelanggan setelah  melakukan  pembelian.  Dengan  begitu  dapat dikatakan  bahwa  SERVPERF  mengandung  proses penyampaian  jasa  terhadap costumer .  Pada  [14]  juga mendukung  bahwa  SERVPERF  merupakan  skala  yang efisen  dalam  menangkap  persepsi  pelanggan.  Selain  itu, menurut  [15]  SERVPERF  lebih  unggul  dibandingkan SERVQUAL,  karena  jika  mengukur  ekpektasi  dan kenyataan  maka  hal  tersebut  tidak  dapat  diterima  sebab ekspektasi  bisa  berubah  ubah  sedangkan  SERVPERF mengukur  hasil  kinerja  yang  dirasakan  secara  actual setelah  pemakaian  produk  maupun  jasa.  Adapun  model dari  SERVQUAL  dan  SERVPERF  dapat  dilihat  pada Gambar 1 Berikut ini:

## Gambar 1 Struktural Model SERVQUAL dan SERVPERF
Berdasarkan  Gambar  1.  Ukuran  kualitas  layanan yang  berbasis  kinerja  yang  tidak  berbobot  lebih  tepat memakai  SERVPERF  dari  pada  SERVQUAL.  Pada model  structural  di  Gambar  1.  Untuk  mengidentifikasi serta mempertimbangkan skala SERVPERF dan SERVQUAL  dengan  hasil  penelitian  [12]  menghasilkan bahwa skala SERVPERF  tampaknya  lebihsesuai  dengan implikasi  dari  literature  dan  sikap.  Dengan  arti  bahwa (SERVQUAL  = Performance – Expectations )  yang bermakna  skala  SERVQUAL  menyusun  hasil  kualitas berdasarkan  kinerja  dikurangi  harapan  hal  itu  tidak relevan  berbanding  terbalik  dengan  SERVPERF  yang mengukur  kinerja  berdasarkan  pengalaman  pengguna jasa atau produk.

## B. Expectation Confirmation Theory (ECT)
Expectation  Confirmation  Theory (ECT)  merupakan suatu  teori  yang  berawal  pada  ilmu  pemasaran.  Teori ECT salah satu ilmu yang banyak diadopsi oleh berbagai bidang pengetahuan lainnya sehingga menyebabkan ECT banyak  diketahui  dan  menjadi  popular.  Kerangka  ECT didalam  [16]  menjelaskan  mengenai  proses  yang dilakukan  oleh  pembeli  sampai  mereka  merasakan adanya  dorongan  atau  niat  untuk  melakukan  pembelian
ulang.  Pertama,  pembeli  membentuk  ekspektasi  ketika hendak  memakai  suatu  produk  atau  layanan  tertantu sebelum melakukan pembelian. Kedua, pembeli mendapatkan dan menggunakan produk ataupun pelayanan  tersebut,  setelah  melewati  fase  pertama  maka pembeli  dapat  membentuk  persepsi  mengenai  kinerja dari  produk  maupun  layanan  tersebut.  Ketiga,  pembeli menilai  kinerja  yang  didapatkan  dengan  pembanding ekspektasi  awal  dan  menentukan  seberapa  jauh  harapan pembeli  terkonfirmasi.  Keempat,  pembeli  membentuk kepuasan,  ataupun  mempengaruhi  dengan  dasar  tingkat konfirmasi  dan  ekspektasi  pembeli  yang  merupakan dasar konfirmasi. Hingga akhirnya, pembeli yang merasa puas akan  melakukan pembelian ulang. ECT memiliki 5 komponen  utama  yaitu  :  1)  Harapan  atau  ekspektasi;  2) Kinerja  yang  dirasakan;  3) Confirmation ;  4)  Kepuasan;
5)  Niat  pembelian  ulang;  atau  dapat  dilihat  berdasarkan Gambar  2.2  Pembeli  membentuk  persepsi  yang  sesuai kenyataan  mengenai  kinerja  suatu  layanan  tertentu setelah  pembeli  menggunakannya.  Tingkat  konfirmasi akan  terbentuk  saat  perbandingan  harapan  sesudah pemakaian  produk  maupun  layanan  dan  nantinya  akan berpengaruh terhadap kepuasan secara menyeluruh.

## Gambar 2 Model Expectation Confirmation Theory (ECT)
Dinamika  interaksi  yang  ada  di  ECT  menunjukan bahwa  ekspektasi  dari  pembeli  membentuk  harapan terhadap produk, pelayanan, kerangka teknologi memicu terciptanya  titik  mula  referensi  yang  pada  akhirnya menjadikan  pembeli  membuat  suatu  penilaian  secara komparatif  setelah  melakukan purchese .  Dengan  begitu ketika  hasil  kinerja  tidak  sesuai  dari  yang  diharapkan maka pelanggan akan mengalami ketidakpuasan.

## C. Internet Sebagai Media Pembelajaran
The  Berdasarkan  Gambar  3  menjelaskan  bahwa pengguna internet didominasi oleh usia 10-29 tahun [5].

## Gambar 3 Pengguna Internet
Era Pembelajaran daring  ini  akhirnya  menjadi kultur baru  yang  dihasilkan  dari  pandemi  COVID-19.  Jika Indonesia  tidak  mengalami  musibah  ini  maka  budaya pembelajaran  konvensional  akan  tetap  menjadi  satu- satunya  cara  belajar  di  dunia  pendidikan  Indonesia. Dengan  internet  maka  proses  pembelajaran  akan berlangsung  dengan  baik.  Menurut  [2]  menjelaskan bahwa  fitur  unik  yang  dapat  kita  peroleh  dari  internet, sebagai berikut:
 Akses  universal,  dengan  ini  memberikan  peluang yang  luas  kepada  pengguna  untuk  mengakses informasi dari berbagai sumber tanpa batas.
 Memiliki  banyak resources , shingga dapat dikatakan internet sebagai informan dengan banyak peminatnya.
 Media Publishing ,  internet  menjadi  wadah  untuk masyarakat dalam menginput, mendownload maupun searching dokumen dan penelitain ilmiah lainnya.
 Media interaktif, pengguna dapat melakukan interaksi  dengan  pengguna  lainnya  secara real  time maupun tidak .

## III. M ETODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  menggunakan  metode  kuantitaif dengan  memakai  instrumen  kuisioner  secara  online.  Dalam melakukan  penyebaran  kuisioner  dapat  menggunakan  alat ukur  yang  spesifik  seperti  skala  likert.  Arti  skala  likert menurut  Sudaryono  2013  dalam  [17]  adalah  alat  ukur  yang berupa  sikap,  pendapat  dan  persepsi  oleh  individu  maupun kelompok mengenai gejala social yang sudah ditetapkan (atau biasa dikenal dengan variable penelitian). Objek pada riset ini adalah  mahasiswa  yang  melaksanakan  daring  dengan menggunakan internet dan mengalami keluhan pada kestabilan jaringan  saat  digunakan  pada  pembelajaran  daring.  Adapun
alur penelitian dapat dilihat pada Gambar 4. berikut ini:

## Gambar 4 Alur Penelitian

## A. Identifikasi Masalah
Penelitian  ini  fokus  terhadap  obyek  provider  seluler  yang ada  di  Indonesia  dengan  rincian  5  provider  seluler  yaitu Telkomsel,  Indosat,  XL,  Smartfren,  3  Indonesia.  Provider seluler berbasis kuota merupakan layanan internet yang paling digemari  oleh  masyarakat  Indonesia  dengan  data  pengguna sebanyak  95,4%  dari  total  keseluruhan  pengguna  internet lainnya [5]. Dari beberapa perusahaan layanan internet seluler provider  sebanyak  53,8%  masyarakat  memilih  provider dengan  alasan  sinyal  yang  kuat  dan  stabil  sehingga  dapat dipakai  pada  daerah  tempat  tinggal  pengguna  [5].  Selain  itu hasil  dari  survei  APJII  memaparkan  alasan  lainnya  memilih provider seluler dari harga yang lebih terjangkau dipakai oleh masyarakat umum terutama penggun internet.
Pada  masa  pandemi  yang  terjadi  mulai  akhir  tahun  2019 hingga  kini  juga  diberlakukannya  pembelajaran  dari  rumah (daring).  Hal  tersebut  menyebabkan  peningkatan  pengguna internet dari tahun 2019 ke 2020 sebanyak 73,7 % atau setara dengan 196,7 juta populasi penduduk Indonesia [2]. Kenaikan pengguna  internet  ini  juga  beriringan  dengan  complain  yang dialami  oleh  pengguna  provider  seluler  menurut  hasil  survei APJII  pengguna  merasa  bahwa  sinyal  terkadang  tidak  stabil dan  hal  ini  menyebabkan  terhambatnya  proses  pembelajaran daring  berlangsung.  Sehingga  perlunya  melakukan  analisa mengenai kecepatan internet service provider seluler pada saat masa pandemi COVID 19.

## B. Penentuan Model
Pada  kerangka  konseptual  ini  menggunakan  beberapa variabel  dengan  kategori  independen  (variabel  bebas)  dan dependen  (variabel  terikat).  Variabel  bebas  merupakan variabel  yang  dipengaruhi  oleh  variabel  lain,  pada  penelitian ini  menggunakan  variabel network  quality,  competitive advantage, dan confirmation .  Sedangkan  variabel  terikat
merupakan variabel yang dipengaruhi oleh variabel lain, pada penelitian  ini  menggunakan  variabel perceived  performance, satisfaction dan continue  intention .  Variabel network  quality dan competitive advantage mewakili kualitas layanan internet service  provider atau  teori  SERVPERF  dan  variabel confirmation,  perceived  performance,  satisfaction dan continue  intention mewakili  teori  dari  ECT.  maka  dapat digambarkan  kerangka  konseptual  yang  digunakan  dapat dilihat pada Gambar 5. sebagai berikut:
Gambar 5 Kerangka Konseptual

## C. Pembuatan Kuisioner
● Pada  penelitian  ini  menggunakan  variabel  dengan kategori  independen  (variable  bebas)  dan  dependen (variable terikat)
● Penelitian  menggunakan  skala  likert  karena  menurut [18]  skala  likert  lebih  memudahkan  para  responden memilih  pernytaan  setuju  dan  tidak  setuju.  Alasan lainnya  menurut  [19]  skala  likert  mudah  digunakan dan  dipahami  oleh  responden,  dan  juga  secara  visual skala  likert  lebih  membuat  responden  tertarik  dan mudah untuk diisi.

## D. Pengujian Instrumen
Pengujian  item  kuisioner  hanya  dibatasi  oleh  ruang mahasiswa  aktif  UIN  Sunan  Ampel  Surabaya.  Adapun  cara yang dilakukan sebagaimana berikut penjelasannya:
 Uji Kuisioner
Pengujian  dilakukan  dengan  melibatkan  sampel sebagai  responden  uji  coba  jumlah  sampel  pada pengujian validitas dan reliabilitas instrumen berjumlah  30  responden  dengan  ruang  yang  sama tetapi timing berbeda.
 Uji Validitas
Instrumen  dapat  dikatakan  valid  jika  instrumen tersebut  dapat  mewakili  dengan  tepat  apa  yang hendak  diukur.  Validitas  menggunakan  validitas e mpiric yaitu  validitas  dibuktikan  dengan  uji  coba terlebih  dahulu.  Pada  pengujian  validitas  penelitian ini menggunakakan PLSAlgorithm .
 Uji Reliabilitas
Instrumen yang akan disebarkan harus dilihat terlebih dahulu  dari  keandalannya.  Keandalan  merupakan seberapa  besar  nilai  hasil  dari  konsistensi  jika instrumen dipakai secara berulang dengan menghasilkan  nilai  ukur  yang  sama.  Uji  reliabilitas memakai  rumus Cronbach’s  Alpha dengan  alasan bahwa rumus ini paling sering digunakan [20].
 Revisi dan Penyebaran Ulang Pernyataan  yang  tidak  valid  akan  dilakukan  revisi terlebih dahulu sehingga nilai  item kuisioner bersifat valid.  Setelah  valid  maka  item  kuisioner  akan disebarkan kepada responden primer.

## E. Pengumpulan Data
Melakukan penyebaran kuisioner terhadap responden penelitian  yaitu  mahasiswa  di  Jawa  Timur  yang  sedang melaksanakan  pembelajaran  Dalam  melakukan  penyebaran angket  menentukan  responden  yang  dirujuk  atau  populasi. memakai Purposive  Sampling .  Teknik  tersebut  dilakukan dengan  mengambil  subjek  dengan  memiliki  tujuan  tertentu. Syarat dalam menggunakan teknik purposive sampling adalah: 1)  Memiliki  batasan  yang  ditentukan;  2)  Sampel  diambil hanya jika memenuh kriteria;. Adapun syarat yang digunakan pada riset kali ini adalah sebagai berikut:
1. Mahasiswa  Jawa  Timur  yang  sedang  mendapat dampak pembelajaran daring.
2. Mahasiswa  yang  menggunakan  ISP  berupa  kartu provider seperti Telkomsel, Indosat, XL, Smartfren, 3 Indonesia, Axis.
Pada riset  ini,  banyaknya  sampel ditetapkan dengan  memakai tabel Isaac dan Michael  berjumlah 348  dengan standard error sebesar 5% dari singular.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  masa  pandemi  yang  terjadi  mulai  akhir  tahun  2019 hingga  kini  juga  diberlakukannya  pembelajaran  dari  rumah (daring).  Hal  tersebut  menyebabkan  peningkatan  pengguna internet dari tahun 2019 ke 2020 sebanyak 73,7 % atau setara dengan  196,7  juta  populasi  penduduk  Indonesia  [2].  Provider seluler berbasis kuota merupakan layanan internet yang paling digemari  oleh  masyarakat  Indonesia  dengan  data  pengguna sebanyak  95,4%  dari  total  keseluruhan  pengguna  internet lainnya [5]. Detail provider seluler terdapat 5 yaitu Telkomsel, Indosat, XL, Smartfren, 3 Indonesia.

## A. Responden Penelitian
Responden pada riset ini adalah mahasiswa Jawa Timur yang  melaksanakan  daring  pada  masa  pandemi  COVID  19 dengan menggunakan internet service provider berbasis kuota atau  seluler.  Kuisioner  mendapatkan  jawaban  dari  responden sebanyak  389  tetapi  hanya  348  yang  dapat  terbilang  valid sehingga  bisa  dipakai  untuk  penelitian  ini.  Responden  pada riset  ini terbagi  menjadi  beberapa kategori  yaitu asal  instansi, pengguna  provider  seluler  dan  aplikasi  daring.  Berikut merupakan  hasil  gambaran  dari  responden  dapat  dilihat  pada

## Gambar dan Tabel.
 Demografi Responden Berdasarkan Asal Instansi. Mayoritas  responden  berasal  dari  UIN  Sunan  Ampel Surabaya  sebesar  178  dari  total  keseluruhan  responden sebanyak 348 disusul dengan Universitas Negeri Surabaya sebesar 36 responden dan  seterusnya  yang terperinci pada Lampiran 2.3.
 Demografi  Responden  Berdasarkan  Pengguna  Provider Seluler. Mayoritas responden menggunakan kartu provider Telkomsel  sebesar 123 dari total responden atau 35% dan diikuti  oleh  Indosat  sebesar  105  atau  30%  dari  total keseluruhan.
Selain  itu  terdapat  pula  perekaman  besar  nilai bandwith yang dimiliki oleh responden berkisar 12843,13218 Kbps untuk download dan nilai 8777,341954 Kbps  untuk  upload.  Dari  rata  rata  nilai  yang  didapatkan dapat  diketahui  bahwa  bandwith  yang  dimiliki  oleh responden  tergolong  baik  dan  menenuhi  syarat  untuk penggunaan  aplikasi  LMS  untuk  perkuliahan  daring  yaitu lebih dari 500 Kb.
 Demografi  Responden  Berdasarkan  Aplikasi  Daring. Mayoritas responden memakai aplikasi Google Meet untuk pembelajaran daring dengan  jumlah sebesar 307  dari total aplikasi  yang dipilih oleh responden atau 25% dan diikuti oleh  WhatsApp  sebesar  278  atau  23%  dari  total keseluruhan.

## B. Pengujian Outer Model
Pada  proses  uji outer  model terdapat  1  indikator  yaitu inidikator  reflektif.  Dengan  memakai  responden  sebanyak 348.
Pengujian outer  model sama  dengan  pengujian  kuisioner dengan  melakukan  uji  validitas  dan  reliabilitas  sebagai berikut:
 Pengujian Convergen  Validity ,  melihat  nilai loading factor > 0,7 dan AVE > 0,5. Variabel sudah valid karena memiliki  nilai  AVE  >  0,5  dengan  nilai  tertinggi  yaitu variabel Satisfaction sebesar 0,896.
 Pengujian Discriminan  Validity dengan  melihat  nilai former  lacker dan cross  loading ,  variabel  lainnya  sudah dikatakan  baik  karena  seluruhnya  memiliki  hubungan lebih  besar  daripada  hubungan  variabel  dengan  variabel lainnya.  Selanjutnya  adalah  nilai cross  loading yaitu hubungan  antara  indicator  dengan  variabel  itu  sendiri harus  lebih  besar  daripada  hubungan  indicator  dengan variable.  Menandakan  bahwa  seluruh  indicator  sudah memnuhi  syarat  dengan  nilai  yang  lebih  besar  dengan variabelnya sendiri daripada dengan variabel lainnya.
 Pengujian Reliabilitas untuk melihat nilai reliabilitas dari variabel  yang  dipakai  pada  riset  dengan  melihat  nilai Cronchbach  Alpha dengan Composite  Reliability ,  nilai disebut  harus  bernilai  diatas  >  0,7.  Dapat  dikatakan bahwa seluruh variabel pada penelitian ini sudah reliabel dan ampuh karena bernilai > 0,7

## C. Pengujian Inner Model
Sesudah  melaksanakan  uji  outer  model,  maka  data  akan diolah  dengan  dilakukannya  pengujian  pada  inner  model aplikasi SmartPLS sudah menyediakan metode Bootstrapping . Pengujian  inner  model  memiliki  beberapa  bagian  sebagai berikut:
 R  Square,  Nilai  R Square adalah  koefisien determinan  pada  variabel endogen. bahwa  variabel continued intention sebesar 71% , perceived performance sebesar  60%  dan satisfaction 81% dipengaruhi oleh variabel eksogen
 Estimate  for  Path  Coefficient  merupakan  nilai  yang nantinya  akan  menhasilkan  arah  hubungan  variabel dengan  menunjukkan  hipotesa  yang  sudah  dimiliki bersifat  positif  maupun  negative.  Penilaian path coefficients berkisar  antara  -1  sampai  1,  angka  yang menunjukan  lebih  dari  0  maka  hubungan  variabel bersifat  positif  begitu  pula  jika  angka  dibawah  0 maka hubungan bersifat negative [21].
 Effect  Size  (f  Square)  ini  memiliki  tujuan  untuk mengetahui  model  hubungan  yang  ada  antar  variabel independen  dan  dependen.  Nilai  f  square  yang  paling besar  adalah  variabel confirmation terhadap perceived performance dengan  nilai  sebesar  1,458  yang  memiliki nilai  diatas  0,35.  Dan  nilai  f  square  paling  kecil hubungan  antara  variabel perceived  performance terhadap continued intention
Predictive  Relevance  (Q  Square)  mengetahui  nilai dari  Q square atau  Q 2 ,  yaitu  denga  menggunakan tools proses blindfolding . Nilai Q diketahui untuk menunjukan nilai  baik  observasi  atau  penelitian  yang  dihasilkan. Untuk  batas  penilaian  dari  Q  square  berkisar  antara  0 sampai  dengan  1  dan  dikatakan  baik  jika  bernilai  lebih dari 0,5 [22]. Adapaun nilai Q square pada penelitian ini terdapat pada Tabel 4.23. berikut ini:
Table 1 Nilai Q Square
Variabel Q 2 PP 0,477 SAT 0,690 CI 0,546
Dari  Tabel  23.  Dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  Q 2 telah  sesuai  dengan  batas  minimal,  hal  ini  menandakan bahwa penelitian yang dilakukan telah berjalan cukup baik
 Goodness  of  Fit  (GoF)  mempunyai  fungsi  statistika untuk  menilai  model  dengan  perbandingan  nilai  x 2 dari  model. Sehingga dapat disimpulkan  bahwa  GoF
atau kerangka model pada penilitian ini tinggi karena bernilai 0,64 atau 64% lebih besar dari 0,38
 Pengujian  Hipotesis  berfungsi  untuk  membuktukan pengaruh  ataupun  tidaknya  terhadap  variabel  yang dipakai  pada  riset  ini.  Uji  hipotesa  dengan  melalui nilai  T statistic dan  nilai  P values yang  didapatkan dari  metode bootstrapping pada  aplikasi  pendukung SmartPLS . Hasil dari path coefficients bernilai diatas atau  sama  dengan  0  maka  bersifat  positif  dan  jika nilai P values < 0,05 serta T Statistik bernilai > 1,96 bersifat signifikan [23].

## V. KESIMPULAN
Pengaruh Kualitas Layanan Internet Service Provider Seluler  Terhadap  Kepuasan  Mahasiswa  Pada  Saat Pembelajaran  Daring  Masa  Pandemi COVID  19 menghasilkan fakta yang dapat disimpulkan:
 Terdapat  pengaruh  antara network  quality , competitive advantage dengan satisfaction .  Pengaruh  positif  dapat diketahui  dari  nilai path  coefficients yang  bernilai  ≥  0 yaitu  sebesar  0,153  untuk  variabel network  quality , 0,136 pada variabel competitive advantage . Dengan arti lain  bahwa  mahasiswa pengguna provider seluler puas terhadap  kualitas  layanan  provider  seluler  ketika dipakai saat perkuliahan daring.
 Pengguna  provider  seluler  yang  banyak  dipakai mahasiswa  saat  pembelajaran  daring  adalah  provider seluler  Telkomsel  dan  diikuti  urutan  Indosat,  3 Indonesia, XL, Smartfren dan terakhir Axis.
Oleh  sebab  itu  adanya  hasil  analisa  yang  telah dilakukan pada riset ini dengan berbagai rujukan teori artikel maupun jurnal didapatkan bahwa faktor kualitas layanan jasa Internet  Service  Provider  terdapat  faktor network  quality , competitive  advantage yang  perlu  diperhatikan  dan ditekankan  untuk  peningkatan  kepuasan  pelanggan  yang nantinya  akan  menghasilkan  pemakaian  berkelanjutan  atau continued intention .

## R EFERENCES
[1] Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik  Indonesia, “Surat  Edaran  Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik Indonesia  Nomor  35952/MPK.A/HK/2020,” Mendikbud  RI ,  pp.  1– 2, 2020, [Online]. Available: https://www.kemdikbud.go.id
[2] Apjii.or.id, “BULETINAPJIIEDISI74November2020.pdf.” 2020.
[3] P.  Pasaribu,  “Evolusi  Teknologi  Telekomunikasi  Bergerak:  1G  to 4G,” Komunitas eLearning IlmuKomputer.Com , pp. 1–8, 2006.
[4] U. G. Mada, “Survei Kuliah Daring Mahasiswa,” p. 3847, 2021.
[5] A. W. Irawan, A. Yusufianto, D. Agustina, and R. Dean, “Laporan Survei Internet Apjii 2019-2020 (Q2),” vol. 2020, p. 15, 2020.
[6] E.  Windhiyana,  “Dampak  Covid-19  Terhadap  Kegiatan Pembelajaran  Online  Di  Perguruan  Tinggi  Kristen  Di  Indonesia,” Perspekt.  Ilmu  Pendidik. ,  vol.  34,  no.  1,  pp.  1–8,  2020,  doi: 10.21009/pip.341.1.
[7] H.  Aditia,  “Kendala  Pembelajaran  Daring  Guru  Sekolah  Dasar  di Kabupaten  Banjarnegara,”  vol.  7,  no.  September,  p.  92027,  2020, [Online]. Available: http://repositorio.unan.edu.ni/2986/1/5624.pdf
[8]
S.  N.  Minarti  and  W.  Segoro,  “The  Influence  of  Customer Satisfaction,  Switching  Cost  and  Trusts  in  a  Brand  on  Customer Loyalty  –  The  Survey  on  Student  as  im3  Users  in  Depok, Indonesia,” Procedia  -  Soc.  Behav.  Sci. ,  vol.  143,  pp.  1015–1019, 2014, doi: 10.1016/j.sbspro.2014.07.546.
[9] F.  Mulyono,  I.  A.  Bisnis,  and  F.  Unpar,  “Pengaruh  Service Performance  terhadap  Kepuasan  Konsumen  dan  Implikasinya kepada Loyalitas Pelanggan Citi Trans Bandung,” 2012.
[10] T.  N.  Quach,  C.  Jebarajakirthy,  and  P.  Thaichon,  “The  effects  of service quality on internet service provider customers’ behaviour: A mixed methods study,” Asia Pacific J. Mark. Logist. , vol. 28, no. 3, pp. 435–463, 2016, doi: 10.1108/APJML-03-2015-0039.
[11] H.  Gendel-Guterman  and  M.  Billig,  “Increasing  citizen  satisfaction with municipal services: the function of intangible factors,” Int. Rev. Public Nonprofit Mark. , no. December, 2020, doi: 10.1007/s12208- 020-00267-y.
[12] J.  J.  Cronin  and  S.  A.  Taylor,  “Measuring  Service  Quality:  A Reexamination and Extension,” J. Mark. , vol. 56, no. 3, p. 55, 1992, doi: 10.2307/1252296.
[13] P.  A.  Dabholkar,  D.  I.  Thorpe,  and  J.  O.  Rentz,  “A  measure  of service quality for retail stores: Scale development and validation,” J.  Acad.  Mark.  Sci. ,  vol.  24,  no.  1,  pp.  3–16,  1996,  doi: 10.1007/bf02893933.
[14] M.  Adil,  O.  Falah,  M.  Al,  and  A.  M.  Albkour,  “SERVQUAL  and SERVPERF:  A  Review  of  Measures  in  Services  Marketing Research,” vol. 13, no. 6, 2013.
[15] R.  L.  Oliver,  “A  Cognitive  Model  of  the  antecedents  and Consequences os satisfaction decisions,” J. Mark. Res. , vol. 17, no. 9, p. 460, 1980.
[16] M.  Pokryshkina,  “The  Impact  of  Customer  Service  Quality  on Customer Satisfaction In Tourism Sector,” Degree Program. Tour. , no. November, pp. 1–51, 2015.
[17] M.  R.  Juliansyah,  “Pengaruh  Image  Product  Terhadap  Loyalitas Pengguna E-Commerce Di Indonesia Dengan Menggunakan Model Expectation  Confirmation  Theory  (  Ect  )  Dan  Theory  Reasoned Action ( Tra ),” 2018.
[18] L.  R.  Kahle  and  N.  K.  Malhotra, Marketing  Research:  An  Applied
Orientation , vol. 31, no. 1. 1994. doi: 10.2307/3151953.
[19] C.  J.  McDaniel,  “Course  Outline :  Marketing  Research  (  MOS 3420F , Section 002 , Class # 12106 ),” vol. 9781118043, pp. 1–11, 2013.
[20] E. Bryman, Alan; Bell, “Bussiness Research Methods,” 2007.
[21] A.  S.  Putra,  “Pengaruh  Corporate  Social  Responsibility  Terhadap Profitabilitas Perusahaan (Studi Empiris pada Bursa Efek Indonesia Tahun 2010-2013),” J. Nominal , vol. IV, no. 2, pp. 88–110, 2015.
[22]
H.  Halin,  H.  Wijaya,  and  R.  Yusilpi,  “Pengaruh  Harga  Jual  Kaca Patri Jenis Silver  Terhadap Nilai Penjualan Pada Cv. Karunia  Kaca Palembang  Tahun  2004-2015,” J.  Ecoment  Glob. ,  vol.  2,  no.  2,  p. 49, 2017, doi: 10.35908/jeg.v2i2.251.
[23] V.  Briliana  and  N.  Mursito,  “Exploring  antecedents  and consequences  of  Indonesian  Muslim  youths’  attitude  towards  halal cosmetic  products:  A  case  study  in  Jakarta,” Asia  Pacific  Manag. Rev. , vol. 22, no. 4, pp. 176–184, 2017, doi: 10.1016/j.apmrv.2017.07.012.