## STRUCTURAL EQUATION MODELING (SEM) UNTUK MENGANALISIS FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KUALITAS PELAYANAN JASA PT. PLN (Persero) TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN DI DESA BUANO UTARA
Sructural Equation Modeling (SEM) to Analyze The Factors Influncing The Ministry of Service PT. PLN (Persero) to Customer Satisfaction at The Village North Buano
Munahaji Lukaraja 1 , Elvinus R. Pesulessy 2 , Yopi Andri Lesnussa 3 , Muhammad Yahya Matdoan 4* 1,2,3,4 Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Pattimura Jln. Ir. M. Putuhena, Kampus Unpatti, Poka-Ambon, Maluku, Indonesia
4 Program Studi Statistika Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Pattimura Jln. Ir. M. Putuhena, Kampus Unpatti, Poka-Ambon, Maluku, Indonesia
email: yahya.matdoan@fmipa.unpatti.ac.id*
Abstrak: Structural  Equation  Modeling (SEM)  adalah  suatu  teknik  pemodelan  statistik  yang  bersifat sangat cross-sectional (yang mengukur berapa variabel) linier dan kompleks. SEM merupakan gabungan dari dua teknik  multivariat  yaitu analisis  faktor konfirmatori dan  analisis  jalur. Pada penelitian  ini  akan diterapkan Structural  Equation  Modeling untuk  menganalisa  faktor  yang  mempengaruhi  kepuasan pelanggan.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer  yang  diperoleh  dengan menggunakan  kuisioner  kepada  pelanggan  PT.  PLN  (persero)  di  Desa  Buano  Utara  Kec.  Huamual Belakang  dengan  jumlah  sampel  sebanyak  30.  Hasil  dari  penelitian  ini  diketahui  bahwa  model  yang disusun telah cocok digunakan untuk mengindetifikasi  dan memenuhi kriteria goodness of fit . Dari hasil analisa terhadap model tersebut diperoleh nilai r squqre 0.823  (untuk taraf nyata 5%) disimpulkan bahwa variabel  laten    kualitas  pelayanan  jasa  PT.  PLN  (Persero)    mempunyai  pengaruh  secara  signifikan terhadap kepuasan pelanggan sedangkan variabel laten kepuasan pelanggan tidak berpengaruh  terhadap kualitas pelayanan jasa PT. PLN (Persero).
Kata Kunci : Struktural Equation Modeling (SEM), kualitas pelayanan, Kepuasan Pelanggan
Abstract: Structural  Equation  Modeling  (SEM)  is  a  statistical  modeling  technique  that  is  highly  cross- sectional  (which  measures  how  many  variables)  are  linear  and  complex.  SEM  is  a  combination  of  two multivariate techniques, namely confirmatory factor analysis and path analysis. In this study, Structural Equation Modeling will be applied to analyze the factors that affect customer satisfaction. The data used in  this  study  are  primary  data  obtained  using  a  questionnaire  to  customers  of  PT.  PLN  (Persero)  in Buano Utara Village, Kec. Rear Huamual with a sample size of 30. The results of this study show that the model compiled is suitable to be used to identify and meet the criteria of goodness of fit. From the results of the analysis of the model, it is obtained that the value of r squqre is 0.823 (for the real level of 5%) it can  be  concluded  that  the  latent  variable  of  service  quality  of  PT.  PLN  (Persero)  has  a  significant influence  on  customer  satisfaction  while  the  latent  variable  customer  satisfaction  has  no  effect  on  the service quality of PT. PLN (Persero).
Keywords: Structural Equation Modeling (SEM), Service Quality, Satisfaction Customer

## 1. PENDAHULUAN
Pelayanan  adalah  suatu  kegiatan  yang  dilakukan  oleh  perusahan  untuk  kepentingan  lain  bahkan bukan  hanya  untuk  melayani  tetapi  bertujuan  untuk  membangun  kerja  sama   jangka panjang  dengan prinsip  saling   menguntungkan.  Sebuah  perusahan  mampu  memberikan  pelayanan  yang  baik  apabila
perusahan  tersebut  memahami  keinginan  konsumen  dan  dapat  memberikan  nilai  tambah  konsumen (Amanulla  2012).
Definisi  kepuasan/ketidakpuasan  pelanggan  menurut  (Dirgantara  2006)  adalah  respon  pelanggan terhadap  evaluasi  ketidaksesuaian  (disconfirmation)  yang  dirasakan  antara  harapan  sebelumnya  (atau norma  kinerja  lainnya)  dan  kinerja  aktual  produk  yang  dirasakan  setelah  pemakaiannya.  (Engel 1994) mengungkapkan bahwa kepuasan pelanggan merupakan evaluasi purnabeli dimana alternatif yang dipilih sekurang-kurangnya  memberikan  hasil  (outcome)  sama  atau  melampaui  harapan  pelanggan,  sedangkan ketidakpuasan timbul apabila hasil yang diperoleh tidak memenuhi harapan pelanggan.
Sejak semula, kedudukan PT. PLN (Persero) merupakan satu-satunya perusahaan penyediaan tenaga listrik yang dibentuk oleh pemerintah  dan diberi hak  serta tanggung jawab untuk mengelolah dan mendistribusikan tenaga listrik melalui suatu kuasa usaha (Ibrahim, 2006). Sebagai perusahan BUMN, PT. PLN  (Persero)  memeiliki  tugas  dan  tanggung  jawab  sebagai Agen  of  profil dan Agen  of  Network . Perusahan  bertanggung  jawab  untuk  memberikan  pelyanan  yang  maksimal.Namun  demikin  tidak  seperti yang  diharapkan  dan  diamanatkan  di  dalam  undang-undang  ketenaga  listrikan,  jaminan  ketersediaan tenaga  listrik  untuk  mewujudkan  kesejahteraan  umum  belum  sepenuhnya  dapat  terlaksana  dengan  baik, pemenuhan sarana kelistrikan belum bisa dikatakan optimal bagi warga masyarakat (Kristiyanti  2008).
Salah satu fungsi pemerintahan yang kini semakin disoroti masyarakat adalah pelayanan publik  yang diselenggarakan oleh instansi instansi pemerintah yang menyelenggarakan pelayan publik.  Peningkatan pelayanan publik yang diselenggarakan pemerintah  kini  semakin  mengemuka,  badan menjadi  tuntutan  masyarakat.  Persoalan  yang  sering  dikritis  masyarakat  atau  penerimah  layanan  adalah persepsi  terhadap  “kualitas”  yang  melekat  pada  seluru  aspek  pelayanan  (Fatmawati    2010).  Menurut (Parasuraman    1994)  telah  melakukan  berbagai  penelitian  terhadap  beberapa  jenis  jasa,  dan  berhasil mengidentifikasi  lima  dimensi  karakteristik  yang  digunakan  oleh  para  pelanggan  dalam  mengevaluasi kualitas pelayanan.
Structural Equation Modeling (SEM) merupakan salah satu teknik analisis statistik yang digunakan untuk membangun dan menguji model statistik dalam bentuk model-model sebab akibat (Prastuti  2011). Analisis  data  dengan  menggunakan  SEM  digunakan  untuk  memeriksa  dan  membenarkan  suatu  model (Hair et.al  2006).  Model-model yang dimaksud diantaranya adalah analisis regresi (regression analysis), analisis jalur ( path analysis ) dan analisis faktor konfirmatori ( confirmatory factor analysis ) (Hox bechger 1998).
Studi  ni  akan  mengukur  tingkat  ekspektasi  pada  kualitas  pelayanan  Jasa  PT.  PLN  terhadap kepuasan  pelanggan  di  Desa  Buano  Utara  dengan  menggunakan  pendekatan  Partial  Lest  Square. Pendekatan ini merupakan bagian dari model analisis struktural equation modeling (SEM) yang banayak digunakan  untuk  menguji  hubungan  suatu  teori.  Partial  Lest  Square  (PLS)  adalah  salah  satu  metode penyelesaian  stuktural  equation  modeling  (SEM).  PLS  atau  sering  disebut  sebagai  PLS-SEM  ini merupakan generasi kedua SEM. Generasi pertama SEM disebut  sebagai CB-SEM atau Covarian-Based structural equation modeling. Dibandingkan dengan generasi pertama atau CB-SEM, PLS-SEM memiliki tingkat fleksibilitas yang lebih tinggi untuk penelitian Regresi yang menghubungkan antara teori dan data, serta  mampuh  melakukan  analisis  jalur  (path)  dengan  variabel  laten  dekemukahkan  oleh  Wold  (1985) dalam Ghozali (2008).
PT.  PLN  (Persero)  di  Desa  Buano  Utara  telah  meningkatkan  pemerataan  kelistrikan    (rasio elektrifikasi) sehingga dapat meningkatkan kedaulatan dan kesejahteraan wilaya perbatasan. Artinya saat ini seluruh Desa di Kabupaten Seram Bagian Barat terkhusus di Desa Buano Utara telah memiliki listrik PLN. Selin itu, adanya listrik di Desa Buano Utara mampuh meningkatkan geliat ekonomi dan sosial suatu Daerah,  juga berkontribusi tidak langsung terhadap pendidikan setempat. Berdasarkan uraian diatas maka peneliti  mengambil  judul  penelitian  skripsi  “ Structural  Equation    Modeling (SEM)  Untuk  Menganalisis faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Kualitas  Pelayanan    Jasa    PT.  PLN  (persero)  Terhadap  Kepuasan Pelanggan  Di  Desa  Buano  Utara  Kabupaten Searam Bagian  Barat.

## 2. METODOLOGI
Tipe  Penelitian  dalam  penelitian  ini  adalah  studi  kasus  dengan  menerapkan Structural  Equation Modeling untuk  menganalisis  pengaruh  kualitas  pelayanan  jasa  PT.  PLN  (Persero)  terhadap  kepuasan pelangga di Desa Buano Utara Kabupaten Seram Bagian Barat. dengan menggunakan PLS 2019.

## 2.1   Bahan atau Materi Penelitian
Bahan  atau  materi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  primer  yang  diperoleh dengan  menggunakan  kuisioner  dan  wawancara  kepada  pelanggan  PT.  PLN  (Persero)  di  Desa    Buano Utara Kabupaten Seram Bagian Barat.

## 2.2   Prosedur penelitian
Prosedur penelitian ini berkaitan dengan tujuan penelitian tentang penggunaan analisis SEM untuk menganalisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kualiatas  pelayanan    jasa  PT  PLN.  (persero)  terhadap kepuasan  pelanggan  di  Desah  Buano  Utara  Kabupaten  Seram  Bagian  Barat  Kecematan  Huamual Belakang, dengan menggunakan SPL 2019. Dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a) Mengumpulkan data melalui kuisioner pengambilan data
b) Menentukan karakteristik responden
c) Pengujian asumsi
d) Melakukan spesifikasi
e) Mengidentifikasi model
f) Estimasi model
g) Menginterpretasi tingkat kepuasan pelanggan PT. PLN (persero)
2.3    Variabel Penelitian X1 = Kualitas pelayanan Jasa
X2 = Biaya X3 =  Produk Y   =  Kepuasan Pelanggan

## 2.4   Teknik Pengumpulan Data
Data  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  adalah  data  primer.  Data  primer    adalah    data  yang dikumpulkan secara langsung oleh peneliti sendiri dengan  menerapkan teknik survei, yaitu  memberikan sejumlah pertanyaan atau kuesioner kepada responden.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  SEM  untuk  menganalisis  faktor  yang  mempengaruhi  kepuasan pelanggan  PT.  PLN  persero  desa  Buano  Utara  Kabupaten  Seram  Bagian  Barat  dengan  menggunakan program  SPL  2019.    pengambilan  data  dilakukan  pada  pelanggan  PT.  PLN  persero  tentang  faktor  yang mempengaruhi kualitas pelayanan jasa PT. PLN (persero) terhadap kepuasan pelanggan.

## 3.1   Gambaran Umum Responden
Responden  dalam  penelitian  ini  adalah  pelanggan  pada  PT.PLN  (Persero)  di  Desa  Buano  Utara Kec. Huamual Belakang. Adapun rincian dari pembagian responden tersebut dapat dilihat sebagai berikut:
1) Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Data karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin dapat dilihat pada Tabel 1 sebagai berikut.
Tabel 1. Responden Berdasarkan Jenis Kelamin Jenis Kelamin Jumlah Presentase Laki-Laki 9 30% Perempuan 21 70% Total 30 100%
Berdasarkan  komposisi  responden  dengan  aspek  jenis  kelamin,  terlihat  bahwa  responden perempuan lebih dominan sebanyak 21 orang dengan presentase 20,11%.

## 2) Responden Berdasarkan Usia
Data karakteristik responden berdasarkan usia dapat dilihat pada Tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2 Responden Berdasarkan Usia Usia Jumlah Presentase < 20 Tahun 1 3.3% 20-29 Tahun 11 36.7% 30-38 Tahun 9 30% > 40 tahun 9 30% Total 30 100%
Dari  Tabel  2  tampak  bahwa  responden  yang  berusia  antara  20-29  tahun  lebih  dominan dibandingkan  golongan  usia  yang  lain,  yaitu  sebanyak  11  orang  atau  sebesar  36.7%.  Sedangkan golongan usia di atas 20 tahun adalah yang paling sedikit yaitu sebanyak 1 orang atau sebesar 3.3%.
3) Responden Berdasarkan Pekerjaan
Data karakteristik responden berdasarkan pekerjaan dapat dilihat pada Tabel 3 sebagai berikut .
Tabel 3. Responden Berdasarkan Pekerjaan Pekerjaan Jumlah Presentase Pelajar/Mahasiswa 3 10% S1 4 13.3% Lainnya 23 76.7% Total 102 100%
Berdasarkan  Tabel  3  jumlah  responden  yang  tergolong  lainnya  lebih  dominan  yaitu  sebanyak  23 orang  atau  sebesar  76.7%,  sedangkan  responden  yang  tergolong  Pelajar/Mahasiswa    adalah  yang paling sedikit yaitu sebanyak 3 orang atau sebesar 10%.

## 3.2    Model konstruk
Model kontruk digambarkan pada Gambar 1 dengan keterangan berikut.
X11 : Pelayanan PT. PLN
X12 : Kebutuhan Pelanggan
X13 : Merek Produk X14 : Keluhan dari Produk X15 : Pelayanan tepat waktu
X21 : PT. PLN jelas dan berkualitas
X22 : PT. PLN jelas dan Beraneka ragam
X23 : Memiliki daya tarik pelangga X24 : kepuasan pelanggan X25 : Meyakinkan pelanggan
X31 : Daya beli pelanggan X32 : Hasil yang diperoleh pelanggan
X33 : Biaya Produk sesuai merek X34 : pemakaian pelanggan X35 : Biaya listrik per bulan Y11 : pulsa prabayar Y12 : pelayanan kepada pelanggan Y13 : pelanggan lebih nyaman Y14 : pelanggan puas dengan produk PT. PLN Y15 : Biaya listrik

## Gambar 1. Model Konstruk

## 3.3    Uji Validitas dan Reliabilitas Data
Jumlah sampel untuk menguji validitas dan reliabilitas sebanyak 30 dengan sampel yang digunakan adalah  sampel  yang  diperoleh  diluar  dari  sampel  yang  digunakan  untuk  penelitian.  Untuk dan
maka pada tabel diperoleh nilai . Dapat dilihat bahwa nilai
lebih besar dari maka  kuesioner  yang  digunakan  valid.  Berdasarkan  hasil  pengolahan  PLS  diperoleh  tabel berikut.
Tabel 4. Uji Validitas Outer Model ( Weights or Loadings ) X1 X2 X3 Y X11 0,965 X12 0,961 X13 0,967 X14 0,872 X15 0,883 X21 0,911 X22 0,863 X23 0,804 X24 0,954 X25 0.919 X31 0,914 X32 0,942
X33 0,887 X34 0,811 X35 0,933 Y11 0,800 Y12 0.887 Y13 0.957 Y14 0.978 Y15 0.852
1) Validitas konvergen. Nilai convergen validity adalah nilai loading faktor pada variabel laten dengan indikator-indikatornya. Nilai yang diharapkan >0,7 batas minimum menurut  Imam Ghozali (2012) adalah  >0.5  dengan  pertimbangan  sedang  dalam  perkembangan.  Dapat  dilihat  pada  Tabel outer loading bahwa secara garis besar nilai loading factor dominan valid.
(1)
2) Avarage Variance Extracted (AVE)
Dalam  analisis  faktor  konfirmatori,  presentase  rata-rata  nilai  AVE  antar  item  atau  indakator  suatu set  konstruk  laten  merupakan  merupakan  ringkasan  convergen  indicator.  Konstruk  yang  baik  itu jika nilainya AVE  >0,5. Berdasarkan pengolahan data PLS diperoleh tabel berikut.
Tabel 5 . Avarage Variance Extracted ( AVE) AVE X1 0,866 X2 0,795 X3 0,808 Y 0.805
Validitas  diskriminan  nilainya  dapat  dilihat  pada  Tabel  AVE  dengan  kriteria  nilai valid  jika  nilai >0.50. Pada Tabel AVE 5 sacara garis besar telah memenuhi kriteria dan secara keseluruhan dapat dikatakan valid.
a. Nilai  AVE  pada  konstruk  X1  sebesar  0.866  telah  lebih  besar  dari  >0.50  maka  dapat disimpulkan  konstruk  kesadaran  kualiats  pelayanan  valid  sehingga  dapat  digunakan  dalam pengujian hipotesis.
b. Nilai  AVE  pada  konstruk  X2    sebesar  0.795  telah  lebih  besar  dari  >0.50  maka  dapat disimpulkan  konstruk  kualiats  pelayanan    valid  sehingga  dapat  digunakan  dalam  pengujian hipotesis.
c. Nilai  AVE  pada  konstruk  X3  sebesar  0.808  telah  lebih  besar  dari  >0.50  maka  dapat disimpulkan konstruk keputusan pembelian valid sehingga dapat digunakan dalam pengujian hipotesis.
d. Nilai  AVE  pada  konstruk  Y  sebesar  0.805  telah  lebih  besar  dari  >0.50  maka  dapat disimpulkan  konstruk  kepuasan  pelayanan  valid  sehingga  dapat  digunakan  dalam  pengujian hipotesis.

## 3.4   Uji Reliabilitas
Sedangkan  untuk  uji  releabilitas,  nilai Cronbach’s  Alpha lebih  besar  dari maka  kuisioner yang digunakan reliabel. Berdasarkan pengolahan data PLS diperoleh tabel berikut.
Tabel 6. Uji Reliabilitas Composite Reliability Cronbachs Alpha X1 0,961 0,970 X2 0,935 0,951 X3 0,940 0,955 Y 0,938 0,954
1. Composite  Reliability ,  data  yang  memiliki  composite  reliability  melebihi  >0.60  mempunyi reliabilitas  yang  tinggi.  Pada  Tabel  diatas  data composite  reliability secara  keseluruhan  telah melebihi kriteria jadi dapat dikatakan data reliabilitas baik.
a. Composite  Reliability ,  pada  X1  sebesar  0.961  pada  kualitas  pelayanan  jasa  telah  dapat dikatakan relialible karena lebih besar dari  >0.60
b. Composite  Reliability ,  pada  X2  sebesar  0.935  pada  produk  telah  dapat  dikatakan relialibel karena lebih besar dari  >0.60
c. Composite  Reliability ,  pada  X3  sebesar  0.940  pada  biaya  telah  dapat  dikatakan relialibel karena lebih besar dari  >0.60
d. Composite Reliability , pada Y sebesar 0.938 pada kepuasan pelanggan telah dapat dikatakan relialible karena lebih besar dari  >0.60
2. Cronbach Alpha . Uji reliabilitas diperkuat dengan Cronbach Alpha. Nilai diharapkan adalah > 0.6 untuk semua konstruk telah dapat dikatakan data realiilitas karena berada diatas nilai minimum.
a. Cronbach  Alpha pada  konstruk  X1  telah  dapat  dikatakan readible karena  nilai  kesadaran merek bernilai 0.970 lebih besar dari  >0.6
b. Cronbach  Alpha pada  konstruk  X2  telah  dapat  dikatakan readible karena  nilai  kepuasan pelayanan terhadap pelanggan  bernilai 0.951  lebih besar dari >0.6.
c. Cronbach  Alpha pada  konstruk  X3  telah  dapat  dikatakan readible karena  nilai  keputusan pembelian bernilai 0.955  lebih besar dari  >0.6.
d. Cronbach  Alpha pada  konstruk  Y  telah  dapat  dikatakan readible karena  nilai  kepuasan pelyanan pelanggan  bernilai 0.954 lebih besar dari  >0.6.

## 3.5  Uji Multikolinieritas
Uji  Multikolinieritas  didasarkan  atas  asumsi  bahwa  model  regresi  tidak  memiliki  hubungan  linier antara  variabel prediktor. Dengan demikian jika sebua model terjadi korelasi yang kuat diantara variabel prediktor  maka  model  tersebut  muncul  masalah  multikolinieritas  antara  variabel  prediktor  dapat digunakan dengan nilai Variance Inflation Faktor (VIF). Hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut.
Tabel 7. Uji Multikolinieritas
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 13,286 4,020 3,305 ,003 Total variabel X1 ,116 ,264 ,124 ,442 ,662 ,440 2,273 Total variabel X2 ,020 ,264 ,021 ,076 ,940 ,450 2,222 Total Variabel X3 ,198 ,224 ,202 ,885 ,384 ,673 1,485
a. Dependent Variable: Total Variabel Y
Dari  hasil  di  atas  dapat  diketahui  nilai VIF ketiga  variabel  yaitu  Kualitas  pelayanan  (X1)  dengan nilai  sebesar  2,273,  Biaya  (X2)  dengan  nilai  sebesar  2,222  dan  Produk  (X3)  dengan  nilai  sebesar  1,485 maka terdapat data pada tabel  3.7 ternyata lebih kecil dari 10 dan Tolerance lebih besar dari 0,1 sehingga bisa disimpulkan bahwa antara variabel independen tidak terjadi persoalan multikolinieritas.

## 3.6 Outlier
Salah  satu  syarat  sebuah  data  dapat  digunakan  dalam  metode  SEM  adalah  data  yang  digunakan tidak  memiliki  data  pecicilan  atau outlier . Outlier adalah  data  yang  memiliki  karakteristik  unik  yang terlihat sangat berbeda jauh dari pengamatan observasi- observasi lainnya dan muncul dalam bentuk nilai ekstrim  baik  untuk  variabel  tunggal  maupun  variabel  kombinasi  (Ghozali    2013).  Uji outlier pada penulisan  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  program  SPSS.  Berdasarkan output dari  SPSS  diperoleh hasil bahwa data yang digunakan tidaklah mengandung data outlier karena nilai dari Z tidak lebih dari 2.5 dan tidak kurang dari -2.5.

## 3.9  Uji Normalitas
Hasil output spss  pada  Tabel  9  terdapat  inteprestasinya  adalah  bahwa  jika  nilainya  diatas  0,05 maka  distribusi  data  dinyatakan  memenuhi  asumsi  normalitas.  Dan  jika  nilainya  dibawah  0,05  maka diinterprestasikan sebagai tidak normal.

## Tabel 9. Uji Normalitas
Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  Tabel  9    untuk  hasil output yang  peroleh  ternyata  data  tersebut dikatakan berdistribusi normal karena nilainya diatas 0,05.

## 3.7   Uji Evaluasi Model
Tabel 9 R-square R Square X1 X2 X3 Y 0.823
Sumber: Pengolahan data PLS (2019)
R-square menjelaskan konstruk endogenus. Menurut chin (1998) nilai r square sebesar 0.67 (kuat), 0.33  (moderat),  0.19  (lemah).  Hasil  pada  Tabel  diatas  adalah  bernilai  moderat  terdapat  kepuasan pelanggan  bernilai  0.40  dan  keunggulan  bersaing    0.50.  Nilai  0.823  untuk  kualiatas  pelayanan  jasa PT.PLN  (Persero).  Dapat  diartikan  dengan  kesadaran  pelanggan  telah  dapat  menjelaskan  kualiatas pelayanan  sebesar 82.3%.
Tabel 10 Path Coefficients Original Sample Original Sample (O) X1 ->Y 1,136 X2 ->Y 0,501 X3 ->Y 2,733

## One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N 30 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std. Deviation 2,90355319 Most Extreme Differences Absolute ,123 Positive ,085 Negative -,123 Test Statistic ,123 Asymp. Sig. (2-tailed) ,200 c,d
Path  coefficient lihat  pada  angka original  sample menunjukan  bagaimana  sifat  korelasi  antar konstruk  apakah  negatif  ditandai  dengan  (-)  nilai  minus  atau  korelasi  konstruk  bersifat  positif.  Pada keterangan  tabel Path  coefficient di  atas  secara  keseluruhan  nilai  menunjukan  korelasi  konstruk  bersifat positif.  Kesadaran  kualiatas  pelayanan  jasa  PT.  PLN  (Persero)  memiliki  pengaruh  positif  terhadap kepuasan  pelanggan    sebesar  0.219.  Kualiatas  Pelayanan  jasa  PT.  PLN  (Persero)  memiliki  pengaruh positif terhadap kepuasan pelagan sebesar 0.197. Keputusan pelayanan memiliki pengaruh positif terhadap keputusan pelanggan pada PT. PLN (Persero) sebesar 0.214.

## 3. 8  Uji Hipotesis
Gambar 2. Uji Hipotesis  Berdasarkan Pengolahan Data PLS (2019)
Tabel 11 Uji Hipotesis Berdasarkan Pengolahan data PLS (2019) T Statistics (|O/STERR|) X1 -> X3 0,249 X2-> X3 0,099 X3-> Y 0,584
T-statistik  yaitu  menguji  signifikasi  konstruk  apabila  α  =  5%  maka t =1.96.  Hubungan  X1 (kualiatas  pelayanan)  terhadap  X3  (kepuasan  pelaggan)  0,249  artinya  signiitifikan  melebihi  nilai  >1.96. X2  (kualiatas  pelayanan)  terhadap  X3  (kepuasan  pelanggan)  0,099  signitiifikan  melebihi  nilai  >1.96. X3(kepuasan  pelanggan)  terhadap  Y  (kualitas  pelayanan  )  0,584  diyatakan  signitifikan  karena  nilai melebihi >1.96.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis dan pembahasan pada bab sebelumnya, maka dapat disimpulkan bahwa variabel  laten  kualitas  pelayanan  jasa  PT.  PLN  (Persero)      tidak  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan terhadap  kepuasan  pelanggan  karena  nilai orginal  sample dari  variabel  laten  kualitas  pelayanan  jasa  PT. PLN  (Persero)  (X1)  yaitu  1,136  lebih    kecil  dari  1,96  (unutk  taraf  nyata  5%)  kemudian,  untuk  variabel laten  kualitas  pelayanan  jasa  PT.  PLN  (Persero)  (X2)    tidak  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan
terhadap kepuasan pelanggan, karena nilai orginal sample dari variabel laten kualitas pelayanan jasa PT. PLN (Persero) yaitu 0,501  lebih kecil dari 1,96. (untuk taraf nyata 5%). Dan untuk  kepuasan pelanggan mempunyai  pengaruh  terhadap  variabel  laten  kualitas  pelayanan    PT.  PLN  (Persero)  (X3)  karena  nilai orginal sample -nya yaitu 2,733 lebih besar dari 1,96 (untuk taraf nyata 5%). Hal ini dapat diartikan bahwa semakin  tinggi  tingkat  kepuasan  pelanggan  maka  semakin  tinggi  pula  kualitas  dari  pelayanan  jasa  PT. PLN (Persero) tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Amanullah. A. 2012. Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan.Nasah (Studi Kasu pada PD.B Wedi Kabupaten Klten Cabang Karanganom). Jurnal Of  Managemet. Vol, 4, No. 3, Hal. 1-13
[2]   Azwar,  1986.  Validitas  dan  Reliabilitas.  Jakarta:  Rineka  Cipta.  Jurnal  Tabularasa  PPS  UNIMED, Vol, 6 No. 1
[3]
[4]
[5]
Chin,Wynne. W. 1998. The partial Least Square Approach to Structural Equation Moeng . Lawance Erlbaum Associates, publisher. Unives  ity  of  huston. Jurnal  Ekonomi  dan  Bisnis  Indonesia .Vol,19,No. 3, Hal. 236-246.
Dirgantara,  I Made Bayu (2006). Pengaruh Kualitas Pelayanan Dalam Tingkat  KepuasanKonsumen Produk Jasa. Jurnal Bisnis Strategi. Vol. 15, No. 2.
Engel, James F. (1994). Perilaku Konsumen. Terjemahan F.X. Budiyanto. Binarupa Aksara. Jakarta. Jilid 1. Edisi keenam.
[6]   Ghozali  dan  Fuad.  2005.  Structural  Equation  Modeling  :  Teori,  Konsep,  dan   Aplikasi. UniversitasDiponegoro  Semarang.  Jurnal Ekonomi Bisnis Vol, 10. No. 3
[7]   Ghozali, Imam. 2012. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS . Universitas Diponegoro. Semarang. Jurnal Akuntasi dan Keuangan Indonesia. Vol.2: No. 2.
[8]   Hair, J.F., Jr., et.al. 1998. Multivariate Data Analysis 5 th ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice HallInt’l. Jurnal.Kehutanan. Vol, 5. No. 4.
[9] Hox, J.J & Bechger, T.M. 1998. An Introduction to Struktural Equation Modeling.FamilScince Review,11: 354-373. Tersedia di
http://hox98an+introduction+structural+equation.pdf
[10]  Sugiono.  (2005).  Metode  penelitian  Kuantatif,  Kualitatif,  dan  R&D.  Bandung,  Jurnal.Pengaruh Sosial Ekonomi Terhadap Keluarga. Vol, 1. No. 3.
[11]  Parasuraman, A. Valerie A. Zeithmal. (1994).  A Conceptual Model of Service Quality andts Implications for Future Research. Dalam Journal of Marketing. Vol 49