## METODE PARTIAL LEAST SQUARE (PLS) DAN TERAPANNYA (Studi Kasus: Analisis Kepuasan Pelanggan terhadap
Layanan PDAM Unit Camming Kab. Bone)
Irwan dan Khaeryna Adam *
*) Dosen Pada Jurusan Matematika Fakultas Sains dan Teknlogi Universitas Islam Negeri (UIN) ALauddin Makassar
Email; iwan.uin@gmail.com
Abstract : Water  is  primer  necessity  of  human.  The  needs  of  clean  water always  increasingly  through  the  time.  PDAM  or  district  water  supply company as a local company that have duty to distribute clean water for the peoples  need  to  increasing  the  serve  quality  for  the  satisfied  of  customer. Theaim of this research is to know the influence of PDAM Unit Camming for the satisfied of customer.Method that used to survey the customer satisfied is SERVQUAL  method  (Service  Quality)  that  have  5  dimension,  such  as:
Tangible, Reliability, Responsiveness, Assurance, and Emphaty. Analysismethod  that  used  is  Partial  Least  Square  (PLS).  Theresult  of  this research  is  how  the  5  dimension  of  SERVQUAL  influence  the  satisfied  of PDAM  Unit  Camming  customer.  Wecan  see the result  in  R square that  get by  smartPLS  helped.  Theresult  showed  0,706. Its  mean,  the  5  dimension of SERVQUAL  can  explain  that  70,6%  satisfied  of  PDAM  Unit  Camming customer.  However,  there  still  have  serve  quality  dimension  that  need  to repair, such as responsiveness and tangible. Thistwo things must be repaired to  increasing the serve  of PDAM  Unit  Camming  and  also  can  increase the satisfied of customer.
Keywords : Partial  Least  Square  (PLS  ),  Customer  Satisfaction,  Service Quality.

## PENDAHULUAN
anusia  hidup  bergantung  dari  alam.  Semua  kebutuhan  manusia berasal  dari  alam,  salah  satunya  adalah  air.Seperti  yang  diketahui bahwa  air  merupakan  kebutuhan  pokok  bagi  manusia.  Komponen terbanyak  dalam  tubuh  manusia  adalah  air.  Namun  ketersediaan  air  yang  cukup banyak di muka bumi ini tidak semua dapat dikonsumsi oleh manusia. Kebutuhan manusia  akan  air  bersih  semakin  meningkat  seiring  dengan  bertambahnya populasi  manusia.  Akan  tetapi,  di  Indonesia  penyediaan  air  bersih  belumlah maksimal.  Terdapat  beberapa  permasalahan  akan  penyediaan  air  bersih  yang M
belum dapat diatasi sepenuhnya, misalnya tingkat pelayanan air bersih yang masih rendah untuk masyarakat.
Perusahaan  Daerah  Air  Minum  (PDAM)  merupakan  salah  satu  unit  usaha milik  daerah  yang  bergerak  dalam  distribusi  air  bersih  bagi  masyarakat  umum. Sebagai unit usaha yang melayani kebutuhan air bersih masyarakat umum, PDAM perlu meningkatkan kualitas pelayanannya.Sebagaimana firman Allah swt. dalam QS Al-Imran ayat 159 yang artinya:
“ Maka  disebabkan  rahmat  dari  Allah-lah  kamu  berlaku  lemah  lembut terhadap mereka. Sekiranya kamu bersikap keras lagi berhati kasar, tentulah mereka  menjauhkan  diri  dari  sekelilingmu.  Karena  itu  maafkanlah  mereka, mohonkanlah  ampun  bagi  mereka,  dan  bermusyawaratlah  dengan  mereka dalam  urusan  itu.  Kemudian  apabila  kamu  telah  membulatkan  tekad,  maka bertawakkallah  kepada  Allah.  Sesungguhnya  Allah  menyukai  orang-orang yang bertawakkal kepada-Nya. ”
PDAM dituntut untuk memberikan pelayanan yang baik dan berlaku lemah lembut  kepada  pelanggannya.  Dengan  demikian,  pelanggan  PDAM  akan  merasa puas terhadap pelayanan yang diperoleh. Karena kualitas pelayanan yang baik dari PDAM  akan  memberikan  kepuasan  bagi  pelanggannya. Namun  pada kenyataannya,  masih  banyak  keluhan  pelanggan  akan  pelayanan  PDAM. Kepuasan pelanggan menjadi salah satu tolak ukur sejauh mana kinerja PDAM.
Untuk  mengetahui  tingkat  kepuasan  pelanggan,  maka  dilakukan  penilaian dan  pengukuran  terhadap  kualitas  pelayanan  yang  telah  diberikan  oleh  PDAM kepada  pelanggannya.  Dalam  penelitian  ini  akan  digunakan  suatu  alat  ukur kualitas  pelayanan  yang  disebut  SERVQUAL  (service  quality).  SERVQUAL  ini merupakan  skala  multi  item  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  persepsi pelanggan  atas  kualitas  layanan  yang  meliputi  lima  dimensi,  yaitu: Tangible (bukti  fisik), Reliability (keandalan), Responsiveness (daya  tanggap), Assurance (jaminan) dan Empathy (empati). Dalam penelitian ini, kepuasan pelanggan akan diukur dengan pendekatan Partial Least Square (PLS).
Berdasarkan  uraian  latar  belakang  di  atas,  maka  peneliti  akan  mengadakan penelitian  dengan  judul “ Metode Partial  Least  Square (PLS)  dan  Terapannya (Studi  Kasus: Analisis Kepuasan  Pelanggan terhadap  Layanan PDAM  Unit Camming Kab. Bone) ”
Partial Least Square atau disingkat PLS adalah model persamaan Structural Equation Modelling (SEM) yang berbasis komponen atau varian. PLS ini pertama kali  diperkenalkan  secara  umum  oleh  Herman  Wold  pada  tahun  1974. Menurut Ghozali  (2006),  PLS  merupakan  pendekatan  alternatif  yang  bergeser  dari
Irwan & Khaeryna Adam , Metode Partial Least Square ( PLS ) dan Terapannya _ 55
pendekatan  SEM  berbasis  kovarian  menjadi  berbasis  varian.  SEM  yang  berbasis kovarian  umumnya  menguji  model  kausalitas  atau  teori,  sedangkan  PLS  lebih bersifat predictive model. PLS merupakan metode analisis yang powerfull karena tidak  didasarkan  pada  banyak  asumsi  misalnya  data  tidak  harus  berdistribusi normal,  sampel  tidak  harus  besar.  PLS  juga  dapat  digunakan  untuk  menjelaskan ada  tidaknya  hubungan  antar  variabel  laten.  PLS  dapat  menganalisis  sekaligus konstruk yang dibentuk dengan indikator refleksif dan formatif.
Kepopuleran  penggunaan  PLS  di  antara  para  peneliti  dan  praktisi  adalah karena  empat  alasan.  Pertama,  algoritma  PLS  tidak  terbatas  hanya  untuk hubungan  antara  indikator  dengan  variabel  laten  yang  bersifat  refleksif  tetapi algoritma  PLS  juga  dipakai  untuk  hubungan  yang  bersifat  formatif.  Kedua,  PLS dapat  digunakan  untuk  menaksir  model path dengan  ukuran  sampel  yang  kecil. Ketiga,  PLS  dapat  digunakan  untuk  model  yang  sangat  kompleks  (terdiri  atas banyak variabel laten dan manifes) tanpa mengalami masalah dalam estimasi data. Keempat,  PLS  dapat  digunakan  ketika  distribusi  data  sangat  miring.PLS  dapat digunakan ketika independensi antara data pengamatan tidak dapat dijamin sebab tidak ada asumsi distribusi yang dibutuhkan.
Analisis  PLS  terdiri  dari  dua  sub  model  yaitu  model  struktural  (structural model)  atau  sering  disebut inner  model dan  model  pengukuran  (measurement model)  atau  sering  disebut outer  model.  Model  struktural    atauinner  model menunjukkan  kekuatan  estimasi  antar  konstrak,  sedangkan  model  pengukuran atau outer  model menunjukkan  bagaimana  indikator  merepresentasikan  variabel laten untuk diukur.
Varibel  laten  yang  dibentuk  dalam  PLS  indikatornya  dapat  berbentuk refleksif  maupun  formatif.  Indikator  refleksif  adalah indikator  yang  dianggap dipengaruhi oleh konstruk laten, atau indikator yang dianggap merefleksikan atau merepresentasikan  konstruk  laten.  Indikator  formatif  adalah  indikatoryang dianggap mempengaruhi variabel laten. Indikator refleksif mengamati akibat yang ditimbulkan  oleh  variabel  laten.  Indikator  formatif  mengamati  faktor  penyebab dari variabel laten.
Langkah-langkah PLS akan dijelaskan sebagai berikut:
- Merancang Model Struktural (inner model)
Merancang  model  struktural  (inner  model)  yaitu  merancanghubungan  antar variabel laten pada PLS dengan didasarkan pada hipotesis penelitian.
- Merancang Model Pengukuran (outer model)
Merancang  model  pengukuran  (outer  model)  yaitu  merancang  hubungan variabel laten dengan indikatornya. Pada PLS perancangan outer model sangat penting, refleksif atau formatif.

## - Konstruksi Diagram Jalur
Mengkonstruksi  diagram  jalur  berdasarkan  dari  perancangan outer  model dan inner model. Hasil perancangan outer model dan innermodel dinyatakan dalam bentuk diagram jalur agar lebih mudah dipahami.

## - Konversi Diagram Jalur ke Sistem Persamaan

## 1) Outer Model
Outer  model,  yaitu spesifikasi  hubungan  antara  konstrak  laten  dan indikatornya. Outer  model,  yang  disebut  juga  dengan outer  relation atau measurement  model,  mendefinisikan  karakteristik  konstruk  dengan  variabel manifesnya. Persamaan outer model dari model indikator refleksif adalah:
Dimana dan adalah indikator  yang  berhubungan  dengan  laten  eksogen ( )  dan  endogen  ( ), dan adalah matriks  koefisien  yang  menghubungkan variabel  laten  dengan  indikatornya, dan adalah  residual  kesalahan
pengukuran
Adapun  persamaan  untuk  model  indikator  formatif  dapat  ditulis  sebagai berikut:
Dimana dan adalah  indikator  yang  berhubungan  dengan  laten  eksogen
( ) dan endogen ( ),
dan adalah matriks koefisien variabel laten terhadap
indikatornya, dan adalah residual dari regresi

## 2) Inner Model
Inner  model,  yaitu  spesifikasi  hubungan hubungan  antara  variabel  laten (structural model). Persamaan inner model dapat ditulis sebagai berikut:
Dimana adalah  konstrak  laten  endogen, adalah  konstrak  laten  eksogen,
dan adalah  matriks  koefisien  dan  variabel  endogen  dan  eksogen, adalah vektor error pada persamaan struktural

## Estimasi: Weight, Koefisien Jalur, Loading
Pendugaan parameter dalam PLS diperoleh melalui proses iterasi tiga tahap dan  disetiap  tahap  menghasilkan  estimasi.  Berikut  adalah  langkah-langkah estimasi parameter PLS:
Irwan & Khaeryna Adam , Metode Partial Least Square ( PLS ) dan Terapannya _ 57

## 1) Estimasi bobot (weight estimate)
Tahap  pertama  menghasilkan  estimasi  bobot  (weight  eastimate) w jh , digunakan  untuk  menciptakan  skor  variabel  laten.  Estimasi  bobot w jh diperoleh melalui  dua  jalan,  yaitu mode  A dan mode  B. Mode  A dirancang  untuk memperoleh  estimasi  bobot  dengan  tipe  indikator  refleksif,  sedangkan mode  B dirancang untuk memperoleh estimasi bobot dengan tipe indikator formatif.

## 2) Estimasi jalur (path estimate)
Tahap  kedua  menghasilkan  estimasi  jalur  yang  menghubungkan  antar variabel  laten  dan  estimasi loading antara  variabel  laten  dengan  indikatornya. Estimasi ini diperoleh melalui estimasi inner model dan outer model.

## 3) Estimasi rata-rata (Means) dan lokasi parameter (konstanta)
Pada tahap ini, estimasi didasarkan pada matriks data asli dan hasil estimasi bobot dan koefisien jalur pada tahap kedua, tujuannya untuk menghitung rata-rata dan lokasi parameter.

## Evaluasi Goodness of Fit
1) Outer Model

## a) ConvergentValidity
Convergent validity mengukur  besarnya korelasi antara konstrak  dengan variable laten. Dalam evaluasi convergent validity dari pemeriksaan individual item realibility,  dapat  dilihat  dari standardized loading factor. Standardize loading factor menggambarkan besarnya korelasi antar setiap item pengukuran (indikator) dengan konstraknya.  Korelasi dapat dikatakan  valid apabila memiliki nilai >0,7.

## b) DiscriminantValidity
Membandingkan  niliai discriminant validity dan squareroot of average variance extracted (AVE). Model pengukuran  dinilai berdasarkan pengukuran cross loading dengan konstrak. Jika kolerasi konstrak dengan setiap indikatornya lebih besar dari pada ukuran konstrak lainnya, maka konstrak laten memprediksi indikatornya lebih baik dari pada konstrak lainnya.
Jika nilai AVE lebih tinggi dari pada nilai kolerasi diantara konstrak, maka discriminant validity yang baik tercapai. Menurut (Tasha Hoover,  2005  dalam Sofyan Yamin, 2009) sangat direkomendasikan apabila AVE lebih besar dari 0,5. Berikut rumus untuk menghitung AVE:

## c) Composite Reliability
Apabila nilai composite reliability
> 0,8 dapat dikatakan bahwa konstrak memiliki reliabilitas yang tinggi atau reliable dan >  0,6 dikatakan cukup reliable.
d) Cronbach Alpha
Dalam PLS,  uji reliabilitas  diperkuat dengan adanya Cronbach  Alpha dimana  konsistensi  setiap jawaban  diujikan.Cronbach  alpha dikatakan  baik apabila α≥ 0,5 dan dikatakan cukup apabila α≥ 0,3.

## 2) Inner Model
Model struktural (inner  model) dievaluasi  dengan melihat persentase varians yang dijelaskan yaitu dengan melihat R-Square untuk konstruk  laten dependen dengan menggunakan  ukuran Stone-Geisser  Q- S quaretest dan juga melihat besarnya  koefisien jalur strukturalnya.  NilaiQ-square>0 menunjukkan model memiliki predictive relevance; sebaliknya jika nilai Q-square ≤ 0 menunjukkan model kurang memiliki predictive relevance.
dimana , , … ,
adalah R-square variabel  endogen  dalam  model persamaan. Besaran Q 2 memiliki nilai dengan rentang 0 <Q 2 < 1, dimana semakin mendekati 1 berarti model semakin baik.

## Uji Hipotesis (resampling bootstrapping)
Pengujian  hipotesis  ( β , γ dan λ )  dilakukan  dengan  metode resampling bootstrap.  Statistik  uji  yang  digunakan  adalah  statistik  t  atau  uji  t,  dengan hipotesis statistik sebagai berikut:
1) Hipotesis statistik untuk outer model:
H 0 : λ i = 0
H 1 : λ i ≠ 0
2) Hipotesis  statistik  untuk inner  model:  variabel  laten  eksogen  terhadap endogen:
H 0 : γ i = 0 H 1 : γ i ≠ 0
3) Penerapan metode resampling, memungkinkan berlakunya data terdistribusi bebas  (distribution  free),  tidak  memerlukan  asumsi  distribusi  normal,  serta tidak memerlukan sampel yang besar (sampel minimum 30).
Irwan & Khaeryna Adam , Metode Partial Least Square ( PLS ) dan Terapannya _ 59

## METODE PENELITIAN
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  penelitian terapan.  Data  yang  digunakan  adalah  data  primer.  Data  primer  diperoleh  dari kuesioner  yang  dibagikan  kepada  pelanggan  PDAM  Unit  Camming terpilih  dan memenuhi  syarat  untuk menjadi  responden.  Kuesioner  yang  dibuat  dengan  skala pengukuran Likert.

## Prosedur Penelitian
Untuk  menjawab  permasalahan  yang  ada,  digunakan  prosedur  penelitian dengan tahap-tahap sebagai berikut:
1. Mengidentifikasi  variabel  SERVQUAL  (tangible, reliability, responsiveness, assurance, dan empathy) ke dalam bentuk kuesioner.
2. Merancang model struktural hubungan (inner model) untuk mendefenisikan hubungan antar variabel latennya.
3. Membuat model pengukuran (Outer model) untuk mendefinisikan hubungan antara variabellaten dengan indikatornya.
4. Mengkonstruksi diagram jalur berdasarkan outer model dan inner model.
5. Mengkonversi diagram jalur ke sistem persamaan.
6. Pendugaan  parameter  Evaluai Goodness  of  Fit,  yaitu  melakukan  beberapa uji  pada  variabel,  antara  lain convergent  validity untuk  menguji  korelasi antara  konstrak  dengan  variabel  laten, discriminant  validity untuk memperoleh  kevalidan  variabel  laten,  dan composite  reliability untuk menunjukkan taraf kepercayaan alat pengukur yang digunakan.
7. Melakukan  uji  hipotesis  dengan  statistik  uji  yang  digunakan  adalah  uji-t untuk mengetahui apakah ada atau tidak ada hubungan antara variabel laten dengan indikatornya.
8. Memperoleh hasil analisis.

## HASIL PENELITIAN
Studi kasus yang dibahas adalah data dengan variabel laten  yaitu kepuasan pelanggan  yang  diukur  dari  5  dimensi  kualitas  pelayanan  yaitu Tangible, Reliability, Responsiveness, Assurance dan Empathy.  Kelima  variabel  tersebut masing-masing  memiliki  indikator-indikator  yang  mempengaruhinya.Data  diolah dengan  metode Partial  Least  Square (PLS)  sebagai  alat  analisis  dengan  bantuan software  SmartPLS  2.0  M3.Dari  kasus  ini  akan  diteliti  bagaimana  pengaruh kelima variabel kulitas pelayanan ini terhadap kepuasan pelanggan.
Berdasarkan hubungan  antara  variabel  laten,  diperoleh  model  struktural antara variabel laten sebagai berikut:
KepPel
Struktur  ini  memperlihatkan  lima  variable  eksogen  yaitu  variabel (Tangible),
(Reliability), (Responsiveness), (Assurance),  dan (Empathy)  serta  satu  variabel  endogen  yaitu  variabel (Kepuasan  Pelanggan). Nilai  koefisien  jalur menunjukkan  adanya  pengaruh  variabel (Tangible) terhadap  variabel η ,  nilai  koefisien  jalur menunjukkan  adanya  pengaruh variabel (Reliability)  terhadap  variabel η , nilai  koefisien  jalur menunjukkan pengaruh  variabel (Responsiveness)  terhadap  variabel η ,  nilai  koefisien  jalur menunjukkan adanya pengaruh variabel (Assurance) terhadap variabel η , dan nilai  koefisien  jalur menunjukkan  adanya  pengaruh  variabel (Empathy)
terhadap  variabel η .  Adapun  nilai menunjukkan  pengaruh  variabel  lain  selain
, , , , dan terhadap variabel .
Nilai loading  dan nilai  koefisien  jalur  diperoleh  dengan  melakukan estimasi  menggunakan  program SmartPLS.Nilai  tersebut  dilakukan  untuk pengujian  model.Untuk  pengujian  model  pengukuran  (outer  model)  dilakukan dengan melihat apakah nilai loading factor indokator sudah memenuhi convergent validity.  Untuk  memenuhi  nilai convergent  validity, nilai loading  factor harus  > 0,70.  Jika  nilai loading  factor <  0,70  maka  indikator  harus  didrop  dari  analisis karena akan mengindikasikan bahwa indikator tidak cukup baik untuk mengukur variabel  laten  secara  tepat.  Setelah  indikator  yang  tidak  memenuhi  nilai convergent  validity didrop,  maka  data  diolah  kembali  hingga  memenuhi convergent validity.
Setelah  variabel  indikator  yang  memiliki  nilai loading ( λ )  <  0,7 didrop, maka data diolah kembali dan menghasilkan output seperti pada gambar berikut:
Irwan & Khaeryna Adam , Metode Partial Least Square ( PLS ) dan Terapannya _ 61
Gambar 1. Diagram Jalur Output Smart PLS setelah drop indikator
Gambar 1. di  atas  menunjukkan  bahwa  semua  indikator  memiliki  nilai loading ( λ ) > 0,7 dan memenuhi convergent validity.
Langkah  selanjutnya  adalah  menilai outer  model dengan  melihat cross loading, descriminant  validity dan composite  reliability.  Hasil  dari outer  model menunjukkan  hasil  pengujian  reliabilitas  dan  validitas  untuk  masing-masing variabel.
a. Cross Loading
Cross  loading berguna  untuk  menilai  apakah  konstruk  memiliki discriminant  validity yang  memadai,  yaitu  dengan  cara  membandingkan  korelasi indikator suatu konstruk tersebut dengan konstruk lainnya. Jika korelasi indikator konstruk  memiliki  nilai  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  korelasi  indikator tersebut  terhadap  konstruk  lain,  maka  dikatakan  konstruk  memiliki discriminant validity yang tinggi.
Dari  hasil  penelitian  diperoleh  bahwa  korelasi  indikator  konstruk  memiliki nilai  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  korelasi  indikator  tersebut  terhadap konstruk  lain.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  indikator  masing- masing konstruk memberikan nilai convergent validity yang tinggi semua di atas 0,70.  Begitu  juga  dengan  nilai cross  loading menunjukkan discriminant  validity yang baik.

## b. Descriminant validity
Discriminant  validity dapat  dilihat  pada cross  loading. Cara  lain  untuk menilai discriminant  validity adalah  dengan  membandingkan Square  Root  of Average Variance Extracted ( ) untuk setiap konstruk dengan korelasi antara
konstruk dengan konstruk lainnya dalam model. Model mempunyai discriminant validity yang  cukup  jika  akar  AVE  untuk  setiap  konstruk  lebih  besar  dari  pada korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya.
Tabel 1. Nilai AVE dan
AVE Assurance 0.629006 0.793099 Empathy 0.704756 0.839497 Kep. Pelanggan 0.641292 0.800807 Reliability 0.693227 0.832603 Responsiveness 0.717707 0.847176 Tangible 0.642151 0.801343
Dari  Tabel 1. di  atas  terlihat  bahwa nilai  akar  AVE  >  0,5,  hal  ini menunjukkan  bahwa  semua  variabel  dalam  model  yang  diestimasi  memenuhi kriteria discriminant validity.
c. Composite Reliability
Uji  reliabilitas  dilakukan  dengan  melihat  nilai composite  Reliability dari indikator  konstruk.  Hasil composite  Reliability akan  menunjukkan  nilai  yang memuaskan jika ≥ 0,6.
Tabel 2. Tabel Composite Reliability
Variabel Composite Reliability Assurance 0.871081 Empathy 0.904912 Kep.Pelanggan 0.842839 Reliability 0.871153 Responsiveness 0.883546 Tangible 0.843227
Tabel 2. menunjukkan  bahwa  nilai composite  Reliability untuk  semua konstruk  adalah  lebih  besar  dari  0,8  yang  menunjukkan  bahwa  semua  konstruk pada  model  yang  diestimasi  memiliki  reliabilitas  yang  tinggi  dan  memenuhi kriteria reliabel.
Uji  reliabilitas  juga  bisa  diperkuat  dengan Cronbach ’ s  Alpha di  mana nilainya  dikatakan  baik  apabila α ≥ 0,5  dan  dikatakan  cukup  apabila α ≥ 0,3. Berikut ini adalah output Cronbach ’ s Alpha dari software SmartPLS:
Irwan & Khaeryna Adam , Metode Partial Least Square ( PLS ) dan Terapannya _ 63
Tabel 3. Tabel Cronbach ’ s Alpha Variabel Cronbachs Alpha Assurance 0.803138 Empathy 0.858915 Kep. Pelanggan 0.721985 Reliability 0.777563 Responsiveness 0.805453 Tangible 0.732591
Pada  Tabel 3. terlihat  bahwa  nilai Cronbach ’ s  Alpha untuk  semua konstruk  >  0,6.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  variabel memiliki reliabilitas yang baik.
Setelah  model  memenuhi  kriteria outer  model,  selanjutnya  dilakukan pengujian  model  struktural  (inner  model).Inner  model dievaluasi  dengan  melihat persentase  varians  yang  dijelaskan  yaitu  dengan  melihat  nilai  R-Square. Nilai  R Square yang diperoleh adalah 0,705884 untuk konstruk Kepuasan Pelanggan. Hal ini  berarti  nilai  tersebut  mengindikasikan  bahwa  variabel Tangible, Reliability, Responsiveness, Assurance dan Empathy hanya  mampu  menjelaskan  varian kepuasan  pelanggan  sekitar  70,6%,  selebihnya  dipengaruhi  oleh  faktor  lain  yang tidak dibahas dalam penelitian ini. Disamping melihat besarnya nilai R 2 , evaluasi model  juga  dapat  dilakukan  dengan  melihat  nilai  Q 2 predictive  relevance.  Dalam penelitian ini diperoleh nilai Q 2 sebagai berikut:
Nilai  dan  Q 2 =  0,705884  >  0,  yang  berarti  model  penelitian  memiliki  nilai predictive relevance, dimana semakin mendekati 1 maka model semakin baik.
Setelah evaluasi outer model dan inner model dilakukan, tahap selanjutnya adalah  pengujian  hipotesis.Pengujian  hipotesis  ini  didasarkan  atas  pengolahan data  penelitian  dengan  menggunakan SmartPLS.  Dengan  metode resampling boostrap,  diperoleh  nilai  t-statistik  yang  kemudian  akan  dibandingkan  dengan nilai  t-tabel.  Apabila  nilai  t-statistik  lebih  besar  dari  nilai  t-tabel  maka  hipotesis penelitian yang diajukan diterima dan sebaliknya.
Tingkat  kepercayaan  yang  digunakan  adalah  95%,  sehingga  batas ketidakakuratan  sebesar  ( α )  =  5%  =  0,05  dengan  nilai  t-tabel  sebesar  1,99. Sehingga:
a) Jika  nilai  t-statistik  lebih  kecil  dari  nilai  t-tabel  [t-statistik  <  1,99],  maka
H o diterima dan H a ditolak.
b) Jika  nilai  t-statistik  lebih  besar  atau  sama  dengan  t-tabel  [t-statistik ≥ 1,99], maka H o ditolak dan H a diterima.
Pengujian  hipotesis  untuk outer  model dilakukan  dengan  melihat  t-statistik indikator. Jika t-statistik > t-tabel (1,99) maka H 0 ditolak dan H 1 diterima.

## Tabel 4.Tabel t-statistik indikator
Varibel Indikator Nilai loading t-statistik Tangible ( ξ 1 ) X11 X13 X15 0.827854 0.769827 0.805280 5.831415 4.534871 6.583416 Reliability ( ξ 2 ) X22 X23 X24 0.866209 0.770930 0.857338 12.812087 9.991643 15.285146 Responsiveness ( ξ 3 ) X31 X32 X34 0.884502 0.892250 0.758068 12.628666 16.867992 8.832528 Assurance ( ξ 4 ) X41 X42 X43 X44 0.718983 0.846006 0.821701 0.779851 5.993441 12.841822 9.109396 9.315657 Empathy ( ξ 5 ) X51 X52 X53 X55 0.769373 0.891232 0.874583 0.817252 11.586760 17.986918 15.856262 12.075004 Kepuasan pelanggan ( η ) Y1 Y2 Y3 0.810316 0.799607 0.792396 14.474497 11.900481 12.954872
Irwan & Khaeryna Adam , Metode Partial Least Square ( PLS ) dan Terapannya _ 65
Berdasarkan Tabel 4. di atas, dapat dilihat bahwa semua indikator memiliki nilai  t-statistik  >  dari  nilai  t-tabel  (1,99)  sehingga  semua  indikator  dinyatakan valid.
Selanjutnya  adalah  pengujian  hipotesis  untuk inner  model.Signifikansi parameter  yang diestimasi memberikan informasi yang sangat berguna mengenai hubungan  antara  variabel-variabel  penelitian.  Dasar  yang  digunakan  dalam menguji hipotesis adalah nilai yang terdapat pada output path coeficients.
Berikut  ini  merupakan  tabel path  coefficients yang  akan  memperlihatkan nilai  koefisien  parameter  masing-masing  variabel  dan  pengaruhnya  terhadap variabel dependen kepuasan pelanggan.
Tabel 5. Hasil  pengujian  pengaruh Tangible, Reliability, Responsiveness,
Assurance dan Empathy terhadap Kepuasan  Pelanggan  dengan software SmartPLS
Berdasarkan  Tabel 5. di  atas,  hasil  pengujian  hipotesis  untuk inner  model adalah sebagai berikut:

## 1. Hipotesis pertama
Berdasarkan hasil pada Tabel 5., tampak bahwa variabel Tangible memiliki pengaruh positif  terhadap  kepuasan  pelanggan  dengan  nilai  koefisien parameter  sebesar  0,006  dengan  nilai  t-statistik  0,07<  t-tabel  1,99.  Karena nilai  t-statistik  <  nilai  t-tabel  maka  dapat  dikatakan  bahwa H 0 diterima, yaitutidak  ada  pengaruh  yang  signifikan  variabel Tangible terhadap kepuasan pelanggan PDAM Unit Camming.

## 2. Hipotesis kedua
Berdasarkan hasil pada Tabel 5, tampak bahwa variabel Reliability memiliki pengaruh  positif  terhadap  kepuasan  pelanggan  dengan  nilai  koefisien parameter sebesar 0,344 dan signifikan pada α = 0,05 dengan nilai t-statistik 2,58 > t-tabel 1,99. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa H 0 ditolak dan H 1 diterima,  yaitu  ada  pengaruh Reliability terhadap  kepuasan  pelanggan PDAM Unit Camming.

## 3. Hipotesis ketiga
Berdasarkan  hasil  pada  Tabel  5,  tampak  bahwa  variabel Responsiveness memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  kepuasan  pelanggan  dengan  nilai koefisien parameter sebesar 0,213 dengan  nilai  t-statistik 1,79 <  t-tabel 1,99.  Karena  nilai  t-statistik  <  nilai  t-tabel  maka  dapat  dikatakan  bahwaH 0 diterima, yaitu tidak ada pengaruh yang signifikan Responsiveness terhadap kepuasan pelanggan PDAM Unit Camming.

## 4. Hipotesis keempat
Berdasarkan hasil pada Tabel 5, tampak bahwa variabel Assurance memiliki pengaruh  positif  terhadap  kepuasan  pelanggan  dengan  nilai  koefisien parameter sebesar 0,239 dan signifikan pada α = 0,05 dengan nilai t-statistik
2,49 > t-tabel 1,99. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa H 0 ditolak dan H 1 diterima,  yaitu  ada  pengaruh Assurance terhadap  kepuasan  pelanggan PDAM Unit Camming.

## 5. Hipotesis kelima
Berdasarkan hasil pada Tabel 5, tampak bahwa variabel Empathy memiliki pengaruh  positif  terhadap  kepuasan  pelanggan  dengan  nilai  koefisien parameter sebesar 0,549 dan signifikan pada α = 0,05 dengan nilai t-statistik 5,83 > t-tabel 1,99. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa H 0 ditolak dan H 1 diterima,  yaitu  ada  pengaruh Empathyterhadap  kepuasan  pelanggan PDAM Unit Camming.

## PEMBAHASAN
Langkah pertama yang dilakukan dalam penelitian ini setelah data diperoleh dengan  membagikan  kuesioner  kepelanggan-pelanggan  PDAM  Unit  Camming adalah  menguji  apakah  data  sudah  valid  atau  tidak. Data  dikatakan  valid  jika sudah memenuhi convergent validity yaitu apakah loading factor indikator untuk masing-masing  konstruk  sudah  memenuhi convergent  validity.Berdasarkan  dari data yang ada, diperoleh bahwa indikator , X 14 , X 21 , X 33 , dan X 54 memiliki nilai loading  factor <  0,70  sehingga  tidak  memenuhi convergent validity.  Dengan
Irwan & Khaeryna Adam , Metode Partial Least Square ( PLS ) dan Terapannya _ 67
demikian  indikator  tersebut  didrop  kemudian  analisis  dilakukan  kembali  hingga semua indikator memiliki nilai loading factor>0,7.
Langkah  selanjutnya  adalah  evaluasi outer  model dan inner  model. Outermodel dievalusi  dengan  melihat cross  loading, descriminant  validity,  dan composite  reliability.  Hasil  dari outer  model menunjukkan  bahwa  indikator- indikator  yang  digunakan  reliabel  dan  valid.Adapun inner  model dievaluasi dengan  melihat  nilai  R-Square dan  Q 2 predictive  relevance.Berdasarkan  hasil penelitian  diperoleh  nilai  S-Square 0,705884  dan  Q2 predictive  relevance 0,705884.
Pengujian  hipotesis  dalam Partial  Least  Square adalah  untuk  mengetahui pengaruh  kelima  variabel  kualitas  pelayanan  (service  quality)  terhadap  kepuasan pelanggan.Apabila nilai t-statistik pada tabel Path Coefficient lebih besar daripada nilai  t-tabel  maka  dapat  dikatakan  bahwa  variabel  signifikan  mempengaruhi kepuasan pelanggan, dan sebaliknya. Dari hasil yang diperoleh hipotesis pertama dan  ketiga  tidak  dapat  didukungkarena  nilai  t-statistik  pada  variabel Tangible yaitu 0,07 dan Responsiveness yaitu 1,79 lebih kecil daripada nilai t-tabel (1,99). Adapun untuk hipotesis kedua, keempat dan kelima dapat didukung karena nilai t- statistik  pada  variabel Reliability yaitu  2,58, Assurance yaitu  2,49  dan Empathy yaitu 5,83 lebih besar daripada nilai t-tabel (1,99).
Dari  hasil  penelitian  ini,  dapat  dikatakan  bahwa  dimensi service  quality berpengaruh secara signifikan terhadap kepuasan pelanggan. Hal ini dapat dilihat dari nilai R 2 sebesar 0,705884, yang berarti bahwa nilai tersebut mengindikasikan bahwa  variabel Tangible, Reliability, Responsiveness, Assurance dan Empathy mampu  menjelaskan  varian  kepuasan  pelanggan  sekitar  70,6%,  selebihnya dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dibahas dalam penelitian ini. Berdasarkan pengujian hipotesis yang dilakukan dengan membandingkan nilai t-statistik, yang diperoleh  dari resampling  boostrap,  dengan  nilai  t-tabel  diperoleh  variabel  yang berpengaruh  maupun  tidak  berpengaruh  terhadap  variabel  kepuasan  pelanggan. Dari  hasil  yang  diperoleh Reliability, Assurance dan Empathy masing-masing mempengaruhi  kepuasan  pelanggan  sebesar 34,4%,  23,9%,  dan  54,9%. Sedangkan Tangible dan Responsiveness tidak  mempengaruhi  kepuasan pelanggan  secara  signifikan.Meskipun  dua  dari  kelima  dimensi service  quality tidak signifikan mempengaruhi kepuasan pelanggan, namun berdasarkan nilai Q 2 menunjukkan  bahwa  model  struktur  dalam  penelitian  ini,  secara  keseluruhan bersifat cukup signifikan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan analisis  data  dan  pembahasan  hasil  penelitian  maka  dapat disimpulkan  bahwa dimensi  kualitas  pelayananmempengaruhi  kepuasan pelanggan PDAM  Unit Camming. Hal ini dapat  dilihat dari nilai R Square yang diperoleh  yaitu  0,706  yang  berarti  5  dimensi  SERVQUAL  yaitu Tangible, Reliability, Responsiveness, Assurance dan Empathy menjelaskan varian kepuasan pelanggan sebesar 70,6%.

## DAFTAR PUSTAKA
Departemen Agama RI. Al Quran dan Terjemahnya. Semarang: PT. Karya Toha Putra, 2002.
Efron B. dan Tibshirani R.J..An Introduction to the Boostrap.Florida: CRC Press LLC, 1998.
Ghozali,  Imam. Structural  Equation  Modeling  Metode  Alternatif  dengan  Partial Least Square. Semarang: Universitas Diponegoro, 2011.
Ghozali,  Imam  dan  Hengky  Latan. Partial  Least  Squares  Konsep,  Teknik,  dam Aplikasi  SmartPLS  2.0  M3  Untuk  Penelitian  Empiris.  Semarang:
Universitas Diponegoro, 2012.
Kuncoro,  Mudrajad. Metode  Riset  untuk  Bisnis  &  Ekonomi. Jakarta:  Erlangga,
2003.
Riskiayu,  M.  Fathurahman,  Sri  Wahyuningsih. Pemodelan  Faktor-faktor  yang
Mempengaruhi  Kemiskinan  di  Indonesia  Tahun  2010  Menggunakan
Structural  Equation  Modeling dengan  Pendekatan Partial  Least
Square.Jurnal. Samarinda: FMIPA Universitas Mulawarman, 2013.
Tjiptono, Fandy dan Gregorius Chandra. Service, Quality and Satisfaction Edisi 2. Yogyakarta: Andi, 2007.