## Performa: Media Ilmiah Teknik Industri
ISSN 1412-8624 (cetak)  |  ISSN 2620-6412 (online) Vol. 21, No. 2, 2022, Hal. 168-178
doi.org/10.20961/performa.21.2.57763
Analisis Pengaruh Kualitas Layanan terhadap Kepuasan dan Loyalitas Pelanggan pada Sistem Pembayaran Netflix
Jeehad Muhammad  1 , Eko Pujiyanto 2 , dan Fakhrina Fahma 3
1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret Surakarta, Jl. Ir. Sutami No. 36, Surakarta, 57126, Indonesia Email: jeehadmuhammadsu@gmail.com 1 , ekopujiyanto@staff.uns.ac.id 2 , fakhrina09@gmail.com 3

## Abstrak
Masa pandemi memaksa masyarakat membatasi seluruh aktivitas di  luar ruangan seperti pekerjaan, pendidikan, dan hiburan. Industri perfilman turut terkena dampaknya sehingga masyarakat tidak bisa menyaksikan penayangan film di bioskop. Masyarakat menonton film hanya dari rumah melalui media streaming film digital. Salah satu media streaming film terbesar saat ini adalah Netflix. Netflix mendapatkan 37 juta pelanggan baru selama masa pandemi. Hal ini perlu dijaga dengan  memperhatikan kualitas  layanan  Netflix.  Kualitas  layanan yang  paling  banyak  dikeluhkan pelanggan adalah kualitas layanan sistem pembayarannya. Untuk itu dilakukan penelitian mengenai pengaruh kualitas layanan ( e- Service Quality dan e-Recovery Service Quality ) terhadap kepuasan pelanggan ( e-Satisfaction ) dan loyalitas pelanggan ( e-Loyalty ).  Penelitian  dilakukan  dengan  metode Structural  Equation  Modeling (SEM)  menggunakan software SmartPLS.  Pengembangan  alat  ukur  kuesioner  menunjukkan  terdapat  11  dimensi  yang  menjadi  dasar  pembuatan kuesioner dan dibagikan kepada 150 responden pelanggan Netflix. Hasil penelitian telah menunjukkan bahwa e-Service Quality berpengaruh  signifikan  secara  positif  terhadap e-Satisfaction , e-Recovery  Service  Quality berpengaruh signifikan secara positif terhadap e-Satisfaction , dan e-Satisfaction berpengaruh signifikan secara positif terhadap e- Loyalty .
Kata kunci : e-Loyalty , e-Recovery Service Quality , e-Satisfaction , e-Service Quality , Netflix, SEM-PLS

## Abstract
The  pandemic  era  forces  people  to  limit  outdoor  activities  such  as  work,  education,  and  entertainment.  The  movie industry was also strongly affected as people could not watch movies in the cinemas and only through the digital movie streaming media. One of the biggest movie streaming media today is Netflix. Netflix gained 37 million new subscribers during the pandemic. This big growth needs to be maintained by giving attention to the quality of Netflix services. The initial  research  showed  that quality  of  services  which  most  customers  complaint  about  is  the  service  quality  of  the payment system. For this reason, this research was conducted on the effect of service quality (e-Service Quality and e- Recovery Service Quality) on customer satisfaction (e-Satisfaction) and customer loyalty (e-Loyalty). The research was conducted  using  the  Structural  Equation  Modeling  (SEM)  method  using  SmartPLS  software.    The  questionnaire measuring tools development shows that there are 11 dimensions and becomes the basis of questionnaire making. The questionnaire were distributed to 150 Netflix subscriber respondents. The results showed that e-Service Quality had a significant  positive  effect  on  e-Satisfaction,  e-Recovery  Service  Quality  had  a  significant  positive  effect  on  e- Satisfaction, and e-Satisfaction had a significant positive effect on e-Loyalty.
Keywords: e-Loyalty , e-Recovery Service Quality , e-Satisfaction , e-Service Quality , Netflix, SEM-PLS

## 1. Pendahuluan
Masa  pandemi  memaksa  masyarakat  untuk membatasi  kegiatan  di  luar  ruangan  demi  mengurangi penyebaran  virus.  Kegiatan  pekerjaan,  pendidikan, sampai  hiburan  harus  dikerjakan  dari  tempat  tinggal masing-masing.  Begitupula  dengan  aktivitas  menonton film  yang  harus  dilakukan  di  tempat  masing-masing melalui media streaming film digital.
Media streaming film  dengan  pengguna  paling banyak  saat  ini  adalah  Netflix  (Walsh,  2020).  Netflix adalah  perusahaan  multinasional  yang  berpusat  di Amerika Serikat dan bergerak di bidang hiburan. Netflix didirikan  pada  tanggal  29  Agustus  1998  oleh  Reed
 Penulis korespondensi
Diterima 24 Desember 2021; Diterima dalam bentuk revisi 15 Januari 2022; Disetujui 3 Oktober 2022
Hastings dan Marc Randolph di California. Bisnis awal Netflix  adalah  persewaan  DVD.  Netflix  merambah  ke bisnis  media streaming film  digital  dan  didistribusikan secara daring mulai tahun 2013.
Pelanggan Netflix pada masa pandemi (tahun 2020) meningkat  sebesar  22%  dari  tahun  sebelumnya. Peningkatan  tersebut  meningkat  2%  dibandingkan peningkatan  pada  tahun  sebelumnya  (Novianty,  2021). Hal  tersebut  membuktikan  bahwa  pengguna  Netflix meningkat selama masa pandemi.
Peningkatan  pengguna  tersebut  perlu  dijaga  dan ditingkatkan.  Pengguna  baru  dan  pengguna  lama  harus ditingkatkan  kepuasan  dan  loyalitasnya  supaya  mereka
terus  menggunakan  Netflix  sebagai  media streaming digital favorit.
Netflix  lebih  unggul  dibandingkan  pesaingnya berdasarkan  beberapa  kelebihan.  Netflix  lebih  unggul karena koleksi konten paling banyak, variasi konten, dan konten original yang sangat berkualitas (dewaweb.com, 2021).
Selain  memiliki  kelebihan,  Netflix  juga  memiliki kekurangan. Kekurangan yang paling banyak dikeluhkan oleh  pelanggan  Netflix  adalah  sistem  pembayarannya. Keluhan  yang  disampaikan  mengenai  biaya  yang  tidak terjangkau, pilihan pembayaran yang terbatas pada kartu kredit, dan terjadi kesalahan sistem (Audita, 2020).
Penting  bagi  perusahaan  untuk  memahami  bahwa masalah  pada  kualitas  layanan  ini  dapat  mempengaruhi kepuasan dan loyalitas pelanggan. Kualitas layanan pada Netflix dapat digolongkan menjadi e-Service Quality dan e-Recovery  Service  Quality .  Kepuasan  pelanggan  pada Netflix  adalah e-Satisfaction .  Loyalitas  pelanggan  pada Netflix adalah e-Loyalty .
Untuk  mencapai  tujuan  tersebut,  dikembangkan model  penelitian  yang  terdiri  dari  tiga  bagian.  Tiga bagian  tersebut  dianalisis  secara  simultan.  Bagian pertama, analisis pengaruh e-Service Quality terhadap e- Satisfaction . Bagan kedua, analisis pengaruh e-Recovery Service  Quality terhadap e-Satisfcation .  Bagian  ketiga, aalisis pengaruh e-Satisfaction terhadap e-Loyalty . Pengaruh e-Service Quality dan e-Recovery Service Quality terhadap e-Satisfaction dan e-Loyalty sudah diteliti oleh beberapa referensi. Astuti dan Salihah (2016) mengkaji  kualitas  layanan e-Commerce terhadap kepuasan  pelanggan  menggunakan  metode e-Service Quality .  Sedangkan  Bernardo,  et  al  (2013)  mengkaji pengaruh e-Service  Quality dan e-Recovery  Service Quality terhadap e-Satisfaction dan e-Loyalty pelanggan pada e-tour dengan metode Factor Analysis . Al-dweeri, et  al  (2017)  mengkaji  pengaruh e-Service  Quality terhadap e-Loyalty pada situs e-Shopping dengan metode Factor Analysis dan SEM. Raza, et al. (2020) mengkaji e-Service Quality pada Internet Banking dan pengaruhnya  terhadap e-Satisfaction dan e-Loyalty dengan metode SEM-PLS.
Penelitian  ini  menyerap  model  dan  metode  pada penelitian  terdahulu  untuk  diterapkan  pada  sistem pembayaran Netflix. Penelitian ini menggunakan metode SEM-PLS  untuk  mengkaji  bagaimana  pengaruh e- Service Quality dan e-Recovery Service Quality terhadap e-Satisfaction dan  bagaimana  pengaruh e-Satisfaction terhadap e-Loyalty pada sistem pembayaran Netflix.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  diawali  dengan  melakukan  studi literatur  terhadap  model  dan  metode  yang  akan digunakan  dalam  penelitian  ini.  Tahapan  dilanjutkan dengan mengembangkan alat ukur kuesioner yang akan digunakan  dalam  penelitian  ini.  Tahapan  selanjutnya
adalah  pengolahan  data  menggunakan software Smart- PLS.  Hasil  pengolahan  data  tersebut  menjadi  acuan analisis pada penelitian ini.

## 2.1 Studi Literatur
Studi literatur dilakukan untuk menentukan dimensi dan  atribut e-Service  Quality pembayaran  di  Netflix. Studi literatur juga dilakukan terhadap metode yang akan digunakan dalam penelitian ini.

## 2.2 Pengembangan Alat Ukur Kuesioner
Tahap  pembuatan  kuesioner  diawali  dengan identifikasi variabel. Kuesioner dibuat dari atribut yang sudah  dipilah  berdasarkan  hasil  identifikasi  variabel. Identifikasi dilakukan pada metode-metode yang pernah dikembangkan  dan  digunakan  untuk  pengukuran e- Service Quality.
Identifikasi  dilakukan  dengan  melakukan  studi literatur terlebih dahulu. Setelah mempelajari penelitian terdahulu,  ditentukan  variabel  dan  model  kerja  untuk penelitian  ini  yaitu  hubungan  variabel  kualitas  layanan elektronik  ( e-Service  Quality )  dan  kualitas  layanan penanganan  elektronik  ( e-Recovery  Service  Quality ) terhadap kepuasan pelanggan elektronik ( e-Satisfaction ) dan loyalitas pelanggan elektronik ( e-Loyalty ). Variabel dan  model  kerja  tersebut  digunakan  untuk  membuat kerangka model.
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  studi literatur  mengenai  definisi  masing-masing  variabel dalam  kerangka  model  tersebut.  Studi  literatur  tersebut dilakukan kepada beberapa penelitian terdahulu. Definisi masing-masing variabel dari berbagai referensi dikumpulkan. Definisi-definisi tersebut kemudian disimpulkan  menjadi  satu  definisi.  Contoh  identifikasi variabel dan definisinya terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1. Identifikasi Variabel dan Definisi
Model Definisi Model Sumber e-Service Quality Peningkatan efesiensi dan efektifitas dari jual beli online, pembayaran, dan pengantaran barang dan jasa Amin, 2012 Ukuran seberapa sesuai layanan yang diberikan dengan ekspektasi pelanggan Astuti, 2016 ... … ...
Langkah  selanjutnya  adalah  mengidentifikasi dimensi  yang  digunakan  dalam  studi  terdahulu  serta mengidentifikasi  ruang  lingkup  dari  dimensi  tersebut. Ruang  lingkup  masing-masing  dimensi  menjabarkan indikator  apa  yang  memenuhi  dimensi  tersebut.  Ruang lingkup  tersebut  didapatkan  dari  penjelasan  peneliti terdahulu  atau  literatur  yang  digunakan  oleh  peneliti terdahulu.  Contoh  identifikasi  ruang  lingkup  dimensi terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2. Identifikasi Ruang Lingkup Dimensi Dimensi Definisi Model Sumber Reliability Extent to which e-banking solutions perform accurately in completing transactions Ayo, 2016 Privacy Customers feel safe and confident of successful transactions or appropriate response in case of any difficulty
Reliability Ketersediaan stock produk, akurasi layanan, dan waktu yang dijanjikan Trisnawati, 2017 ... … ...
Langkah selanjutnya adalah memilih dimensi mana yang  sesuai  untuk  diterapkan  pada  layanan  Netflix. Setelah dilakukan identifikasi dimensi dan ruang lingkup dimensi  tersebut  berdasarkan  referensi  studi  terdahulu, dapat  diketahui  bahwa  terdapat  beberapa  dimensi  yang ruang  lingkupnya  tidak  sesuai  untuk  diterapkan  pada sistem  pembayaran  Netflix.  Sehingga  dilakukan pemilihan  dimensi  yang  sesuai  untuk  diterapkan  pada sistem  pembayaran  Netflix.  Contoh  pemilihan  dimensi terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Pemilihan Dimensi Dimensi Sumber Ruang Lingkup Availability Ayo, 2016 The availability of e-banking solutions and ability to run smoothly when processing transaction Site Aesthetics Deo, 2017 Penampilan dari situs termasuk persentasi grafik dan juga teks pada website Amin, 2012 Manifestation of the site ... … ...
Langkah  selanjutnya  adalah  mengelompokkan dimensi  yang  memiliki  nama  yang  berbeda  tetapi memiliki  ruang  lingkup  yang  sama  pada  referensi terdahulu.  Hal  ini  dilakukan  agar  tidak  terdapat  dua dimensi  yang  memiliki  ruang  lingkup  yang  sama  dan menimbulkan  kebingungan.  Contoh  pengelompokkan dimensi terdapat pada Tabel 4.

## Tabel 4 Pengelompokkan Dimensi
Sumber Dimensi Referensi Dimensi Penelitian Ho dan Lee, 2007 Information Quality Reliability Website Functionality Reliability Deo, 2017 Aesthetics Site Aesthetics Information Reliability ... … ...
Langkah  selanjutnya  adalah  studi  literatur  untuk mengidentifikasi  pertanyaan  dalam  kuesioner  yang digunakan  pada  penelitian  terdahulu.  Hal  ini  dilakukan untuk  mengetahui  bentuk  dan  jenis  pertanyaan  yang dicantumkan  dalam  kuesioner.    Pertanyaan  tesebut digunakan sebagai landasan untuk membuat pertanyaan
yang sesuai dengan sistem pembayaran Netflix. Contoh identifikasi  pertanyaan  dalam  kuesioner  terdapat  pada Tabel 5.
Tabel 5. Identifikasi Pertanyaan Referensi Sumber Dimensi Pertanyaan Zavareh, 2012 Efficient and reliable services 1. The service delivered through the Internet banking pages is quick
2. The Internet banking part of website is always available for business Security/trust 1. No misuse of customers personal Information 2. Feel safe in internet banking transactions Deo, 2017 Reliability 1. Produk yang datang sama dengan yang ada dalam situs web 2. Produk dikirimkan dengan cepat dan tepat waktu Responsiveness 1. Lazada menangani proses retur dengan baik
2. Lazada memberikan garansi yang sesuai dengan apa yang tertera pada produk ... … ...
Langkah  berikutnya  adalah  desain  kuesioner dengan  menerapkan  pertanyaan  dari  studi  literatur kepada  sistem  pembayaran  Netflix.  Dipilih  beberapa pertanyaan  dari  studi  literatur  tersebut  yang  hampir sesuai dengan sistem pembayaran Netflix. Pertanyaan itu kemudian diubah agar sesuai dengan sistem pembayaran Netflix.  Hasil  penerapan  pertanyaan  tersebut  adalah Tabel 6.
Dari  proses  pengembangan  alat  ukur  kuesioner, ditentukan model kerja penelitian pada Gambar 1.
D1 Reliability
D2 Efficiency D3 Availability D4 Assurance D5 Security D6 Site Aesthetics D7 Easy to Use D8 Responsiveness D9 Access E-Service Quality E-Recovery Service Quality E-Satisfaction E-Loyalty
Gambar 1. Model Kerja Penelitian
Metode-metode tersebut dipetakan dalam model E- Servqual,  E-Recovery  Servqual,  E-Satisfaction, dan e- Loyalty .  Seluruh  dimensi  yang  akan  dipetakan  adalah Reliability, Efficiency, Availability, Assurance, Security,
Site Aesthetics, Easy to Use, Responsiveness, Access, e- Satisfaction, dan e-Loyalty .
Pengukuran menggunakan skala likert 1 – 5 untuk menilai persepsi responden tentang layanan pembayaran di Netflix yang sudah diberikan. Skala 1 digunakan untuk
menyatakan  sangat  tidak  setuju,  skala  2  menyatakan tidak  setuju,  skala  3  menyatakan  netral,  skala  4 menyatakan  setuju,  dan  skala  5  menyatakan  sangat setuju.
Tabel 6. Pertanyaan Penelitian Dimensi Simbol Pertanyaan Sumber e-Service Quality Reliability X1.1 Paket yang didapat sama dengan yang diinformasikan dalam sistem pembayaran Netflix Astuti (2016), Deo (2017), Dharmawan (2014), Ho (2007), Sari (2016) X1.2 Deskripsi paket yang dituliskan pada sistem pembayaran selalu akurat dengan kenyataannya Dharmawan (2014), Ho (2007), Zavareh (2012) X1.3 Informasi mengenai paket dituliskan dengan jelas Astuti (2016), Deo (2017), Dharmawan (2014), Ho (2007), Sari (2016) X1.4 Proses pembayaran dapat dilakukan dan diselesaikan dengan baik Ho (2007) X1.5 Sistem selalu siap untuk dilakukan proses pembayaran Dharmawan (2014) X1.6 Sistem pembayaran di Netflix berfungsi dengan baik Ho (2007) X1.7 Tagihan yang dibebankan sesuai dengan paket yang dipilih Astuti (2016), Deo (2017), Zavareh (2012) X1.8 Paket yang didapatkan pelanggan sesuai dengan paket yang dipilih Zavareh (2012) X1.9 Terdapat pilihan untuk membatalkan pesanan atau berhenti berlangganan Sari (2016), Ho (2007) Efficiency X2.1 Layanan pembayaran disediakan dengan cepat Sari (2016), Trisnawati (2017), Astuti (2016), Dharmawan (2014), Zavareh (2012) X2.2 Proses pembayaran dapat dilakukan dan diselesaikan dengan cepat Sari (2016), Trisnawati (2017), Astuti (2016), Dharmawan (2014), Ho (2007), Zavareh (2012) Availability X3.1 Pembayaran dapat dilakukan kapan saja Dharmawan (2014), Sari (2016), Trisnawati (2017), Zavareh (2012), Astuti (2016) X3.2 Halaman pada sistem pembayaran tidak mengalami hang atau error saat melakukan transaksi Astuti (2016), Sari (2016), Deo (2017) X3.3 Netflix menyediakan layanan pembayaran melalui telepon Astuti (2016) Assurance X4.1 Reputasi Netflix terjamin dengan baik Ho (2007), Dharmawan (2014) X4.2 Pelanggan mendapatkan informasi bahwa transaksi sudah selesai Deo (2017), Astuti (2016), Ho (2007) Security X5.1 Sistem pembayaran Netflix melindungi data terkait kartu kredit, debit, dan hal bersifat privasi lainnya Deo (2017), Sari (2016), Trisnawati (2017), Ho (2007), Zavareh (2012) X5.2 Transaksi dalam sistem pembayaran Netflix dilakukan dengan aman dan dapat dipercaya Deo (2017), Sari (2016), Trisnawati (2017) Site Aesthetics X6.1 Font dalam sistem pembayaran Netflix mudah dan nyaman untuk dibaca Deo (2017) X6.2 Tampilan sistem pembayaran Netflix mudah dipahami Astuti (2016), Deo (2017), Sari (2016), Ho (2007), Zavareh (2012) X6.3 Halaman sistem pembayaran Netflix tidak ada iklan yang mengganggu Deo (2017) X6.4 Halaman sistem pembayaran ditampilkan dengan menarik Zavareh (2012) X6.5 Halaman sistem pembayaran memuaskan dalam hal tampilan Zavareh (2012) Easy to Use X7.1 Struktur halaman dalam sistem pembayaran mudah diikuti Deo (2017), Zavareh (2012) X7.2 Netflix menyediakan beberapa pilihan pembayaran sesuai dengan keinginan pelanggan Astuti (2016) e-Recovery Service Quality Responsiveness X8.1 Menyediakan tempat khusus kepada pelanggan untuk meninggalkan komentar Astuti (2016), Ho (2007) X8.2 Terdapat pusat bantuan berisi pertanyaan yang sering ditanyakan (FAQ) untuk menyelesaikan beberapa masalah dalam sistem pembayaran Ho (2007) X8.3 Sistem pembayaran Netflix menyelesaikan keluhan atau masalah dari pelanggan dengan cepat Astuti (2016), Dharmawan (2014), Santoso (2006), Deo (2017), Zavareh (2012), Ho (2007) X8.4 Netflix menyediakan layanan telepon langsung ketika mengalami masalah berkaitan dengan sistem pembayaran Zavareh (2012) Access X9.1 Pengelola Netflix menyediakan layanan secara online melalui sosial
media dan customer service dalam sistem pembayaran Astuti (2016) X9.2 Terdapat alamat kantor cabang yang bisa dikunjungi pelanggan Astuti (2016) e-Satisfaction e-Satisfaction X10.1 Saya merasa nyaman menggunakan sistem pembayaran Zavareh (2012), Ho (2015) X10.2 Saya puas terhadap sistem pembayaran di Netflix Islam (2020), Giao (2020), Bernardo (2013), Anderson (2003) X10.3 Saya merasa senang atas pengalaman saya menggunakan sistem pembayaran di Netflix Ho (2015)
e-Loyalty e-Loyalty X11.1 Saya merekomendasikan layanan pembayaran Netflix kepada teman dan kerabat Islam (2020), Bernardo (2013) X11.2 Saya akan terus melakukan pembayaran di sistem pembayaran Netflix ketika harus memperbarui paket berlangganan Anderson (2003), Bernardo (2013) X11.3 Saya membicarakan hal-hal baik dalam sistem pembayaran Netflix kepada orang lain. Bernardo (2013)
Kuesioner  yang  dibuat  berdasarkan  pemetaan  dari indikator-indikator  tiap  dimensi.  Dimensi  disesuaikan dengan  jenis e-Service  Quality sistem  pembayaran  di Netflix.
Responden kuesioner adalah pengguna Netflix yang aktif  menggunakan  sosial  media  dan  mengikuti  akun resmi Netflix Indonesia di media Twitter dan Instagram.
Metode  pengambilan  sampel menggunakan  teknik non  probability  sampling ,  karena  setiap  unsur  yang terdapat dalam populasi tidak memiliki kesempatan atau peluang yang sama untuk dipilih sebagai sampel (Siregar, 2013).  Jumlah  sampel  pada  penelitian  ini  yaitu  jumlah pengguna  Netflix  di  Indonesia  adalah  2.650.000 pengguna bulanan per Februari 2021 (detikcom, 2021).
Perhitungan  sampel  yang  diteliti  menggunakan rumus Slovin. Rumus Slovin adalah sebuah rumus atau formula  untuk  menghitung  jumlah  sampel  minimal apabila  perilaku  dari  sebuah  populasi  tidak  diketahui secara  pasti.  Rumus  Slovin  ini  biasa  digunakan  dalam penelitian  survey  yang  jumlah  sampel  besar  sekali, sehingga diperlukan sebuah formula untuk mendapatkan sampel  yang  sedikit  tetapi  dapat  mewakili  keseluruhan populasi. Rumusnya adalah sebagai berikut:
Pada  rumus  tersebut, n adalah  sampel,  N  adalah populasi, dan d adalah nilai presisi yang diberikan nilai 90%  atau  sig.  0,1.  Menurut  perhitungan  tersebut,  maka dihasilkan  bahwa  jumlah  sampel  yang  digunakan sebanyak  99,99  atau  jika  dibulatkan  maka menjadi  100 responden. Pada penelitian ini digunakan 150 sampel.
Langkah  yang  dilakukan  untuk  menyebarkan kuesioner  adalah  dengan  menghubungi  responden  satu- persatu. Calon responden dihubungi melalui fitur Direct Message media sosial yang digunakan. Akun-akun yang mengikuti akun resmi Netflix Indonesia dihubungi untuk dilakukan screening atau  penyaringan. Screening atau penyaringan  tersebut  dilakukan  untuk  mengkonfirmasi bahwa  calon  responden  adalah  pelanggan  Netfllix. Responden  kemudian  diminta  kesediaannya  untuk mengisi kuesioner tersebut.
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  metode  SEM- PLS  menggunakan software SmartPLS  versi  3.  Proses running dengan  tahap Bootstraping dilakukan  untuk menguji pengaruh variabel e- Service Quality terhadap e- Satisfaction ,  pengaruh e-Recovery  Service  Quality terhadap e-Satisfaction ,  dan  pengaruh e-Satisfaction terhadap e-Loyalty.  PLS  Bootstrap berfungsi  untuk menampilkan uji regresi berganda dengan menampilkan
output t , nilai koefisien masing-masing, dan nilai p-value . Apabila p-value lebih  kecil  dari  0,05  maka  variabel tersebut dinyatakan berpengaruh signifikan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data  primer,  yaitu  data  yang  diperoleh  peneliti  secara langsung  dari  responden  melalui  pengisian  kuesioner. Sedangkan pengolahan data dilakukan dengan mengolah hasil  dari  pengumpulan  data  dengan  menggunakan perhitungan, metode, dan software .

## 3.1 Karakteristik Responden
Responden  pada  penelitian  ini  adalah  pelanggan Netflix  yang  melakukan  pembayaran  pada  sistem pembayaran  Netflix.  Berdasarkan  150  data  responden yang didapat dari kuesioner, karakteristik yang diperoleh berdasarkan  jenis  kelamin,  umur,  tingkat  pendidikan, pekerjaan,  penghasilan  bulanan,  lama  penggunaan Netflix,  dan  tingkat  penggunaan  Netflix  dalam  waktu tertentu.
Tabel 7 . Karakteristik Responden Karakteristik Responden Jumlah Persentase Jenis kelamin Laki-laki 58 38,7% Perempuan 92 61,3% Usia <12 tahun 0 0% 12-17 tahun 2 1,3% 18-25 tahun 112 74,7% 26-45 tahun 36 24% >45 tahun 0 0% Pendidikan SD 0 0% SMP 0 0% SMA 13 8,7% Perguruan Tinggi (S1, S2, S3) 137 91,3% Pekerjaan Pelajar/Mahasiswa 56 37,3% Karyawan 77 51,3% Wirausaha 3 2% Ibu rumah tangga 3 2% Lainnya 11 7,3% Penghasilan < Rp 1.000.000 39 26% Rp 1.000.000 – Rp 2.500.000 21 14% Rp 2.500.001 – Rp 5.000.000 42 28% Rp 5.000.001 – Rp 10.000.000 36 24% > Rp 10.000.000 12 8% Lama Penggunaan Netflix < 3 bulan 13 8,7% 3-6 bulan 33 22% 6-12 tahun 25 16,7% 1-2 tahun 50 33,3% > 2 tahun 29 19,3% 𝑛 = N
(N(𝑑) 2 + 1) (1)
Frekuensi Penggunaan Netflix Hampir setiap hari/setiap hari 65 43,3% Beberapa kali dalam seminggu 65 43,3% Beberapa kali dalam sebulan 13 8,7% Lebih jarang lagi 7 4,7% 3.2 Pengolahan Data
Tahap pertama adalah proses pengembangan Inner Model dan Outer Model berdasarkan model yang sudah disusun. Inner Model atau model struktural adalah model struktural  untuk  merancang  hubungan  antar  variabel laten  pada  PLS  dengan  didasarkan  pada  hipotesis penelitian.  Sedangkan Outer  Model atau  model pengukuran adalah model pengukuran untuk merancang hubungan variabel laten dengan indikatornya.
Mengingat  bahwa  hipotesis  penelitian  adalah menentukan  apakah  variabel e-Service  Quality dan e- Recovery  Service  Quality berpengaruh  terhadap e- Satisfaction dan e-Loyalty ,  maka  dapat  ditentukan variabel  laten  dari  hipotesis  tersebut.  Variabel  yang
didapatkan adalah e-Service Quality , e-Recovery Service Quality , e-Satisfaction , dan e-Loyalty . Inner  Model telah  disusun  berdasarkan  hipotesis penelitian.  Variabel  V1  atau e-Service  Quality dan  V2 atau e-Recovery  Service  Quality ditentukan  apakah keduanya  berpengaruh  terhadap  Y  atau e-Satisfaction . Kemudian  Y  atau e-Satisfaction ditentukan  apakah berpengaruh  terhadap  Z  atau e-Loyalty . Outer  Model akan  memberikan  spesifikasi  hubungan  antara  variabel laten  dan  indikatornya.  Hasil  pengembangan Inner Model dan Outer Model pada software SmartPLS tertera pada Gambar 2.
Tahap  selanjutnya  adalah  tahap  evaluasi Inner Model dan Outer  Model .  Evaluasi  dilakukan  dengan menguji Inner  Model dan Outer  Model melalui  proses PLS Algorithm pada menu Calculate . Setelah dilakukan operasi  tersebut,  akan  muncul  berbagai  hasil  operasi. Beberapa  dari  hasil  operasi  tersebut  diperiksa  untuk mengevaluasi Inner Model dan Outer Model .
Gambar 2. Inner Model dan Outer Model
Pada  proses Outer  Loading ,  muncul  nilai loading factor dari  seluruh  indikator  sebagai  berikut. Loading factor adalah  besar  korelasi  antara  indikator  dengan konstruk latennya. Hair, et al. (1994) menyatakan bahwa indikator yang memiliki nilai loading factor di atas 0,5 dianggap valid. Sedangkan apabila nilai loading factor di bawah 0,5 maka indikator dianggap tidak valid.
Tabel 8. Nilai Loading Factor Iterasi Pertama
V1 V2 Y Z X1.1 0.690 X1.2 0.620 X1.3 0.739
X1.4 0.728 X1.5 0.772 X1.6 0.808 X1.7 0.624 X1.8 0.630 X1.9 0.701 X2.1 0.782 X2.2 0.823 X3.1 0.764 X3.2 0.795 X3.3 0.168 X4.1 0.734 X4.2 0.763 X5.1 0.648 X5.2 0.719 X6.1 0.683
X6.2 0.675 X6.3 0.648 X6.4 0.570 X6.5 0.595 X7.1 0.682 X7.2 0.462 X8.1 0.565 X8.2 0.727 X8.3 0.838 X8.4 0.679 X9.1 0.780 X9.2 0.656 Y1 0.941 Y2 0.954 Y3 0.958 Z1 0.863 Z2 0.737 Z3 0.881
Dapat dilihat pada Tabel 8 bahwa terdapat beberapa indikator  yang  memiliki  nilai loading  factor di  bawah 0,5. Hal tersebut menunjukkan bahwa indikator tersebut tidak valid. Untuk itu, indikator yang bernilai di bawah 0,5  dihapus  untuk  diproses  selanjutnya.  Sehingga indikator X3.3 dan indikator X7.2 dihapus.
Didapatkan hasil dari proses PLS Algorithm kedua sebagai berikut pada Tabel 8 setelah indikator yang tidak valid  dihapus.  Nampak  bahwa  seluruh  indikator  sudah memiliki  nilai loading  factor di  atas  0,5  yang  berarti seluruh indikator sudah dianggap valid.
Tabel 9. Nilai Loading Factor Iterasi Kedua V1 V2 Y Z X1.1 0.690 X1.2 0.623 X1.3 0.750 X1.4 0.729 X1.5 0.781 X1.6 0.816 X1.7 0.631 X1.8 0.634 X1.9 0.713 X2.1 0.782 X2.2 0.828 X3.1 0.768 X3.2 0.801 X4.1 0.741 X4.2 0.770 X5.1 0.649 X5.2 0.719 X6.1 0.674 X6.2 0.668 X6.3 0.638 X6.4 0.559 X6.5 0.578 X7.1 0.669 X8.1 0.565 X8.2 0.727 X8.3 0.838 X8.4 0.679 X9.1 0.780 X9.2 0.656 Y1 0.941 Y2 0.954 Y3 0.958 Z1 0.863 Z2 0.737 Z3 0.881
Pada  proses Construct  Reliability  and  Validity , maka  muncul  hasil  perhitungan  menurut  berbagai metode.  Metode  yang  dipilih  adalah cronbach’s  alpha .
Suatu  indikator  dikatakan  reliabel  atau  tidak  reliabel, apabila hasil α > 0,60 maka disebut reliabel. Sedangkan jika  hasil  α  <  0,60  maka  dianggap  tidak  reliabel (Sugiyono, 2010).
Tabel 10. Hasil Construct Reliability and Validity
Cronbach's Alpha Average Variance Extracted (AVE) V1 0.954 0.502 V2 0.814 0.508 Y 0.947 0.904 Z 0.772 0.688
Dari Tabel 10, dapat dilihat bahwa seluruh indikator memiliki  nilai cronbach’s  alpha lebih  besar  dari  0,6 sehingga seluruh indikator dianggap reliabel.
Sedangkan dapat dilihat pula pada Tabel 10 bahwa seluruh  variabel  sudah  memiliki Average  Variance Extracted (AVE)  dengan  nilai  di  atas  0,5  sehingga seluruh variabel dianggap valid.
Tahap  selanjutnya  adalah  tahap  untuk  menguji hubungan  antar  variabel.  Variabel  yang  diuji  adalah variabel e-Service Quality , e- Recovery Service Quality , e-Satisfaction , dan e-Loyalty . Proses running dilakukan tahap Bootstraping untuk menguji pengaruh variabel e-Service Quality terhadap e- Satisfaction ,  pengaruh  variabel e-Recovery  Service Quality terhadap e-Satisfactin , dan pengaruh variabel e- Satisfaction terhadap e-Loyalty .  PLS Bootstraping berfungsi  untuk  menampilkan  uji  regresi  berganda dengan menampilkan output t dan nilai koefisien masing- masing.
Bootstrapping adalah  prosedur  statistik  dengan cara  mengubah  data  dari  sampel  yang  kita  peroleh  dan melakukan  replikasi  dari  data  sampel  tersebut ( resampling )  secara  acak  untuk  diperoleh  data  simulasi baru  (Akhtar,  2020).  Proses  PLS bootstraping dengan tingkat  signifikansi  (α)  yang  digunakan  sebesar  5% (0,05).  Hasil  uji  analisis  regresi  berganda  untuk  nilai signifikansi ( P-Value ) dapat dilihat pada Tabel 11.
Perhitungan uji regresi variabel dilakukan dengan rumus sebagai berikut:
Tabel 11. Model Jalur Hasil Analisis Regresi (T- Test )
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values X1.1 <- V1 0.690 0.683 0.062 11.035 0.000 X1.2 <- V1 0.623 0.618 0.062 10.102 0.000 X1.3 <- V1 0.750 0.750 0.048 15.647 0.000 X1.4 <- V1 0.729 0.724 0.061 12.052 0.000 X1.5 <- V1 0.781 0.780 0.045 17.411 0.000 X1.6 <- V1 0.816 0.817 0.034 24.067 0.000 X1.7 <- V1 0.631 0.625 0.065 9.710 0.000 X1.8 <- V1 0.634 0.632 0.052 12.091 0.000 X1.9 <- V1 0.713 0.715 0.050 14.317 0.000 X2.1 <- V1 0.782 0.782 0.036 21.650 0.000 X2.2 <- V1 0.828 0.824 0.034 24.423 0.000 X3.1 <- V1 0.768 0.766 0.040 19.233 0.000 X3.2 <- V1 0.801 0.799 0.037 21.585 0.000 X4.1 <- V1 0.741 0.736 0.050 14.845 0.000
𝑌  =  0,614  +   0,649 𝑋1 +   0,235 𝑋2 +  𝑒 (2)
𝑍  =  0,48  +   0,693 𝑌 +  𝑒 (3)
X4.2 <- V1 0.770 0.770 0.042 18.139 0.000 X5.1 <- V1 0.649 0.649 0.055 11.702 0.000 X5.2 <- V1 0.719 0.718 0.043 16.640 0.000 X6.1 <- V1 0.674 0.679 0.053 12.590 0.000 X6.2 <- V1 0.668 0.667 0.060 11.147 0.000 X6.3 <- V1 0.638 0.644 0.057 11.101 0.000 X6.4 <- V1 0.559 0.557 0.071 7.835 0.000 X6.5 <- V1 0.578 0.578 0.055 10.428 0.000 X7.1 <- V1 0.669 0.668 0.042 15.864 0.000 X8.1 <- V2 0.565 0.553 0.099 5.734 0.000 X8.2 <- V2 0.727 0.730 0.046 15.972 0.000 X8.3 <- V2 0.838 0.842 0.023 36.021 0.000 X8.4 <- V2 0.679 0.675 0.062 10.884 0.000 X9.1 <- V2 0.780 0.776 0.043 18.024 0.000 X9.2 <- V2 0.656 0.637 0.088 7.480 0.000 Y1 <- Y 0.941 0.940 0.015 64.832 0.000 Y2 <- Y 0.954 0.953 0.012 82.903 0.000 Y3 <- Y 0.958 0.957 0.010 93.488 0.000 Z1 <- Z 0.863 0.862 0.028 30.498 0.000 Z2 <- Z 0.737 0.736 0.067 11.068 0.000 Z3 <- Z 0.881 0.879 0.028 31.005 0.000
Berdasarkan Tabel 12, hasil hipotesis pada variabel e-Service  Qual ity  terhadap e-Satisfaction menghasilkan nilai  signifikansi  sebesar  0,000  <  0,05.  Kemudian variabel e-Recovery  Service  Quality terhadap e- Satisfaction menghasilkan  nilai  signifikansi  sebesar 0,000  <  0,05.  Pada  variabel e-Satisfaction terhadap e- Loyalty terdapat hasil nilai signifikansi sebesar 0,000 < 0,05.
Tabel 12. Hasil Uji Regresi Berganda
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STD EV|) P Values V1 -> Y 0.649 0.649 0.052 12.569 0.000 V2 -> Y 0.235 0.239 0.052 4.508 0.000 Y -> Z 0.693 0.701 0.049 14.033 0.000
Pada Tabel 12, terdapat nilai Original Sample (O) dan Sample Mean (M) yang artinya adalah besarnya nilai koefisien  pengaruh  dari  konstruk  independen  terhadap konstruk  dependen. Original  Sample berasal  dari perhitungan  nilai  awal  (sampel  awal). Sample  Mean berasal  dari  hasil  perhitungan  sampel  pada  proses Bootstrapping .  Nilai Original  Sample digunakan  untuk melihat  arah  dari  pengujian  hipotesis.  Apabila Original Sample menunjukkan nilai positif, maka arahnya positif. Sebaliknya,  apabila Original  Sample bernilai  negatif maka arahnya negatif (Zunianto, 2017).

## 3.3 Pembahasan
Uji  hubungan  antar  variabel  antara  variabel e- Service  Quality terhadap e-Satisfaction memperoleh hasil p-value dengan nilai 0,000. Nilai tersebut lebih kecil dari  0,05  yang  menjadi  syarat  signifikansi  pengaruh. Dengan  ini  maka  dinyatakan  bahwa  variabel e-Service Quality berpengaruh signifikan terhadap e-Satisfaction . Pada  Tabel  12, Original  Sample untuk  variabel e- Service  Quality terhadap e-Satisfaction memiliki  nilai 0,649.  Nilai  tersebut  adalah  nilai  positif  sehingga  arah pengaruhnya adalah positif. Hal ini memiliki arti bahwa variabel e-Service  Quality secara  positif  berpengaruh signifikan  terhadap e-Satisfaction .  Sehingga  apabila
kapasitas e-Service  Quality meningkat,  maka e- Satisfaction juga ikut meningkat. Begitu pula sebaliknya, apabila  kapasitas e-Service  Quality menurun,  maka e- Satisfaction juga ikut menurun.
Hasil  tersebut  sejalan  dengan  penelitian  Amin (2012) yang menyatakan bahwa dimensi personal need , site organization , user friendliness , dan efficiency of the website dari variabel Service Quality memiliki hubungan signifikan  dengan Internet  Banking  Service  Quality . Penelitian  tersebut  memberikan  hasil  bahwa  semakin tinggi tingkat Service Quality dari Internet Banking maka semakin tinggi pula tingkat e-Customer Satisfaction . Uji  hubungan  antar  variabel  antara  variabel e- Recovery  Service  Quality terhadap e-Satisfaction memperoleh  hasil p-value dengan  nilai  0,000.  Nilai tersebut  lebih  kecil  dari  0,05  yang  menjadi  syarat signifikansi  pengaruh.  Dengan  ini  maka  dinyatakan bahwa variabel e-Recovery Service Quality berpengaruh signifikan terhadap e-Satisfaction . Pada  Tabel  12, Original  Sample untuk  variabel e- Recovery  Service  Quality terhadap e-Satisfaction memiliki  nilai  0,235.  Nilai  tersebut  adalah  nilai  positif sehingga  arah  pengaruhnya  adalah  positif.  Hal  ini memiliki arti bahwa variabel e-Recovery Service Quality secara  positif  berpengaruh  signifikan  terhadap e- Satisfaction .  Sehingga  apabila  kapasitas e-Recovery Service Quality meningkat, maka e-Satisfaction juga ikut meningkat. Begitu pula sebaliknya, apabila kapasitas e- Recovery Service Quality menurun, maka e-Satisfaction juga ikut menurun.
Penelitian Bernardo, et al. (2013) juga menyatakan bahwa e-Service Quality dan e-Recovery Service Quality keduanya  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  kepuasan pelanggan.  Bernardo,  et  al.  (2013)  menambahkan, e- Service  Quality memiliki  pengaruh  terhadap  kepuasan pelanggan yang lebih besar daripada e-Recovery Service Quality . Meski begitu, e-Recovery Service Quality dirasa penting  untuk  ditingkatkan  supaya  proses  penyelesaian masalah pada pelanggan dapat diatasi dengan baik.
Uji  hubungan  antar  variabel  antara  variabel e- Satisfaction terhadap e-Loyalty memperoleh  hasil p- value dengan nilai 0,000. Nilai tersebut lebih kecil dari 0,05 yang menjadi syarat signifikansi pengaruh. Dengan ini  maka  dinyatakan  bahwa  variabel e-Satisfaction berpengaruh signifikan terhadap e-Loyalty . Pada  Tabel  12, Original  Sample untuk  variabel e- Satisfaction terhadap e-Loyalty memiliki  nilai  0,693. Nilai  tersebut  adalah  nilai  positif  sehingga  arah pengaruhnya adalah positif. Hal ini memiliki arti bahwa variabel e-Satisfaction secara  positif  berpengaruh signifikan terhadap e-Loyalty . Sehingga apabila kapasitas e-Satisfaction meningkat, maka e-Loyalty juga ikut meningkat. Begitu pula sebaliknya, apabila kapasitas e-Satisfaction menurun,  maka e-Loyalty juga  ikut menurun.
Hal ini sejalan pula dengan penelitian Bernardo, et al. (2013) yang menyatakan bahwa tingkat e-Satisfaction
yang tinggi berhubungan positif dengan tingkat e-Loyalty yang lebih tinggi. Bernardo, et al. (2013) menambahkan, hubungan  ini  harus  dipertimbangkan  dengan  hati-hati karena  kedua  variabel  tersebut  mengukur  dua  konsep yang sangat mirip.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh e-Service  Quality dan e-Recovery  Service Quality terhadap e-Satisfaction dan e-Loyalty .  Hasil penelitian  telah  membuktikan  bahwa  ketujuh  dimensi dari e-Service Quality dan kedua dimensi dari e-Recovery Service  Quality memiliki  pengaruh  yang  signifikan secara  positif  terhadap e-Satisfaction dan e-Loyalty . Seluruh  dimensi  dari  masing-masing  variabel  juga berpengaruh terhadap e-Satisfaction dan e-Loyalty . Maka dari itu, hasil penelitian telah memenuhi hipotesis awal yaitu e-Service  Quality dan e-Recovery  Service  Quality berpengaruh terhadap e-Satisfaction dan e-Loyalty . Penelitian ini hanya membahas mengenai pengaruh dua variabel terhadap dua variabel lainnya. Penelitian ini tidak  menghasilkan  solusi  atau  usulan  yang  dapat diterapkan  pada  perusahaan.  Meski  begitu,  terdapat beberapa usulan yang dapat diterapkan pada perusahaan. Sebagai  contoh,  Amin  (2012)  menyatakan  bahwa perusahaan  perlu  menjaga  dan  memastikan  ekspektasi pelanggan  dapat  dipenuhi  secara  sempurna.  Misalnya, pelanggan  bisa  saja  beranggapan  negatif  terhadap perusahaan  secara  keseluruhan  hanya  disebabkan  oleh pengalaman  yang  buruk  saat  menggunakan  sistem pembayaran.
Bernardo,  et  al.  (2013)  turut  memberikan  usulan kepada  manajer  untuk  meningkatkan  dimensi  yang paling  sesuai  untuk  bisnisnya.  Hal  ini  disebabkan  oleh tingkat  persepsi  kualitas  secara  keseluruhan  berbeda tergantung pada aktivitas perusahaan. Dalam kasus agen perjalanan  pada  penelitian  tersebut,  Bernardo,  et  al. (2013) menyatakan bahwa e-Service Qualty melibatkan tingkat  efisiensi  dan  pemenuhan  yang  tinggi  untuk mencapai kepuasan dan loyalitas pelanggan. Sedangkan e-Recovery Service Quality membutuhkan pengembangan  daya  tanggap  dan  komunikasi  untuk mendapatkan kepuasan dan loyalitas.
Untuk  meningkatkan  dampak  dari e-Satisfaction terhadap e-Loyalty ,  penelitian  Anderson  dan  Srinivasan (2003) memberikan usulan bahwa dampak tersebut dapat ditingkatkan secara signifikan dengan variabel individual ( inertia, convenience motivation, dan purchase size ) dan variabel tingkat perusahaan ( trust dan perceived value ). Perusahaan  dapat  memberikan  diskon  loyalitas  dan insentif  untuk  mempengaruhi  ukuran  pembelian  dalam jangka  pendek.  Tetapi  variabel  pelanggan  individu, seperti inertia dan convenience motivation , dan perilaku peralihan  pelanggan  sebagian  besar  berada  di  luar kendali  manajemen  perusahaan.  Namun, trust dan perceived  value mungkin  dapat  dikendalikan  oleh manajemen.
Meskipun  penelitian  ini  dilakukan  terhadap pelanggan Netflix di Indonesia, penelitian ini tetap dapat
dijadikan pertimbangan bagi Netflix Internasional. Dapat dinyatakan  demikian  karena  tidak  terdapat  perbedaan antara  sistem  pembayaran  Netflix  Indonesia  dan  sistem pembayaran  Netflix  secara  global.  Perusahaan  Netflix merancang  sistem  pembayaran  yang  sama  untuk pelanggan  Netflix  di  seluruh  dunia.  Sehingga  seluruh layanan  yang  didapatkan  pelanggan  adalah  sama  untuk pelanggan Netflix di seluruh penjuru dunia.
Perbedaan  budaya  antar  negara  memang  dapat memberikan  hasil  yang  berbeda  mengenai  atribut  dan dimensi  mana  yang  paling  penting  dalam  membangun persepsi  atas e-Service  Quality secara  keseluruhan sebagaimana  disampaikan  oleh  Rita,  et  al.  (2019). Sebagai  contoh,  Rita,  et  al.  (2019)  mengutip  hasil penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Blut  (2016) yang  meneliti  pembeli  daring  di  Amerika  Serikat.  Bila dibandingkan dengan hasil penelitian Rita, et al. (2019), dapat  diketahui  bahwa  Indonesia  dan  Amerika  Serikat memiliki budaya negara yang berbeda dalam hal power distance , individualism ,  dan long  term  orientation . Meskipun penelitian ini dilakukan di Indonesia, hasil ini tetap dapat digunakan secara global karena penelitian ini tidak  bertujuan  untuk  menentukan  atribut  dan  dimensi yang  paling  berpengaruh  pada  hubungan e-Service Quality dan e-Recovery  Service  Quality terhadap e- Satisfaction dan e-Loyalty .  Sedangkan  penelitian  ini hanya  bertujuan  untuk  menentukan  apakah e-Service Quality dan e-Recovery  Service  Quality berpengaruh terhadap e-Satisfaction dan e-Loyalty .
Pada  hasil  kuesioner,  terdapat  beberapa  indikator yang  memiliki  penilaian  yang  tidak  setinggi  indikator yang  lain.  Indikator  tersebut  memiliki  jumlah  nilai  di bawah 600 atau dengan nilai rata-rata di bawah 4. Nilai tersebut  kebanyakan  dimiliki  oleh  variabel e-Recovery Service  Quality .  Dari  hasil  nilai  tersebut,  bisa  diambil kesimpulan  bahwa  indikator-indikator  dalam  dimensi Responsiveness dan Access dari  variabel e-Recovery Service  Quality memiliki  nilai  terendah  dibanding indikator  yang  lain.  Dapat  diusulkan  dari  kesimpulan tersebut bahwa perusahaan harus meningkatkan kualitas layanan  pada  variabel e-Recovery  Service  Quality yang berisi dimensi Responsiveness dan Access .
Nilai jumlah dan rata-rata indikator dari variabel e- Recovery  Service  Quality memiliki loading  factor melebihi nilai 0,5. Sedangkan, nilai jumlah dan rata-rata indikator  dari  variabel  tersebut  termasuk  dalam  nilai jumlah dan rata-rata terendah. Hal ini dapat terjadi karena nilai loading factor adalah besar korelasi antara indikator dengan  konstruk  latennya  yang  hanya berhubungan antara  indikator  pada  variabel  tersebut.  Jadi,  meskipun nilai jumlah dan rata-rata indikator tersebut rendah, tidak membuat nilai loading factor menjadi rendah juga.
Setelah  melihat  hasil  penelitian,  dapat  diketahui bahwa  rata-rata  keseluruhan  penilaian  pelanggan terhadap kualitas layanan di sistem pembayaran Netflix senilai  4,21.  Bahkan  untuk  bagian  yang  paling  sering dikeluhkan  pelanggan  Netflix,  sistem  pembayaran
Netflix masih memiliki nilai penilaian yang cukup tinggi. Fakta tersebut memberi penjelasan bahwa Netflix sudah memiliki kualitas layanan keseluruhan yang sangat baik. Bisa  jadi,  seluruh  bagian  lain  pada  Netflix  memiliki penilaian  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  sistem pembayaran.
Terdapat beberapa usulan untuk menyempurnakan penelitian  ini.  Diperlukan  penelitian  lebih  lanjut  untuk mengetahui  seberapa  besar  pengaruh e-Service  Quality dan e-Recovery  Service  Quality terhadap e-Satisfaction dan e-Loyalty .  Usulan  perbaikan  dan  prioritas  usulan perbaikan yang dapat diberikan kepada Netflix sebaiknya disempurnakan dengan penelitian lebih lanjut. Penelitian yang sejenis dengan penelitian ini perlu mengidentifikasi respondennya sesuai daerah yang diinginkan.

## 4. Kesimpulan
Dalam  melakukan  penelitian  untuk  mengetahui pengaruh e-Service  Quality dan e-Recovery  Service Quality terhadap e-Satisfaction dan e-Loyalty , dibutuhkan tujuh dimensi dari variabel e-Service Quality dan  dua  dimensi  dari  variabel  e -Recovery  Service Quality .  Dimensi  tersebut  dikembangkan  sehingga menghasilkan  pertanyaan-pertanyaan  untuk  diajukan kepada responden penelitian.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  variabel e- Service  Quality berpengaruh  signifikan  secara  positif terhadap e-Satisfaction ,  variabel e-Recovery  Service Quality berpengaruh signifikan secara positif terhadap e- Satisfaction ,  dan  variabel e-Satisfaction berpengaruh signifikan  secara  positif  terhadap e-Loyalty .  Dari  hasil penelitian,  dapat  diusulkan  kepada  perusahaan  untuk meningkatkan kualitas layanan pada dimensi Responsiveness dan Access karena  kedua  dimensi tersebut  memiliki  penilaian  yang  paling  rendah  dari pelanggan.

## Daftar Pustaka
Akhtar,  H.  (2020).  Berkenalan  dengan Bootstrapping dalam  Statistik.  Diakses  16  November,  2021,  dari Semestapsikometrika.com website : https://www.semestapsikometrika.com/2020/03/be rkenalan-dengan-bootsrapping-dalam.html
Al-dweeri,  R.  M.,  Obeidat,  Z.  M.,  Al-dwiry,  M.  A., Alshurideh, M. T., & Alhorani, A. M. (2017). The impact of E-service quality and E-loyalty on online shopping:  Moderating  effect  of  E-satisfaction  and E-trust . International Journal of Marketing
Studies , 9 (2), 92.
Amin, S. M., & Ahmad, U. N. U. (2012). The attributes of  electronic  service  quality  (e-SQ)  among academic librarians . Procedia, Social and
Behavioral Sciences , 65 , 260–265.
Anderson,  R.  E.,  &  Srinivasan,  S.  S.  (2003). E- satisfaction and e-loyalty: A contingency framework . Psychology  &  Marketing , 20 (2),  123–
138.
Astuti,  D.,  &  Salisah,  F.  N.  (2016).  Analisis  Kualitas Layanan E-Commerce terhadap Kepuasan Pelanggan  Menggunakan  Metode  E-SERVQUAL (Studi Kasus: Lejel Home Shopping Pekanbaru). Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Manajemen Sistem Informasi , 2 (1), 44–49.
Audita,  S.  (2020).  5  Alasan  Kenapa  Kamu  Gak  Perlu Langganan  Netflix,  Buang  Duit!  Diakses  21 Agustus,  2021,  dari  Jalantikus.com website : https://jalantikus.com/tips/alasan-kamu-ga-perlu- langganan-netflix/
Bernardo,  M.,  Llach,  J.,  Marimon,  F.,  &  Alonso- Almeida, M. M. (2013). The balance of the impact of quality and recovery on satisfaction: the case of e-travel. Total  Quality  Management  &  Business Excellence , 24 (11–12), 1390–1404.
Deo,  P.  G.  E.,  Sanjaya,  R.,  &  Linda.  (2017).  Analisis Kualitas  Layanan  Lazada  dengan  Menggunakan Metode E-Servqual dan IPA. Journal of Accounting and Business Studies , 2 (1), 1–19.
Detikcom,  T.  (2021,  April  10).  “Netflixnya  Indonesia”
VS  Netflix,  Mana  yang  Terbanyak  Penggunanya? Diakses 9 September, 2021, dari detikcom website : https://finance.detik.com/bursa-dan-valas/d- 5527135/netflixnya-indonesia-vs-netflix-mana- yang-terbanyak-penggunanya
Dewaweb Team. (2021, May 25). Beda Netflix dengan 4 Penyedia Layanan Streaming Lainnya. Diakses 21 Agustus,  2021,  dari  Dewaweb.com website : https://www.dewaweb.com/blog/netflix-adalah- layanan-streaming-yang-cukup-populer-di- indonesia/
Dharmawan, A., & Wurjaningrum, F. (2016). Rancangan Perbaikan Kualitas Pelayanan Jasa dengan Metode Servqual, Importance  Performance  Analysis ,  dan Quality  Function  Deployment pada  Plasa  Telkom Cabang Dinoyo Surabaya. Jurnal Manajemen Teori Dan  Terapan|  Journal  of  Theory  and  Applied Management , 7 (3). doi:10.20473/jmtt.v7i3.2712 Giao, H. N. K., Vuong, B. N., & Quan, T. N. (2020). The influence of website quality on consumer’s e-loyalty through  the  mediating  role  of  e-trust  and  e- satisfaction:  An  evidence  from  online  shopping  in Vietnam . Uncertain  Supply  Chain  Management , 351–370.
Hair,  J.  F.,  Anderson,  R.  E.,  &  Tatham,  R.  L.
(1994). Multivariate data analysis with readings (2nd  ed.).  Old  Tappan,  NJ:  Prentice  Hall International Paperback Editions.
Ho, C.-I., & Lee, P.-C. (2015). Are blogs still effective to maintain  customer  relationships?:  An  empirical study on the travel industry. Journal of Hospitality and Tourism Technology , 6 (1), 5–25.
Ho, C.-I., & Lee, Y.-L. (2007). The development of an e- travel service quality scale. Tourism Management , 28 (6), 1434–1449.
Islam,  R.,  Ahmed,  S.,  Rahman,  M.,  &  Al  Asheq,  A.
(2020). Determinants  of  service  quality  and  its effect  on  customer  satisfaction  and  loyalty:  an empirical study of private banking sector. The TQM Journal , ahead-of-print (ahead-of-print). doi:10.1108/tqm-05-2020-0119 Novianty,  D.  (2021,  January  20).  Dampak  Pandemi, Netflix Sukses Raih 200 Juta Pengguna. Diakses 21 Agustus, 2021, dari Suara.com website : https://www.suara.com/tekno/2021/01/20/150000/ dampak-pandemi-netflix-sukses-raih-200-juta- pengguna Raza,  S.  A.,  Umer,  A.,  Qureshi,  M.  A., &  Dahri,  A.  S. (2020). Internet banking service quality, e-customer satisfaction and loyalty: the modified e- SERVQUAL model . The  TQM  Journal , 32 (6), 1443–1466. Rita, P., Oliveira, T., & Farisa, A. (2019). The impact of e-service  quality  and  customer  satisfaction  on customer behavior in online shopping . Heliyon , 5 (10), e02690. doi:10.1016/j.heliyon.2019.e02690 Santoso,  H.  (2006).  Meningkatkan  Kualitas  Layanan Industri Jasa Melalui Pendekatan Integrasi Metoda Servqual-Six  Sigma  atau  Servqual-QFD. Jurnal Teknik Industri , 1 (1), 85–106.
Sari, D. P. (2016). Pengaruh Iklan, Harga dan E-Service Quality  terhadap Repurchase  Intention pada Pengguna Online  Travel  Agent Traveloka.  UIN Syarif Hidayatullah, Jakarta. Siregar. (2013). Metode Penelitian Kuantitatif dilengkapi dengan  Perbandingan  Perhitungan  Manual  dan SPSS. Jakarta: Kencana.
Trisnawati,  O.  M.,  &  Fahmi,  S.  (2017).  Pengaruh
Kualitas Layanan Elektronik (E-Servqual)
Terhadap  Kepuasan  Nasabah  Pengguna Mobile
Banking (Studi  pada  Pengguna Mobile  Banking Bank Sinarmas Cabang Malang). Jurnal Manajemen Dan Bisnis Indonesia , 4 (2), 174–184. Walsh, J. (2020, October 20). Netflix subscriber growth slows  after  surging  during  pandemic . Forbes
Magazine .
Diakses dari
https://www.forbes.com/sites/joewalsh/2020/10/20 /netflix-subscriber-growth-slows-after-surging- during-pandemic/
Zavareh, F. B., Ariff, M. S. M., Jusoh, A., Zakuan, N., Bahari,  A.  Z.,  &  Ashourian,  M.  (2012). E-service quality dimensions and their effects on E-customer satisfaction in internet banking services. Procedia, Social and Behavioral Sciences , 40 , 441–445. Zunianto,  M.  F.  (2017). Pengaruh Sustainability  Report terhadap  Kinerja  Keuangan  Perusahaan,  Kinerja Pasar, dan Nilai Perusahaan. Universitas Muhammadyah Yogyakarta, Yogyakarta. Amin, S.
M.,  &  Ahmad,  U.  N.  U.  (2012). The  attributes  of electronic service quality (e-SQ) among academic
librarians . Procedia, Social and Behavioral
Sciences , 65 , 260–265.