## Structural Equation Modeling (SEM) untuk Mengukur Pengaruh Pelayanan, Harga, dan Keselamatan terhadap Tingkat Kepuasan
Pengguna Jasa Angkutan Umum Selama Pandemi Covid-19 di Kota Ambon
Zakheus Putlely 1 , Yopi Andry Lesnussa 2 , Abraham Z. Wattimena 3 , Muhammad Yahya Matdoan 4 1,2,3,4 Universitas Pattimura
putlelyzakheus@gmail.com
Abstract. Structural  Equation  Modeling  (SEM)  is  a  statistical  analysis  technique used  to  build  and test  statistical  models  in the  form  of  causal models.  Large-Scale Social Restrictions (PSBB) are government policies to break the chain of spreading the corona virus (Covid-19). This policy certainly has an impact on drivers of public transport services. This research shows that the passengers are very satisfied with the travel safety factor. Meanwhile, service factors and passenger public transport fares are  in  the  satisfied  category.  Furthermore,  the  variable  service  quality  (MP),  the price  of  public  transportation  (H),  and  passenger  safety  (KP)  have  an  influence  on passenger satisfaction. Because the t -value is greater than 1.96 (for the real level of 5%).  The  influence  of  service  quality,  price  and  safety  variables  on  passenger satisfaction is 78.1%, the remaining 21.9% is influenced by other variables outside the research.
Keywords: covid-19, structural equation modeling, satisfaction.

## 1. Pendahuluan
Pada akhir  tahun  2019  dunia  dikejutkan  dengan  wabah  virus  corona  (Covid-19) yang  menginfeksi  hampir  seluruh  negara  di  dunia  [1].  Sejak  Januari  2020  WHO  telah menyatakan  darurat  global  terkait  virus  ini.  Langkah  strategis  telah  dilakukan  oleh pemerintah  untuk  dapat  menyelesaikan  kasus  luar  biasa  ini  salah  satunya  dengan menyosialisasikan  gerakan social  distancing [2].  Konsep  ini  menjelaskan  bahwa  untuk dapat  mengurangi  bahkan  memutus  mata  rantai  infeksi  Covid-19,  seseorang  harus menjaga  jarak  dengan  manusia  lainnya  minimal  2  meter,  tidak  melakukan  kontak langsung  dengan  orang  lain,  dan  menghindari  pertemuan  massal.  Tetapi  banyak masyarakat yang tidak menyikapi hal ini dengan baik.
Provinsi Maluku merupakan wilayah dalam Negara Kesatuan Republik Indonesia (NKRI), tentu tidak terlepas dari masalah penyebaran Covid-19. Hal ini berdampak pada aktivitas  masyarakat  pada  umumnya.  Sejak  diberlakukannya  darurat  bencana  oleh pemerintah pusat, maka pemerintah daerah melakukan hal yang sama. Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) merupakan kebijakan Pemerintah untuk  memutuskan mata rantai penyebaran  virus  corona  (Covid-19).  Diberlakukannya  PSBB,  hampir  semua  aktivitas dilakukan  di rumah  [3]. Kebijakan  ini tentu berdampak pada perekonomian  masyarakat, khususnya  masyarakat yang berprofesi sebagai pengemudi  jasa angkutan umum. Hal  ini
disebabkan  karena  pemerintah  memberlakukan  kebijakan  bahwa  setiap  mobil  angkutan umum  maksimal  mengangkut  penumpang  sebanyak  5  orang  dalam  sekali  jalan,  guna memutus  mata  rantai  Covid-19  [4].  Namun  dalam  pelaksanaanya  masih  terdapat angkutan  umum  yang  mengangkut  lebih  dari  5  orang  dan  bahkan  masih  terdapat penumpang  yang  tidak  menggunakan  masker.  Selain  itu,  terdapat angkutan  umum  yang menaikkan  harga  transportasi  disebabkan  karena  kapasitas  penumpang  yang  hanya maksimal 5 orang dalam sekali jalan dan jika tidak dinaikkan maka sopir angkutan umum akan  memperoleh  kerugian.  Selain  itu,  masih  banyak  angkutan  umum  yang  tidak memberikan pelayanan dengan baik seperti menyediakan antiseptik atau desinfektan. Hal ini  akan  berdampak  pada  keselamatan  penumpang  terhadap  wabah  Covid-19  dalam angkutan umum.
Structural  Equation  Modeling (SEM)  merupakan  salah  satu  teknik  analisis statistik  yang  digunakan  untuk  membangun  dan  menguji  model  statistik  dalam  bentuk model-model sebab akibat [5]. Analisis SEM menggabungkan analisis regresi, faktor, dan jalur  sehingga  secara  simultan  menghitung  hubungan  yang  terjadi  antara  variabel  laten, mengukur  nilai loading dari  indikator-indikator  variabel  laten,  dan  menghitung  model jalur  dari  variabel-variabel  laten  tersebut  [6].  Pada  dasarnya,  SEM  adalah  salah  satu teknik  multivariat yang akan  menunjukkan bagaimana cara merepresentasikan suatu seri atau  deret  hubungan  kausal  ( causal  relationship )  dalam  suatu  diagram  jalur  ( path diagram ).
2. Landasan Teori
2.1. Sejarah Structural Equation Modeling (SEM) dan Pengertian
SEM  adalah  suatu  teknik  statistik  yang  mampu  menganalisis  pola  hubungan antara  konstruk  laten  dan  indikatornya,  konstruk  laten  yang  satu  dengan  lainnya,  serta kesalahan  pengukuran  secara  langsung.  SEM  memungkinkan  dilakukannya  analisis diantara  beberapa  variabel  dependen  dan  independen  secara  langsung  [7].  Alasan  yang mendasari digunakannya SEM yaitu
1. SEM mempunyai kemampuan untuk mengestimasi hubungan antar variabel yang bersifat multiple  relationship .  Hubungan  ini  dibentuk  dalam  model  struktural (hubungan antara konstruk dependen dan independen).
2. SEM  mempunyai  kemampuan  untuk  menggambarkan  pola  hubungan  antara konstruk laten dan variabel manifes atau variabel indikator.
2.2. Persamaan Matematis dalam SEM
1. Persamaan model struktural
Volume 4  No. 1 May 2021
ε 1 = γ 11 ξ 1 + δ 1 ε 2 = γ 22 ξ 2 + δ 2
ε 3 = β 31 ε 1 + β 32 ε 2 + δ 3
2. Persamaan model pengukuran variabel eksogen
X 1 = λ 11 ξ 1 + δ 1
X 2 = λ 21 ξ 1 + δ 2
X 3 = λ 12 ξ 2 + δ 3
3. Persamaan model pengukuran variabel endogen
Y 1 = λ 13 ε 1 + ε 1
Y 2 = λ 23 ε 1 + ε 2 Y 3 = λ 33 ε 1 + ε 3 Keterangan:
ε : variabel laten endogen
ξ : variabel laten eksogen
γ : koefisien pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen
β : koefisien pengaruh variabel endogen terhadap variabel endogen
δ : galat pengukuran pada variabel manifest untuk variabel laten eksogen
ε : galat pengukuran pada variabel manifest untuk variabel laten endogen
λ : loading faktor

## 2.3. Proses Analisis SEM
Menurut  [7]  terdapat  tujuh  langkah  yang  harus  dilakukan  apabila  menggunakan SEM yaitu
1. Pengembangan Model Teoritis
Pada  langkah  pengembangan  model  teoritis,  hal  yang  harus  dilakukan  adalah melakukan  serangkaian  eksplorasi  ilmiah  melalui  telaah  pustaka  guna mendapatkan justifikasi atas model teoritis yang akan dikembangkan.
2. Pengembangan Diagram Alur
Pada  langkah  kedua  ini,  model  teoritis  yang  telah  dibangun  pada  tahap  pertama akan  digambarkan  dalam  sebuah  diagram  alur  yang  akan  mempermudah  untuk melihat hubungan kausalitas yang ingin diuji. Pada diagram alur, hubungan antar konstruk  akan  dinyatakan  melalui  anak  panah.  Anak  panah  yang  lurus menunjukkan  sebuah  hubungan  kausal  yang  langsung  antara  satu  konstruk lainnya  [8].  Sedangkan  garis-garis  lengkung  antar  konstruk  dengan  anak  panah
Volume 4  No. 1 May 2021
pada  setiap  ujungnya  menunjukkan  korelasi  antara  konstruk.  Konstruk  yang dibangun dalam diagram alur dapat dibedakan dalam dua kelompok, yaitu [5] a) Konstruk  eksogen  ( exogenous  constructs ),  yang  dikenal  juga  sebagai source variables atau independent variables yang akan diprediksi oleh variabel yang lain  dalam  model.  Konstruk  eksogen  adalah  konstruk  yang  dituju  oleh  garis dengan satu ujung panah.
b) Konstruk  endogen  ( endogen  constructs ),  merupakan  faktor-faktor  yang diprediksi  oleh  satu  atau  beberapa  konstruk.  Konstruk  endogen  dapat memprediksi  satu  atau  beberapa  konstruk  endogen  lainnya,  tetapi  konstruk eksogen hanya dapat berhubungan kausal dengan konstruk endogen.
3. Konversi  diagram  alur  ke  dalam  persamaan-persamaan  yang  diperoleh  dari diagram alur yang dikonversi terdiri dari :
a) Persamaan  struktural  ( structural  equation )  yang  dirumuskan  untuk menyatakan hubungan kausalitas antar berbagai konstruk.
Variabel endogen = variabel eksogen + variabel endogen + error
b) Persamaan spesifikasi model pengukuran ( measurement model ), dimana harus ditentukan  variabel  yang  mengukur  konstruk  dan  menentukan  serangkaian matriks yang menunjukkan korelasi antar konstruk atau variabel.
4. Memilih matriks input dan estimasi model
SEM menggunakan input data yang hanya menggunakan matriks varians/kovarians  atau  matriks  korelasi  untuk  keseluruhan  estimasi  yang dilakukan. Matriks kovarian digunakan karena SEM memiliki keunggulan dalam menyajikan  perbandingan  yang  valid  antara  populasi  yang  berbeda  atau  sampel yang berbeda, yang tidak dapat disajikan oleh korelasi.
5. Kemungkinan munculnya masalah identifikasi
Masalah  identifikasinya  adalah  masalah  mengenai  ketidakmampuan  dari  model yang  dikembangkan untuk  menghasilkan  estimasi yang unik. Apabila setiap kali estimasi  dilakukan  muncul  masalah  identifikasi,  maka  sebaiknya  model dipertimbangkan ulang dengan mengembangkan lebih banyak konstruk.
6. Evaluasi kriteria goodness of fit
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  terhadap  kesesuaian  model  melalui  telaah terhadap berbagai kriteria goodness of fit.
7. Interpretasi dan modifikasi model
Tahap  terakhir  ini  adalah  menginterpretasikan  model  dan  memodifikasi  model bagi model-model yang tidak memenuhi syarat pengujian yang dilakukan.
3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Gambaran Umum Variabel Penelitian
Gambaran umum variabel penelitian dapat dirincikan sebagai berikut
a) Variabel Kepuasan Penumpang ( Y )
Analisa  data  variabel  kepuasan  penumpang  mempunyai  3  butir  pertanyaan  pada instrumen serta memiliki 5 pilihan yaitu (sangat puas, puas, cukup, tidak puas, dan sangat tidak puas), sehingga skor butir dapat ditentukan sebagai berikut :
Skor tertinggi 5  3 = 15
Skor terendah 1  3 = 3
Range = 12
Adapun  secara  rinci  deskripsi  kepuasan  penumpang  berdasarkan  kriteria  mutlak yang telah ditetapkan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Konversi Nilai Kepuasan Penumpang ( Y ) No  Interval  Frekuensi  Persentase Kriteria 1. 14-15 64 64% Sangat Puas 2. 12-13 31 31% Puas 3. 10-11 2 2% Cukup 4. 8-9 2 2% Tidak Puas 5. <8 1 1% Sangat Tidak Puas Jumlah 100 100%
Berdasarkan  Tabel  1,  banyaknya  responden  yang  mempersepsikan  kepuasan penumpang  pada  kualifikasi  atau  kategori  sangat  puas  sebanyak  64  responden  (64%), kualifikasi  atau  kategori  puas  sebanyak  31  responden  (31%),  kualifikasi  atau  kategori cukup  sebanyak  2  responden  (2%),  sisanya  pada  kualifikasi  atau  kategori  tidak  puas sebanyak  2  responden  (2%),  dan  kualifikasi  atau  kategori  sangat  tidak  puas  sebanyak  1 responden  (1%).  Hal  ini  dapat  disimpulkan  kepuasan  penumpang  pada  jasa  angkutan umum di Kota Ambon selama masa pandemi Covid-19 secara umum memiliki kualifikasi sangat puas.

## b) Variabel Mutu Pelayanan ( X 1 )
Analisa  data  variabel  mutu  pelayanan  mempunyai  3  butir  pertanyaan  pada instrumen serta memiliki 5 pilihan (sangat puas, puas, cukup, tidak puas, dan sangat tidak
puas).  Adapun  secara  rinci  deskripsi  mutu  pelayanan  berdasarkan  kriteria  mutlak  yang telah ditetapkan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Konversi Nilai Mutu Pelayanan ( X 1 ) No Interval  Frekuensi  Persentase Kriteria 1. 14-15 25 25% Sangat Puas 2. 12-13 58 58% Puas 3. 10-11 13 13% Cukup 4. 8-9 4 4% Tidak Puas 5. <8 0 0% Sangat Tidak Puas Jumlah 100 100%
Berdasarkan Tabel 2, banyaknya responden yang mempersepsikan mutu pelayanan pada kualifikasi atau kategori sangat puas sebanyak 25 responden (25%), kualifikasi atau kategori puas sebanyak 58 responden (58%), kualifikasi atau kategori cukup sebanyak 13 responden (13%), sisanya pada kualifikasi atau kategori tidak puas sebanyak 4 responden (4%), dan kualifikasi atau kategori sangat tidak puas sebanyak 0 responden (0%). Hal ini dapat disimpulkan mutu pelayanan penumpang pada jasa angkutan umum di Kota Ambon selama masa pandemi Covid-19 secara umum memiliki kualifikasi puas.
c) Variabel Harga  ( X
2 )
Analisis  data  variabel  harga  mempunyai  3  butir  pertanyaan  pada  instrumen  serta memiliki  5  pilihan  (sangat  terjangkau,  terjangkau,  cukup,  tidak  terjangkau,  dan  sangat tidak  terjangkau).  Adapun  secara  rinci  deskripsi  angkutan  umum  berdasarkan  kriteria mutlak yang telah ditetapkan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Konversi Nilai Harga ( X 2 ) No  Interval  Frekuensi  Persentase Kriteria 1. 14-15 42 42% Sangat Terjangkau 2. 12-13 47 47% Terjangkau 3. 10-11 7 7% Cukup 4. 8-9 4 4% Tidak Terjangkau 5. <8 0 0% Sangat Tidak Terjangkau Jumlah 100 100%
Berdasarkan  Tabel  3,  banyaknya  responden  yang  mempersepsikan  harga angkutan umum pada kualifikasi atau kategori sangat terjangkau sebanyak 42 responden (42%),  kualifikasi  atau  kategori  terjangkau  sebanyak  47  responden  (47%),  kualifikasi
Volume 4  No. 1 May 2021
atau  kategori  cukup  sebanyak  7  responden  (7%),  sisanya  pada  kualifikasi  atau  kategori tidak  terjangkau  sebanyak  4  responden  (4%),  dan  kualifikasi  atau  kategori  sangat  tidak terjangkau  sebanyak  0  responden  (0%).  Hal  ini  dapat  disimpulkan  harga  pada  jasa angkutan umum di Kota Ambon selama masa pandemi Covid-19 secara umum memiliki kualifikasi terjangkau.
d) Variabel Keselamatan Penumpang ( X 3 )
Analisis  data  variabel  keselamatan  penumpang  mempunyai  3  butir  pertanyaan pada instrumen serta memiliki 5 pilihan (sangat puas, puas, cukup, tidak puas, dan sangat tidak  puas).  Adapun  secara  rinci  deskripsi  keselamatan  penumpang  berdasarkan  kriteria mutlak yang telah ditetapkan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Konversi Nilai Keselamatan Penumpang ( X 3 ) No Interval  Frekuensi Persentase Kriteria 1. 14-15 76 76% Sangat Puas 2. 12-13 22 22% Puas 3. 10-11 0 0% Cukup 4. 8-9 1 1% Tidak Puas 5. <8 1 1% Sangat Tidak Puas Jumlah 100 100%
Banyaknya  responden  yang  mempersepsikan  keselamatan  penumpang  pada kualifikasi  atau  kategori  sangat  puas  sebanyak  76  responden  (76%),  kualifikasi  atau kategori puas sebanyak 22 responden (22%), kualifikasi  atau kategori cukup sebanyak 0 responden (0%), sisanya pada kualifikasi atau kategori tidak puas sebanyak 1 responden (1%), dan kualifikasi atau kategori sangat tidak puas sebanyak 1 responden (1%). Hal ini dapat  disimpulkan  keselamatan  penumpang  pada  jasa  angkutan  umum  di  Kota  Ambon selama masa pandemi Covid-19 secara umum memiliki kualifikasi sangat puas.

## 3.2 Model SEM

## a) Spesifikasi Model
Pada  tahap  ini  dibentuk  suatu  model  yang  menggambarkan  hubungan  antara variabel  laten  yang  satu  dengan  variabel  laten  yang  lain,  maupun  variabel  laten  dengan variabel indikatornya yang didasarkan pada teori yang berlaku.
Penggabungan  seluruh  komponen  SEM  menjadi  suatu  model  lengkap  biasa disebut full dan hybrid  model yang  digambarkan  dalam  suatu  diagram  jalur  ( path diagram )  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1  untuk  mempermudah  melihat  hubungan- hubungan yang ingin diuji.
Gambar 1. Path Diagram Hybrid Model

## b) Identifikasi Model
Setelah  dilakukan  spesifikasi  model,  langkah  selanjutnya  adalah  mengidentifikasi model  tersebut.  Pada  analisis  SEM  diharapkan  memperoleh  model  yang over-identified ( df > 0) dan dihindari model yang under-identified ( df < 0) . Pada penelitian ini diperoleh nilai degree of freedom yaitu 32 sehingga model tersebut adalah over-identified.

## c) Estimasi Model
Setelah  dilakukan  spesifikasi  dan  identifikasi  model  maka  tahap  selanjutnya  yang dilakukan adalah mengestimasi model. Pada penelitian ini, data tidak berdistribusi normal multivariat sehingga model diestimasi menggunakan metode maximum likelihood dengan memperhatikan standar  error dan goodness  of  fit akibat  ketidaknormalan  data  tersebut.
Berdasarkan penelitian ini, hasil estimasi dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Hasil Estimasi Model

## d) Uji Kecocokan Model dan Respesifikasi
Dalam  tahap  ini  tingkat  kecocokan  diperiksa  antara  data  dengan  model  dan dilakukan pengujian secara bertahap. Tahap pertama pengujian dilakukan terhadap model pengukuran  untuk  mencapai  uji  kelayakan    model  yang  baik,  kemudian  tahap  kedua dilakukan pengujian secara struktural untuk setiap variabel.

## 1. Uji Kecocokan dan Respesifikasi Model Pengukuran
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  validasi  untuk  mengetahui  kesesuaian  antara variabel laten dan variabel indikator yang ingin diukur. Pertama dilakukan uji validitas terhadap  model  pengukuran  dengan  memperhatikan  muatan  faktor  standarnya ( standardized  loading  factors)  0,50. Standardized  loading  factors dari  model pengukuran dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Standardized Loading Factors
Gambar  3  menunjukkan  bahwa  seluruh  muatan  faktor  standarnya ( standardized loading factors ) lebih besar sama dengan 0,50, p-value  0,50, dan nilai Chi-Square semakin  kecil  semakin  baik.  Dapat  dikatakan  bahwa  keseluruhan  model pengukuran dengan semua nilai variabel teramati valid.

## 2. Uji Kecocokan dan Respesifikasi Model Struktural
Pada tahap ini telah diperoleh kecocokan model yang baik, sehingga diperoleh indikator-indikator dari variabel laten, yaitu
1) Indikator dari variabel laten mutu pelayanan adalah X 11 , X 12 , dan X 13
2) Indikator dari variabel laten harga adalah X 21 , X 22 , dan X 23
3) Indikator dari variabel laten keselamatan adalah X 31 , X 32 , dan X 33 4) Indikator dari variabel laten kepuasan penumpang adalah Y 11 , Y 12 , dan Y 13
3. Uji Kecocokan Keseluruhan Model
Hasil uji  kecocokan  keseluruhan  model  ditunjukkan pada Tabel 5. Hooper et al. [9],  menilai  ukuran  kecocokan  model  dengan  melihat  nilai chi-square, RMSEA, CFI,  dan  RMSR.  Tabel  5  menunjukkan  bahwa  model  sudah  sesuai  sehingga  dapat digunakan sebagai dasar analisis terhadap permasalahan penelitian ini.
Tabel 5. Uji Kecocokan  Keseluruhan Model
GOF Tingkat Kecocokan yang Dapat Diterima Indeks Model Keterangan Chi- Square Semakin  kecil  semakin  baik  ( p-value 50 , 0  ) 12,023 ( p = 1,00) Baik NCP Semakin kecil semakin baik 0,22 Baik GFI GFI 90 , 0  good fit 90 , 0 80 , 0   GFI marginal fit 0,84 Cukup RMSR RMSR 50 , 0  good fit 2,55 Baik RMSEA RMSEA 50 , 0  good fit 0,02 Baik ECVI dengan ECVI saturated = 5,259 Baik NNFI NNFI 90 , 0  good fit 90 , 0 80 , 0   NNFI marginal fit 1,00 Baik NFI NFI 90 , 0  good fit 90 , 0 80 , 0   NFI marginal fit 0,99 Baik AGFI AGFI 90 , 0  good fit 90 , 0 80 , 0   AGFI marginal fit 0,942 Baik IFI IFI 90 , 0  good fit 90 , 0 80 , 0   IFI marginal fit 1,00 Baik CFI CFI 90 , 0  good fit 1,00 Baik PGFI Nilai lebih tinggi lebih baik 0,518 Cukup CN CFI 200  baik 216,656 Baik

## 4. Uji Kecocokan Model Pengukuran
Setelah  kecocokan  model  dan  data  keseluruhan  adalah  baik,  maka  langkah selanjutnya  adalah  menguji  kecocokan  model  pengukuran  dengan  mengevaluasi setiap variabel laten dengan beberapa indikatornya. Gambar 4 adalah path diagram t- value.
Pada  hasil  estimasi t-value terdapat  variabel  yang  tidak  memiliki  lintasan yaitu  variabel  KP  ke Y 1 .  Hal  ini  dikarenakan  variabel  tersebut  telah  ditetapkan menjadi variance  reference yang  berarti  variabel  indikator  tersebut  secara  nyata
Volume 4  No. 1 May 2021
berhubungan  dengan  variabel  latennya.  Berdasarkan output analisis  data,  diperoleh hasil persamaan struktural yang ditunjukkan pada Tabel 6.
Dari hasil penelitian diperoleh persamaan struktural
1 2 3 0, 545 1, 648 4, 721 KP X X X   
Tabel  6  menunjukkan  bahwa  nilai R 2 sebesar  78,1%,  artinya  variasi kepuasan  penumpang  (KP)  yang  dapat  dijelaskan  oleh  mutu  pelayanan  ( X 1 )  dan harga ( X 2 ) serta keselamatan ( X 3 ) sebesar 78,1 persen.
Tabel 6. Hasil Analisis Persamaan Struktural
Variabel Laten Eksogen Standardized Coeficient t-value Ket R 2 X 1 0,545 14,06 Signifikan 0,781 X 2 1,648 241,88 Signifikan X 3 4,721 137,10 Signifikan

## e) Hipotesis Penelitian
Hipotesis dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 7. Berdasarkan hasil yang diperoleh  pada  Gambar  4,  diperoleh  nilai t-value untuk  variabel  laten  mutu  pelayanan yaitu  sebesar  14,06  (>1,96).  Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  laten  mutu pelayanan  (MP)  mempunyai  pengaruh  terhadap  kepuasan  penumpang.  Variabel  laten harga  angkutan  umum  (H)  sebesar  241,88  (>1,96).  Hal  ini  dapat  disimpulkan    bahwa variabel  laten  harga  angkutan  umum  mempunyai  pengaruh  terhadap  kepuasan penumpang. Nilai untuk  variabel laten  keselamatan (K) mempunyai  nilai sebesar 137,10 (>1,96).  Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  laten  keselamatan  penumpang mempunyai pengaruh terhadap kepuasan penumpang angkutan umum di Kota Ambon.
Tabel 7. Hipotesis Penelitian
Hipotesis Pertama H 0 Variabel  mutu  pelayanan  tidak  mempunyai  pengaruh  terhadap kepuasan pelanggan. H 1 Variabel  mutu  pelayanan  mempunyai  pengaruh  terhadap  kepuasan pelanggan. Hipotesis Kedua H 0 H 1 Variabel  harga  tidak  mempunyai  pengaruh  terhadap  kepuasan pelanggan.
Variabel harga mempunyai pengaruh terhadap kepuasan pelanggan.
Hipotesis Ketiga H 0 Variabel  keselamatan  tidak  mempunyai  pengaruh  terhadap kepuasan pelanggan.
H 1 Variabel  keselamatan  mempunyai  pengaruh  terhadap  kepuasan pelanggan.
Volume 4  No. 1 May 2021
Gambar 4. Path Diagram t - Value

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  pada  bab  sebelumnya,  maka penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat  kepuasan  penumpang  jasa  angkutan umum di Kota Ambon selama masa pandemi Covid-19 secara umum memiliki kualifikasi sangat  tinggi.  Variabel  mutu  pelayanan  penumpang  pada  jasa  angkutan  umum  di  Kota Ambon  selama  masa  pandemi  Covid-19  secara  umum  memiliki  kualifikasi  tinggi. Variabel  harga pada jasa angkutan umum  di Kota Ambon selama  masa pandemi Covid- 19  secara  umum  memiliki  kualifikasi  tinggi.  Selanjutnya  variabel  keselamatan penumpang  selama  masa  pandemi  Covid-19  di  Kota  Ambon  secara  umum  memiliki kualifikasi sangat tinggi.
Variabel  laten  mutu  pelayanan  (MP)  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan terhadap kepuasan penumpang (KP) karena nilai t-value dari kepuasan penumpang yaitu sebesar  14,06  atau  lebih  besar  dari  1,96  (untuk  taraf  nyata  5%).  Variabel  laten  harga angkutan  umum  (H)  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  kepuasan penumpang,  karena  nilai t-value yaitu  sebesar  241,88  atau  lebih  besar  dari  1,96  (untuk taraf  nyata  5%).  Untuk  variabel  keselamatan  penumpang  (KP)  mempunyai  pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan penumpang, karena nilai t-value yaitu  sebesar 137,10 atau  lebih  besar  dari  1,96  (untuk  taraf  nyata  5%).  Besar  pengaruh  variabel  mutu pelayanan,  harga  dan  keselamatan  terhadap  kepuasan  penumpang  yaitu  sebesar  78,1%, sisanya 21,9% dipengaruhi oleh variabel lain di luar penelitian.
Volume 4  No. 1 May 2021

## Daftar Pustaka
[1] Pradana,  A.  A.  dan  Casman,  C.  Pengaruh  Kebijakan Social  Distancing pada Wabah  COVID-19  terhadap  Kelompok  Rentan  di  Indonesia. Jurnal  Kebijakan Kesehatan Indonesia (JKKI) . 9(2): 61-67. 2020.
[2] Kresna,  A.  dan  Ahyar,  J.  Pengaruh Physical  Distancing dan Social  Distancing Terhadap Kesehatan dalam Pendekatan Linguistik. Jurnal Syntax Transformation . 1(4): 14-19. 2020.
[3] Rahmatullah,  I.  Jaminan  Hak  Kesehatan  Pekerja Work  From  Office Selama  Masa PSBB Covid-19. 'ADALAH , 4(1). 2020.
[4] Hartanto,  H.  dan  Tajsgoani,  N.  Dualisme  Pengaturan  Ojek  Online  Angkut Penumpang  dalam  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  di  Jakarta. Al-'Adl , 13(2): 250-264. 2020.
[5] Anuraga,  G.  dan  Otok,  B.  W.  Pemodelan  Kemiskinan  di  Jawa  Timur  dengan Structural  Equation  Modeling-Partial  Least  Square . Jurnal  Statistika  Universitas Muhammadiyah Semarang . 1(2). 2013.
[6] Singer, H. SEM Modeling with Singular Moment Matrices Part II: ML-Estimation of  Sampled  Stochastic  Differential  Equations. The  Journal  of  Mathematical Sociology . 36(1): 22-43. 2012.
[7] Aulele, S. N., Hiariey, A. H., Lesnussa, Y. A., dan Matdoan, M. Y. Analisis Indeks Kepuasan  Mahasiswa  Jurusan  Matematika  FMIPA  Unpatti  Terhadap  Operator simPATI Menggunakan Structural Equation Modeling. Sainmatika: Jurnal Ilmiah Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam . 15(1): 1-7. 2018.
[8] Hair  Jr,  J.  F.,  Sarstedt,  M.,  Hopkins,  L.,  and  Kuppelwieser,  V.  G.  Partial  Least Squares  Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM). European  business  review . 2014.
[9] Hooper,  D.,  Coughlan,  J.,  and  Mullen,  M.  Structural  Equation  Modeling: Guidelines  for  determining  Model  Fit. The  Electronic  Journal  of  Business Research . 6(1): 354-373. 2008.