JURNAL GAUSSIAN, Volume 11, Nomor 4, Tahun 2022, Halaman 591 - 604 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
ANALISIS PENGARUH KUALITAS PELAYANAN TERHADAP KEPUASAN PENUMPANG BRT TRANS SEMARANG MENGGUNAKAN PARTIAL LEAST SQUARE (PLS) (Studi Kasus: Mahasiswa Universitas Diponegoro)
Irma Dwi Tyana 1* , Tatik Widiharih 2 , Iut Tri Utami 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro *e-mail : dwityanairma@gmail.com
DOI: 10.14710/j.gauss.11.4.591-604
Article Info: Received: 2022-09-02 Accepted: 2022-11-20 Available Online: 2023-02-25

## Keywords:
Service Quality; Passenger Satisfaction; BRT Trans Semarang; Partial Least Square (PLS).
Abstract: BRT  Trans  Semarang  is  an  integrated  bus  transportation system that operates in Semarang City and parts of Semarang Regency. This transportation provides service facilities such as the availability of  bus  stops,  air-conditioned  rooms  to travel  route  information.  The facility  is  expected  to  be  able  to  provide  service  satisfaction  for  its passengers.  This  study  was  conducted  to  determine  the  effect  of service quality on the satisfaction of Trans Semarang BRT passengers using  Partial  Least  Square  (PLS),  with  a  case  study  of  Diponegoro University students. PLS is an alternative approach from covariance- based SEM to variance-based. The advantage of PLS is that it is able to  handle  covariance-based  SEM  problems  such  as  small  sample numbers,  abnormal  data  and  the  presence  of  multicholinearity.  The quality  of  this  service  is  measured  through  the  variables  of  Direct Evidence,  Reliability,  Responsiveness,  Empathy  and  Guarantee. Passenger  satisfaction  is  measured  through  a  sense  of  pleasure,  a positive impression and the absence of complaints. The results showed that  the  variables  that  had  a  significant  effect  on  the  satisfaction  of Trans  Semarang  BRT  passengers  were  the  variables  of  Direct Evidence, Reliability and Responsiveness. Variables that do not have a  significant  effect  on  the  satisfaction  of  Trans  Semarang  BRT passengers are the empathy and guarantee variables. The Adjusted R- Square value is included in the medium category with a value of 0.414, means  that  the  variables  of  Direct  Evidence,  Reliability  and Responsiveness  affect  the  satisfaction  of  Trans  Semarang  BRT passengers by 41.4%.

## 1. PENDAHULUAN
Transportasi  merupakan  sebuah  kebutuhan  yang  tidak  dapat  dipisahkan  dari kehidupan masyarakat dalam menjalankan aktivitas hariannya. Sistem transportasi yang baik membuat kehidupan bernegara menjadi lebih optimal, karena dapat mempercepat berbagai urusan  masyarakat.  Permasalahan  yang  sering  muncul  pada  sektor  transportasi  yaitu tingginya  tingkat  kemacetan. Bus  Rapid  Transit (BRT)  merupakan  transportasi  dengan kapasitas  cukup  besar  yang  diciptakan  sebagai  upaya  pemerintah  untuk  mengatasi permasalahan kemacetan.
BRT Trans Semarang merupakan sistem transportasi bus terpadu yang beroperasi di Kota  Semarang  dan  sebagian  Kabupaten  Semarang. BRT  Trans  Semarang  menyediakan fasilitas  pelayanan  seperti  ketersediaan  halte,  pramudi,  ruangan  ber-AC  hingga  informasi rute perjalanan. Fasilitas tersebut diharapkan mampu memberikan kepuasan pelayanan bagi penumpangnya, sehingga dapat menarik minat masyarakat untuk menggunakan BRT Trans Semarang secara berkelanjutan.
Penelitian ini membahas tentang  “Analisis Pengaruh  Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan  Penumpang  BRT  Trans  Semarang  Menggunakan Partial  Least  Square (PLS) (Studi Kasus: Mahasiswa Universitas Diponegoro)”. Mahasiswa sebagai kaum intelektual muda  dipilih  sebagai  responden  penelitian,  dengan  harapan  dapat  memberikan  pendapat terbaiknya terkait kualitas pelayanan BRT Trans Semarang.
Pengukuran indeks kepuasan penumpang dapat dilakukan dengan  metode Structural Equation  Modelling (SEM)  pendekatan Partial  Least  Square (PLS).  Ghozali  (2014), menyatakan  bahwa  PLS  merupakan  model  struktural  pengembangan  SEM  berbasis kovarians (CBSEM) menjadi varians. PLS digunakan untuk mengatasi keterbatasan metode CBSEM, yaitu saat  data  mengalami  masalah  seperti  data  tidak  normal,  adanya multikolinearitas, data dengan skala tertentu dan jumlah sampel kecil . Penelitian  ini  menggunakan  program R  dengan  bantuan package SeminR  sebagai alat bantu olah data. Package SeminR merupakan suatu script yang berupa function yang tersedia dalam program R untuk kebutuhan analisis SEM pendekatan Partial Least Square .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Data  penelitian  ini  bersumber  dari  data  kuesioner  yang  telah  diuji  validitas  dan reliabilitas dahulu untuk mengetahui kelayakan dari butir pertanyaan yang ada. Uji validitas merupakan uji untuk mengetahui kelayakan pertanyaan dalam menjelaskan suatu variabel. Uji ini menggunakan nilai koefisien korelasi (r) yang dapat dilihat pada Persamaan (1):
r =
𝑛 ∑ 𝑋 𝑖 𝑌 𝑖 𝑛 𝑖=1 −(∑ 𝑋 𝑖 )( ∑ 𝑌 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 √[𝑛 ∑ 𝑋 𝑖 2 −(∑ 𝑋 𝑖 ) 2 ][ 𝑛 𝑖=1 𝑛 ∑ 𝑌 𝑖 2 −(∑ 𝑌 𝑖 ) 2 ] 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan:
r :  koefisien korelasi ; X i :  skor item ke i n :  ukuran sampel ; Y i
:  skor total tiap faktor ke-i
Validitas kuesioner akan diketahui jika hasil r hitung > r tabel atau H 0 ditolak jika nilai signifikansi < 𝛼 (5%) dengan df ( degree of freedom ) = n-2, maka kuesioner tersebut dinyatakan valid. Hal tersebut mengartikan terdapat kesamaan antara data yang terkumpul dengan data yang sesungguhnya terjadi pada objek yang diteliti (Ghozali, 2014).
Reliabilitas (keandalan) merupakan ukuran konsistensi responden dalam menjawab hal  yang berkaitan dengan konstruk pertanyaan. Teknik perhitungan  uji ini menggunakan nilai Cronbach Alpha . Suatu instrumen dikatakan reliabel jika nilai Cronbach Alpha > 0,60, artinya  terdapat  kesamaan  data  dalam  waktu  yang  berbeda  (Malhotra,  1996).  Rumus Cronbach Alpha dapat dilihat pada Persamaan (2):
Cronbach Alpha = 𝑘 𝑘−1 (1 − ∑ 𝑆 𝑘 𝑖=1 𝑖 2 𝑆 2 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 ) (2)
Keterangan: k : banyaknya butir pertanyaan/pernyataan 𝑆 2 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙
: varian total ∑ 𝑆 𝑖 2 𝑘 𝑖=1
: jumlah varian butir ke-i
Kuesioner yang telah valid dan reliabel, dilanjutkan dengan pengujian Partial Least Square (PLS).  Menurut  Ghozali (2014),  PLS merupakan model struktural pengembangan dari  SEM  berbasis  kovarians  (CBSEM)  menjadi  varians.  CBSEM  lebih  sesuai  untuk pengujian teori dan pendekatan PLS lebih sesuai untuk tujuan prediksi.
Sanchez  (2013)  menyatakan  bahwa  model  jalur  PLS  terdiri  dari  tiga  hubungan:
(1) inner model yang menspesifikasikan hubungan antar variabel laten, (2) outer model yang menspesifikasikan hubungan antara variabel laten dengan indikator, dan (3) weight relation yang  dapat  menghitung  skor  variabel  laten.  Variabel  laten  merupakan  peubah  yang  tidak
dapat  diukur  secara langsung,  sehingga  dibutuhkan  variabel  indikator,  yaitu  peubah  yang dapat diukur secara langsung. Model struktural ( inner model ) terdapat pada Persamaan (3): 𝜼 𝒅 = 𝑩𝜼 𝒊 + 𝚪𝝃 + 𝜻 d
(3)
Keterangan:
𝜼 𝒅
: vektor variabel laten dependen endogen dengan ukuran m x 1 B : matriks koefisien jalur yang menunjukkan pengaruh variabel laten
endogen terhadap variabel laten endogen lainnya dengan ukuran m x m
𝜼 𝒊 : vektor variabel laten independen endogen dengan ukuran m x 1
𝚪 : matriks koefisien jalur yang menunjukkan hubungan dari variabel laten eksogen terhadap variabel laten endogen dengan ukuran m x n
𝝃 : vektor variabel laten eksogen dengan ukuran n x 1
𝜻 d : vektor residual dengan ukuran m x 1 Model  pengukuran  ( outer  model ) menggambarkan  hubungan  antara  variabel  laten dengan indikatornya. Hubungan variabel laten dengan indikatornya terbagi menjadi 3 cara, yaitu  hubungan  reflektif,  hubungan  formatif,  dan  MIMIC  ( Multi  Effect  Indicators  for Multiple Causes ). Penelitian ini menggunakan hubungan reflektif sebagai hubungan outer model- nya, yang artinya indikator merupakan cerminan dari variabel latennya. Outer model dengan indikator reflektif terdapat pada Persamaan (4):
𝑿 𝒋 = 𝚲 𝒋 𝜉 𝑗 +   𝜹 𝒋 atau 𝒀 𝒂 = 𝚲 𝒂 𝜂 𝑎 +   𝜺 𝒂 (4)
X j :  vektor variabel indikator dari laten eksogen ke-j ( 𝜉 j ) Y a :  vektor variabel indikator dari laten endogen ke-a ( 𝜂 𝑎 ) 𝚲 𝒋 :  matriks loading yang  menggambarkan  hubungan  variabel  laten eksogen ke-j dengan indikatornya.
𝚲 𝒂 :  matriks loading yang  menggambarkan  hubungan  variabel  laten endogen ke-a dengan indikatornya.
𝜹 𝒋 :  vektor residual dari variabel laten eksogen ke-j ( 𝜉 j ) 𝜺 𝒂 :  vektor residual dari variabel laten endogen ke-a ( 𝜂 𝑎 ) k :  jumlah indikator dari variabel laten endogen/eksogen
Hubungan  antar  variabel  laten  dengan  indikatornya  telah  dijelaskan  melalui outer model ,  namun  disisi  lain  nilai  sebenarnya  dari  variabel  laten  tidak  mungkin  didapatkan. Weight relation ( 𝑤 𝑗𝑘 ) diperlukan untuk nilai kasus setiap variabel laten 𝜉 𝑗 yang diestimasi dalam PLS, dengan rumus perhitungannya terdapat pada Persamaan (5):
𝜉 𝑗 = ∑ 𝑤 𝑗𝑘 𝑝 𝑘=1 𝑥 𝑗𝑘 (5)
Algoritma  PLS  terdiri  dari  3  tahap.  Tahap  awal  bertujuan  memperoleh  pembobot ( 𝑤 ̂ 𝑗𝑘 ) untuk menghitung skor variabel laten. Tahap kedua menduga koefisien jalur ( 𝛽̂ 𝑗𝑖 ) dan tahap ketiga menghitung koefisien loading ( 𝜆̂ 𝑗𝑘 ) . Tahap 1: Tahap 1.1: Outside Approximation
Tahap ini disebut estimasi eksternal. Iterasi dimulai dengan pendekatan awal untuk setiap variabel laten Y j sebagai kombinasi linier dari variabel indikatornya x jk .
𝜉 𝑗 = ∑ 𝑤 𝑗𝑘 𝑝 𝑘=1 𝑥 𝑗𝑘 (6)
Tahap 1.2: Inside Approximation
Tahap ini disebut estimasi internal. Hubungan pada inner model hanyalah hubungan yang  dibentuk  ketika  dua  variabel  laten  dihubungkan  oleh  sebuah  panah  (yang  bersifat rekursif),  sehingga  estimasi  internal  Z i (variabel  laten inside  approximation )  dari variabel laten 𝜉 𝑗 (variabel laten outside approximation ) dirumuskan pada Persamaan (7): 𝑍 𝑖 =   ∑ 𝑒 𝑖𝑗 𝜉 𝑗 𝑖↔𝑗 , dengan 𝑒 𝑖𝑗 adalah inner weight
(7)
Tanda 𝑖 ↔ 𝑗 artinya variabel laten Z i memiliki hubungan dengan variabel laten 𝜉 𝑗 . Tahap 1.3: Updating Outer Weight Estimasi  internal  Z j harus  dilihat  kembali  hubungannya  terhadap  indikatornya,  hal tersebut  dilakukan  dengan  melakukan updating  outer  weight .  Pada  hubungan  reflektif, estimasi bobot dengan Ordinary Least Square (OLS) dirumuskan pada Persamaan (8): 𝑤 ̂ 𝑗𝑘 =   (𝒁 𝑻 𝒁) -1 𝒁 𝑻 𝑿 𝒋 (8)

## Tahap 1.4 : Pemeriksaan Konvergensi
Pada tahap iterasi S =1,2,3,…, konvergensi diperiksa dengan membandingkan outer weight pada  iterasi  ke-S  dengan  nilai outer  weight iterasi  ke-(S-1).  Sanchez  (2013), menyarankan batasan |𝑤 𝑗𝑘 𝑠−1 −   𝑤 𝑗𝑘 𝑠 | < 10 -5 sebagai batas konvergensi. Jika telah konvergen, maka didapat nilai dugaan akhir variabel laten pada persamaan (9):
𝜉 𝑗 =   ∑ 𝑤 𝑗𝑘 𝑠 𝑘 𝑥 𝑗𝑘 (9)
Tahap 2 :
Tahap  kedua  yaitu  estimasi  koefisien  jalur (𝛾̂ 𝑎𝑗 ) untuk  setiap inner  model .  Pada model struktural, koefisien jalur diduga dengan OLS pada regresi berganda Y j dan Y i yang bersesuaian.
𝜂 𝑎 =   ∑ 𝛾 𝑎𝑗 𝑗→𝑎 𝜉 𝑗 -> 𝛾̂ 𝑎𝑗 =   (𝝃 𝑻 𝝃) −𝟏 𝝃 𝑻 𝜼 (10)
Tahap 3 :
Tahap ketiga yaitu estimasi koefisien loading pada setiap outer model . Pada model pengukuran,  estimasi loading tergantung  dari  hubungan  yang  dibangun.  Pada  hubungan reflektif, estimasi loading adalah koefisien dari regresi linear sederhana Y j terhadap X jk . 𝑥 𝑗𝑘 = 𝜆 𝑗𝑘 𝜉 𝑗 -> 𝜆̂ 𝑗𝑘 = (𝝃 𝑻 𝝃) −𝟏 𝝃 𝑻 𝑿 𝒋 (11)
Tahap  setelah  estimasi  parameter  yaitu  evaluasi  model.  Evaluasi  ini  terdiri  dari evaluasi  model  pengukuran  dan  struktural.  Ghozali  (2014),  menyatakan  terdapat  empat tahap evaluasi model pengukuran reflektif:
1. Indicator Reliability
Uji  ini  diukur  menggunakan  nilai loading  factor atau  koefisien loading . Loading factor menggambarkan besarnya korelasi antara setiap indikator dengan konstruknya. Nilai loading  factor diatas  0,7  dapat  dikatakan  ideal,  artinya  indikator  tersebut  valid  sebagai indikator yang mengukur konstruk. Nilai loading factor di atas 0,5 dapat diterima, sedangkan nilai loading factor di bawah 0,5 dapat dikeluarkan dari model (Chin, 1998). 2. Composite Reliability ( 𝜌 𝑐 ) Nilai Composite  Reliability ( 𝜌 𝑐 ) yang  tinggi  menunjukkan  konsistensi  yang  tinggi dari  blok  indikator  dalam  mengukur  variabel  laten.  Direkomendasikan  nilai Composite Reliability ( 𝜌 𝑐 ) lebih dari 0,6 (Hair dkk., 2014).
𝜌 𝑐 = (∑ 𝜆 𝑗𝑘 ) 2 𝑘 (∑ 𝜆 𝑗𝑘 ) 2 + ∑ 𝑣𝑎𝑟 (𝜀 𝑗𝑘 ) 𝑘 𝑘 (12)
𝜆 𝑗𝑘 adalah koefisien loading dari indikator ke-k pada blok ke-j, dan var (𝜀 𝑗𝑘 ) = 1 – 𝜆 𝑗𝑘 2 .
3. Convergent Validity
Ukuran dari Convergent Validity adalah nilai Average Variance Extracted (AVE). Nilai ini menggambarkan besarnya varian variabel indikator yang diperoleh konstruk laten. Nilai AVE minimal 0,5 menunjukkan ukuran convergent validity yang baik, artinya variabel laten dapat menjelaskan rata-rata lebih dari setengah varian indikator-indikatornya.
𝐴𝑉𝐸  =
∑ 𝜆 𝑗𝑘 2 𝑘 ∑ 𝜆 𝑗𝑘 2 𝑘 + ∑ 𝑣𝑎𝑟(𝜀 𝑗𝑘 ) 𝑘 (13)
4. Discriminant Validity
Discriminant  validity dievaluasi  melalui cross  loading ,  yaitu  membandingkan korelasi indikator dengan konstruknya dan konstruk dari blok lainnya. Jika korelasi antara
indikator dengan konstruknya lebih tinggi dari korelasi dengan konstruk blok lainnya, maka konstruk tersebut memprediksi ukuran blok mereka dengan lebih baik dari blok lainnya.
Kualitas  model  struktural  dievaluasi  melalui  indeks  pengukuran  R- Squares (R 2 ). Nilai R 2 menunjukkan seberapa besar keragaman pada variabel laten endogen yang mampu dijelaskan oleh variabel laten eksogen. Nilai R 2 ditentukan dengan Persamaan (14):
𝑅 2 =  1  − 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑢𝑎𝑑𝑟𝑎𝑡 𝐺𝑎𝑙𝑎𝑡 (𝐽𝐾𝐺) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑢𝑎𝑑𝑟𝑎𝑡 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 (𝐽𝐾𝑇) (14)
dengan JKG : ∑ (𝑌 𝑖 −   𝑌̂) 2 𝑛 𝑖 dan  JKT : ∑ (𝑌 𝑖 −   𝑌̅) 2 𝑛 𝑖
Y i : data laten endogen ke-i; 𝑌̅ : rata-rata laten endogen; 𝑌̂ : estimasi laten endogen Setelah  melakukan  evaluasi  model,  dilanjutkan  dengan  uji  signifikansi  parameter. PLS  tidak  menggunakan  data  berdistribusi  normal,  sehingga  prosedur bootstrap non parametrik digunakan untuk menguji signifikan koefisiennya (Hair dkk., 2014). Statistik uji yang digunakan adalah uji t yang terdapat pada persamaan (15) dan (16):
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝜆 𝑗𝑘 𝑆𝐸∗(𝜆 𝑗𝑘 ) , untuk uji terhadap outer model (15)
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛾 𝑎𝑗 𝑆𝐸∗(𝛾 𝑎𝑗 ) , untuk uji terhadap inner model (16)

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  primer  dari  penyebaran  kuesioner  ke  mahasiswa aktif  Universitas  Diponegoro  yang  pernah  menggunakan  BRT  Trans  Semarang.  Ukuran sampel dalam penelitian adalah 120 sampel, 30 sampel digunakan untuk pengujian validitas dan  reliabilitas,  sedangkan  90  sisanya  untuk  pengolahan  data  yang real .  Variabel  yang digunakan dalam penelitian terdapat pada Tabel 1:
Tabel 1. Variabel Penelitian No Variabel r Laten (Y) Variabel r Indikator (X) 1 Bukti Langsung ( 𝜉 1 ) 1. Tarif BRT (X 11 ) 2. Kenyamanan (X 12 ) 3. Kemudahan (X 13 ) 4. Ketersediaan fasilitas yang memadahi (X 14 ) 2 Keandalan ( 𝜉 2 ) 1. Keteraturan operasional (X 21 ) 2. Kepuasan pelayanan (X 22 ) 3 Ketanggapan ( 𝜉 3 ) 1. Kecepatan petugas menangani keluhan penggunaan jasa (X 31 )
2.
Kecepatan petugas menangani gangguan dan masalah (X 32 ) 4 Empati ( 𝜉 4 ) 1. Keramahan petugas (X 41 ) 2. Kepedulian petugas (X 42 ) 5 Jaminan ( 𝜉 5 ) 1. Keamanan (X 51 ) 2. Keselamatan (X 52 ) 3. Sikap petugas (X 53 ) 6 Kepuasan Penumpang ( 𝜂 1 ) 1. Rasa Senang (Y 11 ) 2. Keluhan (Y 12 ) 3. Komunikasi (Y 13 )
Langkah analisis data dalam penelitian ini yaitu: (1) Studi literatur, survei pendahuluan dan identifikasi variabel serta indicator; (2)  Menyusun kuesioner dan mengumpulkan data; (3) Menganalisis  validitas  dan  reliabilitas  kuesioner;      (4)  Merancang  model  struktural  dan pengukuran;  (5)  Estimasi  parameter  beserta  evaluasi  model;  (6)  Pengujian  hipotesis;  (7) Interpretasi hasil dan kesimpulan.
Model jalur penelitian dapat dilihat pada Gambar (1):

## Gambar 1. Model Jalur Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada Tabel 2, nilai r hitung setiap indikator > r (0,05:28) yaitu 0,361 sehingga H 0 ditolak, artinya semua indikator valid. Indikator yang valid mengartikan terdapat kesamaan antara data yang terkumpul dengan data yang sesungguhnya terjadi pada objek yang diteliti.
Tabel 2. Uji Validitas Variabel Laten Indikator r hitung Keterangan Bukti Langsung ( 𝜉 1 ) X 11 0,45 Valid X 12 0,46 Valid X 13 0,44 Valid X 14 0,71 Valid Keandalan ( 𝜉 2 ) X 21 0,59 Valid X 22 0,82 Valid Ketanggapan ( 𝜉 3 ) X 31 0,77 Valid X 32 0,74 Valid Variabel Laten Indikator r hitung Keterangan Empati ( 𝜉 4 ) X 41 0,80 Valid X 42 0,57 Valid Jaminan ( 𝜉 5 ) X 51 0,83 Valid X 52 0,77 Valid X 53 0,85 Valid Kepuasan Penumpang ( 𝜂 1 ) Y 11 0,60 Valid Y 12 0,67 Valid Y 13 0,73 Valid
Uji  reliabilitas  kuesioner  dihitung  dengan  nilai cronbach  alpha .  Tabel  3 menunjukkan  bahwa  semua  variabel  memiliki  nilai cronbach alpha >  0,6,  artinya  semua variabel laten penelitian memiliki kesamaan data dalam waktu yang berbeda atau reliabel.
Tabel 3. Uji Reliabilitas Variabel Laten Cronbach Alpha Bukti Langsung ( 𝜉 1 ) 0,696 Keandalan ( 𝜉 2 ) 0,772 Ketanggapan ( 𝜉 3 ) 0,824 Empati ( 𝜉 4 ) 0,646 Jaminan ( 𝜉 5 ) 0,884 Kepuasan Penumpang ( 𝜂 1 ) 0,707
Kuesioner  yang telah memenuhi asumsi validitas dan reliabilitas dapat dilanjutkan dengan analisis selanjutnya yaitu Partial Least Square (PLS). Langkah awal yaitu estimasi bobot untuk mendapatkan skor variabel laten. Nilai bobot dapat dilihat pada Tabel 4:
Tabel 4. Estimasi Pembobot Variabel Laten Indikator Pembobot Estimasi Pembobot Bukti Langsung ( 𝜉 1 ) X 11 𝑤 11 0,547 X 12 𝑤 12 0,337 X 13 𝑤 13 0,319 X 14 𝑤 14 0,336 Keandalan ( 𝜉 2 ) X 21 𝑤 21 0,520 X 22 𝑤 22 0,671 Ketanggapan ( 𝜉 3 ) X 31 𝑤 31 0,619 X 32 𝑤 32 0,518
Variabel Laten Indikator Pembobot Estimasi Pembobot Empati ( 𝜉 4 ) X 41 𝑤 41 0,669 X 42 𝑤 42 0,510 Jaminan ( 𝜉 5 ) X 51 𝑤 51 0,337 X 52 𝑤 52 0,417 X 53 𝑤 53 0,439 Kepuasan Penumpang ( 𝜂 1 ) Y 11 𝑤 11 0,419 Y 12 𝑤 12 0,355 Y 13 𝑤 13 0,514
Nilai pembobot sebesar 0,547 artinya bobot dari indikator X 11 untuk mengestimasi variabel  Bukti  Langsung  sebesar  0,547.  Nilai  ini  juga  menjadi  dasar  dalam  perhitungan koefisien jalur untuk setiap inner model . Nilai koefisien jalur terdapat pada Tabel 5:
Tabel 5. Koefisien Jalur pada Inner Model
Hubungan Antar Variabel Penelitian Koefisien Jalur Estimasi Koefisien Jalur Bukti Langsung -> Kepuasan Penumpang 𝛾 11 0,171 Keandalan -> Kepuasan Penumpang 𝛾 12 0,276 Ketanggapan -> Kepuasan Penumpang 𝛾 13 0,324 Empati -> Kepuasan Penumpang 𝛾 14 0,101 Jaminan -> Kepuasan Penumpang 𝛾 15 0,175
Estimasi  koefisien  jalur  sebesar  0,171  dapat  diartikan  bahwa  sebesar  0,171  atau 17,1%  variabel  Bukti  Langsung  mempengaruhi  secara  langsung  terhadap  Kepuasan Penumpang.  Langkah selanjutnya  yaitu  menghitung koefisien loading untuk outer model. Nilai koefisien loading dapat dilihat pada Tabel 6:
Tabel 6. Koefisien Loading pada Outer Model Variabel Laten Koefisien Loading Est. Koefisien Loading Bukti Langsung ( 𝜉 1 ) 𝜆 11 0,809 𝜆 12 0,639 𝜆 13 0,414 𝜆 14 0,627 Keandalan ( 𝜉 2 ) 𝜆 21 0,789 𝜆 22 0,879 Ketanggapan ( 𝜉 3 ) 𝜆 31 0,900 𝜆 32 0,854 Variabel Laten Koefisien Loading Est. Koefisien Loading Empati ( 𝜉 4 ) 𝜆 41 0,887 𝜆 42 0,797 Jaminan ( 𝜉 5 ) 𝜆 51 0,784 𝜆 52 0,820 𝜆 53 0,897 Kepuasan Penumpang ( 𝜂 1 ) 𝜆 11 0,756 𝜆 12 0,684 𝜆 13 0,857
Nilai koefisien loading pada Tabel 6 dapat diartikan sebagai besarnya korelasi antar setiap indikator dengan konstruknya. Semakin tinggi nilai koefisien loading , maka semakin baik  indikator  dalam  mengukur  konstruk.  Tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  evaluasi model. Pada model pengukuran hubungan reflektif terdapat 4 tahap:
1. Indicator Reliability
Indicator reliability dapat dilihat dari nilai koefisien loading . Pada Tabel 6 terdapat indikator  yang  memiliki  nilai loading  factor <  0,5,  yaitu  indikator  X 13 sehingga  kriteria indicator reliability tidak terpenuhi.
2. Composite Reliability
Tabel 7. Nilai Composite Reliability
Variabel Laten
Composite Reliability ( 𝜌 𝑐 ) Bukti Langsung ( 𝜉 1 ) 0,723 Keandalan ( 𝜉 2 ) 0,821 Ketanggapan ( 𝜉 3 ) 0,870 Empati ( 𝜉 4 ) 0,831 Jaminan ( 𝜉 5 ) 0,873 Kepuasan Penumpang ( 𝜂 1 ) 0,811
Nilai composite  reliability  ( 𝜌 𝑐 ) sebesar  0,723  artinya  nilai  reliabilitas  blok indikator dalam mengukur konstruk Bukti Langsung sebesar 0,723. Tabel 7 menunjukkan nilai composite  reliability pada  setiap  variabel  laten  lebih  dari  0,6,  sehingga  asumsi composite reliability telah terpenuhi.
3. Convergent Validity
Uji convergent validity dapat dilihat dari nilai Average Variance Extracted (AVE). Tabel 8. Nilai Average Variance Extracted (AVE) Variabel Laten Nilai AVE Bukti Langsung ( 𝜉 1 ) 0,407 Keandalan ( 𝜉 2 ) 0,697 Ketanggapan ( 𝜉 3 ) 0,770 Empati ( 𝜉 4 ) 0,711 Jaminan ( 𝜉 5 ) 0,698 Kepuasan Penumpang ( 𝜂 1 ) 0,591
Pada Tabel 8 diperoleh informasi bahwa nilai AVE untuk setiap variabel laten lebih dari  0,5,  kecuali  variabel  Bukti  Langsung  yang  memiliki  nilai  AVE  sebesar  0,407  atau kurang dari 0,5. Nilai AVE dari variabel Bukti Langsung menunjukkan kriteria convergent validity tidak terpenuhi.
4. Discriminant Validity
Discriminant  validity dapat  dievaluasi  melalui  tabel cross  loading .  Nilai cross loading dapat dilihat pada Tabel 9:
Tabel 9. Nilai Cross Loading Indikator Bukti Langsung Keandalan Ketanggapan Empati Jaminan Kepuasan Penumpang X 11 0,809 -0,058 0,126 0,221 0,076 0,191 X 12 0,639 -0,071 0,047 0,037 0,024 0,118 X 13 0,414 -0,010 0,088 0,083 0,056 0,111 X 14 0,627 -0,107 0,102 0,028 -0,044 0,117 X 21 -0,198 0,789 0,176 0,046 0,124 0,304 X 22 0,012 0,879 0,266 0,331 0,320 0,392 X 31 0,137 0,245 0,900 0,605 0,497 0,543 X 32 0,120 0,229 0,854 0,411 0,382 0,454 X 41 0,114 0,217 0,641 0,887 0,353 0,428 X 42 0,182 0,197 0,311 0,797 0,260 0,327 X 51 0,023 0,081 0,288 0,171 0,784 0,325 X 52 0,070 0,329 0,409 0,373 0,820 0,402 X 53 0,035 0,261 0,542 0,354 0,897 0,423 Y 11 0,234 0,392 0,339 0,414 0,259 0,756 Y 12 0,105 0,318 0,319 0,157 0,382 0,684 Y 13 0,163 0,280 0,616 0,435 0,425 0,857
Tabel 9 menunjukkan bahwa korelasi setiap variabel laten dengan indikatornya lebih tinggi dibandingkan variabel laten lain dengan indikator variabel laten tersebut. Nilai cross loading pada Tabel 9 menunjukkan bahwa asumsi descriminant validity telah terpenuhi. Berdasarkan  hasil  evaluasi  pada model  pengukuran,  dapat  disimpulkan  bahwa asumsi indicator  reliability dan convergent  validity tidak terpenuhi,  sehingga  harus dilakukan dropping yaitu penghapusan indikator yang tidak memenuhi asumsi yaitu variabel X 13 .  Setelah  menghapus  indikator  X 13 dapat  dilakukan  uji partial  least  square kembali dengan data yang terbaru atau tanpa indikator X 13 .
Langkah  awal  dalam  tahap  estimasi  parameter  yaitu  menghitung  pembobot  untuk mendapatkan skor variabel laten. Estimasi nilai bobot dapat dilihat pada Tabel 10:
Tabel 10. Estimasi Pembobot Setelah Dropping Variabel Laten Indikator Pembobot Estimasi Pembobot Bukti Langsung ( 𝜉 1 ) X 11 𝑤 11 0,599 X 12 𝑤 12 0,370 X 14 𝑤 14 0,361 Keandalan ( 𝜉 2 ) X 21 𝑤 21 0,518 X 22 𝑤 22 0,673 Ketanggapan ( 𝜉 3 ) X 31 𝑤 31 0,620 X 32 𝑤 32 0,517
Variabel Laten Indikator Pembobot Estimasi Pembobot Empati ( 𝜉 4 ) X 41 𝑤 41 0,669 X 42 𝑤 42 0,510 Jaminan ( 𝜉 5 ) X 51 𝑤 51 0,337 X 52 𝑤 52 0,417 X 53 𝑤 53 0,439 Kepuasan Penumpang ( 𝜂 1 ) Y 11 𝑤 11 0,426 Y 12 𝑤 12 0,343 Y 13 𝑤 13 0,517
Estimasi kedua yaitu menghitung koefisien jalur. Nilai koefisien jalur terdapat pada Tabel 11:
Tabel 11. Koefisien Jalur pada Inner Model Setelah Dropping Hubungan Antar Variabel Penelitian Koefisien Jalur Estimasi Koefisien Jalur Bukti Langsung -> Kepuasan Penumpang 𝛾 11 0,164 Keandalan -> Kepuasan Penumpang 𝛾 12 0,274 Ketanggapan -> Kepuasan Penumpang 𝛾 13 0,327 Empati -> Kepuasan Penumpang 𝛾 14 0,106 Jaminan -> Kepuasan Penumpang 𝛾 15 0,174
Langkah selanjutnya setelah perhitungan koefisien jalur yaitu menghitung koefisien loading untuk outer model. Nilai koefisien loading dapat dilihat pada Tabel 12: Tabel 12. Koefisien Loading pada Outer Model Setelah Dropping Variabel Laten Koefisien Loading Est. Koefisien Loading
Bukti Langsung
( 𝜉 1 ) 𝜆 11 0,853 𝜆 12 0,701 𝜆 14 0,634 Keandalan ( 𝜉 2 ) 𝜆 21 0,787 Variabel Laten Koefisien Loading Est. Koefisien Loading Empati ( 𝜉 4 ) 𝜆 41 0,887 𝜆 42 0,796 Jaminan ( 𝜉 5 ) 𝜆 51 0,784 𝜆 52 0,820 𝜆 53 0,897
𝜆 22 0,880 Ketanggapan ( 𝜉 3 ) 𝜆 31 0,901 𝜆 32 0,854 Kepuasan Penumpang ( 𝜂 1 ) 𝜆 11 0,761 𝜆 12 0,676 𝜆 13 0,858
Tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  evaluasi  model.  Pada  model  pengukuran hubungan reflektif terdapat 4 tahap evaluasi:
1. Indicator Reliability
Indicator  reliability dapat  dilihat  dari  nilai  koefisien loading .  Setelah  melakukan proses dropping , seluruh nilai koefisien loading yang terdapat pada Tabel 12 lebih besar dari 0,5, sehingga asumsi indicator reliability telah terpenuhi.
2. Composite Reliability
Tabel 13. Nilai Composite Reliability Setelah Dropping Variabel Laten Composite Reliability ( 𝜌 𝑐 ) Bukti Langsung ( 𝜉 1 ) 0,776 Keandalan ( 𝜉 2 ) 0,821 Ketanggapan ( 𝜉 3 ) 0,870 Empati ( 𝜉 4 ) 0,831 Jaminan ( 𝜉 5 ) 0,873 Kepuasan Penumpang ( 𝜂 1 ) 0,811
Nilai composite reliability ( 𝜌 𝑐 ) sebesar 0,776 artinya nilai reliabilitas blok indikator dalam  mengukur  konstruk  Bukti  Langsung  sebesar  0,776. Tabel  13  menunjukkan  nilai composite  reliability pada  setiap  variabel  laten  lebih  dari  0,6,  sehingga  asumsi composite reliability telah terpenuhi.
3. Convergent Validity
Uji convergent validity dapat dilihat dari nilai Average Variance Extracted (AVE). Tabel 14. Nilai Average Variance Extracted (AVE) Setelah Dropping Variabel Laten Nilai AVE Bukti Langsung ( 𝜉 1 ) 0,540 Keandalan ( 𝜉 2 ) 0,697 Ketanggapan ( 𝜉 3 ) 0,770 Empati ( 𝜉 4 ) 0,711 Jaminan ( 𝜉 5 ) 0,698 Kepuasan Penumpang ( 𝜂 1 ) 0,591
Nilai AVE sebesar 0,540 artinya besarnya varian atau keragaman variabel indikator yang  dapat  dimiliki  oleh  konstruk  laten  Bukti  Langsung  sebesar  0,540. Setelah  proses dropping ,  seluruh  nilai  AVE  pada  variabel  laten  lebih  besar  dari  0,5,  sehingga  asumsi convergent validity telah terpenuhi.
4. Discriminant Validity Discriminant  validity dapat  dievaluasi  melalui  tabel cross  loading .  Nilai cross loading setelah dropping dapat dilihat pada Tabel 15:
Tabel 15. Nilai Cross Loading Setelah Dropping Indikator Bukti Langsung Keandalan Ketanggapan Empati Jaminan Kepuasan Penumpang X 11 0,853 -0,057 0,127 0,221 0,076 0,193 X 12 0,701 -0,071 0,047 0,037 0,024 0,120 X 14 0,634 -0,106 0,102 0,028 -0,044 0,117 X 21 -0,204 0,787 0,176 0,046 0,124 0,303 X 22 0,010 0,880 0,266 0,331 0,320 0,393 X 31 0,130 0,245 0,901 0,605 0,497 0,544 X 32 0,095 0,229 0,854 0,411 0,382 0,454 X 41 0,102 0,218 0,641 0,887 0,353 0,431 X 42 0,173 0,197 0,311 0,796 0,260 0,328 X 51 0,030 0,081 0,288 0,171 0,784 0,324 X 52 0,039 0,330 0,409 0,373 0,820 0,401 X 53 0,028 0,262 0,542 0,354 0,897 0,422 Y 11 0,255 0,392 0,339 0,414 0,259 0,761 Y 12 0,040 0,318 0,319 0,157 0,382 0,676 Y 13 0,155 0,280 0,616 0,436 0,425 0,858
Tabel  15  menunjukkan  bahwa  korelasi  setiap  variabel  laten  dengan  indikatornya lebih tinggi dibandingkan variabel laten lain dengan indikator variabel laten tersebut. Nilai cross  loading pada  Tabel  15  menunjukkan  bahwa  asumsi descriminant  validity setelah proses dropping telah  terpenuhi.    Setelah  seluruh  uji  terpenuhi,  maka  dilanjutkan dengan evaluasi inner model.
Evaluasi inner model dilakukan dengan melihat nilai Adjusted R 2 . Nilai Adjusted R 2 setelah dropping sebesar  0,432.  Nilai  tersebut  diartikan  bahwa  sebesar  43,2%  kebaikan pembentukan model dari kepuasan penumpang BRT Trans Semarang dijelaskan dengan baik oleh  unsur  kualitas  pelayanan  (bukti  langsung,  keandalan,  ketanggapan,  empati  dan jaminan).
Uji  lanjut  setelah  melakukan  evaluasi outer  model dan inner  model yaitu  uji signifikansi  koefisien  (jalur  dan loading ) . Uji  ini  menggunakan  prosedur bootstrapping. Bootstrapping dilakukan  sebanyak  1000  kali.  Setiap bootstrapping data  dilakukan, resampling data yang diperoleh sebanyak 90 data yang valid. Pengujian kebaikan parameter dilakukan  dengan  menggunakan  rumus  uji  t.  Nilai  t  hitung  dari  koefisien loading dapat dilihat pada Tabel 16:
Tabel 16. Uji Signifikansi Koefisien Loading Setelah Dropping Variabel Laten Koefisien Loading Standard Error t hitung t tabel Keputusan Keterangan 𝜉 1 𝜆 11 0,258 3,304 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜆 12 0,320 2,190 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜆 14 0,269 2,358 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜉 2 𝜆 21 0,156 5,036 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜆 22 0,140 6,296 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜉 3 𝜆 31 0,030 29,747 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜆 32 0,055 15,551 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜉 4 𝜆 41 0,061 14,478 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜆 42 0,124 6,445 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜉 5 𝜆 51 0,059 13,378 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜆 52 0,058 14,124 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜆 53 0,028 31,979 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜂 1 𝜆 11 0,129 5,891 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜆 12 0,127 5,314 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜆 13 0,038 22,753 1,960 H 0 ditolak Signifikan
Berdasarkan Tabel 16, nilai |t hitung| pada seluruh indikator lebih dari nilai t tabel (1,96).  Hal  tersebut  mengartikan  bahwa  koefisien loading untuk  setiap  indikator  dalam masing-masing variabel laten signifikan.
Pada  metode  PLS  selain  melakukan  uji  signifikansi  pada  koefisien loading ,  juga dilakukan uji signifikansi pada koefisien jalurnya. Nilai t hitung dari koefisien  jalur dapat dilihat pada Tabel 17:
Tabel 17. Uji Signifikansi Koefisien Jalur Setelah Dropping
Hubungan Antar Variabel Laten Koefisien Jalur Standard Error t hitung t tabel Keputusan Keterangan
𝜉 1 →   𝜂 1 𝛾 11 0,081 2,034 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜉 2 →   𝜂 1 𝛾 12 0,113 2,430 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜉 3 →   𝜂 1 𝛾 13 0,119 2,746 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜉 4 →   𝜂 1 𝛾 14 0,116 0,917 1,960 H 0 diterima Tidak Signifikan 𝜉 5 →   𝜂 1 𝛾 15 0,095 1,841 1,960 H 0 diterima Tidak Signifikan
Berdasarkan  Tabel  17  dapat  diketahui  bahwa  ada  2  koefisien  jalur  yang  tidak signifikan yaitu pada variabel Empati ( 𝜉 4 ) dan variabel Jaminan ( 𝜉 5 ) . Langkah selanjutnya yaitu  melakukan  proses trimming atau  menghapus  koefisien  jalur  yang  tidak  signifikan tersebut  dan  dilanjutkan  dengan  uji partial  least  square dari  awal  kembali  dengan  data terbaru. Model jalur PLS setelah proses trimming dapat dilihat pada Gambar 2:
Gambar 2. Model PLS Setelah Trimming Langkah awal Estimasi nilai bobot dapat dilihat pada Tabel 18: Tabel 18. Estimasi Pembobot Setelah Trimming
Nilai pembobot sebesar 0,600 artinya bobot dari indikator X 11 untuk mengestimasi variabel  Bukti  Langsung  sebesar  0,600. Estimasi  kedua  yaitu  menghitung  koefisien  jalur. Nilai koefisien jalur setelah trimming terdapat pada Tabel 19:
Tabel 19. Koefisien Jalur pada Inner Model Setelah Trimming Hubungan Antar Variabel Penelitian Koefisien  Jalur Est. Koefisien Jalur Bukti Langsung -> Kepuasan Penumpang 𝛾 11 0,173 Keandalan -> Kepuasan Penumpang 𝛾 12 0,310 Ketanggapan -> Kepuasan Penumpang 𝛾 13 0,468
Nilai  koefisien  jalur  setelah  proses trimming mengalami  kenaikan  pada  masing- masing variabel yang signifikan. Hal tersebut dapat diartikan bahwa dengan menghilangkan variabel laten eksogen yang tidak signifikan, maka dapat memperbaiki nilai koefisien jalur pada variabel laten lain yang signifikan.  Langkah  selanjutnya  yaitu menghitung koefisien loading untuk outer model. Nilai koefisien loading setelah trimming dapat dilihat pada Tabel 20:
Tabel 20. Koefisien Loading pada Outer Model Setelah Trimming
Nilai koefisien loading pada Tabel 20 tidak jauh berbeda dengan sebelum trimming . Hal tersebut dapat diartikan bahwa dengan menghilangkan variabel laten eksogen yang tidak signifikan,  sedikit  pengaruhnya  terhadap  nilai  koefisien loading pada  konstruknya  yang signifikan.  Tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  evaluasi  model.  Pada  model  pengukuran hubungan reflektif terdapat 4 tahap evaluasi:
1. Indicator Reliability
Variabel Laten Indikator Pembobot Estimasi Pembobot Bukti Langsung ( 𝜉 1 ) X 11 𝑤 11 0,600 X 12 𝑤 12 0,371 X 14 𝑤 14 0,359 Keandalan ( 𝜉 2 ) X 21 𝑤 21 0,517 X 22 𝑤 22 0,674 Ketanggapan ( 𝜉 3 ) X 31 𝑤 31 0,620 X 32 𝑤 32 0,517 Kepuasan Penumpang ( 𝜂 1 ) Y 11 𝑤 11 0,424 Y 12 𝑤 12 0,334 Y 13 𝑤 13 0,526 Variabel Laten Indikator Pembobot Estimasi Pembobot Bukti Langsung ( 𝜉 1 ) X 11 𝑤 11 0,600 X 12 𝑤 12 0,371 X 14 𝑤 14 0,359 Keandalan ( 𝜉 2 ) X 21 𝑤 21 0,517 X 22 𝑤 22 0,674 Ketanggapan ( 𝜉 3 ) X 31 𝑤 31 0,620 X 32 𝑤 32 0,517 Kepuasan Penumpang ( 𝜂 1 ) Y 11 𝑤 11 0,424 Y 12 𝑤 12 0,334 Y 13 𝑤 13 0,526 Variabel Laten Koefisien Loading Est. Koefisien Loading Bukti Langsung ( 𝜉 1 ) 𝜆 11 0,854 𝜆 12 0,702 𝜆 14 0,632 Keandalan ( 𝜉 2 ) 𝜆 21 0,786 𝜆 22 0,881 Ketanggapan ( 𝜉 3 ) 𝜆 31 0,901 𝜆 32 0,854 Kepuasan Penumpang ( 𝜂 1 ) 𝜆 11 0,761 𝜆 12 0,669 𝜆 13 0,863
Indicator  reliability dapat  dilihat  dari  nilai  koefisien loading .  Setelah  melakukan proses trimming , seluruh nilai koefisien loading yang terdapat pada Tabel 20 lebih besar dari 0,5, sehingga asumsi indicator reliability telah terpenuhi.
2. Composite Reliability
Tabel 21. Nilai Composite Reliability Setelah Trimming Variabel Laten Composite Reliability ( 𝜌 𝑐 ) Bukti Langsung ( 𝜉 1 ) 0,776 Keandalan ( 𝜉 2 ) 0,821 Ketanggapan ( 𝜉 3 ) 0,870 Kepuasan Penumpang ( 𝜂 1 ) 0,811
Nilai composite reliability ( 𝜌 𝑐 ) sebesar 0,776 artinya nilai reliabilitas blok indikator dalam  mengukur  konstruk  Bukti  Langsung  sebesar  0,776. Tabel  21  menunjukkan  nilai composite  reliability pada  setiap  variabel  laten  lebih  dari  0,6,  sehingga  asumsi composite reliability telah terpenuhi.
3. Convergent Validity
Uji convergent validity dapat dilihat dari nilai Average Variance Extracted (AVE). Tabel 22. Nilai Average Variance Extracted (AVE) Setelah Trimming Variabel Laten Nilai AVE Bukti Langsung ( 𝜉 1 ) 0,540 Keandalan ( 𝜉 2 ) 0,697 Ketanggapan ( 𝜉 3 ) 0,770 Kepuasan Penumpang ( 𝜂 1 ) 0,590
Nilai AVE sebesar 0,540 artinya besarnya varian atau keragaman variabel indikator yang  dapat  dimiliki  oleh  konstruk  laten  Bukti  Langsung  sebesar  0,540. Nilai  AVE  pada variabel laten lebih besar dari 0,5, sehingga asumsi convergent validity telah terpenuhi.
4. Discriminant validity
Discriminant  validity dapat  dievaluasi  melalui  tabel cross  loading .  Nilai cross loading setelah trimming dapat dilihat pada Tabel 23:
Tabel 23. Nilai Cross Loading Setelah Trimming Indikator Bukti Langsung Keandalan Ketanggapan Kepuasan Penumpang X 11 0,854 -0,057 0,127 0,194 X 12 0,702 -0,071 0,047 0,120 X 14 0,632 -0,106 0,102 0,116 X 21 -0,204 0,786 0,176 0,301 X 22 0,010 0,881 0,266 0,392 X 31 0,130 0,245 0,901 0,546 X 32 0,095 0,229 0,854 0,456 Y 11 0,255 0,392 0,339 0,761 Y 12 0,040 0,318 0,319 0,669 Y 13 0,155 0,280 0,616 0,863
Tabel  23  menunjukkan  bahwa  korelasi  setiap  variabel  laten  dengan  indikatornya lebih tinggi dibandingkan variabel laten lain dengan indikator variabel laten tersebut. Nilai tersebut menunjukkan bahwa asumsi descriminant validity telah terpenuhi. Evaluasi outer model telah memenuhi seluruh asumsi dan dapat dilanjutkan evaluasi inner model. Evaluasi inner model dilakukan dengan melihat nilai Adjusted R 2 . Nilai Adjusted R 2 setelah trimming sebesar  0,414.  Nilai  tersebut  diartikan  bahwa  sebesar  41,4%  kebaikan pembentukan model dari kepuasan penumpang BRT Trans Semarang dijelaskan dengan baik oleh unsur kualitas pelayanan (bukti langsung, keandalan dan ketanggapan). Nilai Adjusted R 2 tersebut  juga  mengartikan  bahwa  sebesar  58,6%  kepuasan  penumpang  BRT  Trans Semarang dijelaskan oleh variabel lain di luar penelitian ini.
Uji  lanjut  setelah  melakukan  evaluasi outer  model dan inner  model yaitu  uji signifikansi koefisien (jalur dan loading ) . Pengujian signifikansi koefisien dilakukan dengan menggunakan rumus uji t. Nilai t hitung dari koefisien loading dapat dilihat pada Tabel 24:
Tabel 24. Uji Signifikansi Koefisien Loading Setelah Trimming Variabel Laten Koefisien Loading Standard Error t hitung t tabel Keputusan Keterangan 𝜉 1 𝜆 11 0,255 3,348 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜆 12 0,316 2,218 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜆 14 0,272 2,323 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜉 2 𝜆 21 0,148 5,321 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜆 22 0,134 6,591 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜉 3 𝜆 31 0,030 29,728 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜆 32 0,055 15,502 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜂 1 𝜆 11 0,129 5,888 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜆 12 0,126 5,298 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜆 13 0,039 22,236 1,960 H 0 ditolak Signifikan
Berdasarkan Tabel 24, nilai |t hitung| pada seluruh indikator lebih dari nilai t tabel (1,96).  Hal  tersebut  mengartikan  bahwa  koefisien loading untuk  setiap  indikator  dalam masing-masing variabel laten signifikan.
Pada  metode  PLS  selain  melakukan  uji  signifikansi  pada  koefisien loading ,  juga dilakukan uji signifikansi pada koefisien jalurnya. Nilai t hitung dari koefisien  jalur dapat dilihat pada Tabel 25:
Tabel 25. Uji Signifikansi Koefisien Jalur Setelah Trimming Hubungan Antar Variabel Laten Koefisien Jalur Standard Error t hitung t tabel Keputusan Keterangan 𝜉 1 →   𝜂 1 𝛾 11 0,087 1,987 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜉 2 →   𝜂 1 𝛾 12 0,117 2,660 1,960 H 0 ditolak Signifikan 𝜉 3 →   𝜂 1 𝛾 13 0,097 4,814 1,960 H 0 ditolak Signifikan
Pada Tabel 25, nilai |t hitung| pada masing-masing koefisien jalur lebih besar dari t tabel  (1,96).  Hal  tersebut  dapat  diartikan  variabel  Bukti  Langsung,  Keandalan  dan Ketanggapan  mempunyai  koefisien  jalur  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan penumpang BRT Trans Semarang.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  pada  pembahasan  sebelumnya,  dapat  disimpulkan  bahwa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap kepuasan penumpang BRT Trans Semarang yaitu  variabel  Bukti  Langsung,  Keandalan  dan  Ketanggapan.  Variabel  yang  tidak berpengaruh signifikan terhadap kepuasan penumpang BRT Trans Semarang yaitu variabel Empati dan Jaminan. Pada variabel Bukti Langsung, indikator yang valid dalam mengukur konstruk tersebut yaitu tarif BRT (X 11 ), kenyamanan (X 12 ) dan ketersediaan fasilitas yang memadai (X 14 ). Pada variabel Keandalan, indikator yang  valid dalam mengukur konstruk tersebut  yaitu  keteraturan  operasional  (X 21 )  dan  kepuasan  pelayanan  (X 22 ).  Pada  variabel Ketanggapan,  indikator  yang  valid  dalam  mengukur  konstruk  tersebut  yaitu  kecepatan petugas  menangani  keluhan  penggunaan  jasa  (X 31 )  dan  kecepatan  petugas  menangani gangguan  dan  masalah  (X 32 ).  Pada  variabel  Kepuasan  Penumpang,  indikator  yang  valid dalam mengukur konstruk tersebut yaitu rasa senang (Y 11 ), keluhan (Y 12 ) dan komunikasi (Y 13 ).  Nilai Adjusted  R-Square 0,414  artinya  variabel  Bukti  Langsung,  Keandalan  dan Ketanggapan mempengaruhi kepuasan penumpang BRT Trans Semarang sebesar 41,4%.

## DAFTAR PUSTAKA
Chin, W. W. 1998. The Partial Least Squares Approach for Structural Equation Modelling. In  G.  A.  Marcoulides  (Ed . ) , Modern  methods  for  business  research .  Lawrence Erlbaum Associates Publishers. pp. 295–336.
Ghozali,  I.  2014. Structural  Equation  Modeling  Metode  Alternatif  dengan  Partial  Least Square (PLS) Edisi 4 . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Hair,  J.F.,  Hult,  G.  T.  M.,  Ringle,  C.  M.,  Sarstedt,  M.  2014. A  Primer  On  Partial  Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) .United States of America: SAGE.
Malhotra,  N.  K.  1996. Marketing  Research    and  Applied  Oriented  Second  Edition .  New Jersey: Prentice Hal. Sanchez, G. 2013 . PLS Path Modelling with R. Berkeley: Trowchez Editions.