## JIUBJ

## Persamaan Struktur Loyalty Modelling Pengguna Public Transport Railway MRT- SBK Greaters Kuala Lumpur Malaysia

## Amsori M Das
Fakultas Teknik Universitas Batanghari Jambi Correspondence email: amsori.m.das@unbari.ac.id
Abstract. In the context of transportation, the passenger loyalty is a measurement of the level of passenger’s willingness to use a similar  public  transport.  The  goal  of  this  study  is  to  examines  and  identifies  factors  that  influencing  passenger  loyalty.  Three factors such as satisfaction, service value, services quality was predicted as an influential factor towards passengers’ loyalty. The Mass Rapid Transit (MRT) for Sungai Buloh to Kajang (SBK) line in Kuala Lumpur conurbation was  used as a case study and 555  respondents  have  contributed  to  this  study.  Structural  equation  modelling  (SEM)  was  used  to  investigate  the  relationship between  service  quality,  service  value,  passenger  satisfaction  and  passenger  loyalty.  Satisfaction  has  the  most  significant influence on passenger loyalty. Service value has direct and positive effects on passenger loyalty. This study also found the service quality has significant indirect effect on the passenger loyalty via service value and passenger satisfaction.The structural model for investigating the loyalty of MRT-SBK users to this service has been analysed and tested using the service quality, satisfaction and  quality  value  showed  75%  positive  change  for  all  variables.  These  models  recorded  average  errors  and  absolute  index evaluation  in  accepted  criteria  of  ≤  0.09  and  ≥  0.94  respectively.  The  study  reveals  that  MRT-SBK  passengers’  loyalty  is significantly influenced by service attributes, such as vehicle safety, convenience, punctuality, comfort, cleanliness of the facility provided. This study helps MRT service provider to optimize resource to enhance user’s satisfaction and therefore, increase the passenger loyalty
Keywords: Service Quality; Satisfaction; Service Value; Loyalty; Structure Equation Modelling MRT-SBK

## PENDAHULUAN
Meningkatnya  problem  transportasi  perkotaan terutama  kemacetan  lalulintas  di  jalan  raya  dan pencemaran  lingkungan  merupakan  isu  global  serta menjadi  masalah  vital  diseluruh  kota  besar  dunia  yang berdampak  mempengaruhi,  kehidupan  sosial,  ekonomi dan  kurang  ramahnya  lingkungan  ( environmental friendly) .  Menyebabkan  pemerintah  setempat  dan perancang  kota  saat  ini  mengambil  perhatian  serius untuk  mencari  solusinya.  Diberbagai  kota-kota  besar dunia  (Essa  et  al.  2017  &  Ladin  at  al.  2014).  demikian juga dialami Kuala Lumpur dan Lembah Klang terutama pada  jam  sibuk peak  hour (SPAD.  2010)  mengalami kemacetan lalulintas jalan raya yang serius. Pengembangan  sistem  publik  transport  berbasis  rel ( railway  base )  merupakan  salah  satu  alternatif  atau upaya  untuk  menjawab  atau  mengurangi  fenomena tersebut.  menurut  (Mageean  &  Nelson.  2003),  layanan transportasi umum adalah bagian dari infrastruktur dasar dan  esensial  dalam  pembangunan  suatu  negara.  Publik Transport  yang  baik  dan  komprehensif  sangat  berperan vital  untuk  menarik  investor  dan  wisatawan  asing. Selain  itu,  efisiensi  dan  efektifitas  sistem  transportasi umum  menentukan (image )  modernitas  pembangunan suatu bangsa.
Di  Kuala  Lumpur  dan  Lembah  Klang,  dalam periode  1960  hingga  1990,  layanan  bus  mini  adalah moda transportasi umum yang paling populer. Ternyata, tidak seperti  kota-kota negara  Asia lainnya, penggunaan publik transportasi masih rendah karena hanya 16% dari jumlah  populasi  (Bernama.  2009).  Pada  akhir  tahun
2012,  kerajaan  menargetkan  600.000  atau  25%  dari populasi  Kuala  Lumpur  dan  Lembah  Klang  untuk menggunakan  transportasi  umum  di  Malaysia  di  bawah inisiatif Bidang Keberhasilan Utama Negara (NKRA).
Akhirnya,  melalui  Rancangan  Malaysia  ke-10. Kerajaan  bertujuan  untuk  meningkatkan  penggunaan publik  transportasi  dari  12%  pada  tahun  2009  menjadi 30%  pada  tahun  2015  (Bernama.  2010).  Saat  ini, tranportasi  umum di Kuala Lumpur dan Lembah Klang, berkembang  dari  layanan  bus  umum  ke  kereta  api seperti:  KTM  Comuter, Light  Rail  Transit (LRT), monorel,  ERL  dan  MRT.  Sistem  transportasi  umum berbasis rel yang tersedia terdiri dari dua jalur Light Rail Transit,  jalur  monorel,  dua  sistem  kereta  komuter  yang terdiri  dari  empat  jalur,  dan  jalur  kereta  api  bandara ( Airport ).  Selain  itu,  Mass  Rapid  Transit  untuk  jalur Sungai Buloh  ke Kajang  (MRT -SBK) pada  tahun 2017 telah  diperkenalkan  dan  dioperasionalkan  sebagai pengembangan dari publik transport  berbasis rel.
Masalah  transportasi    berbasis  rel  di  Kuala Lumpur  dan  Lembah  Klang  adalah  integrasi  dan koordinasi  yang  belum  maksimal  atau  masih  lemah dalam  memastikan  ketepatan  masa,  kenyamanan  dan aksesibilitas  untuk  semua  penumpang  (Yahia  at  al. 2017).
Sebagai  elemen  utama  dan  vital  untuk  publik transport MRT-SBK dapat bertahan di pasar transportasi umum  adalah  bagaimana  mempertahankan  keunggulan kompetitif  dan  mengembangkan  strategi  pelayanan  dan pemasaran yang efektif. Loyalitas pengguna adalah salah satu  indikator  yang  paling  sering  digunakan  untuk
Amsori  M  Das,  Persamaan  Struktur  Loyalty  Modelling  Pengguna  Public  Transport  Railway  Base  MRT-  SBK  Greaters  Kuala Lumpur Malaysia
mengukur keberhasilan strategi pemasaran (Flavian at al. 2001).  Pentingnya  loyalitas  pengguna  mengarah  pada retensi  pelanggan,  pembelian  atau  penggunaan  kembali, hubungan  pelanggan  jangka  panjang  dan  profitabilitas. Pelanggan yang setia atau loyal kemungkinan akan terus menggunakan  layanan  dan  merekomendasikan  layanan ini  kepada  rekan  atau  keluarga  mereka.  Dengan demikian, mengembangkan dan mempertahankan loyalitas  pengguna  adalah  kunci  untuk  kelangsungan hidup  dan  pertumbuhan  infrastruktur  publik  transportasi dan    perusahaan  jasanya.  Loyalitas  pengguna  telah mendapat  perhatian  besar  dari  akademisi  dan  praktisi, terutama  dibidang  service  dan  pemasaran/ marketting . Namun  masih  sedikit  yang  ditemukan  di  industri transportasi, kecuali untuk industri transportasi penerbangan atau udara.
Dengan  demikian,  penelitian  ini  dilakukan  untuk menyelidiki faktor penting yang mempengaruhi loyalitas pengguna  MRT-SBK.  Penelitian  ini  menggunakan analisis  faktor  untuk  mengekstraksi  konstruk  kualitas layanan    dari  sejumlah  besar  indikator  kualitas  layanan. Hubungan  sebab  akibat  dari  loyalitas  pengguna  dan konstruk  nilai  layanan  serta  konstruk  kepuasan, kemudian  diidentifikasi  dengan  pemodelan  persamaan struktural.  Hasil  estimasi  model  persamaan  struktural dapat  memberikan  implikasi  penting  bagi  pihak manajemen  publik  transport  berasas  rel    mass  rapid transit (MRT-SBK).

## METODE Data dan Pengumpulan Sampel
Survei  desain cross  sectional digunakan  untuk mengumpulkan  data  demografi  pengguna  MRT-SBK, karakteristik  perjalanan  dan  data  loyalitas  pengguna. Jalur  Sungai  Buloh  Kajang  (Panjang  lintasan    51  km dengan  31  stasiun  dan  jalur  bawah  tanah  9,5  km)  yang terletak di koridor barat dan timur Kuala Lumpur dipilih sebagai lokasi studi seperti ditunjukkan pada Gambar. 1. Data  efektif  dari  total  555  penumpang  dikumpulkan pada  bulan  Februari  sampai  dengan  Agustus  2018. Kualitas  layanan,  loyalitas  penumpang,  dan  konstruk yang  relevan  tidak  dapat  diukur  secara  langsung. Beberapa indikator biasanya digunakan untuk merepresentasikan  konstruk.  Instrumen  kualitas  layanan standar  untuk  MRT-SBK  tidak  tersedia  dalam  literatur. Dalam  penelitian  empirik  ini,  kualitas  layanan dikembangkan  berdasarkan  studi  sebelumnya  dan  skala SERVQUAL,  ukuran  kualitas  layanan  yang  paling banyak  digunakan  (Parasuraman,  1885).  SERVQUAL adalah  instrumen  untuk  mengukur  kualitas  layanan seperti yang dirasakan oleh pengguna.
Instrumen pertama mempunyai  28-item kemudian setelah uji  pengukuran CFA menghasilkan 17 item yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Faktor-faktor  loading tersebut  dinilai  menggunakan  skala  Likert  5  poin  mulai dari "sangat tidak puas" sehingga "sangat puas."
Gambar 1. Mass Rapid Transit Track dan Line Sungai Buloh- Kajang (MRT-SBK)

## Pendekatan Analisis
Berdasarkan  kajian  literatur,  dalam  penelitian  ini mengusulkan  konsep  model    seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar. 2. Penelitian Loyalty Model MRT-SBK ini terdiri dari enam hipotesis sebagai berikut:
H1: Kualitas layanan yang dirasakan memiliki hubungan positif dan signifikan pada nilai layanan.
H2:  Kualitas  layanan  memiliki  hubungan  positif  dan signifikan kepada kepuasan.
H3: Kualitas layanan yang dirasakan memiliki hubungan positif signifikan kepada loyalitas pengguna.
H4:  Nilai  layanan  yang  dirasakan  memiliki  hubungan positif dan signifikan kepada kepuasan.
H5:  Nilai  layanan  yang  dirasakan  memiliki  hubungan positif dan signifikan kepada loyalitas pengguna.
H6: Kepuasan yang dirasakan memiliki hubungan positif dan signifikan kepada loyalitas pengguna.
Penelitian  ini  mengembangkan  model  untuk menguji  enam  hipotesis  ini,  seperti  yang  ditunjukkan pada  gambar  dua.  Menggunakan  pendekatan  statistik teknik multivariat yang menggabungkan regresi berganda  dan  analisis  faktor  untuk  memperkirakan serangkaian  korelasi  ketergantungan  yang  saling  terkait secara bersamaan. Structural Equation Modeling (SEM) meliputi model pengukuran dan model struktural. Model pengukuran,  yang  disebut  analisis  faktor  konfirmatori, menggambarkan  seberapa  baik  indikator  yang  diamati dalam  mengukur  variabel  (laten)  yang  tidak  teramati. Model struktural, yang disebut analisis jalur, mengidentifikasi korelasi sebab akibat di antara variabel.
Ketika  semua  item  atau    faktor  beban  kualitas layanan  dimasukkan  dalam  model  pengukuran,  model tersebut belum sesuai  dan menghasilkan indikator  yang
Amsori  M  Das,  Persamaan  Struktur  Loyalty  Modelling  Pengguna  Public  Transport  Railway  Base  MRT-  SBK  Greaters  Kuala

## Lumpur Malaysia
baik.  Untuk  mengatasi  masalah  itu,  analisis  faktor eksplorasi  digunakan  untuk  mengurangi  jumlah  item kualitas  layanan  menjadi  beberapa  faktor  beban  dan untuk menentukan item indikator tersebut.
Analisis  komponen  utama  dengan  rotasi  miring digunakan  sebagai  metode  ekstraksi  pada  sampel. Jumlah  faktor  ditentukan  oleh  kriteria  nilai  eigen  yang lebih  besar  dari  atau  sama  dengan  1,0.  Item dipertahankan  dalam  hasil  akhir  jika  loading  faktornya lebih  besar  dari  0,5.  Koefisien  alpha  dihitung  untuk menilai keandalan faktor-faktor tersebut.
Analisis  faktor  eksplorasi  tidak  memungkinkan penilaian  statistik  untuk  model  yang  ditentukan sebelumnya  dan  pengujian  eksplisit  untuk  validitas konstruk dan non-dimensi (Anderson & Gerbing 1988).
Sebaliknya,  analisis  faktor  konfirmatori  CFA memungkinkan seseorang untuk secara eksplisit menyatakan  satu  atau  lebih  model  prioritas  dan  secara sistematis  membandingkan  kemampuan  model  yang kompeten agar sesuai dengan data yang diamati (Bollen. 1989).
Pengujian  validitas  konstruk  mencakup  validitas konvergen dan validitas diskriminan. Validitas
konvergen mengacu pada sejauh mana setiap pengukuran  berkorelasi  dengan  langkah-langkah  lain dari  konstruk  laten  yang  sama.  Validitas  konvergen dapat  dinilai  melalui  nilai-t. (t-value) .  Jika  nilai-t  lebih besar dari 2,58, item signifikan pada level 0,01.
Gambar 2. Model struktural diusulkan untuk menguji loyalitas pengguna MRT-SBK
Sebaliknya, Discriminant  validity atau  validitas diskriminatif  mengacu  pada  sejauh  mana  ukuran  suatu tindakan  tidak  berkorelasi  dengan  ukuran-ukuran konstruksi  lainnya.  Validitas  diskriminan  dapat  dinilai berdasarkan  interval  kepercayaan  korelasi  antara  dua konstruk. Jika tidak ada korelasi termasuk satu, validitas diskriminan  tercapai.  Indeks  modifikasi  dan  residu standar  dapat  digunakan  untuk  menilai  non-dimensi. Berbagai  pengukuran  good-of-fit  digunakan  untuk mengevaluasi  ke  sohehan  dan  kesesuaian  dengan  data dari model yang dihipotesiskan dalam penelitian  ini.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Karakteristik dan Demografi
Sebanyak 555 responden yang valid dikumpulkan dalam  penelitian  ini.  Dari  total  responden,  sekitar  64% (355  responden)  adalah  laki-laki  dan  36%  (200 responden)  adalah  perempuan.  Selain  itu,  usia  11%  dari responden  berusia  di  bawah  20  tahun;  62%  antara  21 hingga 30 tahun; 17,3% antara 31 hingga 40 tahun; 7,4% antara  41  hingga  50  tahun;  dan  2,3%  di  atas  50  tahun. Peserta  juga  diminta  untuk  menyebutkan  lokasi  tempat tinggal  mereka.  Dari  responden,  11,7%  berasal  dari Kuala  Lumpur,  sedangkan  88,3%  sisanya  berasal  dari Selangor  atau  luar  negeri  lain.  Mengenai  pekerjaan peserta,  29,7%  adalah  pelajar,  50,8%  adalah  karyawan penuh  waktu,  18,6%  adalah  karyawan  paruh  waktu, 0,7%  terlibat  dalam  berbagai  jenis  pekerjaan,  dan  0,2% tidak  bekerja.  Sehubungan  dengan  profil  pendapatan para  responden,  4,7%  berpenghasilan  kurang  dari RM1000,  14,2%  berpenghasilan  antara  RM1000  - RM2000,  65,8%  berpendapatan  antara  RM2000  - RM3000, 9,5% berpenghasilan antara RM3000- RM5000, 5,8% berpenghasilan RM5000 atau lebih.

## Model Pengukuran
Analisis  Faktor  Konfirmatori  (CFA)  digunakan untuk memperkirakan validitas konvergen dan diskriminan  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  atau Software  AMOS  V.22.  Indeks  good-of-fit  keseluruhan dari  model  pengukuran  CFA  menunjukkan  kesesuaian dan  memuaskan  dari  model  pengukuran  dengan  Chi- square    derajat  kebebasan  (χ2  /  df  =  2,71;  RMSEA  = 0,056; NFI = 0,883; CFI = 0,923; GFI = 0,891; AGFI = 0,871;  TLI  =  0,915.)  Validitas  konvergen  memastikan bahwa ukuran item atau indikator memiliki faktor beban yang  menunjukkan  konvergensi  setiap  indikator  pada satu  titik.  Literatur  telah  menetapkan  tiga  kriteria  untuk mengukur konvergen pada satu titik.
Berdasarkan standart atau literatur telah menetapkan tiga kriteria untuk mengukur validitas  konvergen  (Hair at al. 1998).
Karena RMR dan RMSEA masing-masing kurang dari 0,10 hinga 0,08, model dapat  dinyatakan signifikan dan dapat diterima secara empiris (Fornell at al, 1996) 1. Faktor  beban  atau  indikator  untuk  setiap  item  harus dianggap  signifikan dengan  mempunyai nilai melebihi 0,5.
2. Reliability  atau  keandalan  untuk  setiap  konstruk harus mempunyai nilai lebih daripada 0,70.
3. The  average  variance  extracted  (AVE)  atau  Varians rata-rata yang diekstraksi untuk setiap konstruk harus mempunyai nilai lebih dari 0,50.
Tabel  I  dan  II  menunjukkan  bahwa  semua  nilai indikator  CFA  melebihi  0,5  dan  signifikan  pada  p  = 0,01,  kecuali  untuk  beberapa  item  dengan  kualitas layanan  yang  dirasakan,  yang  memiliki  faktor  beban kurang  dari  0,5;  item  ini    digugurkan  dari  analisis  lebih
Amsori  M  Das,  Persamaan  Struktur  Loyalty  Modelling  Pengguna  Public  Transport  Railway  Base  MRT-  SBK  Greaters  Kuala

## Lumpur Malaysia
lanjut.  Analisis  komposit  reliability  (CR)  menunjukkan bahwa  semua  konstruk  memiliki  nilai  di  atas  nilai ambang  batas  yang  disarankan  0,5  (Hair.  2009). Keandalan konstruksi berkisar antara 0,814 dan 0,903, di mana  semua  nilai  melebihi  nilai  ambang  batas  0,7. Selain  itu,  AVE  berkisar  antara  0,506  dan  0,757,  yang juga di atas nilai 0,5  sehingga model tersebut signifikan dan dapat diterima.
Akar  kuadrat  dari  AVE  lebih  besar  dari  semua korelasi  silang  lainnya.  Oleh  karena  itu,  model pengukuran ini menunjukkan bahwa validitas konvergen dan diskriminan memiliki tingkat keandalan yang tinggi, seperti  yang  disarankan  oleh  penelitian  sebelumnya. Selain  itu,  alpha  Cronbach  berkisar  antara  0,725  dan 0,900,  dimana  semua  nilai  melebihi  nilai  minimum  0,7 seperti yang direkomendasikan oleh (Byrne 2010).
Tabel I. Standar Loding faktor di dalam keseluruhan model
CFA Konstruk/ Faktor Item Factor Items beban Digugurkan  beban kedua Service Quality (SQ) SQ1 0.600 0.766 SQ2 0.512 Dropped SQ3 0.393 Dropped SQ4 0.599 Dropped SQ5 0.607 Dropped SQ6 0.460 Dropped SQ7 0.520 Dropped SQ8 0.557 Dropped SQ9 0.669 Dropped SQ10 0.695 0.725 SQ11 0.640 0.695 SQ12 0.564 Dropped SQ13 0.641 0.703 SQ14 0.379 Dropped SQ15 0.491 Dropped Service Value (SV) SV1 0.749 0.748 SV2 0.711 0.712 SV3 0.786 0.789 SV4 0.681 0.681 SV5 0.619 0.616 Satisfaction (SAT) SAT1 0.924 0.924 SAT2 0.908 0.909 SAT3 0.769 0.768 Passenger Loyalty (LYT) LYT1 0.826 0.827 LYT2 0.756 0.755 LYT3 0.843 0.842 LYT4 0.839 0.839 LYT5 0.747 0.747
Tabel 2 . Hasil Cronbach alpha dan validitas konvergensi untuk model CFA Internal Final Average Composite Konstruk/ Reliability Variance Faktor Reliability Items Cronbach Extracted b Alpha beban (AVE) a (CR) Service Quality 0.725 0.522 0.814 (SQ) SQ1 0.766 SQ10 0.725 SQ11 0.695 SQ13 0.703 Service Value 0.835 0.506 0.836 (SV) SV1 0.748 SV2 0.712 SV3 0.789 SV4 0.681 SV5 0.616 Satisfaction 0.896 0.757 0.903 (SAT) SAT1 0.924 SAT2 0.909 SAT3 0.768 Passenger Loyalty (LYT) 0.900 0.645 0.901 LYT1 0.827 LYT2 0.755 LYT3 0.842 LYT4 0.839 LYT5 0747
Note: GFI = 0.941; AGFI = 0.920; CFI = 0.968; NNFI = 0.937;  NFI  =  0.922;  RMR  =  0.020;  RMSEA  = 0.053; χ2 / df = 2.998

## Model Struktural dan Pengujian Hipotesis
Tahapan proses selanjutnya setelah memverifikasi model  pengukuran  adalah  estimasi  koefisien  struktural diantara  model  keseluruhan  untuk  memberikan  dasar pengujian  daripada  hipotesis  yang  diajukan.  Model Lengkap  atau  Model  struktur    dalam  penelitian  ini seperti yang ditunjukan pada Gambar. 3.
Dari  estimasi  didapatkan  hasil  nilai  tes  GFI melebihi  persyaratan  minimum  (GFI  =  0,941;  AGFI  = 0,920; CFI = 0,968; NNFI = 0,937; NFI = 0,922; RMR = 0,020;  RMSEA  =  0,053;  χ2  /  df  =  2.998),  yang mencerminkan nilai positif dan signifikan yang memadai dari  semua  item  yang  diuji  untuk  memprediksi  Model loyaliti  pengguna  publik  transport  berasas  rel  MRT- SBK.
Amsori  M  Das,  Persamaan  Struktur  Loyalty  Modelling  Pengguna  Public  Transport  Railway  Base  MRT-  SBK  Greaters  Kuala

## Lumpur Malaysia
Gambar 3 . Estimasi persamaan  struktural model loyalty
Dari  hasil  estimasi  persamaan  model  struktur menggunakan Sofware AMOS. V22
(*p<0.05,**p<0.01,***p<0.001)    didapatkan  gambar model  struktur  loyalitas  pengguna  MRT-SBK  seperti dalam gambar 4

## Gambar 4 . Hasil model struktur model loyalty pengguna MRT-SBK
Estimasi  parameter  yang  diperoleh  melalui  SEM. Berdasarkan  nilai  uji-t,  semua  hipotesis  positip  dan signifikan  kecuali  hipotesis  3  (H3).  Dengan  demikian, hipotesis  yang  diajukan  dalam  penelitian  ini  mengukur bahwa  kualitas  layanan  memiliki  efek  positif  dan berkorelasi langsung ke nilai layanan (H1) dan kepuasan pengguna  (H2).  Selain  itu,  nilai  layanan  juga  secara positif dan signifikan mempengaruhi kepuasan pengguna (H4).  Hasil  penelitian  ini  mengungkapkan  bahwa  nilai layanan  (H5)  dan  kepuasan  pengguna  (H6)  memiliki hubungan  positif  dan  langsung  serta  signifikan  dengan loyalitas terhadap layanan MRT-SBK. Ringkasan model hipotesis pada penelitian ini ditunjukan dalam Tabel 3.
Tabel 3 .  Pengujian Hipotesis Path relationships Structural t-value Test result coefficients H1: Service quality on service value 0.660*** 11.03 Support H2: Service quality on satisfaction 0.178*** 3.38 Support H3: Service quality on passenger loyalty -0.022 -0.45 Reject H4: Service value on satisfaction 0.709*** 12.34 Support H5: Service value on passenger loyalty 0.469*** 6.43 Support H6: Satisfaction on passenger loyalty 0.455*** 6.92 Support *p < 0.05; **p < 0.01; ***p < 0.001

## SIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyelidiki hubungan  antara  faktor-faktor  yang  mempengaruhi loyalitas pengguna terhadap publik transport berbasis rel MRT-SBK sebagai alternatif perjalanan harian masyarakat  atau  pengguna.  Objektif  yang  focus  dan penting  dalam  penelitian  ini  adalah  mengamati  dan estimasi  dengan  akurat  korelasi  hubungan  antara konstruk  yang  digunakan  seperti:  kualitas  layanan, kepuasan  pengguna  dan  nilai  layanan  terhadap  loyalitas pengguna  MRT-SBK.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini untuk  berkontribusi  membantu  manajemen  MRT.  Corp Prasarana  Malaysia  Berhad  untuk  mengoptimalkan sumber  daya  supaya  dapat  meningkatkan  loyalitas pengguna  dan  jumlah  penumpang  serta  untuk  menjadi salah  satu  referensi  akademis  tentang  kajian  publik transportasi.
Penelitian  ini  juga  menemukan  bahwa,  model yang  diusulkan  menyumbang  70%  dari  kepuasan pengguna  ( satisfaction )  dan  44%  dari  nilai  layanan ( service  value ).  Dalam  hal  loyalitas  penumpang,  semua variabel  mampu  menjelaskan  75%  dari  perbedaan  yang dijelaskan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas layanan  secara  langsung  dan  positif  mempengaruhi kepuasan  pengguna  dan  nilai  layanan.  Selain  itu,  nilai layanan dan kepuasan merupakan faktor yang berpengaruh signifikan untuk perilaku loyalitas pengguna  MRT-SBK.  Sesuai  dengan  penelitian  dari (Andreassen  &  Lindestad.  1998;  Butcher.  2001;  Das  et al. 2013) yang telah menemukan bahwa kualitas layanan memiliki korelasi positip dan keterkaitan yang signifikan dengan kepuasan pengguna.
Kualitas  layanan  memiliki  efek  positif  dan  tidak langsung terhadap loyalitas penumpang terhadap layanan publik  tranport  MRT-SBK  melalui  kepuasan  pengguna dan  nilai  layanan,  sesuai  dengan  penelitian    (Lierop  & Geneidy,  2016).  Hasil  ini  membuktikan  bahwa  kualitas layanan  merupakan  faktor  utama  atau  vital  yang  dapat mempengaruhi  kepuasan  pengguna  dan  nilai  layanan serta loyalitas mereka terhadap service mass rapid transit
Amsori  M  Das,  Persamaan  Struktur  Loyalty  Modelling  Pengguna  Public  Transport  Railway  Base  MRT-  SBK  Greaters  Kuala

## Lumpur Malaysia
MRT-SBK. Dengan kata lain, jika kualitas layanan yang diberikan  oleh  otoritas  MRT  dengan  baik,  pengguna cenderung  loyal  atau  setia  terhadap  layanan  publik tranport ini.
Ini sejalan dengan (Parasuraman at al. 1885) yang menyebutkan  jika  pelanggan  menerima  kualitas  layanan tinggi, mereka lebih berniat menggunakan atau membeli kembali  merek  /  layanan  tersebut.  Menurut  (Zeithaml. 1988)  dan  (Hellier  at  al.  2003),  kualitas  layanan  dapat mempengaruhi loyalitas pengguna secara tidak langsung melalui  nilai  layanan.  Selanjutnya,  (Butche.  2001; Hellier. 2003; Irtema at al. 2018; Ostrowski. 1993) telah menunjukkan bahwa kualitas layanan memiliki pengaruh langsung  pada  kepuasan  pengguna  dan  efek  tidak langsung terhadap loyalitas penumpang melalui kepuasan pengguna.
Sebagai  kesimpulan,  studi  ini  menemukan penyedia MRT-SBK mampu menarik penumpang untuk terus menggunakan layanan mereka dengan meningkatkan kualitas layanan mereka seperti meningkatkan  frekuensi  kereta,  meningkatkan  waktu keberangkatan  dan  kedatangan  kereta,  meningkatkan kebersihan  stasiun  dan  di  kereta,  dll.  Kualitas  layanan yang  sangat  baik  akan  memberikan  nilai  layanan  yang lebih  tinggi  dan  meningkatkan  kepuasan  penumpang terhadap  layanan  dan  akhirnya  dapat  mempengaruhi penumpang  untuk  mengulangi  penggunaan  layanan  dn mempromosikan kepada  yang  lain di masa depan. Studi ini  membantu  penyedia  layanan  MRT-SBK  untuk mengoptimalkan  sumber  daya  untuk  meningkatkan kepuasan  pengguna  dan  nilai  perkhidmatan  sehingga dapat meningkatkan loyalitas  pengguna

## DAFTAR PUSTAKA
A.  Parasuraman,  V.  A.  Zeithaml,  and  L.  L.  Berry,  “A conceptual  model  of  service  quality  and  its implications  for  future  research.”Journal  of Marketing, vol. 49, pp. 41–50. 1985.
Bernama,“10MP:  RM2.8  billion  for  improving  urban public  transport,”  Bernama  Oct  15,  2010, www.bernama.com .
Bernama,  “600,000  targeting  for  public      transport ridership in Klang Valley by End 2012,” Bernama Dec 17, 2009, www.bernama.com.2009 .
B.  M.  Byrne,  “Modelling  with  AMOS:  Basic  concepts application  and  programming.  Second  Edition. New York: Routledge. 2010.
C.  Flavian,  E.  Martinez,  and  Y.  Polo,  “Loyalty  to grocery  stores  in  the  Spanish  market  of  the 1900s,”  Journal  of  Retailing  and  Consumer Service, vol. 8, pp. 85–93. 2001.
C. Fornell, M. D. Johnson, E. W. Anderson, J. Cha, and B. E. Bryant, “The  American  customer satisfaction index: nature, purpose, and findings,” Journal of Marketing, vol. 60, pp. 7–18. 1996. Das,  A.  M.,  Ladin,  A.,  Ismail,  A.,  Rahmat,  R.  O.  K.
Consumers  satisfaction  of  public  transport
monorail  user  in  Kuala  Lumpur  Journal  of Engineering Science and Technology (JESTEC) 8 (3): 272-283. 2013.
Essa, A.  Ismail, A. E.Jehad, A.  A. A.   Hussein, and A. H.  Khalaf,  “Development  of  roundabout  delay models  using  traffic  simulation  programs:  A  case study  at  Al-Mansour  city,”  Jurnal  Kejuruteraan, vol.9(2), pp. 97-107, 2017.
F.    Hair,    R.E.    Anderson,    R.    L.    Tatham,    and    W.C. Black,“Multivariate  data  analysis.  prentice  hall,” Upper Saddle River, N.J. 1998.
H. A. M.Yahia, S. Safinia, N. K. A. Musharfi, S.I.A. Ali, “Car  driver  attitude  towards  road  safety measures,” Jurnal Kejuruteraan vol. 29(1), pp. 57- 61, 2017.
H. I. M. Irtema, H. I. M., Ismail, A., Borhan, M. N., Das, A.  M.,  Alshetwi,  A.  B.  Z.    Case  Study  of  The Behavioural  Intentions  of  Public  Transportation Passengers  in  Kuala  Lumpur.  Journal  Case  Study on Transport Policy, 6(4),462-474.  2018.
J. C. Anderson, and D. G. Gerbing, “Structural equation modeling  in  practice:  a  review  and  recommended two-step  approach,”  Psychological  Bulletin,  vol. 103, pp. 411–423. 1988.
J. F. J. Hair,  W.  C.  Black,  B.  J.  Babin,  and  R.  E. Anderson,  “Structural  equation  modeling  basics. Multivariate data analysis,” vol. 1, pp. 1–35. 2009.
J.  Mageean,  and  J.  D.  Nelson,  “The  evaluating  of demand  responsive  transport  service  in  Europa,” Journal  of  Transport  Geography,  vol  11(4),  pp. 255-270. 2003.
K.  A.  Bollen,  “Structural  equations  with  latent variables,”  John  Wiley  and  Sons,  New  York. 1989.
K. Butcher, B. Sparks, and F. O’Callaghan, “Evaluative and  relational  influences  on  service  loyalty,” International Journal of Service Industry Management, Vol. 12, 310–327. 2001.
Ladin, M. A., Das, A. M., Najah, A., Ismail, A., Rahmat, R.  O.  K.    Review  of  Strategies  to  Implement Sustainable  Urban  Transportation  Options  in Malaysia. Jurnal Teknologi (Sciences &
Engineering)  UTM  Malaysia  69:2,  page  85- 90eISSN;2180-3722. 2014.
P. K.  Hellier,  G.  M.  Geursen,  R.  A.  Carr,  and  J.  A. Rickard,  “Customer  repurchase  intention:  a general  structural  equation  model  European Journal  of  Marketing.  vol.  37,  pp.  1762–1800. 2003.
P.  L.  Ostrowski,  T.  V.  O’Brien,  and  G.  L.  Gordon, “Service  quality  and  customer  loyalty  in  the commercial  airline  industry,”  Journal  of  Travel Research, vol. 32, pp. 16–24. 1993.
SPAD  (Land  Public  Transport  Commission).  Executive summary, “Greater Kuala Lumpur & Klang public transport master plan”, 2010.
Amsori  M  Das,  Persamaan  Struktur  Loyalty  Modelling  Pengguna  Public  Transport  Railway  Base  MRT-  SBK  Greaters  Kuala Lumpur Malaysia
T. W. Andreassen, and B. Lindestad, “Customer loyalty and  complex  services:  the  impact  of  corporate image  on  quality,  customer  satisfaction  and loyalty  for  customers  with  varying  degrees  of service expertise,” International Journal of Service Industry Management, vol. 9(1), pp. 7–23. 1998.
V. A. Zeithaml, “Consumer perceptions of price, quality, and  value:  a  means–end  model  and  synthesis  of evidence,”  Journal  of  Marketing,  vol.  52,  pp.  2– 22. 1988.
Van Lierop, D., El-Geneidy, A., 2016. Enjoying loyalty: The relationship between service quality, customer satisfaction, and behavioral intentions in public transit. Research in Transportation Economics, 59, 50–59.
W. B. Dodds, K. B. Monroe, and D. Grewal, “Effects of price,  brand,  and  store  information  on  buyers’ product  evaluations,”  Journal  of  Marketing Research, vol. 28, pp. 307–319. 1991.