JURNAL GAUSSIAN, Volume 7, Nomor 4,  Tahun 2018, Halaman 361-372 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian /

## ANALISIS KEPUASAN DAN LOYALITAS PELANGGAN DALAM PEMESANAN TIKET PESAWAT SECARA ONLINE MENGGUNAKAN PENDEKATAN PARTIAL LEAST SQUARE (PLS)
Trisnawati Gusnawita Berutu 1 , Abdul Hoyyi 2 , Sugito 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro e-mail : hoyyistat@gmail.com

## ABSTRACT
Technology advances are bring rapid changes, thus bringing the world to the information society. From this technological progress thus e-commerce emerged, as a means to meet the needs of goods and services through internet access (online). This is what the airlines utilized by cooperating with various internet service providers (online), to provide convenience and comfort of airplane passengers in buying tickets without having to come directly to the place and through intermediaries. To provide the best service, need to know what factors that influence customer satisfaction in ordering airline tickets online. Appropriate mode ling for this  problem  using  structural  equation  modeling,  with  Partial  Least Square (PLS) approach. The PLS approach is chosen because it is not based on several assumptions, one of these is the normal multivariate assumption. In this research, the exogenous latent variables used are performance, access, security, sensation, information, and web design, while the endogenous latent variables are satisfaction and loyalty. Based on the results of the analysis it can be concluded that the latent variables of access, security, sensation, information, and web design are able to explain the latent satisfaction variable of 70.32% while the satisfaction latent variable is able to explain the latent variable of loyalty by 36.02%.
Keywords: Online tickets, Partial Least Square (PLS), Latent Variable

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  sudah  dimanfaatkan  secara  luas,  dalam  hal  pengaksesan,  pengelolaan, dan  pendayagunaan    informasi  dalam  volume  yang  besar  yang  dapat  dijangkau  secara cepat  dan  akurat  tanpa  terbatas  ruang  dan  waktu.  Hal  ini  bisa  dilihat  dari  pertumbuhan pengguna  internet  di  Indonesia  yang  terus  mengalami  peningkatan  setiap  tahunnya. Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  (APJII)  telah  mengumumkan  hasil    survei penetrasi  dan  perilaku  pengguna  internet  Indonesia  2017.  Dari  hasil  tersebut  menunjukkan bahwa  Indonesia  mengalami  pertumbuhan  pengguna  internet  yang  luar  biasa,  sehingga jumlah  pengguna  internet  saat  ini  mencapai  143.26  juta  jiwa  pengguna  (54,68%  dari  total populasi  penduduk  Indonesia).
Dari  kemajuan  teknologi  informasi  inilah  muncul e-commerce sebagai  sarana  untuk memenuhi  kebutuhan  barang  dan  jasa  melalui  akses  internet  ( online ).  Salah  satu  jenis perusahaan  yang  memanfatkan  internet  adalah  maskapai penerbangan. Sebagai perusahaan pelayanan  publik  baik  maskapai  penerbangan  maupun  penyedia  jasa  tiket online sudah seharusnya  memberikan  pelayanan  yang  terbaik,  tentunya  melalui  evaluasi-evaluasi  yang telah  dilakukan.  Salah  satunya  dapat  dilakukan  suatu  penelitian  untuk  mengetahui  variabel- variabel  apa  saja  yang  mempengaruhi  kepuasan  pelanggan dalam pemesanan tiket pesawat secara online berbasis web/aplikasi.
Sejumlah  penelitian  telah  dilakukan  untuk  mengetahui  variabel-variabel  apa  saja yang  dapat  mempengaruhi  kepuasan  pelanggan  sebagai  evaluasi  dan  perbaikan  oleh berbagai  perusahaan  (jasa  dan  barang),  baik  itu  menggunakan variabel-variabel yang sudah ada  atau  mengembangkan  variabel  baru  yang  khas.  Seperti  penelitian  sebelumnya  yang telah  dilakukan  oleh  Janda et  al. (2002)  di  Amerika  pada  internet retailing ,  dengan mengembangkan  variabel  yang  khas  diperoleh  5  (lima)  variabel performance,  access, security,  sensation ,  dan information .  Hasilnya  menunjukkan  korelasi  yang  tinggi  dan
positif  terhadap  kepuasan  pelanggan.  Pada  penelitian  ini,  dengan  menambahkan  1  (satu) variabel  baru  yaitu  desain  web  ( web  design )  untuk  mengetahui  seberapa  besar  pengaruh variabel-variabel  tersebut  terhadap  kepuasan  dan  loyalitas  pelanggan  dalam  pemesanan tiket  pesawat  secara online berbasis  web/aplikasi.  Variabel-variabel  yang  digunakan merupakan  variabel  laten  yang  tidak  bisa  diukur  secara  langsung. Structural  Equation Modeling adalah  teknik  analisis  untuk  menguji  secara  simultan  sebuah  hubungan  yang dibentuk  dari  salah  satu  atau lebih peubah bebas dengan satu atau lebih peubah tidak bebas yang  tidak  terukur.  sehingga  metode  yang  digunakan  adalah  SEM  yang  berbasis component .  Metode  ini lebih dikenal dengan nama Partial Least Square (PLS). PLS tidak didasarkan  dengan  banyak  asumsi.  Data  yang  dipakai  tidak  harus  berdistribusi  normal, ukuran  sampel  yang  tidak  harus  besar,  serta  indikator  yang  dapat  menggunakan  skala pengukuran  nominal,  ordinal,  interval  atau rasio.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Maskapai Penerbangan Indonesia
Pesawat  atau disebut juga sebagai transportasi udara merupakan transportasi massal yang  sangat  efektif,  untuk  jarak  jauh  maupun  dekat  serta  dapat  memenuhi  kebutuhan dasar  manusia  dalam  mempermudah  dan  mengakomodasi  seluruh  aktivitas  ekonomi  dan sosial.  Mobilitas  yang  semakin  meningkat  setiap  harinya  seiring  dengan  meningkatnya laju  pertumbuhan  penduduk,  menjadi  konskuensi  bagi  maskapai  penerbangan  sebagai sarana    transportasi  umum  untuk  terus  meningkatkan  pelayanannya  untuk  memberikan yang terbaik kepada konsumen/pelanggan.

## 2.2 Kepuasan pelanggan
Tjiptono  (2006)  mengemukakan  banyak  perusahaan  (barang  dan  jasa)  yang menyatakan  bahwa  tujuan  perusahaan  adalah  untuk  memuaskan  pelanggan.  Kini  semakin disadari  bahwa  pelayanan  dan  kepuasan  pelanggan  merupakan  aspek  vital  dalam  rangka bertahan dalam  bisnis  dan memenangkan  persaingan.

## 2.3 Loyalitas Pelanggan
Loyalitas  secara  umum  dapat  didefinisikan  dengan  kata  kesetiaaan.  Loyalitas merek  ( brand  loyality )  dipengaruhi  oleh  banyak  faktor,  diantaranya  termasuk  kepuasan pelanggan  dalam  pertemuannya/interaksinya  dengan  penyedia  jasa,  kualitas  yang  dirasakan dan  nilai  produk,  manfaat  sosial  dalam  penggunaan  produk,  kepribadian  pelanggan,  tingkat persaingan  industri,  skema  penghargaan/apresiasi,  tingkat  pelayanan  terhadap  pelanggan dan citra perusahaan (Quester dan Neal, 2007).

## 2.4 IRSQ (Internet Retailing Service Quality)
Dalam  rangka  meningkatkan  permintaan  pelanggan  melalui  pemesanan online , perlu  diketahui  indikator-indikator  apa  saja  untuk  menarik  pelanggan  yang  potensial  (Janda et  al. ,  2002).  Maka  penelitian  langsung  terhadap  persepsi  konsumen akan membantu untuk mengetahuinya,  salah satunya penelitian  dengan Internet Retailing Service Quality (IRSQ). Melihat  maskapai  penerbangan  sebagai  penyedia  jasa  transportasi  umum  dan menggunakan  internet  sebagai  sarana  penjualan  tiketnya,  dengan  menggunakan  IRSQ terhadap  6  (enam)  dimensi  untuk  mengetahui  bagaimana  kepuasan  dan  loyalitas pelanggan,  antara  lain kinerja ( performance ), akses ( access ), keamanan ( security ), sensasi ( sensation ), informasi ( information ), dan desain web ( web design ).

## 2.5. Partial Least Square (PLS)
Partial  Least  Square pertama  kali dikembangkan oleh Herman Wold, seorang guru yang  mengembangkan  SEM. Partial  Least  Square merupakan  metode  alternarif  dari Structural  Equation  Modelling (SEM),  yang  menggunakan  pendekatan variance  based atau component  based. SEM  yang  berbasis covariance memiliki orientasi analisis menguji model  kaulitas/  teori,  yang  disebut  juga dengan hard modeling . Hard Modelling bertujuan untuk  memberikan  deskripsi  mekanisme  hubungan  kaulitas  (sebab-akibat)  dan  hal  ini memberikan  gambaran yang ideal secara ilmiah  dalam analisis  data.
PLS  memiliki  orientasi  analisis component  based  predictive  model ,  dan  disebut juga  dengan soft  modeling kebalikan  dari covariance  based SEM  (CBSEM). Permasalahannya  adalah  data  yang  akan  dianalasis  tidak  memenuhi  kriteria  ideal  sehingga tidak  dapat  dianalisis  dengan hard  modeling ,  kemudian soft  modeling mencoba menganalisis  data  yang  tidak  ideal  tersebut  dengan  tujuan  mencari  hubungan  linier prediktif  antar  variabel. Soft mempunyai  arti  tidak  mendasarkan  pada  asumsi  skala pengukuran,  distribusi  data, dan jumlah  data sampel (Ghozali,  2008).

## 2.6 Cara kerja PLS
PLS  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  variabel  laten  untuk  tujuan  prediksi. Menurut  Ghozali  (2008),  penjelasan  estimasi  parameter  yang  didapat  dengan  PLS  dapat dikategorikan  menjadi  tiga:
a.  Kategori  pertama  :  adalah weight  estimate yang  digunakan  untuk  menciptakan  skor variabel  laten.
b.  Kategori  kedua  :  adalah  mencerminkan  estimasi  jalur  ( path  estimate )  yang menghubungkan  variabel  laten dan blok  indikatornya  ( loading ).
c.  Kategori  ketiga  :  adalah  berkaitan  dengan  means  dan  lokasi  parameter  (nilai  konstanta regresi) untuk indikator  dan variabel  laten  .

## 2.7 Spesifikasi Model PLS
Ghozali  (2008)  menyebutkan,   model  jalur  dalam PLS terdiri  dari tiga set hubungan a. Inner Model
Inner  model menggambarkan  hubungan  antar  variabel  laten  berdasarkan substantive theory . Persamaan model linier  (Wijanto,  2008) η = βη + Гξ +ζ
keterangan : η adalah vektor variabel  laten endogen β adalah matriks  variabel  laten endogen ξ adalah vektor variabel  laten eksogen Г adalah matriks  variabel  laten eksogen ζ adalah vektor variabel  residual.
b. Outer Model
Outer  model mengacu  pada  model  pengukuran. Outer  model mendefinisikan  bagaimana setiap  blok  indikator  berhubungan  dengan  variabel  latennya.  Ada  3  (tiga)  cara membangun antara  indikator  dengan  variabel  laten,  yaitu  hubungan  reflektif,  hubungan  formatif,  dan MIMIC  ( Multi  Effect  Indicators  for  Multiple  Causes ).    Model  ini  juga  mendefinisikan bagaimana  setiap  blok  indikator  reflektif  berhubungan  dengan  variabel  latennya,  sebagai berikut  (Wijanto,  2008)  :
x = Ʌ x ξ +δ y = Ʌ y η + ζ keterangan :
x adalah  vektor indikator  untuk  variabel  laten eksogen (ξ)
y adalah  vektor indikator  untuk  variabel   laten endogen (η) Ʌ x,y adalah  matriks  loading  faktor  yang  menggambarkan  koefisien  regresi  sederhana  yang menghubungkan  variabel  laten dan indikatornya δ adalah vektor kesalahan pengukuran  untuk  variabel  laten eksogen (ξ) ɛ adalah vektor kesalahan pengukuran  untuk  variabel  laten endogen (η)
a. Weight Relation
Menurut  Ghozali  dan  Latan  (2014),  bagaimanapun outer  model dan inner  model memberikan  spesifikasi  yang  diikuti  dalam  estimasi  algoritma  PLS  untuk  memberi  dan mengambil  informasi  antara  blok  laten  variabel.  Maka  diperlukan  definisi weight  relation untuk  melengkapinya,  dimana  nilai  kasus  untuk  setiap  variabel  diestimasi  dalam  PLS sebagai berikut  :
   i k 1 k bk bk b X w ξ , k=1,2,...,k i    i k 1 k jk jk j Y w η , k=1,2,...,k i
Dengan  k i adalah  banyak  nya  variabel  indikator  untuk  setiap  variabel  laten,  w bk dan  w jk adalah  k weight yang  digunakan  untuk  membentuk  variabel  laten b ξ   dan η j . Estimasi  variabel  laten  adalah  linier  agregat  dari  indikator  yang  nilai weight -nya  didapat dengan  prosedur  estimasi  PLS  seperti  yang  dispesifikasi  oleh inner dan outer    model . Penggunaan relasi bobot untuk masalah  ketidakpastian faktor ( factor interdeminancy ) yang hadir  dalam model  struktural  berbasis kovarian  dapat dihindari  dalam PLS.

## 2.8 Algoritma PLS
Tahap 1 :
Menurut  Ningsi  (2012),  tujuan  dari  tahap  ini  adalah  mendapatkan  estimasi  untuk  setiap variabel  laten  sebagai  kombinasi  linier  Y j dari  variabel manifestnya X jk dengan menghitung  pembobot  melalui  proses iterasi.
Y j = ∑ w jk X jk j 1 j=1 , dengan w jk adalah outer weight
Tahap 1.1 outside approximation
Y j = ∑ w ̃ jk X jk k 1 k=1 , dengan w ̃ jk adalah outer weight.

## Tahap 1.2 inside approximation
Tahap  ini  memperhatikan  hubungan  antara  variabel  laten  dalam inner  model untuk mendapatkan  suatu  pendekatan  baru  dari  setiap  variabel  laten  yang  telah  dihitung  pada outside  approximation sebagai  agregat  tertimbang  dari  variabel  laten  lainnya  yang  saling berdekatan.
𝑍 𝑗 = ∑ 𝑒 𝑖𝑗 𝑌 𝑖 𝑖↔𝑗 , dengan 𝑒 𝑖𝑗 adalah inner weight Tahap 1.3 Updating Outer Weight Dalam  tahap inside  approximation informasi  yang  terkandung  didalam  i nner  relation dimasukan  ke  dalam  proses  estimasi  variabel  laten . Ketika  tahap inside  approximation telah  selesai,  estimasi  internal 𝑍 𝑗 harus  dilihat  kembali  hubungannya  terhadap  indikator- indikatornya.
𝑤 ̃ 𝑗𝑘 =  (𝑍 𝑗 ′ 𝑍 𝑗 ) −1 𝑍 𝑗 ′ 𝑋 𝑗𝑘

## Tahap 1.4 Pemeriksaan Konvergensi
Pada  setiap  tahap  iterasi  S=  1,2,3,  .  .  .,  konvergensi  diperiksa  dengan  membandingkan outer  weight pada  tahap  iterasi  ke-S  dengan  nilai outer  weight pada  tahap  ke-(S-1). Berdasarkan  Wold  (1982)  dalam  Trujillo  (2019)  menyarankan    batasan |𝑤̃ 𝑗𝑘 𝑠−1 − 𝑤 ̃ 𝑗𝑘 𝑠 | < 10 −5 sebagai  batas  konvergensi.  Jika  telah  konvergen,  maka  didapat  nilai  dugaan  akhir variabel  laten.
η j = 𝑌 𝑗 = ∑ 𝑤 ̃ 𝑗𝑘 𝑛𝑒𝑤 𝑥 𝑗𝑘 𝑘 Tahap 2 dan 3
Tahap  kedua  dan  ketiga  meliputi  perhitungan  estimasi  loading 𝜆̂ 𝑗𝑘 dan  estimasi koefisien  jalur 𝛽 𝑗𝑘 ̂ untuk  setiap inner  model dan outer  model .  Untuk  model  struktural, koefisien jalur diduga dengan Ordinary least square pada regresi berganda Y j dan Y i yang bersesuaian.
Y j = ∑  𝛽 𝑗𝑖 ̂ 𝑙 Y i 𝛽̂ = (𝑌 𝑖 ′ 𝑌 𝑖 ) −1 𝑌 𝑖 ′ 𝑌 𝑗 Pada  model  pengukuran,  estimasi loading tergantung  dari  hubungan  yang  dibangun.  Pada hubungan  reflektif,  estimasi loading adalah  koefisien  regresi  dari  regresi  linier  sederhana Y j terhadap X jk .
X ij = 𝜆̂ 𝑗𝑘 Y j 𝜆̂ 𝑗 = (𝑌 𝑗 ′ 𝑌 𝑗 ) −1 𝑌 𝑗 ′ 𝑌 𝑗

## 2.9 Evaluasi Model PLS
a. Evaluasi model pengukuran
Evaluasi model pengukuran : hubungan reflektif
1) Composite Reliability (ρ c ) Nilai Composite  Reliability  (ρ c ) dalam  PLS  digunakan  untuk  mengukur  konsistensi  dari blok  indikator  dalam  model  pengukuran  refleksif.  Nilai Composite  Reliability  (ρ c ) yang tinggi  menunjukkan  konsistensi  yang  tinggi  dari  blok  indikator  dalam  mengukur  varaiabel laten.  Direkomendasikan  nilai Composite  Reliability  (ρ c ) lebih  besar  dari  0,6  (Hair et al .,2014).
𝜌 𝑐 = (∑ 𝜆 𝑗𝑘 𝑘 ) 2 (∑ 𝜆 𝑗𝑘 𝑘 ) 2 +∑ 𝑣𝑎𝑟(𝜀 𝑗𝑘 ) 𝑘 𝜆 𝑗𝑘 adalah koefisien loading dari indikator  ke-k pada blok  ke-j, dan 𝑣𝑎𝑟(𝜀 𝑗𝑘 ) = 1 − 𝜆 2 𝑗𝑘 .
2) Convergent Validity Convergent  Validity didalam  PLS  dengan  indikator  reflektif  dilihat  berdasarkan  korelasi antar  skor  indikator  dengan  variibel  latennya.  Ukuran  reflektif  dikatakan  tinggi  jika berkorelasi  lebih  dari  0,7  dengan  variabel  laten  yang  ingin  diukur.  Namun  demikian  untuk penelitian  tahap awal nilai loading 0,5 sampai 0,6 dianggap  cukup  (Ghozali,  2008).

## 3)Discriminant Validity
Validitas  diskriminan  dilakukan  dengan  membandingkan  akar  kuadrat  AVE  dengan korelasi  antar  konstruk  dalam  model.  Nilai  yang  baik  ditunjukkan  dari  akar  kuadrat  AVE untuk  tiap konstruk  lebih  besar dari korelasi  antar konstruk  dalam model.
Evaluasi Model Pengukuran : Hubungan Formatif Pengujian  reliabilitas  dan signifikansi  bobot  w jk yaitu : Hipotesis  : H 0 : w jk = 0 (bobot indikator  tidak  reliabel  /tidak  signifikan) H 1 : w jk ≠ 0 (bobot indikator  reliabel  /signifikan)
Statistik  Uji  :     t hitung = 𝑤 ̂ 𝑗𝑘 𝑆𝐸(𝑤 ̂ 𝑗𝑘 ) Dimana : 𝑤 ̂ jk = bobot  indikator  ke-j dari variabel  laten ke-i 𝑆𝐸(𝑤 ̂ 𝑗𝑘 ) = standar error bootstrapping untuk bobot indikator Kriteria Uji  : H0  ditolak  jika  t-hitung  >  t α/2;  n-1 dengan  tingkat  kepercayaan  (1-α)  100%  yang  berarti bahwa  bobot  setiap  indikator  adalah  reliabel  dan  signifikan.  Pengujian  dapat  dilakukan setelah dilakukan bootstrapping .

## b. Evaluasi Model Struktural
Dalam  menilai  model  stuktural  dengan  PLS,  dimulai  dengan  melihat  besarnya  persentase variance yang  dijelaskan  yaitu  dengan  melihat  nilai R-Squares untuk  setiap  variabel  laten endogen  sebagai kekuatan prediksi  dari model  struktural.

## 2.10 Pengujian Hipotesis
SEM-PLS  tidak  mengasumsikan  data  berdistribusi  normal,  sehingga  tes  signifikansi parameter  yang  digunakan  dalam  analisis  regresi  tidak  dapat  digunakan  untuk  menguji apakah  koefisien  seperti outer  weight , outer  loading ,  dan path  coefficient signifikan. Sebagai  gantinya  SEM-PLS  bergantung  pada  prosedur bootstrap non-parametrik  untuk menguji  signifikansi  koefisiennya  (Hair et al ., 2014). Hipotesis  statistik  untuk outer model : H 0 : 𝜆 𝑗𝑘 = 0 H 1 : 𝜆 𝑗𝑘 ≠ 0 Hipotesis  statistik  untuk inner model : H 0 : 𝛽 𝑖 = 0 atau   H 0 : 𝛾 𝑖 = 0 H 1 : 𝛽 𝑖 ≠ 0 H 0 :
𝛾 𝑖 ≠ 0
Statistik  uji  yang dgunakan  adalah uji  t,  denga rumus sebagai berikut.
𝑡ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝜆̂ 𝑗𝑘 𝑆𝐸 ∗ (𝜆̂ 𝑗𝑘 ) , untuk  uji  terhadap outer model
𝑡ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛽 ̂ 𝑖 𝑆𝐸 ∗ (𝛽 ̂ 𝑖 ) , untuk  uji  terhadap inner model
Dengan t merupakan t-statistics dan (𝛽 𝑖 ) adalah standard error yang diperoleh dari bootstrapping .  Saat  ukuran  dari  nilai  empiris  t  yang  dihasilkan  >1,96  diasumsikan  bahwa koefisien  jalur  berbeda secara signifikan  pada level signifikansi  5% (α = 0,05 tes 2 arah).

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1. Jenis dan Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  primer  yang  diperoleh  dari  penyebaran  kuesioner kepada  responden,  dimana  responden  yang  diteliti  adalah  mahasiswa  S1  Universitas Diponegoro.  Penelitian  dilakukan  di  lingkungan  kampus  Universitas  Diponegoro  pada tanggal  23  Februari  2018    hingga  23  Maret  2018.Terdapat  27  indikator  yang  digunakan untuk  membangun  diagram  jalur  pada  penelitian  ini.  Ukuran  sampel  dalam  penelitian  ini sebanyak  126  sampel.  Teknik  pengambilan  sampel  yang digunakan adalah non-probability sampling yaitu  teknik  pengambilan  sampel  dimana  tidak  semua  elemen  populasi  memiliki kesempatan  yang  sama  untuk  dipilih  menjadi  sampel.  Responden  dari  penelitian  ini memiliki  kriteria  yaitu  pernah  memesan  tiket  pesawat  secara online yang dilakukan secara langsung  (melalui  aplikasi  atau  web  apapun,  contoh  :  Traveloka,  Tiket.com,  Airy,  dll)  dan tanpa  melalui  perantara  (contoh  :  Indomaret,  Alfamart,  agen,  dll).  Dengan  kriteria  tersebut maka  teknik  nonprobabilitas  yang  diambil  disebut judgement  sampling .  Data  hasil penelitian  akan diolah  menggunakan Microsoft Excel, SPSS 16.0, dan Smart PLS 2.
3.2. Langkah-Langkah Penelitian
1. Observasi dan pengumpulan  teori
2. Penyusunan kuesioner
3. Uji  validitas  dan reliabilitas
4. Survey lanjut  untuk  penelitian  sesungguhnya
5.   Konstruksi  diagram jalur  dan konversi  ke persamaannya
6.   Estimasi  parameter beserta evaluasi  model
7.   Pengujian  hipotesis
8.   Interpretasi hasil  dan kesimpulan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Uji Validitas
Hipotesis  : H 0 : item pernyataan tidak  valid H 1 : item pernyataan valid
Statistik  uji  : 𝑟 = 𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 𝑦 𝑖 −∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 √[𝑛 ∑ 𝑥 𝑖2 −(∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 𝑛 𝑖=1 ][(𝑛∑ 𝑦 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 −(∑ 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 ]
Tingkat  signifikansi  :  α = 5% Kriteria  uji  :  H 0 ditolak jika  nilai r > r tabel atau  nilai signifikansi ≤ α dengan df ( degree of freedom ) = 35-2 = 33 dan α = 5%, maka r tabel  = 0,3916. Kesimpulan  :
Berdasarkan  pada  Tabel  1  menunjukkan  bahwa  semua  indikator  memiliki  nilai  r  >  0,3916 sekian sehingga  H 0 ditolak,  yang berarti semua indikator  pada tabel 1 dinyatakan  valid. Tabel 1. Uji  Validitas
Variabel Indikator Nilai r Keterangan Variabel Indikator Nilai r Keterangan ξ 1
X 11 0,729
Valid ξ 5 X 51 0,878 Valid X 12 0,789 Valid X 52 0,911 Valid X 13 0,751 Valid X 53 0,859 Valid X 14 0,796 Valid ξ 6 X 61 0,794 Valid X 15 0,798 Valid X 62 0,845 Valid ξ 2 X 21 0,874 Valid X 63 0,785 Valid X 22 0,911 Valid η 1 Y 11 0,857 Valid X 23 0,765 Valid Y 12 0,952 Valid ξ 3
X 31 0,712 Valid Y 13 0,929 Valid X 32 0,850 Valid η 2 Y 21 0,919 Valid X 33 0,911 Valid Y 22 0,951 Valid X 34 0,925 Valid Y 23 0,878 Valid ξ 4
X 41
0,864 Valid X 42 0,753 Valid X 43 0,784 Valid

## 4.2 Reliabilitas
Koefisien  reliabilitas  dinyatakan  reliabel  bila  nilai alpha cronbrach r > 0,6. Tabel 2 menunjukkan  bahwa  semua  variabel  memiliki  nilai Cronbach  Alpha >  0,6  yang  berarti semua variabel  reliabel.
Tabel 2. Nilai Cronbach Alpha Variabel Nilai Cronbach Alpha ξ 1 0,819 ξ 2 0,808 ξ 3 0,870 ξ 4 0,674 ξ 5 0,851 ξ 6 0,734 η 1 0,897 η 2 0,894

## 4.3 Pemodelan Partial Least Square (PLS)

## Gambar 1. Konstruksi  Diagram  Jalur Penelitian

## 4.4 Estimasi Parameter
Pada  Tabel  3  diperoleh  estimasi  akhir  untuk  setiap  variabel  laten sebagai kombinasi linier  dari  indikatornya,  dengan  menghitung  pembobot  melalui  proses  iterasi  pada  tahap pertama algoritma  PLS.
Tabel 3. Index Values for Latent Variables

## LV  Index Values
Performance (ξ 1 ) 8,5441 Access (ξ 2 ) 8,5276 Security (ξ 3 ) 8,1392 Sensation (ξ 4 ) 8,7752 Information (ξ 5 ) 8,8795 Web design (ξ 6 ) 8,2584 Satisfaction (η 1 ) 8,7102 Loyality (η 2 ) 8,7676
Tahap  kedua  dan  ketiga  estimasi  parameter  melibatkan  estimasi  non-iteratif  yang menghasilkan output koefisien jalur  pada model  struktural  dan model  pengukuran.

## 4.5 Evaluasi Model Pengukuran
a. Composite Reliability
Tabel 4. Nilai Composite Reliability
Tabel  4.  menunjukkan  bahwa  nilai composite  reliability pada  semua  blok  indikator lebih  besar dari 0,6  maka telah memenuhi  asumsi composite reliability . b. Convergent Validity
Tabel 5. Nilai  AVE
Berdasarkan  Tabel  5  terlihat  bahwa  nilai  AVE  yang  dihasilkan  oleh  blok indikator  pada  masing-masing  konstruk  lebih  besar  dari  0,5  kecuali  pada  konstruk performance (ξ 1 ) sehingga asumsi convergent validity tidak terpenuhi sehingga  salah satu indikator  pada  konstruk performance (di  pilih  indikator  yang  mempunyai factor  loading yang  paling  kecil)  yaitu  indikator  X 13 .  Pada output  outer  loading terdapat  1  (satu) indikator  yang  tidak  memenuhi  asumsi convergent  validity, yaitu  indikator  X 41 sehingga model  akan diestimasi  ulang  dengan menghilangkan  indikator   X 13 dan X 41 . c. Discriminant Validity Berdasarkan nilai cross loading antara indikator  dengan konstruknya,  menunjukkan  bahwa nilai  akar  AVE  lebih  tinggi  daripada  korelasi  antar  variabel,  hal  ini  berarti  semua  konstruk dalam model  yang diestimasi  memenuhi  kriteria discriminant validity .
Variabel Composite Reliability Performance (ξ 1 ) 0,8239 Access (ξ 2 ) 0,7604 Security (ξ 3 ) 0,8945 Sensation (ξ 4 ) 0,7473 Information (ξ 5 ) 0,8776 Web design (ξ 6 ) 0,9001 Satisfaction (η 1 ) 0,9283 Loyality (η 2 ) 0,9077 Variabel AVE Perform ance (ξ 1 ) 0,4900 Access (ξ 2 ) 0,5206 Security (ξ 3 ) 0,6814 Sensation (ξ 4 ) 0,5412 Inform ation (ξ 5 ) 0,7053 Web  design (ξ 6 ) 0,7503 Satisfaction (η 1 ) 0,8118 Loyality (η 2 ) 0,7667

## 4.6 Konstruksi Ulang Diagram Jalur Model Struktural

## Gambar 2. Konstruksi  Ulang Diagram Jalur Penelitian
4.7     Estimasi Ulang Parameter
Diperoleh  skor variabel  laten,  koefisien  model  pengukuran  dan struktural yang baru setelah indikator  X 13 dan indikator  Y 41 dihilangkan. Tabel 6. Index Values for Latent Variables (fixed)
LV  Index Values
Perform ance (ξ 1 ) 8,6474 Access (ξ 2 ) 8,5276 Security (ξ 3 ) 8,1392 Sensation (ξ 4 ) 8,9031 Inform ation (ξ 5 ) 8,8795 Web  design (ξ 6 ) 8,2584 Satisfaction (η 1 ) 8,7102 Loyality (η 2 ) 8,7676
Tahap kedua dan ketiga  estimasi  parameter melibatkan  estimasi  non-iteratif  yang menghasilkan output koefisien  jalur  pada model  struktural  dan model  pengukuran.

## 4.7 Evaluasi Model Pengukuran ( Outer Model )
a. Composite Reliability
Tabel 7. Nilai Composite Reliability
Tabel  7  menunjukkan  bahwa  nilai Composite  Reliability pada  semua  blok indikator  lebih  besar dari 0,6  maka telah memenuhi  asumsi Composite Reliability .
Variabel Composite Reliability Performance (ξ 1 ) 0,8433 Access (ξ 2 ) 0,7604
Security (ξ 3 ) 0,8945 Sensation (ξ 4 ) 0,8809 Information (ξ 5 ) 0,8776 Web design (ξ 6 ) 0,9001 Satisfaction (η 1 ) 0,9283
Loyality (η 2 ) 0,9077

## b. Convergent Validity
Tabel 8. Nilai  AVE
Berdasarkan  Tabel  8 terlihat  bahwa  nilai  AVE    yang  dihasilkan  oleh  blok indikator  pada  masing-masing  konstruk  lebih  besar  dari  0,5  sehingga  dapat  dikatakan asumsi convergent validity terpenuhi.
c. Discriminant Validity
Berdasarkan  nilai cross  loading antara  indikator  dengan  konstruknya,  menunjukkan bahwa  nilai  akar  AVE  lebih  tinggi  daripada  korelasi  antar  variabel,  hal  ini  berarti  semua konstruk  dalam  model  yang diestimasi  memenuhi  kriteria discriminant validity .

## 4.9 Evaluasi Model Struktural ( Inner Model )
Berdasarkan  hasil  analisis  dengan  menggunakan  software  Smart-PLS,  kebaikan model  struktural  yang  dihasilkan  dapat  diukur  dengan  melihat  nilai R-Squares yang diperoleh,  yaitu R 1 2 = 70,32% , dan R 2 2 = 36,02%.

## 4.10 Pengujian Hipotesis
Dilakukan  prosedur bootstrapping pada  data  sampel  sebelum  uji  hipotesis. Bootstrapping dilakukan  sebanyak  5000  kali  dimana  pada  setiap  kali bootstrapping data dilakukan,  resampling  yang  diperoleh  sebanyak  126  data  valid.  Berdasarkan  hasil  uji hipotesis,  menunjukkan  bahwa  koefisien  loading  untuk  setiap  indikator  dalam  masing- masing  konstruk  signifikan.  Untuk  koefisien  jalur,  pengaruh  antara  kinerja  ( performance ), akses  ( access ),  keamanan  ( security ),  sensasi  ( sensation ),  dan  informasi  ( information ) dengan  kepuasan  ( satisfaction )  pelanggan  dalam  pemesanan  tiket  pesawat  secara online , serta  pengaruh  antara   kepuasan ( satisfaction ) dengan loyalitas ( loyality ) pelanggan dalam melakukan  pemesanan  tiket  kereta  api  secara online juga  dapat  disimpulkan  terdapat pengaruh  yang  positif  dan  signifikan  dengan  nilai t-statistics yang  diperoleh  lebih  besar dari 1,96.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pada  hasil  analisis  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
1. Berdasarkan  hasil  evaluasi  pada  model  pengukuran  dari  27  indikator  yang  telah diuji  menunjukkan  bahwa  terdapat  2  (dua)  indikator  yang  tidak  valid  karena  nilai loading kurang  dari  0,5,  yaitu  indikator  X 13 dan  X 41 sehingga  harus  dihilangkan untuk  kemudian  diestimasi  ulang  untuk  mendapatkan  model kepuasan ( satisfaction ) dan loyalitas  ( loyality ) pelanggan dalam pemesanan tiket pesawat secara online .
2. Model  struktural  pengaruh  variabel  laten  kinerja,  akses,  keamanan,  sensasi,
Variabel AVE Performance (ξ 1 ) 0,5759 Access (ξ 2 ) 0,5206 Security (ξ 3 ) 0,6814 Sensation (ξ 4 ) 0,7874 Information (ξ 5 ) 0,7053 Web design (ξ 6 ) 0,7503 Satisfaction (η 1 ) 0,8118 Loyality (η 2 ) 0,7667
informasi  dan desain web terhadap variabel  laten kepuasan  pelanggan  yaitu  : 𝛈 𝟏 = 0,0221 ξ 1 + 0,1687 ξ 2 + 0,0765 ξ 3 +03167 ξ 4 + 0,1770 ξ 5 + 𝟎, 𝟐𝟖𝟔𝟐 ξ 6 + ζ 1 Dengan  nilai  R 1 2 =  70,32  %,  artinya  variabel  laten  akses,  keamanan,  sensasi, informasi  dan  desain  web  mampu  menjelaskan  variabel  laten  kepuasan  sebesar 70,32  %,  sedangkan  sisanya  sebesar  29,68%    dijelaskan  oleh  variabel  lain  di  luar penelitian.
3. Model  struktural  pengaruh  variabel  laten kepuasan terhadap variabel  laten loyalitas pelanggan  yaitu:
𝛈 𝟐 = 0,6002  η 1 + ζ 2 , dengan nilai  R 2 2 = 36,02  %, artinya  variabel  laten kepuasan mampu  menjelaskan  variabel  laten loyalitas  sebesar 36,02  %, sedangkan sisanya sebesar 63,98%   dijelaskan  oleh  variabel  lain  di luar  penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  (APJII).  2017. Infografis  Penetrasi  dan Perilaku  Pengguna  Internet  Indonesia Survey 2017 . https://apjii.or.id/survei2017. Diakses : 4 April  2017.
Ghozali,  I.  2008. Structural Equation Modeling Metode Alternatif dengan Partial Least Square (PLS) . Semarang: BP Universitas Diponegoro. Ghozali,  I.,  Latan,  H.  2014. Partial  Least  Squares  Konsep,  Metode  dan  Aplikasi Menggunakan Program WarpPLS 4.0 . Semarang: BP Universitas Diponegoro. Hair,  J.F., G. Tomas M. Hult., Christian M. Ringle., Marko S.  2014. A Primer On Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). United States of America : SAGE.
Janda,  S.,  Philip.J.,  Trocchia.,  Kevin  P.G. 2002. Consumer Perceptions of Internet Retail Service  Quality .  International  Journal  of  Service  Industry  Management,  Vol.  13, No. 5 : Hal. 412  – 431.
Quester,  P., Neal, C. 2007. Consumer Behaviour : Implications for Marketing Strategy . North Ryde : N.S.W. McGraw-Hill.
Sanchez, G. 2013. PLS Path Modelling with R . Berkeley : Trowchez Editions. Sujarweni, W., Endrayanto, P. 2012. Statistika untuk Penelitian . Yogyakarta : Graha Ilmu. Suyanto,  M. 2003.
Tjiptono,  F. 2006. Manajemen Jasa. Yogyakarta : C.V Andi Offset. Wijanto,  S.  H.  2008. Structural  Equation  Modelling  dengan  LISREL  8.8  Konsep  dan Tutorial. Yogyakarta : Graha Ilmu.