Pengaruh Kualitas Sistem Aplikasi Ovo Terhadap Kepuasan Pelanggan
Sofia Umaroh 1 , Rini Rindiyani 2 , Muhammad Ridwan Prasetyo 3
1,2,3 Institut Teknologi Nasional Bandung, Bandung, Indonesia Email: sofia.umaroh@itenas.ac.id 1
Received 25 Februari 2023 | Revised 3 Maret 2023 | Accepted 15 Maret 2023

## ABSTRAK
Rekayasa Hijau: Teknologii sudah sangat berkembang pesat untuk mendorong persaingan dalam dunia bisnis.  Salah  satunya  adalah  bisnis  berbasis  teknologi  digital  dalam  bidang  keuangan  atau  Financial Technology (Fintech). OVO merupakan Fintech yang bergerak di sektor dompet digital (E-wallet). Dengan banyaknya pengguna OVO, maka kualitas sistem dan kepuasan pengguna harus sangat diperhatikan oleh OVO sendiri agar pengguna dapat merasakan kepuasan setiap menggunakan layanan dari OVO.  Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer yang diperoleh dari kuesioner yang dibagikan kepada  mahasiswa  perguruan  tinggi  teknologi  pengguna  OVO  dengan  minimal  58  responden  dari  52 responden berdasarkan referensi Statistical Power dari Cohen dengan jumlah 2 arah panah, significance level 5% dan minimum R2 0,25. Skala pengukuran yang digunakan adalah skala linier dengan skala 4. Artinya,  4  =  sangat  setuju,  3  =  setuju,  2  =  tidak  setuju,  dan  1  =  sangat  tidak  setuju.  Data  responden dianalisis menggunakan metode SEM-PLS. Kemudian dilakukan tahap pengujian validitas dan reliabilitas dengan indicator reliability, internal consistency reliability, convergen validity, dan discriminan validity. Pada tahap pengujian validitas dan reliabilitas terdapat indikator yang tidak valid atau reliabel yaitu pada indikator  X1.6.  Lalu  dilakukan  analisis  multivariate  antar  konstruk  dengan  menggunakan  pengujian coefficients of determinaton (R2), pengujian ukuran efek (f2), dan uji hipotesis. Pada analisis ini dilakukan dua  kali iterasi dimana pada  iterasi  pertama pada tahap uji hipotesis, hanya hipotesis 2  yang diterima sedangkan hipotesis 1 ditolak. Namun, pada iterasi kedua yang dilakukan dengan menghapus indikator X1.6, hipotesis 1 dan hipotesis 2 diterima.
Kata kunci: E-Wallet, Kualitas Sistem, Kepuasan Pelanggan, OVO, SEM-PLS

## ABSTRACT
Technology has developed rapidly to encourage competition in the business world. One of them is a digital technology-based business  in the  financial  sector or Financial  Technology (Fintech). OVO  is a Fintech engaged in the digital wallet (E-wallet) sector. With so many OVO users, the quality of the system and user satisfaction must be paid close attention to by OVO itself so that users can feel satisfaction every time they use  services  from  OVO.  The  data  used  in  this  study  are  primary  data  obtained  from  questionnaires distributed  to  college  students  using  OVO  technology  with  a  minimum  of  58  respondents  out  of  52 respondents based on Cohen's Statistical Power reference with a total of 2 arrow directions, a significance level of 5% and a minimum R2 of 0, 25. The measurement scale used is a linear scale with a scale of 4. That  is, 4  =  strongly  agree,  3  =  agree,  2  =  disagree,  and  1  =  strongly  disagree.  Respondent data  was analyzed  using  the  SEM-PLS  method.  Then  carried  out  the  validity  and  reliability  testing  phase  with reliability indicators, internal consistency reliability,  convergent validity, and discriminant validity. In the validity and reliability testing stage, there are indicators that are not valid or reliable, namely indicator X1.6.  Then  a  multivariate  analysis  between  constructs  was  carried  out  by  using  the  coefficients  of determinants  (R2)  test,  effect  size  test  (f2),  and  hypothesis  testing.  In  this  analysis  two  iterations  were carried out where in the first iteration at the hypothesis testing stage, only hypothesis 2 was accepted while
hypothesis 1 was rejected. However, in the second iteration which was carried out by removing the X1.6 indicator, hypothesis 1 and hypothesis 2 were accepted.
Keywords: E-Wallet, System Quality, Customer Satisfaction, OVO, SEM-PLS

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  globalisasi,  teknologi  sudah  sangat  berkembang  pesat  untuk  mendorong  persaingan  dalam dunia  bisnis.  Dengan  perkembangan  teknologi,  banyak  jenis  dari  dunia  bisnis.  Salah  satunya  adalah bisnis berbasis teknologi digital. Perusahaan berbasis teknologi digital antara lain Financial Technology (Fintech).  "Lembaga  keuangan  merupakan  salah  satu  sektor  jasa  yang  sangat  dipengaruhi  oleh perkembangan tersebut teknologi komunikasi informasi dan juga menginvestasikan modal besar untuk memperkenalkan  teknologi  keuangan  keuangan  baru" [1]. Menurut  Peraturan  Bank  Indonesia No.19/12/PBI/2017, Fintech adalah penciptaan produk, layanan, teknologi atau model bisnis baru yang mempengaruhi stabilitas mata uang, stabilitas sistem keuangan, dan efisiensi. teknologi sistem keuangan yang akan dibuat, keamanan dan keandalan sistem pembayaran. Perkembangan fintech mengakibatkan lahirnya dompet digital (e-wallet) dan uang elektronik (e-money).
E-money yang merupakan teknologi penyimpanan uang elektronik, kini menjadi metode pembayaran tanpa  tunai  yang  dikemas  menggunakan  konsep  penyimpanan  uang  berbasis  aplikasi  yang  dipasang dalam smartphone untuk bertransaksi secara daring sehingga dapat digunakan dimana dan kapan saja sebagai  alternatif  pembayaran  yang  sah.  Untuk  penggunaan  e-wallet  ini,  masyarakat  tidak  perlu menghabiskan banyak waktu untuk pergi mengambil uang ke atm dahulu ketika akan melakukan sebuah transaksi.
Salah satu Fintech yang beroperasi di sektor e-wallet adalah OVO. OVO merupakan aplikasi e-wallet yang diluncurkan pada awal tahun 2017 dan pada tahun 2018 jumlah pengguna aplikasi ini mencapai 5- 6 juta pengguna di seluruh Indonesia. OVO menargetkan mencapai 20 juta pengguna aplikasi pada akhir 2018 [2] .
Dengan  banyaknya  pengguna  OVO,  maka  kualitas  sistem  dan  kepuasan  pengguna  harus  sangat diperhatikan oleh OVO sendiri agar pengguna dapat merasakan kepuasan setiap menggunakan layanan dari OVO. Kepuasan pengguna merupakan ukuran keberhasilan kualitas layanan. Kepuasan terhadap sesuatu dapat diartikan sebagai kepuasan seseorang, karena ekspektasi dan kenyataan dari layanan atau jasa dapat dibandingkan.
Peneliti memilih mahasiswa Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Bandung sebagai subjek penelitian. Hal ini didukung oleh fakta bahwa mahasiswa saat ini pada dasarnya adalah generasi Milenial  dan  merupakan  pengguna  internet  sehingga  dipandang  sebagai  pengguna  aplikasi  OVO. Penelitian ini dilakukan dengan cara survey menggunakan kuesioner yang dibagi menjadi 2 bagian, yaitu bagian pertama yang berisi mengenai profil responden dan bagian kedua berisi mengenai 16 pertanyaan yang  disesuaikan  dengan  variabel feature , trust , satisfaction dan loyalty untuk  mengetahui  tingkat kepuasan  pengguna  OVO  terhadap  layanan  serta  sistem  OVO.  Hasil  dari  kuesioner  ini  diolah menggunakan metode SEM-PLS dan aplikasi Smart-PLS guna mengetahui apa saja variabel yang dapat mempengaruhi kepuasan terhadap layanan dan sistem aplikasi OVO.

## 2. METODOLOGI

## 2.1 Jenis dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer  yang  diperoleh  dari  kuesioner  dan dibagikan kepada mahasiswa Fakultas a Teknologi Industri, a Institut Teknologi Nasional Bandung yang merupakan pengguna OVO dengan total 58 responden.
Tabel 1. Rekomendasi ukuran Sampel dengan Statistical - Power X
Jumlah maksimum anak panah mengarah ke konstruks Significance level 1% 5% 10% Minimum R 2 Minimum R 2 Minimum R 2 0.10 0.25 0.50 0.75 0.10 0.25 0.50 0.75 0.10 0.25 0.50 0.75 2 158 75 47 38 110 52 33 26 88 41 26 21 3 176 84 53 42 124 59 38 30 100 48 30 25 4 191 91 58 46 137 65 42 33 111 53 34 27 5 205 98 62 50 147 70 45 36 120 58 37 30 6 217 103 66 53 157 75 48 39 128 62 40 32 7 28 109 69 56 166 80 51 41 136 66 42 35 8 238 119 73 59 174 84 54 44 143 69 45 37 9 247 114 76 62 181 88 57 46 150 73 47 39 10 256 123 79 64 189 91 59 48 156 76 49 41
Source: [3]
Berdasarkan  referensi Statistical Power dari  Cohen  yang  ditunjukkan pada  Tabel  1 dengan jumlah 2 arah panah, significance level 5% dan minimum R2 0,25 maka didapat jumlah minimal yang diperlukan dalam penelitian adalah 52 responden.
2.2 X Teknik x Pengumpulan x Data x
Teknik pengumpulan yang digunakan pada penelitian ini adalah kuesioner yang disebar ke mahasiswa Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Bandung yang merupakan pengguna OVO dan telah  diisi  oleh  58  responden  dengan  pernyataan  yang  menjurus  kepada  kepuasan  pelanggan  dalam menggunakan  aplikasi  OVO.  Skala  pengukuran  yang  digunakan  adalah  skala  linier  dengan  skala  4. Artinya, 4 (sangat setuju), 3 (setuju), 2 (tidak i setuju), dan 1 (sangat - tidak - setuju).

## 2.3 Desain Model
Terdapat  2  hipotesis  dalam  penelitian  ini  untuk  mencapai  kepuasan  pelanggan  dan  ditunjukkan  pada Gambar  1.  Desain-model.  Berikut  merupakan  perumusan  hipotesis  yang  digunakan  untuk  mencapai kepuasan pelanggan tersebut, yaitu:
H 1 : Kemudahan dalam penggunaan aplikasi (X1)  mempengaruhi kepuasan pengguna (Y).
H 2 : Fitur-fitur aplikasi (X2) mempengaruhi kepuasan pengguna (Y).
Gambar 1. Desain - model

## 2.3.1 Kemudahan Dalam Penggunaan
Definisi kemudahan adalah keadaan atau tingkat di mana seseorang percaya bahwa menggunakan sistem tertentu tidak memerlukan banyak usaha. Kemudahan penggunaan bersaing sejauh orang percaya bahwa teknologi  mudah  digunakan.  Kualitas  kegunaan  aplikasi  merupakan  faktor  kunci  dalam  mengukur keberhasilan  layanan  dalam  hal  kepuasan  pelanggan.  Kemudahan  pengguna  dalam  mengoperasikan aplikasi OVO memberikan tolak ukur bahwa aplikasi OVO memberikan kepuasan kepada pelanggan dan sistem dapat diunggulkan serta diandalkan.

## 2.3.2 Fitur-fitur
Dengan fitur-fitur yang sudah ada, OVO sudah bisa membuat para pelanggan puas dengan menyediakan fitur  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pelanggan.  Selain  fitur  yang  sudah  sesuai  dengan  kebutuhan pelanggan,  OVO  harus  membuat  fitur  yang  mudah  untuk  digunakan  pelanggan  untuk  meningkatkan kepuasan pelanggan.

## 2.3.3 Kepuasan Pelanggan
Kepuasan pelanggan menggambarkan kesesuaian antara harapan pengguna dan hasil yang diterima oleh pengguna.  Apakah  kinerja  suatu  sistem  informasi  dapat  dibilang  baik  atau  buruk  menjadi  sebuah penilaian  dari  kepuasan  pengguna,  serta  cocok  atau  tidaknya  sistem  yang  digunakan  dengan  tujuan penggunanya.

## 2.5 SEM PLS
SEM  ( Structural  Equation  Modelling )  merupakan  sebuah  metode  analisis  yang  berguna  untuk menganalisis  suatu  hubungan  antara  variabel  laten  dengan  manifes  sebagai  indikatornya,  terdiri  dari outer model (model pengukuran) dan inner model (model struktural) [4] . Pada analisis SEM terdapat teknik alternatif yang disebut SEM dengan PLS dan PLS merupakan alternatif metode yang berbasis varian. Metode ini memiliki keunggulan yaitu jumlah sampel yang relatif kecil dapat diestimasikan serta tidak memerlukan asumsi [5]. Menurut [6] PLS-SEM adalah metode pilihan ketika ukuran sampel kecil. Selain itu, dibandingkan dengan mitra berbasis kovariansnya, dalam situasi dengan struktur model yang kompleks dan ukuran sampel yang lebih kecil, PLS-SEM memiliki tingkat kekuatan setatistik yang lebih tinggi.

## 3. HASIL a DAN a PEMBAHASAN a

## 3.1 Item Pengukuran
Pada  penelitian  ini,  terdapat  variabel  X  yang  merupakan  variabel independent ,  dan  variabel  y  yang merupakan variabel dependent . Variabel yang dipengaruhi oleh variabel independent disebut variabel dependent, sedangkan  variabel  yang  mempengaruhi  variabel dependent disebut  dengan  variabel independent [7] . Setiap variabel memiliki indikator, dan setiap indikator memiliki item pernyataan yang ditunjukkan pada
Tabel 2 .
Tabel 2 Variabel - independent Konstruk (Variabel Laten) Indikator (Variabel Manifes) Item Referensi Kemudahan dalam penggunaan aplikasi (X1) a X1.1,
a X1.2, a X1.3 Ease of use Aplikasi OVO mempermudah pengguna dalam bertransaksi online Pengguna merasa mudah mengoperasikan aplikasi OVO Perintah pada aplikasi mudah dipahami pengguna [8], [9] a X1.4 Time to respon Aplikasi OVO merespon perintah dari pengguna dengan cepat dan sesuai dengan arahan pengguna [8], [9] a X1.5 Convinience of access Pengguna dapat mengakses aplikasi OVO di mana dan kapan saja selama ada koneksi internet [8], [9] a X1.6 Language OVO menggunakan bahasa yang mudah dimengerti pengguna [8], [9] Fitur-fitur aplikasi (X2) a X2.1 Completeness Aplikasi OVO memiliki fitur yang sesuai dengan kebutuhan pengguna [9] a X2.2 Understandabi lity Fitur pada aplikasi OVO mudah dipahami dan dioperasikan [9] a X2.3 Time to respon Fitur pada aplikasi OVO merespons perintah dari pengguna dengan cepat dan sesuai dengan arahan pengguna [9] a X2.4 Convinience of access Pengguna dapat mengakses fitur aplikasi OVO di mana dan kapan saja selama ada koneksi internet [9] a X2.5 Language Fitur pada aplikasi OVO menggunakan bahasa yang mudah dimengerti pengguna [9]
Variabel  dependen yang  akan  diukur  yaitu  kepuasan  pengguna  terhadap  aplikasi  yang  memiliki  5 indikator dengan total 5 item pernyataan.
Tabel 3 Variabel - dependen
Konstruk (Variabel Laten) Indikator (Variabel Manifes) Item Kepuasan Pengguna (Y) Y1 Saya merasa puas menggunakan aplikasi OVO dalam bertransaksi.
Konstruk (Variabel Laten) Indikator (Variabel Manifes) Item Y2 Saya merasa puas dengan fitur-fitur yang tersedia di dalam aplikasi OVO Y3 Saya merasa senang dengan berbagai tawaran yang ditawarkan oleh aplikasi OVO Y4 Saya merasa aplikasi OVO merupakan pilihan yang tepat untuk mempermudah dalam pembayaran Y5 Saya merasa aman bertransaksi menggunakan aplikasi OVO

## 3.2 Data Sampel
Terdapat  58  data  sampel  yang  dianalisis  menggunakan  metode  SEM-PLS.  Adapun  sampel  pada penelitian ini adalah pengguna Aplikasi OVO yang merupakan mahasiswa Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Bandung. Penentuan ukuran sampel berdasarkan referensi Statistical Power dari Cohen dengan jumlah 2 arah panah, level signifikan 5% dan minimum R 2 0,25 sehingga diperoleh ukuran minimum sampel adalah 52.

## 3.3 Outer Model
Pengujian validitas dan reliabilitas dilakukan pada tahap outer model ini, yaitu sebagai berikut:

## 3.3.1 Indicator Reliability
Untuk mengukur apakah data yang telah didapat merupakan data yang diterima atau tidak, dilakukanlah indicator reliability . Pengujian ini dilakukan atas dasar pengambilan keputusan, di mana jika indicator loading di atas 0,708. Karena jika nilai variabel indikator di atas 0,708 maka dapat dikatakan mempunyai nilai internal consistency yang cukup [6].
Dapat dilihat dari Tabel 4 bahwa keseluruhan variabel memiliki nilai lebih besar dari 0,708 berdasarkan hasil perhitungan PLS Algorithm Outer Model , maka dapat ditarik kesimpulan bahwa variabel-variabel tersebut dianggap memenuhi syarat dan layak digunakan.
Tabel 4 x Outer - loading x
a X1 a a X2 a a Y a a X1.1 0.832 a X1.2 0.784 a X1.3 0.831 a X1.4 0.795 a X1.5 0.798 a X1.6 0.733 a X2.1 0.847 a X2.2 0.817 a X2.3 0.835 a X2.4 0.857 a X2.5 0.833 a Y1 0.909 a Y2 0.875 a Y3 0.849 a Y4 0.792 a Y5 0.817

## Dalam kotak header pada halaman gasal ini tulislah judul makalah

## 4.3.2 Internal Consistency Reliability (Icr)
Setelah  melakukan  pengujian  reliabilitas  indikator,  maka  reliabilitas  konsistensi  internal  juga  harus dilakukan  pengukuran  untuk  mengetahui  apakah  konstruk  di  dalam  penelitian  ini  memiliki  internal konsisten  yang  memenuhi  syarat  atau  tidak  berdasarkan  nilai Composite  Reliability (rhoc)  dan Cronbach’s alpha yang disarankan > 0.70, tetapi untuk nilai 0.60 masih dapat diterima [6].
Tabel 5 Crobach’s - alpha - dan - Rhoc
a Cronbach's alpha a a Composite reliability (rho_a) a a Composite reliability (rho_c) a X1 0.884 0.890 0.912 X2 0.894 0.899 0.922 Y 0.903 0.908 0.928
Berdasarkan hasil perhitungan di atas, dapat disimpulkan bahwa konstruk pada penelitian ini memiliki internal konsistensi reliabilitas yang memenuhi syarat karena memperoleh nilai Cronbach's Alpha dan rho_a > 0.70.

## 3.3.3 Convergen Validity
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  validitas  konvergen  untuk  mengetahui  sejauh  mana  konstruk konvergen untuk menjelaskan varian dari setiap indikator. Pengujian ini didasarkan pada nilai Average Variance Extracted (AVE) , dengan nilai yang memenuhi syarat di atas 0,5 dengan rentang nilai AVE 0.689 – 0.807.
Tabel 6 a Average - variance - extracted Construct Average variance extracted (AVE) a X1 a 0.634 a X2 a 0.702 a Y a 0.722
Nilai AVE yang terlihat pada Tabel 6 menunjukkan di atas 0.689, maka konstruk X2 dan Y pada model ini  memiliki  validitas  konvergen  yang  memenuhi  syarat,  namun  untuk  konstruk  X1  tidak  memiliki validitas konvergen karena tidak memenuhi syarat rentang nilai AVE.

## 3.3.4 Discriminan Validity
Terdapat dua teknik dalam pengujian ini, yaitu cross loading dan Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT).

## 1. Cross Loading a
Ketika nilai korelasi indikator dan konstruknya lebih besar dari nilai korelasi indikator dengan konstruk lain, maka validitas diskriminan terpenuhi. Tabel 7 menunjukkan cross loading pada model ini, di mana area yang  ditandai dengan warna abu harus memiliki nilai yang  lebih besar dari  kolom lainnya pada setiap baris indikator.
Tabel 7. a Cross a Loading a X1 X2 Y a X1.1 0.832 0.657 0.637 a X1.2 0.784 0.606 0.508
Penulis Pertama dan Penulis Kedua (jika penulis 2 orang) / Penulis Pertama dkk. (jika penulis lebih dari 2 orang)
X1 X2 Y a X1.3 0.831 0.630 0.581 a X1.4 0.795 0.591 0.643 a X1.5 0.798 0.721 0.537 a X1.6 0.733 0.777 0.485 a X2.1 0.659 0.847 0.658 a X2.2 0.601 0.817 0.496 a X2.3 0.769 0.835 0.614 a X2.4 0.704 0.857 0.656 a X2.5 0.717 0.833 0.607 a Y1 0.652 0.684 0.909 a Y2 0.555 0.702 0.875 a Y3 0.591 0.612 0.849 a Y4 0.616 0.442 0.792 a Y5 0.633 0.630 0.817
Berdasarkan data cross loading di atas, nilai korelasi indikator tertinggi ada pada konstruknya, kecuali indikator X1.6 yang memiliki nilai korelasi lebih rendah dari konstruknya. Artinya, item pengukuran, mengukur lebih baik pada konstruknya daripada konstruk lain, kecuali pada indikator X1.6.

## 2. Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT)
Ketika konstruk secara konseptual sangat mirip, ambang batas 0,90 dapat digunakan untuk menentukan ambang  batas  HTMT.  Namun,  0,85  direkomendasikan  ketika  konstruksi  secara  konseptual  berbeda, ambang batas yang lebih rendah dan lebih konservatif.
Tabel 8. HTMT a – X1 X2 Y a X1 a X2 0.934 a Y 0.796 0.798
Berdasarkan Tabel 8, terdapat 1 nilai HTMT di atas ambang batas yaitu 0.934. Ini menunjukkan bahwa konstruk X1 - X2 mengalami masalah. Mungkin terdapat item pengukuran yang tumpang tindih dari persepsi responden dalam konstruk yang dipengaruhi. Oleh karena itu, hal ini menjadi limitasi terhadap item  pengukuran  yang  dapat  diperbaiki  pada  penelitian  berikutnya.  Namun,  penulis  mencoba  untuk melakukan  iterasi  yang  kedua  yaitu  dengan  menghapus  indikator  X1.6  karena  indikator  tersebut memiliki nilai korelasi lebih rendah dari konstruknya berdasarkan Tabel 7.
Tabel 9. HTMT - Iterasi ke-2 -
a X1 a a X2 a a Y a a X1 a a X2 a 0.885 a Y a 0.805 0.798
Berdasarkan  Tabel  9,  setelah  dilakukan  penghapusan  terhadap  indikator  X1.6,  terjadi  perubahan terhadap setiap nilai HTMT terutama pada konstruk X1 – X2 yang semula mengalami masalah karena berada di atas ambang batas, kini berubah menjadi direkomendasikan.

## 3.4 Inner Model
Tahap inner model ini dilakukan setelah menguji reliabilitas dan validitas dengan outer model . Inner model ini  adalah  pengukuran  yang  mengukur  hubungan  antar  konstruk  (variabel).  Terdapat  tiga pengukuran, yaitu:

## 3.4.1 Pengukuran Koefisien Determinasi (R 2 )
Pengujian  dilakukan  dari  hasil bootstrapping berdasarkan  nilai  R 2 menggunakan  aplikasi  SmartPLS. Nilai R2 ini menunjukkan kemampuan seluruh variabel eksogen (X) dalam menjelaskan varians dari variabel dependen (Y). Ketentuan tentang nilai R2 menunjukkan pengaruh yang signifikan (R2>0,75), sedang  (R2>0,50)  dan  lemah  (R2>0,25).  Skor  R2  diperoleh  berdasarkan  hasil  perhitungan  R square untuk variabel kepuasan pelanggan.
Tabel 10. Pengujian R-square
a R-square R-square adjusted a Y 0.587 0.572
Berdasarkan hasil pengujian R- square (Tabel 10), diperoleh R 2 dari variabel kepuasan pelanggan (Y) adalah 0,557 yang artinya variabel eksogen yang terdiri dari: X1 dan X2 berhasil menentukan variabel Y sebesar 55,7%. Karena peneliti juga melakukan iterasi kedua dengan menghapus indikator X1.6, maka terjadi  perubahan  terhadap  hasil  dari  tabel  pengujian  R- square yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  10.  Di mana R 2 dari variabel Y dari iterasi kedua adalah 0,572 yang artinya nilai R- square naik sebesar 0,015 dan penentuan variabel berubah menjadi 57,2%.

## 4.4.2 Pengujian Ukuran Efek (F 2 )
Untuk  mengetahui  besar  efek  yang  diberikan  oleh  variabel  X  terhadap  variabel  Y  maka  dilakukan pengujian ini. Nilai F 2 pada rentang 0,02, 0,15, dan 0,35, mewakili efek kecil, sedang, dan besar dari konstruk eksogen ke konstruk endogen.
Tabel 11. Pengujian Ukuran Efek - a X1 a a X2 a a Y a a X1 a 0.136 a X2 a 0.174 a Y
Berdasarkan  hasil  F 2 pada  iterasi  pertama  seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  11, diperoleh  X1  memiliki efek yang kecil (0,095) terhadap Y, serta X2 juga memiliki efek yang kecil (0,140). Namun, pada iterasi kedua nilai f2 yang diperoleh X1 memiliki efek yang kecil (0,136) dan X2 memiliki efek yang sedang (0,174). Dapat disimpulkan bahwa pada iterasi kedua variabel X1 mengalami penaikkan efek dari kecil menjadi sedang.

## 4.4.3 Analisis Jalur dan Pengujian Hipotesis
Penulis Pertama dan Penulis Kedua (jika penulis 2 orang) / Penulis Pertama dkk. (jika penulis lebih dari 2 orang)
Diperlukan bootstrapping pada  aplikasi  SmartPLS  untuk  menganalisis  jalur  dan  pengujian  hipotesis, guna mengetahui apakah terdapat hubungan yang positif atau negatif dapat dilihat dari hasil perhitungan Original Sample pada hasil Bootstratpping (Tabel 12).
Tabel 12. Path - analysis - iterasi - 1 - Original sample Sample mean Standard deviation T statistics P values a X1 -> Y 0.358 0.411 0.191 1.872 0.064 a X2 -> Y 0.434 0.386 0.192 2.263 0.026
Original Sample menunjukkan koefisien jalur dari hubungan variabel. Terdapat dua hubungan positif yaitu X1 -> Y dengan nilai 0,358 dan X2 -> US dengan nilai 0,434, ini menunjukkan bahwa semakin tinggi kemudahan dalam penggunaan aplikasi serta fitur yang ada di dalam aplikasi, maka semakin besar kepuasan pelanggan terhadap aplikasi OVO.
Untuk mengetahui tingkat signifikansi, dapat dilihat pada nilai P- Values . Apabila nilai P- Values kurang dari 5%, maka indikator dinyatakan signifikan, terlihat dari X2 -> Y yang memiliki nilai kurang dari 5% yaitu 0,026. Sedangkan X1  -> Y memiliki nilai lebih dari 5%, artinya indikator X1 terhadap Y tidak signifikan.
Untuk melakukan pengujian hipotesis dapat dengan melakukan pemeriksaan terhadap T Statistik dengan t-table.  Jika  T  Statistik  >  t-tabel,  maka  hipotesis  diterima,  sedangkan  t-table  diperoleh  berdasarkan degree of freedom (responden - 2 = 58 - 2 = 56) dan signifikan level 5 %, diperoleh t-table = 2.
Tabel 13. Path - analysis - iterasi - 2 - Original sample Sample mean Standard deviation T statistics P values X1 -> Y 0.381 0.413 0.158 2.408 0.018 X2 -> Y 0.431 0.403 0.161 2.679 0.009
Berdasarkan Tabel 13, dapat dilihat bahwa nilai original sample pada X1 -> Y maupun X2 -> Y masih memiliki  hubungan  yang  positif  walaupun  pada  X2  ->  Y  mengalami  penurunan  nilai  namun  tidak signifikan. Sedangkan pada nilai P-values , kedua indikator memiliki nilai kurang dari 5% yaitu 0,018 dan 0,009, artinya indikator X1 dan X2 signifikan terhadap indikator Y.
Tabel 14. Hasil - pengujian - hipotesis - iterasi - 1 - Hipotesis T statistics (|O/STDEV|) P values Hasil H 1 : Kemudahan dalam penggunaan aplikasi (X1)  mempengaruhi kepuasan pengguna (Y) 1.872 0.064 Ditolak H 2 : Fitur-fitur aplikasi (X2) mempengaruhi kepuasan pengguna (Y) 2.263 0.026 Diterima
Berdasarkan Tabel 14 di atas, Hipotesis 2 diterima dikarenakan memiliki T Statistik > T-Table. Dengan demikian, terbukti bahwa fitur - fitur pada aplikasi berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna. Sedangkan Hipotesis 1 ditolak dikarenakan memiliki nilai T Statistik < T-Table, artinya tidak terbukti memiliki pengaruhi positif terhadap kepuasan pengguna.
Tabel 15. a Hasil a pengujian a hipotesis - iterasi - 2 - Hipotesis T statistics (|O/STDEV|) P values Hasil H 1 : Kemudahan dalam penggunaan aplikasi (X1) mempengaruhi kepuasan pengguna (Y) 2.408 0.018 Diterima H 2 : Fitur-fitur aplikasi (X2) mempengaruhi kepuasan pengguna (Y) 2.679 0.009 Diterima
Berdasarkan  Tabel  15,  Hipotesis  1  dan  Hipotesis  2  mempunyai  nilai  T-Statistik  >  T-Table  sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  kedua  hipotesis  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  kepuasan  pengguna apabila indikator X1.6 dihapus.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  memiliki  3  variabel  yang  terdiri  atas  variabel  independen  yaitu  kemudahan  dalam penggunaan  aplikasi  (X1)  dan  fitur-fitur  aplikasi  (X2)  yang  mempengaruhi  variabel  dependen  yaitu kepuasan  pelanggan  (Y).  Berdasarkan  pengujian  validitas  dan  reliabilitas,  pada  pengujian  reliabilitas variabel  memiliki  nilai  lebih  besar  dari  0,708  berdasarkan  hasil  perhitungan  PLS  Algorithm  Outer Model, maka variabel-variabel tersebut dianggap memenuhi syarat dan layak digunakan. Adapun hasil pengujian reliabilitas indikator menunjukkan  konstruk pada penelitian ini memiliki internal konsistensi reliabilitas yang memenuhi syarat karena memperoleh nilai Cronbach's Alpha dan rho_A di atas 0,70. Kemudian pada pengujian validitas konvergen yang menjelaskan varian dari setiap indikator, konstruk X2 dan Y pada model ini memiliki validitas konvergen yang memenuhi syarat, namun untuk konstruk X1 tidak memiliki validitas konvergen karena tidak memenuhi syarat rentang nilai AVE. Selanjutnya pengujian discriminant validity , nilai korelasi indikator tertinggi ada pada konstruknya, kecuali indikator X1.6 yang memiliki nilai korelasi lebih rendah dari konstruknya. Artinya, item pengukuran, mengukur lebih  baik  pada  konstruknya  daripada  konstruk  lain,  kecuali  pada  indikator  X1.6,  terdapat  satu  nilai HTMT  di  atas  ambang  batas  yaitu  0.934.  Ini  menunjukkan  bahwa    konstruk  X1  -  X2  mengalami masalah.  Mungkin  terdapat  item  pengukuran  yang  tumpang  tindih  dari  persepsi  responden  dalam konstruk  yang  dipengaruhi.  Oleh  karena  itu,  hal  ini menjadi  limitasi  terhadap  item  pengukuran  yang dapat  diperbaiki  pada  penelitian  berikutnya.  Tetapi,  setelah  peneliti  melakukan  iterasi  kedua  dengan menghapus indikator X1.6, terjadi perubahan terhadap setiap nilai HTMT terutama pada konstruk X1 – X2  yang  semula  mengalami  masalah  karena  berada  di  atas  ambang  batas,  berubah  menjadi direkomendasikan.
Hasil  pengujian inner  model ,  diperoleh  R 2 dari  variabel  kepuasan  pelanggan  (Y)  adalah  0.557  yang artinya variabel eksogen yang terdiri dari: X1 dan X2 berhasil menentukan variabel Y sebesar 55,7%, serta diperoleh X1 memiliki efek yang kecil (0.095) terhadap Y, serta X2 juga memiliki efek yang kecil (0.140). Terjadi perubahan terhadap hasil dari tabel pengujian R- square pada iterasi kedua. Dimana R- square dari variabel Y dari iterasi kedua adalah 0,572 yang artinya nilai R- square naik sebesar 0,015 dan  penentuan  variabel  berubah  menjadi  57,2%. Pada  pengujian  hipotesis,  Hipotesis  2  diterima dikarenakan memiliki T Statistik > T-Table. Dengan demikian, terbukti bahwa fitur - fitur pada aplikasi berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna. Sedangkan Hipotesis 1 ditolak dikarenakan memiliki
nilai  T  Statistik  <  T-Table,  artinya  tidak  terbukti  memiliki  pengaruhi  positif  terhadap  kepuasan pengguna. Namun pada iterasi kedua, Hipotesis 1 dan Hipotesis 2 memiliki nilai T a Statistik > a T-Table sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  kedua  hipotesis  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  kepuasan pengguna apabila indikator X1.6 dihapus.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P. Gomber, J.-A. Koch, and M. Siering, “Digital Finance and FinTech: current research and future research  directions,” Journal  of  Business  Economics ,  vol.  87,  no.  5,  pp.  537–580,  2017,  doi: 10.1007/s11573-017-0852-x.
[2]  F.  S.  Gosta,  D.  R.,  Utami,  D.  N.,  &  Dewi,  “Presiden  direktur  PT  Visionet  internasional  (ovo), Adrian  Suherman :  ‘jangan  bersaing,  mending  kerja  sama’.,” Bisnis.com , 2018. https://surabaya.bisnis.com/read-/20180607/250/803752/presiden-direktur-pt-visionet-inter- nasional-ovo-adrian-suherman-jangan-bersaing-mending-kerja-sama
[3]  K.  Alazemi  and  F.  Sh.  Ahmad,  “Establishing  the  validity  and  reliability  of  Kuwait  resources  of nation branding model,” International Journal of Society Systems Science , vol.  12, no. 1, p. 51, 2020, doi: 10.1504/ijsss.2020.10028747.
[4]  A. Adil, M. Syamsun, and M. Najib, “Pengaruh Kualitas Pelayanan dan Biaya terhadap Kepuasan dan Loyalitas Pasien RSUD Kota Bogor,” vol. 432, no. September, 2016.
[5]  A. Arfian, D. Mustomi, J. Siregar, and A. A. Yana, “Tingkat Kepuasan Layanan Custumer Service Berdasarkan  Metode  Webqual  4.0  Pada  Pt  Tritana  Dengan  Pls-Sem,” Journal  of  Information System, Informatics and Computing , vol. 5, no. 1, p. 89, 2021, doi: 10.52362/jisicom.v5i1.453.
[6]  R. Hamdollah and P. Baghaei, Partial least squares structural equation modeling with R , vol. 21, no. 1. 2016.
[7]  N.  S.  Ula,  “Pengaruh  Persepsi  Manfaat  Dan  Kemudahan  Penggunaan  Terhadap  Kepuasan Konsumen Ovo,” Jurnal Manajemen , vol. 11, no. 1, pp. 54–63, 2021, doi: 10.26460/jm.v11i1.2168.
[8]  A.  R.  Pambudi,  “Analisa  Perceived  Ease  Of  Use  dan  Perceived  Usefulness  terhadap  Behavior Intention pada Aplikasi Digital Payment OVO,” Jurnal Strategi Pemasaran , vol. 6, pp. 1–10, 2019.
[9]  A. D. Nurhalim, “Faktor-Faktor yang Memengaruhi Loyalitas Pengguna OVO pada Grab,” Bina Manjemen , vol. 8, pp. 58–73, 2019.