## ANALISIS KEPUASAN PELANGGAN PT. DELTA NUSA ABADI MELALUI METODE SERVQUAL DAN AHP SEBAGAI VARIABLE

## MODERATING
Windhy Widhyanty 1* , Retno Wulandari 2 , Alif Junean Wibowo 3
1 Teknik Informatika, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia
2,3 Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: 1* windhy.widhyanty@budiluhur.ac.id, 2 retno.wulandari@budiluhur.ac.id,
3 2112501164@student.budiluhur.ac.id
(*: Corresponding Author)
(Naskah masuk: 25 April 2024, diterima untuk diterbitkan: 30 April 2024)

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  tingkat  kenyamanan  pelayanan  dan  kepuasan  pelanggan  terhadap pelayanan  yang  diberikan  oleh  penyedia  jasa  event  organizer  sehingga  pelayanan  sesuai  dengan  keinginan konsumen. Untuk itu perlu adanya dilakukan pengukuran dengan menggunakan analisis dan metode Servqual dan dilakukan  perhitungan  dari  setiap  dimensi  dengan  metode Analitical  Hierachy  Process (AHP). Sebagian  besar penyedia  jasa di  luar  kota  sangat  bersaing,  terutama  di  Tangerang.  Oleh  karena  itu,  evaluasi  layanan  harus dilakukan untuk mengetahui seberapa nyaman dan puas pelanggan dengan layanan yang diberikan oleh penyedia layanan.  Penelitian  kuantitatif  ini  menggunakan  data  angka  dan  statistik  untuk  mengetahui  pengaruh penyelenggara  acara  terhadap  kepuasan  pelanggan  PT  Delta  Nusa  Abadi  (DNA)  Management.  Penelitian  ini bersifat kuantitatif dengan data angka dan statistik. Data primer, yang terdiri dari angket, dan data sekunder, yang diperoleh melalui pencarian data yang relevan, digunakan dalam proses pengumpulan data. Tujuan utama dari data teknik  analisis  yang  menggunakan  analisis  regresi  linier  ganda  adalah  untuk  bersaing  pada  penyedia  layanan penyelenggaraan  acara  lainnya.  Kepuasan  pelanggan,  metode  kualitas  pelayanan,  dan Analytical  Hierarchy Process (AHP)  adalah  kata-kata  kunci  yang  dipilih  dalam  survei  untuk  mengukur  tingkat  kenyamanan  dan kepuasan  pelanggan  dari  penyedia  layanan  penyelenggara  acara,  bahwa  koefisien  beta  unstandardized  X3_M sebesar 0,721 dan tingkat signifikansi 0,032 yang lebih kecil dari 0,05. Koefisien regresi yang bernilai positif ini berarti bahwa service quality dan analytical hierarcy process memperkuat hubungan antara variabel harga terhadap kepuasan pelanggan.
Kata Kunci: kepuasan pelanggan, metode kualitas pelayanan, analytical hierarchy process, event organizer

## CUSTOMER SATISFACTION ANALYSIS PT. DELTA NUSA ABADI THROUGH SERVQUAL AND AHP METHOD AS MODERATING VARIABLES

## Abstract
This study aims to measure the level of service comfort and customer satisfaction with the services provided by event organizer service providers so that services are in accordance with consumer desires. For this reason, it is necessary to measure using analysis and the Servqual method and calculate each dimension with the Analytical Hierachy  Process (AHP)  method. Most  service providers  outside  the  city  are  very  competitive,  especially  in Tangerang. Therefore, a service evaluation should be done to find out how comfortable and satisfied the customer is with the service provided by the service provider. This quantitative research uses numerical data and statistics to  determine  the  influence  of  event  organizers  on  customer  satisfaction  of  PT  Delta  Nusa  Abadi  (DNA) Management. This  research  is  quantitative  with  numerical  and  statistical  data. Primary  data,  consisting  of questionnaires, and secondary data, obtained through searching for relevant data, are used in the data collection process. The main purpose of data analysis techniques that use multiple linear regression analysis is to compete with  other  event  hosting  service  providers. Customer  satisfaction,  service  quality  methods,  and Analytical Hierarchy  Process (AHP)  are  the  key  words  chosen  in  the  survey  to  measure  the  comfort  level  and  customer satisfaction of event organizer service providers, that the unstandardized beta coefficient X3_M of 0.721 and the significance  level  of  0.032  which  is  smaller  than  0.05. This  positive  regression  coefficient  means  that  service
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 30-37
quality  and  analytical  hierarcy  process  strengthen  the  relationship  between  price  variables  and  customer satisfaction.
Keywords: customer satisfaction, service quality method, analytical hierarchy process, event organizer
1. PENDAHULUAN
Event Organizer sendiri telah meningkat pesat di Indonesia,  terutama  di  Jakarta  dan  kota-kota  besar lainnya.  Beberapa  terlibat  dalam  acara  musik, pameran,  dan  bahkan  pesta  pernikahan.  Dimana penyedia jasa event organizer dapat mengatur segala kegiatan yang dijalankan. Untuk mengetahui tingkat kepuasan  pelanggan  layanan  penyelenggaraan  acara memiliki  otoritas  untuk  mengatur  segala  yang berkaitan  dengan  kegiatan  yang  diselenggarakan. Metode Servqual pada Gap 5 [1] untuk menentukan kualitas  layanan  atau  perbedaan  antara  harapan  dan persepsi  pelanggan.  Karena  kepuasan  pelanggan sangat penting bagi sebuah bisnis, perusahaan harus memprioritaskan  aspek  atau  fitur  pelayanan  yang diberikan kepada pelanggan.
Dimensi servqual adalah  dengan  metode Analytical Hierarchy Process [2]; untuk meningkatkan kualitas pelayanan terhadap kepuasan pelanggan  adalah  dengan  metode servqual [3];  dan metode servqual digunakan  untuk  mengidentifikasi kesenjangan  atau  gap  dalam  kualitas  layanan, kesenjangan  atau  gap  yang  dimaksud  adalah bagaimana  harapan  dan  persepsi  pelanggan  tentang layanan  yang  diberikan  oleh  perusahaan  [4].  Nilai servqual dapat dihitung dengan menggunakan rumus persamaan yang diberikan di Persamaan (1).
𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑞𝑢𝑎𝑙 = 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑝𝑠𝑖 − 𝑠𝑘𝑜𝑟 ℎ𝑎𝑟𝑎𝑝𝑎𝑛 ………. (1)
Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP) digunakan  untuk  mengambil  keputusan.  Untuk menyusun  prioritas  dengan  metode  AHP,  seseorang harus  membuat  kerangka  pengambilan  keputusan yang  efektif  untuk  masalah  tersebut  dan  kemudian menyederhanakan dan mempermudah proses pengambilan keputusan dalam susunan hirarki. Untuk menentukan atribut mana yang harus diprioritaskan, gunakan  urutan  bobot  dari  yang  terbesar  ke  yang terkecil. Berdasarkan definisi di atas, dapat dikatakan bahwa  Pelayanan  adalah  manfaat  yang  ditawarkan oleh  suatu  pihak  ketika  manfaat  tersebut  tidak berwujud  ( intangible )  dan  mencakup  fitur  seperti keamanan,  kecepatan,  dan  kenyamanan  yang ditawarkan kepada pengguna jasa [5].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  pendekatan  deskriptif kuantitatif  digunakan  bersama  dengan  metode penelitian  survei dan  desain  penelitian  asosiatif. Penelitian kuantitatif menurut [6] adalah pendekatan penelitian  yang  berbasis  pada  filsafat  positivisme digunakan  untuk  menyelidiki  populasi  atau  sampel tertentu,  mengumpulkan  data  menggunakan  alat
penelitian,  dan  menganalisis  data  secara  kuantitatif atau  statistik  untuk  menguji  hipotesis  yang  telah ditetapkan. Namun, seperti yang dinyatakan oleh [7], metode  penelitian survei menggunakan  data  yang dikumpulkan dari jawaban responden  melalui daftar pertanyaan  peneliti.  Dalam  jenis  penelitian  ini, kuesioner  dibagikan  secara  langsung  kepada responden, memungkinkan peneliti untuk memberikan  penjelasan  tentang  tujuan  penelitian, serta pertanyaan yang mungkin belum dipahami oleh responden.  Selain  itu,  tanggapan  responden  dapat diproses dengan lebih cepat. Daftar pertanyaan berisi tentang  pendapat  kepuasan  pelanggan  mengenai promosi,  kualitas  produk,  harga  melalui  metode service quality dan analytical hierarchy process .
Gambar 1. Tahap Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Anali sis Statistik Deskriptif
Menurut  hasil  analisis  statistik  deskriptif  yang ditunjukkan pada Tabel 1, penelitian unit (N) adalah 60.  Jumlah  tersebut menunjukanjumlah  data penelitian  yang  didistribusikan  secara  keseluruhan kepada 60 pelanggan jasa event PT Delta Nusa Abadi, dengan tingkat kesalahan 10% untuk sample slovin. Tabel  1  menunjukkan  statistik  deskriptif  untuk masing-masing  variabel  yang  dibahas  dalam penelitian ini.
Tabel 1. Statistik Deskriptif
N Mini mum Maxi mum Mean Std. Deviation Promosi 60 20,00 25,00 23,18 1,41 Kualitas_Pro duk 60 18,00 30,00 24,28 3,34 Harga 60 12,00 20,00 16,18 2,59 Kepuasan_Pe langgan 60 18,00 30,00 25,55 2,99 Service_Qual ity 60 15,00 25,00 21,45 2,55 Analytical_H ierarcy_Proc ess 60 16,00 25,00 21,45 2,21 Valid N (listwise) 60
Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS Versi 25.0 For Windows
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 30-37
Pada Tabel 1 merupakan hasil analisis statistik deskripstif  berdasarkan sample  Slovin yang  didapat dari  pelanggan  jasa event PT.  Delta  Nusa  Abadi dengan total 60 responden.

## 3.2 Uji Kualitas Data
Persoalan  kualitas  dalam  dunia  berbisnis  kini sepertinya  sudah  menjadi  harga  yang  harus  dibayar oleh  perusahaan  agar  dapat  tetap survive dalam bisnisnya [6].

## 3.2.1 Uji Validitas
Uji  validasi  adalah  proses  untuk  menentukan validitas  kuesioner  yang  akan  digunakan  untuk mengukur  variable  penelitian.  Proses  ini  juga menentukan  validitas  item  pertanyaan,  lihat  nilai korelasi  total  item  yang  diperbaiki.  Item pernyataan dapat  dianggap  valid  jika  r  hitung  >  dari  tabel  r. Dalam  penelitian  dengan  jumlah  sampel  (n)  =  60 orang yang disurvei, dan besarnya df dapat dihitung, dengan  df  =  58  dan  alpha  =  0,05.  Tabel  r  =  0,233, yang menunjukkan bahwa item pernyataan yang valid memiliki  r  hitung  yang  lebih  besar  dari  0,214. Validitas  adalah  bukti  bahwa  metode  atau  prosedur yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  sebuah  konsep benar-benar mengevaluasi konsep tersebut [7].
Tabel 2. Hasil UJi Validitas Variabel Promosi (X1)
Variabel No. Pernyataan Corrected Item − Total Correlation r tabel Ket Promosi (X 1 ) 1 0,318 0,233 Valid 2 0,508 0,233 Valid 3 0,438 0,233 Valid 4 0,393 0,233 Valid 5 0,416 0,233 Valid 6 0,499 0,233 Valid
Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS Versi 25.0 For Windows
Hasil  uji  validitas  variable  X1  (promosi)  yang ditunjukkan  pada  tabel  2  menunjukkan  bahwa pernyataan  masing-masing variable  valid ,  seperti yang  ditunjukkan  oleh nilai  korelasi  item-total  yang dikoreksi (r hitung) yang lebih besar dari (r tabel).

## 3.2.2 Uji Realibilitas
Uji  reliabilitas  penelitian  ini  dilakukan  dengan SPSS  25.00  untuk Windows .  untuk  mengetahui seberapa konsisten responden dalam menjawab setiap pernyataan, yang menentukan seberapa reliabel data jika nilai Cronbach Alpha lebih dari 0,60.

## Tabel 3. Hasil Pengujian Reliabilitas
No Variabel Item Pertanyaan Cronbach’s Alpha Hasil 1. Promosi 6 0,632 Reliable 2. Kualitas Produk 6 0,785 Reliable 3. Harga 4 0,802 Reliable 4. Kepuasan Pelnggan 6 0,702 Reliable 5. Service Quality 5 0,652 Reliable 6. Analytical Hierarcy Process 6 0,660 Reliable
Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS Versi 25.0 For Windows
Sebelum hipotesis dibuat, instrumen diuji untuk validitas dan reliabilitas. Nilai alfa Cronbach masing- masing  variabel  ditunjukkan  dalam  tabel  3,  dengan nilai CA masing-masing X1 0,632 kurang dari 0,60; X2  0,785  kurang  dari  0,60;  X3  0,802  kurang  dari 0,60; X4 0,702 kurang dari 0,60; dan X5 0,652 kurang dari 0,60; dan X6 kurang dari 0,60. Ini menunjukkan bahwa  variabel  tersebut  dapat  dianggap  kredibel. Karena  lebih  besar  dari  koefisien  Alpha  0,60,  itu dapat dianggap dapat dipercaya.

## 3.3 Uji Asumsi Klasik
Sebelum uji regresi dilakukan, uji asumsi klasik digunakan  untuk  memastikan  apakah  hubungan signifikan dan representatif ditemukan dalam model persamaan regresi.

## 3.3.1 Uji Normalitas
Uji  normalitas  digunakan  untuk  menentukan apakah  variabel  penggaggu  atau  residual  (variabel terikat) dan variabel bebas terdistribusi secara normal dalam model regresi [8].
1. Analisis Grafik Titik-titik akan menyebar berimpit di sekitar garis diagonal  dalam  situasi  di  mana  data  didistribusikan secara  normal.  Berikut  ini  adalah  dasar  untuk pengambilan  keputusan  dalam  analisis  normal probabilitas:
a.  Jika  data  tersebar  di  sekitar  garis  diagonal  dan mengikuti  arah  garis  diagonal,  atau  jika  pola distribusi normal regresi ditunjukkan dalam grafik histogram, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
b.   Jika  data  tersebar  jauh  dari  garis  diagonal  dan tidak  mengikuti  arah  garis  diagonal,  atau  jika grafik  histogram  tidak  menunjukkan  pola distribusi normal, model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.

## Gambar 2. Analisis Grafik
Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS Versi 25.0 For Windows
Gambar  2  menunjukkan  hasil  dari  persebaran data  regresi variable kepuasan  pelanggan.  Polanya menyebar  pada  garis  diagonal  dan  mengikuti  arah garis  diagonal  atau  grafik  histogramnya,  yang menunjukkan  bahwa  model  regresi  persebaran  data memenuhi asumsi normalitas
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 30-37
2. Analisis Statistik
Pada  penelitian  ini,  uji  normalitas  selanjutnya dilakukan  dengan  uji  statistic  non-parametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S). Kriteria berikut digunakan:
a.   Jika  angka  signifikansi  uji  Kolmogrov-Smirnov Sig. lebih besar dari 0,05, itu menunjukkan bahwa data berdistribusi normal.
b.  Data  tidak  berdistribusi  normal  jika  angka signifikasi uji Kolmogrob-Smirnov di bawah 0,05 .
Tabel 4. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Promosi Kualitas Produk Harga Kepuasan Pelanggan N 60 60 60 60 Normal Parameters a,b Mean 23,18  24,28 16,18 25,55 Std. Dev. 1,41 3,34 2,59 2,99 Most Extreme Differences Absolute 0,20 0,09 0,11 0,12 Positive 0,15 0,09 0,11 0,07 Negative  -0,20  -0,09 -0,10 -0,12 Test Statistic 0,20 0,09 0,11 0,12 Asymp. Sig. (2-tailed) 0,11 c 0,20 c,d 0,08 c 0,03 c a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. c. Lilliefors Significance Correction. d. This is a lower bound of the true significance.
Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS Versi 25.0 For Windows
Hasil uji statistic non-parametrik Kolmogorov- Smirnov  (K-S)  ditunjukkan  dalam  Tabel  4,  yang menunjukkan  bahwa  signifikasi  nilai  Kolmogorov- Smirnov  dengan  asymp.sig  (2-tailed)  berada  di  atas 0,05, yaitu 0,033, yang menunjukkan bahwa variabel yang diteliti memiliki distribusi normal.

## 3.3.2 Uji Multikolinearitas
Model  penelitian  tidak  menunjukkan  gejala multikolinearitas jika nilai toleransi > 0,01 dan VIF < 10.  Nilai  variabel  inflasi  faktor  (VIF)  dan  toleransi dapat  digunakan  untuk  menentukan  apakah  ada multikolinearitas  dalam  model  regresi  yang  baik karena  tidak  perlu  ada  korelasi  di  antara  variable independen.  Hasil  tes  multikolinearitas  ditunjukkan dalam Tabel 5.
. Tabel 5. Hasil Uji Multikolinearitas Coefficients a Model
Unstandardize d Coefficients
Stan dar dize d
Coef ficie nts
t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error  Beta Tole ranc e VIF 1  (Constant) 21,454 7,016 3,058  ,003 PROMOSI ,145 ,291  ,068 2,499  ,001  ,940  1,064 KUALITAS_ PRODUK ,048 ,136  ,054 3,353  ,000  ,765  1,307 HARGA ,027 ,171  ,024 1,159  ,374  ,805  1,242
a. Dependent Variable: KEPUASAN_PELANGGAN
Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS Versi 25.0 For Windows
Hasil  uji  multikolinearitas  dalam  tabel  5, menunjukkan bahwa data penelitian yang digunakan
tidak  menunjukkan  multikolinearitas.  Seperti  yang ditunjukkan,  tidak  ada  variabel  independen  yang memiliki nilai toleransi di bawah 0,01. Nilai VIF juga tidak ada yang melebihi 10. Ini menunjukkan bahwa tidak  ada  korelasi  antara  variabel  independen  yang digunakan dalam penelitian ini; lebih tepatnya, dapat dikatakan  bahwa  gejala  multikolinearitas  tidak muncul dalam model regresi yang digunakan

## 3.3.3 Uji Autokorelasi
Studi  ini  menguji  autokorelasi  dengan  uji Durbin-Watson, atau DW. Nilai DW hitung (d) dan nilai  DW  tabel  (dL  dan  dU)  dihasilkan  oleh  uji  ini. Hasil  uji  autokorelasi  menggunakan  uji  Durbin- Watson disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Uji Autokorelasi (Uji Durbin-Watson)
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 ,893 a ,797 ,744 3,05393 1,256
a. Predictors: (Constant), HARGA, PROMOSI, KUALITAS_PRODUK b. Dependent Variable: KEPUASAN_PELANGGAN
Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS Versi 25.0 For Windows
Tabel  6  menunjukkan  hasil  dari  Uji  Durbin- Watson  atau  Uji  Autokorelasi.  Hasil  dari  uji  ini menunjukkan  nilai  Durbin  Watson  sebesar  1,256, yang kemudian akan dibandingkan dengan nilai tabel dengan tingkat signifikansi 5% dari jumlah variable independen 5 (k) dan nilai sampel 60 (n). Nilai DW 2,456  lebih  besar  dari  batas  atas  (dU)  1,256  dan kurang  dari  5  1,256  (5  -  dU),  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  ada  autokorelasi  dalam  model regresi.

## 3.3.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk mengetahui apakah varians antar residual pengamatan dalam model regresi sama atau tidak. Ini dilakukan untuk menentukan apakah varians tersebut sama  atau  tidak  (Ghozali,  2016:134). Scatter  plot antara  ZPRED  dan  SRESID  digunakan  untuk mengetahui  apakah  ada  heteroskedastisitas  dalam penelitian  ini.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  tidak ada heteroskedastisitas dalam model regresi jika titik- titik  di scatter  plot tidak  membentuk  pola  tertentu atau menyebar di atas dan di bawah angka nol sumbu Y.
Gambar 3. Hasil Uji Heteroskedastisitas (Scatter Plot) Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS Versi 25.0 For Windows
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 30-37
Gambar 3 menunjukkan hasil Uji Heteroskedastisitas (Scatter Plot ), di mana titik-titik tidak  membentuk  pola  tertentu  dan  tersebar  di  atas dan di bawah angka nol sumbu Y. Ini menunjukkan bahwa gejala heteroskedastisitas tidak terlihat dalam model regresi penelitian ini.

## 3.4 Hasil Uji Hipotesis
Hipotesis H1 dan H2, analisis regresi berganda digunakan untuk mengevaluasi variabel independen, yaitu pemahaman perpajakan dan sanksi perpajakan, terhadap  variable  dependen.  Hipotesis  H3  dan  H4, pengaruh oderasi prefensi risiko diuji melalui metode uji residual. Program SPSS Versi 25 digunakan untuk membantu uji hipotesis ini.

## 3.4.1 Analisis Regresi Berganda
Tabel  7  menunjukkan  koefisien  regresi berdasarkan  hasil  perhitungan  analisis  regresi berganda yang dilakukan dengan program Windows SPSS 25.0.
Tabel 7. Koefisien Regresi Linier Berganda Model Unstandardiz ed Coefficients Sta nda rdiz ed Coe ffici ents
t Sig. Collinearit y Statistics B Std. Error Bet a Tol era nce  VIF 1  (Constant) 21,454 7,016 3,058 ,003 PROMOSI ,145 ,291 ,068 2,499 ,001 ,940  1,064 KUALITAS _PRODUK ,048 ,136 ,054 3,353 ,000 ,765  1,307 HARGA ,027 ,171 ,024 1,159 ,374 ,805  1,242 a. Dependent Variable: KEPUASAN_PELANGGAN
Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS Versi 25.0 For Windows
Tabel  7  menunjukkan  persamaan  regresi:  Y= 21,454  +  0,145  X1  +  0,048  X2  +  0,027  X3  +  e. Konstanta 21,454 menunjukkan bahwa nilai variabel kepuasan  pelanggan  (Y)  adalah  21,454  jika  nilai variabel  promosi  (X1),  kualitas  produk  (X2),  dan harga  (X3)  tidak  meningkat.  Kualitas  produk memiliki  koefisien  regresi  sebesar  0,048,  sehingga nilai Y (kepuasan pelanggan) akan meningkat sebesar 0,048 dengan asumsi bahwa nilai variabel lain tetap. Promosi  juga  memiliki  koefisien  regresi  sebesar 0,145,  sehingga  nilai  Y  (kepuasan  pelanggan)  akan meningkat sebesar 0,145 dengan asumsi bahwa nilai variabel lain tetap.

## 3.4.2  Hasil  Uji  Regresi  Berganda  Hipotesis Penelitian H1 dan H2
Untuk  menguji  hipotesis  H1,  H2,  dan  H3, analisis regresi berganda digunakan untuk memeriksa bagaimana  promosi,  kualitas  produk,  dan  harga mempengaruhi kepuasan pelanggan.
Hasil  tes  koefisien  deteminasi  ditunjukkan dalam Tabel 8. Dengan menggunakan nilai r persegi yang  disesuaikan  dari  model  regresi,  kita  dapat mengetahui  seberapa  baik  variabel  independen (independen)  berfungsi  untuk  menjelaskan  variabel terikat  (dependen)  atau  seberapa  besar  pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.
Tabel 8. Model Summary b
Mo del R R Squ are Adjus ted R Squar e Std. Error of the Estim ate Change Statistics R Squa re Cha nge F Cha nge d f1 d f2 Sig. F Cha nge 1 ,89 3 a ,797 ,744  3,053 93 ,609  12,16 3 3  5 6 ,000
a. Predictors: (Constant), HARGA, PROMOSI, KUALITAS_PRODUK b. Dependent Variable: KEPUASAN_PELANGGAN
Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS Versi 25.0 For Windows
Nilai persegi adjustable sebesar 0,744 ditemukan  dari  tabel  8.  Ini  menunjukkan  bahwa kualitas  produk,  harga,  dan  variabel  promosi memengaruhi  74,4  persen  kepuasan  pelanggan,  dan variabel lain yang belum diteliti dalam penelitian ini memengaruhi 25,6 persen.

## 3.4.3 Uji F (Simultan)
Pada  dasarnya,  uji  statistic  F  menunjukkan apakah  semua variable bebas  dalam  model mempengaruhi variable terkait secara bersama-sama. Nilai F hitung dibandingkan dengan F tabel sebagai dasar pengambilankeputusan  untuk  pengujian  secara simultan Jika Nilai F hitung > F tabel maka Ho ditolak dan Ha diterima, tetapi jika F hitung < F table maka Ho ditolak dan Ha ditolak.
Tabel 9. Hasil Uji f-Uji Simultan ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1  Regression 4,567 3 1,522  12,163  ,000 b Residual 522,283  56 9,326 Total 526,850  59
a. Dependent Variable: KEPUASAN_PELANGGAN b. Predictors: (Constant), HARGA, PROMOSI, KUALITAS_PRODUK Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS Versi 25.0 For Windows
Hasil  uji  regresi  berganda  dan  uji  ANOVA simultan disajikan pada tabel 9. Nilai f hitung adalah 12,163  dengan  tingkat  signifikansi  0,000  di  bawah 0,05,  dan  nilai  f  hitung  lebih besar  dari nilai  f  tabel sebesar 2,54 (df1=3-2=1 dan df2 =60-5= 55). Berarti kepuasan pelanggan jasa event PT Delta Nusa Abadi dipengaruhi  oleh  harga,  kualitas  produk,  dan  faktor promosi.
. 3.4.4 Uji t (Parsial) U ntuk  mengetahui  seberapa  besar  pengaruh variabel bebas (promosi, kualitas produk, dan harga) terhadap variabel terikat (kepuasan pelanggan), uji t dilakukan.  Dasar  pengambilan  keputusan  untuk pengujian secara parsial adalah dengan
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 30-37
membandingkan nilai t hitung dengan t tabel . Jika t hitung > t tabel maka Ho ditolak dan Ha diterima, sebaliknya jika t hitung < t tabel maka Ho diterima dan Ha ditolak. Tabel 10 menunjukkan pengaruh secara parsial dari ketiga variabel bebas tersebut terhadap keputusan pembelian.
Tabel 10. Hasil Uji t- Uji Parsial Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t SSig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 21,454  7,016 3,058  ,003 PROMOSI ,145 ,291 ,068 2,499  ,001 KUALITAS PRODUK ,048 ,136 ,054 3,353  ,000 HARGA ,027 ,171 ,024 1,159  ,374

## a. Dependent Variable: KEPUASAN_PELANGGAN
Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS Versi 25.0 For Windows
Variabel  promosi,  kualitas  produk,  dan  harga memengaruhi kepuasan pelanggan. Tanda dan tingkat signifikansi  (probabilitas)  menunjukkan  pengaruh ini. Dengan tingkat signifikansi (alpha) = 5%, derajat bebas  ( degree  of  freedom )  diperoleh  dari  jumlah sampel atau jumlah responden 60 dikurangi 4 (df = n- 4),  df  =  56  dan  tingkat  keyakinan  95%.  Dengan demikian, t tabel = 2,003. Jika nilai signifikan < 0,05, maka  semua  variabel  berpengaruh  signifikan terhadap kepuasan pelanggan.

## 3.4.5  Hasil  Uji  Regresi  Moderasi  dengan
Pendekatan  Nilai  Selisih  Mutlak  terhadap Hipotesis Penelitian H4 dan H5 Menurut pedoman interpretasi koefisien korelasi, nilai R adalah 0,974, atau 97,4%, pada hasil uji  regresi  moderasi  menggunakan  metode  nilai selisih  mutlak  terhadap  hipotesis  penelitian  H4  dan H5.  Nilai  ini  menunjukkan  kontribusi  signifikan. Variabel  Z1_M,  X2_M,  dan  X3_M  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  kepuasan pelanggan  dengan  layanan  event  PT  Delta  Nusa Abadi.  Variabel  Z1  dan  Z2  menunjukkan  kualitas produk, harga, kualitas layanan, dan hierarki analisis.
.
Tabel 11. Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2)
M odel R
R Squ are Adj usted R Squar e Std. Erro r of the Esti mate Change Statistics R Squa re Chan ge F Cha nge df1 d f2 Sig . F Cha nge 1 ,9 74 a ,9 49 , 947 ,6862 3 , 949 530,8 90
2 57 ,00
0 a. Predictors: (Constant), ANALYTICAL HIERARCY PROCESS, SERVICE QUALITY
Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS Versi 25.0 For Windows
Hasil  Uji  Koefisien  Determinasi  ditunjukkan pada  tabel  11.  Nilai  R Square sebesar  0,947 menunjukkan  bahwa  kepuasan  pelanggan  dapat dijelaskan oleh variabel Z: promosi, kualitas produk,
harga, kualitas  layanan,  dan proses  hierarki  analitis. Variabel  X1_M,  X2_M,  dan  X3_M  masing-masing mewakili  sekitar  94,7%  dari  tingkat  kepuasan pelanggan,  dan  variabel  lain  yang  belum  diteliti dalam penelitian ini mewakili 5,3% dari total.

## 3.5 Analisis
3.5.1  Pengaruh  Promosi  berpengaruh  positif terhadap  Kepuasan  Pelanggan  Hipotesis pertama (H1)
Berdasarkan hasil analisis menunjukkan bahwa Promosi menunjukan nilai sebesar 2,994 > t tabel 2,002 serta  signifikan  0,000  <  0,05,  maka service  quality dan analytical  hierarcy  process berpengaruh  positif terhadap  kepuasan  pelanggan  pajak.  Pada  variabel kepuasan  pelanggan.  Sebagian  pelanggan  jasa event PT  Delta  Nusa  Abadi  menganggap  bahwa  dengan adanya Promosi ini membantu dalam mengoptimalkan  dan  mempermudah  pelanggan dalam mencari informasi, demikian hipotesis pertama diterima.
Hasil ini menunjukkan bahwa promosi berpengaruh dengan kepuasan pelanggan [1], karena promosi  sangat  mendukung  dan  memberikan informasi  yang  merupakan  cara  perusahaan  dalam memenuhi  produk  jasa  dan  lainnya  yang  telah  ada. Sejalan dengan Teori Prospek yang dikemukakan [9], yang  menjelaskan  bahwa  terdapat  pengaruh  harga terhadap  kepuasan  konsumen  di  PT.  Delta  Nusa Abadi  dan  terdapat  pengaruh  promosi  dan  harga terhadap kepuasan konsumen secara bersama-sama di PT.  Delta  Nusa  Abadi.  Berdasarkan  hasil  analisis dapat  disimpulkan  bahwa  secara  simultan  variabel bebas  promosi  dan  harga  terhadap  kepuasan konsumen di Delta Nusa Abadi.
3.5.2  Pengaruh  Kualitas  Produk  berpengaruh positif terhadap kepuasan Pelanggan Hipotesis kedua (H2)
Berdasarkan hasil analisis menunjukkan bahwa kualitas  produk  menunjukan  nilai  sebesar  2,713  > t tabel 2,002  serta  signifikan  0,001  <  0,005,  maka kualitas  produk  berpengaruh  positif  terhadap kepuasan  pelanggan.  Pada  variabel  kualitas  produk. Sebagian  besar  perusahaan  menganggap  bahwa penerapan produk jasa maupun barang dagang sangat di perlukan, khususnya pada kepercayaan seseorang dalam  memutuskan.  Semakin  sering  kuaitas  produk yang  dikenalkan  kepada  pelanggan,  maka  mampu memberikan  pemahaman  bagi  pelanggan.  Hasil penelitian menunjukkan kualitas produk berpengaruh terhadap  kepuasan  pelanggan,  Perusahaan  jasa  akan menjadi lebih dikenal karena penerapan ini . Hasil penelitian [10],  ini memperkuat penelitian dalam  pengaruh  kualitas  produk  terhdapa  kepuasan pelanggan  berpengaruh  positif  karena  ketika  suatu kualitas  produk  diperknalkan  dan  diberikan  yang terbaik  oleh  perusahaan  maka  haruslah  ada  sebuah sosialisasi yang dapat memberikan pengetahuan.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 30-37
3.5.3  Pengaruh  harga  tidak  berpengaruh  positif terhadap  kepuasan  pelanggan  Hipotesis ketiga (H 3 )
Berdasarkan hasil analisis menunjukkan bahwa harga  menunjukan  nilai  sebesar  0,540  <  t tabel 2,002 serta  signifikan  0,591  >  0,005,  maka  harga  tidak berpengaruh  positif  terhadap  kepuasan  pelanggan. Pada variabel harga. Sebagian besar pengusaha sering sekali  menaikkan  lebih  tinggi  harga  pada  produk mereka, khususnya pada PT Delta Nusa Abadi. Pada saat  harga  tidak  stabil,  maka  perusahaan  pun  akan selalu sering menunda dan membandingkan harga.
Hasil penelitian ini memperkuat penelitian [11], dalam  harga  terhadap  kepuasan  pelanggan  tidak berpengaruh positif karena ketika keadaan tidak stabil harga  selalu  di  markup  maka  haruslah  ada  sebuah kontrol yang dapat memberikan pengetahuan tentang laporan.

## 3.5.4  Pengaruh  service  quality  dan  analytical hierarcy process dalam Memoderasi Promosi Terhadap  Kepuasan  Pelanggan  Hipotesis keempat (H4)
Studi  menunjukkan  bahwa  proses  hierarki analitik  dan  kualitas  layanan  mengontrol  kepuasan pelanggan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa kualitas  layanan  dan  proses  hierarki  analitik meningkatkan hubungan antara variabel promosi dan kepuasan  pelanggan,  dengan  koefisien  beta  tidak standar X1_M sebesar 0,885 dan tingkat signifikansi 0,036, yang lebih kecil dari 0,05.
Hasil analisis menunjukkan bahwa ada hubungan  antara  kualitas  layanan,  proses  hierarki analitik,  dan  promosi  berdampak  pada  kepuasan pelanggan.  Dengan  demikian,  hipotesis  keempat bahwa  kualitas  layanan  dan  proses  hierarki  analitik memoderasi  promosi  terhadap  kepuasan  pelanggan diterima.
3.5.5  Pengaruh  service  quality  dan  analytical hierarcy process dalam Memoderasi kualitas produk  Terhadap  Kepuasan  pelanggan Hipotesis kelima (H5)
Studi  ini  menunjukkan  bahwa  proses  hierarki analitik  dan  kualitas  layanan  berkorelasi  dengan kepuasan  pelanggan.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  proses  hierarki  analitik  dan  koefisien  beta tidak  standar  X2_M  adalah  0,735  dengan  tingkat signifikansi 0,038, yang kurang dari 0,05. Hubungan antara  variabel  kualitas  produk  terhadap  kepuasan pelanggan  diperkuat  oleh  proses  hierarki  analitik, seperti yang ditunjukkan oleh koefisien regresi yang bernilai positif.
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  interaksi antara kualitas layanan, hierarki analitik, dan kualitas produk  memengaruhi  kepuasan  pelanggan.  Ini menunjukkan  bahwa  hipotesis  kelima—bahwa kualitas  layanan  dan  hierarki  analitik  memoderasi kualitas  produk  terhadap  kepuasan  pelanggan— diterima.
3.5.6  Pengaruh  service  quality  dan  analytical hierarcy process dalam Memoderasi harga Terhadap  Kepuasan  Pelanggan  Hipotesis keenam (H6)
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  harga terhadap  kepuasan  pelanggan  dipengaruhi  oleh proses  hierarki  analitik  dan  kualitas  layanan.  Hasil penelitian  menunjukkan  koefisien  beta  X3_M  yang tidak  standar  sebesar  0,721,  dengan  tingkat signifikansi 0,032, yang kurang dari 0,05.
Koefisien regresi yang bernilai positif menunjukkan  bahwa  kualitas  layanan  dan  hierarki analisis  meningkatkan  hubungan  antara  variabel harga  dan  kepuasan  pelanggan.  Hasil  analisis menunjukkan  bahwa  interaksi  antara  layanan  dan hierarki  analisis  dan  harga  mempengaruhi  kepuasan pelanggan.  Ini  mendukung  hipotesis  keenam  yang menyatakan  bahwa  layanan  dan  hierarki  analisis memoderasi harga terhadap kepuasan pelanggan.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  membuktikan  bahwa service quality dan analytical hierarcy  process memoderasi terhadap kepuasan pelanggan. Hasil analisis menunjukan  bahwa  koefisien  beta  unstandardized X3_M  sebesar  0,721  dan  tingkat  signifikansi  0,032 yang  lebih  kecil  dari  0,05.  Konfisien  regresi  yang bernili  positif  ini  berarti  bahwa service  quality dan analytical  hierarcy  process memperkuat  hubungan antara variable harga terhadap kepuasan pelanggan.
Saran  bagi  perusahaan  agar  dapat  memberikan pelayanan  dan  produk  yang  lebih  berkualitas  agar para  konsumen  akan  sering  menggunakan  jasa  evnt PT.  Delta  Nusa  Abadi.  Bagi  peneliti  selanjutnya disarankan  untuk  memperluas  lingkup  penelitian dengan  menambahkan variable  moderasi  yang  lebih menunjang  agar  lebih  akurat  dalam  menganalisis kepuasan pelanggan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  Tjiptono,  “Strategi  pemasaran:  prinsip  dan penerapan,” Yogyakarta: Penerbit ANDI , 2019.
[2] A.  Sudarsono,  A.  Ariyanto,  dan  M.  F.  Akbar, “Pengaruh  Kualitas  Produk  Dan  Harga  Terhadap Kepuasan Pelanggan Yang Berdampak Pada Volume Penjualan,” Niagawan , vol. 11, no. 3, hlm. 245–255, 2020.
[3] Jehezkiel  Haryanto.  Ronand  Y.  H.  Silitonga,  Marla Setiawati. Analisis Kualitas Pelayanan Aplikasi XYZ untuk Meningkatkan Kepuasan Mitra dengan Metode Servqual, IPA, dan CSI, Jounal of Integrated System (JIS), Vol. 6 No. 2 Desember 2023: 197-209
[4] R.  H.  A.  Romadhoni,  “Pengaruh  Service  Quality Terhadap  Costumer  Satisfaction  dan  Brand  Loyalty Telkomsel (Studi Pada Pengguna Telkomsel di Kota Malang),” 2021.
[5] A. E. R. Putri, W. Harianto, dan A. Aziz, “Penilaian Kepuasan  Pelanggan  Terhadap  Kualitas  Layanan  X Dengan  Metode Servqual  Dan  Analytical  Hierarchy Process (Ahp),” RAINSTEK: Jurnal Terapan Sains & Teknologi , vol. 2, no. 3, hlm. 202–208, 2020.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 30-37
[6] P.D. Sugiyono, “Metode Penelitian Kuantitatif, Edisi Cetakan ke 3, Bandung: Alfabeta, 2022
[7] R. Lupiyoadi, “Manajemen pemasaran jasa berbasis kompetensi,” 2014.
[8] I. Ghozali, “Model persamaan struktural konsep dan aplikasi  program,” Edisi  ke-3.  Semarang:  Badan Penerbit Universitas Diponogoro , 2022.
[9] L. Listiawati, R. I. Afriani, dan T. Solehan, “Pengaruh promosi  dan  harga  terhadap kepuasan  Konsumen di pt.  Indomaret  suralaya,  merak-banten,” Jurnal  Riset Akuntansi Terpadu , vol. 10, no. 2, 2017.
[10]  A. Afnina dan Y. Hastuti, “Pengaruh Kualitas Produk terhadap  Kepuasan  Pelanggan,” Jurnal  Samudra Ekonomi Dan Bisnis , vol. 9, no. 1, hlm. 21–30, 2018.
[11]  H.  Winarno  dan  T.  Absor,  “Analisis  Kualitas Pelayanan Dengan Metode Service Quality (Servqual)  Dan  Importance  Performance  Analysis (Ipa)  Pada  Pt.  Media  Purna  Engineering,” Jurnal Manajemen Industri dan Logistik , vol. 1, no. 2, hlm. 146–160, 2017.