Devi Damayanti, Firman Pratama (2022). Analisis Pengaruh Strategi Promosi Terhadap Loyalitas Pelanggan Online Delivery Food Menggunakan Partial Least Square-Structural Equation Modeling , Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia , 7 (10).
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541- 0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 7, No. 10, Oktober 2022

## ANALISIS  PENGARUH  STRATEGI  PROMOSI  TERHADAP  LOYALITAS PELANGGAN ONLINE DELIVERY FOOD MENGGUNAKAN PARTIAL LEAST SQUARE-STRUCTURAL EQUATION MODELING
Devi Damayanti, Firman Pratama Teknik, Teknik Informatika, Universitas Pamulang, Tangerang – Selatan, Indonesia Email: dosen02390@unpam.ac.id, dosen02407@unpam.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  pengaruh  variabel independent terhadap variabel dependen, terdiri dari tiga variabel independent yaitu kualitas  pelayanan,  citra  merk  dan  promosi  serta  satu  variabel  dependen  yaitu kepuasan  pelanggan.  Variabel  independent  kualitas  pelayanan  (X1.1)  terdiri  dari lima indikator, variabel independent citra merk (X1.2) terdiri dari empat indikator, variabel  independent  promosi  (X1.3)  terdiri  dari  enam  indikator  serta  variabel dependen  (Y1)  terdiri  dari  tiga  indikator.  Kuesioner  digunakan  sebagai  teknik pengumpulan data dengan target mahasiswa Universitas Pamulang yang sebelumnya pernah menggunakan jasa pesan – antar ShopeeFood sebanyak minimal satu kali. Data hasil kuesioner diolah menggunakan aplikasi atau perangkat lunak SmartPLS versi 3.3.7 dengan metode perhitungan PLS Algorithm. Hasil yang diperoleh terdapat hubungan  yang  signifikan  antara  pengaruh  dari  kualitas  layanan,  citra  merk  serta promosi terhadap kepuasan pelanggan.
Kata Kunci: Kualitas Pelayanan, Citra Merk, Promosi, Kepuasan Pelanggan

## Abstract
This research to determine how much influence the independent variables have on the  dependent  variable.  This  research  consists  of  three  independent  variables including service quality, brand image and promotion and one dependent variable, namely  customer  satisfaction.  The  independent  variable  of  service  quality  (X1.1) consists of five indicators, the independent variable of brand image (X1.2) consists of  four  indicators,  the  independent  variable  of  promotion  (X1.3)  consists  of  six indicators and the dependent variable (Y1) consists of three indicators . The data collection  technique  in  this  research  used  a  questionnaire  with  the  target  of Pamulang  University  students  who  had  ordered  using  the  ShopeeFood  delivery service  at  least  once.  The  data  from  the  questionnaire  was  processed  using  the application or software SmartPLS version 3.3.7 with the PLS Algorithm calculation method. The results of these calculations show that there is a significant relationship between the influence of service quality, brand image and promotion on customer satisfaction.
Keywords: Service Quality, Brand Image, Promotion,Customer Satisfaction
Analisis Pengaruh Strategi Promosi Terhadap Loyalitas Pelanggan Online Delivery Food Menggunakan Partial Least Square-Structural Equation Modeling

## Pendahuluan
Tingginya penggunaan internet di Indonesia salah satunya adalah untuk aplikasi pesan-antar  makanan. We  Are  Social mencatat  sebanyak  74,4%  pengguna  internet  di Indonesia  menggunakan pesan-antar  makanan.  Persentase  tersebut  merupakan  yang tertinggi di dunia kemudian disusul oleh Brasil urutan kedua dengan 66,6% setelahnya ada  Malaysia,  Tiongkok,  dan  Uni  Emirat  Arab  yang  masing-masing  sebesar  66,5%, 66,4%, dan 65,1%. Adapun, penggunaan aplikasi pesan-antar makanan secara global rata- rata sebesar 55,5%. Masih banyak negara yang persentasenya di bawah rata - rata tersebut salah satunya adalah Jepang yang hanya sebesar 15,9%. (Andrea Lidwina, 2021)
Layanan pesan - antar makanan ShopeeFood sebagai studi kasus yang digunakan dalam penelitian karena  merupakan aplikasi pesan - antar makanan yang saat ini menjadi pesaing  dari Go  Food,  Grab  Food serta  layanan  pesan-antar  makanan  lainnya, ShopeeFood juga mendapat perhatian dari warganet Twitter mendapat tweet sebanyak 700.000  (tujuh  ratus  ribu)  lebih per  hari.  Promo  besar-besaran  yang  ditawarkan  oleh ShopeeFood menjadi incaran para food lovers . (Dita, 2021)
Melibatkan  kurang  lebih  200  responden  yang  terdiri  dari  mahasiswa    berbagai jurusan di Universitas Pamulang dengan menggunakan variabel – variabel dari strategi yang  digunakan ShopeeFood dalam  menarik  pelanggan  diantaranya  adalah  kualitas pelayanan,  citra  merk Shopee dan  promosi.  Menggunakan  pendekatan Partial  Least Square  (PLS) sebagai  model  pengukuran  dan  model  strukural  kemudian Structure Equation  Modelling  (SEM) digunakan  untuk  analisis  data  diharapkan  mampu menghasilkan perhitungan yang terbaik dari hasil kuesioner.
Penelitian  –  penelitian  sebelumnnya  terkait  dengan  Pengaruh  Kepuasan, Kepercayaan  serta  Loyalitas  Pelanggan  menggunakan  metode  analisis  data  PLS-SEM dengan  bantuan software  SmartPLS diantaranya  adalah  Analisis  Pengaruh  Kualitas Pelayanan  Akademik  Terhadap  Loyalitas  Mahasiswa  UNUSIDA  dengan  Pendekatan Partial  Least  Square  (PLS) oleh  Untung  Usada,  Luqman  Hakim,  Anita  T.Kurniawan (2016)  berjudul  Analisis  Pengaruh  Kualitas  Pelayanan  Akademik  Terhadap  Loyalitas Mahasiswa  UNUSIDA  dengan  Pendekatan Partial  Least  Square  (PLS) .  Metode  yang digunakan dalam penelitian ini adalah Partial Least Square (PLS) dengan menggunakan software Smart PLS 2.0. Hasil analisis model yang ada adalah bahwa kualitas pelayanan mempunyai  peran  penting  dalam  menjaga  loyalitas  mahasiswa.  Bagi  mahasiswa, pelayanan yang prima akan memberikan kepuasan dan kepercayaan sehingga loyalitas pada universitas dapat terbangun.(Usada et al., 2016) Analisis Kepuasan dan Loyalitas Pelanggan Provider dengan Pendekatan Structural Equation Modellig oleh Nurul Aziza dan  Slamet  Hariyono  (2017),  Metode  analisis  yang  digunakan  yaitu  metode  SEM ( Strucutral  Equation  Modelling ).Berdasarkan  pengolahan  data,  menunjukkan  terdapat pengaruh positif dan signifikan kualitas produk, kualitas layanan, terhadap kepuasan dan loyalitas  pelanggan  dengan  nilai  R2  0,546  atau  sebesar  54%  memberikan  kontribusi pengaruh.  Sedangkan  impact  terhadap  manajerial  dari  penelitian  ini  yaitu  pihak manajemen untuk dapat meningkatkan dan memfokuskan pada pada performansi produk,
kualitas layanan yang berdampak kepada kepuasan pelanggan yang pada akhirnya dapat berdampak  pada  tingkat  loyalitas  konsumen.(Aziza  &  Hariyono,  2017)  Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Loyalitas Wisatawan dan Citra Hotel Melati di Kelurahan Seminyak Kabupaten Badung Bali oleh Wayan Agung Panca P, I Nyoman Jamin Ariana, Ni Ketut Arismayanti (2017), Menggunakan Teknik analsis data yaitu analisis deskriptif kualitatif  dengan  pendekatan  analisis  deskriptif  kuantitaif  serta  analisis Partial  Least Square  Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM).  Berdasarkan  hasil  perhitungan menggunakan  perangkat  lunak  PLS-SEM  versi  3.0  diperoleh  hasil  bahwa  terdapat hubungan signifikan antara pengaruh kualitas pelayanan terhadap loyalitas wisatawan, terdapat pengaruh signifikan kualitas pelayanan terhadap citra hotel, dan tidak terdapat pengaruh secara signifikan citra hotel terhadap loyalitas wisatawan yang menginap pada hotel  melati  di  Kelurahan  Seminyak.  (P  Panca  et  al.,  2017)Analisa  Pengaruh  Kualitas Produk dan Kualitas Layanan Terhadap Kepuasan Pelanggan dan Loyalitas Pelanggan di Pisa Kafe Surabaya oleh Olivia Nathali Wibisono dan Debora C. Widjaja (2017), Teknik analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  PLS-SEM  ( Partial  Least  Square- Structural Equation Modeling) dan kualitas layanan menggunakan model second order formatif.  Hasil  dari  penelitian  ini  membuktikan  bahwa  kualitas  produk  berpengaruh signifikan dan positif terhadap kepuasan pelanggan dan kualitas layanan yang meliputi tangibles, reliability, responsiveness, assurance dan emphaty berpengaruh signifikan dan positif terhadap kepuasan pelanggan dan kepuasan ini menciptakan loyalitas pelanggan di  Pisa  Kafe  Surabaya.(Wibisono  et  al.,  2017)  Analisis  Kepuasan  dan  Loyalitas Pelanggan  dalam  Pemesanan  Tiket  Pesawat  secara Online Menggunakan  Pendekatan Partial  Least  Square  (PLS) oleh  Trisnawati  Gusnawita  Berutu,  Abdul  Hoyyi,  Sugito (2018),  Dalam  penelitian  ini,  variabel  laten  eksogen  yang  digunakan  adalah  kinerja, akses, keamanan, sensasi, informasi, dan desain web, sedangkan variabel laten endogen adalah  kepuasan  dan  loyalitas.  Berdasarkan  hasil  analisis  dapat  disimpulkan  bahwa variabel laten akses, keamanan, sensasi, informasi, dan desain web mampu menjelaskan variabel  kepuasan  laten  sebesar  70,32%  sedangkan  kepuasan  laten  variabel  mampu menjelaskan variabel laten loyalitas sebesar 36,02%. (Berutu et al., 2018)
Diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan  informasi  untuk  menjadi  bahan pertimbangan  dalam  pengambilan  keputusan    terkait  dengan  kualitas  pelayanan  dan strategi  promosi  untuk  meningkatkan  kepuasan  pelanggan  sehingga  profit  bagi perusahaan  jasa  antar  –  makanan  tidak  hanya  untuk ShopeeFood melainkan  dapat digunakan untuk perusahaan jasa antar – makanan lainnya.

## Metode Penelitian Metode Pengumpulan Data
Metode  penelitian  merupakan  rancangan  yang  dilaksanakan  dalam  penelitian diantaranya seperti populasi, sampel, metode pengumpulan data, serta diagram alir dari analisis data yang akan dilaksanakan.
Metode  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  kuesioner  yaitu  memberi seperangkat  pertanyaan  atau  pernyataan  secara  tertulis  kepada  responden  (mahasiswa
Analisis Pengaruh Strategi Promosi Terhadap Loyalitas Pelanggan Online Delivery Food Menggunakan Partial Least Square-Structural Equation Modeling
Universitas  Pamulang)  untuk  dijawab.  Populasinya  adalah  mahasiswa  Universitas Pamulang yang pernah memesan makanan menggunakan aplikasi ShopeeFood sebanyak minimal  satu  kali . Pelaksanaan  penelitian  menggunakan  data  primer  yaitu  data  yang dilhasilkan  dari  penyebaran  pertayaan  –  pertanyaan  dalam  kuesioner  yang  diberikan kepada mahasiswa Universitas Pamulang Jurusan Teknik Informatika yang pernah atau sering  memesan  makanan  menggunakan  aplikasi ShopeeFood, menggunakan  dua variabel  yaitu  Variabel  Independent  terdiri  dari  kualitas  pelayanan,  cita  merka  adalah promosi dan Variabel Dependen terdiri dari loyalitas atau kepuasan pelanggan. Karena loyalitas  pelanggan  merupakan  suatu  penilaian  yang  diberikan  setelah  memakai  jasa produk  atau  jasa  tersebut  dan  merasa  puas  sehingga  ingin  menggunakannya  kembali. Loyalitas dalam mengacu pada penilaian tentang promosi yang diberikan oleh layanan jasa pesan-antar makanan yaitu ShopeeFood.
Pengambilan sampel dilakukan dengan menggunakan rumus Rao Purba :
𝑛 = ! ! "($%& ! ) ( 1)
Dimana : N    : Nilai total dari sampel
Z
: Taraf signifikansi dalam menentukan suatu sampel yaitu 95% = 1 : 96 moe   : Kesalahan yang dapat ditoleransi yaitu maksimum sebesar 0.10 Maka pada penelitian ini akan menggunakan sampel sebesar seratus (100) responden.

## Metode Analisis Data
Setelah  data  kuesinoer  dikumpulkan  selanjutnya  adalah  menganalisis  data, dimana ada dua tahapan yaitu uji validitas dan uji relabilitas  : (Jaya, 2008)
1. Uji Validitas
Uji validitas dapat digunakan untuk menghitung tingkat kebenaran dari kuesioner.
Dinyatakan  valid  jika  pernyataan  dalam  kuesioner  yang  diberikan  dapat menjelaskan hasil yang diukur oleh kuesioner.
2. Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas digunakan untuk mengukur indikator dalam pertanyaan kuesioner dari  suatu  variabel.  Dinyatakan  reliabel  apabila  jawaban  yang  diberikan  dari pertanyaan tersebut stabil.

## Teknik Analisis Data
Ada  beberapa  tahap  yang  digunakan  untuk  menganalisis  PLS-SEM  yaitu  sebagai berikut: (Jaya, 2008)
1. Merancang model struktural
Model  struktural  akan  dirancang  berdasarkan  keterkaitan  antar  suatu  variabel independent dan variabel dependen yang disebut dengan variabel laten.
2. Merancang model pengukuran Model pengukuran akan dirancang berdasarkan indikator yang diambil dari variabel independent dan variabel dependen, indikator tersebut bersifat refleksif atau terikat.
3. Mengkonstruksi diagram alir
Tahap  selanjutnya  setelah  mendapatkan  hasil  model  pengukuran  dan  model struktural adalah membuat diagram alir untuk menghubungkan antara variabel laten endogen maupun eksogen dengan indikatornya.
4. Mengkonversi diagram alir ke dalam suatu persamaan Persamaan struktural disusun dengan membangun persamaan model struktural dan model pengukuran menggunakan rumus yang menyatakan kausalitas antar berbagai construct .
Berikut adalah persamaan model struktural yang akan dibentuk:

## Variabel Kepuasan Pelanggan = Variabel Kualitas Pelayanan + Variabel Citra Merk + Variabel Promosi
5. Mengevaluasi model pengukuran. Evaluasi model pengukuran pada setiap indikatornya digunakan untuk mengetahui nilai pengukuran yang terbaik dengan menggunakan nilai AVE.
6. Menguji hipotesis model struktural dan pengukuran Hipotesis  diuji  menggunakan  metode bootstrap  resampling .  Metode resampling digunakan  untuk  agar  data  yang  digunakan  terdistribusi  secara  bebas,  tidak membutuhkan banyak asumsi dan sampel yang dibutuhkan tidak terlalu besar.
Gambar 1. Diagram Alir Analisis SEM
Analisis Pengaruh Strategi Promosi Terhadap Loyalitas Pelanggan Online Delivery Food Menggunakan Partial Least Square-Structural Equation Modeling

## Hasil Dan Pembahasan Analisis Data PLS
Pengujian data pada penelitian ini menggunakan SmartPLS 3.3.7 yang merupakan salah satu program untuk menganalisa data. Analisa pada PLS ini akan dilakukan dalam tiga tahap :
a. Analisa outer model
Analisa outer model  adalah  untuk  mendefinisikan  hubungan  antara  variabel laten dengan indikator – indikatornya. Uji yang dilakukan outer model adalah :
1. Convergent  Validity .  Nilai convergen  validity adalah  nilai loading faktor  pada variabel laten dengan indikator-indikatornya. Nilai yang diharapkan >0.7.
2. Discriminant  Validity .  Nilai  ini  merupakan  nilai cross  loading faktor  yang berguna untuk mengetahui apakah konstruk memiliki diskriminan yang memadai yaitu dengan cara membandingkan nilai loading pada konstruk yang dituju harus lebih besar dibandingkan dengan nilai loading dengan konstruk yang lain.
3. Composite Reliability . Data yang memiliki composite reliability >0.7 mempunyai reliabilitas yang tinggi.
4. Average Variance Extracted (AVE). Nilai AVE yang diharapkan >0.5.
5. Cronbach  Alpha .  Uji  reliabilitas  diperkuat  dengan Cronbach  Alpha .  Nilai diharapkan >0.6 untuk semua konstruk.
Uji  yang  dilakukan  diatas  merupakan  uji  pada  outer  model  untuk  indikator reflektif.  Untuk  indikator  formatif  dilakukan  pengujian  yang  berbeda.  Uji  untuk indikator formatif yaitu :
1. Significance of weights . Nilai weight indikator formatif dengan konstruknya harus signifikan.
2. Multicolliniearity . Uji multicolliniearity dilakukan untuk mengetahui hubungan antar  indikator.  Untuk  mengetahui  apakah  indikator  formatif  mengalami multicolliniearity dengan  mengetahui  nilai  VIF.  Nilai  VIF  antara  5-  10  dapat dikatakan bahwa indikator tersebut terjadi multicolliniearity
b. Analisa inner model
Analisa inner model atau analisa struktural model dilakukan untuk memastikan bahwa model struktural yang dibangun robust dan akurat. Evaluasi inner model dapat dilihat dari beberapa indikator yang meliputi:
1. Koefisien determinasi (R2)
2. Predictive Relevance ( )
3. Goodness of Fit Index (GoF)

## c. Pengujian Hipotesa
Pengujian  hipotesa  dapat  dilihat  dari  nilai t-statistik dan  nilai probabilitas . Untuk pengujian hipotesis menggunakan nilai statistik maka untuk alpha 5% nilai t- statistik  yang  digunakan  adalah  1,96.  Sehingga  kriteria  penerimaan  atau  penolakan Hipotesa adalah Ha diterima dan H0 di tolak ketika t-statistik > 1,96. Untuk menolak
atau menerima Hipotesis menggunakan probabilitas maka Ha di terima jika nilai p < 0,05.

## Pengujian Data PLS-SEM Menggunakan SmartPLS 3.3.7
Model struktural dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Dari gambar model persamaan struktural di atas, dapat dijabarkan sebagai berikut:
1. Apakah  kualitas  pelayanan  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  kepuasan pelanggan?
2. Apakah citra merk memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan pelanggan?
3. Apakah promosi memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan pelanggan ?
Dari  penjabaran  di  atas  maka  yang  pertama  kali  dilakukan  adalah  melakukan pengukuran Outer dan Inner Model.
a. Pengujian Outer Model
Gambar 3. Matrix Hasil Pengujian Outer Model menggunakan PLS Algorithm
Gambar 2 Model Persamaan Struktural dengan Skema Path
Analisis Pengaruh Strategi Promosi Terhadap Loyalitas Pelanggan Online Delivery Food Menggunakan Partial Least Square-Structural Equation Modeling
Dari  hasil  pengujian outer model  seperti  pada  gambar  3  terlihat    bahwa  ada beberapa  indikator  yang  memiliki  nilai  faktor loading di  bawah  0,6  diantaranya  yaitu KUALITAS.4,  KUALITAS.5,  MERK3,  PROMOSI.1  dan  PROMOSI.5.  Hal  ini menunjukan bahwa indikator – indikator yang tidak memenuhi syarat atau di bawah 0,6 nilai  faktor loading nya  harus  dihapus  dari  model  tersebut.  Setelah  beberapa  indikator yang tidak memenuhi syarat dihapus, maka hasil pengujian outer model adalah sebagai berikut:

## Gambar 4. Hasil dari Penghapusan Matriks yang tidak Memenuhi Syarat
Selain dilihat dari nilai loading faktor , convergent validity juga dilihat dari nilai Average Variance Extracted (AVE). Setelah  dilakukan pengujian makan didapat nilai AVE  masing  –  masing  konstruk    berada  di  atas  0,5,  ini  menunjukan  bahwa  tidak  ada permasalahan  konvergen  validiti  pada  model  yang  diuji  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa :
Tabel 1 Hasil Perhitungan  Nilai Konstruk AVE Konstuk AVE Kualitas Pelayanan 0,629 Citra Merk 0,661 Promosi 0,677 Kepuasan Pelanggan 0,780
Berikutnya adalah pengujian terkait dengan discriminant validity setelah pengu jian convergen  validity dinyatakan  valid  atau  tidak  ada  masalah. Discriminant validity diuji dengan cara membandingkan nilai cr akar kuadrat AVE dengan nilai korelasi antar konstruk. Setelah dilakukan pengujian, maka hasilnya adalah sebagai berikut:
Gambar 5. Hasil Pengujian Discriminant Validity
Hasil pengujian discriminat validity terlihat pada gambar 5 atau dapat dijabarkan bahwa hasil yang didapatkan nilai akar kuadrat dari AVE masing – masing adalah AVE (0,813, 0,883, 0,793, 0,823).  Dari hasil pengujian dapat dilihat bahwa hasil kuadrat AVE lebih  besar  dari  korelasi  masing  –  masing  konstruk.  Metode  lain  yang  dapat  juga digunakan  untuk  menguji discriminant  validity adalah  dengan  melihat  tabel cross loading. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  nilai loading cross dari  tiap  –  tiap  indikator terhadap  konstruknya  lebih  besar  dari  pada  nilai cross  loading nya.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat permasalahan untuk pengujian discriminant validity. Untuk  memastikan  bahwa  tidak  ada  masalah  terkait  dengan  pengukuran  maka langkah terakhir pengujian outer model adalah menguji unidimensionalitas dari model. Uji  unidimensionalitas  dilakukan  dengan  cara  melihat  hasil Composite  Relability dan Alpha Cronbach . Hasil keduanya harus lebih besar dari 0,7.
Gambar 6. Hasil Konstruk Realibility and Validity
Hasil  pada  gambar  6  menunjukkan  bahwa  seluruh  konstruk  memiliki  nilai composite realibility di atas 0,7, ini membuktikan bahwa tidak ditemukan permasalahan realibitas pada model yang dibentuk.

## b. Pengujian Inner Model
Pengujian inner model  dapat  dilakukan  dengan  melihat  nilai  R Square yang merupakan uji goodness-fit-model dalam inner model PLS SEM. Koefisien determinasi (R Square ) adalah cara untuk menilai seberapa besar konstruk endogen dapat dijelaskan dengan konstruk eksogen. Nilai koefisien determinasi (R square ) berkisar antara 0 dan 1. Menurut Sarstedt dkk., 2017. Nilai R Square sebesar 0,75 adalah model kuat, 0,50 adalah moderat dan nilai 0,25 adalah lemah. Sedangkan Chin memberikan kriteria nilai
Analisis Pengaruh Strategi Promosi Terhadap Loyalitas Pelanggan Online Delivery Food Menggunakan Partial Least Square-Structural Equation Modeling
R Square 0,67  adalah  kuat,  0,33  adalah  moderat  dan  0,19  adalah  lemah (Chin,  1998 dalam Ghozali dan Latan, 2015).
Berdasarkan  hasil  pengujian  koefisien  determinas,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  nilai  R Square berpengaruh  atau  simultan  X1,  X2,  dan  X3  terhadap  Y  adalah sebesar 0,594 dengan nilai adjust r square sebesar 0,581 sehingga dapat disimpulkan bahwa semua konstruk exogen (X1, X2, dan X3) mempengaruhi Y sebesar 0,581 atau 58,1%. Karena nilai adjust r square kurang dari 67 % maka pengaruh semua konstruk eksogen X1, X2, X3 terhadap Y   masih dalam tingkat  sedang. Untuk menilai tingkat singnifikansi pengaruh simultan ini, dilakukan menggunakan analisis bootstrapping . Mencari nilai Predictive Relevan (Q 2 ) di rumuskan sebagai berikut :
Q 2 = 1 – ( 1 – R1 2 ) (1 – R2 2 ) ( 2)
Q 2 = 1 – ( 1 -  0,594 2 ) (1- 0,581 2 ) Q 2 = 1 – (0,428) Q 2 =  0,572
Selanjutnya agar model fit memenuhi kriteria, nilai SMSR harus kurang dari 0,05% (Cangur, 2015). Tetapi jika berdasarkan penjelasan dari situs SMARTPLS, batasan atau kriteria model fit antara lain:
Nilai RMS Theta atau Root Mean Square Theta < 0,102
Nilai SRMR atau Standardized Root Mean Square < 0,10 atau < 0,08 dan Nilai NFI > 0,9.
Berikut hasil penilaian model fit dalam penelitian ini:

## Gambar 7. Hasil Penilaian Model Fit
Terlihat hasil penilaian model Fit pada Gambar 7 di atas, nilai RMS Theta atau Root Mean Square adalah 0,241 sehingga 0,241 > 0,102 dan Nilai NFI 0,721 sehingga 0,721 < 0,9. Dari hasil keduanya maka dapat disimpulkan kedua penilaian model tersebut tidak memenuhi kriteria model fit. Namun berdasarkan Nilai SRMR atau Standardized Root  Mean  Square ,  nilainya  adalah  sebesar  0,712  sehingga  0,712  <  0,10  maka  dapat disimpulkan bahwa penilaian model tersebut memenuhi kriteria model fit. Syarat analisis inner model partial  least  square adalah  tidak  adanya  masalah  multikolinearitas  atau
adanya  interkorelasi  yang  kuat  antar  variabel  laten.  SmartPLS  versi  3  menggunakan Variance  Inflation  Factor (VIF)  untuk  mengevaluasi  kolinearitas.  Multikolinearitas cukup sering ditemukan dalam statistik. Multikolinearitas merupakan fenomena di mana dua  atau  lebih  variabel  bebas  atau  konstruk  eksogen  berkorelasi  tinggi  yang menyebabkan kemampuan prediksi model tidak baik. (Sekaran, 2017)
Nilai VIF harus kurang dari 5, jika lebih dari 5 dapat mengindikasikan adanya kolinearitas antar konstruk (Sarstedt dkk., 2017). (Sarstedt, 2017) Multikolinearitas atau adanya interkorelasi kuat antar variable bebas atau nilai VIF Inner Model pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

## Gambar 8. Inner VIP Values
Nilai VIF hasil seperti Gambar 8 di atas menunjukan bahwa semua nilai VIF nya adalah  kurang  dari  5  atau  VIF  <  5  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  adanya korelasi yang kuat antar variabel bebas. Dari percobaan didapatkan bahwa seluruh nilai antar variabel latent tidak ada korelasi yang kuat (> 0,9 atau -0,9)  seperti korelasi antara Variabel Citra Merk dengan Variabel Kualitas  0,387 < 0,9 yang menunjukkan bahwa korelasi  kedua  variabel  tersebut  tidak  kuat  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa inner model tidak terdapat masalah pelanggaran asumsi multikolinearitas.
c. Pengujian Hipotesa
Tahap  akhir  adalah  melakukan  pengujian  hipotesa  dengan  menggunakan bootstrapping PLS SEM untuk melihat tingkat signifikan outer loading, outer weight, direct effect, indirect effect, dan total effect. Penelitian ini menggunakan nilai subsample sebesar  500,  semakin  tinggi  nilai  maka  akan  semakin  banyak  sesampling  atau pengulangan yang dilakukan oleh komputer untuk mendapatkan nilai yang signifikan.
Hasil analisa bootstrapping PLS SEM terlihat pada gambar 24. Nilai koefisien antar  konstruk  adalah  nilai    untuk  melihat  signifikansi  dan  kekuatan  hubungan  antar konstruk. Nilai Path Coefficients berkisar antara -1 hingga +1. Semakin mendekati nilai +1, hubungan kedua konstruk semakin kuat dan begitupun sebaliknya. (Sarstedt, 2017)
Hasil bootstrapping PLS SEM direct effect dijabarkan sebagai berikut :
1. Direct  Effect atau  Pengaruh  Langsung  Variabel  Citra  Merk  terhadap  Variabel Kepuasan Pelanggan
Besarnya  koefisien  parameter  untuk  Variabel  Citra  Merk  terhadap  Variabel Kepuasan  Pelanggan  adalah  sebesar  0,287  yang  berarti  terdapat  pengaruh  positif Variabel Citra Merk terhadap Variabel Kepuasan Pelanggan. Peningkatan Variabel
Analisis Pengaruh Strategi Promosi Terhadap Loyalitas Pelanggan Online Delivery Food Menggunakan Partial Least Square-Structural Equation Modeling
Citra  Merk  akan  meningkatkan  Variabel  Kepuasan  Pelanggan    sebesar  28,7%. Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan bootstrap atau resampling, dimana hasil  uji  koefisien  estimasi  Variabel  Citra  Merk  terhadap    Variabel  Kepuasan Pelanggan  hasil  bootstrap  adalah  sebesar  0,288  dengan  nilai  t  hitung  3,267  dan standar deviasi 0,088. Maka nilai p value adalah 0,001<0,05 sehingga Variabel Citra Merk berpengaruh secara signifikan terhadap Variabel Kepuasan Pelanggan secara statistik.
2. Direct Effect atau Pengaruh Langsung Variabel Kualitas terhadap Variabel Kepuasan Pelanggan
Besarnya koefisien parameter untuk Variabel Kualitas terhadap Variabel Kepuasan Pelanggan  adalah  sebesar  0,320  yang  berarti  terdapat  pengaruh  positif    Variabel Kualitas  terhadap  Variabel  Kepuasan  Pelanggan.  Peningkatan  Variabel  Kualitas akan  meningkatkan  Variabel  Kepuasan  Pelanggan    sebesar  32%.  Berdasarkan perhitungan  dengan  menggunakan bootstrap atau  resampling,  dimana  hasil  uji koefisien estimasi Variabel Kualitas terhadap  Variabel Kepuasan Pelanggan hasil bootstrap adalah sebesar 0,316 dengan nilai t hitung 3,150 dan standar deviasi 0,101. Maka nilai p value adalah 0,002>0,05 sehingga Variabel Kualitas berpengaruh secara signifikan terhadap Variabel Kepuasan Pelanggan secara statistik.
3. Direct Effect atau Pengaruh Langsung Variabel Promosi terhadap Variabel Kepuasan Pelanggan
Besarnya koefisien parameter untuk Variabel Promosi terhadap Variabel Kepuasan Pelanggan  adalah  sebesar  0,347  yang  berarti  terdapat  pengaruh  positif    Variabel Promosi  terhadap  Variabel  Kepuasan  Pelanggan.  Peningkatan  Variabel  Promosi akan  meningkatkan  Variabel  Kepuasan  Pelanggan    sebesar  34,7%.  Berdasarkan perhitungan  dengan  menggunakan bootstrap atau  resampling,  dimana  hasil  uji koefisien estimasi Variabel Promosi terhadap  Variabel Kepuasan Pelanggan hasil bootstrap adalah sebesar 0,349 dengan nilai t hitung 4,567 dan standar deviasi 0,076. Maka nilai p value adalah 0,000<0,05 sehingga Variabel Promosi berpengaruh secara signifikan terhadap Variabel Kepuasan Pelanggan secara statistik.
Hasil Indirect Effect atau pengaruh tidak langsung PLS SEM pada penelitian ini bahwa hasil analisis Indirect Effectnya adalah kosong, membuktikan bahwa tidak ada variabel yang tidak berpengaruh secara langsung  melainkan semua variabel berpengaruh secara langsung seperti hasil analisa Direct Effect .
Berdasarkan hasil Bootstrapping Outer Loading pada penelitian ini bahwa semua indikator  mempunyai  nilai  p value <0,05.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  semua indikator  berdasarkan  nilai outer  loading adalah  signifikan  yang  berarti  pula  semua indikator  telah  valid  secara  convergen  berdasarkan  penilaian bootstrapping terhadap outer loading .
Berdasarkan hasil bootstrapping PLS SEM terhadap Outer Weight , bahwa semua indikator  mempunyai  nilai  p value <0,05.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  semua indikator  berdasarkan  nilai outer  weight adalah  signifikan  yang  berarti  pula  semua
indikator  telah  valid  secara convergen berdasarkan  penilaian bootstrapping terhadap outer weight.

## Kesimpulan
Dari  pengujian  hipotesa  menggunakan Bootstrapping PLS  SEM  didapatkan masing – masing nilai tingkat signifikansi atau probabilitas dari direct effects , indirect effects dan total  effects .  Dengan  demikian  bahwa  semua  pertanyaan  yang  ada  dalam rumusan masalah sudah terjawab dengan dilakukannya pengujian tersebut.
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  maka rumusan  masalah  dapat  ditarik  kesimpulan  berdasarkan  jawaban  dari  permasalahan adalah sebagai berikut:
a. Variabel  kualitas  pelanggan  berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan    terhadap variabel kepuasan pelanggan.
b. Variabel  citra  merk  berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan  terhadap  variabel kepuasan pelanggan.
c. Variabel  promosi  berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan  terhadap  variabel kepuasan pelanggan.
Analisis Pengaruh Strategi Promosi Terhadap Loyalitas Pelanggan Online Delivery Food Menggunakan Partial Least Square-Structural Equation Modeling

## BIBLIOGRAFI
Andrea  Lidwina.  (2021). penggunaan-aplikasi-pesan-antar-makanan-indonesia- tertinggi-di-dunia . https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2021/02/18/penggunaan-aplikasi-pesan- antar-makanan-indonesia-tertinggi-di-dunia
Aziza, N., & Hariyono, S. (2017). Analisis Kepuasan Dan Loyalitas Pelanggan Provider Dengan Pendekatan Structural Equation Modelling. Teknika: Engineering and Sains Journal , 1 (2), 151. https://doi.org/10.51804/tesj.v1i2.261.151-156
Berutu,  T.  G.,  Hoyyi,  A.,  &  Sugito,  S.  (2018).  Analisis  Kepuasan  Dan  Loyalitas Pelanggan  Dalam  Pemesanan  Tiket  Pesawat  Secara  Online  Menggunakan Pendekatan  Partial  Least  Square  (Pls). Jurnal  Gaussian , 7 (4),  361–372. https://doi.org/10.14710/j.gauss.v7i4.28863
Cangur,  S.  (2015).  Comparison  of  Model  Fit  Indices  Used  in  Structural  Equation Modeling  Under  Multivariate  Normality. Journal  of  Modern  Applied  Statistical Method , 14 (1).
Dita,  A.  (2021). Layanan  Makanan  Pesan-Antar  Shopee  Food  Mulai  Dilirik . https://blog.netray.id/layanan-makanan-pesan-antar-shopee-food-mulai-dilirik/
Jaya, M. (2008). Pemodelan Persamaan Struktural Dengan Partial Least Square .
P Panca, W. A., Jamin Ariana, I. N., & Arismayanti, N. K. (2017). Pengaruh Kualitas Pelayanan  Terhadap  Loyalitas  Wisatawan  dan  Citra  Hotel  Melati  di  Kelurahan Seminyak Kabupaten Badung Bali. Jurnal Kepariwisataan Dan Hospitalitas , 1 (1), 65–72.
Sarstedt,  M.  (2017).  Partial  least  squares  structural  equation  modeling. Handbook  of Market Research , 26 , 1–40.
Sekaran,  U.  (2017). Research  methods  for  business  a  skill-building  approach (Print book). Chichester Wiley 2017.
Usada, U., Hakim, L., & Kurniawati, A. T. (2016). Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Akademik  Terhadap  Loyalitas  Mahasiswa  Unusida  Dengan  Pendekatan  Partial Least Square (Pls). Journal of Research and Technology , 2 (2), 6–13.
Wibisono, O. N., Widjaja, D. C., Perhotelan, P. M., Ekonomi, F., & Petra, U. K. (2017). Pelanggan Di Pisa Kafe Surabaya .

## Copyright holder:
Devi Damayanti, Firman Pratama (2022)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: