Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Faktor Kesuksesan Smart Mobility Menggunakan DeLone McLean dan E-Government Adoption Models
Hernu Haryono* 1 , Faris Muslihul Amin 2 , Nurissaidah Ulinnuha 3
1,2 Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Ampel, Surabaya
3 Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan.Ampel, Surabaya Jl. Ahmad,Yani No.117, Jemur/Wonosari, Kec.Wonocolo, Kota SBY, Jawa Timur 60237 e-mail: * 1 hernuharyono@gmail.com
Abstrak
E-government  ialah  upaya  pemerintah  memanfaatkan  digitalisasi  guna  memudahkan  layanan umum  yang  mudah  diakses  dan  efisien.  Pemerintah  Kota  Surabaya  berinovasi  dibidang pelayanan  publik  melalui  Dinas  Perhubungan  meluncurkan  aplikasi  Transportasiku,  yang berfungsi untuk mengetahui jadwal angkutan umum, arus lalu lintas Surabaya. Oleh karena itu, diperlukan  evaluasi  apakah  implementasinya  dapat  dinyatakan  sukses  yang  dinilai  melalui pemakai  aplikasinya.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  faktor  keberhasilan  smart mobility  menerapkan  pengembangan  DeLone  &  McLean  model  yang  variabel  pengukurannya mencakup Service Quality, System Quality, Information Quality, Intention to Use, Net Benefit dan menambahkan variabel pendukung dari E-government Adoption Model (GAM) dengan variabel pengukuran yaitu Perceived Awareness, Computer Self-Efficacy, Perceived Trust,.E-government Adoption. Pengumpulan data utama kuesioner, wawancara, pengamatan. Sampel diambil dengan teknik simple random sampling dengan kalkusi 100 responden kemudian menerapkan SEM-PLS untuk  mengelola  datanya.  Berdasarkan  hasil  analisa  faktor  yang  mempengaruhi  kesuksesan smart  mobility  pada  implementasi  aplikasi  Transportasiku  adalah  Computer  Self-Efficacy, Perceived Trust, E-government Adoption,Information Quality, Intention to Use, Net Benefit.
Kata kunci: DeLone &McLean, E-government, GAM, SEM-PLS, Smart Mobility

## 1. PENDAHULUAN
rkembangan TIK (Teknologi Informasi dan Komunikasi) merupakan faktor penting dalam segala  aspek,  salah  satunya  distruktur  pemerintah  [1].  Penggunaan  digitalisasi  di pemerintahan  didefinisikan  sebagai  e-government  [2].  Sebagai  smart  city,  Surabaya mengimplementasikan  salah  satu  elemen  smart  city  yakni  mempunyai  aplikasi  smart.mobility yang digunakan untuk melayani masyarakatnya. Melalui Dinas Perhubungan Surabaya, Pemkot Surabaya  membuat  aplikasi  mobile  Transportasiku,  didalamnya  menyediakan  informasi  yang lengkap  untuk  segala  kebutuhannya,  seperti  informasi  CCTV  jalanan  kota,  agenda  kendaraan umum,  parkiran  kota,  jadwal  Surabaya  bus,  lokasi  wisata,  informasi  lalu  lintas  Surabaya,  dan tidak hanya itu, dari aplikasi berbasis Android ini, pengguna bisa menemukan informasi tentang kepadatan dan penutupan arus lalu tintas [3].
Namun pada sistem aplikasi masih ditemukan permasalahan seperti CCTV, kamera yang menayangkan pantauan kondisi jalan raya, ada-kalanya fungsi fitur tidak berjalan sebagaimana mestinya, menu tempat parkir yang trouble, dan kendala lainnya dari pengguna yakni aplikasinya terkadang  force  close.  Sementara  itu,  Dinas  Perhubungan  Surabaya  ingin  mengintensifkan tupoksi aplikasinya. Di Indonesia, e-government yang sudah dibuat kebanyakan masih ditahapan
P
88
pengembangan. Namun, masih banyak pejabat pemerintah yang masih perlu mengevaluasi atau mengukur keberhasilan dan penerimaan penggunanya terhadap layanan e-government [4]. Karena alasan tersebut, diperlukan penilaian keberhasilan, penerimaan e-government melalui masyarakat agar sistem yang dibuat dapat dimanfaatkan dengan baik [5].
Dari  permasalahan  tersebut,  perlu  dilakukan  evaluasi  atau  pengukuran  apakah impelementasi  smart.mobility  dapat  dinyatakan  sukses  yang  dinilai  melalui  pengguna  karena yang  menerima.informasi  dari  aplikasi.  Pada  penelitian  terdahulu  terdapat  beberapa  model pengukuran  untuk  evaluasi  e-government  seperti  model  TAM,  UTAUT,  TRI,  EUCS  dan  E- GovQual. Menyesuaikan dengan tugas pokok dan fungsi dari aplikasi Transportasiku, sehingga riset  ini  memakai  DeLone  McLean  model  dalam  menilai  tingkatan  keberhasilan  implementasi Aplikasi TransportasiKu. Implementasi keterlibatan masyarakat dalam mengoperasikan aplikasi akan menentukan keberhasilan tiga kualitas yakni sistem, informasi, layanan yang dihasilkan [6]. Terdapat  model  yang  disarankan  kearah  e-government  yakni  E-Government  Adoption  Model (GAM) [7]. GAM merupakan konstruk atau model penerimaan sistem informasi oleh masyarakat [5].  Alasan  penggunaan  kedua  model  tersebut  dikarenakan  indikator  dan  variabel  dari  kedua model  dinilai  selaras  dengan  system  yang  diteliti  ini.  Kedua  model  ini  diperuntukkan  guna menganalisis  factor  yang  berpotensi  berpengaruh  ke  penerimaan  dan  kesuksesan  sistem  oleh masyarakat, dan juga hasil penelitian nanti diharapkan dapat dimanfaatkan untuk referensi riset mendatang.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Riset  ini  menerapkan  metode  kuantitatif.  Pada  tahap  ini,  proses  penelitian  kuantitatif  akan ditampilkan pada Gambar 1:

## 2. 2 Model Konseptual
DeLone McLean menyarankan perluasan atau modifikasi konstruksi modelnya [8]. Penelitian ini menyesuaikan  model.DeLone  McLean  yakni  memasukkan  variabel  E-Government  Adoption Model  (GAM)  yang  menjadi  penunjang  model  DeLone  &  McLean  dalam  menentukan penerimaan sistem dari aspek publik. Konsolidasi kedua model ditujukan bisa mewujudkan model yang bisa  mendapatkan faktor.penerimaan dan kesuksesan  Smart Mobility. Riset  ini memakai variabel prioritas yang dinilai selaras dari DeLone & McLean model serta GAM. Di bawah ini adalah pengembangan model sebagai berikut:

## Gambar 2 Model Pengembangan DeLone McLean and GAM
Variabel  kualitas  model  DeLone  &  McLean  dipakai  dalam  riset  ini,  diperuntukkan  guna menganalisa factor kegunaan atau penggunaan aplikasinya. Konstruksi kualitas meliputi kualitas sistem,  layanan,  informasi  ketiga  variabel  tersebut  mempengaruhi  penggunaan  aplikasi  yang selanjutnya mempengaruhi kepuasan dan keuntungan bersih bagi pengguna [9]. Alterasi lainnya dari  riset  ini  tidak  memakai  semuanya  dari  variabel  model  GAM,  dengan  memakai  empat konstruksi yang dinilai selaras untuk adopsi e-government yaitu Perceived Awareness, Perceived Trust,  Computer  Self-Efficacy,  dan  E-government  Adoption.  Pada  penelitian  sebelumnya, konstruk  Perceived  Awareness,  Perceived  Trust,  dan  Computer  Self-Efficacy  dari  GAM  juga digunakan untuk mengukur faktor penerimaan sistem informasi [4] [10] [11] [12]. Penjelasan Hipotesis:
Tabel 1 Hipotesis Penelitian
90

## 2. 3 Pengumpulan Data
Sebagai  metode  riset,  riset  ini  memakai  metode  kuantitatif  dan  menyertakan  pengguna  atau masyarakat yang telah memakai aplikasi TransportasiKu untuk sampelnya. Seluruh idiosinkrasi populasi  harusnya  tergambar  melalui  sample  yang  sudah  diambil,  maka  sample  yang  didapat diharuskan  representatif  [13].  Riset  ini  menerapkan  rumus  Slovin  untuk  kalkulasi  sampel. Menurut perhitungan rumus Slovin menunjukkan toleransi kesalahan sebesar 10% [14]. Karena untuk menganalisa teori di atas, juga untuk mengefisiensi tenaga, waktu,.biaya, peneliti memakai tingkat  kesalahannya  10%.  Riset  ini  menerapkan  simple  random  sampling  dengan  skala pengukuran  Skala  Likert,  dimana  dikategorikan  sangat  tidak  setuju  dengan  nilai  satu  dan dikategori sangat setuju dengan nilai lima [15].
Tabel 2 Skala Likert
Dari  populasi  riset  yakni  10000  pengguna  aplikasi  TransportasiKu,  memakai  penilaian  Slovin yang level kesalahannya 10% atau 0,1 dijelaskan diperhitungan ini:
𝑛 = 𝑁 1 + 𝑁𝑒 2 𝑛 = 10000 1 + 10000 𝑥 0,1 2 = 99,0099 (100) (1)
Hasil  perhitungan  Slovin  diperoleh  sampel  sebanyak  100  responden.  Kajian  berlokasi  di  halte, jalur  pejalan  kaki,  Dinas  Perhubungan,  terminal,  tempat  parkir,  lokasi  wisata  Surabaya.  Pada penelitian ini setelah mendapatkan data dilakukan analisa data melalui uji validitas dan reliabilitas dengan SmartPLS dengan metode SEM-PLS [16].

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Sesudah  dilakukan  pengumpulan  data,  step  berikutnya  dilaksanakan  olah  data  dengan menerapkan SEM-PLS dengan tools SmartPLS 3. Pada tahap ini dilakukan penilaian outer model (model pengukuran), penilaian inner model (model struktural) serta uji hipotesis.

## 3.1 Outer Model (Evaluasi Model Pengukuran)
Penilaian  outer  model  berfungsi  mengetahui  penilaian  hubungan  setiap  indikator  dalam variabel latensi [17]. Model outer dinilai melalui validitas konvergen & diskriminan, reliability composit, Cronbach's alpha.
a. Uji Validitas Konvergen
Menurut rules, untuk memenuhi konvergen validitas, hasil faktor loading harus diatas
0,7 tetapi nilai 0,6 bisa di terima [18].
Tabel 3 Loading Factor (Uji Konvergen Validitas)
92

## Gambar 3 Pengukuran Outer Model
Berdasarkan Gambar 3, masing-masing indikator dari variabel yang mempunyai faktor loading  diatas  0,7  sudah  memenuhi  validitas  konvergen.  Namun  ada  indicator  yang mempunyai faktor loading < 0,7 yaitu CSE3, PT3 dan IQ3. Menunjukkan ketiga indikator itu perlu dihilangkan dari pemodelan. Faktor loading bisa ditoleransi sampai 0,60 jika berada di bawah hasil 0,50 - 0,60 bisa dihilangkan dari analisa [18]. Berikutnya, dengan menghilangkan indicator  tidak  valid  model  diestimasi  ulang  pada  Smart-PLS  kemudian  diuji  lagi  sampai valid.
b. Konvergen Validitas Sesudah Dimodifikasi

## Tabel 4 Validitas Konvergen Setelah Modifikasi
Gambar 4 Pengukuran Model Outer Modifikasi
Perolehan pengujian konvergen validitas setelah modifikasi menampilkan bahwa seluruh indikator  dari  masing-masing  variabel  dalam  riset  ini  mendapatkan  faktor  loading  >  0,7. Sehingga  menampilkan  sesungguhnya  indicator  yang  diterapkan  diriset  telah  valid  atau memenuhi.
94

## c. AVE
Hasil AVE (Average Variance Extracted) harus > 0,5. Jika nilainya di atas 0,5 model sudah mencapai validitas asumsi karna variable latensi diriset dapat menjabarkan lebih dari setengah indikator [19].
Tabel 5 Nilai AVE (Average Variance Extracted)
d. Uji Diskriminan Validitas
Diskriminan  validitas  didapatkan  dari  hasil  cross-loading  dari  indicator-indikator.  Oleh karena itu, hasil cross-loading masing-masing indikator hendaknya lebih tinggi nilainya dari hasil cross loading yang lainnya [19].
Tabel 6 Validitas Diskriminan (Cross-Loading)
Terlihat  dari  Tabel  6  korelasinya  antar  variabel  dengan  masing-masing  indikator  yang dimiliki lebih tinggi apabila diperbandingkan dengan korelasinya indikator konstruksi lainya. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa nilai tersebut telah memenuhi cross-loading.
e. Pengujian Reliabilitas
Reliabilitas uji dijalankan untuk memverifikasi kestabilan, presisi, dan keakuratan instrumen saat menilai konstruk. Hasil reliabilitas composit dan hasil cronbach’s alpha diamati dengan melakukan uji reliabilitas [19].
Tabel 7 Reliability
Diamati  dari  data  Tabel  7  memaparkan  bahwa  seluruh  variabel  reliabilitasnya  bagus, dikarenakan hasil reliabilitas composit masing-masing konstruk didapatkan > 0,6 dan hasil cronbach's  alpha  didapatkan  >  0,7.  Sehingga,  dapat  dikatakan  bahwa  semua  konstruksi diriset ini dinyatakan reliabel.

## 3.2 Inner Model (Evaluasi Model Struktural)
Model  inner  merupakan  evluasi  merepresentasikan  koneksi  antar  konstruk  latensi  dengan rujukan  atau  teori  [17].  Uji  SEM,  struktural  model  dilakukan  penilaian  hubungan  antara konstruksi  dependen,  independen,  serta  model.penilaian  yang  dipergunakan  mengetahui keterkaitan antara konstruksi latensi & konstruksi manifest [20].
a. R-Square
96
Pengukuran model inner memakai PLS bisa dijalankan melalui R-square disetiap variabel laten.Untuk menganalisa berapa besar pengaruh variable eksogen terhadap endogen maka dijalankan analisis nilai r-square. Hasilnya r-square konstruk latensi endogen pada model structural mencetuskan 0,19 lemah, 0,33 sedang, 0,67 baik [21].
Tabel 8 Hasil R-Square
Penjelasan dari Tabel 8 adalah sebagai berikut:
1. Hasil e-government 0,389 dan termasuk kategori sedang. Artinya konstruk E-government Adoption  bisa  ditentukan  konstruk  Perceived  Awareness,  Computer  Self-efficacy  dan Perceived  Trust  senilai  38,9%.  Sebagai  perbandingan,  nilai  sisanya  61,1%  yang  lain dipengaruhi faktor lain diluar riset ini.
2. Niat Menggunakan hasilnya 0,318 menunjukkan lemah tapi menuju sedang. Yang berarti konstruk  Intention  to  Use  bisa  ditentukan  Information  Quality,  System  Quality,  dan Service  Quality  senilai  31,8%.  Sebagai  perbandingan,  hasil  sisanya  68,2%  yang  lain dipengaruhi faktor lain diluar riset ini.
3. Net  Benefit  diperoleh  0,384  yang  tergolong  tingkatan  sedang.  Dimana  konstruk  Net Benefit bisa dijabarkan E-government Adoption, Intention to Use senilai 38,4%. Sebagai perbandingan, hasil sisanya 61,6% yang lain dipengaruhi faktor lain diluar riset ini.
b. GOF / Uji Kecocokan Model
Goodness of fit diadopsi guna menilai model pengukuran & structural serta memberikan penilaian  simple  dengan  tujuan  memprediksi  model  secara  keseluruhan  [22].  Uji Kecocokan  Model  dikalkusi  melalui  hasil  akar  kuadrat  AVE,  nilai  rata-rata  r-square. Hasil  komunaliti  didapat  dengan  mengalikan  hasil  loading  dengan  patokan  Uji Kecocokan Model 0,1 kecil, 0,25 sedang, 0,36 besar[23] [20].
𝐺𝑂𝐹 =   √𝐴𝑉𝐸 ̅̅̅̅̅̅ 𝑥 𝑅
2 ̅̅̅̅ 𝐺𝑂𝐹 =   √0,780 𝑥 0,363 𝐺𝑂𝐹 = 0, 5321090               (2)
Keterangan:
𝐴𝑉𝐸 ̅̅̅̅̅̅ = Nilai rata-rata AVE
𝑅 2 ̅̅̅̅ = Nilai rata-rata R 2
Hasil kalkulasi diatas bisa diamati bahwasannya Uji Kecocokan Model didapatkan hasil 54%,  yang  mana  hasil  tersebut  berada  diatas  tolok  ukur  yang  telah  dicetuskan.  Hal  itu menggambarkan bahwasannya model riset layak untuk diterapkan.

## 3.3 Pengujian Hipotesis
Uji hipotesa diimplementasikan dengan tahapan Bootstrapping [24]. Uji hipotesa dilakukan untuk mengetahui atau membuktikan apa benar hipotesis yang sudah disusun diriset ini ditolak maupun  diterima  dengan  mengamati  pengaruh  korelasi  antara  variabel  [13].  Uji  dapat  dilihat dengan tahapan koefisien jalur, Statistik T, Nilai P [25]. Jika koefisien jalur mempunyai nilai > 0,  maka  diinterpretasikan  berpengaruh  positif.  Sebaliknya,  apabila  koefisien  jalur  <  0,  maka diinterpretasikan  berpengaruh  negatif  [13].  Statistik  T  serta  Nilai  P  dipakai  untuk  signifikansi. Riset ini digunakan nilai signifikansi two-tailed yang nilainya t-statistic sebesar 1,96 serta nilai p sebesar 0,05 (level signifikansinya = 5%) [26]. Apabila t statistics > 1,96 & p values < 0,05 maka dikatakan signifikan sehingga hipotesa diterima, begitu pula sebaliknya [23].
Tabel 9 Pengujian Hipotesis
Hasil  riset  menampilkan  bahwasanya  dari  delapan  korelasi  konstruk  terbukti  hasilnya  lima korelasi  konstruk  positif  dan  signifikan  memproyeksikan  penerimaan  &  kesuksesan  e- government di warga Surabaya.

## 4. KESIMPULAN
Simpulan  dari  persoalan  yang  sudah  dicetuskan,  hasil  analisa  data  dan  juga  uji  hipotesa  yang sudah  dijalankan  terlebih  dahulu,  sehingga  dari  riset  yang  dilaksanakan  bisa  disimpulkan bahwasannya konstruk yang berpengaruh signifikan terhadap kesuksesan smart mobility meliputi Computer  Self-Efficacy,  Perceived  Trust,  E-government  Adoption,  Information  Quality, Intention  to  Use,  Net  Benefit.  Diamati  dari  nilai  pengujian  hipotesa  dari  kedua  model  yang diterapkan,  terdapat  beberapa  variabel  dari  model  yang  dikemukakan  berpengaruh  secara signifikan dan tidak signifikan terhadap keberhasilan  serta  adopsi smart mobile. Tiga  konstruk tidak signifikan dan lima konstruk berpengaruh signifikan.
98

## 5. REKOMENDASI
Berdasarkan penelitian ini, diharapkan Dinas Perhubungan Surabaya sebagai pemilik hak akses aplikasi tersebut hendaknya terus mengintensifkan sosialisasi agar meningkatkan pemahaman dan pengetahuan  citizen  umumnya  terkait  e-government  yang  telah  dilayankan,  kemudian  bekerja sama dengan pihak lain. pemangku kepentingan agar aplikasi yang dikembangkan dapat direvisi secara berkala dan ditingkatkan kinerjanya untuk mengoptimalkan sistem agar tetap memberikan manfaat bagi masyarakat.

## REFERENSI
[1] Risnandar,  “Analisis  E-Government  Dalam  Peningkatan  Pelayanan  Publik  Pada  Dinas Komunikasi  Dan  Informatika  Provinsi  Sulawesi  Tengah,” Katalogis ,  vol.  2,  no.  7,  pp. 192–199, 2014.
[2] A. Monga, “E-government in India : Opportunities and challenges,” vol. 3, no. 2, pp. 52– 61, 2008.
[3] Advertorial, “Aplikasi Transportasiku Permudah Layanan Transportasi Warga Surabaya,” detikNewa , 2019. https://news.detik.com/adv-nhl-detikcom/d-4625614/aplikasi- transportasiku-permudah-layanan-transportasi-warga-surabaya (accessed Jul. 10, 2022).
[4] W. W. Winarno, Mafis, and A, “Faktor-faktor yang Mempengaruhi Penerimaan Layanan E-Government di Kabupaten Gunungkidul,” 2020, [Online]. Available:
https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/30935
[5] L. A. S. Dewi and Mudjahidin, “Analisis Penerapan Aplikasi Surabaya Single Windows Pemerintah Kota Surabaya Menggunakan Government Adoption Model (GAM),” J. Tek. Pomits , vol. 3, no. 2, p. A-210-A-215, 2014.
[6] S.  Martono,  A.  NURKHIN,  H.  MUKHIBAD,  I.  ANISYKURLILLAH,  and  C.  W. WOLOR,  “Understanding  the  Employee’s  Intention  to  Use  Information  System: Technology  Acceptance  Model  and  Information  System  Success  Model  Approach,” J. Asian  Financ.  Econ.  Bus. ,  vol.  7,  no.  10,  pp.  1007–1013,  2020,  doi: 10.13106/jafeb.2020.vol7.no10.1007.
[7] M. A. Shareef, V. Kumar, U. Kumar, and Y. K. Dwivedi, “E-Government Adoption Model (GAM): Differing service maturity levels,” Gov. Inf. Q. , vol. 28, no. 1, pp. 17–35, 2011, doi: 10.1016/j.giq.2010.05.006.
[8] W.  H.  DeLone  and  E.  R.  McLean,  “The  DeLone  and  McLean  model  of  information systems success: A ten-year update,” J. Manag. Inf. Syst. , vol. 19, no. 4, pp. 9–30, 2003, doi: 10.1080/07421222.2003.11045748.
[9] N.  Thongsri,  L.  Shen,  and  Y.  Bao,  “Investigating  factors  affecting  learner’s  perception toward  online  learning:  evidence  from  ClassStart  application  in  Thailand,” Behav.  Inf. Technol. , vol. 38, no. 12, pp. 1243–1258, 2019, doi: 10.1080/0144929X.2019.1581259.
[10] M.  A.  Almaiah,  A.  Al-Khasawneh,  A.  Althunibat,  and  S.  Khawatreh,  “Mobile Government Adoption Model Based on Combining GAM and UTAUT to Explain Factors According to Adoption of Mobile Government Services,” Int. J. Interact. Mob. Technol. , vol. 14, no. 3, pp. 199–225, 2020, doi: 10.3991/ijim.v14i03.11264.
[11] M. Z. I. Lallmahomed, N. Lallmahomed, and G. M. Lallmahomed, “Factors influencing the adoption of e-Government services in Mauritius,” Telemat. Informatics , vol. 34, no. 4, pp. 57–72, 2017, doi: 10.1016/j.tele.2017.01.003.
[12] P.  S.  K.  dan  A.  D.  M.  Suharno  Pawirosumarto,  “PENGARUH  COMPUTER  SELF- EFFICACY TERHADAP KUALITAS SISTEM, KUALITAS INFORMASI, KUALITAS  LAYANAN,  PENGGUNAAN,  KEPUASAN  PENGGUNA,  DAN DAMPAK  INDIVIDU,” J.  Mix.  Vol.  VI,  No.  2,  Juni  2015 ,  vol.  VI,  no.  Juni,  pp.  1–23, 2015.
[13] I. Ghozali, Structural Equation Modeling Metode Alternatif Dengan PLS. Edisi 4 - Imam
99
Al-Ghozali , 4th ed. Semarang: Universitas Diponegoro Semarang, 2014.
[14] Suwardi, “Pengaruh Penggunaan E-Form Terhadap Peningkatan Kepatuhan Wajib Pajak,” Simposium Nasional Keuangan Negara . pp. 654–676, 2020.
[15] A.  Kurniati,  D.  J.  H.  W.  M.Si.,  and  M.  M.  Dewi  Sri  Andika  Rusmana,  S.i.Kom., “HUBUNGAN  MOTIF  MENONTON  FILM  DAN  TINGKAT  KEPUASAN PENONTON TERHADAP FILM ‘DILAN 1990,’” no. X, 2019.
[16] M. Rodliyah, “Estimated Score Factor With Partial Least Square (Pls) on Measurement Model,” pp. 37–42, 2016.
[17] R. W. Putri and M. Miftahuddin, “Perbandingan Data Harian dan Data Bulanan pada Suhu Permukaan  Laut  di  Samudera  Hindia  Menggunakan  Partial  Least  Square-Structural Equation  Modelling,” Jambura  J.  Math. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–16,  2022,  doi: 10.34312/jjom.v4i1.11191.
[18] A.  Ermawati,  “Discriminant  Validity,  Convergent  Validity,  Composite  Realiability,” J. Agora , vol. 6, no. 2, p. 287097, 2018.
[19] M.  Amin,  A.  Muta’ali,  and  M.  C.  Nafis,  “Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Minat  Calon  Jemaah  Haji  DKI  Jakarta  dan  Jawa  Barat  Untuk  Menggunakan  Layanan Transaksi Nontunai,” J. Middle East Islam. Stud. , vol. 12, no. 3, pp. 79–98, 2020.
[20] A.  Y.  Nawangsari, Structural  Equation  Modeling  Pada  Perhitungan  Indeks  Kepuasan Pelanggan  Dengan  Menggunakan  Software  Amos  (Studi  Kasus:  Perhitungan  Indeks Kepuasan Mahasiswa FMIPA UNY Terhadap Operator IM3) . 2011.
[21] R. D. Darmawan, “Analisa Pengaruh Work-Family Conflict Dan Job Stress Terhadap Job Performance Perawat Di Rumah Sakit ‘X,’” Agora , vol. 6, no. 2, pp. 1–6, 2018.
[22] Z.  Wildhania  Basuki  and  I.  Rachmawati,  “PENGARUH  ‘APPSCAPE’  TERHADAP ADOPSI  APLIKASI  MOBILE  DAN  M-LOYALTY  PADA  PENGGUNA  APLIKASI TRAVELOKA  DI  INDONESIA  Jurnal  Mitra  Manajemen  (JMM  Online),” Zelda Wildhania Basuki , vol. 1, no. 2, pp. 339–354, 2019.
[23] S.  Haryono,  “METODE  SEM  Untuk  Penelitian  Manajemen  dengan  AMOS  LISREL PLS,” Luxima Metro Media , p. 450, 2017.
[24] J. Gaskin and P. B. Lowry, “Partial Least Squares (PLS) Structural Equation Modeling (SEM)  For  Building  And  Testing  Behavioral  Causal  Theory:  When  To  Choose  It  And How To Use It,” IEEE Trans. Prof. Commun. , vol. 57, no. 2, pp. 123–146, 2014.
[25] J. E. P. Marpaung, B. Suharjo, and Y. H. Asnawi, “Pengaruh Kualitas Layanan Petugas Agen Brilink (PAB) Terhadap Loyalitas Agen Brilink,” J. Apl. Bisnis dan Manaj. , vol. 8, no. 1, pp. 144–158, 2022, doi: 10.17358/jabm.8.1.144.
[26] D.  Junianto  and  J.  Sabtohadi,  “Pengaruh  Sistem  Perjanjian  Kerja  Waktu  Tertentu  Dan Motivasi Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Pada Industri Pabrik Gula,” Equilib.  J. Ilm. Ekon. Manaj. dan Akunt. , vol. 9, no. 1, pp. 1–9, 2020, doi: 10.35906/je001.v9i1.423.