## EVALUASI KEPUASAN PENGGUNA LAYANAN APLIKASI MOBILE MYINDIHOME BERDASARKAN KOMBINASI METODE SERVQUAL DAN METODE WEBQUAL
Endah Saputri 1) , Dedy Syamsuar 2)
1),2) Program Studi Magister Teknik Informatika, Program Pascasarjana, Universitas Bina Darma Palembang Email: endahsaputri@gmail.com, dedy_syamsuar@binadarma.ac.id 2)
Abstrak Adapun  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui tingkat kepuasan pengguna aplikasi mobile myIndiHome.  Sebagai  penyedia  layanan,  PT.  Telkom, Tbk dituntut untuk mampu memberikan pelayanan atau respon yang cepat, tepat dan akurat kepada pelanggan. Meskipun memiliki beberapa sarana untuk menampung semua  keluhan  pelanggan  di  Indonesia,  namun  dalam kenyataannya  masih  banyak  keluhan  pelanggan  yang belum  dapat  terselesaikan  dengan  baik  yang  perlu diperhatikan.  Dalam  penelitian  ini,  pengukuran kepuasan  pengguna  terhadap  respon  cepat  tanggap layanan  menggunakan  kombinasi  metode  ServQual dan  WebQual.  Kombinasi  kedua  teori,  secara  efektif menangani multikolinieritas (jika banyak variabel yang sangat  berkorelasi).  Sehubungan  dengan  kondisi  itu, berdasarkan teori service quality (ServQual) digunakan  untuk  mengetahui  kepuasan  terhadap aplikasi  tersebut,  apakah  ada  pengaruh  variabel reliability,  responsiveness,  empathy,  assurance,  dan tangible terhadap kepuasan pengguna baik perorangan maupun  kelompok.  Sedangkan  berdasarkan  instrumen website quality (webqual 4.0) mengidentifikasi kualitas berdasarkan  tiga  variabel  yaitu  usability,  information quality,  dan  service  interaction  quality.  Perhitungan model  PLS  (Partial  Least  Square)  yang  merupakan salah  satu  Structural  Equation  Modeling  (SEM) digunakan untuk menguji hipotesis penelitian. Reliabilitas  dan  validitas  juga  telah  diuji.  Penelitian ini  juga  menekankan  pada  sejauh  mana  persepsi tentang  kualitas  layanan  aplikasi  mobile  myIndiHome yang  dirasakan  dan  bagaimana  pengaruhnya  dengan kepuasan  pengguna  aplikasi  mobile  myIndiHome dalam  hal  ini  pelanggan  indihome  yang  memiliki dampak signifikan pada kepuasan pengguna.
Kata Kunci: Indihome, Kepuasan Penggguna, Servqual, dan Webqual.

## 1. Pendahuluan
PT. Telkom, Tbk sebagai salah satu badan usaha yang bergerak dalam bidang jasa komunikasi. Berbagai jasa teknologi dan komunikasi yang saat ini digunakan masyarakat  menjadi  produk  yang  disediakan,  salah satunya  penyediaan  koneksi  internet.    Pada  saat  ini, PT.  Telkom,  Tbk  dituntut  untuk  meningkatkan pelayanan  akan  sarana  dan  prasarana  telekomunikasi yang diperlukan oleh masyarakat khususnya konsumen atau  pelanggan  jasa  Telkom.  Hal  ini,  tentu  saja menuntut  kemampuan  manajemen  pelayanan  untuk
memberikan  respon  yang  cepat,  tepat  dan  akurat kepada konsumen atau pelanggan.
IndiHOME atau Indihome merupakan salah satu produk  layanan  dari  PT.  Telkom  kepada  masyarakat, berupa  paket  layanan  komunikasi  dan  data  seperti telepon  rumah  (voice),  internet  (Internet  on  Fiber  atau High  Speed  Internet),  dan  layanan  televisi  interaktif (USee  TV  Cable,  IP  TV).    Meskipun  memiliki beberapa  sarana  untuk  menampung  semua  keluhan pelanggan  di  Indonesia,  namun  dalam  kenyataannya masih  banyak  keluhan  pelanggan  yang  belum  dapat terselesaikan  dengan  baik  yang  perlu  diperhatikan (Kurniawati & Manuputty, 2013).
Untuk melayani kebutuhan pelanggan Indihome dalam  hal  penanganan  keluhan  gangguan  maupun permintaan  pasang  baru,  Telkom menyediakan beberapa  channel  atau  pilihan  beberapa  fitur  agar pelanggan  dapat  dengan  mudah  berinteraksi  dengan Telkom.  Banyaknya  jumlah  pengguna  Indihome  yang akan  terus  bertambah,  membuat    PT.  Telkom,  Tbk harus  meningkatkan  pelayanan  terhadap  pelanggan baik  untuk  melayani  pemasangan  baru,  penambahan layanan,  migrasi  paket,  informasi  tagihan  hingga laporan  keluhan  gangguan  layanan.  Mengenai  layanan tersebut  sebenarnya  Telkom  sudah  menyediakan beberapa  cara  untuk  dapat  melayani  pelanggan diantaranya  adalah  dengan  datang  langsung  ke  Plasa Telkom terdekat atau melalui Call Center Telkom 147. Selain itu, Telkom juga menyediakan layanan berbasis aplikasi  mobile  yaitu  aplikasi  MyIndiHome.  Aplikasi MyIndiHome  sendiri  saat  ini  (27/01/2019)  di  Google Playstore  sudah  mencapai  1  juta  download  dengan rating 3.1 dari skala 5.
Dalam penelitian ini, untuk mengukur kepuasan pengguna  terhadap  respon  cepat  tanggap  layanan aplikasi  mobile  myindihome  menggunakan  kombinasi metode  ServQual  dan  WebQual. Berdasarkan  teori metode service  quality ( ServQual )  digunakan  untuk mengetahui  kepuasan  terhadap  aplikasi  tersebut, apakah ada pengaruh variabel reliability , responsiveness , empathy , assurance ,  dan tangible terhadap  kepuasan  pengguna  baik  perorangan  maupun kelompok (Firliana dkk., 2016). Sedangkan berdasarkan instrumen metode webqual 4.0 mengidentifikasi  situs  web  berdasarkan  tiga  variabel yaitu usability , information  quality ,  dan service interaction  quality .  Setiap  variabel  akan  didukung dengan  indikator-indikator  yang  menjadi  kunci  dalam penyususunan  pernyataan  yang  akan  diuji  kepada responden. Maka hasil pengukuran tersebut
menunjukkan bahwa jika variabel subyektif (ServQual)
dari  indeks  usabilitas  ditingkatkan,  maka  variabel obyektif  dari  indeks  usabilitas  (WebQual)  juga  akan meningkat secara signifikan(Hermanto dkk., 2017).

## 2. Pembahasan

## 2.1. Deskripsi Responden
Berdasarkan penyebaran kuesioner terhadap 200 responden  yang  merupakan  pelanggan  indihome  Kota Palembang  dapat  diketahui  gambaran  tentang  usia, pendidikan,  dan  pekerjaan  responden  yang  dijadikan sampel.

## 2.1.1. Deskripsi Usia Responden
Berdasarkan data penelitian yang diperoleh dari penyebaran kuesioner maka diperoleh data tentang usia pengguna  indihome  Kota  Palembang  yang  menjadi respon dalam penelitian ini, seperti berikut:
Tabel 1 Deskripsi Usia Responden No. Umur (tahun) Jumlah Persentase (%) 1. 12 – 18 29 15% 2. 19 – 24 32 16% 3. 25 – 30 48 24% 4. 31 – 40 39 20% 5. 41 – 50 29 15% 6. >51 23 12% Total 200 100%
Tabel  berikut  menunjukkan  bahwa  sebagian besar  usia  pengguna  indihome  Kota  Palembang  dalam penelitian  ini  yang  paling  banyak  menggunakan tingkatan  umur  25  –  30  tahun  sebanyak  48  pengguna. Data  tersebut  bisa  dijadikan  masukan  kepada  pihak penyedia jasa layanan indihome untuk lebih memperhatikan  solusi  keluhan  yang  seperti  apa  yang tepat bagi pengguna indihome.
2.1.2. Deskripsi Pendidikan Responden
Berdasarkan data penelitian yang diperoleh dari penyebaran  kuesioner  maka  diperoleh  data  tentang pendidikan  pengguna  indihome  Kota  Palembang  yang menjadi respon dalam penelitian ini, seperti berikut:
Tabel 2 Deskripsi Pendidikan Responden
No. Pendidikan Jumlah Persentase (%) 1. SD 12 6% 2. SMP 17 9% 3. SMA 53 27% 4. D3 2 1% 5. D4/S1 106 53% 6. S2 10 5% Total 200 100%
Tabel  berikut  menunjukkan  bahwa  sebagian besar  pendidikan  pengguna  indihome  dalam  penelitian ini  memiliki  pendidikan  S1  sebanyak  106  orang, sedangkan yang pendidikan SMA  sebanyak 53 orang. Hal  ini  untuk  perrhatian  bagi  penyedia  jasa  layanan indihome,  bahwa  pengguna  indihome  mayoritas berpendidikan  antara  SMA  dan  S1.  Oleh  karena  itu lebih mengerti seperti apa yang diminati oleh pengguna indihome.
2.2. Data Preparation /Screening
Data  yang  perlu  disiapkan,  diperiksa  dan dieksplorasi  sebelum  melakukan  analisis  data  statistik lebih lanjut. Langkah ini melibatkan entri data dan data screening berupa memeriksa missing value , memeriksa kecukupan data( data adequacy ), keseriusan responden( unengaged value ),  outlier,  dan  pengujian normalitas data. Berikut penguraiannya:
1) Pada tahap missing value , tidak ditemukan missing data dalam  dataset,  sehingga  semua  data  dapat dilakukan pengujian selanjutnya.
2) Pada tahap data adequacy , tes menunjukkan bahwa nilai  KMOMSA  dan  BToS  masing-masing  adalah 0,692  dan  0,000.  Oleh  karena  itu,  ukuran  sampel dianggap  cukup  besar  untuk  mencapai  daya  yang cukup untuk efek yang diamati.
3) Pada  tahap unengaged  value yaitu  pengujian keseriusan  tidak  ditemukan  respon  yang  merespon dengan  jawaban  yang  sama.  Menurut  Hair  dkk. (2010) menjelaskan bahwa data yang hilang terjadi ketika nilai yang valid pada satu atau lebih variabel tidak tersedia untuk analisis.
4) Pada tahap outlier , penelitian ini menunjukkan nilai mahalonabis distance χ 2 (34, 0,001) = 66,25. Hal ini berarti semua indikator yang mempunyai mahalonobis  distance yang  lebih  besar  dari  66,25 adalah multivariate  outliers .  Semua  indikator  pada penelitian  ini  memiliki  nilai mahalonabis  distance di  bawah  66,25  sehingga  tidak  ada outliers pada data.
5) Dan pada tahap normalitas, skewness dan kurtosis dari  kurva  normal  memiliki  nilai  nol;  nilai skewness atau nilai kurtosis di atas atau di bawah nol  menunjukkan  penyimpangan  dari  normalitas. Nilai  yang  paling  dapat  diterima  untuk  dua statistik  adalah  antara  -2  dan  +2.  Peneliti menemukan  banyak  variasi  nilai  yang  dapat diterima di antara para peneliti. Hasil pengolahan data  memperlihatkan  bahwa  tidak  ada  satupun nilai univariate yang  berada  diluar  rentang  nilai ±2,58  maka  dari  itu  data  dikatakan  berdistribusi normal.

## 2.3. Analisis Data
Bagian  ini  melaporkan  hasil  survei,  dengan menggunakan  berbagai  metode  statistik  untuk  analisis data  struktural  yang  didukung  berdasarkan    variabel- variabel terkait.
2.3.1. Measurement Model Validity (AVE/CFA) Penilaian model pengukuran validitas melibatkan  (1)  realibilitas  indikator,  (2)  reliabilitas
konsistensi internal, dan (3) validitas konstruk. Analisis model pengukuran ( measurement model ) menggunakan analisis  faktor  konfirmatori  ( confirmatory  factor analysis /CFA)  dimaksudkan  untuk  mengkonfirmasi semua  indikator  yang  membentuk  tiap-tiap  konstruk. Setelah  dilakukan  konfirmatori  faktor  untuk  tiap konstruk  maka  dilakukan  pengukuran  keseluruhan model.  Untuk  tujuan  ini,  penelitian  ini  terutama
digunakan  SmartPLS  dan  dikombinasikan  dengan SPSS dan Excel bila diperlukan.
1) Pada  tahap  realibilitas  indikator,  nilai  0,70  atau lebih  besar  dapat  diterima  untuk  mencapai  tingkat kepuasan. Namun, nilai  yang  lebih tinggi dari 0,95
dipertanyakan karena
menunjukkan
multikolinieritas
dan kemungkinan bahwa
responden  belum menjawab  secara  objektif (Tabachnick  &  Fidell,  2001).  Hasil  analisis disajikan  pada  Tabel  yang  juga  mengungkapkan bahwa  beberapa  indikator  berada  di  bawah  nilai yang diinginkan dari 0,7, sebagai berikut:

## Tabel 3 Penilaian Cross Loading
Assurance Emphaty Information Quality Reliability Responsiveness Service Interaction Quality Tangible Usability User Satisfaction Distance to the closest loading Remark AS1 0,689256 0,150104 0,045918 0,115902 0,527004 0,028094 0,237707 0,074443 0,080786 0,162252 crossloading AS3 0,81177 0,303103 0,099079 0,200286 0,365484 0,02218 0,159357 0,116007 0,099138 0,446286 AS4 0,798689 0,099822 0,092582 0,136273 0,309846 0,012755 0,164984 - 0,036461 0,1229 0,488843 EP1 0,198518 0,592201 0,20693 -0,030764 0,183647 0,160947 0,103073 0,368932 0,088711 0,223269 EP2 0,133893 0,657242 0,275458 -0,016317 0,086927 0,206541 - 0,018932 0,429509 0,109397 0,227733 EP3 0,156003 0,723626 0,363675 -0,026348 0,028765 0,079175 0,016339 0,309079 0,12854 0,359951 EP4 0,16373 0,751943 0,262834 -0,056637 0,030466 -0,009043 - 0,012588 0,281448 0,162704 0,470495 IQ1 0,131048 0,391189 0,855101 -0,107644 0,052525 0,059226 0,035419 0,325412 0,213853 0,463912 IQ2 0,035516 0,266425 0,785133 0,064239 -0,108967 0,184111 0,003567 0,244588 0,179024 0,518708 RL1 0,143362 - 0,034177 -0,012886 0,877514 0,249504 -0,054934 0,268582 - 0,004816 -0,128097 0,608932 RL2 0,181306 - 0,077094 -0,074079 0,659302 0,299113 0,15525 0,262605 0,056963 -0,03621 0,360189 RL3 0,178775 - 0,038199 -0,034396 0,819037 0,305215 -0,048816 0,257109 -0,02925 -0,099736 0,513822 RP1 0,197342 - 0,045385 -0,042286 0,210469 0,815467 0,008213 0,30623 0,046823 -0,059611 0,509237 RP2 0,525109 0,169979 -0,04081 0,284266 0,700366 -0,120869 0,271698 0,011238 -0,039888 0,175257 crossloading RP3 0,55816 0,295702 0,039351 0,319401 0,588227 0,045658 0,309072 0,214707 0,002311 0,030067 crossloading RP4 0,533232 0,229767 0,079139 0,278688 0,574457 0,030266 0,258422 0,071192 -0,024677 0,041225 crossloading SIQ3 0,053544 0,102944 0,094941 0,044245 0,00251 0,728901 - 0,015073 0,153858 0,218298 0,510603 SIQ4 0,000363 0,116635 0,131361 -0,068373 -0,058223 0,89469 - 0,102535 0,291729 0,334576 0,560114 T2 0,202222 0,018583 0,028008 0,279507 0,318462 -0,071928 0,937847 0,008537 -0,14146 0,619385 T4 0,178163 0,014383 0,004321 0,2268 0,329233 -0,058042 0,563184 0,047218 -0,059411 0,233951 USA1 0,046714 0,395994 0,348245 0,038849 0,000204 0,179319 0,01675 0,656127 0,174546 0,260133 >0,7 USA2 -0,00345 0,319025 0,250387 -0,032891 0,069201 0,218056 0,071066 0,695822 0,17503 0,376797 >0,7 USA3 0,129086 0,337632 0,219052 0,020008 0,014568 0,22132 0,028234 0,772719 0,206169 0,435087 USA4 -0,018397 0,346313 0,203314 -0,04305 0,060208 0,200868 - 0,038908 0,734003 0,205279 0,38769 USF1 0,145331 0,116864 0,178069 -0,0094 -0,00748 0,335064 - 0,051857 0,261997 0,82365 0,488586 USF2 0,063555 0,181872 0,207011 -0,205051 -0,101034 0,212079 - 0,182065 0,156637 0,766499 0,55442 2) Realibilitas konsistensi internal Hair dkk. (2010) menjelaskan bahwa konsistensi  internal  adalah  persyaratan  keandalan dalam  konstruksi  reflektif.  Selanjutnya,  Hair  dkk. (2014)  menyarankan  penggunaan  reliabilitas  komposit untuk menggantikan alpha Cronbach tradisional untuk menentukan  reliabilitas  konsistensi  internal.  Beberapa penelitian seperti dilansir Hair dkk. (2012), gabungkan keduanya  untuk  memastikan  tingkat  validitas  yang tinggi. Untuk nilai yang dapat diterima, Cronbach's
alpha dapat  diterima  jika  itu  0,6  atau  lebih  tinggi, sedangkan  Hair  dkk.  (2010)  merekomendasikan  0,5 atau  lebih  tinggi  untuk  memungkinkan  keandalan Komposit  diterima.  Tabel  5  menunjukkan  bahwa  baik keandalan Komposit dan Alpha Cronbach untuk semua konstruksi  memuaskan  dan  di  atas  ambang  batas  yang disarankan.  Tingkat  keandalan  konsistensi  internal yang  tinggi  telah  ditunjukkan  oleh  semua  konstruk yang  menunjukkan  bahwa  setiap  item  memiliki konsistensi  internal  yang  kuat  dengan  item  konstruk lainnya.
Tabel 4 Outer Model Reliability dan Validity
AVE Composite Reliability R Square Cronbachs Alpha Assurance 0,59065 0,811554 0,659233 Emphaty 0,46793 0,777236 0,629443 Information Quality 0,673816 0,80484 0,518816 Reliability 0,625177 0,831528 0,730298 Responsiveness 0,457878 0,767901 0,706335 Service Interaction Quality 0,665883 0,797767 0,514479 Tangible 0,598366 0,737182 0,388918 Usability 0,512632 0,807392 0,682263 User Satisfaction 0,63296 0,775005 0,22022 0,421606
3) Validitas Konstruk
Dalam  bagan  ini,  diuji  dengan  validitas konvergen dan diskriminan. Untuk memeriksa validitas diskriminan  di  tingkat  konstruksi  adalah  dengan melakukan analisis Kriteria Forner-Larker. Prosedur ini menunjukkan  bahwa  rasio  akar  kuadrat  dari  AVE masing-masing  konstruk  dengan  korelasi  konstruk dengan semua konstruk lainnya dapat digunakan untuk menetapkan  validitas  diskriminan.  Akar  kuadrat  dari
nilai  AVE  harus  lebih  besar  daripada  korelasi  dengan konstruksi lainnya (Hair dkk., 2014). Hasil pada Tabel 6  menunjukkan  bahwa  validitas  diskriminan  sudah mapan  untuk  semua  konstruksi.  Oleh  karena  itu, disimpulkan bahwa proses validitas model pengukuran menunjukkan tingkat substansial dari validitas konvergen dan diskriminan yang dibenarkan melanjutkan  dengan  validitas  model  struktural  dan pengujian hipotesis.
Tabel 5 Analisis Kriteria Fornell-Larcker Assurance Emphaty Information Quality Reliability Responsiveness Service Interaction Quality Tangible Usability User Satisfaction Assurance 1,000000 Emphaty 0,232348 1,000000 Information Quality 0,10631 0,406134 1,000000 Reliability 0,196174 -0,05037 -0,035618 1,000000 Responsiveness 0,498843 0,101401 -0,025586 0,335979 1,000000 Service Interaction Quality 0,02576 0,134136 0,141072 -0,02883 -0,041295 1,000000 Tangible 0,235911 0,020968 0,025394 0,319114 0,388918 -0,082005 1,000000 Usability 0,055623 0,486286 0,350554 -0,006751 0,050358 0,286159 0,024156 1,000000 User Satisfaction 0,134258 0,184913 0,240498 -0,126933 -0,064442 0,348112 -0,1417 0,266789 1,000000

## 2.3.2. Structural Model Validity
Model  pengukuran  telah  divalidasi  melalui proses  yang  ketat  secara  sistematis  pada  bagian sebelumnya.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  semua properti  penilaian  reliabilitas  dan  validitas  berada dalam rentang kesalahan yang dapat diterima. Hasil uji normalitas  juga  menunjukkan  bahwa  ada  beberapa masalah dengan normalitas. Chin
(2010)
merekomendasikan estimasi PLS untuk kasus distribusi variabel  yang  tidak  normal.  Model  struktural  dinilai
untuk  menentukan  kekuatan  penjelas  dari  model  serta untuk menguji hipotesis penelitian.
Menghitung  signifikansi  nilai-t  untuk  koefisien jalur  dan  nilai-p  untuk  mengukur  tingkat  signifikansi. Seperti  yang  disarankan  oleh  Hair  dkk.  (2014),  nilai persyaratan umum adalah 1,65, 1,96 dan 2,57 dari nilai uji-t  pada  tingkat  nilai  p  yang  signifikan  masing- masing  0,10,  0,05  dan  0,01.  Signifikansi  statistik  dari koefisien  jalur  dibuat  menggunakan  bootstrap  (Sign Changes  =  No  Sign  Changes,  Cases  =  1000, Sample = 200) Menghibur.
Hasil  pengujian  hipotesis  dirangkum  dalam Tabel  7  yang  menunjukkan  bahwa  koefisien service
interaction  quality (8,759399)  memiliki  dampak terbesar  pada  kepuasan  pengguna,  dan  diikuti  oleh assurance (5,898632)  dan usality (4,771422)  masing- masing.  Sebaliknya, emphaty (0,396939)  berada  di bawah  nilai  ambang  batas  dan  oleh  karena  itu  mereka tidak  berkontribusi  secara  statistik  untuk  menjelaskan kepuasan  pengguna.  Konsisten  dengan  uji  koefisien jalur,  Tabel  7.12  juga  menunjukkan  bahwa  nilai  uji-t
dari variabel independen (kepuasan pengguna) memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  variabel dependen( servqual dan webqual ). Tes juga menunjukkan  bahwa  koefisien  jalur responsiveness dalam  kaitannya  dengan  kepuasan  pengguna  tidak menunjukkan  efek  yang  bermakna  (1,439232).  Hasil uji  signifikan  dari  koefisien  jalur  model  dapat  dilihat pada tabel 6 dibawah ini:
Tabel 6 Pengujian Signifikansi dari Koefisien Jalur Model Struktural
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) Standard Error (STERR) T Statistics (|O/STERR|) Assurance -> User Satisfaction 0,191009 0,194842 0,032382 0,032382 5,898632 Emphaty -> User Satisfaction -0,015512 -0,00943 0,039078 0,039078 0,396939 Information Quality -> User Satisfaction 0,13528 0,137038 0,028736 0,028736 4,707608 Reliability -> User Satisfaction -0,089826 -0,088933 0,028995 0,028995 3,097992 Responsiveness -> User Satisfaction -0,076847 -0,084693 0,053395 0,053395 1,439232 Service Interaction Quality -> User Satisfaction 0,269658 0,270759 0,030785 0,030785 8,759399 Tangible -> User Satisfaction -0,112713 -0,116472 0,028925 0,028925 3,896807 Usability -> User Satisfaction 0,145105 0,143349 0,030411 0,030411 4,771422
Model  struktural  dalam  PLS-SEM  ditentukan dengan menilai kekuatan penjelas dari model struktural dan  koefisien  jalur.  Pengujian  jalur  sebelumnya menunjukkan  bahwa  variabel  independen  (kepuasan pengguna) sangat berkorelasi dengan variabel dependen  ( servqual dan webqual ).  Seperti  yang disarankan oleh Hair dkk. (2014), studi saat ini menilai kekuatan  penjelas  dari  model  dengan  menghitung korelasi kuadrat ganda (R 2 ).
Menurut  Hair  dkk.  (2010),  level  R 2 penting dalam menilai model  struktural.  Chin  (2010) merekomendasikan bahwa nilai R 2 0,67, 0,33 atau 0,19 untuk  variabel laten  endogen dalam  model  bagian dalam  digambarkan  sebagai  substansial,  sedang  atau lemah  masing-masing.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa R 2 untuk  resistensi  terhadap  perubahan  adalah  0,220. Ini berarti bahwa variabel laten memuaskan menjelaskan  22%  dari  varians  dalam  kepuasan pengguna berpengaruh pada variabel dependen. Model akhir  dan  ringkasan  pengujian  hipotesis  disajikan sebagai berikut:
RL1 RL2 RL3 RP1 RP2 RP3 RP4 AS1 AS3 AS4 EP1 EP2 EP3 EP4 T2 T4 USA1 USA2 USA3 USA4 IQ1 IQ2 SIQ3 SIQ4 USF1 USF2 22,043 6,048 15,442 2,965 2,242 1,595 1,741 12,362 7,725 16,575 8,454 11,573 13,186 15,614 19,219 40,497 23,474 19,977 16,975 18,786 27,624 26,240 2,892 23,419 28,654 1,560 5,509 0,421 3,859 4,976 4,542 8,740 15,601 3,566 RELIABILITY RESPONSIVENESS USER SATISFACTION SERVICE INTERACTION QUALITY INFORMATION QUALITY USABILITY ASSURANCE EMPHATY TANGIBLE

## Gambar 1. Hasil Pengukuran Full Model Penelitian Bootstrapping
Pengukuran model dengan CFA masing-masing variabel  laten  menghasilkan  model  yang  fit  seperti yang  terlihat  pada  tabel  2  diatas.  Setelah  semua  CFA masing-masing  variabel  laten  fit  maka  dilakukan pengukuran  full  model  kualitas  layanan  website.  Hasil pengukuran  ini  ternyata  tidak  menghasilkan  model yang  fit  dengan  nilai  p=0,000.  Gambar  2  merupakan hasil  pengukuran  full  model  yang  telah  di  modifikasi indeks.

## 3. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  penelitian  yang  telah dilakukan, didapat kesimpulan sebagai berikut:
1) Hasil  data  yang  dikumpulkan  dalam  penelitian  ini diolah untuk memperoleh indeks usabilitas kuantitatif  dan  indeks  kuantitatif  subjektif  dengan menerapkan    pemodelan  persamaan  struktural. Hasil pengolahan menunjukkan bahwa jika dimensi kepuasan (tindakan subjektif dari indeks usabilitas) ditingkatkan, maka ukuran obyektif indeks usabilitas dapat meningkatkan secara signifikan.
2) Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  aspek- aspek  obyektif  dan  subjektif  yang  menjadi  faktor penilaian  usabilitas  mendapatkan  hasil  yang  baik dan  memuaskan  dari  hampir  semua  responden dalam  menggunakan  layanan  aplikasi  mobile myIndiHome.
3) Berdasarkan  hasil  analisis  data  kepuasan  pengguna terdapat  pada  grafik  tingkat  kepuasan  pengguna mengenai  layanan  aplikasi  mobile myindihome berdasarkan  dimensi servqual dan webqual .  Yang berada pada  kriteria  puas  yaitu service  interaction quality dan usability dari dimensi variabel webqual dengan  rata-rata  hasil  pengujian  8,759399  dan 4,771422  serta assurance dari  dimensi  variabel servqual dengan rata-rata hasil pengujian 5,898632. Sedangkan  yang  berada  pada  kriteria  tidak  puas yaitu emphaty dengan  rata-rata  hasil  pengujian 0,396939.

## Daftar Pustaka
Barclay, D., Higgins, C., & Thompson, R. (1995). The partial  least  squares  (PLS)  approach  to  casual modeling: personal computer adoption ans use as an Illustration. Technology Studies, 2 (2). Barnes,  S.  J.,  &  Vidgen,  R.  T.  (2002).  An  integrative approach  to  the  assessment  of  e-commerce quality. Journal of Electronic Commerce Research, 3 (3), 114-127.
Chin,  W.  W.  (2010).  How  to  write  up  and  report  PLS analyses. In Handbook of partial least squares (pp. 655-690). Springer, Berlin, Heidelberg. .
DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2003). The DeLone and  McLean  model  of  information  systems success:  a  ten-year  update. J  Journal  of management information systems, 19 (4), 9-30. Firliana, R., Kasih, P., & Sulastri, H. S. (2016). Sistem Analisis  Kualitas  Pelayanan  terhadap  Tingkat Kepuasan  Pelanggan menggunakan  Metode Service Quality (SERVQUAL). Seminar
Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Multimedia (semnasteknomedia online), 4 (1), 205-210. Hair, J. F., Anderson, R. E., Babin, B. J., & Black, W. C.  (2010). Multivariate  data  analysis:  A  global perspective  (Vol.  7) :  Upper  Saddle  River,  NJ: Pearson.
Hair,  J.  F.,  Hult,  G.  T.  M.,  Ringle,  C.  M.,  &  Sarstedt, M.  (2016). A  Primer  on  Partial  Least  Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) : SAGE Publications.
Hermanto,  A.,  Supangat,  S.,  &  Mandita,  F.  (2017). Evaluasi  Usabilitas  Layanan  Sistem  Informasi Akademik  Berdasarkan  Kombinasi  ServQual  dan Webqual Studi Kasus: SIAKAD Politeknik XYZ. Journal  of  Information  Systems  Engineering  and Business Intelligence, 3 (1), 33-39. Kurniawati,  R.,  &  Manuputty,  A.  D.  (2013).  Analisis
Kualitas  Layanan  Teknologi  Informasi  dengan Menggunakan Framework Information Technology  Infrastructure  LibraryV.  3  (ITIL  V.
3)  DomainService  Transition:  Studi  Kasus  pada Costumer  Service  Area  Telkom  Salatiga. Jurnal Teknologi Informasi -Aiti, 10 (1), 31-45. Parasuraman,  A.,  Zeithaml,  V.  A.,  &  Berry,  L.  L. (1988).  Servqual:  A  multiple-item  scale  for measuring  consumer  perc. Journal  of  Retailing, 64 (1), 12. Syamsuar,  D.  (2015). Understanding  IPv6  resistance: A  model  of  resistance  among  Indonesian organizations (Doctoral dissertation, Curtin University).