45 BAB IV
ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Deskriptif
Analisis deskrriptif ini memiliki tujuan untuk mengetahui suatu tanggapan dan karakteristik responden terhadap item – item pertanyaan dalam kuesioner penelitian. Responden penelitian ini yaitu yang menggunakan aplikasi website Traveloka. Adapun teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini yaitu menggunakan teknik sampling dengan pengambilan data menggunakan kuesioner online yaitu google form. Waktu yang digunakan untuk penyebaran kuesioner sampai dengan data kuesioner yang dibutuhkan terkumpul kurang lebih 1 minggu yaitu mulai tanggal 11 mei 2019 – 17 mei 2019. Informasi jumlah kuesioner online:
Tabel 4.1 Data Kuesioner
Keterangan Jumlah Persentase
Kuesioner Online 81 53,64%
Kuesioner Langsung 70 46,36%
Total 151 100%
Total kuesioner yang diperoleh sejumlah 151. Dari tabel 4.1 tentang data kuesioner, diketahui bahwa responden bersumber dari kuesioner online dan kuesioner langsung. Hal ini dikarnakan, responden yang menggunakan aplikasi website Traveloka yang berarti memiliki smartphone, sehingga mudah dan fleksibel dalam mengisi kuesioner, dibandingkan dengan menggunakan lembar kuesioner.
46 4.1.1 Deskriptif Profil Responden
Data deskriptif profil responden yang di proleh dari penyebaran kuesioner dan kuesioner secara online, dapat dilihat pada tabel 4.2 sebagai berikut:
Tabel 4.2
Deskriptif Profil Responden
Kategori Keterangan Frekuensi Persentase
Usia <21 21-25 26-30 31-35 36-40 41-45 46-50 51-55 56-60 12 56 36 7 7 7 9 12 5 7,94% 37,08% 23,84% 4,64% 4,64% 4,64% 5,96% 7,95% 3,31% Jenis Kelamin Pria
Wanita 61 90 40,40% 59,60% Pendidikan SD SMP/Sederajat SMU/Sederajat Diploma Sarjana S2 0 2 50 16 78 5 0% 1,32% 33,11% 10,59% 51,65% 3,31% Pekerjaan/Profesi Analisis Laboratorium
Analisis Kesehatan Apoteker Auditor Arsitek Bidan Dokter gigi Dosen Dokter Engineer Pedagang Pegawai pamela Pegawai toko wk
Pengusaha ayam potong Penjahit Penulis 1 2 1 2 1 2 1 4 1 1 2 2 1 1 1 1 0,66% 1,32% 0,66% 1,32% 0,66% 1,32% 0,66% 2,65% 0,66% 0,66% 1,32% 1,32% 0,66% 0,66% 0,66% 0,66%
47
Kategori Keterangan Frekuensi Persentase
Pemandu taman sari Pelajar Perawat Perias PNS Polisi Guru Guru TK Guru SD Guru SMP Guru SMA Freelancer Freelancer Translator Freshgraduate Honorer Ibu Rmh. tangga Kantor Grab Karyawan Bank Karyawan Bank BRI Karyawan BUMN Karyawan Swasta Karyawati Kepsek SD Koki Konsultan manaj.Konstruks Kontraktor Mahasiswa Majas Manajemen Keuangan Manajemen Produksi Mandor Bangunan Owner hijab Owner tae tea
Staff perpustakaan kotabaru Teller Bank BNI
Wiraswasta 1 2 1 1 8 1 3 4 1 1 1 2 1 2 2 1 6 1 1 1 18 3 1 1 1 1 37 1 1 1 1 1 1 1 1 16 0,66% 1,32% 0,66% 0,66% 5,29% 0,66% 1,98% 2,65% 0,66% 0,66% 0,66% 1,32% 0,66% 1,32% 1,32% 0,66% 3,97% 0,66% 0,66% 0,66% 11,92% 1,98% 0,66% 0,66% 0,66% 0,66% 24,50% 0,66% 0,66% 0,66% 0,66% 0,66% 0,66% 0,66% 0,66% 10,59%
Dari tabel data diatas, diketahui bahwa usia responden terbanyak terdapat pada usiat 21 – 25 tahun sebanyak 56 responden dengan presentase 37,08%. Diketahui pula, usia yang kurang dari 21 yaitu sebanyak 12 responden dengan
48
persentase 7,94%, sedangkan usia 26 – 30 adalah sebesar 36 dengan persentase 23,84%, usia 31 – 35 sebanyak 7 responden dengan persentase 4,64%, usia 36 – 40 adalah sebesar 7 responden dengan persentase 4,64%, usia 41 – 45 sebanyak 7 responden dengan persentase 4,46%, usia 46 – 50 sebanyak responden dengan persentase 5,96%, usia 51 – 55 sebanyak 12 responden dengan persentase 7,95% dan usia 56 – 60 sebanyak 5 responden dengan persentase 3,31%.
Kemudian diketahui bahwa, jenis kelamin dari responden yang terbanyak adalah wanita sebesar 90 orang dengan persentase 40,40%%, sedangkan pria sebesar 61 dengan persentase 59,60% dengan jumlah responden sebanyak 151 orang. Sehinga selisih dari persentase keduanya adalah sebesar 19,2%.
Tingkat pendidikan responden pada penelitian ini kebanyakan dari tingkatan Sarjana sebesar 51,56%, kemudian SMU sederajat sebanyak 33,11%. Selanjutnya diploma sebanyak 10,59%, Magister (S2) sebanyak 3,31, selanjutnya SMP sederajat 1,32%. Dari penjelasan di atas, diketahui bahwa responden memiliki tingkat pendidikan yang baik.
Berdasarkan hasil penelitian dapat diketahui bahwa kategori profesi responden sebagian besar dari kalangan Mahasiswa sebesar 24,50% dan selanjutnya dari karyawan swasta sebesar 11,92%. Adapun responden selanjutnya wiraswasta sebesar 10,59%, selanjutnya dari PNS sebesar 5,29%, kantor grab sebesar 3,97%, guru TK sebesar 2,65%, dikisaran 1,98% yaitu terdapat pada karyawati dan guru. Dikisaran 1,32% analisis kesehatan, auditor, bidan, pegawawi pamela, freelancer, freshgraduate, honorer, dan pelajar. Persentase yang paling rendah yaitu dikisaran 0,66% yaitu analisis laboratorium, apoteker,
49
arsitek, dokter gigi, dokter, engineer, pegawai toko WK, pengusaha ayam potong, penjahit, penulis, pemandu taman sari, perawat, perias, polisi, guru sd,smp,sma, frelancer translator, ART, karyawan Bank, karyawan Bank BRI, karyawan BUMN, kepsek SD, koki, konsultan manajemen konstruksi, kontraktor, majas, manajemen keuangan, manajemen produksi, mandor bangunan, owner hijab, owner tae tea, staff pencatatan perpus kotabaru, dan teller Bank BNI.
4.1.2 Analisis Statistik Deskriptif
Terdapat 7 variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu kualitas informasi, kualitas sistem, kualitas pelayanan, keamanan, privasi, kepuasan pengguna dan net benefit terhadap penggunaan website Traveloka. Sample yang didapat berjumlah 151 dengan nilai minimum sebagai nilai terendah dan maksimum dengan nilai tertinggi untuk setiap variabel. dapat dilihat dari tabel di bawah ini yang merupakan hasil statistik deskriptif terdapat mean dan serta standar deviasi dari hasil data masing – masing variabel peneliti.
Tabel 4.3 Statistik Deskriptif
N Mean Std. Deviasi Min. Maks. Kualitas informasi 151 4,1810 0,54533 2,33 5,00 Kualitas sistem 151 3,9448 0,62353 1,67 5,00 Kualitas pelayanan 151 3,9536 0,59509 1,67 5,00 Keamanan 151 3,7351 0,66591 2,00 5,00 Privasi 151 3,8940 0,60781 2,00 5,00 Kepuasan pengguna 151 3,9255 0,61223 1,50 5,00 Net Benefit 151 3,9956 0,64634 2,00 5,00
Berdasarkan tabel diatas, hasil analisis dengan menggunakan statistik deskriptif menyajikan respon nilai n = 151, minimal, maksimal, mean dan standard deviasi dari item pertanyaan per variabel penelitian. Nilai mean/rata-rata
50
pada variabel kualitas informasi berada pada angka 4,1810 serta memiliki standar deviasi sebesar 0,54533 yang memiliki arti bahwa jawaban responden berada di antara kategori setuju dan sangat setuju. Nilai minimal pada variabel kualitas informasi yaitu 2,33 dan nilai maksimal yaitu 5,00.
Kualitas sistem menunjukan nilai mean/rata-rata sebesar 3,9448 dan standar deviasi sebesar 0,62353. Hal ini dapat diketahui bahwa jawaban responden berada di antara kategori cukup setuju dan setuju. Sedangkan nilai minimum dari variabel kualitas sistem memiliki nilai sebesar 1,67 dan maksimum sebesar 5,00.
Selanjutnya, hasil analisis statistik deskriptif terhadap kualitas pelayanan menunjukan nilai mean sebesar 3,9536 dan standar deviasi memiliki nilai sebesar 0,59509 yang memiliki arti bahwa jawaban responden berada pada katagori cukup setuju dan setuju. Nilai minimum pada variabel kualitas pelayanan sebesar 1,67 dengan maksimum sebesar 5,00.
Keamanan memiliki nilai mean/rata-rata sebesar 3,7351 dan standar deviasi sebesar 0,66591. Hal ini menunjukan bahwa jawaban responden berada pada kategori cukup setuju dan setuju. Nilai minimum yang di dapat dari variabel keamanan yaitu sebesar 2,00 sedangkan maksimal yaitu sebesar 5,00.
Privasi memiliki nilai mean/rata-rata sebesar 3,8940 dan standar deviasi sebesar 0,60781. Hal ini menunjukan bahwa jawaban responden berada pada kategori cukup setuju dan setuju. Nilai minimum yang di dapat dari variabel keamanan yaitu sebesar 2,00 sedangkan maksimal yaitu sebesar 5,00.
Kepuasan pengguna memiliki nilai mean/rata-rata sebesar 3,9255 dan standar deviasi sebesar 0,61223. Hal ini menunjukan bahwa jawaban responden
51
berada pada kategori cukup setuju dan setuju. Nilai minimum yang di dapat dari variabel keamanan yaitu sebesar 1,50 sedangkan maksimal yaitu sebesar 5,00.
Net benefit memiliki nilai mean/rata-rata sebesar 3,9956 dan standar deviasi sebesar 0,64634. Hal ini menunjukan bahwa jawaban responden berada pada kategori cukup setuju dan setuju. Nilai minimum yang di dapat dari variabel keamanan yaitu sebesar 2,00 sedangkan maksimal yaitu sebesar 5,00.
4.2 Hasil Uji Kualitas Data 4.2.1 Uji Validitas
Uji validitas dalam penelitian ini di uji menggunakan rumus product momen pearson’s correlation product moment yang di olah menggunakan SPSS. Cara mengkorelasikannya yaitu dengan melihat skor masing – masing dari item pertanyaan dengan total item pertanyaan tersebut (Ghozali:2018), apabila rhitung >
rtabel maka akan dinyatakan valid. Perhitunga rtabel dalam penelitian ini jumlah
responden sebanyak 151 orang dengan signifikansi 5%, df = (n-2) = 151 yaitu sebesar 0,1587. Berikut hasil dari pengujian validitas terhadap masing – masing variabel penelitian:
Tabel 4.4 Hasil Uji Validitas Variabel Kualitas Informasi No Item Pearson Correlation
(rhitung)
rtabel Kesimpulan
KI1 0,828 0,1587 Valid
KI2 0,909 0,1587 Valid
52 Tabel 4.5 Hasil Uji Validitas Variabel Kualitas Sistem No Item Pearson Correlation
(rhitung) rtabel Kesimpulan KS1 0,792 0,1587 Valid KS2 0,895 0,1587 Valid KS3 0,831 0,1587 Valid Tabel 4.6 Hasil Uji Validitas Variabel Kualitas Pelayanan No Item Pearson Correlation
(rhitung) rtabel Kesimpulan KP1 0,844 0,1587 Valid KP2 0,864 0,1587 Valid KP3 0,842 0,1587 Valid Tabel 4.7 Hasil Uji Validitas Variabel Keamanan No Item Pearson Correlation
(rhitung) rtabel Kesimpulan K1 0,750 0,1587 Valid K2 0,890 0,1587 Valid K3 0,813 0,1587 Valid Tabel 4.8 Hasil Uji Validitas
Variabel Privasi No Item Pearson Correlation
(rhitung)
rtabel Kesimpulan
P1 0,863 0,1587 Valid
P2 0,879 0,1587 Valid
53 Tabel 4.9 Hasil Uji Validitas Variabel Kepuasan Pengguna No Item Pearson Correlation
(rhitung) rtabel Kesimpulan KEPU1 0,678 0,1587 Valid KEPU2 0,845 0,1587 Valid KEPU3 0,868 0,1587 Valid KEPU4 0,847 0,1587 Valid Tabel 4.10 Hasil Uji Validitas Variabel Net Benefit No Item Pearson Correlation
(rhitung) rtabel Kesimpulan NB1 0,806 0,1587 Valid NB2 0,850 0,1587 Valid NB3 0,884 0,1587 Valid 4.2.2 Uji Reliabillitas
Dalam penelitian ini, pengukuran reliabillitas dapat dilakukan dengan menggunakan uji statistik Cronbach Alpha (α) untuk setiap variabelnya. Ghozali. (2019) menyatakan bahwa setiap variabel harus memiliki nilai Cronbach’s alpha > 0,60 agar dikatakan reliabel. Berikut merupakan tabel hasil dari Cronbach alpha dalam penelitian ini:
Tabel 4.11 Hasil Uji Reliabillitas
Variabel N of Item Nilai Cronbach’s Alpha Kesimpulan
Kualitas Informasi 3 0,833 Reliabel
Kualitas Sistem 3 0,786 Reliabel
Kualitas Pelayanan 3 0,807 Reliabel
Keamanan 3 0,752 Reliabel
Privasi 3 0,813 Reliabel
Kepuasan Pengguna 4 0,866 Reliabel
54
Hasil uji reliabillitas menunjukan bahwa nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,833 untuk variabel kualitas informasi, 0,786 untuk variabel kualitas sistem, 0,807 untuk variabel kualitas pelayanan, 0,752 untuk variabel keamanan, 0,813 untuk variabel privasi, 0,866 untuk variabel kepuasan pengguna dan 0,802 untuk variabel net benefit. Nilai – nilai yang ada di atas menunjukan bahwa nilai Cronbach’s alpha > 0,60 sehinggan semua variabel sudah memenuhi kriteria yang telah di tetapkan.
Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa seluruh hasil dari pertanyaan – pertanyaan dalam penelitian ini sudah memenuhi syarat, baik validitas maupun reliabillitas sehingga analisis data dapat digunakan lebih lanjut.
4.3 Hasil Uji Asumsi Klasik 4.3.1 Uji Normalitas Data
Uji normalitas pada penelitian ini menggunakan uji kolmoogrov-smirnov. Data yang terdistribusi normal ditentukan dengan nilai signifikansi lebih dari 0,05. Tabel dibawah ini menunjukan nilai uji normalitas yang dihasilkan dalam penelitian ini.
Tabel 4.12 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 151
Normal Parametersa,b Mean 0E-7
Std. Deviation .47585680 Most Extreme Differences
Absolute .084
Positive .039
Negative -.084
Kolmogorov-Smirnov Z 1.032
Asymp. Sig. (2-tailed) .237
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
55
Nilai uji normalitas dari teknik uji kolmoogrov-smirnov Z sebesar 1,032 serta memiliki propabilitas 0,237 > 0,05, menunjukan bahwa data residual dalam penelitian ini telah terdistribusi normal sehingga penguji dapat dilanjutkan.
4.3.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas mempunyai tujuan untuk memastikan di dalam model regresi tidak ditemukan adanya korelasi antarvariabel independen. Tabel berikut ini akan memberikan gambaran mengenai hasil uji multikolinearitas dalam penelitian ini.
Tabel 4.13
Hasil Uji Multikolinearitas
Variabel Tolerance VIF
Kualitas Informasi 0,548 1,823
Kualitas Sistem 0,498 2,010
Kualitas Pelayanan 0,568 1,762
Keamanaan 0,620 1,614
Privasi 0,523 1,912
Hasil diatas menunjukan bahwa seluruh variabel independen memiliki nilai toleransi > 0,1 serta nilai VIF < 10. Hasil tersebut menyimpulkan bahwa tidak terjadi adanya multikolinearitas antarvariabel independen yang digunakan dalam model regresi di dalam penelitian ini.
4.3.3 Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas memiliki tujuan untuk menguji kemungkinan terjadinya ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya dalam sebuah model regresi. Hasil uji heterokedastisitas dalam penelitian ini dituntukan dalam gambar dibawah ini.
56
Gambar 4.1
Hasil Uji Heterokedastisitas
Dari gambar scatterplot di atas, terlihat bahwa titik – titik menyebar secara acak, sebaran data tidak membentuk suatu pola tertentu, serta penyebaran titik-titik berada di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y. Dengan demikian, hasil tersebut menyimpulkan bahwa model regresi tidak mengandung unsur heterokedastisitas sehingga model regresi ini dapat digunakan dalam penelitian ini.
57 4.4 Hasil Uji Hipotesis
4.4.1 Analisis Regresi Model 1
Analisis regresi model 1 digunakan untuk mengetahui hubungan dari variabel bebas (independen) terhadap variabel intervening. Pada analisis regresi model 1 persamaan strukturnya adalah:
M Kepuasan pengguna = x1 kualitas informasi + x2 kualitas sistem + x3
kualitas pelayanan + e1 Hasil persamaan :
M1 = 0,274 + x1 0,215 + x2 0,404 + x3 0,299 + e1
a. Uji F (Goodness of Fit) Model 1
Uji F merupakan sebuah pengukuran mengenai ketetapan fungsi regresi dari suatu sampel yang digunakan. Uji F merupakan sebuah pengujian model regresi secara keseluruhan. Uji F digunakan untuk menguji pengaruh kualitas informasi (X1), kualitas sistem (X2), kualitas pelayanan (X3) terhadap kepuasan pengguna
(M). Pada tabel di berikut ini dapat dilihat hasil uji F terhadap variabel yang digunakan dalam penelitian ini.
Untuk melihat ketetapan fungsi regresi maka nilai signifikansi F harus lebih kecil dari 0,05 serta besarnya nilai Fhitung harus di atas nilai Ftabel. Dari tabel
dibawah menunjukan bahwa nilai Fhitung sebesar 69,149, sedangkan Ftabel sebesar
2.16, maka Fhitung>Ftabel. Selain itu nilai probabilitasnya adalah 0,000, sehingga
dapat disimpulkan bahwa model regresi yang digunakan dalam penelitian ini tepat serta dapat digunakan untuk memprediksi variabel – variabel dalam penelitian ini.
58 b. Koefisien Determinasi (R2) Model 1
Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui besarnya persentase pengaruh variabel kualitas informasi (X1), kualitas sistem (X2), kualitas pelayanan
(X3) terhadap kepuasan pengguna (M). Hasil analisis menunjukan bahwa besarnya
niali R2 sebesar 0,585 atau 58,5%. Yang berarti bahwa kepuasan pengguna dipengaruhi sebesar 58,5% oleh variabel kualitas informasi,kualitas sistem, kualitas pelayanan. Sedangkan sisanya sebesar 41,5% (100%-58,5%) sisanya dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak dimasukan dalam model ini.
Tabel 4.14
Hasil Uji f dan Koefisien Determinasi Independen dengan Intervening
Fhitung Ftabel R2 Adjusted R2 Sig. Kesimpulan
69,149 2,16 0,585 0,577 0,000 Model Fit
c. Uji T Model 1
Uji T digunakan untuk menguji pengaruh kualitas informasi (X1), kualitas
sistem (X2), kualitas pelayanan (X3) apakah berpengaruh terhadap kepuasan
pengguna (M) sehingga menghasilkan signifikani atau tidak. Signifikansi yang dibutuhkan adalah saat nilainya < dari 0,05. Nilai signifikansi tersebut yang akan menjawab pertanyaan apakah suatu hipotesis terdukung atau tidak terdukung. Hasil uji t dalam penelitian ini dirangkum dalam tabel dibawah ini:
59 Tabel 4.15
Hasil Uji t Regresi Berganda antara Independen dengan Intervening
Variabel Koef. Regresi Sig. Kesimpulan
Konstanta 0,274
(X1) Kualitas Informasi 0,215 0,006 H1 Terdukung
(X2) Kualitas Sistem 0,404 0,000 H2 Terdukung
(X3) Kualitas Pelayanan 0,299 0,000 H3 Terdukung
Berdasarkan pengujian SPSS, diperoleh hasil pengujian kualitas informasi menunjukan nilai unstandardized coefficients beta sebesar 0,215 dan memiliki tingkat signifikansi 0,006 yang dibutuhkan adalah saat nilainya < 0,05 yang berarti kualitas informasi berpengaruh positif signifikan terhadap kepuasan pengguna dan H1 terdukung.
Hasil pengujian kualitas sistem menunjukan unstandardized coefficients beta sebesar 0,404 dan memiliki tingkat signifikansi 0,000 yang dibutuhkan adalah saat nilainya < 0,05 yang berarti kualitas sistem berpengaruh positif signifikan terhadap kepuasan pengguna dan H2 terdukung.
Hasil pengujian kualitas pelayanan menunjukan unstandardized coefficients beta sebesar 0,299 dan memiliki tingkat signifikansi 0,000 yang dibutuhkan adalah saat nilainya < 0,05 yang berarti kualitas pelayanan berpengaruh positif signifikan terhadap kepuasan pengguna dan H3 terdukung.
60 4.4.2 Analisis Regresi Model 2
Analisis regresi model 2 digunakan untuk mengetahui hubungan dari variabel bebas (independen) terhadap variabel intervening. Pada analisis regresi model 1 persamaan strukturnya adalah:
Y Net benefit = x1 kualitas informasi + x2 kualitas sistem + x3 kualitas
pelayanan + x4 keamanan + x5 privasi +e2
Hasil persamaan :
Y1 = 0,254 + x1 0,352 + x2 0,047 + x3 0,205 + x4 0,099 + x5 0,233 + e2
a. Uji F (Goodness of Fit) Model 2
Uji F digunakan untuk menguji pengaruh kualitas informasi (X1), kualitas
sistem (X2), kualitas pelayanan (X3), keamanan (X4), privasi (X5)terhadap
kepuasan pengguna (M). Pada tabel di berikut ini dapat dilihat hasil uji F terhadap variabel yang digunakan dalam penelitian ini.
Dari tabel dibawah menunjukan bahwa nilai Fhitung sebesar 24,502,
sedangkan Ftabel sebesar 2.16, maka Fhitung>Ftabel. Selain itu nilai probabilitasnya
adalah 0,000, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi yang digunakan dalam penelitian ini tepat serta dapat digunakan untuk memprediksi variabel – variabel dalam penelitian ini.
b. Koefisien Determinasi (R2) Model 2
Hasil analisis menunjukan bahwa besarnya niali R2 sebesar 0,458 atau
45,8%. Yang berarti bahwa kepuasan pengguna dipengaruhi sebesar 45,8% oleh variabel kualitas informasi,kualitas sistem, kualitas pelayanan. Sedangkan sisanya
61
sebesar 54,2% (100%-45,8%) sisanya dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak dimasukan dalam model ini.
Tabel 4.16
Hasil Uji F dan Koefisien Determinasi antara Independen dengan Dependent
Fhitung Ftabel R2 Adjusted R2 Sig. Kesimpulan
24,502 2,16 0,458 0,439 0,000 Model Fit
c. Uji T Model 2
Dengan menggunakan uji t akan diketahui apakah pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen bernilai signifikansi atau tidak. Signifikansi yang dibutuhkan adalah saat nilainya < dari 0,05. Nilai signifikansi tersebut yang akan menjawab pertanyaan apakah suatu hipotesis terdukung atau tidak terdukung. Hasil uji t dalam penelitian ini dirangkum dalam tabel dibawah ini.
Tabel 4.17
Hasil Uji t Regresi Berganda antara Independen dengan Dependent
Variabel Koef.
Regresi
Sig. Kesimpulan
Konstanta 0,254
(X1) Kualitas sistem 0,352 0,000 Terdukung
(X2) Kualitas informasi 0,047 0,601 Tidak terdukung (X3) Kualitas pelayanan 0,205 0,022 Terdukung
(X4) Kemanan 0,099 0,190 H4 Tidak terdukung
62
Berdasarkan pengujian SPSS, diperoleh hasil pengujian kualitas sistem menunjukan nilai unstandardized coefficients beta sebesar 0,352 dan memiliki tingkat signifikansi 0,000 yang dibutuhkan adalah saat nilainya < 0,05 yang berarti kualitas sistem berpengaruh positif signifikan terhadap net benefit dan hipotesis terdukung.
Hasil pengujian kualitas informasi menunjukan unstandardized coefficients beta sebesar 0,047 dan memiliki tingkat signifikansi 0,601 yang dibutuhkan adalah saat nilainya < 0,05 yang berarti kualitas informasi tidak berpengaruh positif signifikan terhadap net benefit dan hipotesisnya tidak terdukung.
Hasil pengujian kualitas pelayanan menunjukan unstandardized coefficients beta sebesar 0,205 dan memiliki tingkat signifikansi 0,022 yang dibutuhkan adalah saat nilainya < 0,05 yang berarti kualitas pelayanan berpengaruh positif signifikan terhadap net benefit dan hipotesis terdukung.
Hasil pengujian keamanan menunjukan unstandardized coefficients beta sebesar 0,099 dan memiliki tingkat signifikansi 0,190 yang dibutuhkan adalah saat nilainya < 0,05 yang berarti keamanan berpengaruh positif tetapi tidak signifikan terhadap net benefit maka H4 tidak terdukung.
Hasil pengujian kualitas pelayanan menunjukan unstandardized coefficients beta sebesar 0,233 dan memiliki tingkat signifikansi 0,011 yang dibutuhkan adalah saat nilainya < 0,05 yang berarti kualitas pelayanan berpengaruh positif signifikan terhadap net benefit dah H5 terdukung.
63 4.4.3 Analisis Regresi Model 3
Analisis regresi model 3 digunakan untuk mengetahui hubungan dari variabel bebas (independen) terhadap variabel intervening. Pada analisis regresi model 1 persamaan strukturnya adalah:
Y Net benefit = M kepuasan pengguna, Y net benefit + e3 Hasil persamaan :
Y = 0,968 + M 0,771 + e3
a. Uji F (Goodness of Fit) Model 3
Uji F merupakan sebuah pengukuran mengenai ketetapan fungsi regresi dari suatu sampel yang digunakan. Uji F merupakan sebuah pengujian model regresi secara keseluruhan.
Dari tabel dibawah menunjukan bahwa nilai Fhitung sebesar 170,605,
sedangkan Ftabel sebesar 2.16, maka Fhitung>Ftabel. Selain itu nilai probabilitasnya
adalah 0,000, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi yang digunakan dalam penelitian ini tepat serta dapat digunakan untuk memprediksi variabel – variabel dalam penelitian ini.
b. Uji Koefisien Determinasi Model 3
Hasil analisis menunjukan bahwa besarnya niali R2 sebesar 0,534 atau 53,4%. Yang berarti bahwa kepuasan pengguna dipengaruhi sebesar 53,4% oleh variabel kualitas informasi,kualitas sistem, kualitas pelayanan. Sedangkan sisanya sebesar 46,6%% (100%-53,4%) sisanya dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak dimasukan dalam model ini.
64 Tabel 4.18
Hasil Uji F dan Koefisien Determinasi antara Intervening dengan Dependent
Fhitung Ftabel R2 Adjusted R2 Sig. Kesimpulan
170,605 2,16 0,534 0,531 0,000 Model Fit
c. Uji T Model 3
Dengan menggunakan uji t akan diketahui apakah pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen bernilai signifikansi atau tidak. Signifikansi yang dibutuhkan adalah saat nilainya < dari 0,05. Nilai signifikansi tersebut yang akan menjawab pertanyaan apakah suatu hipotesis terdukung atau tidak terdukung. Hasil uji t dalam penelitian ini dirangkum dalam tabel dibawah ini.
Tabel 4.19
Hasil Uji t Regresi Berganda antara Intervening dengan Dependent Variabel Koef. Regresi Sig. Kesimpulan
Konstanta 0,968
(X6) Kepuasan pengguna 0,771 0,000 H6 terdukung
Berdasarkan pengujian SPSS, diperoleh hasil pengujian kepuasan pengguna menunjukan nilai unstandardized coefficients beta sebesar 0,771 dan memiliki tingkat signifikansi 0,000 yang dibutuhkan adalah saat nilainya < 0,05 yang berarti kepuasan pengguna berpengaruh positif signifikan terhadap net benefit dan H6 terdukung.
65 4.5 Analisis Jalur
Pengujian penelitian ini menggunakan analisis jalur (path analysis). Analisis jalur merupakan perluasan dari analisis regresi linear berganda. Analisis regersi dilakukan sebanyak dua kali. Analisis regresi yang pertama untuk mengetahui kekuatan hubungan dari variabel bebas (independent) terhadap variabel mediasi (intervening). Analisis regresi yang kedua untuk mengetahui kekuatan hubungan dari variabel bebas (indenpendent) terhadap variabel terikat (dependent).
1. Interpretasi Analisis Jalur
Berdasarkan uji t yang tampak pada gambar 4.15 diperoleh nilai unstandardized coefficients beta variabel kualitas informasi sebesar 0,215 merupakan nilai path atau jalur P1. Nilai unstandardized coefficients beta variabel kualitas sistem sebesar 0,404 merupakan nilai path atau jalur P2. Nilai unstandardized coefficients beta variabel kualitas pelayanan sebesar 0,299 merupakan nilai path atau jalur P3.
Berdasarkan uji t yang tampak pada gambar 4.17 diperoleh nilai unstandardized coefficients beta variabel keamanan sebesar 0,099 merupakan nilai path atau jalur P4. Nilai unstandardized coefficients beta variabel privasi sebesar 0,233 merupakan nilai path atau jalur P5.
Berdasarkan uji t yang tampak pada gambar 4.19 diperoleh nilai unstandardized coefficients beta variabel kepuasan pengguna sebesar 0,771 merupakan nilai path atau jalur P6.
66
Berdasarkan uji R2 yang diproleh nilai e1 = 0,644. Pengaruh antara variabel kualitas sistem (X1), kualitas informasi (X2) dan kualitas pelayanan (X3) terhadap kepuasan pengguna dapat digambarkan melalui persamaan struktural satu, yaitu:
M Kepuasan pengguna = x1 kualitas informasi + x2 kualitas sistem + x3
kualitas pelayanan + e1 M1 = 0,274 + x1 0,215 + x2 0,404 + x3 0,299 + e1
Berdasarkan uji R2 yang diproleh nilai e2 = 0,736. Pengaruh antara variabel keamanan (X4) dan privasi (X5) terhadap net benefit dapat digambarkan melalui persamaan struktural satu, yaitu:
Y Net benefit = x1 kualitas informasi + x2 kualitas sistem + x3 kualitas
pelayanan + x4 keamanan + x5 privasi +e2
Y1 = 0,254 + x1 0,352 + x2 0,047 + x3 0,205 + x4 0,099 + x5 0,233 + e2
Berdasarkan uji R2 yang diproleh nilai e2=0,683. Pengaruh antara variabel kepuasan pengguna (X6) terhadap net benefit dapat digambarkan melalui persamaan struktural satu, yaitu:
Y Net benefit = M kepuasan pengguna, Y net benefit + e3
67
Intepretasi dari hasil analisis jalur dapat dilihat pada Gambar 4.2 berikut:
Gambar 4.2 diagram alur kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas pelayanan, terhadap kepuasan pengguna dan keamanan, privasi terhadap net
68 Tabel 4.20
Ringkasan Hasil Estimasi Parameter Model Model Unstandardized coefficients beta T Sig R2 Persamaan struktural 1 (X1,X2,X3 ke M) X1 = p1 X1M1 0,215 2,781 0,006 0,585 X2 = p2 X2M1 0,404 5,530 0,000 X3 = p3 X3M1 0,299 4,325 0,000 Persamaan struktural 2 (X1,X2,X3,X4,X5 ke Y) X1 = X1Y1 0,352 3,594 0,000 0,458 X2 = X2Y1 0,047 0,524 0,601 X3 = X3Y1 0,205 2.322 0,022 X4 = p4 X4Y1 0,099 1,318 0,190 X5 = p5 X5Y1 0,233 2,587 0,011 Persamaan struktural 3 (M ke Y) Y1= p6 M1Y1 0,771 13,062 0,000 0,534
2. Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung
Pada model jalur, penelitian ini akan menjelaskan pengaruh langsung dan tidak langsung. Apabila pengaruh tidak langsung lebih besar dari pada pengaruh langsung (Langsung > Tidak langsung = Intervening) maka dapat disimpulkan bahwa hubungan yang sebenarnya adalah tidak langsung atau variabel mediating/intervening.
69 Tabel 4.21
Hasil analisis pengaruh langsung dan tidak langsung
Variabel Langsung Tidak langsung Total Kriteria Kesimpulan X1 terhadap Y1 0,352 X1*M1 = 0,215 x 0,771= 0,1658 0,5178 Langsung > Tidak langsung = Intervening Kepuasan pengguna sebagai variabel intervening X2 terhadap Y1 0,047 X2*M1 = 0,404 x 0,771= 0,3115 0,3815 Langsung > Tidak langsung = Intervening Kepuasan pengguna bukan sebagai variabel intervening X3 terhadap Y1 0,205 X3*M1 = 0,299 x 0,771= 0,2305 0,4355 Langsung > Tidak langsung = Intervening Kepuasan pengguna bukan sebagai variabel intervening X4 terhadap Y1 0,099 - 0,099 Langsung > Tidak langsung = Intervening - X5 terhadap Y1 0,233 - 0,233 Langsung > Tidak langsung = Intervening - M1 terhadap Y1 0,771 - 0,771 Langsung > Tidak langsung = Intervening -
Berdasarkan uraian tabel di atas, dapat disimpulkan bahwa kualitas informasi berpengaruh secara tidak langsung terhadap net benefit melalui kepuasan pengguna sebagai variabel intervening. Maka pengaruh tidak langsung
70
kualitas informasi (X1) Terhadap net benefit (Y) melalui kepuasan pengguna (M)
sebesar 0,1658 < pengaruh langsung kualitas informasi (X1) terhadap net benefit
(Y) sebesar 0,352. Maka hasilnya diterima. Kualitas sistem berpengaruh secara tidak langsung terhadap net benefit melalui kepuasan pengguna sebagai variabel intervening. Pengaruh tidak langsung kualitas sistem (X2) Terhadap net benefit
(Y) melalui kepuasan pengguna (M) sebesar 0,3115 > pengaruh langsung kualitas sistem (X2) terhadap net benefit (Y) sebesar 0,047. Maka hasilnya ditolak.
Kualitas pelayanan berpengaruh secara tidak langsung terhadap net benefit melalui kepuasan pengguna sebagai variabel intervening. Pengaruh tidak langsung kualitas pelayanan (X3) Terhadap net benefit (Y) melalui kepuasan pengguna (M)
sebesar 0,2305 > pengaruh langsung kualitas pelayanan (X3) terhadap net benefit
(Y) sebesar 0,205. Maka hasilnya ditolak.
4.6 Pembahasan Hasil Hipotesis Penelitian
Berikut ini merupakan pembahasan terhadap enam hipotesis yang diajukan, enam hasil hipotesis dari penelitian ini terdukung.
4.6.1 Pengujian Hipotesis 1
Hipotesis satu (H1) dalam penelitian ini ialah “Kualitas informasi berpengaruh positif terhadap Kepuasan pengguna”. Dari hasil uji t, diketahui bahwa β sebesar 0,215 serta memiliki tingkat signifikansi sebesar 0,006 maka hipotesis satu terdukung. Nilai tersebut mendukung H1 bahwa kualitas informasi memiliki pengaruh positif terhadap kepuasan pengguna.
Hasil dari penelitian ini konsisten dengan beberapa penelitian terdahulu yang menyatakan bahwa adanya pengaruh yang positif dari kualitas informasi
71
terhadap kepuasan pengguna. Sehingga pernyataan tersebut sejalan dengan hasil penelitian ini (Almazan, dkk. 2017; Hudin dan Riana, 2016). Hasil ini juga sejalan dengan penelitian Utami (2009) dan Iranto (2013) yang menyatakan bahwa kualitas informasi berpengaruh secara positif terhadap kepuasan pengguna. Selain itu, hasil penelitian ini juga mendukung model keberhasilan sistem informasi Delon dan Mclean (2003) dengan memberikan hasil kualitas sistem berpengaruh terhadap kepuasan pengguna.
Kesuksesan dari suatu kualitas informasi dibutuhkan hasil dari sistem informasi yaitu informasi harus memberikan manfaat yang relevan bagi kebutuhan pengguna, informasi yang terbebas dari kesalahan dan memiliki maksud yang jelas, ketepatan waktu dari informasi yang dihasilkan sehingga pengguna sistem traveloka puas terhadap kualitas informasi yang ada dalam sistem tersebut. Sehingga bagi pihak website Traveloka dan perusahaan sejenisnya yang menggunakan sistem informasi keuangan dengan media smartphone, harus memperhatikan hal-hal tersebut, karena kepuasan pengguna meningkat bila kualitas informasi yang dihasilkan baik. Karena dari hasil penelitian menatakan bahwa kualitas informasi berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna.
Membangun suatu aplikasi pada sistem informasi keuangan, harus menghasilkan informasi yang berkualitas, agar meningkatkan kepuasan pengguna karena informasi yang dihasilkan memiliki konten informasi yang relevan, informasi yang dihasilkan cepat dan pengguna sistem informasi yang mudah bagi pengguna.
72 4.6.2 Pengujian Hipotesis 2
Hipotesis dua (H2) dalam penelitian ini ialah “Kualitas sistem berpengaruh positif terhadap Kepuasan pengguna”. Dari hasil uji t, diketahui bahwa β sebesar 0,404 serta tingkat signifikansi sebesar 0,000 maka hipotesis dua terdukung. Nilai tersebut mendukung H2 bahwa kualitas sistem memiliki pengaruh positif terhadap kepuasan pengguna.
Adanya tingkat kualitas sistem memiliki pengaruh terhadap kepuasan pengguna aplikasi traveloka yang lebih baik. Semakin baik kualitas sistem yang dibuat, maka kepuasan pengguna atas aplikasi traveloka juga akan meningkat.
Hasil penelitian ini sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Almazan, dkk. (2017), Hudin dan Riana, (2016), yang menyatakan bahwa adanya pengaruh yang positif dari kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna. Hasil ini juga sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Utami (2009) dan Iranto (2013) yang menyatakan bahwa kualitas sistem berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna. Sehingga pernyataan tersebut sejalan dengan hasil penelitian ini turut memberikan bukti empiris terhadap penelitian sebelumnya yang dilakukan Delon dan Mclean (2003).
Pada indikator kesuksesan kualitas sistem adanya kemudahan pengguna, keandalan sistem, kecepatan akses, keamanan dan fleksibilitas dari suatu sistem keuangan yang berbasis aplikasi membawa pengaruh positif pada peningkatan kepuasan pengguna yang dapat memenuhi pengaruh positif untuk mendukung dari prilaku pengguna, dengan meningkatkan produktifitas, pemenuhan kebutuhan gaya hidup yang lebih efiien dan efektif. Kualitas sistem yang dibangun dengan
73
memperhatikan kebutuhan pengguna yang baik dan kemudahan penggunaan sistem, maka akan meningkatkan kepuasan pengguna.
Dari penelitian-penelitian terdahulu, didapatkan hasil yang konsisten, hal ini menunjukan dan menguatkan hasil penelitian ini bahwa kualitas sistem berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna.
Membangun aplikasi pada sistem, harus membuat sistem yang berkualitas dan terus melakukan pembaruan dari sistem, sehingga kepuasan pengguna meningkat dan loyalitas terjaga.
4.6.3 Pengujian Hipotesis 3
Hipotesis tiga (H3) dalam penelitian ini ialah “Kualitas pelayanan berpengaruh positif terhadap Kepuasan pengguna”. Dari hasil uji t, diketahui bahwa β sebesar 0,299 serta tingkat signifikansi sebesar 0,000 maka hipotesis tiga terdukung. Nilai tersebut mendukung H3 bahwa kualitas pelayanan memiliki pengaruh positif terhadap kepuasan pengguna. Kualitas pelayanan yang di berikan oleh sistem traveloka semakin baik dan dapat diterima oleh pengguna maka akan membuat niat untuk melakukan transaksi di traveloka semaking tinggi.
Hasil ini sejalan dengan beberapa penelitian terdahulu yang mengemukakan bahwa adanya pengaruh yang positif dari kualitas pelayanan terhadap kepuasan pengguna (Almazan, dkk. 2017; Hudin dan Riana, 2016). Hasil ini juga sejalan dengan penelitian Istianingsih dan Utami (2009) dan Floropoulus (2010) yang menunjukan bahwa kualitas pelayanan berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna. Selain itu, hasil dari penelitian juga mendukung model keberhasilan
74
sistem informasi Delon dan Mclean (2003) yang menyatakan bahwa adanya pengaruh yang positif dari kualitas pelayanan terhadap kepuasan pengguna.
Kualitas pelayanan diukur dari hal – hal yang berkaitan dengan kapasitas layanan yang diberikan dan dapat mengevaluasi tingkat upaya yang di dukung oleh tekhnologi informatika untuk menyediakan informasi yang memadai layanan kepada pengguna (Gorla et al, 2010).
4.6.4 Pengujian Hipotesis 4
Hipotesis empat (H4) dalam penelitian ini ialah “Keamanan berpengaruh positif terhadap Net benefit”. Dari hasil uji t, diketahui bahwa β sebesar 0,099 serta tingkat signifikansi sebesar 0,190 maka hipotesis empat tidak terdukung. Nilai tersebut tidak mendukung H4 bahwa keamanan memiliki pengaruh positif terhadap net benefit.
Hipotesis ini tidak terdukung karena dimungkinkannya data yang dikumpulkan tidak berhasil membuktikan keterkaitan antara keamanan dengan net benefit. Ketika semakin rendah keamanan yang di buat, maka net benefit yang akan di terima masyarakat dalam menggunakan Traveloka akan menurun.
Website yang berkualitas memiliki keandalan dalam memberikan keamanan dalam suatu proses transaksi yang baik, maka dari itu semakin tinggi kualitas keamanan yang dimiliki toko online tersebut untuk mendorong konsumen untuk memutuskan bertransaksi di toko online tersebut (Hayuningtyas dan Widiyanto, 2015). Adanya keamana akan membuat pengguna aplikasi percaya akan data pribadinya tidak akan di ambil oleh orang lain, sehingga akan menghasilkan net benefit yang tinggi. Keamanan yang baik maka harus membangun sisitem
75
keamanan yang melindungi terhadap aktivitas kriminal, gahaya, kerusakan dan kehilangan.
4.6.5 Pengujian Hipotesis 5
Hipotesis lima (H5) dalam penelitian ini ialah “Privasi berpengaruh positif terhadap Net benefit”. Dari hasil uji t, diketahui bahwa β sebesar 0,233 serta tingkat signifikansi sebesar 0,011 maka hipotesis lima terdukung. Nilai tersebut mendukung H5 bahwa privasi memiliki pengaruh positif terhadap net benefit. Dengan adanya privasi dalam sistem traveloka maka akan menghasilkan net benefit yang tinggi.
Menurut Roca (2009) persepsi privasi adalah suatu kemungkinan bahwa penjual online mengumpulkan dan menggunakan data tentang individu secara tidak tepat. Karena itu pelanggan enggan untuk memasukan informasi pribadi mereka karena khawatir terhadap pengumpulan dan penyalahgunaan informasi yang dikirim melalui internet dan data mereka akan digunakan.
Dampaknya adalah konsumen online menjadi ragu untuk memberikan setiap informasi pribadi atau keuangannya kepada penjual online bisa menyalahgunakan informasi pribadi atau membocorkannya ke pihak lainnya. Kassim dan Abdullah (2010), menyatakan bahwa penanganan privasi perlu mengacu pada perlindungan berbagai jenis data yang dikumpulkan selama interaksi antara pengguna dengan sistem online. Kepuasan terhadap net benefit yang akan diterima adalah tingkat dimana kualitas sebuah produk sesuai dengan harapan pelanggan Kotler dan Amstrong, (2012). Apabila privasi konsumen di jaga dan dilindungi maka konsumen akan merasa puas untuk melakukan belanja online di Traveloka.
76
Karena perlindungan terhadap privasi individu hal yang terpenting untuk meningkatkan kepuasan pelanggan.
4.6.6 Pengujian Hipotesis 6
Hipotesis enam (H6) dalam penelitian ini ialah “Kepuasan Pengguna berpengaruh positif terhadap Net benefit”. Dari hasil uji t, diketahui bahwa β sebesar 0,771 serta tingkat signifikansi sebesar 0,000 maka hipotesis enam terdukung. Nilai tersebut mendukung H6 bahwa kepuasan pengguna memiliki pengaruh positif terhadap net benefit.
Hasil penelitian ini mendukung dari hasil penelitian sebelumnya, yaitu hasil penelitian yang dilakukan Hudin dan Riana, (2016) yang mengemukakan bahwa adanya pengaruh yang positif dari kepuasan pengguna terhadap net benefit. Hal ini juga sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Delon dan Mclean (2003) yang meyatakan bahwa kepuasan pengguna berpengaruh positif terhadap net benefit.
Kepuasan pengguna sistem informasi digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan pemakai sistem informasi terhadap sistem dan output yang dihasilkan. Dalam penelitian ini sebagian masyarakat merasa puas dalam menggunakan aplikasi Traveloka. Menurut masyarakat yang menggunakan aplikasi Traveloka dapat mempermudah pekerjaan, aktivitas, transaksi dengan kemampuannya menghasilkan informasi yang dapat dipahami dan jelas sesuai dengak kebutuhan masyarakat. Selain itu, hasil penelitian ini juga menunjukan bahwa masyarakat puas dengan sistem yang digunakan dalam aktivitas transaksi akan cenderung merasa nyaman sehingga mereka merasa terbantu dan dimudahkan dalam
77
pekerjaannya dan sebagai hasilnya net benefit yang di terima masyarakat akan semakin meningkat.
4.7 Pembahasan Variabel Intervening
4.7.1 Pengaruh Kualitas Informasi Terhadap Net benefit dengan Kepuasan pengguna sebagai Variabel Intervening
Kepuasan pengguna dalam penelitian ini memediasi hubungan antara kualitas informasi terhadap net benefit yang di dapat masyarakat dalam menggunakan website Traveloka. Variabel kepuasan pengguna melibatkan variabel kualitas informasi mempengaruhi variabel net benefit secara tidak langsung. Hal ini ditunjukan dari nilai pengaruh tidak langsung kualitas sistem Terhadap net benefit melalui kepuasan pengguna lebih kecil dari pengaruh langsung kualitas sistem terhadap net benefit. Maka dapat di katakan bahwa pengaruh kualitas informasi terhadap net benefit dengan kepuasan pengguna adalah sebagai variabel Intervening.
4.7.2 Pengaruh Kualitas Sistem Terhadap Net benefit dengan Kepuasan pengguna sebagai Variabel Intervening
Kepuasan pengguna dalam penelitian ini tidak memediasi hubungan antara kualitas sistem terhadap net benefit yang di dapat masyarakat dalam menggunakan website Traveloka. Variabel kepuasan pengguna tidak melibatkan variabel kualitas sistem mempengaruhi variabel net benefit secara tidak langsung. Hal ini dapat dilihat dari pengaruh tidak langsung kualitas sistem Terhadap net benefit melalui kepuasan pengguna sebesar lebih besar dari pada pengaruh langsung kualitas sistem terhadap net benefit. Maka dapat di katakan bahwa
78
pengaruh kualitas sistem terhadap net benefit dengan kepuasan pengguna adalah bukan sebagai variabel Intervening.
4.7.3 Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Net benefit dengan Kepuasan pengguna sebagai Variabel Intervening
Kepuasan pengguna dalam penelitian ini tidak memediasi hubungan antara kualitas pelayanan terhadap net benefit yang di dapat masyarakat dalam
menggunakan website Traveloka. Variabel kepuasan pengguna tidak melibatkan variabel kualitas sistem mempengaruhi variabel net benefit secara tidak langsung. Hal ini dapat dilihat dari Pengaruh tidak langsung kualitas pelayanan Terhadap net benefit melalui kepuasan pengguna lebih besar dari pada pengaruh langsung kualitas pelayanan terhadap net benefit. Maka dapat di katakan bahwa pengaruh kualitas pelayanan terhadap net benefit dengan kepuasan pengguna adalah bukan sebagai variabel Intervening.
4.7.4 Kesimpulan Analisis Jalur
Berdasarkan hasil uji hipotesis dan pembahasan yang dikemukakan maka dapat diambil beberapa kesimpulan Analisis jalur yaitu sebagai berikut.
1. kualitas informasi berpengaruh secara tidak langsung terhadap net benefit melalui kepuasan pengguna sebagai variabel intervening.
2. Kualitas sistem tidak berpengaruh terhadap net benefit melalui kepuasan pengguna bukan sebagai variabel intervening.
3. Kualitas pelayanan tidak berpengaruh terhadap net benefit melalui kepuasan pengguna bukan sebagai variabel intervening.
