PEMODELAN SECOND ORDER GENERALIZED STRUCTURAL COMPONENT ANALYSIS DALAM MELIHAT PENGARUH e-SERVICE QUALITY TERHADAP e-CUSTOMER SATISFACTION DAN e-COSTUMER LOYALTY

Generalized Strustured Component Analysis (GSCA) merupakan salah satu metode SEM berbasis varian yang digunakan untuk melihat hubungan antara variabel laten dan memiliki asumsi data tidak harus berdistribusi normal, jumlah data tidak besar atau dapat digunakan pada sampel kecil, dapat melakukan analisis secara bersamaan indikator dengan bentuk reflektif dan formatif. GSCA hadir sebagai solusi dari PLS dengan asumis yang fleksibel sehingga dikatakan sebagai metode yang powerfull. GSCA dalam prosesnya terdiri dari tiga model, yaitu model pengukuran, model structural dan model relasi terboboti. Penelitian yang dilakukan memiliki tujuan untuk melihat model peubah second order GSCA yang diterapkan pada kasus e-quality service dalam pengaruhnya terhadap e-customer satisfaction dan e-customer loyalty terhadap pelanggan toko online shopee. Hasil dari penelitian didapatkan bahwa semua indikator valid dan reliabel dalam mengukur variabel latennya, nilai path coefficient yang didapatkan untuk variabel laten yang digunakan menunjukkan nilai e-service quality terhadap variabel laten e-customer satisfaction dan e-customer loyalty secara berturut sebesar 0,704 dan 0,086 yang artinya semakin tinggi nilai e-service quality maka angka e-customer satisfaction dan e-customer loyalty juga semakin baik, begitu pula nilai e-customer satisfaction terhadap e-customer loyalty sebesar 0,730 yang menunjukkan semakin baik nilai e-customer satisfaction maka e-customer loyalty akan semakin meningkat. Model yang didapatkan menunjukkan Diperoleh Nilai Fit = 0,694 yang artinya model secara keseluruhan mampu menjelaskan variasi dari data sebesar 69,4% dan nilai AFIT = 68,7% dipengaruhi oleh kompleksitas model. Nilai GFI yang dihasilkan sebesar 97,7% menunjukkan model secara keseluruhan memiliki tingkat kecocokan yang baik.