analisis penerimaan pengguna aplikasi...
TRANSCRIPT
ANALISIS PENERIMAAN PENGGUNA APLIKASI MOBILE AIS
MENGGUNAKAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM) DAN
D&M IS SUCCESS MODEL
(Studi Kasus : UIN Syarif Hidayatullah Jakarta)
Oleh:
RANTI NOVELA PUTRI
11150930000027
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2019
ANALISIS PENERIMAAN PENGGUNA APLIKASI MOBILE AIS
MENGGUNAKAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM) DAN
D&M IS SUCCESS MODEL
(Studi Kasus : UIN Syarif Hidayatullah Jakarta)
Oleh:
RANTI NOVELA PUTRI
11150930000027
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2019
i
ANALISIS PENERIMAAN PENGGUNA APLIKASI MOBILE AIS
MENGGUNAKAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM) DAN
D&M IS SUCCESS MODEL
(Studi Kasus : UIN Syarif Hidayatullah Jakarta)
Skripsi
Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sistem Informasi
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Oleh:
RANTI NOVELA PUTRI
11150930000027
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2019
HALAMAN JUDUL
ii
iii
iv
i
v
ABSTRAK
Ranti Novela Putri – 11150930000027. Analisis Penerimaan Pengguna Aplikasi
Mobile AIS dengan menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) dan
D&M IS Success Model dibawah bimbingan Nur Aeni Hidayah dan Nida’ul
Hasanati.
UIN Syarif Hidayatullah saat ini telah meluncurkan aplikasi berbasis android untuk
Academic Information System (AIS). Aplikasi ini dimaksudkan untuk
mempermudah mahasiswa dalam mengakses AIS melalui mobile. Namun, masih
banyak kelemahan dari aplikasi yang dirasakan oleh pengguna seperti error saat
melakukakn login maupun pengisian KRS, serta nilai yang sering tidak muncul
pada aplikasi, sehingga diperlukan penelitian mengenai penerimaan pengguna
terhadap aplikasi ini. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui status
penerimaan pengguna terhadap aplikasi Mobile AIS. Ini dilakukan karena
penerimaan pengguna merupakan salah satu faktor penting yang mempengaruhi
keberhasilan implementasi aplikasi. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif
dan menggunakan model Technology Acceptance Model (TAM) yang digabungkan
dengan model D&M IS Success Model. Populasi dari penelitian ini adalah
mahasiswa UIN Syarif Hidayatullah yang menjadi pengguna aplikasi Mobile AIS.
Pengambilan sampel dilakukan dengan cara purposive sampling. Terdapat 237
responden dari populasi tersebut yang digunakan sebagai sampel untuk penelitian
ini. Pengolahan data menggunakan metode PLS-SEM dengan bantuan aplikasi
SmartPLS versi 3.0. Hasil dari penelitian ini adalah information quality, system
quality, service quality, perceived usefulness dan perceived ease of use
mempengaruhi penerimaan pengguna aplikasi. Dari 8 hipotesis yang diajukan,
terdapat satu hipotesis yang ditolak yaitu hubungan service quality dengan
perceived ease of use karena mendapat nilai t-test sebesar 1,844. Penelitian ini
menghasilkan rekomendasi kepada PUSTIPANDA sebagai pihak pengembang
untuk lebih fokus pada pelayanan yang diberikan kepada pengguna aplikasi untuk
mempermudah pengguna dalam menggunakan aplikasi.
Kata Kunci : Penerimaan Pengguna, Aplikasi Mobile AIS, Technology Acceptance
Model (TAM), D&M IS Success Model, PLS-SEM, SmartPLS
BAB I-V + xvi Halaman + 165 Halaman + 55 Tabel + 19 Gambar + Daftar Pustaka
+ Lampiran
Pustaka Acuan (1989 - 2018)
v
vi
KATA PENGANTAR
Assalamualaikum Wr. Wb.
Puji dan Syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT atas segala
limpahan rahmat dan hidayah-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan laporan
skripsi ini untuk mendapatkan gelar sarjana komputer dari Program Studi Sistem
Informasi Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif
Hidayatullah Jakarta. Shalawat serta salam senantiasa tercurahkan kepada Nabi
Muhammad SAW yang telah memberikan tuntunan dan petunjuk kepada umat
manusia menuju kehidupan dan peradaban, serta para keluarga dan para sahabat
yang dicintainya.
Laporan skripsi dengan judul “Analisis Penerimaan Pengguna Mobile
AIS menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) dan D&M IS Success
Model” ini merupakan salah satu syarat yang harus ditempuh dalam menyelesaikan
jenjang Strata 1 (S1) pada Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan
Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
Penulis menyadari bahwa laporan skripsi ini masih jauh dari sempurna.
Selama penyusunan laporan ini, penulis menghadapi banyak kesulitan dan
hambatan, namun berkat pertolongan Allah SWT, kesungguhan hati dan bantuan,
bimbingan serta dukungan dari berbagai pihak, sehingga penulis dapat mengatasi
segala kesulitan dan hambatan yang terjadi.
Tanpa bantuan dari berbagai pihak, tentunya proses penyusunan laporan ini
akan sulit diselesaikan oleh penulis. Sebagai bentuk penghargaan yang tak
terlukiskan, izinkan penulis menuangkan dalam bentuk ucapan terimakasih
sebesar-besarnya kepada :
1. Prof. Dr. Lily Surayya Eka Putri, M.Env.Stud selaku Dekan Fakultas
Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
2. Bapak A’ang Subiyakto, Ph.D selaku Ketua Program Studi Sistem
Informasi Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah
vii
Jakarta dan Ibu Nida’ul Hasanti, MMSI selaku Sekretaris Program Studi
Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta.
3. Ibu Nur Aeni Hidayah, MMSI selaku Dosen Pembimbing I dan Ibu
Nida’ul Hasanati, MMSI selaku Dosen Pembimbing II yang telah
menyediakan waktunya untuk memberikan arahan, ilmu, dukungan dan
doa kepada penulis hingga terselesaikannya laporan ini.
4. Dosen-dosen Program Studi Sistem Informasi yang telah memberikan
ilmu selama proses perkuliahan.
5. Bapak Qomarul Huda, Ph.D selaku Kepala PUSTIPANDA UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta yang telah memberi kesempatan penulis untuk bisa
melakukan penelitian skripsi di PUSTIPANDA UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta.
6. Bapak Ihsan dan Bapak Indra dari PUSTIPANDA yang selama ini
membantu penulis dalam mengumpulkan data-data yang dibutuhkan
dalam penelitian ini.
7. Seluruh karyawan dan staff PUSTIPANDA yang telah membantu dan
mengizinkan penulis melakukan penelitian skripsi ini.
8. Bapak Yannofri dan Ibu Zulyati Fitri selaku orangtua penulis yang telah
mendidik, memberi dukungan, semangat dan doa yang tiada henti
sehingga penulis ingin selalu memberikan yang terbaik.
9. Gita Novela Putri selaku kakak yang selalu memberikan dukungan dan
doa kepada penulis.
10. Sahabat-sahabat penulis yaitu Tuti, Adinda, Desti, Alfia, Ova, Desin,
Uswatun, Gina, Tiwi, Abdur, Gerry dan lainnya yang tidak bisa
disebutkan satu persatu yang telah memberikan motivasi, dukungan
serta doa kepada penulis.
11. Keluarga besar Sistem Informasi 2015 terutama kelas SI-A yang
menjadi motivasi penulis dan membantu penulis dalam menyelesaikan
laporan ini.
viii
12. Seluruh responden yang telah bersedia meluangkan waktunya dan
teman-teman yang telah membantu dalam penyebaran kuisioner untuk
penelitian skripsi ini. Semoga kebaikan kalian dibalas oleh Allah SWT.
13. Dan seluruh pihak-pihak yang terkait dan banyak berjasa dalam proses
penyelesaian laporan skripsi ini yang tidak dapat disebutkan satu persatu
namun tidak mengurangi rasa terima kasih sedikitpun dari penulis.
Dengan bantuan dari semua pihak diatas, peneliti bersyukur dan berdoa
kepada Allah SWT, semoga semua bantuan yang penulis terima dalam proses
penulisan skripsi ini dapat dijadikan sebagai amal kebajikan bagi yang memberikan,
serta mendapatkan balasan yang setimpal di akhirat nantinya.
Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan skripsi ini masih jauh dari kata
sempurna, baik dari segi bahasa, penyusunan, ataupun penulisannya. Untuk itu
kiranya, penulis mengharapkan kritik dan saran dari pembaca yang dapat
disampaikan melalui email penulis yaitu [email protected]. Akhir
kata, penulis berharap semoga laporan skripsi ini dapat bermanfaat bagi penulis
khususnya dan bagi para pembaca pada umumnya.
Wassalamualaikum. Wr. Wb.
Jakarta, 10 Juli 2019
Ranti Novela Putri
11150930000027
ix
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ................................................................................................ i
LEMBAR PERSETUJUAN................................... Error! Bookmark not defined.
LEMBAR PENGESAHAN ................................... Error! Bookmark not defined.
PERNYATAAN ..................................................... Error! Bookmark not defined.
LEMBAR PERNYATAAN ................................... Error! Bookmark not defined.
ABSTRAK ............................................................................................................. iv
KATA PENGANTAR ............................................................................................ v
DAFTAR ISI .......................................................................................................... vi
DAFTAR TABEL .................................................................................................. ix
DAFTAR GAMBAR ............................................................................................. ix
DAFTAR LAMPIRAN .......................................................................................... ix
BAB I PENDAHULUAN ...................................................................................... 1
1.1 Latar Belakang ......................................................................................... 1
1.2 Identifikasi Masalah ................................................................................. 8
1.3 Perumusan Masalah .................................................................................. 8
1.4 Tujuan dan Sasaran .................................................................................. 9
1.5 Ruang Lingkup dan Batasan ..................................................................... 9
1.6 Model Penelitian ..................................................................................... 10
1.7 Pertanyaan Penelitian ............................................................................. 11
1.8 Metodologi Penelitian ............................................................................ 12
1.9 Manfaat Penelitian .................................................................................. 13
1.9.1 Bagi Penulis .................................................................................... 13
1.9.2 Bagi Fakultas ................................................................................... 14
x
1.9.3 Bagi Instansi .................................................................................... 14
1.10 Sistematika Penulisan ......................................................................... 14
BAB II LANDASAN TEORI ................................................................................ 1
2.1 Definisi Analisis ..................................................................................... 16
2.2 Definisi Penerimaan Pengguna............................................................... 17
2.3 Konsep Data Sistem Informasi ............................................................... 17
2.3.1 Sistem .............................................................................................. 17
2.3.2 Informasi ......................................................................................... 18
2.3.3 Sistem informasi ............................................................................. 20
2.4 Definisi Aplikasi Sistem Informasi ........................................................ 22
2.5 TAM ....................................................................................................... 22
2.6 D&M IS Success Model ......................................................................... 25
2.7 Penelitian Kuantitatif .............................................................................. 30
2.8 Klasifikasi Data ...................................................................................... 31
2.9 Teknik Pengumpulan Data ..................................................................... 32
2.9.1 Observasi ......................................................................................... 32
2.9.2 Wawancara ...................................................................................... 33
2.9.3 Studi Pustaka ................................................................................... 35
2.9.4 Kuisioner ......................................................................................... 35
2.10 Populasi dan Sampel ........................................................................... 38
2.10.1 Teknik Sampling ............................................................................. 39
2.10.2 Ukuran Sampel ................................................................................ 42
2.11 Skala Likert ......................................................................................... 44
2.12 PLS-SEM ............................................................................................ 46
2.13 SmartPLS ............................................................................................ 55
xi
2.14 Pengembangan Model dan Hipotesis Penelitian ................................. 57
2.14.1 Pengembangan Model Penelitian .................................................... 57
2.14.2 Pengembangan Hipotesis Penelitian ............................................... 62
BAB III METODOLOGI PENELITIAN ............................................................ 16
3.1 Pendekatan Penelitian ............................................................................. 64
3.2 Metode Pengumpulan Data .................................................................... 65
3.2.1 Studi Pustaka ................................................................................... 65
3.2.2 Studi Lapangan................................................................................ 70
3.3 Metode Analisis Data ............................................................................. 71
3.3.1 Model Penelitian ............................................................................. 71
3.3.2 Indikator Penelitian ......................................................................... 72
3.3.3 Perancangan Kuisioner.................................................................... 76
3.3.4 Pelaksanaan Kuisioner .................................................................... 80
3.4 Analisis Data dan Interpretasi Hasil ....................................................... 82
3.4.1 Analisis Data Demografis ............................................................... 82
3.4.2 Analisis Statistik ............................................................................. 82
3.4.3 Interpretasi Hasil ............................................................................. 83
3.5 Kerangka Penelitian ............................................................................... 83
BAB IV PEMBAHASAN .................................................................................... 85
4.1 Gambaran Umum Perusahaan ................................................................ 85
4.1.1 Struktur Organisasi ......................................................................... 85
4.1.2 Sejarah PUSTIPANDA ................................................................... 87
4.1.3 Visi PUSTIPANDA ........................................................................ 90
4.1.4 Misi PUSTIPANDA ....................................................................... 90
4.1.5 Sasaran Mutu ................................................................................... 91
xii
4.1.6 Core Business .................................................................................. 91
4.1.7 Tugas Pokok dan Fungsi PUSTIPANDA ....................................... 92
4.2 Gambaran Umum Aplikasi Mobile AIS ............................................... 103
4.3 Statisktika Deskriptif ............................................................................ 107
4.4 Hasil Analisis ....................................................................................... 125
4.4.1 Hasil Analisis Demografis ............................................................ 125
4.4.2 Hasil Analisis Outer Model ........................................................... 130
4.4.3 Hasil Analisis Inner Model ........................................................... 135
4.5 Interpretasi dan Pembahasan ................................................................ 143
4.5.1 Interpretasi Data Demografis ........................................................ 143
4.5.2 Interpretasi Data Outer Model ...................................................... 145
4.5.3 Interpretasi Data Inner Model ....................................................... 147
4.6 Rekomendasi ........................................................................................ 155
BAB V PENUTUP ............................................................................................. 156
5.1 Kesimpulan ........................................................................................... 156
5.2 Saran ..................................................................................................... 157
DAFTAR PUSTAKA ......................................................................................... 156
xiii
DAFTAR TABEL
Tabel 1.1 Data Benchmark Ulasan Mobile AIS (Sumber : PUSTIPANDA) ......... 5
Tabel 2.1 Skala Likert .......................................................................................... 45
Tabel 2.2 Kelebihan dan Kelemahan Skala Likert ............................................... 46
Tabel 2.3 Hasil Penelitian Sebelumnya ................................................................ 58
Tabel 2.4 Indikator Information Quality Penelitian Terdahulu ............................ 59
Tabel 2.5 Indikator System Quality Penelitian Terdahulu .................................... 59
Tabel 2.6 Indikator Service Quality Penelitian Terdahulu ................................... 60
Tabel 2.7 Indikator Perceived Usefulness Penelitian Terdahulu.......................... 61
Tabel 2.8 Indikator Perceived Ease of Use Penelitian Terdahulu ........................ 61
Tabel 2.9 Indikator Acceptance of IT Penelitian Terdahulu ................................ 62
Tabel 3.1 Literatur Penelitian Sejenis .................................................................. 66
Tabel 3.2 Indikator Penelitian .............................................................................. 72
Tabel 3.3 Bobot Skala Likert................................................................................ 76
Tabel 3.4 Pertanyaan Profil Responden ............................................................... 77
Tabel 3.5 Indikator dan Pernyataan Penelitian ..................................................... 78
Tabel 3.6 Data Kuisioner ...................................................................................... 81
Tabel 4.1 Frekuensi Indikator Kelengkapan ...................................................... 107
Tabel 4.2 Frekuensi Indikator Mudah Dipahami ............................................... 108
Tabel 4.3 Frekuensi Indikator Relevan .............................................................. 109
Tabel 4.4 Frekuensi Indikator Akurat item 1...................................................... 109
Tabel 4.5 Frekuensi Indikator Akurat item 2...................................................... 110
Tabel 4.6 Frekuensi Indikator Ketepatan Waktu ................................................ 110
Tabel 4.7 Frekuensi Indikator Kehandalan Informasi ........................................ 111
Tabel 4.8 Frekuensi Indikator Kehandalan Sistem............................................. 112
Tabel 4.9 Frekuensi Indikator Waktu Respon .................................................... 112
Tabel 4.10 Frekuensi Indikator Keamanan ........................................................ 113
Tabel 4.11 Frekuensi Indikator Kenyamanan Akses .......................................... 113
Tabel 4.12 Frekuensi Indikator Bahasa .............................................................. 114
xiv
Tabel 4.13 Frekuensi Indikator Realisasi Ekspektasi ......................................... 115
Tabel 4.14 Frekuensi Indikator Jaminan ............................................................ 115
Tabel 4.15 Frekuensi Indikator Empati .............................................................. 116
Tabel 4.16 Frekuensi Indikator Responsif.......................................................... 117
Tabel 4.17 Frekuensi Indikator Pelayanan item 1 .............................................. 117
Tabel 4.18 Frekuensi Indikator Pelayanan item 2 .............................................. 118
Tabel 4.19 Frekuensi Indikator Mempercepat Kerja .......................................... 119
Tabel 4.20 Frekuensi Indikator Efektif .............................................................. 119
Tabel 4.21 Frekuensi Indikator Berguna ............................................................ 120
Tabel 4.22 Frekuensi Indikator Mudah Dipelajari ............................................. 121
Tabel 4.23 Frekuensi Indikator Mudah Dikelola ............................................... 121
Tabel 4.24 Frekuensi Indikator Jelas & Mudah Dipahami................................. 122
Tabel 4.25 Frekuensi Indikator Mudah Menjadi Terampil ................................ 122
Tabel 4.26 Frekuensi Indikator Mudah Digunakan ............................................ 123
Tabel 4.27 Frekuensi Indikator Sikap Penggunaan ............................................ 124
Tabel 4.28 Frekuensi Indikator Penggunaan Aktual item 1 ............................... 124
Tabel 4.29 Frekuensi Indikator Penggunaan Aktual item 2 ............................... 125
Tabel 4.30 Analisis Outer Loading .................................................................... 131
Tabel 4.31 Analisis Outer Model ....................................................................... 134
Tabel 4.32 Analisis Cross Loading Fornell-Larcker’s ....................................... 135
Tabel 4.33 Analisis Path Coefficient .................................................................. 136
Tabel 4.34 Analisis Coefficient of Determination .............................................. 137
Tabel 4.35 Analisis t-test .................................................................................... 137
Tabel 4.36 Analisis Effect Size ........................................................................... 138
Tabel 4.37 Analisis Predictive Relevance .......................................................... 139
Tabel 4.38 Analisis Relative Impact ................................................................... 140
Tabel 4.39 Analisis Inner Model ........................................................................ 141
xv
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1.1 Data Rating Aplikasi pada Play Store ............................................... 5
Gambar 1.2 Data Install dan Uninstall Mobile AIS (Sumber : PUSTIPANDA) .. 6
Gambar 1.3 Model Penelitian .............................................................................. 10
Gambar 2.1 Technology Acceptance Model (TAM) (Davis, 1989) .................... 23
Gambar 2.2 Technology Acceptance Model (TAM) ........................................... 24
Gambar 2.3 Modifikasi Technology Acceptance Model (TAM) ......................... 25
Gambar 2.4 D&M IS Success Model (DeLone & McLean, 1992) ...................... 25
Gambar 2.5 D&M IS Success Model (DeLone & McLean, 2003) ...................... 28
Gambar 2.6 Konstruk dalam SmartPLS 3.0 (Hussein, 2015) .............................. 56
Gambar 2.7 Model Penelitian .............................................................................. 57
Gambar 3.1 Model Penelitian .............................................................................. 72
Gambar 3.2 Kerangka Penelitian ......................................................................... 84
Gambar 4.1 Halaman Mobile AIS ..................................................................... 104
Gambar 4.2 Data Demografis Jenis Kelamin .................................................... 126
Gambar 4.3 Data Demografis Fakultas Responden........................................... 127
Gambar 4.4 Data Demografis Semester ............................................................ 128
Gambar 4.5 Data Demografis Frekuensi Pemakaian ......................................... 129
Gambar 4.6 Data Demografis Status Kepuasan ................................................ 129
Gambar 4.7 Model Penelitian pada SmartPLS 3 ............................................... 130
xiv
DAFTAR LAMPIRAN
LAMPIRAN 1 : Wawancara
LAMPIRAN 2 : Kuisioner Penelitian
LAMPIRAN 3 : Data Instalasi Mobile AIS
LAMPIRAN 4 : Data Responden
LAMPIRAN 5 : Surat-surat Pendukung
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Perkembangan teknologi pada saat ini telah semakin pesat dan canggih.
Perkembangan teknologi ini juga semakin berperan penting dalam berbagai bidang.
Ini dikarenakan kemampuan teknologi informasi yang baik dalam mengolah data
dan informasi sehingga dapat membantu dalam pengambilan keputusan secara
cepat. Saat ini, hampir semua bidang profesi membutuhkan teknologi sebagai alat
untuk mempermudah dalam penyampaian informasi dan mempercepat kinerja
organisasi itu sendiri.
Sistem Informasi atau Teknologi Informasi memiliki peran penting dalam
sebuah organisasi, yaitu mendukung proses bisnis dan operasi, mendukung
pengambilan keputusan oleh karyawan dan manajer, dan mendukung strategi untuk
keunggulan kompetitif (O'Brien & Marakas, 2007). Hal ini didukung dengan
pernyataan Suzanto & Sidharta yang menyatakan bahwa pemanfaatan sistem
informasi dan teknologi informasi dalam menyajikan kebutuhan informasi yang
cepat, handal dan akurat sangat diperlukan (Suzanto & Sidharta, 2015).
Demikian pula dengan perguruan tinggi, dalam rangka memberikan
pelayanan kepada mahasiswa, peranan sistem informasi akademik juga menjadi
sangat penting dalam peningkatan mutu akademik dan sistem layanan akademiknya
(Suzanto & Sidharta, 2015).
Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif Hidayatullah merupakan salah satu
perguruan tinggi yang memanfaatkan teknologi informasi. UIN Syarif Hidayatullah
2
merupakan perguruan tinggi negeri yang berada di daerah Tangerang Selatan dan
dinaungi oleh Kementerian Agama.
UIN Syarif Hidayatullah adalah perguruan tinggi Islam pertama di Indonesia
yang berhasil mendapatkan sertifikasi ASEAN University Network-Quality
Assurance (AUN-QA). Sertifikasi ini memiliki 15 kriteria penilaian, salah satunya
adalah facilities and infrastructure. Hal ini membuat UIN Syarif Hidayatullah harus
memaksimalkan fasilitas-fasilitas untuk mahasiswa-nya. Salah satu caranya adalah
dengan penggunaan teknologi dalam aktivitas-aktivitasnya. Salah satu pemanfaatan
teknologi ini adalah dengan adanya Academic Information System (AIS) UIN Syarif
Hidayatullah.
AIS UIN Syarif Hidayatullah merupakan sistem informasi terpadu yang
meliputi aktivitas-aktivitas perkuliahan seperti pengisian KRS, mencari ruangan
kelas yang kosong, melihat nilai IP maupun IPK, pendaftaran beasiswa, melihat
hasil TOAFL maupun TOEFL, memberikan penilaian kepada dosen dan aktivitas
lainnya. AIS UIN Syarif Hidayatullah ini digunakan oleh mahasiswa, dosen
maupun staf yang berhubungan dengan AIS yang digunakan secara online melalui
website.
Pengembangan dari AIS UIN Syarif Hidayatullah ini adalah dengan adanya
aplikasi berbasis android dengan nama aplikasi “Mobile AIS for Student”. Aplikasi
ini dikembangkan oleh Pusat Teknologi Informasi dan Pangkalan Data
(PUSTIPANDA) UIN Syarif Hidayatullah. Aplikasi ini memudahkan mahasiswa
untuk mengakses AIS UIN Syarif Hidayatullah melalui smartphone mereka. Fitur-
fitur yang tersedia di aplikasi ini tidak selengkap yang tersedia di AIS UIN Syarif
3
Hidayatullah berbasis web. Fitur yang tersedia pada aplikasi ini adalah biodata
mahasiswa, informasi nilai, pengelolaan KRS, mencari ruangan kelas kosong,
pendaftaran wisuda, penilaian dosen, informasi beasiswa dan lainnya.
Implementasi sistem yang baru selalu berhubungan dengan penerimaan
pengguna, sejauh mana pengguna dapat menerima dan memahami suatu teknologi
merupakan hal yang penting untuk menerima tingkat keberhasilan dari
implementasi sistem tersebut (Nasir, 2013). Penerimaan pengguna merupakan
faktor penting yang mempengaruhi keberhasilan implementasi suatu teknologi,
sehingga faktor-faktor yang menentukan penerimaan pengguna turut menentukan
keberhasilan dari implementasi. Menurut Davis, implementasi suatu sistem dapat
diterima dan ditolak, ditentukan oleh dua faktor yaitu manfaat dan kemudahan
dalam menggunakan sistem yang dirasakan oleh pengguna (Selpiana, 2016).
Kegagalan-kegagalan dalam implementasi sebuah sistem informasi menurut
Jogiyanto terbagi menjadi 2 aspek. Yang pertama adalah aspek teknis, yakni aspek
yang menyangkut sistem itu sendiri yang merupakan kualitas teknis sistem
informasi. Sedangkan aspek yang kedua adalah aspek non-teknis. Kegagalan non-
teknis berkaitan dengan persepsi pengguna sistem informasi yang menyebabkan
pengguna mau atau enggan menggunakan sistem informasi yang telah
dikembangkan Jogiyanto (Jogiyanto H. , 2007).
Evaluasi pasca implementasi harus dilakukan segera setelah sebuah aplikasi
baru diterapkan dan memiliki waktu settle down. Settle down disini maksudnya
adalah evaluasi perlu dilakukan setelah penguna memiliki kesempatan untuk
memahami aplikasi (Moeller, 2010).
4
Pernyataan ini didukung oleh pendapat seorang IT Auditor di Aero System
Indonesia yaitu Imam Halim Mursyidin, M.Kom yang menyatakan bahwa tidak ada
batasan waktu untuk melakukan evaluasi terhadap sebuah aplikasi, selama
pengguna sudah menggunakan aplikasi tersebut, evaluasi bisa dilakukan kapan saja
walaupun aplikasi baru diterapkan satu minggu sekalipun. Selain itu, salah satu
akademisi di bidang evaluasi sistem informasi yang merupakan dosen di UIN Syarif
Hidayatullah yaitu Fitroh M.Kom juga menyatakan pendapat yang sama bahwa
tidak ada batasan waktu untuk melakukan sebuah evaluasi.
Sebagai suatu aplikasi yang relatif baru diimplementasikan yaitu pada tanggal
15 November 2018, tapi pada data yang tercatat pada tanggal 12 Maret 2019 sudah
ada 11.501 pengguna aktif aplikasi, Mobile AIS dipandang perlu untuk dievaluasi
untuk mengetahui apakah Mobile AIS telah beroperasi seperti yang diharapkan dan
diterima penggunanya. Penerimaan pengguna merupakan ukuran yang sangat baik
dalam menilai kesuksesan implementasi Mobile AIS karena pengguna merupakan
orang yang dianggap paling mengetahui apakah sistem dapat diterima atau belum.
Selain itu, berdasarkan hasil observasi yang dilakukan, masih ditemukan beberapa
kesalahan yang terdapat pada aplikasi Mobile AIS ini yang membuat pengguna
tidak nyaman. Contoh kesalahan yang terdapat pada aplikasi ini adalah informasi-
informasi yang ada di dalam aplikasi masih belum terintegrasi dengan informasi
yang ada di AIS website. Banyak pengguna yang mengeluhkan ketidaksinkronan
ini seperti nilai mata kuliah yang telah ada pada AIS website tidak muncul pada
Mobile AIS ini, pengisian KRS yang masih belum lengkap, nilai bahasa yang tidak
muncul pada beberapa akun dan kesalahan lainnya.
5
Umpan balik (feedback) dari pengguna sangat dibutuhkan dalam penelitian
dari sudut pandang penerimaan pengguna ini. Berdasarkan observasi yang
dilakukan peneliti, terdapat 62 ulasan dengan total rating sebesar 165 yang
diberikan untuk aplikasi Mobile AIS ini di Play Store pada tanggal 12 Maret 2019.
Aplikasi ini telah mendapat nilai rating rata-rata 4.3 dari nilai tertinggi yaitu 5 di
Play Store.
Gambar 1.1 Data Rating Aplikasi pada Play Store
(Sumber : PUSTIPANDA)
Dari semua ulasan yang telah diberikan pada aplikasi ini, ada beberapa topik
yang menjadi benchmark untuk ulasan terhadap aplikasi ini. Berikut adalah
beberapa benchmark yang tercatat pada data statistik Mobile AIS.
Tabel 1.1 Data Benchmark Ulasan Mobile AIS (Sumber : PUSTIPANDA)
Topik Rata-rata Rating Jumlah Ulasan
Interface 2 1
Password 3 2
User 3.33 3
Error 3 1
Software 3 1
UI 3 1
Information 5 1
Job 5 1
16 4 11 14
120
0
20
40
60
80
100
120
140
Rating 1 Rating 2 Rating 3 Rating 4 Rating 5
6
Dari data yang tercatat pada tanggal 12 Maret 2019, sudah ada 6.720
pengguna yang menghapus atau uninstall aplikasi Mobile AIS ini. Hampir setiap
hari ada yang menghapus aplikasi ini dari smartphone mereka. Ini membuktikan
bahwa aplikasi Mobile AIS masih memiliki kekurangan yang membuat pengguna
tidak nyaman sehingga memutuskan untuk menghapus aplikasi ini.
Gambar 1.2 Data Install dan Uninstall Mobile AIS (Sumber : PUSTIPANDA)
Maka dari itu dibutuhkan evaluasi aplikasi ini dari segi penerimaan pengguna
agar dapat mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan pengguna
untuk kemudian dijadikan dasar untuk membuat keputusan bagi pengembang
aplikasi nantinya yaitu PUSTIPANDA. Dalam melaksanakan evaluasi penerimaan
aplikasi Mobile AIS ini, peneliti menggunakan 2 model yaitu Technology
Acceptance Model (TAM) yang dikembangkan oleh Davis (1989) yang telah
dimodifikasi oleh Oktavianti (2007) dan D&M IS Success Model yang
dikembangkan oleh DeLone dan McLean (2003).
16521219
10642
1303349277 538
30252177
703
Nov-18 Dec-18 Jan-19 Feb-19 Mar-19
INSTALL UNINSTALL
7
D&M IS Success Model merupakan model yang digunakan untuk mengukur
tingkat keberhasilan sebuah sistem. Sedangkan, TAM merupakan model yang
paling luas digunakan untuk analisis penerimaan sistem. Syarif dan Sensuse
menjelaskan bahwa dalam kurun waktu 18 tahun terakhir TAM merupakan model
yang popular dan banyak digunakan dalam berbagai penelitian mengenai proses
adopsi teknologi informasi (Syarif & Sensuse, 2007). Menurut Jogiyanto, TAM
dapat menjelaskan dan memprediksi penerimaan pengguna terhadap suatu
teknologi berdasarkan pengaruh dua faktor, yaitu persepsi pemanfaatan (perceived
usefulness) dan persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use)
(Jogiyanto, 2008). Sebelumnya, penelitian (Zaeid, 2012) telah mengintegrasikan
kedua model ini untuk melakukan evaluasi sistem informasi dan penelitian (Groho
et al., 2014) telah menggabungkan TAM dan D&M IS Success Model untuk
mengukur kesuksesan implementasi aplikasi.
Berdasarkan hal-hal diatas, maka peneliti tertarik untuk melakukan penelitian
yang berjudul “Analisis Penerimaan Aplikasi Mobile AIS dengan
menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) dan D&M IS Success
Model (Studi Kasus : UIN Syarif Hidayatullah)”. Dengan harapan bahwa hasil
penelitian ini dapat menjadi rekomendasi bagi pengembang aplikasi Mobile AIS
yaitu PUSTIPANDA saat mengambil keputusan dalam pengembangan aplikasi
Mobile AIS kedepannya agar dapat memenuhi kebutuhan pengguna sehingga dapat
diterima oleh mahasiswa UIN Syarif Hidayatullah.
8
1.2 Identifikasi Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan diatas, maka didapatkan
identifikasi masalah sebagai berikut:
a. Belum pernah dilakukan analisis terkait penerimaan pengguna terhadap
aplikasi Mobile AIS ini, sehingga pengembang aplikasi belum mengetahui
faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan penggunanya.
b. Masih ditemukan kelemahan pada aplikasi Mobile AIS yang membuat
pengguna kurang nyaman seperti informasi nilai yang telah ada di AIS
website sering tidak muncul pada aplikasi ini dan data pengisian KRS di
aplikasi ini masih sering tidak lengkap.
1.3 Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan diatas, maka didapatkan
rumusan masalah sebagai berikut:
a. Faktor apa saja yang mempengaruhi penerimaan pengguna terhadap
aplikasi Mobile AIS?
b. Bagaimana tahapan analisis penerimaan aplikasi dengan menggunakan
modifikasi Technology Acceptance Model (TAM) dan D&M IS Success
Model?
9
1.4 Tujuan dan Sasaran
Adapun tujuan dan sasaran dari dilakukannya penelitian adalah sebagai
berikut:
a. Mengetahui apakah aplikasi ini telah diterima oleh penggunanya sehingga
sudah dapat dikatakan berhasil atau belum
b. Mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan pengguna
terhadap aplikasi
c. Memberikan rekomendasi untuk bahan pertimbangan kepada tim
pengembang aplikasi Mobile AIS untuk pengembangan aplikasi nantinya
1.5 Ruang Lingkup dan Batasan
Agar permasalahan dapat lebih terfokus dan mudah dipahami, maka
permasalahan dibatasi pada beberapa hal, yaitu :
a. Penelitian dilakukan kepada mahasiswa UIN Syarif Hidayatullah yang
menggunakan aplikasi Mobile AIS
b. Penelitian ini menggunakan 6 variabel yang diambil dari Technology
Acceptance Model (TAM) oleh Davis (1989) yang dimodifikasi oleh
Oktavianti (2007) dan D&M IS Success Model oleh DeLone dan McLean
(2003)
c. Metode pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan
kuantitatif (Sugiyono, 2013) dengan pengambilan sampel menggunakan
teknik purposive sampling (Taherdoost, 2016)
10
d. Metode analisis data pada penelitian ini menggunakan pendekatan PLS-
SEM dengan aplikasi SmartPLS versi 3.0 (Ringle et al., 2014; Hair et al.,
2011)
1.6 Model Penelitian
Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah TAM (Technology
Acceptance Model) yang dikembangkan oleh (Davis, 1989). Model ini kemudian
dimodifikasi oleh (Oktavianti, 2007). Selain itu, penelitian ini juga mengambil
variabel dari D&M IS Success Model yang dikembangkan oleh (DeLone &
McLean, 2003).
Terdapat tiga variabel yang diambil dari modifikasi TAM yaitu perceived
usefulness, perceived ease of use dan acceptance. Serta, terdapat tiga variabel yang
diambil dari D&M IS Success Model yaitu system quality, information quality dan
service quality.
Dari model-model tersebut, didapatkan model penelitian yang terdiri dari 6
variabel yaitu system quality, information quality, service quality, perceived
usefulness, perceived ease of use dan acceptance.
Gambar 1.3 Model Penelitian
Information
Quality
System Quality
Service Quality
Perceived
Usefulness
Perceived Ease of
Use
Acceptance
of IT
11
1.7 Pertanyaan Penelitian
Berdasarkan pada tujuan penelitian yang telah dipaparkan, maka didapatkan
pertanyaan utama dalam penelitian ini, yaitu :
Q1: Bagaimana status penerimaan aplikasi Mobile AIS oleh pengguna?
Q2: Apa saja faktor yang mempengaruhi penerimaan pengguna terhadap
aplikasi Mobile AIS berdasarkan model penelitian?
Selanjutnya, berdasarkan model penerimaan sistem informasi yang telah
dijelaskan, berikut adalah pertanyaan penelitian terkait faktor-faktor yang
mempengaruhi penerimaan aplikasi Mobile AIS :
Q1: Apakah Information Quality (IQ) berpengaruh terhadap Perceived
Usefulness (PU)?
Q2: Apakah Information Quality (IQ) berpengaruh terhadap Perceived Ease of
Use (PEOU)?
Q3: Apakah System Quality (SQ) berpengaruh terhadap Perceived Usefulness
(PU)?
Q4: Apakah System Quality (SQ) berpengaruh terhadap Perceived Ease of Use
(PEOU)?
Q5: Apakah Service Quality (SEQ) berpengaruh terhadap Perceived Usefulness
(PU)?
Q6: Apakah Service Quality (SEQ) berpengaruh terhadap Perceived Ease of
Use (PEOU)?
12
Q7: Apakah Perceived Usefulness (PU) berpengaruh terhadap Acceptance of IT
(AI)?
Q8: Apakah Perceived Ease of Use (PEOU) berpengaruh terhadap Acceptance
of IT (AI)?
1.8 Metodologi Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif (Sugiyono, 2013). Model
penerimaan dijadikan model penelitian untuk menjadi sumber rumusan beberapa
hipotesis. Hipotesis-hipotesis ini kemudian akan diuji dengan data-data yang
dikumpulkan dari kuisioner yang didapatkan dari responden. Selain itu, peneliti
juga melakukan studi literatur untuk memperkuat hipotesis yang dibuat dengan
teori-teori yang ada maupun dari penelitian terdahulu.
Responden pada penelitian ini adalah pengguna aplikasi Mobile AIS yang
berstatus sebagai mahasiswa aktif UIN Syarif Hidayatullah. Menurut data dari Play
Store pada tanggal 12 Maret 2019 sudah terdapat 11.501 pengguna aktif dari
aplikasi ini. Teknik pengambilan sampel yang dilakukan pada penelitian ini adalah
teknik purposive sampling (Taherdoost, 2016), dimana yang dapat mengisi
kuisioner penelitian ini adalah mahasiswa yang sudah menjadi pengguna aplikasi
Mobile AIS.
Selanjutnya, kuisioner disebarkan kepada responden secara langsung dan
tidak langsung. Penyebaran secara langsung dilakukan untuk mencari responden
yang tepat melalui interaksi tatap muka secara langsung. Sedangkan penyebaran
secara tidak langsung dilakukan dengan menyebarkan link melalui media sosial
13
seperti whatsapp, line maupun instagram dengan bantuan google forms untuk
pengisiannya. Kemudian, semua hasil kuisioner ini akan diklasifikasikan dengan
menggunakan perangkat lunak pengolah angka Ms. Excel 2016.
Proses analisis data dilakukan menggunakan pendekatan PLS-SEM dengan
bantuan aplikasi SmartPLS versi 3.0 (Ringle et al., 2014; Hair et al., 2011). Hasil
dari analisis data ini kemudian diinterpretasikan menjadi sebuah kesimpulan yang
dibuat sesuai dengan pertanyaan penelitian yang telah dibahas sesuai dengan
batasan penelitian yang ada.
1.9 Manfaat Penelitian
Adapun manfaat dari penelitian ini dapat dibagi menjadi 3 yaitu bagi penulis,
bagi fakultas dan bagi instansi.
1.9.1 Bagi Penulis
Adapun manfaat yang diharapkan dari penelitian ini bagi penulis
adalah sebagai berikut:
a. Dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang proses
analisis penerimaan sistem
b. Dapat melatih peneliti untuk berpikir kritis dalam memecahkan sebuah
permasalahan yang ada sesuai dengan bidang keahlian
c. Sebagai salah satu syarat kelulusan strata satu (S1) Sistem Informasi
Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah
14
1.9.2 Bagi Fakultas
Adapun manfaat yang diharapkan dari penelitian ini bagi
fakultas/jurusan adalah sebagai berikut:
a. Memberikan gambaran tentang kesiapan mahasiswa untuk
menghadapi dunia kerja
b. Dapat menambah referensi penelitian di program studi Sistem
Informasi UIN Syarif Hidayatullah
c. Dapat mengetahui kemampuan mahasiswa dalam proses penerapan
ilmu-ilmu yang telah diberikan selama perkuliahan
1.9.3 Bagi Instansi
Adapun manfaat yang diharapkan bagi PUSTIPANDA UIN Syarif
Hidayatullah adalah sebagai berikut :
a. Dapat membantu dalam melakukan evaluasi terhadap aplikasi
b. Dapat membantu dalam mencari kelemahan-kelemahan dari aplikasi
sehingga aplikasi dapat ditingkatkan menjadi lebih baik lagi
1.10 Sistematika Penulisan
Penyusunan laporan penelitian ini terdiri dari 5 (lima) bab yang terdiri atas
pendahuluan, landasan teori, metodolofi penelitian, hasil dan pembahasan, serta
penutup. Berikut gambaran umum pokok pembahasan yang akan dibahas tiap-tiap
bab tersebut adalah sebagai berikut :
15
BAB I PENDAHULUAN
Pada bab ini akan diuraikan latar belakang, perumusan masalah,
batasan masalah, manfaat penelitian, metodologi penelitian, dan
sistematika penulisan.
BAB II LANDASAN TEORI
Pada bab ini akan diuraikan teori-teori relevan terkait analisa
penerimaan aplikasi Mobile AIS
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Pada bab ini akan diuraikan mengenai metodologi maupun model
yang digunakan di dalam penelitian ini
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini akan diuraikan profil singkat perusahaan dan hasil yang
diperoleh dari hasil analisis penerimaan aplikasi Mobile AIS
BAB V PENUTUP
Pada bab ini akan diuraikan kesimpulan dari uraian yang telah
dituangkan pada bab sebelumnya serta saran yang dapat digunakan
sebagai dasar dalam pengembangan selanjutnya
16
BAB II
LANDASAN TEORI
2.1 Definisi Analisis
Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), Analisis merupakan
penyelidikan terhadap suatu peristiwa (karangan, perbuatan, dan sebagainya) untuk
mengetahui keadaan yang sebenarnya (sebab-musabab, duduk perkaranya, dan
sebagainya). (Yamin & Kurniawan, 2011).
Menurut Nasution dalam (Sugiyono, 2015), analisis memerlukan daya kreatif
serta kemampuan intelektual yang tinggi. Tidak ada cara tertentu yang dapat diikuti
untuk mengadakan analisis, sehingga setiap peneliti harus mencari sendiri metode
yang dirasakan cocok dengan sifat penelitiannya. Objek yang sama bisa
diklasifikasikan lain oleh peneliti yang berbeda.
Spradley dalam (Sugiyono, 2015) mengatakan bahwa analisis adalah sebuah
kegiatan untuk mencari suatu pola selain itu analisis merupakan cara berpikir yang
berkaitan dengan pengujian secara sistematis terhadap sesuatu untuk menentukan
bagian, hubungan antar bagian dan hubungannya dengan keseluruhan.
Dapat disimpulkan, analisis merupakan teknik pemecahan masalah dengan
penguraian pokok masalah secara sistematis menjadi sebuah hipotesis dan
mempelajari hipotesis-hipotesis tersebut untuk mencapai pemahaman yang tepat.
Sedangkan, analisis data adalah proses penghimpunan, pemodelan dan
transformasi data yang bertujuan untuk memperoleh informasi yang bermanfaat,
memberikan kesimpulan dan saran yang dapat membantu pembuatan keputusan
(Widi, 2010).
17
2.2 Definisi Penerimaan Pengguna
Penerimaan pengguna merupakan keinginan pengguna dalam memanfaatkan
teknologi informasi yang didesain untuk membantu pekerjaan dan dipandang
sebagai faktor internal yang menentukan sukses atau tidaknya penggunaan
teknologi informasi (Nasir, 2013).
Penerimaan pengguna menurut Teo adalah “... as a user’s willingness to
employ technology for task it is designed to support”. Ini dapat diartikan bahwa
penerimaan pengguna merupakan keinginan ataupun kesediaan pengguna dalam
menggunakan teknologi untuk menyelesaikan pekerjaan-pekerjaannya (Teo, 2011).
Menurut Davis dalam (Putra, 2018), penerimaan sebuah sistem diterima atau
ditolaknya ditentukan oleh dua faktor penentu, yaitu :
a. Orang cenderung menggunakan atau tidak menggunakan sebuah aplikasi
jika mereka percaya aplikasi akan bermanfaat untuk membantu mereka
melakukan pekerjaan mereka lebih baik.
b. Kemudahan dalam menggunakan sistem atau aplikasi juga menjadi yang
penting bagi seseorang untuk menggunakan sistem atau tidak.
2.3 Konsep Data Sistem Informasi
2.3.1 Sistem
Menurut Jogiyanto dalam (Arifin, 2018), sistem merupakan suatu
jaringan kerja dari beberapa prosedur yang saling berhubungan, berkumpul
dan bekerjasama untuk melakukan suatu kegiatan agar dapat menyelesaikan
suatu tujuan tertentu.
18
Sedangkan Kadir menyatakan bahwa sistem adalah sekumpulan
elemen yang saling terkait atau terpadu yang dimaksudkan untuk mencapai
suatu tujuan (Kadir, 2014).
Menurut O’Brien dan Marakas, sistem adalah kumpulan komponen
yang saling berhubungan dengan batasan yang jelas bekerja sama untuk
mencapai tujuan dengan menerima input dan menghasilkan output dalam
suatu proses yang terorganisasi (O'Brien & Marakas, 2009).
Jadi, dapat disimpulkan bahwa sistem adalah sekumpulan
komponen yang saling terkait dan bekerja sama untuk mencapai sebuah
tujuan. Sistem dimulai dari adanya input dari pengguna yang kemudian di
proses hingga menghasilkan sebuah output yang bermanfaat bagi pengguna.
Sistem memiliki beberapa karakteristik yaitu komponen
(component), batas sistem (boundary), lingkungan luar sistem
(environment), penghubung (interface), masukan (input), pengolah
(process), keluaran (output), sasaran atau tujuan (Mulyanto, 2009).
2.3.2 Informasi
Informasi merupakan hasil pengolahan data sehingga menjadi
bentuk yang penting bagi penerimanya dan mempunyai kegunaan sebagai
dasar dalam pengambilan keputusan yang dapat dirasakan akibatnya secara
langsung saat itu juga atau secara tidak langsung pada saat mendatang
(Sutanta, 2011).
Menurut (Rainer & Cegielski, 2010), informasi mengacu pada data
yang telah di organisasikan sehingga mempunyai arti dan nilai bagi
19
penerimanya. Sedangkan menurut (O'Brien & Marakas, 2009), informasi
merupakan data yang telah diubah menjadi konteks yang berarti dan
berguna untuk penerima akhir tertentu.
Menurut Jogiyanto yang dikutip oleh (Yakub, 2012), nilai dari
sebuah informasi (value of information) ditentukan oleh dua hal yaitu,
manfaat dan biaya mendapatkan informasi tersebut. Suatu informasi akan
dikatakan bernilai bilai manfaatnya lebih efektif jika dibandingkan dengan
biaya mendapatkannya.
Jadi, informasi adalah data yang telah diolah untuk menghasilkan
suatu output, hasil tersebut bermanfaat bagi penerimanya di masa sekarang
maupun di masa yang akan datang untuk membantu dalam pembuatan
keputusan.
Menurut Jogiyanto yang dikutip oleh (Yakub, 2012), nilai dari
sebuah informasi (value of information) ditentukan oleh dua hal yaitu,
manfaat dan biaya mendapatkan informasi tersebut. Suatu informasi akan
dikatakan bernilai bila manfaatnya lebih efektif jika dibandingkan dengan
biaya mendapatkannya.
Sedangkan menurut (Mulyanto, 2009), kualitas informasi ditentukan
oleh tiga faktor yaitu :
a. Akurasi (accuracy)
Sebuah informasi harus akurat karena adanya kemungkinan gangguan
yang dapat mengubah atau merusak informasi saat diterima oleh
20
penerima informasi. Informasi tidak boleh bias ataupun menyesatkan,
bebas dari kesalahan dan menjelaskan maksudnya dengan baik.
b. Tepat Waktu (timeless)
Informasi yang dihasilkan dari sebuah proses tidak boleh datang
terlambat karena informasi yang datang terlambat tidak akan
mempunyai nilai yang baik. Ini karena informasi dijadikan sebagai
landasan dalam pembuatan keputusan untuk sebuah organisasi atau
perusahaan. Keterlambatan informasi dapat berakibat pada
pengambilan keputusan.
c. Relevansi (relevancy)
Informasi akan dikatakan bernilai jika informasi tersebut bermanfaat
bagi penerimanya. Relevansi ini tentu saja berbeda untuk setiap
individunya.
2.3.3 Sistem informasi
Sistem informasi adalah gabungan dari manusia, alat teknologi,
media, prosedur dan pengendalian yang bermaksud menata jaringan
komunikasi yang penting, proses atas transaksi-transaksi tertentu dan rutin,
membantu manajemen dan pemakai internal dan eksternal dan menyediakan
dasar pengambilan keputusan yang tepat (Daranatha, 2009).
Menurut Hall dalam (Kadir, 2014), sistem informasi merupakan
rangkaian prosedur formal di mana data dikelompokkan, diproses menjadi
informasi, dan didistribusikan kepada penggunanya.
21
Jadi, dapat disimpulkan bahwa sistem informasi adalah komponen-
komponen yang saling bekerjasama untuk memproses data menjadi sebuah
informasi untuk mendukung pengambilan keputusan bagi perusahaan.
Menurut (Yakub, 2012), sistem informasi merupakan sebuah
susunan yang terdiri dari beberapa komponen atau elemen. Komponen-
komponen dalam sistem informasi adalah sebagai berikut ini :
1. Blok Masukan (Input Block), yaitu data yang masuk ke dalam sistem
informasi.
2. Blok Model (Model Block), yaitu kombinasi prosedur, logika, dan
model matemetik yang akan memanipulasi data input dan data yang
tersimpan di dalam database.
3. Blok Keluaran (Output Block), yaitu hasil atau produk dari sistem
informasi adalah keluaran yang merupakan informasi yang berkualitas
dan dokumentasi yang berguna untuk pengguna sistem.
4. Blok Teknologi (Technology Block), yaitu blok yang digunakan untuk
menerima input, menjalankan model, menyimpan dan mengakses data,
menghasilkan dan mengirimkan output dari sistem secara keseluruhan.
Blok ini terdiri dari tiga bagian utama, yaitu; teknisi (brainware),
perangkat lunak (software), dan perangkat keras (hardware).
5. Basis Data (Database Block), yaitu blok yang berisi kumpulan dari data
yang saling berhubungan satu sama lainnya, tersimpan di perangkat
keras komputer dan digunakan perangkat lunak untuk
memanipulasinya.
22
2.4 Definisi Aplikasi Sistem Informasi
Aplikasi adalah alat terapan yang difungsikan secara khusus dan terpadu
sesuai dengan kemampuan yang dimilikinya (Sutabri, 2012). Sedangkan menurut
Jogiyanto dalam (Rizal et al., 2013), aplikasi merupakan penggunaan dalam suatu
perangkat komputer, instrukti atau pernyataan yang disusun hingga sedemikian
rupa sehingga komputer dapat memproses input menjadi sebuah output.
Aplikasi mobile adalah aplikasi yang telah dirancang khusus untuk platform
mobile (misalnya iOS, android atau windows mobile) (Pressman & Maxim, 2014).
Sistem informasi akademik merupakan kumpulan dari sub-sub sistem yang
saling berhubungan satu sama lain dan bekerja sama secara harmonis untuk
mencapai tujuan yaitu mengola data menjadi informasi yang diperlukan oleh
pengguna informasi sehubungan dengan kegiatan akademik (Sutabri, 2012).
Sistem informasi akademik merupakan sekumpulan elemen-elemen baik fisik
maupun non fisik dan prosedur yang saling berhubungan satu sama lain menjadi
satu kesatuan dan bekerja sama untuk mengolah data akademik di sebuah lembaga
pendidikan menjadi informasi yang berguna bagi pemakainya (Mutia, 2014).
Jadi dapat disimpulkan bahwa aplikasi mobile sistem informasi akademik
merupakan sebuah program yang secara khusus digunakan secara mobile untuk
mengolah data-data akademik menjadi informasi yang berguna bagi pemakainya
yaitu mahasiswa dan dosen.
2.5 TAM
Technology Acceptance Model (TAM) merupakan adaptasi dari Theory of
Reasoned Action Model (TRA). Model ini dikembangkan oleh Fred D. Davis pada
23
tahun 1986. TAM merupakan teori yang menggambarkan perilaku pengguna
teknologi dalam menerima dan menggunakan teknologi baru.
Gambar 2.1 Technology Acceptance Model (TAM) (Davis, 1989)
TAM memiliki dua variabel utama yang digunakan untuk memprediksi
penerimaan pengguna yaitu persepsi kegunaan (perceived usefulness) dan persepsi
kemudahan penggunaan (perceived ease of use) yang akan mempengaruhi sikap
terhadap penggunaan (attitude towards using), niat penggunaan (behavioral
intention to use) dan akhirnya menunjukkan penggunaan nyata dari sistem (actual
system use) (Davis, 1989).
a. Persepsi Kegunaan (perceived usefulness). Merupakan tingkat kepercayaan
pengguna bahwa penggunaan sistem akan memberikan manfaat untuk dapat
meningkatkan kinerjanya.
b. Persepsi Kemudahan (perceived ease of use). Merupakan tingkat kepercayaan
pengguna bahwa sistem dapat dengan mudah untuk digunakan dan dipahami.
c. Sikap Terhadap Penggunaan (attitude towards using). Merupakan sikap
terhadap penggunaan sistem yang dapat berupa penerimaan atau penolakan
saat seseorang mengguakan suatu sistem dalam pekerjaannya.
24
d. Niat Penggunaan (behavioral intention to use). Merupakan kecenderung atau
keinginan seseorang untuk menggunakan sistem informasi.
e. Penggunaan Nyata (actual system use). Merupakan penggunaan sistem secara
nyata atau kondisi nyata penggunaan sistem oleh seseorang.
Seiring dengan berjalannya waktu yang artinya teknologi juga terus
berkembang, Venkantesh dan Davis pada tahun 1996 melakukan modifikasi
terhadap TAM untuk menyesuaikannya dengan perkembangan teknologi.
Modifikasi yang dilakukan adalah dengan menghilangkan satu variabel yaitu sikap
terhadap penggunaan (attitude towards using).
Gambar 2.2 Technology Acceptance Model (TAM) (Venkatesh & Davis, 1996)
External variables disini dapat berupa variabel apa saja yang berada diluar
variabel individual (Ducey, 2018). Sudah banyak peneliti yang menambahkan
berbagai variabel lain kedalam model ini. Yousafzai et al. membagi berbagai
external variables ini menjadi beberapa kategori yaitu organizational, system,
user’s personal characteristics, dan other variables (Yousafzai et al., 2007).
Kemudian, (Oktavianti, 2007) menyatakan bahwa niat penggunaan
(behavioral intention to use) dan penggunaan nyata (actual system use) dapat
digabungkan menjadi satu variabel yaitu variabel penerimaan terhadap TI
(acceptance of IT).
25
Gambar 2.3 Modifikasi Technology Acceptance Model (TAM) dalam
(Oktavianti, 2007)
2.6 D&M IS Success Model
D&M IS Success Model merupakan model yang dikembangkan oleh DeLone
dan McLean pada 1992. Model keberhasilan sistem informasi ini terdiri dari enam
variabel didalamnya kualitas sistem (system quality), kualitas informasi
(information quality), penggunaan (use), kepuasan pemakai (user satisfaction),
dampak individual (individual impact), dan dampak organisasi (organization
impact).
Gambar 2.4 D&M IS Success Model (DeLone & McLean, 1992)
26
Berdasarkan model proses maupun kausal, keenam dimensi pengukuruan
atau faktor-faktor ini tidak mengukur keberhasilan sistem informasi secara
independen, tapi merupakan variabel yang saling terikat. Sehingga, keenam
dimensi ini harus diukur dan dikendalikan agar hasil penelitian tidak
membingungkan dan pemahaman tentang sistem informasi juga lengkap (DeLone
& McLean, 2016).
Sebuah sistem terdiri dari beberapa proses, yaitu sebuah sistem informasi
awalnya dibuat dengan banyak fitur. Selanjutnya, pengguna dan manajer akan
memiliki pengalaman dengan fitur-fitur tersebut dengan menggunakan sistemnya,
entah mereka atau puas dengan sistem tersebut. Lalu, penggunaan sistem dan
produk informasi berdampak pada pemakai individual dalam melakukan
pekerjaannya, dan dampak individu ini secara kolektif menghasilkan dampak
organisasi (DeLone & McLean, 2003).
DeLone dan McLean mendasarkan model proses terdiri dari tiga komponen
proses, yaitu:
a. Pembuatan dari suatu sistem informasi
b. Penggunaan sistem informasi
c. Konsekuensi atau dampak dari penggunaan sistem
Ketiga komponen proses tersebut memang diperlukan, namun masih belum
cukup untuk suatu kondisi supaya dapat memberikan hasil. Misalnya, jika tidak ada
penggunaan sistem, maka tidak akan ada konsekuensi dari penggunaan sistem. Oleh
karena itu, diperlukan model kausal
27
Pada tahun 1997, Seddon memberikan beberapa usulan perubahan untuk
model keberhasilan ini. Menurut Seddon (1997) penggunaan dimensi “Use” sangat
ambigu dan Seddon menyarankan adanya klarifikasi lebih lanjut tentang konstrak
ini. DeLone dan McLean (2003) akhirnya memutuskan untuk menambahkan
variabel “Intention to Use” pada variabel “Use”. Seddon menyatakan bahwa
kombinasi dari proses dan interpretasi variabel atau kausal dari keberhasilan sistem
informasi dalam satu model dapat membingungkan, DeLone dan McLean
menyetujui pendapat ini.
Setelah sepuluh tahun sejak D&M IS Success Model ini diperkenalkan, sistem
informasi sudah mengalami perubahan. Sehingga DeLone dan McLean melakukan
perbaikan terhadap modelnya setelah mengkaji lebih dari 100 jurnal yang telah di
publikasikan pada jurnal sistem informasi terkenal seperti Journal of Management
Information System, MIS Quarterly dan lainnya. Model keberhasilan telah
diperbarui ini kemudian disebut sebagai model keberhasilan sistem informasi D&M
yang diperbarui (updated D&M IS Success Model). Hal-hal yang diperbarui dalam
model ini adalah sebagai berikut
a. Menambah dimensi kualitas pelayanan (service quality) dan dimensi minat
pemakaian (intention to use) sebagai alternatif dari dimensi pemakaian
(use).
b. Variabel dampak individu (individual impact) dan variabel dampak
organisasi (organization impact) digabungkan menjadi satu variabel yaitu
manfaat-manfaat bersih (net benefits).
28
c. Use dan user satifaction memiliki hubungan yang erat. Meningkatkan user
satisfaction, maka mengakibatkan peningkatan intention to use yang
kemudian berpengaruh pada use.
d. Jika net benefits positif, maka akan meningkatkan intention to use, use dan
user satisfaction. Ini masih akan valid walaupun net benefits bernilai
negatif.
e. Model yang baru memiliki anak panah untuk menunjukkan hubungan yang
diusulkan antar dimensi keberhasilan dalam bentuk proses, namun tidak
menunjukkan arah hubungan positif atau negatif dalam bentuk kausal.
Gambar 2.5 D&M IS Success Model (DeLone & McLean, 2003)
Berikut adalah variabel-variabel yang terdapat dalam updated D&M IS
Success Model
a. Kualitas Sistem (system quality)
Merupakan karakteristik yang diinginkan dari sebuah sistem informasi.
Beberapa contoh indikator yang dapat digunakan untuk variabel ini adalah
29
kemudahan penggunaan, fleksibelitas sistem, kehandalan sistem, waktu
respon, dan mudah dipelajari.
b. Kualitas Informasi (information quality)
Merupakan karakteristik yang diinginkan dari hasil yang dikeluarkan oleh
sistem. Beberapa contoh indikator yang dapat digunakan untuk variabel ini
adalah relevansi, mudah dipahami, akurat, lengkap, tepat waktu dan
bermanfaat.
c. Kualitas Pelayanan (service quality)
Merupakan kualitas pelayanan yang diterima pengguna sistem dari
organisasi. Beberapa contoh indikator yang dapat digunakan untuk variabel
ini adalah responsif, akurat, handal, empati dan keahlian teknis.
d. Penggunaan (use)
Merupakan perilaku pengguna dalam memanfaatkan kemampuan dari
sistem informasi. Beberapa contoh indikator yang dapat digunakan untuk
variabel ini adalah frekuensi penggunaan, tujuan penggunaan, dan lainnya.
e. Kepuasan Pengguna (user satifaction)
Merupakan tingkatan kepuasan pengguna terhadap sistem, informasi
maupun pelayanan yang didapat oleh pengguna tersebut.
f. Manfaat-manfaat Bersih (net benefits)
Merupakan kontribusi sistem informasi terhadap individu, grup, maupun
organisasi. Contohnya kontribusi dalam meningkatkan pembuatan
keputusan, meningkatkan produktivitas, mengurangi biaya pengeluaran dan
lainnya.
30
2.7 Penelitian Kuantitatif
Penelitian kuantitatif merupakan penelitian yang mengedepankan konsep
parsimoni, yaitu konsep dimana data tertentu harus diinterpretasi dengan sederhana,
singkat dan jelas, serta tidak diperlukan keterangan yang rumit (Sarwono, 2013).
Menurut (Sarwono, 2013), terdapat beberapa tahapan dalam melakukan penelitian
kuantitatif, yaitu :
a. Mengidentifikasi dan merumuskan masalah yang akan diteliti
b. Membuat hipotesis yang akan diuji
c. Melakukan kajian teori yang relevan
d. Mengidentifikasi dan memberi nama variabel
e. Membuat definisi operasional
f. Memanipulasi dan mengontrol variabel (ini hanya untuk penelitian
eksperimental)
g. Menyusun desain penelitian
h. Mengidentifikasi dan menyusun alat observasi dan pengukuran
i. Membuat kuisioner (jika dibutuhkan data primer)
j. Melakukan analisis statistik
k. Menulis laporan hasil penelitian
Terdapat beberapa keterbatasan dalam melakukan penelitian kuantitatif
(Idris, 2009), yaitu sebagai berikut :
a. Lama dalam proses perencanaan
b. Sulit memperdalam data
c. Kelemahan angket/skala/tes
31
2.8 Klasifikasi Data
Data dalam dikelompokkan menjadi beberapa bagian (Siregar, 2013), yaitu
1. Menurut cara memperolehnya
a. Data Primer
Merupakan data yang dikumpulkan peneliti langsung dari sumber
data atau obyek tempat penelitian dilakukan. Data primer ini lebih
dapat dipercaya dan lebih terbaru.
b. Data Sekunder
Merupakan data yang didapatkan atau diterbitkan oleh organisasi
untuk kepentingan organisasi itu sendiri seperti visi dan misi
organisasi dan lain sebagainya.
2. Menurut waktu pengumpulannya
a. Data Time Series adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke
waktu yang bertujuan untuk menggambarkan perkembangan dari
obyek yang sedang diteliti.
b. Data Cross Section adalah data yang dikumpulkan dari satu periode
tertentu pada beberapa obyek yang bertujuan untuk menggambarkan
keadaan beberapa obyek tersebut.
3. Menurut sifatnya
a. Data Kualitatif adalah data yang berupa pendapat, pernyataan atau
penilaian seseorang sehingga data ini berupa kata-kata atau kalimat,
bukan angka.
32
b. Data Kuantitatif adalah data yang berupa angka, sehingga data ini
dapat dianalisis dengan menggunakan teknik analisis statistik.
2.9 Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data merupakan langkah yang paling strategis dalam
penelitian, karena tujuan utama dari penelitian adalah memperoleh data. Dengan
metode pegumpulan data yang tepat, dapat memungkinkan peneliti memperoleh
data yang valid sehingga dapat membantu penelitian (Sugiyono, 2013).
Teknik pengumpulan data merupakan cara pengumpulan data yang
dibutuhkan untuk menjawab rumusan masalah penelitian (Noor, 2011). Ada
beberapa jenis teknik pengumpulan data, yaitu sebagai berikut :
2.9.1 Observasi
Menurut Sutrisno dalam (Sugiyono, 2013), observasi merupakan
suatu proses kompleks yang tersusun dari berbagai proses biologis dan
psikologis. Proses yang dianggap terpenting adalah proses pengamatan dan
ingatan. Sedangkan, menurut (Narbuko & Achmadi, 2013) pengamatan
adalah alat pengumpulan data yang dilakukan cara mengamati dan mencatat
secara sistematik gejala-gejala yang diselidiki.
Observasi merupakan salah cara pengumpulan data yang sangat
bermanfaat, sistematik dan selektif dalam mengamati fenomena yang terjadi
(Widi, 2010).
33
Observasi menurut (Widi, 2010) dapat dibedakan menjadi tiga jenis,
yaitu sebagai berikut :
1. Observasi Partisipan
Merupakan pengamatan dimana peneliti berpartisipasi dan terlibat
langsung secara aktif dalam aktifitas yang dijalani oleh anggota grup yang
sedang diteliti. Peneliti akan melakukan apa yang dilakukan oleh sumber
data dan merasakan apa yang dialami oleh sumber data. Observasi ini akan
menghasilkan data yang lebih lengkap dan akurat.
2. Observasi Non Partisipan
Merupakan pengamatan dimana peneliti tidak terlibat secara
langsung dan tidak aktif dalam aktifitas grup yang sedang diteliti. Peneliti
hanya sebagai pengamat pasif, hanya mengamati dan mendengarkan
semua aktifitass grup lalu mengambil kesimpulan dari hasil pengamatan
tersebut.
3. Observasi terhadap Obyek
Merupakan pengamatan yang lebih berfokus kepada obyek selain
manusia. Biasanya observasi ini dilakukan saat akan melakukan penelitian
tentang lingkungan hidup, binatang maupun tumbuhan
2.9.2 Wawancara
Menurut Setyadin dalam (Gunawan, 2013), wawancara adalah suatu
percakapan yang diarahkan pada suatu masalah tertentu dan merupakan
proses tanya jawab lisan dimana dua orang atau lebih berhadapan secara
fisik.
34
Wawancara sering digunakan untuk mendapatkan informasi orang
atau masyarakat (Widi, 2010). Wawancara merupakan suatu bentuk
percakapan secara langsung yang dilakukan oleh dua pihak dengan maksud
tertentu. Pewawancara akan mengajukan beberapa pertanyaan dan
responden akan memberi jawaban atas pertanyaan tersebut.
Metode wawancara dapat dibagi menjadi dua berdasarkan
fleksibelitasnya (Widi, 2010), yaitu sebagai berikut :
1. Wawancara Tidak Terstruktur
Wawancara ini memberikan kebebasan kepada peneliti mengenai isi
dan struktur wawancara. Hal ini membuat peneliti dapat melakukan kajian
yang lebih mendalam dan sesuai dengan keinginnya tentang hal sedang
diteliti. Peneliti tidak harus mengikuti pedoman sistematis dalam
merumuskan pertanyaan dan cara dalam menjelaskannya kepada
responden.
Wawancara tidak terstruktur ini akan digunakan ketika peneliti
memiliki informasi terbatas terhadap tema yang sedang diteliti. Dalam
wawancara ini, peneliti belum mengetahui secara pasti data yang akan
diperoleh, sehingga peneliti lebih banyak mendengarkan apa yang
diceritakan oleh responden. Sehingga, membutuhkan kemampuan peneliti
untuk mengolah informasi yang didapatkan karena tidak ada keseragaman
dalam jawaban dari responden.
35
2. Wawancara Terstruktur
Wawancara ini dilakukan secara sistematis, dimana peneliti akan
memberikan pertanyaan kepada responden dengan pertanyaan yang isi
maupun strukturnya telah dirancang terlebih dahulu oleh peneliti. Dalam
memberikan pertanyaan, peneliti akan mengikuti urutan dari pertanyaan
yang telah ditulis sebelumnya dalam daftar rencana wawancara (interview
schedule). Dalam wawancara ini akan didapatkan informasi yang mudah
untuk diolah oleh peneliti karena informasi yang didapatkan dari semua
responden memiliki keseragaman isi.
2.9.3 Studi Pustaka
Studi pustaka adalah kajian teoritis, referensi serta literatur ilmiah
lainnya yang berkaitan dengan nilai, budaya dan norma yang berkembang
pada situasi sosial yang diteliti, selain itu studi kepustakaan sangat penting
dalam melakukan penelitian karena penelitian tidak akan lepas dari literatur-
literatur ilmiah (Sugiyono, 2012).
Studi pustaka merupakan teknik pengumpulan data dan informasi
dengan cara mempelajari sumber-sumber tertulis seperti jurnal ilmiah,
buku, literatur, penelitian sebelumnya yang sejenis dengan penelitian yang
akan dilakukan serta sumber-sumber lain yang terpercaya.
2.9.4 Kuisioner
Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), kuisioner adalah
alat riset atau survei yang terdiri atas serangkaian pertanyaan tertulis,
36
bertujuan mendapatkan tanggapan dari kelompok orang terpilih melalui
wawancara pribadi atau melalui pos.
Kuesioner adalah sejumlah pertanyaan atau pernyataan yang harus
dijawab oleh responden (Guritno & Sudaryono, 2011). Kuisioner
merupakan salah satu alat pengumpulan data yang digunakan peneliti untuk
mengumpulkan data secara tidak langsung dari responden.
Menurut (Widi, 2010), kuisioner merupakan daftar pertanyaan
tertulis yang harus dijawab oleh responden yang kadang-kadang telah
disertai pilihan jawaban untuk responden. Pengumpulan data dengan
kuisioner berbeda dengan wawancara, karena tidak ada yang menjelaskan
secara langsung kepada responden tentang pertanyaan yang diajukan,
sehingga pertanyaan ataupun pernyataan yang tertulis pada kuisioner harus
jelas dan mudah dimengerti.
Ada beberapa cara penyebaran kuisioner kepada responden menurut
(Widi, 2010), yaitu :
a. Via surat pos
Menyebarkan kuisioner dengan cara mengirimkan kuisioner kepada
responden melalui pos atau yang sejenisnya kepada responden.
Peneliti harus mengirimkan kuisioner beserta data diri peneliti, tujuan
dan manfaat dari kuisioner tersebut, petunjuk pengisian, jaminan
kerahasian data responden, dan ucapan terima kasih.
37
b. Kolektif
Menyebarkan kuisioner dengan cara menyebarkannya secara kolektif
pada suatu tempat tertentu. Cara ini memungkin peneliti untuk
bertemu secara langsung dengan responden sehingga jika ada
pertanyaan atau pernyataan yang kurang dimengerti, responden dapat
langsung meminta penjelasan kepada peneliti.
Secara umum, menurut (Siswanto, 2012) kuisioner dapat dibagi
menjadi 3 bagian, yaitu sebagai berikut :
a. Pertanyaan tentang fakta
Merupakan pertanyaan yang bertujuan untuk mengetahui kondisi
responden seperti umur, jenis kelamin, pekerjaan dan sebagainya.
b. Pertanyaan tentang pendapat
Merupakan pertanyaan yang bertujuan untuk melihat persentase
setuju / tidak setuju dari responden dan melihat sikap responden
dengan bantuan skor.
c. Pertanyaan tentang persepsi
Merupakan pertanyaan-pertanyaan yang meminta responden untuk
menilai perilakunya dalam hubungannya dengan lingkungan
responden seperti meminta saran dan masukan dari responden.
38
2.10 Populasi dan Sampel
Populasi merupakan wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek
yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti
untuk dipelajari dan ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2012).
Populasi juga dapat diartikan sebagai kumpulan dari keseluruhan elemen
yang dijadikan objek penelitian yang nantinya akan ditarik kesimpulannya
(Indrawan & Yaniawati, 2014).
Sedangkan, sampel merupakan bagian dari jumlah dan karakteristik yang
dimiliki oleh populasi yang akan digunakan untuk mengambil sebuah kesimpulan,
oleh karena itu sampel yang diambil harus benar-benar representatif (Sugiyono,
2012).
Menurut Sutrisno Hadi dalam (Narbuko & Achmadi, 2013), sampel adalah
sebagian obyek atau subyek yang diselidiki dari keseluruhan obyek atau subyek
penelitian. Selain itu, sampel juga merupakan bagian dari populasi yang benar-
benar mewakili dari permasalahan yang akan diteliti.
Sampel harus merupakan bagian yang representatif atau dapat mewakili
populasi yang hendak dipelajari, jika tidak maka tidak akan dapat dilakukan
observasi secara general terhadap suatu populasi (Widi, 2010).
Syarat sampel yang baik adalah ukuran sampel memadai untuk dapat
meyakinkan kestabilan ciri-cirinya. Semakin besar sampel maka akan semakin
kecil kemungkinan salah dalam menarik kesimpulan tentang populasi (Soehartono,
2011).
39
2.10.1 Teknik Sampling
Pada dasarnya tidak ada teknik pengambilan sampel yang paling
sempurna untuk digunakan dalam menganalisis gejala atau fenomena yang
terjadi (Nursiyono, 2015). Teknik pengambilan sampel (sampling) menurut
(Sugiyono, 2012) dikelompokkan menjadi dua, yaitu :
1. Probability Sampling
Probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang
memberikan peluang yang sama bagi seluruh anggota populasi untuk dapat
menjadi anggota sampel (Sugiyono, 2012). Atau dapat diartikan sebagai
teknik pengambilan sampel dengan menggunakan kaidah-kaidah peluang
(Nursiyono, 2015). Teknik ini terdiri dari beberapa, yaitu :
a. Simple Random Sampling
Pengambilan anggota sampel dari populasi dilakukan dengan cara
acak tanpa memperhatikan strata yang ada pada populasi tersebut
(Sugiyono, 2012). Teknik ini merupakan teknik yang paling mudah
dan dapat digunakan pada populasi yang memiliki karakteristik
relatif homogen.
b. Proportional Stratified Random Sampling
Teknik ini dapat dilakukan ketika populasi memiliki anggota yang
tidak homogen dan memiliki strata secara proposional (Sugiyono,
2012).
40
c. Disproportionate Stratified Random Sampling
Teknik ini dilakukan jika populasi memiliki strata namun kurang
proposional (Sugiyono, 2012).
d. Cluster Sampling
Teknik ini digunakan ketika menentukan sampel pada obyek yang
memiliki data atau sumber yang luas. Teknik ini sering dilakukan
dengan dua tahap, yaitu menentukan daerah sampel dan menentukan
orang-orang yang ada pada daerah tersebut secara sampling
(Sugiyono, 2012).
2. Nonprobability Sampling
Merupakan cara pengambilan sampel tanpa menggunakan kaidah-
kaidah peluang. Pengambilan sampel ini bersifat subyektif. Probabilitas
pemilihan elemen-elemen populasi tidak dapat ditentukan. Hal ini terjadi
karena setiap elemen populasi tidak memiliki peluang yang sama untuk
dipilih menjadi sampel (Nursiyono, 2015). Ini merupakan teknik
pengambilan sampel dimana tidak memberikan peluang yang sama bagi
setiap anggota populasi (Sugiyono, 2012). Teknik ini meliputi beberapa
cara, yaitu :
a. Sampling Sistematis
Merupakan teknik penentuan sampel berdasarkan nomor urut dari
anggota populasi. Misalnya hanya mengambil sampel dari anggota
yang memiliki nomor urut genap saja, atau nomor urut genap saja,
dan lain sebagainya.
41
b. Sampling Kuota
Merupakan teknik penentuan sampel dari populasi yang telah
memenuhi ciri-ciri tertentu sampai jumlah kuota yang diinginkan
terpenuhi (Sugiyono, 2012). Pengambilan sampel ini sering
dilakukan dalam survei opini publik (Nursiyono, 2015).
c. Sampling Insidental
Merupakan teknik penentuan sampel secara kebetulan, yaitu orang-
orang yang kebetulan bertemu dengan peneliti dan orang tersebut
dipandang cocok untuk dijadikan sampel (Sugiyono, 2012).
d. Sampling Purposive
Merupakan teknik penentuan sampel dengan beberapa
pertimbangan tertentu (Sugiyono, 2012). Dalam teknik ini,
pemilihan sampel berdasarkan pada ciri-ciri, sifat maupun
pengetahuan tertentu yang dianggap memiliki hubungan yang erat
dengan ciri-ciri atau sifat-sifat populasi yang telah ditentukan
sebelumnya.
e. Sampling Jenuh
Merupakan teknik pengambilan sampel apabila semua anggota
populasi digunakan sebagai sampel. Biasanya teknik ini dilakukan
apabila jumlah populasinya relatif kecil, seperti kurang dari 30 orang
(Sugiyono, 2012).
42
f. Snowball Sampling
Merupakan teknik pengambilan sampel dengan cara responden yang
berhasil diperoleh diminta menujukan responden lainnya secara
berantai. Teknik ini dilakukan ketika peneliti kurang mengerti
mengenai kondisi dan data populasi yang menjadi target
penelitiannya (Nursiyono, 2015).
Snowball sampling merupakan teknik penentuan sampel dimana
jumlah awalnya kecil, kemudian jumlahnya bertambah (Sugiyono,
2012).
2.10.2 Ukuran Sampel
Penentuan jumlah sampel menurut (Guritno et al., 2011) juga dapat
disesuaikan dengan alat statistik yang akan digunakan. Berikut adalah
jumlah sampel sesuai dengan alat analisinya :
a. Dalam multiple regression analysis, aturan umum yang digunakan
untuk menentukan ukuran sampel adalah melalui perbandingan atau
rasio dari observasi dengan variabel independennya, minimum 5
berbanding 1 untuk setiap independen variabel dalam variat.
b. Dalam multiple discriminant analysis, rasio atau perbandingan
observasi dengan variabel independen adalah 20 berbanding 1.
c. Dalam factor analysis, minimum terdapat lima observasi pada setiap
variabel yang dianalisis atau minimum diperlukan ukuran sampel
sebesari 100.
43
d. Dalam structural equation modelling, memerlukan ukuran sampel
antara 100 hingga 200.
Menurut Champion dalam (Indrawan & Yaniawati, 2014), uji
statistik akan efektif jika sampel yang digunakan berjumlah 120 sampai
dengan 250.
Menurut Barclay dalam (Hair et al., 2011), penentuan jumlah sampel
dapat dilakukan dengan rule of thumb, yaitu jumlah anak panah (path) dikali
dengan sepuluh. Sedangkan Maholtra dalam (Indrawan & Yaniawati, 2014)
menjelaskan bahwa ukuran sampel yang diambil dapat ditentukan dengan
lima dikali dengan jumlah variabel yang digunakan dalam penelitian.
Penentuan jumlah sampel yang dikembangkan oleh Roscoe dalam
(Sugiyono, 2012) adalah sebagai berikut :
1. Ukuran sampel yang layak dalam penelitian adalah antara 30 sampai
dengan 500
2. Bila sampel dibagi dengan kategori (misalnya pria-wanita, pegawai
negeri-swasta, dan lainnya), maka jumlah anggota sampel setiap
kategori minimal 30
3. Bila dalam penelitian akan melakukan analisis dengan multivariate
(korelasi atau regresi berganda) maka jumlah anggota sampel minimal
10 kali dari jumlah variabel yang diteliti. Misalnya variabel
penelitiannya ada 5 (independen + dependen), maka jumlah
sampelnya adalah 10 x 5 = 50
44
4. Untuk penelitian eksperimen yang sederhana, yang menggunakan
kelompok eksperimen dan kelompok kontrol, maka jumlah anggota
sampel masing-masing antara 10 sampai 20
Selain beberapa teknik penentuan ukuran sampel diatas, penentuan
jumlah sampel juga dapat menggunakan rumus Slovin. Rumus Slovin
biasanya digunakan untuk survei dimana jumlah populasi terlalu besar
sehingga diperlukan sebuah rumus untuk memperkecil jumlah sampel tapi
tetap mewakili populasi secara keseluruhan. Rumus Slovin
mempertimbangkan batas ketelitian yang dapat mempengaruhi kesalahan
dalam pengambilan sampel (Putra, 2018). Rumus slovin adalah sebagai
berikut :
𝑛 =N
(1 + 𝑁 𝑒2) (2.1)
Keterangan :
n = Ukuran sampel
N = Ukuran populasi
e = Batas taraf kesalahan
2.11 Skala Likert
Skala Likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat dan persepsi
seseorang ataupun sekelompok orang tentang sebuah fenomena sosial (Sugiyono,
2013). Nama skala likert diambil dari nama pendidik dan ahli psikolog asal
45
Amerika Serikat yaitu Rensis Likert yang mengembangkan skala ini untuk
mengukur sikap masyarakat sejak tahun 1932.
Skala merupakan teknik penetapan data yang bersifat mengukur, karena
diperoleh hasil ukur yang berbentuk angka-angka (Indrawan & Yaniawati, 2014).
Menurut (Sugiyono, 2013), untuk analisis kuantitatif, jawaban dari setiap
instrumen dapat diberi skor seperti berikut :
Tabel 2.1 Skala Likert
Jawaban Bobot
Sangat setuju / selalu / sangat positif 5
Setuju / sering / positif 4
Ragu-ragu / kadang-kadang / netral 3
Tidak setuju / hampir tidak pernah / negatif 2
Sangat tidak setuju / tidak pernah / sangat negatif 1
Ada beberapa asumsi yang menjadi ciri dari skala likert, yaitu (Indrawan &
Yaniawati, 2014).
a. Sikap merupakan prakondisi dari perilaku dan ada pada ranah personality
b. Sikap manusia terhadap objek terdiri atas sikap positif, negatif, dan netral
c. Data sikap memiliki skala ukur ordinal yang mewakili tiga pilihan sikap
d. Variabel yang diukur akan dijabarkan menjadi indikator variabel,
selanjutnya indikator tersebut dijadikan sebagai bahan untuk menyusun
butir-butir instrumen
e. Banyaknya butir dalam satu variabel ditentukan oleh tingkat keterukuran
validitas dan reliabilitasnya masing-masing.
f. Butir-butir instrumen dapat berupa pertanyaan maupun pernyataan
46
Menurut Black & Champion dalam (Soehartono, 2011), skala likert memiliki
beberapa kelebihan dan kelemahan, yaitu :
Tabel 2.2 Kelebihan dan Kelemahan Skala Likert
Kelebihan Kelemahan
Mudah dibuat dan
ditafsirkan
Tidak ada arti yang konsisten yang dapat diberikan
pada data mentah yang berasal dari pengukurannya
Bentuk yang paling umum Diasumsikan bahwa setiap butir dalam skala
mempunyai bobot yang sama sehubungan dengan
butir yang lain. Asumsi ini mungkin tidak benar.
Bersifat luwes Orang yang mempunyai nilai yang sama mungkin
memiliki ciri yang berbeda
Mengukur pada tingkat
skala ordinal
Validitas skala ini masih dipertanyakan
2.12 PLS-SEM
Structural Equation Modelling (SEM) merupakan analisis yang
menggabungkan pendekatan factor analysis, structural model dan path analysis.Ini
membuat SEM dapat melakukan tigas macam analisis secara serentak, yaitu
pengecekan validitas dan reliabilitas instrumen, pengujian model hubungan antar
variabel dan kegiatan untuk mendapatkan model yang cocok untuk prediksi
(Sugiyono, 2012).
Sedangkan menurut (Gusti, 2017), SEM merupakan salah satu teknik analisis
multivariat yang digunakan untuk menganalisis hubungan antar variabel yang lebih
kompleks dibandingkan dengan analisis regresi berganda dan analisis faktor.
47
Hair et al (1998) dalam (Sugiyono, 2012), mendeskripsikan langkah-langkah
dalam SEM adalah sebagai berikut :
a. Pengembangan Model Berbasis Teori.
Dalam tahapan ini, mengembangkan suatu model berdasarkan
kajian-kajian teoritik untuk selanjutnya model ini akan diuji berdasarkan
atas data empirik melalui SEM.
b. Mengkonstruksi Diagram Jalur untuk Hubungan Kausal
Diagram jalur ini akan digunakan untuk melihat hubungan kausal
antara variabel endogen dan variabel eksogen. Hubungan ini akan
divisualisasikan dalam bentu gambar yang mudah dan jelas untuk
dipahami.
c. Mengkonversi Diagram Jalur ke Dalam Model Struktural dan Model
Pengukuran
Merupakan tahapan dimana diagram jalur di konversikan ke dalam
bentuk persamaan atau model matematika baik dalam model struktural
maupun model pengukuran
d. Memilih Matrik Input dan Estimasi Model
Matrik input dapat berupa matrik korelasi atau matrik varians-
kovarians. Matrik korelasi akan dapat memperlihatkan dua hal yaitu jalur
yang memiliki efek kausal yang lebih dominan dibandingkan dengan jalur
lain dan variabel eksogen yang efeknya terhadap variabel endogen lebih
besar dibanding dengan variabel eksogen lainnya.
48
Matrik korelasi digunakan untuk memperoleh kejelasan tentang pola
hubungan kausal antar variabel laten. Sedangkan, matrik varians-
kovarians digunakan untuk pengujian model yang telah dilandasi berbagai
teori, hasil analisis hanya digunakan untuk eksplanasi fenomena yang
diteliti atau untuk keperluan prediksi.
e. Menilai Identifikasi Model Struktural
Dalam analisis model struktural sering ditemui permasalahan pada
proses pendugaan parameter. Ketidakmampuan model dalam
menghasilkan identifikasi yang tepat akan menyebabkan proses
perhitungan terganggu. Gejala-gejala yang sering muncul akibat
identifikasi yang tidak tepat ini adalah sebagai berikut :
- Terdapat kesalahan standar yang terlalu besar
- Matriks informasi yang disajikan tidak sesuai harapan
- Matriks yang diperoleh tidak definitif positif
- Terdapat kesalahan varians yang negatif
- Terdapat korelasi yang tinggi antar koefisien hasil dugaan ( > 0,9 )
f. Evaluasi Kecocokan Model Berdasarkan Kriteria Goodness-Of-Fit
Dalam analisis menggunakan SEM, asumsi-asumsi mengenai model
maupun asumsi mengenai pendugaan parameter dan pengujian hipotesis
merupakan hal yang perlu diperhatikan. Berikut merupakan asumsi yang
berkaitan dengan model, antara lain :
- Semua hubungan antar variabel berbentuk linear
- Model yang dikembangkan bersifat aditif
49
Sedangkan asumsi-asumsi yang berkaitan dengan pendugaan
parameter dan pengujian hipotesis adalah sebagai berikut :
- Pengambilan sampel secara acak
- Data harus lengkap
- Tidak ada data aneh
- Ukuran sampel minimal 100
- Penyebaran data bersifat normal
- Tidak ada multikolinieritas
Uji kesesuaian antar model teoritis dan data empiri dapat dilihat
melalui tingkat goodness of fit statistics. Beberapa statistik yang
digunakan contohnya adalah Chi Kuadrat untuk p > 0,05; RMSEA < 0,08;
GFI > 0,9 dan pengujian statistik lainnya. Jika tidak ada perbedaan antara
model teoritis dengan data empiri maka model teoritis dapat dikatakan
sesuai.
g. Interpretasi dan Modifikasi Model
Merupakan tahapan terakhir yaitu interpretasi terhadap model
struktural yang menggunakan matrik kovarians dan interpretasi analisa
jalur yang menggunakan matrik korelasi. Interpretasi analisa jalur dilihat
dari efek langsung, efek tidak langsung dan efek total.
Partial Least Square (PLS) dikembangkan oleh Herman Wold pada tahun
1975. Partial Least Square-Structural Equation Modelling (PLS-SEM) merupakan
salah satu metode yang digunakan dalam menganalisis sebuah data karena dapat
50
digunakan pada setiap jenis skala data seperti data interval, data nominal, dan data
rasio serta syarat asumsi yang lebih fleksibel (Yamin & Kurniawan, 2011).
PLS-SEM lebih diutamakan untuk mengembangkan kebenaran teori dalam
penelitian yang bersifat eksploratori sehingga tujuan utama penggunaannya adalah
untuk melakukan prediksi dan penjelasan variabel laten (Widarjono, 2015).
Menurut (Yamin & Kurniawan, 2011) ada beberapa alasan untuk
menggunakan PLS-SEM yaitu :
a. Algoritma PLS tidak terbatas hanya untuk hubungan antara indikator
dengan konstrak latennya yang bersifat reflektif saja tapi juga dapat
digunakan untuk hubungan yang bersifat formatif.
b. Dapat digunakan untuk mengukur jalur model dengan ukuran sampel yang
kecil.
c. Dapat digunakan untuk model yang sangat kompleks tanpa mengalami
masalah dalam estimasi data.
d. Dapat dilakukan ketika distribusi data sangat miring (skew).
Terdapat dua model evaluasi di dalam PLS yaitu outer model dan inner model
(Yamin & Kurniawan, 2011; Hair et al., 2011; Widarjono, 2015; Haryono &
Wardoyo, 2013; Subiyakto et al., 2016).
1. Evaluasi Pengukuran Model (Outer Model)
Evaluasi pengukuran model dapat meliputi convergent validity dan
discriminant validity. Convergent validity terdiri atas individual item
51
reliability, internal consistency atau construct reliability, dan average
variance extracted.
a. Convergent Validity
1) Individual Item Reliability
Dapat dilihat dari standardize loading factor yang
menggambarkan besarnya korelasi antara setiap indikator
dengan konstraknya. Nilai loading factor baru dapat dikatakan
valid atau ideal jika lebih besar dari 0,7. Tapi, Yamin dan
Kurniawan (2011) berpendapat bahwa nilai loading factors >
0,5 sudah dapat dikatakan valid. Jika dibawah nilai tersebut,
maka item akan dikeluarkan dari model yang ada.
2) Internal Consistency Reliability
Dapat dilihat dari composite reliability atau cronbach’s alpha.
Namun, nilai composite reliability dianggap lebih baik dalam
mengukur internal consistency jika dibandingkan dengan
cronbaach’s alpha karena composite reliability tidak
mengasumsikan kesamaan boot dari tiap indikatornya.
Cronbach’s alpha akan memberikan estimasi yang terlalu
rendah. Nilai batas untuk cronbach’s alpha maupun composite
reliability adalah 0,7 yang sudah dapat diterima. Sedangkan
diatas 0,7 berarti sangat memuaskan.
52
Formula untuk Composite Reliability adalah
𝐶𝑅 =(∑ λ𝑖)
2
(∑ λ𝑖)2 + ∑ 𝜀𝑖 (2.2)
Keterangan :
λ𝑖 = Loading Factors
𝜀𝑖 = 1- λ𝑖2
3) Average Variance Extracted (AVE)
Nilai average variance extracted (AVE) mendeskripsikan
besaran varian variabel yang dikandung oleh konstrak laten.
Nilai batasan untuk AVE adalah 0,5. Nilai AVE harus lebih
besar dari 0,5 untuk dapat dikatakan telah menunjukkan
convergent validity yang baik.
Formula untuk Average Variance Extacted (AVE)
𝐴𝑉𝐸 =∑ λ𝑖
2
∑ λ𝑖2 + ∑ 𝜀𝑖
(2.3)
Keterangan
λ𝑖 = Loading Factors
𝜀𝑖 = 1- λ𝑖2
b. Discriminant Validity
Discriminant validity dapat dilakukan dengan dua cara yaitu
dengan nilai cross loading antar indikator dan cross loading
Fornell-Lacker’s. Cross loading antar indikator akan
membandingkan korelasi antar indikator dengan konstraksnya dan
konstrak dari blok lainnya. Bila korelasi antara indikator dengan
53
konstraknya lebig tinggi dibandingkan dengan konstrak blok lain,
maka artinya konstrak tersebut memprediksi ukuran pada blok
tersebut lebih baik daripada blok lainnya. Sedangkan, nilai cross
loading Fornell-Lacker’s akan melihat nilai akar dari AVE, nilai
akar AVE ini harus lebih tinggi jika dibandingkan dengan korelasi
antar konstrak dengan konstrak lainnya atau nilai AVE lebih tinggi
dari kuadrat korelasi antar konstrak. Cross loading antar indikator
termasuk dalam kriteria longgar, sedangkan cross loading Fornell-
Lacker’s adalah kriteria yang konservatif.
2. Evaluasi Struktural Model (Inner Model)
Dalam melakukan evaluasi struktural model terdapat beberapa tahapan
yang dapat dilakukan yaitu path coefficient (𝛽), nilai R2 (coefficient of
determination), nilai t-test, uji f2 (effect size), Q2 (predictive relevance) dan
q2 (relative impact).
a. Path coefficient (𝛽)
Path coefficient digunakan untuk mengevaluasi signifikansi
hubungan antar konstrak. Nilai ambang batas untuk path
coefficient adalah 0,1 untuk menyatakan bahwa jalur yang diteliti
memiliki pengaruh di dalam model.
b. R2 (coefficient of determination)
R2 digunakan untuk mengukur seberapa besar variabel laten
dependen dijelaskan oleh variabel laten independen. Standar
54
pengukuran untuk R2 adalah 0,67 dikatakan substansial atau kuat,
0,33 adalah moderat dan dibawah 0,19 adalah lemah.
c. t-test
Nilai t-test dilihat dengan menggunakan metode bootstraping
melalui uji two-tailed dengan tingkat signifikansi sebesari 0,05
untuk menguji hipotesis penelitian. Hipotesis penelitian baru dapat
dikatakan diterima jika nilai t-test lebih besar dari 1,96.
d. f2 (effect size)
Pengujian f2 dilakukan untuk memprediksi pengaruh variabel
tertentu terhadap variabel lainnya dalam struktur model. Batasan
nilai untuk f2 adalah 0,02 untuk pengaruh kecil, 0,15 untuk
pengaruh menengah dan 0,35 untuk pengaruh besar. Rumus
perhitungan f2 adalah sebagai berikut :
𝑓2 = 𝑅2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 − 𝑅2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒
1 − 𝑅2𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒
(2.4)
Dengan 𝑅2𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 adalah coefficient of determination dan
𝑅2𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 adalah nilai yang ada diluar R.
e. Q2 (predictive relevance)
Pengujian Q2 dilakukan untuk dapat memberikan bukti bahwa
variabel tertentu yang digunakan dalam suatu model yang dibuat
memiliki keterkaitan prediktif (prodeictive relevance) dengan
variabel lainnya dalam model tersebut. Pengujian ini dilakukan
dengan menggunakan metode blindfolding dengan nilai ambang
batas pengukuran di atas nol.
55
f. q2 (relative impact)
Pengujian q2 dilakukan untuk mengukur pengaruh relatif dari
sebuah keterkaitan antara prediktif sebuah variabel tertentu dengan
variabel lainnya. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan
metode blindfolding dengan nilai ambang batas pengukuran yaitu
0,02 untuk pengaruh kecil, 0,15 untuk pengaruh sedang dan 0,35
untuk pengaruh besar. Rumus perhitungan q2 adalah sebagai
berikut :
𝑞2 = 𝑄2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 − 𝑄2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒
1 − 𝑄2𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 (2.5)
Dengan 𝑄2𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 adalah predictive relevance dan 𝑄2𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒
adalah nilai yang ada diluar Q.
2.13 SmartPLS
SmartPLS merupakan salah satu software open source atau gratis yang dapat
digunakan untuk melakukan analisis menggunakan PLS-SEM. SmartPLS
dikembangkan oleh University of Hamburg, Jerman.
Dalam SmartPLS terdapat beberapa istilah (Hussein, 2015), yaitu :
1. Konstruk Eksogen
Konstruk eksogen adalah variebl independen yang tidak diprediksi oleh
variabel-variabel lain yang terdapat dalam model. Ini merupakan variabel
yang mempengaruhi variabel yang mempengaruhi variabel endogen.
56
2. Konstruk Endogen
Konstruk endogen adalah variabel dependen yang merupakan faktor-faktor
yang diprediksi oleh satu atau beberapa konstruk. Konstruk endogen dapat
memprediksi satu atau beberapa konstruk endogen lainnya, namun hanya
dapat berhubungan kausal dengan konstruk endogen.
3. Latent Variable
Variabel laten adalah variabel yang tidak dapat diamati dan diukur secara
langsung, nilai kuantitatifnya tidak dapat diketahui secara langsung.
4. Observed Variable
Variabel ini sering disebut variabel manifest. Variabel ini adalah variabel
yang besaran kuantitatifnya dapat diketahui secara langsung, misalnya dari
skor respon subyek terhadap instrumen pengukuran.
Gambar 2.6 Konstruk dalam SmartPLS 3.0 (Hussein, 2015)
57
2.14 Pengembangan Model dan Hipotesis Penelitian
2.14.1 Pengembangan Model Penelitian
Penelitian ini menggunakan 6 variabel yang diambil dari D&M IS
Success Model yang dikembangkan oleh DeLone dan McLean pada tahun
2003 dan Technology Acceptance Model (TAM) yang dikembangkan oleh
Davis pada tahun 1986 yang kemudian dikembangkan oleh Oktavianti pada
tahun 2007.
Gambar 2.7 Model Penelitian
Beberapa peneliti sebelumnya telah melakukan penelitian yang
dapat mendukung model dalam penelitian ini. Penelitian (Pai & Huang,
2011) telah membuktikan bahwa information quality, system quality dan
service quality memiliki pengaruh terhadap perceived ease of use dan
perceived usefulness. Penelitian (Groho et al., 2014; Wu, 2013) juga telah
meneliti hubungan antara information quality, system quality dan service
quality terhadap perceived ease of use dan perceived usefulness. Berikut
adalah hasil dari penelitian-penelitian tersebut :
Information
Quality
System Quality
Service Quality
Perceived Usefulness
Perceived Ease of Use
Acceptance
of IT
58
Tabel 2.3 Hasil Penelitian Sebelumnya
Peneliti Hipotesis Diterima Hipotesis Ditolak
Pai &
Huang,
2011
- information quality,
system quality dan service
quality → perceived
usefulness
- information quality,
system quality dan service
quality → perceived ease
of use
-
Wu, 2013 - information quality, →
perceived usefulness
- system quality dan service
quality → perceived ease
of use
- system quality dan
service quality →
perceived usefulness
- information quality, →
perceived ease of use
Groho et al.,
2014
- information quality, dan
service quality →
perceived usefulness
- information quality, dan
system quality →
perceived ease of use
- system quality →
perceived usefulness
- service quality →
perceived ease of use
Sedangkan (Fatmasari et al., 2013; Apriyanto, 2015; Hussain et al.,
2016) telah melakukan penelitan untuk menemukan hubungan antara
variabel perceived usefulness dan perceived ease of use dengan acceptance
of IT.
Berikut adalah penjelasan untuk masing-masing variabel dalam
penelitian ini,
1. Information Quality (IQ)
Kualitas informasi merupakan sebuah karakteristik output atau
keluaran sistem yang diinginkan oleh pengguna (DeLone & McLean,
59
2016). Berikut beberapa indikator yang digunakan dalam penelitian
terdahulu untuk variabel ini.
Tabel 2.4 Indikator Information Quality Penelitian Terdahulu
Peneliti Indikator
DeLone & McLean (2003) Completeness, Ease of
Understanding, Personalization,
Relevance, Security
Nurhasan Nugroho, Ema Utami dan
Emha Taufiq (2013)
Completeness, Format,
Relevance, Accurate, Timeless
Tri Cahya Wishnu Groho, Wing
Wahyu Winarno dan Adhistya Erna
Permanasari (2014)
Completeness, Accuracy,
Format, Currency
Khalid A. Eldrandaly, Soaad M.
Naguib, dan Mohammed M. Hassan
(2015)
Accuracy, Completeness, Ease of
Interpretation, Relevancy,
Reliability, Timeless, Clarity
2. System Quality (SQ)
Kualitas sistem merupakan kombinasi dari hardware dan software
dalam mengolah data, ini berfokus pada perfoma sistem itu sendiri
(Yuliana et al., 2016). Ini merupakan karakteristik yang diinginkan
pengguna dari sistem informasi itu sendiri (DeLone & McLean, 2016).
Berikut beberapa indikator yang digunakan dalam penelitian terdahulu
untuk variabel ini.
Tabel 2.5 Indikator System Quality Penelitian Terdahulu
Peneliti Indikator
DeLone & McLean (2003) Adaptability, Availability,
Reliability, Response Time,
Usability
Nurhasan Nugroho, Ema Utami
dan Emha Taufiq (2013)
Ease of Use, Reliability, Response
Time, Flexibility, Security
60
Tri Cahya Wishnu Groho, Wing
Wahyu Winarno dan Adhistya
Erna Permanasari (2014)
Reliability, Integration,
Accessibility, Navigation
Khalid A. Eldrandaly, Soaad M.
Naguib, dan Mohammed M.
Hassan (2015)
Functionality, Response Time,
Reliability, User Friendless, Error
Recovery, Database Content
3. Service Quality (SEQ)
Kualitas pelayanan merupakan kualitas dukungan yang diterima
pengguna dari organisasi sistem informasi (DeLone & McLean, 2016). Ini
merupakan pemberian layanan sesuai dengan harapan dan keinginan
penggunanya (Yuliana et al., 2016).
Berikut beberapa indikator yang digunakan dalam penelitian
terdahulu untuk variabel ini.
Tabel 2.6 Indikator Service Quality Penelitian Terdahulu
Peneliti Indikator
DeLone & McLean (2003) Assurance, Empathy,
Responsiveness Pujo Hari Saputro, A. Djoko Budiyanto,
dan Alb. Joko Santoso (2015)
Nurhasan Nugroho, Ema Utami dan Emha
Taufiq (2013)
Jaminan dan Asuransi
Tri Cahya Wishnu Groho, Wing Wahyu
Winarno dan Adhistya Erna Permanasari
(2014)
Reliability,
Responsiveness,
Assurance, Empathy
4. Perceived Usefulness (PU)
Perceived usefulness atau persepsi kegunaan ini menurut (Davis,
1989) dalam (Pratiwi et al., 2017) merupakan tingkat keyakinan seseorang
dalam penggunaan suatu sistem mampu meningkatkan kinerja para
61
penggunanya. Berikut beberapa indikator yang digunakan dalam
penelitian terdahulu untuk variabel ini.
Tabel 2.7 Indikator Perceived Usefulness Penelitian Terdahulu
Peneliti Indikator
Fred D. Davis (1989) Work More Quickly, Job
Performance, Increase
Productivity, Effectiveness, Makes
Job Easier, Useful
Tri Cahya Wishnu Groho, Wing
Wahyu Winarno dan Adhistya
Erna Permanasari (2014)
Makes Job Easier, Useful, Increase
Productivity
Mirna Tria Pratiwi, Farida
Indriani, dan J. Sugiarto (2017)
Meningkatkan Produktifitas,
Meningkatkan Keefektifan,
Mengurangi Waktu Transaksi,
Bermanfaat
5. Perceived Ease of Use (PEU)
Perceived ease of use atau persepsi kemudahan ini menurut (Davis,
1989) dalam (Pratiwi et al., 2017) merupakan tingkat keyakinan seseorang
bahwa dalam penggunaanya akan bebas dari usaha. Pengguna terlepas
dari kesulitan atau tidak membutuhkan upaya dalam penggunaannya.
Berikut beberapa indikator yang digunakan dalam penelitian terdahulu
untuk variabel ini.
Tabel 2.8 Indikator Perceived Ease of Use Penelitian Terdahulu
Peneliti Indikator
Fred D. Davis (1989) Easy to Learn, Controllable, Clear &
Understandable, Flexible, Easy to
Become Skillful, Easy to Use
Tri Cahya Wishnu Groho, Wing
Wahyu Winarno dan Adhistya
Erna Permanasari (2014)
Easy to Use, Easy to Learn, Easy to
Become Skillful
62
6. Acceptance of IT (AI)
Acceptance of IT atau penerimaan teknologi informasi ini
merupakan tingkat penerimaan pengguna dalam menggunakan sistem
informasi (Fatmasari, Dewi, & Kunang, 2013). Berikut beberapa
indikator yang digunakan dalam penelitian terdahulu untuk variabel ini.
Tabel 2.9 Indikator Acceptance of IT Penelitian Terdahulu
Peneliti Indikator
Arif Surachman (2008) Intensitas Penggunaan dan
Penggunaan Sistem Secara Aktual Fatmasari, Ratna Dewi dan Yessi
Novaria Kunang (2013)
2.14.2 Pengembangan Hipotesis Penelitian
Hipotesis adalah jawaban yang bersifat sementara terhadap
permasalahan dalam sebuah penelitian, sampai dibuktikan melalui data
yang dikumpulkan (Siswanto, 2012). Menurut Kerlinger dalam (Sangadji &
Sopiah, 2010), hipotesis merupakan pernyataan dugaan (conjectural)
tentang hubungan antara dua variabel atau lebih. Sedangkan menurut
Buckley et al. dalam (Sangadji & Sopiah, 2010), hipotesis adalah suatu
pernyataan sederhana mengenai harapan peneliti akan hubungan antara
variabel-variabel dalam suatu masalah untuk diuji dalam penelitian.
Dapat disimpulkan bahwa hipotesis merupakan jawaban sementara
yang telah memiliki kebenaran tetapi masih membutuhkan pengujian atau
pembuktian melalui analisis data-data yang dikumpulkan.
Dari model penelitian, dapat dibuat 8 hipotesis yang akan digunakan
dalam penelitian ini, yaitu sebagai berikut :
63
1. H1 = Apakah Information Quality (IQ) berpengaruh terhadap Perceived
Usefulness (PU)?
2. H2 = Apakah Information Quality (IQ) berpengaruh terhadap Perceived
Ease of Use (PEOU)?
3. H3 = Apakah System Quality (SQ) berpengaruh terhadap Perceived
Usefulness (PU)?
4. H4 = Apakah System Quality (SQ) berpengaruh terhadap Perceived
Ease of Use (PEOU)?
5. H5 = Apakah Service Quality (SEQ) berpengaruh terhadap Perceived
Usefulness (PU)?
6. H6 = Apakah Service Quality (SEQ) berpengaruh terhadap Perceived
Ease of Use (PEOU)?
7. H7 = Apakah Perceived Usefulness (PU) berpengaruh terhadap
Acceptance of IT (AI)?
8. H8 = Apakah Perceived Ease of Use (PEOU) berpengaruh terhadap
Acceptance of IT (AI)?
64
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Pendekatan Penelitian
Penelitian evaluasi penerimaan aplikasi Mobile AIS ini dilakukan dengan
menerapkan pendekatan kuantitatif dan menggunakan strategi penelitian yang
berurutan sesuai dengan tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menganalisis faktor-
faktor penerimaan aplikasi Mobile AIS UIN Syarif Hidayatullah dan menguji
beberapa hipotesis terkait dengan faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan
pengguna terhadap aplikasi Mobile AIS. Peneliti menggunakan pendekatan
kuantitatif sehingga diperlukan metode pengumpulan data dan analisis data untuk
menyelesaikan penelitian ini.
Pengumpulan data yang dilakukan pada penelitian ini adalah dengan
menggunakan kuisioner. Selain itu, peneliti juga melakukan observasi langsung
terhadap aplikasi Mobile AIS, hasil dari observasi ini ditujukan sebagai data
tambahan dalam diskusi penelitian ini. Sedangkan untuk analisis data dilakukan
secara statistik dengan menggunakan aplikasi pengolah statistik. Perangkat lunak
yang digunakan dalam penelitian ini adalah Ms. Word 2016 untuk penulisan
laporan, Ms. Excel 2016 untuk pengolahan data demografis, dan SmartPLS 3 untuk
mengolah data dari responden yang dikumpulkan melalui kuisioner.
Penelitian ini menggunakan metode analisis data yaitu PLS-SEM. Alasan
peneliti menggunakan metode ini adalah karena pernyataan Hair et al. yang
menyatakan jika penelitian berupa perpanjangan dari teori yang ada, maka
disarankan untuk menggunakan PLS-SEM (Hair et al., 2011)
65
3.2 Metode Pengumpulan Data
3.2.1 Studi Pustaka
Peneliti melakukan pembelajaran terhadap beberapa literatur yang
berhubungan dengan penelitian ini untuk mendukung proses penelitian.
Diantaranya adalah buku-buku mengenai metode penelitian kuantitatif,
Technology Acceptance Model (TAM), D&M IS Success Model, PLS-SEM
dan SmartPLS. Selain itu, peneliti juga membaca artikel atau jurnal yang
terkait dengan penelitian penerimaan pengguna sebagai sumber referensi
untuk mengetahui hasil-hasil yang telah didapatkan dalam penelitian
sebelumnya sehingga dapat mengetahui kelebihan dan kekurangan dari
penelitian-penelitian tersebut. Berikut adalah beberapa penelitian sejenis
yang dijadikan peneliti sebagai referensi dalam penelitian ini.
66
Tabel 3.1 Literatur Penelitian Sejenis
Judul Tahun Penulis Teknik
Analisis Model Hasil
Evaluasi Kesuksesan
Implementasi Aplikasi
Pengelolaan Tugas Belajar di
BPK
2014
Tri Cahya Wisnhu
Groho, Wing Wahyu
Winarno, Adhistya
Erna Permanasari
PLS-SEM
TAM &
Updated IS
Success
Model
Terdapat beberapa hipotesis yang diterima
dalam penelitian ini, yaitu Kualitas Sistem dan
Kualitas Informasi berpengaruh positif terhadap
kemudahan. Kualitas Informasi dan Kualitas
Layanan berpengaruh positif terhadap kegunaan.
Kegunaan dan Kemudahan berpengaruh positif
terhadap kepuasan pengguna. Dan Kepuasan
pengguna berpengaruh positif terhadap Manfaat
Bersih.
Ada dua hipotesis yang ditolak yaitu pengaruh
positif antara Kualitas Sistem dengan Kegunaan dan
pengaruh positif antara Kualitas Layanan dengan
Kemudahan. Dua hipotesis ini dianggap tidak
memiliki pengaruh yang positif
Evaluasi Aplikasi Sistem
Informasi Penerimaan Online
Menggunakan Information
Systems Success Model
2016 Achmad Ramadhani,
Edwin Riksakomara PLS-SEM
IS Success
Model
Terdapat 4 hipotesa yang dinyatakan
berpengaruh signifikan yaitu Information Quality
terhadap Intention to Use, Intention to Use terhadap
User Satisfaction dan Net Benefit, serta antara User
Satisfaction dengan Net Benefit.
67
Judul Tahun Penulis Teknik
Analisis Model Hasil
Analisis Pengaruh Faktor
Kemudahan & Manfaat
Terhadap Penerimaan Pengguna
Sistem Informasi Data Pokok
Pendidikan Dasar
2014
Nurmaini Dalimunthe,
Astuti Meflinda,
Syahrul Azmi
Regresi
Berganda
TAM
Modifikasi
Oktivianti
(2007)
Hasil dari penelitian ini menyatakan bahwa
perceived ease of use dan perceived usefulness
berpengaruh signifikan secara parsial terhadap
penerimaan. Serta, perceived ease of use dan
perceived usefulness secara bersama-sama juga
memiliki pengaruh signifikan secara parsial
terhadap penerimaan.
Penerapan TAM dalam
Pengujian Model Penerimaan
Sistem Informasi Keuangan
Daerah
2016 Fran Sayekti, Pulasna
Putarta PLS-SEM TAM
Hasil dari penelitian ini menyatakan bahwa
perceived ease of use berpengaruh terhadap
peneerimaan dan perceived usefulness tidak
berpengaruh terhadap penerimaan. Serta, perceived
ease of use dan perceived usefulness secara
bersama-sama mempengaruhi penerimaan.
Evaluation of the “e-Daftar”
System Using the TAM 2018
Rohalla Mohd Rosly,
Fariza Khalid
Regresi
Berganda TAM
Hubungan Perceived Ease of Use dengan
Attitude Towards Using lebih kuat dibandingkan
dengan hubungan Perceived Usefulness dengan
Attitude Towards Using
Measuring The Delone and
McLean Model of IS Succes
Applied to Banking Sector of
Turkey
2015 Busra Kutlu, Asil
Alyaka Regresi
D&M
Succes
Model
Kualitas Sistem tidak memiliki pengaruh
terhadap model yang digunakan. Tiga variabel
lainnya yaitu Kualitas Informasi, Kualitas Layanan
dan Kepuasan Pengguna memiliki pengaruh
terhadap Net Benefit
68
Judul Tahun Penulis Teknik
Analisis Model Hasil
Penerapan Model TAM untuk
Menilai Tingkat Penerimaan
Nelayan terhadap Penggunaan
GPS
2015 Tasmil, Herman PLS-SEM TAM
Terdapat beberapa jalur yang dinyatakan
signifikan secara positif yaitu
- perceived ease of use terhadap perceived
usefulness dan attitude towards using,
- perceived usefulness terhadap attitude towards
using dan behavior intention to use,
- behavior intention to use terhadap actual use,
- actual use terhadap perceived facilities, dan
- perceived facilities terhadap attitude towards
using
Evaluasi Kesuksesan SI
Manajemen pada RSJ Menur
Surabaya
- Nurul Iriandani,
Hanim maria Astuti, PLS-SEM
D&M
Succes
Model
Hanya satu hipotesa yang diterima yaitu
intention to use berpengaruh positif terhadap net
benefit
Analisis Penerimaan Pelanggan
Terhadap Sistem Informasi
Website PLN dengan Model
TAM
2016 Nurmaini Dalimunthe,
Ger Mustofa
Regresi
Berganda TAM
Hasil dari penelitian ini menyatakan bahwa
perceived ease of use dan perceived usefulness
berpengaruh signifikan secara parsial terhadap
penerimaan. Serta, perceived ease of use dan
perceived usefulness secara bersama-sama juga
memiliki pengaruh signifikan secara parsial terhadap
penerimaan.
69
Judul Tahun Penulis Teknik
Analisis Model Hasil
Model Evaluasi Kesuksesan dan
Penerimaan Sistem Informasi
E-Learning pada Lembaga
Diklat Pemerintah
2014 Haris Pamugar, Wing
Wahyu Winarno,
Warsun Najib
- UTAUT,
TAM,
D&M
Success
Model
Menghasilkan integrasi model baru
An Integrated Success Model
for Evaluating Information
System in Public Sectors
2012 Abdel Nasser H. Zaied - D&M
Succes
Model,
TAM
Menghasilkan integrasi model baru
Proposed M-Learning Model
based on Two Models
2016 Ammar Khader
Mohammad Almasri
- D&M
Succes
Model,
TAM
Menghasilkan integrasi model baru
70
3.2.2 Studi Lapangan
Studi lapangan merupakan penelitian yang dilakukan secara
langsung terhadap obyek yang sedang diteliti. Adapun teknik-teknik yang
dilakukan dalam studi lapangan ini adalah sebagai berikut :
1. Observasi
Pada tahapan ini, peneliti melakukan observasi secara langsung
terhadap aplikasi Mobile AIS dengan cara menggunakan Mobile AIS
untuk mengetahui proses terjadi pada aplikasi ini. Selain itu, peneliti
juga mengamati ulasan yang ada pada aplikasi Mobile AIS dengan
melihat data statistik aplikasi dari awal aplikasi tersebut rilis hingga
tanggal 12 Maret 2019 yang terdapat 62 ulasan untuk mengetahui
pendapat pengguna mengenai aplikasi tersebut.
2. Wawancara
Wawancara dilakukan peneliti sebagai studi pendahuluan untuk
mengumpulkan data-data yang dapat mendukung penelitian ini.
Wawancara dilakukan kepada beberapa expert di bidang evaluasi yaitu
Fitroh, M.Kom selaku dosen di UIN Syarif Hidayatullah dan Imam
Halim Mursyidin, M.Kom selaku IT Auditor. Kesimpulan yang
didapatkan peneliti dari wawancara yang dilakukan adalah bahwa
sebuah penelitian evaluasi terhadap aplikasi dapat dilakukan kapanpun
dan tidak ada batas waktu tertentu.
71
Selain itu, peneliti juga melakukan wawancara kepada salah satu staf
PUSTIPANDA yaitu Bapak Indra untuk mengetahui tentang aplikasi
Mobile AIS ini lebih dalam lagi.
3. Kuisioner
Pengumpulan data ini dilakukan dengan menyebarkan kuisioner secara
langsung maupun tidak langsung. Kuisioner disebarkan kepada
pengguna akhir aplikasi Mobile AIS yaitu mahasiswa UIN Syarif
Hidayatullah. Tujuan pembuatan kuisioner ini adalah untuk
menganalisis penerimaan pengguna terhadap aplikasi Mobile AIS serta
faktor apa saja yang mempengaruhi penerimaan pengguna dimana
daftar pernyataan mengacu pada model penelitian dan menggunakan
skala likert untuk skala penilaiannya. Penyebaran kuisioner secara
langsung dilakukan dengan tatap muka dengan calon responden,
sedangkan untuk penyebaran secara tidak langsung dilakukan dengan
bantuan fitur Google Forms untuk proses pengisian dan menggunakan
bantuan sosial media untuk proses penyebaran link kuisioner tersebut.
3.3 Metode Analisis Data
3.3.1 Model Penelitian
Berdasarkan studi literatur yang telah dilakukan peneliti
sebelumnya, model pada penelitian ini diadopsi dari Technology
Acceptance Model (TAM) oleh Davis (1989) yang dimodifikasi oleh
Oktavianti (2007) dan D&M IS Success Model oleh DeLone dan McLean
(2003). Model penelitian ini terdiri dari 8 variabel yaitu information quality,
72
system quality, service quality, perceived usefulness, perceived ease of use
dan acceptance of IT.
Gambar 3.1 Model Penelitian
3.3.2 Indikator Penelitian
Berikut adalah penjabaran dari variabel dan indikator dari enam
variabel yang digunakan dalam penelitian:
Tabel 3.2 Indikator Penelitian
Kode Variabel Indikator
Definisi Referensi Kode Indikator
IQ Information
Quality
IQ1 Kelengkapan
Informasi yang
dihasilkan lengkap
mencakup seluruh
informasi yang
dibutuhkan oleh
pengguna dalam
pengambilan
keputusan
(DeLone &
McLean, 2003)
(Nugroho et al,
2013)
(Saputro et al,
2015)
(Groho et al,
2014)
(Eldrandaly,
2015)
(Hilmy et al,
2018)
(Zaeid, 2012)
IQ2 Mudah
dipahami
Informasi yang
dihasilkan oleh
sistem mudah
dipahami oleh
pengguna
73
Kode Variabel Indikator
Definisi Referensi Kode Indikator
IQ3 Relevan
Informasi yang
dihasilkan sesuai
dengan kebutuhan
pengguna
(Falina & Hudin,
2017)
(DeLone &
McLean, 2016)
IQ4-5 Akurat
Informasi yang
diberikan jelas dan
mencerminkan
maksud dari
informasi itu
IQ6 Ketepatan
Waktu
Ketepatan waktu
dari informasi yang
ada
IQ7 Kehandalan
Informasi
Kehandalan
informasi yang
disajikan oleh
sistem
SQ System
Quality
SQ1 Kehandalan
Sistem
Ketahanan sistem
dari kerusakan dan
kesalahan, serta
dapat melayani
kebutuhan
pengguna tanpa
adanya masalah
yang dapat
mengganggu
kenyamanan
pengguna
(DeLone &
McLean, 2003)
(Nugroho et al,
2013)
(Groho et al,
2014)
(Eldrandaly,
2015)
(Falina & Hudin,
2017)
(Hilmy et al,
2018)
(DeLone &
McLean, 2016)
(Zaeid, 2012)
(Saputro et al,
2015)
SQ2 Waktu
Respon
Kecepatan akses
yang dimiliki oleh
sistem dalam
kondisi optimal
ataupun kecepatan
pengguna dalam
menelusuri
informasi yang
dibutuhkan
SQ3 Keamanan Dilihat melalui
data tidak dapat
74
Kode Variabel Indikator
Definisi Referensi Kode Indikator
terhapus jika
terdapat kesalahan
dari pengguna
SQ4 Kenyamanan
Akses
Tingkat
kenyamanan
pengguna dalam
mengakses sistem
SQ5 Bahasa
Pengaruh bahasa
yang digunakan
oleh sistem
terhadap pengguna
SQ6 Realisasi
Ekspektasi
Kemampuan
sistem dalam
merealisasikan
ekspektasi
pengguna
SEQ Service
Quality
SEQ1 Jaminan
Pelayanan yang
diberikan oleh SI
mencakup
pengetahuan,
bebas dari bahaya,
resiko atau
keragua-raguan
(DeLone &
McLean, 2003)
(Kelana, 2016)
(Nugroho et al,
2013)
(Saputro et al,
2015)
(Groho et al,
2014)
(Hilmy et al,
2018)
(DeLone &
McLean, 2016)
SEQ2 Empati
Memahami
keperluan
pengguna sistem
informasi dan
kemudahan dalam
berkomunikasi
SEQ3 Responsif
Kecepatan sistem
dalam merespon
ketika pengguna
mengakses
informasi
SEQ4-
5 Pelayanan
Kualitas layanan
yang didapatkan
pengguna dari
sistem informasi
75
Kode Variabel Indikator
Definisi Referensi Kode Indikator
PU Perceived
Usefulness
PU1 Mempercepat
Kerja
Kemampuan
sistem untuk
membuat
pekerjaan lebih
cepat
(Davis, 1989)
(Surachman,
2008)
(Fatmasari et al,
2013)
(Groho et al,
2014)
(Pratiwi et al,
2017)
PU2 Efektif
Kemampuan
sistem untuk
membuat kerja
menjadi lebih
efektif
PU3 Berguna
Kemampuan
sistem untuk
menjadi sangat
bermanfaat bagi
penggunanya
PEU Perceived
Ease of Use
PEU1 Mudah
Dipelajari
Tingkat
kemudahan sistem
untuk dipelajari
penggunanya
(Davis, 1989)
(Surachman,
2008)
(Fatmasari et al,
2013)
(Groho et al,
2014)
(Pratiwi et al,
2017)
(Zaeid, 2012)
PEU2 Mudah
Dikelola
Tingkatan sistem
yang mudah di
kontrol oleh
penggunanya
PEU3
Jelas &
mudah
dipahami
Tingkatan sistem
yang jelas dan
mudah dipahami
oleh pengguna
PEU4
Mudah
menjadi
terampil
Kemudahan
pengguna untuk
dapat terampil
dalam
menggunakan
sistem
PEU5 Mudah
Digunakan
Kemudahan
pengguna dalam
menggunakan
sistem
76
Kode Variabel Indikator
Definisi Referensi Kode Indikator
AI Acceptance
of IT
AI1 Sikap
Penggunaan
Kecenderungan
pengguna untuk
tetap menggunakan
sistem
(Fatmasari et al,
2013)
(Surachman,
2008) AI2-3
Penggunaan
Aktual
Frekuensi
penggunaan sistem
3.3.3 Perancangan Kuisioner
Berdasarkan model penelitian yang digunakan dalam penelitian ini,
dilakukan perancangan kuisioner untuk nantinya dijadikan sumber data
utama untuk mengetahui tingkat penerimaan serta faktor-faktor yang
mempengaruhi penerimaan pengguna terhadap aplikasi Mobile AIS UIN
Syarif Hidayatullah. Kuisioner yang dirancang terdiri dari 9 pertanyaan
umum mengenai profil dari responden untuk kemudian menjadi data
demografis penelitian dan 29 pernyataan pengujian yang telah disesuaikan
dengan variabel-variabel pada model penelitian.
Penelitian ini menggunakan skala likert pada pengisian kuisioner
dengan skala penilaiannya menggunakan lima pilihan jawab yaitu :
Tabel 3.3 Bobot Skala Likert
Jawaban Bobot
Sangat setuju / selalu / sangat positif 5
Setuju / sering / positif 4
Ragu-ragu / kadang-kadang / netral 3
Tidak setuju / hampir tidak pernah / negatif 2
Sangat tidak setuju / tidak pernah / sangat negatif 1
77
Kuisioner ini terbagi menjadi dua bagian. Pertama, pertanyaan
mengenai profil responden. Dan kedua, pertanyaan mengenai penerimaan
responden terhadap aplikasi Mobile AIS. Pertanyaan profil responden yang
terdiri dari 9 pertanyaan dapat dilihat pada Tabel 3.3 dibawah ini.
Tabel 3.4 Pertanyaan Profil Responden
NO Pertanyaan Pilihan Jawaban
1 Nama
2 Email/Telepon
3 Jenis Kelamin Perempuan Laki-Laki
4 Fakultas Fakultas Dirasat Islamiyah (FDI)
Fakultas Ilmu Tarbiyah & Keguruan
(FITK)
Fakultas Syariah & Hukum (FSH)
Fakultas Adab & Humaniora (FAH)
Fakultas Ilmu Sosial & Ilmu Poltik
(FISIP)
Fakultas Kedokteran (FK)
Fakultas Ilmu Kesehatan
Fakultas Ushuluddin (FU)
Fakultas Dakwah & Ilmu
Komunikasi (FDIKOM)
Fakultas Ekonomi & Bisnis (FEB)
Fakultas Sains & Teknologi (FST)
Fakultas Psikologi
5 Jurusan/Program Studi
6 Semester
7 Apakah Anda sudah
pernah menggunakan
aplikasi Mobile AIS?
Sudah Belum
8 Seberapa sering Anda
menggunakan aplikasi
Mobile AIS?
Setiap Hari
Satu kali dalam seminggu
Satu kali dalam dua minggu
Satu kali dalam sebulan
Lainnya
78
NO Pertanyaan Pilihan Jawaban
9 Secara keseluruhan,
apakah Anda dapat
menerima aplikasi
Mobile AIS ini?
Menerima
Netral / Tidak Tahu
Tidak Menerima
Sedangkan indikator dan daftar pertanyaan mengenai penerimaan
pengguna yang digunakan dalam penelitian ini yang terdiri dari 29
pertanyaan dapat dilihat pada Tabel 3.4 dan kuisioner lengkap dapat dilihat
pada bagian lampiran.
Tabel 3.5 Indikator dan Pernyataan Penelitian
Variabel Indikator Pernyataan
Information
Quality
Kelengkapan
Informasi yang tersedia pada aplikasi
Mobile AIS cukup lengkap untuk
memenuhi kebutuhan informasi saya
Mudah
dipahami
Informasi yang disajikan dalam aplikasi ini
mudah untuk saya pahami
Relevan Informasi yang disajikan sesuai dengan
kebutuhan saya
Akurat Informasi yang disajikan akurat
Informasi yang disajikan tidak ambigu
Ketepatan
Waktu
Informasi yang saya dapatkan adalah
informasi terkini dan selalu diperbarui
Kehandalan
Informasi
Saya dapat mengandalkan informasi yang
disajikan pada aplikasi ini untuk memenuhi
kebutuhan informasi perkuliahan saya
System
Quality
Kehandalan
Sistem
Aplikasi ini dapat dihandalkan karena
jarang terjadi kesalahan/error
Waktu
Respon
Aplikasi ini mampu merespon permintaan
saya dengan cepat
Keamanan Saya percaya bahwa data pribadi saya aman
di dalam aplikasi ini
Kenyamanan
Akses
Aplikasi ini nyaman dan mudah untuk
digunakan
79
Variabel Indikator Pernyataan
Bahasa Bahasa yang digunakan dalam aplikasi ini
mudah untuk saya pahami
Realisasi
Ekspektasi
Aplikasi ini sesuai dengan harapan saya
Service
Quality
Jaminan Saya merasa aman saat mengakses ataupun
mengirim data melalui aplikasi ini
Empati
Aplikasi ini memahami kebutuhan
informasi saya dan memberikan informasi
yang bermanfaat bagi kebutuhan saya
Responsif
Aplikasi ini selalu memberikan respon
sesuai dengan apa yang saya inginkan
dengan cepat dan tepat
Pelayanan
Saya dapat menemui PUSTIPANDA secara
langsung jika terjadi kesalahan pada
aplikasi dan menerima pelayanan dengan
cepat
Ada panduan penggunaan aplikasi yang
diberikan oleh pihak PUSTIPANDA
Perceived
Usefulness
Mempercepat
Kerja
Aplikasi ini membuat pekerjaan saya
(seperti mengisi KRS, melihat informasi-
informasi perkuliahan, mengisi penilai
dosen dan lainnya) menjadi lebih cepat
Efektif Aplikasi ini meningkatkan efektivitas
pekerjaan yang saya lakukan
Berguna Aplikasi ini sangat bermanfaat bagi saya
Perceived
Ease of Use
Mudah
Dipelajari
Aplikasi ini mudah untuk saya pelajari
Mudah
Dikelola
Saya merasa mudah untuk membuat
aplikasi ini melakukan apa yang saya
inginkan
Jelas &
mudah
dipahami
Menu yang tersedia pada aplikasi ini jelas
dan mudah untuk saya pahami
Mudah
menjadi
terampil
Saya merasa mudah untuk menjadi ahli
dalam menggunakan aplikasi ini
Mudah
Digunakan
Secara keseluruhan, aplikasi ini sangat user
friendly sehinnga mudah untuk digunakan
80
Variabel Indikator Pernyataan
Acceptance
of IT
Sikap
Penggunaan
Saya akan selalu menggunakan aplikasi ini
di setiap semester
Penggunaan
Aktual
Saya selalu menggunakan aplikasi ini untuk
melakukan pekerjaan saya
Saya merasa puas dengan aplikasi ini
karena sesuai dengan kebutuhan saya
3.3.4 Pelaksanaan Kuisioner
Penelitian ini melakukan penyebaran kuisioner secara langsung dan
tidak langsung kepada responden. Penyebaran secara langsung dilakukan
peneliti dengan langsung mendatangi calon responden. Sedangkan
penyebaran secara tidak langsung dilakukan dengan bantuin fitur Google
Forms untuk pengisian kuisioner dan menggunakan sosial media untuk
penyebaran link dari kuisioner tersebut. Penyebaran dilakukan dalam kurun
waktu 15 hari (1 April 2019 – 15 April 2019) untuk mencapai jumlah sampel
yang telah ditargetkan dalam penelitian ini.
Penelitian ini menggunakan purposive sampling untuk pengambilan
sampelnya, dimana peneliti menentukan sampel hanya pada mahasiswa
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta yang sudah pernah
menggunakan aplikasi Mobile AIS. Populasi pada penelitian ini adalah
pengguna aplikasi Mobile AIS yaitu mahasiswa UIN Syarif Hidayatullah.
Populasi yang tercatat pada tanggal 12 Maret 2019 adalah sudah ada 11.501
pengguna aktif aplikasi Mobile AIS ini.
Dalam penentuan jumlah sampel, digunakan kriteria jumlah sampel
dengan pendekatan Structural Equation Model (SEM), yaitu menggunakan
rule of thumb yang dilakukan dengan cara anak panah (path) dikalikan
81
dengan sepuluh. Penelitian ini memiliki 8 anak panah (path) sehingga
sampel minimun pada penelitian ini adalah 80 sampel.
Selain itu, peneliti juga menggunakan Rumus Slovin dalam
penentuan jumlah minimal sampel dengan menggunakan standar error
sebesar 7%. Menurut DataStar pada tahun 2008 menyatakan bahwa standar
error yang dapat diterima dalam penelitian survei adalah berkisar antar 4–
8% (Subianto & Hamsal, 2013). Penelitian ini menggunakan standar error
sebesar 7% karena alasan keterbatasan waktu dan biaya penelitian. Berikut
adalah perhitungan minimal sampel penelitian :
𝑛 =11.501
(1 + 11.501 𝑥 0,072)= 200.5
Dari perhitungan rumus diatas dengan jumlah populasi yang
terhitung 11.501, didapatkan jumlah minimal sampel adalah 201 sampel.
Setelah semua kuisioner terkumpul, akan disaring dan
diklasifikasikan dengan bantuan perangkat lunak pengolah angka Ms.
Excel. Dalam kurun waktu penyebaran kuisioner, peneliti berhasil
memperoleh 237 data dan diperoleh bahwa seluruh data yang terkumpul
valid untuk digunakan. Kuisioner yang didapatkan dari penyebaran
langsung adalah sebanyak 92 data, sedangkan sisanya didapatkan dari
penyebaran tidak langsung yaitu melalui bantuan Google Forms.
Tabel 3.6 Data Kuisioner
Metode Penyebaran Jumlah
Penyebaran Langsung 92
Penyebaran Tidak Langsung 145
82
3.4 Analisis Data dan Interpretasi Hasil
3.4.1 Analisis Data Demografis
Analisis data demografis dilakukan peneliti dengan menggunakan
bantuan perangkat lunak pengolah angka yaitu Ms. Excel 2016. Data
responden dikelompokkan menjadi beberapa bagian yaitu jenis kelamin,
fakultas, semester, dan status penerimaan pengguna.
3.4.2 Analisis Statistik
Analisis statistik dilakukan dengan bantuan perangkat lunak
SmartPLS versi 3.0. Terdapat dua jenis analisis yang dilakukan dalam
tahapan analisis statistik ini, yaitu analisis model pengukuran (outer model)
dan analisis model struktural (inner model).
Model pengukuran (outer model) bertujuan untuk menilai validitas
dan raliabilitas model yang akan digunakan dalam penelitian ini. Model
pengukuran ini terdiri dari empat tahapan pengujian yaitu individual item
reliability, internal consistency reliability, average variance extracted, dan
discriminant validity,
Sedangkan, model struktural (inner model) bertujuan untuk melihat
hubungan antar variabel yang ada dalam model penelitian. Model struktural
terdiri dari enam tahapan pengujian yaitu path coefficient (𝛽), R2
(coefficient of determination), t-test, f2 (effect size), Q2 (predictive
relevance) dan q2 (relative impact).
83
3.4.3 Interpretasi Hasil
Pada interpretasi hasil, peneliti mendeskripsikan hasil-hasil
pengolah data demografis, outer model, maupun inner model. Peneliti
membandingkan dan mempertimbangkan beberapa literatur terkait untuk
menterjemahkan hasil analisis secara statistika kuantitatif. Hasil analisis ini
kemudian yang akan digunakan untuk menjawab hipotesa akhir.
Selanjutnya hasil pengolahan data dan interpretasi tersebut akan dijelaskan
secara lengkap pada BAB IV.
3.5 Kerangka Penelitian
Penelitian ini mencakup beberapa tahapan yang diawali dengan identifikasi
dan perumusan masalah. Kemudian dilanjutkan dengan metode penelitian yang
terdiri dari dua metode yaitu pengumpulan data yang mencakup studi pustaka,
observasi, wawancara serta kuesioner dan metode analisis yang mencakup model
penelitian yang diadopsi dari Technology Acceptance Model (TAM) dan D&M IS
Success Model. Penelitian ini diakhiri dengan interpretasi hasil penelitian yang
mencakup analisis demografis, analisis outer model dan analisis inner model. Dari
interpretasi hasil penelitian ini, didapatkanlah kesimpulan dan saran dari penelitian
ini. Berikut pada Gambar 3.2 merupakan kerangka berpikir pada penelitian ini.
84
Gambar 3.2 Kerangka Penelitian
85
BAB IV
PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum Perusahaan
4.1.1 Struktur Organisasi
Sesuai Peraturan Menteri Agama Republik Indonesia Nomor 6
Tahun 2013 tentang Organisasi dan Tata Kerja Universitas Islam Negeri
Syarif Hidayatullah Jakarta yang telah diperbarui dalam Peraturan Menteri
Agama Republik Indonesia Nomor 1 Tahun 2018 tentang Perubahan Kedua
Atas Peraturan Menteri Agama Nomor 6 Tahun 2013, organ pengelola yang
ada pada UIN Syarif Hidayatullah adalah sebagai berikut :
A. Rektor dan Wakil Rektor
B. Fakultas
1. Ilmu Tarbiyah dan Keguruan
2. Adab dan Humaniora
3. Ushuluddin
4. Syariah dan Hukum
5. Dakwah dan Ilmu Komunikasi
6. Dirasat Islamiyah
7. Psikologi
8. Ekonomi dan Bisnis
9. Sains dan Teknologi
10. Kedokteran
11. Ilmu Kesehatan
86
12. Ilmu Sosial dan Ilmu Politik
C. Pascasarjana
D. Biro
1. Biro Administrasi Umum dan Kepegawaian
2. Biro Perencanaan dan Keuangan
3. Biro Administrasi Akademik, Kemahasiswaan dan Kerjasama
E. Lembaga
1. Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LP2M)
a. Pusat Penelitian dan penerbitan
b. Pusat Pengabdian kepada Masyarakat
c. Pusat Studi Gender dan Anak
d. Pusat Layanan Kerjasama Internasional
e. Pusat Layanan Hubungan Masyarakat dan Bantuan Hukum
2. Lembaga Penjaminan Mutu
a. Pusat Pengembangan Standar Mutu
b. Pusat Audit dan Pengendalian Mutu
F. Unit Pelaksana Teknis
1. Pusat Perpustakaan
2. Pusat Teknologi Informasi dan Pangkalan Data (PUSTIPANDA)
3. Pusat Pengembangan Bahasa
4. Pusat Mah’ad Al-Jami’ah
5. Pusat Pengembangan Bisnis
87
4.1.2 Sejarah PUSTIPANDA
Pusat Teknologi Informasi dan Pangkalan Data (PUSTIPANDA)
merupakan salah satu unit pelaksana teknis di UIN Syarif Hidayatullah yang
bertugas untuk mengelola dan mengembangkan sistem informasi dan
pangkalan data di lingkungan universitas.
Cikal bakal berdirinya PUSTIPANDA adalah karena dibentuknya
bagian Sistem Informasi dengan satu sub bagian sistem informasi dibawah
Biro Perencaaan dan Keuangan pada tahun 2000 yang memfokuskan pada
layanan data dan akademik yaitu memproses data nilai dari manual dengan
media kertas ke dalam sistem komputer. Lalu, tahun 2002 terjadi perubahan
pada struktur organisasi bagian Sistem Informasi seiringnya dengan
perubahan IAIN Syarif Hidayatullah Jakarta menjadi UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta. Hal ini dilakukan untuk merespon kebutuhan UIN
Syarif Hidayatullah akan pemanfaatan sistem dan teknologi informasi yang
lebih baik dalam menghadapi persaingan global.
Pada tahun 2003, dibentuk sub bagian di dalam bagian Sistem
Informasi ini. Sub bagian yang dibentuk antara lain adalah sub bagian
Hubungan Masyarakat, sub bagian Pengembangan Sistem dan sub bagian
Pengolahan Data. Sub bagian Pengembangan Sistem memiliki tanggung
jawab dalam implementasi pemanfaatan teknologi informasi dengan mulai
dikembangkannya SIMPERTI (Sistem Informasi Perguruan Tinggi).
SIMPERTI merupakan sebuah sistem komputerisasi akademik yang lebih
integratif, yang menangani seluruh administrasi secara menyeluruh.
88
Pada tahun 2010 dengan diterbitkannya Surat Keputusan Rektor
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, berdirilah Pusat Komputer atau lebih
dikenal dengan PUSKOM. Tujuan dari pendirian PUSKOM ini adalah
untuk mengakselerasi pemandaatan teknologi informasi untuk mendukung
visi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta menjadi world class university.
PUSKOM merupakan metamorfossis dari sub bagian Pengembangan
Sistem, bagian Sistem Informasi, Biro Perencanaan, Keuangan dan Sistem
Informasi. PUSKOM kemudian melakukan beberapa pembenahan di
bidang pengembangan sistem, jaringan dan data center secara global di
lingkungan UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
Pada akhir tahun 2013, sesuai dengan perkembangan universitas dan
arah pengembangan sistem informasi dan teknologi informasi, maka
dilakukan perubahan nama PUSKOM menjadi PUSTIPANDA (Pusat
Teknologi Informasi dan Pangkalan Data). Selain perubahan nama, juga
dilakukan penambahan dan pengembangan divisi yang ada didalamnya
yaitu yang awalnya hanya mencakup 3 divisi (Support, Development dan
Operational) menjadi 5 divisi (IT Support, IT Development, IT Operation
& Networking, IT Security & Data Center dan IT Management).
Layanan IT di Pusat Teknologi Informasi dan Pangkalan Data
(PUSTIPANDA) UIN Syarif Hidayatullah
a. e-Campus. Meliputi pelayanan user account dan penggunaan aplikasi e-
Campus (AIS, e-LKP, Journal, SPMB dan lainnya).
89
b. e-Mail. Meliputi pelayanan user account dan penggunaan email
@uinjkt.ac.id @mhs.uinjkt.ac.id beserta fiturnya
c. Internet & Networking. Meliputi pelayanan koneksi internet, instalasi &
troubleshooting koneksi jaringan, IP Publik dan lainnya.
d. Data Center. Meliputi pelayanan virtual server, hak akses server,
colocation server dan lainnya.
e. Website & Blog. Meliputi pelayanan instalasi dan penggunaan website
& blog UIN Syarif Hidayatullah.
f. Hosting & Subdomain. Meliputi pelayanan pembuatan hosting &
subdomain (.uinjkt.ac.id).
g. Development. Meliputi pelayanan pengembangan aplikasi sistem
informasi.
h. Data. Meliputi pelayanan permintaan data informasi publik.
Hingga saat ini, telah banyak produk-produk yang berhasil
dikembangkan oleh PUSTIPANDA. Berikut adalah beberapa produk-produk
yang dihasilkan oleh PUSTIPANDA :
a. Academic Information System (AIS) (https://ais.uinjkt.ac.id)
b. Sistem SPMB Mandiri (http://spmb.uinjkt.ac.id)
c. Service Desk UIN Jakarta (http://servicedesk.uinjkt.ac.id)
d. E-Journal (http://journal.uinjkt.ac.id)
e. Institutional Repository (http://repository.uinjkt.ac.id
f. Sistem Informasi RBA (http://sirba.uinjkt.ac.id)
g. Sistem Laporan Kinerja Pegawai (e-LKP) (http://lkp.uinjkt.ac.id)
90
h. Host to Host Real Time Payment, pembayaran online untuk SPMB,
perkuliah dan lainnya
i. Website pendukung kegiatan UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
- PUSTIPANDA (http://pustipanda.uinjkt.ac.id)
- PUSLITPEN (http://puslitpen.uinjkat.ac.id)
- Bagian akademik (http://akademik.uinjkt.ac.id)
- Bagian kemahasiswaan (http://kemahasiswaan.uinjkt.ac.id), dan
lainnya
j. Peningkatan infrastruktur jaringan dan wireless di lingkungan kampus 1
dan 2
k. Sistem Aplikasi Uang Kuliah Tunggal (UKT) (http://ukt.uinjkt.ac.id)
4.1.3 Visi PUSTIPANDA
Pusat Teknologi Informasi dan Pangkalan Data (PUSTIPANDA)
UIN Syarif Hidayatullah memiliki visi yaitu “UIN Syarif Hidayatullah
Jakarta Menjadi Universitas Digital Kelas Dunia Untuk Mendukung
Integrasi Keilmuan, Keislaman, dan Keindonesiaan”.
4.1.4 Misi PUSTIPANDA
Pusat Teknologi Informasi dan Pangkalan Data (PUSTIPANDA)
UIN Syarif Hidayatullah memiliki misi yaitu sebagai berikut :
a. Meningkatkan performa sistem informasi perguruan tinggi yang
innovative, creative, high availability, high reliability, secure, fast,
informed, documented, and integrated dalam rangka meningkatkan
91
kinerja dan mutu bidang pendidikan, pengajaran, penelitian, publikasi
ilimiah, pengabdian masyarakat dan organisasi UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
b. Meningkatkan mutu tata kelola universitas dengan pemanfaatan
teknologi Information and Communications Technology (ICT)
c. Meningkatkan penelitian di bidang ICT dalam rangka menjaga
bussiness continuity dan knowledge share pengembangan Information
and Communications Technology (ICT)
4.1.5 Sasaran Mutu
Pusat Teknologi Informasi dan Pangkalan Data (PUSTIPANDA)
UIN Syarif Hidayatullah memiliki sasaran mutu yaitu sebagai berikut :
a. Membuat sistem Information and Communications Technology (ICT)
yang berorientasi kepada kebutuhan stakeholder dan shareholder UIN
Syarif Hidayatullah Jakarta.
b. Meningkatkan kualitas prasarana, SDM, dan layanan Information and
Communications Technology (ICT) di lingkungan UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta.
c. Mengembangkan dan mengimplementasikan tata kelola IT sesuai
dengan standarisasi nasional dan internasional.
4.1.6 Core Business
Pusat Teknologi Informasi dan Pangkalan Data (PUSTIPANDA)
UIN Syarif Hidayatullah memiliki core business yaitu sebagai berikut :
92
a. Pelaksana pengembangan dan pemeliharaan sistem informasi
b. Pelaksana pengembangan dan pemeliharaan jaringan
c. Pelaksana pelayanan sistem informasi dan jaringan
d. Pelaksana kerjasama antar Pusat Komputer dan Sistem Informasi
perguruan tinggi dan / atau badan lain di dalam dan di luar negeri
e. Pelaksana administrasi Pusat Komputer
4.1.7 Tugas Pokok dan Fungsi PUSTIPANDA
A. Kepala PUSTIPANDA
a. Melakukan kerjasama dengan pihak luar untuk
pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK)
universitas.
b. Melakukan monitoring dan evaluasi secara berkala terhadap
kinerja PUSTIPANDA.
c. Melakukan pembinaan SDM yang ada di PUSTIPANDA.
d. Melakukan perencanaan pengembangan TIK untuk
mendukung aktivitas pembelajaran, penelitian, pengabdian
pada masyarakat dan urusan administrasi di lingkungan
universitas.
e. Melaporkan kegiatan sesuai tugas dan fungsi pokok kepada
pimpinan
f. Memberikan desposisi kepada bawahan dan unit-unit lain.
g. Memimpin pelaksanaan tugas pokok dan fungsi
PUSTIPANDA yang sudah diamanatkan universitas.
93
h. Mengendalikan implementasi tugas dan fungsi seluruh divisi
yang ada
i. Mengusulkan program-program kerja yang berhubungan
dengan pengembangan sistem, jaringan komputer
j. Menindaklanjuti desposisi dari pimpinan
k. Menyusun rencana strategis dan rencana operasional
PUSTIPANDA
l. Mewakili UIN untuk pekerjaan-pekerjaan yang berhubungan
dengan sistem dan jaringan komputer.
m. Melakukan koordinasi secara vertikal dengan pimpinan
universitas dan unit-unit kerja di lingkungan universitas
n. Melaksanakan pekerjaan lain untuk kepentingan lembaga
yang ditugaskan pimpinan.
B. Staf Administrasi
a. Melakukan kegiatan administrasi keuangan.
b. Membuat surat (undangan /surat tugas/SK/surat keterangan)
c. Mendokumentasikan kegiatan PUSTIPANDA
d. Menyusun SOP PUSTIPANDA
e. Melayani permintaan pekerjaan berkaitan dengan
PUSTIPANDA
f. Melakukan koordinasi langsung dengan Kepala
PUSTIPANDA dan koordinator bidang lainnya dalam
pelaksanaan tugas keseharian.
94
g. Melaksanakan pekerjaan lain untuk kepentingan lembaga
yang ditugaskan pimpinan.
C. Koordinator Bidang IT Development
a. Menyusun rencana pengembangan sistem informasi
perguruan tinggi UIN baik itu jangka panjang (5 tahun), dan
juga jangka pendek (1 tahun).
b. Melaksanakan program pengembangan sistem informasi
sesuai dengan rencana yang telah ditentukan
c. Melakukan evaluasi berkala terhadap pelaksanaan sistem
informasi (persemester)
d. Melakukan pembenahan sistem informasi baik itu yang
bersifat ad-hock maupun hasil dari evaluasi berkala sesuai
dengan kebutuhan stakeholder
e. Mengintegrasikan semua sistem yang sekarang masih berada
di unit-unit sesuai dengan misi lembaga yaitu membentuk one
stop data center
f. Mengembangkan sistem pengamanan data dan sistem
informasi yang dikembangkan.
g. Memberikan bantuan teknis operasional sistem informasi
manajemen kepada unit-unit yang membutuhkan.
h. Menyusun SOP pelaksanaan sistem informasi (Sistem
Informasi Perguruan Tinggi)
95
i. Mendokumentasikan semua kegiatan pengembangan sistem
sesuai dengan standar pengembangan
j. Melakukan pelatihan-pelatihan yang berhubungan dengan
pengembangan sistem informasi
k. Melakukan koordinasi langsung dengan Kepala
PUSTIPANDA dan koordinator bidang lainnya dalam
pelaksanaan tugas keseharian.
l. Melaksanakan pekerjaan lain untuk kepentingan lembaga
yang ditugaskan pimpinan.
D. Staf Bidang IT Development
a. Melaksanakan program pengembangan sistem informasi
sesuai dengan rencana yang telah ditentukan
b. Melakukan evaluasi berkala terhadap pelaksanaan sistem
informasi (persemester)
c. Melakukan pembenahan sistem informasi baik itu yang
bersifat ad-hock maupun hasil dari evaluasi berkala sesuai
dengan kebutuhan stakeholder
d. Mengintegrasikan semua sistem yang sekarang masih berada
di unit-unit sesuai dengan misi lembaga yaitu membentuk one
stop data center
e. Mengembangkan sistem pengamanan data dan sistem
informasi yang dikembangkan.
96
f. Memberikan bantuan teknis operasional sistem informasi
manajemen kepada unit-unit yang membutuhkan.
g. Menyusun SOP pelaksanaan Sistem Informasi Perguruan
Tinggi
h. Mendokumentasikan semua kegiatan pengembangan sistem
sesuai Dengan standar pengembangan
i. Melakukan pelatihan-pelatihan yang berhubungan dengan
pengembangan sistem informasi
j. Melakukan koordinasi langsung dengan Koordinator Tim IT
Development dalam pelaksanaan tugas keseharian.
k. Melaksanakan pekerjaan lain untuk kepentingan lembaga
yang ditugaskan pimpinan.
E. Koordinator Bidang IT Operation & Networking
a. Menyusun rencana pengembangan sistem jaringan jangka
pendek (pertahun) dan jangka panjang (perlima tahun).
b. Mengendalikan langsung operasionalisasi sistem jaringan di
lingkungan universitas dan seluruh unit yang ada, yaitu:
intranet, internet dan hotspot.
c. Melakukan troubleshooting jika terjadi masalah pada jaringan
internet dan intranet
d. Berkoordinasi langsung dengan perusahaan penyedia layanan
internet
e. Menata dan merawat sistem cabling dan switching.
97
f. Mengelola bandwidth, routing dan firewall.
g. Melakukan mapping topologi jaringan secara lengkap
h. Menyusun SOP yang berhubungan dengan masalah jaringan
dan internet
i. Melakukan pelatihan-pelatihan yang berhubungan dengan
jaringan dan internet
j. Mendokumentasikan semua kegiatan, seperti perubahan-
perubahan topology, password dll
k. Melakukan koordinasi langsung dengan Kepala
PUSTIPANDA dan koordinator bidang lainnya dalam
pelaksanaan tugas keseharian.
l. Melaksanakan pekerjaan lain untuk kepentingan lembaga
yang ditugaskan pimpinan.
F. Koordinator Bidang IT Management
a. Menyusun standarisasi layanan TI PUSTIPANDA
b. Menyusun standar kebijakan, prosedur, instruksi kerja, dan
form layanan teknologi informasi
c. Menyusun analisis atas keluhan, insiden, dan masalah pada
layanan teknologi informasi
d. Melakukan koordinasi dengan divisi lainya tentang kepatuhan
kebijakan dan manajemen risiko TIK
e. Melaporkan hasil kerja kepada kepala lembaga secara berkala
dalam bentuk lisan dan atau tertulis.
98
f. Melakukan koordinasi langsung dengan Kepala
PUSTIPANDA dan koordinator bidang lainnya dalam
pelaksanaan tugas keseharian.
g. Melaksanakan pekerjaan lain untuk kepentingan lembaga
yang ditugaskan pimpinan.
G. Koordinator Bidang IT Security & Data Center
a. Menyusun rencana pengembangan sistem jaringan jangka
pendek (pertahun) dan jangka panjang (perlima tahun).
b. Menyusun SOP yang berhubungan dengan masalah jaringan
dan internet
c. Melakukan pelatihan-pelatihan yang berhubungan dengan
jaringan, security dan internet
d. Mendokumentasikan semua kegiatan, seperti perubahan-
perubahan topology, password dll
e. Melakukan Monitoring dan Maintenance server
f. Melakukan analisis keamanan website
g. Melakukan koordinasi langsung dengan Kepala
PUSTIPANDA dan koordinator bidang lainnya dalam
pelaksanaan tugas keseharian.
h. Melaksanakan pekerjaan lain untuk kepentingan lembaga
yang ditugaskan pimpinan.
99
H. Staf Bidang IT Security & Data Center
a. Menyusun SOP yang berhubungan dengan masalah jaringan
dan internet
b. Melakukan pelatihan-pelatihan yang berhubungan dengan
jaringan, security dan internet
c. Mendokumentasikan semua kegiatan, seperti perubahan-
perubahan topology, password dll
d. Melakukan Monitoring dan Maintenance server
e. Melakukan analisis keamanan website
f. Melakukan koordinasi langsung dengan Koordinator Tim IT
Security & Data Center dalam pelaksanaan tugas keseharian.
g. Melaksanakan pekerjaan lain untuk kepentingan lembaga
yang ditugaskan pimpinan.
I. Koordinator Bidang IT Support
a. Melakukan monitoring layanan TI sesuai dengan katalog
layanan TI yang ditentukan demi tersajinya kelancaran
layanan TI
b. Memberikan pelayanan TI kepada civitas akademika sesuai
dengan katalog layanan TI yang ditentukan demi terwujudnya
pelayanan prima
c. Mengelola data konfigurasi sistem pada aplikasi Sistem
Informasi Manajemen Perguruan Tinggi (e-Campus) sesuai
100
dengan format yang ditentukan demi tersajinya kelancaran
layanan e-Campus
d. Mengelola data user account pada aplikasi Sistem Informasi
Manajemen Perguruan Tinggi (e-Campus) sesuai dengan
format yang ditentukan sehingga tersaji informasi user
account e-Campus secara cepat, tepat dan akurat
e. Mengelola data user account pada email UIN Jakarta sesuai
dengan format yang ditentukan sehingga tersaji informasi
user account email secara cepat, tepat dan akurat
f. Melayani permintaan data TI sesuai dengan mekanisme
permohonan dan pemberian data yang ditentukan demi
kemajuan universitas
g. Membuat panduan penggunaan TI sesuai prosedur yang
ditentukan demi tersajinya informasi penggunaan TI
h. Memberikan pelatihan penggunaan TI kepada civitas
akademika sesuai dengan panduan penggunaan TI demi
tercapainya pemahaman penggunaan TI
i. Melakukan koordinasi pelayanan TI dengan pihak-pihak
terkait sesuai prosedur yang ditentukan demi tercapainya
integrasi TI
j. Melaporkan pelaksanaan dan hasil kegiatan kepada atasan
sebagai pertanggungjawaban
101
k. Melaksanakan tugas kedinasan lain yang diperintah atasan
baik secara lisan maupun tertulis
J. Staf Bidang IT Support
a. Memberikan pelayanan TI kepada civitas akademika sesuai
dengan katalog layanan TI yang ditentukan demi terwujudnya
pelayanan prima
b. Melakukan pemecahan masalah (troubleshooting) pertama
kali terhadap gangguan atau insiden layanan TI sesuai dengan
katalog layanan TI yang ditentukan demi terwujudnya
pelayanan prima
c. Mengelola data user account pada aplikasi Sistem Informasi
Manajemen Perguruan Tinggi (e-Campus) sesuai dengan
format yang ditentukan sehingga tersaji informasi user
account e-Campus secara cepat, tepat dan akurat
d. Mengelola data user account pada email UIN Jakarta sesuai
dengan format yang ditentukan sehingga tersaji informasi
user account email secara cepat, tepat dan akurat
e. Melayani permintaan data TI sesuai dengan mekanisme
permohonan dan pemberian data yang ditentukan demi
kemajuan universitas
f. Membuat panduan penggunaan TI sesuai prosedur yang
ditentukan demi tersajinya informasi penggunaan TI
102
g. Memberikan pelatihan penggunaan TI kepada civitas
akademika sesuai dengan panduan penggunaan TI demi
tercapainya pemahaman penggunaan TI
h. Melakukan koordinasi pelayanan TI dengan pihak-pihak
terkait sesuai prosedur yang ditentukan demi tercapainya
integrasi TI
i. Melaporkan pelaksanaan dan hasil kegiatan kepada atasan
sebagai pertanggungjawaban
j. Melaksanakan tugas kedinasan lain yang diperintah atasan
baik secara lisan maupun tertulis
K. Staf Gugus PUSTIPANDA (GUSTIPANDA)
a. Melakukan pelayanan-pelayanan harian sistem informasi
(seperti Simpeg, E-Letter, dan Simak BMN) di unit kerja.
b. Mengelola website serta media social elektronik lainnya di
unit kerja.
c. Mendokumentasikan dan men-backup data website/media
elektronik lainnya.
d. Melakukan troubeshooting pertamakali jika terjadi gangguan
terhadap layanan maupun aplikasi.
e. Membantu melayani permintaan data dan informasi di unit
kerja.
103
f. Melakukan koordinasi dengan Koordinator Tim IT Support
PUSTIPANDA dalam pelaksanaan tugas layanan sistem
informasi.
g. Melakukan koordinasi langsung dengan Kepala Sub Bagian
Umum Fakultas dalam pelaksanaan tugas keseharian.
h. Melaksanakan pekerjaan lain untuk kepentingan lembaga
yang ditugaskan pimpinan.
4.2 Gambaran Umum Aplikasi Mobile AIS
Aplikasi Mobile AIS for Students merupakan aplikasi AIS berbasis android
yang diluncurkan pada tanggal 15 November 2018. Pengembangan aplikasi Mobile
AIS ini telah dilakukan sejak tahun 2012, namun karena fitur-fitur yang dirasakan
belum lengkap dan sangat terbatas, aplikasi ini belum diunggah ke Play Store.
Latar belakang dikembangkannya aplikasi ini adalah karena adanya kendala
saat mengakses https://ais.uinjkt.ac.id melalui perangkat mobile karena besarnya
data yang akan diakses sedangkan spesifikasi perangkat mobile kadang terbatas.
Oleh karena itu, dikembangkanlah aplikasi untuk mengakses informasi akademik
yang berbasis perangkat mobile.
Aplikasi ini dikembangkan dengan kerjasama antara dosen dan mahasiswa
dari Fakultas Sains dan Teknologi (FST). Mahasiswa yang menjadi pengembangan
aplikasi ini adalah Rifqy Fajriansyah yang sedang mengerjakan proyek akhir.
Mobile AIS dapat diunduh melalui Google Play Store. Mobile AIS sudah
mendapatkan rating 4.3/5 dari data yang tertera pada Google Play Store. Pengguna
104
dapat login ke aplikasi Mobile AIS ini dengan menggunakan NIM mahasiswa dan
password yang sama dengan password pengguna untuk akun AIS berbasis website.
Berikut adalah fitur-fitur yang tersedia di dalam aplikasi Mobile AIS ini.
(a)
(b)
Gambar 4.1 Halaman Mobile AIS
(a) Halaman Login Aplikasi Mobile AIS, (b) Halaman Utama Aplikasi Mobile
AIS
a. Menu Informasi
Menu ini terdiri dari dua sub menu yaitu Berita dan Kalender Akademik. Berita
mencakup berita-berita terbaru mengenai UIN Syarif Hidayatullah. Saat memilih
berita yang ingin dibaca, pengguna akan langsung dibawa ke web resmi fakultas
yang mengeluarkan berita tersebut. Sedangkan, Kalender Akademik berisi
informasi jadwal akademik mulai dari deskripsi kegiatan, tanggal mulai dan
selesainya kegiatan serta status kegiatan tersebut.
b. Menu Biodata
Menu ini berisi informasi mahasiswa yang tidak dapat diganti melalui aplikasi
ini. Informasi ini mencakup nama lengkap, NIM, fakultas, jurusan, status keaktifan
105
mahasiswa, angkatan dan data pribadi seperti tempat lahir, tanggal lahir, golongan
darah, NIK, alamat dan telepon mahasiswa.
c. Menu Perkuliahan
Menu ini terdiri dari tiga sub menu yaitu Kelola KRS, Aktivitas Perkuliahan
dan Cari Ruangan. Pada sub menu Kelola KRS, pengguna dapat melihat informasi
mengenai KRS yang telah diambil pada semester-semester yang lalu serta dapat
mengisi KRS. Pada sub menu Aktivitas Perkuliahan, disajikan aktivitas-aktivitas
yang dibutuhkan dalam perkuliahan untuk setiap mata kuliah yang diambil seperti
nama mata kuliah, nama dosen, absensi, buku referensi, agenda dan tugas
kelompok. Lalu pada sub menu Cari Ruangan, pengguna dapat mencari ruangan
kosong dengan cara mengisi jadwal ruangan yang dicari dan fakultas.
d. Menu Dosen
Menu ini terdiri dari tiga sub menu yaitu Dosen Pembimbing Akademik,
Informasi Dosen, dan Evaluasi Dosen Mengajar. Pada sub menu Dosen
Pembimbing Akademik terdapat informasi lengkap mengenai dosen pembimbing
akademik seperti nama, NIP hingga nomor telepon dosen. Pada sub menu Informasi
Dosen disajikan informasi mengenai dosen-dosen yang mengajar di jurusan
pengguna. Dan pada sub menu Evaluasi Dosen Mengajar, pengguna dapat
memberikan penilaian kepada dosen yang mengajar untuk tiap mata kuliah dengan
mengisi kuisioner yang telah disediakan.
e. Menu Bayaran
Menu ini menyajikan informasi mengenai pembayaran uang kuliah mahasiswa
untuk setiap semesternya. Informasi yang disajikan disini cukup lengkap karena
106
juga menyajikan informasi rinci seperti bank yang digunakan untuk pembayaran
dan tanggal pembayaran.
f. Menu Beasiswa
Pada menu ini terdapat dua sub menu yaitu Beasiswaku dan List Beasiswa.
Pada sub menu Beasiswaku akan menampilkan beasiswa yang diterima oleh
pengguna. Sedangkan pada List Beasiswa, terdapat informasi mengenai beasiswa-
beasiswa yang dapat di ajukan oleh pengguna.
g. Menu Wisuda
Pada menu ini terdapat tiga sub menu yaitu Kode Bayar, Monitor Wisuda dan
Jadwal Wisuda. Sub menu Kode Bayar akan menampilkan kode pembayaran untuk
wisudah. Sub menu Monitor Wisuda akan menampilkan informasi mengenai status
rinci mengenai wisuda dari pengguna. Sedangkan sub menu Jadwal Wisuda akan
menampilkan jadwal wisuda, tanggal pendaftaran, serta sisa kuota fakultas maupun
kuota bebas yang tersedia.
h. Menu Laporan
Pada menu ini terdapat empat sub menu yaitu Laporan Nilai, Laporan IP,
Laporan IPK, dan Laporan Bahasa. Sub menu Laporan Nilai menampilkan
informasi nilai secara rinci untuk setiap mata kuliah yang diambil oleh pengguna.
Sub menu Laporan IP menampilkan nilai IP pengguna untuk setiap semester. Sub
menu Laporan IPK akan menampilkan nilai IPK dari pengguna. Sedangkan sub
menu Laporan Bahasa akan menampilkan nilai untuk TOEFL dan TOAFL dari
pengguna secara rinci.
107
4.3 Statisktika Deskriptif
Peneliti melakukan analisis data secara deskriptif untuk mengetahui
gambaran data penelitian ini secara umum. Analisis data secara deskriptif ini
dilakukan dengan cara memaparkan secara rinci frekuensi jawaban responden
terhadap masing-masing indikator dalam kuisioner. Berikut adalah analisis
deskriptif untuk masing-masing variabel yang digunakan dalam penelitian ini
1. Variabel Information Quality
Variabel Information Quality digunakan untuk mengukur kualitas
informasi yang disajikan atau output dari aplikasi Mobile AIS. Variabel ini
terdiri dari beberapa indikator, yaitu :
a. Kelengkapan
Kelengkapan maksudnya adalah informasi yang dihasilkan lengkap
mencakup seluruh informasi yang dibutuhkan oleh pengguna dalam
pengambilan keputusan. Berdasarkan hasil pengukuran, tidak ada
responden (0%) memilih sangat tidak setuju, 54 responden (22.8%)
memilih tidak setuju, 29 responden (12.2%) memilih netral/tidak tahu, 139
responden (58.7%) memilih setuju dan 15 responden (6.3%) memilih
sangat setuju.
Tabel 4.1 Frekuensi Indikator Kelengkapan
IQ1
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 0 0%
Tidak Setuju 54 22.8%
Netral / Tidak Tahu 29 12.2%
Setuju 139 58.7%
Sangat Setuju 15 6.3%
108
b. Mudah Dipahami
Mudah dipahami maksudnya adalah informasi yang dihasilkan oleh
sistem mudah dipahami oleh pengguna. Berdasarkan hasil pengukuran,
tidak ada responden (0%) memilih sangat tidak setuju, 11 responden (4.6%)
memilih tidak setuju, 25 responden (10.6%) memilih netral/tidak tahu, 169
responden (71.3%) memilih setuju dan 32 responden (13.5%) memilih
sangat setuju.
Tabel 4.2 Frekuensi Indikator Mudah Dipahami
IQ2
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 0 0%
Tidak Setuju 11 4.6%
Netral / Tidak Tahu 25 10.6%
Setuju 169 71.3%
Sangat Setuju 32 13.5%
c. Relevan
Relevan maksudnya adalah Informasi yang dihasilkan sesuai dengan
kebutuhan pengguna. Berdasarkan hasil pengukuran, 1 responden (0.4%)
memilih sangat tidak setuju, 38 responden (16%) memilih tidak setuju, 39
responden (16.5%) memilih netral/tidak tahu, 141 responden (59.5%)
memilih setuju dan 18 responden (7.6%) memilih sangat setuju.
109
Tabel 4.3 Frekuensi Indikator Relevan
IQ3
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 1 0.4%
Tidak Setuju 38 16%
Netral / Tidak Tahu 39 16.5%
Setuju 141 59.5%
Sangat Setuju 18 7.6%
d. Akurat
Akurat maksudnya adalah informasi yang diberikan jelas dan
mencerminkan maksud dari informasi itu. Indikator ini diukur dengan
menggunakan dua pertanyaan. Berdasarkan pengukuran untuk pertanyaan
pertama, 4 responden (1.7%) memilih sangat tidak setuju, 35 responden
(14.8%) memilih tidak setuju, 60 responden (25.3%) memilih netral/tidak
tahu, 119 responden (50.2%) memilih setuju dan 19 responden (8%)
memilih sangat setuju.
Tabel 4.4 Frekuensi Indikator Akurat item 1
IQ4
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 4 1.7%
Tidak Setuju 35 14.8%
Netral / Tidak Tahu 60 25.3%
Setuju 119 50.2%
Sangat Setuju 19 8%
Sedangkan, pengukuran untuk pertanyaan kedua, 5 responden
(2.1%) memilih sangat tidak setuju, 21 responden (8.9%) memilih tidak
setuju, 61 responden (25.7%) memilih netral/tidak tahu, 133 responden
(56.1%) memilih setuju dan 17 responden (7.2%) memilih sangat setuju.
110
Tabel 4.5 Frekuensi Indikator Akurat item 2
IQ5
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 5 2.1%
Tidak Setuju 21 8.9%
Netral / Tidak Tahu 61 25.7%
Setuju 133 56.1%
Sangat Setuju 17 7.2%
e. Ketepatan Waktu
Ketepatan waktu maksudnya adalah ketepatan waktu dari informasi
yang ada dalam sistem informasi. Berdasarkan hasil pengukuran, 6
responden (2.5%) memilih sangat tidak setuju, 47 responden (19.8%)
memilih tidak setuju, 77 responden (32.5%) memilih netral/tidak tahu, 84
responden (35.5%) memilih setuju dan 23 responden (9.7%) memilih
sangat setuju.
Tabel 4.6 Frekuensi Indikator Ketepatan Waktu
IQ6
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 6 2.5%
Tidak Setuju 47 19.8%
Netral / Tidak Tahu 77 32.5%
Setuju 84 35.5%
Sangat Setuju 23 9.7%
f. Kehandalan Informasi
Kehandalan informasi maksudnya adalah kehandalan informasi yang
disajikan oleh sistem informasi. Berdasarkan hasil pengukuran, 3
responden (1.3%) memilih sangat tidak setuju, 36 responden (15.2%)
111
memilih tidak setuju, 60 responden (25.3%) memilih netral/tidak tahu, 111
responden (46.8%) memilih setuju dan 27 responden (11.4%) memilih
sangat setuju.
Tabel 4.7 Frekuensi Indikator Kehandalan Informasi
IQ7
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 3 1.3%
Tidak Setuju 36 15.2%
Netral / Tidak Tahu 60 25.3%
Setuju 111 46.8%
Sangat Setuju 27 11.4%
2. Variabel System Quality
Variabel System Quality digunakan untuk mengukur kualitas dari
sistem informasi itu sendiri terutama performa yang diberikan sistem, baik
software maupun hardware. Variabel ini terdiri dari beberapa indikator,
yaitu :
a. Kehandalan Sistem
Kehandalan sistem maksudnya adalah ketahanan sistem dari kerusakan
dan kesalahan, serta dapat melayani kebutuhan pengguna tanpa adanya
masalah yang dapat mengganggu kenyamanan pengguna. Berdasarkan
hasil pengukuran, 22 responden (9.3%) memilih sangat tidak setuju, 103
responden (43.5%) memilih tidak setuju, 57 responden (24%) memilih
netral/tidak tahu, 42 responden (17.7%) memilih setuju dan 13 responden
(5.5%) memilih sangat setuju.
112
Tabel 4.8 Frekuensi Indikator Kehandalan Sistem
SQ1
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 22 9.3%
Tidak Setuju 103 43.5%
Netral / Tidak Tahu 57 24%
Setuju 42 17.7%
Sangat Setuju 13 5.5%
b. Waktu Respon
Waktu respon maksudnya adalah kecepatan akses yang dimiliki oleh
sistem dalam kondisi optimal ataupun kecepatan pengguna dalam
menelusuri informasi yang dibutuhkan. Berdasarkan hasil pengukuran, 10
responden (4.2%) memilih sangat tidak setuju, 67 responden (28.3%)
memilih tidak setuju, 70 responden (29.5%) memilih netral/tidak tahu, 79
responden (33.4%) memilih setuju dan 11 responden (4.6%) memilih
sangat setuju.
Tabel 4.9 Frekuensi Indikator Waktu Respon
SQ2
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 10 4.2%
Tidak Setuju 67 28.3%
Netral / Tidak Tahu 70 29.5%
Setuju 79 33.4%
Sangat Setuju 11 4.6%
c. Keamanan
Keamanan dapat dilihat melalui data tidak dapat terhapus jika terdapat
kesalahan dari pengguna. Berdasarkan hasil pengukuran, 7 responden (3%)
113
memilih sangat tidak setuju, 19 responden (8%) memilih tidak setuju, 81
responden (34.2%) memilih netral/tidak tahu, 112 responden (47.2%)
memilih setuju dan 18 responden (7.6%) memilih sangat setuju.
Tabel 4.10 Frekuensi Indikator Keamanan
SQ3
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 7 3%
Tidak Setuju 19 8%
Netral / Tidak Tahu 81 34.2%
Setuju 112 47.2%
Sangat Setuju 18 7.6%
d. Kenyamanan Akses
Kenyamanan akses maksudnya adalah tingkat kenyamanan pengguna
dalam mengakses sistem. Berdasarkan hasil pengukuran, 2 responden
(0.8%) memilih sangat tidak setuju, 18 responden (7.6%) memilih tidak
setuju, 39 responden (16.5%) memilih netral/tidak tahu, 151 responden
(63.7%) memilih setuju dan 27 responden (11.4%) memilih sangat setuju.
Tabel 4.11 Frekuensi Indikator Kenyamanan Akses
SQ4
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 2 0.8%
Tidak Setuju 18 7.6%
Netral / Tidak Tahu 39 16.5%
Setuju 151 63.7%
Sangat Setuju 27 11.4%
114
e. Bahasa
Bahasa maksudnya adalah pengaruh bahasa yang digunakan oleh
sistem terhadap pengguna. Berdasarkan hasil pengukuran, tidak ada
responden (0%) memilih sangat tidak setuju, 2 responden (0.8%) memilih
tidak setuju, 30 responden (12.7%) memilih netral/tidak tahu, 171
responden (72.2%) memilih setuju dan 34 responden (14.3%) memilih
sangat setuju.
Tabel 4.12 Frekuensi Indikator Bahasa
SQ5
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 0 0%
Tidak Setuju 2 0.8%
Netral / Tidak Tahu 30 12.7%
Setuju 171 72.2%
Sangat Setuju 34 14.3%
f. Realisasi Ekspektasi
Realisasi ekspektasi maksudnya adalah kemampuan sistem dalam
merealisasikan ekspektasi pengguna. Berdasarkan hasil pengukuran, 9
responden (3.8%) memilih sangat tidak setuju, 61 responden (25.8%)
memilih tidak setuju, 73 responden (30.8%) memilih netral/tidak tahu, 86
responden (36.3%) memilih setuju dan 8 responden (3.4%) memilih sangat
setuju.
115
Tabel 4.13 Frekuensi Indikator Realisasi Ekspektasi
SQ6
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 9 3.8%
Tidak Setuju 61 25.8%
Netral / Tidak Tahu 73 30.8%
Setuju 86 36.3%
Sangat Setuju 8 3.4%
3. Variabel Service Quality
Variabel Service Quality digunakan untuk mengukur kualitas layanan
yang diberikan oleh pengembang sistem atau organisasi kepada pengguna
sistem. Variabel ini terdiri dari beberapa indikator, yaitu :
a. Jaminan
Jaminan maksudnya adalah pelayanan yang diberikan oleh sistem
informasi mencakup pengetahuan, bebas dari bahaya, resiko atau keragua-
raguan. Berdasarkan hasil pengukuran, 2 responden (0.8%) memilih sangat
tidak setuju, 23 responden (9.7%) memilih tidak setuju, 89 responden
(37.6%) memilih netral/tidak tahu, 106 responden (44.7%) memilih setuju
dan 17 responden (7.2%) memilih sangat setuju.
Tabel 4.14 Frekuensi Indikator Jaminan
SEQ1
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 2 0.8%
Tidak Setuju 23 9.7%
Netral / Tidak Tahu 89 37.6%
Setuju 106 44.7%
Sangat Setuju 17 7.2%
116
b. Empati
Empati maksudnya adalah memahami keperluan pengguna sistem
informasi dan kemudahan dalam berkomunikasi. Berdasarkan hasil
pengukuran, tidak ada responden (0%) memilih sangat tidak setuju, 34
responden (14.4%) memilih tidak setuju, 61 responden (25.7%) memilih
netral/tidak tahu, 134 responden (56.5%) memilih setuju dan 8 responden
(3.4%) memilih sangat setuju.
Tabel 4.15 Frekuensi Indikator Empati
SEQ2
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 0 0%
Tidak Setuju 34 14.4%
Netral / Tidak Tahu 61 25.7%
Setuju 134 56.5%
Sangat Setuju 8 3.4%
c. Responsif
Responsif maksudnya adalah kecepatan sistem dalam merespon ketika
pengguna mengakses informasi. Berdasarkan hasil pengukuran, 6
responden (2.5%) memilih sangat tidak setuju, 49 responden (20.7%)
memilih tidak setuju, 80 responden (33.8%) memilih netral/tidak tahu, 92
responden (38.8%) memilih setuju dan 10 responden (4.2%) memilih
sangat setuju.
117
Tabel 4.16 Frekuensi Indikator Responsif
SEQ3
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 6 2.5%
Tidak Setuju 49 20.7%
Netral / Tidak Tahu 80 33.8%
Setuju 92 38.8%
Sangat Setuju 10 4.2%
d. Pelayanan
Pelayanan maksudnya adalah kualitas layanan yang didapatkan
pengguna dari sistem informasi. Indikator ini diukur dengan menggunakan
dua pertanyaan. Berdasarkan pengukuran untuk pertanyaan pertama, 6
responden (2.5%) memilih sangat tidak setuju, 41 responden (17.3%)
memilih tidak setuju, 110 responden (46.4%) memilih netral/tidak tahu, 75
responden (21.7%) memilih setuju dan 5 responden (2.1%) memilih sangat
setuju.
Tabel 4.17 Frekuensi Indikator Pelayanan item 1
SEQ4
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 6 2.5%
Tidak Setuju 41 17.3%
Netral / Tidak Tahu 110 46.4%
Setuju 75 21.7%
Sangat Setuju 5 2.1%
Sedangkan, pengukuran untuk pertanyaan kedua, 10 responden
(4.2%) memilih sangat tidak setuju, 44 responden (18.6%) memilih tidak
118
setuju, 111 responden (46.8%) memilih netral/tidak tahu, 64 responden
(27%) memilih setuju dan 8 responden (3.4%) memilih sangat setuju.
Tabel 4.18 Frekuensi Indikator Pelayanan item 2
SEQ5
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 10 4.2%
Tidak Setuju 44 18.6%
Netral / Tidak Tahu 111 46.8%
Setuju 64 27%
Sangat Setuju 8 3.4%
4. Variabel Perceived Usefulness
Variabel Perceived Usefulness digunakan untuk mengukur keyakinan
pengguna bahwa sistem informasi akan bermanfaat dalam meningkatkan
kinerja pekerjaannya. Variabel ini terdiri dari beberapa indikator, yaitu :
a. Mempercepat Kerja
Mempercepat kerja maksudnya adalah kemampuan sistem untuk
membuat pekerjaan lebih cepat. Berdasarkan hasil pengukuran, 6
responden (2.5%) memilih sangat tidak setuju, 41 responden (17.3%)
memilih tidak setuju, 49 responden (20.7%) memilih netral/tidak tahu, 109
responden (46%) memilih setuju dan 32 responden (13.5%) memilih sangat
setuju.
119
Tabel 4.19 Frekuensi Indikator Mempercepat Kerja
PU1
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 6 2.5%
Tidak Setuju 41 17.3%
Netral / Tidak Tahu 49 20.7%
Setuju 109 46%
Sangat Setuju 32 13.5%
b. Efektif
Efektif maksudnya adalah kemampuan sistem untuk membuat kerja
menjadi lebih efektif. Berdasarkan hasil pengukuran, 1 responden (0.4%)
memilih sangat tidak setuju, 32 responden (13.5%) memilih tidak setuju,
73 responden (30.8%) memilih netral/tidak tahu, 108 responden (45.6%)
memilih setuju dan 23 responden (9.7%) memilih sangat setuju.
Tabel 4.20 Frekuensi Indikator Efektif
PU2
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 1 0.4%
Tidak Setuju 32 13.5%
Netral / Tidak Tahu 73 30.8%
Setuju 108 45.6%
Sangat Setuju 23 9.7%
c. Berguna
Berguna maksudnya adalah kemampuan sistem untuk menjadi sangat
bermanfaat bagi penggunanya. Berdasarkan hasil pengukuran, tidak ada
responden yang memilih sangat tidak setuju, 13 responden (5.5%) memilih
tidak setuju, 65 responden (27.4%) memilih netral/tidak tahu, 130
120
responden (54.9%) memilih setuju dan 29 responden (12.2%) memilih
sangat setuju.
Tabel 4.21 Frekuensi Indikator Berguna
PU3
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 0 0%
Tidak Setuju 13 5.5%
Netral / Tidak Tahu 65 27.4%
Setuju 130 54.9%
Sangat Setuju 29 12.2%
5. Variabel Perceived Ease of Use
Variabel Perceived Ease of Use digunakan untuk mengukur keyakinan
pengguna bahwa sistem informasi dapat digunakan dengan mudah. Variabel
ini terdiri dari beberapa indikator, yaitu :
a. Mudah Dipelajari
Mudah dipelajari maksudnya adalah tingkat kemudahan sistem untuk
dipelajari penggunanya. Berdasarkan hasil pengukuran, tidak ada
responden (0%) memilih sangat tidak setuju, 4 responden (1.7%) memilih
tidak setuju, 19 responden (8%) memilih netral/tidak tahu, 174 responden
(73.4%) memilih setuju dan 40 responden (16.9%) memilih sangat setuju.
121
Tabel 4.22 Frekuensi Indikator Mudah Dipelajari
PEU1
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 0 0%
Tidak Setuju 4 1.7%
Netral / Tidak Tahu 19 8%
Setuju 174 73.4%
Sangat Setuju 40 16.9%
b. Mudah Dikelola
Mudah dikelola maksudnya adalah tingkatan sistem yang mudah di
kontrol oleh penggunanya. Berdasarkan hasil pengukuran, tidak ada
responden (0%) memilih sangat tidak setuju, 26 responden (11%) memilih
tidak setuju, 68 responden (28.7%) memilih netral/tidak tahu, 129
responden (54.4%) memilih setuju dan 14 responden (5.9%) memilih
sangat setuju.
Tabel 4.23 Frekuensi Indikator Mudah Dikelola
PEU2
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 0 0%
Tidak Setuju 26 11%
Netral / Tidak Tahu 68 28.7%
Setuju 129 54.4%
Sangat Setuju 14 5.9%
c. Jelas & Mudah Dipahami
Jelas & mudah dipahami maksudnya adalah tingkatan sistem yang jelas
dan mudah dipahami oleh pengguna. Berdasarkan hasil pengukuran, tidak
ada responden (0%) memilih sangat tidak setuju, 13 responden (5.5%)
122
memilih tidak setuju, 32 responden (13.5%) memilih netral/tidak tahu, 163
responden (68.8%) memilih setuju dan 29 responden (12.2%) memilih
sangat setuju.
Tabel 4.24 Frekuensi Indikator Jelas & Mudah Dipahami
PEU3
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 0 0%
Tidak Setuju 13 5.5%
Netral / Tidak Tahu 32 13.5%
Setuju 163 68.8%
Sangat Setuju 29 12.2%
d. Mudah Menjadi Terampil
Mudah menjadi terampil maksudnya adalah kemudahan pengguna
untuk dapat terampil dalam menggunakan sistem. Berdasarkan hasil
pengukuran, tidak ada responden (0%) memilih sangat tidak setuju, 10
responden (4.2%) memilih tidak setuju, 77 responden (32.5%) memilih
netral/tidak tahu, 131 responden (55.3%) memilih setuju dan 19 responden
(8%) memilih sangat setuju.
Tabel 4.25 Frekuensi Indikator Mudah Menjadi Terampil
PEU4
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 0 0%
Tidak Setuju 10 4.2%
Netral / Tidak Tahu 77 32.5%
Setuju 131 55.3%
Sangat Setuju 19 8%
123
e. Mudah Digunakan
Mudah digunakan maksudnya adalah kemudahan pengguna dalam
menggunakan sistem. Berdasarkan hasil pengukuran, tidak ada responden
(0%) memilih sangat tidak setuju, 16 responden (6.8%) memilih tidak
setuju, 52 responden (21.9%) memilih netral/tidak tahu, 146 responden
(61.6%) memilih setuju dan 23 responden 9.7% () memilih sangat setuju.
Tabel 4.26 Frekuensi Indikator Mudah Digunakan
PEU5
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 0 0%
Tidak Setuju 16 6.8%
Netral / Tidak Tahu 52 21.9%
Setuju 146 61.6%
Sangat Setuju 23 9.7%
6. Variabel Acceptance of IT
Variabel Acceptance of IT digunakan untuk mengukur sejauh mana
pengguna mau menggunakan sistem informasi ini untuk melakukan
pekerjaannya sehari-hari. Variabel ini terdiri dari beberapa indikator, yaitu:
a. Sikap Penggunaan
Sikap penggunaan maksudnya adalah kecenderungan pengguna untuk
tetap menggunakan sistem. Berdasarkan hasil pengukuran, 4 responden
(1.7%) memilih sangat tidak setuju, 31 responden (13%) memilih tidak
setuju, 63 responden (26.6%) memilih netral/tidak tahu, 99 responden
(41.8%) memilih setuju dan 40 responden (16.9%) memilih sangat setuju.
124
Tabel 4.27 Frekuensi Indikator Sikap Penggunaan
AI1
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 4 1.7%
Tidak Setuju 31 13%
Netral / Tidak Tahu 63 26.6%
Setuju 99 41.8%
Sangat Setuju 40 16.9%
b. Penggunaan Aktual
Penggunaan aktual maksudnya adalah frekuensi penggunaan sistem.
Indikator ini diukur dengan menggunakan dua pertanyaan. Berdasarkan
pengukuran untuk pertanyaan pertama, 3 responden (1.3%) memilih sangat
tidak setuju, 63 responden (26.6%) memilih tidak setuju, 102 responden
(43%) memilih netral/tidak tahu, 60 responden (25.3%) memilih setuju dan
9 responden (3.8%) memilih sangat setuju.
Tabel 4.28 Frekuensi Indikator Penggunaan Aktual item 1
AI2
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 3 1.3%
Tidak Setuju 63 26.6%
Netral / Tidak Tahu 102 43%
Setuju 60 25.3%
Sangat Setuju 9 3.8%
Sedangkan, pengukuran untuk pertanyaan kedua, 6 responden (2.5%)
memilih sangat tidak setuju, 36 responden (12.2%) memilih tidak setuju,
75 responden (31.7%) memilih netral/tidak tahu, 109 responden (46%)
memilih setuju dan 11 responden (4.6%) memilih sangat setuju.
125
Tabel 4.29 Frekuensi Indikator Penggunaan Aktual item 2
AI3
Frekuensi %
Sangat Tidak Setuju 6 2.5%
Tidak Setuju 36 12.2%
Netral / Tidak Tahu 75 31.7%
Setuju 109 46%
Sangat Setuju 11 4.6%
4.4 Hasil Analisis
4.4.1 Hasil Analisis Demografis
Ini merupakan tahapan dimana peneliti menganalis jawaban
responden pada kuisioner, khususnya pada bagian profil responden serta
mengenai status penerimaan responden terhadap aplikasi Mobile AIS.
Peneliti berhasil mengumpulkan 237 responden dalam kurun waktu
15 hari (1 April - 15 April 2019). Informasi geografis yang dihasilkan dalam
tahapan ini meliputi jenis kelamin, fakultas, semester, frekuensi pemakaian
dan status penerimaan.
1. Jenis Kelamin
Gambar 4.2 dibawah menunjukkan bahwa dari 237 responden yang
berhasil dikumpulkan peneliti, mayoritas berasal dari responden dengan
berjenis kelamin perempuan yaitu sebanyak 170 orang (72%). Sedangkan
sisanya dari responden berjenis kelamin laki-laki yaitu sebanyak 67
responden (28%).
126
Gambar 4.2 Data Demografis Jenis Kelamin
2. Fakultas
Gambar 4.3 dibawah menunjukkan bahwa dari 237 responden yang
berhasil dikumpulkan peneliti, sebagian besar didominasi oleh responden
dari Fakultas Sains dan Teknologi (FST) yaitu sebanyak 63 responden
(26.6%), lalu disusul oleh responden yang berasal dari Fakultas Ilmu
Tarbiyah dan Keguruan (FITK) yaitu sebanyak 56 responden (23.7%).
Sedangkan, jumlah responden yang paling sedikit yaitu responden yang
berasal dari Fakultas Psikologi dan Fakultas Kedokteran (FK) yang masing-
masingnya hanya ada 1 responden (2.5%).
72%
28%
Jenis Kelamin
Perempuan Laki-laki
127
Gambar 4.3 Data Demografis Fakultas Responden
3. Semester
Gambar 4.4 dibawah menunjukkan bahwa dari 237 responden yang
berhasil dikumpulkan peneliti, sebagian besar didominasi oleh responden
semester 8 yaitu sebanyak 124 responden (52.3%), lalu disusul oleh
responden semester 2 yaitu sebanyak 49 responden (20.7%). Jumlah
responden yang paling sedikit yaitu responden semester 14 yaitu 1
responden (0.4%). Sedangkan, untuk semester 12 peneliti tidak dapat
menemukan responden (0%).
Fakultas Dirasat
Islamiyah (FDI);
6 (2,5%)
Fakultas Ilmu
Tarbiyah &
Keguruan (FITK); 56(23,7%)
Fakultas Syariah & Hukum
(FSH); 17 (7,2%)
Fakultas Adab &
Humaniora (FAH); 14…
Fakultas Ilmu Sosial &
Ilmu Poltik (FISIP); 6…
Fakultas Kedokteran
(FK); 1 (0,4%)
Fakultas Ilmu
Kesehatan (FIKES);
22 (9,3%)
Fakultas Ushuluddin
(FU); 9 (3,8%)Fakultas Dakwah &
Ilmu Komunikasi
(FDIKOM); 32(13,5%)
Fakultas Ekonomi &
Bisnis (FEB); 10
(4,2%)
Fakultas Sains &
Teknologi (FST); 63
(26,6%)
Fakultas Psikologi; 1
(0,4%)
Fakultas
128
Gambar 4.4 Data Demografis Semester
4. Frekuensi Pemakaian
Gambar 4.5 dibawah menunjukkan bahwa dari 237 responden yang
berhasil dikumpulkan peneliti, sebagian besar responden memilih lainnya
untuk frekuensi pemakaian yaitu sebanyak 96 responden (40.5%), lalu
disusul oleh responden yang menggunakan aplikasi Mobile AIS satu kali
dalam sebulan yaitu sebanyak 81 responden (34.2%). Sedangkan, jumlah
responden yang paling sedikit yaitu responden yang menggunakan aplikasi
ini setiap hari yaitu sebanyak 6 responden (2.5%).
2; 49 4; 30
6; 30
8; 124
10; 3
12; 0
14; 1
Semester
129
Gambar 4.5 Data Demografis Frekuensi Pemakaian
5. Status Penerimaan
Gambar 4.6 dibawah menunjukkan bahwa dari 237 responden yang
berhasil dikumpulkan peneliti, mayoritas responden menyatakan bahwa
mereka menerima aplikasi Mobile AIS ini yaitu sebanyak 169 responden
(71.3%). Sedangkan, responden yang tidak menerima aplikasi adalah
sebanyak 9 responden (3.8%). Sisanya responden memilih netral / tidak tahu
mengenai status penerimaan yaitu sebanyak 59 responden (24.9%).
Gambar 4.6 Data Demografis Status Kepuasan
Setiap Hari; 6
(2,5%)
Satu kali
dalam
seminggu; 35
(14,8%)
Satu kali
dalam dua
minggu; 19
(8%)
Satu kali
dalam sebulan;
81 (34,2%)
Lainnya; 96
(40,5%)
Frekuensi Penggunaan
Menerima;
169 (71,3%)
Netral /
Tidak Tahu;
59 (24,9%)
Tidak
Menerima; 9
(3,8%)
Status Penerimaan
130
4.4.2 Hasil Analisis Outer Model
Analisis pengukuaran model (outer model) ini dilakukan dengan
melalui empat tahapan pengujian yaitu individual item reliability, internal
consistency reliability, Averaga Variance Extracted (AVE) dan
discriminant validity.
Gambar 4.7 Model Penelitian pada SmartPLS 3
Gambar 4.7 diatas menunjukkan model yang digunakan dalam
penelitian ini yang terdiri dari 6 variabel dan 29 item pertanyaan. Berikut
adalah penjelasan mengenai empat pengujian outer model untuk model
penelitian diatas :
4.4.2.1 Uji Individual Item Reliability
Pengujian ini dilakukan dengan cara melihat standardized
loading factor. Nilai ini menggambarkan besarnya korelasi antara
131
setiap indikator dengan konstraknya. Nilai loading factor yang dapat
dikatakan valid adalah jika nilainya lebih besar dari 0,7. Namun,
beberapa peneliti seperti Yamin dan Kurniawan berpendapat jika nilai
loading factor lebih besar dari 0,5 sudah dapat dikatakan valid.
Tabel 4.30 Analisis Outer Loading
AI IQ PEU PU SEQ SQ
AI1 0.797
AI2 0.875
AI3 0.848
IQ1 0.743
IQ2 0.701
IQ3 0.764
IQ4 0.722
IQ5 0.531
IQ6 0.717
IQ7 0.709
PEU1 0.744
PEU2 0.776
PEU3 0.728
PEU4 0.712
PEU5 0.794
PU1 0.811
PU2 0.893
PU3 0.853
SEQ1 0.730
SEQ2 0.832
SEQ3 0.763
SEQ4 0.568
SEQ5 0.530
SQ1 0.617
SQ2 0.729
SQ3 0.634
SQ4 0.808
SQ5 0.678
SQ6 0.767
Setelah melakukan pengujian pada penelitian ini, terdapat
enam item pertanyaan yang nilainya dibawah 0,7 yaitu IQ5, SEQ4,
132
SEQ5, SQ1, SQ3, dan SQ5. Dari keenam item tersebut, hanya tiga
item yang dihapus yaitu IQ5, SEQ4 dan SEQ5 karena tidak memenuhi
persyaratan. Namun, tiga item lainnya tidak dihapus karena nilai
composite reliability untuk tiga item ini sudah diatas 0,7 dan nilai
loading factor-nya sudah diatas 0,5 sehingga ketiga item ini masih
dapat digunakan dalam penelitian ini. Nilai outer loading setelah
penghapusan tiga item ini pertanyaan ini dapat dilihat pada Tabel
4.31.
4.4.2.2 Uji Internal Consistency Reliability
Pengujian ini dilakukan dengan cara melihat nilai composite
reliability (CR) dengan ambang batas 0.7. Nilai composite reliability
untuk keenam variabel yang digunakan dalam penelitian ini sudah
diatas 0,7 sehingga semua variabel memenuhi persyaratan untuk
digunakan dalam penelitian. Nilai composite reliability untuk setiap
variabel dapat dilihat pada Tabel 4.31.
4.4.2.3 Uji Average Variance Extracted (AVE)
Pengujian ini dilakukan dengan cara melihat nilai average
variance extracted (AVE). Nilai AVE digunakan untuk
menggambarkan besaran varian atau keragamanan indikator yang
dapat dikandung oleh variabel laten. Untuk menunjukkan ukuran
convergent validity yang baik, nilai AVE harus diatas 0,5. Nilai ini
artinya bahwa variabel laten dapat menjelaskan lebih dari setengah
133
dari keberagamanan dari indikator-indikator didalamnya. Dalam
penelitian ini, nilai AVE untuk semua variabel sudah diatas 0,5
sehingga semua variabel dapat digunakan dalam penelitian. Nilai
average variance extracted (AVE) untuk setiap variabel dapat dilihat
pada Tabel 4.31.
4.4.2.4 Uji Discriminant Validity
Pengujian ini dilakukan dengan cara melihat nilai cross
loading antar indikator dan cross loading Fornell-Lacker’s. Cross
loading antar indikator digunakan untuk membandingkan korelasi
antar indikator dengan konstraknya dan konstrak blok lain.
Sedangkan, nilai cross loading Fornell-Lacker’s melihat nilai akar
AVE antar konstrak dengan konstrak lainnya.
Nilai cross loading antar indikator harus harus menunjukkan
bahwa korelasi antar indikator dengan variabelnya lebih tinggi jika
dibandingkan dengan variabel lain. Pada penelitian ini, nilai cross
loading untuk setiap indikator sudah memenuhi persyaratan yang ada
sehingga dapat digunakan untuk penelitian ini. Nilai cross loading
antar indikator dapat dilihat pada Tabel 4.31.
134
Tabel 4.31 Analisis Outer Model
Variabel Kode Outer
Loading
Cross Loading AVE CR
AI IQ PEU PU SEQ SQ
AI
AI1 0.797 0.797 0.283 0.379 0.500 0.387 0.348
0.707 0.878 AI2 0.875 0.875 0.458 0.412 0.574 0.525 0.457
AI3 0.848 0.848 0.647 0.537 0.630 0.677 0.652
IQ
IQ1 0.760 0.427 0.760 0.354 0.465 0.506 0.465
0.536 0.874
IQ2 0.704 0.373 0.704 0.507 0.332 0.453 0.492
IQ3 0.776 0.515 0.776 0.408 0.512 0.578 0.525
IQ4 0.710 0.418 0.710 0.449 0.367 0.534 0.490
IQ5
IQ6 0.722 0.360 0.722 0.425 0.379 0.518 0.461
IQ7 0.720 0.391 0.720 0.333 0.398 0.492 0.403
PEU
PEU1 0.745 0.362 0.395 0.745 0.388 0.381 0.481
0.564 0.866
PEU2 0.777 0.475 0.560 0.777 0.550 0.609 0.511
PEU3 0.727 0.407 0.403 0.727 0.307 0.443 0.501
PEU4 0.712 0.308 0.334 0.712 0.310 0.311 0.351
PEU5 0.793 0.420 0.389 0.793 0.409 0.432 0.508
PU
PU1 0.812 0.540 0.343 0.338 0.812 0.399 0.376
0.728 0.889 PU2 0.894 0.575 0.494 0.532 0.894 0.585 0.558
PU3 0.852 0.621 0.570 0.478 0.852 0.566 0.577
SEQ
SEQ1 0.765 0.477 0.451 0.477 0.413 0.765 0.637
0.656 0.851
SEQ2 0.862 0.563 0.679 0.538 0.573 0.862 0.623
SEQ3 0.800 0.521 0.556 0.426 0.495 0.800 0.572
SEQ4
SEQ5
SQ
SQ1 0.617 0.290 0.409 0.359 0.281 0.403 0.617
0.502 0.857
SQ2 0.729 0.413 0.420 0.499 0.425 0.548 0.729
SQ3 0.634 0.335 0.322 0.299 0.299 0.499 0.634
SQ4 0.808 0.451 0.499 0.533 0.447 0.597 0.808
SQ5 0.678 0.301 0.407 0.465 0.360 0.455 0.678
SQ6 0.767 0.634 0.629 0.485 0.634 0.651 0.767
Sedangkan untuk nilai cross loading Fornell-Lacker’s, nilai
akar AVE antar konstrak harus lebih besar jika dibandingkan dengan
nilai dengan konstrak lainnya. Dalam penelitian ini, nilai akar AVE
antar konstrak untuk setiap variabel sudah memenuhi persyaratan
135
sehingga dapat digunakan dalam penelitian. Nilai cross loading
Fornell-Lacker’s dapat dilihat pada Tabel 4.31.
Tabel 4.32 Analisis Cross Loading Fornell-Larcker’s
AI IQ PEU PU SEQ SQ
AI 0.841
IQ 0.568 0.732
PEU 0.534 0.565 0.751
PU 0.681 0.561 0.535 0.853
SEQ 0.644 0.702 0.596 0.615 0.810
SQ 0.593 0.648 0.634 0.600 0.752 0.709
Setelah melakukan analisis outer model dengan menggunakan
empat tahapan diatas, dapat diketahui bahwa model yang digunakan
dalam penelitian ini sudah memiliki karakteristik yang baik secara
statistik jika dilakukan penghapusan tiga indikator yaitu IQ5, SEQ4
dan SEQ5. Setelah dilakukan penghapusan tiga indikator tersebut,
model ini sesuai dengan syarat-syarat yang ada pada masing-masing
tahapan analisis outer model (individual item reliability, internal
consistency reliability, average variance extracted dan discriminant
validity). Sehingga dapat disimpulkan bahwa model ini sudah dapat
dilanjutkan untuk analisis selanjutnya yaitu analisis inner model.
4.4.3 Hasil Analisis Inner Model
4.4.3.1 Uji Path Coefficient ()
Pengujian ini dilakukan untuk melihat signifikansi hubungan
antan konstrak. Nilai ambang batas yang digunakan untuk path
coefficient ini adalah 0,1 untuk menyatakan bahwa jalur memiliki
136
pengaruh di dalam model penelitian. Hasilnya adalah seluruh jalur
dalam penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang
signifikan karena seluruh jalur memiliki path coefficient diatas
ambang batasnya yaitu 0,1. Berikut adalah nilai path coefficient untuk
setiap jalur yang ada pada penelitian ini.
Tabel 4.33 Analisis Path Coefficient
Jalur Penelitian Path Coefficient Analisis
IQ → PU 0.192 Signifikan
IQ → PEU 0.202 Signifikan
SQ → PU 0.265 Signifikan
SQ → PEU 0.373 Signifikan
SEQ→ PU 0.280 Signifikan
SEQ → PEU 0.173 Signifikan
PU → AI 0.554 Signifikan
PEU → AI 0.238 Signifikan
4.4.3.2 Uji Coefficient of Determination (R2)
Pengujian ini dilakukan untuk melihat mengukur seberapa
besar variabel laten dependen dijelaskan oleh variabel laten
independen dengan standar pengukuran 0,67 dikatakan substansia,
0,33 dikatakan moderat dan dibawah 0,19 dikatakan lemah. Pada
penelitian ini terdapat tiga variabel laten independen yaitu Acceptance
of IT, Perceived Ease of Use, dan Perceived Usefulness. Ketiga
variabel ini dijelaskan oleh variabel independen secara moderat.
Nilai R2 tertinggi adalah nilai untuk Acceptance of IT (AI)
adalah 0,504 yang artinya Perceived Ease of Use (PEU) dan Perceived
Usefulness (PU) menjelaskan varian AI secara moderat yaitu 50,4%.
137
Berikut adalah nilai R2 untuk ketiga variabel independen yang ada
dalam penelitian ini :
Tabel 4.34 Analisis Coefficient of Determination
Variabel Dependen R2 Analisis
Acceptance of IT 0.504 Moderat
Perceived Ease of Use 0.454 Moderat
Perceived Usefulness 0.439 Moderat
4.4.3.3 Uji t-test
Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan metode
bootstraping dengan uji two-tailed dengan tingkat signifikansi sebesar
5% untuk menguji hipotesis penelitian. Hipotesis dinyatakan diterima
jika nilai t-test lebih besar dari 1,96. Dari 8 hipotesis yang ada dalam
penelitian ini, ada satu hipotesis yang ditolak karena nilai t-test yang
dibawah 1,96. Hipotesis yang ditolak adalah pengaruh Service
Wuality (SEQ) terhadap Perceived Ease of Use (PEU) yang memiliki
nilai t-test sebesar 1,851. Berikut adalah nilai t-test untuk setiap
hipotesis yang ada dalam penelitian ini.
Tabel 4.35 Analisis t-test
Hipotesis / Jalur t-test Analisis
IQ → PU 2.404 Diterima
IQ → PEU 2.342 Diterima
SQ → PU 3.240 Diterima
SQ → PEU 4.642 Diterima
SEQ → PU 3.069 Diterima
SEQ → PEU 1.844 Ditolak
PU → AI 10.171 Diterima
PEU → AI 4.432 Diterima
138
4.4.3.4 Uji Effect Size (𝒇2)
Pengujian ini dilakukan untuk memprediksi pengaruh
variabel tertentu terhadap variabel lainnya dalam struktur model
penelitian. Nilai f2 memiliki batasan yaitu 0,02 untuk pengaruh kecil,
0,15 untuk pengaruh menengah dan 0,35 untuk pengaruh besar.
Rumus untuk perhitungan f2 adalah sebagai berikut :
𝑓2 = 𝑅2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 − 𝑅2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒
1 − 𝑅2𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒
Dengan 𝑅2𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 adalah coefficient of determination dan
𝑅2𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 adalah nilai yang ada diluar R.
Hasil pengujian f2 terhadap 8 jalur penelitian ini,
menunjukkan bahwa satu jalur yaitu Perceived Usefulness (PU)
terhadap Acceptance of IT (AI) memiliki pengaruh yang besar.
Sedangkan tujuh jalur lainnya memiliki pengaruh kecil. Berikut
adalah hasil f2 untuk delapan jalur dalam penelitian ini :
Tabel 4.36 Analisis Effect Size
Jalur
Penelitian
R2 include R2 exclude f2 Analisis
IQ → PU 0.439 0.421 0.032 Kecil
IQ → PEU 0.454 0.435 0.0347 Kecil
SQ → PU 0.439 0.410 0.0516 Kecil
SQ → PEU 0.454 0.403 0.093 Kecil
SEQ → PU 0.439 0.412 0.0481 Kecil
SEQ → PEU 0.454 0.442 0.0219 Kecil
PU → AI 0.504 0.289 0.439 Besar
PEU → AI 0.504 0.463 0.0427 Kecil
139
4.4.3.5 Uji Predictive Relevance (Q2)
Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan metode
blindfolding untuk dapat memberikan bukti bahwa dalam suatu model
yang dibuat memiliki keterkaitan prediktif (predictive relevance)
dengan variabel lainnya dalam model penelitian dengan ambang batas
pengukuran diatas nol. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh
jalur yang ada dalam penelitian ini memiliki keterkaitan prediktif.
Nilai Q2 untuk setiap jaluar yang ada dalam penelitian ini adalah
sebagai berikut :
Tabel 4.37 Analisis Predictive Relevance
Jalur Penelitian Q2 Analisis
IQ → PU 0.288 Predictive Relevance
IQ → PEU 0.232 Predictive Relevance
SQ → PU 0.288 Predictive Relevance
SQ → PEU 0.232 Predictive Relevance
SEQ → PU 0.288 Predictive Relevance
SEQ → PEU 0.232 Predictive Relevance
PU → AI 0.330 Predictive Relevance
PEU → AI 0.330 Predictive Relevance
4.4.3.6 Uji Relative Impact (q2)
Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan metode
blindfolding untuk mengukur pengaruh relatif dari sebuah keterkaitan
antara prediktif sebuah variabel tertentu dengan variabel lainnya
dalam model penelitian. Nilai ambang batas untuk pengukuran ini
adalah 0,02 untuk pengaruh kecil, 0,15 untuk pengaruh sedang dan
140
0,35 untuk pengaruh besar. Rumus untuk perhitungan q2 adalah
sebagai berikut :
𝑞2 = 𝑄2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 − 𝑄2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒
1 − 𝑄2𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒
Dengan 𝑄2𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 adalah predictive relevance dan
𝑄2𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 adalah nilai yang ada diluar Q.
Hasil pengujian q2 terhadap 8 jalur penelitian ini,
menunjukkan bahwa satu jalur yaitu Perceived Usefulness (PU)
terhadap Acceptance of IT (AI) memiliki pengaruh yang menengah.
Sedangkan tujuh jalur lainnya memiliki pengaruh kecil. Berikut
adalah hasil q2 untuk delapan jalur dalam penelitian ini :
Tabel 4.38 Analisis Relative Impact
Jalur
Penelitian
Q2 include Q2 exclude q2 Analisis
IQ → PU 0.288 0.280 0.011 Kecil
IQ → PEU 0.232 0.223 0.011 Kecil
SQ → PU 0.288 0.271 0.023 Kecil
SQ → PEU 0.232 0.203 0.037 Kecil
SEQ → PU 0.288 0.272 0.022 Kecil
SEQ → PEU 0.232 0.229 0.004 Kecil
PU → AI 0.330 0.185 0.216 Menengah
PEU → AI 0.330 0.306 0.035 Kecil
141
Tabel 4.39 Analisis Inner Model
Hipotesis
𝛃 R2 t-test
𝒇2
Q2
q2 Analisis
No Jalur 𝒇2 in 𝒇2 ex 𝒇2 Q2
in
Q2
ex q2 𝛃 R2 t-test 𝒇2 Q2 q2
H1 IQ → PU 0.192 0.439 2.404 0.439 0.421 0.032 0.288 0.288 0.280 0.011 Sign Moderat Diterima Kecil Predictive Relevance Kecil
H2 IQ → PEU 0.202 0.454 2.342 0.454 0.435 0.0347 0.232 0.232 0.223 0.011 Sign Moderat Diterima Kecil Predictive Relevance Kecil
H3 SQ → PU 0.265 0.439 3.240 0.439 0.410 0.0516 0.288 0.288 0.271 0.023 Sign Moderat Diterima Kecil Predictive Relevance Kecil
H4 SQ → PEU 0.373 0.454 4.642 0.454 0.403 0.093 0.232 0.232 0.203 0.037 Sign Moderat Diterima Kecil Predictive Relevance Kecil
H5 SEQ → PU 0.280 0.439 3.069 0.439 0.412 0.0481 0.288 0.288 0.272 0.022 Sign Moderat Diterima Kecil Predictive Relevance Kecil
H6 SEQ → PEU 0.173 0.454 1.844 0.454 0.442 0.0219 0.232 0.232 0.229 0.004 Sign Moderat Ditolak Kecil Predictive Relevance Kecil
H7 PU → AI 0.554 0.504 10.171 0.504 0.289 0.439 0.330 0.330 0.185 0.216 Sign Moderat Diterima Besar Predictive Relevance Menengah
H8 PEU → AI 0.238 0.504 4.432 0.504 0.463 0.0427 0.330 0.330 0.306 0.035 Sign Moderat Diterima Kecil Predictive Relevance Kecil
Keterangan :
IQ = Information Quality
SQ = System Quality
SEQ = Service Quality
PU = Perceived Usefulness
PEU = Perceived Ease Of Use
AI = Acceptance of IT
142
Dari Tabel 4.39 diatas, dapat dijelaskan hasil dari ke-enam tahapan
analisis inner model (path coefficient, coefficient of determination, t-test,
effect size, predictive relevance dan relative impact).
Pertama, untuk hasil path coefficient diketahui bahwa seluruh
hipotesis yang ada pada penelitian ini yaitu delapan jalur anak panah memiliki
pengaruh yang signifikan karena nilai path coefficient dari semua jalur berada
diatas ambang batas yaitu 0,1. Lalu, untuk hasil t-test dapat diketahui bahwa
ada satu hipotesis penelitian yang ditolak karena nilai t-test yang berada
dibawah ambang batas yaitu 1,96. Hipotesis yang ditolak adalah Service
Quality terhadap Perceived Ease of Use yang hanya memiliki nilai t-test
sebesar 1,844.
Untuk hasil analisis coefficient of determination, ketiga variabel
dependen yang digunakan dalam penelitian ini menunjukkan nilai yang
moderat. Lalu, untuk hasil analisis effect size, tujuh dari delapan jalur yang
ada dalam penelitian ini menunjukkan pengaruh yang kecil, dan satu jalur
yaitu perceived usefulness ke acceptance of IT menunjukkan pengaruh yang
besar.
Untuk hasil analisis predictive relevance, seluruh jalur yang ada pada
penelitian ini menunjukkan angka diatas ambang batas yaitu 0, sehingga
dapat disimpulkan bahwa seluruh jalur dalam penelitian ini sudah memiliki
keterkaitan yang prediktif. Lalu, untuk hasil analisis relative impact, tujuh
dari delapan jalur yang ada dalam penelitian ini menunjukkan pengaruh yang
143
kecil, dan satu jalur yaitu perceived usefulness ke acceptance of IT
menunjukkan pengaruh yang menengah.
4.5 Interpretasi dan Pembahasan
4.5.1 Interpretasi Data Demografis
Berdasarkan hasil analisis informasi demografis profil responden,
peneliti melakukan interpretasi dan diskusi hasil, didapatkan hasil analisis
sebagai berikut :
1. Jenis Kelamin
Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.2 mengenai jenis kelamin
responden, dapat diketahui bahwa mayoritas responden pada penelitian ini
adalah perempuan yaitu sebanyak 170 responden (72%) dan sisanya laki-
laki sebanyak 67 responden (28%). Hal ini karena pada saat peneliti
menyebarkan kuisioner secara langsung, peneliti lebih banyak menjumpai
responden berjenis kelamin perempuan. Begitupun saat penyebaran
kuisioner secara tidak langsung (melalui google form), yang mengisi form
lebih banyak responden perempuan.
2. Fakultas
Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.3 mengenai asal fakultas
responden, dapat diketahui bahwa mayoritas responden berasal dari
Fakultas Sains dan Teknologi (FST) yaitu sebanyak 63 responden (26,5%).
Lalu, disusul oleh responden yang berasal dari Fakultas Ilmu Tarbiyah &
Keguruan (FITK) yaitu sebanyak 56 responden (23,7%). Sedangkan untuk
144
jumlah responden yang paling sedikit adalah berasal dari Fakultas Psikologi
dan Fakultas Kedokteran (FK) yang masing-masingnya hanya terdapat 1
responden (0,4%).
Ini dikarenakan peneliti yang menyebarkan kuisioner dilingkungan
sekitar peneliti yang berasal dari Fakultas Sains dan Teknologi (FST). Lalu,
untuk responden yang berasal dari FITK ini sebanding dengan jumlah
mahasiswa FITK yang jauh lebih banyak jika dibandingkan dengan fakultas
lainnya. Sedangkan untuk responden yang berasal dari Fakultas Kedoteran
(FK) dan Fakultas Psikologi, peneliti hanya berhasil menemukan satu
respon untuk masing-masing fakultas karena keterbatasan waktu penelitian.
3. Semester
Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.4 mengenai semester dari
responden penelitian, dapat diketahui bahwa mayoritas responden berasal
dari semester 8 (delapan) yaitu sebanyak 124 responden (52,3%). Namun,
peneliti tidak dapat menemukan responden yang berasal dari semester 12
(dua belas). Ini dikarenakan peneliti menyebarkan kuisioner dilingkungan
sekitar peneliti yaitu mahasiswa semester 8 sehingga mayoritas responden
dalam penelitian ini berasal dari semester 8.
4. Frekuensi Pemakaian
Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.5 mengenai frekuensi
pemakaian pengguna terhadap aplikasi Mobile AIS ini, dapat diketahui
bahwa mayoritas responden memilih “Lainnya” untuk menjawab
pertanyaan ini yaitu sebanyak 96 responden (40,5%). Sedangkan jawaban
145
yang paling sedikit yang diberikan oleh responden adalah pemakaian
aplikasi setiap hari yaitu hanya 6 responden (2,5%). Ini dikarenakan banyak
responden yang sangat jarang menggunakan aplikasi ini dan hanya
menggunakan aplikasi ini untuk melihat nilai di akhir perkuliahan saja.
5. Status Penerimaan
Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.6 mengenai status
penerimaan aplikasi oleh responden, dapat diketahui bahwa mayoritas
responden menyatakan sudah dapat menerima aplikasi ini yaitu sebanyak
169 responden (71,3%). Namun, masih ada responden yang tidak dapat
menerima aplikasi ini yaitu sebaanyak 9 orang (3,8%). Selain itu, responden
menyatakan tidak tahu atau memilih sikap netral mengenai penerimaan
terhadap aplikasi ini yaitu sebanyak 59 orang (24,9%). Ini dikarenakan
aplikasi Mobile AIS yang masih dapat disebutkan sebagai aplikasi yang
baru sehingga responden yang ditemui peneliti masih memiliki harapan
yang tinggi untuk pembaharuan aplikasi kedepannya.
4.5.2 Interpretasi Data Outer Model
Berdasarkan hasil analisis outer model yang telah dijabarkan
sebelumnya, ada beberapa poin penting yang harus diperhatikan, yaitu
sebagai berikut:
1. Hasil akhir dari analisis outer model telah menunjukkan bahwa
pengukuran model dalam penelitian ini telah memenuhi persyaratan
dan memiliki karakteristik yang baik sehingga dinyatakan layak
untuk dilanjutkan ke tahapan analisis inner model.
146
2. Dihapuskannya tiga indikator yaitu IQ5, SEQ4 dan SEQ5. Hal ini
disebabkan karena nilai cross loading untuk ketiga indikator tersebut
berada dibawah 0,7. Ketiga indikator ini menyebabkan nilai
composite reliability (CR) dan average variance extracted (AVE)
untuk variabel menjadi kurang dari nilai ambang batasnya yaitu 0,7
untuk CR dan 0,5 untuk AVE. Menghapus tiga indikator ini
membuat nilai CR dan AVE untuk semua variabel berada diatas
ambang batasnya.
3. Terdapat tiga indikator yang memiliki nilai cross loading dibawah
0,7 yaitu SQ1, SQ3, dan SQ5. Namun hal ini masih dapat ditoleransi
karena nilai cross loading yang masih berada diatas 0,5, nilai CR
yang masih diatas 0,7 dan nilai AVE yang masih berada diatas 0,5.
Peneliti beranggapan bahwa adanya beberapa indikator yang
dihapus terjadi karena disebabkan oleh beberapa hal dibawah ini :
1. Pemilihan indikator ataupun pertanyaan yang kurang tepat dalam
kuisioner yang disebarkan kepada responden.
2. Lebih dari sebagian data kuisioner yaitu sebanyak 145 responden
(61,1%) didapatkan dengan tidak langsung yaitu melalui google
forms sehingga tidak ada pedampingan oleh peneliti disaat
responden mengisi kuisioner. Ini dapat menyebabkan penafsiaran
yang bersifat bias dan tidak tepat oleh responden.
Oleh karena hal-hal tersebut, diperlukan peninjauan kembali dan
pengembangan dari instrumen penelitian yang digunakan dalam penelitian
147
ini khususnya untuk indikator IQ5, SEQ4 dan SEQ5 yang dihapuskan agar
diperoleh model penelitian yang lebih tepat untuk penelitian selanjutnya.
Meskipun peneliti telah membuat instrumen untuk penelitian ini dengan
sebaik mungkin, namun tetap tidak dapat menghindari hal-hal diluar
rencana dan tidak dapat dikendalikan peneliti terutama saat pelaksanaan
penelitian di lapangan.
4.5.3 Interpretasi Data Inner Model
Tahapan ini menjelaskan interpretasi dan diskusi hasil dari enam
tahapan pengujian analisis inner model yaitu path coefficient (), coefficient
of determination (R2), t-test dengan metode bootstraping, effect size (f2),
predictive relevance (Q2) dengan metode blindfolding dan relative impact
(q2).
1. H1 = Apakah Information Quality (IQ) berpengaruh terhadap
Perceived Usefulness (PU)?
Hasil pengujian t-test pada analisis inner model
menunjukan bahwa hipotesis pertama (H1) diterima. Ini artinya
information quality (IQ) memiliki pengaruh terhadap perceived
usefulness (PU). Dengan melihat hasil pengujian path coefficient
yaitu 0,192, IQ memiliki pengaruh yang signifikan terhadap PU.
Jalur ini memiliki nilai pengaruh yang kecil berdasarkan
perhitungan f2 dan q2.
Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh (Pai
& Huang, 2011; Mu-Cheng Wu, 2013; Groho et al., 2014; Kuddus
148
et al., 2015 dan Kartika et al., 2016) yang menyatakan bahwa
kualitas informasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap
kegunaan yang dirasakan oleh pengguna.
Hubungan ini menunjukkan semakin tinggi kualitas
informasi maka semakin tinggi kegunaan yang dirasakan oleh
pengguna akhir aplikasi. Informasi yang disajikan oleh aplikasi
Mobile AIS masih dianggap oleh pengguna sebagai salah satu
faktor terhadap kebermanfaatan dari aplikasi ini sendiri.
2. H2 = Apakah Information Quality (IQ) berpengaruh terhadap
Perceived Ease of Use (PEU)?
Hasil pengujian t-test pada analisis inner model
menunjukan bahwa hipotesis kedua (H2) diterima. Ini artinya
information quality (IQ) memiliki pengaruh terhadap perceived
ease of use (PEU). Dengan melihat hasil pengujian path coefficient
yaitu 0,202, IQ memiliki pengaruh yang signifikan terhadap PEU.
Jalur ini memiliki nilai pengaruh yang kecil berdasarkan
perhitungan f2 dan q2.
Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh (Pai
& Huang, 2011; dan Groho et al., 2014) yang menyatakan bahwa
kualitas informasi memiliki pengaruh positif dan signifikan
terhadap kemudahan yang dirasakan pengguna.
149
Hubungan ini menunjukkan semakin tinggi kualitas
informasi maka pengguna akan semakin merasa muda dalam
pencarian informasi melalui aplikasi Mobile AIS ini. Pengguna
merasa bahwa kualitas informasi menjadi salah satu faktor yang
mempengaruhi kemudahan pengguna saat menggunakan aplikasi
Mobile AIS ini.
3. H3 = Apakah System Quality (SQ) berpengaruh terhadap
Perceived Usefulness (PU)?
Hasil pengujian t-test pada analisis inner model
menunjukan bahwa hipotesis ketiga (H3) diterima. Ini artinya
system quality (SQ) memiliki pengaruh terhadap perceived
usefulness (PU). Dengan melihat hasil pengujian path coefficient
yaitu 0,265, SQ memiliki pengaruh yang signifikan terhadap PU.
Jalur ini memiliki nilai pengaruh yang kecil berdasarkan
perhitungan f2 dan q2.
Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh (Pai
& Huang, 2011; dan Kartika et al., 2016) yang menyatakan bahwa
kualitas sistem memiliki pengaruh yang positif terhadap kegunaan
yang dirasakan pengguna akhir.
Hubungan ini menunjukkan semakin tinggi kualitas sistem
maka pengguna akan semakin merasa bahwa aplikasi Mobile AIS
ini bermanfaat. Pengguna Mobile AIS percaya bahwa kualitas
150
sistem dari aplikasi Mobile AIS ini dapat digunakan dan
bermanfaat bagi pengguna selama proses perkuliahan mereka.
Namun, ini tidak sesuai dengan hasil penelitian yang
dilakukan oleh (Groho et al., 2014; dan Kuddus et al., 2015) yang
menyatakan bahwa kualitas sistem tidak berpengaruh terhadap
kegunaan yang dirasakan pengguna.
4. H4 = Apakah System Quality (SQ) berpengaruh terhadap
Perceived Ease of Use (PEU)?
Hasil pengujian t-test pada analisis inner model
menunjukan bahwa hipotesis keempat (H4) diterima. Ini artinya
system quality (SQ) memiliki pengaruh terhadap perceived ease of
use (PEU). Dengan melihat hasil pengujian path coefficient yaitu
0,373, SQ memiliki pengaruh yang signifikan terhadap PEU. Jalur
ini memiliki nilai pengaruh yang kecil berdasarkan perhitungan f2
dan q2.
Hal ini sesuai dengan penelitian (Pai & Huang, 2011; Mu-
Cheng Wu, 2013; dan Groho et al., 2014) yang menyatakan bahwa
kualitas sistem memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap
kemudahan yang dirasakan pengguna akhir.
Hubungan ini menunjukkan bahwa semakin tinggi kualitas
sistem maka pengguna akan semakin merasakan kemudahan dalam
penggunaan aplikasi Mobile AIS. Pengguna merasa bahwa kualitas
151
sistem menjadi salah satu faktor yang membuat mereka menjadi
mudah dalam menggunakan aplikasi Mobile AIS ini.
5. H5 = Apakah Service Quality (SEQ) berpengaruh terhadap
Perceived Usefulness (PU)?
Hasil pengujian t-test pada analisis inner model
menunjukan bahwa hipotesis kelima (H5) diterima. Ini artinya
service quality (SEQ) memiliki pengaruh terhadap perceived
usefulness (PU). Dengan melihat hasil pengujian path coefficient
yaitu 0,280, SEQ memiliki pengaruh yang signifikan terhadap PU.
Jalur ini memiliki nilai pengaruh yang kecil berdasarkan
perhitungan f2 dan q2.
Hal ini sesuai dengan penelitian (Pai & Huang, 2011; dan
Groho et al., 2014) yang menyatakan bahwa kualitas layanan
memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap kegunaan yang
dirasakan pengguna akhir.
Hubungan ini menunjukkan bahwa semakin baik kualitas
pelayanan maka pengguna akan merasa bahwa aplikasi ini semakin
berguna untuknya. Pengguna akhir Mobile AIS merasa bahwa
kualitas layanan yang baik dapat mempengaruhi kebermanfaatan
aplikasi Mobile AIS ini bagi pengguna.
152
6. H6 = Apakah Service Quality (SEQ) berpengaruh terhadap
Perceived Ease of Use (PEU)?
Hasil pengujian t-test pada analisis inner model
menunjukan bahwa hipotesis keenam (H6) ditolak karena nilai t-
test yang dibawah 1,96 yaitu sebesar 1,844. Ini artinya service
quality (SEQ) tidak memiliki pengaruh terhadap perceived ease of
use (PEU). Namun, jika melihat hasil pengujian path coefficient
yaitu 0,173, SQ memiliki signifikansi terhadap PEU.
Hal ini sesuai dengan penelitian (Groho et al., 2014) yang
juga menyatakan bahwa kualitas layanan tidak memiliki pengaruh
terhadap kemudahan yang dirasakan pengguna akhir.
Pengguna akhir aplikasi Mobile AIS merasa bahwa
pelayanan yang diberikan oleh tim pengembang tidak berpengaruh
terhadap kemudahan pengguna saat menggunakan aplikasi Mobile
AIS ini. Pelayanan yang diberikan dirasa masih kurang
memuaskan bagi pengguna. Contohnya adalah beberapa pengguna
merasa mudah dalam menggunakan aplikasi Mobile AIS, namun
pengguna merasa bahwa kemudahan ini didapatkan dengan tanpa
campur tangan dari layanan yang diberikan oleh tim pengembang
aplikasi.
153
7. H7 = Apakah Perceived Usefulness (PU) berpengaruh terhadap
Acceptance of IT (AI)?
Hasil pengujian t-test pada analisis inner model
menunjukan bahwa hipotesis ketujuh (H7) diterima. Ini artinya
perceived usefulness (PU) memiliki pengaruh terhadap acceptance
of IT (AI). Dengan melihat hasil pengujian path coefficient yaitu
0,554, PU memiliki pengaruh yang signifikan terhadap AI. Jalur
ini memiliki nilai pengaruh yang besar berdasarkan perhitungan f2.
Namun, memiliki pengaruh yang menengah jika berdasarkan
perhitungan q2.
Hal ini sesuai dengan penelitian (Pai & Huang, 2011;
Apriyanto, 2015; Sayekti & Putarta, 2016; dan Fatmasari, 2013)
yang menyatakan bahwa faktor manfaat yang dirasakan pengguna
berpengaruh positif secara signifikan terhadap penerimaan
pengguna terhadap aplikasi. Selain itu, penelitian (Hussain et al.,
2016) juga mendukung hasil ini dengan menyatakan bahwa
perceived usefulness memiliki pengaruh yang positif terhadap
acceptance of IT.
Hubungan ini menunjukkan bahwa semakin tinggi manfaat
yang dirasakan oleh pengguna maka pengguna akan merasa
semakin menerima aplikasi Mobile AIS ini. Pengguna merasa
bahwa faktor manfaat menjadi salah satu faktor yang
mempengaruhi tingkat penerimaan pengguna terhadap aplikasi. Ini
154
juga didukung oleh teori Technology Acceptance Model (TAM)
yang menyatakan bahwa penerimaan teknologi dipengaruhi oleh
faktor manfaat yang dirasakan penggunanya.
8. H8 = Apakah Perceived Ease of Use (PEU) berpengaruh
terhadap Acceptance of IT (AI)?
Hasil pengujian t-test pada analisis inner model
menunjukan bahwa hipotesis kedelapan (H8) diterima. Ini artinya
perceived ease of use (PEU) memiliki pengaruh terhadap
acceptance of IT (AI). Dengan melihat hasil pengujian path
coefficient yaitu 0,238, PEU memiliki pengaruh yang signifikan
terhadap AI. Jalur ini memiliki nilai pengaruh yang kecil
berdasarkan perhitungan f2 dan q2.
Hal ini sesuai dengan penelitian (Apriyanto, 2015; Sayekti
& Putarta, 2016; dan Fatmasari, 2013) yang menyatakan bahwa
faktor kemudahan yang dirasakan pengguna berpengaruh positif
secara signifikan terhadap penerimaan pengguna terhadap aplikasi.
Selain itu, penelitian (Hussain et al., 2016) juga mendukung hasil
ini dengan menyatakan bahwa perceived ease of use memiliki
pengaruh yang positif terhadap acceptance of IT.
Hubungan ini menunjukkan bahwa semakin mudah
penggunaan aplikasi yang dirasakan oleh pengguna maka
pengguna akan merasa semakin menerima aplikasi Mobile AIS ini.
155
Pengguna merasa bahwa faktor kemudahan ini menjadi salah satu
faktor yang mempengaruhi tingkat penerimaan pengguna terhadap
aplikasi. Ini juga didukung oleh teori Technology Acceptance
Model (TAM) yang menyatakan bahwa penerimaan teknologi
dipengaruhi oleh faktor kemudahan pengguna dalam menggunkan
teknologi tersebut.
4.6 Rekomendasi
Nilai t-test paling rendah pada penelitian ini adalah hubungan antara service
quality dengan perceived ease of use yaitu 1,844. Ini disebabkan karena banyak
pengguna yang tidak merasakan adanya pelayanan yang diberikan oleh pihak
pengembang. Ini menjadi dasar rekomendasi yang dapat peneliti berikan untuk
pihak pengembang aplikasi yaitu agar dapat memperbaiki pelayanan yang diberikan
kepada pengguna untuk mempermudah pengguna dalam menggunakan aplikasi
Mobile AIS. Selain itu, pihak pengembang juga diharapkan dapat meningkatkan
sosialisasi mengenai aplikasi Mobile AIS karena banyak pengguna yang mengaku
tidak mengetahui tentang adanya tutorial penggunaan aplikasi padahal tim
pengembang sudah menyediakan tutorial tersebut saat peluncuran aplikasi.
156
BAB V
PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan pada hasil penelitian Evaluasi Penerimaan Pengguna terhadap
Aplikasi Mobile AIS ini, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Dari hasil pengolahan data yang telah dilakukan peneliti, dari 237 responden
yang merupakan mahasiswa UIN Syarif Hidayatullah Jakarta yang telah
menggunakan aplikasi Mobile AIS, diketahui bahwa sebanyak 169
responden (71.3%) menyatakan bahwa dapat menerima aplikasi ini dan
hanya 9 responden (3.8%) yang menyatakan tidak menerima dengan adanya
aplikasi ini. Sedangkan, sebanyak 59 responden (24.9%) menyatakan tidak
tahu atau netral mengenai status penerimaan terhadap aplikasi Mobile AIS
ini. Mayoritas dari responden menyatakan bahwa mereka dapat menerima
adanya aplikasi Mobile AIS ini sehingga dapat disimpulkan bahwa
pengguna aplikasi merasakan manfaat dari adanya aplikasi Mobile AIS
untuk mahasiswa UIN Syarif Hidayatullah Jakarta ini dan telah menerima
aplikasi ini sebagai alternatif untuk mengakses Academic Information
System (AIS) UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
2. Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan, dihapus tiga indikator
yaitu IQ5, SEQ4, dan SEQ5. Ini karena nilai outer loading untuk tiga item
indikator ini berada dibawah nilai ambang batasnya yaitu 0,7.
157
3. Dari 8 hipotesis yang diajukan, terdapat 1 hipotesis yang ditolak yaitu SEQ
→ PEU karena nilai t-test untuk hipotesis ini kurang dari nilai standar t-test
yang dapat diterima. Hasil ini juga sesuai dengan penelitian sebelumnya
yang menyatakan bahwa service quality tidak memiliki pengaruh terhadap
perceived ease of use.
4. Terdapat 7 hipotesis yang diterima dan dianggap memiliki pengaruh, yaitu
IQ → PU, IQ → PEU, SQ → PU, SQ → PEU, SEQ → PU, SEQ → PEU,
PU → AI dan PEU → AI. Dari hasil analisis, faktor yang mempengaruhi
status penerimaan pengguna aplikasi Mobile AIS di UIN Syarif
Hidayatullah adalah :
a. IQ (Information Quality) dan SQ (System Quality) berpengaruh
terhadap AI (Acceptance of IT) secara tidak langsung.
b. PU (Perceived Usefulness) dan PEU (Perceived Ease Of Use)
berpengaruh terhadap AI (Acceptance of IT) secara langsung.
5. Dari 7 hipotesis yang diterima, hanya terdapat 1 hipotesis yaitu PU → AI
memiliki hasil effect size yang berpengaruh besar. Sedangkan 6 hipotesis
lainnya memiliki effect size yang berpengaruh kecil.
5.2 Saran
Berdasarkan dari hasil penelitian yang telak dilakukan, terdapat beberapa
saran yang perlu diperhatikan untuk peneliti selanjutnya, yaitu sebagai berikut :
1. Untuk pengembang aplikasi Mobile AIS yaitu PUSTIPANDA (Pusat
Teknologi Informasi dan Pangkalan Data) UIN Syarif Hidayatullah, agar
terus melakukan peningkatan dan pengembangan fitur-fitur yang ada dalam
158
aplikasi untuk meningkatkan status penerimaan pengguna terhadap aplikasi.
Mengembangkan kualitas layanan yang diberikan kepada pengguna yang
bertujuan untuk kemudahan pengguna dalam mengakses aplikasi. Karena
dalam penelitian ini, pengguna masih belum merasakan pengaruh kualitas
layanan terhadap kemudahan pengguna dalam menggunakan aplikasi.
2. Peneliti selanjutnya agar melakukan peninjauan kembali terhadap indikator-
indikator yang digunakan dalam pembuatan kuisioner dan meminta saran
dari para ahli dalam penggunaan indikator. Ini dilakukan untuk menghindari
penghapusan indikator saat pengolahan data.
3. Peneliti selanjutnya mendampingi responden dalam pengisian kuisioner
untuk menghindari kesalahpahaman responden terhadap pernyataan
kuisioner.
4. Peneliti selanjutnya agar menggabungkan metode kuantitatif dan kualitatif
untuk mendapatkan hasil penelitian dan interpretasi yang lebih valid.
159
DAFTAR PUSTAKA
Apriyanto. (2015). Kajian Penerimaan Sistem Informasi Kepesetaan dengan
Pendekatan Technology Acceptance Model Studi Kasus pada Daa Pensiun
PLN. Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol. XI.
Arifin, F. (2018). Evaluasi Penerimaan Sistem E-ticket di Taman Margasatwa
Ragunan Berdasarkan Tema UTAUT. Skripsi: UIN Syarif Hidayatullah
Jakarta.
Daranatha. (2009). Sistem Informasi Akuntansi. Jakarta: Salemba Empat.
Davis, F. D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User
Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly.
DeLone, W. H., & McLean, E. R. (1992). Information Systems Success: The Quest
for the Dependent Variable . Information Systems Research.
DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2016). Information System Success
Measurement. Foundations and Trends in Information System vol.2, no.1.
DeLone, W., & McLean, E. (2003). The DeLone and McLean Model of Information
System Success : A Ten-Year Update. Journal of Management Information
System.
Ducey, A. J. (2018). Predicting Tablet Computer Use: An Extended Technology
Acceptance Model. University of South Florida: Tesis.
Eldrandaly, K. A., Naguib, S. M., & Hassan , M. M. (2015). A Model for Measuring
Geographic Information Systems Success. Journal of Geographic
Information System.
Farlina, Y., & Hudin, J. M. (2017). Kajian Kepuasan Pengguna Informasi
Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) Online. Indonesian Journal on
Computer and Information Technology Vol.2, No. 2.
160
Fatmasari, Dewi, R., & Kunang, Y. N. (2013). Evaluasi Penerimaan Sistem E-KTP
dengan Menggunakan TAM. Seminar Nasional Informatika 2013.
Groho, T. C., Winarno, W. W., & Permanasari, A. E. (2014). Evaluasi Kesuksesan
Implementasi Aplikasi Pengelolaan Tugas Belajar di BPK. Seminar
Nasional Informatika (semnasIF).
Gunawan, I. (2013). Metode Penelitian Kualitatif : Teori dan Praktik. Jakarta:
Bumi Aksara.
Guritno, S., & Sudaryono, R. (2011). Theory and Application of IT Research:
Metodologi Penelitian Teknologi Informasi. Yogyakarta: Andi.
Guritno, S., Sudaryono, & Rahardja, U. (2011). Theory and Application od IT
Reseacrh. Yogyakarta: Andi Offset.
Gusti, G. (2017). Pengukuran Pengaruh Kesiapan Terhadap Keberhasilan
Penerapan Sistem Ubiquitous Computing di UIN Syarif Hidayatullah
Jakarta. Skripsi: UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed a Silver Bullet.
Journal of Marketing Theory and Practice .
Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Mena, J. A. (2011). An assessment of the
use of partial least squares structural equation modeling in marketing
research. Journal of the Academy of Marketing Science.
Haryono, S., & Wardoyo, P. (2013). Structural Equation Modeling. Jawa Barat:
PT. Intermedia Personalia Utama.
Hilmy, O. H., Herlambang, A. D., & Saputra, M. C. (2018). Evaluasi Kesuksesan
Implementasi Sistem Informasi Produksi Udang dengan DeLone and
McLean Model. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu
Komputer e-ISSN: 2548-964X Vol. 2, No. 12.
Hussain, A., Mkpojiogu, E., & Yusof, M. M. (2016). Perceived Usefulness,
Perceived Ease of Use, and Perceived Enjoyment as Drivers for the User
161
Acceptance of Interactive Mobile Maps. Proceedings of the International
Conference on Applied Science and Technology 2016 (ICAST 2016). AIP
Publishing.
Hussein, A. S. (2015). Penelitian Bisnis dan Manajemen Menggunakan Partial
Least Squares (PLS) dengan SmartPLS 3.0. Modul Ajar: Universitas
Brawijaya.
Idris, M. (2009). Metode Penelitian Ilmu Sosial. Jakarta: Penerbit Erlangga.
Indrawan, R., & Yaniawati, P. (2014). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif,
dan Campuran untuk Manajemen, Pembangunan dan Pendidikan.
Bandung: PT Refika Aditama.
Jogiyanto. (2008). Sistem Informasi Keperilakuan. Yogyakarta: Andi.
Jogiyanto, H. (2007). Model Kesuksesan SIstem Informasi. Yogyakarta: Andi.
Kadir, A. (2014). Pengenalan Sistem Informasi Edisi Revisi. Yogyakarta: Andi.
Kartika, N. D., Anton, & Adnanti, W. A. (2016). Analisis Kualitas Sistem
Informasi, Perceived Usefulness dan Kualitas Informasi terhadap Kepuasan
End User Software Akuntansi. Simposium Nasional Akuntansi XIX.
Lampung.
Kuddus, B. N., Djunaedi, A., & Najib, W. (2015). Faktor-faktor yang
Mempengaruhi Kesuksesan Implementasi SISDM BPK RI. Seminar
Nasional Ilmu Komputer (SNIK 2015).
Moeller, A. J. (2010). Quantitative Research in Linguistic: An Introduction. The
Modern Language Journal.
Mulyanto, A. (2009). Sistem Informasi: Konsep dan Aplikasi. Yogyakarta: Pustaka
Pelajar.
Mutia, I. (2014). Perancangan Sistem Informasi Akademik dengan Teknologi Short
Message Service (SMS) pada XYZ. Faktor Exacta.
162
Narbuko, C., & Achmadi, A. (2013). Metodologi Penelitian. Jakarta: PT. Bumi
Aksara.
Nasir, M. (2013). Evaluasi Penerimaan Teknologi Informasi Mahasiswa di
Palembang Menggunakan Model UTAUT. Seminar Nasional Aplikasi
Teknologi Informasi (SNATI).
Noor, J. (2011). Metodologi Penelitian Skipsi, Tesis, Disertasi dan Karya Ilmiah.
Jakarta: Kencana Prenada Media Group.
Nugroho, N., Utami, E., & Taufiq, E. (2013). Analisis Perbandingan Kualitas
Pelayanan Penerimaan Mahasiswa Baru (Pmb) Online Menggunakan
Model Kesuksesan Sistem Informasi Delone Dan Mclean (D&M). Jurnal
Teknologi Informasi Vol . VIII Nomor 24 .
Nursiyono, J. A. (2015). Kompas Teknik Pengambilan Sampel. Bogor: In Media.
O'Brien, & Marakas. (2009). Management Information Systems.Ninth Edition. New
York: McGraw-Hill/Irwin.
O'Brien, J. A., & Marakas, G. M. (2009). Management Information Systems Ninth
Edition. New York: McGraw-Hill/Irwin.
O'Brien, J., & Marakas, G. (2007). Management Information Systems. New York:
McGraw-Hill Education.
Oktavianti, B. (2007). Evaluasi Penerimaan Sistem Teknologi Informasi dengan
menggunakan Variabel Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, dan
Perceived Enjoyment. Universitas Gadjah Mada: Tesis.
Pai, F.-Y., & Huang, K.-I. (2011). Applying the Technology Acceptance Model to
the Introduction of Healthcare Information Systems. Technological
Forecasting & Social Change.
Pratiwi, M. T., Indriani, F., & Sugiarto, J. (2017). Analisis Pengaruh Technology
Readiness Terhadap Minat Menggunakan TCASH di Kota Semarang.
Jurnal Bisnis Strategi Vol. 26 No.1.
163
Pressman, R. S., & Maxim, B. S. (2014). Software Engineering: A Practitioner's
Approach. New York: McGraw-Hill.
Putra, M. A. (2018). Evaluasi Penggunaan pada Produk Uang Elektronik E-Money
Bank Mandiri Menggunakan Model UTAUT 2. Skripsi: UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta.
Rainer, R. K., & Cegielski, C. G. (2010). Introduction to Information Systems (3rd
ed.). New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Ringle, C. M., Silva, D. D., & Bido, D. (2014). Structural Equation Modeling With
the SmartPLS. REMark – Revista Brasileira De Marketing.
Rizal, S., Retnadi, E., & Ikhwana, A. (2013). Pengembangan Aplikasi Pencarian
Lokasi Objek Wisata Terdekat di Kabupaten Garut Berbasis Android.
Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Teknologi Garut.
Sangadji, E. M., & Sopiah. (2010). Metodologi Penelitian: Pendekatan Praktis
dalam Penelitian. Yogyakarta: Andi Offset.
Saputro, P. H., Budiyanto, A. D., & Santoso, A. J. (2015). Model Delone and
Mclean untuk Mengukur Kesuksesan E-government Kota Pekalongan.
Scientific Journal of Informatics, Vol. 2, No. 1.
Sarwono, J. (2013). Strategi Melakukan Riset. Yogyakarta: Andi Offset.
Sayekti, F., & Putarta, P. (2016). Penerapan Technology Acceptance Model (TAM)
dalam Pengujian Model Penerimaan Sistem Informasi Keuangan Daerah.
Jurnal Manajemen Teori dan Terapan.
Selpiana. (2016). Evaluasi Penerimaan Pengguna Sistem Pengolahan Data
Asuransi (Care Tech) dengan Metode UTAUT. Skripsi: UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta.
Siregar, S. (2013). Statistik Parametrik untuk Penelitian Kuantitatif: Dilengkapi
dengan Perhitungan Manual dan Aplikasi SPSS versi 18. Jakarta: Bumi
Aksara.
164
Siswanto, V. A. (2012). Strategi dan Langkah-langkah Penelitian. Yogyakarta:
Graha Ilmu.
Soehartono, I. (2011). Metode Penelitian Sosial . Bandung: PT Remaja Rosdakarya
Offset.
Subianto, E. I., & Hamsal, M. (2013). Service Quality Assessment In Pt.
Indokemika Jayatama Using Indserv Scale And Importance‐Performance
Analysis. The Indonesian Journal of Business Administration, Vol.2, No.5.
Subiyakto, A., Ahlan, A. R., Kartiwi, M., & Putra, S. J. (2016). Measurement of the
information system project success of the higher education institutions in
Indonesia: a pilot study. Int. J. Business Information Systems, Vol. 23, No.
2.
Sugiyono. (2012). Metode Penelitian Kombinasi. Bandung: Alfabeta.
Sugiyono. (2012). Statistika Untuk Penelitian. Yogyakarta: Alfabeta.
Sugiyono. (2013). Metode Penelitian Bisnis. Bandung: Alfabeta.
Sugiyono. (2015). Metode Penelitian Pendidikan Pedekatan Kuantitatif, Kualitatif
dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Sutabri, T. (2012). Konsep Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi Offset.
Sutanta, E. (2011). Basis Data dalam Tinjauan Konseptual. Yogyakarta: Andi.
Suzanto, B., & Sidharta, I. (2015). Pengukuran End-User Computing Satisfaction
Atas Penggunaan Sistem Informasi Akademik. Jurnal Ekonomi, Bisnis &
Entrepreneurship.
Syarif, D. I., & Sensuse. (2007). Kajian Penerimaan Teknologi Internet Pada
Organisasi Pemerintah Berdasarkan Konsep Technology Acceptance Model
(TAM). Jurnal Sistem Informasi MTI UI Vol. 3 No.1.
Taherdoost, H. (2016). Sampling Methods in Research Methodology: How To
Choose a Sampling Technique for Research. SSRN Electronic Journal.
165
Teo, T. (2011). Technology Acceptance in Education. Netherlands: Sense
Publishers.
Venkatesh, V., & Davis, F. D. (1996). A Model of the Antecedents of Perceived
Ease of Use: Development and Test. Decision Sciences Vol 27 No 3.
Widarjono, A. (2015). Analisis Multivariat Terapan. Yogyakarta: UPP STIM
YKPN.
Widi, R. K. (2010). Asas Metodologi Penelitian. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Wu, M.-C. (2013). A Study on University Students Intention to Use the Digital
Museum of Sports Literature. The Journal of International Management
Studies, Vol. 8.
Yakub. (2012). Pengantar Sistem Informasi. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Yamin, S., & Kurniawan, H. (2011). Generasi Baru Mengola Data Penelitian
dengan Partial Least Square Path Modelling : Aplikasi dengan software
XLSTAT, SmartPLS, dan Visual PLS. Jakarta: Salemba Infotek.
Yousafzai, S. Y., Foxall, G. R., & Pallister, J. G. (2007). Technology acceptance: a
meta-analysis of the TAM: Part 1. Journal of Modelling in Management
Vol. 2 No. 3.
Yuliana, A., Riyadi, & Yuniarto, S. R. (2016). Analisis Kesuksesan Sistem
Informasi Perhotelan dengan Pendekatan model DeLone dan McLean.
Jurnal Administrasi Bisnis, Vol. 34, No. 1.
Zaeid, A. N. (2012). An Integrated Success Model for Evaluating Information
System in Public Sectors. Journal of Emerging Trends in Computing and
Information Sciences.
LAMPIRAN-LAMPIRAN
Lampiran 1 : Wawancara
Narasumber = Imam Halim Mursyidin, M.Kom
Jabatan = Auditor Sistem Informasi
Tanggal = 20 Februari 2019
Q : Saya mahasiswi UIN Jakarta, mau melakukan penelitian tentang evaluasi
aplikasi Mobile AIS. Tapi aplikasi ini baru di release beberapa bulan.
Menurut kakak, aplikasi yang masih tergolong baru ini sudah boleh untuk
di evaluasi atau belum ya kak?
A : Menurut saya tidak ada batasan untuk evaluasi asalkan mereka sudah
menggunakan aplikasi itu. Bahkan aplikasi baru satu minggu saja sudah
bisa dievaluasi asalkan sudah digunakan secara menyeluruh
Narasumber = Buk Fitroh, M.Kom
Jabatan = Dosen UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Tanggal = 26 Februari 2019
Q : Jadi, saya sedang melakukan penelitian evaluasi mengenai Mobile AIS
buk, tapi saya ragu apakah boleh melakukan evaluasi ke aplikasi yang
masih tergolong baru. Menurut pendapat ibu bagaimana ya?
A : Menurut saya pribadi, tidak peduli berapa umur dari sebuah aplikasi,
asalkan mau, semua aplikasi bisa saja di evaluasi. Perumpamaannya
begini nih, kalian para mahasiswa selalu di evaluasi melalui ujian baik itu
UTS ataupun UAS kan. Nah UTS selalu diadakan walaupun kalian baru
mengikuti perkuliahan selama 2 bulan. Ya sama seperti aplikasi ini,
walupun baru di luncurkan, menurut saya sudah bisa untuk di evaluasi.
Narasumber = Pak Indra
Jabatan = Staff PUSTIPANDA
Tanggal = 10 April 2019
Q : Sejarah awal dari pembuatan Mobile AIS ini bagaimana ya, Pak?
A : Sebetulnya sudah lama kita punya Mobile AIS. Tapi dulu itu versi hybrid
sehingga ada beberapa fitur yang tidak bisa kita sesuaikan. Akhirnya kita
coba perbarui dengan menggunakan versi native, yang sekarang ini.
Sehingga lebih cepat, responsive dan beberapa modul yang ada di AIS
juga bisa kita ambil untuk menjadi fitur yang akan memudahkan
mahasiswa. AIS mobile versi hybrid dan native ini perbedaannya cukup
signifikan dari segi fitur dan tampilannya. Sebetulnya dari awal kita tahu
kalau mahasiswa merasa tidak nyaman dalam membuka AIS melalui
handphone, dari sanalah kita memutuskan untuk membuat versi mobile
dari AIS.
Q : Untuk aplikasi ini di release nya kapan ya pak?
A : Release tanggal 15 November 2018
Q : Tujuan awal dari pembuatan aplikasi ini apa?
A : Karena tuntuan jaman ya, karena sekarang semua mahasiswa lebih sering
mengakses lewat handphone. Tapi akses AIS melalui browser di
handphone kan tidak enak dilihat tampilannya. Makanya kita buat versi
mobile nya. Karena versi website khusus untuk diakses melalui PC. Jadi
ini untuk kenyamanan.
Q : Pengembang dari aplikasi ini dari pihak UIN langsung atau menyewa
vendor dari luar?
A : Yang mengembangkan aplikasi ini adalah PUSTIPANDA yang bekerja
sama dengan mahasiswa Teknologi Informasi yang sedang
menyelesaikan skripsinya. Jadi ini kolaborasi PUSTIPANDA dengan
mahasiswa itu.
Q : Selama pengembangan aplikasi ini, ada kendala yang dihadapi?
A : Banyak. Karena database AIS itu sudah menjadi sebuat big data yang
benar-benar besar. Data mahasiswa bahkan dosen juga. Jadi saat
membangun Mobile AIS kita harus membatasi modul yang bisa
dimunculkan pada aplikasi itu. Lalu, sekarang ada keluhan bahwa nilai
tidak muncul dalam Mobile AIS, ini karena aplikasi tidak bisa mengambil
data dari database karena struktur data nya berbeda. Disitu yang sedang
kita benahi saat ini. Kita upayakan perbaikan lebih lanjut.
Q : Ada jadwal untuk melakukan maintanance untuk aplikasi ini?
A : Sebenarnya kita selalu maintanance tapi tidak terjadwal. Setiap ada
complain dari pengguna, artinya aplikasi sedang bermasalah jadi kita
langsung maintanance. Tapi kalau tidak ada keluhan, artinya aplikasi
berjalan dengan baik. Jadi kita fokus ke pembenahan.
Lampiran 2 : Kuisioner Penelitian
ANALISIS PENERIMAAN PENGGUNA APLIKASI MOBILE
AIS MENGGUNAKAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL
(TAM) DAN D&M IS SUCCESS MODEL
Assalamu'alaikum Wr.Wb
Saya Ranti Novela Putri, mahasiswi Program Studi Sistem
Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri
Syarif Hidayatullah Jakarta (UIN Jakarta) yang saat ini sedang
melaksanakan penelitian dalam rangka penyelesaian skripsi.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat penerimaan
pengguna aplikasi Mobile AIS serta mengetahui faktor-faktor apa saja
yang mempengaruhi penerimaan pengguna terhadap aplikasi Mobile
AIS berdasarkan persepsi pengguna akhir yaitu mahasiswa UIN Syarif
Hidayatullah yang telah menggunakan aplikasi ini dengan
menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) oleh Davis
(1989) dan D&M IS Success Model oleh DeLone dan McLean (2003)
Peneliti memohon kesediaan waktunya untuk mengisi kuesioner
di bawah ini. Bila ada informasi yang kurang jelas atau yang ingin
ditanyakan, Anda dapat menghubungi saya selaku peneliti dalam
penelitian melalui :
Email : [email protected]
No. Telp : 081270075381
A. PROFIL RESPONDEN
1. Nama : ..........................................................................................
2. Email/Telepon : ..........................................................................................
3. Jenis Kelamin : Perempuan Laki-Laki
4. Fakultas :
Fakultas Dirasat Islamiyah (FDI)
Fakultas Ilmu Tarbiyah & Keguruan (FITK)
Fakultas Syariah & Hukum (FSH)
Fakultas Adab & Humaniora (FAH)
Fakultas Ilmu Sosial & Ilmu Poltik (FISIP)
Fakultas Kedokteran (FK)
Fakultas Ilmu Kesehatan
Fakultas Ushuluddin (FU)
Fakultas Dakwah & Ilmu Komunikasi (FDIKOM)
Fakultas Ekonomi & Bisnis (FEB)
Fakultas Sains & Teknologi (FST)
Fakultas Psikologi
5. Jurusan/Prodi : ..........................................................................................
6. Semester : ..........................................................................................
7. Apakah Anda sudah pernah menggunakan aplikasi Mobile AIS?
Sudah Belum
8. Seberapa sering Anda menggunakan aplikasi Mobile AIS?
Setiap Hari
Satu kali dalam seminggu
Satu kali dalam dua minggu
Satu kali dalam sebulan
Lainnya
9. Secara keseluruhan, apakah Anda dapat menerima aplikasi Mobile AIS ini?
Menerima
Netral / Tidak Tahu
Tidak Menerima
B. PENERIMAAN AIS MOBILE
Nyatakan pendapat Anda dengan memberi tanda ceklis (✓) pada salah satu skala
berikut!
Keterangan
Singkatan Keterangan
STS Sangat Tidak Setuju
TS Tidak Setuju
N Netral/Tidak Tahu
S Setuju
SS Sangat Setuju
Kualitas Informasi
Secara umum, bagaimana kualitas informasi yang disajikan oleh aplikasi Mobile AIS?
No Pernyataan STS TS N S SS
1 Informasi yang tersedia pada aplikasi Mobile AIS cukup
lengkap untuk memenuhi kebutuhan informasi saya
2 Informasi yang disajikan dalam aplikasi ini mudah untuk
saya pahami
3 Informasi yang disajikan sesuai dengan kebutuhan saya
4 Informasi yang disajikan akurat
5 Informasi yang disajikan tidak ambigu
6 Informasi yang saya dapatkan adalah informasi terkini
dan selalu diperbarui
7
Saya dapat mengandalkan informasi yang disajikan pada
aplikasi ini untuk memenuhi kebutuhan informasi
perkuliahan saya
Kualitas Sistem
Secara umum, bagaimana kualitas sistem aplikasi Mobile AIS?
No Pernyataan STS TS N S SS
8 Aplikasi ini dapat dihandalkan karena jarang terjadi
kesalahan/error
9 Aplikasi ini mampu merespon permintaan saya dengan
cepat
10 Saya percaya bahwa data pribadi saya aman di dalam
aplikasi ini
11 Aplikasi ini nyaman dan mudah untuk digunakan
12 Bahasa yang digunakan dalam aplikasi ini mudah untuk
saya pahami
13 Aplikasi ini sesuai dengan harapan saya
Kualitas Layanan
Secara umum, bagaimana kualitas layanan yang diberikan oleh aplikasi Mobile AIS?
No Pernyataan STS TS N S SS
14 Saya merasa aman saat mengakses ataupun mengirim
data melalui aplikasi ini
15
Aplikasi ini memahami kebutuhan informasi saya dan
memberikan informasi yang bermanfaat bagi kebutuhan
saya
16 Aplikasi ini selalu memberikan respon sesuai dengan
apa yang saya inginkan dengan cepat dan tepat
17
Saya dapat menemui PUSTIPANDA secara langsung
jika terjadi kesalahan pada aplikasi dan menerima
pelayanan dengan cepat
18 Ada panduan penggunaan aplikasi yang diberikan oleh
pihak PUSTIPANDA
Persepsi Manfaat
Secara umum, bagaimana faktor manfaat mempengaruhi penerimaan pengguna?
No Pernyataan STS TS N S SS
19
Aplikasi ini membuat pekerjaan saya (seperti mengisi
KRS, melihat informasi-informasi perkuliahan, mengisi
penilai dosen dan lainnya) menjadi lebih cepat
20 Aplikasi ini meningkatkan efektivitas pekerjaan yang
saya lakukan
21 Aplikasi ini sangat bermanfaat bagi saya
Persepsi Kemudahan
Secara umum, bagaimana faktor kemudahan mempengaruhi penerimaan pengguna?
No Pernyataan STS TS N S SS
22 Aplikasi ini mudah untuk saya pelajari
23 Saya merasa mudah untuk membuat aplikasi ini
melakukan apa yang saya inginkan
24 Menu yang tersedia pada aplikasi ini jelas dan mudah
untuk saya pahami
25 Saya merasa mudah untuk menjadi ahli dalam
menggunakan aplikasi ini
26 Secara keseluruhan, aplikasi ini sangat user friendly
sehinnga mudah untuk digunakan
Penerimaan
Bagaimana penerimaan pengguna terhadap aplikasi Mobile AIS?
No Pernyataan STS TS N S SS
27 Saya akan selalu menggunakan aplikasi ini di setiap
semester
28 Saya selalu menggunakan aplikasi ini untuk melakukan
pekerjaan saya
29 Saya merasa puas dengan aplikasi ini karena sesuai
dengan kebutuhan saya
Lampiran 3 : Data Instalasi Mobile AIS
Tanggal Jumlah Pengguna
15 November 2018 160
16 November 2018 307
17 November 2018 643
18 November 2018 726
19 November 2018 931
20 November 2018 1.036
21 November 2018 1.108
22 November 2018 1.176
23 November 2018 1.194
24 November 2018 1.223
25 November 2018 1.252
26 November 2018 1.315
27 November 2018 1.350
28 November 2018 1.382
29 November 2018 1.403
30 November 2018 1.444
01 December 2018 1.453
02 December 2018 1.473
03 December 2018 1.518
04 December 2018 1.564
05 December 2018 1.587
06 December 2018 1.623
07 December 2018 1.628
08 December 2018 1.652
09 December 2018 1.653
10 December 2018 1.679
11 December 2018 1.738
12 December 2018 1.774
13 December 2018 1.794
14 December 2018 1.806
15 December 2018 1.819
16 December 2018 1.881
17 December 2018 1.901
18 December 2018 1.920
19 December 2018 1.965
20 December 2018 1.967
21 December 2018 2.002
22 December 2018 2.017
23 December 2018 2.033
24 December 2018 2.062
Tanggal Jumlah Pengguna
25 December 2018 2.072
26 December 2018 2.122
27 December 2018 2.133
28 December 2018 2.175
29 December 2018 2.178
30 December 2018 2.211
31 December 2018 2.226
01 January 2019 2.285
02 January 2019 2.396
03 January 2019 2.510
04 January 2019 2.683
05 January 2019 2.829
06 January 2019 2.999
07 January 2019 3.201
08 January 2019 3.410
09 January 2019 3.569
10 January 2019 3.786
11 January 2019 3.926
12 January 2019 3.997
13 January 2019 4.154
14 January 2019 1.562
15 January 2019 4.840
16 January 2019 5.164
17 January 2019 5.575
18 January 2019 5.832
19 January 2019 6.135
20 January 2019 6.921
21 January 2019 8.302
22 January 2019 9.535
23 January 2019 10.665
24 January 2019 11.602
25 January 2019 11.621
26 January 2019 11.616
27 January 2019 11.683
28 January 2019 11.699
29 January 2019 11.683
30 January 2019 11.696
31 January 2019 11.669
01 February 2019 11.657
02 February 2019 11.609
03 February 2019 11.601
Tanggal Jumlah Pengguna
04 February 2019 11.563
05 February 2019 11.547
06 February 2019 11.550
07 February 2019 11.544
08 February 2019 11.475
09 February 2019 11.462
10 February 2019 11.446
11 February 2019 11.459
12 February 2019 11.474
13 February 2019 11.513
14 February 2019 11.535
15 February 2019 11.538
16 February 2019 11.473
17 February 2019 11.456
18 February 2019 11.680
19 February 2019 11.667
20 February 2019 11.639
21 February 2019 11.650
22 February 2019 11.589
23 February 2019 11.583
24 February 2019 11.588
25 February 2019 11.582
26 February 2019 11.567
27 February 2019 11.576
28 February 2019 11.656
01 March 2019 11.597
02 March 2019 11.565
03 March 2019 11.651
04 March 2019 11.677
05 March 2019 11.712
06 March 2019 11.661
07 March 2019 11.613
08 March 2019 11.547
09 March 2019 11.501
Lampiran 4 : Data Responden
IQ
1
IQ
2
IQ
3
IQ
4
IQ
5
IQ
6
IQ
7
SQ
1
SQ
2
SQ
3
SQ
4
SQ
5
SQ
6
SE
Q1
SE
Q2
SE
Q3
SE
Q4
SE
Q5
PU
1
PU
2
PU
3
PE
U1
PE
U2
PE
U3
PE
U4
PE
U5
AI
1
AI
2
AI
3
2 4 2 4 4 2 2 2 2 3 4 4 2 4 3 2 3 3 2 2 3 4 4 4 3 4 2 2 3
4 4 4 4 4 3 4 4 5 3 4 4 2 3 4 4 1 1 4 4 4 4 4 5 3 3 4 4 3
2 4 2 4 4 4 4 2 4 3 4 4 2 3 4 4 3 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
2 4 2 2 4 3 4 2 4 3 4 4 2 3 2 3 3 3 4 4 4 5 3 5 5 5 4 3 3
4 4 4 2 3 2 3 2 2 5 5 5 2 4 4 2 2 1 2 3 3 5 4 4 4 4 4 2 3
2 4 4 4 2 1 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 2 4 2 4
4 4 3 3 2 3 3 4 4 3 3 4 3 3 3 4 3 3 2 2 3 4 3 4 3 3 5 3 3
2 4 4 2 2 4 4 4 4 3 4 4 1 3 3 1 3 3 1 2 2 4 2 5 4 5 4 2 2
4 4 4 4 3 3 4 2 4 4 3 3 2 4 4 4 3 2 3 3 3 4 4 4 4 3 2 2 3
4 4 4 4 4 3 4 2 4 4 4 4 3 4 3 2 4 3 4 4 4 5 3 4 4 4 4 4 3
2 3 3 3 4 3 3 2 2 4 4 3 2 3 3 2 3 3 4 4 3 4 3 3 3 4 3 2 2
4 3 4 2 2 3 4 4 3 3 3 4 2 3 4 2 2 3 4 4 4 4 3 4 4 2 4 2 4
4 4 4 4 3 3 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4
4 4 4 4 4 4 5 2 3 3 4 4 3 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 5 4 3 5 4 3
4 4 2 2 1 2 2 1 1 3 4 4 2 3 4 2 3 1 4 2 3 4 4 2 4 2 1 2 2
4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 3 4 3 4 3 3 3 3 5 4 4 4 4 4 3 3 3
5 4 4 4 4 3 2 3 4 3 4 4 3 3 3 4 3 3 4 3 4 3 3 4 3 4 3 2 3
4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 3 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3
4 5 5 3 4 3 4 3 4 4 4 4 2 4 4 4 2 3 3 3 3 5 5 5 4 4 3 2 3
3 3 4 3 4 3 4 2 1 3 3 4 3 4 3 3 1 1 4 3 2 4 4 4 4 4 4 3 3
4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4
4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 3 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
IQ
1
IQ
2
IQ
3
IQ
4
IQ
5
IQ
6
IQ
7
SQ
1
SQ
2
SQ
3
SQ
4
SQ
5
SQ
6
SE
Q1
SE
Q2
SE
Q3
SE
Q4
SE
Q5
PU
1
PU
2
PU
3
PE
U1
PE
U2
PE
U3
PE
U4
PE
U5
AI
1
AI
2
AI
3
4 4 4 2 2 1 4 1 2 2 4 4 2 4 4 4 4 2 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3
4 5 4 4 5 4 4 5 5 4 5 4 5 4 4 5 3 3 5 5 5 5 4 5 4 5 4 4 4
4 4 4 4 4 4 4 2 2 4 4 4 4 4 4 2 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
4 4 4 4 4 3 4 2 1 1 2 3 4 2 3 4 1 4 2 2 4 4 4 4 4 3 5 3 4
4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4 4 5 4 4 3 4 3 4 4
4 5 4 2 4 2 3 2 2 4 4 4 2 4 4 2 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 2
4 4 2 4 2 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 3 4 3 4 3 4 4 4 4
4 4 4 4 4 4 4 2 2 4 4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
2 4 2 2 4 3 2 2 2 2 4 4 3 2 2 3 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 2 4
4 4 4 4 4 4 4 2 3 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4
4 4 4 4 4 2 3 1 1 4 4 4 4 2 2 2 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 3 2
2 2 3 2 3 2 3 2 2 3 2 4 2 3 2 2 2 3 2 3 3 4 3 4 3 3 2 2 3
2 2 2 2 3 3 3 1 3 3 2 3 2 3 4 4 2 5 3 4 4 3 3 3 4 3 4 3 1
3 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 3 4 4 3 4 4 3 3 4 4 4 4 4 3 4 3 3
4 3 4 4 3 4 4 2 3 4 4 4 4 4 4 3 4 4 3 4 3 4 4 4 4 3 3 2 2
4 4 4 3 4 3 4 3 2 4 4 4 3 3 4 3 3 3 3 3 3 4 3 4 4 4 3 2 3
2 3 4 2 4 3 2 1 4 4 4 4 2 3 2 4 3 2 4 4 4 4 2 3 3 4 4 3 3
4 4 4 4 4 2 4 2 2 3 2 4 2 2 4 4 3 3 4 3 3 4 3 4 4 4 2 2 3
2 3 2 2 3 2 2 2 2 3 2 3 2 3 2 2 2 1 4 4 4 4 2 3 4 4 4 2 2
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 4 5 3 3 4 4 4 5 5 5 5 5 3 3 4
3 4 3 3 3 3 4 2 3 3 4 4 4 3 3 3 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 3 3 4
4 5 4 4 4 4 5 1 3 4 5 5 3 5 4 3 4 3 3 3 4 5 4 5 3 5 5 3 4
2 4 2 4 4 2 2 3 2 4 4 4 2 4 2 2 2 3 2 2 2 4 4 4 4 4 3 2 2
3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3
IQ
1
IQ
2
IQ
3
IQ
4
IQ
5
IQ
6
IQ
7
SQ
1
SQ
2
SQ
3
SQ
4
SQ
5
SQ
6
SE
Q1
SE
Q2
SE
Q3
SE
Q4
SE
Q5
PU
1
PU
2
PU
3
PE
U1
PE
U2
PE
U3
PE
U4
PE
U5
AI
1
AI
2
AI
3
4 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 3 5 4 4 3 3 4 4 4 5 4 4 4 4 3 3 4
3 4 3 3 2 4 4 3 4 3 4 4 2 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
3 4 3 4 4 3 4 3 3 3 4 4 3 3 3 3 4 3 3 3 3 4 4 4 3 3 3 3 3
4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 4 4 3 3 4
2 4 4 4 4 4 4 2 3 4 4 4 3 3 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4
4 4 2 3 2 4 4 2 2 3 4 5 2 3 3 3 3 5 3 2 3 4 3 2 4 3 3 2 3
4 3 3 3 3 3 4 2 4 4 4 4 4 4 3 3 4 3 4 3 4 4 3 4 4 4 4 3 4
4 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 3 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
2 5 2 5 5 2 2 2 1 1 4 4 1 2 2 1 2 1 1 2 2 4 2 4 5 4 1 1 2
3 4 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 3 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4
2 2 3 3 3 3 2 3 3 3 4 4 3 3 3 3 4 4 2 3 2 4 2 3 3 4 2 2 2
4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4
4 4 4 4 4 3 3 4 4 3 4 4 4 3 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4
3 2 2 1 4 4 3 1 2 4 4 5 3 3 3 4 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1
3 3 3 3 3 4 2 1 2 3 2 4 3 4 3 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 3 5 4 4
5 5 4 4 5 5 5 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 3 5 4 4 4 2 2 4
4 4 4 2 2 5 5 2 4 4 4 5 4 4 4 4 3 3 4 5 5 4 4 4 4 4 4 3 4
4 5 5 5 2 5 1 2 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 5 4 4 3 4 3 4 4
3 3 3 3 4 2 4 2 2 4 4 4 3 3 3 3 4 3 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3
4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 5 4 5 4 4
2 2 2 3 4 3 3 1 2 1 1 4 1 2 2 2 2 2 4 4 2 4 4 2 2 4 1 1 2
2 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 3 4 4 3 4 2 3 3 4 4 4 3 4 4 2 2 4
4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
4 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 2 4 2 2 4 4 2 2 3 4 2 4 3 2 2 2 2
IQ
1
IQ
2
IQ
3
IQ
4
IQ
5
IQ
6
IQ
7
SQ
1
SQ
2
SQ
3
SQ
4
SQ
5
SQ
6
SE
Q1
SE
Q2
SE
Q3
SE
Q4
SE
Q5
PU
1
PU
2
PU
3
PE
U1
PE
U2
PE
U3
PE
U4
PE
U5
AI
1
AI
2
AI
3
2 4 2 3 2 2 3 1 1 4 2 4 3 2 2 2 1 2 5 3 4 4 3 2 3 3 5 3 3
2 2 4 3 3 3 4 2 2 2 2 3 1 2 2 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 1
2 4 2 4 4 2 3 3 4 4 5 4 2 4 3 4 2 3 3 3 3 5 3 4 3 4 2 2 2
4 4 4 4 4 3 3 4 3 3 4 4 3 3 3 3 3 3 4 3 3 4 3 4 3 4 4 3 4
4 4 4 4 3 3 2 4 4 3 4 4 4 3 4 3 3 2 5 4 4 4 3 3 3 4 3 3 4
4 4 4 3 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 3
3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
2 4 3 5 4 4 2 2 2 3 4 4 2 3 4 4 3 3 2 2 2 2 2 5 4 3 2 2 3
4 4 4 4 4 3 5 2 3 4 4 4 4 4 4 3 2 4 4 4 4 4 4 4 3 4 3 3 4
4 4 4 4 4 4 4 2 4 3 4 4 2 3 4 4 4 3 2 2 4 4 4 4 3 4 3 2 4
4 5 5 5 4 5 5 4 4 5 4 5 4 5 5 4 4 3 5 5 5 5 4 5 5 5 5 4 5
4 4 3 2 4 1 2 2 3 2 4 4 3 3 3 2 3 4 4 4 4 4 3 5 4 4 4 2 4
4 5 4 2 5 5 3 3 3 4 5 4 5 5 4 4 3 1 3 5 5 4 5 5 3 5 3 3 4
2 4 3 3 4 2 4 4 4 3 4 5 4 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 3 4
2 3 4 3 3 1 2 1 3 5 4 4 3 4 3 3 3 1 4 3 3 4 3 4 3 4 5 3 3
3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 4 4 2 2 2 2 2 2 3 3 4 4 3 4 4 4 4 2 2
4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3 4
4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4
2 3 4 3 4 2 2 4 5 3 4 5 3 3 4 2 4 3 2 3 4 5 4 5 4 5 4 2 3
2 4 2 4 4 2 2 4 4 4 4 4 2 4 3 2 4 2 2 2 3 4 3 4 4 4 3 3 2
4 5 4 3 4 4 4 3 4 4 5 5 4 3 4 3 3 3 5 5 4 5 3 4 4 4 4 3 4
5 4 4 4 3 4 4 2 4 4 5 5 4 5 4 4 2 4 5 5 4 5 4 4 4 4 4 4 4
4 4 4 4 4 3 4 3 3 3 4 4 4 4 4 3 3 3 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
2 2 3 2 3 4 2 4 3 4 2 3 3 4 3 3 3 3 3 4 3 4 3 2 2 3 3 2 2
5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 3 3 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
IQ
1
IQ
2
IQ
3
IQ
4
IQ
5
IQ
6
IQ
7
SQ
1
SQ
2
SQ
3
SQ
4
SQ
5
SQ
6
SE
Q1
SE
Q2
SE
Q3
SE
Q4
SE
Q5
PU
1
PU
2
PU
3
PE
U1
PE
U2
PE
U3
PE
U4
PE
U5
AI
1
AI
2
AI
3
4 4 5 4 5 4 5 5 5 5 5 5 4 5 4 4 3 3 5 5 4 5 4 4 3 4 5 4 4
4 4 4 4 1 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
2 4 2 2 4 4 2 2 4 4 4 4 2 4 2 2 3 3 1 2 2 4 4 4 4 4 2 2 2
4 5 5 4 4 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 3 5 1 5 5 5 5 5 5 5 5 3 5
4 4 4 4 4 4 4 2 3 3 2 4 2 2 4 2 3 3 2 2 3 4 2 2 4 2 2 2 2
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4
4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 3 3 3 3 3 3 2 2 4 3 3 5 4 4 4 4 3 3 3
3 4 3 4 4 3 3 2 2 3 3 4 3 3 3 3 3 2 3 3 3 4 3 4 3 4 3 3 3
4 4 4 5 3 3 3 3 3 4 4 3 2 4 4 3 2 3 4 3 4 4 3 4 4 4 3 2 4
4 4 4 4 4 4 4 2 2 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
3 4 1 2 3 3 4 1 2 1 2 3 1 1 2 1 1 1 2 4 2 5 5 4 5 5 3 2 1
4 5 4 4 4 4 3 5 4 3 4 4 4 4 4 4 3 2 4 4 4 5 4 4 4 4 3 3 4
4 4 4 4 4 2 4 2 4 2 4 4 4 4 4 4 2 2 4 4 3 4 4 4 3 3 4 4 4
3 5 4 4 5 5 4 2 2 3 4 4 3 3 4 2 4 2 2 3 3 5 4 4 5 4 4 2 4
4 5 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4
4 4 4 4 4 2 2 3 4 3 4 4 2 3 4 2 2 3 4 5 4 4 4 4 4 3 2 2 2
4 4 5 4 3 5 3 2 2 3 3 4 4 4 4 3 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 5 4 5
4 4 4 4 4 3 3 4 4 3 4 4 4 3 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4
4 4 3 3 3 2 2 4 3 4 4 4 4 4 3 3 3 3 5 3 4 4 4 3 4 4 5 3 4
4 4 3 3 3 2 3 2 2 3 3 3 2 3 3 2 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 4 3 3
4 4 4 4 4 3 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 5 5 5 5 4 4 4 5 5 4 4
2 4 4 3 3 3 3 2 2 4 4 4 2 3 3 3 3 3 4 3 3 4 3 3 3 3 4 3 3
2 4 2 3 4 4 2 2 3 4 3 4 3 5 3 3 3 3 2 3 3 4 3 4 4 4 4 3 3
4 4 2 3 3 2 3 2 2 3 2 3 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2
2 4 2 4 4 3 3 4 4 4 4 4 2 4 2 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 2
IQ
1
IQ
2
IQ
3
IQ
4
IQ
5
IQ
6
IQ
7
SQ
1
SQ
2
SQ
3
SQ
4
SQ
5
SQ
6
SE
Q1
SE
Q2
SE
Q3
SE
Q4
SE
Q5
PU
1
PU
2
PU
3
PE
U1
PE
U2
PE
U3
PE
U4
PE
U5
AI
1
AI
2
AI
3
4 4 4 3 4 4 3 2 3 3 4 4 3 3 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3
4 4 4 4 4 4 4 2 3 4 4 4 2 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4
4 4 4 2 4 3 2 2 2 4 2 4 2 2 2 2 3 3 2 2 2 4 2 4 4 3 2 2 2
4 4 4 3 4 4 4 3 4 3 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4
4 4 2 4 4 2 2 4 2 4 4 4 4 4 2 2 2 2 2 3 3 4 2 4 4 3 2 2 3
3 4 4 4 4 3 4 3 3 5 5 5 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 3 4 3 3 4
3 4 4 3 3 3 3 2 4 3 4 4 3 3 3 4 3 3 4 3 4 4 3 4 4 4 3 4 4
2 4 2 4 4 4 2 2 2 4 3 5 3 4 2 2 4 3 4 3 3 4 3 4 4 4 2 2 2
3 4 4 2 4 2 4 4 2 4 4 4 3 4 4 3 3 3 4 3 3 4 2 4 3 3 2 2 3
2 4 3 2 2 2 3 1 1 3 3 4 2 3 3 3 3 3 2 2 3 4 2 3 2 2 3 2 1
2 2 3 2 3 2 3 2 3 4 4 4 2 3 4 2 2 2 4 4 4 2 3 4 3 4 4 4 3
5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 4 5 5 4 4 5 2 4 3 4 4 4 4 5 4 4 4 2 4 5 4 4 4 4 4 4 3 4
4 4 4 4 2 4 4 2 2 2 2 3 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
5 4 4 4 3 3 3 2 3 4 3 4 2 3 3 4 1 1 3 3 4 4 4 4 3 2 3 3 3
4 4 4 4 4 4 4 2 2 3 4 4 3 4 4 4 4 4 2 3 3 3 3 4 3 4 4 3 3
4 4 4 2 3 3 3 2 2 4 3 3 3 4 2 3 3 4 4 4 4 4 3 2 3 2 4 4 4
2 2 2 1 1 1 1 1 1 4 3 3 1 3 2 1 2 3 1 1 4 3 2 3 3 3 5 3 1
5 5 4 4 4 4 5 4 4 5 5 4 4 5 4 2 3 3 4 4 5 4 4 2 4 4 5 2 4
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4
4 3 4 4 3 3 4 3 4 3 3 4 2 3 3 3 3 2 4 4 4 4 3 4 4 4 3 3 3
4 4 4 3 5 2 4 3 4 2 4 4 2 1 4 4 3 2 3 4 4 4 3 4 4 2 2 3 4
4 5 4 4 4 4 2 2 2 4 4 4 3 3 3 3 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4
3 4 4 3 3 2 3 1 2 1 3 3 3 3 3 3 2 3 5 5 4 4 4 3 3 3 5 3 3
5 5 5 4 4 4 4 2 3 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4
IQ
1
IQ
2
IQ
3
IQ
4
IQ
5
IQ
6
IQ
7
SQ
1
SQ
2
SQ
3
SQ
4
SQ
5
SQ
6
SE
Q1
SE
Q2
SE
Q3
SE
Q4
SE
Q5
PU
1
PU
2
PU
3
PE
U1
PE
U2
PE
U3
PE
U4
PE
U5
AI
1
AI
2
AI
3
2 3 3 4 2 2 3 2 2 3 3 3 1 3 2 2 2 2 3 2 3 3 2 3 3 3 3 3 3
3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 2 3 3 3 2 3 3
4 4 4 4 4 3 4 3 2 3 4 4 4 3 4 3 4 3 2 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4
4 4 3 2 3 2 3 3 2 2 4 3 2 3 3 3 3 2 2 3 3 4 4 3 4 3 5 3 2
3 5 2 2 3 4 4 1 2 4 4 2 2 3 4 2 4 3 4 3 2 4 3 4 4 2 3 3 3
2 4 4 2 4 2 3 1 3 2 4 5 2 3 2 3 4 3 4 3 3 4 3 4 4 4 5 3 2
2 3 3 2 3 2 2 3 2 2 3 3 1 2 2 2 2 2 3 2 3 3 2 2 3 3 2 2 2
2 2 2 1 2 1 2 2 4 2 2 2 2 2 2 1 3 2 4 2 3 4 2 4 4 3 5 4 2
4 4 5 5 5 5 4 3 3 4 4 5 4 4 4 5 3 4 4 4 5 4 3 5 3 4 4 3 4
4 4 4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4
4 4 4 4 4 3 4 2 4 4 4 4 3 4 4 3 3 2 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3
4 4 4 5 5 5 4 3 4 4 5 5 5 4 4 4 3 3 5 5 5 5 3 5 3 4 5 5 5
4 4 3 4 4 4 4 3 3 4 4 4 3 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 3 4 4 3 3
4 4 4 3 3 3 3 2 2 3 3 4 2 3 3 2 3 2 4 3 3 4 3 4 4 3 3 3 3
2 3 2 4 4 2 2 2 2 3 3 4 2 4 3 3 2 3 4 4 3 4 2 4 3 4 3 2 3
4 4 2 4 4 4 4 1 2 3 4 4 3 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3 4 5 4 4
2 3 2 3 3 3 3 2 3 4 3 4 3 4 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3
5 4 4 4 4 4 5 3 3 4 4 5 4 4 4 4 3 4 5 4 5 4 4 4 3 4 4 3 4
4 4 4 3 3 4 3 3 3 4 5 5 3 4 3 3 2 2 4 4 4 5 4 5 4 4 4 3 3
4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 3 4 4 4 3 4 3 4 5 5 4 4 4 5 4 3 4
2 4 4 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 2 3 3 3 3 4 3 4 3 3 3
4 4 4 3 3 3 3 3 2 3 4 4 4 3 3 3 3 3 3 4 4 5 4 3 4 4 4 3 4
4 4 4 4 4 4 4 2 2 3 3 4 3 3 3 3 3 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 3
4 4 4 5 1 5 5 1 2 4 4 4 4 4 4 3 3 4 5 4 4 4 4 4 5 5 5 5 4
4 5 5 4 4 4 5 4 3 3 4 4 4 3 4 3 3 3 5 5 5 4 4 4 4 3 5 5 4
IQ
1
IQ
2
IQ
3
IQ
4
IQ
5
IQ
6
IQ
7
SQ
1
SQ
2
SQ
3
SQ
4
SQ
5
SQ
6
SE
Q1
SE
Q2
SE
Q3
SE
Q4
SE
Q5
PU
1
PU
2
PU
3
PE
U1
PE
U2
PE
U3
PE
U4
PE
U5
AI
1
AI
2
AI
3
4 4 4 4 4 4 3 2 3 3 3 4 3 4 4 4 4 5 4 4 4 5 4 5 4 4 4 4 4
3 2 2 2 4 2 2 1 1 4 1 4 2 2 2 2 3 3 2 2 3 4 2 4 2 2 2 2 2
4 3 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 5 4 5 4 4 4 4 4 5 3 4
4 4 4 4 4 4 5 2 2 1 4 4 4 2 4 2 4 4 4 4 5 4 5 4 4 4 4 2 2
4 4 4 3 3 4 4 5 3 2 3 3 3 3 3 3 4 2 3 3 4 4 4 4 3 4 2 3 3
4 4 4 5 4 3 4 3 4 4 4 3 3 4 4 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 3 3 4
4 4 4 3 4 3 3 2 3 3 4 4 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 3 4 2 4 4 4 4
4 4 4 4 4 4 4 5 2 2 2 3 2 2 2 3 3 4 2 3 4 4 3 3 3 3 2 2 3
4 4 4 4 2 2 3 1 4 5 5 4 3 4 4 3 4 2 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
2 4 4 4 4 3 4 2 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4
4 4 4 4 3 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 3 3 2 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4
4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 3 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4
3 4 2 2 3 3 4 2 3 4 4 4 3 4 2 2 2 4 2 3 4 3 2 4 3 2 3 2 3
3 4 2 2 3 2 3 4 3 4 4 4 2 2 3 4 2 3 1 2 3 3 2 4 3 2 3 2 3
2 5 4 3 3 3 5 2 3 2 5 5 3 3 4 4 4 2 3 5 4 5 4 2 5 4 4 3 4
5 5 3 2 4 3 4 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3
5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5
4 4 4 4 3 3 4 4 4 3 4 4 3 3 4 4 3 3 4 3 4 4 4 4 3 3 4 3 4
3 4 3 3 3 3 3 2 2 3 3 4 3 3 3 2 2 3 3 3 3 4 3 4 3 3 3 3 3
3 4 3 3 4 4 3 2 2 3 2 4 2 2 2 3 3 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 2
3 4 2 4 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 2 2 2 4 4 4 3 4 3 4 4 3 3 3 4
4 4 3 3 3 2 2 3 3 3 4 3 2 3 3 4 4 3 3 4 3 4 3 3 4 4 4 3 3
4 4 3 4 5 3 3 5 4 5 5 4 4 5 4 4 5 3 4 4 4 5 4 5 5 5 5 5 5
2 3 2 2 3 3 3 2 2 3 3 3 2 4 2 2 3 3 2 2 2 4 2 4 3 3 3 2 2
4 4 2 3 3 4 3 2 3 4 3 4 4 4 3 4 4 4 3 4 4 4 4 4 3 3 4 3 3
IQ
1
IQ
2
IQ
3
IQ
4
IQ
5
IQ
6
IQ
7
SQ
1
SQ
2
SQ
3
SQ
4
SQ
5
SQ
6
SE
Q1
SE
Q2
SE
Q3
SE
Q4
SE
Q5
PU
1
PU
2
PU
3
PE
U1
PE
U2
PE
U3
PE
U4
PE
U5
AI
1
AI
2
AI
3
4 5 4 4 2 5 5 4 4 4 4 5 4 5 4 5 4 4 5 4 4 5 5 5 4 4 5 4 4
2 4 4 3 3 2 3 1 2 3 3 4 3 3 3 3 3 3 4 4 5 3 3 3 3 3 5 3 3
4 4 3 4 4 4 4 3 3 3 4 4 3 3 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 3 4 3 3 3
4 5 4 4 4 5 5 3 4 4 5 5 4 3 4 4 4 3 4 4 5 4 4 5 4 5 5 3 4
4 5 4 4 4 3 3 2 3 4 4 5 4 3 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 5 4 3 4 4
2 4 4 4 4 4 4 2 2 2 2 4 2 2 2 2 4 4 2 2 4 4 2 4 4 4 2 2 2
4 4 4 4 4 2 3 3 4 3 4 4 3 4 4 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 3 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4
2 4 4 4 4 2 4 2 4 4 4 4 3 4 4 2 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
4 4 4 3 4 3 5 2 3 4 4 4 3 3 4 3 3 4 2 2 4 4 3 4 3 5 5 3 3
5 5 4 3 4 5 5 2 2 2 4 4 4 4 4 2 4 3 2 2 4 4 4 2 2 2 2 2 2
4 4 4 3 4 4 5 2 2 3 4 4 4 4 4 4 2 4 5 4 5 4 2 4 2 4 5 4 4
4 4 4 3 3 4 4 4 4 5 4 4 3 3 4 4 2 2 3 4 4 4 4 4 3 4 5 4 5
4 4 4 3 3 3 4 2 3 3 4 4 4 3 4 4 4 4 5 4 4 4 4 3 3 3 4 4 4
4 4 3 4 3 3 4 3 3 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4
2 4 2 1 1 2 1 2 2 4 4 4 2 3 4 2 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4 2 2 2
2 4 2 5 4 4 4 2 2 4 4 4 2 4 4 2 4 4 2 2 4 4 4 4 4 4 4 2 4
4 4 4 4 4 4 4 3 3 5 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 4 4 4 3 5 4 4
4 4 4 4 4 5 4 4 3 4 4 4 3 4 4 4 4 3 4 4 5 5 4 4 4 4 4 3 4
4 4 4 3 3 3 2 3 3 3 4 5 3 4 3 3 4 3 4 3 3 4 3 3 4 4 5 3 3
4 4 2 2 3 2 4 2 3 4 3 4 2 3 3 2 2 2 2 3 3 4 3 4 4 4 2 2 3
4 4 5 4 4 5 4 4 3 4 5 4 4 3 4 4 5 4 5 4 4 4 4 5 4 4 4 4 5
4 4 5 5 4 3 4 2 2 4 5 5 4 4 4 4 2 4 4 3 4 4 3 4 3 4 4 3 4
4 4 4 3 4 3 4 2 3 3 4 4 4 3 4 3 3 2 5 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3
3 4 3 3 4 3 3 2 3 4 3 3 2 3 3 3 3 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 2 3
IQ
1
IQ
2
IQ
3
IQ
4
IQ
5
IQ
6
IQ
7
SQ
1
SQ
2
SQ
3
SQ
4
SQ
5
SQ
6
SE
Q1
SE
Q2
SE
Q3
SE
Q4
SE
Q5
PU
1
PU
2
PU
3
PE
U1
PE
U2
PE
U3
PE
U4
PE
U5
AI
1
AI
2
AI
3
4 4 4 5 4 3 4 2 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3 2 4 4 4 4 4 4 4 2 3 3
4 4 3 3 5 2 4 2 4 3 3 4 3 3 4 1 3 4 4 3 3 4 3 4 3 4 4 4 3
4 4 4 4 4 5 5 3 3 3 4 4 4 3 4 3 3 4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 3 3
4 4 4 3 3 2 2 2 2 4 4 4 4 4 3 2 3 3 5 4 4 4 3 4 4 3 4 4 4
2 4 2 3 4 2 2 4 4 3 4 4 2 3 2 4 2 4 2 2 3 4 3 4 3 4 3 3 3
2 3 3 4 4 3 3 2 2 4 4 4 2 2 3 3 2 2 3 3 4 4 3 3 3 3 4 3 2
3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 4 3 3 3 3 2 2 2
2 3 3 2 2 3 2 2 2 1 3 3 3 2 3 2 3 2 2 3 3 4 3 4 2 3 3 2 3
2 4 4 4 3 2 4 3 1 2 3 4 2 2 4 4 4 4 5 2 4 4 4 4 4 4 5 2 3
5 5 4 4 5 3 4 4 4 4 5 5 4 5 5 5 3 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4
2 3 3 2 2 2 3 2 2 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 2 3
4 4 4 3 3 4 4 2 3 3 4 4 3 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 3 4
5 5 5 5 5 5 5 4 3 5 5 5 5 4 4 4 3 3 3 3 4 4 3 4 3 4 3 3 4
4 5 4 4 4 5 4 3 5 5 4 5 4 3 4 4 3 3 5 5 4 5 4 5 5 4 3 4 4
Lampiran 5 :
Surat-Surat Pendukung
Surat Permohonoan ke PUSTIPANDA
Surat Dosen Pembimbing Skripsi
Surat Undangan Seminar Hasil