groupass04_12

Evaluasi Kesuksesan Sistem Informasi Dengan

Pendekatan Model DeLone Dan McLean Pada

Website HMSI ITS Angga Cahya AW 5211100019

[1], Divky Hermawan P 5211100163

[2], Vici Dwisa H 5210100161

[3]

Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)

Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111

[email protected][1]

[email protected][2]

[email protected] [3]

Abstrak Teknologi Informasi di era ini tidak

lepas dari kebutuhan setiap individu. Teknologi

informasi berfungsi untuk menunjang akivitas setiap

manusia. Begitu pula didunia pendidikan, setiap

teknologi informasi juga mempunyai peran masing

masing didalamnya.

Salah satunya adalah website Himpunan

Mahasiswa Sistem Informasi (HMSI). Website HMSI ini

merupakan gambaran umum situasi dan kondinisi

mengenai Himpunan Mahasiswa Sistem Informasi

sekarang. Didalam Website ini juga terdapat info-info

terkini mengenai mengenai kegiatan HMSI dan

informasi mengenai beasiswa.

Setiap sistem informasi yang ada pasti membawa

dampak tersendiri bagi penggunanya. Untuk menilai

tingkat keberhasilan dan kesuksesan website HMSI bisa

dengan menggunakan metode Delane dan Mclane.

Metode ini meneliti tentang model kesuksesan sistem

informasi dengan menggunakan beberapa hipotesis.

Sesusai dengan judul laporan ini, maka akan dilakukan

penelitian dan penelitian mengenai keberhasilan dan

kepuasan mahasiswa jurusan Sistem Informasi

mengenai teknologi informasi Website Himpunan

Mahasiswa Sistem Informasi (HMSI).

Kata Kunci Teknologi Informasi. Sistem

Infromasi, Website HMSI. Delane dan Mclane/

I. PENDAHULUAN

Pada era global ini sistem informasi tentu

memberikan manfaat dan pengaruh bagi organisasi.

Pengaruh sistem informasi juga mulai meluas hingga

sebagian besar dari aspek organisasi. Mulai dari proses

bisnis, data data perusahaan, seluruh transaksi

stakeholder dan lain lain. Sebagian orang menganggap

menggunakan dan mengimplementasikan sistem

teknologi informasi diperusahaan pasti akan

memberikan manfaat yang sangat besar. Untuk

mengetahui apakah sistem informasi yang diterapkan

pada organisasi tersebut bisa dikategorikan sukses atau

tidak perlu diadakan suatu pengukuran. Salah satunya

adalah dengan menggunakan model kesuksesan sistem

informasi yang dikembangkan oleh DeLone dan

McLean (1992).

Pada studi kasus ini kami menggunakan aplikasi

sistem informasi yang dikembangkan oleh organisasi

yang terdapat pada Jurusan Sistem Informasi ITS.

Aplikasi tersebut adalah website Himpunan Mahasiswa

Sistem Informasi (HMSI). Website HMSI pada tahun ini

menggunakan domain yang baru dan berbeda dari tahun

tahun sebelumnya. Karena kebijakan dari seluruh

ormawa (organisasi mahasiswa) di KM ITS harus

menggunakan domain hima.its.ac.id. Jadi pada

kepengurusan kali ini website HMSI bisa dianggap

mengalami perubahan yang jauh berbeda dari

kepengurusan sebelumnya. Sebelumnya website HMSI

ini dipegang oleh Departemen Dalam Negri (Dagri) dan

Dagri sendiri menunjuk seorang staffnya untuk menjadi

admin. Dan sekarang website HMSI sekarang lebih

terfokus karena ditangani oleh 1 divisi tersendiri., yaitu

divisi medfo (media informasi). Dengan adanya divisi

medfo ini sendiri diharapkan website HMSI mengalami

perubahan menjadi website yang lebih informatif dan

update.

Untuk mengetahui apakah website HMSI ini benar

benar mengalami perubahan dan bermanfaat bagi warga

HMSI salah satunya dalah dengan menggunakan metode

DeLone dan MCLean. Jadi dengan menggunakan

metode ini maka harapannya kami akan dapat mengerti

kualitas pelayanan yang ada pada aplikasi sudah

memuaskan penggunanya atau belum. Tingkat

keseringan pengguna dalam menggunakan website

tersebut. Selain itu nantinya juga akan mengerti apakah

mailto:[email protected]

aplikasi ini sudah memberikan dampak bagi setiap

individu ataupun dampak dari segi organisasinya.

Pada intinya laporan ini nantinya akan mengetahui

bagaimana service quality, individual/organizational

impact, hingga intention to use dari website atau aplikasi

sistem informasi tersebut. Sehingga nantinya dari

laporan tersebut dapat memberikan kesimpulan apakah

website tersebut bermanfaat atau tidak.

II. TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Himpunan Mahasiswa Sistem Informasi

Himpunan Mahasiswa Sistem Informasi merupakan

salah satu organisasi mahasiswa yang ada di Institut

Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Lebih tepatnya

berada pada Jurusan Sistem Informasi ITS. Dalam

menjalankan perannya sebagai organisasi mahasiswa,

HMSI memiliki atau menjalankan 3 nilai utama yaitu

prestatif, ketaqwaan, dan kekeluargaan.

HMSI ITS ini memiliki 7 departemen dan 2 biro dan

juga memiliki beberapa program kerja yang menjunjung

tinggi tri darma perguruan tinggi yaitu pendidikan,

penelitian, dan pengabdian. Semua program kerja ini

dirancang demi untuk mensejahterakan seluruh

mahasiswa maupun masyarakat sesuai perannya dalam

bidang pengabdian.

Dalam mengumumkan program kerja yang akan di

jalaninya selama satu tahun kepengurusan, sebuah

organisasi membutuhkan peranan teknologi informasi

didalamny. Dalam hal ini HMSI ITS memiliki sebuah

website yang digunakan untuk memberikan informasi

kepada publik.

2.2. Website HMSI ITS

Website merupakan kumpulan dari halaman

halaman yang berisi informasi berupa data gambar diam

atau gerak, data teks, data animasi, suara, video dan atau

gabungan dari semuanya, baik yang bersifat statis

maupun dinamis yang membentuk satu rangkaian

bangunan yang saling terkait dimana masing-masing

dihubungkan dengan jaringan-jaringan halaman.

Website HMSI ITS merupakan kumpulan informasi

berupa gambaran umum dari HMSI yang sekarang.

Dalam website ini berisi mengenai visi dan misi

organisasi, daftar departemen dan biro yang ada,

informasi mengenai program kerja yang dijalankan dan

juga dokumentasi mengenai kegiatan kegiatan yang

sudah dilakukan selama kepengurusan.

Website ini sekarang mengalami perubahan domain

yaitu yang sebelumnya hanya menggunakan blogger

biasa namun sekarang sudah menggunakan domain

is.its.ac.id. Hal ini yang membuat perubahan dari

website yang sebelumnya. Dan dari sisi desain juga

terdapat perubahan yang bisa dibilang signifikan.

2.3. DeLone and McLean Success Model (2003)

Salah satu model yang paling sering digunakan

untuk IS sukses model adalah yang dikembangkan oleh

Delone & McLeon (1992). Model mereka mengusulkan

enam variabel yang saling terkait untuk mengukur

keberhasilan IS yaitu kualitas sistem, kualitas informasi,

penggunaan sistem, kepuasan pengguna, dampak

organisasi, dan dampak individual.

Berikut ini merupakan bentuk DeLone and McLean

Success Model (1992).

Gambar 1. DeLone and McLean Success Model (1992)

Delone & McLean (2003) dalam penelitian mereka

mengungkapkan bahwa IS/IT yang berkualitas memiliki

tiga dimensi utama yaitu kualitas informasi, kualitas

sistem dan kualitas pelayanan. Masing-masing harus

diukur atau dikendalikan sehingga dapat mempengaruhi

"penggunaan" dan "kepuasan penggunanya. Perbedaan

utama antara model asli yang dikembangkan oleh

DeLone & McLeon (1992) dan diperbarui Model (2003)

termasuk penambahan kualitas layanan untuk

mencerminkan pentingnya layanan dan dukungan dalam

keberhasilan sistem.

Berikut ini merupakan bentuk DeLone and McLean

Success Model (2003).

Gambar 2. DeLone and McLean Success Model (2003)

2.4. Slovin Formula

Slovin Formula adalah cara untuk mengetahui

jumlah sampel dari sebuah populasi sesuai dengan

keakuratan data yang diinginkan nantinya. Jadi dengan

metode kita tidak perlu harus mengambil data dari

seluruh populasi yang ada, karena dengan metode ini

kita dapat mengetahui berapa sampel data yang kita

butuhkan agar data yang kita dapatkan itu valid dan

bernilai benar.

Untuk mendapatkan jumlah populasi yang valid bisa

menggunakan rumus dibawah ini.

Keterangan :

n jumlah sampel yang harus diambil.

N jumlah populasi yang ada

E jumlah tolerasansi eror yang diinginkan.

Dari rumus diatas nantinya akan didapatkan berapa

jumlah sample yang dibutuhkan untuk mendapatkan data

yang valid.

2.5. Uji Realibilitas

Realibilitas suatu data menggambarkan bahwa data

tersebut layak menjadi acuan atau dengan kata lain data

tersebut konsisten. Konsistensi tersebut dapat diukur

melalui nilai Cronbach Alfa, baik dengan cara manual

ataupun menggunakan bantuan SPSS. Rumus yang

digunakan untuk mengukur realibilitas secara manual

adalah sebagai berikut :

Dimana :

r = nilai cronbach alpha

k = jumlah pertanyaan/pernyataan

= varians

b = indeks pertanyaan/pernyataan

t = total/keseluruhan

Suatu kuisioner dikatakan reliable jika memiliki

nilai cronbach alfa lebih dari atau sama dengan 0,6.

Semakin tinggi nilai cronbach alfa, maka akan semakin

reliabel kuisioner tersebut. Jika nilai cronbach alfa

dibawah 0,6 maka kuisioner tersebut belum bisa

dikatakan reliable atau dapat dijadikan sebagai acuan.

Secara ilustrasi, reliabilitas dapat dianalogikan

dengan gambar sebagai berikut :

Gambar 3. Ilustrasi Uji realibilitas

Persamaan gambar sebelah kiri dan kanan adalah

kedua gambar merepresentasikan kekonsistensian, atau

dapat dikatakan reliable. Sedangkan, perbedaan gambar

sebelah kiri dan kanan adalah gambar sebelah kiri

merupakan ilustrasi dari reliabilitas saja, sedangkan

gambar sebelah kanan merupakan ilustrasi dari

reliabilitas dan validitas.

Bila dihubungkan antara gambar dengan rumus

cronbach alpha, dapat ditarik pemahaman bahwa nilai

kuesioner yang variansnya tidak terlalu besar akan

memberikan reliabilitas yang semakin tinggi. Hal ini

dikarenakan pada rumus terdapat angka 1 varians,

yang akan membalik dari sifat cronbach alpha dengan

varians. (modul praktikum 2 statistika).

2.6. Uji Validitas Validitas suatu kuisioner menunjukkan bahwa

kuisioner tersebut sah/tidak. Keabsahan suatu kuisioner

berarti bahwa kuisioner tersebut merepresentasikan

tujuan yang ingin dicapai oleh surveyor. Validitas sudatu

kuisioner dapat diukur melalui nilai KMO (Kaiser-

Meiyer-Oikin) dengan range nya :

0.8-0.9 >> sangat bagus

0.7-0.8 >> bagus

0.6-0.7 >> cukup

0.5-0.6 >> kurang

dibawah 0.5 >> tidak dapat diterima

Selain dilihat dari nilai KMO nya yang lebih dari 0.5,

validitas suatu kuisioner juga harus dilihat dari nilai

eigen value diatas 1 dan loading factor tiap pertanyaan

lebih dari 0.4. Semakin tinggi nilainya, maka semakin

valid jawaban dari pertanyaan tersebut.

Mengenai ilustrasi dari uji validitas dapat dilihat

pada gambar berikut ini :

Gambar 4. Ilustrasi Uji Validitas

Dua gambar diatas memiliki persamaan, sama-sama

valid, namun pada gambar sebelah kanan, hanya

merepresentasikan validitas saja, namun tidak

reliable/konsisten. (modul praktikum 2 statistika)

III. METODOLOGI

Metodologi penelitian ini digunakan sebagai

panduan dalam pengerjaan laporan yang sistematis

dan terstruktur. Berikut adalah urutan metodologi yang

digunakan :

3.1. Membuat Kerangka Konseptual

Gambar 5. Pembuatan Kerangka Konseptual

Pembuatan kerangka konseptual ini merupakan

tahap untuk membuat gambaran ISSM (Information

System Success Model) dari website HMSI yang

menjadi studi kasus saat ini. Kerangka konseptual dibuat

seperti gambar dibawah ini.

Gambar 6. Kerangka Konseptual

3.2. Melakukan Hipotesis

Gambar 7. Hipotesis

Hipotesis ini merupakan sebuah proses untuk

mengeluarkan dugaan sementara mengenai pengaruh

kualitas kualitas yang ada pada website HMSI

terhadap kepuasan penggunanya. Hipotesis ini akan

dibuktikan kebenarnanya dengan berbagai hasil dari

analisis menggunakan model ini dan menjadi salah satu

output dari penelitian ini. Berikut mengenai hipotesis

yang dilakukan :

Tabel 1. Hipotesis

H1 Kualitas layanan berpengaruh positif pada

intensitas penggunaan

H2 Kualitas layanan berpengaruh positif pada

kepuasan pengguna

H3 Kualitas informasi berpengaruh positif pada


H4 Kualitas informasi berpengaruh positif pada

kepuasan pengguna

H5 Kualitas sistem berpengaruh positif pada


H6 Kualitas sistem berpengaruh positif pada

kepuasan pengguna

H7 Kepuasan pengguna berpengaruh positif pada


H8 Intensitas penggunaan berpengaruh positif pada

kepuasan pengguna

H9 Dampak individu berpengaruh positif pada


H10 Dampak individu berpengaruh positif pada

kepuasan pengguna

H11 Kepuasan pengguna berdampak positif pada

dampak individu

H12 Intensitas penggunaan berdampak positif pada

dampak individu

3.3. Menentukan Indikator Variabel

Gambar 8. Penentuan Indikator Variabel

Penentuan indikator variabel ini dilakukan untuk

mengetahui variabel variabel yang ada pada kualitas

kualitas yang telah dijabarkan.

Indikator variabel pada studi kasus ini adalah

sebagai berikut :

Tabel 2. Indikator variabel

Variabel Indikator

Variabel Referensi

Service Quality Raliability,

Responsiveness

Parasuraman et

al., (1988)

Information

Quality

Accuracy,

Completeness,

Format

Bailey and

Pearson (1983)

System Quality Easy to use,

Security, Respon

time

Hamilton and

Chervany (1981)

Intention to Use Frequency of use Lifari (2005)

User

Satisfaction

Efficiency,

Effectiveness,

Satisfaction

McGill at el

(2003); Abdel

Nasser H. Zaied

(2012)

Individual

Impact

Awarness,

Decision making

Sedera et al

(2004)

3.4. Melakukan Desain Penelitian

Gambar 9. Desain Penelitian

Desain penelitian ini dilakukan untuk lebih

menspesifikasikan dari indikator indikator variabel

yang ada. Berikut merupakan desain penelitian yang

dilakukan :

3.5. Membuat Kuesioner

Gambar 10. Perhitungan benefit investasi

Pada tahap kuesioner ini dilakukan dengan

menyebarkan kuesioner kepada mahasiswa Jurusan

Sistem Informasi ITS yang berisi pertanyaan

pertanyaan mengenai website HMSI guna untuk

mendapatkan data responden. (Lihat Lampiran 1)

3.6. Sampling, Pengumpulan data, dan Analisis

Gambar 11. Pengolahan Data (SPSS dan SamGSCA)

Pengolahan data menggunakan SPSS ini dilakukan

untuk mengetahui tingkat validitas dan realibilitas dari

data responden yang ada sehingga data ini bisa

digunakan sebagai acuan untuk mengidentifikasi ISSM

pada website HMSI. Selanjutnya dilakukan analisis

dengan SamGSCA.

IV. PEMBAHASAN

4.1. Perhitungan kuisoner Pada pembahasan ini kami akan menentukan jumlah

sampel yang harus kita dapatkan untuk mendapatkan

data dengan tingkat akurasi yang tinggi dan valid.

Populasi dalam studi kasus kami adalah Mahasiswa S1

jurusan Sistem Informasi ITS yang masih aktif di

kegiatan Himpunan Mahasiswa Sistem Informasi ITS.

Dari hasil pengamatan kami, mahasiswa yang aktif

dalam kegiatan HMSI adalah mahasiswa angkatan

2010++, 2011 dan 2012. Karena mahasiswa baru 2013

belum menjadi anggota aktif di HMSI. Jadi jumlah total

sampel pada studi kasus ini adalah 537 mahasiswa. Dan

untuk menentukan jumlah sampel yang kami butuhkan

bisa menggunakan rumus dibawah ini.

n = 537 / 1+ 537(0,1)2

= 537 / 6,37

= 84,3

Jadi bisa disimpulkan bahwa jumlah sampel

responden yang dibutuhkan adalah 84,3 responden atau

dibulatkan menjadi 85 orang.

4.2. Analisis Data Sesuai dengan perhitungan menggunakan Slovin

Formula. Kami harus mendapatkan sample responden

dengan jumlah 85 orang. Jadi disini kami menyebar

kuisoner ini dengan sistem online dan hardcopy.

Responden kami adalah warga aktif Himpunan

Mahasiswa Sistem Informasi yaitu mahasiswa angkatan

2010++, 2011 dan 2012.

4.3. Measuring Success Berikut ini adalah pengukuran kesuksesan dari

penerapan Website HMSI :

Tabel 3. Pengukuran

Poin Pengukuran

Skala

Rata - rata 1 2 3 4 5

KL1 0 7 42 49 9 3.56074766

KL2 0 2 47 56 2 3.54205607

KL3 0 9 35 56 7 3.57009346

KL4 0 13 41 49 4 3.41121495

KI1 0 16 39 42 10 3.42990654

KI2 0 13 36 52 6 3.47663551

KI3 0 17 37 49 4 3.37383178

KI4 0 19 42 43 3 3.28037383

KI5 0 27 35 41 4 3.20560748

KI6 0 13 48 39 7 3.37383178

KI7 0 15 43 45 4 3.35514019

KS1 0 18 39 49 1 3.30841121

KS2 0 13 36 39 19 3.59813084

KS3 0 18 30 54 5 3.42990654

KS4 0 17 42 45 3 3.31775701

KS5 0 10 43 49 5 3.45794393

KS6 0 27 48 30 2 3.06542056

KM1 0 24 43 36 4 3.18691589

KM2 0 14 39 46 8 3.44859813

KM3 0 18 36 45 8 3.40186916

KM4 0 15 45 40 7 3.36448598

KM5 0 14 42 47 4 3.38317757

KM6 0 17 43 47 0 3.28037383

TP1 0 18 48 41 0 3.21495327

TP2 0 13 43 49 2 3.37383178

TP3 0 18 39 39 11 3.40186916

B1 0 17 36 50 4 3.38317757

B2 0 10 45 40 12 3.5046729

B3 0 27 42 31 7 3.1682243

B4 0 24 43 14 26 3.39252336

Setelah didapatkan bobot rata-rata item pengukuran dari

Website HMSI, selanjutnya akan didapatkan prosentase

kesuksesan penerapan Website HMSI sebagai berikut:

Dari data diatas, dapat diketahui bahwa prosentase

kesuksesan penerapan Website HMSI adalah sebesar

65,33%. Dari prosentase kesuksesan ini diketahui

bahwa penerapan Website HMSI telah Sukses (S).

4.4. Uji Reabilitas

Reliabilitas adalah ukuran yang menujukkan bahwa

alat ukur yang digunakan dalam penelitian

keperilakukan mempunyai keandalan sebagai alat ukur,

diantaranya di ukur melalui konsistensi hasil pengukuran

dari waktu ke waktu jika fenomena yang diukur tidak

berubah (Harrison, dalam Zulganef, 2006). Suatu

kuisioner bisa dikatakan reliable jika memiliki nilai

cronbach alfa lebih dari atau sama dengan 0,6. Semakin

tinggi nilai cronbach alfa, maka akan semakin reliabel

kuisioner tersebut. Jika nilai cronbach alfa dibawah 0,6

maka kuisioner tersebut belum bisa dikatakan reliable

atau dapat dijadikan sebagai acuan.

Berikut adalah langkah langkah yang dilakukan

untuk uju realibilitas :

1. Hal yang pertama dilakukan buka software SPSS

terlebih dahulu.

2. Pilih File Excel yang akan digunakan dengan cara

pilih dan klik File Open Data. Jangan lupa

merubah format file excel dengan format .xls agar

file tidak rusak saat diimport kedalam spss.

Gambar 12. Open data

3. Pilih File Excel yang akan diuji datanya.

Gambar 13. Import file excel

4. Dan hasil setelah diimport akan seperti berikut.

Gambar 14. Data SPSS

5. Disini kami akan melakukan pengujian ditiap

kategori. Sehingga nantinya akan diketahui data

ditiap kategori reliable atau tidak.

6. Untuk mengecek data reliable atau tidak adalah

dengan cara pilih dan klik Analyze scale

Reliability Analysis.

Gambar 15. Cek data reliability

7. Kamu menguji satu persatu kategori. Kategori yang

pertama diuji adalah kategori Kualitas Layanan

(KL). Blok semua pertanyaan yang termasuk dengan

kategori KL. Pada gambar dibawah ini terdapat 4

pertanyaan.

Gambar 16. Blok kategori

8. Setelah di klik dan dipindah pada bagian kanan

langsung saja klik statistic.

Gambar 17. Pindah ke kanan

9. Maka akan muncul gambar seperti dibawah ini,

centang Item, Scale, Scale if item deleted pada kotak

Descriptive for. Dan centang Correlations dan

Covariances pada kotak Inter-Item. Jika sudah di

centang seperti gambar dibawah ini langsung saja

klik Continue lalu klik OK.

Gambar 18. Statistics

10. Maka akan secara otomatis muncul tampilan hasil

dari uji reliability untuk kategori KL yang di

tunjukan pada tabel Reliability Statictics. Hasilnya

yaitu mendapatkan Croncbachs Alpha 0,769.

Gambar 19. Croncbachs Alpha Kategori KL

11. Untuk kualitas informasi (KI) mendapatkan nilai

Croncbachs Alpha 0,763.

Gambar 20. Croncbachs Alpha Kategori KI

12. Untuk kategori kualitas Sistem (KS) mendapatkan

nilai cronbachs alpha 0,646.

Gambar 21. Croncbachs Alpha Kategori KS

13. Untuk kategori Kepuasan Mahasiswa (KM)

mendapatkan nilai cronbachs alpha 0,742.

Gambar 22. Croncbachs Alpha Kategori KM

14. Untuk kategori Tingkat Penggunaan (TP)

mendapatkan nilai cronbachs alpha 0,753.

Gambar 23. Croncbachs Alpha Kategori TP

15. Untuk kategori Benefit mendapatkan nilai

cronbachs alpha 0,769.

Gambar 24. Croncbachs Alpha Kategori B

4.5. Uji Validitas

Validitas suatu kuisioner menunjukkan bahwa

kuisioner tersebut sah/tidak. Keabsahan suatu kuisioner

berarti bahwa kuisioner tersebut merepresentasikan

tujuan yang ingin dicapai oleh surveyor. Validitas sudatu

kuisioner dapat diukur melalui nilai KMO (Kaiser-

Meiyer-Oikin). Jika nilai KMO maka kuesioner tersebut

sudah bisa dinyatakan valid.

Berikut langkah langkah yang dilakukan untuk

mencari uji validitas :

1. Untuk mengecek data valid atau tidak adalah dengan

cara pilih dan klik pilih Analyze -> Dimension

Reduction -> Factor.

Gambar 25. Analyze

2. Kamu menguji satu persatu kategori. Kategori yang

pertama diuji adalah kategori Kualitas Layanan

(KL). Blok semua pertanyaan yang termasuk dengan

kategori KL. Pada gambar dibawah ini terdapat 4

pertanyaan.

Gambar 26. Blok Kategori

3. Setelah di klik dan dipindah pada bagian kanan

langsung saja.

Gambar 27. Pindah ke kanan

4. Ketika kategori yang kita pilih sudah masuk pada

tahap factor analysis, maka kita akan melakukan

pengaturan yaitu kita centang opsi KMO and

Bartletts test of sphericity dan pilih continue untuk

tahap selanjutnya.

Gambar 28. Factor Analyze - Descriptive

5. Tahapan selanjutnya yaitu memilih rotation dan pilih

varimax untuk rotasi data diputar 270 derajat agar

maksimal.

Gambar 29. Factor Analyze - Rotation

6. Setelah pada tahapan rotation kita memilih

varimax, maka pada tahap Extraction kita

memilih fixed number of factors dan factor to

extract yaitu 6. Kenapa kita memasukkan angka

6 pada kolom isian number of factors karena

data kategori yang kita pilih ada 6 kategori.

Gambar 30. Factor Analyze - Extraction

7. Maka akan secara otomatis muncul tampilan hasil

dari uji validitas untuk kategori KL yang di tunjukan

pada tabel Validitas Statictics. Hasilnya yaitu

mendapatkan KMO 0,731.

Gambar 31. KMO KL

8. Untuk kualitas informasi (KI) mendapatkan nilai

KMO 0,734.

Gambar 32. KMO KI

9. Untuk kategori kualitas Sistem (KS) mendapatkan

nilai KMO 0,701.

Gambar 33. KMO KS

10. Untuk kategori Kepuasan Mahasiswa (KM)

mendapatkan nilai KMO 0,717.

Gambar 34. KMO KM

11. Untuk kategori Tingkat Penggunaan (TP)

mendapatkan nilai KMO 0,644.

Gambar 35. KMO TP

12. Untuk kategori Benefit mendapatkan nilai KMO

0,726.

Gambar 36. KMO B

4.6. AnalisisInferensial

Untuk melihat keberhasilan variabel-variabel

yang akan digunakan dalam penelitian ini, alat

bantu tools yang digunakan pada permasalahan

ini adalah SEM - GeSCA dan mendapatkan hasil

sebagai berikut:

4.6.1. Identifikasi Goodness of Fit

Model Fit

FIT 0.433

AFIT 0.410

NPAR 63

4.6.1.1. FIT (Overall Model FIT)

FIT (Overall Model FIT) yang mempunyai batas

antara angka 0 sampai 1 yang menunjukkan

bahwa varian total dari semua variabel yang

telah dibahas oleh model. Berdasarkan tabel

yang dibahas diatas, model pada penelitian ini

dapat menerangkan variabel yang tersedia

sebesar 0,433. Yang daoat dijelaskan oleh model,

diantaranya adalah Kualitas Layanan, Kualitas

Informasi, Kualitas Sistem, Kepuasan

Mahasiswa, Tingkat Penggunaan dan Benefit,

sebesar 44% dan sisanya sebesar 56% dapat

dijelaskan oleh variabel lain. Dalam

permasalahan ini dapat dijelaskan bahwa model

yang digunakan sudah cukup baik untuk

menyelesaikan permasalahan.

4.6.1.2. AFIT (Adjusted FIT)

AFIT (Adjusted FIT) adalah nilai FIT yang

sudah dianalisis kebenarannya. Nilai AFIT akan

muncul untuk menunjukkan pengaruh dari

dampak individu berdasarkan variabel-variabel

yang telah ada. Jika yang mucul dari nilai AFIT,

yaitu sebesar 0,410, menjelaskan bahwa

Kualitas Layanan, Kualitas Informasi, Kualitas

Sistem, Kepuasan Mahasiswa, Tingkat

Penggunaan dan Benefit dapat ditunjukkan oleh

model yang telah dibentuk sebesar 41,8 %, dan

sisanya (58,2 %) dapat dubedakan oleh variabel

lain.

4.6.1.3. NPAR (Number of free parameters estimated)

NPAR (Number of free parameters estimated)

memperlihatkan banyaknya parameter bebas

yang akan dipakai dalam perhitungan alat bantu

GSCA, diantaranya adalah weight (bobot),

loadings dan path coefficient, yaitu sebanyak 63.

4.6.2. Identifikasi R Square

Tabel R Square dapat memperlihatkan besarnya

variabel independen terhadap variabel yang

dituju. Berikut ini adalah penjelasan R Square

berdasarkan hasil testing yang telah dilakukan

dengan menggunakan tools SEM GeSCA yaitu :

R square of Latent Variable

KL 0

KI 0

KS 0

TP 0.529

KM 0.483

B 0.469

Dari tabel yang dijelaskan diatas, bahwa

variabel TP (Tingkat Penggunaan) dapat

dipengaruhi oleh suatu variabel KL (Kualitas

Layanan), KI (Kualitas Informasi), dan KS

(Kualitas Sistem) sebesar 0,529. Variabel KM

(Kepuasan Mahasiswa ) juga dapat dipengaruhi

oleh suatu variabel KL (Kualitas Layanan), KI

(Kualitas Informasi), dan KS (Kualitas Sistem)

sebesar 0,483. Sedangkan, Variabel B (Benefit)

dapat dipengaruhi oleh variabel KL (Kualitas

Layanan), KI (Kualitas Informasi), dan KS

(Kualitas Sistem) sebesar 0,469.

4.6.3. Identifikasi Nilai Mean

Tabel nilai rata-rata ini menunjukkan nilai rata-

rata dari seluruh variable yang ada. Berikut

adalah table nilai rata-rata dari seluruh yang

dihitung menggunakan tools GeSCA:

Means Scores of Latent Variables

KL 3.513

KI 3.587

KS 3.112

TP 3.503

KP 3.580

B 3.326

Dari table di atas dapat disimpulkan bahwa nila

rata-rata variable KL (Kualitas Layanan) dapat

dipengaruhi oleh variabel KM (Kepuasan

Mahasiswa), KI (Kualitas Informasi), KS

(Kualitas Sistem),TP (Tingkat Penggunaan) dan

B (Benefit).

4.6.4. IdentifikasiMeasurement Model

Tabel yang dijelaskan dibawah ini memperlihatkan

besarnya pengaruh dari masing-masing variabel

yang memiliki pengaruh yang besar. Pengaruh yang

besar ini mepunyai nilai diatas 0,5 dan ditunjukkan

dengan adanya tanda bintang (*) pada kolom CR

dari setiap varianel, lalu dibandingkan dengan nilai

Estimate dari variabel tersebut. Variabel yang

bepengaruh dengan nilai Estimate paling besar

merupakan variabel yang sangat berpengaruh pada

nilai.

a. Pada variabel Kualitas Layanan, memperlihatkan bahwa memiliki pengaruh yang

besar. Jika dibandingkan dengan nilai Estimate

pada koefisien Loading, KL4 mempunyai nilai

yang paling besar yaitu 25.74, sehingga KL4

adalah bagian yang paling berpengaruh besar,

yaitu mengenai Kecepatan saat mengakses

WEBSITE HMSI. Nilai AVE (Average

Variance Extracted) memperlihatkan tingkat

konvergensi yang dimiliki oleh variabel. Nilai

AVE yang tepat adalah nilai diatas 0,5, sehingga,

Nilai AVE pada variabel Kualitas Sistem

mempunyai kemampuan yang tidak baik dalam

mewakili skor data asli. Nilai AVE pada

variabel Kualitas Sistem adalah 0,433 dan

menunjukkan nilai yang tidak baik.

b. Untuk penyajian ketepatan informasi pada WEBSITE HMSI merupakan variabel Kualitas

Informasi yang telah menunjukkan pengaruh

yang besar apabila dibandingan dengan nilai

Estimate pada koefisien loading,KI mengenai

kelengkapan penyajian Informasi oleh

WEBSITE HMSI memiliki nilai yang paling

besar yaitu 16.39, sehingga KI4 adalah indikator

yang paling berpengaruh secara signifikan.

Untuk Nilai AVE (Average Variance Extracted)

memperlihatkan tingkat konvergensi yang

dimiliki oleh variabel. Nilai AVE yang bagus

adalah nilai diatas 0,5, sehingga, Nilai AVE

pada variabel Kualitas Sistem memiliki

kemampuan yang cukup bagus dalam mewakili

skor data asli. Nilai AVE pada variabel Kualitas

Sistem adalah 0,511 dan menunjukkan sudah

cukup bagus.

c. Yang ketiga mengenai Kualitas layanan pada KL2 dimana indikator yang paling berpengaruh

secara signifikan, yaitu mengenai akses Link

website HMSI bisa diakses semuanya atau tidak.

Variabel yang mengelola tersebut adalah

variabel Kualitas Layanan dimana indikator

memperlihatkan bahwa pengaruh yang

ditimbulkan cukup besar jika dibandingkan

dengan nilai Estimate pada koefisien Loading,

KL2 memiliki nilai yang paling besar yaitu

23.22. Untuk Nilai AVE (Average Variance

Extracted) menunjukkan tingkat konvergensi

yang dimiliki oleh variabel. Nilai AVE yang

baik adalah nilai diatas 0,5, sehingga, Nilai AVE

pada variabel Kualitas Sistem memiliki

kemampuan yang cukup baik dalam mewakili

skor data asli. Nilai AVE pada variabel Kualitas

Sistem adalah 0,476 dan menunjukkan kurang

baik.

d. Untuk variable TP (Tingkat Penggunaan). KM (Kepuasan Mahasiswa), dan B (Benefit). Kolom

Loading memiliki nilai 0 sehingga diasumsikan

setiap indikator tidak memiliki pengaruh yang

besar terhadap variabel. Karena diasumsikan

bahwa setiap indikatornya tidak mempengaruhi

setiap variable sehingga nilai AVE = 0

4.7. Hasil Uji Hipotesis

Path Coefficients

Estimate SE CR

KL-TP 0.114 0.133 0.79

KL-KM 0.065 0.121 0.44

KI-TP 0.249 0.178 1.41

KI-KM 0.202 0.187 1.21

KS-TP 0.082 0.179 0.47

KS-KM 0.186 0.174 1.35

KM-TP 0.174 0.218 0.68

TP-KM 0.178 0.246 0.82

B-TP 0.289 0.13 1.89

B-KM 0.21 0.197 1.22

KM->B 0.341 0.149 2.24*

TP->B 0.473 0.16 2.73*

CR* = significant at .05 level

Uji hipotesa pada table di atas dapat dilihat

hasilnya seperti keterangan di bawah ini:

Variable KL memberikan pengaruh positif sebesar 0.79 pada variable TP dan tidak

signifikan,

variable KL memberikan pengaruh positif sebesar 0.44 terhadap variable KM namun tidak

signifikan,

Variabel KI yang bernilai 1.41 akan memberikan pengaruh positif untuk Variabel TP

yang tidak signifikan

variable KI juga memberikan pengaruh positif sebesar 1.21 kepada variable KM dan tidak

besar,

variable KS sebesar 0.47 berpengaruh positif untuk variable TP namun tidak signifikan,

variabel KS mempunyai pengaruh yang positif sebesar 1.35 untuk variabel KM,

Variable KM juga memberikan pengaruh positif sebesar 0.68 kepada variable TP namun tidak

signifikan

variable TP berpengaruh positif sebesar 0.82 terhadap variable KM yang tidak signifikan,

variabel B menunjukan pengaruh yang positif sebesar 1.89 terhadap variabel TP namun

signifikan,

variable B menunjukkan pengaruh positif sebesar 1.22 pada variable KM dan tidak

signifikan,

variable KM sebesar 2.24 akan memberikan pengaruh positif terhadap variable B dan

signifikan

variable TP sebesar 2.73 akan memberikan pengaruh positif terhadap variable B dan

signifikan

Berdasarkan hasil analisa testing melalui kuesioner

WEBSITE HMSI yang telah diuji menggunakan analisis

GeSCA didapatkan hasil seperti pada table di bawah ini:

Hipotesis Hasil

H1

Kualitas layanan berpengaruh

positif pada intensitas

penggunaan

Ditolak

H2

Kualitas layanan berpengaruh

positif pada kepuasan

pengguna

Ditolak

H3 Kualitas informasi berpengaruh Ditolak


penggunaan

H4

Kualitas informasi berpengaruh


pengguna

Ditolak

H5

Kualitas sistem berpengaruh


penggunaan

Ditolak

H6

Kualitas sistem berpengaruh


pengguna

Ditolak

H7

Kepuasan pengguna

berpengaruh positif pada


Ditolak

H8

Intensitas penggunaan

berpengaruh positif pada

kepuasan pengguna

Ditolak

H9

Dampak individu berpengaruh


penggunaan

Ditolak

H10

Dampak individu berpengaruh


pengguna

Ditolak

H11

Kepuasan pengguna

berdampak positif pada

dampak individu

Diterima

H12

Intensitas penggunaan

berdampak positif pada

dampak individu

Diterima

4.8. Interpretasi Hasil Uji Hipotesis

Berikut adalah hasil interpretasi uji analisis

berdasarkan path coeffisien.

H11: Dari analisis memakai tools GeSCA, diperoleh

bahwa KM (Kepuasaan Mahasiswa) akan mempunyai

pengaruh positif pada Website HMSI. Pengaruh kualitas

tersebut cukup berpengaruh yaitu dengan nilai 2,24.

Maka dapat disimpulkan bahwa Kepuasaan Mahasiswa

Website ini menjadi faktor utama kesuksesan

penggunaan Website HMSI. Sering menggunakan

WEBSITE HMSI akan berpengaruh pada Kepuasan

Pengguna, semakin sering mengakses website tersebut

maka semakin besar pula kepuasan yang akan

didapatkan seperti kemudahan pengguna dalam

mengakses website tersebut misalnya : membuka

pengumuman dan pengumpulan tugas. Pengguna

membutuhkan kemudahan dalam menggunakan sistem

untuk dapat mengukur keinginan yang akan diwujudkan.

H12: Dari penggunaan GeSCA, didapatkan bahwa IP

(Tingkat Penggunaan) juga berpengaruh positif pada

Dampak Individu. Kualitas yang cukup berpengaruh

adalah pada nilai 2,73. Maka disimpulkanbahwa

Intensitas Pengguna juga menjadi faktor utama.

Intensitas penggunaan WEBSITE HMSI akan

bepengaruh terhadap dampak individu terkait dengan

informasi yang dapat diperoleh dengan intensitas

memakai WEBSITE HMSI

V. KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Dari penelitian ini yang telah dijelaskan diatas bahwa

dapat ditarik kesimpulan, yaitu :

1. Kualitas Website HMSI berdasarkan variabel Kualitas Sistem (KS), Kualitas Layanan (KL),

dan Kualitas Informasi (KI), Kepuasan

Mahasiswa (KM), Tingkat Penggunaan (TP)

cukup baik dan juga memberikan pengaruh

positif untuk benefit bagi dampak individu.

Untuk variable Kepuasan Mahasiswa (KM) dan

Tingkat Penggunaan (TP) ternyata mempunyai

dampak positif dan mempunyai manfaat yang

sangat besar untuk dampak individu. Ternyata

kepuasan memakai Website HMSI memang

selalu dipengaruhi secara signifikan oleh

Kepuasan Mahasiswa dan Intensitas

Penggunaan saat melakukan akses terhadap

WEBSITE HMSI

2. Berdasarkan hasil penelitian terdapat dua

hipotesis yang penjelasannya cukup diterima

yaitu hipotesis

H11 Kepuasan pengguna berdampak

positif pada dampak individu

H12 Intensitas penggunaan berdampak

positif pada dampak individu.

Berdasarkan hasil analisis tersebut hipotesa pada

H11 dan H12 ternyata yang memberikan

pengaruh terhadap kualitas system website

HMSI

5.2 Saran

Dari hasil evaluasi WEBSITE HMSI ini, maka saran

yang dapat diberikan untuk WEBSITE HMSI adalah:

1. Dengan melihat hasil testing hipotesis, maka pihak pengembang WEBSITE HMSI yaitu

Departemen Dalam Negri HMSI harus terus

meningkatkan kualitas sistem, kualitas informasi

dan kualitas layanan WEBSITE HMSI. Karena

ketiga variabel tersebut mempengaruhi kepuasan

pelanggan dan intensitas penggunaan serta

dampak individu pengguna WEBSITE HMSI .

2. Diperlukan proses evaluasi lebih lanjut mengenai WEBSITE HMSI mengingat evaluasi

ini hanya sedikit mendapatkan responden

sehingga kedepannya data yang dapat diambil

dan dianalisis dapat lebih akurat dan

menyeluruh ke seluruh pengguna.

3. Berdasarkan hasil survey dengan melakukan penyebaran kuisioner bahwa responden merasa

masih banyak kekurangan dari system

WEBSITE HMSI. Diantaranya adalah dari

layanan saat melakukan perbaikan atau

maintenance system yang terkadang memakan

waktu yang cukup lama dan tidak ada feedback

dari responden.

VI. REFERENSI

Stacie Petter William DeLone and Ephraim McLean,

Measuring Information Systems Success: Models,

Dimensions, Measures, And Interrelationships,

2008

Philip Kotler, Marketing Management, Analysis,

Planning, Implementation, and Control, 9th ed.

New Jersey: Prentice Hall,2000

Nils Urbach, Benjamin Mller (2003).Update Delone

and Mc Lean Model.

Delone, W. H., & McLean, E. R. (t.thn.). The DeLone

and McLean Model of Information Systems

Success: A Ten-Year Update, 2003.

Budiyanto (2009).Evaluasi Kesuksesan Sistem

Informasi Dengan Pendekatan Model Delone dan

McLean. Jurnal Universitas Negeri Sebelas Maret.

Lampiran 1

Kuesioner Kepuasan Pengguna Website HMSI ITS

Nama :

Angkatan :

Tanggal :

Keterangan :

Berilah tanda centang (v) pada kolom yang telah disediakan di samping pertanyaan.

1. Sangat Tidak Setuju

2. Tidak Setuju

3. Netral

4. Setuju

5. Sangat Setuju

FORM KUALITAS LAYANAN

No Pertanyaan Indikator

1 2 3 4 5

Reliability

1 Website HMSI bisa digunakan untuk memperoleh informasi mengenai

program kerja HMSI terkini.

2 Website HMSI selalu mengupdate informasi tentang kondisi kekinian

kampus secara berkala.

Responsiveness

3 Website HMSI selalu memberikan layanan informasi yang anda

butuhkan.

4 Anda dapat mengakses informasi pada website HMSI dengan cepat.

FORM KUALITAS INFORMASI


1 2 3 4 5

Accuracy

1 Informasi yang anda dapatkan di website HMSI selalu benar

2 Informasi yang disajikan Website HMSI selalu update dan akurat

3 Informasi yang disajikan Website HMSI sesuai dengan kebutuhan

mahasiswa

Completeness

4 Informasi yang disajikan selalu lengkap

5 Terdapat update informasi beasiswa

Format

6 Konten dari website HMSI sudah rapi

7 Konten dari website user friendly

FORM KUALITAS SISTEM


1 2 3 4 5

Easy of use

1 Website HMSI mudah di akses.

2 Semua link di website HMSI dapat diakses.

Security

3 Website tidak mudah untuk di hack

4 Akses informasi di HMSI aman bagi anda

Respon time

5 Website HMSI sangat cepat di akses

6 Loading membuka halaman website sering lambat

FORM KEPUASAN MAHASISWA


1 2 3 4 5

Efficiency

1 Anda membutuhkan waktu yang lama untuk mengakses informasi

2 Website HMSI bisa di akses melalui ponsel, laptop, PC

Effectiveness

3 Pilihan menu yang ada pada Website HMSI telah memenuhi kebutuhan

mahasiswa.

4 Website HMSI dapat menghemat waktu anda untuk memperoleh

informasi mengenai HMSI dan beasiswa

Satisfaction

5 Kecepatan update informasi di website HMSI memuaskan mahasiswa

6 Website HMSI masih memiliki banyak kekurangan

FORM TINGKAT PENGGUNAAN WEBSITE HMSI


1 2 3 4 5

Frequency of use

1 Anda membuka website HMSI minimal sekali dalam seminggu

2 Anda mengakses Website HMSI hanya pada event tertentu saja.

3 Anda sangat bergantung pada Website HMSI untuk mendapatkan

informasi kegiatan terkini di HMSI.

FORM BENEFIT BAGI MAHASISWA


1 2 3 4 5

Awareness

1 Website HMSI membuat mahasiswa mengerti tentang info terkini

mengenai HMSI

2 Mahasiswa menjadi lebih tertarik mengenai HMSI

Decision Making

3 Mahasiswa mampu mengambil keputusan setelah mengakses website

HMSI

4 Mahasiswa tidak tahu apa yang harus dilakukan setelah mengakses

website HMSI

groupass04_12

Documents