jamal maulana hudin, m.kom dr. dwiza riana, s.si., mm., m

i

Jamal Maulana Hudin, M.Kom Dr. Dwiza Riana, S.Si., MM., M.Kom

PENERBIT YAYASAN BARCODE

2020 PENGGUNAAN SMARTPLS

ii

UNTUK PENGUJIAN MODEL PADA PENELITIAN SISTEM INFORMASI

Penulis :

Jamal Maulana Hudin, M.Kom Dr. Dwiza Riana, S.Si., MM., M.Kom

Tata Letak/Desain Cover: Sulaiman Sahabuddin

Copyright © 2020

Perpustakaan Nasional: Katalog Dalam Terbitan (KDT)

ISBN: 978-623-7942-22-1

15 X 23 cm Diterbitkan pertama kali oleh:

YAYASAN BARCODE

Divisi Publikasi dan Penelitian

Jl. Kesatuan 3 No. 9 Kelurahan Maccini Parang Kecamatan Makassar Kota Makassar Email: [email protected]

Website : www.yayasanbarcode.com

HP. 0853-4039-1342

mailto:[email protected]

iii

KATA PENGANTAR

Puji syukur kehadirat Allah SWT yang telah

memberikan rahmat-Nya kepada kami sehingga buku ini bisa

diterbitkan. Shalawat dan salam semoga selalu tercurah untuk

Rasul Muhammad SAW.

Sistem informasi menjadi hal yang sangat penting

untuk meningkatkan kinerja dan target dari sebuah perusahaan

dan telah terintegrasi ke dalam kegiatan bisnis sehari-hari

seperti akuntansi, keuangan, manajemen operasi, pemasaran,

manajemen sumber daya manusia, atau fungsi bisnis utama

lainnya (O’Brien and Marakas, 2010:4). Pemanfaatan

sistem informasi Akuntansi dalam industri keuangan telah

meningkat segala bidang dan telah mengubah tatanan sistem

keuangan modern. Dengan menggunakan teknologi sistem

informasi terbukti dapat menekan biaya, menciptakan proses

kerja yang lebih cepat dan efisien, serta menawarkan tingkat

fleksibilitas yang tinggi (arvidsson, et al, 2014).

Update Model DeLone dan McLane (2003) telah

banyak digunakan, diantaranya oleh Dorobat (2014)

menggunakan model DeLone dan McLane yang telah

iv

dimodifikasi untuk mengukur keberhasilan sistem E-Learning

di Universitas. Kemudian Lee dan Yu (2012) yang

menggunakan model DeLone dan McLane untuk mengevaluasi

keberhasilan projek manajemen sistem informasi

Pemilihan Accurate sebagai objek penelitian

didasarkan pada Accurate dibuat oleh orang Indonesia dan

menjadi pilihan untuk di terapkan di lingkungan perusahaan

dikarenakan ditinjau dari segi harga dan fitur-fitur yang sangat

bersahabat dengan pengguna karena sebagian besar memakai

bahasa Indonesia yang mudah dimengerti oleh kalangan

masyarakat luas.

Akhir kata penulis berbesar hati apabila para pembaca

sudi memberikan kritik, saran dan masukan dalam rangka

proses penulisan dan karya berikutnya. Kesempurnaan hanya

milik Tuhan, sementara kita hanya dapat berupaya.

PENULIS

v

DAFTAR ISI

Kata Pengantar_v

Daftar Isi_vii

BAB I

PENDAHULUAN_1

BAB II

INFORMASI AKUNTANSI_4

BAB III

TINJAUAN STUDI_34

BAB IV

KERANGKA KONSEP MODEL DELONE & MCLEAN_41

BAB V

METODE OLAH DATA DENGAN SEM-PLS_48

BAB VI

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN_52

BAB VII

PENUTUP_78

DAFTAR PUSTAKA

1

BAB I

PENDAHULUAN

Sistem informasi menjadi hal yang sangat penting

untuk meningkatkan kinerja dan target dari sebuah perusahaan

dan telah terintegrasi ke dalam kegiatan bisnis sehari-hari

seperti akuntansi, keuangan, manajemen operasi, pemasaran,

manajemen sumber daya manusia, atau fungsi bisnis utama

lainnya (O’Brien and Marakas, 2010:4). Pemanfaatan

sistem informasi Akuntansi dalam industri keuangan telah

meningkat segala bidang dan telah mengubah tatanan sistem

keuangan modern. Dengan menggunakan teknologi sistem

informasi terbukti dapat menekan biaya, menciptakan proses

kerja yang lebih cepat dan efisien, serta menawarkan tingkat

fleksibilitas yang tinggi (arvidsson, et al, 2014).

Di Kota Sukabumi beberapa perusahaan, instansi dan

restoran telah mengadopsi dan menerapkan Sistem Informasi

Akuntansi berbasis komputer. Sistem Informasi Akuntansi

yang digunakan harus dapat memonitoring dan membantu

proses kinerja sehingga dapat meningkatkan kualitas pekerjaan

2

dan manfaat yang besar bagi perusahaan, hal itu dapat dicapai

dengan menerapkan perangkat lunak akuntansi yang

mengoptimasi hampir seluruh siklus akuntansi. Beberapa

contoh sistem informasi akuntansi adalah Accurate, MYOB(

Make Your Own Bussiness), DEA (Dac Easy Accounting) dan

UBS ( User Business System).

Update Model DeLone dan McLane (2003) telah

banyak digunakan, diantaranya oleh Dorobat (2014)

menggunakan model DeLone dan McLane yang telah

dimodifikasi untuk mengukur keberhasilan sistem E-Learning

di Universitas. Kemudian Lee dan Yu (2012) yang

menggunakan model DeLone dan McLane untuk mengevaluasi

keberhasilan projek manajemen sistem informasi

Pemilihan Accurate sebagai objek penelitian

didasarkan pada Accurate dibuat oleh orang Indonesia dan

menjadi pilihan untuk di terapkan di lingkungan perusahaan

dikarenakan ditinjau dari segi harga dan fitur-fitur yang sangat

bersahabat dengan pengguna karena sebagian besar memakai

bahasa Indonesia yang mudah dimengerti oleh kalangan

masyarakat luas.

Beberapa penelitian memberikan hasil bahwa kualitas

sistem dan kualitas informasi merupakan prediktor yang

3

signifikan terhadap kepuasan pemakai, penggunaan, dan

dampak individu (Roldan dan Leal 2003; McGill et al. 2003;

Hussein et al. 2005), yang lain menunjukan bahwa kualitas

sistem dan kualitas informasi merupakan prediktor yang

signifikan terhadap penggunaan akan tetapi tidak signifikan

terhadap kepuasan pemakai (Rai 2002; Hanmer 2004; Livari

2005; Radityo dan Zulaikha, 2007; Purwanto 2007). Dengan

tidak konsistennya pengujian model yang dilakukan

dibeberapa bidang penelitian tersebut, membuka peluang untuk

mengembangkan model pada objek penelitian ini.

Harapan dari penelitian ini adalah ingin menganalisis

faktor-faktor yang dapat mengukur keberhasilan model

kesuksesan sistem informasi DeLone & McLean (2003) pada

tempat,waktu dan objek yang berbeda.

4

BAB II

INFORMASI AKUNTANSI

A. Pengertian Informasi Akuntansi

Sistem informasi akuntansi adalah susunan berbagai

formulir catatan, peralatan, termasuk komputer dan

perlengkapannya serta alat komunikasi, tenaga pelaksana, dan

laporan yang terkoordinasi secara erat yang didesain untuk

mentransformasikan data keuangan menjadi informasi yang

dibutuhkan manajemen. Sistem informasi merupakan suatu

kumpulan berbagai prosedur, metode, formulir, dokumen yang

saling berkaitan untuk memproses transaksi. Komponen sistem

informasi akuntansi adalah sebagai berikut (Hall, 2004):

a. Sistem pemrosesan transaksi;

b. Sistem buku besar dan pelaporan keuangan;

c. Sistem pelaporan manajemen.

Tujuan dari suatu sistem informasi akuntansi adalah

untuk memberikan

informasi yang sesuai dengan kebutuhan manajemen bagi

proses pengambilan keputusan. Informasi akuntasi adalah

penting sekali bagi manajemen dari suatu satuan ekonomi yang

efisien (Cushing, 1989).

5

B. Sistem Informasi Akuntansi Accurate

Accurate Accounting Software diciptakan oleh

Putera/Puteri Bangsa Indonesia yang berdiri di bawah bendara

PT. Cipta Piranti Sejahtera, lebih dikenal dengan sebutan

CPSSoft, yang berlokasi di Jakarta. Accurate Accounting

Software merupakan software pertama yang dikembangkan

oleh CPSSoft. Dalam mengembangkan software, CPSSoft

selalu menggunakan pinsip dasar 3 M, yaitu Murah, Massal ,

dan ber-Manfaat.

Pertama kali di luncurkan untuk kalangan umum pada

bulan November 1999, dengan memanfaatkan event pameran

komputer terbesar di Indonesia setiap tahun yaitu Indocomtech

1999 yang diselenggarakan JHCC, Jakarta. Versi yang

diluncurkan pada waktu itu adalah Versi 1.0, dengan nama

Accurate 2000 Accounting Software. Accurate versi perdana

tersebut diluncurkan dengan angka 2000 dibelakang nama

Accurate karena waktu itu software tersebut dikembangkan

sudah Y2K Ready, dan target pasarnya adalah pengusaha kecil-

menengah yang terganggu dengan millennium bug tapi belum

menemukan solusi yang tepat, karena pada waktu, software

6

yang Y2K Ready harganya cenderung belum terjangkau oleh

pengusaha kecil.

Pada waktu pameran tersebut , CPSSoft mendapat

banyak sekali masukan yang berharga dari para user ataupun

calon usernya. Berkat masukan dari user dan mengikuti

perkembangan dunia usaha di Indonesia Accurate selalu

membenah diri dan menyesuaikan dengan perkembangan

tersebut. Hingga sekarang telah release versi 4. Pemunculan

versi 4 ini tentunya memberikan beberapa kemudahan baru

bagi user dalam menerapkan sistem akuntansinya ke dalam

Accurate.

7

Gambar 2.1 Masuk ke database Accurate

C. Fungsi dan Tujuan Sistem Informasi Akuntansi

Menurut Romney and Steinbart (2004) sistem

informasi akuntansi memiliki tiga fungsi penting dalam

organisasi yaitu sebagai berikut.

a. Mengumpulkan dan menyimpan data tentang

aktivitas-aktivitas yang dilaksanakan oleh organisasi,

sumber daya yang dipengaruhi oleh aktivitas- aktivitas

8

tersebut dan para pelaku yang terlibat dalam berbagai

aktivitas tersebut, agar pihak manajemen, para

pegawai, dan pihak-pihak luar yang berkepentingan

meninjau ulang (review) hal-hal yang telah terjadi

b. Mengubah data menjadi informasi yang berguna

bagi pihak manajemen untuk membuat keputusan

dalam aktivitas perencanaan, pelaksanaan, dan

pengawasan

c. Menyediakan pengendalian yang memadai untuk

menjaga aset-aset organisasi, termasuk data

organisasi, untuk memastikan bahwa data tersebut

tersedia saat dibutuhkan, handal, dan akurat.

Fungsi utama sistem informasi akuntansi menurut

Jogiyanto (1997:64) adalah melaksanakan empat fungsi

utamanya yaitu sebagai berikut.

Mengumpulkan dan menyimpan data dari

keseluruhan aktivitas dan transaksi perusahaan.

a. Memproses data menjadi sebuah informasi yang

memiliki value added pihak manajemen.

b. Mengklarifikasikan dan mengarsipkan data ke dalam

kelompok-kelompok yang sudah ditetapkan oleh

perusahaan.

9

c. Mengendalikan kontrol data yang cukup sehingga

asset perusahaan dapat terjaga dengan aman.

Tujuan utama dari sistem informasi akuntansi adalah

mencatat, memproses, menyimpan, meringkas, dan

mengomunikasikan informasi-informasi atas suatu organisasi

serta menyediakan suatu informasi yang relevan terhadap

stakeholder eksternal perusahaan seperti, pemegang saham,

kreditur, maupun pemerintah. Tujuan utama sistem

informasi akuntansi terhadap stakeholder internal

perusahaan yaitu menyediakan informasi keuangan bagi

pihak manajemen sehingga dapat menggunakan laporan

keuangan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan

(Jogiyanto, 1997:64). Sementara tujuan umum sistem

informasi akuntansi menurut Jogiyanto (1997) yaitu sebagai

berikut.

a. Untuk memperbaiki informasi yang diberikan oleh

sistem dalam kualitas, ketepatan waktu atau struktur

dari informasi tersebut.

b. Untuk memperbaiki pengendalian akuntansi dan

pengecekan intern yang berarti memperbaiki daya

andal informasi akuntansi dan menyediakan catatan

10

yang lengkap sebagai pertanggungjawaban dalam

melindungi harta perusahaan.

c. Untuk menurunkan biaya dalam menyelenggarakan

catatan akuntansi.

D. Efektivitas Sistem Informasi

Jumaili (2005) mengemukakan bahwa secara umum,

efektivitas penggunaan atau pengimplementasian teknologi

sistem informasi dalam suatu perusahaan dapat dilihat dari

kemudahan pemakai dalam mengidentifikasi data, mengakses

data dan menginterpretasikan data tersebut. Data dalam

sistem informasi tersebut seharusnya merupakan data yang

terintegrasi dari seluruh unit perusahaan atau organisasi

sehingga dapat digunakan untuk berbagai kebutuhan tugas

dalam perusahaan.

Diharapkan dengan penggunaan teknologi sistem

informasi, individu dari perusahaan atau organisasi yang

merupakan pemakai sistem tersebut dapat menghasilkan

output yang semakin baik dan kinerja yang dihasilkan tentu

akan meningkat.

11

E. Pengukuran Efektivitas Sistem Informasi

Pengukuran kesuksesan atau efektifitas sistem

informasi sangat penting bagi pemahaman kita terhadap nilai

dan kekuatan dari tindakan manajemen dan investasi sistem

informasi.

William H. DeLone dan Ephraim R. McLean Model

mengemukakan pengukuran keberhasilan sistem informasi, yang

dikenal dengan D&M IS Success Model (DeLone dan

McLean,2003). Model ini dapat dilihat pada gambar 2.1

Menurut DeLone dan McLean, ada suatu rangkaian

kesatuan dari entitas individual sampai nasional yang dapat

memberi dampak (impact) bagi aktivitas sistem informasi.

Pemilihan mengenai dimana dampak ini harus diukur

tergantung kepada sistem yang dievaluasi dan tujuannya.

Untuk menghindari kerumitan dalam pemodelan, mereka

mengelompokkan semua pengukuran mengenai impact

menjadi satu variabel, yaitu net benefits.

DeLone dan McLean juga memberikan alternatif

variabel intention to use bagi variabel use, dimana intention to

use merupakan suatu sikap (attitude) sedangkan use

menunjukkan suatu perilaku (behavior). Hal ini merupakan

jawaban atas kritikan Seddon mengenai model proses dan

12

model kausal (Seddon, 1997) dalam (Widowati, 2004, p. 4)..

Namun karena sikap merupakan hal yang sulit diukur, variabel

use tetap dapat digunakan dalam model ini. Model reformulasi

D&M tersebut digambarkan pada Gambar 2.1.

Sumber: Jogiyanto, 2007, p.107

Gambar 2.2 Update Model Reformulasi D&M (2003)

Penelitian ini akan mengadopsi Model Reformulasi

D&M, dengan pertimbangan bahwa model ini cukup lengkap

dalam menjelaskan variabel-variabel yang mempengaruhi

efektivitas suatu sistem informasi.

Variabel intention to use tidak digunakan dalam

penelitian ini, tetapi peneliti menggunakan variabel use karena

user “sudah” menggunakan sistem informasi (sedangkan

variabel intention to use menunjukkan kecenderungan bahwa

user “akan” menggunakan sistem informasi tersebut).

13

F. Kualitas Sistem

Kualitas sistem didefinisikan sebagai suatu

karakteristik yang diinginkan dari sistem informasi untuk

menghasilkan informasi (DeLone 1992, 62). Kualitas sistem

(system quality) digunakan untuk mengukur kualitas sistem

teknologi informasinya sendiri.

Menurut Hamilton dan Chervany (Hamilton 1981, p.

60) beberapa penelitian menyatakan bahwa pengukuran

kualitas sistem dapat dilihat dari kekinian data yang diusulkan

(propossed data currency), tingkat waktu respon (response

time), waktu pergantian (turnaround time), keandalan

(reliability), akurasi data (data accuracy), kelengkapan

(completeness), keluwesan sistem (system flexibility), dan

kemudahan penggunaan (ease of use)

Waktu respon dan keandalan merupakan salah satu

pengukur kualitas sistem (Hamilton, 1981, p. 60). Waktu

respon adalah seberapa lama sebuah sistem memenuhi

kebutuhan pengguna (Pasternack 1998, p. 40). Kualitas sistem

menurut pengguna dapat bermanfaat jika pengguna memahami

isi pesan dan akan memperhitungkan kualitasnya dalam segala

14

bentuk, baik dari keandalan sampai pada keamanan serta

kinerjanya (Hayes, 2002, p. 38).

Keandalan berguna untuk pengukuran kuantitatif yang

mengontrol dan mengatur sistem informasi. Keandalan dapat

digunakan untuk membandingkan berbagai macam sistem

informasi, dan secara numerik pengukuran ini dapat digunakan

untuk menganalisa biaya atau keuntungan investasi dalam

pembangunan sistem informasi (Zahedi, 1997, p. 187).

Kemudahan penggunaan merupakan salah satu

komponen pengukuran kualitas sistem . Kemudahan

penggunaan adalah konsep yang saling berhubungan tentang

penilaian individu terhadap keterlibatan usahanya dalam proses

penggunaan sistem (Venkatesh, 2000, p. 344). Kemudahan

penggunaan mengacu pada tingkat dimana teknologi komputer

dirasakan mudah untuk dipahami dan digunakan (Lin, 2004, p.

101).

G. Kualitas Informasi

Informasi adalah data yang telah diubah menjadi

konteks yang berarti dan berguna bagi para user tertentu

(O’Brien 2005, p. 38). Perusahaan membutuhkan sistem

informasi yang dapat mendukung kebutuhan pengambilan

keputusan dan berbagai informasi (O’Brien 2005, p. 434).

15

Informasi yang dihasilkan perlu memiliki kualitas, yaitu

karakteristik, bernilai dan bermanfaat bagi penggunanya

(O’Brien 2005, p. 438).

Kualitas dari suatu informasi (quality of information)

tergantung dari tiga hal, yaitu informasi harus akurat

(Accurate), tepat pada waktunya (timely basis), dan relevan

(relevance).

Informasi memiliki tiga dimensi, yaitu : (1) waktu; (2)

isi; dan (3) bentuk (O’Brien 2005, p. 295). Ketiga dimensi ini

masing-masing memiliki atribut yang digunakan sebagai

pengukuran dalam menilai kualitas informasi, yaitu :

1. Dimensi Waktu

a. Ketepatan waktu : informasi harus tersedia ketika

dibutuhkan.

b. Kekinian : informasi harus selalu baru ketika

disediakan.

c. Frekuensi : informasi harus tersedia sesering yang

dibutuhkan.

d. Periode waktu : informasi harus tersedia untuk periode

waktu lampau, sekarang dan masa depan.

2. Dimensi Isi

a. Keakuratan : informasi harus bebas dari kesalahan.

16

b. Relevansi : informasi harus berhubungan dnegan

kebutuhan informasi dari penerima tertentu untuk

situasi tertentu.

c. Kelengkapan : Semua informasi yang dibutuhkan harus

tersedia.

d. Keringkasan : hanya informasi yang dibutuhkan yang

disediakan.

e. Cakupan : informasi dapat memiliki cakupan yang

sempit dan luas, atau untuk fokus internal dan eksternal.

f. Kinerja : informasi dapat menunjukkan kinerja dengan

mengukur aktivitas yang diselesaikan, kemajuan yang

dicapai, atau sumber daya yang diakumulasi.

3. Dimensi Bentuk

a. Kejelasan : informasi harus tersedia dalam bentuk yang

mudah dipahami.

b. Rinci : informasi dapat disediakan dalam bentuk rinci

dan ringkasan.

c. Urutan : informasi dapat disusun dalam urutan yang

telah ditentukan.

d. Presentasi : informasi dapat disajikan dalam bentuk

narasi, numerik, grafik, atau bentuk lainnya.

17

e. Media : informasi dapat disediakan dalam bentuk

dokumen tercetak, tampilan video, atau media lainnya.

Kualitas informasi memfokuskan pada aktualitas,

keakuratan, relevansi dan bentuk informasi yang dihasilkan

oleh sistem informasi (Seddon 1994, p. 93).

Kualitas informasi didefinisikan sebagai hasil

informasi yang memiliki karakteristik seperti keakuratan, dapat

dipahami dan aktual (DeLone 1992, p. 62).

H. Kualitas Pelayanan

Pada prinsipnya, definisi kualitas pelayananan

berfokus pada upaya pemenuhan kebutuhan dan keinginan

pelanggan, serta ketetapan penyampainnya untuk

mengimbangi harapan pelanggan. Kualitas pelayananan

berkontribusi signifikan bagi penciptaan deferensi, positioning

dan strategi bersaing setiap organisasi pemasaran, baik

perusahaan manufaktur atau penyedia jasa/pelayananan

(Tjiptono, 2005, p. 121). Menurut Sachdev (2004) dalam

(Tjiptono, 2005, p. 130), prespektif pengukuran kualitas

dikelompokkan menjadi dua jenis: internal dan eksternal.

Kualitas yang didasarkan perspektif internal diartikan sebagai

18

zero defect (“doing it right the first time” atau kesesuaian

dengan persyaratan), sedangkan perspektif eksternal

memahami kualitas berdasarkan persepsi pelanggan,

ekspektasi pelanggan, kepuasan pelanggan dan customer

delight.

Goetch dan Davis (1994) dalam (Tjiptono, 2005, p.

132), merumuskan perspektif mengenai definisi kualitas

sebagai “kondisi dinamis yang berhubungan dengan produk,

jasa, sumber daya manusia, proses, dan lingkungan yang

memenuhi atau melebihi harapan”. Dengan demikian aspek

penilaian kualitas sebuah jasa misalnya child care centre,

bisamencakup berbagai faktor yang saling terkait di antara

lokasi, biaya status akreditas, jumlah dan kualitas staf, reputasi

child care centre bersangkutan, desain kelas dan arena

bermain, variasi menu yang disajikan, jam operasi, sikap staf,

perhatian personal terhadap fasilitas bermain dan belajar.

Individu yang berbeda akan memberikan bobot kepentingan

yang berbeda pada masing-masing faktor.

Menurut Zeithaml-Parasuraman (1990) dalam

Aritonang (2005, p.25), pengukuran kualitas Pelayanan

didasarkan pada indikator-indikator:

19

1. Reliabilitas (rebility), berkaitan dengan kemampuan

perusahaan untuk memberikan layanan yang akurat sejak

pertama kali tanpa membuat kesalahan apapun dan

menyampaikan jasanya sesuai dengan waktu yang

disepakati. Seperti misalnya sistem informasi dapat

diandalkan

2. Daya tanggap (responssiveness), berkenaan dengan

kesediaan dan kemampuan para karyawan untuk membantu

para pelanggan dan merespons permintaan mereka, serta

menginformasikan kapan jasa akan diberikan dan

kemudian memberikan jasa secara cepat. Seperti misalnya

karyawan-karyawan sistem informasi memberikan

pelayanan segera kepada pemakai-pemakai

3. Jaminan (assurance), yakni perilaku para karyawan

mampu menumbuhkan kepercayaan pelanggan terhadap

perusahaan dan perusahaan bisa menciptakan rasa aman

bagi para pelanggannya. Jaminan juga berarti bahwa para

karyawan selalu bersikap sopan dan menguasai

pengetahuan dan keterampilan yang dibutuhkan untuk

menangani setiap pertanyaan atau masalah pelanggan.

Misalnya karyawan-karyawan sistem informasi

20

mempunyai pengetahuan untuk melakukan pekerjaannya

dengan baik

4. Empati (empathy), berarti perusahaan memahami masalah

para pelanggannya dan bertindak demi kepentingan

pelanggan, serta memberikan perhatian personal kepada

para pelanggan dan memiliki jam operasi yang nyaman.

Misalnya sistem informasi mempunya kepentingan

terbaikdi hati pemakai

5. Bukti fisik (tangibles), berkenaan dengan daya tarik

fasilitas fisik, perlengkapan, dan material yang digunakan

perusahaan, serta penampilan karyawan. Misalnya sistem

informasi mempunyai perangkat keras dan perangkat lunak

mutakhir.

I. Penggunaan Informasi

Menurut DeLone dan McLean (1992) dalam

(Jogiyanto, 2007, p. 19), penggunaan informasi (information

use) adalah penggunaan keluaran suatu sistem informasi oleh

penenrima. Banyak penenlitian yang menggunakan proksi

penggunaan laporan dari sistem informasi sebagai pengukur

kesuksesan sistem informasi. Dampak yang ditimbulkan

adalah jika sistem digunakan maka sistem tersebut harus sangat

21

berguna dan menghasilkan kesuksesan (Seddon 1994, p. 92).

Jika penggunaan dipaksakan, maka frekuensi penggunaan

sistem dan informasi yang disampaikan akan menurun

sehingga kesuksesan tidak tercapai (Seddon 1994, p. 93).

Manfaat suatu sistem informasi adalah tingkat dimana

seseorang percaya bahwa menggunakan sistem dengan teliti

dapat meningkatkan kinerja (Seddon 1994, p. 93).

Penggunaan memfokuskan pada penggunaan aktual,

penggunaan secara luas dalam pekerjaan, dan banyaknya

sistem informasi yang digunakan dalam pekerjaan (Almutairi

2005, p. 114). Penggunaan didefinisikan sebagai suatu

interaksi hasil informasi dengan penggunanya (DeLone 1992,

p. 62).

22

J. Kepuasan Pengguna

Kepuasan pengguna memfokuskan pada keberhasilan

interaksi antara sistem informasi dengan penggunanya

(Almutairi, 2005, p. 114).

Kepuasan merupakan hasil keluaran dari individu baik

merasa puas atau tidak puas yang telah diterima dan dievaluasi

secara berkelanjutan (Seddon 1994, p. 93). Kepuasan pengguna

adalah perasaan puas atau tidak puas dari hasil kumpulan

seluruh keuntungan yang diharapkan seseorang atas

penerimaan interaksi dengan sistem informasi (Seddon, 1994,

p. 95). Tiap pengguna memiliki perbedaan penilaian

keuntungan atau aspirasi terhadap sistem informasi.

Kepuasan pengguna merupakan pertimbangan penting

dari ukuran kesuksesan sistem informasi (Doll, 1994, p. 453).

Kepuasan pengguna ditampakkan melalui konsep yang terdiri

dari lima bagian : isi, keakuratan, bentuk, kemudahan

penggunaan dan aktualitas (Doll, 1994, p. 459).

Menurut model DeLone and McLean biasanya respon

kepuasan pengguna sistem informasi diaspirasikan oleh tiga

hal: (1) pengguna ingin sistem informasi menghasilkan

informasi yang berkualitas, (2) pengguna ingin menjadi lebih

23

berkualitas; (3) dan pengguna ingin berguna bagi pekerjaan

mereka (Seddon, 1994, p. 95).

Kepuasan pengguna sistem informasi adalah perluasan

dari kepercayaan pengguna terhadap sistem yang dapat

memenuhi kebutuhan informasi. Kepuasan pengguna sistem

informasi diasumsikan sebagai tanda akan suksesnya sebuah

sistem informasi (Lee, 1995, p. 194).

Kepuasan pengguna didefinisikan bagaimana sebuah

produk informasi dapat mempengaruhi penggunanya (DeLone,

1992, p. 62). Kepuasan pengguna menunjukkan pengaruh

positif yang berorientasi pada individu terhadap sistem

informasi dan bagaimana baiknya perasaan pengguna terhadap

sistem informasi

K. Manfaat-manfaat Bersih

Dampak dari sistem informasi sudah meningkat tidak

hanya dampaknya pada pemakai individual dan organisasi saja,

tetapi dampaknya sudah ke grup pemakai, ke antar organisasi,

konsumer, pemasok, sosial bahkan ke negara. Karena

banyaknya macam dampak ini, DeLone dan McLean (2003)

mengusulkan untuk menamakannya semua manfaat menjadi

suatu manfaat tunggal yang disebut dengan nama manfaat-

24

manfaat bersih (net benefits). Menurut DeLone dan McLane

(2003) dalam (Jogiyanto, 2007, p. 105) kategori yang

digunakan dalam mengukur Kesuksesan Sistem Informasi

umumnya :

1) Kualifikasi manfaat.

2) Untuk Siapa.

3) Tingkat analisis.

Adams.et.al (1992) mendefinisikan kemanfaatan (usefulness)

sebagai suatu tingkatan dimana seseorang percaya bahwa

penggunaan suatu subyek tertentu akan dapat meningkatkan

prestasi kerja orang tersebut. Berdasarkan definisi tersebut

dapat diartikan bahwa kemanfaatan dari penggunaan komputer

dapat meningkatkan kinerja, prestasi kerja orang yang

menggunakannya. Menurut Thompson (1991) kemanfaatan TI

merupakan manfaat yang diharapkan oleh pengguna TI dalam

melaksanakan tugasnya. Pengukuran kemanfaatan tersebut

berdasarkan frekuensi penggunaan dan diversitas/keragaman

aplikasi yang dijalankan. Individu akan menggunakan TI jika

mengetahui manfaat positif atas penggunaannya. Chin dan

Todd (1991) memberikan beberapa dimensi tentang

kemanfaatan TI. Menurut Chin dan Todd (1991) kemanfaatan

dapat dibagi kedalam dua kategori, yaitu:

25

(1) Kemanfaatan dengan estimasi satu faktor meliputi:

a. Menjadikan pekerjaan lebih mudah (makes job easier)

b. Bermanfaat (usefull)

c. Menambah produktifitas (Increase productivity)

d. Mempertinggi efektifitas (enchance efectiveness)

e. Mengembangkan kinerja pekerjaan (improve job

performance)

(2) Kemanfaatan dengan estimasi dua faktor (kemanfaatan

dan efektifitas).

Kemanfaatan dengan estimasi dua faktor oleh Chin dan

Todd (1991) dibagi menjadi dua kategori lagi yaitu

kemanfaatan dan efektifitas, dengan dimensi-dimensi

masing-masing dikelompokkan sebagai berikut:

a. Kemanfaatan meliputi dimensi :

1) menjadikan pekerjaan lebih mudah (makes job

easier),

2) bermanfaat (usefull)

3) Menambah produktifitas (Increase productivity).

b. Efektifitas meliputi dimensi:

1) mempertinggi efektifitas (enchance my

effectiveness),

26

2) mengembangkan kinerja pekerjaan (improve my job

performance).

L. Partial Least Squares (PLS)

Partial Least Squares (PLS) adalah teknik statistika

multivariate yang melakukan perbandingan antara variabel

dependen berganda dan variabel independen berganda. PLS

adalah salah satu metoda statistika SEM berbasis varian yang

didesain untuk menyelesaikan regresi berganda ketika terjadi

permasalahan spesifik pada data, seperti ukuran sampel

penelitian kecil, adanya data yang hilang (missing value) dan

multikolinearitas (Jogianto dan Abdilah, 2009, p.11).

PLS telah di uji coba pada data riil dan dalam simulasi

(Garthwaite, 1994; Tennenhaus, 1998) dalam (Jogianto dan

Abdilah, 2009, p.12). PLS sangat popular dalam sains eksakta,

seperti bidang ilmu kimia dan kemometrika yang sering

menghadapi masalah besar dalam korelasi banyak variabel dan

keterbatasan jumlah observasi(Ryan et al., 1999).

PLS adalah analisis persamaan structural (SEM)

berbasis varian yang secara simultan dapat melakukan

pengujian model pengukuran sekaligus pengujian model

struktural. Model pengukuran digunakan untuk uji validitas

27

dan reliabilitas, sedangkan model struktural digunakan untuk

uji kausalitas (Pengujian hipotesis dengan model prediksi).

Perbedaan mendasar PLS yang merupakan SEM berbasis

varian dengan LISREL atau AMOS yang berbasis kovarian

adalah tujuan penggunaannya. SEM berbasis kovarian

bertujuan untuk mengestimasi model untuk pengujian atau

konfirmasi teori, sedangkan SEM varian bertujuan untuk

memprediksi model untuk pengembangan teori. Karena itu,

PLS merupakan alat prediksi kausalitas yang digunakan untuk

pengembangan teori (Jogianto dan Abdilah, 2009, p.15).

Ada beberapa hal yang membedakan analisis PLS dengan

model analisis SEM yang lain :

1. Data tidak harus berdistribusi normal multivariate.

2. Dapat digunakan sampel kecil. Minimal sampel >30

dapat digunakan.

3. PLS selain dapat digunakan unutk mengkonfirmasikan

teori, dapat juga digunakan untuk menjelaskan ada atau

tidaknya hubungan antar variabel laten.

4. PLS dapat menganalisis sekaligus konstruk yang

dibentuk dengan indikator reflektif dan formatif

5. PLS mampu mengestimasi model yang besar dan

kompleks dengan ratusan variabel laten dan ribuan

indikator (Falk and Miller, 1992).

Ada beberapa program komputer untuk mengestimasi

model pada model persamaan struktural yaitu program

28

Smartpls, LISREL, AMOS, EQS, SAS PROC CALIS, dan

STATISTICA-SEPATH (Ghozali 2008, p. 29).

M. Perkembangan Partial Least Squares (PLS)

Analisis jalur dan pemodelan hubungan kausal

pertama kali dikenalkan oleh Wright pada 1920-an (Falk &

Miller, 1992; Wright, 1921).pada akhir 1960-an, Herman O.A

Wold mengembangkan PLS regresi untuk bidang ekonomika

yang sebelumnya telah digunakan di bidang kimia untuk studi

analitikal, fisika dan kimia klinikal (Gladi & Kowalski, 1986).

Pada dasarnya, Wold membangun PLS untuk menguji teori

yang lemah dan masalah pada asumsi normalitas distribusi data

(Wold, 1982; Wold et al., 1987).

Tujuan PLS adalah untuk memprediksi pengaruh

variabel X terhadap Y dan menjelaskan hubungan teoritikal

diantara kedua variabel. PLS adalah metoda regresi yang dapat

digunakan untuk identifikasi factor yang merupakan kombinasi

variabel X sebagai penjelas dan variael Y sebagai respon

(Talbot, 1997) dalam (Jogianto dan Abdilah, 2009, p.13). PLS

serupa dengan regresi principal components analysis (PCA)

namun merupakan alternatif yang lebih baik disbanding regresi

berganda dan metoda regresi PCA karena menghasilkan

29

parameter model yang lebih kokoh tanpa mengubah atau

mengalibrasi ulang sampel dari populasi (Falk & Miller, 1992;

Geladi & Kowalski, 1986) dalam (Jogianto dan Abdilah, 2009,

p.13).

N. PLS-SEM

Beberapa hal penting yang melandasi SEM

menggunakan PLS menurut Monecke & Leisch (2012)

diantaranya:

1. SEM menggunakan PLS terdiri tiga komponen, yaitu

model struktural, model pengukuran dan skema

pembobotan. Bagian ketiga ini merupakan ciri khusus SEM

dengan PLS dan tidak ada pada SEM yang berbasis

kovarian. Jika digambarkan model akan seperti dibawah

ini.

30

Gambar 2.2 Model PLS - SEM

2. SEM menggunakan PLS hanya mengijinkan model

hubungan antar variabel yang recursif (sarah) saja. Hal ini

sama dengan model analisis jalur (path analysis) tidak sama

dengan SEM yang berbasis kovarian yang mengijinkan

juga terjadinya hubungan non-recursif (timbal-balik).

31

3. Pada model struktural, yang disebut juga sebagai model

bagian dalam, semua variabel laten dihubungan satu

dengan yang lain dengan didasarkan pada teori substansi.

Variabel laten dibagi menjadi dua, yaitu eksogenous dan

endogenous. Variabel laten eksogenous adalah variabel

penyebab atau variabel tanpa didahului oleh variabel

lainnya dengan tanda anak panah menuju ke variabel

lainnya (variabel laten endogenous).

Gambar 2.3 Model jalur SEM dengan PLS (Sumber:

Hair, Ringle & Sarstedt, 2011)

Model di atas mempunyai dua variabel laten exogenous

(variabel bebas), yaitu Y1 dan Y2 dengan satu variabel laten

32

endogenous (variabel tergantung), yaitu Y3. Variabel Y1 dan

Y2 diukur oleh dua indikator secara formatif, yaitu X1, X2 dan

X3, X4. Sedang Variabel Y3 diukur dengan tiga indikator

secara reflektif.

O. Langkah – langkah PLS SEM

a. Langkah 1: Setiap variabel laten disusun didasarkan

dengan jumlah berbobot semua variabel manifestnya

masing-masing.

b. Langkah 2: Setiap variabel laten diestimasi dengan

menggunakan jumlah berbobot setiapvariabel laten yang

berdekatan dengan variabel laten tersebut.

c. Langkah 3: Untuk inisialisasi semua bobot adalah 1 (satu).

Kemudian bobot tersebut dihitungulang dengan

didasarkan pada nilai-nilai variabel laten yang diperoleh

pada langkah kedua.

d. Langkah 4: Pengaturan vektor bobot luar dalam suatu

matriks bobot luar untuk membuat estimasi nilai-nilai

faktor (variabel laten) dengan didasarkan pada variabel-

variabel manifest. Vektor adalah seperangkat variabel yang

dapat diwakili dengan menggunakan indeks. Suatu vektor

33

dapat berupa variabel numerik atau string dan variabel

tersebut dapat bersifat tetap atau sementara.

e. Langkah 5: Jika perubahan relatif semua bobot luar dari

suatu iterasi ke iterasi berikutnya menjadi lebih kecil

dibandingkan dengan toleransi yang sudah didefinisikan

sebelumnya; maka 5 estimasi nilai-nilai faktor yang

dilakukan pada langkah ke empat sudah dianggap final.

Jika belum, maka langkah diulangi lagi ke langkah dua.

P. SmartPLS

SmartPLS adalah aplikasi perangkat lunak yang

didesain untuk teknik structural equation model (SEM) dalam

bentuk (GUI). Model diukur dengan menggunakan metoda

analisis partial least squares (PLS). SmartPLS memungkinkan

impor data indicator variabel dalam model. Aplikasi ini

dibangun melalui proyek di Institute of Operation Management

an Organizations (School of Business), University of Mamburg

(Germany) (Jogianto dan Abdilah, 2009, p.158).

34

BAB III

TINJAUAN STUDI

Sebagai referensi beberapa penelitian terdahulu terkait

dengan penelitian ini di antaranya sebagai berikut:

Penelitian yang dilakukan oleh Firmawan dan

Marsono (2009) dengan menggunakan teori atribusi (attribute

theory) dan model penerimaan teknologi (acceptance

technologi model) bertujuan untuk menganalisis faktor-

faktor yang berpengaruh terhadap kesuksesan penggunaan

sistem informasi (system usage) oleh nasabah pada

perusahaan Bank Mandiri. Hasil dari penelitian ini adalah

faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan Internet

Banking Mandiri oleh nasabah Bank Mandiri adalah

perceived usefulness (PU), perceived (PE), security and

privacy (SP), internet connection (INCON), dan amount

of information (INFO), dan perceived ease of use bukan

merupakan faktor yang mempengaruhi penggunaan internet

banking. Perceived usefulness bukan merupakan faktor yang

mempengaruhi penggunaan internet banking karena nasabah

35

Bank Mandiri merasa bahwa pengguna internet banking masih

rumit.

Penelitian Istianingsih dan Wijanto (2008) dengan

menggunakan model persamaan struktur (structure equation

model) bertujuan untuk menguji pengaruh kualitas sistem

informasi, perceived usefulness, dan kualitas informasi

terhadap kepuasan pengguna akhir software akuntansi. Hasil

penelitian ini adalah kualitas sistem informasi berpengaruh

positif terhadap perceived usefulness, kualitas informasi

berpengaruh postif terhadap perceived usefulness, kualitas

sistem informasi berpengaruh positif terhadap kepuasan

pengguna sistem informasi, kualitas informasi berpengaruh

positif terhadap kepuasan pengguna sistem informasi, dan

perceived usefulness berpengaruh positif terhadap kepuasan

pengguna sistem informasi.

Purwaningsih (2010) melakukan penelitian ini

dengan menggunakan model keberhasilan sistem informasi

DeLone and McLean yang bertujuan untuk menguji dan

mendapatkan bukti-bukti empiris mengenai faktor-faktor

penentu keberhasilan penerapan SIPT. Hasil penelitian ini

adalah keberhasilan penerapan SIPT dipengaruhi secara

signifikan oleh kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas

36

pelayanan, dan kepuasan pengguna sistem informasi, serta

kesesuaian tugas dan teknologi.

Penelitian Tjakrawala dan Cahyo (2010) dengan

menggunakan model keberhasilan sistem informasi DeLone

and McLean bertujuan untuk apakah software (komersil)

akuntansi yang diadopsi oleh perusahaan telah berhasil

diimplementasikan oleh para pengguna akhir dan memberikan

dampak positif bagi kinerja individual. Hasil penelitian ini

adalah software akuntansi yang diadopsi oleh perusahaan telah

berhasil diimplementasikan oleh para pengguna akhir yang

tercermin pada meningkatnya nilai persepsi kualitas sistem,

nilai kepuasan pengguna akhir, nilai penggunaan sistem dan

nilai dampak individual.

Untuk memudahkan memahami penelitian-penelitian

yang pernah dilakukan sebelumnya, maka dapat dilihat pada

tabel 3.1 berikut:

37

Tabel 3.1 Tinjauan Studi

Peneliti/Ta

hun

Judul Variabel Hasil

Firmawan,

Marsono,

2009

Analisis Faktor-

Faktor yang

mempengaruhi

Kesuksesan

Penggunaan

Sistem

Informasi

(System Usage)

Studi Empiris

Pada Nasabah

Bank Mandiri.

1. System Usage,

2. Perceived

Usefulness

3. Perceived Ease

Of Use

4. Perceived

Enjoyment,

5. Security and

Privacy,

6. Internet

Connection

7. Amount Of

Information

1. Faktor-faktor

yang

mempengaruhi

penggunaan

internet

banking

Mandiri oleh

nasabah Bank

Mandiri adalah

perceived

usefulness

(PU),

perceived (PE),

security and

privacy (SP),

internet

connection

(INCON), dan

amount of

information

(INFO).

2. Perceived ease of

use (PEOU) bukan

merupakan faktor

yang mempengaruhi

tingkat penggunaan

internet banking

Mandiri karena

nasabah bank Mandiri

masih merasa bahwa

penggunaan

internet

banking

Mandiri masih rumit

38

Istianingsih,

Wijayanto

Hari Setyo ,

2008

Pengaruh

Kualitas Sistem

Informasi,

Perceived

Usefulness, Dan

Kualitas

Informasi

Terhadap

Kepuasan

Pengguna Akhir

Software

Akuntansi

1. Perceived

usefulness

2. Perceived

ease of use.

3. Kualitas

sistem informasi

(quality

information

system).

4. Kualitas

informasi

(information

quality).

5. Kepuasan

pengguna sistem

informasi(user

satisfaction)

1. System quality

terbukti secara

signifikan berpengaruh

positif terhadap

perceived usefulness.

2. Information quality

terbukti secara


positif terhadap

perceived usefulness.

3. System quality

terbukti secara


positif terhadap user

satisfaction.

4. Information quality

terbukti secara


positif terhadap

user Satisfaction.

5. Perceived usefulness

terbukti secara


positif terhadap user

satisfaction.

Purwaningsi

h, 2010

Analisis

Kesuksesan

Penerapan

Sistem

Informasi Pada

Pelayanan

Sistem

Informasi

Pelayanan

Terpadu (SIPT)

Online

1. Kualitas sistem

2. (system

quality).

3. Kualitas

informasi

(information

quality).

4. Kepuasan

pengguna (user

satisfaction).

5. Kesesuaian

tugas teknologi

(task teknologi

fit).

1. Bahwa kesuksesan

penerapan Sistem

Informasi Pelayanan

Terpadu (SIPT) Online

PT Jamsostek

(Persero) dipengaruhi

secara signifikan oleh

kualitas sistem,

kualitasinformasi,

kualitas pelayanan, dan

kepuasan pengguna

serta kesesuaian tugas

dan teknologi.

39

2. Kepuasan pengguna

SIPT Online

dipengaruhi secara

signifikan oleh

kualitas sistem,

kualitas informasi, dan

kualitas pelayanan.

3. Dampak individual

penggunaan SIPT

Online dipengaruhi

secara signifikan oleh

kualitas sistem, kualitas

informasi, kualitas

pelayanan dan kepuasan

pengguna sistem

informasi

Tjakrawala,

Cahyo, 2010

Adaptasi Model

Delon And

McLean Yang

Dimodifikasi

Guna Menguji

Keberhasilan

Implementasi

Software

Akuntansi Bagi

Individu

Pengguna: Studi

empiris pada

Perusahaan

Dalam Industri

Barang

Konsumsi Yang

Terdaftar Di

BEI.

1. Kualitas sistem

(system

quality).

2. Kualitas

informasi

(information

quality).

3. Persepsi

kualitas sistem

(perceived

system quality).

4. Penggunaan

sistem (system

usage).

5. Kepuasan

pengguna akhir

(user

satisfaction).

6. Dampak Akhir

(last of impact).

1. Kualitas sistem

berpengaruh positif

terhadap persepsi

kualitas sistem.

2. Persepsi kualitas sistem

berpengaruh positif

terhadap kepuasan

pengguna akhir.

3. Kualitas informasi

berpengaruh positif

terhadap kepuasan

pengguna akhir.


akhir berpengaruh

positif terhadap

penggunaan sistem.

5. Persepsi kualitas sistem

berpengaruh positif

terhadap penggunaan

sistem.

40


akhir berpengaruh

positif terhadap dampak

individual.

7. Penggunaan sistem

berpengaruh positif

terhadap dampak

individual.

41

BAB IV

KERANGKA KONSEP MODEL DELONE

& MCLEAN

Model Delone & Mclean (2003) menyatakan bahwa

ada tiga variabel yang mempengaruhi variabel pengguna dan

kepuasan pengguna yaitu variabel kualitas informasi, kualitas

sistema dan kualitas pelayanan . Besar tingkat pengaruh

penggunaan sistem akan mempengaruhi kepuasan pengguna

secara positif atau negatif, dan tingkat kepuasan pengguna juga

mempengaruhi penggunaan. Penggunaan dan kepuasan

pengguna mempengaruhi langsung manfaat-manfaat bersih.

Sehingga, dalam model ini dapat dibuat suatu pengaruh antar

variabel sebagai berikut :

1. Kualitas sistem memiliki pengaruh terhadap penggunaan

dan kepuasan pengguna.

2. Kualitas informasi memiliki pengaruh terhadap

penggunaan dan kepuasan pengguna.

3. Kualitas pelayanan memiliki pengaruh terhadap

penggunaan dan kepuasan pengguna.

42

4. Penggunaan memiliki pengaruh terhadap kepuasan

pengguna .

5. Penggunaan memiliki pengaruh terhadap manfaat-manfaat

bersih.

6. Kepuasan pengguna memiliki pengaruh terhadap manfaat-

manfaat bersih.

Kualitas sistem mengukur baik atau buruknya sistem,

konsistensi tampilan pengguna, kemudahan penggunaan,

tingkat respon sistem interaktif, dokumentasi, dan kualitas

serta pemeliharaan kode program. Kualitas informasi

mengukur aktualitas, akurasi, hubungan, dan bentuk informasi

yang dihasilkan sistem informasi. Penggunaan mengukur

penggunaan sistem informasi pada umumnya, penggunaan

sistem informasi dalam lingkup pekerjaan, dan banyaknya

paket informasi yang digunakan dalam pekerjaan. Kepuasan

pengguna mengukur kesuksesan interaksi antara sistem

informasi dengan penggunaanya. Manfaat-manfaat bersih

mengukur pengaruh sistem informasi terhadap kinerja

penggunanya, dalam empa) aspek yaitu produktivitas, inovasi,

kepuasan pelanggan, dan pengendalian manajemen.

Kerangka konsep secara praktis menggambarkan

pengaruh antar variabel dalam model sukses DeLone dan

43

McLean, serta bagaimana penerapan model ini pada Sistem

Informasi Akuntansi Accurate seperti diilustrasikan pada

Gambar 2.4 berikut :

Gambar 4.1 Kerangka Konsep Pengaruh Antar Variabel

Masing-masing variabel-variabel penelitian diatas akan

ditetapkan dan diukur

indikator-indikatornya antara lain sebagai berikut :

a. Kualitas Informasi

Beberapa indikator kualitas informasi menurut (Seddon,1999)

meliputi :

1) Ketepatan waktu, informasi diberikan tepat waktu

2) Keringkasan, informasi yang di sajikan ringkas dan jelas

KI

(Kualitas Informasi)

KP

(Kualitas Pelayanan)

KS

(Kualitas Sistem)

P

(Pengguna)

KPG

(Kepuasan Pengguna)

MB

(Manfaat Bersih)

H1

H2

H3

H4

H5

H6

H7

H8

H9

44

3) Mudah dipahami

4) Aktualitas, informasi selalu disampaikan yang terkini

5) Relevansi

b. Kualitas Sistem

Menurut Hamilton dan Chervany (Hamilton, 1981), indikator

pengukuran kualitas

sistem, meliputi :

1) Ketersediaan sistem,

2) Kecepatan respon,

3) Fleksibilitas sistem,

4) Kemudahan penggunaan,

5) Kelengkapan berintegrasi,

6) Keandalan sistem dan

7) Konsistensi respon.

c. Kualitas Pelayanan

Pengukuran kualitas pelayanan didasarkan pada indikator-

indikatornya (Zeithaml-

Parasuraman, 1990) dalam (Aritonang 2005, 25), meliputi:

Program Pascasarjana Magister Ilmu Komputer STMIK Nusa

Mandiri

1) Daya tanggap (responssiveness)

2) Jaminan (assurance)

45

3) Empati (emphaty)

d. Intensitas Penggunaan

Beberapa indikator penggunaan (Iivary, 2005 ), meliputi :

1) Frekuensi penggunaan (Frequency of use)

2) Penggunaan waktu harian (Time of use)

Beberapa indikator penggunaan ( DeLone & McLean,1992),

meliputi :

3) Lama waktu koneksi (Amount of connect time)

4) Pengulangan penggunaan (recurring use)

e. Kepuasan Pengguna

Beberapa indikator kepuasan pengguna (Iivary, 2005 ),

meliputi :

1) Penilaian kepuasan penggunaan system

2) Kesulitan penggunaan system

3) Kenyamanan penggunaan system

4) Persyaratan kepuasan penggunaan system

5) Kesenangan terhadap kepuasan penggunaan sistem

f. Net Benefits

Beberapa indikator manfaat bersih (net benefits)

(DeLone & McLean,

2003)yang diusulkan dalam penelitian ini, meliputi :

1) Menumbuhkan kreativitas

46

2) Peningkatan pengetahuan

3) Manfaat

4) Kemampuan memecahkan masalah

5) Meningkatkan partisipasi

6) Tercapainya sharing pengetahuan

Berdasarkan kerangka konsep pengaruh antar variabel, maka

disusunlah hipotesis sebagai berikut :

H1: Diduga bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara

kualitas sistem (KS) terhadap penggunaan (P).

H2 : Diduga bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara

kualitas sistem (KS)

terhadap kepuasan pengguna (KPG).


kualitas informasi

(KI) terhadap penggunaan (P).


kualitas informasi

(KI) terhadap kepuasan pengguna (KPG).


kualitas pelayanan

(KP) terhadap penggunaan (P).

47


kualitas pelayanan

(KP) terhadap kepuasan pengguna (KPG).


penggunaan (P)

terhadap kepuasan pengguna (KPG).


penggunaan (P)

terhadap manfaat-manafat bersih (MB).


kepuasan pengguna

(KP) manfaat-manafat bersih (MB)

Kerangka Pemikiran

Gambar 4.2 Kerangka Pemikiran

48

BAB V

METODE OLAH DATA DENGAN SEM-

PLS

Pengembangan Model Berbasis Teori

Tujuan pengembangan model berbasis teori ini adalah

untuk mengembangkan sebuah model yang mempunyai

justifikasi (pembenaran) secara teoritis yang kuat, untuk

mendukung upaya analisis terhadap suatu masalah yang

menjadi obyek penelitian. Model yang dikembangkan SEM-

PLS berdasarkan hubungan kausalitas. Kuatnya hubungan

kausalitas antar variabel yang diajukan bukan terletak pada

metode analisis yang dipilih, tetapi terletak pada justifikasi

secara teoritis untuk mendukung analisis.

Untuk penelitian ini, model berbasis teori yang

dikembangkan merupakan adopsi model kesuksesan sistem

informasi DeLone dan McLean 2003 yang di uji dengan

aplikasi SmartPLS seperti yang dapat dilihat pada Gambar 5.1

berikut:

49

Gambar 5.1 Model DeLone & Mclean (2003)

Pada penelitian ini terdapat 3 (satu) konstruk eksogen dan

3 (tiga) konstruk endogen. Konstruk eksogen disebut dengan

sources variables atau variabel independen yang tidak

diprediksi atau tidak dipengaruhi oleh variabel yang lain pada

model meliputi.

1. Kualitas Sistem (KS)

2. Kualitas Informasi (KI)

3. Kualitas Pelayanan (KP)

50

Sedangkan konstruk endogen atau disebut variabel dependen

yaitu variabel yang dipengaruhi atau yang menerima akibat

karena adanya variabel eksogen meliputi:

Konstruk eksogen atau independen variabel meliputi :

1. Penggunaan (P)

2. Kepuasan Pengguna (KPG)

3. Manfaat-Manfaat Bersih (MB)

Konstruk (faktor) dan dimensi-dimensi yang akan

diteliti dari model teoritis diatas akan diuraikan dalam bagan

berikut ini:

Tabel 5.2 Bangunan Model Teoritis

Variabel In

dik

ato

r

Jumlah Item

Kualitas Informasi (KI) (DeLone & McLean, 2003)

X1= Ketepatan waktu 1

X2= Keringkasan 1

X3= Mudah difahami 1

X4= Aktualitas 1

X5= Relevansi 1

Kualitas System (KS)

(DeLone & McLean, 2003)

X6= Ketersediaan sistem 1

X7= Kecepatan Respon 1

X8= Flexibilitas sistem 1

X9= Kemudahan Pengguna 1

X10= Kelengkapan Berintegrasi 1

X11= Keandalan Sistem 1

X12= Konsistensi Sistem 1

Kualitas Pelayanan (KP) (DeLone & McLean, 2003)

X13= Daya Tanggap 1

X14= Jaminan 1

X15= Empati 1

51

Pengguna (P) (DeLone & McLean, 2003)

Y1= Waktu menggunakan 1

Y2= Frekuensi Penggunaan 1

Y3= Lama waktu koneksi 1

Y4= Pengulangan penggunaan 1

Kepuasan Pengguna (KPG) (DeLone & McLean, 2003)

Y5= Penilaian kepuasan pengguna sistem 1

Y6= Kesulitan penggunaan sistem 1

Y7= Kenyamanan penggunaan sistem 1

Y8= Persyaratan kepuasan penggunaan sistem

1

Y9= Kesenangan terhadap kepuasan penggunaan sistem

1

Manfaat Bersih (MB) (DeLone & McLean, 2003)

Y10= Menumbuhkan kreatifitas 1

Y11= Peningkatan pengetahuan 1

Y12= Manfaat 1

Y13= Kemampuan memecahkan masalah 1

Y14= Meningkatkan partisipasi 1

Y15= Tercapainya sharing pengetahuan 1

52

BAB VI

HASIL PENELITIAN DAN

PEMBAHASAN

A. Profil Responden

Jumlah responden dari penelitian ini, yaitu pengguna

software accurate di Kota Sukabumi adalah sebanyak 120

orang dan yang menjawab kuesioner sebanyak 100 orang,

kuesioner tersebut disebarkan secara langsung. Data profil

responden yang menjadi obyek penelitian dapat dilihat pada

Tabel berikut:

Tabel 6.1 Profil Responden Penelitian

Klasifikasi Responden Jumlah Persentase

1. Jenis Kelamin :

Laki-laki

Perempuan

37

63

63%

37%

Total 100 100%

2. Pendidikan :

SMA

D3

S1

40

24

36

40%

24%

36%

Total 100 100%

3. Usia:

53

< 25 th

25-40 th

52

65

52%

65%

Total 100 100%

Sumber : Data Primer Diolah (2015)

Berdasarkan Tabel 6.1 diatas, terlihat bahwa responden

dengan jenis kelamin laki-laki sebanyak 37 orang atau 37% dan

jumlah kelamin perempuan sebanyak 63 orang atau 63% orang.

Selanjutnya responden berdasarkan kategori pendidikan

sebanyak 40 orang dari SMA atau 40%, 24 orang dari D3 atau

24% dan 36 orang dari S1 atau 36%. Untuk responden

berdasarkan usia adalah sebanyak 52 orang dari usia < 25 th

atau 52 dan 65 orang dari usia 25-40 th atau 65%.

Data di atas sebanding dengan data kepegawaian, bahwa

mayoritas pengguna sistem informasi akuntansi adalah

perempuan. Dengan pertimbangan bahwa perempuan lebih

teliti dibandingkan laki-laki.

54

B. Hasil Penelitian

Analisis Data

A. Hasil PLS- SEM

Gambar 4.1 Hasil Uji SmartPLS

1. Evaluasi model pengukuran / measurement (outer)

model

Evaluasi model pengukuran adalah mengukur korelasi

antara indikator dengan konstruk/variabel laten. Dengan

mengetahui korelasinya akan diketahui validitas dan

reliabilitas sebuah model. Untuk mengukur validitas dan

55

reliabilitas konstruk, dilakukan dengan melihat validitas

konvergen, validitas diskriminan, dan reliabilitas konstruk

(Ghozali, 2008).

a). Validitas konvergen (convergent validity)

Nilai loading yang memiliki tingkat validitas yang

tinggi apabila memiliki nilai factor masing-masing harus

bernilai diatas 0,50 ( Jogianto dan Abdillah, 2009). Berikut

disajikan hasil dari outer loading untuk setiap indikator-

indikator yang dimiliki oleh tiap-tiap variabel laten eksogen

dan endogen dalam model penelitian yang didapat dari olah

data menggunakan SmartPLS

Tabel 6.2 Nilai Muatan OuterLoading

Variabel Indikator Muatan Ket

Kualitas Informasi

(KI) (DeLone

& McLean, 2003)

X1= Ketepatan waktu 0,882715 Valid

X2= Keringkasan 0,879582 Valid

X3= Mudah difahami 0,94744 Valid

X4= Aktualitas 0,786018 Valid

X5= Relevansi 0,808393 Valid

Kualitas System (KS)

(DeLone & McLean,

2003)

X6= Ketersediaan sistem 0,788693 Valid

X7= Kecepatan Respon 0,800338 Valid

X8= Flexibilitas sistem 0,889202 Valid

X9= Kemudahan

Pengguna 0,716598 Valid

X10= Kelengkapan

Berintegrasi 0,211788 Tidak Valid

56

X11= Keandalan Sistem 0,185467 Tidak Valid

X12= Konsistensi Sistem 0,788693 Valid

Kualitas Pelayanan

(KP) (DeLone &

McLean, 2003)

X13= Daya Tanggap 0,824252 Valid

X14= Jaminan 0,821992 Valid

X15= Empati -0,29047 Tidak Valid

Penggunaan (P)

(DeLone & McLean,

2003)

Y1= Waktu menggunakan 0,525123 Valid

Y2= Frekuensi Penggunaan 0,879582 Valid

Y3= Lama waktu koneksi -0,512589

Tidak Valid

Y4= Pengulangan

penggunaan 0,954498 Valid

Kepuasan Pengguna

(KPG) (DeLone

& McLean, 2003)

Y5= Penilaian kepuasan

pengguna sistem 0,937965 Valid

Y6= Kesulitan penggunaan

sistem 0,573519 Valid

Y7= Kenyamanan

penggunaan sistem 0,937965 Valid

Y8= Persyaratan kepuasan

penggunaan sistem 0,949078 Valid

Y9= Kesenangan terhadap

kepuasan penggunaan

sistem

0,761663 Valid

Manfaat Bersih (MB)

(DeLone & McLean,

2003)

Y10= Menumbuhkan

kreatifitas 0,730239 Valid

Y11= Peningkatan

pengetahuan 0,895159 Valid

Y12= Manfaat 0,730239 Valid

Y13= Kemampuan

memecahkan masalah 0,895159 Valid

Y14= Meningkatkan

partisipasi 0,901741 Valid

Y15= Tercapainya sharing

pengetahuan 0,220304 Tidak Valid

Sumber : Data Primer Diolah (2015)

57

Dari hasil di atas semua indikator model muatan

(loading) yang lebih besar dari 0,50. Ada beberapa indikator

yang memiliki muatan/ validitas rendah yaitu: X10, X11, X15,

Y1, Y4, Y6, Y15. Selanjut indikator-indikator tersebut perlu

diuji lebih lanjut untuk menentukan apakah akan dibuang atau

dipertahankan.

b). Validitas Diskriminan (discriminant validity)

1). AVE (average variance extracted)

Pengukuran validitas diskriminan maka digunakan hasil output

dari average value, seperti dijelaskan oleh tabel dibawah ini

Indikator dikatakan valid secara discriminant, jika nilai AVE >

0.50 (Jogianto dan Abdillah, 2009).

.

Tabel 6.3 Average Value

AVE Ket

KI 0,744408 Valid

KS 0,46647 Tidak Valid

KP 0,479617 Tidak Valid

P 0,588845 Valid

KPG 0,713872 Valid

MB 0,588465 Valid

58

Dari tabel 4.4 diketahui ada dua variabel yang tidak

valid yaitu KS = 0,46647 dan KP = 0,479617 dikarenakan

kedua variabel tersebut mempunya nilai dibawah 0,50 hal ini

terjadi dikarenakan ada indikator yang tidak valid secara

convergent validity di dalam variabel KS dan KP, oleh sebab

itu menandakan bahwa indikator yang tidak valid di variabel

KS dan KP harus dibuang (Jogianto dan Abdillah, 2009).

2). Cross Validation

Dalam cross Validation Valid jika nilai loading ke variabel

nya paling besar dibandingkan dengan ke variabel lain.

Penjelasan lebih lanjut di gambarkan dalam tabel dibawah ini:

Tabel 6.4 Average Value

KI KS KP P KPG MB

X1 0,8856 0,793047 0,742226 0,593682 0,783882 0,783969

X2 0,87729 0,785796 0,803658 0,436782 0,937965 0,895159

X3 0,9457 0,876418 0,787341 0,539625 0,949078 0,901741

X4 0,78205 0,7006 0,516853 0,385423 0,761663 0,622601

X5 0,81374 0,753728 0,759864 0,633694 0,715482 0,757942

X6 0,544718 0,80855 0,841901 0,954498 0,573519 0,730239

X7 0,877289 0,7858 0,803658 0,436782 0,937965 0,895159

X8 0,945697 0,87642 0,787341 0,539625 0,949078 0,901741

X9 0,782048 0,7006 0,516853 0,385423 0,761663 0,622601

X10 0,170022 0,2146 0,084113 0,165237 0,118286 0,139141

59

X11 0,0494 0,18787 0,115471 0,275493 0,087055 0,114585

X12 0,544718 0,80855 0,841901 0,954498 0,573519 0,730239

X13 0,544718 0,808553 0,841901 0,954498 0,573519 0,730239

X14 0,877289 0,785796 0,803658 0,436782 0,937965 0,895159

X15 -0,16799 -

0,153876 -0,29015 -0,203815 -0,14327

-0,145455

Y1 0,373035 0,450942 0,385133 0,520097 0,399038 0,399907

Y2 0,544718 0,808553 0,841901 0,954498 0,573519 0,730239

Y3 -0,36288 -

0,405117 -0,384528 -0,51259 -0,36135

-0,358741

Y4 0,544718 0,808553 0,841901 0,954498 0,573519 0,730239

Y5 0,877289 0,785796 0,803658 0,436782 0,93797 0,895159

Y6 0,544718 0,808553 0,841901 0,954498 0,57352 0,730239

Y7 0,877289 0,785796 0,803658 0,436782 0,93797 0,895159

Y8 0,945697 0,876418 0,787341 0,539625 0,94908 0,901741

Y9 0,782048 0,7006 0,516853 0,385423 0,76166 0,622601

Y10 0,544718 0,808553 0,841901 0,954498 0,573519 0,73024

Y11 0,877289 0,785796 0,803658 0,436782 0,937965 0,89516

Y12 0,544718 0,808553 0,841901 0,954498 0,573519 0,73024

Y13 0,877289 0,785796 0,803658 0,436782 0,937965 0,89516

Y14 0,945697 0,876418 0,787341 0,539625 0,949078 0,90174

Y15 0,186421 0,191357 0,092105 0,116668 0,177362 0,2203

Sumber: Data diolah (2015)

Dari tabel 6.5 diatas ada 5 variabel yang tidak

valid yaitu X10, X11, X15,Y3 dan Y15. Secara terperinci

untuk uji coba validitas antara convergent validity dan

discriminat validity disajikan dalam tabel berikut:

60

Tabel 6.5 Perbandingan convergent dan discriminant

validity

Variabel Indikator convergent discriminat

validity validity

Kualitas Informasi

(KI) (DeLone

& McLean, 2003)

X1= Ketepatan

waktu Valid Valid

X2= Keringkasan Valid Valid

X3= Mudah difahami Valid Valid

X4= Aktualitas Valid Valid

X5= Relevansi Valid Valid

Kualitas System

(KS) (DeLone &

McLean, 2003)

X6= Ketersediaan

sistem Valid Valid

X7= Kecepatan

Respon Valid Valid

X8= Flexibilitas

sistem Valid Valid

X9= Kemudahan

Pengguna Valid Valid

X10= Kelengkapan

Berintegrasi Tidak Valid Tidak Valid

X11= Keandalan

Sistem Tidak Valid Tidak Valid

X12= Konsistensi

Sistem Valid Valid

Kualitas Pelayanan

(SQ) (DeLone &

McLean, 2003)

X13= Daya Tanggap Valid Valid

X14= Jaminan Valid Valid

X15= Empati Tidak Valid Tidak Valid

Penggunaan (P)

(DeLone & McLean,

2003)

Y1= Waktu

menggunakan Valid Valid

Y2= Frekuensi

Penggunaan Valid Valid

Y3= Lama waktu

koneksi Tidak valid Tidak valid

Y4= Pengulangan

penggunaan Valid Valid

61

Kepuasan Pengguna

(KPG)

(DeLone & McLean,

2003)

Y5= Penilaian

kepuasan pengguna

sistem

Valid Valid

Y6= Kesulitan

penggunaan sistem Valid Valid

Y7= Kenyamanan


Y8= Persyaratan

kepuasan penggunaan

sistem

Valid Valid

Y9= Kesenangan

terhadap kepuasan

penggunaan sistem

Valid Valid

Manfaat Bersih

(MB)

(DeLone & McLean,

2003)

Y10= Menumbuhkan

kreatifitas Valid Valid

Y11= Peningkatan

pengetahuan Valid Valid

Y12= Manfaat Valid Valid

Y13= Kemampuan

memecahkan masalah Valid Valid

Y14= Meningkatkan

partisipasi Valid Valid

Y15= Tercapainya

sharing pengetahuan Tidak Valid Tidak Valid


Dari hasil tersebut sebelum di buang indikator yang

tidak valid alangkah lebih baik jika dilakukan satu uji coba lagi

umtuk memastikan variabel mana yang benar-benar harus

dihilangkan.

62

Tabel 6.6 Perbandingan convergent, discriminant

validity T- Statistic

Variabel Indikator convergent discriminat

validity validity

Kualitas Informasi

(KI) (DeLone

& McLean, 2003)

X1= Ketepatan

waktu Valid Valid

X2= Keringkasan Valid Valid

X3= Mudah difahami Valid Valid

X4= Aktualitas Valid Valid

X5= Relevansi Valid Valid

Kualitas System

(KS) (DeLone &

McLean, 2003)

X6= Ketersediaan

sistem Valid Valid

X7= Kecepatan

Respon Valid Valid

X8= Flexibilitas

sistem Valid Valid

X9= Kemudahan

Pengguna Valid Valid

X10= Kelengkapan

Berintegrasi Tidak Valid Tidak Valid

X11= Keandalan

Sistem Tidak Valid Tidak Valid

X12= Konsistensi

Sistem Valid Valid

Kualitas Pelayanan

(KP) (DeLone &

McLean, 2003)

X13= Daya Tanggap Valid Valid

X14= Jaminan Valid Valid

X15= Empati Tidak Valid Tidak Valid

Penggunaan (P)

(DeLone & McLean,

2003)

Y1= Waktu

menggunakan Valid Valid

Y2= Frekuensi

Penggunaan Valid Valid

Y3= Lama waktu

koneksi Tidak valid Tidak valid

Y4= Pengulangan

penggunaan Valid Valid

63

Kepuasan Pengguna

(KPG)

(DeLone & McLean,

2003)

Y5= Penilaian

kepuasan pengguna

sistem

Valid Valid

Y6= Kesulitan


Y7= Kenyamanan


Y8= Persyaratan

kepuasan penggunaan

sistem

Valid Valid

Y9= Kesenangan

terhadap kepuasan

penggunaan sistem

Valid Valid

Manfaat Bersih

(MB)

(DeLone & McLean,

2003)

Y10= Menumbuhkan

kreatifitas Valid Valid

Y11= Peningkatan

pengetahuan Valid Valid

Y12= Manfaat Valid Valid

Y13= Kemampuan

memecahkan masalah Valid Valid

Y14= Meningkatkan

partisipasi Valid Valid

Y15= Tercapainya

sharing pengetahuan Tidak Valid Tidak Valid


Berdasarkan pertimbangan dari pengukuran tabel 6.6

maka indikator yang akan di hilangkan adalah X10, X11, X15,

Y3 dan Y15. Sehingga terbentuklah model akhir setelah

dilakukan penghapusan sebagai berikut:

64

Gambar 6.7 Model setelah di hitung validasi dan

signifikansi

Untuk melanjutkan uji inner model syarat yang harus

dilakukan yaitu nilai AVE > 0,5 (Jogianto dan Abdillah, 2009).

Dalam tabel AVE dibawah ini semua nilai AVE sudah > 0,5

sehingga syarat untuk ketahap berikutnya sudah terpenuhi.

65

Tabel 6.8 Hasil Akhir Average

AVE

KI 0,744383

KS 0,640708

KP 0,680944

P 0,72138

KPG 0,713904

MB 0,69828


c). Composite reliability

Pengujian lainnya untuk mengevaluasi outer model adalah

dengan melihat reliabilitas konstruk variabel laten yang diukur

dengan dua kriteria yaitu composite reliability (mengukur nilai

actual konsistensi internal) dan cronbach alpha (mengukur

batas bawah nilai konsistensi internal) dari blok indikator

yang mengukur konstruk (chin dan Gopal 1995). Konstruk

dinyatakan reliabel jika nilai composite reliability maupun

nilai cronbach alpha diatas 0,70 (Jogianto dan Abdillah, 2009).

Berikut hasil ouput dari SmartPLS:

Tabel 6.9 Composite reliability dan cronbach alpha

66

Konstruk Composite Reliability

Cronbachs Alpha

KI 0,935464 0,912847

KP 0,808383 0,552259

KPG 0,923639 0,889937

KS 0,89868 0,858784

MB 0,919864 0,890181

P 0,878669 0,778511


Dari hasil di atas, menunjukan nilai composite reliability

dan cronbach alpha untuk semua konstruk berada diatas 0,70.

Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa semua konstruk

memiliki reliabilitas yang baik.

2. Evaluasi model struktural / struktural (inner) model

Model struktural dalam PLS dievaluasi dengan

menggunakan R2 untuk konstruk dependen, nilai koefisien path

atau t-value tiap path untuk uji signifikasi antar konstrukdalam

model struktural. Nilai R2 digunakan untuk mengukur tingkat

variasi perubahan variabel independen terhadap variabel

dependen. Semakin tinggi R2 berarti semakin baik model

prediksi dari model penelitian yang diajukan.

Model struktural (inner model) merupakan pola

hubungan variabel penelitian. Evaluasi terhadap model

struktural adalah dengan melihat koefisien antar variabel dan

67

nilai koefisien determinasi (R2). Nilai R2 mendekati 1, dengan

kriteria batasan nilai dibagi menjadi 3 klasifikasi yaitu 0,67 =

substansial, 0,33 = moderat, dan 0,19 = lemah (Chin, 1998).

Koefisien untuk tiap jalur hipotesis dan nilai T-

Statistiknya yang diperoleh dari hasil output SmartPLS sebagai

berikut:

Tabel 6.10 koefisien dan jalur T-ststistic

Original Sample

(O)

Konstruk hubungan

Original Sample (O)

T Statistics (|O/STERR|)

Kesimpulan

H1 KI -> P -1,015384 10,6851 Tidak Signifikan

H2 KI -> KPG 0,193187 2,918923 Signifikan

H3 KS -> P 1,535491 5,773006 Signifikan

H4 KS -> KPG 0,85252 6,97737 Signifikan

H5 KP -> P 0,230001 0,975876 Tidak Signifikan

H6 KP -> KPG 0,338987 4,408317 Signifikan

H7 P -> KPG -0,501817 8,05342 Tidak Signifikan

H8 P -> MB 0,272995 21,09679 Signifikan

H9 KPG -> MB 0,799769 33,25643 Signifikan

Keterangan: * = tidak signifikan

Sumber: Data Primer Diolah (2015)

68

Menurut Hartono (2008a), ukuran signifikansi

keterdukungan hipotesis dapat digunakan pembandingan nila

T-table dan T-statistic. Jika nilai T – statistic lebih tinggi

dibandingkan T-table, berarti hipotesis terdukung. Untuk

tingkat keyakinan 95% (alpha 5%). maka nilai T-table untuk

hipotesis dua ekor (two-tail) adalah >=1,96.

3. Pengujian hipotesis

a). H1 : Kualitas informasi berpengaruh positif terhadap

penggunaan

Dari tabel 4.9 dapat dilihat bahwa kualitas

informasi terhadap penggunaan memberikan nilai koofisien

jalur sebesar -1,01 dengan signifikansi 10,67 (T-statistik > T-

tabel 1,96). Hasil negatif koofidien jalur tersebut menunjukan

bahwa kualitas informasi memiliki pengaruh negatif terhadap

penggunaan sistem informasi. Dengan demikian kualitas

informasi berbanding terbalik terhadap penggunaan, semakin

tinggi menurut pengguna kualitas informasi yang dihasilkan

dari sistem informasi, semakin enggan atau sedikit penggunaan

sistem oleh pemakai sistem informasi. Oleh sebab itu H1 tidak

terbukti dan dinyatakan ditolak.

b). H2 : Kualitas informasi berpengaruh positif terhadap

Kepuasan pengguna

69

Kualitas informasi terhadap kepuasan pengguna

memberikan kofisien jalur sebesar 0,19 dengan nilai T-statistik

sebesar 2,91, hasil ini menujukan bahwa H2 terbukti secara

empiris dan dinyatakan diterima.

c). H3 : Kualitas sistem berpengaruh positif terhadap

penggunaan

Kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna




d). H4 : Kualitas sistem berpengaruh positif terhadap

Kepuasan pengguna





e). H5 : Kualitas pelayanan berpengaruh positif terhadap

penggunaan

Kualitas pelayanan terhadap penggunaan memberikan

kofisien jalur sebesar 0,23 dengan nilai T-statistik sebesar 0,97,

hasil ini menujukan bahwa (T-statistik<T-tabel 1,96) sehingga

H5 dinyatakan ditolak.

70

e). H6 : Kualitas pelayanan berpengaruh positif terhadap

penggunaan

Kualitas pelayanan terhadap kepuasan pengguna


sebesar 0,44, hasil ini menujukan bahwa (T-statistik>T-tabel

1,96) sehingga H5 dinyatakan diterima.

g). H7 : Penggunaan berpengaruh positif terhadap

kepuasan pengguna


memberikan kofisien jalur sebesar -0,5 dengan nilai T-statistik

sebesar 0,80, Hasil negatif koofidien jalur tersebut menunjukan

bahwa penggunaan memiliki pengaruh negatif kepuasan

pengguna sistem informasi Dengan demikian penggunaan

berbanding terbalik terhadap kepuasan pengguna, semakin

tinggi menurut penggunaan sistem informasi informasi yang

dilakukan dari sistem informasi, tidak mempengaruhi kepuasan

pengguna. Oleh sebab itu H7 juga tidak terbukti dan dinyatakan

ditolak.

h). H8 : Penggunaan berpengaruh positif terhadap

Kepuasan pengguna

71

penggunaan terhadap manfaat bersih memberikan

kofisien jalur sebesar 0,79 dengan nilai T-statistik sebesar 33,2,

hasil ini menujukan bahwa H9 terbukti secara empiris dan

dinyatakan diterima.

i). H9 : Penggunaan berpengaruh positif terhadap

Kepuasan pengguna

Kepuasan penggunaan terhadap manfaat bersih




Tabel 6.11 Rekapitulasi Pengujian hipotesis

Hipotesis Keterangan

H1

Kualitas informasi (KI)

berpengaruh positif terhadap

Penggunaan(P)

Tidak terbukti /

ditolak

H2

Kualitas informasi (KI)


Kepuasan Pengguna(KPG)

Terbukti /

diterima

H3

Kualitas sistem (KS)


Penggunaan(P)

Terbukti /

diterima

72

H4

Kualitas sistem (KS)



Terbukti /

diterima

H5

Kualitas pelayanan (KP)


Penggunaan(P)

Tidak terbukti /

ditolak

H6

Kualitas pelayanan (KP)



Terbukti /

diterima

H7

Penggunaan (P) berpengaruh

positif terhadap Kepuasan

pengguna (KPG )

Tidak terbukti /

ditolak

H8

Penggunaan (P) berpengaruh

positif terhadap Manfaat

Bersih(MB)

Terbukti /

diterima

H9

Kepuasan Pengguna (KPG)


Manfaat Bersih(MB)

Terbukti /

diterima


4. Precdiction relevance (Q-Squere)

73

Prediction relevance (Q square) atau dikenal dengan

Stone-Geisser's. Uji ini dilakukan untuk mengetahui

kapabilitas prediksi dengan prosedur blinfolding. Apabila nilai

yang didapatkan 0.02 (kecil), 0.15 (sedang) dan 0.35 (besar).

Hanya dapat dilakukan untuk konstruk endogen dengan

indikator reflektif.

Gambar 6.4 Pengujian model sstruktural

Q2 = 1 – (1-R12) (1-R2

2) (1-R32)

= 1 – (1-0.89) (1-0.98) (1-0.98)

= 1 - (0.11) (0.02) (0,02)

= 1 - 0.00044

= 0.99 x 100 = 99%

74

Nilai Q2 menunjukan bukti bahwa nilai-nilai

yang diobservasi sudah direkonstruksi dengan baik, dengan

demikian model mempunyai relevan prediktif.(Ghozali, 2008).

5. Model Gabungan

Untuk validasi model secara keseluruhan, nilai goodness

of fit (GoF) digunakan ukuran tunggal untuk validasi performa

model pengukuran dan struktural yang diperoleh dari akar nilai

rata-rata communality dikalikan dengan akar nilai rata-rata R-

squere (Vinzi dkk, 2010). Nilai GoF terbentang antara 0-1

dengan interprestasi 0,1 (GoF Kecil), 0,25 (GoF Moderat) dan

0,36 (GoF Substansial). Untuk lebih jelas digambarkan pada

tabel 4.11.

Tabel 6.11 Nilai AVE dan Communality

AVE communality

KI 0,74 0,74

KS 0,64 0,64

KP 0,69 0,69

P 0,72 0,72

KPG 0,71 0,71

MB 0,69 0,69

Rata-rata Nilai 0,70 0,70

Akar Rata-rata 0,84 0,84

Nilai GoF 0,70


75

Analisa gabungan terhadap model keseluruhan nilainya

adalah =0,7 menunjukan model telah sesuai secara substansial

dalam merepresentasikan hasil penelitian.

6. Uji Kesuksesan Sistem Informasi Akuntansi

Dari tanggapan 78 responden yang tampak pada tabel

4.11 selanjutnya digunakan untuk menentuka prosentase

kesuksesan dan akan dicari total rata-rata item.

Hasil keseluruhan disajikan dalam tabel 4.11 dibawah ini.

Tabel 4.12 Data Tanggapan Responden

Indikator Skala Likert

Total STS TS N S SS

76

1 2 3 4 5 Rata-rata

item pengukuran

X1 0 0 8 31 39 78 4,40

X2 0 0 13 32 33 78 4,26

X3 0 0 9 32 37 78 4,36

X4 0 0 19 27 32 78 4,17

X5 0 0 13 29 36 78 4,29

X6 0 0 19 28 31 78 4,15

X7 0 0 13 32 33 78 4,26

X8 0 0 9 32 37 78 4,36

X9 0 0 19 27 32 78 4,17

X12 0 0 19 28 31 78 4,15

X13 0 0 19 28 31 78 4,15

X14 0 0 13 32 33 78 4,26

Y1 0 0 9 52 17 78 4,10

Y2 0 0 19 28 31 78 4,15

Y4 0 0 19 28 31 78 4,15

Y5 0 0 13 32 33 78 4,26

Y6 0 0 19 28 31 78 4,15

Y7 0 0 13 32 33 78 4,26

Y8 0 0 9 32 37 78 4,36

Y9 0 0 19 27 32 78 4,17

Y10 0 0 19 28 31 78 4,15

Y11 0 0 13 32 33 78 4,26

Y12 0 0 19 28 31 78 4,15

Y13 0 0 13 32 33 78 4,26

Y14 0 0 9 32 37 78 4,36

Total Rata-rata 105,76


77

= 105,7 = 4,2

25

Langkah selanjutnya adalah mencari prosentase

kesuksesan. Bobot rata-rata item pengukuran dibagi dengan

banyaknya item pengukuran dibagi dengan nilai maksimal dari

skala yaitu 5 kemudian dikalikan dengan 100%. Pembagi

tingkat kesuksesan SIA Accurate ini mengadopsi penelitian

Purwanto (2007) yang membagi 5 tingkatan pada kriteria

kesuksesan.

Prosentase Kesuksesan SIA Accurate = 4,2 x 100% = 84%.

5

78

BAB VII

PENUTUP

A. Kesimpulan

Berdasarkan pembahasan pada penelitian

kesuksesansistem informasi akuntansi Accurate dapat

disimpulkan sebagai berikut:

a. Pada model kesuksesan terdapat hubungan yang terjadi

antara variabel yaitu : Kualitas informasi (KI) berpengaruh

positif terhadap Kepuasan Pengguna(KPG), Kualitas

sistem (KS) berpengaruh positif terhadap Kepuasan

Pengguna(KPG), Kualitas sistem (KS) berpengaruh positif

terhadap Kepuasan Pengguna(KPG), Kualitas pelayanan

(KP) berpengaruh positif terhadap Kepuasan

Pengguna(KPG), Penggunaan (P) berpengaruh positif

terhadap Manfaat Bersih(MB), dan .Penggunaan (P)

berpengaruh positif terhadap Manfaat Bersih(MB) semua

variabel tersebut berpengaruh yang signifikan terhadap

kesuksesan model Delon & Mclean (2003) dalam

penggunaan sistem informasi Accurate di Kota Sukabumi.

79

b. Berdasarkan hasil yang didapat dari pengujian model

secara keseluruhan adalah diperoleh nilai GoF = 0,69,

sehingga dapat disimpulkan bahwa model telah sesuai

secara substansial dalam merepresentasikan hasil

penelitian. Berdasarkan hasil analisis kesuksesan sistem

Informasi akuntansi Accurate adalah bejalan sukses /

berhasil dengan tingkat kesuksesan dari penelitian ini

adalah = 84% .

B. Saran

Hasil penelitian ini tentu masih memerlukan pengujian

dan penguatan lebih lanjut, saran bagi penelitian ini adalah:

a. Bisa dilibatkan teori-teori dan kerangka kerja selain model

kesuksesan sistem informasi Delone dan Mclean untuk

menghasilkan model analisis kesuksesan yang lebih

komprehensif.

b. Dari 9 hipotesis yang diajukan, 6 terbukti secara empiris.

Dengan demikian, secara umum model kesuksesan Delone

& Mclean merupakan kerangka yang dapat dijadikan untuk

memberikan evaluasi atas implementasi penggunaan

sistem informasi akuntasni Accurate di Kota Sukabumi.

80

c. Untuk mendapatkan hasil yang terpercaya dalam

pengambilan data dari responden, sebaiknya diberikan

pendampingan pada waktu memberikan jawaban atas

kuisioner penelitian.

d. Hasil penelitian ini dapat dikembangkan pada penelitian

selanjutnya dengan penambahan jumlah sample dan

variabel serta memodifikasi indikator menjadi lebih baik.

e. Meningkatkan kualitas informasi agar dampak negatif

terhadap pengguaan sistem informasi menjadi meningkat

dan bisa berpengaruh positif.

81

DAFTAR PUSTAKA

Hussein, R., Selamat, H., Abdul Karim, N.S. 2005. The Impact

of Technological Factors on Information Systems

Success In The Electronic government Context. The

Second International Conference on Innovations in

Information Technology (IIT’05).

Chin, J.P., Diehl, V.A. and Norman, K.L. 1988. Development

of an Instrument Measuring User Satisfaction of The

Human-Computer Interface, Conference Proceedings:

Human Factors in Computing System, NY: Association

for Computing Machinery.

McGill, T., Hobbs, V., dan Klobas, J., 2003. User-Developed

Aplications and Information Systems Success: A Test

of DeLone and McLean’s Model. Information

Resources Management Journal.

Roldan, J.L. dan Leal, A. 2003. A Validation Test of an

Adaptation of the DeLone and McLean’s Model in

Spanish EIS Field. Idea Group Publishing.

Ghozali, Imam. 2008. Structural Equation Modeling metode

alternatif dengan Partial Least Square, edisi 2.

Semarang. BP-Undip

Hanmer, Lyn. 2004. Assessment of Success of a Computerised

Hospital Information System in a Public Sector

Hospital in South Africa.

82

Livari, J. 2005. An Empirical Test of the DeLone and McLean

Model of Information System Success. Data Base for

Advances in Information Systems.

Rai, A., Lang, S.S., dan Welker, R.B. 2002. Assesing the

validity of IS Success Models: An Empirical Test and

Theoretical Analysis. Information Systems Research.

jamal maulana hudin, m.kom dr. dwiza riana, s.si., mm., m

Documents