ANALISIS PENERIMAAN PENGGUNA APLIKASI …repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/48287...Nida’ul Hasanati, MMSI selaku Dosen Pembimbing II yang telah menyediakan waktunya

ANALISIS PENERIMAAN PENGGUNA APLIKASI MOBILE AIS

MENGGUNAKAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM) DAN

D&M IS SUCCESS MODEL

(Studi Kasus : UIN Syarif Hidayatullah Jakarta)

Oleh:

RANTI NOVELA PUTRI

11150930000027

PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

2019





Oleh:

RANTI NOVELA PUTRI

11150930000027




JAKARTA

2019

i





Skripsi

Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sistem Informasi

Fakultas Sains dan Teknologi

Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta

Oleh:

RANTI NOVELA PUTRI

11150930000027




JAKARTA

2019

HALAMAN JUDUL

ii

iii

iv

i

v

ABSTRAK

Ranti Novela Putri – 11150930000027. Analisis Penerimaan Pengguna Aplikasi

Mobile AIS dengan menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) dan

D&M IS Success Model dibawah bimbingan Nur Aeni Hidayah dan Nida’ul

Hasanati.

UIN Syarif Hidayatullah saat ini telah meluncurkan aplikasi berbasis android untuk

Academic Information System (AIS). Aplikasi ini dimaksudkan untuk

mempermudah mahasiswa dalam mengakses AIS melalui mobile. Namun, masih

banyak kelemahan dari aplikasi yang dirasakan oleh pengguna seperti error saat

melakukakn login maupun pengisian KRS, serta nilai yang sering tidak muncul

pada aplikasi, sehingga diperlukan penelitian mengenai penerimaan pengguna

terhadap aplikasi ini. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui status

penerimaan pengguna terhadap aplikasi Mobile AIS. Ini dilakukan karena

penerimaan pengguna merupakan salah satu faktor penting yang mempengaruhi

keberhasilan implementasi aplikasi. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif

dan menggunakan model Technology Acceptance Model (TAM) yang digabungkan

dengan model D&M IS Success Model. Populasi dari penelitian ini adalah

mahasiswa UIN Syarif Hidayatullah yang menjadi pengguna aplikasi Mobile AIS.

Pengambilan sampel dilakukan dengan cara purposive sampling. Terdapat 237

responden dari populasi tersebut yang digunakan sebagai sampel untuk penelitian

ini. Pengolahan data menggunakan metode PLS-SEM dengan bantuan aplikasi

SmartPLS versi 3.0. Hasil dari penelitian ini adalah information quality, system

quality, service quality, perceived usefulness dan perceived ease of use

mempengaruhi penerimaan pengguna aplikasi. Dari 8 hipotesis yang diajukan,

terdapat satu hipotesis yang ditolak yaitu hubungan service quality dengan

perceived ease of use karena mendapat nilai t-test sebesar 1,844. Penelitian ini

menghasilkan rekomendasi kepada PUSTIPANDA sebagai pihak pengembang

untuk lebih fokus pada pelayanan yang diberikan kepada pengguna aplikasi untuk

mempermudah pengguna dalam menggunakan aplikasi.

Kata Kunci : Penerimaan Pengguna, Aplikasi Mobile AIS, Technology Acceptance

Model (TAM), D&M IS Success Model, PLS-SEM, SmartPLS

BAB I-V + xvi Halaman + 165 Halaman + 55 Tabel + 19 Gambar + Daftar Pustaka

+ Lampiran

Pustaka Acuan (1989 - 2018)

v

vi

KATA PENGANTAR

Assalamualaikum Wr. Wb.

Puji dan Syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT atas segala

limpahan rahmat dan hidayah-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan laporan

skripsi ini untuk mendapatkan gelar sarjana komputer dari Program Studi Sistem

Informasi Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif

Hidayatullah Jakarta. Shalawat serta salam senantiasa tercurahkan kepada Nabi

Muhammad SAW yang telah memberikan tuntunan dan petunjuk kepada umat

manusia menuju kehidupan dan peradaban, serta para keluarga dan para sahabat

yang dicintainya.

Laporan skripsi dengan judul “Analisis Penerimaan Pengguna Mobile

AIS menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) dan D&M IS Success

Model” ini merupakan salah satu syarat yang harus ditempuh dalam menyelesaikan

jenjang Strata 1 (S1) pada Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan

Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

Penulis menyadari bahwa laporan skripsi ini masih jauh dari sempurna.

Selama penyusunan laporan ini, penulis menghadapi banyak kesulitan dan

hambatan, namun berkat pertolongan Allah SWT, kesungguhan hati dan bantuan,

bimbingan serta dukungan dari berbagai pihak, sehingga penulis dapat mengatasi

segala kesulitan dan hambatan yang terjadi.

Tanpa bantuan dari berbagai pihak, tentunya proses penyusunan laporan ini

akan sulit diselesaikan oleh penulis. Sebagai bentuk penghargaan yang tak

terlukiskan, izinkan penulis menuangkan dalam bentuk ucapan terimakasih

sebesar-besarnya kepada :

1. Prof. Dr. Lily Surayya Eka Putri, M.Env.Stud selaku Dekan Fakultas

Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

2. Bapak A’ang Subiyakto, Ph.D selaku Ketua Program Studi Sistem

Informasi Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah

vii

Jakarta dan Ibu Nida’ul Hasanti, MMSI selaku Sekretaris Program Studi

Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif

Hidayatullah Jakarta.

3. Ibu Nur Aeni Hidayah, MMSI selaku Dosen Pembimbing I dan Ibu

Nida’ul Hasanati, MMSI selaku Dosen Pembimbing II yang telah

menyediakan waktunya untuk memberikan arahan, ilmu, dukungan dan

doa kepada penulis hingga terselesaikannya laporan ini.

4. Dosen-dosen Program Studi Sistem Informasi yang telah memberikan

ilmu selama proses perkuliahan.

5. Bapak Qomarul Huda, Ph.D selaku Kepala PUSTIPANDA UIN Syarif

Hidayatullah Jakarta yang telah memberi kesempatan penulis untuk bisa

melakukan penelitian skripsi di PUSTIPANDA UIN Syarif


6. Bapak Ihsan dan Bapak Indra dari PUSTIPANDA yang selama ini

membantu penulis dalam mengumpulkan data-data yang dibutuhkan

dalam penelitian ini.

7. Seluruh karyawan dan staff PUSTIPANDA yang telah membantu dan

mengizinkan penulis melakukan penelitian skripsi ini.

8. Bapak Yannofri dan Ibu Zulyati Fitri selaku orangtua penulis yang telah

mendidik, memberi dukungan, semangat dan doa yang tiada henti

sehingga penulis ingin selalu memberikan yang terbaik.

9. Gita Novela Putri selaku kakak yang selalu memberikan dukungan dan

doa kepada penulis.

10. Sahabat-sahabat penulis yaitu Tuti, Adinda, Desti, Alfia, Ova, Desin,

Uswatun, Gina, Tiwi, Abdur, Gerry dan lainnya yang tidak bisa

disebutkan satu persatu yang telah memberikan motivasi, dukungan

serta doa kepada penulis.

11. Keluarga besar Sistem Informasi 2015 terutama kelas SI-A yang

menjadi motivasi penulis dan membantu penulis dalam menyelesaikan

laporan ini.

viii

12. Seluruh responden yang telah bersedia meluangkan waktunya dan

teman-teman yang telah membantu dalam penyebaran kuisioner untuk

penelitian skripsi ini. Semoga kebaikan kalian dibalas oleh Allah SWT.

13. Dan seluruh pihak-pihak yang terkait dan banyak berjasa dalam proses

penyelesaian laporan skripsi ini yang tidak dapat disebutkan satu persatu

namun tidak mengurangi rasa terima kasih sedikitpun dari penulis.

Dengan bantuan dari semua pihak diatas, peneliti bersyukur dan berdoa

kepada Allah SWT, semoga semua bantuan yang penulis terima dalam proses

penulisan skripsi ini dapat dijadikan sebagai amal kebajikan bagi yang memberikan,

serta mendapatkan balasan yang setimpal di akhirat nantinya.

Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan skripsi ini masih jauh dari kata

sempurna, baik dari segi bahasa, penyusunan, ataupun penulisannya. Untuk itu

kiranya, penulis mengharapkan kritik dan saran dari pembaca yang dapat

disampaikan melalui email penulis yaitu [email protected]. Akhir

kata, penulis berharap semoga laporan skripsi ini dapat bermanfaat bagi penulis

khususnya dan bagi para pembaca pada umumnya.

Wassalamualaikum. Wr. Wb.

Jakarta, 10 Juli 2019

Ranti Novela Putri

11150930000027

ix

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ................................................................................................ i

LEMBAR PERSETUJUAN................................... Error! Bookmark not defined.

LEMBAR PENGESAHAN ................................... Error! Bookmark not defined.

PERNYATAAN ..................................................... Error! Bookmark not defined.

LEMBAR PERNYATAAN ................................... Error! Bookmark not defined.

ABSTRAK ............................................................................................................. iv

KATA PENGANTAR ............................................................................................ v

DAFTAR ISI .......................................................................................................... vi

DAFTAR TABEL .................................................................................................. ix

DAFTAR GAMBAR ............................................................................................. ix

DAFTAR LAMPIRAN .......................................................................................... ix

BAB I PENDAHULUAN ...................................................................................... 1

1.1 Latar Belakang ......................................................................................... 1

1.2 Identifikasi Masalah ................................................................................. 8

1.3 Perumusan Masalah .................................................................................. 8

1.4 Tujuan dan Sasaran .................................................................................. 9

1.5 Ruang Lingkup dan Batasan ..................................................................... 9

1.6 Model Penelitian ..................................................................................... 10

1.7 Pertanyaan Penelitian ............................................................................. 11

1.8 Metodologi Penelitian ............................................................................ 12

1.9 Manfaat Penelitian .................................................................................. 13

1.9.1 Bagi Penulis .................................................................................... 13

1.9.2 Bagi Fakultas ................................................................................... 14

x

1.9.3 Bagi Instansi .................................................................................... 14

1.10 Sistematika Penulisan ......................................................................... 14

BAB II LANDASAN TEORI ................................................................................ 1

2.1 Definisi Analisis ..................................................................................... 16

2.2 Definisi Penerimaan Pengguna............................................................... 17

2.3 Konsep Data Sistem Informasi ............................................................... 17

2.3.1 Sistem .............................................................................................. 17

2.3.2 Informasi ......................................................................................... 18

2.3.3 Sistem informasi ............................................................................. 20

2.4 Definisi Aplikasi Sistem Informasi ........................................................ 22

2.5 TAM ....................................................................................................... 22

2.6 D&M IS Success Model ......................................................................... 25

2.7 Penelitian Kuantitatif .............................................................................. 30

2.8 Klasifikasi Data ...................................................................................... 31

2.9 Teknik Pengumpulan Data ..................................................................... 32

2.9.1 Observasi ......................................................................................... 32

2.9.2 Wawancara ...................................................................................... 33

2.9.3 Studi Pustaka ................................................................................... 35

2.9.4 Kuisioner ......................................................................................... 35

2.10 Populasi dan Sampel ........................................................................... 38

2.10.1 Teknik Sampling ............................................................................. 39

2.10.2 Ukuran Sampel ................................................................................ 42

2.11 Skala Likert ......................................................................................... 44

2.12 PLS-SEM ............................................................................................ 46

2.13 SmartPLS ............................................................................................ 55

xi

2.14 Pengembangan Model dan Hipotesis Penelitian ................................. 57

2.14.1 Pengembangan Model Penelitian .................................................... 57

2.14.2 Pengembangan Hipotesis Penelitian ............................................... 62

BAB III METODOLOGI PENELITIAN ............................................................ 16

3.1 Pendekatan Penelitian ............................................................................. 64

3.2 Metode Pengumpulan Data .................................................................... 65

3.2.1 Studi Pustaka ................................................................................... 65

3.2.2 Studi Lapangan................................................................................ 70

3.3 Metode Analisis Data ............................................................................. 71

3.3.1 Model Penelitian ............................................................................. 71

3.3.2 Indikator Penelitian ......................................................................... 72

3.3.3 Perancangan Kuisioner.................................................................... 76

3.3.4 Pelaksanaan Kuisioner .................................................................... 80

3.4 Analisis Data dan Interpretasi Hasil ....................................................... 82

3.4.1 Analisis Data Demografis ............................................................... 82

3.4.2 Analisis Statistik ............................................................................. 82

3.4.3 Interpretasi Hasil ............................................................................. 83

3.5 Kerangka Penelitian ............................................................................... 83

BAB IV PEMBAHASAN .................................................................................... 85

4.1 Gambaran Umum Perusahaan ................................................................ 85

4.1.1 Struktur Organisasi ......................................................................... 85

4.1.2 Sejarah PUSTIPANDA ................................................................... 87

4.1.3 Visi PUSTIPANDA ........................................................................ 90

4.1.4 Misi PUSTIPANDA ....................................................................... 90

4.1.5 Sasaran Mutu ................................................................................... 91

xii

4.1.6 Core Business .................................................................................. 91

4.1.7 Tugas Pokok dan Fungsi PUSTIPANDA ....................................... 92

4.2 Gambaran Umum Aplikasi Mobile AIS ............................................... 103

4.3 Statisktika Deskriptif ............................................................................ 107

4.4 Hasil Analisis ....................................................................................... 125

4.4.1 Hasil Analisis Demografis ............................................................ 125

4.4.2 Hasil Analisis Outer Model ........................................................... 130

4.4.3 Hasil Analisis Inner Model ........................................................... 135

4.5 Interpretasi dan Pembahasan ................................................................ 143

4.5.1 Interpretasi Data Demografis ........................................................ 143

4.5.2 Interpretasi Data Outer Model ...................................................... 145

4.5.3 Interpretasi Data Inner Model ....................................................... 147

4.6 Rekomendasi ........................................................................................ 155

BAB V PENUTUP ............................................................................................. 156

5.1 Kesimpulan ........................................................................................... 156

5.2 Saran ..................................................................................................... 157

DAFTAR PUSTAKA ......................................................................................... 156

xiii

DAFTAR TABEL

Tabel 1.1 Data Benchmark Ulasan Mobile AIS (Sumber : PUSTIPANDA) ......... 5

Tabel 2.1 Skala Likert .......................................................................................... 45

Tabel 2.2 Kelebihan dan Kelemahan Skala Likert ............................................... 46

Tabel 2.3 Hasil Penelitian Sebelumnya ................................................................ 58

Tabel 2.4 Indikator Information Quality Penelitian Terdahulu ............................ 59

Tabel 2.5 Indikator System Quality Penelitian Terdahulu .................................... 59

Tabel 2.6 Indikator Service Quality Penelitian Terdahulu ................................... 60

Tabel 2.7 Indikator Perceived Usefulness Penelitian Terdahulu.......................... 61

Tabel 2.8 Indikator Perceived Ease of Use Penelitian Terdahulu ........................ 61

Tabel 2.9 Indikator Acceptance of IT Penelitian Terdahulu ................................ 62

Tabel 3.1 Literatur Penelitian Sejenis .................................................................. 66

Tabel 3.2 Indikator Penelitian .............................................................................. 72

Tabel 3.3 Bobot Skala Likert................................................................................ 76

Tabel 3.4 Pertanyaan Profil Responden ............................................................... 77

Tabel 3.5 Indikator dan Pernyataan Penelitian ..................................................... 78

Tabel 3.6 Data Kuisioner ...................................................................................... 81

Tabel 4.1 Frekuensi Indikator Kelengkapan ...................................................... 107

Tabel 4.2 Frekuensi Indikator Mudah Dipahami ............................................... 108

Tabel 4.3 Frekuensi Indikator Relevan .............................................................. 109

Tabel 4.4 Frekuensi Indikator Akurat item 1...................................................... 109

Tabel 4.5 Frekuensi Indikator Akurat item 2...................................................... 110

Tabel 4.6 Frekuensi Indikator Ketepatan Waktu ................................................ 110

Tabel 4.7 Frekuensi Indikator Kehandalan Informasi ........................................ 111

Tabel 4.8 Frekuensi Indikator Kehandalan Sistem............................................. 112

Tabel 4.9 Frekuensi Indikator Waktu Respon .................................................... 112

Tabel 4.10 Frekuensi Indikator Keamanan ........................................................ 113

Tabel 4.11 Frekuensi Indikator Kenyamanan Akses .......................................... 113

Tabel 4.12 Frekuensi Indikator Bahasa .............................................................. 114

xiv

Tabel 4.13 Frekuensi Indikator Realisasi Ekspektasi ......................................... 115

Tabel 4.14 Frekuensi Indikator Jaminan ............................................................ 115

Tabel 4.15 Frekuensi Indikator Empati .............................................................. 116

Tabel 4.16 Frekuensi Indikator Responsif.......................................................... 117

Tabel 4.17 Frekuensi Indikator Pelayanan item 1 .............................................. 117

Tabel 4.18 Frekuensi Indikator Pelayanan item 2 .............................................. 118

Tabel 4.19 Frekuensi Indikator Mempercepat Kerja .......................................... 119

Tabel 4.20 Frekuensi Indikator Efektif .............................................................. 119

Tabel 4.21 Frekuensi Indikator Berguna ............................................................ 120

Tabel 4.22 Frekuensi Indikator Mudah Dipelajari ............................................. 121

Tabel 4.23 Frekuensi Indikator Mudah Dikelola ............................................... 121

Tabel 4.24 Frekuensi Indikator Jelas & Mudah Dipahami................................. 122

Tabel 4.25 Frekuensi Indikator Mudah Menjadi Terampil ................................ 122

Tabel 4.26 Frekuensi Indikator Mudah Digunakan ............................................ 123

Tabel 4.27 Frekuensi Indikator Sikap Penggunaan ............................................ 124

Tabel 4.28 Frekuensi Indikator Penggunaan Aktual item 1 ............................... 124

Tabel 4.29 Frekuensi Indikator Penggunaan Aktual item 2 ............................... 125

Tabel 4.30 Analisis Outer Loading .................................................................... 131

Tabel 4.31 Analisis Outer Model ....................................................................... 134

Tabel 4.32 Analisis Cross Loading Fornell-Larcker’s ....................................... 135

Tabel 4.33 Analisis Path Coefficient .................................................................. 136

Tabel 4.34 Analisis Coefficient of Determination .............................................. 137

Tabel 4.35 Analisis t-test .................................................................................... 137

Tabel 4.36 Analisis Effect Size ........................................................................... 138

Tabel 4.37 Analisis Predictive Relevance .......................................................... 139

Tabel 4.38 Analisis Relative Impact ................................................................... 140

Tabel 4.39 Analisis Inner Model ........................................................................ 141

xv

DAFTAR GAMBAR

Gambar 1.1 Data Rating Aplikasi pada Play Store ............................................... 5

Gambar 1.2 Data Install dan Uninstall Mobile AIS (Sumber : PUSTIPANDA) .. 6

Gambar 1.3 Model Penelitian .............................................................................. 10

Gambar 2.1 Technology Acceptance Model (TAM) (Davis, 1989) .................... 23

Gambar 2.2 Technology Acceptance Model (TAM) ........................................... 24

Gambar 2.3 Modifikasi Technology Acceptance Model (TAM) ......................... 25

Gambar 2.4 D&M IS Success Model (DeLone & McLean, 1992) ...................... 25

Gambar 2.5 D&M IS Success Model (DeLone & McLean, 2003) ...................... 28

Gambar 2.6 Konstruk dalam SmartPLS 3.0 (Hussein, 2015) .............................. 56



Gambar 3.2 Kerangka Penelitian ......................................................................... 84

Gambar 4.1 Halaman Mobile AIS ..................................................................... 104

Gambar 4.2 Data Demografis Jenis Kelamin .................................................... 126

Gambar 4.3 Data Demografis Fakultas Responden........................................... 127

Gambar 4.4 Data Demografis Semester ............................................................ 128

Gambar 4.5 Data Demografis Frekuensi Pemakaian ......................................... 129

Gambar 4.6 Data Demografis Status Kepuasan ................................................ 129

Gambar 4.7 Model Penelitian pada SmartPLS 3 ............................................... 130

xiv

DAFTAR LAMPIRAN

LAMPIRAN 1 : Wawancara

LAMPIRAN 2 : Kuisioner Penelitian

LAMPIRAN 3 : Data Instalasi Mobile AIS

LAMPIRAN 4 : Data Responden

LAMPIRAN 5 : Surat-surat Pendukung

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Perkembangan teknologi pada saat ini telah semakin pesat dan canggih.

Perkembangan teknologi ini juga semakin berperan penting dalam berbagai bidang.

Ini dikarenakan kemampuan teknologi informasi yang baik dalam mengolah data

dan informasi sehingga dapat membantu dalam pengambilan keputusan secara

cepat. Saat ini, hampir semua bidang profesi membutuhkan teknologi sebagai alat

untuk mempermudah dalam penyampaian informasi dan mempercepat kinerja

organisasi itu sendiri.

Sistem Informasi atau Teknologi Informasi memiliki peran penting dalam

sebuah organisasi, yaitu mendukung proses bisnis dan operasi, mendukung

pengambilan keputusan oleh karyawan dan manajer, dan mendukung strategi untuk

keunggulan kompetitif (O'Brien & Marakas, 2007). Hal ini didukung dengan

pernyataan Suzanto & Sidharta yang menyatakan bahwa pemanfaatan sistem

informasi dan teknologi informasi dalam menyajikan kebutuhan informasi yang

cepat, handal dan akurat sangat diperlukan (Suzanto & Sidharta, 2015).

Demikian pula dengan perguruan tinggi, dalam rangka memberikan

pelayanan kepada mahasiswa, peranan sistem informasi akademik juga menjadi

sangat penting dalam peningkatan mutu akademik dan sistem layanan akademiknya

(Suzanto & Sidharta, 2015).

Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif Hidayatullah merupakan salah satu

perguruan tinggi yang memanfaatkan teknologi informasi. UIN Syarif Hidayatullah

2

merupakan perguruan tinggi negeri yang berada di daerah Tangerang Selatan dan

dinaungi oleh Kementerian Agama.

UIN Syarif Hidayatullah adalah perguruan tinggi Islam pertama di Indonesia

yang berhasil mendapatkan sertifikasi ASEAN University Network-Quality

Assurance (AUN-QA). Sertifikasi ini memiliki 15 kriteria penilaian, salah satunya

adalah facilities and infrastructure. Hal ini membuat UIN Syarif Hidayatullah harus

memaksimalkan fasilitas-fasilitas untuk mahasiswa-nya. Salah satu caranya adalah

dengan penggunaan teknologi dalam aktivitas-aktivitasnya. Salah satu pemanfaatan

teknologi ini adalah dengan adanya Academic Information System (AIS) UIN Syarif

Hidayatullah.

AIS UIN Syarif Hidayatullah merupakan sistem informasi terpadu yang

meliputi aktivitas-aktivitas perkuliahan seperti pengisian KRS, mencari ruangan

kelas yang kosong, melihat nilai IP maupun IPK, pendaftaran beasiswa, melihat

hasil TOAFL maupun TOEFL, memberikan penilaian kepada dosen dan aktivitas

lainnya. AIS UIN Syarif Hidayatullah ini digunakan oleh mahasiswa, dosen

maupun staf yang berhubungan dengan AIS yang digunakan secara online melalui

website.

Pengembangan dari AIS UIN Syarif Hidayatullah ini adalah dengan adanya

aplikasi berbasis android dengan nama aplikasi “Mobile AIS for Student”. Aplikasi

ini dikembangkan oleh Pusat Teknologi Informasi dan Pangkalan Data

(PUSTIPANDA) UIN Syarif Hidayatullah. Aplikasi ini memudahkan mahasiswa

untuk mengakses AIS UIN Syarif Hidayatullah melalui smartphone mereka. Fitur-

fitur yang tersedia di aplikasi ini tidak selengkap yang tersedia di AIS UIN Syarif

3

Hidayatullah berbasis web. Fitur yang tersedia pada aplikasi ini adalah biodata

mahasiswa, informasi nilai, pengelolaan KRS, mencari ruangan kelas kosong,

pendaftaran wisuda, penilaian dosen, informasi beasiswa dan lainnya.

Implementasi sistem yang baru selalu berhubungan dengan penerimaan

pengguna, sejauh mana pengguna dapat menerima dan memahami suatu teknologi

merupakan hal yang penting untuk menerima tingkat keberhasilan dari

implementasi sistem tersebut (Nasir, 2013). Penerimaan pengguna merupakan

faktor penting yang mempengaruhi keberhasilan implementasi suatu teknologi,

sehingga faktor-faktor yang menentukan penerimaan pengguna turut menentukan

keberhasilan dari implementasi. Menurut Davis, implementasi suatu sistem dapat

diterima dan ditolak, ditentukan oleh dua faktor yaitu manfaat dan kemudahan

dalam menggunakan sistem yang dirasakan oleh pengguna (Selpiana, 2016).

Kegagalan-kegagalan dalam implementasi sebuah sistem informasi menurut

Jogiyanto terbagi menjadi 2 aspek. Yang pertama adalah aspek teknis, yakni aspek

yang menyangkut sistem itu sendiri yang merupakan kualitas teknis sistem

informasi. Sedangkan aspek yang kedua adalah aspek non-teknis. Kegagalan non-

teknis berkaitan dengan persepsi pengguna sistem informasi yang menyebabkan

pengguna mau atau enggan menggunakan sistem informasi yang telah

dikembangkan Jogiyanto (Jogiyanto H. , 2007).

Evaluasi pasca implementasi harus dilakukan segera setelah sebuah aplikasi

baru diterapkan dan memiliki waktu settle down. Settle down disini maksudnya

adalah evaluasi perlu dilakukan setelah penguna memiliki kesempatan untuk

memahami aplikasi (Moeller, 2010).

4

Pernyataan ini didukung oleh pendapat seorang IT Auditor di Aero System

Indonesia yaitu Imam Halim Mursyidin, M.Kom yang menyatakan bahwa tidak ada

batasan waktu untuk melakukan evaluasi terhadap sebuah aplikasi, selama

pengguna sudah menggunakan aplikasi tersebut, evaluasi bisa dilakukan kapan saja

walaupun aplikasi baru diterapkan satu minggu sekalipun. Selain itu, salah satu

akademisi di bidang evaluasi sistem informasi yang merupakan dosen di UIN Syarif

Hidayatullah yaitu Fitroh M.Kom juga menyatakan pendapat yang sama bahwa

tidak ada batasan waktu untuk melakukan sebuah evaluasi.

Sebagai suatu aplikasi yang relatif baru diimplementasikan yaitu pada tanggal

15 November 2018, tapi pada data yang tercatat pada tanggal 12 Maret 2019 sudah

ada 11.501 pengguna aktif aplikasi, Mobile AIS dipandang perlu untuk dievaluasi

untuk mengetahui apakah Mobile AIS telah beroperasi seperti yang diharapkan dan

diterima penggunanya. Penerimaan pengguna merupakan ukuran yang sangat baik

dalam menilai kesuksesan implementasi Mobile AIS karena pengguna merupakan

orang yang dianggap paling mengetahui apakah sistem dapat diterima atau belum.

Selain itu, berdasarkan hasil observasi yang dilakukan, masih ditemukan beberapa

kesalahan yang terdapat pada aplikasi Mobile AIS ini yang membuat pengguna

tidak nyaman. Contoh kesalahan yang terdapat pada aplikasi ini adalah informasi-

informasi yang ada di dalam aplikasi masih belum terintegrasi dengan informasi

yang ada di AIS website. Banyak pengguna yang mengeluhkan ketidaksinkronan

ini seperti nilai mata kuliah yang telah ada pada AIS website tidak muncul pada

Mobile AIS ini, pengisian KRS yang masih belum lengkap, nilai bahasa yang tidak

muncul pada beberapa akun dan kesalahan lainnya.

5

Umpan balik (feedback) dari pengguna sangat dibutuhkan dalam penelitian

dari sudut pandang penerimaan pengguna ini. Berdasarkan observasi yang

dilakukan peneliti, terdapat 62 ulasan dengan total rating sebesar 165 yang

diberikan untuk aplikasi Mobile AIS ini di Play Store pada tanggal 12 Maret 2019.

Aplikasi ini telah mendapat nilai rating rata-rata 4.3 dari nilai tertinggi yaitu 5 di

Play Store.

Gambar 1.1 Data Rating Aplikasi pada Play Store

(Sumber : PUSTIPANDA)

Dari semua ulasan yang telah diberikan pada aplikasi ini, ada beberapa topik

yang menjadi benchmark untuk ulasan terhadap aplikasi ini. Berikut adalah

beberapa benchmark yang tercatat pada data statistik Mobile AIS.

Tabel 1.1 Data Benchmark Ulasan Mobile AIS (Sumber : PUSTIPANDA)

Topik Rata-rata Rating Jumlah Ulasan

Interface 2 1

Password 3 2

User 3.33 3

Error 3 1

Software 3 1

UI 3 1

Information 5 1

Job 5 1

16 4 11 14

120

0

20

40

60

80

100

120

140

Rating 1 Rating 2 Rating 3 Rating 4 Rating 5

6

Dari data yang tercatat pada tanggal 12 Maret 2019, sudah ada 6.720

pengguna yang menghapus atau uninstall aplikasi Mobile AIS ini. Hampir setiap

hari ada yang menghapus aplikasi ini dari smartphone mereka. Ini membuktikan

bahwa aplikasi Mobile AIS masih memiliki kekurangan yang membuat pengguna

tidak nyaman sehingga memutuskan untuk menghapus aplikasi ini.

Gambar 1.2 Data Install dan Uninstall Mobile AIS (Sumber : PUSTIPANDA)

Maka dari itu dibutuhkan evaluasi aplikasi ini dari segi penerimaan pengguna

agar dapat mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan pengguna

untuk kemudian dijadikan dasar untuk membuat keputusan bagi pengembang

aplikasi nantinya yaitu PUSTIPANDA. Dalam melaksanakan evaluasi penerimaan

aplikasi Mobile AIS ini, peneliti menggunakan 2 model yaitu Technology

Acceptance Model (TAM) yang dikembangkan oleh Davis (1989) yang telah

dimodifikasi oleh Oktavianti (2007) dan D&M IS Success Model yang

dikembangkan oleh DeLone dan McLean (2003).

16521219

10642

1303349277 538

30252177

703

Nov-18 Dec-18 Jan-19 Feb-19 Mar-19

INSTALL UNINSTALL

7

D&M IS Success Model merupakan model yang digunakan untuk mengukur

tingkat keberhasilan sebuah sistem. Sedangkan, TAM merupakan model yang

paling luas digunakan untuk analisis penerimaan sistem. Syarif dan Sensuse

menjelaskan bahwa dalam kurun waktu 18 tahun terakhir TAM merupakan model

yang popular dan banyak digunakan dalam berbagai penelitian mengenai proses

adopsi teknologi informasi (Syarif & Sensuse, 2007). Menurut Jogiyanto, TAM

dapat menjelaskan dan memprediksi penerimaan pengguna terhadap suatu

teknologi berdasarkan pengaruh dua faktor, yaitu persepsi pemanfaatan (perceived

usefulness) dan persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use)

(Jogiyanto, 2008). Sebelumnya, penelitian (Zaeid, 2012) telah mengintegrasikan

kedua model ini untuk melakukan evaluasi sistem informasi dan penelitian (Groho

et al., 2014) telah menggabungkan TAM dan D&M IS Success Model untuk

mengukur kesuksesan implementasi aplikasi.

Berdasarkan hal-hal diatas, maka peneliti tertarik untuk melakukan penelitian

yang berjudul “Analisis Penerimaan Aplikasi Mobile AIS dengan

menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) dan D&M IS Success

Model (Studi Kasus : UIN Syarif Hidayatullah)”. Dengan harapan bahwa hasil

penelitian ini dapat menjadi rekomendasi bagi pengembang aplikasi Mobile AIS

yaitu PUSTIPANDA saat mengambil keputusan dalam pengembangan aplikasi

Mobile AIS kedepannya agar dapat memenuhi kebutuhan pengguna sehingga dapat

diterima oleh mahasiswa UIN Syarif Hidayatullah.

8

1.2 Identifikasi Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan diatas, maka didapatkan

identifikasi masalah sebagai berikut:

a. Belum pernah dilakukan analisis terkait penerimaan pengguna terhadap

aplikasi Mobile AIS ini, sehingga pengembang aplikasi belum mengetahui

faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan penggunanya.

b. Masih ditemukan kelemahan pada aplikasi Mobile AIS yang membuat

pengguna kurang nyaman seperti informasi nilai yang telah ada di AIS

website sering tidak muncul pada aplikasi ini dan data pengisian KRS di

aplikasi ini masih sering tidak lengkap.

1.3 Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan diatas, maka didapatkan

rumusan masalah sebagai berikut:

a. Faktor apa saja yang mempengaruhi penerimaan pengguna terhadap

aplikasi Mobile AIS?

b. Bagaimana tahapan analisis penerimaan aplikasi dengan menggunakan

modifikasi Technology Acceptance Model (TAM) dan D&M IS Success

Model?

9

1.4 Tujuan dan Sasaran

Adapun tujuan dan sasaran dari dilakukannya penelitian adalah sebagai

berikut:

a. Mengetahui apakah aplikasi ini telah diterima oleh penggunanya sehingga

sudah dapat dikatakan berhasil atau belum

b. Mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan pengguna

terhadap aplikasi

c. Memberikan rekomendasi untuk bahan pertimbangan kepada tim

pengembang aplikasi Mobile AIS untuk pengembangan aplikasi nantinya

1.5 Ruang Lingkup dan Batasan

Agar permasalahan dapat lebih terfokus dan mudah dipahami, maka

permasalahan dibatasi pada beberapa hal, yaitu :

a. Penelitian dilakukan kepada mahasiswa UIN Syarif Hidayatullah yang

menggunakan aplikasi Mobile AIS

b. Penelitian ini menggunakan 6 variabel yang diambil dari Technology

Acceptance Model (TAM) oleh Davis (1989) yang dimodifikasi oleh

Oktavianti (2007) dan D&M IS Success Model oleh DeLone dan McLean

(2003)

c. Metode pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan

kuantitatif (Sugiyono, 2013) dengan pengambilan sampel menggunakan

teknik purposive sampling (Taherdoost, 2016)

10

d. Metode analisis data pada penelitian ini menggunakan pendekatan PLS-

SEM dengan aplikasi SmartPLS versi 3.0 (Ringle et al., 2014; Hair et al.,

2011)

1.6 Model Penelitian

Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah TAM (Technology

Acceptance Model) yang dikembangkan oleh (Davis, 1989). Model ini kemudian

dimodifikasi oleh (Oktavianti, 2007). Selain itu, penelitian ini juga mengambil

variabel dari D&M IS Success Model yang dikembangkan oleh (DeLone &

McLean, 2003).

Terdapat tiga variabel yang diambil dari modifikasi TAM yaitu perceived

usefulness, perceived ease of use dan acceptance. Serta, terdapat tiga variabel yang

diambil dari D&M IS Success Model yaitu system quality, information quality dan

service quality.

Dari model-model tersebut, didapatkan model penelitian yang terdiri dari 6

variabel yaitu system quality, information quality, service quality, perceived

usefulness, perceived ease of use dan acceptance.

Gambar 1.3 Model Penelitian

Information

Quality

System Quality

Service Quality

Perceived

Usefulness

Perceived Ease of

Use

Acceptance

of IT

11

1.7 Pertanyaan Penelitian

Berdasarkan pada tujuan penelitian yang telah dipaparkan, maka didapatkan

pertanyaan utama dalam penelitian ini, yaitu :

Q1: Bagaimana status penerimaan aplikasi Mobile AIS oleh pengguna?

Q2: Apa saja faktor yang mempengaruhi penerimaan pengguna terhadap

aplikasi Mobile AIS berdasarkan model penelitian?

Selanjutnya, berdasarkan model penerimaan sistem informasi yang telah

dijelaskan, berikut adalah pertanyaan penelitian terkait faktor-faktor yang

mempengaruhi penerimaan aplikasi Mobile AIS :

Q1: Apakah Information Quality (IQ) berpengaruh terhadap Perceived

Usefulness (PU)?

Q2: Apakah Information Quality (IQ) berpengaruh terhadap Perceived Ease of

Use (PEOU)?

Q3: Apakah System Quality (SQ) berpengaruh terhadap Perceived Usefulness

(PU)?

Q4: Apakah System Quality (SQ) berpengaruh terhadap Perceived Ease of Use

(PEOU)?

Q5: Apakah Service Quality (SEQ) berpengaruh terhadap Perceived Usefulness

(PU)?

Q6: Apakah Service Quality (SEQ) berpengaruh terhadap Perceived Ease of

Use (PEOU)?

12

Q7: Apakah Perceived Usefulness (PU) berpengaruh terhadap Acceptance of IT

(AI)?

Q8: Apakah Perceived Ease of Use (PEOU) berpengaruh terhadap Acceptance

of IT (AI)?

1.8 Metodologi Penelitian

Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif (Sugiyono, 2013). Model

penerimaan dijadikan model penelitian untuk menjadi sumber rumusan beberapa

hipotesis. Hipotesis-hipotesis ini kemudian akan diuji dengan data-data yang

dikumpulkan dari kuisioner yang didapatkan dari responden. Selain itu, peneliti

juga melakukan studi literatur untuk memperkuat hipotesis yang dibuat dengan

teori-teori yang ada maupun dari penelitian terdahulu.

Responden pada penelitian ini adalah pengguna aplikasi Mobile AIS yang

berstatus sebagai mahasiswa aktif UIN Syarif Hidayatullah. Menurut data dari Play

Store pada tanggal 12 Maret 2019 sudah terdapat 11.501 pengguna aktif dari

aplikasi ini. Teknik pengambilan sampel yang dilakukan pada penelitian ini adalah

teknik purposive sampling (Taherdoost, 2016), dimana yang dapat mengisi

kuisioner penelitian ini adalah mahasiswa yang sudah menjadi pengguna aplikasi

Mobile AIS.

Selanjutnya, kuisioner disebarkan kepada responden secara langsung dan

tidak langsung. Penyebaran secara langsung dilakukan untuk mencari responden

yang tepat melalui interaksi tatap muka secara langsung. Sedangkan penyebaran

secara tidak langsung dilakukan dengan menyebarkan link melalui media sosial

13

seperti whatsapp, line maupun instagram dengan bantuan google forms untuk

pengisiannya. Kemudian, semua hasil kuisioner ini akan diklasifikasikan dengan

menggunakan perangkat lunak pengolah angka Ms. Excel 2016.

Proses analisis data dilakukan menggunakan pendekatan PLS-SEM dengan

bantuan aplikasi SmartPLS versi 3.0 (Ringle et al., 2014; Hair et al., 2011). Hasil

dari analisis data ini kemudian diinterpretasikan menjadi sebuah kesimpulan yang

dibuat sesuai dengan pertanyaan penelitian yang telah dibahas sesuai dengan

batasan penelitian yang ada.

1.9 Manfaat Penelitian

Adapun manfaat dari penelitian ini dapat dibagi menjadi 3 yaitu bagi penulis,

bagi fakultas dan bagi instansi.

1.9.1 Bagi Penulis

Adapun manfaat yang diharapkan dari penelitian ini bagi penulis

adalah sebagai berikut:

a. Dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang proses

analisis penerimaan sistem

b. Dapat melatih peneliti untuk berpikir kritis dalam memecahkan sebuah

permasalahan yang ada sesuai dengan bidang keahlian

c. Sebagai salah satu syarat kelulusan strata satu (S1) Sistem Informasi

Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah

14

1.9.2 Bagi Fakultas

Adapun manfaat yang diharapkan dari penelitian ini bagi

fakultas/jurusan adalah sebagai berikut:

a. Memberikan gambaran tentang kesiapan mahasiswa untuk

menghadapi dunia kerja

b. Dapat menambah referensi penelitian di program studi Sistem

Informasi UIN Syarif Hidayatullah

c. Dapat mengetahui kemampuan mahasiswa dalam proses penerapan

ilmu-ilmu yang telah diberikan selama perkuliahan

1.9.3 Bagi Instansi

Adapun manfaat yang diharapkan bagi PUSTIPANDA UIN Syarif

Hidayatullah adalah sebagai berikut :

a. Dapat membantu dalam melakukan evaluasi terhadap aplikasi

b. Dapat membantu dalam mencari kelemahan-kelemahan dari aplikasi

sehingga aplikasi dapat ditingkatkan menjadi lebih baik lagi

1.10 Sistematika Penulisan

Penyusunan laporan penelitian ini terdiri dari 5 (lima) bab yang terdiri atas

pendahuluan, landasan teori, metodolofi penelitian, hasil dan pembahasan, serta

penutup. Berikut gambaran umum pokok pembahasan yang akan dibahas tiap-tiap

bab tersebut adalah sebagai berikut :

15

BAB I PENDAHULUAN

Pada bab ini akan diuraikan latar belakang, perumusan masalah,

batasan masalah, manfaat penelitian, metodologi penelitian, dan

sistematika penulisan.

BAB II LANDASAN TEORI

Pada bab ini akan diuraikan teori-teori relevan terkait analisa

penerimaan aplikasi Mobile AIS

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Pada bab ini akan diuraikan mengenai metodologi maupun model

yang digunakan di dalam penelitian ini

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Pada bab ini akan diuraikan profil singkat perusahaan dan hasil yang

diperoleh dari hasil analisis penerimaan aplikasi Mobile AIS

BAB V PENUTUP

Pada bab ini akan diuraikan kesimpulan dari uraian yang telah

dituangkan pada bab sebelumnya serta saran yang dapat digunakan

sebagai dasar dalam pengembangan selanjutnya

16

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1 Definisi Analisis

Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), Analisis merupakan

penyelidikan terhadap suatu peristiwa (karangan, perbuatan, dan sebagainya) untuk

mengetahui keadaan yang sebenarnya (sebab-musabab, duduk perkaranya, dan

sebagainya). (Yamin & Kurniawan, 2011).

Menurut Nasution dalam (Sugiyono, 2015), analisis memerlukan daya kreatif

serta kemampuan intelektual yang tinggi. Tidak ada cara tertentu yang dapat diikuti

untuk mengadakan analisis, sehingga setiap peneliti harus mencari sendiri metode

yang dirasakan cocok dengan sifat penelitiannya. Objek yang sama bisa

diklasifikasikan lain oleh peneliti yang berbeda.

Spradley dalam (Sugiyono, 2015) mengatakan bahwa analisis adalah sebuah

kegiatan untuk mencari suatu pola selain itu analisis merupakan cara berpikir yang

berkaitan dengan pengujian secara sistematis terhadap sesuatu untuk menentukan

bagian, hubungan antar bagian dan hubungannya dengan keseluruhan.

Dapat disimpulkan, analisis merupakan teknik pemecahan masalah dengan

penguraian pokok masalah secara sistematis menjadi sebuah hipotesis dan

mempelajari hipotesis-hipotesis tersebut untuk mencapai pemahaman yang tepat.

Sedangkan, analisis data adalah proses penghimpunan, pemodelan dan

transformasi data yang bertujuan untuk memperoleh informasi yang bermanfaat,

memberikan kesimpulan dan saran yang dapat membantu pembuatan keputusan

(Widi, 2010).

17

2.2 Definisi Penerimaan Pengguna

Penerimaan pengguna merupakan keinginan pengguna dalam memanfaatkan

teknologi informasi yang didesain untuk membantu pekerjaan dan dipandang

sebagai faktor internal yang menentukan sukses atau tidaknya penggunaan

teknologi informasi (Nasir, 2013).

Penerimaan pengguna menurut Teo adalah “... as a user’s willingness to

employ technology for task it is designed to support”. Ini dapat diartikan bahwa

penerimaan pengguna merupakan keinginan ataupun kesediaan pengguna dalam

menggunakan teknologi untuk menyelesaikan pekerjaan-pekerjaannya (Teo, 2011).

Menurut Davis dalam (Putra, 2018), penerimaan sebuah sistem diterima atau

ditolaknya ditentukan oleh dua faktor penentu, yaitu :

a. Orang cenderung menggunakan atau tidak menggunakan sebuah aplikasi

jika mereka percaya aplikasi akan bermanfaat untuk membantu mereka

melakukan pekerjaan mereka lebih baik.

b. Kemudahan dalam menggunakan sistem atau aplikasi juga menjadi yang

penting bagi seseorang untuk menggunakan sistem atau tidak.

2.3 Konsep Data Sistem Informasi

2.3.1 Sistem

Menurut Jogiyanto dalam (Arifin, 2018), sistem merupakan suatu

jaringan kerja dari beberapa prosedur yang saling berhubungan, berkumpul

dan bekerjasama untuk melakukan suatu kegiatan agar dapat menyelesaikan

suatu tujuan tertentu.

18

Sedangkan Kadir menyatakan bahwa sistem adalah sekumpulan

elemen yang saling terkait atau terpadu yang dimaksudkan untuk mencapai

suatu tujuan (Kadir, 2014).

Menurut O’Brien dan Marakas, sistem adalah kumpulan komponen

yang saling berhubungan dengan batasan yang jelas bekerja sama untuk

mencapai tujuan dengan menerima input dan menghasilkan output dalam

suatu proses yang terorganisasi (O'Brien & Marakas, 2009).

Jadi, dapat disimpulkan bahwa sistem adalah sekumpulan

komponen yang saling terkait dan bekerja sama untuk mencapai sebuah

tujuan. Sistem dimulai dari adanya input dari pengguna yang kemudian di

proses hingga menghasilkan sebuah output yang bermanfaat bagi pengguna.

Sistem memiliki beberapa karakteristik yaitu komponen

(component), batas sistem (boundary), lingkungan luar sistem

(environment), penghubung (interface), masukan (input), pengolah

(process), keluaran (output), sasaran atau tujuan (Mulyanto, 2009).

2.3.2 Informasi

Informasi merupakan hasil pengolahan data sehingga menjadi

bentuk yang penting bagi penerimanya dan mempunyai kegunaan sebagai

dasar dalam pengambilan keputusan yang dapat dirasakan akibatnya secara

langsung saat itu juga atau secara tidak langsung pada saat mendatang

(Sutanta, 2011).

Menurut (Rainer & Cegielski, 2010), informasi mengacu pada data

yang telah di organisasikan sehingga mempunyai arti dan nilai bagi

19

penerimanya. Sedangkan menurut (O'Brien & Marakas, 2009), informasi

merupakan data yang telah diubah menjadi konteks yang berarti dan

berguna untuk penerima akhir tertentu.

Menurut Jogiyanto yang dikutip oleh (Yakub, 2012), nilai dari

sebuah informasi (value of information) ditentukan oleh dua hal yaitu,

manfaat dan biaya mendapatkan informasi tersebut. Suatu informasi akan

dikatakan bernilai bilai manfaatnya lebih efektif jika dibandingkan dengan

biaya mendapatkannya.

Jadi, informasi adalah data yang telah diolah untuk menghasilkan

suatu output, hasil tersebut bermanfaat bagi penerimanya di masa sekarang

maupun di masa yang akan datang untuk membantu dalam pembuatan

keputusan.

Menurut Jogiyanto yang dikutip oleh (Yakub, 2012), nilai dari

sebuah informasi (value of information) ditentukan oleh dua hal yaitu,

manfaat dan biaya mendapatkan informasi tersebut. Suatu informasi akan

dikatakan bernilai bila manfaatnya lebih efektif jika dibandingkan dengan

biaya mendapatkannya.

Sedangkan menurut (Mulyanto, 2009), kualitas informasi ditentukan

oleh tiga faktor yaitu :

a. Akurasi (accuracy)

Sebuah informasi harus akurat karena adanya kemungkinan gangguan

yang dapat mengubah atau merusak informasi saat diterima oleh

20

penerima informasi. Informasi tidak boleh bias ataupun menyesatkan,

bebas dari kesalahan dan menjelaskan maksudnya dengan baik.

b. Tepat Waktu (timeless)

Informasi yang dihasilkan dari sebuah proses tidak boleh datang

terlambat karena informasi yang datang terlambat tidak akan

mempunyai nilai yang baik. Ini karena informasi dijadikan sebagai

landasan dalam pembuatan keputusan untuk sebuah organisasi atau

perusahaan. Keterlambatan informasi dapat berakibat pada

pengambilan keputusan.

c. Relevansi (relevancy)

Informasi akan dikatakan bernilai jika informasi tersebut bermanfaat

bagi penerimanya. Relevansi ini tentu saja berbeda untuk setiap

individunya.

2.3.3 Sistem informasi

Sistem informasi adalah gabungan dari manusia, alat teknologi,

media, prosedur dan pengendalian yang bermaksud menata jaringan

komunikasi yang penting, proses atas transaksi-transaksi tertentu dan rutin,

membantu manajemen dan pemakai internal dan eksternal dan menyediakan

dasar pengambilan keputusan yang tepat (Daranatha, 2009).

Menurut Hall dalam (Kadir, 2014), sistem informasi merupakan

rangkaian prosedur formal di mana data dikelompokkan, diproses menjadi

informasi, dan didistribusikan kepada penggunanya.

21

Jadi, dapat disimpulkan bahwa sistem informasi adalah komponen-

komponen yang saling bekerjasama untuk memproses data menjadi sebuah

informasi untuk mendukung pengambilan keputusan bagi perusahaan.

Menurut (Yakub, 2012), sistem informasi merupakan sebuah

susunan yang terdiri dari beberapa komponen atau elemen. Komponen-

komponen dalam sistem informasi adalah sebagai berikut ini :

1. Blok Masukan (Input Block), yaitu data yang masuk ke dalam sistem

informasi.

2. Blok Model (Model Block), yaitu kombinasi prosedur, logika, dan

model matemetik yang akan memanipulasi data input dan data yang

tersimpan di dalam database.

3. Blok Keluaran (Output Block), yaitu hasil atau produk dari sistem

informasi adalah keluaran yang merupakan informasi yang berkualitas

dan dokumentasi yang berguna untuk pengguna sistem.

4. Blok Teknologi (Technology Block), yaitu blok yang digunakan untuk

menerima input, menjalankan model, menyimpan dan mengakses data,

menghasilkan dan mengirimkan output dari sistem secara keseluruhan.

Blok ini terdiri dari tiga bagian utama, yaitu; teknisi (brainware),

perangkat lunak (software), dan perangkat keras (hardware).

5. Basis Data (Database Block), yaitu blok yang berisi kumpulan dari data

yang saling berhubungan satu sama lainnya, tersimpan di perangkat

keras komputer dan digunakan perangkat lunak untuk

memanipulasinya.

22

2.4 Definisi Aplikasi Sistem Informasi

Aplikasi adalah alat terapan yang difungsikan secara khusus dan terpadu

sesuai dengan kemampuan yang dimilikinya (Sutabri, 2012). Sedangkan menurut

Jogiyanto dalam (Rizal et al., 2013), aplikasi merupakan penggunaan dalam suatu

perangkat komputer, instrukti atau pernyataan yang disusun hingga sedemikian

rupa sehingga komputer dapat memproses input menjadi sebuah output.

Aplikasi mobile adalah aplikasi yang telah dirancang khusus untuk platform

mobile (misalnya iOS, android atau windows mobile) (Pressman & Maxim, 2014).

Sistem informasi akademik merupakan kumpulan dari sub-sub sistem yang

saling berhubungan satu sama lain dan bekerja sama secara harmonis untuk

mencapai tujuan yaitu mengola data menjadi informasi yang diperlukan oleh

pengguna informasi sehubungan dengan kegiatan akademik (Sutabri, 2012).

Sistem informasi akademik merupakan sekumpulan elemen-elemen baik fisik

maupun non fisik dan prosedur yang saling berhubungan satu sama lain menjadi

satu kesatuan dan bekerja sama untuk mengolah data akademik di sebuah lembaga

pendidikan menjadi informasi yang berguna bagi pemakainya (Mutia, 2014).

Jadi dapat disimpulkan bahwa aplikasi mobile sistem informasi akademik

merupakan sebuah program yang secara khusus digunakan secara mobile untuk

mengolah data-data akademik menjadi informasi yang berguna bagi pemakainya

yaitu mahasiswa dan dosen.

2.5 TAM

Technology Acceptance Model (TAM) merupakan adaptasi dari Theory of

Reasoned Action Model (TRA). Model ini dikembangkan oleh Fred D. Davis pada

23

tahun 1986. TAM merupakan teori yang menggambarkan perilaku pengguna

teknologi dalam menerima dan menggunakan teknologi baru.

Gambar 2.1 Technology Acceptance Model (TAM) (Davis, 1989)

TAM memiliki dua variabel utama yang digunakan untuk memprediksi

penerimaan pengguna yaitu persepsi kegunaan (perceived usefulness) dan persepsi

kemudahan penggunaan (perceived ease of use) yang akan mempengaruhi sikap

terhadap penggunaan (attitude towards using), niat penggunaan (behavioral

intention to use) dan akhirnya menunjukkan penggunaan nyata dari sistem (actual

system use) (Davis, 1989).

a. Persepsi Kegunaan (perceived usefulness). Merupakan tingkat kepercayaan

pengguna bahwa penggunaan sistem akan memberikan manfaat untuk dapat

meningkatkan kinerjanya.

b. Persepsi Kemudahan (perceived ease of use). Merupakan tingkat kepercayaan

pengguna bahwa sistem dapat dengan mudah untuk digunakan dan dipahami.

c. Sikap Terhadap Penggunaan (attitude towards using). Merupakan sikap

terhadap penggunaan sistem yang dapat berupa penerimaan atau penolakan

saat seseorang mengguakan suatu sistem dalam pekerjaannya.

24

d. Niat Penggunaan (behavioral intention to use). Merupakan kecenderung atau

keinginan seseorang untuk menggunakan sistem informasi.

e. Penggunaan Nyata (actual system use). Merupakan penggunaan sistem secara

nyata atau kondisi nyata penggunaan sistem oleh seseorang.

Seiring dengan berjalannya waktu yang artinya teknologi juga terus

berkembang, Venkantesh dan Davis pada tahun 1996 melakukan modifikasi

terhadap TAM untuk menyesuaikannya dengan perkembangan teknologi.

Modifikasi yang dilakukan adalah dengan menghilangkan satu variabel yaitu sikap

terhadap penggunaan (attitude towards using).

Gambar 2.2 Technology Acceptance Model (TAM) (Venkatesh & Davis, 1996)

External variables disini dapat berupa variabel apa saja yang berada diluar

variabel individual (Ducey, 2018). Sudah banyak peneliti yang menambahkan

berbagai variabel lain kedalam model ini. Yousafzai et al. membagi berbagai

external variables ini menjadi beberapa kategori yaitu organizational, system,

user’s personal characteristics, dan other variables (Yousafzai et al., 2007).

Kemudian, (Oktavianti, 2007) menyatakan bahwa niat penggunaan

(behavioral intention to use) dan penggunaan nyata (actual system use) dapat

digabungkan menjadi satu variabel yaitu variabel penerimaan terhadap TI

(acceptance of IT).

25

Gambar 2.3 Modifikasi Technology Acceptance Model (TAM) dalam

(Oktavianti, 2007)

2.6 D&M IS Success Model

D&M IS Success Model merupakan model yang dikembangkan oleh DeLone

dan McLean pada 1992. Model keberhasilan sistem informasi ini terdiri dari enam

variabel didalamnya kualitas sistem (system quality), kualitas informasi

(information quality), penggunaan (use), kepuasan pemakai (user satisfaction),

dampak individual (individual impact), dan dampak organisasi (organization

impact).

Gambar 2.4 D&M IS Success Model (DeLone & McLean, 1992)

26

Berdasarkan model proses maupun kausal, keenam dimensi pengukuruan

atau faktor-faktor ini tidak mengukur keberhasilan sistem informasi secara

independen, tapi merupakan variabel yang saling terikat. Sehingga, keenam

dimensi ini harus diukur dan dikendalikan agar hasil penelitian tidak

membingungkan dan pemahaman tentang sistem informasi juga lengkap (DeLone

& McLean, 2016).

Sebuah sistem terdiri dari beberapa proses, yaitu sebuah sistem informasi

awalnya dibuat dengan banyak fitur. Selanjutnya, pengguna dan manajer akan

memiliki pengalaman dengan fitur-fitur tersebut dengan menggunakan sistemnya,

entah mereka atau puas dengan sistem tersebut. Lalu, penggunaan sistem dan

produk informasi berdampak pada pemakai individual dalam melakukan

pekerjaannya, dan dampak individu ini secara kolektif menghasilkan dampak

organisasi (DeLone & McLean, 2003).

DeLone dan McLean mendasarkan model proses terdiri dari tiga komponen

proses, yaitu:

a. Pembuatan dari suatu sistem informasi

b. Penggunaan sistem informasi

c. Konsekuensi atau dampak dari penggunaan sistem

Ketiga komponen proses tersebut memang diperlukan, namun masih belum

cukup untuk suatu kondisi supaya dapat memberikan hasil. Misalnya, jika tidak ada

penggunaan sistem, maka tidak akan ada konsekuensi dari penggunaan sistem. Oleh

karena itu, diperlukan model kausal

27

Pada tahun 1997, Seddon memberikan beberapa usulan perubahan untuk

model keberhasilan ini. Menurut Seddon (1997) penggunaan dimensi “Use” sangat

ambigu dan Seddon menyarankan adanya klarifikasi lebih lanjut tentang konstrak

ini. DeLone dan McLean (2003) akhirnya memutuskan untuk menambahkan

variabel “Intention to Use” pada variabel “Use”. Seddon menyatakan bahwa

kombinasi dari proses dan interpretasi variabel atau kausal dari keberhasilan sistem

informasi dalam satu model dapat membingungkan, DeLone dan McLean

menyetujui pendapat ini.

Setelah sepuluh tahun sejak D&M IS Success Model ini diperkenalkan, sistem

informasi sudah mengalami perubahan. Sehingga DeLone dan McLean melakukan

perbaikan terhadap modelnya setelah mengkaji lebih dari 100 jurnal yang telah di

publikasikan pada jurnal sistem informasi terkenal seperti Journal of Management

Information System, MIS Quarterly dan lainnya. Model keberhasilan telah

diperbarui ini kemudian disebut sebagai model keberhasilan sistem informasi D&M

yang diperbarui (updated D&M IS Success Model). Hal-hal yang diperbarui dalam

model ini adalah sebagai berikut

a. Menambah dimensi kualitas pelayanan (service quality) dan dimensi minat

pemakaian (intention to use) sebagai alternatif dari dimensi pemakaian

(use).

b. Variabel dampak individu (individual impact) dan variabel dampak

organisasi (organization impact) digabungkan menjadi satu variabel yaitu

manfaat-manfaat bersih (net benefits).

28

c. Use dan user satifaction memiliki hubungan yang erat. Meningkatkan user

satisfaction, maka mengakibatkan peningkatan intention to use yang

kemudian berpengaruh pada use.

d. Jika net benefits positif, maka akan meningkatkan intention to use, use dan

user satisfaction. Ini masih akan valid walaupun net benefits bernilai

negatif.

e. Model yang baru memiliki anak panah untuk menunjukkan hubungan yang

diusulkan antar dimensi keberhasilan dalam bentuk proses, namun tidak

menunjukkan arah hubungan positif atau negatif dalam bentuk kausal.

Gambar 2.5 D&M IS Success Model (DeLone & McLean, 2003)

Berikut adalah variabel-variabel yang terdapat dalam updated D&M IS

Success Model

a. Kualitas Sistem (system quality)

Merupakan karakteristik yang diinginkan dari sebuah sistem informasi.

Beberapa contoh indikator yang dapat digunakan untuk variabel ini adalah

29

kemudahan penggunaan, fleksibelitas sistem, kehandalan sistem, waktu

respon, dan mudah dipelajari.

b. Kualitas Informasi (information quality)

Merupakan karakteristik yang diinginkan dari hasil yang dikeluarkan oleh

sistem. Beberapa contoh indikator yang dapat digunakan untuk variabel ini

adalah relevansi, mudah dipahami, akurat, lengkap, tepat waktu dan

bermanfaat.

c. Kualitas Pelayanan (service quality)

Merupakan kualitas pelayanan yang diterima pengguna sistem dari

organisasi. Beberapa contoh indikator yang dapat digunakan untuk variabel

ini adalah responsif, akurat, handal, empati dan keahlian teknis.

d. Penggunaan (use)

Merupakan perilaku pengguna dalam memanfaatkan kemampuan dari

sistem informasi. Beberapa contoh indikator yang dapat digunakan untuk

variabel ini adalah frekuensi penggunaan, tujuan penggunaan, dan lainnya.

e. Kepuasan Pengguna (user satifaction)

Merupakan tingkatan kepuasan pengguna terhadap sistem, informasi

maupun pelayanan yang didapat oleh pengguna tersebut.

f. Manfaat-manfaat Bersih (net benefits)

Merupakan kontribusi sistem informasi terhadap individu, grup, maupun

organisasi. Contohnya kontribusi dalam meningkatkan pembuatan

keputusan, meningkatkan produktivitas, mengurangi biaya pengeluaran dan

lainnya.

30

2.7 Penelitian Kuantitatif

Penelitian kuantitatif merupakan penelitian yang mengedepankan konsep

parsimoni, yaitu konsep dimana data tertentu harus diinterpretasi dengan sederhana,

singkat dan jelas, serta tidak diperlukan keterangan yang rumit (Sarwono, 2013).

Menurut (Sarwono, 2013), terdapat beberapa tahapan dalam melakukan penelitian

kuantitatif, yaitu :

a. Mengidentifikasi dan merumuskan masalah yang akan diteliti

b. Membuat hipotesis yang akan diuji

c. Melakukan kajian teori yang relevan

d. Mengidentifikasi dan memberi nama variabel

e. Membuat definisi operasional

f. Memanipulasi dan mengontrol variabel (ini hanya untuk penelitian

eksperimental)

g. Menyusun desain penelitian

h. Mengidentifikasi dan menyusun alat observasi dan pengukuran

i. Membuat kuisioner (jika dibutuhkan data primer)

j. Melakukan analisis statistik

k. Menulis laporan hasil penelitian

Terdapat beberapa keterbatasan dalam melakukan penelitian kuantitatif

(Idris, 2009), yaitu sebagai berikut :

a. Lama dalam proses perencanaan

b. Sulit memperdalam data

c. Kelemahan angket/skala/tes

31

2.8 Klasifikasi Data

Data dalam dikelompokkan menjadi beberapa bagian (Siregar, 2013), yaitu

1. Menurut cara memperolehnya

a. Data Primer

Merupakan data yang dikumpulkan peneliti langsung dari sumber

data atau obyek tempat penelitian dilakukan. Data primer ini lebih

dapat dipercaya dan lebih terbaru.

b. Data Sekunder

Merupakan data yang didapatkan atau diterbitkan oleh organisasi

untuk kepentingan organisasi itu sendiri seperti visi dan misi

organisasi dan lain sebagainya.

2. Menurut waktu pengumpulannya

a. Data Time Series adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke

waktu yang bertujuan untuk menggambarkan perkembangan dari

obyek yang sedang diteliti.

b. Data Cross Section adalah data yang dikumpulkan dari satu periode

tertentu pada beberapa obyek yang bertujuan untuk menggambarkan

keadaan beberapa obyek tersebut.

3. Menurut sifatnya

a. Data Kualitatif adalah data yang berupa pendapat, pernyataan atau

penilaian seseorang sehingga data ini berupa kata-kata atau kalimat,

bukan angka.

32

b. Data Kuantitatif adalah data yang berupa angka, sehingga data ini

dapat dianalisis dengan menggunakan teknik analisis statistik.

2.9 Teknik Pengumpulan Data

Teknik pengumpulan data merupakan langkah yang paling strategis dalam

penelitian, karena tujuan utama dari penelitian adalah memperoleh data. Dengan

metode pegumpulan data yang tepat, dapat memungkinkan peneliti memperoleh

data yang valid sehingga dapat membantu penelitian (Sugiyono, 2013).

Teknik pengumpulan data merupakan cara pengumpulan data yang

dibutuhkan untuk menjawab rumusan masalah penelitian (Noor, 2011). Ada

beberapa jenis teknik pengumpulan data, yaitu sebagai berikut :

2.9.1 Observasi

Menurut Sutrisno dalam (Sugiyono, 2013), observasi merupakan

suatu proses kompleks yang tersusun dari berbagai proses biologis dan

psikologis. Proses yang dianggap terpenting adalah proses pengamatan dan

ingatan. Sedangkan, menurut (Narbuko & Achmadi, 2013) pengamatan

adalah alat pengumpulan data yang dilakukan cara mengamati dan mencatat

secara sistematik gejala-gejala yang diselidiki.

Observasi merupakan salah cara pengumpulan data yang sangat

bermanfaat, sistematik dan selektif dalam mengamati fenomena yang terjadi

(Widi, 2010).

33

Observasi menurut (Widi, 2010) dapat dibedakan menjadi tiga jenis,

yaitu sebagai berikut :

1. Observasi Partisipan

Merupakan pengamatan dimana peneliti berpartisipasi dan terlibat

langsung secara aktif dalam aktifitas yang dijalani oleh anggota grup yang

sedang diteliti. Peneliti akan melakukan apa yang dilakukan oleh sumber

data dan merasakan apa yang dialami oleh sumber data. Observasi ini akan

menghasilkan data yang lebih lengkap dan akurat.

2. Observasi Non Partisipan

Merupakan pengamatan dimana peneliti tidak terlibat secara

langsung dan tidak aktif dalam aktifitas grup yang sedang diteliti. Peneliti

hanya sebagai pengamat pasif, hanya mengamati dan mendengarkan

semua aktifitass grup lalu mengambil kesimpulan dari hasil pengamatan

tersebut.

3. Observasi terhadap Obyek

Merupakan pengamatan yang lebih berfokus kepada obyek selain

manusia. Biasanya observasi ini dilakukan saat akan melakukan penelitian

tentang lingkungan hidup, binatang maupun tumbuhan

2.9.2 Wawancara

Menurut Setyadin dalam (Gunawan, 2013), wawancara adalah suatu

percakapan yang diarahkan pada suatu masalah tertentu dan merupakan

proses tanya jawab lisan dimana dua orang atau lebih berhadapan secara

fisik.

34

Wawancara sering digunakan untuk mendapatkan informasi orang

atau masyarakat (Widi, 2010). Wawancara merupakan suatu bentuk

percakapan secara langsung yang dilakukan oleh dua pihak dengan maksud

tertentu. Pewawancara akan mengajukan beberapa pertanyaan dan

responden akan memberi jawaban atas pertanyaan tersebut.

Metode wawancara dapat dibagi menjadi dua berdasarkan

fleksibelitasnya (Widi, 2010), yaitu sebagai berikut :

1. Wawancara Tidak Terstruktur

Wawancara ini memberikan kebebasan kepada peneliti mengenai isi

dan struktur wawancara. Hal ini membuat peneliti dapat melakukan kajian

yang lebih mendalam dan sesuai dengan keinginnya tentang hal sedang

diteliti. Peneliti tidak harus mengikuti pedoman sistematis dalam

merumuskan pertanyaan dan cara dalam menjelaskannya kepada

responden.

Wawancara tidak terstruktur ini akan digunakan ketika peneliti

memiliki informasi terbatas terhadap tema yang sedang diteliti. Dalam

wawancara ini, peneliti belum mengetahui secara pasti data yang akan

diperoleh, sehingga peneliti lebih banyak mendengarkan apa yang

diceritakan oleh responden. Sehingga, membutuhkan kemampuan peneliti

untuk mengolah informasi yang didapatkan karena tidak ada keseragaman

dalam jawaban dari responden.

35

2. Wawancara Terstruktur

Wawancara ini dilakukan secara sistematis, dimana peneliti akan

memberikan pertanyaan kepada responden dengan pertanyaan yang isi

maupun strukturnya telah dirancang terlebih dahulu oleh peneliti. Dalam

memberikan pertanyaan, peneliti akan mengikuti urutan dari pertanyaan

yang telah ditulis sebelumnya dalam daftar rencana wawancara (interview

schedule). Dalam wawancara ini akan didapatkan informasi yang mudah

untuk diolah oleh peneliti karena informasi yang didapatkan dari semua

responden memiliki keseragaman isi.

2.9.3 Studi Pustaka

Studi pustaka adalah kajian teoritis, referensi serta literatur ilmiah

lainnya yang berkaitan dengan nilai, budaya dan norma yang berkembang

pada situasi sosial yang diteliti, selain itu studi kepustakaan sangat penting

dalam melakukan penelitian karena penelitian tidak akan lepas dari literatur-

literatur ilmiah (Sugiyono, 2012).

Studi pustaka merupakan teknik pengumpulan data dan informasi

dengan cara mempelajari sumber-sumber tertulis seperti jurnal ilmiah,

buku, literatur, penelitian sebelumnya yang sejenis dengan penelitian yang

akan dilakukan serta sumber-sumber lain yang terpercaya.

2.9.4 Kuisioner

Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), kuisioner adalah

alat riset atau survei yang terdiri atas serangkaian pertanyaan tertulis,

36

bertujuan mendapatkan tanggapan dari kelompok orang terpilih melalui

wawancara pribadi atau melalui pos.

Kuesioner adalah sejumlah pertanyaan atau pernyataan yang harus

dijawab oleh responden (Guritno & Sudaryono, 2011). Kuisioner

merupakan salah satu alat pengumpulan data yang digunakan peneliti untuk

mengumpulkan data secara tidak langsung dari responden.

Menurut (Widi, 2010), kuisioner merupakan daftar pertanyaan

tertulis yang harus dijawab oleh responden yang kadang-kadang telah

disertai pilihan jawaban untuk responden. Pengumpulan data dengan

kuisioner berbeda dengan wawancara, karena tidak ada yang menjelaskan

secara langsung kepada responden tentang pertanyaan yang diajukan,

sehingga pertanyaan ataupun pernyataan yang tertulis pada kuisioner harus

jelas dan mudah dimengerti.

Ada beberapa cara penyebaran kuisioner kepada responden menurut

(Widi, 2010), yaitu :

a. Via surat pos

Menyebarkan kuisioner dengan cara mengirimkan kuisioner kepada

responden melalui pos atau yang sejenisnya kepada responden.

Peneliti harus mengirimkan kuisioner beserta data diri peneliti, tujuan

dan manfaat dari kuisioner tersebut, petunjuk pengisian, jaminan

kerahasian data responden, dan ucapan terima kasih.

37

b. Kolektif

Menyebarkan kuisioner dengan cara menyebarkannya secara kolektif

pada suatu tempat tertentu. Cara ini memungkin peneliti untuk

bertemu secara langsung dengan responden sehingga jika ada

pertanyaan atau pernyataan yang kurang dimengerti, responden dapat

langsung meminta penjelasan kepada peneliti.

Secara umum, menurut (Siswanto, 2012) kuisioner dapat dibagi

menjadi 3 bagian, yaitu sebagai berikut :

a. Pertanyaan tentang fakta

Merupakan pertanyaan yang bertujuan untuk mengetahui kondisi

responden seperti umur, jenis kelamin, pekerjaan dan sebagainya.

b. Pertanyaan tentang pendapat

Merupakan pertanyaan yang bertujuan untuk melihat persentase

setuju / tidak setuju dari responden dan melihat sikap responden

dengan bantuan skor.

c. Pertanyaan tentang persepsi

Merupakan pertanyaan-pertanyaan yang meminta responden untuk

menilai perilakunya dalam hubungannya dengan lingkungan

responden seperti meminta saran dan masukan dari responden.

38

2.10 Populasi dan Sampel

Populasi merupakan wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek

yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti

untuk dipelajari dan ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2012).

Populasi juga dapat diartikan sebagai kumpulan dari keseluruhan elemen

yang dijadikan objek penelitian yang nantinya akan ditarik kesimpulannya

(Indrawan & Yaniawati, 2014).

Sedangkan, sampel merupakan bagian dari jumlah dan karakteristik yang

dimiliki oleh populasi yang akan digunakan untuk mengambil sebuah kesimpulan,

oleh karena itu sampel yang diambil harus benar-benar representatif (Sugiyono,

2012).

Menurut Sutrisno Hadi dalam (Narbuko & Achmadi, 2013), sampel adalah

sebagian obyek atau subyek yang diselidiki dari keseluruhan obyek atau subyek

penelitian. Selain itu, sampel juga merupakan bagian dari populasi yang benar-

benar mewakili dari permasalahan yang akan diteliti.

Sampel harus merupakan bagian yang representatif atau dapat mewakili

populasi yang hendak dipelajari, jika tidak maka tidak akan dapat dilakukan

observasi secara general terhadap suatu populasi (Widi, 2010).

Syarat sampel yang baik adalah ukuran sampel memadai untuk dapat

meyakinkan kestabilan ciri-cirinya. Semakin besar sampel maka akan semakin

kecil kemungkinan salah dalam menarik kesimpulan tentang populasi (Soehartono,

2011).

39

2.10.1 Teknik Sampling

Pada dasarnya tidak ada teknik pengambilan sampel yang paling

sempurna untuk digunakan dalam menganalisis gejala atau fenomena yang

terjadi (Nursiyono, 2015). Teknik pengambilan sampel (sampling) menurut

(Sugiyono, 2012) dikelompokkan menjadi dua, yaitu :

1. Probability Sampling

Probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang

memberikan peluang yang sama bagi seluruh anggota populasi untuk dapat

menjadi anggota sampel (Sugiyono, 2012). Atau dapat diartikan sebagai

teknik pengambilan sampel dengan menggunakan kaidah-kaidah peluang

(Nursiyono, 2015). Teknik ini terdiri dari beberapa, yaitu :

a. Simple Random Sampling

Pengambilan anggota sampel dari populasi dilakukan dengan cara

acak tanpa memperhatikan strata yang ada pada populasi tersebut

(Sugiyono, 2012). Teknik ini merupakan teknik yang paling mudah

dan dapat digunakan pada populasi yang memiliki karakteristik

relatif homogen.

b. Proportional Stratified Random Sampling

Teknik ini dapat dilakukan ketika populasi memiliki anggota yang

tidak homogen dan memiliki strata secara proposional (Sugiyono,

2012).

40

c. Disproportionate Stratified Random Sampling

Teknik ini dilakukan jika populasi memiliki strata namun kurang

proposional (Sugiyono, 2012).

d. Cluster Sampling

Teknik ini digunakan ketika menentukan sampel pada obyek yang

memiliki data atau sumber yang luas. Teknik ini sering dilakukan

dengan dua tahap, yaitu menentukan daerah sampel dan menentukan

orang-orang yang ada pada daerah tersebut secara sampling

(Sugiyono, 2012).

2. Nonprobability Sampling

Merupakan cara pengambilan sampel tanpa menggunakan kaidah-

kaidah peluang. Pengambilan sampel ini bersifat subyektif. Probabilitas

pemilihan elemen-elemen populasi tidak dapat ditentukan. Hal ini terjadi

karena setiap elemen populasi tidak memiliki peluang yang sama untuk

dipilih menjadi sampel (Nursiyono, 2015). Ini merupakan teknik

pengambilan sampel dimana tidak memberikan peluang yang sama bagi

setiap anggota populasi (Sugiyono, 2012). Teknik ini meliputi beberapa

cara, yaitu :

a. Sampling Sistematis

Merupakan teknik penentuan sampel berdasarkan nomor urut dari

anggota populasi. Misalnya hanya mengambil sampel dari anggota

yang memiliki nomor urut genap saja, atau nomor urut genap saja,

dan lain sebagainya.

41

b. Sampling Kuota

Merupakan teknik penentuan sampel dari populasi yang telah

memenuhi ciri-ciri tertentu sampai jumlah kuota yang diinginkan

terpenuhi (Sugiyono, 2012). Pengambilan sampel ini sering

dilakukan dalam survei opini publik (Nursiyono, 2015).

c. Sampling Insidental

Merupakan teknik penentuan sampel secara kebetulan, yaitu orang-

orang yang kebetulan bertemu dengan peneliti dan orang tersebut

dipandang cocok untuk dijadikan sampel (Sugiyono, 2012).

d. Sampling Purposive

Merupakan teknik penentuan sampel dengan beberapa

pertimbangan tertentu (Sugiyono, 2012). Dalam teknik ini,

pemilihan sampel berdasarkan pada ciri-ciri, sifat maupun

pengetahuan tertentu yang dianggap memiliki hubungan yang erat

dengan ciri-ciri atau sifat-sifat populasi yang telah ditentukan

sebelumnya.

e. Sampling Jenuh

Merupakan teknik pengambilan sampel apabila semua anggota

populasi digunakan sebagai sampel. Biasanya teknik ini dilakukan

apabila jumlah populasinya relatif kecil, seperti kurang dari 30 orang

(Sugiyono, 2012).

42

f. Snowball Sampling

Merupakan teknik pengambilan sampel dengan cara responden yang

berhasil diperoleh diminta menujukan responden lainnya secara

berantai. Teknik ini dilakukan ketika peneliti kurang mengerti

mengenai kondisi dan data populasi yang menjadi target

penelitiannya (Nursiyono, 2015).

Snowball sampling merupakan teknik penentuan sampel dimana

jumlah awalnya kecil, kemudian jumlahnya bertambah (Sugiyono,

2012).

2.10.2 Ukuran Sampel

Penentuan jumlah sampel menurut (Guritno et al., 2011) juga dapat

disesuaikan dengan alat statistik yang akan digunakan. Berikut adalah

jumlah sampel sesuai dengan alat analisinya :

a. Dalam multiple regression analysis, aturan umum yang digunakan

untuk menentukan ukuran sampel adalah melalui perbandingan atau

rasio dari observasi dengan variabel independennya, minimum 5

berbanding 1 untuk setiap independen variabel dalam variat.

b. Dalam multiple discriminant analysis, rasio atau perbandingan

observasi dengan variabel independen adalah 20 berbanding 1.

c. Dalam factor analysis, minimum terdapat lima observasi pada setiap

variabel yang dianalisis atau minimum diperlukan ukuran sampel

sebesari 100.

43

d. Dalam structural equation modelling, memerlukan ukuran sampel

antara 100 hingga 200.

Menurut Champion dalam (Indrawan & Yaniawati, 2014), uji

statistik akan efektif jika sampel yang digunakan berjumlah 120 sampai

dengan 250.

Menurut Barclay dalam (Hair et al., 2011), penentuan jumlah sampel

dapat dilakukan dengan rule of thumb, yaitu jumlah anak panah (path) dikali

dengan sepuluh. Sedangkan Maholtra dalam (Indrawan & Yaniawati, 2014)

menjelaskan bahwa ukuran sampel yang diambil dapat ditentukan dengan

lima dikali dengan jumlah variabel yang digunakan dalam penelitian.

Penentuan jumlah sampel yang dikembangkan oleh Roscoe dalam

(Sugiyono, 2012) adalah sebagai berikut :

1. Ukuran sampel yang layak dalam penelitian adalah antara 30 sampai

dengan 500

2. Bila sampel dibagi dengan kategori (misalnya pria-wanita, pegawai

negeri-swasta, dan lainnya), maka jumlah anggota sampel setiap

kategori minimal 30

3. Bila dalam penelitian akan melakukan analisis dengan multivariate

(korelasi atau regresi berganda) maka jumlah anggota sampel minimal

10 kali dari jumlah variabel yang diteliti. Misalnya variabel

penelitiannya ada 5 (independen + dependen), maka jumlah

sampelnya adalah 10 x 5 = 50

44

4. Untuk penelitian eksperimen yang sederhana, yang menggunakan

kelompok eksperimen dan kelompok kontrol, maka jumlah anggota

sampel masing-masing antara 10 sampai 20

Selain beberapa teknik penentuan ukuran sampel diatas, penentuan

jumlah sampel juga dapat menggunakan rumus Slovin. Rumus Slovin

biasanya digunakan untuk survei dimana jumlah populasi terlalu besar

sehingga diperlukan sebuah rumus untuk memperkecil jumlah sampel tapi

tetap mewakili populasi secara keseluruhan. Rumus Slovin

mempertimbangkan batas ketelitian yang dapat mempengaruhi kesalahan

dalam pengambilan sampel (Putra, 2018). Rumus slovin adalah sebagai

berikut :

𝑛 =N

(1 + 𝑁 𝑒2) (2.1)

Keterangan :

n = Ukuran sampel

N = Ukuran populasi

e = Batas taraf kesalahan

2.11 Skala Likert

Skala Likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat dan persepsi

seseorang ataupun sekelompok orang tentang sebuah fenomena sosial (Sugiyono,

2013). Nama skala likert diambil dari nama pendidik dan ahli psikolog asal

45

Amerika Serikat yaitu Rensis Likert yang mengembangkan skala ini untuk

mengukur sikap masyarakat sejak tahun 1932.

Skala merupakan teknik penetapan data yang bersifat mengukur, karena

diperoleh hasil ukur yang berbentuk angka-angka (Indrawan & Yaniawati, 2014).

Menurut (Sugiyono, 2013), untuk analisis kuantitatif, jawaban dari setiap

instrumen dapat diberi skor seperti berikut :

Tabel 2.1 Skala Likert

Jawaban Bobot

Sangat setuju / selalu / sangat positif 5

Setuju / sering / positif 4

Ragu-ragu / kadang-kadang / netral 3

Tidak setuju / hampir tidak pernah / negatif 2

Sangat tidak setuju / tidak pernah / sangat negatif 1

Ada beberapa asumsi yang menjadi ciri dari skala likert, yaitu (Indrawan &

Yaniawati, 2014).

a. Sikap merupakan prakondisi dari perilaku dan ada pada ranah personality

b. Sikap manusia terhadap objek terdiri atas sikap positif, negatif, dan netral

c. Data sikap memiliki skala ukur ordinal yang mewakili tiga pilihan sikap

d. Variabel yang diukur akan dijabarkan menjadi indikator variabel,

selanjutnya indikator tersebut dijadikan sebagai bahan untuk menyusun

butir-butir instrumen

e. Banyaknya butir dalam satu variabel ditentukan oleh tingkat keterukuran

validitas dan reliabilitasnya masing-masing.

f. Butir-butir instrumen dapat berupa pertanyaan maupun pernyataan

46

Menurut Black & Champion dalam (Soehartono, 2011), skala likert memiliki

beberapa kelebihan dan kelemahan, yaitu :

Tabel 2.2 Kelebihan dan Kelemahan Skala Likert

Kelebihan Kelemahan

Mudah dibuat dan

ditafsirkan

Tidak ada arti yang konsisten yang dapat diberikan

pada data mentah yang berasal dari pengukurannya

Bentuk yang paling umum Diasumsikan bahwa setiap butir dalam skala

mempunyai bobot yang sama sehubungan dengan

butir yang lain. Asumsi ini mungkin tidak benar.

Bersifat luwes Orang yang mempunyai nilai yang sama mungkin

memiliki ciri yang berbeda

Mengukur pada tingkat

skala ordinal

Validitas skala ini masih dipertanyakan

2.12 PLS-SEM

Structural Equation Modelling (SEM) merupakan analisis yang

menggabungkan pendekatan factor analysis, structural model dan path analysis.Ini

membuat SEM dapat melakukan tigas macam analisis secara serentak, yaitu

pengecekan validitas dan reliabilitas instrumen, pengujian model hubungan antar

variabel dan kegiatan untuk mendapatkan model yang cocok untuk prediksi

(Sugiyono, 2012).

Sedangkan menurut (Gusti, 2017), SEM merupakan salah satu teknik analisis

multivariat yang digunakan untuk menganalisis hubungan antar variabel yang lebih

kompleks dibandingkan dengan analisis regresi berganda dan analisis faktor.

47

Hair et al (1998) dalam (Sugiyono, 2012), mendeskripsikan langkah-langkah

dalam SEM adalah sebagai berikut :

a. Pengembangan Model Berbasis Teori.

Dalam tahapan ini, mengembangkan suatu model berdasarkan

kajian-kajian teoritik untuk selanjutnya model ini akan diuji berdasarkan

atas data empirik melalui SEM.

b. Mengkonstruksi Diagram Jalur untuk Hubungan Kausal

Diagram jalur ini akan digunakan untuk melihat hubungan kausal

antara variabel endogen dan variabel eksogen. Hubungan ini akan

divisualisasikan dalam bentu gambar yang mudah dan jelas untuk

dipahami.

c. Mengkonversi Diagram Jalur ke Dalam Model Struktural dan Model

Pengukuran

Merupakan tahapan dimana diagram jalur di konversikan ke dalam

bentuk persamaan atau model matematika baik dalam model struktural

maupun model pengukuran

d. Memilih Matrik Input dan Estimasi Model

Matrik input dapat berupa matrik korelasi atau matrik varians-

kovarians. Matrik korelasi akan dapat memperlihatkan dua hal yaitu jalur

yang memiliki efek kausal yang lebih dominan dibandingkan dengan jalur

lain dan variabel eksogen yang efeknya terhadap variabel endogen lebih

besar dibanding dengan variabel eksogen lainnya.

48

Matrik korelasi digunakan untuk memperoleh kejelasan tentang pola

hubungan kausal antar variabel laten. Sedangkan, matrik varians-

kovarians digunakan untuk pengujian model yang telah dilandasi berbagai

teori, hasil analisis hanya digunakan untuk eksplanasi fenomena yang

diteliti atau untuk keperluan prediksi.

e. Menilai Identifikasi Model Struktural

Dalam analisis model struktural sering ditemui permasalahan pada

proses pendugaan parameter. Ketidakmampuan model dalam

menghasilkan identifikasi yang tepat akan menyebabkan proses

perhitungan terganggu. Gejala-gejala yang sering muncul akibat

identifikasi yang tidak tepat ini adalah sebagai berikut :

- Terdapat kesalahan standar yang terlalu besar

- Matriks informasi yang disajikan tidak sesuai harapan

- Matriks yang diperoleh tidak definitif positif

- Terdapat kesalahan varians yang negatif

- Terdapat korelasi yang tinggi antar koefisien hasil dugaan ( > 0,9 )

f. Evaluasi Kecocokan Model Berdasarkan Kriteria Goodness-Of-Fit

Dalam analisis menggunakan SEM, asumsi-asumsi mengenai model

maupun asumsi mengenai pendugaan parameter dan pengujian hipotesis

merupakan hal yang perlu diperhatikan. Berikut merupakan asumsi yang

berkaitan dengan model, antara lain :

- Semua hubungan antar variabel berbentuk linear

- Model yang dikembangkan bersifat aditif

49

Sedangkan asumsi-asumsi yang berkaitan dengan pendugaan

parameter dan pengujian hipotesis adalah sebagai berikut :

- Pengambilan sampel secara acak

- Data harus lengkap

- Tidak ada data aneh

- Ukuran sampel minimal 100

- Penyebaran data bersifat normal

- Tidak ada multikolinieritas

Uji kesesuaian antar model teoritis dan data empiri dapat dilihat

melalui tingkat goodness of fit statistics. Beberapa statistik yang

digunakan contohnya adalah Chi Kuadrat untuk p > 0,05; RMSEA < 0,08;

GFI > 0,9 dan pengujian statistik lainnya. Jika tidak ada perbedaan antara

model teoritis dengan data empiri maka model teoritis dapat dikatakan

sesuai.

g. Interpretasi dan Modifikasi Model

Merupakan tahapan terakhir yaitu interpretasi terhadap model

struktural yang menggunakan matrik kovarians dan interpretasi analisa

jalur yang menggunakan matrik korelasi. Interpretasi analisa jalur dilihat

dari efek langsung, efek tidak langsung dan efek total.

Partial Least Square (PLS) dikembangkan oleh Herman Wold pada tahun

1975. Partial Least Square-Structural Equation Modelling (PLS-SEM) merupakan

salah satu metode yang digunakan dalam menganalisis sebuah data karena dapat

50

digunakan pada setiap jenis skala data seperti data interval, data nominal, dan data

rasio serta syarat asumsi yang lebih fleksibel (Yamin & Kurniawan, 2011).

PLS-SEM lebih diutamakan untuk mengembangkan kebenaran teori dalam

penelitian yang bersifat eksploratori sehingga tujuan utama penggunaannya adalah

untuk melakukan prediksi dan penjelasan variabel laten (Widarjono, 2015).

Menurut (Yamin & Kurniawan, 2011) ada beberapa alasan untuk

menggunakan PLS-SEM yaitu :

a. Algoritma PLS tidak terbatas hanya untuk hubungan antara indikator

dengan konstrak latennya yang bersifat reflektif saja tapi juga dapat

digunakan untuk hubungan yang bersifat formatif.

b. Dapat digunakan untuk mengukur jalur model dengan ukuran sampel yang

kecil.

c. Dapat digunakan untuk model yang sangat kompleks tanpa mengalami

masalah dalam estimasi data.

d. Dapat dilakukan ketika distribusi data sangat miring (skew).

Terdapat dua model evaluasi di dalam PLS yaitu outer model dan inner model

(Yamin & Kurniawan, 2011; Hair et al., 2011; Widarjono, 2015; Haryono &

Wardoyo, 2013; Subiyakto et al., 2016).

1. Evaluasi Pengukuran Model (Outer Model)

Evaluasi pengukuran model dapat meliputi convergent validity dan

discriminant validity. Convergent validity terdiri atas individual item

51

reliability, internal consistency atau construct reliability, dan average

variance extracted.

a. Convergent Validity

1) Individual Item Reliability

Dapat dilihat dari standardize loading factor yang

menggambarkan besarnya korelasi antara setiap indikator

dengan konstraknya. Nilai loading factor baru dapat dikatakan

valid atau ideal jika lebih besar dari 0,7. Tapi, Yamin dan

Kurniawan (2011) berpendapat bahwa nilai loading factors >

0,5 sudah dapat dikatakan valid. Jika dibawah nilai tersebut,

maka item akan dikeluarkan dari model yang ada.

2) Internal Consistency Reliability

Dapat dilihat dari composite reliability atau cronbach’s alpha.

Namun, nilai composite reliability dianggap lebih baik dalam

mengukur internal consistency jika dibandingkan dengan

cronbaach’s alpha karena composite reliability tidak

mengasumsikan kesamaan boot dari tiap indikatornya.

Cronbach’s alpha akan memberikan estimasi yang terlalu

rendah. Nilai batas untuk cronbach’s alpha maupun composite

reliability adalah 0,7 yang sudah dapat diterima. Sedangkan

diatas 0,7 berarti sangat memuaskan.

52

Formula untuk Composite Reliability adalah

𝐶𝑅 =(∑ λ𝑖)

2

(∑ λ𝑖)2 + ∑ 𝜀𝑖 (2.2)

Keterangan :

λ𝑖 = Loading Factors

𝜀𝑖 = 1- λ𝑖2

3) Average Variance Extracted (AVE)

Nilai average variance extracted (AVE) mendeskripsikan

besaran varian variabel yang dikandung oleh konstrak laten.

Nilai batasan untuk AVE adalah 0,5. Nilai AVE harus lebih

besar dari 0,5 untuk dapat dikatakan telah menunjukkan

convergent validity yang baik.

Formula untuk Average Variance Extacted (AVE)

𝐴𝑉𝐸 =∑ λ𝑖

2

∑ λ𝑖2 + ∑ 𝜀𝑖

(2.3)

Keterangan

λ𝑖 = Loading Factors

𝜀𝑖 = 1- λ𝑖2

b. Discriminant Validity

Discriminant validity dapat dilakukan dengan dua cara yaitu

dengan nilai cross loading antar indikator dan cross loading

Fornell-Lacker’s. Cross loading antar indikator akan

membandingkan korelasi antar indikator dengan konstraksnya dan

konstrak dari blok lainnya. Bila korelasi antara indikator dengan

53

konstraknya lebig tinggi dibandingkan dengan konstrak blok lain,

maka artinya konstrak tersebut memprediksi ukuran pada blok

tersebut lebih baik daripada blok lainnya. Sedangkan, nilai cross

loading Fornell-Lacker’s akan melihat nilai akar dari AVE, nilai

akar AVE ini harus lebih tinggi jika dibandingkan dengan korelasi

antar konstrak dengan konstrak lainnya atau nilai AVE lebih tinggi

dari kuadrat korelasi antar konstrak. Cross loading antar indikator

termasuk dalam kriteria longgar, sedangkan cross loading Fornell-

Lacker’s adalah kriteria yang konservatif.

2. Evaluasi Struktural Model (Inner Model)

Dalam melakukan evaluasi struktural model terdapat beberapa tahapan

yang dapat dilakukan yaitu path coefficient (𝛽), nilai R2 (coefficient of

determination), nilai t-test, uji f2 (effect size), Q2 (predictive relevance) dan

q2 (relative impact).

a. Path coefficient (𝛽)

Path coefficient digunakan untuk mengevaluasi signifikansi

hubungan antar konstrak. Nilai ambang batas untuk path

coefficient adalah 0,1 untuk menyatakan bahwa jalur yang diteliti

memiliki pengaruh di dalam model.

b. R2 (coefficient of determination)

R2 digunakan untuk mengukur seberapa besar variabel laten

dependen dijelaskan oleh variabel laten independen. Standar

54

pengukuran untuk R2 adalah 0,67 dikatakan substansial atau kuat,

0,33 adalah moderat dan dibawah 0,19 adalah lemah.

c. t-test

Nilai t-test dilihat dengan menggunakan metode bootstraping

melalui uji two-tailed dengan tingkat signifikansi sebesari 0,05

untuk menguji hipotesis penelitian. Hipotesis penelitian baru dapat

dikatakan diterima jika nilai t-test lebih besar dari 1,96.

d. f2 (effect size)

Pengujian f2 dilakukan untuk memprediksi pengaruh variabel

tertentu terhadap variabel lainnya dalam struktur model. Batasan

nilai untuk f2 adalah 0,02 untuk pengaruh kecil, 0,15 untuk

pengaruh menengah dan 0,35 untuk pengaruh besar. Rumus

perhitungan f2 adalah sebagai berikut :

𝑓2 = 𝑅2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 − 𝑅2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒

1 − 𝑅2𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒

(2.4)

Dengan 𝑅2𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 adalah coefficient of determination dan

𝑅2𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 adalah nilai yang ada diluar R.

e. Q2 (predictive relevance)

Pengujian Q2 dilakukan untuk dapat memberikan bukti bahwa

variabel tertentu yang digunakan dalam suatu model yang dibuat

memiliki keterkaitan prediktif (prodeictive relevance) dengan

variabel lainnya dalam model tersebut. Pengujian ini dilakukan

dengan menggunakan metode blindfolding dengan nilai ambang

batas pengukuran di atas nol.

55

f. q2 (relative impact)

Pengujian q2 dilakukan untuk mengukur pengaruh relatif dari

sebuah keterkaitan antara prediktif sebuah variabel tertentu dengan

variabel lainnya. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan

metode blindfolding dengan nilai ambang batas pengukuran yaitu

0,02 untuk pengaruh kecil, 0,15 untuk pengaruh sedang dan 0,35

untuk pengaruh besar. Rumus perhitungan q2 adalah sebagai

berikut :

𝑞2 = 𝑄2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 − 𝑄2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒

1 − 𝑄2𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 (2.5)

Dengan 𝑄2𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 adalah predictive relevance dan 𝑄2𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒

adalah nilai yang ada diluar Q.

2.13 SmartPLS

SmartPLS merupakan salah satu software open source atau gratis yang dapat

digunakan untuk melakukan analisis menggunakan PLS-SEM. SmartPLS

dikembangkan oleh University of Hamburg, Jerman.

Dalam SmartPLS terdapat beberapa istilah (Hussein, 2015), yaitu :

1. Konstruk Eksogen

Konstruk eksogen adalah variebl independen yang tidak diprediksi oleh

variabel-variabel lain yang terdapat dalam model. Ini merupakan variabel

yang mempengaruhi variabel yang mempengaruhi variabel endogen.

56

2. Konstruk Endogen

Konstruk endogen adalah variabel dependen yang merupakan faktor-faktor

yang diprediksi oleh satu atau beberapa konstruk. Konstruk endogen dapat

memprediksi satu atau beberapa konstruk endogen lainnya, namun hanya

dapat berhubungan kausal dengan konstruk endogen.

3. Latent Variable

Variabel laten adalah variabel yang tidak dapat diamati dan diukur secara

langsung, nilai kuantitatifnya tidak dapat diketahui secara langsung.

4. Observed Variable

Variabel ini sering disebut variabel manifest. Variabel ini adalah variabel

yang besaran kuantitatifnya dapat diketahui secara langsung, misalnya dari

skor respon subyek terhadap instrumen pengukuran.

Gambar 2.6 Konstruk dalam SmartPLS 3.0 (Hussein, 2015)

57

2.14 Pengembangan Model dan Hipotesis Penelitian

2.14.1 Pengembangan Model Penelitian

Penelitian ini menggunakan 6 variabel yang diambil dari D&M IS

Success Model yang dikembangkan oleh DeLone dan McLean pada tahun

2003 dan Technology Acceptance Model (TAM) yang dikembangkan oleh

Davis pada tahun 1986 yang kemudian dikembangkan oleh Oktavianti pada

tahun 2007.


Beberapa peneliti sebelumnya telah melakukan penelitian yang

dapat mendukung model dalam penelitian ini. Penelitian (Pai & Huang,

2011) telah membuktikan bahwa information quality, system quality dan

service quality memiliki pengaruh terhadap perceived ease of use dan

perceived usefulness. Penelitian (Groho et al., 2014; Wu, 2013) juga telah

meneliti hubungan antara information quality, system quality dan service

quality terhadap perceived ease of use dan perceived usefulness. Berikut

adalah hasil dari penelitian-penelitian tersebut :

Information

Quality

System Quality

Service Quality

Perceived Usefulness

Perceived Ease of Use

Acceptance

of IT

58

Tabel 2.3 Hasil Penelitian Sebelumnya

Peneliti Hipotesis Diterima Hipotesis Ditolak

Pai &

Huang,

2011

- information quality,

system quality dan service

quality → perceived

usefulness

- information quality,

system quality dan service

quality → perceived ease

of use

-

Wu, 2013 - information quality, →

perceived usefulness

- system quality dan service

quality → perceived ease

of use

- system quality dan

service quality →


- information quality, →

perceived ease of use

Groho et al.,

2014

- information quality, dan

service quality →


- information quality, dan

system quality →


- system quality →


- service quality →


Sedangkan (Fatmasari et al., 2013; Apriyanto, 2015; Hussain et al.,

2016) telah melakukan penelitan untuk menemukan hubungan antara

variabel perceived usefulness dan perceived ease of use dengan acceptance

of IT.

Berikut adalah penjelasan untuk masing-masing variabel dalam

penelitian ini,

1. Information Quality (IQ)

Kualitas informasi merupakan sebuah karakteristik output atau

keluaran sistem yang diinginkan oleh pengguna (DeLone & McLean,

59

2016). Berikut beberapa indikator yang digunakan dalam penelitian

terdahulu untuk variabel ini.

Tabel 2.4 Indikator Information Quality Penelitian Terdahulu

Peneliti Indikator

DeLone & McLean (2003) Completeness, Ease of

Understanding, Personalization,

Relevance, Security

Nurhasan Nugroho, Ema Utami dan

Emha Taufiq (2013)

Completeness, Format,

Relevance, Accurate, Timeless

Tri Cahya Wishnu Groho, Wing

Wahyu Winarno dan Adhistya Erna

Permanasari (2014)

Completeness, Accuracy,

Format, Currency

Khalid A. Eldrandaly, Soaad M.

Naguib, dan Mohammed M. Hassan

(2015)

Accuracy, Completeness, Ease of

Interpretation, Relevancy,

Reliability, Timeless, Clarity

2. System Quality (SQ)

Kualitas sistem merupakan kombinasi dari hardware dan software

dalam mengolah data, ini berfokus pada perfoma sistem itu sendiri

(Yuliana et al., 2016). Ini merupakan karakteristik yang diinginkan

pengguna dari sistem informasi itu sendiri (DeLone & McLean, 2016).

Berikut beberapa indikator yang digunakan dalam penelitian terdahulu

untuk variabel ini.

Tabel 2.5 Indikator System Quality Penelitian Terdahulu

Peneliti Indikator

DeLone & McLean (2003) Adaptability, Availability,

Reliability, Response Time,

Usability

Nurhasan Nugroho, Ema Utami

dan Emha Taufiq (2013)

Ease of Use, Reliability, Response

Time, Flexibility, Security

60


Wahyu Winarno dan Adhistya

Erna Permanasari (2014)

Reliability, Integration,

Accessibility, Navigation

Khalid A. Eldrandaly, Soaad M.

Naguib, dan Mohammed M.

Hassan (2015)

Functionality, Response Time,

Reliability, User Friendless, Error

Recovery, Database Content

3. Service Quality (SEQ)

Kualitas pelayanan merupakan kualitas dukungan yang diterima

pengguna dari organisasi sistem informasi (DeLone & McLean, 2016). Ini

merupakan pemberian layanan sesuai dengan harapan dan keinginan

penggunanya (Yuliana et al., 2016).

Berikut beberapa indikator yang digunakan dalam penelitian

terdahulu untuk variabel ini.

Tabel 2.6 Indikator Service Quality Penelitian Terdahulu

Peneliti Indikator

DeLone & McLean (2003) Assurance, Empathy,

Responsiveness Pujo Hari Saputro, A. Djoko Budiyanto,

dan Alb. Joko Santoso (2015)

Nurhasan Nugroho, Ema Utami dan Emha

Taufiq (2013)

Jaminan dan Asuransi

Tri Cahya Wishnu Groho, Wing Wahyu

Winarno dan Adhistya Erna Permanasari

(2014)

Reliability,

Responsiveness,

Assurance, Empathy

4. Perceived Usefulness (PU)

Perceived usefulness atau persepsi kegunaan ini menurut (Davis,

1989) dalam (Pratiwi et al., 2017) merupakan tingkat keyakinan seseorang

dalam penggunaan suatu sistem mampu meningkatkan kinerja para

61

penggunanya. Berikut beberapa indikator yang digunakan dalam

penelitian terdahulu untuk variabel ini.

Tabel 2.7 Indikator Perceived Usefulness Penelitian Terdahulu

Peneliti Indikator

Fred D. Davis (1989) Work More Quickly, Job

Performance, Increase

Productivity, Effectiveness, Makes

Job Easier, Useful




Makes Job Easier, Useful, Increase

Productivity

Mirna Tria Pratiwi, Farida

Indriani, dan J. Sugiarto (2017)

Meningkatkan Produktifitas,

Meningkatkan Keefektifan,

Mengurangi Waktu Transaksi,

Bermanfaat

5. Perceived Ease of Use (PEU)

Perceived ease of use atau persepsi kemudahan ini menurut (Davis,

1989) dalam (Pratiwi et al., 2017) merupakan tingkat keyakinan seseorang

bahwa dalam penggunaanya akan bebas dari usaha. Pengguna terlepas

dari kesulitan atau tidak membutuhkan upaya dalam penggunaannya.

Berikut beberapa indikator yang digunakan dalam penelitian terdahulu

untuk variabel ini.

Tabel 2.8 Indikator Perceived Ease of Use Penelitian Terdahulu

Peneliti Indikator

Fred D. Davis (1989) Easy to Learn, Controllable, Clear &

Understandable, Flexible, Easy to

Become Skillful, Easy to Use




Easy to Use, Easy to Learn, Easy to

Become Skillful

62

6. Acceptance of IT (AI)

Acceptance of IT atau penerimaan teknologi informasi ini

merupakan tingkat penerimaan pengguna dalam menggunakan sistem

informasi (Fatmasari, Dewi, & Kunang, 2013). Berikut beberapa

indikator yang digunakan dalam penelitian terdahulu untuk variabel ini.

Tabel 2.9 Indikator Acceptance of IT Penelitian Terdahulu

Peneliti Indikator

Arif Surachman (2008) Intensitas Penggunaan dan

Penggunaan Sistem Secara Aktual Fatmasari, Ratna Dewi dan Yessi

Novaria Kunang (2013)

2.14.2 Pengembangan Hipotesis Penelitian

Hipotesis adalah jawaban yang bersifat sementara terhadap

permasalahan dalam sebuah penelitian, sampai dibuktikan melalui data

yang dikumpulkan (Siswanto, 2012). Menurut Kerlinger dalam (Sangadji &

Sopiah, 2010), hipotesis merupakan pernyataan dugaan (conjectural)

tentang hubungan antara dua variabel atau lebih. Sedangkan menurut

Buckley et al. dalam (Sangadji & Sopiah, 2010), hipotesis adalah suatu

pernyataan sederhana mengenai harapan peneliti akan hubungan antara

variabel-variabel dalam suatu masalah untuk diuji dalam penelitian.

Dapat disimpulkan bahwa hipotesis merupakan jawaban sementara

yang telah memiliki kebenaran tetapi masih membutuhkan pengujian atau

pembuktian melalui analisis data-data yang dikumpulkan.

Dari model penelitian, dapat dibuat 8 hipotesis yang akan digunakan

dalam penelitian ini, yaitu sebagai berikut :

63

1. H1 = Apakah Information Quality (IQ) berpengaruh terhadap Perceived

Usefulness (PU)?

2. H2 = Apakah Information Quality (IQ) berpengaruh terhadap Perceived

Ease of Use (PEOU)?

3. H3 = Apakah System Quality (SQ) berpengaruh terhadap Perceived

Usefulness (PU)?

4. H4 = Apakah System Quality (SQ) berpengaruh terhadap Perceived

Ease of Use (PEOU)?

5. H5 = Apakah Service Quality (SEQ) berpengaruh terhadap Perceived

Usefulness (PU)?

6. H6 = Apakah Service Quality (SEQ) berpengaruh terhadap Perceived

Ease of Use (PEOU)?

7. H7 = Apakah Perceived Usefulness (PU) berpengaruh terhadap

Acceptance of IT (AI)?

8. H8 = Apakah Perceived Ease of Use (PEOU) berpengaruh terhadap


64

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Pendekatan Penelitian

Penelitian evaluasi penerimaan aplikasi Mobile AIS ini dilakukan dengan

menerapkan pendekatan kuantitatif dan menggunakan strategi penelitian yang

berurutan sesuai dengan tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menganalisis faktor-

faktor penerimaan aplikasi Mobile AIS UIN Syarif Hidayatullah dan menguji

beberapa hipotesis terkait dengan faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan

pengguna terhadap aplikasi Mobile AIS. Peneliti menggunakan pendekatan

kuantitatif sehingga diperlukan metode pengumpulan data dan analisis data untuk

menyelesaikan penelitian ini.

Pengumpulan data yang dilakukan pada penelitian ini adalah dengan

menggunakan kuisioner. Selain itu, peneliti juga melakukan observasi langsung

terhadap aplikasi Mobile AIS, hasil dari observasi ini ditujukan sebagai data

tambahan dalam diskusi penelitian ini. Sedangkan untuk analisis data dilakukan

secara statistik dengan menggunakan aplikasi pengolah statistik. Perangkat lunak

yang digunakan dalam penelitian ini adalah Ms. Word 2016 untuk penulisan

laporan, Ms. Excel 2016 untuk pengolahan data demografis, dan SmartPLS 3 untuk

mengolah data dari responden yang dikumpulkan melalui kuisioner.

Penelitian ini menggunakan metode analisis data yaitu PLS-SEM. Alasan

peneliti menggunakan metode ini adalah karena pernyataan Hair et al. yang

menyatakan jika penelitian berupa perpanjangan dari teori yang ada, maka

disarankan untuk menggunakan PLS-SEM (Hair et al., 2011)

65

3.2 Metode Pengumpulan Data

3.2.1 Studi Pustaka

Peneliti melakukan pembelajaran terhadap beberapa literatur yang

berhubungan dengan penelitian ini untuk mendukung proses penelitian.

Diantaranya adalah buku-buku mengenai metode penelitian kuantitatif,

Technology Acceptance Model (TAM), D&M IS Success Model, PLS-SEM

dan SmartPLS. Selain itu, peneliti juga membaca artikel atau jurnal yang

terkait dengan penelitian penerimaan pengguna sebagai sumber referensi

untuk mengetahui hasil-hasil yang telah didapatkan dalam penelitian

sebelumnya sehingga dapat mengetahui kelebihan dan kekurangan dari

penelitian-penelitian tersebut. Berikut adalah beberapa penelitian sejenis

yang dijadikan peneliti sebagai referensi dalam penelitian ini.

66

Tabel 3.1 Literatur Penelitian Sejenis

Judul Tahun Penulis Teknik

Analisis Model Hasil

Evaluasi Kesuksesan

Implementasi Aplikasi

Pengelolaan Tugas Belajar di

BPK

2014

Tri Cahya Wisnhu

Groho, Wing Wahyu

Winarno, Adhistya

Erna Permanasari

PLS-SEM

TAM &

Updated IS

Success

Model

Terdapat beberapa hipotesis yang diterima

dalam penelitian ini, yaitu Kualitas Sistem dan

Kualitas Informasi berpengaruh positif terhadap

kemudahan. Kualitas Informasi dan Kualitas

Layanan berpengaruh positif terhadap kegunaan.

Kegunaan dan Kemudahan berpengaruh positif

terhadap kepuasan pengguna. Dan Kepuasan

pengguna berpengaruh positif terhadap Manfaat

Bersih.

Ada dua hipotesis yang ditolak yaitu pengaruh

positif antara Kualitas Sistem dengan Kegunaan dan

pengaruh positif antara Kualitas Layanan dengan

Kemudahan. Dua hipotesis ini dianggap tidak

memiliki pengaruh yang positif

Evaluasi Aplikasi Sistem

Informasi Penerimaan Online

Menggunakan Information

Systems Success Model

2016 Achmad Ramadhani,

Edwin Riksakomara PLS-SEM

IS Success

Model

Terdapat 4 hipotesa yang dinyatakan

berpengaruh signifikan yaitu Information Quality

terhadap Intention to Use, Intention to Use terhadap

User Satisfaction dan Net Benefit, serta antara User

Satisfaction dengan Net Benefit.

67



Analisis Pengaruh Faktor

Kemudahan & Manfaat

Terhadap Penerimaan Pengguna

Sistem Informasi Data Pokok

Pendidikan Dasar

2014

Nurmaini Dalimunthe,

Astuti Meflinda,

Syahrul Azmi

Regresi

Berganda

TAM

Modifikasi

Oktivianti

(2007)

Hasil dari penelitian ini menyatakan bahwa

perceived ease of use dan perceived usefulness

berpengaruh signifikan secara parsial terhadap

penerimaan. Serta, perceived ease of use dan

perceived usefulness secara bersama-sama juga

memiliki pengaruh signifikan secara parsial

terhadap penerimaan.

Penerapan TAM dalam

Pengujian Model Penerimaan

Sistem Informasi Keuangan

Daerah

2016 Fran Sayekti, Pulasna

Putarta PLS-SEM TAM


perceived ease of use berpengaruh terhadap

peneerimaan dan perceived usefulness tidak

berpengaruh terhadap penerimaan. Serta, perceived

ease of use dan perceived usefulness secara

bersama-sama mempengaruhi penerimaan.

Evaluation of the “e-Daftar”

System Using the TAM 2018

Rohalla Mohd Rosly,

Fariza Khalid

Regresi

Berganda TAM

Hubungan Perceived Ease of Use dengan

Attitude Towards Using lebih kuat dibandingkan

dengan hubungan Perceived Usefulness dengan

Attitude Towards Using

Measuring The Delone and

McLean Model of IS Succes

Applied to Banking Sector of

Turkey

2015 Busra Kutlu, Asil

Alyaka Regresi

D&M

Succes

Model

Kualitas Sistem tidak memiliki pengaruh

terhadap model yang digunakan. Tiga variabel

lainnya yaitu Kualitas Informasi, Kualitas Layanan

dan Kepuasan Pengguna memiliki pengaruh

terhadap Net Benefit

68



Penerapan Model TAM untuk

Menilai Tingkat Penerimaan

Nelayan terhadap Penggunaan

GPS

2015 Tasmil, Herman PLS-SEM TAM

Terdapat beberapa jalur yang dinyatakan

signifikan secara positif yaitu

- perceived ease of use terhadap perceived

usefulness dan attitude towards using,

- perceived usefulness terhadap attitude towards

using dan behavior intention to use,

- behavior intention to use terhadap actual use,

- actual use terhadap perceived facilities, dan

- perceived facilities terhadap attitude towards

using

Evaluasi Kesuksesan SI

Manajemen pada RSJ Menur

Surabaya

- Nurul Iriandani,

Hanim maria Astuti, PLS-SEM

D&M

Succes

Model

Hanya satu hipotesa yang diterima yaitu

intention to use berpengaruh positif terhadap net

benefit

Analisis Penerimaan Pelanggan

Terhadap Sistem Informasi

Website PLN dengan Model

TAM

2016 Nurmaini Dalimunthe,

Ger Mustofa

Regresi

Berganda TAM


perceived ease of use dan perceived usefulness

berpengaruh signifikan secara parsial terhadap

penerimaan. Serta, perceived ease of use dan

perceived usefulness secara bersama-sama juga

memiliki pengaruh signifikan secara parsial terhadap

penerimaan.

69



Model Evaluasi Kesuksesan dan

Penerimaan Sistem Informasi

E-Learning pada Lembaga

Diklat Pemerintah

2014 Haris Pamugar, Wing

Wahyu Winarno,

Warsun Najib

- UTAUT,

TAM,

D&M

Success

Model

Menghasilkan integrasi model baru

An Integrated Success Model

for Evaluating Information

System in Public Sectors

2012 Abdel Nasser H. Zaied - D&M

Succes

Model,

TAM


Proposed M-Learning Model

based on Two Models

2016 Ammar Khader

Mohammad Almasri

- D&M

Succes

Model,

TAM


70

3.2.2 Studi Lapangan

Studi lapangan merupakan penelitian yang dilakukan secara

langsung terhadap obyek yang sedang diteliti. Adapun teknik-teknik yang

dilakukan dalam studi lapangan ini adalah sebagai berikut :

1. Observasi

Pada tahapan ini, peneliti melakukan observasi secara langsung

terhadap aplikasi Mobile AIS dengan cara menggunakan Mobile AIS

untuk mengetahui proses terjadi pada aplikasi ini. Selain itu, peneliti

juga mengamati ulasan yang ada pada aplikasi Mobile AIS dengan

melihat data statistik aplikasi dari awal aplikasi tersebut rilis hingga

tanggal 12 Maret 2019 yang terdapat 62 ulasan untuk mengetahui

pendapat pengguna mengenai aplikasi tersebut.

2. Wawancara

Wawancara dilakukan peneliti sebagai studi pendahuluan untuk

mengumpulkan data-data yang dapat mendukung penelitian ini.

Wawancara dilakukan kepada beberapa expert di bidang evaluasi yaitu

Fitroh, M.Kom selaku dosen di UIN Syarif Hidayatullah dan Imam

Halim Mursyidin, M.Kom selaku IT Auditor. Kesimpulan yang

didapatkan peneliti dari wawancara yang dilakukan adalah bahwa

sebuah penelitian evaluasi terhadap aplikasi dapat dilakukan kapanpun

dan tidak ada batas waktu tertentu.

71

Selain itu, peneliti juga melakukan wawancara kepada salah satu staf

PUSTIPANDA yaitu Bapak Indra untuk mengetahui tentang aplikasi

Mobile AIS ini lebih dalam lagi.

3. Kuisioner

Pengumpulan data ini dilakukan dengan menyebarkan kuisioner secara

langsung maupun tidak langsung. Kuisioner disebarkan kepada

pengguna akhir aplikasi Mobile AIS yaitu mahasiswa UIN Syarif

Hidayatullah. Tujuan pembuatan kuisioner ini adalah untuk

menganalisis penerimaan pengguna terhadap aplikasi Mobile AIS serta

faktor apa saja yang mempengaruhi penerimaan pengguna dimana

daftar pernyataan mengacu pada model penelitian dan menggunakan

skala likert untuk skala penilaiannya. Penyebaran kuisioner secara

langsung dilakukan dengan tatap muka dengan calon responden,

sedangkan untuk penyebaran secara tidak langsung dilakukan dengan

bantuan fitur Google Forms untuk proses pengisian dan menggunakan

bantuan sosial media untuk proses penyebaran link kuisioner tersebut.

3.3 Metode Analisis Data

3.3.1 Model Penelitian

Berdasarkan studi literatur yang telah dilakukan peneliti

sebelumnya, model pada penelitian ini diadopsi dari Technology

Acceptance Model (TAM) oleh Davis (1989) yang dimodifikasi oleh

Oktavianti (2007) dan D&M IS Success Model oleh DeLone dan McLean

(2003). Model penelitian ini terdiri dari 8 variabel yaitu information quality,

72

system quality, service quality, perceived usefulness, perceived ease of use

dan acceptance of IT.


3.3.2 Indikator Penelitian

Berikut adalah penjabaran dari variabel dan indikator dari enam

variabel yang digunakan dalam penelitian:

Tabel 3.2 Indikator Penelitian

Kode Variabel Indikator

Definisi Referensi Kode Indikator

IQ Information

Quality

IQ1 Kelengkapan

Informasi yang

dihasilkan lengkap

mencakup seluruh

informasi yang

dibutuhkan oleh

pengguna dalam

pengambilan

keputusan

(DeLone &

McLean, 2003)

(Nugroho et al,

2013)

(Saputro et al,

2015)

(Groho et al,

2014)

(Eldrandaly,

2015)

(Hilmy et al,

2018)

(Zaeid, 2012)

IQ2 Mudah

dipahami

Informasi yang

dihasilkan oleh

sistem mudah

dipahami oleh

pengguna

73



IQ3 Relevan

Informasi yang

dihasilkan sesuai

dengan kebutuhan

pengguna

(Falina & Hudin,

2017)

(DeLone &

McLean, 2016)

IQ4-5 Akurat

Informasi yang

diberikan jelas dan

mencerminkan

maksud dari

informasi itu

IQ6 Ketepatan

Waktu

Ketepatan waktu

dari informasi yang

ada

IQ7 Kehandalan

Informasi

Kehandalan

informasi yang

disajikan oleh

sistem

SQ System

Quality

SQ1 Kehandalan

Sistem

Ketahanan sistem

dari kerusakan dan

kesalahan, serta

dapat melayani

kebutuhan

pengguna tanpa

adanya masalah

yang dapat

mengganggu

kenyamanan

pengguna

(DeLone &

McLean, 2003)

(Nugroho et al,

2013)

(Groho et al,

2014)

(Eldrandaly,

2015)

(Falina & Hudin,

2017)

(Hilmy et al,

2018)

(DeLone &

McLean, 2016)

(Zaeid, 2012)

(Saputro et al,

2015)

SQ2 Waktu

Respon

Kecepatan akses

yang dimiliki oleh

sistem dalam

kondisi optimal

ataupun kecepatan

pengguna dalam

menelusuri

informasi yang

dibutuhkan

SQ3 Keamanan Dilihat melalui

data tidak dapat

74



terhapus jika

terdapat kesalahan

dari pengguna

SQ4 Kenyamanan

Akses

Tingkat

kenyamanan

pengguna dalam

mengakses sistem

SQ5 Bahasa

Pengaruh bahasa

yang digunakan

oleh sistem

terhadap pengguna

SQ6 Realisasi

Ekspektasi

Kemampuan

sistem dalam

merealisasikan

ekspektasi

pengguna

SEQ Service

Quality

SEQ1 Jaminan

Pelayanan yang

diberikan oleh SI

mencakup

pengetahuan,

bebas dari bahaya,

resiko atau

keragua-raguan

(DeLone &

McLean, 2003)

(Kelana, 2016)

(Nugroho et al,

2013)

(Saputro et al,

2015)

(Groho et al,

2014)

(Hilmy et al,

2018)

(DeLone &

McLean, 2016)

SEQ2 Empati

Memahami

keperluan

pengguna sistem

informasi dan

kemudahan dalam

berkomunikasi

SEQ3 Responsif

Kecepatan sistem

dalam merespon

ketika pengguna

mengakses

informasi

SEQ4-

5 Pelayanan

Kualitas layanan

yang didapatkan

pengguna dari

sistem informasi

75



PU Perceived

Usefulness

PU1 Mempercepat

Kerja

Kemampuan

sistem untuk

membuat

pekerjaan lebih

cepat

(Davis, 1989)

(Surachman,

2008)

(Fatmasari et al,

2013)

(Groho et al,

2014)

(Pratiwi et al,

2017)

PU2 Efektif

Kemampuan

sistem untuk

membuat kerja

menjadi lebih

efektif

PU3 Berguna

Kemampuan

sistem untuk

menjadi sangat

bermanfaat bagi

penggunanya

PEU Perceived

Ease of Use

PEU1 Mudah

Dipelajari

Tingkat

kemudahan sistem

untuk dipelajari

penggunanya

(Davis, 1989)

(Surachman,

2008)

(Fatmasari et al,

2013)

(Groho et al,

2014)

(Pratiwi et al,

2017)

(Zaeid, 2012)

PEU2 Mudah

Dikelola

Tingkatan sistem

yang mudah di

kontrol oleh

penggunanya

PEU3

Jelas &

mudah

dipahami

Tingkatan sistem

yang jelas dan

mudah dipahami

oleh pengguna

PEU4

Mudah

menjadi

terampil

Kemudahan

pengguna untuk

dapat terampil

dalam

menggunakan

sistem

PEU5 Mudah

Digunakan

Kemudahan

pengguna dalam

menggunakan

sistem

76



AI Acceptance

of IT

AI1 Sikap

Penggunaan

Kecenderungan

pengguna untuk

tetap menggunakan

sistem

(Fatmasari et al,

2013)

(Surachman,

2008) AI2-3

Penggunaan

Aktual

Frekuensi

penggunaan sistem

3.3.3 Perancangan Kuisioner

Berdasarkan model penelitian yang digunakan dalam penelitian ini,

dilakukan perancangan kuisioner untuk nantinya dijadikan sumber data

utama untuk mengetahui tingkat penerimaan serta faktor-faktor yang

mempengaruhi penerimaan pengguna terhadap aplikasi Mobile AIS UIN

Syarif Hidayatullah. Kuisioner yang dirancang terdiri dari 9 pertanyaan

umum mengenai profil dari responden untuk kemudian menjadi data

demografis penelitian dan 29 pernyataan pengujian yang telah disesuaikan

dengan variabel-variabel pada model penelitian.

Penelitian ini menggunakan skala likert pada pengisian kuisioner

dengan skala penilaiannya menggunakan lima pilihan jawab yaitu :

Tabel 3.3 Bobot Skala Likert

Jawaban Bobot

Sangat setuju / selalu / sangat positif 5

Setuju / sering / positif 4

Ragu-ragu / kadang-kadang / netral 3

Tidak setuju / hampir tidak pernah / negatif 2

Sangat tidak setuju / tidak pernah / sangat negatif 1

77

Kuisioner ini terbagi menjadi dua bagian. Pertama, pertanyaan

mengenai profil responden. Dan kedua, pertanyaan mengenai penerimaan

responden terhadap aplikasi Mobile AIS. Pertanyaan profil responden yang

terdiri dari 9 pertanyaan dapat dilihat pada Tabel 3.3 dibawah ini.

Tabel 3.4 Pertanyaan Profil Responden

NO Pertanyaan Pilihan Jawaban

1 Nama

2 Email/Telepon

3 Jenis Kelamin Perempuan Laki-Laki

4 Fakultas Fakultas Dirasat Islamiyah (FDI)

Fakultas Ilmu Tarbiyah & Keguruan

(FITK)

Fakultas Syariah & Hukum (FSH)

Fakultas Adab & Humaniora (FAH)

Fakultas Ilmu Sosial & Ilmu Poltik

(FISIP)

Fakultas Kedokteran (FK)

Fakultas Ilmu Kesehatan

Fakultas Ushuluddin (FU)

Fakultas Dakwah & Ilmu

Komunikasi (FDIKOM)

Fakultas Ekonomi & Bisnis (FEB)

Fakultas Sains & Teknologi (FST)

Fakultas Psikologi

5 Jurusan/Program Studi

6 Semester

7 Apakah Anda sudah

pernah menggunakan

aplikasi Mobile AIS?

Sudah Belum

8 Seberapa sering Anda

menggunakan aplikasi

Mobile AIS?

Setiap Hari

Satu kali dalam seminggu

Satu kali dalam dua minggu

Satu kali dalam sebulan

Lainnya

78

NO Pertanyaan Pilihan Jawaban

9 Secara keseluruhan,

apakah Anda dapat

menerima aplikasi

Mobile AIS ini?

Menerima

Netral / Tidak Tahu

Tidak Menerima

Sedangkan indikator dan daftar pertanyaan mengenai penerimaan

pengguna yang digunakan dalam penelitian ini yang terdiri dari 29

pertanyaan dapat dilihat pada Tabel 3.4 dan kuisioner lengkap dapat dilihat

pada bagian lampiran.

Tabel 3.5 Indikator dan Pernyataan Penelitian

Variabel Indikator Pernyataan

Information

Quality

Kelengkapan

Informasi yang tersedia pada aplikasi

Mobile AIS cukup lengkap untuk

memenuhi kebutuhan informasi saya

Mudah

dipahami

Informasi yang disajikan dalam aplikasi ini

mudah untuk saya pahami

Relevan Informasi yang disajikan sesuai dengan

kebutuhan saya

Akurat Informasi yang disajikan akurat

Informasi yang disajikan tidak ambigu

Ketepatan

Waktu

Informasi yang saya dapatkan adalah

informasi terkini dan selalu diperbarui

Kehandalan

Informasi

Saya dapat mengandalkan informasi yang

disajikan pada aplikasi ini untuk memenuhi

kebutuhan informasi perkuliahan saya

System

Quality

Kehandalan

Sistem

Aplikasi ini dapat dihandalkan karena

jarang terjadi kesalahan/error

Waktu

Respon

Aplikasi ini mampu merespon permintaan

saya dengan cepat

Keamanan Saya percaya bahwa data pribadi saya aman

di dalam aplikasi ini

Kenyamanan

Akses

Aplikasi ini nyaman dan mudah untuk

digunakan

79


Bahasa Bahasa yang digunakan dalam aplikasi ini

mudah untuk saya pahami

Realisasi

Ekspektasi

Aplikasi ini sesuai dengan harapan saya

Service

Quality

Jaminan Saya merasa aman saat mengakses ataupun

mengirim data melalui aplikasi ini

Empati

Aplikasi ini memahami kebutuhan

informasi saya dan memberikan informasi

yang bermanfaat bagi kebutuhan saya

Responsif

Aplikasi ini selalu memberikan respon

sesuai dengan apa yang saya inginkan

dengan cepat dan tepat

Pelayanan

Saya dapat menemui PUSTIPANDA secara

langsung jika terjadi kesalahan pada

aplikasi dan menerima pelayanan dengan

cepat

Ada panduan penggunaan aplikasi yang

diberikan oleh pihak PUSTIPANDA

Perceived

Usefulness

Mempercepat

Kerja

Aplikasi ini membuat pekerjaan saya

(seperti mengisi KRS, melihat informasi-

informasi perkuliahan, mengisi penilai

dosen dan lainnya) menjadi lebih cepat

Efektif Aplikasi ini meningkatkan efektivitas

pekerjaan yang saya lakukan

Berguna Aplikasi ini sangat bermanfaat bagi saya

Perceived

Ease of Use

Mudah

Dipelajari

Aplikasi ini mudah untuk saya pelajari

Mudah

Dikelola

Saya merasa mudah untuk membuat

aplikasi ini melakukan apa yang saya

inginkan

Jelas &

mudah

dipahami

Menu yang tersedia pada aplikasi ini jelas

dan mudah untuk saya pahami

Mudah

menjadi

terampil

Saya merasa mudah untuk menjadi ahli

dalam menggunakan aplikasi ini

Mudah

Digunakan

Secara keseluruhan, aplikasi ini sangat user

friendly sehinnga mudah untuk digunakan

80


Acceptance

of IT

Sikap

Penggunaan

Saya akan selalu menggunakan aplikasi ini

di setiap semester

Penggunaan

Aktual

Saya selalu menggunakan aplikasi ini untuk

melakukan pekerjaan saya

Saya merasa puas dengan aplikasi ini

karena sesuai dengan kebutuhan saya

3.3.4 Pelaksanaan Kuisioner

Penelitian ini melakukan penyebaran kuisioner secara langsung dan

tidak langsung kepada responden. Penyebaran secara langsung dilakukan

peneliti dengan langsung mendatangi calon responden. Sedangkan

penyebaran secara tidak langsung dilakukan dengan bantuin fitur Google

Forms untuk pengisian kuisioner dan menggunakan sosial media untuk

penyebaran link dari kuisioner tersebut. Penyebaran dilakukan dalam kurun

waktu 15 hari (1 April 2019 – 15 April 2019) untuk mencapai jumlah sampel

yang telah ditargetkan dalam penelitian ini.

Penelitian ini menggunakan purposive sampling untuk pengambilan

sampelnya, dimana peneliti menentukan sampel hanya pada mahasiswa

Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta yang sudah pernah

menggunakan aplikasi Mobile AIS. Populasi pada penelitian ini adalah

pengguna aplikasi Mobile AIS yaitu mahasiswa UIN Syarif Hidayatullah.

Populasi yang tercatat pada tanggal 12 Maret 2019 adalah sudah ada 11.501

pengguna aktif aplikasi Mobile AIS ini.

Dalam penentuan jumlah sampel, digunakan kriteria jumlah sampel

dengan pendekatan Structural Equation Model (SEM), yaitu menggunakan

rule of thumb yang dilakukan dengan cara anak panah (path) dikalikan

81

dengan sepuluh. Penelitian ini memiliki 8 anak panah (path) sehingga

sampel minimun pada penelitian ini adalah 80 sampel.

Selain itu, peneliti juga menggunakan Rumus Slovin dalam

penentuan jumlah minimal sampel dengan menggunakan standar error

sebesar 7%. Menurut DataStar pada tahun 2008 menyatakan bahwa standar

error yang dapat diterima dalam penelitian survei adalah berkisar antar 4–

8% (Subianto & Hamsal, 2013). Penelitian ini menggunakan standar error

sebesar 7% karena alasan keterbatasan waktu dan biaya penelitian. Berikut

adalah perhitungan minimal sampel penelitian :

𝑛 =11.501

(1 + 11.501 𝑥 0,072)= 200.5

Dari perhitungan rumus diatas dengan jumlah populasi yang

terhitung 11.501, didapatkan jumlah minimal sampel adalah 201 sampel.

Setelah semua kuisioner terkumpul, akan disaring dan

diklasifikasikan dengan bantuan perangkat lunak pengolah angka Ms.

Excel. Dalam kurun waktu penyebaran kuisioner, peneliti berhasil

memperoleh 237 data dan diperoleh bahwa seluruh data yang terkumpul

valid untuk digunakan. Kuisioner yang didapatkan dari penyebaran

langsung adalah sebanyak 92 data, sedangkan sisanya didapatkan dari

penyebaran tidak langsung yaitu melalui bantuan Google Forms.

Tabel 3.6 Data Kuisioner

Metode Penyebaran Jumlah

Penyebaran Langsung 92

Penyebaran Tidak Langsung 145

82

3.4 Analisis Data dan Interpretasi Hasil

3.4.1 Analisis Data Demografis

Analisis data demografis dilakukan peneliti dengan menggunakan

bantuan perangkat lunak pengolah angka yaitu Ms. Excel 2016. Data

responden dikelompokkan menjadi beberapa bagian yaitu jenis kelamin,

fakultas, semester, dan status penerimaan pengguna.

3.4.2 Analisis Statistik

Analisis statistik dilakukan dengan bantuan perangkat lunak

SmartPLS versi 3.0. Terdapat dua jenis analisis yang dilakukan dalam

tahapan analisis statistik ini, yaitu analisis model pengukuran (outer model)

dan analisis model struktural (inner model).

Model pengukuran (outer model) bertujuan untuk menilai validitas

dan raliabilitas model yang akan digunakan dalam penelitian ini. Model

pengukuran ini terdiri dari empat tahapan pengujian yaitu individual item

reliability, internal consistency reliability, average variance extracted, dan

discriminant validity,

Sedangkan, model struktural (inner model) bertujuan untuk melihat

hubungan antar variabel yang ada dalam model penelitian. Model struktural

terdiri dari enam tahapan pengujian yaitu path coefficient (𝛽), R2

(coefficient of determination), t-test, f2 (effect size), Q2 (predictive

relevance) dan q2 (relative impact).

83

3.4.3 Interpretasi Hasil

Pada interpretasi hasil, peneliti mendeskripsikan hasil-hasil

pengolah data demografis, outer model, maupun inner model. Peneliti

membandingkan dan mempertimbangkan beberapa literatur terkait untuk

menterjemahkan hasil analisis secara statistika kuantitatif. Hasil analisis ini

kemudian yang akan digunakan untuk menjawab hipotesa akhir.

Selanjutnya hasil pengolahan data dan interpretasi tersebut akan dijelaskan

secara lengkap pada BAB IV.

3.5 Kerangka Penelitian

Penelitian ini mencakup beberapa tahapan yang diawali dengan identifikasi

dan perumusan masalah. Kemudian dilanjutkan dengan metode penelitian yang

terdiri dari dua metode yaitu pengumpulan data yang mencakup studi pustaka,

observasi, wawancara serta kuesioner dan metode analisis yang mencakup model

penelitian yang diadopsi dari Technology Acceptance Model (TAM) dan D&M IS

Success Model. Penelitian ini diakhiri dengan interpretasi hasil penelitian yang

mencakup analisis demografis, analisis outer model dan analisis inner model. Dari

interpretasi hasil penelitian ini, didapatkanlah kesimpulan dan saran dari penelitian

ini. Berikut pada Gambar 3.2 merupakan kerangka berpikir pada penelitian ini.

84

Gambar 3.2 Kerangka Penelitian

85

BAB IV

PEMBAHASAN

4.1 Gambaran Umum Perusahaan

4.1.1 Struktur Organisasi

Sesuai Peraturan Menteri Agama Republik Indonesia Nomor 6

Tahun 2013 tentang Organisasi dan Tata Kerja Universitas Islam Negeri

Syarif Hidayatullah Jakarta yang telah diperbarui dalam Peraturan Menteri

Agama Republik Indonesia Nomor 1 Tahun 2018 tentang Perubahan Kedua

Atas Peraturan Menteri Agama Nomor 6 Tahun 2013, organ pengelola yang

ada pada UIN Syarif Hidayatullah adalah sebagai berikut :

A. Rektor dan Wakil Rektor

B. Fakultas

1. Ilmu Tarbiyah dan Keguruan

2. Adab dan Humaniora

3. Ushuluddin

4. Syariah dan Hukum

5. Dakwah dan Ilmu Komunikasi

6. Dirasat Islamiyah

7. Psikologi

8. Ekonomi dan Bisnis

9. Sains dan Teknologi

10. Kedokteran

11. Ilmu Kesehatan

86

12. Ilmu Sosial dan Ilmu Politik

C. Pascasarjana

D. Biro

1. Biro Administrasi Umum dan Kepegawaian

2. Biro Perencanaan dan Keuangan

3. Biro Administrasi Akademik, Kemahasiswaan dan Kerjasama

E. Lembaga

1. Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LP2M)

a. Pusat Penelitian dan penerbitan

b. Pusat Pengabdian kepada Masyarakat

c. Pusat Studi Gender dan Anak

d. Pusat Layanan Kerjasama Internasional

e. Pusat Layanan Hubungan Masyarakat dan Bantuan Hukum

2. Lembaga Penjaminan Mutu

a. Pusat Pengembangan Standar Mutu

b. Pusat Audit dan Pengendalian Mutu

F. Unit Pelaksana Teknis

1. Pusat Perpustakaan

2. Pusat Teknologi Informasi dan Pangkalan Data (PUSTIPANDA)

3. Pusat Pengembangan Bahasa

4. Pusat Mah’ad Al-Jami’ah

5. Pusat Pengembangan Bisnis

87

4.1.2 Sejarah PUSTIPANDA

Pusat Teknologi Informasi dan Pangkalan Data (PUSTIPANDA)

merupakan salah satu unit pelaksana teknis di UIN Syarif Hidayatullah yang

bertugas untuk mengelola dan mengembangkan sistem informasi dan

pangkalan data di lingkungan universitas.

Cikal bakal berdirinya PUSTIPANDA adalah karena dibentuknya

bagian Sistem Informasi dengan satu sub bagian sistem informasi dibawah

Biro Perencaaan dan Keuangan pada tahun 2000 yang memfokuskan pada

layanan data dan akademik yaitu memproses data nilai dari manual dengan

media kertas ke dalam sistem komputer. Lalu, tahun 2002 terjadi perubahan

pada struktur organisasi bagian Sistem Informasi seiringnya dengan

perubahan IAIN Syarif Hidayatullah Jakarta menjadi UIN Syarif

Hidayatullah Jakarta. Hal ini dilakukan untuk merespon kebutuhan UIN

Syarif Hidayatullah akan pemanfaatan sistem dan teknologi informasi yang

lebih baik dalam menghadapi persaingan global.

Pada tahun 2003, dibentuk sub bagian di dalam bagian Sistem

Informasi ini. Sub bagian yang dibentuk antara lain adalah sub bagian

Hubungan Masyarakat, sub bagian Pengembangan Sistem dan sub bagian

Pengolahan Data. Sub bagian Pengembangan Sistem memiliki tanggung

jawab dalam implementasi pemanfaatan teknologi informasi dengan mulai

dikembangkannya SIMPERTI (Sistem Informasi Perguruan Tinggi).

SIMPERTI merupakan sebuah sistem komputerisasi akademik yang lebih

integratif, yang menangani seluruh administrasi secara menyeluruh.

88

Pada tahun 2010 dengan diterbitkannya Surat Keputusan Rektor

UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, berdirilah Pusat Komputer atau lebih

dikenal dengan PUSKOM. Tujuan dari pendirian PUSKOM ini adalah

untuk mengakselerasi pemandaatan teknologi informasi untuk mendukung

visi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta menjadi world class university.

PUSKOM merupakan metamorfossis dari sub bagian Pengembangan

Sistem, bagian Sistem Informasi, Biro Perencanaan, Keuangan dan Sistem

Informasi. PUSKOM kemudian melakukan beberapa pembenahan di

bidang pengembangan sistem, jaringan dan data center secara global di

lingkungan UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

Pada akhir tahun 2013, sesuai dengan perkembangan universitas dan

arah pengembangan sistem informasi dan teknologi informasi, maka

dilakukan perubahan nama PUSKOM menjadi PUSTIPANDA (Pusat

Teknologi Informasi dan Pangkalan Data). Selain perubahan nama, juga

dilakukan penambahan dan pengembangan divisi yang ada didalamnya

yaitu yang awalnya hanya mencakup 3 divisi (Support, Development dan

Operational) menjadi 5 divisi (IT Support, IT Development, IT Operation

& Networking, IT Security & Data Center dan IT Management).

Layanan IT di Pusat Teknologi Informasi dan Pangkalan Data

(PUSTIPANDA) UIN Syarif Hidayatullah

a. e-Campus. Meliputi pelayanan user account dan penggunaan aplikasi e-

Campus (AIS, e-LKP, Journal, SPMB dan lainnya).

89

b. e-Mail. Meliputi pelayanan user account dan penggunaan email

@uinjkt.ac.id @mhs.uinjkt.ac.id beserta fiturnya

c. Internet & Networking. Meliputi pelayanan koneksi internet, instalasi &

troubleshooting koneksi jaringan, IP Publik dan lainnya.

d. Data Center. Meliputi pelayanan virtual server, hak akses server,

colocation server dan lainnya.

e. Website & Blog. Meliputi pelayanan instalasi dan penggunaan website

& blog UIN Syarif Hidayatullah.

f. Hosting & Subdomain. Meliputi pelayanan pembuatan hosting &

subdomain (.uinjkt.ac.id).

g. Development. Meliputi pelayanan pengembangan aplikasi sistem

informasi.

h. Data. Meliputi pelayanan permintaan data informasi publik.

Hingga saat ini, telah banyak produk-produk yang berhasil

dikembangkan oleh PUSTIPANDA. Berikut adalah beberapa produk-produk

yang dihasilkan oleh PUSTIPANDA :

a. Academic Information System (AIS) (https://ais.uinjkt.ac.id)

b. Sistem SPMB Mandiri (http://spmb.uinjkt.ac.id)

c. Service Desk UIN Jakarta (http://servicedesk.uinjkt.ac.id)

d. E-Journal (http://journal.uinjkt.ac.id)

e. Institutional Repository (http://repository.uinjkt.ac.id

f. Sistem Informasi RBA (http://sirba.uinjkt.ac.id)

g. Sistem Laporan Kinerja Pegawai (e-LKP) (http://lkp.uinjkt.ac.id)

https://ais.uinjkt.ac.id/

http://spmb.uinjkt.ac.id/

http://servicedesk.uinjkt.ac.id/

http://journal.uinjkt.ac.id/

http://repository.uinjkt.ac.id/

http://sirba.uinjkt.ac.id/

http://lkp.uinjkt.ac.id/

90

h. Host to Host Real Time Payment, pembayaran online untuk SPMB,

perkuliah dan lainnya

i. Website pendukung kegiatan UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

- PUSTIPANDA (http://pustipanda.uinjkt.ac.id)

- PUSLITPEN (http://puslitpen.uinjkat.ac.id)

- Bagian akademik (http://akademik.uinjkt.ac.id)

- Bagian kemahasiswaan (http://kemahasiswaan.uinjkt.ac.id), dan

lainnya

j. Peningkatan infrastruktur jaringan dan wireless di lingkungan kampus 1

dan 2

k. Sistem Aplikasi Uang Kuliah Tunggal (UKT) (http://ukt.uinjkt.ac.id)

4.1.3 Visi PUSTIPANDA


UIN Syarif Hidayatullah memiliki visi yaitu “UIN Syarif Hidayatullah

Jakarta Menjadi Universitas Digital Kelas Dunia Untuk Mendukung

Integrasi Keilmuan, Keislaman, dan Keindonesiaan”.

4.1.4 Misi PUSTIPANDA


UIN Syarif Hidayatullah memiliki misi yaitu sebagai berikut :

a. Meningkatkan performa sistem informasi perguruan tinggi yang

innovative, creative, high availability, high reliability, secure, fast,

informed, documented, and integrated dalam rangka meningkatkan

http://pustipanda.uinjkt.ac.id/

http://puslitpen.uinjkat.ac.id/

http://akademik.uinjkt.ac.id/

http://kemahasiswaan.uinjkt.ac.id/

http://ukt.uinjkt.ac.id/

91

kinerja dan mutu bidang pendidikan, pengajaran, penelitian, publikasi

ilimiah, pengabdian masyarakat dan organisasi UIN Syarif

Hidayatullah Jakarta

b. Meningkatkan mutu tata kelola universitas dengan pemanfaatan

teknologi Information and Communications Technology (ICT)

c. Meningkatkan penelitian di bidang ICT dalam rangka menjaga

bussiness continuity dan knowledge share pengembangan Information

and Communications Technology (ICT)

4.1.5 Sasaran Mutu


UIN Syarif Hidayatullah memiliki sasaran mutu yaitu sebagai berikut :

a. Membuat sistem Information and Communications Technology (ICT)

yang berorientasi kepada kebutuhan stakeholder dan shareholder UIN

Syarif Hidayatullah Jakarta.

b. Meningkatkan kualitas prasarana, SDM, dan layanan Information and

Communications Technology (ICT) di lingkungan UIN Syarif


c. Mengembangkan dan mengimplementasikan tata kelola IT sesuai

dengan standarisasi nasional dan internasional.

4.1.6 Core Business


UIN Syarif Hidayatullah memiliki core business yaitu sebagai berikut :

92

a. Pelaksana pengembangan dan pemeliharaan sistem informasi

b. Pelaksana pengembangan dan pemeliharaan jaringan

c. Pelaksana pelayanan sistem informasi dan jaringan

d. Pelaksana kerjasama antar Pusat Komputer dan Sistem Informasi

perguruan tinggi dan / atau badan lain di dalam dan di luar negeri

e. Pelaksana administrasi Pusat Komputer

4.1.7 Tugas Pokok dan Fungsi PUSTIPANDA

A. Kepala PUSTIPANDA

a. Melakukan kerjasama dengan pihak luar untuk

pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK)

universitas.

b. Melakukan monitoring dan evaluasi secara berkala terhadap

kinerja PUSTIPANDA.

c. Melakukan pembinaan SDM yang ada di PUSTIPANDA.

d. Melakukan perencanaan pengembangan TIK untuk

mendukung aktivitas pembelajaran, penelitian, pengabdian

pada masyarakat dan urusan administrasi di lingkungan

universitas.

e. Melaporkan kegiatan sesuai tugas dan fungsi pokok kepada

pimpinan

f. Memberikan desposisi kepada bawahan dan unit-unit lain.

g. Memimpin pelaksanaan tugas pokok dan fungsi

PUSTIPANDA yang sudah diamanatkan universitas.

93

h. Mengendalikan implementasi tugas dan fungsi seluruh divisi

yang ada

i. Mengusulkan program-program kerja yang berhubungan

dengan pengembangan sistem, jaringan komputer

j. Menindaklanjuti desposisi dari pimpinan

k. Menyusun rencana strategis dan rencana operasional

PUSTIPANDA

l. Mewakili UIN untuk pekerjaan-pekerjaan yang berhubungan

dengan sistem dan jaringan komputer.

m. Melakukan koordinasi secara vertikal dengan pimpinan

universitas dan unit-unit kerja di lingkungan universitas

n. Melaksanakan pekerjaan lain untuk kepentingan lembaga

yang ditugaskan pimpinan.

B. Staf Administrasi

a. Melakukan kegiatan administrasi keuangan.

b. Membuat surat (undangan /surat tugas/SK/surat keterangan)

c. Mendokumentasikan kegiatan PUSTIPANDA

d. Menyusun SOP PUSTIPANDA

e. Melayani permintaan pekerjaan berkaitan dengan

PUSTIPANDA

f. Melakukan koordinasi langsung dengan Kepala

PUSTIPANDA dan koordinator bidang lainnya dalam

pelaksanaan tugas keseharian.

94

g. Melaksanakan pekerjaan lain untuk kepentingan lembaga


C. Koordinator Bidang IT Development

a. Menyusun rencana pengembangan sistem informasi

perguruan tinggi UIN baik itu jangka panjang (5 tahun), dan

juga jangka pendek (1 tahun).

b. Melaksanakan program pengembangan sistem informasi

sesuai dengan rencana yang telah ditentukan

c. Melakukan evaluasi berkala terhadap pelaksanaan sistem

informasi (persemester)

d. Melakukan pembenahan sistem informasi baik itu yang

bersifat ad-hock maupun hasil dari evaluasi berkala sesuai

dengan kebutuhan stakeholder

e. Mengintegrasikan semua sistem yang sekarang masih berada

di unit-unit sesuai dengan misi lembaga yaitu membentuk one

stop data center

f. Mengembangkan sistem pengamanan data dan sistem

informasi yang dikembangkan.

g. Memberikan bantuan teknis operasional sistem informasi

manajemen kepada unit-unit yang membutuhkan.

h. Menyusun SOP pelaksanaan sistem informasi (Sistem

Informasi Perguruan Tinggi)

95

i. Mendokumentasikan semua kegiatan pengembangan sistem

sesuai dengan standar pengembangan

j. Melakukan pelatihan-pelatihan yang berhubungan dengan

pengembangan sistem informasi

k. Melakukan koordinasi langsung dengan Kepala



l. Melaksanakan pekerjaan lain untuk kepentingan lembaga


D. Staf Bidang IT Development

a. Melaksanakan program pengembangan sistem informasi

sesuai dengan rencana yang telah ditentukan

b. Melakukan evaluasi berkala terhadap pelaksanaan sistem

informasi (persemester)

c. Melakukan pembenahan sistem informasi baik itu yang

bersifat ad-hock maupun hasil dari evaluasi berkala sesuai

dengan kebutuhan stakeholder

d. Mengintegrasikan semua sistem yang sekarang masih berada

di unit-unit sesuai dengan misi lembaga yaitu membentuk one

stop data center

e. Mengembangkan sistem pengamanan data dan sistem

informasi yang dikembangkan.

96

f. Memberikan bantuan teknis operasional sistem informasi

manajemen kepada unit-unit yang membutuhkan.

g. Menyusun SOP pelaksanaan Sistem Informasi Perguruan

Tinggi

h. Mendokumentasikan semua kegiatan pengembangan sistem

sesuai Dengan standar pengembangan

i. Melakukan pelatihan-pelatihan yang berhubungan dengan

pengembangan sistem informasi

j. Melakukan koordinasi langsung dengan Koordinator Tim IT

Development dalam pelaksanaan tugas keseharian.

k. Melaksanakan pekerjaan lain untuk kepentingan lembaga


E. Koordinator Bidang IT Operation & Networking

a. Menyusun rencana pengembangan sistem jaringan jangka

pendek (pertahun) dan jangka panjang (perlima tahun).

b. Mengendalikan langsung operasionalisasi sistem jaringan di

lingkungan universitas dan seluruh unit yang ada, yaitu:

intranet, internet dan hotspot.

c. Melakukan troubleshooting jika terjadi masalah pada jaringan

internet dan intranet

d. Berkoordinasi langsung dengan perusahaan penyedia layanan

internet

e. Menata dan merawat sistem cabling dan switching.

97

f. Mengelola bandwidth, routing dan firewall.

g. Melakukan mapping topologi jaringan secara lengkap

h. Menyusun SOP yang berhubungan dengan masalah jaringan

dan internet

i. Melakukan pelatihan-pelatihan yang berhubungan dengan

jaringan dan internet

j. Mendokumentasikan semua kegiatan, seperti perubahan-

perubahan topology, password dll

k. Melakukan koordinasi langsung dengan Kepala



l. Melaksanakan pekerjaan lain untuk kepentingan lembaga


F. Koordinator Bidang IT Management

a. Menyusun standarisasi layanan TI PUSTIPANDA

b. Menyusun standar kebijakan, prosedur, instruksi kerja, dan

form layanan teknologi informasi

c. Menyusun analisis atas keluhan, insiden, dan masalah pada

layanan teknologi informasi

d. Melakukan koordinasi dengan divisi lainya tentang kepatuhan

kebijakan dan manajemen risiko TIK

e. Melaporkan hasil kerja kepada kepala lembaga secara berkala

dalam bentuk lisan dan atau tertulis.

98

f. Melakukan koordinasi langsung dengan Kepala





G. Koordinator Bidang IT Security & Data Center

a. Menyusun rencana pengembangan sistem jaringan jangka

pendek (pertahun) dan jangka panjang (perlima tahun).

b. Menyusun SOP yang berhubungan dengan masalah jaringan

dan internet

c. Melakukan pelatihan-pelatihan yang berhubungan dengan

jaringan, security dan internet

d. Mendokumentasikan semua kegiatan, seperti perubahan-


e. Melakukan Monitoring dan Maintenance server

f. Melakukan analisis keamanan website

g. Melakukan koordinasi langsung dengan Kepala



h. Melaksanakan pekerjaan lain untuk kepentingan lembaga


99

H. Staf Bidang IT Security & Data Center

a. Menyusun SOP yang berhubungan dengan masalah jaringan

dan internet

b. Melakukan pelatihan-pelatihan yang berhubungan dengan

jaringan, security dan internet

c. Mendokumentasikan semua kegiatan, seperti perubahan-


d. Melakukan Monitoring dan Maintenance server

e. Melakukan analisis keamanan website

f. Melakukan koordinasi langsung dengan Koordinator Tim IT

Security & Data Center dalam pelaksanaan tugas keseharian.



I. Koordinator Bidang IT Support

a. Melakukan monitoring layanan TI sesuai dengan katalog

layanan TI yang ditentukan demi tersajinya kelancaran

layanan TI

b. Memberikan pelayanan TI kepada civitas akademika sesuai

dengan katalog layanan TI yang ditentukan demi terwujudnya

pelayanan prima

c. Mengelola data konfigurasi sistem pada aplikasi Sistem

Informasi Manajemen Perguruan Tinggi (e-Campus) sesuai

100

dengan format yang ditentukan demi tersajinya kelancaran

layanan e-Campus

d. Mengelola data user account pada aplikasi Sistem Informasi

Manajemen Perguruan Tinggi (e-Campus) sesuai dengan

format yang ditentukan sehingga tersaji informasi user

account e-Campus secara cepat, tepat dan akurat

e. Mengelola data user account pada email UIN Jakarta sesuai

dengan format yang ditentukan sehingga tersaji informasi

user account email secara cepat, tepat dan akurat

f. Melayani permintaan data TI sesuai dengan mekanisme

permohonan dan pemberian data yang ditentukan demi

kemajuan universitas

g. Membuat panduan penggunaan TI sesuai prosedur yang

ditentukan demi tersajinya informasi penggunaan TI

h. Memberikan pelatihan penggunaan TI kepada civitas

akademika sesuai dengan panduan penggunaan TI demi

tercapainya pemahaman penggunaan TI

i. Melakukan koordinasi pelayanan TI dengan pihak-pihak

terkait sesuai prosedur yang ditentukan demi tercapainya

integrasi TI

j. Melaporkan pelaksanaan dan hasil kegiatan kepada atasan

sebagai pertanggungjawaban

101

k. Melaksanakan tugas kedinasan lain yang diperintah atasan

baik secara lisan maupun tertulis

J. Staf Bidang IT Support

a. Memberikan pelayanan TI kepada civitas akademika sesuai

dengan katalog layanan TI yang ditentukan demi terwujudnya

pelayanan prima

b. Melakukan pemecahan masalah (troubleshooting) pertama

kali terhadap gangguan atau insiden layanan TI sesuai dengan

katalog layanan TI yang ditentukan demi terwujudnya

pelayanan prima

c. Mengelola data user account pada aplikasi Sistem Informasi

Manajemen Perguruan Tinggi (e-Campus) sesuai dengan

format yang ditentukan sehingga tersaji informasi user

account e-Campus secara cepat, tepat dan akurat

d. Mengelola data user account pada email UIN Jakarta sesuai

dengan format yang ditentukan sehingga tersaji informasi

user account email secara cepat, tepat dan akurat

e. Melayani permintaan data TI sesuai dengan mekanisme

permohonan dan pemberian data yang ditentukan demi

kemajuan universitas

f. Membuat panduan penggunaan TI sesuai prosedur yang

ditentukan demi tersajinya informasi penggunaan TI

102

g. Memberikan pelatihan penggunaan TI kepada civitas

akademika sesuai dengan panduan penggunaan TI demi

tercapainya pemahaman penggunaan TI

h. Melakukan koordinasi pelayanan TI dengan pihak-pihak

terkait sesuai prosedur yang ditentukan demi tercapainya

integrasi TI

i. Melaporkan pelaksanaan dan hasil kegiatan kepada atasan

sebagai pertanggungjawaban

j. Melaksanakan tugas kedinasan lain yang diperintah atasan

baik secara lisan maupun tertulis

K. Staf Gugus PUSTIPANDA (GUSTIPANDA)

a. Melakukan pelayanan-pelayanan harian sistem informasi

(seperti Simpeg, E-Letter, dan Simak BMN) di unit kerja.

b. Mengelola website serta media social elektronik lainnya di

unit kerja.

c. Mendokumentasikan dan men-backup data website/media

elektronik lainnya.

d. Melakukan troubeshooting pertamakali jika terjadi gangguan

terhadap layanan maupun aplikasi.

e. Membantu melayani permintaan data dan informasi di unit

kerja.

103

f. Melakukan koordinasi dengan Koordinator Tim IT Support

PUSTIPANDA dalam pelaksanaan tugas layanan sistem

informasi.

g. Melakukan koordinasi langsung dengan Kepala Sub Bagian

Umum Fakultas dalam pelaksanaan tugas keseharian.

h. Melaksanakan pekerjaan lain untuk kepentingan lembaga


4.2 Gambaran Umum Aplikasi Mobile AIS

Aplikasi Mobile AIS for Students merupakan aplikasi AIS berbasis android

yang diluncurkan pada tanggal 15 November 2018. Pengembangan aplikasi Mobile

AIS ini telah dilakukan sejak tahun 2012, namun karena fitur-fitur yang dirasakan

belum lengkap dan sangat terbatas, aplikasi ini belum diunggah ke Play Store.

Latar belakang dikembangkannya aplikasi ini adalah karena adanya kendala

saat mengakses https://ais.uinjkt.ac.id melalui perangkat mobile karena besarnya

data yang akan diakses sedangkan spesifikasi perangkat mobile kadang terbatas.

Oleh karena itu, dikembangkanlah aplikasi untuk mengakses informasi akademik

yang berbasis perangkat mobile.

Aplikasi ini dikembangkan dengan kerjasama antara dosen dan mahasiswa

dari Fakultas Sains dan Teknologi (FST). Mahasiswa yang menjadi pengembangan

aplikasi ini adalah Rifqy Fajriansyah yang sedang mengerjakan proyek akhir.

Mobile AIS dapat diunduh melalui Google Play Store. Mobile AIS sudah

mendapatkan rating 4.3/5 dari data yang tertera pada Google Play Store. Pengguna

https://ais.uinjkt.ac.id/

104

dapat login ke aplikasi Mobile AIS ini dengan menggunakan NIM mahasiswa dan

password yang sama dengan password pengguna untuk akun AIS berbasis website.

Berikut adalah fitur-fitur yang tersedia di dalam aplikasi Mobile AIS ini.

(a)

(b)

Gambar 4.1 Halaman Mobile AIS

(a) Halaman Login Aplikasi Mobile AIS, (b) Halaman Utama Aplikasi Mobile

AIS

a. Menu Informasi

Menu ini terdiri dari dua sub menu yaitu Berita dan Kalender Akademik. Berita

mencakup berita-berita terbaru mengenai UIN Syarif Hidayatullah. Saat memilih

berita yang ingin dibaca, pengguna akan langsung dibawa ke web resmi fakultas

yang mengeluarkan berita tersebut. Sedangkan, Kalender Akademik berisi

informasi jadwal akademik mulai dari deskripsi kegiatan, tanggal mulai dan

selesainya kegiatan serta status kegiatan tersebut.

b. Menu Biodata

Menu ini berisi informasi mahasiswa yang tidak dapat diganti melalui aplikasi

ini. Informasi ini mencakup nama lengkap, NIM, fakultas, jurusan, status keaktifan

105

mahasiswa, angkatan dan data pribadi seperti tempat lahir, tanggal lahir, golongan

darah, NIK, alamat dan telepon mahasiswa.

c. Menu Perkuliahan

Menu ini terdiri dari tiga sub menu yaitu Kelola KRS, Aktivitas Perkuliahan

dan Cari Ruangan. Pada sub menu Kelola KRS, pengguna dapat melihat informasi

mengenai KRS yang telah diambil pada semester-semester yang lalu serta dapat

mengisi KRS. Pada sub menu Aktivitas Perkuliahan, disajikan aktivitas-aktivitas

yang dibutuhkan dalam perkuliahan untuk setiap mata kuliah yang diambil seperti

nama mata kuliah, nama dosen, absensi, buku referensi, agenda dan tugas

kelompok. Lalu pada sub menu Cari Ruangan, pengguna dapat mencari ruangan

kosong dengan cara mengisi jadwal ruangan yang dicari dan fakultas.

d. Menu Dosen

Menu ini terdiri dari tiga sub menu yaitu Dosen Pembimbing Akademik,

Informasi Dosen, dan Evaluasi Dosen Mengajar. Pada sub menu Dosen

Pembimbing Akademik terdapat informasi lengkap mengenai dosen pembimbing

akademik seperti nama, NIP hingga nomor telepon dosen. Pada sub menu Informasi

Dosen disajikan informasi mengenai dosen-dosen yang mengajar di jurusan

pengguna. Dan pada sub menu Evaluasi Dosen Mengajar, pengguna dapat

memberikan penilaian kepada dosen yang mengajar untuk tiap mata kuliah dengan

mengisi kuisioner yang telah disediakan.

e. Menu Bayaran

Menu ini menyajikan informasi mengenai pembayaran uang kuliah mahasiswa

untuk setiap semesternya. Informasi yang disajikan disini cukup lengkap karena

106

juga menyajikan informasi rinci seperti bank yang digunakan untuk pembayaran

dan tanggal pembayaran.

f. Menu Beasiswa

Pada menu ini terdapat dua sub menu yaitu Beasiswaku dan List Beasiswa.

Pada sub menu Beasiswaku akan menampilkan beasiswa yang diterima oleh

pengguna. Sedangkan pada List Beasiswa, terdapat informasi mengenai beasiswa-

beasiswa yang dapat di ajukan oleh pengguna.

g. Menu Wisuda

Pada menu ini terdapat tiga sub menu yaitu Kode Bayar, Monitor Wisuda dan

Jadwal Wisuda. Sub menu Kode Bayar akan menampilkan kode pembayaran untuk

wisudah. Sub menu Monitor Wisuda akan menampilkan informasi mengenai status

rinci mengenai wisuda dari pengguna. Sedangkan sub menu Jadwal Wisuda akan

menampilkan jadwal wisuda, tanggal pendaftaran, serta sisa kuota fakultas maupun

kuota bebas yang tersedia.

h. Menu Laporan

Pada menu ini terdapat empat sub menu yaitu Laporan Nilai, Laporan IP,

Laporan IPK, dan Laporan Bahasa. Sub menu Laporan Nilai menampilkan

informasi nilai secara rinci untuk setiap mata kuliah yang diambil oleh pengguna.

Sub menu Laporan IP menampilkan nilai IP pengguna untuk setiap semester. Sub

menu Laporan IPK akan menampilkan nilai IPK dari pengguna. Sedangkan sub

menu Laporan Bahasa akan menampilkan nilai untuk TOEFL dan TOAFL dari

pengguna secara rinci.

107

4.3 Statisktika Deskriptif

Peneliti melakukan analisis data secara deskriptif untuk mengetahui

gambaran data penelitian ini secara umum. Analisis data secara deskriptif ini

dilakukan dengan cara memaparkan secara rinci frekuensi jawaban responden

terhadap masing-masing indikator dalam kuisioner. Berikut adalah analisis

deskriptif untuk masing-masing variabel yang digunakan dalam penelitian ini

1. Variabel Information Quality

Variabel Information Quality digunakan untuk mengukur kualitas

informasi yang disajikan atau output dari aplikasi Mobile AIS. Variabel ini

terdiri dari beberapa indikator, yaitu :

a. Kelengkapan

Kelengkapan maksudnya adalah informasi yang dihasilkan lengkap

mencakup seluruh informasi yang dibutuhkan oleh pengguna dalam

pengambilan keputusan. Berdasarkan hasil pengukuran, tidak ada

responden (0%) memilih sangat tidak setuju, 54 responden (22.8%)

memilih tidak setuju, 29 responden (12.2%) memilih netral/tidak tahu, 139

responden (58.7%) memilih setuju dan 15 responden (6.3%) memilih

sangat setuju.

Tabel 4.1 Frekuensi Indikator Kelengkapan

IQ1

Frekuensi %

Sangat Tidak Setuju 0 0%

Tidak Setuju 54 22.8%

Netral / Tidak Tahu 29 12.2%

Setuju 139 58.7%

Sangat Setuju 15 6.3%

108

b. Mudah Dipahami

Mudah dipahami maksudnya adalah informasi yang dihasilkan oleh

sistem mudah dipahami oleh pengguna. Berdasarkan hasil pengukuran,

tidak ada responden (0%) memilih sangat tidak setuju, 11 responden (4.6%)



sangat setuju.

Tabel 4.2 Frekuensi Indikator Mudah Dipahami

IQ2

Frekuensi %




Setuju 169 71.3%


c. Relevan

Relevan maksudnya adalah Informasi yang dihasilkan sesuai dengan

kebutuhan pengguna. Berdasarkan hasil pengukuran, 1 responden (0.4%)

memilih sangat tidak setuju, 38 responden (16%) memilih tidak setuju, 39

responden (16.5%) memilih netral/tidak tahu, 141 responden (59.5%)

memilih setuju dan 18 responden (7.6%) memilih sangat setuju.

109

Tabel 4.3 Frekuensi Indikator Relevan

IQ3

Frekuensi %

Sangat Tidak Setuju 1 0.4%

Tidak Setuju 38 16%


Setuju 141 59.5%


d. Akurat

Akurat maksudnya adalah informasi yang diberikan jelas dan

mencerminkan maksud dari informasi itu. Indikator ini diukur dengan

menggunakan dua pertanyaan. Berdasarkan pengukuran untuk pertanyaan

pertama, 4 responden (1.7%) memilih sangat tidak setuju, 35 responden

(14.8%) memilih tidak setuju, 60 responden (25.3%) memilih netral/tidak

tahu, 119 responden (50.2%) memilih setuju dan 19 responden (8%)

memilih sangat setuju.

Tabel 4.4 Frekuensi Indikator Akurat item 1

IQ4

Frekuensi %




Setuju 119 50.2%

Sangat Setuju 19 8%

Sedangkan, pengukuran untuk pertanyaan kedua, 5 responden

(2.1%) memilih sangat tidak setuju, 21 responden (8.9%) memilih tidak

setuju, 61 responden (25.7%) memilih netral/tidak tahu, 133 responden

(56.1%) memilih setuju dan 17 responden (7.2%) memilih sangat setuju.

110

Tabel 4.5 Frekuensi Indikator Akurat item 2

IQ5

Frekuensi %




Setuju 133 56.1%


e. Ketepatan Waktu

Ketepatan waktu maksudnya adalah ketepatan waktu dari informasi

yang ada dalam sistem informasi. Berdasarkan hasil pengukuran, 6

responden (2.5%) memilih sangat tidak setuju, 47 responden (19.8%)



sangat setuju.

Tabel 4.6 Frekuensi Indikator Ketepatan Waktu

IQ6

Frekuensi %




Setuju 84 35.5%


f. Kehandalan Informasi

Kehandalan informasi maksudnya adalah kehandalan informasi yang

disajikan oleh sistem informasi. Berdasarkan hasil pengukuran, 3


111



sangat setuju.

Tabel 4.7 Frekuensi Indikator Kehandalan Informasi

IQ7

Frekuensi %




Setuju 111 46.8%


2. Variabel System Quality

Variabel System Quality digunakan untuk mengukur kualitas dari

sistem informasi itu sendiri terutama performa yang diberikan sistem, baik

software maupun hardware. Variabel ini terdiri dari beberapa indikator,

yaitu :

a. Kehandalan Sistem

Kehandalan sistem maksudnya adalah ketahanan sistem dari kerusakan

dan kesalahan, serta dapat melayani kebutuhan pengguna tanpa adanya

masalah yang dapat mengganggu kenyamanan pengguna. Berdasarkan

hasil pengukuran, 22 responden (9.3%) memilih sangat tidak setuju, 103

responden (43.5%) memilih tidak setuju, 57 responden (24%) memilih

netral/tidak tahu, 42 responden (17.7%) memilih setuju dan 13 responden

(5.5%) memilih sangat setuju.

112

Tabel 4.8 Frekuensi Indikator Kehandalan Sistem

SQ1

Frekuensi %



Netral / Tidak Tahu 57 24%

Setuju 42 17.7%


b. Waktu Respon

Waktu respon maksudnya adalah kecepatan akses yang dimiliki oleh

sistem dalam kondisi optimal ataupun kecepatan pengguna dalam

menelusuri informasi yang dibutuhkan. Berdasarkan hasil pengukuran, 10




sangat setuju.

Tabel 4.9 Frekuensi Indikator Waktu Respon

SQ2

Frekuensi %




Setuju 79 33.4%


c. Keamanan

Keamanan dapat dilihat melalui data tidak dapat terhapus jika terdapat

kesalahan dari pengguna. Berdasarkan hasil pengukuran, 7 responden (3%)

113

memilih sangat tidak setuju, 19 responden (8%) memilih tidak setuju, 81

responden (34.2%) memilih netral/tidak tahu, 112 responden (47.2%)


Tabel 4.10 Frekuensi Indikator Keamanan

SQ3

Frekuensi %


Tidak Setuju 19 8%


Setuju 112 47.2%


d. Kenyamanan Akses

Kenyamanan akses maksudnya adalah tingkat kenyamanan pengguna

dalam mengakses sistem. Berdasarkan hasil pengukuran, 2 responden




Tabel 4.11 Frekuensi Indikator Kenyamanan Akses

SQ4

Frekuensi %




Setuju 151 63.7%


114

e. Bahasa

Bahasa maksudnya adalah pengaruh bahasa yang digunakan oleh

sistem terhadap pengguna. Berdasarkan hasil pengukuran, tidak ada

responden (0%) memilih sangat tidak setuju, 2 responden (0.8%) memilih

tidak setuju, 30 responden (12.7%) memilih netral/tidak tahu, 171


sangat setuju.

Tabel 4.12 Frekuensi Indikator Bahasa

SQ5

Frekuensi %


Tidak Setuju 2 0.8%


Setuju 171 72.2%


f. Realisasi Ekspektasi

Realisasi ekspektasi maksudnya adalah kemampuan sistem dalam

merealisasikan ekspektasi pengguna. Berdasarkan hasil pengukuran, 9



responden (36.3%) memilih setuju dan 8 responden (3.4%) memilih sangat

setuju.

115

Tabel 4.13 Frekuensi Indikator Realisasi Ekspektasi

SQ6

Frekuensi %




Setuju 86 36.3%


3. Variabel Service Quality

Variabel Service Quality digunakan untuk mengukur kualitas layanan

yang diberikan oleh pengembang sistem atau organisasi kepada pengguna

sistem. Variabel ini terdiri dari beberapa indikator, yaitu :

a. Jaminan

Jaminan maksudnya adalah pelayanan yang diberikan oleh sistem

informasi mencakup pengetahuan, bebas dari bahaya, resiko atau keragua-

raguan. Berdasarkan hasil pengukuran, 2 responden (0.8%) memilih sangat

tidak setuju, 23 responden (9.7%) memilih tidak setuju, 89 responden

(37.6%) memilih netral/tidak tahu, 106 responden (44.7%) memilih setuju

dan 17 responden (7.2%) memilih sangat setuju.

Tabel 4.14 Frekuensi Indikator Jaminan

SEQ1

Frekuensi %




Setuju 106 44.7%


116

b. Empati

Empati maksudnya adalah memahami keperluan pengguna sistem

informasi dan kemudahan dalam berkomunikasi. Berdasarkan hasil

pengukuran, tidak ada responden (0%) memilih sangat tidak setuju, 34

responden (14.4%) memilih tidak setuju, 61 responden (25.7%) memilih


(3.4%) memilih sangat setuju.

Tabel 4.15 Frekuensi Indikator Empati

SEQ2

Frekuensi %




Setuju 134 56.5%


c. Responsif

Responsif maksudnya adalah kecepatan sistem dalam merespon ketika

pengguna mengakses informasi. Berdasarkan hasil pengukuran, 6




sangat setuju.

117

Tabel 4.16 Frekuensi Indikator Responsif

SEQ3

Frekuensi %




Setuju 92 38.8%


d. Pelayanan

Pelayanan maksudnya adalah kualitas layanan yang didapatkan

pengguna dari sistem informasi. Indikator ini diukur dengan menggunakan

dua pertanyaan. Berdasarkan pengukuran untuk pertanyaan pertama, 6



responden (21.7%) memilih setuju dan 5 responden (2.1%) memilih sangat

setuju.

Tabel 4.17 Frekuensi Indikator Pelayanan item 1

SEQ4

Frekuensi %




Setuju 75 21.7%


Sedangkan, pengukuran untuk pertanyaan kedua, 10 responden


118


(27%) memilih setuju dan 8 responden (3.4%) memilih sangat setuju.

Tabel 4.18 Frekuensi Indikator Pelayanan item 2

SEQ5

Frekuensi %




Setuju 64 27%


4. Variabel Perceived Usefulness

Variabel Perceived Usefulness digunakan untuk mengukur keyakinan

pengguna bahwa sistem informasi akan bermanfaat dalam meningkatkan

kinerja pekerjaannya. Variabel ini terdiri dari beberapa indikator, yaitu :

a. Mempercepat Kerja

Mempercepat kerja maksudnya adalah kemampuan sistem untuk

membuat pekerjaan lebih cepat. Berdasarkan hasil pengukuran, 6



responden (46%) memilih setuju dan 32 responden (13.5%) memilih sangat

setuju.

119

Tabel 4.19 Frekuensi Indikator Mempercepat Kerja

PU1

Frekuensi %




Setuju 109 46%


b. Efektif

Efektif maksudnya adalah kemampuan sistem untuk membuat kerja

menjadi lebih efektif. Berdasarkan hasil pengukuran, 1 responden (0.4%)

memilih sangat tidak setuju, 32 responden (13.5%) memilih tidak setuju,

73 responden (30.8%) memilih netral/tidak tahu, 108 responden (45.6%)


Tabel 4.20 Frekuensi Indikator Efektif

PU2

Frekuensi %




Setuju 108 45.6%


c. Berguna

Berguna maksudnya adalah kemampuan sistem untuk menjadi sangat

bermanfaat bagi penggunanya. Berdasarkan hasil pengukuran, tidak ada

responden yang memilih sangat tidak setuju, 13 responden (5.5%) memilih


120


sangat setuju.

Tabel 4.21 Frekuensi Indikator Berguna

PU3

Frekuensi %




Setuju 130 54.9%


5. Variabel Perceived Ease of Use

Variabel Perceived Ease of Use digunakan untuk mengukur keyakinan

pengguna bahwa sistem informasi dapat digunakan dengan mudah. Variabel

ini terdiri dari beberapa indikator, yaitu :

a. Mudah Dipelajari

Mudah dipelajari maksudnya adalah tingkat kemudahan sistem untuk

dipelajari penggunanya. Berdasarkan hasil pengukuran, tidak ada

responden (0%) memilih sangat tidak setuju, 4 responden (1.7%) memilih

tidak setuju, 19 responden (8%) memilih netral/tidak tahu, 174 responden


121

Tabel 4.22 Frekuensi Indikator Mudah Dipelajari

PEU1

Frekuensi %


Tidak Setuju 4 1.7%


Setuju 174 73.4%


b. Mudah Dikelola

Mudah dikelola maksudnya adalah tingkatan sistem yang mudah di

kontrol oleh penggunanya. Berdasarkan hasil pengukuran, tidak ada

responden (0%) memilih sangat tidak setuju, 26 responden (11%) memilih



sangat setuju.

Tabel 4.23 Frekuensi Indikator Mudah Dikelola

PEU2

Frekuensi %


Tidak Setuju 26 11%


Setuju 129 54.4%


c. Jelas & Mudah Dipahami

Jelas & mudah dipahami maksudnya adalah tingkatan sistem yang jelas

dan mudah dipahami oleh pengguna. Berdasarkan hasil pengukuran, tidak

ada responden (0%) memilih sangat tidak setuju, 13 responden (5.5%)

122



sangat setuju.

Tabel 4.24 Frekuensi Indikator Jelas & Mudah Dipahami

PEU3

Frekuensi %




Setuju 163 68.8%


d. Mudah Menjadi Terampil

Mudah menjadi terampil maksudnya adalah kemudahan pengguna

untuk dapat terampil dalam menggunakan sistem. Berdasarkan hasil

pengukuran, tidak ada responden (0%) memilih sangat tidak setuju, 10

responden (4.2%) memilih tidak setuju, 77 responden (32.5%) memilih


(8%) memilih sangat setuju.

Tabel 4.25 Frekuensi Indikator Mudah Menjadi Terampil

PEU4

Frekuensi %




Setuju 131 55.3%

Sangat Setuju 19 8%

123

e. Mudah Digunakan

Mudah digunakan maksudnya adalah kemudahan pengguna dalam

menggunakan sistem. Berdasarkan hasil pengukuran, tidak ada responden

(0%) memilih sangat tidak setuju, 16 responden (6.8%) memilih tidak


(61.6%) memilih setuju dan 23 responden 9.7% () memilih sangat setuju.

Tabel 4.26 Frekuensi Indikator Mudah Digunakan

PEU5

Frekuensi %




Setuju 146 61.6%


6. Variabel Acceptance of IT

Variabel Acceptance of IT digunakan untuk mengukur sejauh mana

pengguna mau menggunakan sistem informasi ini untuk melakukan

pekerjaannya sehari-hari. Variabel ini terdiri dari beberapa indikator, yaitu:

a. Sikap Penggunaan

Sikap penggunaan maksudnya adalah kecenderungan pengguna untuk

tetap menggunakan sistem. Berdasarkan hasil pengukuran, 4 responden

(1.7%) memilih sangat tidak setuju, 31 responden (13%) memilih tidak



124

Tabel 4.27 Frekuensi Indikator Sikap Penggunaan

AI1

Frekuensi %


Tidak Setuju 31 13%


Setuju 99 41.8%


b. Penggunaan Aktual

Penggunaan aktual maksudnya adalah frekuensi penggunaan sistem.

Indikator ini diukur dengan menggunakan dua pertanyaan. Berdasarkan

pengukuran untuk pertanyaan pertama, 3 responden (1.3%) memilih sangat

tidak setuju, 63 responden (26.6%) memilih tidak setuju, 102 responden

(43%) memilih netral/tidak tahu, 60 responden (25.3%) memilih setuju dan

9 responden (3.8%) memilih sangat setuju.

Tabel 4.28 Frekuensi Indikator Penggunaan Aktual item 1

AI2

Frekuensi %




Setuju 60 25.3%


Sedangkan, pengukuran untuk pertanyaan kedua, 6 responden (2.5%)

memilih sangat tidak setuju, 36 responden (12.2%) memilih tidak setuju,

75 responden (31.7%) memilih netral/tidak tahu, 109 responden (46%)


125

Tabel 4.29 Frekuensi Indikator Penggunaan Aktual item 2

AI3

Frekuensi %




Setuju 109 46%


4.4 Hasil Analisis

4.4.1 Hasil Analisis Demografis

Ini merupakan tahapan dimana peneliti menganalis jawaban

responden pada kuisioner, khususnya pada bagian profil responden serta

mengenai status penerimaan responden terhadap aplikasi Mobile AIS.

Peneliti berhasil mengumpulkan 237 responden dalam kurun waktu

15 hari (1 April - 15 April 2019). Informasi geografis yang dihasilkan dalam

tahapan ini meliputi jenis kelamin, fakultas, semester, frekuensi pemakaian

dan status penerimaan.

1. Jenis Kelamin

Gambar 4.2 dibawah menunjukkan bahwa dari 237 responden yang

berhasil dikumpulkan peneliti, mayoritas berasal dari responden dengan

berjenis kelamin perempuan yaitu sebanyak 170 orang (72%). Sedangkan

sisanya dari responden berjenis kelamin laki-laki yaitu sebanyak 67

responden (28%).

126

Gambar 4.2 Data Demografis Jenis Kelamin

2. Fakultas


berhasil dikumpulkan peneliti, sebagian besar didominasi oleh responden

dari Fakultas Sains dan Teknologi (FST) yaitu sebanyak 63 responden

(26.6%), lalu disusul oleh responden yang berasal dari Fakultas Ilmu

Tarbiyah dan Keguruan (FITK) yaitu sebanyak 56 responden (23.7%).

Sedangkan, jumlah responden yang paling sedikit yaitu responden yang

berasal dari Fakultas Psikologi dan Fakultas Kedokteran (FK) yang masing-

masingnya hanya ada 1 responden (2.5%).

72%

28%

Jenis Kelamin

Perempuan Laki-laki

127

Gambar 4.3 Data Demografis Fakultas Responden

3. Semester


berhasil dikumpulkan peneliti, sebagian besar didominasi oleh responden

semester 8 yaitu sebanyak 124 responden (52.3%), lalu disusul oleh

responden semester 2 yaitu sebanyak 49 responden (20.7%). Jumlah

responden yang paling sedikit yaitu responden semester 14 yaitu 1

responden (0.4%). Sedangkan, untuk semester 12 peneliti tidak dapat

menemukan responden (0%).

Fakultas Dirasat

Islamiyah (FDI);

6 (2,5%)

Fakultas Ilmu

Tarbiyah &

Keguruan (FITK); 56(23,7%)

Fakultas Syariah & Hukum

(FSH); 17 (7,2%)

Fakultas Adab &

Humaniora (FAH); 14…

Fakultas Ilmu Sosial &

Ilmu Poltik (FISIP); 6…

Fakultas Kedokteran

(FK); 1 (0,4%)

Fakultas Ilmu

Kesehatan (FIKES);

22 (9,3%)

Fakultas Ushuluddin

(FU); 9 (3,8%)Fakultas Dakwah &

Ilmu Komunikasi

(FDIKOM); 32(13,5%)

Fakultas Ekonomi &

Bisnis (FEB); 10

(4,2%)

Fakultas Sains &

Teknologi (FST); 63

(26,6%)

Fakultas Psikologi; 1

(0,4%)

Fakultas

128

Gambar 4.4 Data Demografis Semester

4. Frekuensi Pemakaian


berhasil dikumpulkan peneliti, sebagian besar responden memilih lainnya

untuk frekuensi pemakaian yaitu sebanyak 96 responden (40.5%), lalu

disusul oleh responden yang menggunakan aplikasi Mobile AIS satu kali

dalam sebulan yaitu sebanyak 81 responden (34.2%). Sedangkan, jumlah

responden yang paling sedikit yaitu responden yang menggunakan aplikasi

ini setiap hari yaitu sebanyak 6 responden (2.5%).

2; 49 4; 30

6; 30

8; 124

10; 3

12; 0

14; 1

Semester

129

Gambar 4.5 Data Demografis Frekuensi Pemakaian

5. Status Penerimaan


berhasil dikumpulkan peneliti, mayoritas responden menyatakan bahwa

mereka menerima aplikasi Mobile AIS ini yaitu sebanyak 169 responden

(71.3%). Sedangkan, responden yang tidak menerima aplikasi adalah

sebanyak 9 responden (3.8%). Sisanya responden memilih netral / tidak tahu

mengenai status penerimaan yaitu sebanyak 59 responden (24.9%).

Gambar 4.6 Data Demografis Status Kepuasan

Setiap Hari; 6

(2,5%)

Satu kali

dalam

seminggu; 35

(14,8%)

Satu kali

dalam dua

minggu; 19

(8%)

Satu kali

dalam sebulan;

81 (34,2%)

Lainnya; 96

(40,5%)

Frekuensi Penggunaan

Menerima;

169 (71,3%)

Netral /

Tidak Tahu;

59 (24,9%)

Tidak

Menerima; 9

(3,8%)

Status Penerimaan

130

4.4.2 Hasil Analisis Outer Model

Analisis pengukuaran model (outer model) ini dilakukan dengan

melalui empat tahapan pengujian yaitu individual item reliability, internal

consistency reliability, Averaga Variance Extracted (AVE) dan

discriminant validity.

Gambar 4.7 Model Penelitian pada SmartPLS 3

Gambar 4.7 diatas menunjukkan model yang digunakan dalam

penelitian ini yang terdiri dari 6 variabel dan 29 item pertanyaan. Berikut

adalah penjelasan mengenai empat pengujian outer model untuk model

penelitian diatas :

4.4.2.1 Uji Individual Item Reliability

Pengujian ini dilakukan dengan cara melihat standardized

loading factor. Nilai ini menggambarkan besarnya korelasi antara

131

setiap indikator dengan konstraknya. Nilai loading factor yang dapat

dikatakan valid adalah jika nilainya lebih besar dari 0,7. Namun,

beberapa peneliti seperti Yamin dan Kurniawan berpendapat jika nilai

loading factor lebih besar dari 0,5 sudah dapat dikatakan valid.

Tabel 4.30 Analisis Outer Loading

AI IQ PEU PU SEQ SQ

AI1 0.797

AI2 0.875

AI3 0.848

IQ1 0.743

IQ2 0.701

IQ3 0.764

IQ4 0.722

IQ5 0.531

IQ6 0.717

IQ7 0.709

PEU1 0.744

PEU2 0.776

PEU3 0.728

PEU4 0.712

PEU5 0.794

PU1 0.811

PU2 0.893

PU3 0.853

SEQ1 0.730

SEQ2 0.832

SEQ3 0.763

SEQ4 0.568

SEQ5 0.530

SQ1 0.617

SQ2 0.729

SQ3 0.634

SQ4 0.808

SQ5 0.678

SQ6 0.767

Setelah melakukan pengujian pada penelitian ini, terdapat

enam item pertanyaan yang nilainya dibawah 0,7 yaitu IQ5, SEQ4,

132

SEQ5, SQ1, SQ3, dan SQ5. Dari keenam item tersebut, hanya tiga

item yang dihapus yaitu IQ5, SEQ4 dan SEQ5 karena tidak memenuhi

persyaratan. Namun, tiga item lainnya tidak dihapus karena nilai

composite reliability untuk tiga item ini sudah diatas 0,7 dan nilai

loading factor-nya sudah diatas 0,5 sehingga ketiga item ini masih

dapat digunakan dalam penelitian ini. Nilai outer loading setelah

penghapusan tiga item ini pertanyaan ini dapat dilihat pada Tabel

4.31.

4.4.2.2 Uji Internal Consistency Reliability

Pengujian ini dilakukan dengan cara melihat nilai composite

reliability (CR) dengan ambang batas 0.7. Nilai composite reliability

untuk keenam variabel yang digunakan dalam penelitian ini sudah

diatas 0,7 sehingga semua variabel memenuhi persyaratan untuk

digunakan dalam penelitian. Nilai composite reliability untuk setiap

variabel dapat dilihat pada Tabel 4.31.

4.4.2.3 Uji Average Variance Extracted (AVE)

Pengujian ini dilakukan dengan cara melihat nilai average

variance extracted (AVE). Nilai AVE digunakan untuk

menggambarkan besaran varian atau keragamanan indikator yang

dapat dikandung oleh variabel laten. Untuk menunjukkan ukuran

convergent validity yang baik, nilai AVE harus diatas 0,5. Nilai ini

artinya bahwa variabel laten dapat menjelaskan lebih dari setengah

133

dari keberagamanan dari indikator-indikator didalamnya. Dalam

penelitian ini, nilai AVE untuk semua variabel sudah diatas 0,5

sehingga semua variabel dapat digunakan dalam penelitian. Nilai

average variance extracted (AVE) untuk setiap variabel dapat dilihat

pada Tabel 4.31.

4.4.2.4 Uji Discriminant Validity

Pengujian ini dilakukan dengan cara melihat nilai cross

loading antar indikator dan cross loading Fornell-Lacker’s. Cross

loading antar indikator digunakan untuk membandingkan korelasi

antar indikator dengan konstraknya dan konstrak blok lain.

Sedangkan, nilai cross loading Fornell-Lacker’s melihat nilai akar

AVE antar konstrak dengan konstrak lainnya.

Nilai cross loading antar indikator harus harus menunjukkan

bahwa korelasi antar indikator dengan variabelnya lebih tinggi jika

dibandingkan dengan variabel lain. Pada penelitian ini, nilai cross

loading untuk setiap indikator sudah memenuhi persyaratan yang ada

sehingga dapat digunakan untuk penelitian ini. Nilai cross loading

antar indikator dapat dilihat pada Tabel 4.31.

134

Tabel 4.31 Analisis Outer Model

Variabel Kode Outer

Loading

Cross Loading AVE CR

AI IQ PEU PU SEQ SQ

AI

AI1 0.797 0.797 0.283 0.379 0.500 0.387 0.348

0.707 0.878 AI2 0.875 0.875 0.458 0.412 0.574 0.525 0.457

AI3 0.848 0.848 0.647 0.537 0.630 0.677 0.652

IQ

IQ1 0.760 0.427 0.760 0.354 0.465 0.506 0.465

0.536 0.874

IQ2 0.704 0.373 0.704 0.507 0.332 0.453 0.492

IQ3 0.776 0.515 0.776 0.408 0.512 0.578 0.525

IQ4 0.710 0.418 0.710 0.449 0.367 0.534 0.490

IQ5

IQ6 0.722 0.360 0.722 0.425 0.379 0.518 0.461

IQ7 0.720 0.391 0.720 0.333 0.398 0.492 0.403

PEU

PEU1 0.745 0.362 0.395 0.745 0.388 0.381 0.481

0.564 0.866

PEU2 0.777 0.475 0.560 0.777 0.550 0.609 0.511

PEU3 0.727 0.407 0.403 0.727 0.307 0.443 0.501

PEU4 0.712 0.308 0.334 0.712 0.310 0.311 0.351

PEU5 0.793 0.420 0.389 0.793 0.409 0.432 0.508

PU

PU1 0.812 0.540 0.343 0.338 0.812 0.399 0.376

0.728 0.889 PU2 0.894 0.575 0.494 0.532 0.894 0.585 0.558

PU3 0.852 0.621 0.570 0.478 0.852 0.566 0.577

SEQ

SEQ1 0.765 0.477 0.451 0.477 0.413 0.765 0.637

0.656 0.851

SEQ2 0.862 0.563 0.679 0.538 0.573 0.862 0.623

SEQ3 0.800 0.521 0.556 0.426 0.495 0.800 0.572

SEQ4

SEQ5

SQ

SQ1 0.617 0.290 0.409 0.359 0.281 0.403 0.617

0.502 0.857

SQ2 0.729 0.413 0.420 0.499 0.425 0.548 0.729

SQ3 0.634 0.335 0.322 0.299 0.299 0.499 0.634

SQ4 0.808 0.451 0.499 0.533 0.447 0.597 0.808

SQ5 0.678 0.301 0.407 0.465 0.360 0.455 0.678

SQ6 0.767 0.634 0.629 0.485 0.634 0.651 0.767

Sedangkan untuk nilai cross loading Fornell-Lacker’s, nilai

akar AVE antar konstrak harus lebih besar jika dibandingkan dengan

nilai dengan konstrak lainnya. Dalam penelitian ini, nilai akar AVE

antar konstrak untuk setiap variabel sudah memenuhi persyaratan

135

sehingga dapat digunakan dalam penelitian. Nilai cross loading

Fornell-Lacker’s dapat dilihat pada Tabel 4.31.

Tabel 4.32 Analisis Cross Loading Fornell-Larcker’s

AI IQ PEU PU SEQ SQ

AI 0.841

IQ 0.568 0.732

PEU 0.534 0.565 0.751

PU 0.681 0.561 0.535 0.853

SEQ 0.644 0.702 0.596 0.615 0.810

SQ 0.593 0.648 0.634 0.600 0.752 0.709

Setelah melakukan analisis outer model dengan menggunakan

empat tahapan diatas, dapat diketahui bahwa model yang digunakan

dalam penelitian ini sudah memiliki karakteristik yang baik secara

statistik jika dilakukan penghapusan tiga indikator yaitu IQ5, SEQ4

dan SEQ5. Setelah dilakukan penghapusan tiga indikator tersebut,

model ini sesuai dengan syarat-syarat yang ada pada masing-masing

tahapan analisis outer model (individual item reliability, internal

consistency reliability, average variance extracted dan discriminant

validity). Sehingga dapat disimpulkan bahwa model ini sudah dapat

dilanjutkan untuk analisis selanjutnya yaitu analisis inner model.

4.4.3 Hasil Analisis Inner Model

4.4.3.1 Uji Path Coefficient ()

Pengujian ini dilakukan untuk melihat signifikansi hubungan

antan konstrak. Nilai ambang batas yang digunakan untuk path

coefficient ini adalah 0,1 untuk menyatakan bahwa jalur memiliki

136

pengaruh di dalam model penelitian. Hasilnya adalah seluruh jalur

dalam penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang

signifikan karena seluruh jalur memiliki path coefficient diatas

ambang batasnya yaitu 0,1. Berikut adalah nilai path coefficient untuk

setiap jalur yang ada pada penelitian ini.

Tabel 4.33 Analisis Path Coefficient

Jalur Penelitian Path Coefficient Analisis

IQ → PU 0.192 Signifikan

IQ → PEU 0.202 Signifikan

SQ → PU 0.265 Signifikan

SQ → PEU 0.373 Signifikan

SEQ→ PU 0.280 Signifikan

SEQ → PEU 0.173 Signifikan

PU → AI 0.554 Signifikan

PEU → AI 0.238 Signifikan

4.4.3.2 Uji Coefficient of Determination (R2)

Pengujian ini dilakukan untuk melihat mengukur seberapa

besar variabel laten dependen dijelaskan oleh variabel laten

independen dengan standar pengukuran 0,67 dikatakan substansia,

0,33 dikatakan moderat dan dibawah 0,19 dikatakan lemah. Pada

penelitian ini terdapat tiga variabel laten independen yaitu Acceptance

of IT, Perceived Ease of Use, dan Perceived Usefulness. Ketiga

variabel ini dijelaskan oleh variabel independen secara moderat.

Nilai R2 tertinggi adalah nilai untuk Acceptance of IT (AI)

adalah 0,504 yang artinya Perceived Ease of Use (PEU) dan Perceived

Usefulness (PU) menjelaskan varian AI secara moderat yaitu 50,4%.

137

Berikut adalah nilai R2 untuk ketiga variabel independen yang ada

dalam penelitian ini :

Tabel 4.34 Analisis Coefficient of Determination

Variabel Dependen R2 Analisis

Acceptance of IT 0.504 Moderat

Perceived Ease of Use 0.454 Moderat

Perceived Usefulness 0.439 Moderat

4.4.3.3 Uji t-test

Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan metode

bootstraping dengan uji two-tailed dengan tingkat signifikansi sebesar

5% untuk menguji hipotesis penelitian. Hipotesis dinyatakan diterima

jika nilai t-test lebih besar dari 1,96. Dari 8 hipotesis yang ada dalam

penelitian ini, ada satu hipotesis yang ditolak karena nilai t-test yang

dibawah 1,96. Hipotesis yang ditolak adalah pengaruh Service

Wuality (SEQ) terhadap Perceived Ease of Use (PEU) yang memiliki

nilai t-test sebesar 1,851. Berikut adalah nilai t-test untuk setiap

hipotesis yang ada dalam penelitian ini.

Tabel 4.35 Analisis t-test

Hipotesis / Jalur t-test Analisis

IQ → PU 2.404 Diterima

IQ → PEU 2.342 Diterima

SQ → PU 3.240 Diterima

SQ → PEU 4.642 Diterima

SEQ → PU 3.069 Diterima

SEQ → PEU 1.844 Ditolak

PU → AI 10.171 Diterima

PEU → AI 4.432 Diterima

138

4.4.3.4 Uji Effect Size (𝒇2)

Pengujian ini dilakukan untuk memprediksi pengaruh

variabel tertentu terhadap variabel lainnya dalam struktur model

penelitian. Nilai f2 memiliki batasan yaitu 0,02 untuk pengaruh kecil,

0,15 untuk pengaruh menengah dan 0,35 untuk pengaruh besar.

Rumus untuk perhitungan f2 adalah sebagai berikut :

𝑓2 = 𝑅2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 − 𝑅2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒

1 − 𝑅2𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒

Dengan 𝑅2𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 adalah coefficient of determination dan

𝑅2𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 adalah nilai yang ada diluar R.

Hasil pengujian f2 terhadap 8 jalur penelitian ini,

menunjukkan bahwa satu jalur yaitu Perceived Usefulness (PU)

terhadap Acceptance of IT (AI) memiliki pengaruh yang besar.

Sedangkan tujuh jalur lainnya memiliki pengaruh kecil. Berikut

adalah hasil f2 untuk delapan jalur dalam penelitian ini :

Tabel 4.36 Analisis Effect Size

Jalur

Penelitian

R2 include R2 exclude f2 Analisis

IQ → PU 0.439 0.421 0.032 Kecil

IQ → PEU 0.454 0.435 0.0347 Kecil

SQ → PU 0.439 0.410 0.0516 Kecil

SQ → PEU 0.454 0.403 0.093 Kecil

SEQ → PU 0.439 0.412 0.0481 Kecil

SEQ → PEU 0.454 0.442 0.0219 Kecil

PU → AI 0.504 0.289 0.439 Besar

PEU → AI 0.504 0.463 0.0427 Kecil

139

4.4.3.5 Uji Predictive Relevance (Q2)


blindfolding untuk dapat memberikan bukti bahwa dalam suatu model

yang dibuat memiliki keterkaitan prediktif (predictive relevance)

dengan variabel lainnya dalam model penelitian dengan ambang batas

pengukuran diatas nol. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh

jalur yang ada dalam penelitian ini memiliki keterkaitan prediktif.

Nilai Q2 untuk setiap jaluar yang ada dalam penelitian ini adalah

sebagai berikut :

Tabel 4.37 Analisis Predictive Relevance

Jalur Penelitian Q2 Analisis

IQ → PU 0.288 Predictive Relevance

IQ → PEU 0.232 Predictive Relevance

SQ → PU 0.288 Predictive Relevance

SQ → PEU 0.232 Predictive Relevance

SEQ → PU 0.288 Predictive Relevance

SEQ → PEU 0.232 Predictive Relevance

PU → AI 0.330 Predictive Relevance

PEU → AI 0.330 Predictive Relevance

4.4.3.6 Uji Relative Impact (q2)


blindfolding untuk mengukur pengaruh relatif dari sebuah keterkaitan

antara prediktif sebuah variabel tertentu dengan variabel lainnya

dalam model penelitian. Nilai ambang batas untuk pengukuran ini

adalah 0,02 untuk pengaruh kecil, 0,15 untuk pengaruh sedang dan

140

0,35 untuk pengaruh besar. Rumus untuk perhitungan q2 adalah

sebagai berikut :

𝑞2 = 𝑄2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 − 𝑄2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒

1 − 𝑄2𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒

Dengan 𝑄2𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 adalah predictive relevance dan

𝑄2𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 adalah nilai yang ada diluar Q.

Hasil pengujian q2 terhadap 8 jalur penelitian ini,

menunjukkan bahwa satu jalur yaitu Perceived Usefulness (PU)

terhadap Acceptance of IT (AI) memiliki pengaruh yang menengah.

Sedangkan tujuh jalur lainnya memiliki pengaruh kecil. Berikut

adalah hasil q2 untuk delapan jalur dalam penelitian ini :

Tabel 4.38 Analisis Relative Impact

Jalur

Penelitian

Q2 include Q2 exclude q2 Analisis

IQ → PU 0.288 0.280 0.011 Kecil

IQ → PEU 0.232 0.223 0.011 Kecil

SQ → PU 0.288 0.271 0.023 Kecil

SQ → PEU 0.232 0.203 0.037 Kecil

SEQ → PU 0.288 0.272 0.022 Kecil

SEQ → PEU 0.232 0.229 0.004 Kecil

PU → AI 0.330 0.185 0.216 Menengah

PEU → AI 0.330 0.306 0.035 Kecil

141

Tabel 4.39 Analisis Inner Model

Hipotesis

𝛃 R2 t-test

𝒇2

Q2

q2 Analisis

No Jalur 𝒇2 in 𝒇2 ex 𝒇2 Q2

in

Q2

ex q2 𝛃 R2 t-test 𝒇2 Q2 q2

H1 IQ → PU 0.192 0.439 2.404 0.439 0.421 0.032 0.288 0.288 0.280 0.011 Sign Moderat Diterima Kecil Predictive Relevance Kecil

H2 IQ → PEU 0.202 0.454 2.342 0.454 0.435 0.0347 0.232 0.232 0.223 0.011 Sign Moderat Diterima Kecil Predictive Relevance Kecil

H3 SQ → PU 0.265 0.439 3.240 0.439 0.410 0.0516 0.288 0.288 0.271 0.023 Sign Moderat Diterima Kecil Predictive Relevance Kecil

H4 SQ → PEU 0.373 0.454 4.642 0.454 0.403 0.093 0.232 0.232 0.203 0.037 Sign Moderat Diterima Kecil Predictive Relevance Kecil

H5 SEQ → PU 0.280 0.439 3.069 0.439 0.412 0.0481 0.288 0.288 0.272 0.022 Sign Moderat Diterima Kecil Predictive Relevance Kecil

H6 SEQ → PEU 0.173 0.454 1.844 0.454 0.442 0.0219 0.232 0.232 0.229 0.004 Sign Moderat Ditolak Kecil Predictive Relevance Kecil

H7 PU → AI 0.554 0.504 10.171 0.504 0.289 0.439 0.330 0.330 0.185 0.216 Sign Moderat Diterima Besar Predictive Relevance Menengah

H8 PEU → AI 0.238 0.504 4.432 0.504 0.463 0.0427 0.330 0.330 0.306 0.035 Sign Moderat Diterima Kecil Predictive Relevance Kecil

Keterangan :

IQ = Information Quality

SQ = System Quality

SEQ = Service Quality

PU = Perceived Usefulness

PEU = Perceived Ease Of Use

AI = Acceptance of IT

142

Dari Tabel 4.39 diatas, dapat dijelaskan hasil dari ke-enam tahapan

analisis inner model (path coefficient, coefficient of determination, t-test,

effect size, predictive relevance dan relative impact).

Pertama, untuk hasil path coefficient diketahui bahwa seluruh

hipotesis yang ada pada penelitian ini yaitu delapan jalur anak panah memiliki

pengaruh yang signifikan karena nilai path coefficient dari semua jalur berada

diatas ambang batas yaitu 0,1. Lalu, untuk hasil t-test dapat diketahui bahwa

ada satu hipotesis penelitian yang ditolak karena nilai t-test yang berada

dibawah ambang batas yaitu 1,96. Hipotesis yang ditolak adalah Service

Quality terhadap Perceived Ease of Use yang hanya memiliki nilai t-test

sebesar 1,844.

Untuk hasil analisis coefficient of determination, ketiga variabel

dependen yang digunakan dalam penelitian ini menunjukkan nilai yang

moderat. Lalu, untuk hasil analisis effect size, tujuh dari delapan jalur yang

ada dalam penelitian ini menunjukkan pengaruh yang kecil, dan satu jalur

yaitu perceived usefulness ke acceptance of IT menunjukkan pengaruh yang

besar.

Untuk hasil analisis predictive relevance, seluruh jalur yang ada pada

penelitian ini menunjukkan angka diatas ambang batas yaitu 0, sehingga

dapat disimpulkan bahwa seluruh jalur dalam penelitian ini sudah memiliki

keterkaitan yang prediktif. Lalu, untuk hasil analisis relative impact, tujuh

dari delapan jalur yang ada dalam penelitian ini menunjukkan pengaruh yang

143

kecil, dan satu jalur yaitu perceived usefulness ke acceptance of IT

menunjukkan pengaruh yang menengah.

4.5 Interpretasi dan Pembahasan

4.5.1 Interpretasi Data Demografis

Berdasarkan hasil analisis informasi demografis profil responden,

peneliti melakukan interpretasi dan diskusi hasil, didapatkan hasil analisis

sebagai berikut :

1. Jenis Kelamin

Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.2 mengenai jenis kelamin

responden, dapat diketahui bahwa mayoritas responden pada penelitian ini

adalah perempuan yaitu sebanyak 170 responden (72%) dan sisanya laki-

laki sebanyak 67 responden (28%). Hal ini karena pada saat peneliti

menyebarkan kuisioner secara langsung, peneliti lebih banyak menjumpai

responden berjenis kelamin perempuan. Begitupun saat penyebaran

kuisioner secara tidak langsung (melalui google form), yang mengisi form

lebih banyak responden perempuan.

2. Fakultas

Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.3 mengenai asal fakultas

responden, dapat diketahui bahwa mayoritas responden berasal dari

Fakultas Sains dan Teknologi (FST) yaitu sebanyak 63 responden (26,5%).

Lalu, disusul oleh responden yang berasal dari Fakultas Ilmu Tarbiyah &

Keguruan (FITK) yaitu sebanyak 56 responden (23,7%). Sedangkan untuk

144

jumlah responden yang paling sedikit adalah berasal dari Fakultas Psikologi

dan Fakultas Kedokteran (FK) yang masing-masingnya hanya terdapat 1

responden (0,4%).

Ini dikarenakan peneliti yang menyebarkan kuisioner dilingkungan

sekitar peneliti yang berasal dari Fakultas Sains dan Teknologi (FST). Lalu,

untuk responden yang berasal dari FITK ini sebanding dengan jumlah

mahasiswa FITK yang jauh lebih banyak jika dibandingkan dengan fakultas

lainnya. Sedangkan untuk responden yang berasal dari Fakultas Kedoteran

(FK) dan Fakultas Psikologi, peneliti hanya berhasil menemukan satu

respon untuk masing-masing fakultas karena keterbatasan waktu penelitian.

3. Semester

Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.4 mengenai semester dari

responden penelitian, dapat diketahui bahwa mayoritas responden berasal

dari semester 8 (delapan) yaitu sebanyak 124 responden (52,3%). Namun,

peneliti tidak dapat menemukan responden yang berasal dari semester 12

(dua belas). Ini dikarenakan peneliti menyebarkan kuisioner dilingkungan

sekitar peneliti yaitu mahasiswa semester 8 sehingga mayoritas responden

dalam penelitian ini berasal dari semester 8.

4. Frekuensi Pemakaian

Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.5 mengenai frekuensi

pemakaian pengguna terhadap aplikasi Mobile AIS ini, dapat diketahui

bahwa mayoritas responden memilih “Lainnya” untuk menjawab

pertanyaan ini yaitu sebanyak 96 responden (40,5%). Sedangkan jawaban

145

yang paling sedikit yang diberikan oleh responden adalah pemakaian

aplikasi setiap hari yaitu hanya 6 responden (2,5%). Ini dikarenakan banyak

responden yang sangat jarang menggunakan aplikasi ini dan hanya

menggunakan aplikasi ini untuk melihat nilai di akhir perkuliahan saja.

5. Status Penerimaan

Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.6 mengenai status

penerimaan aplikasi oleh responden, dapat diketahui bahwa mayoritas

responden menyatakan sudah dapat menerima aplikasi ini yaitu sebanyak

169 responden (71,3%). Namun, masih ada responden yang tidak dapat

menerima aplikasi ini yaitu sebaanyak 9 orang (3,8%). Selain itu, responden

menyatakan tidak tahu atau memilih sikap netral mengenai penerimaan

terhadap aplikasi ini yaitu sebanyak 59 orang (24,9%). Ini dikarenakan

aplikasi Mobile AIS yang masih dapat disebutkan sebagai aplikasi yang

baru sehingga responden yang ditemui peneliti masih memiliki harapan

yang tinggi untuk pembaharuan aplikasi kedepannya.

4.5.2 Interpretasi Data Outer Model

Berdasarkan hasil analisis outer model yang telah dijabarkan

sebelumnya, ada beberapa poin penting yang harus diperhatikan, yaitu

sebagai berikut:

1. Hasil akhir dari analisis outer model telah menunjukkan bahwa

pengukuran model dalam penelitian ini telah memenuhi persyaratan

dan memiliki karakteristik yang baik sehingga dinyatakan layak

untuk dilanjutkan ke tahapan analisis inner model.

146

2. Dihapuskannya tiga indikator yaitu IQ5, SEQ4 dan SEQ5. Hal ini

disebabkan karena nilai cross loading untuk ketiga indikator tersebut

berada dibawah 0,7. Ketiga indikator ini menyebabkan nilai

composite reliability (CR) dan average variance extracted (AVE)

untuk variabel menjadi kurang dari nilai ambang batasnya yaitu 0,7

untuk CR dan 0,5 untuk AVE. Menghapus tiga indikator ini

membuat nilai CR dan AVE untuk semua variabel berada diatas

ambang batasnya.

3. Terdapat tiga indikator yang memiliki nilai cross loading dibawah

0,7 yaitu SQ1, SQ3, dan SQ5. Namun hal ini masih dapat ditoleransi

karena nilai cross loading yang masih berada diatas 0,5, nilai CR

yang masih diatas 0,7 dan nilai AVE yang masih berada diatas 0,5.

Peneliti beranggapan bahwa adanya beberapa indikator yang

dihapus terjadi karena disebabkan oleh beberapa hal dibawah ini :

1. Pemilihan indikator ataupun pertanyaan yang kurang tepat dalam

kuisioner yang disebarkan kepada responden.

2. Lebih dari sebagian data kuisioner yaitu sebanyak 145 responden

(61,1%) didapatkan dengan tidak langsung yaitu melalui google

forms sehingga tidak ada pedampingan oleh peneliti disaat

responden mengisi kuisioner. Ini dapat menyebabkan penafsiaran

yang bersifat bias dan tidak tepat oleh responden.

Oleh karena hal-hal tersebut, diperlukan peninjauan kembali dan

pengembangan dari instrumen penelitian yang digunakan dalam penelitian

147

ini khususnya untuk indikator IQ5, SEQ4 dan SEQ5 yang dihapuskan agar

diperoleh model penelitian yang lebih tepat untuk penelitian selanjutnya.

Meskipun peneliti telah membuat instrumen untuk penelitian ini dengan

sebaik mungkin, namun tetap tidak dapat menghindari hal-hal diluar

rencana dan tidak dapat dikendalikan peneliti terutama saat pelaksanaan

penelitian di lapangan.

4.5.3 Interpretasi Data Inner Model

Tahapan ini menjelaskan interpretasi dan diskusi hasil dari enam

tahapan pengujian analisis inner model yaitu path coefficient (), coefficient

of determination (R2), t-test dengan metode bootstraping, effect size (f2),

predictive relevance (Q2) dengan metode blindfolding dan relative impact

(q2).

1. H1 = Apakah Information Quality (IQ) berpengaruh terhadap

Perceived Usefulness (PU)?

Hasil pengujian t-test pada analisis inner model

menunjukan bahwa hipotesis pertama (H1) diterima. Ini artinya

information quality (IQ) memiliki pengaruh terhadap perceived

usefulness (PU). Dengan melihat hasil pengujian path coefficient

yaitu 0,192, IQ memiliki pengaruh yang signifikan terhadap PU.

Jalur ini memiliki nilai pengaruh yang kecil berdasarkan

perhitungan f2 dan q2.

Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh (Pai

& Huang, 2011; Mu-Cheng Wu, 2013; Groho et al., 2014; Kuddus

148

et al., 2015 dan Kartika et al., 2016) yang menyatakan bahwa

kualitas informasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap

kegunaan yang dirasakan oleh pengguna.

Hubungan ini menunjukkan semakin tinggi kualitas

informasi maka semakin tinggi kegunaan yang dirasakan oleh

pengguna akhir aplikasi. Informasi yang disajikan oleh aplikasi

Mobile AIS masih dianggap oleh pengguna sebagai salah satu

faktor terhadap kebermanfaatan dari aplikasi ini sendiri.

2. H2 = Apakah Information Quality (IQ) berpengaruh terhadap

Perceived Ease of Use (PEU)?


menunjukan bahwa hipotesis kedua (H2) diterima. Ini artinya

information quality (IQ) memiliki pengaruh terhadap perceived

ease of use (PEU). Dengan melihat hasil pengujian path coefficient

yaitu 0,202, IQ memiliki pengaruh yang signifikan terhadap PEU.




& Huang, 2011; dan Groho et al., 2014) yang menyatakan bahwa

kualitas informasi memiliki pengaruh positif dan signifikan

terhadap kemudahan yang dirasakan pengguna.

149

Hubungan ini menunjukkan semakin tinggi kualitas

informasi maka pengguna akan semakin merasa muda dalam

pencarian informasi melalui aplikasi Mobile AIS ini. Pengguna

merasa bahwa kualitas informasi menjadi salah satu faktor yang

mempengaruhi kemudahan pengguna saat menggunakan aplikasi

Mobile AIS ini.

3. H3 = Apakah System Quality (SQ) berpengaruh terhadap



menunjukan bahwa hipotesis ketiga (H3) diterima. Ini artinya

system quality (SQ) memiliki pengaruh terhadap perceived


yaitu 0,265, SQ memiliki pengaruh yang signifikan terhadap PU.




& Huang, 2011; dan Kartika et al., 2016) yang menyatakan bahwa

kualitas sistem memiliki pengaruh yang positif terhadap kegunaan

yang dirasakan pengguna akhir.

Hubungan ini menunjukkan semakin tinggi kualitas sistem

maka pengguna akan semakin merasa bahwa aplikasi Mobile AIS

ini bermanfaat. Pengguna Mobile AIS percaya bahwa kualitas

150

sistem dari aplikasi Mobile AIS ini dapat digunakan dan

bermanfaat bagi pengguna selama proses perkuliahan mereka.

Namun, ini tidak sesuai dengan hasil penelitian yang

dilakukan oleh (Groho et al., 2014; dan Kuddus et al., 2015) yang

menyatakan bahwa kualitas sistem tidak berpengaruh terhadap

kegunaan yang dirasakan pengguna.

4. H4 = Apakah System Quality (SQ) berpengaruh terhadap



menunjukan bahwa hipotesis keempat (H4) diterima. Ini artinya

system quality (SQ) memiliki pengaruh terhadap perceived ease of

use (PEU). Dengan melihat hasil pengujian path coefficient yaitu

0,373, SQ memiliki pengaruh yang signifikan terhadap PEU. Jalur

ini memiliki nilai pengaruh yang kecil berdasarkan perhitungan f2

dan q2.

Hal ini sesuai dengan penelitian (Pai & Huang, 2011; Mu-

Cheng Wu, 2013; dan Groho et al., 2014) yang menyatakan bahwa

kualitas sistem memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap

kemudahan yang dirasakan pengguna akhir.

Hubungan ini menunjukkan bahwa semakin tinggi kualitas

sistem maka pengguna akan semakin merasakan kemudahan dalam

penggunaan aplikasi Mobile AIS. Pengguna merasa bahwa kualitas

151

sistem menjadi salah satu faktor yang membuat mereka menjadi

mudah dalam menggunakan aplikasi Mobile AIS ini.

5. H5 = Apakah Service Quality (SEQ) berpengaruh terhadap



menunjukan bahwa hipotesis kelima (H5) diterima. Ini artinya

service quality (SEQ) memiliki pengaruh terhadap perceived


yaitu 0,280, SEQ memiliki pengaruh yang signifikan terhadap PU.



Hal ini sesuai dengan penelitian (Pai & Huang, 2011; dan

Groho et al., 2014) yang menyatakan bahwa kualitas layanan

memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap kegunaan yang

dirasakan pengguna akhir.

Hubungan ini menunjukkan bahwa semakin baik kualitas

pelayanan maka pengguna akan merasa bahwa aplikasi ini semakin

berguna untuknya. Pengguna akhir Mobile AIS merasa bahwa

kualitas layanan yang baik dapat mempengaruhi kebermanfaatan

aplikasi Mobile AIS ini bagi pengguna.

152

6. H6 = Apakah Service Quality (SEQ) berpengaruh terhadap



menunjukan bahwa hipotesis keenam (H6) ditolak karena nilai t-

test yang dibawah 1,96 yaitu sebesar 1,844. Ini artinya service

quality (SEQ) tidak memiliki pengaruh terhadap perceived ease of

use (PEU). Namun, jika melihat hasil pengujian path coefficient

yaitu 0,173, SQ memiliki signifikansi terhadap PEU.

Hal ini sesuai dengan penelitian (Groho et al., 2014) yang

juga menyatakan bahwa kualitas layanan tidak memiliki pengaruh

terhadap kemudahan yang dirasakan pengguna akhir.

Pengguna akhir aplikasi Mobile AIS merasa bahwa

pelayanan yang diberikan oleh tim pengembang tidak berpengaruh

terhadap kemudahan pengguna saat menggunakan aplikasi Mobile

AIS ini. Pelayanan yang diberikan dirasa masih kurang

memuaskan bagi pengguna. Contohnya adalah beberapa pengguna

merasa mudah dalam menggunakan aplikasi Mobile AIS, namun

pengguna merasa bahwa kemudahan ini didapatkan dengan tanpa

campur tangan dari layanan yang diberikan oleh tim pengembang

aplikasi.

153

7. H7 = Apakah Perceived Usefulness (PU) berpengaruh terhadap



menunjukan bahwa hipotesis ketujuh (H7) diterima. Ini artinya

perceived usefulness (PU) memiliki pengaruh terhadap acceptance

of IT (AI). Dengan melihat hasil pengujian path coefficient yaitu

0,554, PU memiliki pengaruh yang signifikan terhadap AI. Jalur

ini memiliki nilai pengaruh yang besar berdasarkan perhitungan f2.

Namun, memiliki pengaruh yang menengah jika berdasarkan

perhitungan q2.

Hal ini sesuai dengan penelitian (Pai & Huang, 2011;

Apriyanto, 2015; Sayekti & Putarta, 2016; dan Fatmasari, 2013)

yang menyatakan bahwa faktor manfaat yang dirasakan pengguna

berpengaruh positif secara signifikan terhadap penerimaan

pengguna terhadap aplikasi. Selain itu, penelitian (Hussain et al.,

2016) juga mendukung hasil ini dengan menyatakan bahwa

perceived usefulness memiliki pengaruh yang positif terhadap

acceptance of IT.

Hubungan ini menunjukkan bahwa semakin tinggi manfaat

yang dirasakan oleh pengguna maka pengguna akan merasa

semakin menerima aplikasi Mobile AIS ini. Pengguna merasa

bahwa faktor manfaat menjadi salah satu faktor yang

mempengaruhi tingkat penerimaan pengguna terhadap aplikasi. Ini

154

juga didukung oleh teori Technology Acceptance Model (TAM)

yang menyatakan bahwa penerimaan teknologi dipengaruhi oleh

faktor manfaat yang dirasakan penggunanya.

8. H8 = Apakah Perceived Ease of Use (PEU) berpengaruh

terhadap Acceptance of IT (AI)?


menunjukan bahwa hipotesis kedelapan (H8) diterima. Ini artinya

perceived ease of use (PEU) memiliki pengaruh terhadap

acceptance of IT (AI). Dengan melihat hasil pengujian path

coefficient yaitu 0,238, PEU memiliki pengaruh yang signifikan

terhadap AI. Jalur ini memiliki nilai pengaruh yang kecil

berdasarkan perhitungan f2 dan q2.

Hal ini sesuai dengan penelitian (Apriyanto, 2015; Sayekti

& Putarta, 2016; dan Fatmasari, 2013) yang menyatakan bahwa

faktor kemudahan yang dirasakan pengguna berpengaruh positif

secara signifikan terhadap penerimaan pengguna terhadap aplikasi.

Selain itu, penelitian (Hussain et al., 2016) juga mendukung hasil

ini dengan menyatakan bahwa perceived ease of use memiliki

pengaruh yang positif terhadap acceptance of IT.

Hubungan ini menunjukkan bahwa semakin mudah

penggunaan aplikasi yang dirasakan oleh pengguna maka

pengguna akan merasa semakin menerima aplikasi Mobile AIS ini.

155

Pengguna merasa bahwa faktor kemudahan ini menjadi salah satu

faktor yang mempengaruhi tingkat penerimaan pengguna terhadap

aplikasi. Ini juga didukung oleh teori Technology Acceptance

Model (TAM) yang menyatakan bahwa penerimaan teknologi

dipengaruhi oleh faktor kemudahan pengguna dalam menggunkan

teknologi tersebut.

4.6 Rekomendasi

Nilai t-test paling rendah pada penelitian ini adalah hubungan antara service

quality dengan perceived ease of use yaitu 1,844. Ini disebabkan karena banyak

pengguna yang tidak merasakan adanya pelayanan yang diberikan oleh pihak

pengembang. Ini menjadi dasar rekomendasi yang dapat peneliti berikan untuk

pihak pengembang aplikasi yaitu agar dapat memperbaiki pelayanan yang diberikan

kepada pengguna untuk mempermudah pengguna dalam menggunakan aplikasi

Mobile AIS. Selain itu, pihak pengembang juga diharapkan dapat meningkatkan

sosialisasi mengenai aplikasi Mobile AIS karena banyak pengguna yang mengaku

tidak mengetahui tentang adanya tutorial penggunaan aplikasi padahal tim

pengembang sudah menyediakan tutorial tersebut saat peluncuran aplikasi.

156

BAB V

PENUTUP

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan pada hasil penelitian Evaluasi Penerimaan Pengguna terhadap

Aplikasi Mobile AIS ini, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :

1. Dari hasil pengolahan data yang telah dilakukan peneliti, dari 237 responden

yang merupakan mahasiswa UIN Syarif Hidayatullah Jakarta yang telah

menggunakan aplikasi Mobile AIS, diketahui bahwa sebanyak 169

responden (71.3%) menyatakan bahwa dapat menerima aplikasi ini dan

hanya 9 responden (3.8%) yang menyatakan tidak menerima dengan adanya

aplikasi ini. Sedangkan, sebanyak 59 responden (24.9%) menyatakan tidak

tahu atau netral mengenai status penerimaan terhadap aplikasi Mobile AIS

ini. Mayoritas dari responden menyatakan bahwa mereka dapat menerima

adanya aplikasi Mobile AIS ini sehingga dapat disimpulkan bahwa

pengguna aplikasi merasakan manfaat dari adanya aplikasi Mobile AIS

untuk mahasiswa UIN Syarif Hidayatullah Jakarta ini dan telah menerima

aplikasi ini sebagai alternatif untuk mengakses Academic Information

System (AIS) UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

2. Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan, dihapus tiga indikator

yaitu IQ5, SEQ4, dan SEQ5. Ini karena nilai outer loading untuk tiga item

indikator ini berada dibawah nilai ambang batasnya yaitu 0,7.

157

3. Dari 8 hipotesis yang diajukan, terdapat 1 hipotesis yang ditolak yaitu SEQ

→ PEU karena nilai t-test untuk hipotesis ini kurang dari nilai standar t-test

yang dapat diterima. Hasil ini juga sesuai dengan penelitian sebelumnya

yang menyatakan bahwa service quality tidak memiliki pengaruh terhadap

perceived ease of use.

4. Terdapat 7 hipotesis yang diterima dan dianggap memiliki pengaruh, yaitu

IQ → PU, IQ → PEU, SQ → PU, SQ → PEU, SEQ → PU, SEQ → PEU,

PU → AI dan PEU → AI. Dari hasil analisis, faktor yang mempengaruhi

status penerimaan pengguna aplikasi Mobile AIS di UIN Syarif

Hidayatullah adalah :

a. IQ (Information Quality) dan SQ (System Quality) berpengaruh

terhadap AI (Acceptance of IT) secara tidak langsung.

b. PU (Perceived Usefulness) dan PEU (Perceived Ease Of Use)

berpengaruh terhadap AI (Acceptance of IT) secara langsung.

5. Dari 7 hipotesis yang diterima, hanya terdapat 1 hipotesis yaitu PU → AI

memiliki hasil effect size yang berpengaruh besar. Sedangkan 6 hipotesis

lainnya memiliki effect size yang berpengaruh kecil.

5.2 Saran

Berdasarkan dari hasil penelitian yang telak dilakukan, terdapat beberapa

saran yang perlu diperhatikan untuk peneliti selanjutnya, yaitu sebagai berikut :

1. Untuk pengembang aplikasi Mobile AIS yaitu PUSTIPANDA (Pusat

Teknologi Informasi dan Pangkalan Data) UIN Syarif Hidayatullah, agar

terus melakukan peningkatan dan pengembangan fitur-fitur yang ada dalam

158

aplikasi untuk meningkatkan status penerimaan pengguna terhadap aplikasi.

Mengembangkan kualitas layanan yang diberikan kepada pengguna yang

bertujuan untuk kemudahan pengguna dalam mengakses aplikasi. Karena

dalam penelitian ini, pengguna masih belum merasakan pengaruh kualitas

layanan terhadap kemudahan pengguna dalam menggunakan aplikasi.

2. Peneliti selanjutnya agar melakukan peninjauan kembali terhadap indikator-

indikator yang digunakan dalam pembuatan kuisioner dan meminta saran

dari para ahli dalam penggunaan indikator. Ini dilakukan untuk menghindari

penghapusan indikator saat pengolahan data.

3. Peneliti selanjutnya mendampingi responden dalam pengisian kuisioner

untuk menghindari kesalahpahaman responden terhadap pernyataan

kuisioner.

4. Peneliti selanjutnya agar menggabungkan metode kuantitatif dan kualitatif

untuk mendapatkan hasil penelitian dan interpretasi yang lebih valid.

159

DAFTAR PUSTAKA

Apriyanto. (2015). Kajian Penerimaan Sistem Informasi Kepesetaan dengan

Pendekatan Technology Acceptance Model Studi Kasus pada Daa Pensiun

PLN. Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol. XI.

Arifin, F. (2018). Evaluasi Penerimaan Sistem E-ticket di Taman Margasatwa

Ragunan Berdasarkan Tema UTAUT. Skripsi: UIN Syarif Hidayatullah

Jakarta.

Daranatha. (2009). Sistem Informasi Akuntansi. Jakarta: Salemba Empat.

Davis, F. D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User

Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly.

DeLone, W. H., & McLean, E. R. (1992). Information Systems Success: The Quest

for the Dependent Variable . Information Systems Research.

DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2016). Information System Success

Measurement. Foundations and Trends in Information System vol.2, no.1.

DeLone, W., & McLean, E. (2003). The DeLone and McLean Model of Information

System Success : A Ten-Year Update. Journal of Management Information

System.

Ducey, A. J. (2018). Predicting Tablet Computer Use: An Extended Technology

Acceptance Model. University of South Florida: Tesis.

Eldrandaly, K. A., Naguib, S. M., & Hassan , M. M. (2015). A Model for Measuring

Geographic Information Systems Success. Journal of Geographic

Information System.

Farlina, Y., & Hudin, J. M. (2017). Kajian Kepuasan Pengguna Informasi

Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) Online. Indonesian Journal on

Computer and Information Technology Vol.2, No. 2.

160

Fatmasari, Dewi, R., & Kunang, Y. N. (2013). Evaluasi Penerimaan Sistem E-KTP

dengan Menggunakan TAM. Seminar Nasional Informatika 2013.

Groho, T. C., Winarno, W. W., & Permanasari, A. E. (2014). Evaluasi Kesuksesan

Implementasi Aplikasi Pengelolaan Tugas Belajar di BPK. Seminar

Nasional Informatika (semnasIF).

Gunawan, I. (2013). Metode Penelitian Kualitatif : Teori dan Praktik. Jakarta:

Bumi Aksara.

Guritno, S., & Sudaryono, R. (2011). Theory and Application of IT Research:

Metodologi Penelitian Teknologi Informasi. Yogyakarta: Andi.

Guritno, S., Sudaryono, & Rahardja, U. (2011). Theory and Application od IT

Reseacrh. Yogyakarta: Andi Offset.

Gusti, G. (2017). Pengukuran Pengaruh Kesiapan Terhadap Keberhasilan

Penerapan Sistem Ubiquitous Computing di UIN Syarif Hidayatullah

Jakarta. Skripsi: UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed a Silver Bullet.

Journal of Marketing Theory and Practice .

Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Mena, J. A. (2011). An assessment of the

use of partial least squares structural equation modeling in marketing

research. Journal of the Academy of Marketing Science.

Haryono, S., & Wardoyo, P. (2013). Structural Equation Modeling. Jawa Barat:

PT. Intermedia Personalia Utama.

Hilmy, O. H., Herlambang, A. D., & Saputra, M. C. (2018). Evaluasi Kesuksesan

Implementasi Sistem Informasi Produksi Udang dengan DeLone and

McLean Model. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu

Komputer e-ISSN: 2548-964X Vol. 2, No. 12.

Hussain, A., Mkpojiogu, E., & Yusof, M. M. (2016). Perceived Usefulness,

Perceived Ease of Use, and Perceived Enjoyment as Drivers for the User

161

Acceptance of Interactive Mobile Maps. Proceedings of the International

Conference on Applied Science and Technology 2016 (ICAST 2016). AIP

Publishing.

Hussein, A. S. (2015). Penelitian Bisnis dan Manajemen Menggunakan Partial

Least Squares (PLS) dengan SmartPLS 3.0. Modul Ajar: Universitas

Brawijaya.

Idris, M. (2009). Metode Penelitian Ilmu Sosial. Jakarta: Penerbit Erlangga.

Indrawan, R., & Yaniawati, P. (2014). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif,

dan Campuran untuk Manajemen, Pembangunan dan Pendidikan.

Bandung: PT Refika Aditama.

Jogiyanto. (2008). Sistem Informasi Keperilakuan. Yogyakarta: Andi.

Jogiyanto, H. (2007). Model Kesuksesan SIstem Informasi. Yogyakarta: Andi.

Kadir, A. (2014). Pengenalan Sistem Informasi Edisi Revisi. Yogyakarta: Andi.

Kartika, N. D., Anton, & Adnanti, W. A. (2016). Analisis Kualitas Sistem

Informasi, Perceived Usefulness dan Kualitas Informasi terhadap Kepuasan

End User Software Akuntansi. Simposium Nasional Akuntansi XIX.

Lampung.

Kuddus, B. N., Djunaedi, A., & Najib, W. (2015). Faktor-faktor yang

Mempengaruhi Kesuksesan Implementasi SISDM BPK RI. Seminar

Nasional Ilmu Komputer (SNIK 2015).

Moeller, A. J. (2010). Quantitative Research in Linguistic: An Introduction. The

Modern Language Journal.

Mulyanto, A. (2009). Sistem Informasi: Konsep dan Aplikasi. Yogyakarta: Pustaka

Pelajar.

Mutia, I. (2014). Perancangan Sistem Informasi Akademik dengan Teknologi Short

Message Service (SMS) pada XYZ. Faktor Exacta.

162

Narbuko, C., & Achmadi, A. (2013). Metodologi Penelitian. Jakarta: PT. Bumi

Aksara.

Nasir, M. (2013). Evaluasi Penerimaan Teknologi Informasi Mahasiswa di

Palembang Menggunakan Model UTAUT. Seminar Nasional Aplikasi

Teknologi Informasi (SNATI).

Noor, J. (2011). Metodologi Penelitian Skipsi, Tesis, Disertasi dan Karya Ilmiah.

Jakarta: Kencana Prenada Media Group.

Nugroho, N., Utami, E., & Taufiq, E. (2013). Analisis Perbandingan Kualitas

Pelayanan Penerimaan Mahasiswa Baru (Pmb) Online Menggunakan

Model Kesuksesan Sistem Informasi Delone Dan Mclean (D&M). Jurnal

Teknologi Informasi Vol . VIII Nomor 24 .

Nursiyono, J. A. (2015). Kompas Teknik Pengambilan Sampel. Bogor: In Media.

O'Brien, & Marakas. (2009). Management Information Systems.Ninth Edition. New

York: McGraw-Hill/Irwin.

O'Brien, J. A., & Marakas, G. M. (2009). Management Information Systems Ninth

Edition. New York: McGraw-Hill/Irwin.

O'Brien, J., & Marakas, G. (2007). Management Information Systems. New York:

McGraw-Hill Education.

Oktavianti, B. (2007). Evaluasi Penerimaan Sistem Teknologi Informasi dengan

menggunakan Variabel Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, dan

Perceived Enjoyment. Universitas Gadjah Mada: Tesis.

Pai, F.-Y., & Huang, K.-I. (2011). Applying the Technology Acceptance Model to

the Introduction of Healthcare Information Systems. Technological

Forecasting & Social Change.

Pratiwi, M. T., Indriani, F., & Sugiarto, J. (2017). Analisis Pengaruh Technology

Readiness Terhadap Minat Menggunakan TCASH di Kota Semarang.

Jurnal Bisnis Strategi Vol. 26 No.1.

163

Pressman, R. S., & Maxim, B. S. (2014). Software Engineering: A Practitioner's

Approach. New York: McGraw-Hill.

Putra, M. A. (2018). Evaluasi Penggunaan pada Produk Uang Elektronik E-Money

Bank Mandiri Menggunakan Model UTAUT 2. Skripsi: UIN Syarif


Rainer, R. K., & Cegielski, C. G. (2010). Introduction to Information Systems (3rd

ed.). New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.

Ringle, C. M., Silva, D. D., & Bido, D. (2014). Structural Equation Modeling With

the SmartPLS. REMark – Revista Brasileira De Marketing.

Rizal, S., Retnadi, E., & Ikhwana, A. (2013). Pengembangan Aplikasi Pencarian

Lokasi Objek Wisata Terdekat di Kabupaten Garut Berbasis Android.

Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Teknologi Garut.

Sangadji, E. M., & Sopiah. (2010). Metodologi Penelitian: Pendekatan Praktis

dalam Penelitian. Yogyakarta: Andi Offset.

Saputro, P. H., Budiyanto, A. D., & Santoso, A. J. (2015). Model Delone and

Mclean untuk Mengukur Kesuksesan E-government Kota Pekalongan.

Scientific Journal of Informatics, Vol. 2, No. 1.

Sarwono, J. (2013). Strategi Melakukan Riset. Yogyakarta: Andi Offset.

Sayekti, F., & Putarta, P. (2016). Penerapan Technology Acceptance Model (TAM)

dalam Pengujian Model Penerimaan Sistem Informasi Keuangan Daerah.

Jurnal Manajemen Teori dan Terapan.

Selpiana. (2016). Evaluasi Penerimaan Pengguna Sistem Pengolahan Data

Asuransi (Care Tech) dengan Metode UTAUT. Skripsi: UIN Syarif


Siregar, S. (2013). Statistik Parametrik untuk Penelitian Kuantitatif: Dilengkapi

dengan Perhitungan Manual dan Aplikasi SPSS versi 18. Jakarta: Bumi

Aksara.

164

Siswanto, V. A. (2012). Strategi dan Langkah-langkah Penelitian. Yogyakarta:

Graha Ilmu.

Soehartono, I. (2011). Metode Penelitian Sosial . Bandung: PT Remaja Rosdakarya

Offset.

Subianto, E. I., & Hamsal, M. (2013). Service Quality Assessment In Pt.

Indokemika Jayatama Using Indserv Scale And Importance‐Performance

Analysis. The Indonesian Journal of Business Administration, Vol.2, No.5.

Subiyakto, A., Ahlan, A. R., Kartiwi, M., & Putra, S. J. (2016). Measurement of the

information system project success of the higher education institutions in

Indonesia: a pilot study. Int. J. Business Information Systems, Vol. 23, No.

2.

Sugiyono. (2012). Metode Penelitian Kombinasi. Bandung: Alfabeta.

Sugiyono. (2012). Statistika Untuk Penelitian. Yogyakarta: Alfabeta.

Sugiyono. (2013). Metode Penelitian Bisnis. Bandung: Alfabeta.

Sugiyono. (2015). Metode Penelitian Pendidikan Pedekatan Kuantitatif, Kualitatif

dan R&D. Bandung: Alfabeta.

Sutabri, T. (2012). Konsep Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi Offset.

Sutanta, E. (2011). Basis Data dalam Tinjauan Konseptual. Yogyakarta: Andi.

Suzanto, B., & Sidharta, I. (2015). Pengukuran End-User Computing Satisfaction

Atas Penggunaan Sistem Informasi Akademik. Jurnal Ekonomi, Bisnis &

Entrepreneurship.

Syarif, D. I., & Sensuse. (2007). Kajian Penerimaan Teknologi Internet Pada

Organisasi Pemerintah Berdasarkan Konsep Technology Acceptance Model

(TAM). Jurnal Sistem Informasi MTI UI Vol. 3 No.1.

Taherdoost, H. (2016). Sampling Methods in Research Methodology: How To

Choose a Sampling Technique for Research. SSRN Electronic Journal.

165

Teo, T. (2011). Technology Acceptance in Education. Netherlands: Sense

Publishers.

Venkatesh, V., & Davis, F. D. (1996). A Model of the Antecedents of Perceived

Ease of Use: Development and Test. Decision Sciences Vol 27 No 3.

Widarjono, A. (2015). Analisis Multivariat Terapan. Yogyakarta: UPP STIM

YKPN.

Widi, R. K. (2010). Asas Metodologi Penelitian. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Wu, M.-C. (2013). A Study on University Students Intention to Use the Digital

Museum of Sports Literature. The Journal of International Management

Studies, Vol. 8.

Yakub. (2012). Pengantar Sistem Informasi. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Yamin, S., & Kurniawan, H. (2011). Generasi Baru Mengola Data Penelitian

dengan Partial Least Square Path Modelling : Aplikasi dengan software

XLSTAT, SmartPLS, dan Visual PLS. Jakarta: Salemba Infotek.

Yousafzai, S. Y., Foxall, G. R., & Pallister, J. G. (2007). Technology acceptance: a

meta-analysis of the TAM: Part 1. Journal of Modelling in Management

Vol. 2 No. 3.

Yuliana, A., Riyadi, & Yuniarto, S. R. (2016). Analisis Kesuksesan Sistem

Informasi Perhotelan dengan Pendekatan model DeLone dan McLean.

Jurnal Administrasi Bisnis, Vol. 34, No. 1.

Zaeid, A. N. (2012). An Integrated Success Model for Evaluating Information

System in Public Sectors. Journal of Emerging Trends in Computing and

Information Sciences.

LAMPIRAN-LAMPIRAN

Lampiran 1 : Wawancara

Narasumber = Imam Halim Mursyidin, M.Kom

Jabatan = Auditor Sistem Informasi

Tanggal = 20 Februari 2019

Q : Saya mahasiswi UIN Jakarta, mau melakukan penelitian tentang evaluasi

aplikasi Mobile AIS. Tapi aplikasi ini baru di release beberapa bulan.

Menurut kakak, aplikasi yang masih tergolong baru ini sudah boleh untuk

di evaluasi atau belum ya kak?

A : Menurut saya tidak ada batasan untuk evaluasi asalkan mereka sudah

menggunakan aplikasi itu. Bahkan aplikasi baru satu minggu saja sudah

bisa dievaluasi asalkan sudah digunakan secara menyeluruh

Narasumber = Buk Fitroh, M.Kom

Jabatan = Dosen UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

Tanggal = 26 Februari 2019

Q : Jadi, saya sedang melakukan penelitian evaluasi mengenai Mobile AIS

buk, tapi saya ragu apakah boleh melakukan evaluasi ke aplikasi yang

masih tergolong baru. Menurut pendapat ibu bagaimana ya?

A : Menurut saya pribadi, tidak peduli berapa umur dari sebuah aplikasi,

asalkan mau, semua aplikasi bisa saja di evaluasi. Perumpamaannya

begini nih, kalian para mahasiswa selalu di evaluasi melalui ujian baik itu

UTS ataupun UAS kan. Nah UTS selalu diadakan walaupun kalian baru

mengikuti perkuliahan selama 2 bulan. Ya sama seperti aplikasi ini,

walupun baru di luncurkan, menurut saya sudah bisa untuk di evaluasi.

Narasumber = Pak Indra

Jabatan = Staff PUSTIPANDA

Tanggal = 10 April 2019

Q : Sejarah awal dari pembuatan Mobile AIS ini bagaimana ya, Pak?

A : Sebetulnya sudah lama kita punya Mobile AIS. Tapi dulu itu versi hybrid

sehingga ada beberapa fitur yang tidak bisa kita sesuaikan. Akhirnya kita

coba perbarui dengan menggunakan versi native, yang sekarang ini.

Sehingga lebih cepat, responsive dan beberapa modul yang ada di AIS

juga bisa kita ambil untuk menjadi fitur yang akan memudahkan

mahasiswa. AIS mobile versi hybrid dan native ini perbedaannya cukup

signifikan dari segi fitur dan tampilannya. Sebetulnya dari awal kita tahu

kalau mahasiswa merasa tidak nyaman dalam membuka AIS melalui

handphone, dari sanalah kita memutuskan untuk membuat versi mobile

dari AIS.

Q : Untuk aplikasi ini di release nya kapan ya pak?

A : Release tanggal 15 November 2018

Q : Tujuan awal dari pembuatan aplikasi ini apa?

A : Karena tuntuan jaman ya, karena sekarang semua mahasiswa lebih sering

mengakses lewat handphone. Tapi akses AIS melalui browser di

handphone kan tidak enak dilihat tampilannya. Makanya kita buat versi

mobile nya. Karena versi website khusus untuk diakses melalui PC. Jadi

ini untuk kenyamanan.

Q : Pengembang dari aplikasi ini dari pihak UIN langsung atau menyewa

vendor dari luar?

A : Yang mengembangkan aplikasi ini adalah PUSTIPANDA yang bekerja

sama dengan mahasiswa Teknologi Informasi yang sedang

menyelesaikan skripsinya. Jadi ini kolaborasi PUSTIPANDA dengan

mahasiswa itu.

Q : Selama pengembangan aplikasi ini, ada kendala yang dihadapi?

A : Banyak. Karena database AIS itu sudah menjadi sebuat big data yang

benar-benar besar. Data mahasiswa bahkan dosen juga. Jadi saat

membangun Mobile AIS kita harus membatasi modul yang bisa

dimunculkan pada aplikasi itu. Lalu, sekarang ada keluhan bahwa nilai

tidak muncul dalam Mobile AIS, ini karena aplikasi tidak bisa mengambil

data dari database karena struktur data nya berbeda. Disitu yang sedang

kita benahi saat ini. Kita upayakan perbaikan lebih lanjut.

Q : Ada jadwal untuk melakukan maintanance untuk aplikasi ini?

A : Sebenarnya kita selalu maintanance tapi tidak terjadwal. Setiap ada

complain dari pengguna, artinya aplikasi sedang bermasalah jadi kita

langsung maintanance. Tapi kalau tidak ada keluhan, artinya aplikasi

berjalan dengan baik. Jadi kita fokus ke pembenahan.

Lampiran 2 : Kuisioner Penelitian

ANALISIS PENERIMAAN PENGGUNA APLIKASI MOBILE

AIS MENGGUNAKAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL

(TAM) DAN D&M IS SUCCESS MODEL

Assalamu'alaikum Wr.Wb

Saya Ranti Novela Putri, mahasiswi Program Studi Sistem

Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri

Syarif Hidayatullah Jakarta (UIN Jakarta) yang saat ini sedang

melaksanakan penelitian dalam rangka penyelesaian skripsi.

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat penerimaan

pengguna aplikasi Mobile AIS serta mengetahui faktor-faktor apa saja

yang mempengaruhi penerimaan pengguna terhadap aplikasi Mobile

AIS berdasarkan persepsi pengguna akhir yaitu mahasiswa UIN Syarif

Hidayatullah yang telah menggunakan aplikasi ini dengan

menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) oleh Davis

(1989) dan D&M IS Success Model oleh DeLone dan McLean (2003)

Peneliti memohon kesediaan waktunya untuk mengisi kuesioner

di bawah ini. Bila ada informasi yang kurang jelas atau yang ingin

ditanyakan, Anda dapat menghubungi saya selaku peneliti dalam

penelitian melalui :

Email : [email protected]

No. Telp : 081270075381

A. PROFIL RESPONDEN

1. Nama : ..........................................................................................

2. Email/Telepon : ..........................................................................................

3. Jenis Kelamin : Perempuan Laki-Laki

4. Fakultas :

Fakultas Dirasat Islamiyah (FDI)

Fakultas Ilmu Tarbiyah & Keguruan (FITK)

Fakultas Syariah & Hukum (FSH)

Fakultas Adab & Humaniora (FAH)

Fakultas Ilmu Sosial & Ilmu Poltik (FISIP)

Fakultas Kedokteran (FK)

Fakultas Ilmu Kesehatan

Fakultas Ushuluddin (FU)

Fakultas Dakwah & Ilmu Komunikasi (FDIKOM)

Fakultas Ekonomi & Bisnis (FEB)

Fakultas Sains & Teknologi (FST)

Fakultas Psikologi

5. Jurusan/Prodi : ..........................................................................................

6. Semester : ..........................................................................................

7. Apakah Anda sudah pernah menggunakan aplikasi Mobile AIS?

Sudah Belum

8. Seberapa sering Anda menggunakan aplikasi Mobile AIS?

Setiap Hari

Satu kali dalam seminggu

Satu kali dalam dua minggu

Satu kali dalam sebulan

Lainnya

9. Secara keseluruhan, apakah Anda dapat menerima aplikasi Mobile AIS ini?

Menerima

Netral / Tidak Tahu

Tidak Menerima

B. PENERIMAAN AIS MOBILE

Nyatakan pendapat Anda dengan memberi tanda ceklis (✓) pada salah satu skala

berikut!

Keterangan

Singkatan Keterangan

STS Sangat Tidak Setuju

TS Tidak Setuju

N Netral/Tidak Tahu

S Setuju

SS Sangat Setuju

Kualitas Informasi

Secara umum, bagaimana kualitas informasi yang disajikan oleh aplikasi Mobile AIS?

No Pernyataan STS TS N S SS

1 Informasi yang tersedia pada aplikasi Mobile AIS cukup

lengkap untuk memenuhi kebutuhan informasi saya

2 Informasi yang disajikan dalam aplikasi ini mudah untuk

saya pahami

3 Informasi yang disajikan sesuai dengan kebutuhan saya

4 Informasi yang disajikan akurat

5 Informasi yang disajikan tidak ambigu

6 Informasi yang saya dapatkan adalah informasi terkini

dan selalu diperbarui

7

Saya dapat mengandalkan informasi yang disajikan pada

aplikasi ini untuk memenuhi kebutuhan informasi

perkuliahan saya

Kualitas Sistem

Secara umum, bagaimana kualitas sistem aplikasi Mobile AIS?


8 Aplikasi ini dapat dihandalkan karena jarang terjadi

kesalahan/error

9 Aplikasi ini mampu merespon permintaan saya dengan

cepat

10 Saya percaya bahwa data pribadi saya aman di dalam

aplikasi ini

11 Aplikasi ini nyaman dan mudah untuk digunakan

12 Bahasa yang digunakan dalam aplikasi ini mudah untuk

saya pahami

13 Aplikasi ini sesuai dengan harapan saya

Kualitas Layanan

Secara umum, bagaimana kualitas layanan yang diberikan oleh aplikasi Mobile AIS?


14 Saya merasa aman saat mengakses ataupun mengirim

data melalui aplikasi ini

15

Aplikasi ini memahami kebutuhan informasi saya dan

memberikan informasi yang bermanfaat bagi kebutuhan

saya

16 Aplikasi ini selalu memberikan respon sesuai dengan

apa yang saya inginkan dengan cepat dan tepat

17

Saya dapat menemui PUSTIPANDA secara langsung

jika terjadi kesalahan pada aplikasi dan menerima

pelayanan dengan cepat

18 Ada panduan penggunaan aplikasi yang diberikan oleh

pihak PUSTIPANDA

Persepsi Manfaat

Secara umum, bagaimana faktor manfaat mempengaruhi penerimaan pengguna?


19

Aplikasi ini membuat pekerjaan saya (seperti mengisi

KRS, melihat informasi-informasi perkuliahan, mengisi

penilai dosen dan lainnya) menjadi lebih cepat

20 Aplikasi ini meningkatkan efektivitas pekerjaan yang

saya lakukan

21 Aplikasi ini sangat bermanfaat bagi saya

Persepsi Kemudahan

Secara umum, bagaimana faktor kemudahan mempengaruhi penerimaan pengguna?


22 Aplikasi ini mudah untuk saya pelajari

23 Saya merasa mudah untuk membuat aplikasi ini

melakukan apa yang saya inginkan

24 Menu yang tersedia pada aplikasi ini jelas dan mudah

untuk saya pahami

25 Saya merasa mudah untuk menjadi ahli dalam

menggunakan aplikasi ini

26 Secara keseluruhan, aplikasi ini sangat user friendly

sehinnga mudah untuk digunakan

Penerimaan

Bagaimana penerimaan pengguna terhadap aplikasi Mobile AIS?


27 Saya akan selalu menggunakan aplikasi ini di setiap

semester

28 Saya selalu menggunakan aplikasi ini untuk melakukan

pekerjaan saya

29 Saya merasa puas dengan aplikasi ini karena sesuai

dengan kebutuhan saya

Lampiran 3 : Data Instalasi Mobile AIS

Tanggal Jumlah Pengguna

15 November 2018 160





20 November 2018 1.036

21 November 2018 1.108

22 November 2018 1.176

23 November 2018 1.194

24 November 2018 1.223

25 November 2018 1.252

26 November 2018 1.315

27 November 2018 1.350

28 November 2018 1.382

29 November 2018 1.403

30 November 2018 1.444

01 December 2018 1.453

02 December 2018 1.473

03 December 2018 1.518

04 December 2018 1.564

05 December 2018 1.587

06 December 2018 1.623

07 December 2018 1.628

08 December 2018 1.652

09 December 2018 1.653

10 December 2018 1.679

11 December 2018 1.738

12 December 2018 1.774

13 December 2018 1.794

14 December 2018 1.806

15 December 2018 1.819

16 December 2018 1.881

17 December 2018 1.901

18 December 2018 1.920

19 December 2018 1.965

20 December 2018 1.967

21 December 2018 2.002

22 December 2018 2.017

23 December 2018 2.033

24 December 2018 2.062


25 December 2018 2.072

26 December 2018 2.122

27 December 2018 2.133

28 December 2018 2.175

29 December 2018 2.178

30 December 2018 2.211

31 December 2018 2.226

01 January 2019 2.285

02 January 2019 2.396

03 January 2019 2.510

04 January 2019 2.683

05 January 2019 2.829

06 January 2019 2.999

07 January 2019 3.201

08 January 2019 3.410

09 January 2019 3.569

10 January 2019 3.786

11 January 2019 3.926

12 January 2019 3.997

13 January 2019 4.154

14 January 2019 1.562

15 January 2019 4.840

16 January 2019 5.164

17 January 2019 5.575

18 January 2019 5.832

19 January 2019 6.135

20 January 2019 6.921

21 January 2019 8.302

22 January 2019 9.535

23 January 2019 10.665

24 January 2019 11.602

25 January 2019 11.621

26 January 2019 11.616

27 January 2019 11.683

28 January 2019 11.699

29 January 2019 11.683

30 January 2019 11.696

31 January 2019 11.669

01 February 2019 11.657

02 February 2019 11.609

03 February 2019 11.601


04 February 2019 11.563

05 February 2019 11.547

06 February 2019 11.550

07 February 2019 11.544

08 February 2019 11.475

09 February 2019 11.462

10 February 2019 11.446

11 February 2019 11.459

12 February 2019 11.474

13 February 2019 11.513

14 February 2019 11.535

15 February 2019 11.538

16 February 2019 11.473

17 February 2019 11.456

18 February 2019 11.680

19 February 2019 11.667

20 February 2019 11.639

21 February 2019 11.650

22 February 2019 11.589

23 February 2019 11.583

24 February 2019 11.588

25 February 2019 11.582

26 February 2019 11.567

27 February 2019 11.576

28 February 2019 11.656

01 March 2019 11.597

02 March 2019 11.565

03 March 2019 11.651

04 March 2019 11.677

05 March 2019 11.712

06 March 2019 11.661

07 March 2019 11.613

08 March 2019 11.547

09 March 2019 11.501

Lampiran 4 : Data Responden

IQ

1

IQ

2

IQ

3

IQ

4

IQ

5

IQ

6

IQ

7

SQ

1

SQ

2

SQ

3

SQ

4

SQ

5

SQ

6

SE

Q1

SE

Q2

SE

Q3

SE

Q4

SE

Q5

PU

1

PU

2

PU

3

PE

U1

PE

U2

PE

U3

PE

U4

PE

U5

AI

1

AI

2

AI

3

2 4 2 4 4 2 2 2 2 3 4 4 2 4 3 2 3 3 2 2 3 4 4 4 3 4 2 2 3

4 4 4 4 4 3 4 4 5 3 4 4 2 3 4 4 1 1 4 4 4 4 4 5 3 3 4 4 3

2 4 2 4 4 4 4 2 4 3 4 4 2 3 4 4 3 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

2 4 2 2 4 3 4 2 4 3 4 4 2 3 2 3 3 3 4 4 4 5 3 5 5 5 4 3 3

4 4 4 2 3 2 3 2 2 5 5 5 2 4 4 2 2 1 2 3 3 5 4 4 4 4 4 2 3

2 4 4 4 2 1 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 2 4 2 4

4 4 3 3 2 3 3 4 4 3 3 4 3 3 3 4 3 3 2 2 3 4 3 4 3 3 5 3 3

2 4 4 2 2 4 4 4 4 3 4 4 1 3 3 1 3 3 1 2 2 4 2 5 4 5 4 2 2

4 4 4 4 3 3 4 2 4 4 3 3 2 4 4 4 3 2 3 3 3 4 4 4 4 3 2 2 3

4 4 4 4 4 3 4 2 4 4 4 4 3 4 3 2 4 3 4 4 4 5 3 4 4 4 4 4 3

2 3 3 3 4 3 3 2 2 4 4 3 2 3 3 2 3 3 4 4 3 4 3 3 3 4 3 2 2

4 3 4 2 2 3 4 4 3 3 3 4 2 3 4 2 2 3 4 4 4 4 3 4 4 2 4 2 4

4 4 4 4 3 3 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4

4 4 4 4 4 4 5 2 3 3 4 4 3 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 5 4 3 5 4 3

4 4 2 2 1 2 2 1 1 3 4 4 2 3 4 2 3 1 4 2 3 4 4 2 4 2 1 2 2

4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 3 4 3 4 3 3 3 3 5 4 4 4 4 4 3 3 3

5 4 4 4 4 3 2 3 4 3 4 4 3 3 3 4 3 3 4 3 4 3 3 4 3 4 3 2 3

4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 3 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4

4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3

4 5 5 3 4 3 4 3 4 4 4 4 2 4 4 4 2 3 3 3 3 5 5 5 4 4 3 2 3

3 3 4 3 4 3 4 2 1 3 3 4 3 4 3 3 1 1 4 3 2 4 4 4 4 4 4 3 3

4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4

4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 3 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

IQ

1

IQ

2

IQ

3

IQ

4

IQ

5

IQ

6

IQ

7

SQ

1

SQ

2

SQ

3

SQ

4

SQ

5

SQ

6

SE

Q1

SE

Q2

SE

Q3

SE

Q4

SE

Q5

PU

1

PU

2

PU

3

PE

U1

PE

U2

PE

U3

PE

U4

PE

U5

AI

1

AI

2

AI

3

4 4 4 2 2 1 4 1 2 2 4 4 2 4 4 4 4 2 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3

4 5 4 4 5 4 4 5 5 4 5 4 5 4 4 5 3 3 5 5 5 5 4 5 4 5 4 4 4

4 4 4 4 4 4 4 2 2 4 4 4 4 4 4 2 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

4 4 4 4 4 3 4 2 1 1 2 3 4 2 3 4 1 4 2 2 4 4 4 4 4 3 5 3 4

4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4 4 5 4 4 3 4 3 4 4

4 5 4 2 4 2 3 2 2 4 4 4 2 4 4 2 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 2

4 4 2 4 2 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 3 4 3 4 3 4 4 4 4

4 4 4 4 4 4 4 2 2 4 4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

2 4 2 2 4 3 2 2 2 2 4 4 3 2 2 3 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 2 4

4 4 4 4 4 4 4 2 3 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4

4 4 4 4 4 2 3 1 1 4 4 4 4 2 2 2 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 3 2

2 2 3 2 3 2 3 2 2 3 2 4 2 3 2 2 2 3 2 3 3 4 3 4 3 3 2 2 3

2 2 2 2 3 3 3 1 3 3 2 3 2 3 4 4 2 5 3 4 4 3 3 3 4 3 4 3 1

3 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 3 4 4 3 4 4 3 3 4 4 4 4 4 3 4 3 3

4 3 4 4 3 4 4 2 3 4 4 4 4 4 4 3 4 4 3 4 3 4 4 4 4 3 3 2 2

4 4 4 3 4 3 4 3 2 4 4 4 3 3 4 3 3 3 3 3 3 4 3 4 4 4 3 2 3

2 3 4 2 4 3 2 1 4 4 4 4 2 3 2 4 3 2 4 4 4 4 2 3 3 4 4 3 3

4 4 4 4 4 2 4 2 2 3 2 4 2 2 4 4 3 3 4 3 3 4 3 4 4 4 2 2 3

2 3 2 2 3 2 2 2 2 3 2 3 2 3 2 2 2 1 4 4 4 4 2 3 4 4 4 2 2

4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3

5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 4 5 3 3 4 4 4 5 5 5 5 5 3 3 4

3 4 3 3 3 3 4 2 3 3 4 4 4 3 3 3 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 3 3 4

4 5 4 4 4 4 5 1 3 4 5 5 3 5 4 3 4 3 3 3 4 5 4 5 3 5 5 3 4

2 4 2 4 4 2 2 3 2 4 4 4 2 4 2 2 2 3 2 2 2 4 4 4 4 4 3 2 2

3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3

IQ

1

IQ

2

IQ

3

IQ

4

IQ

5

IQ

6

IQ

7

SQ

1

SQ

2

SQ

3

SQ

4

SQ

5

SQ

6

SE

Q1

SE

Q2

SE

Q3

SE

Q4

SE

Q5

PU

1

PU

2

PU

3

PE

U1

PE

U2

PE

U3

PE

U4

PE

U5

AI

1

AI

2

AI

3

4 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 3 5 4 4 3 3 4 4 4 5 4 4 4 4 3 3 4

3 4 3 3 2 4 4 3 4 3 4 4 2 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

3 4 3 4 4 3 4 3 3 3 4 4 3 3 3 3 4 3 3 3 3 4 4 4 3 3 3 3 3

4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 4 4 3 3 4

2 4 4 4 4 4 4 2 3 4 4 4 3 3 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4

4 4 2 3 2 4 4 2 2 3 4 5 2 3 3 3 3 5 3 2 3 4 3 2 4 3 3 2 3

4 3 3 3 3 3 4 2 4 4 4 4 4 4 3 3 4 3 4 3 4 4 3 4 4 4 4 3 4

4 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 3 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

2 5 2 5 5 2 2 2 1 1 4 4 1 2 2 1 2 1 1 2 2 4 2 4 5 4 1 1 2

3 4 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 3 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4

2 2 3 3 3 3 2 3 3 3 4 4 3 3 3 3 4 4 2 3 2 4 2 3 3 4 2 2 2

4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4

4 4 4 4 4 3 3 4 4 3 4 4 4 3 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4

3 2 2 1 4 4 3 1 2 4 4 5 3 3 3 4 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1

3 3 3 3 3 4 2 1 2 3 2 4 3 4 3 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 3 5 4 4

5 5 4 4 5 5 5 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 3 5 4 4 4 2 2 4

4 4 4 2 2 5 5 2 4 4 4 5 4 4 4 4 3 3 4 5 5 4 4 4 4 4 4 3 4

4 5 5 5 2 5 1 2 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 5 4 4 3 4 3 4 4

3 3 3 3 4 2 4 2 2 4 4 4 3 3 3 3 4 3 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3

4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 5 4 5 4 4

2 2 2 3 4 3 3 1 2 1 1 4 1 2 2 2 2 2 4 4 2 4 4 2 2 4 1 1 2

2 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 3 4 4 3 4 2 3 3 4 4 4 3 4 4 2 2 4

4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

4 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 2 4 2 2 4 4 2 2 3 4 2 4 3 2 2 2 2

IQ

1

IQ

2

IQ

3

IQ

4

IQ

5

IQ

6

IQ

7

SQ

1

SQ

2

SQ

3

SQ

4

SQ

5

SQ

6

SE

Q1

SE

Q2

SE

Q3

SE

Q4

SE

Q5

PU

1

PU

2

PU

3

PE

U1

PE

U2

PE

U3

PE

U4

PE

U5

AI

1

AI

2

AI

3

2 4 2 3 2 2 3 1 1 4 2 4 3 2 2 2 1 2 5 3 4 4 3 2 3 3 5 3 3

2 2 4 3 3 3 4 2 2 2 2 3 1 2 2 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 1

2 4 2 4 4 2 3 3 4 4 5 4 2 4 3 4 2 3 3 3 3 5 3 4 3 4 2 2 2

4 4 4 4 4 3 3 4 3 3 4 4 3 3 3 3 3 3 4 3 3 4 3 4 3 4 4 3 4

4 4 4 4 3 3 2 4 4 3 4 4 4 3 4 3 3 2 5 4 4 4 3 3 3 4 3 3 4

4 4 4 3 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 3

3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

2 4 3 5 4 4 2 2 2 3 4 4 2 3 4 4 3 3 2 2 2 2 2 5 4 3 2 2 3

4 4 4 4 4 3 5 2 3 4 4 4 4 4 4 3 2 4 4 4 4 4 4 4 3 4 3 3 4

4 4 4 4 4 4 4 2 4 3 4 4 2 3 4 4 4 3 2 2 4 4 4 4 3 4 3 2 4

4 5 5 5 4 5 5 4 4 5 4 5 4 5 5 4 4 3 5 5 5 5 4 5 5 5 5 4 5

4 4 3 2 4 1 2 2 3 2 4 4 3 3 3 2 3 4 4 4 4 4 3 5 4 4 4 2 4

4 5 4 2 5 5 3 3 3 4 5 4 5 5 4 4 3 1 3 5 5 4 5 5 3 5 3 3 4

2 4 3 3 4 2 4 4 4 3 4 5 4 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 3 4

2 3 4 3 3 1 2 1 3 5 4 4 3 4 3 3 3 1 4 3 3 4 3 4 3 4 5 3 3

3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 4 4 2 2 2 2 2 2 3 3 4 4 3 4 4 4 4 2 2

4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3 4

4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4

2 3 4 3 4 2 2 4 5 3 4 5 3 3 4 2 4 3 2 3 4 5 4 5 4 5 4 2 3

2 4 2 4 4 2 2 4 4 4 4 4 2 4 3 2 4 2 2 2 3 4 3 4 4 4 3 3 2

4 5 4 3 4 4 4 3 4 4 5 5 4 3 4 3 3 3 5 5 4 5 3 4 4 4 4 3 4

5 4 4 4 3 4 4 2 4 4 5 5 4 5 4 4 2 4 5 5 4 5 4 4 4 4 4 4 4

4 4 4 4 4 3 4 3 3 3 4 4 4 4 4 3 3 3 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

2 2 3 2 3 4 2 4 3 4 2 3 3 4 3 3 3 3 3 4 3 4 3 2 2 3 3 2 2

5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 3 3 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

IQ

1

IQ

2

IQ

3

IQ

4

IQ

5

IQ

6

IQ

7

SQ

1

SQ

2

SQ

3

SQ

4

SQ

5

SQ

6

SE

Q1

SE

Q2

SE

Q3

SE

Q4

SE

Q5

PU

1

PU

2

PU

3

PE

U1

PE

U2

PE

U3

PE

U4

PE

U5

AI

1

AI

2

AI

3

4 4 5 4 5 4 5 5 5 5 5 5 4 5 4 4 3 3 5 5 4 5 4 4 3 4 5 4 4

4 4 4 4 1 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

2 4 2 2 4 4 2 2 4 4 4 4 2 4 2 2 3 3 1 2 2 4 4 4 4 4 2 2 2

4 5 5 4 4 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 3 5 1 5 5 5 5 5 5 5 5 3 5

4 4 4 4 4 4 4 2 3 3 2 4 2 2 4 2 3 3 2 2 3 4 2 2 4 2 2 2 2

4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4

4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 3 3 3 3 3 3 2 2 4 3 3 5 4 4 4 4 3 3 3

3 4 3 4 4 3 3 2 2 3 3 4 3 3 3 3 3 2 3 3 3 4 3 4 3 4 3 3 3

4 4 4 5 3 3 3 3 3 4 4 3 2 4 4 3 2 3 4 3 4 4 3 4 4 4 3 2 4

4 4 4 4 4 4 4 2 2 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

3 4 1 2 3 3 4 1 2 1 2 3 1 1 2 1 1 1 2 4 2 5 5 4 5 5 3 2 1

4 5 4 4 4 4 3 5 4 3 4 4 4 4 4 4 3 2 4 4 4 5 4 4 4 4 3 3 4

4 4 4 4 4 2 4 2 4 2 4 4 4 4 4 4 2 2 4 4 3 4 4 4 3 3 4 4 4

3 5 4 4 5 5 4 2 2 3 4 4 3 3 4 2 4 2 2 3 3 5 4 4 5 4 4 2 4

4 5 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4

4 4 4 4 4 2 2 3 4 3 4 4 2 3 4 2 2 3 4 5 4 4 4 4 4 3 2 2 2

4 4 5 4 3 5 3 2 2 3 3 4 4 4 4 3 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 5 4 5

4 4 4 4 4 3 3 4 4 3 4 4 4 3 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4

4 4 3 3 3 2 2 4 3 4 4 4 4 4 3 3 3 3 5 3 4 4 4 3 4 4 5 3 4

4 4 3 3 3 2 3 2 2 3 3 3 2 3 3 2 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 4 3 3

4 4 4 4 4 3 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 5 5 5 5 4 4 4 5 5 4 4

2 4 4 3 3 3 3 2 2 4 4 4 2 3 3 3 3 3 4 3 3 4 3 3 3 3 4 3 3

2 4 2 3 4 4 2 2 3 4 3 4 3 5 3 3 3 3 2 3 3 4 3 4 4 4 4 3 3

4 4 2 3 3 2 3 2 2 3 2 3 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2

2 4 2 4 4 3 3 4 4 4 4 4 2 4 2 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 2

IQ

1

IQ

2

IQ

3

IQ

4

IQ

5

IQ

6

IQ

7

SQ

1

SQ

2

SQ

3

SQ

4

SQ

5

SQ

6

SE

Q1

SE

Q2

SE

Q3

SE

Q4

SE

Q5

PU

1

PU

2

PU

3

PE

U1

PE

U2

PE

U3

PE

U4

PE

U5

AI

1

AI

2

AI

3

4 4 4 3 4 4 3 2 3 3 4 4 3 3 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3

4 4 4 4 4 4 4 2 3 4 4 4 2 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4

4 4 4 2 4 3 2 2 2 4 2 4 2 2 2 2 3 3 2 2 2 4 2 4 4 3 2 2 2

4 4 4 3 4 4 4 3 4 3 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4

4 4 2 4 4 2 2 4 2 4 4 4 4 4 2 2 2 2 2 3 3 4 2 4 4 3 2 2 3

3 4 4 4 4 3 4 3 3 5 5 5 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 3 4 3 3 4

3 4 4 3 3 3 3 2 4 3 4 4 3 3 3 4 3 3 4 3 4 4 3 4 4 4 3 4 4

2 4 2 4 4 4 2 2 2 4 3 5 3 4 2 2 4 3 4 3 3 4 3 4 4 4 2 2 2

3 4 4 2 4 2 4 4 2 4 4 4 3 4 4 3 3 3 4 3 3 4 2 4 3 3 2 2 3

2 4 3 2 2 2 3 1 1 3 3 4 2 3 3 3 3 3 2 2 3 4 2 3 2 2 3 2 1

2 2 3 2 3 2 3 2 3 4 4 4 2 3 4 2 2 2 4 4 4 2 3 4 3 4 4 4 3

5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

4 4 5 5 4 4 5 2 4 3 4 4 4 4 5 4 4 4 2 4 5 4 4 4 4 4 4 3 4

4 4 4 4 2 4 4 2 2 2 2 3 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

5 4 4 4 3 3 3 2 3 4 3 4 2 3 3 4 1 1 3 3 4 4 4 4 3 2 3 3 3

4 4 4 4 4 4 4 2 2 3 4 4 3 4 4 4 4 4 2 3 3 3 3 4 3 4 4 3 3

4 4 4 2 3 3 3 2 2 4 3 3 3 4 2 3 3 4 4 4 4 4 3 2 3 2 4 4 4

2 2 2 1 1 1 1 1 1 4 3 3 1 3 2 1 2 3 1 1 4 3 2 3 3 3 5 3 1

5 5 4 4 4 4 5 4 4 5 5 4 4 5 4 2 3 3 4 4 5 4 4 2 4 4 5 2 4

4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4

4 3 4 4 3 3 4 3 4 3 3 4 2 3 3 3 3 2 4 4 4 4 3 4 4 4 3 3 3

4 4 4 3 5 2 4 3 4 2 4 4 2 1 4 4 3 2 3 4 4 4 3 4 4 2 2 3 4

4 5 4 4 4 4 2 2 2 4 4 4 3 3 3 3 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4

3 4 4 3 3 2 3 1 2 1 3 3 3 3 3 3 2 3 5 5 4 4 4 3 3 3 5 3 3

5 5 5 4 4 4 4 2 3 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4

IQ

1

IQ

2

IQ

3

IQ

4

IQ

5

IQ

6

IQ

7

SQ

1

SQ

2

SQ

3

SQ

4

SQ

5

SQ

6

SE

Q1

SE

Q2

SE

Q3

SE

Q4

SE

Q5

PU

1

PU

2

PU

3

PE

U1

PE

U2

PE

U3

PE

U4

PE

U5

AI

1

AI

2

AI

3

2 3 3 4 2 2 3 2 2 3 3 3 1 3 2 2 2 2 3 2 3 3 2 3 3 3 3 3 3

3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 2 3 3 3 2 3 3

4 4 4 4 4 3 4 3 2 3 4 4 4 3 4 3 4 3 2 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4

4 4 3 2 3 2 3 3 2 2 4 3 2 3 3 3 3 2 2 3 3 4 4 3 4 3 5 3 2

3 5 2 2 3 4 4 1 2 4 4 2 2 3 4 2 4 3 4 3 2 4 3 4 4 2 3 3 3

2 4 4 2 4 2 3 1 3 2 4 5 2 3 2 3 4 3 4 3 3 4 3 4 4 4 5 3 2

2 3 3 2 3 2 2 3 2 2 3 3 1 2 2 2 2 2 3 2 3 3 2 2 3 3 2 2 2

2 2 2 1 2 1 2 2 4 2 2 2 2 2 2 1 3 2 4 2 3 4 2 4 4 3 5 4 2

4 4 5 5 5 5 4 3 3 4 4 5 4 4 4 5 3 4 4 4 5 4 3 5 3 4 4 3 4

4 4 4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4

4 4 4 4 4 3 4 2 4 4 4 4 3 4 4 3 3 2 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3

4 4 4 5 5 5 4 3 4 4 5 5 5 4 4 4 3 3 5 5 5 5 3 5 3 4 5 5 5

4 4 3 4 4 4 4 3 3 4 4 4 3 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 3 4 4 3 3

4 4 4 3 3 3 3 2 2 3 3 4 2 3 3 2 3 2 4 3 3 4 3 4 4 3 3 3 3

2 3 2 4 4 2 2 2 2 3 3 4 2 4 3 3 2 3 4 4 3 4 2 4 3 4 3 2 3

4 4 2 4 4 4 4 1 2 3 4 4 3 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3 4 5 4 4

2 3 2 3 3 3 3 2 3 4 3 4 3 4 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3

5 4 4 4 4 4 5 3 3 4 4 5 4 4 4 4 3 4 5 4 5 4 4 4 3 4 4 3 4

4 4 4 3 3 4 3 3 3 4 5 5 3 4 3 3 2 2 4 4 4 5 4 5 4 4 4 3 3

4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 3 4 4 4 3 4 3 4 5 5 4 4 4 5 4 3 4

2 4 4 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 2 3 3 3 3 4 3 4 3 3 3

4 4 4 3 3 3 3 3 2 3 4 4 4 3 3 3 3 3 3 4 4 5 4 3 4 4 4 3 4

4 4 4 4 4 4 4 2 2 3 3 4 3 3 3 3 3 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 3

4 4 4 5 1 5 5 1 2 4 4 4 4 4 4 3 3 4 5 4 4 4 4 4 5 5 5 5 4

4 5 5 4 4 4 5 4 3 3 4 4 4 3 4 3 3 3 5 5 5 4 4 4 4 3 5 5 4

IQ

1

IQ

2

IQ

3

IQ

4

IQ

5

IQ

6

IQ

7

SQ

1

SQ

2

SQ

3

SQ

4

SQ

5

SQ

6

SE

Q1

SE

Q2

SE

Q3

SE

Q4

SE

Q5

PU

1

PU

2

PU

3

PE

U1

PE

U2

PE

U3

PE

U4

PE

U5

AI

1

AI

2

AI

3

4 4 4 4 4 4 3 2 3 3 3 4 3 4 4 4 4 5 4 4 4 5 4 5 4 4 4 4 4

3 2 2 2 4 2 2 1 1 4 1 4 2 2 2 2 3 3 2 2 3 4 2 4 2 2 2 2 2

4 3 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 5 4 5 4 4 4 4 4 5 3 4

4 4 4 4 4 4 5 2 2 1 4 4 4 2 4 2 4 4 4 4 5 4 5 4 4 4 4 2 2

4 4 4 3 3 4 4 5 3 2 3 3 3 3 3 3 4 2 3 3 4 4 4 4 3 4 2 3 3

4 4 4 5 4 3 4 3 4 4 4 3 3 4 4 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 3 3 4

4 4 4 3 4 3 3 2 3 3 4 4 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 3 4 2 4 4 4 4

4 4 4 4 4 4 4 5 2 2 2 3 2 2 2 3 3 4 2 3 4 4 3 3 3 3 2 2 3

4 4 4 4 2 2 3 1 4 5 5 4 3 4 4 3 4 2 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

2 4 4 4 4 3 4 2 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4

4 4 4 4 3 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 3 3 2 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4

4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 3 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4

3 4 2 2 3 3 4 2 3 4 4 4 3 4 2 2 2 4 2 3 4 3 2 4 3 2 3 2 3

3 4 2 2 3 2 3 4 3 4 4 4 2 2 3 4 2 3 1 2 3 3 2 4 3 2 3 2 3

2 5 4 3 3 3 5 2 3 2 5 5 3 3 4 4 4 2 3 5 4 5 4 2 5 4 4 3 4

5 5 3 2 4 3 4 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3

5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5

4 4 4 4 3 3 4 4 4 3 4 4 3 3 4 4 3 3 4 3 4 4 4 4 3 3 4 3 4

3 4 3 3 3 3 3 2 2 3 3 4 3 3 3 2 2 3 3 3 3 4 3 4 3 3 3 3 3

3 4 3 3 4 4 3 2 2 3 2 4 2 2 2 3 3 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 2

3 4 2 4 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 2 2 2 4 4 4 3 4 3 4 4 3 3 3 4

4 4 3 3 3 2 2 3 3 3 4 3 2 3 3 4 4 3 3 4 3 4 3 3 4 4 4 3 3

4 4 3 4 5 3 3 5 4 5 5 4 4 5 4 4 5 3 4 4 4 5 4 5 5 5 5 5 5

2 3 2 2 3 3 3 2 2 3 3 3 2 4 2 2 3 3 2 2 2 4 2 4 3 3 3 2 2

4 4 2 3 3 4 3 2 3 4 3 4 4 4 3 4 4 4 3 4 4 4 4 4 3 3 4 3 3

IQ

1

IQ

2

IQ

3

IQ

4

IQ

5

IQ

6

IQ

7

SQ

1

SQ

2

SQ

3

SQ

4

SQ

5

SQ

6

SE

Q1

SE

Q2

SE

Q3

SE

Q4

SE

Q5

PU

1

PU

2

PU

3

PE

U1

PE

U2

PE

U3

PE

U4

PE

U5

AI

1

AI

2

AI

3

4 5 4 4 2 5 5 4 4 4 4 5 4 5 4 5 4 4 5 4 4 5 5 5 4 4 5 4 4

2 4 4 3 3 2 3 1 2 3 3 4 3 3 3 3 3 3 4 4 5 3 3 3 3 3 5 3 3

4 4 3 4 4 4 4 3 3 3 4 4 3 3 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 3 4 3 3 3

4 5 4 4 4 5 5 3 4 4 5 5 4 3 4 4 4 3 4 4 5 4 4 5 4 5 5 3 4

4 5 4 4 4 3 3 2 3 4 4 5 4 3 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 5 4 3 4 4

2 4 4 4 4 4 4 2 2 2 2 4 2 2 2 2 4 4 2 2 4 4 2 4 4 4 2 2 2

4 4 4 4 4 2 3 3 4 3 4 4 3 4 4 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 3 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4

2 4 4 4 4 2 4 2 4 4 4 4 3 4 4 2 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

4 4 4 3 4 3 5 2 3 4 4 4 3 3 4 3 3 4 2 2 4 4 3 4 3 5 5 3 3

5 5 4 3 4 5 5 2 2 2 4 4 4 4 4 2 4 3 2 2 4 4 4 2 2 2 2 2 2

4 4 4 3 4 4 5 2 2 3 4 4 4 4 4 4 2 4 5 4 5 4 2 4 2 4 5 4 4

4 4 4 3 3 4 4 4 4 5 4 4 3 3 4 4 2 2 3 4 4 4 4 4 3 4 5 4 5

4 4 4 3 3 3 4 2 3 3 4 4 4 3 4 4 4 4 5 4 4 4 4 3 3 3 4 4 4

4 4 3 4 3 3 4 3 3 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4

2 4 2 1 1 2 1 2 2 4 4 4 2 3 4 2 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4 2 2 2

2 4 2 5 4 4 4 2 2 4 4 4 2 4 4 2 4 4 2 2 4 4 4 4 4 4 4 2 4

4 4 4 4 4 4 4 3 3 5 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 4 4 4 3 5 4 4

4 4 4 4 4 5 4 4 3 4 4 4 3 4 4 4 4 3 4 4 5 5 4 4 4 4 4 3 4

4 4 4 3 3 3 2 3 3 3 4 5 3 4 3 3 4 3 4 3 3 4 3 3 4 4 5 3 3

4 4 2 2 3 2 4 2 3 4 3 4 2 3 3 2 2 2 2 3 3 4 3 4 4 4 2 2 3

4 4 5 4 4 5 4 4 3 4 5 4 4 3 4 4 5 4 5 4 4 4 4 5 4 4 4 4 5

4 4 5 5 4 3 4 2 2 4 5 5 4 4 4 4 2 4 4 3 4 4 3 4 3 4 4 3 4

4 4 4 3 4 3 4 2 3 3 4 4 4 3 4 3 3 2 5 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3

3 4 3 3 4 3 3 2 3 4 3 3 2 3 3 3 3 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 2 3

IQ

1

IQ

2

IQ

3

IQ

4

IQ

5

IQ

6

IQ

7

SQ

1

SQ

2

SQ

3

SQ

4

SQ

5

SQ

6

SE

Q1

SE

Q2

SE

Q3

SE

Q4

SE

Q5

PU

1

PU

2

PU

3

PE

U1

PE

U2

PE

U3

PE

U4

PE

U5

AI

1

AI

2

AI

3

4 4 4 5 4 3 4 2 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3 2 4 4 4 4 4 4 4 2 3 3

4 4 3 3 5 2 4 2 4 3 3 4 3 3 4 1 3 4 4 3 3 4 3 4 3 4 4 4 3

4 4 4 4 4 5 5 3 3 3 4 4 4 3 4 3 3 4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 3 3

4 4 4 3 3 2 2 2 2 4 4 4 4 4 3 2 3 3 5 4 4 4 3 4 4 3 4 4 4

2 4 2 3 4 2 2 4 4 3 4 4 2 3 2 4 2 4 2 2 3 4 3 4 3 4 3 3 3

2 3 3 4 4 3 3 2 2 4 4 4 2 2 3 3 2 2 3 3 4 4 3 3 3 3 4 3 2

3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 4 3 3 3 3 2 2 2

2 3 3 2 2 3 2 2 2 1 3 3 3 2 3 2 3 2 2 3 3 4 3 4 2 3 3 2 3

2 4 4 4 3 2 4 3 1 2 3 4 2 2 4 4 4 4 5 2 4 4 4 4 4 4 5 2 3

5 5 4 4 5 3 4 4 4 4 5 5 4 5 5 5 3 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4

2 3 3 2 2 2 3 2 2 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 2 3

4 4 4 3 3 4 4 2 3 3 4 4 3 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 3 4

5 5 5 5 5 5 5 4 3 5 5 5 5 4 4 4 3 3 3 3 4 4 3 4 3 4 3 3 4

4 5 4 4 4 5 4 3 5 5 4 5 4 3 4 4 3 3 5 5 4 5 4 5 5 4 3 4 4

Lampiran 5 :

Surat-Surat Pendukung

Surat Permohonoan ke PUSTIPANDA

Surat Dosen Pembimbing Skripsi

Surat Undangan Seminar Hasil

Documents

ANALISIS PENERIMAAN PENGGUNA APLIKASI …repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/48287...Nida’ul Hasanati, MMSI selaku Dosen Pembimbing II yang telah menyediakan waktunya