ANALISIS TINGKAT KESUKSESAN MOBILE BANKING M … · perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id commit to user i ANALISIS TINGKAT KESUKSESAN MOBILE BANKING (M-BANKING) DENGAN MENGGUNAKAN

perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id

commit to user

i

ANALISIS TINGKAT KESUKSESAN MOBILE BANKING

(M-BANKING) DENGAN MENGGUNAKAN RESPESIFIKASI

MODEL DeLONE & McLEAN

( Studi Kasus pada BANK PERMATA Surakarta)

SKRIPSI

Diajukan Untuk Melengkapi Tugas-tugas dan Memenuhi

Syarat-syarat untuk Mencapai Gelar Sarjana Ekonomi Jurusan Akuntansi

Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta

Oleh :

YANDI WIBOWO NIM. F0307093

FAKULTAS EKONOMI

UNIVERSITAS SEBELAS MARET

SURAKARTA

2011


commit to user

ii


commit to user

iii


commit to user

iv

PERSEMBAHAN

Skripsi ini saya persembahkan kepada:

>TuhanYesusKristus<

>Keluargaku yang aku cinta dan sayangi<

>Teman-temanku di

Rumah,,Robert,Ferdy,Christian,Deny,Edwin..u’re my

best friend ever..!!<

>teman-teman akuntansi 007 yang sudah berjuang dari

awal masuk,,thimo,septian,dedy, dela, awang, handoko,

rija, peka,dkk…banyak cerita dan kenangan yang gak

kan ku lupa,,I love u guys!<


commit to user

v

>teman-teman GKI Coyudan yang sudah

memberiku semangat rohani dan menjagaku tuk

tetap tumbuh dalam DIA..thx 4 ur kindness to

me!<

>dan yang terakhir,,untuk seseorang yang pernah

hadir di hidupku & mengajariku tuk

memperjuangkan sesuatu yang

BERHARGA,,,kamu sudah membuka mataku tuk

terus berjuang demi masa depan,,,<

……….Thank you,………


commit to user

vi

MOTTO

….Perjuangkanlah apa yang berharga dalam hidupmu,,sebab waktu

hanya berjalan lurus dan engkau tak mampu tuk memutar kembali....

….Setialah pada hal-hal yang kecil,,maka hal-hal besar pun akan

diberikan kepadamu,,,,

….Ketika semua berawal dari keyakinan,,maka saat itulah kau

membuka jalan mu sendiri,,,,


commit to user

vii

KATA PENGANTAR

Salam damai dan sejahtera,

Puji dan syukur kepada Tuhan Yesus atas segala penyertaannya sehingga

skripsi ini yang berjudul “ANALISIS TINGKAT KESUKSESAN MOBILE

BANKING (M-BANKING) DENGAN MENGGUNAKAN RESPESIFIKASI

MODEL DELONE & MCLEAN (STUDI KASUS PADA BANK PERMATA

SURAKARTA) dapat diselesaikan oleh penulis sebagai syarat guna mencapai

gelar Sarjana Ekonomi pada Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret

Surakarta.

Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan skripsi ini ada beberapa

hambatan yang dihadapi, namun berkat dukungan, bantuan serta bimbingan dari

berbagai pihak akhirnya skripsi ini dapat terselesaikan dengan baik. Untuk itu

penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:

1. Dr. Wisnu Untoro M.S. selaku Dekan Fakultas Ekonomi Universitas

Sebelas Maret.

2. Santoso Tri Hananto, Drs, M.Si, Ak., selaku Ketua Jurusan Akuntansi

Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret.

3. Arif Lukman Santoso,S.E,Ak, selaku Pembimbing Akademik.

4. Christiyaningsih Budiwati, SE, M.Si, Ak Selaku Dosen Pembimbing

Skripsi yang dengan penuh kesabaran memberikan bimbingan dan

arahan, sekaligus menjadi a good motivator bagi penulis serta penulis

juga meminta maaf jika dalam proses bimbingan ada kata dan tingkah

laku atau perbuatan yang tidak berkenan di hati Ibu.

5. Orangtuaku Santa Wijaya dan Linawati serta kedua kakakku Aries

Wijaya dan Yudi Susanto yang selalu mendukungku, mendoakanku


commit to user

viii

dan menjadi teman sharing tidak hanya dalam skripsi tapi semuanya,

you’re the best in the world, I love you my lovely parents, saya bangga

dan bersyukur telah menjadi bagian dari keluarga ini.

6. Sahabat-sahabat saya di rumah yang sudah saya anggap seperti saudara

saya sendiri, Robert Kristianto Tjipto, Andhika Ferdian

Cahyadi,Christian Hartanto,Deny Andrianto,Edwin Hartanto, ayo

teman-teman kita raih kesuksesan bersama dan semoga kita tetap

kompak selalu... J

7. Teman-teman di HMJ-Ak mulai dari angkatan 2005 (mas oki, mas

hendrawan, mas yoga,dll),,angkatan 2006 (mas logar,mas rofi,mba

fela, mba puput, mba Finix, Mba Hani, Mba Tryaz dll),,angkatan 2007

(nanti aja,hehehe),,,angkatan 2008 (agung, randy, megan, eja, krisna,

jatmiko, david, adrian, abe, andika, dll),,dan angkatan 2009 (irma,

wulani, jesica, monika, nandhya, harun,dll),,,kalian semua sudah

memberikan cerita yang luarrrrrr biasa!!aku bangga pernah jadi bagian

dari HMJ Akt UNS!!

8. Teman-teman akuntansi angkatan 2007 (Thimo, Septian, Dedy, Dela,

Awang, Rija, Handoko,Irla, Simek, Eva, Nia, Putri, Adu, Dyah, Irma,

Anang, Tri, Meldan, Fajrika, Ira, Fira, Endah, Ayu, Ayus, Rina, Cui,

Sanda, Spirtus, Andry,Iwak, Nani, Peka, Anis, Bimo, Adikur, Taufik,

Rudy, Faris, dan masih banyak lainnyaaaaaa!). We are Accounting

society! We are the best!


commit to user

ix

9. Dan terakhir….dengan tanpa menyurutkan arti ucapan terimakasih itu

sendiri, penulis mengucapkan terima kasih untuk….Anda! Anda yang

berinteraksi dengan penulis melalui tulisan ini. Terima kasih atas

kesediaan Anda membaca karya kecil ini.

Penulis menyadari bahwa penulisan skripsi ini masih jauh dari sempurna, karena

itu saran dan kritik yang bersifat konstruktif dari berbagai pihak sangat penulis

harapkan demi kesempurnaan dari skripsi ini.

Terakhir, semoga skripsi ini dapat bermanfaat.

Surakarta, 28 Juni 2011

Penulis


commit to user

x

DAFTAR ISI

Halaman

HALAMAN JUDUL ……………………………………………… i

ABSTRAKSI ……………………………………………………... ii

ABSTRACT ....................................................................................... iii

HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING...........…………… iv

HALAMAN PENGESAHAN …………………………………..... v

HALAMAN PERSEMBAHAN ………………………………….. vi

HALAMAN MOTTO …………………………………................. viii

KATA PENGANTAR ……………………………………………. ix

DAFTAR ISI ……………………………………………………… xii

DAFTAR TABEL ………………………………………………… xvi

DAFTAR GAMBAR ......................................................................... xvii

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

A. Latar Belakang Masalah ……………………………… 1

B. Perumusan Masalah ………………………………….. 5

C. Tujuan Penelitian ……………………………………… 5

D. Manfaat Penelitian ……………………………………. 5

E. Sistematika Penulisan …………………………………. 6

BAB II. TINJAUAN PUSTAKA ..................................................... 8

A. Landasan Teori ……………………………………….. 8

1. Konsep Teknologi........................................................ 8


commit to user

xi

2. Konsep E-Commerce.................................................... 10

3. Konsep Mobile Banking............................................ 12

4. Model Kesuksesan Sistem Informasi DeLone & McLean 14

5. Kerangka Konseptual................................................... 17

B. Penyusunan Hipotesis ............................. 18

1. System Quality - Use.................................................. .... 19

2. Information Quality – Use............................. 19

3. System Quality – User Satisfication................................ 20

4. Information Quality – User Satisfication.................... 20

5. User Satisfication – Use…………………..…………….. 21

6. Net Benefit – Use…………………………………….. 21

7. Use – Net Benefit ……………………………........ 21

8. User Satisfication – Net Benefit………………………… 21

9. Net Benefit – User Satisfication……………………… 21

BAB III. METODE PENELITIAN ...................................................... 22

A. Populasi dan Sampel.................................................................. 22

B. Sumber dan Teknik Pengumpulan Data.............................. 22

C. Variabel Penelitian................................................... 23

1. Variabel System Quality ............................. 24

2. Variabel User Satisfication .......................... 24

3. Variabel Information Quality................................ 24


commit to user

xii

4. Variabel Use........................................................ 25

5. Variabel Net Benefits......................................... 25

D. Metode Analisis Data dan Pengujian HIpotesa............... 25

1. Uji Validitas .............................................................. 26

2. Uji Reliabilitas ......................................................... 27

3. Persamaan Regresi ................................................... 27

4. Metode Analisa Data................................................. 29

BAB IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN ................................ 33

A. Gambaran Umum Bank Permata ................................. 33

1. Sejarah Berdirinya Bank Permata ........................... 33

2. Bisnis Bank Permata………………………………… 39

3. Produk Bank Permata………………………………. 42

4. Layanan Bank Permata…………………………….. 43

5. Permata Mobile…………………………………… 43

B. Analisis Deskriptif ........................................................ 67

1. Karakteristik Responden ......................................... 68

2. Tanggapan Responden ............................................ 71

C. Uji Validitas .................................................................. 76

D. Uji Reliabilitas ............................................................. 79

E. Uji Asumsi Model ......................................................... 80

1. Normalitas Data ..................................................... 80

2. Evaluasi Outliers .................................................... 82

3. Analisis Kesesuaian Model (Goodness of Fit) ............. 87


commit to user

xiii

4. Modifikasi Model ................................................... 88

F. Pengujian Hipotesis...................................................... 90

1. Hipotesis 1 ................................................................ 91

2. Hipotesis 2 ............................................................... 92

3. Hipotesis 3................................................................ 93

4. Hipotesis 4 ............................................................... 94

5. Hipotesis 5 ............................................................... 94

6. Hipotesis 6 .............................................................. 95

7. Hipotesis 7 .............................................................. 96

8. Hipotesis 8 ............................................................. 96

9. Hipotesis 9 .............................................................. 97

BAB V. PENUTUP ......................................................................... 98

A. Kesimpulan …………………………………………… 98

B. Keterbatasan ………………………………………… 100

C. Rekomendasi .................................................................. 101

DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN


commit to user

xiv

DAFTAR TABEL

4.1 Hasil Pengumpulan Data........................................................ 67

4.2 Klasifikasi Responden Berdasarkan Usia………………………. 68

4.3 Klasifikasi Responden Berdasarkan Jenis Kelamin……………. 69

4.4 Klasifikasi Responden Berdasarkan Jenjang Pendidikan……. 69

4.5 Klasifikasi Responden Berdasarkan Status……………………. 70

4.6 Klasifikasi Responden Berdasarkan Pekerjan…….……………. 71

4.7 Tanggapan Responden Terhadap System Quality…..……….. 72

4.8 Tanggapan Responden Terhadap User Satisfication............ 73

4.9 Tanggapan Responden Terhadap Information Quality................. 74

4.10 Tanggapan Responden Terhadap Use............................ 75

4.11 Tanggapan Responden Terhadap Net Benefits......................... 75

4.12 Hasil Uji Validitas Variabel......................................................... 77

4.13 Hasil Revisi Uji Validitas variabel............................................... 78

4.14 Hasil Uji Realibilitas Variabel...................................................... 80

4.15 Hasil Uji Normalitas..................................................................... 81

4.16 Jarak Mahalonobis Data Penelitian.............................................. 83

4.17 Hasil Uji Normalitas (Tanpa Outlier)...................................... 86

4.18 Hasil Goodness-of-Fit Model...................................................... 87

4.19 Hasil Goodness-of-Fit Setelah Modifikasi Model…………….. 89

4.20 Regression Weights...................................................................... 91

4.21 Standardized Regression Weights............................................... 91


commit to user

xv

DAFTAR GAMBAR

GAMBAR

2.1 DeLone & McLean IS Success Model tahun 1992....................... 15

2.2 DeLone & McLean IS Success Model tahun 2003....................... 17

2.2 Kerangka Pemikiran (Respesifikasi Model DeLone & McLean) 18

4.1 Tahap Registrasi Layanan M-Banking.......................................... 46

4.2 Cara Registrasi PermataMobile melalui PermataBank ATM...... 55

4.3 Layanan-layanan dalam format SMS........................................... 56

4.4 Contoh Isi Ulang Pulsa................................................................. 57

4.5 Contoh Transfer Online Antarbank…………………………….. 57

4.6 Tarif Layanan per SMS………………………………………… 58

4.7 Menu M-Banking dalam Operator XL & Indosat………………. 58

4.8 Tampilan PermataMobile dalam Ponsel Java…………………… 59


commit to user

xvi


commit to user

ANALISIS TINGKAT KESUKSESAN MOBILE BANKING

(M-BANKING) DENGAN MENGGUNAKAN RESPESIFIKASI MODEL DeLONE & McLEAN

( Studi Kasus pada BANK PERMATA Surakarta)

YANDI WIBOWO F 0307093

ABSTRAKSI

Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menganalisis tingkat

kesuksesan mobile banking (m-banking) dengan menggunakan respesifikasi model milik DeLone & McLean (D&M IS Success Model)

Jenis data yang digunakan adalah data primer. Data tersebut diambil dari kuesioner yang disebarkan kepada para nasabah bank Permata di Kota Surakarta yang menggunakan layanan mobile banking. Metode pengambilan sampel yang digunakan yaitu purposive sampling, sehingga sampel yang diperoleh sebanyak 200 responden, 60,5% responden Laki-laki dan 39,5% responden perempuan. Data dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) melalui program AMOS versi 18. Goodness of fit setelah dilakukan modifikasi atas model yang diajukan menunjukkan hasil yang baik antara lain Chi-Square (c2) sebesar 116,516, Significance Probability (p) sebesar 0,228, CMIN/DF sebesar 1,099, GFI sebesar 0,936, AGFI sebesar 0,906, TLI sebesar 0,988, CFI sebesar 0,991, dan RMSEA sebesar 0,022.

Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa : (1)Variabel System Quality tidak berpengaruh signifikan terhadap Use, (2)Variabel Information Quality berpengaruh signifikan terhadap Use, (3)Variabel System Quality berpengaruh signifikan terhadap User Satisfication, (4)Variabel Information Quality berpengaruh signifikan terhadap User Satisfication, (5)Variabel User Satisfication tidak berpengaruh signifikan terhadap Use, (6)Variabel Net Benefit tidak berpengaruh signifikan terhadap Use, (7)Variabel Use tidak berpengaruh signifikan terhadap Net Benefit ,(8)Variabel User Satisfication berpengaruh signifikan terhadap Net Benefit, (9)Variabel Net Benefit tidak berpengaruh signifikan terhadap User Satisfication.

. Kata Kunci: mobile banking, D&M IS Success Model, system quality, information quality, use, user satisfication, net benefit.


commit to user

SUCCEDED ANALYSIS of MOBILE BANKING

(M-BANKING) USING A RESPCIFICATION OF DeLONE & McLEAN INFORMATION SUCCESS MODEL

( Case Study at BANK PERMATA Surakarta)

YANDI WIBOWO F 0307093

ABSTRACT

The main purpose of this study is to analyze factors that successing the

mobile banking (m-banking) in PermataBank Surakarta by using the Delone & McLean Information Success Model.

Type of data is primary data. Data was taken from the questionnaire distributed to customers of PermataBank in the city of Surakarta who use mobile banking services that used the sampling method is purposive sampling, so that samples obtained with 200 respondents, 60,5% of respondents were men and 39,5% of respondents women. Data were analyzed using Structural Equation Modeling (SEM) through 18 versions of AMOS. Goodness of fit after the modification of the proposed model showed good results, among others, Chi-Square ( 2) amounted to 116,516, Significance Probability (p) of .228, Cmin / DF of 1.099, GFI of 0.936, AGFI of 0.908, TLI for .988, CFI of .991, and RMSEA of .022.

The results of this study indicate that (1) System Quality variable has no influence toward Use, (2) Information Quality variable has influence toward Use, (3) System Quality variable has influence toward User Satisfication, (4) Information Quality variable has influence toward User Satisfication, (5) User Satisfication variable has no influence toward Use, (6) Net Benefit variable has no influence toward Use, (7) Use variable has no influence toward Net Benefit ,(8) User Satisfication variable has influence toward Net Benefit, (9) Net Benefit variable has no influence toward User Satisfication.

Keywords : mobile banking, D&M IS Success Model, system quality, information quality, use, user satisfication, net benefit.


commit to user

1

BAB I

PENDAHULUAN

A. LATAR BELAKANG MASALAH

Dewasa ini peran teknologi informasi semakin tinggi dalam mendukung

aktivitas sehari-hari. Tidak hanya untuk pekerjaan, namun dalam aktivitas

normal pun manusia mengandalkan teknologi. Teknologi semakin penting

manakala terus berkembang dengan cepat hingga menjadi suatu revolusi.

Teknologi memberikan kemudahan untuk berkomunikasi, menembus dinding

pemisah jarak, waktu dan tempat di dunia.

Penerapan teknologi terbarukan terus menerus dilakukan oleh

perusahaan-perusahaan dengan tujuan meningkatkan efektifitas dan efisiensi

sumber daya. Perubahan teknologi informasi yang berkembang sangat cepat

ini direspons oleh perusahaan-perusahaan dengan memberikan pelayanan

kemudahan akses informasi dengan kliennya maupun menghubungkan bank

dengan nasabahnya dengan cara mengaplikasikan teknologi informasi yang

canggih, seperti internet.

Salah satu pihak yang sangat mengikuti perkembangan teknologi

informasi adalah perusahaan perbankan. Seperti kita ketahui, metode

konvensional perbankan yang sudah diterapkan sampai saat ini, nasabah

datang ke bank untuk melakukan transaksi-transaksi. Dengan metode ini


commit to user

2

dirasakan kurang efisien karena waktu yang tersita cukup banyak antara lain

untuk mengisi formulir, mengantri, kemudian pada saat di Teller

membutuhkan waktu untuk memastikan nomor rekening benar atau tidak.

Selain itu untuk meningkatkan kemampuannya dalam menghimpun dana dari

masyarakat, perbankan berusaha menarik nasabah. Hal ini dilakukan

perbankan salah satunya dengan cara meningkatkan pelayanan secara online.

Layanan tersebut ditawarkan kepada nasabah karena informasi dewasa ini

menjadi sangat penting bagi nasabah dan juga bank itu sendiri, sehingga

teknologi informasi yang digunakan perbankan bertujuan untuk

mempermudah baik nasabah, ataupun pihak bank dalam melakukan

pekerjaannya (Oktaviana dalam Widyastuti, 2007). Layanan perbankan yang

dikenal dengan istilah e-banking memungkinkan nasabah untuk medapatkan

informasi dan menyelesaikan berbagai urusan perbankan secara cepat, mudah

dan tanpa batas tempat dan waktu.

Berbagai penawaran produk jasa yang dikeluarkan bank sebagai

turunan dari jasa e-banking dalam kemudahan akses oleh bank dengan

nasabah, salah satunya menggunakan mobile banking. Mobile banking adalah

salah satu bagian dari e-banking yang merupakan layanan informasi

perbankan via wireless paling baru yang ditawarkan bank dengan

menggunakan teknologi mobile phone untuk mendukung kelancaran dan

kemudahan kegiatan perbankan. Dengan mobile banking, nasabah tidak perlu

lagi ke ATM (Anjungan Tunai Mandiri) apalagi ke kantor bank apabila


commit to user

3

hendak melakukan transaksi perbankan antara lain mentransfer uang, cek

saldo, ataupun pembayaran tagihan-tagihan.

Mobile sendiri dapat diartikan sebagai suatu kegiatan berpindah-pindah

tanpa dibatasi atau dihalangi oleh apapun. Oleh karena itu, m-banking

merupakan layanan perbankan yang dapat diakses tanpa batasan. Batasan

yang dimaksud adalah ruang, waktu ataupun jarak yang selama ini menjadi

kendala bagi sebagian besar nasabah ketika akan bertransaksi. Selain itu

keunggulan dari m-banking adalah keamanan user-id yang tidak setiap orang

bisa mengetahuinya kecuali pemiliknya. Berdasarkan keunggulan yang

dimiliki oleh m-banking tersebut, pihak perbankan yakin dapat menarik minat

nasabah dengan memberi layanan yang sejenis. Beberapa bank yang telah

mengaplikasikan teknologi m-banking antara lain, Bank BCA, Bank Mandiri,

Bank BNI, Bank Panin, Bank Permata, Bank Niaga.

Banyak penelitian yang mengukur tingkat kesuksesan teknologi

informasi menggunakan Model Kesuksesan Sistem Informasi Delone &

McLean (Delone& McLean IS Success Model). Model ini merupakan model

yang dibuat oleh Delone dan McLean tahun 1992, yang di dalamnya terdapat

enam konstruk, yaitu kualitas system, kualitas informasi, kepuasan pengguna,

penggunaan, dampak individu dan dampak organisasional. Seiring dengan

kemajuan teknologi yang berkembang cepat, model ini mengalami perubahan

tahun 2002, dimana ada penambahan konstruk baru, yaitu kualitas pelayanan

dan keinginan untuk menggunakan, serta menggabungkan dampak individu

dan dampak organisasional menjadi manfaat bersih. Begitu pula dengan para


commit to user

4

peneliti yang memodifikasi model Delone & McLean sesuai dengan tujuan

penelitian yang mereka buat. Wu & Wang (2006) merespifikasi ulang model

D&M untuk mengukur Knowledge Management System (KMS). Seddon

(1997) lewat riset yang dilakukan bertahun-tahun terhadap model D&M,

menemukan banyak kejanggalan varian maupun interpretasi yang

menyebabkan hilangnya value model tersebut. Ia pun mengubah model D&M

dengan beberapa konstruk tambahan. Delone & McLean sendiri pada tahun

2004 mengembangkan model untuk e-commerce atas dasar model tahun

2002.

Berdasarkan uraian di atas, maka penulis ingin melakukan penelitian

untuk menganalisa faktor-faktor yang mempengaruhi kesuksesan mobile

banking dengan judul “ANALISIS TINGKAT KESUKSESAN MOBILE

BANKING DENGAN MENGGUNAKAN RESPESIFIKASI MODEL

DeLONE & McLEAN (Studi Kasus pada Bank Permata Surakarta).

Peneliti sengaja mengangkat topik ini karena Bank Permata adalah bank yang

memperoleh penghargaan untuk kategori mobile phone banking terbaik di

Asia Pasifik tahun 2010-2011 dalam acara Asian Banker Internacional

Excellence di Malaysia. Peneliti ingin meneliti apakah di kota seperti

Surakarta, para nasabah Bank Permata juga ikut andil dalam mensukseskan

keberhasilan m-banking Bank Permata di Indonesia.


commit to user

5

B. PERUMUSAN MASALAH

Berdasarkan latar belakang masalah yang ada, maka perumusan masalah

dalam penelitian ini adalah ” Dengan menggunakan Model Respesifikasi

Delone & McLean, faktor-faktor apa sajakah yang mempengaruhi kesuksesan

m-banking Bank Permata?”.

C. TUJUAN PENELITIAN

Adapun tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah:

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang

mempengaruhi kesuksesan m-banking Bank Permata dengan menggunakan

Respesifikasi Model Kesuksesan Sistem Informasi Delone & McLean.

D. MANFAAT PENELITIAN

Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat kepada pihak:

1. Bagi pihak Akademisi

Dapat memberikan kontribusi dalam menambah literatur mengenai

penerimaan teknologi informasi.

2. Bagi Bank

Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi bank

mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi nasabah untuk menerima

atau mengadopsi layanan mobile banking dalam transaksinya sehingga


commit to user

6

dapat menjadi bahan kebijakan dalam upaya meningkatkan kinerja bank

dan meningkatkan pangsa pasarnya dalam dunia globalisasi saat ini.

3. Bagi Nasabah

Penelitian ini diharapkan dapat memberikan tambahan informasi bagi

nasabah bank dalam memanfaatkan layanan mobile banking. Kemudian

bagi nasabah yang belum dapat atau belum pernah menggunakan

layanan mobile banking dapat mengetahui kegunaan serta fungsi mobile

banking, sehingga dapat dimanfaatkan dalam kehidupan sehari-hari

untuk membantu berbagai transaksi yang dilakukan nasabah bank.

E. SISTEMATIKA PENULISAN

Penelitian ini memiliki sistematika pembahasan terdiri dari lima bab.

Masing-masing secara garis besar dapat dijelaskan sebagai berikut :

BAB I PENDAHULUAN

Pada bab ini berisi tentang latar belakang penelitian, rumusan

masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian,

dan sistematika penulisan.

BAB II LANDASAN TEORI DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS

Bab ini menjelaskan landasan teori dan konsep teoritis yang terkait

dengan topik penelitian dan dipergunakan sebagai dasar pemikiran

dalam pengembangan berbagai hipotesis yang diajukan dalam

penelitian.


commit to user

7

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Bab ini menjelaskan tentang metodologi penelitian yang

dipergunakan dalam penelitian, meliputi: metode pemilihan

sampel, pengumpulan data, pengukuran variabel, serta alat analisis

yang dipergunakan dalam pengujian hipotesis penelitian.

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

Bab ini memaparkan mengenai hasil analisis pengujian hipotesis

dan pembahasannya.

BAB V PENUTUP

Bab ini menjelaskan mengenai kesimpulan dari hasil penelitian,

keterbatasan dalam penelitian, implikasi keterbatasan, serta saran

bagi penelitian selanjutnya.


commit to user

8

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

A. LANDASAN TEORI

1. Konsep Teknologi

Teknologi secara harfiah dapat diartikan sebagai keseluruhan sarana

untuk menyediakan barang-barang yang diperlukan bagi kelangsungan dan

kenyamanan hidup manusia (Kamus Besar Bahasa Indonesia). Didasari

pengertian tersebut dapat kita pahami bahwa teknologi diciptakan untuk

membantu pekerjaan ataupun aktivitas manusia menjadi lebih mudah.

Perkembangan kemajuan teknologi dewasa ini berlangsung sedemikian

pesatnya sehingga para ahli menyebut gejala ini sebagai suatu revolusi.

Perubahan-perubahan ini terjadi, terutama disebabkan berbagai kemampuan

dan potensi teknologi yang memungkinkan manusia untuk saling

berhubungan tanpa batasan waktu, jarak, kecepatan, dan kapasitas yang

dapat diatasi seiring berkembangnya sarana informasi yang mutakhir.

Teknologi dapat juga diartikan sebagai sistem komputer (hardware,

software, dan data) dan jasa yang mendukung pemakai (training, help lines,

dan lain-lain) yang disediakan untuk membantu pemakai dalam tugas-

tugasnya (Goodhue dan Thompson, 1995). Teknologi dapat pula

didefinisikan sebagai karangka teknis, konsep dan sesuatu yang berwujud

yang dikembangkan untuk memecahkan masalah teknis dan kemampuan

untuk memanfaatkan konsep hal yang berwujud dalam cara yang efektif dan


commit to user

9

disisi lain teknologi merupakan pengembangan hardware maupun software

dalam pemecahan masalah operasional yang efektif dalam sebuah organisasi

(Ellitan 2002).

Adopsi teknologi sebagai hasil dari penerimaan teknologi oleh

pemakai akhir (end user) didasarkan pada persepsi kemanfaatan serta

kemudahan dalam penggunaan teknologi tersebut menghasilkan perilaku

dan perhatian untuk menggunakan teknologi baru (Bahmanziari, Person,

dan Crosby, 2003). Persepsi kemanfaatan dapat didefinisikan sebagai

tingkat dimana individu percaya bahwa menggunakan sebuah bagian sistem

dapat meningkatkan performa kerjanya, sedangkan persepsi kemudahan

merupakan tingkat dimana seorang individu yang menggunakan sebuah

bagian sistem akan lebih meringankan beban fisik maupun mental

penggunanya (Moore dan Benbasat dalam Niagara, 2008).

Keputusan untuk mengadopsi teknologi dapat pula dihubungkan

dengan bagaimana pengembangan inovasi dalam teknologi informasi oleh

suatu bank. Teknologi informasi adalah suatu teknologi yang meliputi

segala hal yang berkaitan dengan proses, penggunaan sebagai alat bantu,

manipulasi, dan pengelolaan informasi. Penggunaan informasi di dalam

sistem baik bertujuan lebih kepada menarik nasabah serta mempertahankan

nasabah agar terus menggunakan layanan atau jasa yang diberikan pihak

bank. Teknologi informasi juga memberikan keuntungan lain bagi bank

karena dalam proses perbankan sendiri segala sesuatunya menjadi lebih

praktis, termanajemen, efektif dan efisien.


commit to user

10

2. Konsep E-Commerce

Banyak literatur terkenal ataupun akademis yang menyebutkan bahwa

banyak manfaat yang bisa diambil dari e-commerce. Contoh, e-commerce

mampu memperbesar ”cakupan” perusahaan tanpa harus mengorbankan

”kekayaan” (Evan & Wurster, 2000); memperoleh keunggulan kompetitif

(Schuette, 2000; Warrington et al, 2000) dan mengurangi biaya operasional,

administrasi dan pemasaran (Chappel & Feindt, 1999; Coppel, 2000).

Namun, manfaat – manfaat tersebut tidak didukung dengan data empiris.

Faktanya, studi awal menunjukkan adanya perbedaan yang cukup besar

antara manfaat nyata dengan manfaat teori dari e-commerce (Marshall et al,

2000, NNI, 1999). Hal ini mendorong sejumlah peneliti untuk mencari tahu

factor-faktor yang mendukung atau menghalangi kesuksesan e-commerce

(Han & Noh, 1999; Turban & Gehrke, 2000). Hasilnya adalah bukan

kepuasan atau keyakinan. Ditambah lagi sulitnya untuk menentukan model

yang tepat dalam area ini, entah variabel independen ataupun dependen.

Pelaksanaan e-commerce sebenarnya sudah ada sejak tahun 1965 saat

ditemukannya Automatic Teller Machine (ATM) dan melakukan pembelian

lewat kartu kredit. Hal ini didukung dengan sistem yang menembus batas-

batas organisasi sehingga antar organisasi bisa saling bertukar informasi

dan berbisnis secara elektronik. Hal ini yang kemudian disebut dengan

interorganizational system (Senn, 2000).

Hingga menyebarnya teknologi berbasis internet tahun 1990-an.,

sesungguhnya perusahaan sudah menerapkan suatu komunikasi


commit to user

11

terstandarisasi dan tertutup antar komputer di perusahaan yang terkenal

dengan sebutan Electronic Data Interchange (EDI). Sesungguhnya, EDI

dan e-commerce adalah hal yang sama (Fellenstein and Wood, 2000; Senn,

2000). Hanya saja, e-commerce mampu menarik berbagai layanan

komersialisasi dan terutama, mendukung kemajuan dari World Wide Web

dan aplikasi-aplikasi bisnis. Jadi, seiring dengan evolusi e-commerce,

muncul perbedaan antara tradisional e-commerce dengan internet berbasis

e-commerce.

E-commerce punya banyak arti bagi para pengguna. Beberapa melihat

sebagai “melakukan bisnis secara elektronik” (EC, 1998). Pengertian lain

(OECD, 1999) melihat e-commerce merupakan internet dan jaringan

TCP/IP lainnya yang menggunakan non-proprietary protocol sebagai

saluran untuk melakukan bisnis secara elektronik.

Definisi akademis saat ini mengacu pada dukungan aplikasi dan

bisnis. Contoh, Zwass (1996) mengartikan e-commerce sebagai “the sharing

of business information, maintaining business relationships and conducting

business transactions by means of telecommunications networks”. Peneliti

lain (Applegate, 1999, Fellenstein and Wood, 2000) juga mendukung

definisi di atas.

Berbagai usaha telah dilakukan untuk mengembangkan kerangka

konseptual untuk menjelaskan perbedaan-perbedaan dalam pandangan e-

commerce. Zwass (1996) mengusulkan cara terbaik untuk membentuk dan

menganalisis e-commerce adalah membagi struktur dalam tiga level :


commit to user

12

infrastruktur, jasa & produk dan struktur. Zwass mengatakan bahwa tiap

level memiliki abstraksi unik di mana level yang rendah akan

mengantarkan dukungan fungsional yang baik ke level yang lebih tinggi.

Riggins & Rhee (1998) mengusulkan lokasi aplikasi pengguna relatif

terhadap dinding pembatas sistem (internal dan eksternal) dan tipe

hubungan (pemakaian teknologi dan fasilitasnya) sebagai dua dimensi

terpisah yang mana gambaran e-commerce bisa dibedakan. Dengan

menggabungkan kedua dimensi, Riggins & Rhee (1996) mengusulkan

beberapa fungsi mulai dari focus e-commerce bertujuan membuat fasilitas

baru atau memakai tipe hubungan yang ada (Business to Consumer And

Business to Business) hingga sistem intraorganisasi dengan tujuan

memperbaiki koordinasi internal bisnis.

3. Konsep Mobile Banking

Mobile banking adalah sebuah layanan perbankan yang dapat diakses

oleh nasabah melalui telepon selular (handphone) dengan menggunakan

menu yang sudah tersedia di SIM Card. Mobile banking digunakan sebagai

performing balance checks, transaksi keuangan, pembayaran dan

sebagainya. Dengan menggunakan teknologi mobile banking, membuat

layanan perbankan menjadi lebih praktis, aman dan nyaman.

Secara konseptual, mobile banking terdiri dari tiga inter-relasi, yakni

mobile accounting, mobile brokerage, dan mobile jasa informasi keuangan.

Jenis-jenis pelayanan termasuk dalam kategori accounting dan brokerage


commit to user

13

yang merupakan transaksi dasar. Jasa non-transaksi dasar yang merupakan

hal yang esensial bagi sebuah instansi adalah mobile jasa informasi

keuangan yang memuat jenis-jenis informasi keuangan pihak instansi

tersebut (Buse, Tiwari dan Cornelius dalam Niagara, 2008).

Menurut Rahardjo (2002) menjelaskan bahwa ada beberapa

persyaratan dari mobile banking, antara lain :

1. Aplikasi mudah digunakan;

2. Layanan dapat dijangkau dari mana saja;

3. Murah;

4. Aman; dan

5. Dapat diandalkan (reliable).

Transaksi mobile banking dapat dilakukan dimana saja dan kapan

saja. Keuntungan yang diperoleh nasabah selain menghemat waktu,

nasabah juga dapat mengontrol rekening mereka dan melakukan transaksi

perbankan hanya dengan menggunakan ponsel nasabah saja. Jasa mobile

banking memiliki produk seperti sms-banking, mobile phone, dan lain

sebagainya.

Kelebihan mobile banking :

1. bagi nasabah

a. Mobile banking menawarkan beberapa jasa yang cukup

menarik.

b. Layanan mobile banking selain dapat menghemat biaya juga

dapat menghemat waktu


commit to user

14

c. Nasabah mengakses bank dan jasa-jasanya kapanpun dan

dimanapun.

d. Nasabah dapat mengetahui telah terjadi penarikan uang tanpa

otorisasinya dan dapat memblokir kartu ATM.

2. bagi Bank

a. Layanan mobile banking juga bisa menjadi strategi

kompetitif pihak bank untuk memberikan value added

service kepada nasabahnya.

b. Biaya pengurusan nasabah pun dapat berkurang.

Kekurangan mobile banking :

Kekurangan mobile banking biasanya terletak pada kecepatan data

saat akan melakukan transaksi yang terbilang cukup lambat (mobile

banking yang berbasis sms)

Mobile banking telah membawa perubahan atau bisa dikatakan

sebagai revolusi terhadap cara bergaul, memperoleh hiburan atau bahkan

cara berbisnis. Pada intinya, mobile banking akan meningkatkan daya

tawar kepada nasabah sehingga ketersediaan layanan ini dapat

memberikan nilai lebih bagi nasabah bank.

4. Model Kesuksesan Sistem Informasi Delone & McLean

Banyak penelitian telah dilakukan untuk mengidentifikasikan faktor-

faktor yang menyebabkan kesuksesan sistem teknologi informasi. Salah

satu penelitian yang terkenal adalah penelitian oleh DeLone and McLean


commit to user

15

(1992). Model kesuksesan sistem teknologi informasi yang dikembangkan

oleh DeLone and McLean (1992) ini cepat mendapat tanggapan. Salah

satu sebabnya adalah model mereka merupakan model yang sederhana

tetapi dianggap cukup valid. Seba yang lainnya adalah memang sedang

dibutuhkan suatu model yang dapat menjadi acuan untuk membuat sistem

teknologi informasi dapat diterapkan secara sukses di organisasi.

Berdasarkan teori-teori dan hasil-hasil penelitian sebelumnya yang

telah dikaji, DeLone and McLean (1992) kemudian mengembangkan suatu

model parsimoni yang mereka sebut dengan Model Kesuksesan Informasi

Delone & McLean (D&M IS Success Model) sebagai berikut :

Gambar 2.1

Delone & McLean IS Success Model Tahun 1992

Keenam elemen atau faktor atau komponen atau pengukuran dari

model ini adalah System Quality (Kualitas Sistem), Information Quality

(Kualitas Informasi), Use (Penggunaan), User Satisfication (Kepuasan

Pemakai), Dampak Individual (Individual Impact), dan Organizational

Impact (Dampak Organisasional). Model kesuksesan ini didasarkan pada

proses dan hubungan kausal dari dimensi-dimensi di model. Suatu model

SYSTEM QUALITY (KUALITAS SISTEM)

INFORMATION QUALITY (KUALITAS INFORMASI)

USE (PENGGUNAAN)

USER SATISFICATION (KEPUASAN PEMAKAI)

INDIVIDUAL IMPACT (DAMPAK INDIVIDUAL)

ORGANIZATIONAL IMPACT (DAMPAK ORGANISASIONAL)


commit to user

16

proses mengusulkan bahwa suatu sistem informasi terdiri dari beberapa

proses. Sementara model kausal atau model varian berusaha untuk

menjelaskan kovarian dari elemen-elemen model untuk menentukan

apakah variansi dari satu elemen dapat dijelaskan oleh variansi dari

elemen-elemen lainnya atau untuk menentukan apakah terjadi hubungan

kausal diantara mereka.

Pengembangan model

Berdasarkan kritik-kritik yang diterima dan juga berdasarkan

perkembangan-perkembangan sistem teknologi infromasi dan lingkungan

penggunaannya, DeLone & McLean (2003) memperbarui modelnya

dengan memperluasnya. Beberapa ditambahkan dari model yang lama,

yaitu :

1. Memasukkan variabel Service Quality (Kualitas Pelayanan)

2. Merubah variabel-variabel Individual Impact dan Organizational

Impact menjadi Net Benefits (Manfaat-Manfaat Bersih).

3. Perbaikan dan peingkatan pengukuran-pengukuran.


commit to user

17

Gambar 2.2 Delone & McLean IS Success Model tahun 2003

Kerangka Konseptual

Molla dan Licker (2001) yang pertama kali mengusulkan model DeLone

& McLean untuk dikembangkan ke pengukuran e-commerce. Model ini

sebenarnya modifikasi dari model Delone & McLean (2003) yang

memasukkan konstruk service quality. Namun, peneliti melihat bahwa

sebenarnya service quality merupakan bagian dari system quality sehingga

peneliti menggabungkannya. Dengan demikian, ada lima konstruk yang

dipakai peneliti, yaitu : System Quality, Information Quality , Use, User

Satisfication, dan Net Benefits.

SYSTEM QUALITY (KUALITAS SISTEM)

INFORMATION QUALITY (KUALITAS INFORMASI)

USE (PENGGUNAAN)

USER SATISFICATION (KEPUASAN PEMAKAI)

NET BENEFITS (MANFAAT-MANFAAT BERSIH)

SERVICE QUALITY (KUALITAS PELAYANAN)

INTENTION TO USE (KEINGINAN UNTUK MENGGUNAKAN)


commit to user

18

Gambar 2.3 Kerangka Pemikiran (Respesifikasi Model DeLone & McLean)

5. Penyusunan Hipotesis

Penelitian dari (Turban & Gherke,2000; Han & Noh, 1999) yang

berfokus pada e-commerce mengusulkan variabel tambahan seperti

ketersediaan 24 jam, software dan hardware yang stabil, kecepatan

membuka halaman, susunan sistem, tampilan visual dan aksesbilitas

sebagai bagian dari kualitas system. Model yang menampilkan atribut-

atribut tersebut akan mampu mempengaruhi Penggunaan dan Kepuasan

Pengguna.

Di saat kualitas informasi menjadi aset penting dalam bisnis modern

saat ini, e-commerce memunculkan kualitas konten untuk mewakili

informasi, data, pengetahuan dan pengalaman hingga ke level signifikansi

yang lebih tinggi. Di e-commerce, konten adalah sumber nilai dan

penyedia (barang, jasa dll) tanpa konten bukanlah apa-apa (Hartman et al,

2000). Kualitas Konten/Informasi mengacu pada kehadiran dan

KUALITAS SISTEM

KUALITAS INFORMASI

KEPUASAN PEMAKAI

PENGGUNAAN

MANFAAT BERSIH

H1

H2

H3

H4

H7

H8

H5

H9

H6


commit to user

19

karakteristik informasi dalam sistem e-commerce (zhang et al, 2000; Von

Dran et al, 1999). Chen & Wells (1999) menemukan bahwa kualitas suatu

informasi merupakan salah satu determinan perilaku positif pelanggan

terhadap web site.

Davis et al (1989) berpendapat bahwa Kemudahan Penggunaan

Persepsian (Perceived Ease of Use) sebagai bagian dari Kualitas Sistem,

berpengaruh signifikan langsung ataupun tidak langsung terhadap

penggunaan. Konstruk Penggunaan dalam system e-commerce merupakan

salah satu kriteria dalam mengukur kesuksesan. Tingkatan level seperti

“hits” dan “visit” digunakan untuk mengukur capaian pasar dan perantara

e-commerce seperti Yahoo dan Amazon. Young & Benamati (2000),

fungsi dari system e-commerce dapat dibagi menjadi fungsi umum yang

menyediakan informasi rutin dalam situs atau pun fungsi khusus yang

diminta oleh pelanggan tertentu. Atas dasar teori di atas, maka hipotesis

yang muncul adalah :

H1 : System Quality (Kualitas Sistem) berpengaruh positif terhadap

Use (Penggunaan)

H2 : Information Quality (Kualitas Informasi) berpengaruh positif

terhadap Use (Penggunaan)

Seddon & Kiew (2004) mensurvey 104 pengguna sistem akuntansi

universitas dan menemukan adanya hubungan positif antara Kualtias

Sistem dengan Kepuasan Pengguna dan Dampak Individual. Hasil ini juga


commit to user

20

didukung oleh Wu & Wang (2006), yang mengatakan bahwa

Pengalaman/Kualitas Informasi Knowledge Management System (KMS)

akan sejalan dengan meningkatnya Manfaat Bersih dan Kepuasan

Pengguna.

Kualitas Sistem dan Kualitas Informasi secara terpisah dan bersama-

sama mempengaruhi Penggunaan dan Kepuasan Pengguna. Wu & Wang

(2006) mengatakan bahwa Pengalaman/Kualitas Informasi punya dampak

besar terhadap Manfaat Bersih dan Kepuasan Pengguna. Livari (2005)

mengatakan bahwa Kualitas Sistem dan Kualitas Informasi memprediksi

Kepuasan Pengguna.

Doll & Torkzadeh (1988) mengembangkan instrumen pengukuran

Kepuasan Pengguna dengan dua belas pertanyaan, yang dibagi dalam lima

kategori : konten, akurasi, format, batas waktu, dan penggunaan

persepsian. Kategori ini mengukur dua variabel yang mempengaruhi

Kepuasan Pengguna : Kualitas Sistem dan Pengalaman/Kualitas Informasi.

Dengan demikian, hipotesis yang muncul adalah :

H3 : System Quality (Kualitas Sistem) berpengaruh positif terhadap

User Satisfication (Kepuasan Pemakai)

H4 : Information Quality (Kualitas Informasi) berpengaruh positif

terhadap User Satisfication (Kepuasan Pemakai)


commit to user

21

Seddon (1997) beralasan bahwa meskipun Kepuasan Pengguna

memiliki hubungan dengan Penggunaan sistem informasi, hal ini akan

memecah belah ke penggantian sistem. Efek dari penggunaan dapat

meningkatkan kemampuan karyawan untuk mencari dan menemukan

individu berpengalaman, yang mengarah pada semakin akurat dan

komplitnya suatu analisis masalah kompleks, dan penggunaan sistem

merupakan instrumen penting untuk manfaat dan meningkatkan manfaat

sistem dalam konteks Knowledge Management System (Wu & Wang,

2006). Pengguna dari KMS memiliki pengaruh kuat terhadap penggunaan

sistem dan kepuasan pengguna (Wu & Wang 2006). Dengan demikian,

hipotesis yang bisa dibuat adalah :

H5 : User Satisfication (Kepuasan Pemakai) berpengaruh positif


H6 : Net Benefit (Manfaat Bersih) berpengaruh positif terhadap Use

(Penggunaan)

H7 : Use (Penggunaan) berpengaruh positif terhadap Net Benefit

(Manfaat bersih)

H8 : User Satisfication (Kepuasan Pemakai) berpengaruh positif

terhadap Net Benefit (Manfaat Bersih)

H9 : Net Benefit (Manfaat Bersih) berpengaruh positif terhadap User

Satisfication (Kepuasan Pemakai)


commit to user

22

BAB III

METODE PENELITIAN

A. Populasi dan Sampel

Populasi menunjuk pada sekelompok orang, kejadian atau segala

sesuatu yang mempunyai karakteristik tertentu (Sekaran, 2006). Populasi

dalam penelitian ini adalah semua nasabah bank-bank yang mengaplikasikan

layanan mobile banking di Surakarta. Sampel adalah bagian dari populasi yang

akan diteliti secara detail (Sekaran, 2006). Sampel dalam penelitian ini adalah

nasabah pengguna mobile banking Bank Permata yang berada di kota

Surakarta. Karena pengujian hipotesa menggunakan Structural Equation

Model (SEM), jumlah kuesioner yang bisa diproses paling tidak sebanyak 100

(Hair et al, 2006).

B. Sumber Data dan Teknik Pengumpulan Data

Data yang digunakan adalah data primer yaitu data langsung yang

langsung diperoleh dari sumber data pertama dilokasi penelitian atau objek

penelitian. Data diambil dengan menyebarkan kuesioner atau angket kepada

nasabah yang telah menggunakan mobile banking. Jumlah kuesioner yang

bisa diproses paling tidak sebanyak 100, karena pengujian hipotesa pada

penelitian ini menggunakan Structural Equation Model (SEM) (Hair et al,

1998).

Pengambilan sampel dalam penelitian ini dilakukan dengan metode

purposive with judgement sampling, yaitu teknik pengambilan sampel dari


commit to user

23

orang-orang yang memiliki karakteristik khusus dan memenuhi kriteria yang

telah ditentukan oleh peneliti yang dapat memberikan informasi yang

dibutuhkan (Jogiyanto, 2007). Kriteria masyarakat yang dijadikan sampel

adalah :

1. Nasabah Bank Permata di Kota Surakarta

2. Nasabah Bank Permata di Kota Surakarta yang menggunakan

mobile banking.

Setiap responden diminta untuk memberikan penilaian atas pertanyaan

yang diajukan dengan pilihan jawaban dengan skala likert dari skor atau skala

1 sampai dengan skor atau skala 4 dari sangat setuju hingga sangat tidak

setuju. Peneliti memodifikasi skala Likert yang digunakan karena pada

umumnya jika menggunakan lima skala Likert dengan pilihan ragu-ragu atau

netral, responden cenderung akan memilih pilihan tersebut.

C. Variabel Penelitian

Data yang digunakan adalah data primer yaitu data langsung yang

diperoleh dengan melakukan survey secara langsung kepada responden, yaitu

dengan membagikan kuesioner kepada responden yang menggunakan mobile

banking. Jumlah kuesioener yang bisa diproses paling tidak sebanyak 100,

karena pengujian hipotesa pada penelitian ini menggunakan Structural

Equation Model (SEM) (Hair et al., 1998).

Terdapat 5 variabel dalam penelitian ini. Masing-masing variabel akan

diukur dengan menggunakan indikator pertanyaan yang diukur berdasarkan

skala Likert, yaitu :


commit to user

24

a. Variabel Kualitas Sistem

Jogiyanto (2007) mengatakan bahwa kualitas sistem digunakan untuk

mengukur kualitas informasi sistem teknologi. Ukuran Kualitas Sistem

berfokus pada karakteristik peforma sistem dibawah pembelajaran.

Variabel ini diukur dengan menggunakan 4 item pertanyaan milik Molla

& Licker (2001), dan Palmer (2002). Adapun indikator yang digunakan

adalah kemudahan, kesukaan, keamanan dan waktu respon.

b. Variabel Kepuasan Pengguna

Seddon & Kiew (1994) mengatakan bahwa kepuasan pengguna adalah

suatu rasa murni senang atau kecewa hasil dari penerimaan manfaat yang

seseorang harapkan terima yang berasal dari interaksi sistem informasi.

variabel ini diukur dengan menggunakan 4 item pertanyaan milik Seddon

& Kiew (1994), yaitu kebutuhan, efisiensi, efektifitas, dan kenikmatan.

c. Variabel Kualitas Informasi

Kualitas informasi berkaitan dengan isu relevansi, ukuran waktu, dan

keakuratan informasi yang dibangun sistem informasi (Seddon,1997).

Kualitas itu subjektif dan kualitas informasi tiap orang bisa berbeda. Lebih

lanjut, keakuratan hanyalah satu elemen dari Kualitas Informasi dan ini

dapat menjadi sumber dependen. Seringkali terjadi trade-off antara

akurasi dan aspek lain informasi tergantung kesesuaian tugasnya. Wu &

wang (2006) mengatakan pengalaman atau kualitas informasi adalah

konstruk multidimensi yang punya dua komponen : kualitas konten dan

konteks serta kualitas hubungan. variabel ini diukur dengan menggunakan


commit to user

25

5 item pertanyaan milik Molla & Licker (2001) terkait keakuratan

,relevansi dan kekinian, Palmer (2002) terkait keragaman informasi, dan

Zwass (1996) terkait kelengkapan.

d. Variabel Penggunaan

Seddon (1997) mengatakan bahwa penggunaan di sini berarti memakai

sistem itu. Diperkirakan sumber daya seperti sumber daya manusia akan

terserap sebanyak sistem itu berjalan. Variabel ini diukur dengan

menggunakan 1 item pertanyaan Young & Benamati, (2000), yaitu

frekuensi penggunaan.

e. Variabel Manfaat Bersih.

Seddon (1997) mengatakan bahwa manfaat bersih merupakan ukuran

komprehensif ideal dari semua manfaat yang telah dan akan terjadi,

dikurangi biaya untuk memperoleh manfaat yang telah dan akan terjadi,

sebagai akibat penggunaan suatu teknologi informasi. variabel ini diukur

dengan menggunakan 4 item pertanyaan Wu & Wang (2006), terkait

efisiensi dan kualitas kinerja Loftus, (1997) terkait peningkatan

pengetahuan.

D. Metode Analisa Data dan Pengujian Hipotesa

Penelitian ini menggunakan instrumen kuesioner dalam pengumpulan

data. Kuesioner ini dibagikan kepada seluruh responden, dengan

menggunakan survey langsung karena responden. Kuesioner ini dibagi

menjadi dua bagian, yaitu bagian data responden dan bagian pernyataan. Di


commit to user

26

bagian data, peneliti ingin mengetahui data usia, jenis kelamin responden,

jenjang pendidikan, status dan pekerjaan. Sementara dalam bagian

pernyataan, responden diminta untuk memilih item yang sesuai dengan

keadaannya dengan skala 4 Likert, yaitu Sangat Tidak Setuju sampai dengan

Sangat Setuju tanpa menggunakan pilihan Netral. Penulis ingin menghindari

pilihan netral yang cenderung dipilih oleh sebagian besar masyarakat

sehingga data yang dihasilkan menjadi tidak valid.

Uji Validitas

Uji validitas merupakan ukuran yang menunjukkan tingkat kevalidan

atau kesahihan suatu instrumen. Tinggi rendahnya menunjukkan sejauh mana

data yang terkumpul tidak menyimpang dari gambaran tentang variabel yang

dimaksud. Untuk menaksir validasi item pertanyaan, penelitian ini

mengunakan Confirmatory Factor Analysis (CFA), dengan pendekatan

Maximum Likelihoods (ML). Varian yang didasarkan pada pendekatan ML

lebih sering digunakan karena ML tidak mengharuskan pembebanan sampel

dan merupakan distribusi bebas. Skala validasi diproses dalam dua tahap:

analisis validasi konvergen dan analisis validasi diskriminan. Validasi

konvergen diuji dengan menggunakan tiga kriteria yang disarankan Fornell

dan Larck (1981) yaitu:

1. Semua item faktor loading harus signifikan dan bernilai >0,70

2. Gabungan reliability (ρc) > 0,80

3. Average variance extracted (AVE) >0.50 atau square root dari AVE harus

> 0.71


commit to user

27

Validasi diskriminan antar variabel ditaksir masih menggunakan rujukan

Fornell dan Lacker (1981), yaitu square root dari AVE untuk tiap variabel

harus melebihi korelasi diantara variabel.

Uji Reliabilitas

Uji Reliabilitas dimaksudkan untuk mengetahui suatu instrumen cukup dapat

dipercaya untuk diinginkan sebagai alat pengumpul data dan sejauh mana

hasil pengukuran konsisten konsisten. Teknik pengujian dalam penelitian ini

adalah teknik analisa dengan menggunakan Cronbach’s Alpha yang

menunjukkan reliabilitas, konsistensi internal dan homogenitas antar butir

dalam variabel yang diteliti. Instrumen yang dipakai dikatakan handal apabila

Cronbach’s Alpha lebih dari 0.60 (Ghozali, 2005).

Persamaan Regresi

Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan model analisis Structural

Equation Model (SEM) yang dengan software AMOS. Model Persamaan

Struktural SEM merupakan teknik analisis multivariat yang memungkinkan

peneliti untuk menguji hubungan antar variabel yang kompleks baik secara

recursive (hubungan timbal balik) maupun non-recursive untuk memperoleh

gambaran menyeluruh mengenai keseluruhan model. SEM berlandaskan pada

pengujian teori, sehingga dibutuhkan landasan teori yang kuat. Ghozali

(2004) menjelaskan bahwa model persamaan struktural didasarkan pada

hubungan kausalitas, dimana perubahan satu variabel diasumsikan akan

berakibat pada perubahan variabel lainnya. Kuatnya hubungan kausalitas


commit to user

28

antara dua variabel yang diasumsikan oleh peneliti bukan terletak pada

metode analisis yang dipilih, tetapi terletak pada justifikasi (pembenaran)

secara teoritis untuk mendukung analisis. Jadi jelas bahwa hubungan antar

variabel dalam model merupakan deduksi dan teori. Persamaan regresi

berganda disusun sebagai berikut :

MB = α1 + β1P + β2KP + e1

P = α2 + β3KI + β4KS + β5 KP + e2

KP = α3 + β6KI + β7KS + β8P + e3

Dimana :

MB : Manfaat Bersih

P : Penggunaan

KP : Kepuasan Pengguna

KI : Kualitas Informasi

KS : Kualitas Sistem

α1,2,3 : Konstanta

β1-8 : Koefisien regresi berganda

e1,2,3 : Tingkat kesalahan (error)


commit to user

29

Metode Analisa Data

Semua data yang dikumpulkan dikelompokan sesuai dengan karakteristik

responden yang dituju yaitu: pengguna mobile banking. Data-data tersebut

berupa data tentang data demograpi responden dan data untuk pengujian

hipotesa. Semua data tersebut dikumpulkan secara sitematis dan disajikan

secara informatif, ilmiah (scientific) dan bisa dipertanggungjawabkan

(responsible). Data-data yang telah dikumpulkan selanjutnya diolah secara

komprehensif dan bersifat deskriptif-analitik. Analisis yang berkaitan dengan

penjelasan berbagai perilaku variabel dilakukan dengan analisis deskriptif

berdasarkan pada berbagai teori dan pendekatan yang relevan. Analisis

keterkaitan antara berbagi variabel dilakukan dengan pendekatan uji statistik

berupa analisa persamaan struktural (Structural Equation Model, SEM).

Pendekatan SEM merupakan sekumpulan teknik-teknik statistikal yang

memungkinkan pengujian sebuah rangkaian hubungan yang relatif komplek

secara simultan. Hubungan yang komplek tersebut dibangun antara satu atau

lebih variabel dependen dengan satu atau beberapa variabel independen.

Masing-masing variabel dependen dan independen dapat berbentuk faktor

atau konstruk yang dibangun dari berbagai indikator. Setiap koefisien regresi

pada persamaan tersebut dilakukan uji satu sisi reflektif arah hubungan pada

kajian teori. Selain itu juga dilakukan uji model secara keseluruhan dengan

mengikuti persyaratan SEM. Di samping itu, data tersebut juga dilakukan uji

validitas dan reliabilitasnya. Selanjutnya data diolah dengan menggunakan

rumus-rumus atau aturan-aturan yang ada, sesuai dengan model penelitian.


commit to user

30

Untuk mengestimasi model, teknik estimasi yang akan digunakan adalah

generalized Maximum Likelihoods. Teknik estimasi ini sangat cocok untuk

jumlah sampel di atas 100 tapi di bawah 2.500 observasi. Selanjutnya

dilakukan berbagai uji fit index untuk mengukur derajat kesesuaian antara

model dengan data yang diperoleh. Uji tersebut adalah:

1. Uji Chi-square statistic (X2) untuk mengukur overall fit. Alat yang

paling umum untuk mengukur overall fit adalah chi-square statistic.

Model yang dikategorikan baik harus mempunyai nilai chi-square

yang kecil (karena dalam uji beda chi-square, χ2=0, berarti benar-

benar tidak ada perbedaan, Ho diterima) dan diterima berdasarkan

probabilitas dengan cut-off value sebesar α > 0.05 atau α > 0.10.

Model penyesuaian yang baik bisa ditunjukkan ketika rasio χ2 dengan

tingkat kebebasannya kurang dari 2.

2. Root Mean Square Error of Approximation untuk mengkompensasi

Chi-square statistic dalam sampel besar. Nilai RMSEA ≤ 0.08

merupakan indeks yang baik untuk menerima kesesuaian sebuah

model. RMSEA merupakan indeks pengukuran yang tidak

dipengaruhi oleh besarnya sampel sehingga biasanya indeks ini

digunakan untuk mengukur fit model pada jumlah sampel yang besar.

3. Goodness of Fit Index mengukur proporsi tertimbang dari varian

dalam matrik kovarian sampel yang dijelaskan oleh matrik kovarian

populasi yang terestimasikan. GFI mencerminkan tingkat kesesuaian

model secara keseluruhan yang dihitung dari residual kuadrat dari


commit to user

31

model yang diprediksi dibanding dengan data yang sebenarnya. Nilai

GFI bisa dari 0 sampai 1. Semakin besar jumlah sampel penelitian

maka nilai GFI akan 42 semakin besar. Nilai GFI dikatakan baik jika

nilainya adalah ≥ 0.90.

4. Parsimonious Normal Fit Index merupakan modifikasi dari Normed

Fit Index untuk menguji diterima tidak suatu model. Kegunaan utama

dari PNFI adalah untuk membandingkan model dengan degree of

freedom yang berbeda. Digunakan untuk membandingkan model

alternatif sehingga tidak ada nilai yang direkomendasikan sebagai

nilai fit yang diterima. Nilai indeks penerimaan kesesuaian sebuah

model yang direkomendasikan adalah apabila nilai PNFI 0.60-0.90.

5. Tucker Lewis Index untuk mengukur kelebihan suatu model dengan

model yang lain. TLI merupakan indeks fit yang kurang dipengaruhi

oleh ukuran sampel. Semakin TLI mendekati 1 maka model tersebut

semakin baik. Nilai penerimaan yang direkomendasikan adalah nilai ≥

0.95.

Penggunaan alat analisa Structural Equation Model (SEM)

didasarkan pada beberapa alasan, yaitu: pertama, SEM dapat menguji

lebih dari satu variabel yang saling berhubungan untuk mengetahui

derajat interrelasinya, dimana alat 46 analisa lainnya misalanya faktor

eksploratori, analisa regresi berganda dan analisa diskriminasi tidak dapat

menghitung secara simultan vaiabel dependen tersebut. SEM adalah

sekumpulan tehnik – tehnik statistikal yang memungkinkan pengujian


commit to user

32

sebuah rangkaian hubungan yang rumit dan simultan (Ferdinand, 2006).

Jadi kelebihan SEM dibandingkan alat analisa lainnya adalah bahwa

SEM dapat menghitung secara bersamaan penelitian yang menggunakan

variabel yang multidimensional seperti model penelitian ini.

Kedua, SEM mensyaratkan model yang akan diuji merupakan model

yang telah baku. Model penelitian yang akan diuji seperti gambar 2

merupakan model yang telah baku karena telah diuji oleh sejumlah

peneliti dan dapat diterima sebagai model yang dapat menerangkan

perilaku individu dalam pengadopsian teknologi informasi.

Ketiga, pengujian SEM yang lengkap terdiri measurement model

dan structural model. Measurement model ditujukan untuk

mengkonfrontasi sebuah dimensi atas faktor berdasarkan indikator –

indikator empirisnya. Sedangkan Structural Model mengenai struktur

hubungan yang membentuk atau menjelaskan kausaltas antar faktor (Hair

et al, 1998). Dari pemaparan tersebut, maka pengujian menggunakan

SEM dirasakan cukup memberikan jawaban yang lebih baik dalam

menjelaskan suatu fenomena secara simultans.


commit to user

33

BAB IV

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

Bab ini membahas analisis data dan hasil penelitian tentang kesukesan

mobile banking dengan menggunakan Model Kesuksesan Sistem Informasi

DeLone & McLean. Analisis ini dibagi menjadi lima bagian, yaitu: Bagian

Pertama, profil Bank Permata. Bagian kedua, hasil pengumpulan data yang

menjelaskan mengenai jumlah data yang siap dianalisis. Ketiga, deskripsi

responden merupakan hasil penelitian tentang nasabah bank pengguna mobile

banking yang menjadi target penelitian: usia, jenis kelamin jenjang pendidikan

terakhir, status dan pekerjaan. Keempat, hasil pengujian data yang berkaitan

dengan uji validitas dan reliabilitas. Kelima, pembahasan hasil penelitian yang

berkaitan dengan uji hipotesis.

A. GAMBARAN UMUM BANK PERMATA

1. Sejarah dan Berdirinya Bank Permata

Bank Permata dibentuk sebagai hasil merger dari 5 bank di bawah

pengawasan Badan Penyehatan Perbankan Nasional (BPPN), yakni PT

Bank Bali Tbk, PT Bank Universal Tbk, PT Bank Prima Express, PT Bank

Artamedia, dan PT Bank Patriot pada tahun 2002. Di tahun 2004, Standard

Chartered Bank dan PT Astra International Tbk mengambil alih Bank Permata

dan memulai proses transformasi secara besar-besaran didalam organisasi.


commit to user

34

Selanjutnya, sebagai wujud komitmennya terhadap Bank Permata,

kepemilikan gabungan pemegang saham utama ini meningkat menjadi

89,01% pada tahun 2006.

Kombinasi unik dari kedua pemegang saham strategis merupakan

salah satu kekuatan utama Bank Permata. PT Astra International Tbk

merupakan perusahaan Indonesia yang besar dan memiliki pengalaman

kuat di pasar domestik. Standard Chartered Bank dengan keahlian dan

pengalaman global terkemuka yang dimilikinya menjadikan Bank Permata

berada dalam posisi yang unik.

Dan saat ini Bank Permata telah berkembang menjadi sebuah bank

swasta utama yang menawarkan produk dan jasa inovatif serta

komprehensif terutama disisi delivery channel-nya termasuk Internet

Banking dan Mobile Banking. Bank Permata memiliki aspirasi untuk

menjadi penyedia jasa keuangan terkemuka di Indonesia, dengan fokus di

segmen Konsumer dan Komersial. Melayani sekitar 1,9 juta nasabah di 55

kota di Indonesia, Bank Permata memiliki 278 cabang (termasuk 10

cabang Syariah) dan 631 ATM dengan akses tambahan di lebih dari

40.000 ATM (VisaPlus, Visa Electron, MC, Alto, ATM Bersama dan

ATM Prima).


commit to user

35

Pengakuan terkini atas pencapaian Bank Permata adalah sebagai

berikut :

· Best Mobile Phone Banking Award in Asia Pacific in the

2010 International Excellence in Retail Financial Services

Awards Programme by The Asian Banker (March)

· Bank nasional terbaik tahun 2010

· The Most Profitable and The Most Efficient Syariah Unit

2009 dalam The Islamic Award Nite 2010

· The Asian Banker Sebagai Bank dengan Cash Management

Terbaik di Indonesia 2010

· The Most Prestigious Carre' dalam CCSL's Annual Call

Center Award 2010 selama lima kali berturut-turut

· Peringkat pertama Annual Report Award 2008 untuk kategori

listed private bank dan juara umum “Annual Report Award

2008 untuk seluruh kategori

· Peringkat pertama terbaik e-Company Award 2008 untuk

seluruh kategori

· Corporate Governance Award untuk kategori Best Equitable

Treatment of Shareholders dari Business Review

· Asosiasi Emiten Indonesia dan IICD


commit to user

36

· Posisi kedua The Best CEO in Asia Best Managed

Companies dan delapan besar The Best Corporate

Governance in Asia Best Managed Companies dari Finance

Asia Magazine

· Banking Service Excellence Awards 2009 (10 konvensional

dan 7 syariah) dari MRI & InfoBank

· Penghargaan dari MURI untuk Nabung Serentak di 12 kota

bagi pelajar

· The Prestigious Service Quality Diamond Award 2009 dari

Carre - Center for Service Satisfaction & Loyalty (CCSL) &

Marketing Magazine dan Banking Efficiency Award 2009

dari Bisnis Indonesia.

Visi dan Brand Promise Bank Permata

Visi : Pelopor dalam memberikan solusi finansial yang inovatif

Brand Promise : Menjadikan hidup lebih bernilai

Nilai-nilai Budaya Bank Permata

Budaya Kerja Bank Permata adalah way of life bagi setiap jajaran

staf. Budaya Kerja Bank Permata adalah seperangkat nilai dan perilaku

yang harus diamalkan dan dijalankan oleh setiap staf selama berkarya di

Bank Permata. Adapun nilai budaya tersebut adalah :


commit to user

37

· Partnership

· Responsiveness

· Innovation

· Caring

· Excellence

Pemegang Saham dan Pengurus Bank

Pemegang Saham (per 31 Desember 2010)

1. PT Astra International Tbk 44,515%

2. Standard Chartered Bank 44,515%

3. Public 10,970%

Total 100,00%

Pengurus Bank

Dewan Komisaris

Komisaris Utama : Raymond J. Ferguson

Wakil Komisaris Utama : Gunawan Geniusahardja

Komisaris Independen : Lukita D. Tuwo


commit to user

38

Komisaris Independen : I. Supomo

Komisaris Independen : David Allen Worth

Komisaris Independen : John A. Prasetio

Komisaris Independen : A. Tony Prasetiantono

Komisaris : Mark Spencer Greenberg

Komisaris : Ajay Chamanlal Kanwal

Direksi

Direktur Utama : David Martin Fletcher

Wakil Direktur Utama : Herwidayatmo

Direktur : Mirah Wiryoatmodjo

Direktur : Lauren Sulistiawati

Direktur : Giridhar Srinivasaraghava Varadachari

Direktur : Indri Koesindrijastoeti H.

Direktur : Timothy Utama

Direktur : Michael Coye


commit to user

39

2. Bisnis Bank Permata

Tanggung Jawab Sosial

Bank Permata memiliki komitmen untuk terus berusaha lebih giat

dalam mewujudkan konsep dasar Tanggung Jawab Sosial Perusahaan

(Corporate Social Responsibility - CSR) melalui berbagai kegiatan yang

sepenuhnya melibatkan karyawan PermataBank (PermataBankers) sebagai

relawan.

Program CSR dimulai tahun 2002 dengan nama PermataBank

Peduli. Pada bulan Oktober 2010, dengan tujuan untuk semakin

memperkuat komitmen dalam program CSR, PermataBank Peduli

berubah nama menjadi PermataHati.

Perubahan ini bukan hanya perubahan nama, namun juga

menyangkut perubahan terhadap logo, slogan dan framework baru yang

menjadi landasan bagi seluruh kegiatan CSR. Seluruh perubahan ini

merupakan hasil dari survei yang dilakukan ke seluruh stakeholder di

penghujung tahun 2009.

Dari survei tersebut disimpulkan bahwa pendidikan dalam bentuk

beasiswa adalah hal penting yang menjadi fokus dari kegiatan CSR

PermataHati dimana keterlibatan PermataBankers sebagai relawan adalah

kunci dari keberhasilan program CSR Permatahati.


commit to user

40

Logo PermataHati yang baru melambangkan komitmen

PermataBankers dalam menciptakan keharmonisan bersama dengan

masyarakat/komunitas sekitarnya untuk masa depan yang lebih baik, dan

slogan "Senyummu untuk Masa Depan" memiliki makna bahwa setiap

bantuan yang kita berikan akan menghasilkan senyuman bagi mereka

untuk masa depan yang lebih cerah.

Program PermataHati difokuskan pada dua payung besar kegiatan

yaitu :

· Education, yang dititikberatkan pada berbagai kegiatan diseputar

dunia pendidikan baik bagi pengembangan sumber daya

manusianya, perbaikan fasilitas-fasilitas penunjang pendidikan

dan pemberdayaan komunitas, dan

· humanitarian aid, yang fokus pada kegiatan bantuan

kemanusiaan terhadap korban bencana alam nasional.

Tiga Pilar Utama PermataHati

Sesuai dengan tujuan PermataHati, yaitu "memberikan kualitas

kehidupan yang lebih baik bagi anak bangsa," program PermataHati

mempunyai tiga pilar utama yaitu: Human Development, Facility

Enhancement dan Community Empowerment. Setiap pilar mempunyai

beberapa menu kegiatan yang dapat dipilih dan dijalankan oleh

PermataBankers.


commit to user

41

Keterlibatan PermataBankers sebagai kunci sukses PermataHati

Sebagai sebuah program CSR, PermataHati juga membuat suatu

terobosan dengan melibatkan segenap PermataBankers dalam menjalankan

kegiatan PermataHati. Setiap PermataBankers memiliki sebuah buku

paspor yang disebut Poin Senyum Passpor untuk mencatat setiap kegiatan

PermataHati yang telah dijalankan.

PermataBankers, baik secara individu atau group, dapat menjalankan

kegiatan PermataHati sesuai dengan menu program yang tercantum diatas.

Tentunya menu kegiatan yang dipilih berdasarkan hasil survei kebutuhan

dari pihak penerima manfaat (beneficiary). Dengan menjalankan salah satu

bentuk kegiatan PermataHati, PermataBankers akan menerima Poin

Senyum dalam bentuk stiker PermataHati yang akan dicantumkan dalam

Poin Senyum Passpor mereka masing-masing. Setiap menu kegiatan

memiliki nilai poin senyum yang berbeda-beda.

Poin-poin senyum inilah yang nantinya akan menentukan berapa

banyak beasiswa yang akan diberikan kepada anak-anak bangsa. Untuk

setiap 10 poin yang berhasil dikumpulkan PermataBankers dalam setahun,

PermataBank akan memberikan satu beasiswa untuk satu tahun ajaran

kepada anak-anak bangsa yang membutuhkan.


commit to user

42

Dengan begitu, semakin aktif PermataBankers terlibat dalam

kegiatan CSR, maka semakin banyak juga anak-anak bangsa yang

menerima beasiswa, dan semakin banyak juga anak-anak bangsa yang

akan tersenyum di masa depan.

3. Produk Bank Permata

Sepanjang tahun, Bank Permata melanjutkan pelaksanaan berbagai

kegitan yang bertujuan untuk meningkatkan brand awareness terhadap

berbagai produk rekening tabungan dan giro serta meningkatkan

portofolio pendanaan. Beberapa produk rekening Tabungan yang saat ini

tersedia. Adapun produknya berupa :

· Liabilities : Permata Tabungan; Permata Tabungan OPTIMA;

Permata Tabungan Bebas; PermataFamilionaire; PermataBintang;

PermataGiro; PermataPayrollAstra; PermataSmartPoint.

· Perbankan UKM

· Konsumer : Permata KPR”Jaminan Proses KPR 5 hari”;

PermataKPR BIjak; Permata KPR Cicilan Tetap;

PermataHomeReadyCash; PermataPembiayaan Pemilikan Rumah.

· Credit Card & Personal Loan

· Invesment Services

· PermataSyariah.


commit to user

43

4. Layanan Bank Permata

· PermataBankPriority

kesempurnaan layanan bagi pribadi bernilai

· PermataTel

layanan perbankan tanpa batas ruang dan waktu

· PermataBankATM

fasilitas transaksi 24-jam dengan jangkauan lebih luas

· PermataMobile

kemudahan dan kenyamanan bertransaksi tanpa batas

· PermataNet

transaksi on-line leluasa dan tetap aman.

5. Permata Mobile

Salah satu layanan yang sedang gencar dipromosikan adalah layanan

permatamobile, yaitu suatu layanan berbasis gerak (mobile) yang mana

mampu menyediakan layanan-layanan penting di manapun dan kapanpun

secara real-time. Adapun kelebihan yang dimiliki sebagai berikut :

1. Informasi

Tanpa perlu mendaftarkan nomor rekening/nomor tagihan

Informasi saldo, 4 transaksi terakhir, nilai tukar mata uang asing,

tagihan : PermataKartuKredit, cicilan kredit, biaya pendidikan dan

informasi tagihan (Telkom, Ponsel, PLN dll).


commit to user

44

2. Transfer Online Dan Real Time

Tanpa perlu mendaftarkan nomor rekening tujuan. Semudah mengirim

SMS untuk melakukan :

· Transfer dana antar rekening PermataBank

· Transfer dana ke e-wallet / e-saving

· Transfer dana ke bank lain (bank tertentu) anggota jaringan

ALTO, ATM Bersama dan Prima (BCA)

3. Isi Ulang Pulsa

Bisa isi pulsa ke nomor ponsel siapapun tanpa harus mendaftarkan

terlebih dahulu. Beragam isi ulang pulsa ponsel dapat dengan mudah

Anda lakukan, antara lain : simPATI, kartu As, Mentari, IM3,

XL/bebas, Esia, Fren, Flexi, StarOne dan 3.

4. Pembayaran

· Layanan Umum : Telkom, Telkom Speedy, PLN, Palyja dan PAM

Bintaro

· Tagihan Ponsel kartuHALO, Matrix, Xplor, Flexy, Esia, Fren dan

StarOne

· Kartu Kredit : PermataKartuKredit, Citibank, HSBC, Danamon,

Niaga, BNI, Standard Chartered, AMEX, ABN Amro, Visa dan

MasterCard Bank Lain yang terbit di Indonesia


commit to user

45

· Cicilan Kredit : ACC (Astra Credit Company), FIF (Federal

International Finance) dan TA Finance

· Personal Loan : KTA SCB, KTA HSBC, Pinjaman HSBC,

Personal Loan Citibank, dan ABN AMRO

· Asuransi : Prudential, Allianz, Astra Buana (Garda Oto), Cigna

dan Sequist

· Biaya Pendidikan : Universitas Parahyangan, Politeknik POS

Bandung, Universitas Kristen Satya Wacana, BPK Penabur,

Atmajaya Yogyakarta, Al-Azhar Syifa Budi, Universitas AKI,

Universitas Sebelas Maret, Universitas Balikpapan, Universitas

Indonesia, Al Izhar

· Tiket : Garuda Indonesia, Air Asia, Lion Air & Adam Air

· Televisi : Astro

· Internet : CBN, Telkom Speedy

5. Penonaktifan Dan Pengaktifan Fasilitas Permatamobile

Fasilitas layanan PermataMobile dapat Anda nonaktifkan untuk

menghindari penyalahgunaan fasilitas layanan

6. Mengubah Rekening Utama

Untuk memilih rekening yang akan digunakan (jika lebih dari satu

rekening dalam satu Kartu Permata Visa Electron)


commit to user

46

Cara Melakukan Registrasi m-banking

Layanan m-banking diperoleh saat pengguna telah menjadi nasabah bank

Permata, yang mendaftarkan diri untuk dapat mengakses fitur ini.

Adapun tahapan yang dilakukan sebagai berikut :

Gambar 4.1 Tahap Registrasi Layanan M-Banking

Registrasi di akses

ATM Permata layanan

Keterangan :

1. Hal pertama yang harus dilakukan tentu adalah menjadi nasabah Bank

Permata terlebih dahulu, sehingga Anda memiliki Permata Visa Electron

atau e-wallet.

2. Langkah berikutnya, silahkan datang ke PermataBank ATM atau

PermataMini ATM untuk melakukan registrasi (cara registrasi ada di

Petunjuk Penggunaan Permata Mobile ).

3. Anda akan mendapatkan TIN (Telephone Identification Number) via

SMS (3939), yang mana tiap nasabah tidak sama.

Nasabah Bank Permata

Mendapatkan TIN (Telephone Identification Number)

Ketik SMS

Menu di HP anda


commit to user

47

4. Setelah Anda mendapatkan TIN, maka Anda secara resmi sudah dapat

menggunakan layanan m-banking. Anda dapat mengaksesnya lewat SMS

atau Menu m-banking yang tertera di HP anda (cara mengakses ada di

Petunjuk Penggunaan Permata Mobile).

Syarat dan Ketentuan PermataMobile

Panduan Penggunaan Layanan Mobile Banking Bagi Nasabah

1. Definisi

Untuk menyederhanakan panduan ini, pengertian berikut ini akan

digunakan:

PermataBank adalah PT Bank Permata Tbk.

a) PermataBank Mobile Banking adalah salah satu direct electronic

channel yang dimiliki oleh PermataBank yang disediakan untuk

Nasabah.

b) Kode Verifikasi adalah nomor TIN (Telephone Identification

Number) dan/atau kode-kode rahasia lainnya yang diberikan oleh

PermataBank yang memungkinkan Nasabah untuk melakukan

transaksi melalui Layanan Mobile Banking.

c) Layanan Mobile Banking adalah seluruh produk dan layanan dari

PermataBank Mobile Banking, yang antara lain mencakup

transaksi:


commit to user

48

1. Informasi saldo

2. Pembayaran tagihan

3. Isi ulang pulsa

4. Pemindahbukuan

d) Nasabah adalah pemilik Rekening dan pemegang kartu e-Wallet

dan Visa Electron yang dikeluarkan oleh PermataBank.

e) Rekening adalah semua rekening tabungan yang dibuka oleh

Nasabah pada PermataBank yang dapat digunakan untuk keperluan

bertransaksi melalui Layanan Mobile Banking.

f) Instruksi adalah perintah yang diberikan oleh Nasabah kepada

PermataBank melalui Layanan Mobile Banking yang sesuai dengan

prosedur dan ketentuan PermataBank.

2. Persyaratan dan Ketentuan

a) Semua Instruksi terhadap suatu Rekening hanya dilakukan apabila

PermataBank dapat mengkonfirmasikan kepada Nasabah yang

bersangkutan bahwa Instruksi tersebut adalah benar dan asli.

Konfirmasi dapat diberikan apabila Kode Verifikasi yang

dimasukkan Nasabah terbukti benar dan asli.

b) Nasabah wajib mengikuti segala ketentuan dan persyaratan yang

ditetapkan oleh PermataBank sehubungan dengan Instruksi

tersebut.


commit to user

49

c) Nasabah tidak dapat mengubah Instruksi yang diberikan kepada

Bank dan karenanya Instruksi sah mengikat Nasabah pada saat

pesan diterima oleh Bank.

d) PermataBank tidak berkewajiban untuk menjalankan setiap

Instruksi yang diberikan Nasabah dan berhak membatalkannya jika

dana yang tersedia dalam Rekening tidak mencukupi.

e) Nasabah bertanggung jawab terhadap segala resiko yang timbul

akibat kelalaian, kekeliruan, pemalsuan, penipuan,

kesalahpahaman, ketidakjelasan Instruksi dan akan menjadi resiko

dan tanggung jawab Nasabah sepenuhnya.

3. Penyediaan dan Batas Layanan

PermataBank, dengan pemberitahuan tertulis terlebih dahulu kepada

Nasabah dalam waktu 7 (tujuh) hari sebelumnya, berhak untuk:

a) Menetapkan, mengubah, atau membatalkan limit untuk setiap

transaksi, fasilitas, jasa, dan produk yang bisa digunakan melalui

Mobile Banking PermataBank;

b) Membatasi, membatalkan, atau menghentikan seluruh atau

sebagian Layanan Mobile Banking;

c) Menambah, menarik kembali, atau, mengubah tipe/bentuk

transaksi yang sudah ada atau yang dapat dilakukan melalui

Layanan Mobile Banking


commit to user

50

4. Kata Sandi Rahasia

a) Kerahasiaan Kode Verifikasi menjadi tanggung jawab Nasabah

sepenuhnya.

b) Nasabah tidak diperkenankan memberikan Kode Verifikasi

tersebut di atas kepada pihak lain baik secara sengaja maupun

tidak.

c) PermataBank tidak bertanggung jawab atas setiap penyalahgunaan

TIN oleh pihak lain.

d) Nasabah akan tetap bertanggung jawab terhadap semua Instruksi,

setelah Instruksi tersebut dianggap sah oleh Bank.

e) Apabila Nasabah mengetahui atau mencurigai bahwa Kode

Verifikasi telah diketahui atau digunakan oleh pihak lain, maka

Nasabah harus segera memberitahukan PermataBank agar

PermataBank dapat segera mengambil langkah-langkah yang

diperlukan dalam prosedur pemblokiran.

f) Nasabah tetap bertanggung jawab atas segala Instruksi sampai ada

pemberitahuan resmi dari Nasabah kepada PermataBank untuk

melakukan pemblokiran atas Rekening dan Kode Verifikasi

tersebut.

g) PermataBank setiap saat dapat mencabut atau menonaktifkan Kode

Verifikasi tanpa pemberitahuan terlebih dahulu kepada Nasabah.


commit to user

51

5. Biaya-Biaya

a) Nasabah berkewajiban membayar kepada PermataBank semua

biaya yang timbul akibat penggunaan Layanan Mobile Banking,

yang meliputi biaya Layanan Mobile Banking, biaya transaksi,

pajak dan biaya lainnya.

b) Pembayaran atas segala biaya yang timbul sehubungan dengan

penggunaan Layanan Mobile Banking akan langsung didebet oleh

PermataBank melalui Rekening.

c) PermataBank, dengan pemberitahuan terlebih dahulu kepada

Nasabah, berhak atas pertimbangannya sendiri mengubah,

menambah atau menarik jenis-jenis biaya yang akan dikenakan

oleh PermataBank terhadap Nasabah untuk setiap kali transaksi

perbankan melalui Layanan Mobile Banking.

d) Nasabah berkewajiban membayar seluruh biaya termasuk pajak-

pajak yang ditentukan sesuai dengan ketentuan Undang-undang

maupun peraturan/ketentuan pemerintah yang menjadi kewajiban

Nasabah.

e) PermataBank berhak untuk memperhitungkan dan membebankan

kepada Nasabah, termasuk untuk melaksanakan pendebetan

langsung terhadap Rekening atas jumlah-jumlah yang wajib

dibayar oleh Nasabah sebagaimana dimaksud dalam butir 5.1 yang

telah dibayarkan terlebih dahulu oleh PermataBank.


commit to user

52

6. Penyampaian dan Penanganan Informasi

a) Nasabah harus segera menginformasikan kepada PermataBank jika

menerima data atau informasi yang tidak lengkap atau salah,

ataupun informasi yang tidak dikehendaki oleh Nasabah dan

Nasabah setuju memberi kuasa kepada PermataBank untuk

membatalkan data atau informasi tersebut.

b) Nasabah yang mepunyai rekening lain yang mempunyai fasilitas

untuk dapat diakses melalui electronic channel selain daripada

Rekening dapat memberi kuasa kepada PermataBank untuk

menghubungkan semua rekening yang dimiliki untuk dapat

digunakan dalam Layanan Mobile Banking.

7. Pengecualian dan Ganti Rugi

PermataBank tidak bertanggung jawab atas segala kerugian atau

kerusakan yang timbul sebagai akibat dari hal-hal sebagai berikut:

a) kerusakan pada peralatan keras dan lunak dari Industri Handphone;

b) kerusakan pada perangkat keras dan lunak dari Operator Seluler;

c) gangguan dari virus handphone atau komponen-komponen yang

membahayakan lain-nya;

d) penyalahgunaan Kode Verifikasi;

e) kesalahan penyampaian Instruksi oleh Nasabah;

f) kelalaian Nasabah untuk mengikuti instruksi, prosedur dan

petunjuk penggunaan Layanan Mobile Banking;


commit to user

53

8. Pemindahbukuan

a) Nasabah dapat melakukan pemindahbukuan dana melalui Layanan

Mobile Banking baik antar rekening yang ada di PermataBank

maupun pemindahbukuan dari Rekening ke rekening yang ada di

bank lain.

b) Kebenaran dan keabsahan dari data yang dimasukkan oleh

Nasabah sehubungan dengan perintah pemindahbukuan adalah

tanggung jawab Nasabah sepenuhnya.

c) PermataBank tidak bertanggung jawab atas terjadinya double

payment terhadap pembayaran yang sama yang dilakukan melalui

fasilitas layanan lain di PermataBank maupun di luar

PermataBank. Transaksi pembayaran yang telah dilakukan tidak

dapat dibatalkan kembali dengan suatu alasan apapun.

d) PermataBank tidak bertanggung jawab atas segala keterlambatan

maupun akibat yang ditimbulkan oleh keterlambatan proses

pemindahbukuan yang disebabkan oleh hal-hal yang terjadi di luar

kuasa PermataBank terutama dalam proses pemindahbukuan ke

rekening di bank lain.

9. Informasi Nilai Tukar Mata Uang

Data kurs yang tercantum dalam Layanan PermataBank adalah benar

dan hanya merupakan informasi kepada Nasabah, bukan sebagai dasar

ataupun acuan yang digunakan untuk melakukan transaksi. Data yang

digunakan untuk melakukan transaksi adalah kurs yang berlaku saat


commit to user

54

transaksi dilakukan. PermataBank dapat sewaktu-waktu melakukan

perubahan terhadap data yang ada berdasarkan data kurs yang berlaku.

Segala kerugian yang mungkin timbul akibat dikeluarkannya

informasi data kurs menjadi tanggung jawab Nasabah, kecuali apabila

kerugian tersebut timbul karena kelalaian dari PermataBank.

10. Perubahan Data Nasabah

a) Nasabah dapat mengubah data Nasabah dengan cara yang sama

dengan yang dilakukan pada saat registrasi Layanan Mobile

Banking pertama kali.

b) Kebenaran atas data yang diberikan sehubungan dengan perubahan

data tersebut sepenuhnya menjadi tanggung jawab Nasabah.

c) Perubahan yang telah dilakukan tidak dapat dibatalkan kembali

kecuali melalui proses permohonan perubahan kembali.

d) Nasabah membebaskan PermataBank atas segala tuntutan terhadap

perubahan data yang dilakukan.

Petunjuk Penggunaan Permata Mobile

Seperti yang sudah dijelaskan di gambar 4.1 , ketika nasabah akan

melakukan registrasi, maka nasabah tersebut harus datang ke PermataBank

ATM atau PermataMini ATM. Urutan registrasinya dapat dilihat di bawah

ini :


commit to user

55

Gambar 4.2 Cara Registrasi PermataMobile melalui PermataBank ATM

Setelah mendapatkan TIN, maka nasabah dapat mengakses layanan

m-banking dengan dua cara, yaitu SMS dan Menu pada HP. Adapun petunjuk

penggunaan masing-masing layanan adalah sebagai berikut :


commit to user

56

1. Ketik SMS

Mobile Banking yang berbasis SMS, yang mengharuskan nasabah

mengetik format SMS tertentu apapun operator GSM / CDMA dan ponsel

Anda untuk bertransaksi.

Gambar 4.3 Layanan-layanan dalam format SMS


commit to user

57

Gambar 4.4 Contoh Isi Ulang Pulsa

Gambar 4.5 Contoh Transfer Online Antarbank


commit to user

58

Gambar 4.6 Tarif layanan per SMS

2. Menu

Mobile Banking yang berbasis Menu dirancang sedemikian rupa

sehingga mudah digunakan untuk bertransaksi (user friendly)

· Menu pada SIM Card (XL dan Indosat)

Fasilitas menu m-Permata sudah terdapat di SIM Card, sehingga

nasabah dapat memilih menu tertentu untuk melakukan transaksi

Gambar 4.7

Menu M-banking dalam operator XL & Indosat


commit to user

59

· Menu pada ponsel

Dapat dinikmati bagi pengguna ponsel seri tertentu yang memiliki

aplikasi Java atau Windows Mobile. Cara melakukan aktivasi Menu

PermataMobile, dapat mend-download file aplikasi menu

PermataMobile di web site PermataBank (www.permatabank.com)

Gambar 4.8

Tampilan PermataMobile dalam Ponsel Java


commit to user

60

Menu pada Ponsel berlaku untuk ponsel yang tidak menggunakan operator

XL ataupun Indosat. Adapun standar yang harus dimiliki sebuah HP untuk

dapat memasukkan Menu tersebut adalah merupakan kelompok HP Java &

Windows mobile serta memiliki fasilitas Java

MIDP10_CLDC10_WMA11, Java MIDP10_CLDC11_WMA11, Java

MIDP20_CLDC10_WMA11, Java MIDP20_CLDC11_WMA11, Java

MIDP20_CLDC11_WMA20, Windows Mobile 2003 dan Windows

Mobile 2005.

Adapun seri Handphone yang termasuk kelompok di atas :

Merk Seri File Menu

PermataMobile

Nokia

6255, 6235, 6235i, 3152, 6152, 6155, 3155, 6155i, 3155i, 6265i, 6265, 2855, 6165, N72, 6131, 6070, 6136, 6125, 6126, 6103, 6282, 7360, 9300i, 7370, 6280, 6270, 6111, N90, N70, 6060, 5140i, 8801, 8800, 6030, 6230i, 6021, 6101, 6102, 6682, 6680, 6681, 6822, 6020, 7710, 7260, 7270, 9300, 6170, 6630, 3220, 9500, 5140, 6230

MIDP 2.0, CLDC 1.1, WMA 1.1

E50, 5500, N73, 6233, 6234, 3250 MIDP 2.0, CLDC 1.1, WMA 1.1

N93, N71, N80, N92, E61, E60, E70, N91


3230, 6670, 6260, 7610, 6620, 6600 MIDP 2.0, CLDC 1.0, WMA 1.1

6651, N-Gage QD, 6010, 6280, 6810, MIDP 1.0, CLDC 1.0, WMA


commit to user

61

7200, 3660, 3620, 7600, 3200, 3100, 7250i, 3600, 6220, 3300 Americas, 3300, 3595, N-Gage

1.1

Sony Ericsson

D750i, F500, J300, K300, K500, K600, K608, K700, K750, S700, V600i, V800, W700, W800, Z520, Z525, Z800


K310, K320, K510, K610, K618, K790, K800, M600, P990, W300, W550, W600i, W710, W810, W830, W850, W900, W950, Z310, Z530, Z550, Z558, Z610, Z710


P910 MIDP 2.0, CLDC 1.0, WMA 1.1

Motorola

E1000, E1070, E398, E680i, i265, i275, i355, i415, i450, i580, i605, i615, i670, i760, i830, i833/i836, i835, i850, i855, i860, i870, i875, i880, i930, ic402, ic502, L6, L6i, MOTOMING A1200, MOTOPEBL U6, MOTORAZR, V3, MOTORAZR V3i, MOTOROKR E1, MOTOROKR E2, MOTOSLVR L7, V1050, V300, V975


A630, i275, i450, i580, i605, i615, i670, i730/i710, i833/i836, i850, i855, i860, i870, i875, i880, i930, ic402, ic502, MOTORAZR V3, V220, V360, V500, V550, V551, V600, V620, V80


C650, i275, i450, i580, i605, i615, i670, i850, i855, i860, i870, i875, i880, i930, ic402, ic502


Samsung SGH-E330, SGH-E630, SGH-E800, SGH-E820, SGH-X460


SGH-C130, SGH-C300, SGH-E300, MIDP 2.0, CLDC 1.1, WMA


commit to user

62

SGH-E310, SGH-E530, SGH-E710, SGH-E720, SGH-E810, SGH-P400, SGH-P510, SGH-X300, SGH-X450, SGH-X480, SGH-X500, SGH-X510, SGH-X630, SGH-X660, SGH-X680, SGH-Z105, SGH-Z107

1.1

SGH-D500, SGH-D520, SGH-D600, SGH-D800, SGH-D830, SGH-D900, SGH-E340, SGH-E350, SGH-E360, SGH-E370, SGH-E380, SGH-E390, SGH-E500, SGH-E570, SGH-E730, SGH-E760, SGH-E770, SGH-E780, SGH-E900, SGH-E870, SGH-P300, SGH-P310, SGH-T509, SGH-T809, SGH-X640, SGH-X700, SGH-X820, SGH-Z140, SGH-Z150, SGH-Z230, SGH-Z300, SGH-Z500, SGH-Z400, SGH-Z560, SGH-Z540, SGH-Z720


BenQ Siemens

AX75, AX72, AF51 MIDP 1.0, CLDC 1.1, WMA 1.1

CX75, CX70-EMOTY, CX70, CX65, CL75, CFX65, CF75/CF76, C81, C72, C70, C65


C75 MIDP 2.0, CLDC 1.0, WMA 1.1

EL71, EF91, EF51, E81, E71 MIDP 2.0, CLDC 1.1, WMA 1.1

EF81 MIDP 2.0, CLDC 1.1, WMA 2.0

ME75, M81, M75, M65 MIDP 2.0, CLDC 1.1, WMA 1.1

SXG75, SL80, SL75, SL65, SK65, MIDP 2.0, CLDC 1.1, WMA


commit to user

63

SFG75, S81, S75, S68, S65 1.1

SL91 MIDP 2.0, CLDC 1.1, WMA 2.0

P51 MIDP 2.0, CLDC 1.1, WMA 1.1

Windows Mobile 2003 & 2005 for PPC

PermataMobile.CAB

Windows Mobile 2003 for SmartPhone

PermataMobileSPCF1.CAB

Windows Mobile 2005 for SmartPhone

PermataMobileSP.CAB

Langkah terakhir adalah dengan memasukkan Menu tersebut ke HP lewat

computer. Berikut pemaparannya :

1. Melalui Bluetooth :

1. Untuk sistem operasi Windows XP (Service Pack 1) :

1. Aktifkan perangkat Bluetooth pada telepon

selular/handphone Nasabah.

2. Buka file instalasi PermataMobile Java based pada PC.

3. Pilih versi file .jar di PC sesuai dengan tipe handphone

Nasabah "PermataMIDP1.jar" untuk handphone

Nasabah yang mendukung aplikasi Java versi MIDP 1.0,

"PermataMIDP2.jar" untuk handphone Nasabah yang

mendukung aplikasi Java versi MIDP 2.0.


commit to user

64

4. Klik kanan pada file .jar yang dipilih.

5. Pilih "Send to" dari menu pop-up.

6. Pilih "Bluetooth", lalu pilih dan klik "Other ..."

7. Sebuah dialog box akan muncul, lalu klik tombol

"Refresh".

8. Setelah proses pencarian perangkat Bluetooth pada PC

selesai, akan muncul sebuah dialog box. Pilih "nama

perangkat Bluetooth" yang ingin dituju yang tertera di PC,

lalu klik "Open".

9. Akan muncul sebuah box konfirmasi pada sudut kanan

bawah layar monitor PC untuk menanyakan kode PIN

Bluetooth. Klik box konfirmasi tersebut untuk mengiyakan.

10. Masukkan angka kode PIN Bluetooth yang diminta pada

PC, contoh "12345", lalu klik "OK".

11. Secara otomatis Nasabah akan diminta untuk memasukkan

kode PIN pada handphone Nasabah. Masukkan angka yang

sama sesuai dengan kode PIN yang telah di input di PC

Cabang, contoh dalam hal ini "12345", lalu klik "Ok" pada

handphone Nasabah. File .jar aplikasi Java akan di-

download ke handphone Nasabah.

2. Untuk sistem operasi Windows XP (Service Pack 2) :

1. Aktifkan perangkat Bluetooh pada telepon

selular/handphone Nasabah.


commit to user

65


3. Pilih versi file jar di PC sesuai dengan tipe handphone

Nasabah:


mendukung aplikasi Java versi MIDP 1.0,





6. Pilih dan klik "Bluetooth Device".

7. Sebuah dialog box akan muncul, lalu klik tombol "Browse".

8. Setelah proses pencarian perangkat Bluetooth pada PC

selesai, akan muncul sebuah dialog box. Pilih "nama

perangkat Bluetooth" yang ingin dituju yang tertera di PC,

lalu klik "nama perangkat Bluetooth tersebut".

9. Akan muncul sebuah dialog box lagi. Pada sudut tengah

dialog box terdapat sebuah box konfirmasi untuk

menanyakan kode PIN Bluetooth. Klik box konfirmasi

tersebut.

10. Masukkan angka kode PIN Bluetooth yang diminta pada

PC, contoh "12345", lalu klik "Next".

11. Secara otomatis Nasabah akan diminta untuk memasukkan

kode PIN pada handphone Nasabah. Masukkan angka yang


commit to user

66

sama sesuai dengan kode PIN yang telah di input di PC,

contoh dalam hal ini "12345", lalu klik "Ok".

File .jar aplikasi Java akan di-download ke handphone

Nasabah.

2. Melalui Infra Red :

1. Aktifkan perangkat Infra Red pada telepon selular/handphone

Nasabah.


3. Arahkan secara langsung pemancar Infra Red pada handphone

Nasabah ke perangkat MA-660 pada PC. Saat handphone Nasabah

dan perangkat MA-660 telah terhubung secara Infra Red, akan

muncul sebuah icon Infra Red di sudut kanan bawah pada Task Bar

Windows.

4. Pilih versi file .jar di PC "PermataMIDP1.jar" untuk handphone

Nasabah yang mendukung aplikasi Java versi MIDP 1.0, atau





7. Pilih dan klik "Anearby computer". File .jar aplikasi Java akan di-

download ke handphone Nasabah.

Dengan demikian, handphone anda sudah terdapat Menu m-banking.


commit to user

67

B. Analisis Deskriptif

Metode pengumpulan data seperti yang telah dijelaskan dalam bab

tiga, dengan menggunakan kuesioner. Adapun metode pengambilan sampel

dalam penelitian ini dilakukan dengan cara purposive judgement sampling.

Dalam hal ini subjek responden adalah para nasabah pengguna mobile

banking di Bank Permata Surakarta. Hasil pengumpulan data yang berupa

kuesioner yang berhasil dikembalikan dan memenuhi syarat adalah sebagai

berikut :

Tabel 4.1

Hasil Pengumpulan Data

Keterangan Jumlah %

Kuisoner yang disebar 200 100 %

Kuisoner yang kembali 200 100 %

Kuisoner yang pengisiannya tidak lengkap 0 0 %

Kuisoner yang memenuhi syarat 200 100 %

Sumber: Data primer yang diolah (2011)

Dari tabel 4.1 dapat disimpulkan bahwa jumlah kuesioner yang

disebarkan ke responden sebanyak 200 (100%). Dari 200 kuesioner yang

disebarkan tersebut, semuanya telah dikembalikan kepada peneliti dan 200

(100%) telah diisi oleh responden secara lengkap, dan tidak ada kuesioner

yang diisi tidak lalengkap 0 (0%). Sehingga, kuesioner yang memenuhi syarat

penelitian ini sebanyak 200 (100%).


commit to user

68

1. Karakteristik Responden

Berdasarkan Usia

Berdasarkan usia responden, terdiri atas 5 kategori, yaitu: 17 – 20,

21 – 25 tahun, 26 – 30 tahun, 31 - 40 tahun, dan di atas 40 tahun. Data

karakteristik responden berdasarkan usia dapat ditunjukkan pada tabel

berikut:

Tabel 4.2 Klasifikasi Responden Berdasarkan Usia

USIA JUMLAH PERSENTASE 17-20 0 0,00 21-25 39 19,50 26-30 19 9,50 31-40 51 25,50 di atas 40 91 45,50 TOTAL 200 100,00


Data di atas menunjukkan bahwa responden yang berusia 17 - 20

tahun tidak ada. Lalu responden berusia 21 - 25 tahun sebanyak 39

responden (19,5 %). Kemudian yang berusia antara 26-30 tahun, yaitu

sebanyak 19 responden (9,5 %) dan yang berusia antara 31-40 tahun

sebanyak 51 (25,5 %) serta yang berusia di atas 40 tahun sebanyak 91

orang (45,5 %). Hal ini menunjukkan bahwa usia sampel yang diperoleh

dalam penelitian ini sebagian besar adalah nasabah-nasabah yang sudah

berumur yang banyak memanfaatkan jasa mobile banking untuk

mendukung aktivitas sehari-hari.


commit to user

69

Berdasarkan Jenis Kelamin

Berdasarkan jenis kelamin responden, terdiri atas 2 kategori, yaitu:

Laki-laki, dan Perempuan. Data karakteristik responden berdasarkan jenis

kelamin dapat ditunjukkan pada tabel berikut:

Tabel 4.3 Klasifikasi Responden Berdasarkan Jenis Kelamin

JENIS KELAMIN JUMLAH PERSENTASE

LAKI-LAKI 121 60,50 PEREMPUAN 79 39,50 TOTAL 200 100,00


Dari data di atas menunjukkan bahwa responden mayoritas berjenis

kelamin laki-laki, yaitu sebanyak 121 responden (60,5 %). Sisanya, yaitu

sebanyak 79 responden (39,5 %) berjenis kelamin perempuan.

Berdasarkan Jenjang Pendidikan

Ada enam kategori, yaitu : SLTA, D3, S1, S2, S3 dan Lainnya. Berikut

hasil yang diperoleh oleh peneliti :

Tabel 4.4 Klasifikasi Responden Berdasarkan Jenjang Pendidikan

JENJANG PENDIDIKAN JUMLAH PERSENTASE

SLTA 28 14,00 D3 22 11,00 S1 121 60,50 S2 29 14,50 S3 0 0,00 LAINNYA 0 0,00 TOTAL 200 100,00



commit to user

70

Data di atas menunjukkan bahwa nasabah yang memiliki ijazah

SLTA berjumlah 28 (14 %). Nasabah dengan gelar ahli madya atau D3

berjumlah 22 (11%). Lalu nasabah dengan gelar S1 ada 121 orang (60,5

%). Kemudian nasabah dengan gelar S2 berjumlah 29 (14,5 %). Terakhir,

nasabah dengan S3 dan LAINNYA berjumlah 0 orang. Hal ini

menunjukkan bahwa para pengguna m-banking bank Permata adalah para

lulusan S1 yang paham menggunakan fasilitas tersebut.

Berdasarkan Status

Berdasarkan Status, terdiri dari 3 kategori, yaitu : Menikah, Belum

Menikah dan Duda/Janda. Berikut hasil data yang diperoleh peneliti :

Tabel 4.5 Klasifikasi Responden Berdasarkan Status

STATUS JUMLAH PERSENTASE MENIKAH 108 54,00 BELUM MENIKAH 92 46,00 DUDA/JANDA 0 0,00 TOTAL 200 100,00


Dari data di atas menunjukkan bahwa responden mayoritas sudah

menikah, yaitu sebanyak 108 responden (54 %). Sisanya, yaitu sebanyak

92 responden (46 %) belum menikah. Ini menunjukkan bahwa saat ini

mobile banking memiliki peran penting dalam kehidupan berkeluarga.


commit to user

71

Berdasarkan Pekerjaan

Ada empat kategori, yaitu : PNS, Swasta, Wiraswasta, dan Pelajar.

Berikut hasil yang diperoleh oleh peneliti :

Tabel 4.6 Klasifikasi Responden Berdasarkan Pekerjaan

PEKERJAAN JUMLAH PERSENTASE PNS 35 17,50 PEGAWAI SWASTA 70 35,00 WIRASWASTA 71 35,50 PELAJAR 24 12,00 LAINNYA 0 0,00 TOTAL 200 100,00


Data di atas menunjukkan bahwa nasabah yang bekerja sebagai

PNS berjumlah 35 (17,5 %). Nasabah dengan status Pegawai Swasta

berjumlah 70 (35%). Lalu nasabah dengan status wiraswasta ada 71 orang

(35,5 %). Kemudian nasabah dengan status Pelajar berjumlah 24 (12%).

Hal ini menunjukkan bahwa para pengguna m-banking Bank Permata

adalah para pegawai swasta dan para wirausahawan yang sibuk dengan

aktivitas bisnisnya.

2. Tangggapan Responden

Tanggapan Responden Mengenai System Quality

Deskripsi tanggapan responden sebanyak 200 orang terhadap

item pernyataan pengguna terhadap System Quality sebanyak 4 item.

Pernyataan pertama yang tercermin pada pernyataan SQ1-SQ4. Data


commit to user

72

kuesioner yang terdapat pada lampiran menunjukkan tanggapan

responden pada setiap item pertanyaan sebagai berikut:

Tabel 4.7 Tanggapan Responden Terhadap System Quality

PERTANYAAN KODE SS S TS STS TOTAL 1. mobile-banking mudah digunakan SQ1 67 125 8 0 200 2. m-banking disukai pengguna SQ2 37 144 19 0 200 3. saya merasa aman dan percaya dalam

melakukan transaksi perbankan menggunakan m-banking SQ3 44 127 29 0 200

4. waktu respon yang diberikan oleh m-banking cepat (balasan dari provider/bank cepat) SQ4 45 132 22 1 200


Berdasarkan tabel 4.7 dapat diketahui bahwa mayoritas

responden sebanyak 125 orang atau 62, 5 % menjawab sangat setuju

atas item pernyataan mudah digunakan. Sebanyak 144 orang atau 72 %

menjawab setuju atas item pernyataan disukai pengguna. Sebanyak

127 orang atau 63, 5 % menjawab setuju atas item pernyataan

keamanan dan kepercayaan. Sebanyak 132 orang atau 66 % menjawab

setuju atas item pernyataan waktu respon.

a. Tanggapan Responden Mengenai User Satisfication

Pernyataan kedua berkaitan dengan User Satisfication

tercermin pada pernyataan US1 – US4. Data kuesioner yang terdapat

pada lampiran menunjukkan tanggapan responden pada setiap item

pertanyaan sebagai berikut:


commit to user

73

Tabel 4.8 Tanggapan Responden Terhadap User Satisfication

PERTANYAAN KODE SS S TS STS TOTAL 1. saya puas dengan m-banking karena

memberikan informasi yang ingin saya ketahui US1 37 139 23 1 200 2. saya puas dengan m-banking karena

memberikan efisiensi (waktu) US2 41 136 23 0 200 3. saya puas karena m-banking efektif

(membantu memenuhi infromasi yang anda butuhkan) US3 59 128 13 0 200

4. saya menikmati menggunakan m-banking US4 39 142 19 0 200 Sumber: Data primer yang diolah (2011)


responden sebanyak 37 orang atau 18, 5 % menjawab sangat setuju

atas item pernyataan kepuasan informasi yang diberikan. Sebanyak 41

orang atau 20, 5 % menjawab sangat setuju atas item pernyataan

efisiensi waktu. Sebanyak 128 orang atau 64 % menjawab setuju atas

item pernyataan efektif. Sebanyak 142 orang atau 71 % menjawab

setuju atas item pernyataan kenikmatan penggunaan.

b. Tanggapan Responden Mengenai Information Quality

Pernyataan kedua berkaitan dengan Information Quality

tercermin pada pernyataan IQ1 – IQ5. Data kuesioner yang terdapat

pada lampiran menunjukkan tanggapan responden pada setiap item

pertanyaan sebaga berikut :


commit to user

74

Tabel 4.9 Tanggapan Responden Terhadap Information Quality

PERTANYAAN KODE SS S TS STS TOTAL 1. m-banking memberikan informasi yang saya

butuhkan IQ1 38 140 21 1 200 2. informasi yang dihasilkan m-banking jelas IQ2 24 38 68 70 200 3. informasi yang dihasilkan m-banking real

time (contoh : saldo terakhir di rekening) dan akurat IQ3 33 138 27 2 200

4. m-banking menyediakan informasi yang cukup terkait transaksi perbankan yang Anda lakukan IQ4 64 121 14 1 200

5. m-banking menyediakan informasi yang Anda butuhkan dengan tepat IQ5 52 122 25 1 200



responden sebanyak 140 orang atau 70 % menjawab setuju atas item

pernyataan kebutuhan informasi. Sebanyak 70 orang atau 35 %

menjawab sangat tidak setuju atas item pernyataan kejelasan informasi.

Sebanyak 33 orang atau 16,5 % menjawab setuju atas item pernyataan

real-time. Sebanyak 64 orang atau 32 % sangat setuju atas item

pernyataan informasi transaksi perbankan. Terakhir, sebanyak 122

orang atau 61% menjawab setuju atas item pernyataan ketepatan

informasi.

c. Tanggapan Responden Mengenai Use

Pernyataan kedua berkaitan dengan Use tercermin pada

pernyataan U1. Data kuesioner yang terdapat pada lampiran

menunjukkan tanggapan responden pada setiap item pertanyaan sebaga

berikut:


commit to user

75

Tabel 4.10 Tanggapan Responden Terhadap Use

PERTANYAAN KODE SS S TS STS TOTAL 1. Anda sering menggunakan m-banking

(frekuensi penggunaan) U1 100 100 0 0 200 Sumber: Data primer yang diolah (2011)



pernyataan frekuensi penggunaan. Artinya, banyak dari mereka

menggunakan m-banking dalam kurun seminggu sekali/lebih.

d. Tanggapan Responden Mengenai Net Benefit

Pernyataan kedua berkaitan dengan Net Benefit tercermin pada

pernyataan NB1 – NB4. Data kuesioner yang terdapat pada lampiran

menunjukkan tanggapan responden pada setiap item pertanyaan

sebagai berikut:

Tabel 4.11 Tanggapan Responden Terhadap Net Benefit

PERTANYAAN KODE SS S TS STS TOTAL 1. m-banking memungkinkan saya

menelesaikan pekerjaan saya lebih efisien (lebih cepat) NB1 39 138 23 0 200

2. m-banking meningkatkan kinerja saya NB2 34 118 47 1 200 3. m-banking meningkatkan kualitas

pekerjaan saya NB3 28 113 59 0 200 4. banyak manfaat yang saya dapatkan

dengan menggunakan m-banking NB4 36 136 27 1 200 Sumber: Data primer yang diolah (2011)



pernyataan keefisienan m-banking. Sebanyak 118 orang atau 59 %

menjawab setuju atas item pernyataan peningkatan kinerja. Sebanyak


commit to user

76

113 orang atau 56,5 % setuju atas item pernyataan peningkatan

kualitas kerja. Terakhir, 136 orang atau 68 % setuju atas item

pernyataan perolehan manfaat.

C. Uji Validitas

Instrumen yang valid adalah alat ukur yang digunakan untuk

mendapatkan data yang valid dan dapat digunakan untuk mengukur apa yang

hendak diukur (Sugiyono, 2002). Dikarenakan konstruk yang hendak di uji

merupakan pengujian kembali dari penelitian yang telah dilakukan

sebelumnya, di mana pada penelitian yang sebelumnya telah berhasil

mengidentifikasi faktor-faktor yang membentuk konstruk maka dalam

penelitian ini teknik analisis yang dipakai adalah menggunakan Confirmatory

Factor Analysis (Ghozali, 2008), dengan bantuan program Amos versi 18.

Pedoman umum untuk analisis faktor adalah nilai lambda atau factor loading

³ 0,5 (Ferdinand, 2006). Hasil uji validitas dari Confirmatory Factor Analysis

(CFA) dapat dilihat pada tabel 4.10 berikut ini:


commit to user

77

Tabel 4.12 Hasil Uji Validitas Variabel

Item pengukuran Nilai

Lambda Keterangan

SQ1 <--- system quality 0,787 VALID




IQ5 <--- information quality 0,801 VALID





NB1 <--- net benefit 0,661 VALID



NB4 <--- net benefit 0,264 TIDAK VALID

US4 <--- user satisfication 0,768 VALID





Berdasarkan hasil Confirmatory Factor Analysis dari tabel di atas

dapat disimpulkan bahwa ada satu item pertanyaan yang tidak valid yaitu

pernyataan NB4 karena nilai factor loading < 0,5. Sedangkan pernyataan yang

lain telah valid karena nilai factor loading ³ 0,5. Untuk analisis selanjutnya


commit to user

78

item pernyataan AT3 harus dikeluarkan karena tidak valid. Sehingga variabel

Net Benefit terdiri dari tiga item pernyataan.

Hasil CFA dengan revisi dapat dilihat pada tabel 4.12 A dimana item-

item yang tidak valid maka tidak akan diikutsertakan dalam analisis.

Tabel 4.13 Hasil Uji Validitas Variabel (Revisi)

Item Pengukuran Nilai Lambda Keterangan SQ1 <--- system quality 0,787 VALID


















commit to user

79

Setelah diadakan revisi pengujian CFA maka didapatkan hasil bahwa

semua item pernyataan telah valid dan dapat dianalisis selanjutnya.

D. Uji Reliabilitas

Uji reliabilitas dalam penelitian ini dimaksudkan untuk mengetahui

sejauh mana hasil pengukuran tetap konsisten, apabila dilakukan pengukuran

dua kali atau lebih terhadap gejala yang sama dengan menggunakan alat

pengukur yang sama pula. Peneliti melakukan uji reliabilitas dengan

menghitung Cronbach Alpha dari masing-masing item dalam suatu variabel.

Instrumen yang dipakai dalam variabel itu dikatakan handal apabila memiliki

Cronbach’s Alpha lebih dari 0.60 (Nunnaly, 1967 dalam Ghozali, 2004).

Uji reliabilitas hanya dilakukan terhadap semua butir pertanyaan yang

sudah lolos uji validitas. Kriteria yang digunakan untuk mengetahui tingkat

relibalilitas adalah besarnya nilai Cronbach’s Alpha. Nilai Cronbach’s Alpha

semakin mendekati angka 1 mengindikasikan bahwa instrumen semakin

tinggi reliabilitasnya. Nilai Cronbach’s Alpha antara 0,80 s.d 1,0

dikategorikan reliabilitas baik, nilai Cronbach’s Alpha antara 0,60 s.d 0,79

dikategorikan relibalilitas diterima, dan nilai Cronbach’s Alpha kurang dari

0,60 dikategorikan reliabilitas kurang baik (Sekaran, 1992). Berikut hasil

perhitungan dengan SPSS v.16 :


commit to user

80

Tabel 4.14 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Penelitian

Variabel Cronbach’s

alpha Keterangan

System Quality (SQ) 0,695 Dapat diterima User Satisfication (US) 0,788 Dapat diterima Information Quality (IQ) 0,817 Baik Use (U) - - Net Benefit (NB) 0,822 Baik


Berdasarkan koefisien Cronbach’s Alpha dari masing-masing variabel

pada tabel 4.16 maka dapat dikatakan bahwa kuesioner yang digunakan

sudah reliabel, karena masing-masing variabel memiliki koefisien Cronbach’s

Alpha ≥ 0,60 (Ghozali, 2008), kecuali variabel Use yang tidak bisa diukur

karna hanay memiliki 1 item manifes. Berdasarkan kriteria Sekaran (2006)

dapat diketahui bahwa variabel System Quality dan User Satisfication

memiliki reliabilitas yang dapat diterima, sementara Information Quality dan

Net Benefit memiliki realibilitas yang baik.

E. Uji Asumsi Model

1. Normalitas Data

Normalitas univariate dan multivariate terhadap data yang

digunakan dalam analisis ini diuji dengan menggunakan AMOS 18.

Hasilnya adalah seperti yang disajikan dalam tabel berikut ini:


commit to user

81

Tabel 4.15 Hasil Uji Normalitas

Variable min max skew c.r. kurtosis c.r. Use 3,000 4,000 ,000 ,000 -2,000 -5,774 US3 1,000 4,000 -,112 -,646 ,855 2,469 US1 1,000 4,000 -,344 -1,984 1,500 4,331 US2 1,000 4,000 -,235 -1,355 ,373 1,077 US4 1,000 4,000 -,146 -,843 1,089 3,144 NB3 2,000 4,000 ,180 1,041 -,567 -1,638 NB2 2,000 4,000 ,082 ,473 -,505 -1,457 NB1 2,000 4,000 ,173 ,999 ,552 1,593 IQ1 1,000 4,000 -,326 -1,882 1,373 3,965 IQ2 2,000 4,000 ,158 ,915 ,638 1,841 IQ3 2,000 4,000 ,132 ,760 -,424 -1,225 IQ4 2,000 4,000 ,132 ,760 ,381 1,101 IQ5 2,000 4,000 ,088 ,511 ,293 ,846 SQ4 1,000 4,000 -,172 -,995 ,238 ,687 SQ3 2,000 4,000 -,015 -,085 -,259 -,746 SQ2 2,000 4,000 ,644 3,715 1,617 4,669 SQ1 2,000 4,000 ,127 ,734 -,539 -1,556 Multivariate 35,153 9,780 Sumber: Data primer yang diolah (2011)

Dari tabel 4.13 terlihat hasil pengujian normalitas data dalam

penelitian ini. Evaluasi normalitas diidentifikasi baik secara univariate

maupun multivariate. Secara univariate untuk nilai-nilai dalam C.r

skewness, terdapat 1 item yang menunjukkan nilai diatas harga mutlak ±

2,58 yaitu SQ2. Sedangkan untuk nilai-nilai dalam C.r kurtosis, terdapat

5 item yang menunjukkan nilai diatas harga mutlak ± 2,58 yaitu Use,

US1, US4, IQ1, dan SQ2. Dalam penelitian ini dapat dikatakan bahwa

data tidak terdistribusi normal secara univariate. Sementara nilai yang

tertera di pojok kanan bawah pada tabel 4.13 menandakan bahwa data

dalam penelitian ini tidak terdistribusi normal secara multivariate,


commit to user

82

karena nilai 9,780 lebih besar dari harga mutlak 2,58. Analisis terhadap

data yang tidak normal dapat mengakibatkan pembiasan intrepretasi

karena nilai chi-square hasil analisis cenderung meningkat sehingga nilai

probability level akan mengecil.

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang

disajikan apa adanya dari penelitian yang berasal dari data primer

berdasarkan jawaban responden yang sangat beragam sehingga sulit

untuk memperoleh data yang mengikuti distribusi normal secara

sempurna. Menurut Hair et al. (1998) ukuran sampel yang besar

cenderung untuk mengurangi efek yang merugikan (distorsi hasil

analisis) dari non-normalitas data yang akan dianalisis. Namun, peneliti

mencoba untuk mendeteksi data-data Outlier, yang diharapkan bisa

mengembalikan normalitas data.

2. Evaluasi Outliers

Uji terhadap multivariate outliers dilakukan dengan

menggunakan kriteria jarak mahalanobis pada tingkat p<0,05. Jarak

mahalanobis dievaluasi dengan menggunakan nilai mahalanobis d-

squared (Ghozali, 2008). Mahalanobis d-squared digunakan untuk

mengukur jarak skor hasil observasi terhadap nilai cetroidnya. Nilai ini

diikuti oleh dua kolom yaitu p1 dan p2 yang menunjukkan probabilitas

d-squared dengan asumsi normal. Sebuah data termasuk outlier jika

mempunyai angka p1 dan p2 yang kurang dari 0,05. Jika salah satu


commit to user

83

pengukuran sudah di atas 0,05, maka dapat dianggap bukan sebuah

outlier (Santoso, 2007). Tabel 4.14 berikut menyajikan hasil hasil

evaluasi jarak Mahalanobis dengan memperhatikan output dari program

AMOS 18.

Tabel 4.16 Jarak Mahalanobis Data Penelitian

Observation number Mahalanobis d-squared p1 p2 16 52,540 ,000 ,006 22 50,903 ,000 ,000

181 43,201 ,001 ,000 198 38,488 ,003 ,005 174 37,211 ,005 ,003 115 36,013 ,007 ,003 15 34,907 ,010 ,004

112 34,269 ,012 ,003 127 32,817 ,018 ,009 13 32,758 ,018 ,003

102 32,120 ,021 ,004 36 31,598 ,025 ,004

172 31,158 ,028 ,004 35 30,883 ,030 ,003 86 30,195 ,036 ,006

110 29,499 ,043 ,012 74 29,204 ,046 ,011

143 28,497 ,055 ,028 20 28,463 ,055 ,016 33 28,366 ,057 ,010 51 28,171 ,060 ,009

135 27,738 ,066 ,014 50 27,653 ,068 ,009 8 27,211 ,075 ,016

48 26,890 ,081 ,021 19 26,823 ,082 ,014 7 26,543 ,088 ,017

14 26,070 ,098 ,036 190 25,719 ,106 ,053 162 25,690 ,107 ,037 54 25,666 ,108 ,025


commit to user

84

Observation number Mahalanobis d-squared p1 p2 185 25,666 ,108 ,015 31 25,635 ,108 ,010

184 25,579 ,110 ,007 104 25,475 ,112 ,005 193 25,320 ,116 ,005 176 25,284 ,117 ,003

3 25,061 ,123 ,004 161 24,697 ,133 ,009 24 24,581 ,137 ,009 12 24,464 ,140 ,008 28 24,405 ,142 ,006

194 24,247 ,147 ,006 123 23,818 ,161 ,018 92 23,630 ,168 ,022

155 23,429 ,175 ,028 61 23,305 ,179 ,027

149 23,179 ,184 ,028 26 23,021 ,190 ,031

192 22,813 ,198 ,042 93 22,781 ,199 ,032

131 22,781 ,199 ,022 34 22,773 ,199 ,015

199 22,639 ,205 ,016 82 22,624 ,205 ,011

107 22,348 ,217 ,021 69 22,284 ,220 ,018

178 22,225 ,222 ,015 56 21,793 ,241 ,048

126 21,578 ,251 ,068 145 21,576 ,251 ,050 27 21,493 ,255 ,047

134 21,434 ,258 ,041 87 21,212 ,269 ,062 18 21,163 ,271 ,053 94 21,037 ,278 ,059

173 20,866 ,286 ,075 72 20,784 ,290 ,073

133 20,520 ,304 ,121 96 20,353 ,313 ,149

177 20,069 ,329 ,238


commit to user

85

Observation number Mahalanobis d-squared p1 p2 25 19,932 ,337 ,265

111 19,928 ,337 ,221 30 19,872 ,340 ,206

148 19,841 ,342 ,180 142 19,706 ,350 ,204 183 19,632 ,354 ,198 73 19,587 ,357 ,180

141 19,464 ,364 ,199 189 19,374 ,369 ,203 53 19,360 ,370 ,170 85 19,307 ,373 ,158 64 19,194 ,380 ,171

171 19,098 ,386 ,179 119 18,999 ,392 ,187 97 18,526 ,422 ,431 39 18,348 ,433 ,504

186 18,303 ,436 ,480 29 18,216 ,441 ,487

196 18,163 ,445 ,470 128 18,102 ,449 ,459 167 17,997 ,456 ,480 65 17,903 ,462 ,494 55 17,845 ,466 ,481

103 17,826 ,467 ,439 164 17,801 ,469 ,402 118 17,761 ,471 ,377 179 17,654 ,479 ,401 91 17,646 ,479 ,353

180 17,572 ,484 ,353 Sumber: Data primer yang diolah (2011)

Dari tabel di atas terlihat bahwa terdapat 17 kasus yang

dikategorikan sebagai outliers. Hasil Normalitas setelah data – data

outlier dihapus dapat dilihat di tabel 4. 13 A berikut ini :


commit to user

86

Tabel 4.17 Hasil Uji Normalitas (Tanpa Outlier)

Variable min max skew c.r. kurtosis c.r. Use 3,000 4,000 -,033 -,181 -1,999 -5,520 US3 2,000 4,000 ,198 1,095 ,090 ,248 US1 2,000 4,000 ,071 ,394 ,800 2,209 US2 2,000 4,000 ,132 ,730 -,702 -1,938 US4 2,000 4,000 ,155 ,858 ,756 2,088 NB3 2,000 4,000 ,172 ,950 -,553 -1,527 NB2 2,000 4,000 ,064 ,352 -,402 -1,111 NB1 2,000 4,000 ,236 1,302 ,689 1,903 IQ1 2,000 4,000 ,056 ,311 ,507 1,401 IQ2 2,000 4,000 ,268 1,477 ,657 1,814 IQ3 2,000 4,000 ,376 2,075 -,472 -1,304 IQ4 2,000 4,000 ,173 ,955 ,421 1,162 IQ5 2,000 4,000 ,217 1,201 ,535 1,478 SQ4 1,000 4,000 -,189 -1,043 ,284 ,783 SQ3 2,000 4,000 -,008 -,046 -,184 -,508 SQ2 2,000 4,000 ,783 4,324 1,724 4,762 SQ1 2,000 4,000 ,209 1,157 -,591 -1,632 Multivariate 17,918 4,768


Secara univariate untuk nilai-nilai dalam C.r skewness, terdapat 1

item yang menunjukkan nilai diatas harga mutlak ± 2,58 yaitu SQ2

kembali. Sedangkan untuk nilai-nilai dalam C.r kurtosis, terdapat 2 item

yang menunjukkan nilai diatas harga mutlak ± 2,58 yaitu Use, dan SQ2.

Dalam penelitian ini dapat dikatakan bahwa data tidak terdistribusi

normal secara univariate. Sementara nilai yang tertera di pojok kanan

bawah pada tabel 4.13 menandakan bahwa data dalam penelitian ini

tidak terdistribusi normal secara multivariate, karena nilai 4,768 lebih

besar dari harga mutlak 2,58.


commit to user

87

Sesuai dengan hasil di atas, dapat dikatakan bahwa tidak ada

perubahan normalitas sebelum dan sesudah penghapusan data outlier,

baik secara univariate ataupun multivariate. Sesuai dengan pernyataan

Ferdinand (2006), apabila tidak terdapat alasan khusus untuk

mengeluarkan kasus yang mengindikasikan adanya outliers, maka kasus

tersebut harus tetap diikutsertakan dalam analisis selanjutnya (Ferdinand,

2006). Dengan kata lain, dalam analisis selanjutnya, peneliti tetap

menggunakan sampel data 200, dan bukan 183.

3. Analisis Kesesuaian Model (Goodness of Fit)

Evaluasi nilai goodness-of-fit dari model penelitian yang diajukan

dapat dilihat pada tabel berikut ini:

Tabel 4.18 Hasil Goodness-of-Fit Model

Goodness-of-fit Indices Nilai yang

diharapkan Hasil Evaluasi Model

Chi-Square (c2) Diharapkan kecil 208,529 Buruk Significance Probability (p) ³ 0,05 0,000 Buruk CMIN/DF £ 2,0 1,896 Marjinal GFI ³ 0,9 0,885 Marjinal AGFI ³ 0,9 0,840 Marjinal TLI ³ 0,9 0,892 Marjinal CFI ³ 0,9 0,913 Baik RMSEA £ 0,08 0,07 Marjinal


Pada tabel 4.15 dapat dilihat bahwa nilai Chi-Square (c2) pada

penelitian ini sebesar 208,529 dengan probabilitas 0,000 menunjukkan ini

indikasi yang buruk. Dengan demikian, terdapat perbedaan antara matrik

kovarian sampel dengan matrik kovarian populasi yang diamati.

Sementara nilai CMIN/df sebesar 1,896 merupakan indikasi marjinal


commit to user

88

karena mempunyai nilai kurang dari 2. Nilai GFI sebesar 0,885 dan nilai

AGFI sebesar 0,840 merupakan indikasi yang marjinal. Begitu juga

dengan indeks TLI, yaitu sebesar 0,892. Nilai CFI sebesar 0,913

merupakan indikasi yang baik. Nilai RMSEA sebesar 0,07 merupakan

indikasi yang marjinal.

Dari keseluruhan pengukuran goodness of fit tersebut di atas

mengindikasikan bahwa beberapa pengukuran dalam model yang

diajukan belum dapat diterima ditambah lagi dengan nilai probabilitas

yang masih jauh dari memenuhi syarat. Karena model yang diajukan

dalam penelitian ini belum dapat diterima maka peneliti

mempertimbangkan untuk melakukan modifikasi model untuk

membentuk model alternatif yang mempunyai goodness of fit yang lebih

baik.

4. Modifikasi Model

Modifikasi model dilakukan selain untuk mendapatkan kriteria

goodness of fit dari model yang dapat diterima, juga untuk mendapatkan

hubungan-hubungan baru yang mempunyai pijakan teori yang kuat.

Karena SEM ditujukan untuk menguji model yang mempunyai pijakan

teori yang “benar” dan bukan untuk menghasilkan teori (Ferdinand,

2006).

Melalui nilai modification indices dapat diketahui ada tidaknya

kemungkinan modifikasi terhadap model yang dapat diusulkan.

Modification indices yang dapat diketahui dari output AMOS akan


commit to user

89

menunjukkan hubungan-hubungan yang perlu diestimasi yang

sebelumnya tidak ada dalam model supaya terjadi penurunan pada nilai

chi-square untuk mendapatkan model penelitian yang lebih baik. Nilai

modification indices yang mengakibatkan penurunan yang signifikan

pada chi-square jika suatu hubungan diestimasi, adalah nilai yang

mencapai lebih besar atau sama dengan 4,0 (Ferdinand, 2006).

Untuk mendapatkan kriteria model yang dapat diterima, peneliti

mencoba mengestimasi hubungan korelasi antar error term. Dengan

demikian peneliti telah melakukan sebanyak 2 korelasi pada model

penelitian, sehingga akan diperoleh kriteria goodness of fit yang baru.

Tabel 4.16 merupakan hasil goodness of fit model yang telah

dimodifikasi.

Tabel 4.19 Hasil Goodness-of-Fit Setelah Modifikasi Model

Goodness-of-fit Indices

Nilai yang Diharapkan

Hasil sebelum modifikasi

Hasil Setelah

Modifikasi

Evaluasi Model

Chi-Square (c2)

Diharapkan kecil

208,529 116,516 -

Significance Probability (p)

³ 0,05 0,000 0,228 Baik

CMIN/DF £ 2,0 1,896 1,099 Baik GFI ³ 0,9 0,885 0,936 Baik AGFI ³ 0,9 0,840 0,908 Baik TLI ³ 0,9 0,892 0,988 Baik CFI ³ 0,9 0,913 0,991 Baik RMSEA £ 0,08 0,07 0,022 Baik



commit to user

90

Pada tabel 4.16 dapat dilihat bahwa nilai CMIN/df sebesar 1,099

merupakan indikasi yang baik karena mempunyai nilai kurang dari 2.

Nilai GFI 0,936 dan nilai AGFI 0,908, yang mendekati satu, berarti baik.

Nilai AGFI sebesar 0,908, yang berarti baik. Nilai TLI sebesar 0,988,

nilai CFI sebesar 0,991, yang juga baik karena mendekati nilai satu. Nilai

RMSEA sebesar 0,023 merupakan indikasi yang baik karena mempunyai

nilai mendekati nol.

Indeks goodness of fit lain yang masih mempunyai kriteria

marginal adalah Chi-Square (c2) sebesar 116,516. Nilai probabilitas

sebesar 0,228 telah memenuhi syarat dari nilai yang diharapkan.

Berdasarkan keseluruhan pengukuran goodness of fit setelah modifikasi

model tersebut di atas mengindikasikan bahwa model yang diajukan

dalam penelitian dapat diterima.

F. Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan Structural

Equation Modeling (SEM) dengan bantuan program AMOS versi 18. Analisis

ini dilihat dari signifikansi besaran regression weight model dan standardized

regression weight yang dapat dilihat pada tabel berikut ini :


commit to user

91

Tabel 4.20 Regression Weights

Item Pengukuran Estimate S.E. C.R. P user satisfication <--- system quality 0,221 0,094 2,359 0,018 user satisfication <--- information quality 0,269 0,114 2,350 0,019 Use <--- system quality 0,132 0,095 1,383 0,167 Use <--- information quality -0,342 0,121 -2,832 0,005 net benefit <--- user satisfication 1,210 0,203 5,975 *** user satisfication <--- net benefit -0,251 0,287 -0,874 0,382 Use <--- net benefit -0,009 0,151 -0,060 0,952 net benefit <--- Use 0,014 0,086 0,162 0,871 Use <--- user satisfication -0,226 0,208 -1,090 0,276 Sumber: Data primer yang diolah (2011)

Tabel 4.21 Standardized Regression Weights

Item Pengukuran Estimate user satisfication <--- system quality 0,329 user satisfication <--- information quality 0,309 Use <--- system quality 0,123 Use <--- information quality -0,245 net benefit <--- user satisfication 0,785 user satisfication <--- net benefit -0,387 Use <--- net benefit -0,009 net benefit <--- Use 0,014 Use <--- user satisfication -0,141 Sumber: Data primer yang diolah (2011)

1. H1 : System Quality (Kualitas Sistem) berpengaruh positif


Berdasarkan hasil perhitungan pada tabel 4.20, uji signifikansi

terhadap hipotesis 1 terbukti tidak signifikan, karena diperoleh nilai

probabilitas 0,167 atau lebih besar dari 0,05 (H1 ditolak).

Hasil penilitian ini sesuai dengan penelitian Radityo &

Zulaikha (2007) yang menyatakan bahwa tidak ada pengaruh


commit to user

92

signifikan antara Sytem Quality dengan Use. Yang berarti, kualitas

sistem yang baik tidak menjamin seorang nasabah menggunakan

mobile banking. Bisa jadi hal ini disebabkan nasabah masih terbiasa

dengan fasilitas-fasilitas umum di luar sana atau masih gaptek (gagap

teknologi).

2. H2 : Information Quality (Kualitas Informasi) berpengaruh positif

terhadap Use (Penggunaan).


terhadap hipotesis 2 terbukti signifikan, karena diperoleh nilai

probabilitas 0,005 atau lebih kecil dari 0,05 yang berarti signifikan

pada taraf signifikansi 5% (H2 diterima). Hasil estimasi pengaruh

Information Quality terhadap Use diperoleh koefisien jalur

(standardized regression weight estimate) dari tabel 4.21 sebesar -

0,245. Artinya hubungan antara kedua variabel tersebut negatif atau

cukup lemah.

Hasil ini penelitian ini mendukung penelitian Seddon & Kiew

(1994), yang menyatakan bahwa ada pengaruh signifikan antara

Kualitas Informasi dengan Penggunaan. Ini berarti, informasi yang

berkualitas akan membuat seorang nasabah mau menggunakan m-

banking, karena informasi tersebut dibutuhkan oleh nasabah untuk

aktivitas sehari-hari.


commit to user

93

3. H3 : System Quality (Kualitas Sistem) berpengaruh positif


Hipotesis ini bertujuan untuk menguji apakah Kualitas Sistem

(System Quality) memiliki pengaruh terhadap User Satisfication

(Kepuasan Pemakai). Berdasarkan hasil perhitungan pada tabel 4.20,

uji signifikansi terhadap hipotesis 3 terbukti signifikan, karena

diperoleh nilai probabilitas 0,018 atau lebih kecil dari 0,05 yang berarti

signifikan pada taraf signifikansi 5% (H3 diterima). Hasil estimasi

pengaruh System Quality terhadap User Satisfication diperoleh

koefisien jalur (standardized regression weight estimate) di table 4.21

sebesar 0,329. Artinya hubungan antara kedua variable tersebut positif

atau cukup kuat.

Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian milik Livari

(2005) dan Wu & Wang (2006) yang menyatakan bahwa ada

pengaruh yang signifikan antara System Quality dengan User

Satisfication. Ini berarti, ketika nasabah melihat kualitas sistem m–

banking baik, mereka merasa puas, sebab m-banking bukanlah hal

yang membingungkan di mata mereka.


commit to user

94

4. H4 : Information Quality (Kualitas Informasi) berpengaruh positif




probabilitas 0,019 atau lebih kecil dari 0,05 yang berarti signifikan

pada taraf signifikansi 5% (H4 diterima). Hasil estimasi pengaruh

Information Quality terhadap User Satisfication diperoleh koefisien

jalur (standardized regression weight estimate) di tabel 4.21 sebesar

0,309. Artinya hubungan antara kedua variabel tersebut positif atau

cukup kuat.

Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian Wu & Wang

(2006) dan Livari (2005) yang menyatakan bahwa semakin baik

kualitas informasi m-banking, maka nasabah akan semakin puas. Ini

berarti, informasi atau fitur yang disediakan oleh Bank Permata

mampu menjangkau kebutuhan para nasabah, sehingga nasabah

merasa puas.

5. H5 : User Satisfication (Kepuasan Pemakai) berpengaruh positif




probabilitas 0,276 atau lebih besar dari 0,05 yang berarti tidak

signifikan pada taraf signifikansi 5% (H5 ditolak).


commit to user

95

Hasil penelitian ini mendukung penelitian Raditya dan

Zulaikha (2007) yang menemukan bahwa Kepuasan Pengguna tidak

berpengaruh signifikan terhadap Penggunaan. Ini berarti, kepuasan

nasabah tidak menjamin mereka akan terus menggunakan m-banking,

yang mana disesuaikan dengan waktu dan keadaan. Hasil ini berbeda

dengan penelitian WU &Wang (2006) yang menyatakan ada pengaruh

signifikan antara User Satisfication dengan Use.

6. H6 : Net Benefit (Manfaat Bersih) berpengaruh positif terhadap

Use (Penggunaan).





Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian Lisa & Judy

(2009), yang menyatakan bahwa Perceived Usefulness tidak

berpengaruh signifikan terhadap Attitude toward mobile phone

banking. Ini berarti, nasabah yang mendapat manfaat dari m-banking

tidak serta merta membuat mereka akan menggunakannya kembali.

Hal ini bisa dikarenakan fitur-fitur yang ada tidak memberikan manfaat

yang signifikan daripada saat mereka menggunakan fasilitas-fasilitas

umum sehari-hari.


commit to user

96

7. H7 : Use (Penggunaan) berpengaruh positif terhadap Net Benefit

(Manfaat bersih)





Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian milik Wu & Wang

(2006) yang menyatakan bahwa semakin sering penggunaan m-

banking oleh nasabah tidak menjamin bahwa nasabah akan

mendapatkan lebih banyak manfaat, sebab penggunaan pada dasarnya

menggunakan m-banking adalah suatu pilihan, bukan suatu keharusan.

Penilitian oleh Livari (2005) juga menyatakan bahwa Use tidak

berpengaruh signifikan terhadap Individual Impact, yang berarti

penggunaan oleh nasabah tidak menjamin mereka akan mendapat

manfaat lebih.

8. H8 : User Satisfication (Kepuasan Pemakai) berpengaruh positif

terhadap Net Benefit (Manfaat Bersih)



probabilitas ***. Dalam AMOS, nilai tersebut berarti lebih kecil dari

0,05 yang berarti signifikan pada taraf signifikansi 5% (H8 diterima).

Hasil estimasi pengaruh User Satisfication terhadap Net Benefit


commit to user

97

diperoleh koefisien jalur (standardized regression weight estimate) di

tabel 4.21 sebesar 0,785. Artinya hubungan antara kedua variabel

tersebut positif atau sangat kuat, sebaab di atas 0,5.

Hasil ini sesuai dengan penelitian milik Livari (2005) yang

menyatakan bahwa User Satisfication berpengaruh positif pada

Individual Impact, atau manfaat terhadap pribadi. Ini berarti, nasabah

merasa puas dengan m-banking yang mereka gunakan (dalam hal ini

m-banking bank Permata) sebab nasabah tersebut mendapatkan

manfaat dari m-banking.

9. H9 : Net Benefit (Manfaat Bersih) berpengaruh positif terhadap

User Satisfication (Kepuasan Pemakai)





Hasil ini kurang sesuai dengan penelitian Wu & Wang (2006)

yang menyatakan bahwa Net Benefit berpengaruh signifikan terhadap

User Satification. Bisa jadi, nasabah memang mendapat manfaat dari

m-banking, namun kepuasan itu relatif. Sementara nasabah melihat m-

banking adalah cara lain dalam melaksanakan aktivitas-aktivitas yang

mereka lakukan, yang belum tentu orang mau beralih dari

kebiasannya.


commit to user

98

BAB V

PENUTUP

A. KESIMPULAN

Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, peneliti dapat mengambil

kesimpulan sebagai berikut :

1. Model kesuksesan sistem informasi DeLone and Mc Lean’s Model

tidak sepenuhnya terbukti secara empiris dalam kasus layanan mobile

banking Bank Permata di Surakarta.

2. Variabel System Quality yang tidak berpengaruh signifikan terhadap

Use bisa menjelaskan bahwa kualitas sistem yang baik tidak menjamin

seorang nasabah menggunakan mobile banking. Bisa jadi hal ini

disebabkan nasabah masih terbiasa dengan fasilitas-fasilitas umum di

luar sana atau masih gaptek (gagap teknologi)

3. Variabel Information Quality yang berpengaruh signifikan terhadap

Use bisa menjelaskan bahwa ketika m-banking bank Permata Surakarta

menyediakan informasi yang baik, mudah dipahami dan bersifat

atraktif, nasabah mau untuk menggunakannya.

4. Variabel System Quality yang berpengaruh signifikan terhadap User

Satisfication bisa menjelaskan bahwa ketika nasabah melihat kualitas

sistem m–banking baik, mereka merasa puas, sebab m-banking

bukanlah hal yang membingungkan di mata mereka..


commit to user

99

5. Variabel Information Quality yang berpengaruh signifikan terhadap

User Satisfication bisa menjelaskan bahwa informasi atau fitur yang

disediakan oleh bank Permata mampu menjangkau kebutuhan para

nasabah, sehingga nasabah merasa puas.

6. Variabel User Satisfication yang tidak berpengaruh signifikan terhadap

Use bisa menjelaskan bahwa kepuasan nasabah tidak menjamin

mereka akan terus menggunakan m-banking, yang mana disesuaikan

dengan waktu dan keadaan.

7. Variabel Net Benefit yang tidak berpengaruh signifikan terhadap Use

bisa menjelaskan bahwa nasabah yang mendapat manfaat dari m-

banking tidak serta merta membuat mereka akan menggunakannya

kembali. Hal ini bisa dikarenakan fitur-fitur yang ada tidak

memberikan manfaat yang berbeda dibandingkan jika nasabah

mendapat manfaat di fasilitas-fasilitas umum lainnya yang sudah jadi

keseharian mereka.

8. Variabel Use yang tidak berpengaruh signifikan terhadap Net Benefit

bisa menjelaskan bahwa semakin sering penggunaan m-banking oleh

nasabah tidak menjamin bahwa nasabah akan mendapatkan lebih

banyak manfaat, sebab penggunaan pada dasarnya menggunakan m-

banking adalah suatu pilihan, bukan suatu keharusan.

9. Variabel User Satisfication yang berpengaruh signifikan terhadap Net

Benefit bisa menjelaskan bahwa nasabah merasa puas dengan m-

banking yang mereka gunakan (dalam hal ini m-banking bank


commit to user

100

Permata) sebab nasabah tersebut mendapatkan manfaat dari m-

banking.

10. Variabel Net Benefit yang tidak berpengaruh signifikan terhadap User

Satisfication bisa menjelaskan bahwa nasabah memang mendapat

manfaat dari m-banking, namun kepuasan itu relatif. Sementara

nasabah melihat m-banking adalah cara lain dalam melaksanakan

aktivitas-aktivitas yang mereka lakukan, yang belum tentu mereka mau

beralih dari kebiasannya..

B. KETERBATASAN

Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan yang perlu diperhatikan

untuk penelitian selanjutnya. Keterbatasan-keterbatasan tersebut antara lain:

1. Belum dilakukannya pre-test untuk mengetahui berbagai penyimpangan

penafsiran karena faktor transliterasi. Hal ini menyebabkan adanya

beberapa indikator yang harus dikeluarkan dari analisis karena mempunyai

factor loading yang rendah.

2. Penelitian ini memiliki jumlah sampel 200 responden yang sedikit dan

terbatas untuk populasi nasabah bank Permata di kota Surakarta.

3. Ruang lingkup penelitian hanya di wilayah Surakarta, sehingga kurang

bisa mewakili persepsi atau tingkat pemahaman layanan m-banking secara

keseluruhan.


commit to user

101

4. Keterbatasan yang melekat dalam metode survei yaitu peneliti tidak bisa

mengontrol jawaban responden apabila responden tidak jujur dalam

menjawab pertanyaan yang diajukan dan tidak lengkapnya pengisian

kuesioner. Hal ini bisa terlihat dari normalitas data yang rendah, bahkan

setelah dilakukan penghapusan outlier.

C. REKOMENDASI

Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, maka peneliti

memberikan beberapa rekomendasi sebagai berikut:

1. Penelitian yang akan datang mengenai aspek yang sama sebaiknya

melakukan pre-test untuk memperkecil kemungkinan indikator-indikator

yang tidak valid sehingga data yang diperoleh dapat memberikan

gambaran yang lebih jelas tentang keadaan yang sesungguhnya.

2. Jumlah sampel ditingkatkan, agar mendapatkan hasil yang sesuai dengan

olahan data (dalam hal ini AMOS).

3. Ruang lingkup penelitian untuk penelitian selanjutnya dapat diperluas lagi

sehingga tingkat generalisasi ke populasinya bisa lebih luas. Bisa juga

dengan membandingkan layanan m-banking antar bank di Surakarta,

sehingga dapat diketahui layanan mana yang paling diterima masyarakat

Surakarta, khususnya.

4. Untuk penelitian selanjutnya diharapkan menggunakan survei wawancara

selain kuesioner, hal ini bertujuan untuk menghindari adanya respon bias.

Documents

ANALISIS TINGKAT KESUKSESAN MOBILE BANKING M … · perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id commit to user i ANALISIS TINGKAT KESUKSESAN MOBILE BANKING (M-BANKING) DENGAN MENGGUNAKAN