Upload
others
View
4
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
SKRIPSI
PENGUKURAN TINGKAT KEBERHASILAN IMPLEMENTASI
APLIKASI MOBILE LEARNING DIANTARA PELAJAR SD
SAMPAI DENGAN SLTA DI JABODETABEK
Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Disusun Oleh :
Noni Erlina
11160930000023
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2020 M / 1442
SKRIPSI
PENGUKURAN TINGKAT KEBERHASILAN IMPLEMENTASI
APLIKASI MOBILE LEARNING DINTARA PELAJAR SD
SAMPAI DENGAN SLTA DI JABODETABEK
Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Disusun Oleh :
Noni Erlina
11160930000023
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2020 M / 1442 H
iii
PENGUKURAN TINGKAT KEBERHASILAN IMPLEMENTASI
APLIKASI MOBILE LEARNING DIANTARA PELAJAR SD SAMPAI
DENGAN SLTS DI JABODETABEK
SKRIPSI
Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Disusun Oleh:
NONI ERLINA
11160930000023
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2020 M / 1442
iv
v
vi
LEMBAR PERNYATAAN
DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI BENAR-
BENAR HASIL KARYA DAN BELUM PERNAH DIAJUKAN SEBAGAI
SKRIPSI ATAU KARYA ILMIAH PADA PERGURUAN TINGGI ATAU
LEMBAGA MANAPUN
Jakarta, 1 Oktober 2020
NONI ERLINA
1116093000023
vii
viii
ABSTRAK
Noni Erlina – 11160930000023 Pengukuran Tingkat Keberhasilan Implementasi
Aplikasi Mobile Learning diantara Pelajar SD sampai dengan SLTA di
Jabodetabek, di bawah bimbingan A’ang Subiyakto, Ph,D dan Yuni Sugiarti,
M.Kom.
Kemunculan teknologi internet dan seluler telah membuat proses transformasi belajar
melalui pembelajaran jarak jauh berbasis seluler, layanan pembelajaran mobile (m-
learning) telah meramaikan sektor pendidikan sejak hampir lima tahun di Indonesia. Hal
ini menunjukkan bahwa aplikasi m-learning berpotensi untuk berkembang lebih maksimal
dalam penerapannya sehingga penting diketahui faktor-faktor apa saja dalam keberhasilan
penerapan m-learning. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah
sistem yang sudah diterapkan sesuai dengan fungsi kebermanfaatan berdasarkan persepsi
pengguna. Peneliti menggunakan model Delone & Mclean (2003) sebagai model utama
dengan menambahkan variabel Content (CO) dan User Motivation (UM). Responden
penelitian ini adalah pelajar yang menggunakan m-learning daerah Jobodetabek. Penelitian
ini menggunakan metode kuantitatif dengan pengumpulan data survei pengambilan sampel
menggunakan teknik purposive sampling dan snowball sampling. Analisis data
menggunakan PLS-SEM dengan SmartPLS 3.3.2. Hasil penelitian ini adalah ditolaknya 6
dari 18 hipotesis. Faktor kualitas sistem, kualitas informasi, konten, serta melihat kepuasan
pengguna memiliki pengaruh yang signifikan terhadap keberhasilan penerapan aplikasi
yang mempengaruhi seseorang untuk menggunakan aplikasi Mobile Learning sebagai
media pembelajaran.
Kata Kunci: Pengukuran Keberhasilan, Mobile learning, Delone and Mclean,
PLS-SEM.
BAB I-V + 212 Halaman + xx Halaman + 25 Gambar + 30 Tabel + Daftar Pustaka
+ Lampiran
Pustaka Acuan (59, 2002-2019)
ix
x
KATA PENGANTAR
Bismillaahirrohmaanirrohiim
Segala puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT karena atas
limpahan rahmat dan hidayah-Nya penulis dapat menyelesaikan skripsi dengan
judul “Pengukuran Tingkat Keberhasilan Implementasi Aplikasi Mobile
Learning diantara Pelajar SD Sampai SLTA di Jabodetabek”.
Dalam penyusunan skripsi ini, penulis telah banyak mendapatkan bantuan,
saran, bimbingan, dan dukungan dari berbagai pihak. Tanpa bantuan dari berbagai
pihak tentunya proses penyusunan skripsi ini akan terasa sulit untuk diselesaikan,
Oleh karena perkenankanlah penulis menyampaikan ungkapan terima kasih kepada
:
1. Mama, Bapak, Bg Kembar, dan keluarga besar penulis yang selalu
memberikan doa, semangat,dan dukungan yang terus mengalir kepada
peneliti.
2. Ibu Prof. Dr. Lily Surraya Eka Putri, M.Env.Stud selaku Dekan Fakultas
Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah
Jakarta.
3. Bapak Aang Subiyakto, Ph.D selaku Ketua Program Studi Sistem
Informasi dan Ibu Nidaul Hasanati, MMSI selaku Sekretaris Prodi
Sistem Informasi.
4. Bapak Aang Subiyakto, Ph.D selaku dosen pembimbing I dan Yuni
Sugiarti, M.Kom selaku dosen pembimbing II yang telah memberikan
xi
ilmu dan pengetahuannya dalam membimbing penulis sehingga laporan
ini dapat terselesaikan.
5. Dosen-dosen Program Studi Sistem Informasi yang telah memberikan
ilmu selama perkuliahan.
6. Seluruh karyawan Fakultas Sains dan Teknologi yang telah membantu
peneliti selama perkuliahan.
7. Seluruh Responden-Responden yang telah membantu dan meluangkan
waktunya untuk mengisi kuesioner penelitian ini.
8. Sahabat-sahabat yang telah memberikan bantuan, doa, dukungan, dan
menemani penulis dalam menyelesaikan skripsi ini, khususnya firna,
Mifta, Viranda, Ulin, Hanna, Rika, Indah dan Devika.
9. Fajri, Pandu, dan Wahyu yang telah memberikan semangat dan berjuang
bersama dalam mengerjakan skripsi.
10. Bang Anjar, bang Heri, kak tiwi, kak Tiara, bang Rekha dan bang Bernat
yang telah menjadi tempat berbagi keluh kesah dan membimbing dalam
pengerjaan skripsi.
11. Teman-teman Sistem Informasi 2016 Kelas A, yang selalu mendukung
dan telah berjuang bersama selama perkuliahan.
12. Teman Aspi Laili, Itoh, Anggi, Fitri dan teman KKN Prima, Rere, Ara
dan Gita yang selalu memberikan semangat dan dukungan.
13. Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu per satu yang telah
membantu hingga skripsi ini terselesaikan.
xii
Dalam penyusunan skripsi ini, penulis menyadari bahwa masih
banyak kekurangan, maka dari itu penulis memohon maaf atas segala
kekurangan dan penulis mengharapkan segala bentuk saran dan kritik
yang bersifat konstruktif bagi penulis dapat dikirimkan melalui email
[email protected]. Semoga skripsi ini dapat dipahami bagi
siapapun yang membacanya dan bermanfaat bagi kita semua.
Jakarta, 1 Oktober 2020
Noni Erlina
11160930000023
mailto:[email protected]
xiii
xiv
DAFTAR ISI
LEMBAR PERNYATAAN ................................................................................... vi
ABSTRAK ............................................................................................................ vii
KATA PENGANTAR ......................................................................................... viii
DAFTAR ISI ........................................................................................................ xiii
DAFTAR TABEL ............................................................................................... xvii
DAFTAR GAMBAR ........................................................................................... xix
BAB 1 PENDAHULUAN ..................................................................................... 1
1.1 Latar Belakang .............................................................................................. 2
1.2 Identifikasi Masalah ...................................................................................... 8
1.3 Rumusan Masalah ......................................................................................... 9
1.4 Ruang LingkupPenelitian ............................................................................ 10
1.5 Tujuan Penelitian ......................................................................................... 11
1.6 Manfaat Penelitian ....................................................................................... 11
1. 7 Metodologi Penelitian ................................................................................ 12
1.8 Sistematika Penulisan .................................................................................. 13
BAB II LANDASAN TEORI ................................................................................. 2
2.1 Konsep Dasar Pengukuran ............................................................................ 2
2.3 Pengertian Implementasi ............................................................................... 3
xv
2.5 Mobile Learning ............................................................................................ 3
2.6 Teori-teori Keberhasilan Teknologi .............................................................. 5
2.7 Konsep dasar Delone Mclean ........................................................................ 5
2.8 Pengembangan Hipotesis dan Model Penelitian ........................................... 9
2.9 Populasi dan sampel .................................................................................... 20
2.10 Skala Likert ............................................................................................... 25
2.11 Kuesioner ................................................................................................... 25
2.12 SEM (Structural Equation Modelling) ...................................................... 26
2.13 PLS (Partial Least Square) ........................................................................ 27
2.14 SmartPLS ................................................................................................... 32
BAB III METODOLOGI PENELITIAN.............................................................. 34
3.1 Pendekatan Penelitian .................................................................................. 35
3.2 Prosedur Penelitian ...................................................................................... 35
3.3 Populasi dan Sampel penelitian ................................................................... 37
3.4 Instrumen Penelitian .................................................................................... 38
3.5 Metode Pengumpulan Data ......................................................................... 41
3.6 Analisis dan Interpretasi Data ..................................................................... 41
3.7 Sudi Literatur Sejenis .................................................................................. 43
BAB IV ISI DAN PEMBAHASAN ..................................................................... 50
4.1 Analisis data Tes awal (Pretest) .................................................................. 51
xvi
4.1.1 Hasil Analisi Demografi Pretest ........................................................... 51
4.1.2 Hasil Analisis pengukuran Model Pretest ............................................. 52
4.2 Analisis Demografi ...................................................................................... 57
4.2.1 Hasil analisis Demografi ....................................................................... 57
4.2.2 Interpretasi Hasil Analisis Demografi ................................................. 71
4.3 Analisis Model Pengukuran ........................................................................ 79
4.3.1 Hasil Analisis pengukuran .................................................................... 79
4.3.2 Interpretasi Hasil Analisis Model Pengukuran ..................................... 86
4.4 Analisis Model Struktur .............................................................................. 87
4.4.1 Hasil Analisis Struktur Model .............................................................. 87
4.4.2 Interpretasi Hasil Analisis Struktur model............................................ 98
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ............................................................. 109
5.1 Kesimpulan ................................................................................................ 110
5.2 Saran .......................................................................................................... 112
Daftar Pustaka ..................................................................................................... 114
xvii
DAFTAR TABEL
Tabel 2. 1 Definisi Indikator System Quality ....................................................... 13
Tabel 2. 2 Definisi Indikator Information Quality ................................................ 14
Tabel 2. 3 Definisi Indikator Service Quality ....................................................... 15
Tabel 2. 4 Definisi Indikator content .................................................................... 16
Tabel 2. 5 Definisi Indikator System Use ............................................................. 17
Tabel 2. 6 Definisi Indikator User Satisfaction ..................................................... 18
Tabel 2. 7 Defisini Indikator User Motivation ...................................................... 18
Tabel 2. 8 Definisi Indikator Net Benefit.............................................................. 19
Tabel 2. 9 Ketentuan Skala Likert ........................................................................ 25
Tabel 3. 1 butir pernyataan indikator……………………………………………..39
Tabel 3. 2 Studi Literatur Sejenis .......................................................................... 43
Tabel 4. 1 Hasil Analisis Demografi Pretest…………………………………….51
Tabel 4. 2 Hasil Outer Loading pretest ................................................................. 53
Tabel 4. 3 Hasil CR Pretest ................................................................................... 54
Tabel 4. 4 Hasil AVE Pretest ................................................................................ 55
Tabel 4. 5 Nilai Fornell-Larcker Criterion Pretest ................................................ 56
Tabel 4. 6 Outer Loading Awal ............................................................................ 79
Tabel 4. 7 Outer Loading yang sudah valid .......................................................... 80
Tabel 4. 8 Composite Reability ............................................................................. 82
Tabel 4. 9 Average Variance Extracted ................................................................ 82
Tabel 4. 10 cross loading ...................................................................................... 83
xviii
Tabel 4. 11 Fornell-Larcker .................................................................................. 84
Tabel 4. 12 Ringkasan Analisis Model pengukuran ............................................. 85
Tabel 4. 13 Path Coefficient.................................................................................. 87
Tabel 4. 14 Coefficient of Determination ............................................................. 90
Tabel 4. 15 Hasil Uji T-test ................................................................................... 91
Tabel 4. 16 Hasil Effect size ................................................................................. 93
Tabel 4. 17 Predictive Relevance .......................................................................... 94
Tabel 4. 18 Relative Impact .................................................................................. 95
Tabel 4. 19 Ringkasan Hasil Struktur Model ........................................................ 96
xix
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2. 1 Model keberhasilan (Delone & Mclean,1992) ................................... 6
Gambar 2. 2 Model Keberhasilan (Delone&Mclean, 2003) ................................... 6
Gambar 2. 3 Model Delone Mclean yang dikembangkan ................................... 11
Gambar 3. 1 Prosedur Penelitian…………………………………………………36
Gambar 4. 1 Diagram lingkaran jenis kelamin……………………………………58
Gambar 4. 2 Diagram Lingkaran Tingkat Pendidikan .......................................... 59
Gambar 4. 3 Diagram Lingkaran Tingkat Kelas SD ............................................. 59
Gambar 4. 4 Diagram Lingkaran Tingkat Kelas SMP .......................................... 60
Gambar 4. 5 Diagram Lingkaran Tingkat Kelas SMA ......................................... 61
Gambar 4. 6 Diagram Lingkaran Jenis Sekolah.................................................... 61
Gambar 4. 7 Diagram Lingkaran Pekerjaan Ayah ................................................ 62
Gambar 4. 8 Diagram Lingkaran Pekerjaan Ibu ................................................... 63
Gambar 4. 9 Diagram Lingkaran Asal Kota ......................................................... 63
Gambar 4. 10 Diagram Lingkaran Tempat Tinggal .............................................. 64
Gambar 4. 11 Diagram Lingkaran Jenis Jaringan Internet ................................... 65
Gambar 4. 12 Diagram Durasi Penggunaan Internet ............................................ 65
Gambar 4. 13 Diagram Intensitas menggunakan aplikasi ..................................... 66
Gambar 4. 14 Diagram Lingkaran Aplikasi yang digunakan ............................... 67
Gambar 4. 15 Diagram Lingkaran Lama Pengalaman sebagai pengguna ............ 68
Gambar 4. 16 Diagram Lingkaran Jenis Konten Terpopuler ................................ 68
Gambar 4. 17 Diagram Bar Materi Pelajaran yang sering dilihat ......................... 69
Gambar 4. 18 Diagram Lingkaran kursus Offline ................................................ 70
xx
Gambar 4. 19 Diagram Lingkaran Penilaian Keberhasilan Aplikasi .................... 71
Gambar 4. 20 Hasil Uji Path Coefficient .............................................................. 89
Gambar 4. 21 Hasil Uji T-test ............................................................................... 92
1
2
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Pada era revolusi 4.0 ini, teknologi informasi dan komunikasi (TIK) sudah
menjadi lumrah bagi masyarakat di dunia, hal ini membawa pengaruh pada
perkembangan banyak bidang kehidupan manusia, meliputi ekonomi perdagangan
atau bisnis, sosial, kesehatan, perbankan, transportasi, dan pendidikan. Pendidikan
adalah salah satu yang terkena dampak pengaruh perkembangan dari TIK, dampak
dari perkembangan TIK tersebut adalah dibangunnya sistem pembelajaran secara
elektronik untuk meningkatkan efektivitas dan efesiensi pembelajaran sehingga
meningkatkan kompetensi dan kualitas Sumber daya manusia (SDM).
Perkembangan TIK semakin membawa pengaruh terjadinya proses
transformasi dalam bidang pendidikan, pembelajaran yang awalnya menggunakan
model konvensional sudah beralih dengan pemanfaatan TIK dalam pembelajaran
digital yang menerapkan pembelajaran online yang disebut e-learning (Kristiawan,
2014), dengan TIK semua informasi dapat diakses dengan mudah seolah-olah
informasi hanyalah berada di ujung jari. Perkembangan teknologi membawa tren
terbaru dalam dunia e-learning melalui pemanfaatan media protabel atau mobile
device seperti smartphone dan PC tablet untuk mengakses sistem pembelajaran
online yang disebut dengan istilah Mobile learning.
Teknologi gadget seperti Smartphone semakin memudahkan orang
memanfaatkan internet untuk mendapatkan semua kebutuhan online. Generasi yang
3
memanfaatkan TIK tersebut seringkali dinamakan dengan generasi millineal,
generasi/kaum millenial adalah generasi muda yang terlahir antara tahun 1980an
sampai 2000an dimana dunia modern dan teknologi canggih diperkenalkan publik
(Gideon, 2018). Jika mengaitkan kebiasaan anak-anak zaman sekarang dimana
Studi yang dilakukan oleh (Ericsson & Smith, 2011) rata-rata mereka
menghabiskan waktu di depan layar perangkat mobile sekitar tiga jam sehari.
Angka tersebut melambung sebesar 20% empat tahun kemudian maka hal tersebut
khususnya pada bidang pendidikan kecenderungan untuk menggunakan Mobile
Learning semakin meningkat sejalan dengan perkembangan TIK.
Tuntutan global menuntut dunia pendidikan untuk selalu senantiasa
menyesuaikan perkembangan teknologi terhadap usaha dalam peningkatan mutu
pendidikan. Di Indonesia Mobile Learning yang sedang marak sebut saja Ruang
Guru, Quipper serta Zenius menurut Suara.com ketiganya menjadi pemain utama
dalam kategori Education Technology atau Edtech dan aplikasi Mobile Learning
terbaru yang baru diluncurkan pada tahun 2019 yaitu Ruang guru, Zenius, Quipper,
Pahamify, dan Nuadu merupakan salah satu platform yang bergerak dalam bidang
pendidikan dan salah satu perusahan penyedia layanan dan konten yang berbasis
Mobile Learning di indonesia, mereka hadir dalam bentuk aplikasi yang mudah
diakses hanya dengan jaringan internet diberbagai gadget.
Tingkat permintaan akan kebutuhan pendidikan online semakin meningkat
setiap tahunnnya. Indonesia menjadi negara dengan tren positif dalam industri
pendidikan online dengan menempati urutan ke-8 di seluruh dunia menurut data
elearningindustry.com, berdasarkan total market e-learning setiap tahunnya yaitu
4
sebesar 25%. Menurut data laporan Docebo.com, total market e-learning ada 51,5
Milyar USD di tahun 2016 dengan angka pertumbuhan rata-rata per tahun 7,9% di
seluruh dunia. Sedangkan Asia memiliki total market 7,1 Milyar USD dengan
angka pertumbuhan per tahun 17,3%. Bahkan Indonesia menjadi salah satu Negara
yang mencatatkan total pertumbuhan market e-learning rata-rata sebesar 25%
melebihi rata-rata di Asia dan seluruh dunia setiap tahunnya.
Jumlah pengguna aplikasi Mobile Learning yang ada di indonesia saat ini
seperti Ruang guru telah memiliki sepuluh juta lebih pengguna, Zenius dan Quipper
memiliki satu juta lebih pengguna, dan juga Pahamify dan Nuadu memiliki ribuan
pengguna. Hal ini menunjukkan bahwa aplikasi Mobile Learning berpotensi untuk
berkembang lebih maksimal dalam penerapannya sehingga penting diketahui
faktor-faktor apa saja dalam keberhasilan penerapan mobile learning.
Disisi lain berdasarkan pengamatan peneliti ditemukan masih banyak pengguna
pada masing-masing aplikasi memberikan komentar pada google playstore yang
mengutarakan permasalahan atau kendala dan kesulitan dalam menggunakan
aplikasi, seperti sistem error ketika membuka aplikasi, tidak dapat mengakses file
materi yang diinginkan, video penjelasan materi yang terlalu besar sehingga
pengguna tidak dapat melihat video, dan juga kesulitan dalam log-in dan sign-in
aplikasi, hal ini membuat manfaat dari penggunaan aplikasi belum optimal. Selain
itu Sejak sistem diterapkan hampir lima tahun lalu, belum pernah dilakukan
pengukuran tingkat mengenai keberhasilan pengguna terhadap aplikasi Mobile
Learning dari persepsi pengguna . Oleh karena itu, penting untuk diketahui apakah
sistem yang sudah diterapkan sesuai dengan kepuasan pengguna atau belum
5
terutama dari persepsi pengguna akhir negara berkembang. (Subiyakto & Ahlan,
2014) menyatakan salah satu tantangan dari penerapan sistem baru adalah
menjamin tingkat keberhasilannya.
Penelitian (Bustomi, 2010; Hakim & Sumbawati, 2015; Purbasari, Kahfi, &
Yunus, 2013) menunjukkan bahwa implementasi Mobile Learning dapat
meningkatkan pemahaman siswa dalam mata pelajaran biologi, matematikan, dan
elektonika. Penelitian yang dilakukan (El-Mouelhy, Poon, Hui, & Sue-Chan, 2013)
juga menyimpulkan bahwa penggunaan mobile dalam pembelajaran mampu
meningkatkan pemahaman materi pada peserta didik.
Menurut (Abror, 2017) dalam penelitiannya mengenai implementasi Mobile
Learning menyatakan pentingnya suatu proses pembelajaran dalam kegiatan
belajar mengajar sangat perlu dikembangkan dan diimplementasikan dengan baik
dan benar. Dibutuhkan beberapa komponen-komponen yang dapat mendukung
perkembangan proses pembelajaran demi tercapainya mutu pendidikan ke arah
yang lebih baik.
Menurut (Sobirin, 2015) dalam penelitiannya menyatakan bahwa Mobile
Learning merupakan salah satu alternatif yang sangat potensial untuk
dikembangkan saat ini. Hal ini didasarkan pada fakta yang ada bahwa jumlah
pengguna perangkat mobile untuk aktivitas internet sangat meningkat. Menurut
laporan terakhir menurut Nielsen, sekitar 78% pengguna internet menggunakan
mobile phone, 29% menggunakan laptop, 31% menggunakan desktop computer,
dan 2% menggunakan tablet. Data tersebut menunjukkan bahwa pengguna internet
6
yang mengakses via mobile melebihi jumlah pengguna yang mengakses
menggunakan desktop computer.
Menurut (Majid, 2012) karena Mobile Learning masih relatif baru bila
dibandingkan dengan model yang lain oleh karenanya perlu kajian lebih lanjut
untuk dikembangkan, menurut (Wicaksana, Hartanto, & Nugroho, 2017)
menyatakan bahwa terdapat tiga faktor dari keberhasilan suatu sistem baru yaitu
kualitas sistem, kualitas layanan, dan kualitas informasi yang sangat penting dan
berpengaruh dalam keberhasilan jalannya suatu sistem.
Menurut (Novantara, 2017) dalam penelitian mengenai keberhasilan Mobile
Learning menyatakan bahwa Teknologi Mobile Learning masih memiliki
kekurangan yaitu kurang optimalnya fitur dan layanan Mobile Learning dalam
pembelajaran pada pengguna, hal ini dikarenakan masih banyak kelebihan dan
kemampuan lain yang dapat dioptimalkan dari penggunaan mobile learning.
Menurut penelitian (Chung, Hwang, and Lai 2019) dalam penelitiannya mengenai
A review of experimental Mobile Learning research in 2010–2016 based on the
activity theory framework menyatakan bahwa pembelajaran seluler telah diakui
sebagai pendekatan pendidikan yang potensial, Teknologi seluler bisa memperluas
kegiatan pembelajaran dan dapat diintegrasikan dengan berbagai jenis teknologi
baru, Oleh karena itu, dalam makalah ini, kami sistem secara sistematis
mengevaluasi dan mengkategorikan studi pembelajaran mobile yang diterbitkan
selama periode 2010-2016 di jurnal akademik untuk mencerminkan dampak dari
kemajuan terbaru dalam teknologi seluler.
7
Menurut penelitian (Moreira et al. 2017) dalam penelitian mengenai
implementasi Mobile Learning menyatakan bahwa teknologi seluler semakin
menjadi elemen yang harus dipertimbangkan sebagai paradigm perubahan dalam
pendidikan secara umum. Karena itu, beberapa konsep dari e-learning dan m-
learning muncul. Oleh karena itu, sangat penting untuk memahami apakah
pengguna reseptif dan sadar untuk beradaptasi dengan paradigma baru ini sebelum
memutuskan menerapkan metode belajar mengajar berbasis teknologi seluler.
Sebuah teknologi dikatakan berhasil apabila bisa dimanfaatkan oleh user
semaksimal mungkin dan diterima oleh user. Oleh karena itu penelitian ini
dilakukan untuk mengetahui tingkat keberhasilan Mobile Learning sebagai media
pembelajaran. Berdasarkan kajian teori dan penelitian sejenis, penulis memutuskan
untuk menggunakan model Delone & Mclean (2003) sebagai model utama dimana
pada model ini terdapat 6 variabel yaitu System quality, information quality, service
quality memiliki System use dan Use system dengan melihat Net Benefit dalam
penerapan Aplikasi, dengan menambahkan variabel content (CO) dan User
Motivation (UM).
Tujuan menambahkan variabel content adalah pada penelitian (Fatmawati &
Adri, 2019) variabel content memiliki tingkat capaian tinggi 78,68% masuk
kategori kuat dalam kepuasan pengguna terhadap aplikasi ujian nasional berbasis
computer, faktor content juga telah terbukti sebagai predictor signifikan dari
respons positif dalam penelitian kepuasan dan penggunaan aplikasi, content yang
tidak menarik cenderung mengurangi penggunaan aplikasi tersebut, sebaliknya
content yang menarik dan unik dapat memberikan kepuasan yang besar dan
8
mendorong penggunaan layanan tersebut dalam jangka waktu yang lebih lama. Dan
Tujuan menambahkan variabel User Motivation menurut penelitian Odera (2011)
menghasilkan Pengguna media komputer mampu membuat motivasi belajar
pengguna secara efektif dan signifikan terhadap kebermanfaatan media komputer
yang digunakan, maka dari itu variabel ini digunakan untuk mengetahui apakah
dengan motivasi pengguna dalam menggunakan aplikasi Mobile Learning dapat
meningkatkan manfaat dari sebuah aplikasi yang baru diterapkan. Mencapai fungsi
yang diinginkan dan berkembang saat ini merupakan topik penting dalam
penggunaan mobile Hsu & Ho (2012).
Berdasarkan uraian dari latar belakang permasalahan di atas penulis tertarik
untuk melakukan penelitian yang berjudul “PENGUKURAN TINGKAT
KEBERHASILAN IMPLEMENTASI APLIKASI MOBILE LEARNING
DIANTARA PELAJAR SD SAMPAI SLTA DI JABODETABEK”.
1.2 Identifikasi Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan, maka dapat diidentifikasi
masalah dalam penelitian ini adalah:
1. Masih banyaknya masalah atau kendala dan kesulitan pengguna dalam
menggunakan aplikasi Mobile Learning seperti sistem error ketika
membuka aplikasi, tidak dapat mengakses file materi yang diinginkan,
video penjelasan materi yang terlalu besar sehingga pengguna tidak
dapat melihat video, dan juga kesulitan dalam log-in dan sign-in
aplikasi. Hal ini berdampak kepada status keberhasilannya.
9
2. Aspek kualitas sistem, kualitas layanan, kualitas informasi, pengguna
sistem, dan kepuasan pengguna merupakan aspek yang sangat penting
dalam keberhasilan sistem dan belum pernah dilakukan penelitian
terkait hal tersebut pada aplikasi mobile learning.
3. Belum diketahuinya faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat
keberhasilan implementasi aplikasi Mobile Learning dari persepsi
pengguna.
4. Belum dilakukannya pengukuran terhadap pengguna Mobile Learning
yang hanya diperuntukan untuk pelajar SD sampai SLTA tidak untuk
tingkat perguruan tinggi atau profesional maka dari itu dilakukan
pengujian untuk mengetahui apakah dengan adanya aplikasi ini berhasil
memberikan manfaat bagi pelajar atau tidak.
1.3 Rumusan Masalah
Dari identifikasi masalah di atas dapat disimpulkan bahwa belum terlihat
secara optimal penggunaan aplikasi mobile learning. Sehingga pengguna
Mobile Learning kurang merasakan manfaat dari keberadaan aplikasi, Disisi
lain perusahan penyedia layanan dan konten yang berbasis Mobile Learning
memiliki keinginan untuk terus meningkatkan penerapan Mobile Learning lebih
baik lagi. Maka dari itu penelitian ini perlu dilakukan untuk mengetahui sejauh
mana tingkat keberhasilan penerapan aplikasi mobile learning.
Maka dari itu berdasarkan permasalahan di atas, rumusan masalah yang
akan dibahas dalam penelitian adalah “Bagaimana Tingkat keberhasilan dalam
implementasi aplikasi Mobile Learning dari persepsi pengguna akhir?”
10
1.4 Ruang Lingkup Penelitian
Adapun ruang lingkup penelitian ini adalah sebagai berikut;
1. Penelitian ini akan dilakukan terhadap aplikasi Mobile Learning di
Indonesia yaitu Ruang Guru, Zenius, Quipper, Pahamify dan Nuadu
pada aplikasi Mobile Learning dengan sistem operasi berbasis Android
atau IOS.
2. Proses yang dilakukan penelitian fokus kepada tingkat keberhasilan
implementasi aplikasi Mobile Learning menggunakan model Delone &
Mclean (2003) dengan memodifikasi model dengan menambahkan
variabel content dan user motivation.
3. Responden pada penelitian ini adalah pelajar SD sampai SLTA yang
menggunakan aplikasi Mobile Learning daerah Jobodetabek
4. Penelitian fokus kepada aplikasi Mobile Learning dalam Bahasa
Indonesia.
5. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan teknik
pengumpulan data survei kepada pengguna mobile learning.
6. Kuesioner dirancang dalam bentuk pertanyaan tertutup dengan lima
skala Likert.
7. Teknik pengambilan sampel menggunakan teknik purposive sampling
dan snowball sampling.
8. Analisis data menggunakan PLS-SEM dengan SmartPLS 3.3.2.
11
1.5 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini dibagi menjadi dua bagian, yaitu tujuan umum dan
tujuann khusus. Tujuan umum dari penelitian ini adalah untuk Mengetahui
seberapa jauh penerapan dari moblie learning dapant dikatakan berhasil atau
tidak dalam menjalankan fungsinya berdasarkan persepsi pengguna. Sedangkan
tujuan khusus dalam penelitian ini adalah:
1. Mengetahui satatus keberhasilan penerapan aplikasi Mobile Learning pada
persepsi pengguna.
2. Mengetahui seberapa besar aspek kualitas sistem, kualitas layanan, kualitas
informasi, pengguna sistem, dan kepuasan pengguna mempengaruhi dalam
keberhasilan penerapan aplikasi mobile learning.
3. Mengetahui faktor-faktor apa saja mempengaruhi keberhasilan atas
penerapan Aplikasi Mobile Learning dengan model yang diajukan
pengguna.
1.6 Manfaat Penelitian
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat sebagai berikut;
1. Secara teoritis, penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan
bagi penelitian selanjutnya atau pihak lain dalam memahami kepuasan
pengguna sistem.
2. Secara metodologi, penelitian ini diharapkan dapat mendorong
pemanfaatan metode kuantitatif dalam penyusunan skripsi di program
studi Sistem Informasi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta yang
berdasarkan hasil pengamatan peneliti masih terbatas.
12
3. Secara praktis, sebagai masukan dan bahan pertimbangan bagi pihak
yang bersangkutan untuk rencana pengembangan Aplikasi Mobile
Learning yang akan datang.
1. 7 Metodologi Penelitian
Metode penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan model Delone
& Mclean (2003) dimana pada model ini terdapat 6 variabel yaitu System quality,
information quality, service quality memiliki System use dan Use system dengan
melihat Net Benefit dalam penerapan Aplikasi. Pada penelitian ini sampel
responden adalah pengguna aplikasi Mobile Learning seperti Ruang guru, Zenius,
GreatEdu, Quipper dan aplikasi Mobile Learning lainnya. Kuesioner disebarkan
secara tidak langsung, untuk penyebaran penyebaran tidak langsung dilakukan
penelitian menggunakan media social yang berkembang saat ini (whatsApp,
instagram, twitter, email) dengan dibantu fitur google forms untuk pengisiannya.
Untuk tahap pengambilan sampel dilakukan dengan dua tahap. Tahap pertama,
purposisive sampling yaitu memilih bagian dari populasi yang memenuhi kriteria
dimana kriteria yang dipilih adalah yang memiliki pengalaman dalam
menggunakan aplikasi mobile learning. tahap kedua, snowball sampling yaitu
meminta bantuan responden yang terpilih untuk ikut menyebarkan dan menunjuk
responden lainnya secara berantai. Tahap akhir seluruh kuesioner yang telah terisi
akan dikumpulkan dalam format MS. Excell dan nantinya akan dianalisis. Analisis
penelitian ini secara kuantitatif menggunakan pendekatan PLS-SEM dengan
Smartpls Versi 3.3.2.
13
1.8 Sistematika Penulisan
Dalam penyusunan laporan penelitian, pembahasan terbagi dalam lima bab
yang secara singkat akan diuraikan sebagai berikut :
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini berisi penjelasan secara singkat mengenai latar
belakang masalah, rumusan masalah, ruang lingkup
penelitian, tujuan dan manfaat penelitian, metode penelitian,
dan sistematika penulisan
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini membahas mengenai dasar-dasar teori yang
mendukung pengukuran keberhasilan implementasi aplikasi
mobile learning.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini membahas tentang metodologi yang digunakan
dalam penelitian ini yaitu metode pengumpulan data dan
metode analisis sistem yang digunakan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini menguraikan profil singkat perusahaan dan
membahas hasil-hasil yang diperoleh dari hasil analisis
sistem
BAB V PENUTUP
14
Bab ini kesimpulan yang berkenaan dengan hasil pemecahan
masalah serta beberapa saran untuk pengembangan
aplikasiMobile learning.
1
2
BAB II
LANDASAN TEORI
2.1 Konsep Dasar Pengukuran
Pengukuran (measurement) Sridadi (2007) merupakan suatu proses yang
dilakukan secara sistematis guna memperoleh besaran kuantitatif dari suatu objek
tertentu dengan yang diukur dengan menggunakan alat ukur baku dengan tujuan
untuk mendapatkan informasi suatu objek yang dinyatakan dengan skala
kuantitatif. Menurut pengukuran adalah suatu proses dalam pengumpulan data
melalui pengamatan empiris untuk mendapatkan informasi yang relevan dengan
tujuan yang telah ditentukan Cangelosi (2006).
Para peneliti menyatakan bahwa dengan mengetahui faktor-faktor yang
mempengaruhi suatu pengukuran dapat menjadikan awalan untuk mengetahui gap
yang ada, pengukuran memiliki dua karakteristik yang sama yaitu penggunaan
angka dan skala tertentu dan menurut aturan atau formula tertentu. Pengukuran juga
merupakan proses dimana kita dapat mengetahui dan mendeskripsikan
performances seseorang menggunakan suatu skala kuantitatif yang nantinya ifar
kualitatif dari performance seseorang tersebut dapat dinyatakan dengan angka-
angka.
Pengkuran merupakan cara untuk dapat memantau dan menelusuri
kemajuan dari tujuan strategi, maka dari itu mengukuran dapat disimpulkan adalah
proses pengumpulan data secara sistematis yang diperoleh dengan menggunakan
3
skala tertentu serta mempertimbangkan beberapa aspek untuk menelusuri tujuan
strategi tertentu.
2.3 Pengertian Implementasi
Implementasi menurut (Wahab, 2012) merupakan sebuah tindakan yang
dilakukan, baik secara individu maupun kelompok, kelompok yang dimaksud untuk
mencapai tujuan yang telah dirumuskan. Implementasi pada prinsipnya adalah cara
yang dilakukan agar dapat mencapai tujuan yang diinginkan. Adapun unsur-unsur
penerapan yaitu adanya program yang dilaksanakan, adanya kelompok target, dan
adanya pelaksanaan. Berdasarkan unsur-unsur penerapan maka penerapan dapat
terlaksana apabila adanya program-program yang memiliki sasaran serta dapat
memberi manfaat pada target yang ingin dicapai.
Sedangkan menurut beberapa ahli berpendapat bahwa, penerapan adalah
suatu perbuatan mempraktekkan suatu teori, metode, dan hal lain untuk mencapai
tujuan tertentu dan untuk suatu kepentingan yang diinginkan oleh suatu induvidu
atau kelompok yang telah terencana dan tersusun sebelumnya.
2.5 Mobile Learning
Mobile Learning didefenisikan oleh Clark Quinn sebagai the intersection
of Mobile Learning and e-leaning, Mobile Learning adalah model pembelajaran
yang memanfaatkan teknologi informasi dan komunikasi, Mobile Learning sering
didefenisikan sebagai e-learning melalui perangkat komputasi mobile. Mobile
Learning juga merupakan penyampaian bahan pembelajaran elektronik pada alat
komputasi mobile agar dapat diakses darimana saja dan kapan saja (Ally, 2009).
Pada umumnya, perangkat mobile berupa telepon seluler digital dan PDA. Namun,
secara lebih umum dapat didefinisikan sebagai perangkat apapun yang berukuran
cukup kecil, dapat bekerja sendiri, dapat dibawa setiap waktu dalam kehidupan
4
sehari-hari, dan yang dapat digunakan untuk beberapa bentuk pembelajaran.
Perangkat kecil ini dapat dilihat sebagai alat untuk mengakses konten, baik
disimpan secara localpada device maupun dapat dijangkau melalui interkoneksi.
Perangkat ini juga dapat menjadi alat untuk berinteraksi dengan orang lain, baik
melalui suara, maupun saling bertukar pesan tertulis, gambar diam dan gambar
bergerak.
Mobile Learning menurut Abdul Majid (2012) bagian dari pembelajaran
elektronik atau lebih di kenal dengan e-learning. Terkait dengan jumlah pengguna
perangkat bergerak yang banyak di Indonesia, Mobile Learning dapat dijadikan
sebagai salah satu alternatif untuk memecahkan permasalahan. Adapun tujuan
program Mobile Learning yaitu, untuk mempermudah belajar siswa di mana dan
kapan pun. Karena memiliki karakteristik yang praktis di bawa kemanapun, maka
Mobile Learning memiliki ketertarikan tersendiri. Dengan mobile yang terkoneksi
dengan internet, maka sudah pasti bisa menjelajah dunia manapun termasuk dalam
mencari bahan ajar yang mendukung bagi pembejaran. Pada konsep pembelajaran
tersebut Mobile Learning membawa manfaat ketersediaan materi ajar yang dapat
diakses setiap saat dan visualisasi materi yang menarik. Hal penting yang perlu
diperhatikan bahwa tidak setiap materi pengajaran cocok memanfaatkan Mobile
Learning.
Mobile learning merupakan interseksi dari mobile computing dan e-
learning yang menyediakan sumber daya yang dapat diakses dari manapun,
kemampuan sistem pencarian yang tangguh, interaksi yang kaya, dukungan yang
penuh terhadap pembelajaran yang efektif dan penilaian berdasarkan kinerja.
5
2.6 Teori-teori Keberhasilan Teknologi
Penerapan suatu teknologi dihadapkan kepada dua hal yaitu keberhasilan
atau kegagalan sistem, pengukuran suatu sistem sangat penting guna mendapatkan
hasil yang sesuai dengan harapan dan keinginan baik individu atau kelompok.
Konsep keberhasilan sistem merupakan suatu konsep yang digunakan dalam
berbagai riset dasar untuk mengevaluasi sistem (Rai, Lang, & Welker, 2002). Untuk
mengukur keberhasilan sistem banyak model yang digunakan sebagai metode
pengukuran diantaranya Theory of Reasoned Action (TRA), Technology of
Acceptance Model (TAM), Task Technology Fit (TTF), User Computing
Satisfaction (EUCS), selanjutnya IS Success Model yang dikembangkan oleh
DeLone dan McLean (1992, 2003), dan Human Organization and Technology
(HOT FIT) model yang dikembangkan oleh Yusuf et al.
2.7 Konsep dasar Delone Mclean
Dalam melakukan suatu pengukuran terhadap pendekatan terhadap sistem baru
model dari H. Delone dan Ephraim R. Mclean adalah salah satu dari model
pengukuran keberhasilan dalam penelitian mereka yang berjudul Information
System Success: The Quest For The Dependent Variable pada tahun 1992. Berikut
ini Gambar 2.1 model keberhasilan Delone dan Mclean (Delone & Mclean,1992) :
6
Gambar 2. 1 Model keberhasilan (Delone & Mclean,1992)
Dengan perkembangan sistem informasi dan kritik masukan, Delone dan
Mclean pada tahun 2003 memperbaharui modelnya dengan memperluas dengan
menyebutkan D&M diperbaharui (The Reformulaated D&M IS Success Model),
berikut Gambar 2.2 Model kesuksesan Delon dan Mclean yang diperbaharui
(Delone&Mclean, 2003):
Gambar 2. 2 Model Keberhasilan (Delone&Mclean, 2003)
Model ini kemudian banyak mengalami perubahan dan penambahan, yaitu:
7
1. Penambahan variabel Service Quality yang diberikan oleh pengembangan
sistem
2. Intention to use sebagai alternatif dari Use
3. Penggabungan antara Individual impact dan impact Organization menjadi
satu yaitu Net Benefit.
Untuk setiap masing-masing variabelnya akan dijelaskan sebagai berikut:
2.7.1 System Quality (kualitas Sistem)
Tentang kualitas sistem sering dikaitkan dengan kinerja sistem. Kualitas
sistem termasuk pada kinerja sistem dan user interface, seperti kemudahan
pengguna, kemudahan belajar, kegunaan, waktu respon, dll. Dengan demikian
penting untuk menentukan dalam sistem apakah kualitas sistem memenuhi
kebutuhan yang diproyeksikan, mudah digunakan, dan sesuai dengan pola kerja
profesional yang dimaksudkan untuk sistem kesehatan.
2.7.2 Information Quality (Kualitas Informasi)
Kualitas informasi dilakukan melalui pengujian akurasi, reliabilitas, dan
kepercayaan. Kriteria yang dapat digunakan dalam sistem adalah kelengkapan
informasi, kesesuaian data yang masuk, akurasi, ketersediaan, dan relevansi.
2.7.3 Service Quality (kualitas layanan)
Kualitas layanan berkaitan dengan dukungan yang diberikan oleh penyedia
layanan disistem atau teknologi. Kualitas layanan dapat diukur dengan
dukungan teknis, respon cepat, jaminan, dan layanan tindak lanjut.
8
2.7.4 System Use (Penggunaan Sistem)
Penggunaan sistem berkaitan dengan frekuensi fungsi sistem, penggunaan
sistem yang sebenarnya sebagai ukuran keberhasilan mengacu pada
penggunaan sukarela dan bukan wajib. Dalam kaitannya dalam hal ini penting
untuk membedakan apakah pemakaiannya termasuk keharusan yang tidak bisa
dihindari atau sukarela. Variabel ini diukur dengan seberapa sering pengguna
menggunakan sistem tersebut frequency of use.
2.7.5 User satisfaction (Kepuasan Pengguna)
Kepuasan pengguna merupakan respon umpan balik yang dimunculkan
pengguna setelah menggunakan sistem informasi. Sikap pengguna terhadap
sistem merupakan kriteria subjektif mengenai seberapa suka pengguna terhadap
sistem yang digunakan. Kepuasan pengguna juga sering digunakan untuk
mengukur keberhasilan sistem. Kepuasan pengguna dapat dikaitkan dengan
kepuasan secara keseluruhan, kenyamanan dan sikap pengguna terhadap sistem
oleh karakteristik pribadinya.
2.7.6 Net Benefit (Manfaat Bersih)
Sistem dapat menguntungkan satu pengguna, kelompok, atau keseluruhan
industry. Manfaat bersih menangkap keseimbangan dampak positif atau negatif
bagi pengguna. Dampak bersih dapat dinilai dengan menggunakan efektivitas ,
efesiensi, kualitas keputusan, dan pengurangan kesalahan.
9
2.8 Pengembangan Hipotesis dan Model Penelitian
2.8 1 Pengembangan Model
Penelitian ini menggunakan variabel yang ada pada model yang
dikembangkan oleh Delone & Mclean (2003) dimana pada model ini terdapat 6
variabel yaitu System quality, information quality, service quality memiliki System
use dan Use system dengan melihat Net Benefit dalam penerapan Aplikasi, Selain
itu, peneliti menambahkan variabel eksternal yang digunakan untuk mendapatkan
pemahaman yang lebih baik tentang tindakan yang dapat diambil untuk
meningkatkan penerimaan dari sebuah sistem, pada penelitian ini peneliti
menambahkan variabel yaitu variabel content (CO) yang diadopsi dari Jung, Perez-
Mira, & Wiley-Patton (2009) dan variabel user motivation (UM) yang diadopsi dari
Oyeyemi et al., (2013). Berikut merupakan penjelasan dari setiap variabel yang
peneliti gunakan :
1. System quality
System quality (kualitas sistem) sering dihubungkan dengan kinerja
sistem. Mengukur karakterisitik yang diinginkan dari suatu sistem
contohnya adalah kualitas sistem dari kemudahan pengguna, ketersediaan,
keandalan, kelengkapan, fleksibilitas sistem, keamanan, dan kemampuan
beradaptasi.
2. Information Quality
10
Information Quality (kualitas informasi) ukurannya bisa subjektif
dikarenakan pengukuran kualitas informasi berasal dari prespektif
penggunanya. Kriteria yang dapat digunakan adalah harus akurat, lengkap,
relevan, mudah dimengerti, dan tepat waktu.
3. Service Quality
Service quality (kualitas layanan)berkaitan dengan keseluruhan
dukungan menyeluruh yang diberikan oleh penyediaan layanan sistem dan
teknologi.
4. System Use
System use (pengguna sistem) berkaitan dengan frekuensi dan keluasan
pertanyaan dan fungsi sistem.
5. User Satisfaction
System Satisfaction (kepuasan pengguna) berkaitan dengan pengukuran
terhadap pendapat pelanggan/pengguna secara menyeluruh terhadap
kualitas sistem, informasi dan layanan terkait dengan pengalaman setelah
menggunakan sistem.
6. User Motivation
Indikator didalamnya terdapat factor yang menilai motivasi pengguna
dalam menggunakan sistem apakah sesuai dengan hasil yang diinginkannya
apa tidak.
7. Content
11
Content sebagai penilaian pengguna terhadap konten yang tersedia
oleh pihak sistem apakah konten masih relevan, up-todate, dan tersedia
lengkap.
8. Net Benefit
Net Benefit (manfaat) dimana berkaitan dengan manfaat sistem bisa
menguntungkan satu pengguna, sekelompok pengguna, organisasi atau
keseluruhan organisasi. Dengan demikian, manfaat bersih individu dapat
dinilai dengan menggunakan efek kerja, efesiensi, efektivitas, kualitas
keputusan, dan pengurangan kesalahan.
Gambar 2. 3 Model Delone Mclean yang dikembangkan
Keterangan:
SQ = System Quality
IQ = Information Quality
12
SVQ = Service Quality
CO = Content
SU = System Use
US = User Satisfaction
UM = User Motivation
NB = Net Benefit
2.8.2 Pengembangan Hipotesis Penelitian
Hipotesis tidak dapat terjadi begitu saja, hipotesis dapat dikembangkan dengan
menggunakan teori yang logic, relevan, teori yang benar atau teori yang jelas
dengan penjelasan-penjelasan dan hasil penelitian sebelumnya. Hipotesis
dikembangkan untuk mengembangkan penelitian dengan tujuan untuk menerima
hipotesis dan riset dan mencapai tujuan yang ditentukan .
Berdasarkan penelitian yang dilakukan (Krisbiantoro, Suyanto, & Luthfi, 2015)
telah membuktikan bahwa variabel System Quality memberikan pengaruh
signifikan terhadap variabel system use dan system satisfaction. Poluan, Lumenta,
and Sinsuw (2014) membuktikan juga bahwa variabel System Quality memberikan
pengaruh signifikan terhadap variabel system use,system satisfaction, dan, user
motivation. Oleh karena itu, peneliti mengadopsi variabel system quality dari
penelitian Yusof et al. (2008) dengan indikatornya yaitu user friendly(SQ1),
accessibility (SQ2), Ease of learning (SQ3), Ease of use (SQ4), dan Realibility
(SQ5). Sehingga, peneliti menghipotesis bahwa:
H1 :System Quality berpengaruh signifikan terhadap system use
13
H2 :System Quality berpengaruh signifikan terhadapUser Motivation
H3 :System Quality berpengaruh signifikan terhadapUser Satisfaction
Kemudian penjelasan mengenai definisi indikator beserta referensinya dapat dilihat
pada tabel berikut.
Tabel 2. 1 Definisi Indikator System Quality
Kode Indikator Pengertian Referensi
SQ1 User
friendly
Tingkat tampilan sistem
untuk kemudahan
penggunanya
(Abda'u, Winarno,
& Henderi, 2018;
Krisbiantoro et al.,
2015; Luky, 2019) SQ2 Accessbility Tingkat kemudahan
pengguna dalam mengakses
Mobile learning
SQ3 Ease of
learning
Tingkat kemampuan sistem
mudah dipelajari
SQ4 Ease of use Tingkat sistem mudah
digunakan
SQ5 Realibility Tingkat sistem bebas dari
error atau kesalahan
Berdasarkan penelitian yang dilakukan (Murnita, Sediyono, & Purnami,
2016) bahwa variabel Information Quality memberikan pengaruh signifikan
terhadap variabel system use dan system satisfaction, ini juga didukung oleh
(Abda'u et al., 2018) bahwa variabel Information Quality memberikan pengaruh
signifikan terhadap variabel system use, system satisfaction, dan user motivation.
Oleh karena itu, peneliti mengadopsi variabel Information quality dari penelitian
14
Yusof et al. (2008) dengan indikatornya yaitu timely(IQ1), usefulness (IQ2),
completeness (IQ3), dan Relevan (IQ4) sehingga menghipotesis bahwa:
H4 :Information Quality berpengaruh signifikan terhadap System Use
H5 :Information Quality berpengaruh signifikan terhadap User Motivation
H6 :Information Quality berpengaruh signifikan terhadap User Satisfaction
Kemudian penjelasan mengenai definisi indikator beserta referensinya dapat dilihat
pada tabel berikut.
Tabel 2. 2 Definisi Indikator Information Quality
Kode Indikator Pengertian Referensi
IQ1 Timely Tingkat informasi yang diberikan
update sehingga pengguna
mendapat informasi terkini
(Abda'u et al.,
2018;
Krisbiantoro
et al., 2015;
Luky, 2019) IQ2 Usefulness Tingkat informasi yang dihasilkan
aplikasi mudah diterima ringkas,
padat, informatif, dan penting
IQ3 Completeness Tingkat informasi yang diberikan
aplikasi lengkap dan detail
IQ4 Relevan Tingkat informasi yang dihasilkan
memberikan arti berguna bagi
pengguna
IQ5 Accuracy Tingkat ketepatan informasi yang
diberikan aplikasi bagi pengguna
Berdasarkan penelitian (Deharja & Santi, 2018) membuktikan bahwa
Service Quality berpengaruh signifikan terhadap variabel system use dan system
satisfaction, (Yusof et al., 2016) membuktikan juga bahwa variabel Service Quality
memberi berpengaruh signifikan terhadap variabel system user, system satisfaction,
dan user motivation. Oleh karena itu, peneliti mengadopsi variabel service quality
15
dengan indikatornya yaitu usage guide (SVQ1), responsiveness (SVQ2),
Aksesibilitas (SVQ3), sehingga menghipotesis bahwa:
H7 :Service Quality berpengaruh signifikan terhadap System Use
H8 :Service Quality berpengaruh signifikan terhadap SystemMotivationH9
: Service Quality berpengaruh signifikan terhadap User Satisfaction
Kemudian penjelasan mengenai definisi indikator beserta referensinya dapat dilihat
pada tabel berikut.
Tabel 2. 3 Definisi Indikator Service Quality
Kode Indikator Pengertian Referensi
SVQ1 Usage guide Adanya panduan
penggunaan aplikasi mobile
learning
(Abda'u et al.,
2018;
Krisbiantoro
et al., 2015;
Luky, 2019) SVQ2 Responsiveness Tingkat layanan aplikasi
memiliki respon yang cepat
jika dibutuhkan bantuan
SVQ3 Aksesibilitas Tingkat aplikasi dapat di
akses dimanapun dan
kapanpun
Berdasarkan penelitian (Prasetyo, 2017) variabel content berpengaruh
signifikan terhadap penggunaan sistem (system use), dan juga berdasarkan
penelitian (Ardianto, Fauziati, & Nugroho, 2014) variabel content berpengaruh
signifikan terhadap kepuasan pengguna (user satisfaction)dan user motivation.
Oleh karena itu, peneliti mengadopsi variabel content dengan indikator yaitu
relevan (CO1), Timeliness (CO2, dan suffesiency (CO3), sehingga menghipotesis
bahwa:
H10 :Content berpengaruh secara signifikan terhadap System Use
16
H11 :Content berpengaruh secara signifikan terhadap UserMotivation
H12 : Content berpengaruh secara signifikan terhadap User Satisfaction
Kemudian penjelasan mengenai definisi indikator beserta referensinya dapat dilihat
pada tabel berikut.
Tabel 2. 4 Definisi Indikator content
Kode Indikator Pengertian Referensi
CO1 Relevan Aplikasi menyediakan
konten yang diminati dan
dibutuhkan
(Jeong, Kim,
Yum, &
Hwang, 2016)
CO2 Timeliness Aplikasi menyediakan
konten yang up-to-date
CO3 Sufficiency Penyediaan konten yang
cukup beragam
Berdasarkan penelitian (Rozanda & Masriana, 2017)membuktikan bahwa
variabel user system berpengaruh terhadapuser satisfaction,net benefit,dan, user
motivation.Oleh karena itu, peneliti mengadopsi variabel system usedengan
indikator yaitu kemudahan pengguna (SU1), interaksi yang fleksibel (SU2), sering
menggunakan dalam keseharian (SU3), dan merasa nyaman dalam
menggunakan(SU4), sehingga menghipotesis bahwa:
H13 :System Use berpengaruh secara signifikan terhadap Net Benefit
H14 :System Use berpengaruh secara signifikan terhadap User Motivation
H15 :System Use berpengaruh secara signifikan terhadap User Satisfaction
Kemudian penjelasan mengenai definisi indikator beserta referensinya dapat dilihat
pada tabel berikut.
17
Tabel 2. 5 Definisi Indikator System Use
Kode Indikator Pengertian Referensi
SU1 Purpose of use Tingkat tujuan penggunaan
sistem
(Krisbiantoro
et al., 2015;
Mujianto,
Soedijono, &
Henderi,
2017)
SU2 Level of use Tingkat penggunaan sistem
dilakukan sesuai dengan
tingkat kemampuan yang
dimiliki pengguna
SU3 Recurring use Penggunaan secara
berulang
SU4 Expectation/Belief Tingkat
Ekspektasi/harapan
Berdasarkan penelitian (Wiyati & Sarja, 2019)user satisfaction berpengaruh
signifikan terhadap net benefit dan user motivation, Oleh karena itu, peneliti
mengadopsi variabel user satisfaction dengan indikator yaitu membantu tugas
pekerjaan (US1), display interface (US2), sistem yang berkualitas(US3), dan
fasilitas-fasilitas yang ditampilkan(US4), sehingga menghipotesis bahwa:
H16 :User Satisfaction berpengaruh secara signifikan terhadap User
Motivation
H17 :User Satisfaction berpengaruh secara signifikan terhadap Net Benefit
Kemudian penjelasan mengenai definisi indikator beserta referensinya dapat dilihat
pada tabel berikut.
18
Tabel 2. 6 Definisi Indikator User Satisfaction
Kode Indikator Pengertian Referensi
US1 Perceived
Usefulness
Persepsi kebermanfaatan (Krisbiantoro
et al., 2015;
Mujianto et
al., 2017) US2 Overall
satisfaction
Tingkat kepuasan secara
keseluruhan
US3 Enjoyment Tingkat kenyamanan
Pengguna
US4 Display interface Tingkat Tampilan interface
Berdasarkan penelitian (Putri & Adhiani, 2016)membuktikan bahwa user
motivation berpengaruh signifikan terhadap net benefit. Sehingga mengadopsi
variabel user motivation dengan indikator ekspectations (UM1), instumentalits
(UM2), dan valence (UM3) sehingga menghipotesis bahwa:
H18 :User Motivation berpengaruh signifikan terhadap Net Benefit
Kemudian penjelasan mengenai definisi indikator beserta referensinya dapat dilihat
pada tabel berikut.
Tabel 2. 7 Defisini Indikator User Motivation
Kode Indikator Pengertian Referensi
UM1 Ekspectations Tingkat sejauh mana
aplikasi sesuai dengan
harapan pengguna
Oyeyemi et
al., 2013)
UM2 Instumentalist Penggunaan aplikasi sesuai
dengan hasil yang
diinginkan
UM3 Valence Pengguna aplikasi
menghasilkan sesuatu
melebihi harapan
19
Untuk Variabel Net Benefit peneliti mengadopsi penelitian yusof et al. (2008)
dengan indikator yaitu Efficient (NB1), Effective (NB2), Problem solution (NB3),
dan Decision making quality(NB4). Kemudian penjelasan mengenai definisi
indikator beserta referensinya dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2. 8 Definisi Indikator Net Benefit
Kode Indikator Pengertian Referensi
NB1 Efficient Meningkatkan efesiensi
dalam mengerjakan tugas
(Krisbiantoro
et al., 2015;
Wiyati &
Sarja, 2019) NB2 Effective Membantu pencapaian
tujuan dengan efektif
NB3 Problem solution Aplikasi membantu
permasalahan sehari-hari
NB4 Decision making
quality
Membantu dalam
pengambilan keputusan
20
2.9 Populasi dan sampel
2.9.1 Pengertian Populasi
Menurut Firdaus (2018) populasi adalah sekelompok subjek atau data dengan
karakteristik tertentu. Populasi merupakan Keseluruhan elemen yang akan dijadikan
wilayah generalisasi yang terdiri dari obyek/subyek yang mempunyai kuantitas dan
karakteritas yang ditetapkan peneliti untuk dipelajari dan ditarik kesimpulannya.
Populasi termasuk didalamnya adalah orang, makhluk hidup, dan benda-benda.
Populasi juga bukan hanya sekedar yang ada pada obyek atau subyek akan tetapi semua
karakteristik dan sifat-sifat yang dimiliki subyek dan obyek tersebut hingga akhirnya
dapat diamati dan mendapatkan kesimpulan dari penelitian tersebut. Populasi
ditentukan oleh topik atau tujuan survei dan juga populasi harus relevan dengan topik
dan tujuan survei yang diteliti.
2.9.2 Pengertian Sampel
Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi
(Sugiyono, 2014). Sampel pada prosedur pengambilan data dimana hanya sebagian
populasi saja yang digunakan untuk menemukan karakteristik dari populasi tersebut.
Sampel yang baik adalah sampel yang akurat dan tepat. Sampel akurat dan tepat adalah
sampel yang tidak bias dan sampel yang mempunyai presisi yang tinggi yang
mempunyai kesalahan pengambilan sampel yang rendah. Sehingga dibutuhkan sampel
yang akurat dan tepat untuk mendapatkan kesimpulan yang sesuai dengan harapan dan
tidak menyesatkan.
21
2.9.3 Teknik Sampling
Teknik sampling adalah teknik yang digunakan untuk menentukan sampel ,
didalam pengambilannya terdapat maka diperlukan metode yang sesuai. Ada dua
metode dalam pengambilan sampel, yaitu:
1. Probability Sampling
Probability sampling adalah metode teknik pengambilan sampel yang
memberikan peluang sama bagi anggota populasi yang diambil sebagai sampel.
a) Simple Random Sampling
Simple random sampling adalah teknik pengambilan sampel yang
paling sederhana dengan mengambil secara acak dari anggota setiap
populasi. Teknik ini akan efektif jika dipakai apabila populasi tidak besar
dan relatif homogen.
b) Systematic Random Sampling
Systematic random sampling adalah metode pengambilan sampel yang
secara sistematik yaitu dilakukan secara acak untuk unsur pertama dari
populasi dan untuk unsur berikutnya mengikuti deret
c) Stratified Random sampling
Stratified random sampling adalah penarikan sampel dengan
melakukan statifikasi populasi terlebih dahulu berdasarkan pada suatu
karakteristik sebelum menentukan sampel pada populasi.
d) Cluster Random Sampling
22
Cluster random sampling adalah pengambilan sampel dari gugus atau
klaster tertentu dalam populasi, yang membuat sampel menjadi
berkelompok.
e) Multistage Random sampling
Mulistage random samplingadalah pengembangan dari cluster random
sampling teknik ini digunakan apabila populasi yang luas dan heterogen.
f) Area Random Sampling
Area random sampling adalah bentuk lain dari mulistage random
sampling. Teknik ini dapat digunakan apabila populasi dapat
diidentifikasikan secara geografis.
2. Nonprobability Sampling
Nonprobability sampling adalah kebalikan dari teknik probability
sampling, dimana teknik ini tidak memberikan peluang yang sama bagi anggota
populasi untuk diambil sebagai sampel.
a) Convenience Sampling
Convenience sampling adalah teknik pengambilan sampel tanpa
dilakukan mekanisme tertentu. Menurut pengambilan sampel ini tidak
mewakili populasi.
b) Quota Sampling
Quota sampling adalah pengambilan sampel dengan adanya
pembatasan jumlah kuota dan terdapat kriteria tertentu yang dapat dijadikan
responden.
23
c) Purposive Sampling
Purposive sampling adalah pengambilan sampel yang diambil sesuai
dengan kriteria, pemikiran, atau pengetahuan pengambilan. Sehingga
sampel benar-benar mewakili seluruh populasi.
d) Snowball Sampling
Snowball sampling adalah teknik pengambilan sampel yang dimulai
dari kecil, kemudian mengambil sampel berikutnya sesuai dengan
rekomendasi dari sampel sebelumnya. Karena peneliti merasa kurang
dengan sampel yang ada maka peneliti mencari lagi sampel yang sesuai.
e) Incendental Sampling
Incedental sampling adalah pengambilan sampek yang digunakan
secara kebetulan bertemu dengan peneliti apabila orang tersebut memenuhi
kriteria penelitian.
f) Saturated Sampling
Saturated sampling adalah teknik pengambilan sampel yang diartikan
sebagai sampel yang sudah maksimum apabila ditambah dengan sampel
baru maka tidak akan merubah keterwakilan populasi.
g) Total Sampling
Total sampling adalah teknik pengambilan sampel dimana semua
anggota populasi dijadikan sampel.
24
2.9.4 Ukuran Sampel
Sugiyono (2019), jumlah sampel biasa dinyatakan dalam ukuran sampel,
jumlah sampel diharapkan dapat 100% mendekati populasi sehingga tidak
terjadi kesalahan. Jumlah sampel yang semakin besar atau mendekati populasi
dapat dikatakan memperkecil peluang kesalahan dan sebaliknya apabila jumlah
sampel semakin mengecil arau menjauhi populasi dapat dikatakan
memperbesar peluang kesalahan.
Hair Jr, Hult, Ringle, and Sarstedt (2016) menjelaskan bahwa ukuran
sampel minimum dalam analisis PLS-SEM adalah 10 kali dari jumlah
maksimum anak panah (jalur) yang mengenai variabel laten dalam model.
Cooper and Schindler (2014) memberikan saran dalam penelitian untuk
menentukan sampel sebagai berikut:
1. Ukuran sampel yang layak dalam penelitian adalah antara 30 sampai 500
2. Bila sampel dibagi dalam kategori, maka jumlah anggota sampel setiap
kategori minimal 30.
3. Bila penelitian akan melakukan analisis dengan Multivariate (kolerasi atau
regresi ganda), maka jumlah anggota sampel minimal 10 kali dari jumlah
variabel yang diteliti.
4. Penelitian eksperimen yang sederhana, yang menggunakan kelompok
eksperimen dan kelompok control maka jumlah anggota sampel masing-
masing antara 10 sampai dengan 20.
25
2.10 Skala Likert
Skala likert merupakan skala pengukuran yang dikembangkan oleh Rensis
Likert pada tahun 1930. Pada skala likert ini terdapat empat atau lebih butir pertanyaan
yang dikombinasikan sehingga membentuk sebuah skor atau nilai yang
mempresentasikan sifat individu seperti pengetahuan, sikap, dan perilaku seseorang
mengenai variabel penelitian. Sakal likert digunakan dalam penelitian survey kepada
orang dengan menyatakan sikap atau tanggapan lain yang sehubungan dengan kategori
tingkat ordinal seperti setuju atau tidak setuju (Budiaji, 2013). Berikut ini keterangan
dan skor dari skala likert yang memiliki gradasi positif sampai negatif, yang dapat
dilihat sebagai berikut:
Tabel 2. 9 Ketentuan Skala Likert
KETERANGAN SKOR
POSITIF NEGATIF
Sangat setuju 5 1
Setuju 4 2
Kurang setuju 3 3
Tidak setuju 2 4
Sangat Tidak Setuju 1 5
2.11 Kuesioner
Kuesioner merupakan alat pengumpulan data primer dengan metode survei
untuk memperoleh opini responden. Peneliti juga harus merancang bentuk
kuesionernya, yaitu pertanyaan yang sifatnya terbuka atau tertutup. Pertanyaan terbuka
memungkinkan responden menjawab bebas dan seluas-luasnya terhadap pertanyaan
26
namun dalam pertanyaan tertutup, responden hanya diberi kesempatan memilih
jawaban yang tersedia(Pujihastuti, 2010).
Kuesioner merupakan cara pengumpulan data dengan memberikan pertanyaan
yang disusun sistematis oleh peneliti secara tertulis yang akan dijawab oleh responden,
guna peneliti memperoleh data lapangan/empiris untuk memecahkan masalah
penelitian dan menguji hipotesis yang telah ditetapkan. Menurut kuesioner cocok
digunakan bila jumlah responden cukup besar dan tersebar di wilayah yang luas.
2.12 SEM (Structural Equation Modelling)
SEM adalah teknik statistik yang digunakan untuk membangun dan menguji
model statistik yang biasanya dalam bentuk sebab akibat (Sarwono, 2010). Jika model
menggunakan sebuah dependen variabel, maka teknik regresi dapat digunakan. Akan
tetapi jika suatu model menggunakan lebih dari satu variabel dependen, maka
penyelesainnya tidak efektif menggunakan regresi. Untuk itu SEM adalah teknik
analisis yang dapat digunakan untuk menganalisis suatu model yang menggunakan
lebih dari satu variabel dependen.
Menurut Bahri and Zamzam (2014) SEM merupakan suatu teknik modeling
statistik yang bersifat cross sectional, linear dan umum, termasuk didalamnya terdapat
faktor analis, path analysis dan regression yang digunakan untuk menguji statistik
model dalam bentuk sebab akibat.
27
Metode SEM mempunyai kemampuan analisis dan prediksi yang lebih baik
dibandingkan analisis jalur dan regresi berganda karena SEM dapat menganalisis
sampai pada level terdalam terhadap variabel yang diteliti. Analisis jalur dan berganda
hanya mampu menjangkau level variabel laten sehingga mengalami kesulitan dalam
mengurai atau menganalisis fenomena empiris yang terjadi pada level-level butir atai
indikator-indikator variabel. Sementara dengan menggunakan metode SEM lebih
kopherensif dalam menjelaskan fenomena penelitian setiap indikator-indikatornya.
SEM dapat berbasis varian atau kovarian. SEM berbasis varian yang mulai
banyak digunakan adalah PLS, SEM berbasis varian dapat digunakan untuk model
prediksi, membangun teori baru dengan dasar teori yang lemah, dan dapat digunakan
untuk mengolah data yang sampel yang kecil. Sementara, teknik SEM berbasis
kovarian banyak digunakan adalah LISREAL, EQS, dan AMOS. SEM berbasis
kovarian ini dapat digunakan untuk mengukur model estimasi dimana dibutuhkan dasar
teori yang kuat dan membutuhkan data sampel yang besar.
Proses pemodelan SEM terdiri dari dua tahapan dasar, yaitu validasi model
pengukuran dan pengujian model structural. SEM mengutamakan pemodelan
konfimator dibandingkan pemodelan eksploratoti sehingga lebih dapat digunkan untuk
pengujian teori (studi kuantitatif) dibandingkan pengembangan teori (studi kualitatif).
2.13 PLS (Partial Least Square)
Analisis Partial Least Square (PLS) adalah teknik multivariate yang melakukan
pebandingan antara variabel dependen berganda dan variabel independen berganda.
28
PLS merupakan salah satu metode statistik SEM berbasis varian yang didesain untuk
menyelesaikan regresi berganda ketika terjadi permasalahan spesifik pada data, seperti
ukuran sampel penelitian yang kecil, adanya data ang hilang dan
multikolineritas(Hartono & Abdillah, 2009). Multikonelineralitas yang tinggi
meningkat resiko secara teoritikal penolakan hipotesis dalam pengujian dalam regresi.
Tujuan PLS adalah memprediksi pengaruh variabel X terhadap Y dan
menjelaskan hubungan teoritikal di antara kedua variabel. PLS adalah meode regresi
yang dapat digunakan untuk identifikasi faktor yang merupakan kombinasi X sebagai
penjelas dan variabel Y sebagai variabel respon.
2.13.1 Evaluasi model PLS
Evaluasi model PLS dilakukan dengan mengevaluasi outer model dan inner
model.
1. Outer Model
Merupakan suatu model pengukuran yang digunakan untuk mengetahui
kemampuan instrument penelitian mengukur apa yang seharusnya diukur(Cooper
& Schindler, 2014).
Model ini terdiri dari uji validitas terhadap model penelitian meliputi individual
item reliability, internal consistency, average variance extracted, dan discriminant
validity.
individual item reliability dapat dilihat dari nilaiouter loading. Nilai outer
loading di atas 0,7 dapat dikatakan ideal, artinya indikator tersebut dikatakan valid
sebagai indikator yang mengukur konstruk, dan nilai outer loading yang lemah
29
biasanya dieliminasi atau dihapus. Namun nilai diatas 0,5 masih bisa digunkana
dan dipertimbangkan terlebih dahulu sebelum dihapus apabila nilai composite
reliability dari nilai variabel tersebut masih di atas 0,7(Yasmin & Kurniawan,
2011).
Selanjutnya, melihat internal consistency reliability dari nilai composite
reability, nilai batas 0,8 dan 0,9 dikatakan sangat memuaskan (Yasmin &
Kurniawan, 2011).
Rumus dari CR adalah sebagai berikut :
CR = (∑ 𝜆𝜄)2
(∑ 𝜆𝜄)2+ ∑ 𝜀𝜄
Selanjutnya menguji nilai average viriance extracted (AVE). Nilai AVE
minimal 0,5 yang menunjukkan ukuran convergent validity yang baik, artinya
variabel laten dapat menjelaskan rata-rata lebih dari setengah variance dari
indikator-indikatornya. Nilai ini diperoleh dari penjumlahan kuadrat outer loading
dibagi dengan error.
Rumus dari AVE adalah sebagai berikut :
AVE = (∑ 𝜆𝜄)2
(∑ 𝜆𝜄)2+ ∑ 𝜄𝜎2 (𝜀𝜄)
Selanjutnya Discriminant Validity dievaluasi melalui cross loading dan
Fornell-Larcker criterion. Pada cross loading, membandingkan nilai outer loading
indikator dengan variabelnya dan dengan variabel lainnya. Bila nilai antara
indikator dengan variabelnya lebih tinggi dari kolerasi dengan variabel blok
lainnya, mak hal ini menggambarkan bahwa variabel tersebut memprediksi ukuran
30
pada blok mereka lebih baik dari bloknya. Pada Fornell-Larcker criterion,
membandingkan nilaiAVE dengan kuadrat nilai kolerasi antar konstruk. Nilai akar
AVE harus lebih tinggi dibandingkan dengan kolerasi antara konstruk lainnya atau
nilai AVE lrbih tinggi dari pada kuadrat kolerasi antar konstruk.
2. Inner Model
Model struktural pada PLS ada beberapa tahap. Pertama yaitu, melihat
signifikansi hubungan antara konstruk. Hal ini dilihat dari koefisien jalur (path
coefficient) yang menunjukkan tingkat signifikansi dalam pengujian hipotesis atau
menggambarkan kekuatan hubungan antara konstruk. Path coefficient (β) diuji
dengan nilai ambang batas di atas 0,1 untuk menyatakan bahwa jalur (path) yang
dimaksud mempunya pengaruh dalam model.
Dilanjutkan tahap kedua yaitu mengukur tingkat variasi perubahan variabel
independen dan variabel dependen dengan melihat nilaicoefficient of
determinationR2 . Pengklasifikasian nilai R2 dibagi menjadi tiga yaitu 0,67 sebagai
substansial, 0,33 sebagai moderat, dan 0,19 sebagai tingkat varian yang lemah
(Yamin & Kurniawan, 2011).
Tahap ketiga dilakukan dengan melihat nilai t-test dengan metode
bootstrapping menggunakan uji one-tailed dengan nilai tingkat signifikansi. Besar
tingkat signifikansi yang akhir-akhir ini dipakai untuk uji two-tailedadalah 1,65
(tingkat signifikan 10%), 1,96 (tingkat signifikan 5%), dan 2,57 (signifikan 1%).
31
Nilai t-test ini untuk menguji hipotesis-hipotesis penelitian. Bila nilai t-test lebih
besar dari tingkat signifikansi yang digunakan, maka hipotesis penelitian yang
diajukan dapat diterima.
Langkah keempat yaitu melakukan pengujian 𝑓2 (effect size). Dalam struktur
model dengan nilai ambang batas sekitar 0,02 untuk pengaruh kecil, 0,15 untuk
pengaruh menengah, dan 0,35 untuk pengaruh yang besar, sementara nilai effect
size di bawah 0,02mengindikasikan tidak memiliki pengaruh struktur
model.Pengujian ini dilakukan untuk memprediksi pengaruh variabel tertentu
terhadap variabel lainnya.
Rumus dari Rumus 𝑓2 (effect size) :
𝑓2 = R2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 − R2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒
1 − R2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒
Keterangan :
-R2 include : Nilai R2 yang diperoleh ketika konstruk eksogen dimasukkan ke
model.
-R2 exclude : Nilai R2 yang diperoleh ketika konstruk eksogen dikeluarkan ke
model.
Tahap kelima yaitu pengujian Q2 (predictive relevance) dengan menggunakan
metode blindfolding untuk dapat memberikan bukti bahwa variabel tertentu yang
32
digunakan dalam suatu model yang dibuat mempunyai keterkaitan prediktif
(predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam model tersebut dengan nilai
ambang batas pengukuran di atas nol.
Tahap keenam yaitu melakukan pengujian 𝑞2 (relatif impact) dengan
menggunakan metode blindfolding juga untuk dapat mengukur relatif pengaruh
sebuah keterkaitan antara prediktif sebuah variabel tertentu sengan variabel lainnya
yang memiliki nilai ambang batas sebesar 0,02 untuk pengaruh kecil, 0,15 untuk
pengaruh sedang, dan 0,35 untuk pengaruh besar.
Rumus 𝑞2 (relatif impact) :
𝑞2 = 𝑞2included − 𝑞2exclude
1−𝑞2𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒
Keterangan :
-𝑞2include : Nilai 𝑄2yang diperoleh ketika konstruk eksogen dimasukkan ke
model.
-𝑞2exclude : Nilai 𝑄 2yang diperoleh ketika konstruk eksogen dikeluarkan ke
model.
2.14 SmartPLS
Smartpls adalah salah satu software yang digunakan untuk tool analisis data
yang menggunakan metode PLS, Aplikasi (software) ini dikembangkan oleh university
of humburg, Jerman (Ghozali & Latan, 2015). Penggunaan SmartPls sangat dianjurkan
33
ketika peneliti memiliki keterbatasan jumlah sampel sementara model yang dibangun
komplek, kelebihan lainnya SmartPls kemampuannya dalam mengolah data yang
baik untuk model SEM formatif atau reklektif, model SEM formatif adalah panah
mengarah dari variabel konstruk ke variabel indikator. Sedangkan model SEM
reklektif adalah dimana variabel indikator ke variabel laten, konsekuensinya adalah
tidak akan ada nilai error pada variabel indikator. Berikut penjelasan variabel pada
Smartpls, yaitu:
1. Variabel Eksogen
Variabel eksogen adalah variabel independen yang memengaruhi
variabel dependen. Variabel eksogen dianggap sebagai variabel laten yang
mempengaruhi terhadap variabel yang lain.
2. Variabel Endogen
Variabel endogen adalah variabel dependen yang dipengaruhi oleh
variabel independen .variabel endogen dianggap sebagai variabel laten yang
dipengaruhi oleh satu atau beberapa variabel yang lain.
34
35
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Pendekatan Penelitian
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif untuk menganalisis
tingkat keberhasilan penerapan Mobile Learning dan menguji hipotesis terkait
faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi keberhasilan mobile learning. Dengan
menggunakan pendekatan kuantitatif maka diperlukan metode pengumpulan data
dan analisis data untuk penelitian ini. Pengumpulan data pada penelitian ini
dilakukan menggunakan instumen kuesioner yang disebarkan kepada responden
yang sesuai yaitu pengguna aplikasi mobile learningseperti Ruang guru, Zenius,
Quipper, Pahamify, dan Nuadu.
Analisis data yang dilakukan secara statistik dengan menggunakan
Microsoft Excel 2016 untuk membantu pengolahan data demografis dan untuk
pengolahan kuesioner menggunakan aplikasi pengolahan data yaitu SmartPLS
3.3.2. Serta Microsoft Visio 2016 untuk pembuatan gambar yang mendukung
penulisan laporan penelitian.
3.2 Prosedur Penelitian
Berdasarkan pendahuluan dan landasan teori yang telah dijabarkan pada
bab sebelumnya, maka dapat dibuat kerangka penelitian sebagai penuntun, alur
pikir, dan dasar penelitian. Prosedur pada penelitian ini terdiri dari delapan tahap.
Kerangka penelitian tersebut ditunjukan pada Gambar 3.1
36
1.
Kajian Pustaka
2.
Pengembangan Model
3.
Perancangan Penelitian
7.
Interpretasi Data
6.
Analisis Data
(Tools: SmartPLS 3.0)
5.
Pengumpulan Data
(Penyebaran Quesioner)
4.
Pembuatan Instumen
Program Penelitian
Model Penelitian
Rancangan Penelitian
Instrumen Penelitian
Data
Hasil Data
Hasil Interpretasi
8.
Pembuatan Laporan
Mulai
Hasil Penelitian
Gambar 3. 1 Prosedur Penelitian
37
3.3 Populasi dan Sampel penelitian
Populasi dalam penelitian ini adalah pengguna aplikasi Mobile Learning
seperti Ruang guru, Zenius, Quipper, Pahamify, dan Nuadu yaitu pelajar SD, SMP,
dan SMA yang memanfaatkan aplikasi Mobile Learning sebagai media
pembelajaran. Teknik pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini
menggunakan dua tahap Purposive sampling dan Snowball sampling. Tahap
pertama yaitu Purposive sampling merupakan teknik pengambilan sampel dengan
memilih sampel yang memiliki pengalaman dalam menggunakan aplikasi mobile
learning. Tahap kedua snowball sampling yaitu meminta bantuan responden yang
terpilih ikut menyebarkan dan menunjuk responden lainnya secara berantai.
Metode pengambilan sampel adalah non probalitas dengan menggunakan
teori dari hair et al (2011), teori ini diambil karena pada menelitian ini
menggunakan metode analisis PLS-SEM. Menurut Hair et al. (2011), sampel yang
diperlukan dalam analisis PLS-SEM berkisar antara 100-200 sampel, sampel
minimum yaitu 10 kali dari jumlah maksimum anak panah (jalur) yang mengenai
variabel laten dalam model PLS-SEM. Pada penelitian ini terdapat 18 anak panah,
jika dikalikan 10 maka minimum sampel yang digunakan dalam penelitian ini
adalah 180 orang.
Dengan mempertimbangkan banyaknya populasi, waktu dan biaya,
sejumlah 316 orang sampel pengguna aplikasi Mobile Learning di jabodetabek
sudah cukup mewakili populasi yang ada.
38
3.4 Instrumen Penelitian
Instrumen dalam penelitian adalah kuesioner yang terdiri dari 2 bagian.
Bagian pertama berupa surat permohonan peneliti untuk mengisi kuesioner.
Selanjutnya bagian kedua merupakan pertanyaan yang terdiri pertanyaan yang
berhubungan degan profil responden pertanyaan mengenai pengguna mobile
learning, serta pertanyaan pengujian terdiri dari 5 pertanyaan system quality, 5
pertanyaan information quality, 3 pertanyaan service quality, 4 pertanyaan system
use, 4 pertanyaan user satisfaction, 3 pertanyaan content, 3 pertanyaan user
motivation, dan 4 pertanyaan net benefit.
Pada penelitian ini, peneliti menggunakan 5 poin skala likert, dalam skala
likert ini menggunakan 5 alternatif jawaban untuk setiap pertanyaan yaitu :
Poin 1 : Sangat Tidak Setuju
Poin 2 : Tidak Setuju
Poin 3 : Tidak Tahu
Poin 4 : Setuju
Poin 5 : Sangat Setuju
Untuk menjamin validitas reabilitas instrumen penelitian ini, peneliti
mengadopsi beberapa item indikator dari penelitian sebelumnya. Berikut daftar
indikator dan pertanyaan pengujian.
39
Tabel 3. 1 butir pernyataan indikator
Variabel KODE Indikator Pernyataan
SQ SQ1 User friendly Tampilan sistem memudahkan saya
dalam menggunakan aplikasi
SQ2 Accessbillity Saya merasa sistem tidak memerlukan
waktu yang lama untuk mengakses
aplikasi
SQ3 Ease of learning Saya merasa sistem mudah dipelajari
SQ4 Ease of use Saya merasa sistem mudah digunakan
SQ5 Realibility Saya merasa sistem jarang mengalami
error dan kesalahan
IQ IQ1 Timely Saya merasa informasi yang diberikan
aplikasi update informasi sehingga
pengguna mendapat informasi terkini
IQ2 Usefulness Saya merasa informasi yang
dihasilkan aplikasi mudah diterima
ringkas, padat, informatif, dan
penting
IQ3 Completeness Saya merasa informasi yang diberikan
aplikasi lengkap dan detail
IQ4 Relevan Saya merasa informasi yang
dihasilkan memberikan arti berguna
kepada pengguna
IQ5 Accuracy Saya merasa informasi sudah tepat
SVQ SVQ1 Usage guide Saya merasa dimudahkan dengan
adanya panduan penggunaan aplikasi
mobile learning
SVQ2 Responsiveness Saya merasa layanan aplikasi
memiliki respon yang cepat jika
dibutuhkan bantuan
SVQ3 Aksesibilitas Saya merasa aplikasi dapat di akses
dimanapun dan kapanpun
CO CO1 Relevan Saya merasa sistem menyediakan
konten yang diminati pengguna
CO2 Timeliness Saya merasa konten yang diberikan
sudah update
40
CO3 Sufficiency Saya merasa konten yang diberikan
cukup beragam
SU SU1 Purpose of use Aplikasi sesuai dengan tujuan yang
saya inginkan
SU2 Level of use Penggunaan aplikasi sesuai dengan