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
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
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)
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
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
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.
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.
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
tingkat kemampuan yang saya miliki
SU3 Recurring use Aplikasi sering saya gunakan secara
berulang
SU4 Expectation/Belief Aplikasi sesuai dengan ekspektasi dan
harapan saya
US US1 Perceived
Usefulness
Saya merasakan manfaat keberadaan
aplikasi
US2 Overall
satisfaction
Saya merasa puas dengan keberadaan
aplikasi
SU3 Enjoyment Saya merasa nyaman dalam
menggunakan aplikasi
US4 Display interface Saya tertarik untuk menggunakan
aplikasi karena tampilannya yang
menarik
UM UM1 Ekspetatioons Aplikasi sesuai dengan harapan yang
diinginkan
UM2 Instumentalist Aplikasi memberikan keberhasilan
terhadap tugas yang saya miliki
UM3 Valence Aplikasi Mobile Learning
memberikan hasil melebihi harapan
saya
NB NB1 Efficient Saya merasa dalam pengerjaan tugas
dan studi saya menjadi lebih cepat
dengan menggunakan aplikasi Mobile
Learning
NB2 Effective Saya merasa dalam pengerjaan tugas
dan studi saya menjadi lebih baik
dengan menggunakan aplikasi Mobile
Learning
NB3 Problem solution Aplikasi membantu dalam
mengurangi kesalahan dalam tugas
dan studi saya
NB4 Decision making
Quality
Aplikasi membantu membuat
keputusan dalam tugas dan studi saya
41
3.5 Metode Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan penyebaran
kuesioner tidak langsung kepada responden. Penyebaran tidak langsung melalui
media social seperti whatsApp, instagram, twitter, dan email dengan menyebarkan
link kuesioner. Peneliti menggunakan bantuan google form sebagai media
pengisiannya.
Peneliti melakukan pengujian awal terlebih dahulu terhadap desain awal
kuesioner. Pengujian ini dilakukan terhadap 50 pengguna mobile learning. Tujuan
dari pengujian awal adalah untuk mendapatkan masukan dan perbaikan kuesioner
pada penelitian sebelum kuesioner tersebut disebar luaskan. Setelah mendapatkan
50 sampel, peneliti melakukan evaluasi model pengukuran tersebut untuk
mengetahui apakah indikator-indikator yang digunakan memenuhi syarat sehingga
pertanyaan yang digunakan dalam penelitian lebih baik dan bebas dari error.
Setalah evaluasi model, peneliti melanjutkan untuk menyebarkan kuesioner secara
luas. Penyebaran kuesioner ini dilakukan dari mulai tanggal 24 mei 2020 sampai
19 juni 2020 untuk mencapai target dari jumlah sampel yang diinginkan.
Berdasarkan penyebaran kuesioner, peneliti berhasil mendapatkan sampel
sebanyak 316 sampel, jumlah kuesioner yang terkumpul diklasifikasikan
menggunakan perangka lunak pengolah angka MS. Excel 2016.
3.6 Analisis dan Interpretasi Data
Pada penelitian ini dilakukan tahap-tahap analisis. Pertama, peneliti
melakukan analisis data demografi dengan menggunakan perangkat lunak pengolah
42
angka Microsoft Excel 2016. Data yang telah didapatkan, dikelompokkan
berdasarkan data demografi.
Kedua, peneliti melakukan analisis statistik menggunakan smartpls 3.3.2.
peneliti melakukan analisis dengan tahap-tahap yangpertama yaitumeasurement
modelpada tahap ini dilakukan pengujian realibilitas dan validitas outer modeldan
analisis struktur model. Pengujian tersebut dilakukan dengan indicator realibility,
internal consistency reliability, convergent vaidity, dan drisciminant reliability.
Selanjutnya tahap pengujian struktural model dilakukan dengan menggunakan
method bootstrapping untuk menguji path coefficient (𝛽), coefficient of
determination (𝑅2), t-test, kemudian menggunkan metode pengujian blindfolding
untuk menguji effect size (𝑓2), predictive relevance (𝑄2), dan relative impact (𝑞2).
Pada interpretasi hasil, peneliti mendiskusikan hasil demografi secara
statistik dengan membandingkan literature sebelumnya yang masih terkait dengan
penelitian ini. Hasil analisis dan interpretasi tersebut secara lengkap akan dijelaskan
secara lengkap pada Bab IV.
43
3.7 Sudi Literatur Sejenis
Pada penelitian ini terdapat beberapa contoh penelitian sejenis terkait dengan pengukuran tingkat keberhasilan dengan
menggunakan metode delone dan Mclean dan beberapa metode lain yang digunakan dalam penelitian pengukuran keberhasilan,
antara lain:
Tabel 3. 2 Studi Literatur Sejenis
NO Peneliti Judul Model Hasil
1. (Hudin & Riana,
2016)
Kajian keberhasilan penggunaan
sistem informasi accurate dengan
menggunakan model kesuksesan
sistem informasi delon dan
mclean
Delon dan
Mclean
Penelitian ini membuktikan bahwa kualitas
informasi dan kualitas pelayanan tidak
berpengaruh signifikan terhadap variabel
penggunaan, sedangkan variabel lainnya teruji
signifikan dalam mengukur keberhasilan
pengguna sistem informasi akuntansi Accurate
dengan nilai R-square 0,57 untuk penggunaan,
0,94 untuk kepuasan pengguna dan 0,94 untuk
manfaat bersih. Selain itu, nilai goodness of fit
44
(gof) sebesar 0,72 atau 72%, sehingga model
dinyatakan telah sesuai secara substansial dalam
merepresentasikan hasil penelitian.
2. (Ramayasa, 2017) Evaluasi Sistem Informasi Online
Di STMIK STIKOM Bali dengan
Model Delone dan Mclean
Delon dan
Mclean
Berdasarkan hasil pengujian hipotesis dengan
metode korelasional ditemukan bahwa terdapat
enam hipotesis yang terbukti sehingga dapat
disimpulkan bahwa sistem informasi absensi
online telah berhasil diterapkan ke STIKOM
Bali.
3. (Aldholay, Isaac,
Abdullah, &
Ramayah, 2018)
The Role of Transformational
Leadership as a Mediating
Variable in DeLone and McLean
Information System Success
Model: The Context of Online
Learning usage in Yemen
Delon and
Mclean
Hasilnya mengungkapkan bahwa kerangka yang
diusulkan itu berhasil menunjukkan konstruk
dampak pada kinerja akademik siswa
menggunakan pembelajaran online. Itu studi
juga menemukan bahwa kepemimpinan
transformasional memainkan peran penting
dalam memprediksi penggunaan aktual
pembelajaran online, selain itu secara signifikan
memediasi hubungan antara kualitas
keseluruhan dan penggunaan aktual. Ini
45
menunjukkan hal itu praktisi harus fokus pada
faktor seperti itu untuk memaksimalkan peluang
kinerja yang lebih baik.
4. (Jeyaraj, 2020) Delone and Mclean model of
information system succsess :
Critical Metareview and research
direction
Delon and
Mclean
PU dan NB dapat dipertukarkan, IU dapat
menjadi dimensi ISS, RQ relevan dalam
semua konteks, hubungan timbal balik antara
NB dan SU atau AS adalah dapat dipertahankan,
dimensi dan saling ketergantungan ISS
didukung, efek moderasi pada keterkaitan antara
dimensi ISS Sions tetap tidak ditentukan, dan
fokus pada dimensi ISS menghalangi
pemeriksaan faktor penting lainnya dalam jaring
nomologis ISS.
5. (Poluan et al.,
2014)
Evaluasi implementasi sistem e-
learning menggunakan model
evaluasi hot fit studi kasus
universitas sam ratulangi
Hot Fit Hubungan antara variabel human, organization,
dan technology mempunyai hubungan yang
cukup kuat dan positif yang saling
mempengaruhi satu dengan yang lain serta
46
ketiganya mempunyai hubungan yang kuat dan
searah terhadap net benefit dari sistem.
6. (Ramayasa, 2015) Evaluation model of succsess nd
acceptance of e-learning
Hot Fit Mendeskripsikan faktor human, organization,
dan technology dapat mempengaruhi
keberhasilan sistem informasi dan penerimaan
penggunaan terhadap e-learning.
7. (Ayuni, Dewi, &
Suwintana, 2019)
Hot Fit pada sistem e-learning
politeknik negeri bali dengan self
efficacy sebagai variabel
moderator
Hot Fit Terdapat pengaruh langsung yang signifikan
antara Environment terhadap Net Benefit. Hal
ini menunjukkan bahwa lingkungan organisasi
berpengaruh signifikan terhadap
kebermanfaatan sistem e-learning PNB 2.
Terdapat pengaruh langsung yang signifikan
antara Organisasi terhadap Self Efficacy dan
Self Efficacy terhadap Net Benefit. Artinya,
peran organisasi berpengaruh signifikan
terhadap kepercayaan diri seseorang dalam
menggunakan e-learning dan kepercayaan diri
ini berpengaruh signifikan terhadap
kebermanfaatan sistem e-learning PNB. 3.
47
Variabel Self Efficacy tidak berhasil memediasi
pengaruh dari variabel Environment (E),
Information Quality (IQ), Organization (O),
Service Quality (SerQ), dan System Quality
(SQ) terhadap variabel Net Benefit.
8. (Mirabolghasemi,
Choshaly, & Iahad,
2019)
Using Hot-fit model to predict the
determinants pf E-learning
readiness in higher education: a
developing country’s perspective
Hot Fit Hasil menunjukkan komputer itu
self-efficacy, dukungan manajemen,
keunggulan relatif, kompatibilitas, dan
kompleksitas
adalah faktor signifikan yang mempengaruhi
kesiapan belajar siswa. Temuan ini memberikan
dasar untuk menilai faktor-faktor penentu
kesiapan e-learning dalam pengembangan
negara.
9. (Renanda, 2018) Evaluasi kualitatif keberhasilan
sistem institutional repository di
Uin Syarif Hidayatullah Jakarta
Hot Fit Sebanyak 15 tema penelitian yang diajukan
dapat diterima dan memiliki pengaruh terhadap
keberhasilan sistem, sehingga tema yang
memiliki pengaruh paling besar ialah kualitas
sistem (system quality) terhadap penggunaan
48
sistem (system use). Penelitian ini memberikan
hasil kepada Pusat Perpustakaan UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta berdasarkan eksplorasi
faktor-faktor yang berpengaruh bahwa sistem
Institutional Repository UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta sudah berhasil
diimplementasi serta untuk pengembangan
dapat diperhatikan terkait kelengkapan data,
kualitas sistem, sosialisasi maupun
pemberdayaan SDM yang terlibat.
10. (Pamugar,
Winarno, & Najib,
2014)
Model Evaluasi Kesuksesan dan
Penerimaan Sistem Informasi E-
Learning pada Lembaga Diklat
Pemerintah
Hot Fit Hasil penelitian ditunjukkan bahwa model
evaluasi kesuksesan dan penerimaan SI e-
learning pada lembaga diklat pemerintah dapat
menggambarkan faktor-faktor yang
mempengaruhi kesuksesan sistem informasi dan
penerimaan pengguna terhadap sistem informasi
serta dapat menggambarkan kesesuaian antara
manusia (pegawai), teknologi (SI elearning) dan
organisasi (instansi pemerintah).
49
Ringkasan penelitian sejenis di atas merupakan referensi penulis dalam melakukan penelitian ini. Dari beberapa penelitian di
atas indikator mengemukakan bahwa variabel system use dan user satisfaction berpengaruh signifikan terhadap net benefitsuatu
penerapan sistem baru. Penelitian ini mempunyai kelebihan pada variabel yang mengadopsi model Delone Mclean sebagai model dasar
yang dimodifikasi dengan menambahkan variabel Content dan User motivation.
51
BAB IV
ISI DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisis data Tes awal (Pretest)
Pada tahap ini peneliti melakukan pretest atau disebut juga dengan pilot
study untuk mengetahui seberapa besar tinggi rendahnya tingkat reabilitas dan juga
validitas atas kuesioner yang digunakan dalam penelitian. Prestet ini dilakukan
kepada 50 pengguna mobile learning. Pengolahan data pretest ini menggunakan
Smartpls.
4.1.1 Hasil Analisi Demografi Pretest
Pada tahap ini menampilkan informasi demografi mengenai
karakteristik responden pada pretest. Hasil menunjukkan bahwa responden
didominasi oleh responden perempuan sebanyak (71%), kemudian
responden berdomisili Jakarta (42%), didominasi responden tingkat sekolah
SMA (69%), dan didominasi pengguna aplikasi Mobile Learning
Ruangguru (41%).
Tabel 4. 1 Hasil Analisis Demografi Pretest
Kategori Item %
Jenis Kelamin Perempuan 71
Laki-laki 29
Domisili Pengguna Tangerang 26
Jakarta 42
Bogor 12
Bekasi 12
Tangerang Selatan 10
Usia 7-12 tahun 8
13-15 tahun 26
16-18 tahun 12
>18 tahun 55
52
Kategori Item %
Tingkat Sekolah SD 4
SMP 22
SMA 69
Jenis Sekolah Negeri 78
Swasta 22
Homescooling 0
Sekolah Keagamaan atau
Pesantren
Ya 73
Tidak 27
Aplikasi Mobile Learning yang
digunakan
Ruangguru 47
Zenius 41
Quipper 10
GreatEdy 0
Nuadu 2
Banyaknya penggunaan Mobile
Learning dalam sehari
1 kali 29
2 kali 23
3 kali 23
4 kali 8
>5 kali 16
Lama sudah menggunakan
mobile learning
<6 bulan 49
6 bulan – 1 tahun 25
1-2 tahun 16
2-3 tahun 4
>3 tahun 6
Jenis konten yang sering dilihat Teks 14
Gambar 4
Audio 4
Video 78
Penilaian keberhasilan Aplikasi Tidak Baik 40
Cukup Baik 40
Tidak Tahu 0
Baik 20
Sangat Baik 0
4.1.2 Hasil Analisis pengukuran Model Pretest
1. Individual Item Reliability
Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai outer loadings yang
menggambarkan besarnya kolerasi antara setiap indikator dengan
variabelnya outer loadings dengan nilai di atas 0,7 dikatakan valid, setelah
53
melakukan perhitungan pretest ini, maka dapat dilihat pada Tabel 4.2. Dari
outer loading tersebut terdapat 3 indikator yang memiliki nilai <0,7 yaitu
SQ1, SQ5, dan US4.
Tabel 4. 2 Hasil Outer Loading pretest
CO IQ NB SVQ SU SQ UM US
CO1 0.872
CO2 0,884
CO3 0,780
IQ1 0,721
IQ2 0,782
IQ3 0,780
IQ4 0,912
IQ5 0.901
NB1 0,757
NB2 0,911
NB3 0,847
NB4 0,819
SVQ1 0,701
SVQ2 0,860
SVQ3 0,742
SU1 0,869
SU2 0,733
SU3 0,815
SU4 0,861
SQ1 0,694
SQ2 0,740
SQ3 0,809
SQ4 0,832
SQ5 0,684
UM1 0,929
UM2 0,915
UM3 0,924
US1 0,905
US2 0,928
US3 0,916
US4 0,669
54
2. Internal Consistency Reliability
Pengujian pada tahap ini dengan melihat hasil Composite Reliability
(CR). Nilai CR 0,6 hingga 0,7 dikatakan dapat diterima. Pretest ini
menghasilkan perhitungan tingkat reabilitas yang baik dengan nilai
(CR) di atas 0,7. sehingga memenuhi syarat dan valid untuk digunakan
dalam model penelitian ini,
dan perhitungan tingkat validitas yang baik dengan nilai average
Variance Extraced (AVE) di atas 0,5. Hasil menunjukkan bahwa nilai
CR dari semua variabel di atas 0,7 sehingga memenuhi syarat dan valid
untuk digunakan dalam model penelitian ini.
Tabel 4. 3 Hasil CR Pretest
variabel Composite Reability
CO 0,883
IQ 0,912
NB 0,902
SQ 0,867
SU 0,892
SVQ 0,813
UM 0,945
US 0,919
55
3. Average Variance Extracted
Pada tahap ini merupakan pengujian Convergent validity
selanjutntya dilihat dari nilai Average Variance Extracted (AVE). nilai
minimal AVE adalah 0,5 yang menunjukkan bahwa nilai convergent
validity yang baik. Hasil menunjukkan nilai AVE semua variabel sudah di
atas ambang batas 0,5 sehingga semua nilai AVE dapat diterima.
Tabel 4. 4 Hasil AVE Pretest
variabel average Variance
Extraced
CO 0,717
IQ 0,677
NB 0,689
SQ 0,569
SU 0,674
SVQ 0,593
UM 0,852
US 0,741
4. Discriminan Validity
Pada tahap ini membandingkan nilai AVE dengan Fornell-Lacrker
dimana nilai akar AVE harus lebih tinggi daripada kolerasi antara
variabel dengan variabel lainnya. Hasil pada tahap ini nilai Fornell-
Lacrker lebih tinggi dari nialai AVE.
56
Tabel 4. 5 Nilai Fornell-Larcker Criterion Pretest
CO IQ NB SQ SU SVQ UM US
CO 0,847
IQ 0,714 0,822
NB 0,504 0,590 0,835
SQ 0,750 0,790 0,477 0,754
SU 0,654 0,767 0,637 0,718 0,821
SVQ 0,742 0,697 0,487 0,695 0,598 0.770
UM 0,532 0,660 0,792 0,528 0,729 0,495 0,923
US 0,666 0,794 0,686 0,750 0,821 0,652 0,795 0,861
Setelah dilakukannya pretest yang menghasilkan beberapa indikator dengan
perbaikan penggunaan item pertanyaan yang kurang tepat sehingga kalimat
pertanyaan yang lebih mudah dimengerti khususnya pada indikator SQ1, SQ5, dan
US4, dan tidak ada penghapusan indikator. Hasil pretsest ini juga menghasilkan
tambahan perbaikan pada data demografi awalnya hanya 11 data menjadi 19 data
demografi yang didapatkan.
57
4.2 Analisis Demografi
4.2.1 Hasil analisis Demografi
Pada tahap analisis ini, dilakukan analisi jawaban responden terhadap
pertanyaan dan pernyataan yang sudah diberikan yang berkaitan dengan profil
responden dan pengguna aplikasi mobile learning. Hal ini bertujuan untuk
menampilkan data informasi demografi berkenaan karakteristik responden dan
tingkat keberhasilan penggunaan terhadap aplikasi mobile learning. Data
responden yang berhasil diperoleh peneliti dalam waktu 25 hari (24 mei 2020
sampai 19 juni 2020) adalah sebanyak 319, namun 3 diantaranya tidak valid,
sehingga data yang dapat diproses sebanyak 316. Informasi demografi yang
dihasilkan berupa jenis kelamin, tingkat pendidikan saat ini, tingkat kelas SD,
tingkat kelas SMP, tingkat kelas SMA, jenis sekolah, pekerjaan bapak, pekerjaan
ibu, asal kota, jenis tempat tinggal, jenis jaringan internet, durasi penggunaan
internet dalam sehari, intensitas menggunakan aplikasi dalam sehari, aplikasi
Mobile Learning yang digunakan, lama pengalaman sebagai pengguna aplikasi
mobile learning, jenis konten terpopuler, materi pelajara yang sering dilihat,
mengikuti kursus offline, dan status penilaian keberhasilan penggunaan aplikasi
mobile learning.Berikut merupakan hasil analisisnya.
58
1. Jenis kelamin
Berdasarkan Gambar 4.1 menunjukkan dari 316 responden yang
didapatkan pada penelitian ini, sebagian besar responden berjenis kelamin
perempuan sebanyak 246 orang (77%). Sedangkan, responden berjenis
kelamin laki-laki sebanyak 70 orang (23%).
Gambar 4. 1 Diagram lingkaran jenis kelamin
2. Tingkat Pendidikan saat ini
Berdasarkan Gambar 4.2 responden sedang menjalani tingkat pendidikan
SD sebanyak 20 orang (6%), SMP 51 orang (26%), dan sebagian besar
sedang menjalani pendidikan di tingkat SMA 245 (78%).
23%
77%
Laki-laki
Perempuan
59
Gambar 4. 2 Diagram Lingkaran Tingkat Pendidikan
3. Tingkat Kelas SD
Berdasarkan Gambar 4.3 responden kelas 1 sebanyak 4 orang (12%), kelas
3 sebanyak 2 orang (6%), kelas 4 sebanyak 3 orang (9%), kelas 5 sebanyak
4 orang (12%), dan kelas 6 sebanyak 21 orang (61%).
Gambar 4. 3 Diagram Lingkaran Tingkat Kelas SD
6%
16%
78%
SD
SMP
SMA
12%
6%
9%
12%61%
kelas 1
kelas 3
kelas 4
kelas5
kelas 6
60
4. Tingkat kelas SMP
Berdasarkan Gambar 4.4responden kelas 7 sebanyak 18 orang (33%), kelas
8 sebanyak 10 orang (20%), dan kelas 9 sebanyak 47 orang (47%).
Gambar 4. 4 Diagram Lingkaran Tingkat Kelas SMP
5. Tingkat kelas SMA
Berdasarkan Gambar 4.5 responden kelas 10 sebanyak 40 orang (19%),
kelas 11 sebanyak 60 orang (29%), dan kelas 12 sebanyak 107 orang
(52%).
33%
20%
47%kelas 7
kelas 8
kelas 9
61
Gambar 4. 5 Diagram Lingkaran Tingkat Kelas SMA
6. Jenis Sekolah
Berdasarkan Gambar 4.6 responden jenis sekolah negeri sebanyak 232
(74%), dan swasta sebanyak 82 (26%).
Gambar 4. 6 Diagram Lingkaran Jenis Sekolah
19%
29%
52%
kelas 10
kelas 11
kelas 12
74%
26%
Negeri
Swasta
62
7. Pekerjaan Ayah
Berdasarkan Gambar 4.7 responden sebagian besar memiliki ayah
berprofesi pegawai swasta sebanyak 105 (33%), Wirausaha sebanyak 58
orang (18%), PNS/ASN/TNI/POLRI sebanyak 47 orang (14%),
Guru/Dosen sebanyak 64 orang (20%), Pedagang sebanyak 14 orang (4%),
petani sebanyak 15 orang (5%), Wiraswasta sebanyak 7 orang (2%), tidak
bekerja sebanyak 3 orang (2%), dan Pensiunan sebanyak 3 orang (2%).
Gambar 4. 7 Diagram Lingkaran Pekerjaan Ayah
8. Pekerjaan Ibu
Berdasarkan Gambar 4.8 responden sebagian besar memiliki ibu bekerja
sebagai Ibu rumah tangga sebanyak 202 (71%), PNS/ASN/TNI/POLRI
sebanyak 31 orang (9%), Guru/Dosen sebanyak 24 orang (5%), pegawai
swasta sebanyak 28 (7%), Wirusaha sebanyak 17 orang (4%), pedagang
sebanyak 11 orang (2%), petani sebanyak 2 orang (1%), dan pensiunan
sebanyak 1 orang (1%).
18%
33%
14%
20%
2%2%
4%5% 2%
Wirausaha
Pegawai swasta
PNS/ASN/TNI/POLRI
Guru/dosen
Tidak Bekerja
Pensiunan
Pedagang
Petani
Wiraswasta
63
Gambar 4. 8 Diagram Lingkaran Pekerjaan Ibu
9. Asal Kota
Berdasarkan Gambar 4.9 Sebagian responden berasal dari kota Jakarta
sebanyak 106 orang (34%), Bogor sebanyak 36 orang (11%), Depok 46
orang (15%), Tangerang sebanyak 79 orang (25%), da Bekasi sebanyak 49
orang (15%).
Gambar 4. 9 Diagram Lingkaran Asal Kota
71%
9%
7%
5%
4%2%1%1%
Ibu rumah tangga
PNS/ASN
Pegawai Swasta
Guru/Dosen
Wirausaha
Pedagang
Petani
Pensiunan
34%
11%
15%
25%
15%
Jakarta
Bogor
Depok
Tangerang
Bekasi
64
10. Jenis Tempat Tinggal
Berdasarkan Gambar 4.10 sebagian besar Responden jenis tempat tinggal
perumahan sebanyak 190 orang (160%), kampung 120 (38%),
Asrama/perumahan dinas 3 orang (1%), dan Kavling sebanyak 3 orang
(1%).
Gambar 4. 10 Diagram Lingkaran Tempat Tinggal
11. Jenis Jaringan Internet
Berdasarkan Gambar 4.11 responden sebagian besar berjenis jaringan
internet paket data sebanyak 201 orang (64%), dan berlangganan bulanan
115 orang (36% ).
60%
38%
1%1%
Perumahan
kampung
Asram/perumahan dinas
kavling
65
Gambar 4. 11 Diagram Lingkaran Jenis Jaringan Internet
12. Durasi penggunaan internet dalam sehari
Berdasarkan Gambar 4.12 responden yang menggunakan internet durasi
<1 jam sebanyak 4 orang (1%), 1-2 jam sebanyak 32 orang (10%), 3 jam
sebanyak 35 orang (11%), 3-6 jam sebanyak 92 orang (29%), dan >6 jam
sebanyak 153 orang (48%).
Gambar 4. 12 Diagram Durasi Penggunaan Internet
64%
36%
Paket data
Berlangganan bulanan
1%10%
11%
29%
49%
<1 jam
1-2 jam
3 jam
3-6 jam
>6 jam
66
13. Intensitas menggunakan aplikasi Mobile Learning dalam sehari
Berdasarkan Gambar 4.13 responden menggunakan aplikasi Mobile
Learning 1 kali dalam sehari sebanyak 61 orang (19%), 2 kali sehari
sebanyak 85 orang (27%), 3 kali sehari sebanyak 77 orang (25%), 4 kali
sehari sebanyak 23 orang (7%), dan >5 kali sebanyak 70 orang (22%).
Gambar 4. 13 Diagram Intensitas menggunakan aplikasi
14. Aplikasi Mobile Learning yang digunakan
Berdasarkan Gambar 4.14 sebagian responden pengguna aplikasi Mobile
Learning Ruangguru sebanyak 149 orang (47%), Zenius sebanyak 129
(41%), Quipper sebanyak 28 orang (9%), Pahamify sebanyak 9 orang (2%),
dan Nuadu sebanyak 1 orang (1%).
19%
28%
24%
7%
22%
1 kali
2 kali
3 kali
4 kali
>5 kali
67
Gambar 4. 14 Diagram Lingkaran Aplikasi yang digunakan
15. Lama pengalaman sebagai pengguna mobile learning
Berdasarkan Gambar 4.15 responden berpengalaman sebagai pengguna
Mobile Learning <6 bulan sebanyak 122 orang (39%), 6 bulan – 1 tahun
sebanyak 119 orang (37%), 1-2 tahun sebanyak 48 orang (15%), 2-3 tahun
sebanyak 18 orang (6%), >3 tahun sebanyak 9 orang (3%).
47%
41%
9%2%1%
Ruangguru
Zenius
Quipper
Pahamify
Nuadu
68
Gambar 4. 15 Diagram Lingkaran Lama Pengalaman sebagai pengguna
16. Jenis Konten Terpopuler
Berdasarkan Gambar 4.16 sebagian Besar Responden memilih jenis konten
video sebanyak 236 orang (75%), Teks sebanyak 57 orang (18%), Gambar
sebanyak 20 orang (6%), dan Audio sebanyak 3 orang (1%).
Gambar 4. 16 Diagram Lingkaran Jenis Konten Terpopuler
39%
37%
15%
6%3%
<6 bulan
6 bulan - 1 tahun
1-2 tahun
2-3 tahun
>3 tahun
75%
18%
6% 1%
Video
Teks
Gambar
Audio
69
17. Materi Pelajaran yang sering dilihat
Berdasarkan Gambar 4.17 responden memilih mata pelajaran yang sering
dilihat Bahasa Indonesia sebanyak 113 orang (36%), Bahasa Inggris
sebanyak 92 orang (29%), Matematika sebanyak 238 orang (75%), IPA
sebanyak 156 orang (49%), dan IPS sebanyak 69 orang (21%).
Gambar 4. 17 Diagram Bar Materi Pelajaran yang sering dilihat
18. Kursus Offline di luar sekolah
Berdasarkan Gambar 4.18 responden sebagian besar yang tidak mengikuti
kursus offline di luar sekolah sebanyak 211 orang (67%), dan yang
mengikuti kursus offline di luar sekolah sebanyak 105 orang (33%).
0 50 100 150 200 250
IPS
IPA
Matematika
Bahasa Inggris
Bahasa Indonesia
70
Gambar 4. 18 Diagram Lingkaran kursus Offline
19. Penilaian keberhasilan Aplikasi
Berdasarkan Gambar 4.19 sebagian besar responden menyatakan baik
sebanyak 131 or
ang (41%), Sangat baik sebanyak 104 orang (33%), Cukup baik sebanyak
74 orang (23%), dan tidak Tahu sebanyak 6 orang (2%).
33%
67%
ya
tidak
71
Gambar 4. 19 Diagram Lingkaran Penilaian Keberhasilan Aplikasi
4.2.2 Interpretasi Hasil Analisis Demografi
Berdasarkan hasil Demografi yang telah dilakukan, peneliti dapat
menginterpretasikan beberapa hasil analisis sebagai berikut:
1. Jenis kelamin
Berdasarkan Gambar 4.1 menunjukkan dari 316 responden yang
didaptkan pada penelitian ini, sebagian besar responden berjenis kelamin
perempuan sebanyak 246 orang (77%). Sedangkan, responden berjenis
kelamin laki-laki sebanyak 70 orang (23%). Berdasarkan data tersebut,
dapat disimpulkan bahwa perempuan lebih banyak menggunakan aplikasi
Mobile Learning sebagai media belajar dibandingkan laki-laki.
2. Tingkat Pendidikan saat ini
Berdasarkan Gambar 4.2 responden sedang menjalani tingkat
pendidikan SD sebanyak 20 orang (6%), SMP 51 orang (26%), dan sebagian
33%
42%
23%
2%
Sangat baik
Baik
Cukup baik
Tidak tahu
72
besar sedang menjalani pendidikan di tingkat SMA 245 (78%).Berdasarkan
data tersebut, pengguna aplikasi lebih banyak sedang duduk di
bangkusekolah menengah atas. Peneliti berpendapat siswa SMA lebih
cenderung memilih menggunakan aplikasi mobile learningsebagai media
tambahan untuk belajar.
3. Tingkat Kelas SD
Berdasarkan Gambar 4.3 responden kelas 1 sebanyak 4 orang (12%),
kelas 3 sebanyak 2 orang (6%), kelas 4 sebanyak 3 orang (9%), kelas 5
sebanyak 4 orang (12%), dan kelas 6 sebanyak 21 orang (61%). Berdasarkan
data tersebut, dikalangan siswa yang sedang duduk di bangkusekolah dasar
yang banyak menggunakan aplikasi Mobile Learning yaitu siswa kelas 6
yaitu siswa tingkat akhir dibandingkan dengan siswa kelas 1,3, dan 4.
4. Tingkat kelas SMP
Berdasarkan Gambar 4.4 responden kelas 7 sebanyak 18 orang (33%),
kelas 8 sebanyak 10 orang (20%), dan kelas 9 sebanyak 47 orang
(47%).Berdasarkan data tersebut, dikalangan siswa yang sedang duduk di
bangku sekolah menengah pertama, siswa yang banyak menggunakan
aplikasi mobile leaning yaitu siswa kelas 9 yaitu siswa tingkat akhir
dibandingkan siswa kelas 7 dan 8.
5. Tingkat kelas SMA
Berdasarkan Gambar 4.5 responden kelas 10 sebanyak 40 orang (19%),
kelas 11 sebanyak 60 orang (29%), dan kelas 12 sebanyak 107 orang (52%).
dikalangan siswa yang sedang duduk di bangku sekolah menengah atas,
73
siswa yang banyak menggunakan aplikasi mobile leaning yaitu siswa kelas
12 yaitu siswa tingkat akhir dibandingkan siswa kelas 10 dan 11.
6. Jenis Sekolah
Berdasarkan Gambar 4.6 responden jenis sekolah negeri sebanyak 232
(74%), dan swasta sebanyak 82 (26%). Alasan peneliti menggunakan
pertanyaan ini karena ingin mengetahui apakah jenis sekolah
mempengaruhi pengguna dalam menggunakan aplikasi mobile learning.
Berdasarkan data tersebut yang menggunakan aplikasi Mobile Learning
tidak hanya dari sekolah yang negeri akan tetapi juga dari sekolah swasta.
Namun, yang lebih banyak menggunakan aplikasi.
7. Pekerjaan Ayah
Berdasarkan Gambar 4.7 responden sebagian besar memiliki ayah
berprofesi pegawai swasta sebanyak 105 (33%), Wirausaha sebanyak 58
orang (18%), PNS/ASN/TNI/POLRI sebanyak 47 orang (14%),
Guru/Dosen sebanyak 64 orang (20%), Pedagang sebanyak 14 orang (4%),
petani sebanyak 15 orang (5%), Wiraswasta sebanyak 7 orang (2%), tidak
bekerja sebanyak 3 orang (2%), dan Pensiunan sebanyak 3 orang (2%).
Alasan peneliti menggunakan pertanyaan ini karena ingin mengetahui
apakah pekerjaan orang tua dengan berpenghasilan sesuai profesi masing-
masing mempengaruhi pengguna dalam menggunakan aplikasi mobile
learning. Berdasarkan data tersebut tidak hanya memiliki ayah yang
berpenghasilan tinggi dapat menjadi pengguna aplikasi Mobile Learning
74
akan tetapi dengan berpenghasilan menengah juga dapat menjadi pengguna
aplikasi mobile learning.
8. Pekerjaan Ibu
Berdasarkan Gambar 4.8 responden sebagian besar memiliki ibu
bekerja sebagai Ibu rumah tangga sebanyak 202 (71%),
PNS/ASN/TNI/POLRI sebanyak 31 orang (9%), Guru/Dosen sebanyak 24
orang (5%), pegawai swasta sebanyak 28 (7%), Wirausaha sebanyak 17
orang (4%), pedagang sebanyak 11 orang (2%), petani sebanyak 2 orang
(1%), dan pensiunan sebanyak 1 orang (1%). . Berdasarkan data tersebut
tidak hanya memiliki ibu yang berpenghasilan dapat menjadi pengguna
aplikasi Mobile Learning akan tetapi dengan memiliki ibu yang didominasi
hanya sebagai ibu rumah tangga yang dapat dikatakan tidak berpenghasilan
dapat menjadi pengguna aplikasi mobile learning.
9. Asal Kota
Berdasarkan Gambar 4.9 Sebagian responden berasal dari kota Jakarta
sebanyak 106 orang (34%), Bogor sebanyak 36 orang (11%), Depok 46
orang (15%), Tangerang sebanyak 79 orang (25%), da Bekasi sebanyak 49
orang (15%). Berdasarkan data tersebut, peneliti berpendapat bahwa
penduduk Jakarta lebih banyak dibandingkan kota Bogor, Depok,
Tangerang, dan Bekasi sehingga responden didominasi oleh pengguna
aplikasi yang berdomisili Jakarta.
10. Jenis Tempat Tinggal
Berdasarkan Gambar 4.10 sebagian besar Responden jenis tempat
tinggal perumahan sebanyak 190 orang (160%), kampung 120 (38%),
75
Asrama/perumahan dinas 3 orang (1%), dan Kavling sebanyak 3 orang
(1%). Berdasarkan data tersebut, peneliti berpendapat bahwa pengguna
didominasi yang berjenis tempat tinggal perumahan dibandingkan
kampung, asrama, dan rumah kavling.
11. Jenis Jaringan Internet
Berdasarkan Gambar 4.11 responden sebagian besar berjenis jaringan
internet paket data sebanyak 201 orang (64%), dan berlangganan bulanan
sebanyak 115 orang (36% ). Berdasarkan data tersebut, pengguna
didominasi jenis jaringan paket yang digunakanan adalah paket data
dibandingkan dengan berlangganan bulanan.
12. Durasi penggunaan internet dalam sehari
Berdasarkan Gambar 4.12 responden yang menggunakan internet
durasi <1 jam sebanyak 4 orang (1%), 1-2 jam sebanyak 32 orang (10%), 3
jam sebanyak 35 orang (11%), 3-6 jam sebanyak 92 orang (29%), dan >6
jam sebanyak 153 orang (48%). Berdasarkan data tersebut, tingkat durasi
pengguna dalam menggunakan internet sangat cukup tinggi, dibuktikan
dengan banyak responden yang menggunakan internet dalam sehari >6 jam.
13. Intensitas menggunakan aplikasi Mobile Learning dalam sehari
Berdasarkan Gambar 4.13 responden menggunakan aplikasi Mobile
Learning 1 kali dalam sehari sebanyak 61 orang (19%), 2 kali sehari
sebanyak 85 orang (27%), 3 kali sehari sebanyak 77 orang (25%), 4 kali
sehari sebanyak 23 orang (7%), dan >5 kali sebanyak 70 orang (22%).
Berdasarkan data tersebut, peneliti berpendapat bahwa tingkat intensitas
76
pengguna menggunakan aplikasi Mobile Learning dalam sehari sangat
rendah. Hal ini dibuktikan dengan jawaban responden yang banyak
menjawab menggunakan aplikasi dalam sehari hanya 2 kali.
14. Aplikasi Mobile Learning yang digunakan
Berdasarkan Gambar 4.14 sebagian responden pengguna aplikasi
Mobile Learning Ruangguru sebanyak 149 orang (47%), Zenius sebanyak
129 (41%), Quipper sebanyak 28 orang (9%), Pahamify sebanyak 9 orang
(2%), dan Nuadu sebanyak 1 orang (1%). Berdasarkan data tersebut
pengguna Mobile Learning didominasi oleh pengguna aplikasi Ruangguru
ini juga terbukti bahwa ruanggguru platform belajar pertama di Indonesia
dibandingkan platform belajar lain.
15. Lama pengalaman sebagai pengguna mobile learning
Berdasarkan Gambar 4.15 responden berpengalaman sebagai
pengguna Mobile Learning <6 bulan sebanyak 122 orang (39%), 6 bulan –
1 tahun sebanyak 119 orang (37%), 1-2 tahun sebanyak 48 orang (15%), 2-
3 tahun sebanyak 18 orang (6%), >3 tahun sebanyak 9 orang (3%).
Berdasarkan data tersebut, peneliti berpendapat banyak pengguna baru
dalam menggunakan aplikasi mobile learning. Ini dibuktikan dengan
banyaknya responden menjawab <6 bulan lama pengalaman sebagai
pengguna mobile learning.
16. Jenis Konten Terpopuler
Berdasarkan Gambar 4.16 sebagian Besar Responden memilih jenis
konten video sebanyak 236 orang (75%), Teks sebanyak 57 orang (18%),
77
Gambar sebanyak 20 orang (6%), dan Audio sebanyak 3 orang (1%).
Berdasarkan data tersebut, peneliti berpendapat bahwa konten video lebih
digemari oleh pengguna dibandingkan dengan jenis konten lainnya.
17. Materi Pelajaran yang sering dilihat
Berdasarkan Gambar 4.17 responden memilih mata pelajaran yang sering
dlihat Bahasa Indonesia sebanyak 113 orang (36%), Bahasa Inggris
sebanyak 92 orang (29%), Matematika sebanyak 238 orang (75%), IPA
sebanyak 156 orang (49%), dan IPS sebanyak 69 orang (21%). Berdasarkan
data tersebut, peneliti berpendapat materi yang berhubungan dengan angka
yang banyak sering dilihat oleh pengguna sehingga lebih didominasi materi
pelajaran yan sering dilihat adalah materi pelajaran yang membahas soal
matematika.
18. Kursus Offline di luar sekolah
Berdasarkan Gambar 4.18 responden sebagian besar yang tidak
mengikuti kursus offline di luar sekolah sebanyak 211 orang (67%), dan
yang mengikuti kursus offline di luar sekolah sebanyak 105 orang (33%).
Berdasarkan data tersebut, pengguna yang sudah menggunakan aplikasi
Mobile Learning banyak yang tidak mengikuti kursus offline di luar
sekolah.
19. Penilaian keberhasilan Aplikasi
Berdasarkan Gambar 4.19 sebagian besar responden menyatakan baik
sebanyak 131 orang (41%), Sangat baik sebanyak 104 orang (33%), Cukup
baik sebanyak 74 orang (23%), dan tidak Tahu sebanyak 6 orang (2%).
78
Berdasarkan data tersebut, dalam penilaian keberhasilan terhadap aplikasi
Mobile Learning sudah dikatakan baik. Hal ini dibuktikan banyaknya
responden memberikan penilaian baik terhadap keberhasilan aplikasi
mobile learning.
79
4.3 Analisis Model Pengukuran
4.3.1 Hasil Analisis pengukuran
Analisis pengukuran model (Measuremet model) dalam pengukuran ini
dilakukan empat tahap pengujian. Empat pengujian yaitu individual indicator
reliability, internal consistency reliability, average variance extracted, dan
discriminan validity. Berikut adalah penjabaran dari keempat hasil pengujian
tersebut.
1. Individual indicator reliability
Tahap pengujian dilakukan dengan melihat nilai dari outer loading.
Nilai outer loading tersebut menunjukkan besarnya kolerasi antara tiap item
pengukuran atau indikator dengan konstruknya. Nilai yang dikatakan ideal
adalah di atas 0,7. Berdasarkan hal tersebut, pada table 4.6 menunjukkan
hasil outer loading serta dilakukannya penghapusan tiga indikator yang
memiliki nilai dibawah ambang 0,7, terdapat tiga indikator yang perlu
dihapus yaitu SQ5, SVQ3, dan US4. Hasil analisis tersebut dapat dilihat
pada Tabel 4.6.
Tabel 4. 6 Outer Loading Awal
CO IQ NB SQ SU SVQ UM US
CO1 0,885
CO2 0,849
CO3 0,880
IQ1 0,744
IQ2 0,813
IQ3 0,791
IQ4 0,844
IQ5 0,839
80
NB1 0,849
NB2 0,881
CO IQ NB SQ SU SVQ UM US
NB3 0,835
NB4 0,817
SQ1 0,803
SQ2 0,722
SQ3 0,784
SQ4 0,822
SQ5 0,512
SU1 0,860
SU2 0,814
SU3 0,729
SU4 0,848
SVQ1 0,773
SVQ2 0,850
SVQ3 0,663
UM1 0,879
UM2 0,851
UM3 0,876
US1 0,869
US2 0,893
US3 0,904
US4 0,655
Setelah dilakukan penghapusan indikator selanjutnya melakukan
pengujian kembali untuk mengetauhi semua nilai outer loading di atas 0,7,
sehinngga menunjukkan hasil outer loading sudah valid dan dapat
melakukan pengujian berikutnya. Pada Tabel 4.7 menunjukkan hasil outer
loading yang sudah valid.
Tabel 4. 7 Outer Loading yang sudah valid
CO IQ NB SQ SU SVQ UM US
CO1 0,885
CO2 0,849
CO3 0,880
IQ1 0,743
81
IQ2 0,813
IQ3 0,790
CO IQ NB SQ SU SVQ UM US
IQ4 0,844
IQ5 0,840
NB1 0,850
NB2 0,882
NB3 0,834
NB4 0,816
SQ1 0,816
SQ2 0,705
SQ3 0,795
SQ4 0,834
SU1 0,861
SU2 0,814
SU3 0,729
SU4 0,847
SVQ1 0,853
SVQ2 0,885
UM1 0,879
UM2 0,849
UM3 0,876
US1 0,906
US2 0,916
US3 0,907
2. Internal Consistency Realibility
Pengujian pada tahap ini dengan melihat hasil composite reability (CR),
NIlai CR untuk ambang batas yang digunakan adalah di atas 0,7. Nilai CR
dapat dilihat pada Tabel 4.8 dan diketahui bahwa nilai CR dari semua
variabel yang digunakan sudah memenuhi nilai ambang batas yaitu 0,7,
sehingga memenuhi syarat dan valid untuk digunakan dalam model
penelitian ini.
82
Tabel 4. 8 Composite Reability
Composite Reability
CO 0,905
IQ 0,903
NB 0,909
SQ 0,868
SU 0,887
SVQ 0,860
UM 0,902
US 0,935
3. Average Variance Extracted
Pengujian selanjutnya dengan melihat niai AVE, pada tahap ini menjelaskan
besaran varian atau keragaman variabel manifest (indikator) yang
terkandung oleh variabel laten (konstruk). Nilai minimal AVE adalah 0,5
yang menunjukkan bahwa convergent validity yang baik. Hasil uji AVE
dapat dilihat pada Tabel 4.9 yang menunjukkan bahwa nilai AVE pada
setiap variabel telah berada di atas ambang batas 0,5 sehingga semua nilai
AVE dapat diterima.
Tabel 4. 9 Average Variance Extracted
Average Variance Extracted
CO 0,760
IQ 0,651
NB 0,715
SQ 0,623
SU 0,663
SVQ 0,755
UM 0,754
83
US 0,828
4. Discriminant validity
Pada tahap ini dilakukan dengan dua tahap pemeriksaan nilai cross loading,
pada tahap pertama dilakukan dengan membandingkan nilai cross loading
antara indikator dan cross loading Fornell-Lacker’s. Indikator dengan
variabelnya harus lebih tinggi dari korelasi dengan variabel blok lainnya.
Nilai cross loading pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.10.
Berdasarkan Tabel tersebut dapat dilihat bahwa nilai cross loading pada
indikator terhadap variabelnya lebih tinggi jika dibandingkan dengan nilai
cross loading pada variabel lainnya.
Tabel 4. 10 cross loading
CO IQ NB SQ SU SVQ UM US
CO1 0,885 0,707 0,499 0,640 0,629 0,490 0,590 0,622
CO2 0,849 0,617 0,384 0,549 0,524 0,512 0,482 0,540
CO3 0,880 0,673 0,482 0,571 0,574 0,501 0,552 0,584
IQ1 0,613 0,743 0,369 0,535 0,426 0,430 0,473 0,453
IQ2 0,583 0,813 0,486 0,566 0,549 0,437 0,542 0,582
IQ3 0,599 0,790 0,463 0,536 0,504 0,489 0,562 0,574
IQ4 0,631 0,844 0,502 0,572 0,576 0,516 0,556 0,588
IQ5 0,669 0,840 0,555 0,605 0,591 0,546 0,584 0,584
NB1 0,450 0,509 0,850 0,415 0,482 0,357 0,594 0,503
NB2 0,518 0,608 0,882 0,497 0,580 0,484 0,631 0,615
NB3 0,393 0,428 0,834 0,352 0,441 0,434 0,504 0,414
NB4 0,399 0,437 0,816 0,361 0,437 0,426 0,525 0,448
SQ1 0,540 0,522 0,318 0,816 0,540 0,448 0,445 0,516
SQ2 0,496 0,452 0,354 0,705 0,433 0,443 0,343 0,391
SQ3 0,509 0,563 0,408 0,795 0,602 0,391 0,525 0,596
SQ4 0,587 0,643 0,447 0,834 0,555 0,455 0,497 0,628
SU1 0,607 0,575 0,494 0,594 0,861 0,444 0,598 0,692
SU2 0,548 0,575 0,401 0,595 0,814 0,455 0,562 0,590
84
SU3 0,423 0,393 0,405 0,470 0,729 0,278 0,518 0,547
SU4 0,565 0,586 0,569 0,557 0,847 0,457 0,704 0,696
SVQ1 0,477 0,478 0,367 0,423 0,426 0,853 0,484 0,404
CO IQ NB SQ SU SVQ UM US
SVQ2 0,518 0,563 0,500 0,519 0,455 0,885 0,541 0,476
UM1 0,599 0,648 0,552 0,561 0,720 0,561 0,879 0,730
UM2 0,500 0,526 0,574 0,466 0,601 0,450 0,849 0,621
UM3 0,523 0,580 0,622 0,488 0,593 0,525 0,876 0,615
US1 0,589 0,623 0,489 0,646 0,681 0,428 0,636 0,906
US2 0,613 0,631 0,556 0,583 0,730 0,457 0,719 0,916
US3 0,625 0,636 0,570 0,648 0,716 0,501 0,703 0,907
Pada Tabel di atas memperlihatkan bahwa semua nilai cross loading indikator
dengan variabel lebih tinggi dari variabel blok lain. Selanjutnya pengujian tahap
kedua yaitu dengan melihat nilai Fornell-Larcker Criterion dimana
membandingkan nilai AVE dengan kuadrat nilai kolerasi antar variabel. Nilai akar
AVE harus lebih tinggi daripada kolerasi antara variabel dengan variabel lainnya.
Nilai Fornell-Larcker criterion pada penelitian dapat dilihat pada Tabel 4.11.
Tabel 4. 11 Fornell-Larcker
CO IQ NB SQ SU SVQ UM US
CO 0,872
IQ 0,766 0,807
NB 0,525 0,593 0,846
SQ 0,675 0,698 0,486 0,789
SU 0,663 0,660 0,579 0,682 0,814
SVQ 0,574 0,601 0,503 0,545 0,508 0,869
UM 0,624 0,675 0,671 0,583 0,736 0,591 0,868
US 0,670 0,693 0,593 0,688 0,780 0,509 0,755 0,910
Berdasarkan Tabel tersebut diketahui bahwa nilai AVE lebih tinggi daripada
korelasi antara variabel dengan variabel lainnya. Sehingga berdasarkan hasil
85
pemeriksaan dua tahap cross loading disimpulkan bahwa sudah tidak ditemukan
masalah dalam pengujian dicriminant validity.
Dari keempat pengujian yang dilakukan, dapat diketahui bahwa keempat
pengujian tersebut sudah memenuhi standar. Hal tersebut membuktikan bahwa
model yang digunakan dalam penelitian ini telah memiliki karakteristik yang baik
sesuai dengan ketetapan dalam setiap pengujian. Secara ringkas, hasil dari
pengukuran yang telah dilakukan pada outer model dapat dilihat pada Tabel 4.12.
Tabel 4. 12 Ringkasan Analisis Model pengukuran
VAR IND OL Cross loading
CR AVE CO IQ NB SQ SU SVQ UM US
CO
CO1 0,885 0,885 0,707 0,499 0,640 0,629 0,490 0,590 0,622
0,905 0,760 CO2 0,849 0,849 0,617 0,384 0,549 0,524 0,512 0,482 0,540
CO3 0,880 0,880 0,673 0,482 0,571 0,574 0,501 0,552 0,584
IQ
IQ1 0,743 0,613 0,743 0,369 0,535 0,426 0,430 0,473 0,453
0,903 0,651
IQ2 0,813 0,583 0,813 0,486 0,566 0,549 0,437 0,542 0,582
IQ3 0,790 0,599 0,790 0,463 0,536 0,504 0,489 0,562 0,574
IQ4 0,844 0,631 0,844 0,502 0,572 0,576 0,516 0,556 0,588
IQ5 0,840 0,669 0,840 0,555 0,605 0,591 0,546 0,584 0,584
NB NB1 0,850 0,450 0,509 0,850 0,415 0,482 0,357 0,594 0,503
0,909 0,715 NB2 0,882 0,518 0,608 0,882 0,497 0,580 0,484 0,631 0,615
NB3 0,834 0,393 0,428 0,834 0,352 0,441 0,434 0,504 0,414
NB4 0,816 0,399 0,437 0,816 0,361 0,437 0,426 0,525 0,448
SQ
SQ1 0,816 0,540 0,522 0,318 0,816 0,540 0,448 0,445 0,516
0,868 0,623 SQ2 0,705 0,496 0,452 0,354 0,705 0,433 0,443 0,343 0,391
SQ3 0,795 0,509 0,563 0,408 0,795 0,602 0,391 0,525 0,596
SQ4 0,834 0,587 0,643 0,447 0,834 0,555 0,455 0,497 0,628
SU
SU1 0,861 0,607 0,575 0,494 0,594 0,861 0,444 0,598 0,692
0.887 0,663 SU2 0,814 0,548 0,575 0,401 0,595 0,814 0,455 0,562 0,590
SU3 0,729 0,423 0,393 0,405 0,470 0,729 0,278 0,518 0,547
SU4 0,847 0,565 0,586 0,569 0,557 0,847 0,457 0,704 0,696
SVQ SVQ1 0,853 0,477 0,478 0,367 0,423 0,426 0,853 0,484 0,404
0,860 0,755 SVQ2 0,885 0,518 0,563 0,500 0,519 0,455 0,885 0,541 0,476
UM
UM1 0,879 0,599 0,648 0,552 0,561 0,720 0,561 0,879 0,730
0,902 0,754 UM2 0,849 0,500 0,526 0,574 0,466 0,601 0,450 0,849 0,621
UM3 0,876 0,523 0,580 0,622 0,488 0,593 0,525 0,876 0,615
86
US
US1 0,906 0,589 0,623 0,489 0,646 0,681 0,428 0,636 0,906
0,935 0,828 US2 0,916 0,613 0,631 0,556 0,583 0,730 0,457 0,719 0,916
US3 0,907 0,625 0,636 0,570 0,648 0,716 0,501 0,703 0,907
4.3.2 Interpretasi Hasil Analisis Model Pengukuran
Dari analisi pengukuran model, berikut hasil dari pengukuran model
tersebut.
1. Terdapat tiga indikator yang perlu dihapus yaitu SQ5, SVQ3, dan
US4. Penghapusan indikator karena nilai outer loading indikator-
indikator tersebut berada di bawah 0,7 dimana nilai tersebut
dikatakan tidak ideal sehingga perlu dilakukannya pengahapusan
terhadap tiga indikator tersebut.
2. Setelah dilakukan penghapusan pengujian pada penelitian ini layak
dilanjutkan ke analisis model struktur (inner model) karena
pengukuran (outer model) pada penelitian telah memenuhi syarat.
87
4.4 Analisis Model Struktural
4.4.1 Hasil Analisis Struktur Model
Pada analisis struktur model dilakukan dengan enam tahap pengujian,
yaitu melihat nilai path coefficient, coefficient of determinatif, t-test, effect size,
predictive relevance, dan relative impact. Berikut dapat dilihat penjabaran dari
setiap pengujian yang dilakukan.
1. Path Coefficient (β)
Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai pada jalur (Path). Nilai
path coefficient memiliki ambang batas di atas 0.1 yang artinya memiliki
pengaruh terhadap model dalam penelitian. Dari hasil pengujian terdapat 5
dari 18 jalur yang tidak signifikan, yaitu SQ->UM, SVQ->SU, SVQ->US,
CO->UM, CO->US. yang memiliki nilai di bawah 0,1. Artinya, jalur
tersebut tidak memiliki pengaruh yang signifikan. Berikut hasil path
coefficient yang dapat dilihat pada Tabel 4.1
Tabel 4. 13 Path Coefficient
Hipotesis Jalur (β) Keterangan
HI SQ->SU 0,349 Signifikan
H2 SQ->UM -0,112 Tidak Signifikan
H3 SQ->US 0,161 Signifikan
H4 IQ->SU 0,192 Signifikan
H5 IQ->UM 0,171 Signifikan
H6 IQ->US 0,183 Signifikan
H7 SVQ->SU 0,062 Tidak Signifikan
H8 SVQ->UM 0,205 Signifikan
H9 SVQ->US 0,013 Tidak Signifikan
H10 CO->SU 0,245 Signifikan
H11 CO->UM -0,002 Tidak Signifikan
88
H12 CO->US 0,095 Tidak Signifikan
H13 SU->NB 0,118 Signifikan
H14 SU->UM 0,308 Signifikan
H15 SU->US 0,480 Signifikan
H16 US->UM 0,371 Signifikan
H17 US->NB 0,440 Signifikan
H18 UM->NB 0,477 Signifikan
90
2. Coefficient of Determination
Pada pengujia ini nilai menggambarkan tingkat variasi perubahan
variabel independen terhadap variabel dependen. Batasan nilai dapat
diklasifikasikan menjadi tiga yaitu 0,67 sebagai akurat, 0,33 sebagai
moderat, dan 0,19 sebagai tingkat varian yang lemah. Nilai dapat dilihat
pada table 4.14.
Tabel 4. 14 Coefficient of Determination
Variabel R Square Keterangan
SU 0,558 Moderat
US 0,682 Akurat
UM 0,678 Akurat
NB 0,472 Moderat
3. T-test/ T-Statistics
pada pengujian t-test dilakukan dengan mode boostraping dengan
uji two-tailed dimana tingkah signifikan yang digunakan adalah 5% dimana
nilai t-test harus lebih besar dari 1,96. Terdapat cara lain untuk menentukan
tingkat signifikan yaitu dengan melihat p value yaitu tingkat signifikan 10%
(p value < 0,1), 5% (p value < 0,05), dan 1% (p value < 0,01). Berdasarkan
table 4.15 diketahui bahwa terdapat 6 dari 18 hipotesis yang ditolak karena
memiliki t-test di bawah 1,96. Hipotesis tersebut diantaranya adalah SQ-
>UM, SVQ->SU, SVQ->US, CO->UM, CO->US, dan SU->NB.
91
Tabel 4. 15 Hasil Uji T-test
Hipotesis Jalur T-test P Values Keterangan
HI SQ->SU 5,538 0,000 Diterima
H2 SQ->UM 1,901 0,058 Ditolak
H3 SQ->US 2,902 0,004 Diterima
H4 IQ->SU 1,964 0,050 Diterima
H5 IQ->UM 2,501 0,018 Diterima
H6 IQ->US 2,594 0,013 Diterima
H7 SVQ->SU 0,965 0,335 Ditolak
H8 SVQ->UM 4,142 0,000 Diterima
H9 SVQ->US 0,236 0,000 Ditolak
H10 CO->SU 3,123 0,814 Diterima
H11 CO->UM 0,027 0,002 Ditolak
H12 CO->US 1,454 0,979 Ditolak
H13 SU->NB 1,521 0,129 Ditolak
H14 SU->UM 5,083 0,000 Diterima
H15 SU->US 8,165 0,000 Diterima
H16 US->UM 6,291 0,046 Diterima
H17 US->NB 1,998 0,000 Diterima
H18 UM->NB 5,010 0,000 Diterima
92
Gambar 4. 21 Hasil Uji T-test
4. Effect size ()
Pada tahap pengujian ini, menghitung nilai () untuk memprediksi
pengaruh variabel tertentu terhadap variabel lainnya dalam struktur model.
Ambang batas Nilai effect size memiliki sekitar 0,02 untuk pengaruh kecil,
0,15 untuk pengaruh menengah, dan 0,45 untuk pengaruh besar.
Berdasarkan Tabel 4.16 dapat diketahui bahwa hipotesis SU->US dan UM
-> NB memiliki nilai effect size yang besar yaitu 0,315 dan 0,155
menandakan bahwa hipotesis ini memiliki pengaruh yang menengah
93
terhadap struktur model. Sedangkan 16 hipotesis lain memiliki pengaruh
kecil. Berikut Tabel 4.16 memperlihatkan hasil perhitungan effect size.
Tabel 4. 16 Hasil Effect size
Hipotesis Jalur -in -ex ∑ Keterangan
HI SQ->SU 0,558 0,503 0,124 Kecil
H2 SQ->UM 0,678 0,673 0,015 Kecil
H3 SQ->US 0,682 0,672 0,031 Kecil
H4 IQ->SU 0,558 0,545 0,029 Kecil
H5 IQ->UM 0,678 0,669 0,027 Kecil
H6 IQ->US 0,682 0,671 0,034 Kecil
H7 SVQ->SU 0,558 0,556 0,004 Kecil
H8 SVQ->UM 0,678 0,654 0,074 Kecil
H9 SVQ->US 0,682 0,682 0,000 Kecil
H10 CO->SU 0,558 0,536 0,049 Kecil
H11 CO->UM 0,678 0,678 0,000 Kecil
H12 CO->US 0,682 0,679 0,009 Kecil
H13 SU->NB 0,472 0,467 0,009 Kecil
H14 SU->UM 0,678 0,646 0,099 Kecil
H15 SU->US 0,682 0,581 0,317 Menengah
H16 US->UM 0,678 0,634 0,136 Kecil
H17 US->NB 0,472 0,465 0,013 Kecil
H18 UM->NB 0,472 0,390 0,155 Menengah
94
5. Predictive Relevance ()
Pada tahap Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan metode
blindfolding guna memberikan bahwa variabel tertentu yang digunakan
pada dalam model memiliki keterkaitan prediktif (predictive relevance)
dengan variabel lainnya. memiliki nilai ambang batas di atas nol.
Berdasarkan hasil uji predictive relevance pada Tabel 4.17 diketahui bahwa
keempat variabel dependen memiliki nilai di atas nol, sehingga dapat
disimpulkan bahwa seluruh nilai yang dihasilkan telah memenuhi ambang
batas yang ditentukan.
Tabel 4. 17 Predictive Relevance
Variabel Keterangan
SU 0,361 Predictive Relevance
US 0,550 Predictive Relevance
UM 0,498 Predictive Relevance
NB 0,325 Predictive Relevance
6. Relative Impact ()
Pada tahap pengujian ini, menghitung nilai () untuk mengukur
relative pengaruh dari sebuah keterkaitan prediktif suatu variabel dengan
variabel lainnya. nilai memiliki nilai ambang batas 0,02 untuk pengaruh
kecil, 0,15 untuk pengaruh menengah dan 0,35 untuk pengaruh besar.
Berdasarkan Tabel4.18 dapat diketahui bahwa hanya satu hipotesis yang
memiliki nilai q² yang tergolong menengah yaitu SU->US sebesar 0,182
sementara 17 hipotesis lainnya memiliki nilai q² yang tergolong kecil.
Berikut Tabel 4.18 memperlihatkan hasil perhitungan Relative Impact.
95
Tabel 4. 18 Relative Impact
Hipotesis Jalur -in -ex ∑ Keterangan
HI SQ->SU 0,361 0,326 0,054 Kecil
H2 SQ->UM 0,498 0,496 0,003 Tidak
Berpengaruh
H3 SQ->US 0,550 0,498 0,115 Kecil
H4 IQ->SU 0,361 0,354 0,010 Kecil
H5 IQ->UM 0,498 0,492 0,011 Kecil
H6 IQ->US 0,550 0,543 0,015 Kecil
H7 SVQ->SU 0,361 0,361 0,000 Tidak
Berpengaruh
H8 SVQ->UM 0,498 0,481 0,033 Kecil
H9 SVQ->US 0,550 0,551 -0,001 Tidak
Berpengaruh
H10 CO->SU 0,361 0,349 0,018 Kecil
H11 CO->UM 0,498 0,500 -0,003 Tidak
Berpengaruh
H12 CO->US 0,550 0,551 -0,002 Tidak
Berpengaruh
H13 SU->NB 0,325 0,323 0,002 Tidak
Berpengaruh
H14 SU->UM 0,498 0,474 0,047 Kecil
H15 SU->US 0,550 0,468 0,182 Menengah
H16 US->UM 0,498 0,465 0,065 Kecil
H17 US->NB 0,325 0,325 0,000 Kecil
H18 UM->NB 0,325 0,266 0,087 Kecil
96
Hasil analisis struktur model yang telah dilakukan, secara ringkasan dapat dilihat pada Tabel 4.19
Tabel 4. 19 Ringkasan Hasil Struktur Model
Hipotesis (β)
T-
test
(β) T-test
Analisis
Hip Jalur -in -ex ∑ -in -ex ∑
HI SQ->SU 0,3
49 5,538 0,558 0,558 0,503 0,124 0,361 0,361 0,326 0,054 Signifikan Diterima Moderat Kecil PR Kecil
H2 SQ->UM
-
0,1
12
1,910 0,678 0,678 0,673 0,015 0,498 0,498 0,496 0,003 Tidak
Signifikan Ditolak Akurat Kecil PR
Tidak
Berpengar
uh
H3 SQ->US 0,1
61 2,902 0,682 0,682 0,672 0,031 0,550 0,550 0,498 0,115 Signifikan Diterima Akurat Kecil PR Kecil
H4 IQ->SU 0,1
92 1,964 0,558 0,558 0,545 0,029 0,361 0,361 0,354 0,010 Signifikan Diterima Moderat Kecil PR Kecil
H5 IQ->UM 0,1
71 2,375 0,678 0,678 0,669 0,027 0,498 0,498 0,492 0,011 Signifikan Diterima Akurat Kecil PR Kecil
H6 IQ->US 0,1
83 2,594 0,682 0,682 0,671 0,034 0,550 0,550 0,543 0,015 Signifikan Diterima Akurat Kecil PR Kecil
H7 SVQ-
>SU
0,0
62 2,501 0,558 0,558 0,556 0,004 0,361 0,361 0,361 0,000
Tidak
Signifikan Ditolak Moderat Kecil PR
Tidak
Berpengar
uh
H8 SVQ-
>UM
0,2
05 4,245 0,678 0,678 0,654 0,074 0,498 0,498 0,481 0,033 Signifikan Diterima Akurat Kecil PR Kecil
H9 SVQ-
>US
0,0
13 0,965 0,682 0,682 0,682 0,000 0,550 0,550 0,551
-
0,001
Tidak
Signifikan Ditolak Akurat Kecil PR
Tidak
Berpengar
uh
97
H10 CO->SU 0,2
45 4,142 0,558 0,558 0,536 0,049 0,361 0,361 0,349 0,018 Signifikan Diterima Moderat Kecil PR Kecil
H11 CO->UM
-
0,0
02
0,236 0,678 0,678 0,678 0,000 0,498 0,498 0,500 -
0,003
Tidak
Signifikan Ditolak Akurat Kecil PR
Tidak
Berpengar
uh
H12 CO->US 0,0
95 1,454 0,682 0,682 0,679 0,009 0,550 0,550 0,551
-
0,002
Tidak
Signifikan Ditolak Akurat Kecil PR
Tidak
Berpengar
uh
H13 SU->NB 0,1
18 1,521 0,558 0,472 0,467 0,009 0,325 0,325 0,323 0,002 Signifikan Ditolak Moderat Kecil PR
Tidak
Berpengar
uh
H14 SU->UM 0,3
08 5,083 0,678 0,678 0,646 0,099 0,498 0,498 0,474 0,047 Signifikan Diterima Akurat Kecil PR Kecil
H15 SU->US 0,4
80 8,165 0,682 0,682 0,581 0,317 0,550 0,550 0,468 0,182 Signifikan Diterima Akurat Menengah PR Menengah
H16 US->UM 0,3
71 6,291 0,678 0,678 0,634 0,136 0,498 0,498 0,465 0,065 Signifikan Diterima Akurat Kecil PR Kecil
H17 US->NB 0,4
40 1,998 0,558 0,472 0,465 0,013 0,325 0,325 0,325 0,000 Signifikan Diterima Moderat Kecil PR Kecil
H18 UM->NB 0,4
77 5,010 0,558 0,472 0,390 0,155 0,325 0,325 0,266 0,087 Signifikan Diterima Moderat Menengah PR Kecil
98
4.4.2 Interpretasi Hasil Analisis Struktur model
Bagian ini memaparkan interpretasi dan hasil diskusi berdasarkan
enam pengujian dalam analisis struktur model , berikut adalah pemaparan
dari hipotesis yang telah dirumuskan sebelumnya :
H1 : Apakah System Quality (SQ) berpengaruh signifikan terhadap
system use (SU) ?
Berdasarkan hasil analisis struktur model, pengujian t-test yang didapatkan
adalah 5,538 menunjukkan bahwa H1 diterima yang berarti kualitas sistem
memiliki pengaruh terhadap penggunaan sistem dimana hal ini didukung
oleh nilai path coefficient 0,349 yang berarti SQ memiliki pengaruh
signifikan terhadap SU. Selain itu, berdasarkan pengujian didapatkan nilai
0,124 dan didapatkan nilai 0,04 yang berarti pengaruh SQ terhadap SU
adalah kecil. Hal ini sejalan dengan pendapat Poluan et al. (2014) bahwa
kualitas sistem mempengaruhi penggunaan sistem. Peneliti berpendapat
bahwa hal ini sesuai dengan kenyataan yang ada, misalnya aplikasi jarang
mengalami error serta aplikasi dapat dengan mudah di akses. Hal ini
memberikan pengaruh yang signifikan terhadap pengguna dalam
menggunakan aplikasi mobile learning.
H2 : Apakah System Quality (SQ) berpengaruh signifikan terhadap
User Motivation (UM) ?
Berdasarkan hasil analisis struktur model, pengujian t-test yang didapatkan
adalah 1,910 menunjukkan bahwa H2 ditolak yang berarti kualitas sistem
99
tidak memiliki pengaruh terhadap motivasi pengguna dimana hal ini
didukung oleh nilai path coefficient -0,122 yang berarti SQ tidak memiliki
pengaruh signifikan terhadap UM. Selain itu, berdasarkan pengujian
didapatkan nilai 0,015 dan didapatkan nilai 0,003 yang berarti pengaruh SQ
terhadap US adalah kecil dan tidak berpengaruh. Hal ini tidak sejalan
dengan pendapat (Putri & Adhiani, 2016) bahwa kualitas sistem
mempengaruhi motivasi pengguna. Peneliti berpendapat bahwa layanan
sistem yang disediakan aplikasi tidak dapat meningkatkan motivasi
pengguna secara langsung melainkan dimediasi oleh IQ dan SVQ.
H3 : Apakah System Quality (SQ) berpengaruh signifikan terhadap
User Satisfaction (US) ?
Berdasarkan hasil analisis struktur model, pengujian t-test yang didapatkan
adalah 2,901 menunjukkan bahwa H3 diterima yang berarti kualitas sistem
memiliki pengaruh terhadap kepuasan pengguna dimana hal ini didukung
oleh nilai path coefficient 0,161 yang berarti SQ memiliki pengaruh
signifikan terhadap US. Selain itu, berdasarkan pengujian didapatkan nilai
0,031 dan didapatkan nilai 0,115 yang berarti pengaruh SQ terhadap US
adalah kecil. Hal ini sejalan dengan pendapat Poluan et al. (2014) bahwa
kualitas sistem mempengaruhi kepuasan pengguna. Peneliti beranggapan
bahwa dengan tampilan yang mudah dioperasikan dan memiliki fitur yang
mudah digunakan hal ini membuat pengguna merasa puas dengan kualitas
sistem pada aplikasi mobile learning.
100
H4 : Apakah Information Quality (IQ) berpengaruh secara signifikan
terhadap System Use (SU) ?
Berdasarkan hasil analisis struktur model, pengujian t-test yang didapatkan
adalah 1,964 menunjukkan bahwa H4 diterima yang berarti kualitas
informasi memiliki pengaruh terhadap penggunaan sistem, dimana hal ini
didukung oleh nilai path coefficient 0,192 yang berarti IQ memiliki
pengaruh signifikan terhadap SU. Selain itu, berdasarkan pengujian
didapatkan nilai 0,029 dan didapatkan nilai 0,010yang berarti pengaruh IQ
terhadap SU adalah kecil. Hal ini sejalan dengan pendapat (Abda'u et al.,
2018) bahwa kualitas Informasi mempengaruhi penggunaan sistem.
Peneliti berpendapat dengan adanya kualitas informasi yang ditampilkan
lengkap dan mudah diterima meningkatkan atau dapat menarik pengguna
dalam menggunakan aplikasi.
H5: Apakah Information Quality (IQ) berpengaruh signifikan
terhadap User Motivation (UM) ?
Berdasarkan hasil analisis struktur model, pengujian t-test yang didapatkan
adalah 2,501 menunjukkan bahwa H5 diterima yang berarti kualitas
informasi memiliki pengaruh terhadap motivasi pengguna, dimana hal ini
didukung oleh nilai path coefficient 0,171 yang berarti IQ memiliki
pengaruh signifikan terhadap US. Selain itu, berdasarkan pengujian
didapatkan nilai 0,027 dan didapatkan nilai 0,011 yang berarti pengaruh IQ
terhadap UM adalah kecil. Peneliti berpendapat bahwa dengan tingkat
101
kualitas informasi yang baik dapat meningkatkan motivasi pengguna dalam
menggunakan aplikasi.
H6 : Apakah Information Quality (IQ) berpengaruh signifikan
terhadap User Satisfaction (US) ?
Berdasarkan hasil analisis struktur model, pengujian t-test yang didapatkan
adalah 2,594 menunjukkan bahwa H6 diterima yang berarti kualitas
informasi memiliki pengaruh terhadap kepuasan pengguna, dimana hal ini
didukung oleh nilai path coefficient 0,183 yang berarti IQ memiliki
pengaruh signifikan terhadap US. Selain itu, berdasarkan pengujian
didapatkan nilai 0,034 dan didapatkan nilai 0,015 yang berarti pengaruh IQ
terhadap US adalah kecil. Hal ini sejalan dengan pendapat (Abda'u et al.,
2018) bahwa kualitas Informasi mempengaruhi kepuasan pengguna.
Peneliti berpendapat dengan adanya informasi yang ditampilkan update dan
terkini membuat pengguna merasa puas dengan kualitas informasi yang ada
pada aplikasi mobile learning.
H7 : Apakah Service Quality (SVQ) berpengaruh signifikan terhadap
System Use (SU) ?
Berdasarkan hasil analisis struktur model, pengujian t-test yang didapatkan
adalah 0,965 menunjukkan bahwa H7 ditolak yang berarti kualitas layanan
tidak memiliki pengaruh terhadap penggunaan sistem, dimana hal ini
didukung oleh nilai path coefficient 0,062 yang berarti SVQ tidak memiliki
pengaruh signifikan terhadap SU. Selain itu, berdasarkan pengujian
102
didapatkan nilai 0,004 dan didapatkan nilai 0,001 yang berarti pengaruh IQ
terhadap SU adalah kecil dan tidak berpengaruh. Hal ini tidak sejalan
dengan pendapat (Deharja & Santi, 2018)bahwa kualitas layanan
mempengaruhi penggunaan sistem. Peneliti berpendapat bahwa layanan
sistem yang tersedia pada aplikasi tidak dapat meningkatkan pengguna
dalam menggunakan aplikasi secara langsung melainkan dimediasi oleh SQ,
IQ, dan CO.
H8 : Apakah Service Quality (SVQ) berpengaruh signifikan terhadap
User Motivation(UM) ?
Berdasarkan hasil analisis struktur model, pengujian t-test yang didapatkan
adalah 4,142 menunjukkan bahwa H8 diterima yang berarti kualitas
layanan memiliki pengaruh terhadap motivasi pengguna, dimana hal ini
didukung oleh nilai path coefficient 0,205 yang berarti SVQ memiliki
pengaruh signifikan terhadap US. Selain itu, berdasarkan pengujian
didapatkan nilai 0,074 dan didapatkan nilai 0,033 yang berarti pengaruh
SVQ terhadap UM adalah kecil. Peneliti berpendapat bahwa dengan
layanan aplikasi yang dapat diakses kapanpun dan dimanapun
meningkatkan motivasi pengguna dalam menggunakan aplikasi.
H9 : Apakah Service Quality (SVQ) berpengaruh signifikan terhadap
User Satisfaction (US) ?
Berdasarkan hasil analisis struktur model, pengujian t-test yang didapatkan
adalah 0,236 menunjukkan bahwa H9 ditolak yang berarti kualitas layanan
103
tidak memiliki pengaruh terhadap kepuasan pengguna, dimana hal ini
didukung oleh nilai path coefficient0,013 yang berarti SVQ tidak memiliki
pengaruh signifikan terhadap US. Selain itu, berdasarkan pengujian
didapatkan nilai 0,000 dan didapatkan nilai -0,001 yang berarti pengaruh
SVQ terhadap US adalah kecil dan tidak berpengaruh. Hal ini tidak sejalan
dengan pendapat (Deharja & Santi, 2018) bahwa kualitas layanan
mempengaruhi kepuasan pengguna. Hal ini menunjukkan bahwa layanan
sistem yang tersedia pada aplikasi tidak dapat meningkatkan kepuasan
pengguna dan dimungkinkan bahwa ada faktor lain selain layanan sistem
dapat meningkatkan kepuasan pengguna.
H10 : Apakah Content (CO) berpengaruh secara signifikan terhadap
System Use (SU) ?
Berdasarkan hasil analisis struktur model, pengujian t-test yang didapatkan
adalah 3,123 menunjukkan bahwa H10 diterima yang berarti konten
memiliki pengaruh terhadap penggunaan sistem dimana hal ini didukung
oleh nilai path coefficient 0,245 yang berarti CO memiliki pengaruh
signifikan terhadap SU. Selain itu, berdasarkan pengujian didapatkan nilai
0,049 dan didapatkan nilai 0,018 yang berarti pengaruh CO terhadap SU
adalah kecil. Hal ini sejalan dengan pendapat (Prasetyo, 2017) bahwa
konten mempengaruhi penggunaan sistem. Peneliti berpendapat bahwa
konten yang update, beragam dan konten yang cukup beragam dapat
menarik pengguna dalam menggunakan aplikasi.
104
H11 : Apakah Content (CO) berpengaruh secara signifikan terhadap
User Motivation (UM) ?
Berdasarkan hasil analisis struktur model, pengujian t-test yang didapatkan
adalah 0,027 menunjukkan bahwa H11 ditolak yang berarti konten tidak
memiliki pengaruh terhadap motivasi pengguna dimana hal ini didukung
oleh nilai path coefficient -0,002 yang berarti CO tidak memiliki pengaruh
signifikan terhadap UM. Selain itu, berdasarkan pengujian didapatkan nilai
0,000 dan didapatkan nilai -0,003 yang berarti pengaruh CO terhadap SU
adalah kecil dan tidak berpengaruh. Hal ini tidak sejalan dengan pendapat
(Ardianto et al., 2014) bahwa konten mempengaruhi motivasi pengguna.
Hal ini menunjukkan konten yang tersedia pada aplikasi tidak dapat
meningkatkan motivasi pengguna dalam menggunakan aplikasi.
H12 : Apakah Content (CO) berpengaruh secara signifikan terhadap
User Satisfaction (US)?
Berdasarkan hasil analisis struktur model, pengujian t-test yang didapatkan
adalah 1,454 menunjukkan bahwa H12 ditolak yang berarti konten tidak
memiliki pengaruh terhadap kepuasan pengguna dimana hal ini didukung
oleh nilai path coefficient 0,095 yang berarti CO tidak memiliki pengaruh
signifikan terhadap US. Selain itu, berdasarkan pengujian didapatkan nilai
0,009 dan didapatkan nilai -0,002 yang berarti pengaruh CO terhadap SU
adalah kecil dan tidak berpengaruh. Hal ini tidak sejalan dengan pendapat
(Prasetyo, 2017)bahwa konten mempengaruhi kepuasan pengguna. Hal ini
105
menunjukkan bahwa konten yang ada pada aplikasi tidak dapat
meningkatkan kepuasan pengguna.
H13 : Apakah System Use (SU) berpengaruh secara signifikan terhadap
Net Benefit (NB) ?
Berdasarkan hasil analisis struktur model, pengujian t-test yang didapatkan
adalah 1,521 menunjukkan bahwa H13 ditolak yang berarti pengguna
sistem tidak memiliki pengaruh terhadap manfaat, namun nilai path
coefficient 0,118 yang berarti SU memiliki pengaruh signifikan terhadap
NB. Selain itu, berdasarkan pengujian didapatkan nilai 0,009 dan
didapatkan nilai 0,002 yang berarti pengaruh CO terhadap SU adalah kecil
dan tidak berpengaruh. Hal ini tidak sejalan dengan pendapat (Rozanda &
Masriana, 2017)bahwa pengguna aplikasi mempengaruhi manfaat aplikasi.
Hal ini menunjukkan bahwa pengguna sistem tidak dapat meningkatkan
atau mempengaruhi nilai manfaat bagi penggunanya.
H14 : Apakah System Use (SU) berpengaruh secara signifikan terhadap
User motivation (UM) ?
Berdasarkan hasil analisis struktur model, pengujian t-test yang didapatkan
adalah 5,083 menunjukkan bahwa H14 diterima yang berarti penggunaan
aplikasi memiliki pengaruh terhadap motivasi pengguna, dimana hal ini
didukung oleh nilai path coefficient 0,308 yang berarti SU memiliki
pengaruh signifikan terhadap UM. Selain itu, berdasarkan pengujian
didapatkan nilai 0,047 dan didapatkan nilai 0,033 yang berarti pengaruh US
106
terhadap UM adalah kecil. Hal ini menunjukkan bahwa pengguna aplikasi
dapat meningkatkan motivasi pengguna dalam menggunakan aplikasi.
H15 : Apakah System Use (SU) berpengaruh secara signifikan terhadap
User Satisfaction (US) ?
Berdasarkan hasil analisis struktur model, pengujian t-test yang didapatkan
adalah 8,165 menunjukkan bahwa H15 diterima yang berarti penggunan
sistem pengaruh terhadap kepuasan pengguna, dimana hal ini didukung oleh
nilai path coefficient 0,480 yang berarti SU memiliki pengaruh signifikan
terhadap US. Selain itu, berdasarkan pengujian didapatkan nilai 0,317 dan
didapatkan nilai 0,182 yang berarti pengaruh IQ terhadap US adalah
menengah. Hal ini sejalan dengan pendapat (Rozanda & Masriana, 2017)
bahwa penggunaan sistem mempengaruhi kepuasan pengguna. Hal ini
menunjukkan apabila pengunaan sistem meningkat maka akan terjadi pula
peningkatan kepuasan pengguna dalam menggunakan aplikasi.
H16 : Apakah User Satisfaction (US) berpengaruh secara signifikan
terhadap User Motivation (UM) ?
Berdasarkan hasil analisis struktur model, pengujian t-test yang didapatkan
adalah 6,291 menunjukkan bahwa H16 diterima yang berarti kepuasan
pengguna memiliki pengaruh terhadap motivasi pengguna, dimana hal ini
didukung oleh nilai path coefficient 0,371 yang berarti US memiliki
pengaruh signifikan terhadap UM. Selain itu, berdasarkan pengujian
didapatkan nilai 0,136 dan didapatkan nilai 0,065yang berarti pengaruh US
107
terhadap UM adalah kecil. Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi
tingkat kepuasan pengguna maka semakin tinggi motivasi pengguna dalam
menggunakan aplikasi.
H17 : Apakah User Satisfaction (US) berpengaruh secara signifikan
terhadap Net Benefit (NB) ?
Berdasarkan hasil analisis struktur model, pengujian t-test yang didapatkan
adalah 1,998 menunjukkan bahwa H17 diterima yang berarti kepuasan
pengguna berpengaruh terhadap manfaat aplikasi, dimana hal ini didukung
oleh nilai path coefficient 0,371 yang berarti US memiliki pengaruh
signifikan terhadap NB. Selain itu, berdasarkan pengujian didapatkan nilai
0,013 dan didapatkan nilai 0,000yang berarti pengaruh IQ terhadap US
adalah kecil. Hal ini sejalan dengan pendapat (Wiyati & Sarja, 2019) bahwa
kepuasan pengguna mempengaruhi manfaat aplikasi. Hal ini menunjukkan
bahwa semakin tinggi tingkat kepuasan pengguna semakin tinggi nilai
pemanfaatan aplikasi.
H18 : Apakah User Motivation (UM) berpengaruh signifikan terhadap
Net Benefit (NB) ?
Berdasarkan hasil analisis struktur model, pengujian t-test yang didapatkan
adalah 5,010 menunjukkan bahwa H18 diterima yang berarti motivasi
pengguna berpengaruh terhadap manfaat aplikasi, dimana hal ini didukung
oleh nilai path coefficient 0,477 yang berarti UM memiliki pengaruh
signifikan terhadap NB. Selain itu, berdasarkan pengujian didapatkan nilai
108
0,155 dan didapatkan nilai 0,087yang berarti pengaruh IQ terhadap US
adalah menengah. Hal ini sejalan dengan pendapat (Putri & Adhiani, 2016)
bahwa motivasi pengguna mempengaruhi manfaat aplikasi. Hal ini
menunjukkan bahwa semakin tinggi motivasi pengguna dalam
menggunakan aplikasi semakin tinggi nilai pemanfaatan aplikasi.
110
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Penelitian ini telah berhasil mengetahui pengaruh keberhasilan terhadap
penggunaan aplikasi mobile learning, mengetahui status keberhasilan pengguna
aplikasi Mobile Learning dan mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi
keberhasilan aplikasi mobile learning.
Berdasarkan hasil pembahasan terkait faktor-faktor keberhasilan aplikasi
menggunakan model Delone Mclean, maka dapat diambil kesimpulan berdasarkan
hasil penelitian yang telah dilakukan, sebagai berikut :
1. Berdasarkan Hasil pengolahan data dari 316 responden yang telah
menggunakan aplikasi mobile learning. Sebanyak 131 responden (41%)
merasa penggunaan aplikasi sudah baik, Sangat baik sebanyak 104
responden (33%), Cukup baik sebanyak 74 responden (23%), dan tidak
Tahu sebanyak 6 responden (2%). Sehingga dapat disimpulkan
keberadaan aplikasi sudah baik, dan status keberhasilan penggunaan
sistem berdasarkan persepsi pengguna pada tingkat yang baik, layanan
Mobile Learning bermanfaat dalam membantu responden dalam
mengerjakan tugas dan menjadikan Mobile Learning sebagai media
pembelajaran.
2. Berdasarkan pengujian model pengukuran terdapat penghapusan 3
indikator dari 31 indikator pada penelitian ini. Indikator yang dihapus
111
yaitu SQ5, SVQ3, dan US4. Berdasarkan hal tersebut, peneliti
beranggapan penghapusan indikator disebabkan karena penggunaan
item pertanyaan kuesioner indikator tersebut belum cukup tepat dan
mewakili. Selain itu data yang lebih banyak didapatkan secara online,
sehingga tidak ada pendamping secara langsung saat pengisian
kuesioner, hal ini memungkinkan adanya pertanyaan yang kurang
dipahami oleh responden.
3. Berdasarkan pengujian struktur model, 12 dari 18 hipotesis diterima,
faktor mayoritas yang memepengaruhi kerberhasilan Mobile Learning
adalah kualitas sistem, kualitas informasi, dan konten karena
mempengaruhi penggunaan sistem dan kepuasan pengguna, hal ini
dilihat dari nilia t-test > 1,96.
4. Dari 18 hipotesis terdapat 6 hipotesis yang ditolak, SQ->UM, SVQ-
>SU, SVQ->US, CO->UM, CO->US, dan SU->NB. Keenam hipotesis
tersebut belum memenuhi nilai statistik (T-test).
5. Pengguna aplikasi Mobile Learning akan terus menggunakan aplikasi
sebagai media belajar, karena nilai outer loading SU3 adalah 0,729
memiliki nilai di atas ambang batas yaitu > 0,7.
6. Hipotesis yang memiliki pengaruh paling besar diantara 18 hipotesis
adalah SU->US. Peneliti menyimpulkan bahwa semakin tinggi tingkat
penggunaan aplikasi artinya pengguna akan semakin merasakan
kepuasan dalam menggunakan aplikasi tersebut sebagai media
pembelajaran. karena kepuasan pengguna dianggap salah satu indikator
112
utama ketika menilai keberhasilan suatu penerapan aplikasi baru,
sehingga kepuasan pengguna mengacu sejauh mana pengguna
merasakan suatu aplikasi berguna dan ingin menggunakannya lagi.
7. Dari hasil data demografi dapat disimpulkan bahwa pengguna aplikasi
lebih banyak digunakan oleh pelajar yang sedang duduk di bangku SMA
dengan berjenis kelamin perempuan. Selain itu, berdasarkan data
peneliti berpendapat bahwa aplikasi Ruangguru adalah aplikasi paling
banyak digemari oleh pelajar karena pada setiap daerah didominasi oleh
pengguna dari Ruanggu dibandingkan jenis aplikasi lainnya.
5.2 Saran
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, peneliti memiliki beberapa saran
yang dapat dipertimbangkan oleh peneliti selanjutnya dan pihak terkait sebagai
berikut :
1. Bagi peneliti selanjutnya diharapkan dapat mempertimbangkan beberapa
saran sebagai berikut :
a. Berdasarkan hasil penelitian terutama pada pengujian kuesioner,
agar meninjau kembali indikator yang digunakan, dan mendapatkan
saran dan masukan dari para ahli guna menguatkan indikator serta
memperhatikan Bahasa yang digunakan sehingga dapat dipahami
oleh responder dari berbagai latar belakang pendidikan SD, SMP,
dan SMA, sehingga tidak terjadi penghapusan indikator.
113
b. Meninjau kembali dalam penambahan indikator maupun variabel
yang diperlukan agar penilaian terhadap aplikasi lebih dalam dan
rinci.
c. Menyebarkan kuesioner secara langsung agar dapat mendampingi
responden saat mengisi kuesioner sehingga tidak terjadi kesalah
pahaman dalam penafsiran pertanyaan yang diberikan.
d. Memperkecil kuran populasi dan sampel hanya fokus terhadap satu
daerah.
e. Untuk responden pelajar SD dan SMP apabila penyebaran dilakukan
secara tidak langsung untuk penyebaran kuesioner diberikan melalui
bantuan orangtua siswa sehingga orantua dapat mendampingi
pengguna dalam menjawab kuesioner.
2. Bagi pihak penyedia platform aplikasi Mobile Learning terutama pada pihak
pengembangan aplikasi diharapkan dapat meningkatkan keberhasilan
aplikasi sebagai media pembelajaran dengan mempertimbangkan persepsi
kualitas sistem, kualitas informasi, konten, serta melihat kepuasan
pengguna. keempat faktor tersebut terbukti memiliki pengaruh yang
signifikan terhadap keberhasilan penerapan aplikasi yang mempengaruhi
seseorang untuk menggunakan aplikasi Mobile Learning sebagai media
pembelajaran.
114
Daftar Pustaka
Abda'u, P. D., Winarno, W. W., & Henderi, H. (2018). Evaluasi Penerapan SIMRS
Menggunakan Metode HOT-Fit di RSUD dr. Soedirman Kebumen.
INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem
Informasi, 2(1), 46-56.
https://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/intensif/article/view/11817 diakses
pada tanggal 14 Februari 2020
Abror, I. Z. (2017). Pengembangan Media Pembelajaran Mobile Learning (M-
Learning) Berbasis Android untuk Siswa Kelas XI pada Materi Struktur dan
Fungsi Organel Sel di MAN 3 Kota Banda Aceh. UIN Ar-Raniry Banda
Aceh,. https://repository.ar-raniry.ac.id/id/eprint/2569/ diakses pada
tanggal 24 September 2019
Aldholay, A. H., Isaac, O., Abdullah, Z., & Ramayah, T. (2018). The role of
transformational leadership as a mediating variable in DeLone and McLean
information system success model: The context of online learning usage in
Yemen. Telematics and Informatics, 35(5), 1421-1437.
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S073658531730814
6 diakses pada tanggal 13 Januari 2020
Ally, M. (2009). Mobile learning: Transforming the delivery of edu cation and
training: Athabasca University Press. diakses pada tanggal 23 Februari
2020
Ardianto, A., Fauziati, S., & Nugroho, E. (2014). Faktor-Faktor Yang
Mempengaruhi Kepuasan Pengguna Akhir Sistem Informasi Sumber Daya
115
Manusia (Studi Kasus Di BPK RI). Semnasteknomedia online, 2(1), 2-07-
29. https://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/article/view/399
diakses pada tanggal 19 Februari 2020
Ayuni, N. W. D., Dewi, K. C., & Suwintana, I. K. (2019). HOT Fit Pada Sistem E-
Learning Politeknik Negeri Bali Dengan Self Efficacy Sebagai Variabel
Mediator. Jurnal Matematika Vol, 9(2), 66-77. diakses pada tanggal 8 Maret
2020
Bahri, S., & Zamzam, F. (2014). Model penelitian kuantitatif berbasis SEM-Amos.
Yogyakarta: Deepublish. diakses pada tanggal 27 Februari 2020
Budiaji, W. (2013). Skala pengukuran dan jumlah respon skala likert. Jurnal ilmu
pertanian dan perikanan, 2(2), 127-133. diakses pada tanggal 5 Maret 2020
Bustomi, A. Y. (2010). Aplikasi Pembelajaran Panca Indra Pada Manusia Berbasis
Android. Telematika, 3(1). diakses pada tanggal 23 September 2019
Cangelosi, J. S. (2006). Merancang tes untuk menilai prestasi siswa. Terjemahan
Lilian D. Tedjasudhana, Bandung: ITB. diakses pada tanggal 23 Februari
2020
Chung, Ching-jung, Gwo-jen Hwang, and Chiu-lin Lai. 2019. “Computers &
Education A Review of Experimental Mobile Learning Research in 2010 –
2016 Based on the Activity Theory Framework.” Computers & Education
129(July 2017): 1–13. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2018.10.010.
diakses pada tanggal 3 Maret 2020
Cooper, D., & Schindler, P. (2014). Business Research Methods.© The McGraw−
Hill Companies. diakses pada tanggal 28 Januari 2020
116
http://dln.jaipuria.ac.in:8080/jspui/bitstream/123456789/8296/1/Business
%20Research%20Methods.pdf diakses pada tanggal 18 Maret 2020
Decabo.com. (2020). Jumlah Peningkatan market learning
https://www.docebo.com/blog/ten-key-facts-on-the-e-learning-market/
diakses pada tanggal 22 Februari 2020
Deharja, A., & Santi, M. W. (2018). The evaluation of hospital information system
management based on hot-fit model at rsu dr. h. koesnadi bondowoso 2018.
Paper presented at the Proceeding of the International Conference on Food
and Agriculture.
https://publikasi.polije.ac.id/index.php/ProceedingICOFA/article/view/133
5 diakses pada tanggal 8 Maret 2020
El-Mouelhy, I., Poon, I. H. C., Hui, A. N. N., & Sue-Chan, C. (2013). Does a
creative learning medium matter? impact of low cost android tablets on
elementary students’ english comprehension, perceived performance and
memory retention. Creative Education, 4(12), 42.
https://www.scirp.org/html/41432.html doakses pada tanggal 24 September
2019
Ericsson, K. A., & Smith, J. (2011). Prospects and limits of the empirical study of
expertise: An introduction. Foundations of cognitive psychology, 393-424.
http://www.umpalangkaraya.ac.id/dosen/dwisariusop/wpcontent/uploads/2
016/11/COGNITIVE-PSYCHOLOGY.pdf#page=534 dikases pada tanggal
22 September 2019
117
Fatmawati, F., & Adri, M. (2019). Analisis Tingkat Kepuasan Aplikasi Ujian
Nasional Berbasis Komputer Dengan Metode End User Computing
Satisfaction. Jurnal Kapita Selekta Geografi, 2(3), 9-19.
http://ksgeo.ppj.unp.ac.id/index.php/ksgeo/article/view/179 diakses pada
tanggal 2 Februari 2020
Firdaus, E. Z. (2018). Perbedaan Kepemimpinan Diri (Self Leadership) Dilihat dari
Tipe Kepribadian Big Five pada Karyawan di Koperasi Simpan Pinjam
Harapan Kita Purwosari. Skripsi Jurusan Psikologi-Fakultas Pendidikan
Psikologi UM. http://karya-ilmiah.um.ac.id/index.php/Fak-
Psikologi/article/view/66796 diakses pada tanggal 22 Maret 2020
Ghozali, I., & Latan, H. (2015). Partial Least Squares, konsep, teknik dan aplikasi
menggunakan program Smartpls 3.0 untuk penelitian empiris. Semarang:
Badan Penerbit UNDIP. diakses pada tanggal 25 Februari 2020
Gideon, S. (2018). Peran Media Bimbingan Belajar Online € Œruangguruâ€
Dalam Pembelajaran Ipa Bagi Siswa Smp Dan Sma Masa Kini: Sebuah
Pengantar. Jurnal Dinamika Pendidikan, 11(2), 167-182.
http://ejournal.uki.ac.id/index.php/jdp/article/view/813 diakses pada
tanggal 22 September 2019
Hair Jr, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C., & Sarstedt, M. (2016). A primer on partial
least squares structural equation modeling (PLS-SEM): Sage publications.
diakses pada tanggal 8 Maret 2020
Hakim, L., & Sumbawati, M. S. (2015). Pengembangan Aplikasi Andronika
Berbasis Android pada Mata Pelajaran Teknik Elektronika di SMK Negeri
118
2 Surabaya. Jurnal Pendidikan Teknik Elektro, 4(3).
https://jurnalmahasiswa.unesa.ac.id/index.php/jurnal-pendidikan-teknik-
elektro/article/view/12609 diakses pada tanggal 25 Februari 2020
Hartono, J., & Abdillah, W. (2009). Konsep dan Aplikasi PLS (Partial Least
Square) Untuk Penelitian Empiris. Edisi I, BPFE, Yogyakarta. diakses pada
tanggal 4 Maret 2020
Hsu, C.-C., & Ho, C.-C. (2012). The design and implementation of a competency-
based intelligent Mobile Learning system. Expert Systems with
Applications, 39(9),8030-8043.
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S095741741200148
0 diakses pada 28 Juli 2020
Hudin, J. M., & Riana, D. (2016). Kajian Keberhasilan Penggunaan Sistem
Informasi Accurate Dengan Menggunakan Model Kesuksesan Sistem
Informasi Delon Dan Mclean. Jurnal Sistem Informasi, 12(1), 1-8. diakses
pada tanggal 23 Februari 2020
Jeong, S.-H., Kim, H., Yum, J.-Y., & Hwang, Y. (2016). What type of content are
smartphone users addicted to?: SNS vs. games. Computers in Human
Behavior,54,10-17.
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S074756321530046
7 diakses pada tanggal 27 Juli 2020
Jeyaraj, A. (2020). DeLone & McLean models of information system success:
Critical meta-review and research directions. International Journal of
Information Management, 54, 102139.
119
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S026840121931631
7 diakses pada tanggal 23 Juli 2020
Jung, Y., Perez-Mira, B., & Wiley-Patton, S. (2009). Consumer adoption of mobile
TV: Examining psychological flow and media content. Computers in
Human Behavior, 25(1), 123-129.
sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0747563208001441 diakses
pada tanggal 23 Maret 2020
Krisbiantoro, D., Suyanto, M., & Luthfi, E. T. (2015). Evaluasi keberhasilan
implementasi sistem informasi dengan pendekatan HOT Fit model (Studi
kasus: Perpustakaan STMIK AMIKOM Purwokerto). Proceedings
Konferensi Nasional Sistem Dan Informatika (Kns&I).
http://www.ejournal.stikom-bali.ac.id/index.php/knsi/article/view/561
diakses pada tanggal 1 April 2020
Kristiawan, M. (2014). A Model for Upgrading Teachers Competence on Operating
Computer as Assistant of Instruction. Global Journal of Human-Social
Science Research, 14(5), 2014. https://www.example.edu/paper.pdf diakses
pada tanggal 21 September 2019
Liputan6.com. (2019). Jumlah Puluhan Pengguna Pahamify
https://www.liputan6.com/tekno/read/4017108/pahamify-optimistis
unggul-di-industri-startup-edutech diakses pada tanggal 5 Oktober 2020
Luky, R. D. (2019). Evaluasi Faktor Kesuksesan dan Penerimaan Pengguna
Terhadap Aplikasi Info Pdam Jember Menggunakan Model Terintegrasi
(Studi Kasus: PDAM Jember).
120
https://repository.unej.ac.id/handle/123456789/92077 diakses pada tanggal
4 Maret 2020
Majid, A. (2012). Mobile learning. Makalah tidak diterbitkan. Sekolah Pasca
Sarjana (S-3). Bandung: Universitas Pendidikan Indonesia. diakses pada
tanggal 1 Desember 2019
Mirabolghasemi, M., Choshaly, S. H., & Iahad, N. A. (2019). Using the HOT-fit
model to predict the determinants of E-learning readiness in higher education:
a developing Country’s perspective. Education and Information Technologies,
24(6), 3555-3576. https://link.springer.com/article/10.1007/s10639-019-
09945-9 diakses pada tanggal 16 Febeuari 2020
Moreira, Fernando, Carla Santos Pereira, Natércia Durão, and Maria João Ferreira.
2017. “A Comparative Study about Mobile Learning in Iberian Peninsula
Universities : Are Professors Ready ?” Telematics and Informatics.
https://doi.org/10.1016/j.tele.2017.09.010.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0960982217306309
diakses pada tanggal 2 Desember 2019
Mujianto, A. H., Soedijono, B., & Henderi, H. (2017). Pengukuran tingkat
kesuksesan penerapan website Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) online
di perguruan tinggi swasta dengan pendekatan Human Organization
Technology (HOT) Fit model. Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem
Informasi, 3(1), 24-33.
https://www.journal.unipdu.ac.id/index.php/register/article/view/712
diakses pada tanggal 18 Maret 2020
121
Murnita, R., Sediyono, E., & Purnami, C. T. (2016). Evaluasi Kinerja Sistem
Informasi Manajemen Farmasi Di Rs Roemani Muhammadiyah Dengan
Metode Hot Fit Model. Jurnal Manajemen Kesehatan Indonesia, 4(1), 11-
19. https://ejournal.undip.ac.id/index.php/jmki/article/view/12691 diakses
pada tanggal 27 Februari 2020
Newsroom. (2019) Jumlah Pengguna Nuadu Indonesia
https://newsroom.nuadu.com/tag/indonesia/ di akses pada tanggal 5
Oktober 2020
Novantara, P. (2017). Implementasi dan efektifitas Mobile Learning dengan
menggunakan metode synchronous dan asynchronous learning pada
pembelajaran bahasa inggris di universitas kuningan berbasis android.
Buffer Informatika, 3(1).
https://www.journal.uniku.ac.id/index.php/buffer/article/view/932 diakses
pada tanggal 1 Desember 2019
Pamugar, H., Winarno, W. W., & Najib, W. (2014). Model evaluasi kesuksesan dan
penerimaan sistem informasi e-learning pada lembaga diklat pemerintah.
Scientific Journal of Informatics, 1(1), 13-27.
https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji/article/view/3638
Poluan, F., Lumenta, A., & Sinsuw, A. (2014). Evaluasi Implementasi Sistem E-
Learning Menggunakan Model Evaluasi Hot Fit Studi Kasus Universitas
Sam Ratulangi. Jurnal Teknik Informatika, 4(2).
https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/informatika/article/view/6985 dikses
pada tanggal 14 Maret 2020
122
Prasetyo, P. E. (2017). Effect of Reliability, Responsiveness And Tangible
Satisfaction And Loyalty Acceptor KB On Board Unit for Women's
Empowerment and Family Planning district Kedunggalar Ngawi. eAbstract
Excellent, 3(1). diakses pada tanggal 22 Maret 2020
Pujihastuti, I. (2010). Prinsip Penulisan Kuesioner Penelitian. CEFARS: Jurnal
Agribisnis dan Pengembangan Wilayah, 2(1), 43-56. Pujihastuti, I. (2010).
Prinsip Penulisan Kuesioner Penelitian. CEFARS: Jurnal Agribisnis dan
Pengembangan Wilayah, 2(1), 43-56. diakses pada tanggal 17 Maret 2020
Purbasari, R. J., Kahfi, M. S., & Yunus, M. (2013). Pengembangan aplikasi android
sebagai media pembelajaran matematika pada materi dimensi tiga untuk
siswa SMA kelas X. Jurnal Online Universitas Negeri Malang, 1(4), 1-10.
https://journal.unsika.ac.id/index.php/supremum/article/view/1897 diakses
pada tanggal 14 Februari 2020
Putri, W. N., & Adhiani, B. (2016). Faktor–Faktor Yang Mempengaruhi
Keberhasilan Sistem Ticketing Berbasis Oracle Dalam Rangka
Meningkatkan Intensitas Penggunaan Sistem. Akun-T, 2(1). diakses pada
tanggal 22 Maret 2020
Rai, A., Lang, S. S., & Welker, R. B. (2002). Assessing the validity of IS success
models: An empirical test and theoretical analysis. Information systems
research, 13(1), 50-69.
https://pubsonline.informs.org/doi/abs/10.1287/isre.13.1.50.96 diakses
pada tanggal 17 Maret 2020
123
Ramayasa, I. P. (2015). Evaluation model of success and acceptance of e-learning.
Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 82(3), 462.
http://www.jatit.org/volumes/Vol82No3/16Vol82No3.pdf diakses pada
tanggal 5 Februari 2020
Ramayasa, I. P. (2017). Evaluasi Sistem Informasi Online Di STMIK STIKOM
Bali dengan Model Delone dan Mclean. Jurnal Sistem dan Informatika,
11(2). https://media.neliti.com/media/publications/130448-ID-evaluasi-
sistem-informasi-online-di-stmi.pdf diakses pada tanggal 17 April 2020
Renanda, T. (2018). Evaluasi kualitatif keberhasilan sistem institutional repository
di Uin Syarif Hidayatullah Jakarta. Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah. diakses pada tanggal 23 April
2020
Rozanda, N., & Masriana, A. (2017). Perbandingan Metode Hot Fit dan Tam dalam
Mengevaluasi Penerapan Sistem Informasi Manajemen Kepegawaian
(SIMPEG). Paper presented at the Seminar Nasional Teknologi Informasi
Komunikasi dan Industri. diakses pada tanggal 5 April 2020
Sarwono, Y. (2010). Pengertian dasar structural equation modeling (SEM). Ilmiah
Manajemen Bisnis. diakses pada tanggal 15 Maret 2020
Sobirin, (2015). Pengembangan Aplikasi M-learning sebagai Media Alternatif
Persiapan Ujian Nasional Siswa Sekolah Menengah Atas (SMA). Jurnal
Pendidikan Teknik Informatika, 4 (4), 34- 42. diakses pada tanggal 24
September 2019
124
Sridadi, B. (2007). Diktat Mata Kuliah Evaluasi Pembelajaran Penjas. Yogyakarta:
FIK UNY. diakses pada tanggal 24 Maret 2020
Suara.com. (2020). Tren aplika si mobile learning di indonesia
https://ispringindonesia.com/pembelajaran-mobile-learning-tren-2020/
diakses pada tanggal 22 Februari 2020
Subiyakto, A., & Ahlan, A. (2014). Implementation of input-process-output model
for measuring information system project success. TELKOMNIKA
Indonesian Journal of Electrical Engineering, 12(7), 5603-5612. diakses
pada tanggal 23 September 2019
Sugiyono, P. (2014). Populasi dan sampel. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif
dan R&D, 291, 292. diakses pada tanggal 28 Februari 2020
Sugiyono, P. (2019). Metode penelitian kuantitatif dan kualitatif dan R&D.
Bandung (ID): Alfabeta. diakses pada tanggal 22 Maret 2020
Wahab, S. A. (2012). Analisis kebijakan: dari formulaasi ke penyusunan model-
model implementasi kebijakan publik. Jakarta: Bumi Aksara, 77. diakses
pada tanggal 17 April 2020
Wicaksana, I. S., Hartanto, R., & Nugroho, L. E. (2017). Mengukur Kesuksesan
Layanan Digital Library Universitas Gadjah Mada (UGM). Prosiding
SNATIF,217-221.
https://jurnal.umk.ac.id/index.php/SNA/article/view/1266 diakses pada
tanggal 24 September 2019
125
Wiyati, R. K., & Sarja, N. L. A. K. Y. (2019). Evaluasi penerapan sistem informasi
absensi Online dengan hot fit model. Jurnal Teknologi Informasi dan
Komputer, 5(1). diakses pada tanggal 18 Maret 2020
Yasmin, S., & Kurniawan, H. (2011). Generasi baru mengolah data penelitian
dengan partial least square path modeling. Jakarta: Salemba Infotek.
diakses pada tanggal 22 april 2020
Wiyati, R. K., & Sarja, N. L. A. K. Y. (2019). Evaluasi penerapan sistem informasi
absensi Online dengan hot fit model. Jurnal Teknologi Informasi dan
Komputer, 5(1). diakses pada tanggal 21 Februari 2020
Yasmin, S., & Kurniawan, H. (2011). Generasi baru mengolah data penelitian
dengan partial least square path modeling. Jakarta: Salemba Infotek.
Diakses pada tanggal 22 Maret 2020
Kepada Yth.
Adik-Adik Pengguna
Aplikasi Mobile learning
Assalamu’alaikum Wr.Wb.
Perkenalkan saya Noni Erlina, mahasiswa di Program Studi Sistem
Informasi, Fakultas Sains dan teknologi, Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif
Hidayatullah Jakarta. Saya sedang melakukan penelitian yang berjudul
“Pengukuran Tingkat Keberhasilan Implementasi Aplikasi Mobile learning”.
Kuesioner ini ditunjukkan kepada pengguna Mobile Learning tingkat
pendidikan SD , SMP, dan SMA. Untuk itu saya memohon kepada Adik-adik
sekalian dapat mengisi kuesioner penelitian ini dengan baik dan benar. Data yang
diberikan akan saya jaga kerahasiaannya dan akan saya jadikan masukan untuk
yang bersangkutan.
Terimakasih atas partisipasinya
Wassalamualikum Wr.Wb.
Mengetahui, Padang, Mei 2020
Tim dosen pembimbing Peneliti,
A’ang Subiyakto, Ph.D Noni Erlina
NIP. 19760219200710 1 002 NIM. 11160930000023
A. Profil Responden
1. Nama :
Jawablah dengan memberikan tanda ( √ ) pada salah satu jawaban yang
tersedia!
2. Jenis Kelamin: O Laki-laki O Perempuan
3. Tingkat Pendidikan saat ini :
O SD
O SMP
O SMA
4. SD Kelas
O Kelas 1
O Kelas 2
O Kelas 3
O Kelas 4
O Kelas 5
O Kelas 6
5. SMP Kelas
O Kelas 7
O Kelas 8
O Kelas 9
6. SMA Kelas
O Kelas 10
O Kelas 11
O Kelas 12
7. Jenis Sekolah
O Negeri
O Swasta
O Home Schooling
8. Pekerjaan Bapak
O PNS/ASN/TNI/POLRI
O Pegawai Swasta
O Guru/Dosen
O Wirausaha
O Pedagang
O Petani
O Lainnya, sebutkan: …
9. Pekerjaan Ibu
O PNS/ASN/TNI/POLRI
O Pegawai Swasta
O Guru/Dosen
O Wirausaha
O Pedagang
O Petani
O Lainnya, sebutkan: …
10. Kota Domisili:
O Jakarta
O Bogor
O Depok
O Tangerang
O Bekasi
O lain-lain, sebutkan…
11. Jenis tempat tinggal
O Perumahan
O Asrama/perumahan dinas
O Kampung
O Apartemen
O Perumahan
O lain-lain, sebutkan…
12. Jenis jaringan internet:
O Paket Data
O Berlangganan Bulanan
13. Berapa lama penggunaan internet dalam sehari
O <1 jam
O 1-2 jam
O 3 jam
O 3-6 jam
O >6 jam
14. Berapa kali Anda menggunakan Mobile Learning dalam sehari :
O 1 kali
O 2 kali
O 3 kali
O 4 kali
O >5 kali
15. Aplikasi Mobile Learning apa yang Anda gunakan ?
O Ruang guru
O Zenius
O Quipper
O GreatEdu
O Lain-lain, Sebutkan…
16. Sudah berapa lama Anda menggunakan aplikasi Mobile Learning ?
O < 6 bulan
O 6 bulan -1 tahun
O 1-2 tahun
O 2-3 tahun
O > 3 tahun
17. Jenis konten apa yang sering dilihat :
O Teks
O Gambar
O Audio
O Video
18. Materi pelajaran yang sering dilihat : (pilihan bisa lebih dari satu)
O Bahasa Indonesi
O Bahasa Inggris
O Matematika
O IPA
O IPS
19. Apakah Anda juga mengikuti kursus offline di luar sekolah
O Ya
O Tidak
20. Secara umum, berikan penilaian Anda dalam keberhasilan penggunaan aplikasi
Mobile Learning ?
O Tidak baik
O Cukup baik
O Tidak tahu
O Baik
O Sangat Baik
B. Daftar Pertanyaan
Keterangan untuk pengisian pertanyaan selanjutnya
Skala Penilaian Singkatan Nilai
STS Sangat Tidak Setuju 1
TS Tidak Setuju 2
BS Biasa Saja 3
S Setuju 4
SS Sangat Setuju 5
A. Kualitas Sistem (SQ)
Bagaimana menurut anda pengaruh kualitas sistem terhadap penggunaan
aplikasi?
NO. Pertanyaan STS TS BS S SS
21 Aplikasi memiliki tampilan yang mudah dioperasikan
22 Aplikasi tidak butuh waktu lama untuk diakses
23 Aplikasi mudah dipelajari
24 Aplikasi memiliki fitur yang mudah digunakan
25 Aplikasi jarang mengalami error
B. Kualitas Informasi (IQ)
Bagaimana menurut anda pengaruh kualitas Informasi terhadap penggunaan
aplikasi?
NO. Pertanyaan STS TS BS S SS
26 Informasi yang ditampilkan update/terkini
27 Informasi yang ditampilkan mudah diterima
28 Informasi yang ditampilkan lengkap
29 Informasi yang ditampilkan memberikan arti berguna
30 Informasi yang ditampilkan akurat dan tepat
C. Kualitas Layanan (SVQ)
Bagaimana menurut anda pengaruh kualitas layanan terhadap penggunaan aplikasi?
NO. Pertanyaan STS TS BS S SS
31 Aplikasi menyediakan panduan penggunaan
32 Aplikasi memberikan respon cepat saat saya
membutuhkan bantuan
33 Aplikas dapat diakses dimana pun dan kapan pun
D. Content (CO)
Bagaimana Content mempengaruhi anda dalam penggunaan aplikasi?
NO. Pertanyaan STS TS BS S SS
34 Aplikasi menyediakan konten yang diminati dan
dibutuhkan
35 Aplikasi menyediakan konten yang terkini
36 Aplikasi menyediakan konten yang cukup beragam
E. Pengguna Sistem (SU)
Bagaimana pengaruh penggunaan sistem terhadap penggunaan aplikasi?
NO. Pertanyaan STS TS BS S SS
37 Aplikasi sesuai dengan tujuan yang saya inginkan
38 Aplikasi sesuai dengan tingkat kemampuan yang saya
miliki
39 Aplikasi sering saya gunakan secara berulang
40 Aplikasi sesuai dengan harapan saya
F. Kepuasan Pengguna (US)
Bagaimana kepuasan pengguna mempengaruhi anda dalam penggunaan aplikasi?
NO. Pertanyaan STS TS BS S SS
41 Saya merasakan manfaat keberadaan aplikasi
42 Saya merasa puas dengan keberadaan aplikasi
43 Saya merasa nyaman dalam menggunakan aplikasi
44 Saya tertarik menggunakan aplikasi karena tampilannya
yang menarik
G. Motivasi Pengguna (UM)
Bagaimana Motivasi mempengaruhi anda dalam penggunaan aplikasi?
NO. Pertanyaan STS TS BS S SS
45 Aplikasi sesuai dengan harapan yang saya inginkan
46 Aplikasi memberikan keberhasilan terhadap tugas yang
saya miliki
47 Aplikasi memberikan hasil melebihi harapan saya
H. Manfaat (NB)
Bagaimana manfaat yang anda rasakan dalam penggunaan aplikasi?
NO. Pertanyaan STS TS BS S SS
48 Aplikasi membuat pengerjaan tugas menjadi lebih cepat
49 Aplikasi membuat tugas saya menjadi lebih baik
50 Aplikasi membantu mengurangi kesalahan tugas
51 Aplikasi membantu membuat keputusan dalam
menyelesaikan tugas
NO SQ1 SQ2 SQ3 SQ4 SQ5 IQ1 IQ2 IQ3 IQ4 IQ5 SVQ1
1 5 4 4 4 5 4 4 5 5 5 4
2 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5
3 3 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5
4 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5
5 4 4 5 5 4 5 5 4 5 5 4
6 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
7 5 4 4 4 4 3 4 5 5 4 5
8 5 5 5 5 5 4 5 5 5 4 4
9 4 5 4 4 4 4 5 5 5 4 3
10 5 5 5 5 3 4 5 5 5 5 5
11 4 4 4 4 3 4 5 5 5 4 4
12 5 5 5 5 5 4 5 4 5 5 5
13 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 3
14 4 4 4 4 3 3 3 4 3 3 4
15 5 3 5 5 4 4 4 5 5 5 5
16 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
17 4 4 5 5 4 4 5 5 5 4 4
18 3 3 4 4 3 4 4 4 4 4 3
19 4 3 4 3 4 3 4 3 4 3 4
20 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5
21 4 4 5 5 4 4 4 5 4 4 4
22 5 4 5 5 4 4 5 5 5 5 5
23 5 3 5 5 2 5 3 4 4 3 3
24 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 3
25 4 4 3 4 4 4 4 5 4 4 4
26 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4
27 5 4 4 5 4 5 5 5 5 5 5
NO SQ1 SQ2 SQ3 SQ4 SQ5 IQ1 IQ2 IQ3 IQ4 IQ5 SVQ1
28 4 3 4 4 3 3 5 3 3 3 3
29 4 3 4 5 2 3 3 4 5 5 5
30 5 5 3 5 3 4 4 3 4 4 5
31 4 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4
32 3 4 4 4 3 3 3 3 3 3 4
33 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
34 5 3 4 4 3 5 5 5 5 5 5
35 5 3 5 4 3 5 5 4 5 4 5
36 5 3 4 3 3 4 4 4 4 4 3
37 5 4 5 5 4 4 5 3 5 4 3
38 5 5 5 5 4 5 4 5 5 5 5
39 4 2 5 5 3 5 5 4 5 5 3
40 4 2 5 5 3 4 4 4 4 4 5
41 3 1 3 3 1 3 3 3 3 2 3
42 4 3 3 4 3 4 4 3 4 3 5
43 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4
44 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3
45 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4
46 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5
47 4 4 5 5 5 3 4 5 5 5 4
48 5 5 5 5 3 4 4 4 5 4 4
49 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5
50 4 3 4 3 3 3 4 3 4 3 4
NO SVQ2 SVQ3 CO1 CO2 CO3 SU1 SU2 SU3 SU4 US1 US2
1 3 5 5 5 5 4 4 5 4 4 4
2 5 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5
3 5 5 5 5 5 4 5 2 5 5 3
4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
5 3 5 5 4 4 4 4 4 5 4 4
6 5 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5
7 2 4 3 4 5 4 4 2 3 5 4
8 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
9 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
10 5 5 4 3 5 4 4 5 4 5 5
11 5 4 5 4 5 5 5 5 5 5 5
12 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
13 5 5 4 3 5 4 3 5 5 4 4
14 3 5 5 4 5 4 4 4 3 3 3
15 5 5 5 5 5 5 4 3 3 4 4
16 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
17 4 5 5 4 4 5 5 4 4 5 5
18 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4
19 3 4 3 4 3 4 3 4 3 4 4
20 3 4 4 4 4 5 5 5 4 4 4
21 4 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5
22 5 5 4 4 5 4 4 4 5 5 5
23 4 5 5 5 5 2 3 3 4 4 4
24 3 4 4 4 3 4 4 3 4 4 4
25 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4
26 3 4 4 3 3 3 4 3 3 3 3
NO SVQ2 SVQ3 CO1 CO2 CO3 SU1 SU2 SU3 SU4 US1 US2
27 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
28 2 4 3 2 4 4 5 3 4 3 4
29 5 5 4 4 5 5 5 5 4 5 5
30 4 5 5 4 4 4 4 3 3 3 3
31 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
32 3 5 3 4 4 3 3 2 3 4 3
33 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
34 4 5 4 5 4 4 4 5 5 5 5
35 4 5 5 5 5 5 3 5 4 5 5
36 3 4 4 4 4 3 4 3 3 4 3
37 3 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5
38 4 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5
39 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
40 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
41 3 3 3 3 4 3 1 3 3 3 3
42 3 3 3 4 4 3 4 3 2 4 3
43 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
44 4 4 3 3 4 4 4 3 4 4 4
45 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
46 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
47 3 5 5 4 3 4 5 5 4 5 5
48 4 4 5 4 4 5 4 4 5 5 5
49 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5
50 3 3 4 3 3 3 3 4 3 4 4
NO US3 US4 UM1 UM2 UM3 NB1 NB2 NB3 NB4
1 4 4 4 4 4 4 4 4 4
2 5 5 4 5 5 4 5 5 5
3 4 2 3 4 3 5 5 4 5
4 5 4 5 5 5 5 5 4 4
5 4 5 5 5 5 5 5 5 4
6 5 5 4 5 5 5 5 5 5
7 4 5 3 3 3 5 3 3 4
8 5 5 5 5 4 4 5 5 5
9 4 4 4 4 4 4 4 4 4
10 5 4 4 5 5 5 5 4 4
11 5 5 5 5 5 5 5 5 5
12 5 5 5 5 5 4 5 4 5
13 4 4 4 4 4 5 4 5 5
14 4 4 3 3 3 4 3 4 4
15 4 4 4 4 4 3 3 3 3
16 5 5 5 5 5 5 5 5 5
17 5 4 5 5 5 4 4 4 5
18 4 4 4 4 4 3 4 4 4
19 3 4 3 4 3 4 3 4 3
20 4 4 4 4 4 4 4 4 4
21 5 5 5 4 4 4 4 4 4
22 5 5 5 5 5 5 5 5 5
23 4 4 4 3 3 5 3 4 3
24 4 4 4 4 3 3 3 3 4
25 4 4 3 4 3 4 4 4 4
26 4 3 3 3 3 3 3 4 3
27 5 5 5 5 5 4 5 4 5
NO US3 US4 UM1 UM2 UM3 NB1 NB2 NB3 NB4
28 1 2 3 1 3 4 3 3 2
29 5 4 4 4 4 4 4 5 5
30 3 5 3 4 2 3 3 4 3
31 4 4 4 4 3 3 4 4 4
32 3 2 3 3 3 3 4 4 3
33 5 5 5 5 5 4 3 4 5
34 5 5 5 5 4 5 5 5 4
35 4 5 5 5 5 4 5 5 5
36 3 3 3 4 3 4 4 4 4
37 5 4 5 5 5 5 5 5 5
38 5 4 5 4 4 5 5 4 4
39 5 2 5 5 5 4 5 5 3
40 4 4 4 4 4 4 3 3 4
41 3 3 5 5 5 4 5 5 5
42 3 2 2 2 2 2 2 3 3
43 4 4 4 4 4 3 3 3 4
44 4 5 4 5 3 4 4 4 4
45 4 4 4 4 4 4 4 4 4
46 5 5 5 5 4 5 5 5 5
47 5 3 5 5 5 5 5 4 5
48 5 5 5 5 4 4 4 4 4
49 5 5 5 5 5 5 5 5 5
50 3 4 3 4 4 3 4 4 4
NO SQ1 SQ2 SQ3 SQ4 SQ5 IQ1 IQ2 IQ3 IQ4 IQ5 SVQ1
1 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4
2 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
3 4 2 4 4 3 4 4 4 4 3 2
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
5 4 3 3 4 5 4 4 5 5 5 5
6 4 5 5 4 4 4 4 5 5 5 4
7 5 4 5 5 4 5 5 4 5 5 4
8 1 1 2 1 3 1 1 1 1 1 3
9 4 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4
10 5 5 5 5 3 3 4 3 5 4 5
11 4 4 5 5 4 5 5 5 4 4 5
12 5 5 3 5 4 5 5 5 5 5 5
13 5 5 5 5 4 5 4 4 5 5 5
14 5 5 5 5 4 5 5 4 5 4 5
15 4 3 4 4 3 4 4 3 3 3 4
16 5 5 5 5 4 5 5 4 5 5 5
17 5 4 4 4 4 4 5 4 5 4 5
18 4 5 5 3 5 4 5 4 4 4 5
19 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5
20 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 5
21 4 4 3 4 2 2 3 3 4 3 2
22 4 4 4 5 3 5 5 4 5 5 4
23 5 5 4 4 5 4 4 3 4 4 3
24 5 5 5 5 4 5 5 5 5 4 5
25 4 2 4 3 3 3 4 3 4 4 4
26 4 1 4 5 4 5 5 5 4 4 3
NO SQ1 SQ2 SQ3 SQ4 SQ5 IQ1 IQ2 IQ3 IQ4 IQ5 SVQ1
27 3 3 2 5 5 5 5 5 5 4 5
28 4 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3
29 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5
30 4 4 4 4 3 4 4 4 5 4 4
31 5 4 5 5 4 5 5 5 5 5 5
32 4 5 4 4 4 5 4 4 4 5 2
33 5 4 4 5 4 4 4 3 3 3 3
34 3 3 4 3 2 3 4 2 5 4 3
35 5 1 5 5 1 5 5 5 5 5 5
36 4 4 5 5 4 5 4 4 5 4 4
37 4 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5
38 5 4 4 5 3 4 4 5 5 5 5
39 5 5 5 5 4 3 5 4 5 5 4
40 5 4 5 5 4 4 5 4 4 4 4
41 4 4 4 4 4 4 3 3 4 3 3
42 3 4 3 3 4 4 3 3 4 4 1
43 5 4 5 5 4 5 5 5 4 4 4
44 5 5 5 5 4 5 5 5 4 4 4
45 5 5 5 5 4 5 5 5 4 4 4
46 4 4 3 4 4 4 3 2 3 3 5
47 5 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4
48 4 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5
49 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5
50 4 4 5 5 5 5 5 5 5 4 3
51 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5
52 4 2 5 4 4 5 4 4 5 5 4
NO SQ1 SQ2 SQ3 SQ4 SQ5 IQ1 IQ2 IQ3 IQ4 IQ5 SVQ1
53 4 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5
54 5 5 5 5 4 4 5 4 5 5 4
55 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5
56 5 4 4 4 4 4 5 4 4 5 4
57 5 5 5 5 4 5 5 5 4 5 5
58 5 4 4 5 4 5 4 4 5 5 5
59 4 5 4 4 2 5 4 4 4 4 3
60 4 4 3 3 3 4 4 4 4 3 4
61 4 3 5 5 3 3 4 4 4 4 4
62 4 3 5 4 3 4 3 3 3 3 2
63 5 5 5 5 4 5 5 5 5 4 5
64 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
65 4 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5
66 5 5 1 5 5 5 2 4 4 3 5
67 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
68 3 3 4 4 3 4 4 4 4 3 5
69 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5
70 4 4 5 4 3 3 4 5 4 4 4
71 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
72 4 5 4 4 3 4 4 5 4 4 5
73 4 4 5 3 3 4 3 4 5 4 4
74 4 4 5 3 3 4 3 5 5 4 5
75 5 4 5 5 5 4 4 4 4 4 4
76 4 4 5 4 2 5 4 4 5 2 4
77 4 4 5 4 5 3 3 3 4 4 4
78 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5
NO SQ1 SQ2 SQ3 SQ4 SQ5 IQ1 IQ2 IQ3 IQ4 IQ5 SVQ1
79 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4
80 4 3 5 4 5 4 5 5 5 5 3
81 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 4
82 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
83 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
84 4 5 3 3 5 5 5 5 4 4 4
85 5 5 4 5 5 5 4 4 5 5 5
86 4 2 2 4 2 2 3 3 3 4 4
87 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 3
88 4 4 5 4 4 5 5 5 5 5 3
89 4 3 4 4 3 5 5 4 5 4 4
90 4 3 4 4 3 5 5 4 5 4 4
91 4 4 4 4 4 5 4 3 4 5 5
92 4 4 4 5 3 3 3 4 4 4 4
93 5 5 5 5 2 5 5 5 5 4 5
94 5 3 5 5 4 5 5 5 5 5 4
95 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
96 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4
97 5 5 4 5 4 5 4 5 5 5 5
98 5 4 5 5 5 4 5 4 5 5 5
99 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3
100 3 4 4 3 2 3 4 3 4 4 4
101 5 5 5 5 4 4 5 4 5 5 4
102 4 4 3 4 2 4 4 4 5 4 4
103 5 5 5 5 3 4 5 5 5 4 5
104 5 5 5 4 4 5 4 4 5 5 3
NO SQ1 SQ2 SQ3 SQ4 SQ5 IQ1 IQ2 IQ3 IQ4 IQ5 SVQ1
105 4 5 5 5 4 5 4 4 4 4 4
106 5 4 4 5 4 3 5 4 5 4 2
107 4 3 3 4 4 3 4 3 3 3 4
108 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
109 5 5 5 5 4 5 5 4 5 5 4
110 5 5 4 4 4 4 3 3 4 3 5
111 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
112 4 5 4 5 5 5 5 4 5 5 5
113 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 4
114 5 5 5 5 4 5 5 4 5 5 5
115 4 4 5 5 3 4 5 5 4 5 4
116 4 3 4 4 2 3 5 4 5 4 3
117 5 5 5 5 4 4 5 5 4 4 4
118 3 3 4 4 2 4 3 3 2 3 1
119 5 5 3 5 4 4 4 4 4 5 5
120 4 3 4 3 3 3 4 3 4 4 3
121 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5
122 5 5 5 3 4 4 4 5 4 4 4
123 4 4 5 5 5 3 4 5 5 5 4
124 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5
125 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
126 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4
127 3 2 4 4 3 4 4 3 4 4 3
128 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3
129 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4
130 4 3 3 4 3 4 4 4 4 3 5
NO SQ1 SQ2 SQ3 SQ4 SQ5 IQ1 IQ2 IQ3 IQ4 IQ5 SVQ1
131 3 1 3 3 1 3 3 3 3 2 3
132 4 5 4 4 3 5 5 4 5 3 4
133 4 5 4 5 3 3 4 2 3 4 3
134 4 2 4 4 3 4 4 4 4 4 3
135 4 5 3 4 4 4 5 4 4 3 4
136 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 3
137 5 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4
138 5 4 3 4 3 5 3 5 5 4 5
139 4 4 5 5 5 5 5 4 5 4 4
140 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
141 5 4 4 5 4 5 5 5 5 4 4
142 4 5 5 5 4 5 5 5 5 5 4
143 4 2 5 4 3 4 4 4 4 4 5
144 4 2 5 5 3 5 5 4 5 5 3
145 5 4 5 5 4 4 3 5 3 4 3
146 5 3 4 3 3 4 4 4 4 4 3
147 5 4 4 4 5 4 4 5 5 5 4
148 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5
149 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4
150 5 4 5 4 5 4 5 3 4 4 3
151 5 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4
152 5 5 5 5 3 5 5 4 5 4 5
153 5 4 5 5 4 5 5 5 5 5 4
154 5 5 5 5 4 5 5 4 5 5 5
155 5 5 5 5 3 5 5 3 5 5 5
156 5 5 5 4 5 5 5 4 5 5 5
NO SQ1 SQ2 SQ3 SQ4 SQ5 IQ1 IQ2 IQ3 IQ4 IQ5 SVQ1
157 5 5 5 5 5 5 5 4 5 4 4
158 5 2 5 5 4 5 5 4 4 4 5
159 3 2 4 4 3 3 4 2 3 3 4
160 5 4 5 5 3 5 4 3 5 4 4
161 4 4 3 4 2 4 4 3 4 4 3
162 4 5 4 5 4 4 4 4 5 4 5
163 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
164 4 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4
165 3 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5
166 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5
167 4 4 5 5 4 5 5 4 5 5 4
168 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
169 5 4 4 4 4 3 4 5 5 4 5
170 5 5 5 5 5 4 5 5 5 4 4
171 4 5 4 4 4 4 5 5 5 4 3
172 5 5 5 5 3 4 5 5 5 5 5
173 4 5 4 4 4 4 5 5 5 4 3
174 5 5 5 5 5 4 5 4 5 5 5
175 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 3
176 4 4 4 4 3 3 3 4 3 3 4
177 5 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3
178 5 3 5 5 4 4 4 5 5 5 5
179 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
180 4 4 5 5 4 4 5 5 5 4 4
181 3 3 4 4 3 4 4 4 4 4 3
182 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5
NO SQ1 SQ2 SQ3 SQ4 SQ5 IQ1 IQ2 IQ3 IQ4 IQ5 SVQ1
183 4 4 5 5 4 4 4 5 4 4 4
184 5 4 5 5 4 4 5 5 5 5 5
185 5 3 5 5 2 5 3 4 4 3 3
186 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 3
187 4 4 3 4 4 4 4 5 4 4 4
188 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4
189 5 4 4 5 4 5 5 5 5 5 5
190 4 3 4 4 3 3 5 3 3 3 3
191 4 3 4 5 2 3 3 4 5 5 5
192 5 5 3 5 3 3 4 4 3 4 4
193 4 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4
194 3 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3
195 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
196 5 5 5 5 2 5 5 5 5 5 5
197 4 4 5 5 4 5 5 3 5 5 4
198 5 5 5 5 4 5 5 4 5 4 4
199 5 4 4 4 3 5 4 4 4 3 4
200 5 4 4 4 3 5 4 4 4 3 4
201 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
202 4 2 5 5 3 5 5 5 5 5 5
203 3 3 4 4 4 3 3 3 3 3 4
204 2 2 3 4 3 3 3 3 4 4 3
205 3 1 5 5 1 5 5 5 5 5 3
206 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
207 5 3 4 3 2 3 1 3 3 1 5
208 4 4 4 4 3 3 4 3 4 3 4
NO SQ1 SQ2 SQ3 SQ4 SQ5 IQ1 IQ2 IQ3 IQ4 IQ5 SVQ1
209 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
210 4 3 3 4 2 2 3 1 3 3 1
211 3 5 5 5 5 3 5 4 5 5 5
212 4 3 5 5 4 3 3 2 2 3 1
213 3 2 4 4 4 5 5 4 4 5 5
214 4 4 5 4 5 5 5 5 5 4 4
215 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
216 4 4 5 5 4 4 5 5 4 4 4
217 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
218 4 4 5 3 4 4 5 5 4 5 4
219 5 5 5 4 4 4 4 4 4 3 4
220 4 3 4 4 3 4 4 4 4 4 3
221 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4
222 4 4 4 5 2 3 5 5 5 5 5
223 5 5 4 5 1 5 5 4 5 5 5
224 3 3 2 4 2 3 4 3 4 3 2
225 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4
226 3 4 3 4 4 5 4 4 4 4 4
227 4 3 4 4 3 3 4 5 5 5 5
228 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 3
229 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5
230 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 5
231 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
232 5 5 5 5 3 4 5 4 3 3 4
233 5 4 5 5 4 5 4 5 5 4 3
234 4 5 4 4 5 4 4 4 5 4 3
NO SQ1 SQ2 SQ3 SQ4 SQ5 IQ1 IQ2 IQ3 IQ4 IQ5 SVQ1
235 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
236 3 3 3 3 4 3 3 4 4 4 4
237 3 4 4 4 4 4 3 4 4 3 4
238 5 5 5 5 4 5 4 5 4 5 4
239 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4
240 4 4 4 4 3 3 4 3 5 3 4
241 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5
242 4 4 5 5 3 5 4 4 5 4 4
243 5 5 5 5 1 5 5 5 4 5 5
244 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
245 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5
246 5 5 5 5 3 4 5 4 5 5 5
247 5 5 5 5 3 3 5 5 5 5 5
248 4 3 5 4 2 4 4 4 4 4 4
249 5 5 4 5 3 4 4 4 5 4 4
250 5 4 5 5 5 5 5 5 5 4 5
251 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5
252 4 3 3 4 2 3 4 3 3 3 5
253 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
254 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5
255 5 5 5 5 4 4 3 4 5 4 4
256 5 4 4 5 5 5 5 5 5 5 3
257 5 5 5 5 5 5 4 4 4 5 5
258 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5
259 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4
260 5 1 5 5 5 5 5 5 5 5 3
NO SQ1 SQ2 SQ3 SQ4 SQ5 IQ1 IQ2 IQ3 IQ4 IQ5 SVQ1
261 5 5 5 5 4 5 5 4 5 5 4
262 5 5 5 5 3 5 4 5 5 5 4
263 4 5 5 4 5 5 4 3 5 5 4
264 4 3 4 4 3 4 3 4 4 4 4
265 3 4 4 4 4 5 4 4 4 3 4
266 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5
267 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
268 5 5 5 5 4 5 5 4 5 5 5
269 3 4 4 4 3 3 4 3 4 3 4
270 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
271 5 3 4 4 4 4 4 5 5 4 2
272 4 5 5 5 4 5 4 5 5 5 5
273 4 3 4 5 4 4 3 4 5 4 3
274 4 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4
275 5 5 5 5 5 5 5 4 5 4 4
276 5 5 5 5 3 5 4 4 5 4 4
277 4 4 4 4 3 5 5 4 5 4 4
278 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4
279 4 3 5 4 5 4 4 5 4 4 4
280 5 4 5 5 4 5 5 5 5 5 5
281 5 4 4 5 3 3 5 4 5 4 5
282 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 3
283 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
284 3 2 2 4 4 5 5 3 4 3 2
285 3 2 4 4 2 3 5 4 4 3 2
286 5 5 5 5 3 5 3 4 4 4 4
NO SQ1 SQ2 SQ3 SQ4 SQ5 IQ1 IQ2 IQ3 IQ4 IQ5 SVQ1
287 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 1
288 5 5 5 5 4 3 4 4 5 4 3
289 4 3 4 4 2 4 4 3 5 5 4
290 5 3 5 4 4 5 4 4 5 5 5
291 4 5 5 4 3 3 5 4 5 4 4
292 4 4 4 4 3 4 4 3 4 3 4
293 5 4 4 5 4 5 5 4 5 4 3
294 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5
295 4 3 4 4 3 4 4 4 4 3 4
296 4 4 4 4 3 5 5 4 4 4 5
297 4 3 4 4 3 4 3 3 5 4 4
298 4 4 5 5 3 4 5 5 3 3 2
299 5 4 4 4 4 4 3 4 4 4 5
300 5 5 4 4 3 4 4 3 4 4 5
301 4 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4
302 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 3
303 5 5 5 5 3 5 5 4 5 4 4
304 4 5 4 5 5 5 5 5 4 5 3
305 4 5 5 5 3 5 5 4 5 4 2
306 4 4 4 4 3 5 4 4 4 4 5
307 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5
308 5 5 5 5 3 4 5 5 5 5 3
309 5 3 4 4 3 3 4 4 4 3 3
310 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4
311 5 5 5 4 5 4 5 3 4 4 3
312 5 4 4 5 3 4 5 4 5 5 5
NO SQ1 SQ2 SQ3 SQ4 SQ5 IQ1 IQ2 IQ3 IQ4 IQ5 SVQ1
313 5 5 5 5 3 3 5 3 5 5 5
314 5 3 4 5 3 5 5 5 5 5 5
315 4 5 4 5 4 5 5 3 3 5 4
316 5 5 5 5 5 2 2 4 3 4 3
NO SVQ2 SVQ3 CO1 CO2 CO3 SU1 SU2 SU3 SU4 US1 US2
1 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4
2 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
3 2 2 3 3 3 4 4 4 4 4 4
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
5 5 5 3 5 4 4 5 5 5 5 5
6 4 4 5 5 5 5 4 4 5 5 5
7 4 5 5 5 5 5 4 5 4 4 5
8 1 1 1 1 1 2 2 3 2 1 1
9 3 4 3 4 4 4 4 5 4 5 4
10 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5
11 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5
12 3 4 4 5 5 4 5 5 5 5 5
13 4 4 5 4 5 4 5 5 4 4 4
14 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5
15 3 4 4 4 4 3 3 2 3 3 3
16 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
17 5 5 5 4 4 4 4 4 4 5 5
18 4 4 5 4 5 4 5 5 5 4 5
19 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
20 4 3 3 4 4 4 4 3 4 5 4
21 3 5 3 2 4 3 3 4 3 4 3
22 5 5 4 4 5 5 4 4 5 5 5
23 3 4 3 4 4 4 4 3 3 4 4
24 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
25 4 3 4 3 5 5 4 4 4 4 4
26 4 4 3 3 4 5 4 3 4 5 4
NO SVQ2 SVQ3 CO1 CO2 CO3 SU1 SU2 SU3 SU4 US1 US2
27 2 2 5 4 4 4 4 4 4 4 4
28 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3
29 5 5 5 5 5 4 4 5 3 5 5
30 3 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5
31 4 5 5 5 5 4 5 5 4 5 5
32 2 5 5 5 5 4 4 3 4 4 4
33 3 4 4 4 4 4 3 4 4 5 5
34 3 5 3 4 3 3 4 3 3 3 3
35 1 5 5 1 5 5 5 5 5 5 5
36 3 5 4 4 4 4 3 3 4 4 4
37 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
38 4 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5
39 3 5 4 3 3 5 5 5 5 5 5
40 4 5 5 4 4 4 4 5 4 5 5
41 2 5 3 3 4 4 4 2 4 4 4
42 2 5 3 3 3 2 2 3 3 3 2
43 3 5 5 5 5 5 4 4 4 5 5
44 3 5 5 4 5 5 4 4 4 5 5
45 3 5 5 4 5 5 4 4 4 5 5
46 3 4 3 3 3 3 3 4 2 3 3
47 4 4 4 5 5 5 5 5 4 5 4
48 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5
49 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5
50 3 5 5 4 5 5 5 3 4 5 4
51 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5
52 3 5 5 4 4 5 5 2 2 5 5
NO SVQ2 SVQ3 CO1 CO2 CO3 SU1 SU2 SU3 SU4 US1 US2
53 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5
54 4 5 4 4 5 5 5 4 5 5 5
55 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
56 4 4 4 5 5 4 5 4 4 4 4
57 5 5 5 4 5 5 4 4 5 5 5
58 4 5 4 4 4 4 4 5 4 5 5
59 4 5 5 5 5 5 5 3 4 4 4
60 3 4 4 4 4 3 3 3 3 4 4
61 3 5 4 4 5 4 4 5 4 5 5
62 3 3 4 4 3 3 3 4 4 3 4
63 4 5 5 5 4 5 5 5 4 5 4
64 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
65 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
66 4 5 3 5 4 1 3 4 1 4 3
67 4 4 4 4 4 5 4 4 3 4 4
68 4 4 4 4 4 5 5 4 4 4 4
69 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4
70 3 4 5 5 4 4 4 5 4 5 4
71 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
72 5 5 5 4 5 5 5 4 5 5 5
73 3 5 4 4 4 5 3 5 3 3 4
74 3 5 4 4 4 5 3 5 3 3 4
75 4 5 5 4 4 4 4 5 4 5 4
76 4 2 4 4 5 4 4 5 2 5 4
77 4 4 5 3 3 5 4 4 5 4 4
78 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
NO SVQ2 SVQ3 CO1 CO2 CO3 SU1 SU2 SU3 SU4 US1 US2
79 4 4 4 4 4 4 4 4 3 5 4
80 3 4 4 3 3 5 5 4 4 5 5
81 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
82 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
83 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5
84 3 5 4 5 5 3 3 2 4 5 3
85 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4
86 2 2 5 5 5 5 4 5 4 4 5
87 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
88 4 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5
89 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4
90 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4
91 3 5 5 5 5 5 4 4 4 5 5
92 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
93 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
94 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5
95 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
96 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4
97 4 5 5 4 5 4 5 4 4 5 5
98 4 5 5 5 4 5 5 4 5 5 5
99 4 5 5 4 4 4 4 5 4 4 4
100 3 3 4 3 4 4 4 3 4 4 3
101 4 5 5 4 5 4 5 5 4 4 4
102 4 5 4 4 4 5 4 4 4 4 4
103 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
104 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4
NO SVQ2 SVQ3 CO1 CO2 CO3 SU1 SU2 SU3 SU4 US1 US2
105 3 5 5 5 5 4 4 4 3 4 4
106 4 5 5 4 4 5 4 4 5 5 5
107 3 5 1 3 3 3 2 3 2 3 2
108 5 5 5 5 5 5 4 5 4 5 5
109 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5
110 4 5 4 4 4 4 4 2 4 3 3
111 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
112 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5
113 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
114 4 5 5 5 5 5 5 4 5 5 4
115 4 5 5 5 5 4 4 5 4 4 4
116 2 5 5 4 5 5 5 5 4 5 5
117 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4
118 1 5 3 3 3 3 3 2 1 5 4
119 4 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5
120 4 3 3 4 3 3 3 3 4 3 4
121 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5
122 5 4 4 5 4 4 5 5 5 5 5
123 3 5 5 4 3 4 5 5 4 5 5
124 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
125 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 5
126 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
127 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4
128 4 4 3 3 4 4 4 3 4 4 4
129 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
130 3 3 3 4 4 3 4 3 2 5 3
NO SVQ2 SVQ3 CO1 CO2 CO3 SU1 SU2 SU3 SU4 US1 US2
131 3 3 3 3 4 3 1 3 3 3 3
132 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4
133 4 5 4 3 3 4 4 4 2 3 3
134 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
135 5 3 4 5 4 4 4 4 5 5 5
136 3 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5
137 4 4 5 5 5 4 4 3 4 4 4
138 4 3 4 5 5 4 4 3 4 3 3
139 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5
140 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
141 4 5 4 4 4 4 5 4 4 4 4
142 3 5 5 5 5 4 5 4 5 5 5
143 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
144 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
145 3 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5
146 3 4 4 4 4 3 4 3 3 4 3
147 3 5 5 5 5 4 4 5 4 4 4
148 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5
149 4 5 4 4 4 5 4 5 4 4 4
150 3 5 5 4 4 4 4 5 3 4 3
151 4 4 4 4 4 5 4 5 5 4 5
152 3 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5
153 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
154 4 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5
155 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
156 4 5 5 5 5 5 5 3 5 5 5
NO SVQ2 SVQ3 CO1 CO2 CO3 SU1 SU2 SU3 SU4 US1 US2
157 4 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5
158 3 4 4 4 4 5 5 5 5 5 4
159 3 5 3 4 4 4 4 3 3 4 5
160 4 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5
161 2 4 4 4 4 3 4 4 4 4 3
162 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4
163 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
164 3 4 4 4 3 4 4 5 4 4 4
165 5 5 5 5 5 4 5 2 5 5 3
166 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
167 3 5 5 4 4 4 4 5 4 4 4
168 5 3 5 5 5 5 5 5 4 5 5
169 2 4 3 4 5 4 4 2 3 5 4
170 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
171 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
172 5 5 5 3 5 4 4 5 4 5 5
173 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
174 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
175 5 5 4 3 5 4 3 5 5 4 4
176 3 5 5 4 5 4 4 4 3 3 3
177 4 5 4 4 4 4 3 3 3 3 3
178 5 5 5 5 5 5 4 3 3 4 4
179 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
180 4 5 5 4 4 5 5 4 4 5 5
181 3 3 3 4 4 4 4 3 4 4 4
182 3 4 4 4 4 5 5 5 4 4 4
NO SVQ2 SVQ3 CO1 CO2 CO3 SU1 SU2 SU3 SU4 US1 US2
183 4 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5
184 5 5 4 4 5 4 4 4 5 5 5
185 4 5 5 5 5 2 3 3 4 4 4
186 3 4 4 4 3 4 4 3 4 4 4
187 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4
188 3 4 4 3 3 3 4 3 3 3 3
189 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
190 2 4 3 2 4 4 5 3 4 3 4
191 5 5 4 4 5 5 5 5 4 5 5
192 5 4 5 5 4 4 4 3 3 3 3
193 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
194 3 4 3 5 3 4 4 3 3 2 3
195 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
196 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5
197 3 4 5 5 5 4 5 4 4 5 4
198 5 5 5 4 5 5 5 5 4 5 5
199 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
200 4 5 4 3 4 4 5 4 3 5 3
201 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
202 5 5 5 5 5 4 4 2 5 5 5
203 4 4 3 3 3 3 3 3 3 4 4
204 2 4 3 4 3 3 3 4 3 3 3
205 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
206 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3
207 2 3 2 4 4 5 5 5 5 5 5
208 3 3 4 4 5 4 4 4 3 4 4
NO SVQ2 SVQ3 CO1 CO2 CO3 SU1 SU2 SU3 SU4 US1 US2
209 4 4 4 4 4 1 4 3 3 3 3
210 2 3 2 3 3 3 3 4 3 4 4
211 5 5 5 4 3 3 4 3 5 5 5
212 3 5 2 2 2 4 3 3 3 4 3
213 4 5 5 5 5 4 4 2 3 4 4
214 4 5 5 5 5 4 3 3 3 4 4
215 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
216 4 5 3 4 3 4 4 3 4 4 5
217 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
218 5 5 5 5 4 5 4 5 4 3 4
219 3 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4
220 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4
221 4 4 4 4 4 5 4 5 5 5 5
222 5 5 5 5 5 4 4 3 5 5 5
223 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
224 3 4 3 4 4 4 3 5 4 3 4
225 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
226 3 3 3 4 5 4 4 4 3 4 4
227 4 5 5 5 5 4 3 3 3 5 5
228 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
229 5 5 5 5 5 5 5 3 5 5 5
230 3 5 5 5 5 4 4 4 3 4 4
231 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4
232 4 5 4 4 4 4 5 5 4 5 4
233 5 5 4 5 4 4 4 4 5 5 4
234 3 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4
NO SVQ2 SVQ3 CO1 CO2 CO3 SU1 SU2 SU3 SU4 US1 US2
235 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
236 3 3 4 3 4 3 4 4 3 4 4
237 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4
238 4 5 5 5 5 5 5 4 5 4 4
239 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
240 3 5 3 3 3 3 4 4 3 4 3
241 5 5 5 5 5 5 3 4 4 5 5
242 3 3 4 4 4 4 4 5 4 5 4
243 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5
244 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5
245 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
246 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
247 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
248 4 5 5 4 4 4 4 5 4 5 5
249 3 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4
250 5 5 5 4 5 4 5 5 5 5 5
251 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4
252 3 4 4 3 4 4 3 2 3 4 4
253 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
254 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
255 4 5 5 4 4 4 5 4 4 5 4
256 5 5 3 5 5 5 5 5 4 5 5
257 2 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
258 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
259 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
260 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
NO SVQ2 SVQ3 CO1 CO2 CO3 SU1 SU2 SU3 SU4 US1 US2
261 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5
262 5 5 4 5 5 5 4 5 4 5 5
263 3 5 5 4 5 5 4 3 5 5 4
264 4 4 5 4 4 5 4 5 4 5 5
265 3 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4
266 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
267 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
268 4 5 5 5 5 5 4 5 4 5 5
269 3 4 4 3 4 4 4 5 4 4 3
270 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
271 1 4 4 4 4 4 5 5 4 4 4
272 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5
273 3 4 4 4 5 4 4 5 3 5 5
274 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
275 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
276 3 5 5 5 5 5 4 5 4 4 4
277 4 5 5 4 5 5 5 5 4 5 4
278 5 5 4 5 5 4 4 5 5 5 5
279 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4
280 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
281 5 4 5 4 5 5 4 5 4 5 5
282 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4
283 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5
284 1 5 4 4 5 2 3 4 3 3 4
285 1 5 4 4 4 4 4 5 4 4 4
286 3 5 5 5 5 5 5 5 4 5 3
NO SVQ2 SVQ3 CO1 CO2 CO3 SU1 SU2 SU3 SU4 US1 US2
287 4 5 5 5 5 5 2 5 4 5 5
288 4 5 4 3 4 4 4 4 4 4 4
289 3 5 4 3 4 4 4 3 4 4 4
290 4 5 4 3 4 4 5 5 4 3 3
291 3 3 3 4 4 4 4 5 4 5 5
292 3 4 4 4 4 4 3 4 4 4 3
293 3 3 5 5 5 4 4 3 3 4 4
294 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4
295 4 5 4 4 4 4 4 3 4 4 4
296 5 5 5 5 4 4 4 4 4 5 4
297 3 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4
298 2 5 5 4 2 4 4 5 4 5 5
299 4 5 4 4 4 3 4 3 4 4 4
300 3 5 4 5 4 5 4 5 4 4 4
301 4 4 3 4 4 4 4 3 4 4 4
302 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
303 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
304 3 4 5 5 5 4 4 5 4 5 5
305 3 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5
306 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
307 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
308 3 5 5 4 5 5 4 5 5 5 5
309 3 4 5 4 5 5 4 5 5 5 5
310 4 5 5 4 5 4 4 5 5 4 5
311 4 5 4 4 5 4 5 5 4 5 5
312 3 5 5 4 5 4 5 5 4 5 4
NO SVQ2 SVQ3 CO1 CO2 CO3 SU1 SU2 SU3 SU4 US1 US2
313 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
314 5 4 5 3 5 5 5 5 3 5 5
315 4 5 4 3 5 3 5 3 3 4 3
316 3 5 4 5 5 5 5 5 4 5 3
NO US3 US4 UM1 UM2 UM3 NB1 NB2 NB3 NB4
1 4 4 4 4 4 4 4 4 4
2 5 5 5 5 5 5 5 5 5
3 4 3 3 3 3 3 4 2 2
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
5 4 4 4 4 5 4 5 5 5
6 5 4 5 5 4 5 5 4 5
7 5 5 4 5 4 5 5 5 4
8 1 3 1 1 2 1 1 3 2
9 4 4 4 4 3 4 4 5 4
10 5 5 5 5 4 5 5 5 5
11 5 4 4 4 4 5 5 5 4
12 5 5 5 5 5 4 5 5 5
13 4 5 5 4 4 3 4 4 4
14 5 5 5 5 5 5 5 4 4
15 3 3 3 3 3 3 3 3 3
16 5 5 5 5 5 4 4 4 4
17 5 5 4 4 5 4 5 5 5
18 5 5 5 5 4 5 5 5 5
19 5 5 5 5 5 5 5 5 5
20 4 5 4 4 4 3 3 3 3
21 4 4 3 3 2 3 3 3 4
22 5 5 5 5 4 5 5 5 4
23 3 3 3 4 3 4 4 4 4
24 5 5 5 5 5 5 5 5 5
25 4 3 4 4 4 3 4 5 5
26 5 4 5 5 3 3 3 4 4
NO US3 US4 UM1 UM2 UM3 NB1 NB2 NB3 NB4
27 4 4 4 2 3 3 5 2 2
28 3 2 3 3 3 3 3 3 3
29 5 5 4 4 5 5 5 5 5
30 4 5 4 3 4 4 4 4 4
31 5 4 4 4 4 4 5 5 5
32 3 2 4 4 3 5 4 5 5
33 4 4 4 3 3 3 3 3 3
34 3 3 3 2 3 3 3 3 3
35 5 5 5 5 5 5 5 5 5
36 4 5 4 3 4 3 3 4 4
37 4 4 5 5 4 5 4 4 5
38 5 5 5 5 4 5 5 5 5
39 4 3 5 5 4 5 5 5 5
40 4 5 5 4 4 4 4 4 4
41 3 2 3 3 3 3 4 4 4
42 3 4 2 3 2 3 2 2 2
43 5 5 4 4 4 4 4 4 5
44 5 5 4 4 4 4 4 4 5
45 5 5 4 4 4 4 4 4 5
46 3 2 2 2 2 2 2 3 3
47 4 5 5 4 4 4 4 4 4
48 5 5 5 5 4 4 5 5 5
49 5 5 5 5 5 5 5 4 4
50 4 3 4 4 4 3 4 3 3
51 5 5 5 5 5 5 5 4 4
52 4 2 4 4 4 4 4 2 1
NO US3 US4 UM1 UM2 UM3 NB1 NB2 NB3 NB4
53 5 5 5 5 4 4 5 5 5
54 4 4 5 4 2 2 4 2 2
55 5 5 5 5 5 5 5 5 5
56 4 4 5 4 4 4 4 4 4
57 5 5 5 4 4 4 5 5 5
58 4 4 5 4 4 5 5 5 5
59 4 5 5 3 3 3 3 3 3
60 3 3 4 4 3 3 4 4 3
61 5 5 4 4 3 4 4 4 5
62 3 4 3 4 4 3 4 4 3
63 5 5 4 4 4 4 4 4 5
64 5 5 5 5 5 5 5 5 5
65 5 4 5 4 4 4 4 4 4
66 3 4 2 4 2 1 3 4 1
67 3 4 3 4 4 3 4 3 3
68 4 4 4 4 3 3 3 5 5
69 4 4 4 4 4 4 4 5 4
70 4 4 4 4 3 4 4 3 3
71 4 4 4 4 4 4 4 4 4
72 4 4 4 4 4 3 4 4 4
73 4 4 3 4 3 3 4 4 4
74 4 4 3 4 3 3 4 4 4
75 5 4 4 5 4 4 5 4 4
76 4 5 4 4 4 4 4 4 4
77 4 4 3 4 4 4 4 4 5
78 5 5 5 5 5 5 5 5 5
NO US3 US4 UM1 UM2 UM3 NB1 NB2 NB3 NB4
79 4 4 4 4 4 4 4 4 4
80 5 3 5 5 4 4 4 4 4
81 5 5 5 5 5 4 5 5 5
82 5 5 5 5 4 3 5 5 5
83 5 5 5 5 5 5 5 5 5
84 3 5 4 3 3 4 4 4 4
85 5 5 4 4 4 4 5 5 5
86 4 4 4 4 3 3 3 5 3
87 4 4 4 4 4 4 4 3 4
88 5 3 5 4 4 4 4 3 3
89 4 5 4 4 3 3 4 4 4
90 4 5 4 4 3 3 4 4 4
91 4 4 4 4 3 3 4 3 4
92 4 4 4 4 4 4 4 4 4
93 5 5 5 5 4 5 5 4 4
94 5 5 5 5 5 5 5 3 2
95 5 5 5 5 5 5 5 5 5
96 4 3 4 4 3 4 3 3 3
97 5 5 5 4 5 5 4 4 4
98 5 5 4 5 4 3 3 4 4
99 4 4 4 4 4 4 4 4 4
100 3 3 3 3 3 3 3 4 4
101 5 5 4 4 4 4 4 3 3
102 4 4 4 5 4 5 5 4 4
103 5 4 5 4 5 4 4 4 4
104 5 5 5 4 3 4 4 3 5
NO US3 US4 UM1 UM2 UM3 NB1 NB2 NB3 NB4
105 4 4 4 5 4 4 4 4 4
106 5 4 4 4 4 5 5 4 4
107 2 2 1 3 1 2 3 3 4
108 5 5 5 2 5 3 5 5 3
109 5 5 4 4 4 4 5 5 5
110 3 5 3 3 3 3 4 4 4
111 5 5 5 5 5 5 5 5 5
112 5 5 5 5 5 5 5 5 5
113 5 5 5 5 4 4 4 4 4
114 4 5 5 4 4 3 4 4 3
115 4 5 4 4 4 4 4 4 4
116 5 3 3 4 3 5 4 4 3
117 4 3 4 4 4 4 5 4 4
118 4 1 1 3 3 3 3 3 3
119 5 5 5 5 4 4 5 5 4
120 4 3 4 3 4 3 4 4 4
121 5 5 5 5 5 5 5 5 5
122 5 5 5 5 4 4 4 4 4
123 5 3 5 5 5 5 5 4 5
124 5 5 5 5 4 5 5 5 5
125 5 5 4 4 4 4 4 4 4
126 4 4 4 4 4 4 4 4 4
127 4 4 5 4 3 5 5 4 4
128 4 5 4 5 3 4 4 4 4
129 4 4 4 4 4 3 3 3 4
130 3 2 2 2 3 2 2 3 3
NO US3 US4 UM1 UM2 UM3 NB1 NB2 NB3 NB4
131 3 4 5 5 5 4 5 5 5
132 5 4 4 4 4 3 3 4 4
133 3 3 2 3 1 3 3 3 3
134 3 4 4 4 3 4 4 4 4
135 4 4 5 3 4 5 5 5 5
136 4 4 4 4 3 3 4 4 4
137 4 4 4 4 4 4 3 3 4
138 5 5 3 5 4 5 5 5 5
139 5 5 5 5 5 5 5 5 5
140 5 5 5 5 5 5 5 5 5
141 4 5 4 5 3 3 4 4 5
142 5 5 5 5 5 5 5 5 5
143 4 4 4 4 4 4 3 3 4
144 5 2 5 5 5 4 5 5 3
145 5 4 5 5 5 5 5 5 5
146 3 3 3 4 3 4 4 4 4
147 4 4 4 4 4 4 4 4 4
148 5 5 4 5 5 5 5 5 5
149 4 4 4 4 4 4 4 4 5
150 4 5 4 4 3 4 4 3 4
151 5 4 4 4 5 5 5 5 5
152 5 5 5 5 5 5 5 5 5
153 5 4 5 3 3 4 4 5 5
154 5 5 5 5 5 5 5 5 5
155 5 2 5 5 4 2 4 4 1
156 5 5 5 4 4 4 4 4 4
NO US3 US4 UM1 UM2 UM3 NB1 NB2 NB3 NB4
157 5 3 5 5 4 4 4 4 4
158 5 4 4 4 3 3 4 4 3
159 4 4 3 4 2 2 3 3 4
160 5 3 4 3 3 4 4 4 3
161 3 2 4 4 4 4 3 3 3
162 4 4 4 4 4 4 4 4 3
163 5 5 5 5 5 5 5 5 5
164 4 4 4 4 4 4 4 4 4
165 4 2 3 4 3 5 5 4 5
166 5 4 5 5 5 5 5 4 4
167 5 5 5 5 5 5 5 5 4
168 5 5 5 5 5 5 5 5 5
169 4 5 3 3 3 5 3 3 4
170 5 5 5 5 4 4 5 5 5
171 4 4 4 4 4 4 4 4 4
172 5 4 5 5 5 5 5 4 4
173 4 4 4 4 4 4 4 4 4
174 5 5 5 5 5 4 5 4 5
175 4 4 4 4 4 5 4 5 5
176 4 4 3 3 3 4 3 4 4
177 3 4 3 3 3 3 3 4 4
178 4 4 4 4 4 3 3 3 3
179 5 5 5 5 5 5 5 5 5
180 5 4 5 5 5 4 4 4 5
181 4 4 4 4 4 3 4 4 4
182 4 4 4 4 4 4 4 4 4
NO US3 US4 UM1 UM2 UM3 NB1 NB2 NB3 NB4
183 5 5 5 4 4 4 4 4 4
184 5 5 5 5 5 5 5 5 5
185 4 4 4 3 3 5 3 4 3
186 4 4 4 4 3 3 3 3 4
187 4 4 3 4 3 4 4 4 4
188 4 3 3 3 3 3 3 4 3
189 5 5 5 5 5 4 5 4 5
190 1 2 3 1 3 4 3 3 2
191 5 4 4 4 4 4 4 5 5
192 3 5 3 4 3 3 3 4 3
193 4 4 4 4 3 3 4 4 4
194 4 3 3 2 3 3 3 4 3
195 5 5 5 5 5 4 3 4 5
196 5 5 5 4 5 4 5 5 4
197 4 5 4 5 5 4 4 5 5
198 4 4 4 5 4 5 5 4 3
199 5 5 5 5 5 5 5 5 5
200 5 4 4 5 3 5 4 5 4
201 5 5 5 5 5 5 5 5 5
202 4 4 4 5 5 5 5 2 5
203 4 3 4 4 4 4 3 4 3
204 3 3 3 3 3 4 3 5 4
205 5 5 5 5 5 5 4 5 5
206 3 3 3 3 3 3 3 2 3
207 5 5 5 5 5 1 1 1 1
208 3 4 4 3 3 3 3 4 4
NO US3 US4 UM1 UM2 UM3 NB1 NB2 NB3 NB4
209 3 5 4 4 4 1 1 1 1
210 3 2 2 3 2 3 4 2 3
211 5 5 5 4 3 5 5 5 4
212 3 2 3 4 2 4 3 3 2
213 4 5 4 4 3 4 4 4 4
214 4 5 4 3 3 3 3 4 4
215 5 3 5 4 5 4 5 5 5
216 4 5 5 4 4 4 4 4 4
217 3 3 3 3 3 3 3 3 3
218 4 5 4 5 4 5 4 5 5
219 4 4 3 3 3 3 4 3 4
220 4 3 4 4 3 4 4 4 4
221 5 5 5 5 5 5 5 5 5
222 5 5 5 5 5 5 5 5 5
223 5 5 5 5 5 5 5 5 5
224 2 4 3 4 4 4 4 4 4
225 4 4 4 4 4 5 4 4 4
226 4 4 4 4 4 5 5 5 4
227 5 5 3 4 4 3 4 2 4
228 5 3 3 4 3 5 5 4 3
229 5 5 4 4 4 5 5 4 4
230 4 4 4 3 4 3 3 4 4
231 4 4 4 4 4 4 4 4 4
232 4 5 5 4 4 4 4 4 4
233 4 5 3 2 5 5 5 5 5
234 4 4 4 4 4 4 4 4 4
NO US3 US4 UM1 UM2 UM3 NB1 NB2 NB3 NB4
235 4 4 4 4 4 4 4 4 4
236 3 3 3 4 3 4 4 4 4
237 3 3 3 4 3 3 4 4 4
238 4 4 4 5 5 4 4 4 4
239 4 4 4 4 4 4 4 4 4
240 4 3 3 4 3 2 3 3 4
241 5 3 5 3 3 3 3 3 4
242 4 4 4 4 3 4 4 4 4
243 5 5 5 5 5 5 5 5 5
244 5 5 5 5 5 4 4 5 5
245 5 5 5 5 5 4 5 4 4
246 5 5 5 5 4 4 5 5 4
247 5 5 5 5 5 5 5 5 5
248 5 5 5 5 4 3 4 3 4
249 4 5 4 3 3 4 4 3 4
250 5 5 5 5 5 5 5 5 5
251 3 4 5 5 4 4 5 4 4
252 4 4 4 4 3 4 5 5 5
253 5 5 5 5 4 5 5 4 5
254 5 5 5 5 5 5 4 3 5
255 5 5 4 4 3 4 5 5 5
256 5 3 5 4 3 3 4 3 2
257 5 5 5 5 5 5 5 5 5
258 5 5 5 5 5 5 5 5 5
259 5 5 5 5 5 4 5 5 5
260 5 5 5 5 2 5 5 5 5
NO US3 US4 UM1 UM2 UM3 NB1 NB2 NB3 NB4
261 5 3 4 4 4 5 5 5 4
262 5 4 4 5 5 5 5 5 5
263 5 5 5 4 3 5 5 5 3
264 4 3 4 4 4 5 4 4 4
265 4 4 4 4 4 4 4 4 4
266 5 4 5 4 4 4 5 4 4
267 5 5 5 5 5 5 5 5 5
268 5 5 4 5 5 4 5 5 5
269 4 3 3 3 3 3 4 4 3
270 5 5 5 5 5 5 5 5 5
271 3 3 3 4 3 2 2 4 4
272 5 5 5 5 5 5 5 5 5
273 4 4 3 5 4 3 4 5 5
274 4 4 4 4 4 3 3 3 3
275 5 4 5 4 5 5 5 5 5
276 4 3 3 4 3 4 4 4 4
277 4 4 4 4 4 4 4 4 3
278 5 4 4 5 5 5 4 5 4
279 4 2 4 4 4 4 4 4 4
280 5 5 5 5 4 4 4 4 4
281 5 5 4 5 4 4 5 4 5
282 5 4 4 3 4 4 4 4 4
283 4 4 5 4 4 3 4 4 5
284 2 4 2 4 3 5 4 3 3
285 5 3 3 4 4 4 4 4 3
286 4 4 4 5 4 4 4 3 3
NO US3 US4 UM1 UM2 UM3 NB1 NB2 NB3 NB4
287 5 5 4 3 5 3 5 5 5
288 4 4 4 4 4 4 4 4 4
289 3 4 5 3 3 3 4 4 4
290 3 4 4 3 4 3 4 4 4
291 5 5 5 4 4 4 4 4 4
292 4 3 3 4 3 4 4 3 3
293 3 3 4 3 3 3 3 3 3
294 4 5 4 5 4 3 4 5 4
295 4 5 4 4 3 3 4 3 3
296 4 5 5 5 4 3 3 4 4
297 4 3 4 4 3 3 4 4 4
298 5 3 3 4 3 2 3 3 3
299 3 2 4 3 3 3 3 3 4
300 4 5 3 3 2 3 4 3 3
301 4 3 4 4 4 4 4 3 4
302 4 3 3 4 3 3 4 3 4
303 5 5 5 5 5 5 5 4 5
304 5 3 4 4 3 4 4 3 3
305 5 5 4 3 3 3 4 4 4
306 5 5 5 5 5 4 4 4 4
307 5 5 5 4 4 4 4 4 5
308 5 5 5 5 5 5 4 4 4
309 5 4 5 5 4 3 3 1 4
310 4 4 4 4 4 4 4 4 4
311 5 3 4 5 4 4 4 5 5
312 4 3 4 4 3 3 5 3 4
NO US3 US4 UM1 UM2 UM3 NB1 NB2 NB3 NB4
313 5 5 5 5 5 5 5 5 5
314 3 5 5 5 5 4 4 5 5
315 4 4 3 4 4 5 4 4 5
316 4 3 3 3 2 3 3 4 4