ANALISIS KESUKSESAN SISTEM INFORMASI WEBSITE
Transcript of ANALISIS KESUKSESAN SISTEM INFORMASI WEBSITE
ANALISIS KESUKSESAN SISTEM INFORMASI WEBSITE
PEMERINTAH KOTA SUKABUMI MENGGUNAKAN
MODEL DELONE DAN MCLEAN
SKRIPSI
Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat kelulusan Program Sarjana
NURYANTI
NIM : 19190122
Program Studi Sistem Informasi Kampus Kota Sukabumi
Fakultas Teknik dan Informatika
Universitas Bina Sarana Informastika
2020
ii
PERSEMBAHAN
Raihlah ilmu. dan untuk meraihnya belajarlah untuk tenang dan sabar
(Umar bin Khattab)
Dengan mengucapkan puji syukur kepada Allah S.W.T, skripsi ini kupersembahkan kepada:
1. Kedua orang tua dan kedua kakakku, yang selalu memberikan kasih sayang tak terhingga, mendukung dan memotivasi, serta mendoakan disetiap langkah
yang ku lalui. Terimakasih karena kalian yang menjadi motivasiku untuk
selalu berjuang dan berusaha menyelesaikan masa studi ini. Aku berdoa
semoga kalian semua selalu diberikan kesehatan dan kebahagiaan oleh Allah
SWT.
2. Keluarga yang telah memberikan semangat.
3. Bapak Agung Wibowo, S.T., M.Kom, dan bapak Irwan Tanu Kusnadi, M.Kom, yang telah memberikan arahan serta bimbingan dalam penyusunan
skripsi ini.
4. Sahabat yang selalu mendukung dan memberi motivasi.
5. Rekan seperjuangan kelas 19.9D.28.
Tanpa do’a kalian semua,
aku dan karya ini tak akan pernah ada
ii
i
iv
vi
vii
PEDOMAN PENGGUNAAN HAK CIPTA
Skripsi sarjana yang berjudul “Analisis Kesuksesan Sistem Informasi Website
Pemerintah Kota Sukabumi Menggunakan Model DeLone Dan McLean” adalah
hasil karya tulis asli Nuryanti dan bukan hasil terbitan sehingga peredaran karya tulis
hanya berlaku di lingkungan akademik saja, serta memiliki hak cipta. Oleh karena
itu, dilarang keras untuk menggandakan baik sebagian maupun seluruhnya karya
tulis ini, tanpa seizin dari penulis.
Referensi kepustakaan diperkenankan untuk dicatat tetapi pengutipan atau
peringkasan dari isi tulisan hanya dapat dilakukan dengan seizin penulis dan
disertai ketentuan pengutipan secara ilmiah dengan menyebutkan sumbernya.
Untuk keperluan perizinan pada pemilik dapat menghubungi informasi
yang tertera di bawah ini:
Nama : Nuryanti
Alamat : Kp. Cicadas RT 27 RW 05 Desa Gunung Jaya Kec.
Cisaat Kab. Sukabumi
No. Telp 085881613937
E-mail : [email protected]
viii
KATA PENGANTAR
Alhamdulillah, dengan mengucapkan puji syukur penulis panjatkan kehadirat
Allah SWT, yang telah melimpahkan rahmat dan karunia-Nya, sehingga pada
akhirnya penulis dapat menyelesaikan penulisan skripsi ini dengan baik dan tepat
waktu. Skripsi pada Program Strata Satu (S1) ini penulis sajikan dalam bentuk buku
yang sederhana. Adapun judul Skripsi yang penulis ambil sebagai berikut, “Analisis
Kesuksesan Sistem Informasi Website Pemerintah Kota Sukabumi
Menggunakan Model DeLone Dan McLean”.
Tujuan penulisan Skripsi pada Program Sarjana (S1) ini dibuat sebagai salah
satu syarat kelulusan Sarjana di Universitas Bina Sarana Informatika. Adapun untuk
bahan penulisan dalam skripsi ini diambil berdasarkan hasil penelitian (eksperiman),
observasi dan beberapa sumber literatur yang mendukung dalam penulisan ini.
Penulis menyadari bahwa tanpa bimbingan maupun dorongan dari berbagai pihak
penulisan skripsi ini tidak akan berjalan dengan baik dan tepat waktu, maka pada
kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada:
1. Rektor Universitas Bina Sarana Informatika.
2. Dekan Fakultas Teknik Dan Informatika.
3. Ketua Program Studi Sistem Informasi di Universitas Bina Sarana Informatika.
4. Bapak Agung Wibowo, S.T., M.Kom selaku Dosen Pembimbing I Skripsi.
5. Bapak Irwan Tanu Kusnadi, M.Kom selaku Dosen Pembimbing II Skripsi.
6. Staff atau karyawan atau dosen di lingkungan Universitas Bina Sarana
Informatika.
ix
7. Bapak Maulana Farid Hasanuddin, S.Kom selaku Kasi Integrasi Data E-
Government di Dinas Komunikasi dan Informatika (DISKOMINFO) Kota
Sukabumi.
8. Staff atau karyawan di lingkungan Dinas Komunikasi dan Informatika
(DISKOMINFO) Kota Sukabumi.
9. Kedua orang tua dan kedua kakak tercinta yang telah memberikan dukungan
moral maupun spiritual.
10. Keluarga yang telah memberikan arahan, do’a dan semangat yang tak pernah
henti untuk penulis.
11. Sahabat yang selalu mendukung dan memberikan motivasi.
12. Rekan-rekan mahasiswa kelas 19.9D.28.
Serta semua pihak yang terlalu banyak untuk disebut satu persatu yang telah ikut
andil dalam penulisan skripsi ini. Dalam penulisan skripsi ini penulis menyadari
bahwa masih terdapat kekurangan, untuk itu penulis mohon kritik maupun saran
yang bersifat membangun demi kesempurnaan penulisan skripsi ini di masa yang
akan datang.
Akhir kata semoga skripsi ini dapat bermanfaat khususnya bagi penulis dan
umumnya bagi para pembaca yang berminat.
Sukabumi, 16 Oktober 2020
Penulis
Nuryanti
x
ABSTRAK
Nuryanti (19190122), Analisis Kesuksesaan Sistem Informasi Website
Pemerintah Kota Sukabumi Menggunakan Model DeLone Dan McLean
Website Pemerintah Kota Sukabumi merupakan bentuk dari pelayanan teknologi
informasi berbasis internet yang diyakini dapat meningkatkan efisiensi,
efektivitas, transparansi serta akuntabilitas dalam penyelenggaraan pemerintahan.
Website ini dikelola oleh Dinas Komunikasi dan Informatika (DISKOMINFO)
Kota Sukabumi. Pentingnya menganalisis tentang pemanfaatan dan penggunaan
terhadap website e-government merupakan alasan penelitian ini dilakukan dengan
menentukan efektivitas sistem serta mengevaluasi proses pengembangan sistem.
Model kesuksesan sistem informasi yang digunakan dalam penelitian ini
menggunakan model DeLone dan McLean (2003) dengan menganalisis
kesuksesan sistem informasi yang terdiri dari elemen kualitas informasi, kualitas
sistem, kualitas pelayanan, penggunaan, kepuasan pengguna dan manfaat bersih.
Pengumpulan data dilakukan dengan cara menyebarkan kuesioner secara langsung
kepada masyarakat atau pengguna website di Kota maupun Kabupaten Sukabumi
sebanyak 100 sampel atau responden melalui google form menggunakan teknik
quota sampling. Metode penelitian ini menggunakan Structural Equation
Modelling (SEM) dengan pendekatan Partial Least Square (PLS) dan
menggunakan software SmartPLS 3.0 untuk menganalisa data. Berdasarkan hasil
analisis diperoleh kesimpulan bahwa dari 9 hipotesis terdapat 8 hipotesis
didukung atau diterima, sedangkan 1 hipotesis yaitu kualitas informasi tidak
berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna.
Kata Kunci : Kesuksesan, Sistem Informasi, DeLone dan McLean.
xi
ABSTRACK
Nuryanti (19190122), Analysis of the Success of the Website Information System for
the Sukabumi City Government Using the DeLone and McLean Mode
Sukabumi City Government website is a form of internet-based information
technology service which is believed to be able to increase efficiency,
effectiveness, transparency and accountability in government administration. This
website is managed by the Sukabumi City Communication and Information
Service (DISKOMINFO). The importance of analyzing the use and use of e-
government websites is the reason this research was conducted by determining
the effectiveness of the system and evaluating the system development process.
The information system success model used in this study uses the DeLone and
McLean (2003) model by analyzing the success of information systems consisting
of elements of information quality, system quality, service quality, usage, user
satisfaction and net benefits. Data collection was carried out by distributing
questionnaires directly to the public or website users in the City and District of
Sukabumi as many as 100 samples or respondents via google form using the
quota sampling technique. This research method uses Structural Equation
Modeling (SEM) with Partial Least Square (PLS) approach and uses SmartPLS
3.0 software to analyze data. Based on the results of the analysis, it was
concluded that of the 9 hypotheses, 8 hypotheses were supported or accepted,
while 1 hypothesis was that the quality of information had no significant effect on
user satisfaction.
Keywords: Success, Information Systems, DeLone and McLean
xii
DAFTAR ISI
Halaman
Lembar Judul Skripsi ................................................................................................. i
Persembahan ............................................................................................................. ii
Lembar Pernyataan Keaslian Skripsi ........................................................................ iii Lembar Pernyataan Persetujuan Publikasi Karya Ilmiah ......................................... iv Lembar Pernyataan Kesepakatan Publikasi Karya Ilmiah ........................................ v
Lembar Persetujuan dan Pengesahan Skripsi ........................................................... vi Pedoman Penggunaan Hak Cipta.............................................................................. vii
Kata Pengantar ......................................................................................................... viii Abstraksi ................................................................................................................... x Daftar Isi ................................................................................................................... xii
Daftar Gambar .......................................................................................................... xiv
Daftar Tabel ............................................................................................................. xv
Daftar Lampiran ....................................................................................................... xvi
BAB I PENDAHULUAN ..................................................................................... 1
1.1. Latar Belakang Masalah ....................................................................... 1 1.2. Identifikasi Masalah ............................................................................. 3
1.3. Maksud dan Tujuan .............................................................................. 4 1.4. Metode Penelitian ................................................................................ 5
1.5. Ruang Lingkup ............................................................................................ 7
1.6. Hipotesis ................................................................................................... 8
BAB II LANDASAN TEORI................................................................................ 10
2.1. Tinjauan Pustaka ................................................................................. 10 2.1.1. Sistem ....................................................................................... 10
2.1.2. Sistem Informasi ...................................................................... 10 2.1.3. Model Kesuksesan Sistem Informasi DeLone dan McLean .... 11
2.1.4. Website ..................................................................................... 12
2.1.5. E-Government .......................................................................... 13
2.1.6. Partial Least Square (PLS) ...................................................... 13
2.1.7. Structural Equation Modelling (SEM)..................................... 14 2.1.8. PLS-SEM ................................................................................. 14
2.1.9. Software SmartPLS ....................................................................... 15
2.2. Penelitian Terkait ................................................................................ 16
2.3. Objek Penelitian .................................................................................. 17
2.3.1. Websiste Pemerintah Kota Sukabumi ...................................... 17 2.3.2. Fitur Website Pemerintah Kota Sukabumi ............................... 19
BAB III METODOLOGI PENELITIAN ............................................................... 24
3.1. Tahapan Penelitian ............................................................................. 24
3.2. Instrumen Penelitian .......................................................................... 27 3.3. Metode Pengumpulan Data, Populasi dan Sampel Penelitian ........... 28
3.3.1. Metode Pengumpulan Data ......................................................... 28
3.3.2. Populasi ................................................................................... 29
3.3.3. Sampel Penelitian .................................................................... 29
xiii
3.4. Metode Analisis Data ....................................................................... 30
BAB IV Hasil Penelitian Dan Pembahasan ......................................................... 38
4.1. Profil Responden ............................................................................... 38 4.2. Hasil dan Pembahasan ...................................................................... 40
4.2.1. Hasil PLS-SEM ....................................................................... 41
4.2.2. Evaluasi Model Pengukuran (Outer) Model ........................... 41
4.2.2.1. Uji Validitas ............................................................... 41
4.2.2.2. Uji Reliabilitas ........................................................... 45 4.2.3. Evaluasi Model Struktural (Inner) Model ............................... 45 4.2.4. Pengujian Hipotesis ................................................................. 50
BAB V PENUTUP ............................................................................................... 56
5.1. Kesimpulan ....................................................................................... 56 5.2. Saran .................................................................................................. 58
DAFTAR PUSTAKA ............................................................................................. 60
DAFTAR RIWAYAT HIDUP ............................................................................... 69
LEMBAR KONSULTASI SKRIPSI .................................................................... 70
SURAT KETERANGAN RISET/PKL ................................................................. 72
LAMPIRAN-LAMPIRAN .................................................................................... 73
xiv
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar I.1. Model Hipotesis Penelitian ............................................................... 8
Gambar II.1. Model Kesuksesan Informasi DeLone dan McLean ....................... 11
Gambar II.2. Model PLS-SEM............................................................................. 15 Gambar II.3. Tampilan Halaman Home ............................................................... 19 Gambar II.4. Tampilan Menu Portal ................................................................. 22
Gambar II.5. Tampilan Menu Berita ....................................................................... 23 Gambar III.1. Bagan Tahapan Penelitian .............................................................. 24
Gambar III.2. Rancangan Diagram Jalur (Path Diagram) .................................... 32
Gambar IV.1. Hasil Uji SmartPLS ........................................................................ 40
xv
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel II.1. Penelitian Terkait ............................................................................... 17
Tabel III.1. Variabel dan Indikator Penelitian ....................................................... 31
Tabel III.2. Kriteria Penilaian PLS .............................................................................. 38 Tabel IV.1. Profil Responden Penelitian ............................................................... 38 Tabel IV.2. Distribusi Frekuensi Jenis Kelamin Responden ................................. 38
Tabel IV.3. Distribusi Frekuensi Usia Responden ................................................ 39 Tabel IV.4. Distribusi Frekuensi Pendidikan Responden ..................................... 39
Tabel IV.5. Nilai Muatan Outer Loading .............................................................. 42 Tabel IV.6. Nilai AVE (Average Variance Extracted)....................................... 43 Tabel IV.7. Hasil Cross Loading........................................................................... 44
Tabel IV.8. Composite Reliability dan Cronbach Alpha ....................................... 45
Tabel IV.9. Nilai R-Square.................................................................................... 47
Tabel IV.10.Rata-rata Communality dan R-Square................................................ 49 Tabel IV.11.Koefisien dan Jalur T-Statistics .......................................................... 51 Tabel IV.12.Hasil Hipotesis ................................................................................... 55
xvi
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
Lampiran A.1. Kuesioner Penelitian Google Form................................................ 71
Lampiran A.2. Data Kuesioner............................................................................... 74
Lampiran A.3. Distibusi T- Tabel ........................................................................... 78
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Masalah
Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) merupakan suatu kebutuhan
bagi suatu organisasi dalam mendukung kegiatan-kegiatan organisasi dalam
pencapaian tujuannya, termasuk dalam lingkungan pemerintahan (Hartati &
Wijaya, 2016). Penerapan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) di
pemerintahan sekarang digunakan sebagai wadah informasi kepada masyarakat
atau sering kita sebut layanan E-government. Pengembangan E-government
merupakan upaya untuk mengembangkan penyelenggaraan kepemerintahan yang
berbasis (menggunakan) elektronik di dalam rangka untuk meningkatkan kualitas
pelayanan publik secara efektif dan efisien (Widhyaestoeti & Husen, 2017).
Pemerintah Indonesia telah membuat kebijakan untuk memanfaatkan TIK
dalam bidang e-government yang terintegrasi, mulai dari tingkat pemerintah
daerah hingga ke pusat sesuai dengan Instruksi Presiden Nomor 3 Tahun 2003
yang berisi Kebijakan dan Strategi Nasional Pengembangan E-government dan
Keputusan Menteri Komunikasi dan Informasi Nomor 57 Tahun 2003 yang berisi
Panduan Penyusunan Rencana Induk Pengembangan E-Governent (Irmayanti et
al., 2020). Pengaplikasian E-government yang umum dilaksanakan dan diatur
pelaksanaannya di Indonesia adalah pembuatan situs web pemerintah daerah
seperti website Pemerintah Kota Sukabumi.
Website Pemerintah Kota Sukabumi merupakan bentuk dari pelayanan
teknologi informasi berbasis internet yang diyakini dapat meningkatkan efisiensi,
2
efektivitas, transparasi serta akuntabilitas dalam penyelenggaraan pemerintahan.
Website ini dikelola oleh Dinas Komunikasi dan Informatika (DISKOMINFO)
Kota Sukabumi, dimana informasi yang disajikan berupa berita, profil Kota
Sukabumi, Pemerintahan, Investasi, SAKIP, Smart City dan UKS. Semenjak
website Pemerintah Kota Sukabumi dibuat dan dipublikasikan ke masyarakat,
pihak pemerintah belum pernah mengadakan analisis kesuksesan sistem informasi
terhadap website Pemerintah Kota Sukabumi, sehingga belum diketahui apakah
website tersebut telah berdampak positif dalam penggunaannya baik secara
individu maupun organisasi (Hasanuddin, 2020).
Pentingnya menganalisis tentang pemanfaatan dan penggunaan terhadap
website e-government merupakan alasan penelitian ini dilakukan dengan
menentukan efektivitas sistem serta mengevaluasi proses pengembangan sistem.
Hasil analisis dapat digunakan untuk mengetahui apakah sistem informasi pada
website tersebut telah sesuai dengan kebutuhan penggunanya.
Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan kuesioner dalam bentuk
google form untuk pengguna www.sukabumikota.go.id, kuesioner disebarkan
kepada masyarakat sebagai pengguna website dengan menggunakan teknik quota
sampling. Model kesuksesan sistem informasi yang digunakan dalam penelitian
ini menggunakan model DeLone dan McLean (2003) dengan menganalisis
kesuksesan sistem informasi yang terdiri dari elemen kualitas informasi
(information system), kualitas sistem (system quality), kualitas pelayanan (service
quality), penggunaan (use), kepuasan pengguna (user satisfaction) dan manfaat
bersih (net benefit) dari website Pemerintah Kota Sukabumi. Metode penelitian
menggunakan Structural Equation Modelling (SEM) dengan pendekatan Partial
3
Least Square (PLS) dan menggunakan software SmartPLS 3.0 untuk menganalisa
data.
Berdasarkan uraian di atas, maka penulis tertarik untuk menyusun laporan
skripsi ini dengan judul, “Analisis Kesuksesan Sistem Informasi Website
Pemerintah Kota Sukabumi Menggunakan Model DeLone Dan McLean”.
1.2. Identifikasi Masalah
Berdasarkan model DeLone dan McLean yang diperbaharui (2003) serta
latar belakang masalah yang diuraikan sebelumnya, maka penelitian ini berusaha
untuk mengetahui sejauh mana kesuksesan sistem informasi website Pemerintah
Kota Sukabumi dan mengetahui hubungan antar variabel dengan pendekatan
Model Kesuksesan Sistem Informasi DeLone dan McLean. Identifikasi masalah
penelitian dituliskan dalam 9 (sembilan) pertanyaan berdasarkan pada enam
kriteria pengukuran yang digunakan dalam model DeLone dan McLean (2003),
sebagai berikut:
1. Apakah terdapat pengaruh yang signifikan antara kualitas informasi (KI)
terhadap penggunaan (P) sistem informasi website Pemerintah Kota
Sukabumi?
2. Apakah terdapat pengaruh yang signifikan antara kualitas informasi (KI)
terhadap kepuasan pengguna (KPG) sistem informasi website Pemerintah Kota
Sukabumi?
3. Apakah terdapat pengaruh yang signifikan antara kualitas sistem (KS)
terhadap penggunaan (P) sistem informasi website Pemerintah Kota
Sukabumi?
4
4. Apakah terdapat pengaruh yang signifikan antara kualitas sistem (KS)
terhadap kepuasan pengguna (KPG) sistem informasi website Pemerintah Kota
Sukabumi?
5. Apakah terdapat pengaruh yang signifikan antara kualitas pelayanan (KP)
terhadap penggunaan (P) sistem informasi website Pemerintah Kota
Sukabumi?
6. Apakah terdapat pengaruh yang signifikan antara kualitas pelayanan (KP)
terhadap kepuasan pengguna (KPG) sistem informasi website Pemerintah Kota
Sukabumi?
7. Apakah terdapat pengaruh yang signifikan antara penggunaan (P) terhadap
kepuasan pengguna (KPG) sistem informasi website Pemerintah Kota
Sukabumi?
8. Apakah terdapat pengaruh yang signifikan antara penggunaan (P) terhadap
manfaat bersih (MB) sistem informasi website Pemerintah Kota Sukabumi?
9. Apakah terdapat pengaruh yang signifikan antara kepuasan pengguna (KPG)
terhadap manfaat bersih (MB) sistem informasi website Pemerintah Kota
Sukabumi?
1.3. Maksud Dan Tujuan
Maksud dari penulisan skripsi ini adalah:
1. Untuk menguji kualitas informasi (KI) terhadap penggunaan (P) sistem
informasi website Pemerintah Kota Sukabumi.
2. Untuk menguji kualitas informasi (KI) terhadap kepuasan pengguna (KPG)
sistem informasi website Pemerintah Kota Sukabumi.
5
3. Untuk menguji kualitas sistem (KS) terhadap penggunaan (P) sistem informasi
website Pemerintah Kota Sukabumi.
4. Untuk menguji kualitas sistem (KS) terhadap kepuasan pengguna (KPG)
sistem informasi website Pemerintah Kota Sukabumi.
5. Untuk menguji kualitas pelayanan (KP) terhadap penggunaan (P) sistem
informasi website Pemerintah Kota Sukabumi.
6. Untuk menguji kualitas pelayanan (KP) terhadap kepuasan pengguna (KPG)
sistem informasi website Pemerintah Kota Sukabumi.
7. Untuk menguji penggunaan (P) terhadap kepuasan pengguna (KPG) sistem
informasi website Pemerintah Kota Sukabumi.
8. Untuk menguji penggunaan (P) terhadap manfaat bersih (MB) sistem
informasi website Pemerintah Kota Sukabumi.
9. Untuk menguji kepuasan pengguna (KPG) terhadap manfaat bersih (MB)
sistem informasi website Pemerintah Kota Sukabumi.
Tujuan penulisan skripsi ini adalah untuk memenuhi salah satu syarat
kelulusan Program Strata Satu (S1) pada Program Studi Sistem Informasi di
Universitas Bina Sarana Informatika (UBSI) Sukabumi.
1.4. Metode Penelitian
Metode penelitian dilakukan untuk memperoleh data, fakta, serta informasi
yang dibutuhkan dalam mencapai tujuan penelitian. Terdapat 4 (empat) macam
metode pengumpulan data yang dilakukan, yaitu:
1. Pengamatan (Observation)
Metode pengumpulan data yang dilakukan dengan cara mengamati objek
secara langsung tentang suatu kegiatan yang akan diteliti yang berhubungan
6
dengan pokok masalah yang akan diambil. Observasi pada penelitian ini
dilakukan ke Dinas Komunikasi dan Informatika (DISKOMINFO) Kota
Sukabumi, dimana DISKOMINFO mengelola dua website yaitu website
Pemerintah Kota Sukabumi dan website Diskominfo Kota Sukabumi. Proses
penelitian dilakukan dengan pengamatan secara langsung pada website
Pemerintah Kota Sukabumi dengan mengakses www.sukabumikota.go.id.
2. Wawancara (Interview)
Metode pengumpulan data dengan menemui pihak Dinas Komunikasi dan
Informasi (DISKOMINFO) Kota Sukabumi selaku pengelola website
Pemerintah Kota Sukabumi. Proses tanya jawab dilakukan secara langsung
kepada bapak Maulana Farid Hasanuddin, S.Kom selaku Kasi Integrasi Data E-
Government di DISKOMINFO, guna mendapatkan data, fakta serta informasi
yang akurat.
3. Studi Pustaka (Library Research)
Metode pengumpulan data dengan mencari referensi dari buku-buku, jurnal
ilmiah serta dari internet yang dapat menyediakan berbagai informasi yang
dibutuhkan yang berhubungan dengan pembahasan yang diperlukan untuk
dijadikan sebagai referensi dalam penulisan skripsi ini.
4. Daftar Pertanyaan (Kuesioner)
Metode pengumpulan data dengan membuat daftar pertanyaan ditujukan
kepada responden melalui google form, yang kemudian diisi oleh responden.
Responden yang dijadikan sebagai sampel dalam penelitian ini adalah
masyarakat yang berdomisili di Kota maupun Kabupaten Sukabumi.
7
1.5. Ruang Lingkup
Pembahasan dalam penulisan skripsi ini membahas tentang Analisis
Kesuksesan Sistem Informasi Website Pemerintah Kota Sukabumi. Pengumpulan
data yang dilakukan dengan menggunakan daftar pertanyaan melalui google form
kepada 100 responden sebagai pengguna website Pemerintah Kota Sukabumi.
Penelitian ini dibatasi hanya dengan mengumpulkan data kuesioner,
merekap data kuesioner dan mengolah data kuesioner dengan menggunakan
software SmartPLS 3.0 untuk menguji outer model, inner model dan hipotesis.
Model kesuksesan yang digunakan menggunakan model Kesuksesan Sistem
Informasi DeLone dan McLean (2003) dengan menggunakan variabel kualitas
informasi, kualitas sistem, kualitas pelayanan, penggunaan, kepuasan pengguna,
dan maanfaat bersih.
Proses penelitian dilakukan ke Dinas Komunikasi dan Informatika
(DISKOMINFO) Kota Sukabumi, dimana DISKOMINFO mengelola dua website
yaitu website Pemerintah Kota Sukabumi dan website Diskominfo Kota
Sukabumi. Proses penelitian dibatasi hanya membahas website Pemerintah Kota
Sukabumi di www.sukabumikota.go.id.
8
1.6. Hipotesis
Hipotesis yang diusulkan dalam penelitian ini berdasarkan pada identifikasi
masalah dengan mengacu pada variabel-variabel model DeLone dan McLean
(2003) dibawah ini:
Sumber : (Hudin & Riana, 2016)
Gambar 1.1.
Model Hipotesis Penelitian
H1 : Diduga bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara kualitas informasi
(KI) terhadap penggunaan (P) sistem informasi website Pemerintah Kota
Sukabumi.
H2 : Diduga bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara kualitas informasi
(KI) terhadap kepuasan pengguna (KPG) sistem informasi website Pemerintah
Kota Sukabumi.
H3 : Diduga bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara kualitas sistem (KS)
terhadap penggunaan (P) sistem informasi website Pemerintah Kota Sukabumi.
9
H4 : Diduga bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara kualitas sistem (KS)
terhadap kepuasan pengguna (KPG) sistem informasi website Pemerintah Kota
Sukabumi.
H5 : Diduga bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara kualitas pelayanan
(KP) terhadap penggunaan (P) sistem informasi website Pemerintah Kota
Sukabumi.
H6 : Diduga bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara kualitas pelayanan
(KP) terhadap kepuasan pengguna (KPG) sistem informasi website Pemerintah
Kota Sukabumi.
H7 : Diduga bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara penggunaan (P)
terhadap kepuasan pengguna (KPG) sistem informasi website Pemerintah Kota
Sukabumi.
H8 : Diduga bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara penggunaan (P)
terhadap manfaat bersih (MB) sistem informasi website Pemerintah Kota
Sukabumi.
H9 : Diduga bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara kepuasan pengguna
(KPG) terhadap manfaat bersih (MB) sistem informasi website Pemerintah Kota
Sukabumi.
BAB II
LANDASAN TEORI
2.1. Tinjauan Pustaka
2.1.1.Sistem
Sutabri mengemukakan bahwa “Sistem adalah sekelompok unsur yang erat
hubungannya satu dengan yang lain yang berfungsi bersama-sama untuk mencapai
tujuan tertentu” (Loveri, 2018).
Sutarman mengemukakan bahwa “Sistem adalah elemen-elemen yang saling
terkait dan melakukan interaksi pada satu kesatuan dalam rangka mencapai tujuan
utama” (Rahmawati et al., 2020).
2.1.2. Sistem Informasi
“Sistem informasi adalah komponen yang saling terkait dalam
mengumpulkan, memanipulasi, menyimpan dan menyebarkan informasi serta
memberikan feedback untuk memenuhi suatu tujuan” (Mulia, 2020) .
Mahatmyo mengemukakan bahwa “Sistem informasi adalah serangkaian
prosedur formal dimana data dikumpulkan, diproses menjadi informasi dan
didistribusikan ke pengguna” (Albaidhlawy & Musliyana, 2020).
Laudon mengemukakan bahwa “Sistem informasi adalah suatu komponen
yang saling bekerja satu sama lain untuk mengumpulkan, mengolah, menyimpan,
dan juga menyebarkan informasi untuk mendukung kegiatan suatu organisasi”
(Syaradila R, 2017).
10
11
2.1.3. Model Kesuksean Sistem Informasi DeLone Dan McLean
Model Kesuksesan Sistem Informasi merupakan suatu model penelitian
yang dikembangkan dalam mengukur kesuksesan suatu sistem informasi
berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh DeLone dan McLean
(1992). Pada model DeLone dan McLean atau yang lebih dikenal dengan
D&M IS Success ini dimensi-dimensi kesuksesannya yang diukur
semuanya saling berkaitan (Hidayatullah et al., 2020).
Kesuksesan Sistem Informasi Model DeLone dan McLean sangat
dipengaruhi oleh kualitas infomasi (information quality), kualitas sistem
(system quality) dan kualitas pelayanan (service quality) yang merupakan
faktor signifikan atas kepuasan pengguna (user satisfaction) dan keinginan
menggunakan (intetion to use) (Laksono, 2017).
Sumber : (Sapty Rahayu et al., 2018)
Gambar II.1.
Model Kesuksesan Informasi DeLone dan McLean (2003)
Variabel dan indikator Model Kesuksesan Sistem Informasi DeLone dan
McLean (Fathirah et al., 2020), adalah:
1. Kualitas Sistem (System Quality)
Kualitas sistem merujuk pada seberapa baik kemampuan perangkat keras,
perangkat lunak, kebijakan serta prosedur sistem informasi yang dapat
menyediakan informasi sesuai dengan kebutuhan pengguna.
12
2. Kualitas Informasi (Information Quality)
Kualitas informasi mencakup kelengkapan informasi (completeness), mudah
dipahamai (ease understanding), keakuratan informasi (accuracy) dan relevan
(relevance).
3. Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Kualitas pelayanan mencakup penilaian yang dipersepsikan dari hasil
membandingkan harapan pengguna terhadap pelayanan yang diterimanya.
4. Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Variabel kepuasan pengguna akan membahas mengenai tanggapan dan kesan
pengguna terhadap layanan yang diberikan oleh sistem yang mencakup respon
dan timbal balik yang dimunculkan pengguna setelah memakai sistem
informasi.
5. Manfaat Bersih (Net Benefit)
Variabel manfaat bersih membahas dampak, hasil dan manfaat yang diberikan
sistem terhadap kebutuhan pengguna dan kesuksesan dari suatu perusahaan
untuk pengambilan keputusan dan produktifitas yang lebih baik.
2.1.4. Website
Jogiyanto mengemukakan bahwa “Website merupakan fasilitas hiperteks
untuk menampilkan data berupa teks, gambar, suara, animasi, dan data multimedia
lainnya” (Imaniawan & Wati, 2017).
“World Wide Web (WWW) atau Web atau Website adalah salah satu layanan
yang didapat oleh pemakai komputer yang terhubung ke internet” (Shiddiqiyah &
Muningsih, 2018).
13
“Website adalah halaman-halaman yang berisi informasi yang ditampilkan
oleh browser seperti Mozilla Firefox, Google Chrome atau yang lainnya” (Ghina
et al., 2019).
2.1.5. E-Government
“E-Government merupakan salah satu upaya pemerintah dalam
mendekatkan pelayanan kepada masyarakat untuk implementasi layanan
pemerintah secara elektronik dalam meningkatkan produktivitas serta efisiensi
para birokrat” (Nugraha & Ningsih, 2020).
“Implementasi e-government pada dasarnya merupakan upaya pemerintah
untuk menciptakan tatanan birokrasi yang transparan, akuntabel serta responsif
dengan memanfaatkan adanya teknologi” (Prabawati et al., 2020).
“Penerapan Instruksi Presiden Nomor 3 Tahun 2003 terkait e-government
adalah sebuah inovasi dalam reformasi birokrasi yang menghendaki adanya
perubahan penyelenggaraan pemerintahan yang lebih demokratis, transparan, dan
akuntabel berbasis elektronik” (Rozikin et al., 2020).
2.1.6. Partial Least Square (PLS)
Shandyastini mengemukakan “Partial Least Square (PLS) adalah sebuah
metode yang digunakan untuk penciptaan dan pembangunan model dengan
menggunakan pendekatan yang memiliki orientasi pada prediksi” (Winarso et al.,
2019).
“Partial Least Square (PLS) PLS adalah metode untuk melaksanakan
pemodelan Structural Equation Modelling (SEM) dengan mengunakan software
SmartPLS” (Susanti & Kuntadi, 2016).
14
“Partial Least Square (PLS) adalah analisis handal yang tidak
mengasumsikan distribusi tertentu yang dapat digunakan pada setiap jenis skala
data (nominal, ordinal, interval dan rasio) dengan jumlah sampel yang kecil”
(Wursan & Yulianto, 2019).
2.1.7. Structural Equation Modelling (SEM)
“Structural Equation Modelling (SEM) adalah alat analisis statistik yang
digunakan untuk mencari metode dan membuat model yang dapat menjelaskan
hubungan diantara variabel-variabel” (Pering, 2020).
“Structural Equation Modeling (SEM) adalah teknik analisis statisik untuk
mengkombinasikan beberapa aspek yang terdapat pada analisis jalur dan analisis
faktor konfirmatori untuk mengestimasi beberapa persamaan secara simultan”
(Ningrum et al., 2020).
Marlina mengemukakan bahwa “SEM adalah teknik permodelan statistik
untuk menguji hubungan antara variabel yang kompleks baik recursive maupun non-
recursive untuk memperoleh gambaran secara menyeluruh mengenai suatu model
dalam menyelesaikan suatu masalah” (Hidayat et al., 2019).
2.1.8. PLS-SEM
Menurut Monecke & Leisch dalam (Hudin & Riana, 2016), terdapat
beberapa hal penting yang melandasi SEM menggunakan PLS diantaranya:
1. SEM menggunakan PLS terdiri tiga komponen, yaitu model structural, model
pengukuran dan skema pembobotan, bagian ketiga merupakan ciri khusus
SEM dengan PLS dan tidak ada pada SEM yang berbasis kovarian.
15
Sumber : (Hudin & Riana, 2016)
Gambar II.2.
Model PLS-SEM
2. SEM hanya menggunakan PLS untuk mengijinkan model hubungan antar
variabel yang recursif saja, sedangkan model analisis jalur (path analysis)
yang tidak sama dengan SEM berbasis kovarian yang mengijinkan terjadinya
hubungan non-recursif (timbal-balik).
3. Pada model struktural yang disebut juga sebagi model bagian dalam semua
variabel laten dihubungkan satu dengan yang lain dengan didasarkan pada
teori substansi, variabel laten dibagi menjadi dua, yaitu eksogenous dan
endogenous.
2.1.9. Software SmartPLS
“SmartPLS adalah aplikasi perangkat lunak untuk teknik SEM dalam bentuk
graphical user interface (GUI) dengan menggunakan teknologi java webstart
16
yang dapat diaplikasikan pada semua sistem operasi komputer” (Rozanda &
Masriana, 2017).
SmartPLS adalah program SEM yang terbaru dan dapat mengestimasi
persoalan SEM yang lebih alternatif dan praktis, smartPLS merupakan
program SEM yang informatif dalam menghasilkan hasil uji statistiknya
sehingga modifikasi model dan penyebab buruknya goodness of fit model
dapat dengan mudah diatasi (Sudewo & Supriyadi, 2017).
2.2. Penelitian Terkait
Penelitian terkait dengan penulisan skripsi ini berdasarkan dari jurnal
dengan melakukan peninjauan kembali berdasarkan penelitian-penelitian
sebelumnya telah dilakukan, diantaranya:
Penelitian yang dilakukan oleh (Mahendra & Hanafi, 2018) yang berjudul
“Analisis Keberhasilan Website Resmi Universitas Borobodur
Menggunakan DeLone & McLean Model”. Penelitian tersebut
menggunakan model DeLone dan McLean dengan menggunakan empat
variabel yang terdiri dari kualitas sistem (system quality), kualitas informasi
(information quality), kualitas layanan (service quality), kepuasan pengguna
(user satisfaction). Dari hasil hipotesis terdapat hubungan positif dan
sisgnifikan antara variabel kualitas layanan dengan kepuasan pengguna,
terdapat hubungan positif dan signifikan antara variabel kualitas sistem
dengan kepuasan pengguna, terdapat hubungan positif dan signifikan antara
variabel kualitas sistem dengan kepuasan pengguna, terdapat hubungan
positif antara variabel kualitas informasi dengan kepuasan pengguna.
Penelitian yang dilakukan oleh (Rohaman & Lasimin, 2019) yang berjudul
“DeLone & McLean Untuk Analisa Keberhasilan Website Resmi Kabupaten
Wonosobo”. Penelitian tersebut menggunakan model DeLone dan McLean
dengan menggunakan empat variabel bebas (kualitas sistem, kualitas
informasi, kualitas layanan dan pemakaian) dan satu variabel terikat
(kepuasan pemakai). Dimana variabel bebas Kualitas Sistem, Kualitas
Information, Kualitas Layanan, Pemakaian secara bersama-sama
berpengaruh terhadap variabel terikat kepuasan pemakai.
Penelitian yang dilakukan oleh (Wisudiawan, 2015) yang berjudul “Analisis
Faktor Kesuksesan Sistem Informasi Menggunakan Model DeLone And
McLean”. Penelitian ini menggunakan 5 hipotesis untuk melihat faktor apa
yang diperkirakan dapat mempengaruhi kepuasan pengguna. Hasil
pengolahan data menunjukkan bahwa 3 dari 5 hipotesis dianggap terbukti,
yaitu bahwa kepuasan pengguna sangat dipengarui oleh tiga faktor utama
17
sebagai berikut: kualitas informasi, kualitas sistem, dan kebermanfaatan
sistem dari sudut pandang pengguna.
Tabel II.1
Penelitian Terkait
Penelitian Persamaan Penelitian Perbedaan
Penelitian
Analisis Keberhasilan
Website Resmi
Universitas Borobodur
Menggunakan DeLone &
McLean Model
Menggunakan model
DeLone dan McLean
(2003)
Penelitian hanya
mencakup 4 variabel
terhadap Keberhasilan
Website Resmi
Universitas
Borobudur
DeLone & McLean
Untuk Analisis
Keberhasilan Website
Resmi Kabupaten
Wonosobo
Menggunakan model
DeLone dan McLean
(2003)
Penelitian hanya
mencakup 4 variabel
terhadap Keberhasilan
Website Resmi
Kabupaten Wonosobo
Analisis Faktor
Kesuksesan Sistem
Informasi Menggunakan
Model DeLone And
McLean
Menggunakan model
DeLone dan McLean
(2003)
Penelitian hanya
mencakup 5 variabel
terhadap Kesuksesan
Sistem Informasi
2.3. Objek Penelitian
2.3.1. Website Pemerintah Kota Sukabumi
Hadirnya website Pemerintah Kota Sukabumi yang dibuat pada tahun 2015
yang kemudian diadakan perubahan pada tahun 2017 oleh Dinas Komunikasi dan
Komunikasi (Diskominfo) Kota Sukabumi dapat dirasakan manfaatnya, mulai dari
instansi pemerintah itu sendiri dan untuk masyarakat (Hasanuddin, 2020). Dengan
18
adanya website tersebut, pemerintah lebih mudah memberikan informasi kepada
masyarakat tentang apa saja visi-misi pemerintah hingga tugas-tugas
pemerintahan.
Manfaat pembangunan website instansi Pemerintah Kota Sukabumi
(Hasanuddin, 2020), diantaranya:
1. Menampilkan berbagai informasi serta pembangunan daerah Kota Sukabumi.
2. Memaparkan segala informasi mengenai potensi daerah dalam segala aspek
sebagai bentuk “transparansi” pemerintah terhadap masyarakat.
3. Mensosialisasikan kebijakan atau program pemerintah dan informasi
pemerintah Kota Sukabumi kepada seluruh masyarakat, khususnya kepada
masyarakat yang terjangkau oleh jaringan internet.
4. Menjadikan website Pemerintah Kota Sukabumi sebagai media interaksi
antara masyarakat dengan pemerintah.
5. Memberikan media alternatif bagi peningkatan pembangunan daerah, melalui
berbagai forum, seperti forum perdagangan, usaha kecil dan menengah atau
UKM, lapangan kerja, usaha dan sebagainya.
6. Sebagai implementasi terwujudnya E-Government Pemerintah Kota
Sukabumi.
19
2.3.2. Fitur Website Pemerintah Kota Sukabumi
Setelah pengguna masuk ke halaman www.sukabumikota.go.id, pengguna
dapat memanfaatkan fitur yang tersedia dalam website Pemerintah Kota
Sukabumi. Berikut fungsi dari fitur yang terdapat dalam website, diantaranya:
1. Halaman Home
Halaman home adalah halaman utama atau tampilan awal yang akan muncul
ketika pengguna mengakses website Pemerintah Kota Sukabumi. Pada
tampilan halaman home tedapat menu portal, menu profil dan menu berita.
Sumber : https://sukabumikota.go.id/
Gambar II.3.
Tampilan Halaman Home
2. Menu Portal
Pada saat pengguna memilih menu portal pada halaman home, terdapat
beberapa fitur yang tersedia diantaranya, menu Beranda, Portal, Kota
Sukabumi, Pemerintahan, Investasi, SAKIP dan Smart City.
a. Beranda
Fungsi menu beranda yaitu agar pengguna dapat kembali ke halaman
home.
20
b. Portal
Fungsi menu portal yaitu pengguna dapat melihat fitur Pengumuman,
Berita Kota (Agama, Kesehatan, Lingkungan, Pertanian, Seni Budaya,
Hukum, Legislatif, Transfortasi, Kependudukan, Walikota, Ekonomi,
Politik, Teknologi, Pendidikan, Olahraga, Umum), Informasi Umum
(Agenda dan Jadwal Sholat), kemudian terdapat menu Liputan (Galeri
Foto, Video Liputan, RSPD FM Live Streaming) Kota Sukabumi.
c. Kota Sukabumi
Fungsi menu Kota Sukabumi yaitu pengguna dapat melihat informasi
Tentang Sukabumi yang terdiri dari Sejarah, Visi dan Misi, Lambang,
Geografis, Sosial Ekonomi, Sukabumi dalam Angka, Jumlah Penduduk
Kota Sukabumi.
d. Informasi
Fungsi menu informasi yaitu sebagai media informasi kepada masyarakat,
pengguna dapat melihat fitur dari ULP, e-Controlling, BUMD, Laporan
Keuangan, Nomor Penting, Keterbukaan Informasi Publik Kota Sukabumi.
e. Organisasi
Fungsi menu organisasi yaitu pengguna dapat mengetahui Kopri Kota
Sukabumi dan UKS Kota Sukabumi.
f. Pemerintahan
Fungsi menu pemerintahan yaitu pengguna dapat melihat informasi
seputar Walikota, JDIH, DPRD, Data Sektoral Daerah dan Statistik Kota
Sukabumi.
21
g. SKPD/BUMD
Fungsi menu SKPD/BUMD yaitu pengguna dapat mengetahui Sekretariat
Daerah, Badan-Badan, Daftar Dinas, Perjanjian Kinerja Kota Sukabumi.
h. Aparatur
Fungsi menu aparatur yaitu pengguna dapat mengetahui Kecamatan,
Kelurahan, RT/RW yang ada di Kota Sukabumi.
i. Website Terintegrasi
Fungsi menu website terintegrasi yaitu pengguna dapat mengetahui
Pemetaan Sistem Informasi (aplikasi) pada setiap SKPD yang ada di Kota
Sukabumi.
j. Investasi
Fungsi menu investasi yaitu pengguna dapat melihat Sarana (Asset, Sarana
dan Prasarana, APBD, KADIN), Kawasan Bisnis (Sentra Kerajinan, Sentra
Pertanian, Sentra Kuliner) yang ada di Kota Sukabumi.
k. UMKM
Fungsi menu UMKM diantaranya pengguna dapat mengetahui data
UMKM Kota Sukabumi, pengajuan dana dan penguatan permodalan
UMKM Kota Sukabumi dan sebagainya.
l. Data Kerjasama Daerah
Fungsi menu data kerjasama daerah yaitu pengguna dapat mengetahui data
kerja sama daerah Kota Sukabumi.
m. SAKIP
Fungsi menu SAKIP terdapat menu Bansos, RPJMD yang terdiri RJMD-
PERDA, RJMD-PERWAL, RKPD, PK, LAKIP, LKIP Kota Sukabumi,
22
IKU Kota Sukabum, RT-RW Kota Sukabumi, e-Performance Kota
Sukabumi.
n. Smart City
Fungsi menu Smart City yaitu pengguna dapat melihat menu Dashboard
dimana di dalam menu ini pengguna dapat mengetahui Cuaca dan Peta,
Jadwal Kereta, Luas Wilayah dan Jumlah Penduduk, Jadwal Shalat, Peta
SKPD dan CCTV Kota Sukabumi.
Sumber : https://sukabumikota.go.id/
Gambar II.4.
Tampilan Menu Portal
3. Menu Berita
Fungsi menu berita yaitu pengguna dapat melihat berita seputar Kota
Sukabumi yang dikemas sedemikian rupa ke dalam bentuk gambar maupun
video.
23
Sumber : https://sukabumikota.go.id/
Gambar II.5.
Tampilan Menu Berita
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian dalam skripsi ini dapat digambarkan pada bagan berikut:
Gambar III.1
Bagan Tahapan Penelitian
24
25
Berdasarkan bagan diatas, dapat dijelaskan tahapan penelitian pada skripsi
ini sebagai berikut:
1. Identifikasi Masalah
Tahapan penelitian dengan melakukan identifikasi tentang masalah apa yang
akan dibahas berkaitan dengan kesuksesan sistem informasi website
Pemerintah Kota Sukabumi dengan menggunakan model kesuksesan sistem
informasi DeLone dan McLean.
2. Studi Pustaka
Tahapan penelitian studi pustaka dilakukan dengan membaca buku-buku,
jurnal, dan literatur yang menunjang dalam penelitian ini, tujuannya untuk
dapat menganalisa data dan informasi yang didapat.
3. Menentukan Variabel Dan Sumber Data
Tahapan penelitian dengan menentukan variabel-variabel dan data-data yang
dibutuhkan berdasarkan populasi, sampel dan cara pengambilan sampel.
Kemudian menentukan responden untuk penelitian.
4. Hipotesis
Tahapan penelitian dengan mengemukakan pertanyaan berdasarkan kerangka
konsep pengaruh antar variabel dan seberapa besar hubungannya. Hipotesis
dilakukan dengan melakukan dugaan sementara terhadap pengaruh antar
variabel dalam penelitian. Sifat hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini
adalah Hipotesis Deskriptif sedangkan jenis hipotesisnya adalah Hipotesis
Kerja (H1).
Menurut Sugiyono, hipotesis deskriptif adalah dugaan terhadap nilai satu
variabel secara mandiri antara data sampel dan populasi (jadi bukan dugaan
26
nilai komparasi atau asosiasi) (Madjuk et al., 2016). Hipotesis kerja adalah
hipotesis yang dirumuskan untuk menjawab permasalahan dengan
menggunakan teori-teori yang ada hubungannya (relevan) dengan masalah
penelitian yang belum berdasarkan fakta serta dukungan data yang nyata di
lapangan (Sakdillah, 2016).
5. Menentukan dan Menyusun Instrumen Penelitian (Kuesioner)
Tahapan penelitian dengan penentuan instrumen penelitian yang digunakan
adalah kuesioner dengan skala likert.
6. Observasi
Tahapan penelitian dengan melakukan pengamatan secara langsung ke Dinas
Komunikasi dan Informatika (DISKOMINFO) Kota Sukabumi selaku
pengelola website, serta mengakses secara langsung website Pemerintah Kota
Sukabumi. DISKOMINFO mengelola dua website yaitu website Pemerintah
Kota Sukabumi dan website Diskominfo Kota Sukabumi. Adapun proses
penelitian dengan melakukan pengamatan secara langsung pada website
Pemerintah Kota Sukabumi dengan mengakses www.sukabumikota.go.id.
Pada penelitian ini pencarian informasi pada masyarakat sebagai pengguna
website.
7. Mengumpulkan Data
Tahapan penelitian dengan mengumpulkan data berupa merekap data hasil
kuesioner yang telah disebarkan kepada responden.
27
8. Pengolahan Data
Tahapan penelitian yang dilakukan setelah semua data direkap, yang
selanjutnya dilakukan pengolah data dengan menggunakan software
SmartPLS 3.0.
9. Analisis Data
Tahapan penelitian dengan menganalisis data yang dilakukan untuk
memperoleh hasil penelitian berdasarkan teori yang digunakan.
10. Kesimpulan
Tahapan penelitian yang diambil berdasarkan hasil dari proses analisis data
dan diperiksa kebenarannya sesuai dengan maksud dan tujuan penelitian.
3.2. Instrumen Penelitian
Penelitian ini menggunakan instrumen kuesioner yang besifat closed
questions. Kuesioner bersifat closed question yaitu berupa pertanyaan-pertanyaan
yang telah dibuat atau disusun (Noor & Muhamad, 2017). Responden dapat
dengan mudah menjawab kuesioner dan data dari kuesioner itu dapat dengan
cepat dianalisis secara statistik serta pernyataan yang sama dapat diulang dengan
mudah (Marlina, 2017). Kuesioner yang digunakan menggunakan skala likert.
Menurut Sugiyono, skala likert digunakan untuk mengukur sikap,
pendapat dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial
dengan skala pengukuran yang digunakan adalah skala likert lima poin yaitu 1 =
rendah sekali, 2 = rendah, 3 = netral, 4 = tinggi, dan 5 = sangat tinggi (Gracea et
al., 2017). Penelitian ini menggunakan google form untuk memudahkan dalam
penyebaran kuesioner.
28
3.3. Metode Pengumpulan Data, Populasi dan Sampel Penelitian
3.3.1. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dengan menggunakan kuesioner yang disebar
ke 100 responden pengguna website Pemerintah Kota Sukabumi, observasi yang
dalam penelitian ini dilakukan ke Dinas Komunikasi dan Informatika
(DISKOMINFO) Kota Sukabumi. Metode yang dilakukan menggunakan metode
survei.
Menurut Nasution, metode survei merupakan metode pengumpulan data
yang menggunakan pertanyaan lisan dan tertulis, metode ini memerlukan adanya
kontak atau hubungan antara peneliti dengan subyek (responden) penelitian ini
untuk memperoleh data yang diperlukan. Terdapat dua teknik penggumpulan data
dalam metode survei yaitu wawancara dan kuesioner (Alfatiyah, 2018).
Penelitian ini menggunakan jenis data kuantitatif. Menurut Arikunto, data
kuantitatif yang berupa angka-angka hasil perhitungan atau pengukuran diproses
dengan cara dijumlah kemudian dibandingkan dengan jumlah yang diharapkan
sehingga diperoleh persentase kelayakan (Wirasasmita & Putra, 2017). Data
kuantitatif adalah data yang berupa nilai rata-rata dari angket, angka tersebut
kemudian dianalisis rata-rata sehingga dapat disimpulkan Kuantitatif digunakan
untuk membuat pertanyaan-pertanyaan yang diadopsi dari penelitian sebelumnya.
Pertanyaan tersebut bertujuan untuk mengetahui bagaimana pengaruh antara
Kualitas Informasi (KI), Kualitas Sistem (KS), Kualitas Pelayanan (KP),
Penggunaan (P), Kepuasan Pengguna (KPG) dan Manfaat Bersih (MB) dari
responden terhadap sistem informasi pada website Pemerintah Kota Sukabumi.
29
3.3.2. Populasi
Populasi merupakan keseluruhan obyek penelitian. Menurut Sugiyono,
populasi adalah kelompok subyek baik yang berbentuk manusia, gejala-gejala,
nilai tes, benda-benda atau sesuatu peristiwa (Faozi, 2020). Populasi pada
penelitian ini diambil dari masyarakat sebagai pengguna sistem informasi
website Pemerintah Kota Sukabumi.
3.3.3. Sampel Penelitian
Sampel merupakan bagian yang diambil dari populasi dan jumlah populasi
yang ada, maka diambil sebagian sampel untuk mewakili keseluruhan populasi
(Marlius, 2017). Menurut (Hadiansyah, 2020) populasi masyarakat Kota
Sukabumi berjumlah 348.171 jiwa, namun dari jumlah masyarakat tersebut belum
tentu telah menggunakan website Pemerintah Kota Sukabumi, dengan kata lain
populasinya tidak jelas. Dari alasan tersebut, maka untuk menentukan jumlah
sampel peneliti menggunakan salah satu jenis dari teknik non probability
sampling (Selected Sample) yaitu quota sampling.
Menurut Sugiyono, non probability sampling yaitu teknik pengambilan
sampel yang tidak memberi peluang atau kesempatan yang sama kepada setiap
unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel (Zulfadewina et al.,
2020). Menurut Mahardika, teknik quota sampling yaitu teknik yang
menghendaki adanya klasifikasi populasi telebih dahulu, sehingga sampel diambil
memberikan quantum atau jatah tertentu pada tiap-tiap kelompok yang berperan
seolah-olah sub populasi (Kusuma, 2019). Pada penelitian ini, sampel yang
30
dilibatkan adalah sebanyak 100 responden dengan kriteria tingkat pendidikan dari
SMA hingga S3 pengguna website Pemerintah Kota Sukabumi.
3.4. Metode Analisis Data
Metode analisis data pada penelitian ini menggunakan metode deskriptif,
yaitu dengan cara mengumpulkan data-data yang akan diolah dan dibuat suatu
rumusan sehingga akhirnya sampai pada suatu kesimpulan. Data yang diolah
merupakan data primer yang dikumpulkan dari kuesioner yang disusun
berdasarkan indikator dalam variabel dengan menggunakan skala likert 1 sampai
dengan 5.
Metode analisis menggunakan model persamaan struktural (Structural
Equation Modelling) berbasis varian yaitu Partial Least Square (PLS) sebagai alat
analisis untuk melakukan pengujian dengan bantuan program SmartPLS 3.0.
Jenis penelitian berdasarkan kedalaman analisis data pada penelitian ini termasuk
dalam penelitian explanatory yaitu melakukan uji hipotesis ada tidaknya
hubungan atau pengaruh antara variabel independen (X) dengan variabel
dependen (Y).
Pada penelitian ini terdapat 3 (tiga) konstruk eksogen dan 3 (tiga) konstruk
endogen. Konsruk eksogen merupakan konstruk yang tidak diprediksi oleh
konstruk lain dalam model dan biasa disebut juga dengan variabel independen (X)
meliputi:
1. Kualitas Informasi (KI)
2. Kualitas Sistem (KS)
3. Kualitas Pelayanan (KP)
31
Sedangkan konstruk endogen merupakan konstruk yang diprediksi oleh
satu atau beberapa konstruk eksogen dan hanya dapat berhubungan kausal
dengan konstuk endogen dan biasa disebut dengan variabel dependen (Y)
meliputi:
1. Penggunaan (P)
2. Kepuasan Pengguna (KPG)
4. Manfaat Bersih (MB)
Konstruk (faktor) dan dimensi-dimensi yang akan diteliti dari model
teoritis diatas diuraikan sebagai berikut:
Tabel III.1
Variabel dan Indikator Penelitian
Variabel Indikator Jumlah
Item
Kualitas
Informasi (KI)
(DeLone &
McLean, 2003)
X1= Ketepatan waktu 1
X2= Keringkasan 1
X3= Mudah dipahami 1
X4= Aktualitas 1
X5= Relevansi 1
Kualitas Sistem
(KS)
(DeLone &
McLean, 2003)
X6= Ketersediaan sistem 1
X7= Kecepatan respon 1
X8= Fleksibilitas sistem 1
X9= Kemudahan pengguna 1
X10= Kelengkapan berintegrasi 1
X11= Keandalan sistem 1
X12= Konsistensi sistem 1
Kualitas Pelayanan
(KP) (DeLone &
McLean, 2003)
X13= Daya tanggap 1
X14= Jaminan 1
X15= Empati 1
Penggunaan (P)
(DeLone & McLean,
2003)
Y1= Waktu menggunakan 1
Y2= Frekuensi penggunaan 1
Y3= Lama waktu koneksi 1
Y4= Pengulangan penggunaan 1
Y5= Penilaian kepuasan pengguna sistem 1
32
Kepuasan
Pengguna (KPG)
(DeLone &
McLean, 2003)
Y6= Kesuliatan penggunaan sistem 1
Y7= Kenyamanan penggunaan sistem 1
Y8= Persyaratan kepuasan penggunaan sistem 1
Y9= Kesenangan terhadap kepuasan penggunaan sistem
1
Manfaat Bersih
(MB)
(DeLone &
McLean, 2003)
Y10= Menumbuhkan kreativitas 1
Y11= Peningkatan pengetahuan 1
Y12= Manfaat 1
Y13= Kemampuan memecahkan masalah 1
Y14= Meningkatkan partisipasi 1
Y15= Tercapainya sharing pengetahuan 1
Sumber : (Hudin & Riana, 2016)
Penelitian ini menggunakan model kesuksesan sistem informasi DeLone
dan McLean (2003) yang diuji dengan aplikasi SmartPLS 3.0 seperti pada gambar
berikut:
Gambar III.2.
Rancangan Diagram Jalur (Path Diagram)
Data yang diolah adalah data primer yang dikumpulkan dari kuesioner
yang disusun berdasarkan indikator dalam variabel dengan menggunakan skala
likert yang merupakan suatu skala psikometrik yang umum digunakan dalam
33
kuesioner dan merupakan skala yang paling banyak digunakan dalam riset berupa
survei dan penelitian karena merupakan skala yang paling mudah digunakan
(Sumartini et al., 2020). Format skala pada kuesioner penelitian ini menggunakan
format pertanyaan positif. Skala yang digunakan berupa metode skoring berupa
skala 1 sampai 5.
1. SS (Sangat Setuju) = 5
2. S (Setuju) = 4
3. N (Netral) = 3
4. TS (Tidak Setuju) = 2
5. STS (Sangat Tidak Setuju = 1
Setelah data dari kuesioner terkumpul, selanjutnya dilakukan Analisa
SEM menggunakan pendekatan Partial Least Square (PLS) yang dilakukan
melalui dua tahap, yaitu: Pertama, menilai outer model atau model pengukuran.
Kedua, menilai inner model atau model strukural (Rahmatussani et al., 2020).
1. Analisa Penilaian Outer Model atau Measurement Model
Model evaluasi PLS dilakukan dengan menilai outer model dan inner model
(Ardiansyah, 2016). Analisa outer model dilakukan untuk memastikan bahwa
measurement yang digunakan layak untuk dijadikan pengukuran (valid dan
reliabel), pengujian yang dilakukan pada outer model terdiri dari uji
Convergent Validity, Discriminant Validity, Average Variance Extracted
(AVE), Composite Reliability dan Cronbach Alpha (Paulus & Wardhani,
2018). Menurut Ghozali, outer model disebut juga sebagai outer relation atau
measurement model yang mendefinisikan pada setiap indikator berhubungan
dengan variabel latennya. Terdapat tiga kriteria untuk menilai outer model
34
yaitu Convergent Validity, Discriminant Validity dan Composite Reliability
(Purwaningsih & Kusuma Damar, 2015).
a. Menurut Ghozali, Convergent Validity merupakan pengukuran besarnya
korelasi antara konstruk dengan variabel laten. Evaluasi Convergent
Validity dari pemeriksaan individual item reliability, dapat dilihat dari nilai
standarized loading factor. Pengukuran (indikator) konstruk nilai loading
factor diatas 0,70 dapat dikatakan ideal, artinya indikator dikatakan valid
sebagai indikator yang mengukur konstruk. Meskipun demikian, nilai
standarized loading factor diatas 0,5 dapat diterima, sedangkan dibawah
0,5 dikeluarkan dari model (Khotimah, 2018).
b. Discriminant Validity di evaluasi melalui cross loading yang kemudian
membandingkan nilai AVE dengan kuadrat nilai korelasi antar konstruk
(atau membandingkan akar AVE dengan korelasi antar konstruk). Ukuran
cross loading adalah membandingkan korelasi indikator dengan
konstruknya dan konstruk dari blok lainnya, untuk ukuran discriminant
validity lainnya adalah akar AVE harus lebih tinggi dari pada korelasi
antara konstruk dengan konstruk lainnya atau nilai AVE lebih tinggi dari
kuadrat korelasi antar konstruk (Khotimah, 2018).
c. Menurut Sholihin dan Ratmono, Composite Reliability dapat dilihat dari
nilai latent variable coefficient. Dari output ini, maka kriteria dilihat dari
dua hal yaitu composite reliability dan cronbach’s alpha. Keduanya harus
bernilai di atas 0,70 sebagai syarat reliabilitas (Khotimah, 2018).
35
2. Analisa Penilaian Inner Model atau Structural Model
Analisis inner model tujuannya untuk mengetahui keakuratan model struktural
yang dibangun. Beberapa indikator yang dapat digunakan adalah Koefisien
Determinasi (R2) dan Predictive Relevance (Q2) (Supandia & Mutmainatus S,
2020). Model struktural (inner model) merupakan pola hubungan variabel
penelitian. Evaluasi terhadap model struktural adalah dengan melihat
koefisien antar variabel dan nilai koefisien determinasi (R2) (Prayudi &
Oktapiani, 2020). Evaluasi inner model dapat dilihat dari beberapa indikator
yang meliputi, Koefiesien Deteminasi (R2), Predictive Relevance (Q2),
Goodness Of Fit Index (GoF) (Ruhamak & Putra, 2020).
a. Koefisien Determinasi (R2) merupakan suatu nilai yang menunjukkan
besarnya hubungan atau korelasi antar variabel. Nilai R-Squared berkisar
antara 0 < R2 < 1 dimana semakin mendekati 1 maka semakin memiliki
hubungan yang kuat, demikian pula sebaliknya. Koefisien determinasi
yang digunakan merupakan nilai adjusted R square karena lebih dapat di
percaya dalam mengevaluasi model regresi, nilai adjusted R square dapat
naik atau turun apabila suatu variabel independen di tambahkan ke dalam
model (Syukri & Hinaya, 2019).
b. Q-Square Predictive Relevance (Q2) adalah merupakan pengukur seberapa
baik observasi yang dilakukan memberikan hasil terhadap model
penelitian. Nilai Q-Square Predictive Relevance (Q2) berkisar antara 0
(nol) sampai dengan 1 (satu), semakin mendekati 0 nilai Q-Square
Predictive Relevance (Q2), memberikan petunjuk bahwa model penelitian
semakin tidak baik, sedangkan sebaliknya semakin menjauh dari 0 (nol)
36
dan semakin mendekat ke nilai 1 (satu), ini berarti model penelitian
semakin baik (Maryani et al., 2020).
c. Goodness of Fit (GoF) digunakan untuk memvalidasi model secara
keseluruhan, GoF index ini merupakan ukuran tunggal yang digunakan
untuk memvalidasi performa gabungan antara model pengukuran (outer
model) dan model struktural (inner model) (Sumiarni, 2019). Goodness of
Fit (GoF) digunakan untuk menggambarkan tingkat kelayakan model
secara keseluruhan. Nilai GoF diperoleh dari akar kuadrat dari average
communalities index dikalikan dengan nilai rata-rata R2 model dan
terbentang dari angka 0 – 1 dengan interpretasi nilai yang dibagi menjadi
tiga, nilai GoF = 0,1 (kecil), GoF= 0,25 (sedang) dan GoF= 0,38 (besar)
(Edalmen & Ngadiman, 2020).
Metode dalam penelitian ini menggunakan explanatory research, dimana
teknik analisis menggunakan analisis statistik dengan pengujian regresi, korelasi,
determinasi dan uji hipotesis (Ariyanto Aris et al., 2020). Secara umum metode
explonatory reseach adalah pendekatan metode yang menggunakan PLS, hal ini
disebabkan pada metode ini terdapat pengujian hipotesa, yang kemudian
dilakukan analisa outer dan inner model langkah selanjutnya adalah pengujian
hipotesis.
Hipotesis merupakan pernyataan mengenai populasi yang perlu diuji
kebenarannya, pengujian dilakukan dengan cara mengambil sampel dari populasi,
hasil statistik dari sampel tersebut dapat digunakan untuk menguji pernyataan
populasi, apakah bukti empiris dari sampel mendukung atau menolak pernyataan
mengenai populasi, seluruh proses tersebut dikenal dengan pengujian hipotesis.
37
Pada pendekatan PLS, uji hipotesis dapat dilakukan dengan menggunakan
simulai melalui software SmartPLS 3.0 dengan dilakukan metode bootstrapping
terhadap sampel. Pengujian bootstrapping dimaksudkan untuk meminimalkan
masalah ketidaknormalan data penelitia n.
Tabel III.2.
Kriteria Penilaian PLS
KRITERIA PENJELASAN
Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model)
Convergent Validity
Menurut Chin ukuran reflektif dikatakan tinggi
jika berkorelasi lebih dari 0,70 dengan konstruk
yang ingin diukur. Namun demikian untuk
penelitian tahap awal dari pengembangan skala
pengukuran nilai loading 0,5 sampai 0,60
dianggap cukup (Samrin et al., 2020)
Average Variance Extracted (AVE) Nilai AVE harus diatas 0,50.
Discriminant Validity
Nilai indikator pada cross loading harus lebih
tinggi dari indikator lainnya atau diatas >70.
Composite Realibity
Composite reability diukur dari nilai cronbach’s
alpha dengan nilai diatas 0,50-0,60 dan composite
reability diatas 0,60.
Evaluasi Model Struktural (Inner Model)
R Square
Nilai R Square harus besar dari 0.500 informasi
berarti kemampuan variabel – variabel independen
memberikan hampir seluruh informasi yang
dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel
dependen (Alfidella et al., 2015)
Sumber : (Alfidella et al., 2015)
BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Profil Responden
Responden dalam penelitian ini yaitu masyarakat sebagai pengguna website
Pemerintah Kota Sukabumi sebanyak 100 orang dengan menggunakan kuesioner
berupa google form dengan disebarkan secara langsung. Data profil responden
yang menjadi objek penelitian disajikan dalam bentuk tabel berikut:
Tabel IV.1.
Profil Responden Penelitian
Statistics
N
Jenis Kelamin Usia Pendidikan
Valid 100 100 100
Missing 0 0 0
Sumber: Data Primer Diolah (2020)
Tabel IV.1 memberikan keterangan N Valid = 100 yang menunjukkan
responden yang berjumlah 100 orang, dan N Missing = 0 yang berarti tidak ada
data yang hilang (missing).
A. Frekuensi Jenis Kelamin Responden
Tabel IV.2
Distribusi Frekuensi Jenis Kelamin Responden
Jenis Kelamin
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid Laki-laki 34 34.0 34.0 34.0
38
39
Perempuan 66 66.0 66.0 100.0
Total 100.0 100.0 100.0
Sumber: Data Primer Diolah (2020)
Berdasarkan data diatas, dapat disimpulkan bahwa responden di dominasi
oleh perempuan yaitu 66 orang sebesar 66% dan laki-laki 34 orang sebesar 34%.
B. Frekuensi Usia Responden
Tabel IV.3.
Distribusi Frekuensi Usia Responden
Usia
Frequency
Percent Valid
Percent
Cumulative
Percent
Valid
<25 63 63.0 63.0 63.0
25-35 29 29.0 29.0 92.0
>35 8 8.0 8.0
100.0 Total 100 100.0 100.0
Sumber: Data Primer Diolah (2020)
Berdasarkan data diatas, dapat disimpulkan bahwa pengguna website
Pemerintah Kota Sukabumi di dominasi oleh responden dengan usia <25 tahun
sebesar 63%, usia 25-35 tahun sebesar 29% dan usia >35 tahun sebesar 8%.
C. Frekuensi Pendidikan Responden
Tabel IV.4.
Distribusi Frekuensi Pendidikan Responden
Pendidikan
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid SMA 12 12.0 12.0 12.0
SMK 12 12.0 12.0 24.0
40
D3 35 35.0 35.0 59.0
S1 32 32.0 32.0 91.0
S2 6 6.0 6.0 97.0
S3 3 3.0 3.0
100.0 Total 100 100.0 100.0
Sumber: Data Primer Diolah (2020)
Berdasarkan data diatas, dapat disimpulkan bahwa presentasi jumlah
responden berdasarkan pendidikan responden yaitu SMA 12 orang sebesar 12%,
SMK 12 orang sebesar 12%, D3 35 orang sebesar 35%, S1 32 orang sebesar 35%,
S2 6 orang sebesar 6%, S3 3 orang sebesar 3%.
4.2. Hasil dan Pembahasan
4.2.1. Hasil PLS-SEM
Sumber: Data Primer Diolah (2020)
Gambar IV.1
Hasil Uji SmartPLS
41
4.2.2. Evaluasi Model Pengukuran atau Measurement (Outer) Model
Evaluasi model pengukuran atau measurement outer model bertujuan
untuk mengetahui hubungan antara variabel laten dengan indikatornya-
indikatornya atau outer model juga di definisikan untuk mengetahui bagaimana
setiap indikator berhubungan dengan variabel latennya (Fordian & Ramadiawati,
2020).
4.2.2.1. Uji Validitas
1. Validitas Konvergen (Convergent Validity)
Pengukuran nilai convergent validity dapat dilihat dari korelasi antara skor
indikator dengan skor konstruknya (loading factor) dengan kriteria nilai loading
factor dari setiap indikator lebih besar dari 0,70 dapat dikatakan valid dan untuk
nilai p-value apabila < 0,05 dianggap signifikan (Widianto & Aryanto, 2018).
Sedangkan menurut (Denziana & Yunggo, 2017) korelasi antara skor indikator
formatif dengan skor konstruk formatif, untuk hal ini loading 0,50 sampai 0,60
dianggap cukup.
Pada penelitian ini menggunakan tingkat validasi sebesar 0,50 agar tidak
terlalu banyak variabel yang dihapus, tujuannya untuk menghasilkan AVE yang
lebih baik. Berikut disajikan hasil dari outer loading untuk setiap indikator-
indikator yang dimiliki oleh variabel eksogen dan endogen yang didapat dari hasil
pengolahan data menggunakan SmartPLS:
42
Tabel IV.5
Nilai Muatan Outer Loading
Variabel Indikator Muatan Keterangan
Kualitas
Informasi
(KI)
X1= Ketepatan waktu 0.631 Valid
X2= Keringkasan 0,527 Valid
X3= Mudah dipahami 0.795 Valid
X4= Aktualitas 0.826 Valid
X5= Relevansi 0.788 Valid
Kualitas
Sistem (KS)
X6= Ketersediaan sistem 0.750 Valid
X7= Kecepatan respon 0.782 Valid
X8= Fleksibilitas sistem 0.696 Valid
X9= Kemudahan pengguna 0.747 Valid
X10= Kelengkapan berintegrasi 0.675 Valid
X11= Keandalan sistem 0.791 Valid
X12= Konsistensi sistem 0.679 Valid
Kualitas
Pelayanan
X13= Daya tanggap 0.835 Valid
X14= Jaminan 0,663 Valid
X15= Empati 0,845 Valid
Penggunaan (P) Y1= Waktu menggunakan 0,821 Valid
Y2= Frekuensi penggunaan 0,790 Valid
Y3= Lama waktu koneksi 0,657 Valid
Y4= Pengulangan penggunaan 0,842 Valid
Kepuasan
Pengguna
(KPG)
Y5= Penilaian kepuasan pengguna sistem 0,823 Valid
Y6= Kesuliatan penggunaan sistem 0,635 Valid
Y7= Kenyamanan penggunaan sistem 0,853 Valid
Y8= Persyaratan kepuasan penggunaan sistem
0,876 Valid
Y9= Kesenangan terhadap kepuasan penggunaan sistem
0,758 Valid
Manfaat
Bersih
Y10= Menumbuhkan kreativitas 0,695 Valid
Y11= Peningkatan pengetahuan 0,800 Valid
Y12= Manfaat 0,725 Valid
Y13= Kemampuan memecahkan masalah 0,695 Valid
Y14= Meningkatkan partisipasi 0,677 Valid
Y15= Tercapainya sharing pengetahuan 0,665 Valid
Sumber: Data Primer Diolah (2020)
43
Dari hasil di atas semua indikator model muatan (loading) memiliki nilai
lebih besar dari 0,50 yang artinya kontruk dapat diterima.
Langkah selanjutnya untuk mengevaluasi validitas konvergen selain dilihat
dari faktor loading, dapat dilihat dari nilai Average Variance Extracted (AVE)
yang dikatakan valid apabila nilainya lebih dari 0,50.
Tabel IV.6.
Nilai AVE (Average Variance Extracted)
Konstruk AVE KET
KI 0,522 Valid
KP 0,617 Valid
KPG 0,630 Valid
KS 0,537 Valid
MB 0,505 Valid
P 0,610 Valid
Sumber: Data Primer Diolah (2020)
Pada Tabel IV.6. dapat dilihat nilai AVE (Average Variance Extracted)
memiliki nilai lebih besar dari 0,50 yang artinya nilainya valid dan memenuhi
syarat nilai AVE.
2. Validitas Diskriminan (Discriminant Validity)
Menurut Jogiyanto, validitas diskriminan yaitu besarnya nilai loading antara
aspek atau komponen dengan aspek atau komponen yang lebih besar
dibandingkan dengan nilai aspek atau komponen lainnya. Nilai tersebut dapat
dilihat dengan membandingkan akar Average Variance Extracted (AVE), suatu
aspek atau komponen harus lebih tinggi dibandingkan dengan korelasi antara
aspek atau komponen lainnya (Husnawati et al., 2019).
Validitas diskriminan dapat dilakukan dengan dua tahap yaitu
membandingkan hasil dari cross loading dan melihat hasil dari AVE. Dalam
44
SmartPLS cross loading di representasikan kedalam cross validation indikator
dapat dikatakan valid apabila hasil perbandingan nilai loading variabel nya paling
besar daripada variabel yang lain.
Tabel IV.7.
Hasil Cross Loading
KI KP KPG KS MB P
X1 0,631 0,491 0,423 0,518 0,382 0,408
X2 0,527 0,355 0,338 0,354 0,304 0,341
X3 0,795 0,634 0,646 0,600 0,511 0,619
X4 0,826 0,615 0,577 0,676 0,521 0,538
X5 0,788 0,562 0,569 0,588 0,560 0,566
X6 0,564 0,649 0,604 0,750 0,528 0,573
X7 0,629 0,609 0,545 0,782 0,468 0,521
X8 0,507 0,493 0,484 0,696 0,503 0,518
X9 0,632 0,705 0,733 0,747 0,514 0,606
X10 0,486 0,563 0,484 0,675 0,443 0,473
X11 0,628 0,695 0,706 0,791 0,687 0,652
X12 0,462 0,517 0,506 0,679 0,446 0,420
X13 0,652 0,835 0,644 0,705 0,483 0,647
X14 0,457 0,663 0,490 0,534 0,470 0,378
X15 0,633 0,845 0,748 0,710 0,661 0,635
Y1 0,596 0,702 0,717 0,653 0,587 0,821
Y2 0,544 0,506 0,606 0,562 0,635 0,790
Y3 0,446 0,521 0,582 0,570 0,436 0,657
Y4 0,590 0,519 0,610 0,537 0,678 0,842
Y5 0,603 0,690 0,823 0,679 0,602 0,654
Y6 0,518 0,522 0,635 0,570 0,595 0,575
Y7 0,561 0,654 0,853 0,638 0,708 0,685
Y8 0,622 0,697 0,876 0,699 0,742 0,734
Y9 0,574 0,652 0,758 0,605 0,535 0,532
Y10 0,468 0,475 0,536 0,490 0,694 0,478
Y11 0,557 0,616 0,706 0,791 0,800 0,696
Y12 0,581 0,556 0,636 0,470 0,725 0,597
Y13 0,293 0,397 0,491 0,484 0,695 0,477
Y14 0,388 0,396 0,515 0,512 0,677 0,501
Y15 0,407 0,456 0,517 0,435 0,665 0,402
Sumber: Data Primer Diolah (2020)
45
Pada tabel diatas, dapat disimpulkan bahwa korelasi variabel laten dengan
indikator lebih besar daripada ukuran variabel latennya, hal ini menunjukkan
bahwa konstruk laten pada blok lebih baik dari ukuran blok lainnya. Selain itu
nilai cross loading dalam satu variabel sudah lebih dari 0,50. Hal ini menunjukkan
bahwa analisis cross loading tidak terdapat permasalahan validitas diskriminan.
4.2.2.2. Uji Reliabilitas
1. Composite Reliability
Menurut Ghozali, composite reliability merupakan bagian yang digunakan
untuk menguji nilai reliabilitas indikator-indikator pada suatu variabel, suatu
variabel dapat dinyatakan memenuhi composite reliability apabila memiliki nilai
composite reliability > 0.6. Uji reliabilitas dengan composite reability dapat
diperkuat dengan menggunakan nilai cronbach’s alpha. Suatu variabel dapat
dinyatakan reliabel atau memenuhi cronbach’s alpha apabila memiliki nilai
cronbach’s alpha > 0.7 (Ekawati, 2020).
Pengujian composite reliability dilakukan untuk membuktikan akurasi,
konsistensi dan ketepatan instrument dalam mengukur konstruk. Terdapat dua
cara untuk menguji konstruk agar dapat dinyatakan reliabel yaitu dengan melihat
nilai cronbach’s alpha dan nilai composite reliability lebih dari 0,70.
Tabel IV.8.
Composite Reliability dan Cronbach Alpha
Konstruk Composite
Reliability
Cronsbachs
Alpha
KI 0,842 0,766
KP 0,827 0,690
KPG 0,894 0,849
KS 0,890 0,856
46
MB 0,859 0,805
P 0,861 0,783
Sumber: Data Primer Diolah (2020)
Dari tabel diatas, dapat diketahui bahwa hasil perhitungan pada composite
reliability untuk semua konstruk bernilai lebih dari 0,60. Hal ini menunjukkan
responden konsisten dalam menjawab pertanyaan, sehingga dapat disimpulkan
bahwa semua konstruk memiliki tingkat reliabilitas yang baik.Tetapi cronbach
alpha untuk kepuasan pengguna (KP) terdapat nilai yang kurang dari 0,70, dapat
disimpulkan bahwa tidak semua variabel memiliki reliabilitas yang baik.
4.2.3. Evaluasi Model Struktural (Inner) Model
Inner model dapat dievaluasi dengan Koefisien Determinasi R2 (R-
Square), Predictive Relevance Q2 (Q-Square) dan Goodness of Fit (GoF).
1. Koefisien Determinasi (R-Square) R2
Terdapat 3 variabel dependen yang dipengaruhi oleh variabel lainnya yaitu
penggunaan (P) yang dipengaruhi oleh kualitas informasi (KI), kualitas sistem
(KS), dan kualitas pelayanan (KP). Variabel kepuasan pengguna (KPG) yang
dipengaruhi oleh kualitas informasi (KI), kualitas sistem (KS), kualitas pelayanan
(KP), dan penggunaan (P). Variabel terakhir adalah manfaat bersih (MB) yang
dipengaruhi oleh penggunaan (P) dan keputusan pengguna (KPG).
Kemampuan variabel-variabel independen memberikan hampir seluruh
informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen yang
mana nilai R-Square harus lebih besar dari 0.500 (Alfidella et al., 2015).
Dibawah ini merupakan tabel hasil estimasi Koefisien Determinasi (R-Square)
menggunakan SmartPLS:
47
Tabel IV.9.
Nilai R-Square
Variabel R-Square
P 0,611
KPG 0,778
MB 0,682
` Sumber: Data Primer Diolah (2020)
Pada Tabel IV.9. dapat dilihat bahwa, nilai penggunaan (P) 0,611, nilai
kepuasan pengguna (KP) 0,778, nilai manfaat bersih (MB) 0,682 yang dapat
dikatakan nilai tersebut memenuhi syarat nilai R-Square.
Berdasarkan tabel IV.9. diatas, maka dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Penggunaan (P) memiliki nilai R2 (R-Square) sebesar 0,611 dapat
diinterpretasikan bahwa validitas konstruk penggunaan (P) dapat dijelaskan
atau dipengaruhi oleh konstruk kualitas informasi, kualitas sistem, dan
kualitas pelayanan sebesar 61,1%. Sedangkan sisanya sebesar 38,9%
dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam model penelitian.
b. Kepuasan pengguna (KPG) memiliki nilai R2 (R-Square) sebesar 0,778 dapat
diinterpretasikan bahwa validitas konstruk kepuasan pengguna (KPG) dapat
dijelaskan atau dipengaruhi oleh konstruk kualitas sistem, kualitas pelayanan,
dan penggunaan sebesar 77,8%. Sedangkan sisanya sebesar 22,2% dijelaskan
oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam model penelitian.
c. Manfaat bersih (MB) memiliki nilai R2 sebesar 0,682 dapat diinterpretasikan
bahwa validitas konstruk manfaat bersih (MB) dapat dijelaskan atau
dipengaruhi oleh konstruk penggunaan dan kepuasan pengguna sebesar
68,2%. Sedangkan sisanya sebesar 31,8% dijelaskan oleh variabel lain yang
48
tidak termasuk dalam model penelitian.
2. Predictive Relevance (Q-Square) Q
2
Langkah selanjutnya dalam mengukur model struktural adalah dengan
Predictive Relevance (Q-Square) Q2. Predictive Relevance (Q-Square) Q
2 untuk
model struktural yang mengukur seberapa baik nilai yang dihasilkan oleh model
dan juga estimasi parameternya. Model memiliki predictive relevance jika nilai Q-
square > 0, sebaliknya menunjukkan model kurang memiliki predictive relevance
jika nilai Q-Square ≤ 0 (Denziana & Yunggo, 2017)
Kriteria kuat lemahnya model diukur berdasarkan Q-Square Predictive
Relevance (Q2) adalah 0,35 (model kuat), 0,15 (model moderat) dan 0,02 (model
lemah) (Suningsih et al., 2017). Perhitungan Q-Square dilakukan dengan rumus:
Maka dapat diperoleh nilai Q
2 pada penelitian ini adalah:
Q2 = 1 - (1-0,61) (1-0,78) (1-0,68)
= 1 - (0,39) (0,22) (0,32)
= 1 – 0.027456
= 0.97 x 100 = 97%
Dari hasil Q2 diatas diperolah nilai 0,97 yang menunjukkan bukti bahwa
model mempunyai predictive relevance yang baik karena nilai yang diperoleh
lebih dari 0 (nol). Sehingga dapat disimpulkan sebesar 97% kepuasan pengguna
website Pemerintah Kota Sukabumi dipengaruhi oleh penggunaan (P), kepuasan
pengguna (KPG) dan manfaat bersih (MB) melalui mediasi variabel kualitas
informasi (KI), kualitas sistem (KS), dan kualitas pelayanan (KP). Sedangkan
49
sisanya 0,03 atau 3% dipengaruhi faktor lain yang tidak termasuk dalam model
penelitian.
3. Goodness Of Fit (GoF)
Langkah terakhir dalam mengevaluasi inner model adalah mencari nilai
Goodness of Fit (GoF). Goodness of Fit (GoF) digunakan untuk menggambarkan
tingkat kelayakan model secara keseluruhan. Nilai GoF diperoleh dari akar
kuadrat dari average communalities index dikalikan dengan nilai rata-rata R2
model dan terbentang dari angka 0 – 1 dengan interpretasi nilai yang dibagi
menjadi tiga, nilai GoF = 0,1 (kecil), GoF= 0,25 (sedang) dan GoF= 0,36 (besar)
(Maryani et al., 2020). Untuk rumus Gof adalah sebagai berikut:
Com adalah rata-rata dari communalities sedangkan R2 adalah rata-rata dari R-
Square. Perhitungan untuk mencari GoF diuraikan sebagai berikut:
Tabel IV.10.
Rata-rata Communality dan R-Square
Variabel Communality R Square
KI 0,522
KS 0,537
KP 0,617
P 0,610 0,611
KPG 0,630 0,778
MB 0,505 0,682
Rata-rata 0,570 0,690
Sumber: Data Primer Diolah (2020)
Maka G��= √ = 0,627
50
Dari hasil diatas nilai GoF sebesar 0,627 yang menunjukkan GoF lebih tinggi
dari 0,36 sebagai syarat instrument yang baik. Nilai GoF 0,627 menunjukkan
bahwa sampel data yang diambil sesuai dengan model yang diteliti, dari pengujian
R2, Q
2, dan GoF yang telah dilakukan terlihat bahwa model yang dibentuk adalah
kuat, sehingga pengujian hipotesis dapat dilakukan.
4.2.4. Pengujian Hipotesis
Setelah melakukan pengujian validitas konvergen, validitas diskriminan,
dan reliabilitas, pengujian selanjutnya yaitu pengujian terhadap hipotesis. Nilai
koefisien path atau inner model menunjukan tingkat signifikansi dalam pengujian
hipotesis, uji signifikansi dilakukan dengan metode Bootstrapping (Hudin &
Riana, 2016).
Menurut Latan & Ghozali pengujian hipotesis dilakukan dengan melihat
besarnya nilai T-statistics yang menggunakan tingkat signifikansi sebesar 95% (α
= 0,05). Nilai T-table dengan tingkat signifikansi 95% adalah 1,96. Batas untuk
menolak dan menerima hipotesis yang diajukan mengacu pada nilai 1,96. Dimana
suatu hipotesis akan diterima bila memiliki t-statistics lebih besar dari 1,96 dan
bila memiliki t-statistics lebih kecil dari 1,96 maka suatu hipotesis tersebut akan
ditolak (Perdana et al., 2018).
Uji validitas dari indikator dianalisis menggunakan derajat bebas atau df
(degree of freedom) dengan rumus: df = n – k. n adalah banyak observasi (jumlah
sampel) dan k adalah banyaknya variabel (bebas dan terikat) (Hudin & Riana,
2016). Jumlah observasi dalam penelitian adalah sebanyak 100 sampel, sedangkan
jumlah variabel yang diteliti sebanyak 6 variabel. Sehingga dapat diperoleh hasil
51
df = 100 – 6 = 94. Untuk nilai T-table dengan tingkat signifikansi 5%
menggunakan pengujian dua arah dan degree of freedom 94 adalah 1,985.
Berikut adalah tabel koefisien untuk tiap jalur hipotesis (Path Coefficients)
dan nilai T-Statistics yang diperoleh dari hasil output bootsrapping SmartPLS:
Tabel IV.11.
Koefisien dan Jalur T-Statistics
Hipotesis
Pengaruh
Original
Sample
(O)
Sample
Mean
(M)
Standard
Deviation
(STDEV)
Standard
Error
(STERR)
T Statistics
(|O/STERR|)
H1 KI -> P 0,250 0,257 0,119 0,119 2,097
H2 KI -> KPG 0,058 0,059 0,083 0,083 0,704
H3 KS -> P 0,342 0,343 0,134 0,134 2,546
H4 KS -> KPG 0,221 0,235 0,091 0,091 2,420
H5 KP -> P 0,251 0,247 0,119 0,119 2,420
H6 KP -> KPG 0,312 0,305 0,094 0,094 3,311
H7 P -> KPG 0,377 0,368 0,088 0,088 4,282
H8 P -> MB 0,290 0,299 0,092 0,092 3,155
H9 KPG -> MB 0,574 0,568 0,088 0,088 6,509
Sumber: Data Primer Diolah (2020)
Berikut hasil pengujian hipotesis untuk masing-masing hipotesis berdasarkan
tabel IV.11:
1. Pengaruh kualitas informasi terhadap penggunaan menghasilkan t-statistics
sebesar 2,097 > 1,985. Dapat disimpulkan bahwa kualitas informasi
berpengaruh signifikan terhadap penggunaan sistem informasi website
Pemerintah Kota Sukabumi. Berdasarkan hasil ini H1 yang menduga kualitas
informasi berpengaruh signifikan terhadap penggunaan, dapat diterima.
Pengaruh kualitas informasi terhadap penggunaan adalah positif ditunjukkan
52
dengan nilai original sample sebesar 0,250. Hal ini berarti kualitas informasi
berpengaruh positif dan signifikan terhadap penggunaan sistem informasi
website Pemerintah Kota Sukabumi.
2. Pengaruh kualitas informasi terhadap kepuasan pengguna menghasilkan t-
statistics sebesar 0,704 < 1,985. Dapat disimpulkan bahwa kualitas informasi
tidak berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna sistem informasi
website Pemerintah Kota Sukabumi. Berdasarkan hasil ini H2 yang menduga
kualitas informasi berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna tidak
dapat diterima. Namun jika melihat nilai original sample sebesar 0,058 yang
merupakan nilai positif, hal ini berarti kualitas informasi dapat berpengaruh
namun tidak terlalu signifikan terhadap kepuasan pengguna sistem informasi
website Pemerintah Kota Sukabumi.
3. Pengaruh kualitas sistem terhadap penggunaan menghasilkan t-statistics
sebesar 2,546 > 1,985. Dapat disimpulkan bahwa kualitas sistem berpengaruh
signifikan terhadap penggunaan sistem informasi website Pemerintah Kota
Sukabumi. Berdasarkan hasil ini H3 yang menduga kualitas sistem
berpengaruh signifikan terhadap penggunaan, dapat diterima. Pengaruh
kualitas sistem terhadap penggunaan adalah positif ditunjukkan dengan nilai
original sample sebesar 0,342. Hal ini berarti kualitas sistem berpengaruh
positif dan signifikan terhadap penggunaan sistem informasi website
Pemerintah Kota Sukabumi.
4. Pengaruh kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna menghasilkan t-
statistics sebesar 2,420 > 1,985. Dapat disimpulkan bahwa kualitas sistem
berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna sistem informasi website
53
Pemerintah Kota Sukabumi. Berdasarkan hasil ini H4 yang menduga kualitas
sistem berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna, dapat diterima.
Pengaruh kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna adalah positif
ditunjukkan dengan nilai original sample sebesar 0,221. Hal ini berarti
kualitas sistem berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan
pengguna sistem informasi website Pemerintah Kota Sukabumi.
5. Pengaruh kualitas pelayanan terhadap penggunaan menghasilkan t-statistics
sebesar 2,420 > 1,985. Dapat disimpulkan bahwa kualitas pelayanan
berpengaruh signifikan terhadap penggunaan sistem informasi website
Pemerintah Kota Sukabumi. Berdasarkan hasil ini H5 yang menduga kualitas
pelayanan berpengaruh signifikan terhadap penggunaan, dapat diterima.
Pengaruh kualitas pelayanan terhadap penggunaan adalah positif ditunjukkan
dengan nilai original sample sebesar 0,251. Hal ini berarti kualitas pelayanan
berpengaruh positif dan signifikan terhadap penggunaan sistem informasi
website Pemerintah Kota Sukabumi.
6. Pengaruh kualitas pelayanan terhadap kepuasan pengguna menghasilkan t-
statistics sebesar 3,311 > 1,985. Dapat disimpulkan bahwa kualitas pelayanan
berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna sistem informasi website
Pemerintah Kota Sukabumi. Berdasarkan hasil ini H6 yang menduga kualitas
pelayanan berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna, dapat
diterima. Pengaruh kualitas pelayanan terhadap kepuasan pengguna adalah
positif ditunjukkan dengan nilai original sample sebesar 0,312. Hal ini berarti
kualitas pelayanan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan
pengguna sistem informasi website Pemerintah Kota Sukabumi.
54
7. Pengaruh penggunaan terhadap kepuasan pengguna menghasilkan t-statistics
sebesar 4,282 > 1,985. Dapat disimpulkan bahwa penggunaan berpengaruh
signifikan terhadap kepuasan pengguna sistem informasi website Pemerintah
Kota Sukabumi. Berdasarkan hasil ini H7 yang menduga penggunaan
berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna, dapat diterima.
Pengaruh penggunaan terhadap kepuasan pengguna adalah positif ditunjukkan
dengan nilai original sample sebesar 0,377. Hal ini berarti penggunaan
berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan pengguna sistem
informasi website Pemerintah Kota Sukabumi.
8. Pengaruh penggunaan terhadap manfaat bersih menghasilkan t-statistics
sebesar 3,155 > 1,985. Dapat disimpulkan bahwa penggunaan berpengaruh
signifikan terhadap manfaat bersih sistem informasi website Pemerintah Kota
Sukabumi. Berdasarkan hasil ini H8 yang menduga penggunaan berpengaruh
signifikan terhadap manfaat bersih, dapat diterima. Pengaruh penggunaan
terhadap manfaat bersih adalah positif ditunjukkan dengan nilai original
sample sebesar 0,290. Hal ini berarti penggunaan berpengaruh positif dan
signifikan terhadap manfaat bersih sistem informasi website Pemerintah Kota
Sukabumi.
9. Pengaruh kepuasan pengguna terhadap manfaat bersih menghasilkan t-
statistics sebesar 6,509 > 1,985. Dapat disimpulkan bahwa kepuasan pengguna
berpengaruh signifikan terhadap manfaat bersih sistem informasi website
Pemerintah Kota Sukabumi. Berdasarkan hasil ini H9 yang menduga kepuasan
pengguna berpengaruh signifikan terhadap manfaat bersih, dapat diterima.
Pengaruh kepuasan pengguna terhadap manfaat bersih adalah positif
55
ditunjukkan dengan nilai original sample sebesar 0,574. Hal ini berarti
kepuasan pengguna berpengaruh positif dan signifikan terhadap manfaat
bersih sistem informasi website Pemerintah Kota Sukabumi.
Tabel IV.12
Hasil Hipotesis
Hipotesis Keterangan
H1 Kualitas Informasi (KI) berpengaruh
signifikan terhadap Penggunaan (P) Didukung / Diterima
H2 Kualitas
signifikan
(KPG)
Informasi (KI) tidak terhadap Kepuasan
berpengaruh Pengguna
Tidak Didukung /
Ditolak
H3 Kualitas Sistem (KS) berpengaruh signifikan terhadap Penggunaan (P)
Didukung / Diterima
H4 Kualitas Sistem (KS) berpengaruh signifikan
terhadap Kepuasan Pengguna (KPG) Didukung / Diterima
H5 Kualitas Pelayanan (KP) berpengaruh signifikan terhadap Penggunaan (P)
Didukung / Diterima
H6
Kualitas
signifikan (KPG)
Pelayanan (KP)
terhadap Kepuasan
berpengaruh
Pengguna
Didukung / Diterima
H7 Penggunaan (P) berpengaruh signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (KPG)
Didukung / Diiterima
H8
Penggunaan (P) berpengaruh signifikan
terhadap Manfaat Bersih (MB) Didukung / Diiterima
H9 Kepuasan Pengguna (KPG) berpengaruh signifikan terhadap Manfaat Bersih (MB)
Didukung / Diiterima
Sumber: Data Primer Diolah (2020)
BAB V
PENUTUP
Berdasarkan uraian-uraian yang telah disampaikan pada bab-bab
sebelumnya, maka dapat ditarik kesimpulan dan saran yang diharapkan akan
bermanfaat terhadap sistem informasi website Pemerintah Kota Sukabumi pada
masa yang akan datang.
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan kajian serta tinjauan teori pendukung, maka dapat diambil
kesimpulan sebagai berikut:
1. Dari 9 (sembilan) hipotesis yang diajukan, 8 terbukti secara empiris dan
diterima.
2. Penelitian ini menunjukkan bahwa :
1) H1 didukung atau diterima, kualitas informasi (K1) berpengaruh
signifikan terhadap penggunaan (P) sistem informasi website Pemerintah
Kota Sukabumi.
2) H2 tidak didukung atau diterima, kualitas informasi (KI) tidak
berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna (KPG) sistem
informasi website Pemerintah Kota Sukabumi.
3) H3 didukung atau diterima, kualitas sisten (KS) berpengaruh signifikan
terhadap penggunaan (P) sistem informasi website Pemerintah Kota
Sukabumi.
56
57
4) H4 didukung atau diterima, kualitas sistem (KS) berpengaruh signifikan
terhadap kepuasan pengguna (KPG) sistem informasi website Pemerintah
Kota Sukabumi.
5) H5 didukung atau diterima, kualitas pelayanan (KP) berpengaruh
signifikan terhadap penggunaan (P) sistem informasi website Pemerintah
Kota Sukabumi.
6) H6 didikung atau diterima, kualitas pelayanan (KP) berpengaruh
signifikan terhadap kepuasan pengguna (KPG) sistem informasi website
Pemerintah Kota Sukabumi.
7) H7 didukung atau diterima, penggunaan (P) berpengaruh signifikan
terhadap kepuasan pengguna (KPG) sistem informasi website Pemerintah
Kota Sukabumi.
8) H8 didukung atau diterima, penggunaan (P) berpengaruh signifikan
terhadap manfaat bersih (MB) sistem informasi website Pemerintah Kota
Sukabumi.
9) H9 didukung atau diterima, kepuasan pengguna (KPG) berpengaruh
signifikan terhadap manfaat bersih (MB) sistem informasi website
Pemerintah Kota Sukabumi.
3. Penelitian ini menunjukkan bahwa variabel yang sangat signifikan terhadap
keberhasilan sistem informasi yaitu, kepuasaan pengguna (KPG) terhadap
manfaat bersih (MB) dengan nilai t-statistics sebesar 6,509. Dari data
responden dapat dilihat bahwa responden sudah merasa puas terhadap sistem
informasi website Pemerintah Kota Sukabumi karena dapat meningkatkan
pengetahuan seputar Kota Sukabumi.
58
4. Variabel yang tidak signifikan dari hasil analisis data menunjukkan bahwa
pengaruh kualitas informasi (KI) terhadap kepuasan pengguna (KPG) dengan
nilai t-statistics sebesar 0,704.
5. Sistem Informasi Model Kesuksesan DeLone dan McLean merupakan
kerangka yang dapat memberikan evaluasi atas perhitungan nilai kepuasaan
dan kesuksesan terhadap sistem informasi website Pemerintah Kota
Sukabumi.
5.2. Saran
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, masih diperlukan
pengujian dan penguatan lebih lanjut dengan diperlukan beberapa saran baik bagi
pihak terkait maupun bagi peneliti dengan tujuan untuk memperbaiki sistem
informasi website Pemerintah Kota Sukabumi pada saat ini dan untuk
meningkatkan kualitas penelitian dimasa yang akan datang. Saran bagi penelitian
ini adalah:
a. Bagi Dinas Komunikasi dan Informatika (DISKOMINFO) Kota Sukabumi
1) Berdasarkan hasil dari penelitian terdapat variabel yang nilainya masih
dibawah t-tabel yaitu kualitas informasi (KI) terhadap kepuasan pengguna
(KPG) sistem informasi website Pemerintah Kota Sukabumi. Nilai
kualitas informasi (KI) dengan indikator keringkasan memiliki nilai yang
lebih rendah dibandingkan dengan indikator yang lain. Diharapkan
kedepannya untuk penyampaian informasi pada website Pemerintah Kota
Sukabumi dapat lebih ringkas agar dapat dipahami oleh pengguna. Dan
untuk nilai kepuasan pengguna (KPG) dengan indikator kesulitan
penggunaan sistem memiliki nilai yang lebih rendah dibandingkan
59
dengan indikator yang lain. Untuk itu, diharapkan kedepannya dibuatkan
tampilan user interface pada website Pemerintah Kota Sukabumi yang
lebih sederhana agar memudahkan pengguna dalam mengakses website.
2) Agar lebih banyak jumlah pengguna yang mengakses website, pemerintah
perlu melakukan sosialisasi kepada masyarakat secara langsung untuk
mengenalkan manfaat dalam menggunakan website Pemerintah Kota
Sukabumi.
b. Bagi Peneliti
1) Hasil penelitian ini dapat dikembangkan dengan penambahan jumlah
sampel dan memodifikasi indikator agar menjadi lebih baik.
2) Untuk mendapatkan hasil yang terpercaya dalam pengambilan data dari
responden, sebaiknya diberikan pendampingan pada waktu memberikan
jawaban atas kuesioner penelitian.
3) Untuk penelitian selanjutnya diharapkan dapat dilibatkan teori-teori dan
kerangka kerja selain model kesuksesan DeLone dan McLean agar dapat
menghasilkan model analisis kesuksesan yang lebih komprehensif.
60
DAFTAR PUSTAKA
Albaidhlawy, & Musliyana, Z. (2020). Sistem Informasi Pendistribusian Obat
Pada Dinas Kesehatan Kabupaten Bireuen. Journal of Informatics and
Computer Science, 6(1), 38–48.
http://jurnal.uui.ac.id/index.php/jics/article/view/803/396
Alfatiyah, R. (2018). Analisis Kualitas Jasa Periklanan Dengan Kombinasi
Metode Servqual Dan Quality Function Deployment (Qfd) Untuk Meningkatkan Kepuasan Pelanggan. JITMI (Jurnal Ilmiah Teknik Dan
Manajemen Industri), 1(1), 1–7. http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/JITM/article/view/1400/1095
Alfidella, S., Kusumo, D. S., & Suwawi, D. D. J. (2015). Pengukuran Usability I-
Caring Berbasis ISO 9241-11 Dengan Menggunakan Partial Least Square
(PLS). EProceedings of Engineering, 2(1), 1747–1735.
Ardiansyah, D. O. (2016). Pengaruh Komunikasi Terhadap Kinerja Karyawan
Dengan Dimediasi Oleh Kepuasan Kerja (Studi Pada Bagian Produksi Pabrik
Kertas Pt. Setia Kawan Makmur Sejahtera Tulungagung). Jurnal Bisnis Dan
Manajemen, 3(1), 16–30. https://media.neliti.com/media/publications/75118- id-
pengaruh-komunikasi-terhadap-kinerja-kar.pdf
Ariyanto Aris, Anum, N., & Denok, S. (2020). Pengaruh Store Atmosphere Dan
Promosi Terhadap Keputusan Pembelian Pada Alfamart BSD Tangerang
Selatan. Jurnal Ekonomi Efektif, 3(1), 29–36.
http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/JEE/article/view/7272/4794
Denziana, A., & Yunggo, E. D. (2017). Pengaruh Profitabilitas, Struktur Aktiva,
dan Ukuran Perusahaan Terhadap Struktur Modal Perusahaan Pada
Perusahaan Real Estate And Property yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2015. Jurnal Akuntansi Dan Keuangan, 8(1), 51–57.
https://doi.org/10.36448/jak.v8i1.825
Ekawati, T. (2020). Kajian Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Niat Beli Produk
Organik. Journal of Business and Information Systems, 2(1), 32–45.
https://doi.org/10.36067/jbis.v2i1.35
Faozi, A. A. (2020). Pengaruh Pendidikan Agama Islam Terhadap Pembelajaran
61
Antikorupsi Di SMAN 6 Kabupaten Tangerang. Journal Of Islamic
Education: Basic and Applied Research, 1(1), 65–89. http://e-journal.stit-
islamic- village.ac.id/jiebar/article/download/61/53
Fathirah, Puteri, S. L. E., & Arnesia, P. D. (2020). Analisis Google Classroom
Sebagai Sistem Pembelajaran Jarak Jauh Saat Pandemi Covid-19
Menggunakan Model Kesuksesan Sistem Informasi DeLone Dan McLean.
Semina Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi STI&K (SeNTIK),
4(1), 57–64. https://jak-
stik.ac.id/ejournal3/index.php/sentik/article/view/280/164
Fordian, D., & Ramadiawati, A. A. (2020). Pengaruh Brand Orientation Dan Co-
Creation Value Terhadap Marketing Capability Studi Pada Make-Up Artist
(MUA) Di Kota Bandung. Liquidity, 9(1), 1–15. http://ojs.itb-
ad.ac.id/index.php/LQ/article/view/348
Ghina, B., Ma’ruf, H., Wong, J., R, D. A., & Mustikasari, M. (2019). Analisis
User Experiance Terhadap Website Perpustakaan Universitas Gunadarma
Dengan Metode Heuristic Evaluation. Jurnal Ilmiah Komputasi, 18(3), 189–
198. https://doi.org/10.32409/jikstik.18.3.2589
Gracea, A., Klangi, L., & Rondonuwu, S. (2017). Pengaruh Keahlian Auditor,
Pengetahuan Auditor Dan Kompleksitas Tugas Terhadap Audit Judgment
(Studi Kasus Pada BPK RI Perwakilan Provinsi Sulawesi Utara). Jurnal
EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi, 5(2), 2627–
2636. https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/emba/article/view/17101/16665
Hadiansyah, T. (2020, November 20). Jumlah Penduduk Kota Sukabumi. (Nuryanti, Pewawancara)
Hartati, S., & Wijaya, R. (2016). Implementasi Web Government Sebagai Media
Informasi Potensi Desa Sukaraja. Jurnal TAM (Technology Acceptance
Model), 7, 61–66.
http://www.ojs.stmikpringsewu.ac.id/index.php/JurnalTam/ar ticle/view/73/7
3
Hasanuddin, M.F. (2020, November 20). Website Pemerintah Kota Sukabumi.
(Nuryanti, Pewawancara)
62
Hidayat, A. S., Soemantri, A. I., & Poernomo, H. (2019). Implementasi Strategi
Pengendalian Alur Laut Kepulauan Indonesia (ALKI) II Dalam Mendukung
Ketahanan Nasional. Jurnal Ketahanan Nasional, 25(3), 313–330.
https://doi.org/10.22146/jkn.49528
Hidayatullah, S., Khouroh, U., & dkk. (2020). Implementasi Model Kesuksesan
Sistem Informasi DeLone And McLean Terhadap Sistem Pembelajaran
Berbasis Aplikasi Zoom Di Saat Pandemi Covid-19. Teknologi dan
Manajemen Informatika, 44-52.
Hudin, J. M., & Riana, D. (2016). Kajian Keberhasilan Penggunaan Sistem
Informasti Accurate Dengan Menggunakan Model Kesuksesan Sistem
Informasi DeLone Dan McLean. Jurnal Sistem Informasi (Journal of
Information Systems), 12(1), 1–8.
https://jsi.cs.ui.ac.id/index.php/jsi/article/view/444
Husnawati, Tentama, F., & Situmorang, N. Z. (2019). Pengujian Validitas dan
Reliabilitas Konstruk Hope. Jurnal Psikologi Terapan Dan Pendidikan, 1(2),
128. https://doi.org/10.26555/jptp.v1i2.15136
Irmayanti, A., Hidayat, R., & Rahmawati, E. (2020). Analisis Kualitas Website
Kabupaten Lamandau Menggunakan Webqual 4.0. Jurnal IKRA-ITH
Informatika, 5(1), 1–6. https://journals.upi-yai.ac.id/index.php/ikraith-
informatika/article/view/907/698
Imaniawan, F. F. D., & Wati, F. F. (2017). Sistem Informasi Administrasi
Kependudukan Berbasis Web Pada Desa Bogangin Sumpiuh. Indonesian
Journal on Networking and Security, 7(3), 1–9.
http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ijse/article/view/2980
Laksono, H. (2017). Evaluasi Kesuksesan Simda Bmd Pada Pemerintah
Kabupaten Grobogan Menggunakan Model Kombinasi Delonemclean Dan
Technology Acceptance Model. Tata Kelola & Akuntabilitas Keuangan
Negara, 151 - 167.
Loveri, T. (2018). Sistem Informasi Aplikasi Pengelolaan Transaksi Keuangan
Dan Pendataan Konsumen Pada CV. Puplas. Jurnal Sains Dan Informatika,
4(2), 138–149. https://doi.org/10.22216/jsi.v4i2.3584
63
Khotimah, N. (2018). Pengaruh Religiusitas, Kepercayaan, Citra Perusahaan, Dan
Sistem Bagi Hasil Terhadap Minat Nasabah Menabung Dan Loyalitas Di
Bank Syariah Mandiri. Jurnal Ilmu Ekonomi & Manajemen, 05(01), 37–48.
jurnal.untag-sby.ac.id/index.php/jmm17/article/download/1712/1450
Kusuma, I. D. M. A. W. (2019). Perbedaan Tingkat Vo2max Awal Memiliki Dampak
Yang Berbeda Terhadap Hasil Latihan Tabata. Jurnal SPORTIF : Jurnal
Penelitian Pembelajaran, 5(2), 327–341.
http://jurnal.unma.ac.id/index.php/jee/article/download/2392/1994
Madjuk, I., Ukkas, I., & Ikbal, M. (2016). Analisis Perilaku Konsumtif Pegawai
Negeri Sipil Perempuan Pada Gabungan Dinas Kabupaten Luwu Utarra.
Jurnal Equilibrium, 3(2), 201. http://journal.stiem.ac.id/index.php/jureq/article/view/79/70
Mahendra, I., & Hanafi, B. (2018). Analisis Keberhasilan Website Resmi Universitas Borobudur Menggunakan Delone & Mclean Model. Jurnal Ilmu Komputer, 7(1), 23–29. https://doi.org/10.33060/jik/2018/vol7.iss1.80
Marlina, D. (2017). Model Penerimaan Teknologi Belajar Membaca Anak Usia Dini Berdasarkan Konsep TAM. STRING (Satuan Tulisan Riset Dan Inovasi Teknologi), 2(1), 105–117. https://doi.org/10.30998/string.v2i1.1736
Marlius, D. (2017). Keputusan Pembelian Berdasarkan Faktor Psikologis Dan Bauran Pemasaran PT. Intercom Mobilindo Padang. Jurnal Pundi, 1(1), 57–
66. https://ojs.akbpstie.ac.id/index.php/jurnal-pundi/article/view/9/28
Maryani, N. L. K. S., Widyani, A. A. D., & Saraswati, N. P. A. S. (2020).
Pengaruh Kompensasi Finansial Terhadap Kinerja Karyawan Dengan Motivasi Sebagai Variabel Intervening Pada PT Arta Sedana Retailindo
Cabang Hardys Malls Sanur. Values, 1(April), 53–67. http://e- journal.unmas.ac.id/index.php/value/article/view/813
Mulia, A. G. (2020). Sistem Informasi Absensi berbasis WEB di Politeknik
Negeri Padang. Jurnal Teknologi Informasi Indonesia (JTII), 05(01), 11–17.
http://jurnal.poligon.ac.id/index.php/JTII/article/view/519
Ningrum, D. V., Setiawan, & Atok, M. (2020). Analisis Kepuasan dan Keputusan
Penggunaan Kembali Jasa Ojek Online Mahasiswa ITS dengan Metode
Structural Equation Modeling. Jurnal Sains Dan Seni ITS, 8(2), 145–152.
64
http://www.ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha/art
icle/download/177/173
Noor, T., & Muhamad, S. (2017). Perancangan Sistem Informasi Pengiriman
Barang Berbasis Web (Studi Kasus Ekspedisi Haji Zarkasi Banjarmasin).
Proceeding of National Conference on Asbis, 2(1), 488–497. http://e-
prosiding.poliban.ac.id/index.php/asbis/article/view/221
Nugraha, J. T., & Ningsih, D. W. (2020). Tingkatan Layanan E-Government
Melalui Aplikasi "Monggo Lapor" di Kantor Humas Pemerintah Kota
Magelang. Jurnal Desentralisasi Dan Kebijakan Publik , 57-64.
Paulus, A. L., & Wardhani, Z. K. (2018). Keunggulan Bersaing Usaha dan
Bakery: Peran Orientasi Pasar, Orientasi Kewirausahan, dan Inovasi Produk.
Jurnal Manajemen, 10(2), 88–96.
https://doi.org/http://dx.doi.org/10.29264/jmmn.v10i2.4080
Perdana, M. W., Herdiansyah, M. I., & Mirza, A. H. (2018). Analisis Faktor-
Faktor Keberhasilan Dan Implementasi Guru Pembelajar Online (Gpo) Pada
Guru Smkn Di Kota Palembang Menggunakan Kerangka Kerja Hot-Fit
Berbasis Smartpls. Jurnal Digital Teknologi Informasi, 1(1), 27–36.
https://doi.org/10.32502/digital.v1i1.932
Pering, I. M. A. A. (2020). Kajian Analisis Jalur Dengan Structural Equation
Modeling (SEM) SMART-PLS 3.0. Jurnal Satyagraha, 03(02), 28–48.
http://www.ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha/art
icle/download/177/173
Prabawati, L. P., Fajri, I. N., & Septiani, F. D. (2020). Penerapan E-Government
Melalui Simpenda Di BKD (Badan Keuangan Daerah) Kota Batu.
Prosiding Simposium Nasional, 897-917.
Prayudi, D., & Oktapiani, R. (2020). Pengukuran Kualitas Sistem Informasi
Pendaftaran Pasien Dengan Model DeLone McLean (Studi Kasus pada
Aplikasi Mobile RS Hermina). Jurnal Ilmiah Ilmu Ekonomi, 9(1), 22–28.
https://jurnal.ummi.ac.id/index.php/JIIE/article/view/731/382
Purwaningsih, R., & Kusuma Damar, P. (2015). Analisis Faktor- Faktor yang Mempengaruhi Kinerja Usaha Kecil dan Menengah (UKM) dengan Metode Structural Equation Modelling (Studi Kasus UKM Berbasis Industri Kreatif
65
Kota Semarang. E-Journal Undip, 2000, 7.
https://publikasiilmiah.unwahas.ac.id/index.php/prosiding_snst_ft/article/vie w/1113
Rachmadi, T. Y., & Handaka, R. D. (2019). Evaluasi Penerapan E-Faktur Dengan
Model Kesuksesan Sistem Informasi Delone Dan Mclean (Studi Kasus Di
KKP Pratama Metro). Substansi: Sumber Artikel Akuntansi Auditing Dan
Keuangan Vokasi, 3(2), 129–159. https://doi.org/10.35837/subs.v3i2.580
Rahmatussani, A. M., Hudayah, S., & Rahmawati. (2020). Pengaruh Program
Corporate Social Reponsibility (CSR) Terhadap Peningkatan Brand Image,
Corporate Reputation Serta Customer Loyalty Pada Bankaltimtara. Jurnal
Ilmiah Manajemen Bisnis Dan Inovasi Universitas SAM Ratulangi (JMBI
UNSRAT), 7(3), 429–449. https://ojs.akbpstie.ac.id/index.php/jurnal-
pundi/article/view/9/28
Rahmawati, E., Saifudin, Kesuma, C., & Rais, A. N. (2020). Rancang Bangun Sistem
Informasi Rekam Medik Studi Kasus : UPTD Puskesmas Padamara
Kabupaten Purbalingga. Indonesian Journal on Software Engineering, 6(1),
133–144.
https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ijse/article/view/7860/4068
Rohaman, S., & Lasimin. (2019). Delone & Mclean Model Untuk Analisa
Keberhasilan Website Resmi Kabupaten Wonosobo. Jurnal PPKM, 6(3), 191–
197. https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/ppkm/article/view/793
Rozanda, N. E., & Masriana, A. (2017). Perbandingan Metode Hot Fit dan Tam
dalam Mengevaluasi Penerapan Sistem Informasi Manajemen Kepegawaian
(SIMPEG) (Studi Kasus : Pengadilan Tata Usaha Negara Pekanbaru).
Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi Dan Industri (SNTIKI)
9, ISSN (Prin, 327–336. http://ejournal.uin-
suska.ac.id/index.php/SNTIKI/article/view/3394/2169
Rozikin, M., Hesty, W., & Sulikah. (2020). Kolaborasi Dan E-Literacy: Kunci
Keberhasilan Inovasi E-Government Pemerintah Daerah. Jurnal Borneo
Administrator, 61-80.
Ruhamak, M. D., & Putra, Y. P. (2020). Determinasi Revisit Intention Ditinjau
Dari Destination Image Melalui Customer Satisfaction di Kampung Inggris
Pare – Kediri. JURNAL EKBIS (Analisis, Prediksi, Dan Informasi), 21(2),
143–158.
66
http://jurnalekonomi.unisla.ac.id/index.php/ekbis/article/view/509/407
Sakdillah. (2016). Analisa Pengaruh Kesiapan Supply Batubara Terhadap
Demurrage Vessel, Di PT. Indominco Mandiri, Bontang, Kalimatan Timur.
Info Teknik, 17(1), 95–110.
https://ppjp.ulm.ac.id/journal/index.php/infoteknik/article/view/1266/1109
Samrin, Harahap, S., & Sugianto. (2020). Karakter Entrepreneurship Syariah Dan
Pengaruhnya Terhadap Resiko Pembiayaan Perbankan Syariah (Studi Kasus
BMT Syariah Medan). Jurnal Kajian Ekonomi Dan Kebijakan Publik , 5(1),
132–147. http://jurnal.pancabudi.ac.id/index.php/jepa/artic le/view/863/816
Shandyastini, N. M., & Novianti, K. D. P. (2016). Analisis E-Learning STMIK
Stikom Bali Menggunakan Technology Acceptance Model. Jurnal
TEKNOIF, 4(2), 1–6.
https://ejournal.itp.ac.id/index.php/tinformatika/article/view/541/446
Shiddiqiyah, C., & Muningsih, E. (2018). Implementasi Pendaftaran Nasabah
Berbasis Web Pada PT . Bank Rakyat Indonesia Unit Cepoko , Ngawi.
Indonesian Journal on Software Engineering Implementasi, 4(1), 1–7.
http://ijse.web.id/jurnal/index.php/ijse/article/view/62
Sudewo, & Supriyadi, E. (2017). Perancangan Ulang Strategi Penjualan Pada
Bisnis Perumahan Dalam Meningkatkan Minat Beli Konsumen. Jurnal
Ekobisman, 2(2), 150–166.
http://journal.univpancasila.ac.id/index.php/ekobisman/article/view/1270/851
Sumartini, Harahap, K. S., & Sthevany. (2020). Kajian Pengendalian Mutu
Produk Tuna Loin Precooked Frozen Menggunakan Metode Skala Likert Di
Perusahaan Pembekuan Tuna X. Aurelia Jornal, 2(1), 29–38. http://ejournal-
balitbang.kkp.go.id/index.php/aureliajournal/article/view/9392/7017
Sumiarni, L. (2019). Perilaku Self-Control dalam Mengelola Keuangan Pribadi (
Berdasarkan Theory Of Planned Behavior dan Conscientiousness ) di
STIKes Merangin. Ekonomis: Journal of Economics and Business,
3(September), 105–112. https://doi.org/10.33087/ekonomis.v3i2.69
Suningsih, G. A. P. S., Negara, I. B. D., & Ganawati, N. (2017). Pengaruh Budaya
Organisasi, Motivasi Kerja, Disiplin Kerja Terhadap Kinerja Pegawai Di
Bagian Keuangan Sekretariat Daerah Kabupaten Tabanan. Journal of
67
Chemical Information and Modeling, 2(1), 38–49.
https://www.ejournal.warmadewa.ac.id/index.php/public-
inspiration/article/view/432
Supandia, E. D., & Mutmainatus S, S. (2020). Pengaruh Remunerasi dan Motivasi
terhadap Kinerja Pegawai UIN Sunan Kalijaga dengan SEM. PRISMA,
Prosiding Seminar Nasional Matematika, 3(1178), 84–94.
https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/article/view/37653/15489
Sapty Rahayu, F., Apriliyanto, R., & Sigit Purnomo Wuryo Putro, Y. (2018).
Analisis Kesuksesan Sistem Informasi Kemahasiswaan (SIKMA) dengan
Pendekatan Model DeLone dan McLean. Indonesian Journal of Information
Systems, 1(1), 34–46. https://doi.org/10.24002/ijis.v1i1.1704
Syaradila R, I. (2017). Pengaruh Teknologi Informasi, Keahlian Komputer,
Formalisasi Pengembangan Sistem Informasi, Dan Dukungan Manajemen
Puncak Terhadap Sistem Informasi Akuntansi (Studi Empiris Pada Rumah
Sakit Swasta Yang Terdaftar Di Dinas Kesehatan Kota Pekanbaru). Jom
Fekon, 4(1), 3241–3255. Https://Jom.Unri.Ac.Id/Index.Php/Jomfekon/Article/View/19182/18541
Syukri, M., & Hinaya. (2019). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Pendapatan Asli
Daerah, Dana Alokasi Umum Dan Dana Alokasi Khusus Terhadap Anggaran
Belanja Modal Kabupaten & Kota Provinsi Sulawesi Selalatab. Jemma
Jurnal of Economic, Management and Accounting, 2(4), 30–37.
http://www.ojs.unanda.ac.id/index.php/jemma/article/view/245/214
Susanti, S., & Kuntadi, S. (2016). Partial Least Squares-Structural Equation
Modeling (PLS-SEM) Untuk Kepemimpinan, Dan Motivasi Sebagai
Variabel Intervening Terhadap Peningkatan Kinerja Dosen STIE Ekuitas.
Prosiding SENTIA, 8, 43–49.
http://sentia.polinema.ac.id/index.php/SENTIA2016/article/viewFile/137/131
Widhyaestoeti, D., & Husen. (2017). Analisis Penerapan Metode Webqual 4.0
Pada Website E-Government Untuk Peningkatan Kualitas Layanan Interaksi
(Studi Kasus Webiste DISHUB Kota Bogor). Jurnal Ilmiah Teknologi -
Informasi Dan Sains, 7(1), 25–34.
http://teknois.stikombinaniaga.ac.id/index.php/JBS/article/download/31/28
Widianto, A., & Aryanto. (2018). Kajian Perilaku Pengguna (User) Terhadap Penggunaan Sistem Informasi Industri Kecil Menengah (SI-IKM) Kota
68
Tegal. Jurnal Riset Bisnis Dan Investasi, 4(1), 1.
https://doi.org/10.35697/jrbi.v4i1.988
Wijayanti, W. S., Sjahruddin, H., & Razak, N. (2017). Pengaruh Karakteristik
Individu dan Pemanfaatan Teknologi Informasi Terhadap Kinerja Pegawai.
1(1), 14–28. https://doi.org/10.31219/osf.io/kjcae
Winarso, K., Jufriyanto, M., & Yahya, H. (2019). Analisis Kualitas Pelayanan
Internet Indihome Pada Pt. X Dengan Pendekatan Part Least Square. Jurnal
Matrik, 20(1), 77–87. https://doi.org/10.30587/matrik.v20i1.1017
Wirasasmita, R. H., & Putra, Y. K. (2017). Pengembangan Media Pembelajaran
Video Tutorial Interaktif menggunakan Aplikasi Camtasia Studio dan
Macromedia Flash. EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika, 1(2), 35–
43. https://doi.org/10.29408/edumatic.v1i2.944
Wisudiawan, G. A. A. (2015). Analisis Faktor Kesuksesan Sistem Informasi
Menggunakan DeLone And McLean. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi
Terapan, 2(1), 55–59.
http://journal.widyatama.ac.id/index.php/jitter/article/view/71
Wursan, & Yulianto, E. (2019). Pengaruh Kompetensi Dan Program Merchant
Day Terhadap Customer Relationship Management Serta Dampaknya
Kepada Peningkatan Sales Volume Menggunakan Model Partial least
Square: Studi Pada Kantor Cabang Tasikmalaya PT. Bank Negara Indonesia.
Journal Of Management, 3(3), 399–410.
https://jurnal.unigal.ac.id/index.php/managementreview/article/view/2908/25
48
Zulfadewina, Iba, K., & Noviyanti, I. (2020). Pengaruh Model Pembelajaran
Visual, Auditori, dan kinestetik (VAK) tERHADAP Hasil Belajar IPA
Peserta Didik Kelas IV di SDN Pondok Kopi 07 Pagi Jakarta Timur. Jurnal
Elementaria Edukasia, 3(2), 355–364.
http://jurnal.unma.ac.id/index.php/jee/article/download/2392/1994
69
DAFTAR RIWAYAT HIDUP
I. Biodata Mahasiswa
NIM : 19190122
Nama Lengkap : Nuryanti
Tempat & Tanggal Lahir : Sukabumi, 03 November 1997
Alamat : Kp. Cicadas RT 27/05 Ds. Gunung Jaya
Kec. Cisaat Kab. Sukabumi
II. Pendidikan
a. Formal
1. SDN 1 Cicadas, lulus tahun 2009
2. SMPN 1 Kadudampit, lulus tahun 2012
3. SMAN 1 Cisaat, lulus tahun 2015
4. Universitas Bina Sarana Informatika Diploma Tiga, lulus tahun
2018
b. Tidak Formal
1. Kursus Bahasa Inggris (General English) di Nusa Putra, lulus tahun
2015
2. Kursus Bahasa Inggris (General English) di EEC, lulus tahun 2017
III. Riwayat Pengalaman Berorganisasi/Pekerjaan
1. Anggota LDK SMPN 1 Kadudampit Tahun Akademi 2010-2011
2. Anggota Himpunan Mahasiswa Sistem Informasi Akuntansi
(HIMASA) UBSI Sukabumi Tahun Ajaran 2015-2016
3. Ketua Divisi Himpunan Mahasiswa Sistem Informasi Akuntansi
(HIMASA) UBSI Sukabumi Tahun Ajaran 2016-2017
4. Staf Administrasi di Lembaga Bahasa LIA (LB-LIA) Sukabumi Tahun
2019
Sukabumi, 16 Oktober 2020
Nuryanti
70
71
72
73
LAMPIRAN
Lampiran A.1. Kuesioner Penelitian Google Form
74
75
76
Lampiran A.2. Data Kuesioner
No X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 Y7 Y8 Y9 Y10 Y11 Y12 Y13 Y14 Y15
1 5 3 4 5 4 4 4 4 5 4 4 3 4 4 4 3 5 4 5 4 3 4 4 3 4 5 4 3 3 3
2 4 4 5 4 4 3 4 4 5 4 4 3 5 4 3 4 4 4 5 4 3 4 4 4 4 3 3 4 4 4
3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
4 3 5 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 4 4 4 5 5 4 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 5 4 4 4
6 3 4 5 3 4 4 3 4 4 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 4 3 4 4 4 3 5 5 4 3 3
7 4 4 4 5 4 5 3 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4
8 2 3 4 4 3 3 2 4 4 3 3 3 3 3 4 4 4 3 4 3 3 4 3 3 3 4 4 3 3 4
9 3 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
10 1 4 4 2 4 4 1 4 4 4 4 2 2 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4
11 4 5 5 4 5 5 4 4 4 4 5 4 4 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 4 4 5
12 4 4 5 5 5 4 3 4 4 5 4 3 4 4 3 5 5 4 5 4 4 4 4 4 4 5 5 4 4 4
13 4 3 3 2 2 3 2 3 4 3 3 3 3 3 2 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4
14 4 4 3 3 3 4 3 3 3 3 4 4 3 3 4 5 4 4 4 4 4 5 4 4 5 5 5 5 5 5
15 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 5 4 4 4 4 5
16 4 3 4 4 4 4 3 4 3 3 5 3 4 4 3 3 5 3 5 4 4 4 3 3 4 5 5 3 4 5
17 4 4 5 4 4 4 4 3 5 5 4 4 5 5 4 5 3 4 4 5 3 4 3 5 5 4 4 3 3 5
18 3 3 4 4 4 5 3 4 4 3 4 3 4 5 4 4 4 3 3 4 5 4 4 4 3 5 5 3 3 5
19 4 4 3 3 4 3 3 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
20 4 4 5 3 3 4 3 3 4 3 3 3 4 4 4 5 3 5 4 4 4 5 3 4 3 4 4 3 3 4
21 3 4 4 4 4 4 3 4 4 3 4 4 3 4 5 4 4 5 4 4 4 4 5 4 4 5 4 4 4 4
22 2 3 3 3 4 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 4 5 3 5 3 5 3 3 3 4 4 4 3 4 5
23 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 3 5 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 3
24 3 4 4 4 5 4 4 4 4 3 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 3 4 4
25 3 3 5 5 5 3 3 5 5 3 5 3 3 4 5 5 5 3 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
26 5 4 5 4 3 4 4 4 5 3 5 5 5 5 4 5 5 5 4 4 5 4 4 4 5 4 4 4 5 4
77
27 3 4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 3 3 3 4 3 5 3 4 3 4 3 3 3 4 4 5 3 4 5
28 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
29 3 3 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 3 4 4 3 3 4 3 4 3 4 3 3 4
30 4 3 3 4 4 5 4 3 4 5 5 4 4 4 4 4 3 3 3 3 4 4 3 3 3 5 4 4 3 5
31 3 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 5 4 4 4 4
32 2 4 4 4 4 2 2 3 4 2 2 4 1 3 3 1 4 2 4 3 2 3 3 4 4 4 4 3 2 4
33 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
34 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5
35 4 4 3 4 4 4 3 3 3 3 4 3 3 3 4 3 4 3 3 3 4 3 3 4 3 3 4 3 3 4
36 4 4 4 4 4 3 3 3 5 4 3 3 3 4 3 4 5 3 3 4 4 4 4 4 3 3 3 3 4 3
37 4 3 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 4 4 3 4 3 4 3 3 3 3 3 4 3 4 4
38 3 3 2 2 3 3 2 3 3 3 3 3 3 2 3 3 4 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 4 4 3
39 3 4 4 2 3 3 2 3 4 4 3 2 3 4 4 4 5 4 4 3 3 4 3 4 3 4 4 3 2 4
40 4 3 3 3 4 3 2 3 4 2 3 3 3 3 3 3 2 3 2 2 3 3 2 3 2 2 4 2 2 3
41 5 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 5 4 4 5 5 4 4 5 5 5 5 4
42 2 3 3 4 3 3 3 3 3 4 2 4 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3
43 4 4 4 4 3 3 4 4 3 3 3 3 4 2 3 4 3 4 3 3 4 3 2 3 2 4 4 2 3 2
44 3 4 4 4 5 3 3 4 4 4 4 4 4 5 4 5 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5
45 5 4 5 5 5 5 4 5 5 4 5 4 5 5 5 5 5 5 5 4 5 4 5 5 4 5 5 4 4 5
46 4 4 4 5 5 5 5 4 5 4 4 4 5 4 5 5 5 4 5 4 4 4 5 5 4 5 4 3 3 5
47 4 3 5 5 4 4 4 4 5 4 4 4 4 3 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 3 5 5 3 3 5
48 4 4 5 5 5 5 5 4 5 4 5 5 5 3 4 5 5 5 5 5 4 5 5 4 3 5 5 3 4 4
49 5 4 4 5 5 5 5 4 5 3 4 4 4 3 4 5 5 5 5 4 4 5 4 4 3 5 5 4 4 5
50 4 4 4 5 5 4 5 4 4 3 4 4 5 3 5 5 5 4 5 4 4 5 4 4 3 5 5 3 4 4
51 4 3 4 5 5 4 4 4 5 3 4 4 4 3 4 4 5 4 4 4 4 5 4 5 4 5 5 4 4 4
52 4 4 4 5 4 4 5 4 5 4 5 5 5 4 5 4 5 4 5 4 4 5 5 5 4 5 4 5 4 5
53 5 5 5 5 5 4 3 3 4 4 5 4 4 4 4 5 5 4 5 4 5 4 4 4 5 4 5 4 3 5
54 4 4 4 5 5 4 4 4 4 4 5 4 4 5 4 5 5 4 5 4 4 4 4 4 4 5 4 5 4 4
55 5 4 4 4 4 5 4 3 4 3 4 3 5 4 4 5 4 4 4 4 4 5 5 4 5 5 5 4 3 4
78
56 3 3 4 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 4 3 3
57 4 4 4 5 5 5 4 4 4 5 4 5 5 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 5 4 5 4 4 5 4
58 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
59 4 4 4 5 4 3 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 5 4 4 4 5 5 4 4 5 4 4 5 5
60 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
61 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
62 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4
63 3 3 2 4 3 2 2 2 3 2 2 3 3 3 2 2 2 4 4 3 2 3 3 3 3 3 4 3 3 3
64 5 4 5 5 5 4 4 4 5 5 5 4 5 5 4 5 5 4 5 4 5 4 5 5 5 5 5 4 4 4
65 4 4 4 5 5 5 4 4 5 4 5 4 5 4 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 4 5 5 4 5 5
66 5 5 5 5 4 4 4 4 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 5 4 5
67 4 4 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5 4 5 5 4 5 5 4 4 5 4
68 3 4 4 5 5 4 4 4 5 4 4 5 4 4 5 5 5 5 5 4 4 5 5 4 5 5 5 4 5 4
69 5 3 4 5 4 5 4 4 5 4 4 5 5 3 4 5 5 5 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4
70 4 5 4 5 4 5 4 4 5 5 4 4 5 5 4 5 4 5 4 5 4 5 5 5 4 5 5 3 3 3
71 4 4 5 4 5 4 5 4 5 4 4 4 4 5 4 5 4 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5
72 5 4 5 5 5 5 4 5 5 4 4 5 5 4 5 4 5 4 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 3 4
73 5 5 4 5 5 5 4 4 4 4 5 4 5 4 5 5 5 5 5 4 5 4 4 4 5 5 5 4 4 3
74 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 5 4 4 3 4 4 5 4 5 3 5 5 5 3 5 4 5 4 4 5
75 3 4 5 5 5 3 3 4 4 5 3 4 4 5 5 5 5 4 5 5 3 4 5 4 5 4 5 4 4 4
76 4 3 5 5 5 4 4 4 4 4 5 3 4 4 4 5 5 4 5 4 5 4 4 4 5 5 4 4 5 5
77 4 4 5 5 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 5 4 5 5 4 4 3 4 4
78 4 4 4 5 4 4 4 4 5 4 5 4 5 4 5 5 5 4 5 5 4 5 5 5 4 5 5 4 4 5
79 4 4 5 5 4 5 4 4 5 4 5 4 4 4 5 5 5 4 4 5 5 4 5 5 4 4 5 5 5 4
80 4 4 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 4 5 5 4 5 5 4 5 5 5 4 5 5 4 5 4 5 4
81 3 3 5 4 5 4 5 4 5 4 5 4 4 5 5 4 4 5 4 4 4 5 5 4 4 5 5 4 5 5
82 5 3 5 5 5 4 3 4 5 4 4 5 5 4 5 5 5 4 5 5 4 5 5 5 4 5 5 4 5 5
83 4 4 5 5 4 5 4 4 4 5 5 3 5 3 5 5 5 4 5 4 5 5 4 5 3 5 5 4 5 4
84 5 3 5 4 5 4 4 3 5 3 5 5 5 4 5 5 4 5 4 5 4 5 5 5 4 4 5 3 3 5
79
85 5 4 5 5 5 5 3 4 5 4 5 4 5 4 5 5 5 4 5 5 4 4 5 5 4 5 5 4 4 5
86 3 3 5 5 5 4 3 3 4 3 5 3 5 3 4 5 5 4 5 4 5 5 5 4 3 5 5 3 3 4
87 5 5 5 5 4 4 4 3 5 4 4 3 5 5 4 4 5 3 4 5 4 5 4 4 4 5 5 3 4 5
88 3 4 5 5 5 5 3 4 4 4 4 4 5 4 5 5 5 3 5 4 5 5 5 3 5 5 5 4 4 5
89 4 4 4 4 4 3 3 3 4 3 4 3 5 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 5 3 4 4
90 5 4 5 5 5 4 4 4 5 4 5 4 5 4 5 5 5 4 5 5 5 5 4 4 4 5 5 4 4 5
91 4 4 4 5 4 4 4 4 5 4 5 4 5 4 5 5 5 4 5 5 4 5 5 4 4 5 5 4 4 5
92 3 3 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 5 4 5 5 4 4 4 5 5 4 4 4
93 3 3 5 5 4 5 4 4 5 4 5 3 5 4 5 5 5 4 5 5 4 5 5 5 5 4 5 4 4 5
94 4 4 5 5 4 4 4 4 5 4 4 4 5 4 5 5 4 5 4 4 5 5 5 4 4 5 4 4 4 5
95 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 5 5 5 4 4 5 4 4 5 4 4 5 5 4 4 4
96 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 5 5 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
97 5 4 5 5 5 4 4 4 5 4 5 4 5 4 5 5 5 4 5 4 4 5 5 5 4 5 5 4 4 5
98 3 3 5 5 4 5 4 4 5 4 4 4 5 5 4 5 5 5 5 4 5 5 5 4 4 5 5 5 5 4
99 4 5 5 5 5 4 5 4 5 4 4 4 4 4 5 5 4 4 5 5 4 5 5 4 4 5 5 4 5 4
100 5 4 5 5 5 5 4 4 5 4 5 4 5 4 5 5 5 4 5 5 5 5 5 4 4 5 5 3 4 5
Lampiran A.3. Distribusi T-Tabel
80