## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 6 No. 2 (2021) 71 - 76

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448 p-ISSN:2541-3619

## Model Webqual dan PLS Untuk Mengukur Kepuasan Pengguna Website PMB UMSIDA
Uce Indahyanti, Hamzah Setiawan, Nuril Lutvi Azizah Program Studi Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo
1 uceindahyanti@umsida.ac.id, 2 hamzah@umsida.ac.id, 3 nurillutviazizah@umsida.ac.id

## Abstract
The UMSIDA website is an important means of improving services to stakeholders and effective promotional tool, especially in terms of new student admissions.  One of the important parameters to measure the success of the best services through the website is the level of user satisfaction. This study aims to measure website user satisfaction using the Webqual model of the dimensions of information quality, usability quality, and service interaction quality. The instrument is a set of questionnaires adapted from the model and distributed to 100 respondents. The data from the questionnaire were processed and analyzed using the statistical method of Partial Least Square (PLS). The results of data processing and analysis indicate that the overall research model is substantially appropriate in representing the research results,which has a substantial GoF value of 0.418. The results showed that the dimensions of usability had a very significant effect on user satisfaction, which has a t-tatistics value  of  5.075 . Measuring  indicators  include  the  website  that  is  easy  to  use,  easy  to  operate,  easy  to  navigate,  easy  to understand,  and  has  an  attractive  appearance.  But  the  dimensions  of  information  and  service  interaction  do  not  have  a significant effect on website user satisfaction.
Keywords: user satisfaction; website; webqual; PLS.

## Abstrak
Website Universitas Muhammadiyah Sidoarjo (UMSIDA) merupakan sarana penting untuk meningkatkan pelayanan kepada pemangku kepentingan dan sarana promosi yang efektif, terutama dalam hal penerimaan mahasiswa baru (PMB). Salah satu parameter penting untuk mengukur keberhasilan pelayanan website adalah tingkat kepuasan pengguna.  Penelitian ini bertujuan untuk  mengukur  kepuasan pengguna website  PMB  UMSIDA  menggunakan  model  Webqual dari dimensi/variabel  kualitas informasi, kualitas kegunaan, dan kualitas interaksi layanan. Instrumen penelitian berupa seperangkat angket yang diadaptasi dari  model  yang  dibagikan  kepada  100  responden  pengguna  layanan  website.  Data  hasil  kuesioner  diolah  dan  dianalisis menggunakan  metode  statistik  Partial  Least  Square  (PLS).  Hasil  pengolahan  dan  analisis  data  menunjukkan  bahwa  model penelitian secara keseluruhan telah sesuai secara substansial dalam merepresentasikan hasil penelitian, yang ditunjukkan oleh nilai GoF 0.418. Hasil penelitian menunjukkan hanya dimensi kualitas kegunaan yang berpengaruh sangat signifikan terhadap kepuasan  pengguna  dengan  nilai  t-statistic  5.075.  Indikator  pengukurnya  antara  lain  website  mudah  digunakan,  mudah dioperasikan, mudah dinavigasi, mudah dipahami, dan memiliki tampilan menarik. Sedangkan dimensi informasi dan interaksi layanan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kepuasan pengguna website.
Kata kunci: kepuasan pengguna; website ; webqual; PLS.
© 2021 Jurnal JOINTECS
1. Pendahuluan
Di  masa  pandemi  Covid-19  seperti  saat  ini,  di  mana hampir semua kegiatan dan pelayanan dilakukan secara online, terutama dalam hal penerimaan mahasiswa baru (PMB),  keberadaan website menjadi  sangat  penting. Bagi  sebagian  besar  perguruan  tinggi,  perolehan mahasiswa baru menjadi ujung tombak keberlangsungan lembaganya.  Hal  yang  sama  juga  berlaku  bagi UMSIDA,  yang  telah  sigap  menjawab  permasalahan
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 71 – 76
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 71 – 76
tersebut dengan menyiapkan layanan PMB secara online melalui website resminya. Sehingga diusulkan penelitian ini yang bertujuan untuk  menganalisis  kualitas website yang  diukur  dari  tingkat  kepuasan  penggunanya. Hasilnya  diharapkan  dapat  menjadi  tolok  ukur  dalam evaluasi, perbaikan, dan pengembangan konten website.
Rumusan  penelitian  ini  yaitu  mengukur  tingkat kepuasan pengguna website PMB UMSIDA berdasarkan  3  parameter  model  WebQual,  membuat instrumen berupa seperangkat kuesioner yang diadaptasi dari  model Webqual, dan  mengolah serta  menganalisis data  kuesioner  menggunakan  metode  PLS.  Kepuasan pengguna website  merupakan parameter penting dalam mengukur  kualitas  website,  yang  dapat  berpengaruh terhadap webometric dan positioning UMSIDA.  Hasil penelitian juga bermanfaat dalam memperkaya literatur ilmiah  bidang  sistem  informasi,  khususnya  validasi model Webqual menggunakan metode PLS.
Website  merupakan  satu  set  halaman  web  yang  saling berhubungan,  dan  berada  pada  server  yang  sama, dikelola  oleh  seseorang  atau  organisasi,  yang  dapat melalui  jaringan  seperti  internet  melalui  alamat  yang dikenali sebagai Uniform Resource Locator atau  URL. Seperti halnya website PMB UMSIDA yang beralamat di https://pmb.umsida.ac.id/, memberikan informasi dan layanan lengkap untuk penggunanya. Berbagai layanan dan  informasi  dapat  diperoleh  melalui  website  PMB UMSIDA, diantaranya layanan “One Day Service PMB UMSIDA”  yang  menunjukkan  kesigapan  UMSIDA dalam menghadapi kondisi pandemi, dengan memberikan layanan yang memudahkan penggunanya.
Webqual  merupakan  model  untuk  mengevaluasi kepuasan  pengguna  website  dari  dimensi  kualitas kegunaan,  kualitas  informasi  dan  kualitas  layanan interaktif website. Webqual 4.0 banyak diterapkan untuk mengukur kualitas website. Selain itu Webqual  dapat  membantu  untuk  mengetahui  faktor- faktor  yang  berpengaruh  terhadap  kepuasan  pengguna akhir website [1].
Dalam  metode  statistik Structural  Equation  Modelling terdapat dua pendekatan, yaitu covariance dan variance yang  disebut  juga  metode  alternatif Partial  Least Square .  SEM-PLS  merupakan  suatu  analisis  berbasis varian  yang  dapat  melakukan  pengujian  model pengukuran  dan  struktural  secara  simultan.  SEM  PLS digunakan  pada  penelitian  yang  bertujuan  untuk mengembangkan  teori,  menghasilkan  prediksi,  dan menjelaskan variabel laten [2].
Beberapa  penelitian  sejenis  telah  dilakukan  oleh sejumlah peneliti menggunakan Webqual dengan teknik pengolahan  dan  pengujian  data  yang  berbeda-beda. Penelitian  kepuasan  pengguna website Tadulako menunjukkan  gap  paling  kecil  terletak  pada  dimensi kegunaan  [3].  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi kualitas website alumni STIKOM Bali ditunjukkan oleh indikator pengukur variable kualitas informasi [4].
Pada  analisis  kualitas  website  pemerintah  desa Jagalempeni  menunjukkan  hanya  kualitas  interaksi layanan yang belum baik [5]. Penelitian kualitas website Malang  Dorm  Hostel  menunjukkan  kualitas  informasi belum  memenuhi  kualitas  ideal  yang  diharapkan penggunanya  [6].  Analisis  kualitas  website  SMKN  2 Sragen  menunjukkan  kualitas  kegunaan  kurang memenuhi harapan pengguna [7].
Penelitian  sejenis  lainnya  diperoleh  hasil  yang  juga bervariasi.  Ketiga  dimensi  Webqual  memberikan pengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna [8][9]. Penelitian  sejenis  yang  menggunakan    teknik pengolahan  data  berbeda  (regresi  linier  dan  IPA), diperoleh  hasil  yang  bervariasi  [10][11][12].  Salah satunya menyatakan hanya dimensi usability dan service interaction yang  berpengaruh  signifikan  terhadap kepuasan pengguna [13].
Pada penelitian ini,  kepuasan pengguna website diukur berdasarkan  dimensi  kualitas  informasi,  kualitas kegunaan,  dan  kualitas  interaksi  pelayanan  yang merupakan komponen-komponen model Webqual versi 4.0. Instrumen berupa satu set kuesioner yang diadaptasi dari  Webqual  dibagikan  kepada  sekitar  100 responden. Data primer tersebut diolah dan dianalisis menggunakan metode statistik Partial Least Square (PLS).
2. Metode Penelitian
Tahapan yang dilakukan untuk membahas permasalahan penelitian  ditunjukkan  dalam  Gambar  1.  Tahapan dimulai  dari  pendefinisian  objek  sampai  dengan pembuatan  kesimpulan.  Pada  tahap  perumusan  model penelitian  dilakukan  dengan  mengadaptasi  model Webqual.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Model Webqual yang ditunjukkan dalam Gambar 2 yang memiliki  4  variabel  untuk  diukur.  Di  dalamnya  juga
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 71 – 76
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 71 – 76
terdapat 3 prediksi hubungan antar variabel atau hipotesa penelitian yang diajukan.  Tiga hipotesa yang dimaksud adalah  H1:  terdapat  hubungan  positif  antara  variabel kualitas kegunaan dengan variabel kepuasan pengguna, H2:  terdapat  hubungan  positif  antara  variabel  kualitas informasi dengan variabel kepuasan pengguna, dan H3: terdapat  hubungan  positif  antara  variabel  kualitas interaksi layanan dengan variabel kepuasan pengguna.
Gambar 2. Model Penelitian
2.1. Metode Pengolahan dan Pengujian Data
Dalam penelitian ini terdapat 3 variabel endogen dan 1 variabel eksogen yang akan diukur seperti yang tampak pada Gambar 2 Model Penelitian. Pengukuran indikator variabel  berupa  item  pernyataan  kuesioner  dilakukan dengan  menggunakan  skala Likert. Desain  kuesioner mengadopsi  instrumen  model  Webqual,  seperti  yang tampak pada Tabel 1 Instrumen Model Webqual [1].

## Tabel 1. Instrumen Model Webqual
Variabel Indikator Kualitas Informasi website akurat Informasi Informasi website terpercaya Informasi website tepat waktu Informasi website relevan Informasi website mudah dimengerti Kualitas Interaksi Layanan Informasi disajikan dalam format tepat Website mempunyai reputasi bagus Pengguna merasa aman melakukan transaksi Pengguna merasa aman terhadap informasi pribadinya Website memberikan ruang personalisasi Website memberikan ruang komunitas Website memudahkan komunikasi dengan lembaga Pengguna merasa yakin memperoleh layanan sesuai yang dijanjikan Kualitas Website mudah dioperasikan Kegunaan Interaksi dengan website jelas dan
Data kuesioner ditabulasi dan di-export ke dalam format csv (comma separated value). File tersebut  selanjutnya diolah  menggunakan  metode  statistik  PLS  dengan merancang  model  struktural  ( inner  model )  yang menggambarkan hubungan antar variabel laten. Evaluasi
model struktural berkaitan dengan pengujian hubungan antar variabel yang dihipotesiskan.
Langkah  berikutnya  merancang  model  pengukuran ( outer  model )  yang  menggambarkan  hubungan  antara variabel  laten  dengan  semua  indikatornya.  Evaluasi terhadap  model  pengukuran  adalah  dengan  melihat validitas konvergen dan validitas diskriminan. Langkah ketiga  memvalidasi  model  gabungan  menggunakan goodness of  fit (GoF). Nilai GoF  merupakan akar nilai rata-rata communalities dikalikan dengan akar nilai rata- rata  R 2 model  [14].  Nilai  GoF  dihitung  dengan menggunakan rumus (1) sebagai berikut :
𝐺𝑜𝐹  =   √𝑐𝑜𝑚 ̅̅̅̅̅̅  ×  𝑅 2 ̅̅̅̅ (1)
Pada  rumus  (1)  nilai 𝑐𝑜𝑚 ̅̅̅̅̅̅ dan 𝑅 2 ̅̅̅̅ berturut-turut menyatakan  rata-rata  nilai communalities dan  rata-rata nilai  R 2 [14].  Nilai communalities diperoleh  dari  nilai loading  factor yang  dikuadratkan.  Rata-rata  nilai communalities dan rata-rata nilai R 2 dimasukkan dalam persamaan  GoF.  Rentang  nilai  GoF  antara  0  sampai dengan 1, dengan interpretasi GoF kecil = 0.1,  moderat = 0.25, dan substansial = 0.36. Nilai GoF yang semakin besar  menunjukkan  model  semakin  sesuai  dalam menggambarkan sample penelitian [15].
Semua  model  tersebut  dirancang  menggunakan SmartPLS.  Selanjutnya  data  di-import  ke  dalam rancangan  model.  Tahap  berikutnya  model  dikalkulasi dan  dilakukan bootstrapping (teknik  resampling  data penelitian),  untuk  memperoleh  parameter-parameter statistik  yang  diperlukan.  Parameter  statistik  yang dimaksud  yaitu  nilai composite  reliability (CR),  nilai cronbach’s  alpha (CA),  nilai Average  Variance Extracted (AVE),  dan  nilai cross  loading  factor, nilai koefisien jalur, nilai rata-rata,  nilai simpangan baku, dan nilai t-statistic [2][15].
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Hasil Kalkulasi Terhadap Model
Data kuesioner diolah dan di-import ke dalam rancangan model  yang  telah  dibuat  menggunakan  SmartPLS. Model kemudian dikalkulasi, dan hasilnya dicek apakah semua indikator dalam model telah memiliki nilai faktor loading > 0.5. Jika terdapat indikator dengan nilai faktor loading < 0.5,  maka indikator tersebut harus dikeluarkan dari model karena tidak sahih.
Dari  hasil  kalkulasi  diperoleh  sebuah  indikator  yang mempunyai  nilai  faktor  loading  <  0.5.  Indikator  yang dimaksud adalah indikator “Informasi website disajikan dalam  format  yang  tepat”  (Kinf7),  dengan  nilai  faktor loading 0.250. Indikator tersebut harus dikeluarkan dari model  agar  sahih.  Setelah  dikeluarkan,  model dikalkulasi  ulang.  Hasil  kalkulasi  ulang  menunjukkan semua  nilai  faktor  loading  indikator  telah  >  0.5.  Hal tersebut dapat dilihat dalam Gambar 3.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 71 – 76
Gambar 3. Hasil Kalkulasi
Selain  nilai  faktor  loading  tersebut  yang  ditampilkan dalam  Gambar  3,  terdapat  nilai-nilai  lainnya  yang dihasilkan  oleh  proses  kalkulasi  SmartPLS.  Nilai-nilai tersebut adalah nilai CR, nilai CA, nilai AVE, dan nilai cross loading factor . Selanjutnya dilakukan bootstrapping terhadap  model  yang  telah  dikalkulasi ulang tersebut, untuk memperoleh nilai koefisien jalur, nilai rata-rata, nilai simpangan baku, dan nilai t-statistic.
Pada  Gambar  4  menampilkan  nilai t-statistic tiap indikator.  Hasil  kalkulasi  pada  Gambar  3  dan  hasil bootstrapping pada  Gambar  4,  dapat  dilihat  dalam bentuk  tabel  dengan  mengaktifkan  fitur  Report.  File hasil  kalkulasi  tersebut  dapat  diunduh  dalam  format html.

## Gambar 4. Hasil Bootstrapping
3.2. Hasil Pengujian Terhadap Model
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  model  penelitian berdasarkan  hasil  kalkulasi  dan bootstrapping di  atas. Pengujian  terhadap  model  pengukuran  (outer  model), model  struktural  (inner  model),  dan  model  gabungan, dilakukan untuk memperoleh hasil penelitian yang dapat diterima secara substansial. Untuk menguji validitas dan reliabilitas  model  pengukuran,  maka  data  hasil  survei harus diuji terhadap beberapa parameter statistik.
Parameter  statistik  yang  dimaksud  yaitu  indikator validitas: nilai faktor loading (korelasi indikator dengan variabel laten yang diukurnya) > 0.5 dan nilai t_statistic (kontribusi  hubungan)  ≥  1.96.  Reliabilitas  data:  dilihat
dari  nilai  CR  atau  nilai  CA,  jika  nilainya  >  0.7  maka indikator  disebut  konsisten  dalam  mengukur  variabel latennya.  Nilai  AVE  merupakan  besarnya  varian indikator  yang  mampu  dikandung  oleh  variabel latennya.  Nilai  AVE  >  0.5  menunjukkan  kecukupan validitas konvergen yang baik bagi variabel laten. Nilai akar  AVE  >  nilai  korelasi  antar  variabel  menunjukkan discriminant validity yang baik. Dan parameter terakhir yaitu  nilai cross  loading  factor :  setiap  indikator  harus berkorelasi lebih tinggi dengan variabel latennya sendiri.
Tabel 2. Tabel Nilai Hasil Kalkulasi Variabel Nilai CR Nilai CA Nilai AVE Akar AVE Informasi 0.936 0.920 0.711 0.843 Interaksi 0.941 0.929 0.695 0.834 Kegunaan 0.946 0.935 0.687 0.829 Kesan all 1 1 1 1 Pada Tabel 2 menunjukkan nilai-nilai yang dimaksudkan dalam parameter statistik. Parameter yang dimaksud  yaitu  nilai  CR,  CA,  AVE,  dan  akar  AVE. Sedangkan  perbandingan  nilai  antar  variabel  dengan nilai  akar  AVE  ditampilkan  dalam  Tabel  3  Nilai Korelasi Antar Variabel & Akar AVE.
Tabel 3. Nilai Korelasi Antar variabel & Akar AVE
Korelasi Informasi Interak si Kegunaan Kesan all Informasi 1 0.839 0.754 0.444 Interaksi 0.839 1 0.753 0.501 Kegunaan 0.754 0.753 1 0.659 Kesan all 0.444 0.501 0.659 1 Akar AVE 0.843 0.834 0.829 1
Selanjutnya  untuk  menguji  model  struktural,  dengan melihat  parameter  nilai  koefisien  hubungan  antar variabel, berkorelasi secara positif atau negatif) an nilai t-statistic .  Jika t-statistic ≥  1.96  maka  hubungannya signifikan. Serta melihat nilai koefisien determinasi R 2 , yang  menjelaskan  seberapa  besar  variabel  eksogen (independent )  pada  model  mampu  menerangkan variabel  endogen  ( dependent ).  Nilai  R 2 mendekati  1, dengan kriteria batasan nilai dibagi dalam tiga klasifikasi yaitu  0.67  =  substansial,  0.33  =  moderat,  dan  0.19  = lemah. Nilai koefisien jalur dan t-statistics ditampilkan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Koefisien Jalur & T-statistics
Variabel Koefisien Jalur T-stat Informasi – Kesan all (H3) -0.212 1.176 Interaksi – Kesan all (H2) 0.144 0.980 Kegunaan – Kesan all (H1) 0.710 5.075
Sedangkan nilai R 2 variabel eksogen penelitian ini yaitu variable  “Kesan  all”  adalah  0.446.  Nilai  cross  loading factor  yang  menunjukkan  korelasi  indikator  terhadap variabel-variabel  laten  yang  diukurnya,  ditampilkan dalam  Tabel  5.  Selanjutnya  menguji  model  gabungan dengan  melihat  nilai  GoF.  Tabel  5  menunjukkan  nilai cross loading factor.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 71 – 76
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 71 – 76
Tampak dalam Tabel 5 setiap indikator telah berkorelasi lebih tinggi dengan variable laten yang diukurnya. Dan sebaliknya  setiap  indikator  berkolerasi  lebih  rendah dengan  variable  laten  yang  tidak  diukurnya.  Sebagai contoh  nilai  cross  loading  factor  Kinf1  –  Kinf7  lebih tinggi  dengan  variabel  Informasi  yang  diukurnya, dibandingkan variabel lainnya.

## Tabel 5. Nilai Cross Loading Factor
Variabel/ Indikator Informasi Interaksi Kegunaan Kesan all Kinf1 0.885 0.708 0.655 0.419 Kinf2 0.848 0.655 0.597 0.318 Kinf3 0.840 0.666 0.625 0.348 Kinf4 0.689 0.684 0.527 0.145 Kinf5 0.896 0.812 0.731 0.471 Kinf6 0.884 0.747 0.653 0.406 Kint1 0.735 0.853 0.654 0.433 Kint2 0.780 0.912 0.656 0.517 Kint3 0.747 0.854 0.636 0.411 Kint4 0.690 0.831 0.636 0.313 Kint5 0.612 0.823 0.671 0.531 Kint6 0.726 0.836 0.575 0.336 Kint7 0.645 0.717 0.549 0.133 KK1 0.624 0.581 0.822 0.477 KK2 0.638 0.617 0.892 0.620 KK3 0.634 0.684 0.886 0.678 KK4 0.648 0.595 0.860 0.569 KK5 0.476 0.485 0.772 0.575 KK6 0.631 0.594 0.785 0.404 KK7 0.715 0.733 0.822 0.506 KK8 0.678 0.739 0.784 0.451 KS 0.444 0.501 0.659 1000
Dan  pada  Tabel  6  ditampilkan  nilai  communality masing-masing  variable  laten  yang  diukur.  Nilai 𝑐𝑜𝑚 ̅̅̅̅̅̅ dan 𝑅 2 ̅̅̅̅ dimasukkan dalam persamaan GoF sesuai rumus (1),  sehingga  menghasilkan  nilai  0.418.  Nilai  tersebut termasuk dalam kategori substantial.

## Tabel 6. Nilai Communality
Variabel Communality Informasi 0.045 Interaksi 0.021 Kegunaan 0.504 Kesan all 1 Rata-rata Communalities : 0.392
3.3. Hasil Analisis Partial Least Square
Analisis  yang  berhasil  dirangkum  meliputi  analisis model  pengukuran,  model  struktural,  dan  model keseluruhan.  Semua  indikator  telah  sahih  dalam mengukur  variabel  latennya  yaitu  mempunyai  nilai
faktor loading > 0.5  yang ditunjukkan pada Gambar 1. Indikator berkorelasi secara signifikan terhadap variabel laten yang diukurnya yaitu mempunyai nilai t-statistic ≥ 1.96.
Semua  indikator    konsisten  /  reliabel  dalam  mengukur variabel  latennya,  dan  semua  variabel  mengandung varian  indikator  yang  cukup  besar.  Hampir  semua indikator  memiliki  validitas  diskriminan  yang  cukup baik,  dan  semua  indikator  berkorelasi  lebih  tinggi terhadap  variabel  laten  yang  diukurnya  dibandingkan terhadap  variabel  laten  lainnya.  Nilai  R 2 variabel eksogen mempunyai nilai substansial yaitu 0.446.
Pengujian  validitas  dan  reliabilitas  model  struktural dilakukan  dengan  melihat  koefisien  hubungan  antar variabel  dan  nilai  koefisien  determinasinya.  Tabel  4 menampilkan  koefisien  hubungan  antar  variabel  yang mewakili hipotesis penelitian. Koefisien jalur menunjukkan  hubungan  antar  variabel  berkorelasi secara  positif  atau  negatif,  sedangkan  nilai  t-statistic menunjukkan hubungan tersebut berpengaruh signifikan atau tidak.
Hipotesis  diterima  jika  hubungan  antar  variabel berkorelasi  secara  positif  dan  signifikan.  Pada  Tabel  4 tampak  hanya  variabel  kualitas  kegunaan  yang  sangat berpengaruh  terhadap  kepuasan  pengguna.  Korelasi tersebut  ditunjukkan  oleh  nilai t-stat >  1.96  Variabel kualitas  informasi  dan  kualitas  interaksi  layanan  tidak berpengaruh  terhadap  kepuasan  pengguna.  Makna  dari hubungan-hubungan tersebut dijelaskan dalam Tabel 7.

## Tabel 7. Makna Hubungan Antar variabel
Hubungan Makna dari Hubungan Kualitas  Informasi  - Kesan all Variabel Informasi berkorelasi negatif  dan  tidak  berpengaruh terhadap  variabel  Kesan  all  ( H2 ditolak)
Kualitas Interaksi Layanan - Kesan all Variabel Interaksi berkorelasi positif dan  tidak  berpengaruh  terhadap variabel Kesan all ( H3 ditolak) Kualitas Kegunaan - Kesan all Variabel Kegunaan berkorelasi positif  dan  sangat  berpengaruh terhadap  variabel  Kesan  all  ( H1 diterima)

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dapat  disimpulkan, bahwa model penelitian yang telah diolah dan dianalisis menggunakan  metode  statistik  Partial  Least  Square (PLS),  menunjukkan  telah  sesuai  secara  substansial dalam  merepresentasikan  hasil  penelitian,  yang ditunjukkan  oleh  nilai  GoF  0.418.  Hasil  penelitian menunjukkan  dari  tiga  hipotesis  yang  diajukan,  hanya hipotesis H1 yang diterima, yaitu variabel atau dimensi kualitas  kegunaan  sangat  berpengaruh  terhadap kepuasan  pengguna.  Dimensi  kualitas  kegunaan  dan kepuasan  pengguna  berkorelasi  positif  dengan    nilai koefisien jalur 0.710 dan nilai t-statistic 5.075. Indikator
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 71 – 76
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 71 – 76
pengukur variabel kualitas kegunaan antara lain website mudah  digunakan,  mudah  dioperasikan,  mudah dinavigasi,  mudah  dipahami,  dan  memiliki  tampilan yang  menarik.  Sedangkan  hipotesis  H2  dan  H3,  yaitu dimensi interaksi layanan dan informasi, keduanya tidak berpengaruh  terhadap  kepuasan  pengguna  website, dengan nilai t-statistic masing-masing 0.980 dan 1.176. Penelitian ini masih perlu disempurnakan, terutama pada penguatan  indikator-indikator  yang  mengukur  dua variable endogen yaitu  variabel  kualitas  informasi  dan variabel  kualitas  interaksi  layanan,  penambahan indikator  untuk  mengukur  variabel eksogen yaitu variabel  kesan  keseluruhan,  serta  penambahan  jumlah responden.

## Daftar Pustaka
[1] D.  Rohman,  Fathur;  Kurniawan,  “Pengukuran Kualitas Website Badan Nasional Penanggulangan Bencana Menggunakan
Webqual,” J.  Ilmu  Pengetah.  dan  Teknol. Komput. , vol. 3, no. 1, pp. 31–38, 2017.
[2] A.  W.  Khurniawan,  I.  Sailah,  P.  Muljono,  M. Syamsul  Maarif,  and  B.  Indriyanto,  “Faktor- faktor  yang  Memengaruhi  Efektivitas  Sekolah dengan  Kemandirian  Sekolah  sebagai  Variabel Intervening  menggunakan  Pendekatan  Partial Least Square,” pp. 969–979, 2020.
[3] S.  R.  Arifin,  “Pengukuran  kualitas  layanan website  Universitas  Tadulako  menggunakan metode WebQual,” Regist.  J.  Ilm.  Teknol.  Sist. Inf. , vol. 4, no. 2, p. 125, 2018.
[4] P. L. Santiari and I. G. S. Rahayuda, “Analisis Kualitas Website Alumni Stikom Bali Menggunakan Metode Webqual,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, p. 231, 2018.
[5] W. Warjiyono and C. M. Hellyana, “Pengukuran Kualitas Website Pemerintah Desa Jagalempeni Menggunakan Metode Webqual 4.0,” J. Teknol. Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  2,  p.  139, 2018.
[6] F. A. Fitrony and F. Marisa, “Analisis Kualitas Website  Menggunakan  Metode  Webqual  Pada Malang Dorm Hostel,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no. 2, 2018.
[7] R.  A.  Pamungkas,  “Analisis  Kualitas  Website SMK Negeri 2 Sragen Dengan Metode Webqual
4.0  Dan  Importance  Performance  Analysist (Ipa),” J.  Tekno  Kompak ,  vol.  13,  no.  1,  p.  12, 2019.
[8] A.  Masthori,  H.  A.  Nugroho,  and  R.  Ferdiana, “The  Use  of  Modified  Webqual  Method  in Evaluation of Website Service Quality of Local
Government  (Penggunaan  Metode  Webqual Modifikasi  dalam  Evaluasi  Kualitas  Layanan Website  Pemerintah  Daerah),” J.  Pekommas ,
vol. 1, no. 1, p. 57, 2016.
[9] R.  E.  Riyanto  and  O.  S.  Bachri,  “Analisis
Pengukuran Kualitas Website Terhadap
Kepuasan Pengguna Berdasarkan Webqual 4.0,” J. Ilm. Intech  Inf. Technol. J. UMUS , vol. 1, no. 01, pp. 89–97, 2019.
[10] A.  Al  Baiti,  Suprapto,  and  A.  Rachmadi, “Pengukuran  Kualitas  Layanan  Website  Dinas Pendidikan Kota Malang Dengan Menggunakan Metode  Webqual  4.0  dan  IPA,” J.  Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 9, p. 887, 2017.
[11] P. Metode, W. Terhadap, A. Manik, I. Salamah, and  E.  Susanti,  “Pengguna  Website  Politeknik Negeri  Sriwijaya  the  Impact  of  Webqual  4  .  0 Method  Towards  User,” J.  Elektro  dan Telekomun. Terap. , pp. 477–484, 2017.
[12] D.  Apriliani,  M.  Fikry,  and  M.  J.  Hutajulu, “Analisa Metode Webqual 4.0 dan Importance- Performance Analysis (IPA) Pada Kualitas Situs Detik.com,” J.  Ilm.  Merpati  (Menara  Penelit. Akad. Teknol. Informasi) , vol. 8, no. 1, pp. 34– 45, 2020.
[13] T.  Husain  and  A.  Budiyantara,  “Analisis  End- User  Computing  Satisfaction  (EUCS)  Dan WebQual  4.0  Terhadap  Kepuasan  Pengguna,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 4, no. 2, pp. 164–176, 2018.
[14] E.  U.  Nikmatus  Sholiha  and  M.  Salamah, “Structural  Equation  Modeling-Partial  Least Square  untuk  Pemodelan  Derajat  Kesehatan Kabupaten/Kota  di  Jawa  Timur  (Studi  Kasus Data Indeks Pembangunan
Kesehatan
Masyarakat  Jawa  Timur  2013),” J.  Sains  Dan Seni ITS , vol. 4, no. 2, pp. 169–174, 2015.
[15] U.  Indahyanti  and  Sukarjadi,  “Applying  the technology  acceptance  model  to  measure  the learning  management  system  acceptance  by students  of  Politeknik  Sakti  Surabaya,” J. Teknol. , vol. 72, no. 4, pp. 127–131, 2015.