## KAJIAN EFEKTIVITAS SISTEM INFORMASI JASA PENGIRIMAN BARANG BERDASARKAN KERAGAMAN JENIS KELAMIN, PENDIDIKAN DAN UMUR PENGGUNANYA

## Fitriana Destiawati
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI Email: honeyzone86@gmail.com

## Abstrak
Sebuah sistem adalah sekelompok elemen yang berkaitan erat satu sama lain, yang berfungsi bersama-sama  untuk  dapat  direpresentasikan  berdasarkan  pada  kualitas  sistem,  kualitas informasi, kualitas pelayanan, niat untuk menggunakan, kepuasan pengguna, dan keuntungan bersih.  Untuk  melihat  hubungan  antara  variabel  dalam  model  pendekatan  ini  akan  diuji dengan  menggunakan Structural  Equation  Modelling  (SEM) dengan  tes  berdasarkan keragaman  jenis  kelamin,  pendidikan  dan  usia  pengguna.  Berdasarkan  hasil  uji  signifikan, ada  beberapa  variabel  yang  tidak  signifikan.  Oleh  karena  itu  dapat  disimpulkan  bahwa Sistem  Informasi  mencapai  tujuan  tertentu.  Sementara  sistem  informasi  adalah  komponen terkait  satu  sama  lain  bekerja  sama  untuk  mengumpulkan,  memproses,  menyimpan  dan menyebarkan informasi untuk mendukung pengambilan keputusan, koordinasi, pengendalian,  menganalisis,  dan  memvisualisasikan  dalam  organisasi.  Berdasarkan  model pendekatan  DeLone  dan  McLean  untuk  keberhasilan  sistem  informasi  jasa  pengiriman barang belum efektif.
Kata Kunci : Information Systems, DeLone and McLean, Structural Equation Modelling .

## Pendahuluan
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  yang  semakin  maju,  banyak  perusahaan  yang berusaha membuat atau mendesain suatu sistem informasi yang diharapkan mampu berjalan efektif  sehingga  memberikan  manfaat  positif  terhadap  kinerja  karyawan  pada  perusahaan tersebut.  Untuk  meningkatkan  efisiensi  waktu  dan  tenaga  para  karyawannya,  pada  tahun 2009  CV.  Viradi  Global  Pratama  mencoba  menggunakan  sebuah  aplikasi  sistem  informasi jasa  pengiriman  barang  yang  berfungsi  untuk  mendata  semua  pemesanan  jasa  pengiriman barang pada perusahaan tersebut.
Setelah  melihat  penerapan  dan  penggunaan  sistem  informasi  jasa  pengiriman  barang  yang ada saat ini, ternyata masih ditemukan beberapa masalah misalnya penyimpanan data masih kurang  efisien,  pengolahan  data  juga  masih  dirasakan  lambat  khususnya  ketika  menerima atau mengirim data, serta kurangnya minat penggunaan sistem.
Melihat  masalah-masalah  yang  ada  maka  dalam  penelitian  ini  akan  digunakan  metode pendekatan DeLone McLean untuk mengukur kesuksesan dan keefektifan Sistem Informasi Jasa  Pengiriman  Barang  pada  CV.  Viradi  Global  Pratama  yang  akan  diuji  dengan menggunakan metode Structural Equation Modeling (SEM).

## Tinjauan Pustaka
Menurut (Sutabri, 2004)  Suatu sistem adalah sekelompok unsur yang erat hubungannya satu dengan  yang  lain,  yang  berfunsi  bersama-sama  untuk  mencapai  tujuan  tertentu.  Sedangkan informasi  dapat  didefinisikan  sebagai  hasil  dari  pengolahan  data  dalam  suatu  bentuk  yang lebih  berguna  dan  lebih  berarti  bagi  penerimanya  yang  menggambarkan  suatu  kejadian ( event ) yang nyata ( fact ) yang digunakan untuk pengambilan keputusan(Tia Septiani, 2013).
Sehingga sistem Informasi adalah komponen-komponen yang terkait satu sama lainnya yang bekerjasama  untuk  mengumpulkan,  memproses,  menyimpan  dan  menyebarkan  informasi guna  mendukung  pengambilan  keputusan,  koordinasi,  pengendalian,  analisis,  dan memvisualisasikan di dalam organisasi.
Jurnal String Vol.1 No.2 Tahun 2016                                       ISSN : 2527 – 9661
Menurut  (Widowati,  2004),  sistem  yang  efektif  didefinisikan  sebagai  suatu  sistem  yang dapat  memberikan  nilai  tambah  kepada  perusahaan.  Oleh  karena  itu,  sistem  yang  efektif harus dapat memberikan pengaruh yang positif kepada perilaku pengguna.
Berdasarkan  teori  efektifitas  dan  teori  sistem  yang  dijelaskan  sebelumnya  maka  dapat disimpulkan bahwa sistem  yang  efektif  didefinisikan  sebagai  suatu  sistem yang  dapat memberikan    nilai    tambah    kepada    perusahaan.  Oleh    karena    itu,    sistem    yang  efektif harus    dapat  memberikan    pengaruh    yang    positif    kepada  perilaku    user.  Jasa  merupakan suatu  kegiatan  yang  ditawarkan  oleh  suatu  pihak  kepada  pihak  lainnya.  Berdasarkan pengertian dari jasa itu sendiri, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa jasa pengiriman barang merupakan  suatu  kegiatan  penawaran  untuk  mengirimkan  barang  dari  satu  pihak  ke  pihak yang lain.
Berbagai  variabel  dapat  mempengaruhi    efektivitas    sistem    informasi.  Salah  satu  model pengukuran  keberhasilan  sistem  informasi  dikemukakan  (DeLone  &  Mclean,  2003),    yang dikenal  dengan  D&M  IS  Success.
Gambar 1. Model D&M  IS  Success (Delone & Mclean, 2004).
(Delone;  McLean,  2003)  Keberhasilan  sistem  informasi  terdiri  dari  enam  variabel,  yaitu System Quality, Information Quality, System Use, User Satisfaction, Individual Impact, dan Organizational  Impact. Sementara  dalam  penelitian  DeLone  dan  McLean  yang  terbaru, model  tersebut  mengalami  perubahan. Model ini  dikembangkan  untuk  mengevaluasi  D&M IS Success Model dengan menambahkan variabel service quality dan net benefit.
Pada  model  yang  baru  ini  (Delone  &  Mclean,  2004)  menambahkan  kualitas  pelayanan sebagai  dimensi  yang  tidak  kalah  penting  dengan  kualitas  sistem  dan  kualitas  informasi. Sehingga  pada  model  DeLone  dan  McLean  yang  baru  ini  variabel  yang  digunakan  adalah System Quality, Information Quality, Service Quality, Intention to Use, User Satisfaction dan Net Benefit .
Gambar 2. The Update D&M IS Success Model (Delone & Mclean, 2004).
1. System Quality, yaitu  tingkat  pentingnya  informasi,  relevansi,  kegunaan, informativeness,  kegunaan, kepahaman, dapat dibaca,  kejelasan, format, tampilan, isi, akurasi,  presisi,  conciseness,    kehandalan,  kekinian,  timeliness,    keunikan, comparability, jumlah, bebas bias.
2. Information  Quality, yaitu  akurasi  data,  kekinian  data,    isi  basisdata,  kemudahan penggunaan,  kemudahan  dipelajari,  kenyamanan  akses,  faktor  manusia,    integrasi
system,  realisasi  kebutuhan  pengguna,  kegunaan  fungsi  dan    fitur  system,  akurasi system,  keluwesan    system,  keandalan  system,    system  sophistication,  penggunaan sumber daya, waktu respon, turnaround time.
3. Service  Quality, yaitu  tangible,  kehandalan,  responsifitas,  kepastian  layanan,  dan empati.
4. Intention to Use, yaitu yaitu minat memakai ( intention to use ). Minat memakai adalah suatu sikap (attitude). Sedang pemakaian ( use ) adalah suatu perilaku ( behaviour ).
5. User Satisfaction , kepuasan informasi yang dibutuhkan dan yang diterima, kesenangan, kepuasan atas software, dan kepuasan mengambil keputusan.
6. Net  Benefits, pemahaman  informasi,  pembelajaran,  akurasi  interpretasi,  kesadaran informasi, information recall, identifikasi masalah, peningkatan produktifitas  individual, perubahan  keputusan,  penyebab  tindakan  manajemen,  pengaruh    individual,  kinerja pekerjaan,  kualitas rencana, nilai personal atas SI,  kemauan  membayar informasi.
Kerangka  pemikiran  pada  penulisan  ini  adalah  mengacu  pada The  Update  DeLone  & McLean  IS  Success  Model (Bossen,  Jensen,  &  Udsen,  2013)  dalam  menentukan  tingkat efektifitas  penggunaan  Sistem  Informasi  Jasa  Pengiriman  Barang  dengan  melihat  melihat bagaimana  penerapan  teori  model  DeLone  &  McLean  pada  Sistem  Informasi  Jasa Pengiriman Barang yang ada pada CV. Viradi Global Pratama Berdasarkan kerangka konsep pengaruh antar variabel, maka disusunlah hipotesis sebagai berikut :
H1: Diduga kualitas informasi (KI) berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna (KP).
H2: Diduga kualitas sistem (KS) berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna (KP).
H3: Diduga kualitas layanan (KL) berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna (KP).
H4: Diduga  kepuasan  pengguna  sistem  (KP)  dapat  menghasilkan  manfaat  bersih  bagi perusahaan (MB).

## Metodologi Penelitian
Dalam  menguji  hipotesis  peneliti  menggunakan  metode  statistic  multivariate Structural Equation  Model (SEM)  dengan  tujuan  untuk  memperoleh  model  yang Plausible atau fit (sesuai  cocok)  dengan  masalah  yang  sedang  dikaji  pada  penelitian  ini.  Selain  itu  metode analisa  menggunakan  SEM  memiliki  tujuan  juga  untuk  mengetahui  hubungan  kausal  antar variable dependen atau independen pada model yang dibangun.
Adapun langkah-langkah dari metode analisa dengan menggunakan teknik analisa Structural Equation Model (SEM) (Hair, Ringle, & Sarstedt, 2011)  adalah sebagai berikut:
1. Pengembangan Model Berbasis Teori
Tujuan  pengembangan  model  berbasis  teori  ini  adalah  untuk  mengembangkan  sebuah model yang mempunyai pembenaran secara teoritis yang kuat, untuk mendukung upaya analisis  terhadap  suatu  masalah  yang  menjadi  objek  penelitian.  Pada  penilitian  ini terdapat  3  konstruk  eksogen,  yaitu  kualitas  sistem  (KS),  kualitas  informasi  (KI),  dan kualitas  layanan  (KL).  Selain  itu  juga  terdapat  3  konstruk  endogen  yaitu  kepuasan pengguna (KP), pengguna (P) dan manfaat bersih (MB).
2. Uji Validitas dan Reliabilitas
Uji  validitas  digunakan  untuk  menguji  keakuratan  suatu  indikator  sehingga  dapat mewakili  suatu  variabel  laten.  Sedangkan  uji  reliabilitas  merupakan  suatu  ukuran konsistensi  internal  dari  indikator-indikator  suatu  variable  bentukan  yang  menunjukan derajat setiap indikator sebagai konstruktor variable bentukan.
3. Uji Asumsi Model
Tindakan  yang  dilakukan  adalah  mengevaluasi  apakah  data  tersebut  telah  memenuhi asumsi-asumsi SEM. Asumsi-asumsi yang harus dipenuhi adalah :
a. Ukuran Sampel, ukuran sampel yang digunakan berkisar antara 100-200.
Jurnal String Vol.1 No.2 Tahun 2016                                       ISSN : 2527 – 9661
b. Normalitas,  dengan  melihat  nilai critical  ratio  skewness dan critical  ratio  curtosis value yang berada pada -2.58 sampai 2.58 dengan tingkat signifikasi 0.01 maka data dianggap normal.
c. Outliers, Deteksi terhadap multivariat outlier dilakukan dengan memperhatikan nilai mahalonobis distance table. Jika nilai p1 dan p2 < 0.05 maka data dianggap outlier.
d. Multikolinearitas dan Singularitas,  Multikolinearitas dan Singularitas dapat  di deteksi  dari  determinan  matrik  kovarians,  jika  determinan  dari  matrik  kovarians sangat besar atau jauh dari angka nol maka data tersebut valid.
4. Uji Kesesuaian Model
Uji ini adalah uji model secara menyeluruh yang ditujukan utnuk mengukur kesesuaian antara matriks varians kovarians sampel (data observasi) dengan matrik varian kovarians berdasarkan model yang diajukan. Dengan kata lain, uji ini digunakan untuk menyatakan model fit atau  tidak.  Jika  model  dianggap  tidak  fit  maka  penelitian  selanjutnya  harus dilakukan  melakukan path  diagram. Tujuannya adalah  untuk  memudahkan  dalam melihat hubungan kausalitas yang ingin diuji.
5. Uji Signifikansi
Setelah  model  penelitian  menggunakan  diagram  jalur  terbentuk,  kemudian  dilakukan pengujian signifikasi. Jika terdapat koefisien regresi yang bernilai negatif atau yang tidak signifikan  maka  dihapus.  Suatu  nilai  p  dianggap  signifikan  apabila  nilai  p  tersebut memiliki angka dibawah 0.05.
6. Analisa Sub-Grup Model Moderating
Analisa sub-grup model moderating merupakan suatu model analisa dengan memisahkan variable moderating menjadi dua kelompok. Umumnya berdasarkan nilai diatas rata-rata (tinggi) atau dibawah rata-rata (rendah), kemudian dilakukan estimasi dua model dengan kondisi  variable  moderating  tinggi  dan  rendah.  Setelah  itu  membandingkan  hasil koefisien  parameter  kedua  model  untuk  melihat  ada  tidaknya  pegaruh  moderasi  dalam model.
7. Analisa Efektivitas
Keefektifan  sebuah  sistem  dapat  dilihat  apabila  variabel-variabel  yang  ada  pada  model untuk pengujian sistem informasi tersebut memiliki hubungan yang signifikan. Jika dalam sebuah model terdapat minimal satu variabel yang memiliki hubungan yang tidak  signifikan  maka  model  untuk  pengujian  sistem  informasi  tersebut  dianggap  tidak efektif.

## Hasil dan Pembahasan
Responden  yang  ada  pada penelitian ini  adalah  karyawan  pada  CV. Viradi  Global  Pratama dengan  jumlah  responden  sebanyak  120  responden  yang  diklasifikasi  berdasarkan  posisi tempat bekerja, jenis kelamin, usia, pendidikan terakhir, dan lama menggunakan komputer.

## Analisa Statistik Deskriptif
Dilihat  hasil  sum  dari  statistic  deskriptif  memiliki  nilai  minimal  348  dan  nilai  maksimum 594.5.  Standar  deviation  memiliki  nilai  minimal  0.68  dan  nilai  maksimal  1.15.  Sedangkan nilai c.r pada skewness dan kurtosis dalam kisaran nilai yang direkomendasikan yaitu  -2.58 sampai 2.58.

## Pengujian Model Berbasis Teori
Pengujian model berbasis teori dilakukan dengan menggunakan software AMOS (IBM SPSS Amos, 2012). Setelah melakukan pengumpulan data dengan menggunakan kuesioner. Pada penelitian ini Sistem Informasi Jasa Pengiriman Barang yang terdapat pada CV. Viradi Global  Pratama  bersifat  monoton  sehingga  responden  atau  pengguna  wajib  menggunakan sistem informasi tersebut dalam kegiatan pengiriman barang.
Oleh  karena  itu,  variabel  Penggunaan  (P)  tidak  berpengaruh  terhadap  model  tersebut. Sehingga  untuk  pengujian  model  selanjutnya  digunakan  model  sebagai  berikut:

## Gambar 3. Model Awal Penelitian

## Uji Validitas
Pengujian validitas mengukur sampai seberapa jauh ukuran indikator mampu merefleksikan konstruk laten teoritisnya berdasarkan nilai loading factor- nya.
Variabel  kualitas  sistem  (KS),  kualitas  Informasi  (KI),  kepuasan  penggunaan  (KP),  dan manfaat  bersih  (MB)  dinyatakan  valid  karena  semua  konstruk  yang  ada  pada  variabel tersebut memiliki nilai estimasi diatas 0.5. Sedangkan untuk variabel kualitas layanan (KL) dinyatakan tidak valid karena pada variabel tersebut terdapat konstruk yang tidak valid atau memiliki nilai dibawah 0.5.

## Uji Reliabilitas
Semua konstruk variabel laten KS, KI, KL, KP dan MB memenuhi syarat cutt-of value untuk construct  reliability minimal  0.70.  Sedangkan  nilai variance  extracted untuk  konstruk variabel laten KL, KP, dan MB memenuhi batas nilai variance extracted yaitu berada diatas 0.50. Akan tetapi untuk variabel laten KS dan KI memiliki nilai variance extracted dibawah 0.50. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa masing-masing variabel memiliki realibilitas yang baik.
Tabel 1. Uji Realiabilitas Variabel Laten Construct Reliability Variance Extracted KS 0,896 0,420 KI 0,888 0,499 KL 0,807 0,514 KP 0,898 0,637 MB 0,939 0,720

## Uji Asumsi
1. Uji Normalitas
Uji normalitas dapat  dilihat secara univariate maupun multivariate. Pada tabel 2 nilai yang berada  pada  kolom  c.r.  berada  diluar  kisaran    -2.58  sampai  2.58  (Signifikans  pada  1%). Secara multivariate nilai  c.r  yaitu  5.055  yang  nilainya  jauh  diatas  2.58.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi tidak normal.
Tabel 2. Uji Normalitas Variable Min max skew c.r kurtosis C, xl5 ym6 ym5 ym4 ym3 ym2 ym1 yk5 yk4 yk1 yk2 yk3 xl1 xl2 xl3 xl4 xi1 xi2 xi3 xi4 xi5 xi6 xi7 xi8 Multivariate 2.000 2.000 3.000 2.000 3.000 3.000 2.000 2.000 2.000 2.000 2.000 2.000 2.000 2.000 2.000 2.000 2.000 2.000 2.000 2.000 2.000 2.000 2.000 2.000 6.000 6.000 6.000 6.000 6.000 6.000 6.000 6.000 6.000 6.000 6.000 6.000 6.000 5.500 5.500 5.500 5.000 5.500 5.500 5.500 5.500 4.500 5.500 5.500 .704 -.712 -.205 -.410 -.310 -.250 -.277 .485 .257 .306 .037 .430 -.011 .350 .173 .336 .788 .468 .667 .635 .881 .562 1.029 .586 2.957 -2.992 -.863 -1.723 -1.301 -1.052 -1.166 2.039 1.078 1.288 .155 1.807 -.045 1.472 .726 1.413 3.313 1.966 2.805 2.667 3.704 2.364 4.325 2.465 .179 -.893 -1.414 -1.159 -1.383 -1.425 -1.236 .095 -.563 -.346 -.529 -.219 -.242 -.491 -.226 -.369 -.010 -.547 -.214 -.056 .925 -.298 .852 -.395 34.692 .376 -1.877 -2.971 -2.435 -2.906 -2.995 -2.597 .200 -1.184 -.728 -1.112 -.459 -.509 -1.032 -.475 -.776 -.020 -1.151 -.450 -.117 1.944 -.626 1.791 -.830 5.055

## 2. Uji Outlier
Sebuah data termasuk outlier jika mempunyai angka p1 dan p2 yang kurang dari 0,05.

## Tabel 3. Uji Outlier
Observation Number P1 P2 Observation Number P1 P2 Observation Number P1 P2 88 15 94 109 108 80 85 92 21 5 4 6 3 48 119 69 52 39 95 97 23 73 102 16 9 51 .000 .000 .000 .001 .003 .004 .005 .014 .019 .019 .026 .029 .032 .035 .050 .075 .075 .077 .078 .081 .082 .083 .095 .098 .099 .100 .003 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .001 .000 .000 .000 .000 .000 .001 .017 .008 .005 .002 .002 .001 .000 .001 .001 .000 .000 53 24 27 96 46 11 86 91 33 104 72 20 60 87 103 22 70 59 89 111 117 118 113 38 10 120 .227 .253 .257 .292 .299 .339 .343 .359 .393 .410 .422 .426 .442 .457 .475 .476 .478 .485 .490 .491 .522 .525 .527 .529 .535 .539 .039 .099 .086 .241 .230 .514 .472 .538 .749 .808 .827 .805 .846 .877 .915 .885 .857 .850 .831 .787 .905 .884 .854 .817 .808 .779 82 29 61 34 90 56 8 105 106 14 26 116 77 12 2 32 107 114 115 36 110 101 78 25 18 1 .680 .683 .704 .720 .720 .723 .726 .736 .745 .751 .763 .796 .799 .800 .804 .811 .834 .842 .854 .867 .867 .878 .920 .920 .924 .933 .984 .979 .991 .994 .991 .987 .983 .986 .987 .986 .989 .999 .998 .997 .996 .999 .999 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
45 64 112 19 41 17 98 75 35 .125 .166 .192 .196 .203 .208 .211 .220 .224 .002 .036 .105 .087 .086 .075 .058 .061 .052 62 63 31 44 66 13 68 67 55 .547 .575 .581 .609 .621 .632 .656 .659 .674 .777 .886 .875 .946 .953 .961 .983 .987 .986 99 37 50 81 .937 .938 .941 .946 1.000 1.000 1.000 1.000
Berdasarkan pada output dari tabel 3 tersebut dapat dilihat bahwa data pada responden 88, 15, 94, 109, 108, 80, 85, 92, 21, 5, 4, 6, 3, dan 48 memiliki nilai p1 dan p2 dibawah 0.05, maka  dapat  dikatan  bahwa  data  tersebut  dianggap  outlier.  Dengan  demikian  data-data tersebut harus dihapus dari proses analisis. Sehingga jumlah responden dari 120 menjadi 106 responden.
3. Uji Singularitas
Untuk  uji  singularitas  dapat  dilihat  berdasarkan  nilai determinant  of  sample  covariance matrix = .000. Sehingga berdasarkan data yang ada, dapat dianggap bahwa tidak ada masalah multikoliniearitas dan singularitas pada data yang dianalisis.

## Gambar 4. Uji Singularitas

## 4. Uji Kesesuaian Model
Uji  kesesuaian  model  dilakukan  dengan  melihat  nilai  probability.  Berdasarkan  hasil  output dari model penelitian yang ada, maka nilai probability-nya adalah 0.000 atau berada dibawah 0.05.
Gambar 5 . Uji Kesesuaian Model
Dengan  demikian  model  penelitian  dianggap  tidak  fit  dan  harus  dilakukan  pengujian menggunakan model jalur atau path diagram.

## Gambar 6. Model Jalur atau Path Diagram

## 5. Uji Signifikansi
Berdasarkan hasil pengujian signifikansi maka didapatkan nilai dibawah 0.05 yaitu terdapat pada  jalur  dari  variabel  KI  menuju  KP  dengan  nilai  0.017.  Dengan  demikian  jalur  dari variabel KI menuju KP dianggap signifikan.
Sedangkan  untuk  jalur  dari  variabel  KL  menuju  KP  memiliki  nilai  0.085  atau  dengan  kata lain  jalur  dari  variabel  KL  menuju  KP  dianggap  tidak  signifikan  dan  harus  dihapus  dari model analisis.
Tabel 4. Uji Signifikansi Jalur Nilai KP  KI 0.017 KP  KL 0.085 MB  KP 0.050

## 6. Model Akhir Penelitian
Setelah dilakukan uji signifikansi maka terdapat jalur yang dihapus yaitu jalur dari variabel KI menuju KP.
Gambar 7. Model Akhir Penelitian dalam Bentuk
Path Diagram
Dari  gambar  7  diketahui  nilai  koefisien  standardized  untuk  pengaruh  kualitas  informasi terhadap kepuasan penggunaan sebesar 0.53. Nilai koefisien standardized pengaruh kepuasan penggunaan terhadap manfaat bersih sebesar 0.57.  Berdasarkan hasil uji signifikan tersebut maka didapatkan model analisis akhir sebagai berikut :

## Gambar 8. Model Akhir Penelitian

## 7. Analisa Efektivitas
Berdasarkan  model  akhir  penelitian  bahwa  terdapat  variabel  yang  dianggap  tidak  signifikan yaitu  variabel  kualitas  layanan  (KL)  yang  memiliki  nilai  diatas  0.05  yaitu  0.085.  Dengan demikian  berdasarkan  hasil  tersebut  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  informasi  jasa pengiriman barang yang ada pada CV. Viradi Global Pratama masih belum efektif

## 8. Analisa Sub-Grup Model Moderating
Jika  dilihat  berdasarkan  analisa  sub-grup  model  moderating  untuk  keragaman  jenis  kelamin, maka  pengguna  wanita  memiliki  tingkat  kepuasan  penggunaan  sistem  yang  dipengaruhi  oleh kualitas  informasi,  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  pengguna  pria.  Hal  ini  dimungkinkan karena  tingkat  interaksi  pengguna  wanita  terhadap  sistem  lebih  tinggi  dibandingkan  pengguna pria.
Sedangkan  untuk  kriteria  pendidikan  pengguna  dengan  pendidikan  terakhir  SLTA  sampai  D3 dan  kategori  pengguna  dengan  pendidikan  terakhir  S1  sampai  S3  memiliki  tingkat  kepuasan yang  sama  dalam  menggunakan  sistem.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh  kualitas  informasi  yang diterima oleh pengguna dari kedua kategori tersebut.
Untuk  kriteria  umur  penggunanya  pengguna  dengan  usia  dibawah  30  tahun  dan  pengguna dengan usia diatas 30 tahun memiliki tingkat kepuasan yang sama terhadap penggunaan sistem informasi jasa pengiriman barang.

## Simpulan dan Saran

## Simpulan
Berdasarkan hasil penelitian ini maka didapat beberapa kesimpulan sebagai berikut: 1. Kualitas  sistem.  kualitas  layanan,  dan  penggunaa  tidak  mempengaruhi  efektivitas  Sistem Informasi Jasa Pengiriman Barang.

## Jurnal String Vol.1 No.2 Tahun 2016                                       ISSN : 2527 – 9661
2. Sedangkan  faktor  yang  mempengaruhi  efektivitas  pemanfaatan  Sistem  Informasi  Jasa Pengiriman Barang adalah kualitas informasi dan kepuasan pengguna.
3. Model  kesuksesan  sistem  informasi  DeLone  and  McLean  tidak  sepenuhnya  terbukti  secara empiris  dalam  kasus  pemanfaatan  Sistem  Infromasi  Jasa  Pengiriman  Barang  pada  CV. Viradi Global Pratama.
4. Makin tinggi kualitas informasi maka akan mempengaruhi terhadap kepuasan pengguna dan makin  tinggi  tingkat  kepuasan  pengguna,  maka  semakin  meningkat  pula  manfaat  yang didapatkan.
5. Sistem  Informasi  Jasa  Pengiriman  Barang  belum  berjalan  dengan  efektif  karena  terdapat beberapa variabel yang dianggap tidak signifikan.

## Saran
Berdasarkan  kesimpulan  yang  diambil  dari  hasil  penelitian,  maka  saran  untuk  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1. Meningkatkan kualitas sistem dan kualitas layanan, sehingga pemanfaatan sistem informasi untuk jasa pengiriman barang dapat optimal.
2. CV.  Viradi  Global  Pratama  sebaiknya  mengadakan  pendidikan  dan  pelatihan  kepada  para staff,  khususnya  staff  yang  berhubungan  langsung  atau  menggunakan  langsung  Sistem Informasi Jasa Pengiriman Barang.
3. CV.  Viradi  Global  Pratama  sebaiknya  melakukan  penggantian  atau  upgrade  peralatan hardware  terutama  spesifikasi  server  seperti  memori,  processor  maupun  media penyimpanannya dan upgrade software baik untuk sistem operasi maupun software aplikasi. Agar sistem dapat bekerja dengan baik.
4. Sebaiknya  CV.  Viradi  Global  Pratama  melakukan  pengecekan  rutin  infrastraktur  jaringan yang ada.
5. Diharapkan  juga  kajian  semacam  ini  dapat  dilakukan  secara  periodik  sehingga  dapat dievaluasi  keefektivitasan  pemanfaatan  sistem  informasi  untul  pelayanan  jasa  pengiriman barang.
6. Penelitian dapat menggunakan model selain DeLone dan McLean, sehingga dapat diketahui faktor-faktor  lain  yang  mempengaruhi  efektivitas  sistem  informasi  untuk  pelayanan  jasa pengiriman barang.
7. Penelitian  dapat  dilanjutkan  dengan  melakukan  penataan  variabel  yang  nantinya  akan menjadi  model  yang  diadopsi  sebagai  landasan  dalam  mengukur  efektivitas  pemanfaatan sistem informasi untuk pelayanan jasa pengiriman barang.

## Daftar Pustaka
Bossen, C., Jensen, L. G., & Udsen, F. W. (2013). Evaluation of a comprehensive EHR based on the DeLone and McLean model for IS success: Approach, results, and success factors.
International Journal of Medical Informatics , 82 (10), 940–953.
http://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2013.05.010
Delone;  McLean.  (2003).  DeLone  and  McLean  IS  Success  Ten  Year  Update. Journal  of Management Information Systems , 19 , 9–30.
DeLone,  W.  H.,  &  Mclean,  E.  R.  (2003).  The  DeLone  and  McLean  Model  of  Information Systems  Success:  A  Ten-Year  Update. Journal  of  Management  Information  Systems  / Spring , 19 (4), 9–30. http://doi.org/10.1073/pnas.0914199107
Delone,  W.  H.,  &  Mclean,  E.  R.  (2004).  Measuring  e-Commerce  Success :  Applying  the DeLone  &  McLean  Information  Systems  Success  Model. International  Journal  of Electronic Commerce , 9 (1), 31–47. http://doi.org/1086-4415/2004
Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed a Silver Bullet. The Journal of  Marketing  Theory  and  Practice , 19 (2),  139–152.  http://doi.org/10.2753/MTP1069-

## 6679190202
IBM  SPSS  Amos.  (2012). IBM  SPSS  Amos. IBM  Software  Business  Analytics , YTD03114 - U , 1–8.
Sutabri, Tata. (2004). Analisa Sistem Informasi . Yogyakarta: Penerbit Andi.
Tia  Septiani.  (2013).  PENGERTIAN  INFORMASI  dan  KOMUNIKASI.  Retrieved  from http://indonesiaindonesia.com/f/94325-pengertian-informasi-komunikasi/
Widowati,  Endah.  (2004).  Pengukuran  Konsep  Efektifitas  Sistem  Informasi  Penelitian Pendahuluan.  Prosiding  Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi.
Yogyakarta: Universitas Gajah Mada.
http://journal.uii.ac.id/index.php/Snati/article/viewFile/1805/1584