JOURNAL OF APPLIED MANAGERIAL ACCOUNTING Vol. {7}, No. {1}, {2023}, {60-68} ISSN: {2548-9917} (online version)
KEPUASAN PEMBELAJARAN MAHASISWA SERTA PENGARUHNYA TERHADAP KEINGINAN UNTUK MELANJUTKAN PEMBELAJARAN DENGAN METODE ONLINE
Muhammad Ikhlash 1)* , Tri Anggraini 2) 1,2 Jurusan Manajemen Bisnis, Politeknik Negeri Batam email: ikhlash@polibatam.ac.id

## ABSTRACT
This  study  aims  to  empirically  examine  the  effect  of  Information  Quality  on  Satisfaction,  System  Quality  on Satisfaction,  Service  Quality  on  Satisfaction,  Facilitating  Condition  on  Satisfaction  and  Satisfaction  on Continuance Intention. The sample in this research was 130 students majoring in business management at Batam State Polytechnic using purposive sampling technique and data was collected through questionnaires to active students majoring in business management for the 2018-2021 class. In this research, data analysis was carried out using the Partial Least Square (PLS) Analysis tool through software, namely Smart PLS version 3.3.5. The results of this research indicate that the Information Quality variable has no effect on satisfaction, the System Quality  variable  has  a  positive  effect  on  satisfaction,  the  service  quality  variable  has  a  positive  effect  on satisfaction, the facilitating condition variable has no effect on satisfaction, and the satisfaction variable has a positive effect on continuance intention in using e-learning.
Keywords:  Information  Quality,  System  Quality,  Service  Quality,  Facilitating  Condition,  Satisfaction, Continuance Intention.

## ABSTRAK
Penelitian ini memiliki tujuan untuk menguji secara empiris pengaruh Information Quality terhadap Satisfaction , System  Quality terhadap Satisfaction , Service  Quality terhadap Satisfaction , Facilitating  Condition terhadap Satisfaction dan Satisfaction terhadap Continuance  Intention .  Sampel  pada  penelitian  ini  mahasiswa  jurusan manajemen bisnis Politeknik Negeri Batam sebanyak 130 mahasiswa menggunakan teknik purposive sampling dan perolehan data akan didapatkan melalui penyebaran kuesioner kepada mahasiswa aktif jurusan manajemen bisnis angkatan 2018-2021. Pada penelitian ini analisis data dilakukan menggunakan alat Analisis Partial Least Square (PLS) melalui software yaitu Smart PLS versi 3.3.5. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa variabel Information  Quality tidak  berpengaruh  terhadap Satisfaction ,  variabel System  Quality berpengaruh  positif terhadap Satisfaction , variabel Service Quality berpengaruh positif terhadap Satisfaction , variabel Facilitating Condition tidak  berpengaruh  terhadap Satisfaction ,  dan  variabel Satisfaction berpengaruh  positif  terhadap Continuance Intention dalam menggunakan e-learning .
Kata  Kunci:  Information  Quality,  System  Quality,  Service  Quality,  Facilitating  Condition,  Satisfaction, Continuance Intention.

## 1 PENDAHULAN
Berdasarkan  Surat  Edaran  Kemendikbud RI nomor 3 tahun 2020 tentang Pencegahan Corona  Virus  Disease (Covid-19)  pada satuan  pendidikan,  dan  Surat  Sekjen Kemdikbud  nomor  35492/A.A5/HK/2020 tanggal 12 Maret 2020 Perihal Pencegahan Penyebaran Corona Virus
Disease (COVID-19).  Politeknik  Negeri  Batam merespon kebijakan tersebut dengan melakukan penerapan sistem pembelajaran dari  rumah  atau  sistem  daring.  Bagi mahasiswa  tentunya  terdapat  beberapa tantangan  tersendiri  dalam  melaksanakan sistem  daring  yang  mana  dibutuhkan adaptasi  bagi  para  mahasiswa  dituntun supaya dapat beradaptasi dalam kondisi dan situasi seperti saat ini.
Perubahan  sistem  pembelajaran  yang berawal dari sistem tatap muka atau luring menjadi  sistem  daring  mengakibatkan sistem pembelajaran yang dilakukan menjadi kurang efisien. Pemahaman mahasiswa  mengenai  materi  yang  sudah disampaikan  oleh  dosen  akan  sedikit  sulit dipahami  dikarenakan kurangnya interaksi antara  dosen  dan  mahasiswa,  ataupun kondisi  fasilitas  yang  kurang  memadai menyebabkan  berkurangnya  konsentrasi mahasiswa  dalam  melaksanakan  sistem pembelajaran  (Limbong  &  Simarmata, 2020).
Pada  masa  kini  terdapat  banyak  sekali platform yang  bisa  digunakan  untuk melaksanakan  sistem  pembelajaran  daring beberapa  diantaranya  seperti E-learning ataupun Moodle dan juga terdapat platform dalam  bentuk video  conference seperti Google  Meet dan Zoom . E-learning merupakan salah satu metode penyampaian materi  pembelajaran  secara  online  yang mana dapat diakses oleh pengguna disetiap saat (Turban et al., 2015). Diterapkannya e- learning, dosen  atau  mahasiswa  menjadi lebih  mudah  dalam  menyebarkan  dan mendapatkan  materi  pembelajaran  secara
online (Tetteh, 2016). Dengan diadakannya sistem E-learning diharapkan  mahasiswa dapat  meningkatkan  keinginan  belajar meskipun  dilakukan  secara Study  from Home (SFH) .
Beralihnya  sistem  pembelajaran  menjadi online  mengakibatkan  penggunaan e- learning meningkat, sehingga penelitian ini perlu dilakukan yang memiliki tujuan untuk mengukur Satisfaction dan Continuance Intention pengguna e-learning .  Adapun variael-variabel  yang  digunakan  untuk mengukur  kedua  variabel  diatas  adalah menguji secara empiris pengaruh Information  Quality,  System  Quality ,
Service Quality , Facilitating Condition.

## 2 KAJIAN LITERATUR
DeLone  dan  McLean  memublikasikan model  kesuksesan  sistem  informasi  yang komprehensif.  Kontribusi  mereka  dalam pengembangan  model  kesuksesan  sistem informasi  sangatlah  signifikan  dan  telah digunakan  oleh  banyak  peneliti  dalam mengukur kinerja sistem informasi (Hussein  et  al.,  2007).  Metode  sederhana tetapi  dianggap  cukup  valid  sehingga banyak  peneliti  menggunakan  metode  ini (Abdillah & Jogiyanto, 2015).
Information  Quality yaitu  kemampuan website untuk memenuhi kebutuhan informasi  yang  dibutuhkan  oleh  pengguna suatu  sistem,  beberapa  diantaranya  seperti kemudahan  informasi  untuk  dimengerti oleh  pengguna,  penyajian  konten  yang lengkap, relevansi, dan keamanan informasi  (DeLone  &  McLean,  2003). Selain  itu  juga  apabila  informasi  yang disampaikan  semakin  komplet,  jelas  dan sangat mudah untuk dimengerti, maka user akan  mendapatkan  manfaat  sesuai  yang diinginkan,  sehingga  pengguna  pun  akan memperoleh kepuasan.
Kualitas sistem yaitu kinerja yang ada pada sistem  itu  sendiri.  Pengukuran  kualitas sistem  dipengaruhi  oleh  kemudahan  yang dirasakan  pengguna  dalam  menjalankan suatu  sistem,  kemudahan  pembelajaran, fitur  sistem,  akurasi  sistem,  fleksibilitas. Kualitas  sistem  adalah  karakteristik  dari kualitas  yang  diinginkan  dari  suatu  sistem informasi  dan  informasi  berkualitas  yang diinginkan  adalah  informasi  karakteristik produk (DeLone & McLean, 2003).
Kualitas layanan (service quality ) menurut (Zeithaml, V.A. Parasuraman, A. & Berry, 1993)  berdasarkan  perbandingan  antara sesuatu  yang  ditawarkan (offered) dan sesuatu yang disediakan (provided). Peningkatan kemampuan service terdapat 2 cara. Cara yang pertama, informasi kinerja servis  yang  dikumpulkan  oleh  sistem informasi untuk keperluan manajemen dan motivasi  karyawan.  Dan  cara  yang  kedua, sistem informasi yang memberikan informasi  yang  dinilai  ( valued) memiliki nilai  guna  oleh  para  pengguna.  Apabila layanan  yang  diberikan  sesuai  dengan keinginan  maka  akan  menimbulkan  rasa kepuasan terhadap pengguna.
Kondisi  yang  memfasilitasi  merupakan faktor dalam lingkungan yang memberikan pengaruh  pada  keinginan  seseorang  untuk melakukan suatu tugas. Studi ini menyarankan bahwa memfasilitasi kondisi adalah  "tantangan"  utama  untuk  integrasi teknologi untuk belajar dan mengajar (Teo &  Wong,  2013).  Dengan  pernyataan  ini maka  dapat  disimpulkan  kondisi  yang memfasilitasi  merupakan  semua  hal  yang berkaitan  dengan  kebutuhan  pengguna yang dapat  memudahkaan suatu  pekerjaan yang  akan  sangat  berpengaruh  terhadap kepuasaan pengguna.
Kepuasan  pengguna  dapat  didefinisikan sebagai  perasaan  bahagia  seseorang  yang muncul  sebab  membandingkan  kinerja yang  dipersepsikan  terhadap  ekspektasi mereka.  Jika  kinerja  gagal  memenuhi ekspektasi,  pengguna  akan  merasa  tidak puas. Apabila kinerja yang diberikan sesuai
dengan  ekspektasi,  pengguna  akan  merasa puas. Jika kinerja yang diberikan melebihi ekspektasi,  pengguna  akan  merasa  sangat puas atau senang (Kotler & Keller, 2009).
User  continuance  intention didefinisikan suatu  niat  pengguna  untuk  memanfaatkan suatu sistem secara terus-menerus di masa yang  akan  datang. User  continuance intention merupakan  niat  pengguna  untuk terus menggunakan suatu produk atau jasa setelah pengguna melalui  fase penerimaan sistem (Hsu et al., 2013). User Continuance Intention merupakan tahapan penting pada penerapan  suatu  sistem  karena  hal  ini bersangkutan  terhadap  keberlangsungan suatu  penggunaan  sistem  (Chiu  et  al., 2005).

## 3 METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan pendekatan  kuantitatif.  Responden  dalam penelitian  ini  adalah  Mahasiswa  Jurusan Manajemen  Bisnis  Politeknik  Negeri Batam Angkatan 2018-2021 Sebanyak 130 responden.
Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan kuesioner yang diadaptasi dari (Chiu et al., 2007) dan (Teo & Wong, 2013). Kuesioner ini terdiri dari 25 pertanyaan dan memiliki skala numeric 4 poin yang akan disebarluaskan  kepada  responden  secara daring memanfaatkan google form .
Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan teknik  analisis  data  menggunaka  alat analisis Partial Least Square (PLS) dengan s oftware SmartPLS V3.3.5. Pada penelitian ini  analisis  data  dilaksanakan  dengan melakukan  pengujian  terhadap  instrumen dan juga hipotesis. Uji instrumen dilaksanakan melalui uji validitas konvergen dan uji validitas diskriminan dan dilanjutkan dengan uji reliabilitas.
Validitas  konvergen  dapat  dinilai  melalui faktor loading yang  mempunyai  nilai perolehan >0,70 dan probabilitas indikator
bisa  dikatakan  konvergen  jika Average Variance  Extracted (AVE)  pada  tiap-tiap konstruksi mempunyai nilai >0,50
(Hartono, 2011).
Validitas diskriminan dapat diukur dengan melihat  hasil  dari  nilai cross  loading terhadap  tiap-tiap  indikator  pertanyaan variabel.  Sedangkan  pada  tahap  uji reliabilitas  konstruk  diukur  melalui  dua pengukur  internal  yaitu Alpha  Cronbach dan Composite  Realibility dengan  nilai >0,70 (Ghozali & Latan, 2015).

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

## a. Evaluasi Model dengan Outer Model
Pada  penelitian  ini  menggunakan  AVE  > 0,50 sebagai indikator validitas konvergen. Hasil  perhitungan  AVE  terhadap  variabel bisa dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1
Average Variance Extracted (AVE) Variabel Average Variance Extracted (AVE) IQ 0.710 SQ 0.668 SEQ 0.772 FC 0.715 S 0.894 CI 0.830 Referensi: data diolah (2022)
Berdasarkan  hasil  dari  tabel  1,  tiap-tiap variabel mempunyai nilai AVE > 0,50. Hal ini  berarti  probabilitas  indikator  tersebut sudah  memenuhi  syarat  vailiditas  yang baik. Setelah uji konvergen telah terpenuhi dan hasilnya valid, maka tahap selanjutnya yaitu  akan  dilakukan  uji  diskriminan. Indikator-indikator  di  suatu  konstruk seharusnya tidak saling berkolerasi dengan indikator  di  konstruk  yang  lain  hal  ini disebut dengan evaluasi validitas diskriminan.
Di  bawah  ini  merupakan  hasil  dari  tahap pengujian  diskriminan  dengan  SmartPLS versi 3.3.5.
Tabel 2 Uji Diskriminan CI FC
IQ S SEQ SQ
CI 1 0.899  0.410  0.580  0.633  0.578  0.619 CI 2 0.918  0.383  0.535  0.727  0.608  0.591 CI 3 0.917  0.382  0.513  0.589  0.560  0.557 FC 1 0.459  0.864  0.571  0.575  0.652  0.597 FC 2 0.323  0.861  0.400  0.337  0.440  0.484 FC 3 0.374  0.864  0.487  0.390  0.536  0.527 FC 4 0.225  0.790  0.410  0.308  0.426  0.403 IQ 1 0.546  0.455  0.856  0.517  0.723  0.601 IQ 2 0.528  0.544  0.802  0.477  0.655  0.592 IQ 3 0.497  0.416  0.838  0.461  0.663  0.664 IQ 4 0.483  0.438  0.877  0.522  0.696  0.657 IQ 5 0.458  0.548  0.838  0.513  0.672  0.575 S1 0.695  0.469  0.533  0.945  0.656  0.683 S2 0.688  0.458  0.546  0.965  0.679  0.714 S3 0.654  0.507  0.602  0.926  0.726  0.666 SEQ 1 0.613  0.508  0.688  0.679  0.863  0.702 SEQ 2 0.587  0.609  0.725  0.653  0.906  0.699 SEQ 3 0.554  0.570  0.746  0.666  0.916  0.715 SEQ 4 0.570  0.594  0.746  0.638  0.890  0.767 SEQ 5 0.478  0.488  0.647  0.543  0.814  0.667 SQ 1 0.553  0.547  0.645  0.696  0.699  0.820 SQ 2 0.497  0.532  0.624  0.488  0.616 0.750 SQ 3 0.535  0.473  0.557  0.609  0.600  0.846 SQ 4 0.536  0.464  0.590  0.589  0.687  0.861 SQ 5 0.519  0.485  0.580  0.559  0.697  0.805
Referensi: data diolah (2022)
Berdasarkan  dari  hasil  pengolahan  data yang  ditampilkan  pada  Tabel  6  dapat  kita lihat ada yang nilai cross loadingnya lebih besar  daripada  nilai  korelasi  indikator terhadap  konstruknya  seperti  yang  terlihat pada  kolom  konstruk  SQ  2.  SQ  2 merupakan  salah  satu  pertanyaan  pada indikator System Quality.
Setelah SQ 2 dikeluarkan  dari pengolahan data,  maka  dilaksanakan  pengujian  ulang terhadap model. Dari pengujian ulang yang sudah  dilakukan,  terdapat  perbedaan  nilai outer  loading .  Hasil  dari  pengujian  ulang bisa dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3
Average Variance Extracted (AVE)
Tanpa Indikator SQ 2 Variabel Average Variance Extracted (AVE) IQ 0.710 SQ 0.713 SEQ 0.772 FC 0.715 S 0.894 CI 0.830 Referensi: data diolah (2022)
Setelah  dilakukan  pengujian  ulang  dapat dilihat  bahwa  ada  perbedaan  nilai  AVE untuk  variabel  yang  indikatornya  sudah dikeluarkan karena mempunyai nilai cross loading yang  lebih  kecil,  namun  secara keseluruhan  nilai  AVE  pada  masing- masing variabel > 0,50.
Selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian ulang uji diskriminan tanpa indikator SQ 2.
Tabel 4 Uji Diskriminan Setelah Indikator SQ 2 Dikeluarkan CI FC IQ S SEQ SQ CI 1 0.899  0.410  0.580  0.633  0.578  0.604 CI 2 0.918  0.383  0.535  0.727  0.608  0.586 CI 3 0.917  0.382  0.513  0.589  0.560  0.546 FC 1 0.459  0.864  0.571  0.575  0.652  0.565 FC 2 0.323  0.861  0.400  0.337  0.440  0.468 FC 3 0.374  0.864  0.487  0.390  0.536  0.524 FC 4 0.225  0.790  0.410  0.308  0.426  0.373 IQ 1 0.546  0.455  0.856  0.517  0.723  0.578 IQ 2 0.528  0.544  0.802  0.477  0.655  0.581 IQ 3 0.497  0.416  0.838  0.461  0.663  0.624 IQ 4 0.483  0.438  0.877  0.522  0.696  0.646 IQ 5 0.458  0.548  0.838  0.513  0.672  0.547 S1 0.695  0.469  0.533  0.945  0.656  0.687 S2 0.688  0.458  0.546  0.965  0.679  0.724 S3 0.654  0.507  0.602  0.925  0.726  0.665 SEQ 1 0.613  0.508  0.688  0.679  0.863  0.700 SEQ 2 0.587  0.609  0.725  0.653  0.906  0.691 SEQ 3 0.554  0.570  0.746  0.666  0.916  0.708
SEQ 4 0.570  0.594  0.746  0.638  0.890  0.744
SEQ 5 0.478  0.488  0.647  0.543  0.814  0.650 SQ 1 0.553  0.547  0.645  0.696  0.699  0.819 SQ 3 0.535  0.473  0.557  0.609  0.600  0.853
SQ 4 0.536  0.464  0.590  0.589  0.687  0.885 SQ 5 0.519  0.485  0.580  0.559  0.697  0.818 Referensi: data diolah (2022)
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  yang tertera  pada  Tabel  4  menunjukkan  bahwa variabel  sudah  mempunyai discriminant validity yang  baik.  Maka  bisa  dilakukan pengujian  ke  tahap  selanjutnya  yaitu  uji relibialitas.
Uji  reliabilitas  digunakan  untuk  melihat apakah jawaban responden terhadap beberapa pertanyaan yang sudah diberikan stabil atau konstan. Uji reliabilitas konstruk diukur  melewati  dua  pengukur  internal yaitu Alpha  Cronbach dan composite realibility dengan  nilai  >  0,7  (Ghozali  & Latan, 2015).
Tabel 5
Uji Reliabilitas Variabel Cronbach's Alpha Composite Reliability CI 0.898 0.936 FC 0.871 0.909 IQ 0.898 0.924 S 0.940 0.962 SEQ 0.926 0.944 SQ 0.866 0.908 Referensi: data diolah (2022)
Berdasarkan  tabel  yang  sudah  dipaparkan, hasil  pengolahan  data  dari  pengujian reliabilitas  membuktikan  nilai cronbach’s alpha dan composite reability > 0,70 maka dari  itu  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa keseluruhan variabel sudah reliabel.
b. Evaluasi  Model  Struktural  PLS-

## SEM
Evaluasi  model  dengan  model  struktural dilaksanakan  bertujuan  agar  memahami besaran variabel independen dapat memberikan  pengaruh  terhadap  variabel dependen.  Model structural bisa  dilihat pada Gambar 1 ini:

## Gambar 1: Tampilan Hasil

## Bootstrapping
Coefficient determination ( R-square ) dimanfaatkan  untuk  mengukur  seberapa banyak variabel endogen yang dipengaruhi oleh variabel lainnya. Nilai R 2 ditampilkan dalam Tabel 6 dibawah ini:
Tabel 6 R Square R Square S 0.594 CI 0.516 Referensi: data diolah (2022)
Bersumber pada data yang sudah diperlihatkan pada tabel 10, dapat diketahui bahwa nilai R 2 pada variabel S adalah 0,594 hal  ini  berarti  variasi  variabel  yang  terdiri dari  IQ,  SQ,  SEQ,  dan  FC  dapat menjelaskan variabel S pada penelitian ini sebesar 59,4% sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lainnya yang tidak dijelaskan oleh model yang diajukan.
Nilai R 2 pada variabel CI adalah 0,516 hal ini memiliki makna bahwa variasi variabel S  dapat  menjelaskan  variabel  CI  pada penelitian  sebesar  51,6%  adapun  sisanya dijelaskan oleh variabel lainnya yang tidak dijelaskan oleh model yang diajukan.
Pada  saat  mengukur  signifikansi  terhadap model prediksi pengujian model struktural, dapat  kita  lihat  dari  nilai t-statistic antara
variabel  endogen  dan  variabel  eksogen seperti  pada  tabel Path  Coefficient yang terdapat  pada  output  SmartPLS  dibawah ini.

## Tabel 7
Path Coefficient Original Sample (O) T Statistics (|O/STDEV|) Hipotesis terdukung/ tidak terdukung IQ -> S -0.069 0.743 Tidak terdukung SQ -> S 0.426 4.023 Terdukung SEQ -> S 0.428 2.902 Terdukung FC -> S 0.024 0.344 Tidak terdukung S -> CI 0.718 12.105 Terdukung *signifikansi 5% (t-tabel 1,66) Referensi: data diolah (2022) Nilai  yang  tertera  pada  tabel Path Coefficient
menunjukkan tingkat signifikansi  pada  pengujian  hipotesis. Bersumber  dari  Tabel  8  ditemukan  jika System  Quality berpengaruh  terhadap Satisfaction dengan koefisien sebesar 0,426 dan  nilai  t-hitung  4,023,  dan  juga Satisfaction dipengaruhi  oleh  variabel Service  Quality dengan  koefisien  sebesar 0,428 dan nilai t-hitung 2.902 dan variabel Satisfaction memiliki  pengaruh  terhadap Continuance Intention dengan nilai koefisien 0,718 dan nilai t-hitung 12,105.
Terdapat 2 variabel yang tidak mempunyai pengaruh  terhadap satisfaction ,  yang pertama  variabel Information  Quality dan yang kedua variabel Facilitating Condition hal  ini  dikarenakan  nilai  t-hitung  <  1,66 (tabel dengan signifikansi 5%).
c. Pembahasan
Hasil uji atas variabel Information Quality (IQ)  terhadap Satisfaction (S)  mahasiswa dalam menggunakan e-learning
menghasilkan  koefisien  -0,069  <  t-hitung sebesar  0,743  yang  membuktikan  bahwa Information Quality tidak memiliki pengaruh  yang  relevan  terhadap  kepuasan yang  dirasakan  oleh  pengguna  dalam menggunakan e-learning . Hal ini
mengartikan bahwa kualitas informasi yang sangat baik ataupun kurang baik tidak akan berdampak  pada  kepuasan  pengguna e- learning .  Hal  ini  membuktikan  bahwa informasi  yang  disampaikan  dalam e- learning kurang jelas dan lengkap sehingga membuat  mahasiswa  merasa  sedikit  sulit memahami informasi yang sudah diberikan.  Hal  ini  bisa  saja  terjadi disebabkan  ketika  suatu  sistem  informasi menghasilkan  informasi  yang  kompleks mengakibatkan  pengguna  suatu  informasi tersebut  membutuhkan  pemahaman  yang sangat  rinci.  Hasil  dari  penelitian  ini konsisten  dengan  (Sumanang,  2017)  yang mengutarakan  bahwa  kualitas  informasi tidak  memiliki  pengaruh  positif  terhadap kepuasan yang dirasakan pengguna.
Hasil  pengujian System  Quality (SQ) terhadap variabel Satisfaction (S) memberikan  hasil  koefisien  0,426  dengan nilai  t-hitung  4,023.  Dari  hasil  uji  yang dilakukan  ini  membuktikan  bahwanya terdapat  pengaruh  positif  antara System Quality dengan Satisfaction .  Hal  ini membuktikan  bahwa  sistem e-learning sudah  dirancang  dengan  baik  dengan respon  yang  cepat  ketika  digunakan  oleh mahasiswa  dan  berfungsi  dengan  baik ketika  digunakan  dalam  pembelajaran online.  Hasil  dari  penelitian  ini  selaras dengan (Pawirosumarto, 2016) yang mengutarakan  bahwa  kualitas  sistem mempunyai  pengaruh  signifikan  terhadap kepuasan  pengguna  sistem e-learning . Semakin  bagus  persepsi  terhadap  kualitas sistem  maka  akan  semakin  menumbuhkan rasa  kepuasan  yang  dirasakan  oleh pengguna e-learning .
Hasil  pengujian  variabel Service  Quality (SEQ) terhadap Satisfaction (S) mahasiswa dalam menggunakan e-learning berpengaruh secara signifikan dengan nilai koefisien  0,428  dan  nilai  t-hitung  sebesar 2,902.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  ada pengaruh  positif  pada  variabel Service Quality terhadap Satisfaction . Pada penelitian ini menunjukkan bahwa kualitas layanan yang diberikan e-learning
memberikan rasa nyaman yang menimbulkan  rasa  kepuasan  mahasiswa terhadap e-learning .  Hasil  dari  penelitian ini  konsisten  dengan  (Utomo  et  al.,  2017) menyatakan  kualitas  layanan  memiliki pengaruh secara parsial terhadap kepuasan pengguna  SIAKAD  Universitas  Merdeka Malang.  Hal  ini  membuktikan  bahwa kualitas  layanan  yang  telah  diberikan kepada  mahasiswa  sesuai  dengan  yang dibutuhkan oleh mahasiswa.
Hasil  pengujian  variabel Facilitating Condition (FC)  terhadap Satisfaction (S) menunjukkan hasil koefisien 0,024 dengan t-hitung 0,344. Berdasarkan hasil pengujian yang  sudah  dilaksanakan  menunjukkan bahwa variabel Facilitating Condition tidak memiliki  pengaruh  yang  relevan  terhadap satisfaction .  Berdasarkan  hasil  jawaban kuesioner yang telah disebar, dapat ditarik kesimpulan  ketika  terjadi  eror  pada  saat penggunaan  sistem e-learning belum  ada fasilitas berupa instruksi khusus dan admin khusus  yang  dapat  membantu  mengatasi sistem  eror  dalam  penggunaan  e-learning. Hal  ini  juga  dapat  disebabkan  karena adanya virus Covid-19 yang menyebabkan sistem  pembelajaran  mengalami  peralihan metode pembelajaran secara offline menjadi metode pembelajaran online yang mana sistem e-learning tidak dirancang dan dipersiapkan secara detail ataupun spesifik. Hasil  dari  penelitian  ini  selaras  dengan (Oniansyah et al., 2019) yang mengutarakan bahwa facilitating condition tidak mempunyai pengaruh positif terhadap kepuasan pengguna sistem  informasi yang ditunjukkan  dengan  koefisien  negatif.  Hal ini  mengartikan  bahwa  walaupun  fasilitas yang diberikan kepada mahasiswa berkualitas  tinggi,  hal  ini  tidak  menjamin akan mempengaruhi kepuasan yang dirasakan oleh pengguna sistem informasi.
Hasil  pengujian  variabel Satisfaction terhadap Continuance Intention
menghasilkan  koefisien  0,718  dengan  t- hitung  12,105.  Dari  hasil  pengujian  ini menunjukkan  bahwa  variabel satisfaction berpengaruh  positif  terhadap Continuance
Intention .  Hal  ini  membuktikan  kepuasan yang dirasakan mahasiswa dalam menggunakan e-learning menimbulkan rasa keinginan untuk melanjutkan menggunakan e-learning dimasa  depan.
Hasil  penelitian  ini  selaras dengan (Wicaksono, 2016) dimana variabel satisfaction merupakan  salah  satu  faktor yang  mempengaruhi  niat  pengguna  untuk menggunakan sistem secara berkelanjutan.

## 5 KESIMPULAN
Hasil  penelitian  yang  sudah  didapatkan membuktikan  bahwa  adanya  pengaruh antara System  Quality , Service  Quality terhadap Satisfaction .  Hal  ini  dikarenakan mahasiswa merasa sistem e-learning sudah dirancang dengan baik dengan respon yang cepat, berfungsi dengan baik dan memberikan rasa nyaman ketika digunakan dalam pembelajaran online.
Hasil  penelitian  juga  menunjukkan  bahwa tidak  memiliki  pengaruh  yang  relevan antara Information Quality terhadap Satisfaction .  Hal  ini  mengartikan  bahwa kualitas informasi yang sangat baik ataupun kurang  baik  tidak  akan  berdampak  pada kepuasan  pengguna e-learning .  Hal  ini membuktikan  bahwa  informasi  yang disampaikan dalam e-learning kurang jelas dan lengkap sehingga membuat mahasiswa merasa  sedikit  sulit  memahami  informasi yang sudah diberikan.
Facilitating  condition tidak  memiliki pengaruh yang relevan terhadap satisfaction .  Hal  ini  membuktikan  ketika terjadi eror pada saat penggunaan sistem e- learning belum  ada  fasilitas  berupa instruksi  khusus  dan  admin  khusus  yang dapat  membantu  mengatasi  sistem  eror dalam penggunaan e-learning.
Satisfaction mempunyai pengaruh terhadap continuance intention
dalam
memanfaatkan e-learning . Hal ini dikarenakan  kepuasan  yang  dirasakan
mahasiswa dalam menggunakan e-learning menimbulkan rasa keinginan untuk melanjutkan penggunaan e-learning dimasa yang akan datang.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdillah, W., & Jogiyanto. (2015). Partial
Least Square (PLS) Alternatif Structural Equation Modelling (SEM) Dalam Penelitian Bisnis. Penerbit: CV Andi Offset (Penerbit Andi).
Yogyakarta: Penerbit Andi , 22 .
Chiu,  C.  M., Chiu,  C.  S.,  &  Chang,  H.  C.
(2007).  Examining  the  integrated influence  of  fairness  and  quality  on learners’  satisfaction  and  Web-based learning continuance intention. Information  Systems  Journal , 17 (3), 271–287.
https://doi.org/10.1111/j.1365-
2575.2007.00238.x
Chiu, C. M., Hsu, M. H., Sun, S. Y., Lin, T. C.,  &  Sun,  P.  C.  (2005).  Usability, quality, value and e-learning continuance decisions. Computers and
Education , 45 (4), 399–416. https://doi.org/10.1016/j.compedu.20
04.06.001
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 , 19 (4), 9–30. Ghozali, I., & Latan, H. (2015). Partial least squares  konsep,  teknik  dan  aplikasi menggunakan program SmartPLS 3.0 untuk  penelitian  empiris.  In Partial Least  Squares  Path  Modeling:  Basic Concepts,  Methodological  Issues  and Applications . Hartono,  J.  (2011). Metodologi  Penelitian Bisnis: Salah Kaprah dan Pengalaman-pengalaman BPFE . Yogyakarta. Hsu,  H.,  Chang,  C.,  &  Lin,  T.  (2013).  an Empirical Study of Users ’
Continuance  Intention  and  Word  of Mouth Toward Sna ( Social Network
App ). Proceedings of 2013 International sConference on Technology Innovation and Industrial
Management , 174–183.
Hussein,  R.,  Karim,  N.  S.  A.,  &  Hasan Selamat,  M.  (2007).  The  impact  of technological  factors  on  information systems  success  in  the  electronic- government context. Business Process Management Journal , 13 (5).
https://doi.org/10.1108/14637150710
823110
Kotler,  P.,  &  Keller,  K.  L.  (2009).
Manajemen  pemasaran  Jilid  1.  In Jakarta .
Limbong,  T.,  &  Simarmata,  J.  (2020). Menentukan Matakuliah yang Efektif Belajar  Daring  (Belajar  dan  Ujian) dengan Metode Multi-Attribute Utility Theory  (MAUT). JURNAL  RESTI ,
4 (2), 370–376.
Oniansyah, Ananda, N. A., & Rizqi, R. M. (2019).  Analisis  Pengaruh  Kualitas Pelayanan  Dan  Fasilitas  Terhadap Kepuasan  Nasabah Pegadaian ( Studi Kasus  pada  PT  .  Pegadaian  Unit Seketeng  ,  Kecamatan  Sumbawa  ). Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 2 (2), 17– 27.
Pawirosumarto, S. (2016). Pengaruh Kualitas  Sistem,  Kualitas  Informasi dan  Kualitas  Layanan  Terhadap
Kepuasan Pengguna Sistem E- Learning. Jurnal  Ilmiah  Manajemen ,
6 (3), 416–433. Sumanang,  G.  K.  (2017). Pengaruh
Kualitas  Informasi  Dan  Kualitas Sistem Informasi Terhadap Kepuasan
Pengguna  Dan  Minat  Penggunaan Sistem  Informasi  Pada  Bank  Di Semarang . 1–77. http://repository.unika.ac.id/15802/
Teo,  T.,  &  Wong,  S.  L.  (2013).  Modeling key  drivers  of  E-learning  satisfaction among  student  teachers. Journal  of Educational  Computing  Research ,
48 (1), 71–95. https://doi.org/10.2190/EC.48.1.d Tetteh,  G.  A.  (2016).  Effects  of  business school  student’s  study  time  on  the
learning process.
Journal of International  Education  in  Business ,
9 (2). https://doi.org/10.1108/JIEB-06- 2016-0012
Turban, E., King, D., Lee, J. K., Liang, T.- P., & Turban, D. C. (2015). Innovative EC  Systems:  From  E-Government  to
E-Learning,
Collaborative Commerce,  and  C2C  Commerce .
https://doi.org/10.1007/978-3-319-
10091-3_5
Utomo, L. T., Ardianto, Y. T., & Sisharini,
N. (2017). Pengaruh Kualitas Sistem,
Kualitas Informasi, Kualitas Layanan, Terhadap Kepuasan Pengguna Sistem Informasi Akademik Universitas
Merdeka  Malang. Jurnal  Teknologi Dan  Manajemen  Informatika , 3 (2). https://doi.org/10.26905/jtmi.v3i2.14 25 Wicaksono,  I.  (2016). Analysis  of  Factors That  Affecting  User  Continuance Intention  of  E-Learning  on  Lecturer Perspective  (Case  Study:  Share  Its) Indra Wicaksono Nrp 5212 100 156 . Zeithaml,  V.A.  Parasuraman,  A.  &  Berry,
L.  L.  (1993).  Delivering  quality service; Balancing
customer perceptions  and  expectations. British Journal of Marketing Studies , 3 (3).