p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Analisis Kualitas Website JAKLITERA dengan Metode Webqual
4.0 dan Importance-Performance Analysis
Rakai Abilawa 1 , Erna Nurmawati 2
1,2 Program Studi Komputasi Statistik, Politeknik Statistika STIS Jl. Otto Iskandardinata No.64C, Jakarta 13330
1 221910842@stis.ac.id
2 erna.nurmawati@stis.ac.id

## Abstrak
Perpustakaan  umum  harus  melakukan  pengembangan  pada  sistem  layanan  perpustakaan  berbasis  teknologi informasi dan komunikasi. Dalam upaya perwujudannya, Perpustakaan Jakarta meluncurkan website JAKLITERA yang merupakan suatu website perpustakaan terintegrasi untuk memudahkan peminjaman koleksi perpustakaan di  manapun  dan  kapanpun. Untuk  mencapai  tujuan  tersebut  perlu  diperhatikan  kualitas website,  karena  akan menjadi cerminan dari pelayanan perpustakaan tersebut. Kualitas website yang baik akan berdampak terhadap kepuasan pengguna dalam mengunjungi website. Untuk mengukur diperlukan metode yang tepat sesuai dengan tujuan  penilaian  kualitas  website.  Metode  Webqual  4.0  dinilai  tepat  digunakan  karena  pada  dasarnya  teknik pengukuran  kualitas  dengan  metode  tersebut  menjadikan  persepsi  pengguna  sebagai  dasar.  Analisis  yang digunakan untuk mengetahui indikator/atribut yang perlu diperbaiki atau sudah memenuhi ekspektasi/harapan pengguna dan kualitas website adalah analisis IPA dan kesenjangan, sedangkan metode CFA akan digunakan untuk melihat  indikator  yang  kurang  berkontribusi.  Berdasarkan  hasil  analisis  kesenjangan  dan  IPA  terdapat  21 indikator bernilai negatif dan 4 indikator yang menjadi prioritas perbaikan, sedangkan hasil CFA menunjukkan bahwa terdapat 1 indikator yang dikategorikan kurang berkontribusi pada website JAKLITERA.
Kata kunci: JAKLITERA, Kualitas Website, Webqual 4.0 , Analisis Kesenjangan, Importance-Performance Analysis, Confirmatory Factor Analysis

## Quality Analysis of JAKLITERA Website with Webqual 4.0 Method and Importance-Performance Analysis

## Abstract
Public libraries must develop a library service system based on information and communication technology. In an effort to realize this, the Jakarta Library launched the JAKLITERA website which is an integrated library website to  facilitate  borrowing  library  collections  anywhere  and  anytime.  To  achieve  this  goal,  it  is  necessary  to  pay attention to the quality of the website, because it will be a reflection of the library's services. Good website quality will have an impact on user satisfaction in visiting the website. To measure, the right method is needed according to  the  purpose  of  assessing  website  quality.  Webqual  4.0  method  is  considered  appropriate  to  use  because basically the quality measurement technique with this method takes user perception as a basis. The analysis used to determine indicators/attributes that need to be improved or have met user expectations and website quality is IPA and gap analysis, while the CFA method will be used to see indicators that contribute less. Based on the results of  gap  analysis  and  IPA,  there  are  21  indicators  with  negative  values  and  4  indicators  that  are  prioritized  for improvement, while the CFA results show that there is 1 indicator that is categorized as less contributing to the JAKLITERA website.
Keywords: JAKLITERA, Website Quality, Webqual 4.0 , Gap Analysis, Importance-Performance Analysis, Confirmatory Factor Analysis

## I. P ENDAHULUAN
Perpustakaan  adalah  suatu  tempat  yang  dapat masyarakat  gunakan  sebagai  sarana  pembelajaran. Perpustakaan  ada  yang  bersifat  khusus  dan  umum. Perpustakaan  yang  bersifat  khusus  hanya  diperuntukkan secara  terbatas  bagi  pemustaka  di  lingkungan  suatu
lembaga atau organisasi tertentu, sedangkan perpustakaan umum  diperuntukkan  bagi  masyarakat  secara  luas. Perpustakaan umum terbagi menjadi perpustakaan nasional dan  perpustakaan  daerah.  Perpustakaan  nasional  adalah suatu lembaga dibawah kendali pemerintah yang tugasnya melaksanakan  tugas-tugas  pada  bidang  perpustakaan dimana kedudukannya berada di ibukota negara, sedangkan
perpustakaan  daerah  adalah  perpustakaan  yang  dikelola oleh  pemerintah  provinsi  atau  kabupaten  atau  kota  yang koleksinya  digunakan  untuk  memberikan  dukungan terhadap  pelestarian  budaya  daerah  tersebut  dan  guna memfasilitasi masyarakat yang memiliki minat baca tinggi. Salah  satu  contoh  dari  perpustakaan  daerah  adalah Perpustakaan Jakarta.
Perpustakaan Jakarta dikelola langsung oleh DISPUSIP DKI  JAKARTA  (Dinas  Perpustakaan  dan  Kearsipan Provinsi  DKI  Jakarta).  Keberadaan  perpustakaan  baik nasional maupun daerah tidak terlepas dari adanya Undang Undang No 43 Tahun 2007 tentang Perpustakaan. Undang- undang tersebut mengatur mulai dari proses pembentukannya, usaha penyelenggaraan, serta tata kelola dan  usaha  dalam  mengembangkan  perpustakaan  [1]. Berdasarkan  Undang  Undang  Republik  Indonesia  Nomor 43  Tahun  2007,  merupakan  tanggung  jawab  pemerintah provinsi  dan  kabupaten/kota  untuk  memastikan  dan mendukung  pembangunan  dan  perluasan  perpustakaan  di daerah  mereka.  Salah  satu  tujuan  pengembangan perpustakaan  adalah  untuk  meningkatkan  pengelolaan perpustakaan baik dari segi jumlah maupun kualitas bahan, penyampaian layanan, dan tata kelola. Perpustakaan umum yang  dikelola  provinsi  wajib  membuat  sistem  layanan perpustakaan  berbasis  TIK.  Membuat  situs  web  untuk melayani  pelanggan  dengan  lebih  baik  adalah  salah  satu peningkatan  tersebut  [2],  [3].  Dalam  upaya  perwujudan pelayanan  berbasis  teknologi,  tanggal  22  Juni  2022 Perpustakaan Jakarta meluncurkan website JAKLITERA.
JAKLITERA  adalah  suatu  website  perpustakaan terintegrasi  untuk  memudahkan  peminjaman  koleksi perpustakaan  di  manapun  dan  kapanpun.  Dengan pemanfaatan website tersebut diharapkan dapat menunjang pelayanan perpustakan daerah terhadap pemustaka ataupun masyarakat  secara  luas.  Untuk  mencapai  tujuan  tersebut perlu  diperhatikan  kualitas  dari  website  [4].  Website JAKLITERA  sampai  saat  ini  belum  pernah  diukur kualitasnya terutama dari  sisi  pengguna. Kualitas  website yang  baik  akan  berdampak  terhadap  kepuasan  pengguna dalam mengunjungi website tersebut [5].
Untuk  mengukur  kualitas  dari  sebuah  website  perlu dipilih  metode  yang  tepat  sesuai  dengan  tujuan  penilaian kualitas  website  [6].  Website  JAKLITERA  dirancang untuk  memudahkan  peminjaman  koleksi  perpustakaan  di manapun dan kapanpun oleh pemustaka sehingga penilaian pemustaka  harus  menjadi  acuan  agar  tujuan  tersebut tercapai.  Webqual  4.0  tepat  digunakan  untuk  melakukan penilaian  kualitas  website  JAKLITERA  karena  pada dasarnya  teknik  pengukuran  kualitas  dengan  metode webqual menjadikan persepsi dari pengguna sebagai dasar [7]. Metode Webqual 4.0 yang diciptakan oleh Barnes dan Vidgen merupakan suatu metode yang dikembangkan dari metode servqual yang  tujuannya  digunakan  untuk mengukur  kualitas  dari  website  terhadap  pelayanan  yang diberikan kepada pengguna [8]. Pada awalnya bermula dari Webqual  1.0  dan  dikembangkan  secara  bertahap  sampai menjadi  Webqual  4.0.  Webqual  4.0  terbagi  dalam  tiga dimensi  variabel  yaitu Usability (kegunaan) ,  Information Quality (kualitas  informasi),  dan Service  Interaction Quality (kualitas interaksi layanan) [9].
Indikator  pada  Webqual  4.0  yang  masih  memerlukan perbaikan  dapat  ditemukan  dengan  penyelidikan  lebih lanjut. Gap  Analysis dan  IPA  ( Importance-Performance Analysis )  adalah  alat  analisis  yang  digunakan  di  sini. Berdasarkan  umpan  balik  pengguna,  analisis  IPA  dapat mengklasifikasikan  indikator  kinerja  mana  yang  kurang dan  mana  yang  sesuai,  sedangkan  untuk  penghitungan gap /kesenjangan  antara  persepsi  dan  harapan/ekspektasi dari pengguna menggunakan analisis kesenjangan [10].
Setelah  mengetahui  kualitas  website  JAKLITERA dilanjutkan dengan melihat kontribusi dari masing-masing indikator.  Untuk  mengetahui  kontribusi  dari  masing- masing  indikator  pada  website  JAKLITERA  digunakan metode  CFA  ( Confirmatory  Factor  Analysis ).  CFA  pada penelitian ini tidak untuk membentuk ataupun memodifikasi  model  tetapi  hanya  digunakan  untuk mengkonfirmasi  apakah  indikator  tersebut  memiliki kontribusi besar terhadap website JAKLITERA [11].
Secara umum tujuan dari penelitian yang dilakukan yaitu untuk mengevaluasi kualitas website JAKLITERA dengan metode Webqual 4.0 dan IPA. Analisis tersebut diharapkan dapat bermanfaat bagi pengembang Website JAKLITERA dalam  melakukan  perbaikan  di  kemudian  hari.  Adapun tujuan khusus dalam penelitian  yang dilakukan ini  adalah mengetahui  kualitas  website  JAKLITERA  berdasarkan persepsi  dan  ekspektasi/harapan  pengguna  dengan pendekatan  Webqual  4.0,  mengetahui  prioritas  perbaikan website  JAKLITERA  berdasarkan  analisis  kesenjangan dan Importance  Performance  Analysis dari  indikator Webqual  4.0,  serta  mengetahui  indikator  mana  yang berkontribusi  besar  dalam  pembentuk  dimensi  kualitas website JAKLITERA.

## II. M ETODOLOGI
Teknik penelitian ini menggabungkan strategi kuantitatif dengan metodologi deskriptif. Strategi kuantitatif  mengandalkan  informasi  numerik  untuk memberikan kesimpulan.[12].

## A. Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian ini hanya mencakup analisis kualitas website JAKLITERA,  Namun,  penelitian  tersebut  tidak  merinci bagaimana situs JAKLITERA diperbaiki. Teknik penelitian  ini  menggabungkan  strategi  kuantitatif  dengan metodologi deskriptif. Keterbatasan studi ini terletak pada kenyataan  bahwa  hanya  mengandalkan  pendapat  dan harapan  pengguna  untuk  menilai  kualitas  situs  web JAKLITERA. Indikator dibatasi untuk yang tersedia dalam metodologi  Webqual  4.0  untuk  penelitian  ini.  Analisis kesenjangan, analisis IPA, dan Analisis Faktor Konfirmatori  adalah  jenis  analisis  yang  digunakan. Informasi  tersebut  bersifat  primer  karena  dikumpulkan oleh  peneliti  sendiri  dengan  menggunakan  teknik quota sampling .

## B. Metode Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  primer  hasil  dari pengumpulan  oleh  peneliti  dengan  teknik  survei.  Survei dilakukan menggunakan kuesioner dengan bantuan Google Form . Penyebaran kuesioner dilakukan dengan mengirimkan  tautan  melalui  pesan  elektronik  dan  media
sosial,  serta  dibagikan  secara  langsung  melalui barcode kepada  pengunjung  Perpustakaan  Jakarta.  Adapun  teknik yang  digunakan  adalah quota  sampling dengan  ukuran sampel 100 responden. Sampel diambil dari suatu populasi dengan  seperangkat  karakteristik  tertentu  sampai  tercapai jumlah  target  dengan  menggunakan  metode quota sampling [13].  Alasan  pemilihan  teknik quota  sampling karena keterbatasan peneliti untuk mendapatkan kerangka sampel berupa data pengunjung Perpustakaan Jakarta dan pada penelitian deskriptif, jumlah minimal ukuran sampel yang dibutuhkan adalah 100 responden [14].
Kuesioner  yang  digunakan  pada  pengumpulan  data terdiri  dari  tiga bagian. Bagian pertama merupakan profil dari responden dan pertanyaan mengenai pernah atau tidak menggunakan  website  JAKLITERA,  bagian  kedua merupakan  pertanyaan  tentang  tingkat  kepentingan  atau ekspektasi  dari  pengguna,  dan  bagian  ketiga  merupakan pertanyaan  tentang  kinerja  atau  performa  dari  website JAKLTERA.  Skala  Likert  dengan  lima  opsi  digunakan untuk penelitian ini. Ada lima kemungkinan jawaban untuk setiap  pertanyaan.  Seberapa  penting  sesuatu  dapat ditentukan  dengan  membandingkan  pernyataan  "Sangat Tidak  Penting"  (1)  dan  "Sangat  Penting"  (5).  Sedangkan untuk  penilaian  terhadap  persepsi  ( Performance ),  dengan keterangan  “Sangat  Tidak  Setuju”  pada  poin  (1)  dan keterangan  “Sangat  Setuju”  pada  poin  (5).  Penyusunan kuesioner  mengikuti  indikator  yang  dimiliki  webqual  4.0 dengan rincian indikator masing-masing dimensi variabel, seperti yang tercantum pada TABEL I .
TABEL I T ABEL INDIKATOR WEBQUAL 4.0
No Variabel
Indikator Nama Variabel 1 Usability (USA) Apakah website mudah untuk dioperasikan USA_1 Apakah interaksi pengguna dengan website jelas dan mudah untuk dimengerti USA_2 Apakah website sudah memiliki navigasi/petunjuk yang jelas untuk pengguna USA_3 Apakah website mudah untuk digunakan oleh pengguna USA_4 Apakah website sudah memiliki tampilan yang menarik bagi pengguna USA_5 Apakah desain website sudah sesuai dengan tipe websitenya USA_6 Apakah website mampu untuk meningkatkan daya saing USA_7 Apakah website memberi pengalaman yang positif bagi pengguna USA_8 2 Information Quality (INF) Apakah website sudah menyediakan informasi yang akurat kepada pengguna INF_1 Apakah website sudah menyediakan informasi yang dapat dipercaya oleh penggunanya INF_2
No Variabel Indikator Nama Variabel Apakah website sudah menyediakan informasi yang up to date INF_3 Apakah website sudah menyediakan informasi yang relevan INF_4 Apakah website sudah menyediakan informasi yang mudah dimengerti oleh pengguna INF_5 Apakah website sudah menyediakan informasi yang detail INF_6 Apakah website sudah menyediakan informasi dalam bentuk yang sesuai INF_7 3 Service Interaction Quality (SERV) Apakah website memiliki reputasi yang baik SERV_1 Apakah website sudah memberikan rasa aman kepada pengguna saat melakukan transaksi pada website SERV_2 Apakah informasi pribadi pengguna sudah tersimpan dengan aman pada website SERV_3 Apakah website sudah memberikan kesan personal SERV_4 Apakah dengan menggunakan website membuat pengguna merasa menjadi bagian dari komunitas SERV_5 Apakah website sudah memberikan kemudahan pada pengguna untuk berkomunikasi dengan pihak pengelola SERV_6
Apakah website sudah membuat pengguna merasa
yakin bahwa layanan yang diterima sesuai dengan yang dijanjikan oleh pihak pengelola SERV_7

## C. Metode Analisis
Dalam  penelitian  ini,  analisis  deskriptif  dan  inferensia digunakan untuk menarik kesimpulan. CFA ( Confirmatory Factor  Analysis )  digunakan  untuk  analisis  inferensia, sedangkan  IPA  ( Importance-Performance  Analysis )  dan Gap  Analysis (Analisis  Gap)  digunakan  untuk  tujuan deskriptif.  Berdasarkan  umpan  balik  pengguna,  analisis IPA  dapat  mengklasifikasikan  tanda-tanda  sebagai membutuhkan  pekerjaan  atau  berhasil  di  mana  harapan pengguna diperhatikan. Sementara itu, dengan menggunakan gap  analysis ,  tentukan  seberapa  besar perbedaan  antara  rata-rata  pandangan  dan  ekspektasi pengguna.  Analisis  CFA  digunakan  untuk  mengetahui indikator  pada  dimensi  webqual  4.0  mana  yang berkontribusi  besar  pada  kualitas  website  JAKLITERA. Sebelum dilakukan analisis, perlu dilakukan uji reliabilitas terhadap indikator/instrumen penelitian yang digunakan.

## D. Analisis Deskriptif
1)  Uji Reliabilitas : Tahap awal dilakukan uji reliabilitas untuk mengetahui sejauh mana suatu instrumen penelitian dapat  dipercaya  dan  diandalkan.  Kriteria  untuk  menguji suatu  instrumen  penelitian  dapat  dilihat  melalui  nilai koefisien  reliabilitasnya.  Alpha  Cronbach  adalah  statistik yang  berguna  untuk  menentukan  angka  ini.  Jika Cronbach's Alpha lebih dari 0,6, maka instrumen penelitian dapat  dianggap  dapat  dipercaya.  Ketidakhandalan  suatu instrumen penelitian ditunjukkan dengan nilai Cronbach's Alpha kurang  dari  0,6  [15].  Berikut  rumus  untuk menghitung nilai dari Cronbach’s Alpha .
𝛼 = 𝑘 𝑘 − 1 (1 − ∑ 𝑠 𝑗 2 𝑘 𝑗=1 𝑠 𝑡 2 ) (1)
2)  Analisis  Kesenjangan : Setelah  hasil  uji  reliabilitas menyatakan bahwa instrumen reliabel  dilanjutkan dengan analisis kesenjangan dan analisis IPA. Penghitungan nilai kesenjangan/gap  dengan  melihat  selisih  antara  nilai persepsi  dengan  nilai  ekspektasi.  Berikut  rumus  yang digunakan

## 𝑄 = 𝑃 − 𝐸
(2)
Jika hasil menunjukan bahwa nilai P = nilai E atau gap bernilai  0,  maka  layanan  yang  diberikan  sudah  sesuai dengan  harapan  pengguna.  Jika  hasil  menunjukan  bahwa nilai P > nilai E atau gap bernilai > 0, maka layanan yang diberikan melebihi harapan dari pengguna. Sedangkan, jika hasil menunjukan bahwa nilai P < nilai E atau gap bernilai < 0, maka layanan yang diberikan kurang atau belum sesuai dengan harapan pengguna.
3)  Analisis  IPA:  Importance-Performance  Analysis (IPA)  analisis  kuadran  adalah  alat  untuk  mengukur seberapa puas pelanggan berhubungan dengan pentingnya peningkatan  kualitas  [16].  Hasil  dari  IPA  ( Importance- Performance  Analysis )  berupa  grafik  yang  terbagi  dalam empat kuadran dengan atribut persepsi ( performance ) pada sumbu X dan atribut ekspektasi ( importance ) pada sumbu Y.  Untuk  mendapatkan  titik  koordinat  pada  grafik  IPA digunakan rumus (3) dan (4) sebagai berikut.
𝑥 𝑗 = ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 𝑛 (3)
𝑦 𝑗 = ∑ 𝑦 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 𝑛 (4) Gambar 1. Kuadran Importance-Performance Analysis
Berikut  penjelasan  mengenai  masing-masing  kuadran yang terdapat pada Gambar 1:
• Kuadran  A: Concentrate  Here (Berkonsentrasi  di sini/Prioritas tinggi), nilai kspektasi/harapan indikator/atribut  tinggi  tetapi  tingkat  kinerja indikator/atribut rendah, artinya dibutuhkan perhatian lebih pada indikator/atribut tersebut untuk dilakukan  proses  perbaikan  dan  memberikan peningkatan terhadap indikator/atribut yang dianggap kurang kinerjanya namun ekspektasi/harapan dari pengguna tinggi.
• Kuadran  B: Keep  Up  the  Good Work (Pertahankan Kinerja),  nilai  ekspektasi/harapan  indikator/atribut tinggi  dan  tingkat  kinerja  indikator/atribut  juga tinggi,  artinya  perlu  dipertahankan  indikator/atribut yang dianggap penting dan tingkat kinerjanya sudah sesuai ekpektasi/harapan dari pengguna.
• Kuadran  C: Low  Priority (Prioritas  Rendah),  nilai ekspektasi/harapan  indikator/atribut  rendah  dan tingkat kinerja indikator/atribut juga rendah, artinya terdapat  indikator/atribut  yang  kinerjanya  kurang baik  namun  harapan  dari  pelanggan  tidak  terlalu tinggi sehingga tidak dipriotitaskan dalam melakukan perbaikan.
• Kuadran  D: Possible  Overkill (Berlebihan),  nilai harapan  indikator/atribut  rendah  tetapi  tingkat kinerja  indikator/atribut  tinggi,  dapat  diartikan terdapat  indikator/atribut  yang  memiliki  tingkat kinerja  tinggi  tetapi  tidak  terlalu  penting  sehingga sumber daya pada kuadran ini dapat dialokasikan ke indikator/atribut  lain  yang  lebih  membutuhkan prioritas.

## E. Analisis Inferensia
Analisis inferensia yang dilakukan adalah menggunakan analisis  CFA  ( Confirmatory  Factor  Analysis ) dengan diawali  uji  asumsi  terkait normal  multivariat ,  memeriksa seberapa  efektif  konstruk  atau  faktor  yang  dihasilkan menggunakan  CFA  diwakili  oleh  variabel  yang  diukur. Langkah-langkah  pemodelan  CFA  Orde  Kedua  adalah sebagai berikut.
1)  Spesifikasi  Model : Langkah  pertama  dalam  proses estimasi  adalah  pengembangan  model  pengukuran. Gagasan  dan  gagasan  yang  ada  menjadi  dasar pengembangan  model  ini.  Pada  dasarnya  tahap  ini
merupakan  formulasi  teori  sehingga  dapat  teridentifikasi variabel  laten  dan  variabel  indikator  serta  hubungannya. Pada  penelitian  ini  menggunakan  indikator  webqual  4.0 yang terdiri dari 3 dimensi (variabel laten) dan 22 indikator.
2) Estimasi  Model: Proses  estimasi  model  untuk menentukan parameternya.
Maximum
Likelihood Estimation (MLE) digunakan sebagai pendekatan estimasi dalam  penelitian  ini  karena  lebih  efisien  dan unbiased apabila asumsi normal multivariat terpenuhi . Rumus untuk estimasi dengan MLE sebagai berikut.
𝐹 𝑀𝐿 (𝜃) = 𝑙𝑜𝑔 |∑(𝜽)| + 𝑡𝑟 (𝑺 ∑ (𝜽) −𝟏 ) − 𝑙𝑜𝑔|𝑺| − (𝑝 + 𝑞) (5)
Apabila  asumsi  normal  multivariat  tidak  terpenuhi digunakanlah metode WLS ( Weighted Least Square ) untuk estimasi  parameter.  Berikut  rumus  yang  digunakan  untuk metode WLS.
𝐹 𝑊𝐿𝑆 (𝜃) = [s − σ(θ)]𝑾 −𝟏 [s − σ(θ)] (6)
3) Identifikasi  Model: Dalam  menentukan  apakah mungkin untuk mencapai nilai satu-of-a-kind untuk semua parameter model. Lebih diidentifikasi (df > 0) atau hanya diidentifikasi  (df  =  0)  model  dikatakan  memberikan estimasi independen.
𝑑𝑓 = 𝑝(𝑝 + 1) 2 − 𝑡 (7)
4)  Evaluasi  Model : Tahap  untuk  melihat  kecocokan antara data dan model. Terdapat dua macam evaluasi yaitu evaluasi  kesesuaian  keseluruhan  model  ( Goodnes  of  Fit ) dan evaluasi kesesuaian model pengukuran ( Measurementl Model Fit ).
• Evaluasi kesesuaian keseluruhan model: kesesuaian kelayakan  model  diuji  dengan  melihat  seberapa cocok  model  tersebut  dengan  data.  Pada  titik  ini, kami  menguji  seberapa  cocok  model  kami  dengan data kami dalam arti luas. Tingkat kecocokan antara model yang dihipotesiskan dan data dapat dievaluasi menggunakan  banyak  kriteria.  Analisis  chi-kuadrat dilakukan,  RMSEA,  GFI,  dan  AGFI  [17]–[19]. Berikut  rumus  dan  kriteria  indeks  pengujian kesesuaian kelayakan model.
𝑅𝑀𝑆𝐸𝐴 = √ 𝐹̂ 0 𝑑𝑓 (8)
Dimana
𝐹̂ 0 = 𝑀𝑎𝑥 { 𝐹̂ − 𝑑𝑓 (𝑛 − 1) , 0}
(9)
Nilai
𝑅𝑀𝑆𝐸𝐴 ≤ 0,05 menunjukkan  bahwa model  dikatakan close  fit ,  sedangkan 0,05 < 𝑅𝑀𝑆𝐸𝐴 ≤ 0,08 menunjukkan bahwa model dikatakan good fit [18].
𝐺𝐹𝐼 = 1 − 𝒕𝒓 [(∑ ̂ −𝟏 𝑺 − 𝟏) 𝟐 ] 𝒕𝒓 [(∑ ̂ −𝟏 𝑺) 𝟐 ] (10)
Nilai  yang  semakin  tinggi  dalam  indeks  GFI menunjukkan  sebuah better  fit .  Apabila  diperoleh nilai 𝐺𝐹𝐼 ≥ 0,9  dapat  dikatakan  bahwa  model dikategorikan good fit (kecocokan yang baik), jika nilainya  0,8 ≤ 𝐺𝐹𝐼 ≤ 0,9  dapat  dikatakan  bahwa model dikategorikan marginal fit .
𝐴𝐺𝐹𝐼 = 1 −   [ 𝑝(𝑝 + 1) 2𝑑𝑓 ] (1 − 𝐺𝐹𝐼)
(11)
Kategori  kesesuaian  pada  AGFI  sama  dengan nilai GFI. Apabila diperoleh nilai 𝐴𝐺𝐹𝐼 ≥ 0,9 dapat dikatakan  bahwa  model good  fit (kecocokan  yang baik),  jika  nilainya  0,8 ≤ 𝐴𝐺𝐹𝐼 ≤ 0,9  disebut dengan model marginal fit (Bollen, 1989). Berdasarkan penghitungan dari beberapa kriteria dapat dilihat pada TABEL II untuk mengetahui nilai yang diharapkan agar model dapat dikatakan sesuai. Dari  tabel  tersebut  minimal  terdapat  minimal  satu kriteria dapat terpenuhi.
TABEL II
K RITERIA PENGUJIAN KELAYAKAN MODEL
No. Goodness of Fit Index
Cut of Value
1. p-value ( 𝝌 𝟐 Significance Probability) ≥ 0,05 2.  RMSEA ≤ 0,80 3.  GFI ≥ 0,90 4.  AGFI ≥ 0,90
• Evaluasi  kesesuaian  model  pengukuran:  Dua penilaian—satu dari validitas model pengukuran dan satu  lagi  dari  reliabilitasnya—dilakukan  secara independen pada masing-masing konsep atau model pengukuran  untuk  menentukan  layak  tidaknya digunakan  dalam  uji  kelayakan  model  pengukuran. Jika  nilai standardized  loading  factor minimal  0,5 dalam analisis CFA, maka variabel tersebut dianggap memiliki validitas yang sangat baik terhadap konsep atau  variabel  latennya  dan  untuk  rekomendasi  atau idealnya adalah lebih dari  0,7 baru dapat  dikatakan valid.  Untuk  evaluasi  reliabilitas  nilai construct reliability (CR) lebih  dari  0,7  menunjukkan good reliability , sedangkan apabila 0,5 ≤ 𝐶𝑅 ≤ 0,7 masih dapat  diterima  dan  menunjukkan  bahwa  indikator pada  konstruk  model  telah  baik  [11].  Rumus  yang digunakan untuk menghitung CR sebagai berikut.
𝐶𝑅 = [∑ 𝜆 𝑖 𝑛 𝑖=1 ] 2 [∑ 𝜆 𝑖 𝑛 𝑖=1 ] 2 + [∑ 𝛿 𝑖 𝑛 𝑖=1 ] 2 (12)
5) Interpretasi  Model: Menginterpretasikan  hasil analisis  faktor-faktor  yang  memengaruhi  kualitas  website JAKLITERA  dengan  menggunakan Confirmatory  Factor Analysis .

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Uji Reliabilitas
Uji  Reliabilitas  untuk  melihat  sejauh  mana  suatu instrumen penelitian dapat dipercaya dan diandalkan. Pada hasil  pengolahan  diperoleh  nilai Cronbach’s Alpha untuk Importance adalah  0,930  dan Performance adalah  0,953 dapat  dilihat  bahwa  nilainya  lebih  dari  0,6  yang  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  indikator/atribut Importance dan Performance terbukti reliabel atau dapat dipercaya dan diandalkan.  Hasil  pengujian  terhadap  indikator/atribut penelitian  menunjukkan  bahwa  indikator/instrument  yang digunakan terbukti reliabel.

## B. Analisis Kesenjangan
Proses penghitungan menggunakan rumus Q (kesenjangan) = P (Persepsi) – E (Ekspektasi). Berikut hasil penghitungan  kesenjangan/ gap yang  dapat  dilihat  pada TABEL III.
TABEL III
P ENGHITUNGAN GAP ANALYSIS Indikator Persepsi (P) Ekspektasi (E) Gap (Q) USA_1 4,26 4,52 -0,26 USA_2 4,14 4,48 -0,34 USA_3 3,92 4,41 -0,49 USA_4 4,18 4,52 -0,34 USA_5 4,04 4,11 -0,07 USA_6 4,21 4,2 0,01 USA_7 3,96 4,14 -0,18 USA_8 4,14 4,36 -0,22 Rata-Rata USA 4,11 4,34 -0,24 INF_1 4,32 4,5 -0,18 INF_2 4,43 4,62 -0,19 INF_3 4,29 4,56 -0,27 INF_4 4,33 4,55 -0,22 INF_5 4,26 4,59 -0,33 INF_6 4,03 4,21 -0,18 INF_7 4,22 4,28 -0,06 Rata-Rata INF 4,27 4,47 -0,20 SERV_1 4,24 4,31 -0,07 SERV_2 4,40 4,52 -0,12 SERV_3 4,14 4,62 -0,48
Indikator Persepsi (P) Ekspektasi (E) Gap (Q) SERV_4 3,87 4,00 -0,13 SERV_5 3,83 3,97 -0,14 SERV_6 3,92 4,43 -0,51 SERV_7 4,24 4,46 -0,22 Rata-Rata SERV 4,09 4,33 -0,24
Berdasarkan TABEL  III ,  nilai  rata-rata gap untuk usability (USA)  sebesar  -0,24,  nilai  rata-rata gap untuk information quality (INF) sebesar -0,20 dan untuk service interaction  quality (SERV)  nilainya  sebesar  -0,24.  Untuk indikator yang memiliki nilai gap tertinggi adalah indikator (SERV_6) sebesar -0,51 dan (SERV_3) dengan nilai gap - 0,48. Nilai rata-rata gap semuanya negatif kecuali indikator USA_6. Hal ini menunjukkan bahwa website JAKLITERA masih  kalah  kualitasnya  dibandingkan  dengan  ekspektasi pengguna/pengunjung .

## C. Importance-Performance Analysis (IPA)
Setelah dilakukan penghitungan rata-rata nilai untuk tiap indikator, dilanjutkan analisis IPA. Berikut grafik IPA yang dihasilkan:

## Gambar 2. Grafik kuadran IPA kualitas website JAKLITERA
Berdasarkan  hasil  analisis  IPA,  dapat  dilihat  bahwa terdapat 4 indikator yang saat ini berada pada kuadran A, yaitu  indikator  yang  memiliki Importance tinggi menurut pengguna  namun,  kinerja/ Performance masih  dibawah harapan  pengguna.  Indikator  tersebut  adalah  indikator USA_2  (interaksi  pengguna  dengan  website  jelas  dan mudah untuk dimengerti), USA_3 (website sudah memiliki navigasi/petunjuk  yang  jelas  untuk  pengguna),  SERV_3 (informasi pribadi pengguna sudah tersimpan dengan aman pada  website),  dan  SERV_6  (website  sudah  memberikan kemudahan  pada  pengguna  untuk  berkomunikasi  dengan pihak pengelola).
Terdapat  9  indikator  pada  kuadran  B,  terutama,  tanda- tanda  ketika  harapan  dan  hasil  tinggi.  Ini  termasuk indikator  USA_1  (situs  web  mudah  digunakan),  USA_4 (pengguna dapat dengan mudah menavigasi  situs), INF_1 (informasi  yang  diberikan  oleh  situs  dapat  diandalkan), INF_2  (informasi  yang  diberikan  oleh  situs  tepat  waktu), INF_3  (informasi  yang  diberikan  oleh  situs  relevan),
INF_4  (informasi  yang  diberikan  situs  mudah  dipahami), dan  SERV_2  (keamanan  yang  diberikan  situs  jelas  bagi pengguna).
Terdapat  6  indikator  pada  kuadran  C,  yaitu  indikator dengan  nilai  harapan  rendah  dan  kinerja  tinggi. Indikator tersebut adalah indikator USA_5 (website sudah memiliki tampilan  yang  menarik  bagi  pengguna),  USA_7  (website mampu untuk meningkatkan daya saing), USA_8 (website memberi pengalaman yang positif bagi pengguna), INF_6 (website  sudah  menyediakan  informasi  yang  detail), SERV_4 (website sudah memberikan kesan personal), dan SERV_5  (dengan  menggunakan  website  membuat pengguna merasa menjadi bagian dari komunitas).
Terdapat  3  indikator  pada  kuadran  D,  yaitu  indikator dengan nilai harapan rendah dan kinerja rendah. Indikator tersebut  adalah  indikator  USA_6  (desain  website  sudah sesuai  dengan  tipe  websitenya),  Baik  informasi  yang ditawarkan oleh situs web (INF_7) maupun reputasi  situs web (SERV_1) memuaskan.
Temuan hasil gap analysis dan IPA menunjukkan bahwa website  JAKLITERA  jauh  dari  harapan  pengguna.  Nilai agregat gap adalah  negatif,  yang  menunjukkan  hal  ini. Indikator  interaksi  yang  mudah  dipahami,  navigasi  yang lugas,  perlindungan  informasi  pribadi  pengguna,  dan kemudahan  komunikasi  dengan  pihak  pengelola  menjadi hal yang perlu diprioritaskan untuk peningkatan ke depan.

## D. Analisis CFA (Confirmatory Factor Analysis)
CFA  orde  pertama  dan  CFA  orde  kedua  adalah  dua jenis  model  CFA.  Dalam  CFA  orde  pertama,  keandalan metrik  yang  digunakan  untuk  mendeskripsikan  konstruk atau  faktor  dievaluasi.  CFA  orde  kedua,  di  sisi  lain, digunakan  untuk  menyimpulkan  variabel  laten  tingkat kedua dari hubungan variabel laten tingkat pertama. Hasil CFA ditunjukkan di bawah ini.
1) Uji Asumsi Normal Multivariat : Dalam analisis CFA memastikan  bahwa  data  terdistribusi  secara  normal  di banyak  variabel,  salah  satu  asumsi  utama  metode  ini. Meneliti pola distribusi scatterplot dapat mengungkapkan apakah asumsi distribusi normal multivariat terpenuhi atau tidak. Temuan  hasil scatterplot ditunjukkan  pada tabel  di bawah ini .
Gambar 3. Grafik mahalanobis distance
Gambar  3  merupakan  bukti  bahwa  data  memenuhi asumsi normal  multivariat karena  temuan scatterplot mengungkapkan pola data mengikuti garis linier. Pengujian asumsi normal  multivariat menghasilkan  kesimpulan bahwa  data  telah  memenuhi  asumsi normal  multivariat sehingga  untuk  estimasi  model  digunakan  metode Maximum  Likelihood  Estimation (MLE)  karena  lebih efisien  dan unbiased apabila  asumsi normal  multivariat terpenuhi.
2) First  Order  CFA  dimensi  usability : Pada  tahap  ini diperoleh hasil uji goodness of fit p-value = 0,000, RMSEA = 0,304, GFI = 0,977, dan AGFI = 0,976. Berdasarkan hasil tersebut  dapat  dikatakan  bahwa  model  fit.  Selanjutnya dilakukan evaluasi kesesuaian model pengukuran.
TABEL IV U JI VALIDITAS KONSTRUK USABILITY
Indikator SLF  Error Variance  P-value  Keterangan
INF_1 0,740 0,441 0,000 Signifikan INF_2 0,848 0,266 0,000 Signifikan INF_3 0,832 0,350 0,000 Signifikan INF_4 0,778 0,349 0,000 Signifikan INF_5 0,824 0,863 0,000 Signifikan INF_6 0,724 0,819 0,000 Signifikan INF_7 0,643 0,692 0,000 Signifikan
Berdasarkan  TABEL  IV  terdapat  6  indikator  benar- benar memiliki tingkat kontribusi yang baik. Sedangkan 2 indikator  memiliki  tingkat  kontribusi  yang  kurang baik/rendah.  Sedangkan  uji  reliabilitas  variabel  laten usability menghasilkan  CR  yang  bernilai  0,86,  sehingga variabel laten memiliki konsisten yang baik.
3) First  Order  CFA  dimensi  information  quality : Pada tahap ini diperoleh hasil uji goodness of fit p-value = 0,002, RMSEA  =  0,120,  GFI  =  0,996,  dan  AGFI  =  0,996. Berdasarkan hasil tersebut dapat dikatakan bahwa model fit. Selanjutnya dilakukan evaluasi kesesuaian model pengukuran.
TABEL V U JI VALIDITAS KONSTRUK INFORMATION QUALITY Indikator SLF  Error Variance  P-value  Keterangan USA_1 0,748 0,441 0,000 Signifikan USA_2 0,857 0,266 0,000 Signifikan USA_3 0,807 0,350 0,000 Signifikan USA_4 0,807 0,349 0,000 Signifikan USA_5 0,371 0,863 0,000 Signifikan USA_6 0,425 0,819 0,000 Signifikan USA_7 0,555 0,692 0,000 Signifikan USA_8 0,608 0,630 0,000 Signifikan
Berdasarkan  TABEL  V  ditunjukkan bahwa 7 indikator benar-benar  memiliki  tingkat  kontribusi  yang  baik. Sedangkan  hasil  uji  reliabilitas  variabel  laten information quality menghasilkan  CR  yang  bernilai  0,91,  sehingga variabel laten memiliki konsisten yang baik.
4)  First Order CFA dimensi service interaction quality : Pada tahap ini diperoleh hasil uji goodness of fit p-value = 0,000,  RMSEA = 0199, GFI = 0,990, dan AGFI = 0,990. Berdasarkan hasil tersebut dapat dikatakan bahwa model fit. Selanjutnya dilakukan evaluasi kesesuaian model pengukuran.
TABEL VI
U JI VALIDITAS KONSTRUK SERVICE INTERACTION QUALITY Indikator SLF  Error Variance  P-value  Keterangan
SERV_1 0,680 0,538 0,000 Signifikan SERV_2 0,768 0,410 0,000 Signifikan SERV_3 0,897 0,196 0,000 Signifikan SERV_4 0,684 0,532 0,000 Signifikan SERV_5 0,620 0,616 0,000 Signifikan SERV_6 0,713 0,492 0,000 Signifikan SERV_7 0,831 0,310 0,000 Signifikan
Berdasarkan  TABEL  VI  semua  indikator  benar-benar memiliki tingkat kontribusi yang baik. Sedangkan hasil uji reliabilitas  variabel  laten service  interaction  quality menghasilkan  CR  yang  bernilai  0,99,  sehingga  variabel laten memiliki konsisten yang baik.
5) Second  Order  CFA : Second  Order  CFA digunakan untuk mengkonfirmasi apakah variabel tersebut merupakan pembentuk  variabel  laten  kualitas  wesbite  JAKLITERA. Pada tahap ini diperoleh hasil uji goodness of fit p-value = 0,000, RMSEA = 0,203, GFI = 0,930, dan AGFI = 0,930. Berdasarkan hasil tersebut dapat dikatakan bahwa model fit. Selanjutnya dilakukan evaluasi kesesuaian model pengukuran.

## TABEL VII
U JI VALIDITAS KONSTRUK KUALITAS WEBSITE JAKLITERA Indikator SLF  Error Variance  P-value  Keterangan USA 0,920 - 0,000 Signifikan USA_1 0,725 0,475 0,000 Signifikan USA_2 0,829 0,313 0,000 Signifikan USA_3 0,763 0,418 0,000 Signifikan USA_4 0,803 0,356 0,000 Signifikan USA_5 0,422 0,822 0,000 Signifikan USA_6 0,506 0,744 0,000 Signifikan USA_7 0,609 0,629 0,000 Signifikan USA_8 0,650 0,577 0,000 Signifikan INF 0,979 - 0,000 Signifikan
Indikator SLF  Error Variance  P-value  Keterangan INF_1 0,740  0,452 0,000 Signifikan INF_2 0,848  0,280 0,000 Signifikan INF_3 0,832  0,308 0,000 Signifikan INF_4 0,778  0,395 0,000 Signifikan INF_5 0,824  0,321 0,000 Signifikan INF_6 0,724  0,476 0,000 Signifikan INF_7 0,643  0,586 0,000 Signifikan SERV 0,932 - 0,000 Signifikan SERV_1 0,752  0,434 0,000 Signifikan SERV_2 0,810  0,344 0,000 Signifikan SERV_3 0,863  0,256 0,000 Signifikan SERV_4 0,663  0,561 0,000 Signifikan SERV_5 0,567  0,678 0,000 Signifikan SERV_6 0,697  0,514 0,000 Signifikan SERV_7 0,822  0,324 0,000 Signifikan
Berdasarkan  TABEL  VII  ditunjukkan  bahwa  seluruh variabel  indikator  yang  digunakan  dalam  membentuk variabel  latennya dan dalam membentuk variabel kualitas website  JAKLITERA  telah  signifikan.  Akan  tetapi, meskipun  keseluruhan  dikatakan  signifikan  terdapat variabel  indikator  dengan  nilai  SLF  <  0,50  yaitu variabel USA_5  (website  sudah  memiliki  tampilan  yang  menarik bagi pengguna), sehingga variabel indikator tersebut pada studi  kasus  website  JAKLITERA  dapat  dikatakan  kurang berkontribusi  signifikan.  Hasil  uji  reliabilitas  variabel kualitas  website  JAKLITERA  menghasilkan  nilai  yang baik.  Dapat  dilihat  pada  nilai  CR  yang  dihasilkan  dari penghitungan SLF dan error variance adalah bernilai 0,96 sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  yang membentuk  kualitas  website  JAKLITERA  memiliki tingkat  konsistensi  yang  tinggi.  Dapat  simpulkan  bahwa variabel  kualitas  website  JAKLITERA  dibentuk  oleh  3 variabel  laten  yaitu usability , information  quality, dan service  interaction  quality .  Variabel  yang  berjumlah  22 indikator hanya 21 yang berpengaruh signifikan, dimana 1 variabel yang tidak berkontribusi secara signifikan adalah variabel  USA_5  dengan  nilai  SLF  0,422,  sehingga  pada studi  kasus  kualitas  website  JAKLITERA  variabel indikator  tersebut  kurang  berkontribusi  signifikan. Berdasarkan  hasil  analisis  dapat  disimpulkan  sebagai berikut:
• Hubungan  dimensi usability terhadap  kualitas website JAKLITERA
Berdasarkan hasil model kualitas website JAKLITERA dapat  dilihat  bahwa  dimensi usability memberikan pengaruh signifikan terhadap kualitas website JAKLITERA. Dilihat dari nilai SLF ( standardized loading factor )  8  variabel  indikator  pembentuk  dimensi usability yang memiliki kontribusi paling besar dalam memengaruhi dimensi usability adalah  variabel  USA_2  (interaksi pengguna  dengan  website  jelas  dan  mudah  untuk dimengerti) atau dapat dikatakan bahwa semakin jelas dan
mudah  dimengerti  interaksi  antara  pengguna  dan  website akan meningkatkan kualitas website JAKLITERA.  Selain itu,  yang  memiliki  kontribusi  paling  besar  berikutnya adalah  variabel  USA_4  (website  mudah  untuk  digunakan oleh pengguna), kemudahan pengguna dalam menggunakan website akan memberikan kontribusi dalam meningkatkan  kualitas  website  JAKLITERA.  Dari  kedua variabel tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa semakin mudah  pengguna  dalam  memahami  interaksi  dan penggunaan  website  semakin  meningkat  kualitas  website JAKLITERA dari sisi kegunaan.
• Hubungan  dimensi information  quality terhadap kualitas website JAKLITERA
Berdasarkan hasil model kualitas website JAKLITERA dapat  dilihat  bahwa  dimensi information  quality memberikan pengaruh signifikan terhadap kualitas website JAKLITERA. Dilihat dari nilai SLF ( standardized loading factor ) 7 variabel indikator pembentuk dimensi information quality yang memiliki kontribusi paling besar dalam  memengaruhi  dimensi information  quality adalah variabel  INF_2  (website  sudah  menyediakan  informasi yang dapat dipercaya oleh penggunanya) atau dengan kata lain  apabila  informasi  yang  diberikan  pada  website  dapat dipercaya oleh pengguna akan berdampak pada peningkatan  kualitas  website  JAKLITERA.  Selain  itu, variabel dengan kontribusi paling besar berikutnya adalah INF_3  (website sudah menyediakan informasi  yang up to date ),  dengan  kata  lain  website  harus  memberikan informasi  yang  selalu up  to  date agar  kualitas  website JAKLITERA  dapat  terjaga.  Apabila  website  dapat memberikan  informasi  terpercaya  dan  selalu up  to  date akan semakin meningkatkan kualitas website JAKLITERA dari sisi kualitas informasi.
• Hubungan  dimensi service  interaction  quality terhadap kualitas website JAKLITERA
Berdasarkan hasil model kualitas website JAKLITERA dapat  dilihat  bahwa  dimensi service  interaction  quality memberikan pengaruh signifikan terhadap kualitas website JAKLITERA. Dilihat dari nilai SLF ( standardized loading factor )  7  variabel  indikator  pembentuk  dimensi service interaction  quality yang  memiliki  kontribusi  paling  besar dalam  memengaruhi  dimensi service  interaction  quality adalah  variabel  SERV_3  (informasi  pribadi  pengguna sudah  tersimpan  dengan  aman  pada  website),  atau  dapat dikatakan  bahwa  apabila  pengelola  website  dapat memberikan jaminan keamanan terhadap informasi pribadi pengguna akan memberikan peningkatan kualitas website JAKLITERA.  Selain  itu,  terdapat  variabel  lain  dengan kontribusi paling besar berikutnya yaitu variabel SERV_7 (website  sudah  membuat  pengguna  merasa  yakin  bahwa layanan yang diterima sesuai dengan yang dijanjikan oleh pihak  pengelola),  atau  apa  yang  dijanjikan  pengelola website  terhadap  pengguna  harus  ditepati  secara keseluruhan. Dengan kata lain keamanan informasi pribadi pengguna  dan  kesesuaian  layanan  yang  diterima  dengan yang  dijanjikan  adalah  variabel  yang  berkontribusi  besar dalam peningkatan kualitas website JAKLITERA dari sisi pelayanan.
Berdasarkan hasil analisis dari Second Order CFA dapat dilihat bahwa kontribusi dari ketiga dimensi yaitu usability,
information  quality, dan service  interaction  quality memiliki  kontribusi  yang  hampir  setara  terhadap  kualitas website JAKLITERA. Dimana dimensi information quality menjadi  dimensi  dengan  kontribusi  terbesar  terhadap kualitas  website  JAKLITERA,  disusul  dimensi service interaction  quality pada  urutan  berikutnya  dan  dimensi usability menjadi  dimensi  dengan  urutan  terakhir  dalam memberikan kontribusi terhadap kualitas website JAKLITERA.

## IV. K ESIMPULAN
Berikut  ini  adalah  beberapa  temuan  yang  mungkin berasal dari studi yang telah dilakukan. Indikator Webqual 4.0 yang digunakan dalam penelitian ini terbukti kredibel setelah pengujian ekstensif. Ini menunjukkan bahwa lebih banyak  penelitian  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan indikator ini.
Berdasarkan hasil gap analysis yang dilakukan, website yang  dianalisis  secara  umum  memiliki  indikator/atribut yang  kurang  baik  untuk  dinilai  kualitasnya.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  website  JAKLITERA  masih  kalah kualitasnya dibandingkan dengan ekspektasi pengunjung.
Hasil analisis IPA dapat mengungkapkan indikator mana yang sudah atau belum memenuhi harapan konsumen. Dari keseluruhan indikator terdapat empat indikator yang masih belum  memenuhi  ekspektasi/harapan  penggunanya  yaitu indikator interaksi  yang mudah dimengerti, navigasi  yang jelas,  keamanan  informasi  pribadi  pengguna,  dan kemudahan berkomunikasi dengan pengelola.
Analisis  CFA  yang  telah  dilakukan  menunjukkan indikator  yang  berkontribusi  besar  terhadap  kualitas website JAKLITERA. Dari keseluruhan indikator terdapat satu  indikator  yang  masih  terlalu  rendah  untuk dikategorikan  sebagai  indikator  yang  baik.  Pada  masing- masing  dimensi  memiliki  indikator  yang  berkontribusi besar  yaitu  indikator  interaksi  yang  jelas  interaksi pengguna  dengan  website  jelas  dan  mudah  untuk dimengerti pada dimensi usability , indikator website sudah menyediakan  informasi  yang  dapat  dipercaya  oleh penggunanya  pada  dimensi information  quality ,  dan indikator  informasi  pribadi  pengguna  sudah  tersimpan dengan  aman  pada  website  pada  dimensi service interaction quality .

## D AFTAR P USTAKA [1]
Undang Undang Republik Indonesia Nomor 43 Tahun 2007 tentang Perpustakaan. Jakarta, 2007.
[2] A. Sidik, Teori, Strategi, dan Evaluasi Merancang Website dalam Perspektif Desain. Banjarmasin: Universitas Islam Kalimantan Muahmmad Arsyad Al Banjari, 2019.
[3] T. Suryana, “Website Statis dan Website Dinamis,” 2022.
[4] D. B. Napitupulu, “Evaluasi Kualitas Website Universitas XYZ Dengan Pendekatan Webqual [Evaluation of XYZ University Website Quality Based on Webqual Approach],” Buletin Pos dan Telekomunikasi, vol. 14, no. 1, p. 51, Jul. 2016, doi: 10.17933/bpostel.2016.140105.
[5] Hutapea D, “Analisis Kualitas Website Politeknik Statistika STIS Dengan Pendekatan Webqual 4.0,” Jakarta, 2021.
[6] I. Purwandani and N. O. Syamsiah, “Analisis Kualitas Website Menggunakan Metode Webqual 4.0 Studi Kasus: MyBest E- learning System UBSI,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (Justin), vol. 9, no. 3, p. 300, Aug. 2021, doi: 10.26418/justin.v9i3.47129.
[7] A. Hafiz, “Mengukur Kualitas Website Dengan Pendekatan
Webqual 4.0 Modifikasi,” SEMNAS IIB DARMAJAYA, 2017. Accessed: Nov. 23, 2022. [Online]. Available: www.dcc.ac.id
[8] S. Barnes and R. Vidgen, “WebQual: An Exploration of Web- site Quality,” AIS Electronic Library (AISeL), 2000. [Online]. Available: http://aisel.aisnet.org/ecis2000/74
[9] M. H. Rahmadini, A. Faroqi, and A. Wulansari, “Analisis
Kualitas Website Perpustakaan Menggunakan Metode
Webqual 4.0,” Jutisi, vol. 11, pp. 433–444, 2022.
[10] S. N. Rahmaini, “Analisis kualitas website akademik menggunakan metode webqual 4.0 dan Importance-
Performance Analysis (IPA),” Fakultas Sains Dan Teknologi
UIN Syarif Hidayatullah, Jakarta, 2018. Accessed: Nov. 10, 2022. [Online]. Available: http://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456789/41998 [11] J. F. Hair Jr., W. C. Black, B. J. Babin, and R. E. Anderson, Multivariate Data Analysis, vol. 7th Edition. 2010.
[12] H. Bali Kusuma and H. Muslimah Az-Zahra, “Analisis Kualitas Layanan Website dengan menggunakan Metode
Webqual 4.0 dan Importance and Performance Analysis (IPA) pada UPT Perpustakaan Proklamator Bung Karno,” 2019. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[13] B. Sumargo, Teknik Sampling. Unj Press, 2020.
[14] J. R. Fraenkel, N. E. Wallen, and H. H. Hyun, How to Design and Evaluate Research in Education, 8th ed. New York: McGraw-Hill, 2012. Accessed: Nov. 25, 2022. [Online]. Available: https://saochhengpheng.files.wordpress.com/2017/03/jack_frae nkel_norman_wallen_helen_hyun- how_to_design_and_evaluate_research_in_education_8th_edit ion_-mcgraw- hill_humanities_social_sciences_languages2011.pdf [15] I. Ghozali, Aplikasi analisis multivariate dengan program SPSS. Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2006.
[16] J. A. Martilla and J. C. James, “Importance-Performance Analysis,” 1977.
[17] I. Ghozali and Fuad, Structural Equation Modeling : Teori, Konsep, & Aplikasi Dengan Program LISREL 8.54. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2005.
[18] S. H. Wijanto, Structural Equation Modeling dengan LISREL 8.80 : Konsep dan Tutorial. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2008.
[19] K. A. Bollen, Structural Equations with Latent Variables. 1989.