How to cite: Angraeni, N. L. P. N., & Amanda, C. (2024). Keberhasilan Aplikasi E-Presensi Melalui Kepuasan Pengguna Beserta Faktor yang Mempengaruhinya. Syntax Literate . (9)5. http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v9i5 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 9, No. 5, Mei 2024

## KEBERHASILAN  APLIKASI  E-PRESENSI  MELALUI  KEPUASAN PENGGUNA BESERTA FAKTOR YANG MEMPENGARUHINYA
Ni Luh Putu Nia Angraeni 1* , Christina Amanda 2
Politeknik Ketenagakerjaan, Jakarta, Indonesia Email: niaanggraeni@polteknaker.ac.id 1* , christinaamanda@polteknaker.ac.id 2

## Abstrak
Aplikasi e-presensi digunakan untuk proses presensi harian PNS di lingkungan Kementerian Ketenagakerjaan  yang  nantinya  akan  dikembangkan  sebagai interface aplikasi  lainnya. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  kualitas  sistem,  kualitas  informasi, kemudahan  penggunaan,  dan  kebermanfaatan  aplikasi  e-presensi  terhadap  kepuasan pengguna, serta menganalisis pengaruh kepuasan pengguna terhadap kesuksesan aplikasi e- presensi  di  lingkungan  PPSDM  Kementerian  Ketenagakerjaan  dan  Politeknik Ketenagakerjaan.  Data  penelitian  ini  diperoleh  dengan  menyebarkan  kuesioner  kepada responden lalu diolah menggunakan SEM-PLS berdasarkan model penelitian Shibly. Hasil penelitian  diperoleh  satu  hipotesis  ditolak  dan  empat  hipotesis  lainnya  diterima, menunjukkan  bahwa  implementasi  aplikasi  e-presensi  di  PPSDM  Kementerian Ketenagakerjaan  dan  Politeknik  Ketenagakerjaan  berhasil  jika  dilihat  dari  Kepuasan Pengguna aplikasi tersebut.
Kata kunci: e-presensi, keberhasilan HRIS, model penelitian Shibly

## Abstract
The  e-presence  application  is  used  for  civil  servant’s  daily  attendance  process  in    the Ministry of Manpower which will be developed as an interface for other applications. This study  aims  to  analyze  the  effect  of  system  quality,  information  quality,  ease  of  use,  and usefulness of e-presence applications on user satisfaction, as well as analyze the effect of user  satisfaction  on  the  success  of  e-presence  applications  in  the  PPSDM  Ministry  of Manpower and Polytechnic of Manpower. The research data were obtained by distributing questionnaires  to  respondents  and  then  processed  using  SEM-PLS  based  on  the  Shibly’s research  model.  The  results  showed  that  one  hypothesis  was  rejected  and  the  other  four hypotheses were accepted, indicating that the implementation of the e-presence application at PPSDM Ministry of Manpower and Polytechnic of Manpower was successful when viewed from the satisfaction of the application's users.
Keywords: e-presence, HRIS success, Shibly’s research model

## Pendahuluan
Human  Resource  Information  Systems  (HRIS) adalah  sistem  informasi  yang digunakan  untuk  memperoleh,  menyimpan,  memanipulasi,  mengananlisis,  mengambil, dan mendistribusikan informasi mengenai Sumber Daya Manusia (SDM) di dalam suatu organisasi  untuk  mendukung  Manajemen  Sumber  Daya  Manusia  (MSDM)  dan memudahkan  dalam  mengambil  keputusan  manajerial  (Kavanagh  &  Johnson,  2017). HRIS  bukan  hanya  sekedar  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  yang  terkait  dengan Human  Resource  (HR) (Sulastri,  2017) . Untuk  memaksimalkan  penggunaan  HRIS,
diperlukan koordinasi antar departemen dalam suatu organisasi (Biki et al., 2021). Oleh karena  itu,  HRIS  terdiri  dari  sekumpulan  perangkat  keras,  perangkat  lunak,  formulir, manusia, peraturan, serta prosedur.
HRIS sangat penting bagi organisasi. Menurut (Kavanagh & Johnson, 2017), ada tiga cara utama HRIS dalam menambah nilai dari HR dan organisasi, yaitu dengan cara mengotomasi proses di organisasi. Dengan otomasi proses dapat menjadikan aktivitas HR menjadi lebih efisien. Cara kedua adalah dengan memberikan informasi yang akurat dan terkini sehingga Manajer HR dapat membuat kebijakan yang lebih baik. Cara ketiga adalah  dengan  memberikan  lebih  banyak  informasi,  merubah  praktek  HR  dan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk melakukan kegiatan HR, sehingga HR dapat lebih fokus dalam mewujudkan misi organisasi (Fatinah, 2022).
Berdasarkan  manfaat  HRIS  bagi  organisasi,  banyak  organisasi  dan  Perusahaan yang mengimplementasikan HRIS (Rismawan, 2017). Begitu pula dengan Kementerian Ketenagakerjaan.  Dikutip  dari  laman  kemnaker.go.id,  pada  tanggal  29  Juni  2022  di Jakarta,  Menteri  Ketenagakerjaan,  Ida  Fauziyah  meluncurkan  aplikasi  digital kepegawaian,  yaitu  sistem  aplikasi e-performance ,  e-mutasi,  Layanan Kepegawaian Mandiri (LKM), dan Sistem Informasi Manajemen Talenta (Si-Mantel). Peluncuran ini dimaksudkan  untuk  mendukung  transformasi  organisasi  dan  sumber  daya  manusia aparatur  Kementerian  Ketenagakerjaan.  Transformasi  ini  dimaksudkan  untuk mewujudkan good  governance yang  tangguh,  tanggap  terhadap  perubahan,  responsif untuk mencapai kinerja maksimal serta penyelenggaraan pelayanan publik yang prima.
Menindaklanjuti  peluncuran  aplikasi  digital  kepegawaian,  Sekretaris  Jenderal Kementerian Ketenagakerjaan menerbitkan Nota Dinas bernomor
1/425/KP.08.03/VII/2022. Nota Dinas tersebut menyatakan bahwa sebagai antarmuka dalam  penilaian  kinerja  pegawai  pada  aplikasi e-performance dan  pemetaan  pegawai pada  aplikasi  SI-MANTEL  adalah  aplikasi  e-presensi  yang  sudah  digunakan  di Kementerian Ketenagakerjaan. Dalam Nota Dinas itu juga disebutkan bahwa aplikasi e- presensi  berisi  laporan  kegiatan/aktivitas  harian  pegawai  dengan  kewajiban melampirkan  bukti/dokumen  yang  dihasilkan  pegawai  pada  setiap  harinya.  Laporan kegiatan/aktivitas harian pegawai berbasis pada Indikator Kinerja Individu dengan aspek kuantitas/kualitas/waktu/biaya dan target yang ditetapkan.
Sebagai aplikasi yang akan digunakan sebagai antarmuka pada aplikasi lainnya, perlu dilakukan evaluasi terhadap aplikasi e-presensi. (Diana, 2014) menyatakan bahwa evaluasi pada sistem dilakukan untuk melihat sejauh mana sistem dapat befungsi dengan baik  serta  dapat  memenuhi  kebutuhan  pengguna.  Proses  evaluasi  ini  dapat  dilakukan dengan melihat tingkat kesuksesan dari aplikasi e-presensi. Keberhasilan penggunaan HRIS / HRIS success didefinisikan sebagai pencapaian tujuan organisasi dan pengguna setelah menggunakan HRIS (Al-Shibly, 2011). Hal ini mencakup semua manfaat dan dampak  yang  ditimbulkan  dari  penggunaan  HRIS  (Sari,  2019).  Begitu  pula  dengan aplikasi e-presensi, tingkat keberhasilan aplikasi ini dapat dilihat dari semua manfaat serta dampak penggunaannya (Sholehah, 2015).
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  (Al-Shibly,  2011)  menyatakan  bahwa  HRIS user’s  satisfaction /  kepuasan  pengguna  HRIS  memberikan  kontribusi  signifikan terhadap keberhasilan HRIS / HRIS success . Semakin tinggi kepuasan pengguna HRIS maka semakin tinggi pula tingkat keberhasilan penggunaan HRIS (Choirinisa & Ikhwan, 2022).
Berdasarkan  data  dan  penjelasan  tersebut  maka  peneliti  merasa  perlu  untuk
melakukan  penelitian  berjudul  “Keberhasilan  Aplikasi  E-Presensi  Melalui  Kepuasan Pengguna Beserta Faktor Yang Mempengaruhinya.”
Penelitian  terkait  kesuksesan  Sistem  Informasi  sudah  pernah  dilakukan sebelumnya.  (Hari,  2016)  melakukan  penelitian  berjudul  “Analisa  Kesuksesan  E- Government  Menggunakan  Success  Model’s  Delone  and  Mclean  (Studi  Kasus: Pemerintah Kota Pekalongan)”. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi e- Government pada pemerintah kota Pekalongan belum terlaksana dengan baik. Hal ini bisa  dilihat  dari  adanya  beberapa  faktor  yang  tidak  mempengaruhi  faktor  lain  seperti seharusnya,  misalnya  kualitas  layanan  tidak  mempengaruhi  penggunaan  sistem  dan penggunaan sistem tidak mempunyai pengaruh positif signifikan terhadap net benefit. Penelitian  sejenis  lainnya  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Fanida  &
Paulina, 2021). Mereka melakukan penelitian berjudul “Pengaruh Information Quality, System  Quality ,  dan Usefulness Terhadap  Kinerja  Sumber  Daya  Manusia  melalui Human  Resource  Information  System (HRIS) Succes Pada  Masa  Pandemi  Covid19 (Studi  Pada  PT  Bank  Ganesha  Tbk).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kualitas informasi berpengaruh negatif signifikan terhadap keberhasilan HRIS, sistem kualitas tidak berpengaruh terhadap keberhasilan HRIS, kegunaan berpengaruh positif signifikan terhadap  keberhasilan  HRIS,  keberhasilan  HRIS  tidak  berpengaruh  terhadap  kinerja, kualitas informasi berpengaruh negatif signifikan terhadap kinerja melalui keberhasilan HRIS, kualitas sistem menghasilkan berpengaruh positif signifikan langsung terhadap kinerja, serta kegunaan berpengaruh positif signifikan terhadap kinerja melalui HRIS Success .
Terkait  evaluasi  kinerja  HRIS,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Pertiwi  & Yulianingsih,  2020)  dapat  menjadi  rujukan.  Mereka  melakukan  penelitian  berjudul “Peneraapan  Model  HOT  Fit  pada  Evaluasi  Kinerja Human  Resources  Information System (HRIS)  di  KPKNL  Palembang”.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa lingkungan  organisasi  memberikan  pengaruh  terbesar  pada  keberhasilan  penerapan HRIS di KPKNL Palembang.
Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya,  penelitian  ini  dilakukan  untuk  melihat faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  keberhasilan  aplikasi  e-presensi  di  unit  kerja Kementerian  Ketenagakerjaan,  yaitu  Politeknik  Ketenagakerjaan  dan  PPSDM Kementerian Ketenagakerjaan. Model yang dipakai adalah model yang juga dipakai (Al- Shibly, 2011) pada penelitiannya. Berdasarkan model Shilby, Perceived HRIS System Quality,  Perceived  HRIS  Information  Quality,  Perceived  HRIS  Ease  of  Use ,  dan Perceived  HRIS  Usefulness berpengaruh  terhadap HRIS  user  satisfaction yang  pada akhirnya mempengaruhi HRIS Success .
Adapun hipotesis yang diajukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut: H1:  Kualitas Sistem berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kepuasan Pengguna H2: Kualitas Informasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kepuasan Pengguna H3:  Kemudahan  Penggunaan  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Kepuasan Pengguna
H4:  Kebermanfaatan berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kepuasan Pengguna H5:  Kepuasan  Pengguna  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Keberhasilan Aplikasi

## Metode Penelitian
Penelitian dilakukan di dua tempat, yaitu Politeknik Ketenagakerjaan serta Pusat Pengembangan  Sumber  Daya  Manusia  Ketenagakerjaan  (PPSDM  Ketenagakerjaan). Pelaksanaan penelitian mulai dari Bulan Juli sampai dengan Bulan Desember 2022.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data  primer  diperoleh  melalui  survei  dengan  menyebarkan  kuesioner  kepada  ASN  di lingkungan  Politeknik  dan  PPSDM  Ketenagakerjaan.  Data  sekunder  diperoleh  dari literatur  dan  referensi  pendukung  lainnya  dalam  bentuk  buku,  internet,  dan  laporan penelitian terkait.
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh ASN di lingkungan Politeknik dan PPSDM Ketenagakerjaan yang berjumlah 77 orang. Karena jumlah populasi kurang dari 100 orang maka keseluruhan populasi tersebut akan dijadikan sebagai sampel penelitian. Jadi sampel penelitian ini berjumlah 77 orang.
Komposisi jumlah populasi dapat dijabarkan sebagai berikut
Tabel 1. Komposisi jumlah sampel Nomor Lokasi Jumlah Populasi 1 Politeknik Ketenagakerjaan 25 2 PPSDM Ketenagakerjaan 52 Total 77 Sumber : Data diproses, 2022
Sebelum kuesioner disebarkan kepada responden, perlu terlebih dahulu menguji validitas  dan  reliabilitas  kuesioner  tersebut.  Pengujian  validitas  dilakukan  untuk mengetahui sejauh mana kuesioner dapat mengukur apa yang ingin diukur. Kuesioner dianggap valid jika nilai validitas lebih besar atau sama dengan 0,3. Adapun perhitungan uji  validitas  menggunakan  rumus  korelasi product  moment sebagai  berikut  (Sunarto, 2014):
𝑟 = " ∑ $%&∑ $ ∑ % '(∑ $ ) &(∑ $) ) )&(" ∑ % ) &(∑ %) ) ) Keterangan: r
: koefisien korelasi antara 3215ariable X dan Y N : jumlah responden
X : skor item
Y : skor total
Pengujian  reliabilitas  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  keandalan  dan konsistensi  kuesioner  ketika  diujikan  berulang.  Pengujian  reliabilitas  menggunakan perhitungan Cronbach’s Alpha di mana jika koefisiennya lebih besar atau sama dengan 0,6  maka  kuesioner  dinyatakan  3215ariable.  Berikut  merupakan  rumus  perhitungan Cronbach’s Alpha :
𝛼  = / /&0 11 − ∑ 4 5 ) 6 578 4 9 ) :
Keterangan: 𝛼 : koefisien reliabilitas k
: banyaknya butir pertanyaan
𝑆 < = : ragam skor butir pertanyaan ke-j (j=1,2,3…p)
𝑆 > = : ragam skor total
Setelah  kuesioner  disebarkan  kepada  responden,  dilakukan  analisis  statistika deskriptif untuk memperoleh gambaran umum mengenai karakteristik responden yaitu ASN  di  lingkungan  Politeknik  dan  PPSDM  Ketenagakerjaan.  Pengolahan  statistika deskriptif menggunakan software Microsoft Excel 2013. Analisis Structural Equational Modelling-Partial Least Square (SEM-PLS) dilakukan untuk mengidentifikasi 3216ariab –  3216ariab  yang  mempengaruhi  kesuksesan  aplikasi  e-presensi.  Analisis  SEM-PLS menggunakan software SmartPLS 4.
Pada penelitian ini, SEM-PLS digunakan untuk menganalisis pengaruh kepuasan pengguna  ( user  satisfaction )  yang  diukur  melalui  dimensi  kualitas  3216ariab  ( system quality ), kualitas informasi ( information quality ), kemudahan penggunaan ( ease of use ), dan  kegunaan  ( usefulness ) terhadap  keberhasilan  aplikasi  e-presensi  di  Politeknik  dan PPSDM  Ketenagakerjaan. User  satisfaction dan  keberhasilan  aplikasi  merupakan variable yang tidak dapat diukur secara langsung (laten).
Model  pada  penelitian  ini  dibangun  dari  variabel  laten  eksogen  dan  endogen berdasarkan  model  penelitian  yang  digunakan  Shibly  di  tahun  2011.  Bentuk  model pengukuran pada penelitian ini tersaji dalam Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran Penelitian
Sumber : (Al-Shibly, 2011)
Secara lebih lengkap, variebel laten dan variable lain pada penelitian ini tersaji pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Variabel Laten dan Variabel Manifes Variabel Laten Variabel Manifes (Atribut) Kode Kualitas Sistem (System Quality) (X1) (Al-Shibly, 2011) - Keakuratan data tinggi X1.1 - Mengurangi penggunaan dokumen X1.2 - Serbaguna menangani kebutuhan yang muncul X1.3 - Informasi mudah diakses X1.4 - Mempercepat penyajian informasi terkait MSDM X1.5 - Menjamin keamanan data pengguna X1.6
Variabel Laten Variabel Manifes (Atribut) Kode Kualitas Informasi ( Information Quality ) (X2) (Al-Shibly, 2011) - Menyediakan informasi yang cukup X2.1 - Memenuhi kebutuhan pengguna X2.2 - Disajikan dalam bentuk laporan yang bermanfaat X2.3 - Informasi jelas, tepat, dan akurat X2.4 - Diperoleh dalam waktu yang cepat X2.5 Kemudahan Penggunaan ( Ease Of Use ) (X3) (Al-Shibly, 2011) - Mudah dipahami X3.1 - Mudah diakses di berbagai lokasi X3.2 - Dapat diakses kapan saja X3.3 - Mudah digunakan X3.4 Kebermanfaatan ( Usefulness ) (X4) (Al-Shibly, 2011) - Bermanfaat dalam menyelesaikan laporan tugas harian X4.1 - Pengguna menjadi lebih produktif X4.2 - Proses menjadi lebih efektif X4.3 Kepuasan Pengguna ( User Satisfaction ) (X5) (Al-Shibly, 2011) - Memiliki fitur layanan yang bermanfaat X5.1 - Kualitas sesuai dengan yang diharapkan X5.2 - Memiliki tampilan yang menarik X5.3 - Pengguna merasa puas X5.4 Keberhasilan ( Success ) (Y1) (Al-Shibly, 2011) - Meningkatkan kedisiplinan pegawai Y1.1 - Mengembangkan proses penilaian kinerja Y1.2 - Digunakan secara rutin Y1.3
Pada  SEM-PLS  terdapat  dua  model  yaitu outer  model dan inner  model . Outer model yaitu model pengukuran yang menghubungkan 3217ariable 3217ariable dengan 3217ariable  laten,  sedangkan inner  model yaitu  model  3217ariable32173217  yang menghubungkan  antar  3217ariable  laten.  Langkah-langkah  analisis  dalam  SEM-PLS yaitu (Wati, 2018):
1. Merancang inner  model ;  3217ari  berupa  teori,  hasil  penelitian  empiris, analogi,  3217ariable3217,  rasional  dan  eksplorasi  hubungan  antar 3217ariable.
2. Merancang outer model.
3. Konstruksi diagram jalur.
4. Konversi diagram jalur ke persamaan.
5. Pendugaan parameter.
a. Weight estimate yang digunakan untuk menghitung data 3217ariable laten.
b. Estimasi  jalur  ( path  estimate )  yang  menghubungkan  antar  3217ariable laten  (koefisien  jalur)  dan  antar  3217ariable  laten  dengan  3217ariable 3217ariable ( loading ).
c. Berkaitan dengan means dan lokasi parameter untuk 3217ariable3217 dan 3217ariable laten.
d. Metode estimasi PLS: OLS dengan teknik iterasi.
e. Interaction variable.
1. Goodness of Fit – Outer Model . Pada outer model ini, SEM-PLS menghitung convergent  validity dengan  refleksi  3217ariable3217  dinilai  berdasarkan korelasi antar item score dengan construct score . Ukuran refleksif individual dikatakan  tinggi  jika  berkorelasi  lebih  dari  0,7  .  Namun  demikian  untuk
penelitian tahap awal dari pengembangan skala pengukuran nilai loading 0,5 sampai 0,6 dianggap cukup. Sedangkan untuk composite reliability mengukur internal consistency dan nilainya minimal 0,6 (Ghozali, 2016).
a. Convergent dan discriminant  validity Convergent  validity :  nilai loading 0,5  sampai  0,6  dianggap  cukup  untuk jumlah 3218ariable3218 dari 3218ariable laten berkisar antara 3 sampai 7.
Discriminant validity : direkomendasikan nilai Average  Variance Extracted (AVE) lebih besar dari 0,5 .
AVE = ∑ B C ) ∑ B C ) D ∑ EFG(H C ) 𝜆 J adalah component loading ke 3218ariable3218 dan Var (Ɛ J ) = 1 – 𝜆 J =
b. Composite reliability
Nilai batas yang diterima untuk tingkat reliabilitas komposit ( 𝜌 c ) adalah ≥ 0,7 walaupun bukan merupakan standar absolut.
𝜌𝑐 = (∑ B C ) ) (∑ B C ) ) D ∑ EFG(H C ) 𝜆 J adalah component loading ke 3218ariable3218 dan Var (Ɛ J ) = 1 – 𝜆 J =
2. Goodness  of  Fit – Inner  Model . Inner  model disebut  juga inner  relation, structural  model,  substantive  theory yang  menggambarkan  hubungan  antar 3218ariable  laten  berdasarkan  pada substantive  theory .  Model
3218ariable32183218  dievaluasi  dengan  menggunakan  R- Square untuk konstruk  dependen.  Dalam  menilai  model  dengan  SEM-PLS  dapat  dimulai dengan  melihat  R- Square untuk  setiap  3218ariable  laten  endogen,
Interpretasinya  sama  dengan  interpretasi  pada  regresi.  Perubahan  nilai  R- Square dapat digunakan untuk menilai pengaruh 3218ariable laten eksogen tertentu terhadap 3218ariable laten endogen apakah memiliki pengaruh yang substansive . Hasil R- Square menunjukan indikasi baik sebesar 0,67. Model SEM-PLS  juga  dievaluasi  dengan  melihat  Q- Square  predictive  relevance untuk model konstruk. Q- Square mengukur seberapa baik nilai observasi yang dihasilkan oleh model dan juga estimasi parameternya. Nilai Q- Square lebih besar dai nol menunjukan bahwa model mempunyai nilai predictive relevance (Ghozali, 2016). Adapun rumus Q- Square predictive relevance adalah : Q = = 1 – ( 1 – R 0 = ) ( 1 – R = = ) …... ( 1 – R Q = ) di mana R 0 = , R = = ….. R Q = adalah R- Square 3218ariable endogen dalam model. Besaran Q = memiliki  nilai  dengan  rentang  0  < Q = <  1,  jika  nilai  semakin mendekati 1, maka model semakin baik.
3. Pengujian hipotesis. Hipotesis  untuk  β,  γ,  dan 𝜆 adalah  sebagai  berikut  (Jaya  dan  Sumertajaya 2008) :
• Hipotesis 3218ariable3218 untuk outer model adalah :
H0 : λ S = 0 ; e = 1,2,…,32 (tidak terdapat hubungan antara 3218ariable 3218ariable dengan 3218ariable laten)
H1  : λ S ≠  0  ;  e  =  1,2,…,32  (terdapat  hubungan  antara  3218ariable 3218ariable dengan 3218ariable laten)
• Hipotesis 3219ariable3219 untuk inner model (pengaruh 3219ariable laten eksogen terhadap 3219ariable laten endogen) adalah : H0 : 𝛾 U = 0 ; b = 1,2,3,4 (tidak terdapat hubungan antara 3219ariable laten eksogen dengan 3219ariable laten endogen) H1 : 𝛾 U ≠ 0 ; b = 1,2,3,4 (terdapat hubungan antara 3219ariable laten eksogen dengan 3219ariable laten endogen)
• Hipotesis  3219ariable3219  untuk inner  model adalah  :  pengaruh 3219ariable laten endogen terhadap 3219ariable laten endogen adalah : H0 : 𝛽 0 = 0 (tidak terdapat hubungan antara 3219ariable laten endogen dengan 3219ariable laten endogen)
H1  : 𝛽 0 ≠  0  (terdapat  hubungan  antara  3219ariable  laten  endogen dengan 3219ariable laten endogen)
Ketika  nilai  |t-hitung|  yang  diperoleh  lebih  besar  dari  1,96  maka disimpulkan  signifikan.  SEM-PLS  tidak  mengasumsikan  data berdistribusi  normal  sehingga  menggunakan  teknik resampling dengan metode bootstrap.

## Hasil dan Pembahasan
Setelah proses pengambilan data, dari 77 populasi yang direnacanakan menjadi sampel penelitian, hanya 47 responden yang memberian umpan balik, sehingga sampel penelitian  ini  berjumlah  47  orang.  Adapun  dari  kuesioner  yang  sudah  diisi  dapat dipetakan karakteristik responden penelitian ini sebagai berikut:
Tabel 3. Karakteristik Responden No Karakteristik Responden  Persentase 1  Jenis Kelamin  Laki-laki; 45% Perempuan; 55% 2  Usia 20 - 30 tahun; 9% 31 - 40 tahun; 45% 41 - 50 tahun; 23% > 50 tahun; 23% 3  Pendidikan SMA/Sederajat; 2% DIII/Sarjana Muda; 2% S1; 30% S2; 62% S3; 4% 4  Masa Kerja 1 - 5 tahun; 23% 6 - 10 tahun; 4% 11 - 15 tahun; 32% 16 - 20 tahun; 17% 21 - 25 tahun; 2% 26 - 30 tahun; 6% > 30 tahun; 15% Sumber : Data diproses, 2022
Responden penelitian ini didominasi oleh perempuan, yaitu sebesar 55%, sisanya 45%  merupakan  laki-laki.  Dari  sisi  usia,  responden  didominasi  usia  31  –  40  tahun sebesar 45%, usia lebih dari 41 tahun sebesar 23%, dan untuk usia 20 – 30 tahun hanya
sebesar  9%.  Dari  segi  pendidikan,  responden  kebanyakan  berpendidikan  S2,  yaitu sebesar 62%, sisanya berpendidikan S1 sebesar 30%, S3 sebesar 4%, dan SMA serta DIII/Sarjana Muda sama-sama sebesar 2%. Untuk masa kerja responden cukup beragam, dari yang persentase terbesar ke terkecil adalah selama 11 – 15 tahun sebesar 32%, 1 – 5 tahun sebesar 23%, 16 – 20 tahun sebesar 17%, > 30 tahun sebesar 15%, 26 – 30 tahun sebesar 6%, 6 – 10 tahun sebesar 4%, dan yang presentase terkecil adalah untuk masa kerja 21 – 25 tahun sebesar 2%.
Pengujian  reliabilitas  dan  validitas  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan pengujian outer  model. Proses  diawali  dengan  pembuatan  model  penelitian  pada software SEM-PLS  lalu  dilihat  nilai loading  factor dari  setiap  variabel  manifes  yang digunakan  pada  penelitian  ini. Loading  factor menunjukkan  kelayakan  dari  indikator penelitian. Pada penelitian ini ada variabel yang memiliki loading factor kurang dari 0.5. Variabel  tersebut  adalah  X1.2  dan  Y1.3.  Proses  selanjutnya  dilakukan  respesifikasi model penelitian, yaitu menghilangkan kedua variabel tersebut lalu mengecek kembali nilai liading factor. Didapatkan loading factor akhir semua diatas 0.5, sehingga dapat dikatakan model penelitian sudah layak untuk digunakan
Variabel  manifes  dikatakan  reliabel  ketika  nilai Composite  Reliability dan Cornbach’s Alpha di atas 0.6. Hasil pengecekan terhadap model penelitian menunjukkan bahwa nilai Composite Reliability dan Cornbach’s Alpha penelitian ini sudah lebih besar dari 0.6. Hal ini menunjukkan bahwa variabel manifes yang digunakan sudah reliabel atau konsisten dan dapat digunakan untuk mengukur konstruk latennya.
Variabel manifes valid ketika AVE (Average Variance Extracted) di atas 0.5. Pada penelitian ini dapat dilihat nilai AVE semua variabel manifes atas 0.5, sehingga variabel manifes penelitian dikatakan valid untuk mengukur variabel latennya.

## Gambar 1. Model Penelitian setelah Respesifikasi
Tabel 4. Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas
Cronbach's alpha Composite reliability (rho_a) Composite reliability (rho_c) Average variance extracted (AVE) X1. 0.884 0.895 0.914 0.682 X2. 0.928 0.932 0.946 0.777 X3. 0.856 0.891 0.905 0.708
Cronbach's alpha Composite reliability (rho_a) Composite reliability (rho_c) Average variance extracted (AVE) X4. 0.835 0.837 0.901 0.752 X5. 0.832 0.849 0.889 0.668 Y1. 0.873 0.877 0.94 0.888 Sumber : Data diproses, 2022
Pengolahan data berikutnya yang dilakukan adalah evaluasi model pengukuran (Inner  Model) .  Pada  proses  ini  dilakukan  pengecekan  nilai R  Square (R 2 ).  Evaluasi model ini untuk menunjukkan kebaikan model struktural yang digunakan.
Tabel 5. Nilai R Square R-square Keberhasilan (Y1) 0.628 Kepuasan Pengguna (X5) 0.776 Sumber : Data diproses, 2022
Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa nilai R 2 variabel Kepuasan Pengguna sebesar  0.628  atau  62.8%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  Kualitas  Sistem, Kualitas Informasi, Kemudahan Penggunaan, dan Kebermanfaatan dapat menjelaskan variabel  Kepuasan  Pengguna  sebesar  62.8%,  sisanya  sebesar  37.2%  dijelaskan  oleh variabel di luar model. Begitu pula dengan nilai R 2 variabel Keberhasilan sebesar 0.776 atau  77.6%  menunjukkan  bahwa  variabel  Kepuasan  Pengguna  hanya  mampu menjelaskan  variabel  Keberhasilan  sebesar  77.6%,  sisanya  sebesar  22.4%  dijelaskan variabel lain di luar model. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Anggarini et al. (2021), terdapat pengklasifikasian nilai R 2 , di mana R 2 yang berada dalam rentang 0.19 sampai dengan 0.33 masuk kategori lemah, R 2 yang berada dalam rentang 0.33 sampai dengan  0.67  masuk  kategori  moderat,  sedangkan  R 2 yang  berada  dalam  rentang  0.67 sampai dengan 1 masuk kategori kuat. Jika dikaitkan dengan penelitian ini maka nilai R 2 variabel Kepuasan Pengguna masuk ke dalam kategori moderat dan nilai R 2 variabel Keberhasilan masuk dalam kategori kuat.
Nilai R 2 yang didapat dari SEM-SEM PLS dapat digunakan untuk menghitung nilai predictive relevance (Q 2 ) dari model penelitian yang digunakan dalam penelitian ini.
𝑄 = = 1 − X(1 − 𝑅 0 = )(1 − 𝑅 = = )Z = 1 − X(1 − 0.628 = )(1 − 0.776 = )Z = 1 − X(1 − 0.394)(1 − 0.602)Z = 1 − X(0.606)(0.398)Z = 0.7588
Nilai predictive  relevance (Q 2 )  hasil  perhitungan  adalah  0.7588  atau  75.88%. Artinya  model  sudah  mampu  menjelaskan  dan  menggambarkan  pengaruh  kualitas sistem,  kualitas  informasi,  kemudahan  penggunaan,  dan  kebermanfaatan  terhadap keberhasilan aplikasi e-presensi melalui kepuasan pengguna aplikasi tersebut.
Pengolahan  data  terakhir  yang  dilakukan  adalah  pengujian  hipotesis  model struktural.  Pengujian  hipotesis  menggunakan  SEM-PLS  dilakukan  dengan
memperhatikan  hasil  analisis bootstrapping pada path  coefficient yang  menunjukkan seberapa  besar  pengaruh  variabel  laten  eksogen  terhadap  variabel  latel  endogen  atau antar variabel laten endogen.
Tabel 6. Hasil Pengujian Hipotesis Original sample (O) T statistics (|O/STDEV|) P values Kualitas Sistem (X1) -> Kepuasan Pengguna (X5) -0.298 1.621 0.053 Kualitas Informasi (X2) -> Kepuasan Pengguna (X5) 0.5 3.291 0.001 Kemudahan Penggunaan (X3) -> Kepuasan Pengguna (X5) 0.448 4.129 0 Kebermanfaatan (X4) -> Kepuasan Pengguna (X5) 0.371 2.698 0.004 Kepuasan Pengguna (X5) -> Keberhasilan (Y1) 0.792 9.849 0 Sumber : Data diproses, 2022
Yang perlu diperhatikan dalam pengujian hipotesis menggunakan SMART-PLS adalah nilai original sample , T- statistic , dan P- values . Original sample berguna sebagai koefisien  regresi,  menunjukkan  ke  arah  mana  pengaruh  yang  ditimbulkan.  Nilai  T- statistic dibandingkan  dengan  t- table ,  yaitu  1.96,  menunjukkan  signifikansi  pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen. Ketika T- statistic lebih besar dari t- table , maka dapat dikatakan terdapat pengaruh signifikan, sebaliknya jika T- statistic kurang dari t- table , maka pengaruh yang ditimbulkan tidak signifikan. Sedangkan nilai P- values menunjukkan apakah hipotesis diterima atau ditolak. Ketika P-values berada di bawah 0.05, maka dapat dikatakan hipotesis diterima, sebaliknya ketika P-values di atas 0.05, maka dapat dikatakan bahwa hipotesis ditolak.
Pengujian hipotesis pertama, Kualitas Sistem berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kepuasan Pengguna. Pada tabel terlihat nilai P- values sebesar 0.053 lebih besar daripada  0.05,  dapat  dikatakan  bahwa  hipotesis  ditolak  atau  Kualitas  Sistem  tidak berpengaruh signifikan terhadap Kepuasan Pengguna.
Pengujian hipotesis kedua, Kualitas Informasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kepuasan Pengguna. Pada tabel terlihat P- values sebesar 0.001, lebih kecil dari 0.005, artinya terdapat pengaruh antara Kualitas Informasi dan Kepuasan Pengguna. T- statistic sebesar  3.291  lebih  besar  daripada  t- table ,  terlihat  bahwa  pengaruh  yang ditimbulkan  signifikan. Original  sample bernilai  positif  sebesar  0.5,  terlihat  bahwa pengaruh  yang  ditimbulkan  ke  arah  positif.  Keseluruhan  hasil  tersebut  menyatakan bahwa hipotesis kedua dapat diterima, atau Kualitas Informasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kepuasan Pengguna.
Pengujian  hipotesis  ketiga,  Kemudahan  Penggunaan  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap Kepuasan Pengguna. Pada tabel terlihat P- values sebesar 0, lebih kecil  dari  0.005,  artinya  terdapat  pengaruh  antara  Kemudahan  Penggunaan  dan Kepuasan  Pengguna.  T- statistic sebesar  4.129  lebih  besar  daripada  t- table ,  terlihat bahwa pengaruh yang ditimbulkan signifikan. Original sample bernilai positif sebesar 0.448,  terlihat  bahwa  pengaruh  yang  ditimbulkan  ke  arah  positif.  Keseluruhan  hasil tersebut  menyatakan  bahwa  hipotesis  ketiga  dapat  diterima,  atau  Kemudahan Penggunaan berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kepuasan Pengguna.
Pengujian  hipotesis  keempat,  Kebermanfaatan  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  Kepuasan  Pengguna.  Pada  tabel  terlihat  P- values sebesar  0.004, lebih kecil dari 0.005, artinya terdapat pengaruh antara Kebermanfaatan dan Kepuasan Pengguna. T- statistic sebesar 2.698 lebih besar daripada t- table , terlihat bahwa pengaruh yang  ditimbulkan  signifikan. Original  sample bernilai  positif  sebesar  0.371,  terlihat bahwa  pengaruh  yang  ditimbulkan  ke  arah  positif.  Keseluruhan  hasil  tersebut menyatakan bahwa hipotesis keempat dapat diterima, atau Kebermanfaatan berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kepuasan Pengguna.
Pengujian  hipotesis  kelima,  Kepuasan  Pengguna  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap Keberhasilan. Pada tabel terlihat P- values sebesar 0, lebih kecil dari 0.005,  artinya  terdapat  pengaruh  antara  Kepuasan  Pengguna  dan  Keberhasilan.  T- statistic sebesar  9.849  lebih  besar  daripada  t- table ,  terlihat  bahwa  pengaruh  yang ditimbulkan signifikan. Original sample bernilai positif sebesar 0.792, terlihat bahwa pengaruh  yang  ditimbulkan  ke  arah  positif.  Keseluruhan  hasil  tersebut  menyatakan bahwa  hipotesis  kelima  dapat  diterima,  atau  Kepuasan  Pengguna  berpengaruh  positif dan signifikan terhadap Keberhasilan.

## Kesimpulan
Simpulan yang dapat diambil dari hasil penelitian ini adalah dari lima hipotesis penelitian, hanya satu hipotesis yang ditolak, yaitu Kualitas Sistem tidak berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  Kepuasan  Pengguna,  sedangkan  empat  hipotesis lainnya dapat diterima. Kualitas Informasi, Kemudahan Penggunaan, Kebermanfaatan berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kepuasan Pengguna. Kepuasan Pengguna juga berpengaruh positif dan signifikan terhadap Keberhasilan. Hal ini menunjukkan bahwa implementasi aplikasi e-presensi di PPSDM Kementerian Ketenagakerjaan dan Politeknik  Ketenagakerjaan  berhasil  jika  dilihat  dari  Kepuasan  Pengguna  aplikasi tersebut.

## BIBLIOGRAFI
Al-Shibly,  H.  (2011).  Human  resources  information  systems  success  assessment:  An integrative model. Australian Journal of Basic and Applied Sciences , 5 (5), 157–169. Biki, S. B., Mendo, A. Y., & Hilala, E. (2021). Kesuksesan Implementasi Sap Human Resource  Information  System  (Hris)  Di  Industri  Otomotif  Sunter  Jakarta  Utara. NUSANTARA: Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial , 8 (7), 2430–2436.
Choirinisa, A. A., & Ikhwan, K. (2022). Pengaruh Penggunaan Aplikasi Digital Terhadap Efektivitas Kerja Pegawai. Transekonomika: Akuntansi, Bisnis Dan Keuangan , 2 (5), 483–492.
Diana,  D.  (2014).  Evaluasi  Penerimaan  Kinerja  Human  Resource  Information  System Universitas Bina Darma. Jurnal Matriks , 16 (2).
Fanida, H. P., & Paulina, P. (2021). Pengaruh Information Quality, System Quality, Dan Usefulness  Terhadap  Kinerja  Sumber  Daya  Manusia  Melalui  Human  Resource Information System (HRIS) Succes Pada Masa Pandemi Covid19 (Studi Pada PT. Bank  Ganesha  Tbk). Jurnal  Ekonomi,  Manajemen  Dan  Perbankan  (Journal  of Economics, Management and Banking) , 7 (3), 102–112.
Fatinah, H. N. (2022). Human Resource Information System: Fungsi, Peran, Manfaat,
dan Penerapan Pada Wordpress. Applied Business and Administration Journal , 1 (2). Ghozali, I. (2016). Aplikasi Analisis multivariete dengan program IBM SPSS 23 (Edisi
8). Cetakan Ke VIII. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro , 96 . Hari  S,  P.  (2016). Analisa  Kesuksesan  E-Government  Menggunakan  Success  Model’s Delone And Mclean (Studi Kasus: Pemerintah Kota Pekalongan) . UAJY.
Kavanagh, M. J., & Johnson, R. D. (2017). Human resource information systems: Basics, applications, and future directions . Sage Publications.
Pertiwi, B., & Yulianingsih, E. (2020). Peneraapan Model HOT Fit pada Evaluasi Kinerja Human  Resources  Information  System  (HRIS)  di  KPKNL  Palembang. Jurnal Pengembangan Sistem Informasi Dan Informatika , 1 (2), 119–127. Rismawan, R. (2017). Penggunaan HRIS dalam Meningkatkan Keunggulan Kompetitif Perusahaan . Sari, A. P. (2019). Pengukuran keberhasilan penerapan sistem Institutional repository di UIN  Syarif  Hidayatullah  Jakarta  menggunakan  human  organization  technology (hot)  fit  model .  Fakultas  Sains  dan  Teknologi  Universitas  Islam  Negeri  Syarif Hidayatullah ….
Sholehah, R. (2015). Implementasi Sistem Informasi Manajemen SDM: Studi pada PT PLN (Persero) Malang . Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
Sulastri,  H.  (2017).  Strategi  it  dalam  human  resource  information  system  (hris)  untuk mencapai strategi green it. Jurnal Rekayasa Sistem & Industri (JRSI) , 4 (02), 199– 204.
Sunarto,  R.  dan.  (2014). Pengantar  Statistika  untuk  Penelitian  Pendidikan,  Sosial, Ekonomi, Komunikasi, dan Bisnis . Alfabeta Bandung.
Copyright holder:
Ni Luh Putu Nia Angraeni, Christina Amanda (2024)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: