JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 12-19

## ANALISIS PENERIMAAN DAN KEPUASAN USER APLIKASI PEDULI LINDUNGI MEMPERGUNAKAN METODE UTAUT 2 DAN EUCS
Ega Fahira Anggriani 1 , Nurul Mutiah 2 , Ferdy Febriyanto 3
1,2.3 Jurusan Sistem Informasi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas TanjungPura Jln. Prof.Dr.H Jl.Profesor Dokter H.Hadari Nawawi – Kota Potianak
1 email_egafahira@student.untan.ac.id
2 email_nurul@sisfo.untan.ac.id
3 email_ferdyf@sisfo.untan.ac.id

## Abstrak
Pada Desember 2019 muncul sebuah virus baru yang mengerikan dan diidentifikasi sebagai COVID-19 yang berasal dari Wuhan dan  dikenal  dengan  virus  Corona.  Dalam  melaksanakan  pencegahan  virus  Corona  tersebut  menyebar,  Pemerintah  Republik Indonesia melakukan vaksinasi massal dan meluncurkan aplikasi PeduliLindungi yang dapat diakses seluruh masyarakat. Akan tetapi, terdapat keluhan yang dialami  user aplikasi PeduliLindungi. Keluhan  itu diutarakan dari user di penilaian pada Google Play Store yang memiliki penilian 4,0 dan App Store memiliki penilian 2,6. Oleh karena itu, perlu dilaksanakannya suatu riset dengan  cara  menganalisis  tingkatan  penerimaan  dan  kepuasan  dari  aplikasi  PeduliLindungi  dengan  mempergunakan  metode UTAUT  2  dan  EUCS.  Dan  mempergunakan  IPA  untuk  mnentukan  prioritas  perbaikan.  Dengan  berdasarkan  9  variabel  pada metode UTAUT 2 dan 5 variabel pada metode EUCS untuk menyusun kuesioner yang disebar kepada 100 responden user aplikasi PeduliLindungi di Kota Pontianak. Berdasarkan perhitungan hasil kuesioner, tingkatan persentase penerimaan dan kepuasan user aplikasi PeduliLindungi di Kota Pontianak pada skor hasil kerja sebanyak 73,45% dan skor kepentingan sebanyak 74,81% alhasil dengan begitu para responden setuju untuk menerima dan merasa puas dengan aplikasi PeduliLindungi. Proses analisis data pada riset ini mempergunakan tools SmartPLS 4. Terdapat 1 parameter yang dihapus karena tidak memenuhi standar loading factor 0,7. Hasil pengujian path coeffient dan pengujian T-Statistic hanya terdapat 4 hipotesis yang diterima karena memiliki skor >1,95. Hasil dalam riset ini juga menunjukan bahwasanya variabel Facilitating Conditions menjadi prioritas perbaikan kedepannya untuk Aplikasi PeduliLindungi.
Kata kunci: Peneriman dan Kepuasan Pengguna, Aplikasi PeduliLindungi, Unified theory of acceptance and use of technology, End-User Computing Satisfaction, Importance Performance Analysis, SmartPLS 4

## I. PENDAHULUAN
Dunia terus-menerus berkembang pesat, begitu pula dengan peradaban  yang  terus  maju  sesuai  dengan  keragaman  budaya yang ada di masyarakat. Pada Desember 2019 muncul sebuah virus baru yang mengerikan dan diidentifikasi sebagai SARS- CoV-2  yang  berawal  dari  Wuhan  dan  dikenal  dengan  virus Corona  [1].  Berbagai  usaha  sudah  dilaksanakan  oleh Pemerintah Republik Indonesia agar dapat mencegah virus ini menyebar.  Salah  satunya  melakukan  vaksinasi  massal  dan meluncurkan  aplikasi  PeduliLindungi  yang  dapat  diakses seluruh masyarakat [2]. Aplikasi PeduliLindungi ini memiliki 9 fitur diantaranya seperti fitur sertifikat vaksin, fitur QR Code untuk check-in, fitur notifikasi zona risiko, fitur E-HAC, fitur pengawasan/pelacakan, fitur statistik kasus (COVID-19), fitur
pendaftaran vaksin, fitur diary perjalanan dan fitur teledokter [3]. Dan terkadang aplikasi ini dipergunakan sebagai syarat di tempat dan acara tertentu. Akan tetapi, terdapat keluhan yang dirasakan user aplikasi  PeduliLindungi.  Keluhan  tersebut diutarakan user di penilaian pada Google Play Store dan App Store.
Berdasarkan  penilaian  yang  ada  user  masih  banyak berkomentar  mengenai  beberapa  kendala  terhadap  aplikasi PeduliLindungi  seperti  banyaknya  masyarakat  yang  kesulitan mempergunakan aplikasi tersebut, fitur yang sulit dipahami dan sering error seperti  sertifikat  vaksin  tidak  muncul,  hilangnya history  perjalanan,  serta  kesulitan  untuk check-in maupun check-out dan  kurangnya  kepercayaan  masyarakat  terhadap
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 12-19
aplikasi  PeduliLindungi  karena  kemungkinan  terjadinya kebocoran data dan diduga melakukan pelanggaran HAM.
Oleh  sebab  itu,  dilaksanakan  analisis  penerimaan  dan kepuasan  user  aplikasi  peduli  mempergunakan  metode UTAUT2 dan EUCS, serta mempergunakan metode IPA untuk melakukan  perbaikan  dan  metode  analisis  mempergunakan PLS SEM.
Metode  UTAUT  2  dikembangkan  pada  tahun  2012,  oleh Venkatesh,  Tong,  dan  Xu,  yang  bertujuan  mengetahui  suatu penerimaan dan user dari teknologi yang sedang dikembangkan dan  mengacu  terhadap  perilaku  user  saat  mempergunakan teknologi tersebut [4]. Pada metode UTAUT 2 sendiri terdapat variable  bebas  yakni Performance  Expectancy,  Effort Expectancy, Social Influence, Facilitating Conditions, Hedonic Motivation, Price Value dan Habit . Selanjutnya variabel terikat yakni Behavioral Intention dan Use Behavior [5].
Dan  metode  EUCS  dikembangkan  pada  tahun  1998,  oleh Doll dan Torkzadeh yang memiliki fungsi guna mengukurkan terhadap  kepuasan  pemakai  dari  suatu  sistem  informasi. Dengan  munculnya  suatu  kepuasan  user  maka  akan menciptakan  penerimaan  ( acceptance )  pada  suatu  sistem informasi  [6].  Pada  metode  EUCS  terdapat  variabel  babas yakni Content, Accuracy, Format, Timeliness , dan Ease of Use. Serta terdapat juga variabel terikat yakni User Satisfaction [7] . Selanjutnya  metode  IPA  yang  dikembangkan  pada  tahun 1977,  oleh  Martilla  dan  James  yang  memiliki  tujuan  untuk melakukan suatu pengukuran hubungan dari persepsi user serta prioritas suatu peningkatan terhadap kualitas suatu produk/jasa yang terkenal dengan sebutan analisis quadran [8].
Metode analisis yang dapat dipergunakan untuk menganalisis suatu data yakni SEM berbasiskan Partial Least Square (PLS) yang merupakan suatu model persamaan struktur SEM  yang  berbasiskan  suatu  komponen  [9].  SEM  dapat mengidentifikasi  variabel  sebuah  metode  serta  mengukur pengaruh  hubungan  dari  faktor  yang  akan  diidentifikasi variabel-variabelnya. PLS bertujuan untuk melakukan prediksi yang  bertujuan  dalam  memprediksi  hubungan  antar  konstruk dan  mendapatkan  skor  variabel  laten  yang  memiliki  tujuan untuk membuat prediksi [10].
Riset  ini  akan  dilaksanakan  dengan  menganalisis  tingkatan penerimaan  dan  kepuasan  dari  aplikasi  PeduliLindungi  pada user  aplikasi  PeduliLindungi  di  Kota  Pontianak  dengan mempergunakan metode Unified theory of acceptance and use of  technology (UTAUT  2)  dan End-User  Computing Satisfaction (EUCS.)  Dan  mempergunakan Importance Performance  Analysis (IPA)  agar  memberi  suatu  prioritas revisi  serta  mempergunakan  PLS  SEM  untuk  melihat keterkaitan antar variabel.

## II. METODOLOGI RISET
Riset  ini  termasuk  macam  suatu  riset  kuantittif  yang berfokus pada pengukuran data yang bertujuan guna memberi jawaban pada perumusan permasalahan. Riset ini mempergunakan  kuesioenr  dalam  pengumpulan  data  dari
responden.  Berikut  ini  tahapan  dalam  peneitian  tercantum dalam gambar 1 ini
Gambar 1. Metode Riset

## 2.1 Identifikasi Masalah
Dalam riset berikut, masalah yang terjadi disini adalah perlu adanya analisis kepuasaan user terhadap aplikasi PeduliLindungi.  Perihal  ini  dikarenakan  terdapat  beberapa keluhan  yang  dirasakan  pemakai  aplikasi  PeduliLindungi. Keluhan itu diutarakan oleh user di penilaian pada Google Play Store dan App Store.

## 2.2 Identifikasi Variabel dan Parameter Riset
Pada  tahapan  ini  melakukan  identifikasi  variabel  dan parameter riset. Dalam riset ini menerapkan dua variabel yakni variabel  bebas  serta  variabel  terikat.  Setelah  dilaksanakannya identifikasi variabel serta mengetahui variabel yang diterapkan dalam riset, maka selanjutnya dilaksanakan parameter riset dari masing-masingnya variabel tersebut.

## 2.3 Identifikasi Hipotesis
Setelah melakukan identifikasi variabel dan parameter riset diatas, maka tahapan selanjutnya adalah melakukan identifikasi hipotesis  yang  berguna  untuk  mengidentifikasi  dugaan mengenai  adanya  pengaruh  pada  variabel  bebas  dan  variabel terikat.

## 2.4 Perancangan Kuesioner
Pada  tahapan  ini  berguna  agar  memahami  kepuasan  user pada  aplikasi  PeduliLindungi  terhadap  layanan  yang  telah diberikan.  Responden  dari  anget  ini  adalah  semua  user  yang sudah  mempergunakan  aplikasi  PeduliLindungi  di  Kota Pontianak. Adapun perancangan kuesioner di riset ini memakai Skala  Likert.  Melalui  angket  yang  telah  terbuat,  responden dapat menentukan 5 jawaban dengan skor 1 dipergunakan saat
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 12-19
sangat  tidak  setuju  hingga  dengan  skor  5  dipergunakan  saat sangat setuju.

## 2.5 Uji Validitas dan Uji Reliabilitas
Untuk  mengukur  penerimaan  dan  kepuasan  user  terhadap aplikasi  PeduliLindungi,  kuesioner  dikembangkan  dan didistribusikan  selama  fase  pengujian  validasi.  Selain  itu, ketika  dua  atau  lebih  pengukuran  dilaksanakan  dengan mempergunakan  instrumen  mengukur  yang  sama  dan  untuk gejala  yang  sama,  uji  reliabilitas  sangat  membantu  untuk menentukan seberapa konsisten hasil pengukuran tersebut.

## 2.6 Penyebaran Kuesioner
Selanjutnya,  setelah  survei  dirancang,  adalah  diseminasi. Periset  membagikan  salinan  kuesioner  yang  telah  dibuat mempergunakan  link  Google  Forms,  kemudian  akan  disebar melalui  platform  Social  Media  seperti  Whatsapp,  Instagram dan  Facebook.  Dalam  penyebaran  kuesioner  ini  akan dilaksanakan  selambat-lambatnya  selama  3  minggu  agar tercapainya  target  responden  yang  telah  ditentukan  oleh peneliti.

## 2.7 Uji Outer Model dan Uji Inner Model
Pengujian model internal dan eksternal telah selesai. Tujuan dari uji outer model adalah untuk membangun hubungan antara parameter  dan  dimensi  atau  variabel,  sedangkan  tujuan  dari inner model test adalah untuk membangun hubungan antara dua dimensi.

## 2.8 Validasi Hipotesis
Pada  tahapan  ini  melakukan  validasi  hipotesis  dari  hasil pengolahan  data  dengan  menerapkan  metode  IPA  yang berfungsi  untuk  mengidentifikasi  kelebihan  dan  kekurangan terhadap  sistem  dengan  kriteria  yakni  tahasil  kerja ( Performance ) dan dtingkatan kepentingan (I mportance ) yang berdasarkan dari kepuasan pengguna.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Rekapitulasi  Jawaban  Variabel  Keseluruhan  pada tingkatan Performance
Berdasarkan  rekapitulasi  jawaban  responden,  selanjutnya melakukan  perhitungan  tingkatan  persentase  penerimaan  dan kepuasan  pada  aplikasi  PeduliLindungi  secara  menyeluruh pada semua variabel dan tercantum pada bagan 1 berikut ini
Table 1 . Skor Ideal Variabel Keseluruhan pada Skor Performance
Skala Jawaban Frekuensi Hasil 1 Sangat Tidak Setuju 101 101 2 Tidak Setuju 363 726 3 Netral 1310 3930 4 Setuju 1594 6376 5 Sangat Setuju 932 4660 Total 4300 15793
Dapat  dilihat  pada  bagan  1  diatas,  total  skor  ideal  variabel keseluruhan  pada  skor performance sebanyak  15793. Selanjutnya  dilaksanakan  analisis  dengan  mempergunakan perhitungan  manual  metode  likert.  Berikut  ini  langkah- langkahnya perhitungnya:
a. Menetapkan besarnya skor kriterium (SK) 𝑌 =  5 𝑥 4300  =  21500
𝑋 =  1 𝑥 4300  =  4300
b. Menentukan Interval Persentase (I) 𝐼 =  100 / 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑘𝑜𝑟
=  100 / 5 =  20 c.   Mencari besarnya persentase (P)
𝑃 = Ʃ 𝑆𝐼 Ʃ 𝑆𝐾 ×  100%      (1)
𝑃 =  15793/21500  ×  100%
=  73,45%
Dapat  dilihat  bahwasanya  persentase  variabel  keseluruhan pada  skor Performance dalam  tingkatan  penerimaan  dan kepuasan  pada  aplikasi  PeduliLindungi  sebanyak  73,45% dengan  begitu  para  responden  setuju  untuk  menerima  dan merasa puas dengan aplikasi PeduliLindungi.

## 3.2 Rekapitulasi Jawaban Variabel Keseluruhan pada tingkatan Importance
Berdasarkan  rekapitulasi  jawaban  responden,  selanjutnya melakukan  perhitungan  tingkatan  persentase  penerimaan  dan kepuasan  pada  aplikasi  PeduliLindungi  secara  menyeluruh pada semua variabel dan tercantum pada bagan 2 berikut ini
Table 2. Skor Ideal Variabel Keseluruhan pada Skor Importance Skala Jawaban Frekuensi Hasil 1 Sangat Tidak Setuju 105 105 2 Tidak Setuju 364 728 3 Netral 1236 3708 4 Setuju 1431 5724 5 Sangat Setuju 1164 5820 Total 4300 16085
Dapat  dilihat  pada  bagan  3  diatas,  total  skor  ideal  variabel keeluruhan pada skor importance sebanyak 16085. Selanjutnya dilaksanakan  analisis  dengan  memakai  perhitungan  manual metode likert. Berikut ini langkah-langkahnya perhitungnya:
a. Menetapkan besarnya skor kriterium (SK) 𝑌 =  5 𝑥 4300  =  21500 𝑋 =  1 𝑥 4300  =  4300
b. Menentukan Interval Persentase (I) 𝐼 =  100 / 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑘𝑜𝑟
=  100 / 5 =  20 c.   Mencari besarnya persentase (P)
𝑃  = Ʃ 𝑆𝐼 Ʃ 𝑆𝐾 ×  100% (2)
𝑃  =  16085/21500  ×  100%
=  74,81%
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 12-19
Dapat  dilihat  bahwasanya  persentase  variabel  keseluruhan pada  skor Importance dalam  tingkatan  penerimaan  dan kepuasan  pada  aplikasi  PeduliLindungi  sebanyak  74,81% dengan  begitu  para  responden  setuju  untuk  menerima  dan merasa puas dengan aplikasi PeduliLindungi.

## 3.3 Identifikasi Hipotesis
Tujuan dari identifikasi hipotesis adalah untuk menyelidiki klaim sementara tentang adanya hubungan antara faktor yang sudah ada sebelumnya. Dalam riset ini, kami mempergunakan model hipotesis yang digambarkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Hipotesis Riset

## 3.4 Model Pengukuran (Outer Model)
Uji outer model memiliki fungsi agar memahami keterkaitan variabel dengan parameternya [11]. Untuk melakukan uji outer model terdapat 3 tahapan yang pertama uji validitas konvergen, selanjutnya uji validitas diskriminan, dan terakhir uji realibitas.. Adapun gambar 3 ini merupakan model riset dalam riset ini.
Gambar 3. Model Riset
a. Uji Validitas Tujuan  Evaluasi  Validitas  adalah  untuk  memverifikasi keandalan  survei  yang  diselesaikan.  Dua  macam  uji  validitas yang dipergunakan untuk riset ini: uji validitas konvergen dan uji validitas diskriminan [12]. Validitas konvergen diuji dengan memastikan  bahwasanya  skor  Outer  loading  dan  skor  AVE masing-masingnya lebih tinggi daripada 0,7 dan 0,5 [13].Jika terdapat  indicator  yang  memiliki  skor  <  0,7  maka  indicator tersebut dapat dihapus dan dilajukan uji validitas ulang sampai semua  parameter  memiliki outer  loading >  0,7  [11].  Adapun skor outer  loading pada  uji  validitas  tercantum  pada  bagan  3 berikut ini.
Bagan 3. Skor Outer Loading Variabel Item Outer Loading Keterangan Performance Expectancy PE1 0,805 Valid PE2 0,913 Valid PE3 0,851 Valid Effort Expectancy EE1 0,934 Valid EE2 0,947 Valid Social Influence SI1 0,894 Valid SI2 0,830 Valid SI3 0,748 Valid Facilitating Condition FC1 0,772 Valid FC2 0,885 Valid Hedonic Mtivation HM1 0,931 Valid HM3 0,917 Valid Price Value PV1 0,779 Valid PV2 0,873 Valid PV3 0,751 Valid Habit H1 0,907 Valid H3 0,820 Valid Behavioral Intentioan BI1 0,871 Valid BI2 0,829 Valid BI3 0,777 Valid Use Behavior UB1 0,904 Valid UB2 0,897 Valid Content C1 0,845 Valid
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 12-19
C2 0,784 Valid C3 0,762 Valid C4 0,875 Valid C5 0,827 Valid Accuracy A1 0,892 Valid A2 0,885 Valid A3 0,873 Valid A4 0,862 Valid Format F1 0,794 Valid F2 0,934 Valid F3 0,916 Valid Ease of Use T1 0,862 Valid T2 0,898 Valid T3 0,920 Valid Timeliness E1 0,917 Valid E2 0,748 Valid E4 0,920 Valid User Satisfction US1 0,909 Valid US2 0,894 Valid
Sesudah  seluruh  parameter  berskor  melebihi  daripada  0,7 pengujian  validitas  konvergen  dieruskan  melalui  metode mengamati  skor  AVE.  skor  AVE  berfungsi  agar  mengenali bagaimanakah  validitas  dalam  konstruk.  Untuk  pengujian validitas konvergen bisa disebut baik manakala skor ave lebih daripada  0,5.  Terdapat  pula  skor  AVE  dalam  menguji kevaliditasan  konvergen  ini  tercantumkan  dalam  bagan  4 berikut
Bagan 4. Skor AVE Variabel AVE (Average Variance Extracted) PE 0,735 EE 0,885 SI 0,682 FC 0,689 HM 0,854 PV 0,645 H 0,748 BI 0.684 UB 0,810 C 0,672 A 0,771 F 0,780 T
0,799 E 0,749 US 0,812
Angka  AVE  untuk  ukuran  yang  ditunjukkan  di  atas  lebih tinggi daripada 0,5. Oleh karena itu, periset dapat melanjutkan ke  tahapan  pengujian  berikutnya  karena  uji  validitas  paralel sudah dianggap memuaskan.
b. Uji Reliabilitas
Pada  uji  reliabilitas  memiliki  fungsi  untuk  membuktikan apakah  instrumen  mengukur  yang  dipergunakan  untuk mengukur model sudah akurat, konsisten, dan tepat. Perihal ini
dilaksanakan  dengan  membandingkan  skor  composite reliability (keandalan sebenarnya dari suatu konstruk) dengan skor  Cronbach's  alpha  (keandalan  suatu  konstruk  pada  titik terendahnya)  [11].  Lihat  bagan  5  untuk  perincian  lengkap temuan uji ketergantungan.
Bagan 5. Uji Reliabilitas
Variabel Cronbach’s Alpha Composite Reliability PE 0,822 0,892 EE 0,870 0,939 SI 0,765 0,865 FC 0,558 0,815 HM 0,829 0,921 PV 0,726 0,844 H 0,670 0,856 BI 0,768 0,866 UB 0,766 0,895 C 0,877 0,911 A 0,901 0,931 F 0,859 0,914 T 0,875 0,923 E 0,835 0,899 US 0,769 0,896

## 3.5 Model Struktural (Inner Model)
Uji  inner  model  memiliki  fungsi  agar  memahami keterhubungan  antara  variabel  satu  dengan  variabel  lainnya. Adapun  tahapan  inner  model  yakni  uji R-square ,  Uji Path Coefficient , Predictive Relevance .
a. Uji R-Square
Tes  R-Squared  membantu  seseorang  mengetahui seberapa  penting  setiap  variabel  [13].  Kelemahan ditunjukkan  dengan  skor  R-Squared  sebanyak  0,19, sedangkan kekokohan ditunjukkan dengan skor 0,67. Bagan 6 berikut menampilkan hasil uji r2.
Bagan 6. Uji R-Square
R-Square R-Square adjusted BI 0,681 0,653 UB 0,547 0,532 US 0,502 0,476
Dapat dilihat pada bagan diatas bahwasanya, skor R- Square pada variabel BI, UB dan US dinyatkan kuat.
b. Uji Path Coefficient
Untuk  memeriksa  signifikansi  pengaruh  pada  setiap variabel,  gunakan  fungsi  bawaan  uji  koefisien  jalur. Anda  dapat  memeriksa  hipotesis  Anda  dengan  skor  T- Statistic  dalam  uji  koefisien  jalur  itu  sendiri  [11].  T- Statistic adalah statistik yang berguna untuk mengukur tingkatan  signifikansi  di  mana  hipotesis  dapat  diuji. Hipotesis  diterima  jika  dan  hanya  jika  skor  T-Statistic lebih  tinggi  daripada  1,96  [13].  Hasil  uji  kepercayaan jalur tercantum pada bagan 7 berikut ini.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 12-19
Dapat dilihat pada bagan diatas, bahwasanya hanya 4 hpotesis  yang  dterima  karena  mempunyai  skor T- Statistic > 1,96.
c. Uji Predictive Relevance
Utilitas  pengamatan  dievaluasi  mempergunakan fungsi  dalam  uji  Relevansi  Prediktif.  Suatu  variabel lebih  prediktif  relevan  jika  skor  Predictive  Relevance- nya  lebih  tinggi  daripada  nol,  dan  kurang  prediktif relevan jika nilainya sama dengan nol [11]. Adapun hasil uji Predictive  Relevance tercantum  pada  bagan  8 diberikut ini.
Bagan 8. Uji Predictive Relevance
Variabel Predictive Relevance BI 0,611 UB 0,537 US 0,392
Dapat dilihat dari hasil uji Predictive Relevance diatas bahwasanya nilainya lebih dari 0. Oleh karena iti, dapat dikatakan  bahwasanya  semua  variabel  mempunyai  skor prediktif.

## 3.6 Analisis Kesesuaian
Analisis kesesuaian memiliki fungsi untuk memperoleh skor kepuasan akhir user dalam mempergunakan  Aplikasi  PeduliLindungi  [14].  Analisis kesesuaian dilaksanakan dengan menghitung perbandingan skor performance dan importance. Adapun  hasil  dari analisis kesesuaian tercantum pada bagan 9 berikut ini
Bagan 9. Analisis Kesesuaian Variabel ƩXi ƩYi Tki PE 1106 1124 98% EE 796 808 99% SI 1002 1040 96%
FC 723 752 96% HM 624 637 98% PV 1055 1055 100% H 779 786 99% BI 967 978 99% UB 673 677 99% C 1898 1920 99% A 1573 1594 99% F 1158 1180 98% T 1121 1159 97% E 1175 1202 98% US 747 768 97%
Dapat dilihat dari hasil analisis kesesuain pada bagan diatas, bahwasanya sebagian besar skor variabel masih dibawah 100%, yang menunjukan bahwasanya saat skor kesesuaian kurang dari 100%  memiliki  arti  yakni  kepuasan  user  tidak  sesuai  dengan harapan  dan  user  tidak  merasa  puas.  Tetapi  dari  15  variabel tersebut memiliki 1 variabel yang berskor  100% dan variabel lainnya  mendekati  100%,  perihal  tersebut  menunjukan bahwasanya  tingkatan  kepuasan  user  hamper  sesuai  dengan tingkatan  harapan  yang  diinginkan  dan  dapat  melakukan tahapan selanjutnya.

## 3.7 Analisis Kesenjangan
Kualitas  layanan  aplikasi  PeduliLindungi  dapat  dievaluasi dengan  fungsi  analisis  kesenjangan,  yang  menghitung  skor perbedaan  antara  tingkatan  layanan  yang  dirasakan  dan diharapkan  yang  diberikan  kepada  user  [15].  Bagan  10  di bawah ini menunjukkan temuan dari gap study.
Bagan 10. Analisis Kesenjangan Variabel Per(i) Imp(i) GAP PE 3.69 3.75 -0.06 EE 3.98 4.04 -0.06 SI 3.34 3.47 -0.13 FC 3.62 3.76 -0.14 HM 3.12 3.19 -0.07 PV 3.52 3.52 0 H 3.90 3.93 -0.03 BI 3.22 3.26 -0.04 UB 3.37 3.39 -0.02 C 3.80 3.84 -0.04 A 3.93 3.99 -0.06 F 3.86 3.93 -0.07 T 3.74 3.86 -0.12 E 3.92 4.01 -0.09 US 3.74 3.84 -0.1
Berdasarkan  bagan 11 diatas,  maka dapat dilihat  dari  hasil analisis kesenjangan, bahwasanya skor yang didapatkan dari 15 variabel hanya 1 variabel yang 0 dan yang lainnya kurang dari 0.  Oleh  karena  itu,  tingkatan  kualitas  layanan  pada  Aplikasi PeduliLindungi  masih  kurang  dan  belum  dapat  memenuhi keinginan yang diharapkan dari pengguna.
Bagan 7. Uji Path Coefficient Original Sample T-Statistic Hipotesis A-> US 0,050 0,284 Ditolak BI->UB 0,650 7,705 Diterima C->US 0,402 2,106 Diterima E->US 0,101 0,542 Ditolak EE->BI -0,048 0,551 Ditolak F->US 0,137 0,896 Ditolak FC->BI -0,023 0,229 Ditolak FC->UB -0,042 0,379 Ditolak H->BI 0,331 3,037 Diterima H->UB 0,161 1,446 Ditolak HM->BI 0,448 5.482 Diterima PE->BI 0,173 1,742 Ditolak PV->BI -0,145 1,402 Ditolak SI->BI 0,086 1,083 Ditolak T-> US 0,086 0,581 Ditolak US->BI 0,161 1,716 Ditolak
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 12-19

## 3.8 Analisis Kuadran IPA
Analisis  kuadran  IPA  memiliki  fungsi  agar  memahami variable mana yang memerlukan perbaikan [15]. Adapun hasil dari analisis kuadran IPA tercantum pada gambar 4 berikut ini
Gambar 4. Analisis Kuadran IPA
a. Variabel  yang  terdapat  pada  kuadran  pertama  yakni Facilitating  Conditions .  Perihal  tersebut  menunjukan bahwasanya  variabel  tersebut  belum  sesuai  dengan harapan dari user karena skor pada tingkatan importance mempunyai  skor  yang  tinggi  sedangkan  performance renda,  alhasil  variabel  ini  mempunyai  prioritas  utama dalam perbaikan.
b. Variabel  yang  ada  dalam  kuadran  kedua  yakni Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy,  Habit, Content,  Accuracy,  Format,  Ease  Of  Use,  Timelines, dan User  Satisfaction .  Perihal  tersebut  menunjukan bahwasanya  variabel  tersebut  memperoleh  skor kepentingan yang tinggi dan skor hasil kerja yang sudah baik. Alhasil, variabel yang ada dalam kuadran ini sudah sesuai dengan keinginan pengguna.
c. Variabel yang terdapat pada kuadran ketiga yakni Social Influence, Hedonic Motivation, Price Value, Behavioral Intention ,  dan Use  Behavior .  Perihal  tersebut memberitahukan bahwasanya variabel tersebut memperoleh  skor  kepentingan  yang  rendah  dan  skor hasil  kerja  juga  rendah.  Oleh  karena  itu,  variabel  ini sudah cukup sesuai dan bukan termasuk prioritas yang utama untuk dilaksanakan perbaikan.
d. Pada  kuadran  empat,  belum  terdapat  variabel  yang masuk  pada  kuadran  ini.  Dimana  kuadran  empat  ini memiliki skor kepentingan yang rendah tetapi skor hasil kerjanya  tinggi.  Pada  kuadran  empat  merupakan kuadran yang dinilai telah jauh melampaui harapan dari user atau berlebihan.

## 3.9 Rekomendasi
Dapat  dilihat  pada  gambar  5,  bahwasanya  terdapat  satu variabel yang masih perlu adanya rekomendasi perbaikan yakni Facilitating  Conditions .  Oleh  karena  itu,  perlu  dibuat rekomendasi untuk pernyataan-pertanyaan tersebut. Rekomendasi yang dapat diberikan sebagai berikut:
a. Pernyataan  untuk  variabel Facilitating  Conditions , tepatnya  pada  parameter  FC1  yakni Perceived behavioral  control yakni  user  memiliki  fasilitas  dan pengetahuan  yang  dibutuhkan  untuk  mempergunakan sistem.  Rekomendasi  untuk  pernyataan  ini  yakni tingkatan  penerimaan  dapat  ditingkatankan  dengan memfasilitas  user  dengan  kemudahan  memperoleh informasi pada aplikasi dan memberikan pengetahuan yang  diperlukan  untuk  meningkatkan  penggunaan aplikasi  PeduliLindungi.  Selain  itu  dukungan  dan sumberdaya yang tersedia mempengaruhi penerimaan pengguna.  Seperti  pengetahuan  yang  diperlukan, smartphone yang mengakses internet, jaringan seluler dengan  kecepatan  yang  baik  dan  sebagainya  alhasil memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  penerimaan user pada Aplikasi PeduliLindungi.
b. Pernyataan  untuk  parameter  FC2  yakni Facilitating Conditions yakni  bantuan  online  tersedia  untuk pertanyaan. Rekomendasi untuk pernyataan ini adalah memperbaiki  layanan  call  center  pada  aplikasi PeduliLindungi alhasil user dengan cepat memperoleh informasi  yang  dibutuhkan  yang  terkadang  sangat lambat  merespons  keluhan  dari  pengguna.  Karena meskipun  user  memiliki  sumber  daya  seperti smartphone  utuk  mengakses  aplikasi  PeduliLindungi, tetapi tidak mempunyai pengetahuan yang cukup baik tentang cara penggunaannya dan kurang mendapatkan bantuan  alhasil  akan  berdampak  pada  penerimaan pengguna.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  penyebaran  kuesioner  dari  parameter  metode UTAUT  2  dan  EUCS,  tingkatan  persentase  penerimaan  dan kepuasan user aplikasi PeduliLindungi di Kota Pontianak pada skor  hasil  kerja  sebanyak  73,45%  dan  skor  kepentingan sebanyak 74,81% alhasil dengan begitu para responden setuju untuk  menerima  dan  merasa  puas  dengan  aplikasi PeduliLindungi.  Dan  terdapat  4  hipotesis  yang  diterima. Adapun variabel yang dinyatakan sebagai prioritas utama untuk dilaksanakannya  perbaikan  yakni Facilitating  Conditions karena  memperoleh  skor performance yang  rendah  dan  skor importance yang tinggi.

## V. SARAN
Berdasarkan  riset  yang  sudah  dilaksanakan,  periset selanjutnya  dapat  memakai  sampel  yang  lebih  tinggi daripadapada  riset  ini  yang  mempergunakan  100  sampel,
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 12-19
mempergunakan sampel yang memiliki rentang umur yang luas dan melakukan riset tidak hanya terpusat di Kota Pontianak.

## REFERENSI
[1] Hairunisa,  N.,  dan  H.  Amalia  (2020).  Meneliti  wabah coronavirus  2019  (COVID-19).  3(2),  90–100,  Jurnal
Biomedis dan
Kesehatan.
https://doi.org/10.18051/jbiomedkes.2020.v3.90-100
[2] Afrika.  (2021).  (2021).  Analisis  Adopsi  Teknologi Program  Care  Safeguard  Menggunakan  Pendekatan TAM.  Kutipan:  J-SAKTI,  5(2),  1060-1065,  Jurnal  Ilmu Komputer & Informatika.
[3] PeduliLindungi. 15 Juli 2022 https://www.pedulilindungi.id
[4] Xu,  X.,  Thong,  JYL,  &  Venkatesh,  V.  (2012). Memperluas Teori Terpadu Penerimaan dan Penggunaan Teknologi1. MIS Kuartalan, 36(1), 157-178.
[5] Aini, Q., & Fetrina, E. (2020). Persetujuan Pelanggan E- Wallet UTAUT 2 (Studi Kasus). Dalam edisi kesembilan Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, penulis membahas masalah ini.
[6] Penelitian  oleh  Yazid,  M.A.,  Wijoyo,  S.H.,  dan Rokhmawati, R.I. (2019). Pengaruh Teknik EUCS (End-
User  Computing  Satisfaction)  dan  IPA  (Importance Performance  Analysis)  Terhadap  Penilaian  Kualitas Aplikasi  Ruangguru  Terhadap  Kepuasan  Pengguna. Buletin  Masyarakat  Internasional  untuk  Kemajuan Komputasi dan Teknologi Informasi, 3(9), 8496–8505.
[7] Menurut Saputra (2017) dan Kurniadi (2017) [7]. (2019). E-Campus  di  Bukittinggi  Lain,  Dianalisis  Dari  Segi Kepuasan  Pengguna  Menggunakan  Teknik  EUCS. Voteteknika, atau Occupational Electronics
and Computer Engineering, 7(3), 58.
https://doi.org/10.24036/voteteknika.v7i3.105157
[8] [8] Anwar, M.F., dan Santoso, B.S. (2015). Kajian Situs Kaskus  Terhadap  Signifikansi  Kualitas  dan  Efisiensi Menggunakan  Teknik  WebQual.  Ilmu  Komputer  dan Teknologi Informasi, 2(4), 1483-1491.
[9] [9] Penelitian oleh Ningsi, B. A., dan Agustina, L. (2018). Meneliti  Kualitas  Produk  dan  Layanan  melalui  Lensa Opini  Pelanggan  SEM-PLS.  Penggunaan  Statistik,
Volume
2, Edisi
2,
Halaman 8-16. https://doi.org/10.21009/jsa.02202
[10] [10]  Profesor  H.  Siswoyo  Haryono,  MD,  M.P.,  dan Associate  Professor  Parwoto  Wardoyo,  ST,  M.  (2015). Pemodelan  dengan  Persamaan  Struktural.  dalam  Buku Pegangan Statistik dan Metode Penelitian. https://doi.org/10.4135/9781412983907.n1909
[11] Sebagai  contoh,  lihat  [11]  Fatihanisya,  A.N.S.,  dan Purnamasari,  S.D.  (2021).  Bagaimana  Reaksi  Pembeli Online  Shopee  Indonesia  di  Kabupaten  Palembang Terhadap  Adopsi  dan  Penggunaan  Teknologi  Model UTAUT 2. Itu diterbitkan pada tahun 2009 dalam Volume
3  Edisi  2  Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Informatika. https://doi.org/10.33557/journalisi.v3i2.143
[12] C.  A.  Haris,  B.  S.  WA,  and  A.  Nasiri  (2019).  Evaluasi Perangkat Lunak yang Berpusat pada Guru Menggunakan Metodologi  Utaut2.  3(2),  192  Jurnal  Teknologi Komputer. https://doi.org/10.36294/jurti.v3i2.1085
[13] Y.  Rindengan;  A.A.  Onibala;  A.  S.  Lumenta  (2021).
Outcome E-work di Pemprov Sulut: Evaluasi Implementasi  Model  UTAUT2.  Majalah  Elektronik Teknik Informatika, Volume 2, Edisi 1, Halaman 1-13.
[14] P.A.  Kusumo  &  S.  Sofyan  (2016).  Sebuah  Pendekatan IPA (Importance-Performance Analysis) Untuk Meningkatkan  Kualitas  Pelayanan  Di  Ahass  01108 Anugrah  Jaya  Semarang.  Diponegoro  Management Quarterly, 5(1), 1-14. Untuk artikel selengkapnya, silakan kunjungi http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/dbr.
[15] W.  S.  Fatmala,  Suprapto,  dan  A.  Rachmadi  (2018). Analisis  Kinerja  Signifikansi  dan  teknik  WebQual  4.0 digunakan  untuk  mengevaluasi  standar  layanan  yang diberikan  oleh  situs  web  e-commerce  Berrybenka  dari perspektif pengunjung situs (IPA). Jurnal Komputasi dan Teknologi Informasi, 2(1), hlm. 175-183.