## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1170 − 1180 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1865

## Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Sistem Pembelajaran Daring Menggunakan Metode End User Computing Satisfaction
Rahmah Khairani * , Tengku Khairil Ahsyar, Eki Saputra
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11850325184@students.uin-suska.ac.id, 2 tengkukhairil@uin-suska.ac.id, 3 eki.saputra@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11850325184@students.uin-suska.ac.id Submitted: 15/07/2022 ; Accepted: 30/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak− Sistem Pembelajaran Daring (SPADA) merupakan sebuah sistem yang diterapkan oleh STIKes Hang Tuah Pekanbaru untuk menciptakan budaya belajar yang efektif dan produktif. Dalam penerapannya, masih ditemui beberapa permasalahan, seperti fitur yang  tidak  berfungsi  dengan  baik,  warna  tampilan  sistem  yang  terlalu  sederhana,  banyaknya  submenu  dalam  satu  menu, pengguna merasa bingung saat pertama kali menjalankan sistem, proses pengolahan datanya lebih memakan waktu dan  terdapat beberapa menu yang sudah lama tidak diperbarui. Selain itu, dari awal penerapannya hingga saat ini, belum ada laporan yang dapat menjelaskan bagaimana tingkat kepuasan pengguna terhadap SPADA di STIKes Hang Tuah Pekanbaru. Oleh karena itu, dilakukan analisis  pengukuran  kepuasan  pengguna  terhadap  SPADA  untuk  mengetahui  tingkat  kepuasan  pengguna  dan  membuat rekomendasi  perbaikan  dalam  pengelolaan  SPADA  di  masa  mendatang.  Metode  yang  digunakan  adalah End  User  Computing Satisafaction atau EUCS. Proses pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan melalui wawancara, pengamatan dan penyebaran kuesioner  kepada  98  responden  dengan  menggunakan  teknik Simple  Random  Sampling .  Data  yang  diperoleh  dihitung menggunakan SmartPLS versi 3.3. Dimana pada penelitian ini didapati hasil yang menunjukkan bahwa tingkat kepuasan pengguna SPADA sebesar 70% yang artinya pengguna merasa puas menggunakan SPADA. Selanjutnya terkait beberapa permasalahan yang dikeluhkan  pengguna,  peneliti  memberikan  6  rekomendasi  perbaikan  terhadap  SPADA  yaitu  memperbaiki  fitur badges , memperbaiki  warna  tampilan  SPADA,  memperbarui  menu  Program  Studi,  memberikan  pelatihan  cara  menggunakan  SPADA, meningkatkan server SPADA dan menyarankan pengelola SPADA untuk aktif dalam memperbarui informasi SPADA.
Kata Kunci: Kepuasan Pengguna; Sistem Pembelajaran Daring, End User Computing Satisafaction; Simple Random Sampling;
Abstract −The Online Learning System (SPADA) is a system implemented by STIKes Hang Tuah Pekanbaru to create an effective and productive learning culture. In its implementation, there are still some problems, such as features that do not function properly, the color of the system display is too simple, the number of submenus in one menu, users feel confused when they run the system for the first time, the data processing process is more time consuming and there are several menus that are already in use. long time not updated. In addition, from the beginning of its implementation until now, there has been no report that can explain how the level  of  user  satisfaction  with  SPADA  at  STIKes  Hang  Tuah  Pekanbaru.  Therefore,  an  analysis  of  the  measurement  of  user satisfaction with SPADA was carried out to determine the level of user satisfaction and make recommendations for improvement in  the  management  of  SPADA  in  the  future.  The  method  used  is  End  User  Computing  Satisfaction  or  EUCS.  The  process  of collecting  data  in  this  study  was carried  out through  interviews, observations  and  distributing questionnaires  to 98  respondents using the Simple Random Sampling technique. The data obtained were calculated using SmartPLS version 3.3. Where in this study the results showed that the level of satisfaction of SPADA users was 70%, which means that users were satisfied using SPADA. Furthermore,  related  to  several  problems  that  users  have  complained  about,  the  researcher  provides  6  recommendations  for improvements to SPADA, namely improving the badges feature, improving the SPADA display color, updating the Study Program menu, providing training on how to use SPADA, improving the SPADA server and suggesting SPADA managers to be active in updating SPADA information.
Keywords : User Satisfaction; Online Learning System; End User Computing Satisfaction; Simple Random Sampling

## 1. PENDAHULUAN
Sistem Pembelajaran Daring (SPADA) merupakan sebuah sistem informasi yang diterapkan oleh Sekolah Tinggi Ilmu Kesehatan (STIKes) Hang Tuah Pekanbaru. Sistem informasi ini mulai dijalankan oleh STIKes Hang Tuah pada tahun 2019 dan  saat ini memiliki 5.215 pengguna, dengan 4.947 mahasiswa dan 268 dosen yang menggunakan SPADA antara tahun 2019 hingga 2021. Dikutip dari spada.htp.ac.id tahun 2022, SPADA merupakan salah satu upaya STIKes Hang Tuah untuk menciptakan budaya belajar yang efektif dan produktif. Sistem informasi ini mengatur segala hal yang berhubungan dengan pembelajaran online , seperti pengisian absensi, mengakses mata kuliah, mengerjakan tes atau kuis, berdiskusi dalam forum diskusi, menampilkan dan menyelesaikan tugas yang diberikan serta mengakses panduan  penggunaan  sistem.  Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  beberapa  mahasiswa  aktif  STIKes  Hang  Tuah, diketahui  bahwa  penerapan  SPADA  memberikan  banyak  manfaat,  antara  lain:  mempermudah  pelaksanaan  kuliah online ,  menjadikan  pembelajaran online lebih  terorganisir  dan  pembelajaran  dapat  dilakukan  dimana  saja  tanpa hambatan jarak.
Dari  beberapa  manfaat  penerapan  SPADA  diatas,  pada  dasarnya  masih  terdapat  beberapa  kendala  dalam menggunakan  SPADA.  Beberapa  kendala  yang  ditemukan  seperti  dari  sisi  akurasi,  terdapat fitur badges yang menampilkan  pesan error saat  diklik,  dimana  menu  tersebut  seharusnya  menampilkan badges penghargaan  yang diberikan  kepada  mahasiswa  atas  prestasinya.  Masalah  ini  termasuk  dalam  sisi  akurasi  karena  menurut  Doll  dan Torkzadeh untuk memeriksa apakah suatu sistem memiliki akurasi yang baik, dapat dilihat dari jumlah error yang dihasilkan selama pemrosesan data[1].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1170 − 1180 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1865
Selain  itu  masalah  dari  sisi  tampilan,  warna  tampilan  SPADA  terlihat  terlalu  biasa  dan  kurang  menarik dibandingkan  dengan  Perguruan  Tinggi  lain.  Masalah  tampilan  lainnya  dapat  ditemukan  di  menu  Program  Studi (Prodi), dimana menu ini memiliki banyak submenu sehingga menimbulkan ketidaknyamanan dan kebingungan bagi pengguna.  Masalah  ini  termasuk  dalam  sisi  tampilan  karena  tampilan  yang  menarik  serta  antarmuka  yang  mudah dipahami dan ramah pengguna dapat meningkatkan kepuasan pengguna serta berdampak pada efisiensi pengguna[2].
Selanjutnya  masalah  dari  sisi  kemudahan  pengguna,  masalah  ini  dirasakan  pengguna  saat  pertama  kali menjalankan sistem. Beberapa pengguna merasa bingung karena tidak memahami sistem. Masalah ini termasuk dalam sisi kemudahan pengguna karena menurut Doll dan Torkzadeh, kemudahan pengguna sistem meliputi seluruh proses dari awal sampai akhir, terdiri dari proses memasukkan data, mengolah dan mengambil informasi, serta menampilkan data akhir yang digunakan oleh pengguna akhir[3].
Ada pula masalah dari sisi ketepatan waktu, masalah ini ditemukan pada pengolahan data SPADA yang masih memakan  banyak  waktu.  Masalah  ketepatan  waktu  lainnya  yaitu  terdapat  beberapa  menu  yang  sudah  lama  tidak diperbarui, seperti: menu Bimbingan Teknis (Bimtek), menu Uji Kompetensi (Ukom) dan menu Template . Masalah ini  termasuk  dalam  sisi  ketepatan  waktu  karena  menurut  Saputra  dan  Kurniadi,  ketepatan  waktu  sistem  informasi dapat dilihat dari cepatnya waktu reaksi sesuai dengan kebutuhan pengguna, informasi yang tersedia di sistem up-to- date serta ketersediaan shortcut pada proses kerja[4]. Berdasarkan wawancara dengan pengelola SPADA dan studi literatur  yang  dilakukan,  diketahui  belum  ada  laporan  yang  dapat  menjelaskan  tingkat  kepuasan  pengguna  akhir SPADA di STIKes Hang Tuah Pekanbaru.
Berdasarkan uraian masalah di atas, maka perlu dilakukan analisis pengukuran kepuasan pengguna terhadap SPADA  di  STIKes  Hang  Tuah  Pekanbaru.  Pengukuran  kepuasan  pengguna  harus  dilakukan  karena  merupakan indikator keberhasilan penerapan sistem informasi. Kepuasan pengguna terhadap sistem dapat dijadikan sebagai acuan untuk  mengembangkan  sistem  itu  sendiri  dan  untuk  mengetahui  kelebihan  serta  kekurangan  sistem  yang  sedang berjalan atau diterapkan[5]. Dalam penelitian ini, metode yang dipilih untuk menganalisis kepuasan pengguna adalah End User Computing Satisfaction (EUCS). Metode ini merupakan metode yang digunakan untuk mengukur kepuasan pengguna  dengan  membandingkan  kenyataan  dan  harapan  berdasarkan  pengalaman  pengguna  saat  menggunakan sistem  informasi[6].  Metode  EUCS  diukur  dengan  5  dimensi:  Isi,  Akurasi,  Tampilan,  Kemudahan  Pengguna,  dan Ketepatan Waktu[7].
Beberapa  peneliti  telah  banyak  menggunakan  metode  EUCS  untuk  mengukur  tingkat  kepuasan  pengguna sistem, seperti: penelitian yang dilakukan I Wayan Gede Sabdana tahun 2019 pada Sistem Informasi Rumah Sakit (Sirs)  Jiwa  Provinsi  Bali.  Hasil  penelitian  ini  berupa  skor  rata-rata  ( mean )  tingkat  kepuasan  pengguna  untuk menentukan kriteria tingkat kepuasan pengguna, mean dimasukan dalam tabel kriteria Customer Satisfaction Index (CSI). Berdasarkan hasil skor variabel IQ mean = 83,0 termasuk kriteria “sangat puas” dalam tabel CSI dan SQ mean = 76,9, termasuk kriteria “puas” [8]. Selanjutnya penelitian Simaremare tahun 2020 pada sistem E-Learning . Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  mahasiswa  di  Falkutas  Kedokteran  Atma  Jaya  sudah  puas  dengan  sistem  yang diterapkan. Hal ini dilihat dari sisi Isi, Akurasi, Tampilan, dan Kemudahan Pengguna yang berpengaruh signifikan[9]. Kemudian  penelitian  Nanny  Raras  Setyoningrum  tahun  2020  pada  Sistem  Informasi  Kerja  Praktek  dan  Skripsi (SKKP). Penelitian ini menghasilkan tingkat kepuasan yang dirasakan pengguna sebesar 78,69% dengan gap/selisish sebesar  21,31%  artinya  pengguna  berada  pada  rentang  kategori  puas[10].  Berikutnya  penelitian  yang  dilakukan Rachmawati dan Krisbiantor tahun 2021 pada sistem E-Learning . Hasil dari penelitian ini terdapat 3 dimensi yang menunjukkan bahwa hipotesis dapat diterima dan memiliki pengaruh yang signifikan, yaitu dimensi Isi, Akurasi, dan Kemudahan  Pengguna[11].  Terakhir  penelitian  yang  dilakukan  Khansa  tahun  2021  pada E-Learning Universitas Telkom. Hasil dari penelitian ini berdasarkan 5 hipotesis yang diajukan, terdapat 2 hipotesis yang ditolak karena hasil analisis T statistic kurang dari 1,97 ( T table ), yang artinya hubungan antara variabel Accuracy (ACC) dan variabel Format (FOR) tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel End User Satisfaction (EUS)[12]. Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  telah  diuraikan  diatas,  secara  umum  terdapat  beberapa  kesamaan temuan yang diperoleh. Namun, hasil yang didapati ternyata bersumber dari pengolahan data yang berbeda. Beberapa peneliti ada yang menggunakan SPSS untuk mengolah data (I Wayan Gede Sabdana, 2019; Simaremare, 2020; Nanny Raras  Setyoningrum,  2020;  dan  Rachmawati  Krisbiantor,  2021),  sementara  yang  lain  menggunakan  SmartPLS (Khansa, 2021). Penelitian ini sendiri mirip seperti penelitian Khansa yang menggunakan SmartPLS untuk mengolah data.  Namun,  penelitian  ini  berbeda  dengan  penelitian  Khansa  khususnya  mengenai  pengambilan  sampel  dan pengukuran jumlah sampel. Penelitian ini menggunakan teknik Simple Random Sampling dengan pengukuran sampel menggunakan Slovin .  Disisi  lain,  Khansa  menggunakan  teknik Purposive  Sampling dan  pengukuran  sampel menggunakan Sample Size . Adapun tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui tingkat kepuasan pengguna terhadap SPADA berdasarkan 5 dimensi EUCS serta memberikan rekomendasi perbaikan dalam pengelolaan SPADA dimasa yang akan datang agar menjadi sistem yang lebih baik.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1170 − 1180 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1865
Metodologi penelitian ini dimulai dari tahap perencanaan hingga tahap penyusunan laporan. Langkah-langkah yang dilakukan untuk menyelesaikan penelitian ditunjukkan pada gambar 1 berikut.
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Berikut adalah penjelasan lengkap dari langkah-langkah yang dilakukan berdasarkan Gambar 1 di atas. a. Tahap Pendahuluan
Pada tahap ini, kegiatan yang dilakukan terdiri dari menentukan topik penelitian dengan mengidentifikasi minat dan kemampuan serta membaca literatur yang berkaitan dengan topik yang diminati. Setelah menentukan topik, langkah selanjutnya  adalah  menentukan  studi  kasus  yang  dimulai  dengan  mencari  informasi  yang  relevan  dengan  topik penelitian,  didapatlah  studi  kasus  untuk  penelitian  ini  yaitu  STIKes  Hang  Tuah  Pekanbaru.  Setelah  itu,  peneliti menentukan subjek penelitian. Subjek yang dipilih adalah Mahasiswa Aktif STIKes Hang Tuah Pekanbaru sebagai pengguna SPADA.

## b. Tahap Perencanaan
Pada tahap ini, kegiatan yang dilakukan terdiri dari mengidentifikasi masalah melalui wawancara pendahuluan dengan pengelola  sistem  dan  beberapa  mahasiswa  aktif  STIKes  Hang  Tuah.  Setelah  mengidentifikasi  masalah  yang  ada, peneliti menentukan batasan, tujuan, dan manfaat yang akan dicapai dalam penelitian. Setelah itu, peneliti menentukan data yang dibutuhkan dalam penelitian ini baik data primer dan data sekunder . Data primer yang berhasil dikumpulkan seperti hasil wawancara dan kuesioner. Sedangkan data sekunder yang diperoleh adalah sejarah instansi, visi, misi, struktur organisasi dan penelitian terdahulu.

## c. Tahap Pengumpulan Data
Pada tahap ini, kegiatan yang dilakukan terdiri dari studi literatur yang dilakukan untuk mengumpulkan teori-teori yang  menjadi  acuan  penelitian.  Literatur  ini  diperoleh  melalui  jurnal,  buku  dan  dokumen.  Kemudian  peneliti melakukan wawancara berdasarkan 5 dimensi metode EUCS, sehingga didapati beberapa permasalahan dan kendala yang  dirasakan  pengguna.  Wawancara  dalam  penelitian  ini  dilakukan  kepada  pengelola  sistem  dan  beberapa mahasiswa  aktif  sebagai  pengguna  sistem  tersebut.  Setelah  itu  dilanjutkan  dengan  melakukan observasi untuk mengamati  secara  langsung  sistem  yang  sedang berjalan.  Setelah  dilakukan observasi, langkah  selanjutnya  adalah menentukkan sampel penelitian menggunakan persamaan Slovin dengan tingkat kesalahan 0,1 atau 10%. n = 4947 1+4947 (0.12) (1) n = 98,01 (2)
Dari perhitungan di atas, ukuran sampel untuk penelitian ini ditentukan menjadi 98 responden. Pengambilan sampel  penelitian  menggunakan  teknik Simple  Random  Sampling .  Artinya,  teknik  pengambilan  sampel  dilakukan secara acak, terlepas dari tingkat yang terdapat dalam anggota populasi[13]. Setelah diketahui jumlah sampel dalam penelitian,  langkah  selanjutnya  yaitu  menyebarkan  kuesioner  kepada  98  responden  tersebut.  Kuesioner  penelitian yang disebarkan berisi 21 item pernyataan yang mencakup 5 dimensi EUCS yaitu Isi, Akurasi, Tampilan, Kemudahan Pengguna, dan Ketepatan Waktu.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1170 − 1180 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1865

## d. Tahap Analisis Data
Kegiatan yang dilakukan pada tahap ini adalah pengumpulan data yang diperoleh melalui penyebaran kuesioner. Data yang diperoleh diolah menggunakan Microsoft Excel dan SmartPLS 3.3 untuk diuji validitas dan reliabilitasnya. Uji validitas dan reliabilitas dievaluasi berdasarkan Model Pengukuran dan Model Struktural. Setelah itu, dilakukan uji hipotesis  untuk  mengetahui  keabsahan  data  penelitian.  Tahap  ini  dijalankan  untuk  mengetahui  dampak dari  setiap dimensi  EUCS.  Sehingga  diketahui  bagaimana  harapan  dan  kenyataan  mahasiswa  ketika  menggunakan  SPADA. Pengujian hipotesis subsampel dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan bootstrap dengan uji-t 500 dan uji satu arah dengan taraf signifikansi 0,05 atau 5%.
e. Penulisan Laporan
Pada  tahap  ini,  kegiatan  yang  dilakukan  terdiri  dari  menulis  laporan  hasil  penelitian  dan  mempresentasikan  hasil penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Sistem Pembelajaran Daring (SPADA)
SPADA merupakan sistem yang mendukung proses belajar mengajar untuk menciptakan budaya belajar yang efektif dan produktif yang diperkenalkan oleh STIKes Hang Tuah Pekanbaru. SPADA dapat diakses menggunakan domain https://spada.htp.ac.id. Berikut tampilan menu login pada SPADA ditunjukkan pada Gambar 2 berikut.
Gambar 2. Menu Login

## 3.2 Analisis Responden
Responden pada penelitian ini adalah Mahasiswa Aktif STIKes Hang Tuah yang menggunakan SPADA dari tahun 2019  hingga  2021.  Adapun  sampel  yang  digunakan  sebesar  98  sampel  yang  diambil  secara  langsung  dan  melalui google form . Identitas responden berdasarkan Nama, NIM, No Whatsapp, Jenis Kelamin, dan Jurusan. Adapun skor yang digunakan dalam kuesioner untuk mengukur tingkat keberhasilan SPADA menggunakan empat poin skala Likert dari Sangat Tidak Setuju (STS) hingga Sangat Setuju (SS). Keempat poin skala Likert tersebut ditunjukkan pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Dimensi Pengukuran Likert Dimensi Pengukuran Skor Pengertian Tingkat Kesetujuan 1 Sangat Tidak Setuju (STS) Tingkat Kesetujuan 2 Tidak Setuju (TS) Tingkat Kesetujuan 3 Setuju (S) Tingkat Kesetujuan 4 Sangat Setuju (SS)

## 3.2.1 Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Tabel 2 di bawah ini menunjukkan data yang diperoleh dari penyebaran 98 kuesioner berdasarkan Jenis Kelamin.
Tabel 2. Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
No Jenis Kelamin Jumlah Persentase (%)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1170 − 1180 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1865
1 Pria 4 4% 2 Wanita 94 96% Jumlah 98 100%
Dari  tabel  2,  diketahui  bahwa  responden  wanita  lebih  banyak  yaitu  sebesar  94  orang  (96%).  Sedangkan responden  pria  sebanyak  4  orang  (4%).  Hal  ini  berarti  wanita  mempunyai  pengaruh  besar  dalam  menggunakan SPADA.

## 3.2.2 Responden Berdasarkan Jurusan
Tabel 3 menunjukkan data yang diperoleh dari penyebaran 98 kuesioner berdasarkan Jurusan.
Tabel 3. Responden Berdasarkan Jurusan
Dari  tabel  3,  mayoritas  responden  dalam  penelitian  ini  mengambil  Jurusan  Kesehatan  Masyarakat,  yaitu sebanyak 31 orang (32%), diikuti oleh Rekam Medik 26 orang (27%), kemudian Keperawatan 21 orang (21%) dan Kebidanan 20 orang (20%). Hal ini berarti mayoritas pengguna berasal dari Jurusan Kesehatan Masyarakat.

## 3.3 Analisis Data
Analisis data pada penelitian ini menggunakan tools SmartPLS 3.3, dimana analisis yang dilakukan yaitu menganalisis Model  Pengukuran  ( Outer  Model )  dan  Model  Struktural  ( Inner  Model ).  Model  pengukuran  dan  Model  Struktural dianalisis  menggunakan  diagram  jalur  yang  dirancang  sebelumnya.  Diagram  jalur  beserta  keterangannya  secara berurutan ditunjukkan pada Gambar 3 dan Tabel 4 dibawah ini.
Gambar 3. Diagram Jalur
No Jurusan Jumlah Persentase (%) 1 Kesehatan Masyarakat 31 32% 2 Keperawatan 21 21% 3 Kebidanan 20 20% 4 Rekam Medik 26 27% Jumlah 98 100%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1170 − 1180 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1865
Dari gambar 3 dan tabel 4, dapat dilihat bahwa item yang digunakan dalam penelitian terdiri dari 5 dimensi EUCS yaitu 4 item Isi, 3 item Akurasi, 3 item Tampilan, 3 item Kemudahan Pengguna, dan 3 item Ketepatan Waktu. Selain itu, terdapat pula 5 item Kepuasan Pengguna sebagai dimensi endogen.

## 3.4 Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model)
Model  pengukuran  dijalankan  untuk  mengukur  validitas  dan  reliabilitas  suatu  model  yang  terdiri  dari Convergen Validity dan Discriminant Validity . Berikut ini evaluasi Model Pengukuran .

## 3.4.1 Convergen Validity
Convergen  Validity adalah  model  pengukuran  yang  mengukur  hubungan  antara  skor  item  dihitung  menggunakan SmartPLS. Pengukuran Convergen Validity dikatakan tinggi apabila nilai loading lebih besar dari 0,7 menggunakan variabel atau komponen yang diukur[14]. Berikut merupakan hasil perhitungan diagram jalur menggunakan SmartPLS 3.3 ditunjukkan pada gambar 4 di bawah ini.
Gambar 4. Perhitungan Diagram Jalur
Dari diagram jalur pada gambar 4, terlihat semua item memenuhi kriteria penilaian Convergen Validity yaitu lebih dari 0,7. Oleh karena itu, tidak ada item yang dihapuskan.
Dimensi Item Keterangan Isi CON1 Isi 1 CON2 Isi 2 CON3 Isi 3 CON4 Isi 4 Akurasi ACC1 Akurasi 1 ACC2 Akurasi 2 ACC3 Akurasi 3 Tampilan FOR1 Tampilan 1 FOR2 Tampilan 2 FOR3 Tampilan 3 Kemudahan Pengguna EOU1 Kemudahan Pengguna 1 EOU2 Kemudahan Pengguna 2 EOU3 Kemudahan Pengguna 3 Ketepatan Waktu TIM1 Ketepatan Waktu 1 TIM2 Ketepatan Waktu 2 TIM3 Ketepatan Waktu 3 Kepuasan Pengguna EUS1 Kepuasan Pengguna 1 EUS2 Kepuasan Pengguna 2 EUS3 Kepuasan Pengguna 3 EUS4 Kepuasan Pengguna 4 EUS5 Kepuasan Pengguna 5

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1170 − 1180 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1865
Kriteria  kedua  untuk  penilaian  model  pengukuran  dengan  menggunakan Discriminant  Validity. Pengukuran menggunakan Discriminant Validity dimaksudkan untuk menentukkan apakah item reflektif merupakan ukuran yang baik dari variabelnya. Ukuran yang baik dari variabel dinilai jika hubungan antara variabel dengan item lebih besar dari  ukuran  variabel  lainnya.  Hasil  perhitungan  skor Discriminant  Validity diperoleh  menggunakan  perhitungan SmartPLS 3.3 ditunjukkan pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Skor Discriminant Validity CON ACC FOR EOU TIM EUS CON1 0,801 0,403 0,487 0,501 0,470 0,485 CON2 0,841 0,366 0,497 0,508 0,553 0,498 CON3 0,767 0,360 0,403 0,350 0,506 0,449 CON4 0,711 0,558 0,517 0,553 0,406 0,362 ACC1 0,550 0,908 0,546 0,556 0,493 0,489 ACC2 0,532 0,941 0,579 0,614 0,498 0,517 ACC3 0,218 0,815 0,353 0,372 0,280 0,256 FOR1 0,584 0,542 0,843 0,606 0,574 0,608 FOR2 0,363 0,422 0,814 0,547 0,528 0,554 FOR3 0,575 0,496 0,884 0,666 0,626 0,628 EOU1 0,479 0,446 0,721 0,834 0,546 0,598 EOU2 0,562 0,615 0,615 0,862 0,641 0,643 EOU3 0,523 0,488 0,525 0,890 0,609 0,619 TIM1 0,656 0,484 0,644 0,674 0,798 0,656 TIM2 0,420 0,369 0,491 0,537 0,838 0,611 TIM3 0,423 0,352 0,506 0,466 0,781 0,645 EUS1 0,420 0,359 0,504 0,597 0,683 0,852 EUS2 0,422 0,336 0,501 0,500 0,702 0,846 EUS3 0,470 0,456 0,622 0,603 0,537 0,757 EUS4 0,579 0,531 0,724 0,697 0,710 0,825 EUS5 0,471 0,360 0,522 0,539 0,603 0,824
Dari tabel 5, terdapat 5 dimensi refleksi yaitu Isi, Akurasi, Tampilan, Kemudahan Pengguna dan Ketepatan Waktu, dimana hubungan satu dimensi menggunakan item lebih besar dari ukuran dimensi lainnya. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa hubungan dimensi dengan menggunakan item memiliki nilai Discriminant Validity yang baik. Langkah selanjutnya dalam menentukan nilai model pengukuran adalah mengukur nilai Average Variance Extract , Composite Realibility , dan Cronbach’s Alpha .

## 3.4.3 Average Variance Extracted (AVE)
Skor AVE minimum adalah 0,5[15]. Hasil perhitungan AVE yang diperoleh menggunakan SmartPLS 3.3 ditunjukkan pada Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Skor Average Variance Extracted Dimensi AVE Keterangan Isi 0,611 Valid Akurasi 0,792 Valid Tampilan 0,718 Valid Kemudahan Pengguna 0,744 Valid Ketepatan Waktu 0,650 Valid
Dari  hasil  perhitungan  Tabel 6  diatas,  terlihat  bahwa  nilai AVE  pada  dimensi  EUCS  berada  diatas  0,5 dan termasuk dalam kategori Convergen Validity yang baik.

## 3.4.4 Composite Reliability
Skor Composite  Reliability minimum  adalah  0,7[16].  Hasil  perhitungan Composite  Reliability yang  diperoleh menggunakan SmartPLS 3.3 ditunjukkan pada tabel 7 berikut.
Tabel 7. Skor Composite Reliability Dimensi Composite Keterangan Isi 0,862 Valid Akurasi 0,919 Valid Tampilan 0,884 Valid Kemudahan Pengguna 0,897 Valid

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1170 − 1180 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1865
Ketepatan Waktu 0,848 Valid
Dari hasil perhitungan tabel 7, terlihat bahwa nilai Composite Reliability pada dimensi EUCS berada diatas 0,7 dan termasuk dalam kategori Convergen Validity yang baik.

## 3.4.5 Cronbach Alpha
Skor Cronbach  Alpha minimum  adalah  0,7[16].  Hasil  perhitungan Cronbach  Alpha yang  diperoleh  menggunakan SmartPLS 3.3 ditunjukkan pada Tabel 8 berikut.
Tabel 8. Skor Cronbach Alpha
Dari hasil perhitungan tabel 8, terlihat bahwa nilai Cronbach Alpha pada dimensi EUCS berada diatas 0,7 dan termasuk dalam kategori Convergen Validity yang baik.

## 3.5 Evaluasi Model Struktural (Inner Model)
Selain Model Pengukuran, terdapat pula evaluasi Model Struktural yang diukur menggunakan R-Square . R-Square merupakan  pengukuran  nilai yang  memiliki  dimensi  Kepuasan  Pengguna  atau  dimensi  endogen.  Selain  mengukur nilai dimensi endogen, dilakukan pula pengukuran nilai dimensi eksogen menggunakan Path Coefficient dengan nilai signifikansinya berdasarkan nilai T-Test .
3.5.1 R-Square
R-Square adalah nilai yang menunjukkan seberapa banyak dimensi eksogen yang mempengaruhi dimensi endogen. Nilai R-Square 0,75 dikatakan bahwa model kuat, 0,50 dikatakan model moderat dan 0,25 dikatakan model lemah[17]. Nilai dari uji R-Square yang diperoleh adalah 0,700 yang berarti 70%. Artinya bahwa dimensi Kepuasan Pengguna (endogen) ditentukan oleh dimensi eksogen menjadi 70%. Berikut nilai R-Square ditunjukkan pada Tabel 9 dibawah ini.
Tabel 9. Skor R-Square R-Square Kepuasan Pengguna 0,700
Dari hasil pada tabel 9 terlihat bahwa nilai R-square dimensi Kepuasan Pengguna adalah 0,700 atau 70% dan termasuk dalam kategori puas.

## 3.5.2 Path Coefficient
Uji Path Coefficient digunakan sebagai pengukuran untuk menjelaskan arah hubungan yang negatif menggunakan rentang -1 hingga 0 atau positif menggunakan rentang 0 hingga 1. Berikut nilai Path Coefficient ditunjukkan pada Tabel 10 dibawah ini.
Tabel 10. Skor Path Coefficient Dimensi Path Coefficient Isi - Kepuasan Pengguna 0,018 Akurasi -  Kepuasan Pengguna -0,004 Tampilan -  Kepuasan Pengguna 0,202 Kemudahan Pengguna -  Kepuasan Pengguna 0,226 Ketepatan Waktu -  Kepuasan Pengguna 0,488
Skor Path  Coefficient berdasarkan  lima  jalur  di  atas  menunjukkan  bahwa  4  diantaranya,  Isi-Kepuasan Pengguna,  Tampilan-Kepuasan  Pengguna,  Kemudahan  Pengguna-Kepuasan  Pengguna  dan  Ketepatan  Waktu- Kepuasan  Pengguna,  mempunyai  pengaruh  positif.  Sedangkan  1  diantaranya  Akurasi-Kepuasan  Pengguna, terpengaruh secara negatif.

## 3.5.3 Uji T-test
Dimensi Cronbach Keterangan Isi 0,787 Valid Akurasi 0,873 Valid Tampilan 0,803 Valid Kemudahan Pengguna 0,827 Valid Ketepatan Waktu 0,730 Valid

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1170 − 1180 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1865
Uji T-Test diukur dengan menggunakan uji T-Table apakah menunjukkan hubungan yang signifikan. Ketentuannya jika  nilai T-Test lebih  besar  dari  nilai T-Table maka  akan diperoleh  keluaran yg  signifikan.  Hasil  signifikan  dapat diambil berdasarkan perhitungan derajat kebebasan (df) = N  – 1 = 98 – 1 = 97, dan tingkat signifikan uji satu arah adalah 0,05 atau 5% dengan nilai T-Table yaitu 1,66. Karena itu, jika T-Test lebih besar dari T-Table (1,66) maka pernyataan tersebut dinyatakan valid. Hasil uji T-Test ditunjukkan pada Tabel 11 berikut.
Tabel 11. Skor Uji T- test

## 3.6 Hipotesis
Hasil pengujian hipotesis antar dimensi eksogen dengan endogen disajikan pada Tabel 12 berikut.
Tabel 12. Uji Hipotesis
Berikut adalah penjelasan dari hasil pengujian data yang diolah berdasarkan 5 dimensi EUCS yang ditunjukkan tabel 12.
a. Uji Hipotesis 1: Isi (CON) berpengaruh negatif terhadap Kepuasan Pengguna (EUS)
Hasil  uji  hipotesis  1  menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  dimensi  Isi  terhadap dimensi Kepuasan Pengguna. Hal ini dibuktikan dari nilai Path Coefficient 0,018, nilai P-Values 0,793 dan nilai T-Statistic 0,263 yang lebih kecil dari nilai T-Table (1,66). Oleh karena itu, Hipotesis 1 ditolak.
b. Uji Hipotesis 2: Akurasi (ACC) berpengaruh negatif terhadap Kepuasan Pengguna (EUS)
Hasil uji hipotesis 2 menunjukkan bahwa tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara dimensi Akurasi terhadap dimensi Kepuasan Pengguna. Hal ini dibuktikan dari nilai Path Coefficient -0,004, nilai P-Values 0,956 dan nilai T-Statistic 0,055 yang lebih kecil dari nilai T-Table (1,66). Oleh karena itu, hipotesis 2 ditolak.
c. Uji Hipotesis 3: Tampilan (FOR) berpengaruh negatif terhadap Kepuasan Pengguna (EUS) Hasil  uji  hipotesis  3  menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  dimensi  Tampilan terhadap dimensi Kepuasan Pengguna. Hal ini ditunjukkan dari nilai Path Coefficient 0,202, nilai P-Values 0,124 dan nilai T-Statistic 1,541 yang lebih kecil  dari nilai T-Table (1,66). Oleh karena itu, hipotesis 3 ditolak.
d. Uji Hipotesis 4: Kemudahan Pengguna (EOU) berpengaruh positif terhadap Kepuasan Pengguna (EUS) Hasil uji hipotesis 4 menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara dimensi Kemudahan Pengguna terhadap dimensi Kepuasan Pengguna. Hal ini ditunjukkan dari nilai Path Coefficient 0,226, nilai P-Values 0,058 dan nilai T-Statistic 1,902 yang lebih besar dari nilai T-Table (1,66). Oleh karena itu, hipotesis 4 diterima.
e. Uji Hipotesis 5: Ketepatan Waktu (TIM) berpengaruh positif terhadap Kepuasan Pengguna (EUS) Hasil  uji  hipotesis  5  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  dimensi  Ketepatan  Waktu terhadap dimensi Kepuasan Pengguna Akhir. Hal ini ditunjukkan dari nilai Path Coefficient adalah 0,488, nilai P- Values adalah 0,000 dan nilai T-Statistic sebesar 4,681 yang lebih besar dari nilai T-Table (1,66). Oleh karena itu, hipotesis 5 diterima.

## 3.7 Rekomendasi Perbaikan
Analisis  tingkat  kepuasan  pengguna  terhadap  SPADA  menghasilkan  dua  hipotesis  dengan  efek  positif  dan  tiga hipotesis dengan efek negatif dari 5 dimensi EUCS. Hasil analisis dengan efek negatif membuktikan bahwa STIKes Hang Tuah Pekanbaru perlu memperbaiki dan mengembangkan strategi baru untuk memenuhi kepuasan pengguna terhadap SPADA. Adapun rekomendasi perbaikan yang diusulkan yaitu:

## 3.7.1 Dimensi Akurasi
Dimensi Original Sample T-Statistic P-Values Isi-Kepuasan Pengguna 0,018 0,263 0,793 Akurasi-Kepuasan Pengguna -0,004 0,055 0,956 Tampilan -Kepuasan Pengguna 0,202 1,541 0,124 Kemudahan Pengguna-Kepuasan Pengguna 0,226 1,902 0,058 Ketepatan Waktu-Kepuasan Pengguna 0,488 4,681 0,000
Hipotesis T- Table T-Statistic Hasil Pengujian Hipotesis 1 CON-EUS 1,66 0,263 Ditolak Hipotesis 2 ACC-EUS 1,66 0,055 Ditolak Hipotesis 3 FOR-EUS 1,66 1,541 Ditolak Hipotesis 4 EOU-EUS 1,66 1,902 Diterima Hipotesis 5 TIM-EUS 1,66 4,681 Diterima

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1170 − 1180 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1865
Pengelola disarankan untuk memperbaiki fitur badges agar dapat berfungsi dengan baik. Menurut Zakaria dan Prijono, salah satu perancangan antarmuka dikatakan buruk jika suatu fungsi tidak dapat diakses dan kegunaannya rendah[18].

## 3.7.2 Dimensi Tampilan
a. Peneliti  mengusulkan  perbaikan  warna  pada  tampilan  SPADA.  Menurut  Harmayani  tahun  2021,  penggunaan warna  yang  ramah  pengguna  akan  meningkatkan  efisiensi  tampilan  grafis  dan  mendorong  pengguna  untuk menggunakan  sistem[19].  Beberapa  pemilihan  warna  yang  disarankan  seperti:  gunakan  warna-warna  hangat, jangan gunakan warna terang, jangan gunakan terlalu banyak warna, gunakan warna yang lebih gelap untuk latar belakang, dan sebagainya.
b. Pengelola disarankan untuk memperbarui menu  Program Studi dengan menghapus beberapa pilihan yang tidak diperlukan. Menurut Harmayani tahun 2021, tata letak, tampilan dan navigasi layar sistem akan mempengaruhi pengguna  dalam  banyak  hal,  jika  hal  tersebut  rumit  dan  tidak  efisien,  maka  akan  sulit  bagi  pengguna  untuk melakukan pekerjaannya dan akan membuat banyak kesalahan. Desain yang buruk juga akan membuat pengguna enggan menggunakan sistem lagi.

## 3.7.3 Dimensi Kemudahan Pengguna
Peneliti  menyarankan  pengelola  SPADA  memberikan  pelatihan  tentang  cara  penggunaan  SPADA  agar  pengguna merasa terbantu dan tidak bingung saat pertama kali mengakses SPADA. Selain itu, pengelola dapat merancang sistem komputer  dengan  memberikan  petunjuk  penggunaan  sistem  sehingga  memudahkan  pengguna  untuk menggunakannya.

## 3.7.4 Dimensi Ketepatan Waktu
a. Pengelola SPADA harus meningkatkan ketepatan waktu SPADA dengan meningkatkan server sehingga tidak ada masalah saat pengguna mengakses SPADA. Dikutip dari Anggaraeni (2016), suatu sistem dikatakan bekerja tepat waktu  jika  setiap  permintaan  atau input pengguna  diproses  secara  langsung  dan output langsung  ditampilkan dengan cepat tanpa menunggu lama[20].
b. Pengelola SPADA perlu lebih aktif dalam mengirimkan informasi terbaru melalui SPADA agar pengguna dapat dengan cepat menemukkan informasi terbaru terkait pembelajaran. Ketepatan Waktu suatu sistem informasi dapat dilihat  dari  waktu  respon  yang  cepat  terhadap  kebutuhan  pengguna,  ketersediaan  informasi  yang update dan ketersediaan shortcut untuk melakukan proses kerja yang cepat.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa tingkat kepuasan pengguna Sistem Pembelajaran Daring (SPADA) menggunakan metode End User Computing Satisfaction yaitu sebesar 70%. Dimana dari kelima dimensi dalam metode EUCS terdapat dua dimensi yang berpengaruh positif dan tiga dimensi yang berpengaruh  negatif.  Adapun dimensi  yang  berpengaruh  positif  yaitu  dimensi  Kemudahan  Pengguna  dengan nilai T-Statistic sebesar 1,902 dan dimensi Ketepatan Waktu dengan nilai T-Statistic sebesar 4,681. Sedangkan tiga dimensi  lainnya  yaitu  dimensi  Isi,  Akurasi,  dan  Tampilan  berpengaruh  negatif  dengan  nilai T-Statistic sebesar  Isi (0,263),  Akurasi  (0,055),  dan  Tampilan  (1,541).  Selanjutnya  terdapat  6  rekomendasi  yang  diusulkan  oleh  peneliti terkait  permasalahan  yang  dikeluhkan  pengguna  ketika  menggunakan  SPADA,  yaitu  tentang  fitur  yang  tidak berfungsi, warna tampilan yang terlalu sederhana, banyaknya submenu dalam satu menu, pengguna merasa bingung saat pertama kali menjalankan sistem, proses pengolahan datanya lebih memakan waktu dan ada beberapa menu yang sudah lama tidak diperbarui. Rekomendasi tersebut diusulkan agar dapat digunakan sebagai perbaikan pada SPADA untuk menjadi lebih baik lagi kedepannya.

## REFERENCES
[1] H. Hariandi, “Analisa Online Public Access CatalogMenggunakan Metode EUCS Pada PerpustakaanProklamator Bung Hatta Bukittinggi,” 2019.
[2] H.  Adrianti,  “Pengaruh  Faktor  End  User  Computing  Satisfaction  (  EUCS  )  Terhadap  Manfaat  Nyata  Pengguna  Sistem Informasi Elektronik ( E-Puskesmas ) di Puskesmas Sawah Besar Jakarta,” vol. 6, no. 2, pp. 63–69, 2018.
[3] I. Purwandani, “ISSN : 2461-0690 ISSN : 2461-0690,” IJSE –Indonesian J. Softw. Eng. , vol. xx, no. xx, 2018.
[4] A. Saputra and D. Kurniadi, “Analisis Kepuasan Pengguna Sistem Informasi E-Campus Di Iain Bukittinggi Menggunakan Metode  Eucs,” Voteteknika  (Vocational  Tek.  Elektron.  dan  Inform. ,  vol.  7,  no.  3,  p.  58,  2019,  doi: 10.24036/voteteknika.v7i3.105157.
[5] T. K. Ahsyar and D. Afani, “Evaluasi Usability Website Berita Online Menggunakan Metode Heuristic Evaluation,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, p. 34, 2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7373.
[6] Dalimunthe  Nurmaini  and  Ismiati  Cici,  “Analisis  Tingkat  Kepuasan  Pengguna  Online  Public  Access  Catalog  (OPAC) Dengan Metode EUCS (Studi Kasus: Perpustakaan UIN SUSKA Riau),” J. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, 2016.
[7] M.  Razwan,  “Analisis  Tingkat  Kepuasan  Pengguna  SistemInformasi  Akademik  Mahasiswa  Dengan  MetodeEnd-User Computing Satisfaction,” 2020.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1170 − 1180 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1865
[8] I. W. G. Sabdana, “Analisis Kepuasan Pengguna Sistem Informasi Rumah Sakit (SIRS) Jiwa Propinsi Bali Dengan Metode End-User Computing Satisfaction (EUCS),” J. Ilmu Komput. Indones. , vol. 4, no. 1, pp. 3–4, 2019.
[9] D.  A.  Simaremare,  “Analisis  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  Pengguna  E-Learning  Menggunakan  End  User  Computing Satisfication,” J. Infortech , vol. 2, no. 2, pp. 250–257, 2020, doi: 10.31294/infortech.v2i2.9257.
[10]  N.  R.  Setyoningrum,  “Analisis  Tingkat  Kepuasan  Pengguna  Sistem  Informasi  Kerja  Praktek  dan  Skripsi  (SKKP) Menggunakan Metode End User Computing Satisfaction (EUCS),” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 4, no. 1, pp. 17–21, 2020, doi: 10.30871/jaic.v4i1.1645.
[11]  N. L. Rachmawati and D. Krisbiantoro, “Evaluasi Kepuasan Pengguna Sistem E-Learning Menggunakan Metode End User Computing Satisfaction,” J. Inf. Syst. Manag. , vol. 3, no. 2, pp. 29–35, 2021, doi: 10.24076/joism.2021v3i2.473.
[12]  K. N. R. Al Habsyi, “Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna E-Learning Universitas Telkom Menggunakan Metode End-User Computing  Satisfaction,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  623–635,  2021,  doi: 10.35957/jatisi.v8i2.765.
[13]  T. K. Ahsyar, Hasanah, and Syaifullah, “Analisis Usability Integrated Academic Information System Menggunakan Metode Use Questionnaire,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. , no. November, pp. 49–54, 2019.
[14]  S.  ,M.  S.  Syaifullah,  Ozi  Saputra,  and S. .  M.  Hasdi  radiles,  “Analisis  Pengaruh  Budaya  Organisasi  Terhadap Efektifitas Integrated Academic Information System (IRAISE) UIN Suska Riau,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, 2019.
[15]  N. R. Furadantin, “Analisis Data Menggunakan Aplikasi Related papers,” Acad. (Accelerating world’s Res. , pp. 1–8, 2018.
[16]  M. A. S. Purfita Sari, “Analisis Faktor End-User Computing Satisfaction Terhadap Kepuasan Pengguna: Studi Kasus Kantor Pelayanan Pajak Madya Balikpapan,” 2018.
[17]  Radiansyah, “Analisis Pengaruh Budaya Organisasi Terhadap Efektifitas Integrated Academic Information System (IRAISE) UIN SUSKA RIAU,” 2021.
[18]  F. K. Agustia, Evaluasi Tingkat Kepuasan Pengguna OPAC Pada Perpustakaan Universitas Riau Dengan Metode EUCS . 2020.
[19]  D. A. F. H. Y. S. A. Z. S. Harmayani, “Interaksi Manusia dan Komputer,” Yayasan Kita Menulis, 2021.
[20]  V.  Y.  Anggraeni,  “Analisis  Kepuasan  Pengguna  Sistem  Informasi  Blended  Learning  Poltekba  Menggunakan  Model  End User Computing Satisfaction,” in S1 thesis , 2016.