http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Evaluasi Layanan Cloud Storage Menggunakan Metode PIECES

## Evaluation of Cloud Storage Services Using PIECES Method
Ratna Arsheyla Indah Wulandari*, Johan J.C. Tambotoh Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Dr. O. Notohamidjodjo, Blotongan, Salatiga, Jawa Tengah *e-mail: ratnaw59@gmail.com
( received : 1 November 2021, revised : 12 November 2021, accepted : 25 November 2021)

## Abstrak
Cloud Computing menjadi teknologi yang sering diterapkan di zaman teknologi ini. Salah satu layanan pada cloud computing yaitu cloud storage sebagai tempat untuk melakukan penyimpanan data.  Oleh karena  itu,  penelitian  ini  berupaya  untuk  mengevaluasi  layanan  penyimpanan  cloud  menggunakan metode  PIECES.  Metode  PIECES  yang  digunakan  terutama  pada  variabel  Performance,  Data  and Indormation,  Control  and  Security,  Efficiency  dan  Service.  Pendekatan  penelitian  yang  digunakan adalah kuantitatif yaitu survey untuk pengumpulan data dan pengelolaan terkait data dengan Structural Equation  Modeling  (SEM).  Hasil  dari  penelitian  ini  diperoleh  bahwa  6  (enam)  hipotesis  yang dinyatakan  diterima  dan  1  (satu)  ditolak.  Secara  khusus,  hipotesis  yang  memprediksi  Kontrol  dan Keamanan mempengaruhi Layanan menunjukkan koefisien 0,233 (t-statistik <1,96) tidak diterima.
Kata Kunci: Cloud Computing, Cloud Storage, PIECES, SEM.

## Abstract
Cloud Computing has become increasingly popular in this technological era. Cloud computing offers various services, including cloud storage to store data. Accordingly, this study seeks to evaluate cloud storage services using the PIECES method. The PIECES method is used mainly for the Performance, Data and Information, Control and Security, Efficiency, and Service variables. This research employs a quantitative approach by relying on the survey technique to generate data and the Structural Equation Modeling (SEM) to analyze the data. The results demonstrate that 6 (six) hypotheses are empirically supported, and 1 (one) is not supported. In particular, the hypothesis that predicts Control and Security affect Service exhibits a coefficient of 0.233 (t-statistic <1.96) .
Keywords: Cloud Computing, Cloud Storage, PIECES, SEM.

## 1 Pendahuluan
Era teknologi seiring berjalannya waktu terus berkembang hingga saat ini. Hal ini pun dikarenakan juga  pandemi Covid-19 ( Coronavirus  Disease )  yang  mulai  menyebar  di  seluruh  dunia,  termasuk Indonesia, memicu pemanfaatan teknologi semakin masif. Covid-19 awal mula muncul di kota Wuhan Cina pada bulan Maret tahun 2020, dimana mengakibatkan adanya kendala dalam pelaksanaan kegiatan publik [1]. Di saat kondisi pandemi Covid-19 inilah mempengaruhi terhadap aktivitas masyarakat serta bagi tenaga kerja [2]. Salah satu pemanfaatan teknologi yang digunakan untuk  mengatasinya adalah cloud  computing .  Pemanfaatan cloud  computing memberikan  kemudahan  dalam  pengaksesan, penggunaannya  dan  biaya  [3].  Penelitian  terkait  penerapan  menggunakan cloud  computing penting dilakukan  karena  teknologinya  dinamis,  memiliki  jasa  terkait  pelayanan  yang on-demand ,  memiliki platform serta  media  penyimpanan,  dalam  hal  pengelolaan  menggunakan  daya  komputasi  handal, virtualisasi dan juga terukur. Hal ini dikenal juga sebagai sistem komputasi terdistribusi [4].
Telah  dilakukan  berbagai  penelitian  terkait cloud  computing menggunakan  metode  PIECES. PIECES  adalah  metode  yang  menggunakan  enam  variabel  yaitu Performance , Information/Data , Economic , Control/Security , Efficiency dan Service .  Penelitian  tersebut  yaitu  “Analisis  Kepuasan Pengguna  Google  Classroom  Menggunakan  PIECES  (Studi  Kasus:  Prodi  Sistem  Informasi  UIN Jakarta)”, yang dilakukan Yolanda Rizkyta Sari dan Evy Nurmiati [6]. Penelitian tersebut membahas analisis  terkait  penggunaan  media  pembelajaran  yaitu google classroom menggunakan  PIECES.
Terdapat  penelitian  yang  lain  mengenai  “Metode  PIECES  Framework  Pada  Tingkat  Kepuasan Pengguna Sistem Informasi Perpustakaan Universitas Muhammadiyah Sorong” oleh Muzakkir Pangri, Sunardi Sunarsi dan Rusyidi Umar. Penelitian tersebut mengenai pengukuran kinerja serta menganalisis komponen untuk peningkatan kualitas pelayanan terhadap sistem informasi perpustakaan di Universitas Muhammadiyah  Sorong  [7].  Penelitian  lainnya  mengenai  “Analisis  Website  Menggunakan  Metode PIECES  di  PT  Majapahit  Teknologi  Nusantara”  oleh  Wiwit  Priyadi  dan  Onny  Marleen,  dimana membahas analisis terkait website pada PT Majapahit Teknologi Nusantara untuk mengetahui masalah utama  serta  perlakuan  yang  perlu  untuk  peningkatan  kualitas  pada  website  [8].  Berdasarkan  hasil beberapa  penelitian  yang  ada,  perbedaan  dengan  penelitian  sebelumnya  adalah  pada  penelitian  ini membahas evaluasi pada layanan cloud storage dengan melakukan uji teori menggunakan PIECES dan uji data menggunakan Structural Equation Modeling (SEM). Penggunaan  teknologi  dengan cloud  computing telah  banyak  diterapkan  secara  meluas. Penggunaan yang memudahkan dalam pengoperasiaannya membuat banyak digunakan oleh beberapa pengguna dalam organisasi/perusahaan. Salah satu proses yang terjadi di dalam cloud computing adalah untuk melakukan penyimpanan data pada media cloud atau dapat disebut cloud storage. Tetapi, adapun pengguna  yang  belum  sepenuhnya  percaya  dalam  melakukan  penyimpanan  data  pada  media  cloud. Keraguan  tersebut  mengenai  saat  digunakannya  media  cloud  dapat  dimasuki  oleh  pihak  yang  tidak seharusnya atau pihak. Maka dari itu pengguna merasa ketakutan terhadap hal tersebut karena cloud computing pada  dasarnya  berada  di  dunia  maya  [5].  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  melakukan  evaluasi layanan cloud storage . Tujuan tersebut untuk mengetahui bagaimana layanan pada cloud storage ketika pengguna  melakukan  penyimpanan  data.  Hasil  penelitian  akan  memberikan  gambaran  bagaimana layanan cloud storage yang telah digunakan oleh pengguna. Penelitian ini menjawab evaluasi layanan cloud storage dengan menggunakan metode PIECES. Sistematika  pada  penelitian  yaitu  Pendahuluan  yang  berisi  latar  belakang  dari  penelitian  yang dilakukan,  Tinjauan  Literatur  yang  membahas  beberapa  penelitian  yang  berhubungan  dengan penelitian,  Metode  Penelitian  yaitu  tahapan  dalam  penelitian  serta  instrumen  penelitian  dan  metode dalam menganalisis data, Hasil dan Pembahasan yang berisi hasil pengumpulan dan pengolahan data, Kesimpulan yang membahas rangkuman atas hasil dan pembahasan penelitian.

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian yang berhubungan digunakan penulis sebagai pedoman dalam penulisan artikel ilmiah yang  dikerjakan.  Penelitian  yang  pertama  adalah  penelitian  yang  berjudul  “Analisis  Kepuasan Pengguna Google Classroom Menggunakan PIECES Framework (Studi Kasus: Prodi Sistem Informasi UIN Jakarta” oleh Yolanda Rizkyta Sari dan Evy Nurmiati, tahun 2021. Di dalam penelitian membahas mengenai penggunaan media pembelajaran dengan menggunakan google classroom. Penelitian tersebut bertujuan  dalam  menganalisis  dan  untuk  mengetahui  dari  tingkat  kepuasan  dari  pengguna  media pembelajaran  yaitu google  classroom oleh  mahasiswa  selama  proses  pembelajaran.  Analisis  yang dilakukan  menggunakan  PIECES framework yaitu  dengan  variabel Performance,  Information  and Data,  Economics,  Control  and  Security,  Efficiency dan Service. Dengan  menghasilkan  total keseluruhan nilai mendapatkan nilai 4,204 yang artinya Sangat Puas [6].
Penelitian yang lain ditulis oleh Muzakkir Pangri, Sunardi Sunarsi dan Rusyidi Umar, melakukan penelitian  dengan  judul  “Metode  Pieces  Framework  Pada  Tingkat  Kepuasan  Pengguna  Sistem Informasi Perpustakaan Universitas Muhammadiyah Sorong” diterbitkan pada tahun 2021. Penelitian ini berisikan mengenai kinerja dari sistem informasi dari Universitas Muhmmadiyah Sorong. Penelitian tersebut  memiliki  tujuan  dalam  pengukuran  dari  tingkatan  dari  kepuasaan,  mendapati  suatu kesenjanagan  dan  kelebihan  sistem  informasi  dan  untuk  menganalisis  komponen  yang  dibutuhkan dalam peningkatan kualitas terhadap suatu layanan. Metode dalam menganalisis menggunakan model analisis  PIECES  Framework  dimana  hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian  pada  semua  kategori dikatakan  Puas,  yang  memiliki  arti  bahwa  penerapan  terkait  sistem  informasi  perpustakan  pada Universitas Muhammadiyah Sorong sudah dapat diterima [7].
Selain dari penelitian yang telah disebutkan, terdapat penelitian yang ditulis oleh Wiwit Priyadi dan Onny Marleen yang berjudul “Analisis Website Menggunakan Metode PIECES di PT Majapahit Teknologi Nusantara” pada tahun 2020. Penelitian tersebut membahas mengenai website yang ada pada PT Majapahit Teknologi Nusantara. Website tersebut akan dianalisis menggunakan metode PIECES
sehingga  akan  mengetahui  terkait  masalah  utama  serta  perlakuan  yang  perlu  untuk  meningkatkan kualitas  dari  website  tersebut.  Dengan  hasil  yang  didapatkan  bahwa  kualitas  dari  website  tersebut dikatakan  memiliki  kualitas  sangat  baik  sehingga  mampu  memberikan  serta  membuat  website berkualitas. Dengan peningkatan yang disarankan pada layanan dan informasi menjadi praktis dimana yang mengakses akan memperoleh jawaban  dari yang ditanyakan [8].

## 3 Metode Penelitian
Metode dalam melakukan penelitian dengan pendekatan BSR (Behavioral Science Research). BSR disini  pendekatan  yang  berhubungan  dengan  perilaku  sosial  yang  terjadi  antara  manusia  dengan teknologi. Di dalam penelitian ini memiliki tahapan penelitian sesuai gambar 1 di bawah ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahap pertama adalah dengan menentukan area penelitian yang dijadikan sebagai topik penelitian yaitu cloud  computing. Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  studi  literatur terhadap  penelitian  yang berhubungan  dengan  penelitian  sebelumnya  mengenai  layanan cloud  storage maupun  mengenai Framework  PIECES.  Selanjutnya  membuat  model  konseptual  yang  akan  diuji  pada  pengguna cloud storage sebagai responden penelitian. Tahap selanjutnya dilakukan pengumpulan data serta analisis data menggunakan metode SEM dengan alat bantu SmartPLS. Tahap selanjutnya adalah analisis hasil dan pembahasan. Tahap terakhir adalah kesimpulan.

## A. Instrumen Penelitian
Pendekatan  penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif.  Dimana  metode  kuantitatif  disini merupakan suatu metode yang digunakan untuk meneliti pada subjek ataupun objek yang mempunyai suatu arah dalam membuat pendeskripsian maupun gambaran yang sistematis yang sesuai dengan fakta dan tepat yang berhubungan dengan kenyataan, sifat dan kaitan terhadap suatu kejadian yang sedang diteliti. Metode kuantitatif yang dgunakan dengan menggunakan survei dan berbentuk kuesioner yang disebarkan kepada pengguna yang menggunakan layanan cloud storage [11] . Kuesioner yang dibuat berdasarkan Framework PIECES terutama pada variabel Performance, Data and Indormation, Control
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
and  Security,  Efficiency dan Service sehingga  terbentuk  hipotesis  penelitian  seperti  pada  gambar  2. Dimana masing-masing variabel diwakilkan P (Performance) , D (Data and Information) , CS (Control and Security) , E (Efficiency) dan S (Service) . Dimana Framework PIECES merupakan suatu metode dalam  mengevaluasi  sehingga  mengetahui  kesuksesan  suatu  sistem  dari  sisi  teknik  serta  perilaku dengan  menganalisis  kinerja,  informasi,  ekonomi,  keamanan,  efisiensi  dan  pelayanan  yang  ada  di dalam sistem informasi [12].
Gambar 2. Hipotesis Penelitian
Pembuatan  kuesioner  yang  berdasarkan  Framewotk  PIECES  memiliki  beberapa  indikator  di dalamnya. Indikator tersebut yang akan menjadi pertanyaan dalam kuesioner. Dengan penilaian yang ada di dalam kuesioner menggunakan pengukuran skala Likert untuk menghasilkan data yang akurat. Karena skala Likert disini berfungsi dalam pengukuran terhadap pendapat, lalu sikap, serta persepsi dari seseorang maupun sekelompok manusia terkait suatu kejadian sosial yang terjadi [13] .

## Tabel 1. Skala Likert
No Pilihan Jawaban Singkatan  Skor 1 Sangat Setuju SS 5 2 Setuju S 4 3 Netral N 3 4 Tidak setuju TS 2 5 Sangat Tidak Setuju STS 1

## B. Analisis Data
Dalam  menganalisis  data  menggunakan  pengujian  statistik  yaitu Structural  Equation  Modeling (SEM). SEM merupakan suatu metode pengujian statistik dimana digunakan peneliti dalam menangani penelitian yang kompleks serta bersama-sama, model ini untuk memecahkan persamaan regresi linier. Dimana SEM juga digunakan dalam mengkonfirmasi model penelitian yang digunakan peneliti yang sesuai dengan model teoritis secara mendalam dari teori yang sudah ada [14]. Untuk pengujian data menggunakan aplikasi SmartPLS versi 3.2.9. SmartPLS disini adalah suatu aplikasi perangkat lunak berfungsi untuk menganalisis Partial Least Square (PLS) dmana untuk menganalisis beberapa faktor yang  terkait  terhadap  suatu  fenomena,  tanpa  memerluka  data  terdistribusi  normal  dan  untuk  secara
multivariate tanpa  memerlukan  multikolonieritas  antar  variabel.  PLS  merupakan  salah  satu  metode alternatif  yang  digunakan  dalam  SEM  yang  berguna  bagi  peneliti  dalam  memperoleh  nilai  pada variabel laten terhadap suatu prediksi [15].

## 4 Hasil dan Pembahasan
Dalam  melakukan  analisis  terhadap  data  yang  didapatkan  dari  responden  yang  telah  mengisi kuesioner  lalu  pengujian  data  menggunakan  aplikasi  SmartPLS  3.2.9.  Responden  yang  mengisi kuesioner adalah yang menggunakan layanan Cloud Storage . Proses dalam pengumpulan data selama bulan  Agustus  -  September  2021  dengan  melalui  kuesioner  online.  Responden  yang  mengikuti pengisian kuesioner dalam penelitian memiliki total responden adalah 212.

## Tabel 2. Profil Responden
Profil Responden Jenis Kelamin Laki-Laki 94 Perempuan 118 Usia < 20 tahun 27 20 - 25 tahun 171 26 - 30 tahun 12 31 - 35 tahun 2

## Layanan Cloud Storage
1. Google Drive 208 2. OneDrive 44 3. Dropbox 23 4. Zippyshare 1 5. Mega 4 6. Icloud 14 7. Onenote 1 8. Github 1 9. Xiaomi Cloud 1 10. Wetransfer 1 11. Yandex disk 1 12. WPS 1 13. Private Cloud Storage 1
Model penelitian yang digunakan seperti pada Gambar 3.
Volume 11, Nomor 1, Januari 2022: 239-250
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 3. Model Penelitian
Analisis yang dilakukan memiliki tahapan sebagai berikut:
A. Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model) Model  Pengukuran (Outer  Model) pada  variabel  berindikator  yang  memiliki  hubungan  terhadap variabel  faktor/laten.  Hasil  dari  pengukuran  dari  variabel  indikator  pembentuk  variabel  faktor/laten. Pengujian yang dilakukan di dalam Model Pengukuran adalah:
1. Uji Validitas
a. Validitas Konvergen (Convergent Validity)
1.) Nilai Loading Factor
Tabel 3. Loading Factor CS D E P S CS1 0.730 CS2 0.870 CS3 0.628 CS4 0.155 D1 0.725 D2 0.282 D3 0.794 D4 0.866 D5 0.721 E1 0.891 E2 0.913 P1 0.768 P2 0.449 P3 0.723 P4 0.738 P5 0.780 P6 0.686 P7 0.621 P8 0.233 S1 0.860 S2 0.908 S3 0.789
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Peraturan dalam penentuan nilai Loading Factor yaitu memiliki nilai di atas 0,70. Berdasarkan hasil dari Tabel 3 bahwa terdapat tujuh indikator mempunyai nilai Loading Factor di bawah nilai 0,70, dimana ditandai oleh  warna merah. Dari hasil tersebut ke-tujuh indikator tersebut harus dihapus dari model.
Tabel 4. Hasil Akhir Loading Factor CS D E P S CS1 0.840 CS2 0.913 D1 0.734 D3 0.784 D4 0.872 D5 0.732 E1 0.889 E2 0.915 P1 0.809 P3 0.735 P4 0.795 P5 0.821 S1 0.860 S2 0.908 S3 0.788
Setelah  menghapus  tujuh  indikator  sebelumnya  dimana  mempunyai  nilai Loading  Factor di bawah nilai 0,70, pada hasil dari Tabel 4 merupakan hasil output terbaru dan menjadikan model terbaru pada Gambar 4.

## Gambar 4. Model Penelitian Valid
Dimana  dapat  dilihat  bahwa  indikator  yang  ada  saat  ini  sudah  di  atas  0,70  dengan  ditandai semua indikator sudah berwarna hijau. Dengan demikian indikator dapat dikategorikan sudah valid.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 2.) Nilai Average Variance Extracted (AVE)
Tabel 5. Construct Reliability and Validity Cronbach' s Alpha rho_ A Composit e Reliabilit y Average Variance Extracted (AVE) CS 0,706 0,745 0,869 0,769 D 0,787 0,800 0,863 0,613 E 0,772 0,780 0,897 0,814 P 0,800 0,804 0,869 0,625 S 0,812 0,824 0,889 0,729
Peraturan untuk nilai pada AVE adalah di atas 0,50. Dimana pada Tabel 5 menampilkan bahwa indikator masing-masing sudah memiliki nilai di atas dari nilai 0,50. Hal tersebut indikator yang ada sudah dikategorikan valid.
b. Validitas Diskriminan (Discriminant Validity)
1.) Fornell-Larcker Criterion
Validitas  Diskriminan  dalam  menentukan  nilai Fornell-Larcker  Criterion yang  baik ditunjukkan dengan korelasi dari variabel dengan variabel itu sendiri harus lebih besar daripada variabel yang lain. Dengan aturan korelasi yang ada di atas 0,70.
Tabel 6. Discriminant Validity (Fornell Larcker Criterion)
CS D E P S CS 0.877 D 0.645 0.783 E 0.525 0.609 0.902 P 0.579 0.762 0.584 0.791 S 0.517 0.722 0.629 0.726 0.854
Tabel 6 di atas menunjukkan bahwa korelasi variabel dengan variabel itu sendiri sudah lebih besar daripada variabel yang lain.
2.) Cross Loading Untuk Cross Loading ditunjukkan dari hubungan dari variabel terhadap indikator itu sendiri, dimana harus lebih besar daripada dengan variabel yang lain. Dengan memiliki aturan bahwa nilainya lebih dari 0,70.
Tabel 7. Discriminant Validity (Cross Loading) CS D E P S CS1  0.840 0.455 0.424 0.392 0.376 CS2  0.913 0.653 0.492 0.600 0.516 D1 0.494 0.734 0.532 0.553 0.476 D3 0.469 0.784 0.463 0.607 0.615 D4 0.486 0.872 0.505 0.707 0.710 D5 0.589 0.732 0.409 0.498 0.426 E1 0.399 0.556 0.889 0.552 0.567 E2 0.540 0.545 0.915 0.505 0.569 P1 0.455 0.624 0.519 0.809 0.628 P3 0.419 0.569 0.421 0.735 0.516 P4 0.413 0.551 0.430 0.795 0.566 P5 0.538 0.658 0.471 0.821 0.580
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
S1 0.449 0.603 0.526 0.606 0.860 S2 0.485 0.674 0.611 0.674 0.908 S3 0.385 0.566 0.464 0.575 0.788
Dapat dilihat pada Tabel 7 bahwa nilai Cross Loading dimana korelasi antara variabel dengan indikator itu sendiri mempunyai nilai lebih besar dengan variabel lain dan bernilai lebih dari 0,70. Maka dari itu nilai Cross Loading yang ada dikategorikan valid.
2. Uji Reliabilitas
a. Composite Reliability
Composite  Reliability memiliki  nilai  yang  baik  dengan  aturan  di  atas  0,70.  Pada  Tabel  4 menunjukkan nilai dari Composite Reliability pada setiap variabel mempunyai nilai di atas 0,70 dimana dikatakan bahwa reliabel yaitu memenuhi uji reliabilitas. Dengan nilai tertinggi pada variabel Efficiency yang bernilai 0.897 dan nilai terendah pada variabel Data and Information yang bernilai 0,863.
b. Cronbach’s Alpha
Cronbach’s  Alpha mempunyai  aturan  nilai  di  atas  0,70.  Hasil  dari  Tabel  4  memperlihatkan bahwa  nilai  dari Cronbach’s  Alpha menghasilkan  nilai  di  atas  0,70  pada  setiap  variabelnya.  Nilai tersebut sudah dikatakan bahwa reliabel yaitu memenuhi uji reliabilitas. Nilai tertinggi pada variabel Performance dengan  nilai 0,800  dan  nilai  terendah  pada  variabel Control  and  Security dengan  nilai 0,706.

## B. Evaluasi Model Struktural (Inner Model)
Model  Struktural (Inner  Model) dilakukan  terhadap  variabel  dimana  tidak  diukur  secara langsung, pengukuran dari hasil terhadap indikator yang ada. Pengujian yang dilakukan di dalam Model Struktural adalah sebagai berikut:
1. R-Square
Nilai untuk R-Square adalah uji seberapa baik dari struktur model. Dengan aturan bahwa 0,75 dinyatakan struktur model yang dikatakan kuat, 0,50 struktur model moderate serta 0,25 struktur model yang dikatakan lemah. Dapat dilihat pada variabel di Tabel 8 menunjukkan bahwa sebagai berikut: 1) CS, R-Square sebesar 0,415 atau jika dipersenkan 41.5% maka dinyatakan lemah.
2) D, R-Square sebesar 0,580 atau jika dipersenkan 58% maka dinyatakan moderate.
3) E, R-Square sebesar 0,276 atau jika dipersenkan 27.6% maka dinyatakan lemah.
4) S, R-Square sebesar 0,628 atau jika dipersenkan 62.8% maka dinyatakan moderate.
Tabel 8. R-Square R Square  R Square Adjusted CS 0.415 0.413 D 0.580 0.578 E 0.276 0.272 S 0.628 0.621 2. T-Statistic
T-Statistic dimana melihat signifikansi dari nilai signifikansi T-Statistic . Aturan untuk nilai dari T-Statistic adalah  apabila  nilai  dari T-Statistic melebihi    t-tabel  signifikansi  yaitu  1,96  dikatakan “signifikan” serta apabila di bawah t-tabel dikatakan “tidak signifikan”. Dengan hasil evaluasi model struktural dengan prosedur bootstrapping seperti Tabel 9.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 9. Path Coefficients (Mean, STDEV, T-Values, P-Values)
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values CS → E 0.525 0.529 0.060 8.767 0.000 CS → S -0.019 -0.031 0.081 0.232 0.816 D → CS 0.645 0.649 0.050 12.786 0.000 D → S 0.319 0.325 0.092 3.452 0.001 E → S 0.237 0.246 0.052 4.533 0.000 P → D 0.762 0.764 0.035 21.977 0.000 P → S 0.355 0.352 0.078 4.583 0.000
Dari hasil uji statistik didapatkan bahwa sebagai berikut:
1. Hasil T-Statistic Control  and  Security terhadap Efficiency .  Nilai T-Statistic sebesar  8,5861  dan signifikansi melebihi t-tabel signifikansi yaitu 1,96 maka Control and Security secara “signifikan” berpengaruh langsung terhadap Efficiency .
2. Hasil T-Statistic Control  and  Security terhadap Service .  Nilai T-Statistic sebesar  0,233  dan signifikansi  di  bawah  t-tabel  signifikansi  yaitu  1,96  maka Control  and  Security secara  “tidak signifikan” berpengaruh langsung terhadap Service . 3. Hasil T-Statistic  Data  and  Information terhadap Control  and  Security .  Nilai T-Statistic sebesar 13.223 dan signifikansi melebihi t-tabel signifikansi yaitu 1,96 maka Data and Information secara “signifikan” berpengaruh langsung terhadap Control and Security .
4. Hasil T-Statistic  Data  and  Information terhadap Service .  Nilai Data  and  Information terhadap Service sebesar  3,376  dan  signifikansi  melebihi  t-tabel  signifikansi  yaitu  1,96  maka Data  and Information secara “signifikan” berpengaruh langsung terhadap Service . 5. Hasil T-Statistic Efficiency terhadap Service . Nilai Efficiency terhadap Service sebesar 4,370 dan signifikansi  melebihi  t-tabel  signifikansi  yaitu  1,96  maka Efficiency secara  “signifikan” berpengaruh langsung terhadap Service .
6. Hasil T-Statistic Performance terhadap Data and Information . Nilai Performance terhadap Data and  Information sebesar  21,957  dan  signifikansi  melebihi  t-tabel  signifikansi  yaitu  1,96  maka Performance secara “signifikan” berpengaruh langsung terhadap Data and Information . 7. Hasil T-Statistic Performance terhadap Service . Nilai Performance terhadap Service sebesar 4,675 dan  signifikansi  melebihi  t-tabel  signifikansi  yaitu  1,96  maka Performance secara  “signifikan” berpengaruh langsung terhadap Service .
Pada penelitian ini yang memiliki area penelitian pada cloud computing yaitu dengan permasalahan terkait evaluasi  terhadap cloud  computing dimana terhadap  layanan cloud  storage ketika  melakukan penyimpanan data dapat ditarik kesimpulan dari hasil uji teori dengan menggunkaan PIECES dan uji data  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi  SmartPLS.  Dilihat  dari  hasil  analisis  data bahwa saat melakukan pengujian yang pertama yaitu terhadap model pengukuran (Outer Model) yaitu untuk uji validitas konvergen terkait nilai dari Loading Factor terdapat indikator mempunyai nilai di bawah dari nilai 0,70 dengan ditandai dengan warna merah. Beberapa indikator tersebut adalah CS3 dan CS4 untuk keamanan pada variabel Control and Security , D2 untuk akurasi data pada variabel Data and Information , lalu P2, P6, P7 dan P8 untuk waktu, kelengkapan sistem, konsistensi data dan toleransi terhadap  kesalahan  pada  variabel Performance .  Dari  beberapa  indikator  yang  di  bawah  nilai  0,70 tersebut dikategorikan sebagai indikator yang tidak valid untuk layanan cloud storage . Dan untuk uji validitas konvergen terhadap nilai Average Variance Extranced (AVE) keseluruhan nilai di atas 0,70 dimana sudah dikategorikan valid.
Uji  validitas  diskriminan  terhadap  nilai Fornell-Lacker  Criterion dimana  korelasi  antar  variabel lebih besar diantara variabel lain. Pada hasil analisis data bahwa setiap korelasi variabel mempunyai nilai yang melebihi terhadap korelasi dari variabel lain, maka dari itu sudah dikategorikan baik. Dan untuk nilai Cross Loading yang mana korelasi variabel dengan indikator itu sendiri, dilihat dari hasil
analisis data setiap korelasi variabel dengan indikator itu sendiri sudah lebih besar dari  pada dengan variabel lain.
Pengujian  untuk  model  pengukuran (Outer  Model) yang  kedua  yaitu  uji  reliabilitas  terhadap Composite Reliability dan Cronbach's Alpha . Dengan hasil dari analisis data, menunjukkan bahwa nilai setiap variabel untuk nilai Composite Reliability dan Cronbach's Alpha sudah memiliki nilai melebihi nilai 0,70. Dengan nilai tersebut dikategorikan bahwa reliabel yaitu memenuhi uji reliabilitas. Pengujian yang kedua yaitu terhadap model strukturan (Inner Model) yaitu untuk nilai R-Square dan T-Statistic . Untuk R-Square dimana pengujian terhadap seberapa baik struktur model yang ada, dilihat dari hasil analisis  data  bahwa  masih  tergolomg  lemah  dan  moderate.  Dari  variabel Control  and  Security (CS) bernilai  0,415  dan Efficiency (E)  bernilai  0,276  yang  dinyatakan  lemah.  Untuk  variabel Data  and Information (D) dengan nilai 0,580 dan Service (S) dengan nilai 0,628 dimana dinyatakan moderate.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  6  (enam)  hipotesis  yang  dikatakan dapat diterima, sedangkan 1 (satu) yang ditolak yaitu Control and Security terhadap Service . Hal ini berarti pada penelitian ini, aspek pengendalian dan keamanan tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap layanan. Hal ini dapat dipahami karena pengguna cloud storage sering mengabaikan faktor keamanan  dan  kerahasiaan  ketika  menggunakan  layanan  yang  ada.  Meskipun  penyedia  layanan menjamin keamanan data, akan tetapi tidak ada yang bisa menjamin bahwa semua data tersebut akan aman. Di tengah pandemi ini ketika semua berubah menjadi serba digital, pilihan untuk menggunakan cloud  storage juga  meningkat,  meski  tidak  terlalu  memperhatikan  aspek  keamanan  data.  Fakta  dan temuan ini berkontribusi pada teori cloud computing , bahwa aspek keamanan meski penting, akan tetapi sering  diabaikan  penggunanya.  Secara  praktis  hasil  penelitian  ini  memberikan  masukan  kepada penyedia layanan cloud storage untuk terus memerhatikan keamanan data, meski pengguna terkadang abai dengan hal tersebut. Penelitian selanjutnya dapat dilakukan dengan menambahkan data kualitatif secara interpretif yang menjelaskan secara mendalam mengapa memilih layanan cloud storage .

## Referensi
[1]  W. Susanti and R. N. Putri, “Penerapan Cloud Computing Sebagai Media Pembelajaran Berbasis Online Masa Pandemi Covid-19,” JOISIE (Journal Inf. Syst. Informatics Eng. , vol. 4, no. 1, pp. 56–61, 2020, doi: 10.35145/joisie.v4i1.663.
[2]  D.  H.  Perdiyanti and  D.  P.  Faeni,  “Analisis  Pengaruh  Work  from  Home  ,  Digital  Platform  dan Aplikasi Rapat Online terhadap Produktivitas Kerja pada PT . Telkom Akses di Jakarta Barat ( Analyzing the Effect of Work from Home , Digital Platform and Online Meeting Applications on Work Producti,” Penerbit Goodwood , vol. 1, no. 1, pp. 9–16, 2021.
[3]  M. A. Wikanargo, N. A. Prasetyo, and A. P. Thenata, “Analisis Efektivitas Framework ERP Cloud Computing Untuk Usaha Kecil Menengah,” J. Tek. Inform. Musirawas , vol. 3, no. 1, p. 19, 2018, doi: 10.32767/jutim.v3i1.294.
[4]  M. S. Rumetna, “Pemanfaatan Cloud Computing Pada Dunia Bisnis: Studi Literatur,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 3, pp. 305–314, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201853595.
[5]  B.  Alouffi,  M.  Hasnain,  A.  Alharbi,  W.  Alosaimi,  H.  Alyami,  and  M.  Ayaz,  “A  Systematic Literature Review on Cloud Computing Security: Threats and Mitigation Strategies,” IEEE Access , vol. 9, pp. 57792–57807, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3073203.
[6]  Y.  R.  Sari  and  E.  Nurmiati,  “Analisis  Kepuasan  Pengguna  Google  Classroom  Menggunakan PIECES Framework ( Studi Kasus : Prodi Sistem Informasi UIN Jakarta ),” J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 5, pp. 308–313, 2021.
[7]  M. Pangri, S. Sunardi, and R. Umar, “Metode Pieces Framework Pada Tingkat Kepuasan Pengguna Sistem Informasi Perpustakaan Universitas Muhammadiyah Sorong,” Bina Insa. Ict J. , vol. 8, no. 1, pp. 63–72, 2021, doi: 10.51211/biict.v8i1.1499.
[8]  W. Priyadi and O. Marleen, “Analisis Website Menggunakan Metode PIECES di PT Majapahit Teknologi  Nusantara,” J.  Ilm.  Komputasi ,  vol.  19,  no.  4,  pp.  575–587,  2020,  doi: 10.32409/jikstik.19.4.335.
[9]  A. D. PW and E. I. H. Ujianto, “Analisis Sistem Keamanan Pada Cloud Computing Menggunakan Metode  Attack-Centric  (Security  System  Analysis  of  Cloud  Computing  Using  Attack-Centric
Method),” Progresif J. Ilm. Komput. , vol. 16, no. 1, pp. 57–68, 2020.
[10] A.  Suba’i  and  P.  Joni,  “Analisis  Pemanfaatan  Private  Cloud  Storage  Sebagai  Sentralisasi  Data Menggunakan  Metode  Pieces  Pada  UPTD  BLKI  Palembang,” PalComTech ,  pp.  1–80,  2020, [Online]. Available: http://repo.palcomtech.ac.id/id/eprint/200/5/BAB V.pdf.
[11] M.  A.  Nurhasan  Islamy,  “Analisis  Penerimaan  Dan  Kepuasan  Pemustaka  Terhadap  Sistem Informasi Di Perpustakaan Institut Seni Indonesia Surakarta,” Publ. Libr. Inf. Sci. , vol. 3, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.24269/pls.v3i1.1438.
[12] A. E. Pratiwi and S. Susanti, “Evaluasi Kinerja Sistem Informasi Akuntansi Accurate Accounting Enterprise Menggunakan Metode PIECES,” J. Responsif , vol. 3, no. 1, pp. 63–74, 2021.
[13] M.  Muslih,  L.  Wardhiyana,  and  S.  R.  Widianto,  “Analysis  and  Evaluation  of  ERP  Information System User Satisfication PT. Bozetto Indonesia Using Pieces Framework,” J. Mantik , vol. 4, no. 4, pp. 2588–2598, 2021.
[14] W. K. Nofa and D. A. P. Hapsari, “Penerimaan Teknologi Studentsite Menggunakan The Structural Equation Modelling (SEM) pada Universitas Gunadarma,” Inform.  J. Ilmu Komput. , vol. 17, no. 1, p. 57, 2021, doi: 10.52958/iftk.v17i1.2749.
[15] S. Setiaman, “Analisa Parsial Model Persamaan Struktural dengan Software Smart-PLS Versi 3,” vol. 1, pp. 1–78, 2020.