## ANALISIS KEBERHASILAN IMPLEMENTASI ENTERPRISE RESOURCE PLANNING DI PT INDONESIA POWER
Nur Hasanah a , Wing Wahyu Winarno b , Armadyah Amborowati c a,b,c Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta a Email: nurh.unsiq@gmail.com

## INFO ARTIKEL
ABSTRAK Riwayat Artikel: Diterima : 18 Agustus 2016 Disetujui : 27 Agustus 2016 PT. Indonesia  Power mulai  menerapkan ERP pada tahun  2001 dengan menggunaan  software  Oracle.  Setelah    penerapan  sistem  Enterprise Resource  Planning  (ERP)    perlu  dilakukan  analisa  keberhasilan implementasi  ERP  karena  tingkat  kesetabilan,  kinerja  organisasi, dampak  positif  maupun  negatif    akan  mulai  terlihat  pada  saat implementasi  ini  telah  laksanakan.  Penelitian  bertujuan    agar  dapat memberikan kontribusi  ilmu pengetahuan  tentang  analisis keberhasilan implementasi ERP dalam penerapan di PT. Indonesia Power.
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  deskriptif  yang bersifat  survei  dengan  teknik  pengumpulan  data  berupa  kuesioner sesuai dengan fase-fase dalam metode Delon dan mcLean.
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  diketahui  bahwa  semua variablel kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas layanan, pengguna system  ,  kepuasan  pengguna  dan  manfaat  system  mempunyai  pengaruh terhadap  kesuksesan  implementasi  system  ERP  pada  PT.  Indonesia Power.  Hasil  analisis  diperoleh  nilai  indeks  keberhasilan  ERP  sebesar 84.93  %.  Nilai  tersebut  berada  pada  range  84-100  dengan  kreteria sangat baik.
Dalam penelitian selanjutnya, diharapkan bisa dikembangkan lagi dengan metode/framework yang lain untuk mengetahui tingkat keberhasilan impleentasi ERP  yang lebih baik  yang sekiranya belum ter cover dalam penelitian ini.
Kata Kunci:
ERP, implementasi, Delon dan mcLean ARTICLE INFO

## ABSTRACT

## Article History
Received : August 18, 2016 Accepted : August 27, 2016 PT  Indonesia  Power  has  started  to  implement  Enterpise  Resource Planning  (ERP)  since  2001.Therefor,  it  is  necessary  to  analyze  the success  of  the  implementationof  ERP  to  know  the  stability  level, organization  performance,  and  its  negative  and  positive  effect.  The research  benefit    is  to  give  scientific  contribution  on  the  success  of implementation of ERP in PT Indonesia Power.
Research method  used here was descriptive survey. Data were collected by questionnaire from Delon and mcLean.
The  result  shows  that  following  variables:    system  quality,  information quality,  user  satisfication,and  system  benefit,  have  influence  on  the success  of  the  implementation  of  ERP  in  PT  Indonesia  Power.  The Indext value is 84.93. It belongs to  very good criterium because it is in the range 84 – 100.
It  is  hoped  that  the  next  researchers  can  use  different methods/framework  to  get  better  result  related  to  the  success  of  the implementation of ERP which may be not covered in this research
Key Words : ERP, implementasi, Delon dan mcLean

## 1. PENDAHULUAN
Enterprise  Resource  Planning (ERP) merupakan  suatu  sistem  informasi  yang diperuntukkan  bagi  perusahaan  manufaktur maupun  jasa  guna  mengintegrasikan  dan mengotomasikan  proses  bisnis  di  dalam pabrik, logistik, distribusi, akuntansi, keuangan, dan sumber daya manusia. Implementasi  ERP  merupakan  investasi  dan juga  tulang  punggung  perusahaan  guna meningkatkan efisiensi kerja serta engembangan  bisnis  (Yasin,  2013).  PT. Indonesia  Power  merupakan  perusahaan pembangkit tenaga listrik terbesar di Indonesia  dengan  unit  pembangkitan  (UP) utama  di  beberapa  lokasi  strategis  di  pulau Jawa dan Bali. PT. Indonesia Power mengimplementasikan ERP untuk
mempermudah  proses  bisnis  perusahaan. Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  penelitian ini  mencoba  untuk  menganalisa  keberhasilan implementasi ERP pada PT. Indonesia Power tersebut..
Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk menganalisa keberhasialan implementasi ERP adalah  metode  deskriptif  yang  bersifat  survei dengan  teknik  pengumpulan  data  berupa kuesioner  sesuai  dengan  fase-fase  dalam metode Delon dan mcLean. Metode deskriptif adalah  suatu  metode  yang  meneliti  status sekelompok  manusia,  suatu  objek,  suatu  set kondisi,  suatu  sistem  pemikiran,  ataupun suatu  kelas  peristiwa  pada  masa  sekarang. Tujuan  dari  penelitian  deskriptif  ini  adalah untuk  membuat  deskripsi,  gambaran  atau lukisan  secara  sistematis,  faktual  dan  akurat mengenai fakta-fakta, sifat-sifat serta hubungan  antar  fenomena  yang  selidiki  ( Nasir, 2005)
DeLone  dan  McLean  (1992)  melakukan studi  literatur  secara  mendalam  tentang kesuksesan  sistem  informasi. Keduanya menemukan bahwa kesuksesan sistem
informasi dapat direpresentasikan oleh beberapa  karakteristik.  Pertama,karakteristik kualitas  dari  sistem  informasi  ( system quality ).  Kedua,  kualitas output dari  sistem informasi  ( information  quality ).  Ketiga, konsumsi  terhadap output ( use ).  Keempat, respon  atau  kepuasan  pengguna  terhadap sistem informasi ( user satisfaction ).
Kelima,pengaruh  sistem  informasi  terhadap kebiasaan  pengguna  ( individual  impact ). Keenam, pengaruhnya terhadap kinerja organisasi ( organisasional impact ). Model ini dikenal  sebagai  “Model  Kesuksesan  Sistem Informasi DeLone dan McLean.” Setelah satu dekade,  DeLone  dan  McLean  melakukan revisi  modelnya  menjadi  “Model Update Kesuksesan  Sistem  Informasi  DeLone  dan McLean    (2003).”    Pada  model  yang  baru, DeLone  danMcLean  menambahkan  dimensi kualitas  layanan  ( service  quality ).  Selain  itu, DeLone  dan  McLean  juga  menggabungkan dua  dimensi,  yakni  pengaruh  individu  dan pengaruh organisasi menjadi dimensi keuntungan bersih ( net benefit ).
Model  ini  dibangun  dari  tiga  komponen, yaitu  pembuatan  sistem,  pemakaian  sistem, dan  dampak  dari  pemakaian  sistem  (Delone dan  McLean  2003).  Komponen-komponen tersebut  disusun  dengan  urutan  pengukuran sebagai  berikut.  Pertama,  sistem  informasi dibuat  dan  diukur  kualitasnya  dengan  tiga dimensi  kualitas,  yaitu  kualitas  informasi, kualitas  sistem,  dan  kualitas  layanan.  Kedua, sistem  informasi  dipakai  dan  pengalaman pemakaiannya ini diukur dengan dua dimensi yaitu,  dimensi  penggunaan  dan  dimensi kepuasan  pengguna.  Ketiga  dampak  dari pemakaian  yang  diukur  dengan  dua  dimensi, yaitu  individual impact dan organizational impact ( net benefit )
1.1. Structural Equation Modeling (SEM) SEM  merupakan  pedekatan  terintegrasi antara  dua  analisis  yaitu  analisis  faktor  dan jalur  ( path  analysis ).  SEM  menggunakan metode statistik untuk menyajikan data dalam pencapaian  tujuan  penelitian  dan  dapat menerapkan  banyak  model  dalam  menjawab rumusan masalah penelitian (Noor, 2011).
SEM  dapat  diklasifikasikan  menjadi  dua, yaitu  SEM  berbasis  kovarian  dan  SEM berbasis varian (PLS)
Ghozali  (2008)  mendefinisikan  beberapa istilah yang ada dalam SEM:
a. Variabel Laten Merupakan  varaibel  pengukuran  dari sebuah  konstruk  dalam  SEM,  yang  tidak dapat  diukur  secara  langsung  tapi  dapat diwakili  atau  diukur  dengan  satu  atau lebih  variabel  manifest.  Ada  dua  jenis
variabel laten yaitu variabel laten eksogen dan  variabel  laten  endogen.  Variabel eksogen  adalah  variabel  yang  independen dalam  setiap  persamaan  yang  ada, sementara variabel endogen adalah variabel  dependen  pada  minimal  satu persamaan  yang  ada,  meskipun  dalam persamaan  lain  bisa  menjadi  variabel independen.
b. Variabel Manifest Adalah  suatu  nilai  hasil  observasi  untuk suatu  item  atau  pertanyaan  yang  spesifik, yang  diperoleh  dari  jawaban  responden atau  dari  pengamatan  peneliti.  Variabel manifest  digunakan  sebagai  indikator terhadap variabel laten, Variabel manifest merupakan  ukuran  dan  nilai  aktual,  yang ditujukan  untuk  menghubungkan  model variabel  laten  dengan  data  sebenarnya. Variabel  manifest  yang  berhubungan dengan  variabel  eksogen  dilambangkan dengan  X  dan  yang  berhubungan  dengan variabel  endogen  dilambangkan  dengan Y.
c. Model pengukuran (measuremen model ) Setiap variabel laten
biasanya dihubungkan  dengan  multiple  measure. Hubungan  antara  variabel  laten  dengan pengukurnya  dilakuka  melalui  anlytic measuremen  model.  Yaitu  setiap  variabel laten dibuat model sebagai common faktor dari pengukurannya ( measurement). Nilai loading  yang  menghubungkan  variabel laten  dengan  indikatornya  diberi  simbol “lamda (λ).
d. Kesalahan Pengukuran Model  SEM  memasukkan  kesalahan pengukuran  dalam  modeling.  Kesalahan pengukuran  (error)  ini  adalah  faktor  yang unik  yang  dikaitkan  dengan  setiap pengukuran.  Kesalahan  pengukuran  yang berhubungan  dengan    pengukuran  X diberi  symbol  “ delta ”  (δ),  sedangkan kesalahan  pengukuran  yang  dihubungkan dengan  pengukuran  Y  diberi  symbol “ epsilon ” (ε).
e. Model  Struktural  dengan  analisis  variabel jalur (Path Analysis)
Analisis  jalur  merupakan  regresi  simultan dengan  observed  atau  terukur  secara bersamaan.
f. Model struktural dengan variabel laten
Model struktural dengan variabel laten terdiri dari dua bagian yaitu bagian model pengukuran  (measurement  model)    dan model  struktural  yaitu  hubungan  antara variabel laten.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  akan  memberikan  gambaran mengenai kesuksesan implementasi ERP pada PT.  Indonesia  Power  dengan  menggunakan metode Delon  dan  mcLean ,  dengan  metode ini  akan  diketahui  tingkat  keberhasilan implementasi ERP pada PT. Indonesia Power. Selain  itu  untuk  mengetahui  besarnya pengaruh  dari  factor-faktor  keberhasilan implementasi ERP.
Metode  pengumpulan  data  dilakukan dengan  menggunakan  kuesioner  yaitu  suatu metode  pengumpulan  data  dengan  cara menyebarkan  daftar  pertanyaan-pertanyaan kepada  para  responden.  Populasi  yang ditetapkan  untuk  penelitian  ini  adalah  PT. Indonesia  Power.  Skala  pengukuran  terbagi dalam  beberapa  skala  yang  masing-masing skala  mempunyai  skor  penilaian  1-5  dimana skor 1 untuk jawaban terendah sampai dengan skor 5 untuk jawaban tertinggi.
Tabel 1. Data Klasifikasi Data Responden No Klasifikasi Jml Prosentase 1 Departemen OperasidanPemeliharaan Engineering KeuangandanAdministrasi Proyek 33 25 21 31 30% 22,72% 19,1% 28,18% Jumlah 110 100% 2 JenisKelamin Laki-laki Perempuan 78 32 71,82 28,18 Jumlah 110 100% 3 Umur 20-30 tahun 31-40 tahun 41-50 tahun 51 tahun-keatas 21 39 25 25 19,10% 35,46% 22,72% 22,72% Jumlah 110 100% 4 MasaKerja 1-5 tahun 6-10 tahun 10 thun-keatas 31 38 41 28,195% 34,54% 37,27% Jumlah 110 100% 5 Pendidikan SMA/STM D3 S1 S2 37 17 42 14 33,63% 15,46% 38,19% 12,72% Jumlah 110 100%
3. ANALISIS HASIL DAN

## PEMBAHASAN
1. Model Penelitian
Model  penelitian  yang  akan  dilakukan ditunjukan  pada  gambar  3.1  menjeleskan bahwa  keberhasilan  implementasi  ERP dipengaruhi  oleh  6  variabel  dan  47 indikator  yaitu  variable  Kualitas  Sistem  ( System Quality ) ( X 1 ) dengan 9 indikator, Kualitas  Informasi (Information  Quality ) (X 2 )  dengan  11  indikator,  Kualitas Layanan (  Service  Quality )(X 3 )  dengan  6 indikator,  Penggunaan (use )(X 4 )  dengan
7  indikator,  Kepuasan  Penggunaan (  user satisfaction )(X 5 )  dengan  7  indikator, Manfaat  ( net  benefit )  (X 6 )  dengan  7 indikator.
2. Pemodelan  Inner  Model  dan  Outer Model
Inner model merupakan model structural  yang  menghubungkan  antara variabel  laten,  inner  model  penelitian  ini dapat digambar 1 sebagai berikut :
Gambar 1 Inner model
Gambar 2 Outer Model Analisis Keberhasilan Implementasi Sistem
Enterprise Resource Planning

## 3. Konstruksi Diagram Jalur
Selanjutnya  setelah  terbentuk  inner dan  outer  model,  maka  dapat  dibentuk konstruksi diagram jalur.Ukuran Sample
Gambar 3 Konstruk diagram jalur

## Tabel 2. hasil pengujian variable Kualitas
sistem Indikator Nilai Loading (λ) Keterangan KS1 0,8107 Valid KS2 0,6370 Valid KS3 0,8107 Valid KS4 0,7913 Valid KS5 0,7923 Valid KS6 0,7913 Valid KS7 0,7923 Valid KS8 0,8107 Valid KS9 0,4060 Tidak Valid Tabel 3 hasil pengujian variable kualitas informasi Indikator Nilai Loading (λ) Keterangan KI1 0,5022 Valid KI2 0,9229 Valid KI3 0,7538 Valid KI4 0,9229 Valid KI5 0,9229 Valid KI6 0,9229 Valid KI7 0,6663 Valid KI8 0,9229 Valid KI9 0,7538 Valid KI10 0,6663 Valid KI11 0,9229 Valid FASE 1
FASE 2 KI KS KL P KP M
Tabel 4 hasil pengujian variable Kualitas
layanan Indikator Nilai Loading (λ) Keteranga n KL1 0,7275 Valid KL2 0,8167 Valid KL3 0,5929 Valid KL4 0,8677 Valid KL5 0,8167 Valid KL6 0,7399 Valid

## Tabel 5 hasil pengujian variable pengguna
Indikator Nilai Loading (λ) Keterangan P1 0,6505 Valid P2 0,8793 Valid P3 0,7505 Valid P4 0,7359 Valid P5 0,7505 Valid P6 0,6505 Valid P7 0,9576 Valid Tabel 6 hasil pengujian variable kepuasan pengguna Indikator Nilai Loading (λ) Keteranga n KP1 0,8941 Valid KP2 0,5468 Valid KP3 0,6754 Valid KP4 0,8878 Valid KP5 0,8941 Valid KP6 0,8878 Valid KP7 0,8878 Valid Tabel 7 hasil pengujian variable manfaat Indikator Nilai Loading (λ) Keterangan M1 0,6600 Valid M2 0,9463 Valid M3 0,8995 Valid M4 0,7462 Valid M5 0,6757 Valid M6 0,7097 Valid M7 0,8995 Valid Tahap  selanjutnya adalah membentuk diagram jalur yang baru dengan
menghilangkan  indikator-indikator  yang tidak valid yaitu indikator KS9. Kemudian dilakukan  uji  validitas  sampai  semua indikator  variabel  yang  digunakan  valid terhadap variabel latennya.

## Gambar 3 Konstruk diagram jalur tahap 2
Dari  hasil  analisis  pada  konstruk  diagram jalur,  terlihat  semua  indikator  memiliki  nilai loading  lebih  dari  0.5,  hal  ini  menunjukkan bahwa indikator tersebut valid.
Hasil  akhir  uji  validitas  dapat  dilihat  di tabel 8 di bawah ini
Tabel 8 Hasil Akhir Uji validitas Variabel Laten Indikator Nilai Loading Ket Kualitas Sistem ( System Quality ) (KS) KS1 0,8120 Valid KS2 0,6795 Valid KS3 0,8120 Valid KS4 0,7590 Valid KS5 0,8162 Valid KS6 0,7590 Valid KS7 0,8162 Valid KS8 0,8120 Valid Kualitas Informasi (Informatio n Quality ) (KI) KI1 0,5101 Valid KI2 0,9189 Valid KI3 0,7589 Valid KI4 0,9189 Valid KI5 0,9189 Valid KI6 0,9189 Valid KI7 0,6699 Valid KI8 0,9189 Valid KI9 0,7589 Valid KI10 0,6699 Valid KI11 0,9189 Valid Kualitas Layanan ( Service Quality ) (KL) KL1 0,7276 Valid KL2 0,8176 Valid KL3 0,5923 Valid KL4 0,8676 Valid KL5 0,8176 Valid KL6 0,7390 Valid
Penggunaan (use ) (P) P1 0,6485 Valid P2 0,8796 Valid P3 0,7522 Valid P4 0,7344 Valid P5 0,7522 Valid P6 0,6485 Valid P7 0,9577 Valid Kepuasan Pengguna ( user satisfaction ) (KP) KP1 0,8922 Valid KP2 0,5407 Valid KP3 0,6723 Valid KP4 0,8921 Valid KP5 0,8922 Valid KP6 0,8921 Valid KP7 0,8921 Valid Manfaat ( net benefit ) (M) M1 0,6589 Valid M2 0,9464 Valid M3 0,8998 Valid M4 0,7453 Valid M5 0,6758 Valid M6 0,7106 Valid M7 0,8998 Valid 4. Pengujian Inner Model Inner model dievaluasi dengan menggunakan  nilai    R-Square  yang merupakan uji goodness-fit variabel dependen  untuk  menunjukkan  koefisien determinasi, nilai R-square sebesar 0.67,0.33 dan 0.19  variabel laten endogen dalam  model  struktural  mengindikasikan bahwo  model  “baik”,”moderat”  dan “lemah” (Ghozali, 2011).
Dari  hasil  uji  goodness  fit,  diperoleh nilai R-square pada tabel  9 dibawah ini
Tabel 9 Nilai R-Square
Variabel Laten R Square KI KL KP 0,965779
KS
M 0,986722 P 0,981284
Nilai R-Square KP 0.97, hal ini berarti bahwa  variabel  dependen  KP  dapat dijelaskan  oleh  variabel  independen  KI, KL  dan  KS  sebesar  97%  atau  memiliki pengaruh “baik” sedangkan 3% dijelaskan variabel  lain  diluar  yang  diteliti.  Nilai  R- Square  M  0.99  hal  ini  berarti  variabel dependen M dapat dijelaskan oleh variabel independen M sebesar 99%  atau memiliki
pengaruh  “moderat”  sedangkan  1% dijelaskan  variabel  lain  diluar  penelitian ini.  Nilai  R-square  variabel  dependen  P sebesar    0.98  hal  ini  berarti  variabel  P dapat  dijelaskan  oleh  variabel  KL,KP  dan KS  sebesar  98%  atau  memiliki  pengaruh “baik”  sedangkan  2%  dijelaskan  oleh variabel lain diluar penelitian ini. Nilai R- square  variabel  dependen  M  0.99  hal  ini berarti  variabel  KI,P  dapat  menjelaskan 99%  variabel  M  atau  memiliki  pengaruh “baik  “  sedangkan  1%  dijelaskan  oleh variabel lain diluar penelitian ini
Sementara  Hasil  uji  nilai  Q-Square, dapat dihat pada tabel 10
Tabel 10 Hasil uji nilai Q-Square
Hasil  Q-Square  semua  variabel  dependen memiliki  nilai  lebih  dari  0,  hal  ini menunjukkan  bahwa  model  mempunyai nilai predictive relevance .

## 5. Uji Variabel
Berikut ini adalah hasil uji t-statistik Tabel 11 Hasil uji t-statistik Original Sample (O) T Statistics (|O/STERR|) KI -> KP -0,1387 2,2690 KI -> P 0,9746 18,788 KL ->KP 0,8610 15,085 KL -> P 0,8343 13,239 KP -> M 0,2214 9,273 KS -> KP 0,2517 2,363 KS -> P -0,7717 12,448 P -> M 0,7879 34,847
Berdasarkan hasil uji t-statistik, maka dapat ditentukan uji variabel dalam penelitian ini :
Variabel Laten Q-Square
KI KL
KP 0,164216
KS
M 0,233002 P 0,555809
1. Kualitas  Informasi    ( System  information ) berpengaruh terhadap Kepuasan pengguna  ( User  satisfaction ).  Hasil    t- statistik  KI -> KP memiliki nilai t hitung 2,2690,  nilai t hitung lebih besar dari 1.98 berarti KI diterima atau terdapat
pengaruh  terhadap  Kepuasan  pengguna ( User satisfaction ).
2. Kualitas  Informasi    ( System  information ) berpengaruh terhadap  penggunaan  sistem
( system  use ).  Hasil    t-statistik    KI  ->  P memiliki  nilai  t  hitung  18,788,    nilai  t hitung  lebih  besar  dari  1.98  berarti KI diterima atau  terdapat  pengaruh  terhadap penggunaan  sistem ( system use ).
3. Kualitas Layanan ( System quality )
berpengaruh terhadap Kepuasan pengguna ( User satisfaction ). Hasil  t-statistik  KL - > KI memiliki nilai t hitung 15,085,  nilai t  hitung  lebih  besar  dari  1.98  berarti KL diterima atau    terdapat  pengaruh  antara Kualitas  Layanan  ( System  quality )  dan Kepuasan pengguna ( User satisfaction ).
4. Kepuasan  pengguna (User  satisfaction ) berpengaruh positif  terhadap        manfaat (net  benefit ).  Hasil    t-statistik    KP  ->  M memiliki  nilai  9,273,    nilai  t  hitung  lebih besar  dari  1.98  berarti KP  diterima atau berpengaruh  antara  Kepuasan  pengguna (User  satisfaction )  dan  manfaat (net benefit ).
5. Kualitas sistem ( System quality ) berpengaruh terhadap Kepuasan pengguna (User satisfaction ). Hasil  t-statistik  KS - > KP memiliki nilai t hitung 2,363,  nilai t hitung  lebih  besar  dari  1.98  berarti KS diterima atau    terdapat  pengaruh  antara Kualitas  Sistem  ( System  quality )  dan Kepuasan pengguna (User satisfaction ).
6. Kualitas sistem ( System quality ) berpengaruh terhadap penggunaan  sistem ( system  use ).  Hasil    t-statistik    KS  ->  P memiliki  nilai  t  hitung  12,448,    nilai  t hitung  sama  besar  dari  1.98  berarti KS diterima atau    terdapat  pengaruh  antara Kualitas  Sistem  ( System  quality )  dan penggunaan  sistem ( system use ).
7. Pengguna sistem (system use ) berpengaruh terhadap manfaat ( net benefit ). Hasil  t-statistik  P -> M memiliki nilai  t  hitung  34,847,    nilai  t  hitung  sama besar  dari  1.98  berarti P  diterima atau
terdapat pengaruh antara Pengguna sistem (system use ) dan manfaat ( net benefit ). Kesimpulan pengujian dapat dilihat pada Tabel 3.12 Kesimpulan hasil uji yang dilakukan dengan menggunakan SEM PLS sebagai berikut:
Tabel 12 Kesimpulan hasil uji Faktor Hasil uji Kualitas Sistem (KS) Diterima Kualitas Informasi (KI) Diterima Kualitas Layanan (KL) Diterima Pengguna Sistem (P) Diterima Kepuasan Pengguna (KP) Diterima Manfaat (M) Diterima

## 6. Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  digunakan  untuk memberikan gambaran awal atau deskripsi empiris atas data yang dikumpulkan dalam penelitian.  Jenis-jenis  statistik  deskriptif yang  dapat  disajikan  dalam  laporan penelitian adalah antara lain:
1. Distribusi  Frekuensi  Statistik,  ini digunakan untuk menggambarkan distribusi  frekuensi  dari  jawaban responden  atas  berbagai  item  variabel yang diteliti.
2. Statistik Rata-rata, Statistik ini digunakan untuk menggambarkan
rata-rata  nilai  dari  sebuah  variabel yang diteliti pada sekelompok responden tertentu.
3. Nilai  Indeks  untuk  mendapatkan gambaran  mengenai  derajad  persepsi responden  atas  variabel  yang  akan diteliti,  sebuah  nilai  indeks  dapat dikembangkan. Perumusan untuk menghitung nilai indeks adalah sebagai berikut :
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 = %𝐹1 ∗ 1  +  %𝐹 ∗ 2  +  %𝐹 ∗  3  +  %𝐹 ∗ 4  +   (%𝐹 ∗ 5) 5
Dimana :
F1  adalah  Frekuensi  responden  yang menjawab 1 F2  adalah  Frekuensi  responden  yang menjawab 2
Dan  seterusnya  F5  untuk  yang menjawab  5  dari  skor  yang  digunakan dalam  daftar  pertanyaan.  Oleh  karena jawaban  responden  tidak  berangkat  dari angka  0,  tetapi  mulai  angka  1  hingga  5, maka  angka  indeks  minimal  bisa  di peroleh dari persamaan berikut:
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 𝑚𝑖𝑛 = 100  ∗ 1  +  0 ∗ 2  +  0 ∗  3  +  0 ∗ 4  + (0 ∗ 5) 5
Sedangkan  nilai  indeks  maksimal  bisa diperoleh dari persamaan berikut:
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 𝑚𝑎𝑥
= 0  ∗ 1  +  0 ∗ 2  +  0 ∗  3  +  100 ∗ 4  + ( 100 ∗ 5)
5
Maka indeks yang dihasilkan berangkat  dari  angka  20  hingga  100 dengan rentang sebesar 80, tanpa angka 0. Rentang  sebesar  80  dibagi  lima  akan menghasilkan  rentang  sebesar  16  yang akan  digunakan  sebagai  dasar  interpretasi nilai indeks.
Tabel 13 Hasil Uji Akhir Angka Indeks Indi- kator Frekuensi Jawaban Responden (%) Inde ks 1 2 3 4 5 KS1 10.0 10.9 30.0 49.1 83.64 KS2 29.1 45.5 25.5 79.27 KS3 10.0 10.9 30.0 49.1 83.64 KS4 69.1 30.9 86.18 KS5 14.5 29.1 56.4 88.38 KS6 69.1 30.9 86.18 KS7 14.5 29.1 56.4 88.36 KS8 10.0 10.9 30.0 49.1 83.64 Rata-rata Indeks 84.91 KI1 29.1 45.5 25.5 79.27 KI2 69.1 30.9 86.18 KI3 14.5 29.1 56.4 88.36 KI4 69.1 30.9 86.18 KI5 69.1 30.9 86.18 KI6 69.1 30.9 86.18 KI7 10.0 10.9 30.0 49.1 83.64 KI8 69.1 30.9 86.18 KI9 14.5 29.1 56.4 88.36 KI10 10.0 10.9 30.0 49.1 83.64 KI11 69.1 30.9 86.18 Rata-rata Indeks 85.49 KL1 10.0 10.9 30.0 49.1 83.64 KL2 29.1 45.5 25.5 79.27 KL3 34.5 65.5 93.09
KL4 14.5 29.1 56.4 88.36 KL5 29.1 45.5 25.5 79,27 KL6 34.5 40.0 25.5 78.18 Rata-rata Indeks 83.64 P1 25.5 74.5 94.91 P2 14.5 29.1 56.4 88.36 P3 29.1 45.5 25.5 79.27 P4 69.1 30.9 86.18 P5 29.1 45.5 25.5 79.27 P6 74.5 25.5 85.09 P7 49.1 50.9 90.18 Rata-rata Indeks 86.18 KP1 14.5 29.1 56.4 88.36 KP2 69.1 30.9 86.18 KP3 10.0 10.9 30.0 49.1 83.64 KP4 29.1 45.5 25.5 79.27 KP5 14.5 29.1 56.4 88.36 KP6 29.1 45.5 25.5 79.27 KP7 29.1 45.5 25.5 79.27 Rata-rata Indeks 83.48 M1 74.5 25.5 85.09 M2 49.1 50.9 90.18 M3 14.5 29.1 56.4 88.36 M4 69.1 30.9 86.18 M5 10.0 10.9 30.0 49.1 83.64 M6 29.1 45.5 25.5 79.27 M7 14.5 29.1 56.4 88.36 Rata-rata Indeks 85.87 Total Rata-rata Indeks 84.93
Dari  hasil  perhitungan  akhir  nilai indeks diketahui bahwa nilai indeks untuk semua  variabel  adalah  84,93.  Dapat disimpulkan  bahwa  variabel  tersebut termasuk dalam nilai indeks sangat tinggi, yang  artinya  penerapan  implementasi Enterprise Resource Planning (ERP) pada PT.  Indonesia  Power  berhasil  sebesar 84.93%.

## 4. PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dari  penelitian dengan  menggunakan  Model  Kesuksesan Sistem  Informasi  DeLone  dan  McLean  untuk keberhasilan  implementasi  sistem Enterprise Resource Planning (ERP) adalah
1. Faktor kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas layanan, pengguna sistem,
kepuasan pengguna dan manfaat mempunyai pengaruh terhadap keberhasilan  implementasi Enterprise Resouce  Planning (ERP)  pada  PT.
Indonesia Power.
2. Penerapan implementasi Enterprise
Resource  Planning (ERP)  pada  PT.
Indonesia  Power  berhasil  dengan  tingkat keberhasilan sebesar 84.93%.

## 4.2 Saran
1. Menejemen Secara umum ERP yang digunakan di PT.  Indonesia  Power  sudah  sangat baik,  namun  perlu  ditingkatan  lagi faktor-faktor  yang  dianggap  kurang sesuai  dengan  rekomendasi  yang diberikan.
2. Penelitan Lanjutan Untuk  penelitian  selanjutnya  bisa digunakan metode yang lainnya.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Bhrathi,  Vijayakumar.  Pramod,  Dhanya  and Raman,  Ramakrisnhan.  2013.A  Fuzzy Petri- Net  Based  Conceptual  Model  For  Risk Prediktion In Enterprese Recourse
Planning Acquisition  Decisions  For  Small and  Medium  Enterprises.  Journal  of Computer Science,9 (1): 139-146 ,2013
Darmawan,  Armin.  Nilda.  2012.  Analisa  Risiko
Operasional  pada  Perusahaan  Pembiayaan dengan  Metode Risk  Breakdown  Structure (RBS) dan Analitic Network Process (ANP) Ghozali,  Imam.  2005.  Aplikasi  Analisis Multivariate  Dengan  Program  SPSS, Universitas Diponegoro, Semarang, 2005 Ghozali,  Imam.  2011.  Aplikasi  Analisis
Multivariate  Dengan  Program  IBM  SPSS 19  (edisi  kelima),  Universits  Diponegoro, Semarang, 2011
Hasibuan,  Zainal  A,  2007, Metodologi Penelitian  Pada  Bidang  Ilmu  Komputer dan  Teknologi  Informasi ,  Fakultas  Ilmu Komputer Universitas Indonesia, Jakarta.
Kurnia, Endah. Er, Mahendrawathi.Ali, Achmad Holil Noor. 2012. Model
Konseptual  Keberhasilan  ERP  Sebagai Pendekatan  Multidimensi  Motivasi  Bisnis dan  Teknologi,  Manfaat,  Resiko  serta Faktor  Kunci  Kesuksesan,  Jurnal  Sistem Informasi,  Volume  4,  Nomor3,  September 2012.
Maretha,  Dian.ERP  ( Enterprise  Resource Planning )  di  Perguruan  Tinggi  Negeri Harapan dan Tantangan. Jurnal SENATEK, September 2013.
Santo,  Fernandi  Wijaya,  2012,  Implementasi Sap  Modul  Material  Management  studi kasus  pada  PT.  Bumitama  Gunajaya, Jurnal comtech Vol 3, 2012
Somantri,  Ating.  2006.  Aplikasi  Sttistik
Dalam  Penelitian,  CV  Pustaka  Setia, Bandung, 2006 Suryalena, 2013, Enterprise Resource
Planning (ERP) Sebagai Tulang Punggung
Bisnis  Masa  Kini,  JURNAL  APLIKASI BISNIS, Vol. 3 No. 2, April 2013
Tarigan,  Zeplin  Jiwa  Husada.  Tjipto,  Silvy
Iskandar.Yunita,  Sandra.  Gosal,  Ireneus Joy. 2012, Analisa Implementasi Enterprise Resource Planning Pada Perusahaan,2012 Utami,  Warih  Ardhani,  Febriliyan  Samopa, 2013, Analisa Kesuksesan Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) di Perguruan Tinggi dengan Menggunakan D &  M IS  Success Model  (Studi  kasus:  ITS Surabaya), Jurnal Sistem Informasi, Volume 4, Nomor 5, September, 2013 Ward, Hofmannsthal and Greek Myth:

## Expression and Performance, 2002
Ward,    Hofmannsthal  and  Greek  Myth: Expression and Performance, 2002 Widjaya,  Iwan  Kurniawan,2012, Enterprise Resource Planning : Graha Ilmu.
Yasin,  Verdi.  2013,  Pentingnya  Sistem Enterprise  Resource  Planning (ERP) dalam  Rangka  untuk  Membangun  Sumber Daya  pada  suatu  Perusahaan,  Jurnal  : Manajemen  Informatika.  Edisi:  No.4 Tahun VI, Januari, 2013.