## EVALUASI KESUKSESAN PENERAPAN SISTEM INFORMASI PERPUSTAKAAN MPR RI DENGAN METODE HOTFIT DAN UTAUT
Alfinda Rachmah 1 , Arief Ichwani 2
1,2 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Esa Unggul, Jakarta alfinda.rachmah03@gmail.com

## ABSTRAK
Sistem Informasi Perpustakaan sudah diterapkan oleh MPR RI sejak tahun 2018 yang bersifat opensource dalam bentuk website. SIP MPR RI diterapkan untuk mengelola bahan pustaka dan berbagai tugas lainnya yang dapat membantu kinerja dari pustakawan, memudahkan pengguna dalam mencari dan mengetahui koleksi buku maupun  informasi  yang  tersedia  di  Perpustakaan  MPR  RI.  Namun  dalam  penerapannya  terdapat  beberapa permasalahan  seperti  munculnya source  code pada  data  identitas  anggota  perpustakaan,  tampilan  menu  pada website kurang user friendly , konten digital yang di upload atau diunggah pada sistem belum cukup lengkap untuk memenuhi  kebutuhan  pengguna.  Dengan  demikian  perlu  dilakukan  evaluasi  terhadap  penerapan  SIP  MPR  RI untuk  mengetahui  tingkat  kesuksesan  terhadap  penerapan  sistem  dengan  menggunakan  metode  HOTFIT  dan UTAUT. Pada penelitian ini dilakukannya penyebaran kuesioner kepada 77 responden dengan analisis data PLS- SEM dengan software SmartPLS 4. Hasil dari penelitian ini adalah metode HOTFIT dan UTAUT dapat digunakan untuk evaluasi kesuksesan penerapan SIP MPR RI, ada  4 hubungan diterima dan 10 hubungan  ditolak dari 14 hipotesis penelitian  yang diajukan  yang merupakan variabel yang dapat berpengaruh, kontribusi dari penelitian ini berupa diberikanya rekomendasi yang digunakan untuk meningkatkan tingkat kesuksesan dari penerapan SIP MPR RI.
Kata kunci: Sistem Infromasi Perpustakaan, Evaluasi Kesuksesan, HOTFIT, UTAUT,PLS-SEM, SmartPLS.

## 1. PENDAHULUAN
Semakin berkembangnya Teknologi Informasi dapat  mempengaruhi  layanan  informasi  tidak terkecuali pada layanan perpustakaan. Perpustakaan adalah salah satu bagian  yang dapat memanfaatkan Teknologi  Informasi  dengan  menyediakan  Sistem Informasi Perpustakaan. Sistem
Informasi Perpustakaan diterapkan untuk membantu perpustakaan  dalam  mengolah  informasi  maupun data  mengenai  perpustakaan.  Selain  itu  dengan adanya  Sistem  Informasi  Perpustakaan  akan mempermudah kinerja pustakawan dalam memaksimalkan  kinerjanya  dengan  melakukan pelayanan  di  perpustakaan,  serta  akan  membantu pemustaka untuk mencari dan mengetahui informasi dengan cepat, efektif serta efisien sesuai dengan apa yang sedang dibutuhkan [1][2].
Salah  satu  instansi  yang  menerapkan  Sistem Informasi  Perpustakaan  (SIP)  yaitu  MPR  RI. Perpustakaan MPR RI menerapkan SIP sejak tahun 2018  dengan  nama  aplikasi  InlisLite  ( Integrated Library  Systems )  Versi  3  yang  bersifat opensource dalam bentuk website. SIP diterapkan diperpustakaan MPR RI untuk memanajemen buku, memanajemen peminjaman dan pengembalian buku, membuat  pelaporan  mengenai  sirkulasi,  anggota, dan  berbagai  tugas  lainnya  yang  dapat  membantu kinerja dari pustakawan serta memudahkan pengguna  dalam  mencari  dan  mengetahui  koleksi buku maupun informasi yang tersedia di Perpustakaan MPR RI.
Berdasarkan hasil pengamatan dan wawancara, dalam  penerapan  sistem  tersebut  masih  ada permasalahan  seperti  munculnya source  code pada
data identitas anggota perpustakaan, tampilan menu pada  website  kurang user  friendly ,  sehingga pengguna  masih  merasa  kebingungan  dalam menggunakan  dan  berinteraksi  dengan  sistem, konten  digital  yang  di upload atau  diunggah  pada sistem  belum  cukup  lengkap  untuk  memenuhi kebutuhan  pengguna.  Selain  itu  sistem  ini  juga belum pernah dilakukan evaluasi terkait kesuksesan pada  penerapan  sistem  informasi.  Dengan  begitu perlu  dilakukannya  evaluasi  terhadap  penerapan sistem  informasi  perpustakaan  MPR  RI  untuk mengetahui  dan  mengukur  faktor-faktor  atau variabel yang dapat mempengaruhi tingkat kesuksesan  terhadap  penerapan  sistem  dengan metode  HOTFIT  dan  UTAUT.  Metode  UTAUT memanfaatkan 2 variabel untuk faktor human . Penelitian yang dijadikan dasar pedoman yaitu “Mengevaluasi Sistem Informasi Kesehatan” dengan dikembangkannya  atau  digabungkannya  kerangka metode  HOT-Fit  dan  model  UTAUT  untuk  dapat disesuaikannya ketiga faktor yaitu; human , organization ,  dan technology .  Berdasarkan  hasil penelitian  tersebut  dapat  menjelaskan  dengan  baik mengenai  penerimaan  dan  penggunaan  sistem  dari penelitian terdahulu, tetapi tidak menjelaskan faktor- faktor  penting  dari  organisasi.  Karena  faktor organisasi salah satu faktor penting untuk mengukur tingkat kesuksesan dari penerapan sistem [3].
Penelitian selanjutnya  juga dilakukan oleh  [4] mengenai  “Evaluasi  Penerapan  Sistem  Informasi Manajemen  Kepegawaian  (SIMPEG)  di  Badan Kepegawaian Daerah Kabupaten Pamekasan Dengan Pendekatan Human-Organizaition
Technology  (HOT)  FIT  Model”  pada  tahun  2017.
Hasil  penelitian  tersebut  menyatakan  bahwa  faktor manusia yang sudah digabungkan dengan penelitian Noor  Azizah  (2010)  dari  variabel performance expectancy dan effort expectancy menunjukkan hasil yang  baik  karena  mampu  menjelaskan  mengenai tingkat  kesuksesan  penerapan,  penerimaan,  dan penggunaan sistem dari  faktor manusia, organisasi, dan teknologi.
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  [5] mengenai  “Evaluasi  Keberhasilan  Implementasi Sistem  Informasi  Manajemen  Kuliah  Kerja  Nyata Menggunakan Metode HOT FIT” pada tahun 2020. Hasil  penelitian  tersebut  menyatakan  bahwa  pada penerapan  SIM  KKN  di  UIN  SUSKA  Riau  belum sepenuhnya  berhasil  dikarenakan  dari  12  hipotesis terdapat 5 hipotesis ditolak dan 7 hipotesis diterima walaupun  sistem  dapat  dikategorikan  cukup  baik karena  memiliki  nilai  R- Square pada  variabel  net benefit  berjumlah  54,5%.  Selain  itu  juga  ada beberapa  manfaat  pada  penerapan  sistem  yang belum terpenuhi.
Penelitian lainnya dilakukan oleh [6] mengenai “Penerapan  Sistem  Informasi  Akademik  Dengan Pendekatan Model Delone & McLean, HOT FIT dan UTAUT  (Studi  Kasus:  STMIK  Duta  Bangsa Surakarta)”  pada  tahun  2017.  Pada  penelitian tersebut  dihasilkan  tingkat  keberhasilan  penerapan SIAKAD  belum  seluruhnya  berhasil,  walaupun mempunyai  pengaruh  positif  dan  signifikan  pada variabel net  benefit untuk  penerimaan  pengguna terhadap SIAKAD.
Pada  metode  HOT-Fit  [7][8]  yang  mengacu pada  penelitian  [5]  belum  didapatkan  penjelasan dengan  baik  pada  faktor  manusia  ( human )  untuk penerimaan  dan  penggunaan  sistem  informasi. Dengan begitu perlu dilakukan lebih lanjut mengenai evaluasi pada faktor manusia untuk menggambarkan penerimaan dan penggunaan sistem informasi. Oleh karena  itu,  penelitian  ini  dilakukan  evaluasi kesuksesan penerapan sistem informasi perpustakaan MPR RI dengan metode HOTFIT dan UTAUT  untuk  mengetahui  variabel  apa  saja  yang berpengaruh  dan  memberikan  kontribusi  berupa rekomendasi-rekomendasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
4.1. Definisi Evaluasi Evaluasi sistem informasi merupakan kegiatan yang diperlukan bagi suatu organisasi termasuk pada sistem yang digunakan untuk layanan perpustakaan. Evaluasi sangat penting dilakukan untuk mendapatkan  pengetahuan  yang  digunakan  dalam peningkatan sebuah sistem informasi [9].
Tujuan dari evaluasi yaitu mengumpulkan dan menganalisis  suatu  informasi  yang  berguna  untuk menentukan  penilaian  terhadap  objek  evaluasi, memberikan  manfaat  untuk  dilakukan  perbaikan, dan pengambilan keputusan mengenai objek yang di evaluasi.

## 4.2. Definisi Sistem Informasi Perpustakaan
Sistem  informasi  perpustakaan  memanfaatkan hardware,  software,  dan  brainware  untuk  sistem terintegrasi  guna  untuk  mengoperasikan  maupun menyajikan  informasi  yang  digunakan  untuk pengambilan  keputusan  serta  mendukung  fungsi operasional pada perpustakaan agar berjalan dengan baik  sesuai  harapan [2].  Adanya  sistem  informasi perpustakaan  yaitu  untuk  mengembangkan  atau mengubah layanan perpustakaan yang konvensional menjadi  digital  yang  lebih  inovatif  dengan menawarkan  kemajuan  teknologi  agar  memenuhi kebutuhan pengguna [10].

## 4.3. PLS-SEM
PLS atau Partial Least Square adalah analisis data yang tidak bergantung oleh banyaknya asumsi, sampel  tidak  harus  berjumlah  besar,  lebih  bersifat predictive model,  dapat  menjelaskan  jika  ada hubungan  antar  variabel  laten,  data  tidak  harus berdistribusi  normal  multivariate  karena  adanya metode bootstrapping atau penggandaan secara acak dan tidak mensyaratkan jumlah minimum sampel[4][10]. Sedangkan SEM merupakan analisis faktor  dan  regresi  (korelasi)  yang  bersifat  statistik multivariat  yang  berguna  dalam  pengujian  suatu model  untuk  menggambarkan  hubungan  antar variabel, dan antar indikator serta konstruk ataupun hubungan antar konstruk [4].
3. METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Metode Pengumpulan Data Metode  pengumpulan  data  yang  dilakuakn pada penelitian ini terdiri dari
a. observasi,  melakukan  tinjauan  langsung  ke Setjen MPR RI dan mengakses SIP MPRP RI untuk  mengetahui  proses  dan  cara  kerja layanannya
b. wawancara,  dilakukan  wawancara  langsung kepada  pustakawan  sebanyak  2  orang  untuk mendapatkan  informasi  apa  saja  layanan  SIP MPRP RI saat ini, program atau upaya pegawai untuk  memahami  SIP  MPR  RI,  alasan  SIP MPR RI terintegrasi dengan sistem perpusnas.
c. studi  literatur,  melakukan  pencarian  jurnal- jurnal yang berkaiatan dengan topik penelitian yang diambil
d. penggunan  kuesioner  kepada  77  orang  untuk mendapatkan data tentang karakteristik responden  mlai  dari  jenis  kelamin,  usia  dan jabatan,  dan  penilaian  berkaitan  dengan kualitas  sistem,  kualitas  informasi,  kualitas layanan, penggunaan sistem, kepuasan pengguna,  harapan  kinerja,  harapan  usaha, struktur organisasi, lingkungan organisasi, dan net benefit dari SIP MPR RI.

## 3.2. Populasi dan Sampel
Berdasarkan  hasil  wawancara  bahwa  jumlah populasi  pada  penelitian  ini  yaitu  seluruh  pegawai
Sekretariat  Jenderal  MPR  RI  selaku  anggota perpustakaan MPR RI yang berjumlah 344 pegawai. Sampel  pada  penelitan  ini  menggunakan simple random  sampling ,  rumus  slovin  digunakan  untuk menentukan jumlah sampel, dan slovin memasukan unsur kelonggaran ketidak telitian karena kesalahan pengambilan  sampel  yang  masih  dapat  ditoleransi dengan  ditentukannya  toleransi  kesalahan  sebesar 10%  dengan  tingkat  keakuratan  90%  [11].  Dengan demikian  jumlah  reponden  yang  digunakan  pada penelitian  ini  sebanyak  77  responden,  yang didapatkan  dari  hasil  perhitungan  rumus  slovin berikut ini:
n = N/1+Ne 2
(1)
n = N/1+N(0,1) 2 n = 344/1+344(0,1) 2 n = 344/4,44 n = 77,477 dibulatkan menjadi 77.
Adapun  karakteristik  sampel  dengan  77 responden tersebut adalah sebagai berikut:
a. Berdasarkan gender ,  Jumlah  laki-laki  sebanyak 42  orang  (55,3%),  dan  jumlah  perempuan  35 orang (44,7%),
b. Berdasarkan usia, usia 31-40 tahun sebanyak 33 orang,  lebih  dari  40  tahun  sebanyak  25  orang, dan usia 21-30 tahun sebanyak 19 orang.
c. Berdasarkan jabatan, pegawai/staff sebanyak 75 orang dan kepala Sub Bagian sebanyak 2 orang.
d. Berdasarkan  pengalaman  penggunaan  sistem, lebih dari 1 tahun sebanyak 41 orang, lebih dari 1  bulan  sebanyak  22  orang,  dan  kurang  dari sebulan 14 orang.

## 3.3. Analisis Data
Analisis data pada penelitian ini menggunakan PLS-SEM  dengan  software  SmartPLS  4  karena memiliki  sampel  di  bawah  100,  tidak  melakukan distribusi  normal  pada  data,  dan  tidak  menentukan minimum  jumlah  sampel.  Didalam  analisis  PLS dilakukan dua tahap pengujian yaitu:
a. Uji Outer Model Uji ini terdiri dari 4 tahap yaitu, individual item reliability,  internal  consistency atau construct reliability, average variance extracted dan
discriminant  validity. Uji  ini  dilakukan  untuk menilai validitas dan reliabilitas dengan mengetahui hubungan  antara  variabel  laten,  baik  endogen maupun eksogen dengan indikator.
b. Uji Inner Model
Uji ini terdiri dari 5 tahap yaitu, path coefficient , coefficient  of  determination , t-test melalui  metode bootstapping , effect  size ,  dan predictive  relevance .
Uji ini dilakukan untuk memprediksi hubungan antar variabel  laten  dan  mengetahui  ada  atau  tidaknya pengaruh antar variabel atau konstruknya.

## 3.4. Model Penelitian
Pada penelitian ini akan mengacu pada metode HOTFIT  dan  UTAUT  [3],  [7],  [8].  Pada  model UTAUT  memanfaatkan  2  variabel  untuk  faktor human pada model HOTFIT. Berikut ini dijelaskannya faktor dan variabel pada penelitian ini:
a. Faktor Manusia (human)
Faktor  ini  terdiri  dari  penggunaan  sistem  yang mengevaluasi dari sisi penggunaan sistem. Kepuasan pengguna  mengacu  pada  persepsi  pengguna  dalam menggunakan sistem. Harapan kinerja berhubungan dengan  tingkat  kepercayaan  pengguna  dalam menggunakan sistem untuk membantu mendapatkan keuntungan  dalam  melakukan  kinerja.  Sedangkan harapan  usaha  terkait  dengan  kemudahan  dalam penggunaan  sistem  yang  dapat  mengurangi  tugas dalam melakukan pekerjaan [8], [12].
b. Faktor Organisasi (organization) Faktor  ini  membahas  mengenai  proses  yang dihasilkan  dari  sumber  daya  lingkungan  organisasi untuk menghasilkan keluaran ( output ). [8], [13].
c. Faktor Teknologi (technology) Faktor  ini  terdiri  membahas  mengenai  kinerja sistem dan tampilan antar muka. Kualitas informasi membahas mengenai informasi yang dapat dihasilkan  oleh  sistem.  sedangkan  kualitas  layanan membahas mengenai dukungan dari penyedia sistem [8].
d. Net Benefit
Manfaat digunakan untuk mengetahui  pengaruh positif dan negatif pada penggunaan sistem.
Pada  penelitian  ini  model  konseptual  terdapat pada gambar 1.
Gambar 1. Model konseptual penelitian
Pada  gambar  1  model  konseptual  diatas, dirumuskannya 14 hipotesis penelitian, yaitu: H1:   Apakah  kualitas  sistem  ( system  quality ) berpengaruh  positif  terhadap  penggunaan sistem ( system use )?
H2:   Apakah  kualitas  sistem  ( system  quality ) berpengaruh  positif  terhadap  kepuasan pengguna ( user satisfaction )?
H3:   Apakah  kualitas  informasi  ( information quality ) berpengaruh positif terhadap penggunaan sistem ( system use )?
H4:   Apakah  kualitas  informasi  ( information quality ) berpengaruh positf terhadap kepuasan pengguna ( user satisfaction )?
H5:   Apakah  kualitas  layanan  ( service  quality ) berpengaruh  positif  terhadap  penggunaan sistem ( system use )?
H6:   Apakah  kualitas  layanan  ( service  quality ) berpengaruh  positif  terhadap  kepuasan pengguna ( user satisfaction )?
H7:   Apakah harapan kinerja ( performance expectancy )  berpengaruh  positif  terhadap penggunaan sistem ( system use )?
H8:   Apakah  harapan  usaha  ( effort  expectancy ) berpengaruh  positif  terhadap  penggunaan sistem ( system use )?
H9:   Apakah kepuasan pengguna ( user satisfaction )  berpengaruh  positif  terhadap penggunaan sistem ( system use )?
H10:   Apakah  struktur  organisasi  ( organization structure )  berpengaruh  positif  terhadap
lingkungan organisasi ( organization environment )?
H11:   Apakah  penggunaan  sistem  ( system  use ) berpengaruh positif terhadap  manfaat bersih ( net benefit )?
H12:   Apakah kepuasan pengguna ( user satisfaction )  berpengaruh  positif  terhadap manfaat bersih ( net benefit )?
H13:   Apakah  struktur  organisasi  ( organization structure )  berpengaruh  positif  terhadap manfaat bersih ( net benefit )?
H14:   Apakah lingkungan organisasi ( organization environment) berpengaruh terhadap manfaat bersih ( net benefit )?

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  ini  didapat  berdasarkan  penyebaran kuesioner  oleh  77  responden  yang  berada  di lingkungan  Setjen  MPR  RI  sebagai  anggota perpustakaan  selaku  pengguna  Sistem  Informasi Perpustakaan.  Selanjutnya  dilakukan  olahdata menggunakan pendekatan PLS-SEM dengan bantuan software SmartPLS 4 dikarenakan memiliki sampel  di  bawah  100,  tidak  melakukan  distribusi normal  pada  data,  dan  tidak  menentukan  jumlah minimum  sampel.  Berikut  hasil  dari  analisis kuesioner degan 2 tahap pengujian yaitu:

## 4.1. Hasil Uji Outer Model
a. Individual Item Reliability Digunakan untuk mengetahui nilai dari loading factor . Berdasarkan hasil pengujian sebanyak 3 kali yang  terdapat  pada  tabel  1  dan  gambar  2, menunjukkan  bahwa  dari  35  indikator  yang digunakan  dalam  kuesioner,  terdapat  24  indikator valid  dan  11  indikator  tidak  valid.  Indikator  yang tidak valid ditemukan pada indikator EE1, IQ1, IQ2, IQ3,  IQ4,  OS1,  PE1,  SEQ1,  SEQ2,  SU1  dan  SU3 karena nilai loading factor yang diperoleh dibawah atau < 0,7. Oleh karena  itu 11 indikator yang tidak valid perlu dilakukan penghapusan.
Setelah  11  indikator  dihapus,  selanjutnya dilakukan  pengujian  kembali  dengan  software SmartPLS  4.  Pada  indikator  SQ2  dikatakan  tidak valid  karena  mempunyai  nilai loading  factor dibawah atau < 0,7. Dengan begitu 1 indikator yang tidak valid perlu dilakukan penghapusan.
Setelah  1  indikator  dihapus,  maka  dilakukan pengujian  kembali  dengan  SmartPLS  4  dan didapatkan  hasil  bahwa  indikator  telah  memenuhi persyaratan atau > 0,7.
Tabel 1. Hasil uji loading factor Variabel Indikator Loading Factor Harapan Usaha (Effort Expectancy) EE2 0,900 EE3 0,826 Kualitas Informasi (Information Quality) IQ5 1,000 Manfaat Bersih (Net Benefit) NB1 0,767 NB2 0,742 NB3 0,705 Lingkungan Organisasi (Organization Environment) OE1 0,792 OE2 0,764 OE3 0,866 Struktur Organisasi (Organization Structure) OS2 0,899 OS3 0,877 Harapan Kinerja (Performance Expectancy) PE2 0,822 PE3 0,867 Kualitas Layanan (Service Quality) SEQ3 0,810 SEQ4 0,858 Kualitas Sistem (System Quality) SQ1 0,806 SQ3 0,749 SQ4 0,809 Penggunaan Sistem (System Use) SU2 0,855 SU4 0,833 Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) US1 0,716 US2 0,726 US3 0,892
Gambar 2. Hasil uji outer model

## b. Internal Consistency Reliability
Tahap  ini  dilakukan  untuk  melihat  nilai  dari composite  reliability untuk  mengukur  reliabilitas suatu indikator
Tabel 2. Hasil uji composite reliability Variabel Composite Reliability Keterangan Harapan Usaha ( Effort Expectancy ) 0,854 Reliabel Kualitas Informasi ( Information Quality ) 1,000 Reliabel Manfaat Bersih ( Net Benefit ) 0,782 Reliabel Lingkungan Organisasi ( Organization Environment ) 0,849 Reliabel Struktur Organisasi ( Organization Structure ) 0,882 Reliabel Harapan Kinerja ( Performance Expectancy ) 0,833 Reliabel Kualitas Layanan ( Service Quality ) 0,821 Reliabel Kualitas Sistem ( System Quality ) 0,831 Reliabel Penggunaan Sistem ( System Use ) 0,832 Reliabel Kepuasan Pengguna ( User Satisfaction ) 0,824 Reliabel
Berdasarkan  tabel  2  didapat  hasil  bahwa  nilai dari composite  reliability (CR)  sudah  memenuhi persyaratan dan reliabel. Yaitu nilai > 0,7. Pada tabel 4 disajikan hasil dari pengujian internal consistency reliability atau composite reliability .
c. Average Variance Extracted (AVE)
Tahap ini bertujuan untuk mengetahui nilai dari besaran  varians  antar  indikator  oleh  konstruk lainnya.  Jika  nilai  AVE  diatas  0,5,  maka  sudah memenuhi persyaratan untuk digunakan.
Tabel 3. Hasil uji AVE Variabel AVE Keterangan Harapan Usaha ( Effort Expectancy ) 0,746 Valid Kualitas Informasi ( Information Quality ) 1,000 Valid Manfaat Bersih ( Net Benefit ) 0,545 Valid Lingkungan Organisasi ( Organization Environment ) 0,653 Valid Struktur Organisasi ( Organization Structure ) 0,789 Valid Harapan Kinerja ( Performance Expectancy ) 0,714 Valid Kualitas Layanan ( Service Quality ) 0,696 Valid Kualitas Sistem ( System Quality ) 0,621 Valid Penggunaan Sistem ( System Use ) 0,712 Valid Kepuasan Pengguna ( User Satisfaction ) 0,612 Valid
Pada  tabel  3  ditunjukkan  hasil  dari  uji  AVE yang menunjukkan  bahwa  nilai  AVE  dari  setiap variabel diatas 0,5 sehingga memenuhi syarat untuk digunakan.
d. Uji Discriminant Validity Pada  tahap  ini  dilakukan  melalui  dua pemeriksaan cross  loading ,  yaitu  Fornell-Larcker’s criterion dan cross  loading antar  indikator. Pemeriksaan  Fornell-Larcker’s criterion dilakukan untuk melihat nilai akar AVE yang harus lebih tinggi dibandingkan  korelasi  antara  variabel  dengan variabel lainnya.
Sedangkan  pemeriksaan cross  loading antar indikator dilakukan untuk membandingkan korelasi indikator  dengan  variabelnya  dan  variabel  blok lainnya,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel tersebut memprediksi ukuran pada blok mereka lebih baik dari blok lainnya. Berikut ini disajikan hasil dari uji  ke-1 discriminant  validity pada  tabel  4  sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Uji Ke-1 Fornell Larcker's
EE IQ NB OE OS PE SEQ SQ SU US EE 0,864 IQ 0,377 1,000 NB 0,608 0,653 0,739 OE 0,641 0,648 0,733 0,808 OS 0,555 0,530 0,701 0,667 0,888 PE 0,615 0,387 0,583 0,506 0,648 0,845 SEQ 0,654 0,576 0,668 0,625 0,579 0,572 0,834 SQ 0,445 0,681 0,751 0,668 0,645 0,519 0,602 0,788 SU 0,639 0,620 0,738 0,756 0,721 0,614 0,677 0,663 0,844 US 0,691 0,558 0,706 0,758 0,612 0,527 0,787 0,652 0,694 0,782
Berdasarkan  tabel  4  yang  diberi  blok  warna kuning  didapatkan  bahwa  nilai  Fornell-Larcker’s criterion pada  korelasi  SQ  dengan  NB  memiliki nilai  lebih  besar dibandingkan dengan korelasi NB dengan NB dan korelasi US  dengan SEQ memiliki
nilai  lebih  besar  dibandingkan  dengan  korelasi  US dengan  US  dengan  begitu  perlu  dilakukan penghapusan  pada  1  indikator  SQ  dan  1  indikator US  yang  memiliki  nilai  rendah  pada loading factor yaitu SQ3 dan US1 .
Tabel 5. Hasil Uji Ke-2 Fornell Larcker's EE IQ NB OE OS PE SEQ SQ SU US EE 0,864 IQ 0,377 1,000 NB 0,608 0,655 0,739 OE 0,641 0,648 0,732 0,808 OS 0,555 0,530 0,701 0,667 0,888 PE 0,615 0,387 0,582 0,506 0,648 0,845 SEQ 0,654 0,577 0,668 0,625 0,579 0,572 0,834 SQ 0,487 0,609 0,685 0,639 0,597 0,491 0,589 0,858 SU 0,639 0,620 0,738 0,755 0,721 0,614 0,678 0,638 0,844 US 0,688 0,550 0,665 0,708 0,584 0,495 0,717 0,602 0,665 0,872 Tabel 6. Hasil Uji Cross Loading Antar Indikator EE IQ NB OE OS PE SEQ SQ SU US EE2 0,900 0,387 0,553 0,609 0,502 0,492 0,562 0,476 0,616 0,633 EE3 0,826 0,250 0,496 0,489 0,456 0,587 0,575 0,352 0,476 0,551 IQ5 0,377 1,000 0,655 0,648 0,530 0,387 0,577 0,609 0,620 0,550 NB1 0,435 0,387 0,762 0,617 0,560 0,515 0,499 0,484 0,575 0,465 NB2 0,553 0,533 0,745 0,564 0,546 0,453 0,599 0,642 0,618 0,596 NB3 0,328 0,552 0,708 0,411 0,426 0,287 0,343 0,350 0,407 0,386 OE1 0,500 0,447 0,639 0,791 0,453 0,405 0,532 0,570 0,639 0,579 OE2 0,439 0,601 0,512 0,764 0,539 0,342 0,493 0,495 0,565 0,503 OE3 0,605 0,530 0,622 0,866 0,620 0,471 0,494 0,491 0,626 0,627 OS2 0,536 0,512 0,658 0,612 0,899 0,576 0,520 0,550 0,673 0,539 OS3 0,447 0,427 0,584 0,572 0,877 0,576 0,509 0,508 0,605 0,497 PE2 0,465 0,345 0,477 0,405 0,543 0,823 0,490 0,471 0,483 0,378 PE3 0,568 0,312 0,506 0,448 0,553 0,867 0,478 0,367 0,551 0,455 SEQ3 0,594 0,370 0,458 0,498 0,458 0,511 0,807 0,425 0,503 0,569 SEQ4 0,505 0,578 0,644 0,543 0,507 0,449 0,861 0,550 0,621 0,625 SQ1 0,373 0,520 0,626 0,556 0,547 0,399 0,514 0,861 0,517 0,560 SQ4 0,463 0,525 0,549 0,541 0,476 0,444 0,496 0,855 0,579 0,473 SU2 0,557 0,516 0,655 0,503 0,572 0,534 0,565 0,605 0,856 0,535 SU4 0,521 0,530 0,587 0,782 0,647 0,501 0,580 0,466 0,831 0,589 US2 0,600 0,436 0,534 0,562 0,473 0,320 0,525 0,469 0,488 0,840 US3 0,605 0,517 0,620 0,665 0,541 0,524 0,708 0,573 0,657 0,904
Hasil  dari  pengujian  tahap  ini  setelah dilakukan  penghapusan,  dapat  dilihat  pada  tabel  5 dan  tabel  6  yang  telah  menunjukkan  bahwa  nilai Fornell Larcker’s criterion dan cross loading antar indikator  yang  diberi  blok  warna  hijau  pada  setiap variabel  memiliki  nilai  lebih  tinggi  dari  korelasi dengan konstruk blok lainnya.

## 4.2. Hasil    Analisis  Struktural  Model  (Inner Model)
Pada  tahap  ini  dilakukannya  analisis  model struktural  (structural  model)  dimana  analisis pengukuran model ini terdapat lima tahap pengujian yaitu path  coefficient  (β),  coefficient  of determination (R 2 ), t-test menggunakan  metode bootstrapping , effect  size ( 𝑓 2 ),  dan predictive relevance (Q 2 )  menggunakan  metode blindfolding . Structural  model  dilakukan  untuk  mengidentifikasi
dan mengetahui hubungan antar variabel laten yang dihipotesiskan.
a. Uji Path Coefficient
Tahap  ini  digunakan  untuk  mengetahui  nilai koefisien jalur yang menunjukkan besaran pengaruh hubungan  variabel  dengan  nilai  jalur  ( path )  >  0,1.
Pada tabel 7 menunjukkan hasil dari path coefficient .
Tabel 7. Hasil uji path coefficient Hubungan antar variabel
Path coefficient (β) EE  SU 0,184 IQ  SU 0,237 IQ  US 0,112 OE  NB 0,254 OS  NB 0,250 OS  OE 0,667 PE  SU 0,198 SEQ  SU 0,125
Hubungan antar variabel Path coefficient (β) SEQ  US 0,517 SQ  SU 0,158 SQ  US 0,230 SU  NB 0,252 US  NB 0,172 US  SU 0,126 b. Coefficient of Determination Tahap ini dikenal dengan R-Square. Pengukuran ini mempunyai nilai untuk menjelasakan  variasi  dari  variabel  yang  dianggap dipengaruhi oleh variabel lain. Nilai dari pengukuran ini terdiri dari 3 macam yaitu 0,670 pengaruh kuat, 0,333 pengaruh moderat, dan 0,190 atau dibawahnya pengaruh lemah. Pada tabel 8 ditunjukkan nilai dari uji  R-Square  yang  mempunyai  nilai  moderat  pada variabel yang dipengaruhi oleh variabel lain.
Tabel 8. Hasil uji r- square Variabel R-square Keterangan Net Benefit (NB) 0,661 Moderat Organization Environment (OE) 0,445 Moderat System Use (SU) 0,654 Moderat User Satisfaction (US) 0,570 Moderat c. T-test Pengujian t-test dilakukan untuk
membandingkan nilai t-tabel (1,96) terhadap nilai t- hitung,  jika  nilai  t-hitung  lebih  besar  dari  t-tabel maka hubungan diterima. Pengujian ini menggunakan tingkat signifikan 5% untuk pengujian terhadap  hipotesis  penelitian.  Pada  tabel  9 menjelasakan  bahwa  dari  14  hipotesis  penelitian yang  diajukan  terdapat  10  hubungan  ditolak  dan  4 hubungan lainnya diterima.
Tabel 9. Hasil uji t-test Hubungan antar variabel T statistics (|O/STDEV|) Keterangan EE       SU 1,529 Ditolak IQ       SU 1,989 Diterima IQ       US 0,985 Ditolak OE       NB 1,443 Ditolak OS       NB 1,914 Ditolak OS       OE 8,384 Diterima PE       SU 2,308 Diterima SEQ       SU 1,107 Ditolak SEQ       US 5,043 Diterima SQ       SU 1,224 Ditolak SQ       US 1,939 Ditolak SU       NB 1,957 Ditolak US       NB 1,290 Ditolak US       SU 0,871 Ditolak

## d. Effect Size
Digunakan  agar  dapat  memahami  pengaruh variabel  tertentu  dengan  variabel  lain.  Didalam pengujian  ini  penilaian  terdapat  kriteria  penilaian yaitu nilai 0,02 pengaruh kecil, 0,15 menengah, dan
0,35  pengaruh  besar.  Pada  tabel  10  menunjukkan hasil uji effect size .
Tabel 10. Hasil uji effect size Hipotesis Jalur 𝒇 𝟐 Keterangan H1 SQ      SU 0,035 Kecil H2 SQ       US 0,067 Kecil H3 IQ       SU 0,087 Kecil H4 IQ       US 0,016 Kecil H5 SEQ     SU 0,017 Kecil H6 SEQ     US 0,360 Besar H7 PE       SU 0,062 Kecil H8 EE       SU 0,039 Kecil H9 US       SU 0,016 Kecil H10 OS       OE 0,802 Besar H11 SU       NB 0,062 Kecil H12 US      NB 0,040 Kecil H13 OS       NB 0,081 Kecil H14 OE       NB 0,064 Kecil e. Predictive Relevance
Tahap  ini  dikenal  dengan Q-square (Q 2 ). Q- Square digunakan  untuk  melihat  nilai PLSpredict yang  memiliki  keterkaitan  prediksi  ( predictive relevance ) pada variabel tertentu dengan nilai diatas 0.  Pada tabel 11 nilai PLSpredict sudah diatas 0 yang menyatakan  bahwa  semua  variabel  memiliki prediksi  ( predictive  relevance )  yang  dipengaruhi variabel lain.
Tabel 51. Hasil uji q- square Variabel Q-square Net Benefit (NB) 0,612 Organization Environment (OE) 0,425 System Use (SU) 0,598 User Satisfaction (US) 0,534

## Hasil pengujian hipotesis penelitian berdasarkan uji t-statistik
Berdasarkan 14 hipotesis penelitian yang diuji, menghasilkan  4  hubungan  diterima  yakni  H3,  H6, H7,  H10,  sedangkan  10  hubungan  lainnya  ditolak yakni  H1,  H2,  H4,  H5,  H8,  H9,  H11,  dan  H12. Berikut  ini  dijelaskannya  hasil  dari  hipotesis penelitian berdasarkan uji t-statistik sebagai berikut:
H1:  Apakah  kualitas  sistem  (system  quality) berpengaruh positif terhadap penggunaan sistem (system use)?
Berdasarkan pengujian inner model , menghasilkan  pengujian t-test yang  dapat  dilihat pada  tabel  8.  Menunjukkan  bahwa  H1  yaitu hubungan  antara  SQ  SU ditolak, dikarenakan mempunyai nilai t-test sebesar 1,224 artinya <1,96, sehingga  diartikan  bahwa  SQ  tidak  mempunyai pengaruh  positif  terhadap  SU.  Meskipun  jalur  SQ SU  mempunyai  nilai  signifikan  pada path coefficient sebesar  0,158,  namun  pada  pengujian effect  size  ( 𝒇 𝟐 ) mempunyai  pengaruh  kecil  dengan nilai  0,035.  Hal  tersebut  didukung  oleh  penelitian sebelumnya oleh [5][14].
H2:  Apakah  kualitas  sistem  (sistem  quality) berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna (user satisfaction)?
Berdasarkan pengujian inner model yang telah dilakukan, menghasilkan pengujian t-test yang dapat dilihat  pada tabel  8.  Menunjukkan  bahwa  H2  yaitu hubungan  antara  SQ  US ditolak, dikarenakan mempunyai nilai t-test sebesar 1,936 artinya <1,96, sehingga  diartikan  bahwa  SQ  tidak  mempunyai pengaruh  positif  terhadap  US.  Meskipun  jalur  SQ US  mempunyai  nilai  signifikan  pada path coefficient (β) sebesar 0,230, namun pada pengujian effect  size  ( 𝒇 𝟐 ) mempunyai  pengaruh  kecil  dengan nilai  0,067.  Hal  tersebut  didukung  oleh  penelitian sebelumnya oleh [5].
H3:  Apakah  kualitas  informasi  (information quality) berpengaruh positif terhadap penggunaan sistem (system use)?
Berdasarkan pengujian inner model , menghasilkan  pengujian t-test yang  dapat  dilihat pada  tabel  8.  Menunjukkan  bahwa  H3  yaitu hubungan  antara  IQ  SU diterima, dikarenakan mempunyai nilai t-test sebesar 1,989 artinya >1,96, sehingga diartikan  bahwa IQ  mempunyai pengaruh positif terhadap SU. Selain itu didukung dengan nilai signifikan  pada path  coefficient  (β) sebesar  0,237, dengan  nilai coefficient  of  determination (R 2 ) sebesar  0,654  memiliki  pengaruh  moderat,  tetapi pada pengujian effect size ( 𝒇 𝟐 ) mempunyai pengaruh kecil dengan nilai 0,087. Hal tersebut didukung oleh penelitian sebelumnya oleh [1][5][14][16].
H4:  Apakah  kualitas  informasi  (information quality)  berpengaruh  positif  terhadap  kepuasan pengguna (user satisfaction)?
Berdasarkan pengujian inner model , menghasilkan  pengujian t-test yang  dapat  dilihat pada  tabel  8.  Menunjukkan  bahwa  H4  yaitu hubungan  antara  IQ  US ditolak, dikarenakan mempunyai nilai t- test sebesar 0,985 artinya <1,96, sehingga  diartikan  bahwa  IQ  tidak  mempunyai pengaruh  positif  terhadap  US.  Meskipun  jalur  IQ US  memiliki  nilai  signifikan  pada path  coefficient (β) sebesar 0,112 namun pada pengujian effect size ( 𝒇 𝟐 ) mempunyai pengaruh kecil dengan nilai 0,016. Hal  tersebut  didukung  oleh  penelitian  sebelumnya oleh [13].
H5:  Apakah  kualitas  layanan  (service  quality) berpengaruh positif terhadap penggunaan sistem (system use)?
Berdasarkan pengujian inner model , menghasilkan  pengujian t-test yang  dapat  dilihat pada  tabel  8.  Menunjukkan  bahwa  H5  yaitu hubungan  antara  SEQ  SU ditolak, dikarenakan mempunyai nilai t-test sebesar 1,107 artinya <1,96, sehingga  diartikan  bahwa  SEQ  tidak  mempunyai pengaruh positif terhadap SU. Meskipun  jalur SEQ SU  memiliki  pengaruh  nilai  signifikan  pada path
coefficient (β) sebesar 0,125, namun pada pengujian effect  size  ( 𝒇 𝟐 ) mempunyai  pengaruh  kecil  dengan nilai  0,017.  Hal  tersebut  didukung  oleh  penelitian sebelumnya oleh [5][17].
H6:  Apakah  kualitas  layanan  (service  quality) berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna (user satisfaction)?
Berdasarkan pengujian inner model , menghasilkan  pengujian t-test yang  dapat  dilihat pada  tabel  8.  Menunjukkan  bahwa  H6  yaitu hubungan  antara  SEQ  US diterima, dikarenakan mempunyai nilai t-test sebesar 5,043 artinya >1,96, sehingga diartikan bahwa SEQ mempunyai pengaruh  positif  terhadap  US.  Selain  itu  didukung dengan  nilai  signifikan  pada path  coefficient  (β) sebesar  0,517,  dengan nilai coefficient  of determination (R 2 ) sebesar  0,570  mempunyai pengaruh  moderat,  serta  pengujian effect  size  ( 𝒇 𝟐 ) mempunyai pengaruh besar dengan nilai 0,360. Hal tersebut  didukung  oleh  penelitian  sebelumnya  oleh [1][5][15].
H7:  Apakah  harapan  kinerja  (performance expectancy) berpengaruh positif terhadap penggunaan sistem (system use)?
Berdasarkan pengujian inner model , menghasilkan  pengujian t-test yang  dapat  dilihat pada  tabel  8.  Menunjukkan  bahwa  H7  yaitu hubungan  antara  PE  SU diterima ,  dikarenakan mempunyai nilai t-test sebesar 2,308 artinya >1,96, sehingga  diartikan  bahwa  PE  memiliki  pengaruh positif terhadap SU. Selain itu didukung dengan nilai signifikan  pada path  coefficient  (β) sebesar  0,198, dengan  nilai coefficient  of  determination (R 2 ) sebesar 0,654 mempunyai pengaruh moderat, tetapi pada pengujian effect size ( 𝒇 𝟐 ) mempunyai pengaruh kecil dengan nilai 0,062. Hal tersebut didukung oleh penelitian sebelumnya oleh [4].
H8:  Apakah  harapan  usaha  (effort  expectancy) berpengaruh positif terhadap penggunaan sistem (system use)?
Berdasarkan pengujian inner model , menghasilkan  pengujian t-test yang  dapat  dilihat pada  tabel  8.  Menunjukkan  bahwa  H8  yaitu hubungan  antara  EE  SU ditolak, dikarenakan mempunyai nilai t-test sebesar 1,529 artinya <1,96, sehingga  diartikan  bahwa  EE  tidak  mempunyai pengaruh  positif  terhadap  SU.  Meskipun  jalur  EE SU  mempunyai  nilai  signifikan  pada path coefficient (β) sebesar 0,184, namun pada pengujian effect  size  ( 𝒇 𝟐 ) mempunyai  pengaruh  kecil  dengan nilai  0,039.  Hal  tersebut  didukung  oleh  penelitian sebelumnya oleh [6].
H9: Apakah kepuasan pengguna (user satisfaction) berpengaruh positif terhadap penggunaan sistem (system use)?
Berdasarkan pengujian inner model , menghasilkan  pengujian t-test yang  dapat  dilihat pada  tabel  8.  Menunjukkan  bahwa  H9  yaitu hubungan  antara  US  SU ditolak, dikarenakan mempunyai nilai t-test sebesar 0,871 artinya <1,96, sehingga  diartikan  bahwa  US  tidak  mempunyai pengaruh  positif  terhadap  SU.  Meskipun  jalur  US SU  mempunyai  nilai  signifikan  pada path coefficient (β) sebesar 0,126, namun pada pengujian effect  size  ( 𝒇 𝟐 ) mempunyai  pengaruh  kecil  dengan nilai 0,016.
H10:  Apakah  struktur  organisasi  (organization structure) berpengaruh positif terhadap lingkungan organisasi (organization environment)? Berdasarkan pengujian inner model , menghasilkan  pengujian t-test yang  dapat  dilihat pada  tabel  8.  Menunjukkan  bahwa  H10  yaitu hubungan  antara  OS  OE diterima, dikarenakan mempunyai nilai t-test sebesar 8,384 artinya >1,96, sehingga diartikan bahwa OS mempunyai pengaruh positif terhadap OE. Selain itu didukung dengan nilai signifikan  pada path  coefficient  (β) sebesar  0,667, dengan  nilai coefficient  of  determination (R 2 ) sebesar  0,445  mempunyai  pengaruh  moderat,  serta pengujian effect  size  ( 𝒇 𝟐 ) mempunyai  pengaruh besar dengan nilai 0,802. Hal tersebut didukung oleh penelitian sebelumnya oleh [1][4][5][14][16].
H11:  Apakah  penggunaan  sistem  (system  use) berpengaruh positif terhadap manfaat bersih (net benefis)?
Berdasarkan pengujian inner model , menghasilkan  pengujian t-test yang  dapat  dilihat pada  tabel  8.  Menunjukkan  bahwa  H11  yaitu hubungan  antara  SU  NB ditolak, dikarenakan mempunyai nilai t-test sebesar 1,957 artinya <1,96, sehingga  diartikan  bahwa  SU  tidak  mempunyai pengaruh  positif  terhadap  NB.  Meskipun  jalur  SU NB  mempunyai  nilai  signifikan  pada path coefficient (β) sebesar 0,252 namun pada pengujian effect  size  ( 𝒇 𝟐 ) mempunyai  pengaruh  kecil  dengan nilai 0,062.
H12: Apakah kepuasan pengguna (user satisfaction) berpengaruh positif terhadap manfaat bersih (net benefit)?
Berdasarkan pengujian inner model , menghasilkan  pengujian t-test yang  dapat  dilihat pada  tabel  8.  Menunjukkan  bahwa  H12  yaitu hubungan  antara  US  NB ditolak, dikarenakan mempunyai nilai t-test sebesar 1,290 artinya <1,96, sehingga  diartikan  bahwa  US  tidak  mempunyai pengaruh  positif  terhadap  NB.  Meskipun  jalur  US NB  mempunyai  nilai  signifikan  pada path coefficient (β) sebesar 0,172, namun pada pengujian effect  size  ( 𝒇 𝟐 ) mempunyai  pengaruh  kecil  dengan nilai  0,040.  Hal  tersebut  didukung  oleh  penelitian sebelumnya oleh [5].
H13:  Apakah  struktur  organisasi  (organization structure) berpengaruh positif terhadap manfaat bersih (net benefit)?
Berdasarkan pengujian inner model , menghasilkan  pengujian t-test yang  dapat  dilihat pada  tabel  8.  Menunjukkan  bahwa  H13  yaitu hubungan  antara  OS  NB ditolak, dikarenakan mempunyai nilai t-test sebesar 1,914 artinya <1,96, sehingga  diartikan  bahwa  OS  tidak  mempunyai pengaruh  positif  terhadap  NB.  Meskipun  jalur  OS NB  mempunyai  nilai  signifikan  pada path coefficient (β) sebesar 0,250, namun pada pengujian effect  size  ( 𝒇 𝟐 ) mempunyai  pengaruh  kecil  dengan nilai  0,081.  Hal  tersebut  didukung  oleh  penelitian sebelumnya oleh [13].
H14: Apakah
lingkungan organisasi
(organization environment) berpengaruh terhadap manfaat bersih (net benefit)? Berdasarkan pengujian
inner model , menghasilkan  pengujian t-test yang  dapat  dilihat pada  tabel  8.  Menunjukkan  bahwa  H14  yaitu hubungan  antara  OE  NB ditolak, dikarenakan mempunyai nilai t-test sebesar 1,443 artinya <1,96, sehingga  diartikan  bahwa  OE  tidak  mempunyai pengaruh  positif  terhadap  NB.  Meskipun  jalur  OE NB  mempunyai  nilai  signifikan  pada path coefficient (β) sebesar 0,254, namun pada pengujian effect  size  ( 𝒇 𝟐 ) mempunyai  pengaruh  kecil  dengan nilai  0,064.  Hal  tersebut  didukung  oleh  penelitian sebelumnya oleh [5][16].

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah didapatkan hasil bahwa dari 14 hipotesis penelitian yang diajukan terdapat 4 hubungan diterima dan 10 hubungan  ditolak  berdasarkan  uji t-test ,  adanya beberapa  rekomendasi.  Terdapat  empat  hubungan yang  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap kesuksesan penerapan Sistem Informasi Perpustakaan  MPR  RI  yaitu  variabel  OS  terhadap OE  dengan  nilai t-test 8,384  dan  nilai path coefficient 0,667. Diikuti dengan SEQ terhadap US dengan  nilai t-test 5,043  dan  nilai path coefficient 0,230.  Selanjutnya  IQ  terhadap  SU  dengan  nilai t- test 1,989  dan  nilai path  coefficient 0,237.  Serta variabel  PE  terhadap  SU  dengan  nilai t-test 2,308 dan nilai path coefficient 0,198. Pada hasil uji outer dan inner model yang sudah dilakukan terhadap 14 hipotesis  penelitian  untuk  Sistem  Informasi Perpustakaan  MPR  RI  didapatkan  hasil  yaitu  4 hubungan  diterima  dan  10  hubungan  ditolak. Hubungan  diterima  dengan  singkatan  H3,  H6,  H7, dan  H10.  Sedangkan  hubungan  ditolak  dengan singkatan H1, H2, H4, H5, H8, H9, H11, H12, H13, dan  H14.  Beberapa  rekomendasi  yang  diberikan yaitu  tampilan  menu  SIP  MPR  RI  dapat  dibuat terpisah  antara  admin  dan  anggota  perpustakaan, perlu adanya verifikasi akun pengguna menggunakan google, pustakawan perlu melengkapi
informasi  secara  lengkap  dalam  bentuk  pdf  atau power  point.  Menambahkan  menu  untuk  layanan pengaduan.  Perlu  adanya  sosialisasi  mengenai penggunan  SIP  MPR  RI  untuk  mengenalkan informasi  atau  fiturnya.  Menambahkan  fitur  pada menu  layanan  koleksi  digital  seperti  koleksi  yang sering  didownload  oleh  pengguna.  Pada  faktor ternologi  perlu  ditingkatkan  kualitasnya  baik kualitas sistem, kualitas informasi, maupun layanan agar dapat memotivasi pengguna dalam menggunakan sistem untuk melakukan pekerjaan.
Adapun saran dari penelitian ini adalah sebagai berikut:  Perlu  ditinjau  kembali  dengan  cara melakukan  penambahan  pada  indikator  ataupun variabel  pada  model  HOTFIT  atau  UTAUT,  agar informasi  yang  diperoleh  lebih  lengkap  dan mempunyai banyak hubungan atau jalur yang dapat terbukti berpengaruh positif. Perlu adanya pengembangan  kembali  pada  model  ini  dengan melakukan penambahan jalur antar variabel ataupun penambahan  variabel  untuk  mengetahui  variabel yang  dapat  berpengaruh  untuk  menilai  kesuksesan sistem.

## DAFTAR REFERENSI
[1]  R. Pamungkas, “Implementasi HOT-Fit Model Dalam Evaluasi Perpustakaan Digital Universitas PGRI Madiun,” J. PILAR Teknol. J. Ilm. Ilmu Ilmu Tek. , vol. 4, no. 2, pp. 84–89, 2019, doi: 10.33319/piltek.v4i2.44.
[2]  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,  p.  63,  2021,  doi: 10.51211/biict.v8i1.1499.
[3]  Noor  Azizah  &  J.M,  “A  novel  evaluation model  of  user  acceptance  of  software technology in healthcare sector,” Heal. 2010 - 3rd  Int.  Conf.  Heal.  Informatics,  Proc. ,  no. January, pp. 392–397, 2010, doi: 10.5220/0002695703920397.
[4]  R.  I.  Borman,  A.  Rosidi,  and  M.  R.  Arief, “Evaluasi  Penerapan  Sistem  Informasi Manajemen Kepegawaian (Simpeg) Di Badan Kepegawaian  Daerah  Kabupaten  Pamekasan Dengan  Pendekatan  Human-Organization- Technology (Hot) Fit Model,” Respati , vol. 7, no. 20, pp. 1–18, 2017, doi: 10.35842/jtir.v7i20.27.
[5]  D.  D.  Tiwi  and  N.  Khaira,  “Evaluasi Keberhasilan  Implementasi  Sistem  Informasi Manajemen Kuliah Kerja Nyata Menggunakan Metode Hot Fit,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist.  Inf. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  100,  2020,  doi: 10.24014/rmsi.v6i1.8749.
[6]  I.  Nofikasari,  B.  Soedijono,  and  A.  Sunyoto, “Evaluasi  Penerapan  Sistem  Informasi Akademik Dengan Pendekatan Model Delone
&  McLean,  HOT  FIT  dan  UTAUT  (Studi
Kasus:  STMIK  Duta  Bangsa  Surakarta),” J. Tek. Inform. , vol. 12, no. 1, pp. 81–90, 2017.
[7]  M. M. Yusof, R. J. Paul, and L. K. Stergioulas, “Towards a framework for Health Information System  Evaluation,  School  of  Information System.,” Proc.  39th  Hawaii  Int.  Conf.  Syst. Sci. , vol. 00, no. C, pp. 1–10, 2006.
[8]  M. M. Yusof, J. Kuljis, A. Papazafeiropoulou, and  L.  K.  Stergioulas,  “An  evaluation framework  for  Health  Information  Systems: human, organization and technology-fit factors (HOT-fit),” Int. J. Med. Inform. , vol. 77, no. 6, pp. 386–398, 2008, doi:
10.1016/j.ijmedinf.2007.08.011.
[9]  S. Cronholm and H. Göbel, “Evaluation of the Information  Systems  Research  Framework: Empirical  Evidence  from  a  Design  Science Research Project,” Electron. J. Inf. Syst. Eval. , vol. 19, no. 3, p. 158, 2016.
[10]  M. S. Haq and M. Samani, “DigitalCommons @ University of Nebraska - Lincoln HOT FIT MODEL DIGITAL LIBRARY
EVALUATION AT STATE,” 2022.
[11]  P.  I.  Y.  Wisastra  and  E.  J.  Sagala,  “Pengaruh Pelatihan Terhadap Kompetensi Karyawan Pt. Len  Industri  (Persero)  Bandung,” Matrik    J.
Manajemen, Strateg. Bisnis dan
Kewirausahaan ,  vol.  10,  no.  2,  p.  98,  2016, doi: 10.24843/matrik:jmbk.2016.v10.i02.p01.
[12]  &  F.  .  Venkatesh,  Morris,  G.B,  “User Acceptance  of  Information  Technology,” Inorg. Chem. Commun. , vol. 67, no. 3, pp. 95– 98, 2003, doi: 10.1016/j.inoche.2016.03.015.
[13]  K.  S.  Kodoati  and  K.  D.  Hartomo,  “Evaluasi Keberhasilan  F-Learn  Menggunakan  Human Organization  Technology  (HOT)  Fit  Model pada  Universitas  Kristen  Satya  Wacana,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist. Informasi) , vol. 9, no. 3, pp. 2096–2111, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i3.2201.
[14]  T.  Lestariningsih,  B.  Artono,  and  Y.  Afandi, “Evaluasi  Implementasi  E-learning  dengan Metode  Hot  Fit  Model,” Innov.  Res. Informatics , vol. 2, no. 1, pp. 22–27, 2020, doi: 10.37058/innovatics.v2i1.1342.
[15]  M.  B.  Setyawanto,  Risky  Niahastuningtyas, and  Sugi  Hayati,  “Penerapan  Metode  Human Organization  Technology  (HOT)  Fit  Model Untuk  Evaluasi  Implementasi  Pelayanan Imunisasi  Balita  Di  Lingkungan  Rt  001/07 Desa Krukut Kecamatan Limo Kota Depok,” J. Tek.  Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  37–44,  2022, doi: 10.51998/jti.v8i1.452.
[16]  D. Yulianto, E. Utami, and A. Nasiri, “Evaluasi Tingkat Kesuksesan Sistem Informasi Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Menggunakan Metode  Hot  Fit,” Res.    J.  Comput.  Inf.  Syst. Technol. Manag. , vol. 4, no. 1, p. 11, 2021, doi: 10.25273/research.v4i1.7019.