## Pengaruh Kualitas Sistem, Kualitas Informasi, Kualitas Pelayanan pada Kepuasan Pengguna dan Dampaknya pada Manfaat Bersih (Penelitian terhadap Sistem Informasi Surveilans Penyakit Tidak Menular di Kota Palembang)
Ira Fitria Yuniarti* , Novrikasari*, Misnaniarti*
*Fakultas Ilmu Kesehatan Masyarakat, Universitas Sriwijaya Indralaya Ogan Ilir, Sumatera Selatan

## ABSTRACT
Background: This study aims to examine the influence of system quality, information quality, and service  quality  of  the    Non-Communicable  Disease  Manager  Program  at  Public  Health  of Palembang. This  study  will  also  investigate  the  effect  on  user satisfaction and its impact on net benefits  for  users  of  Non  Communicable  Disease  Surveillance  Information  System.  This  study applies a modification of the information system success model from DeLone & McLean Methods: The  model  is analyzed  by  modeling the Structural Equation Modeling (SEM) based on components or variants (component based) that are popular with Partial Least Square  (PLS) using SmartPLS version 3.0.  The  results  of  this  study  are  expected  to  be  adopted  as  input  and consideration   in  developing,  and  improving the  performance of the  Non  Communicable Disease Surveillance  Information  System.  The  research  design  used  in  this  study  is  quantitative  research. Respondents  in this  study were  65 Manager Program of 41Public Health  at Palembang who were actively working. The questionnaire was distributed directly by researchers on Januari 2020 Result: The  results  showed  that  there  was  no  effect  between  system  quality  quality  on  the  user satisfaciton  of  this  system.  However,  there  was  a  positive  and  significant  effect  between information quality, and service quality on the user satisfaction of the system and between the  user satisfaction  of  the  system on  net  benefits.
Conclusion : The  implementation  of  this information system can be declared successful because there is a  positive  correlation  between variables.
Keywords: DeLone  McLean  Model;  Information  System; PLS ‐ SEM.

## JEKK

## Jurnal Epidemiologi Kesehatan Komunitas
6 (1), 2021, 161-180

## Pendahuluan
Menurut  Rencana  Strategis  Kementerian Kesehatan  Tahun  2015-2019,  pembangunan kesehatan  pada  periode  2015-2019  berfokus Program  Indonesia  Sehat  dengan  sasaran meningkatkan derajat kesehatan dan status gizi masyarakat  melalui  melalui  upaya  kesehatan dan  pemberdayaan  masyarakat  yang  didukung dengan  perlindungan  finansial  dan  pemeratan pelayanan  kesehatan  terhadap  masyarakat Indonesia. 1
Tantangan  kesehatan pada saat  ini,  bahwa Indonesia menghadapi beban masalah kesehatan triple  burden ,  yaitu  dimana  masih tingginya  angka  kejadian  penyakit  infeksi, munculnya  kembali  penyakit-penyakit  yang seharusnya  sudah  teratasi.  Khusus  untuk penyakit  tidak  menular  di  Indonesia,  dalam beberapa  tahun  terakhir  terjadi  kecenderungan peningkatan  kasus  yang  menyebabkan  beban anggaran  kesehatan  yang  dikeluarkan  juga menjadi  tinggi.  Menurut  Bustan  dalam  Buku Epidemiologi Penyakit Tidak Menular mengemukakan  bahwa  yang  tergolong  ke dalam  PTM  antara  lain  adalah;  Penyakit kardiovaskuler (jantung, atherosklerosis, hipertensi,  penyakit  jantung  koroner  dan stroke) 2
Penyakit  Tidak  Menular  (PTM)  selalu mengalami  peningkatan  dari  tahun  ke  tahun. Hasil Riskesdas 2018 menunjukkan prevalensi penyakit tidak menular mengalami kenaikan jika dibandingkan dengan Riskesdas  2013.  Penyakit  tidak  menular (PTM)  yang  dimaksud  antara  lain  kanker, stroke,  penyakit  ginjal  kronis,  diabetes melitus,  dan  hipertensi.  Riskesdas  2018 menunjukkan  kenaikan  prevalensi  kanker dari  1,4  persen  menjadi  1,8  persen  di  2018, prevalensi  stroke  naik  dari  7  persen  menjadi 10,9 persen, sementara penyakit ginjal kronik naik  dari  2  persen  menjadi  3,8  persen. Berdasarkan pemeriksaan gula darah, prevalensi  diabetes  melitus  naik  dari  6,9 persen  menjadi  8,5  persen;  dan  hasil pengukuran  tekanan  darah,  hipertensi  naik dari 25,8 persen menjadi 34,1 persen. 3,4
Pemerintah  Provinsi  Sumatera  Selatan telah melakukan berbagai  upaya  dalam mengatasi  permasalahan  ini,  terutama  upaya yang bersifat promotif dan preventif antara lain
adalah  melalui  Gerakan  Masyarakat  Hidup Sehat  (GERMAS)  dimana  salah  satu  poin pentingnya  adalah  melakukan  deteksi  dini penyakit.  Salah  satu  bentuk  kegiatan  deteksi dini  penyakit  tersebut  adalah  skreening pemeriksaan  faktor  resiko  Penyakit  Tidak Menular  (PTM)  melalui  Posbindu  PTM. Hingga Tahun 2019 ini terdata sebanyak 1.457 Posbindu  telah  terbentuk  dan  berjalan  di  17 Kab/ Kota di Provinsi Sumatera Selatan. 5
Penanggulangan terpadu terhadap penyakit  tidak  menular  harus  dilaksanakan secara  terpadu  mulai  dari  tingkat  pelayanan pertama  yaitu  puskesmas.  Puskesmas  sebagai ujung  tombak  pelayanan  kesehatan  terhadap masyarakat  dapat  mengupayakan  pelaksanaan program pengendalian terhadap Penyakit Tidak Menular  (PTM)  melalui  skrining  pemeriksaan faktor  resiko  PTM  melalui  Posbindu  (Pos Pembinaan  Terpadu)  PTM,  dimana  pada kegiatan  ini  dilakukan  deketsi  dini  terhadap faktor-faktor  resiko  Penyakit  Tidak  menular (PTM)  meliputi  wawancara  faktor  resiko  dan pemeriksaan  klinis  meliputi  IMT  (Indeks Massa Tubuh), Tekanan darah,  Kadar Glukosa Darah,  Kadar  Kolesterol  dalam  darah,  Kadar CO  dalan  darah,  serta    pemeriksaan  lainnya yang lebih mendalam yaitu deteksi dini kanker serviks  yaitu  skrining  IVA  (Inspeksi  Visual Asam Asetat) dan deteksi dini kanker payudara melalui Sadanis (Pemeriksaan Payudara Secara Klinis).  Kunci  keberhasilan  program  adalah pengendalian  penyakit  tidak  menular  (PTM) adalah  penapisan  ( screening )  yang  diikuti dengan pengobatan yang adekuat. 6
Permenkes  No.  46  Tahun  2017  telah mengatur tentang pemanfaatan teknologi informasi untuk pelayanan kesehatan. 7 Program  Penanggulangan  Penyakit  Tidak Menular  Kementerian  Kesehatan  RI  telah mengembangkan sistem pelaporan melalui web yang  dikenal  dengan  "Surveilans  Penyakit Tidak Menular" sejak tahun 2014. 6 Aplikasi ini ditujukan  untuk  memudahkan  pengiriman laporan  tiap  bulannya  dari  tingkat  puskesmas ke  Dinas  Kesehatan  Kab/  Kota,  Dinas Kesehatan  Provinsi,  hingga  Ke  Kementerian Kesehatan  RI,  sehingga  diharapkan  jika  telah berjalan optimal, dapat menggantikan pelaporan secara  manual  yang selama  ini telah berjalan.
Seiring  berjalan  waktu,  selama  5  tahun dari 2014 hingga tahun 2019, pelaporan online melalui  aplikasi  ini  belum  berjalan  optimal. Hal ini terlihat dari kelengkapan dan ketepatan laporan  yang  masih  di  bawah  50  persen  di  17 Kab/ Kota Provinsi Sumatera Selatan. 5 Meskipun telah banyak sosialisasi dan pelatihan petugas puskesmas tentang penggunaan  aplikasi  ini,  namun  capaian laporan masih rendah.
Telah banyak penelitian terdahulu mengenai  kendala  pelaksanaan  aplikasi  ini secara  kualitatif.  Namun,  penelitian  secara kuantitatif  belum  dilakukan.  Pada  penelitian ini,  peneliti  ingin  mengkaji  secara  kuantitatif mengenai  penilaian  user/  pengguna  aplikasi mengenai  aplikasi  ini,  dengan  mengukur penilaian  user  tentang  kualitas  sistem,  kualitas informasi,  dan  kualitas  pelayanan  terhadap aplikasi  sistem  surveilan  Penyakit  Tidak Menular ini dan dihubungkan dengan kepuasan pengguna  serta  manfaat  bersih  terhadap aplikasi. Peneliti menggunakan model Kesuksesan Sistem Informasi De Lone and Mc Lean,  1992  dimana  pada  teori  yang  dikenal lengkap  namun  simpel  ini  dikenal  dengan DeLone  and  McLean Information  System Success Model (D & M IS Success Model yang selanjutnya  mengalami  perubahan  seiring dengan  perkembangan  teknologi  informasi pada tahun 2003. 8
Model  DeLone  and  McLean  ini  banyak digunakan  peneliti  untuk  mengukur  kesukesan suatu  sistem  informasi.  Penelitian  sebelumnya yang dilakukan oleh Putu Wuri Handayani, dkk pada  tahun  2018  yang  melakukan  penilaian Faktor-Faktor Critical  Success  Factor (CSF) terhadap  pelaksanaan  Kesehatan  Mobile  di Indonesia.  Pada  penelitian  ini  faktor-faktor tersebut  dikategorikan  menjadi  4  dimensi besar,  yaitu kualitas sistem, kualitas  informasi, kualitas  pelayanan  dan  organisasi  dengan menggunakan  24  indikator.  Hasil  penelitian menjabarkan tingkatan dari ke-24 faktor-faktor tersebut  dari  paling  tinggi  hingga  ke  paling rendah pengaruhnya. 9
Penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh Rini  Widiastuti, dkk dengan  judul Influence of System  Quality,  Information  Quality,  Service Quality  on  User  Acceptance  and  Satisfaction and  Its  Impact  on  Net  Benefits  (Study  of
Information System
Users Lecturer
Performance  Load  (BKD)  in  Malang  State University )  pada  tahun  2019.  Penelitian  ini membuktikan hubungan yang  kuat  dan signifikan dari variabel-variabel kualitas sistem,  kualitas informasi,  dan  kualitas pelayanan  terhadap  kepuasan  pengguna  dan manfaat  bersih  pada  sistem  informasi  BKD  di Universitas Negeri Malang. 10
Penelitian-penelitian  terdahulu  menjadi referensi  dalam  mengembangkan  kuesioner untuk  mengukur  keberhasilan  implementasi dari  sistem  informasi  Surveilans  Penyakit Tidak  Menular  di  Kota  Palembang.  Peneliti menggunakan  kuesioner  yang  digunakan  pada penelitian  oleh  Putu  Wuri  Handayani,  dkk, untuk  kualitas  sistem,  kualitas  informasi,  dan kualitas  pelayanan. 9 Sedangkan  untuk  variable kepuasan  pengguna  peneliti mengunakan kuesioner baku End User Computing Satisfaction yang disusun oleh William Doll, J. &  Gholamreza  Torkzadeh  pada  tahun  1989 11 . Terakhir,  untuk  variabel  manfaat  bersih, peneliti  menggunakan  kuesioner  yang  telah digunakan pada penelitian Iivari tahun 2005. 12 . Peneliti  menggunakan variabel kualitas  sistem, kualitas informasi dan kualitas pelayanan untuk mengukur  kepuasan  pengguna  dan  dampaknya terhadap  manfaat  bersih  pada  penggunaan aplikasi  sistem  "Surveilans  Penyakit  Tidak Menular" di Kota Palembang. Dalam penelitian ini, cara pengukuran kesukesan dalam penggunaan  sistem  informasi  dapat  ditinjau dengan  5  aspek,  yaitu  kualitas  sistem (system quality ), kualitas informasi ( information quality ), kepuasan pengguna ( user satisfaction ), serta manfaat bersih ( net benefit ).

## Metode
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  deskriptif analitik dengan pendekatan kuantitatif menggunakan  desain  Studi  Cross  Sectional. Penelitian dilakukan selama bulan Januari 2020 di  Kota  Palembang.  Populasi  penelitian  ini adalah  seluruh  pengelola  program  Penyakit Tidak  Menular  di  Wilayah  Kota  Palembang sebagai  pengguna  aplikasi  Surveilans  Penyakit Tidak Menular (total sampling ) yang berjumlah  65  orang,  dan  seluruh  populasi diikutsertakan dalam penelitian ini.
Kuesioner dalam penelitian ini menggunakan  skala  likert,  dimana  terdapat  5 pilihan  jawaban  yaitu  sangat  setuju  (5),  setuju (4), netral (3), tidak setuju (2), dan sangat tidak setuju  (1).  Dilakukan  uji  validitas  dan reliabilitas  terhadap  9  pengelola  program Penyakit  Tidak  Menular  di  Wilayah  Kota Prabumulih  sebelum  kuesioner  ini  digunakan dalam penelitian.

## Hasil
Variabel  dalam  penelitian  ini  terdiri  atas variabel  eksogen  dan  variabel  endogen. Variabel eksogen dalam penelitian ini adalah: 1. Kualitas sistem
Indikator  variabel  ini  merujuk  pada penelitian Handayani, dkk 9 yang menjelaskan variabel ini dengan: a. Kemudahan memonitor  aktivitas  (SQ1),  b.  Kemudahan mempelajari  sistem  (SQ2)  c.Kemudahan tampilan  pengguna  (SQ3),  d.Dukungan sistem yang memadai (SQ4), . Waktu tunggu sistem  ( response  time) (SQ5),  f.  Mendukung pengambilan  keputusan (SQ6),  g.  Mudah diakses dimana saja (SQ7)
h. dukungan komunikasi yang cepat dan efisien (SQ8), i. Perlindungan keamanan dan privasi sistem (SQ9).
Kualitas sistem diartikan sebagai performa dari sistem yang merujuk pada seberapa baik kemampuan  perangkat  keras,  perangkat lunak,  kebijakan,  prosedur  dari  sistem informasi  surveilans Penyakit Tidak Menular dapat  menyediakan  informasi  kebutuhan pengguna sistem informasi tersebut. 2. Kualitas Informasi
Kualitas  informasi  mengukur  kualitas output  yang  dihasilkan  dari  suatu  sistem informasi. 13 Merujuk  pada  penelitian  yang dilakukan  oleh  andayani,  dkk 9 kualitas informasi diukur dengan indokator variabel: a Akses informasi  mudah  (IQ1),  b.  Informasi realtime (IQ2),  c.  Informasi  cukup  dan relevan  (IQ3),  d.  Kemudahan  memperoleh informasi  faktual  (IQ4),  e.  Kemudahan Membaca  Informasi  (IQ5),  f.  Keakuratan
informasi  (IQ6),  g.  Kegunaan  informasi (IQ7), h. Informasi selalu diperbarui (IQ8). 3. Kualitas Pelayanan
Kualitas pelayanan didefinisikan sebagai kualitas  dukungan  yang  diterima  pengguna dari  personil  atau  staff  sistem  informasi. 13 . Beberapa  indikator  pada  kualitas  layanan adalah:a.  Buku  petunjuk  dan  fungsi  bantuan (SEQ1),  b.  Keandalan  dalam  menyelesaikan layanan  (SEQ2),  c.  Mendukung  perbaikan terus  menerus  (SEQ3),  d.  Sistem  responsif (SEQ4),  e.  Sistem  dipercaya  untuk  layanan (SEQ5),  f.  Kemudahan  pengguna  jasa (SEQ6),  g.  Ketersediaan  layanan  yang konsisten (SEQ7 ).

## 4. Kepuasan Pengguna
M erujuk  pada  sikap  pengguna  terhadap sistem  informasi  adalah  kriteria  subyektif dari  bagaimana  pengguna  menyukai  sistem yang  digunakan Variabel  ini  diukur  dengan indikator  yang  terdiri  atas:  a.  isi  (US1),  b. keakuratan (US2), c. format (US3), d. ease of use (US4), dan e. timeliness (US5).
Sedangkan  variabel  endogen  dalam  penelitian ini adalah:
1.  Kepuasan  Pengguna  Kepuasan  pengguna merupakan  respon  dan  umpan  balik  yang dimunculkan  pengguna  setelah  memakai sistem informasi. 8 Variabel ini diukur dengan indikator  yang  terdiri  atas:  a.  isi  (US1),  b. keakuratan (US2), c. format (US3), d. ease of use (US4), dan e. timeliness (US5).
2. Manfaat Bersih Manfaat bersih merupakan dampak ( impact ) keberadaan  dan  pemakaian  sistem  informasi terhadap  kualitas  kinerja  pengguna  baik secara individual maupun organisasi. 9 Indikator variabel ini diukur dengan indikator:  1.  meningkatkan  efisiensi  (NB1), 2. meningkatkan performa (NB2), 3. meningkatkan produktivitas (NB3), 4. meningkatkan efektivitas (NB4), 5. memudahkan pengerjaan tugas (NB5). 12

## 4.1 Uji Validitas
Uji  validitas  instrumen  kuesioner  dilakukan menggunakan Pearson Product Moment analisis korelasi. Tes dilakukan dengan tingkat signifikansi 0,05 (5%) dengan bantuan
software SPSS. Berdasarkan Tabel R  jika nilai korelasinya  lebih  besar  dari  0,666,  maka dinyatakan  valid  dan  sebaliknya  seperti  yang ditunjukkan pada tabel berikut:

## Tabel 1.Tabel hasil uji validitas kuesioner
Nomor Pertanyaan r hitung Validitas a. Kuesioner Kualitas Sistem 1 0,863 Valid 2 0,743 Valid 3 0,757 Valid 4 0,818 Valid 5 0,770 Valid 6 0,890 Valid 7 0,770 Valid 8 0,927 Valid 9 0,883 Valid b. Kuesioner Kualitas Informasi 10 0,712 Valid 11 0,712 Valid 12 0,760 Valid 13 0,907 Valid 14 0,758 Valid 15 0,946 Valid 16 0,852 Valid 17 0,883 Valid c. Kuesioner Kualitas Pelayanan 18 0,908 Valid 19 0,735 Valid 20 0,801 Valid 21 0,849 Valid 22 0,801 Valid 23 0,887 Valid 24 0,760 Valid d. Kuesioner Kepuasan Pengguna 25 0,877 Valid 26 0,815 Valid 27 0,969 Valid 28 0,943 Valid 29 0,943 Valid 30 0,842 Valid 31 0,959 Valid 32 0,959 Valid 33 0,916 Valid 34 0,916 Valid 35 0,943 Valid 36 0,858 Valid e. Kuesioner Manfaat Bersih 37 0,981 Valid
Nomor Pertanyaan r hitung Validitas 38 0,969 Valid 39 0,940 Valid 40 0,969 Valid 41 0,981 Valid 4.2 Uji Reliabilitas Uji  Reliabilitas  kuesioner  dapat dihitung  dengan  menggunakan  rumus Alpha
Cronbach dengan    interpretasi  sebagai berikut:
a. Jika  r Alpha  Cronbach >r tabel ,    maka  instrumen
atau item-item pertanyaan, maka dinyatakan reliabel.
b. Jika r Alpha Cronbach ≤r tabel , maka instrumen atau item-item pernyataan, maka dinyatakan tidak reliabel. Maka hasil uji reliabilitas pada kuesioner dapat dilihat pada tabel 2 berikut:

## Tabel 2. Hasil uji reliabilitas kuesioner
Kuesioner r Alpha Cronbach Reliabilitas Kualitas Sistem 0,863 Reliabel Kualitas Informasi 0,947 Reliabel Kualitas Pelayanan 0,943 Reliabel Kepuasan Pengguna 0,985 Reliabel Manfaat Bersih 0,988 Reliabel Berdasarkan  hasil  uji  reliabilitas  dengan menggunakan metode alpha cronbach didapatkan  nilai  r Alpha  Cronbach untuk  seluruh kuesioner  Analisis  Penggunaan  Aplikasi 'Surveilans  Penyakit  Tidak  Menular'  di Wilayah Kota Palembang > daripada nilai r tabel . Hal  ini  menujukkan  bahwa  seluruh  kuesioner tersebut reliabel.
4.3 Model Pengukuran / Uji Model Outer
Dalam  penelitian  ini,  pengujian  validitas dan reliabilitas dilakukan menggunakan software PLS  (SmartPLS  versi  3.0).  PLS adalah  teknik  SEM  yang  dapat  menganalisis
variabel laten, variabel indikator, dan kesalahan pengukuran secara langsung.
a. Validitas Konvergen ( Convergent Validity ) Variabel konvergen bertujuan untuk mengetahui  validitas  setiap  hubungan  antara indikator dengan variabel latennya. Pengujian validitas  penelitian  ini  dihitung  dengan menggunakan  SmartPLS.  Pengujian  ini berdasarkan nilai outer loading indikator dan akan dianggap valid jika memiliki nilai outer loading lebih  besar  dari  0,70. 14 Berikut disajikan hasil dari outer loading untuk setiap indikator-indikator dari olah data menggunakan SmartPLS. Tabel 3.Nilai muatan ( outer loading )
Variabel Kode Muatan Ket. Valid : >0,70 Ghozali (2008),Chin (1998) Kualitas Sistem ( System Quality ) SQ1 0,767 VALID SQ2 0,775 VALID
Variabel Kode Muatan Ket. Valid : >0,70 Ghozali (2008),Chin (1998) SQ3 0,765 VALID SQ4 0,714 VALID SQ5 0,729 VALID SQ6 0,808 VALID SQ7 0,723 VALID SQ8 0,791 VALID SQ9 0,717 VALID Kualitas Informasi ( Information Quality ) IQ1 0,796 VALID IQ2 0,767 VALID IQ3 0,792 VALID IQ4 0,873 VALID IQ5 0,847 VALID IQ6 0,830 VALID IQ7 0,886 VALID IQ8 0,822 VALID Kualitas Pelayanan ( Service Quality) SEQ1 0,790 VALID SEQ2 0,735 VALID SEQ3 0,743 VALID SEQ4 0,863 VALID SEQ5 0,835 VALID SEQ6 0,850 VALID SEQ7 0,834 VALID Kepuasan Pengguna ( User Satisfaction) US1 0,848 VALID US2 US3 US4 0,849 0,853 0,834 VALID VALID VALID US5 0,829 VALID Manfaat Bersih (Net Benefit) NB1 0,902 VALID NB2 0,938 VALID NB3 0,845 VALID NB4 0,936 VALID NB5 0,951 VALID
b. Validitas Diskriminan (Discriminant Validity)
Ghozali berpendapat  bahwa discriminant validity dari  model  pengukuran d engan refleksif  indikator  dinilai  berdasarkan cross loading pengukuran  dengan  konstruk. 14 Nilai ini  merupakan  nilai cross  loading faktor  yang berguna  untuk  mengetahui  apakah  konstruk memiliki  diskriminan  yang  memadai  yaitu
dengan  membandingkan  nilai loading pada konstruk  yang  dituju  harus  lebih  besar dibandingkan  dengan  nilai loading kontruk lainnya.    Berikut  ini  disajikan  hasil  dari discriminant  validity  pada  nilai  tabel  cross loading sebagai berikut:
Tabel 4. Nilai Cross Loading
Indika tor SQ IQ SEQ US NB SQ1 0.767 0.525 0.468 0.534 0.514 SQ2 0.775 0.528 0.468 0.459 0.560 SQ3 0.765 0.518 0.387 0.470 0.458 SQ4 0.714 0.410 0.394 0.456 0.493 SQ5 0.729 0.533 0.576 0.437 0.470 SQ6 0.808 0.701 0.572 0.592 0.646 SQ7 0.723 0.409 0.422 0.386 0.392 SQ8 0.791 0.664 0.593 0.653 0.593 SQ9 0.717 0.589 0.571 0.636 0.635 IQ1 0.714 0.796 0.587 0.714 0.624 IQ2 0.623 0.767 0.595 0.621 0.619 IQ3 0.559 0.792 0.672 0.659 0.628 IQ4 0.597 0.873 0.687 0.710 0.700 IQ5 0.679 0.847 0.680 0.713 0.714 IQ6 0.520 0.830 0.613 0.734 0.752 IQ7 0.637 0.886 0.654 0.760 0.729 IQ8 0.529 0.822 0.673 0.676 0.618 SEQ1 0.603 0.766 0.790 0.727 0.733 SEQ2 0.477 0.579 0.735 0.604 0.633 SEQ3 0.473 0.504 0.743 0.574 0.557 SEQ4 0.559 0.655 0.863 0.685 0.735 SEQ5 0.603 0.633 0.835 0.705 0.752 SEQ6 0.526 0.646 0.850 0.755 0.740 SEQ7 0.515 0.602 0.834 0.695 0.675 US1 0.627 0.709 0.718 0.848 0.678 US2 0.559 0.765 0.704 0.889 0.725 US3 0.564 0.731 0.744 0.853 0.707 US4 0.663 0.753 0.734 0.834 0.773 US5 0.554 0.628 0.682 0.829 0.647 NB1 0.674 0.721 0.757 0.752 0.902 NB2 0.614 0.704 0.744 0.755 0.938 NB3 0.658 0.750 0.817 0.766 0.845 NB4 0.634 0.766 0.786 0.774 0.936 NB5 0.688 0.786 0.813 0.758 0.951
Keterangan : Nilai loading blok indikator dalam huruf tebal ( bold).
Dari tabel 4, dapat disimpulkan bahwa semua variabel laten dapat dikatakan sudah valid dan dapat digunakan dengan nilai loading lebih besar dari 0,70 dan telah memenuhi validitas diskriminan.
c. Average Variance Extracted (AVE) Fornell    dan    Larcker  dalam  Ghozali mengatakan    bahwa  metode    lain    untuk mengukur discriminant  validity adalah membandingkan  nilai  akar  kuadrat  dari average  variance  extracted (AVE)  setiap konstruk  dengan    korelasi    antara    konstruk dengan  konstruk  lainnya  dalam  model.  Jika
nilai  akar  kuadrat  AVE  setiap  konstruk  lebih besar  daripada  nilai  korelasi  antara  konstruk dengan konstruk  lainnya  dalam  model,  maka dikatakan  memiliki  nilai discriminant validity yang  baik.  Mengutip  Fornell  dan  Larcker dalam  Ghozali  merekomendasikan  nilai  AVE harus lebih besar 0.50. 14

## Tabel 5. Average Variance Extracted (AVE)
Variabel AVE Akar AVE Ket Kualitas Sistem ( System Quality ) 0,570 0,755 Valid Kualitas Informasi ( Information System ) 0,685 0,827 Valid KualitasPelayanan ( Service Quality ) 0,654 0,809 Valid KepuasanPengguna ( User Satisfaction ) 0,724 0,851 Valid Manfaat Bersih ( Net Benefits ) 0,838 0,915 Valid Setelah  diketahui    nilai    akar    kuadrat    dari
AVE masing-masing konstruk, tahap selanjutnya    membandingkan    akar    kuadrat AVE tersebut dengan  korelasi  antar konstruk dalam  model.  Jika  nilai  akar  kuadrat  AVE untuk  setiap  korelasi  lebih  besar  dari  korelasi antar konstruk di dalam model artinya memiliki validitas diskriminan yang baik.
Dari  tabel  6  di    bawah  ini  diketahui    bahwa nilai  akar  kuadrat  AVE  untuk    Kualitas Informasi  (0,827)  lebih  rendah  daripada  nilai
korelasi  konstruk  Kepuasan  Pengguna  dengan Kualitas  Informasi  (0,846),  dan  nilai  akar kuadrat AVE Kualitas Pelayanan (0,809)  lebih rendah    daripada    nilai  korelasi  konstruk Kepuasan Pengguna dengan Kualitas Pelayanan (0,843). Akan tetapi perbedaan nilai tersebut  relatif  kecil  (<  0,05)  sehingga konstruk    dalam    model    masih    dapat dikatakan  memiliki  validitas diskriminan yang cukup  baik.  Berikut  tabel  korelasi  antar konstruk dengan nilai akar kuadrat AVE:
Tabel 6. Korelasi antar Konstruk dengan Nilai Akar Kuadrat AVE
Kepuasan Pengguna Kualitas Informasi Kualitas Pelayanan Kualitas Sistem Manfaat Bersih Kualitas Pengguna 0.851 Kualitas Informasi 0.846* 0.827 Kualitas Pelayanan 0.843* 0.779 0.809 Kualitas Sistem 0.699 0.734 0.666 0.755 Manfaat Bersih 0.832 0.815 0.857 0.715 0.915 Berdasarkan analisa-analisa
di atas mengindikasikan indikator-indikator yang digunakan dalam penelitian ini telah memenuhi
validitas konvergen dan dapat digunakan untuk analisis selanjutnya
d. Uji Reliabilitas / Composite Reliability
Uji reliabilitas yaitu melihat dari composite reliability . Composite reliability menguji nilai
reliabilitas indikator-indikator  pada suatu konstruk.  Uji  reliabilitas  pada  penelitian  ini memiliki tujuan untuk menilai sejauh mana alat ukur yang digunakan dalam penelitian ini dapat diandalkan  atau  dapat  dipercaya.  Selain  itu,
validitas  diskriminan  juga  dapat  dilihat  dari nilai cronbach  alpha .  Konstruk  dinyatakan reliabel  jika  nilai composite  reliability dan cronbach alpha diatas 0,70. Hasil dapat dilihat dalam  tabel  7  di  bawah  ini.  Berdasarkan  hasil tabel  7  menunjukkan  bahwa  nilai  dari
composite  reliabilty dan cronbach  alpha yang lebih  besar  dari  0,70.  Dengan  demikian  dapat disimpulkan  bahwa  kuesioner  yang  digunakan sudah  konsisten  dan  memiliki  reliabilitas  yang baik.
Tabel 7. Composite Reliability dan Cronbach Alpha
Variabel laten Composite reliability Cronbach aplha Kualitas Sistem ( System Quality ) 0,923 0,906 Kualitas Informasi ( Information Quality) 0,945 0,934 Kualitas Pelayanan ( Service Quality ) 0,930 0,911 Kepuasan Pengguna ( User Satisfaction ) 0,929 0.905 Manfaat Bersih ( Net Benefits ) 0,963 0,951 4.4 Model Struktur ( Inner Model) Model struktur ( Inner Model ) menggambarkan  hubungan antar variabel  laten dalam  model.  Menilai inner  model dapat dilakukan dengan cara melihat model struktural yang terdiri dari hubungan yang dihipotesiskan di  antara  konstruk  laten  dalam  model penelitian. Pada inner model  ada dua  variabel, yaitu  variabel  independen  tidak  memiliki  nilai
R 2 karena  variabel  tersebut  tidak  dipengaruhi oleh variabel lain dalam model.
Dapat  dilihat  nilai  R- Square ( R 2 ) dari konstruk-konstruk endogen atau variabel dependen  yakni:  variabel  kepuasan  pengguna, variabel  penggunaan,  variabel  manfaat  bersih. Hasil  uji  R- Square dapat  dilihat  pada  tabel  8 untuk variabel-variabel dependen:

## Tabel 8. R-Square
Variabel R- Square Kepuasan Pengguna 0,804 Manfaat Bersih 0,693
Menurut  Chin  dalam  Ghozali  hasil  R- square 0,67 0,33 dan 0,19 menunjukkan model kuat,  moderate,  dan  lemah. 14 Pada  tabel  4.10 terlihat nilai R- square sebesar 0,804 dan 0,693 artinya  menunjukkan  model  kuat.  Nilai  R- square untuk  Kepuasan  Pengguna  adalah sebesar  0,804  memiliki  arti  bahwa  presentasi besarnya  pengaruh  kualitas  sistem,  kualitas informasi dan kualitas layanan terhadap kepuasan pengguna adalah sebesar 80,4% (kuat) sedangkan sisanya  yaitu  19,6%  dipengaruhi  oleh  pihak lain.  Nilai  R- square untuk  Manfaat  bersih
adalah  sebesar  0,693  memiliki  arti  bahwa presentasi besarnya pengaruh kepuasan pengguna  terhadap  manfaat  bersih  adalah 69,3%  (kuat)  sedangkan  sisanya  yaitu  30,7% dipengaruhi oleh faktor lain.
Selanjutnya, ukuran yang digunakan untuk menilai dampak relatif dari  suatu variabel  yang mempengaruhi  (eksogen)  terhadap  variabel yang dipengaruhi (endogen) adalah 2 effect size (F- Square ).  Pada  penelitian  ini  nilai  f-Square dapat dilihat dalam tabel di bawah ini:
Tabel 9 Nilai f- Square
Variabel F- Square Kriteria Kualitas Sistem- Kepuasan Pengguna 0,014 Kecil Kualitas Informasi-Kepuasan Pengguna 0,305 Baik Kualitas Pelayanan-Kepuasan Pengguna 0,386 Baik Kepuasan Pengguna-Manfaat Bersih 2,258 Baik
Pada penelitian ini, selain menguji nilai r- square dapat  juga  dilakukan  tahap  pengujian dengan goodness  of  fit ,  yang  bisa  diketahui melalui nilai (Q 2 ) . Nilai Q 2 memiliki arti yang sama dengan koefisien determinasi (R- Square ) pada analisis regresi, di mana semakin tinggi R- Square ,  maka  model  dapat  dikatakan  semakin fit dengan  data.  Tabel  4.10  R- Square dapat dihitung nilai Q 2 sebagai berikut:
Nilai Q 2 = 1 – (1-0,804) x (1-0,693) = 1 – (0,196 x 0,307)
= 0,94
Hasil  perhitungan  diketahui  nilai Q 2 sebesar  0,94  artinya  besarnya  keberagaman dari data penelitian  yang dapat dijelaskan oleh model  struktural  yang  dikembangkan  dalam penelitian  ini  adalah  sebesar  94%.  Menurut Ghozali  (2008),  nilai Q 2 >  0  menunjukkan model mempunyai predictive relevance . Berdasarkan  hasil  ini,  model  struktural  pada penelitian  telah  memiliki goodness  of  fit yang baik.  Gambar  1  di  bawah  ini,  menunjukkan Path Diagram pada penelitian ini:
Gambar 1. Path Diagram Penelitian Penggunaan Aplikasi Sistem Surveilans Penyakit Tidak Menular di Wilayah Kota Palembang

## Pembahasan
Pada kualitas sistem indikator terdiri atas 9 indikator, yaitu kemudahan memantau aktivitas (SQ1),  kemudahan  mempelajari  sistem  (SQ2), kemudahan tampilan pengguna (SQ3), dukungan  sistem  memadai  (SQ4), response time (SQ5), mendukung pengambilan keputusan  (SQ6),  kemudahan  akses  dimana saja  (SQ7),  dukungan  komuniasi  cepat  dan efisien  (SQ8),  serta  perlindungan  keamanan dan  privasi  (SQ9).  Nilai  tertinggi  adalah indikator  SQ6  (mendukung  pengambilan keputusan),  dan  nilai  terendah  yaitu  indikator SQ4  (dukungan  sistem  memadai).  Namun secara  umum  semua  indikator  pada  variabel kualitas sistem telah memenuhi syarat minimal, yaitu >0,70 sehingga semua indikator kualitas  sistem  memiliki  validitas  konvergen yang baik.
Kualitas  informasi  pada  penelitian  ini memiliki  8  indikator,  yaitu  kemudahan  akses informasi  (IQ1),  informasi realtime (IQ2), informasi cukup dan relevan (IQ3), kemudahan memperoleh informasi faktual (IQ4), kemudahan membaca informasi (IQ5), keakuratan informasi (IQ6), kegunaan informasi (IQ7), dan informasi selalu diperbarui  (IQ8).  Pada  kualitas  informasi  ini semua  indikator  memiliki  validitas  konvergen yang  baik,  dimana  semua  indikator  memiliki nilai  outer  loading  >0,70.  Indikator  dengan nilai  tertinggi  yaitu  IQ7  (kegunaan  informasi), dan  nilai  terendah  pada  indikator  IQ2 (informasi realtime ). nilai outer loading >0,70. Indikator  dengan  nilai  tertinggi  yaitu  IQ7 (kegunaan  informasi),  dan  nilai  terendah  pada indikator IQ2 (informasi realtime ).
Kualitas  pelayanan  yang  terdiri  atas  7 indikator,  diantaranya  buku  petunjuk  dan fungsi  bantuan  (SEQ1),  keandalan  dalam menyelesaikan  layanan  (SEQ2),  mendukung perbaikan  terus  menerus  (SEQ3),  responsif (SEQ4),  sistem  dipercaya  untuk  layanan (SEQ5),  kemudahan  pengguna  jasa  (SEQ6), serta  ketersediaan  layanan  yang  konsisten (SEQ7),  memiliki  validitas  konvergen  yang baik  untuk  ke-7  indikatornya.  Dimana  nilai tertinggi  yaitu  SEQ4  (responsif),  dan  nilai terendah  yaitu  SEQ2  (keandalan  dalam menyelesaikan layanan).
Variabel  laten  selanjutnya  yaitu  kepuasan pengguna,  dimana  variabel  ini  memiliki  5 indikator,  yaitu  isi  (US1),  keakuratan  (US2), format  (US3), easy  of  use (US4),  dan timeliness (US5) dan  semua  indikatornya memiliki  validitas konvergen  yang  baik. Pada kepuasan  pengguna  ini  semua  indikator  juga memiliki  validitas  konvergen  yang  baik, dimana  nilai  tertinggi  yaitu  pada  indikator US2 (keakuratan) dan nilai terendah pada US5 ( timeliness)
Variabel  terakhir  yaitu  manfaat  bersih, dimana  ke-5  indikatornya  juga  memiliki validitas  kovergen  yang  baik,  dimana  ke-5 indikator tersebut yaitu meningkatkan efisiensi (NB1), meningkatkan performa (NB2), meningkatkan produktivitas (NB3),
meningkatkan efektivitas (NB4), serta memudahkan pengerjaan tugas (NB5). Indikator  yang  memiliki  nilai  tertinggi  yaitu NB5  sebesar  0,951  yaitu  memudahkan pengerjaan tugas, dan nilai tertinggi yaitu NB3 sebesar 0,845 yaitu meningkatkan produktivitas.
Selain  nilai  hubungan  antara  indikator dan  variabel  laten,  dalam  path  diagram  diatas juga terlihat nilai R- Square yang menunjukkan besarnya pengaruh variabel independen terhadap  variabel  dependen.  Pada  variabel kepuasan  pengguna  terlihat  angka  R- Square 0,802  dimana  artinya  persentasi  besarnya pengaruh  kualitas  sistem,  kualitas  informasi, dan  kualitas  pelayanan  terhadap  kepuasan pengguna adalah 80,4 persen (kuat), dan pada variabel  manfaat  bersih  terlihat  angka  0,694 artinya presentase  besarnya pengaruh  variabel kepuasan  pengguna  terhadap  manfaat  bersih sebesar 69,3 persen.
Pada  gambar  1  juga  terlihat  nilai  koefisen jalur  ( path  koefisien )  untuk  setiap  hubungan antar variabel. Nilai sebesar 0,078 menunjukkan hubungan antara variabel kualitas  sistem  dan  kepuasan  pengguna. Variabel    kualitas  informasi  dan  kepuasan pengguna  memiliki  nilai  koefisien  jalur sebesar 0,439, serta variabel kualitas pelayanan  memiliki  nilai  koefisien  jalur sebesar  0,449  terhadap  kepuasan  pengguna. Untuk  nilai  koefisien  jalur  antara  kepuasan penggguna dan manfaat bersih sebesar 0,832.

## Pengujian Hipotesis
Peneliti  menggunakan  metode Bootstrapping pada  SmartPLS,  dapat  diperoleh  kesalahan standar ( standard errors ), koefisien  jalur ( path coefficients /β),  dan  nilai  T-Statistik.  Peneliti dapat  menilai  signifikan  statistik  model penelitian  menggunakan  teknik  ini,  dengan menguji  hipotesis  untuk  tiap  jalur  hubungan. Hasil    loading    beserta    nilai    t-statistik    yang didapatkan  dari proses  bootstrapping   dengan menggunakan    jumlah  sampel    untuk resampling    sebesar  65    dan    pengulangan sebanyak 5000 kali dapat dilihat pada tabel 10.
Pengujian  hipotesis  dalam  hipotesis  ini mempergunakan tingkat signifikansi ( significant  level )  5%  dan  tingkat  keyakinan ( confidence  level )  95%  sehingga  t-statistik harus  >  1,96.  Jika  T-statistik  lebih  tinggi dibandingkan  nilai  T-tabel,  berarti  hipotesis terdukung atau diterima.
Tabel 10 Nilai Koefisien Jalur ( Path Koefisien ) dan Nilai T Statistics
Hubungan Original Sampel (O) Sampel Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T- Statistics p- values Kualitas Sistem- >Kepuasan Pengguna 0,078 0,077 0,109 0.710 0.478 Kualitas Informasi- >Kepuasan Pengguna 0,439 0,456 0,137 3,200 0.001 Kualitas Pelayanan- >Kepuasan Pengguna 0,449 0,433 0,123 3,658 0.000 Kepuasan Pengguna- >Manfaat Bersih 0,832 0,834 0,038 21,917 0.000
Berdasarkan data dari tabel di atas menunjukkan  T-statistik  lebih  besar  dari  1,96 yang membuktikan bahwa tiga hipotesis dalam penelitian  ini  diterima  dan  satu  hipotesis ditolak.  Selain  itu  nilai  p- values lebih  kecil dari 0,5 menunjukkan pengaruh yang signifikan.  Berikut  didapatkan  hasil  pengujian hipotesis dari tiap variabel.
a. Hubungan Kualitas sistem dengan Kepuasan pengguna Aplikasi "Sistem Surveilans Penyakit Tidak Menular"
Kualitas  sistem  terhadap  Kepuasan pengguna,  memberikan  nilai  koefisien  jalur sebesar  0,078  dan  memiliki  nilai  p- values sebesar  0,478  serta  nilai  T-statistik  sebesar 0,710 (T-statistik < T tabel 1,96). Menunjukkan bahwa,  kualitas  sistem  tidak  berpengaruh terhadap kepuasan penggunaan aplikasi Sistem Surveilans  Penyakit  Tidak  Menular,  maka dapat  dinyatakan  bahwa  hipotesis  ini  tidak didukung.  Karena  nilai  T-  statistik  tidak memenuhi  persyaratan  yaitu  T-statistik  >  T- tabel 1,96.
Penolakan hipotesis ini yang menyatakan  bahwa  kualitas  sistem  tidak berpengaruh  terhadap  kepuasan  pengguna sistem  Aplikasi  "Sistem  Surveilans  Penyakit Tidak  Menular".  Mengindikasikan  bahwa kualitas  sistem  rendah  akan  mempengaruhi rendahnya tingkat kepuasan pengguna. Berdasarkan  teori  DeLone  &  Mc.  Lean  pada tahun  1992,  kualitas  sistem  merupakan  ukuran yang  bisa  menentukan  keberhasilan  suatu sistem sedemikian rupa sehingga jika pengguna menikmati efisensi operasionalnya suatu sistem,  maka  pengguna  akan  merasa  puas dengan  sistem  tersebut 15 .  Kualitas  sistem berarti  kualitas  kombinasi  dari hardware dan software 16 .  Kepuasan    pengguna    terhadap suatu  sistem  informasi  adalah  bagaimana  cara pemakai  memandang  suatu  sistem  informasi secara nyata, bukan hanya  pada kualitas sistem secara  teknik 17 .  Bailey  &  Pearson  (1983) menemukan  bahwa  semakin  tinggi  anggapan pengguna    terhadap    kualitas  suatu    sistem, maka  akan    semakin  puas  mereka  dengan sistem tersebut
Jika  kualitas  sistem  tidak  handal  maka pengguna akan merasa tidak nyaman menggunakan sistem Aplikasi "Sistem
Surveilans  Penyakit  Tidak  Menular".  yang akan  mengakibatkan  pengguna  tidak  puas terhadap  Aplikasi  "Sistem  Surveilans  Penyakit Tidak Menular". Kualitas sistem tidak berpengaruh  terhadap  kepuasan  pengguna, hal ini  didukung  data  lapangan  dalam  pengisian kuesioner oleh responden. Berdasarkan pernyataan  konstruk  kualitas  sistem  yang terdiri dari sembilan pernyataan, maka
diperoleh  hasil  bahwa  indikator  kemudahan tampilan  pengguna  (SQ3), response  time (SQ5),  kemudahan  akses  dimana  saja  (SQ7), perlindungan  keamanan  dan  privasi  sistem (SQ9),  dan  dukungan  sistem  memadai  (SQ4), menjadi  prediktor  yang  lemah  terhadap penggunaan Aplikasi "Sistem Surveilans Penyakit Tidak Menular".
Sedangkan  indikator  variabel  yang paling  berperan  dalam  menentukan  kualitas sistem  pada  penggunaan Aplikasi  "Sistem Surveilans  Penyakit  Tidak  Menular"  dalam penelitian  ini  adalah  mendukung  pengambilan keputusan  (SQ6),  dukungan  komunikasi  cepat dan efisien (SQ7), dan kemudahan mempelajari sistem  (SQ2),  serta  kemudahan  memantau aktivitas  (SQ1).  Hal  ini  berbeda  dengan  hasil penelitian yang dilakukan oleh Handayani, dkk dimana  indikator  variabel  lain  yang  berperan lebih  besar  selain  dukungan  cepat  dan  eifisien dan  kemudahan  memantau  aktivitas  adalah akses mudah dimana saja, kemudahan tampilan pengguna.  Hal  ini  dapat  dijelaskan  karena kedua  penelitian  ini  memiliki  objek  penelitian yang  berbeda,  dimana  penelitian  ini  meneliti tentang aplikasi yang berguna untuk membantu responden  dalam  melakukan  pekerjaan  dalam hal ini pelaporan program, sedangkan penelitian Critical Success Factors for implementation JKN in Indonesia oleh Handayani  dkk  memiliki  objek  penelitian berupa  masyarakat  umum  yang  menggunakan aplikasi mobile JKN. Sehingga pada penelitian ini, indikator untuk mendukung dalam pengambilan  keputusan  merupakan  indikator yang  paling  breperan  dalam  menentukan kualitas  sistem  pada  penggunaan Aplikasi "Sistem Surveilans Penyakit Tidak Menular".
Hasil  pengujian  hipotesis  ini  sesuai dengan  kondisi  di  lapangan,  dimana  ketika peneliti  mewawancarai  responden  pada  saat mengisi  kuesioner  penelitian,    sebagian  besar responden  mengeluhkan  sistem  yang  susah diakses,  sering  lambat,  dan  membutuhkan waktu loading yang  panjang.  Hal  ini  berbeda dengan  sistem  pelaporan online program penyakit  lain  yang  ada  di  puskesmas  yang menurut  responden  memiliki  waktu loading yang  lebih  cepat.  Hal  ini  membuat  pengelola program  merasa  kesal  dan  tidak  meneruskan lagi  akses  aplikasi  Surveilans  Penyakit  Tidak
Menular dan lebih memilih kembali melakukan pelaporan  penyakit  Tidak  Menular  secara manual.
Jika  dibandingkan  dengan  aplikasi program  penyakit  lainnya  yang  ada  di puskesmas,  responden  mengatakan  bahwa walaupun  aplikasi  pelaporan  program  lain berbeda  dengan  aplikasi  Surveilans  PTM, dimana  aplikasi  lain  tidak  bisa  diakses  di laptop  selain  yang  telah  di  instal,  namun aplikasi  program  lain  tersebut  lebih  cepat dalam  waktu loading ,  dan  jarang  memiliki kendala layaknya aplikasi Surveilans PTM.
Selain  waktu loading yang  lama, responden juga mengeluhkan adanya perbaikan yang  cukup  sering  terhadap  aplikasi  ini. Dimana  ketika  adanya  perbaikan,  maka penyedia  aplikasi  akan  menginformasikan untuk  pengguna  agar  tidak  melakukan  akses data sementara melalui aplikasi ini. Responden mengeluhkan  hal  ini  karena  menurut  beberapa responden perbaikan ini terlalu sering dibandingkan  aplikasi  pelaporan  penyakit lainnya  yang  ada  di  puskesmas.  Sehingga responden  mengalami  kendala  tidak  dapat melakukan  input  laporan  pada  saat  aplikasi sedang  perbaikan.  Hal  ini  justru  membuat responden  cenderung  tidak  menggunakan aplikasi tersebut.
Hasil penelitian ini sejalan dengan hasil penelitian  yang  dilakukan  di  Yunani  dengan judul Measuring  the  success  of  the  Greek Taxation  Information  System. Penelitian  yang dilakukan  oleh  Jordan  Floropoulos,  dkk  pada tahun 2010 ini melakukan penelitian mengenai hubungan  antara  kualitas  sistem,  kualitas informasi,  dan  kualitas  pelayanan  terhadap kepuasan  pengguna  pada  sistem  informasi pajak  (E  TAXIS)  di  Yunani.  Hasil  penelitian menunjukkan hubungan yang kuat untuk setiap variabel  terhadap  kepuasan  pengguna  yaitu kualitas  informasi  dan  kualitas  pelayanan, kecuali kualitas sistem 19 . Penelitian terdahulu lainnya yang sejalan  yaitu  penelitian  yang  dilkukan  oleh Irwin  Brown  and  Ruwanga  Jayakody  yang berjudul B2C e-Commerce Success: a Test and Validation  of  a  Revised  Conceptual  Model pada  tahun  2008,  menemukan  bahwa  tidak adanya  hubungan  yang  signifikan  varibel kualitas sistem dengan kepuasan pengguna dan
terjadi  karena  menurut  Rai  et  al  (1992)  dan Seddon (1997), k ualitas sistem sering diasumsikan sebagai kemudahan atau kesulitan penggunaan sistem 20 .  Sejalan juga degan hasil penelitian Wona  Choi  dkk  pada  tahun  2013 dengan  judul Information  System  Success Model for Customer Relationship Management System  in  Health  Promotion  Centers yang membuktikan  hubungan  yang  tidak  signifikan antara  kualitas  sistem  dan  kepuasan  pengguna 21 .
Kualitas sistem yang disediakan Aplikasi  "Sistem  Surveilans  Penyakit  Tidak Menular"  tidak  mempunyai  pengaruh  secara langsung terhadap kepuasan pengguna. Kementerian  Kesehatan  harus  meningkatkan dan  memperbaiki  kegunaan  dari  fungsi-fungsi spesifik  pada  indikator  variabel  yang  lemah yaitu:    kemudahan  tampilan  pengguna  (SQ3), response  time (SQ5),    kemudahan  akses dimana  saja (SQ7), dan dukungan  sistem  yang memadai (SQ4) dari Aplikasi "Sistem
Surveilans Penyakit Tidak Menular".
Diharapkan dengan meningkatkan dan memperbaiki  kualitas  sistem,  pengguna  akan puas menggunakan Aplikasi "Sistem
Surveilans Penyakit Tidak Menular"dan meningkatkan  frekuensi  penggunaan  sistem tersebut
b.  Kualitas  informasi  berpengaruh  terhadap kepuasan pengguna Aplikasi "Sistem Surveilans Penyakit Tidak Menular"
Kualitas  informasi  terhadap  kepuasan pengguna  memberikan  nilai  koefisien  jalur sebesar  0,439  dan  menunjukkan  nilai  p- values yaitu  0,001  dengan  nilai  T-statistik  sebesar 3,200 (T- statistik > T tabel 1,96). Berdasarkan nilai  di  atas  menunjukkan  bahwa  hipotesis  ini didukung.
Penerimaan
hipotesis ini mengindikasikan  bahwa  kualitas  informasi yang  tinggi  akan  meningkatkan  kepuasan pengguna.  Begitu  juga  sebaliknya  jika kualitas informasi  yang  dihasilkan  oleh  Aplikasi "Sistem  Surveilans  Penyakit  Tidak  Menular" rendah,  maka tingkat kepuasan pengguna akan rendah.  Hipotesis  ini  didukung  oleh  data lapangan  dalam  pengisian  kuesioner  oleh responden. Berdasarkan respon terhadap pernyataan  untuk  konstruk  kualitas  informasi yang  terdiri  dari  delapan  pernyataan,  indikator
kegunaan  informasi  (IQ7)  menjadi  prediktor yang paling tinggi terhadap kepuasan terhadap Aplikasi  "Sistem  Surveilans  Penyakit  Tidak Menular",  disusul  dengan  indikator  kemudahan membaca  informasi  faktual  (IQ4),  dan  kemudahan membaca  informasi  (IQ5).    Hasil  penelitian  ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Handayani,  dkk  yang  menyatakan  kemudahan membaca informasi mernjadi indikator tertinggi ke-3 dalam  menentukan  kualitas  informasi.  Hal  ini sesuai  dengan  hasil  penelitian  Jumardi,  dkk pada  tahun  2015  menyebutkan  bahwa  kualitas informasi berpengaruh secara signifikan terhadap  kepuasan  pengguna 22 .  DeLone  & McLean  (2003)  juga  menyatakan  bahwa kualitas informasi suatu sistem dapat mempengaruhi kepuasan pengguna.
Penelitian  lain  yang  sejalan  dengan hasil  penelitian  ini,  dimana  kualitas  informasi secara  signifikan  mempengaruhi  kepuasan pengguna  suatu  aplikasi  ditemukan  pada penelitian yang dilakukan oleh Adebowale Ojo pada tahun 2017 dengan judul Validation of the DeLone  and  McLean  Information  System Success Model . Penelitian yang melibatkan 442 orang  responden  pengguna  sistem  informasi rumah  sakit  di  Nigeria  ini,  membuktikan adanya  hubungan  yang  kuat  antara  kualitas informasi  dan  kepuasan  pengguna  suatu aplikasi 23 .
Livari (2005) juga mengungkapkan  hal yang    serupa    bahwa    kualitas    informasi ( information  quality) berpengaruh  terhadap kepuasan  pengguna  ( user    satisfaction ). Seddon  et  al.,  (1994)  juga  menunjukkan penelitian    yang    menyatakan  hasil  serupa bahwa  kepuasan pengguna  ( user  satisfaction ) dipengaruhi    oleh    kualitas    informasi ( information quality ).
Hasil penelitian ini sejalan dengan yang ditemukan  dalam  penelitian  ini,  dimana kualitas informasi sangat mempengaruhi kepuasan  pengguna  dari  aplikasi  sistem Surveilans  Penyakit  Tidak  Menular.  Artinya, kualitas informasi aplikasi ini perlu diperhatikan  jika  ingin  aplikasi  ini  dapat diterapkan  secara  maksimal.  Hal  ini  sejalan dengan  fakta  di  lapangan,  dimana  responden penelitian  yang  merupakan  pengelola  program Penyakit  Tidak  Menular  banyak  mengalami kendala di lapangan terkait kebijakan program,
dan  responden  banyak  belum  mengetahui informasi apa saja yang dapat ditampilkan pada aplikasi  Surveilans  Penyakit  Tidak  Menular yang  merupakan  output  dari  aplikasi  tersebut, dimana informasi ini dapat menunjang kemudahan  dalam  pengerjaan  laporan  bulanan bahkan  laporan  tahunan  di  puskesmas.  Setelah mengetahui  manfaat  berupa  informasi  yang dirasakan  jika  mengisi  aplikasi  tersebut  secara rutin dan lengkap, responden menjadi semangat dalam  melakukan  pengisian  aplikasi  tersebut. Sebagaimana yang dikemukakan oleh De Lone &  Mc.  Lean  bahwa  kualitas  informasi merupakan  hasil  pengukuran  dari  output  dari suatu sistem informasi 15 .
Kualitas  informasi  yang dihasilkan dari Aplikasi  "Sistem  Surveilans  Penyakit  Tidak Menular" dapat memberikan kepuasan pengguna.  Sehingga,  jika  kualitas  informasi signifikan  terhadap  kepuasan  pengguna  dapat dikatakan  sistem  informasi  tersebut  sukses. Sebagaimana  yang  dikemukakan  oleh  Yanuar Nugroho  dan  Ari  Prasetyo  pada  jurnalnya berjudul Assessing Information Systems Success:  A  Respecification  of  The  Delone And Mclean  Model  to  Integrating  The  Perceived Quality pada tahun 2018, dimana dikemukakan bahwa  kualitas  informasi  merupakan  prediktor utama dalam pembentukan kepuasan pengguna dalam  suatu  sistem  informasi  karena  suatu sistem  informasi  yang  mampu  memberikan output  yang  akurat,  tepat  waktu,  relevan, lengkap dan mudah digunakan dalam mendukung pekerjaan pengguna aplikasi  maka akan meningkatkan kepuasan pengguna terhadap aplikasi tersebut 27 .
Kualitas  informasi  Aplikasi  "Sistem Surveilans  Penyakit  Tidak  Menular"  yang  ada saat  ini  harus  dipertahankan  dan  ditingkatkan lebih baik agar pengguna tetap puas menggunakan  Aplikasi  "Sistem  Surveilans Penyakit  Tidak  Menular".  Jika  merujuk  pada hasil  analisis  data  multivariat  dalam  penelitian ini, maka penyedia aplikasi Surveilans Penyakit Tidak Menular perlu untuk meningkatkan  kualitas  pada  3  indikator variabel  yang  memiliki  nilai  rendah  yaitu: kemudahan  akses  informasi  (IQ1),  informasi realtime (IQ2),  informasi  cukup  dan  relevan (IQ3)  sehingga  dapat  meningkatkan  kepuasan pengguna aplikasi ini.
c.  Kualitas  pelayanan  berpengaruh  terhadap kepuasan pengguna Aplikasi "Sistem Surveilans Penyakit Tidak Menular"
Kualitas  pelayanan  terhadap  kepuasan pengguna memiliki nilai koefisien jalur sebesar 0,449  dan  nilai  p- values sebesar  0,000  dengan nilai  T-statistik  sebesar  3,658  (T-statistik  >  T tabel 1,96). Berdasarkan  nilai  di  atas menunjukkan bahwa hipotesis ini didukung.
Penerimaan hipotesis ini mengindikasikan  bahwa  kualitas  pelayanan yang  tinggi  akan  mempengaruhi  intensitas penggunaan Aplikasi "Sistem Surveilans Penyakit  Tidak  Menular".  Jika  kualitas pelayanan  yang  tinggi  maka  pengguna  akan merasa nyaman menggunakan Aplikasi "Sistem Surveilans Penyakit Tidak Menular" yang akan meningkatkan  penggunaan  Aplikasi  "Sistem Surveilans Penyakit Tidak Menular".
Berdasarkan  data  lapangan,  dalam  hal pengisian kuesioner oleh responden, 3 prediktor  yang  terkuat  adalah  sistem  responsif (SEQ4),  kemudahan  pengguna  jasa  (SEQ6), dan  sistem  dipercaya  untuk  layanan  (SEQ5) diindikasikan  pengguna  merasa  puas  dengan kebutuhan  yang  diberikan  dari  Aplikasi "Sistem  Surveilans  Penyakit  Tidak  Menular". Penyedia  aplikasi  harus  mempertahankan  dan terus menerapkan kualitas pelayanan dalam hal kemudahan  pengguna  jasa  kepada  pengguna. Pengguna  merasakan  kualitas  pelayanan  yang selama  ini  yang  disajikan  Aplikasi  "Sistem Surveilans  Penyakit  Tidak  Menular"  dapat memudahkan  pengguna  aplikasi.  Hal  ini sejalan dengan penelitian Handayani dkk  yang juga  menyatakan  3  indikator  variabel  tersebut sebagai  indikator  yang  paling  kuat  dalam menentukan  keberhasilan  penggunaan  mobile JKN 9 .  Untuk  keempat  indkiator  variabel lainnya  termasuk  prdiktor  yang  lemah  dalam kedua penelitian ini.
Indikator  variabel  yang  paling  lemah adalah keandalan dalam menyelesaikan layanan (SEQ2). Hasil ini tergambar jelas pada saat  dilakukan  wawancara  pada  responden pada saat melakukan penelitian, sebagian besar reposnden  mengeluhkan  kendala  ketika  telah menyelesaikan  pengetikan  laporan  program pada  aplikasi,  namun  sering  terjadi  eror  pada saat melakukan penyimpanan. Hal ini mengakibatkan  tidak  semua  data  yang  telah
diinput masuk dalam aplikasi program, dan hal ini  membuat  responden  merasakan  aplikasi Surveilans  Penyakit  Tidak  Menular  tidak handal dalam menyelesaikan layanannya.
Indikator  variabel  yang  lemah  lainnya yaitu  mendukung  perbaikan  terus  menerus (SEQ3).  Dalam  penelitian  ini  indikator  ini menjadi  lemah  bukan  karena  tidak  adanya perbaikan  pada  sistem  layanan  aplikasi  ini, namun responden mengeluhkan layanan aplikasi  ini  terlalu  sering  dilakukan  perbaikan sehingga  kesulitan  untuk  diakses.  Beberapa responden bahkan menyebutkan layanan aplikasi ini pernah dilakukan perbaikan hingga 2  x  dalam  sebulan.  Ketika  diadakan  perbaikan maka  sementara  waktu  responden  tidak  dapat menggunakan aplikasi, dan ketika telah  selesai dilakukan  perbaikan  pun  responden  menjadi kesulitan dalam pengoperasian aplikasi dikarenakan  perubahan  pada  aplikasi  tersebut. Meskipun  ada  buku  petunjuk  dan  bantuan fungsi  pada  layanan  aplikasi  ini,  namun responden tidak terlalu merasakan manfaatnya. Hal  ini  terlihat  pada  hasil  penelitian  yang menunjukkan  indikator  variabel  ketersediaan buku petunjuk dan fungsi bantuan (SEQ1) juga menjadi prediktor yang lemah dalam penelitian ini.
Responden  mengeluhkan  tidak  adanya respon  atau  balasan  pada  saat  mereka menggunakan  buku  petunjuk  dan  bantuan fungsi  tersebut.  Hal  ini  dapat  menjadi  bahan perhatian  untuk  penyedia  layanan  dalam meningkatkan  kualitas  layanan  yang  akan meningkatkan  kepuasan  pengguna  aplikasi  ini. Sebagaimana  yang  dikemukakan  oleh  Chen dan Cheng yang membuktikan dalam penelitiannya  bahwa  kualitas  layanan  secara signifikan akan mempengaruhi kepuasan pengguna 28 , dimana konsep kualitas pelayanan dalam  penelitian  ini  adalah  tahap  dimana penggguna sistem informasi berinteraksi dengan  penyedia  layanan  sebagai  bentuk layanan  meskipun  bukan  termasuk  dalam interaksi  interpersonal.  Hasil  penelitian  ini dapat  mendukung  bahwa  keputusan  pengguna menjadi hal penting, karena persepsi pengguna mencerminkan sejauh mana pemahaman pengguna  dapat  terlayani  dengan  baik  dan memberikan kepuasan pengguna.
Penelitian terdahulu yang sejalan
dengan  hasil  penelitian  ini  adalah  penelitian yang  dilakukan  oleh  Kuei-FangHo  dkk  pada tahun 2018 dengan judul penelitian Theoretical Integration of User Satisfaction and Technology  Acceptance  of  The  Nursing Process  Information  System dimana  penelitian yang  diikuti  oleh  222  responden  perawat  di Taiwan  ini  melakukan  analisis  terhadap hubungan  kualitas  sistem,  kualitas  informasi, dan  kualitas  pelayanan  terhadap  kepuasan pengguna  aplikasi Nursing  Process  System (NSP). Hasil penelitian menunjukkan hubungan  yang  signifikan  pada  kualitas pelayanan  dan  kepuasan  pengguna  sistem aplikasi tersebut 29
Penelitian  lainnya  yang  menyatakan hubungan siginifikan kualitas pelayanan terhadap kepuasan pengguna juga dapat dilihat dari  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kyoung Won  Cho  dkk  pada  tahun  2015  dengan  judul Performance  Evaluation  of  Public  Hospital Information Systems by the Information System Success Model . Penelitian  yang dilakukan di 3 rumah sakit di Korea ini bahkan menyimpulkan bahwa  rumah  sakit  untuk  lebih  fokus  dalam meningkatkan kualitas pelayanan dibandingkan kualitas  sistem  dan  kualitas  informasi  demi meningkatkan kepuasan pengguna aplikasi 30 . d.  Kepuasan  pengguna  berpengaruh  terhadap manfaat  bersih  Aplikasi  "Sistem  Surveilans Penyakit Tidak Menular"
Kepuasan  pengguna  terhadap  Manfaat bersih  memiliki  nilai  koefisien  jalur  sebesar 0,832  dengan  menunjukkan  nilai  p- values sebesar  0,000  dan  nilai  T-statistik  sebesar 21,917 (T-statistik < T- tabel 1,96). Menunjukkan  bahwa  kepuasan  pengguna berpengaruh  terhadap  manfaat  bersih  Aplikasi "Sistem  Surveilans  Penyakit  Tidak  Menular", maka  dapat  dinyatakan  bahwa  hipotesis    ini didukung.  Karena  nilai  T-statistik  memenuhi persyaratan yaitu T-statistik >T- tabel 1,96.
Menurut    Stanton  dalam  Machmud (2018) tingkat kepuasan konsumen didapatkan  dari  membandingkan    hasil    yang diharapkan    dari  suatu    produk    atau    jasa dengan  hasil  berdasarkan  pengalaman dengan mengkonsumsi    produk    atau    jasa    tersebut. Hasil  yang  sama  merupakan  kepuasan  dari konsumen,  tetapi  jika  hasil  yang  diperoleh sangat  sedikit  dari  yang  diharapkan  hal  itu
merupakan bentuk ketidakpuasan konsumen.
Sedangkan    Kotler    dalam  Machmud (2018)  menyatakan  kepuasan    pengguna didefinisikan    sebagai    tingkat    perasaan seorang pengguna  sebagai  hasil  perbandingan antara  harapan  pengguna akan sebuah produk dengan hasil nyata yang diperoleh. Jika kinerja produk  memenuhi  ekspetasi    pengguna    maka tingkat    kepuasan    pengguna  akan    tinggi, sedangkan    jika    kinerja    produk    tidak    dapat memenuhi  ekspetasi  pengguna  maka  tingkat kepuasan  pengguna  akan  rendah.  Seandainya hasil  yang  diperoleh  melebihi  harapan,  tentu pengguna  akan  merasa  sangat  puas  ( highly satisfied ).  Artinya,  kepuasan    pengguna informasi  merupakan    tingkat    kesepadanan antara    kebutuhan    yang    ingin  dipenuhi dengan    kenyataan    yang    diterima  oleh pengguna  suatu  sistem  informasi.  Kepuasan pengguna  merupakan  kriteria  paling  penting dan  lazim  yang  digunakan  untuk  mengukur keberhasilan suatu sistem informasi 32 . Penerimaan  terhadap  hipotesis  ini mengindikasikan  bahwa  kepuasan  pengguna atas  Aplikasi  "Sistem  Surveilans  Penyakit Tidak  Menular"  yang  tinggi,  maka  tinggi  juga nilai manfaat  bersih  yang  dirasakan  pengguna. Berdasarkan  data  lapangan  hasil  kuesioner yang  telah  diisi  oleh  responden,  respon terhadap  pernyataan  untuk  variabel  kepuasan pengguna ( user satisfaction ), indikator variabel yang paling kuat adalah keakuratan (US2), dan indikator paling lemah adalah timeliness (US5). Sedangkan  untuk  variabel  manfaat  bersih  ( net benefit ) indikator  yang  memiliki  nilai  tertinggi yaitu  NB5  sebesar  0,951  yaitu  memudahkan pengerjaan tugas, dan nilai terendah yaitu NB3 sebesar 0,845 yaitu meningkatkan produktivitas. Hasil  ini  sejalan dengan  fakta di lapangan,  bahwa  sebagian  besar  responden menyadari  bahwa  aplikasi  Surveilans  Penyakit Tidak  Menular  ini  dibuat  untuk  memudahkan pengelola  program  Penyakit  Tidak  Menular untuk  melakukan  pengerjaan  tugas  khususnya pelaporan program.
Hasil  penelitian  juga  menunjukkan bahwa  persentase  kepuasan  pengguna  yang dipengaruhi  oleh  kualitas  sistem,  kualitas informasi, dan kualitas pelayanan pada aplikasi Sistem  Surveilans  Penyakit  Tidak  menular adalah  sebesar  80,4  persen  (kuat),  dan
presentase besarnya pengaruh variabel kepuasan  pengguna  terhadap  manfaat  bersih pada  aplikasi  ini  adalah  sebesar  69,3  persen. Hal  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Iivari  (2005) dan  McGill  &  Klobas  (2005)  yang  telah membuktikan bahwa  kepuasan  pengguna memiliki  efek  positif  pada  manfaat  bersih. Sedangkan  menurut  Doll  & Torkzadeh (1988), kepuasan    pengguna    ditemukan    mempunyai dampak    positif    pada  pekerjaan    pengguna, meningkatkan kinerja, meningkatkan produktifitas    dan    efektifitas,    meningkatkan pengambilan  keputusan,    dan    meningkatkan kepuasan  pekerjaan.
Penyedia  Aplikasi  "Sistem  Surveilans
Penyakit
Tidak
Menular" harus mempertahankan  indikator ini, sehingga dalam penggunaan  sistem  pengguna  mendapatkan kepuasan  menyeluruh.  Penggunaan  sistem yang  dapat  memenuhi  kebutuhan  pengguna, maka  akan  adanya  timbal  balik  yang  dapat meningkatkan  kepuasan  dan  mendapatkan manfaat  yang  lebih  dari  Aplikasi  "Sistem Surveilans Penyakit Tidak Menular".

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan  bahwa  terdapat  hubungan  yang positif  dan  signifikan  antara  variabel  kualitas informasi  ( p-value =  0,001)  dan  kualitas pelayanan  ( p-value =  0,000) terhadap  kepuasan pengguna Aplikasi "Sistem Surveilans Penyakit Tidak Menular" dan variabel kepuasan pengguna  ( p-value =  0,000)  terhadap  manfaat bersih  aplikasi  "Sistem  Surveilans  Penyakit Tidak Menular".

## Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  pada  semua  pihak  yang  telah membantu khususnya kepada Dinas  Kesehatan Kota  Palembang  dan  Kota  Prabumulih,  serta Pengelola  Program  Penyakit  Tidak  Menular Puskesmas di Kota Palembang dan Prabumulih yang telah berpartisipasi dalam penelitian ini.

## Daftar Pustaka
1. Kementerian Kesehatan. Rencana Strategi  Kementerian  Kesehatan  Tahun
2015 - 2019.; 2015. doi:351.077 Ind r
2. Bustan.  Pengantar  Epidemiologi.  2012. Rineka Cipta Jakarta.
3. Balitbangkes.  2013.  Riset  Kesehatan Dasar. Ris Kesehat Dasar 2013. 2013.
4. Balitbangkes.  2019.  Laporan  Nasional Riskesdas  2018.  Badan  Penelit  dan Pengemb  Kesehat  Ris.  doi:1  Desember 2013
5. Dinas Kesehatan Prov Sumatera Selatan.
2018. Profil Kesehatan Propinsi
Sumatera Selatan Tahun 2018..
6. Kementerian Kesehatan RI. 2015.
Petunjuk  Teknis  Surveilans  Penyakit Tidak  Menular.  Kementeri  Kesehat  RI Direktorat  Jenderal  Pengendali  Penyakit dan  Penyehatan  Lingkung  Direktorat Pengendalianpenyakit  Tidak  Menular.. doi:10.2323/jgam.2016.10.003
7. Kementerian Kesehatan RI. Keputusan Menteri Kesehatan RI
No.46/MENKES/SK/II/2017 Tentang Strategi E-Kesehatan Nasional. jakarta;
2017.
8. DeLone WH, McLean ER. 2003. The DeLone and McLean model of information systems success: A ten-year update. In: Journal of Management Information Systems. doi:10.1080/07421222.2003.11045748
9. Handayani PW, Meigasari DA, Pinem AA, Hidayanto AN, Ayuningtyas D.
2018. Critical success factors for mobile health implementation in Indonesia.
Heliyon. 4 (11): e00981. doi:10.1016/j.heliyon.2018.e00981
10. Widiastuti R, Haryono BS, Said A. 2019. Influence of System Quality, Information Quality, Service Quality on
User Acceptance and Satisfaction and Its
Impact on Net Benefits (Study of Information System Users Lecturer Performance Load (BKD) in Malang
State University). HOLISTICA – J Bus Public Adm.10 (3) :111-132. doi:10.2478/hjbpa-2019-0032 11. Doll WJ, Torkzadeh G. 1988. The measurement of end-user computing satisfaction. MIS Q Manag Inf Syst. doi:10.2307/248851 12. Iivari J. 2005. An Empirical Test of the DeLone-McLean Model of Information System Success. Data Base Adv Inf Syst. doi:10.1145/1066149.1066152 13. Jogiyanto. 2007. Model Kesuksesan
Sistem Teknologi Informasi. yogyakarta:
Andi.
14. Ghozali I. 2015. Partial Least Square Konsep Teknik Dan Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 3.0
Untuk Penelitian Empiris. semaranf: Badan Penerbit Undip.
15. DeLone WH, McLean ER. 1992. Information systems success: The quest for the dependent variable. Inf Syst Res.3 (1): 60-95. doi:10.1287/isre.3.1.60
16. Budiyanto. 2009. DENGAN PENDEKATAN MODEL DELONE DAN MCLEAN ( Studi Kasus Implementasi Billing System Di RSUD Kabupaten Sragen ) TESIS Untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan Mencapai Derajat Magister Program Studi Magister Akuntansi Minat Utama : Akuntansi Sektor Publik. Tesis. 83.
doi:10.1159/000448528
17. Guimaraes T, Staples DS, Mckeen JD. 2003. Empirically Testing Some Main
User-Related Factors for Systems Development Quality. Qual Manag J.. doi:10.1080/10686967.2003.11919083
18. Bailey JE, Pearson SW. 1983.
DEVELOPMENT OF A TOOL FOR
MEASURING AND ANALYZING
COMPUTER USER SATISFACTION. Manage Sci. doi:10.1287/mnsc.29.5.530
19. Floropoulos J, Spathis C, Halvatzis D, Tsipouridou M. 2010. Measuring the
success of the Greek Taxation
Information System. Int J Inf Manage. doi:10.1016/j.ijinfomgt.2009.03.013
20. Brown I, Jayakody R. 2008. B2C e- commerce success: A test and validation of a revised conceptual model. Electron J Inf Syst Eval.11 (3): 167-184.
21. Choi W, Rho MJ, Park J, Kim K, Kwon YD. 2013. Information System Success
Model for Customer Relationship Management System in Health
Promotion Centers.19 (2): 110-120.
22. Jumardi R, Nugroho E, Hidayah I. 2015. Analisis Kesuksesan Implementasi
Sistem Informasi Skripsi pada Program
Studi Teknik Informatika Universitas Pembangunan Nasional “ Veteran ” Yogyakarta.7-13.
23. Ojo AI. 2017. Validation of the delone and mclean information systems success model. Healthc Inform Res. 23 (1): 60-
66. doi:10.4258/hir.2017.23.1.60
24. Tilahun B, Fritz F. 2015. Modeling antecedents of electronic medical record system implementation success in low- resource setting hospitals Healthcare Information Systems. BMC Med Inform
Decis Mak. doi:10.1186/s12911-015- 0192-0
25. Seddon PB, Kiew M-Y, Patry M. A. 1994. Partial Test and Development of the DeLone and McLean Model of IS Success. ICIS 1994 Proc.
26. Jaafreh AB. 2017. Evaluation Information System Success: Applied
DeLone and McLean Information
System Success Model in Context
Banking System in KSA. Int Rev Manag Bus Res.
27. Nugroho Y, Prasetyo A. 2018. Assessing information systems success: A respecification of the DeLone and
McLean model to integrating the perceived quality. Probl Perspect Manag. doi:10.21511/ppm.16(1).2018.34
28. Chen CWD, Cheng CYJ. 2009.
Understanding consumer intention in online shopping: A respecification and validation of the DeLone and McLean model. Behav Inf Technol.
doi:10.1080/01449290701850111
29. Ho KF, Ho CH, Chung MH. 2019.
Theoretical integration of user satisfaction and technology acceptance of the nursing process information system. PLoS One. 14 (6): 1-14.
doi:10.1371/journal.pone.0217622
30. Cho KW, Bae SK, Ryu JH, Kim KN, An CH, Chae YM. 2015. Performance evaluation of public hospital information systems by the information system
success model. Healthc Inform Res. 21 (1): 43-48. doi:10.4258/hir.2015.21.1.43
31. Machmud R. 2018. Kepuasan Penggunaan Sistem Informasi Kepuasan Penggunaan Sistem Informasi. Ideas Publishing;.
32. Zviran M, Erlich Z. 2003. Measuring IS User Satisfaction: Review and Implications. Commun Assoc Inf Syst.
12(7). doi:10.17705/1cais.01205
33. McGill TJ, Klobas JE. 2005. The role of spreadsheet knowledge in user- developed application success. Decis Support Syst. doi:10.1016/j.dss.2004.01.002