## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1401 − 1411 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2691

## Analisis Kepuasan Pengguna Sistem Informasi E-Campus Menggunakan Metode E-Servqual Dan Model Kano
Muhammad Nurhadi * , Muhammad Luthfi Hamzah, Tengku Khairil Ahsyar, Muhammad Jazman
Fakultas Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Riau, Indonesia Email: 1,* 11753101881@students.uin-suska.ac.id, 2 muhammad.luthfi@uin-suska.ac.id, 3 tengkukhairil@uin-suska.ac.id,
4 Jazman@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11753101881@students.uin-suska.ac.id Submitted: 16/12/2022 ; Accepted: 28/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  dimensi  dan  atribut  layanan  yang  perlu  ditingkatkan,  serta  perbaikan terkait kualitas layanan yang diberikan oleh sistem e-campus kepada mahasiswa di UIN Mahmud Yunus Batusangkar. Ini juga bertujuan  untuk  mengidentifikasi  kualitas  layanan  yang  diberikan  oleh  sistem  e-campus  kepada  mahasiswa.  dalam  rangka memberikan  saran  atau  pertimbangan  untuk  peningkatan  kualitas  sistem  e-campus  kepada  pihak  kampus  atau  developer,  yang selanjutnya akan menghasilkan solusi peningkatan kualitas sistem e-campus demi kepuasan pengguna. Prosedur yang digunakan meliputi  5  tahapan  yaitu  perencanaan,  pengumpulan  informasi,  pengolahan  informasi,  analisis  informasi  dan  review  pelaporan terakhir. Hasil penelitian membuat perhitungan dengan menggunakan prosedur e-servqual sebesar 0,92 ≤ 1, menunjukkan bahwa kualitas layanan yang diberikan dapat dikatakan belum dapat memenuhi harapan mahasiswa. Jika tingkat kinerja terpenuhi, maka akan membawa peningkatan kepuasan pengguna yang sangat besar. Namun jika tidak terpenuhi maka akan menurunkan tingkat kepuasan. Sedangkan model kano mendapatkan delapan atribut termasuk kedalam kategori Must-be, delapan atribut kategori One- Dimensional dan enam atribut kategori Attractive. Tingkat peringkat yang diperoleh merupakan sumber atribut yang diprioritaskan untuk diperbaiki. Setiap atribut yang memiliki nilai negatif yang sangat besar juga akan kurang efektif dalam mencapai kepuasan pengguna.
Kata Kunci: Kepuasan Pengguna; Model Kano; E-Campus; E-Servqual; Sistem Informasi
Abstract− This study aims to identify the dimensions and service attributes that need to be improved, as well as improvements related to the quality of services provided by the e-campus system to students at UIN Mahmud Yunus Batusangkar. It also aims to identify the quality of services provided by the e-campus system to students. in order to provide advice or consideration to improve the quality of the e-campus system to the campus or developer, which in turn will produce a solution to improve the quality of the e-campus  system  for  user  satisfaction.  The  procedures  used  include  5  stages  are  planning,  gathering  information  processing information analysis and the latest reporting review. The research results created calculations using e-servqual procedures of 0.92 ≤ 1, showing that the quality of the services provided could be said to be unable to fulfill students' expectations. If the level of performance is met, it will bring about a very large increase in user satisfaction. But if not fulfilled, it will reduce the level of satisfaction. Whereas the canoe model gets eight attributes included in the must-be category, eight one-dimensional attributes and six attractive attributes. The ranking level obtained is a source of attributes that are prioritized to be improved. Every attribute that has a very large negative value will also be less effective in achieving user satisfaction.
Keywords : User Satisfaction; Kano Model; E-Campus; E-servqual; Information Systems

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan teknologi pada masa globalisasi dikala ini beranjak sangat cepat dan semakin banyak data atau informasi yang tersebar serta kompleks, sehingga dunia pendidikan harus sanggup mengikuti pertumbuhan teknologi khususnya pada  bidang  teknologi  yang  terkomputerisasi.  Bersamaan  dengan  pertumbuhan  teknologi  dikala  ini,  kebutuhan manusia akan informasi dikala ini jadi begitu mudah terpenuhi dengan hadirnya internet, yang  mempermudah kita dalam  melaksanakan  transfer  data  atau  informasi  dalam  hitungan  detik.  Kotler  dan    Keller  (2009:37)  menyatakan bahwa saat ini banyak jasa industri yang tidak mencakup produk fisik, saat ini banyak dari mereka yang memakai internet  dalam  pengolahan  produk  atau  jasanya  yang  bertujuan  untuk  menjangkau  pelanggan  yang  lebih  luas  [1]. Sistem informasi akademik didefinisikan menjadi sistem yang didesain untuk memenuhi kebutuhan layanan akademik yang terkomputerisasi untuk meningkatkan kinerja, kualitas layanan, daya saing serta kualitas sumber daya manusia yang  dihasilkannya  diperkuat,  kinerjanya  berbanding  lurus  dengan  bertambahnya  jumlah  peserta  didik,  semakin banyak layanan yang diberikan maka akan mempengaruhi jumlah peningkatan kepuasan penggunanya. Evaluasi suatu sistem  informasi  diperlukan  untuk  menjaga  kualitas  suatu  sistem  informasi  tersebut,  dan  salah  satu  landasan  awal evaluasi sistem adalah faktor kepuasan pengguna [2].
Ngatno  (2018)  mendefinisikan  kinerja  yang  dirasakan  dari  suatu  produk  dalam  memberikan  nilai  terhadap kinierja tersebut yang berkaitan dengan harapan pengguna merupakan faktor dalam kepuasan pengguna. Pengguna akan merasa tidak puas jika produk atau jasa tidak lagi sesuai dengan harapannya. Sebaliknya pengguna akan senang jika kinerja memenuhi harapan mereka. dan pelanggan akan merasa senang jika harapan tersebut melebihi dari apa yang  mereka  harapkan.  Kuncinya  adalah  menyesuaikan  harapan  pengguna  dengan  kinerja  suatu  pelayanan  [3]. Kepuasan pengguna layanan pendidikan berdampak pada kemajuan suatu lembaga pendidikan, dengan mahasiswa sebagai  pengguna  layanan  terbesar  di  sebuah  perguruan  tinggi.  Karena  siswa  yang  terpenuhi  umumnya  akan  setia pada universitas mereka. Alasan untuk hal ini adalah karena pelanggan tetap dari suatu layanan biasanya akan menjadi aset yang berharga. Dengan tingkat kemajuan yang tinggi, sebenarnya ingin memberikan kritik positif pemenuhan,

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1401 − 1411 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2691
yang  akan  menjadi  metode  pendidikan  lanjutan  ke  daerah  setempat  yang  dengan  demikian  dapat  mencerminkan gambaran positif perguruan tinggi [4].
Universitas  Islam  Negeri  Mahmud  Yunus  Batusangkar  merupakan  salah  satu  perguruan  tinggi  yang memanfaatkan  teknologi  sistem  informasi  berbasis website yang  di  namakan  dengan E-Campus ,  dimana website tersebut menjadi salah satu fasilitas untuk pengguna terutama mahasiswa yang bertujuan untuk mempermudah dalam pengurusan  perkuliahan. E-Campus dapat  di  artikan  sebagai  perangkat  lunak  lengkap  yang  berbasis website yang bertujuan untuk mempermudah pengelolaan atau  pengadministrasian suatu aktivitas akademik pada sebuah lembaga akademik seperti Universitas, Institut, Politeknik, dan lain sebagianya. Pengelolaan yang dimaksud antara lain mulai dari pendataan (Mahasiswa baru, Dosen, Program studi, Mata kuliah, Kurikulum, dan lain sebagainya), penjadwalan perkuliahan, kegiatan perkuliahan (Presensi/Absensi kuliah, Pemberian materi perkuliahan, Kuis, UTS, UAS, dan lain sebagainya), hingga dengan pelaporan data atau informasi yang terkait dengan akademik [5].
Berdasarkan  studi  awal  yang  dilakukan,  sistem E-Campus di  Universitas  Islam  Negeri  Mahmud  Yunus Batusangkar  perlu  diukur kualitas  layanannya  dikarenakan munculnya  beberapa  keluhan dari  mahasiswa  sehingga tingkat  kepuasan  yang  dialami  mahasiswa  terhadap  pelayanan  yang  diberikan  oleh  sistem E-Campus perlu  untuk diukur  tingkat  kualitasnya.  Dalam  menanggulangi  kasus  tersebut  maka  perlu  dilakukan  riset  terhadap  kualitas pelayanan  serta  juga  untuk  mengkategorikan  atribut  apa  saja  yang  butuh  diperbaiki  atau  ditingkatkan  agar  sesuai dengan  harapan  pengguna,  yang  nantinya  bisa  memperoleh  layanan  ataupun  produk  apa  saja  yang  berpengaruhi terhadap  kepuasan  pengguna  [6].  Untuk  menganalisis  kualitas  pelayanan,  peneliti  menggunakan dua  metode  yaitu metode E-Servqual dan model Kano. Metode E-Servqual bertujuan untuk mengetahui tingkat kualitas layanan pada sistem E-Campus di Universitas Islam Negeri Mahmud Yunus Batusangkar dengan menggunakan 5 (lima) dimensi E-Servqual di antaranya yaitu Bukti langsung ( Tangibles ), Kehandalan ( Reliability ), Daya tanggap ( Responsiveness ), Jaminan ( Assurance ) dan Empati ( Empathy ). Sedangkan Model Kano di kembangkan oleh Noriaki Kan, yang digunakan  untuk  mengklasifikasikan  lima  dimensi  atribut E-Servqual yang  di  gunakan  saat  ini  berdasarkan  hasil seberapa baik kualitas layanan yang diberikan sehingga pengguna dapat menerimanya dan merasa puas berdasarkan kebutuhannya [7].
Penelitian  yang  serupa  juga  telah  diteliti  oleh  Arini  Firdiana  dengan  studi  kasus  di  Alive  Fusion  Dining, Yogyakarta  tahun  2018.  Hasil  yang  diperoleh dalam  penelitiannya  ialah  pada  metode Service  Quality bisa  terlihat bahwasanya  kepuasan  pelanggan  pada  Alive  Fusion  Dining  belum  cukup  merasa  puas  serta  masih  terdapatnya kekurangan dalam pelayanan kualitas pada restoran tersebut, dimana hasil perhitungan semua atribut kinerja aktual mendapatkan hasil dengan nilai GAP yang bernilai negatif. Sebaliknya pada model kano untuk kategori Must-be pada atribut "Cepat dalam menyajikan pesanan" mendapatkan hasil GAP sebesar  -0,88. Sedangkan untuk kategori One- dimensional pada atribut "Karyawan tanggap serta cekatan pada saat dipanggil" mendapatkan hasil GAP sebesar  - 0,90. Dan untuk nilai GAP sebesar  -0,93 terdapat pada atribut "Hidangan dimasak oleh chef yang berpengalaman" yaitu pada kategori Attractive [8] Metode E-Servqual dan Kano juga digunakan oleh Muhamad Rafi Rupiantoro dkk, tahun 2017.  Dimana dalam penelitian tersebut membahas mengenai analisis kebutuhan pelanggan pada suatu website En-Zy di bandung dengan hasil pada pengolahan E-Servqual didapatkan 14 atribut kuat dan 10 atribut lemah. Sedangkan berdasarkan klasifikasi model Kano diperoleh 9 atribut yang diprioritaskan dan 6 atribut yang perlu dikembangkan. Rekomendasi dirumuskan berdasarkan hasil pengolahan data yang berisi atribut kebutuhan yang diprioritaskan dan dikembangkan sebagai True Customer Needs [9].
Penelitian  lain  yang  serupa  yaitu  penelitian  yang  di  lakukan  oleh  Rahma  Fauziyah  dkk,  tahun  2022.  Pada penelitian yang mereka lakukan berdasarkan hasil pengolahan data di dapatkan 24 atribut masuk dalam kategori must be , dua atribut masuk dalam kategori one-dimensional , tiga atribut masuk kategori attractive , dan empat atribut masuk kategori indifferent . Prioritas strategi dalam mengembangkan kualitas layanan dengan meningkatkan keragaman fitur penyampaian layanan dan fitur review produk. Integrasi e-Servqual dan Kano dapat membantu pemilik bisnis dalam mengambil keputusan strategis terkait peningkatan kualitas layanan [10].
Penelitian  ini  memiliki  kontribusi  kepada  dua  pihak  lingkungan  masyarakat  yaitu  keluarga  besar  baik  dari mahasiswa dan mahasiswi hingga dosen UIN Mahmud Yunus Batusangkar dengan membantu memberikan data-data pendukung yang berguna dalam meningkatkan mutu dan potensi E-Campus pada UIN Mahmud Yunus Batusangkar serta kepada peneliti muda lainnya dapat mempertimbangan penelitian ini sebagai referensi atas topik penelitian yang sama.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  deskriptif  dengan  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dimana  penelitian  ini meliputi pengumpulan data dan uji hipotesis atau menjawab pertanyaan mengenai subjek penelitian. Jenis penelitian yang  dikenal  sebagai  penelitian  deskriptif  adalah  penelitian  yang  menggambarkan  gejala,  peristiwa,  atau  kejadian yang saat ini menjadi fokus perhatian. Penelitian deskriptif dapat berfokus hanya pada satu variabel atau beberapa variabel [11].
Adapun tahapan yang dilakukan pada penelitian ini yaitu dapat dilihat pada gambar 1 di bawah, sebagai berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1401 − 1411 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2691
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Berdasarkan gambar 1 diatas, tahapan atau langkah yang di lakukan pada penelitian ini yaitu mengidentifikasi dan  merumuskan  masalah,  menentukan  tujuan  penelitian,  pengumpulan  data  baik  itu  menggunakan  data  premier ataupun melakukan studi pustaka, selanjutnya melakukan identifikasi variabel, penyusunan dan penyebaran kuesioner, pengolahan data yang di dapatkan melalui kuesioner dengan melakukan uji validitas dan uji reliabilitas, melakukan pengolahan data dengan menggunkan metode E-Servqual dan model Kano, dan yang terakhir menarik kesimpulan

## 2.1 Tahap Perencanaan
Hal  pertama  yang  perlu  dilakukan  adalah  memilih  dan  merencanakan  apa  yang  akan  dipelajari.  Ini  termasuk menentukan  masalah  dan  ruang  lingkup dengan  merumuskan  masalah  terkait  penelitian,  yaitu  mengenai  kepuasan pengguna dan kemudian menyesuaikan dengan metode yang digunakan yaitu metode E-Servqual dan model Kano. Selanjutnya  yaitu  melakukan studi  pustaka  yang  bertujuan untuk  menambah  literatur  dalam  melakukan  penelitian. Langkah  selanjutnya  adalah memilih  instrumen  dan  metode  pengumpulan  data  dengan  menggunakan model  Kano untuk mengklasifikasikan atribut layanan berdasarkan seberapa puas pelanggan terhadapnya dan metode E-Servqual untuk mengevaluasi kualitas layanan pelanggan.
Responden  penelitian  ini  adalah  mahasiswa  UIN  Mahmud Yunus  Batusangkar  pada  Semester  Genap  tahun ajaran  2020/2021.  Pengumpulan  data  menggunakan  kuesioner yang  didasarkan pada  lima  dimensi E-Servqual dan pada model Kano yaitu functional dan dysfunctional .
Tabel 1. Indokator Pelayanaan Pada Sistem E-Campus
Dimensi Kode Indikator Reliability (Keandalan) RL.1 Kemampuan system dalam melakukan pemprosesan data cepat RL.2 Sistem pada E-campus mudah dalam pegoperasiannya baik dari segi menu maupun dari segi tampilan RL.3 E-campus Memberikan informasi secara jelas dan update RL.4 E-campus Bisa di akses oleh banyak pengunjung secara bersamaan RL.5 E-campus bisa Logout secara otomatis jika tidak digunakan dalam beberapa jangka waktu yang lama Responsiven ess (Daya Tanggap) RS.1 Ketanggapan pegawai administrator dalam memberi bantuan dan memberi solusi dari masalah secara cepat RS.2 Keluhan dan saran direspon dengan baik RS.3 Kemampuan system dalam menampilkan halaman (loading) cepat
RS.4 Ketika ada masalah pada sistem e-campus ( error ) atau lagi maintenance diproses secara cepat Assurance (Jaminan) AS.1 Memberikan perlindungan keamanan data atau terjaganya kerahasiaan data pribadi AS.2 Backups data dilakukan setiap hari, sekali seminggu atau sekali dalam sebulan AS.3 Mengatur batas maksimal user aktif secara bersamaan ( log-in secara bersamaan)
Empathy (Empati) EM.1 Memberikan Informasi & petunjuk tata cara pengoperasian sistem yang dijabarkan secara jelas (Buku Panduan) EM.2 Peringatan atau notifikasi jika ada kesalahan atau lupa dalam pengisian
EM.3 Ketersedian kolom komentar atau halaman keluhan
EM.4 Menyediakan saluran yang bervariasi dalam menampung kritikan (keluhan) dan saran dari pengguna (Instagram, facebook, twitter, telegram)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1401 − 1411 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2691
EM.5 Adanya pemberitahuan ketika terjadinya problem atau lagi maintenance pada sistem e- campus Tangible (Bukti Langsung) TG.1 Kerapian tata letak atau layout pada menu-menu teratur TG.2 Kombinasi warna pada layout yang sesuai dan nyaman TG.3 Kejelasan tulisan pada system e-campus TG.4 Kejelasan tulisan dalam pembukaan data, pencetakan dan download file baik itu KRS, KHS, Tugas, dll dalam bentuk PDF atau Word
TG.5 Tidak terjadinya kesalahan/error pada sistem e-campus ( server down , menginput tugas, absen, dll)

## 2.1 Tahap Pengumpulan Data
Pada fase ini, data yang di kumpulkan yaitu berasal dari data primer dan data sekunder. Data premier di dapatkan dari hasi kuesioner dan hasil wawancara.Sedangkan data sekunder di dapatkan dari data tambahan yang relevan dengan penelitian ini. beberapa di antaranya di peroleh dari karya ilmiah, jurnal dan literatur lainnya yang dapat digunakan untuk mempelajari lebih lanjut mengenai masalah dan metode yang akan di gunakan dalam penelitian.
Kuesioner  digunakan  sebagai  alat  ukur  untuk  mengumpulkan  data  dari  tanggapan  responden  berdasarkan karakteristik  masalah  yang  telah  diidentifikasi  sebelumnya.  Kuesioner  adalah  metode  pengumpulan  data  dimana peneliti  mengajukan  pertanyaan  tertulis  kepada  responden  baik  tertutup  maupun  terbuka  karena  mereka  sudah mengetahui variabel yang diukur. Ketika jumlah responden banyak dan area cakupan luas, metode ini bekerja dengan baik  [11].  Pada  penelitian  ini,  peneliti  mengangkat  dua  model  kuesioner  berdasarkan  dua  metode  penelitian  yaitu metode E-Servqual dan model Kano. Kuesioner disusun dalam tingkat kepuasan pelanggan berdasarkan lima dimensi E-Servqual dimana  dari  ke  lima  dimensi  tersebut  di  hitung    tingkat  kepentingan,  tingkat  harapan,  dan  tingkat kinerja/realita pelanggannya, serta dalam model Kano berdasarkan fungsional dan disfungsionalnya.

## 2.1 Tahap Pengolahan Data
Kuesioner yang telah diberikan atau dikirim akan dikumpulkan dan kemudian dilakukan pengolahan data. Uji validasi dan  reliabilitas  akan  digunakan  untuk  menyeleksi  kegiatan  yang  dilakukan  pada  tahap  pengolahan  data.  Analisis statistik data dilakukan dengan bantuan tools atau aplikasi SPSS versi 23. Hasil dari pengolahan data tersebut akan menjadi bahan dalam  pengolahan data dengan menggunakan metode yang digunakan, dan aplikasi ini juga mencari jawaban dari kuesioner yang dibagikan untuk mengetahui persentase jawaban dari setiap pertanyaan.

## a. Uji Kecukupan Data
Uji  kecukupan  data  dilakukan  untuk  menentukan  jumlah  sampel  yang  akan  digunakan  dalam  perhitungan penelitian ini. Arikunto (2019) menegaskan bahwa sampel merupakan sebagian atau perwakilan dari populasi yang diteliti [12]. Kuesioner dapat disebarkan setelah jumlah data yang diperlukan dinyatakan cukup, untuk menentukan kecukupan data dapat ditentukan dengan menggunakan rumus slovin .
𝑛 = 𝑁 1+𝑁(𝑒)2 (1)
Keterangan: n   = Ukuran sampel/jumlah responden N  = Ukuran populasi e   = Persentase kelonggaran ketelitian kesalahan pengambilan sampel yang masih bisa ditolerir
b. Uji Validitas Data
Uji Validitas dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui apakah alat ukur yang berupa kuesioner benar-benar mengukur apa yang perlu diukur serta mengetahui seberapa cermat suatu alat ukur melakukan fungsi ukurnya.  Alat ukur validitas yang tinggi berarti memiliki varian kesalahan yang kecil, sehingga memberikan keyakinan bahwa data yang  terkumpul  adalah  data  yang  bisa  dipercaya  [13].  Untuk  mendapatkan  hasil  dari  uji  validitas  serta  untuk mempersingkat waktu, maka dalam kasus saat ini peneliti menggunakan alat bantu berupa software IBM SPSS versi 23 dan software Microsoft Excel . Dari hasil penghitungan menggunkaan software tersebut maka data atau kuisioner dapat dikatakan signifikan/valid jika nilai dari suatu data tersebut memiliki nilai r hitung > r tabel. Sebaliknya, jika nilai  r  hitung < dari  r  tabel  berarti  tidak  signifikan/tidak  valid  dan  tidak  akan  di  masukkan  dalam  pengujian  data selanjutnya.
c. Uji Reliabilitas Data
Reliabilitas  bertujuan untuk  pengukuran  suatu  konsistensi  dan  kestabilan  responden dalam  menjawab  suatu kondisi yang berhubungan dengan pertanyaan-pertanyaan yang menggambarkan dimensi suatu variabel yang disusun dalam  bentuk  kuesioner  atau  daftar  pertanyaan.  Kuesioner  dapat  dikatakan  reliabel  jika  jawaban  dari  responden terhadap  pertanyaan  tersebut  stabil/konsisten  dari  waktu  ke  waktu.  Untuk  mengukur  reliabilitas  suatu  data  atau kuesioner yang digunkan, peneliti menggunakan teknik Cronbach Alpha . Peneliti juga menggunakan IBM SPSS versi 23 dan Microsoft Excel yang keduanya memiliki fasilitas untuk menggunakan uji statistik Cronbach Alpha ( 𝛼 ) dalam pengujian  reliabilitas  suatu  data.  Menurut  Ghozali  (2011)  suatu  variabel  dianggap  reliabel  jika  menghasilkan  nilai

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1401 − 1411 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2691
Cronbach Alpha > 0,60. Sedangkan jika nilai Cronbach Alpha < 0,60 maka variabel tersebut dapat dikatakan tidak reliabel [14].

## 2.2 Tahap Analisa dan Pembahasan
Pada tahap ini kegiatan yang dilakukan adalah mengukur seberapa puas pengguna website menggunakan metode E- Servquan dan model Kano. Setelah dilakukan uji validitas dan reliabilitas, langkah pertama yang dilakukan adalah mengolah data hasil penyebaran kuesioner. Model penyelesaian di ambil dari adaptasi pengguna dimana yang nantinya digunakan untuk membuat pertanyaan berdasarkan skala likert yang di dasari dari lima variabel yaitu Tangibles (Bukti langsung), Reliability (Kehandalan), Responsiveness (Daya tanggap), Assurance (Jaminan) dan Empahty (Empati). Setelah  itu  dilanjutkan  ke  tahap  metode E-servqual dengan  mengevaluasi  tingkat  kepentingan,  harapan  dan realita  pengguna.  Setelah  itu,  dilakukan  rekapan  berdasarkan  kriteria  fungsional  dan  disfungsional.  Hasil  tersebut dapat  dibawa  ke  tahap  selanjutnya  yaitu  pengolahan  dari  hasil  ke  dua  penilaian  dari  penilaian  responden.  Setelah diperoleh hasil yang sudah diolah sebelumnya, maka selanjutnya dilakukan analisis untuk secara keseluruhan terhadap kualitas pelayanan yang sudah diberikan kepada pengguna dan juga dapat memberikan masukan dalam pembaharuan strategi guna meningkatkan kualitas pelayanan bagi kampus.

## 2.3 Electronic Service Quality (E-Servqual)
Pada awalnya Service Quality (Servqual) dikembangkan oleh Parasuraman, Zeithaml dan Berry dengan melakukan serangkaian  penelitian  terhadap  sektor-sektor  jasa  sehingga  diperoleh  suatu  cara  instrumen  untuk  melakukan pengukuran kualitas jasa yaitu pada metode Servqual juga dikenal istilah GAP (Kesenjangan), model ini berkaitan erat dengan model kepuasan [15]. Nilai GAP dapat diartikan sebagai nilai selisih antara nilai persepsi dan nilai harapan atau  dengan  kata  lain  selisih  antara  nilai  yang  dipersepsikan  oleh  pelanggan  dengan  nilai  yang  diharapkan  oleh pelanggan [16]. Untuk memperoleh nilai kesenjangan tersebut maka digunakan rumus sebagai berikut:
Skor GAP / Kesenjangan  =  Skor R  −  Skor H
(2)
Keteterangan:
R = Realita pengguna atas kinerja yang di rasakan H = Harapan pengguna atas pelayanan yang diperoleh
Jika nilai GAP yang dihasilkan negatif (-), berarti pengguna tidak puas atau kualitas layanan buruk. Pengguna puas  atau  kualitas  layanan  dianggap  memuaskan  jika  nilai  GAP  yang  di  hasilkan  nol.  Sebaliknya,  jika  nilai  GAP positif (+), maka pengguna sangat puas atau kualitas layanan sangat baik. Nilai kualitas pelayanan atau service quality diperoleh dengan mencari selisih antara nilai harapan dengan nilai realita yang diberikan. Dalam menganalisis kualitas layanan yang sudah diberikan maka dapat menggunakan rumus :
Kualitas Layanan   = 𝑅𝑒𝑎𝑙𝑖𝑡𝑎 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 𝐻𝑎𝑟𝑎𝑝𝑎𝑛 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 (3)
Apabila nilai Q yang di hasilkan ≥ 1, maka kualitas pelayanan yang didapatkan bisa dikatakan baik. Namun Sebaliknya jika nilai Q ≤ 1 maka kualitas pelayanan yang didapatkan buruk. Metode Servqual memiliki kelebihan yaitu  memiliki  kemampuan  diagnostik  yang  tinggi  dan  memiliki  konsep  yang  sesuai  dengan  dimensi  atau  setting sistem informasi [17]. Walaupun metode Service Quality ( Servqual ) di kembangkan pada perusahaan sektor jasa, namun  metode  ini  juga  dapat  diterapkan  untuk  menganalisis  kualitas  layanan  sistem  informasi  yaitu    Electronic Service Quality ( E-Servqual ). Menurut Ulum & Muchtar (2018) menyatakan Electronic Service Quality merupakan suatu  pelayanan  yang  berbasis  elektronik  dimana  bertujuan  untuk  mempermudah  dalam  memfasilitasi  belanja, pembelian maupun pengiriman produk atau jasa secara efektif dan efisien [18].

## 2.4 Model Kano
Profesor  Noriaki  Kano  yang  berasal  dari  Tokyo  University  of  Science  pada  tahun  1984  merupakan  orang  yang mengembangkan  Model  Kano.  Model  Kano  dikembangkan  bertujuan  untuk  mengkategorikan  setiap  atribut  suatu layanan apakah atribut tersebut sesuai dengan harapan para pengguna atau seberapa baiknya sebuah atribut tersebut memberikan kepuasan  terhadap  kebutuhan  pengguna  sistem  tersebut  [19]. Terdapat  beberapa  atribut  layanan  yang digunakan  dalam  Model  Kano  yaitu  dapat  dibedakan  menjadi  beberapa  kategori  pokok  dan  sekunder,  diantaranya [18]:

## a. Must Be Requirements
Kategori ini merupakan kebutuhan dasar dari produk atau jasa. Jika atribut kebutuhan ini tidak terpenuhi maka akan  menurunkan  kepuasan  pelanggan.  Namun  apabila  atribut  kebutuhan  ini  ada  maka  tidak  akan  meningkatkan kepuasan pelanggan.
b. One Dimensional Requirements
Pada kategori ini atribut kebutuhan berbanding lurus dengan kepuasan pelanggan. Jika atribut ini terpenuhi, maka kepuasan pelanggan akan meningkat. Sebaliknya, pelanggan akan merasa tidak puas apabila atribut kebutuhan tidak terpenuhi.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1401 − 1411 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2691
c. Attractive Requiremens
Pada  kategori  ini  kepuasan  pelanggan  akan  meningkat  apabila  atribut  ini  terpenuhi.  Namun  apabila  tidak terpenuhi maka tidak akan memberikan pengaruh pada ketidakpuasan pelanggan.
d. Indifferent
Pada kategoti ini kepuasan pelanggan tidak terpengaruh oleh ada atau tidak adanya karakteristik.
e. Reverse
Jika persyaratan atribut terpenuhi, kepuasan pelanggan akan menurun dalam kategori ini. Di sisi lain, kepuasan pelanggan akan meningkat jika karakteristik tersebut dihilangkan.
f. Questionable
Questionable terjadi  Ketika  tanggapan  responden  terhadap  pertanyaan  Fungsional  atau  Disfungsional  tidak sesuai, maka dianggap dipertanyakan.
Untuk menentukan kalsifikasi suatu atribut pada model kano maka  pada penelitia ini peneliti menggunakan tabel evaluasi kano yang mana bisa di lihat pada tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Evaluasi Model Kano Kebutuhan Konsumen Disfungsional 1 2 3 4 5 Suka Memang Seharusnya Netral Masih Bisa Menerima Tidak Suka Fungsional 1 Suka Q A A A O 2 Memang Seharusnya R I I I M 3 Netra R I I I M 4 Masih Bisa Menerima R I I I M 5 Tidak Suka R R R R Q Keterangan: A  = Attractive 1  = Suka M  = Must – be
2  = Memang Seharusnya
O   = One – dimensional 3  = Netral
R  = Reverse
4  = Masih Bisa Menerima
Q   = Questionable 5  = Tidak Suka
I   = Indifferent
Dalam  menentukan  klasifikasi  dengan  model  Kano,  hal  ini  dilakukan  dengan  menentukan  fokus  nilai responden untuk setiap atribut functional dan dysfunctional , dari sana akan diperoleh titik temu dalam menentukan atribut - atribut tersebut ke dalam model Kano.

## 2.5 Penutup
Dari hasil analisis dalam penelitian yang sudah dijelaskan maka dapat diambil sebuah kesimpulan. Kesimpulan adalah hasil akhir dalam penelitian ini. Karena penelitian yang dibuat memiliki keterbatasan ataupun asumsi-asumsi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  akademik  di  UIN  Mahmud  Yunus  Batusangkar  menggunakan  sistem  E-Campus,  sebuah  sistem  informasi akademik yang dibuat untuk membantu mahasiswa dalam urusan akademiknya. Sistem Informasi E-Campus secara khusus  membantu  mahasiswa  dalam  pelayanan  akademik  antara  lain  penyelesaian  KRS,  pemeriksaan  nilai  mata kuliah dan KHS, pengurusan beasiswa, kalender mata kuliah, PKL, KKN, cuti, bimbingan skripsi, dan pengurusan ujian akhir (Komprehensif, Seminar Hasil, dan Munaqosah) dan kebutuhan akademik lainnya. Sistem E-Campus pada sistem informasi UIN Mahmud Yunus Batusangkar adalah sistem yang rumit, dan dalam beberapa periode seperti pendaftaran dan waktu pemberian nilai mungkin akan sibuk. Sistem ini mencakup berbagai kegiatan akademik untuk mahasiswa dan melibatkan banyak pengguna (mahasiswa, dosen, dan staf). Maka aspek tata kelola  E-Campus yang baik perlu dilakukan.

## 3.1 Uji Validitas dan Uji Relibilitas Data
Uji validitas dilaksanakan dengan menggunakan 100 responden. Dalam memperoleh nilai data pada uji validitas data, pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  software  IBM  SPSS  versi  23.  Dalam  pengolahan  data  pada  pengujian validitas  penguji  menggunaka  tingkat  signifikansi  sebesar  10%,  maka  derajat  kebebasan  (df) = n-2,  atau  pada

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1401 − 1411 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2691
penelitian ini yaitu df = 100 - 2 = 98. Maka nilai r tabel dapat dilihat pada tabel r yaitu df = 98 dengan r tabel = 0.1654 [20].
Tabel 3. Uji Validitas Data No Dimensi Kode rhitung rtabel Keterangan Tingkat Realita Tingkat Harapan Fungsional  Disfungsional 1 Reliability (Keandalan) RL.1 0,837 0,895 0,734 0,748 0,1654  Valid 2 RL.2 0,853 0,897 0,822 0,783 0,1654  Valid 3 RL.3 0,841 0,897 0,758 0,798 0,1654  Valid 4 RL.4 0,717 0,755 0,542 0,820 0,1654  Valid 5 RL.5 0,717 0,744 0,659 0,679 0,1654  Valid 6 Responsiveness (Daya Tanggap) RS.1 0,779 0,881 0,808 0,797 0,1654  Valid 7 RS.2 0,826 0,887 0,793 0,809 0,1654  Valid 8 RS.3 0,790 0,889 0,763 0,830 0,1654  Valid 9 RS.4 0,748 0,857 0,802 0,826 0,1654  Valid 10 Assurance (Jaminan) AS.1 0,829 0,873 0,855 0,596 0,1654  Valid 11 AS.2 0,828 0,859 0,774 0,829 0,1654  Valid 12 AS.3 0,760 0,680 0,689 0,811 0,1654  Valid 13 Empathy (Empati) EM.1  0,814 0,820 0,706 0,758 0,1654  Valid 14 EM.2  0,746 0,823 0,746 0,852 0,1654  Valid 15 EM.3  0,785 0,834 0,771 0,842 0,1654  Valid 16 EM.4  0,700 0,785 0,675 0,821 0,1654  Valid 17 EM.5  0,796 0,858 0,788 0,694 0,1654  Valid 18 Tangible (Bukti Langsung) TG.1 0,847 0,861 0,762 0,803 0,1654  Valid 19 TG.2 0,782 0,861 0,757 0,778 0,1654  Valid 20 TG.3 0,769 0,857 0,815 0,756 0,1654  Valid 21 TG.4 0,737 0,886 0,803 0,792 0,1654  Valid 22 TG.5 0,683 0,710 0,503 0,817 0,1654  Valid
Seperti yang terlihat dari hasil perhitungan pada tabel 3, hasil yang diperoleh yaitu tidak adanya atribut yang perlu dibuang karena r hitung ≥ r tabel. Dari hasil pengolahan tersebut dapat di nyatakan valid untuk setiap item pada atribut yang sesuai dengan kuesioner.
Langkah  selanjutnya  yaitu  menentukan  apakah  kuesioner  yang  digunakan  reliabel  atau  tidak  yaitu  dengan melakukan uji reliabilitas. Uji reliabilitas bertujuan untuk mengetahui seberapa konsisten jawaban responden terhadap pertanyaan. Penelitian ini menggunakan  perangkat lunak IBM SPSS versi 23 untuk mendapatkan nilai Cronbach's Alpha agar diperoleh hasil yang dapat diandalkan. Tingkat fungsional dan disfungsional metode E-Servqual dan Kano, serta tingkat kualitas layanan yang dapat diandalkan antara harapan dan kenyataan, adalah tujuan dari uji reliabilitas pada pemrosesan data.
Tabel 4. Uji Reliabilitas Metode E-Servqual No Jenis Pertanyaan r tabel Cronbach’s Alpha Keterangan 1 Realita Pengguna 0,1654 0,969 Reliabel 2 Harapan Pengguna 0,1654 0,979 Reliabel Tabael 5. Uji Reliabilitas Model Kano No Jenis Pertanyaan r tabel Cronbach’s Alpha Keterangan 1 Fungsional 0,1654 0,960 Reliabel 2 Disfungsional 0,1654 0,970 Reliabel
Berdasarkan hasil Uji Reliabilitas yang terdapat dari tabel 4 dan 5, maka dapat diketahui nilai dari Cronbach’s Alpha pada Service Quality untuk tingkat harapan sebesar 0,979 dan tingkat realita sebesar 0,969. Sebaliknya, hasil uji reliabilitas pada indikator fungsional pada model Kano adalah 0,960, sedangkan hasil uji reliabilitas pada indikator disfungsional adalah 0,970. Nilai r tabel Cronbach's Alpha yang memiliki nilai r tabel sebesar 0,1654 menunjukkan bahwa  tanggapan  item  terhadap  kuesioner dapat dipercaya sehingga dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  jawaban  atas butiran kuesioner sudah reliabel atau konsisten.

## 3.2 Pengolahan Metode E-Servqual
Dengan  mengurangi  nilai  rata-rata  setiap  atribut  realita  pengguna  dengan  nilai  rata-rata  setiap  atribut  harapan pengguna, maka dilakukan perhitungan untuk masing-masing atribut sehingga diperoleh nilai Service Quality . Berikut pada tabel 6 merupakan hasil dari penghitungan Service Quality .

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1401 − 1411 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2691
Tabel 6. Nilai Harapan, Realita, GAP dan Rangking Dari Tiap Atribut
Dimensi Atribut Mean GAP R - H Rangking Realita  Harapan Reliability (Keandalan) RL.1 3,56 3,95 -0,39 16 RL.2 3,71 4,02 -0,31 10 RL.3 3,8 4,11 -0,31 11 RL.4 3,35 3,81 -0,46 20 RL.5 3,6 3,64 -0,04 2 Responsiveness (Daya Tanggap) RS.1 3,45 3,86 -0,41 17 RS.2 3,54 3,89 -0,35 13 RS.3 3,46 3,9 -0,44 19 RS.4 3,32 3,88 -0,56 21 Assurance (Jaminan) AS.1 3,91 4,2 -0,29 9 AS.2 3,78 3,97 -0,19 6 AS.3 3,51 3,54 -0,03 1 Empathy (Empati) EM.1 3,64 3,84 -0,2 7 EM.2 3,59 3,96 -0,37 15 EM.3 3,53 3,89 -0,36 14 EM.4 3,28 3,71 -0,43 18 EM.5 3,64 3,97 -0,33 12 Tangible (Bukti Langsung) TG.1 3,8 4,02 -0,22 8 TG.2 3,71 3,87 -0,16 5 TG.3 3,9 4,02 -0,12 3 TG.4 3,87 4,01 -0,14 4 TG.5 3,15 3,88 -0,73 22
Langkah selanjutnya adalah menggunakan rumus Q untuk menentukan kualitas setiap dimensi. Jika nilai Q ≥ 1, maka kualitas pelayanan dapat dikatakan baik. Hal ini dilakukan setelah nilai GAP pada masing-masing atribut pada kepuasan harapan pengguna dan realita pengguna telah ditentukan. Namun sebaliknya, jika nilai Q ≤ 1, maka kualitas layanan mungkin buruk atau mungkin tidak memenuhi harapan pengguna. Berikut pada tabel 7 dibawah ini merupakan nilai - nilai hasil akhir dari metode E-Servqual dalam kualitas pelayanan di setiap atribut dimensi pada system E-Campus .
Tabel 7. Nilai Q dari Pada Tiap Dimensi Metode E-Servqual No Dimensi Mean GAP R - H Q R - H Harapan (H) Realita (R) 1. Tangibles 3,96 3,69 -0,27 0,93 2. Reliability 3,91 3,60 -0,3 0,92 3. Responsiveness 3,88 3,44 -0,44 0,89 4. Assurance 3,90 3,73 -0,17 0,96 5. Empathy 3,87 3,54 -0,34 0,91 Mean 3,91 3,60 -0,30 0,92
Dari tabel 7 menunjukkan bahwa hasil dari nilai Q belum mencukupi standar atau belum dapat dikatakan baik dikarenakan nilai Q di atas membuktikan bahwa nilai yang didapatkan ≤ 1 yang mana nilai Q sebesar 0,92.

## 3.3 Pengolahan dan Penghitungan Kano
Langkah awal yang dilakukan dalam penghitungan model Kano yaitu mengubah semua jawaban responde berdasarkan atribut  atau pernyataan yang terdapat pada jawaban functional serta dysfunctional kedalam bentuk kategori-kategori pada model Kano yaitu Must-Be , One-Dimensional , Attractive Requiremens , Indifferent , Reverse , dan Questionable . Dengan menggunakan tabel evalusai kano yang terdapat pada tabel 2 sebelumnya.
Tabel 8. Klasifikasi Tiap Atribut ke Dalam Model Kano
No Atribut P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P 10 P 11 P 12 P 13 P 14 P 15 P 16 P 17 P 18 P 19 P 20 P 21 P 22 1. A A Q Q Q I I A Q A Q I R R A A I A I O A A 2. I A Q R Q A R Q R Q A A Q A I A A R R Q Q I 3. R I R Q M Q M Q Q Q Q M I Q I M M R R I M R 4. Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q I I I I I I I A A A A Q 5. Q Q A A A A A A A A I A A A A A A A A A A Q 6. O M M M M M I I M O I I O I I I M I I I I O

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1401 − 1411 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2691
7. Q A A A Q O O O Q Q O O O O A A A A A A A Q 8. A I I Q R A I I A O I I A I I I A A I A A A 9. A A I I I A I I A O I I I I Q I I A I I A A 10. I I R Q M I I M M M M M I I M M R I I I I I … …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …
100 . I A O I I A M O A O M M O M I I M A A I A I
Setelah dilakukannya pengkategorian, langkah selanjutnya yaitu mengelompokkan hasil klasifikasi yang telah diperoleh  sehingga  untuk  langkah  ini  hanya  menentukan  jumlah  masing  -masing  atribut  untuk  klasifikasi  semua responden.  Ini  dilakukan  setelah  klasifikasi  fungsional  dan  disfungsional  telah  didapatkan.  Dengan  menggunakan rumus pada Blauth’s Formula untuk menentukan pengkategorian model kano pada setiap atribut layanan ditentukan setelah hasil tabulasi kebutuhan pengguna ke dalam kategori di dapatkan.
Berikut merupakan rumus Blauth’s Formula pada model kano: a. Jika ( one - dimensional + attractive + must-be ) > ( indifferent + reverse + questionable ), maka grade diperoleh dari ujung yang paling maksimum dari ( one - dimensional , attractive , must-be ). b. Jika ( one - dimensional + attractive + must-be ) < ( indifferent + reverse + questionable ), maka grade diperoleh dari ujung yang paling maksimum dari ( indifferent , reverse , questionable ). c. Jika ( one-dimensional + attractive + must-be ) = ( indifferent + reverse + questionable ) maka grade diperoleh yang  paling  maksimum  diantara  semua  kategori  kano  yaitu  ( one - dimensional , attractive , must-be , indifferent , reverse , questionable ).
Tabel 9. Tabulasi Tiap-Tiap Atribut Kategori Kano Atribut Kategori Kano Keterangan Q R I A O M
P 1 13 7 23
28 17 12 Attractive P 2 6 6 25 34 16 13 Attractive P 3 11 13 21 20 23 12 One - Dimensional P 4 15 10 20 18 24 13 One - Dimensional P 5 9 8 29 9 9 36 Must-Be P 6 6 6 24 33 15 16 Attractive P 7 5 7 26 20 14 28 Must-Be P 8 8 6 22 20 26 18 One - Dimensional P 9 10 6 26 30 11 17 Attractive P 10 9 5 31 14 29 12 One - Dimensional P 11 6 6 27 16 12 33 Must-Be P 12 4 3 28 15 13 37 Must-Be P 13 6 4 29 15 27 19 One - Dimensional P 14 5 5 27 15 14 34 Must-Be P 15 9 5 22 16 25 23 One - Dimensional P 16 7 5 24 17 15 32 Must-Be P 17 8 10 23 15 13 31 Must-Be P 18 7 10 23 28 15 17 Attractive P 19 4 6 26 18 27 19 One - Dimensional P 20 8 5 27 17 25 18 One - Dimensional P 21 6 5 26 32 12 19 Attractive P 22 6 3 26 15 16 34 Must-Be
Setelah perhitungan dilakukan pada tabel 9, didapatkan hasil yaitu kategori yang Attractive , One-dimensional dan Must-be memperoleh nilai lebih besar daripada kategori Questionable , Reverse dan Indifferent yang memperoleh nilai  lebih  sedikit.  Langkah  selanjutnya  adalah  mengidentifikasi  karakteristik  metode  kano  untuk  memaksimalkan efektivitas  hasil.  Berdasarkan  hasil  dari  tabel  9  diatas  maka  dapat  diketahui  bahwa  terdapat  enam  atribut  yang berkategori Attractive ,  delapan  atribut  yang  berkategori Must-Be dan  delapan  atribut  yang  berkategori One- Dimensional .

## 3.4 Pengintegrasian E-Servqual dan Metode Kano
Berdasarkan  perhitungan  yang  dibuat  dari  kuesioner,  yang  berisi  100  kuesioner  dengan  22  pertanyaan  tentang karakteristik layanan dan dikirim ke pada mahasiswa Universitas Islam Negara Mahmud Yunus Batusangkar yang aktif di tahun akademik 2021/2022 (Semester Genap). Sehingga dapat diketahui hasil GAP skor dari penghitungan Realita (R) dikurangi dengan Harapan (H) yang nantinya akan diperoleh selisih dari nilai tersebut. Dari hasil selisih tersebut dapat diketahui bahwa layanan tersebut negatif atau positif.
Namun dari hasil penghitungan dalam penelitian ini didapatkan nilai GAP skor pada semua atribut  - atribut layanan  yang  diberikan  bernilai  negatif,  dapat  dilihat  pada  tabel  3  sebelumnya.  Maka  proses  selanjutnya  yaitu

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1401 − 1411 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2691
melakukan pengintegrasian pengolahan data kuesioner E-Servqual dengan pengolahan data kuesioner model Kano, sehingga didapatkan atribut - atribut yang akan diprioritaskan untuk di kembangkan.
Tabel 10. Pengintrgrasian Metode E-Servqual dan Model Kano
No  Atribut GAP Kategori Kano Rangking 1 Mengatur batas maksimal user aktif secara bersamaan ( log-in secara bersamaan) -0,03 Must-Be 1 2 Sistem e-campus bisa Logout secara otomatis jika tidak digunakan dalam beberapa jangka waktu yang lama -0,04 One - Dimensional 2 3 Kejelasan tulisan pada sistem e-campus -0,12 One - Dimensional 3 4 Kejelasan tulisan dalam pembukaan data, pencetakan dan download file baik itu KRS, KHS, Tugas, dll dalam bentuk PDF atau Word -0,14 One - Dimensional 4
5 Kombinasi warna pada layout sistem e-campus sesuai dan nyaman -0,16 Attractive 5 6 Dilakukannya backupan data oleh petugas (Operator Sistem) -0,19 Must-Be 6 7 Memberikan Informasi & petunjuk tata cara pengoperasian sistem yang dijabarkan secara jelas (Buku Panduan) -0,2 Attractive 7 8 Kerapian tata letak, layout atau menu-menu pada sistem e- campus Teratur -0,22 Attractive 8 9 Memberikan perlindungan keamanan data atau terjaganya kerahasiaan data pribadi -0,29 One – Dimensional 9
10 Sistem pada e-campus mudah dalam pegoperasiannya baik dari segi menu maupun dari segi tampilan -0,31 Must-Be 12 11 Sistem pada e-campus memberikan informasi secara jelas dan update -0,31 One – Dimensional 11 12 Adanya pemberitahuan ketika terjadinya problem atau lagi maintenance pada sistem e-campus -0,33 Must-Be 13 13 Keluhan dan saran direspon dengan baik -0,35 Must-Be 14 14 Tersedianya kolom komentar atau halaman keluhan -0,36 One – Dimensional 15 15 Peringatan atau notifikasi jika ada kesalahan atau lupa dalam pengisian -0,37 One – Dimensional 16 16 Kemampuan sistem e-campus dalam melakukan pemprosesan data cepat -0,39 Attractive 17 17 Ketanggapan pegawai administrator dalam memberi bantuan dan memberi solusi dari masalah secara cepat -0,41 Must-Be 18 18 Menyediakan saluran yang bervariasi dalam menampung kritikan (keluhan) dan saran dari pengguna (Instagram, facebook, twitter, telegram) -0,43 Attractive 19 19 Kemampuan sistem dalam menampilkan halaman cepat (loading cepat) -0,44 One – Dimensional 19 20 Sistem e-campus bisa di akses oleh banyak pengunjung secara bersamaan -0,46 Attractive 20 21 Ketika ada masalah pada sistem e-campus ( error ) atau lagi maintenance diproses secara cepat -0,56 Must-Be 21 22 Tidak terjadinya kesalahan/error pada sistem e-campus (server down, menginput tugas, absen, dll) -0,73 Must-Be 22
Dari  tabel  10  menunjukkan  bahwa  hasil  yang  diperoleh  dari  pengintegrasian  metode  servqual  dan  kano menunjukkan bahwa atribut pertama yang diprioritaskan untuk diperbaiki yaitu “Mengatur batas maksimal user aktif secara  bersamaan  ( log-in secara  bersamaan)”,  yang  kedua  yaitu  “Sistem  bisa logout secara  otomatis  jika  tidak digunakan dalam beberapa jangka waktu yang lama”, yang ketiga yaitu “Kejelasan tulisan pada sistem e-campus”, yang keempat yaitu “Kejelasan tulisan dalam pembukaan data, pencetakan dan download file baik itu KRS, KHS, Tugas, dll dalam bentuk PDF atau Word ” yang kelima yaitu “Kombinasi warna pada layout sistem e-campus sesuai dan nyaman” begitu seterusnya sesuai rangking yang telah didapatkan melalui hasil pencarian menggunakan metode servqual sebelumnya.

## 4. KESIMPULAN
Bersumber pada hasil dari pengolahan data serta analisis dan pembahasan dalam penelitian ini, maka dapat di ambil kesimpulan dimana berdasarkan penghitungan dengan metode E-Servqual diketahui bahwa semua atribut  memiliki nilai  GAP  negatif  dengan  nilai  rata-rata  keseluruhan  yaitu  0,92  yang  menunjukkan  bahwa  kualitas  layanan  yang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1401 − 1411 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2691
diberikan bisa dibilang belum mampu memenuhi harapan mahasiswa dikarenakan nilai 0,92 ≤ 1. Dan dari 22 atribut pelayanan yang diklasifikasikan menggunakan model Kano, didapatkan 8 atribut termasuk kedalam kategori Must be yang  berarti  jika  pelayanan/kinerja  tidak  terpenuhi  maka  pengguna  akan  merasa  tidak  puas,  sejumlah  8  atribut termasuk kedalam kategori One-Dimensional yang berarti kepuasan pelanggan proporsional atau sebanding dengan kinerja atribut. Semakin tinggi kinerja atribut, maka semakin tinggi pula kepuasan pengguna dan sejumlah 6 atribut termasuk  kedalam  kategori Attractive yang  berarti  pemenuhan  kinerja  bakal  mengakibatkan  kenaikan  kepuasan pelanggan  yang  sangat  besar.  Namun  bila  tidak  dipenuhi,  maka  tidak  akan  mengurangi  tingkatan  kepuasan.  Pada integrasi metode E-Servqual dan model Kano, atribut yang perlu diprioritaskan untuk diperbaiki  yaitu berdasarkan tingkat  rangking  yang  telah  didapatkan    dimana  setiap  atribut  yang  mempunyai  nilai  negatif  sangat  besar  maka semakin rendah juga dalam memenuhi kepuasan pelanggan.

## REFERENCES
[1] M. W. P. Putra, “Penggunaan Metode Kano Sebagai Analisis E-Servqual Pada Website www. siakadu. ac. id (Studi Pada Mahasiswa  Fakultas  Ekonomi  Universitas  Negeri  Surabaya).  Jurnal  Ilmu  Manajemen  Vol. 7  No.  3,”  Universitas  Negeri Surabaya, 2019.
[2] A. Saputra and D. Kurniadi, “Analisis Kepuasan Pengguna Sistem Informasi E-Campus Di Iain Bukittinggi Menggunakan Metode Eucs,” Voteteknika (Vocational Teknik Elektronika dan Informatika), vol. 7, no. 3, pp. 58–66, 2019.
[3] Ngatno, Manajemen Pemasaran, 1st ed., vol. 1. Semarang: EF Press Digimedia, 2018.
[4] R.  Fatmasari,  V.  M.  Ayu,  H.  Anto,  and  L.  D.  Yulianto,  “Analisis  Sentimen  Dalam  Pengkategorian  Komentar  Youtube Terhadap Layanan Akademik dan Non-Akademik Universitas Terbuka Untuk Prediksi Kepuasan,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 2, pp. 395–404, 2022.
[5] Zishof eCampus, “Apa itu eCampus,” 2013. https://ecampus.id/#about (accessed Mar. 22, 2022).
[6] W. Purnamasari and R. B. Yuliansyah, “Peningkatan Kualitas Pelayanan Menggunakan Metode Servqual dan Kano,” Jurnal Ilmu Sosial dan Humaniora, vol. 9, no. 1, pp. 68–77, 2020.
[7] A. Mustakim, S. K. Anggraeni, and S. Sirajuddin, “Analisis Kualitas Layanan Dengan Metode KANO Berdasarkan Dimensi SERVQUAL Pada PT. AKR,” Jurnal Teknik Industri Untirta, 2017.
[8] A.  Firdiana,  “Analisis  Atribut  Kualitas  Pelayanan  Yang  Mempengaruhi  Tingkat  Kepuasan  Pelanggan  Dengan  Metode Service Quality Dan Kano (Studi Kasus: Alive Fusion Dining, Yogyakarta),” 2018.
[9] M.  R.  Rupiantoro  and  R.  Aurachman,  “Analisis  Kebutuhan  Pelanggan  Pada  Website  En-zy  Di  Bandung  Menggunakan Integrasi E-servqual Dan Model Kano,” eProceedings of Engineering, vol. 4, no. 2, 2017.
[10]  R. Fauziyah, Y. Rohayati, and B. H. Sagita, “Integrating e-servqual and kano model to improve adorable projects website service quality,” J. Sist. dan Manaj. Ind, vol. 3, no. 2, p. 98, 2019.
[11]  M. Sari et al., Metodologi penelitian. Global Eksekutif Teknologi, 2022.
[12]  M. P. Ul’fah Hernaeny, “POPULASI DAN SAMPEL,” Pengantar Statistika 1, p. 33, 2021.
[13]  R.  Dewa,  Z.  Mazalisa,  and  A.  Putra,  “Analisis  Kepuasan  Pengunaan  Terhadap  Portal  Program  Studi  Informatika Menggunakan EUCS (End User Computing Satisfaction),” Palembang: Universitas Bina Darma Palembang, 2016.
[14]  L  HAMDI,  “Analisa  Tingkat  Kepuasan  Pengguna  Sistem  Informasi  Kesehatan  Hewan  Nasional  Menggunakan  Metode EUCS,” 2020.
[15]  K. Jiwantara, A. Sutrisno, and J. S. C. Neyland, “Penerapan metode servqual untuk evaluasi dan perbaikan kualitas pelayanan pada kegiatan penyuluhan bahasa indonesia praktis di Balai Bahasa Provinsi Sulawesi Utara,” JURNAL POROS TEKNIK MESIN UNSRAT, vol. 2, no. 1, 2013.
[16]  E. Purnamawati, “Analisis kualitas layanan dengan metode Servqual dan AHP di Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil di Surabaya,” Tekmapro: Journal of Industrial Engineering and Management, vol. 3, no. 1, 2012.
[17]  F. Fathoni, “Analisis Kualitas Layanan Sistem Informasi Menggunakan Metode Servqual,” 2009.
[18]  E.  R.  Ramadhanty,  S.  Wulandari,  and  I.  N.  Kusmayanti,  “Analisis  Kebutuhan  Penggunaan  E-commerce  Cotton.  go Menggunakan  Integrasi  E-servqual  Dan  Model  Kano  (studi  Kasus  Pada  Pelanggan  Cotton.  go  Di  Kota  Bandung),” eProceedings of Engineering, vol. 7, no. 2, 2020.
[19]  A. F. Ubaidillah, D. S. Donoriyanto, and T. Tranggono, “Penerapan Metode Kano dalam Analisis Kualitas Pelayanan Sistem Pembelajaran Berbasis Online Pada Program Studi Teknik Industri UPN ‘Veteran’ Jawa Timur,” JUMINTEN, vol. 2, no. 1, pp. 25–36, 2021.
[20]  Junaidi, “Tabel r (Koefisien Korelasi Sederhana),” Junaidi, 2010. https://junaidichaniago.wordpress.com/ (accessed Dec. 10, 2022).