Jurnal AKSI (Akuntansi dan Sistem Informasi) Vol 1 2017  ISSN.: 2528 - 6145

## PARTIAL LEAST SQUARE PADA PENGUKURAN USABILITAS APLIKASI SIMKOPSYAH

## Lutfiyah Dwi Setia
Jurusan Akuntansi, Politeknik Negeri Madiun Jl. Serayu No. 84 Madiun Jawa Timur
Abstract -  Pembuatan    suatu    aplikasi    harus    dilakukan    dengan    memperhatikan    faktor    kemudahan penggunaan  (usability).    Usability    aplikasi    penting    untuk    diperhatikan    agar    pengguna    yang mengimplementasikan aplikasi  tersebut  merasa  mudah  untuk  menggunakannya,  memperoleh  informasi yang  diperlukan,  dan tertarik  untuk  masuk  lebih  dalam  pada  aplikasi.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk menganalisis    apakah  aplikasi  SIMKOPSYAH  memiliki  akseptabilitas  berdasarkan  kriteria  usability aplikasi.  Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  kuesioner  sebagai  instrumen  penelitian.  Kuesioner penelitian  yang  disebar  terdiri  atas    45  pertanyaan  Alat  analisis  yang  digunakan  adalah  Partial  Least Square (PLS) pada program SmartPLS versi 2.0. Berdasarkan pengolahan data diperoleh hasil bahwa dari 5  variabel    usability  yang    digunakan    pada    kuesioner,  hanya    1  variabel  yang  signifikan  digunakan untuk  menganalisis  usability  aplikasi      yaitu  error/lain-lain.  Dari  5  variabel  tersebut  aplikasi SIMKOPSYAH  belum  memenuhi    4    variabel    lainnya    sehingga    dapat    disimpulkan    bahwa    aplikasi SIMKOPSYAH  belum    memenuhi  kriteria-kriteria  usability.  Faktor  yang  paling  dominan  mempengaruhi kenaikan  tingkat  usability  adalah  kesalahan  dari  dalam  system  dan  kesalahan  pengguna  (ER)  terutama cepat  atau  tidak  pengguna  memperbaiki    kesalahan    (ER5)    sekaligus    berpengaruh    positif    dalam menaikkan  tingkat  akseptabilitas aplikasi SIMKOPSYAH
Keywords — Usability, aplikasi, Partial Least Square
1. PENDAHULUAN
Usability didefinisikan sebagai  tingkat  dimana sebuah produk bisa digunakan oleh pengguna tertentu untuk mencapai tujuan tertentu dengan efektif, efisien dan memperoleh kepuasan dalam konteks penggunaannya.  Dasar  ukuran  tingkat  usability meliputi  : Learnability,  efficiency,  memorability, error  dan  satisfactory .  Aplikasi    SIMKOPSYAH dikembangkan   sebagai   media   integrasi   sekaligus edukasi    produk    dan    layanan  Lembaga  keuangan kecil.  Sebagai  media  edukasi,  maka  informasi  yang disajikan  tidak  saja  mengenai  produk  dan  layanan tersebut,  namun  lebih  menekankan  pada  sarana interaktif  untuk  melakukan  simulasi  penggunaan produk dan layanan tersebut oleh pengguna.
Manajemen  lembaga  sangat  mengharapkan bahwa aplikasi ini dapat disajikan kepada masyarakat  sebagai  media  interaktif.  Untuk  itu, sikap  penerimaan  terhadap  aplikasi  ini  di  kalangan internal  lembaga,  menjadi salah satu tolak ukur  bagi manajemen  perusahaan  untuk  mengimplementasikan aplikasi SIMKOPSYAH. Dengan melakukan evaluasi  lebih  dini,  perusahaan  dapat  mengantisipasi kemungkinan  buruk  yang  dapat terjadi  dan meminimalkan dampak negatif yang timbul . Penelitian ini kemudian dilakukan untuk menganalisis  usability  yang  mempengaruhi  sikap penerimaan  pengguna    (akseptabilitas)    sistem
terhadap    Aplikasi.    Manfaat    Aplikasi    diukur berdasarkan    parameter-  parameter kepuasan pengguna  terhadap  aplikasi.  Kecenderungan  sikap penolakan atau  penerimaan  terhadap aplikasi melalui kegiatan  survey  diharapkan  dapat  memberikan masukan  untuk  penyempurnaan  aplikasi  ini  di kemudian hari.

## 2. M ETODE P ENELITIAN
Langkah-langkah  penelitian  dimulai  dengan identifikasi  masalah  dan  perencanaan  penelitian, kemudian  tahap  pengumpulan  data  dilanjutkan pengolahan  data  dengan  menggunakan  teknik analisis  Partial  Least  Square  (PLS),  hasilnya kemudian  di  lakukan  analisis  dan  interpretasi  data untuk ditarik sebuah kesimpulan dan rekomendasi/saran.

## 2.1 Identifikasi  Masalah  dan  Perencanaan Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  dilakukan  dengan analisis  beberapa  tahapan  yang  meliputi observasi lapangan implementasi SIMKOPSYAH,  perumusan  masalah  dan penetapan  tujuan  penelitian,  kemudian  studi pustaka  dan  perencanaan  penelitian.  Semua tahapan  tersebut  merupakan  suatu  kesatuan proses  yang  tidak  dapat  dipisahkan.  Dalam
tahap  ini  dilakukan  kegiatan  pengumpulan informasi untuk mengidentifikasi masalah.

## 2.2 Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  data  ini,  meliputi empat  hal,  yaitu  :  penentuan  indikator, penyusunan  konstruk  usability,  pembuatan kuisioner, dan penyebaran kuisioner.

## 2.3 Pengolahan data
Tahapan  pengolahan  data  ini  diawali dengan  analisis  diskriptive  statistik  melalui software  SPSS  17.0  kemudian  dilakukan pengujian asumsi linieritas yang  dimaksudkan untuk  mengetahui  linieritas  hubungan  antara variabel bebas dengan variabel terikat menggunakan  teknik  analisis  metode  Partial Least  Square  (PLS)  dalam  paket  software SmartPLS  versi  2.0.  Tahapan  analisis  tersebut adalah:  merancang  model  struktural  (inner model),  merancang  model  pengukuran  (outer model),  mengkonstruksi  Diagram  jalur  (path Diagram),  konversi  diagram  jalur  ke  dalam sistem persamaan, pendugaan parameter ( estimasi: koef. jalur, loading dan weight) , evaluasi  goodness  of  fit, dan  pengujian ( resampling bootstrapping ).

## 2.4 Analisis dan Interpretasi data
Analisis  hasil  pengolahan  PLS  merupakan proses  interpretasi  data  hasil  SmartPLS dilengkapi  dengan  analisis  langkah-langkah perbaikan mengacu pada hasil.
Model yang dikembangkan untuk mengukur usability
implementasi
SIMKOPSYAH dengan mengadopsi teori model akseptabilitas  sistem  (Jacob  Nielsen,  2003), dalam  penelitian  ini,  Pengaruh    variabel exsogenous terhadap  variabel endogenous dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Learnability berpengaruh terhadap usability dalam aplikasi SIMKOPSYAH .
b. Efficiency berpengaruh terhadap usability dalam aplikasi SIMKOPSYAH
c. memorability berpengaruh terhadap usability dalam aplikasi SIMKOPSYAH
d. Kesalahan berpengaruh terhadap usability dalam aplikasi SIMKOPSYAH.
e. Satisfaction berpengaruh terhadap usability dalam aplikasi SIMKOPSYAH
2.5 Penarikan Kesimpulan dan saran

## 3. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## 3.1 Pemeriksaan Model Pengukuran
Penelitian ini menggunakan 6 variabel laten  dengan  45  indikator.  Semua  variabel laten  memiliki  indicator  yang  bersifat reflektif..  Berdasarkan  pemeriksaan  model pengukuran dengan
menggunakan
SmartPls Versi.2.0, diketahui bahwa
variable    laten    yang    signifikan    hanya variable  ER/lain-lain,  sedangkan  variable Learnability , Efficiency , memorability , satisfaction tidak  signifikan,  sehingga indicator  yang  paling  berkontribusi  dalam variable  laten  yang    tidak    signifikan tersebut    interpretasinya    berkebalikan dengan  pernyataan  dalam  kuisioner.
Sebagai contoh, variable LN mempunyai indicator yang paling signifikan yaitu kemudahan navigasi system  (LN8),  ini  berarti  bahwa  navigasi system  tidak  mudah  digunakan  bagi pengguna. Berikut
adalah hasil pengukuran Indikator Outer Loading ER1 -0.547 ER2 0.781 ER3 -0.539 ER4 0.634 ER5 0.797 ER6 -0.592 ER7 -0.568 ER8 0.551 ER9 0.701 ER10 -0.507 ER11 0.634

## Tabel 1  Hasil Pengukuran Variabel ER
Berdasarkan  tabel  1  diatas,  indikator ER5  memiliki  nilai  outer  loading  terbesar, sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  ER5 adalah  indikator  yang  lebih  kuat  atau dominan  dalam  merefleksikan  variabel lain-lain.  Oleh  karena  itu,  indikator  yang paling berkontribusi  untuk error/  lain-lain adalah ER5 yaitu ketidaktepatan
penyimpanan data oleh pengguna.
3.2 Penilaian indeks Variabel laten Average  variance  extracted (AVE)
menunjukkan  jumlah  keragaman  yang diekstraksi dari
indikator yang
dikembangkan.  Nilai  AVE  yang  tinggi menunjukkan  bahwa  indikator-indikator yang  ada  dapat  menjelaskan  variabel  laten yang  ada  dengan  baik.  Tabel  dibawah adalah  nilai  AVE  dari  ke-6  variabel  laten yaitu:
Variabel AVE SA 0.314 LN 0.416 ER 0.397 EFC 0.43 MEM 0.498 EF (Usability) 0.484
Tabel 2  Hasil Penilaian indeks variabel laten 3.    Evaluasi Goodness of fit Evaluasi Goodness of fit model structural diukur menggunakan  nilai  predictive-relevance  (Q 2 ).  Nilai ini dihitung dengan menggunakan rumus:
Q 2 =1-(1-R 1 ) (1-R 2 )… (1-R p )
Nilai R 2 dari hasil analisis ini adalah:
Berdasarkan  tabel  disamping  dapat  diketahui bahwa  predict-  relevance      sebesar      0.87      atau 87%,   artinya   model   mampu menjelaskan kejadian usability  aplikasi  SIMKOPSYAH  sebesar  87%, sedangkan  sisanya  13%  dijelaskan  oleh  variabel  lain yang belum dimasukkan dalam model. Nilai ini  lebih besar  dari  75%  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa model  cukup  baik  untuk  menggambarkan  keadaan sebenarnya di lapangan.
2. Pengujian koefisien (interpretasi)
Pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan  uji  t secara  parsial  terhadap  koefisien  jalur  pengaruh langsung yang tampak dalam tabel 4.2 berikut :
*signifikan pada level 10%
Tabel 4. Hasil Pengujian Koefisien jalur Berdasarkan hasil pengujian awal diketahui bahwa : 1. Faktor learnability tidak    mempengaruhi usability aplikasi    SIMKOPSYAH.    Hasil analisis  menunjukkan koefisien jalur  pengaruh langsung adalah -0.162  dan p=0.305, sehingga tidak  signifikan.  Karena  tidak  signifikan, variabel learnability yang  paling  dominan yaitu kemudahan navigasi sistem diinterpretasi  berkebalikan,  sehingga  dapat dikatakan  bahwa  ketidakmudahan  navigasi sistem  dapat  menurunkan  tingkat usability yang  secara  langsung  juga  menurunkan akseptabilitas.
2. Faktor efficiency
tidak mempengaruhi usability aplikasi  SIMKOPSYAH.  Hasil analisis  menunjukkan  koefisien  jalur  pengaruh langsung  adalah  0.138  dan  p=0.374,  sehingga tidak  signifikan.  Karena  tidak  signifikan, variabel  efficiency  yang  paling  dominan  yaitu kompleksitas sistem diinterpretasi berkebalikan,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa sistem yang kurang kompleks dapat menurunkan  tingkat  usability  yang  secara langsung juga menurunkan akseptabilitas.
3. Faktor memorability tidak    mempengaruhi usability aplikasi    SIMKOPSYAH.    Hasil analisis  menunjukkan koefisien jalur  pengaruh langsung adalah  -0.162  dan p=0.305, sehingga tidak  signifikan.  Karena  tidak  signifikan, variabel   memorability  yang  paling  dominan yaitu  kemudahan  mengingat  langkah-langkah proses dalam aplikasi diinterpretasi berkebalikan,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa kesulitan  mengingat  langkah-langkah  proses dalam  aplikasi  dapat  menurunkan  tingkat usability yang secara langsung juga menurunkan akseptabilitas.
4. Faktor  error/lain-lain  (ER)  mempengaruhi usability  aplikasi  SIMKOPSYAH.  Hasil analisis menunjukkan koefisien jalur pengaruh langsung  adalah  1.098  dan  p=0.075,  sehingga
bersifat signifiikan. Karena signifikan,
interpretasi variabel error/lain-lain yang paling dominan  yaitu  cepat  atau  tidak  pengguna memperbaiki  kesalahan  dapat  mempengaruhi kenaikan tingkat usability sekaligus berpengaruh  positif  dalam  menaikkan  tingkat akseptabilitas.
5. Faktor    satisfaction    tidak    mempengaruhi usability    aplikasi    SIMKOPSYAH.    Hasil analisis    menunjukkan  koefisien    jalur pengaruh    langsung    adalah    -0.162    dan p=0.305,    sehingga    dikatakan    tidak signifikan.  Karena  tidak  signifikan,  variabel satisfaction yang  paling  dominan  yaitu memberikan informasi secara  jelas  dan lengkap  diinterpretasi  berkebalikan,  sehingga dapat dikatakan  bahwa informasi  yang diberikan  kurang  jelas  dan  kurang  lengkap dapat  menurunkan  tingkat usability yang secara langsung juga menurunkan
akseptabilitas.

## 4. K ESIMPULAN
Berdasarkan    hasil    analisis    yang    dilakukan diperoleh    kesimpulan    bahwa    dari    5    variabel penentu usability diketahui  bahwa  hanya  variable error /lain-lain  yang  signifikan,  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  kesalahan  dari  dalam  system dan  kesalahan  pengguna  (ER)  terutama  cepat  atau tidak pengguna  memperbaiki kesalahan (ER5) dapat mempengaruhi  kenaikan  tingkat usability sekaligus berpengaruh  positif  dalam  menaikkan  tingkat akseptabilitas aplikasi SIMKOPSYAH.

## 5. S ARAN
Saran      lebih      difokuskan      pada      penelitian lanjutan      yaitu:      Perlunya      penelitian      lanjutan dengan menggunakan model penelitian yang berbeda, contohnya  analisis  jalur  dan  SEM  dengan  syarat ruang  sampel harus  sesuai  dengan  jumlah path di kuesioner yang dibuat
dengan
memenuhi standarisasi statistik  pada  analisis  multivariat, sehingga  diperoleh  gambaran  akurasi  dari  penelitian ini, sebagai pembanding sekaligus sebagai generalisasi

## D AFTAR P USTAKA
[1] Castleman, Kenneth R., 2004, Digital Image Processing , Vol. 1, Ed.2,  Prentice Hall, New Jersey.
[2] Gonzales, R., P. 2004, Digital Image Processing (Pemrosesan Citra  Digital),  Vol.  1,  Ed.2,    diterjemahkan  oleh Handayani, S., Andri Offset, Yogyakarta.
[3] Wyatt,  J.  C,  dan  Spiegelhalter,  D.,  1991,    Field  Trials  of Medical  Decision-Aids:  Potential  Problems  and Solutions,  Clayton, P. (ed.): Proc. 15th Symposium on Computer  Applications  in  Medical  Care,  Vol  1,  Ed.  2, McGraw Hill Inc, New York.
[4] Yusoff, M, Rahman, S.,A., Mutalib, S., and Mohammed, A. , 2006,  Diagnosing  Application  Development  for  Skin Disease  Using  Backpropagation  Neural  Network Technique, Journal of  Information Technology, vol 18, hal 152-159.
[5] Wyatt,  J.  C,  Spiegelhalter,  D,  2008,  Field  Trials  of  Medical Decision-Aids:  Potential  Problems  and  Solutions, Proceeding  of    15th  Symposium  on  Computer Applications in Medical Care, Washington, May 3.
[6] Prasetya, E., 2006,  Case Based Reasoning  untuk mengidentifikasi  kerusakan  bangunan,  Tesis,  Program Pasca  Sarjana  Ilmu  Komputer,  Univ.  Gadjah  Mada, Yogyakarta.
[7] Ivan,  A.H.,  2005,  Desain  target  optimal,  Laporan  Penelitian Hibah Bersaing,Proyek Multitahun, Dikti, Jakarta.
[8] Wallace,  V.  P.  ,  Bamber,  J.  C.  dan  Crawford,  D.  C.  2000. Classification  of  reflectance  spectra  from  pigmented skin  lesions,  a  comparison  of  multivariate  discriminate analysis  and  artificial  neural  network.  Journal  Physical Medical Biology , No.45, Vol.3, 2859-2871.
[9] Xavier  Pi-Sunyer,  F.,  Becker,  C.,  Bouchard,  R.A.,  Carleton, G.  A.,  Colditz,  W.,  Dietz,  J.,  Foreyt,  R.  Garrison,  S., Grundy,  B.  C.,  1998,    Clinical  Guidlines  on  the identification,  evaluation,  and  treatment  of  overweight and  obesity  in  adults,  Journal  of  National  Institutes  of
Health, No.3, Vol.4, 123-130,
:http://journals.lww.com/acsm- msse/Abstract/1998/11001/paper_treatment_of_obesity. pdf.
[10] Borglet,  C,  2003,Finding  Asscociation  Rules  with  Apriori Algorithm, http://www.fuzzy.cs.uniagdeburg de/~bor glet/apriori.pdf,  diakses tgl 23 Februari 2007.