## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Uji Keberhasilan Implementasi Master Plan Teknologi Informasi dan Manajemen BDPJN Menggunakan Metode DeLone dan McLean
Agnes Sondita Payani #1 , Gusti Darma Yudha #2 , Siti Desty Wahyuningsih #3 , Novranza Kannia *4 , Diyoga Silavani Kusapy *5 , Dumaria Simanjuntak *6 , Yurisce Widya Bakaru *7 , Sonia Simanullang *8
# Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh, LAPAN Jl. Lapan No. 70, Kel. Pekayon, Kec. Pasar Rebo, Jakarta Timur
1 agnes.sonditap@lapan.go.id
2 gusti.darma@lapan.go.id
3 siti.destyw@lapan.go.id
* Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Margonda Raya No.8, Pondok Cina, Kecamatan Beji, Kota Depok, Jawa Barat
4 novranzakannia@gmail.com
5 kusapydiyoga@gmail.com
6 kristinasimanjuntakk15@gmail.com
7 yuriscewb@gmail.com
8 soniasimanullang208@gmail.com
Abstrak — Dalam perjalanan operasional data penginderaan jauh  di  Pustekdata,  LAPAN  mengoperasikan  Bank  Data Penginderaan  Jauh  Nasional  (BDPJN)  yang  gunanya  untuk memfasilitasi  kebutuhan  data  penginderaan  jauh  nasional. Pada  tahun  2011,  Pustekdata  menyusun  Master  Plan  dan Blue  Print  Teknologi  Informasi  (TI)  BDPJN  tahun  2012- 2016 dan Master Plan Manajemen BDPJN. BDPJN memiliki target  yang  tertuang  pada  Master  Plan  TI  dan  Manajemen BDPJN.  Diperlukan  suatu  kajian  untuk  mengevaluasi apakah kegiatan yang telah dioperasionalkan hingga saat ini sudah menyesuaikan dengan implementasi dari Master Plan yang  telah  dibangun.  Target-target  yang  tercantum  pada Master  Plan  TI  dan  Manajemen  BDPJN  dapat  dijadikan parameter  untuk  mengukur  keberhasilan  implementasi Master  Plan  TI  dan  Manajemen  BDPJN  yang  telah dioperasionalkan  hingga  saat  ini.  Metode  DeLone  dan McLean digunakan untuk mengukur keberhasilan implementasi  Master  Plan  TI  dan  Manajemen  BDPJN. Koefisien korelasi yang dihasilkan dari pengujian menggunakan  metode  DeLone  dan  McLean  menunjukkan bahwa  kepuasan  pengguna  sangat  berpengaruh  pada kesuksesan implementasi masterplan BDPJN diikuti dengan meningkatnya kualitas sistem, kualitas layanan, dan kualitas informasi  yang  juga  ikut  mempengaruhinya.  Selain  itu, meningkatnya  kepuasan  pengguna  maka  akan  berdampak pada  manfaat-manfaat  yang  diberikan  oleh  sistem  BDPJN sehingga dapat membantu meningkatkan dan mempermudah kinerja pegawai.
Kata kunci — DeLone dan McLean, BDPJN, Master Plan TI, Master Plan Manajemen, Uji Keberhasilan,
Implementasi Master Plan

## I. P ENDAHULUAN
Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) merupakan Lembaga Pemerintah Non- Kementerian  (LPNK)  yang  telah  berdiri  sejak  tanggal  31 Mei  1962.  Berdasarkan  Perpres  No.  49  tahun  2015  dan Peraturan  Kepala  LAPAN  No.  8  tahun  2015  LAPAN berada  di  bawah  Presiden  Republik  Indonesia  dan bertanggung  jawab  melalui  Menteri  yang  membidangi urusan  pemerintahan  di  bidang  riset  dan  teknologi  [1]. LAPAN  memiliki  tugas  pokok  melaksanakan  tugas pemerintahan  di  bidang  penelitian  dan  pengembangan kedirgantaraan dan pemanfaatannya serta penyelenggaraan  keantariksaan  sesuai  dengan  ketentuan peraturan perundang-undangan.
Penginderaan  jauh  merupakan  salah  satu  kompetensi utama  yang  dimiliki  oleh  LAPAN.  Penginderaan  jauh adalah  ilmu  dan  seni  untuk  mendapatkan  informasi mengenai  objek,  daerah,  atau  gejala  dengan  cara menganalisis data yang diperoleh menggunakan alat tanpa kontak  langsung  dengan  objek,  daerah,  atau  gejala tersebut  [2].  Kegiatan  berbasis  penginderaan  jauh  di LAPAN  diawali  dengan  eksperimental  penerimaan  data satelit resolusi rendah National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)  dan Geostationer  Meteorology
Satelit (GMS)  yang  dimanfaatkan  untuk  pemantauan kondisi  lingkungan.  Fase  eksperimental  penerimaan  data penginderaan  jauh  terus  meningkat  hingga  kini  telah beroperasional  untuk  data  satelit  resolusi  rendah  hingga sangat  tinggi  yang  diselenggarakan  oleh  Pusat  Teknologi dan Data Penginderaan Jauh (Pustekdata). Data operasional  tersebut  digunakan  untuk  kegiatan  litbang maupun pelayanan pengguna. Seiring dengan berkembangnya  kebutuhan  data  spasial  maka  kegiatan penginderaan  jauh  pun  semakin  meningkat.  Data  yang sudah  operasional  tersedia  saat  ini  di  Pustekdata merupakan  data  dari  berbagai  resolusi  yang  diterima melalui  akuisisi  stasiun  bumi  milik  LAPAN  maupun pengadaan data.
Dalam  perjalanan  operasional  data  penginderaan  jauh di  Pustekdata,  LAPAN  mengoperasikan  Bank  Data Penginderaan  Jauh  yang  dimulai  sejak  awal  tahun  1990. Bank  Data  Penginderaan  Jauh  tersebut  selanjutnya  diberi nama  Bank  Data  Penginderaan  Jauh  Nasional  (BDPJN) yang  gunanya  untuk  memfasilitasi  kebutuhan  data penginderaan  jauh  nasional.  Selain  itu,  BDPJN  dibangun juga  untuk  menghasilkan  sistem  kerja  yang  terintegrasi diantara tiga kegiatan utama di Pustekdata (lihat Gambar 1) yaitu  akuisisi  dan  pengembangan  teknologi  stasiun  bumi, pengolahan data penginderaan  jauh, dan pengelolaan data penginderaan jauh.
BDPJN  adalah  suatu  sistem  di  bawah  Pustekdata  yang memiliki fungsi mengumpulkan, memelihara, memutakhirkan,  dan  mendistribusikan  metadata  dan  data penginderaan  jauh  wilayah  Indonesia;  menyediakan  data penginderaan jauh jauh dengan tutupan awan minimal/bebas  awan  setiap  tahun  untuk  seluruh  wilayah Indonesia; menyediakan informasi mengenai kualitas data penginderaan  jauh  dalam  bentuk  metadata  dan/atau riwayat data; memberi supervisi terkait pemanfaataan data penginderaan  jauh;  memberi  masukan kepada pemerintah terkait kebijakan pengadaan, pemanfaatan, dan penguasaan  teknologi  dan  data  penginderaan  jauh; membangun  sistem  akses  data  spasial  yang  terintegrasi dengan  sistem  akses  Jaringan  Data  Spasial  Nasional (JDSN)  dan  menyediakan  akses  data  spasial  kepada masyarakat  sesuai  peraturan  perundangan  yang  berlaku; serta menyediakan fasilitas pengolahan data penginderaan jauh  bagi  para  pengguna  di  luar  LAPAN.  BDPJN memiliki  sepuluh  proses  bisnis  operasional  yaitu  akuisisi dan  penyimpanan  data,  ekstraksi  metadata,  pengolahan level  data,  mosaik  data,  pelayanan  data,  diseminasi  data, remedia  data  arsip,  supervisi  pelayanan,  dan  pemberian rekomendasi.
Pustekdata LAPAN sebagai suatu organisasi yang telah menjalankan  operasional  pelayanan  data  penginderaan jauh melalui BDPJN membutuhkan suatu dokumen formal sebagai  suatu  perencanaan  jangka  panjang  dalam pengembangan  sistem  yang  mendukung  dan  memperkuat tugas  dan  fungsi  kelembagaannya.  Pada  tahun  2011, Pustekdata  menyusun  Master  Plan  dan  Blue  Print Teknologi  Informasi  (TI)  BDPJN  tahun  2012-2016 sebagai  dokumen  dasar  yang  mengatur  proses  bisnis,
kebutuhan sumber daya manusia, pengembangan infrastruktur, dan engineering detailed design infrastruktur  BDPJN.  Selanjutnya,  Pustekdata  juga  telah menyusun  Master  Plan  Manajemen  BDPJN  yang fungsinya  dapat  menghasilkan  rekomendasi  terkait kebijakan  penyusunan  organisasi  yang  paling  sesuai, penentuan  misi  sistem  akuisisi  data,  pengolahan  dan pengelolaan data.
Gambar. 1  Tiga kegiatan utama Pustekdata
Blue  Print  TI  BDPJN  berisi  panduan  kerangka  kerja suatu Data  Center Bank  Data  Penginderaan  Jauh  di Pustekdata. Bank Data Penginderaan Jauh merupakan inti layanan  yang  diselenggarakan  oleh  Pustekdata  LAPAN sebagai  organisasi  yang  bergerak  di  bidang  pengumpulan data  penginderaan  jauh.  Adapun  layanan  utama  yang diberikan  oleh  Bank  Data  Penginderaan  Jauh  yaitu business  continuance  infrastructure (infrastruktur  yang menjamin  kelangsungan  pelayanan) ,  data  center  security infrastructure (infrastruktur  keamanan  bank  data), application optimization (optimisasi aplikasi), IP infrastructure (Infrastruktur  IP), intelligent  network services (layanan jaringan), dan media penyimpanan [3]. BDPJN memiliki target yang tertuang pada Master Plan TI  dan  Manajemen  BDPJN.  Target  yang  tercantum  pada Master  Plan  tersebut  yaitu  Pustekdata  menjadi  penyedia data  penginderaan  jauh  secara  nasional,  terjaminnya ketersediaan  data  penginderaan  jauh  satelit  yang memenuhi  kebutuhan  nasional,  dan  terjaminnya  kualitas dan  kuantitas  pemanfaatan  data  penginderaan  jauh  satelit secara nasional. Diperlukan suatu kajian untuk mengevaluasi apakah kegiatan yang telah dioperasionalkan  hingga  saat  ini  sudah  menyesuaikan dengan  implementasi  dari  Master  Plan  yang  telah dibangun.  Target-target  yang tercantum pada Master Plan TI  dan  Manajemen  BDPJN  dapat  dijadikan  parameter untuk  mengukur  keberhasilan  implementasi  Master  Plan TI  dan  Manajemen  BDPJN  yang  telah  dioperasionalkan hingga saat ini.

## II. METODOLOGI
Metode yang akan digunakan untuk melakukan analisa, sebagai berikut:
Akuisisi data dan teknologi stasiun bumi penginderaan jauh Pengelolaan data penginderaan jauh Pengolahan data penginderaan jauh Bank Data Penginderaan Jauh Nasional (BDPJN)

## A. Studi Literatur
Studi literatur dilakukan untuk mengumpulkan referensi  yang  dibutuhkan  sebagai  informasi  untuk menunjang analisa yang akan digunakan dalam penelitian ini.  Telah  banyak  penelitian  yang  dilakukan  untuk melakukan evaluasi terhadap suatu sistem  informasi  yang telah  dioperasionalkan.  Beberapa  diantaranya  adalah penggunaan Model DeLone dan McLean untuk mengukur kesuksesan  implementasi E-procurement Kota  Surabaya [4], E-Government Kota Pekalongan [5], sistem informasi pos pada PT. Pos Indonesia (Persero) Divisi Regional VI Semarang [6], sistem informasi kemahasiswaan (SIKMA) di Universitas Atma Jaya Yogyakarta [7], website fakultas ilmu  komputer  Universitas  Brawijaya  [8],  sistem informasi akuntansi Accurate [9], System Application and Product (SAP)  pada  PT  Multimas  Nabati  Asahan  [10], dan sistem informasi absensi online di STIKOM Bali [11].

## B. DeLone dan McLean
Metode  DeLone  dan  McLean  digunakan  untuk mengukur keberhasilan suatu sistem  informasi [5]. Model DeLone  dan  McLean  sudah  baik  dan  banyak  dikenal untuk  menilai  kesuksesan  suatu  sistem  informasi  [12]. Metode  ini  telah  banyak  dilakukan  studi  secara  empiris, mengukur  tidak  hanya  pada  satu  variabel  saja  namun secara menyeluruh  karena setiap  dimensi  saling berhubungan.  Model  DeLone  dan  McLean  memiliki  6 variabel  evaluasi  yaitu: information  quality (kualitas informasi), system  quality (kualitas  sistem), service quality (kualitas layanan), use (pengguna), user satisfaction (kepuasan  pengguna)  dan net  benefit (hasil akhir)  [13].  Model  pengukuran  keberhasilan  sistem informasi  menggunakan  metode  DeLone  dan  McLean dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar  2.  Model  pengukuran  keberhasilan  sistem  informasi  DeLone dan McLean [13]
Setiap  variabel  evaluasi  pada  Model  DeLone  dan McLean memiliki fokus sebagai berikut:
 Information  Quality: Kualitas  informasi  yang digunakan pada sistem.
 System Quality: Kualitas sistem yang digunakan.
 Service Quality: Kualitas layanan.
 Use: Minat user untuk  menggunakan  suatu sistem.
 User  Satisfaction: Kepuasan  pengguna  pada suatu sistem.
 Net  benefit :  Manfaat  yang  didapatkan  oleh pengguna  saat  menggunakan  suatu  sistem  dan setelah menggunakan sistem tersebut.
Metode  DeLone  dan  McLean  ini  bertujuan  untuk mengukur  tingkat  kesuksesan  implementasi  dari  sebuah sistem  informasi  dalam  mempermudah  kinerja  pegawai. Alur  kerja  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Alur Penelitian

## C. Slovin
Slovin  adalah  sebuah  formula  untuk  menghitung jumlah  sampel  minimal.  Sampel  terlalu  kecil  dapat menyebabkan  penelitian  tidak  dapat  menggambarkan kondisi  populasi  yang  sesungguhnya.  Sementara  sampel yang terlalu besar dapat mengakibatkan pemborosan biaya penelitian.  Toleransi  kesalahan  ( error )  yang  digunakan pada  penelitian  ini  sebesar  5%  artinya  tingkat  akurasi penelitian  ini  sebesar  95%.  Formula  Slovin  [8]  dapat dilihat  pada  persamaan  (1).  Pada  penelitian  ini, populasinya  adalah  67  pegawai  teknis  di  Pustekdata LAPAN  sehingga  diperoleh  sampel  yang  digunakan sebanyak 58 responden.
𝑛 = 𝑁 1+𝑁𝑒 2 (1)
Keterangan: Organizational Impact System Quality Information Quality
Use
User Satisfaction Individual Impact
Mulai Identifikasi masalah Studi literatur Menentukan model penelitian Penyusunan kuisioner Analisis data Menentukan sampel Penarikan kesimpulan Selesai Pembahasan
𝑁 =  Jumlah populasi 𝑛 =  Jumlah sampel 𝑒
=  Batas toleransi kesalahan ( error )

## D. Uji Validitas
Uji  validitas  adalah  ketepatan  antara  data  yang terkumpul  dengan  data  yang  sesungguhnya  terjadi  pada objek yang diteliti [14]. Uji validitas ini dibutuhkan untuk mengukur  keakuratan  atau  ketepatan  sasaran  kusioner dengan yang dibutuhkan [15].
𝑟 𝑥𝑦 = 𝑁 ∑ 𝑋𝑌 − (∑𝑋)(∑𝑌) √{𝑁∑𝑋 2 − (∑𝑋) 2 }{𝑁∑𝑌 2 − (∑𝑌) 2
Keterangan: 𝑟 𝑥𝑦 =  Koefisien korelasi/validitas
𝑋 =  Skor  yang  diperoleh  subyek  dari seluruh item
𝑌 =  Skor total  yang  diperoleh  dari  seluruh item
Ʃ𝑋 =  Jumlah skor dalam distribusi 𝑥 Ʃ𝑌 =  Jumlah skor dalam distribusi 𝑦 Ʃ𝑋 2 =  Jumlah kuadrat dalam skor distribusi 𝑥 Ʃ𝑌 2 =  Jumlah kuadrat dalam skor distribusi 𝑦 𝑁 =  Banyaknya responden

## E. Uji Reliabilitas
Reliabilitas  digunakan  untuk  mengukur  konsistensi suatu  penelitian  terhadap  subjek  dengan  kondisi  yang sama.  Pengujian  reliabilitas  menggunakan  uji  Alpha Cronbach’C  dilakukan  untuk  instrumen  yang  berbentuk esai, kuesioner, atau angket dengan skala  bertingkat [16]. Uji  reliabilitas  untuk  alternatif  jawaban  lebih  dari  dua menggunakan  uji  Alpha  Cronbach’C,  yang  nilainya  akan dibandingkan  dengan  nilai  koefisien  reliabilitas  minimal yang  dapat  diterima  [17].  Instrumen  penelitian  dianggap reliabel atau konsisten dan  baik  jika  memiliki  nilai diatas 0,6.

## F. Penyusunan Kuesioner
Rancangan  kuesioner  ini  dibuat  berdasarkan  target yang  tercantum  pada  Master  Plan  TI  dan  Manajemen BDPJN  tahun  2012-2016.  Setiap  pertanyaan  diajukan untuk  mengukur  tingkat  kesuksesan  implementasi  Master Plan  BDPJN  tersebut.  Kuesioner  Penelitian  dapat  dilihat pada Tabel 1.
TABEL I
K UESIONER P ENELITIAN Komponen Indikator Pertanyaan Kuesioner Information Quality (Kualitas Informasi) Completeness Ketersediaan peralatan seperti peralatan stasiun bumi, peralatan komunikasi data peralatan pengolahan data, peralatan penyimpanan, pengelolaan data dan pemeliharaan sudah lengkap sesuai Komponen Indikator Pertanyaan Kuesioner kebutuhan. Ketersediaan jenis data multi resolusi (resolusi rendah, menengah, tinggi, dan sangat tinggi) untuk berbagai kebutuhan. Precision Peralatan yang dibutuhkan sudah sesuai dengan fungsi yang sebenarnya. Reliability Peralatan yang digunakan dapat diandalkan dalam memenuhi kebutuhan informasi data. Currency Peralatan yang digunakan selalu diperbaharui dan sesuai dengan teknologi saat ini. Format of Output Data citra yang diperoleh atau dikelola dapat digunakan pada media lain. System Quality (Kualitas Sistem) System Flexibility Pengelolaan data untuk memenuhi kebutuhan instansi atau pengguna telah menggunakan sistem TI. System Integration Integrasi antara stasiun bumi, pustekdata dengan Jaringan Data Spasial Nasional (JDSN) sudah merealisasikan pengiriman data dengan akses lebih cepat dalam memanfaatkan TI secara maksimal. Time to Respond Data resolusi rendah, menengah, tinggi dan radar dapat diakuisisi pada waktu yang bersamaan dengan adanya 3 sistem antena x- band untuk menghindari konflik waktu akuisisi di beberapa lintasan satelit. Error Recovery Sudah tersedia arsitektur aplikasi yang menyediakan sebuah kerangka kerja bagi pustekdata Lapan sehingga dapat diketahui aplikasi apa saja yang dibutuhkan dalam organisasi TI LAPAN. Convenience of Access Data penginderaan jauh mudah diakses pada sistem yang sudah terintegrasi. (2)
Komponen Indikator Pertanyaan Kuesioner Language Bahasa yang digunakan pada sistem TI mudah dipahami/dimengerti. Service Quality (Kualitas Layanan) Assurance Keamanan dalam mengakses dan mengelola data di berbagai sistem terjamin baik yang bersifat umum maupun privasi instansi. Empathy Panduan operasional memberikan masukan dalam melakukan langkah penting strategis untuk merumuskan rencana induk hingga implementasi. Responsiveness Sistem layanan memberikan tanggapan sesuai yang di harapkan. Use (Penggunaan) Daily Used Time Pada link komunikasi data sudah memiliki kapasitas yang besar karena perkiraan data yang ditransmisikan dari stasiun bumi ke pustekdata sekitar 50GB/ hari. Frequency of Use Selalu melakukan penguatan kemampuan dan kemandirian dalam penguasaan teknologi system stasiun bumi dan pengolahan data penginderaan jauh yang berbasis inovasi dan open source. User Satisfaction (Kepuasan Pengguna) Repeat Purchases Ketersediaan dan kemudahan dalam mengakses data penginderaan jauh. Repeat Visits Peningkatan kualitas pelayanan dengan pemanfaatan TI. Net Benefit (Manfaat Bersih) Speed of accomplishing task Dengan menggunakan Jaringan Data Spasial Nasional (JDSN) pengiriman data akses menjadi lebih cepat. Job performance Kinerja dalam pengolahan data menjadi lebih baik dengan adanya penguatan metodologi pengolahan data dan penguatan hardware dan software. Effectiveness Dengan adanya efisiensi biaya dapat menghindari duplikasi sistem, mencegah proyek yang bersifat sporadis serta menjamin setiap pengadaan TI memiliki justifikasi yang jelas. Komponen Indikator Pertanyaan Kuesioner Ease of Job Kemudahan saat mengakses data Penginderaan Jauh pada sistem yang sudah terintegrasi Usefulness in Work Menjalin kerjasama, sosialisasi dan pendidikan dengan stakeholder strategis Nasional sangat berguna untuk meningkatkan kontribusi penerapan penelitian dan pengembangan pada prioritas pembangunan nasional.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengumpulan Data
Responden  diambil  dari  dua  bidang  yang  ada  di Pustekdata  LAPAN,  yaitu  Bidang  Diseminasi  dengan presentase  sebesar  58,6%  dan  Bidang  Program  dan Fasilitas  dengan  presentase  sebesar  41,4%  dari  total  58 responden.

## B. Hasil Uji Validitas
Uji  validitas  (lihat  Tabel  2)  menggunakan corrected- item total correlation dimana  item pertanyaan dinyatakan valid  jika  memiliki  nilai 𝑟 hitung  lebih  besar  dari 𝑟 tabel. Nilai 𝑟 tabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah 0,259  yang  di  dapat  dari  tabel  nilai  kritis  R  Pearson dengan signifikansi 5%.
TABEL II H ASIL U JI V ALIDITAS
Kode Hasil Uji Keterangan IQ1.1 0,617 Valid IQ1.2 0,695 Valid IQ2 0,733 Valid IQ3 0,700 Valid IQ4 0,557 Valid IQ5 0,368 Valid SQ1 0,729 Valid SQ2 0,693 Valid SQ3 0,626 Valid SQ4 0,615 Valid SQ5 0,734 Valid SQ6 0,683 Valid SEQ1 0,683 Valid SEQ2 0,638 Valid SEQ3 0,659 Valid U1 0,559 Valid U2 0,664 Valid US1 0,734 Valid US2 0,719 Valid NB1 0,575 Valid NB2 0,593 Valid NB3 0,631 Valid NB4 0,743 Valid NB5 0,550 Valid

## C. Hasil Uji Reliabilitas
Pengujian reliabilitas dalam penelitian ini menggunakan  teknik  Alpha  Cronbach’C.  Instrumen penelitian  dianggap  reliabel  atau  konsisten  dan  baik  jika memiliki  nilai diatas 0,6.  Kesimpulan hasil uji reliabilitas (lihat Tabel  3)  adalah  instrumen  penelitian  sudah  reliabel dengan tingkat reliabilitas di atas 0,8.
TABEL III H ASIL U JI R ELIABILITAS Variabel Tingkat Reliabilitas Kualitas Informasi (KI) 0,846 Kualitas Sistem (KS) 0,844 Kualitas Layanan (KL) 0,842 Penggunaan(P) 0,871 Kepuasaan Pengguna (KP) 0,858 Manfaat Bersih (MB) 0,829

## D. Hasil Analisis Variabel
Analisis  dekskriptif  yang  dilakukan  untuk  melakukan analisis  kualitas  variabel  yaitu  menghitung  nilai  rata-rata ( mean ), standar deviasi (SD), dan penentuan interval atau rentang  skala  setiap  indikator.  Interval  yang  digunakan yaitu mean – 1.5 SD, mean - 0.5 SD, mean + 0.5 SD, dan Mean + 1.5 SD.
1) Analisis Variabel Kualitas Informasi
Dari  hasil  perhitungan  analisis  deskriptif  (Tabel  4) dibawah ini diketahui bahwa mean dari setiap indikator:
 IQ1.1 sebesar 3,94 atau berada pada interval 3,67 - 4,20 yang  berarti tingkat kesuksesannya adalah Cukup atau Sedang.
 IQ1.2 sebesar 4,18 atau berada pada interval 3,84 - 4,51 yang  berarti tingkat kesuksesannya adalah Cukup atau Sedang.
 IQ2 sebesar 3,93 atau berada pada interval 3,61 - 4,24  yang  berarti  tingkat  kesuksesannya  adalah Cukup atau Sedang.
 IQ3 sebesar 3,91 atau berada pada interval 3,60 - 4,21  yang  berarti  tingkat  kesuksesannya  adalah Cukup atau Sedang.
 IQ4 sebesar 3,43 atau berada pada interval 3,06 – 3,79  yang  berarti  tingkat  kesuksesannya  adalah Cukup atau Sedang.
 IQ5 sebesar 4,17 atau berada pada interval 3,92 - 4,41  yang  berarti  tingkat  kesuksesannya  adalah Cukup atau Sedang.
TABEL IV H ASIL K ATEGORI I NDIKATOR V ARIABEL K UALITAS I NFORMASI Indikator Cukup IQ1.1 𝟑, 𝟔𝟕  ≥  𝑿  <  𝟒, 𝟐𝟎 IQ1.2 𝟑, 𝟖𝟒  ≥  𝑿  <  𝟒, 𝟓𝟏 IQ2 𝟑, 𝟔𝟏  ≥  𝑿  <  𝟒, 𝟐𝟒 IQ3 𝟑, 𝟔𝟎  ≥  𝑿  <  𝟒, 𝟐𝟏 IQ4 𝟑, 𝟎𝟔  ≥  𝑿  <  𝟑, 𝟕𝟗 IQ5
𝟑, 𝟗𝟐  ≥  𝑿  <  𝟒, 𝟒𝟏
Kemudian  dilakukan  analisis  korelasi  terhadap  setiap variabel dengan menggunakan Pearson’s product moment (lihat Tabel 5). Variabel kualitas  informasi  memiliki  nilai korelasi  positif  0,563  yang  menunjukkan  bahwa  korelasi antara  kualitas  Informasi  dan  penggunaan  berada  dalam kategori sedang. Sementara perolehan nilai Sig. (2-tailed) adalah sebesar 0,000 < 0,05 yang berarti terdapat korelasi yng  signifikan  antara  variable  kualitas  informasi  dengan variable penggunaan.
TABEL V H ASIL A NALISIS K ORELASI V ARIABEL K UALITAS I NFORMASI DENGAN V ARIABEL P ENGGUNAAN Variabel 𝑿 𝒀 Sig. ( 2-tailed ) Kualitas Informasi ( 𝑿 ) 1 0,563 0,000 Penggunaan ( 𝒀 ) 0,563 1 0,000
Nilai korelasi  (lihat Tabel 6)  adalah positif 0,644  yang menunjukkan  bahwa  korelasi  antara  Kualitas  Informasi dengan  kepuasan  pengguna  berada  dalam  kategori  kuat, sementara  nilai  positif  mengindikasikan  pola  hubungan yang searah. Perolehan nilai Sig. ( 2-tailed ) adalah sebesar 0,000<0,005  yang  menandakan  bahwa  hubungan  yang terjadi  adalah  signifikan  sehingga  setiap  perubahan  baik berupa  peningkatan  atau  penurunan  variabel  di  kualitas informasi  akan  berdampak  secara  langsung  pada  variabel kepuasan pengguna.
TABEL VI H ASIL A NALISIS K ORELASI V ARIABEL K UALITAS I NFORMASI DENGAN V ARIABEL K EPUASAN P ENGGUNA Variabel 𝑿 𝒀 Sig. ( 2-tailed )
Kualitas Informasi ( 𝑿 ) 1 0,644 0,000 Kepuasan Pengguna ( 𝒀 ) 0,644 1 0,000

## 2) Analisis Variabel Kualitas Sistem
Dari  hasil  perhitungan  analisis  deskriptif  dibawah  ini diketahui bahwa mean dari setiap indicator (lihat Tabel 7):
 SQ1 sebesar 3,94 atau berada pada interval 3,59 - 4,28  yang  berarti  tingkat  kesuksesannya  adalah Cukup atau Sedang.
 SQ2 sebesar 3,68 atau berada pada interval 3,32 - 4,03  yang  berarti  tingkat  kesuksesannya  adalah Cukup atau Sedang.
 SQ3 sebesar 3,94 atau berada pada interval 3,67 - 4,20  yang  berarti  tingkat  kesuksesannya  adalah Cukup atau Sedang.
 SQ4  sebesar  3,43  atau  berada  pada  interval  2,98 – 3.87 yang berarti tingkat kesuksesannya adalah Cukup atau Sedang.
 SQ5 sebesar 4,00 atau berada pada interval 3,63 - 4,36  yang  berarti  tingkat  kesuksesannya  adalah Cukup atau Sedang.
 SQ6 sebesar 3,75 atau berada pada interval 3,40 - 4,00  yang  berarti  tingkat  kesuksesannya  adalah Cukup atau Sedang.
TABEL VII H ASIL K ATEGORI I NDIKATOR V ARIABEL K UALITAS S ISTEM Indikator Cukup SQ1 𝟑, 𝟓𝟗  ≥  𝑿  <  𝟒, 𝟐𝟖 SQ2 𝟑, 𝟑𝟐  ≥  𝑿  <  𝟒, 𝟎𝟑 SQ3 𝟑, 𝟔𝟕   ≥  𝑿  <  𝟒, 𝟐𝟎 SQ4 𝟐, 𝟗𝟖   ≥  𝑿  <  𝟑, 𝟖𝟕 SQ5 𝟑, 𝟔𝟑   ≥  𝑿  <  𝟒, 𝟑𝟔 SQ6 𝟑, 𝟒𝟎   ≥  𝑿  <  𝟒, 𝟎𝟎
Kemudian  pada  variabel  kualitas  sistem  ini  memiliki nilai  korelasi  adalah  0,502  (lihat  Tabel  8)  yang menunjukkan  bahwa  korelasi  antara  kualitas  sistem  dan pengguna  dalam  kategori  sedang  yang  berarti  setiap perubahan  di  variabel  kualitas  sistem  akan  berpengaruh pada  variabel  penggunaan,  tetapi  tidak  terlalu  berdampak kuat  atau terasa pada variabel tersebut. Pada nilai  sig. ( 2- tailed ) di dapat sebesar 0,000<0,005 yang berarti terdapat data  korelasi  yang  siginifikan  anatara  variabel  kualitas system dengan penggunaan.
TABEL VIII H ASIL K ATEGORI I NDIKATOR V ARIABEL K UALITAS S ISTEM Variabel 𝑿 𝒀 Sig. ( 2-tailed ) Kualitas Sistem ( 𝑿 ) 1 0,502 0,000 Penggunaan ( 𝒀 ) 0,502 1 0,000
Variabel  kualitas  sistem  dengan  variabel  kepuasan pengguna memiliki nilai korelasi positif 0,718 (lihat Tabel 9)  yang  menunjukkan  bahwa  korelasi  antara  kualitas system dengan kepuasan pengguna berada dalam kategori kuat,  sehingga  setiap  peningkatan  atau  penurunan  di variabel  kualitas  system  akan  berpengaruh  langsung kepada vriabel kepuasan pengguna. Perolehan nilai sig.(2- tailed) sebesar 0,000<0,005 menandakan bahwa hubungan yang terjadi adalah signifikan.
TABEL IX H ASIL A NALISIS K ORELASI V ARIABEL K UALITAS S ISTEM DENGAN V ARIABEL K EPUASAAN P ENGGUNA Variabel 𝑿 𝒀 Sig. ( 𝟐 − 𝒕𝒂𝒊𝒍𝒆𝒅 )
Kualitas Sistem ( 𝑿 ) 1 0,718 0,000 Kepuasan Pengguna ( 𝒀 ) 0,718 1 0,000

## 3) Analisis Variabel Kualitas Layanan
Dari  hasil  perhitungan  analisis  deskriptif  dibawah  ini diketahui bahwa mean dari setiap indicator (Tabel 10):
 SEQ1 sebesar 3,74 atau berada pada interval 3,36 - 4,11 yang  berarti tingkat kesuksesannya adalah Cukup atau Sedang.
 SEQ2 sebesar 3,62 atau berada pada interval 3,23 - 4,00 yang  berarti tingkat kesuksesannya adalah Cukup atau Sedang.
 SEQ3 sebesar 3,81 atau berada pada interval 3,51 - 4,10 yang  berarti tingkat kesuksesannya adalah Cukup atau Sedang.
TABEL X H ASIL K ATEGORI I NDIKATOR V ARIABEL K UALITAS L AYANAN Indikator Cukup SEQ1 𝟑, 𝟑𝟔  ≥  𝑿  <  𝟒, 𝟏𝟏 SEQ2 𝟑, 𝟐𝟑  ≥  𝑿  <  𝟒, 𝟎𝟎 SEQ3 𝟑, 𝟓𝟏  ≥  𝑿  <  𝟒, 𝟏𝟎
Dari  tabel  dibawah  ini  diketahui  nilai  sig.(2-tailed) antara  variabel  kualitas  layanan  dengan  variabel penggunaan  adalah  sebesar  0,000<0,005  yang  berarti terdapat  korelasi  yang  signifikan  (lihat  Tabel  11). Kemudian  nilai  korelasinya  adalah  positif  0,527 menunjukkan  bahwa  korelasi  antara  kualitas  layanan dengan  penggunaan  berada  dalam  kategori  sedang.  Maka peningkatan  atau  penurunan  pada  variabel  kualitas layanan  tidak  berpengaruh  banyak  pada  variabel penggunaan.
TABEL XI
H ASIL K ATEGORI I NDIKATOR V ARIABEL K UALITAS L AYANAN Variabel 𝑿 𝒀 Sig. ( 2-tailed ) Kualitas Layanan ( 𝑿 ) 1 0,527 0,000 Penggunaan ( 𝒀 ) 0,527 1 0,000
Dari  tabel  dibawah  ini  diketahui  nilai  sig.(2-tailed) antara  variabel  kualitas  layanan  dengan  variabel penggunaan  adalah  sebesar  0,000<0,005  yang  berarti terdapat  korelasi  yang  signifikan  (lihat  Tabel  12). Kemudian  nilai  korelasinya  adalah  positif  0,686 menunjukkan  bahwa  korelasi  antara  kualitas  layanan dengan  kepuasan  pengguna  berada  dalam  kategori  kuat. Maka jika terjadi perubahan pada kualitas layanan seperti peningkatan  atau  penurunan  akan  sangat  berpengaruh langsung pada variabel kepuasan pengguna.
TABEL XII H ASIL A NALISIS K ORELASI V ARIABEL K UALITAS L AYANAN DENGAN V ARIABEL K EPUASAN P ENGGUNA Variabel X Y Sig. (2-tailed) Kualitas Layanan (X) 1 0,686 0,000 Kepuasan Pengguna (Y) 0,686 1 0,000

## 4) Analisis Variabel Penggunaan
Dari  hasil  perhitungan  analisis  deskriptif  dibawah  ini diketahui bahwa mean dari setiap indicator (Tabel 13):
 U1 sebesar 3,87 atau berada pada  interval 3,55  - 4,18  yang  berarti  tingkat  kesuksesannya  adalah Cukup atau Sedang.
 U2 sebesar 3,86 atau berada pada  interval 3,55  - 4,16  yang  berarti  tingkat  kesuksesannya  adalah Cukup atau Sedang.
TABEL XIII
H ASIL K ATEGORI I NDIKATOR V ARIABEL P ENGGUNAAN Indikator Cukup U1 𝟑, 𝟓𝟓  ≥  𝑿  <  𝟒, 𝟏𝟖 U2 𝟑, 𝟓𝟓  ≥  𝑿  <  𝟒, 𝟏𝟔
Kemudian  pada  hasil  analisis  korelasi  variabel penggunaan  memiliki  hubungan  yang  positif  terhadap variabel  kepuasan  pengguna  dengan  nilai  korelasi  adalah 0,529 (lihat Tabel 14) dan variabel manfaat bersih dengan nilai korelasi adalah 0,543 (lihat Tabel 15). Kedua besaran angka  korelasi  tersebut  menunjukkan  bahwa  korelasi antara  variabel  penggunaan  dengan  kepuasan  pengguna dan manfaat bersih berada dalam kategori sedang. Hal ini menunjukkan  jika  terjadi  perubahan  seperti  peningkatan atau  penurunan  pada  variabel  penggunaan  tidak  akan berdampak terlalu besar pada variabel kepuasan pengguna dan manfaat bersih.
TABEL XIV H ASIL K ATEGORI I NDIKATOR V ARIABEL P ENGGUNAAN Variabel 𝑿 𝒀 Sig. ( 2-tailed ) Penggunaan ( 𝑿 ) 1 0,529 0,000 Kepuasan Pengguna ( 𝒀 ) 0,529 1 0,000
TABEL XV
H ASIL A NALISIS K ORELASI V ARIABEL P ENGGUNAAN DENGAN V ARIABEL M ANFAAT B ERSIH Variabel 𝑿 𝒀 Sig. ( 2-tailed ) Penggunaan ( 𝑿 ) 1 0,543 0,000 Manfaat Bersih ( 𝒀 ) 0,543 1 0,000

## 5) Analisis Variabel Kepuasan Pengguna
Dari  hasil  perhitungan  analisis  deskriptif  dibawah  ini diketahui bahwa mean dari setiap indicator (Tabel 16):
 US1 sebesar 4,05 atau berada pada interval 3,77 - 4,32  yang  berarti  tingkat  kesuksesannya  adalah Cukup atau Sedang.
 US2 sebesar 4,01 atau berada pada interval 3,70 - 4,31  yang  berarti  tingkat  kesuksesannya  adalah Cukup atau Sedang.
TABEL XVI
H ASIL K ATEGORI I NDIKATOR V ARIABEL K EPUASAAN P ENGGUNA Indikator Cukup US1 𝟑, 𝟕𝟕  ≥  𝑿  <  𝟒, 𝟑𝟐 US2 𝟑, 𝟕𝟎  ≥  𝑿  <  𝟒, 𝟑𝟏
Kemudian  nilai  korelasi  yang  diperoleh  pada  variabel kepuasan  pengguna  terhadap  variabel  manfaat  bersih
adalah  positif  0,757  yang  menunjukkan  bahwa  korelasi anatara kepuasan pengguna dengan manfaat bersih berada dalam  kategori  kuat  (lihat  Tabel  17).  Maka  setiap perubahan  yang  terjadi  pada  variabel  kepuasan  pengguna akan  sangat  berdampak  secara  langsung  pada  variabel manfaat bersih, sehingga meningkatnya kepuasan pengguna akan membuat manfaat bersih meningkat.
TABEL XVII H ASIL A NALISIS K ORELASI V ARIABEL P ENGGUNA DENGAN V ARIABEL M ANFAAT B ERSIH Variabel X Y Sig. (2-tailed) Kepuasan Pengguna (X) 1 0,757 0,000 Manfaat Bersih (Y) 0,757 1 0,000

## 6) Analisis Variabel Manfaat Bersih
Dari  hasil  perhitungan  analisis  deskriptif  dibawah  ini diketahui bahwa mean dari setiap indicator (Tabel 18):
 NB1 sebesar 3,84 atau berada pada interval 3,52 - 4,15  yang  berarti  tingkat  kesuksesannya  adalah Cukup atau Sedang.
 NB2 sebesar 4,01 atau berada pada interval 3,73 - 4,28  yang  berarti  tingkat  kesuksesannya  adalah Cukup atau Sedang.
 NB3 sebesar 3,56 atau berada pada interval 3,20 - 4,91  yang  berarti  tingkat  kesuksesannya  adalah Cukup atau Sedang.
 NB4 sebesar 3,89 atau berada pada  interval 3,56 – 4,21 yang berarti tingkat kesuksesannya adalah Cukup atau Sedang.
 NB5 sebesar 4,08 atau berada pada interval 3,74 - 4,41  yang  berarti  tingkat  kesuksesannya  adalah Cukup atau Sedang.
TABEL XVIII H ASIL K ATEGORI I NDIKATOR V ARIABEL M ANFAAT B ERSIH Indikator Cukup NB1 𝟑, 𝟓𝟐  ≥  𝑿  <  𝟒, 𝟏𝟓 NB2 𝟑, 𝟕𝟑  ≥  𝑿  <  𝟒, 𝟐𝟖 NB3 𝟑, 𝟐𝟎  ≥  𝑿  <  𝟑, 𝟗𝟏 NB4 𝟑, 𝟓𝟔   ≥  𝑿  <  𝟒, 𝟐𝟏 NB5 𝟑, 𝟕𝟒   ≥  𝑿  <  𝟒, 𝟒𝟏

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  analisa  tentang  kesuksesan  implementasi Masterplan  BDPJN  manajemen  dan  IT  menunjukkan tingkat  kesuksesan yang  cukup,  sehingga  masih diperlukan  peningkatan  untuk  mengoptimalkan  pekerjaan dan memberikan layanan yang lebih baik bagi pengguna.
Dari  hasil  korelasi  yang  didapat  dengan  menggunakan perhitungan formula SPSS menunjukkan hubungan positif dan signifikan pada semua variabel. Hal ini mengindikasikan  bahwa  pola  hubungan  yang  terjadi adalah searah ketika suatu variabel  mengalami perubahan
seperti  peningkatan  atau  penurunan  maka  variabel  lain yang terhubung akan berdampak.
Dilihat  dari  tingkat  korelasinya,  kepuasan  pengguna sangat  berpengaruh  pada  kesuksesan  implementasi masterplan  BDPJN  diikuti  dengan  meningkatnya  kualitas sistem, kualitas layanan, dan kualitas informasi yang juga ikut mempengaruhinya. Selain itu, meningkatnya kepuasan pengguna  maka akan berdampak pada manfaat- manfaat  yang  diberikan  oleh  sistem  BDPJN  sehingga dapat  membantu  meningkatkan  dan  mempermudah kinerja pegawai.
U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Kepala Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh LAPAN, Ir. Dedi Irawadi, telah mendukung penelitian ini serta kepada Kepala  Kelompok  Penelitian  Pengelolaan  dan  Distribusi Data  Penginderaan  Jauh,  Ir.  Muchammad  Muchlis,  M.Si telah membantu tim kami dalam menyelesaikan penelitian ini.

## R EFERENSI
[1]   Peraturan  Kepala  Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional Republik Indonesia No. 8 Tahun 2015 tentang Organisasi dan Tata Kerja Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional, Berita Negara Republik Indonesia No. 1573, 2017.
[2]   R.  W.  K.  Thomas  M.  Lillesand,  Remote  sensing  and  image interpretation, New York: John Wiley, 1979.
[3]   Pustekdata LAPAN, “Laporan Penyusunan Blue Print Sistem Bank Data Penginderaan Jauh Nasional Tahun 2012-2016,” 2011.
[4]   R.  M.  Pramadani  and  Mudjahidin,  “Analisis  Keberhasilan  E- procurement Pemerintah Kota Surabaya Menggunakan Information System Success Model,” Jurnal Teknik  POMITS, vol. 1, no. 1, pp. 1-6, 2013.
[5]   P. H. Saputro, A. D.  Budiyanto and A. J. Santoso, “Model Delone and  Mclean  untuk  Mengukur  Kesuksesan  E-Government  Kota Pekalongan,” Scientific Journal of Informatics, vol. 2, no. 1, pp. 1- 8, Mei 2015.
[6]   K.  Yuliana,  “Model  Kesuksesan  Sistem  Informasi  DeLone  dan McLean  untuk  Evaluasi  Sistem  Informasi  Pos  pada  PT.  Pos Indonesia  (Persero)  Divisi  Regional  VI  Semarang,” Jurnal  Ilmiah Infokam, vol. XII, no. 2, pp. 13-23, 2016.
[7]   F.  S.  Rahayu,  R.  Apriliyanto  and  Y.  S.  P.  W.  Putro,  “Analisis Kesuksesan  Sistem  Informasi  Kemahasiswaan  (SIKMA)  dengan Pendekatan  Model  DeLone  dan  McLean,” Indonesian  Journal  of Information Systems (IJIS), vol. I, no. 1, pp. 34-46, 2018.
[8]   L.  H.  Trihandayani,  I.  Aknuranda  and  Y.  T.  Mursityo,  “Penerapan Model Kesuksesan DeLone dan McLean pada Wbsite Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM) Universitas Brawijaya,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 12, pp. 7074-7082, 2018.
[9]   J.  M.  Hudin  and  D.  Riana,  “Kajian  Keberhasilan  Penggunaan Sistem Informasi Accurate dengan Menggunakan Model Kesuksesan Sistem Informasi DeLone dan McLean,” Jurnal Sistem Informasi  (Journal  of  Information  System), vol.  12,  no.  1,  pp.  1-8, 2016.
[10]  E.  S.  Panjaitan,  D.  T.  R.  J.  Hutabarat,  L.  V.  Hutabarat  and  D. Arisandy,  “Analisis  Model  Kesuksesan  Sistem  Informasi  Studi Kasus  :  Penggunaan  SAP  pada  PT  Multimas  Nabati  Asahan,”
Jurnal SIFO Mikroskil, vol. 18, no. 1, pp. 1-10, 2017.
[11]  R.  K.  Wiyati  and  N.  L.  A.  K.  Y.  Sarja,  “Evaluasi  Kesuksesan
Sistem  Informasi  Absensi  Online  Menggunakan  Model  DeLone McLean,” Jurnal  Media  Aplikom, vol.  10,  no.  2,  pp.  135-157, Desember 2018.
[12]  S.  Mardiana,  J.  H.  Tjakraatmadja  and  A.  Aprianingsih,  “DeLone– McLean  Information  System  Success  Model  Revisited:  The Separation  of  Intention  to  Use  -  Use  and  the  Integration  of Technology  Acceptance  Models,” International  Journal  of Economics and Financial Issues, vol. 5, pp. 172-182, 2015.
[13]  E. R. M. William H. Delone, “The DeLone and McLean Model  of Information  Systems  Success:  A  Ten-Year  Update,” Journal  of Management Information Systems, vol. 19, pp. 9-30, 2003.
[14]  H. Halin, “Pengaruh Kualitas Produk terhadap Kepuasan Pelanggan Semen  Baturaja  di  Palembang  pada  PT  Semen  Baturaja  (Persero) Tbk,” Jurnal EcoMent Global, vol. 3, no. 2, pp. 167-182, 2018.
[15]  Sutriyono,  “Uji  Validitas  dan  Reliabilitas  Kuesioner  Kepuasan Konsumen Pengujian Sampel Laboratorium Terpadu Fakultas Sains dan  Teknologi  UIN  Sunan  Kalijaga  Yogyakarta,” Integrated  Lab Journal, vol. 4, no. 1, pp. 103-108, 2016.
[16]  F.  Yusup,  “Uji  Validitas  dan  Reliabilitas  Instrumen  Penelitian Kuantitatif,” Jurnal  Tarbiyah:  Jurnal  Ilmu  Kependidikan, vol.  7, no. 1, pp. 17-23, 2018.
[17]  I.  Fanani,  S.  P.  Djati  and  K.  Silvanita,  “Pengaruh  Kepuasan  Kerja dan  Komitmen  Organisasi  terhadap  Organizational  Citizenship Behavior  (OCB)  (Studi  Kasus  RSU  UKI),” Fundamental Management Journal, vol. 1, no. 04, pp. 40-53, Februari 2017.