## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
69
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Analisis Keberhasilan Sistem Informasi Akademik Universitas
Baturaja Menggunakan Human Organization Technology Fit Model
Ayu Jayanti 1 , Dian Hafidh Zulfikar 2 , Fathiyah Nopriani 3
1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Raden Fatah, Palembang, Indonesia Email: 1 ayujayanti2245@gmail.com, 2 dianhafidhzulfikar_uin@radenfatah.ac.id,
3 fathiyahnopriani_uin@radenfatah.ac.id

## Abstrak
Academic Information System (SIAKAD) is a system implemented by Baturaja University as a support for lecture activities. This study aims to determine what factors influence the success of SIAKAD using the Human Organization Technology Fit Model by applying 8 variables, namely system quality, information quality, service quality, system use, user satisfaction, structure, Environment and net benefit. Data collection was carried out by distributing questionnaires to students and lecturers of Baturaja University. Sampling using Probability Sampling with Proportionate Stratified Random Sampling technique. The data analysis used is PLS-SEM using SmartPLS 3.0 software. Based on the results of hypothesis  testing  of  all  variables,  it  was  found  that  the  factors  that  influence  the success of SIAKAD are service quality 7.808, user satisfaction 8.389, have an influence on system use. Information quality 3.046 service quality 7.326 has an influence on user satisfaction.  Information  quality  2,605  service  quality  3,671  has  an  influence  on structure. System use 2.98 structure 4.223 environment 7.875 has an influence on net benefits and structure 9.627 has an influence on the environment. And factors that do not affect the success of SIAKAD, namely system quality 1.103 has no effect on system use, system quality 1.167 has no effect on user satisfaction, system quality 1.304 has no effect on structure, information quality 0.394 has no effect on system use and user satisfaction 0.787 has no effect on the net benefit.
Kata Kunci : Academic Information System (SIAKAD), Human Organization Technology Fit Model, PLS-SEM.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  cepat  pada  sistem  informasi  dapat membantu serta mempermudah dalam mengerjakan tugas diberbagai bidang dengan menggunakan internet. Internet adalah jaringan yang menghubungkan

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
komputer diseluruh dunia  [1]. Semakin mudah dalam mengakses internet pada zaman modern ini menjadikan berbagai bidang instansi pemerintahan, swasta, organisasi  maupun  bidang  pendidikan  untuk  memanfaatkannya.  Organisasi dapat memanfaatkan perkembangan teknologi informasi dengan menciptakan sistem  informasi  baru  dalam  penerapan  layanannya.  Sistem  informasi  ialah implementasi  dari  sistem  sebagai  pendukung  kebutuhan  informasi  dalam organisasi [2].
Penerapan  teknologi  atau  sistem  informasi  dapat  menjadi  salah  satu  faktor dalam meningkatkan kualitas atau mutu suatu universitas yang berkaitan dalam meningkatkan mutu akademik di perguruan tinggi. Perguruan tinggi ialah salah satu  institusi  pendidikan  yang  sudah  banyak  menerapkan  sistem  informasi disebabkan  adanya  kendala  yang  dihadapi.  Dengan  begitu  perguruan  tinggi menerapkan  sebuah  sistem  informasi  guna  meningkatkan  efektif  maupun efesiensi kinerja. Keberhasilan atau kesuksesan sistem informasi ialah harapan dari  semua  pihak  berkaitan  dengan  sistem  dapat  memberikan  benefit  atau manfaat  pada  organisasi.  Sistem  yang  sukses  ialah  sistem  yang  memberikan manfaat dan manfaat ini diperoleh setelah menggunakan sistemnya [3]. Salah satu  implementasi  atau  penerapan  dari  sistem  informasi  di  lingkungan perguruan  tinggi  ialah  sistem  informasi  akademik  (SIAKAD).  SIAKAD  ialah pemanfaatan  software  sebagai  penyajian  dan  pengelolaan  suatu  informasi terkait kegiatan akademik [4].
Perguruan tinggi yang telah mengimplementasikan sistem informasi akademik yaitu  Universitas  Baturaja.  Universitas  Baturaja  merupakan  perguruan  tinggi swasta  yang  beralamatkan  di  kota  Baturaja  Kabupaten  Ogan  Komering  Ulu, Sumatera Selatan, yang memiliki enam fakultas yaitu Fakultas Ilmu Sosial dan Politik, Fakultas Pertanian, Fakultas Teknik dan Komputer, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis dan Pasca Sarjana Ekonomi Pertanian. Universitas Baturaja telah menerapkan Sistem Informasi Akademik sejak tahun 2018 yang beralamatkan https://unbara.siakadcloud.com/. SIAKAD tersebut  dijadikan  untuk  penunjang  dalam  kegiatan  perkuliahan  dan mendukung  dalam  keberhasilan  implementasi  sistem  informasi  serta membantu mempermudah kegiatan perkuliahan seperti pengisian KRS online, input nilai, melihat mengenai informasi kelas dan dosen, melihat jadwal kuliah, melihat  kartu  hasil  studi  dan  transkip  nilai.  Namun  dalam  implementasinya masih terdapat kendala. Berdasarkan hasil wawancara dan observasi yang telah dilakukan bahwa SIAKAD Universitas Baturaja masih mengalami kendala yaitu masih  adanya  kegiatan  manual  dalam  pengambilan  mata  kuliah  online  (KRS

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Ayu Jayanti, Dian Hafidh Zulfikar, at all | 71
online) mahasiswa/I terlebih dahulu harus melakukan verifikasi akun SIAKAD ke LSI  menggunakan  slip  pembayaran,  kemudian  sulitnya  untuk  mengakses SIAKAD karena sering mengalami eror terlebih pada saat pergantian semester menyebabkan mahasiswa sulit untuk input mata kuliah sehingga hal tersebut berpengaruh  terhadap  penggunaan  sistem  dan  kepuasan  pengguna  SIAKAD, kemudian  masih  banyak  mahasiswa/I  khususnya  mahasiswa  baru  sulit memahami mengenai penggunaan SIAKAD dikarenakan tidak adanya sosialisasi dan  buku  panduan  mengenai  pengunaan  SIAKAD,  serta  server  sering mengalami down ketika ingin input nilai semester dan mata kuliah tidak tampil pada akun dosen.
Dari  hasil  observasi  dan  wawancara  yang  telah  dijabarkan  berkaitan  dengan model yang akan digunakan yaitu Human Organization Technology Fit Model yakni pada komponen Technology variabel kualitas sistem ( system quality ) ialah masih  adanya  kegiatan  manual  dalam  pengambilan  mata  kuliah  online  (KRS online)  dan  SIAKAD  sering  mengalami  eror  yang  mana  hal  tersebut berpengaruh  terhadap  penggunaan  sistem  ( system  use )  dan  kepuasan  dari pengguna  ( user  satisfaction ).  Kualitas  informasi  ( information  quality) yaitu mata  kuliah  tidak  tampil  pada  akun  dosen,  kualitas  layanan  ( service  quality) yaitu server sering mengalami down ketika ingin input nilai semester, dan pada komponen  organisasi  ( organization )  yaitu  tidak  adanya  sosialisasi  dan  buku panduan mengenai pengunaan SIAKAD.
Suatu  sistem  dikatakan  berhasil  sistemnya  bermanfaat  atau  memberikan manfaat  (benefit)  terhadap  penggunanya.  Maka    diperlukannya  analisis mengenai keberhasilan dari implementasi Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) menggunakan  HOT-Fit  Model,  sebab  komponennya  sesuai  dengan permasalahan  yang  ada  dan  memiliki  model  yang  lengkap  dibandingkan dengan  yang  lain  dalam  aspek  penilaiannya,  yang  dinilai  berdasarkan  tiga komponen : komponen technology (teknologi) terdiri dari tiga komponen yakni system quality (kualitas sistem), information quality (kualitas informasi) serta service quality (kualitas layanan), komponen human (manusia) meliputi system use (penggunaan  sistem)  serta user  satisfaction (kepuasan  pengguna), komponen organization (organisasi)  terdapat  dua  indikator  yakni structure (struktur organisasi) dan environment (lingkungan organisasi) serta n et benefit (manfaat).
Berdasarkan  dari  uraian  tersebut,  peneliti  akan  melakukan  penelitian  pada Universitas Baturaja yaitu meneliti layanan akademik berupa Sistem Informasi

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Akademik  (SIAKAD)  guna  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  berpengaruh terhadap  keberhasilan  atau  kesuksesan  sistem  menggunakan Human Organization  Technologi  Fit (HOT-Fit) Model dengan  respondennya  yaitu mahasiswa  dan  dosen  dengan  jumlah  sampel  mahasiswa  sebanyak  345  dan dosen sebanyak 15 responden. Berdasarkan latar belakang diatas, maka akan dilakukannya penelitian mengenai Analisis Keberhasilan Implementasi SIAKAD Universitas Baturaja Menggunakan Human Organization Technologi Fit Model .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Human Organization Technology Fit Model
Human  Organization  Fit  Model (HOT-Fit  Model)  ialah  model  yang dikembangkan oleh (Yusof, Kuljis Papazafeiropoulou & Stergioulas, 2008) yang  dapat  digunakan  untuk  menilai  keberhasilan  implementasi  sistem informasi. HOT-Fit Model dikembangkan dari penggabungan model kesuksesan sistem  informasi  Delone  dan  Mclean  dengan  IT  Organization  Fit  model  yang dikembangkan  oleh  Scott  Morton.  Model  HOT-Fit  menjelaskan  secara komprehensif berupa interprestasi kompleksitas antara Human , Organization dan Technology.Human Organization Fit Model (HOT-Fit Model) memiliki tiga komponen penting yakni human (manusia) yang mempunyai penilaian sistem berupa variabel pengguna sistem ( system use ) dan kepuasan pengguna ( user satisfaction ),  komponen organization (organisasi)  dengan  variabel  struktur organisasi  ( structure )  dan  lingkungan  organisasi  ( environment ),  komponen technology (teknologi)  yang  mempunyai  variabel  penilain  berupa  kualitas sistem ( system quality ), kualitas informasi ( information quality ) serta kualitas layanan ( services quality ). Dan variabel net benefit (manfaat bersih) [5]  yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 Human Organization Technologi Fit Model (HOT-Fit Model)

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Ayu Jayanti, Dian Hafidh Zulfikar, at all | 73
Komponen human (manusia)  yakni  menilai  sistem  informasi  dari  sisi penggunaan  sistem  (system  use)  pada  kegunaan  dan  luasnya  fungsi  suatu sistem  informasi.  Kemudian  komponen human (manusia)  ini  juga  menilai sistem dari aspek user satisfaction (kepuasan pengguna). Kepuasan pengguna ialah merupakan keseluruhan dari evaluasi berdasarkan pengalaman pengguna dalam  menggunakan  sistem  informasi  dan  dampak  potensial  dari  sistem informasi [4] . Komponen organization (organisasi)  yakni  menilai  sistem  dari aspek structure (struktur organisasi) dan envinronment (lingkungan organisasi). Struktur  organisasi  meliputi  tipe,  kultur,  politik,  hierarki,  perencanaan  dan pengendalian  sistem,  strategi,  manajemen  dan  komunikasi.  Kepemimpinan, dukungan  dari  top  manajemen  dan  dukungan  staf  merupakan  bagian  yang penting dalam mengukur keberhasilan sistem [4].
Komponen  Technology  (Teknologi)  yakni  meliputi  system  quality  (kualitas sistem),  information  quality  (kualitas  informasi)  dan  service  quality  (kualitas layanan).  Dalam  sistem  informasi,  kualitas  sistem  dalam  institusi  pelayanan berkaitan dengan keterkaitan fitur dalam sistem yang termasuk user interface performa  sistem.  ease  of  use  (Kemudahan  penggunaan),  ease  of  learning (kemudahan  untuk  dipelajari),  response  time,  usefulness,  ketersediaan, fleksibilitas,  dan  sekuritas  merupakan  variabel  atau  faktor  yang  dapat  dinilai dari  kualitas  sistem. Information  quality (Kualitas  informasi)  berfokus  pada informasi  yang  dihasilkan  oleh  sistem  informasi.  Untuk  menilai  kualitas informasi ( information quality) kriteria yang bisa digunakan yaitu kelengkapan, keakuratan,  ketepatan  waktu,  ketersediaan,  relevansi,  konsistensi,  dan  data entry. Sedangkan service quality (kualitas layanan) berfokus pada keseluruhan dukungan yang diterima oleh service provider  sistem atau  teknologi  [4]. Net Benefit (manfaat bersih) merupakan keseimbangan antara dampak positif dan negatif  dari  pengguna  sistem.  Semakin  tinggi  dampak  positif  yang  dihasilkan maka semakin berhasil penerapan sistem informasi [4].

## 2.2. Kerangka Penelitian
Kerangka penelitian ialah teori yang berkaitan dengan bermacam faktor sudah diidentifikasi  sebagai  permasalahan  penting  dengan  menghasilkan  hipotesis [6]. Pada penelitian ini menerapkan semua variabel dari Human Organization Technology  Fit  Model yaitu  terdiri  dari System  Quality,  Information  Quality, service quality, system use, user satisfaction, structure, environment, dan net benefit. Maka  dari  itu  disusun  kerangka  penelitian  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 2 [5].

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
74 | Analisis Keberhasilan Sistem Informasi Akademik Universitas Baturaja .....

## Gambar 2 Kerangka Penelitian
2.3. Hipotesis Penelitian
Berdasarkan dari kerangka berfikir pada Gambar 2, hipotesis pada penelitian ini ialah:
H1 : System  Quality (Kualitas  Sistem)  berpengaruh  signifikan  terhadap System Use (Penggunaan Sistem)
H2 :  System  Quality  (Kualitas  Sistem)  berpengaruh  signifikan  terhadap User Satisfaction (Kepuasan Pengguna). H3
:  System  Quality  (Kualitas  Sistem)  berpengaruh  signifikan  terhadap
Structure (Struktur Organisasi) H4 : Information  Quality (Kualitas  Informasi)  berpengaruh  signifikan terhadap System Use (Penggunaan Sistem).
H5 : Information  Quality (Kualitas  Informasi)  berpengaruh  signifikan
terhadap User Satisfaction (Kepuasan Penguna) H6 : Information  Quality (Kualitas  Informasi)  berpengaruh  signifikan terhadap Structure (Struktur Organisasi).
H7 : Service  Quality (Kualitas  Layanan)  berpengaruh  siqnifikan  terhadap System Use (Penggunaan Sistem).
H8 : Service  Quality (Kualitas  Layanan)  berpengaruh  siqnifikan  terhadap User Satisfaction (Kepuasan Pengguna).
H9 : Service  Quality (Kualitas  Layanan)  berpengaruh  siqnifikan  terhadap Structure (Struktur Organisasi)

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Ayu Jayanti, Dian Hafidh Zulfikar, at all | 75
H10
: User Satisfacion (Kepuasan Pengguna) berpengaruh signifikan
terhadap System Use (Penggunaan Sistem). H11 : Structure (Struktur  Organisasi) berpengaruh  signifikan  terhadap Environment (Lingkungan Organisasi). H12 : System  Use (Penggunaan  Sistem)  berpengaruh  signifikan  terhadap Net Benefit (Manfaat) H13 : User Satisfaction (Kepuasan Pengguna) berpengaruh signifikan terhadap Net Benefit (Manfaat) H14 : Structure (Struktur Organisasi) berpengaruh signifikan terhadap Net Benefit (Manfaat). H15 : Environment (Lingkungan)  berpengaruh  signifikan  terhadap Net
Benefit (Manfaat)

## 2.4. Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini ialah metode kuantitatif. Metode  kuantitatif  dapat  diartikan  sebagai  metode  penelitian  yang berlandaskan pada filsafat positivism, digunakan untuk meneliti pada populasi atau sampel tertentu, pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian, analisis  data  bersifat  kuantitatif/statistic  dengan  tujuan  untuk  menguji hipotesis yang telah ditetapkan [7].

## 2.5. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang akan dilakukan pada penelitian ini dapat dilihat pada  Gambar  3. Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dimulai  dari  tahap perencanaan  yaitu  menetukan  tempat,  objek,  judul  penelitian  dan mengidentifikasi serta merumuskan permasalahan, selanjutnya studi literatur dengan  mencari  referensi  maupun  kajian  pustaka  yang  berhubungan  serta dibutuhkan dalam melakukan analisis keberhasilan dari implementasi SIAKAD Universitas Baturaja. Selanjutnya merumuskan hipotesis yaitu sebagai jawaban sementara dalam permasalahan. Tahap selanjutnya yaitu pengumpulan data, pada tahap ini yaitu dilakukannya wawancara kepada

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
76 | Analisis Keberhasilan Sistem Informasi Akademik Universitas Baturaja .....
Gambar 3 Tahapan Penelitian
pihak  yang  lebih  paham  secara  detile  mengenai  SIAKAD  yaitu  dengan  pihak Lembaga  Sistem  Informasi  (LSI),  selanjutnya  dilakukan  Observasi  dengan melakukan pengamatan dan pengumpulan data SIAKAD, kemudian selanjutnya menyebarkan  kuisioner  kepada  responden.  Selanjutnya  yaitu  tahap  analisis data  dengan  menggunakan  PLS-SEM  dan  tool  SMartpls  versi  3.0  untuk dilakukannya  evaluasi  model  berupa  evaluasi  outer  model  yaitu  menilai validitas dan realibilitas, sedangkan inner model model structural yaitu untuk memprediksi  hubungan  kausalitas  antar  variabel  laten  atau  uji  kausalitas (pengujian  hipotesis  dengan  model  prediksi).  Selanjutnya  yaitu  menganalisis berdasarkan  hasil  yang  telah  diperoleh  serta  memberikan  kesimpulan  dan saran.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Deskripsi Profil Responden
Responden pada penelitian ini yaitu mahasiswa dan dosen yang menggunakan SIAKAD sebanyak 360 orang. profil responden meliputi jenis kelamin dengan

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Ayu Jayanti, Dian Hafidh Zulfikar, at all | 77
kategori  laki-laki  dan  perempuan  dan  status  responden  dengan  kategori mahasiswa dan dosen.
3.2 Analisis Model HOT-Fit Menggunkan PLS-SEM
Pada  penelitian  ini  analisis  model HOT-fit menggunakan  metode  PLS-SEM dengan dua tahapan yaitu outer model (model pengukuran) dan Inner model (Model Struktural). outer model (model pengukuran) digunakan untuk menguji validitas dan reliabilitas. Uji validitas dan reliabilitas tersebut terdapat 3 aspek yang  dinilai  yakni convergen  validity,  discriminant  validity dan composite reliability. Selanjutnya pada Inner model (Model Struktural) dilakukan untuk uji R 2 , Q 2 dan untuk memprediksi hubungan antar variabel dengan tujuan untuk pengujian hipotesis [8]. Untuk langkah awal yaitu melakukan spesifikasi model atau menggambar diagram jalur.
3.2.1 Spesifikasi Model
Tahap awal sebelum melakukan evaluasi outer model ( model structural) dan inner model yaitu dilakukan spesifikasi model atau menggambar diagram jalur yang dapat dilihat pada Gambar 4 berikut
Gambar 4 Diagram Jalur
Pada  Gambar  4  merupakan  diagram  jalur  dengan  masing-masing  variabel memiliki  sifat  indikator  yang  reflektif.  Yang  dapat  dilihat  bahwa  arah  panah

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
pada  model  struktural  yakni  dari  arah  variabel  menuju  indikator.  Pada penelitian  ini  terdapat  3  variabel exogen (variabel  independen)  terdiri  dari variabel system  quality,  information  quality  dan  service  quality. Sedangkan untuk variabel endogen (variabel dependen)  terdiri dari  variabel system use, user satisfaction, structure, environment dan net benefit.

## 3.2.2 Evaluasi Outer Model (Model Pengukuran)
Evaluasi outer  model pada  penelitian  ini  menggunakan pls  algorism pada software SmartPLS  3.0 untuk  calculating  model  perancangannya  yaitu berdasarkan  tiga  aspek  yang  dinilai  yakni  uji  validitas  konvergen  ( convergen validity), uji  validitas  diskriminan (diskriminan  validity) dan  uji  reliabilitas ( reliability) [9] dengan 30 sampel sebagai berikut.
3.2.2.1 Uji Validitas Konvergen ( Convergent Validity)
Pada penelitian ini peneliti menggunakan 30 sampel dalam melakukan uji validitas konvergen yang dilihat berdasarkan hasil dari outer loading dan AVE ( Average Variance Extracted ). Hasil eksekusi model uji validitas pertama dapat dilihat pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5 Loading Factor Eksekusi Pertama

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Ayu Jayanti, Dian Hafidh Zulfikar, at all | 79
Gambar 5 menunjukkan bahwa masih ada indikator dengan nilai loading factor < 0,6 yaitu indikator KP 1 dari variabel User Satisfaction (Kepuasan Penguna) dengan  nilai  0,218.  Berikut  Output  Loading  Factor  model  eksekusi  pertama dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Output Loading Factor Eksekusi Pertama
(Sumber: Data diolah menggunakan SmartPLS 3.0)
Dengan didapatkannya nilai indikator KP 1 berada dibawah 0,6 dan dinyatakan tidak valid, maka selanjutnya dilakukan estimasi ulang atau re-estimasi dengan mengeliminasi indikator KP 1 pada variabel User Satisfaction . Hasil re-estimasi dapat dilihat pada Gambar 6 berikut.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Gambar 6 Model Loading Factor Re-Estimasi (Eksekusi Kedua)
Berdasarkan  re-estimasi  loading  factor  pada  Gambar  6  menunjukkan  bahwa tidak  ada  Indikator  dengan  nilai  <  0,6  dan  dinyatakan  valid.  Output  Loading Factor re-estimasi ke-2 dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2 Output Loading Factor Re-Estimasi
(Sumber: Data diolah menggunakan SmartPLS 3.0)

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Ayu Jayanti, Dian Hafidh Zulfikar, at all | 81
Dari Tabel 2 dapat dilihat bahwa semua indikator hasil dari output outer loading masing-masing  konstruk  sudah  memenuhi  convergent  validity,  karena    nilai pada loading factor di setiap indikator nilainya sudah di atas 0,6. Dengan begitu semua indikator dinyatakan sudah  valid.
Selanjutnya validitas konvergen dinilai berdasarkan nilai AVE ( average variance extracted ). Nilai AVE harus > 0,50 untuk memenuhi persyaratan validitas. Hasil output AVE ( average variance extracted ) dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3 Output Average Variance Extracted (AVE)
(Sumber: Data diolah menggunakan SmartPLS 3.0)
Dari Tabel 3 dapat dilihat bahwa nilai Average Variance Extracted (AVE) pada variabel Environment,  Information  quality,  net  benefit,  service  quality, structure, system quality, system use, user satisfaction berada > 0,50, dengan demikian  semua  variabelnya  dapat  dinyatakan  memenuhi  syarat  validitas konvergen.
Berdasarkan  hasil  hasil  dari loading  factor >  0,6  dan  hasil Average  Variance Extracted (AVE) > 0,50, maka dinyatakan  memenuhi persyaratan  uji validitas konvergen.  Dengan  demikian, selanjutnya  dapat  di  evaluasi  model  dengan menggunakan seluruh sampel sebanyak 360 sampel.
3.2.2.2 Uji Validitas Diskriminan ( Discriminant Validity)
Selanjutnya  dilakukan  uji  validitas  diskriminan  ( discriminant  validity )  yang dinilai  berdasarkan Fornell-Larcker  Criterion dengan  membandingkan  akar kuadrat  dari  AVE  untuk  setiap  konstruk  dengan  nilai  korelasi  antar  konstruk dalam model. Hasil Fornell-Larcker Criterion dapat dilihat pada Tabel 4.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Tabel 4 Output Fornel-Larcker Criterion
(Sumber: Data diolah menggunakan SmartPLS 3.0)
Dari output Fornel-Larcker Criterion pada Tabel 4 dapat disimpulkan bahwa nilai akar  AVE  untuk  setiap  konstruknya  lebih  tinggi  dari  pada  korelasi  setiap konstruk dengan konstruk lainnya. Seperti pada konstruk Environment memiliki nilai  akar  AVE  sebesar  0,891  yakni  lebih  besar  daripada  korelasi  dengan konstruk  lainnya  (0,247, 0,469,  0,413,  0,322, 0,374,  -0,061,  0,317).  Konstruk information quality nilai akar AVE sebesar 0,854 yakni lebih besar daripada korelasi  dengan  konstruk  lainnya  (0,190,  0,330,  0,672,  0,57,  0,401).  Pada konstruk net benefit nilai  akar  AVE  sebesar  0,746 yakni  lebih  besar  daripada korelasi dengan konstruk lainnya (0,482, 0,485, 0,213, 0,340, 0,391). Konstruk service quality nilai akar AVE sebesar 0,833 yakni lebih besar daripada korelasi dengan  konstruk  lainnya  (0,509,  0,409,  0,160,  0,431).  Selanjutnya,  pada konstruk structure nilai akar AVE sebesar 0,747, lebih besar daripada korelasi dengan konstruk lainnya (0,154, 0,276, 0,434). Konstruk system quality nilai akar  AVE  sebesar  0,749 yakni  lebih  besar  daripada korelasi  dengan konstruk lainnya (0,053, 0,512). Kemudian konstruk system use nilai akar AVE sebesar 0,77 yakni lebih besar daripada korelasi dengan konstruk lainnya (0,514). Dan konstruk user satisfaction sebesar 0,770. Berdasarkan hasil tersebut, sehingga dapat  dinyatakan  hasil  dari Fornel-Larcker  Criterion memenuhi  validitas diskriminan.
Selanjutnya  metode  lain  untuk  menilai discriminant  validity yaitu  dengan Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT). Nilai HTMT harus <0,9 agar menunjukkan deskriminan validity yang baik. Hasil Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT) dapat dilihat pada Tabel 5 berikut.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Ayu Jayanti, Dian Hafidh Zulfikar, at all | 83
Tabel 5 Output Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT)
(Sumber: Data diolah menggunakan SmartPLS 3.0)
Pada  Tabel  5  menunjukkan  bahwa  nilai  dari Heterotrait-Monotrait  Ratio (HTMT)  <  0,9  sehingga  hasil Heterotrait-Monotrait  Ratio (HTMT)  dapat dinyatakan bahwa validitas deskriminannya baik.

## 3.2.2.3 Uji Reliabilitas
Uji  reliabilitas  variabel  diukur  dengan  dua  aspek  yaitu cronbach’s  alpha dan composite  reliability. Nilai cronbach’s  alpha harus  >  0,6  dan  nilai composite reliability harus > 0,7 agar variabel dapat dikatakan reliabel. Hasil cronbach’s alpha dapat dilihat pada Tabel 6 berikut.
Tabel 6 Output Cronbach’s Alpha
(Sumber: Data diolah menggunakan SmartPLS 3.0)
Pada  Tabel  6  dapat  dilihat  bahwa  nilai cronbach’s  alpha pada  variabel environment sebesar  0,75.  Pada variabel information  quality nilai cronbach’s alpha sebesar  0,81.  Variabel net  benefit nilai cronbach’s alpha sebesar  0,61. Kemudian  untuk  variabel service  quality nilai cronbach’s  alpha sebesar  0,78. Variabel structure nilai cronbach’s  alpha sebesar  0,61.  Selanjutnya  variabel system quality nilai cronbach’s alpha sebesar 0,73. Variabel system use nilai cronbach’s  alpha sebesar  0,68.  Dan  pada  variabel user  satisfaction nilai

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
cronbach’s alpha sebesar 0,65. Berdasarkan hasil tersebut, semua komponen variabel  mendapatkan  nilai Cronbach’s  Alpha >  0,6  sehingga  dinyatakan reliabel.  Selanjutnya  uji  reliabilitas  variabel  juga  dilihat  berdasarkan  nilai composite  reliability. Hasil composite  reliability dapat  dilihat  pada  Tabel  7 berikut.
Tabel 7 Output Composite Reliability
(Sumber: Data diolah menggunakan SmartPLS 3.0)
Dari  Tabel  7  dapat  dilihat  bahwa  nilai Composite  Reliability pada  variabel environment sebesar 0,88. Selanjutnya nilai Composite Reliability pada variabel information quality sebesar 0.89. Variabel net benefit nilai Composite Reliability sebesar  0,79.  Kemudian  variabel service  quality nilai Composite  Reliability sebesar  0,87.  Variabel structure nilai Composite  Reliability sebesar  0,78. Selanjutnya nilai Composite Reliability dari system quality sebesar 0,83. Pada variabel system use nilai Composite Reliability sebesar 0,81. dan pada variabel user satisfaction nilai Composite  Reliability sebesar  0,81.  Berdasarkan hasil tersebut, semua komponen variabel mendapatkan nilai Composite Reliability > 0,7 sehingga dinyatakan reliabel.
3.4.2 Evaluasi Inner Model (Model Struktural)
Setelah melakukan evaluasi outer model (model pengukuran) yakni uji validitas konvergen, uji validitas diskriminas dan uji reliabilitas dengan 30 sampel dan semua  variabel  dinyatakan  valid  serta  reliabel.  Selanjutnya  yaitu  dilanjutkan dengan  melakukan  evaluasi inner  model (model  struktural)  sebanyak  360 sampel  yang  dinilai  berdasarkan  nilai  R 2 pada  variabel  endogen  (variabel dependen). Hasil R 2 dapat dilihat pada Tabel 8 berikut.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Ayu Jayanti, Dian Hafidh Zulfikar, at all | 85
Tabel 8 Output R- square (R 2 )
(Sumber: Data diolah menggunakan SmartPLS 3.0)
Pada  Tabel  8  menunjukkan  bahwa  pada  nilai  R 2 variabel  Environment (lingkungan organisasi) sebesar 0,195 dikategorikan model “low”. Selanjutnya pada  variabel  net  benefit  (manfaat)  nilai  R 2 sebesar  0,348  dengan  kategori model “moderat”. Pada variabel structure (struktur organisasi) nilai R2 sebesar 0,162 dengan kategori model “low”. Variabel system use (penggunaan sistem) mendapatkan  nilai  R 2 sebesar  0,482  dengan  kategori  “moderat”.  dan  yang terakhir variabel user satisfaction (kepuasan pengguna) dengan nilai R 2 sebesar 0,266  yang  dikategorikan  model  “low”.  Interpretasi  dari  output  R 2 dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Nilai  R 2 variabel  endogen environment diperoleh  sebesar  0,195  yang artinya pada model variabel environment mampu menjelaskan sebesar 20% dan sisanya dijelaskan oleh variabel lain diluar yang diteliti.
2. Nilai  R 2 pada  variabel  endogen net  benefit diperoleh  sebesar  0,348, artinya  pada  model  variabel net  benefit mampu  menjelaskan  sebesar 34% dan sisanya dijelaskan oleh variabel lain diluar yang diteliti.
3. Nilai R 2 pada variabel endogen sructure diperoleh sebesar 0,162, artinya pada  model  variabel sructure mampu  menjelaskan  sebesar  16%  dan sisanya dijelaskan oleh variabel lain diluar yang diteliti.
4. Nilai  R 2 pada  variabel  endogen system  use diperoleh  sebesar  0,482, artinya pada model  variabel system  use mampu  menjelaskan  sebesar 48% dan sisanya dijelaskan oleh variabel lain diluar yang diteliti.
5. Nilai R 2 pada variabel endogen user satisfaction diperoleh sebesar 0,266, artinya  pada  model  variabel user  satisfaction mampu  menjelaskan sebesar 27% dan sisanya dijelaskan oleh variabel lain diluar yang diteliti.
Setelah  melihat  besarnya  nilai  R 2 ,  selanjutnya  eavaluasi inner  model ini dilakukan  dengan  melihat  nilai  Q 2 untuk  melihat  apakah  model  dari  variabel

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
endogen  mempunyai  model  yang predictive  relevance .  Hasil  Q 2 dapat  dilihat pada Tabel 9  berikut.
Tabel 9 Output Q 2
(Sumber: Data diolah menggunakan SmartPLS 3.0)
Berdasarkan  Tabel  9  dapat  dilihat  bahwa  nilai  Q 2 >  0,  dengan  demikian dinyatakan bahwa model yang diteliti mempunyai predictive relevance. Setelah melihat nilai Q 2 selanjutnya melakukan uji hipotesis dengan path coefficients . Pengujian hipotesis dapat dilihat dari besarnya nilai t-statistik. Nilai t-statistik diatas  1,96  untuk  pengujian  hipotesis  pada alpha 5%  dinyatakan  hipotesis diterima.
Output path coefficient dari hasil resampling bootstrapping pada penelitian ini yaitu dapat dilihat pada Tabel 10 berikut:
Tabel 10 Output Path Coefficient (Uji Hipotesis) Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) H1: System Quality (Kualitas Sistem) -> System Use (Penggunaan Sistem) -0,053 -0,046 0,048 1,103 H2: System Quality (Kualitas Sistem) -> User Satisfaction (Kepuasan Pengguna) 0,062 0,069 0,054 1,167 H3: System Quality (Kualitas Sistem) -> Structure (Struktur Organisasi) 0,093 0,106 0,071 1,304 H4: Information Quality (Kualitas Sistem) -> System Use (Penggunaan Sistem) 0,021 0,024 0,053 0,394 H5: Information Quality (Kualitas Sistem) -> User Satisfaction (Kepuasan Pengguna) 0,188 0,190 0,062 3,046

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Ayu Jayanti, Dian Hafidh Zulfikar, at all | 87
H6: Information Quality (Kualitas Sistem) -> Structure (Struktur Organisasi) 0,187 0,184 0,072 2,605 H7: Service Quality Quality (Kualitas Layanan) -> System Use (Penggunaan Sistem) 0,441 0,437 0,057 7,808 H8: Service Quality (Kualitas Layanan) -> User Satisfaction (Kepuasan Pengguna) 0,366 0,371 0,050 7,326 H9: Service Quality (Kualitas Layanan) -> Structure (Struktur Organisasi) 0,222 0,224 0,061 3,671 H10: User Satisfaction (Kepuasan Pengguna) -> System Use (Penggunaan Sistem) 0,370 0,368 0,044 8,389 H11: Structure (Struktur Organisasi -> Environment (Lingkungan Organisasi) 0,442 0,446 0,046 9,627 H12: System Use (Penggunaan Sistem) -> Net Benefit (Manfaat) 0,134 0,136 0,052 2,598
Tabel 10 Output Path Coefficient (Uji Hipotesis) (Lanjutan) Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) H13: User Satisfaction (Kepuasan Pengguna) -> Net Benefit (Manfaat) -0,044 -0,044 0,056 0,787 H14: Structure (Struktur Organisasi) -> Net Benefit (Manfaat) 0,248 0,247 0,059 4,223 H15: Environment (Lingkungan Organisasi) -> Net Benefit (Manfaat) 0,393 0,393 0,050 7,875
Berdasarkan pada Tabel 10 dapat dijelaskan hasil dari Output Path Coefficient sebagai berikut:
1.  H1: System  Quality (Kualitas  Sistem)  berpengaruh  signifikan  terhadap
System Use (Penggunaan  Sistem).
Berdasarkan Tabel 10 menunjukkan bahwa tidak terdapat pengaruh yang siqnifikan  antara  variabel System  Quality (Kualitas  Sistem)  terhadap System  Use (Penggunaan  Sistem).  Hal  ini  dibuktikan  dengan  melihat besarnya nilai t-statistik untuk variabel system quality terhadap variabel

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
system  use sebesar  1,103, masih  dibawah  1,96  yang  dapat  disimpulkan bahwa hipotesis 1 (H1) ditolak.
2.  H2: System Quality (Kualitas Sistem) berpengaruh signifikan terhadap User Satisfaction (Kepuasan Pengguna).
Berdasarkan Tabel 10 menunjukkan bahwa tidak terdapat pengaruh yang siqnifikan antara variabel System Quality (Kualitas Sistem) terhadap User Satisfaction (Kepuasan  Pengguna).  Hal  ini  dibuktikan  dengan  melihat besarnya nilai t-statistik untuk variabel system quality terhadap variabel user  satisfaction sebesar  1,167  masih  dibawah  1,96  yang  dapat disimpulkan bahwa hipotesis 2 (H2) ditolak.
3.  H3: System  Quality (Kualitas  Sistem)  berpengaruh  signifikan  terhadap Structure (Struktur Organisasi).
Berdasarkan Tabel 10 menunjukkan bahwa tidak terdapat pengaruh yang siqnifikan  antara  variabel System  Quality (Kualitas  Sistem)  terhadap Structure (Struktur Organisasi). Hal ini dibuktikan dengan melihat besarnya nilai t-statistik untuk variabel system quality terhadap  variabel structure sebesar  1,304  masih  dibawah  1,96  yang  dapat  disimpulkan  bahwa hipotesis 3 (H3) ditolak.
4.  H4: Information  Quality (Kualitas  Informasi)  berpengaruh  signifikan terhadap System Use (Penggunaan Sistem).
Berdasarkan Tabel 10 menunjukkan bahwa tidak terdapat pengaruh yang siqnifikan antara variabel Information Quality (Kualitas Sistem) terhadap System  Use (Penggunaan  Sistem).  Hal  ini  dibuktikan  dengan  melihat besarnya  nilai  t-statistik  untuk  variabel information  quality terhadap variabel system  use sebesar  0,394  masih  dibawah  1,96  yang  dapat disimpulkan bahwa hipotesis 4 (H4) ditolak.
5.  H5: Information  Quality (Kualitas  Informasi)  berpengaruh  signifikan terhadap User Satisfaction (Kepuasan Pengguna).
Berdasarkan  Tabel  10  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  yang siqnifikan antara variabel Information Quality (Kualitas Sistem) terhadap User Satisfaction (Penggunaan Sistem). Hal ini dibuktikan dengan melihat besarnya  nilai  t-statistik  untuk  variabel information  quality terhadap variabel user satisfaction sebesar 3,046 yang berada lebih dari 1,96 yang dapat disimpulkan bahwa hipotesis 5 (H5) diterima.
6.  H6: Information  Quality (Kualitas  Informasi)  berpengaruh  signifikan terhadap Structure (Struktur Organisasi).
Berdasarkan  Tabel  10  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  yang siqnifikan antara variabel Information Quality (Kualitas Sistem) terhadap Structure (Struktur Organisasi). Hal ini dibuktikan dengan melihat besarnya

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Ayu Jayanti, Dian Hafidh Zulfikar, at all | 89
nilai  t-statistik  untuk  variabel information  quality terhadap  variabel structure sebesar 2,605 yang nilainya berada lebih dari 1,96 yang dapat disimpulkan bahwa hipotesis 6 (H6) diterima.
7.  H7: Service  Quality (Kualitas  Layanan)  berpengaruh  siqnifikan  terhadap System Use (Penggunaan Sistem).
Berdasarkan  Tabel  10  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  yang siqnifikan  antara  variabel Service  Quality (Kualitas  layanan)  terhadap System  use (Penggunaan  Sistem).  Hal  ini  dibuktikan  dengan  melihat besarnya  nilai  t-statistik  untuk variabel service  quality terhadap  variabel system use sebesar 7,808 yang nilainya berada lebih dari 1,96 yang dapat disimpulkan bahwa hipotesis 7 (H7) diterima.
8.  H8: Service  Quality (Kualitas  Layanan)  berpengaruh  siqnifikan  terhadap User Satisfaction (Kepuasan Pengguna).
Berdasarkan  Tabel  10  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  yang siqnifikan antara variabel Service Quality (Kualitas layanan) terhadap User satisfaction  (Kepuasan  Pengguna) .  Hal  ini  dibuktikan  dengan  melihat besarnya  nilai  t-statistik  untuk variabel service  quality terhadap  variabel user satisfaction sebesar 7,326 yang nilainya berada lebih dari 1,96 yang dapat disimpulkan bahwa hipotesis 8 (H8) diterima.
9.  H9: Service  Quality (Kualitas  Layanan)  berpengaruh  siqnifikan  terhadap Structure (Struktur Organisasi).
Berdasarkan  Tabel  10  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  yang siqnifikan  antara  variabel Service  Quality (Kualitas  layanan)  terhadap Structure. Hal ini dibuktikan dengan melihat besarnya nilai t-statistik untuk variabel service  quality terhadap  variabel structure sebesar  3,671  yang nilainya berada lebih dari 1,96 yang dapat disimpulkan bahwa hipotesis 9
(H9) diterima.
10.  H10: User  Satisfacion (Kepuasan  Pengguna)  berpengaruh  signifikan terhadap System Use (Penggunaan Sistem).
Berdasarkan  Tabel  10  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  yang siqnifikan  antara  variabel user  satisfaction terhadap system  use. Hal  ini dibuktikan  dengan  melihat  besarnya  nilai  t-statistik  untuk  variabel user satisfaction terhadap  variabel system  use sebesar  8,389  yang  nilainya berada lebih dari 1,96 yang dapat disimpulkan bahwa hipotesis 10 (H10) diterima.
11.  H11: Structure (Struktur  Organisasi) berpengaruh  signifikan  terhadap Environment (Lingkungan Organisasi).
Berdasarkan  Tabel  10  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  yang siqnifikan antara variabel structure terhada environment. Hal ini dibuktikan

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
dengan melihat besarnya nilai t-statistik untuk variabel structure terhadap variabel environment sebesar 9,627 yang nilainya berada lebih dari 1,96 yang dapat disimpulkan bahwa hipotesis 11 (H11) diterima.
12.  H12: System  Use (Penggunaan  Sistem)  berpengaruh  signifikan  terhadap Net Benefit (Manfaat)
Berdasarkan  Tabel  10  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  yang siqnifikan  antara  variabel system  use terhadap net  benefit. Hal  ini dibuktikan dengan melihat besarnya nilai t-statistik untuk variabel system use terhadap variabel net benefit sebesar 2,598 yang nilainya berada lebih dari 1,96 yang dapat disimpulkan bahwa hipotesis 12 (H12) diterima.
13.  H13: User  Satisfaction (Kepuasan  Pengguna)  berpengaruh  signifikan terhadap Net Benefit (Manfaat).
Berdasarkan Tabel 10 menunjukkan bahwa tidak terdapat pengaruh yang siqnifikan  antara  variabel user  satisfaction terhadap net  benefit. Hal  ini dibuktikan  dengan  melihat  besarnya  nilai  t-statistik  untuk  variabel user satisfaction terhadap  variabel net  benefit sebesar  0,787  yang  nilainya berada dibawah  1,96  yang  dapat  disimpulkan  bahwa hipotesis  13  (H13) ditolak.
14.  H14: Structure (Struktur Organisasi) berpengaruh signifikan terhadap Net Benefit (Manfaat).
Berdasarkan  Tabel  10  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  yang siqnifikan antara variabel structure terhada net benefit. Hal ini dibuktikan dengan melihat besarnya nilai t-statistik untuk variabel structure terhadap variabel net benefit sebesar 4,223 yang nilainya berada lebih dari 1,96 yang dapat disimpulkan bahwa hipotesis 14 (H14) diterima.
15.  H15: Environment (Lingkungan)  berpengaruh  signifikan  terhadap Net Benefit (Manfaat).
Berdasarkan  Tabel  10  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  yang siqnifikan  antara  variabel environment terhadap net  benefit. Hal  ini dibuktikan  dengan  melihat  besarnya  nilai  t-statistik  untuk  variabel environment terhadap  variabel net  benefit sebesar  7,875  yang  nilainya berada lebih dari 1,96 yang dapat disimpulkan bahwa hipotesis 15 (H15) diterima.

## 4.  KESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil analisis data statistik dan pembahasan mengenai analisis keberhasilan  sistem  informasi  akademik  universitas  baturaja  menggunakan Human Organization Technology Model ( HOT-Fit) Model dengan menggunakan

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Ayu Jayanti, Dian Hafidh Zulfikar, at all | 91
360 responden dan menerapkan 8 variabel yang terdiri dari variabel kualitas sistem (system  quality), kualitas  informasi (information  quality), kualitas layanan (service quality), penggunaan sistem (system use), kepuasan pengguna (user  satisfaction), struktur  organisasi (structure), lingkungan  organisasi (environment) dan manfaat (net benefit) yaitu dapat diambil kesimpulan bahwa keberhasilan dari sistem informasi akademik Universitas Baturaja dipengaruhi oleh  faktor  dari service  quality (kualitas  layanan) 7,808, user  satisfaction (kepuasan pengguna) 8,389 terhadap system use (penggunaan sistem) . Faktor information quality (kualitas informasi) 3,046, service quality (kualitas layanan)
7,326  terhadap user  satisfaction (kepuasan  pengguna) . Faktor Information quality (kualitas  informasi) 2,605, service  quality (kualitas  layanan) 3,671
terhadap structure (struktur  organisasi) . Faktor System  use (penggunaan sistem) 2,98, structure (struktur  organisasi) 4,223, environment (lingkungan organisasi) 7,875 terhadap net benefit (manfaat) dan faktor structure (struktur organisasi) 9,627  terhadap environment (lingkungan  organisasi) . Dan  faktor yang  tidak  berpengaruh  terhadap  keberhasilan  sistem  informasi  akademik universitas  baturaja  yaitu  faktor  dari system  quality (kualitas  sistem) 1,103 terhadap system  use (penggunaan  sistem) ,  system  quality (kualitas  sistem)
1,167 terhadap user satisfaction (kepuasan pengguna) , system quality (kualitas sistem) 1,304  terhadap structure (struktur  organisasi) ,  information  quality (kualitas informasi) 0,394 terhadap system use (penggunaan sistem) dan user satisfaction (kepuasan pengguna) 0,787 terhadap net benefit (manfaat) .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hidayatullah,  &  Kawistara.  (2014). Pemrograman  Web .  Bandung: INFORMATIKA.
[2] Sutabari, T. (2018). Analisis Sistem Informasi . Yogyakarta: ANDI.
[3] Jogiyanto.  (2007). Model  Kesuksesan  Sistem  Teknologi  Informasi . Yogyakarta: ANDI.
[4] Siti,  Presdi,  &  Fitra.  (2018). Analisis  Kesuksesan  Penerapan  Sistem Administrasi Akademik Menggunakan Human Organization Technology Fit ModeL . 4 (1), 36 – 41.
[5] Yusof, M. M., Kuljis, J., Papazafeiropoulou, A., & Stergioulas, L. K. (2008). An  evaluation  framework  for  Health  Information  Systems:  human, organization and technology-fit factors (HOT-fit). International Journal of
Medical Informatics , 77 (6), 386 – 398.
[6] Sugiyono. (2019). Metode Penelitian Kuantitatif kualitatif dan R&D (ke- 2). Bandung: ALFABETA.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 1, February 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
[7]    Sugiyono.  (2017). Metode  Penelitian  Kuantitatif  Kualitatif  dan  R&D . Bandung: ALFABETA.
[8]     Ghozali  Imam,  &  Latan,  H.  (2020). PARTIAL  LEAST  SQUARES  Konsep, Teknik  dan  Aplikasi  menggunakan  Program  SmartPLS  3.0 (Edisi  ke-2). Semarang: Undip.
[9]    Abdillah,  W.  (2018). Metode  Penelitian  Terpadu  Sistem  Informasi  - Pemodelan Teoritis, Pengukuran dan Pengujian . Yogyakarta: ANDI.