Analisis  Tingkat  Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  Access  by  KAI Menggunakan Metode End-User Computing Satisfaction
Yamy Arisma 1 , Dinna Yunika Hardiyanti 2,*
Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Indonesia
1 yamyars86@gmail.com; 2 dinna.yunika@unsri.ac.id
* corresponding author

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel Diterima: 27 November 2023 Direvisi: 7 Desember 2023 Diterbitkan: 27 Desember 2023 Aplikasi resmi pembelian tiket kereta api dari PT Kereta Api Indonesia disebut  Access  by  KAI,  dan  dirilis  pada  tahun  2014.  Pelanggan  tidak perlu lagi repot-repot mengunjungi stasiun untuk mengubah jadwal atau membatalkan tiket berkat Access by KAI. Namun, ulasan negatif muncul berdasarkan  peringkat  playstore,  dan  sebagai  hasilnya,  pengguna  telah memberikan  program  ini  2.3  dari  5.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengevaluasi seberapa puas pengguna terhadap aplikasi Access by KAI. Penelitian  ini  menggunakan  teknik End-User  Computing  Satisfaction (EUCS),  yang  mengukur  dari  lima  faktor,  yakni content , accuracy , format , ease  of  use ,    serta timeliness .  394  mahasiswa  Universitas Sriwijaya saat ini merupakan populasi dan sampel dalam penelitian ini. Data  di  analisis  menggunakan  pendekatan Structural  Equation  Model (SEM)  dengan  software  SmartPLS4.  Temuan  dari  penelitian menunjukkan  bahwa  kepuasan  pengguna  terhadap  aplikasi  Access  by KAI dipengaruhi secara positif dan signifikan oleh variabel content ( path coefficient 0,332 dan T-statistik 5,483), accuracy ( path coefficient 0,250 dan  T-statistik  4,874),  format  ( path  coefficient 0,387  dan  T-statistik 8,338),  dan ease  of  use ( path  coefficient 0,149  dan  T-statistik  2,230)  . Namun, variabel timeliness (( path coefficient 0,070 dan T-statistik 1,142 tidak memiliki dampak yang cukup besar pada seberapa puas pengguna dengan aplikasi Access by KAI.
Kata Kunci Access by KAI
End-User Computing User Satisfaction Satisfaction

## PENDAHULUAN
Dalam era  globalisasi ini, tuntutan  untuk  bergerak  dengan  cepat  melibatkan  berbagai sektor, membuat waktu menjadi aspek yang sangat berharga pada saat ini. Oleh karena itu, transportasi,  yang  merupakan  sarana  penting  dalam  mobilitas  manusia,  diharapkan  untuk terus  meningkat agar  memberikan  pengalaman  perjalanan  yang  Lebih  cepat  dan  nyaman. Kereta  Api  tampaknya  menjadi  pilihan  favorit  sebagai  alat  transportasi  di  kalangan masyarakat indonesia, terbukti dengan meningkatnya layanan khusus Kereta Api Indonesia di  berbagai  aplikasi  [1].  Salah  satu  bisnis  milik  negara  terbesar  dalam  Indonesia  ialah PT.kereta  Api  Indonesia  (KAI),  didirikan  pada  tanggal  28  September  1945,  dan  bergerak dalam  penyediaan  layanan  angkutan  kereta  api.  Pada  tahun  2014,  Perusahaan  Kereta  Api Indonesia  (PT  KAI)  berupaya  menciptakan  inovasi  terbaru,  yakni  KAI  Access.  Sejak diluncurkan, Aplikasi KAI Access menjadi salah satu pilihan pelanggan dalam memperoleh informasi  dan  memesan  tiket  Kereta  Api.  Sampai  bulan  juni  2023,  terdapat  12.419.711 pengguna  terdaftar,  dan  dari  jumlah  tersebut,  sebanyak  6.101.343  merupakan  pengguna aktif. Namun jika dilihat dari rating dan ulasan pada playstore yang di akses pada tanggal 23 November  2023,  aplikasi ini  mendapatkan  rating  2,3  dari  penggunanya.  Ketika  ditelusuri kembali, banyak pengguna yang memberikan rating 1 dengan ulasan yang kurang baik.
Vol. 5, No. 3, Desember 2023, Halaman 129-138
Terlepas  dari  kenyataan  bahwa  banyak  individu  menggunakan  Access  by  KAI  untuk berbagai  alasan  yang  berhubungan  dengan  perkertaapian,  tidak  banyak  penelitian  yang meneliti  kepuasan  pengguna,  terutama  yang  berkaitan  dengan  aplikasi  Access  by  KAI setelah didesain ulang oleh PT.KAI. Dengan adanya pembaruan dan pengembangan pada aplikasi Access by KAI, penting untuk menilai tingkat kepuasan pengguna aplikasi dalam versi yang berbeda [2]. Penelitian selanjutnya dapat memanfaatkan kesenjangan ini untuk menilai  apakah  pembaruan  telah  meningkatkan  atau  mengurangi  kepuasan  pengguna. Berdasarkan  keluhan  pengguna  dan  hasil  rating  di  playstore,  perlu  dilakukan  analisis kepuasan pengguna. Kepuasan pengguna system informasi merupakan hasil yang diperoleh dari  pengguna  sesudah  menggunakan  system  informasi  [3].  Seberapa  jauh  kepuasan pengguna ketika menggunakan sistem informasi termasuk dalam kriteria subjektif terhadap perilaku pengguna. Kepuasan pengguna adalah tingkat perasaan pengguna baik itu senang maupun sedih yang ditimbulkan setelah pengguna memeriksa perbedaan antara kualitas dari produk atau jasa yang digunakan dengan yang diinginkan pengguna [4]. Kepuasan pengguna aplikasi mengacu pada seberapa puas mereka menggunakan aplikasi atau software [5][6]. Hal ini mencakup persepsi pengguna terhadap kualitas, kinerja, fungsionalitas, antarmuka pengguna, dan aspek lain yang terkait dengan aplikasi [1]. Dengan memahami sejauh mana pengguna  merasa  puas,  sebuah  perusahaan  atau  organisasi  dapat  mengevaluasi  mutu layanannya  [7].  Pentingnya  perhatian  terhadap  mutu  layanan  disebabkan  oleh  pandangan bahwa  hal  tersebut  merupakan  strategi  bisnis  yang  bertujuan  memenuhi  kepercayaan, keinginan,  dan  kebutuhan  pengguna.  Dengan  demikian,  dampak  positifnya  adalah terciptanya loyalitas pelanggan yang berkelanjutan [8][2].
Pendekatan  EUCS (End-User  Computing  Satisfaction )  adalah  teknik  studi  yang mengukur  kepuasan  pengguna  ketika  pengguna  berinteraksi  langsung  dengan  sistem menggunakan  instrument  yang  mencakup  informasi,  item  produk,  dan  kenyamanan pengguna [9][4]. Pendekatan User Satisfaction (UIS) juga dapat digunakan untuk mengukur kepuasan  pengguna.  Ketika  membandingkan  dua  instrumen,  EUCS  terbukti  lebih bermanfaat daripada pendekatan UIS. Dengan mengevaluasi sistem sesuai dengan konten, keakuratan,  tampilan,  kemudahan  pengguna,  dan  ketepatan  waktu,  pendekatan  ini menekankan  pada  kepuasan  pengguna  [1].  Sejumlah  penelitian  telah  menilai  kegunaan aplikasi dan pengalaman pengguna melalui berbagai Pendekatan, seperti Human-Computer Interaction  (HCI)  analysis , System  Usability  Scale  (SUS) kuesioner,  dan Importance Performance Analysis (IPA) .
Pengujian tersebut menunjukan sejumlah masalah dengan database, waktu penyelesaian pekerjaan, dan antarmuka aplikasi yang mungkin diperbaiki untuk mengingkatkan kepuasan pengguna  [6][1].  Dengan  demikian,  informasi  lebih  lanjut  tentang  variabel  yang mempengaruhi kepuasan pengguna aplikasi Acces by KAI, dapat diperoleh dari riset yang menggunakan  Pendekatan End-User  Computing  Satisfaction  (EUCS) .    Salah  satu  teknik untuk menemukan dan menyelidiki cara untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna adalah pendekatan End-User  Computing  Satisfaction .  Lima  faktor  yang  digunakan  dalam  proses pengukuran: variabel content , variabel accuracy , variabel format , dan variabel ease of use , dan  variable timeliness [1].  Pada  penelitian  ini,  diusulkan  penggunaan  metode End-User Computing Satisfaction (EUCS) untuk mencapai tujuan riset yaitu mengevaluasi kepuasan pengguna aplikasi Access by KAI.

## METODE

## Tahapan Penelitian

## Gambar 1. Tahapan penelitian
Tahap  awal  riset  ini  sebagaimana  pada  Gambar  1,  melibatkan  kajian  pustaka  dan pengidentifikasian  permasalahan  sebagai  tahap  awal,  identifikasi  masalah  ini  terkait kepuasan pengguna terhadap aplikasi Access by KAI. Ketika masalah sudah ter identifikasi selanjutnya melakukan penentuan metode penelitian. Setelah melakukan penentuan metode penelitian maka tahapan selanjutnya yaitu melakukan penyusunan hipotesis yang kemudian diimplementasikan  ke  dalam  instrumen-instrumen  pertanyaan  dalam  bentuk  kuesioner. Setelah instrumen kuesioner selesai dibuat, kuesioner tersebut disebarkan kepada beberapa responden  untuk  dilakukan  tahapan pilot  test yang  mana  pada  tahap  ini  akan  melakukan pengujian  validitas  dan  realibilitas,  apabila  telah  valid  dan  reliabel  maka  selanjutnya pengambilan data sebanyak sampel yang sesuai dapat dilakukan dalam skala besar. Setelah data  terhimpun,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  analisis  data,  dan  dalam  konteks penelitian  ini,  analisis  data  dilakukan  menggunakan  aplikasi  SmartPLS  4.  Analisis  data dengan PLS terdapat 2 (dua) tahapan evaluasi yaitu outer model dan inner model . Tahapan terakhir  yaitu  menyimpulkan  hasil  dari  analisis  data  dan  memberikan  rekomendasi,  baik untuk pengembangan aplikasi maupun untuk penelitian mendatang.

## Model Penelitian
Metodologi  yang  dipakai  dalam  riset  ini  ialah End-User  Computing  Satisfaction (EUCS), yang berfungsi guna melakukan evaluasi tingkat kepuasan pengguna berdasarkan 5 variabel nya [10]. Gambar 2 memperlihatkan model penelitian.
Vol. 5, No. 3, Desember 2023, Halaman 129-138
Ada lima hipotesis sebagaimana pada Gambar 2, dalam model penelitian yang diajukan, yaitu sebagai berikut:
H1  =  Variabel conten t,  berdampak  positif  serta  signifikan,  terhadap  kepuasan  pengguna Access by KAI H2 = Variabel accuracy , berdampak positif serta signifikan, terhadap kepuasan pengguna terhadap Access by KAI H3  =  Variabel format ,  berdampak  positif  serta  signifikan,  terhadap  kepuasan  pengguna terhadap Access by KAI H4 = Variabel ease of use , berdampak positif serta signifikan, terhadap kepuasan pengguna terhadap Access by KAI H5 = Variabel timeliness , berdampak positif serta signifikan, terhadap kepuasan pengguna terhadap Access by KAI

## Populasi dan Sampel
Populasi  penelitian  mencakup  mahasiswa  aktif  Universitas  Sriwijaya  28.639  orang. Prosedur  pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  menerapkan  teknik simple  random sampling. Ukuran  sampel  dilakukan  penghitungan  menggunakan  rumus  Slovin  yang tercantum di bawah ini.
𝑛 = 𝑁 1+𝑁𝑒 2 (1)
Pada  Persamaan  (1)  tersebut,  n  merujuk  pada  ukuran  sampel,  N  menunjukkan  total populasi, dan e merupakan toleransi kesalahan margin (5%). Dengan total populasi sebanyak 28.639 dan tingkat kesalahan sejumlah 5%, alhasil total sampel minimum yang diperlukan ialah 394. Proses data dikumpulkan dengan mengisi survei menggunakan Google Formulir, dengan responden memberikan jawaban pada skala likert yang berkisar antara 1 hingga 5.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  riset  ini,  dilakukan  secara  online  dengan  Google  formulir,  dan didasarkan pada sampel. Mahasiswa aktif Universitas Sriwijaya yang menggunakan aplikasi Access  by  KAI,  merupakan  responden  pada  riset  ini.  Survei  ini  didistribusikan  melalui platform  media  sosial,  termasuk  Telegram,  WhatsApp,  Instagram,  dan  Line.  Dengan demikian, 394 responden menyediakan semua data yang dikumpulkan.
Perhitungan diagram lingkaran sesuai pada Gambar 3 menunjukan bahwa, dari 394 responden yang datanya digunakan untuk riset ini, 46% sangat puas, 41% puas, 10% cukup puas, 1,52% tidak puas, dan 0% sangat tidak puas.

## Karakteristik Responden
Dari 394 data responden pada Gambar 4 yang digunakan pada riset ini, hampir seluruh responden  mempunyai  jenis  kelamin  perempuan  yakni  dengan  jumlah  53%.  Sedangkan responden berjenis kelamin laki-laki sebanyak 46%.
Gambar 4. Karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin
Dari 394 data responden pada Gambar 5 yang dipakai ada riset ini, mayoritas responden mahasiswa  Fakultas  Ilmu  Komputer  dengan  presentase  33%  dan  paling  sedikit  oleh mahasiswa Fakultas Teknik dengan presentasi 0,76%.
Gambar 5. Karakteristik responden berdasarkan asal fakultas
Dari  394  data  responden  pada  Gambar  6  yang  dipakai  pada  riset  ini,  hampir  seluruh responden mahasiswa angkatan 2020 dengan presentase 57%.

## Gambar 6. Karakteristik responden berdasarkan tahun angkatan

## Analisis Data

## Analisis Model Pengukuran (Outer Model)
Pengukuran model ini dilaksanakan untuk memahami korelasi antara setiap indikator dan  variabel  laten  yang  bersangkutan  [2].  Pengukuran  ini  dilakukan  melalui  Pengujian Validitas serta Pengujian Realibilitas.

## Uji Validitas
Pengujian  validitas  ini  dimanfaatkan  guna  memahami  kontribusi  indikator  dalam menggambarkan konstruk laten, hal ini bertujuan untuk mengevaluasi validitas dari setiap pertanyaan dalam kuesioner [2]. Suatu pengukuran dianggap memiliki validitas konvergen yang baik jika dapat memenuhi nilai loading factor dan nilai AVE yang melebihi 0,7 dan 0,5 [2]. Langkah pertama untuk pengujian validitas dan reliabilitas, yaitu dilakukan analisis outer model terlebih dahulu untuk mengetahui evaluasi kelayakan design. Gambar 7 uji outer model  pada  perhitungan  pilot  test,  menunjukan  hasil  PLS  algorithm,  dan  Tabel  1 menunjukan bahwa dari 15 item indikator, keseluruhannya nilai loading factor melebihi 0,7 serta  nilai  AVE  melampaui  0,5.  Oleh  karena  itu,  semua  indikator  yang  digunakan  telah memenuhi kriteria validitas konvergen.
Tabel 1. Hasil uji validitas Konstruk Indikator Loading Factor AVE Content (X1) X1.1 0.885 0.768 X1.2 0.914 X1.3 0.828 Accuracy (X2) X2.1 0.981 0.967 X2.2 0.986 Format (X3) X3.1 0.747 0.711 X3.2 0.877 X3.3 0.897 Ease of Use (X4) X4.1 0.951 0.791 X4.2 0.823 Timeliness (X5) X5.1 0.833 0.772 X5.2 0.922 Kepuasan Pengguna (Y) Y1 0.891 0.788 Y2 0.941 Y3 0.827

## Uji Realibilitas
Uji  realibilitas  ini  berfungsi  untuk  mengungkapkan  konsistensi,  keakuratan,  dan ketepatan indikator dari setiap konstruk laten [9]. Evaluasi realibilitas dilakukan melalui uji reliabilitas komposit dan alpha cronbach . Komponen diasumsikan ada reliabilitas yang baik, jika  nilai  reliabilitas  komposit dan  alpha  cronbach melebihi  0,7  [2].  Tabel  2  merupakan konstruk  realibilitas  dan  validitas,  lalu  pada  tabel  3  menunjukan  bahwa  setiap  konstruk memiliki nilai reliabilitas komposit dan alpha cronbach yang melebihi 0,7. Oleh karena itu, semua komponen dalam penelitian ini konsisten, akurat, dan tepat, serta memenuhi kriteria reliabilitas.
Tabel 2. Construct Reliability & Validity Cronbach's Alpha Composite Reliability (rho_a) Composite Reliability (rho_c) Average Variance Extracted (AVE) X1 0.850 0.868 0.909 0.768 X2 0.966 0.979 0.983 0.967 X3 0.794 0.809 0.880 0.711 X4 0.756 0.961 0.883 0.791 X5 0.713 0.776 0.871 0.772 Y 0.864 0.870 0.917 0.788
Vol. 5, No. 3, Desember 2023, Halaman 129-138
Tabel 3. Hasil uji realibilitas Konstruk Cronbach's Alpha Composite Reliability Content 0.850 0.909 Accuracy 0.966 0.983 Format 0.794 0.880 Ease of Use 0.756 0.883 Timeliness 0.713 0.871 Kepuasan Penggguna 0.864 0.917

## Analisis Model Struktural (Inner Model)
Penggunaan  analisa  model  struktural  memiliki  tujuan  guna  menilai  ikatan  diantara setiap konstruk eksogen dengan konstruk endogen mereka [6]. Pada penelitian ini, evaluasi model struktural dilakukan melalui pengamatan terhadap nilai R-Square . Rentang nilai R- Square antara 0 hingga 1, dengan standar pengukuran tinggi pada 0,75, sedang pada 0,4, dan rendah pada  0,25. Hasil analisis pada Tabel 4 di bawah menunjukan bahwa nilai R-Square sebesar 0,427, yang terkategori sebagai tingkat sedang. Artinya, kelima variabel memiliki pengaruh sebesar 42,7% terhadap variabel kepuasan pengguna.
Tabel 4 . R-Square R-square R-square Adjusted Y 0.427 0.420

## Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis ini dilakukan untuk mengevaluasi hasil penerimaan hipotesis yang telah  diformulasikan  [2].  Proses  Pengujian  dilakukan  dengan  mengamati  pengaruh  dan tingkat  signifikansi  konstruk  eksogen  terhadap  konstruk  endogen  menggunakan  metode bootstrapping . Tingkat signifikansi yang digunakan adalah 5% (t tabel = 1,96) oleh karena itu, hipotesis akan mendapatkan dukungan apabila nilai t-statistik > t tabel dan nilai P Value < 0,05. Hasil bootstrapping terdapat pada Gambar 8, lalu hasil pengujian hipotesis diperinci dalam tabel pada Tabel 5.
Vol. 5, No. 3, Desember 2023, Halaman 129-138
Tabel 5. Hasil path coefficient Path coefficient T Statistic P Values X1 -> Y 0.332 5.483 0.000 X2 -> Y 0.250 4.874 0.000 X3 -> Y 0.387 8.338 0.000 X4 -> Y 0.149 2.230 0.026 X5 -> Y 0.070 1.142 0.254
Pada Tabel 5, terlihat bahwa variabel content menghasilkan path coefficient sebesar 0,332,  dengan  T-statistik  =  5,483  >  1,96,  dan  P  Value  =  0,000  <  0,05.  Oleh  karena  itu, hipotesis 1 dapat diterima. Ini mengindikasikan bahwa variabel content , berdampak positif dan signifikan, terhadap variabel kepuasan pengguna. Variabel accuracy menghasilkan path coefficient sebesar 0,250, dengan T-statistik = 4,874 > 1,96, dan P Value = 0,000 < 0,05. Oleh karena itu, hipotesis 2 dapat diterima. Ini mengindikasikan bahwa variabel accuracy , berdampak  positif  dan  signifikan,  terhadap  variabel  kepuasan  pengguna.  Variabel  format menghasilkan path coefficient sebesar 0,387, dengan T-statistik = 8,338 > 1,96, dan P Value =  0,000  <  0,05.  Oleh  karena  itu,  hipotesis  3  dapat  diterima.  Ini  mengindikasikan  bahwa variabel  format,  berdampak  positif  dan  signifikan,  terhadap  variabel  kepuasan  pengguna. Variabel ease of use menghasilkan path coefficient sebesar 0,149, dengan T-statistik = 2,230 >  1,96,  dan  P  Value  =  0,026  <  0,05.  Oleh  karena  itu,  hipotesis  4  dapat  diterima.  Ini mengindikasikan  bahwa  variabel ease  of  use ,  berdampak  positif  dan  signifikan,  terhadap variabel  kepuasan  pengguna.  Variabel timeliness menghasilkan path  coefficient sebesar 0,070,  dengan  T-statistik  =  1,142  <  1,96,  dan  P  Value  =  0,254  <  0,05.  Oleh  karena  itu, hipotesis 5 ditolak. Ini mengindikasikan bahwa variabel timeliness , berdampak positif tidak signifikan, terhadap variabel kepuasan pengguna.

## KESIMPULAN
Dengan  merujuk  pada  temuan  dalam  penelitian  mengenai  Pengukuran  Kepuasan Pengguna  Aplikasi  Access  by  KAI  dengan  Metode  Eucs  serta  pembahasan  yang  telah dipaparkan maka menghasilkan kesimpulan  Variabel isi, akurasi, format, dan Kemudahan pengguna menunjukan nilai T-Statistic > 1,96, dan P Value <0,05, yang mengindikasikan bahwa  keempat  variabel  tersebut  memberi  dampak  positif  yang  signifikan,  terhadap kepuasan pengguna aplikasi Access by KAI. Sebaliknya, variabel timeliness tidak memberi dampak signifikan, terhadap kepuasan pengguna aplikasi Access by KAI, karena P-Value > 0,05.  Diketahui  dari  kelima  variabel  X  bahwa  pengguna  tidak  puas  dengan timeliness aplikasi Access by KAI; dengan demikian, untuk membuat program lebih bermanfaat dan meningkatkan kebahagian pengguna, kualitas timeliness harus ditingkatkan.

## REFERENSI
[1] H.  Setiawan  and  D.  Novita,  “Analisis  Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  KAI  Access  Sebagai Media Pemesanan Tiket Kereta Api Menggunakan Metode EUCS,” J. Teknol. Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 162–175, 2021, doi: 10.35957/jtsi.v2i2.1375.
Vol. 5, No. 3, Desember 2023, Halaman 129-138
[2] F. N. Ramadhayanti, Mulyadi, and E. Rasywir, “Analisis Kepuasan Pengguna Aplikasi TIX ID Di Kota Jambi Menggunakan Metode EUCS,” J. Ilm. Media Sisfo , vol. 17, no. 1, pp. 143– 151, 2023, doi: 10.33998/mediasisfo.2023.17.1.792.
[3] A.  D.  Ayu  Rinjani  and  D.  R.  Prehanto,  “Analisis  Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  Bibit Reksadana Menggunakan Metode EUCS Dan IPA,” Jutisi  J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 10, no. 2, p. 123, 2021, doi: 10.35889/jutisi.v10i2.655.
[4] R. D. Putra and D. R. Prehanto, “analisis kepuasan pengguna aplikasi flip.id menggunakan metode TAM dan EUCS,” J. Emerg. Inf. Syst. Bus. Intell. , vol. 2, no. 4, p. 8, 2021.
[5] R.  Sholihah  and  A.  D.  Indriyanti,  “Analisis  Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  Camscanner Menggunakan  Metode  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  dan  End-User  Computing Satisfaction  (EUCS),” J.  Emerg.  Inf.  Syst.  Bus.  Intell. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  102–109,  2022, [Online]. Available: https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/JEISBI/article/view/47236/39485
[6] W. Astuti and R. Waluyo, “Analisis Kepuasan Mahasiswa Terhadap Aplikasi Pedulilindungi Menggunakan Metode Eucs,” J. Rekayasa Inf. , vol. 11, no. 1, pp. 9–16, 2022.
[7] R.  Agustina  and  L.  A.  Abdillah,  “Analisis  Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  Bintang  Cash  & Credit Menggunakan Metode End User Computing Satisfaction (EUCS),” Third Bina Darma Conf.  Comput.  Sci. ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  692–701,  2021,  [Online].  Available: https://conference.binadarma.ac.id/index.php/BDCCS/article/view/2865/1097%0Ahttps://ar xiv.org/abs/2207.00642
[8] E.  Istianah  and  W.  Yustanti,  “Analisis  Kepuasan  Pengguna  pada  Aplikasi  Jenius  dengan Menggunakan  Metode  EUCS  (End-User  Computing  Satisfaction)  berdasarkan  Perspektif Pengguna,” J. Emerg. Inf. Syst. Bus. Intell. , vol. 3, no. 4, pp. 36–44, 2022, [Online]. Available: https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/JEISBI/article/view/47882
[9] Riazul Khairati, Analisis Tingkat Kepuasan Nasabah Pengguna Mobile Banking Bank Aceh Syariah di Kota Banda Aceh . 2022.
[10] H.  Karomatunnisa et  al. ,  “End  User  Computing  Satisfaction  (EUCS)  untuk  Mengukur Tingkat Kepuasan Pengguna Aplikasi Mobile Assesment Minat Anak Di Hompimpaa Alaium Gambreng,” J. Rekayasa Inf. , vol. 11, no. 1, pp. 1–8, 2022.