## Jurnal TRANSFORMATIKA
Vol.20, No.1, Juli 2022, pp. 86 – 86 P-ISSN: 1693-3656, E-ISSN: 2460-6731 https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/
■ page 86 Analisis Manajemen Risiko Sistem Informasi
Menggunakan Information System Success Model (ISSM)
Nanang Irawan 1 , Renny 2 1 Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Gunadarma  Jl.  Komjen  Pol  M  Jasin  No  9,  No  207,  (021) 78881112, e-mail: nanang.0810@gmail.com
2 Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Gunadarma  Jl.  Komjen  Pol  M  Jasin  No  9,  No  207,  (021) 78881112, e-mail: renirana@staff.gunadarma.ac.id

## ARTICLE  INFO
History of the article : Received 18 Juli 2022 Received in revised form 20 Juli 2022 Accepted 27 Juli 2022 Available online 31 Juli 2022

## Keywords:
Kesuksesan;  Analisis  Sistem  Informasi;  aplikasi Manajemen  Risiko  (RISOLES);  ISSM  Models; SmartPLS
* Correspondece:
Telepon:
-
E-mail:
nanang.0810@gmail.com

## ABSTRACT
PT  PGAS  Solution  merupakan  perusahaan  yang didirikan pada tahun 2009 sebagai anak perusahaan
dari  PGN  yang  berfokus  pada  aspek  teknik  dan operasional di bidang gas. Perusahaan ini memiliki satuan  kerja  yang  bekerja  untuk  mengelola informasi mengenai
Manajemen Risiko, pengelolaan tersebut menggunakan aplikasi sistem informasi Risk Manajemen Online (Risoles). Pada penelitian ini menggunakan kuesioner berdasarkan 6(enam  )  dimensi  berdasarkan    metode  ISSM (Information System Success Model) yaitu System Quality, Information Quality, Use, User Satisfaction, Individual Impact dan Organizational Impact. Kemudian jawaban dari responden di olah menggunakan bantuan software SmartPLS.
Hasil  dari  penelitian  ini  Menunjukan  bahwa terdapat  pengaruh  Information  Quality  terhadap Intention  to  Use/Actual  Use  dan  adanya  pengaruh intention to use terhadap  net  benefit, dimana  hasil ini  akan  menjadi  penilaian  terhadap  pengaruh Aplikasi system informasi terhadap suatu keputusan dalam kinerja individu untuk meningkatkan kualitas kinerja  pegawai  dan  dapat  dijadikan  acuan  dalam pengembangan  aplikasi  Risoles  pada  perusahaan PT PGAS Solution.

## 1. INTRODUCTION
Manajemen  risiko  merupakan  salah  satu  elemen  penting  dalam  menjalankan  bisnis perusahaan  karena  semakin  berkembangnya  dunia  perusahaan  serta  meningkatnya  kompleksitas aktivitas  perusahaan  mengakibatkan  meningkatnya  tingkat  risiko  yang  dihadapi  perusahaan. Sasaran  utama  dari  implementasi  manajemen  risiko  adalah  melindungi  perusahaan  terhadap kerugian yang mungkin timbul. (Sri Suryani, 2016) [1].
Untuk  meminimalisir  risiko  potensi  kerugian  Perusahaan,  maka  perlu  mengidentifikasi perbaikan  aplikasi  untuk  dapat  meningkatkan  kinerja  karyawan  seperti  efisiensi,  efektif  dan meminimalisir  risiko-risiko  yang  berpotensi  menghambat  pencapaian  tujuan  serta  menimbulkan kerugian bagi Perusahaan.
PT  PGAS  Solution  merupakan  anak  perusahaan  PGN  berfokus  pada  aspek  teknis  dan operasional  di  bidang  gas.  Perusahaan  ini  terdapat  15  (lima  belas)  divisi,  diantaranya  divisi Informasi, Komunikasi  dan  Teknologi  yang  bertanggung  jawab  dan  mengelola  berbagai  macam asset  IT,  penyediaan  layanan  IT  dan  infrastruktur  jaringan  di  kantor  pusat  maupun  kantor  area. Sebagai  divisi  yang  bertanggung  jawab  atas  penyediaan  layanan  IT  khususnya  aplikasi,  maka aplikasi  Manajemen  Risiko  dibutuhkan  sebagai  solusi  risiko-risiko  yang  mungkin  terjadi  pada Perusahaan. Oleh karena itu, Divisi Pengembangan Bisnis Manajemen Risiko bekerjasama dengan Divisi  IKT  membuat  Aplikasi  Sistem  Informasi  Manajemen  Risiko  dengan  tujuan  mewujudkan system  pengelolaan  risiko  serta  meningkatkan  probabilitas  dampak  positif  dan  mengurangi probabilitas dari dampak negatif terhadap proyek.
DeLone dan McLean (2003) dalam penelitiannya, menambahkan variabel kualitas layanan (Variabel  Service  Quality)  dan  menggabungkan  individual  impact  dan  organizational  impact menjadi variabel keuntungan bersih (Net Benefits). (Agungbagus & Prameswara, 2018) [2] .
[3]  (Lazaroni,  2017)  dalam  penelitiannya  menyatakan  bahwa  Analisa  dalam  mengukur tingkat  kesuksesan  E-performance  berdasarkan  variabel-variabel  ISSM  dengan model  penelitian Information  System  Success  Model  dan  identifikasi  goodness  of  FIT  dapat  diketahui  nilai  FIT adalah  varian  total  dari  seluruh  variabel  atau  dimensi  yang  menjelaskan  model  memiliki  nilai sebesar 43,1% sedangkan sisanya 47,9% dapat dijelaskan oleh variabel lain dan terdapat 1 (satu) hipotesa hasil positif kepada Net Benefit yang dipengaruhi oleh Intention to Use/Actual Use. Pada penelitian lainnya Chaernawan & Febianto (2015) menyatakan bahwa analisis implementasi sistem informasi  dapat  mengunakan  updated  ISSM  DeLone  &  McLean  untuk  mendapatkan  pengaruh positif pada indikator intention to use. [4]
Pada penelitian ini akan melakukan Analisa manajemen risiko system informasi PT PGAS Solution menggunakan metode Information System Success Model (ISSM). Nantinya di harapkan hasil  Analisa  menggunakan  metode  ISSM  dapat  mewujudkan  system  pengelolaan  risiko  untuk menjaga ketidakpastian terhadap sasaran atau tujuan Perusahaan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan probabilitas dampak positif dan mengurangi probabilitas dari dampak negatif terhadap  proyek  serta  untuk  mempermudah  dan  menunjang  kinerja  pegawai  pada  manajemen Divisi Pengembangan Bisnis Manajemen Risiko dalam membuat risk serta memonitor risk pada masing-masing divisi atau departemen di PT PGAS Solution berdasarkan 6 (enam) variabel ISSM (System  Quality,  Information  Quality,  Use,  User  Satisfaction,  Individual  Impact  dan Organizational Impact).
Dari hasil penelitian analisa manajemen risiko system informasi atau Risoles (Risk Online System)  yang  telah  di  terapkan  di  PT  PGAS  Solution  sehingga  dapat  memajukan  perusahaan dengan menerapkan manajemen risiko system informasi yang baik dengan menggunakan bantuan Software SmartPLS sebagai alat uji validasi, reability dan hipotesis. Manfaat yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah:
1. Bagi  PT  PGAS  Solution  diperoleh  nilai  keberhasilan  suatu  Aplikasi  Manajemen  Risiko  atau Risoles  (Risk  Online  System)  untuk  meningkatkan  kinerja  karyawan seperti  efisiensi, efektif dan meminimalisir risiko-risiko manajemen yang berkaitan keamanan Perusahaan.
2. Bagi bidang ilmu, sebagai kajian maupun referensi untuk penelitian serupa selanjutnya.
3. Bagi masyarakat umum, untuk menambah wawasan dan pengetahuan mengenai analisis suatu aplikasi manajamen risiko.

## RESEARCH METHODS Information System Success Model (ISSM)
Penelitian terkait dengan metode Information System Success Model (ISSM) yang telah dilakukan  oleh  Ibrahim  Lazaroni  (2017)  dengan  judul  Analisis  kesuksesan  “Sistem  Informasi Manajemen Kinerja  Pegawai secara  Elektronik  (E-Performance)  pada  Dinas Tenaga  Kerja Kota
Surabaya” menggunakan Information System Success Model (ISSM). Hasil pembahasannya yaitu Tingkat  kesuksesan  E-Performance  berdasarkan  variabel  ISSM  variable-variabel  dengan  model penelitian Information System Success Model (ISSM) dan identifikasi goodness of FIT diketahui nilai FIT adalah varian total dari seluruh variabel atau dimensi yang menjelaskan model memiliki nilai  sebesar  43,1%  sedangkan  sisanya  47,9%  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  lain.  Hal  ini mengartikan  bahwa  model penelitian  kurang  menjelaskan  fenomena  yang  dikaji pada  penelitian tugas akhir ini untuk mengetahui kesuksesan E-Performance. Berdasarkan 10 hipotesa penelitian, ada 1 hipotesa yang diterima dan memberikan hasil positif kepada Net Benefit yaitu Net Benefit dipengaruhi oleh Intention to Use/Actual Use.

## ISSM Delone & Mclean
Penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Ega  Chaernawan  Febianto  (2015)  dengan  judul Analisis Keberhasilan Implementasi Sistem Informasi Rencana Bisnis Dan Anggaran (RBA) Pada Badan Layanan Umum ITS Menggunakan Updated ISSM Delone & Mclean menjelaskan bahwa Rata – rata indikator pada ISSM pad penelitian ini hanya memperlihatkan pengaruh positif pada intention to use, namun pada user satisfation, banyak hubungan negatifnya, hal ini kemungkinan dikarenakan memang sudah kewajiban para pengguna SI RBA menngunakan sistem informasi ini, meskipun mereka tidak puas akan kualitas keseluruhan dari SI RBA di ITS.

## ISO 31000
Penelitian yang telah dilakukan oleh Miftakhatun (2020) dengan judul Analisis Manajemen Risiko Teknologi Informasi pada Website Ecofo Menggunakan ISO 31000 yaitu, Analisis risiko teknologi  informasi  menggunakan  ISO  31000  pada  website  Ecofo  di  KPH  Banyumas  timur dijalankan  dengan  menggunakan  tahapan-tahapan  yang  dimulai  dari  tahap  komunikasi  dan konsultasi, menentukan konteks, penilaian risiko yang terdiri dari tahap identifikasi risiko, tahap analisis risiko, tahap evaluasi risiko, tahap perlakuan risiko serta monitoring dan review dan dari hasil analisis risiko yang telah dilakukan terdapat 24 kemungkinan risiko dimana terdapat 3 risiko level high yaitu (Kegagalan Sistem Jaringan/jaringan terputus, Overload Database, Server Down). 10 risiko level medium yaitu (gempa bumi, kebakaran, listrik padam, penyalagunaan hak akses/user ID,  pegawai  IT  tidak  mengikuti  keseluruhan  SOP,  kegagalan/  rusaknya  software, kegagalan/rusaknya hardware, gagal melakukan fungsi penyimpanan seperti disk error, disk full, data corrupt/rusak, overheat perangkat), serta risiko berjumlah 11 merupakan level of risk tingkatan low (banjir, petir, debu atau kotoran, human error, pencurian perangkat, data dan informasi yang tidak sesuai dengan fakta, cybercrime, kesalahan teknis, pengunduran diri, pegawai yang sakit atau cidera/meninggal, serangan virus, malware, malicious program).

## NIST SP 800-30
Penelitian yang telah dilakukan oleh Dian Ayu Permatasari, Widhy Hayuhardhika Nugraha Putra,  Andi  Reza  Perdana  kusuma  (2019)  dengan  judul  Analisis  Manajemen  Risiko  Sistem Informasi  E-LKPJ  pada  Dinas  Komunikasi  dan  Informatika  Provinsi  Jawa  Timur  menjelaskan bahwa  Rekomendasi  kontrol  yang  diberikan  pada  sistem  E-LKPJ  di  Dinas  Komunikasi  dan Informatika Provinsi Jawa Timur berdasarkan kerangka kerja NIST SP800-30 terdapat lima belas rekomendasi  kontrol.  Beberapa  rekomendasi  kontrol  yang  diberikan  diambil  berdasarkan  ISO 27001:2013. Lima belas rekomendasi kontrol dikelompokan berdasarkan jenis risiko.
Metode penelitian digambarkan dalam bentuk alur proses secara runtut dalam tabel sebagai berikut:
Tabel 1. Alur Proses Penelitian
No INPUT
PROSES OUTPUT
1. - Proses
bisnis
- Literatur
- Paper, buku, jurnal, dan internet Pengumpulan Data Melakukan studi literatur terkait penelitian, proses bisnis, paper, buku, dan jurnal Pemahaman dari teori yang berkaitan dengan penelitian, dan faktor-faktor ISSM 2. Faktor-faktor kesuksesan Penentuan Dimensi Penentuan dimensi dari faktor-faktor yang ditemukan menggunakan wawancara dan studi literatur Dimensi-dimensi atau indikator model 3. - Faktor- faktor
kesuksesan
- Dimensi-
dimensi atau indikator model Pembuatan Model Pembuatan model dengan memetakan faktor-faktor kesuksesan, dimensi- dimensi atau indikator model ke dalam ISSM Model konseptual dan Hipotesis 4. Konseptual Hipotesis Penyusunan Kuesioner Membuat kuesioner untuk responden Kuesioner 5. Kuesioner valid dan reliabel Pengumpulan Data kuesioner Penyebaran kuesioner ke sampel (n) = 25 orang Kuesioner pengguna telah diisi oleh seluruh responden 6. - Kuesioner telah diisi oleh seluruh pengguna Analisa Data Analisis deskriptif statistik Informasi dari perhitungan komponen SEM
Objek penelitian yang ditentukan pada penelitian ini adalah Aplikasi Manajemen Risiko atau dengan sebutan Risoles ( Risk Online System )

## Penentuan Dimensi
Tahapan penentuan dimensi dilakukan setelah faktor-faktor keberhasilan dalam penelitian sudah ditentukan.  Hal  tersebut  dilakukan  guna  mendapatkan  pengetahuan  indikator  atau  dimensi  yang cocok  bagi Information  System  Success  Model (ISSM).  Indikator  keberhasilan  dilakukan  proses observasi dan disesuaikan dengan faktor  D&M IS model sukses. Berikut ini gambar dimensi dan tabel indikator yang diperoleh yaitu:
Gambar 1. Struktur Hipotesis Awal
 Hipotesis (H1) : Kualitas informasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap niat atau intensitas penggunanya.
 Hipoteris  (H2)  :  Kualitas  informasi  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  kepuasan pengguna.
 Hipotesis  (H3)  :  Kualitas  sistem  berpengaruh  positif  positif  dan  signifikan  terhadap  niat  atau intensitas penggunanya.
 Hipotesis  (H4)  :  Kualitas  sistem  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  kepuasan
- Kuesioner
valid dan
reliabel
7. Informasi dari perhitungan komponen SEM Pengujian Hipotesis Uji hipotesis menggunakan S martPLS Hasil pengujian 8. Hasil pengujian Tahap Akhir Membuat kesimpulan dan rekomendasi hasil pengujian Laporan kesimpulan dan rekomendasi berupa Buku Tugas Akhir
penggunanya.
 Hipotesis (H5) : Kualitas layanan berpengaruh positif dan signifikan terhadap niat atau intensitas penggunanya.
 Hipotesis (H6) : Kualitas layanan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan pengguna.
 Hipotesis  (H7)  :  Niat  atau  intensitas  penggunanya  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap kepuasan pengguna.
 Hipotesis (H8) : Kepuasan pengguna penggunanya berpengaruh positif dan signifikan terhadap manfaat (Net Benefits).
 Hipotesis  (H9) :  Niat  atau intensitas  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  manfaat (Net Benefits).
Tabel 2. Dimensi dan Indikator Dimensi Indikator Item Pertanyaan Information Quality (Kualitas Informasi) ( IQ ) Understanda bility (Kemudahan Pemahaman) ( IQ1 ) Informasi yang disajikan dalam aplikasi mudah dipahami. (A)
Informasi yang terdapat dalam aplikasi disajikan secara jelas. (B)
Accuracy (Keakuratan) ( IQ2 ) Informasi yang terdapat dalam aplikasi disajikan secara benar. (A) Informasi yang terdapat dalam aplikasi disajikan secara akurat berdasarkan risiko yang terjadi. (B) Completenes s (Kelengkapa n) ( IQ3 ) Informasi mengenai penyebab risiko terdapat dalam aplikasi disajikan secara lengkap. (A) Informasi mengenai mitigasi risiko terdapat di dalam aplikasi disajikan sesuai dengan kebutuhan. (B) System Quality (Kualitas Sistem) (SY) Access (Akses) ( SY1 ) Aplikasi dapat diakses melalui hardware yang berbeda seperti laptop, Handphone (HP), dsb. (A)
Aplikasi Dapat diakses menggunakan jaringan internet di luar kantor. (B)
Ease of Use (Kemudahan Penggunaan) ( SY2 ) Aplikasi dapat dioperasikan dengan mudah. (A)
Mudah bagi anda untuk mengingat penggunaan fitur yang ada di aplikasi.
(B) Response Time (Kecepatan Akses) ( SY3 ) Aplikasi dapat  merespon  input data dengan cepat. (A)
Aplikasi dapat merespon permintaan akses dengan cepat. (B)
Security (Keamanan) ( SY4 ) Aplikasi dapat menjaga setiap informasi  pengguna. (A) Aplikasi dapat menjaga keamanan hasil input data pengguna. (B) Service Quality (Kualitas Layanan) (SE) Assurance (Jaminan) ( SE1 ) Pengelola aplikasi dapat menyelesaikan risiko yang terjadi dari aplikasi. (A) Pengelola aplikasi dapat menjamin       anda       bisa menggunakan aplikasi. (B)

## Reliability
(Kehandalan) ( SE2 )
Pengelola aplikasi Risoles (Risk Online System) dapat diandalkan dalam menangani masalah aplikasi. (A)
Pengelola aplikasi Risoles (Risk Online System) dapat menyediakan teknologi yang baik. (B)
Analisis Manajemen Risiko Sistem Informasi Menggunakan Information System Success Model (ISSM)  (Nanang Irawan)
Responsivens s ( Daya Tanggap) ( SE3 ) Pengelola aplikasi Risoles (Risk Online System) dapat memberikan pelayanan penggunaan secara cepat. (A) Pengelola aplikasi Risoles (Risk Online System) dapat memberitahukan pada anda jika aplikasi sedang dalam maintenance. (B)
Tangibles (Tampilan) ( SE4 )
Pengelola aplikasi Risoles (Risk Online System) dapat dapat memelihara infrastruktur yang mendukung aplikasi. (A)
Aplikasi Risoles (Risk Online System) memiliki fitur yang tidak membingungkan. (B)
Intention to Use/ Actual Use (Tingkat
penggunaan) ( IU ) Necesity (Kebutuhan) ( IU1 )
Anda menggunakan Risoles (Risk Online System) karena dibutuhkan dalam proses update data, input aktivitas, dan penugasan. (A) Anda menggunakan Risoles (Risk Online System) karena diwajibkan oleh Kepala Departemen. (B)
Availability (Kemudahan Mengakses) ( IU2 )
Aplikasi Risoles ( Risk Online System ) siapa saja bisa mengaksesnya (A)
Anda merasa puas menggunakan Risoles ( Risk Online System ) sebagai alat bantu dalam proses pengambil keputusan. (B)
User Satisfaction (Kepuasan Pengguna) ( US ) Overall Satisfaction (Kepuasan Keseluruhan) ( US1 )
Aplikasi Risoles ( Risk Online System ) dapat digunakan 24/7 jam/hari. (A)
Anda merasa puas dengan fitur-fitur pada aplikasi Risoles ( Risk Online
System ) mudah digunakan. (B)
Net Benefits
(Keuntungan Bersih) ( NB ) Job Effectiveness (Efektivitas Pekerjaan) (NB1)
Dengan adanya aplikasi Risoles ( Risk Online System ) anda dapat membuat penyelesaian pekerjaan dan tanggung jawab lebih tepat waktu. (A) Aplikasi Risoles ( Risk Online System ) dapat meningkatkan kualitas kinerja anda. (B)
Usefulness (Kegunaan) (NB2) Aplikasi Risoles ( Risk Online System ) dapat membantu proses mengambil keputusan dari setiap risiko. (A)
Aplikasi Risoles ( Risk Online System ) dapat membantu mengurangi risiko kerugian finansial sehingga dapat meningkatkan profit ( revenue ) pada proyek yang dilaksanakan. (B)
Berdasarkan  penentuan  variabel  penelitian  pemodelan  diatas  sama  halnya  dengan  dimensi- dimensi yang terdapat pada Information System Success Model (ISSM). Variabel atau dimensi dibedakan menjadi 2 (dua) variabel yaitu:
- Variabel  bebas  ( Independent  Variable )  adalah  variabel  yang  mempengaruhi  variabel  lain untuk  menerangkan  hubungan  dengan  fenomena  yang  diobservasi.  Dimensi  yang  termasuk dalam variabel bebas adalah Kualitas Informasi ( Information Quality ), Kualitas Sistem ( System Quality ) dan Kualitas Layanan ( Service Quality ).
- Variabel tergantung ( Dependent Variable ) adalah karakteristik penelitian yang menjelaskan, mengubah  atau  mengganti  variabel  bebas.  Dimensi  yang  termasuk  dalam  variabel  ini  adalah Tingkat  Penggunaan  ( Intention  to  Use/Use ),  Kepuasaan  Pengguna  ( User  Satisfaction )  dan Keuntungan Bersih (Net Benefits).

## Penentuan Dimensi
Pada  pembuatan  model  faktor  maupun  indikator  keberhasilan Information  System  Success
Model (ISSM)  sudah  diketahui  terlebih  dahulu,  kemudian  akan  dilakukan  pemetaan  ke  dalam Information  System  Success  Model berdasarkan  hasil  penyesuaian  dari  dimensi-dimensi  atau indikator, selanjutnya pembuatan model konseptual disesuaikan dengan permasalahan dari ISSM. Langkah  ini  diperlukan  untuk  memperoleh  model  konseptual  pada  tujuan  untuk  mendapatkan pengetahuan berupa keberhasilan berdasarkan ISSM.

## Penyusunan Kuesioner
Pada  tahap  ini  akan  menghasilkan  kuesioner  dan  akan  dilanjutkan  ke  tahap  pengumpulan  data berdasarkan model konseptual dan hipotesis ISSM yang telah diketahui pada tahap sebelumnya. Penyusunan kuesioner berguna untuk mengumpulkan informasi dari pengguna aplikasi Risk Online System  yang  dimiliki  oleh  PT  PGAS  Solution  yang  nantinya  akan  membantu  peneliti  untuk menganalisis kesuksesan dari implementasi Risk Online System
1. Pengumpulan Data Kuesioner
Tahap  pengumpulan  data  yang  dilakukan  yaitu  pengecekan  kuesioner  setelah  kuesioner  disusun. Selanjutnya  data  yang  didapatkan  dari  kuesioner  akan  diuji  validitas  dan  reliabilitasnya.  Setelah kuesioner telah valid dan reliabel, selanjutnya kuesioner akan disebarkan kepada pengguna aplikasi Risk Online System pada Manajemen Risiko PT PGAS Solution, sampel sebanyak 25  (dua puluh lima) pegawai. Kuesioner yang diisi nantinya akan menghasilkan nilai-nilai berdasarkan 4 (empat) point skala likert dengan nilai 1-4 dengan detail sebagai berikut:
Tabel 3. Skor Jawaban (Sumber Sugion, 2011)
Skala jawaban Nilai Sangat tidak setuju 1 Tidak setuju 2 Setuju 3 Sangat setuju 4
Penelitian  responden  terhadap  masing-masing  variabel  penelitian  dapat  dilihat  dari  nilai  rata- ratanya. Untuk memberi arti dari nilai rata-rata tersebut, maka dibuat kriteria.

## Kriteria Sampel
Sampel yang digunakan adalah seluruh pengguna aplikasi Risk Online System pada Risk Controller Department , yaitu:
Tabel 4. Interval Kelas Penilaian Rata-rata Variabel
- Satuan kerja yang terlibat dalam mengelola manajemen risiko system informasi atau Risoles (Risk Online System) PT PGAS Solution
- Pegawai yang ditunjuk sebagai PIC pada masing-masing department atau divisi
Interval rata - rata Kategori 1,00 – 1,75 Sangat Tidak Setuju 1,75 – 2,50 Tidak Setuju 2,50 – 3,25 Setuju 3,25 – 4,00 Sangat Setuju
Analisis Manajemen Risiko Sistem Informasi Menggunakan Information System Success Model (ISSM)  (Nanang Irawan)
- Dalam penelitian teknik penarikan sampel dalam penelitian ini, dengan menggunakan Random Sampling atau pengambilan sampel dengan memberikan kesempatan yang sama untuk diambil kepada setiap elemen populasi atau kriteria sampel. Uji asumsi kualitas pengukuran nantinya akan menggunakan  software  SmartPLS untuk  mengetahui data  yang  dimiliki  bernilai  reliable,  valid dan  uji  hipotesis.  Setelah  uji  asumsi  kualitas  pengukuran  tersebut  telah  sesuai  dan  memenuhi syarat,  maka  tahap  selanjutnya  memasukkan  desain  penelitian  ke  dalam  analisis  model menggunakan  Software  SmartPLS.  Data  dari  hasil  penyebaran  kuesioner  yang  disesuaikan dengan  model  kesuksesan  Sistem  Informasi  berdasarkan  Information  System  Success  Model diimplementasikan ke dalam 6 dimensi yaitu Kualitas Informasi (Information Quality), Kualitas Sistem  (System  Quality),  Kualitas  Layanan  (Service  Quality),  (Intention  to  Use/Use) Penggunaan,  (User  Satisfaction)  Kepuasan  Pengguna  dan  (Net  Benefits)  Manfaat  bagi  pihak individu (pegawai).

## Analisis Data
- Statistik Deskriptif
Sugiyono  (2005),  deskriptif  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  atau menganalisis suatu hasil penelitian tetapi tidak digunakan untuk membuat kesimpulan yang lebih luas.  Analisis  deskriptif  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  mean  atau  rata-rata  dengan menggunakan  metode Likert dan  persentase  atau  proposisi  pada  teori  Kaplan  dan  Norton  untuk menentukan  rata-rata  tingkat  kepuasan  pengguna.  Berikut  ini  adalah  rumus  mean  atau  rata-rata untuk menentukan tingkat kepuasan menurut metode Likert :
Rata − rata Kepuasan = Jumlah Skor Jawaban Kuesioner
Total Jumlah Kuesioner
- Interval Kelas Rata-rata
Berdasarkan interval kelas rata-ratanya. Durianto dkk (2001) untuk menentukan interval kelas rata-rata digunakan rumus:
Interval = Nilai Tertinggi − Nilai Terendah Banyak Kelas
Interval = 4−1 4 = 0,75
Sehingga dibuatlah rentang skala rata – rata jawaban dari responden dengan interval 0,75 sebagai berikut:

## Pengujian Hipotesis
Dalam  tahap  ini  merupakan  tahap  pengolahan  informasi  dari  perhitungan  komponen  SEM. Tahap pengujian hipotesis dilakukan didasari juga oleh model kesuksesan sistem informasi yang telah  dilakukan  penyesuaian.  Uji  hipotesis  bertujuan  untuk  membuktikan  hipotesis  pada  setiap dimensi  sesuai  ISSM  dan  studi  kasus.  Uji  hipotesis menggunakan  perangkat  lunak  dari  aplikasi online SmartPLS .
- Tahap Akhir
Pada  tahap  terakhir  dalam  penelitian  ini  adalah  pembuatan  tesis.  Dari  hasil  pengujian  yang didapat  selanjutnya  pembuatan  rekomendasi  perbaikan  aplikasi Risk  Online  System pada Manajemen Risiko PT PGAS Solution. Setelah itu pembuatan kesimpulan terhadap hasil penelitian
dan saran untuk peneliti selanjutnya. Tahap ini juga berisi dokumentasi dari langkah-langkah serta hasil  pengerjaan  dalam  semua  proses  metodologi.  Menghasilkan  nilai  interpretatif  dari  hasil evaluasi  yang  dapat  mendukung  rekomendasi  perbaikan,  atau  masukan  yang  nantinya  akan diberikan  ke  Manajemen  Risiko  PT  PGAS  Solution    pada  Manajement Risk  Controller Departement
Berikut merupakan hasil kuesioner yang telah disusun, dibagikan dan di isi kepada pengguna Aplikasi Risoles (Risk Online System) berdasarkan variabel-variabel dari ISSM
Variabel Indikator Item Pertanyaan 1 2 3 4 Total Rata- Rata Information Quality (IQ) Understandability (Kemudahan Pemahaman) Informasi yang disajikan dalam aplikasi mudah dipahami. 6 19 94 3.76 Informasi yang terdapat dalam aplikasi disajikan secara jelas. 5 20 95 3.8 Accuracy (Keakuratan) Informasi yang terdapat dalam aplikasi disajikan secara benar. 7 18 93 3.72 Informasi yang terdapat dalam aplikasi disajikan secara akurat berdasarkan risiko yang terjadi. 7 18 93 3.72 Completeness (Kelengkapan) Informasi mengenai penyebab risiko terdapat dalam aplikasi disajikan secara lengkap. 6 19 94 3.76 Informasi mengenai mitigasi risiko terdapat di dalam aplikasi disajikan sesuai dengan kebutuhan. 6 19 94 3.76 System Quality (SY) Access (Akses) Aplikasi dapat diakses melalui hardware yang berbeda seperti laptop, handphone (HP), dsb. 5 20 95 3.8 Aplikasi Dapat diakses menggunakan jaringan internet di luar kantor. 9 16 91 3.64 Ease of Use (Kemudahan Penggunaan) Aplikasi dapat dioperasikan dengan mudah. 9 16 91 3.64 Mudah bagi anda untuk mengingat penggunaan fitur yang ada di aplikasi. 8 17 92 3.68 Response Time (Kecepatan Akses) Aplikasi dapat merespon  input data 9 16 91 3.64 Aplikasi dapat merespon permintaan akses dengan cepat. 9 16 91 3.64 Security (Keamanan) Aplikasi dapat menjaga setiap informasi  pengguna. 10 15 90 3.6 Aplikasi dapat menjaga keamanan hasil input data pengguna. (B) 10 15 90 3.6 Service Quality (SE) Assurance (Jaminan) Pengelola aplikasi dapat menyelesaikan risiko yang terjadi dari aplikasi. 10 15 90 3.6
Tabel 5.  Rekapitulasi Hasil Kuesioner
Pengelola aplikasi dapat menjamin       anda       bisa menggunakan aplikasi. 10 15 90 3.6 Reliability Pengelola aplikasi Risoles ( Risk
Online System ) dapat diandalkan dalam menangani masalah aplikasi. 7 18 93 3.72 Pengelola aplikasi Risoles ( Risk
Online System ) dapat menyediakan teknologi yang baik. 10 15 90 3.6
Responsivenss (Daya Tanggap) Pengelola aplikasi Risoles ( Risk Online System ) dapat memberikan pelayanan penggunaan secara cepat. 8 17 92 3.68 Pengelola aplikasi Risoles ( Risk Online System ) dapat memberitahukan pada anda jika aplikasi sedang dalam maintenance. 7 18 93 3.72 Tangibles (Tampilan) Pengelola aplikasi Risoles ( Risk Online System ) dapat dapat memelihara infrastruktur yang mendukung aplikasi. 7 18 93 3.72 Aplikasi Risoles ( Risk Online System ) memiliki fitur yang tidak membingungkan. 10 15 90 3.6 Intention to Use/ Actual Use (IU) Necesity (Kebutuhan) Anda menggunakan Risoles ( Risk Online System ) karena dibutuhkan dalam proses update data, input aktivitas, dan penugasan. 6 19 94 3.76 Anda menggunakan Risoles ( Risk Online System ) karena diwajibkan oleh kepala Departemen. 10 15 90 3.6 Availability (Kemudahan Mengakses) Aplikasi Risoles ( Risk Online System ) mudah dalam mengaksesnya. 6 19 94 3.76 aplikasi Risoles ( Risk Online System ) dapat diakses 24/7 jam/hari. 8 17 92 3.68 User Satisfaction (Kepuasan Pengguna) (US) Overall Satisfaction (Kepuasan Keseluruhan) Anda merasa puas menggunakan Risoles ( Risk Online System ) sebagai alat bantu dalam proses pengambil keputusan. 9 16 91 3.64 Anda merasa puas dengan fitur- fitur pada aplikasi Risoles ( Risk Online System ) mudah digunakan. 1 14 7 3 62 2.48 Net Benefits (Individual Impact) (NB) Job Effectiveness (Efektivitas Pekerjaan) Dengan adanya aplikasi Risoles ( Risk Online System ) anda dapat membuat penyelesaian pekerjaan dan tanggung jawab lebih tepat waktu. 10 15 90 3.6 Dengan adanya aplikasi Risoles
( Risk Online System ) mencapai poin yang ditargetkan melalui Peningkatan kualitas kinerja. 10 15 90 3.6
Usefulness
Aplikasi Risoles ( Risk Online
System ) dapat membantu proses mengambil keputusan dari setiap risiko 7 18 93 3.72
Aplikasi Risoles ( Risk Online
System ) dapat membantu mengurangi resiko kerugian finansial sehingga dapat meningkatkan profit ( revenue ) pada proyek yang dilaksanakan. 6 19 94 3.76
Kuesioner  yang  telah  dibuat  kemudian  diuji  kepada  25  (dua  puluh  lima)  responden  dengan melakukan uji reliabilitas, uji validitas dan Hipotesis. Hasil pengujian kuesioner penelitian adalah sebagai berikut:
1. Uji Validitas Dan Reliabilitas/Outer Model Evaluasi model pengukuran dilakukan dengan menguji validitas dan reliabilitas dari indikator pembentuk variabel laten. Terdapat tiga kriteria yang digunakan untuk menilai outer model, yaitu validitas  konvergen  (Convergent  Validity),  validitas  diskriminan  (Discriminant  Validity)  atau menggunakan  rerata  ekstraksi  varian  (Average  Varian  Extracted),  dan  construct  reliability  yang diukur  menggunakan  composite reliability  dan  croncbach  alpa.  Hasil  penghitungan  Uji Validasi menggunakan SmartPLS
Kontruk Laten Indikator Outer loading Validitas (>0.7) Chin (1998) Information Quality IQ1A 0.843 Valid IQ1B 0.752 Valid IQ2A 0.824 Valid IQ2B 0.793 Valid IQ3A 0.879 Valid IQ3B 0.891 Valid System Quality SY1A 0.765 Valid SY1B 0.893 Valid SY2A 0.758 Valid SY2B 0.833 Valid SY3A 0.727 Valid SY3B 0.831 Valid SY4A 0.915 Valid SY4B 0.929 Valid Service Quality SE1A 0.865 Valid SE1B 0.780 Valid SE2A 0.811 Valid SE2B 0.828 Valid SE3A 0.800 Valid SE3B 0.791 Valid SE4A 0.881 Valid SE4B 0.852 Valid Intention To Use IU1A 0.785 Valid IU1B 0.801 Valid IU2A 0.854 Valid IU2B 0.924 Valid User Satisfaction US1A 0.936 Valid US1B 0.934 Valid Net Benefit NB1A 0.860 Valid NB1B 0.844 Valid
Tabel 6. Hasil akhir loading factor
NB2A 0.814 Valid NB2B 0.743 Valid
Dari hasil perhitungan PLS algorithm tidak terdapat nilai loading factor yang bernilai dibawah 0,7. Hal ini menunjukkan nilai – nilai loading  factor telah memenuhi validitas konvergen atau dapat disebut bahwa indikator – indikator tersebut adalah valid untuk membentuk konstruk dimensinya. Nilai loading factor , validitas konvergen dapat juga dilihat dari nilai AVE dan nilai communality . Nilai AVE dan nilai communality pada Tabel 4.3 yang dihasilkan semua konstruk > 0,5 sehingga setiap variabel konstruk sudah dapat dikatakan valid dan memenuhi persyaratan model yang baik.

## Hasil Uji Reliabel
Dalam PLS uji reliabilitas diukur dengan dua kriteria yaitu composite reliability dan cronbach alpha  dari  blok  indikator  yang  mengukur  konstruk.  Konstruk  dinyatakan  reliabel  jika  nilai composite  reliability diatas  0.70  dan  nilai cronbach  alpha ≥  0,50.  Dari  hasil  pengolahan  data diperoleh nilai composite reliability dan cronbach alpha seperti dalam Tabel 4.4. sehingga dapat dikatakan setiap variabel laten tersebut reliabel.
Composite Reliability Cronbach Alpha System quality 0.948 0.937 Service quality 0.945 0.934 Information quality 0.931 0.910 Intention to use 0.907 0.862 User saticfation 0.933 0.856 Net benefit 0.888 0.832

## Analisis Data Inner Model
Model struktural (inner model) menggambarkan hubungan antar variabel laten dalam  model. Pada  inner  model  ada  dua  variabel,  yaitu  variabel  independen  dan  variabel  dependen.  Variabel independen tidak memiliki nilai R 2 karena variabel tersebut tidak dipengaruhi oleh variabel lain dalam  model.  Model  struktural  dievaluasi  dengan  menggunakan  R-square  untuk  konstruk dependen.
Model yang kuat ditunjukkan dengan nilai 0,70; model yang moderate ditunjukkan dengan nilai 0,50 dan model yang lemah ditunjukkan dengan nilai 0,25 (Ghozali (2008), Structural Equation Modeling Metode Alternatif dengan Partial Least Square PLS, 3 rd ) Nilai R2 pada model penelitian ini disajikan pada Tabel 9 sebagai berikut:
IQ IU NB SE SQ US IQ 0.832 IU 0.928 0.843 NB 0.913 0.927 0.816 SE 0.887 0.885 0.935 0.827 SQ 0.861 0.827 0.858 0.962 0.834 US 0.811 0.816 0.842 0.896 0.929 0.935
Tabel 7. Nilai Akar Average Variance Extracted (AVE)
Tabel 8. Nilai composite reliability dan cronbach alpha
Tabel 9. Nilai R2 kontruk dependen
Berdasarkan tabel 9, maka dapat dijelaskan sebagai berikut:
- Intention  to  use (Manfaat  Bersih)  memiliki  nilai  R2  (RSquare)  sebesar  0.891  dapat diintepretasikan  bahwa  validitas Intention  to  use (Manfaat  Bersih)  dapat  dijelaskan  oleh konstruk  Kepuasan  Pengguna  ( User  Satisfaction )  sebesar  89,1%  sedangkan  sisanya  sebesar 10,9% dijelaskan oleh variabel yang tidak diteliti dalam model ini.
- Net benefits (Manfaat Bersih) memiliki nilai R2 (RSquare) sebesar 0.881 dapat diintepretasikan bahwa  validitas Net  benefits (Manfaat  Bersih)  dapat  dijelaskan  oleh  konstruk  Kepuasan Pengguna ( User Satisfaction ) sebesar 88,1% sedangkan sisanya sebesar 11,9% dijelaskan oleh variabel yang tidak diteliti dalam model ini.
- Nilai  R2  (R-Square)  variabel  Kepuasan  Pengguna  ( User  Satisfaction )  sebesar  0.878  dapat diintepretasikan  bahwa  validitas  konstruk  Kepuasan  Pengguna  ( User  Satisfaction )  dapat dijelaskan  oleh  konstruk  Kualitas  Sistem  ( System  Quality ),  Kualitas  Informasi  ( Information Quality ),  dan  konstruk  Kualitas  Layanan ( Service  Quality )  sebesar  87,8% sedangkan  12,2% dijelaskan oleh variabel yang tidak diteliti dalam model ini.
Hasil Pengujian Hipotesis dalam penelitian ini yaitu dengan melihat tingkat signifikasi antar variabel laten menggunakan t-statistik hasil perhitungan dari SmartPLS. Untuk mengetahui nilai tingkat  signifikasi  maka  dilakukan  proses bootstraping pada software  SmartPLS yang  disajikan pada Gambar 2.
Untuk pengujian hipotesis menggunakan nilai statistik maka untuk alpha 5% nilai t-statistik yang digunakan adalah 1,96. Sehingga kriteria penerimaan / penolakan hipotesa adalah Ha diterima dan H0 di tolak ketika t- statistik> 1,96. Untuk menolak / menerima hipotesis menggunakan probabilitas maka Ha di terima jika nilai Pvalue < 0,05 (Husein, 2015, p21).
Variable R Square Intention to use 0.891 Net benefit 0.881 User saticfation 0.878
Gambar 2. Hasil pengujian menggunakan Bootstrap
Dari  Gambar  2.  tampak  hasil  t- statistic dan  nilai Pvalue yang  diperoleh  dari  proses bootstrapping pada software SmartPLS .
Hipotesis Jalur T-statistic P value Signifikan Dari  Ke- H1 IQ IU 2.429 0.015 Signifikan H2 IQ US 0.298 0.766 Tidak Signifikan H3 SY IU 0.677 0.499 Tidak Signifikan H4 SY US 1.096 0.274 Tidak Signifikan H5 SE IU 1.016 0.310 Tidak Signifikan H5 SE IU 1.016 0.310 Tidak Signifikan H6 SE US 0.240 0.811 Tidak Signifikan H7 IU US 0.575 0.565 Tidak Signifikan H8 IU NB 5.179 0.000 Signifikan H9 US NB 1.438 0.151 Tidak Signifikan
Hasil  pengujian  hipotsisi  pada  table  4.6,  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  hubungan  antara  dua kntruk yang signifikan karena t-statistiknya > 1,96 dan nilai Pvalue < 0.05 yaitu information quality berpengaruh  signifikan terhadap intention to use dengan nilai t-statistik 2.429 dan Pvalue 0.015, intention  to  use berpengaruh  signifikan    terhadap net  benefit dengan  nilai  t-statistik  5.179  dan Pvalue 0.000 . terdapat antar dua konstruk ada yang tidak signifikan yaitu pada:
- information quality tidak berpengaruh signifikan terhadap user satisfaction
- system quality tidak berpengaruh signifikan terhadap intention to use
- system quality tidak berpengaruh signifikan terhadap user satisfaction
- service quality tidak berpengaruh signifikan terhadap intention to use
- service quality tidak berpengaruh signifikan terhadap user satisfaction
- intention to use tidak berpengaruh signifikan terhadap user satisfaction
- user satisfaction tidak berpengaruh signifikan terhadap Net benefit
Hipotesis  yang  diterima  diantaranya  H1,  dan  H8,  sedangkan  hipotesis  yang  tidak  diterima adalah H2, H3, H4, H5, H6, H7, dan H9. Pembahasan lebih lanjut : Pengaruh Information Quality Terhadap Intention To Use/Actual Use
H1 : Terdapat pengaruh antara Information Quality terhadap Intention to Use/Actual Use . Berdasarkan nilai jalur seperti tertera pada gambar menunjukkan bahwa Terdapat pengaruh antara Information Quality (IQ) terhadap Intention to Use/Actual Use (IU). Korelasi keduanya ditunjukkan oleh nilai T-statistic statistik 2.429 dan Pvalue 0.015. hal ini berarti Hipotsesis diterima. H2 : Tidak terdapat pengaruh antara system quality terhadap user satisfaction Berdasarkan nilai jalur seperti tertera pada gambar menunjukkan bahwa Tidak terdapat pengaruh antara system quality terhadap user satisfaction
Korelasi keduanya ditunjukkan oleh nilai T-statistic statistik 0.298 dan Pvalue 0.766. hal ini berarti Hipotsesis ditolak.
Hal ini dimungkinkan terjadi karena responden adalah pegawai yang kurang memahami kualitas informasi yang terdapat pada Aplikasi Manajemen Risiko atau dengan sebutan Risoles (Risk Online System) dikarenakan  penggunaan  sistem  informasi  yang  monoton  namun  bersifat  wajib  untuk digunakan.
H3 : Tidak terdapat pengaruh antara system quality terhadap intention to use
Tabel 10.  Hasil pengujian Hipotesis
TRANSFORMATIKA , Vol.20, No.1, Juli 2022, pp. 87 - 106
Berdasarkan nilai jalur seperti tertera pada gambar menunjukkan bahwa Tidak terdapat pengaruh antara system quality terhadap intention to use
Korelasi keduanya ditunjukkan oleh nilai T-statistic statistik 0.677 dan Pvalue 0.499. hal ini berarti Hipotsesis ditolak.
Hal ini dimungkinkan terjadi karena pengelola Aplikasi Manajemen Risiko atau dengan sebutan Risoles (Risk Online System) sudah mempunyai minat yang tulus dalam menangani masalah namun pengelola membatasi siapa-siapa saja yang dapat mengakses aplikasi tersebut jadi dinilai lambat dalam  penangan  masalah. Indikator  tersebut  tidak  mampu  memberikan  kepercayaan  responden dalam meningkatkan signifikansi terhadap uji hipotesis ini.
H4 : Tidak terdapat pengaruh antara system quality terhadap user satisfaction Berdasarkan nilai jalur seperti tertera pada gambar menunjukkan bahwa Tidak terdapat pengaruh antara system quality terhadap user satisfaction
Korelasi keduanya ditunjukkan oleh nilai T-statistic statistik 1.096 dan Pvalue 0.274. hal ini berarti Hipotsesis ditolak.
Hal ini dimungkinkan terjadi karena responden adalah pegawai yang kurang memahami kualitas informasi yang terdapat pada Aplikasi Manajemen Risiko atau dengan sebutan Risoles (Risk Online System) dikarenakan  penggunaan  sistem  informasi  yang  monoton  namun  bersifat  wajib  untuk digunakan.
H5 : Tidak terdapat pengaruh antara service quality terhadap intention to use Berdasarkan nilai jalur seperti tertera pada gambar menunjukkan bahwa Tidak terdapat pengaruh antara service quality terhadap intention to use Korelasi keduanya ditunjukkan oleh nilai T-statistic statistik 1.016 dan Pvalue 0.310. hal ini berarti Hipotsesis ditolak.
Hal ini dimungkinkan terjadi karena responden adalah pegawai yang kurang memahami kualitas informasi yang terdapat pada Aplikasi Manajemen Risiko atau dengan sebutan Risoles (Risk Online System) dikarenakan  penggunaan  sistem  informasi  yang  monoton  namun  bersifat  wajib  untuk digunakan.
H6 : Tidak terdapat pengaruh antara service quality terhadap user satisfaction Berdasarkan nilai jalur seperti tertera pada gambar menunjukkan bahwa Tidak terdapat pengaruh antara service quality terhadap user satisfaction Korelasi keduanya ditunjukkan oleh nilai T-statistic statistik 0.240 dan Pvalue 0.811. hal ini berarti Hipotsesis ditolak.
Hal ini dimungkinkan terjadi karena responden adalah pegawai yang kurang memahami kualitas informasi yang terdapat pada Aplikasi Manajemen Risiko atau dengan sebutan Risoles (Risk Online System) dikarenakan  penggunaan  sistem  informasi  yang  monoton  namun  bersifat  wajib  untuk digunakan.
H7 : Tidak terdapat pengaruh antara intention to use terhadap user satisfaction Berdasarkan nilai jalur seperti tertera pada gambar menunjukkan bahwa Tidak terdapat pengaruh antara intention to use terhadap user satisfaction Korelasi keduanya ditunjukkan oleh nilai T-statistic statistik 0.575 dan Pvalue 0.565 hal ini berarti Hipotsesis ditolak.
Hal ini dimungkinkan terjadi karena pengelola Aplikasi Manajemen Risiko atau  dengan sebutan Risoles sudah mempunyai minat yang tulus dalam menangani masalah namun pengelola membatasi siapa-siapa  saja  yang  dapat  mengakses  aplikasi  tersebut  jadi  dinilai  lambat  dalam  penangan masalah. Indikator tersebut tidak mampu memberikan kepercayaan responden dalam meningkatkan signifikansi terhadap uji hipotesis ini.
H8 : Terdapat pengaruh antara intention to use berpengaruh signifikan terhadap net benefit Berdasarkan nilai jalur seperti tertera pada gambar menunjukkan bahwa Terdapat pengaruh antara intention to use berpengaruh signifikan terhadap net benefit
Korelasi  keduanya  ditunjukkan  oleh  nilai  t-statistik  5.179  dan  Pvalue  0.000  hal  ini  berarti Hipotsesis diterima.
Hal  ini  dimungkinkan  terjadi  karena  Aplikasi  Manajemen  Risiko  atau  dengan  sebutan  Risoles sudah mempunyai fungsi dan tujuan sebagai alat bantu dalam menganbil keputusan, meminimalisir setiap risiko dengan cepat.
H9 : Tidak terdapat pengaruh  antara user satisfaction tidak berpengaruh signifikan terhadap Net benefit
Berdasarkan nilai jalur seperti tertera pada gambar menunjukkan bahwa Tidak terdapat pengaruh antara user satisfaction terhadap Net benefit
Korelasi  keduanya  ditunjukkan  oleh  nilai  t-statistik  1.438  dan  Pvalue  0.151  hal  ini  berarti Hipotsesis ditolak
Hal  ini  dimungkinkan  terjadi  karena  Aplikasi  Manajemen  Risiko  atau  dengan  sebutan  Risoles dikarenakan penggunaan sistem informasi yang monoton namun bersifat wajib untuk digunakan. Dapat  dikatakan  dalam  hal  ini  dengan  adanya  aplikasi  Risoles  ( Risk  Online  System )  user  dapat membuat  penyelesaian  pekerjaan  dan tanggung  jawab  lebih  tepat  waktu,  aplikasi    Risoles  ( Risk Online  System )  dapat  meningkatkan  kualitas  kinerja  pengguna,  aplikasi  Risoles  ( Risk  Online System )  dapat  membantu  proses  mengambil  keputusan  dari  setiap  risiko,  aplikasi  Risoles  ( Risk Online  System )  dapat  membantu  mengurangi  resiko  kerugian  finansial  sehingga  dapat meningkatkan profit ( revenue ) pada proyek yang dilaksanakan.
Berdasarkan hipotesis yang diterima dalam menggunakan system informasi tersebut Intention to Use/Actual Use dari Aplikasi Manajemen Risiko atau dengan sebutan Risoles ( Risk Online System ) tersebut  dapat  ditingatkan  dengan  mempermudah  akses  penggunaannya.  Kemudahan  akses penggunaaan  Aplikasi  Manajemen  Risiko  atau  dengan  sebutan  Risoles  ( Risk  Online  System ) sebaiknya  diberikan  kontrol  oleh  penanggung  jawab  agar  memudahkan  pengguna  dalam menyelesaikan pekerjaannya. Sehingga setiap risiko di mitigasi kemudian di follwup berdasarkan tingkat  risiko  secara  cepat  di  laporkan,  sehingga  akan  memberikan  keuntungan  bagi  perusahaan karena mampu meminimalisir resiko-resiko dengan cepat dan tepat. dan agar lebih kompeten dalam penggunaannya dan berkurangnya masalah internal.
Berdasarkan tabel Spesific Indirect Effect ( lampiran ), pengaruh yang paling kuat terhadap net benefit adalah Information quality dan intention to  use untuk  meningkatkan net benefit Aplikasi Manajemen Risiko atau Risoles ( Risk Online System ) dapat mempertimbangkan hal-hal berikut:
Variabel Indikator Rekomendasi Deskriptif Statistik Information Quality Understandability (Kemudahan Pemahaman) Informasi  yang disajikan dalam aplikasi  mudah dipahami. Responden sangat setuju terhadap manfaat aplikasi Risoles yaitu Informasi yang disajikan dalam aplikasi mudah dipahami, dengan rata-rata 3.76 Informasi  yang terdapat  dalam aplikasi disajikan secara jelas. Responden sangat setuju terhadap manfaat aplikasi Risoles yaitu Informasi  yang  terdapat  dalam  aplikasi  disajikan  secara  jelas, dengan rata-rata 3,8 Accuracy (Keakuratan) Informasi  yang terdapat  dalam aplikasi disajikan secara benar. Responden sangat setuju terhadap manfaat aplikasi Risoles yaitu Informasi yang terdapat dalam aplikasi disajikan secara benar.
Informasi  yang  Responden sangat setuju terhadap manfaat aplikasi Risoles yaitu
Tabel 11. Rekomendasi dari Information quality dan intention to use
TRANSFORMATIKA , Vol.20, No.1, Juli 2022, pp. 87 - 106
terdapat  dalam aplikasi disajikan secara  akurat berdasarkan risiko yang terjadi. informasi  yang  terdapat  dalam  aplikasi  disajikan  secara  akurat berdasarkan risiko yang terjadi.dengan rata-rata 3,72 Completeness (Kelengkapan) Informasi mengenai penyebab risiko  terdapat dalam  aplikasi disajikan secara lengkap. Responden sangat setuju terhadap manfaat aplikasi Risoles informasi mengenai penyebab risiko terdapat dalam aplikasi disajikan secara lengkap, dengan rata-rata 3.76 Informasi mengenai mitigasi risiko terdapat di dalam aplikasi disajikan sesuai dengan kebutuhan. Responden sangat setuju terhadap manfaat aplikasi Risoles yaitu informasi mengenai mitigasi risiko terdapat di dalam aplikasi disajikan sesuai dengan kebutuhan, dengan rata-rata 3.76 Intention To Use Necesity (Kebutuhan) Anda menggunakan Risoles ( Risk Online  System ) karena dibutuhkan dalam  proses update data, input  aktivitas, dan penugasan. Responden sangat setuju terhadap manfaat aplikasi Risoles yaitu Anda  menggunakan  Risoles  ( Risk  Online  System ) karena dibutuhkan  dalam  proses update  data ,  input  aktivitas,  dan penugasan, dengan rata-rata 3.6 Anda menggunakan Risoles ( Risk Online System ) karena diwajibkan oleh kepala Departemen. Responden sangat setuju terhadap manfaat aplikasi Risoles yaitu Anda  menggunakan  Risoles  ( Risk  Online  System )    karena diwajibkan oleh kepala Departemen, dengan rata-rata 3.6 Availability (Kemudahan Mengakses) Aplikasi Risoles ( Risk Online System )  mudah dalam mengaksesnya.
Responden sangat setuju terhadap manfaat aplikasi Risoles yaitu Aplikasi  Risoles  ( Risk  Online  System )  mudah  dalam mengaksesnya, dengan rata-rata 3.68 Aplikasi Risoles ( Risk Online System )  dapat diakses  24/7 jam/hari. Responden sangat setuju terhadap manfaat aplikasi Risoles yaitu aplikasi Risoles ( Risk Online System ) dapat diakses 24/7 jam/hari,
dengan rata-rata 3.68

## CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS
Berdasarkan dari 9 Hipotesis penelitian, ada 2 Hipotesis yang diterima dan memberikan hasil positif yaitu pada H1 dan H8
Information Quality terhadap Intention to Use/Actual Use , Intention to Use/Actual Use dipengaruhi oleh Information Quality.
1. Rekomendasi terhadap Aplikasi Manajemen Risiko atau Risoles Berdasarkan  hipotesis  yang  diterima  yaitu,  adanya  pengaruh Information  Quality terhadap Intention  to  Use/Actual  Use. Maka  diketahui  hasil  dari  identifikasi  model  struktural, kesuksesan  Aplikasi  Manajemen  Risiko  atau  Risoles dipengaruhi  oleh  dimensi Information Quality karena  dimensi  tersebut  yang  paling  menjelaskan  manfaat Intention  to  Use implementasi  Manajemen  Risiko  atau  Risoles.  Peningkatan  niat  untuk  menggunakan Information  Quality pengguna  Aplikasi  Manajemen  Risiko  atau  Risoles,  dapat  dilakukan dengan  meningkatkan  kualitas  informasi  dengan  memberikan  informasi  mengenai  risiko- risiko, penyebab serta cara penangananya secara jelas, lengkap dan disajikan sesuai kebutuhan.
2. Rekomendasi terhadap Aplikasi Manajemen Risiko atau Risoles berdasarkan hipotesis yang diterima yaitu, adanya pengaruh Intention to Use terhadap net benefit. Maka diketahui hasil dari  identifikasi  model  structural,  kesuksesan  Aplikasi  Manajemen  Risiko  atau  Risoles dipengaruhi  oleh  dimensi  Intention  to  Use/Actual  Use  (niat  untuk  menggunakan)  karena dimensi tersebut yang paling menjelaskan manfaat ( Net Benefits ) implementasi Manajemen Risiko atau Risoles ( Risk Online System ). Peningkatan niat untuk menggunakan ( Intention to Use/Actual Use ) pengguna Aplikasi Manajemen Risiko atau Risoles, dapat dilakukan dengan memberikan kemudahan akses dan Aplikasi Manajemen Risiko atau Risoles dapat digunakan setiap  hari  dalam  seminggu,  agar  kinerja  pegawai  secara  efektif  dan  efisien  meningkat. Peningkatan  akses  aplikasi  Aplikasi  Manajemen  Risiko  atau  Risoles  memerlukan  kontrol penganggungjawab  secara  berkala  agar  mendapatkan  manfaat  ( Net  Benefits )  dari implementasi  Aplikasi  Manajemen  Risiko  atau  Risoles  ( Risk  Online  System )  agar  semakin maksimal. Beberapa tindakan terhadap Aplikasi Manajemen Risiko atau Risoles tersebut dapat meningkatkan intensintas pegawai sehingga pengaruh terhadap revenue perusahaan dampak memberikan pengaruh yang baik.
Harapan  pada  penelitian  berikutnya  agar  mempertimbangkan  jumlah  item  pertanyaan  dan  juga indikator yang di ukur agar tidak terlalu banyak namun dapat menjelaskan variabel Information Quality, Service Quality, System Quality, Actual Use, User Satisfaction dan Net Benefits.
1. Saran terhadap penelitian selanjutnya untuk memperhatikan variabel User Satisfaction karena responden  Aplikasi  Manajemen  Risiko  atau  Risoles  karena  kewajiban,  namun  kualitas informasi yang terdapat di Aplikasi Manajemen Risiko atau Risoles cenderung monoton maka dari itu variabel User Satisfaction tidak akan memberikan hasil yang signifikan.
2. Untuk penelitian yang serupa disarankan untuk menggunakan metode dan software pengujian yang  berbeda  agar  mendapatkan  model  mana  yang  lebih  baik  dalam  melakukan  analisa kualitas aplikasi.

## REFERENCES
[1]. Sri Suryani. (2016). Manajemen Risiko Page 1. UPN Veteran, 1–215. http://eprints.upnyk.ac.id/13485/2/Manajemen Resiko_tgl 27-10_Sri
Suryaningsum 2.pdf
[2].      Agungbagus,  I.  G.,  &  Prameswara,  P.  (2018).  Analisis  Kesuksesan  Sistem  Informasi Keuangan Daerah dengan Mengadopsi Model DeLone & McLean 1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Udayana (Unud), Bali , Indonesia ABSTRAK PENDAHULUAN Arus globalisasi yang sedang pesat terjadi saat ini membawa perub. 24, 196–223.
[3].    Lazaroni,  I.  (2017).  Sistem  Informasi  Manajemen  Kinerja  Pegawai  secara  Elektronik  (E- Performance)  pada  Dinas  Tenaga  Kerja  Kota  Surabaya  menggunakan  Information System Success Model (ISSM). 2017. http://repository.its.ac.id/id/eprint/42566
[4].    Ibrahim Lazaroni (2017)., analisis kesuksesan “SistemInformasi Manajemen Kinerja Pegawai Secara  Elektronik  (E-Performance)  Pada  Dinas  Tenaga  Kerja  Kota  Surabaya” menggunakan Information System Success Model (ISSM)” Surabaya.
[5].      Ega  Chaernawan  Febianto,  (2015],  “Pengaruh  Return  On  Aseets,  Current  Ratio,  Debt  to Equity Ratio, Dividen, Laba Bersih dan Dividend Payout Ratio Terhadap Harga Saham Syariah pada Perusahaan yang Terdaftar di Jakarta Islamic  Index Periode 2009-2014”. Skripsi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
[5].   Gelinas, and Dull,.(2012), “Accounting Informations System, 9th ed. South Western Cengage
Learning 5191 Natorp Boulevard Mason”, USA. P. 19.
http://pengertian.website/pengertian-sistem-ciri-ciri-sistem-dan-unsur-sistem/ https://centrausaha.com/sistem-informasi-akuntansi-pengertian-tujuan-fungsicontoh- materi/
[6].      DeLone,  and  McLean,.(2003),  “The  DeLone  and  McLean  Model  of  Information  Systems Success”: A Ten- Year Update, M.E. Sharpe, Inc.
[7].    Ghozali,.(2008). “Generalized Structured Component Analysis”. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
[8].   Miftakhun,.(2020), “Analisis Manajemen Risiko Teknologi Informasi pada Website Ecofo Menggunakan ISO 31000”.
[9].     Dian Ayu Permatasari, Widhy Hayuhardhika Nugraha Putra and Andi Reza Perdana kusuma,. (2019), “Analisis Manajemen Risiko Sistem Informasi E-LKPJ pada Dinas Komunikasi dan Informatika Provinsi Jawa Timur”.
[10].  Sugiyono,.(2005). “Metode Penelitian Kualitatif”.Bandung; Alfabeta
[11]. Durianto,.(2001). “Analisis  Brand  Equity  Sebagai  Alat  Bantu  Perencanaan  Strategi Pemasaran Pada Kendaraan Roda Empat Merek Toyota Avanza”.
[12].  Ghozali,.(2008).  “ Structural  Equation  Modeling Metode  Alternatif  dengan  Partial  Least Square PLS”.