http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Analisa Kesuksesan E-Government LAPOR dengan Model Delone-Mclean pada Pengembangan Smart City

## Rizal Rachman
Sistem Informasi, Teknologi Informasi, Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya Jl. Sekolah Internasional No. 1-6 Antapani, Bandung, Indonesia *e-mail: rizalrachman@ars.ac.id
( received : 14 Januari, revised : 12 April 2021, accepted : 21 Mei 2021)

## Abstrak
Kota Bandung sebagai salah satu kota di Indonesia yang serius mengembangkan program Smart City . Beberapa keunggulan yang salah satunya banyaknya ruang untuk warga bisa berinteraksi aktif dalam mengawasi  pembangunan  kota  melalui  inovasi.  Pelayanan  teknologi  informasi  yang  diterapkan menggunakan E-Government LAPOR  (Layanan  Aspirasi  dan  Pengaduan Online Rakyat).  Evaluasi Sistem Informasi E-Government LAPOR sangat dibutuhkan untuk menunjukan kesuksesan pelayanan yang diterapkan . Tujuannya untuk mempelajari tingkat keberhasilan sistem E-Government LAPOR. Untuk  mengidentifikasikan faktor-faktor yang menyebabkan kesuksesan sistem teknologi informasi. Maka  diperlukan  model  Delone-Mclean  dan  metode  Pls-Sem  sebagai  faktor  penentu  keputusan  dan kepuasan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas informasi tidak memiliki pengaruh signifikan  terhadap  kepuasan  pengguna,  Kualitas  sistem  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap kepuasan  pengguna,  kualitas  layanan  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan  pengguna, kualitas informasi tidak memiliki signifikan terhadap net beneft melalui kepuasan pengguna, kualitas sistem  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap net  benefit melalui  kepuasan  pengguna,  kualitas layanan  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap net  benefit melalui  kepuasan  pengguna  dan  tingkat kesuksesan  penerapan  sistem  memiliki  persentase  sebesar  73,4%,  maka  penerapan  sistem  tersebut dapat dikatakan sukses.
Kata Kunci: Analisis Kesuksesan, Delone dan Mclean, E-government, PLS-SEM

## Abstract
Bandung City as one of the cities in Indonesia is serious about developing the Smart City program. There are several advantages, one of which is the amount of space for citizens to actively interact in overseeing city development through innovation. The applied information technology service uses E- Government LAPOR (People's Online Aspiration and Complaints Service). Evaluation of the LAPOR E-Government  Information  System  is  needed  to  show  the  success  of  the  service  being  implemented. The aim is to study the success rate of the E-Government LAPOR system. To identify the factors that cause the success of information technology systems. So we need the Delone-Mclean model and the Pls-Sem method as a determining factor for decisions and user satisfaction. The results showed that information  quality  has  no  significant  effect  on  user  satisfaction,  system  quality  has  a  significant effect  on  user  satisfaction,  service  quality  has  a  significant  effect  on  user  satisfaction,  information quality does not have a significant effect on net benefit through user satisfaction, system quality has a significant  effect  on  user  satisfaction.  net  benefit  through  user  satisfaction,  service  quality  has  a significant  effect  on  net  benefits  through  user  satisfaction  and  the  success  rate  of  implementing  the system has a percentage of 73.4%, so the application of the system can be said to be successful.
Keywords: Success Analysis, Delone and Mclean, E-government , PLS-SEM

## 1 Pendahuluan
Sejak tahun 2018, pemerintah provinsi Jawa Barat khusunya di kota Bandung telah meluncurkan E-Government  Lapor  yang  bertujuan  memberikan  informasi  elektronik  dan  layanan  kepada  warga kota  Bandung,  menyadari  pentingnya  penggunaan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  untuk
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
peningkatan  kinerja  dan  transparansi  di  lingkungan  kota  Bandung.  Salah  satu  tanggung  jawab pemerintah  yaitu  memberikan  suatu  pelayanan  yang  berkualitas  kepada  seluruh  masyarakat sebagaimana  yang  sudah  di  atur  dalam  Undang-Undang  No.  25  Tahun  2009  tentang  Pelayanan Publik. Pelayanan publik menurut [1] yaitu hal yang sangat penting untuk mendukung aktifitas semua masyarakat sehari-hari. Partisipasi masyarakat diperlukan dalam membantu kinerja pemerintah untuk memberikan pelayanan publik supaya lebih baik lagi untuk pengmbangan pembangunan nasional.
Kota Bandung merupakan bagian dari kota di Indonesia yang sangat serius dalam pengembangan Smart  City. Di  Indonesia  sudah  menghantarkan  sebuah  prestasi  untuk  suatu  pelayanan  publik  kota Bandung  terdapat  pada  peringkat  ke  empat  di  skala  nasional  versi  ombudsman.  Kota  Bandung merupakan salah satu kota Smart City dikarenakan sebagian keunggulan yaitu lebih banyaknya ruang dan waktu untuk masyarakat kota Bandung dapat memberikan aspirasi secara aktif untuk pengawasan pembangunan kota Bandung dengan inovatif dan kretaif [2].
Beberapa  upaya  yang  bisa  dilaksanakan  untuk  memberikan  suatu  pelayanan  publik  yang  lebih baik  dengan  cara  memaksimalkan  penggunaan  alat  teknologi  informasi  dan  komunikasi.  Kemajuan dalam  hal  teknologi  informasi  menunjukan  manfaat  yang  cukup  besar  dalam  pelayanan  untuk masyarakat.  Pastinya  dalam  dunia  yang  bisa  menyeluruh  ini,  kemajuan  teknologi  dan  komunikasi dibutuhkan  dan  diperguankan  dalam  semua  jenis  bidang.  Beberapa  bidang  yang  terimbas  dengan teknologi  informasi  yaitu  suatu  pelayanan  dalam  pemerintah  untuk  masyakat,  untuk  membentuk pemerintahan yang sanagt baik good governance beberapa upayanya yaitu penggunaan alat teknologi informasi dan komunikasi atau yang popular disebut E- Government [3]. Untuk  mengukur  sejauh  mana  kesuksesan E-Government Lapor  yang  efektif  dan  efesien.  Oleh sebab itu dibutuhkan suatu alat untuk mengukurnya. Ada banyak model yang sudah ditemukan dalam megukur  kesuksesan  suatu  sistem.  Model  DeLone  and  McLean  merupakan  bagian  dari  model  yang dapat  dipergunakan  untuk  mengukur  sejauh  mana  penerapan  suatu E-Government Lapor.  Ada sedikitnya 5 tahapan yang ada pada model DeLone and McLean ini yang diterapkan sebagai rujukan kesuksesan  suatu  sistem,  yaitu  :  kualitas  sistem,  kualitas  informasi,  kualitas  layanan,  kepuasan pengguna dan kemanfaatan sistem.

## 2 Tinjauan Literatur
E-Government merupakan  penggunaan  alat  teknologi  informasi  dan  komunikasi  untuk  suatu proses  pelayanan  pemerintahan  untuk  meningkatkan  akuntabilitas,  transparan,  efisien,  dan  efektif dalam  penyelenggaraan  pelayanan  pemerintahan[4].  LAPOR  (Layanan  Aspirasi  dan  Pengaduan Online Rakyat) yaitu suatu layanan pengaduan dan aspirasi dengan memakai media sosial yang sangat mudah  dipergunakan  dan  terlayani  dengan  81  Lembaga  atau  Kementerian,  5  Pemerintahan  Daerah, dan 44 BUMN di seluruh Indonesia. LAPOR (Layanan Aspirasi dan Pengaduan Online Rakyat) telah dikembangkan  oleh  Staf  Kantor  Kepresidenan  dalam  rangka  peningkatan  partisipasi  warga masyarakat  dalam  pengawasan  kinerja  dan  program  pemerintah  untuk  penyelenggaraan  pelayanan public dan pembangunan nasional ( www.lapor.go.id ).
Kesuksesan  sistem  informasi  bisa  dipandang  dari  beberapa  hal  seperti  seberapa  bagus  kualitas sistem, informasi yang diberikan, bagaimana tingkat penggunaan dan kepuasan pemakai serta hal lain yang menunjukkan seberapa besar efek yang diperoleh dengan adanya sistem informasi tersebut [5]. E-government adalah  sebuah  istilah  untuk  layanan  berbasis web dari  lembaga  lokal,  Negara  dan pemerintah federal. Dalam E-government pemerintah menggunakan informasi teknologi dan terutama internet  untuk  mendukung  operasi  pemerintah,  melibatkan  warga  Negara  dan  menyediakan  jasa pemerintah [6].
Aspirasi adalah suatu penyampaian keinginan kuat dalam  ketidakpuasan dari  warga masyarakat yang penyampaian kepada pemerintah untuk membentuk ungkapan harapan, pendapat, krtikan, sikap, saran,  masukan  dan  harapan.  Warga  masyarakat  umum  bisa  memberikan  sebuah  laporan  untuk E- Government LAPOR  melalui  salah  satu  media  internet  seperti  SMS  1708,  web  situs https://www.lapor.go.id/ ,  dan  aplikasi  mobile  yang  lainnya.  Laporan  selanjutnya  disahkan  terlebih dahulu  oleh  bagian  administrator E-Government LAPOR  untuk  kelengkapan  dan  kejelasan  serta dilanjutkan ke lembaga intansi K/L/D terkait paling lambat 3 hari kerja sesudah laporan dilaksanakan ( www.lapor.go.id ). E-Government LAPOR  dipelopori  oleh  Unit  Kerja  Presiden  bagian  Bidang Pengawasan dan Pengendalian Pembangunan dalam rangka peningkatan partisipasi warga masyarakat
sekaligus  aspirasi  dengan  pemerintah  dalam  rangka  mengawasi  program  pelayanan  publik  dan pembangunan nasional ( www.lapor.go.id ).
Pengukuran  kesuksesan  sistem  teknologi  informasi  sangat  diperlukan  bagi  manajemen  untuk mengetahui  nilai  tambah  bagi  perusahaan.  Banyak  penelitian  yang  telah  dilakukan  untuk mengidentifikasikan  faktor-faktor  yang  menyebabkan  kesuksesan  sistem  teknologi  informasi  [7]. Penelitian  [8]  menghasilkan  Delone  dan  Mclean  dapat  digunakan  untuk  mengukur  kesuksesan E- government pada  pemerintahan  kota  pekalongan.  Penelitian  oleh  [9]  menghasilkan  kualitas  sistem, kualitas  informasi  dan  kualitas  layanan  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan  pengguna pada sistem informasi KRS- online Universitas Muhammadiyah Malang. Penelitian [10] menghasilkan manfaat  positif  ini  membuat  responden  ingin  terus  menggunakan smartphone ,  [11]  menghasilkan bahwa  pengguna  merasa  kualitas  SIAK  masih  tergolong  sangat  rendah.  Pada  tahun  2016,  [7] menghasilkan kesimpulan secara keseluruhan penerapan SIPos di PT. Pos Indonesia (persero) Divisi Regional  VI  Semarang  dapat  memberikan  pengaruh  positif  terhadap  Dampak  Organisasional. Penelitian  [5]  menghasilkan  implementasi  SIKMA  belum  bisa  dikatakan  sepenuhnya  sukses. Pendekatan oleh [12] menghasilkan tingkat signifikasi hubungan kausal antar variabel-variabel SIM- PAS  di  SMA  Negeri  80  Jakarta  tidak  sepenuhnya  terbukti  secara  empiris.  SEM-PLS  pernah digunakan  oleh  [13]  menghasilkan  pengaruh  Proses  Keputusan  Konsumen  (Y)  hanya  variabel Pengaruh  Lingkungan  (X1)  dan  Perbedaan  Individu  (X2)  yang  mempengaruhi  Proses  Keputusan Konsumen  (Y)  secara  signifikan.  Kesuksesan  pernah  diteliti  oleh  [14]  menghasilkan website FILKOM  menunjukkan  tingkat  kesuksesan  yang  cukup  atau  sedang.  [15]  menghasilkan  sebuah kesimpulan  yaitu  terbukti  bahwa  adanya  hubungan  dan  pengaruh  yang  kuat  antar  variabel  dengan Pengaruh  variabel  terbesar  adalah  pengaruh  variabel Service  Quality terhadap Intention  To  Use dengan nilai R-Square sebesar 34,2%.

## 3 Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  kelurahan  cicaheum,  yang  dijadikan  subjek  penelitian  yaitu responden  atau  seluruh  warga  cicaheum  sebanyak  8.681  warga,  dengan  pengukuran  jumlah  sampel menggunakan  rumus Slovin maka  diperoleh jumlah  sampel  125  warga  atau  responden.  Secara  lebih rinci informasi responden dapat dilihat pada Tabel 1, berikut:
Tabel 1. Deskripsi responden Keterangan Jumlah Orang Persentase A. Jenis Kelaimn Perempuan 68 54% Laki-laki 57 46% B.Usia 20 - 24 tahun 29 23% 25 - 29 tahun 14 11% 30 - 34 tahun 10 8% 35 - 39 tahun 13 10% 40 - 44 tahun 11 9% 45 - 49 tahun 14 11% 50 - 54 tahun 13 10% 55 - 60 tahun 16 13% 61 - 64 Tahun 2 1% 65 tahun keatas 5 4%
Sumber: (Olah Data Primer, 2019)
Terlihat di tabel 1, menunjukan jumlah jenis kelamin perempuan lebih besar dari laki-laki dan usia  produktif  paling  banyak  daripada  usia  lanjut.    Selanjutnya  model  Delon  &  Mclean  ditunjukan pada Gambar 1, berikut ini:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Sumber:[16]
Gambar 1. Model Delone & McLean (2003) Pada gambar 1, menghasilkan 8 Hipotesis penelitian adalah sebagai berikut:
1. Seberapa besar pengaruh kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna
2. Seberapa besar pengaruh kualitas informasi terhadap kepuasan pengguna
3. Seberapa besar pengaruh kualitas layanan terhadap kepuasan pengguna
4. Seberapa besar pengaruh kepuasan pengguna terhadap net benefit
5. Seberapa besar pengaruh kualitas sistem terhadap net benefit melalui kepuasan pengguna
6. Seberapa besar pengaruh kualitas informasi terhadap net benefit melalui kepuasan pengguna
7. Seberapa besar pengaruh kualitas layanan terhadap net benefit melalui kepuasan pengguna 8. Beberapa tingkat kesuksesan sistem LAPOR
Berikut rincian operasionalisasi variable penelitian d tunjukkan di Tabel 2. Berikut ini :
Tabel 2.

## Operasionalisasi Variabel Penelitian
Variabel Indikator Pertanyaan Kualitas Informasi (variabel eksogen) Kelengkapan Informasi Yang diberikan sistem Lapor Lengkap Relevansi kebutuhan Informasi yang didapatkan sesuai dengan kebutuhan Akurasi Informasi yang didapatkan tidak ambigu dan bebas dari kesalahan Ketepatan Waktu Informasi dari sistem LAPOR selalu up to date Format penyajian informasi Informasi yang disajikan sistem LAPOR mudah dipahami Kualitas Sistem (variabel eksogen) Kemudahan Sistem LAPOR mudah dipahami dan dioperasikan Fleksibilitas Sistem LAPOR dapat diakses dimana saja selama ada internet baik melalui smartphone ataupun komputer keandalan sistem Sistem LAPOR mudah dipelajari bahkan oleh orang yang pertama kali menggunakannya Kecepatan akses Sistem LAPOR mampu merespon dengan cepat permintaan pengguna akan informasi yang dibutuhkan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Keamanan sistem Sistem LAPOR terjamin kerahasiaannya karena terdapat password bagi tiap pengguna Kualitas Layanan (variabel eksogen) Daya tanggap Layanan sistem LAPOR menampilkan informasi sesuai dengan permintaan pengguna dengan cepat dan tepat Empati layanan sistem LAPOR mengutamakan kepentingan pengguna dengan sungguh- sungguh Jaminan Layanan pada sistem LAPOR menumbuhkan kepercayaan dari pengguna Kepuasan pengguna (variabel eksogen) Kunjungan kembali Pengguna akan menggunakan sistem LAPOR lagi untuk menyampaikan aspirasi atau pengaduan kepada pemerintah Sesuai harapan Sistem LAPOR memenuhi harapan dari pengguna sistem Rekomendasi Pengguna akan merekomendasikan sistem LAPOR kepada pengguna lainnya Net Benefit (Variabel endogenus) meningkatkan berbagi pengetahuan Sistem LAPOR memungkinkan pengguna untuk share informasi yang didapatkan dengan mudah Mengurangi waktu Sistem LAPOR mengurangi waktu yang pengguna habiskan dalam melakukan pengaduan maupun menyampaikan aspirasi Sumber: Hasil rancangan (2019)

## 4 Hasil dan Pembahasan
Model pengukuran ( Outer model )
Sebelum melakukan pengujian hipotesis untuk memprediksi hubungan antar variabel laten dalam model  struktural,  langkah  pertama  yang  dilakukan  yaitu  mengevaluasi  model  pengukuran  untuk memastikan indicator dan variabel laten yang diukur untuk analisis selanjutnya Indikator reliability
Setiap variabel laten harus dapat menjelaskan varian indikator masing-masing setidaknya sebesar 50% oleh karena itu loading baku absolut bagian luar harus dengan nilai > 0,7
Sumber: Hasil rancangan(2019)
Gambar 2. Diagram jalur disertai nilai loading factor
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Berdasarkan  gambar  2  dapat  diketahui  bahwa  lebih  dari  70%  dari  varian  masing-masing  pada ketiga  indikator,  yaitu  KI1,  KI2,  KI3,  KI4,  KI5  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  laten  Kualitas informasi. Variabel  laten  kualitas  sistem  mempu  menjelaskan  varian  dari  indikator KS1, KS2, KS3, KS4,  KS5  sebesar  lebih  dari  70%  .  indikator  KL1,  KL2,  KL3  dapat  dijelaskan  oleh  variabel latenkualitas  layanan  sebesar  lebih  dari  80%  dan  indicator  KP1,  KP2,  KP3  dapat  dijelaskan  oleh variabel laten kepuasan pengguna dengan nilai sebesar lebih dari 80% sedangkan variabel laten Net benefit mampu menjelaskan kedua indikatornya yaitu NB1, NB2 dengan nilai sebesar lebih dari 90%. Secara keseluruhan masing-masing variabel laten sudah mampu menjelaskan varian indikator masing- masing lebih dari 70%
Composite reliability
Tabel 3. Composite reliability Variabel Composite Reliability Keterangan Kualitas informasi 0,897 Reliabel Kualitas sistem 0,895 Reliabel kualitas layanan 0,875 Reliabel Kepuasan pengguna 0,914 Reliabel Net Benefit 0,888 Reliabel Sumber: Hasil rancangan (2019) Nilai Composite  reliability semua indikator  >0,6  maka  telah  memenuhi  asumsi Composite reliability. dan menunjukkan bahwa semua blok indicator memiliki konsistensi yang tinggi.

## Validitas konvergen
Tabel 4. Validitas konvergen Variabel AVE Validitas konvergen Kualitas informasi 0,637 Memenuhi Kualitas sistem 0,585 Memenuhi kualitas layanan 0,727 Memenuhi Kepuasan pengguna 0,740 Memenuhi Net Benefit 0,842 Memenuhi Sumber: Hasil rancangan (2019)
Nilai AVE yang ditunjukkan pada tabel 4 menyatakan bahwa kelima variabel laten memiliki nilai AVE  diatas  kriteria  minimum,  yaitu  0,5  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  variabel  laten  telah memenuhi kriteria validitas konvergen.
Model struktural ( Inner model )
Model  yang  menggambarkan  hubungan  antar  variabel  laten  yang  dievaluasi  menggunakan koefisien jalur ( coefficient path ), R2, F2, Q2. koefisien jalur ( coefficient path)
Untuk  mengetahui  estimasi  tingkat  kepentingan  variabel  laten  eksogenus  ke  variabel  laten endogenus
Tabel 5. Total effect KI  (X 1 ) KS (X 2 ) KL (X 3 )  KP (X 4 ) NB (Y)
KI ( X 1 ) 0,148 0,104 KL ( X 2 ) 0,320 0,224 KS ( X 3 ) 0,463 0,324 KP ( X 4 ) 0,699

## NB ( Y)
Sumber: Hasil rancangan (2019)
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
a. Koefisien jalur dari variabel laten KI (X 1 ) ke variabel laten KP (X 4 ) Koefisien  jalur  dari  variabel  laten  KI  (X 1 ) ke  variabel  laten  KP  (X 4 )  sebesar  0,148,  nilai  ini mempunyai makna bahwa besarnya pengaruh variabel laten KI (X 1 ) ke variabel laten KP (X 4 ) adalah 0,148 b. Koefisien jalur dari variabel laten KL (X 2 ) ke variabel laten KP (X 4 ) Koefisien  jalur  dari  variabel  laten  KL(X 2) ke  variabel  laten  KP  (X 4 ) sebesar  0,320,  nilai  ini mempunyai makna bahwa besarnya pengaruh variabel laten KL(X 2 ) ke variabel laten KP ( X 4 ) adalah 0,320 c. Koefisien jalur dari variabel laten KS (X 3 ) ke variabel laten KP ( X 4 ) Koefisien  jalur  dari  variabel  laten  KS(  X 3) ke  variabel  laten  KP  (  X 4 )  sebesar  0,463 ,  nilai  ini mempunyai makna bahwa besarnya pengaruh variabel laten KS( X 3) ke variabel laten KP ( X 4 ) adalah 0,463 d. Koefisien jalur dari variabel laten KP( X 4) ke variabel laten NB (Y) Koefisien  jalur  dari  variabel  laten  KP  (X 4 ) ke  variabel  laten  NB  (Y) sebesar  0,699,  nilai  ini mempunyai makna bahwa besarnya pengaruh variabel laten KP (X 4 ) ke variabel laten NB (Y) adalah 0,699 e. Koefisien jalur dari variabel laten KI (X 1 ) ke NB (Y) melalui variabel laten KP (X 4 ) Pengaruh  variabel  laten  KI  (X 1 )  terhadap  variabel  laten  Y  melalui  variabel  laten  KP  (X 4 ),  yaitu sebesar  0,148 f. Koefisien jalur dari variabel laten KL (X 2 ) ke variabel laten NB (Y) melalui KP (X 4 ) Pengaruh variabel laten KL (X 2 ) terhadap variabel laten Y melalui variabel laten  KP ( X 4 ), yaitu sebesar  0,224 g. Koefisien jalur dari variabel laten KS (X 3 ) ke variabel laten NB (Y) melalui KP (X 4 ) Pengaruh  variabel  laten  KS  (X 3 )  terhadap  variabel  laten  Y  melalui  variabel  laten  KP  (X 4 ),  yaitu sebesar  0,324 R square (R 2 )
Tabel 6. R square (R 2 ) R Square KI KS KL KP 0,702 NB 0,489 Sumber: Hasil rancangan (2019)
Keterangan:
a. Nilai  R 2 dari  varabel  laten  KI  (X 1 ),  KS  (X 2 ),  KL  (X 3 ) dengan  indicator-indikatornya  ke variabel laten KP (X 4 ) dengan indkator-indikatornya Nilai R 2 dari varabel laten X 1 , X 2 , X 3 dengan indicator - indikatornya ke variabel laten X 4 sebesar 0,702,  nilai  ini  mempunyai  makna  besarnya  pengaruh  variabel  laten  X 1 ,  X 2 ,  X 3 dengan  indikator  - indikatornya ke variabel laten X 4 adalah sebesar 0,702 b. Nilai  R 2 dari  varabel  laten  X 1 ,  X 2 ,  X 3 dengan  indikator  -  indikatornya  ke  variabel  laten  Y melalui variabel laten X 4 Nilai R 2 dari varabel laten X 1 , X 2 , X 3 dengan indikator - indikatornya ke variabel laten Y melalui variabel laten X 4 sebesar 0,489, nilai ini mempunyai makna besarnya pengaruh variabel laten X 1 , X 2 , X 3 dengan  indikator-indikatornya  ke  variabel  laten  Y  melalui  variabel  laten  X 4 dengan  indikator- indikatornya sebesar 0,489 Q square (Q 2 ) Q 2 =1-(1-R 2 1 ) (1-R 2 2 ) Q 2 = 1 – (1-0,699)(1-0,489) Q 2 = 1– (0.301 x 0,511) Q 2 = 1– 0,154 Q 2 = 0,846
Q 2 > 0 menunjukkan bukti bahwa nilai-nilai yang diobservasi sudah direkonstruksi dengan baik sehingga  mempunyai  relevensi  prediktif  sedangkan  Q 2 <  0  menunjukkan  bahwa  tidak  adanya relevansi  prediktif.  Dari  perhitungan  model  diatas  dapat  dikatakan  bahwa  Q 2 >0  jadi  nilai-nilai  yang diobservasi memiliki predictive relevance . F square (F 2 ) F Square (F 2 ) menunjukan besarnya pengaruh variabel laten eksogenus (variabel bebas) terhadap variabel  laten  endogenus  (variabel  tergantung)  pada  tatarsan  struktural  atau  dari  variabel  laten  ke variabel laten lainnya. Ukuran F Square (F 2 ): a. Nilai F Square (F 2 ) sebsesar 0,02 dikategorikan sebagai pengaruh lemah b. Nilai F Square (F 2 ) sebesar 0,15 dikategorikan sebagai pengaruh cukup c. Nilai F Square (F 2 ) sebesar 0,35 dikategorikan sebagai pengaruh kuat
Tabel 7. F square (F 2 ) KI (X 1 ) KS (X 2 )  KL (X 3 ) KP (X 4 ) NB (Y) KI (X 1 ) 0,020 KL (X 2 ) 0,150 KS (X 3 ) 0,268 KP (X 4 ) 0,956

## NB (Y)
Sumber: Hasil rancangan (2019)
Sumber: Hasil rancangan(2019)
Gambar 3. F square (F 2 )
Keterangan:
a. Variabel laten KI (X 1 ) terhadap variabel laten KP (X 4 ) sebesar  0,020 mempunyai pengaruh yang lemah
b. Variabel laten KL (X 2 ) terhadap variabel laten KP (X 4 ) sebesar  0,150 mempunyai pengaruh yang cukup
c. Variabel laten KS (X 3 ) terhadap variabel laten KP (X 4 ) sebesar  0,268 mempunyai pengaruh yang Cukup
d. Variabel laten KP (X 1 ) terhadap variabel laten NB (Y) sebesar  0,956 mempunyai pengaruh yang Kuat
1. Uji hipotesis
Hipotesis dilakukan dengan menggunakan metode bootstrapping . Hasil dari bootstrapping dengan subsampel  sebanyak  500  kali  diasumsikan  data  berdistribusi  normal  sehingga  pengujian  hipotesis dapat dilakukan dengan uji t. dengan ketentuan:
a. Jika nilia t hitung > t tabel maka H 0 ditolak dan H 1 diterima b. Jika nilai t hitung < t tabel maka H 0 diterima dan H 1 ditolak Perhitungan dari t tabel adalah sebagai berikut: Ttabel = t (α/2; n-k-1) Ttabel = t (0,05/2; 125-4-1) Ttabel = t(0,025; 120) Ttabel = 1,97993
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 8. Total effect ( Mean , STDEV, T- value ) Original Sample (O) Sample Mean (M) Standar Deviation (STDEV) T Statistik (|O/STDE V|) P value KI -> KP 0,148 0,150 0,102 1,460 0,145 KI -> NB 0,104 0,106 0,073 1,422 0,156 KL -> KP 0,320 0,319 0,089 3,586 0,000 KL -> NB 0,224 0,226 0,057 3,928 0,000 KS -> KP 0,463 0,461 0,083 5,552 0,000 KS -> NB 0,324 0,321 0,061 5,345 0,000 KP -> NB 0,699 0,698 0,050 13,942 0,000 *) Taraf signifikan 5% atau 0,05 Sumber: Hasil rancangan (2019) Tabel 9. Uji hipotesis T Statistik (|O/STDE V|) Ket P value Ket KI -> KP 1,460 H 0 diterima Ha ditolak 0,145 Tidak Signifikan KI -> NB 1,422 H 0 diterima Ha ditolak 0,156 Tidak Signifikan KL -> KP 3,586 H 0 ditolak Ha diterima 0,000 Signifikan KL -> NB 3,928 H 0 ditolak Ha diterima 0,000 Signifikan KS -> KP 5,552 H 0 ditolak Ha diterima 0,000 Signifikan KS -> NB 5,345 H 0 ditolak Ha diterima 0,000 Signifikan KP -> NB 13,942 H 0 ditolak Ha diterima 0,000 Signifikan
*) Taraf signifikan 5% atau 0,05 Sumber: Hasil rancangan (2019) Keterangan:
a. Pengaruh kualitas informasi terhadap kepuasan pengguna
Dengan  ketentuan  penerimaan  hipotesis,  maka  hubungan  KI  (X 1 )  terhadap  KP  (X 4 )  adalah  tidak signifikan  yang  dibuktikan  dengan  nilai  signifikan  lebih  besar  dari  taraf  signifikan  (0,148  >  0,05) sehingga tidak terdapat pengaruh yang signifikan dan besarnya t hitung dibandingkan dengan t tabel (1,460 < 1,97993) maka H 0 diterima dan Ha ditolak dengan kata lain tidak ada pengaruh signifikan antara kualitas informasi ( information quality ) terhadap kepuasan pengguna ( user satisfaction ) b. Pengaruh kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna
Dengan  ketentuan  penerimaan  hipotesis,  maka  hubungan  KS  (X 2 )  terhadap  KP (X 4 )  adalah  tidak signifikan  yang  dibuktikan  dengan  nilai  signifikan  lebih  besar  dari  taraf  signifikan  (0,000  <  0,05) sehingga terdapat pengaruh yang signifikan dan besarnya t hitung dibandingkan dengan t tabel (5,552 >  1,97993)  maka  H 0 ditolak  dan  Ha  diterima  dengan  kata  lain ada  pengaruh  signifikan antara kualitas sistem ( system quality ) terhadap kepuasan pengguna ( user satisfaction ) c. Pengaruh kualitas layanan terhadap kepuasan pengguna
Dengan  ketentuan  penerimaan  hipotesis,  maka  hubungan  KL  (X 3 )  terhadap  KP  (X 4 )  adalah signifikan  yang  dibuktikan  dengan  nilai  signifikan  lebih  besar  dari  taraf  signifikan  (0,000  <  0,05) sehingga tidak terdapat pengaruh yang signifikan dan besarnya t hitung dibandingkan dengan t tabel (3,586 >  1,97993)  maka  H 0 ditolak  dan  Ha  diterima  dengan  kata  lain tidak  ada  pengaruh  signifikan antara kualitas layanan ( service quality ) terhadap kepuasan pengguna ( user satisfaction ) d. Pengaruh kepuasan pengguna terhadap net benefit Dengan  ketentuan  penerimaan  hipotesis,  maka  hubungan  KP  (X 4 )  terhadap  NB  (Y)  adalah signifikan  yang  dibuktikan  dengan  nilai  signifikan  lebih  besar  dari  taraf  signifikan  (0,000  <  0,05)
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
sehingga  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  dan  besarnya  t  hitung  dibandingkan  dengan  t  tabel (13,942> 1,97993) maka H 0 ditolak dan Ha diterima dengan kata lain ada pengaruh signifikan antara kepuasan pengguna ( user satisfaction ) terhadap Net benefit e. Pengaruh kualitas informasi terhadap net benefit melalui kepuasan pengguna Dengan  ketentuan  penerimaan  hipotesis,  maka  hubungan  KI  (X 1 )  terhadap  NB  (Y)  melalui  KP (X 4 ) adalah tidak signifikan yang dibuktikan dengan nilai signifikan lebih besar dari taraf signifikan (0,156 > 0,05) sehingga tidak terdapat pengaruh yang signifikan dan besarnya t hitung dibandingkan dengan  t  tabel  (1,422  <  1,97993)  maka  H 0 diterima  dan  Ha  ditolak  dengan  kata  lain  tidak  ada pengaruh  signifikan  antara  kualitas  informasi  ( information  quality )  terhadap net  benefit melalui kepuasan pengguna ( user satisfaction ) f. Pengaruh kualitas sistem terhadap net benefit melalui kepuasan pengguna Dengan  ketentuan  penerimaan  hipotesis,  maka  hubungan  KS  (X 2 )  terhadap  NB  (Y)  melalui  KP (X 4 ) adalah signifikan yang dibuktikan dengan nilai signifikan lebih besar dari taraf signifikan (0,000 < 0,05) sehingga terdapat pengaruh yang signifikan dan besarnya t hitung dibandingkan dengan t tabel (5,345> 1,97993) maka  H 0 ditolak dan Ha diterima dengan kata lain ada pengaruh signifikan antara kualitas sistem ( system quality ) terhadap Net benefit melalui kepuasan pengguna ( user satisfaction ) g. Pengaruh kualitas layanan terhadap net benefit melalui kepuasan pengguna Dengan  ketentuan  penerimaan  hipotesis,  maka  hubungan  KL  (X 3 )  terhadap  NB(Y)  melalui  KP (X 4 ) adalah signifikan yang dibuktikan dengan nilai signifikan lebih besar dari taraf signifikan (0,000 < 0,05) sehingga terdapat pengaruh yang signifikan dan besarnya t hitung dibandingkan dengan t tabel (3,928 >  1,97993)  maka  H 0 ditolak  dan  Ha  diterima  dengan  kata  lain tidak  ada  pengaruh  signifikan antara  kualitas  layanan  ( service  quality )  terhadap net  benefit melalui  kepuasan  pengguna  ( user satisfaction ).

## 2. Uji kesuksesan
Untuk  menentukan  tingkat  kesuksesan e-government LAPOR  dibutuhkan  data  hasil  penyebaran kuisioner, hasil tanggapan dari responden dapat dilihat pada tabel 4.12. berikut:
Tabel 10. Uji kesuksesan No Indikator STS TS N S SS Jml Rata2 1 2 3 4 5 1 KI1 2 1 41 67 14 125 3,72 2 KI2 3 3 31 79 9 125 3,70 3 KI3 2 2 39 65 17 125 3,75 4 KI4 2 28 47 41 7 125 3,18 5 KI5 3 2 44 69 7 125 3,60 6 KS1 2 1 37 75 10 125 3,72 7 KS2 1 2 34 57 31 125 3,91 8 KS3 2 3 44 72 4 125 3,58 9 KS4 4 13 54 51 3 125 3,29 10 KS5 0 1 27 62 35 125 4,05 11 KL1 0 12 37 72 4 125 3,54 12 KL2 0 3 71 44 7 125 3,44 13 KL3 0 1 64 50 10 125 3,55 14 KP1 0 4 54 57 10 125 3,58 15 KP2 0 3 38 71 13 125 3,75 16 KP3 3 1 44 67 10 125 3,64 17 NB1 0 3 33 71 18 125 3,83 18 NB2 0 3 26 58 38 125 4,02 Total rata-rata item pengukuran 65,85 Sumber: Hasil rancangan (2019)
Nilai total rata-rata item didapatkan dengan rumus sebagai berikut: Rata-rata item pengukuran = (Skala × Bobot skala item pengukuran)
Jumlah responden
Setelah  didapatkan  nilai  rata-rata  item,  kemudian  dicari  bobot  rata-rata  item  pengukuran  yaitu dengan  membagi  total  rata-rata  item  pengukuran  dibagi  banyaknya  item  pengukuran  yang dipergunakan atau jumlah responden Bobot  rata-rata  item
pengukuran = Total rata-rata item pengukuran Total item pengukuran/ jumlah indicator = 65,85/18 = 3,67
Langkah selanjutnya adalah mencari persentase kesuksesan, dengan rumus sebagai berikut:
Persentase kesuksesan = Bobot rata-rata item pengukuran x 100% nilai maksimal dari skala likert = 3,67 x 100% 5 =
73,4%
Berdasarkan  hasil  analisa  yang  telah  dilakukan  terhadap  sistem  informasi  LAPOR,  dengan nilai  persentase  kesuksesan  yang  didapat  sebesar  73,4%  dan  dibandingkan  dengan  tabel  tingkat kesuksesan,  maka  persentase  sebesar  73,4%  berada  pada  tingkat  antara  61%  -  80%  yang mempuyai makna bahwa sistem sukses, hasil tersebut menunjukkan hasil yang lebih baik karena ada  2  pendekatan  yaitu  model  Delon  &  Mclean  ditambah  perhitunagn  uji  kesuksesan dibandingakan dengan penelitian lain hanya menggunakan pendekatan Delon & Mclean saja [11] atau perhitungan uji kesuksesan saja[12].

## 5 Kesimpulan
Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas informasi tidak  memiliki pengaruh  signifikan terhadap  kepuasan  pengguna,  Kualitas  sistem  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan pengguna, kualitas layanan memiliki pengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna, kualitas informasi  tidak  memiliki  signifikan  terhadap net  beneft melalui  kepuasan  pengguna,  kualitas sistem  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap net  benefit melalui  kepuasan  pengguna,  kualitas layanan  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap net  benefit melalui  kepuasan  pengguna  dan tingkat kesuksesan penerapan sistem memiliki persentase sebesar 73,4%, maka penerapan sistem tersebut dapat dikatakan sukses, diharapkan penelitian selanjutnya menggunakan taraf kesalahan 10%  sehingga  jumlah sample atau  responden  lebih  banyak,  dan  perlu  ditingkatkannya  kualitas variabel sampai berada ditingkat sangat sukses.

## Referensi
[1] Y.  Kristanto,  “Inovasi  Pelayanan  Publik  Dalam  Rangka  Mewujudkan  E  Government  (  Studi Kasus Pelaksanaan Aplikasi Lapor Hendi ),” J. Public Adm. local Gov. , vol. 2, no. 1, pp. 1–11, 2018.
[2] E.  M.  Ramdani,  “Analisis  Efektivitas  Pelaksanaan  E  Government  di  Tingkat  Kelurahan,” Sawala  J. Adm. Negara , vol. 6, no. 1, p. 31, 2018.
[3] D.  Mahdanisa  and  Nurlim,  “Analisis  Penerapan  E-Government  Dalam  Pencapaian  Sistem Informasi Pada (Dinas Kominfo) Kabupaten Kutai Kartanegara,” Gerbang Etam , vol. 12, no. 25, pp. 50–60, 2018.
[4] . Keppres No 20 Tahun 2006, “Keputusan Presiden,” vol. 15, no. May, p. 58, 2006.
[5] F. Sapty Rahayu, R. Apriliyanto, and Y. Sigit Purnomo Wuryo Putro, “Analisis Kesuksesan Sistem Informasi Kemahasiswaan (SIKMA) dengan Pendekatan Model DeLone dan McLean,” Indones. J. Inf. Syst. , vol. 1, no. 1, pp. 34–46, 2018.
[6] T.  Prasetyaningtias,  H.  Muslimah  Az-Zahra,  and  A.  Hendra  Brata,  “Analisis  Usability  Pada Aplikasi  Mobile  E-Government  Layanan  Aspirasi  dan  Pengaduan  Online  Rakyat  (LAPOR!)
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Dengan Heuristic Evaluation,” Anal. Usability Pada Apl. Mob. E-Government Layanan Aspir. dan Pengaduan Online Rakyat ( LAPOR !) Dengan Heuristic Eval. , vol. 2, no. 11, pp. 4647– 4653, 2018.
[7] K. Yuliana, “Pos Indonesia (Persero) Divisi Regional Vi Semarang,” Infokom , vol. No. II Th., no. II, pp. 13–23, 2016.
[8] D. H. Shin and S. Kim, “Web services architecture for m-learning,” Electron. J.  e-Learning , vol. 2, no. 1, pp. 203–216, 2012.
[9] D.  Setyo  and  D.  A.  Rahmawati,  “Pengaruh  kualitas  sistem  dan  kualitas  informasi  terhadap kepuasan pengguna,” J. Bisnis dan Ekon. , vol. 6, no. 1, pp. 1–11, 2015.
[10] N.  D.  Prastanti,  A.  Kusyanti,  and  A.  R.  Perdanakusuma,  “Analisis  Faktor  -  Faktor  Yang Memengaruhi  Penggunaan  Smartphone  Dengan  Menggunakan  Metode  Structural  Equation Modeling ( SEM ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 10, pp. 1152–1161, 2017.
[11] Megawati and N. Maftukhah, “Analisis Kesuksesan Penerapan Sistem Informasi Administrasi Kependudukan Menggunakan Model Delone And Mclean (Studi Kasus : Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kota Pekanbaru),” J. Ilm.  Rekayasa  dan Manaj.  Sist.  Inf. , vol.  3,  no.  2, pp. 84–86, 2017.
[12] S.  Marlina,  “Pendekatan  Delone  And  Mclean  Untuk  Mengkaji  Efektivitas  Sistem  Informasi Manajemen  Paket  Aplikasi  Sekolah  (  SIM-PAS  ),” Pendekatan  Delone  Mclean  Untuk Mengkaji Ef. Sist. Inf. Manaj. Paket Apl. Sekol. ( SIM-PAS ) , vol. 19, no. 2, pp. 175–188, 2017.
[13] N.  Oda et  al. ,  “Microbolometer  terahertz  focal  plane  array  and  camera  with  improved sensitivity  at  0.5-0.6  THz,” Int.  Conf.  Infrared,  Millimeter,  Terahertz  Waves,  IRMMW-THz , pp. 59–71, 2014.
[14] L. H. Trihandayani, I. Aknuranda, and Y. T. Mursityo, “Penerapan Model Kesuksesan Delone dan  Mclean  pada  Website  Fakultas  Ilmu  Komputer  (  FILKOM  )  Universitas  Brawijaya,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 12, 2018.
[15] R.  Waluyo  and  D.  Krisbiantoro,  “Analisis  Kesuksesan  Sistem  Informasi  Dapodikdas Kabupaten  Purbalingga  Menggunakan  Model  Delone  dan  Mclean  (  Success  Information System Analysis in Dapodikdas Purbalingga Using Delone and Mclean Model ),” Juita ,  vol. V, no. November, pp. 73–80, 2017.
[16] Lacinka, Gagah, and Fathoni, “Analyze Effect of Debt To Equity Ratio, Net Profit Margin, and Earning  Per  Share  To  the  Company’S  Stock  Prices  Lq45  Listed  on  the  Indonesia  Stock Exchange  Year  2012-2015,” Maharaja  Agrasen  Inst.  Manag.  Technol.  J.  IT  Manag. ,  vol.  4, no. 4, 2018.