KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 4, Februari 2024, Hal 1983-1993 DOI 10.30865/klik.v4i4.1634 https://djournals.com/klik

## Analisis Kesuksesan Sistem E-Kinerja Pada Satuan Kerja Menggunakan Enhanced Information System Success Model
I Made Dedi Suardika * , I Made Candiasa, Dewa Gede Hendra Divayana
Program Pascasarjana, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Pendidikan Ganesha, Singaraja, Indonesia Email: 1,* dedi.suardika0305@gmail.com, 2 candiasaimade@yahoo.co.id, 3 hendra.divayana@undiksha.ac.id Email Penulis Korespondensi: dedi.suardika0305@gmail.com
Abstrak− Penerapan Sistem Elektronik Kinerja (E-Kinerja) pada satuan kerja di Kota Denpasar menjadi perhatian utama dalam upaya meningkatkan efisiensi dan efektivitas manajemen kinerja pegawai. E-Kinerja merupakan sebuah sistem elektronik berbasis website yang  digunakan  secara mandatory oleh  pegawai  ASN  Di  Kota  Denpasar.  Dalam  implementasinya,  sistem  E-Kinerja  mengalami beberapa  permasalahan  yang  sering  terjadi  seperti  gangguan  server  ( down server),  login  error ,  ketidaksesuaian  data  pegawai,  dan rendahnya pemahaman pegawai dalam mengoperasikan sistem E-Kinerja. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur dan menganalisis tingkat keberhasilan penerapan sistem E-Kinerja menggunakan Enhanced Information System Success Mode yang merupakan bentuk penyempurnaan  dari  model  kesuksesan  SI  DeLone  and  McLean  (2003)  dengan  lima  variabel  pengukuran  yaitu kualitas  informasi, kualitas sistem, kualitas layanan, kepuasan pengguna, dan manfaat bersih. Penelitian ini menggunakan teknik proportional stratified random sampling dengan jumlah sampel sebanyak 100 pegawai ASN. Metode mengumpulkan data menggunakan angket kuesioner yang disebar kepada pewagai ASN dilingkungan Kota denpasar sebagai pengguna sistem E-Kinerja. Data yang diperoleh dianalisis dengan  menggunakan  statistik PLS-SEM dengan  bantuan  aplikasi SmartPLS 3.3.  Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  diperoleh temuan  sebagai  berikut  pengaruh  kualitas  informasi  terhadap  kepuasan  pengguna  bernilai  positif  sebesar  0,300.  Pengaruh  kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna bernilai positif  sebesar  0,288. Pengaruh kualitas layanan terhadap kepuasan pengguna bernilai positif sebesar 0,280. Pengaruh kepuasan pengguna terhadap minat pengguna bernilai  positif  sebesar 0,824. Dengan demikian dapat disimpulkan  bahwa  pengaruh seluruh variabel penelitian adalah signifikan dan seluruh hipotesis dalam penelitian ini dapat diterima. Penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai bahan masukan dan evaluasi kepada pemangku kebijakan mengenai faktor-faktor yang  mempengaruhi  kesuksesan  sistem  E-Kinerja  Di  Kota  Denpasar  untuk  meningkatkan  dan  mengembangkan  sistem  secara berkelanjutan serta sebagai sumber referensi penelitian berikutnya dalam kaitannya dengan pengembangan ilmu pengetahuan tentang analisis kesuksesan sistem informasi.
Kata Kunci: Kesuksesan; Sistem Informasi; DeLone and McLean; Sistem Elektronik; E-Kinerja
Abstract− The implementation of the Electronic Performance System (E-Kinerja) in the working units in Denpasar City is a primary concern  in  efforts  to  enhance  the  efficiency  and  effectiveness  of  employee  performance  management.  E-Kinerja  is  an  obligatory electronic system based on a website that is used by civil servants in Denpasar City. During its implementation, the E-Kinerja system encounters  several  common  issues  such  as  server  disruptions  (server  downtime),  login  errors,  employee  data  inconsistencies,  and employees'  low  understanding  in  operating  the  E-Kinerja  system.  This  study  aims  to  measure  and  analyze  the  level  of  success  in implementing the E-Performance system using the Enhanced Information System Success Model, which is an improvement of the SI DeLone and McLean (2003) success model. The model incorporates five measurement variables: information quality, system quality, service quality, user satisfaction, and net benefits. This study employed the technique of proportional stratified random sampling with a sample size of 100 civil servants. The method of data collection involves distributing questionnaires to the government employees in the Denpasar area who are users of the E-Performance system. The obtained data was analyzed using the statistical method of Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) with the assistance of the SmartPLS 3.3 application. The hypothesis testing results reveal that the influence of information quality on user satisfaction is positively valued at 0.300. The impact of system quality on user satisfaction is positively valued at 0.288. The influence of service quality on user satisfaction is positively valued at 0.280. The influence of user satisfaction on user interest is positively valued at 0.824. Thus, it can be concluded that the influence of all research variables is significant and all hypotheses in this study can be accepted. This research is expected to serve as input and evaluation for policymakers regarding the factors that influence the success of the E-Performance system in Denpasar City, in order to enhance and develop the system sustainably. Additionally, it can also serve as a reference for future research in the field of information system success analysis.
Keywords : Success; Information Systems; DeLone and McLean; Electronic System; E-Performance.

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi informasi menjadi isu utama dalam perencanaan strategis dan peningkatan kinerja organisasi salah satunya sebagai alat yang membantu suatu organisasi, perusahaan, ataupun lembaga untuk dapat menjadi lebih berkembang dan maju. Organisasi sektor publik di Indonesia kini telah dituntut untuk menerapkan teknologi informasi guna mewujudkan prinsip tata kelola pemerintahan yang baik ( good government governance ) sesuai dengan amanat dalam Instruksi Presiden No.  3  Tahun  2003  dan  Peraturan  Presiden  No.  59  Tahun  2018  yang  mendorong  pemerintah  untuk  menerapkan  dan mengembangkan teknologi informasi di setiap organisasi di Indonesia .
Kota  Denpasar  merupakan  salah  satu  daerah  di Indonesia yang  sudah  memanfaatkan  teknologi  informasi  guna mendukung instruksi dan peraturan  Presiden untuk  mencapai tujuan menciptakan good public governance. Bentuk dari dukungan  tersebut  salah  satunya  dengan  menerapkan  sebuah  sistem  yang  dinamakan  Sistem  Elektronik  Kinerja  (E- Kinerja) untuk mengakomodasi hubungan Government to Employee (G2E) dalam memanajemen pegawai di lingkungan Kota Denpasar. E-Kinerja merupakan sebuah sistem elektronik berbasis website yang bersifat mandatory oleh pegawai Aparatur  Sipil  Negara  (ASN)  dilingkungan  Kota  Denpasar  yang  berguna  untuk  mengukur  dan  mengevaluasi  capaian perilaku  kinerja  pegawai  dilingkungan  Kota  Denpasar  tendensinya  dalam  menyusun  sasaran  kinerja  pegawai  (SKP),
I Made Dedi Suardika, Analisis Kesuksesan Sistem E-Kinerja Pada Satuan Kerja Menggunakan Enhanced Information

## System Success Model
penilaian prestasi kerja pegawai, mengukur kedisiplinan pegawai, pemberian tunjangan atau insentif kinerja pegawai serta menjadi dasar dalam menerapkan kebijakan atau pengambilan keputusan bagi pimpinan di lingkungan Pemerintah Kota Denpasar [1].
Berdasarkan  survei  dilapangan  yang  dilakukan  terhadap  beberapa  pengguna  sistem  E-Kinerja,  beberapa permasalahan  teknis  yang  terjadi  seperti  internet  yang  sering  tidak  terkoneksi, server-client yang  sering  mengalami gangguang ( server down ) serta kegagalan untuk masuk ke sistem ( login error ) menjadi salah satu faktor yang menyulitkan pegawai dalam melakukan pelaporan kerja harian dan absensi para pegawai melalui sistem. Selain itu, sistem E-Kinerja yang  membutuhkan  pendataan  pegawai  dalam  memberikan  informasi  terkini  dan  transparan  menjadi  kendala  utama penerapan sistem E-Kinerja karena adanya pegawai yang belum memahami dan mengerti dalam memanfaatkan sistem E-Kinerja,  serta  terdapat  pegawai  yang  dianggap  kurang  berkompeten  dalam  mengoperasikan  komputer  sehingga terkendala  dalam  proses  pelaporan  kinerja  hariannya.  Situasi  ini  menarik  untuk  dikaji  lebih  lanjut,  jika  dengan keterbatasan  fasilitas  dan  kendala-kendala  yang  ada,  apakah  kinerja  pegawai  dapat  dinilai  secara  akurat  serta  dapat mencapai tujuan yang diharapkan oleh pegawai maupun pimpinan.
Penerapan  teknologi  informasi  di  sektor  publik  yang  telah  memberikan  banyak  manfaat  bagi  pemerintah  dan masyarakat, tidak luput dari kegagalan. Menurut Nyansiro et al., (2021), Kegagalan proyek sistem informasi telah terjadi di  beberapa  negara,  perusahaan  baik  perusahaan  besar  dan  kecil,  organisasi  komersial,  nirlaba  maupun  di  sektor pemerintahan [2]. Hal seperti ini juga terjadi di Indonesia. Berdasarkan survei yang dilakukan oleh Apriyanto dan Putro (2018)  pada  110  proyek  sistem  informasi  di  Indonesia  menemukan  bahwa  hanya  27%  proyek  sistem  informasi  yang berhasil, sisanya 55% bermasalah dan 18% gagal [3]. Banyak faktor yang memicu kegagalan penerapan sistem informasi. Kegagalan  sistem  antara  lain  disebabkan  karena  kurang  memperhatikan  pengukuran  dan  peningkatan  kinerja  sistem setelah menggunakannya [4]. Selama tahap penggunaan, penting untuk mengumpulkan umpan balik dari pengguna agar dapat mengevaluasi kinerja sistem informasi yang digunakan dan kemampuannya dalam menyelesaikan masalah untuk mencapai tujuan yang diinginkan [5]. Menurut teori kesuksesan SI Delone & McLean (2003), kesuksesan sebuah sistem informasi tidak hanya dilihat dari jumlah bug yang terdapat di dalamnya atau berjalannya proses sistem informasi sesuai sistem  organisasi  terkait,  namun  yang  paling  utama  selain  dari  segi  teknis  sistem  informasi,  segi user juga  sangat berpengaruh  terhadap  ukuran sukses  sebuah  sistem  informasi  [6].  Kepuasan user dan  manfaat  yang  didapat  oleh user ketika  menggunakan  sebuah  sistem  informasi  serta  komunikasi  antar  dimensi  yang  ada  di  dalam  sistem  informasi merupakan  tolak  ukur  lain  kesuksesan  sistem  informasi  [7].  Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa  evaluasi terhadap implementasi sistem informasi adalah langkah penting untuk mendapatkan umpan balik yang dapat digunakan sebagai  ukuran keberhasilan dan  masukan  untuk  terus  melakukan  perbaikan  sistem  informasi.  Untuk  mengetahui  dan memastikan  bahwa  Sistem  E-Kinerja  dapat  mencapai  tujuan  yang  diharapkan  baik  bagi  para  ASN  maupun  bagi Pemerintah Daerah serta untuk menghindari kegagalan dari penerapan sistem E-Kinerja, maka perlu dilakukan evaluasi terhadap tingkat kesuksesan sistem tersebut.
Banyak  model  evaluasi  yang  ditawarkan  dari  penelitian  sebelumnya  untuk  mengevaluasi  tingkat  kesuksesan sebuah sistem informasi, salah satunya adalah model kesuksesan SI DeLone & McLean (2003). Dimana model ini sudah banyak digunakan peneliti lain dan teruji secara empiris untuk mengukur tingkat kesuksesan sistem informasi. Namun beberapa  penelitian  yang  menggunakan  model  DeLone  &  McLean  (2003)  telah  memodifikasi  atau  menyempurnakan variabel serta dimensi yang ada pada konstruk model DeLone & McLean (2003).
Beberapa  penelitian  yang  menggunakan  model  DeLone  &  McLean  (2003)  yang  telah  dimodifikasi  atau ditingkatkan  kaitannya  terhadap  sistem  informasi  sektor  publik  yang  bersifat mandatory antara lain  penelitian  yang dilakukan oleh Amalia & Azizah, (2022) tentang evaluasi kesuksesan penerapan sistem elektronik kinerja (E-Kinerja) menggunakan enhanced information system success model di Kecamatan Benda Tangerang dengan 7 variabel evaluasi yaitu kualitas informasi, kualitas sistem, kualitas layanan, kepuasan pengguna, kepercayaan, penggunaan, dan manfaat bersih [8]. Selanjutnya, penelitian yang dilakukan oleh Manora et al., (2021) tentang evaluasi kesuksesan implementasi E-Kinerja di Kota Salatiga menggunakan model DeLone-McLean dengan 6 variabel yaitu kualitas informasi, kualitas sistem, kualitas layanan, kepuasan pengguna, penggunaan, dan manfaat bersih [9]. Penelitian lain dilakukan oleh Wara et al., (2021) tentang pengujian model kesuksesan sistem informasi Delone Dan Mclean pada sistem aplikasi pemeriksaan (Siap) di Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia perwakilan Provinsi Sulawesi Utara dengan 6 variabel yaitu kualitas  sistem, kualitas  informasi,  kualitas  layanan,  penggunaan,  kepuasan  pengguna,  dan  manfaat  bersih [10].
Terlepas  dari  hasil  penelitian-penelitian  yang  telah  disebutkan  sebelumnya,  penggunaan  model  kesuksesan DeLone dan McLean yang disempurnakan untuk mengukur kesuksesan SI tidak selalu menunjukan hasil yang konsisten. Dikarenakan  adanya  perbedaan  hasil  studi  (gap)  dari  penelitian  kelompok  sebelumnya  dan  terbatasnya  penelitian sebelumnya menggunakan model keberhasilan sistem informasi Delone dan McLean yang disempurnakan, menimbulkan niat penulis untuk mengkaji dan meneliti lebih lanjut terkait evaluasi tingkat kesuksesan implementasi sistem E-Kinerja Kota Denpasar menggunakan model kesuksesan sistem informasi yang dikembangakn oleh Daghouri et al., (2018) yaitu Enhanced Information System Success Model menggunakan 5 variabel yaitu variable kualitas informasi, kualitas sistem, kualitas layanan, kepuasan pengguna, dan manfaat bersih.
Enhanced  Information  System  Success  Model merupakan  model  yang  diperbarui,  ditingkatkan,  atau disempurnakan dari model kesuksesan SI DeLone & McLean (2003). Fokus peningkatan atau pembaharuan model dalam penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengintegrasikan  antara  model  kesuksesan  SI  DeLone  &  McLean  dan  Model SERVQUAL pada variabel kualitas layanan [11]. Menurut Obaid dan Ahmadb (2022) sebuah sistem yang memberikan kualitas layanan yang baik akan memudahkan pengguna untuk menggunakan sistem tersebut dan meningkatkan kepuasan
I Made Dedi Suardika, Analisis Kesuksesan Sistem E-Kinerja Pada Satuan Kerja Menggunakan Enhanced Information

## System Success Model
pengguna  terhadap  sistem.  Selain  itu,  dapat  membantu  pengguna  dalam  mengatasi  masalah  dan  meningkatkan produktivitas pengguna dimana pengguna akan merasa lebih mudah dan nyaman menggunakan sistem yang menyediakan layanan yang baik dan responsif, seperti layanan dukungan pelanggan yang baik, kemampuan sistem dalam memberikan respon yang cepat dan tepat terhadap permintaan pengguna, atau kemampuan sistem dalam memberikan layanan yang konsisten dan tanpa kesalahan [12]. Variabel penggunaan tidak diikutsertakan dalam kerangka penelitian ini mengingat sistem  E-Kinerja  bersifat mandatory. Pengujian  menggunakan  model  ini  dilakukan  dengan  menguji  pengaruh  antar variabel yang ada dalam model kesuksesan SI enhanced information system success model pada  pengguna  sistem E- Kinerja.    Dalam  pengujian  ini,  akan  dievaluasi  apakah  model  yang  diajukan  dapat  digunakan  secara  efektif  untuk mengevaluasi kesuksesan implementasi sistem E-Kinerja.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menilai,  mengukur,  membuktikan  tingkat  kesuksesan  dan mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kesuksesan  implementasi  sistem  E-Kinerja  Kota  Denpasar.  Dengan melakukan  evaluasi  lebih  dini,  pemerintah  dapat  mengantisipasi  kemungkinan  buruk  yang  dapat  terjadi  dan meminimalisir kegagalan dan dampak negatif yang timbul dari penerapan sistem ini. Selain itu, penelitian ini dilakukan untuk  menghasilkan  rekomendasi-rekomendasi  yang  didukung  dengan  bukti-bukti  empiris  sehingga  dapat  digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan kebijakan oleh pemerintah Kota Denpasar serta menentukan langkah- langkah pengembangan sistem E-Kinerja.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahap Penelitian
Prosedur penelitian ini dapat dideskripsikan sebagai flowchart yang menggambarkan alur proses dalam perancangan dan pembuatan model analisis, yang dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan Gambar 1 dapat dijelaskan tahapan pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
a. Studi pendahuluan dilakukan untuk memperoleh gambaran awal terhadap topik dan batasan permasalahan yang akan diteliti.
b. Dalam sebuah penelitian, latar belakang digunakan sebagai pendahuluan yang menggambarkan alasan teoretis penulis melakukan  penelitian.  Berdasarkan  latar  belakang  itulah,  penulis  dapat  merumuskan  permasalahan  yang  akan diselesaikan melalui penelitian tersebut. Penentuan tujuan penelitian ini sejalan dengan rumusan masalah yang telah dibuat  sebelumnya.  Setelah  tujuan  diperoleh,  bersamaan  pula  diperoleh  manfaat  dari  hasil  penelitian.  Manfaat penelitian bisa berorientasi pada diri sendiri atau penulis dan juga kepada pembaca atau masyarakat luas. Dalam proses
I Made Dedi Suardika, Analisis Kesuksesan Sistem E-Kinerja Pada Satuan Kerja Menggunakan Enhanced Information

## System Success Model
penelitian, peneliti juga memerlukan suatu batasan penelitian yang berguna untuk membuat suatu lingkup penelitian. Sehingga penelitian yang dilakukan dapat fokus pada topik yang sedang diteliti.
c. Studi  literatur  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengkaji  dan  mengumpulkan  informasi  yang  berkaitan  dengan permasalah  yang  ingin  diteliti  baik  secara  teoritis  maupun  secara  praktis.  Dalam  hal  ini,  studi  literatur  dilakukan dengan  mengumpulkan referensi, berbagai konsep dan teori dari buku, jurnal, artikel dan Paper yang terkait dengan permasalahan penelitian yang di mana hal tersebut dijadikan dasar dalam membuat kerangka model konseptual dan hipotesis penelitian
d. Penyusunan kuesioner penelitian ini, penulis menggunakan pendekatan kuantitatif dengan mengukur indikator pada masing-masing  variabel  penelitian  menggunakan  alat  pengumpulan  data  berupa  kuesioner.  Pertanyaan  kuesioner disusun  berdasarkan  atribut  pada  masing-masing  variabel  operasional.  Penentuan  variabel  operasional  dilakukan penulis  dengan  melakukan  identifikasi  melalui  studi  literatur  jurnal.  Pengukuran  kelompok  pertanyaan  kuesioner menggunakan  skala  likert  5  (Lima)  poin.  Hasil  dari  kuesioner  berupa  angka  dari  skala  likert  dan  dianalisis menggunakan metode statistik.
e. Pilot Test
Sebelum  melakukan  penyebaran  kuesioner  formal,  diperlukan pilot  test untuk  mengetahui  nilai  validitas  dan reliabilitas  butir-butir  pernyataan  pada  kuesioner. Pilot  test juga  berguna  dalam  mengetahui  tingkat  pemahaman responden terhadap pertanyaan yang diajukan dan konsistensinya. Pilot test dalam penelitian ini dilakukan dengan menyebarkan kuesioner kepada 30 pegawai ASN dilingkungan Kota Denpasar dengan metode Proportional Stratified Random Sampling .
f. Uji validitas dan reliabilitas pada penelitian ini menggunakan pearson correlation (r hitung ) dengan ketentuan apabila nilai r hitung > r tabel , maka kuesioner dinyatakan valid. Sedangkan Uji reliabilitas dalam penelitian ini dilakukan dengan ketentuan nilai alpha cronbach > 0,7 untuk dapat dinyatakan reliabel. g. Penyebaran  Kuesioner  Formal  ( Field  Test )  dilakukan  guna  mendapatkan  respon  dari  pengguna  sistem  E-Kinerja dengan sampel sebanyak 100 Pegawai ASN yang tersebar di masing-masing OPD di lingkungan Kota Denpasar.
h. Analisa  data  dalam  penelitian  ini  menggunaka  teknik  analisis Structural  Equation  Model berbasis Partial  Least Square (SEM-PLS). Pada PLS dilakukan dua jenis evaluasi model yaitu evaluasi model pengukuran ( Outer Model) dan model struktural ( Inner Model) . Pada penelitian ini, analisis dilakukan menggunakan metode PLS-SEM dengan bantuan software SmartPLS 3.3. i. Kesimpulan dan Rekomendasi
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  terakhir  pada  penelitian  ini.  Pada  tahap  ini,  memberikan  usulan  terkait  tingkat kesuksesan  penerapan  sistem  E-Kinerja  Kota  Denpasar  dan  faktor-faktor  yang  mempengaruhinya.  Pengambilan kesimpulan dan rekomendai juga diberikan terkait hasil pengolahan data yang telah dilakukan.

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  penelitian terdiri  dari  beberapa  tahap yaitu  observasi,  wawancara pengguna sistem E-Kinerja, dan menyebarkan angket kuesioner menggunakan pengukuran skala likert 5 poin kepada pegawa ASN di beberapa Organisasi Perangkat Daerah (OPD) dilingkungan Kota Denpasar.

## 2.3 Populasi Dan Sampel
Populasi  yang  dipilih  berhubungan  dengan  masalah  penelitian,  sehingga  populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh pegawai ASN dilingkungan Kota denpasar dengan jumlah sebanyal 5692 pegawai. Penetuan sampel dalam penelitian ini menggunakan  rumus  slovin.  Menurut  rumus  Sugiyono  (2019)  Slovin  adalah  suatu  formula  yang  digunakan  untuk menghitung  ukuran  sampel  yang  dianggap  dapat  mewakili  seluruh  populasi  dengan  maksud  untuk  memperkirakan proporsi dan estimasi proporsi populasi [13] . Selanjutnya, dengan rumus Slovin dapat ditentukan sampel dalam penelitian ini sebanyak 100 orang yang dipilih menggunakan teknik proportional stratified random sampling .

## 2.4 Model Penelitian
Studi ini menggunakan model evaluasi sistem Enhanced Information System Success Model yang dikembangkan oleh Daghouri et al., (2018) untuk menggambarkan kesuksesan penerapan sistem E-Kinerja dari sudut pandang pengguna [11]. Enhanced Information System Success Model ini merupakan model yang diperbarui, ditingkatkan, atau disempurnakan dari model kesuksesan SI DeLone & McLean (2003). Di mana dalam model DeLone sebelumnya hanya terdiri 6 variabel pengukuran yaitu kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas pelayanan, penggunaan, kepuasan pengguna dan manfaat bersih. Namun, pada penelitian ini menggunakan 5 variabel pengukuran dari konstruk model kesusesan SI DeLone & McLean (2003). Variabel  penggunaan dalam model tersebut tidak diikutsertakan dalam model penelitian ini mengingat sistem  E-Kinerja  bersifat mandatory .  Dengan  kata  lain,  intensitas  penggunaan  dari  sistem  E-Kinerja  menjadi  100%, sehingga  tidak  dapat  mencerminkan  reaksi  penggunaan  secara  tepat.  Fokus  analisis  variabel  manfaat  bersih  dalam penelitian  ini  berada  pada  pengukuran  manfaat  sistem  E-Kinerja  pada  level  individu  ( individual  impact )  karena  unit analisis yang memberikan penilaian pada penelitian ini adalah para pengguna akhir (individu). Item pengukuran yang mewakili  indikator  untuk  mengukur  variabel  eksogen  dan  endogen  dalam  penelitian  ini  disesuaikan  dengan  kondisi pemanfaatan E-kinerja agar relevan dengan tujuan penelitian. Berikut definisi variabel yang digunakan dalam pembuktian hipotesis dalam penelitian ini.
I Made Dedi Suardika, Analisis Kesuksesan Sistem E-Kinerja Pada Satuan Kerja Menggunakan Enhanced Information

## System Success Model
a. Kualitas Informasi ( Information Quality ) dalam hal ini diartikan sebagai hasil dari informasi ( output ) yang dihasilkan oleh  sistem  E-kinerja,  diantaranya  informasi  berupa  dokumen  transaksi  dan  pelaporan  yang  dinilai  berdasarkan interpretasi  pengguna  atas  pengalamannya  menggunakan  sistem  informasi  tersebut  informasi  yang  digunakan. Variabel ini menggambarkan kualitas informasi yang dirasakan oleh pengguna.
b. Kualitas  Sistem  ( System  Quality )  diartikan  sebagai  sebagai  sifat-sifat  yang  terdapat  pada  sistem  informasi,  yang ditentukan oleh interpretasi pengguna berdasarkan pengalaman mereka menggunakan sistem informasi tersebut, yang dalam hal ini yaitu sistem E-Kinerja  .
c. Kualitas Pelayanan ( Service Quality ) dijelaskan sebagai pandangan pengguna terhadap sifat-sifat layanan bantuan dan dukungan yang disediakan dan layanan helpdesk pada sistem yang secara nyata diterima selama menggunakan sistem informasi tersebut ( ex-post ) d. Kepuasan Pengguna ( User Satisfaction ) berkaitan dengan dalam hal ini berkaitan dengan kepuasan terhadap sistem secara menyeluruh baik dari segi informasi ( output ) yang dihasilkan maupun kualitas layanan pendukung dari sistem informasi.
e. Manfaat  Bersih  ( Net  Benefit )  adalah  dampak  yang  dirasakan  oleh  pengguna  dari  kontribusi,  keberadaan,  dan penggunaan sebuah sistem informasi
Dari penjabaran di atas, dapat ditentukan model konseptual penelitian yang dapat dilihat pada Gambar 2. Berikut
Gambar 2 . Model Konseptual Penelitian
Berdasarkan kerangka konseptual yang telah dibangun, dapat dirumuskan hipotesis dalam penelitian ini sebagai berikut.
H1:  Kualitas informasi ( information quality ) berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna ( user satisfaction ). H2:  Kualitas sistem ( system quality ) berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna ( user satisfaction ). H3:  Kualitas layanan ( service quality ) berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna ( user satisfaction ). H4:   Kepuasan pengguna ( user satisfaction ) berpengaruh positif terhadap manfaat bersih ( net benefit )
Setelah  menetapkan  variabel  yang  digunakan,  berikutnya  menentukan  setiap  indikator  yang  akan  mewakili masing-masing variabel yang ada dalam model penelitian. Tabel 1 menyajikan indikator untuk setiap variabel yang akan digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 1. Item Pengukuran Masing-Masing Variabel Indikator Kode Pernyataan Sumber Aspek Kualitas Informasi (Information Quality) Accuracy KI.1 Sistem E-Kinerja menyajikan informasi yang akurat, padat dan jelas. [11], [14], [15] Completeness KI.2 Sistem E-Kinerja menghasilkan informasi yang lengkap [11], [14], [15] Timeliness KI.3 Sistem E-Kinerja menghasilkan informasi secara tepat waktu sesuai dengan kebutuhan [11], [14], [16] Understandibility KI.4 Sistem E-Kinerja menghasilkan informasi yang mudah dipahami [11], [14], [16] Currency KI.5 Sistem E-Kinerja dapat memberikan Informasi yang bersifat mutakhir ( up to date ). sebagai hasil pengolahan data terkini [11], [14], [16] Relevance KI.6 Sistem E-Kinerja menyajikan informasi yang relevan sesuai yang saya butuhkan dan dengan data yang diinput. [11], [14], [16] Aspek Kualitas Sistem (System Quality) Flexibility KS.1 Sistem E-Kinerja memiliki tampilan yang flexibel [11], [14], [17]
I Made Dedi Suardika, Analisis Kesuksesan Sistem E-Kinerja Pada Satuan Kerja Menggunakan Enhanced Information

## System Success Model
Indikator Kode Pernyataan Sumber Integration KS.2 Sistem E-Kinerja terintegrasi dengan baik terhadap sistem lain yang menjalankan fungsi yang berbeda [11], [14], [17] Access KS.3 Sistem  E-Kinerja  memiliki  konten  atau  layanan  yang  dapat  diakses tanpa adanya masalah. [11], [14], [17] Reliability KS.4 Sistem  E-Kinerja  dapat  diandalkan  (kemungkinan  terjadi  kesalahan sistem/ error rendah) [8], [11], [14] Response time KS.5 Sistem E-Kinerja mampu menanggapi dengan cepat permintaan saya atas instruksi yang dibutuhkan. [11], [14], [17] Ease Of Learning KS.6 Sistem E-Kinerja dapat dipelajari dengan mudah oleh saya. [11], [14] Language KS.7 Menu-menu  dan  pilihan  perintah  dalam  sistem  E-Kinerja menggunakan bahasa/istilah yang mudah dipahami [11], [14] Aspek Kualitas Layanan (Service Quality) Tangibles KL.1 Sistem E-Kinerja didukung dengan pengadaan perangkat keras (CPU, Keyboard,  Mouse,  Monitor,  dsb),  perangkat  jaringan  serta  alat-alat lainnya yang memadai [8], [11] Reliability KL.2 Sistem  E-Kinerja  didukung  oleh  teknisi  profesional  yang  dapat dihubungi pada saat terjadi masalah. [8], [11] Responsiveness KL.3 Sistem E-Kinerja memberikan respon yang cepat terhadap permintaan pengguna. [8], [11] Assurance KL.4 Sistem E-Kinerja memberikan jaminan rasa aman dalam mengakses sistem. [8], [11] Empathy KL.5 Sistem  E-Kinerja  memberikan  beberapa  masukan  yang  mungkin berguna ketika saya mengakses konten atau layanan. [8], [11] Aspek Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) Adequacy KP.1 Kapabilitas  sistem  E-Kinerja  sudah  sesuai  dengan  kebutuhan pekerjaan saya [8], [11], [14], [18] Effectiveness KP.2 Sistem E-Kinerja secara efektif mampu meningkatkan kepuasan saya terhadap sistem tersebut. [8], [11], [14], [18] Efficiency KP.3 Sistem  E-Kinerja  dapat  membantu  memberikan  kepuasan  terhadap solusi  kaitannya  dengan  aktivitas  saya  sebagai  pengguna  secara efisien. [8], [11], [14], [18] Enjoyment KP.4 Data dan Informasi pada Sistem E-Kinerja sangat baik dan membuat saya senang untuk mengaksesnya kembali. [8], [11], [14], [18] Overall satisfaction KP.5 Saya merasa puas dengan Sistem E-Kinerja secara keseluruhan. [8], [11], [14], [18] Aspek Manfaat Bersih (Net Benefit) Productivity MB.1  Sistem E-Kinerja dapat meningkatkan produktivitas kerja saya dalam menyelesaikan tugas. [8], [11], [14] Improve  Knowledge Sharing MB.2  Sistem E-Kinerja dapat meningkatkan pengetahuan pengguna seputar kinerja ASN. [8], [11], [14] Speed of Accomplishing T ask MB.3  Sistem  E-Kinerja  dapat  membantu  menyelesaikan  pekerjaan  saya lebih cepat. [8], [11], [14] Communication Effectiveness MB.4  Sistem  E-Kinerja  mempermudah  saya  untuk  menyampaikan  kritik dan saran dengan layanan yang disediakan. [8], [11], [14]
2.5 Analisis Data
Penelitian  ini  menggunakan  metode  statistik  deskriptif  yang  berguna  untuk  memberikan  gambaran  umum  tentang karakteristik responden juga data variabel penelitian yang digunakan, meliputi nilai terendah, nilai tertinggi, rata-rata, total  dan  standar  deviasi  [13].  Analisis  statistik  deskriptif  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menyajikan  data penelitian dalam tabel frekuensi dan menghitung serta menginterpretasikan nilai Tingkat Pencapaian Responden (TCR) yang diperoleh.
Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu teknik analisis Structural Equation Modeling (SEM) berbasis  varian,  yang  lebih  dikenal  sebagai Partial  Least  Squar e  (PLS).  Penerapan  teknik  analisis  SEM-PLS  dipilih karena model struktural yang digunakan memenuhi kriteria sebagai model rekursif dan melibatkan variabel laten dengan indikator  yang bersifat  formatif,  reflektif,  atau kombinasi  keduanya.  Selain  itu,  PLS  merupakan metode  analisis  yang tidak mengharuskan data diasumsikan dengan pengukuran skala tertentu, dapat digunakan dengan jumlah sampel yang relatif kecil, dan dapat digunakan untuk mengkonfirmasi teori [19].PLS juga memiliki kemampuan untuk menganalisis konstruk yang terbentuk baik dari indikator reflektif maupun indikator formatif secara bersamaan [20].
I Made Dedi Suardika, Analisis Kesuksesan Sistem E-Kinerja Pada Satuan Kerja Menggunakan Enhanced Information System Success Model
Analisis dan pengujian hipotesis dalam penelitian ini melibatkan dua model pengujian yaitu model pengukuran ( outer  model )  dan  model  struktural  ( inner  model ).  Secara  menyeluruh,  hasil  analisis  dan  pengujian  hipotesis  dalam penelitian ini akan dijabarkan sebagai berikut.
a. Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model) Langkah pertama adalah menganalisis outer model di mana model pengukuran ini dibuat untuk memberikan gambaran bagaimana hubungan yang ada antara blok indikator dengan variabel latennya. Adapun tahapan pengujian outer model antara lain uji validitas konvergen, validitas diskriminan, reliabilitas komposit, dan alpha Cronbach b. Evaluasi Model Struktural ( Inner Model) Langkah selanjutnya adalah menganalisis i nner model yaitu untuk mengetahui pengaruh hubungan antar variabel, dan hubungan variabel secara keseluruhan dalam model yang dibangun. Adapun tahapan pengujian inner model antara lain pengujian Koefisien Determinasi ( R squere ), Predictive Relevance ( Q squere ), Path Coefficient (β), dan T-Test menggunakan metode Bootstrapping

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang didapat dari hasil penyebaran kuesioner kepada 100 pegawai ASN dilingkungan Kota Denpasar selanjutnya di olah untuk dilakukan analisis dan pengujian hipotesis. Analisis data dilakukan menggunakan bantuan perangkat lunak SmartPLS versi 3.3.3 sesuai dengan metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini. Proses tersebut melibatkan dua model pengujian yaitu model pengukuran ( outer model ) dan model struktural ( inner model ). Secara menyeluruh, hasil analisis dan pengujian hipotesis dalam penelitian ini akan dijabarkan sebagai berikut.

## 3.1 Hasil Analisis Model Pengukuran (Outer Model)
Evaluasi  model  pengukuran  ( outer  model) dengan  indikator  reflektif  dapat  diukur  dengan  melakukan  uji  validitas konvergen (convergent validity) dan uji validitas diskriminan (discriminant validity) dari indikator konstruk laten serta melakukan uji composite reliability dengan Cronbach’s Alpha untuk blok indikatornya.

## 3.1.1 Validitas Konvergen (Convergent Validity)
Validitas  konvergen  berhubungan  dengan  prinsip  bahwa  pengukur  dari  suatu  konstruk  harus  berkorelasi  tinggi.  Uji validitas konvergen dalam PLS dengan menggunakan indikator reflektif dinilai berdasarkan nilai loading factor (korelasi antara skor item/skor komponen dengan skor konstruk) indikator- indikator yang mengukur konstruk tersebut. Rule of thumb yang digunakan untuk validitas konvergen adalah outer loading lebih besar dari 0.7. Hasil Uji Validitas konvergen dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2 . Hasil Uji Validitas Konvergen Kepuasan Pengguna (KP) Kualitas Informasi (KI) Kualitas Layanan (KL) Kualitas Sistem (KS) Manfaat Bersih (MB) X1.1 0.795 X1.2 0.729 X1.3 0.889 X1.4 0.841 X1.5 0.793 X1.6 0.751 X2.1 0.812 X2.2 0.828 X2.3 0.834 X2.4 0.829 X2.5 0.784 X2.6 0.818 X2.7 0.808 X3.1 0.898 X3.2 0.910 X3.3 0.777 X3.4 0.900 X3.5 0.874 Y1.1  0.797 Y1.2  0.804 Y1.3  0.855 Y1.4  0.878 Y1.5  0.819 Y2.1 0.781 Y2.2 0.866
I Made Dedi Suardika, Analisis Kesuksesan Sistem E-Kinerja Pada Satuan Kerja Menggunakan Enhanced Information System Success Model
Y2.3 0.878 Y2.4 0.773
Berdasarkan Tabel 2 dapat dilihat bahwa semua nilai pada uji validitas konvergen dengan nilai outer loading lebih besar dari 0,7. Dengan demikian dapat dinyatakan bahwa data dalam penelitian valid.

## 3.1.2 Validitas Diskriminan (Discriminant Validity) Korelasi Variabel Laten
Validitas diskriminan merujuk pada sejauh mana suatu konstruksi dapat membedakan dirinya dari konstruksi lainnya, hal ini  dilakukan  guna  memastikan  bahwa  konstruksi  hanya  mengukur  apa  yang  seharusnya  diukur  (Acosta-prado  dkk., 2020).  Uji  validitas  diskiriminan  berhubungan  dengan  prinsip  bahwa  pengukur-pengukur  konstruk  yang  berbeda seharusnya tidak berkorelasi tinggi. Uji validitas diskriminan diidentifikasi berdasarkan nilai cross loading pengukuran dengan konstruknya. Jika nilai validitas diskriminan lebih besar dari pada 0,7 maka variabel laten tersebut sudah menjadi pembanding yang baik untuk model. Hasil uji validitas diskriminan dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 3. Hasil Uji Validitas Diskriminan Terhadap Variabel Laten Variabel Kepuasan Pengguna (KP) Kualitas Informasi (KI) Kualitas Layanan (KL) Kualitas Sistem (KS) Manfaat Bersih (MB) Kepuasan Pengguna (KP)  0.831 Kualitas Informasi (KI) 0.723 0.801 Kualitas Layanan (KL) 0.741 0.711 0.873 Kualitas Sistem (KS) 0.761 0.781 0.860 0.816 Manfaat Bersih (MB) 0.824 0.807 0.717 0.775 0.826
Berdasarkan Tabel 3 dapat dilihat bahwa semua nilai cross loading korelasi variabel laten pada masing – masing variabel menunjukan hasil lebih besar dari 0,7. Dengan demikian dapat dinyatakan bahwa data dalam penelitian valid.

## 3.1.3 Validitas Diskriminan Dengan Average Variance Extracted (AVE)
Model lain untuk menilai validitas diskriminan adalah dengan membandingkan akar kuadrat dari nilai AVE untuk setiap variabel dengan korelasi antar variabel di dalam model. Model memiliki diskriminan yang baik apabila nilai pengukuran AVE lebih besar dari  0.5. Hasil Uji validitas diskriminan dengan AVE dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4. Hasil Uji Validitas Diskriminan dengan AVE
Average Variance Extracted (AVE) Keterangan Kepuasan Pengguna (KP) 0.691 Valid Kualitas Informasi (KI) 0.642 Valid Kualitas Layanan (KL) 0.762 Valid Kualitas Sistem (KS) 0.667 Valid Manfaat Bersih (MB) 0.682 Valid
Berdasarkan Tabel 4 dapat dilihat bahwa semua nilai AVE lebih dari 0.5. Dengan demikian dapat dinyatakan bahwa data dalam penelitian valid.

## 3.1.4 Composite Reliability
Langkah  berikutnya  setelah  mengetahui  bahwa  indikator  penelitian  memiliki  validitas  konvergen  dan  validitas diskriminan yang baik adalah melakukan uji reliabilitas. Uji reliabilitas adalah menunjukkan sebuah tingkat konsistensi dan stabilitas alat ukur atau instrumen penelitian dalam mengukur suatu konsep atau konstruk. Menggunakan dua metode pada uji reliabilitas yaitu cronbach’s alpha dan composite reliability. Cronbach’s alpha digunakan untuk mengukur batas bawah nilai reliabilitas suatu konstruk, sedangkan composite reliability digunakan untuk mengukur nilai sesungguhnya dari reliabilitas suatu konstruk. Rule of thumb nilai alpha atau composite realibility harus lebih besar dari 0,7 meski nilai 0,6 dapat untuk diterima. Hasil Uji Reliabilitas Cronbach’s alpha dan composite realibility dapat dilihat pada table berikut ini.
Tabel 5. Hasil Uji Composite Reliability dan Cronbach’s Alpha Cronbach's Alpha  Composite Reliability  Keterangan Kepuasan Pengguna (KP) 0.888 0.918 Reliabel Kualitas Informasi (KI) 0.888 0.915 Reliabel Kualitas Layanan (KL) 0.921 0.941 Reliabel Kualitas Sistem (KS) 0.917 0.933 Reliabel Manfaat Bersih (MB) 0.843 0.895 Reliabel
Berdasarkan  Tabel  5  menunjukkan  bahwa  seluruh  konstruk  penelitian  memiliki  nilai Cronbach’s  Alpha dan Composite Reliability 0,7 sehingga dapat disimpulkan bahwa kriteria reliabilitas telah terpenuhi.
I Made Dedi Suardika, Analisis Kesuksesan Sistem E-Kinerja Pada Satuan Kerja Menggunakan Enhanced Information

## System Success Model

## 3.2 Hasil Analisis Model Struktural (Outer Model)
Pengujian inner model adalah pengembangan model berbasis konsep dan teori dalam rangka menganalisis hubungan antar variabel eksogen dan endogen yang telah dijabarkan dalam kerangka konseptual. Model struktural dalam PLS dievalusi dengan menggunakan R² untuk konstruk dependen, nilai koefisien path atau t-values tiap path untuk uji signifikansi antar konstruk  dalam  model  struktural.  Nilai  R²  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  variasi  perubahan  variabel  independen terhadap  variabel  dependen.  Semakin  tinggi  nilai  R²  berarti  semakin  baik  model  prediksi  dari  model  penelitian  yang diajukan . Nilai koefisien path atau inner model menunjukan tingkat signifikan dalam pengujian hipotesis.
3.2.1 Uji R-squere
R-square untuk  konstruk  dependen  nilai R-square dapat  digunakan  untuk  mengetahui  evaluasi  pengaruh  prediktor terhadap setiap variabel laten endogen. Hasil R 2 sebesar 0.67, 0.33 dan 0.19 untuk variabel laten endogen dalam model struktural  mengindikasikan  bahwa  model  “baik”,  “moderat”,  dan  “lemah”.  Nilai R-square nantinya  digunakan  untuk menghitung  nilai Q-square yang  merupakan  uji goodness  of  fit model.  Hasil  Uji R-square dapat  dilihat  pada  Tabel 5 berikut.
Tabel 6. Hasil Uji R-squere R Square  R Square Adjusted  Kategori Kepuasan Pengguna (KP)  0.643 0.632 Moderat Manfaat Bersih (MB) 0.678 0.675 Baik
Berdasarkan Tabel 6 di atas diperoleh nilai R-square untuk variabel kualitas informasi, kualitas sistem dan kualitas layanan  terhadap  kepuasan  pengguna  sebesar  0,643  termasuk  kategori  moderat  yang  menunjukan  memiliki  besar pengaruh 64,3% terhadap kepuasan penguna sistem E-Kinerja, sementara 35,7% sisanya dijelaskan oleh variabel lain di luar model penelitian ini. Selanjutnya diketahui bahwa R-square untuk variabel kualitas informasi, kualitas sistem dan kualitas layanan terhadap manfaat bersih sebesar 0,678 termasuk kategori baik, sehingga dapat diartikan bahwa variabel manfaat bersih dipengaruhi oleh variabel kualitas informasi, kualitas sistem dan kualitas layanan sebesar 67,8% sementara sisanya sebesar 32,2% dipengaruhi oleh variabel lain di luar model penelitian ini.

## 3.2.2 Q-squere
Pengujian inner model dilakukan dengan melihat nilai Q-square yang merupakan uji goodness of fit model. Apabila nilai Q-square lebih besar dari 0 (nol) memperlihatkan bahwa model mempunyai nilai predictive relvance , sedangkan nilai Q- square kurang  dari  0  (nol)  memperlihatkan  bahwa  model  kurang  memiliki predictive  relevance .  Namun,  jika  hasil perhitungan memperlihatkan nilai Q-square lebih dari 0 (nol), maka model layak dikatakan memiliki nilai prediktif yang relevan . Perhitungan Q-square dapat dilihat sebagai berikut.
𝑄 2 = 1 − [(1 − 𝑅 1 2 )(1 − 𝑅 2 2 )] 𝑄 2 = 1 − [(1 − 0.643)(1 − 0.678)] 𝑄 2 = 1 − [(0,357)(0,322)] 𝑄 2 = 1 − [(0,114957)] 𝑄 2 = 0,885 043 Berdasarkan perhitungan di atas, diperoleh nilai Q-square sebesar 0,885043. Nilai tersebut lebih besar dari 0 dan mendekati angka 1. Hal ini menunjukkan bahwa model penelitian ini masuk dalam kategori kuat atau dengan kata lain memiliki predictive relevance yang baik .

## 3.2.3 Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis ini dilakukan dengan melihat besarnya nilai dari t-statistic . Pengujian t-test dilakukan untuk menguji hipotesis penelitian dengan metode bootsrapping .  Taraf signifikansi yang digunakan sebesar 95% (α = 0,05 atau 5%). Sedangkan untuk nilai t-table dengan tingkat signifikansi sebesar 95% adalah 1,96. Kriteria penolakan dan penerimaan hipotesis adalah Ha diterima jika t-statistic 1,96 dan Ho ditolak jika t-statistic 1,96 [21]. Hasil Uji Pengaruh langsung hipotesis dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 7. Hasil Uji Hipotesis Penelitian Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values Kualitas Informasi (X1) - Kepuasan Pengguna (Y1) 0.300 0.304 0.105 2.863 0.004 Kualitas Layanan (X3) - Kepuasan Pengguna (Y1) 0.288 0.278 0.095 3.037 0.003 Kualitas Sistem (X2) - Kepuasan Pengguna (Y1) 0.280 0.289 0.116 2.417 0.016 Kepuasan Pengguna (Y1) - Manfaat Bersih (Y2) 0.824 0.826 0.032 25.405 0.000
I Made Dedi Suardika, Analisis Kesuksesan Sistem E-Kinerja Pada Satuan Kerja Menggunakan Enhanced Information System Success Model
Berdasarkan hasil pengujian yang disajikan dalam Tabel 6 di atas, dapat dijelaskan bahwa: a. Hipotesis  1  (H1)  menyatakan  bahwa  variabel  kualitas  informasi  berpengaruh  positif  terhadap  kepuasan  pengguna. Hubungan variabel kualitas informasi terhadap kepuasan pengguna memiliki nilai koefisien jalur sebesar 0,300 dan nilai t-statistics sebesar  2.863.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  nilai  koefisien  jalur  adalah  positif  dan  nilai t- statistics lebih besar dari nilai t-tabel (1,96). Selain itu, nilai p-value juga diketahui sebesar 0,004 atau dengan kata lain lebih kecil dari α sebesar 0,05. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa kualitas informasi memiliki pengaruh yang signifikan secara positif terhadap kepuasan pengguna sehingga dinyatakan H1 diterima . b. Hipotesis  2  (H2)  menyatakan  bahwa  variabel  kualitas  sistem  berpengaruh  positif  terhadap  kepuasan  pengguna. Hubungan variabel kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna memiliki nilai koefisien jalur sebesar 0.280 dan nilai t-statistics sebesar 2.417. Hasil tersebut menunjukkan bahwa nilai koefisien jalur adalah positif dan nilai t-statistics lebih besar dari nilai t-tabel (1,96). Selain itu, nilai p-value juga diketahui sebesar 0,016 atau dengan kata lain lebih kecil dari α sebesar 0,05. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa kualitas informasi memiliki pengaruh yang signifikan secara positif terhadap kepuasan pengguna sehingga dinyatakan H2 diterima. c. Hipotesis  3  (H3)  menyatakan  bahwa  variabel  kualitas  layanan  berpengaruh  positif  terhadap  kepuasan  pengguna. Hubungan variabel kualitas layanan terhadap kepuasan pengguna memiliki nilai koefisien jalur sebesar 0.288 dan nilai t-statistics sebesar 3.037. Hasil tersebut menunjukkan bahwa nilai koefisien jalur adalah positif dan nilai t-statistics lebih besar dari nilai t-tabel (1,96). Selain itu, nilai p-value juga diketahui sebesar 0.003 atau dengan kata lain lebih kecil dari α sebesar 0,05. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa kualitas layanan memiliki pengaruh yang signifikan secara positif terhadap kepuasan pengguna sehingga dinyatakan H3 diterima. d. Hipotesis  4  (H4)  menyatakan  bahwa  variabel  kepuasan  pengguna  berpengaruh  positif  terhadap  manfaat  bersih. Hubungan variabel kepuasan pengguna terhadap manfaat bersih memiliki nilai koefisien jalur sebesar 0.824 dan nilai t-statistics sebesar 25.405. Hasil tersebut menunjukkan bahwa nilai koefisien jalur adalah positif dan nilai t-statistics lebih besar dari nilai t-tabel (1,96). Selain itu, nilai p-value juga diketahui sebesar 0,000 atau dengan kata lain lebih kecil dari α sebesar 0,05. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa kepuasan pengguna memiliki pengaruh yang signifikan secara positif terhadap manfaat bersih sehingga dinyatakan H4 diterima .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh dan analisis, dapat disimpulkan bahwa enhanced information system success model terbukti dapat digunakan untuk mengevaluasi kesuksesan sistem yang bersifat mandatory seperti sistem E-Kinerja Kota Denpasar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas sistem, kualitas informasi dan kualitas layanan merupakan bagian dari dimensi kesuksesan SI, karena memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap kepuasan pengguna serta dampaknya terhadap manfaat yang diperoleh setelah menggunakan sistem E-Kinerja. Hasil analisis menunjukkan bahwa kualitas informasi, kualitas sistem, dan kualitas layanan pada E-Kinerja Kota Denpasar cukup baik, dengan rata- rata masing-masing sebesar 80,33, 66,97, dan 75,76. Kepuasan pengguna dan manfaat bersih sistem juga cukup tinggi, dengan  rata-rata  masing-masing  sebesar  77,88  dan  74,05.  Selain  itu,  pengaruh  kualitas  informasi  terhadap  kepuasan pengguna bernilai positif sebesar 0,300. Pengaruh kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna bernilai positif  sebesar 0,288.  Pengaruh  kualitas  layanan  terhadap  kepuasan  pengguna  bernilai  positif  sebesar  0,280.  Pengaruh  kepuasan pengguna terhadap minat pengguna bernilai  positif  sebesar 0,824. Dengan demikian dapat disimpulkan  bahwa  pengaruh seluruh variabel penelitian adalah signifikan dan seluruh hipotesis dalam penelitian ini dapat diterima sehingga penelitian ini mendukung enhanced information system success model . Dalam perspektif praktis, hasil penelitian ini menekankan betapa  pentingnya  perbaikan  secara  konsisten  terhadap  kualitas  sistem  informasi  secara  menyeluruh.  Secara  teoritis, penelitian ini berhasil mendukung enhanced information system success model dan dapat digunakan untuk mengevaluasi SI pemerintahan yang bersifat mandatory . Hasil penelitian ini memberikan kontribusi penting pada ilmu komputer dengan menyajikan  pemahaman  mendalam  tentang  faktor-faktor keberhasilan  sistem  informasi. Penelitian  ini  juga  membantu meningkatkan  efektivitas  proyek  TI,  menawarkan  solusi  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna,  dan  mendukung pengembangan  metrik  evaluasi  untuk  pengukuran  dampak  sistem  secara  lebih  akurat.  Dengan  demikian,  analisis kesuksesan  sistem  informasi  tidak  hanya  berdampak  praktis  dalam  pengembangan  teknologi  informasi,  tetapi  juga memberikan kontribusi pada pengembangan ilmu komputer dan mendukung perkembangan teori di bidang ini.

## REFERENCES
[1] I. B. A. E. M. Putra, R. S. Hartati, and Y. Divayana, “Audit Sistem Informasi E-Kinerja Dinas Kependudukan Dan Pencatatan Sipil Kota Denpasar,” Majalah Ilmiah Teknologi Elektro, vol. 19, no. 1, p. 107, Oct. 2020, doi: 10.24843/mite.2020.v19i01.p16.
[2] J.  B.  Nyansiro,  J.  S.  Mtebe,  and  M.  M.  Kissaka,  “E-Government  Information  Systems  (IS)  Project  Failure  in  Developing Countries:  Lessons  from  the  Literature,”  The  African  Journal  of  Information  and  Communication,  vol.  28,  2021,  doi: 10.23962/10539/32210.
[3] R. D. Apriyanto and H. P. Putro, “The Failure and Success Rate of Information Systems Projects in Indonesia,” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 2018, no. Sentika, 2018.
[4] E. Ellazzaoui and S. Lamari, “Delone and McLean information systems success model in the public sector: A systematic review,” Journal Of Social Science and Organization Management, vol. 3, no. 1, pp. 133–156, 2022, doi: https://doi.org/10.48434/IMIST.PRSM/jossom-v3i1.30393.
I Made Dedi Suardika, Analisis Kesuksesan Sistem E-Kinerja Pada Satuan Kerja Menggunakan Enhanced Information System Success Model
[5] A.  R.  Otero,  “System  Development  Life  Cycle,”  in  Information  Technology  Control  and  Audit,  2018.  doi: 10.1201/9780429465000-8.
[6] R. Rachman, “Analisa Kesuksesan E-Government Lapor dengan Model Delone-Mclean dan Metode PLS-SEM,” SISTEMASI, vol. 10, no. 2, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i2.1236.
[7] W. H. DeLone and E. R. McLean, “The DeLone and McLean model of information systems success: a ten-year update,” Journal of management information systems, vol. 19, no. 4, pp. 9–30, 2003.
[8] L. Amalia and A. H. Azizah, “Evaluasi Kesuksesan Penerapan Sistem Elektronik Kinerja (E-Kinerja) Menggunakan Enhanced Information System Success Model di Kecamatan Benda Tangerang,” JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga), vol. 7, no. 3, pp. 192–210, 2022, doi: 10.14421/jiska.2022.7.3.192-210.
[9] E. Manora, E. Maria, and H. P. Chernovita, “Analisis Kesuksesan Implementasi E-Kinerja di Kota Salatiga Menggunakan Model DeLone-McLean,” Technology and Science (BITS), vol. 3, no. 1, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i1.1001.
[10]  L.  S.  Wara,  L.  Kalangi,  and  H.  Gamaliel,  “Pengujian  Model  Kesuksesan  Sistem  Informasi  Delone  Danmclean  Pada  Sistem Aplikasi Pemeriksaan (SiAP) Di Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia Perwakilan Provinsi Sulawesi Utara,” Jurnal Riset Akuntansi dan Auditing “GOODWILL,” vol. 12, no. 1, pp. 1–15, 2021.
[11]  A. Daghouri, K. Mansouri, and M. Qbadou, “Enhanced Model For Evaluating Information System Success: Determining Critical Criteria,” 2018. [Online]. Available: www.etasr.com
[12]  Q. M. S. Obaid and M. F. Ahmadb, “The impact of service quality, system quality on citizen’s satisfaction with mediating role of trust in E-Government,” Central European Management Journal, vol. 30, no. 3, pp. 223–233, 2022.
[13]  Sugiyono, Metodelogi Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif Dan RD. Bandung: Alfabeta, 2019.
[14]  K. H. Pambudi, “Analisis Dimensi Kesuksesan Implementasi Sistem Aplikasi Keuangan Tingkat Instansi (SAKTI) Pada Satuan Kerja Wilayah Provinsi Jawa Timur Dengan Pendekatan Delone And Mclean Information System Success Model,” Ekp, vol. 6, no. 2, 2018.
[15]  R.  Ruslan,  “Analisis  Pengaruh  Kualitas  Sistem,  Kualitas  Informasi,  Kualitas  Layanan  Dan  Perceived  Usefulness  Terhadap Kepuasan Pengguna Dan Kinerja Karyawan Pada Sistem Enterprise Resource Planning (Erp) Mobiz Di Pt,” Nusa Mandiri Utama, Syntax Idea, vol. 4, no. 1, 2022, doi: 10.36418/syntax-idea.v4i3.1797.
[16]  B. A. R. Tulodo and A. Solichin, “Analisis Pengaruh Kualitas Sistem, Kualitas Informasi dan Perceived Usefulness terhadap Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  Care  dalam  Upaya  Peningkatan  Kinerja  Karyawan,”  JRMSI-Jurnal  Riset  Manajemen  Sains Indonesia, vol. 10, no. 1, pp. 25–43, 2019.
[17]  E.  Sorongan  and  Q.  Hidayati,  “Integration  of  eucs  variables  into  delone  and  mclean  models  for  E-government  evaluation: Conceptual  models,”  Register:  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Sistem  Informasi,  vol.  6,  no.  1,  pp.  32–42,  2020,  doi: 10.26594/register.v6i1.1608.
[18]  E.  D.  Denti,  W.  Abdillah,  and  F.  Santi,  “Analisis  Implementasi  Sistem  Elektronik  Kinerja  (e-kinerja)  Pemerintah  Provinsi Bengkulu,” The Manager Review, vol. 3, no. 2, pp. 73–94, 2021.
[19]  I.  Ghozali,  Structural  equation  modeling  konsep  dan  aplikasi  dengan  program  AMOS  24,  7th  ed.,  no.  12.  Semarang:  Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2017.
[20]  P. D. Sugiyono, Statistik Untuk Penelitian, 30th ed. Bandung: Alfabeta, 2019.
[21]  N.  Aeni  Hidayah,  N.  Hasanati, R.  Novela  Putri,  K.  Fiqry  Musa,  Z.  Nihayah,  and  A.  Muin,  “Analysis  Using  the  Technology Acceptance Model (TAM) and DeLone McLean Information System (DM IS) Success Model of AIS Mobile User Acceptance,” in  2020  8th  International  Conference  on  Cyber  and  IT  Service  Management,  CITSM  2020,  2020,  pp.  1–4.  doi: 10.1109/CITSM50537.2020.9268859.