## MODEL UNTUK UJI KUALITAS SISTEM INFORMASI UJIAN NASIONAL BERBASIS KOMPUTER TINGKAT SMA & MA
Irwan Agus Sobari 1 , Fajar Akbar 2 , Robi Aziz Zuama 3 , Amin Nur Rais 4
STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id irwan.igb@nusamandiri.ac.id 1) , fajar.fkb@nusamandiri.ac.id 2), robiaziz0110@nusamandiri.ac.id 3) aminnur161343@nusamandiri.ac.id4)
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract —UNBK  (Ujian  Nasional  Berbasis Komputer)  is  a  developing  national  examination application  that  has  claimed  the  attention  and interest  of  researchers  in  the  development  of computer science in the world of education. One of the most recent developments received at UNBK is its  usefulness.  We  propose  a  successful  model model  for  DeLone  &  McLean  IS  to  analyze  the quality of UNBK at the usefulness of its users. The empirical  approach  is  based  on  an  online  survey questionnaire  for  high  school  &  MA  students,  the results  of  feedback  received  as  many  as  74 individuals.  The  results  reveal  that  Information Quality,  System  Quality  and  Service  Quality  are important precedents of user satisfaction, and the importance  of  user  satisfaction  will  produce significant  net  benefits.  Understanding  the importance of the context of UNBK on Net Benefit for  users  is  useful  to  provide  new  insights  to relevant  agencies  to  implement  strategies  to retain  users  or  even  attract  potential  adopters. this  study  provides  theoretical  and  practical implications from the research findings.
Keywords:  Computer-based  National  Exams, UNBK, DeLone & Mclean.
Intisari —UNBK  (Ujian  Nasional  Berbasis Komputer)  adalah  aplikasi  ujian  nasional  yang berkembang  yang  telah  mengklaim  perhatian dan  ketertarikan  peneliti  perkembangan  ilmu komputer  di  dunia  pendidikan.  Salah  satu perkembangan  terbaru  yang  paling  diterima  di UNBK adalah kemanfaatan nya. Kami mengusulkan  sebuah  model  model  sukses DeLone & McLean IS untuk menganalisis kualitas UNBK pada kemanfaatan penggunanya. Pendekatan  empiris  didasarkan  pada  kuesioner survei  online  terhadap  siswa  SMA  &  MA,  hasil feedback  yang  diterima  sebanyak  74  individu. Hasilnya  mengungkapkan  bahwa  Kualitas
Informasi,  Kualitias  Sistem  dan  Kualitas pelayanan  adalah  preseden  penting  dari kepuasan  pengguna,  dan  pentingnya  kepuasan pengguna  akan  menghasilkan  net  benefit  yang cukup signifikan. Memahami pentingnya konteks UNBK  pada  Net  Benefit  bagi  pengguna  berguna untuk  memberikan  wawasan  baru  kepada instansi terkait untuk menerapkan strategi untuk mempertahankan pengguna atau bahkan menarik  pengadopsi  potensial.  penelitian  ini memberikan  implikasi  teoritis  dan  praktis  dari temuan penelitian.
Kata  Kunci:  Ujian  Nasional  berbasis  Komputer, UNBK, DeLone & Mclean.

## PENDAHULUAN
Ujian  Nasional  Berbasis  Komputer  (UNBK) merupakan ujian nasional menggunakan komputer  yang  dilengkapi  software  khusus dengan tingkat kesulitan yang sama dengan ujian nasional  tertulis  (Badan  Standar  Nasional Pendidikan,  2016),  tahun  2014  UNBK  baru  di ujicobakan  dengan  jumlah  terbatas,  yang selanjutnya secara bertahap dimulai pada tahun (Widodo & Gernowo, 2014) Kebijakan  kriteria-kriteria  untuk  sekolah yang  mengikuti  UNBK  ditetapkan  oleh  Badan Standar  Nasional  Pendidikan  (BNSP)  yang menyetandarkan  bahwa  sekolah  harus  memiliki Personal Computer (PC) atau laptop untuk client dengan rasio 1:3  antara client dan siswa, server memadai  dilengkapi  dengan  UPS,  jaringan  LAN, jaringan  dengan  kecepatan  memadai,  asupan listrik  memadai  dan  ruang  ujian  yang  memadai (Badan Standar Nasional Pendidikan, 2016).
Dengan  arah  kebijakan  tersebut  sekolah- sekolah  baik  negeri  atau  swasta  dikebut (Alawiyah,  2015)  untuk  menghadirkan  kriteria- kriteria standar UNBK tersebut dan
menghasilkan  banyak  masalah-masalah  yang terjadi  dilapangan.  Diantara  sekian  banyak masalah  di  lapangan  diataranya,  server  down (Kusuma,  2018),  sistem  dapat  dibobol  (Faizal, 2018), kualitas soal dan jawaban yang terkadang tidak  sinkron  menyulitkan  dan  tidak  diajarkan dikelas  (Nugroho,  2018),  masalah-masalah tersebut  akan  menjadi  pengaruh  negatif terhadap  kualiatas  pelayanan  UNBK  dan berdampak  signifikan  terhadap  kepuasan pengguna.
Penelitian  tentang  sistem  informasi  UNBK dilakukan oleh (Manafe, 2017) yang menerapkan model TAM (Theory of Acceptance Model) untuk menguji  peneriamaan  UNBK  oleh  siswa  SMA sederajat  dan  penelitian  (Sandria,  Slamet,  & Santoso,  2018)  menggunakan  UTAUT  (Unified Theory  Of  Acceptance  And  Use  Of  Technology) untuk  penelitian  yang  sama  dengan  objek berbeda.
Penelitian ini akan mengimplementasikan  model  Delone  &  McLean untuk menguji seberapa besar tingkat kepuasan pengguna  terhadap  sistem  informasi  UNBK  ini, pemilihan  model  ini  didasarkan  oleh  banyak penelitian  yang  mengimplementasikan  model Delone & McLean untuk mengetahui keberhasilan  suatu  sistem  dari  perspektif pengguna,  seperti  (Zuama,  Hudin,  Puspitasari, Hermaliani,  &  Riana,  2017)  yang  menguji menggunakan dimensi kualitas model DeLone & McLean  untuk  mengukur  sistem  informasi akuntanasi  yang  diapakai  untuk  mahasiswa,
Penelitian (Tam & Oliveira, 2016) mengimplementasikan model DeLone & McLean 2003  untuk  menguji  kepuasaan  pengguna  M-
Banking, penelitian lain (Roky & Meriouh, 2015) mengusulkan  model  Delone  &  Mclean  untuk menguji
faktor-faktor kesuksesan sitem informasi Industrial Information System (XPPS).
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kesuksesan  sistem  informasi  UNBK  untuk memberikan  pandangan-pandangan  kepada stakeholder dalam mengambil kebijakan.

## BAHAN DAN METODE
Pada  gambar  1  menujukan  model  yang dikembangkan. Dalam model ini ada tiga variabel yang mempengaruhi variabel kepuasan pengguna yaitu variabel kualitas sistem, kualitas informasi  dan  kualitas  pelayanan  yang  masing- masing akan diteliti hubungannya. Dan kepuasan pengguna akan mempengaruhi manfaat bersih.
Sumber: (DeLone & McLean, 2016) Gambar 1. Model Penelitian
Gambar  1  secara  praktis  menggambarkan pengaruh  antara  variabel  dalam  model kesuksesan  Delon  dan  Mclean  pada  penelitian ini,  yang  akan  diuji  pada  penerapan  sistem informasi  Ujian  Nasional  Berbabasis  Komputer (UNBK).
Berdasarkan  kerangka  konsep  pengaruh antar  variabel,  maka  disusunlah  hipotesis sebagai berikut:
H1:  Diduga bahwa terdapat pengaruh signifikan  antara  Kualitas  Informasi  (KI) terhadap Kepuasan Pengguna (KPG).
H2:  Diduga bahwa terdapat pengaruh signifikan  antara  Kualitas  Sistem  (KS) terhadap Kepuasan Pengguna (KPG).
H3:  Diduga bahwa terdapat pengaruh signifikan  antara  Kualitas  Pelayanan  (KP) terhadap Kepuasan Pengguna (KPG).
H4:  Diduga bahwa terdapat pengaruh signifikan  antara  Kepuasan  Pengguna (KPG) terhadap Manfaat Bersih (MB).

## Instrumen Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  instrument kuesioner  yang  dibuat  dengan  menggunakan closed  questions.  Dengan  menggunakan  closed questions  Responden  dapat  dengan  mudah menjawab  kuesioner  dan  data  dari  kuesioner tersebut  dapat  dengan  cepat  dianalisis  secara statistik,  serta  pernyataan  yang  sama  dapat diulang  dengan  mudah.  Kuesioner  pada penelitian ini dibuat dengan menggunakan skala Likert.

## Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan adalah  dengan  metode  Survey  Online  yang merupakan  cara  pengumpulan  data  dari sejumlah unit atau individu dalam jangka waktu yang bersamaan dalam jumlah luas.
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  yang dilakukan dengan menggunakan data kuantitatif dengan  memberikan  pernyataan-pertanyaan yang  yang  dimuat  dalam  kuesioner  untuk mengetahui bagaimana pengaruh antara Kualitas Sistem,  Kualitas  Informasi,  Kualitas  Pelayanan,
KI
Kualitas Informasi
KS Kualitas Sistem KP Kualitas Pelayanan
KPG Kepuasan Pengguna MB Manfaat Bersih H1 H2 H3 H4
Kepuasan  Pengguna  dan  Manfat-Manfaat  Bersih dari  responden  terhadap  pemanfaatan  Sistem Informasi  Ujian  Nasional  Berbasis  Komputer. Pengumpulan data dilakukan pada bulan 16 april 2018 sampai 29 juli 2018.

## Sampel
Sampel  yang  diambil  untuk  penelitian  ini adalah  siswa  tingkat  SMA  &  MA,  yang  turut langsung  dalam  penggunaan  sistem  informasi UNBK.  Feedback  yang  diterima  sebanyak  72 orang. Data profil responden yang menjadi obyek penelitian dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Profil Responden Klasifikasi Responden Jumlah Persentase Pendidikan: SMA MA 38 36 51% 49% Total 74 100% Usia: 16 th 17 th 18 th 19 th 20 th 2 20 33 15 4 3% 27% 45% 20% 5% Total 74 100% Jurusan: IPA IPS 26 48 35% 65% Total 74 100% Jenis Kelamin: Laki-laki Perempuan 32 42 43% 57% Total 74 100% Sumber:(Sobari, Akbar, Zuama, & Rais, 2018) Analisis Data Dalam  melakukan  analis  ini  menggunakan metode deskritif, yaitu dengan cara mengumpulkan  data-data  yang  akan  diolah  dan dibuat suatu rumusan sehingga akhirnya sampai pada  suatu  kesimpulan.  Data  yang  diolah merupakan  data  primer  yang  dikumpulkan  dari kuisioner  yang  disusun  berdasarkan  indikator dalam variabel dengan menggunakan skala likert 1 sampai dengan 5.
Model dianalisis dengan pemodelan persamaan  struktural  (Structural  Equation Modelling).  Terdapat  dua  macam  model persamaan  struktural,  yakni  SEM  berbasis kovarian  (covariance  based)  dan  SEM  berbasis komponen  atau  varian  (component  based)  yang populer  dengan  Partial  Least  Square  (PLS). Perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk  analisis adalah  SmartPLS  2.0  dan  kriteria  pengukuran SEM berbasis PLS di sajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Kriterian Pengukuran PLS KRITERIA PENJELASAN Evaluasi Model Pengukuran (Measurment Model/Outer Model) Convergent Validity Nilai korelasi item score dengan construct score harus 0,40-0,70 AVE  (average  Varience  Estracted)  nilainya  harus  diatas  0,50  dan diharapkan  nilai  kuadrat  dari  AVE  harus  lebih  besar  dari  pada  nilai korelasi antar variabel laten Discriminant Validity Cross  loading,  diharapkan  setiap  blok  indikator  memiliki  loading  yang lebih tinggi untuk setiap variabel laten yang diukur dibandingkan dengan indikator untuk variabel laten lainnya. Composite Realibility Diukur  dengan  internal  consistency  dan  cronbach’s  alpha  dan  nilainya harus diatas 0,60 Evaluasi Model Struktural (structural Model/Inner Model) R Square Hasil  R  Square  nilai  0,20  dianggap  tinggi  dalam  disiplin  ilmu  seperti perilaku  konsumen,  dalam  studi  pengemudi  sukses  (misalnya,  dalam studi  yang  bertujuan  untuk  menjelaskan  kepuasan  pelanggan  atau kesetiaan.  Secara  umum,  nilai  R2  0,25,  0,50,  dan  0,75  untuk  konstruk target masing-masing dianggap sebagai lemah, sedang, dan substansial.
Sumber: (Hair, Hult, Ringle, & Sarstedt, 2014)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Evaluasi  Model  Pengukuran  (Measurment Model/Outer Model)
Evaluasi model pengukuran adalah mengukur korelasi antara
indikator dengan
konstruk/variabel  laten.  Dengan  mengetahui korelasinya  akan  diketahui  validitas  dan reliabilitas  sebuah  model.  Untuk  mengukur validitas  dan  reliabilitas  konstruk,  dilakukan dengan  melihat  validitas  konvergen,  validitas
diskriminan, dan reliabilitas konstruk (Hair et al., 2014).
Validitas Konvergen (Convergent Validity) Nilai  loading  yang  memiliki  tingkat  validitas yang tinggi apabila memiliki nilai factor masing-
masing  harus  bernilai  antara  0,40-0,70,  pada penelitian  ini  menggunakan  tingkat  validasi sebesar 0,60 untuk menghasilkan AVE yang baik (Hair et al., 2014).
Tabel 3. Outer Loading Variabel Muatan Indikator Ket KI.1 0,524127* Ketepatan waktu Invalid KI.2 0,731025 Keringkasan Valid KI.3 0,791916 Mudah difahami Valid KI.4 0,664126 Aktualitas Valid KI.5 0,580335* Relevansi Invalid KP.1 0,740916 Daya Tanggap Valid KP.2 0,969129 Jaminan Valid KP.3 0,327414* Empati Invalid KS.1 0,752536 Ketersediaan system Valid KS.2 0,823339 Kecepatan Respon Valid KS.3 0,916075 Flexibilitas system Valid KS.4 0,75881 Kemudahan Pengguna Valid KS.5 0,321349* Kelengkapan Berintegrasi Invalid KS.6 0,759693 Keandalan Sistem Valid KS.7 0,833349 Konsistensi Sistem Valid KPG.1 0,735171 Penilaian kepuasan Valid KPG.2 -0,25652* Kesulitan penggunaan sistem Invalid KPG.3 0,812027 Kenyamanan penggunaan sistem Valid KPG.4 0,421506* Persyaratan kepuasan penggunaan sistem Invalid KPG.5 0,779286 Kesenangan terhadap kepuasan penggunaan system Valid MB.1 0,548826* Menumbuhkan kreatifitas Invalid MB.2 0,565876* Peningkatan pengetahuan Invalid MB.3 0,604172 Manfaat Valid MB.4 0,662834 Kemampuan memecahkan masalah Valid MB.5 0,76455 Meningkatkan partisipasi Valid MB.6 0,792864 Tercapainya sharing pengetahuan Valid Sumber: (Sobari et al., 2018) Pada table 3 disajikan hasil dari outer loading, untuk  setiap  indikator-indikator  yang  dimiliki oleh  tiap-tiap  variabel  laten  eksogen  dan endogen  dalam  model  penelitian  yang  didapat dari olah data menggunakan SmartPLS 2.0.
Dari  hasil  di  atas  semua  indikator  model muatan (loading) yang lebih besar dari 0,60. Ada beberapa indikator
yang
memiliki muatan/validitas  rendah  yaitu:  KI.1  (Ketepatan waktu),  KI.5  (Relevansi),  KP.3  (Empati),  KS.5 (Kelengkapan  berintegrasi),  KPG.2  (Kesulitan penggunaan sistem), KPG.4 (Persyaratan penggunaan  sistem),  MB.1  (Menumbuhkan kreatifitas) dan MB.2 (Meningkatkan pengetahuan). Variabel-variabel
yang tidak valid menunjukan  tidak  adanya  korelasi  antara indikator dengan variabel yang di usulkan, (Hair et  al.,  2014)  bahwa  indikator-indikator  yang dinyatakan  tidak  valid,  harus  di  hapus,
penghapusan  indikator-indikator  ini  mengarah pada  peningkatan  AVE  atau  Average  Variance Extracted.
Setelah  dilakukan  penghapusan,  langkah selanjutnya pengukuran umum untuk menetapkan  validitas  konvergen  pada  tingkat konstruk  dengan  menggunakan  AVE.  Nilai  AVE dikatakan  valid  apabila  nilanya  >0,50,  apabila nilainya  <0,50  menunjukan  masih  banyak kesalahan  pada  indikator  dari  variansi  yang dijelaskan oleh konstruk.
Tabel  4  menunjukan  nilai  AVE,  dapat diketahui bahwa semua variabel sudah valid dan tidak  banyak  kesalahan  karena  nilai  AVE  sudah lebih besar dari 0,5.
Tabel 4. Nilai AVE (Average Variance Extracted)
Variabel AVE Validitas Ket KI 0,597067 0,5 Valid KP 0,757489 0,5 Valid
KPG 0,616692 0,5 Valid KS 0,654816 0,5 Valid MB 0,575257 0,5 Valid Sumber : (Sobari et al., 2018) Validitas Diskriminan (discriminant validity)
Validitas  diskriminan  adalah  sejauh  mana sebuah  konstruk  benar-benar  berbeda  dari konstruksi  lain  dengan  standar  empiris.  Metode
untuk  menilai  validitas  diskriminan  adalah dengan  memeriksa  cross  loading  dari  indikator. Secara  khusus,  pemuatan  eksternal  indikator pada  konstruk  yang  terkait  harus  lebih  besar dari  semua  pemuatannya  pada  konstruksi  lain (yaitu,  cross  loading)  (Hair  et  al.,  2014). Penjelasan lebih lanjut di gambarkan dalam tabel 5  menunjukan  hasil  dari  Cross  Loading  yang diolah PLS. Tabel 5. Nilai Cros Validation Variabel KI KP KPG KS MB KI.2 0,717942 0,296819 0,411642 0,321445 0,126163 KI.3 0,869088 0,160164 0,49899 0,471009 0,43203 KI.4 0,721419 0,305711 0,389859 0,444255 0,510011 KP.1 0,079845 0,752821 0,198521 0,260859 0,089217 KP.2 0,364764 0,973776 0,574335 0,432248 0,424469 KS.1 0,501814 0,236805 0,4193 0,748586 0,296611 KS.2 0,310918 0,43058 0,42218 0,827629 0,235099 KS.3 0,479873 0,455334 0,592824 0,915689 0,381323 KS.4 0,370826 0,129694 0,339668 0,753355 0,153823 KS.6 0,568451 0,379613 0,531513 0,767896 0,50228 KS.7 0,320427 0,339473 0,436504 0,829367 0,220637 KPG.1 0,438541 0,328681 0,781181 0,420938 0,551668 KPG.3 0,587139 0,266764 0,801079 0,545704 0,408103 KPG.5 0,297322 0,64618 0,773371 0,397188 0,386704 MB.3 0,13349 0,388042 0,299554 0,086735 0,552417 MB.4 0,354188 0,35775 0,417392 0,153732 0,721449 MB.5 0,369147 0,233324 0,454646 0,46436 0,850123 MB.6 0,471735 0,213567 0,533741 0,391352 0,867562 Sumber: (Sobari et al., 2018)
Dari tabel 5 dapat diketahui bahwa pemuatan eksternal  indikator  pada  konstruk  sudah  lebih besar  dari  semua  pemuatan  pada  konstruk  lain, untuk  lebih  jelas  perbedaan  sebaran  besar konstruk dengan semua konstruk lain.

## Internal Consistency Reliability
Pengujian  lainnya  untuk  mengevaluasi  outer model  adalah  dengan  melihat    Internal Consistency Reliability, kriteria tradisional untuk konsistensi internal adalah Cronbach Alpha, yang memberikan  perkiraan  keandalan  berdasarkan interkorelasi  dari  variabel  indikator  yang diamati.
Cronbach  Alpha  mengasusmsikan  bahwa semua  bahwa  semua  indikator  sama-sama diandalkan  (yaitu,  semua  indikator  memiliki beban  luar  yang  sama  dengan  konstruk.  Selain itu,  Cronbach's  alpha  sensitif  terhadap  jumlah item  dalam  skala  dan  umumnya  cenderung meremehkan reliabilitas konsistensi internal.
Karena  keterbatasan  Cronbach  alfa  dalam populasi,  lebih  tepat  untuk  menerapkan  ukuran yang  berbeda  dari  reliabilitas  konsistensi internal,  yang  disebut  sebagai  Composite Reliability.
Keandalan  komposit  bervariasi  antara  0  dan 1,  dengan  nilai  yang  lebih  tinggi  menunjukkan
tingkat  keandalan  yang  lebih  tinggi.  Secara khusus,  nilai  reliabilitas  komposit  0,60  hingga 0,70 dapat diterima dalam penelitian eksplorasi, Internal  Consistenecy  Reliability:  reliabilitas komposit  harus  lebih  tinggi  dari  0,708  (dalam penelitian eksplorasi, 0,60 hingga 0,70 dianggap dapat  diterima)  (Hair  et  al.,  2014).  Tabel  6 berikut  hasil  olah  data  menunjukan  composite reliability.
Dari  hasil  pengolahan  pada  tabel  6, menunjukan  nilai  composite  untuk  semua konstruk  berada  diatas  0,70.    Dengan  demikian dapat  disimpulkan  bahwa  semua  konstruk memiliki reliabilitas yang baik.
Tabel 6. Nilai Composite Reliability
Composite Reliability Validitas KI 0,815104 0,7 KP 0,860069 0,7 KPG 0,828342 0,7 KS 0,918847 0,7 MB 0,840447 0,7 Sumber: (Sobari et al., 2018)
Evaluasi  Model  Struktural  /  Struktural  Inner Model Model  struktural  dalam  PLS  dievaluasi dengan  menggunakan  R2  untuk  konstruk dependen.  Nilai  R2  digunakan  untuk  mengukur tingkat  variasi  perubahan  variabel  independen terhadap  variabel  dependen.  Semakin  tinggi  R2 berarti  semakin  baik  model  prediksi  dari  model penelitian yang diajukan.
Evaluasi  terhadap  model  struktural  adalah dengan melihat koefisien antar variabel dan nilai koefisien  determinasi  (R2).  Secara  umum,  nilai R2  adalah  0,25,  0,50,  dan  0,75  untuk  konstruk target  dianggap  sebagai  lemah,  sedang,  dan substansial.  Tabel  7  menunjukan  nilai  R  square dari  konstruk  variabse  variabel  independek terhadap variabel dependen.
Tabel 7. Nilai R Square Variabel R Square KPG 0,499698 MB 0,329522 Sumber: (Sobari et al., 2018)
Pada  tabel  7  dapat  dilihat  bahwa  variabel kepuasan pengguna dan variabel manfaat bersih, dengan nilai kepuasan pengguan 0,499698  yang dimana  nilai  tersebut  bisa  dikatakan  sedang,
sedangkan  nilai  manfaat  bersih  0,329522  yang dapat  dikatakan  bahwa  variabel  indenpenden tersebut sedang.

## Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  dapat  dilakukan  dengan mengetahui nilai koefisien path atau t-value, tiap path  untuk  uji  signifikasi  antar  konstruk  dalam model  structural.  Koefisien  untuk  tiap  jalur hipotesis dan nilai T-Statistiknya yang diperoleh dari hasil output SmartPLS dengan menggunakan bootstraping. Ukuran signifikansi keterdukungan hipotesis dapat digunakan pembandingan nila T- table    dan  T-statistic.  Jika  nilai  T–statistic  lebih tinggi  dibandingkan  T-table,  berarti  hipotesis terdukung.
Dalam  pengujian  hipotesis  untuk  model regresi,  derajat  bebas  atau  df  (degree  of freedom).  Dimana  n  adalah  banyak  observasi sedangkan  k  adalah  banyaknya  variabel  (bebas dan terikat).
df = n – k Dimana: df adalah degree of  freedom n adalah jumlah sampel k adalah jumlah variabel Jadi nilai df nya adalah 74-5=69 dan a=5%, maka berdasarkan t table adalah 1,66724.
Tabel 8. Koefisien dan jalur T-Sattistic NO Hipotesis Original Sample (O) T-tabel T Statistics (|O/STERR|) Signifikansi  Ket H1 KI -> KPG 0,317946 1,66742  2,879999 > Diterima H2 KP -> KPG 0,300388 1,66742  2,876201 > Diterima H3 KPG -> MB  0,57404 1,66742  10,52132 > Diterima H4 KS -> KPG 0,282399 1,66742  2,521773 > Diterima Sumber: (Sobari et al., 2018) H1  :  Kualitas  Informasi  berpengaruh  signifikan terhadap kepuasan pengguna Dari  tabel  8  dapat  dilihat  bahwa  kualitas informasi  berpengaruh  terhadap  kepuasan penggunaan  memberikan  nilai  koofisien  jalur sebesar  0,317946  dengan  signifikansi  2,879999 (T-statistik  >T-tabel  1,66724).  Hasil  ini menunjukan  bahwa  hipotesis  1  yaitu  kualitas informasi  berpengaruh  signifikan  terhadap kepuasan pengguna terbukti secara empiris  dan dinyatakan hipotesis diterima
H2  :  Kualitas  Pelayanan  berpengaruh  terhadap kepuasan Pengguna Dari  tabel  8  dapat  dilihat  bahwa  kualitas pelayanan  berpengaruh  signifikan  terhadap kepuasan penggunaan memberikan nilai koofisien  jalur  sebesar  0,300388  dengan signifikansi  2,876201  (T-statistik  >T-tabel 1,66724). Hasil ini menunjukan bahwa hipotesis 2  yaitu  kualitas  pelayanan  berpengaruh
signifikan terhadap kepuasan pengguna terbukti secara empiris dan dinyatakan hipotesis diterima
H3  :  Kualitas  Sistem  berpengaruh  signifikan terhadap kepuasan pengguna Dari tabel  8  dapat dilihat bahwa kualitas sistem berpengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan penggunaan  memberikan  nilai  koofisien  jalur sebesar  0,282399  dengan  signifikansi  2,521773 (T-statistik  >T-tabel  1,66724).  Hasil  ini menunjukan  bahwa  hipotesis  3  yaitu  kualitas sistem berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna terbukti secara empiris  dan dinyatakan hipotesis diterima.
H4 : Kepuasan Pengguna berpengaruh signifikan terhadap manfaat bersih Dari  tabel  8  dapat  dilihat  bahwa  kualitas informasi  berpengaruh  terhadap  kepuasan penggunaan  memberikan  nilai  koofisien  jalur sebesar  0,57404  dengan  signifikansi  10,52132
(T-statistik  >T-tabel  1,66724).  Hasil  ini menunjukan  bahwa  hipotesis  4  yaitu  kepuasan pengguna  berpengaruh  signifikan  terhadap manfaat  bersih  terbukti  secara  empiris  dan dinyatakan hipotesis diterima.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  data  statistik  dan pembahasan tentang pengaruh kualitas informasi,  kualitas  sistem,  kualitas  pelayanan yang  mempengaruhi  kepuasan  pengguna  SISFO UNBK,  dan  hasil  akhir  kepuasan  pengguna  akan mempengaruhi  manfaat  bersih  menggunakan model  DeLone  &  McLean,  dapat  disimpulkan sebagai  berikut:  Kualitas  informasi  sangat berpengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan pengguna,  jadi  pengguna  akan  merasakan  puas terhadap  SISFO  UNBK  ketika  kualitas  informasi yang  di  sampaikan  dalam  hal  ini  soal  dan jawaban ujian berkualitas. Dikatakan berkualitas bahwa  kualitas  informasi  yang  disampaikan harus  ringkas,  mudah  dipahami  dan  terdapat akutualitas  dalam  soal  dan  jawaban  UNBK. Kualitas Pelayanan sangat berpengaruh signifikan  terhadap  kepusan  pengguna  secara empiris  dapat  diterima  atau  terbukti,  ketika kualitas  pelayanan  seperti  daya  tanggap  dan jaminan  UNBK  ditingkatkan,  maka  pengguna akan  merasa  puas  terhadap  sistem  yang  unbk tersebut.  Kualitas  sistem  sangat  berpengaruh signifikan  terhadap  kepuasan  pengguna  secara empiris  berdasarkan  t-statistic  dapat  diterima, sistem  berkualitas  harus  tersedia  selalu,  harus cepat  dalam  merespon  (tidak  lemot),  flexibel terhadap pengguna, mudah difahami, handal, dan konsisten  dalam  merespon.  Kepuasan  pengguna dengan  kriteria  penilaian  kepuasan,  nyaman dalam  menggunakan  sistem,  senang  terhadap sistem  sangat  mempengaruhi  manfaat  bersih. Yang  berdampak  pada  kemanfaatan  sistem UNBK, dapat memecahkan masalah, meningkatkan  partisipasi  dan  tercapainya berbagi  ilmu  yang  telah  didaptkan  setelah menggunakan sistem UNBK.

## REFERENSI
Alawiyah,  F.  (2015).  PERUBAHAN  KEBIJAKAN UJIAN  NASIONAL  (STUDI  PELAKSANAAN UJIAN  NASIONAL  2015)  National. Aspirasi ,
6 , 189–202.
Badan  Standar  Nasional  Pendidikan.  (2016). Buku tanya jawab UN, 1–23.
DeLone,  W.  H.,  &  McLean,  E.  R.  (2016).
Information Systems Success Measurement. Foundations and Trends® in
Information Systems ,
2 (1), 1–116. https://doi.org/10.1561/2900000005
Faizal,  A.  (2018,  May  1).  Bobol  Soal  UNBK,  Dua Pegawai SMP di Surabaya Ditangkap Polisi Artikel  ini  telah  tayang  di  Kompas.com dengan  judul  “Bobol  Soal  UNBK,  Dua Pegawai  SMP  di  Surabaya  Ditangkap Polisi”, https://regional.kompas.com/read/2018/ 05/01/11263981/bobol-soal-unbk-dua- peg. Kompas.Com . Retrieved from https://regional.kompas.com/read/2018/ 05/01/11263981/bobol-soal-unbk-dua- pegawai-smp-di-surabaya-ditangkap-polisi
Hair, J. F. J., Hult, G. T. M., Ringle, C., & Sarstedt, M. (2014). A  Primer  on  Partial  Least  Squares Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM) . Long Range Planning (Vol. 46). https://doi.org/10.1016/j.lrp.2013.01.002
Kusuma,  Wi.  (2018,  April  23).  Server  Pusat “Down”,  Waktu  Pelaksanaan  UNBK  di Yogyakarta Mundur Artikel ini telah tayang di Kompas.com dengan judul “Server Pusat ‘Down’,  Waktu  Pelaksanaan  UNBK  di Yogyakarta
Mundur”, https://regional.kompas.com/read/2018/ 04/23/14032691/server-pusat-down. Kompas.Com . Retrieved from https://regional.kompas.com/read/2018/
04/23/14032691/server-pusat-down- waktu-pelaksanaan-unbk-di-yogyakarta- mundur
Manafe,  I.  P.  (2017).  Analisis  Minat  Penggunaan Sistem  Informasi  Ujian  Nasional  Berbasis Komputer  (UNBK)  Menggunakan  Unified Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology  (UTAUT):  Studi  Kasus  SMP Negeri  1  Salatiga.  Retrieved  from http://repository.uksw.edu/handle/12345 6789/13836
Nugroho,  B.  P.  (2018,  April  17).  Gaduh  “Soal Sulit”  UNBK. Detik.Com .  Retrieved  from https://news.detik.com/berita/3976438/g aduh-soal-sulit-unbk
Roky, H., & Meriouh, Y. Al. (2015). Evaluation by Users  of  an  Industrial  Information  System (XPPS)  Based  on  the  DeLone  and  McLean Model  for  IS  Success. Procedia  Economics and Finance ,
26 , 903–913. https://doi.org/10.1016/S2212-
5671(15)00903-X
Sandria,  I.  F.,  Slamet,  S.,  &  Santoso,  R.  (2018).
Pola  Penerimaan  Ujian  Nasional  Berbasis Komputer  (UNBK)  Terhadap  Siswa  SMK Prapanca  Dengan  Menggunakan  Metode Unified  Theory  Of  Acceptance  And  Use  Of Technology  (UTAUT). Jurnal  JSIKA , 7 (2). Retrieved
from http://jurnal.stikom.edu/index.php/jsika/ article/view/2571
Sobari, I. A., Akbar, F., Zuama, R. A., & Rais, A. N.
(2018). Laporan  Hasil  Penelitian  PDY . Jakarta.
Tam, C., & Oliveira, T. (2016). Understanding the impact  of  m-banking  on  individual performance:  DeLone  &amp;  McLean  and TTF  perspective. Computers  in  Human
Behavior , 61 ,
233–244.
https://doi.org/10.1016/J.CHB.2016.03.01
6
Widodo, A. P., & Gernowo, R. (2014). HUBUNGAN FAKTOR  PENERIMAAN  APLIKASI  UJIAN SEKOLAH BERBASIS KOMPUTERMENGGUNAKAN MODEL UTAUT. Seminar Nasional Pendidikan, Sains Dan  Teknologi  Fakultas  Matematika  Dan Ilmu Pengetahuan Alam
Universitas Muhammadiyah Semarang , 32–38.
Zuama,  R.  A.,  Hudin,  J.  M.,  Puspitasari,  D., Hermaliani,  E.  H.,  &  Riana,  D.  (2017). Quality  dimensions  of  Delone-McLean model  to  measure  students’  accounting computer satisfaction: An empirical test on accounting system information. In 2017 5th International  Conference  on  Cyber  and  IT Service Management, CITSM 2017 (pp. 1–6). IEEE. https://doi.org/10.1109/CITSM.2017.8089 318