## Edusaintek: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi
Volume 10 Issue 3 2023 Pages 1096 - 1126 p-ISSN: 1858-005X e-ISSN: 2655-3392 DOI: https://doi.org/10.47668/edusaintek.v8i1.893 website: https://journalstkippgrisitubondo.ac.id/index.php/EDUSAINTEK

## EVALUASI FITNESS FUNCTION APLIKASI PBB ONLINE MENGGUNAKAN PENDEKATAN HOT FIT MODEL
(Studi Kasus : Badan Pengelolaan Keuangan dan Pendapatan Daerah – Pemerintah Kota Surabaya)
Dhika Wahyu Octaviani 1 , Erma Suryani 2 1 Universitas Anwar Medika, Indonesia
2 Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, Indonesia email : dhika.octaviani@uam.ac.id
Abstract: Sumber  pemasukan  negara  terbesar  di  Indonesia  adalah  lewat  penerimaan  pajak. Pembagian penerimaan pajak dibagi menjadi 2, yaitu Pajak Pusat yang dikelola langsung oleh Direktorat  Jendral  Pajak  dan  Pajak  Daerah  yang  dikelola  oleh  Pemerintah  Provinsi  dan Pemerintah  Kota/Kabupaten.  Sebagai  kota  terbesar  kedua  di  Indonesia,  Kota  Surabayatelah menjadi kota pertama yang menjadi percontohan untuk pengelolaan pajak daerah sendiri sejak tahun 2011 yang dikelola oleh pemerintah kota salah satunya adalah Pajak Bumi dan Bangunan (PBB). Dalam mengoptimalkan pelayanan maka sejak bulan Februari 2017 Wajib Pajak dapat mengajukan  permohonan  pelayanan  PBB  secara online melalui  aplikasi  berbasis  situs  web. Hingga saat ini situs pelayanan PBB online masih terus beroprasi dan belum ada evaluasi yang dilakukan. Oleh karena itu diperlukan sebuah evaluasi untuk situs pelayanan yang ada saat ini. Terdapat  beberapa  metode  yang  dapat  dilakukan  dalam  memberikan  evaluasi  seperti Task TechnologyFit (TTF) Analysis , End User Satisfaction , Technology Acceptance Model (TAM), dan Hot Fit Model . Hot Fit Model merupakan model yang lengkap dan paling sesuai dengan kondisi  permasalahan  yang  ada  karena  menangani  variabel  Komponen  Manusia  ( Human ), Komponen Organisasi ( Organization ), dan Komponen Teknologi ( Technology ). Penelitian ini menghasilkan  hipotesis  yang  diajukan  banyak  yang  sudah  memenuhi  dan  masih  ada  yang belum memenuhi. Adapun faktor-faktor yang paling berpengaruh hingga kurang berpengaruh adalah Kualitas Layanan > Kualitas Informasi > Struktur (Organisasi) > Kepuasan Pengguna > Kualitas Sistem > Penggunaan Sistem.
Keywords: Fitness Function, HOT Fit , Tax, and PBB
Abstrak: The  largest  source  of  state  income  in  Indonesia  is  through  tax  revenue.  The distribution of tax revenue is divided into 2, namely Central Tax which is managed directly by the Directorate General of Taxes and Regional Taxes managed by the Provincial Government and  City/Regency  Government.  As  the  second  largest  city  in  Indonesia,  Surabaya  City  has become the first city to become a pilot for its own local tax management since 2011 managed by  the  city  government,  one  of  which  is  the  Land  and  Building  Tax  (PBB).  In  optimizing services, since February 2017 Taxpayers can apply for PBB services online through a website- based application. Until now, the online PBB service site  is still operating and no evaluation has been carried out. Therefore, an evaluation is needed for the current service site. There are several methods that can be done in providing evaluation such as Task TechnologyFit (TTF) Analysis, End User Satisfaction, Technology Acceptance Model   (TAM), and Hot Fit Model. The Hot Fit Model is a complete model and best suits the existing problem conditions because it handles the variables of Human Components, Organization Components, and Technology Components.  This  research  resulted  in  hypotheses  proposed,  many  of  which  have  met  and some have not fulfilled. The most influential to less influential factors are Quality of Service > Quality of Information > Structure (Organization) > User Satisfaction > System Quality > System Usage.
Kata kunci : Fitness Function , HOT Fit , Pajak, dan PBB
Copyright (c) 2023 The Authors. This is an open access article under the CC BY-SA 4.0 license ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ )

## PENDAHULUAN
Pajak  merupakan  iuran  wajib  masyarakat  kepada  kas  negara  yang  berdasarkan sesuai dengan ketentuan undang-undang (Nurmantu, 2005). Pemerintah memungut pajak kepada masyarakatnya berdasarkan peraturan perundang-undangan untuk menutupbiayayang  harus  dikeluarkan  oleh  pemerintah  dalam  mencapai  kesejahteraan bersama. Dapat dikatakan bahwa pajakadalah pembayaran kepada negara yang bersifat memaksa  berdasarkan  undang-undang  dimana  pembayaran  pajak  tidak  mendapatkan balasan secara langsung dan hasilnya digunakan untuk kepentingan umum.
Sumber pemasukan negara terbesar di Indonesia adalah lewat penerimaan pajak. Pembagian penerimaan pajak dibagi menjadi 2, yaitu Pajak Pusat yang dikelola langsung oleh Direktorat Jendral Pajak dan Pajak Daerah yang dikelola oleh Pemerintah Provinsi dan  Pemerintah  Kota/Kabupaten.  Berdasarkan  Undang-undang  Nomor  28  Tahun  2009 tentang Pajak Daerah dan Retribusi Daerah, pengalihan pengelolaan PBB dilaksanakan mulai 1 Januari 2011 ke seluruh pemerintahan kabupaten/kota dimulai paling lambat 1 Januari 2014. Kota Surabaya sebagai kota terbesar kedua di Indonesia sejak tahun 2011 dipercaya  sebagai  kota  pertama  yang  menjadi  percontohan  untuk  pengelolaan  pajak daerah  sendiri  oleh  pemerintah  kota  salah  satunya  adalah  Pajak  Bumi  dan  Bangunan (PBB) (Direktorat Jenderal Pajak Kementerian Keuang, 2012). Saat ini, di kota Surabaya PBB diatur dalam Peraturan Daerah Kota  Surabaya nomor 10 tahun 2010 tentang Pajak Bumi dan Bangunan.
Dalam mengoptimalkan pelayanan maka sejak bulan Februari 2017 Wajib Pajak dapat  mengajukan permohonan pelayanan PBB secara online melalui  aplikasi berbasis web.  Hal  ini  dilakukan  seiring  dengan  perkembangan  teknologi  yang  cukup  pesat, sehingga  permohonan  pelayanan  PBB  yang  selama  ini  diajukan  secara  konvensional dapat  dilayani  dengan  lebih  cepat,  efisien,  efektif,  dan  akurat  sehingga  dapat memaksimalkan pelayanan pada masyarakat.
Layanan PBB Online antara lain melayani permohonan non-SK, yaitu pelayanan permohonan informasi dari PBB yang dimiliki tanpa melakukan perubahan data seperti keterangan  NJOP  (Nilai  Jual  Objek  Pajak),  cetak  Salinan  SPPT  (Surat  Pemberitahuan
Pajak Terhutang), Surat Keterangan Lunas PBB, dan Legalisir SPPT. Alur proses setiap permohonan  pelayanan  PBB  hampirsama  yaitu  diawali  dengan  mengisi  formulir permohonan dan dilanjutkan dengan meng-unggah kelengkapan berkas.
Penelitian  ini  akan  mengambil  studi  kasus  di  Badan  Pengelola  Keuangan  dan Pajak Daerah Pemerintah Kota Surabaya sebagai pengelola pajak PBB di kota Surabaya yang juga merupakan kota percontohan yang pertama kali diberikan kewenangan untuk mengelola  PBB  sendiri  di  Indonesia.  Aplikasi  PBB Online sejak  awal  diterapkan  dan hingga saat ini situs pelayanan PBB online masih terus beroprasi dan belum pernah ada evaluasi yang dilakukan. Oleh karena itu diperlukan sebuah proses evaluasi untuk situs pelayanan  yang  ada  saat  ini.  Terdapat  beberapa  metode  yang  dapat  dilakukan  dalam memberikan evaluasi pada aplikasi pelayanan berbasis web antara lain Terdapat beberapa metode  yang  dapat  dilakukan  dalam  memberikan  evaluasi  seperti Task  TechnologyFit (TTF) Analysis , End User Satisfaction , Technology Acceptance Model (TAM), dan Hot Fit  Model .  Hot Fit Model  merupakan  model  yang  lengkap  dan  paling  sesuai  dengan kondisi  permasalahan  yang  ada  karena  didalamnya  menangani  variabel  Komponen Manusia  ( Human ),  Komponen  Organisasi  ( Organization ),  dan  Komponen  Teknologi ( Technology ).Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  penilaian  berdasarkanuji Fitness  Function dengan Hot  Fit model  pada  aplikasi  PBB Online ,  sehingga  penilaian tersebut dapat dijadikan  acuan dalam meningkatkan layanan dari aplikasi PBB Online . Melalui hasil evaluasi yang dilakukan diharapkan dapat meningkatkan pelayanan PBB di Badan  Pengelolaan  Keuangan  dan  Pajak  Daerah  (BPKPD)  Kota  Surabaya  dan  Wajib Pajak  yang  telah  berkontribusi  melakukan  pembayaran  PBB  mendapatkan  pelayanan optimal dan memenuhi harapan Wajib Pajak kota Surabaya.

## METODE
Dalam pelaksanaan penelitian,  terlebi dahulu dilakukan studi kepustakaan yang dilanjut dengan kajian pustaka dan telaah proses bisnis. Pengembangan model penelitian dilakukan  untuk  merancang  kerangka  model  penelitian  yang  akan  digunakan  dalam penelitian. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah model HOT Fit (Yusof, dkk., 2008) yang dimodifikasi berdasarkan pada rujukan penelitian terdahulu. Model dalam penelitian  dirujuk  dari  beberapa  model  yang  telah  digunakan  pada  penelitian-penelitian terdahulu,  seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kodarisman  dan  Nugroho  (2013),  dan
Erlirianto,  dkk  (2015).  Model  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat pada Gambar 3.3 berikut.
Gambar 1. Model Penelitian
Gambar  1  diatas  menampilkan  model  penelitian  dan  variabel  yang  akan digunakan dalam penelitian berdasarkan model HOT Fit . Terdapat 7 variabel yang akan digunakan.  Variabel  tersebut  adalah  kualitas  sistem,  kualitas  informasi  dan  kualitas layanan  pada  aspek  teknologi,  struktur  organisasi  pada  aspek  organisasi,  kepuasan pengguna dan penggunaan sistem pada aspek manusia dan net benefit . Model HOT Fit pada  penelitian  ini  dimodifikasi  dengan  menghilangkan  variabel  lingkungan ( environment ).  Berdasarkan  rujukan  model  penelitian  terdahulu,  bagian  penting  dalam mengukur keberhasilan sistem adalah dinilai dari struktur organisasi yang terdiri dari tipe, kultur,  politik,  hierarki,  perencanaan  dan  pengendalian  sistem,  strategi,  manajemen, kepemimpinan, dukungan top manajemen dan dukungan staf (Kodarisman dan Nugroho, 2013).
Menurut  Yusof,  dkk  (2006),  model  Hot Fit dapat  mengukur  keberhasilan penerapan sistem informasi dengan melihat kesesuaian teknologi yang digunakan dengan pengguna teknologi. Teknologi yang dikatakan sesuai ( fit ) dengan pengguna teknologi ditunjukkan  dengan  pengaruh  kualitas  sistem  dengan  kepuasan  pengguna  ( use r satisfaction ).  Sistem  informasi  yang  mampu  menghasilkan  informasi  sesuai  dengan kebutuhan  pengguna  akanmempengaruhi  kepuasan  penggunaannya  (Erimalata,  2016).
Jika kebutuhan dan keinginan pengguna terhadap sistem informasi terpenuhi, maka akan terjadi kepuasan pengguna (Riswari, 2015).
Setelah  tahap  pengembangan  model  penelitian  dilaksanakan,  selanjutnya  tahapan menentukan variabel dan indikator berdasarkan model penelitian. Pada penelitian ini terdapat 2 jenis variabel yaitu variabel laten dan variabel indikator atau manifes.
Setelah tahap persiapan dilakukan, tahapan selanjutnya adalah pengumpulan data. Dalam  tahap  pengumpulan  data  terdapat  beberapa  proses  yang  dilakukan,  yaitu penyusunan kuisioner, menentukan populasi dan sampel, dan uji asumsi kuisioner.
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  survey  dengan menyebarkan kuisioner kepada responden untuk dijawabnya. Kuisioner cocok digunakan untuk  pengumpulan  data  dengan  jumlah  responden  yang  cukup  besar  dan  wilayah tersebar luas (Sugiyono, 2016). Isi pertanyaan dari kuisioner ini berdasarkan variabel dan indikator yang telah ditentukan sebelumnya.
Populasi pada penelitian ini adalah pegawai di bidang PBB di BPKPD Pemkot Surabaya. Berdasarkan data pegawai yang terdaftar di bagian Tata Usaha jumlah pegawai di bidang PBB ada 102 pegawai.
Sampel  adalah  sebagian  dari  jumlah  populasi  yang  dapat  mewakili  seluruh populasi yang digunakan pada penelitian. Sampel pada penelitian ini diambil secara acak dari seluruh populasi yang digunakan. Agar sampel dapat mewakili, maka jumlah total sampel dihitung menggunakan formula Slovin seperti berikut (ɑ = 5%):
n = 𝑁 1+𝑁𝑎 2 = 102 1+102(0.05) 2 = 81 orang pegawai
Maka  sampel  pegawai  di  bidang  PBB  di  BPKPD  Pemkot  Surabaya  yang  akan digunakan pada penelitian ini sebanyak 81 orang pegawai.

## Uji Asumsi Kuisioner
Setelah data berhasil dikumpulkan dari penyebaran kuisioner, tahap selanjutnya adalah uji asumsi kuisioner atau uji asumsi klasik.  Tujuan dari uji asumsiklasik adalah untuk memberikan kepastian bahwa hasil analisis PLS yang didapat memiliki ketepatan dalam  estimasi,  tidak  bias  dan  konsisten.  Uji  asumsi  klasik  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah:
a. Uji Validitas
Uji validitas adalah ketepatan atau keandalan suatu alat ukur yang digunakan dalam melakukan  fungsi  ukurnya.  Instrumen  dikatakan  valid  jika  nilai  korelasi  (pearson
correlation) adalah positif dan nilai probabilitas korelasi lebih kecil sama dengan (≤) taraf signifikan (ɑ).
b. Uji Reliabilitas
Uji  reliabilitas  adalah  konsistensi  dari  alat  ukur  setelah  digunakan  berulang-ulang terhadap  subjek  dalam  kondisi  yang  sama.  Pengujian  reliabilitas  instrumen  dapat menggunakan  metode  Alpha  Cronbach,  dimana  jika  nilai  Alpha  Cronbach  lebih besar (˃) dari pada r tabel, maka disimpulkan instrumen reliabel.

## Analisis PLS
Partial  Least  Square  (PLS)  menurut  Wold  merupakan  metode  analisis  yang powerful oleh karena tidak didasarkan banyak asumsi. PLS sebagai teknik analisis data dengan software SmartPLS versi 3 yang dapat di-download dari http://www.smartpls.de . Karena  metode  PLS  mempunyai  keunggulan  tersendiri  diantaranya:  data  tidak  harus berdistribusi  normal  multivariate  (indikator  dengan  skala  kategori,  ordinal,  interval sampai  rasio  dapat  digunakan  pada  model  yang  sama)  dan  ukuran  sampel  tidak  harus besar. Walaupun PLS digunakan untuk menkonfirmasi teori, tetapi dapat juga digunakan untuk menjelaskan ada atau tidaknya hubungan antara variabel laten.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
Uji Asumsi Kuisioner
1. Uji Valliditas
Validitas  merupakan  suatu  indeks  yang  menunjukkan  kuesioner  mengukur  hal yang  akan  diteliti  dengan  baik.  Pengujian  validitas  pada  setiap  bulir  variabel indikator dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan corrected item-total Correlation untuk  uji    validitas  bulir  dengan  menggunakan  bantuan software  IBM SPSS Statistics 22.
Instrumen  dikatakan  valid  apabila  memiliki  nilai corrected  item-total Correlation >  R  tabel,dengan  menggunakan  nilai  α=  0.05  dan  N=81  maka  nilai  R tabel yang diperoleh adalah 0.220. Tidak terdapat bulir variabel indikator yang tidak valid dalam penelitian maka dapat disimpulkan bahwa kuesioner terbukti valid dalam mengukur variabel indikator yang diinginkan dalam pengamatan.

## 2. Uji Reliabilitas
Reliabilitas merupakan  indeks  yang dapat menunjukkan  sejauh  mana kuesioner dapat  dipercaya  atau  diandalkan.  Reabilitas  menunjukkan  sejauhmana  hasil  dari pengukuran dari kuesioner tetap konsisten bila di lakukan penilitian lebih dari 1 kali dengan gejala yang sama.
Kuesioner yang digunakan sebagai alat ukur dalam penelitian harus memiliki nilai reliabilitas yang tinggi dan perhitungan reliabilitas dapat dilakukan apabila kuesioner yang  digunakan  telah  valid.  Berdasarkan  hasil  pengujian  validitas  dapat  diketahui bahwa kuesioner telah valid maka uji reliabilitas dapat dilakukan. Dalam penelitian ini  metode  yang  digunakan  merupakan  metode  Cronbach’s  alpha  dengan menggunakan  bantuan software  IBM  SPSS  Statistics  22 .  Berikut  merupakan  hasil analisis dengan dengan menggunakan SPSS 22 pda tabel 2.
Tabel 1 . Uji Reliabilitas SPSS
Variabel Cronbach's alpha Keputusan KS 0.797 reliabel KI 0.85 reliabel KL 0.775 reliabel PS 0.860 reliabel KP 0.842 reliabel ST 0.795 reliabel NB 0.891 reliabel
Berdasarkan  Tabel  2  dapat  di  simpulkan  bahwa  seluruh  variabel  laten  reliabel karena memiliki nilai Cronbach’s alpha yang besar. Maka dapat disimpulkan bahwa apabila  dilakukan  pengamatan  berulangkali  dengan  menggunakan  kuesioner  yang sama maka akan menghasilkan hasil yang sama.

## 3. Analisa PLS
Partial Least Square(PLS) dikembangkan pertama kali oleh Herman Wold (1982). Ada  beberapa  metode  yang  dikembangkan  berkaitan  dengan  PLS  yaitu  model  PLS Regression  (PLS-R)  dan  PLS  Path  Modeling  (PLS-PM  ).  PLS  Path  Modeling dikembangkan  sebagai  alternatif  pemodelan  persamaan  struktural  (  SEM)  yang  dasar teorinya lemah. PLS-PM berbasis varian berbeda dengan metode SEM dengan software AMOS, Lisrel, EQS menggunakan basis kovarian.
Pengujian  hipotesis  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  Partial  Least Square  (PLS).  PLS  merupakan  metode  alternatif  analisis  dengan  Structural  Equation Modelling  (SEM)  yang  berbasis  variance.  Keunggulan  metode  ini  adalah  tidak memerlukan asumsi dan dapat diestimasi dengan jumlah sampel yang relatif kecil. Alat bantu yang digunakan berupa program SmartPLS Versi 3 yang dirancang khusus untuk mengestimasi persamaan struktural dengan basis variance. Program SmartPLS Versi 3 dapat diperoleh secara gratis di www.smartpls.de.

## 4. Spesifikasi Model
Pada penelitian ini, analisa PLS digunakan untuk mengetahui tingkat hubungan variabel-variabel yang terdiri atas variabel independen dan variabel dependen yang ada dalam  sebuah  model.  Model  yang  dibuat  berdasarkan  HOT-Fit  Model.  Berdasarkan model  tersebutakan  ditentukan  suatu  sistem  yang  berinteraksi  sebagai  suatu  rangkaian aliran jalur, dimana aliran  jalur tersebut menggambarkan hubungan antar satu variabel dengan variabel lainnya.

## 5. Identifikasi Variabel
Pada analisa PLS penting untuk mengetahui jenis-jenis variabel dan sifatnya serta implementasinya.  Variabel  utama  yang  digunakan  dalam  permodelan  PLS  merupakan variabel laten yaitu variabel yang tidak dapat diukur secara langsung melainkan dengan menggunakan  beberapa  variabel  indikator  untuk  mengukurnya.  Namun  pada  kondisi tertentu pada model PLStidak menggunakan variabel laten tetapi menggunakan variabel indikator  secara  langsung  jika  satu  variabel  hanya  memiliki  satu  variabel  indikator.. Daftar variabel yang digunakan pada pemodelan SEM berdasarkan kerangka teori HOT- Fit seperti pada tabel 4.3.
Tabel 2. Variabel Indikator berdasar HOT-Fit Model
No. Variabel Laten Variabel Indikator Keterangan 1. Kualitas Sistem (KS) KS1 Kemudahan Penggunaan KS2 Kemudahan Dipelajari KS3 Response Time KS5 Keluwesan Sistem ( Fleksibility )
KS6 Availability KS7 Security KS8 Efficiency KS9 Data Accuracy KS10 Data Curency KS11 Use fullness feature and function 2. Kualitas Informasi (KI) KI1 Importance KI2 Ketepatan Waktu ( Timeliness ) KI3 Kelengkapan ( Complete ) KI4 Use fullness KI5 Kesesuaian ( Relevancy ) KI6 Mudah Dipahami KI7 Format KI8 Accuracy KI9 Ringkas KI10 Reliability KI11 Data Entry Method 3. Kualitas Layanan (KL) KL1 Technical Support KL2 Daya Tanggap (Responssivenes) KL3 Jaminan ( Assurance ) KL4 Empati ( Emphaty ) KL5 Follow -up Service 4. Penggunaan Sistem (PS) PS1 Motivation Use PS2 Attitude PS3 Expectation/Belief PS4 Knowledge/Expertise PS5 Acceptance PS6 Training
5. Kepuasan Pengguna (KP) KP1 Kegunaan (Perceived use fullness) KP2 Kepuasan ( Satisfaction ) KP3 Kepuasan Terhadap Fungsi Sistem KP4 Menikmati Penggunaan Sistem KP5 Software Satisfaction 6. Struktur (ST) ST1 Dukungan Manajemen ST2 Strategi ST3 Pelatihan ST4 Perencanaan ST5 Komunikasi 7. Nett Benefit (NB) NB1 Efektif NB2 Efisien NB3 Keuntungan Langsung NB4 Peningkatan Kinerja

## Pengolahan Data dengan SmartPLS
Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan software SmartPLS versi 3.2.7. Data  yang  diolah  adalah  data  skala  likert  yang  telah  diisi  oleh  responden  dan  telah disesuaikan  agar  dapat  diolah  pada software SmartPLS.  Hasil  data  yang  telah  diolah berupa loading  factor ,  signifikansi  masing-masing  variabel  laten  dan  juga  bentuk modelnya. Eksekusi dari SmartPLS perlu dilakukan beberapa kali hingga validitas dan reliabilitasnya tercapai.
Implementasi PLS dengan menggunakan SmartPLS digambarkan sesuai dengan Hipotesa dan permodelan HOT-Fit yang telah dibahas pada Bab sebelumnya seperti yang terlihat pada gambar gambar 4.1.
Gambar 2 . Hipotesa berdasar HOT-Fit Model
Secara umum, proses abnalisa dengan SmartPLS 3 adalah sebagai berikut: 1. Menyiapkan data dalam file Microsoft excel dengan format CSV (comma delimited).
2. Membuka program (software) SmartPLS 3
3. Membuat new project
4. Meng-import data yang sudah disiapkan (poin 1)
5. Menggambar model penelitian yang terdiri dari beberapa variabel laten
6. Memasukkan data kuesioner (indikator) ke dalam variabel laten
7. Melakukan pengujian kualitas model pengukuran (PLS algoritm)
8. Melakukan pengujian hipotesis (bootstrapping)
Pada  gambar  dibawah  merupakan  hasil  diagram  jalur  yang  dibentuk  dengan menggunakan  perangkat    lunak  SmartPLS.  Setelah  memasukkan  data  hasil  responden yang telah disiapkan sebagai new project pada aplikasi SmartPLS, selanjutnya dibuatlah diagram jalur dari variabel yang ada sesuai dengan Hipotesa model HOT-Fit seperti pada Gambar 4.2.
Gambar 4 . Diagram Jalur PLS dengan SmartPLS

## a. Uji Kualitas Model
Dalam  melakukan  uji  kualitas  model  pengukuran  dapat  digunakan  fitur  calculate yang  terdapat  pada  aplikasi  SmartPLS.  Cara  melakukannya  adalah  dengan Klik  menu Calculate -> PLS Algoritm. Setelah proses Calculation selesai,  maka akan keluar hasil
pengujian  kualitas  model  pengukuran.  Pada  diagram  jalur  terlihat  muncul  angka  pada symbol variabel laten serta garis penghubungnya seperti yang tampak pada Gambar 4.3.
Pada Gambar 5 Kotak berwarna kuning melambangkan indikator dari variabel laten seperti  yang  sebelumnya  telah  dijelaskan  pada  Tabel  5.  Variabel  Laten  dilambangkan dengan  Lingkaran  berwarna  biru.  Setelah  proses  kalkulasi  muncul  angka  pada  garis penghubung antara variabel indikator dengan variabel laten, pada garis penghubung antar variabel laten, serta pada variabel laten itu sendiri. Angka yang muncul diantara variabel indikator dan variabel laten merupakan nilai Outer Loading. Angka yang muncul diantara variabel laten merupakan nilai dari Path Coefficient. Sedangkan angka yang muncul pada variabel laten merupakan nilai dari penghitungan R Square. Penjelasan lebih lanjut dari nilai yang telah didapatkan akan diuraikan pada subbab berikutnya dibawah ini.
Penyimpulan mengenai kualitas model pengukuran mengacu pada rule of tumbs berikut ini:
Tabel 3. Rule of Tumbs Validitas dan Reliabilitas pada PLS Uji Parameter Rule of tumbs Validitas Konvergen Faktor Loading (Outer Loading) >0,7 Average Variance Extracted (AVE) >0,5 Communality >0,5 Validitas Deskriminan Akar AVE dan korelasi variabel laten Akar AVE > korelasi variabel laten (Discriminant Validity) Cross Loading (Discriminant Validity) >0,7 dalam satu variabel Reliabilitas Cronbach Alpha >0,6 Composite Reliability >0,6
Sumber: Chin (1995); Werts et al. (1974) Salisbury et al. (2002); Hartono dan Abdillah (2011).

## Outer Loadings
Tabel 4. Hasil Outer Loading Kepuasan Pengguna Kualitas Informasi Kualitas Layanan Kualitas Sistem Nett Benefit Penggunaan Sistem Struktur (Organisasi) KI1 0,783 KI10 0,446 KI11 0,441 KI2 0,681 KI3 0,682 KI4 0,764 KI5 0,481 KI6 0,761 KI7 0,702
KI8 0,634 KI9 0,520 KL1 0,891 KL2 0,819 KL3 0,505 KL4 0,656 KL5 0,709 KP1 0,751 KP2 0,874 KP3 0,809 KP4 0,730 KP5 0,786 KS1 0,543 KS1 0 0,504 KS2 0,673 KS3 0,732 KS4 0,693 KS5 0,442 KS6 0,395 KS7 0,681 KS8 0,688 KS9 0,693 NB1 0,927 NB2 0,863 NB3 0,865 NB4 0,846 PS1 0,689 PS2 0,763 PS3 0,778 PS4 0,821 PS5 0,833 PS6 0,736 ST1 0,755 ST2 0,720 ST3 0,689 ST4 0,714 ST5 0,826
Pada tabel 5 di atas ini nampak hasil outer loadings pada aplikasi SmartPLS (pada aplikasi SPSS diistilahkan dengan Factor Loadings) digunakan untuk mengukur validitas konvergen dari  model pengukuran (instrumen). Pada kasus ini, hasil uji outer loadings
menunjukkan skor yang diberikan warna merahmerupakan nilai yang kurang dari rule of tumbs 0,70 (Chin, 1998). Skor kurang dari 0,70 juga nampak pada konstruk KMUK4 dan KSI3. Dari hasil ini maka dapat disimpulkan bahwa variabel yang memiliki nilai merah memiliki  validitas  konvergen  yang  kurang  baik,  sehingga  sebaiknya  variabel  ini dieliminasi  dan  tidak  diikutkan  dalam  pengujian  hipotesis.  Jika  variabel  akuntabilitas tetap diuji hipotesisnya maka hasil penelitian akan memiliki validitas yang lemah.
Tetapi pada kriteria rule of tumbs, beberapa memiliki perbedaan pendapat. Ada yang mensyaratkan harus lebih dari 0,70 seperti Chin (1998) dan ada yang boleh kurang dari  0,70  tetapi  paling  tidak  lebih  dari  0,40  seperti  pendapat  Lai  dan  Fan  (2008)  serta Vinzi et al. (2010).  Sehingga dapat dilihat bahwa hanya pada KS6 yang telah ditandai dengan  warna  kuning    yang  tidak  memenuhi  dan  memiliki  validitas  konvergen  yang kurang
Discriminant Validity
Tabel 5. Hasil Discriminant Validity Kepuasan Pengguna Kualitas Informasi Kualitas Layanan Kualitas Sistem Nett Benefit Penggunaan Sistem Struktur (Organisasi) KI1 0,449 0,783 0,255 0,287 0,262 0,306 0,269 KI10 0,185 0,446 0,094 0,329 0,177 0,256 0,230 KI11 0,207 0,441 0,299 0,221 0,140 0,148 0,169 KI2 0,132 0,681 0,130 0,230 0,168 0,273 0,338 KI3 0,354 0,682 0,303 0,219 0,185 0,183 0,395 KI4 0,294 0,764 0,279 0,154 0,181 0,271 0,368 KI5 0,102 0,481 0,174 0,291 0,220 0,168 0,218 KI6 0,328 0,761 0,268 0,270 0,195 0,244 0,268 KI7 0,259 0,702 0,163 0,214 0,135 0,226 0,170 KI8 0,128 0,634 0,200 0,220 0,065 0,299 0,152 KI9 0,242 0,520 0,287 0,312 0,219 0,138 0,136 KL1 0,510 0,274 0,891 0,429 0,407 0,258 0,318 KL2 0,411 0,267 0,819 0,320 0,273 0,323 0,257 KL3 0,312 0,171 0,505 0,365 0,399 -0,098 0,211 KL4 0,461 0,315 0,656 0,222 0,154 0,241 0,219 KL5 0,282 0,222 0,709 0,241 0,117 0,266 0,170 KP1 0,751 0,194 0,404 0,341 0,202 0,163 0,259 KP2 0,874 0,384 0,503 0,436 0,214 0,220 0,308 KP3 0,809 0,321 0,415 0,309 0,342 0,149 0,335 KP4 0,730 0,286 0,413 0,283 0,356 0,171 0,328 KP5 0,786 0,395 0,461 0,333 0,244 0,247 0,362 KS1 0,275 0,080 0,098 0,543 0,232 0,055 0,190 KS10 0,292 0,183 0,265 0,504 0,142 0,116 0,279
KS2 0,208 0,185 0,265 0,673 0,091 0,120 0,210 KS3 0,363 0,241 0,342 0,732 0,312 0,162 0,227 KS4 0,276 0,275 0,271 0,693 0,167 0,315 0,192 KS5 0,194 0,124 0,236 0,442 0,193 0,208 0,181 KS6 0,072 0,187 0,271 0,395 0,144 0,190 0,194 KS7 0,321 0,299 0,394 0,681 0,240 0,373 0,344 KS8 0,263 0,281 0,128 0,688 0,103 0,165 0,303 KS9 0,288 0,341 0,289 0,693 0,209 0,315 0,360 NB1 0,336 0,256 0,414 0,338 0,927 0,156 0,358 NB2 0,214 0,222 0,414 0,192 0,863 0,107 0,344 NB3 0,268 0,263 0,297 0,256 0,865 0,150 0,380 NB4 0,365 0,233 0,175 0,267 0,846 0,045 0,375 PS1 0,160 0,315 0,221 0,202 0,184 0,689 0,238 PS2 0,107 0,237 0,215 0,281 0,119 0,763 0,292 PS3 0,264 0,211 0,246 0,282 0,114 0,778 0,420 PS4 0,273 0,307 0,337 0,289 0,102 0,821 0,419 PS5 0,218 0,311 0,182 0,298 0,067 0,833 0,444 PS6 0,074 0,282 0,196 0,280 -0,003 0,736 0,394 ST1 0,419 0,298 0,236 0,265 0,326 0,461 0,755 ST2 0,293 0,304 0,263 0,204 0,191 0,207 0,720 ST3 0,065 0,211 0,088 0,173 0,169 0,318 0,689 ST4 0,358 0,312 0,228 0,321 0,173 0,221 0,714 ST5 0,300 0,346 0,323 0,465 0,513 0,472 0,826
Selanjutnya,  menurut  perhitungan  cross  loading  (discriminant  validity)  di  atas pada Tabel 6, dapat disimpulkan semua variabel memiliki korelasi tertinggi pada dirinya sendiri  dibandingkan  dengan  korelasi  pada  variabel  lain.  Dengan  demikian,  syarat validitas diskriminan pada kasus penelitian ini terpenuhi.
Gambar 6. Hasil Diagram Batang Cronbach's Alpha

## Gambar 7. Hasil Diagram Batang Composite Reliability
Sementara,  untuk  skor Cronbach  Alpha pada  tabel  4.4dan Composite Reliability pada tabel 4.5yang mengukur relibilitas model pengukuran didapatkan hasil yang bagus,  yakni  lebih  dari rule  of  tumbs 0,60  (Werts  et  al.,  1974  dikutip  dari  Salisbury  et  al. 2002).  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  model  pengukuran  semua  variabel memiliki reliabilitas yang baik.
Setelah  uji  kualitas  model  pengukuran  selesai  dilakukan  dan  model  pengukuran dinyatakan valid dan reliabel, maka langkah selanjutnya adalah pengujian hipotesis dengan Bootsraping.

## Pembahasan

## Pengujian Hipotesis dengan Bootsrapping
Pengujian  Hipotesis  dengan  Bootstrapping  pada  SmartPLS  dapat  dilakukan seperti tahap calculation sebelumnya. Yaitu dengan klik menu Calculate-Bootstrapping.

## 1. Path Coefficients
Rule  of  tumbs  dari  terdukungnya  suatu  hipotesis  penelitian  adalah:  (1)  jika koefesien atau  arah hubungan variabel (ditunjukkan oleh nilai original sample) sejalan dengan yang dihipotesiskan, dan (2) jika nilai t statistik lebih dari 1,64 (two-tiled) atau 1,96 (one-tiled) dan probability value (p-value) kurang dari 0,05 atau 5%.
Tabel 6. Hasil Path Coefficients
Mean, STDEV, T-Values, P-Values Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values Kepuasan Pengguna -> Nett Benefit 0,216 0,211 0,093 2,325 0,020
Kualitas Informasi -> Kepuasan Pengguna 0,193 0,204 0,090 2,145 0,032 Kualitas Informasi -> Penggunaan Sistem 0,237 0,250 0,112 2,123 0,034 Kualitas Informasi -> Struktur (Organisasi) 0,260 0,281 0,093 2,786 0,006 Kualitas Layanan -> Kepuasan Pengguna 0,411 0,421 0,122 3,377 0,001 Kualitas Layanan -> Penggunaan Sistem 0,135 0,121 0,175 0,768 0,443 Kualitas Layanan -> Struktur (Organisasi) 0,122 0,115 0,105 1,162 0,246 Kualitas Sistem -> Kepuasan Pengguna 0,182 0,182 0,103 1,767 0,078 Kualitas Sistem -> Penggunaan Sistem 0,205 0,222 0,143 1,431 0,153 Kualitas Sistem -> Struktur (Organisasi) 0,268 0,283 0,135 1,994 0,047 Penggunaan Sistem -> Nett Benefit -0,106 -0,096 0,171 0,619 0,536 Struktur (Organisasi) -> Nett Benefit 0,380 0,381 0,140 2,714 0,007
Hasil  yang  diberikan  pada  Path  Coefficients,  hipotesis  yang  terdukung  yang memenuhi rule of tumbs ditandai dengan warna kuning pada T-Statistics dan P-Value. Pada  T-Statistics  yang  memenuhi  memiliki  nilai  lebih  dari  1.64  dan  untuk  P-Value memiliki nilai dibawah 0.05 atau dibawah 5%. Hipotesa yang memenuhi antara lain:
1. Kepuasan Pengguna -> Nett Benefit
2. Kualitas Informasi -> Kepuasan Pengguna
3. Kualitas Informasi -> Penggunaan Sistem
4. Kualitas Informasi -> Struktur (Organisasi)
5. Kualitas Layanan -> Kepuasan Pengguna
6. Kualitas Sistem -> Struktur (Organisasi)
7. Struktur (Organisasi) -> Nett Benefit
Dari  hasil  diatas  juga  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  pertama  memiliki pengaruh yang positif pada variabel kedua.

## 2. Outer Model
Pada penelitian ini, dilakukan beberapa penilaian outer model antara lain convergent validity, average variance extracted, composite reliability, discriminant validity .

## Convergent Validity
Convergent Validity dapat dilihat dari Outer Loading yang ada pada model tersebut. Convergent  Validity adalah  besarnya loading  factor dari  tiap  konstruk  yang  ada  (Ghozali, 2008).  Pada  pengujian  pertama,  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.5  hasil  kalkulasi  dari  aplikasi SmartPLS menunjukkan bahwa masih ada loading factor yang memiliki nilai dibawah 0,70.
Tetapi masih diatas 0.5 masih dianggap cukup namun Loading factor tersebut kurang optimal untuk digunakan dalam uji validitas dan reliabilitas.

## Validitas (Average Variance Extracted/AVE)
Nilai  average  variance  extracted  (AVE)  tiap  variabel  laten  adalah  diatas  0,5. Menurut  Ghozali  (2008).  Hal  ini  menyatakan  bahwa  model  telah  valid  dan  telah memenuhi syarat validitas.Formula untuk penghitunan AVE adalah:
Gambar 8. Hasil Construct Reliability dan Validity
Gambar 9. Diagram Batang AVE
Pada hasil AVE diatas terlihat pada gambar 4.6  terlihat bahwa terdapat beberapa warna merah yaitu pada variabel kualitas informasi dan kualitas sistem. Hal ini diperkuat
pada  ilustrasi  diagram  batang  pada  gambar  gambar  4.7bahwa  kedua  variabel  tersebut berada  dibawah  garis.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  nilai  ini  memggambarkan  validitas yang  kurang  konvergen  variabel  tersebut  yang  kurang  memadai  yang  mempunyai  arti bahwa variabel laten tersebut kurang mampu menjelaskan lebih dari setengah varian dari indikator – indikatornya dalam rata-rata.

## Reliabilitas
Pada gambar 4.8 dapat dilihat nilai composite reliability tiap variabel laten adalah diatas 0,7. Menurut Ghozali (2008), hasil reliabilitas komposit akan menunjukkan nilai yang memuaskan jika berada diatas 0,7. Hal ini menyatakan bahwa model telah reliable. Hasil uji validitas dan reliabilitas yang telah dilakukan menunjukkan model telah valid dan reliable, maka model dapat dilaporkan hasil penilaian modelnya (outer model).

## Gambar 10. Diagram Batang Composite Reliability

## Discriminant Validity
Nilai  dari  Discriminant  Validity  dapat  dilihat  dari  nilai  Cross  Loading  dimana nilai korelasi indikator terhadap konstruknya harus  lebih tinggi dari pada nilai korelasi indikator terhadap konstruk lainnya. Pada Tabel 4.8 dapat dilihat bahwa indikator yang dimiliki oleh konstruk yang sama yang ditandai dengan warna kuning memiliki nilai yang paling tinggi jika dibandingkan dengan nilai lainnya.
Tabel 8. Hasil Discriminant Validity
Fornell-Larcker Criterion
Kepuasan
Pengguna
Kualitas Informasi Kualitas Layanan Kualitas Sistem Nett Benefit Penggunaan Sistem Struktur (Organisasi) Kepuasan Pengguna 0,792 Kualitas Informasi 0,406 0,639
Kualitas Layanan 0,557 0,350 0,728 Kualitas Sistem 0,431 0,377 0,428 0,615 Nett Benefit 0,344 0,279 0,363 0,304 0,876 Penggunaan Sistem 0,241 0,362 0,305 0,352 0,128 0,772 Struktur (Organisasi) 0,404 0,404 0,328 0,419 0,417 0,477 0,743

## Inner Model
Pada penelitian ini, pengujian model struktural antara lain R - square , dan f-square .

## R-Square
Pengujian  struktural  model  dimulai  dengan  melihat  nilai  R-square  untuk  setiap variabel laten endogen sebagai kekuatan prediksi dari model structural. Nilai R-square sebesar 0,67 menunjukkan bobot yang kuat, nilai R-square 0,33 menunjukkan bobot yang sedang, dan nilai R-square 0,19 menunjukkan bobot yang lemah (Chin, 1998).
Pada penelitian ini variabel endogen hanya kepuasan pengguna. Hasil pengolahan data menggunakan smartPLS menunjukkan nilai R- square untuk variable endogen Nett Benefit adalah 0,22 yang berarti lebih lebih kecil dari 0,33dan lebih besar 0.19 dari nilai R-square menunjukkan  bobot  yang  lemah.  Variable  endogen  dijelaskan  oleh  variable eksogennya.
Tabel 7. hasil R Square R Square R Square Adjusted Kepuasan Pengguna 0,386 0,362 Nett Benefit 0,220 0,189 Penggunaan Sistem 0,199 0,168 Struktur (Organisasi) 0,258 0,229
Gambar 11. Hasil R Square
Berdasarkan nilai R-square pada tabel 4.9 dan diagram batang pada gambar 4.9 Nett  Benefit  sebesar  0,22  yang  berarti  variabilitas  variable  berdasarkan  model  Hot  Fit yang  dijelaskan  oleh  variabel  dari  aspek  Human  yaitu  Penggunaan  Sistem  (PS)  dan Kepuasan Pengguna(KP), Aspek Organization yaitu pada variabel Struktur Manajemen (ST),  serta  pada  aspek  Technology  yaitu  variabel  Kualitas  Sistem  (KS),  Kualitas Informasi  (KI),  dan  Kualitas  Layanan  (KL)  sebesar  22%,  sedangkan  88%  sisanya dijelaskan variabel lain yang tidak diteliti pada model ini.

## F Square
Ukuran  pengaruh  f-Square  dibagi  menjadi  3,  dijelaskan  oleh  sarwono  (2015) antara lain:
• Nilai  f-Square  sebesar  0,02  dikategorikan  sebagai  pengaruh  lemah variabel  laten  prediktor  (variabel  laten  eksogenous)  pada  tataran struktural.
• Nilai  f-Square  sebesar  0,15  dikategorikan  sebagai  pengaruh  cukup variabel  laten  prediktor  (variabel  laten  eksogenous)  pada  tataran struktural.
• Nilai f-Square sebesar 0,35 dikategorikan sebagai pengaruh kuat variabel laten prediktor (variabel laten eksogenous) pada tataran struktural.
Gambar 11. Diagram Batang F Square
Pada diagram batang yang ditunjukkan pada gambar 4.10, terlihat bahwa variabel yang  memenuhi  batas  cukup  pada  f-square  hanya  pada  variabel  Kualitas  Layanan terhadap Kepuasan Penggunayang berada diatas batas 0.15 yang menunjukkan pengaruh cukup variabel eksogen pada tatanan struktural.

## Uji Hipotesis
Pengujian  hipotesis  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  membandingkan indikator t value dibandingkan dengan nilai t table. Hipotesis dinyatakan diterima apabila nilai t value lebih besar daripada t table, dan hipotesis dinyatakan ditolak apabila nilai t value  lebih  kecil  daripada  nilai  t  table.  Nilai  P  Value  juga  dapat  digunakan  untuk menentukan  uji  hipotesis  yaitu  apabila  nilai  P  Value  lebih  kecil  dari  nilai  signifikansi (alpha) 0,05 maka hipotesis dinyatakan diterima, sedangkanapabila nilai P Value lebih besar dari nilai signifikansi (alpha) 0,05, maka hipotesis dinyatakan ditolak. Signifikansi pengaruh antara variabel laten dapat dilihat dari nilai koefisien parameter (t statistic) dan nilai signifikansi t value. Hasil pengujian terhadap hipotesis yang diajukan ditunjukkan pada tabel 4.10.
Tabel 8. Path Coefficients
Mean, STDEV, T-Values, P-Values
Hubungan Variabel Hipotesi s T Statistics (|O/STDEV| ) P Values Hasil Kepuasan Pengguna -> Nett Benefit H11 2,325 0,020 DITERIMA Kualitas Informasi -> Kepuasan Pengguna H5 2,145 0,032 DITERIMA
Kualitas Informasi -> Penggunaan Sistem H4 2,123 0,034 DITERIMA Kualitas Informasi -> Struktur (Organisasi) H6 2,786 0,006 DITERIMA Kualitas Layanan -> Kepuasan Pengguna H8 3,377 0,001 DITERIMA Kualitas Layanan -> Penggunaan Sistem H7 0,768 0,443 DITOLAK Kualitas Layanan -> Struktur (Organisasi) H9 1,162 0,246 DITOLAK Kualitas Sistem -> Kepuasan Pengguna H2 1,767 0,078 DITOLAK Kualitas Sistem -> Penggunaan Sistem H1 1,431 0,153 DITOLAK Kualitas Sistem -> Struktur (Organisasi) H3 1,994 0,047 DITERIMA Penggunaan Sistem -> Nett Benefit H10 0,619 0,536 DITOLAK Struktur (Organisasi) -> Nett Benefit H12 2,714 0,007 DITERIMA
Berdasarkan  table  10  diketahui  bahwa  semua  hipotesis  yang  diajukan  pada penelitian ini diterima karena memiliki nilai t value lebih besar dari nilai t table. Dapat dilihat dari hasil pengujian hipotesis terdapat 7 hipotesis yang diterima dan 5 hipotesis yang  ditol;ak.  Hipotesis  yang  diterima  merupakan  variabel  yang  memiliki  pengaruh terhadap  variabel  lainnya,  sedangkan  kebalikannyapada  hipotesis  yang  ditolak merupakan variabel yang tidak memiliki pengaruh pada variabel lain.
Hasil pengujian hipotesis H1 adalah ditolak. Hasil ini menunjukkan bahwa tidak terdapat hubungan significant yang mempengaruhi Penggunaan Sistem dari segi Kualitas Sistem. Hasil pengujian hipotesis H2 adalah ditolak. Hasil ini menunjukkan bahwa tidak terdapat hubungan significant yang mempengaruhi Kepuasan Pengguna dari segi Kualitas Sistem.

## Pembahasan
Pajak  Bumi  dan  Bangunan  (PBB)  merupakan  salah  satu  sumber  pendapatan negara yang penting dalam pembiayaan pembangunan dan penyediaan pelayanan publik. Dalam era digitalisasi saat ini, pemerintah telah mengadopsi aplikasi PBB online untuk mempermudah  proses  perhitungan  dan  pembayaran  pajak.  Namun,  untuk  memastikan keefektifan dan keberhasilan aplikasi tersebut, evaluasi terhadap fitness function menjadi penting. Evaluasi ini bertujuan untuk mengukur sejauh mana aplikasi tersebut memenuhi kebutuhan dan harapan pengguna. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam evaluasi ini adalah pendekatan Hot Fit Model (Akbar & Mukhtar, 2019).
Fitness function adalah metrik yang digunakan untuk mengevaluasi sejauh mana suatu  sistem  atau  aplikasi  memenuhi  kebutuhan  pengguna  (Puspitasari  &  Nugroho,
2018). Dalam konteks aplikasi PBB online, fitness function  mencakup beberapa aspek yang  harus  dipertimbangkan.  Pertama,  keakuratan  perhitungan  pajak  harus  menjadi prioritas utama. Aplikasi tersebut harus mampu menghasilkan perhitungan yang akurat dan  konsisten  sesuai  dengan  peraturan  perpajakan  yang  berlaku.  Selain  itu,  keandalan sistem juga menjadi hal yang krusial. Aplikasi harus dapat beroperasi secara stabil dan tidak mengalami gangguan yang berkepanjangan (Khasanah & Imani, 2022). Kemudian, kecepatan  dan  responsivitas  sistem  juga  harus  diperhatikan.  Pengguna  aplikasi  PBB online  harus  dapat  mengakses  dan  menggunakan  aplikasi  dengan  cepat  dan  tanpa hambatan.  Terakhir,  aspek  keamanan  juga  sangat  penting.  Aplikasi  tersebut  harus melindungi data sensitif pengguna dan menjaga kerahasiaan informasi yang diberikan.
Pendekatan  Hot  Fit  Model  adalah  salah  satu  metode  evaluasi  yang  digunakan untuk  mengukur  kinerja  dan  kepuasan  pengguna  terhadap  suatu  aplikasi  atau  sistem. Pendekatan  ini  melibatkan  empat  dimensi  utama,  yaitu  Hot  (kehangatan),  Fit (kesesuaian), Model (model pengukuran), dan Psikologi Pengguna (Khasanah & Imani, 2022). Kehangatan dalam konteks evaluasi aplikasi PBB online dapat diartikan sebagai persepsi  pengguna  terhadap  tingkat  kenyamanan  dan  kepuasan  pengguna  saat menggunakan  aplikasi.  Faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi  kehangatan  adalah antarmuka  pengguna  yang  intuitif,  tampilan  visual  yang  menarik,  dan  kemudahan penggunaan.  Pengguna  harus  merasa  nyaman  dan  tidak  kesulitan  dalam  menjalankan proses  perhitungan  dan  pembayaran  pajak  melalui  aplikasi.  Kesesuaian  mengacu  pada sejauh mana aplikasi PBB online memenuhi kebutuhan dan harapan pengguna. Evaluasi kesesuaian dapat dilakukan melalui pengumpulan data pengguna, seperti survei kepuasan pengguna atau wawancara, untuk menentukan sejauh mana aplikasi tersebut memenuhi kebutuhan  pengguna  dengan  tepat  (Franki  &  Sari,  2022).  Fitur-fitur  yang  relevan  dan fungsionalitas aplikasi juga harus sesuai dengan tujuan penggunaan, seperti kemampuan menghitung  pajak  dengan  akurat,  memberikan  pemberitahuan  pembayaran,  dan penyediaan informasi yang jelas mengenai peraturan pajak.
Model pengukuran dalam pendekatan Hot Fit Model digunakan untuk mengukur dan  menilai  tingkat  kepuasan  pengguna  terhadap  aplikasi  (Putra  et  al.,  2020).  Model pengukuran yang dapat digunakan adalah kuisioner atau skala penilaian yang dirancang secara khusus untuk mengukur aspek-aspek yang telah disebutkan sebelumnya. Dalam konteks aplikasi PBB online, kuisioner dapat mencakup pertanyaan tentang keakuratan
perhitungan  pajak,  keandalan  sistem,  kecepatan  akses,  dan  keamanan  data.  Dimensi psikologi  pengguna  melibatkan  faktor-faktor  psikologis  yang  dapat  memengaruhi persepsi  dan  penilaian  pengguna  terhadap  aplikasi.  Misalnya,  pengguna  mungkin memiliki  ekspektasi  tertentu  terkait  pengalaman  penggunaan  aplikasi  yang  dapat mempengaruhi kepuasan mereka. Selain itu, faktor emosional, seperti kepercayaan dan kepuasan pengguna terhadap aplikasi sebelumnya, juga dapat memainkan peran penting dalam evaluasi psikologi pengguna (Kodoati & Hartomo, 2022).
Implementasi  evaluasi  fitness  function  aplikasi  PBB  online  menggunakan pendekatan  Hot  Fit  Model  dapat  dilakukan  dengan  beberapa  langkah.  Pertama, pengembang aplikasi perlu merancang kuisioner atau skala penilaian yang sesuai dengan dimensi-dimensi Hot Fit Model. Kuisioner harus mencakup pertanyaan-pertanyaan yang relevan  untuk  mengukur  kehangatan,  kesesuaian,  dan  aspek-aspek  lain  yang  terkait dengan aplikasi PBB online. Kemudian, kuisioner tersebut dapat didistribusikan kepada pengguna yang telah menggunakan aplikasi PBB online. Data yang terkumpul kemudian dapat dianalisis untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna dan mendapatkan wawasan tentang  kekuatan  dan  kelemahan  aplikasi.  Selanjutnya,  berdasarkan  hasil  analisis  data, pengembang  aplikasi  dapat  mengidentifikasi  area-area  perbaikan  yang  perlu diperhatikan.  Misalnya,  jika  terdapat  masalah  kecepatan  akses  yang  signifikan, pengembang  dapat  memprioritaskan  peningkatan  infrastruktur  jaringan  atau meningkatkan efisiensi aplikasi. Selain itu, pengembang juga dapat menggunakan umpan balik  pengguna  untuk  meningkatkan  kehangatan  dan  kesesuaian  aplikasi  dengan melakukan perubahan desain antarmuka atau menambahkan fitur-fitur yang dibutuhkan oleh pengguna (Makalalag et al., 2017).
Evaluasi fitness function aplikasi PBB online menggunakan pendekatan Hot Fit Model  merupakan  langkah  penting  dalam  memastikan  keefektifan  dan  keberhasilan aplikasi tersebut. Dengan menggunakan dimensi-dimensi Hot Fit Model, evaluasi dapat dilakukan secara komprehensif, mengukur kehangatan, kesesuaian, dan aspek-aspek lain yang relevan (Mujianto et al., 2017). Pendekatan ini memberikan panduan yang sistematis untuk  mengumpulkan  data,  menganalisis  tingkat  kepuasan  pengguna,  dan mengidentifikasi area perbaikan yang perlu diperhatikan (Sulistyanto & Ariutama, 2018). Dengan demikian, evaluasi ini dapat membantu pengembang aplikasi PBB online untuk meningkatkan kinerja dan pengalaman pengguna.
Dalam  evaluasi  fitness  function  aplikasi  PBB  online,  keakuratan  perhitungan pajak  menjadi  prioritas  utama.  Pengguna  harus  dapat  mempercayai  hasil  perhitungan yang diberikan oleh aplikasi (Rozanda & Masriana, 2017). Keandalan sistem juga sangat penting, karena pengguna tidak boleh mengalami gangguan atau kerusakan yang dapat menghambat  proses  perhitungan  dan  pembayaran  pajak.  Kecepatan  dan  responsivitas aplikasi juga harus diperhatikan, karena pengguna mengharapkan akses yang cepat dan lancar  ke  informasi  dan  fitur  yang  disediakan  (Ayuardini  &  Ridwan,  2019).  Terakhir, keamanan data pengguna harus dijaga dengan ketat, mengingat data sensitif yang terkait dengan  pajak  dan  properti  yang  disimpan  dalam  aplikasi.  Pendekatan  Hot  Fit  Model memberikan kerangka kerja yang jelas dan terstruktur dalam melakukan evaluasi fitness function  aplikasi  PBB  online.  Dimensi-dimensi  Hot  Fit  Model,  yaitu  kehangatan, kesesuaian, model pengukuran, dan psikologi pengguna, membantu pengembang dalam memahami  aspek-aspek  yang  penting  dalam  mengukur  tingkat  kepuasan  pengguna (Borman et al., 2017). Dengan menggunakan kuisioner atau skala penilaian yang tepat, pengembang  dapat  mengumpulkan  data  yang  relevan  dan  menganalisisnya  untuk mendapatkan wawasan yang berharga (Nofikasari et al., 2016).
Evaluasi fitness function aplikasi PBB online menggunakan pendekatan Hot Fit Model  merupakan  langkah  yang  penting  dalam  memastikan  kualitas  dan  keberhasilan aplikasi tersebut. Dengan memperhatikan dimensi-dimensi Hot Fit Model, pengembang dapat  mengukur  kehangatan,  kesesuaian,  dan  aspek-aspek  lain  yang  relevan  dalam aplikasi (Wiyati & Sarja, 2019). Implementasi evaluasi ini memungkinkan pengembang untuk  memahami  kebutuhan  pengguna  dengan  lebih  baik,  meningkatkan  kinerja  dan pengalaman  pengguna,  serta  membuat  perbaikan  yang  diperlukan  (Adila  &  Dahtiah, 2020).  Dengan  demikian,  evaluasi  fitness  function  aplikasi  PBB  online  menggunakan pendekatan Hot Fit Model memiliki manfaat yang signifikan dalam membangun aplikasi yang efektif dan memuaskan pengguna.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  Variabel  yang mewakili HOT-Fitpada penelitian ini yaitu pada aspek Human (Manusia) yang terdiri dari variabel:  Penggunaan  Sistem  (PS)  dan  Kepuasan  Pengguna  (KP),  aspek  Organization (Struktur  Organisasi),  dan  aspek  Technology  (Teknologi)  yang  terdiri  dari  variabel: Kualitas Sistem (KS), Kualitas Informasi (KI), dan Kualitas Layanan (KL). Kebutuhan
Proses Pelayanan yang telah diterapkan pada aplikasi PBB Online berdasarkan data yang diperoleh  dari  kuisioner  yang  diberikan  yang  dibuat  berdasarkan  permodelan  HOT-Fit dan telah dilakukan serangkaian pengujian pada penelitian ini maka dapat disimpulkan bahwa  Aplikasi  PBB  Online  belum  sesuai  dengan  kebutuhan  karena  belum  memenuhi kebutuhan proses pelayanan PBB di BPKPD Pemkot Surabaya.
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, tingkat pengaruh pada faktor- faktor tersebut berasal dari nilai T-Statistics yang didapatkan dari hasil uji Path Coefisien berdasarkan  yang  paling  berpengaruh  hingga  yang  kurang  berpengaruh  adalahKualitas Layanan  (Aspek  Technology)>  Kualitas  Informasi  (Aspek  Technology)>  Struktur (Aspek  Organisasi)  >  Kepuasan  Pengguna  (Aspek  Human)>  Kualitas  Sistem  (Aspek Technology)>  Penggunaan  Sistem  (Aspek  Human).  Sehingga  faktor  yang  paling berpengaruh  berdasarkan  permodelan  HOT-Fit  tersebut  yaitu  faktor  Kualitas  Layanan (Aspek  Technology)  dapat  diprioritaskan  untuk  menjadi  fokus  utama  pengembangan aplikasi agar sesuai dengan kebutuhan proses pelayanan di BPKPD Pemkot Surabaya.

## DAFTAR RUJUKAN
Adila,  R.  N.,  &  Dahtiah,  N.  (2020).  Evaluasi  Penerapan  Sistem  E-Budgeting  dengan Pendekatan Human Organization Technology Fit Model pada Pemerintah Provinsi Jawa Barat. Prosiding Industrial Research Workshop and National Seminar , 11 (1), 847–853.
Akbar,  R.,  &  Mukhtar.  (2019).  Evaluasi  e-tracer  study  menggunakan  HOT  (Human- Organization-Technology) Fit model. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi) , 3 (2). http://download.garuda.kemdikbud.go.id/article.php?article=1283715&val=17177 &title=Evaluasi%20e-Tracer%20Study%20menggunakan%20HOT%20Human- Organization-Technology%20Fit%20Model
Ayuardini, M., & Ridwan, A. (2019). Implementasi metode Hot Fit pada evaluasi tingkat kesuksesan sistem pengisian KRS terkomputerisasi. Faktor Exacta , 12 (2), 122–131.
Borman, R. I., Rosidi, A., & Arief, M. R. (2017). Evaluasi penerapan sistem informasi manajemen  kepegawaian  (simpeg)  di  badan  kepegawaian  daerah  kabupaten pamekasan  dengan  pendekatan  human-organization-technology  (hot)  fit  model.
Respati , 7 (20).
Direktorat  Jenderal  Pajak  Kementerian  Keuang,  "Pengalihan  PBB  Perdesaan  dan
Perkotaan," 5 Desember 2012. [Online]. Available:
http://www.pajak.go.id/content/pengalihan-pbb-perdesaan-dan-perkotaan.
[Accessed 5 Januari 2018].
Franki, F., & Sari, I. (2022). Evaluasi Rekam Medis Elektronik dengan Metode HOT-fit di  Klinik  Saraf  RS  Mitra  Plumbon. Jurnal  Penelitian  Kesehatan"  SUARA FORIKES"(Journal of Health Research" Forikes Voice") , 13 (1), 43–51.
F. Tjiptono, Manajemen Jasa, Yogyakarta: ANDI Offset, 2004.
Khasanah, L., & Imani,  F.  F. (2022). Literature Review Evaluasi Implementasi Sistem Informasi  Manajemen  Rumah  Sakit  (SIMRS)  Dengan  Metode  Hot-Fit. Jurnal Kesehatan Hesti Wira Sakti , 10 (1), 1–8.
Kodoati, K. S., & Hartomo, K. D. (2022). Evaluasi Keberhasilan F-Learn Menggunakan Human Organization Technology (HOT) Fit Model pada Universitas Kristen Satya Wacana. JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  Dan  Sistem  Informasi) , 9 (3),  2096– 2111.
L. Erlirianto, A. Ali and A. Herdiyanti, "The Implementation of the Human,Organization, and  Technology-Fit  (HOT-Fit)  Framework  to  Evaluate  the  Electronic  Medical Record (EMR) System in a Hospital," in Procedia Computer Science 72 , 2015.
Makalalag,  D.,  Agushybana,  F.,  &  Mawarni,  A.  (2017).  Evaluasi  Sistem  Informasi Pelayanan  Rekam  Medis  di  RSJ  Prof.  Dr.  VL  Ratumbuysang  Provinsi  Sulawesi Utara dengan Pendekatan Hot Fit Model. Jurnal Manajemen Kesehatan Indonesia , 5 (2), 82–93.
Mujianto, A. H., Soedijono, B.,  & Henderi, H. (2017). Pengukuran tingkat kesuksesan penerapan website Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) online di perguruan tinggi swasta  dengan  pendekatan  Human  Organization  Technology  (HOT)  Fit  model.
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi , 3 (1), 24–33.
Nofikasari, I., WA, B. S., & Sunyoto, A. (2016). Evaluasi Penerapan Sistem Informasi Akademik Dengan Pendekatan Model Delone & McLean, HOT FIT dan UTAUT (Studi Kasus: STMIK Duta Bangsa Surakarta). DutaCom , 12 (1), 81–90.
Puspitasari,  E.  R.,  &  Nugroho,  E.  (2018).  Evaluasi  implementasi  sistem  informasi manajemen  rumah  sakit  di  rsud  kabupaten  temanggung  dengan  menggunakan metode hot-fit. Journal of Information Systems for Public Health , 5 (3), 45–60.
Putra, A. D., Dangnga, M. S., & Majid, M. (2020). Evaluasi sistem informasi manajemen rumah  sakit  (SIMRS)  dengan  metode  hot  fit  di  RSUD  Andi  Makkasau  Kota Parepare. Jurnal Ilmiah Manusia Dan Kesehatan , 3 (1), 61–68.
Rozanda,  N.,  &  Masriana,  A.  (2017).  Perbandingan  Metode  Hot  Fit  dan  Tam  dalam Mengevaluasi  Penerapan  Sistem  Informasi  Manajemen  Kepegawaian  (SIMPEG).
Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi Dan Industri , 327–336.
R.  Kodarisman  and  E.  Nugroho,  "Evaluasi  Penerapan  Sistem  Informasi  Manajemen Kepegawaian (SIMPEG) di Pemerintah Kota Bogor," JNTETI, Vols. Vol. 2, No. 2, pp. 24-32, 2013.
Sulistyanto, N. B., & Ariutama, I. G. A. (2018). Evaluasi Aplikasi ST/SKI Di BPKP DKI Jakarta  Dengan  Pendekatan  HOT-FIT  Model. EKUITAS  (Jurnal  Ekonomi  Dan Keuangan) , 2 (4), 512–530.
S.  Erimalata,  "Pendekatan  HOT-Fit  Framework  dalam  Generalized  Structural Component  Analysis  pada  Sistem  Informasi  Manajemen  Barang  Milik  Daerah: Sebuah Pengujian Efek Resiprokal," Jurnal Akuntansi dan Investasi, Vols. Vol. 17,
No. 2,, pp. 141-157, 2016.
S. Nurmantu, Pengantar Perpajakan, Jakarta: Jakarta Granit, 2005.
Sugiyono, Metode Penelitan Pendidikan, Bandung: CV. ALFABETA, 2009.
Wiyati,  R.  K.,  &  Sarja,  N.  L.  A.  K.  Y.  (2019).  Evaluasi  penerapan  sistem  informasi absensi  Online  dengan  hot  fit  model. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Komputer , 5 (1).