## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 443 − 450 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2658

## Analisis Kepuasan Pengguna BIMA Menggunakan Integrasi Model EUCS Delone Mclean dan Self-Efficacy
Nurul Fitriani, Sarah Astiti * , Rona Nisa Sofia Amriza
Fakultas Teknik Informatika, Program Studi Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Banyumas Jl. DI Panjaitan No.128, Karangreja, Purwokerto Kidul, Kec. Purwokerto Sel., Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah, Indonesia
Email: 1 18103053@ittelkom-pwt.ac.id, 2,* sarah@ittelkom-pwt.ac.id, 3 rona@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: sarah@ittelkom-pwt.ac.id Submitted: 09/12/2022 ; Accepted: 19/01/2023 ; Published: 21/01/2023
Abstrak −Modernisasi teknologi berkembang begitu pesat sehingga masyarakat sangat bergantung pada teknologi tersebut. Teknologi  telah  memberikan  dampak  besar  pada  aspek  kehidupan  manusia  dan  telah  memainkan  peran besar  dikehidupan masyarakat luas, terutama dibidang pendidikan. Teknologi informasi telah berperan sebagai penyedia ilmu pengetahuan. Sistem informasi  adalah  satu  kesatuan  unit  dari  teknologi  informasi  dan  merupakan  kegiatan  untuk  mendukung  operasi  serta manajemen didalam penggunaan teknologi. Salah satu penggunaan sistem informasi dibidang pendidikan yaitu Basis Informasi Penelitian  dan  Pengabdian  Kepada  Masyarakat  (BIMA).  BIMA  adalah  sistem  informasi  yang  berfungsi  guna  melaporkan kegiatan penelitian seperti perencanaan, pelaksanaan, serta pelaporan. BIMA juga diimplementasikan di lingkungan sivitas akademika  Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto.  Namun,  didalam  penggunaan  BIMA  masih  memiliki  beberapa permasalahan pada infrastruktur dan sistem yang membuat ketidakpuasan pada saat pengguna melakukan akses. Berdasarkan kondisi  tesebut,  diperlukan  suatu  analisis  kepuasan  pengguna  terhadap  BIMA.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  Integrasi Model End User Computing Satisfaction ( EUCS ), Delone Mclean , dan Self-Efficacy . Adapun tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui  hasil  analisis  tingkat  kepuasan  pengguna  dan  mengetahui  faktor  apa  saja  yang  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  kepuasan  pengguna  BIMA.  Teknik  pengujian  yang  digunakan  yaitu SEM-PLS .  Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis diperoleh  lima  variabel  yang  berpengaruh  secara  signifikan  yaitu, Information  Quality , System  Quality ,  dan Self-Efficacy terhadap User  Satisfaction ,  variabel Tehcnical  Support yang  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap System  Quality ,  dan variabel System  Quality yang  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap Information  Quality .  Terdapat  satu  hipotesis  tidak berpengaruh secara signifikan yaitu variabel Technical Support terhadap User Satisfaction dengan nilai p-values >0,05 yaitu sebesar 0,478 dan nilai t-statistic <1,64 yaitu 0,032.
Kata Kunci: Kepuasan Pengguna; BIMA; EUCS; Delone Mclean; Self-Efficacy; SEM-PLS
Abstract −Technology modernization is developing so fast that people have become dependent on it. Technology has a major impact on human life. It plays a larger role in the life of a wider community, especially in education, where it plays a role as a knowledge  provider.  The  information  system  is  an  integrated  unit  of  information  technology  and  an  activity  to  support operations  and  management  to  use  the  technology.  One  of  the  information  systems  used  in  education  is  the Research  and Community Service Information Base (BIMA). BIMA is an information system that reports research activities such as planning, implementation, and reporting. BIMA implementation is within the Academic Community of the Telkom Purwokerto Institute of Technology. However, BIMA still has several problems with the infrastructure and systems, creating dissatisfaction when users access it. Based on these conditions, an analysis of user satisfaction with BIMA  is needed. This study uses the EUCS, Delone Mclean, and Self-Efficacy Model Integration. This study analyzes user satisfaction levels and determines which factors significantly affect BIMA user satisfaction. The testing technique used is SEM-PLS. Based on the test results, there are five variables  with  a  significant  effect.  Information  Quality,  System  Quality,  and  Self-Efficacy  significantly  affected  User Satisfaction.  Technical  Support  significantly  affected  System  Quality,  and  System  Quality  variables  significantly  affected Information Quality. One hypothesis has no significant effect on User Satisfaction, namely the Technical Support variable with p-values > 0.05, which is 0.478 and the t-statistic value <1.64, which is 0.032.
Keywords : User Satisfaction; BIMA; EUCS; Delone Mclean; Self-Efficacy; SEM-PLS

## 1. PENDAHULUAN
Modernisasi teknologi berkembang begitu pesat sehingga masyarakat sangat bergantung pada teknologi tersebut. Hal ini membuat teknologi menjadi kebutuhan mendasar bagi setiap orang [1]. Teknologi informasi telah berperan sebagai penyedia ilmu pengetahuan. Kemajuan teknologi yang pesat harus diimbangi dengan upaya peningkatan kualitas pengetahuan serta Pendidikan [2]. Sistem informasi adalah satu kesatuan unit dari teknologi informasi dan merupakan kegiatan untuk mendukung operasi serta manajemen didalam penggunaan teknologi [3].
Sistem  informasi  adalah  penyedia  informasi  yang  lengkap  dan  menjadi  salah  satu  aspek  penting  dalam berbagai bidang khususnya pendidikan karena dapat mudah diakses tanpa Batasan. Hal ini yang membuat sistem informasi semakin populer diberbagai bidang seperti organisasi, instansi pemerintah, khususnya Pendidikan [4]. Basis  Informasi  Penelitian  dan  Pengabdian  Kepada  Masyarakat  (BIMA)  adalah  suatu  sistem  informasi  yang berfungsi guna melaporkan kegiatan penelitian seperti perencanaan, pelaksanaan, serta pelaporan [5].
Penelitian dan Pengabdian merupakan implementasi  dari  komponen Tri  Dharma Perguruan Tinggi yang menjadi tanggung jawab utama dari seorang dosen. Penelitian dan pengabdian masyarakat dijadikan standar oleh pemerintah guna mengelola serta menilai kinerja dosen melalui Basis Informasi Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat  (BIMA)  dibawah  tanggung  jawab  kementrian  riset  dan  teknologi  [3].  Penggunaan  BIMA diimplementasikan di  lingkungan sivitas akademika Institut Teknologi Telkom Purwokerto. Pada penelitian ini

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 443 − 450 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2658
dilakukan penyebaran kuesioner pra penelitian yang digunakan sebagai data pendukung penelitian yang disebarkan kepada Dosen di lingkungan Institut Teknologi Telkom Purwokerto.
Berdasarkan survei pra penelitian yang telah dilakukan, ditemukan beberapa permasalahan yang dirasakan oleh  pengguna  Basis  Informasi  Penelitian  dan  Pengabdian  Kepada  Masyarakat  (BIMA).  Permasalahan  yang dirasakan  oleh  pengguna  saat  mengakses  BIMA  antara  lain,  terdapat  fitur  dalam  sistem  yang  tidak  berfungsi dengan baik dengan presentase sebesar 40,3%. Sering terjadinya server yang down sebesar 38,7%. Sistem yang kurang responsive dengan  presentase  sebesar  25,8%.  Tampilan  kurang  menarik  dan  susah  dipahami  dengan presentase  sebesar  16,1%.  Tidak user  friendly presentase  sebesar  11,3%.  Pengguna  merasa  sistem  susah dioperasikan presentase sebesar 3,2%.
Hal ini pada akhirnya mengarah pada tingkat kepuasan yang berbeda untuk setiap pengguna. Pengalaman pengguna merupakan suatu ukuran yang dapat digunakan untuk mengevaluasi sistem karena pada dasarnya sistem informasi  dibangun  diatas  kebutuhan  untuk  memberikan  kemudahan  kepada  pengguna.  Sistem  informasi  yang kompleks tidak menjamin kepuasan penggunanya. Suatu sistem informasi bisa dikatakan berkualitas tinggi jika sesuai, memenuhi  standar yang ditetapkan, dan terus mengikuti perkembangan dan kemajuan teknologi. Di sisi lain, sistem dapat dinyatakan gagal jika pengguna merasakan sedikit atau bahkan tidak ada manfaat dari sistem tersebut. Atas dasar itu, dapat dikatakan bahwa keberhasilan suatu sistem informasi tidak diukur dari kompleksitas sistem tersebut, tetapi dari manfaat yang diberikan sistem tersebut kepada penggunanya [6]. Berdasarkan uraian tersebut  maka diperlukan suatu  analisis kepuasan pengguna terhadap  aplikasi BIMA, dimana  hasil dari  analisis penelitian  yang  dilakukan  dapat  membantu  meningkatkan  perbaikan  pada  kinerja  sistem.  Dampak  yang  terjadi apabila penelitian mengenai kepuasan pengguna BIMA tidak dilakukan, maka tidak akan ada pembaharuan pada sistem tersebut.
Saat ini banyak sekali metode yang dapat digunakan dalam menentukan keberhasilan suatu sistem. Salah satu  metode  yang  dapat  digunakan End  User  Computing  Satisfaction ( EUCS )  merupakan  metode  pengukuran kepuasan  pengguna  terhadap  suatu  aplikasi  dengan  membuat  perbandingan  antara  harapan  dan  kenyataan pengguna  dari  suatu  sistem  informasi.  Model  EUCS  ini  dikembangkan  oleh  Doll  dan  Torkzadeh  (1988)  [7]. Kekurangan model EUCS yaitu merupakan model pengukuran lama yang memerlukan pengembangan lebih lanjut [8]. Bentuk model pengukuran kepuasan pengguna lainnya yaitu Self-Efficacy . Self-Efficacy merupakan salah satu keyakinan yang memotivasi  berdasarkan model nilai  yang diharapkan dapat  membantu  mengukur suatu  sistem [9].  Selain  itu,  terdapat  model  keberhasilan  sistem  informasi Delone  Mclean yaitu  untuk  mengevaluasi  sistem informasi  dari  berbagai  perspektif  untuk  menyediakan  kerangka  evaluasi  yang  komprehensif  guna  menilai keberhasilan  suatu  sistem  informasi.  Model  keberhasilan  sistem  informasi Delone  Mclean paling  banyak digunakan oleh peneliti  dan direkomendasikan karena dianggap paling komprehensif. Model  kesuksesan SI ini pertama kali diusulkan oleh Delone Mclean pada tahun 1992. Model ini kemudian dikenal dengan D&M IS Succes Model , di tahun 2003 model ini lebih disempurnakan [10].
Terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  menjadi  referensi  penulis  dalam  melakukan  penelitian diantaranya penelitian dengan judul “Evaluating Electronic Health Records Systems in Jordan Extending EUCS with Self- Efficacy” , menemukan hasil bahwa kualitas sistem, efikasi diri, dan kualitas informasi mempunyai pengaruh positif yang signifikan terhadap EUCS [8]. Penelitian berjudul “An extension of Delone and McLean IS success model with self- efficacy” , menemukan hasil bahwa efikasi diri mempunyai peran penting dalam memprediksi kepuasan pengguna e-learning [11].  Penelitian “Integration of eucs variables into delone and mclean models for E-government evaluation: Conceptual  models” ,  menemukan  hasil  bahwa format yang  diturunkan  dari  model EUCS berpengaruh  positif terhadap kepuasan pengguna [12]. Penelitian “Self-efficacy a critical factor of information system: An investigation using DeLone McLean” , menemukan hasil bahwa terdapat dua faktor yang mempengaruhi model Delone Mclean antara lain efikasi diri dan kualitas sumber daya manusia dalam penggunaan sistem EIS [13]. Selanjutnya penelitian yang berjudul “User  Satisfaction  Analysis  of  Primary  Care  Information  Systems  in  Semarang  City  with  EUCS  Model” , menemukan hasil bahwa pengguna aplikasi primary care merasa puas dengan indeks yang diperoleh sebesar 75,5 [14]. Berdasarkan referensi dari penelitian terdahulu  terdapat gap dengan penelitian yang dilakukan yaitu lebih berfokus  kepada  pemilihan  studi  kasus  atau  objek.  Penelitian  sebelumnya  membahas  mengenai  kepuasan pengguna  dari  sebuah  sistem  informasi  berbasis website  maupun  aplikasi  di  bidang  pendidikan,  pemerintahan, kesehatan, dan layanan publik.
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil analisis tingkat kepuasan pengguna dan mengetahui faktor apa saja yang berpengaruh secara signifikan terhadap kepuasan pengguna Basis Informasi Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (BIMA). Adanya penelitian ini diharapkan dapat membantu pihak pengembang aplikasi didalam upaya pengembangan berkelanjutan bagi aplikasi BIMA.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun  tahapan  penelitian  didalam  penelitian  ini  guna  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada,  mulai  dari identifikasi  masalah,  studi  literatur,  analisis  data, hasil,  saran  dan  kesimpulan.  Tahapan-tahapan  tersebut  dapat dilihat pada Gambar 1 dibawah ini.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 443 − 450 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2658
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Sesuai  dengan  Gambar  1,  diketahui  terdapat  tiga  proses  pada  alur  penelitian  yaitu input , process ,  dan output .  Pada  tahap input penelitian  ini  terdiri  dari  mengidentifikasi  masalah  untuk  mengetahui  permasalah. Berdasarkan hasil pra kuesioner maka dapat ditarik kesimpulan rumusan masalah, selanjutnya studi literatur yang berhubungan dengan penelitian ini dengan mencari  serta membaca jurnal  nasional maupun jurnal  internasional dengan rentang waktu lima tahun terakhir, serta website dan buku. Pada tahap process , berawal dari penyusunan hipotesis, penyusunan kuesioner, dilakukan uji validitas serta reliabilitas, serta pengujian hipotesis. Berdasarkan tahap input dan process yang sudah dilakukan, maka selanjutnya output berupa analisis hasil kemudian kesimpulan dan  saran  pengembangan  berkelanjutan  bagi  Basis  Informasi  Penelitian  dan  Pengabdian  Kepada  Masyarakat (BIMA) berdasarkan hasil analisis menggunakan Integrasi Model EUCS Delone Mclean dan Self-Efficacy .

## 2.2 Penyusunan Hipotesis Penelitian
Berdasarkan studi literatur dari berbagai penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya, maka terbentuklah hipotesis penelitian,  dimana hipotesis penelitian  merupakan  jawaban awal  dari  pertanyaan yang dibuat dalam penelitian, dimana uraian pertanyaan dirumuskan dalam bentuk pertanyaan. Jawabannya hanya didasarkan pada teori yang relevan dan diperoleh melalui pengumpulan data dan penelitian [15]. Pembuatan hipotesis harus dengan melihat model konseptual yang menunjukkan hubungan antar variabel. Hipotesis juga merupakan pernyataan hubungan antar variabel yang dapat diuji dan dihubungkan berdasarkan jaringan relevan yang didefinisikan dalam kerangka teori [16]. Sehingga hipotesis pada penelitian ini dapat dijabarkan pada Gambar 2 dibawah ini.
Gambar 2. Kerangka Teori
Berdasarkan Gambar 2, diketahui terdapat rumusan hipotesis pada penelitian ini antara lain sebagai berikut: H1 : Information Quality berpengaruh secara positif terhadap User Satisfaction . H2 : System Quality berpengaruh secara positif terhadap User Satisfaction . H3 : Technical Support berpengaruh secara positif terhadap User Satisfaction . H4 : Technical Support berpengaruh secara positif terhadap System Quality . H5 : System Quality berpengaruh secara positif terhadap Information Quality . H6 : Self-Efficacy berpengaruh positif terhadap User Satisfaction .

## 2.3 Penyusunan Kuesioner
Skala  likert  adalah  skala  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  sikap,  pendapat,  dan  presepsi  individual  atau sekelompok  orang  mengenai  suatu  gejala  atau  fenomena  pendidikan.  Dalam  pengukuran  jawaban  kuesioner

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 443 − 450 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2658
penelitian menggunakan Skala Likert  yang terdiri dari  skala 1 sampai 5.  Jawaban Sangat  Setuju (SS) memiliki skor  5,  jawaban  Setuju  (S)  memiliki  skor  4,  jawaban  Netral  (N)  memiliki  skor  3,  jawaban  Tidak  Setuju  (TS) memiliki  skor  2,  dan  Jawaban  Sangat  Tidak  Setuju  (STS)  memiliki  skor  1 [17].  Kuesioner  disebarkan  melalui Google  Form .  Berikut  indikator  pertanyaan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Tabel  1 dibawah ini.
Tabel 1. Pertanyaan Kuesioner Variabel Pertanyaan Sumber System Quality BIMA  mampu  untuk  mengakses  dan  mengolah  informasi dengan cepat. [8] Berinteraksi dengan BIMA dapat dimengerti dan jelas. [8] Saya merasa fleksibel untuk berinteraksi dalam BIMA. [8] Menurut saya BIMA mudah untuk digunakan. [8] Information Quality Penyajian informasi BIMA terorganisir dan mudah dipahami. [8] BIMA memberikan informasi yang akurat. [8] BIMA menyediakan informasi terbaru. [8] BIMA  menyediakan  informasi  yang  komprehensif  dan relevan. [8] Output BIMA jelas dan dapat dimengerti. [8] Technical Support Penyedia BIMA menawarkan dukungan teknis langsung. [8] Penyedia BIMA menawarkan pelatihan yang diperlukan. [8] Penyedia BIMA menawarkan dukungan yang memadai dalam mengoperasikan sistem. [8] Secara umum, penyedia BIMA menawarkan dukungan yang memadai. [8] Self-Efficacy Saya  dapat  menggunakan  BIMA  jika  saya  pernah  melihat orang lain menggunakannya sebelum mencobanya sendiri. [8] Saya dapat  menggunakan BIMA jika saya meminta bantuan orang lain seandainya saya mengalami kesulitan. [8] Saya  dapat  menggunakan  BIMA  jika  orang  lain  membantu saya untuk memulainya. [8] Saya dapat menggunakan BIMA jika seseorang menunjukkan kepada saya bagaimana melakukannya terlebih dahulu. [8] User Satisfaction Keputusan  saya  untuk  menggunakan  layanan  BIMA  adalah keputusan yang bijaksana. [8] Layanan BIMA memenuhi harapan saya. [8] Secara keseluruhan, saya puas dengan layanan BIMA. [8]
Berdasarkan Tabel 1, dapat diketahui bahwa referensi penyusunan kuesioner yang dilakukan diambil dari jurnal “ Evaluating Electronic Health Records System in Jordan Extending EUCS With Self-Efficacy”. Kuesioner yang  disebarkan  berjumlah  20  pertanyaan.  Disusun  berdasarkan  indikator system  quality , information  quality , technical support , self-efficacy dan user satisfaction .

## 2.4 Populasi dan Sampel
Pengumpulan  data  merupakan  proses  dalam  suatu  penelitian  dan  merupakan  langkah  penting  yaitu  dengan penyebaran  kuesioner,  pada  tahap  ini  menggunakan  teknik  sampling  yaitu simple  random  sampling dan  dalam menentukan  jumlah  sampel  menggunakan  rumus  slovin.  Populasi  pada  penelitian  ini  adalah  Dosen  Institut Teknologi  Telkom  Purwokerto.  Penentuan  jumlah  sampel  yaitu  dengan  menggunakan  data  dari  pihak  LPPM Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto,  dosen  yang  terdaftar  di  dalam  penelitian  serta  pengabdian  pada  bulan Oktober  2022  yaitu  sebanyak  113.  Sampel  terdiri  dari  dosen  dibeberapa  program  studi  di  Institut  Teknologi Telkom Purwokerto. Penelitian ini menggunakan rumus slovin didalam menentukan sampel. Perhitungan jumlah sampel dengan menggunakan rumus slovin tertuang dibawah ini.
𝑛 = 𝑁 1+(𝑁×𝑒 2 ) (1)
𝑛 = 113 1 + (113 × 10% 2 )
𝑛 = 113 1 + (113 × 0,01) 𝑛 = 53

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 443 − 450 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2658
Hasil akhir jumlah responden dari penyebaran kuesioner yang dilakukan adalah sebanyak 89 responden. Dalam  mengolah  data  menggunakan  teknik SEM-PLS . SEM merupakan  teknik  statistik  untuk  menguji  dan memperkirakan  hubungan  sebab  akibat  dengan  mengintegrasikan  analisis  faktor  dan  analisis  jalur.  Dalam  uji validitas  menggunakan  validitas  konvergen  dengan  nilai loading  factor >0,7  dan average  variance  extracted bernilai >0,5. Validitas diskriminan dengan cross loading dan kriteria fornell lacker [18].

## 2.5 Hipotesis Penelitian
Pengujian  hipotesis  menggunakan Path  Coefficient , P-value ,  dan T-Statistic .  Penelitian  ini  menggunakan signifikan  pada  level  0,05  dan  nilai t-statistic menggunakan  hipotesis  satu  ekor  ( one  tailed ).  Suatu  hipotesis dikatakan berpengaruh secara signifikan apabila nilai p-values <0,05 dan nilai t-statistic >1,64 [18]. Pada output , terdapat hasil serta pembahasan yang menunjukkan hasil dari pengujian hipotesis. Dilanjutkan dengan kesimpulan serta  saran,  dimana  tahap  ini  membahas  mengenai  kesimpulan  dari  penelitian  dan  saran  yang  diberikan  untuk bahan pertimbangan pengembang aplikasi BIMA guna pengembangan berkelanjutan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Uji Validitas
Data yang didapatkan dari kuesioner daring yang disebarkan melalui Google Form . Dari data tersebut dilakukan uji  validitas  dan  reliabilitas  untuk  mengukur  ketepatan  dan  kecermatan  dari  instrumen  penelitian  yang  diukur. Hasil uji validitas dapat dilihat pada tabel dibawah ini.

## 3.1.1 Uji Validitas Konvergen
Pengujian dalam validitas konvergen terbagi  menjadi  dua yaitu dengan factor loading yang harus bernilai  >0,7 dan average variance extracted (AVE) >0,5. Hasil uji validitas konvergen dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Uji Validitas Konvergen Variable AVE Item   Outer Loading Information Quality 0,725 IQ1 0,799 IQ2 0,875 IQ3 0,838 IQ4 0,868 IQ5 0,874 Self-Efficacy 0,787 SE1 0,828 SE2 0,897 SE3 0,915 SE4 0,905 System Quality 0,703 SQ1 0,765 SQ2 0,884 SQ3 0,882 SQ4 0,816 Technical Support 0,749 TS1 0,856 TS2 0,801 TS3 0,915 TS4 0,886 User Satisfaction 0,838 US1 0,880 US2 0,946 US3 0,918
Berdasarkan Tabel 2, dapat diketahui bahwa 20 indikator item pada setiap variabel dapat dikatakan valid karena memiliki nilai >0,7 dan dapat diketahui bahwa lima variabel dinyatakan valid karena memiliki nilai >0,5.

## 3.1.2 Uji Validitas Diskriminan
Pengujian dalam validitas diskriminan dilakukan dua kali yaitu dengan fornell lacker dan cross loading . Parameter pada fornel  lacker yaitu  akar  AVE  dan  variabel  laten,  dimana  AVE  harus  lebih  besar  dibanding  nilai  korelasi variabel laten. Hasil fornell lacker dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Fornell Lacker
IQ SE SQ TS US IQ 0,851 SE 0,186  0,887 SQ 0,732  0,137  0,838

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 443 − 450 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2658
IQ
SE SQ TS US TS 0,647  0,363  0,677  0,865
US 0,788  0,244  0,838  0,649  0,915
Berdasarkan Tabel 3, diketahui bahwa nilai yang diberi tanda merupakan nilai dari akar kuadrat AVE dan seluruh  variabel  dinyatakan  valid  karena  memiliki  nilai  akar  kuadrat  AVE  yang  lebih  besar  dari  nilai  korelasi dengan variabel lainnya. Selanjutnya hasil cross loading dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Cross Loading IQ SE SQ TS US IQ1 0,799  0,192  0,656  0,638  0,608 IQ2 0,875  0,167  0,643  0,549  0,713 IQ3 0,838  0,204  0,616  0,561  0,663 IQ4 0,868  0,090  0,564  0,515  0,688 IQ5 0,874  0,138  0,637  0,495  0,682 SE1 0,071  0,828  0,112  0,264  0,214 SE2 0,228  0,897  0,150  0,358  0,224 SE3 0,180  0,915  0,146  0,342  0,240 SE4 0,178  0,905  0,063  0,321  0,176 SQ1 0,525  0,160  0,765  0,566  0,628 SQ2 0,588  0,133  0,884  0,546  0,715 SQ3 0,738  0,114  0,882  0,628  0,729 SQ4 0,587  0,056  0,816  0,525  0,733 TS1 0,669  0,294  0,630  0,856  0,606 TS2 0,483  0,345  0,430  0,801  0,427 TS3 0,513  0,286  0,608  0,915  0,553 TS4 0,558  0,345  0,637  0,886  0,627 US1 0,657  0,219  0,692  0,541  0,880 US2 0,722  0,254  0,799  0,662  0,946
US3 0,780  0,119  0,802  0,576  0,918
Berdasarkan Tabel 4, diketahui bahwa nilai yang diberi tanda merupakan hasil analisis cross loading yang terdiri dari 20 item indikator dan dinyatakan valid karena suatu konstruk harus lebih besar dari nilai outer loading indikator tersebut ke konstruk lainnya.

## 3.2 Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas dalam penelitian ini menggunakan nilai Cronbach’s alpha dan Composite reliability . Kriteria suatu data  dikatakan  reliabel  jika  memiliki  nilai Cronbach’s  alpha >0,7  dan Composite  Reliability >0,7.  Hasil  uji reliabilitas dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Uji Reliabilitas Cronbach’s Alpha  Composite Realibility IQ 0,905 0,929 SE 0,909 0,936 SQ 0,858 0,904 TS 0,888 0,922 US 0,903 0,939
Berdasarkan Tabel 5, diketahui bahwa semua variabel dalam penelitian ini reliabel karena memiliki nilai Cronbach’s alpha >0,7 dan Composite Reliability >0,7.

## 3.3 Uji Hipotesis
Uji  hipotesis  pada  penelitian  ini  dilakukan  menggunakan SEM-Partial  Least  Square  (PLS) .  Penelitian  ini menggunakan signifikan pada level 0,05. Suatu hipotesis dikatakan berpengaruh secara signifikan apabila nilai p- values <0,05 dan nilai t-statistic >1,64. Hasil uji hipotesis dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Uji Hipotesis Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics P Values H1 : Information Quality => User Satisfaction 0,358 0,354 0,111 3,215 0,001 H2 : System Quality => User Satisfaction 0,560 0,555 0,107 5,252 0,000

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 443 − 450 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2658
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics P Values H3 : Technical Support => User Satisfaction 0,002 0,009 0,066 0,032 0,478 H4 : Technical Support => System Quality 0,677 0,677 0,068 10,018 0,000 H5 : System Quality => Information Quality 0,732 0,736 0,052 14,211 0,000 H6 : Self-Efficacy => User Satisfaction 0,100 0,104 0,059 1,704 0,044
Hasil Uji Hipotesis yang disajikan pada Tabel 6 diatas menunjukkan bahwa:
1. Variabel Information Quality memiliki pengaruh secara signifikan terhadap User Satisfaction dengan nilai p- values <0,05  yaitu  0,001  dan  nilai t-statistic >1,64  yaitu  3,215.  Selanjutnya  nilai path  coefficient pada Information  Quality berada  pada  nilai  0,358.  Hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada  H1  dalam  penelitian  ini menyatakan bahwa Information Quality memiliki pengaruh secara positif terhadap User Satisfaction sehingga H1 diterima.
2. Variabel System Quality memiliki pengaruh secara signifikan terhadap User Satisfaction dengan nilai p-values <0,05 yaitu 0,000 dan nilai t-statistic >1,64 yaitu 5,252. Selanjutnya nilai path coefficient pada System Quality berada  pada  nilai  0,560.  Hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada  H2  dalam  penelitian  ini  menyatakan  bahwa System Quality memiliki pengaruh secara positif terhadap User Satisfaction sehingga H2 diterima.
3. Variabel Technical Support tidak memiliki pengaruh secara signifikan terhadap User Satisfaction dengan nilai p-values >0,05  yaitu  sebesar  0,478  dan  nilai t-statistic <1,64  yaitu  0,032.  Selanjutnya  nilai path  coefficient pada Technical Support berada pada nilai 0,002 memiliki pengaruh secara positif terhadap User Satisfaction . Akan tetapi berdasarkan  hasil dari p-values dan juga t-statistic , sehingga H3 ditolak. 4. Variabel Technical Support memiliki pengaruh secara signifikan terhadap System Quality dengan nilai p-values <0,05  yaitu  0,000  dan  nilai t-statistic >1,64  yaitu  10,018. Selanjutnya  nilai path  coefficient pada Technical Support berada pada nilai  0,677. Hasil pengujian yang dilakukan pada H4 dalam penelitian ini menyatakan bahwa Technical Support memiliki pengaruh secara positif terhadap System Quality sehingga H4 diterima.
5. Variabel System  Quality memiliki  pengaruh  secara  signifikan  terhadap Information  Quality dengan  nilai p- values <0,05 yaitu 0,000 dan nilai t-statistic >1,64 yaitu 14,211. Selanjutnya nilai path coefficient pada System Quality berada  pada  nilai  0,732.  Hasil  pengujian yang  dilakukan  pada  H5  dalam  penelitian  ini  menyatakan bahwa System Quality memiliki pengaruh secara positif terhadap Information Quality sehingga H5 diterima. 6. Variabel Self-Efficacy memiliki pengaruh secara signifikan terhadap User Satisfaction dengan nilai p-values <0,05 yaitu 0,044 dan nilai t-statistic >1,64 yaitu 1,704. Selanjutnya nilai path coefficient pada Self-Efficacy berada pada nilai 0,100. Hasil pengujian yang dilakukan pada H6 dalam penelitian ini menyatakan bahwa Self- Efficacy memiliki pengaruh secara positif terhadap User Satisfaction sehingga H6 diterima.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  terdapat  lima  hipotesis yang diterima, dan satu  hipotesis yang ditolak yaitu H3. H3 dengan nilai p-values yang dimiliki melebihi  0,05 yaitu  0,478  dan  nilai t-statistic kurang  dari  1,64  yaitu  0,032.  Dari  lima  hipotesis  yang  diterima,  terdapat  tiga hipotesis dengan signifikan tinggi yaitu H2, H4, dan H5.  Signifikan tinggi terjadi karena ketiga hipotesis tersebut diterima pada p-values 0,01 dimana H2, H4, H5 memiliki nilai p-values 0,000. Sedangkan H1 dan H6 memiliki signifikan cukup karena diterima pada p-values 0,05 yaitu H1 dengan nilai p-values 0,001, dan H6 dengan nilai p- values 0,044.  Dengan  kata  lain,  bahwa  variabel  I nformation  Quality , System  Quality ,  dan Self-Efficacy yang berpengaruh  secara  secara  positif  dan  signifikan  terhadap User  Satisfaction .  Selanjutnya  variabel Technical Support yang berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap System Quality dan variabel System Quality yang berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap Information  Quality . Sedangkan variabel Technical Support tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap User  Satisfaction .  Dari  hasil  tersebut,  menunjukkan  bahwa Information  Quality , System  Quality , Technical  Support ,  dan Self-Efficacy merupakan  aspek  penting  didalam sebuah sistem karena akan mempengaruhi tingkat kepuasan pengguna. Saran untuk penelitian selanjutnya, dapat mengintegrasikan dengan metode lainnya selain EUCS , Delone Mclean , dan Self-Efficacy .

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kami sampaikan kepada para responden yang telah mengisi kuesioner dalam mendukung penelitian ini  yaitu  kepada  seluruh  Dosen  Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto,  sehingga  penelitian  ini  dapat  berjalan dengan baik dan mendapatkan hasil yang maksimal.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 443 − 450 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2658

## REFERENCES
[1] M. A. Muhyidin, M. A. Sulhan, and A. Sevtiana, “Perancangan Ui/Ux Aplikasi My Cic Layanan Informasi Akademik Mahasiswa Menggunakan Aplikasi Figma,” J. Digit , vol. 10, no. 2, p. 208, 2020, doi: 10.51920/jd.v10i2.171.
[2] R. M. Dhuha and D. Irfan, “Analisa Kepuasan Pengguna dalam Pemanfaatan Aplikasi E-Learning pada Masa Pandemi COVID-19 Menggunakan Metode End-User Computing Satisfaction ( EUCS ) ( Studi Kasus : Jurusan Elektronika UNP ),” vol. 6, pp. 2658–2665, 2022.
[3] Achmad Ramadhany and Peniarsih, “Sistem Informasi Penelitian Lppm Di Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma Berbasis Web,” J. Sist. Inf. , vol. 9, no. 1, pp. 119–128, 2022.
[4] A. Mustopa, S. Agustiani, S. K. Wildah, and M. Maysaroh, “Analisa Kepuasan Pengguna Website Layanan Akademik Kemahasiswaan (LYKAN) UBSI Menggunakan Metode Webqual 4.0,” J. Perspekt. , vol. 18, no. 1, pp. 75–81, 2020, doi: 10.31294/jp.v18i1.7413.
[5] D. R. dan P. M. Muhammad Dimyati, PANDUAN PENELITIAN DAN PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT EDISI XIII . Jakarta Pusat: Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat, Deputi Bidang Penguatan Riset dan Pengembangan, Kementerian Riset dan Teknologi / Badan Riset dan Inovasi Nasional, 2020.
[6] D. Rahmawati and T. Hidayat, “Analisis Kepuasan Mahasiswa Terhadap Sistem Informasi Akademik ( Sina ) Universitas Islam Syekh Yusuf Tangerang Berdasarkan Instrumen End User Computing Satisfaction ( Eucs ),” vol. 9, no. 1, pp. 21– 30, 2021.
[7] Gobel  et  al,  “Evaluasi  Tingkat  Kepuasan  Pengguna  SIKS-NG  Menggunakan  Metode  EUCS  Di  Kabupaten  Bone Bolango,” vol. 2, no. 1, 2022.
[8] A. O. Aljaafreh, “Evaluating Electronic Health Records Systems in Jordan Extending EUCS with Self-Efficacy,” Int. J. Electron. Gov. Res. , vol. 16, no. 2, pp. 1–18, 2020, doi: 10.4018/IJEGR.2020040101.
[9] N. Fitriyana, A. Wiyarsi, J. Ikhsan, and K. H. Sugiyarto, “Android-based-game and blended learning in chemistry: Effect on  students’  self-efficacy  and  achievement,” Cakrawala  Pendidik. ,  vol.  39,  no.  3,  pp.  507–521,  2020,  doi: 10.21831/cp.v39i3.28335.
[10]  M.  Meidiawani,  M.  Misnaniarti,  and  R.  A.  Syakurah,  “Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  E-Ppgbm  Berdasarkan  Model Kesuksesan  Delone  -Mclean,” PREPOTIF    J.  Kesehat.  Masy. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  96–102,  2021,  doi: 10.31004/prepotif.v5i1.1323.
[11]  Z. A. Adnan Aldholay, Osama Isaac, “An extension of Delone and McLean IS success model with self-efficacy,” vol. 35, no. 4, pp. 286–304, 2018.
[12]  E. Sorongan and Q. Hidayati, “Integration of eucs variables into delone and mclean models for E-government evaluation: Conceptual models,” Regist. J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 32–42, 2020, doi: 10.26594/register.v6i1.1608.
[13]  T. L. M. Suryanto, D. B. Setyohadi, and A. Fauzi, “Self-efficacy a critical factor of information system: An investigation using DeLone McLean,” Int.  Conf.  Electr.  Eng.  Comput.  Sci.  Informatics ,  vol.  2018-Octob,  pp.  614–618,  2018,  doi: 10.1109/EECSI.2018.8752674.
[14]  A. Prasetyowati and R. Kushartanti, “User Satisfaction Analysis of Primary Care Information Systems in Semarang City with EUCS Model,” Unnes J. Public Heal. , vol. 7, no. 2, pp. 120–125, 2018, doi: 10.15294/ujph.v7i2.19305.
[15]  D.  Oktafani  and  K.  Sisilia,  “Analisis  Penerapan  Model  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology2 (UTAUT2) Pada Adopsi Penggunaan Dompet Digital Ovo Dayeuh Kolot Bandung (Studi Kasus Pada Generasi Z Sebagai Pengguna  OVO),” J. Menara Ekon. , vol. VI, no. 1, pp. 24–36, 2020, [Online]. Available: http://www.jurnal.umsb.ac.id/index.php/menaraekonomi/article/view/1825.
[16]  R. S. H. Prabowo and T. Widodo, “Analisis Penerapan Model Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology 2 (UTAUT2) Pada Adopsi Penggunaan Mobile Payment Jenius (Studi Kasus Di Kota Bandung),” e-Proceeding Manag. , vol.
8, no. 5, pp. 4323–4339, 2021, [Online]. Available:
https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/management/article/view/15871.
[17]  E.  Suwandi,  F.  H.  Imansyah,  and  H.  Dasril,  “Analisis  Tingkat  Kepuasan  Menggunakan  Skala  Likert  pada  Layanan Speedy yang Bermigrasi ke Indihome,” J. Tek. Elektro , p. 11, 2018.
[18]  W. Abdillah and J. Hartono, Partial Least Square (PLS) Alternatif Structural Equation Modeling (SEM) . Yogyakarta: ANDI, 2015.