## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 190
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Analisis Penerimaan dan Penggunaan Aplikasi E-LKP UIN Raden Fatah Palembang Menggunakan Model for Mandatory Use of Software Technologies
Nurdarani Alfathia 1 , Ruliansyah 2 , Muhammad Leandry Dalafranka 3
1 Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Raden Fatah, Palembang, Indonesia 2,3 Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Raden Fatah, Palembang, Idnonesia Email: 1 Nurdarani99@gmail.com, 2 ruli@radenfatah.ac.id, 3 leandry_uin@radenfatah.ac.id

## Abstract
Electronic Employee Performance Sheet (E-LKP) is a website-based application of the State Islamic University of Raden Fatah Palembang used by ASN employees and lecturers with additional tasks with the aim of reporting their performance results.  This  study  aims  to  determine  the  acceptance  and  use  of  the  E-LKP Application  (Electronic-Employee  Performance  Sheet)  at  UIN  Raden  Fatah Palembang using the Model for Mandatory Use of Software Technologies (MMUST) and using all variables in MMUST, namely 8 constructs in the form of Information Quality , Information  Satisfaction , Social  Influence , Performance  Expectancy , Attitude , Use , Overall Satisfaction , and Net Benefits . The data in this study were collected using a questionnaire distributed to 186 respondents. The data analysis used is using PLS-SEM with the Smart-PLS version 3.0 tool . The overall results of this study indicate that the acceptance and use of the E-LKP application at UIN Raden  Fatah  Palembang  using  the Mandatory  Use  of  Software  Technologies (MMUST) Model has an effect of 92.8%. From this percentage, it can be said that the E-LKP application at UIN Raden Fatah Palembang has been accepted and used by users, namely ASN employees and lecturers with additional assignments.
Keywords : E-LKP, Model  Mandatory  Use  of  Software  Technologies (MMUST), PLS-SEM

## 1. PENDAHULUAN
Berkembangnya  teknologi  saat  ini  telah  mengalami  pertumbuhan  yang sangat  cepat  setiap  tahunnya.  Semakin  berkembangnya  teknologi sekarang  ini,  menunjukkan  bahwa  teknologi  telah  banyak  merubah perusahaan  atau  organisasi  dan  sudah  menjadi  kebutuhan  untuk menunjukkan entitas kerja perusahaan atau organisasi tersebut [1]. Untuk meningkatkan  produktivitas  dan  kinerja  suatu  perusahaan  ataupun organisasi, maka pengguna harus menerima dan menggunakan teknologi

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Nurdarani Alfathia, Ruliansyah, at all | 191
yang ada. Faktor pengguna sekarang ini memegang peranan penting dalam kesuksesan  penerimaan  dan  penggunaan  dari  penerapan  implementasi sebuah  teknologi  informasi  (aplikasi/ software ).  Salah  satu  kunci  awal berhasil  atau  tidaknya  implementasi  aplikasi/ software adalah  kemauan untuk menerima teknologi tersebut dikalangan pengguna [2].
Demikian  pula  dengan  perguruan  tinggi  yang  memanfaatkan  teknologi informasi  untuk  memberikan  pelayanan  kepada  mahasiswa/i,  pegawai dan dosen melalui aplikasi/sistem yang terhubung dengan internet. Salah satu  upaya  untuk  mengetahui  keberhasilan  implementasi  dari  suatu teknologi  tersebut  adalah  perlu  adanya  analisis  penerimaan  dan penggunaan terhadap aplikasi/sistem seperti aplikasi untuk pegawai dan dosen  yang  sudah  ada  di  Universitas  Islam  Negeri  (UIN)  Raden  Fatah Palembang yaitu aplikasi E-LKP ( Electronic -Lembar Kinerja Pegawai). E- LKP  adalah  sebuah  aplikasi  monitoring  dan  pelaporan  kinerja pegawai  berbasis website yang  digunakan  oleh  pegawai  ASN  dan dosen  dengan  tugas  tambahan  untuk  mempermudah  dalam melaporkan hasil kinerjanya.
Penelitian  mengenai  penerimaan  dan  penggunaan  suatu  aplikasi  telah banyak dilakukan. Namun hanya beberapa penelitian yang membedakan sifat  penggunaan  aplikasi,  apakah  bersifat  wajib  ( mandatory) atau sukarela  ( voluntary) .  Terdapat  banyak  model  analisis  penerimaan  dan penggunaan,  salah  satunya  yaitu Model  for  Mandatory  Use  of  Software Technologies (MMUST). MMUST merupakan suatu model yang digunakan untuk  menilai  penerimaan dan penggunaan suatu aplikasi  yang  bersifat wajib  ( mandatory). Dalam  penelitian  ini  memilih  MMUST  untuk menganalisa penerimaan dan penggunaan aplikasi E-LKP UIN Raden Fatah Palembang karena E-LKP merupakan aplikasi untuk pegawai dan dosen yang bersifat wajib ( mandatory) . Berdasarkan hal tersebut, maka peneliti akan  melakukan  analisis  penerimaan  dan  penggunaan  aplikasi  E-LKP untuk  mengetahui  bagaimana  penerimaan  dan  penggunaannya  serta faktor apa saja yang mempengaruhi terhadap aplikasi E-LKP UIN Raden Fatah Palembang.

## 2. METODE
Penelitian  ini  memakai  metode  bersifat  deskriptif  beserta  pendekatan kuantitatif. Bersifat deskriptif dapat diartikan sebagai metode penelitian yang  melakukan  pengamatan  (observasi),  wawancara  (interview),  dan

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
kuesioner tentang suasana kondisi subjek yang lagi diteliti [3]. Sedangkan menggunakan  pendekatan  kuantitatif  buat  meneliti  populasi  ataupun sampel,  setelah  mengidentifikasi  serta  membatasi  masalah  berikutnya dibuat  rumusan  masalah.  Berlandaskan  rumusan  masalah,  peneliti menjawabnya menggunakan teori-teori. Dari jawaban sementara itu yang dinamakan  hipotesis.  Lalu  diberi  bukti  secara  empiris/nyata kebenarannya [4].

## 2.1. Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah Model for Mandatory Use of Software Technologies. MMUST digunakan karena model ini  khusus  untuk  perangkat  lunak  (aplikasi/sistem)  yang  bersifat mandatory (wajib) di suatu organisasi atau instansi [5].
Information
Quality
Information Satisfaction Performance Expectancy Attitude Use Social Influence Overall Satisfaction Net Benefits
(Sumber: Chang E. Koh dkk, 2010) Gambar 1 Model for Mandatory Use of Software Technologies
Berikut ini penjelasan determinan MMUST berdasarkan gambar 1.
1. Information Quality (Kualitas  Informasi) didefinisikan  yaitu  seberapa baik  fungsi  yang  menyangkut  nilai  dari  keluaran  ( output) informasi yang  dihasilkan  atau  dikelola  oleh  aplikasi/sistem  untuk  para pengguna dapat memenuhi harapan semua orang dan akan membantu menyelesaikan pekerjaan mereka.
2. Information Satisfaction (Kepuasan Informasi) didefinisikan perasaan senang atau kecewa seseorang terhadap tingkat pencapaian hasil tugas yang didapatkan.
3. Performance  Expectancy (Ekspektasi  atau  Harapan  Kinerja) didefinisikan untuk mengukur seberapa tinggi seseorang berfikir dan percaya  bahwa  menggunakan  suatu  aplikasi/sistem  tersebut  akan membantu pengguna dalam mencapai kinerja pekerjaannya.
4. Social Influence (Pengaruh Sosial) diperlukan untuk mengetahui sejauh mana seseorang mempersepsikan kepentingan yang dipercayakan oleh

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Nurdarani Alfathia, Ruliansyah, at all | 193
orang-orang  lain  yang  akan  mempengaruhinya  menggunakan aplikasi/sistem tersebut.
5. Attitude (Sikap)  didefinisikan  sebagai  kesadaran  individu  yang menentukan perbuatan positif atau negatif berupa sikap sifat sebagai evaluasi pengguna  terhadap ketertarikannya menggunakan aplikasi/sistem. 6. Use (Penggunaan)  didefinisikan  perilaku pengguna dalam memanfaatkan dan menggunakan suatu aplikasi/sistem tersebut.
7. Overall  Satisfaction (Kepuasan  Keseluruhan)  didefinisikan  dapat mengacu  kepada  kepuasan  yang  didapatkan  oleh  seorang  pengguna yang  dapat  menyikapi  pengguna  dari  sebuah  aplikasi/sistem  secara positif.
8. Net  Benefits (Manfaat  Bersih)  didefinisikan  sebuah  kontribusi  yang dihasilkan oleh keberhasilan aplikasi/sistem pada individu, kelompok maupun organisasi seperti meningkatkan produktivitas, penghematan waktu dan lainnya.

## 2.2. Tahapan Penelitian
Berikut  ini  tahapan  penelitian  untuk  memberikan  gambaran  proses penelitian  yang  akan  ditempuh  secara  keseluruhan  agar  lebih  terarah dalam penyelesaian  masalah  yang ada.  Tahapan  penelitian  berdasarkan metode kuantitatif seperti gambar 2.
Mulai Rumusan
Masalah Landasan Teori Perumusan Hipotesis
Pengumpulan Data Analisis Data PLS Kesimpulan dan Saran Selesai Populasi dan Sampel Pengembangan Instrumen Spesifikasi Model Estimasi Parameter Model Evaluasi Outer Model Evaluasi Inner Model Pengujian Instrumen (Sumber: Penulis 2021)
Gambar 2 Tahapan Penelitian

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Tahapan penelitian yang akan ditempuh dapat dijelaskan sebagai berikut ini:
1. Rumusan  Masalah  yaitu  tahap  mengidentifikasi,  membatasi  dan merumuskan  masalah.  Mengidentifikasi  masalah  yang  terjadi  pada aplikasi E-LKP UIN Raden Fatah Palembang, membatasi masalah yaitu hanya  membahas  penerimaan  dan  penggunaan  aplikasi  E-LKP  dan menggunakan  MMUST  serta  merumuskan  masalah  yaitu  bagaimana penerimaan  dan  penggunaan  aplikasi  E-LKP  UIN  Raden  Fatah Palembang  menggunakan Model  for  Mandatory  Use  of  Software Technologies.
2. Landasan Teori yaitu tahap ini  diperlukan teori-teori buat menjawab masalah-masalah  yang  ada  pada  rumusan  masalah  yaitu  menelaah aplikasi E-LKP, studi literatur mengenai penerimaan dan penggunaan aplikasi E-LKP beserta MMUST .
3. Perumusan Hipotesis ini yaitu jawaban sementara terhadap rumusan masalah yang baru menggunakan teori berdasarkan pada variabel yang ada pada MMUST.
4. Pengumpulan  Data  memakai  observasi,  wawancara,  dan  kuesioner buat ada bukti kebenarannya secara nyata.
1) Populasi dan Sampel
Populasi  dipenelitian  ini  ialah  pengguna  aplikasi  E-LKP  yaitu pegawai ASN dan dosen dengan tugas tambahan UIN Raden Fatah Palembang berjumlah 349, dikarenakan terlalu banyak populasinya jadi  melakukan  pengambilan  sampel  menggunakan  rumus Slovin sebanyak 186 responden serta dengan taraf signifikansi 0,05 (5%).
2) Pengembangan Instrumen
Dalam sebuah penelitian, seorang peneliti akan mencari data akurat maka  perlu  instrumen  penelitian  yaitu  kuesioner.  Selanjutnya, menyusun  kuesioner  sesuai  indikator-indikator  disetiap  variabel Model for Mandatory Use of Software Technologies .
3) Pengujian Instrumen Agar  instrumen  penelitian  dapat  dipercaya,  maka  harus  di  uji validitas dan reliabilitas dengan membuat kuesioner dan dibagikan ke 30 responden. Setelah instrumen teruji, maka kuesioner tersebut dapat digunakan untuk penelitiannya.
5. Analisis Data
Menganalisis data yang terkumpul agar terjawab rumusan masalah dan hipotesis  yang  diajukan.  Lalu,  hasilnya  merupakan  interpretasi  dan penjelasan  terhadap  data-data  yang  telah  disajikan.  Analisis  data dengan PLS-SEM menggunakan tool SmartPLS 3.0.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Nurdarani Alfathia, Ruliansyah, at all | 195
6. Kesimpulan dan Saran
Setelah ada hasil penelitian, lalu dibuat  kesimpulan dan memberikan saran  atau  rekomendasi  kepada  PUSTIPD  untuk  mengoptimalkan penggunaan  dan  penerimaan  aplikasi  E-LKP  UIN  Raden  Fatah Palembang  serta  memberi  saran  ke  peneliti  berikutnya  supaya penelitian ini bisa dikembangkan lebih baik lagi.

## 2.3. Tahapan Analisis Data SEM-PLS
Tahapan analisis  data dibagi  menjadi  dua  yaitu  analisis demografis dan analisis  statistic  [6].  Pertama,  analisis  data  demografis  dengan menggunakan  perangkat  lunak  angka Ms.  Excel 2019  dikarenakan  data kuesioner harus di input terlebih dahulu dan akan disimpan dalam format . csv setelah itu data dapat di input ke program SmartPLS dan dilakukan analisis  data.  Kedua,  analisis  statistik  dengan  teknik  analisis  SEM-PLS menggunakan tool SmartPLS yang dilakukan dengan empat tahap seperti yang dilakukan [7] yaitu:
1. Spesifikasi  Model  yaitu  membuat  sebuah path  diagram yang menggambarkan  hubungan  antara  variabel  eksogen  dan  variabel endogen serta hubungan antara variabel eksogen dan variabel endogen terhadap variabel manifest -nya masing-masing.
2. Estimasi  Parameter  Model  menggunakan  algoritma  SEM-PLS  yang didasarkan pada metode Ordinal Least Square (OLS) untuk mengetahui komponen bobot variabel laten endogen untuk memprediksi hubungan laten endogen dan variabel manifest -nya.
3. Evaluasi  Model  Pengukuran  ( Outer  Model )  ini  akan  menguji  korelasi setiap  variabel manifest atau  variabel manifest dengan  variabel latennya. Dimana setiap variabel laten harus dapat menjelaskan varian variabel manifest masing-masing setidaknya sebesar 50%.
4. Evaluasi  Model  Struktural  ( Inner  Model )  ini  bertujuan  untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh antara variabel yang diukur dengan menggunakan uji t dari PLS itu sendiri

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  pada  penelitian  ini  merupakan  data  primer  yang  dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner terhadap 186 pengguna aplikasi E-LKP UIN Raden  Fatah  Palembang  yaitu  pegawai  ASN  dan  dosen  dengan  tugas tambahan UIN Raden Fatah Palembang.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 3.1 Spesifikasi Model
Tahapan awal dalam menganalisis PLS-SEM yaitu spesifikasi model atau perancangan menggunakan software SmartPLS versi 3.0 seperti gambar 3.
Gambar 3. Perancangan Model SEM-PLS
Spesifikasi  model  dilakukan  dengan  cara  menentukan  variabel-variabel yang  akan  diteliti.  Pada  penelitian  ini  terdapat  dua  variabel  eksogen (variabel independent) yaitu Information Quality (Kualitas Infomasi) dan Social Influence (Pengaruh Sosial), serta terdapat enam variabel endogen (variabel dependen ) yaitu Information Satisfaction (Kepuasan Informasi), Performance  Expectancy (Ekspektasi  atau  Harapan  Kinerja), Attitude (Sikap), Use (Penggunaan), Overall Satisfaction (Kepuasan Keseluruhan), dan Net  Benefits (Manfaat  Bersih).  Perancangan  model  struktural menentukan  sifat  variabel manifest dari  masing-masing  variabel  laten yaitu  reflektif  sehingga  arah  panah  pada  model  struktural  ini  dari  arah variabel menuju variabel manifest.

## 3.2 Estimasi Parameter Model
Pada  penelitian  ini,  estimasi  parameter  model  menggunakan  PLS Algorithm pada software SmartPLS versi 3.0 dan memilih skema path yang disarankan  oleh  Wold.  Didalam  PLS-SEM  dapat  diketahui  bahwa  tidak menuntut  sampel  dalam  jumlah  yang  besar  minimal  direkomendasikan dari 30 sampai 100 sampel. Adapun eksekusi pertama peneliti pada model

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Nurdarani Alfathia, Ruliansyah, at all | 197
menggunakan  30  sampel  menggunakan  analisis algorithm .  Berikut  ini hasil eksekusi model yang pertama dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Loading Factor Eksekusi Model Pertama
Berdasarkan output  loading  factor pada  gambar  4  bahwa  masih  ada variabel manifest dengan nilainya dibawah 0,70 yaitu NB2, NB3, dan NB5 dari variabel Net Benefits /Manfaat Bersih (NB). Maka selanjutnya model di re-estimasi  dengan  membuang  variabel manifest tersebut.  Hasil  re- estimasi tersebut dapat ilihat pada gambar 5 berikut ini:
Gambar 5. Loading Factor Eksekusi Model Kedua
Berdasarkan output  loading  factor gambar  5  bahwa  tidak  ada  variabel manifest dengan nilai dibawah 0,70 dan sudah dinyatakan valid sehingga

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
model selanjutnya dapat di evaluasi model menggunakan seluruh sampel sebanyak 186 sampel.

## 3.3 Evaluasi Model Pengukuran ( Outer Model )
Evaluasi outer model  (model  pengukuran)  dilakukan  untuk  mengukur validitas dan reliabilitas model. Outer model dengan indikator reflektif di evaluasi  dengan  melihat  nilai convergent  validity,  discriminant  validity, composite reliability, dan cronbach’s alpha. Convergent validity dari outer model  di  nilai  berdasarkan  korelasi  antara  skor  indikator  dengan konstruknya. Nilai untuk pengukuran harus berada diatas 0,70 dan dalam evaluasi  model,  peneliti  menggunakan  seluruh  sampel  asli  yaitu  186 sampel dari pengguna aplikasi E-LKP UIN Raden Fatah Palembang. Berikut ini pada gambar 6 eksekusi model tahap evaluasi menggunakan seluruh sampel yaitu 186 sampel menggunakan software SmartPLS 3.0:
Gambar 6 Eksekusi Model Tahap Evaluasi
Dilihat dari gambar 6 eksekusi model di tahap evaluasi, maka berikut ini output outer loading-nya:

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Nurdarani Alfathia, Ruliansyah, at all | 199
(Sumber: Data diolah dengan SmartPLS 3.0) Gambar 7. Output Outer Loading
Berdasarkan output outer loading pada gambar 7 dapat dilihat bahwa hasil loading  factor seluruh  indikator  masing-masing  konstruk  sudah memenuhi c onvergent validity. Karena, nilai pada loading factor di setiap indikator nilainya sudah di atas 0,70.
Selanjutnya, discriminant  validity dari  indikator  reflektif  dinilai berdasarkan cross loading antara indikator dengan konstruknya. Apabila nilai korelasi konstruk yang dituju lebih besar atau tinggi, maka konstruk valid. Berikut  ini  dapat  dilihat  pada  gambar  3.6  yaitu  hasil output PLS algorithm untuk cross loading :

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
200 | Analisis Penerimaan dan Penggunaan Aplikasi E-LKP .....
(Sumber: Data diolah dengan SmartPLS 3.0) Gambar 8. Output Cross Loading Tahap Evaluasi
Bedasarkan output  cross  loading pada  gambar  8  bahwa  tidak  ada  nilai konstruk yang lebih rendah kepada konstruk yang dituju. Semua konstruk menunjukkan  hasil  yang  signifikan  lebih  besar  atau  tinggi  diantara konstruk-konstruk  lain.  Dengan  demikian,  hasil  di  tahap  evaluasi  pada penelitian ini dikatakan valid .
Metode  lain  untuk  menilai discriminant  validity adalah  dengan membandingkan  akar  kuadrat  dari Average  Variance  Extacted ( √𝐴𝑉𝐸 ) untuk setiap konstruk dengan nilai korelasi antara konstruk satu dengan konstruk  lainnya  ( latent  variable  correlation )  dalam  model.  Model memiliki discriminant  validity yang  cukup  jika  akar  AVE  untuk  setiap konstruk lebih besar atau tinggi daripada nilai korelasi antara konstruk satu  dengan  konstruk  lainnya  ( latent  variable  correlation ).  Hasil  untuk

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Nurdarani Alfathia, Ruliansyah, at all | 201
output AVE dan akar AVE dapat dilihat pada tabel 3 dan hasil untuk output latent variabel correlation dapat dilihat pada gambar 9 sebagai berikut ini:
Tabel 1. Output AVE dan Akar AVE Tahap Evaluasi Average Variance Extracted (AVE) Akar Average Variance Extracted (AVE) Attitude (AT) 0,822 0,906 Information Quality (IQ) 0,716 0,846 Information Satisfaction (IS) 0,802 0,896 Net Benefits (NB) 0,819 0,905 Overall Satisfaction (OS) 0,820 0,906 Performance Expectancy (PE) 0,646 0,804 Social Influence (SI) 0,963 0,981 Use (USE) 0,933 0,966 Total 6,521 7,21 Rata-Rata 0,815 0,901 (Sumber: Data diolah dengan SmartPLS 3.0) Gambar 9. Output Latent Variable Correlation Tahap Evaluasi
Dapat  dilihat  berdasarkan  perbandingan  dari  tabel  3.1  dan  gambar  9 bahwa  nilai  akar  AVE  untuk  setiap  konstruk  lebih  besar  atau  tinggi dibandingkan  dengan  nilai  korelasi  setiap  konstruk  terhadap  konstruk lainnya.  Sebagai  contoh  nilai akar  AVE  dari  konstruk Use (Penggunaan) sebesar  0,966  lebih  tinggi  daripada  nilai  korelasi Use /Penggunaan  ke Attitude /Sikap  (AT)  sebesar  0,404;  nilai  korelasi Use /Penggunaan  ke Information Quality /Kualitas Informasi (IQ) sebesar 0,275; nilai korelasi Use /Penggunaan  ke Information  Satisfaction /Kepuasan  Informasi  (IS) sebesar  0,311;  nilai  korelasi Use /Penggunaan  ke Net  Benefits/ Manfaat Bersih  (NB)  sebesar  0,265;  nilai  korelasi Use /Penggunaan  ke Overall Satisfaction /Kepuasan  Keseluruhan  (OS)  sebesar  0,352;  nilai  korelasi

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Use /Penggunaan  ke Performance  Expectancy /Harapan  Kinerja  (PE) sebesar 0,433; nilai korelasi Use /Penggunaan ke Social
Influence /Pengaruh  Sosial  (SI)  sebesar  0,211.  Jadi,  dapat  disimpulkan bahwa  seluruh  konstruk  dalam  model  yang  diestimasi  telah  memenuhi kriteria discriminant validity .
Disamping  uji  validitas  konstruk,  selanjutnya  akan  dilakukan  juga  uji reliabilitas konstruk yang diukur dengan 2 (dua) kriteria yaitu composite reliability dan cronbach’s alpha . Konstruk akan dinyatakan reliabel apabila nilai composite  reliability dan cronbach’s  alpha di  atas  0,70.  Berikut  ini pada gambar  4.21  dapat  dilihat  hasil nilai dari composite reliability dan cronbach’s alpha :
(Sumber: Data diolah dengan SmartPLS 3.0) Gambar 10. Output Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability Tahap Evaluasi
Berdasarkan  dari  gambar  10  bahwa  nilai composite  reliability dan cronbach’s alpha yang dihasilkan dari semua konstruk yaitu di atas 0.70. Jadi,  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  masing-masing  konstruk  dalam model  yang  telah  diestimasi  memiliki  reliabilitas  yang  baik  sehingga peneliti bisa melanjutkan pada pengujian berikutnya.

## 3.4 Evaluasi Model Struktural ( Inner Model )
Evaluasi inner model (model struktural) akan dilakukan dengan melihat nilai  R- Square yang  merupakan  uji goodness-fit  model pada  variabel endogen  (terikat).  Perubahan  nilai  R- Square dapat  digunakan  untuk

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Nurdarani Alfathia, Ruliansyah, at all | 203
menjelaskan  pengaruh  variabel  eksogen  terhadap  variabel  endogen apakah mempunyai pengaruh yang sebenarnya ( substantive ).
1) R- Square
Berikut  ini dapat dilihat  pada  gambar  11  yaitu output nilai  R- Square (R 2 ) pada masing-masing konstruk endogen dari estimasi model:
Gambar 11. Output R- Square (R 2 )
Berdasarkan kriteria PLS-SEM, dapat dilihat pada gambar 11 bahwa dari ke 6 (enam) nilai R- Square (R 2 ) menunjukkan 1 (satu) variabel termasuk
dalam kategori “kuat” yaitu pada variabel Information Satisfaction /Kepuasan Informasi (IS) sebesar 92,8%, selanjutnya, terdapat 4  (empat)  variabel  termasuk  dalam  kategori  “moderate”  yaitu  pada variabel Attitude /Sikap (AT) sebesar 42,9%, variabel Net Benefits/ Manfaat Bersih  (NB)  sebesar  30,8%,  variabel Performance  Expectancy /Harapan Kinerja  (PE)  sebesar  32,2%,  dan  variabel Overall  Satisfaction /Kepuasan Keseluruhan  (OS)  sebesar  47,6%.  Serta,  terdapat  1  (satu)  variabel termasuk dalam kategori “lemah” yaitu Use /Penggunaan sebesar 16,3%. Berdasarkan output nilai  R- Square dari  masing-masing  konstruk,  maka untuk  sisa  hasil  persentasenya dijelaskan  oleh  variabel  lain  diluar  yang diteliti.

## 2) Q- Square
Perhitungan  Q- Square bertujuan  untuk  menilai  besaran  keragaman  dari data penelitian. Dapat dilihat perhitungan untuk Q- Square sebagai berikut ini:
Q 2 = 1 – [(1- R 2AT )(1- R 2IS ) (1- R 2NB )(1- R 2OS ) (1- R 2PE )(1- R 2USE )]

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Q 2 = 1 – [(1- 0,429)(1- 0,928)(1- 0,308)(1- 0,476)(1- 0,322)(1-0,163)] Q 2 = [1 – (0,571)(0,072)(0,692)(0,524)(0,678)(0,837)] Q 2 = 1 – 0,008 Q 2 = 0,92 atau 92%
Berdasarkan  kriteria  PLS-SEM,  dari  hasil  perhitungan  Q- Square didapatkan  nilainya  sebesar  0,92  atau  92%.  Hal  ini  menyatakan  bahwa model yang diteliti mempunyai predictive relevance.
3) Signifikansi ( Two-Tailed ) Pada tahap signifikansi ( two-tailed ) diartikan sebagai pengujian dua arah yang digunakan untuk hipotesis yang belum jelas arahnya apakah positif atau  negatif.  Untuk  mengetahui  hasilnya  dapat  dilihat  pada  tabel  3.2 sebagai berikut ini:
Tabel 2. Nilai Signifikansi T- Statistics
Berdasarkan  tabel  2  Suatu  hubungan  akan  signifikan  jika,  nilai  t- statistics>nilai  t-value  maka  hipotesis  diterima  dan  apabila  nilai  t- statistics<nilai  t-value  maka  hipotesis  ditolak  (t-tabel  atau  t-value signifikansi 5% = 1,960). Hasil uji hipotesisnya yang diterima ada 7 (tujuh) dan ditolak ada 1 (satu).

## 4) Goodness of Fit
Uji Goodness of Fit dihitung dari nilai akar AVE dan dengan nilai R- Square [8].
Didapatkan  hasil  uji GoF sebesar  0,597.  Jadi,  disimpulkan  bahwa  model penelitian yang dipakai ialah large (besar). Sehingga, pengujian hipotesis bisa dilakukan.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Nurdarani Alfathia, Ruliansyah, at all | 205
5) Pengujian Hipotesis
Pada  pengujian  hipotesis  antara  konstruk  eksogen  ( independent )  dan konstruk  endogen  ( dependent )  dilakukan  dengan  metode resampling bootstrapping .  Pengujian  hipotesis  dapat  dilihat  dari  besarnya  nilai  T- Statistics .  Batas  untuk  menerima  dan  menolak  hipotesis  yang  diajukan adalah sebesar 1,960 yang mana nilai tersebut dilihat dari T-Tabel tingkat signifikansi yaitu sebesar 5% (0,05). Berikut ini pada tabel 3.3 yaitu Output Path  Coefficient dari  hasil resampling  bootstrapping yang  mana  untuk mengetahui hasil nilai dari pengujian hipotesis:
Tabel 3. Output Path Coefficient
Berdasarkan  tabel  3  dapat  dijelaskan Output  Path  Coefficient sebagai berikut:
1. Adanya  pengaruh  yang  signifikan  antara  variabel  AT  terhadap  OS dengan  nilai  koefisiennya  sebesar  0,690.  Karena,  t hitung >  t tabel yaitu 13,122  >  1,960.  Jadi,  dapat  disimpulkan  bahwa  Ho  diterima  dan  Ha ditolak.
2. Adanya  pengaruh  yang  signifikan  antara  variabel  AT  terhadap  USE dengan  nilai  koefisiennya  sebesar  0,404.  Karena,  t hitung >  t tabel yaitu 7,266  >  1,960.  Jadi,  dapat  disimpulkan  bahwa  Ho  diterima  dan  Ha ditolak.
3. Adanya pengaruh yang signifikan antara variabel IQ terhadap IS dengan nilai koefisiennya sebesar 0,963. Karena, t hitung > t tabel yaitu 151,456 >
1,960. Jadi, dapat disimpulkan bahwa Ho diterima dan Ha ditolak.
4. Adanya  pengaruh  yang  signifikan  antara  variabel  IS  terhadap  PE dengan  nilai  koefisiennya  sebesar  0,400.  Karena,  t hitung >  t tabel yaitu 5,094  >  1,960.  Jadi,  dapat  disimpulkan  bahwa  Ho  diterima  dan  Ha ditolak.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
5. Adanya  pengaruh  yang  signifikan  antara  variabel  OS  terhadap  NB dengan  nilai  koefisiennya  sebesar  0,520.  Karena,  t hitung >  t tabel yaitu 7,426  >  1,960.  Jadi,  dapat  disimpulkan  bahwa  Ho  diterima  dan  Ha ditolak.
6. Adanya  pengaruh  yang  signifikan  antara  variabel  PE  terhadap  AT dengan  nilai  koefisiennya  sebesar  0,655.  Karena,  t hitung >  t tabel yaitu 12,998  >  1,960.  Jadi,  dapat  disimpulkan  bahwa  Ho  diterima  dan  Ha ditolak.
7. Adanya  pengaruh  yang  signifikan  antara  variabel  SI  terhadap  PE dengan  nilai  koefisiennya  sebesar  0,260.  Karena,  t hitung >  t tabel yaitu
3,746  >  1,960.  Jadi,  dapat  disimpulkan  bahwa  Ho  diterima  dan  Ha ditolak.
8. Tidak adanya pengaruh yang signifikan antara variabel USE terhadap NB dengan nilai koefisiennya sebesar 0,082. Karena, t hitung < t tabel yaitu 1,083  >  1,960.  Jadi,  dapat  disimpulkan  bahwa  Ho  ditolak  dan  Ha diterima.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan, maka kesimpulan dari analisis penerimaan dan penggunaan  aplikasi  E-LKP  UIN  Raden  Fatah  Palembang  menggunakan Model  for  Mandatory  Use  of  Software  Technologies (MMUST)  yaitu menggunakan  186  responden  data  kuesioner,  juga  menggunakan  8 (delapan)  variabel  dari  MMUST  yaitu Information  Quality (Kualitas Informasi), Information Satisfaction (Kepuasan Informasi), Social Influence (Pengaruh  Sosial), Performance  Expectancy (Ekspektasi  atau  Harapan Kinerja), Attitude (Sikap), Use (Penggunaan), Overall  Satisfaction (Kepuasan  Keseluruhan),  dan Net  Benefits (Manfaat  Bersih).  Dari  ke  8 (delapan) variabel tersebut terdapat 3 (tiga) indikator dari variabel Net Benefits (Manfaat Bersih) yang tidak valid. Sehingga, pada pengujian data selanjutnya indikator yang tidak valid tersebut tidak akan digunakan lagi atau dihapus.
Berikut ini hasil dari penelitian dan pembahasan tentang penerimaan dan penggunaan  aplikasi  E-LKP  UIN  Raden  Fatah  Palembang  berdasarkan MMUST  dapat  dikatakan  diterima  sebesar  92,8%  jadi,  pengguna  yang menerima Information  Satisfaction (Kepuasan  Informasi)  bisa meningkatkan  harapan  kinerja  dari  penggunaan  aplikasi  E-LKP.  Hal  ini menunjukkan bahwa Aplikasi E-LKP UIN Raden Fatah Palembang sudah dapat  diterima  dan  digunakan  oleh  pengguna.  Adapun  faktor  yang

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Nurdarani Alfathia, Ruliansyah, at all | 207
berpengaruh lebih besar atau tinggi dalam penerimaan dan penggunaan aplikasi E-LKP UIN Raden Fatah Palembang yang digunakan oleh pegawai ASN dan dosen dengan tugas tambahan yaitu faktor Information Quality / Kualitas Informasi (IQ) terhadap variabel Information Satisfaction /Kepuasan  Informasi  (IS)  sebesar  151,456  dan  untuk pengaruh yang lebih kecil atau rendah adalah pada faktor Use /Penggunaan (USE) terhadap Net Benefits /Manfaat Bersih (NB) sebesar 1,083.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K. Antasari and P. Yaniartha Sukartha, “Pengaruh Efektivitas Sistem Informasi  Akuntansi  Dan  Penggunaan  Teknologi  Informasi  Pada Kinerja  Individual  Dengan  Kepuasan  Kerja  Sebagai  Variabel Pemoderasi,” E-Jurnal Akunt. , vol. 10, no. 2, pp. 354 – 369, 2015.
[2] P. H. Putri, “Analisis Penerimaan Pengguna Terhadap Aplikasi Mobile JKN  Badan  Penyelenggara  Jaminan  Sosial  Kesehatan  dengan Menggunakan  Model  Unified  Theory  of  Acceptance  And  Use  Of Technology,” vol. 23 , no. 3, pp. 1 – 244, 2019.
[3] Resseffendi, “Janosik Steve M 2005 Vol 42 Issue 4 Pages 1,” NASPA J. , vol. 33, pp. 26 – 36, 2010.
[4]  Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D , Cet Ke-26. Bandung: Alfabeta, 2017.
[5] C. E. Koh, V. R. Prybutok, S. D. Ryan, and Y. Wu, “A model for mandatory use  of  software  technologies:  An  integrative  approach  by  applying multiple levels of abstraction of informing science,” Informing Sci. Int. J. an Emerg. Transdiscipl. , vol. 13, pp. 177 – 203, 2010.
[6] A. Subiyakto, A. R. Ahlan, and H. T. Sukmana, “An Alternative Method for  Determining  Critical  Success  Factors  of  Information  System Project,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 12, no. 3, pp. 665 – 674, 2014.
[7] R.  R.  Marliana,  “Partial  Least  Square -Structural  Equation  Modeling Pada  Hubungan  Antara  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  Dan  Kualitas Google Classroom Berdasarkan Metode Webqual 4.0,” J. Mat. Stat. dan Komputasi , vol. 16, no. 2, p. 174, 2019.
[8]  I.  Ghozali, Partial  Least  Squares  Konsep,  Teknik,  Dan  Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 3.0 , 2nd ed. Universitas Diponegoro Semarang, 2020.