## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3074

## Pengujian Validitas dan Reliabilitas Model UTAUT 2 dan EUCS Pada Sistem Informasi Akademik
Shinta Aprilisa * , Samsuryadi, Sukemi
Fakultas Ilmu Komputer, Magister Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1,* shintaaprilisa97@gmail.com, 2 samsuryadi@unsri.ac.id, 3 sukemi@ilkom.unsri.ac.id Email Penulis Korespondensi: shintaaprilisa97@gmail.com
Abstrak −Instrumen penelitian digunakan untuk mengumpulkan data atau mengukur objek dari suatu penelitian. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui instrumen yang dinyatakan valid dan reliabel serta mengetahui variabel dengan nilai validitas dan reliabilitas tertinggi. Pengujian validitas dilakukan untuk mengetahui keefektifan suatu instrumen, sedangkan pengujian reliabilitas dilakukan untuk menunjukkan tingkat kehandalan dari indikator yang digunakan. Pengujian validitas dan reliabilitas menggunakan software SmartPLS versi 3.3.2 dengan skala pengukuran yaitu skala likert . Pengujian validitas dilakukan dengan melihat nilai average variance extracted (AVE) dan perbandingan nilai latent variable correlations, sedangkan pada pengujian reliabilitas dengan melihat nilai composite reliability. Populasi pada penelitian ini adalah mahasiswa aktif di Universitas Islam Negeri  (UIN)  Raden  Fatah  Palembang  yang  berjumlah  19.260  mahasiswa  dengan  penentuan  sampel  menggunakan  rumus slovin dengan  tingkat  signifikansi (level  of  significance) =  5%.  Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan penyebaran kuesioner secara online. Kuesioner dibuat berdasarkan indikator pada model yang digunakan, dimana model yang digunakan  yaitu  UTAUT  2  dan  EUCS.  Model  UTAUT  2  dapat  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  penerimaan  pengguna terhadap sistem yang terdiri dari variabel performance expectancy , effort expectancy , social influence , facilitating condition , hedonic  motivation,  perceived  value,  habit, dan behavioral  intention .  Selanjutnya,  model  EUCS  adalah  digunakan  untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna yang terdiri dari variabel content, accuracy, format, ease of use, timeliness, dan user satisfaction . Hasil dari pengujian validitas dan reliabilitas menyatakan bahwa semua indikator dinyatakan valid dan reliabel dengan nilai AVE > 0.50 pada pengujian validitas dan nilai composite reliability > 0.70 pada pengujian reliabilitas. Pengujian validitas  dengan  nilai  tertinggi  terdapat  pada  variabel ease  of  use dengan  nilai  AVE  yaitu  0.826  dan  pengujian  reliabilitas dengan nilai tertinggi terdapat pada variabel performance expectancy dengan nilai composite reliability yaitu 0.924. Dengan penelitian  ini  diharapkan  dapat  memperoleh  variabel  pada  model  untuk  mengevaluasi  penerimaan  dan  kepuasan  pengguna terhadap sistem informasi akademik.
Kata Kunci: Validitas; Reliabilitas; SmartPLS; UTAUT 2; EUCS; Sistem Informasi Akademik
Abstract −The research instrument is used to collect data or measure the object of a study. The purpose of this study was to determine  which  instruments  were  declared  valid  and  reliable  and  to  find  out  the  variables  with  the  highest  validity  and reliability  values.  Validity  testing  is  carried  out  to  determine  the  effectiveness  of  an  instrument,  while  reliability  testing  is carried out to show the level of reliability of the indicators used. Testing the validity and reliability using software SmartPLS version 3.3.2 with a measurement scale that is Likert scale. Validity testing is done by looking at the average variance extracted (AVE) value and the comparison of the latent variable correlations values, while reliability testing is done by looking at the composite reliability value. The population in this study were active students at the State Islamic University (UIN) Raden Fatah Palembang, totaling 19,260 students with the determination of the sample using the Slovin formula with a level of significance = 5%. Data collection in this study was carried out by distributing online questionnaires. The questionnaire was made based on indicators on the model used, where the models used were UTAUT 2 and EUCS. The UTAUT 2 model can be used to measure the  level  of  user  acceptance  of  the  system  consisting of  the variables  of  performance  expectancy, effort  expectancy,  social influence, facilitating conditions, hedonic motivation, perceived value, habit, and behavioral intention. Furthermore, the EUCS model is used to measure the level of user satisfaction which consists of content, accuracy, format, ease of use, timeliness, and user satisfaction variables. The results of the validity and reliability testing state that all indicators are valid and reliable with an AVE value > 0.50 in the validity test and the composite reliability value > 0.70 in the reliability test. The validity test with the highest value is found in the ease of use variable with an AVE value of 0.826 and reliability testing with the highest value is found in the performance expectancy variable with a composite reliability value of 0.924. With this research, it is expected to obtain variables in the model to evaluate user acceptance and satisfaction with academic information systems.
Keywords : Validity; Reliability; SmartPLS; UTAUT 2; EUCS; Academic Information System

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  dan  informasi  telah  menjadi  fasilitas  utama  dalam  berbagai  kegiatan  dalam  aktivitas  pendidikan, perkantoran, komersial dan industri. Pada dunia pendidikan, salah satu yang menggunakan fasilitas ini adalah pada bidang  pelayanan  administrasi  akademik  di  perguruan  tinggi  [1].  Pada  UIN  Raden  Fatah  Palembang  dalam pelayanan  terhadap  mahasiswa  berusaha  memberikan  pelayanan  yang  terbaik.  Hal  ini  dibuktikan  dengan pemanfaatan  teknologi  informasi  untuk  sistem  informasi  akademik,  layanan  akademik  dengan  memanfaatkan teknologi ini dapat dikatakan sangat tepat agar dapat memudahkan pada pengurusan data akademik mahasiswa agar  lebih  cepat  dan  efisien  [2].  Sistem  informasi  akademik  adalah  suatu  sistem  yang  menyediakan  layanan akademik di suatu lembaga pendidikan, dan membantu dalam mengelola operasional akademik termasuk kegiatan yang  menyangkut  akademik  mahasiswa.  Sistem  informasi  akademik  menjadi  salah  satu  bentuk  penting  dalam sebuah lembaga akademik karena fasilitas ini dapat mengelola proses bisnis yang sangat besar di sebuah perguruan tinggi  [3].  Sistem  informasi  akademik  di  UIN  Raden  Fatah  Palembang  dikelola  oleh  pihak  PUSTIPD  (Pusat Teknologi  Informasi  dan  Pangakalan  Data)  UIN  Raden  Fatah  Palembang.  sistem  informasi  akademik  dalam

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3074
kegiatan  perkuliahan  mampu  menumbuhkan  citra  yang  baik  bagi  perguruan  tinggi  agar  dapat  meningkatkan kepercayaan mahasiswa [4].
Evaluasi sistem informasi akademik dapat diukur dengan mengevaluasi tingkat penerimaan dan kepuasan sistem tersebut. Terdapat beberapa model yang dapat digunakan dalam mengevaluasi sistem informasi akademik, untuk  mengevaluasi  tingkat  penerimaan  pengguna  dapat  menggunakan  model  UTAUT  2.  Model  UTAUT  2 (unified theory of acceptance and use of technology) merupakan model pengujian sistem informasi dengan persepsi pengguna terhadap penerimaan teknologi yang berpengaruh terhadap perilaku pengguna sistem informasi [5]. Pada model  UTAUT  2  terdapat  variabel  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  variabel performance expectancy , effort expectancy , social influence , facilitating conditions , hedonic motivation, perceived value dan habit [6] . Tujuan dari model UTAUT 2 yaitu untuk mengevaluasi penerimaan dan penggunaan teknologi dalam segi pengguna [7]. Selanjutnya untuk mengevaluasi kepuasan pengguna dapat menggunakan model EUCS. Model EUCS (end  user  computing  satisfaction) merupakan  model  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  kepuasan pengguna  akhir  menurut  pengalaman  dalam  menggunakan  sistem  tersebut  [8].  Pada  model  EUCS  terdapat  5 variabel yang dapat digunakan untuk mengukur kepuasan yaitu variabel content, accuracy, format, ease of use, dan timeliness [9] .
Pada  penelitian  terdahulu  menyatakan  bahwa  sebelum melakukan  penyebaran kuesioner  kepada  seluruh responden perlu dilakukan uji validitas dan reliabilitas terhadap variabel dan instrumen yang digunakan [10]. Hal ini diharapkan untuk membuktikan baik atau tidaknya suatu instrumen penelitian dengan mengukur ketepatan dan keandalan  dari  instrumen  dan  variabel  yang  digunakan  [11].  Mengukur  validitas  dan  reliabilitas  dapat menggunakan bantuan software yang ada, pada penelitian ini data akan diolah menggunakan software SmartPLS versi 3.3.2. Pada pengujian validitas dilakukan dengan mengukur validitas konvergen dengan melihat nilai average variance extracted (AVE) dan validitas diskriminan dengan melihat nilai kuadrat AVE dan nilai latent variable correlations , sedangkan pada pengujian reliabilitas menggunakan nilai composite reliability [9] . Setelah variabel dan indikator penelitian dinyatakan valid dan reliabel, maka indikator tersebut dapat digunakan untuk penelitian dalam  mengevaluasi  sistem  informasi  akademik  dilihat  dari  sisi  pengguna  akhir,  yaitu  tingkat  penerimaan  dan kepuasan pengguna sistem informasi akademik [12].
Batasan  masalah  pada  penelitian  ini  yaitu  penelitian  ini  dilakukan  pada  UIN  Raden  Fatah  Palembang dengan objek yang akan dievaluasi adalah sistem informasi akademik. Pada penelitian ini responden yang akan digunakan adalah mahasiswa aktif yang berjumlah 19.260 mahasiswa. Penentuan sampel yang digunakan dengan teknik simple random sampling yaitu tanpa memperhatikan strata yang ada pada populasi tersebut [13]. Penentuan jumlah  sampel  menggunakan  rumus  slovin  dengan  taraf  signifikansi  5%,  jumlah  sampel  inilah  yang  akan digunakan sebagai responden dalam penyebaran kuesioner.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan metode penelitian deskriptif untuk menggambarkan hasil penelitian yang dilakukan. Penelitian kuantitatif digunakan pada penelitian yang menggunakan data berupa angka- angka dan analisis dengan statistik [14].

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  langkah-langkah  yang  menjadi  acuan  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian. Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini seperti pada gambar 2 berikut:
Studi Literatur
Penentuan Variabel dan Indikator Model UTAUT 2 dan EUCS Uji validitas dan reliabilitas Kesimpulan Penyebaran Kuesioner Pengujian Model Struktural Perbaikan Kuesioner Ya Tidak Penetuan Populasi dan Sampel Pengujian Instrumen Penelitian Gambar 1. Tahapan Penelitian Pada Pengujian Validitas dan Reliabilitas
a. Studi Literatur

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3074
Studi  literatur  untuk  mengkaji  dan  mengetahui  secara  teoritis  metode  yang  digunakan  dalam  pemecahan masalah yaitu menggunakan model UTAUT 2 dan EUCS serta bagaimana proses yang berjalan pada sistem informasi akademik.
b. Penentuan Variabel dan Indikator Model UTAUT 2 dan EUCS
Tahapan selanjutnya adalah penentuan variabel dan membuat indikator dari model yang digunakan yaitu model UTAUT 2 dan EUCS. Berikut ini Tabel 1 variabel dan indikator yang digunakan.
Tabel 1. Variabel dan Indikator Variabel Indikator Performance Expectancy (PE) PE1 Kemudahan mendapatkan informasi PE2 Meningkatkan peluang PE3 Meningkatkan produktivitas PE4 Meningkatkan efektivitas Effort Expectancy (EE) EE1 Kemudahan penggunaan EE2 Kemudahan untuk dipelajari EE3 Kemudahan interaksi EE4 Kemudahan menjadi ahli Social Influence (SI) SI1 Faktor dukungan dari kemajuan teknologi SI2 Faktor lingkungan SI3 Dukungan dari orang berpengaruh Facilitating Condition (FC) FC1 Kondisi internet yang memfasilitasi FC2 Pengetahuan dalam pengoperasian FC3 Bantuan dalam pengoperasian Hedonic Motivation (HM) HM1 Menyenangkan HM2 User friendly HM3 Menarik Perceived Value (PV) PV1 Sistem bermanfaat PV2 Sistem menunjang kegiatan PV3 Sistem memiliki nilai yang baik Habit (H) H1 Rutinitas atau kebiasaan H2 Kebutuhan atau keharuan H3 Keharusan Behavioral Intention (BI) BI1 Menggunakan lebih sering untuk mempercepat kegiatan BI2 Selalu menggunakan simak BI3 Menggunakan sistem secara teratur Content (C) C1 Isi yang dihasilkan sangat membantu pengguna C2 Menyediakan informasi yang jelas C3 Menyediakan informasi secara tepat C4 Semua informasi tentang yang dibutuhkan tersedia Accuracy (A) A1 Menampilkan informasi yang benar dan akurat A2 Pengguna merasa puas terhadap keakuratan sistem Format (F) F1 Menyajikan output dalam tampilan yang bermanfaat F2 Tampilan interface memberikan informasi yang jelas Timeliness (T) T1 T2 Informasi yang dibutuhkan dapat diperoleh dengan cepat Menampilkan informasi yang terbaru Ease of Use (E) E1 Sangat mudah digunakan E2 Kemudahan akses dari mana saja dan kapan saja User Satisfaction (US) US1 Konten atau isi yang disediakan sesuai pengguna US2 Memberikan layanan secara akurat yang pengguna butuhkan US3 Tampilan interface dengan struktur yang teratur memberikan kepuasan US4 Kemudahan penggunaan dalam memberikan kepuasan pengguna US5 Ketepatan waktu dari penggunaan secara cepat
c. Penentuan Populasi dan Sampel
Populasi penelitian ini adalah semua mahasiswa aktif di UIN Raden  Fatah Palembang terdiri dari 9 fakultas yang berjumlah 19.260 mahasiswa.  Sedangkan sampel yang akan digunakan terdiri dari populasi pengguna Sistem  Informasi  Akademik  dengan  teknik  pengambilan  sampel  yaitu simple  random  sampling .  Teknik pengambilan  sampel  yang  dilakukan  secara  acak  tanpa  memperhatikan  strata  yang  ada  pada  populasi  [15]. Penentuan sampel digunakan dengan taraf signifikansi e = 5% dengan menggunakan rumus slovin seperti pada persamaan 1 berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3074
n = N 1 + N.e 2 (1)
Berdasarkan rumus slovin, maka diperoleh jumlah sampel penelitian sebagai berikut:
n = 19260 1 + 19260 x 0.052 (2)
n = 19260
1 + 48.15
n = 391.86
n = 392
d. Penyebaran Kuesioner
Tahapan ini melakukan penyebaran kuesioner kepada 392 mahasiswa di UIN Raden Fatah Palembang tanpa memperhatikan strata yang ada seperti jenis kelamin, usia, angkatan, dan fakultas. Penyebaran kuesioner ini dilakukan secara online dengan bantuan google form. Skala pengukuran pada penelitian ini menggunakan skala likert yaitu skala pengukuran untuk mengukur sikap atau pendapat seseorang tentang suatu kejadian dengan skor 5 poin [16]. Bentuk jawaban pada skala ini menggunakan alternatif jawaban seperti pada Tabel 2:
Tabel 2. Skor Jawaban Responden Jawaban Skor Sangat Setuju (SS) 5 Setuju (S) 4 Kurang Setuju (KS) 3 Tidak Setuju (TS) 2 Sangat Tidak Setuju (STS) 1
e. Pengujian Instrumen Penelitian
Pada tahapan ini dilakukan pengujian validitas dan reliabilitas terhadap instrumen variabel untuk menentukan ketepatan instrumen penelitian dan mengukur keandalan dari variabel yang digunakan. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan software SmartPLS versi 3.3.2.
f. Uji Validitas dan Reliabilitas
Pengujian  validitas  dan  reliabilitas  dilakukan  dengan  hasil  jika  pengujian  menunjukkan  bahwa  instrumen dinyatakan  valid  dan  reliabel  maka  data  dapat  digunakan  untuk  tahapan  selanjutnya.  Tetapi  jika  instrumen tidak valid dan reliabel, maka dilakukan perbaikan kuesioner dan dilakukan penyebaran kuesioner ulang. Pada pengujian  validitas  terdiri  dari  2  tahapan  yaitu  pengujian  validitas  konvergen  dan  pengujian  validitas diskriminan  [17].  Pengujian  validitas  konvergen  diukur  dengan  melihat  nilai average  variance  extracted (AVE)  > 0.5 [9]. Nilai AVE diukur melalui persamaan berikut [18]:
𝐴𝑉𝐸 = ∑ 𝜆 ̂ 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝜆 ̂ 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 + ∑ 𝑣𝑎𝑟(𝜀̂𝑖) 𝑛 𝑖=1
(3)
Sedangkan  untuk  pengujian  validitas  diskriminan  diukur  dengan  melihat  perbandingan  nilai  kuadrat  AVE harus  lebih  besar  daripada  nilai latent  variable  correlation. Setelah  variabel  dinyatakan  valid,  selanjutnya dilakukan pengujian reliabilitas. Pengujian reliabilitas dapat dilakukan dengan melihat nilai Cronbach alpha atau nilai composite reliability . Menguji reliabilitas dengan melihat nilai Cronbach alpha akan memberikan nilai lebih rendah (under estimate) sehingga lebih disarankan menggunakan composite reliability [17] . Variabel dinyatakan reliabel dengan ketentuan jika nilai composite reliability > 0.7 [9]. Nilai composite reliability diukur menggunakan persamaan berikut [18]:
𝜌̂ = (∑ 𝜆 ̂ 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 ) 2
(∑ 𝜆 ̂ 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 ) 2 + ∑ 𝑣𝑎𝑟(𝜀̂𝑖) 𝑛 𝑖=1 (4)
g. Pengujian Model Struktural
Evaluasi  model  struktural  dengan  melihat  nilai R-square dan Q-square. Nilai R-square digunakan  untuk mengukur  tingkat  variasi  antara  variabel  independen  terhadap  variabel dependen.  Penentuan  nilai R-square dengan  nilai  yang  mendekati  angka  1  dinyatakan  dengan  semakin  tinggi  nilai R-square maka  model  yang digunakan semakin baik [18]. Menghitung nilai R-square dengan persamaan berikut.
𝑅 2 = ∑ 𝛽 𝑗ℎ 𝑐𝑜𝑟(𝑋 𝑗ℎ , 𝑌 𝑗 ) 𝐻 ℎ=1 (5)
Selanjutnya  setelah  mendapatkan R-square akan  dilakukan  pengujian Q-square untuk  melihat predictive relevancy yaitu mengukur seberapa baik nilai observasi yang dihasilkan dari model yang digunakan. Penetuan nilai Q-square yaitu jika nilai Q-square > 0 menunjukkan model mempunyai predictive relevance sedangkan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3074
jika nilai Q-square < 0 menunjukkan model kurang memiliki predictive relevance Menghitung nilai Q-square menggunakan persamaan berikut.
Q 2 = 1 − (1 − 𝑅 1 2 )(1 − 𝑅 2 2 ) … (1 − 𝑅 𝑝 2 ) (6)
h. Kesimpulan
Membuat  kesimpulan  dari  penelitian  yang  dilakukan  untuk  menjawab  permasalahan  yang  diajukan  yaitu menentukan apakah variabel dan indikator pada kuesioner yang diajukan valid dan reliabel.

## 2.2 Model UTAUT 2 dan EUCS
Pada penelitian ini model yang digunakan adalah model UTAUT 2 dan EUCS. Model UTAUT 2 (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2) merupakan model yang dikembangkan oleh Venkatesh dkk tahun 2012, dimana  model  ini  digunakan  untuk  menguji  sistem  informasi  dengan  persepsi  pengguna  terhadap  penerimaan teknologi  dan  mengidentifikasi  faktor  yang  berpengaruh  terhadap  perilaku  pengguna  berbasis  teori  [5].  Model UTAUT 2 merupakan model pengembangan dari model UTAUT, dimana pada UTAUT 2 dilakukan penambahan tiga variabel utama yaitu Motivasi Ketertarikan ( Hedonic Motivation ), Nilai Harga ( Price Value ), dan Kebiasaan ( Habit ), sedangkan variabel pendukung Voluntariness of Use dihilangkan [19]. Perbandingan antara UTAUT dan UTAUT 2 menunjukkan hasil dari penambahan tiga variabel yaitu peningkatan pada variabel Behavioral Intention (56  persen  menjadi  74  persen)  dan Technology  Use (40  persen  menjadi  52  persen)  [6].  Pada  penelitian  [7] menyatakan bahwa dari pengembangan yang dilakukan, maka variabel yang terdapat pada model UTAUT 2 yaitu performance  expectancy , effort  expectancy , social  influence , facilitating  conditions , hedonic  motivation,  price value dan habit. Dalam UTAUT 2 hanya terdapat 3 variabel moderator yaitu age , gender , dan experience . Pada penelitian ini yang akan dijadikan objek adalah sistem informasi akademik, sistem ini tidak berfokus pada biaya yang dikeluarkan  terhadap  teknologi  atau  sistem  yang  digunakan  tetapi  dapat  melihat nilai  yang diberikan  dan diterima pengguna dari suatu sistem. Dikarenakan alasan tersebut maka pada penelitian ini variabel price value akan diganti dengan variabel perceived value [6], [20]. Model  EUCS (End-User  Computing  Satisfaction) yang  dikembangkan  oleh  Doll  dan  Torkzadeh  tahun  1998. Model  ini  merupakan  metode  untuk  mengukur  tingkat  kepuasan  pengguna  terhadap  sistem  informasi  [21]. Evaluasi  yang  digunakan  dalam  model  EUCS  lebih  menekankan  kepada  kepuasan  pengguna  akhir  menurut pengalaman dalam menggunakan sistem tersebut [9]. Pada model EUCS terdapat lima variabel yang digunakan untuk  mengukur  kepuasan  pengguna  terdiri  dari  isi  ( content) sistem  aplikasi , keakuratan (accuracy) data  yang ditampilkan , format (format) dari sisi tampilan antarmuka sistem , kemudahan dalam menggunakan (ease of use), dan ketepatan waktu ( timeliness) dalam menampilkan informasi yang dibutuhkan [8], [21]. Berikut ini Gambar 1 model yang digunakan pada penelitian ini berdasarkan jurnal terdahulu.
Performance Expectancy (Harapan Kinerja)
Effort Expectancy
(Harapan Usaha)
Social Influence (Pengaruh Sosial) Hedonic Motivation (Motivasi Ketertarikan)
Perceived Value (Nilai Keuntungan) Facilitating Condition (Kondisi Fasilitas) Habit (Kebiasaan) Behavioral Intention (Niat Perilaku) Content (Isi) Accuracy (Akurasi) Format (Format) Timeliness (Ketepatan Waktu) Ease of Use (Kemudahan Penggunaan) User Satisfaction (Kepuasan Pengguna) Model UTAUT 2 dari Hadiansyah dan Dirgahayu Model EUCS dari Sorongan dkk
Gambar 2. Model UTAUT 2 dan EUCS

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penguji validitas dan reliabilitas instrumen penelitian dengan menggunakan data kuesioner yang telah disebarkan kepada sampel penelitian berjumlah 392 mahasiswa di UIN Raden Fatah Palembang. Penyebaran kuesioner ini

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3074
dengan teknik simple random sampling atau tanpa memperhatikan strata yang ada pada populasi tersebut. Berikut ini langkah-langkah pada pengujian validitas dan reliabilitas :

## 3.1 Uji Validitas Konvergen
Pengujian  validitas  konvergen  bertujuan  untuk  menunjukkan  ukuran  sejauh  mana  sebuah  indikator  berkolerasi terhadap indikator lain terhadap indikator konstruk yang sama. Uji validitas dilakukan untuk mengukur tingkat validitas suatu instrument dimana indikator dapat dinyatakan valid jika nilai AVE (> 0.5) [9].
Tabel 3. Hasil Uji Nilai AVE Variabel AVE Behavioral Intention (BI) 0.740 Effort Expectancy (EE) 0.731 Facilitating Condition (FC) 0.725 Habit (H) 0.747 Hedonic Motivation (HM) 0.749 Perceived Value (PV) 0.754 Performance Expectancy (PE) 0.738 Social Influence (SI) 0.763 Accuracy (A) 0.791 Content (C) 0.691 Ease of Use (E) 0.826 Format (F) 0.811 Timeliness (T) 0.801 User Satisfaction (US) 0.676
Berdasarkan tabel 3 nilai AVE untuk masing-masing variabel adalah behavioral intention = 0.740, effort expectancy = 0.731, facilitating condition = 0.725, habit = 0.747, hedonic motivation = 0.749, perceived value = 0.754, performance expectancy = 0.738, social influence = 0.763, accuracy = 0.791, content = 0.691, ease of use = 0.826, format = 0.811, timeliness = 0.801, dan user satisfaction = 0.676.  Maka dapat disimpulkan bahwa nilai AVE  diatas  0.5  yang  artinya  semua  variabel  dinyatakan  valid  sehingga  pengujian  dapat  dilanjutkan  ke  tahap selanjutnya yaitu uji validitas diskriminan.

## 3.2 Uji Validitas Diskriminan
Uji  validitas  diskriminan  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  kuadrat  AVE  dengan  nilai latent  variable correlations .  Berikut  Tabel  4  dan  5  perbandingan  nilai  kuadrat  AVE  dan  korelasi  antar  variabel  pada  model UTAUT 2 dan model EUCS.
Tabel 4. Nilai Latent Variable Correlations, AVE, dan Akar Kuadrat AVE model UTAUT 2
BI EE FC H HM PV PE SI AVE Kuadrat AVE BI 1.000 0.784 0.792 0.820 0.820 0.797 0.770 0.777 0.740 0.860 EE 0.784 1.000 0.826 0.791 0.814 0.766 0.842 0.841 0.731 0.855 FC 0.792 0.826 1.000 0.809 0.838 0.791 0.777 0.800 0.725 0.851 H 0.820 0.791 0.809 1.000 0.814 0.787 0.747 0.815 0.747 0.864 HM 0.820 0.814 0.838 0.814 1.000 0.809 0.778 0.804 0.749 0.865 PV 0.797 0.766 0.791 0.787 0.809 1.000 0.790 0.749 0.754 0.868 PE 0.770 0.842 0.777 0.747 0.778 0.790 1.000 0.758 0.738 0.859 SI 0.777 0.841 0.800 0.815 0.804 0.749 0.758 1.000 0.763 0.873
Berdasarkan Tabel 4 menunjukkan bahwa pada variabel behavioral intention, effort expectancy, facilitating condition, habit, hedonic motivation, perceived value, performance expectancy, dan social influence untuk nilai akar kuadrat AVE lebih besar daripada nilai korelasi antar variabel laten pada masing-masing variabel laten. Hasil ini  menunjukkan  bahwa  pada  model  UTAUT  2  dari  8  variabel  yang  digunakan  semuanya  dinyatakan  valid. Selanjutnya Tabel 5 nilai latent variable correlations dan akar kuadrat AVE pada model EUCS.
Tabel 5. Nilai Latent Variable Correlations, AVE, dan Akar Kuadrat AVE model EUCS
A C E F T US AVE Kuadrat AVE A 1.000 0.834 0.741 0.771 0.754 0.813 0.791 0.889 C 0.834 1.000 0.759 0.776 0.761 0.844 0.691 0.831 E 0.741 0.759 1.000 0.771 0.763 0.814 0.826 0.909 F 0.771 0.776 0.771 1.000 0.769 0.820 0.811 0.901 T 0.754 0.761 0.763 0.769 1.000 0.804 0.801 0.895 US 0.813 0.844 0.814 0.820 0.804 1.000 0.676 0.822

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3074
Berdasarkan Tabel 5 menunjukkan bahwa pada variabel accuracy, content, ease of use, format, timeliness, dan user satisfaction untuk nilai akar kuadrat AVE lebih besar daripada nilai korelasi antar variabel laten pada masing- masing variabel laten yang artinya dari 6 variabel yang digunakan pada model EUCS dinyatakan valid.

## 3.3 Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas dilakukan dengan melihat nilai composite reliability jika nilai composite reliability (> 0.7) maka menunjukkan nilai yang memuaskan [9]. Berikut Tabel 6 hasil uji reliabilitas dengan SmartPLS.
Tabel 6. Hasil Uji Reliabilitas Variabel Composite Reliability Behavioral Intention (BI) 0.895 Effort Expectancy (EE) 0.916 Facilitating Condition (FC) 0.888 Habit (H) 0.898 Hedonic Motivation (HM) 0.899 Perceived Value (PV) 0.894 Performance Expectancy (PE) 0.924 Social Influence (SI) 0.906 Accuracy (A) 0.884 Content (C) 0.899 Ease of Use (E) 0.890 Format (F) 0.895 Timeliness (T) 0.905 User Satisfaction (US) 0.912
Berdasarkan Tabel 6 nilai composite reliability pada masig-masing variabel adalah behavioral intention = 0.895, effort  expectancy =  0.916, facilitating  condition =  0.888, habit =  0.898, hedonic  motivation =  0.899, perceived value = 0.894, performance expectancy = 0.924, social influence = 0.906, accuracy = 0.884, content = 0.899, ease  of  use =  0.890, format =  0.895, timeliness =  0.905,  dan user  satisfaction =  0.912.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  semua  nilai composite  reliability lebih  besar  dari  0.7  menunjukkan  bahwa  indikator  yang diajukan  peneliti  mempunyai nilai  statistik  yang  baik  atau  terkategori  reliabel,  sehingga variabel  dan  indikator yang  diajukan  pada  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  sistem  informasi  akademik  dengan mengukur tingkat penerimaan dan kepuasan pengguna.

## 3.4 Pengujian Model Struktural
Pengujian model struktural untuk mendapatkan nilai R-square dengan perhitungan menggunakan SmartPLS. Nilai R-square seperti ditunjukkan pada tabel 7 berikut.
Tabel 7. Nilai R-square Variabel Nilai R-square Behavioral Intention (BI) 0.773 User Satisfaction (US) 0.824
Berdasarkan tabel 7 menunjukkan bahwa nilai R-square untuk variabel behavioral intention sebesar 0.773 yang berarti persentase besarnya pengaruh performance expectancy, effort expectancy, social influence, hedonic motivation, perceived value, facilitating condition, dan habit terhadap behavioral intention adalah sebesar 77.3% sedangkan 22.7% dipengaruhi oleh faktor lain. Sedangkan nilai R-square untuk variabel user satisfaction sebesar 0.824 yang berarti persentase besarnya pengaruh content, accuracy, format, timeliness, dan ease of use terhadap user  satisfaction adalah  sebesar    82.4%    sedangkan  sisanya  yaitu  17.6%  dipengaruhi  oleh    faktor  lainnya. Selanjutnya  penilaian goodness  of  fit yang  bisa  ditentukan  dengan  melihat  nilai Q-square .  Nilai Q-square dinyatakan semakin fit atau baik dengan data jika nilai R-square semakin tinggi. Berikut perhitungan Q-square : Q 2
= 1 − (1 − 𝑅 1 2 )(1 − 𝑅 2 2 ) … (1 − 𝑅 𝑝 2 )
Q 2
= 1 − (1 − 0.773) × (1 − 0.824) = 1 − (0.227) × (0.176) = 1 − 0.04 = 0.96
Dari  hasil  perhitungan  diketahui  nilai Q-square sebesar  0.96  yang  berarti  besar  keberagaman  dari  data penelitian  dapat  dijelaskan  oleh  model  struktural  yang  dikembangkan  pada  penelitian  ini  sebesar  96%. Berdasarkan hasil Q-square , maka dinyatakan bahwa model struktural pada penelitian ini telah memiliki goodness of fit yang baik.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3074

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa semua indikator pada model UTAUT 2 dan EUCS dinyatakan valid dan reliabel. Pengujian ini menggunakan data kuesioner sebanyak 392 responden. Pada pengujian validitas dan reliabilitas terdapat variabel atau indikator dengan nilai tertinggi dan terendah. Pada pengujian validitas, variabel dengan nilai tertinggi terdapat pada variabel ease of use dengan nilai AVE yaitu 0.826 dan  variabel  dengan  nilai  terendah  terdapat  pada  variabel user  satisfaction dengan  nilai  AVE  yaitu  0.676. Sedangkan  pada  pengujian  reliabilitas  diketahui  nilai  tertinggi  terdapat  pada  variabel performance  expectancy dengan nilai composite reliability yaitu 0.924 dan nilai terendah pada variabel accuracy dengan nilai composite reliability yaitu 0.884. Berdasarkan hasil tersebut dapat ditarik kesimpulan  bahwa pada pengujian validitas dan reliabilitas, pengujian dengan nilai tertinggi dan terendah terdapat pada variabel yang berbeda.  Selanjutnya dari pengujian R-square menyatakan  bahwa  besarnya  pengaruh performance  expectancy,  effort  expectancy,  social influence,  hedonic  motivation,  perceived  value,  facilitating  condition, dan habit terhadap behavioral  intention sebesar 77.3% sedangkan besarnya pengaruh content, accuracy, format, timeliness, dan ease of use terhadap user satisfaction sebesar  82.4%. Nilai R-square ini kemudian digunakan dalam perhitungan Q-square dengan hasil yaitu  0.96.  Berdasarkan penelitian  ini  dapat  ditarik kesimpulan bahwa  model  UTAUT  2  dan  EUCS  dapat  digunakan untuk  mengevaluasi  sistem  informasi  berdasarkan  tingkat  penerimaan  dan  kepuasan  pengguna  yang  memiliki goodness of fit yang baik sebesar 96%.

## REFERENCES
[1] A.  S.  Ahmar, Panduan  Sistem  Informasi  Akademik  Sekolah  Berbasi  Web ,  Cetakan  1.,  no.  May.  Sulawasi  Selatan: Yayasan Ahmar Cendekia Indonesia, 2019.
[2] A.  W.  Doni,  “Evaluasi  SDM  Sistem  Informasi  Akademik  Poltekkes  Kemenkes  Padang  Menggunakan  Framework COBIT 5,” J. Resti , vol. 1, no. 2, pp. 146–152, 2017.
[3] A. Jameel, A. Nawaiseh, Y. Helmy, and E. Khalil, “A New Software Quality Model For Academic Information Systems " Case Study E-Learning System ",” vol. 9, no. 01, 2020.
[4] R. Realize, “Analysis of Trust through Academic Information System and Image of Private University,” Arch. Bus. Res. , vol. 6, no. 6, pp. 252–259, 2018, doi: 10.14738/abr.66.3565.
[5] C.  Dewi et  al. ,  “Penerapan  Model  UTAUT  Untuk  Pemahaman  Sistem  Informasi  Akademik  di  Politeknik  Negeri Sriwijaya,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. 2018 (SENTIKA 2018) , pp. 23–24, 2018.
[6] D.  Hadiansyah  and  T.  Dirgahayu,  “Evaluasi  Sistem  Informasi  Akademik  Universitas  Mercu  Buana  Yogyakarta Menggunakan UTAUT2,” J. Multimed. Artif. Intell. , vol. 4, no. 1, pp. 1–12, 2020.
[7] S. Sutanto, I. Ghozali, and R. S. Handayani, “Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Penerimaan Dan Penggunaan Sistem Informasi  Pengelolaan  Keuangan  Daerah  (SIPKD)  Dalam  Perspektif  the  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology  2  (UTAUT  2)  Di  Kabupaten  Semarang,” J.  Akunt.  Dan  Audit. ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  37–68,  2018,  doi: 10.14710/jaa.15.1.37-68.
[8] A.  S.  Damayanti,  Y.  T.  Musityo,  and  A.  D.  Herlambang,  “Evaluasi  Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  Tapp  Market Menggunakan Metode EUCS (End User Computing Satisfaction),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 11, pp. 4833–4839, 2018.
[9] E.  Sorongan,  H.  Hilmansyah,  and  H.  Hadiyanto,  “Pengaruh  Variabel  Kualitas  Sistem  Informasi  Terhadap  Kepuasan Pengguna Sistem Informasi Model EUCS,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 1, pp. 23–28, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i1.777.
[10]  E. Nur Sasongko, Mustafid, and A. Rusgiyono, “PENERAPAN METODE STRUCTURAL EQUATION MODELING UNTUK  ANALISIS  KEPUASAN  PENGGUNA  SISTEM  INFORMASI  AKADEMIK  TERHADAP  KUALITAS WEBSITE  (Studi  Kasus  pada  Website  sia.undip.ac.id),” J.  Gaussian ,  vol.  5,  no.  3,  pp.  395–404,  2016,  [Online]. Available: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian.
[11]  F. Yusup, “Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen Penelitian Kuantitatif,” J. Tarb.  J. Ilm. Kependidikan , vol. 7, no. 1, pp. 17–23, 2018, doi: 10.18592/tarbiyah.v7i1.2100.
[12]  M. B. Suryawan and Prihandoko, “Evaluasi Penerapan SIAKAD Politeknik Negeri Madiun Menggunakan Pendekatan TAM dan EUCS,” Citec J. , vol. 4, no. 3, pp. 233–244, 2018.
[13]  H. Taherdoost, “Sampling Methods in Research Methodology; How to Choose a Sampling Technique for Research,” Int. J. Acad. Res. Manag. , vol. 5, no. 3, pp. 18–27, 2018, doi: 10.2139/ssrn.3205035.
[14]  A.  Hasibuan, Metodologi  Penelitian:  Kualitatif  dan  Kuantitatif .  Sumatera  Utara:  Universitas  Islam  Negeri  Sumatera Utara, 2020.
[15]  Sugiyono, “Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D.” Alfabeta, Bandung, 2017.
[16]  V. H. Pranatawijaya, Widiatry, R. Priskila, and P. B. A. A. Putra, “Penerapan Skala Likert dan Skala Dikotomi Pada Kuesioner Online Pengembangan Aplikasi Kuesioner Survey Berbasis Web Menggunakan Skala Likert dan Guttman,” J. Sains dan Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 128–137, 2019, doi: 10.34128/jsi.v5i2.185.
[17]  R.  Hamid  and  S.  Anwar, STRUCTURAL  EQUATION  MODELING  (SEM)  BERBASIS  VARIAN :  Konsep  Dasar  dan Aplikasi dengan Program SmartPLS 3.2.8 dalam Riset Bisnis , Cetakan 1. Jakarta Pusat: PT Inkubator Penulis Indonesia, 2019.
[18]  E.  U.  N.  Sholiha  and  M.  Salamah,  “Structural  Equation  Modeling-Partial  Least  Square  untuk  Pemodelan  derajat Kesehatan Kabupaten/Kota di Jawa Timur (Studi Kasus Data Indeks Pembangunana Kesehatan Masyarakat Jawa Timur 2013),” J. Sains Dan Seni ITS , vol. 4, no. 2, pp. 4–9, 2015.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3074
[19]  V.  Venkatesh,  J.  Y.  L.  Thong,  and  X.  Xu,  “Consumer  acceptance  and  use  of  information  technology:  Extending  the unified theory of acceptance and use of technology,” MIS Q. Manag. Inf. Syst. , vol. 36, no. 1, pp. 157–178, 2012, doi: 10.2307/41410412.
[20]  M.  S.  Gayatrie,  A.  Kusyanti,  and  M.  C.  Saputra,  “Analisis  Penerimaan  Os  Windows  10  Dengan  Unified  Theory  of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2),” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 6, pp. 514–523, 2017, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[21]  A.  Anwar,  “Analisis  Penerimaaan  Pemustaka  Terhadap  Institutional  Repository  Berbasis  E-Prints  di  Perpustakaan Universitas ‘ Aisyiyah Yogyakarta Sebuah Pendekatan Integratif antara Technology Acceptance Model dan End User Computing Satisfaction,” Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga Yogyakarta, 2017.