## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 862

## Pengaruh Siklus Pendapatan Listrik Prabayar, Pelanggan Pascabayar, Penjualan Listrik Terhadap Penerapan Sistem Informasi Akuntansi
Arasyathi Aprianoputri 1 , Harsi Romli 2 , Lukita Tripermata 3 Universitas Indo Global Mandiri E-mail: 2020520033@students.uigm.ac.id 1 , harsi_romli@uigm.ac.id 2 , lukita@uigm.ac.id 3
Article History: Received: 01 Mei 2024
Revised: 12 Mei 2024 Accepted: 15 Mei 2024 Abstrak: Penelitian ini merupakan penelitian Deskriptif Kuantitatif yang bertujuan untuk mengetahui pemahaman Pengaruh Siklus Pendapatan Listrik Prabayar, Pelanggan Pascabayar, Penjualan Listrik Terhadap Penerapan Sistem Informasi Akuntansi di PT Hayelora Powerindo. Sampel terpilih sebanyak 100 respoden. Data penelitian ini di peroleh dari kuesioner (data primer) melalui link google form kemudian teknik hasil analisis data dengan bantuan Structural Equation Model (SEM-PLS). Populasi dan sampel pada penelitian ini adalah pelanggan prabayar dan pascabayar di Kecamatan Sukarame Kota Palembang. Hasil penelitain ini ini menunjukkan bahwa variabel Siklus Pendapatan Listrik Prabayar tidak signifikan terhadap Penerapan Sistem Informasi Akuntansi dengan data nilai path cooffeciont -0,092 (negatif), nilai t-statistic 0,702 <1,96, dan nilai p-values tidak memenuhi syarat yaitu 0,483 <0,05. Sedangkan Pelanggan Pascabayar berpengaruh positif dan signifikan terhadap Penerapan Sistem Informasi Akuntansi data diketahui bahwa nilai path cooffecient 0,535 (positif), nilai t-statistic 3.991 >1,96, dan nilai p- values memenuhi syarat yaitu 0,000 <0,05. Penjualan Listrik berpengaruh positif dan signifikan terhadap Penerapan Sistem Informasi Akuntansi dengan data diketahui bahwa nilai path cooffecient 0,465 (positif), nilai t-statistic 2.985 (>1,96), dan nilai p values memenuhi syarat yaitu 0,003 (<0,05).
Keywords: Siklus Pendapatan Listrik Prabayar, Pelanggan Pascabayar, Penjualan Listrik, Sistem Informasi Akuntansi
PENDAHULUAN Derasnya arus modern menyebabkan pengaruh lingkungan usaha di tempat perusahaan beroperasi menjadi semakin luas dan kompleks dengan diikutinya perekmbangan dan kemjauan teknologi. Setiap organisasi baik pemerintah atau swasta ditutuntut selalu meningkatkan kemampuan dan daya saing yang memadai serta menyesuaikan dengan perkembangan teknologi agar informasi dapat diperoleh secara tepat, cepat dan akurat. Perusahaan dalam mempertahankan
kelangsungan hidup dan keberadaan kegiatan usaha harus melaukan suatu hal penting yaitu melaksanakan kegiatan rutin usahanya. Oleh karena itu, manajemen perusahaan memerlukan dukungan informasi akuntansi agar perusahaan dapat mencapai tujuan secara efektif dan efisien. Pengembangan dalam informasi dibuat dengan sedemikian rupa agar dapat mengembangkan usaha hingga mampu bertahan hidup dari kompetitor bisnis (Ningtyas, 2019).
Dalam akuntansi, dikenal suatu sistem penyedia informasi yang dapat digunakan oleh manajemen untuk menangani kegiatan pokok perusahaan dan sebagai alat untuk mengambil keputusan ekonomi yaitu yang disebut dengan sistem akuntansi. Sistem akuntansi sangat erat hubungannya dengan organisasi atau perusahaaan untuk mencapai tujuan yang diharapkan. Sistem informasi akuntansi yang mencakup siklus pendapatan merupakan bagian dari keseluruhan sistem informasi akuntansi yang dirancang dan diimplementasikan oleh perusahaan. Sistem ini diperlukan bagi perusahaan yang memiliki pendapatan berasal dari barang dan jasa. Melalui sistem informasi siklus pendapatan dari pemrosesan order penjualan dan penerimaan kas, kita mampu mendeteksi berbagai transaksi keuangan yang terjadi, mencatat pengaruh transaksi pada buku besar, dan memberikan informasi transaksi kepada pengguna untuk mendukung aktivitas perusahaan sehari-hari (Silalahi et al., 2022).
Mengingat begitu pentingnya penerapan sistem informasi akuntansi dan siklus pendapatan pada suatu perusahaan maka tidak dapat dibayangkan jika suatu perusahaan tidak memiliki sitem informasi akuntansi yang mengontrol siklus pendapatan yang memadai. Perusahaan mungkin akan mengalami beberapa kesulitan, seperti tidak dapat memproses transaksi secara jelas dan terperinci (Tresnawati et al., 2017). Dalam penerapan sistem informasi akuntansi atas siklus pendapatan listrik prabayar, secara masalah teknis sering terjadi seperti kesalahan sistem, integrasi yang tidak sempurna, atau masalah keamanan data bisa terjadi, kesalahan dalam penginputan data atau rekonsiliasi yang tidak akurat dapat menyebabkan ketidaksesuaian antara pendapatan yang tercatat dan yang sebenarn dan jika sistem informasi akuntansi yang digunakan tidak mampu mengolah transaksi secara efisien, dapat terjadi keterlambatan dalam pemrosesan data dan pelaporan. Hal ini dapat memengaruhi kecepatan penghitungan pendapatan dan kinerja keuangan perusahaan.
PLN (persero) mengeluarkan suatu inovasi. Bentuk suatu inovasi yang diciptakan oleh PT. PLN (persero) adalah dengan mengeluarkan program listrik pintar (prabayar). Listrik prabayar merupakan layanan baru dari PLN untuk konsumen dalam mengelola dan mengendalikan pemakaian stroom (isi ulang energi listrik) sesuai kebutuhan dan keinginan konsumen. Listrik prabayar adalah inovasi layanan dari PT. PLN yang mulai disosialisasikan sejak tahun 2008 namun baru resmi diluncurkan pada tahun 2009 (Cut Yusnidar & Zulkifli, 2022). Dalam penerapan sistem informasi akuntansi atas siklus pendapatan listrik prabayar, secara teknis sering terjadi seperti kesalahan sistem, integrasi yang tidak sempurna, atau masalah keamanan data bisa terjadi, kesalahan dalam penginputan data atau rekonsiliasi yang tidak akurat dapat menyebabkan ketidaksesuaian antara pendapatan yang tercatat dan yang sebenarn dan jika sistem informasi akuntansi yang digunakan tidak mampu mengolah transaksi secara efisien, dapat terjadi keterlambatan dalam pemrosesan data dan pelaporan. Hal ini dapat memengaruhi kecepatan penghitungan pendapatan dan kinerja keuangan perusahaan.
Listrik prabayar merupakan produk yang dapat mengajarkan banyak orang untuk lebih hemat listrik karena pelanggan mengontrol konsumsi listrik agar tidak cepat habis (Mutia, 2023). Beberapa fenomena mengenai pelaksanaan program listrik pintar (prabayar) antara lain; Program listrik prabayar saat ini merasa menjadi dipaksakan karena sesuai Keputusan Menteri Energi Sumber Daya mineral bahwa untuk pasang listrik baru diwajibkan menggunakan listrik prabayar. Sehingga masyarakat tidak punya pilihan selain harus menggunakan listrik prabayar, dan

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
konsumen yang telah beralih ke listrik prabayar tidak dapat lagi beralih kelayanan listrik pascabayar (Cut Yusnidar & Zulkifli, 2022).
Layanan listrik pascabayar, dimana pelanggan menggunakan energi listrik dulu dan membayar belakangan pada bulan berikutnya. Setiap bulan para petugas PLN harus mencatat meter, menghitung dan menerbitkan rekening yang harus dibayar konsumen, melakukan penagihan kepada konsumen yang terlambat atau tidak membayar, dan memutuskan aliran listrik jika konsumen terlambat atau tidak membayar rekening listrik setelah waktu tertentu. Selama ini banyak konsumen mengeluhkan mengenai pencatatan meter, jumlah tagihan yang tidak menentu setiap bulan, banyak pula keluhan mengenai tagihan listrik di rumah kontrakan/kost. Dalam sistem pascabayar, terdapat risiko tunggakan pembayaran dari pelanggan. Permasalahan bisa muncul jika pelanggan tidak membayar tagihan tepat waktu atau jika terdapat masalah dalam proses penagihan dan penagihan tunggakan. Sistem informasi akuntansi harus mampu mengelola data pelanggan dengan baik, termasuk informasi pelanggan, pemakaian listrik, dan tagihan permasalahan dapat muncul jika data pelanggan tidak terkelola dengan baik, seperti kesalahan dalam penginputan data atau kesulitan dalam mengakses informasi pelanggan yang diperlukan. Sistem informasi akuntansi harus mampu menghitung pendapatan dengan akurat berdasarkan data penggunaan listrik pelanggan, kesalahan dalam penghitungan pendapatan dapat mengakibatkan ketidaksesuaian antara pendapatan yang tercatat dengan pendapatan yang sebenarnya.
Dalam menjalankan aktivitas usahanya perusahaan jasa melakukan aktivitas penjualan kepada konsumen secara tunai namun dengan berbagai faktor dapat menyebabkan penjualan jasa dapat menjadi piutang tak tertagih jika piutang tersebut tidak terbayarkan sampai batas waktu yang ditentukan. Kerugian yang timbul dari piutang yang tidak tertagih ini oleh akuntansi diakui sebagai kerugian piutang. Penyebab piutang tak tertagih dari segi pemilik piutang karena kurangnya usaha penagihan, kurangnya kontrol dari pemberi piutang, kurangnya analisis seleksi dalam pemberian kredit, atau perusahaan tersebut memiliki piutang di perusahaan lain tetapi perusahaan lain juga belum bisa membayar piutangnya sehingga perusahaan tersebut menunggu piutangnya dibayar oleh pihak lain, dan jika piutangnya dibayar oleh pihak lain maka perusahaan tersebut akan membayar piutangnya kepada perusahaan yang bersangkutan, sedangkan dari segi pihak yang berutang penyebabnya bisa bermacam-macam, misalnya pihak yang berutang tiba- tiba mengalami kesulitan keuangan, kebangkrutan usaha atau pihak yang berutang memang mempunyai motif secara sengaja tidak membayar utangnya (Lilianti et al., 2019).

## LANDASAN TEORI
Technology Acceptance Model (TAM)
Theory of Reasoned Action (TRA) yang dikembangkan oleh Fishbein dan Ajzen. Dalam TAM, penerimaan pemakai sistem informasi ditentukan oleh dua faktor kunci yaitu perceived usefulness dan perceived ease of use. Theory of Reasoned Action (TRA) mengasumsikan bahwa perilaku didasarkan oleh niat individu untuk terlibat dalam tindakan tertentu. Niat ditentukan oleh dua faktor, yaitu sikap individu terhadap hasil tindakan dan pendapat lingkungan sosial individu tersebut. Teori ini menunjukkan bahwa seseorang sering bertindak berdasarkan persepsi mereka mengenai apa yang orang lain pikir mereka harus lakukan. Teori tindakan beralasan ( Theory of Reasoned Action ) yang diusulkan oleh Ajzen dan Fishbein dan diperbaharui dengan teori perilaku direncanakan ( Theory of Planned Behavior ) oleh Ajzen (1991), telah digunakan selama dua dekade masa lalu untuk meneliti keinginan dan perilaku berbagi (Utami & Werastuti, 2022).
Technology Accepance Model (TAM) adalah sebuah teori tentang penggunaan sistem teknologi informasi yang dianggap sangat berpengaruh dan biasanya digunakan untuk menjelaskan penerimaan ndividual terhadap penggunaan sistem informasi akuntansi. TAM menyatakan bahwa niat seseorang ditentukan oleh dua faktor yaitu persepsi kegunaan (perceived usefulnes) dan persepsi kemudahan penggunaan ( perceived ease of use ) akan meningkatkan kepercayaan individu bahwa penggunaan teknologi akan meningkatkan kinerja individual (Utami & Werastuti, 2022).

## Siklus Pendapatan Listrik Prabayar
Siklus pendapatan yang dikemukan (N Meriana, 2022) ialah siklus perusahaan yang mengubah berbagai produk barang jadi atau jasa menjadi kas dalam sebuah transaksi antara pembeli dan penjual. Menurut (Rizkison et al., 2022) siklus pendapatan merupakan serangkaian aktivitas bisnis dan operasi pemrosesan informasi terkait yang terus menerus dengan menyediakan barang dan jasa kepada pelanggan dan menerima kas sebagai pembayaran atas penjualan tersebut. Menurut (Alwi et al., 2023) Siklus pendapatan merupakan serangkaian aktivitas bisnis yang berulang dan operasi pemrosesan informasi yang terkait dengan penyediaan barang dan jasa kepada pelanggan dan menerima kas sebagai pembayaran untuk penjualan tersebut. Menurut (Pranasista et al., 2019) siklus pendapatan adalah kegiatan-kegiatan yang terdapat pada sebuah unit usaha yang memproses transaksi penyerahan barang dan jasa kepada pelanggan dan menerima imbalan atau pendapatan dari pelanggan teramsuk dalam siklus pendapatan.

## Pelanggan Pascabayar
Sistem pascabayar, yaitu pelanggan terlebih dahulu dapat menggunakan energi listrik kemudian membayar tagihan secara tunai sesuai dengan pemakaian listrik yang telah digunakan (Ramadlana & Najib, 2017). Listrik pascabayar adalah sebuah system meteran dimana para konsumen terlebih dahulu menggunakan jasa PLN yaitu listrik dan melakukan pembayaran di waktu yang telah di tentukan, tetapi dari beberapa tahun terakhir banyak keluhan pelanggan mengenai meteran listrik pascabayar ini (Banurea & Aisyah, 2022). Listrik pascabayar menggunakan layanan sepuasnya, baru membayar tagihan setiap bulannya pembayaran listrik pascabayar pun bisa dilakukan melalui sejumlah tempat yang telah disebutkan di atas atau akan ada petugas yang datang untuk memberi tagihan dan bisa sekali bayar.

## Penjualan Listrik
Penjualan adalah suatu tindakan yang dilakukan oleh pihak penjual atas barang dagang suatu perusahaan, baik penjualan yang berifat secara tunai maupun kredit (Akuntansi et al., 2018). Dalam konteks penjualan listrik, terdapat dua sistem pembayaran yang berbeda, yaitu prabayar dan pascabayar Berikut adalah beberapa teori penjualan yang dapat dihubungkan dengan penjualan listrik prabayar dan pascabayar:
1. Penjualan listrik prabayar dan pascabayar merupakan tindakan penjualan yang dilakukan oleh PT PLN (Persero) kepada pelanggan yang membutuhkan pasokan listrik.
2. Tahap-tahap penjualan listrik prabayar dan pascabayar meliputi proses pemasaran, penawaran, negosiasi, penutupan, dan pelayanan purna jual.
3. PT PLN (Persero) sebagai perusahaan penyedia listrik memiliki pengaruh besar terhadap volume penjualan listrik prabayar dan pascabayar. Saingan dalam hal ini adalah perusahaan listrik lain yang juga menyediakan pasokan listrik.

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 866

## Penerapan Sistem Informasi Akuntansi
Menurut Rachmawati et al., (2021) Sistem informasi akuntansi bertujuan dan berfungsi untuk mengemukakan aset perusahaan, menghasilkan semua jenis informasi pengambilan keputusan, menghasilkan informasi dalam mengevaluasi kinerja karyawan, dan mendapatkan informasi untuk mempersiapkan, mengevaluasi anggaran perusahaan serta mampu memperoleh informasi yang dibutuhkan untuk merencanakan dan mengendalikan aktivitas organisasi. Menurut Marina et al., (2017) SIA adalah suatu jaringan yang terdiri dari semua prosedur, formulir, catatan dan alat yang digunakan untuk mengolah data keuangan menjadi bentuk laporan keuangan. Betah et al., (2021) menyatakan sistem infomasi merupakan elemen-elemen yang saling berinteraksi secara sistematis dan teratur untuk menciptakan dan membentuk aliran informasi yang akan mendukung pembuatan keputusan dan melakukan kontrol terhadap jalannya perusahaan. Berdasarkan pengertian diatas sistem informasi akuntansi yang telah diuraikan diatas, maka dapat disimpulkan sistem informasi akuntansi adalah sistem atau kumpulan berbagai sumber daya, seperti manusia atau peralatan baik fisik maupun non fisik yang saling berhubungan satu sama lain yang diolah dan ditransformasikan menjadi informasi yang berkaitan dengan transaksi keuangan dan berguna untuk pengambilan keputusan oleh pihak internal ataupun eksternal untuk mencapai suatu tujuan.

## Hubungan Antara Pengaruh Siklus Prabayar Terhadap Penerapan Sistem Informasi Akuntansi
Pengaruh siklus pendapatan listrik prabayar terhadap penerapan sistem informasi akuntansi dapat dijelaskan dalam konteks, iklus pendapatan listrik prabayar adalah rangkaian aktivitas bisnis dan kegiatan pemrosesan informasi terkait yang terus berulang dengan menyediakan listrik kepada pelanggan dan menagih kas sebagai pembayaran dari penjualan tersebut. Siklus ini berbeda dengan siklus pendapatan listrik pascabayar, di mana pelanggan membayar tagihan listriknya setiap bulan berdasarkan penggunaan listrik yang sebenarnya. Menurut hasil peneliti (Muhyar et al., 2019) sistem informasi akuntansi harus mampu mencatat transaksi penjualan voucher listrik prabayar secara akurat dan efisien. Harus mampu mengendalikan transaksi penjualan voucher listrik prabayar dan memastikan bahwa transaksi tersebut dilakukan sesuai dengan prosedur yang telah ditetapkan, mampu menghasilkan laporan keuangan yang akurat dan tepat waktu untuk memantau pendapatan dari penjualan voucher listrik prabayar dan dapat digunakan untuk menganalisi kinerja penjualan voucher listrik prabayar dan mengidentifikasi area bisnis yang tidak efisien.

## Hubungan Antara Pengaruh Pelanggan Pascabayar Terhadap Penerapan Sistem Informasi Akuntansi
Pengaruh pelanggan pascabayar terhadap penerapan sistem informasi akuntansi pelanggan pascabayar dapat dijelaskan dalam konteks pelanggan yang membayar tagihan listriknya setiap bulan berdasarkan penggunaan listrik yang sebenarnya. Sistem pembayaran pascabayar ini berbeda dengan sistem pembayaran prabayar, di mana pelanggan terlebih dahulu membeli pulsa listrik yang kemudian digunakan untuk membayar penggunaan listrik. Menurut Hasil Peneliti (Ester & Ventje Ila, 2022) sistem informasi akuntansi harus mampu mencatat transaksi penjualan listrik pascabayar secara akurat dan efisien dan harus mampu mengendalikan transaksi penjualan listrik pascabayar dan memastikan bahwa transaksi tersebut dilakukan sesuai dengan prosedur yang telah ditetapkan. Sistem informasi akuntansi harus mampu menghasilkan laporan keuangan yang akurat dan tepat waktu untuk memantau pendapatan dari penjualan listrik pascabayar.. Hal
ini dapat dilakukan dengan cara otomatisasi proses-proses manual, seperti pencatatan penggunaan listrik, perhitungan tagihan dan penagihan tagihan.

## Hubungan Antara Pengaruh Penjualan Listrik Terhadap Penerapan Sistem Informasi Akuntansi
Pengaruh penjualan listrik terhadap penerapan sistem informasi akuntansi dapat dijelaskan dalam konteks penjualan listrik adalah salah satu aktivitas utama yang dilakukan oleh perusahaan listrik. Aktivitas ini menghasilkan pendapatan bagi perusahaan listrik, yang kemudian digunakan untuk membiayai operasi dan pengembangan perusahaan. Menurut hasil peneliti (Mailakay et al., 2019) sistem informasi akuntansi harus mampu mencatat transaksi penjualan listrik secara akurat dan efisien. Sistem informasi akuntansi harus mampu mengendalikan transaksi penjualan listrik dan memastikan bahwa transaksi tersebut dilakukan sesuai dengan prosedur yang telah ditetapkan harus mampu menghasilkan laporan keuangan yang akurat dan tepat waktu untuk memantau pendapatan dari penjualan listrik dan dapat digunakan untuk menganalisis kinerja penjualan listrik dan mengidentifikasi area bisnis yang tidak efisien.

## Hipotesis
H1 = Pengaruh Siklus Pendapatan Listrik Prabayar Terhadap Penerapan Sistem Informasi Akuntansi
H2 = Pengaruh Pelanggan Pascabayar Terhadap Penerapan Sistem Informasi Akuntansi H3 = Pengaruh Penjualan Listrik Terhadap Penerapan Sistem Informasi Akuntansi.

## METODE PENELITIAN
Ruang Lingkup Peneltian Jenis penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian deskriptif kuantitatif. Penelitian kualitatif adalah salah satu metode penelitian yang bertujuan untuk mendapatkan pemahaman tentang kenyataan melalui proses berfikir induktif. Dalam penelitian ini, peneliti terlibat dalam situasi dan setting fenomenanya yang diteliti. Peneliti diharapkan selalu memusatkan perhatian pada kenyataan atau kejadian dalam konteks yang diteliti. Dalam penelitian kuantitatif peneliti melaksanakan kegiatan penelitian secara objektif terhadap kenyataan subjektif yang diteliti.
Berdasarkan uraian diatas, maka dapat disimpulkan bahwa penelitian deskriptif kualitatif merupakan penelitian yang menggambarkan atau menganalisis data yang diperoleh oleh peneliti berdasarkan keadaan atau kondisi yang diteliti untuk membuat kesimpulan yang lebih luas. Penelitian akan mengambil data pada PT Hayelora Powerindo anak cabang PT PLN Rayon Ampera Palembang. Penelitian akan menggunakan visio 2016 untuk flowchart dari sistem informasi akuntansi siklus pendapatan pada tempat objek penelitian tersebut.
Objek Penelitian
Objek penelitian ini bertujuan mengetahui pengaruh siklus pendapatan listrik prabayar, pelanggan pascabayar, penjualan listrik terhadap penerapan sistem informasi akuntansi karena PT Hayelora Powerindo anak cabang dari PT PLN Rayon Ampera Palembang yang beralamat di Prumahan Poligon Abadi Blok bs 3, Kota Palembang, Sumatera Selatan yang mengelola dua jenis listrik yang diterapkan di seluruh Indonesia. Sesuai dengan PERMEN BUMN No. PER- 18/MBU/10/2014 tentang penyampaian data, laporan, dan dokumen badan usaha milik negara secara elektronik. Terkait hal tersebut peneliti akan meneliti dan menganalisis yang berfokus

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
pada fungsi dan dokumen yang terkait pada siklus pendapatan dengan didukungnya dokumen dari objek penelitian. Karena objek penelitian dilakukan di PT Hayelora Powerindo. Batas Penelitian
Penelitian ini akan difokuskan pada pengaruh siklus pendapatan listrik prabayar, pelanggan pascabayar, penjualan listrik terhadap penerapan sistem informasi akuntansi pada PT Hayelora Powerindo Cabang PT PLN Rayon Ampera di Palembang. Penelitian ini akan mempelajari pengaruh SIA terhadap siklus pendapatan listrik prabayar dan pelanggan pascabayar. Penelitian ini akan menggunakan metode survei untuk mengumpulkan data dari responden yang terdiri dari karyawan PT Hayelora Powerindo dan pelanggan PLN Rayon Ampera. Survei ini akan dilakukan dengan menggunakan kuesioner yang telah disusun sebelumnya. Data yang terkumpul akan dianalisis menggunakan metode statistik seperti regresi untuk menguji hipotesis penelitian. Penelitian ini akan berfokus pada periode tertentu, misalnya satu tahun terakhir, untuk memperoleh gambaran yang akurat tentang pengaruh siklus pendapatan listrik prabayar, pelangan pascabayar, penjualan listrik terhadap penerapan sistem informasi akuntansi. Penelitian ini akan dilakukan di PT Hayelora Powerindo Cabang PT PLN Rayon Ampera di Palembang. Hasil penelitian mungkin tidak dapat langsung generalisasi ke perusahaan atau wilayah lain, tetapi dapat memberikan wawasan yang berharga untuk industri secara umum. Responden yang akan diikutsertakan dalam penelitian ini terdiri dari karyawan PT Hayelora Powerindo dan pelanggan PLN Rayon Ampera di Palembang.
Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kualitatif yaitu data yang disajikan secara deskriptif atau dalam bentuk uraian pada PT Hayelora Powerindo. Temuan kualitatif diarahkan untuk menghasilkan perbaikan- perbaikan mutu kerja dan pada dasarnya pula bermanfaat untuk kepentingan akademis (Indrawan dan Yaniawati, 2014:68). Untuk data primer, disini peneliti menggunakan teknik wawancara, observasi. Menurut Sugiyono (2018:456), data primer merupakan sumber data yang diberikan langsung oleh pemilik data. Sedangkan data sekunder pada penelitian ini menggunakan dokumentasi dan studi literatur. Menurut Sugiyono (2018: 456).
Data sekunder merupakan sumber data yang diperoleh secara tidak langsung melalui orang lain atau artikel, jurnal, maupun dokumen. Data sekunder tersebut diperoleh peneliti dari dokumentasi dan studi literatur yang berupa jurnal, artikel, serta internet yang berfungsi sebagai penunjang informasi tambahan terkait penelitian ini. Teknik analisis data yang digunakan pada penelitian ini adalah Reduksi Data, Penyajian Data, dan Penarikan Kesimpulan yang kemudian menggunakan Teknik Triangulasi Sumber yang berfungsi untuk memperoleh data dan informasi yang akurat.
Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data merupakan cara yang digunakan oleh peneliti untuk mengumpulkan data-data penelitian dari sumber data (subyek maupun sampel penelitian). Teknik pengumpulan data merupakan suatu kewajiban, karena teknik pengumpulan data ini nantinya digunakan sebagai dasar untuk menyusun instrumen penelitian. Instrument penelitian merupakan seperangkat peralatan yang akan digunakan oleh peneliti untuk mengumpulkan data-data penelitian (Kristanto, 2018).
Teknik pengumpulan data dalam penelitian kualitatif adalah dengan melakukan observasi, wawancara, studi dokumentasi dan kuisioner. Merupakan teknik data yang dilakuakan dengan
cara memberi seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis kepada respoden dengan cara memberi dijawabnya. Kuisioner yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 100 yaitu dengan jawaban sangat setuju, tidak setuju, netral dan sangat tidak setuju (Sugiyono 2018).
Tabel 1. Skala Likert
Populasi dan Sampel Populasi menurut Sugiyono (2019:126) adalah wilayah generelisasi yang terdiri atas obyek/subyek yang mempunyai kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulan, populasi dalam penelitian ini adalah seluruh pelanggan listrik prabayar dan pelanggan listrik pascabayar yang dilayani oleh PT Hayelora Powerindo, cabang PT PLN (Persero) Rayon Ampel Palembang. Populasi ini mencakup semua pelanggan yang terdaftar area Sukarame adalah sebanyak 188.087 pelanggan yang menggunakan layanan listrik dari perusahaan tersebut.
Sampel menurut Sugiyono (2019:127) adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut, dan sampel ini digunakan untuk mengumpulkan data dan informasi yang diperlukan sampel penelitian sebanyak 100 sampel dihitung dengan menggunakan rumus slovin.
� = � 1 + �� 2 � = 1888.087 1 + 188.087(0.10 2 ) � = 188.087 1 + 188.087 (0.01) � = 188.087 1 + 1880.87 � = 188.087
1881.87 � ≈ 100 ������
Jadi setelah dihitung menggunakan Rumus Slovin menurut Sugiyono 2011 didapatkan sampel sebanyak 100 sampel.
Keterangan : n = ukuran sampel/jumlah responden N = ukuran populasi e = persentase kelonggaran ketelitian kesalahan pengambilan sampel yang masih bisa ditolerir Dalam rumus Slovin ada ketentuan sebagai berikut : Nilai e = 0,1 (10%) untuk populasi dalam jumlah besar
Sangat Setuju (SS) 5 Setuju (S) 4 Netral (N) 3 Tidak Setuju (TS) 2 Sangat Tidak Setuju (STS) 1

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 870
Nilai e = 0,2 (20%) untuk populasi dalam jumlah kecil Proses pengambilan sampel ini dilakukan secara acak atau dengan metode tertentu. yang sesuai dengan tujuan penelitian. Penelitian ini menggunakan purposive sampling dengan pertimbangan bahwa penelitian telah menentukan kriteria subjek yang akan di teliti. Alasan berikutnya purposes sampling dianggap paling tepat karena mewakili populasi. Merujuk pendapat diatas maka karekteristik sampel dalam penelitian ini menggunakan seluruh pegawai perusahaan PT Hayelora Powerindo.

## Teknik Analisis
Dalam penenlitian ini adalah penelitian kualitatif menggunakan bantuan perangkat lunak Smart PLS 4.0, metode analisi dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda untuk mnegetahui pengaruh variabel X terhadap Y sebelum melakukan analisis variabel yang digunakan dalam penelitian variabel.
Definisi Operasi Variabel Dalam melakukan penelitian, peneliti menggunakan empat variabel yang terdiri Siklus Pendapatan Listrik Prabayar, Sistem Informasi Akuntansi, Pelanggan Pascabayar, Penjualan Listrik dan Penerapan Sistem Informasi Akuntansi. Agar penelitian lebih mudah dipahami maka perlu adanya definisi operasional dari setiap variabel sebagai berikut :
1. Siklus pendapatan listrik prabayar adalah prosedur pendapatan yang dimulai dari bagian penjualan otorisasi kredit, pengambilan barang, penerimaan barang, penagihan sampai penerimaan kas (Agustina & Sari, 2021).
2. Pelanggan pascabayar adalah suatu pelayanan yang diberikan PT. PLN (Persero), dengan cara customer menggunakan energi listrik lebih dulu sertaakan membayarkan pada bulan setalahnya.
3. Penjualan adalah penjualan tenaga listrik juga digunakan di dalam 1 Peraturan Perundang- undangan lainnya. Penjualan Tenaga Listrik adalah suatu kegiatan usaha penjualan tenaga listrik kepada konsumen.
4. Sistem Informasi Akuntansi adalah menghasilkan semua jenis informasi pengambilan keputusan, menghasilkan informasi dalam mengevaluasi kinerja karyawan, dan mendapatkan informasi untuk mempersiapkan, mengevaluasi anggaran perusahaan serta mampu memperoleh informasi yang dibutuhkan untuk merencanakan dan mengendalikan aktivitas organisasi (Rachmawati et al., 2021).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Model Pengukuran (Outer Model ) Model pengukuran ( outer model ) dilakukan dengan menguji validitas dan reabilitas dari indikator yang membentuk variabel laten. Ada tiga kriteria yang digunakan untuk mengevaluasi outer model , yaitu Convergent Validity, Discriminant Validity, Composite Reliability dan Cronbach’s Alpha. Berikut ini adalah hasil model pengukuran tersebut.
a. Convergent Validity Pengujian convergent validity dilakukan dengan melihat nilai outer loading masing- masing indikator terhadap variabel latennya. Suatu indikator dinyatakan memenuhi convergent validity dalam kategori baik apabila nilai outer loading > 0,7 atau lebih tinggi (Sholihin & Ratmono, 2021). Dapat dilihat pada tabel berikut ini.

## Gambar 1. Convergent Validity
Berdasarkan Gambar 1 menunjukkan bahwa semua indikator memiliki nilai loading factor yang melebihi 0,7. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa indikator tersebut valid dan memenuhi standar validitas.
Tabel 1. Hasil Nilai Outer Loading Factor
Variabel (Konstruk) Kode Loading Factor R-Tabel Keterangan Siklus Pendapatan Listrik Prabayar (SPLP)
SPLP 1
0,909 0,5 Valid SPLP 2 0,897 SPLP 3 0,840 SPLP 4 0,794 SPLP 5 0,823 Pelanggan Pascabayar (PP) PP 1 0.875 0,5 Valid PP 2 0.890 PP 3 0.719 PP 4 0.885 0,5 Valid PP 5 0.866
PP 6 0.817 Penjualan Listrik (PL) PL 1 0,908 0,5 Valid PL 2 0,851 PL 3 0,925 PL 4 0,811 PL 5 0,771 Penerapan Sistem Informasi Akuntansi (PSIA) PSIA 1 0,885 0,5 Valid PSIA 2 0,893 PSIA 3 0,906 PSIA 4 0,884

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 872

## Sumber : Data diolah peneliti, 2023
Berdasarkan sajian data dalam tabel 4.3 di atas, dapat diketahui bahwa masing-masing indikator variabel penelitian banyak yang memiliki nilai outer loading > 0,7. Menurut (Sholihin & Ratmono, 2021) nilai outer loading antara 0,708 atau lebih tinggi sudah dianggap cukup signifikan untuk memenuhi syarat convergent validity .
b. Validitas Diskriminan ( Dicriminant Validity ) Selanjutnya yaitu mengukur nilai Discriminant Validity dengan menggunakan analisis Cross Loadings adalah pendekatan yang umum digunakan dalam uji discriminant validity . Selama ini peneliti menggunakan dua pendekatan untuk menilai validitas diskriminan yaitu, cross loading (Mahfud & Dwi, 2021).
Tabel 2. Cross Loading Variabel (Konstruk) Kode Cross Loading R-Tabel Keterangan Siklus Pendapatan Listrik Prabayar SPLP 1 0.909 0.842 0.808 0.755 0,7 Valid SPLP 2 0.897 0.780 0.771 0.689 SPLP 3 0.840 0.709 0.705 0.595 SPLP 4 0.794 0.667 0.686 0.608 SPLP 5 0.823 0.802 0.737 0.712 Pelanggan Pascabayar PP 1 0.746 0.875 0.776 0.785 0,7 Valid PP 2 0.810
0.890 0.780 0.797 PP 3 0.666 0.719 0.625 0.537 PP 4 0.801 0.885 0.791 0.788 PP 5 0.776 0.886 0.766 0.791 PP 6 0.730 0.817 0.818 0.672 Penjualan Listrik PL 1 0.771 0.824 0.908 0.810 0,7 Valid PL 2 0.755
0.741 0.851 0.656 PL 3 0.776 0.807 0.925 0.818 PL 4 0.734 0.755 0.811 0.735 PL 5 0.688 0.719 0.771 0.666 Penerapan PSIA 1 0.708 0.779 0.760 0.885 0,7 Valid
Variabel (Konstruk) Kode Cross Loading R-Tabel Keterangan Sistem Informasi Akuntansi PSIA 2 0.661 0.738 0.741 0.893 PSIA 3 0,694 0.791 0.792 0.906 PSIA 4 0.761 0.800 0.798 0.884

## Sumber : Data diolah penulis, 2023
Bedasarkan Pada tabel 2 di atas menunjukkan bahwa nilai Cross Loading masing-masing indikator terhadap variabelnya sudah lebih lebih tinggi dibandingkan hubungannya dengan konstruk variabel lain. Hasil perhitungan Fornell-Larker Criterion dan Cross Loading di atas menunjukkan bahwa validitas penelitian yang dirujuk dari Discriminan Validity menunjukkan kevalidannya. Hasil perhitungan sebelumnya menunjukkan bahwa penelitian sudah menunjukkan kevalidannya melalui uji Convergent Validity dan Discriminant Validity. Selanjutnya, pengujian dilakukan untuk menguji Reliabilitas penelitian melalui nilai Composite Reliability dan Cronbach’s Alpha yang berasa diatas 0,6 adalah nilai reliabilitas penelitian (Sholihin & Ratmono, 2021).
Tabel 3. Nilai Composite Reliability dan Cronbach’s Alpha
Konstruk Cronbach’s Alpha Composite Realiability Averafe Variance Extracted (AVE) Rule Of Thumb Keterangan SPLP (X1) 0,907 0,931 0,729 > 0,6 Reliabel PP (X2) 0,919 0,937 0,713 Reliabel PL (X3) 0,907 0,931 0,731 Reliabel PSIA (Y) 0,915 0,940 0,796 Reliabel

## Sumber: Data diolah penulis, 2023
Bedasarkan Tabel 3 diatas menunjukkan bahwa nilai composite reliability sebesar 0,6 – 0,7 nilai Cronbach’s alpha sebesar >0,7 serta nilia AVE >0,7 dianggap memiliki reliabilitas yang baik (Latan & Ghozali, 2016). Di atas menunjukkan bahwa nilai Conbach’s Aplha, Composite Reliability dan AVE masing-masing variabel sudah memenuhi standar berada di atas 0.60 hal tersebut menunjukkan bahwa reliabilitas penelitian dapat diterima dan reliabel.
Hasil pengukuran validitas dan reliabilitas di atas menunjukkan bahwa alat pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah valid dan reliabel. Hasil ini menunjukkan bahwa alat ukur penelitian memiliki konsistensi yang dapat dipertanggungjawabkan. Jika model pengukuran valid dan reliabel maka dapat dilakukan tahap selanjutnya yaitu evaluasi model structura l.

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 874
2. Model Struktural ( Inner Model ) Model struktural (inner model) merupakan pola hubungan variabel penelitian. Evaluasi terhadap model struktural adalah dengan melihat koefisien antar variabel dan nilai koefisien determinasi (R2) dan Q- square (Q2).
a.Nilai R- Square
Koefisien determinasi (R Square) merupakan cara untuk menilai seberapa besar konstruk endogen dapat dijelaskan oleh konstruk eksogen. Nilai koefisien determinasi (R Square) diharapkan antara 0 dan 1. Nilai R Square sebesar 0,75, 0,50, dan 0,25 menunjukkan bahwa model kuat, moderat, dan lemah (Sarstedt dkk., 2017). Nilai R-Square dapat dilihat pada tabel berikut:

## Nilai R-Square
Y

## 0,797 Sumber : Data diolah 2023
Bedasarkan tabel diatas nilai R Square sebesar 0,797 yang artinya 3 variabel independen (eksogen) berpengaruh terhadap variabel dependen (endogen). Dengan demikian, hasil nilai R- Square sebesar 0,797, berkisar antara 0 sampai 1 mengindikasikan besarnya kombinasi variabel pengaruh siklus pendapatan listrik prabayar, pelanggan pascabayar dan penjualan listrik secara bersama-sama mempengaruhi nilai variabel penerapan sistem informasi akuntansi.
b.Nilai Predictive Relevance (Q2) Evaluasi model pls juga dapat dilakukan dengan Q-suare. Q-square mengukur seberapa baik nilai observasi yang dihasilkan oleh model dan juga estimasi parameternya. Nilai Q2 > 0 memperlihatkan model sempurna predictive relavance, ataupun sebaliknya. Lebih mengkhusus nilai Q2 sebesar 0,02 (model lemah), 0,15 (medium) dan 0, 35 (kuat) (Sholihin & Ratmono, 2021). Nilai Q2 dapat dilihat tabel dibawah ini:
Q2 Predict Y1 0,603 Y2 0,549
Y3 0,640
Y4 0,549

## Sumber : Data diolah 2023
Bedasarkan data tabel diatas nilai Q2 untuk Y1 adalah 0,603 oleh karena Q2 = 0,603 > 0, maka dapat disimpulkan X1–X5 memiliki relevansi prediksi untuk Y1. Diketahui nilai Q2 = 0,603 yakni lebih besar dari 0,35 maka disimpulkan relevansi prediksi kuat. Nilai Q2 untuk Y2 adalah sebesar 0,549 oleh karena Q2 = 0,549 > 0, maka dapat disimpulkan X1–X6 memiliki relevansi prediksi untuk Y2. Diketahui nilai Q2 = 0,549 yakni lebih besar dari 0,35 maka disimpulkan relevansi prediksi kuat.
3. Uji Hipotesis
Pengujian hipotesis menggunakan analisis full model structural equation modeling (SEM) dengan smart PLS. Dalam full model structural equation modeling selain mengkonfirmasi teori, juga menjelaskan ada atau tidaknya hubungan antara variabel laten (Ghozali, 2016). Hasil Pengujian masing-masing hipotetis bedasarkan hasil t-statistic dan path coefficients pada gambar
dibawah ini sebagai berikut:

## Gambar 2. Hasil Proses Bootstrapping Sumber: Data diolah 2023
Untuk menjelaskan lebih lanjut, perlu dijelaskan tentang nilai estimasi parameter yang diperoleh dari hasil bootstrapping. Nilai estimasi parameter ini dapat berupa koefisien regresi, nilai path coefficient , atau nilai loading faktor. Misalnya, dalam penelitian tentang pengaruh kepuasan pelanggan terhadap loyalitas pelanggan, hasil bootstrapping menunjukkan nilai koefisien regresi sebesar 0,60 (Sholihim & Ratmono, 2021).
a. Uji Path Coefficient Evaluasi path coefficient digunakan untuk menunjukkan seberapa kuat efek atau pengaruh variabel independen kepada variabel dependen. Sedangkan coefficient determination ( R-Square ) digunakan untuk mengukur, seberapa banyak variabel endogen dipengaruhi oleh variabel lainnya. Chin menyebutkan hasil R2 sebesar 0,67 ke atas untuk variabel laten endogen dalam model struktural, mengindikasikan pengaruh variabel eksogen yang mempengaruhi terhadap variabel endogen (yang dipengaruhi) termasuk dalam kategori baik. Sedangkan jika hasilnya sebesar 0,33 – 0,67 maka termasuk dalam kategori sedang, dan jika hasilnya sebesar 0,19 – 0,33 maka termasuk dalam kategori lemah (Mahfud & Dwi, 2021). Berikut merupakan hasil pengujian hipotesis pada penelitian ini:
Tabel Hasil Uji Path Coefficient
7 Original sample (O) Sample mean (M) Standard deviation (STDEV) T statistics (O/STDEV) P values Keterangan X1. - > Y -0,092 -0,083 0,131 0,702 0,483 Ditolak X2. - > Y 0,535 0,540 0,134 3,991 0,000 Diterima X3. - > Y 0,465 0,453 0,156 2,985 0,003 Diterima
Sumber: Data diolah 2023 Berikut bedasarkan tabel diatas bahwa pada penelitianini memiliki hasil pada pengujiam tiap

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
hipotesisnya sebagai berikut: 1. Hipotesis pertama menunjukkan hasil dari pengolahan data diketahui bahwa nilai path cooffeciont -0,092 (negatif), nilai t-statistic 0,702 <1,96, dan nilai p values tidak memenuhi syarat yaitu 0,483 <0,05. Sehingga H1 pada penelitian ini ditolak . Karena manajemen dan karyawan PT Hayelora Powerindo kurang memahami penerapan siklus pendapatan listrik prabayar yang digunakan agar dapat menerapkannya secara efektif dapat menyebabkan penerapan sistem informasi akuntansi menjadi tidak optimal. Bedasarkan hasil dalam penelitian (Hertati & Safkaur, 2020) menyatakan bahwa data yang diperoleh dari siklus pendapatan listrik prabayar dapat mempengaruhi akurate dan validitas penelitian yang dijalankan. Jika data yang diperoleh tidak akurat atau tidak valid, maka hasil penelitian mungkin tidak mencerminkan hubungan yang sebenarnya antara siklus pendapatan listrik prabayar dan penerapan sistem informasi akuntansi.
2. Hipotesis kedua menunjukkan hasil dari pengolahan data diketahui bahwa nilai path cooffecient 0,535 (positif), nilai t-statistic 3.991 >1,96, dan nilai p-values memenuhi syarat yaitu 0,000 <0,05. Sehingga H2 pada penelitian ini diterima. Sistem informasi yang diterapkan PT Hayelora Powerindo untuk pelanggan pascabayar telah terbukti efektif dan efisien. Dapat disimpulkan bahwa pelanggan pascabayar terhadap penerapan sistem informasi akuntansi yang diberikan oleh PT Hayelora Powerindo sangat berpengaruh pada intensitas pengguna pascabayar dan berencana untuk terus mengembangkan sistem informasi akuntansi yang digunakan. Hasil dalam penelitian ini relevan positif dengan hasil yang diperoleh oleh penelitian terdahulu yang dilakukan oleh (Silalahi et al., 2022) menyatakan bahwa pelanggan pascabayar terhadap penerapan sistem informasi akuntansi dapat membantu perusahaan untuk memberikan layanan pelanggan yang lebih responsif, hal ini dapat dilakukan melalui berbagai saluran komunikasi, seperti telepon, email dan media sosial.
3. Hipotesis ketiga menunjukkan hasil dari pengolahan data diketahui bahwa nilai path cooffecient 0,465 (positif), nilai t-statistic 2.985 (>1,96), dan nilai p values memenuhi syarat yaitu 0,003 (<0,05). Sehingga H3 pada penelitian ini diterima. Karena sistem informasi akuntansi yang digunakan PT Hayelora Powerindo telah mampu memenuhi kebutuhan perusahaan, baik dari segi fungsionalitas maupun kemudahan penggunaan dan manajemen serta karyawan PT Hayelora Powerindo telah memahami dan menerima pentingnya penerapan sistem informasi akuntansi. Dan dapat disimpulkan bahwa penjualan listrik terhadap sistem informasi akuntansi yang diberikan oleh PT Hayelora Powerindo sangat berpengaruh positif. Hasil dalam penelitian ini relevan dengan hasil yang diperoleh oleh penelitian terdahulu yang dilakukan oleh (Mailakay et al., 2019) Sistem informasi akuntansi yang baik dapat membantu perusahaan untuk mengumpulkan dan menyimpan data penjualan secara akurat. Hal ini dapat membantu perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih tepat dalam memasarkan produk dan layanannya dan untuk mengelola proses penjualan listrik secara lebih efektif dan efisien.

## KESIMPULAN
Setelah melakukan analisis dengan menggunakan program SmartPLS 4.0 diperoleh hasil sebagai berikut:
1. Hasil uji hipotesis pertama (H1) menunjukkan adanya siklus pendapatan listrik prabayar tidak signifikan terhadap sistem informasi akuntansi di PT Hayelora
Powerindo Palembang.
2. Hasil uji Hipotesis kedua (H2) menunjukkan adanya pelanggan pascabayar berpengaruh positif dan signifikan terhadap sistem informasi akuntansi di PT Hayelora Powerindo Palembang.
3. Hasil uji hipotesis ketiga (H3) menunjukkan adanya penjualan listrik berpengaruh positif dan signifikan terhadap sistem informasi akuntansi di PT Hayelora Powerindo Palembang.

## DAFTAR REFERENSI
Akuntansi, J., Ratulangi, U. S., & Unsrat, K. (2018). Iteks Penerapan PSAK NO. 23 Atas Penjualan Energi Listrik Pascabayar dan Prabayar Pada PT PLN (PERSERO) Unit Layanan Pelanggan Manado Selatan . 02 (02), 551–555.
Alwi, A., Gamaliel, H., & Rondonuwu, S. (2023). Analisis Penerapan Sistem Informasi Akuntansi Siklus Pendapatan pada CV Aneka Ritelindo Manado. Jurnal EMBA , 11 (1), 281– 291. https://doi.org/10.35794/emba.v11i1.45644.
Banurea, S. A., & Aisyah, S. (2022). Perbedaan Kualitas Pelayanan Listrik Pascabayar Dan Listrik Prabayar Terhadap Kepuasan Pelanggan Pada PT PLN (Persero) Salak, Pakpak Bharat. Jurnal Ilmiah Penelaran Dan Penelitian Mahasiswa , 4 (4), 281–288. Betah, J., Elim, I., & Sia, L. M. M. (2021). Analisis Penerapan Sistem Informasi Akuntansi Penjualan Pada Pt. Melodi Asri Bitung. Jurnal EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi , 9 (1), 282–288. Ester Debora Sihaloho, Ventje Ila, I. G. S. (2022). Analisis Sistem Informasi Akuntansi Penerimaan dan Pengeluaran Kas pada Perusahaan Listrik Negara (Persero) Unit Induk Wilayah Sulawesi Utara, Sulawesi …. Jurnal LPPM Bidang EkoSosBudKum (Ekonomi … , 5 (2),
1183–1190. https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/lppmekososbudkum/article/view/40454%0Ahttps://ej ournal.unsrat.ac.id/index.php/lppmekososbudkum/article/download/40454/36517
Hertati, L., & Safkaur, O. (2020). Dampak Revolusi Industri 4.0 Era Covid-19 pada Sistem Informasi Akuntansi Terhadap Struktur Modal Perusahaan. Jurnal Riset Akuntansi Dan Keuangan , 8 (3), 503–518.
Hertati.L. (2022). BAB V Akuntansi Manajemen Sektor Publik. Akuntansi Sektor Publik, 65. Hertati, L. (2023). BAB 3 Fungsi Sistem Akuntansi. Sistem Akuntansi , 30. Global Eksekutif Teknologi.
Iryana, R. K. (2020). Teknik Pengumpulan Data. Teknik Pengumpulan Data Metode Kualitatif , 21 (58), 1–17. https://www.unhcr.org/publications/manuals/4d9352319/unhcr-protection- training-manual-european-border-entry-officials-2-legal.html?query=excom 1989 Kustina, K. T., Nurhayati, M., Pratiwi, E., Lesi Hertati, S. E., CAPM, A. C. C. A. C., Qodari, A., ... & Abdul Munim, S. E. (2022). Sistem informasi manajemen . Cendikia Mulia Mandiri. Lilianti, E., Valianti, R. M., & Pratiwi, S. (2019). Analisis Faktor Internal dan Eksternal Penyebab Terjadinya Piutang Tak Tertagih Pada PT. PLN (Persero) WS2JB UP3 Palembang.
Jurnal Media Akuntansi (Mediasi) , 1 (2), 80–100. https://doi.org/10.31851/jmediasi.v1i2.3531 Mahfud, S., & Dwi, R. (2021). Analisis SEM-PLS dengan WarpPLS 7.0 . Penerbit Andi. Mailakay, D. C., Sabijono, H., & Wokas, H. R. N. (2019). Analisis Sistem Informasi Akuntansi Penjualan Listrik Untuk Perencanaan dan Pengendalian Bisnis Di PT PLN (Persero) Cabang Manado Selatan . 14 (2), 262–267.

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
Marifati, I. S., & Ubaidillah, U. (2019). Sistem Informasi Akuntansi Siklus Pendapatan Pada Usaha Bengkel Budi Barokah Sokaraja. Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) ,
5 (1), 44–51. https://doi.org/10.31294/ijse.v5i1.5863 Marina, A., Wahjono, S. I., Syaban, M., & Suarni, A. (2017). Sistem Informasi Akuntansi Teori dan Praktikal. In Jakarta: Salemba Empat . Muhyar, E., Mardiana, & Verahastuti, C. (2019). Penerapan Sistem Informasi Akuntansi Atas Siklus Pendapatan pada PT. PLN (Persero) Rayon Samarinda Seberang. Ekonomia , 8 (3), 1– 14.
N Meriana, H. T. N. U. N. (2022). Analisis Penerapan Sistem Akuntansi Penerimaan Dan Pengeluaran Kas Pada Pt. Lancar Abadi Sekawan Curup. Jurnal Saintifik , 19 (2), 49–54. Ningtyas, S. A. (2019). Desain . UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER. Rachmawati, T. D., Cahyono, D. C., & Nastiti, A. S. (2021). Systematic Literature Review : Efektivitas Sistem Informasi Akuntansi Koperasi Di Indonesia. Jurnal Ekobis : Ekonomi Bisnis & Manajemen , 11 (1), 40–54. https://doi.org/10.37932/j.e.v11i1.265 Ramadlana, R. leila, & Najib, M. (2017). Analisis Perbedaan Kualitas Pelayanan Listrik Pascabayar dan Listrik Prabayar terhadap Kepuasan Pelanggan Pada PT PLN (Persero) Area Ciputat. Jurnal Manajemen Dan Organisasi , 7 (3), 184–199. https://doi.org/10.29244/jmo.v7i3.16681
Silalahi, W., Purba, D., Jamaluddin, J., & Silalahi, M. (2022). Analisis Sistem Informasi Akuntansi Pendapatan Listrik Pascabayar Pada Pt Perusahaan Listrik Negara (Persero) Area Rantauprapat. Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan , 10 (2). https://doi.org/10.23960/jitet.v10i2.2439 Syarifah, I., Mawardi, M. K., & Iqbal, M. (2020). Pengaruh modal manusia terhadap orientasi pasar dan kinerja UMKM. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 23 (1), 69–96. https://doi.org/10.24914/jeb.v23i1.2521 Trenggonowati, K. (2018). Analisis Faktor Optimalisasi Golden Age Anak Usia. Journal Industrial Servicess , 4 (1), 48–56.
Tresnawati, I. D. A. R., Sabijono, H., & Manossoh, H. (2017). Evaluasi Sistem Informasi Akuntansi Siklus Pendapatan Pada Pt. Manado Sejati Perkasa. Jurnal EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi , 5 (2), 1163–1170. Utami, K. M., & Werastuti, D. N. S. (2022). Pengaruh Penerapan, Pelatihan Pengguna Dan Efektivitas Sistem Informasi Akuntansi Terhadap Kinerja Karyawan: Studi Pada Perumda Air Minum Tirta Hita …. … Ilmiah Mahasiswa Akuntansi) … , 13 , 1344–1355. https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/S1ak/article/view/38962