## Analisa Faktor-Faktor Yang Mendorong Penggunaan Sistem Informasi Kepegawaian (SIPEG) : Studi Kasus Politeknik Negeri Padang
Analysis of Factors Influencing the Use of Human Resources Information Systems: A Case Study of Padang State Polytechnic
Ade Irma Suryani & Achmad Nizar Hidayanto
Magister Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia, Jalan Salemba Raya No.xx , Jakarta Pusat, xxxxx, Indonesia

## ABSTRACT
Padang  State  Polytechnic is  one  of  the  best vocational  Polytechnic in  Sumatera.  As  the  best  college, Padang State Polytechnic has implemented several information systems; such as the Information System in the Human  Resource  Civil  Service  Department.  However,  the  system  still  was  not  optimally  utilized  within  the institution as a tool to support data processing and strategic tool to gain strategic advantages and to support the growth of the organization to a better level.
This research was conducted to analyze the factors that encourage the usage of information system in the  Human  Resource  Civil  Service  Department  in  PNP.  In  order  to  collect  data  survey,  author  has  sent questionnaires to all faculties including lecturers and administration staffs in Padang State Polytechnic as user of Information System in the Human Resource Civil Service Department. Among 160 questionnaires that were distributed,  only  121  questionnaires  were  returned.  Furthermore,  the  questionnaires  were  proceeded  with  the Structural  Equation  Modeling  (SEM)  method  by  using  Amos  Software  v.21.  In  conclusion,  the  factors  that encourage  the  usage  of  Information  System  in  the  Human  Resource  Civil  Service  Department  in  PNP  are Information Quality, Service Quality and System Quality.
Keywords: Structural Equation Model, Information Quality, Service Quality and System Quality.

## PENDAHULUAN
Politeknik Negeri Padang (PNP)
merupakan  salah  satu  perguruan  tinggi vokasi  yang  ada  di  Sumatera.  Politeknik Negeri  Padang  memiliki core bisnis  pada proses belajar  mengajar dan  beberapa proses bisnis pendukung ( support ) lainnya. Politeknik  Negeri  Padang    memanfaatkan SI/TI  untuk  dapat  menjalankan  proses  bisnis tersebut, hanya saja pemanfaatan SI/TI masih belum optimal saat ini.
Berdasarkan  Renstra  PNP  2010-2014 (Sumber  :  Renstra  PNP,  2010-2014),  dalam lampiran  indikator  utama  dan  target  capaian PNP  2010-2014  untuk  bidang  penguatan sistem  tata  kelola  organisasi  dan  pencitraan publik  berbasis  TIK,  saat  ini  terlihat  bahwa pemanfaatan SI/TI belum optimal yaitu salah satunya  program  pengembangan  SIPEG. Dalam    kenyataannya  saat  ini  masih  sedikit pengguna  yang  menggunakan  sistem  ini karena salah satu alasannya yaitu
kelengkapan database pegawai. Untuk program  pengembangan  SIPEG  dilihat  dari indikator  kelengkapan  database  pegawai memiliki  target  pencapaian  2013  ini  sebesar 90%.  Pada  kenyataannya,  target  ini  masih belum tercapai. Berdasarkan hasil wawancara penulis  dengan  pengelola  SIPEG,  saat  ini kelengkapan database pegawai baru mencapai  75%.  Beberapa  alasan  dari pengguna  SIPEG  tersebut  menunjukkan bahwa  pemanfaatan  SIPEG  belum  optimal. Disamping  itu,  dari  hasil  wawancara  juga diketahui alasan kurangnya keinginan pengguna  memanfaatkan  sistem  informasi kepegawaian diantaranya :
1. Kurangnya  sosialisasi  dari  pengelola sistem  informasi  tentang  keberadaan SIPEG.  Hal  ini  terlihat  dari  masih banyaknya  dosen  dan  pegawai  yang belum menggunakan SIPEG.
2. Belum  adanya  kebijakan  dari  pimpinan yang  mengatur  mengenai  pemakaian SIPEG.
3. Keberadaan  SIPEG  dirasakan  kurang bermanfaat  karena  baru  sebatas  sebagai repository dan  melihat  informasi  tentang data pegawai saja, belum dapat digunakan  untuk  fungsi  lainnya  yang dilakukan secara otomatis. Dari beberapa permasalahan tersebut, penulis tertarik  untuk  menganalisis  faktor-faktor yang  mendorong  penggunaan  SIPEG  di
Politeknik Negeri Padang, sehingga pertanyaan penelitian yang ingin diselesaikan adalah:
“Faktor-faktor  apa  saja  yang  mendorong penggunaan  Sistem  Informasi  Kepegawaian (SIPEG) di Politeknik Negeri Padang ?”
Beberapa  tujuan  yang  ingin  dicapai  dari penelitian ini adalah:
1. Menganalisis faktor-faktor yang mendorong penggunaan SIPEG di PNP. 2. Merumuskan rekomendasi untuk peningkatan penggunaan SIPEG di PNP.

## METODOLOGI
Berdasarkan  tujuan  penelitian  dan  juga hasil yang  didapatkan  dari  penelitian sebelumnya,  maka  dibentuk  sebuah  model pengembangan  penelitian  mengenai  faktor- faktor  yang  mendorong  penggunaan  sistem informasi kepegawaian
(SIPEG)
di Politeknik Negeri Padang seperti ditunjukkan pada  Gambar  3.  Model  penelitian  ini mengintegrasikan model DeLone & McLean, model  TAM  dan  model  TRI. Information Quality,  Service  Quality dan System  Quality diadopsi  dari  model  DeLone  &  McLean.
Perceived usefulness , Perceived Ease-of-Use dan  Intention  to  use  diadopsi  dari  model TAM.  Selain  itu  model  penelitian  ini  juga mengadopsi konstruk
Optimism,
Innovativeness,  Discomfort dan Insecurity yang  berasal  dari  TRI  dan  menambahkan faktor compatibility .
Gambar 1. Model Penelitian
Dari  Gambar  1.  dibentuklah  beberapa hipotesis  yang    dibuat  dari  hasil  beberapa model  penelitian  dan  penelitian  terdahulu yang  menjadi  dasar  terbentuknya  hipotesis berikut.
• H1  : Information Quality (IQ) berpengaruh terhadap Perceived Usefulness (PU)
• H2  : Service Quality (SQ) berpengaruh terhadap Perceived Usefulness (PU)
• H3  : Service Quality (SQ) berpengaruh terhadap Perceived Ease-of-Use (PEU)
• H4  : System Quality (SQ) berpengaruh terhadap Perceived Ease-of-Use (PEU)
• H5  : Optimism (OPT) berpengaruh terhadap Perceived Usefulness (PU)
• H6  : Optimism (OPT) berpengaruh terhadap Perceived Ease-of-Use ( PEU)
• H7  : Optimism (OPT) berpengaruh terhadap Perceived Compatibility (PC)
• H8  : Innovativeness (INN) berpengaruh terhadap Perceived Usefu lness (PU)
• H9  : Innovativeness (INN) berpengaruh terhadap Perceived Ease-of -Use (PEU)
• H10: Innovativeness (INN) berpengaruh terhadap Perceived Compatibility (PC)
• H11 : Discomfort (DIS) berpengaruh terhadap Perceived Usefulness (PU)
• H12 : Discomfort (DIS) berpengaruh terhadap Perceived Ease-of-Use (PEU)
• H13 : Discomfort (DIS) berpengaruh terhadap Perceived Compatibility (PC)
• H14 : Insecurity (INS) berpengaruh terhadap Perceived Usefulness (PU)
• H15 : Insecurity (INS) berpengaruh terhadap Perceived Ease-of-U se (PEU)
• H16 : Insecurity (INS) berpengaruh terhadap Perceived Compatibility (PC)
• H17 : Perceived Ease-of-Use (PEU) berpengaruh terhadap Perceived Usefulness (PU)
• H18 : Perceived Usefulness (PU) berpengaruh terhadap Intention to Use (ITU)
• H19 : Perceived Ease-of-Use (PEU) berpengaruh terhadap Intention to Use (ITU)
• H20 : Perceived Compatibility (PC) berpengaruh terhadap Intention to Use (ITU)

## HASIL
Tabel  1.  Merupakan  tabel  demografi responden  dengan  jumlah  sampel  sebanyak 121  yang  berisi  informasi  mengenai  latar belakang responden sebagai pengguna Sistem  Informasi  Kepegawaian  (SIPEG)  di Politeknik Negeri Padang.
Tabel 1. Demografi Responden (Jumlah Sampel N=121)
Measure Item Frequ ency Percen tage (%) Jenis Kelamin Laki-Laki 63 52% Perempuan 58 48% Usia < 25 tahun 1 1% 25-35 tahun 40 33% >35 tahun 80 66% Masa Kerja <3 tahun 1 1% 3-5 tahun 17 14% >5 tahun 103 85% Pendidikan Terakhir SMU 5 4% D3 4 3% S1/D4 14 12% S2 98 81% S3 0 0% Tingkat Penguasaan Komputer Dasar 1 1% Menengah 76 63% Mahir 44 36% Seberapa sering menggunak 2-4 kali seminggu 8 7% an SIPEG Sekali seminggu 10 8% Tidak teratur 103 85% Tidak pernah 0 0%
Dari  hasil  kuesioner  seperti  Tabel  1. terlihat  bahwa  pengguna  yang  menjadi responden  rata-rata  memiliki  latar  belakang pendidikan  terakhir  S2  sebesar  81%  dan memiliki  tingkat  penguasaan  komputer menengah  hingga  mahir.  Dari  hasil  survei juga menunjukkan seberapa sering pengguna menggunakan  SIPEG  dan  ternyata  dari  hasil kuesioner menunjukkan 85% pengguna tidak teratur menggunakan SIPEG. Sebelum melakukan analisa pengujian statistik dengan menggunakan  model  persamaan  struktural atau SEM, terlebih dahulu data yang akan  di analisa  harus  memenuhi  syarat  normalitas, bebas outlier
dan pengujian multikolinearitas.
Data dengan sampel 121 responden perlu dilakukan  uji  normalitas  terlebih  dahulu. Data  dikatakan  normal  jika  nilai  c.r multivariate  ( critical  ratio )  berkisar  antara  - 2.58  <  c.r  <  2.58.  Dari  hasil  pengujan normalitas data didapatkan bahwa data secara univariate menunjukkan  distribusi  normal. Namun  secara multivariate data  ini  tidak normal karena memiliki nilai c.r multivariate sebesar  17.464  >  2.58.  Nilai  yang  didapat menunjukkan perlu adanya pembersihan data untuk dapat masuk ke tahap berikutnya.
Setelah  dilakukan  pengujian  normalitas data, selanjutnya dilakukan pengujian outlier . Outlier merupakan  kondisi  observasi  dari suatu  data  yang  memiliki  karakteristik  unik yang  terlihat  sangat  berbeda  jauh  dari
observasi-observasi  lainnya,  serta  muncul dalam  bentuk  nilai  yang  ekstrim,  baik  untuk sebuah  variabel  tunggal  ataupun  variabel- variabel kombinasi (Hair et al, 1998).
Outlier dapat  di  evaluasi  dengan  dua cara,  yakni  analisis  terhadap univariate outliers dan  analisis  terhadap multivariate outliers  ( Hair,  et  al.,  1998). Outlier dapat dilihat dari nilai mahalanobis d-squared . Jika nilai    Chi-Square  (χ2) dengan degree  of freedom (df)  sebanyak  (jumlah  indikator) pada  tingkat  signifikansi  0,001  (Hair  et  al., 1998 dalam Ghozali, 2008).
Berdasarkan nilai mahalanobis d- squared tersebut dapat dijelaskan bahwa dari 121  data  terdapat outlier sebanyak  1  data karena memiliki nilai mahalanobis d-squared berada  diatas  93,17,  sehingga  data  tersebut dihapus dan tidak digunakan dalam pengujian  selanjutnya.  Jumlah  data  akhir yang digunakan dalam penelitian ini menjadi 120 data.
Setelah  didapatkan  data outlier maka langkah selanjutnya yaitu melakukan pengujian
multikolinearitas.
Untuk
mendeteksi  adanya  multikolinearitas  yaitu dengan  melihat  nilai value Inflation (VIF) dan nilai tolerance value (TOL). Suatu model dinamakan bebas dari gejala multikolinearitas jika nilai VIF > 10 dan nilai TOL  <  0.10  (Ghozali,  2006).  Dari  hasil pengujian terlihat tidak ada  multikolinearitas karena  nilai  Tolerance  dan  VIF    yang didapatkan  memenuhi  syarat    VIF  >  10  dan nilai TOL < 0.10.
Setelah  melewati  pengujian  normalitas data, outlier dan  multikolinearitas  maka dapat dilanjutkan ke tahapan pengolahan data dengan menggunakan SEM.
Dalam pengolahan  data  menggunakan  SEM,  hal pertama  yang  harus  dilakukan  adalah transformasi  data  dalam  bentuk  ordinal  ke interval.  Proses  transformasi  menggunakan Method  of  Successive  Interval (MSI)  dan menggunakan Add-in  Statistic pada  aplikasi Ms.  Excel.  Dalam  menganalisa  data,  penulis menggunakan alat bantu AMOS v.21 dengan melakukan 7 (tujuh) tahapan pengolahan data menggunakan SEM (Hair et.al,1998) yaitu :
1. Pengembangan model secara teoritis
Pengembangan  model  berdasarkan  teori yang penulis  lakukan  adalah  berdasarkan pada  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya  untuk  mendukung  analisa terhadap masalah yang sedang dikaji.
2. Menyusun diagram jalur ( path diagram )
Tahap  ini  bertujuan  menggambarkan model  teoritis  yang  telah  dibangun  pada langkah pertama kedalam sebuah diagram jalur agar peneliti dengan mudah dapat  mencermati  hubungan  kausalitas yang ingin diujinya.
3. Mengubah diagram jalur menjadi persamaan struktural
Persamaan  struktural  berfungsi  untuk menyatakan  hubungan  kausalitas  antar berbagai konstruk.
4. Memilih matrik input untuk analisis data Dalam  melakukan  pengujian,  penulis menggunakan  alat  bantu  AMOS  v.21, Salah  satu  kelebihan software ini  yaitu dapat  mengubah  data  mentah  yang  akan digunakan sebagai input ke dalam bentuk matrik  kovarian  yang  akan  menjadi  data input  dalam  melakukan  analisis  SEM. Evaluasi  atau  penilaian  dan  estimasi terhadap model penelitian dapat dilakukan  ketika degree  of  freedom (df) dari model penelitian bernilai positif.
5. Menilai identifikasi model Pada  tahapan  ini,  identifikasi  model terhadap  model  struktural,  dapat  dilihat dari  nilai degree  of  freedom (df)  yang dihasilkan  saat  melakukan  pengujian, sehingga  dapat  diketahui  apakah  model penelitian  ini  termasuk  dalam  salah  satu kategori  df.  Dari  hasil  pengujian  terlihat bahwa nilai df =1428, bernilai positif dan termasuk kedalam kategori over identified, sehingga  pengujian  dapat dilanjutkan ke tahap selanjutnya.
6. Mengevaluasi estimasi model
Pada  tahapan  evaluasi  asumsi  dan kesesuaian model ini dilakukan pengujian validitas
dengan menggunakan
Confirmatory Factor Analysis (CFA) dan reliabilitas data serta pengujian kelayakan model.
 Pengujian
Validitas dengan
Confirmatory Factor Analysis (CFA)
Analisis konfirmatori atau sering disebut Confimantory  Factor  Analysis (CFA) didesain untuk menguji multidimensional  dari  suatu  konstruk teoritis yang mana tujuannya yaitu untuk menguji uni dimensionalitas dari dimensi-dimensi  pembentuk  masing- masing  variabel  laten  (Ghozali,  2003). Uji  validitas digunakan untuk  mengukur sah atau tidaknya suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid apabila pertanyaan yang terdapat pada kuesioner mampu  untuk  mengungkapkan  suatu yang  akan  diukur  oleh  kuesioner tersebut. Jadi validitas konstruk memberikan  kepercayaan  bahwa  ukuran indikator  yang  diambil  dari  sampel menggambarkan  skor  sesungguhnya  di dalam populasi (Ghozali, 2009).
Model  penelitian  ini  terdiri  atas  11 variabel  laten  /  konstruk  dan  55 indikator.  Pengujian  validitas  mengacu pada  tabel  kriteria Goodness  of  Fit menurut  Hair,  et  al.  dalam  Wijaya (2009). Tabel 2. menunjukkan perbandingan  hasil  pengujian  validasi penelitian ini dengan kriteria goodness of fit .
Tabel 2. Hasil CFA Full Model Struktural
Indek Nilai Acuan ( cut off ) Hasil Ket. Chi Square Sekecil mungkin 3397.166 Poor fit Probability  ≥ 0.05 0.000 Poor fit CMIN/df ≤ 2.00 2.38 Poor fit RMSEA 0.05-0.08 0.108 Poor fit GFI ≥ 0.90 0.476 Poor fit AGFI ≥ 0.90 0.435 Poor fit TLI ≥ 0.90 0.558 Poor fit
Tabel  2.  menunjukkan  hasil  pengujian CFA  Full  Model  Struktural    dimana tidak  ada  satupun  nilai  yang  memenuhi kriteria  GOF,  sehingga  model  penelitian ini dinyatakan belum fit . Selain
membandingkan  hasil  CFA  Full  Model Struktural  dengan  GOF,  validitas  juga dapat  dilihat  dari  nilai factor loading pada  tiap  indikator  yang  diuji.  Indikator yang memiliki nilai factor loading < 0.5 tidak digunakan dalam pengujian selanjutnya  karena  tidak  valid.  Indikator tersebut adalah IQ2, OPT3, INN2, DIS2, DIS3,  INS1,  INS2  dan  PU2.    Dari  hasil pengujian  validitas  didapatkan  lagi  nilai factor loading untuk indikator IQ1, IQ3, IQ4,  IQ5,  IQ6,  IQ7,  IQ8  dan  IQ10 memiliki factor loading kurang dari 0,5
,  sehingga  indikator  tersebut  kembali dibuang.  Data  dengan  indikator  tersisa inilah  yang  akan  digunakan  dalam tahapan reliabilitas.
 Pengujian Reliabilitas Data
Setelah  melakukan  pengujian  validitas, selanjutnya masuk ke tahapan reliabilitas. Uji reliabilitas berguna untuk menetapkan apakah instrumen
pertanyaan pada kuesioner dapat digunakan  lebih  dari  satu  kali,  paling tidak  oleh  responden  yang  sama  akan menghasilkan  data  yang  konsisten. Dengan  kata  lain,  reliabilitas  instrumen mencirikan  tingkat  konsistensi  (Ghozali, 2009). Menurut Ghozali (2008), terdapat dua  cara yang  dapat  digunakan  untuk mengukur  tingkat  reliabilitas,  yaitu composite  (construct  reliability) adalah minimal  0.70  sedangkan cut-off  value untuk variance extracted minimal 0.50.
-

## Construct Reliability
Construct Reliability untuk setiap konstruk  dapat  dihitung  menggunakan rumus berikut ini :
Dimana :
Standard loading diperoleh dari standardized     loading untuk        tiap
indikator yang  didapat  dari hasil perhitungan dengan AMOS.
Σε j adalah measurement  error tiap indikator. Measurement  error dapat diperoleh dari 1- reliabilitas indikator. Tabel  3.  menunjukkan  hasil  pengujian Construct  Reliability.S semua  konstruk yaitu SQ, SQL, OPT, , PU, PEU, PC dan ITU  memiliki  indikator  yang reliable karena tidak ada konstruk yang memiliki nilai Construct Reliability di bawah nilai cut  off .  Dengan  demikian  sampai  pada
tahapan  ini  konstruk  yang  tidak reliable tidak  digunakan  dalam  perhitungan tahap selanjutnya yaitu variance extracted . - Variance Extracted
Pada prinsipnya pengukuran ini menunjukkan jumlah varians dari indikator-indikator yang diekstraksi oleh konstruk  laten  yang  dikembangkan. Konstruk  laten  diwakili  oleh  masing- masing  indikator,  konstruk  tersebut dikatakan  dengan  baik  apabila  nilai variance  ectracted yang  dapat  diterima adalah  0.50.  (Hair  et  al.,  1995  dalam Ghozali,  2008). Variance  extracted dapat  dihitung  menggunakan  rumus berikut ini :
Tabel  4.  menunjukkan  hasil  pengujian variance extracted dimana semua konstruk  SQ,  SQL,  OPT,  PU  PEU,  PC, ITU  yang  digunakan reliable artinya memenuhi syarat cut off sebesar 0.50.
Tabel 3. Hasil pengujian Construct Reliability
Kons truk Σ standa rdized Loadi ng Σ measure ment error Cut Off Val ue Hasil Ketera ngan IQ 1,47 2,17 0,5 Unreliab le SQ 8,83 6,54 0.92 Reliable SQL 5,2 3,86 0.88 reliable OPT 1,43 1,02 0.7 reliable
INN 0,94 0,88 0,70 0.5 unreliab le DIS 0,51 0,26 0.5 unreliab le INS 0,88 0,77 0.5 unreliab le PU 1,79 1,06 0.75 reliable PEU 2,66 2,36 0.75 reliable PC 3,24 2,11 0.83 reliable ITU 2,47 2,03 0.75 reliable
Tabel 4. Hasil pengujian Variance Extracted Kons truk Σ standa rdized loadin g Σ measurem ent error Cut Off Valu e Hasil Keteran gan SQ 8,83 6,54 0,5 Reliable SQL 5,2 3,86 0,5 Reliable OPT 1,43 1,02 0,5 Reliable PU 1,79 1,06 0,50  0,5 Reliable PEU 2,66 2,36 0,5 Reliable PC 3,24 2,11 0,5 Reliable ITU 2,47 2,03 0,5 Reliable

##  Pengujian Kelayakan Model
Model  penelitian  SEM  terdiri  dari structural  model dan measurement model. Kedua  model  ini  harus  diuji untuk  melihat  kesesuaiannya  dengan data  yang  telah  dikumpulkan.  Pada tahapan  ini  dilakukan  uji  kelayakan model yaitu melakukan evaluasi terhadap  model  penelitian  apakah  sudah fit dengan  mengacu  kepada  nilai  kiteria GOF.  Dari  hasil  pengujian  terlihat bahwa  sudah  ada  perubahan  nilai  yang dihasilkan  dimana  nilai  RMSEA,  GFI, AGFI  dan  TLI  mengalami  kenaikan sedangkan  Chi  square  sudah  mulai mengalami penurunan. Hal ini menunjukkan  bahwa  model  penelitian ini  sudah  mendekati  nilai  kriteria  GOF seperti pada Tabel 5. berikut ini.
Tabel 5. Hasil GOF Pengujian Kelayakan Model
Kriteria Indek Nilai  Acuan ( cut off ) Hasil Ket. Chi Square Sekecil mungkin 1530,595 Poor fit Probability  ≥ 0.05 0,000 Poor fit CMIN/df  ≤ 2.00 2,64 Poor fit RMSEA 0.05-0.08 0,118 Poor fit GFI ≥ 0.90 0,577 Poor fit AGFI ≥ 0.90 0,540 Poor fit TLI ≥ 0.90 0,684 Poor fit
Dari  Tabel  5.  terlihat  bahwa  meskipun ada  peningkatan  nilai  dan  mendekati kriteria  GOF,  namun  hasil  tersebut masih belum menunjukkan model penelitian  ini  sudah fit .  Oleh  karena  itu harus dilakukan pengujian tahap
selanjutnya  yaitu  tahapan  modifikasi model penelitian.
7.  Interpretasi  dan Modifikasi  Model Penelitian
Setelah  melewati  tahap  uji  kelayakan  model penelitian,  sebuah  model  penelitian  dapat disimpulkan  valid  atau  tidak.  Namun,  tidak semua  model  penelitian  yang  valid  adalah model  yang  sesuai  untuk  digunakan  dalam penelitian  sesuai  dengan  data  yang  ada (Santoso, 2012).
Modifikasi  model  penelitian dapat dilakukan untuk  menemukan  model  yang  sesuai. Tujuan modifikasi penelitian adalah menurunkan nilai Chi-Square, karena semakin  kecil  nilai  Chi-Square  suatu  model penelitian  maka  akan  menunjukkan  semakin sesuai  model  tersebut  dengan  data  yang  ada (Santoso, 2012). Proses  memodifikasi  model penelitian  tidak  jauh  berbeda  dengan  proses
uji  kelayakan  model  dan  evaluasi  estimasi model.
Proses modifikasi hanya menambahkan tahapan untuk mengidentifikasi variabel-variabel dalam model  yang  sekiranya  butuh  diolah  lebih lanjut lagi.
Tabel 6. Hasil Goodness of Fit Modifikasi Model
Penelitian Kriteria Indek Nilai Acuan ( cut off ) Hasil Ket. Chi Square Sekecil mungkin 1207,105 Poor fit Probability ≥ 0.05 0,000 Poor fit CMIN/df ≤ 2.00 2,26 Poor fit RMSEA 0.05-0.08 0,103 Poor fit GFI ≥ 0.90 0,646 Poor fit AGFI ≥ 0.90 0,582 Poor fit TLI ≥ 0.90 0,757 Poor fit
Dari  hasil  pengujian  didapatkan  bahwa model  penelitian  pada  tahapan  modifikasi model penelitian ini masih belum fit sehingga perlu  diolah  lagi  dengan  menggunakan path analysis .

## Path Analysis
Path analysis
adalah proses
menganalisis path  diagram yang  telah disederhanakan  menjadi  model  penelitian yang  menyatukan  indikator-indikator  yang ada  berdasarkan factor  loading -nya.  Proses ini juga dilakukan menimbang adanya variasi data  yang  besar  yang  biasa  terjadi  pada penelitian  terkait  perilaku  (Santoso,  2012). Dari  hasil  pengujian  didapatkan  model penelitian dengan path analysis secara teori
Gambar 2. Hasil Path Analysis secara teori
Gambar 2. menunjukkan factor loading antar konstruk menggunakan path analysis . Model penelitian  yang fit diperoleh  jika factor
loading yang menghubungkan antar konstruk memiliki cut  off sebesar  0,05.  Jika factor loading berada  di  bawah  nilai cut  off ,  maka jalur  koefisien  tersebut  menjadi  tidak signifikan yang berarti dihilangkan.
Setelah  melakukan  serangkaian  pengujian dan    pengolahan  data  dengan  menggunakan SEM,  maka  penulis  melakukan  pengujian hipotesis  untuk  menjawab  setiap  hipotesis yang  penulis  buat  dalam    model  penelitian ini.  Pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan menganalisa  nilai  regresi  yang  ditampilkan berdasarkan  hasil  output  dari  AMOS  v.21.
Hipotesis  akan  diterima  jika  nilai  data  yang sudah  diolah  memiliki critical  ratio C.R  >
1,96 dan nilai probability P< 0,05. Sedangkan nilai estimasi menunjukkan pengaruh  satu  variabel  terhadap  variabel lainnya.    Berikut  Tabel  7. Regression Weights yang  didapatkan  dari  hasil pengolahan data menggunakan AMOS v.21 :
Tabel 7. Regression Weights
Esti mate S.E. C.R. P Kete rangan PEU <---  SQ -.021 .036 -.583 .560  Ditolak PEU <---  SQL .261 .066 3.941 ***  Diterima PEU <---  INN -.142 .183 -.773 .439  ditolak PEU <---  OPT .240 .131 1.834 .067  ditolak PEU <---  DIS -.046 .099 -.466 .642  ditolak PEU <---  INS .002 .111 .022 .982  ditolak PU <---  IQ .147 .043 3.416 ***  Diterima PU <---  SQ .084 .033 2.584 .010  Diterima PU <---  PEU -.107 .077 -1.397 .162  ditolak PU <---  INN .148 .160 .922 .357  ditolak PC <---  INN .591 .224 2.640 .008  diterima PU <---  OPT .331 .115 2.871 .004  diterima PC <---  OPT .505 .156 3.243 .001  diterima PU <---  DIS .260 .088 2.958 .003  diterima PC <---  DIS .259 .130 1.989 .047  diterima PU <---  INS .165 .098 1.677 .094  ditolak PC <---  INS .368 .140 2.625 .009  diterima ITU <---  PEU .476 .072 6.621 ***  diterima ITU <---  PU .187 .097 1.923 .055  diterima ITU <---  PC .027 .079 .344 .731  ditolak
Diterima  tidaknya  suatu  hipotesis  pada pengujian dengan menggunakan analisis jalur ( path analysis) dapat mengacu pada ketentuan  AMOS  (0.01)  atau  menggunakan standar 0.05 (santoso, 2007).

## PEMBAHASAN
Berdasarkan  pengujian  hipotesis  yang dilakukan  terhadap  model  penelitian,  maka hasil  pengujian  hipotesis  tersebut  dapat digambarkan sebagai berikut :
Gambar 3. Analisa Hasil Model Penelitian
Gambar  3.  menunjukkan  bahwa information quality,  service  quality dan system  quality menjadi  faktor-faktor  yang  berpengaruh secara signifikan terhadap  faktor-faktor yang mendorong niat
pengguna untuk
menggunakan  SIPEG  di  Politeknik  Negeri Padang. Berdasarkan hasil pengujian dan analisa yang dilakukan terhadap hipotesis, maka didapatkan  model  akhir  dari  penelitian  ini seperti terlihat pada Gambar 4. berikut :
Gambar 4. Model Akhir Penelitian

## SIMPULAN
Penelitian  ini  mengintegrasikan  dan mengadopsi  beberapa  konstruk    dari  model DeLone  &  McLean,  model Technology Acceptance  Model (TAM)  dan  model Technology  Readiness  Index (TRI)  serta compatibility terkait  dengan  faktor-faktor yang  mendorong  penggunaan  SIPEG  di Politeknik  Negeri  Padang  dan  dapat  diambil kesimpulan bahwa :
1. Faktor-faktor yang mendorong penggunaan sistem informasi kepegawaian di Politeknik Negeri Padang yaitu Information  Quality, Service
Quality  dan  System  Quality, sedangkan faktor personal seperti optimism ,
innovativeness discomfort dan insecurity tidak  berpengaruh terhadap niat pengguna untuk  menggunakan  sistem  informasi kepegawaian tersebut.
2. Peningkatan penggunaan sistem informasi kepegawaian di Politeknik Negeri Padang dapat dilakukan dengan cara meningkatkan Information Quality, Service  Quality dan System  Quality dan
membuat sebuah kebijakan yang mengatur penggunaan SIPEG.

## SARAN
1. Masih  terbatasnya  penelitian  mengenai TRI  dan  faktor compatibilty dalam  studi kasus  terutama  di  perguruan  tinggi, diharapkan  kedepannya  dapat  dilakukan pengujian hal yang sama terhadap perguruan tinggi lainnya dengan menggunakan model yang sama.
2. Mengembangkan penelitian ini dan mencari  sebuah  model  penelitian  yang sesuai  ( fit )  disesuaikan  dengan  kondisi individu  serta  budaya  tempat  dilakukan penelitian sehingga dapat mewakili perilaku  individu  dalam  komunitas  atau wilayah  tertentu  terhadap  penerimaan sebuah teknologi baru.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada seluruh staf pengajar Politeknik  Negeri  Padang    tahun  2007 yang  telah  berpartisipasi  dalam  pengisian kuesioner untuk penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Davis,  F.  D.  (1989).  Perceived  usefulness, perceived ease of use, and user acceptance on information technology. MIS Quarterly 13(3) , 319-340.
Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P.
R.  (1989).  User  acceptance  of  computer technology: a comparison of two theoretical  models. Management  Science, 35(8) , 982–1003.
DeLone,  W.  H.,  dan  McLean,  E.R.  1992. Information  Systems  Success:  The  Quest for  the  Dependent  Variable ,  Information System Research, Vol.3, No.1, h. 60-95
DeLone,  W.  H.,  dan  McLean,  E.R,  “ The DeLone and McLean Model of Information  Systems  Success:  A  Ten-Year
Update” , Jurnal of Management
Information Systems 19(4)(2003) 9-30
E.  M.  Rogers, Diffusion  of  Innovations ,  4th ed. New York: The Free Press, 1995.
F.D.Davis,  R.P.  Bagozzi,  P.R.  Warshaw. (1992).  Extrinsic  and  intrinsic  motivation to  use  computers  in  the  workplace. J. Appl.Soc.Psychol , 1111-1132.
Ghozali, I. (2006). Aplikasi Analisis Multivariate  dengan  Program  SPSS. Semarang:  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro.
Ghozali,  I.  (2008). Model  Persamaan Struktural  Konsep  dan  Aplikasi  Dengan Program  AMOS  16.0. Semarang:  Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hardgrave,  B.  C.,  Davis,  F.  D.,  &
Riemenschneider, C. K. (2003). Investigating  determinants  of  software developers’ intentions to follow methodologies. Journal  of  Management Information Systems, 20(1) , 123–151.
N.  Golafshani,  “Understanding  Reliability and Validity in Qualitative Research” The Qualitative  Report ,  vol.  8,  no.  4,  2003, pp.597-607
Pai, Fan-Yun, Kai-I Huang. (2010). Applying the  Technology  Acceptance  Model  to  the introduction  of  healthcare  information systems. Technological  Forecasting  &
Social Change , 650-660.
Parasuraman, A. (2000). Technology readiness  index  (TRI):  a  multiple-item scale  to  measure  readiness  to  embrace new  technologies. Journal  of  Service Research, 2(4) , 307–320.
Parasuraman,  A.,  &  Colby,  C.  (1998). A scale for measuring customers’ technology readiness: Replication, refinement  and  implications  for  service organisations . Paper presented at the 1998 Frontiers in Services Conference, Nashville, TN.
Parasuraman,  A.,  Zeithaml  V.  A.,  Berry  L. L.,  1988.  Servqual:  A  multiple-item  scale for  measuring  consumer  perceptions  of
service  quality,  Journal  of  Retailing,  Vol. 64, No. 1, pp. 12-40.
Petra S.M. Wijaya. (2005). Pengujian Model Penerimaan  Teknologi  Internet  Pada Mahasiswa.  Jurnal  Riset  Akuntansi  dan Keuangan, Vol.1, No.1. Februari.
R.  Agarwal  and  E.  Karahanna,  "On  The Multi-Dimensional
Nature of
Compatibility  Beliefs  in  Technology Acceptance,"  presented  at  DIGIT  - Diffusion  Interest  Group  in  Information Technology, Hensinki - Finland, 1998.
Rawstorne.  P,  R  Jayasuriya,  P  Caputi.  1998. “An  Integrative  Model  of  Information System Use in Mandatory Environments” , International  Conference  on  Information Systems: 325-330
Rencana Strategis Politeknik Negeri Padang,
2010-2014.
Richard, M., & Carla, O. (2001). Overcoming  cultural  barriers  to  sharing knowledge. Journal of Knowledge Management, 5(1), 76–85.
Rogers,  E.  M.  (2003).  Diffusion  of innovations  (5th  ed.). New  York:  Free Press.
Santoso, S. (2012). Analisis SEM Menggunakan AMOS. Jakarta: Elex Media Komputindo.
Sarwono, Jonathan. (2008). Structural Equation  Model  (SEM)  dalam  Riset Ekonomi  :  Menggunakan  USREL, Gava Media, Yogyakarta.
Shiu-Wan  Hung,  Min-Jhih  Cheng.  (2012). Are  you ready  for knowledge sharing?An empirical  study  of  virtual  communities. Computers & Education , 8-17.
Szajna,  B.  (1996).  Empirical  evaluation  of the  revised  technology  acceptance  model. Management Science, 42(1), 85–92.
Taylor, S., & Todd, P. (1995). Understanding information  technology  usage:  a  test  of competing  models. Information  Systems Research, 6(2) , 144–176.
T.  Ahn,  S.  Ruy,  I.  Han.  (2004).  The  impact of  the  online  and  offline  features  on  the user  acceptance  of  the  Internet  shopping malls. Electron.  Commer.  Res.  Appl.3 , 405-420.
Teng,  J.  T.  C.,  Grover,  V.,  &  Guttler,  W.
(2002). Information technology innovations: general diffusion patterns and it’s
relationships to innovation characteristics. IEEE  Transactions  on Engineering Management, 49(1) , 13–27.
Teo, T. S. H., Lim, V. K. G., & Lai, R. Y. C.
(2003).  Intrinsic  and  extrinsic  motivation in Internet usage. Omega–The International  Journal  of  Management Science, 27 , 25–37.
Thompson, R. (1998). Extending the technology acceptance model with motivation and social factors. In
Proceedings of association for information  systems  annual  conference (pp. 757–759). Singapore and Malaysia: A multigroup  invariance  analysis  of  the Technology  Acceptance  Model  (TAM). Computer & Education , 1000-1009.
Tornatzky,  L.  G.,  &  Klein,  R.  J.  (1982). Innovation  characteristics  and  innovation adoption-implementation:  a  meta-analysis of  findings. IEEE  Transactions  on Engineering Management , 29, 28–45.
Tsikriktsis, N. (2004). A technology readiness-based taxonomy of customers: a replication  and  extension. Journal  of Service Research,7(1) , 42–52.
Venkatesh,  V.,  &  Davis,  F.  D.  (2000).  A theoretical  extension  of  the  technology acceptance  model:  four  longitudinal  field studies. Management Science, 46(2), 186– 204.
Venkatesh,  V.,  Morris,  M.  G.,  Davis,  G.  B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information  technology:  toward  a  unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478.
Widodo,  P.,  2006, Structural  Equation Modeling, Universitas Budi Luhur Jakarta.
Wijanto  (2008). SEM  dengan  LISREL  8.8. Jakarta: Graha Ilmu.
Wijaya. (2009). Analisis Structural Equation
Modeling menggunakan
Amos.
Yogyakarta: Universitas Atmajaya.
X.Zhang, V.R Prybutok. (2004). An empirical  study  of  online  shopping:  A service perspective. J. Inf. Manage , 1-13.
Y.W.  Chiou,  G.D.  Fang.  (2005).  A  study  of web  portal  user  behavior. Web  J.  Chin. Manage. Rev. 8 (1) , 43-60.