## ABSTRAK
Otoritas Jasa Keuangan merupakan suatu lembaga yang berfungsi untuk menyelenggarakan sistem pengaturan dan pengawasan yan terintegrasi terhadap keseluruhan kegiatan di dalam sektor jasa keuangan. Lembaga ini menyediakan sistem yang bernama SIPO (Sistem Informasi Penerimaan Online) yang dapat digunakan  sebagai alat bantu bagi OJK untuk  mengelola  pembayaran  pungutan  OJK  dengan  lebih  cepat  dan  mudah  secara  online.  Pada  dasarnya  sistem  ini digunakan  untuk  memudahkan  bagi  OJK,  namun  demikian,  OJK  ingin  mengetahui  apakah  SIPO  (Sistem  Informasi Penerimaan Online) berhasil memberikan informasi yang diberikan kepada pengguna implementasinya.Oleh karena itu perlu adanya penilaian kualitas sistem informasi penerimaan online (SIPO) di Otoritas Jasa Keuangan (OJK).
Dengan  adanya  permasalahan  ini  maka  akan  dilakukan  evaluasi  aplikasi  tersebut  dengan  menggunakan Information Systems Success Model dan untuk perhitungan akan menggunakan Structural Equation Model (SEM) yang nantinya  akan  dilakukan  survei  pada  internal  OJK  yang  menggunakan  sistem  ini  dan  hasil  dari  survei  data  akan dihitung menggunakan LISREL.
Hasil  dari  tugas  akhir  ini  adalah  diharapkan  dapat  membantu  Otoritas  Jasa  Keuangan  dalam  hal  mengetahui apakah SIPO berhasil memberikan informasi yang diberikan kepada pengguna implementasinya  yang telah diterapkan serta memberikan masukan indikator yang bernilai jelek menurut pengguna dan beberapa contoh perbaikan yang bisa dilakukan.
Kata  Kunci  :  Otoritas  Jasa  Keuangan,  Sistem  Informasi  Penerimaan  Online,  Information  Systems  Success  Model, Structural Equation Modeling, LISREL

## 1. PENDAHULUAN
Otoritas  Jasa  Keuangan  menyediakan  sebuah  sistem informasi  secara  online  yaitu  sistem  informasi  penerimaan online  (SIPO)  yang  dapat  digunakan  oleh  internal  OJK. Tujuan dari penerapan sistem ini adalah untuk memudahkan melakukan pembayaran dan melakukan pemeriksaan apakah perusahaannya  sudah  melakukan  pembayaran  atau  belum atau sudah terjadi jatuh tempo. Selain itu untuk internal OJK yang  berperan  sebagai  pengawas  juga  dapat  melakukan pemeriksaan yang bertujuan mengawasi wajib bayar. Namun masih  belum  diketahui  apakah  sistem  ini  sudah  sesuai dengan yang diharapkan dan layananan yang diberikan dapat memudahkan  pengguna.  Oleh  sebab  itu  akan  dilakukan penghitungan  dengan ISSM, nantinya akan diadakan survey pada  perusahaan  dan  kemudian  akan  dilakukan  pengukuran terhadap hasil survey.
Dengan  menggunakan  model  ISSM  dapat  diketahui faktor-faktor  mempengaruhi  kesusksesan Sistem  Informasi Penerimaan  Online .  Analisis  tersebut  diperkuat  dengan perhitungan  pendekatan Structural  Equation  Modeling (SEM).  SEM  dipilih  karena  memiliki  fleksibilitas  lebih tinggi untuk menghubungkan antara teori dan data. Selain itu dalam  ilmu-ilmu  sosial  banyak variable yang bersifat laten, seperti  motivasi  seseorang,  komitmen,  kesetiaan  pelanggan, dan  lainnya  yang  tida  bisa  diukur  dengan  metode statistic biasa dan harus menggunakan SEM.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  faktor  apa saya  yang  dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  penilaian sistem  tentang  kesuksesan  sistem  informasi  penerimaan online.  Selain  itu  juga  untuk  membuat  analisis  mengenai kesuksesan  sistem  informasi  penerimaan  online  dengan menggunakan  model Information  Systems  Success  Model (ISSM).  Tujuan  terakhir  diharapkan  dapat  memberikan rekomendasi  yang  tepat  untuk  pengembangan  Aplikasi berbasis website OJK  sebagai e-Goverment yang  lebih  baik berdasarkan faktor-faktor krisis yang dihasilkan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Sistem Informasi Penerimaan Online (SIPO)
SIPO  (Sistem  Informasi  Penerimaan  Online)  adalah sistem  informasi  berbasis  online  yang  disediakan  sebagai alat bantu bagi OJK untuk mengelola pungutan OJK dengan lebih cepat dan mudah.
Fungsi yang tersedia dalam SIPO termasuk dalam bentuk penyediaan  informasi  pungutan  OJK  yang  masih  harus dibayarkan,  memasukkan  dasar  pengenaan  dan  pengelolaan pembayaran Biaya Tahunan, Denda, dan Sanksi, dan Catatan Masa  Transisi.  Kewajiban  pembayaran  pungutan  sesuai Peraturan  Pemerintah  Nomor  11  Tahun  2014  tentang Pungutan oleh Otoritas Jasa Keuangan telah berlaku sejak 12 Februari 2014.
Saat  ini  SIPO  belum  dapat  digunakan  untuk  pembayaran pungutan karena masih memerlukan perangkat regulasi yang akan segera diterbitkan oleh OJK.

## EVALUASI APLIKASI SISTEM INFORMASI PENERIMAAN ONLINE MENGGUNAKAN INFORMATION SYSTEMS SUCCESS MODEL (STUDI KASUS: OTORITAS JASA KEUANGAN)
Achmad Ramadhani 1) , Edwin Riksakomara, S.Kom, MT 2)
Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : achmad.ramadhani11@gmail.com 1) , erk@is.its.ac.id 2)
Biaya  perizinan,  persetujuan,  pendaftaran,  pengesahan, dan  penelaahan  atas  rencana  aksi  korporasi  yang  telah disampaikan  kepada  OJK  sejak  12  Februari  2014  sampai dengan  diterbitkannya  regulasi  yang  menjadi  dasar operasionalisasi SIPO akan ditagih oleh OJK segera setelah diterbitkannya regulasi dimaksud.
Permohonan perizinan, persetujuan, pendaftaran, pengesahan, dan penelaahan aksi korporasi yang disampaikan  kepada  OJK  sebelum  diterbitkannya  regulasi yang  menjadi  dasar  operasionalisasi  SIPO  tetap  akan diproses  oleh  OJK,  meskipun  biaya  atas  permohonan dimaksud belum dibayar.
Berikut  merupakan  proses  bisnis  yang  ada  pada  saat memulai menggunakan Sistem Informasi Penerimaan Online (SIPO)

## 2.1.1. Proses Registrasi
Proses  ini  berisi  langkah  –  langkah  wajib  bayar  dalam mendaftarkan  institusinya  pada  sistem.  Pertama  kali  wajib bayar  melakukan  registrasi  melalui  Sistem  Informasi Penerimaan  Online  (SIPO)  dan  mencetak  surat  setoran. Setelah  itu  wajib  bayar  melakukan  pembayaran  biaya registrasi  ke  rekening  OJK.  Setelah  pembayaran  sudah dilakukan oleh wajib bayar makan akan disampaikan secara elektronik  ke  SIPO.  Setelah  berhasil  melakukan  registrasi, wajib  bayar  dapat  melihat  status  registrasi  dan  history transaksi melalui SIPO.

## Gambar 1 Proses Registrasi

## 2.1.2. Alur Proses Aksi Korporasi
Menu Aksi Korporasi digunakan untuk pihak yang tidak melakukan  kegiatan  di  sektor  jasa  keuangan  yang  akan melakukan aksi korporasi terhadap perusahaan Wajib Bayar tanpa  melakukan  registrasi  pada  SIPO.  Pertama  kali  yang dilakukan  adalah  wajib  bayar  melakukan  transaksi  Aksi Korporasi  melalui  Sistem  Informasi  Penerimaan  Online (SIPO) dan mencetak Surat Setoran. Setelah itu Wajib bayar melakukan  pembayaran  biaya  aksi  korporasi  ke  rekening OJK.  Pembayaran  yang  sudah  dilakukan  oleh  Wajib  Bayar akan  disampiakan  secara  elektornik  ke  SIPO.  Wajib  bayar dapat  melihat  riwayat  transaksi  melalui  Sistem  Informasi Penerimaan Online (SIPO).

## Gambar 2 Alur Proses Aksi Korporasi

## 2.1.3. Pembayaran Pungutan
Proses  ini  menunjukkan  tahapan  –  tahapan  dalam melakukan  pembayaran  punggutan  oleh  Wajib  Bayar. Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  Wajib  Bayar menentukan  item  pungutan  OJK  yang  akan  dibayar  dan mencetak  Surat  Setoran  melalui  SIPO.  Berikutnya  Wajib Bayar  melakukan  pembayaran  pungutan  ke  rekening  OJK yang ditunjuk dengan mencantumkan No. Referensi Setoran. Setelah  melakukan  pembayaran  oleh  Wajib  Bayar  akan disampiakan  secara  elektronik  ke  SIPO.  Wajib  bayar  dapat melihat  status  pembayaran  melalui  Sistem  Informasi Penerimaan Online (SIPO).

## Gambar 3 Pembayaran Pungutan

## 2.2. Evaluasi Model
Model  yang  digunakan  pada  penelitian  kali  ini berdasarkan  pada  DeLone  dan  McLean  yang berdasarkan  jurnal  acuan,  penelitian  ini  mengusulkan model  multidimensional  untuk  menilai  keberhasilan sistem informasi penerimaan online (SIPO) pada OJK. Model  tersebut  menunjukan  bahwa information quality,  system  quality,  service  quality,  intention  to use,  user  satisfaction, dan perceived  net  benefit menjadi variabel-variabel keberhasilan sistem informasi penerimaan online. Gambar 4 adalah model dan hipotesa yang digunakan dalam penelitian.
Information Quality
System Quality Service Quality Intention to Use User Satisfaction Net Benefit H1 H2 H4 H3 H6 H7 H8 H9 H5  H1  : Information  Quality memiliki  dampak
terhadap Intention to Use .  H2  : System  Quality memiliki  dampak  terhadap Intention to Use .  H3  : Service  Quality memiliki  dampak  terhadap Intention to Use .  H4  : Information  Quality memiliki  dampak terhadap User Satisfication .  H5  : System  Quality memiliki  dampak  terhadap
User Satisfication .
 H6  : Service  Quality memiliki  dampak  terhadap User Satisfication .
 H7  : Intention  to  Use memiliki  dampak  terhadap User Satisfication .  H8  : Intention  to  Use memiliki  dampak  terhadap Net Benefit .  H9  : User  Satisfication akan  berpengaruh  terhadap Net Benefit .

## 2.3. Structural Equation Model (SEM)
Structural  Equation  Model (SEM)  adalah  teknik analisis  statistika  yang  mengkombinasikan  beberapa  aspek yang  terdapat  pada  analisis  jalur  dan  analisis  faktor konfirmatori    untuk    mengestimasi    beberapa    persamaan secara    simultan.  Model  persamaan  struktural  merupakan generasi kedua teknik analisis multivariat yang memungkinkan  untuk    menguji    hubungan    antara    variabel yang  kompleks  untuk  memperoleh  gambaran  menyeluruh mengenai keseluruhan model.

## 3. I MPLEMENTASI
3.1. Penyebaran Kuisoner
Kuisoner  disebar  melalui Form Google  kepada karyawan OJK seluruh  Jawa  Timur  yang  menggunakan SIPO .  Data  yang  digunakan  sebagai  bahan  tugas  akhir  ini berasal  dari  responden  yang  menggunakan SIPO pada OJK seluruh  Jawa  Timur.  Terdapat  120  reponden  yang  mengisi kuisoner dari seluruh OJK di  Jawa Timur.

## 3.2. Pengolahan Data
Data dari hasil kuisoner dimasukkan ke Microsoft Excel. Jawaban  dari  butir  kuisoner  diubah  menjadi  nilai  sesuai dengan  skala  linkert.  File  .xls  dari  Microsoft  Excel digunakan sebagai data inputan pada Software Lisrel.

## 3.3. Diagram Jalur

## Gambar 5 Diagram Jalur
Berikut  ini  adalah  koversi diagram jalur ke persamaan matematika  dari  setiap  variabel  yang  digunakan  dalam pengerjaan tugas akhir.
1. Untuk variabel IQ
IQ1.1= λ x11 ξ 1 + δ1 IQ1.2= λ x12 ξ 1 + δ2
IQ1.3= λ x13 ξ 1 + δ3
IQ2.1= λ x14 ξ 1 + δ4
IQ2.2= λ x15 ξ 1 + δ5 IQ3.1= λ x16 ξ 1 + δ6 IQ4.1= λ x17 ξ 1 + δ7 IQ4.2= λ x18 ξ 1 + δ8
Maksud  dari  persamaan  ini  adalah  IQ1.1  memberikan pengaruh  sebesar  λ x11 terhadap  variabel  laten  IQ  ditambah dengan variabel error δ1.
2. Untuk variabel SQ SQ1.1= λ x19 ξ 2 + δ9 SQ1.2= λ x20 ξ 2 + δ10
SQ2.1= λ x21 ξ 2 + δ11
SQ3.1= λ x22 ξ 2 + δ12
SQ3.2= λ x23 ξ 2 + δ13
SQ4.1= λ x24 ξ 2 + δ14
Maksud  dari  persamaan  ini  adalah  SQ1.1  memberikan pengaruh  sebesar  λ x19 terhadap  variabel  laten  SQ  ditambah dengan variabel error δ9.
3. Untuk variabel SV SV1.1= λ x25 ξ 3 + δ15 SV2.1= λ x26 ξ 3 + δ16 SV3.1= λ x27 ξ 3 + δ17 SV4.1= λ x28 ξ 3 + δ18
SV4.2= λ x29 ξ 3 + δ19
SV5.1= λ x30 ξ 3 + δ20
Gambar 4 Hipotesis
Maksud  dari  persamaan  ini  adalah  SV1.1  memberikan pengaruh  sebesar  λ x25 terhadap  variabel  laten  SV  ditambah dengan variabel error δ15.
4. Untuk variabel IU IU1.1= λ y11 Ƞ 1 + ε1 IU2.1= λ y12 Ƞ 1 + ε2 IU3.1= λ y13 Ƞ 1 + ε3
Maksud  dari  persamaan  ini  adalah  IU1.1  memberikan pengaruh  sebesar  λ y11 terhadap  variabel  laten  IU  ditambah dengan variabel error ε1.
5. Untuk variabel US US1.1= λ y14 Ƞ 2 + ε4 US1.2= λ y15 Ƞ 2 + ε5 US2.1= λ y16 Ƞ 2 + ε6 US3.1= λ y17 Ƞ 2 + ε7 US3.2= λ y18 Ƞ 2 + ε8
Maksud  dari  persamaan  ini  adalah  US1.1  memberikan pengaruh  sebesar  λ y14 terhadap  variabel  laten  US  ditambah dengan variabel error ε4.
6. Untuk variabel NB NB1.1= λ y19 Ƞ 3 + ε9 NB2.1= λ y20 Ƞ 3 + ε10
Maksud dari persamaan ini adalah NB1.1 memberikan pengaruh  sebesar  λ y19 terhadap  variabel  laten  NB  ditambah dengan variabel error ε9.
Sedangkan  untuk  konversi  diagram  secara  struktural adalah
Ƞ 1 = γ11 ξ1 + γ12 ξ2 + γ13 ξ3 +  1 Ƞ 2 = γ21 ξ1 + γ22 ξ2 + γ23 ξ3 + β1 Ƞ 1 +  2 Ƞ 3 = β1 Ƞ 1 + β2 Ƞ 2 +  3
Keterangan : Ƞ 1  = Variabel IU Ƞ 2  = Variabel US
Ƞ 3 = Variabel NB
ξ1 = Variabel IQ ξ2 = Variabel SQ ξ3 = Variabel SV

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Analisis
Berikut  merupakan  hasil  analis  berdasarkan  hasil analisis  terhadap  hubungan  kausal  variabel  laten  eksogen dan variabel laten endogen.

## Gambar 6 T-Value
Pada Gambar  6 menunjukkan  nilai t-value terdapat  6 variabel  laten  dan 9 hipotesa. Variabel laten yang berwarna hijau  adalah  variabel  laten  eksogen  dan  yang  berwarna kuning adalah variabel laten endogen. Hipotesa ditunjukkan pada garis lurus antara variabel laten. Hipotesa t-value yang berwarna  merah  menunjukkan  variabel  tidak  signifikan  ( t- value ≤  1,65),  sedangkan  hipotesa t-value yang  berwarna hitam memiliki nilai yang signifikan ( t-value ≥ 1,65).

## 4.2 Hasil Hipotesa
Berikut  ini  merupakan  hasil  dari  hipotesa  dan kesimpulannya :
1. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis pada Gambar 6 ,  meyatakan  bahwa Information  Quality memiliki  dampak signifikan  terhadap Intention  to  Use .  Hal  ini  berarti  bahwa semakin  tinggi  kegiatan Information  Quality yang  meliputi keakuratan  informasi,  ketepatan  waktu,  kelengkapan informasi,  penyajian  informasi,  maka  akan  meningkatkan keinginan  untuk  menggunakan  aplikasi  sistem  informasi penerimaan online.
2. Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  pada Gambar
6 , meyatakan bahwa System Quality tidak memiliki dampak yang  signifikan  terhadap Intention  to  Use tetapi  hanya memiliki  dampak  yang  kecil  dengan  nilai  sebesar  1.13.  Hal ini  berarti  bahwa  kegiatan System  Quality yang  meliputi kemudahan penggunaan, kemudahan akses, kecepatan akses dan  keamanan  memiliki  pengaruh  yang  kecil  terhadap keinginan  karyawan  untuk  menggunakan  aplikasi  sistem informasi penerimaan online.
3. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis pada Gambar 6 , meyatakan bahwa Service Quality tidak memiliki dampak signifikan  terhadap Intention  to  Use tetapi  hanya  memiliki dampak  yang  kecil  dan  berlawan  dikarenakan  nilai t-value bernilai  negatif  dengan  nilai  sebesar  -0,4.  Hal  ini  berarti bahwa  kegiatan Service  Quality yang  meliputi  tampilan, kehandalan, daya tanggap, jaminan dan kepedulian memiliki pengaruh  yang  kecil  dan  berlawanan  dengan  keinginan karyawan  untuk  menggunakan  aplikasi  sistem  informasi penerimaan online. Dengan kata lain semakin tinggi kualitas layanan  yang  diberikan,  maka  karyawan  tidak  terlalu menginginkan menggunakan sistem tersebut.
4. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis pada Gambar
6 ,  meyatakan  bahwa Information  Quality tidak  memiliki dampak  signifikan  terhadap User  Satisfaction tetapi  hanya memiliki dampak yang kecil dan berlawan dikarenakan nilai t-value bernilai  negatif  dengan  nilai  sebesar  -1.18.  Hal  ini berarti  bahwa  kegiatan Information  Quality yang  meliputi keakuratan  informasi,  ketepatan  waktu,  kelengkapan informasi  dan  penyajian  informasi  memiliki  pengaruh  yang kecil  dan  berlawanan  terhadap  kepuasan  karyawan  dalam menggunakan  aplikasi  sistem  informasi  penerimaan  online. Dengan  kata  lain  semakin  tinggi  kualitas  informasi  yang diberikan,  maka  karyawan  tidak  terlalu  puas  dalam menggunakan sistem tersebut.
5. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis pada Gambar
6 , meyatakan bahwa System Quality tidak memiliki dampak signifikan  terhadap User  Satisfaction tetapi  hanya  memiliki dampak yang kecil dengan nilai sebesar 0.02. Hal ini berarti bahwa  kegiatan System  Quality yang  meliputi  kemudahan penggunaan,  kemudahan  akses,  kecepatan  akses  dan keamanan  memiliki  pengaruh  yang  kecil  terhadap  kepuasan karyawan  dalam  menggunakan  aplikasi  sistem  informasi penerimaan online.
6. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis pada Gambar
6 , meyatakan bahwa Service Quality tidak memiliki dampak signifikan  terhadap User  Satisfaction tetapi  hanya  memiliki dampak yang kecil dengan nilai sebesar 0.96. Hal ini berarti bahwa  kegiatan Service  Quality yang  meliputi  tampilan, kehandalan, daya tanggap, jaminan dan kepedulian memiliki pengaruh  yang  kecil  terhadap  kepuasan  karyawan  dalam menggunakan aplikasi sistem informasi penerimaan online.
7. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis pada Gambar
6 ,  meyatakan  bahwa Intention  to  Use memiliki  dampak signifikan  terhadap User Satisfaction . Hal ini berarti bahwa semakin  tinggi  kegiatan Intention  to  Use yang  meliputi persepsi  kemudahan  penggunaan,  persepsi  penggunaan, etika,    maka  akan  meningkatkan  kepuasan  karyawan  dalam menggunakan aplikasi sistem informasi penerimaan online.
8. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis pada Gambar
6 ,  meyatakan  bahwa Intention  to  Use memiliki  dampak signifikan  terhadap Net  Benefit .  Hal  ini  berarti  bahwa semakin  tinggi  kegiatan Intention  to  Use yang  meliputi persepsi  kemudahan  penggunaan,  persepsi  penggunaan, etika,    maka  akan  meningkatkan  keuntungan  dalam menggunakan aplikasi sistem informasi penerimaan online.
9. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis pada Gambar
6 ,  meyatakan  bahwa User  Satisfaction memiliki  dampak signifikan  terhadap Net  Benefit .  Hal  ini  berarti  bahwa semakin  tinggi  kegiatan User  Satisfaction yang  meliputi keefetifan,  efisiensi,  kepuasan,    maka  akan  meningkatkan keuntungan  dalam  menggunakan  aplikasi  sistem  informasi penerimaan online.

## Tabel 1 Hasil Analisis

## 4.3   Hasil Eksperimen
Berdasarkan  pada  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, maka didapatkan kesimpulan yaitu:
1. Dari  hasil  uji  validitas  dengan  menggunakan  nilai loading factor terhadap yang dapat dilihat pada path diagram nilai loading  factor eksogen  dan  endogen lebih dari 0,5 sehingga bernilai valid.
2. Dari  hasil  uji  reliabilitas  dengan  menggunakan penghitungan manual menunjukkan bahwa keseluruhan  nilai  CR  lebih  dari  o,6  sehingga didapatkan hasil yang reliabel.
3. Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  terdapat  beberapa hipotesis yang signifikan seperti Information Quality terhadap Intention  to  Use , Intention  to  Use terhadap User  Satisfaction , Intention  to  Use terhadap Net Benefit , User Satisfaction terhadap Net Benefit.
4. Information  Quality berpengaruh signifikan terhadap Intention  to  Use menunjukkan  bahwa  semakin  baik kualitas  informasi  Sistem  Informasi  Penerimaan Online maka semakin besar keinginan user/karyawan untuk menggunakan sistem tersebut.
5. Intention  to  Use berpengaruh  signifikan  terhadap User Satisfaction menunjukkan bahwa semakin tinggi keinginan  untuk  menggunakan  Sistem  Informasi Penerimaan  Online  maka  semakin  user/karyawan merasa puas dalam menggunakan sistem tersebut.
6. Intention to Use berpengaruh signifikan terhadap Net Benefit menunjukkan bahwa semakin tinggi keinginan user/karyawan menggunakan Sistem Informasi  Penerimaan  Online  maka  semakin  besar juga keuntungan dalam menggunakan sistem tersebut.
7. User  Satisfaction berpengaruh  signifikan  terhadap Net  Benefit menunjukkan  bahwa  semakin  puasnya pengguna  dalam  menggunakan  Sistem  Informasi Penerimaan  Online  maka  semakin  besar  keuntungan yang didapatkan dalam menggunakan sistem tersebut.
8. Dari  sembilan  hipotesis  yang  ada,  hanya  empat hipotesis  saja  yang  memiliki  pengaruh  secara signifikan,  dan  untuk  lima  hipotesis  lainnya  tidak memiliki pengaruh antara eksogen dan endogennya.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1  Kesimpulan
Dari penelitian ini didapatkan kesimpulan:
1. Metode  ISSM  dapat  digunakan  untuk  melakukan evaluasi terhadap kesuksesan aplikasi  Sistem
Informasi Penerimaan Online.
2. Faktor  yang  mempengaruhi  terhadap  kesuksesan terhadap  sistem  informasi  penerimaan  online  adalah faktor Information  Quality terhadap Intention  Use , Intention to Use terhadap User Satisfaction , Intention to Use terhadap Net Benefit dan yang terakhir adalah adalah  pengaruh  terhadap  faktor User  Satisfaction terhadap Net Benefit .

## 5.2 Saran
Dari  pelaksanaan  penelitian  tugas  akhir  ini  dapat diberikan saran untuk penelitian selanjutnya antara lain:
1. Penelitian  selanjutnya  menggunakan  studi  kasus terhadap Otoritas Jasa Keuangan dengan menggunakan sistem atau aplikasi lainnya.
2. Penelitian  selanjutnya  menyebarkan  kuisioner terhadap  internal  Otoritas  Jasa  Keuangan  si seluruh  Indonesia  atau  menggunakan  obyek e- goverment lainnya. 3. Penelitian selanjutnya menggunakan model evaluasi  lain  misalkan  ISO  9000,ID  -TAM,  dan Servqual.
4. Penelitian  selanjutnya  menggunakan  tools  seperti
AMOS, GESCA atau SmartPLS.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Otoritas  Jasa  Keuangan.  (n.d.). tugas  dan  fungsi .  Retrieved October  1,  2015,  from  Otoritas  Jasa  Keuangan  web  site: http://www.ojk.go.id/tugas-dan-fungsi.
[2] Otoritas Jasa Keuangan. (n.d.). Sistem Informasi Penerimaan  Online .  Retrieved  October  1,  2015,  from Otoritas Jasa Keuangan Web Site: http://www.ojk.go.id/App/sipo.
[3] deLone,  W.  H.,  &  McLEAN,  E.  R.  (2003).  The  DeLone  and McLean  Model  of  Information  Systems  Success:  A  Ten -Year Update. Journal  of  Management  Information  Systems  / Spring.
[4] Sritharan,  V.  (2013).  SERVICE  QUALITY:  AND EMPIRICAL  ANALYSIS  OF  NATIONAL  SAVING BANKS  IN  NORTHERN  PROVINCE  IN  SRI  LANKA. International Journal of Advanced Research in Management and Social Sciences .
[5] Bailey, J., & Pearson, S. (1983). Development of a tool for measurement  and  analyzing  computer  user  satisfaction. Management Science , 530 - 575.
[6] James Wallace, Nelarine E. Cornelius Zahid Hussein, "The
Use  and  Impactof  Human  Resource  Information  Systems on Human Resource Management Profesionals,"
Information and Management , pp. 74-89, 2007.
[7] Preacher,  K.  J.  (2006).  Testing  Complex  Correlational Hypotheses With Structural Equation Models. STRUCTURAL  EQUATION  MODELING,  13(4)  ,  520- 543. [8] A. Ferdinand, Structural Equation Modelling dalam Penelitian Manajemen, Semarang: Badan Penerbit Diponegoro, 2002.
[9] Fuad  dan  Ghozali,  “Structural  Equation  Modeling:  Teori, Konsep, dan Aplikasi,” 2005.
[10] S.  Santoso,  Structural  Equation  Modeling  (SEM),  Jakarta: PT. Alex Media Komputindo, 2011.