## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENERIMAAN DAN NIAT KEBERLANJUTAN PENGGUNAAN PORTAL AKADEMIK SIAKAD STMIK AKAKOM MENGGUNAKAN TAM SERTA MODEL DeLONE DAN McLEAN
Sur Yanti 1) , Henry Nugroho 2)
Sistem Informasi, STMIK AKAKOM Jl. Raya Janti Karang Jambe No. 143 Yogyakarta 55198 e-mail: yanti.pietreyz@gmail.com 1) , fxhenry88@gmail.com 2)

## ABSTRAK
Portal  Akademik  SIAKAD  STMIK  AKAKOM  dengan  alamat  siakad.akakom.ac.id,  dibangun  dengan  tujuan meningkatkan kualitas kinerja dan pelayanan serta sarana interaksi akademis antara dosen, mahasiswa serta bagian akademik berbasis teknologi informasi.  Evaluasi  kesuksesan penerapannya  sangat diperlukan agar selalu dapat  memenuhi tujuannya. Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  dan  dasar  teori TAM serta  model  DeLone  dan  McLean  maka  peneliti  membuat  model untuk menganalisa faktor-faktor penerimaan dan niat keberlanjutan penggunaan SIAKAD STMIK AKAKOM. Alat analisa yang  digunakan  adalah  PLS  3.0  TAM  menjelaskan  faktor-faktor  perilaku  pengguna  komputer  berlandaskan  kepercayaan, sikap , keinginan , dan  hubungan  perilaku  pengguna.  Model  DeLone  dan  McLean  merupakan  model  kesuksesan  sistem informasi dengan tiga bagian instrumen, pertama yang digunakan untuk mengukur keberhasilan teknis yaitu kualitas sistem, kedua ukuran kesuksesan semantik yaitu kualitas informasi, dan ketiga ukuran kesuksesan efektivitas sistem informasi  yaitu penggunaan,  kepuasan  pemakai,  dampak  individual  dan  dampak  organisasional . Hasil  penelitian  empiris  menunjukkan variabel  Kualitas  Informasi  dan  Kualitas  Sistem  berpengaruh  terhadap  Kepuasan  Pengguna  SIAKAD  STMIK  AKAKOM, sedangkan Niat keberlanjutan  menggunakan SIAKAD di STMIK AKAKOM ditentukan Variabel Kepuasan Pengguna.
Kata Kunci : Portal Akademik, Technology Acceptance Model, DeLone and Mclean

## ABSTRACT
Academic Portal SIAKAD STMIK AKAKOM with address siakad.akakom.ac.id, was built with the aim of improving the quality of performance and services as well as the means of academic interaction between lecturers, students and academic departments  based  on  information  technology.  Evaluate  the  success  of  its  application  is  necessary  to  always  meet  its objectives.  Based  on  previous  research  and  basic  theory  of  TAM  and  DeLone  and  McLean  model  hence  researcher  make model  to  analyze  acceptance  factors  and  intention  of  sustainability  use  SIAKAD  STMIK  AKAKOM.  Analyzer  used  is  PLS 3.0.  TAM describes  the  behavioral  factors  of  computer  users  based  on  the beliefs,  attitudes,  intention,  and user  behaviour relationship . The DeLone and McLean model is an information system success model with three parts of the instrument, the first  used  to  measure  the  technical  success  of  the  system  quality,  the  two  measures  of  semantic  success  ie  the  quality  of information,  and  the  three  measures  of  effective  information  system  is  use,  user  satisfaction,  individual  impact  and organizational impact. The results of empirical research indicate variable of Information  Quality and System Quality  that affect  the  User  Satisfaction    towards  SIAKAD  STMIK  AKAKOM,  while  the  sustainability  intention  using  SIAKAD  STMIK AKAKOM determined by User Satisfaction variable.
Keywords : Academic Portal, Technology Acceptance Model, DeLone and Mclean

## I. P ENDAHULUAN
eknologi  informasi  memiliki  peran  yang  sangat  penting  dalam  proses  bisnis  maupun  dalam  kegiatan operasional  suatu  organisasi,  sehingga  diperlukan  pengukuran  kesuksesan  penerapannya  dalam  proses bisnis  ataupun  dalam  organisasi.  Terdapat  beberapa  model  yang  dapat  dipergunakan  untuk  mengukur kesuksesan  penerapan  teknologi  informasi,  seperti Technology  Acceptance  Model (TAM)  serta  Model  DeLone dan McLean.
Model  TAM  dikembangkan  oleh Davis [1],  pada  tahun1986 dengan  dasar  suatu  teori  psikologis,  untuk menjelaskan  perilaku  pengguna  komputer  yaitu  berlandaskan  pada  kepercayaan (belief ),  sikap (attitude), keinginan (intention), dan  hubungan  perilaku  pengguna  ( user  behaviour  relationship). Tujuan  model  TAM adalah  menjelaskan  faktor ‐ faktor  utama  dari  perilaku  pengguna  terhadap  penerimaan  pengguna  teknologi. DeLone  dan  McLean[2]mengembangkan  suatu  model parsimoni yang  disebut  model  kesuksesan  sistem informasi DeLone & McLean (D&M Information System Success Model), dengan 3 (tiga) bagian instrumen yang digunakan  untuk  mengukur  keberhasilan  teknis,  kesuksesan  semantik,  dan  efektivitas  kesuksesan  sistem informasi. Ukuran keberhasilan teknis adalah kualitas sistem (system quality) yang memperhatikan faktor teknis dari sistem dengan menganalisa apakah sistem memiliki karakteristik yang tepat untuk menghasilkan informasi yang  baik.  Ukuran  kesuksesan  semantik  adalah  Kualitas  informasi (information  quality) ,  sedangkan  ukuran
T
kesuksesan efektivitas sistem informasi  adalah penggunaan (use) , kepuasan pemakai (user satisfaction) , dampak individual (individual impact) dan dampak organisasional (organizational impact).
STMIK  AKAKOM  sebagai  salah  satu  perguruan  tinggi  dibidang  informatika  mengembangkan  suatu  portal akademik  yaitu  Sistem  Informasi  Akademik  STMIK  AKAKOM  atau  disebut  dengan  SIAKAD  STMIK AKAKOM dengan alamat siakad.akakom.ac.id. Pengguna SIAKAD STMIK AKAKOMterdiri dari 3 jenis yaitu administrator,  dosen  dan  mahasiswa.  Berbagai  aktivitas  seperti  penyampaian  materi,  tugas,  jadwal  serta  nilai mahasiswa  dapat  dilakukan  secara  cepat  dan  efektif  dengan  menggunakan  sarana  tersebut.SIAKAD  STMIK AKAKOM terbagi kedalam 2 (dua) menu yaitu Academics dan Virtual Class . Menu Academics memiliki dari sub menu  halaman  depan,  panduan,  profil,  informasi  mata  kuliah  ditawarkan,  mata  kuliah  diampu,  bimbingan akademik, pengelolaan nilai, workshop dan ubah password. Menu yang kedua yaitu Virtual Class memiliki sub menu materi kuliah, tugas kuliah, agenda kelas, agenda pribadi, file sharing, referensi, dan panduan.

## II. M ETODE
Koefisien-koefisien  di  model  empiris  menunjukkan  hubungan  kausal  antara  variabel-variabel.  Hubungan- hubungan  kausal  ini  menunjukkan  hipotesis-hipotesis  yang  akan  diuji.  Penelitian  ini  dirancang  untuk  menguji model multiple  relationship antar  variabeldengan  melibatkan  banyak  variabel.  Model  penelitian  empirik  yang akan digunakan tampak dalam Gambar 1. berikut.

## Gambar 1. Model Penelitian
Terdapat 5 (lima) hipotesis yang dikembangkan dari model penelitian tersebut, hipotesis yang pertama adalah kegunaan persepsian (perceived usefulness) Portal Akademik SIAKAD STMIK AKAKOM berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna (user satisfaction) . Hipotesis kedua adalah kualitas informasi (information quality) P ortal  Akademik  SIAKAD  STMIK  AKAKOM  berpengaruh  positif  terhadap  kepuasan  pengguna (user satisfaction) .  Hipotesis  ketiga  adalah  kualitas  sistem (sistem  quality) Portal  Akademik  SIAKAD  STMIK AKAKOM  berpengaruh  positif  terhadap  kepuasan  pengguna (user  satisfaction) .  Hipotesis  keempat  adalah kualitas pelayanan (service quality) P ortal Akademik SIAKAD STMIK AKAKOM berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna (user satisfaction) , dan yang kelima adalah  kepuasan pengguna (user satisfaction) terhadap P ortal  Akademik  SIAKAD  STMIK  AKAKOM  berpengaruh  positif  terhadap  niat  keberlanjutan  penggunaan Portal Akademik SIAKAD STMIK AKAKOM (Continuance Intention).

## Teknik Analisis Data
Kriteria  sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  seseorang  yang  pernah  mengakses Portal Akademik  SIAKAD  STMIK  AKAKOM  . Prosedur  pengujian  dan teknik  analisis  data adalah  yang  dilakukan sebagai berikut:
1. Analisis kualitatif
Analisis  kualitatif  digunakan  untuk  menganalisa  dan  menginterpretasikan  data  hasil  kuesioner  yang ditunjukkan dalam tabel frekuensi sehingga dapat digunakan dalam pengambilan keputusan.
2. Analisis kuantitatif
Analisis  kuantitatif  menggunakan Partial  LeastSquare (PLS).  Sampel  dalam  jumlah  kecil  dan  asumsi normalitas  tidak  akan  menja  dimasalah  bagi  PLS  karena  menggunakan  metode  bootstraping.  Dalam  analisis kuantitatif  akan  dilakukan  dengan  pengujian  pengukuran (outer  model) dan  juga  dengan  pengujian  struktural (inner model)

## III. H ASIL

## A. Profil Responden
Data responden dalam penelitian ini diambil berdasarkan kriteria bahwa responden adalah pengguna SIAKAD STMIK AKAKOM. Media yang digunakan dalam mengumpulkan data responden adalah melalui kuesioner yang langsung diisi responden dengan media kertas. Berikut ringkasan data responden :
T ABEL I. D ESKRIPSI R ESPONDEN Jenis Kelamin Jumlah Persentase Laki-laki 40 55 Perempuan 33 45 Total 73 100 Usia (tahun) Jumlah Persentase Kurang dari 19 7 10 Antara 19 - 25 62 85 Lebih dari 26 4 5 Total 73 100 Pekerjaan Jumlah Persentase Karyawan 4 5 Mahasiswa 69 95 Total 73 100 Pendidikan Jumlah Persentase S2 atau sedang S2 1 1 S1 atau sedang S1 7 10 Sedang D3 atau D3 kebawah 65 89 Total 73 100 Periode Mengakses Portal Jumlah Persentase Kurang dari 1 tahun 25 34 Antara 1 - 2 tahun 31 43 Antara 2 – 5 tahun 16 22 Lebih dari 5 tahun 1 1 Total 73 100 Frekuensi Mengakses Portal Jumlah Persentase Antara 2 – 5 kali 1 1 Antara 6 -10 kali 2 3 Lebih dari 10 kali 70 96 Total 73 100 Sumber: Data Kuesioner

## B. Statistik Deskriptif
Statistik  deskriptif  digunakan  untuk  memberikan  gambaran  mengenai  hasil  pengumpulan  data  mengenai variabel-variabel. Nilai terendah suatu distribusi data merupakan nilai minimum. Gambaran mengenai variabel- variabel penelitian Kegunaan Persepsian (perceived usefulness/PU), Kualitas informasi (information quality/IQ), Kualitas  sistem (sistem  quality/SQ), Kualitas  pelayanan (service  quality/SVQ), Kepuasan  pengguna (user satisfaction/USF), Niat  Keberlanjutan  Penggunaan  SIAKAD  STMIK  AKAKOM (Continuance  Intention/CI) pada  angka  kisaran  teoritis  dan  kisaran  sesungguhnya,  mean  dan  standar  deviasi    dapat  dilihat  pada  Tabel  I. berikut ini.
T ABEL II. A NALISIS D ESKRIPTIF Variabel Kisaran teoritis Kisaran Aktual Mean Teoritis Mean Aktual Std. Deviasi Kegunaan Persepsian (PU) 5 – 30 9 – 25 17,5 18,36 2,90 Kualitas informasi (IQ) 2 – 12 3 – 9 7 6,88 1,46 Kualitas sistem (SQ) 5 – 30 6 – 23 17,5 17,41 3,46 Kualitas pelayanan (SVQ) 3 – 18 7 – 15 10,5 10,62 1,65 Kepuasan pengguna (USF) 3 – 18 3 – 14 10,5 10,60 2,22 Niat Keberlanjutan (CI) 3 – 18 3 - 15 10,5 10,37 2,05 Sumber: Output SPSS Pada Tabel I. dapat dilihat bahwa respon responden terhadap variabel cukup baik seperti  dengan  nilai  rata-ratanya  lebih  dari  3  atau  nilai  rata-ratavariabel  tergolong  tinggi  yang  berarti  variabel dalam penelitian ini mendapatrespon positif dari responden.
C. Pengujian Model Pengukuran (Outer Model)
Model  pengukuran  untuk  uji  validitas  konstruk  dan  reliabilitas  dilakukan  sebelum  menguji  model  penelitian. Validitas konvergensi diukur menggunakan nilai loading factor indikator untuk masing-masing konstruk. Setiap indikator harus memiliki loading factor lebih dari 0,70 [3] sehingga dapat dikatakan valid. Berdasarkan kriteria tersebut,  indikator-indikator  yang  nilai loadingnya  kurang  dari  0,70  didrop  dari analisis. Model  penelitian awal serta daftar loading factor masing-masing indikator adalah seperti yang tercantum dalam Gambar 2. dan Tabel II.
Hasil  dari outer  loading untuk  melihat  tingkat  validitas  indikator  dengan  nilai loading  factor diatas  0,7 ditunjukkan pada Gambar  7. Tabel II. Memuat nilai loading factor,yang bernilai dibawah 0,7 di drop / dihapus dari model.
Gambar 2. Tampilan Output PLS Algorithm(Outer Model)
T ABEL III. H ASIL O UTER L OADING (MEAN, STDEV, T-VALUES)
CI
IQ PU SQ SVQ USF CI1 0,888 CI2 0,877 CI3 0,779 IQ1 0,677 IQ2 0,684 IQ3 0,621 IQ4 0,814 IQ5 0,755 PU1 0,731 PU2 0,843 PU3 0,839 PU4 0,870 PU5 0,752 PU6 0,285 SQ1 0,676 SQ2 0,817 SQ3 0,785 SQ4 0,557 SQ5 0,821 SQ6 0,824 SQ7 0,700 SVQ1 0,860 SVQ2 0,766 SVQ3 0,768 USF1 0,920 USF2 0,640 USF3 0,775 USF5 0,621 USF6 0,885 Sumber: Hasil Output SmartPLS 3.0
Berdasarkan hasil dari outer loading pada Gambar 1. dan Tabel II. masih terdapat  tingkat nilai loading factor dibawah  0,7  yang  ditulis  dengan  warma  merah  terdiri  dari  item  IQ1  sebesar  0,677,  IQ2  sebesar  0,684,  IQ3 sebesar 0,621, PU6 sebesar 0,285, SQ1 sebesar 0,676, SQ4 sebesar 0,557, USF2 sebesar 0,640 dan USF4 sebesar 0,621, sehingga item tersebut masih harus di drop / dihapus dari model karena belum valid.
Hasil  pengolahan  data  dengan  PLS  setelah  item  IQ1,  IQ2,  IQ3,  PU6,  SQ1,  SQ4,  USF2  dan  USF4  setelah  di drop/dihapus dari model dapat dilihat pada gambar Gambar 3. dan Tabel III. berikut ini.
Berikut adalah Tabel IV. yang memuat loading factor setelah item IQ1, IQ2, IQ3, PU6, SQ1, SQ4, USF2 dan USF4 di drop/dihapus dari model.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dengan  PLS  3  setelah  item  IQ1,  IQ2,  IQ3,  PU6,  SQ1,  SQ4,  USF2  dan USF4  di  drop/dihapus  dari  model  menunjukkan  bahwa  semua  indikator  yang  digunakan  dalam  penelitian memiliki  nilai loading  factor diatas    0,70.  Dengan  demikian  berarti  semua  indikator  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah valid.
T ABEL IV.
H ASIL O UTER L OADING (REESTIMATE) CI IQ PU SQ SVQ USF CI1 0,872 CI2 0,878 CI3 0,798 IQ4 0,891 IQ5 0,891 PU1 0,732 PU2 0,848 PU3 0,849 PU4 0,874 PU5 0,759 SQ2 0,817 SQ3 0,755 SQ5 0,850 SQ6 0,851 SQ7 0,737 SVQ1 0,855 SVQ2 0,774 SVQ3 0,765 USF1 0,955 USF3 0,765 USF5 0,918 Sumber: Hasil Output SmartPLS 3.0
Pengujian validitas konvergensi juga dapat dilakukan dengan melihat nilai Average Variance Extracted (AVE). Apabila  setiap  konstruk  AVE  bernilai  lebih  besar  dari  0,5  maka  tidak  ada  permasalahan  validitas  konvergensi pada model yang diuji. Pada Tabel V. dapat dilihat bahwa nilai setiap konstruk yang digunakan dalam penelitian ini memiliki nilai lebih besar dari 0,5, dengan demikian model yang di uji tidak memiliki permasalahan validitas konvergensi atau semua konstruk dalam penelitian ini dikatakan valid.
T ABEL V. H ASIL AVERAGE VARIANCE EXTRACTED (AVE) Konstruk AVE CI 0,723 IQ 0,794 PU 0,663 SQ 0,645 SVQ 0,639 USF 0,780 Sumber: Hasil Output SmartPLS 3.0
T ABEL VI. H ASIL A KAR A VERAGE V ARIANCE E XTRACTED (AVE) Konstruk AVE Akar AVE CI 0,723 0,850 IQ 0,794 0,891 PU 0,663 0,814 SQ 0,645 0,803 SVQ 0,639 0,799 USF 0,780 0,833 Sumber: Hasil Output SmartPLS 3.0
Berdasarkan  pengujian  validitas  konvergensi  tidak  ditemukan  adanya  permasalahan,  sehingga  dapat dilanjutkan  dengan  melakukan  pengujian  validitas  diskriminan  ( discriminant    validity ).    Validitas  diskriminan dapat    di    uji    dengan    membandingkan    akar  dari Average  Variance  Extracted (AVE)  untuk  setiap  konstruk dengan  nilai  korelasi antar konstruk dengan konstruk lainnya dalam model seperti pada Tabel VI.
Pengujian  validitas  diskriminan  dilakukan  dengan  membandingkan  akar  AVE  untuk  setiap  konstruk  dengan korelasi antar konstruk lainnya dalam model. Model mempunyai validitas diskriminan yang cukup jika akar AVE untuk  setiap  konstruk  lebih  besar  daripada  korelasi  antara  konstruk  dengan  dengan  konstruk  lainnya  dalam model. Tabel VII. berikut menunjukkan perbandingan nilai akar AVE dengan korelasi antar konstruk.
T ABEL VII. LATENT VARIABLE CORRELATION DAN A KAR AVE Konstruk CI IQ
PU SQ
SVQ
USF CI 0,850 IQ 0,356 0,891 PU 0,380 0,404 0,814 SQ 0,379 0,488 0,545 0,803 SVQ 0,445 0,508 0,436 0,713 0,799 USF 0,479 0,471 0,466 0,721 0,644 0,883 Sumber: Hasil Output SmartPLS 3.0
Berdasarkan perbandingan pada Tabel VII. antara korelasi antar konstruk dengan akar AVE dapat disimpulkan bahwa indikator yang digunakan dalam penelitian ini mayoritas memiliki akar AVE untuk setiap konstruk yang lebih  besar  daripada  korelasi  antara  konstruk  dengan  dengan  konstruk  lainnya.  Sehingga  indikator  dalam penelitian ini memenuhi kriteria validitas diskriminan.
Metode lain yang digunakan untuk menguji validitas diskriminan dengan melihat tabel Cross Loading seperti pada Tabel VIII. berikut ini.
T ABEL VIII. H ASIL CROSS LOADING Konstruk CI IQ PU SQ SVQ USF CI1 0,872 0,319 0,280 0,359 0,414 0,467 CI2 0,878 0,264 0,289 0,232 0,254 0,311 CI3 0,798 0,311 0,394 0,347 0,429 0,409 IQ4 0,269 0,891 0,380 0,419 0,564 0,421 IQ5 0,365 0,891 0,341 0,450 0,341 0,419 PU1 0,345 0,220 0,732 0,459 0,345 0,366 PU2 0,222 0,323 0,848 0,362 0,323 0,401 PU3 0,369 0,369 0,849 0,527 0,371 0,459 PU4 0,334 0,460 0,874 0,488 0,451 0,370 PU5 0,258 0,241 0,759 0,349 0,258 0,238 SQ2 0,217 0,344 0,410 0,817 0,531 0,583 SQ3 0,149 0,316 0,268 0,755 0,615 0,536 SQ5 0,423 0,482 0,625 0,850 0,619 0,644 SQ6 0,401 0,432 0,554 0,851 0,579 0,598 SQ7 0,308 0,370 0,289 0,737 0,521 0,528 SVQ1 0,446 0,481 0,303 0,585 0,855 0,515 SVQ2 0,301 0,310 0,373 0,498 0,774 0,507 SVQ3 0,318 0,423 0,368 0,624 0,765 0,519 USF1 0,440 0,437 0,501 0,688 0,640 0,955 USF3 0,176 0,203 0,116 0,486 0,415 0,765 USF5 0,557 0,528 0,504 0,698 0,608 0,918
Berdasarkan  Tabel  VIII.  dapat  dilihat  korelasi  konstruk  CI  dengan  indikatornya  lebih  tinggi  dibandingkan korelasi  dengan  kontruk  lainnya,  demikian  juga  dengan  konstruk  yang  lain  korelasi  dengan  indikatornya  lebih tinggi.  Hal  tersebut  berarti  bahwa  konstruk  laten  memprediksi  indikator  pada  blok  mereka  lebih  baik dibandinggan dengan indikator lainnya, sehingga tidak terdapat permasalahan pada validitas diskriminan.
Pada penelitian ini metode uji reliabilitas yangdigunakan adalah Composite Reliability karenalebih baik untuk dalam mengestimasi konsistensi internal suatu konstruk[4]. Rule of thumb nilai alpha atau Composite Reliability harus lebih besar dari 0,7 meskipun nilai 0,6 masih dapat diterima pada studi yang sifatnya eksploratory [5]. Hasil uji reliabilitas konstruk dapat dilihat pada Tabel IX. berikut.
T ABEL IX. HASIL COMPOSITE RELIABILITY Konstruk Composite Reliability Kriteria : > 0,70 CI 0,887 IQ 0,885 PU 0,907 SQ 0,901 SVQ 0,841 USF 0,913
Sumber: Hasil Output SmartPLS 3.0 T ABEL X.
HASIL R-SQUARE
Konstruk R-Square CI 0,229 USF 0,566 Sumber: Hasil Output SmartPLS 3.0
Berdasarkan hasil pada Tabel IX.  nilai Composite Reliability dari masing-masing konstruk adalah diatas 0,7, dengan demikian pengukur yang dipakai dalam penelitian ini reliable .

## IV. P EMBAHASAN
Inner Model menggambarkan hubungan antara variabel laten berdasarkan pada substantive theory . Inner Model disebut juga inner relation, structural model dan substantive theory . Melalui proses bootstrapping , parameter uji T-statistic diperoleh  untuk  memprediksi  adanya  hubungan  kausalitas. Pengujian  inner  model  atau  model struktural  dilakukan  untuk  mengetahui  hubungan  antara  konstruk,  seperti  yang  telah  dihipotesiskan  dalam penelitian ini.
Model  struktural  dievaluasi  dengan  dengan  menggunakan R-Square untuk  konstruk  dependen.  Langkah penilaian model PLS dimulai dengan melihat R-Square untuk setiap variabel dependen yang interpretasinya sama dengan  interpretasi  pada  regresi.  Perubahan  nilai R-Square dapat  digunakan  untuk  menilai  pengaruh  variabel laten independen tertentu dengan variabel laten dependen dan apakah mempunyai pengaruh substantif. Hasil R- Square dalam penelitian ini dapat diihat pada Tabel X. berikut.
Pada Tabel X. menunjukkan bahwa nilai R-Square untuk variabel CIadalah sebesar 0,229 yang berarti bahwa variance  CI dijelaskan oleh variabel USF sebesar 22,9% dan sisanya 77,1% dijelaskan oleh variabel lain diluar penelitian ini. Nilai R-Square untuk variabel USF adalah sebesar 0,566 yang berarti bahwa varian USFdijelaskan oleh variabel PU, IQ, SQ, dan SVQsebesar 56,6% dan sisanya sebesar 43,4% dijelaskan oleh variabel lain diluar penelitian.
Apabila  nilai R 2 lebih  besar  dari  0,2  maka  dapat  diinterpretasikan  bahwa  prediktor  laten  memiliki  pengaruh besar pada level struktural. R-square model PLS dapat dievaluasi dengan melihat Q-square predictive relevance (Q 2 ) untuk model variabel, dalam mengukur seberapa baik nilai observasi yang dihasilkan oleh model dan juga estimasi parameternya. Model dinilai mempunyai nilai predictive relevance jika nilai Q-square lebihbesar dari 0 (nol), dan sebaliknya model dinilai kurang memiliki predictive relevance jika nilai Q-square kurang dari 0 (nol). Dengan  demikian  jika  hasil  perhitungan  memperlihatkan  nilai Q-square lebih  dari  0  (nol),  maka  model  layak dikatakan memiliki nilai prediktif yang relevan. Uji Q-Square predictive relevance(Q 2 ) pada Inner Model diukur menggunakan rumus sebagai berikut:
Q2 =1-(1-R 1 2 ) (1-R 2 2 )……(1-Rp 2 ) (1) R 1 2 , R 2 2 ... Rp 2 adalah R- Square variabel endogen dalam  model. Interpretasi Q 2 sama dg koefisien determinasi total pada analisis jalur (mirip dengan R 2 pada regresi). Uji Q-Square predictive relevance(Q 2 ) dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
Q2 = 1 – (1-0,229) (1-0,566) = 0,6 Hasil  uji Q-Square  predictive  relevance(Q 2 ) tersebut  menghasilkan  nilai  0,80  yang  berarti  bahwa  model mempunyai nilai predictive relevance.
Uji Goodness of Fit (GoF) merupakan uji kecocokan model, dan  harus dicari secara manual karena pada PLS- SEM  tidak  menyediakan  menu  khusus  untuk  menghitung  GoF.  Hasil  uji  GoF  dikategorikan  small  berarti  nilai GoF  sebesar  0,1,  medium  berarti  nilai  GoF  sebesar  0,25,  dan  kategori  besar  berarti  nilai  GoF  adalah  0,38 (Tenenhaus, 2005). Uji Goodness of Fit (GoF) dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
2 R x AVE GoF 
(2)
795 , 0 244 , 4 x
GoF  = 40 , 0 707 , 0 x = 0,53
Berdasarkan pengujian R2 , Q2 dan GoF terlihat bahwa model yang dibentuk adalah robust, dengan demikian pengujian hipotesa dapat dilakukan. Ukuran signifikansi keterdukungan hipotesis dapat digunakan perbandingan nilai T-table dan T-statistic [3] .  Jika t-statistic lebih  tinggi  dibandingkan  nila t-table ,  berarti  hipotesis  terdukung atau  diterima.  Penelitian  menggunakan  tingkat  keyakinan  95  persen  ( alpha 5  persen)  maka  nilai T-table untuk hipotesis satu ekor ( one tailed ) adalah  lebuh besar dari 1,64.
Signifikansi  model  prediksi  dalam  pengujian  model  struktural  dilihat  dari  nilai tstatistic antara  variabel independen  ke  variabel  dependen  dalam  tabel Path  coefficient. Tabel  XI.  merupakan  hasil  pengolahan  data  uji signifikansi dengan SmartPLS versi 3.
T ABEL XI. TOTAL EFFECT (MEAN, STDEV, T-VALUES) Konstruk Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard  Deviation (STDEV) T Statistics (0/STDEV) PU -> USF 0,069 0,080 0,102 0,677 IQ -> USF 0,097 0,104 0,095 1,022 SQ -> USF 0,476 0,465 0,148 3,228 SVQ -> USF 0,225 0,233 0,106 2,126 USF -> CI 0,479 0,505 0,110 4,345 Sumber: Hasil Output SmartPLS 3.0
Gambar 4. berikut ini menunjukkan hasil dari pengolahan data Bootsrapping.

## Gambar 4. Model Hasil Penelitian
Pengujian  Hipotesis  1  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  hubungan  positif  antara  Kegunaan Persepsian (perceived usefulness/PU) denganKepuasan Pengguna (user satisfaction/USF) menggunakan SIAKAD STMIK  AKAKOM.  Dari  hasil  pengolahan  data  didapatkan  bahwa  nilai  koefisien  path  antara  Kegunaan Persepsian (perceived  usefulness/PU) denganKepuasan  Pengguna (user  satisfaction/USF) adalah  sebesar  0,069
dengan  nilai  t-satistik  sebesar  0,677.  Pada  tingkat  signifikansi  0,05  (t-statistik  >  t-tabel  1,64)  maka  hipotesis  1 yang  menyatakan  bahwa  Kegunaan  Persepsian (perceived  usefulness/PU) memiliki  hubungan  positif dengan Kepuasan  Pengguna (user  satisfaction/USF)  adalah tidak  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  Kegunaan Persepsian (perceived usefulness/PU) denganKepuasan Pengguna (user satisfaction/USF) . Hal ini dibuktikan dari besarnya nilai t-statistik untuk konstruk PEOU terhadap konstruk ATU masih di bawah 1,96 yaitu hanya sebesar 0,677.  Hasil  penelitian  mengenai  hubungan  positif  antara  antara  Kegunaan  Persepsian (perceived usefulness/PU) denganKepuasan  Pengguna (user  satisfaction/USF) menggunakan  SIAKAD  STMIK  AKAKOM sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [6],  bahwa  Kegunaan  Persepsian  tidak    menjadi prediktor yang lebih baik terhadap kepuasan dan niat berkelanjutan menggunakan sistem.
Pengujian Hipotesis 2 bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh positif antara Kualitas Informasi (Information  Quality/IQ) denganKepuasan  Pengguna (User  Satisfaction/USF) menggunakan  SIAKAD  STMIK AKAKOM.Dari  hasil  pengolahan  data  didapatkan  bahwa  nilai  koefisien  path  antara  Kualitas  Informasi (Information Quality/IQ) dengan Kepuasan Pengguna (User Satisfaction/USF) adalah sebesar 0,097 dengan nilai t-satistik  sebesar  1,022.  Pada  tingkat  signifikansi  0,05  (t-statistik  >  t-tabel  1,96)  maka  hipotesis  2  yang menyatakan  bahwa  Kualitas  Informasi (Information  Quality/IQ) memiliki  hubungan  yang  positif denganKepuasan (Satisfaction  /  SF) adalah  tidak  terdapat  pengaruh  yang  signifikan,  hal  ini  dibuktikan  dari besarnya nilai t-statistik untuk konstruk PEOU terhadap konstruk ATU masih di bawah 1,96 yaitu hanya sebesar 1,022.  Hasil  penelitian  mengenai  hubungan  positif  antara  Kualitas  Informasi (Information  Quality) denganKepuasan (Satisfaction / SF) menggunakan SIAKAD STMIK AKAKOM tidak sejalan dengan penelitan sebelumnya,  yaitu  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Syaifullah  dan  Dicky  (2016),  kualitas  informasi  yang paling  baik  yaitu  menyediakan  website  yang  dapat  dipercaya  sedangkan  yang  paling  buruk  yaitu  website  tidak menyediakan informasi yang detail.
Pengujian  Hipotesis  3  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  pengaruh  positif  antara  Kualitas  Sistem (sistem  quality/SQ) denganKepuasan  Pengguna (User  Satisfaction/USF) menggunakan  SIAKAD  STMIK AKAKOM.Dari hasil pengolahan data didapatkan nilai koefisien path antara Kualitas Sistem (sistem quality/SQ) denganKepuasan  Pengguna (User  Satisfaction/USF) adalah  sebesar  0,476  dengan  nilai  t-satistik  sebesar  3,228. Pada  tingkat  signifikansi  0,05  (t-statistik  >  t-tabel  1,69)  maka  hipotesis  3  yang  menyatakan  bahwa  Kualitas Sistem (sistem quality/SQ) memiliki hubungan positif denganKepuasan Pengguna (User Satisfaction/USF) adalah signifikan dan terdukung secara statistik oleh data yang ada.Hasil penelitian mengenai adanya hubungan positif antara  Kualitas  Sistem (sistem  quality/SQ) denganKepuasan  Pengguna (User  Satisfaction/USF) menggunakan SIAKAD  STMIK  AKAKOM  sejalan  dengan  penelitan  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [7]yaitu    kualitas informasi  harus  dianggap  sebagai  isu  penting  selama  melakukan  desain  sistem  e-learning  karena  pengguna cenderung  menggunakannya  saat  mereka  merasakan  bahwa  informasi  yang  diberikan  oleh  sistem  jelas,  mudah dipahami  dan  relevan  untuk  pekerjaan  mereka.    Selain  itu  kualitas  interaksi  pelayanan  yang  paling  baik  yaitu website memberikan keamanan sedangkan yang paling buruk yaitu website tidak memberikan kemudahan untuk menyampaikan masukkan (feed back).
Pengujian Hipotesis 4 bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh positif antara Kualitas Pelayanan (Service  Quality/SQ) denganKepuasan  Pengguna (User  Satisfaction/USF) menggunakan  Portal  Akademik SIAKAD STMIK AKAKOM.Dari hasil pengolahan data didapatkan bahwa nilai koefisien path antara  Kualitas Pelayanan (Service  Quality/SQ) denganKepuasan  Pengguna (User  Satisfaction/USF) menggunakan  Website STMIK  AKAKOM (Continuance  Intention) adalah  sebesar  0,225  dengan  nilai  t-satistik  sebesar  2,126.  Pada tingkat signifikansi 0,05 (t-statistik > t-tabel 1,64) maka hipotesis 4 yang menyatakan bahwa Kualitas Pelayanan (Service  Quality/SQ) memiliki  hubungan  yang  positif  denganKepuasan  Pengguna (User  Satisfaction/USF) menggunakan  Portal  Akademik  SIAKAD  STMIK  AKAKOM  adalah  signifikan  dan  terdukung  secara  statistik oleh  data  yang  ada.Hasil  penelitian  mengenai  adanya  hubungan  positif  antara  Kualitas  Pelayanan (Service Quality/SQ) denganKepuasan Pengguna (User Satisfaction/USF) sejalan dengan penelitian yang telah dilakukan oleh Roca[7]yaitu kualitas layanan,kualitas sistem dan kemudahan persepsian penggunaan juga berperan penting sehingga peran manajer harus mengembangkan sistem yang menyediakan layanan yang  cepat dan andal dengan antarmuka interface yang baik sehingga mendorong orang untuk menggunakannya kembali.
Pengujian Hipotesis 5 bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh positif antara Kepuasan Pengguna (User  Satisfaction/USF) denganniat  keberlanjutan  penggunaan  Portal  Akademik  SIAKAD  STMIK  AKAKOM (Continuance  Intention) .Dari  hasil  pengolahan  data  didapatkan  bahwa  nilai  koefisien  path  antara  Kepuasan Pengguna (User  Satisfaction/USF) denganniat  keberlanjutan  penggunaan  Portal  Akademik  SIAKAD  STMIK AKAKOM (Continuance  Intention) adalah  sebesar  0,479  dengan  nilai  t-satistik  sebesar  4,345.  Pada  tingkat signifikansi 0,05 (t-statistik > t-tabel 1,96) maka hipotesis 5 yang menyatakan bahwa Kepuasan Pengguna (User Satisfaction/USF) memiliki  hubungan  yang  positif  denganniat  keberlanjutan  penggunaan  Portal  Akademik SIAKAD STMIK AKAKOM (Continuance Intention) adalah signifikan dan terdukung secara statistik oleh data
yang  ada.Hasil  penelitian  mengenai  hubungan  positif  antara  Kepuasan (Satisfaction) denganNiat  Keberlanjutan menggunakan  Portal  Akademik  SIAKAD  STMIK  AKAKOM (Continuance  Intention) searah  dan  terdukung dengan hasil penelitian sebelumnya, yaitu penelitian yang telah dilakukan oleh Roca [7],niat kelanjutan pengguna ditentukan  oleh  kepuasan,  yang  pada  gilirannya  secara  bersama-sama  ditentukan  oleh  manfaat  yang  dirasakan, kualitas  informasi,  konfirmasi,  kualitas  pelayanan,  sistem  kualitas,  persepsi  kemudahan  penggunaan  dan penyerapan kognitif

## V. S IMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan terdapat beberapa faktor-faktor penerimaan dan niat keberlanjutan penggunaan yang merupakan indikator kesuksesan penerapan SIAKAD di STMIK AKAKOM. Variabel Kualitas Informasi (Information Quality) dan Kualitas Sistem (System Quality/SQ) berdasarkan  hasil analisis  merupakan faktor  yang  berpengaruh  terhadap  Kepuasan  Pengguna (User  Satisfaction/USF) terhadap SIAKAD  di  STMIK AKAKOM . Sedangkan Niat  keberlanjutan    menggunakan (Continuance  Intention) SIAKAD  di  STMIK AKAKOM ditentukan oleh Variabel Kepuasan Pengguna (User Satisfaction/USF) terhadap SIAKAD di STMIK AKAKOM.
Hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk  memberikan  informasi  kepada  divisi  pengembangan  Sistem Informasi  mengenai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  SIAKAD  STMIK  AKAKOM  dapat  diterima  dan digunakan secara berkelanjutan.

## REFERENSI
[1] Davis, F. D. Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. 1989.
[2] DeLone,  W.H.,  McLean,  E.R.:  Information  Systems  Success:  The  Quest  for  the  Dependent  Variable.  Information  SystemsResearch  3  (1),  60-95 (1992.
[3] Hartono  M.J,  dan  Abdillah  W.  2009. Konsep  dan  Aplikasi  PLS  (Partial  least  Square)  Untuk  Penelitian  Empiris .  Penerbit  BPFE,  Yogyakarta . [3]
Werts,  C.  E.,  Linn,  R.  L.,  &  Jöreskog,  K.  G.  (1974).  Intraclass  reliability  estimates:  Testing  structural  assumptions.Educational  and Psychological Measurement, 34(1), 25–33.
[4] Werts,  C.  E.,  Linn,  R.  L.,  &  Jöreskog,  K.  G.  (1974).  Intraclass reliability  estimates:  Testing  structural  assumptions.Educational  and  Psychological Measurement,34(1), 25–33
[5] Hair, J.F., et al ., 2006. Multivariate data analysis . 6th ed.Upper Saddle River, New Jersey: Pearson Education.
[6] Ralph,  K.J.H.,  and  James,  T.T.C.  Extended  conceptualisation  of  perceived  usefulness:  empirical  test  in  the  context  of  informationsystem  use continuance. Behaviour & Information Technology.Vol. 31, No. 5, May 2012, 525-540. 2012.
[7] Roca,  et  al,  2006.  Understanding  e-learning  continuance  intention:  An  extension  of  the  Technology  Acceptance  Model.  International  Journal  of Human Computer Studies, ISSN: 1071-5819 :64 , 683–696