Jurnal Indonesia Sosial Teknologi:p–ISSN: 2723 - 6609 e-ISSN :2745-5254 Vol. 2, No.11 November 2021
ANALISIS  PENGARUH  KUALITAS  SISTEM  INFORMASI,  KUALITAS INFORMASI  DAN  PERCEIVED  USEFULNESS  TERHADAP  KEPUASAN PENGGUNA APLIKASI OLIBsIFRS (PSAK) 71 (STUDI PADA BANK PAPUA)
Vicky Arvianto 1 , Wendi Usino 2
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Budi Luhur, Jakarta 1,2
Email: k1k1thea@gmail.com 1 , wendy.usino@budiluhur.ac.id 2

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menguji dan menganalisis pengaruh Kualitas Sistem Informasi,  Kualitas  Informasi  dan Perceived  usefulness terhadap  Kepuasan Pengguna aplikasi OlibsIFRS (PSAK) 71 di PT. Bank Papua. Penelitian mengadopsi model  kesuksesan  sistem  informasi  DeLone  dan  McLean  yang  dikombinasikan dengan  model  kesuksesan  sistem  informasi  Seddon  dan  dikolaborasikan  dengan metode penelitian kuantitatif. Sampel dalam penelitian ini ditentukan dengan teknik Purposive  Sampling dengan  metode  pengumpulan  data  dilakukan  dengan menggunakan  kuesioner google  form .  Jumlah  sampel  yang  digunakan  dalam penelitian  yaitu  sebanyak  52  orang  yang  merupakan  karyawan  pengguna  aplikasi OlibsIFRS (PSAK) 71 di PT. Bank Papua. Metode untuk melakukan pengolahan dan analisis  data  menggunakan Partial  Least  Square (PLS)  dengan  bantuan software SmartPLS.  Hasil penelitian menunjukan bahwa Kualitas Sistem tidak berpengaruh signifikan dengan kontribusi sebesar 5,1% terhadap Kepuasan Pengguna,  Kualitas Informasi  berpengaruh  signifikan  dengan  kontribusi  sebesar 26,0% terhadap Kepuasan  Pengguna  dan Perceived  usefulness berpengaruh  signifikan  dengan kontribusi sebesar 67,9% terhadap Kepuasan Pengguna aplikasi OlibsIFRS (PSAK) 71 di PT. Bank Papua. Secara simultan variabel Kualitas Sistem, Kualitas Informasi dan Perceived  usefulness membentuk  R- square senilai 0,846 hal  ini  menandakan variabel  Kualitas  Sistem,  Kualitas  Informasi  dan Perceived  usefulness dari  setiap indikator  masing-masing  variabel  secara  bersama-sama  memberikan  pengaruh korelasi yang kuat/signifikan terhadap variabel Kepuasan Pengguna sebesar 84,6% , sedangkan sisanya sebesar 15,4% dijelaskan oleh variabel dan  indikator lain yang tidak dimasukan dalam model penelitian.
Kata kunci : Kualitas Sistem Informasi; Perceived usefulness; Kualitas Informasi; PSAK 71; IFRS; Partial Least Square; SmartPLS.

## Abstract
his  study  aims  to  examine  and  analyze  the  effect  of  Information  System  Quality, Information Quality and Perceived usefulness on User Satisfaction of the OlibsIFRS (PSAK) 71 application at PT. Bank Papua. The research adopted the DeLone and McLean information system success model combined with the Seddon information system  success  model  and  collaborated  with  quantitative  research  methods.  The sample in this study was determined by the technique purposive sampling with the data collection method carried out using aquestionnaire google form. The number of
samples used in this study are 52 people who are employees of users of the OlibsIFRS (PSAK) 71 application at PT. Bank Papua. The method for processing and analyzing data  is  using  Partial  Least  Square  (PLS)  with  using  of  software  SmartPLS.  The results showed that System Quality had no significant effect with a contribution of 5.1%  to  User  Satisfaction,  Information  Quality  had  a  significant  effect  with  a contribution of 26.0% to User Satisfaction and Perceived usefulness had a significant effect  with  a  contribution  of  67.9%  to  Application  User  Satisfaction.  OlibsIFRS (PSAK)  71  at  PT.  Bank  Papua.  Simultaneously,  the  variables  of  System  Quality, Information  Quality  and  Perceived  usefulness  form  an  R-square  of  0,846,  this indicates  that the variables  of  System  Quality,  Information  Quality  and  Perceived usefulness  of  each  indicator  of  each  variable  together  have  a  strong / significant correlation effect on the User Satisfaction variable of  84,6%, while the remaining 15,4%  is  explained  by  other  variables  and  indicators  that  are  not  included  in the research model.
Keywords : Information  System  Quality;  Perceived  usefulness;  Information  Quality; PSAK 71; IFRS; Partial Least Square; SmartPLS.

## Pendahuluan
Pada tanggal 24 Juli 2014, IASB menerbitkan IFRS9. Cakupannya yaitu panduan untuk  klasifikasi  dan  pengukuran  aset  keuangan  dengan  memperkenalkan fairvalue melalui kategori pendapatan komprehensif  lainnya untuk instrumen hutang tertentu. Juga berisi model penurunan baru yang akan membentuk cadangan kerugian sebelum kerugian tersebut terjadi ( expected loss ). Panduan tersebut juga mencakup panduan lindung nilai ( hedging ) baru yang dikeluarkan pada bulan November 2013. Perubahan ini cenderung memiliki  dampak  yang  signifikan  khususnya  pada  lembaga  keuangan.  IFRS  9  secara Internasional berlaku efektif untuk periode tahunan dimulai pada atau setelah tanggal 1 Januari 2018 (Dokumen BRD, 2020).
Berdasarkan  Otoritas Jasa Keuangan No. S-78/PB.11/ 2017 tanggal 8 September 2017  perihal  ”Penerapan  PSAK  71  (IFRS  9),  telah  ditetapkan  tanggal  efektifnya penerapan PSAK 71 (IFRS 9), yaitu pada tanggal 1 Januari 2020” ( Veronica dkk., 2020), dengan penerapan dini diperbolehkan. Penerapan estimasi penurunan nilai secara kolektif adalah  dengan  menggunakan  data  historis  kerugian  kredit  selama  5  (Lima)  tahun sebelumnya,  sehingga  estimasi  kerugian  yang  dihasilkan  akan  lebih  andal  dan  berarti sesuai dengan metode statistik yang akan digunakan.
OlibsIFRS  (PSAK)  71  adalah  salah  satu  sistem  informasi  pelaporan  akuntansi yang  mengadopsi  ketentuan  dari  PSAK  71  diharapkan  mampu  menjawab  tantangan dalam  implementasi  PSAK  71  sejalan  dengan  yang  diminta  oleh  otoritas  perbankan. Ditahun  2021,  aplikasi  OlibsIFRS  (PSAK)  71  secara  resmi  sudah  di  implementasikan selama lebih dari 1 tahun. Sebagai sistem baru tentunya akan ditemukan kendala-kendala operasional terkait interaksi antara sistem dengan pengguna. Sistem yang kurang stabil seperti munculnya error bugs , penarikan dokumen maupun laporan yang lama, dan tidak adanya fitur di sistem yang dibutuhkan oleh pengguna.

## Gambar 1: Daftar Permintaan dan Permasalahan
Sumber: Aplikasi hepdesk CSS Ver. 3.0 (CSS3)
Berdasarkan  permasalahan  yang  timbul  pada  gambar  diatas,  diperlukan pengukuran terhadap kualitas sistem informasi, kualitas informasi yang dihasilkan, dan Persepsi  Manfaat  ( perceived  usefulness )  dalam  penggunaan  sistem  informasi  terhadap Kepuasan Penggunanya.
Pengujian dalam penelitian ini menggunakan modifikasi model kesuksesan sistem informasi dari DeLone dan McLean ( DeLone & McLean , 1992) dan model kesuksesan sistem informasi dari Seddon ( Seddon , 1997). DeLone dan McLean menjabarkan elemen- elemen dalam model yang digunakan untuk mengukur kesuksesan sistem informasi yang terdiri dari system quality , information quality dan user satisfaction .
Model  kesuksesan  sistem informasi  ( Seddon ,  1997)  merupakan  modifikasi  dari model  sistem  informasi  ( DeLone  &  McLean ,  1992)  dengan  mengganti  dimensi Penggunaan  ( use )  menjadi  Persepsi  Kemanfaatan  ( perceived  usefulness ).  Persepsi kemanfaatan ( perceived usefulness ) juga merupakan salah satu dimensi dari Technology acceptance model (TAM) yang disusun oleh Davis ( Davis , 1989). Persepsi Kemanfaatan ( perceived usefulness ) didefinisikan sebagai sebuah tingkat yang mengukur kepercayaan seseorang  dalam  menggunakan  sebuah  sistem  dapat  meningkatkan  kinerjanya  ( Davis , 1989).
Mengacu dari penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh ( Younes dkk., 2013); ( Pratomo ,  2016);  ( Rukmiyati dkk.,  2016);  ( Afandi ,  2017);  ( Hanadia ,  2017);  ( Oliveira dkk., 2017); ( Prabadewi dkk., 2019) membuktikan bahwa kualitas sistem mempengaruhi Kepuasan Pengguna.
Kualitas informasi mengacu pada kualitas output dari sistem informasi yang dapat diukur dari sisi keakuratan, presisi, reliabilitas, kelengkapan, relevan, tepat waktu, dan dapat  dimengerti  ( Chinomona et al.,  2014).  Mengacu  dari  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan oleh( Younes dkk., 2013); ( Rukmiyati dkk., 2016); ( Afandi , 2017); ( Hanadia , 2017);  ( Oliveira dkk.,  2017)  membuktikan  bahwa  kepuasan  pengguna  tidak  hanya dipengaruhi oleh Kualitas Sistem tetapi Kualitas Informasi juga mempengaruhi kepuasan pengguna.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  ( Davis ,  1989)  menyatakan  bahwa  Persepsi Manfaat ( perceived usefulness ) merupakan proses pengukuran yang menyatakan tingkat kepercayaan  seseorang  dalam  menggunakan  suatu  sistem  dapat  meningkatkan  kinerja seseorang.  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  ( Seddon ,  1997)  dengan  memodifikasi model kesuksesan sistem informasi DeLone dan McLean membuktikan bahwa Persepsi
Manfaat  ( perceived  usefulness )  berpengaruh  terhadap  Kepuasan  Pengguna  sistem informasi. Kedua hal ini dibuktikan melalui penelitian yang dilakukan oleh ( Rukmiyati dkk.,  2016);  ( Hanadia ,  2017)  bahwa  Persepsi  Manfaat  ( perceived  usefulness ) berpengaruh terhadap kepuasan pengguna.
Kepuasan pengguna didefinisikan sebagai evaluasi keseluruhan dari pengalaman yang dirasakan oleh pengguna sistem dan dampak potensial dalam menggunakan sistem informasi ( Rahmawati dkk., 2015).
Berdasarkan  uraian  diatas  dan  latar  belakang  yang  dijelaskan,  maka  peneliti tertarik untuk melakukan penelitian yang berjudul “ Analisis Pengaruh Kualitas Sistem Informasi,  Kualitas  Informasi  Dan  Perceived  usefulness  Terhadap  Kepuasan Pengguna Aplikasi OlibsIFRS (PSAK) 71 (Studi Pada Bank Papua) ”.
Menurut  hasil  penelitian  ( Fendini ,  2013),  menunjukkan  Secara  parsial  dan simultan  variabel  Kualitas  Sistem  dan  Kualitas  Informasi  berpengaruh  terhadap Kepuasan Pengguna sistem informasi akuntansi pada PT. Indomarco Prismatama Cabang Banjarmasin.Menurut  hasil  penelitian  ( Sumiyati dkk.,  2013),  menunjukkan  bahwa Kualitas Sistem memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Kepuasan Pengguna sistem informasi  akuntansi,  sedangkan  Kualitas  Informasi  dan perceived  usefulness tidak memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  Kepuasan  Pengguna  sistem  informasi akuntansi.
Hasil penelitian ( Soekamto dkk., 2021) menunjukkan bahwa secara parsial sistem informasi akuntansi dan perceived usefulness berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna, begitu  pula  secara  simultan  sistem  informasi  akuntansi  dan perceived  usefulness juga berpengaruh  terhadap  Kepuasan  Pengguna.Hasil  penelitian  ( Soekamto ,  2021) menunjukkan bahwa Kualitas Sistem informasi telah terbukti mempengaruhi Kepuasan Pengguna  akhir  perangkat  lunak  analisis  kredit  di  PT.  Bank  Rakyat  Indonesia,  Tbk. Cabang  Bengkulu.  Ini  berarti  bahwa  aplikasi  LAS  dapat  meningkatkan  kapasitas pemrosesan data, memiliki sistem keamanan yang tinggi, memiliki fasilitas koreksi data yang  baik.  Kualitas  Informasi  telah  terbukti  mempengaruhi  kepuasan  pengguna  akhir perangkat lunak analisis kredit di PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk. Cabang Bengkulu, artinya software LAS dapat meningkatkan kepuasan pengguna karena analisis kredit yang dilakukan dapat menghasilkan data yang akurat, andal, tepat waktu dan relevan. Dan hasil terakhir  dirasakan  kegunaannya  terbukti  mempengaruhi  Kepuasan  Pengguna  akhir perangkat lunak analisis kredit di PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk. Cabang Bengkulu, artinya  aplikasi  LAS  sangat  membantu  dalam  menyelesaikan  analisis  dengan  cepat, aplikasi  LAS  mampu  meningkatkan  efektivitas  kerja  dan  aplikasi  LAS  memudahkan karyawan  untuk  menyelesaikan  pekerjaan  sehingga  dapat  meningkatkan  kepuasan pengguna.
Hasil  penelitian  ( Haqiqi dkk.,  2019)  menunjukkan  bahwa  variabel  Kualitas Sistem,  Kualitas  Informasi,  dan perceived  usefulness berpengaruh  terhadap  kepuasan pengguna  akhir software akuntansi.Hasil  penelitian  ( Buana dkk.,  2018)  menunjukkan bahwa  Kualitas  Sistem  akuntansi,  Kualitas  Informasi  dan Perceived  Usefullness berpengaruh positif dan signifikan pada Kepuasan Pengguna Sistem Informasi Akuntansi.
Koefisien determinasi (R2) sebesar 0,554 hal ini berarti 55,4 persen kepuasan pengguna Informasi Akuntansi  pada PDAM Tirta Mangutama Kabupaten Badung dipengaruhi oleh variabel-variabel Kualitas Sistem Informasi Akuntansi, Kualitas Informasi, dan perceived usefulness ,  sebaliknya  44,6    persen  dipengaruhi  oleh  variabel-variabel  lain  yang  tidak diteliti.
Hasil  penelitian  ( Pratomo ,  2016)  menunjukkan  bahwa  (1)  Kualitas  Sistem informasi  berpengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan  pengguna  sistem  informasi akuntansi.  (2)  Kualitas  Informasi  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan pengguna  sistem  informasi  akuntansi.  (3) perceived  usefulness tidak  berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna sistem informasi akuntansi. (4) Kualitas Sistem, Kualitas Informasi, dan perceived usefulness berpengaruh signifikan terhadap Kepuasan Pengguna  sistem  informasi  akuntansi.  Hasil  penelitian  ( Rukmiyati dkk.,  2016) menunjukkan  bahwa  adanya  pengaruh  yang  siginifikan  positif  pada  variabel  Kualitas Sistem, Kualitas Informasi dan perceived usefulness terhadap Kepuasan Pengguna sistem informasi.
Hasil  penelitian  ( Kartika dkk.,  2016)  menunjukkan  bahwa  Kualitas  Sistem berpengaruh  terhadap perceived  usefulness ,  Kualitas  Informasi  berpengaruh  terhadap Perceived  usefulness ,  Kualitas  Sistem  informasi  berpengaruh  terhadap  Kepuasan Pengguna,  Kualitas  Informasi  tidak  berpengaruh  terhadap  Kepuasan  Pengguna  dan perceived  usefulness berpengaruh  terhadap  Kepuasan  Pengguna.Hasil  penelitian ( Marlina , 2016) menunjukkan bahwa (1) Kualitas Sistem informasi akuntansi, kualitas informasi  akuntansi  dan  kepuasan  pengguna  termasuk  dalam  kategori  baik,  meskipun belum mencapai kondisi yang ideal; (2) Kualitas Sistem informasi akuntansi berpengaruh signifikan  terhadap  Kepuasan  Pengguna  (3)  Kualitas  Informasi  akuntansi  berpengaruh signifikan terhadap Kepuasan Pengguna.
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi terhadap penelitian terkait pengukuran kesuksesan Sistem Informasi khususnya Kualitas Sistem Informasi, Kualitas Informasi  Dan perceived  usefulness terhadap  Kepuasan  Pengguna  serta  dapat  menjadi jalan pembuka penelitian-penelitian berikutnya.
Sistem  informasi  adalah  sebuah  rangkaian  prosedur  formal  dimana  data dikumpulkan,  diproses  menjadi  informasi,  dan  didistribusikan  kepada  para  pemakai ( Hall ,  2001).  Sistem  Informasi  merupakan  sistem  dalam  suatu  organisasi  yang mendukung fungsi operasi organisasi dalam mengolah transaksi harian menjadi laporan- laporan  yang  dibutuhkan  dan  bersifat  manajerial  ( Amalia  Pratomo ,  2016).  Sistem Informasi  merupakan  kumpulan  dari  sub  sistem  yang  terdiri  secara  fisik  dan  non  fisik yang  saling  berhubungan  satu  sama  lain untuk  mengolah  data  menjadi  informasi yang dibutuhkan oleh pengguna sistem. Sistem mempunyai 3 (tiga) fungsi dasar yang meliputi:
a. Masukan ( input )
b. Pemprosesan ( processing )
c. Keluaran ( output )
Menurut  DeLone  dan  McLean  ( DeLone  &  McLean ,  2003)  Kualitas  Sistem merupakan performa sistem informasi yang terdiri dari perangkat keras, perangkat lunak,
dan  prosedur-prosedur  yang  menghasilkan  informasi  yang  dibutuhkan  oleh  pengguna sistem. Kualitas Sistem dapat diukur dari sisi response time , system reliability , ease to use , system flexibility , dan system security . Hal ini memperlihatkan bahwa jika pemakai sistem informasi merasa bahwa menggunakan sistem tersebut mudah, andal dan canggih mereka tidak memerlukan upaya banyak untuk menggunakannya, sehingga mereka akan lebih banyak waktu untuk mengerjakan hal lain yang kemungkinan akan meningkatkan kinerja mereka secara keseluruhan ( Rukmiyati dkk., 2016).
Kualitas  sistem  merupakan  proses  untuk  mengukur  sistem  informasi  yang difokuskan  pada  hasil  interaksi  antara  pengguna  dan  sistem  ( Pawirosumarto ,  2016). Kualitas  sistem  informasi  yang  digunakan  dalam  perusahaan,  berkaitan  dengan  sistem informasi yang diterapkan sesuai dengan kebutuhan dan kemampuan pemakai sehingga dapat  digunakan  untuk  mengolah  data  menjadi  suatu  informasi  yang  berkualitas  dan berguna bagi pemakai informasi tersebut ( Amalia dkk., 2016).
Dari penjabaran diatas, dapat disimpulkan bahwa kualitas sistem merupakan salah satu bagian dari pengukuran dalam menentukan kesuksesan Sistem Informasi yang dapat menyediakan informasi yang berguna sesuai dengan yang dibutuhkan oleh pengguna.

## Metode Penelitian
Metode penelitian didefinisikan sebagai cara atau proses yang digunakan untuk mendapatkan suatu data dalam suatu penelitian ilmiah. Metode penelitian yang digunakan dalam  penelitian  ini  yaitu  metode  penelitian  kuantitatif.  Metode  penelitian  kuantitatif berlandaskan pada filsafat positivisme yang bertujuan untuk meneliti pada suatu populasi atau sampel tertentu. Metode kuantitatif ini menganalisis data penelitian menggunakan statistic ( Sugiyono , 2012).
Dalam  penelitian  sampel  yang  digunakan  adalah  teknik Purposive  Sampling . Menurut Sugiyono, Purposive sampling yaitu penentuan sampel dengan kriteria tertentu. Kriteria  sampel  dalam  penelitian  ini  adalah  pengguna  aplikasi  OlibsIFRS  (PSAK)  71 sebanyak 52 orang.
Langkah-langkah  penelitian  ini  meliputi  analisis  masalah  yang  dihadapi, perencanaan  model,  variabel,  populasi  dan  sampel,  indikator  variabel  serta  teknik  dan metode  pengumpulan  dan  pengolahan  data.  Langkah-langkah  dalam  penelitian  ini digambarkan sebagai berikut :
Gambar5 Langkah-langkah Penelitian ( Arikunto , 2009)
Berdasarkan gambar diatas, langkah-langkah penelitian dapat dijabarkan sebagai berikut :
1. Persiapan
2. Pengumpulan Data
3. Pengolahan Data
4. Analisa dan Kesimpulan
Sampel menurut ( Arikunto , 2009) merupakan bagian dari populasi yang diteliti. Penelitian  ini  menggunakan  metode convenience  sampling dalam  menentukan pengambilan jumlah sampel. Metode convenience sampling didefinisikan oleh Sekaran ( Sekaran, 2011)  yaitu  merupakan  teknik  yang  mengumpulkan  informasi  dari  anggota populasi yang dengan sukarela bersedia memberikannya ( Sekaran , 2011).
Alat analisis yang digunakan dalam mengolah data untuk menguji hipotesis yang diajukan  adalah  dengan  menggunakan  analisis Partial  Least  Square (PLS)- Structural Equation Modeling (SEM). PLS SEM tidak mengharuskan peneliti menggunakan jumlah data yang besar. Dengan demikian, prosedur ini memberikan keuntungan bagi pengguna saat kesulitan mencari data dalam jumlah yang besar.
Software yang digunakan untuk melakukan analisis data adalah SmartPLS 3.29. Tahapan  analisis  data  dengan  model  pengukuran  reflektif  dengan  SmartPLS  adalah sebagai berikut ( Haryono , 2016):
1. Membuat  diagram  jalur  sesuai  dengan  teori.  Digunakan  untuk  memodelkan variabel  laten  Kualitas  Sistem  Informasi  (X 1 ),  Kualitas  Informasi  (X 2 ), Perceived  usefulness (X 3 )  dan  Kepuasan  Pengguna  (Y)  beserta  indikator- indikatornya.
2. Menyiapkan data di excel (.csv) untuk diolah dalam aplikasi SmartPLS. Data berasal  dari  hasil  pengisian  kuesioner  yang  disebar  kepada  para  responden sesuai dengan kriteria sampel.
3. Mengambar diagram jalur di SmartPLS
4. Menghitung nilai parameter-parameter di SmartPLS:
a. Menguji validitas data dengan melakukan pengujian convergent validity. Nilai  pada  pengukuran  ini  didasarkan  pada  hubungan  antara construct score  dengan itemscore / componentscore .  Ukuran  reflektif  dikatakan tinggi  jika  berkorelasi  lebih  dari  0,70. Tetapi,  nilai loading 0,50  hingga 0,60  sudah  dianggap  cukup  untuk  pengembangan  penelitian  pada  tahap awal ( Anuraga et al., 2017).
b. Menguji validitas data dengan melakukan pengujian discriminant validity. Nilai  ini  merupakan  nilai cross  loading antara  konstruk  dengan indikatornya untuk mengetahui konstruk yang diskriminan. Untuk menilai discriminant  validity dilakukan  dengan  membandingkan  korelasi  nilai average  variance  extracted (AVE)  pada  setiap  konstruknya.  Nilai discriminant  validity yang  baik  apabila  memiliki  nilai square  root  of average variance extracted (AVE) yang lebih besar dari 0,50 ( Anuraga et al., 2017).
c. Pengujian  Reliabilitas  Konstruk.  Evaluasi  terhadap  nilai  reliabilitas konstruk diukur dengan nilai Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability .
Nilai Cronbach’s Alpha ≥ 0,6 dan Composite Reliability harus ≥ 0,7.
d. Melakukan Evaluasi Inner Model . Dianalisis dengan melihat signifikansi hubungan antar konstruk  yang ditunjukkan oleh nilai t-statistic . Dimana indikator yang memiliki nilai t-statistic ≥ 1,68 dikatakan valid.
e. Pengujian hipotesis didasarkan hasil dari path coefficients untuk melihat hubungan antar variabel.

## Hasil dan Pembahasan
Pada  penelitian  ini  terdapat  empat  variabel  yaitu  Kualitas  Sistem  Informasi, Kualitas Informasi, Perceived usefulness dan Kepuasan Pengguna. Indikator dari masing- masing variabel dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel1: Tabel Indikator Pengukuran Variabel Penelitian Variabel Indikator Ref Kualitas Sistem (X 1 ) 1. Kemudahan menggunakan (X 1.1 )
2. Kecepatan akses (X 1.2 )
3. Keandalan sistem (X 1.3 )
4. Fleksibilitas sistem (X 1.4 ) 5. Keamanan sistem (X 1.5 )
6. Integrasi system  (X 1.6 ) ( Fendini dkk.,
2014;Utomo dkk, 2017) Kualitas Informas i (X 2 ) 1. Keakuratan informasi (X 2.1 ) 2. Ketepatan waktu (X 2.2 )
3. Kelengkapan informasi (X 2.3 )
4. Relevansi (X 2.4 )
5. Penyajian informasi (X 2.5 ) (DeLone dan McLean, 1992; Utomo dkk., 2017) Perceive d usefulnes s
(X 3 ) 1. Meningkatkan produktivitas (X 3.1 )
2. Efektif (X 3.2 )
3. Mempercepat pekerjaan (X 3.3 )
4. Bermanfaat (X 3.4 )
5. Mempermudah pekerjaan (X 3.5 )
6. Meningkatkan kinerja (X 3.6 ) (Davis, 1989;
Hanadia dkk., 2017) Kepuasa
n Penggun a (Y)
1. Efisiensi (Y. 1 )
2. Efektivitas (Y. 2 )
3. Kepuasan informasi (Y. 3 )
4. Kepuasan pengguna terhadap antarmuka (Y. 4 ) 5. Kepuasan menyeluruh (Y. 5 ) (DeLone dan McLean,
1992; Seddon dan Kiew, 1997; Sultono dkk, 2015)
Dengan  menggunakan  SmartPLS  3.29  dilakukan  pemodelan  variabel  Kualitas Sistem  Informasi,  Kualitas  Informasi, Perceived  usefulness dan  Kepuasan  Pengguna beserta  indikator-indikatornya.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  model
reflektif yaitu tanda panah berawal dari variabel laten menuju indikatornya seperti telihat pada Gambar 6.
Pengujian  data  dengan  menggunakan  PLS-SEM  dilakukan  melalui  dua  tahap ( Hussein , 2015), yaitu Evaluasi Outer Model dan Evaluasi Inner Model . Evaluasi Outer Model terdiri  dari  uji  validitas  dan  uji  reliabilitas.  Uji  validitas  terdiri  dari  pengujian Convergent Validity ( loading factor dan AVE) dan discriminant validity ( fornell-larcker criteria dan cross loading ). Uji reliabilitas terdiri dari pengujian Cronbach’s Alpha dan Composite  Reliability .  Evaluasi Inner  Model terdiri  dari  pengujian  t- statistic dan  r- square .
Evaluasi  hubungan  antara  variabel  dengan  indikatornya  terdiri  dari  evaluasi terhadap convergent validity , discriminant validity , composite reliability dan cronbach’s alpha . Convergent  validity dapat  dievaluasi  dengan  melihat  nilai average  variance extracted (AVE). Indikator validitas dapat dilihat juga dari nilai loading factor . Bila nilai loading factor suatu indikator lebih dari 0,5 maka dapat dikatakan valid. Sebaliknya, bila nilai loading factor kurang dari 0,5 maka dikeluarkan dari model. Discriminant validity dalam bentuk square root of average variance extracted (AVE) dan Composite reliability dan cronbach’s alpha digunakan untuk mengevaluasi reliabilitas suatu indikator. Berikut adalah model pengukuran dengan menggunakan SmartPLS:
Gambar 7:  Output Model Pengukuran A. Pengujian Convergent Validity
Convergent Validity merupakan pengujian yang dilakukan untuk melihat validitas setiap indikator dengan melihat nilai average variance extracted (AVE) masing-masing
variabel dimana nilainya harus lebih besar dari 0,5 sehingga dapat dikatakan memiliki nilai convergent validity yang baik.
Tabel 2: Average Variance Extracted (AVE)
Variabel Nilai AVE Keterangan Kualitas Sistem (X 1 ) 0,531 Valid Kualitas Informasi (X 2 ) 0,60 Valid Perceived usefulness (X 3 ) 0,80 Valid Kepuasan Pengguna (Y) 0,76 Valid Sumber: Data kuesioner yang diolah (2021)
Tabel  2  menjelaskan  nilai  dari  AVE  dari  variabel  Kualitas  Sistem,  Kualitas Informasi, Perceived usefulness dan Kepuasan Pengguna yang dapat dilihat bahwa setiap variabel  tersebut  memiliki  nilai  AVE  diatas  0,5.  Nilai  AVE  terendah  dihasilkan  oleh variabel Kualitas Sistem yaitu sebesar 0,531 . Hal ini menunjukkan bahwa setiap variabel tersebut memiliki nilai validitas yang baik dari setiap indikator kuesioner yang digunakan untuk mengetahui pengaruh dari setiap variabel tersebut.

## B. Pengujian Discriminant Validity
Untuk  melihat  validitas  dari  konstruk,  dapat  diketahui  dengan  cara membandingkan  nilai  AVE  setiap  konstruk  dengan  korelasi  konstruk  lainnya.  Model mempunyai discriminant  validity yang baik jika akar AVE untuk setiap konstruk lebih besar  daripada  korelasi  antara  konstruk  dan  konstruk  lainnya.  Tabel  3  dibawah  ini menunjukkan hasil output korelasi antar konstruk.
Tabel 3: Fornell Larcker Criteria
Variabel Kualitas
Sistem (X 1 ) Kualitas Informasi (X 2 )
Perceived usefulness (X 3 ) Kepuasan Pengguna (Y) Kualitas Sistem (X 1 ) 0,728*
Kualitas Informasi (X 2 ) 0,275 0,775*

## Perceived
usefulness (X 3 ) 0,397 0,793 0,894* Kepuasan Pengguna (Y) 0,391 0,812 0,605 0,872*
Sumber: Data kuesioner yang diolah (2021)

## Tabel4: Akar Average Variance Extracted (AVE)
Variabel Nilai AVE Nilai Akar AVE Kualitas Sistem (X 1 ) 0,531 0,728 Kualitas Informasi (X 2 ) 0,60 0,775 Perceived usefulness (X 3 ) 0,80 0,894 Kepuasan Pengguna (Y) 0,76 0,872 Sumber: Data kuesioner yang diolah (2021)
*Akar AVE, perhitungan dijelaskan pada tabel 4
Dari tabel diatas dapat disimpulkan bahwa akar AVE pada seluruh konstruk lebih tinggi  daripada  korelasi  antar  variabel.  Sebagai  contoh  pada Perceived  usefulness (X 3 ) memiliki akar AVE 0,894 lebih besar daripada korelasi antara Perceived usefulness (X 3 ) dengan Kualitas Informasi (X 2 ) sebesar 0,793 , Perceived usefulness (X 3 ) dengan Kualitas Sistem (X 1 ) sebesar 0,397 . Begitu juga dengan nilai akar AVE untuk variabel yang lain seluruhnya lebih besar dari koefisien korelasi antar variabel.
Dengan  demikian  konstruk  variabel  Kualitas  Sistem  (X 1 ),  Kualitas  Informasi (X 2 ), Perceived usefulness (X 3 ), Kepuasan Pengguna (Y) dapat dinyatakan valid karena akar  AVE  >  koefisien  korelasinya,  artinya  seluruh  variabel  ini  telah  memiliki discriminant validity yang tinggi.

## C. Pengujian Cronbach’s Alpha dan Composite  Reliability
Composite  Reliability dan Cronbach’s  Alpha merupakan  pengujian  yang dilakukan untuk melihat reliabilitas dari setiap indikator variabel. Suatu data dikatakan reliabel jika nilai composite reliability lebih dari 0,7 dan jika nilai cronbach’s alpha yang dihasilkan lebih dari 0,6.
Tabel 5: Composite Reliability dan Cronbach’s Alpha
Variabel Nilai Composite Reliability Nilai Cronbach’s Alpha Keterangan Kualitas Sistem (X 1 ) 0,887 0,857 Reliabel Kualitas Informasi (X 2 ) 0,913 0,889 Reliabel Perceived usefulness (X 3 ) 0,96 0,949 Reliabel Kepuasan Pengguna (Y) 0,972 0,968 Reliabel Sumber: Data kuesioner yang diolah (2021)
Dari  tabel  5  dapat  dilihat  setiap  variabel  tersebut  memiliki  nilai composite reliability diatas 0,7 dan nilai cronbach’s alpha diatas 0,6. Hal ini menunjukan bahwa internal  consistency dari  variabel  dependen  (Kualitas  Sistem,  Kualitas  Informasi,  dan Perceived  usefulness )  serta  variabel  independen  (Kepuasan  Pengguna)  memiliki  nilai reliabilitas yang baik.

## D. Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  berdasarkan  pada  nilai  signifikansi  dalam  pengujian  model struktural  yang  dapat  dilihat  dari  nilai  t- statistic antara  variabel  independen  dengan variabel  dependen  dalam  tabel Path  Coefficient .  Untuk  pengujian  hipotesis  dalam penelitian ini menggunakan nilai alpha (α) 5% yaitu 1,68. Sehingga kriteria penerimaan atau penolakan hipotesis adalah H1 diterima dan H0 ditolak ketika nilai  t- statistic > 1,68. Hasil pengolahan data menggunakan SmartPLS dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 6: Path Coefficients Path Original Sample T Statistics Kualitas Sistem → Kepuasan Pengguna 0,051 0,859 Kualitas Informasi → Kepuasan Pengguna 0,260 2,478 Perceived usefulness → Kepuasan Pengguna 0,679 5,739 Sumber: Data kuesioner yang diolah (2021) Tabel 7: R-square Variabel Nilai R-square Kepuasan Pengguna (Y) 0,846 Sumber: Data kuesioner yang diolah (2021)
Dari  tabel  6  di  atas  dapat  dilihat  nilai original  sample Kualitas  Sistem  adalah sebesar 0,051 dengan signifikansi dibawah 5% yang ditunjukkan dengan nilai t- statistic 0,859 lebih  kecil  dari  nilai  t-tabel  sebesar  1,68.  Nilai original  sample positif mengindikasikan  bahwa  Kualitas  Sistem  berpengaruh  positif  terhadap  Kepuasan Pengguna.  Berdasarkan  hasil  regresi  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa hipotesis pertama ditolak
Dari tabel 6 di atas dapat dilihat nilai original sample Kualitas Informasi adalah sebesar 0,260 dengan signifikansi dibawah 5% yang ditunjukkan dengan nilai t- statistic 2,478 lebih  besar  dari  nilai  t-tabel  sebesar  1,68.  Nilai original  sample positif mengindikasikan  bahwa  Kualitas  Informasi  berpengaruh  positif  terhadap  Kepuasan Pengguna. Berdasarkan hasil regresi tersebut dapat disimpulkan bahwa hipotesis kedua diterima .
Dari tabel 6 di atas dapat dilihat nilai original sample Perceived usefulness adalah sebesar 0,679 dengan signifikansi dibawah 5% yang ditunjukkan dengan nilai t- statistic 5,739 lebih  besar  dari  nilai  t-tabel  sebesar  1.68.  Nilai original  sample positif mengindikasikan  bahwa Perceived  usefulness berpengaruh  positif  terhadap  Kepuasan
Pengguna. Berdasarkan hasil regresi tersebut dapat disimpulkan bahwa hipotesis ketiga diterima .
Dari tabel 7 dapat dilihat R- square dengan nilai 0,846 , ini menunjukkan bahwa untuk variabel Kualitas Sistem, Kualitas Informasi  dan Perceived usefulness dari setiap indikator  masing-masing  variabel  secara bersama-sama memberikan  pengaruh  korelasi yang kuat/signifikan terhadap variabel Kepuasan Pengguna (Y) sebesar 84,6% , menurut Chin (Chin, 1998), apabila nilai R- square sebesar 0,67 maka dinyatakan kuat/signifikan, nilai 0,33 dinyatakan moderat dan nilai 0,19 dinyatakan  lemah sedangkan sisanya sebesar 15,4% dijelaskan  oleh  variabel  dan  indikator  lain  yang  tidak  dimasukan  dalam  model penelitian.  Berdasarkan  hasil  regresi  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa hipotesis keempat diterima .

## Pembahasan
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  hipotesis  yang  pertama  dapat  disimpulkan bahwa variabel Kualitas Sistem tidak berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna. Hal ini menandakan secara langsung bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan antara Kualitas Sistem terhadap Kepuasan Pengguna karena memiliki t- statistic sebesar 0,859 lebih kecil dari t-tabel (1,68). Namun, karena Kualitas Sistem masih terdapat korelasi sebesar 84,6% terhadap  kepuasan  pengguna  maka  ada  baiknya  untuk  tetap  memperhatikan  variabel Kualitas  Sistem  tersebut.  Hasil  penelitian  ini  berbanding  terbalik  dengan  penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh ( Amalia dan Pratomo , 2016); ( Rukmiyati & Budiartha,
2016); ( Sumiyati et al., 2013); ( Fendini , 2013) yang membuktikan bahwa Kualitas Sistem berpengaruh  terhadap  Kepuasan  Pengguna,  tetapi  hasil  penelitian ini  mendukung  hasil penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh ( Hanadia , 2017) yang membuktikan bahwa Kualitas Sistem tidak berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna.
Berdasarkan dari hasil pengujian hipotesis yang kedua dapat disimpulkan bahwa variabel  Kualitas  Informasi  berpengaruh  terhadap  Kepuasan  Pengguna.  Hal  ini menandakan  secara  langsung  bahwa  terdapat  pengaruh  signifikan  antara  Kualitas Informasi terhadap Kepuasan Pengguna  karena memiliki t- statistic sebesar 2,478 lebih besar  dari  t-tabel  (1,68).  Hasil  penelitian  ini  berbanding  terbalik  dengan  penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh ( Amalia dkk., 2016); ( Kartika dkk., 2016); ( Sumiyati et al.,  2013)yang  membuktikan  bahwa  Kualitas  Informasi  tidak  berpengaruh  terhadap Kepuasan Pengguna, tetapi hasil penelitian ini mendukung hasil penelitian sebelumnya yang  dilakukan  oleh  ( Rukmiyati dkk.,  2016);  ( Soekamto dkk.,  2021);  ( Fendini ,  2013) yang membuktikan bahwa Kualitas Informasi berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna.
Berdasarkan dari hasil pengujian hipotesis yang ketiga dapat disimpulkan bahwa variabel Perceived  usefulness berpengaruh  terhadap  Kepuasan  Pengguna.  Hal  ini menandakan  secara  langsung  bahwa  terdapat  pengaruh  signifikan  antara Perceived usefulness terhadap Kepuasan Pengguna karena memiliki t- statistic sebesar 5,739 lebih besar  dari  t-tabel  (1,68).  Hasil  penelitian  ini  berbanding  terbalik  dengan  penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  ( Amalia dkk.,  2016);  ( Sumiyati et  al.,  2013)  yang membuktikan  bahwa Perceived  usefulness tidak  berpengaruh  terhadap  Kepuasan
Pengguna,  tetapi  hasil  penelitian  ini  mendukung  hasil  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan oleh ( Rukmiyati dkk., 2016); ( Buana dkk., 2018); ( Soekamto dkk., 2021) yang membuktikan bahwa Perceived usefulness berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna. Berdasarkan dari hasil pengujian hipotesis yang keempat dengan nilai R- square sebesar 0,846 dapat disimpulkan bahwa variabel Kualitas Sistem, Kualitas Informasi dan Perceived  usefulness secara  bersama-sama  (simultan)  berpengaruh  terhadap  Kepuasan Pengguna. Hasil penelitian ini mendukung hasil penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh( Buana dkk., 2018) dan ( Fendini , 2013) yang membuktikan bahwa variabel Kualitas Sistem,  Kualitas  Informasi  dan Perceived  usefulness secara  bersama-sama  (simultan) berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna.

## Kesimpulan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  Pengaruh  Kualitas  Sistem,  Kualitas Informasi  dan Perceived  usefulness terhadap  Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  OlibsIFRS (PSAK)  71  (Studi  Kasus  PT.  Bank  Papua).  Dalam  penelitian  ini,  variabel  independen yang  digunakan  yaitu  Kualitas  Sistem  (X 1 ),  Kualitas  Informasi  (X 2 )  dan Perceived usefulness (X 3 ), sedangkan untuk variabel dependennya yaitu Kepuasan Pengguna (Y). Penelitian ini diolah menggunakan metode Partial Least Square (PLS) dengan bantuan software SmartPLS.
Berdasarkan  analisa  dan  pembahasan  pada  bagian  sebelumnya  maka  dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Variabel  Kualitas  Sistem  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  Kepuasan Pengguna  karena  nilai  signifikansi  yang  ditunjukkan  oleh  t- statistic hanya sebesar 0,859 yang lebih kecil dibandingkan dengan nilai t-tabel yaitu 1,68.
2. Variabel  Kualitas  Informasi  berpengaruh  signifikan  terhadap  Kepuasan Pengguna dengan nilai original sample sebesar 0,260 dan nilai signifikansi t- statistic sebesar 2,478 lebih besar dibandingkan dengan nilai t-tabel yaitu 1,68.
3. Variabel Perceived  usefulness berpengaruh  signifikan  terhadap  Kepuasan Pengguna dengan nilai original sample sebesar 0,679 dan nilai signifikansi t- statistic sebesar 5,739 lebih besar dibandingkan dengan nilai t-tabel yaitu 1,68.
4. Nilai  R- square untuk  variabel  Kepuasan  Pengguna  yang  dipengaruhi signifikan  oleh  variabel  Kualitas  Sistem,  Kualitas  Informasi,  dan perceived usefulness dalam penelitian ini yaitu sebesar 0,846 atau 84,6% . Hal ini berarti membuktikan  bahwa  variabel  Kepuasan  Pengguna  mendapat  pengaruh  lain dari variabel diluar penelitian sebesar 15,4% .

## Bibliografi
Afandi, Siti M. (2017). “Efektivitas Sistem Informasi Internet Banking BiPlus Terhadap Manfaat Bersih Pada PT. Bank UOB Indonesia.”
Ali, Bejjar Mohamed, & Younes, Boujelbene. (2013). The impact of information systems on  user  performance:  an  exploratory  study. Journal  of  Knowledge  Management, Economics and Information Technology , 3 (2), 128–154.
Anuraga,  Gangga,  Sulistiyawan,  Edy,  &  Munadhiroh,  S.  (2017).  Structural  Equation Modeling–Partial  Least Square untuk Pemodelan Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat  (IPKM)  di  Jawa  Timur. Seminar  Nasional  Matematika  Dan Aplikasinya, Surabaya .
Arikunto,  Suharsimi.  (2009).  Manajemen  Penelitian:  Jakarta:  Rineka  Cipta. Anjaryani, WD .
Buana, IBGM, & Wirawati, Ni Gusti Putu. (2018). Pengaruh kualitas sistem informasi, kualitas  informasi,  dan  perceived  usefulness  pada  kepuasan  pengguna  sistem informasi akuntansi. E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana , 22 (1), 683–713.
Davis, Fred D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly , 319–340.
DeLone, William H., & McLean, Ephraim R. (1992). Information systems success: The quest for the dependent variable. Information Systems Research , 3 (1), 60–95.
DeLone, William H., & McLean, Ephraim R. (2003). The DeLone and McLean model of information systems success: a ten-year update. Journal of Management Information Systems , 19 (4), 9–30.
Fendini,  Dian  Septiayu.  (2013).  Pengaruh  Kualitas  Sistem  dan  Kualitas  informasi terhadap Kepuasan Pengguna (Survei Pada Karyawan Pengguna Aplikasi Pelayanan Pelanggan  Terpusat  (AP2T)  di  PT.  PLN  (Persero)  Area  Malang). Jurnal Administrasi Bisnis , 4 (1).
Hall, James A. (2001). Sistem informasi akuntansi .
Hanadia. (2017). Pengaruh Kualitas Sistem, Perceived usefulness dan Kualitas Informasi Terhadap  Kepuasan  Pengguna  (Studi  Kasus  Terhadap  Sistem  Dashboard  PDAM Tirta Raharja 2017). In EProceeding of Management , 2707–2714.
Haqiqi,  Muhammad,  &  Suwarno,  Agus  Endro.  (2019). Pengaruh  Kualitas  Sistem Informasi,  Kualitas  Informasi,  Dan  Perceived  usefulness  Terhadap  Kepuasan Pengguna Software Akuntansi (Studi Empiris Pada Perusahaan Yang Menggunakan Software  Akuntansi  Di  Kecamatan  Kartasura) .  Universitas  Muhammadiyah surakarta.
Haryono, Siswoyo. (2016).  Metode SEM Untuk Penelitian Manajemen dengan AMOS 22.00,  LISREL 8.80 dan Smart PLS 3.0. PT Intermedia Personalia Utama. Jawa Barat .
Hussein,  Ananda Sabil. (2015).  Penelitian bisnis dan manajemen menggunakan Partial
Least Squares (PLS) dengan SmartPLS 3.0. Universitas Brawijaya .
Ilat,  Veronica,  Sabijono,  Harijanto,  &  Rondonuwu,  Sintje.  (2020).  EVALUASI PENERAPAN  PSAK  71  MENGENAI  INSTRUMEN  KEUANGAN  PADA  PT. SARANA  SULUT  VENTURA  MANADO. Going  Concern:  Jurnal  Riset Akuntansi , 15 (3), 514–520.
Kartika, Nilam Dwi, & Anton, Adnanti W. A. (2016). Analisis Kualitas Sistem Informasi, Perceived usefulness dan Kualitas Informasi Terhadap Kepuasan End User Software Akuntansi. SNA XI Lampung .
Marlina, Firda Tri. (2016). Pengaruh Kualitas Sistem Informasi Akuntansi Dan Kualitas Informasi Akuntansi Terhdadap Kepuasan Pengguna Pada Bank Syariah Di Kota Bandung .
Pawirosumarto,  Suharno.  (2016).  Pengaruh  kualitas  sistem,  kualitas  informasi,  dan kualitas layanan terhadap kepuasan pengguna sistem e-learning. MIX: Jurnal Ilmiah Manajemen , 6 (3), 152864.
Popoola,  Babatunde  A.,  Chinomona,  Richard,  &  Chinomona,  Elizabeth.  (2014).  The Influence of Information Quality, System Quality and Service Quality on Student’s Self-Efficacy  at  Institutions  of  Higher  Learning  in  South  Africa. Mediterranean Journal of Social Sciences , 5 (27 P2), 974.
Pratomo, Amalia dan. (2016).  Pengaruh  Kualitas Sistem Informasi,  Kualitas Informasi dan Perceived usefulness Terhadap Kepuasan Pengguna Sistem Informasi Akuntansi di  Rumah  Sakit  Mata  Acendo  Bandung. EProceeding  of  Management ,  15–16.
Bandung.
Putra,  Ida  Ayu  Prabadewi  dan  Ida  Bagus.  (2019). “Pengaruh  Kualitas  Informasi, Kualitas  Sistem  Informasi,  dan  Perceived  usefulness  pada  Kepuasan  Pengguna SIMDA”, .
Putra, Muhammad Reza Soekamto, & Prasetyo, Eko. (2021).  Analisis  Kualitas Sistem Informasi  Akuntansi,  Perceived  usefulness  Terhadap  Kepuasan  Pengguna  Pada Tanaya Realty di Kota Sidoarjo. JURNAL EKUIVALENSI , 6 (2), 342–356.
Rahmawati, Dessy Ari. (n.d.). PENGARUH KUALITAS INFORMASI DAN KUALITAS SISTEM  INFORMASI  TERHADAP  KEPUASAN  SERTA  KINERJA  PENGGUNA SISTEM INFORMASI .
Rukmiyati,  Ni  Made  Sri,  &  Budiartha,  I.  Ketut.  (2016).  Pengaruh  kualitas  sistem informasi,  kualitas  informasi  dan  perceived  usefulness  pada  kepuasan  pengguna akhir software akuntansi (studi empiris pada hotel berbintang di provinsi bali). E- Jurnal Ekonomi Dan Bisnis Universitas Udayana , 5 (1), 115–142.
Seddon,  Peter  B.  (1997).  A  respecification  and  extension  of  the  DeLone  and  McLean model of IS success. Information Systems Research , 8 (3), 240–253.
Sekaran,  Uma.  (2011). Metodologi  Penelitian  untuk  Bisnis,  Edisi  4,  Buku  1,  Jakarta: Salemba Empat . Hal.
Sugiyono. (2012). Metode Penelitian Kuantitatif . 46–57.
Sumiyati, L., Yuliansyah, Yuliansyah, & Dewi, F. G. (2013). The Effect of Information System  Quality,  Information  Quality,  and  Perceived  usefulness  on  Accounting Software User Satisfaction. Simposium Nasional Akuntansi , 16 .
Tam,  Carlos,  &  Oliveira,  Tiago.  (2017).  Understanding  mobile  banking  individual performance:  The  DeLone  &  McLean  model  and  the  moderating  effects  of individual culture. Internet Research .