## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 590 − 597 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2795

## Evaluasi Tingkat Keberhasilan E-Learning Smart Campus Menggunakan Metode HOT FIT
Muhammad Munawir Arpan * , Febi Nur Salisah, Idria Maita, Fitriani Muttakin
Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru Jl. HR. Soebrantas No.Km. 15, RW.15, Simpang Baru, Kota Pekanbaru, Riau, Indonesia Email: 1,* 11850314921@students.uin-suska.ac.id, 2 febinursalisah@uin-suska.ac.id, 3 idria@uin-suska.ac.id,
4 fitrianimuttakin@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11850314921@students.uin-suska.ac.id Submitted: 29/12/2022 ; Accepted: 23/01/2023 ; Published: 29/01/2023
Abstrak- E-learning Smart Campus merupakan salah satu website yang digunakan sebagai sistem pembelajaran elektronik. E- learning Smart Campus mulai diterapkan di STIFAR Riau pada tahun 2018. Dalam penelitian ini terdapat beberapa masalah selama  penggunaannya  belum  semua  dosen  yang  menggunakannya,  sering  terjadinya  eror,  kurangnya  pelatihan  terhadap pengguna sistem, sulitnya mengupload tugas kesistem. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan tingkat keberhasilan penerapan  e-learning  Smart  Campus  serta  memberikan  usulan  perbaikan  agar  menjadi  sistem  yang  lebih  baik  untuk kedepannya. Metode yang digunakan untuk mengukur tingkat keberhasilan e-learning Smart Campus adalah metode HOT Fit. Responden dalam penelitian ini yaitu mahasiswa dan dosen STIFAR Riau dengan jumlah sampel sebanyak 313 responden. Untuk pengolahan data menggunakan teknik SEM-PLS dengan software SmartPLS. Hasil pengujian keberhasilan penerapan E-learning  STIFAR  Riau  dari  12  hipotesis  yang  digunakan  didapat    nilai  yang  paling  tinggi  yaitu  variabel Kepuasan Pengguna terhadap Net Benefit dengan nilai T-Stasistic sebesar 7.494. Hal ini berarti dimana semakin baik  Kepuasan  Pengguna  maka  semakin  tinggi  Pengguna  Sistem  dalam  penggunaan  Sistem  E-learning  Smart Campus Riau.
Kata Kunci: E-Learning; Smart Campus; HOT Fit ; Evaluasi; SEM-PLS
Abstract- E-learning Smart Campus is a website that is used as an electronic learning system. Smart Campus e-learning began to be implemented at STIFAR Riau in 2018. In this study there were several problems during its use not all lecturers used it, frequent errors occurred, lack of training for system users, difficulty uploading assignments to the system. The purpose of this research  is  to  determine  the  success  rate  of  implementing  Smart  Campus  e-learning  and  to  provide  suggestions  for improvements to  become  a better  system  for  the  future.  The  method used  to  measure  the  success  rate  of  Smart  Campus  e- learning is the HOT Fit method. Respondents in this study were students and lecturers of STIFAR Riau with a total sample of 313  respondents.  For  data  processing  using  the  SEM-PLS  technique  with  SmartPLS  software.  The  results  of  testing  the successful implementation of STIFAR Riau E-learning from the 12 hypotheses used obtained the highest value, namely the variable User Satisfaction on Net Benefit with a T-Stasistic value of 7,494. This means that the better the User Satisfaction, the higher the System User in using the Smart Campus Riau E-learning System.
Keywords : E-Learning; Smart Campus; HOT Fit ; Evaluation; SEM-PLS

## 1. PENDAHULUAN
E-Learning  adalah  sistem  pendidikan  yang  menggunakan  aplikasi  elektronik  untuk  mendukung  proses  belajar mengajar dengan menggunakan media internet dan jaringan komputer[1]. Pembelajaran dengan e-learning tersebut dapat  tersedia  kepanpun    dan  dimanapun  dibutuhkan,  sehingga  dapat  mengatasi  kendala  ruang  dan  waktu[2] Penggunaan  e-learning  ini  dapat  memberikan  potensi  komunikasi  mahasiswa  dengan  dosen  lebih  tinggi  serta pengaksesan materi pembelajran lebih banyak, sehingga e-learning dapat meningkatkan interaktivitas dan efesiensi proses belajar [3]
STIFAR Riau merupakan salah satu sekolah tinggi ilmu farmasi yang ada di Riau. STIFAR Riau memiliki 1.011 mahasiswa. Dengan Program Studi Farmasi yang terdiri dari mahasiswa S1 dan D3.  STIFAR Riau telah menerapkan  e-learning  sebagai  media  pembelajaran  online  sejak  tahun  2018,  Keberhasilan  sistem  e-learning STIFAR  Riau  bergantung  pada  faktor-faktor  pendukung  utama  yakni  STIFAR  Riau  sendiri  sebagai  organisasi penyelenggaran, teknologi yang digunakan, serta para mahasiswa dan dosen sebagai pengguna akhir sistem yang tentunya akan bermuara pada tingkat kepuasan penggunaan dan kebermanfaatan sistem.
Berdasarkan  hasil  wawancara  yang  dilakukan  terhadap  10  mahasiswa,  staf  admin  dan  dosen  diketahui adanya permasalahan yang dialami pengguna selama pengimplementasian e-learning. Kendala dari sisi teknologi adalah terjadinya error ketika ujian online sedang berlangsung. Tidak ditemukannya kelas yang diikuti, sulitnya dalam mengupload tugas ke sistem, dan terkendala dalam absensi saat kelas dimulai. Kendala dari sisi organisasi adalah  prodi  tidak  mau  mengupdate  mata  kuliah  pada  setiap  pergantian  semester,  disebabkan  oleh  kurang pahamnya operator prodi dalam penggunaan sistem, karena kurangnya pelatihan atau simulasi dalam penggunaan sistem sehingga dosen dan operator mengalami kesulitan dalam penggunaannya.
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  dijelaskan  diatas  maka  diperlukan  evaluasi  terhadap  keberhasilan penerapan e-learning di STIFAR Riau. Dalam mengevaluasi suatu sistem informasi terdapat banyak metode yang digunakan diantaranya adalah Human Organization Technology (HOT) fit Model yang dikembangkan oleh Yusof dan  Kuljis  [4].  Metode  ini  menggabungkan  Delone  and  Mclean  IS  Success  Model  dengan  IT  Organization  Fit

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 590 − 597 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2795
Model,  menghasilkan  framework  yang  menempatkan  komponen  penting  dalam  sistem  informasi  yaitu  manusia (Human),  organisasi (Organization),  teknologi (Technology)[5]
Penelitian tentang evaluasi keberhasilan implementasi sistem e-learning menggunakan metode HOT FIT pernah dilakukan sebelumnya oleh Poluan dkk (2015) hasil dari penelitian tersebut menunjukkan bahwa hubungan antar  variabel  human,  organization,  dan  technology  mempunyai  hubungan  yang  kuat  dan  searah  terhadap  net benefit [6] . Penelitian yang dilakukan oleh Ayuni dkk (2019)  dengan judul HOT FIT Pada Sistem E-Learning Politeknik Negri Bali Dengan Self Efficiacy Sebagai Variabel Mediator. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa variabel self Efficacy berhasil memediasi pengaruh variabel organisasi terhadap varaibel net benefit [7]. Penelitian yang dilakukan oleh  Lestariningsih (2020) dengan judul penelitian Evaluasi Keberhasilan Implementasi E-learning dengan Menggunakan Metode HOT FIT Model. Hasil dari penelitian ini yaitu variabel Kualitas Sistem, Kualitas  Layanan,  dan  Informasi,  variabel  Kualitas  berpengaruh  signifikan  terhadap  pengguna  sistem  juga berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna, dan aspek manusia [8]. Penelitian lainnya yang di lakukan oleh Ayuardini (2019) dengan judul penelitian Implementasi Metode Hot Fit pada Evaluasi Tingkat Kesuksesan Sistem  Pengisian  KRS    Terkomputerisasi.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  sistem  pengisian  KRS terkomputerisasi  secara  keseluruhan  memperoleh  interpretasi  baik  menurut  metode  HOT  Fit  dengan  nilai 2,91(sangat  baik)  [9].  Penelitian  lainnya  juga  pernah  dilakukan  oleh  Pamugar  (2014)  dengan  judul  penelitian Model  Evaluasi  Kesuksesan  dan  Penerimaan  Sistem  Informasi  E-Learning  Pada  Lembaga  Diklat  Pemerintah. Hasil dari penelitian ini mengusulkan model evaluasi integrasi dari model penerimaan UTAUT, model kesuksesan sistem informasi DeLone dan McLean dan model kesesuaian manusia, organisasi, dan teknologi [10].
Berdasarkan penelitian yang telah diuraikan, secara umum terdapat kesamaan hasil yang diperoleh. Hal ini membuktikan bahwa metode HOT FIT mampu menemukan masalah dari segi manusia, organisasi, dan teknologi [11]Dalam  penelitian  ini  metode  HOT  FIT  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  keberhasilan  E-learning  Smart Campus pada STIFAR Riau.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Terdapat beberapa tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Metodelogi Penelitian

## 2.1 Tahap Perencanaan
Dallalm  talhalp  perencalnalaln  kegialtaln  yalng  dilalkukaln  aldallalh  mengindentifikalsikaln  malsallalh  yalng  terjaldi  paldal  e- lealrning  di  STIFAlR  Smalrt  Calmpus  Rialu  yalng  kemudialn  alkaln  diselesalikaln.  Setelalh  mengidentifikalsi  malsallalh talhalpaln selalnjutnyal aldallalh studi literaltur. Studi literaltur dilalkukaln dengaln mencalri referensi yalng berhubungaln dengaln   penelitialn  yalng  dilalkukaln,  seperti  jurnall  ilmialh,  buku-buku,  daln  tulisaln  ilmialh  tentalng  HOT  Fit  yalng dijaldikaln referensi. Talhalp selalnjutnyal yalitu menentukaln hipotesis dallalm penelitialn. Hipotesis paldal penelitialn ini disesualikaln dengaln permalsallalhaln paldal peneralpaln e-lealrning daln diselalralskaln dengaln metode HOT FIT.

## 2.2 Tahap Pengumpulan Data
Paldal  talhalp  pengumpulaln  daltal  kegialtaln  yalng  dilalkukaln  dallalm  penelitialn  ini  yalitu  melalkukaln  observalsi  daln walwalncalral. Walwalncalral  dilalkukaln  un tuk mendalpaltkaln daltal daln informalsi yalng  alkuralt  mengenali  sistem  e-

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 590 − 597 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2795
lealrning  daln mengetalhui permalsallalhaln malupun kendallal paldal sistem e-lealrning Smalrt Calmpus. Setelalh melalkukaln walwalncalral talhalp selalnjutnyal aldallalh menentukaln responden. Responden dallalm penelitialn ini aldallalh malhalsiswal daln  dosen  STIFAlR  Rialu  dengaln  jumlalh  populalsi  sebalnyalk    1.045.  Untuk  menentukaln  jumlalh  salmpel  dallalm penelitialn ini digunalkaln persalmalaln Rumus Slovin dengaln memisalhkaln jumlalh populalsi berdalsalrkaln alngkaltaln daln dosen. Berikut ini merupalkaln Persalmalaln 1 Rumus Slovin dallalm penelitialn ini :
n = N 1+Ne2 (1) Keteralngaln :
N = Jumlalh Salmpel n = Salmpel e 2 = Talralf Kesallalhaln
Berdalsalrkaln  persalmalaln  dialtals  didalpaltkaln  jumlalh  salmpel  paldal  alngkaltaln  2019  sebalnyalk  67  malhalsiswal, jumlalh  salmpel  paldal  alngkaltaln  2020  sebalnyalk  72  malhalsiswal,  jumlalh  salmpel  paldal  alngkaltaln  2021  sebalnyalk  74 malhalsiswal daln jumlalh salmpel paldal alngkaltaln 2022 sebalnyalk 75 malhalsiswal, sertal jumlalh salmpel dosen sebalnyalk 24 .Sehinggal jumlalh salmpel keseluruhaln dallalm penelitialn ini sebalnyalk 312 malhalsiswal.

## 2.3 Tahap Pengolahan Data
Dallalm talhalp ini  kegialtaln yalng dilalkukaln aldallalh mengolalh daltal kuesioner dengaln menggunalkaln teknik SEM-PLS dengaln balntualn alplikalsi Smalrt PLS. Setelalh dilalkukaln pengolalhaln daltal kuesioner talhalp selalnjutnyal yalitu evallualsi outer model daln inner model. Evallualsi outer model digunalkaln untuk menguji valliditals valrialbel daln relialbilitals instrumen.Talhalp  selalnjutnyal  yalitu  pengujialn  hipotesis  dengan  menggunakan  metode  Hot-FIT.  Uji hipotesis ini merupalkaln pengujialn yalng memiliki tujualn untuk mengetalhui  alpalkalh kesimpulaln paldal salmpel dalpalt berlalku untuk populalsi

## 2.4 Rekomendasi
Talhalpaln ini berisikaln rekomendalsi altalu usulaln yalng diberikaln oleh peneliti setelalh melalkukaln penelitialn . Dimalnal halsil rekomendalsi dalpalt dijaldikaln alcualn perbalikaln e-lealrning Smalrt Calmpus paldal STIFAlR Rialu untuk kedepalnyal algalr menjaldi sistem yalng lebih balik lalgi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Deskirpsi Responden
Responden dallalm penelitialn ini aldallalh malhalsiswal alktif dalri alngkaltaln 2019 salmpali alngkaltaln 2022 , daln dosen malhalsiswal alktif Sekolalh Tinggi Ilmu Falrmalsi Rialu (STIFAlR Rialu). Aldalpun jumlalh salmpel yalng digunalkaln yalitu 313 salmpel. Identitals responden dikelompokkaln berdalsalrkaln Jenis Kelalmin, Profesi daln alngkaltaln.

## 3.1.1. Responden berdasarkan jenis kelamin
Berdalsrkaln galmbalr 2 dalpalt kital lihalt balhwal yalng mengisi kusioner malyoritalsnyal aldallalh perempualn sebalnyalk 275 oralng altalu 87,9% .

## Galmbalr 2. Responden berdalsrkaln jenis kelalmin

## 3.1.2. Responden Berdasarkan Profesi
Berdalsalrkaln Galmbalr 3. Dalpalt dilihalt balhwal malyoritals yalng mengisi kuesioner beralsall dalri Malhalsiswal S1 dengaln jumlalh 213 malhalsiswal altalu 68.1%.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 590 − 597 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2795

## 3.1.3. Responden Berdasrkan Angkatan
Berdalsrkaln galmbalr 4 dalpalt kital lihalt balhwal malyoritals yalng mengisi kusioner aldallalh alngkaltaln 2021 sebalnyalk 72 oralng altalu 28,1 %.

## Gambar 4. Responden Berdasarkan Angkatan

## 3.2. Analisis Data
Pengolalhaln daltal dallalm penelitialn ini menggunalkaln softwalre SmalrtPLS 3.0. Alnallisis daltal yalng dilalkukaln yalitu mengalnallisis model pengukuraln (outer model) daln model structurall ( inner model). Berikut merupalkaln ralncalngaln palth alnallys yalng dilalkukaln dallalm penelitialn ini dalpalt dilihalt paldal galmbalr 5.

## 3.3. Model Pengukuran (Outer Model)
Model pengukuraln (outer Model) dilalkukaln untuk mengukur keterkalitaln ,alntalral valrialbel lalten, daln indikaltor yalng dievallualsi[12] Pengujialn ini dilalkukaln dengaln convergen  vallidity daln Composite Relialbility.

## 3.3.1. Uji Convergen Validity
Dilalkukalnnyal  uji  convergent  vallidity  untuk  mengukur  nilali  dalri  korelalsi  alntalr  skor    indikaltor  dengaln  skor konstruknyal. Untuk mengukurnyal dilihalt dalri nilali outer loaldingnyal. Ukuraln refleksif individuall dikaltalnkaln tinggi jikal berkorelalsi lebih dalri 0.70 dengaln valrialbel altalu konstruk yalng diukur. Nalmun demikialn untuk penelitialn talhalp alwall  dalri  pengembalngaln  skallal  pengukuraln  nilali  loalding  0.5  salmpali  0.6  dialnggalp  sudalh  cukup  [13]  Berikut merupalkaln halsil perhitungaln dialgralm jallur menggunalkaln SmalrtPLS 3.0 ditunjukkaln paldal Galmbalr 6 di balwalh ini.

## Gambar 6. Perhitung Model Pertama Convergen Validity
Dalri galmbalr dialtals dialmbil kesimpulaln balhwal terdalpalt beberalpal indikaltor yalng memiliki nilali <0,7 yalitu indikaltor  KS1,  KS3,  KS7,  KL1,  KL2  ,KL5,  KP5,  PS1,  PS3,  LO1,  LO4,  NB3.  Indikaltor-indikaltor  tersebut kemudialn dihilalngkaln kemudialn dilalkukaln perhitungaln kemballi sehinggal tidalk aldal indikaltor yalng memiliki nilali <0,7 . Halsil perhitungaln kedual dalpalt dilihalt paldal galmbalr 7.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 590 − 597 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2795
Berdalsalrkaln galmbalr 7 dalpalt dilihalt indikaltor yalng digunalkaln telalh memenuhi nilali loalding falctor >0,7.

## 3.3.2. Discriminalnt Vallidity
Pengukuraln  lalin  yalng  digunalkaln  untuk  mengalvallualsi  outer  model  aldallalh  Discriminalnt  Vallidity.  Discriminalnt vallidity dalpalt dilihalt dalri nilali cross loalding alntalr indikaltor dengaln konstruknyal. Untuk menentukaln cross loalding dalpalt  dilalkukaln  dengaln  membalndingkaln  hubungaln  alntalral  indikaltor  dengaln  konstruknyal  daln  hubungaln  alntalral indikaltor  dengaln  konstruk  blok  lalinnyal.  Halsil  perhitungaln  Discriminalnt  Vallidity  diperoleh  menggunalkaln perhitungaln SmalrtPLS 3.0 ditunjukkaln paldal Talbel 1.
Tabel 1. Cross Loading KI KL KP KS LO NB PS SO KI1 0.754  0.284  0.411  0.490  0.490  0.369  0.444  0.328 KI2 0.791  0.335  0.329  0.485  0.351  0.380  0.348  0.381 K13 0.803  0.376  0.362  0.479  0.415  0.429  0.381  0.355 KI4 0.705  0.367  0.309  0.412  0.311  0.415  0.359  0.306 KL3 0.453  0.792  0.326  0.447  0.422  0.421  0.384  0.341 KL4 0.293  0.858  0.381  0.348  0.353  0.305  0.462  0.272 KP1 0.348  0.337  0.746  0.401  0.374  0.394  0.502  0.372 KP2 0.353  0.373  0.825  0.311  0.345  0.462  0.587  0.415 KP3 0.436  0.355  0.804  0.374  0.375  0.412  0.482  0.440 KP4 0.352  0.299  0.811  0.330  0.385  0.371  0.497  0.433 KS2 0.469  0.305  0.400  0.756  0.329  0.343  0.344  0.458 KS4 0.540  0.391  0.314  0.747  0.367  0.395  0.334  0.377 KS5 0.437  0.397  0.322  0.765  0.280  0.265  0.333  0.300 KS6 0.417  0.358  0.302  0.769  0.335  0.387  0.360  0.349 LO2 0.435  0.383  0.362  0.383  0.869  0.541  0.356  0.405 LO3 0.478  0.429  0.446  0.373  0.883  0.534  0.435  0.471 NB1 0.437  0.398  0.445  0.378  0.551  0.868  0.398  0.495 NB2 0.462  0.349  0.447  0.414  0.509  0.861  0.478  0.456 PS2 0.402  0.459  0.446  0.365  0.261  0.377  0.723  0.357 PS4 0.405  0.430  0.499  0.356  0.395  0.403  0.787  0.294 PS5 0.339  0.273  0.533  0.302  0.369  0.368  0.759  0.289 SO1 0.399  0.339  0.333  0.437  0.404  0.369  0.259  0.711 SO2 0.320  0.230  0.451  0.354  0.355  0.382  0.268  0.757 SO3 0.312  0.285  0.408  0.320  0.379  0.457  0.362  0.779
SO4 0.300  0.231  0.356  0.355  0.351  0.423  0.335  0.721
Berdalsalrkaln halsil cross loalding paldal Talbel 1. semual hubungaln indikaltor dengaln konstruknyal lebih besalr dibalndingkaln  hubungaln  indikaltor  dengaln  block  lalinnyal.  Sehinggal  dalpalt  disimpulkaln  balhwal  korelalsi  alntalral indikaltor dengaln konstruknyal memiliki nilali discriminalnt vallidity yalng balik.

## 3.3.3. Average Variance Extracted (AVE)
Skor  AlVE  minimum  aldallalh  0,5[14] . Halsil  perhitungaln  AlVE  yalng  diperoleh  menggunalkaln  SmalrtPLS  3.0 ditunjukkaln paldal Talbel 2 berikut.
Tabel 2. Tabel Pengujain AVE STIFAR Riau AVE Keterangan Kulitas Informasi 0.636 Memenuhi Discriminant Validity Kualitas  Layanan 0.584 Memenuhi Discriminant Validity Kepuasan Pengguna 0.682 Memenuhi Discriminant Validity Kualitas Sistem 0.577 Memenuhi Discriminant Validity Lingkungan Organisasi 0.767 Memenuhi Discriminant Validity Net Benefit 0.747 Memenuhi Discriminant Validity Pengguna Sistem 0.572 Memenuhi Discriminant Validity Struktur Organisasi 0.552 Memenuhi Discriminant Validity
Dalri talbel 2 terlihalt  AlVE dalpalt disimpulkaln balhwal setialp valrialbel  memiliki nilali Discriminalnt Vallidity yalng balik.

## 3.3.4. Composite Reliability
Skor  Composite  Reallibility  minimum  aldallalh  0,7[15].  Halsil  perhitungaln  Composite  Reallibility  yalng  diperoleh menggunalkaln SmalrtPLS 3.0 ditujukaln paldal talbel 3.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 590 − 597 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2795
Tabel 3. Pengujian Composite Realibility
Variabel Composite Reliability Kulitas Informasi 0.874 Kualitas  Layanan 0.849 Kepuasan Pengguna 0.811 Kualitas Sistem 0.845 Lingkungan Organisai 0.868 Net Benefit 0.855 Pengguna Sistem 0.800 Struktur Organisasi 0.831
Dalri  talbel  3  dalpalt  disimpulkaln  balhwal  nilali  composite  relialbility  malsing-malsing  valrialbel  dialtals  0,7  hall tersebut menunjukaln balhwal malsing malsing valrialbel dallalm penelitialn ini memiliki nilali composite relialbility yalng balik.

## 3.4. Evaluasi Model Struktural (Inner Model)
Setelalh  dilalkukaln  uji  outer  model,  selalnjutnyal  alkaln  melalkukaln  pengujialn  inner  model  altalu  model strukturall  yalng  dilalkukaln  dengaln  melihalt  nilali  r-squalre  paldal  konstruk  endogen  yalng  merupalkaln  uji Goodness-fit  model.  R-squalre  merupalkaln        calral  untuk  mengevallualsi  seberalpal  jaluh  konstruk  endogen (valrialbel terikalt) dalpalt dijelalskaln oleh konstrik eksogen (valrialbel bebals)[16] Menurut   [17] nilali r-squalre terdiri dalri 3 level yalitu 0,75 dikaltalkaln sebal gali model kualt, 0,50 dikaltalkaln sebalgali model moderalte (menengalh), 0,25 dikaltalkaln sebalgali model lemalh

## 3.4.1. R-Square
Halsil pengujialn R-Squalre dengaln menggukaln SmalrtPLS 3.0 dalpalt dilihalt paldal Talbel 5.
Tabel 5. Hasil Pengujain R-Square
R Square   Keterangan Kepuasan Pengguna 0.298 Lemah Lingkungan Organisasi 0.252 Lemah Net Benefit 0.499 Lemah Pengguna Sistem 0.517 Moderat
Dalri  halsil  talbel  5  dalpalt  disimpulkaln  balhwal  untuk  valrialbel    Kepualsaln  Penggunal  0,298  dikaltegorikaln Lemalh,  untuk    valrialbel  Lingkungaln  Orgalnisalsi  0.252  dikaltegorikaln  Lemalh  ,  untuk  valrialbel  Net  Benefit  0.499 dikaltegorikaln Lemalh, Penggunal Sistem 0.517 dikaltegorikaln Moderalt.

## 3.5. Pengujian Hipotesis
Dalsalr yalng dipalkali dallalm menguji hipotesis aldallalh nilali yalng terdalpalt paldal output palth Coefficient daln nilali T- Stalsistic  yalng  digunalkaln  untuk  menunjukaln  tingkalt  signifikaln  dallalm  pengujialn  hipotesis[18]  T-Stalsistic  halrus memiliki nilali lebih besalr dalri T-talble (1,96). Berikut halsil pengujialn palth coefficients dalpalt dilihalt paldal 6.
Tabel 6. Pengujian Path Coefficent STIFAR Riau Original Sample (O) Sample Mean (M) (STD EV) T Statistics (|O/STDEV|) P Value s Kepuasan Pengguna -> Net Benefit 0.113 0.115 0.062 1.826 0.068 Kepuasan Pengguna -> Pengguna Sistem 0.459 0.453 0.061 7.494 0.000 Kualitas Informasi -> Kepuasan Pengguna 0.256 0.265 0.082 3.111 0.002 Kualitas Informasi -> Pengguna Sistem 0.170 0.174 0.077 2.212 0.027 Kualitas Layanan -> Kepuasan Pengguna 0.233 0.232 0.075 3.118 0.002 Kualitas Layanan -> Pengguna Sistem 0.225 0.225 0.056 4.014 0.000 Kualitas Sistem -> Kepuasan Pengguna 0.176 0.172 0.097 1.817 0.070 Kualitas Sistem -> Pengguna Sistem 0.038 0.039 0.062 0.601 0.548

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 590 − 597 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2795
Original Sample (O) Sample Mean (M) (STD EV) T Statistics (|O/STDEV|) P Value s Lingkungan Organisasi -> Net Benefit 0.365 0.362 0.073 5.018 0.000 Pengguna Sistem -> Net Benefit 0.169 0.170 0.064 2.628 0.009 Struktur Organisasi -> Lingkungan Organisasi 0.502 0.506 0.069 7.232 0.000 Struktur Organisasi -> Net Benefit 0.239 0.237 0.067 3.554 0.000
a. Halsil  pengujialn  hipotesis  alntalral  Kepualsaln  Penggunal  ->  Net  Benefit  nilali  T-  Stalsistic  aldallalh  1.826  beralrti valrialbel Kepualsaln Penggunal tidalk berpengalruh signifikaln terhaldalp valrialbel Net Benefit . Malkal hipotesis saltu ditolak
b. Halsil  pengujialn  hipotesis  Kepualsaln  Penggunal->  Penggunal  Sistem  nilali  T-Stalsistic  aldallalh  7.494  beralrti valrialbel Kepualsaln Penggunal berpengalruh signifikaln terhaldalp valrialbel Penggunal Sistem . Malkal hipotesis dual diterima
c. Halsil pengujialn alntalral Kuallitals Informalsi -> Kepualsaln Penggunal nilali T-Stalsistic aldallalh 3.111 beralrti valrialbel Kuallitals Informalsi berpengalruh signifikaln terhaldalp Kepualsaln Penggunal . Malkal hipotesis tigal diterima.
d. Halsil pengujialn alntalral Kuallitals Informalsi -> Penggunal Sistem nilali T-Stalsistic aldallalh 2.212 beralrti valrialbel Kuallitals Informalsi berpengalruh signifikaln terhaldalp Penggunal Sistem . Malkal hipotesis empalt diterima e. Halsil pengujialn alntalral Kuallitals Lalyalnaln  -> Kepualsaln Penggunal  nilali T-Stalsistic aldallalh 3.118 beralrti valrialbel Kuallitals Lalyalnaln berpengalruh signifikaln terhaldalp Kepualsaln Penggunal . Malkal hipotesis limal diterima f. Halsil pengujialn alntalral Kuallitals Sistem -> Kepualsaln Penggunal nilali T-Stalsistic aldallalh 4.014 beralrti valrialbel Kuallitals Lalyalnaln berpengalruh signifikaln terhaldalp Penggunal Sistem . Malkal hipotesis enalm diterima.
g. Halsil pengujialn alntalral Kuallitals Informalsi -> Penggunal Sistem nilali T-Stalsistic aldallalh 1.817 beralrti valrialbel Kuallitals Informalsi tidalk berpengalruh signifikaln terhaldalp Penggunal Sistem . Malkal hipotesis tujuh ditolak.
h. Halsil  pengujialn  alntalral  Kuallitals  Sistem  ->  Penggunal  Sistem  nilali  T-Stalsistic  aldallalh  0,601  beralrti  valrialbel Kuallitals Informalsi tidalk berpengalruh signifikaln terhaldalp Penggunal Sistem . Malkal hipotesis delalpaln ditolak. i. Halsil pengujialn alntalral Lingkungaln Orgalnisalsi -> Net Benefit nilali T-Stalsistic aldallalh 5.018 beralrti valrialbel Lingkungaln Orgalnisalsi berpengalruh signifikaln terhaldalp Net Benefit . Malkal hipotesis sembilaln diterima j. Halsil  pengujialn  alntalral  Penggunal  Sistem  ->  Net  Benefit    nilali  T-Stalsistic  aldallalh  2.628  beralrti  valrialbel Penggunal Sistem berpengalruh signifikaln terhaldalp Net Benefit . Malkal hipotesis sepuluh diterima .
k. Halsil  pengujialn  alntalral  Struktur  Orgalnisalsi  ->  Lingkungaln  Orgalnisalsi  nilali  T-Stalsistic  aldallalh  7.232  beralrti valrialbel Struktur Orgalnisalsi berpengalruh signifikaln terhaldalp Lingkungaln Orgalnisalsi . Malkal hipotesis sebelals diterima
l. Halsil  pengujialn  alntalral  Struktur  Orgalnisalsi  ->  Net  Benefit    nilali  T-Stalsistic  aldallalh  3.554  beralrti  valrialbel Struktur Orgalnisalsi berpengalruh signifikaln terhaldalp Net Benefit. Malkal hipotesis empalt diterima

## 4. KESIMPULAN
Berdalsalrkaln halsil penelitialn daln evallualsi yalng telalh dilalkukaln di STIFAlR Rialu dalpalt disimpulkaln balhwal terdalpalt 9 hipotesis yalng diterimal daln dalpalt dinyaltkaln positif terhaldalp keberhalsilaln peneralpaln E-lealrning STIFAlR Rialu dengaln nilali yalng palling tinggi yalitu valrialble Kepualsaln Penggunal terhaldalp Net Benefit dengaln nilali T-Stalsistic sebesalr 7.494. Hall ini beralrti dimalnal semalkin balik Kepualsaln Penggunal semalkin tinggi Penggunalaln Sistem dallalm penggunalaln  Sistem  E-lealrning  Smalrt  Calmpus  Rialu.  Sertal  terdalpalt  3  hipotesis  yalng ditolak .  Aldalpun  hipotesis yalng ditolalk daln tidalk berpengalruh signifikaln terhaldalp keberhalsilaln peneralpaln e-lealrning  yalitu hipotesis kuallitals penggunal  terhaldalp  penggunal  sistem  dengaln  nilali  T-Stalsistic  0,601.  Rekomendalsi  yalng  bisal  diusulkaln  kepaldal STIFAlR Rialu yalitu Mengupgralde sistem sehinggal mudalh untuk digunalkaln, dipelaljalri daln menjaldi sistem yalng halndall,  Mengupdalte  setialp  informalsi  yalng  terdalpalt  paldal  e-lealrning,  balik  berupal  malteri  pembelaljalraln  malupun informalsi perkulialhaln, Menalmbalh altalu meningkaltkaln kalpalsitals balndwith (alkses jalringaln) dilingkungaln STIFAlR Rialu  sertal  meningkaltkaln  kalpalsitals  server  daln  Memperbaliki  talmpilaln  e-lealrning  algalr  penggunal  lebih  mudalh menggunalkaln daln mengalkses e-lealrning daln fitur-fitur yalng mudalh untuk dikenalli daln sesuali dengaln fungsinyal yalng lebih efektif daln efesien, kemudialn menalmbalh menu balntualn untuk mempermudalh penggunal berkomunikalsi dengaln pengelolal sistem jikal mengallalmi kendallal dallalm penggunalaln sistem.

## REFERENCES
[1] S. Styawati, F. Ariany, D. Alita, and E. R. Susanto, “Pembelajaran Tradisional Menuju Milenial : Pengembangan Aplikasi Berbasis Web Sebagai Penunjang Pembelajaran E-Learning Pada Man 1 Pesawaran,” J. Soc. Sci. Technol. Community Serv., vol. 1, no. 2, pp. 10–16, 2020, doi: 10.33365/jsstcs.v1i2.816.
[2] Y. M. Jamun, “Dampak Teknologi Terhadap Pendidikan - Pdf,” J. Pendidik. dan Kebud. Missio, vol. 10, no. 1, pp. 48– 52, 2018, [Online]. Available: http://jurnal.unikastpaulus.ac.id/index.php/jpkm/article/view/54

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 590 − 597 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2795
[3] A. Koohang, L. Riley, T. J. Smith, and J. Schreurs, “E-Learning and Constructivism:  From Theory to Application,” Interdiscip. J. e-Skills Lifelong Learn., vol. 5, pp. 091–109, 2009, doi: 10.28945/66.
[4] M. M. Yusof, J. Kuljis, A. Papazafeiropoulou, and L. K. Stergioulas, “An evaluation framework for Health Information Systems: human, organization and technology-fit factors (HOT-fit),” Int. J. Med. Inform., vol. 77, no. 6, pp. 386–398, 2008, doi: 10.1016/j.ijmedinf.2007.08.011.
[5] S. Erimalata, “Pendekatan Hot-Fit Framework dalam Generalized Structural Component Analysis pada Sistem Informasi Manajemen Barang Milik Daerah: Sebuah Pengujian Efek Resiprokal,” J. Akunt. dan Investasi, vol. 17, no. 2, pp. 141– 157, 2016, doi: 10.18196/jai.2016.0051.141-157.
[6] F. Poluan, A. Lumenta, and A. Sinsuw, “Evaluasi Implementasi Sistem E-Learning Menggunakan Model Evaluasi Hot Fit Studi Kasus Universitas Sam Ratulangi,” J. Tek. Inform., vol. 4, no. 2, pp. 1–6, 2015, doi: 10.35793/jti.4.2.2014.6985.
[7] N. W. D. Ayuni, K. C. Dewi, and K. Suwintana, “Human Organization Technology Fit (HOT Fit) as Evaluation Model in  E-Learning  System  of  Bali  State  Polytechnic,”  vol.  354,  no.  iCASTSS,  pp.  133–137,  2019,  doi:  10.2991/icastss- 19.2019.29.
[8] T. Lestariningsih, B. Artono, and Y. Afandi, “Evaluasi Implementasi E-learning dengan Metode Hot Fit Model,” Innov. Res. Informatics, vol. 2, no. 1, pp. 22–27, 2020, doi: 10.37058/innovatics.v2i1.1342.
[9] M.  Ayuardini  and  A.  Ridwan,  “Implementasi  Metode  HOT  FIT pada  Evaluasi Tingkat  Kesuksesan  Sistem  Pengisian KRS Terkomputerisasi,” Fakt. Exacta, vol. 12, no. 2, p. 122, 2019, doi: 10.30998/faktorexacta.v12i2.3639.
[10]  H. Pamugar, W. W. Winarno, and W. Najib, “Model Evaluasi Kesuksesan dan Penerimaan Sistem Informasi E-Learning pada Lembaga Diklat Pemerintah,” Sci. J. Informatics, vol. 1, no. 1, pp. 13–27, 2014, doi: 10.15294/sji.v1i1.3638.
[11]  I.  Soraya,  W.  R.  Adawiyah,  and  E.  Sutrisna,  “Pengujian  Model  Hot  Fit  Pada  Sistem  Informasi  Manajemen  Obat  Di Instalasi  Farmasi  Rsgmp  Unsoed  Purwokerto,”  J.  Ekon.  Bisnis,  dan  Akunt.,  vol.  21,  no.  1,  pp.  1–16,  2019,  doi: 10.32424/jeba.v21i1.1261.
[12]  L. F. Lina and D. A. Nani, “Kekhawatiran Privasi Pada Kesuksesan Adopsi Fintech Menggunakan Model Delone Dan Mclean,” Performance, vol. 27, no. 1, pp. 60–69, 2020.
[13]  Jogiyanto, “Konsep Dasar Sistem Informasi,” Konsep Dasar Sist. Inf., 2017.
[14]  K.  C.  E.  Elpanso,  “Pengaruh  Kualitas  Pelayanan  Terhadap  Loyalitas  Nasabah  BTN  Syariah  Yang  Dimoderasi  Oleh Variabel Kepuasan,” vol. 7, no. 2, pp. 24–32, 2022.
[15]  N. Q. Wijaya, A. Ghufrony, and R. -, “Reliability, Responsiveness, Dan Emphaty Terhadap Kepuasan Konsumen Mall Pelayanan  Publik  Di  Kabupaten  Sumenep,”  Perform.  J.  Bisnis  Akunt.,  vol.  11,  no.  2,  pp.  130–146,  2021,  doi: 10.24929/feb.v11i2.1603.
[16]  N.  Purwanto,  “Variabel  Dalam  Penelitian  Pendidikan,”  J.  Teknodik,  vol.  6115,  pp.  196–215,  2019,  doi: 10.32550/teknodik.v0i0.554.
[17]  H. T. SIHOTANG, “Sistem Informasi Pengagendaan Surat Berbasis Web Pada Pengadilan Tinggi Medan,” vol. 3, no. 1, pp. 6–9, 2019, doi: 10.31227/osf.io/bhj5q.
[18]  S. Sutanto, I. Ghozali, and R. S. Handayani, “Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Penerimaan Dan Penggunaan Sistem Informasi  Pengelolaan  Keuangan  Daerah  (Sipkd)  Dalam  Perspektif  the  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology  2  (Utaut  2)  Di  Kabupaten  Semarang,”  J.  Akunt.  Dan  Audit.,  vol.  15,  no.  1,  p.  37,  2018,  doi: 10.14710/jaa.15.1.37-68.