## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1303−1311 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5624

## Analisis Kesuksesan Aplikasi Presensi Mobile QR Code Universitas Muhammadiyah Purwokerto Menggunakan Model DeLone dan McLean
Eno Sukarno Putri, Harjono *
Fakultas Teknik dan Sains, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Purwokerto, Banyumas Jl. KH. Ahmad Dahlan, Dusun III, Dukuhwaluh, Kec. Kembaran, Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah, Indonesia Email: 1 sukarnoputrieno@gmail.com, 2,* harjono@ump.ac.id Email Penulis Korespondensi: harjono@ump.ac.id Submitted: 19/07/2024; Accepted: 29/07/2024; Published: 31/07/2024
Abstrak −Universitas  Muhammadiyah  Purwokerto  (UMP)  telah  mengadopsi  teknologi  QR  Code  untuk  aplikasi  kehadiran mahasiswanya.  Namun  penting  untuk  dievaluasi  kesuksesan  dan  kinerja  aplikasi  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui tingkat kesuksesan serta faktor-faktor  yang  mendorong kesuksesan aplikasi Presensi UMP.  Model DeLone dan McLean (2003) dengan menggunakkan 6 variabel sebagai kerangka evaluasi penelitiannya. Metode penelitian yang diterapkan adalah kuantitatif dengan pendekatan asosiatif dan menggunakan model SEM-PLS dibantu software SmartPLS 4.1.0.6 dalam menganalisis data. Penelitian ini dilaksanakan di Universitas Muhammadiyah Purwokerto dengan jumlah responden 99 yang merupakan mahasiswa aktif S1 UMP. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi Aplikasi Presensi UMP dinilai cukup berhasil  dan  sukses  berdasarkan  model  kesuksesan  SI  DeLone  dan  McLean  (2003).  Dilihat  dari  aspek  kualitas  sistem  dan kualitas informasi sudah cukup kuat dalam mendorong penggunaan, kepuasaan pengguna dan manfaat bersih. Namun, perlu adanya  peningkatan  terhadap  kualitas  layanan  kepada  pengguna.  Sehingga  nantinya  juga  akan  memengaruhi  peningkatan penggunaan serta memberikan manfaat bagi para pengguna Aplikasi Presensi UMP itu sendiri.
Kata Kunci: Kesuksesan Aplikasi; Aplikasi Presensi UMP; Delone dan Mclean
Abstract −Universitas  Muhammadiyah  Purwokerto  (UMP)  has  adopted  QR  Code  technology  for  its  student  attendance application. However, it is important to evaluate the success and performance of the application. This study aims to determine the level of success and factors that drive the success of the UMP Attendance application. The DeLone and McLean (2003) model  uses  6  variables  as  a  research  evaluation  framework.  The  research  method  used  is  quantitative  with  an  associative approach and uses the SEM-PLS model assisted by SmartPLS 4.1.0.6 software in analyzing data. This research was conducted at Muhammadiyah Purwokerto University with 99 respondents who were active undergraduate students of UMP. The results showed that the implementation of the UMP Presence Application was considered quite successful and successful based on the DeLone and McLean (2003) SI success model. Judging from the aspects of system quality and information quality, it is strong enough to encourage use, user satisfaction and net benefits. However, it is necessary to improve the quality of service to users. So that later it will also affect the increase in use and provide benefits for users of the UMP Presence Application itself.
Keywords : Application Success; UMP Presence Application; Delone and Mclean

## 1. PENDAHULUAN
Sistem presensi mahasiswa merupakan salah satu aspek penting dalam mengelola proses perkuliahan di perguruan tinggi[1][2]. Presensi yang tercatat dengan baik memudahkan lembaga pendidikan melakukan pemantauan secara real-time  terhadap  kehadiran  mahasiswa[3].  Sehingga  memberikan  data  yang  akurat  untuk  dijadikan  evaluasi kinerja akademik, serta dapat membantu dalam pengambilan keputusan terkait dengan pembaruan kurikulum atau strategi pengajaran.
Teknologi  QR  Code  telah  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi,  salah  satunya  pada  sistem  presensi mahasiswa. Teknologi QR Code itu sendiri merupakan teknologi yang menggunakan sebuah barcode berbentuk dua dimensi yang dapat terbaca oleh smartphone[4]. Teknologi ini menawarkan kecepatan dan kepraktisan dalam identifikasi  dan  pencatatan  kehadiran.  Karena  kelebihan  tersebut,  teknologi  QR  Code  cocok  untuk diimplementasikan sebagai media pendukung sistem presensi mahasiswa[5].
Universitas  Muhammadiyah  Purwokerto  (UMP)  menjadi  salah  satu  perguruan  tinggi  yang  telah mengadopsi teknologi QR Code untuk aplikasi kehadiran mahasiswanya. Aplikasi ini bernama Presensi UMP yang dapat diunduh melalui Play Store maupun App Store. Mahasiswa dapat menggunakan aplikasi ini untuk presensi mata  kuliah  dengan  cara  memindai  barcode  yang  disediakan  oleh  dosen.  Meskipun  aplikasi  Presensi  UMP berteknologi QR Code telah diimplementasikan dan digunakan oleh mahasiswa, tetapi evaluasi yang komprehensif terhadap kesuksesan dan kinerja aplikasi tersebut belum dilakukan. Evaluasi kesuksesan aplikasi Presensi UMP tidak hanya bergantung pada jumlah penggunaan, tetapi juga pada seberapa efektif dan efisien aplikasi tersebut dalam memenuhi kebutuhan pengguna.
Beberapa peneliti telah menerapkan model kesuksesan DeLone dan McLean, diantaranya penelitian oleh [6]  dalam  mengevaluasi  kesuksesan  Student  Information  System  (SIS).  Software  IBM  SPSS  digunakan  untuk menganalisis  hubungan  yang  dihipotesiskan  antara  variabel.  DeLone  and  McLean  Model  digunakan  untuk menunjukkan  karakteristik  utama  keberhasilan  yaitu  kualitas  sistem,  kualitas  informasi,  kualitas  layanan, penggunaan sistem, dan kepuasan pengguna dalam mengevaluasi efektivitas SIS yang digunakan di Institute of Finance Management. Teknik pengambilan  sampel convenience sampling digunakan  untuk  memilih responden

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1303−1311 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5624
dari  Institut  Manajemen  Keuangan.  Sebanyak  391  kuesioner  yang  lengkap  dan  valid  digunakan  dalam  analisis data. Perangkat lunak IBM SPSS digunakan untuk menganalisis hubungan yang dihipotesiskan antara variabel. Temuan  menunjukkan  bahwa  karakteristik  utama  tersebut  penting  untuk  kesuksesan  SIS.  Penelitian  ini  telah memberikan  implikasi  kepada  Peneliti  dan  praktisi  tentang  bagaimana  meningkatkan  efektivitas  SIS  yang digunakan di Perguruan Tinggi berdasarkan karakteristik yang diinginkan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7]  dalam  melakukan  evaluasi  pada  tingkat  kepuasan  dan  manfaat penggunaan m-Banking dengan menggunakan  DeLone and McLean Model tahun 2003. Populasi penelitian ini adalah  nasabah  salah  satu  bank  terbesar  di  Indonesia  yaitu  Bank  Central  Asia  (BCA)  dengan  jumlah  sampel sebanyak  200  nasabah.  Structural  Equation  Model  dengan  tools  AMOS  digunakan  untuk  menganalisis  data penelitian.  Hasil  penelitian  membuktikan  bahwa  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  pada  kualitas  sistem, informasi, dan layanan terhadap kepuasan nasabah menggunakan m-Banking BCA.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [8]  dalam  menganalisis  komponen  apa  yang  memengaruhi  keberhasilan aplikasi Tokopedia di Purwakarta. DeLone and McLean Model disertai lima variabel atau konstruk untuk menilai kesuksesan aplikasi Tokopedia pada penelitian ini. Kesimpulan dari hasil pengolahan data dibantu dengan tools SPSS  dan  menganalisis  data  SEM  dengan  menggunakan  AMOS  versi  24.0,  menunjukkan  adanya  pengaruh signifikan pada kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna dan kepuasan pengguna terhadap manfaat bersih.
Penelitian  yang dilakukan oleh [9] dalam penelitian  mengukur keberhasilan  Aplikasi Ujian Online  yang menggunakan 6 variabel model DeLone dan McLean (2003) yang ditambah variabel trust untuk menilai manfaat yang  dirasakan.  Kuesioner  disebarkan  secara  online  kepada  319  orang,  dan  data  dianalisis  dengan  PLS-SEM menggunakan  SmartPLS4  4.0.9.1.  Namun,  guna  meningkatkan  kepuasan  pengguna  terhadap  Aplikasi  Ujian Online, perlu dilakukan peningkatan kualitas sistem, informasi, dan layanan.
Penelitian yang dilakukan oleh [10] dalam menganalisis kesuksesan aplikasi CamScanner menggunakan DeLone dan McLean sebagai model yang dapat menguji hipotesis tentang kualitas sistem, informasi, layanan yang memengaruhi penggunaan serta kepuasan pengguna. Selanjutnya, hipotesis penggunaan dan kepuasan pengguna dianalisis pengaruhnya pada manfaat bersih. Hasil menunjukkan bahwa aplikasi CamScanner sukses diaplikasikan kepada mahasiswa karena hasil seluruh hipotesa dapat diterima.
Penelitian yang dilakukan oleh [11] dalam mengidentifikasi komponen keberhasilan dalam manfaat bersih sistem  informasi  dengan  digunakannya  model  DeLone  dan  McLean.  Pengumpulan  data  melalui  survei  yang diberikan kepada 250 dosen Universitas Brawijaya. Berdasarkan analisis SEM diketahui bahwa  manfaat bersih bergantung pada keinginan dan kepuasan dosen dalam menggunakan sistem informasi tersebut. Apabila semakin puas dan besar keinginan, maka manfaat bersih yang diterima akan semakin besar. Kualitas sistem berpengaruh lebih  besar  daripada  kualitas  informasi  dan  layanan  dalam  menentukan  kepuasan  dan  keinginan  dosen  untuk menggunakan sistem informasi.
Selain  itu,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [12]  dalam  penggunaan  DeLone  and  McLean  Model  untuk mengetahui faktor yang memengaruhi akan keberhasilan aplikasi MyUBSI Student. Penelitian ini menggunakan 6  variabel  ditambah  variabel  kepercayaan.  Metode  pengumpulan  data  menggunakan  kuesioner  yang  dibagikan kepada 78 dari mahasiswa aktif UBSI dan penggunaan statistik inferensial untuk menganalisis data.
Berdasarkan  penelitian-penelitian  diatas  telah  menerapkan  Model  Delone  dan  Mcelan,  tetapi  belum  ada penelitian yang secara khusus menilai tingkat keberhasilan aplikasi Presensi UMP berbasis QR Code di lingkungan pendidikan  tinggi  menggunakan  model  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  kesuksesan serta faktor-faktor yang mendorong kesuksesan aplikasi Presensi UMP.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan merupakan kuantitatif dengan menggunakan pendekatan asosiatif. Menurut [13] asosiatif  itu  sendiri  bertujuan  untuk  mengetahui  korelasi  antara  dua  variabel  atau  lebih.  Penelitian  kuantitatif dengan pendekatan asosiatif adalah jenis penelitian untuk menganalisis data numerik dan mengevaluasi hubungan antara  dua  variabel  atau  lebih.  Data  diperoleh  melalui  kuesioner  yang  dibagikan  kepada  mahasiswa  aktif  S1 Universitas  Muhammadiyah  Purwokerto  dengan  jumlah  99  orang  yang  ditentukan  menggunakan  perhitungan rumus slovin.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  adalah  proses  pengembangan  kerangka  penelitian  yang  dibagi  menjadi  beberapa  sub  menu bagian[14]. Prosedur dilakukan secara terstruktur, sistematis dan logis. Gambar 1  berikut menunjukkan tahapan penelitian yang digunakan.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1303−1311 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5624
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan Gambar 1, setiap tahapan dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Identifikasi Masalah
Masalah yang terkait dengan penelitian diidentifikasi melalui proses tahapan ini.
2. Studi Literatur
Tahapan  ini  peneliti  membangun  landasan-landasan  teoritis  dengan  didapatkan  dari  membaca  buku,  jurnal, informasi bersumber dari internet, serta teori para ahli.
3. Menentukan Konseptual Model
Tahapan  selanjutnya  yaitu  membuat  konseptual  model.  Model  DeLone  dan  McLean  (2003)  sebagai  model yang diambil  untuk mengetahui tingkat kesuksesan aplikasi Presensi UMP.
4. Pengumpulan Data
Tahap  ini  bertujuaan  untuk  mengumpulkan  informasi  yang  diperlukan  untuk  penelitian.  Kuesioner  dengan skala likert digunakan untuk mengukur tingkat persepsi pengguna dalam menggunakan aplikasi Presensi UMP.
5. Analisis Data
Tahapan ini bertujuan untuk mengukur tingkat kesuksesan aplikasi Presensi UMP. Untuk menganalisis data pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  SEM-PLS  (Structural  Equation  Modeling-Partial  Least  Squares) dibantu dengan tools SmartPLS 4.1.0.6.
6. Kesimpulan
Selanjutnya  membuat  kesimpulan dari data  yang telah diuji dan dianalisis  yang kemudian dijadikan sebuah laporan.

## 2.3 Hipotesis Penelitian
Penelitian ini menyajikan model konseptual seperti pada Gambar 2 untuk memberikan gambaran yang lebih jelas mengenai hubungan antar variabel.
Gambar 2. Konseptual Model
Berdasarkan Gambar 2, telah dirumuskan beberapa hipotesis penelitian yaitu:
a. Kualitas Sistem memengaruhi secara signifikan tingkat Penggunaan.
b. Kualitas Sistem memengaruhi secara signifikan tingkat Kepuasan Pengguna.

## Journal of Information System Research (JOSH)
c. Kualitas Informasi memengaruhi secara signifikan tingkat Penggunaan.
d. Kualitas Informasi memengaruhi secara signifikan tingkat Kepuasan.
e. Kualitas Layanan memengaruhi secara signifikan tingkat Penggunaan.
f. Kualitas Layanan memengaruhi secara signifikan tingkat Kepuasan Pengguna.
g. Penggunaan memengaruhi secara signifikan tingkat Kepuasan Pengguna.
h. Penggunaan memengaruhi secara signifikan tingkat Manfaat Bersih.
i. Kepuasan Pengguna memengaruhi secara signifikan tingkat Manfaat Bersih.

## 2.4 Indikator dan Pernyataan
Berikut adalah variabel, indikator, dan pernyataan yang digunakan sebagai instrumen penelitian yang tertera pada Tabel 1.
Tabel 1. Indikator dan Pernyataan Variabel Indikator Kode Pernyataan Kuesioner Kemudahan Penggunaan (Ease of Use) KS1 Aplikasi Presensi UMP mudah digunakann sesuai kebutuhan Integrasi Sistem (System Integration) KS2 Desain tampilan Aplikasi Presensi UMP memudahkan pengguna Kualitas Sistem (System Quality) Kecepatan Akses (Response Time) KS3 Saya  mendapatkan  informasi  ketika  mengakses Aplikasi  Presensi  UMP  tanpa  harus  menunggu lama Pemulihan Kesalahan (Error Recovery) KS4 Aplikasi  Presensi  UMP  memberikan  fasilitas perbaikan jika terdapat error Kenyamanan Akses (Convenience of Access) KS5 Saya  merasa  nyaman  menggunakan  Aplikasi Presensi UMP Bahasa (Language) KS6 Saya  dapat  dengan  mudah  mengerti  bahasa  yang digunakan pada Aplikasi Presensi UMP Kelengkapan (Completeness) KI1 Aplikasi  Presensi  UMP  memberikan  informasi lengkap sesuai dengan kebutuhan Relevan (Relevance) KI2 Aplikasi  Presensi  UMP  memberikan  informasi sesuai kebutuhan Kualitas Informasi (Information Quality) Keandalan (Reliability) KI3 Aplikasi  Presensi  UMP  memberikan  informasi yang jelas dan dapat dipercaya Diperbaharui (Currency) KI4 Aplikasi  Presensi  UMP  menyediakan  informasi yang up to date Kemudahan Pemahaman (Ease of Understanding) KI5 Aplikasi  Presensi  UMP  memberikan  informasi yang mudah untuk dipahami Jaminan (Assurance) KL1 Saya  merasa  aman  saat  mengakses  Aplikasi Presensi UMP karena data dapat dipertanggungjawabkan dan aman Kualitas Layanan (Service Quality) Empati (Empathy) KL2 Saya  dapat  menghubungi  pengelola  Aplikasi Presensi UMP ketika terdapat masalah Daya Tanggap (Responsive) KL3 Aplikasi Presensi UMP memberikan respon sesuai dengan yang saya lakukan Penggunaan (Use) Waktu penggunaan sehari-hari (Daily Use Time) P1 Saya dapat menggunakan Aplikasi Presensi UMP dalam sehari Frekuensi Penggunaan (Frequency of Use) P2 Saya kerap menggunakan Aplikasi Presensi UMP Kepuasan (Satisfaction) KP1 Saya puas menggunakan Aplikasi Presensi UMP Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) Efisiensi (Efficiency) KP2 Aplikasi Presensi UMP membantu saya melakukan presensi dengan cepat Efektivitas (Effectiveness) KP3 Aplikasi Presensi UMP membantu saya mendapatkan informasi yang tepat Meningkatkan Pengetahuan (Improve Knowledge Sharing) MB1 Aplikasi Presensi UMP meningkatan pengetahuan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1303−1311 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5624
Variabel Indikator Kode Pernyataan Kuesioner Manfaat Bersih (Net Benefit) Produktivitas (Productivity) MB2 Aplikasi  Presensi  UMP  dapat  meningkatkan produktivitas dalam melakukan presensi Menghemat waktu (Saving Time) MB3 Aplikasi  Presensi  UMP  menghemat  waktu  yang dibutuhkan untuk melakukan proses presensi
2.5 Teknologi QR Code
Teknologi QR Code adalah yang menggunakan sejenis kode yang berbentuk dua dimensi yang dapat dipindai oleh kamera dan aplikasi pembaca qr code pada smartphone atau perangkat lainnya. QR Code merupakan kotak hitam putih yang disusun dengan pola tertentu yang dapat dibaca oleh pembaca untuk memberikan informasi[15].

## 2.6 Aplikasi Presensi UMP
Aplikasi Presensi UMP merupakan aplikasi presensi untuk mahassiswa yang telah diimplementasikan Universitas Muhammadiyah Purwokerto sebagai alat bantu dalam pelaporan dan pengelolaan kehadiran mahasiswa. Aplikasi tersebut dapat diunduh dari Play Store dan App Store, sedangkan untuk dapat mengaksesnya mahasiswa hanya perlu  login  menggunakan  NIM  (Nomor  Induk  Mahasiswa)  disertai  password  yang  telah  dibuat  sebelumnya. Aplikasi ini juga menggunakan teknologi Mobile QR Code, sehingga mahasiswa hanya perlu memindai barcode yang disediakan oleh dosen dengan menggunakan smartphone.

## 2.7 Model Delone dan Mclean (2003)
Teori kesuksesan DeLone and McLean ISS Model pertama kali dikembangkan oleh William DeLone dan Ephraim McLean  pada  tahun  1992  yang  dirancang  untuk  menilai  efektivitas  suatu  sistem    informasi.  Pada  tahun  2003 setelah beberapa penilaian, akhirnya mengalami penyesuaian. Model ini terdapat enam variabel yang digunakan dalam  pengukurannya  yaitu,  variabel  kualitas  sistem  (system  quality),  variabel  kualitas  informasi  (information quality), variabel kualitas layanan (service quality), variabel penggunaan (use), variabel kepuasan pengguna (user satisfaction), dan variabel manfaat bersih (net benefit)[16], seperti yang terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Model DeLone dan McLean

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Model Pengukuran (Outer Model)
Analisis outer model digunakan untuk mengukur korelasi antar konstruk dengan indikator penyusunnya.

## 3.1.1 Uji Validitas Konvergen
Pengujian ini bertujuan untuk menguji kekuatan korelasi antara indikator terhadap variabel latennya. Pengujian ini dikatakan valid jika nilai outer loadings >0,7[17].
Tabel 2. Uji Validitas Konvergen Kode Outer Loadings Keterangan KS1 0,747 VALID KS2 0,620 TIDAK VALID KS3 0,717 VALID KS4 0,535 TIDAK VALID KS5 0,863 VALID KS6 0,762 VALID KI1 0,757 VALID KI2 0,894 VALID KI3 0,775 VALID

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1303−1311 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5624
Kode Outer Loadings Keterangan KI4 0,805 VALID KI5 0,825 VALID KL1 0,873 VALID KL2 0,628 TIDAK VALID KL3 0,861 VALID P1 0,933 VALID P2 0,855 VALID KP1 0,897 VALID KP2 0,847 VALID KP3 0,850 VALID MB1 0,622 TIDAK VALID MB2 0,878 VALID MB3 0,834 VALID
Berdasarkan  Tabel  2,  terdapat  4  indikator  yang  tidak  terbukti  valid  yaitu,  KS2,  KS4,  KL2  dan  MB1, sehingga indikator-indikator tersebut tidak diikutsertakan atau dihilangkan dari model.

## 3.1.2 Pengujian AVE (Average Variance Extracted)
Pengujian ini bertujuan untuk menentukan validitas suatu variabel konstruk. Jika suatu variabel konstruk dianggap valid jika nilai AVE >0,5[18].
Tabel 3. Nilai AVE Variabel AVE KI 0,660 KL 0,767 KP 0,748 KS 0,631 MB 0,825 P 0,801
Berdasarkan Tabel 3, semua variabel konstruk dinilai valid karena semua nilai AVE >0,5.

## 3.1.3 Pengujian Validitas Diskriminan
Pengujian ini bertujuan untuk menilai perbedaan antara satu konstruk dengan konstruk yang lainnya[19]. Penilaian dilakukan melalui dua metode yaitu, Cross-Loadings dan Fornell-Larcker Criterion.
Tabel 4. Nilai Cross-Loadings KP KI KL KS MB P KI1 0,630 0,757 0,369 0,494 0,432 0,362 K12 0,690 0,894 0,443 0,546 0,414 0,456 KI3 0,651 0,775 0,533 0,571 0,499 0,458 K14 0,612 0,805 0,477 0,436 0,360 0,454 KI5 0,702 0,825 0,515 0,590 0,501 0,524 KL1 0,523 0,468 0,893 0,435 0,399 0,465 KL3 0,550 0,551 0,859 0,467 0,437 0,281 KP1 0,897 0,700 0,585 0,642 0,536 0,517 KP2 0,854 0,601 0,448 0,671 0,664 0,399 KP3 0,842 0,809 0,555 0,530 0,415 0,531 KS1 0,465 0,422 0,288 0,759 0,391 0,363 KS3 0,472 0,420 0,357 0,738 0,403 0,311 KS5 0,694 0,634 0,564 0,859 0,541 0,489 KS6 0,588 0,551 0,376 0,816 0,512 0,528 MB2 0,531 0,480 0,392 0,423 0,892 0,263 MB3 0,601 0,509 0,466 0,634 0,924 0,471 P1 0,562 0,600 0,476 0,549 0,392 0,928 P2 0,416 0,369 0,270 0,411 0,344 0,861
Berdasarkan Tabel 4 terlihat semua indikator pada korelasi variabel terkait memiliki nilai  cross loadings lebih besar daripada variabel lainnya. Dari hasil tersebut diputuskan bahwa seluruh indikator yang telah digunakan sudah valid.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1303−1311 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5624
Tabel 5. Nilai Fornell-Larcker Criterion
KP KI KL KS MB P KP 0,865 KI 0,811 0,812 KL 0,611 0,578 0,876 KS 0,712 0,652 0,513 0,795 MB 0,625 0,545 0,475 0,591 0,908 P 0,556 0,558 0,432 0,546 0,413 0,895
Berdasarkan  hasil  Tabel  5,  diketahui  bahwa  nilai  akar  AVE  yaitu  nilai  Fornell-Larcker  Criterion  antar variabel  KP-KP,  KI-KI,  KL-KL,  KS-KS,  MB-MB  dan  P-P  memiliki  nilai  paling  besar  diantara  konstruk  lain. Sehingga dengan hasil tersebut artinya memiliki validitas diskriminan yang baik.

## 3.1.4 Pengujian Composite Reliability
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  reliabel  suatu  konstruk.  Jika  nilai  reliabilitas  kompositnya >0,7, maka konstuk tersebut dianggap reliabel[20].
Tabel 6. Nilai Composite Reliability Variabel Composite Reliability KS 0,831 KI 0,874 KL 0,706 P 0,809 KP 0,832 MB 0,804
Berdasarkan Tabel 6 diketahui bahwa seluruh konstruk memenuhi kriteria, sehingga setiap konstruk dapat dijadikan sebagai variabel penelitian.

## 3.2 Model Struktural (Inner Model)
Analisis  inner  model  dilakukan  untuk  menguji  korelasi  antara  variabel  laten  yang  didasarkan  pada  hipotesis penelitian[21].

## 3.2.1 Pengujian Koefisien Determinansi (R-Square)
Pengujian ini bertujuan untuk mengukur pengaruh antara variabel laten eksogen terhadap variabel endogennya, maka uji R-square dapat digunakan[22].
Tabel 7. Nilai R-Square Variabel R-Square KP 0,733 MB 0,397 P 0,376
Berdasarkan Tabel 7 dapat diperoleh nilai R-square pada variabel KP sebesar 0,733, yang menunjukkan bahwa variabel KS, KI dan KL memengaruhi variabel KP sebesar 0,733 atau 73,3%. Nilai R-square pada variabel P sebesar 0,376 yang menunjukkan bahwa variabel KS, KI dan KL memengaruhi variabel P sebesar 0,376 atau 37,6%. Sedangkan nilai R-square pada variabel MB sebesar 0,397 yang menunjukkan bahwa variabel P dan KP memengaruhi variabel MB sebesar 0,397 atau 39,7%.

## 3.2.2 Pengujian Effect Size (F-Square)
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui sejauh mana variabel eksogen memengaruhi variabel endogen. Nilai f- square 0,02 berpengaruh kecil, 0,15 berpengaruh moderat, dan 0,35 berpengaruh besar[23].
Tabel 8. Nilai F-Square KP MB P KP 0,376 KI 0,464 0,075 KL 0,053 0,011 KS 0,135 0,074 P 0,007 0,010

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1303−1311 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5624
Berdasarkan  Tabel  8  dapat  disimpulkan  bahwa  korelasi  variabel  yang  memiliki  pengaruh  besar  adalah KP→KI dan MB→KP, sedangkan sisanya berpengaruh kecil.

## 3.2.3 Pengujian Koefisien Jalur (Path Coefficient)
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  hasil  dari  suatu  keputusan  untuk  menerima  atau  menolak  hipotesis. Metode  bootstrapping  digunakan  untuk  pengujian  ini.  Dengan  tingkat  signifikansi  95%,  pengujian  ini menggunakan ketentuan dengan nilai T-statistics >1,96 dan nilai P-values <0,05[20][24]. Tabel 9 menunjukkan hasil uji koefisien jalur penelitian ini.
Tabel 9. Uji Koefisien Jalur Korelasi Original Sample T- Statistics P- Values Keterangan KI → KP 0,519 6,464 0,000 Memberikan pengaruh positif dan signifikan KI → P 0,308 2,595 0,009 Memberikan pengaruh positif dan signifikan KL → KP 0,150 1,909 0,056 Memberikan pengaruh positif tetapi tidak signifikan KL → P 0,105 0,896 0,370 Memberikan pengaruh positif tetapi tidak signifikan KP → MB 0,673 6,087 0,000 Memberikan pengaruh positif dan signifikan KS → KP 0,266 3,263 0,001 Memberikan pengaruh positif dan signifikan KS → P 0,291 2,580 0,010 Memberikan pengaruh positif dan signifikan P → KP 0,057 0,720 0,471 Memberikan pengaruh positif tetapi tidak signifikan P → MB 0,094 0,878 0,380 Memberikan pengaruh positif tetapi tidak signifikan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  outer  model  menunjukkan  bahwa  seluruh  variabel  telah  memenuhi  kriteria  validitas  dan reliabilitas.  Analisis  inner  model  menunjukkan  terdapat  5  dari  9  hipotesis  yang  berpengaruh  signifikan  yaitu, Kualitas  Sistem  secara  signifikan  memengaruhi  Penggunaan,  Kualitas  Sistem  secara  signifikan  memengaruhi Kepuasan Pengguna, Kualitas Informasi secara signifikan memengaruhi Penggunaan, Kualitas Informasi secara signifikan  memengaruhi Kepuasan Pengguna dan  Kepuasan  Pengguna secara signifikan memengaruhi Manfaat Bersih. Sementara itu, 4 hipotesis yang belum terbukti mempunyai pengaruh signifikan yaitu, Kualitas Layanan tidak  secara  signifikan  memengaruhi  Penggunaan,  Kualitas  Layanan  tidak  secara  signifikan  memengaruhi Kepuasan Pengguna, Penggunaan tidak secara signifikan memengaruhi Kepuasan Pengguna dan Penggunaan tidak secara signifikan memengaruhi  Manfaat Bersih. Berdasarkan indikator model DeLone dan McLean (2003), dari hasil penelitian disimpulkan bahwa aplikasi Presensi UMP cukup berhasil dan  sukses.  Aspek variabel Kualitas Sistem  dan  Kualitas  Informasi  sudah  cukup  kuat  untuk  meningkatkan  Penggunaan,  Kepuasaan  Pengguna  dan Manfaat  Bersih.  Namun,  untuk  mencapai  keberhasilan  yang  lebih  komprehensif  dalam  implementasi  Aplikasi Presensi  UMP,  maka  diperlukan  peningkatan  terhadap  Kualitas  Layanan  kepada  pengguna.  Sehingga  nantinya juga akan memengaruhi peningkatan pada Penggunaan dan Manfaat Bersih.

## REFERENCES
[1]  I. D. Wijaya, A. R. Aqilah, F. R. Prihandiva, and N. H. R. Arzin, “Perancangan Sistem Absensi Mahasiswa Berbasis Smart Card  dan  Fingerprint  Menggunakan  Framework  ITIL,”  JUPITER,  vol.  16,  no.  1,  pp.  239–251,  Mar.  2024,  doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.10836427.
[2]  A. W. Bates, Teaching in a Digital Age: Guidelines for Designing Teaching and Learning, 2nd ed. Tony Bates Associates Ltd, 2019.
[3]  M.  Juansen  and  S.  Simatupang,  “Integrasi  Mesin  Absensi  dan  Pusher  Notification  pada  Sistem  Informasi  Akademik Sekolah Untuk Monitoring Absensi Real-Time,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 4, no. 4, pp. 1028–1035, Aug. 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.3840.
[4]  R. A. Majid, S. Apriliya, and Y. Suryana, “PEDADIDAKTIKA: JURNAL ILMIAH PENDIDIKAN GURU SEKOLAH DASAR  Media  Pembelajaran  Quick  Response  Code  (QR  Code)  Berbasis  Kartu  Puisi  di  Kelas  IV  Sekolah  Dasar,” Tasikmalaya, 2021. doi: https://doi.org/10.17509/pedadidaktika.v8i2.36314.
[5]  A.  J.  Rafila,  T.  Darmanto,  and  R.  Kurniawan,  “Sistem  Presensi  Mahasiswa  Berbasis  QR  Code  di  STMIK ‘AMIKBANDUNG,’”  JOINT  (Journal  of  Information  Technology)      ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  31–38,  Feb.  2020,  doi: https://doi.org/10.47292/joint.v2i1.22.
[6]  M.  Mkinga  and  H.  Mandari,  “Evaluating  Students  Information  System  Success  Using  DeLone  and  McLean’s  Model: Student’s Perspective,” Journal of International Technology and Information Management, vol. 29, no. 2, pp. 24–42, Jan. 2020, doi: https://doi.org/10.58729/1941-6679.1447.

## Journal of Information System Research (JOSH)
[7]  A. A. Purwati, Z. Mustafa, and M. M. Deli, “MANAGEMENT INFORMATION SYSTEM IN EVALUATION OF BCA MOBILE BANKING USING DELONE AND MCLEAN MODEL,” Journal of Applied Engineering and Technological Science, vol. 2, no. 2, pp. 70–77, May 2021, doi: https://doi.org/10.37385/jaets.v2i2.217.
[8]  A. Yunia, I. Kaniawulan, and H. D. Singasatia, “ANALISIS KESUKSESAN APLIKASI E-COMMERCE TOKOPEDIA MENGGUNAKAN  MODEL  DELONE  AND  MCLEAN,”  JINTEKS,  vol.  4,  no.  3,  pp.  207–214,  Aug.  2022,  doi: https://doi.org/10.51401/jinteks.v4i3.1947.
[9]  N. F. Assyifa, P. P. Widagdo, and V. Z. Kamila, “Pengukuran Kesuksesan Aplikasi Ujian Online Sekolah Menengah Atas Menggunakan Model DeLone dan McLean,” Kreatif Teknologi dan Sistem Informasi (KRETISI), vol. 1, no. 2, pp. 65– 74, Nov. 2023, doi: 10.30872/kretisi.v1i2.779.
[10] S. Z. Lutfiah, M. A. Komara, and D. Irmayanti, “ANALISIS KESUKSESAN APLIKASI CAMSCANNER DENGAN PENDEKATAN MODEL DELONE AND MCLEAN STUDI KASUS STT WASTUKANCANA PURWAKARTA DAN STIE  WIKARA  PURWAKARTA,”  JINTEKS,  vol.  5,  no.  4,  pp.  643–648,  Nov.  2023,  doi: https://doi.org/10.51401/jinteks.v5i4.3276.
[11] T. Puspitasari, A. Kusumawati, and S. Sujarwoto, “Aplikasi Model DeLone and McLean untuk Mengukur Keberhasilan Sistem  Informasi  Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat  di  Universitas  Brawijaya,”  JURNAL  SISTEM  INFORMASI BISNIS, vol. 10, no. 1, pp. 94–104, Jun. 2020, doi: 10.21456/vol10iss1pp94-104.
[12] M.  Ernawati,  E.  H.  Hermaliani,  and  D.  N.  Sulistyowati,  “Penerapan  DeLone  and  McLean  Model  untuk  Mengukur Kesuksesan Aplikasi Akademik Mahasiswa Berbasis Mobile,” IKRAITH-INFORMATIKA, vol. 5, no. 1, Mar. 2021.
[13] Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta, 2017.
[14] B. S. Sulastio, H. Anggono, and A. D. Putra, “SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK MENENTUKAN LOKASI RAWAN  MACET  DI  JAM  KERJA  PADA  KOTA  BANDARLAMPUNG  PADA  BERBASIS  ANDROID,”  Jurnal Teknologi  dan  Sistem  Informasi  (JTSI),  vol.  2,  no.  1,  pp.  104–111,  Mar.  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[15] Dr.  S.  Sethy  and  Dr.  M.  Dadhich,  “Adoption  of  QR  Code  Technology  forEasyAccess  to  Library  and  Management Information Services:  A Comprehensive Analysis,”  Library Philosophy and Practice, Nov. 2023, [Online]. Available: https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac
[16] W. H. DeLone and E. R. McLean, “The DeLone and McLean model of information systems success: A ten-year update,” in Journal of Management Information Systems, M.E. Sharpe Inc., 2003, pp. 9–30. doi: 10.1080/07421222.2003.11045748.
[17] J. F. Hair, G. T. M. Hult, C. M. Ringle, and M. Sarstedt, A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) , 2nd ed. Sage Publications, 2022.
[18] I. Ghozali, Structural Equation Modeling Metode Alternatif dengan Partial Least Squares (PLS), 4th ed. 2014.
[19] Y. Prayoga and M. Y. A. Pohan, “Electronic Word of Mouth (eWOM): Menguji Pengaruh Pengalaman Positif, Persepsi Kualitas dan Kepercayaan. Studi Kasus: Restoran di Labuhanbatu,” J-MAS (Jurnal Manajemen dan Sains), vol. 7, no. 1, p. 283, Apr. 2022, doi: 10.33087/jmas.v7i1.393.
[20] J. Hair, G. T. M. Hult, C. Ringle, and M. Sarstedt, A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS- SEM), 3rd ed. Sage Publications, 2019.
[21] J. F. Hair, G. T. M. Hult, C. M. Ringle, and M. Sarstedt, A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Sage Publications, 2017.
[22] A.  M.  Musyaffi,  H.  Khairunnisa,  and  D.  K.  Respati,  KONSEP  DASAR  STRUCTURAL  EQUATION  MODEL- PARTIAL LEAST SQUARE (SEM-PLS) MENGGUNAKAN SMARTPLS. Pascal Books, 2022.
[23] U. K. Sari, H. J. Setyadi, and P. P. Widagdo, “Evaluasi Kesuksesan Sistem Informasi Terpadu Layanan Prodi (SIPLO) Menggunakan Model Delone Dan Mclean Pada Fakultas Teknik Universitas Mulawarman,” Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi (ATASI), vol. 2, no. 1, pp. 48–58, Jun. 2023, doi: 10.30872/atasi.v2i1.536.
[24] P. S. G. Arrasyid and Y. Yoestini, “PENGARUH PROMOSI HARGA DAN SOCIAL MEDIA RECOMMENDATION KEPADA KEPUTUSAN PEMBELIAN KONSUMEN TERHADAP PRODUK DENGAN E-WOM NEGATIF: PERAN TIME PRESSURE SEBAGAI VARIABEL MODERASI (Studi Kasus pada Pelanggan E-Commerce di Wilayah Jawa Tengah),”  DIPONEGORO  JOURNAL  OF  MANAGEMENT,  vol.  13,  no.  1,  May  2024,  [Online].  Available: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/dbr