## Journal of Trends Economics and Accounting Research
Vol 4, No 2, Desember 2023, Hal. 538-547 ISSN 2745-7710 (Media Online) Website https://journal.fkpt.org/index.php/jtear DOI 10.47065/jtear.v4i2.1086

## Analisis Kesuksesan Aplikasi Maxim di Kota Jambi Menggunakan Delone and Mclean
Muhammad Fahry 1,* , Randa Oktaria M 1 , Gregorius D 1 , Maria Rosario Borroek 1 , Ayu Feranika 2
1 Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Dinamika Bangsa, Jambi Jl. Jend. Sudirman, The Hok, Kec. Jambi Sel., Kota Jambi, Jambi, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Komputerisasi Akuntansi, Universitas Dinamika Bangsa, Jambi Jl. Jend. Sudirman, The Hok, Kec. Jambi Sel., Kota Jambi, Jambi, Indonesia Email: 1,* mfahry2003@gmail.com, 2 Randaoktoramelta@gmail.com, 3 Gregoriusdjani486@gmail.com, 4 diamar_ros@yahoo.com , 5 ayuferanika2@gmail.com Email Penulis Korespondensi: mfahry2003@gmail.com
Abstrak− Aplikasi  Maxim  merupakan  sebuah  layanan  transportasi  online  yang  sedang  populer  di  kota  Jambi,  bukan  hanya  fitur transportasi online yang modern tetapi juga banyak fitur yang bermanfaat bagi penggunanya dalam kehidupan sehari hari. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis tingkat kesuksesan aplikasi Maxim di kota jambi menggunakan metode Delone and Mclean Data  di  ambil  dari  385  responden  yang  disebar  melalui  google  form.  penyebaran  kuesioner  dilakukan  secara  online,  kemudian  di analisis dengan metode structural equation modelling (SEM) dan alat bantu smartPLS 4.0. Hasil penelitian menunjukan dari 9 buah hipotesis  terdapat  8  hipotesis  yang  diterima  antara  lain  HI,H2,H3,H4,H5,H7,H8,  H9  dengan  nilai  R  Square  0.383  untuk  variabel kepuasan penguna (User Satisfication), 0,373 untuk variabel manfaat bersih (Net Benefit), dan 0.423 untuk variabel penggunaan (Use). Sehingga dapat disimpulkan bahwa aplikasi Maxim ini cukup mempunyai pengaruh yang positif atau baik karena model ini di nyatakan telah sesuai subtansi dalam mempersentasikan hasil.
Kata Kunci: Delone and Mclean; Structural Equation Modelling (SEM); Kepuasan Pengguna; Kesuksesan Aplikasi
Abstract −The Maxim application is an online transportation service that is currently popular in the city of Jambi, not only with modern online transportation features but also many features that are useful for users in everyday life. The aim of this research is to analyze the level  of  success  of  the  Maxim  application  in  the  city  of  Jambi  using  the  Delone  and  Mclean  method.  Data  was  taken  from  385 respondents  distributed  via  Google  form.  The  questionnaire  was  distributed  online,  then  analyzed  using  the  structural  equation modeling (SEM) method and the SmartPLS 4.0 tool. The research results show that from 9 hypotheses there are 8 accepted hypotheses, including HI, H2, H3, H4, H5, H7, H8, H9 with an R Square value of 0.383 for the user satisfaction variable, 0.373 for the net benefit variable (Net Benefit), and 0.423 for the use variable (Use). So it can be concluded that the Maxim application has quite a positive or good influence because this model is stated to be in accordance with the substance in presenting results.
Keywords : Delone and Mclean; Structural Equation Modeling (SEM); User Satisfaction; Application Success

## 1. PENDAHULUAN
Pada era digitalisasi  saat ini, penggunaan aplikasi telah  menjadi  hal  yang tidak bisa dipisahkan dari kehidupan sehari- hari. Kemajuan teknologi juga turut serta memberi dampak bagi kehidupan manusia di dalam sektor teknologi informasi terutama internet (Interconnection Networking). Dengan hadirnya internet memberi perkembangan pada berbagai bidang seperti bisnis, pendidikan, hiburan, dan industri dimana manusia menjadi lebih efisien di dalam komunikasi, pertukaran data, mencari  informasi,  hingga  menggunakan  suatu produk/jasa  yang ditawarkan(Rafa  Rizana Eka Putri & Boerroek, 2022).
Kemajuan teknologi informasi ini juga telah banyak dimanfaatkan di berbagai sektor, termasuk sektor transportasi dan  market  place  (Yuyun  Yuningsih,  2019).  Hadirnya  transportasi  online  menjawab  kebutuhan  masyarakat  agar  saat melakukan  sesuatu  dapat  dilakukan  secara  praktis,  beberapa  jenis  transportasi  online  yang  berkembang  pada  saat  ini seperti Maxim, Grab, Gojek, yakni transportasi online berbasis aplikasi yang bisa dibuka kapan dan dimanapun.
Salah satu aplikasi yang sedang populer di Kota Jambi yaitu aplikasi Maxim, maxim adalah sebuah perusahaan yang dibuat di kota Chardinsk yang terletak di pegunungan Ural, Rusia, pada 2003.Perusahaan ini dimulai dari sebuah pelayanan taksi kecil, dan didirikan oleh para insinyur muda dari Kota Kurgan. Di Indonesia, Maxim telah muncul sejak 2018.  Saat  ini,  Maxim  telah  beroperasi  di  Jakarta,  Yogyakarta,  Surakarta,  Bandar  Lampung,  Balikpapan,  Denpasar, Pontianak,  Banjarmasin,  Jambi,  Padang,  Banda  Aceh,  dan  Palembang  (Denny  Adhietya  Febrian,  2019).  penggunaan aplikasi Maxim di Kota Jambi mengalami peningkatan yang signifikan selama beberapa tahun terakhir, layanan – layanan yang disediakan pada aplikasi maxim yaitu bike, car, food, delivery, cargo, life, layanan.
Berdasarkan komentar pada Google Playstore Tanggal 12 Mei 2023 Pada pengoperasian aplikasi Maxim, terdapat beberapa keluhan yang dirasan pengguna seperti kesalahan titik lokasi penjemputan sehingga driver sering tersesat saat menjemput  customer,  penambahan  biaya  diluar  aplikasi  oleh  para  driver,  kurangnya  penjagaan  data  pribadi  customer sehingga disalah gunakan oleh oknum driver yang tidak bertanggung jawab. Untuk mengatasi permasalahan diatas, Maka Kesuksesan penggunaan aplikasi Maxim di Kota Jambi menjadi hal yang penting untuk dianalisis. Hal ini dikarenakan kesuksesan  penggunaan  aplikasi  Maxim  dapat  memberikan  dampak  positif  bagi  pengguna,  mitra  pengemudi,  dan perusahaan penyedia layanan transportasi online.
Kesuksesan sistem informasi bisa dipandang dari beberapa hal seperti seberapa bagus kualitas sistem, informasi yang  diberikan,  bagaimana  tingkat  penggunaan,  dan  kepuasan  penggunaan  serta  hal  lain  yang  menunjuukan  seberapa besar efek yang diperoleh dengan adanya sistem informasi  tersebut.

## Journal of Trends Economics and Accounting Research
Vol 4, No 2, Desember 2023, Hal. 538-547 ISSN 2745-7710 (Media Online) Website https://journal.fkpt.org/index.php/jtear DOI 10.47065/jtear.v4i2.1086
Dalam analisis kesuksesan aplikasi, ada beberapa model yang dapat digunakan seperti Servqual, Sistem Usability Scale (SUS), Mobile  Application Rating Scale (MARS), model Delone and McLean  (Willy  Riyadi et  al., 2020). Pada penelitian  ini  Peneliti  memillih  untuk  menggunakan  metode  Delone  And  Mclean.  Model  ini  telah  banyak  digunakan dalam  penelitian  mengenai  evaluasi  dan  analisis  kesuksesan  sistem  informasi,  termasuk  dalam  evaluasi  kesuksesan aplikasi. Dalam penelitian ini penulis tidak mengukur ke enam dimensi pengukuran kesuksesan system informasi secara independen tetapi mengukurnya secara keseluruhan satu mempengaruhi yang lainnya. Pengukuran dalam model ini antara lain  kualitas  system(System  Quality),  kualitas  informasi(Information  Quality),  kualitas  pelayanan(Service  Quality), penggunaan  (Use),  kepuasan  pemakai  (User  Satisfaction),  manfaat  bersih  (Net  Benefit)  (Ramadhan  &  Safitri, 2021),(Maria Rosario B et al., 2021).

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Dasar Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  merupakan  Langkah-langkah  dalam  aktivitas  ilmiah  yang  diterapkan  dalam  melakukan penelitian. Gambar 1 berikut merupakan kerangka kerja penellitian yang digunakan.

## Gambar 1. Kerangka Dasar Penelitian

## 2.2 Alur Kerja Penelitian
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  diuraikan  diatas,  maka  pembuatan  diagram  kerja  digambarkan  untuk  memudahkan dalam memahami langkah-langkah yang harus dilakukan dalam pembuatan sistem.
1. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah adalah proses untuk mengenali suatu permasalahan. Dalam penelittian, identifikasi masalah ini merupakan langkah awal yang dilakukan untuk melakukan penelitian dengan melakukan identifikasi terhadap masalah – masalah yang terkait dengan penelitian yang akan dilakukan.
2. Studi Literatur
Dalam tahap ini, peneliti melakukan pencarian terhdap landasan – landasan teori yang bisa di dapatkan dengan cara membaca buku, jurnal, dan juga informasi yang beredar di internet demi melengkapi konsep – konsep dan teori – teori yang digunakan peneliti agar dapat memiliki landasan yang baik dan sesuai.
3. Konseptual Model
Tahap  selanjutnya  yaitu  membuat  konseptual  model  seperti  yang  terlihat  pada  gambar  2  dimana  menggambarkan hubungan bagaimana tingkat kesuksesan layanan yang diberikan oleh aplikasi Maxim dengan menggunakan metode Delone and McLean.

## Journal of Trends Economics and Accounting Research
Vol 4, No 2, Desember 2023, Hal. 538-547 ISSN 2745-7710 (Media Online) Website https://journal.fkpt.org/index.php/jtear DOI 10.47065/jtear.v4i2.1086

## 4. Penggumpulan data
Pada tahap ini peneliti melakukan pengumpulan data untuk mendapatkan data informasi. Lalu setelah data terkumpul peneliti  melakukan  analisis  terhadap  permasalahan  yang  ada,  yaitu  berupa  kendala  dan  permasalahan  yang  terjadi pada penggunaan aplikasi Maxim sehingga penulis dapat mencari solusi dari permasalahan tersebut. Adapun tahapan pengumpulan  data yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu: a. Tahap 1 (menentukan variabel)
b. Tahap  pertama  penelitian  menentukan  variabel  yang  di  digunakan  dan  apakah  termasuk  ke  dalam  variabel independent atau variabel dependen sesuai dengan konteks penelitian yang dilakukan saat ini.
c. Tahap 2 (membuat dan menyebar kuisioner)
d. Kuisioner  dibuat  berdasarkan  variabel  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya,  kemudian  disebarkan  kepada  orang- orang yang pernah memakai aplikasi Maxim.
5. Analisis Data
Analisis data dilakukan untuk mengetahui dan mengukur sejauh mana tinggkat kepuasan pengguna pada layanan yang disediakan oleh aplikasi Maxim dengan menggunakan metode peneliti lakukan yaitu metode Delone And McLean. Adapun tahapan analisis data yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu:
a. Tahap  1  (mengelola  data  hasil  kuisioner),  yakni  Mengelolah  data  hasil  kuisioner  yang  didapat  dengan menggunakan Google Form.
b. Tahap 2 (menganalisis data hasil pengelolahan kuisioner), yakni Menganalisis hasil kuisioner yang telah diolah menggunakan SmartPLS dan dilakukan Uji hipotesis
6. Pembuatan Laporan
Pada tahap ini dilakukan pembuatan laporan yang disusun berdasarkan hasil penelitian yang terdiri atas pendahuluan, serta penutup dan ditambah dengan hasil penelitian yang telah dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Model Konseptual
Langkah awal dalam membuat konseptual model adalah dengan mengidentifikasi factor-faktor yang diperoleh melalui studi literatur kemudian membuat konsep yang dapat menggambarkan hubungan bagaimana tingkat kesuksesan apllikasi Maxim antara pengguna dan dimensi kualitas yang diterima dengan metode delone and mclean. Dibawah ini merupakan gambar model konseptual yang digunakan.

## 3.2 Instrumen Penelitian
Pengumpulan data pada penelitian ini akan diambil melalui kuisioner yang disebarkan kepada masyarakat Kota  Jambi. Pengumpulan data dilakukan dengan menyebarkan kuisioner secara online guna menghemat waktu dan jenis responden yang didapat akan beragam. Responden dalam penelitian ini adalah pengguna yang menggunakan aplikasi Maxim untuk mengetahui tingkat persepsi dan ekspektasi yang dirasakan pengguna dengan menggunakan skala likert.

## 3.3 Variabel Penelitian
Variabel merupakan suatu atribut, nilai/sifat dari objek, individu/kegiatan yang   mempunyai   banyak   variasi   tertentu antara satu dan lainnya yang telah ditentukan oleh peneliti untuk    dipelajari    dan    dicari informasinya serta ditarik kesimpulannya(Nikmatur,  2017).  Variabel  pada  penelitian  ini  yaitu  ada  enam  variabel  berdasarkan  pada  Delone  and McLean yang dimana variabel tersebut termasuk kedalam kategori variabel independent dan variabel dependen.Variabel independent  pada  Bahasa  Indonesia  disebut  sebagai  variabel  bebas.  Variabel  bebaas  merupakan  variabel  yang mempengaruhi  atau  yang  menjadi  sebab  perubahannya  atau  timbulnya  variabel  dependen  (terikat)  (Nikmatur,  2017). Variabel bebas atau variabel independent pada penelitian ini yaitu mengacu pada kualitas sistem (system quality), kualitas informasi (information quality), kualitas informasi (information quality) dan kualitas layanan (service quality)

## 3.4 Indikator Penelitan
Setelah  dilakukan  perubahan  arsitektur  sistem  yang  dibangun,  langkah  selanjutnya  pada  iconix  proses  adalah mengevaluasi kembali serta merubah class diagram yang telah dibuat sebelumnya. Perubahan tersebut disesuaikan dengan arsitektur sistem yang telah ada. Oleh karena itu maka akan terbentuk beberapa class baru.
Tabel 1. Indikator Penelitian No Variabel Indikator Pertanyaan Referensi 1 Kualitas  Sistem (System Quality) Kemudahan  penggunaan (Ease Of Use) Keandalan Sistem (Reabilitas) -Aplikasi MAXIM mudah dipahami dan digunakan 1. Aplikasi MAXIM melayani kebutuhan  pengguna  tanpa  adanya masalah Trihandayani  et  al (Trihandayani et al., 2018)

## Journal of Trends Economics and Accounting Research
Vol 4, No 2, Desember 2023, Hal. 538-547 ISSN 2745-7710 (Media Online) Website https://journal.fkpt.org/index.php/jtear DOI 10.47065/jtear.v4i2.1086
No Variabel Indikator Pertanyaan Referensi Waktu  Respon  (Respon Time) 2. Mengakses layanan aplikasi MAXIM tidak memerlukan waktu yang lama 2 Kualitas Informasi (Information Quality) Kelengkapan (Completeness) Relevan (Relevance) Ketepatan waktu (Punctuality) 1.  Informasi  yang  diberikan  aplikasi MAXIM sudah lengkap 2.  Informasi  yang  ada  pada  aplikasi MAXIM sudah sesuai dengan kebutuhan 3.  Informasi  pada  setiap  tampilan aplikasi MAXIM disajikan dalam waktu yang tepat dan terbaru Trihandayani  et  al (Trihandayani et al., 2018) 3 Kualitas  Layanan (Service Quality) Jaminan (Assurance) Empati (Emphaty) Responsif Sistem (System Responsiveness) 1.  Aplikasi  MAXIM  menjamin  layanan yang baik  untuk  diberikan  pada penggguna 2. Saya merasa senang dengan tampilan yang ada pada aplikasi MAXIM 3. Aplikasi MAXIM memberikan tampilan yang lengkap dalam penyajian layanan yang diberikan Supriyono (Supriyono, 2017) 4 Penggunaan (Use) Sifat Penggunaan Frekuesnsi Penggunaan Minat Penggunaan 1.  Saya  sering  menggunakan  aplikasi MAXIM 2.  Aplikasi  MAXIM  mudah  digunakan kapanpun dan dimanapun 3.  Kualitass  sistem,  informasi  dan layanan yang diberikan aplikasi MAXIM membuat saya ingin menggunakan aplikasi ini kembali Trihandayani  et  al (Trihandayani et al., 2018) 5 Kepuasan Pengguna  (User Satisfaction) Kepuasan Informasi (Information Satisfaction) Kepuasan Menyeluruh (Overal Satisfaction) Efektivitas  (Efectiveness ) 4.  Saya  merasa  puas  dengan  informasi yang  disajikan  pada  aplikasi  MAXIM sesuai  dengan  yang  diharapkan  dan dibbutuhkan 5. Saya merasa puas dengan semua fitur- fitur yang ada pada aplikasi MAXIM 6. Penggunaan aplikasi MAXIM tidak  menghabiskan banyak waktu Supriyono (Supriyono, 2017) 6 Manfaat Bersih (Net Benefit) Meningkatkan  Berbagai Kemampuan (Improve Knowledge Sharing) Kegunaaan (Usefulness) Menjadikan Pekerjaan Lebih Mudah (Makes Job Easier) 1. Aplikasi MAXIM memberi pengaruh positif bagi saya 1. Aplikasi MAXIM memberikan banyak kegunaan dan manfaat bagi saya 2.  Aplikasi  MAXIM  sangat  membantu dalam produktivitas pekerjaan saya Trihandayani  et  al (Trihandayani et al., 2018)

## 3.4 Hipotesis Penelitian
Hipotesis  merupakan alat untuk menjelaskan  fenomena atau  menjawab pertanyaan  yang  belum diketahui secara pasti. Dan atau bisa juga disebut sebagai jawaban sementara pada rumusan masalah penelitian

## 3.5 Model Pengukuran
Analisis  outer  model  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  measurement  yang  digunakan  layak  untuk  dijadikan pengukuran (valid dan reliabel). Analisis outer model menspesifikasikan hubungan antar variabel laten dengan indikator

## Journal of Trends Economics and Accounting Research
Vol 4, No 2, Desember 2023, Hal. 538-547 ISSN 2745-7710 (Media Online) Website https://journal.fkpt.org/index.php/jtear DOI 10.47065/jtear.v4i2.1086
indikatornya, atau dapat dikatakan bahwa outer model mendefinisikan bagaimana setiap indikator berhubungan dengan variabel latennya (Susilowati et al., 2018).

## 3.5.1 Uji Validitas
Uji  validitas digunakan untuk menguji kemampuan dari  indikator-indikator yamg digunakan untuk  mengukur konsep tersebut  akurat  atau  tidak,  yang    berarti  bahwa  apakah  konsep  yang  telah  dibangun  sudah  valid  atau  belum.  Dimana dikatakan valid jika nilai korelasi diatas 0,30 (Hakim et al., 2016).

## 3.5.1.1 Uji Validitas Konvergen
Pengukuran  nilai  konvergen  validity  dapat  dilihat  dari  korelasi  skor  indikator  dan  skor  konstruknya  (loading  factor) dengan tolak ukur nilai loading factor dari setiap indikator yang lebih besarr dari 0,7. Jadi apabila nilai indikatornya lebih dari 0,7, maka dapat dikatakan valid atau memenuhi syarat konvergen validality (Noviyanti & Nurhasanah, 1970).
Gambar 4. Model Output Grafik
Gambar 5. Loading Factor
Pada  gambar  5  Loading  factor  dapat  dijelaskan  bahwaa  variabel  kualitas  sistem  (System  Quality)  terdapat  3 indikator dengan nilai 0,787, 0,637,dan 0737, variabel kualitas informasi (Information Quality) yang terdapat 3 indiaktor dengan nilai 0,706, 0,745, dan 0,728, variabel Kualitas layanan (Service Quality) terdapat 3 indikator dengan nilai 0,691, 0,740, dan 0,765, variabel penggunaan (use) terdapat 3 indikator dengan nilai 0,719, 0,709, dan 0,698, variabel kepuasan penggunaan (User Satification) terdapat 3 indikator dengan nilai 0,672, 0,708, dan 0,754, serta variabel manfaat bersih (Net Benefit) terdapat 3 indikator dengan nilai 0,740, 0,787, 0,751.
Pada gambar diatas menunjukkan bahwa indikator X1.2, X3.1, Y1.3 dan Y2.1 bernilai dibawah atau kurang dari 0,7 yang tidak sesuai dengan kriteria validitas maka boleh dilakukan eliminasi(Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, 2017).
Tabel 2. Loading Factor Setelah Eliminasi Information Quality Net Benefit Servie Quality System Quality Use User Satisfaction X1.1 0.839 X1.3 0.798 X2.1 0.707 X2.2 0.734 X2.3 0.736 X3.2 0.814 X3.3 0.839 Y1.1 0.770

## Journal of Trends Economics and Accounting Research
Vol 4, No 2, Desember 2023, Hal. 538-547 ISSN 2745-7710 (Media Online) Website https://journal.fkpt.org/index.php/jtear DOI 10.47065/jtear.v4i2.1086
Information Quality Net Benefit Servie Quality System Quality Use User Satisfaction Y1.2 0.820 Y2.2 0.776 Y2.3 0.839 Z1.1 0.740 Z1.2 0.789 Z1.3 0.751
Pada tabel diatas menunjukkan bahwa semua indikator telah sesuai yang bernilai > 0,7 sehingga dapat disimpulkan bahwa semua indikator telah memenuhi kriteria validitas

## 3.5.1.2 Uji Validitas Diskriminan
Validitas  diskriminan  dapat  dilihat  dengan  membandingkan  nilai  AVE  (Avarage  Variance  Extracted)  dengan  kolerasi antar konstruk lainnya dalam  model.  Model untuk Pengukuran dengan  AVE  merupakan  model  yang  membandingkan akar dari AVE dengan kolerasi antar konstruk. Jika nilai akar AVE > 0,50,  maka artinya discriminant validility  tercapai (Pratama et al., 2018).
Tabel 3. Nilai AVE NO Variabel Average Variance Extracted (AVE) 1 SQ(X1) 0.527 2 IQ(X2) 0.578 3 SVQ(X3) 0.684 4 U(Y1) 0.671 5 US(Y2) 0.633 6 NB(Z1) 0.653
Berdasarkan pada tabel  3,  nilai  AVE pada  variabel  laten kualitas sistem (System Quality)  yaitu 0,527, kualitas informasi (Information Quality) senilai 0,578, Kualitas layanan (Service Quality) senilai 0,684, penggunaan (use) senilai 0,671, kepuasan penggunaan (User Satification) senilai 0.663, serta manfaat bersih (Net Benefit) senilai 0,653. Semua nilai variabel > 0,50, sehingga dapat dikatakan bahwa model pengukuran tersebut valid secara discriminant validity.
Selain itu, validitas diskriminan juga dilakukan berdasarkan pengukuran Fornell larcker Criterion dengan konstruk. Apabila korelasi konstruk pada setiat indikator lebih besar dari konstruk lainnya, maka konstruk laten bisa memprediksi bahwa indikator tersebut lebih baik daripada konstruk lainnya(Pratama et al., 2018)
Tabel 4. Fornell Larcker Information Quality Net Benefit Service Quality System Quality Use User Satisfaction Information Quality 0.726 Net Benefit 0.591 0.760 Service Quality 0.520 0.481 0.827 System Quality 0.446 0.499 0.349 0.819 Use 0.484 0.588 0.454 0.518 0.796 User Satisfaction 0.502 0.537 0.409 0.450 0.508 0.808
Berdasarkan tabel 4 Fornell Larcker Criterion dapat dijelaskan bahwa nilai yang tertinggi dengan variabel kualitias inforasi  (Information  Quality)  bernilai  0,726,  Manfaat  bersih  (Net  Benefit)  bernilai  0,760,  Kualitas  layanan  (Service Quality) bernilai 0,827, penggunaan (use) bernilai 0,796,dan kepuasan penggunaan (User Satification) bernilai 0.808.
Berdasarkan  tabel  5.6,  dilihat  bahwa  masing  –  masing  indikator  pernyataan  mempunyai  nilai  tertinggi  pada konstruk laten lainnya, artinya bahwa setiap indikator pernyataan mampu diprediksi dengan baik oleh masing  – masing konstruk laten. Dengan kata lain, validitas diskriminan telah valid. Jadi dapat disimpulkan dari tabel 5.6 dan 5.7 dikatakan bahwa semua konstruk telah memenuhi kriteria validitas diskiriminan.
Selain menggunakan nilai AVE ada metode lain yang bisa digunakan untuk mengetahui  discriminant vadilitym, yaitu  dengan  menggunakan  nilai  cross  loading.  Suatu  indikator  dapat  dikatakan  telah  memenuhi  discriminant  vadility yaitu Ketika nilai cross loading nya 0,70 atau diatasnya.
Tabel 5. Cross Loading Information Quality Net Benefit Service Quality System Quality Use User Satisfaction X1.1 (SQ 1) 0.411 0.474 0.281 0.839 0.463 0.366 X1.3 (SQ 3) 0.314 0.338 0.291 0.798 0.382 0.372 X2.1 (IQ 1) 0.707 0.349 0.338 0.303 0.318 0.325

## Journal of Trends Economics and Accounting Research
Vol 4, No 2, Desember 2023, Hal. 538-547 ISSN 2745-7710 (Media Online) Website https://journal.fkpt.org/index.php/jtear DOI 10.47065/jtear.v4i2.1086
Information Quality Net Benefit Service Quality System Quality Use User Satisfaction X2.2 (IQ 2) 0.734 0.424 0.382 0.279 0.357 0.370 X2.3 (IQ 3) 0.736 0.503 0.407 0.384 0.375 0.394 X3.2 (SQ 2) 0.416 0.376 0.814 0.252 0.398 0.288 X3.3 (SQ 3) 0.444 0.418 0.839 0.323 0.355 0.386 Y1.1 (U 1) 0.377 0.466 0.316 0.406 0.770 0.347 Y1.2 (U 2) 0.392 0.471 0.402 0.419 0.820 0.456 Y2.2 (US 2) 0.399 0.381 0.342 0.329 0.385 0.776 Y2.3 (US 3) 0.413 0.481 0.323 0.395 0.434 0.839 Z1.1 (NB 1) 0.442 0.740 0.376 0.416 0.484 0.349 Z1.2 (NB 2) 0.468 0.789 0.338 0.345 0.448 0.435 Z1.3 (NB 3) 0.437 0.751 0.384 0.379 0.410 0.439
Dari hasil cross loading pada tabel 5.7 menunjukan bahwa nilai setiap indikator pada masing-masing variabel laten lebih besar di banding nilai variabel laten lainnya. Hal ini berarti setiap variabel laten sudah memiliki discriminant vadility yang baik, yang dimana  beberapa variabel laten memiliki penggukuran yang berkorelasi dan konstruk lainnya. Setelah hasil  uji  coba  data  telah  dinyatakan  valid,  maka  Langkah  selanjutnya    melakukan  uji  reliabilitas  diantaranya  yaitu Cronbach’s Alpha dan Composite reliability.

## 3.5.2 Uji Reabilitas
Untuk mengukur realibilitas suatu konstruk dengan indikator refleksif. Uji realibilitas dapat dilakukan dengan dua cara yaitu dengan Cronbach’s Alpha dan Composite reliability yang sering disebut denga Dillon Goldsteins. Namun demikian, penggunaan  Cronbach’s  Alpha  untuk  menguji  relibilitas  konstruk  akan  diberikan  nilai  lebih  rendah  (under  estimate) sehingga dapat  disarankan untuk menggnakan  Composite reliability  untuk menguji realibilitas suatu  konstruk.  Rule of thumb  yang biasa digunakan untuk menilai realibilitas konstruk yaitu nilai  Composite reliability-nya harus lebih besar dari 0.7 untuk penelitian yang bersifat confirmatory dan nilai 0.6 – 0.7 masih dapat diterima untuk penelitian yang bersifat exploratory(GHOZALI, Imam dan LATAN, 2015).
Tabel 6. Uji Reabilitas NO Variabel Composite Reability Keterangan 1 SQ(X1) 0,803 Reliable 2 IQ(X2) 0,770 Reliable 3 SVQ(X3) 0,812 Reliable 4 U(Y1) 0,775 Reliable 5 US(Y2) 0,790 Reliable 6 NB(Z1) 0,804 Reliable
Pada  tabel  6  dapat  di  jelaskan  bahwa  variabel  kualitas  system  (System  Quality)  dengan  Composite  Reliability sernilai  0,803,  maka  dapat  dinyatakan  reliable,  variabel  kualitas  informasi  (Information  Quality)  dengan  Composite Reliability sernilai 0,770, maka dapat dinyatakan reliable, variabel kualitas layanan (Service Quality) dengan Composite Reliability  sernilai  0,812,  maka  dapat  dinyatakan  reliable,  variabel  penggunaan  (Use)  dengan  Composite  reliability sernilai  0,775,  maka    dapat  dinyatakan  reliable,  variabel  kepuasan  penggunaan  (User  Satisfaction)  dengan  Composite Reliability bernilai 0,790, maka dapat dinyatakan reliable, dan variabel manfaat bersih (Net benefit) dengan Composite Reliability senilai 0,804, maka dapat dinyatakan reliable.
Pada tabel diatas reliability, maka dapat dilihat hasil dari analisis uji reliabilitas menggunakan alat bantu SmartPLS menyatakan bahwa semua nilai Composite Reliability setiap variabel lebih besar 0,7 yang berarti semua variabel telah reliable dan telah memenuhi kriteria pengujian.

## 3.6 Model Struktual (Inner Model)
Struktural (inner model) merupakan pola hubungan antara variabel penelitian. Evaluasi terhadap model struktural yaitu dengan melihat koefisien antar hubungan variabel dan nilai koefisien determinan (R2)(Hudin & Riana, 2016). Pengujian model  struktural  dilakukan  untuk  memprediksi  hubungan  kausal  antar  variabel  atau  pengujian  hipotesis.  Koefisien determinan  (R2)  pada  intinya  yaitu  untuk  mengukur  seberapa  jauh  kemampuan  model  dalam  menerangkan  variasi variabel  dependen.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  kemampuan  model  variabel  independen untuk menjelaskan variabel dependen

## 3.6.1 Nilai R-Square
Nilai R2 digunakan untuk mengukur tingkat variabel dependen. Semakin tinggi R2 maka semakin baik untuk model yang diprediksi  dari  model  penelitian  yang  dibuat.  Model  structural  (inner  model)  merupakan  pola  hubungan  variabel penelitian. Evaluasi terhadap model structural adalah dengan melihat nilai koefesien antar hubungan variabel dan dengan nilai koefesien determinasi (R2). Nilai R2 mendekati 1, dengan kriteria Batasan nilai dibagi menjadi 3 klasifikasi yaitu > 0,67 = Substansial, > 0,33 = Moderate, dan 0,19 = lemah

## Journal of Trends Economics and Accounting Research
Vol 4, No 2, Desember 2023, Hal. 538-547 ISSN 2745-7710 (Media Online) Website https://journal.fkpt.org/index.php/jtear DOI 10.47065/jtear.v4i2.1086
Gambar 6. Output R-Square Adjusted
Tabel 7. Nilai R-Square dan R-Square Adjusted
Variabel R Square R Square Adjusted Use 0.423 0.420 User Satisfication 0.383 0.379 Net Benefit 0,373 0.366
Keterangan dari tabel 7 nilai R-Square dan R-Square Adjusted
1. Nilai Adjusted R2 dari variabel independen "Information Quality", "System Quality" dan "Service Quality" terhadap variabel dependen "Use" adalah 0,423. Nilai ini terkategorikan moderate, sehingga dapat disimpulkan bahwa kedua variabel independen memberikan pengaruh dan tingkat moderate terhadap variabel dependen.
2. Nilai Adjusted R2 dari variabel independen "Information Quality". "System Quality" dan "Service Quality" terhadap variabel dependen "User Satisfaction" adalah 0,383. Nilai ini terkategorikan moderate, sehingga dapat disimpulkan bahwa kedua variabel independen memberikan pengaruh dan tingkat moderate terhadap variabel dependen.
3. Nilai Adjusted R2 dari variabel independen "Use" dan "User Satisfaction" terhadap variabel dependen "Ner Benefit" adalah  0,373.  Nilai  ini  terkategorikan  substansial,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  kedua  variabel  independen memberikan pengaruh dan tingkat moderate terhadap variabel dependen.

## 3.6.2 Uji Hipotesis
Setelah  melakukan  pengujian  validitas  konvergen,  validitas  diskriminan,  dan  reliabiliats,  pengujian  selanjutnya  yaitu pengujian  pada  hipotesis.  Nilai  koefisien  path  atau  inner  model  menunjukan  tingkat  signifikansi  dalam  pengujian hipotesis,  uji  signifikansi  dilakukan  dengan  metode  Bootsrapping  (Hudin  &  Riana,  2016).  Langkah  terakhir  dari  uji dengan  menggunakan  aplikasi  SmartPLS  adalah  menguji  hipotesis  dan  dilakukan  dengan  cara  melihat  hasil  nilai  dari Bootsrapping.

## Gambar 7. Bootstraping Grafik pada SmaartPLS
Dalam penelitian ini terdapat 9 buah hipotesis yang akan dikembangkan. Kriteria nilai original sampel adalah jika nilainya positif, maka pengaruh suatu variabel terhadap variabel yang dipengaruhinya adalah searah. Dan jika original sampel negatif maka pengaruh suatu variabel terhadap variabel lainnya berlawanan arah. Hipotesis dalam penelitian ini diterima apabila koefesien atau arah hubungan variabel yang ditunjukan oleh nilai original sample sejalan dengan yang

## Journal of Trends Economics and Accounting Research
Vol 4, No 2, Desember 2023, Hal. 538-547 ISSN 2745-7710 (Media Online) Website https://journal.fkpt.org/index.php/jtear DOI 10.47065/jtear.v4i2.1086
dihipotesiskan  dan  nilai  t-statistik  lebih  1,96  (one-tiled)  dan  nilai  pobability  value  (p-value)  kurang  dari  0,05 atau 5% (Hudin & Riana, 2016) .
Tabel 8. Koefisien Jalur Booysytraping Sampel asli (O) Rata-rata sampel (M) Standar deviasi (STDEV) T statistik (|O/STDEV|) Nilai P (P values) Information Quality -> Use 0.214 0.213 0.056 3.820 0.000 Information Quality -> User Satisfaction 0.249 0.251 0.058 4.332 0.000 Service Quality -> Use 0.222 0.221 0.055 4.056 0.000 Service Quality -> User Satisfaction 0.106 0.109 0.055 1.932 0.053 System Quality -> Use 0.346 0.347 0.059 5.832 0.000 System Quality -> User Satisfaction 0.172 0.175 0.057 3.024 0.003 Use -> Net Benefit 0.426 0.425 0.049 8.627 0.000 Use -> User Satisfaction 0.250 0.246 0.057 4.398 0.000 User Satisfaction -> Net Benefit 0.321 0.324 0.054 5.974 0.000
Tabel  8  didapatkan  dari  hasil  pengujian  Bootstraping  pada  aplikasi  Smart  PLS.  Yang  dimana  dari  9  hipotesis tersebut terdapat 8 hipotesis yang diterima dan 1 hipotesis yang ditolak.
Tabel 9. Hasil Pengujian Hipotesis NO Hipotesis Hubungan Sampel Asli T-Statistik P-Values Hasil 1 H1 X1(SQ) > Y1(U) 0.346 5.832 0,000 Diterima 2 H2 X1(SQ) > Y2(US) 0.172 3.024 0.003 Diterima 3 H3 X2(IQ) > Y1(U) 0.214 3.820 0,000 Diterima 4 H4 X2(IQ) > Y2(US) 0.249 4.332 0,000 Diterima 5 H5 X3(SVQ) > Y1(U) 0.222 4.056 0,000 Diterima 6 H6 X3(SVQ) > Y2(US) 0.106 1.932 0.053 Ditolak 7 H7 Y1(U) > Y2(US) 0.250 4.398 0,000 Diterima 8 H8 Y1(U) > Z1(NB) 0.426 8.627 0,000 Diterima 9 H9 Y2(US) > Z1(NB) 0.321 5,974 0,000 Diterima
Berdasarkan  tabel  9  diperoleh  keterangan  hasil  pengujian  hipotesis  sebagai  berikut  pengujian  H1  pada  model strukturan  menyatakan  bahwa  kualitas  sistem  (System  Quality)  berpengaruh  positif  terhadap  penggunaan  (Use). Berdasarkan nilai original sample 0.346 (positif), nilai T-Statistics sebesar 5.832 (>1,96) dan nilai P-Values yaitu 0,000 (<0,05) menunjukan bahwa kualitas sistem berpengaruh signifikan terhadap penggunaan, maka dapat dinyatakan bahwa hipotesis 1 diterima.
Pengujian  H2  pada  model  strukturan  menyatakan  bahwa  kualitas  sistem  (System  Quality)  berpengaruh  positif terhadap  kepuasan  pengguna  (User  Satisfaction).  Berdasarkan  nilai  original  sample  0.172  (positif),  nilai  T-  Statistics sebesar 3.024 (>1,96) dan nilai P-Values yaitu 0,003 (<0,05) menunjukan bahwa kualitas sistem berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna, maka dapat dinyatakan bahwa hipotesis 2 diterima.
Pengujian  H3  pada  model  strukturan  menyatakan  bahwa  kualitas  informasi  (Information  Quality)  berpengaruh positif  terhadap  penggunaan  (Use).  Berdasarkan  nilai  original  sample  0.214  (positif).  nilai  T-Statistics  sebesar  3.820 (>1,96) dan nilai P-Values yaitu 0,000 (<0,05) menunjukan bahwa kualitas informasi berpengaruh signifikan terhadap penggunaan, maka dapat dinyatakan bahwa hipotesis 3 diterima.
Pengujian  H4  pada  model  strukturan  menyatakan  bahwa  kualitas  informasi  (Information  Quality)  berpengaruh positif  terhadap  kepuasan  pengguna  (User  Satisfaction).  Berdasarkan  nilai  original  sample  0.249  (positif),  nilai  T- Statistics  sebesar  4.332  (<1,96)  dan  nilai  P-Values  yaitu  0,000  (>0,05)  menunjukan  bahwa  kualitas  informasi  tidak berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna, maka dapat dinyatakan bahwa hipotesis 4 diterima.
Pengujian H5 pada model strukturan menyatakan bahwa kualitas layanan (Service Quality) berpengaruh positif terhadap penggunaan (Use). Berdasarkan nilai original sample 0.222 (positif), nilai T-Statistics sebesar 4.056 (>1,96) dan nilai  P-Values  yaitu  0,000  (<0,05)  menunjukan  bahwa  kualitas  layanan  berpengaruh  signifikan  terhadap  penggunaan, maka dapat dinyatakan bahwa hipotesis 5 diterima.
Pengujian H6 pada model strukturan menyatakan bahwa kualitas layanan (Service Quality) berpengaruh positif terhadap  kepuasan  pengguna  (User  Satisfaction).  Berdasarkan  nilai  original  sample  0.106  (positif),  nilai  T-  Statistics sebesar  1.932  (<1,96)  dan  nilai  P-Values  yaitu  0.053  (>0,05)  menunjukan  bahwa  kualitas  layanan  tidak  berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna, maka dapat dinyatakan bahwa hipotesis 6 ditolak pernyataan ini mendukung dari pernyataan pada penelitian yang dilakukan oleh Lidya Stefany Wara, dkk bahwa kualitas layanan (Service Quality) tidak berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna (User Satisfaction)(Wara et al., 2021).
Pengujian H7 pada model strukturan menyatakan bahwa penggunaan (Use) berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna (User Satisfaction). Berdasarkan nilai original sample 0.250 (positif), nilai T-Statistics sebesar 4.398 (>1,96)

## Journal of Trends Economics and Accounting Research
Vol 4, No 2, Desember 2023, Hal. 538-547 ISSN 2745-7710 (Media Online) Website https://journal.fkpt.org/index.php/jtear DOI 10.47065/jtear.v4i2.1086
dan  nilai  P-Values  yaitu  0,000  (<0,05)  menunjukan  bahwa  penggunaan  berpengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan pengguna, maka dapat dinyatakan bahwa hipotesis 7 diterima.
Pengujian H8 pada model strukturan menyatakan bahwa penggunaan (Use) berpengaruh positif terhadap manfaat bersih (Net Benefit). Berdasarkan nilai original sample 0.426 (positif), nilai T-Statistics sebesar 8.627 (>1,96) dan nilai P-Values  yaitu  0,000  (<0,05)  menunjukan  bahwa  penggunaan  berpengaruh  signifikan  terhadap  manfaat  bersih,  maka dapat dinyatakan bahwa hipotesis 8 diterima.
Pengujian  H9  pada  model  strukturan  menyatakan  bahwa  kepuasan  pengguna  (User  Satisfaction)  berpengaruh positif terhadap manfaat bersih (Net Benefit). Berdasarkan nilai original sample 0.321 (positif), nilai T-Statistics sebesar 5,974  (>1,96)  dan  nilai  P-Values  yaitu  0,000  (<0,05)  menunjukan  bahwa  kepuasan  pengguna  berpengaruh  signifikan terhadap manfaat bersih, maka dapat dinyatakan bahwa hipotesis 9 diterima.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  analisis  menggunakan  metode  Delone  And  Mclean  dan  diolah  menggunnakan  software  SmartPLS  dapat disimpulkan  bahwa  yang  berpengaruh  positif  adalah  sebanyak  8  yakni  kualitas  sistem  (System  Quality)  berpengaruh positif terhadap penggunaan (Use), kualitas sistem (System Quality) berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna (User Satisfaction), kualitas  informasi (Information Quality) berpengaruh positif terhadap penggunaan (Use),  kualitas informasi (Information Quality) berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna (User Satisfaction), kualitas  layanan (Service  Quality)  berpengaruh  positif  terhadap  penggunaan  (Use),  penggunaan  (Use)  berpengaruh  positif  terhadap kepuasan  pengguna  (User  Satisfaction,  penggunaan  (Use)  berpengaruh  positif  terhadap  manfaat  bersih  (Net  Benefit  , kepuasan pengguna (User Satisfaction) berpengaruh positif terhadap manfaat bersih (Net Benefit)) dan ada 1 hipotesis yang ditolak yakni kualitas layanan (Service Quality) tidak memberikan berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna.

## REFERENCES
Denny Adhietya Febrian. (2019). 4 Fakta tentang Maxim, Tranportasi Online Asal Rusia. IDN Times. https://www.idntimes.com/business/economy/denny-adhietya/4-fakta-tentang-maxim-tranportasi-online-asal-rusia
GHOZALI,  Imam  dan  LATAN,  H. (2015).  Partial least squares konsep, teknik dan aplikasi  menggunakan program SmartPLS 3.0. Badan Penerbit Universitas Diponegoro. https://onesearch.id/Record/IOS3107.UMS:57482/Preview
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2017). A Primer on Partial Least  Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Thousand Oaks. Sage, 165.
Hakim, L., Tetap, D., Manajemen, P., Riau, U., & Batam, K. (2016). 2.051 > t. 1(1), 1–15.
Hudin, J. M., & Riana, D. (2016). Kajian Model Kesuksesan Sistem Informasi Delone & Mclean Pada Pengguna Sistem Informasi Akuntansi Accurate Di Kota Sukabumi. Jurnal Sistem Informasi, 12(1), 1. https://doi.org/10.21609/jsi.v12i1.444
Maria  Rosario  B,  Marrylintery  Istoningtyas,  &  Febrianti,  F.  (2021).  ANALISIS  KUALITAS  WEBSITE  SAMSAT  JAMBI MENGGUNAKAN METODE DELONE AND MCLEAN. RABIT : Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Univrab, 6. Nikmatur, R. (2017). Proses Penelitian, Masalah, Variabel dan Paradigma Penelitian. Jurnal Hikmah, 14(1), 63. Noviyanti, R., & Nurhasanah, . (1970). Faktor Yang Mempengaruhi Kompetensi Nelayan Di Teluk Banten: Menggunakan Partial Least Square-Structural  Equation Modelling (Pls-Sem). Marine Fisheries : Journal  of Marine Fisheries Technology  and Management, 10(1), 33–44. https://doi.org/10.29244/jmf.10.1.33-44
Pratama,  N.  D.,  Abdurahim,  A.,  &  Sofyani,  H.  (2018).  Determinan  Efektivitas  Implementasi  Anggaran  Berbasis  Kinerja  Dan Penyerapan Anggaran Di Pemerintah Daerah. Jurnal Reviu Akuntansi Dan Keuangan, 8(1), 9. https://doi.org/10.22219/jrak.v8i1.23 Rafa Rizana Eka Putri, M. I., & Boerroek, M. R. (2022). ANALYSIS OF THE EFFECT OF ALFAGIFT’S ELECTRONIC SERVICE
QUALITY  BASED  ON  OBJECTIVES  USING  THE  E-SERVQUAL  METHOD.  International  Conference  on  Business Management and Accounting (ICOBIMA), 1(1), 376–384.
Ramadhan, S., & Safitri, N. (2021). Model Kesuksesan Sistem Informasi Delone Dan Mclean Terhadap Sistem Informasi Akademik Pada  Universitas  Bina  Insani.  INFORMATION  MANAGEMENT  FOR  EDUCATORS  AND  PROFESSIONALS :  Journal  of Information Management, 5(2), 85. https://doi.org/10.51211/imbi.v5i2.1562
Supriyono. (2017). Analisis Kesuksesan Sistem Informasi Perpustakaan Di Universitas Negeri Yogyakarta (UNY) Dengan Pendekatan Model Delone Dan Mclean. Pendidikan Teknik Informatika, 1, 1–10. http://eprints.radenfatah.ac.id/3854/
Susilowati, K. D. S., Candrawati, T., & Afandi, A. (2018). Analisis Pengaruh Ukuran Perusahaan, Profitabilitas Dan Ukuran Dewan Direksi Terhadap Pengungkapan Tanggung Jawab Sosial Perusahaan (Studi Kasus Pada Perusahaan Makanan Dan Minuman Di Indonesia). Jurnal Ilmu Manajemen, 4(2), 62–82. https://doi.org/10.31328/jim.v4i2.560
Trihandayani, L. H., Aknuranda, I., & Mursityo, Y. T. (2018). Penerapan Model Kesuksesan Delone dan Mclean pada Website Fakultas Ilmu Komputer ( FILKOM ) Universitas Brawijaya.  Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya, 2(12), 7074–7082.
Wara, S.  L.,  Kalangi, L., & Gamaliel, H. (2021). Pengujian Model  Kesuksesan Sistem  Informasi  Delone dan  Mclean pada Sistem Aplikasi Pemeriksaan (SIAP) di Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia Perwakilan Provinsi Sulawesi Utara. Jurnal Riset Akuntansi Dan Auditing “GOODWILL,” 12(1), 38–50.
Willy  Riyadi,  Irawan,  &  Marrylinteri  Istoningtyas.  (2020).  Evaluasi  Kegunaan  Aplikasi  Sistem  Informasi  Kota  Jambi  (SIKOJA) dengan Metode Sistem Usability Scale (SUS). PROCESSOR, 15.
Yuyun Yuningsih. (2019). Metode Delone dan Mclean Dalam Kepuasan Konsumen Terhadap Aplikasi Shopee.  BINA INSANI ICT JOURNAL, 6.