## Analisis Pengaruh System Quality, Information Quality, Service Quality Terhadap Net Benefit Pada SI-PMB
Agustinus Suradi [1]* , Mariana Windarti [2] , Syams Kurniawan Hidayat [3]
Fakultas Ilmu Komputer [1], [2], [3]
Universitas Widya Dharma, Klaten, Indonesia constitudeum@gmail.com [1], mariana@unwidha.ac.id [2], awan2410@gmail.com [3]
Abstract — The  information  system  development  strategy needs  to  be  evaluated  to  support  the  success  and  quality  of  the information  system  service  for  new  student  admissions.  There  is dissatisfaction with SI-PMB users in getting the information they want.  The  purpose  of  this  study  was  to  identify  the  effect  of information  quality,  system  quality,  service  quality  on  the  net benefits of SI-PMB. The DeLone & McLean IS Success model is used  in  this  study,  with  variable  components:  information quality,  system  quality  and  service  quality.  Data  analysis  using structural  models  with  Partial  Least  Square  analysis  tools.  The results  of  this  study  indicate  that  there  is  no  positive  and significant  relationship  between the information  quality variable and  the  user  satisfaction  T  statistical  value  of  0.426.  There  is  a positive and significant relationship  between the variable system quality  and  the  user  satisfaction  with  the  T  statistic  of  3.103. There  is  a  positive  and  significant  relationship  between  the service quality variable and the user satisfaction, the T statistic is 2.604. The relationship between the user satisfaction variable and net  benefits,  the  t  statistic  value  of  9,294  states  that  there  is  a positive and significant relationship between the user satisfaction variable and the net benefit.
Keywords— information quality, system quality, service quality, net benefit.
Abstrak — Strategi  pengembangan  sistem  informasi  perlu dievaluasi  untuk  mendukung  kesuksesan  dan  kualitas  layanan sistem informasi penerimaan mahasiswa baru. Adanya ketidakpuasan pengguna SI-PMB dalam mendapatkan informasi yang mereka inginkan. Tujuan penelitian ini untuk mengidentifikasi  pengaruh information  quality,  system  quality, service  quality terhadap  net  benefit  SI-PMB. Model  DeLone  & McLean  IS  Success  model digunakan  dalam  penelitian  ini, dengan  komponen  variabel: information  quality,  system  quality dan service quality . Analisis data menggunakan model struktural dengan alat analisis Partial Least Square . Hasil dari penelitian ini diperoleh bahwa tidak terdapat hubungan positif dan siginifikan antara  variabel information quality dengan user  satisfaction nilai T  statistik  sebesar  0,426.  Terdapat  hubungan  positif  dan signifikan  diantara  variabel system  quality dengan user satisfaction nilai  T  statistik  sebesar  3,103.  Terdapat  hubungan positif  dan  siginifikan  diantara  variabel service  quality dengan user  satisfaction nilai  T  statistik  sebesar  2,604.  Hubungan
variabel user satisfaction dengan net benefits , nilai t statistik 9,294 menyatakan  bahwa  ada  hubungan  positif  dan  signifikan  antara variabel user satisfaction dengan net benefit ..
Kata  Kunci— information  quality,  system  quality,  service quality, net benefit.

## I. P ENDAHULUAN
Meningkatnya  ketergantungan  organisasi  pada  sistem informasi mendorong perhatian manajemen ke arah peningkatan kualitas sistem informasi[1]. Kegiatan penerimaan  mahasiswa  baru  merupakan  agenda  rutin universitas setiap tahun ajaran baru. Pelayanan informasi pada sistem  penerimaan  mahasiswa  baru  ke  masyarakat  yang meliputi,  informasi  pendaftaran,  alur  pendaftaran  dan administrasi seleksi diharapkan  memberikan  konsep excellent service,  cepat,  tepat  dan  akurat.  Kebijakan,  daya  dukung lembaga  dan  kerjasama  sumber  daya  manusia  yang  saling bersinergi  akan  mampu  meningkatkan  sistem  informasi  yang handal  dan  visioner,  sehingga  selaras  dengan  tata  nilai  yang dipegang  yakni honest,  intellectual,  trusted, dan spread information .[2][3].
Pelayanan  prima  terhadap  proses  penerimaan  calon mahasiswa  baru  merupakan  salah  satu  strategi  dalam  rangka memenangkan  persaingan.  Pola  layanan  terbaik  di  dalam manajemen  modern  dapat  memenuhi  tingkat  harapan  yang tinggi  terhadap  kepuasan  pelanggan  serta  kesan  positif imajinatif  yang  harus  didukung  kebijakan  lembaga.  Layanan prima  ini  disebut  juga  sebagai excellent  service,  customer service, and customer  care [4][5].  Fungsi  pelayanan  yang dilakukan lembaga diharapkan mampu mencakup: development  service, environmental  service dan protective service.
SI-PMB  merupakan  salah  satu  sumber  informasi  yang efisien  bagi  masyarakat  calon  mahasiswa  yang  akan melanjutkan  jenjang  studinya  yang  dapat  di  akses  dari manapun  secara  online.  Pengembangan  dimensi  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  dikaitkan  dengan  masalah SERVQUAL,  ditinjau  dari  konteks  Online  melibatkan  tiga konstruk  dimensi  berdasarkan  penelitian  terhadap  kualitas website yang dikenal dengan kualitas website yang terdiri dari usability, information quality, interaction quality [6][7].
Kegunaan dianggap lebih berkaitan dengan pola pengguna mengenai layanan yang diterima dan interaksi yang dilakukan ( perceives  vs  interact )  bukan  pada  prinsip  desain  situs sendiri[8].  Beberapa  perbandingan  standar  yang  dilakukan yaitu  perbandingan  antara  kenyataan  yang  ada  dengan  hasil yang  dicapai.  Jika  pencapaian  yang  ditunjukan  melebihi harapan  maka  pelanggan  akan  merasa  terpuaskan[9].  Salah satu  instrumen  baku  dalam  menilai  kualitas  pelayanan  adalah Service Quality : meliputi; tangible, reliability, responsiveness, assurance dan empathy .[7].
Dimensi-dimensi  tersebut  pada  penelitian  ini  juga digunakan  dalam  menganalisis  system.  Dalam  penelitian  ini pengaruh information  quality,  system  quality,  service  quality terhadap net benefit pada SI-PMB akan dianalisis menggunakan DeLone and McLean IS Success model [10].
.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  kuisioner  sebagai  alat  untuk memperoleh data, yang berisi pertanyaan sesuai variabel yang diukur.  Jawaban  dari  responden  yang  bersifat  kuantitatif, diukur dengan menggunakan skala Likert.
A. Variabel Penelitian
Pada  penelitian  ini  menggunakan  variabel  bebas  dan terikat, penelitian dengan konstruk information quality, system quality,  service  quality .    Variabel  bebas  adalah  variabel  yang akan  mempengaruhi  variabel  lain  untuk  menerangkan hubungan  dengan  fenomena  yang  diobservasi.  Dimensi- dimensi yang termasuk dalam variabel bebas yaitu information quality,  system  quality,  service  quality .  Variabel  terikat/ dependent  adalah  variabel  yang  dipengaruhi  atau  yang menjadi  akibat,  karena  adanya  variabel  bebas.  Dimensi dimensi  yang  termasuk  dalam  variabel  ini  adalah user satisfaction dan net benefit. Variabel System  Quality ,  berfokus  pada  performa  dari sistem,  yang  merujuk  pada  seberapa  baik  kemampuan  dari perangkat  keras,  perangkat  lunak,  kebijakan,  prosedur  dari sistem  informasi  dapat  menyediakan  informasi  kebutuhan pengguna. Indikator
yang
digunakan adalah: understandability,  accuracy,  completeness,  system  flexibility, security . [11] Variabel Information  Quality ,  merujuk  pada  output  dari sistem  informasi,  menyangkut  nilai,  relevansi,  manfaat,  dan urgensi  dari  informasi  yang  dihasilkan.    (Pitt  dan  Watson) [12].  Variabel  ini  memberikan  gambaran  kualitas  informasi yang  dipersepsikan  oleh  pengguna  yang  diukur  dengan indikator  yang  digunakan  Bailey  and  Pearson  [13],  yaitu: accuracy, timeliness, completeness, relevance, format.
Variabel Service  Quality ,  mengacu  pada  kualitas  yang diharapkan  dalam  pelayanan  sistem  informasi.  Kualitas ditentukan  dalam  kepuasan  atau  ketidak  puasan  pemakai. Indikator  yang  digunakan  yaitu: Assurance,  Reliability, Responsiveness, Tangibles.
Variabel User  Satisfaction ,  indikator  yang  digunakan yaitu: Efficiency, Effectiveness, Satisfaction.
Variabel Net  Benefits ,  hasil  dari  penggunaan  sistem informasi  yang  memberikan  kontribusi  positif  bagi  individu, dan  organisasi.  Indikator  yang  digunakan  pada  variabel  ini
yaitu : efficiency / effectiveness, productivity.

## B.  Sampel Penelitian
Populasi  dan  Sampling,  penelitian  ini  dilakukan    pada pengguna  sistem  informasi  PMB  Online  Universitas  Widya Dharma,  Sampel  atas  responden  dilakukan  dengan judgment sampling. [14]. Judgment sampling adalah teknik pengambilan sampel berdasarkan pertimbangan/ kriteria tertentu melibatkan pemilihan  subjek  yang  berada  di  tempat  yang  paling menguntungkan  atau  dalam  posisi  terbaik  untuk  memberikan informasi  yang  diperlukan,  dengan  menggunakan  rumus Slovin.[15].
.
n : jumlah sampel N: jumlah populasi e : error tolerance
C.  Metode Analisis Data
Analisis  statistik  yang  digunakan  adalah  model  struktural dengan alat analisis Partial Least Square (PLS)  menggunakan software  SmartPLS  3.0. Partial  Least  Square merupakan analisis  persamaan  structural  berbasis  varian  yang  secara simultan  dapat  melakukan  pengujian  model  pengukuran sekaligus pengujian model structural.[16][17].
E.  Alur Penelitian
Berdasarkan tahapan penelitian yang akan dilakukan maka dibuatlah alur penelitian sebagai berikut:
Gambar 1. Alur penelitian

## III. H ASIL P ENELITIAN D AN P EMBAHASAN
A. Sampel Populasi Tingkat  signifikansi  (α)  menunjukkan  probabilitas  atau peluang  kesalahan  yang  ditetapkan  untuk  menolak  atau
mendukung hipotesis. Sampel dari populasi pada penelitian ini dengan menggunakan tingkat signifikansi  (α) ditentukan 5%. Jumlah  sampel  populasi  dengan  tingkat  keandalan  95%, sehingga  α = 0,05.

## Gambar 2. Data Responden
B. Uji instrumen penelitian Evaluasi model pengukuran merupakan mengukur korelasi antara  indikator  dengan  variabel  laten/  konstruk.  Dengan mengetahui  korelasinya  maka  akan  diketahui  validitas  dan reliabilitas  sebuah  model.  Untuk  mengukur  validitas  dan reliabilitas  konstruknya,  dilakukan  dengan  cara  melihat validitas  konvergen,  validitas  diskriminan,  serta  reliabilitas konstruk [17].

## C. Uji validitas

## Convergent validity
Convergent validity bertujuan  agar  mengetahui  validitas untuk  setiap  hubungan  antara  indikator  dengan  variabel latennya. Convergent  validity dari  model  pengukuran  dengan refleksif  indikator  dinilai  berdasarkan  korelasi  diantara component  score dengan construct  score yang  dihitung dengan Partial Least Square .
Nilai  loading  yang  memiliki  tingkat  validitas  yang  tinggi yakni  apabila  memiliki  nilai  faktor  loading  yang  lebih  besar dari 0,70.[17] Berikut ini disajikan hasil outer loading dengan setiap indikator-indikator yang dimiliki oleh tiap variabel laten eksogen  dan  endogen  yang  diperoleh  dari  olah  data menggunakan PLS algorithm  :

## Tabel 1.  Outer Loadings
Information Quality Net Benefits Service Quality System Quality User Satisfaction IQ1 0,905 IQ2 0,951 IQ3 0,972 IQ4 0,954 IQ5 0,934 NB1 0,990 NB2 0,991 SQ1 0,959 SQ2 0,969 SQ3 0,980
SQ4 0,936 SQ5 0,958 SVQ1 0,866 SVQ2 0,908 SVQ3 0,899 SVQ4 0,768 US1 0,975 US2 0,856 US3 0,966
Dari hasil di atas semua indikator  memiliki muatan ( loading ) yang  lebih  besar  dari  nilai  0,70  yang  menunjukan  bahwa semua indikator telah memenuhi syarat validitas konvergen.

## Discriminant validity
Bertujuan  untuk  membuktikan  bahwa  konstruk  laten memprediksi  ukuran  pada  blok  mereka  lebih  baik  daripada ukuran  pada  blok  lainnya.[17].  Metode  untuk  menilai discriminant  validity  dengan  melihat  akar  kuadrat  dari  AVE untuk  setiap  konstruk  apakah  lebih  besar  daripada  korelasi antara  konstruk  dengan  konstruk  lainnya.  Pada  model  ini memiliki  validitas  diskriminan  yang  baik  jika  akar  kuadrat AVE  untuk  setiap  konstruk  lebih  besar  dari  korelasi  diantara dua konstruk di dalam model. Sebelum dibandingkan, terlebih dahulu  harus  dicari  nilai  dari  AVE  untuk  masing-masing model.  AVE  yang  baik,  disyaratkan  oleh  Ghozali  memiliki nilai  lebih  besar  dari  0,50[16].  Berikut  akan  disajikan  nilai AVE:
Dimana adalah component loading ke
indikator
dan
D. Composite reliability Pengujian  lainnya  yang  dilakukan  untuk  mengevaluasi outer model dengan melihat reliabilitas konstruk variabel laten yang  diukur  dengan  dua  kriteria  yakni composite  reliability dan cronbach alpha dari blok indikator yang mengukur konstruk.  Konstruk  akan  dinyatakan  reliabel  ketika  nilai composite reliability (pc) maupun nilai cronbach alpha diatas 0,70. Berikut ini hasil ouput dari Smart PLS :
Dimana adalah component loading ke indikator dan .
Tabel 2.  R Square
R Square R Square Adjusted Net Benefits 0,238 0,235 User Satisfaction 0,239 0,228 Tabel 3. F Square Information Quality Net Benefits Service Quality System Quality User Satisfaction Information Quality 0,001 Net Benefits Service Quality 0,034 System Quality 0,049 User Satisfaction 0,313
Tabel 4. Construct Reliability and Validity
Cronbach's Alpha rho_A Composite Reliability Average Variance Extracted (AVE) Information Quality 0,971 1,035 0,976 0,890 Net Benefits 0,981 0,983 0,991 0,982 Service Quality 0,883 0,887 0,920 0,743 System Quality 0,979 0,983 0,983 0,922 User Satisfaction 0,925 0,933 0,953 0,872
E. Evaluasi model struktural
Mengukur  kemampuan  prediksi  model  menggunakan empat kriteria yaitu koefisien determinasi (R2), effect size (f2), cross-validated  redundancy (Q2),  dan path  coefficients (koefisien jalur).
Tabel  5.  Mean, STDEV
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) Net Benefits 0,238 0,243 0,051 User Satisfaction 0,239 0,252 0,053
Model  struktural/ inner  model menggambarkan  hubungan diantara  variabel  laten  yang  berdasarkan  pada substantive theory . Menentukan nilai inner model dapat ditempuh dengan cara yakni melihat model struktural yang terdiri dari hubungan yang  dihipotesiskan  antara  konstruks  laten  dalam  model
penelitian.  Dengan  menggunakan  metode Bootstrapping pada SmartPLS,  dapat  diperoleh  kesalahan  standar  ( standard errors ), path coefficients/β , dan nilai T-Statistik.
F. Hipotesis Prosedur  bootstrapping  akan  menghasilkan  nilai  t-statistik untuk  setiap  jalur  hubungan  yang  digunakan  untuk  menguji hipotesis. Nilai T-statistik ini akan dibandingkan dengan nilai t-tabel.  Penelitian  yang  menggunakan  tingkat  kepercayaan 95% sehingga tingkat presisi atau batas ketidakakuratan (α) = 5%  =  0,05,  nilai  nilai  t-tabelnya  adalah  1,96.  Jika  nilai  t- statistik  didapatkan  lebih  kecil  dari  nilai  t-tabel  (  t-statistik  < 1.96  ),  maka  H o diterima  dan  H 1 ditolak.  Jika  nilai  t-statistik didapatkan lebih besar atau sama dengan t-tabel ( t-statistik > 1.96 ), maka H o ditolak dan H 1 diterima.[16].
Hasil  pengujian  hipotesis  dapat  diperoleh  dengan menjalankan  program  PLS  dengan Bootstrapping .  Hipotesis H 1 diterima apabila memiliki nilai t-statistik lebih dari 1,96. Di bawah ini disajikan hasil nilai T Statistics pada Tabel
Tabel  6.    T. Statistik
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values Information Quality -> User Satisfaction -0,027 -0,016 0,063 0,426 0,670 Service Quality -> User Satisfaction 0,243 0,241 0,093 2,604 0,009 System Quality -> User Satisfaction 0,287 0,291 0,093 3,103 0,002 User Satisfaction - > Net Benefits 0,488 0,490 0,053 9,294 0,000
Berdasarkan  hasil  pengujian  disusun  hipotesis  sebagai berikut:
1. Kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna Hubungan  antara system  quality  user  satisfaction nilai  T  statistik  3,103  menyatakan  menerima hipotesis,  dan  menyimpulkan  bahwa  H 1(2) :  Ada hubungan  positif  dan  siginifikan  diantara  variabel system quality dengan user satisfaction.
2. Kualitas informasi terhadap kepuasan pengguna Hubungan  diantara information  quality  user satisfaction nilai  T  statistik  0,426  menyatakan menolak  hipotesis  H 1(4), dan  menyimpulkan  bahwa H 0(4) :  Tidak  ada  hubungan  positif  dan  siginifikan diantara  variabel information  quality dengan user satisfaction.
3. Kualitas layanan terhadap kepuasan pengguna. Hubungan  antara service  quality  user  satisfaction nilai  T  statistik  2,604  menyatakan  menerima hipotesis,  dan  menyimpulkan  bahwa  H 1(6) :  Ada
hubungan  positif  dan  siginifikan  diantara  variabel service quality dengan user satisfaction.
4. Kepuasan pengguna terhadap manfaat-manfaat bersih.
Hubungan  antara user  satisfaction  net  benefits nilai  T  statistik  9,294  menyatakan  menerima hipotesis,  dan  menyimpulkan  bahwa  H 1(9) :  Ada hubungan  positif  dan  siginifikan  diantara  variabel user satisfaction net benefit.
Dari hasil nilai T statistik maka diperoleh bahwa pengaruh system  quality terhadap user  satisfaction sebesar  3,103. Pengaruh information  quality terhadap user  satisfaction sebesar  0,426.  Pengaruh service  quality terhadap user satisfaction  sebesar 2,604.  Pengaruh user  satisfaction terhadap net  benefit  sebesar 9,294.  Maka  dapat  disimpulkan bahwa user  satisfaction didukung  secara  signifikan  oleh system quality dan service quality serta tidak didukung secara signifikan oleh information quality . Pengaruh system  quality,  information  quality, dan service quality terhadap net  benefit  pada SI-  PMB,    bahwa user satisfaction didukung  secara  signifikan  oleh service  quality dan system  quality dan  tidak  didukung  secara  signifikan  oleh information quality, dan net benefit didukung secara signifikan oleh user satisfaction.

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  penelitian  yang  telah dilaksanakan  antara  lain:  terdapatnya  hubungan  positif  dan siginifikan  diantara  variabel system  quality  user satisfaction , terdapat hubungan positif dan siginifikan diantara variabel service quality terhadap user satisfaction , terdapatnya hubungan  positif  dan  siginifikan  diantara  variabel user satisfaction  net benefits.
Tidak  terdapatnya  hubungan  positif  dan  siginifikan diantara variabel information quality  user satisfaction . Dari hasil  nilai  T  statistik  maka user  satisfaction didukung  secara signifikan  oleh    variabel system  quality dan service  quality dan  tidak  didukung  secara  signifikan  oleh    variabel information  quality . Net  benefit didukung  secara  signifikan oleh variabel user satisfaction .

## R EFERENSI
[1] A. Suradi, “Interaksi Manusia dan Komputer,” 1st ed., Yogyakarta: AG. Litera, 2016.
[2] A. Suradi, M. Suyanto, and A. Amborowati, “Analisis Kematangan Tata  Kelola  Informasi  Service  Desk  Dan  Insiden  Di  Yayasan
Pangudi Luhur Yogyakarta,” J. Teknol. Inf. , vol. 8, no. 24, pp. 75– 86, 2013.
[3]
A. Suradi and M. Windarti, “Penerapan Model Delone Dan Mclean Pada SI-PMB Online Dari Perspektif Pengguna Untuk Meningkatkan  Kualitas  Layanan,” Simetris  J.  Tek.  Mesin,  Elektro dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  241–248,  2020,  doi: 10.24176/simet.v11i1.3736.
[4] A.  Suradi  and  S.  Wiyanta,  “Penerapan  Framework  COBIT  untuk Identifikasi  Tingkat  Kematangan  Tata  Kelola  Teknologi  Informasi: Studi Kasus di Fasilkom Unwidha,” Khazanah Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 38–42, 2017, doi: http://dx.doi.org/10.23917/khif.v3i1.4062.
[5] A.  Suradi  and  M.  Windarti,  “Penerapan  Model  DeLone  Dan McLean  Pada  Sistem  Informasi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru Online dari Perspektif Pengguna,” SNIK , pp. 1–8, 2019.
[6] A.  Parasuraman,  V.  A.  Zeithaml,  and  A.  Malhotra,  “E-S-QUAL  a multiple-item scale for assessing electronic service quality,” J. Serv. Res. , vol. 7, no. 3, pp. 213–233, 2005, doi:
10.1177/1094670504271156.
[7] A. Parasuraman, L. L. Berry, and V. A. Zeithaml, “SERVQUAL: A multiple-item  scale  for  measuring  consumer  perceptions  of  service quality,” J. Retail. , vol. 64, no. 1, pp. 12–40, 1988.
[8] S.  J.  Barnes  and  R.  T.  Vidgen,  “Assessing  E-Commerce  Quality with WebQual: An Evaluation of the Usability, information quality, and  interaction  quality  of  Internet  bookstores,” J.  Electron. Commer. Res. , vol. 3, no. 3, pp. 114–127, 2002.
[9] P.  Kotler  and  K.  L.  Keller, Manajemen  Pemasaran ,  Edisi  12. Jakarta PT Indeks , 2007.
[10] W. H. D. A. E. R. MCLEAN, “The DeLone and McLean Model of Information  Systems  Success,”  vol.  19,  2003,  doi:  10.1016/0012- 1606(78)90250-6.
[11] A. Suradi and H. J. Prasetyo, “Contingency Planning Pada Website Universitas Widya Dharma,” J.  Teknol.  Inf.  RESPATI ,  vol.  10,  no. 29, pp. 16–26, 2015.
[12] L. Pitt, R. Watson, and C. Kavan, “Measuring Information Systems Service Quality,” AIS eLibrary , 1997.
[13] J.  E.  Bailey  and  S.  W.  Pearson,  “Development  of  a  Tool  for Measuring  and  Analyzing  Computer  User  Satisfaction,” Manage. Sci. , vol. 29, no. 5, pp. 530–545, 1983, doi: 10.1287/mnsc.29.5.530.
[14] Sekaran, Research  Methods  For  Business/  Metodologi  Penelitian untuk Bisnis , Edisi 4. Jakarta: Salemba Empat, 2006.
[15] E.  P.S.  Altares, Elementary  Statistics :  a  Modern  Approach’  2003 Ed. Manila, Philipiness: Rex Book Store, 2003.
[16] I. Ghozali and H. Latan, Partial Least Squares, Konsep Teknik dan
Aplikasi  Menggunakan  Program  SmartPLS  3.0  Untuk  Penelitian Empiris , 2nd ed. Semarang: BP.Universitas Diponegoro, 2015.
[17] I.  Gozali, Structural  Equation  Modeling  Metode  Alternatif  dengan Partial  Least  Square ,  2nd  ed.  Semarang:  BP.Universitas Diponegoro, 2008.