Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)

## DETERMINAN KEPUASAN DAN KINERJA PENGGUNA MODUL GLP SAKTI
1 Hari Sugiyanto, 1 Miftahul Hadi * , 1 Ria Dewi Ambarwati, 2 Anjahul Khuluq
1 Politeknik Keuangan Negara STAN, Tangerang Selatan, Indonesia
2 Universitas Nusa Mandiri, Depok, Indonesia Email: miftahulhadi@pknstan.ac.id
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol6No2.pp205-214

## ABSTRACT
This study aims to analyze the factors that influence user satisfaction and the net benefits (user performance) of the GLP SAKTI module derived from system quality, information quality and service quality. Respondents came from  10  ministries/agencies  that  have  used  the  web  version  of  the  GLP  SAKTI  module.  Sampling  used  non- probability sampling (voluntary sampling). The processed data came from questionnaires filled out by 49 samples of respondents. Data analysis was processed using SmartPLS software. The results showed that three of the four proposed hypotheses were accepted, namely the hypothesis effect of system quality and service quality on user satisfaction, and customer satisfaction on net benefits. One hypothesis is rejected, namely the effect of information quality on customer satisfaction. Based on the results of these hypotheses, it can be concluded that in general the use of the GLP SAKTI module has been running well, although it is necessary to increase the output or information of the GLP module.
Keyword: AIS, Govermental Accounting, Modul GLP.

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang  memengaruhi  kepuasan  pengguna  dan  manfaat bersih (kinerja pengguna) modul GLP SAKTI yang berasal dari kualitas sistem, kualitas informasi dan kualitas layanan. Responden berasal dari 10 kementerian/lembaga yang telah menggunakan modul GLP SAKTI versi web. Pengambilan sampel menggunakan non-probability sampling ( voluntary sampling ). Data yang diolah berasal dari kuesioner  yang  diisi  oleh  responden  sebanyak  49  sampel.  Analisis  data  diolah  dengan  menggunakan  software SmartPLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tiga dari empat hipotesis yang diusulkan diterima yaitu hipotesis terkait  pengaruh  kualitas  sistem  dan  kualitas  layanan  terhadap  kepuasan  pengguna,  serta  kepuasan  pelanggan terhadap  manfaat  bersih.  Adapun  satu  hipotesis  ditolak  yaitu  pengaruh  kualitas  informasi  terhadap  kepuasan pelanggan. Berdasarkan hasil hipotesis tersebut dapat diambil kesimpulan secara umum penggunaan modul GLP SAKTI sudah berjalan dengan baik, walaupun perlu peningkatan output atau informasi dari modul GLP. Kata Kunci: Sistem Informasi Akuntansi, Akuntansi Pemerintah, Modul GLP.

## PENDAHULUAN
Pada  saat  ini  penggunaan  sistem  teknologi informasi  sangat  dibutuhkan  dalam  berbagai  bidang termasuk  dalam  bidang  akuntansi.  Penggunaan teknologi  informasi  pada  sektor  publik  dapat  dilihat dari  adanya  berbagai  macam  inovasi,  diantaranya Sistem  Aplikasi  Keuangan  Tingkat  Instansi  yang kemudian  dikenal  dengan  nama  SAKTI.  Aplikasi SAKTI  digunakan  dalam  proses  pencatatan  sampai dengan  pelaporan  akuntansi  di  Kementerian Negara/Lembaga.
Aplikasi SAKTI merupakan salah satu aplikasi yang  digunakan  dalam  proses  penyusunan  Laporan Keuangan Pemerintah Pusat (LKPP). Aplikasi SAKTI sendiri terdiri dari beberapa modul, diantaranya modul akuntansi  dan  pelaporan  (Kementerian  Keuangan  RI,
2018)  atau  modul general  ledger atau  biasa  disebut modul GLP.
Penggunaan SAKTI di Kementerian Negara/Lembaga  bersifat  mandatory  (wajib),  tetapi proses pelaksanaanya dilakukan secara bertahap. Pada saat  penelitian  dilakukan  ada  10  Kementerian Negara/Lembaga  (K/L)  yang  sudah  menggunakan SAKTI secara penuh. Hasil atau keluaran dari aplikasi SAKTI berupa Laporan Keuangan.
Evaluasi  atas  implementasi  aplikasi  yang sedang  dijalankan  bertujuan  untuk  menjaga  agar aplikasi  tersebut  tetap  berjalan  dengan  baik.  Unsur yang digunakan untuk melakukan penilaian keberhasilan  suatu  sistem  yang  sedang  digunakan diantaranya  menggunakan  kepuasan  pengguna  ( user satisfaction ) yang didukung dengan faktor lain seperti
Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)
kualitas sistem, informasi dan layanan. Selain itu faktor lain  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  adalah dampak  pada  pengguna.  Kepuasan  pengguna  ( user satisfaction )  sebagai  factor  yang  digunakan  untuk mengukur atau menilai suatu sistem mempunyai peran yang  dominan  apabila  suatu  sistem  tersebut mempunyai sifat wajib dalam penggunaannya (Urbach & Müller, 2012).
Penelitian  sebelumnya  mengenai  implementasi SAKTI  yang  dilakukan  oleh  (Prabowo,  2017), (Pambudi,  2018)  dan    (Amriani  &  Iskandar,  2019) menghasilkan  kesimpulan  yang  berbeda  mengenai implementasi  SAKTI.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan  analisis  kesuksesan  terkait  modul  GLP dalam  implementasi  SAKTI  dengan  menggunakan Update  Delone  and  McLane  Informastin  System Success  Model ( Update  Delone  and  McLane  ISSM ) yang  dimodifikasi.  Perbedaan  dengan  penelitian sebelumnya  selain  menganalisis  khusus  modul  GLP pada  SAKTI  dan  versi  SAKTI  yang  digunakan (penelitian  sebelumnya  menggunakan  versi  desktop sedangkan  penelitian  ini  menggunakan  versi web) , perbedaan lain terkait dengan responden, penelitian ini menggunakan pengguna ( user ) SAKTI satuan kerja di 10 K/L yang telah menggunakan SAKTI.
Penggunaan Update Delone and McLane ISSM karena modelnya parsimony, yaitu model yang lengkap tetapi sederhana  (Jogiyanto,  2007).  Untuk  melakukan analisis keberhasilan implementasi modul GLP dalam aplikasi SAKTI akan diproyeksikan melalui hubungan variabel  yang  digunakan  dalam  model,  yaitu  apakah system quality modul GLP, information quality modul GLP  dan service  quality modul  GLP  berpengaruh positif terhadap user satisfaction modul GLP serta user satisfaction modul  GLP  berpengaruh  positif  terhadap net benefit .

## KAJIAN LITERATUR DAN PEGEMBANGAN HIPOTESIS
Teori atau Model Keberhasilan Sistem Informasi Delone and McLean.
Model Model  Keberhasilan  Sistem  Informasi Delone  and  McLean atau Delone  and  McLane Information  System  Success  Model ( Delone  and McLane  ISSM )  dikembangkan  oleh  pada  tahun  1992 oleh DeLone dan McLean. Model dan variable Delone and McLane ISSM dapat dilihat pada gambar 1 berikut.
Sumber: (DeLone & McLean, 1992) Gambar 1. Delone and McLane ISSM (1992)
Pada  tahun  2003,  Delone  dan  McLean  (2003) kemudian memperbarui modelnya, model dan variable dalam Update Delone and McLane ISSM dapat dilihat pada gambar 2.
Sumber: (Delone & McLean, 2003)
Gambar 2. Update D&M ISSM (2003)

## Modul GLP SAKTI
Modul  GLP  merupakan  salah  satu  modul  atau menu  dalam  aplikasi  SAKTI.  Aplikasi  SAKTI merupakan “aplikasi yang digunakan untuk mendukung  pelaksanaan  SPAN  pada  instansi pemerintah.  Modul  dalam  SAKTI  antara  lain penganggaran,  modul  komitmen,  modul  pembayaran, modul bendahara, modul persediaan, modul aset tetap, modul piutang, serta modul akuntansi dan pelaporan” (Kementerian Keuangan RI, 2018).
Modul  Akuntansi  dan  Pelaporan  atau Modul General  Ledger (GLP)  memuat  seluruh  proses akuntansi dan pelaporan. Dimana jurnal transaksional terbentuk  baik  yang  berasal  dari  modul  GLP  sendiri maupun jurnal yang berasal dari adanya pencatatan dari modul lain. Selain untuk mencatat penyesuaian, modul GLP juga melakukan tracing jurnal, validasi, posting, tutup  buku,  pengiriman  arsip  data  komputer  (ADK) konsolidasi  sampai  dengan  pencetakan  laporan keuangan.
Modul GLP menerapkan konsep dua buku besar ( ledger ) yang  meliputi  buku  besar  akrual untuk membukukan  transaksi-transaksi  berbasis  akrual  dan buku besar kas untuk membukukan transaksi-transaksi berbasis  kas.  Selain  itu,  dalam  Modul  GLP  juga diterapkan ledger single entry untuk mencatat transaksi jurnal  anggaran  (estimasi  dan allotment ),  jurnal komitmen  ( encumbrance ),  dan  jurnal  sub ledger bendahara. Terdapat beberapa menu pada Modul GLP yang meliputi menu proses, tutup buku, laporan, ADK,
Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)
likuidasi  Satker,  laporan  BLU,  dan  transaksi resiprokal.
Modul GLP merupakan modul yang menggantikan  aplikasi  SAIBA  yang  telah  digunakan sebelumnya. Ruang lingkup SAKTI dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Ruang Lingkup Aplikasi SAKTI

## Penelitian Terdahulu
Penelitian  sebelumnya  mengenai  implementasi SAKTI  dilakukan  oleh  (Prabowo,  2017),  (Pambudi, 2018) dan  (Amriani & Iskandar, 2019). Penelitian yang ada  menghasilkan  hasil  yang  berbeda.  Penelitian Prabowo (2017) menggunakan teori atau model TAM dengan  hasil  faktor  kemanfaatan  SAKTI  dan kemudahan penggunaan SAKTI dinilai layak dan ideal bagi  user  atau  pengguna.  Pambudi  (2018)  dalam penelitiannya  menggunakan  model Delone  and
McLane ISSM . Penelitian Pambudi (2018)
menghasilkan  hal  yang  serupa  dengan  penelitian Prabowo  (2017),  yaitu  implementasi  aplikasi  SAKTI termasuk dalam kategori dan dapat dinyatakan sukses.
Berbeda  dengan  hasil  dari  penelitian  Pambudi dan  Prabowo,  penelitian  Amriani  &  Iskandar  (2019) memperoleh hasil  yang berbeda. Amriani &  Iskandar (2019)  menyatakan  bahwa  implementasi  aplikasi SAKTI belum berjalan sukses.
Penelitian  ini  menggunakan  SAKTI  web berbeda dengan penelitian sebelumnya, jika penelitian sebelumnya  masih  menggunakan  versi  desktop, penelitian  ini  menggunakan  versi  web,  selain  itu responden dalam penelitian ini merupakan user modul GLP  dari  10  K/L,  disamping  penelitian  ini menganalisis  secara  khusus  untuk  modul  GLP sedangkan  penelitian  sebelumnya  menganalisis aplikasi SAKTI secara umum atau keseluruhan.

## Kerangka atau Model Penelitian
Penelitian menggunakan lima variabel yang ada pada Update Delone and McLane ISSM yang dengan meniadakan variabel “use” sebagaimana dalam model (Koh, Prybutok, & Ryan, 2010), (Saba, 2012), (K. Kim,
Trimi,  Park,  &  Rhee,  2012),  (Iivari,  2005),  (Sørum, Medaglia,  Normann  Andersen,  Scott,  &  DeLone, 2012),  (Pambudi,  2018)  dan  (Amriani  &  Iskandar, 2019). Model atau kerangka yang diusulkan disajikan pada gambar 4.
Gambar 4. Model atau Kerangka Penelitian

## Hipotesis Penelitian
Pengaruh  System  Quality  (SysQ)  terhadap  User Satisfaction (USat)
Update Delone and McLane ISSM menyatakan bahwa  kualitas  sistem  informasi  yang  digunakan (aplikasi)  dipengaruhi  oleh  kualitas  sistem.  Kualitas sistem  didefinisikan  sebagai  kualitas  dan  fungsi  dari sistem itu sendiri (DeLone & McLean, 1992). Apabila kualitas  sistem  meningkat  maka  kepuasan  pengguna ( User Satisfaction ) juga akan meningkat (Iivari, 2005), artinya  jika  pengguna  merasakan  kualitas  sistem  dari modul GLP SAKTI baik maka pengguna akan merasa puas.  Penelitian  yang  menyatakan  bahwa system quality berpengaruh  secara  signifikan  terhadap user satisfaction dapat ditemui dalam penelitian (Pambudi, 2018) dan (Amriani & Iskandar, 2019), maka rumusan hipotesis pertama:
H1: System  Quality secara  signifikan  dan  positif berpengaruh terhadap User Satisfaction
Pengaruh Information Quality (InfQ) terhadap User Satisfaction (USat)
Berdasarkan Update Delone and McLane ISSM , kualitas  informasi atau Information  Quality  (InfQ) mempunyai  pengaruh  terhadap  perasaan  puas pengguna  atau user  satisfaction  (USat) .  Apabila kualitas  informasi  atau  output  yang  dihasilkan  oleh sistem  dirasakan  sesuai  dengan  harapan  pengguna, maka  pengguna  akan  merasakan  puas  (Iivari,  2005). Penelitian yang menyatakan bahwa information quality berpengaruh  terhadap user  satisfaction dapat  dilihat pada  penelitian  (Wang  &  Liao,  2008),  (Noviyanti, 2016) dan (Pambudi, 2018). Dari uraian diatas, maka disusun hipotesis sebagai berikut:
Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)
H2: Information Quality (InfQ) secara signifikan dan positif  berpengaruh  terhadap User  Satisfaction
(Usat)
Pengaruh  Service  Quality  (ServQ)  terhadap  User Satisfaction (USat)
Service  quality (ServQ)  merupakan  dukungan atau layanan yang diberikan oleh penyedia (T. G. Kim, Lee,  &  Law,  2008).  Menurut Update  Delone  and McLane  ISSM ,  kualitas  pelayanan  ( service  quality ) akan  mempunyai  pengaruh  positif  terhadap  kepuasan pengguna ( user satisfaction ), apabila pengguna ( user ) sistem  memperoleh  pelayanan  yang  baik  maka  akan timbul  kepuasan  ( satisfaction )  dalam  pengguanaan sistem.    Penelitian  (Yakubu  &  Dasuki,  2018) menyatakan  bahwa service  quality atau  layanan berpengaruh  siginifikan  terhadap  perasaan  puas pengguna,  begitu  juga  hasil  penelitian  (Mohammadi, 2015)  dan  (Pambudi,  2018).  Hipotesis  ketiga  dalam penelitian ini dirumuskan:
H3:   Kualitas Service  Quality (ServQ) secara signifikan dan positif berpengaruh terhadap User Satisfaction (Usat)
Pengaruh  User  Satisfaction  (Usat)  terhadap  Net Benefit (NetB)
User  Satisfaction (Usat) menurut  (Huang,  Pu, Chen,  &  Chiu,  2015)  merupakan  perasaan  pengguna setelah  menggunakan  sistem  informasi. Net  benefit (NetB) atau  dampak  pengguna  merupakan  kontribusi atau  (kinerja  pengguna)  dalam  penggunaan  sistem (aplikasi).  Menurut  Menurut Update  Delone  and McLane  ISSM , user  satisfaction mempunyai  dampak terhadap net benefit atau dampak individu yang dapat berupa  peningkatan  kinerja,  kemudahan  dalam mengerjakan  dan  lainnya.  Hasil  penelitian  (Huang  et al.,  2015)  dan  (Iivari,  2005)  menunjukkan  perasaan puas pengguna memengaruhi secara signifikan dampak individu ( net benefit ). Hasil yang sama juga dinyatakan (Pambudi, 2018) dan (Amriani & Iskandar, 2019), oleh karena  itu,  disusunlah  hipotesis  keempat  sebagai
berikut:
H4: User  Satisfaction  (USat) secara  signifikan  dan positif berpengaruh terhadap Net Benefit (NetB)

## Gambaran Umum Objek Penelitian
Penelitian  dilakukan  terhadap  pengguna  atau user modul GLP aplikasi SAKTI yang ada pada instansi atau satuan kerja di 10 K/L yang sudah menggunakan modul  GLP.  10  K/L  dimaksud  yaitu:  Kementerian Keuangan,  Kementerian  PAN  dan  RB,  Kementerian PPN,  Kementerian  Sekretariat  Negara  (termasuk LPSK), LKPP, PPATK, KPK, DPR, MK dan KY.

## METODE PENELITIAN
Populasi  merupakan  kumpulan  lengkap  dari semua  pengukuran  atau  data  yang  sedang  diteliti (Triola & Iossi, 2008). Sampel diambil dari user modul GLP karena populasinya adalah seluruh pengguna atau user modul GLP aplikasi SAKTI di 10 K/L.
Teknik  sampling  ( non-probability  sampling  – voluntary  sampling )  digunakan  dalam  pengambilan data responden karena pertimbangan sumber daya atau tenaga  yang  tersedia,  biaya  dan  waktu  (Supomo  & Indriyanto, 2009). Data primer yang diperoleh berasal dari survey, sedangkan data sekunder berupa literatur terkait  seperti  jurnal,  buku  dan  karya  tulis  lainnya. Variabel diukur skala likert (lima poin), angka 1 untuk sangat tidak setuju sampai angka 5 sangat setuju.
Data  dianalisis  dengan  menggunakan  analisis statistik  deskriptif  dan  SEM-PLS  atau Structural Equation  Model-Partial  Least  Square dengan menggunakan SmartPLS.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Statistik Deskriptif
Data  yang  diperoleh  dan  diolah  sejumlah  49 responden.  Jumlah  responden  yang  dipersyaratkan menurut Solihin dan Ratmono (2020), agar model tetap dapat diestimasi sejumlah 35-50 sampel, sehingga dari data  yang  diperoleh  sudah  bisa  dilakukan  olah  data. Rincian statistik deskriptif tersaji pada tabel 1.
Tabel 1. Statistik Deskriptif Variabel Mean (Aktual) Mean (Teoritis) Median Min Max Standard Deviation SysQ 4.249 3 4.200 1.600 5.000 0.619 InfQ 4.624 3 4.800 3.600 5.000 0.446 ServQ 4.514 3 4.600 3.000 5.000 0.488 Usat 4.531 3 4.750 2.500 5.000 0.642 NetB 4.622 3 5.000 2.000 5.000 0.585 Sumber: Diolah dari output SmartPLS
Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)

## Pengujian dan Analisis Data
Analisis  data  akan  dilakukan  pengujian  atau evaluasi  terlebih  dahulu  yaitu  evaluasi  model pengukuran atau dikenal juga outer model dan evaluasi model struktural atau disebut juga inner model (Ghozali & Latan, 2016).

## Pengujian Model Pengukuran (Outer Model)
Dalam  model  pengukuran  akan  dilakukan  (1)  uji validitas dan (2) uji reliabilitas.

## Uji Validitas Konvergen dan Diskriminan
Ada  dua  uji  validitas  yaitu  konvergen  dan diskriminan.  Dalam  pengujian konvergen  validity , didasarkan pada standardized loading factor dan nilai AVE. Idealnya loading factor ≥ 0,7 (Ghozali & Latan, 2016). Data gambar 5 berikut merupakan nilai loading factor.
Sumber: Output SmartPLS
Gambar 5. Tabel Nilai Loading Factor
Rekomendasi nilai AVE atau Average Variance Extracted  adalah  AVE>0,5.  Nilai  AVE  dapat  dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Nilai AVE, Composite Reliability dan Cronbach's Alpha
Sumber: Output SmartPLS
Berdasarkan gambar 5 dan tabel 2 dari indikator yang  digunakan  menunjukkan  bahwa  konstruk memenuhi validitas konvergen.
Adapun  uji discriminant  validity didasarkan pada nilai cross loading , Fornell and Lacker Criterion yang menggunakan akar kuadrat AVE dan HTMT ratio (heterotrait-monotrait ratio).
Nilai Cross  loading sebuah  indikator  atau instrumen pada variabel yang diukur seharusnya lebih besar daripada loading terhadap konstruk lain (Sholihin & Ratmono, 2020). Data tersaji pada tabel 3.
Tabel 3. Nilai Cross Loading InfQ  NetB  ServQ  SysQ  USat InfQ1 0.911  0.488  0.558 0.535  0.572 InfQ2 0.824  0.358  0.362 0.599  0.538 InfQ3 0.847  0.534  0.682 0.517  0.635 InfQ4 0.738  0.527  0.625 0.533  0.508 InfQ5 0.896  0.545  0.600 0.524  0.573 NetB1 0.646  0.973  0.826 0.796  0.819 NetB2 0.664  0.946  0.802 0.819  0.860 NetB3 0.451  0.912  0.685 0.721  0.780 NetB4 0.280  0.790  0.664 0.465  0.566 ServQ1 0.672  0.833  0.854 0.759  0.800 ServQ2 0.396  0.525  0.752 0.344  0.458 ServQ3 0.525  0.616  0.876 0.461  0.501 ServQ4 0.556  0.755  0.842 0.555  0.711 ServQ5 0.512  0.427  0.708 0.456  0.350 SysQ1 0.405  0.590  0.388 0.790  0.632 SysQ2 0.579  0.698  0.553 0.881  0.712 SysQ3 0.514  0.631  0.514 0.734  0.551 SysQ4 0.516  0.674  0.639 0.850  0.698 SysQ5 0.618  0.658  0.659 0.863  0.682 USat1 0.669  0.809  0.666 0.832  0.943 USat2 0.576  0.817  0.742 0.723  0.937 USat3 0.593  0.770  0.688 0.714  0.922 USat4 0.659  0.740  0.681 0.687  0.912
Sumber: Output SmartPLS
Nilai  Fornell-  Larcker  Criterion  atau  Akar kuadrat AVE menyatakan nilai korelasi setiap konstruk seharusya  lebih  tinggi  dibanding  korelasi  terhadap konstruk  lain.  Nilai Fornell-  Larcker  Criterion dapat dilihat pada tabel 4
Tabel 4. Nilai Fornell- Larcker Criterion
InfQ NetB  ServQ  SysQ USat InfQ 0.846 NetB 0.582 0.908 (AVE) Composite Reliability Cronbach's Alpha InfQ 0.715 0.926 0.899 NetB 0.825 0.949 0.928 ServQ 0.655 0.904 0.871 SysQ1 0.681 0.914 0.882 USat 0.862 0.962 0.947
SysQ InfQ SysQ1 0.790 InfQ1 0.911 SysQ2 0.881 InfQ2 0.824 SysQ3 0.734 InfQ3 0.847 SysQ4 0.850 InfQ4 0.738 SysQ5 0.863 InfQ5 0.896 ServQ USat ServQ1 0.854 USat1 0.943 ServQ2 0.752 USat2 0.937 ServQ3 0.876 USat3 0.922 ServQ4 0.842 USat4 0.912 ServQ5 0.708 NetB NetB1 0.973 NetB2 0.946 NetB3 0.912 NetB4 0.790
SysQ InfQ SysQ1 0.790 InfQ1 0.911 SysQ2 0.881 InfQ2 0.824 SysQ3 0.734 InfQ3 0.847 SysQ4 0.850 InfQ4 0.738 SysQ5 0.863 InfQ5 0.896 ServQ USat ServQ1 0.854 USat1 0.943 ServQ2 0.752 USat2 0.937 ServQ3 0.876 USat3 0.922 ServQ4 0.842 USat4 0.912 ServQ5 0.708 NetB NetB1 0.973 NetB2 0.946 NetB3 0.912 NetB4 0.790
Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)
ServQ 0.673  0.822 0.809 SysQ 0.639  0.788  0.670 0.825 USat 0.672  0.845  0.747 0.797 0.929 Sumber: Output SmartPLS
Nilai  HTMT  kurang  dari  0,9  menunjukkan validitas  diskriminan  yang  bagus,  sedangkan  nilai kurang  dari  0,85  merupakan  nilai  terbaik  atau  ideal. Nilai HTMT tersaji pada tabel 5.
Tabel 5. Heterotrait-Monotrait Ratio
InfQ NetB  ServQ  SysQ  USat InfQ NetB 0.616 ServQ 0.737  0.865 SysQ 0.721  0.855  0.720 USat 0.726  0.889  0.764 0.869
Sumber: Output SmartPLS
Berdasarkan  tabel  3,  4  dan  5,  menunjukkan kontruk memenuhi validitas diskriminan dari indikator yang digunakan.

## Uji Reliabilitas
Pengujian reliabilitas kontruk atau variabel laten didasarkan  pada  nilai composite  reliability atau cronbach's  alpha .  Nilai composite  reliability maupun cronbach's  alpha lebih  dari  0,7    (Ghozali  &  Latan, 2016; Sholihin & Ratmono, 2013), sedangkan nilai ≥ 0,8  sangat  memuaskan  (Haryono,  2017).  Dengan melihat tabel 3 dapat dinyatakan bahwa semua variabel laten mempunyai reliabilitas yang baik.

## Pengujian Model Struktural (Inner Model)
Dalam  rangka  pengujian  hipotesis  dilakukan pengujian inner model (Jogiyanto & Abdillah, 2015). Untuk  menilai  inner  model  dengan  PLS,  kita  melihat dari  koefisien  determinasi  (R 2 ).  Selain  itu  juga  bisa menggunakan  adjusted  R 2 .  Nilai  R-Square  serta Adjusted R 2 tersaji pada tabel 6.
Tabel 6. Nilai R-Squared dan Adj. R-Squared R Square R Square Adjusted NetB 0.714 0.708 USat 0.727 0.709 Sumber: Output SmartPLS
Nilai  R-Square  variabel user  satisfaction pada tabel 6 sebesar dalah 0,727 yang berarti 72,4% variabel kepuasan pengguna (Usat) dapat dijelaskan oleh ketiga variabel  eksogen  yang  terdiri  dari system  quality, information  quality  dan  service  quality ,  sedangkan 27,3% dijelaskan oleh variabel lain. Penjelasan serupa untuk variabel net benefit yang mempunyai R-Square sebesar  0,714  yang  berarti  71,4%  varian  variable net benefit dijelaskan  oleh  keempat  variabel,  sedangkan 28,6% dijelaskan oleh variabel yang lain.

## Pengujian Fit Model
Pengujian fit model dapat dilihat menggunakan SRMR. Hu and Bentler (1999) menyatakan bahwa nilai SRMR < 0,10 dianggap cocok. NFI ( Normal Fit Index ) menghasilkan nilai antara 0 dan 1, model semakin baik apabila  nilai  mendekati  1  (Ringle,  dkk,  2022).  Nilai SRMR dan NFI tersaji pada tabel 7.

## Tabel 7. Nilai SRMR dan NFI
Saturated Model SRMR 0.099 NFI 0.652 Sumber: Output SmartPLS

## Pengujian Hipotesis
Dengan  tingkat  signifikansi  5%,  pengujian hipotesis dilakukan dengan melihat besarnya p-value. Hipotesis dinyatakan didukung apabila nilai t-statistik lebih besar dari 1,96 dan signifikan atau p value lebih kecil  dari  nilai  0,05.  Hasil  pengujian  hipotesis  ( path coefficients ) tersaji pada tabel 8 dan Gambar 6.
Tabel 8. Path Coefficients Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Diviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values InfQ à USat 0.140 0.152 0.129 1.088 0.277 ServQ à USat 0.324 0.328 0.154 2.099 0.036 SysQ à USat 0.491 0.465 0.147 3.329 0.001 USat à NetB 0.845 0.840 0.060 14.189 0.000
Sumber: Output SmartPLS
Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)
Gambar 6. Pengujian Model Penelitian

## PEMBAHASAN Hasil Penelitian
Berdasarkan  data  yang  tersaji  dalam  tabel  8 serta  Gambar  6  dapat  disimpulkan  apabila  t-statistik lebih  besar  dari  1,96  dan  nilai  p  value    lebih  kecil dibanding 0,05 maka hipotesis didukung atau diterima, sedangkan jika t-statistik lebih kecil dari nilai 1,96 dan nilai  p  value  lebih  besar  dari  0,05  maka  hipotesis ditolak atau tidak didukung.
Pengaruh Kualitas Sistem Atau System Quality Terhadap Kepuasan Pengguna Atau User Satisfaction
Berdasar  dari  hasil  olah  data  dan  analisis SmartPLS  dapat  diketahui  bahwa system  quality mempunyai  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan terhadap Usat atau user  satisfaction .  Hal  ini  dapat dilihat dari nilai t-statistiknya yang lebih besar dari t- tabel  (3,329  >  1,96)  serta  p-value  yang  memperoleh hasil  yang  lebih  kecil  dibanding  sig  (0,001  <  0,05) sebagaimana  bisa  dilihat  pada  tabel  8.  Hal  ini mengindikasikan system quality yang ada pada modul GLP  aplikasi  SAKTI  mempunyai  pengaruh  yang positif  dan  signifikan  terhadap Usat atau user satisfaction ,  dengan  demikian  dapat  disimpulkan bahwa hipotesis satu (H1) diterima atau gagal tolak.
Berdasarkan data tang tersaji pada tabel 8 juga dapat diketahui bahwa hubungan system quality searah dengan user  satisfaction ,  artinya system  quality atau kualitas  sistem  yang  dimiliki  modul  GLP  aplikasi SAKTI searah dengan tingkat kepuasan penggunanya, semakin tinggi nilai system quality maka semakin puas pengguna modul GLP aplikasi SAKTI.
Dalam  statistik  deskriptif  yang  disajikan  pada tabel  1  juga  dapat  dijadikan  pendukung  dimana diperoleh  nilai  rata-rata  aktual  lebih  besar dibandingkan rata-rata teoritisnya (4,249 > 3). Hal ini mengisyaratkan  bahwa  modul  GLP  SAKTI  memiliki system  quality yang  baik  atau  sesuai  dengan  harapan pengguna.  Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan Update Delone  and  McLane  ISSM serta  hasil  ini  juga mendukung penelitian (Amriani & Iskandar, 2019; Lee &  Jeon,  2020;  Pambudi,  2018)  tetapi  tidak  sejalan dengan hasil penelitian dari (Yakubu & Dasuki, 2018).
Pengaruh kualitas informasi atau information quality terhadap kepuasan pengguna atau user satisfaction
Berdasarkan data yang tersaji pada tabel 8 yang merupakan hasil analisis dan pengujian dari SmartPLS diperoleh  bahwa  kualitas  informasi  atau information quality modul  GLP  tidak  mempunyai  pengaruh  yang signifikan  terhadap  kepuasan  pengguna user satisfaction modul GLP. Hasil pengolahan sebagaimana  tersaji  pada  tabel  8  memperlihatkan hubungan information quality dari modul GLP ke user satisfaction modul  GLP  memperoleh  nilai  t-statitik yang lebih kecil dibanding t-tabel (1,088 < 1,96) serta nilai p-value yang diperoleh lebih tinggi dibanding nilai sig  (0,277  >  0,05).  Dengan  besaran  nilai  tersebut menunjukkan, information  quality dari  modul  GLP SAKTI  tidak  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan terhadap user  satisfaction modul  GLP,  oleh  karena hipotesis kedua (H2) ditolak atau tidak didukung.
Dari  data  yang  ada  juga  diperoleh  bahwa walaupun information quality dari  modul  GLP  tidak
Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)
berpengaruh  signifikan  terhadap user  satisfaction modul GLP tetapi mempunyai hubungan yang searah dengan user  satisfaction ,  artinya information  quality atau  kualitas  informasi  GLP  aplikasi  SAKTI  searah dengan kepuasan penggunanya, sehingga apabila nilai information  quality semakin  tinggi  maka  kepuasan pengguna modul GLP SAKTI juga semakin tinggi.
Berdasarkan  respon  yang  diperoleh  pengguna mengharapkan  adanya  fitur  yang  perlu  ditingkatkan dalam  modul  GLP  seperti  adanya  fitur  preview sebelum  unduh  cetakan,  dalam  proses  rekonsiliasi dengan  erekon&LK  agar  disiapkan  menu  push  data manual  masing-masing  di  user  satker,  penyediaan laporan  keuangan  dengan  format  excel  untuk mempermudah  pembuatan  CALK,  serta  penyediaan laporan  realisasi  anggaran  sampai  dengan  sub komponen dan bisa disajikan dalam format excel. Hasil penelitian  ini  sesuai  dengan  penelitian  (Amriani  & Iskandar,  2019;  Yakubu  &  Dasuki,  2018)  tetapi berbeda dengan hasil dari penelitian (Pambudi, 2018).
Pengaruh kualitas layanan atau service quality terhadap kepuasan pengguna atau user satisfaction Berdasar  uji  dan  analisis  SmartPLS  dapat diketahui  bahwa service  quality modul  GLP  SAKTI mempunyai  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap kepuasan  pengguna  atau user  satisfaction modul aplikasi  SAKTI.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai  t- statistiknya yang lebih besar dari t-tabel (2.099 > 1,96) serta p-value yang memperoleh hasil yang lebih kecil dibanding sig (0,036 < 0,05) sebagaimana bisa dilihat pada tabel 8. Hal ini mengindikasikan service quality yang ada pada modul GLP aplikasi SAKTI mempunyai pengaruh  yang  positif  dan  signifikan  terhadap user satisfaction modul  GLP  aplikasi  SAKTI,  dengan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  ketiga (H3) didukung atau diterima.
Berdasarkan data yang tersaji dalam tabel 8 juga dapat diketahui bahwa hubungan service quality searah dengan user  satisfaction ,  artinya service  quality atau kualitas  pelayanan  dalam  implementasi  atau penggunaan mpdul GLP SAKTI searah dengan tingkat kepuasan  penggunanya,  semakin  tinggi  nilai service quality maka  semakin  puas  pengguna  modul  GLP aplikasi SAKTI.
Dalam  statistik  deskriptif  yang  disajikan  pada tabel  1  juga  dapat  dijadikan  pendukung  dimana diperoleh  nilai  rata-rata  aktual  lebih  besar dibandingkan rata-rata teoritisnya (4,513 > 3). Hal ini mengindikasikan  bahwa  kualitas  pelayanan  ( system support ) dalam penggunaan modul GLP SAKTI baik. Hasil penelitian ini sesuai dengan Update Delone and
McLane  ISSM serta  mendukung  penelitian  (Dalle, Hastuti, Mahmud, Prasetia, & Baharuddin, 2020; Lee &  Jeon,  2020;  Pambudi,  2018)  tetapi  tidak  sejalan dengan penelitian (Amriani & Iskandar, 2019).
Pengaruh user satisfaction terhadap net benefit Berdasarkan  tabel  8  yang  merupakan  hasil analisis dan pengujian dari SmartPLS diperoleh bahwa user  satisfaction berpengaruh  signifikan  terhadap net benefit . Hasil pengujian  sebagaimana tersaji pada tabel 8  memperlihatkan  hubungan user  satisfaction ke net benefit memperoleh  nilai  t-statitik  yang  lebih  besar dibanding  t-tabel  (14,189  <  1,96)  serta  nilai  p-value yang diperoleh lebih kecil dibanding nilai sig (0,000 > 0,05).  Dengan  besaran  nilai  tersebut  menunjukkan, user  satisfaction modul  GLP  SAKTI  berpengaruh positif dan signifikan terhadap net benefit , oleh karena hipotesis keempat (H4) didukung atau diterima.
Tabel 8 juga memperlihatkan bahwa hubungan user  satisfaction searah  dengan net  benefit ,  artinya semakin  tinggi  nilai user  satisfaction atau  kepuasan dari  penggunaan mpdul  GLP  SAKTI  maka  semakin besar  atau  tinggi  juga  dampak  terhadap  individu  ( net benefit ) pengguna modul GLP SAKTI. Hasil ini sesuai dengan Update Delone and McLane ISSM serta hasil penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  (Amriani  & Iskandar, 2019; Lee & Jeon, 2020; Pambudi, 2018).

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menilai  atau mengevaluasi  implementasi  atau  penggunaan  modul GLP  aplikasi  SAKTI  serta  melihat  pengaruhnya terhadap  kepuasan  pengguna  dan  dampak  pengguna ( net  benefit )  pengguna  aplikasi  SAKTI.  Kerangka model  menggunakan  modifikasi Update  Delone  and McLane ISSM yang proksikan dengan empat hipotesis, yaitu  pengaruh system  quality  (SysQ),  information quality (InfQ) dan service  quality ( ServQ) terhadap user  satisfaction  (USat) ,  serta  pengaruh user satisfaction (USat) terhadap net  benefit  (NetB) . Berdasarkan  uji  hipotesis  dan  analisis  data, memperoleh  hasil  mengenai  pengaruh  positif  dan signifikan system  quality  (SysQ) dan service  quality (ServQ) terhadap user  satisfaction (USat) serta pengaruh user satisfaction (USat) terhadap net benefit (NetB) ,  sedangkan information  quality (InfQ) tidak mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap user satisfaction  (Usat) .  Berdasar  hasil  hipotesis  dapat disimpulkan  bahwa  penggunaan  modul  GLP  aplikasi SAKTI  secara  umum  sudah  berjalan  dengan  baik walaupun  untuk  kualitas  informasi  atau  output  yang dihasilkan  hasilnya  tidak  berpengaruh  signifikan  atau
Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)
perlu upaya perbaikan dalam hal output atau informasi yang merupakan keluaran atau hasil dalam modul GLP SAKTI.

## DAFTAR PUSTAKA
Amriani, T. N., & Iskandar, A. (2019). Analisis Kesuksesan Implementasi Sistem Aplikasi Keuangan Tingkat Instansi (SAKTI) pada Satuan Kerja di Lingkungan Badan Pendidikan dan Pelatihan Keuangan (BPPK). Kajian Ekonomi Dan Keuangan , 3 (1), 54–74. https://doi.org/10.31685/kek.v3i1.409 Dalle, J., Hastuti, D., Mahmud, Prasetia, I., & Baharuddin. (2020). DeLone and McLean Model Evaluation of Information System Success: A Case Study of Master Program of Civil Engineering Universitas Lambung Mangkurat. In International Journal of Advanced Science and Technology (pp. 1909– 1919).
Delone, W. H., & McLean, E. R. (2003). The DeLone and McLean Model of Information Systems Success: A Ten-Year Update. Journal of Management Information Systems , 19 (4), 9–30.
https://doi.org/10.1080/07421222.2003.1104574
8
DeLone, W. H., & McLean, E. R. (1992). Information Systems Success: The Quest for the Dependent Variable. Information Systems Research , 3 (1),
60–95. https://doi.org/10.1287/isre.3.1.60 Ghozali, I., & Latan, H. (2016). Partial Least Squares Konsep, Metode dan Aplikasi Menggunakan Program WarpPLS 5.0 . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Haryono, S. (2017). Metode SEM untuk Penelitian Manajemen AMOS Lisrel PLS . Jakarta: Luxima Metro Media.
Huang, Y.-M., Pu, Y.-H., Chen, T.-S., & Chiu, P.-S.
(2015). Development and evaluation of the mobile library service system success model. The Electronic Library , 33 (6), 1174–1192. https://doi.org/10.1108/EL-06-2014-0094 Iivari, J. (2005). An empirical test of the DeLone- McLean model of information system success. ACM SIGMIS Database: The DATABASE for Advances in Information Systems , 36 (2), 8–27. https://doi.org/10.1145/1066149.1066152 Jogiyanto, H. M. (2007). Model Kesuksesan Sistem Teknologi Informasi . Yogyakarta: Andi Offset. Jogiyanto, H. M., & Abdillah, W. (2015). Partial Least Suare (PLS): Alternatif Structural Equation Modeling (SEM) dalam Penelitian Bisnis . Yogyakarta: Andi Offset. Kementerian Keuangan RI. (2018). PMK No. 159 tentang Pelaksanaan Piloting Sistem Aplikasi Keuangan Tingkat Instansi . Jakarta.
Kim, K., Trimi, S., Park, H., & Rhee, S. (2012). The Impact of CMS Quality on the Outcomes of E- learning Systems in Higher Education: An
Empirical Study. Decision Sciences Journal of Innovative Education , 10 (4), 575–587. Kim, T. G., Lee, J. H., & Law, R. (2008). An empirical examination of the acceptance behaviour of hotel front office systems: An extended technology acceptance model. Tourism Management , 29 (3), 500–513. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2007.05.016
Koh, C. E., Prybutok, V. R., & Ryan, S. D. (2010). A model for mandatory use of software technologies: An integrative approach by applying multiple levels of abstraction of informing science. Informing Science , 131 , 177– 203.
Lee, E.-Y., & Jeon, Y. J. J. (2020). The Difference of User Satisfaction and Net Benefit of a Mobile Learning Management System According to Self-Directed Learning: An Investigation of Cyber University Students in Hospitality. Sustainability , 12 (7), 2672. https://doi.org/10.3390/su12072672 Mohammadi, H. (2015). Investigating users’ perspectives on e-learning: An integration of TAM and IS success model. Computers in Human Behavior , 45 , 359–374. https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.07.044 Noviyanti. (2016). Mengukur Kesuksesan Sistem Akuntansi Instansi Basis Akrual (SAIBA) Menggunakan Model Delone & Mclean. Jurnal Tata Kelola Dan Akuntabilitas Keuangan Negara , 2 (2), 151–173. Pambudi, K. H. (2018). Analisis Dimensi Kesuksesan Implementasi Sistem Aplikasi Keuangan Tingkat Instansi (Sakti) Pada Satuan Kerja Wilayah Provinsi Jawa Timur Dengan Pendekatan Delone And McLean Information System Success Model . Universitas Brawijaya. Prabowo, N. T. (2017). Analisis Sistem Aplikasi Keuangan Tingkat Instansi (SAKTI) dengan Pendekatan Technology Acceptance Model. Indonesian Treasury Review Jurnal Perbendaharaan Keuangan Negara Dan Kebijakan Publik , 2 (2), 55–66. https://doi.org/10.33105/itrev.v2i2.27
Saba, T. (2012). Implications of E-learning systems and self-efficiency on students outcomes: a model approach. Human-Centric Computing and Information Sciences , 2 (1), 6. https://doi.org/10.1186/2192-1962-2-6 Sholihin, M., & Ratmono, D. (2013). Analisis SEM- PLS dengan WarpPLS 3.0 . Yogyakarta: Andi Offset.
Sholihin, M., & Ratmono, D. (2020). Analisis SEM- PLS dengan WrapPLS 7.0 untuk Hubungan Nonlinier dalam Penelitian Sosial dan Bisnis .
Yogyakarta: Andi Offset.
Sørum, H., Medaglia, R., Normann Andersen, K.,
Scott, M., & DeLone, W. (2012). Perceptions of information system success in the public sector.
Transforming Government: People, Process and
Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)
Policy , 6 (3), 239–257. https://doi.org/10.1108/17506161211251254 Supomo, B., & Indriyanto, N. (2009). Metode Penelitian Bisnis Untuk Akuntansi dan Manajemen . Yogyakarta: BPFE-Yogyakarta. Triola, M. F., & Iossi, L. (2008). Essentials of Statistics . Boston: Pearson Addison Wesley. Urbach, N., & Müller, B. (2012). The Updated DeLone and McLean Model of Information Systems Success (pp. 1–18). https://doi.org/10.1007/978-1-4419-6108-2_1 Wang, Y.-S., & Liao, Y.-W. (2008). Assessing eGovernment systems success: A validation of the DeLone and McLean model of information systems success. Government Information
Quarterly , 25 (4), 717–733. https://doi.org/10.1016/j.giq.2007.06.002 Yakubu, N., & Dasuki, S. (2018). Assessing eLearning Systems Success in Nigeria: An Application of the DeLone and McLean Information Systems Success Model. Journal of
Information Technology Education: Research ,
17 , 183–203. https://doi.org/10.28945/4077