DOI: https://doi.org/10.31933/jemsi.v5i2 Received: 27 Oktober 2023, Revised: 28 November 2023, Publish: 5 Desember  2023 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

## Analisis Kesuksesan Learning Management System (LMS)
Menggunakan Model ISSM Pada PT. XYZ
Reghi Givansa Rasyidin 1 , Asif Faroqi 2 , Anita Wulansari 3
1 Universitas Pembangunan Nasional “Veteran”, Jawa Timur, Indonesia
2 Universitas Pembangunan Nasional “Veteran”, Jawa Timur, Indonesia
3 Universitas Pembangunan Nasional “Veteran”, Jawa Timur, Indonesia
Corresponding Author: reghigiva5@gmail.com
Abstract: The  use  of  the  Learning  Management  System  (LMS)  is  one  form  of  technological advancement in the field of education used by PT. XYZ, where PT. XYZ provides a learning platform using this method. The Learning Management System method, which is considered a one-way learning method, raises issues where users can only access learning materials in the form of videos but cannot interact with the instructors, making it impossible for users to ask questions related to the material provided. This has an impact on users who are deemed not to be  maximizing  their  understanding  and  ability  to  answer  questions  related  to  the  given material.  This  research  aims  to  explore  the  factors  of  the  effectiveness  of  the  Learning Management  System  at  PT.  XYZ  based  on  the  DeLone  and  McLean  (DLML)  model.  The research  method  used  in  this  study  is  quantitative.  The  results  of  this  research  are  that  the factors  that  most  influence  the  success  of  the  Learning  Management  System  are  User Satisfaction  and Net  Benefits,  where these two indicators are influenced by System Quality, Information  Quality, and Service Quality. The results of  the hypothesis  testing indicate that these  factors  have  a  positive  influence,  especially  on  User  Satisfaction  with  the  Learning Management System, which is the Net Benefit. This is supported by the results of the hypothesis testing,  which show that the original sample has the highest value for the User Satisfaction variable compared to other variables.

## Keyword: Learning Management System; ISSM; User Satisfaction
Abstrak: Penggunaan  Learning  Management  System  (LMS)  adalah  salah  satu  bentuk kemajuan  teknologi  dalam  bidang  pendidikan  yang  digunakan  oleh  PT.  XYZ,  di  mana  PT. XYZ  menyediakan  platform  pembelajaran  menggunakan  metode  ini.  Metode  Learning Management  System  yang  dianggap  sebagai  metode  pembelajaran  satu  arah  menimbulkan masalah dimana pengguna hanya dapat mengakses materi pembelajaran dalam bentuk video tetapi  tidak  dapat  berinteraksi  dengan  instruktur,  sehingga  pengguna  tidak  dapat  bertanya tentang  materi  yang  disediakan.  Hal  ini  berdampak  pada  pengguna  yang  dianggap  tidak memaksimalkan  pemahaman  dan  kemampuan  mereka  untuk  menjawab  pertanyaan  terkait materi yang diberikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi faktor-faktor efektivitas Learning Management System di PT. XYZ berdasarkan model DeLone dan McLean (DLML).
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  studi  ini  adalah  kuantitatif.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  faktor  yang  paling  mempengaruhi  keberhasilan  Learning  Management System adalah User Satisfaction dan Net Benefit, di mana kedua indikator ini dipengaruhi oleh System  Quality,  Information  Quality,  and  Service  Quality.  Hasil  pengujian  hipotesis menunjukkan  bahwa  faktor-faktor  ini  memiliki  pengaruh  positif,  terutama  pada  User Satisfaction  dengan  Learning  Management  System,  yang  merupakan  Net  Benefit.  Hal  ini didukung oleh hasil pengujian hipotesis, yang menunjukkan bahwa sampel asli memiliki nilai tertinggi untuk variabel User Satisfaction dibandingkan dengan variabel lainnya.
Kata Kunci: Learning Management System; ISSM; User Satisfaction

## PENDAHULUAN
Pada  era  globalisasi  seperti  ini  kita  dituntut  untuk  selalu  sadar  dan  megikuti perkembangan  dan  kemajuan  dari  teknologi  informasi.  Perkembangan  teknologi  informasi diawali  dengan  kemajuan  komputerisasi,  penggunaan  komputer  yang  pada  awalnya  hanya untuk  menulis, membuat grafik dan gambar serta alat khusus untuk menyimpan data  telah berkembang menjadi alat komunikasi dengan jaringan perangkat lunak yang mampu mencakup seluruh  dunia.  (Yona  Sidratul  Munti  &  Asril  Syaifuddin,  2020).  Salah  satu  dampak  positif perkembangan dari teknologi informasi adalah kemajuan pada dunia pendidikan. Pendidikan merupakan pembelajaran pengetahuan, keterampilan, dan kebiasaan sekelompok orang yang diturunkan  dari  satu  generasi  ke  generasi  berikutnya  melalui  pengajaran,  pelatihan,  atau penelitian. Dengan kemajuan teknologi informasi, sektor pendidikan menjadi jauh lebih efisien dan efektif pada siapa saja yang menggelutinya (Pristiwanti et al., 2022).
Terdapat beberapa bentuk kemajuan teknologi informasi pada bidang pendidikan. Salah satunya  adalah  penggunaan  Learning  Management  System  (LMS).  Learning  Management System  adalah  sistem  pembelajaran  yang  terdiri  dari  metodologi  pembelajaran  melalui teknologi  internet  atau  intranet,  video  conferencing,  atau  satellite  broadcasts.  Learning Management  System  merupakan  cara  baru  untuk  meningkatkan  akademik  maupun keterampilan  profesional  melalui  internet.  Learning  Management  System  atau  Sistem Manajemen  Pembelajaran  merupakan  suatu  sistem  teknologi  informasi  yang  dikembangkan untuk megelola dan mendukung proses pembelajaran (Fitriani, 2020).
Salah satu pengguna dari teknologi Learning Management System adalah PT. XYZ yang merupakan  salah  satu  perusahaan  penyedia  solusi  ERP  terbaik  di  Indonesia.  Enterprise Resource  Planning  (ERP)  merupakan  perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk  mengintegrasi semua  kegiatan  yang  dilakukan  pada  sebuah  perusahaan  (Wijaya  &  Wira  Harjanti,  2021). Selain  menyediakan  ERP,  Perusahaan  ini  juga  menyediakan  Learning  Management  System yang  dijadikan  sebagai  platform  untuk  para  penggunanya  mempelajari  setiap  modul  modul ERP  yang  disediakan.  Divisi  Learning  and  Development  (LnD)  membuat  beberapa  materi berupa  video  penggunaan  modul  ERP  kemudian  materi  tersebut  di-upload  pada  laman Learning  Management  System  agar  para  penggunanya  dapat  mempelajari  materi  tersebut. Setelah  mempelajari  materi  tersebut  biasanya  akan  ada  beberapa  soal  untuk  menilai pemahaman para pengguna terhadap materi yang telah dipelajari.
Permasalahan yang terjadi pada metode ini adalah pemberian materi yang hanya sebatas satu arah, sehingga para pengguna yang sudah mempelajari video materi yang disajikan pada Learning Management System namun masih menyimpan beberapa pertanyaan terkait materi tersebut  tidak  bisa  bertanya  kepada  divisi  Learning  and  Development.  Permasalahan  ini dibuktikan  dengan  hasil  dari  soal  yang  dikerjakan  oleh  pengguna  dinilai  tidak  maksimal. Dengan permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis factor kesuksesan dalam penggunaan Learning Management System pada PT. XYZ dengan model ISSM.
Penelitian serupa juga pernah dilakukan oleh (Chopra et al., 2019) yang sejalan dengan penelitian ini yakni menganalisis efektivitas penggunaan e-learning portal pada Universities of north  India  dengan  menggunakan  model  pengukuran  Information  System  Success  Model (ISSM), yang bertujuan untuk mengidentifikasi dua variabel penting pada penelitian ini.
Model ISSM merupakan teori yang dikembangkan oleh DeLone dan McLean pada tahun 1992.  Model  ini  adalah  model  yang  digunakan  untuk  menguji  kesuksesan  sebuah  sistem informasi.  DeLone  dan  McLean  kemudian  melakukan  pembaharuan  dan  menambahkan variabel “Service Quality” serta mengganti “individual impact” dan “organizational impact” dengan “Net Benefits”.

## METODE
Metodologi yang digunakan dalam menyiapkan dan menyusun penelitian ini berdasarkan Gambar 1 dimulai dengan melakukan studi literatur yaitu dengan mencari artikel, jurnal dan refrensi  sebagai  acuan  untuk  penelitian  yang  dilakukan.  Setelah  menemukan  refrensi, dilanjutkan dengan mencari topik yang sejalan dengan studi kasus dan metode yang dijadikan bahan penelitian. Setelah melakukan studi literatur langkah selanjutnya adalah melakukan studi observasi  dengan  cara  mengamati  objek  secara  langsung.  Observasi  yang  dilakukan  adalah dengan  mendatangi  lokasi  dan  melakukan  wawancara  terkait  dengan  penggunaan  Learning Management System di PT. XYZ. Analisis pada penelitian ini diperlukan untuk menemukan identifikasi masalah.

## Model Konseptual

## Gambar 2 Model Konseptual
Gambar diatas menunjukan model konseptual yang digunakan dalam penelitian ini. Pada model konseptual diatas menggunakan 5 variabel yaitu System Quality, Information Quality, Service Quality, Net Benefits, dan User Satisfaction. Penelitian ini juga menggunakan metode kuantitatif menggunakan SEM (Structural Equation Modeling) dimana data bersifat konfirmasi teori  dengan  prasyarat  teori  harus  mendukung,  jumlah  sampel  yang  besar,  dan  data  harus terdistribusi dengan normal. Partial Least Square (PLS) merupakan analisis data untuk sampel yang berjumlah tidak besar, namun jumlah sampel yang besar akan membuat hasil penelitian lebih presisi. PLS digunakan apabila bentuk konstruk dapat menggunakan model formatif atau reflektif.
Berdasarkan  model  yang  diadaptasi  dari  Gambar  2  di  atas,  maka  terciptalah  hipotesis seperti berikut.
H1: Information Quality berpengaruh terhadap Net Benefit. H2: Information Quality berpengaruh terhadap User Satisfaction. H3: Service Quality berpengaruh terhadap Net Benefit. H4: Service Quality berpengaruh terhadap User Satisfaction. H5: System Quality berpengaruh terhadap Net Benefit. H6: System Quality berpengaruh terhadap User Satisfaction.
Pada  Tabel  1  terdapat  definisi  operasional  dari  varibael  SEM  yang  digunakan  pada penelitian ini.
Tabel 1 Variabel Definisi Operasional Definisi Referensi System Quality Membahas mengenai karakteristik  dari  sistem informasi  yang  digunakan, seperti  system  realiability, system  flexibility,  serta kemudahan dalam mempelajari dan menggunakan sistem. (DeLone & McLean, 2003) Service Quality Membahas mengenai kualitas layanan yang diterima  oleh  pengguna dari sistem yang digunakan, contoh accuracy, reliability of services, dan responsiveness. (DeLone & McLean, 2003)
Information Quality Membahas mengenai karakteristik  dari  output yang  dihasilkan,  contoh apakah informasi yang dihasilkan  jelas,  konsisten dan relevan. (DeLone & McLean, 2003) Net Benefits Membahas mengenai dampak, hasil dan manfaat yang diberikan sistem terhadap kebutuhan pengguna  dan  kesuksesan perusahaan, contoh pengambilan keputusan dan produktifitas yang lebih baik. DeLone & McLean, 2003) User Satisfaction Membahas mengenai tanggapan dan kesan pengguna terhadap layanan yang diberikan oleh sistem, contoh  User  Interface  (UI) dan User Experience (UX). (DeLone & McLean, 2003)

## Sumber Pengumpulan Data
Penelitian ini melakukan pengumpulan data menggunakan metode kuantitatif. Kuesioner adalah  teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini.  Kuesioner  berfungsi sebagai  pengumpul  data  dengan  cara  yang  sudah  ditentukan  sehingga  data  dapat  digunakan untuk  dianalisis.  Kuesioner  ini  kemudian  dikumpulkan  secara  daring  melalui  google  form. Metode  kuantitatif  digunakan  pada  penelitian  ini  karena  metode  ini  meneliti  menggunakan angka dan pengambilan keputusan berdasarkan pada statistik.
a. Data Primer
Data ini didapat dari kuesioner yang disebar secara online kepada pengguna Learning Management System PT. XYZ.
b. Data Sekunder
Data ini merupakan data yang disajikan dalam bentuk tertentu serta didapatkan dari sumber yang tidak langsung memberikan data kepada pengumpul data. Data sekunder yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  informasi  latar  belakang  dari  PT.  XYZ.  Data  latar belakang yang dimaksud disini adalah seperti visi dan misi, jumlah pekerja, dan juga profil dari PT. XYZ.

## Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi pada penelitian ini adalah pengguna Learning Management System PT. XYZ yakni  peserta  MBKM  batch  3  tahun  2022  yang  berjumlah  81  pengguna.  Jumlah  tersebut merupakan  hasil  dari  observasi  langsung  yaitu  dengan  pencatatan  pengguna  di  PT.  XYZ. Teknik  sampling  yang  digunakan  adalah  teknik  probability  sampling  dengan  tipe  simple random sampling. Teknik ini adalah teknik pengambilan sampel yang memberi peluang yang sama bagi setiap populasi untuk menjadi anggota sampel. Teknik ini melakukan pengambilan sampel secara acak dari populasi yang ada. Simple Random Sampling merupakan pengambilan sampel secara acak tanpa memperhatikan strata dalam populasi tersebut.

## Skala Likert
Skala Likert sering digunakan untuk mengukur sikap dan menyediakan pertanyaan atau pernyataan  tertentu  (Jamieson,  2004).  Skala  ini  akan  membentuk  sebuah  skor  yang  menilai sifat individu seperti sikap dan perilaku serta pengetahuan. Skala ini bernilai 1-5 dimana angka
1  mempunyai  pernyataan  “Sangat  tidak  setuju”,  angka  2  “Tidak  Setuju”,  angka  3  “Netral”, angka 4 “Setuju”, dan angka 5 “Sangat setuju”.

## Uji Validitas dan Uji Realibilitas
Pada uji validitas, pengujian ini dilakukan menggunakan software SmartPLS. Jika nilai loading  factor  ≥  0,7  maka  dikatakan  indikator  tersebut  valid.  Namun  terkadang  terdapat penelitian  dengan  nilai  loading  factor  ≥  0,5  dapat  diterima.  Untuk  nilai  Average  Variance Extracted (AVE) untuk uji validitas konvergen. Penebaran dilakukan dengan tools google form dengan  cara  menghubungi  kontak  dari  setiap  pengguna  Learning  Management  System. Penyebaran  dilakukan  dnegan  membagikan  link  google  form  dengan  tujuan  dapat mengimplementasikan metode penelitian.
Pada  tahap  uji  realibilitas,  pengujian  ini  memiliki  tujuan  untuk  mengetahui  hasil pengukuran  fenomena  atau  gejala  yang  sama  di  situasi  yang  berbeda  dengan  mengukur ketepatan objek dan data. Uji ini dilakukan setelah dilakukan uji validitas. Instrumen penelitian dikatakan reliabel apabila nilai Cronbach’s Alpha ≥ 0,7 atau nilai Composite reliability > 0,7.

## Analisis dan Pengolahan Data
Pengelohan  data  dilakukan  dengan  menyebarkan  kuesioner  lalu  diikuti  dengan pengolahan data dengan menggunakan Microsoft Excel. Tahap memasukkan data merupakan proses yang sudah dikelompokkan kedalam tabel.  Tahap ini dilakukan guna mendapat  hasil yang lebih ringkas dan mudah dibaca. Dalam analisis data terdapat dua teknik yakni analisis inferensial dan analisis dekriptif.
1. Analisis Deskriptif
Analisis  ini  merupakan  suatu  kegiatan  pengolahan  data  yang  sistematis  dan  akurat sehingga menghasilkan informasi yang jelas, ringkas, dan dapat dipahami oleh pihak yang memerlukan. Tujuan dari analisis deskriptif adalah untuk memberikan ringkasan data dalam bentuk  yang  mudah  dipahami.  Analisis  deskriptif  secara  sistematis  menjelaskan karakteristik data dengan memasukkan beberapa teknik analisis data. Teknis analisis data yang  dimaksud  adalah:  penyebaran  data,  penyajian  data,  tendensi  sentral  dan  semua  hal yang mencakup tentang populasi atau sampel. Data yang ditampilkan dalam bentuk gambar atau  diagram  dalam  bentuk  bagan,  grafik,  infografis,  dan  bentuk  lainnya.  Teknik  yang digunakan agar sejalan dengan penelitian adalah teknik mean, median, modus dan variasi kelompok melalui rentang dan simpangan baku.
2. Analisis Inferensial
Analisis  ini  merupakan  suatu  teknik  yang  mengolah  data  dan  menganalisisnya sehingga dapat diambil keputusan atau kesimpulan tentang populasi. Kecenderungan  teknik ini  adalah  menganalisis  dan  menguji  teori  atau  hipotesis,  dimana  statistik  inferensial bertujuan  untuk  menarik  kesimpulan  tentang  karakteristik  populasi  berdasarkan  hasil analisis sampel. Analisis inferensial melakukan analisis kovarians, analisis korelasi, analisis probabilitas, analisis regresi, pengujian hipotesis, dan penarikan kesimpulan. Penelitian ini menggunakan  teknik  SEMPLS.  PLS  digunakan  sebagai  model  prediksi  yang  tidak melakukan  distribusi  tertentu  untuk  menilai  parameter  dan  memprediksi  hubungan kausalitas.  Oleh  karena  itu  model  evaluasi  bersifat  nonparametric  dan  dilakukan  dengan mengevaluasi outer dan Inner Model.
a. Outer Model
Menurut (Abdillah & Hartono, 2015), Model ini menggambarkan hubungan antara indikator  dan    variabel  laten.  Model  ini  merupakan  model  pengukuran  untuk mengevaluasi  validitas  dan    reliabilitas    model.  Model  eksternal  digunakan  untuk menguji  validitas    dan  reliabilitas  instrumen.  Konsep  ini  berguna  untuk  mengetahui kemampuan  instrumen  penelitian  dalam  mengukur  apa  yang  diukur  dan  konsistensi instrumen  pengukuran  untuk  mengukur  konsistensi  jawaban  responden  terhadap
pertanyaan-pertanyaan dalam kuesioner. Pengukuran ini meliputi uji validitas kovergen, validitas  diskriminan,  dan  juga  composite  reliability  atau  cronbach’s  (Abdillah  & Hartono, 2015).
b. Inner Model
Model internal merupakan gambaran hubungan sebab-akibat antar variabel laten yang  dibangun  berdasarkan  isi  teori.  Model  ini  dievaluasi  menggunakan  PLS  dengan melihat persentase yang dijelaskan pada R2 (R-Square) untuk melihat besarnya koefisien jalur struktural dan F-Square untuk melihat nilai (effect size) struktur dependen versus struktur  independen.  Nilai  koefisien  jalur  dan  P-Value  untuk  uji  siginifkasi  antar konstruk dalam model struktural.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  analisis  inferensial  dilakukan  pengukuran  terhadap  Outer  Model,  Inner  Model serta pengujian hipotesis. Pengujian dilakukan menggunakan jawaban yang sudah terkumpul dari 403 responden dan diolah menggunakan software SmartPLS 3.0.

## Outer Model
Pada analisa Outer Model digambarkan bagaimana hubungan antara indikator dengan variabel latennya (Hair et al., 2017). Pengujian model ukur atau Outer Model dilakukan untuk mengetahui  validitas  dan  reliabilitas  yang  dilihat  dari  keterikatan  antara  variabel  dengan masing-masing  indikatornya.  Adapun  beberapa  output  dari  pengujian  ini  ialah  validitas konvergen, validitas diskriminan, dan reliabilitas (Abdillah & Hartono, 2015). 1. Validitas Konvergen ( Convergent Validity )
Convergent  Validity  atau  validitas  konvergen  pada  SmartPLS  dievaluasi  melalui nilai  Outer Loadings dan Average Variance Extracted (AVE) (Hair et  al.,  2017). Untuk memenuhi syarat validitas, nilai Outer Loading harus > 0,7 dan nilai AVE harus > 0,5. nilai Outer Loading ditampilkan pada tabel 2.
Tabel 2 Outer Loading Validitas Konvergen Information Quality Net Benefit Service Quality System Quality User Satisfaction IQ1 0,780 IQ2 0,785 IQ3 0,784 IQ4 0,727 IQ5 0,779 NB1 0,740 NB2 0,758 NB3 0,869 SQ1 0,753 SQ2 0,734 SQ3 0,771 SQ4 0,839 SQ5 0,727 SR1 0,710 SR2 0,787 SR3 0,769 SR4 0,765 SR5 0,769 US1 0,836 US2 0,820
US3
Berdasarkan tabel 2, Seluruh indeks variabel mencapai batas nilai minimal external loading  yaitu  0,7  sehingga    memenuhi  standar  validitas  konvergen.  Selain  itu,  validitas konvergen juga dapat dilihat pada nilai Average Variance Extracted (AVE), seperti terlihat pada tabel berikut.
Tabel 3
Average Variant Extracted (AVE) Information Quality 0,595 Net Benefit 0,626 Service Quality 0,523 System Quality 0,587 User Satisfaction 0,696
Berdasarkan  tabel  3,  Seluruh  variabel  mencapai  nilai  average  variance  Extraction (AVE) sebesar 0,5 sehingga mencapai validitas konvergen.

## 2. Validitas Diskriminan
Validitas  diskriminan dinyatakan dari nilai  cross loadings dan nilai  AVE asli atau kriteria Fornell-Lecker. Suatu variabel dianggap memenuhi validitas diskriminan apabila nilai cross-loading setiap indikator variabel merupakan nilai tertinggi dalam satu baris dan nilai  atas  kriteria  Fornell-Lecker  merupakan  nilai  tertinggi  dalam  suatu  kolom  (Garson, 2016).  Nilai  cross-loading  dapat  dilihat  pada  Tabel  4  dan  nilai  kriteria  For-nell-Lecker dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Nilai Cross Loadings Information Quality Net Benefit Service Quality System Quality User Satisfaction IQ1 0,780 0,468 0,705 0,714 0,558 IQ2 0,785 0,560 0,678 0,608 0,566 IQ3 0,784 0,565 0,684 0,652 0,495 IQ4 0,727 0,524 0,587 0,652 0,515 IQ5 0,779 0,481 0,697 0,567 0,483 NB1 0,442 0,740 0,428 0,390 0,551 NB2 0,551 0,758 0,478 0,309 0,499 NB3 0,599 0,869 0,539 0,424 0,636 SQ1 0,542 0,245 0,578 0,753 0,394 SQ2 0,718 0,473 0,636 0,734 0,490 SQ3 0,617 0,456 0,562 0,771 0,500 SQ4 0,632 0,350 0,652 0,839 0,492 SQ5 0,632 0,223 0,669 0,727 0,519 SR1 0,543 0,321 0,610 0,585 0,464 SR2 0,707 0,451 0,787 0,657 0,511 SR3 0,731 0,394 0,769 0,686 0,494 SR4 0,588 0,297 0,665 0,644 0,426 SR5 0,595 0,639 0,769 0,448 0,674 US1 0,587 0,657 0,570 0,598 0,836
Berdasarkan  tabel  4,  Semua  indikator  variabel  mempunyai  nilai  cross-loading tertinggi  per  barisnya.  Artinya  seluruh  indeks  variabel  memenuhi  kriteria  validitas diskriminan. Validitas diskriminan juga dapat dilihat dari nilai AVE asli atau nilai kriteria Fornell-lecker. Berikut ini adalah tabel nilai akar AVE.
Tabel 5 Nilai Akar AVE IQ NB SQ SR US IQ 0.771 NB 0.676 0.791 SQ 0.869 0.612   0.723 SR 0.828 0.473   0.809 0.766 US 0.680 0.712   0.730 0.631 0.834
Berdasarkan tabel 5, Nilai teratas pada setiap kolom mewakili angka terbesar. Hal ini dapat diartikan bahwa seluruh variabel memenuhi kriteria validitas diskriminan.

## 3. Reliabilitas
Instrumen  penelitian  dianggap  reliabel  jika  nilai  reliabilitas  kompositnya  >0,7 (Henseler et al., 2009). dan nilai Cronbach Alpha >0,6 (Gar-son, 2016). Nilai Composite Reliability dan Cronbach Alpha dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 6
Nilai Cronbach’s  Alpha  & Composite reliability Cronbach's Alpha Combposite reliability System Quality 0,829 0,880 Net Benefit 0,699 0,833 Service Quality 0,774 0,845 System Quality 0,825 0,876 User Satisfaction 0,781 0,873
Berdasarkan tabel 6 Nilai Cronbach Alpha masing-masing variabel lebih besar dari 0,6 dan nilai Composite Reliabilitas masing-masing variabel lebih besar dari 0,7. Hal ini menunjukkan  bahwa  seluruh  variabel    memenuhi  standar  reliabilitas  sehingga  dapat dianggap reliabel.

## Inner Model
Evaluasi Inner Model dilakukan untuk menguji hubungan antar variabel laten (Abdillah, 2018). Inner Model dapat diuji dari beberapa hal, yakni Rsquare untuk melihat apakah ada hubungan  antara  variabel  independen  dan  variabel  dependen  (Indah  &  Agustin,  2019),  F- Square  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen (Winarso et al., 2019).
1. R-Square
US2 0,602 0,618 0,656 0,434 0,820 US3 0,507 0,498 0,600 0,544 0,846
R-Square  dapat  mengetahui  besarnya  pengaruh  antara  variabel  independen  dan dependen. Hasil R-squared dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7 Nilai R-Square R Square Net Benefit 0,492 User Satisfaction 0,659
Berdasarkan nilai R-squared pada struktur variabel penggunaan, pengaruh variabel Kualitas Sistem, Kualitas Informasi dan Kualitas Pelayanan terhadap laba bersih sebesar 0,492, artinya beberapa variabel tersebut berpengaruh mempengaruhi laba bersih sebesar 49,2% dan 50,8%. lainnya dipengaruhi oleh variabel lain. Nilai R-square variabel Kualitas Sistem,  Kualitas  Informasi,  Kualitas  Pelayanan  dan  Manfaat  Bersih  terhadap  Kepuasan Pengguna adalah sebesar 0,659 yang berarti mempengaruhi variabel Kepuasan Pengguna sebesar 65,9% dan sisanya sebesar 34,1% dipengaruhi oleh variable  lain.

## 2. F-Square
Aturan  umum  F-Square  adalah  jika  F-Square  lebih  besar  atau  sama  dengan  0,35 maka dapat dinyatakan sebagai prediktor variabel laten yang sangat berpengaruh, jika F- Square  lebih  besar  atau  sama  dengan  0,15  maka  dapat  dikatakan  dinyatakan  sebagai prediktor  variabel  laten  mempunyai  pengaruh  sedang  dan  apabila  F-squared  lebih  besar atau sama dengan 0,02 maka variabel prediktor variabel laten mempunyai pengaruh yang kecil (Cohen, 1988; Hartono dan Abdillah, 2014). Hasil nilai F-Square dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8 Nilai F-Square IQ NB SQ SR US IQ 0.229 0.021 NB SQ 0.022 0.119 SR 0.064 0.039 US
Berdasarkan  tabel  8,  variabel  Information  Quality,  Service  Quality  dan  System Quality memiliki nilai F-Square kurang dari 0,02 senilai 0,229, 0,022, dan 0,064 hal ini dapat  diartikan  bahwa  variabel  tersebut  memiliki  pengaruh  yang  kecil  terhadap  User Satisfaction. Variabel Information Quality, Service Quality, dan System Quality memiliki nilai  F-Square  masing-masing  0,021,  0,119,  dan  0,039  sehingga  variabel  ini  memiliki besaran pengaruh kecil yang dapat diartikan bahwa variabel tersebut memiliki pengaruh kecil terhadap Net Benefit.

## Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  dilakukan  menggunakan  SmartPLS  3.0  dengan  teknik bootstrapping.  Ambang  batas  suatu  hipotesis  dinyatakan  diterima  adalah  jika  sampel  awal bernilai positif, artinya terdapat pengaruh positif antara variabel independen terhadap variabel dependen  (Hartono  &  Abdillah,  2014)  dan  nilai  besar  T  statistik  lebih  dari  1,96  artinya terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen (Ainul Bahsir, 2020). Berikut hasil pengujian hipotesis menggunakan SmartPLS 3.0.

## Gambar 3 Hasil Pengujian Hipotesis

## Tabel 4.18 Pengujian Hipotesis
Original Sample T Values P Values Keterangan Information Quality  -> Net Benefit 0,763 3,504 0,000 Ada pengaruh Information Quality  -> User Satisfaction -0,208 0,708 0,479 Tidak  ada pengaruh Service Quality  -> Net Benefit 0,224 0,792 0,429 Tidak  ada pengaruh Service Quality  -> User Satisfaction 0,435 2,390 0,017 Ada pengaruh System Quality  -> Net Benefit -0,341 1,273 0,204 Tidak  ada pengaruh System Quality  -> User Satisfaction 0,224 1,042 0,298 Tidak  ada pengaruh
Adapun penjelasan dari tabel 4.18 adalah sebagai berikut: H1: Information Quality berpengaruh terhadap Net Benefit dapat diterima, dengan Koefisien sebesar 0,763 dengan nilai T-Value sebesar 3,504 atau P-Value sebesar 0,000 lebih kecil dari 0,05, maka hasilnya terdapat pengaruh atau Signifikan (positif). H2: Information Quality berpengaruh terhadap User Satisfaction tidak dapat diterima, dengan Koefisien sebesar -0,208 dengan nilai T-Value sebesar 0,708 atau P-Value sebesar 0,479 lebih besar dari 0,05, maka hasilnya terdapat tidak ada pengaruh atau Non Signifikan. H3: Service Quality berpengaruh terhadap Net Benefit tidak dapat diterima, dengan Koefisien sebesar 0,224 dengan nilai T-Value sebesar 0,792 atau P-Value sebesar 0,429 lebih besar dari 0,05, maka hasilnya terdapat tidak ada pengaruh atau Non Signifikan.
H4: Service Quality berpengaruh terhadap User Satisfaction dapat diterima, dengan Koefisien sebesar 0,435 dengan nilai T-Value sebesar 2,390 atau P-Value sebesar 0,017 lebih kecil dari 0,05, maka hasilnya terdapat pengaruh atau Signifikan (positif). H5: System Quality berpengaruh terhadap Net Benefit tidak dapat diterima, dengan Koefisien sebesar -0,341 dengan nilai T-Value sebesar 1,273 atau P-Value sebesar 0,204 lebih besar dari 0,05, maka hasilnya terdapat tidak ada pengaruh atau Non Signifikan.
H6: System  Quality berpengaruh  terhadap User  Satisfaction tidak  dapat  diterima,  dengan Koefisien sebesar 0,224 dengan nilai T-Value sebesar 1,042 atau P-Value sebesar 0,298 lebih besar dari 0,05, maka hasilnya terdapat tidak ada pengaruh atau Non Signifikan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  dapat  ditarik  kesimpulan  yaitu,  Faktor yang  paling  berpengaruh  terhadap  kesukesan  Learning  Management  System  adalah  User Satisfaction dan Net Benefits yang dimana dua indikator ini dipengaruhi oleh System Quality, Information Quality, dan Service Quality.
Berdasarkan hasil penelitian ini, saran yang dapat diberikan untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut:
1. Penelitian  selanjutnya  dapat  menambah  atau  menggunakan  variabel  lain  untuk  melihat pengaruh terhadap hubungan antar variabel.
2. Gunakan  metode  lain  untuk  menganalisis  pengaruh  variabel  terhadap  hubungan  antar variabel untuk memperoleh hasil yang lebih rinci.

## REFERENSI
Abdillah, W., & Hartono, J. (2015). Partial Least Square (PLS): alternatif Structural Equation Modeling (SEM) dalam penelitian bisnis. Yogyakarta: Penerbit Andi, 22.
Ainul  Bashir,  N.  A.  (2020).  Penerapan  Model  UTAUT  2  Untuk  Mengetahui  Faktor-Faktor Yang  Memengaruhi  Penggunaan  SIORTU.  Elinvo  (Electronics,  Informatics,  and Vocational Education), 5(1), 42–51.
https://doi.org/10.21831/elinvo.v5i1.30636
Chopra, G., Madan, P., Jaisingh, P., & Bhaskar, P. (2019). Effectiveness of e-learning portal from  students’ perspective:  A structural  equation model (SEM) approach. Interactive Technology  and  Smart  Education,  16(2),  94–116.  https://doi.org/10.1108/ITSE-05- 2018-0027
Fitriani,  Y.  (2020).  ANALISA  PEMANFAATAN  LEARNING  MANAGEMENT
SYSTEM(LMS) SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN ONLINESELAMAPANDEMICOVID-19.  JISICOM  (Journal  of  Information  System, Informatics and Computing), 4(2).
http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicomTelp.+62-21-3905050,
Jamieson, S. (2004). Likert scales: How to (ab)use them. In Medical Education (Vol. 38, Issue 12, pp. 1217–1218). https://doi.org/10.1111/j.1365-2929.2004.02012.x
Putri,  P.  R.,  Faroqi,  A.,  &  Safitri,  M.  (2023).  Penerapan  Model  DeLone  &  McLean  dalam Menganalisis  Faktor-Faktor  Keberhasilan  Aplikasi  Learning  Management  System. KLIK: Kajian Ilmiah Informatika Dan
Komputer, 3(6), 1179–1190. https://doi.org/10.30865/klik.v3i6.951
Wijaya,  K.,  &  Wira  Harjanti,  T.  (2021).  QUALITY  ASSURANCE  PADA  SISTEM  ERP EQUIP  MODUL  PURCHASE  DAN  INVENTORY  DI  PT.  HASHMICRO  SOLUSI INDONESIA. Jurnal Maklumatika, 8(1).
Yona  Sidratul  Munti,  N.,  &  Asril  Syaifuddin,  D.  (2020).  Analisa  Dampak  Perkembangan Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi  Dalam  Bidang  Pendidikan.  Jurnal  Pendidikan Tambusai , 4(2).