## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 4 October 2024, pp: 1199-1208 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## User Satisfaction Analysis of the Maxim Application Using Model End User Computing Satisfaction (EUCS)

## Analisis Kepuasan Pengguna Aplikasi Maxim dengan Menggunakan Model End-User Computing Satisfaction (EUCS)
Yolangga 1 *, Dinna Yunika Hardiyanti 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Indonesia
E-Mail: 1 alyolangga@gmail.com, 2 dinna.yunika@gmail.com
Received May 31th 2024; Revised Jun 12th 2024; Accepted Jul 12th 2024 Corresponding Author: Yolangga

## Abstract
This research aims to analyze the level of user satisfaction with the Maxim application using the End-User Computing Satisfaction  (EUCS)  model  and  the  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  model.  In  this  research,  researchers  used descriptive quantitative methods to collect data from 108 respondents who represent the population of Maxim application users in the city of Palembang. The data collection process was carried out by distributing questionnaires to the Maxim application user community in Palembang. The sampling technique uses the Slovin formula. The data processing method used in this research uses validity tests, reliability tests, and hypothesis tests which are processed using SmartPLS software. The  results  of  hypothesis  testing  showed  that  there  were  5  variables  that  had  no  influence,  namely  accuracy,  format, timeliness, ease of use, content and 1 variable that had an influence, namely perception of usefulness. From the results of the  correlation  analysis,  R2  was  obtained  at  0.878,  indicating  that  the  variable  satisfaction  can  be  explained  by  the variables content, accuracy, format, ease of use, perceived usefulness and timeliness at 87.8%. The results of this research can  be  used  as  reference  material  to  improve  the  quality  of  Maxim  application  services  and  increase  the  level  of  user satisfaction.
Keyword: EUCS, Maxim, Satisfaction, SmartPLS, TAM, User

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan pengguna terhadap aplikasi Maxim menggunakan model End User  Computing  Satisfaction  (EUCS)  dan  model  Technology  Acceptance  Model  (TAM).  Dalam  penelitian  ini, peneliti menggunakan  metode  kuantitatif  deskriptif  untuk  mengumpulkan  data  dari  108  responden  yang  mewakili  populasi pengguna aplikasi Maxim di kota Palembang. Proses pengambilan data dilakukan dengan menyebarkan kuisioner kepada masyarakat  pengguna  aplikasi  Maxim  di  Palembang.  Teknik  pengambilan  sampel  menggunakan  rumus  slovin.  Metode pengolahan data yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan uji validitas, uji realbilitas, dan uji hipotesis yang diolah dengan menggunakan software SmartPLS. Hasil dari pengujian hipotesis terdapat 5 variabel yang tidak berpengaruh yaitu accuracy, format, timeliness, ease of use, content dan 1 variabel yang berpengaruh yaitu perceived of usefulness. Dari hasil analisis korelasi diperoleh R2 sebesar 0,878 menunjukan bahwa variabel satisfaction dapat dijelaskan oleh variabel content, accuracy, format, ease of use, perceived of usefulness dan timeliness sebesar 87,8 %. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai  bahan  referensi  untuk  meningkatkan  kualitas  pelayanan  aplikasi  Maxim  dan  meningkatkan  tingkat  kepuasan pengguna.
Kata Kunci: EUCS, Kepuasan, Maxim, Pengguna, SmartPLS, TAM

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya kemajuan teknologi informasi di era globalisasi saat ini, kebutuhan akan informasi menjadi hal yang sangat penting dalam kehidupan manusia. Pemanfaatan informasi ini terus meluas ke segala bidang dan  aspek  kehidupan.  Seiring  dengan  berkembangnya  teknologi  informasi,  penyediaan  informasi  juga  ikut berkembang.  Perkembangan  teknologi  informasi  telah  membuka  peluang  baru  bagi  perusahaan  dalam melakukan bisnis. Teknologi informasi telah membawa peluang bisnis baru bagi perusahaan [1]. Teknologi informasi  telah  membuat  bisnis  menjadi  lebih  cepat,  mudah,  dan  efisien.  Berbagai  pakar  industri  teknologi
memperkirakan  bahwa  teknologi  akan  memegang  peranan  penting  di  masa  depan,  khususnya  di  bidang industri. Tidak hanya di bidang industri skala besar saja, namun banyak pula usaha kecil dan menengah yang didirikan dengan bantuan teknologi [2].
Teknologi informasi meningkatkan persaingan di antara produsen menuntut perusahaan untuk selalu memperhatikan kebutuhan dan keinginan konsumen, serta berupaya memenuhi keinginan  dengan memberikan pelayanan yang lebih memuaskan dibandingkan pesaing. Hal ini mengharuskan perusahaan untuk lebih cermat dan  berinovasi  dalam  merumuskan  strategi  bersaing  untuk  memenangkan  persaingan  bisnis  [3],  serta memberikan dampak posisiti untuk penggunanya [4].
Salah satu pemanfaatan teknologi informasi pada ranah bisnis ialah bisnis layanan transportasi online, pada  tahun  2022  data  penggunaan  layanan  transportasi  online  yang  dikeluarkan  Survei  Badan  dan Pengembangan  (Balitbang)  Kementerian  Perhubungan  (Kemenhub)  pada  daerah  JABODETABEK  tercatat paling besar menggunakan layanan Gojek (59,13), Grab (32,24%), Maxim (6,93%), Indriver (1,47%) [5]. Data tersebut selaras dengan penggunaan kendaraan bermotor menurut Badan Pusat Statisik (BPS) mencatat bahwa peningkatan  jumlah  kendaraan  bermotor  dari  tahun  2020-2021  adalah  sebesar  136,13  juta  unit  [6].  Hal  ini menunjukan kebutuhan akan transportasi mengalami peningkatan secara terus menerus baik kendaraan roda empat maupun kendaraan roda dua. Penggunaan layanan transportasi online Maxim berada posisi ketiga yang berarti  perlu  adanya  perbaikan  dalam  kepuasan  pelanggan  serta  kemudahan  dalam  menggunakan  aplikasi Maxim.  Kepuasaan  pelanggan  menjadi  faktor  dalam  membangun  kepercayaan  pada  kemampuan  sistem informasi yang mudah digunakan [7].
Maka  dari  itu  perlu  adanya  analisis  untuk  mengukur  tingkat  kepuasan  pengguna  terhadap  layanan transportasi  online  Maxim  untuk  mengetahui  hal-hal  yang perlu  diperbaiki  ataupun  dikembangkan  kembali sehingga  meningkatkan  kepuasan  pengguna[8].  Pengukuran  kepuasaan  pengguna  dengan  menggunakan metode End  User  Computing  Satisfaction (EUCS)  yaitu  metode  untuk  mengetahui  tingkat  kepuasan  dari pengguna suatu sistem aplikasi dengan membandingkan kenyataan dengan harapan pengguna sistem aplikasi [9]. Model evaluasi EUCS menekankan kepuasan pengguna akhir terhadap aspek teknis dengan mengevaluasi konten,  akurasi,  format,  waktu,  dan  kemudahan  penggunaan  sistem  [10].  Model  EUCS  telah  diuji  secara ekstensif oleh peneliti lain untuk menguji reliabilitasnya, dan meskipun metode tersebut telah diterjemahkan ke dalam bahasa yang berbeda, namun tidak ada perbedaan hasil yang signifikan [11]. Pada tahun 1988, Doll dan  Torkzadeh  mengembangkan  metode  EUCS  [12].  Model  ini  menekankan  kepuasan  pengguna  akhir terhadap  sistem  aplikasi.  Dalam  metodologi  EUCS,  pengukuran  sistem  terdiri  dari  konten,  akurasi,  format, kegunaan  sistem,  dan  ketepatan  waktu  [13].  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengukur  tingkat  kepuasan penggunaan  aplikasi  Maxim  sebagai  upaya  meningkatkan  loyalitas  kepada  pengguna  layanan  transportasi online maxim.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian yang sudah dilakukan oleh Saputri (2022) dengan judul “I raise Satisfaction Analysis Use The End User Computing Satisfaction (EUCS) Method in Department of Sains And Teknologi UIN Suska Riau”. Mendapatkan  hasil  tingkat  kepuasan  penggunaan  sistem  IRAISE  cukup  baik dalam  beberapa  variabel  [10]. Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Hidayah  (2020)  dengan  judul  “ Model  Satisfaction  Users Measurement  of  Academic  Information  System  Using  End  User  Computing  Satisfaction  (EUCS)  Method “ didapatkan  hasil  sebanyak  36%  responden  merasa  cukup  puas,  35%  responden  merasa  puas,  dan  21% responden merasa sangat puas dalam penggunaan sistem [14]. Penelitian yang sudah dilakukan oleh Aprilian (2023) dengan judul “ Analisis Kepuasan Pengguna Terhadap Layanan Gofood Menggunakan Metode End User  Computing  Satisfaction  “  didapatkan  hasil  pada  analisis  korelasi  terdapat  hubungan  dengan  variabel terikat  dan  variabel  bebas  yaitu timeliness berada  dalam  interval  yang  kuat  kemudian  pada  uji  koefesien menjelaskan variabel satisfaction didapattkan nilai sebesar 52,1% dan 47,9% [15]. Lalu pada penelitian Putera (2020)  dengan  judul  “  Analysis  of  e-learning  user  satisfaction  itb  stikom  bali  using  end  user  computing satisfaction  (EUCS)  method  “  didapatkan  hasil  skor  variabel  isi  sebesar  4,54;  skor  variabel  akurasi didapat sebesar 4,48; variabel format didapat nilai sebesar 4,53, skor variabel ketepatan waktu 4,5, dan skor variabel kemudahan penggunaan 4,51 [16]. Dari analisis kepuasan pengguna e-learning, diketahui bahwa sistem telah mampu  memenuhi  kepuasan  penggunanya.  Keterbaharuan  dari  penelitian  ini  menggunakan  responden sebanyak 108 pengguna dari wilayah palembang yang sebelumnya belum pernah dilakukan
3. METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Prosedur Penelitian
Prosedur pada penelitian ini dapat dilihat dari gambar 1.
Gambar 1. Prosedur Penelitian

## 3.2. Populasi dan Sampel
Populasi  yang  diteliti  dalam  penelitian  ini  adalah  pengguna  aplikasi  Maxim  di  Palembang,  yang berjumlah  100.000  orang.  Sampel  adalah  bagian  dari  jumlah  dan  karakteristik  yang  dimiliki  oleh  populasi tersebut [17]. Dengan demikian sampel adalah sebagian dari populasi yang karakteristiknya hendak diselidiki, dan bisa mewakili keseluruhan populasinya sehingga jumlahnya lebih sedikit dari populasi.

## 3.3. Penentuan Sampel
Jumlah populasi yang akan diteliti telah ditetapkan sebanyak 100.000 pengguna aplikasi Maxim di Kota Palembang pada tahun 2024, dengan tingkat kesalahan (e) = 10%. Berdasarkan data tersebut, ukuran sampel dihitung menggunakan rumus Slovin sebagai berikut.
N = 100000/1+100000(0,1) 2 N = 99,999 → Dibulatkan menjadi 100 orang
Dengan  demikian,  jumlah  sampel  yang  digunakan  untuk penelitian  ini  minimal  sebanyak  100  orang pengguna.

## 3.4. Variabel Penelitian
Berdasarkan kajian literatur, variabel dan indikator yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari jurnal  penelitian  sebelumnya.  Hal  ini  merujuk  pada  Tabel  1  yang  mencantumkan  variabel  dan  indikator penelitian dengan metode EUCS dan TAM.
Tabel 1. Variabel Penelitian No. Variabel Kode Indikator Referensi 1 Content
CON1 Kesesuaian Informasi [11],[18],[19],[20]
CON2 Kelengkapan CON3 Output CON4 Manfaat CON5 Kualitas CON6 Pengelolaan Sistem Informasi 2 Accuracy
ACC1 Kebenaran
[11],[18],[19],[20] ACC2
Keakuratan & Konsistensi ACC3 Standarisasi ACC4 Kepercayaan 3 Format FOR1 Menarik FOR2 Jelas FOR3 Kualitas FOR 4 Interface User Friendly 4 Ease Of Use EOU1 End User Friendly System [11],[18],[19],[20] EOU2 Kemudahan Penggunaan Menu EOU3 Kenyamanan EOU4 Kemudahan Akses
No. Variabel Kode Indikator Referensi EOU5 Interaksi Sistem 5 Timeliness
TIM1 Up to Date [11],[18],[19],[20] TIM2 Kesiapan Informasi TIM3 Ketepatan Waktu TIM4 Kecanggihan Sistem TIM5 Kecepatan Sistem TIM6 Ketepatan sistem 6 Perceived of usefulness
POU1 Kecepatan Sistem [18],[19],[20]
POU2 Kinerja Sistem POU3 Produktivitas Penggunaan Aplikasi POU4 Efektivitas Sistem POU5 Manfaat Kemudahan Sistem POU6 Kegunaan Sistem 7 User Satisfaction US1 Kecukupan
[11],[18],[19],[20] US2 Efektifitas US3 Efisiensi US4 Kepuasan Informasi US5 Kepuasan secara menyeluruh

## 3.5. Hipotesis Penelitian
Dalam penelitian yang menggunakan model dengan 6 hipotesis, setiap hipotesis merujuk pada dugaan mengenai hubungan antara dua variabel. Berikut adalah penjelasan untuk masing-masing hipotesis:
1. H1: Variabel CON memiliki pengaruh positif terhadap variabel US a. CON  ( Convenience ):  Variabel  menggambarkan  kemudahan  atau  kenyamanan  penggunaan  suatu sistem.
b. US ( User Satisfaction ): Tingkat kepuasan pengguna terhadap sistem
c. Hipotesis H1 menyatakan bahwa semakin tinggi tingkat kenyamanan yang dirasakan oleh pengguna, maka semakin tinggi tingkat kepuasan pengguna terhadap sistem
2. H2: Variabel ACC memiliki pengaruh positif terhadap variabel US
a. ACC ( Accessibility ): Variabel menggambarkan kemudahan akses terhadap sistem.
b. US ( User Satisfaction ): Tingkat kepuasan pengguna.
c. Hipotesis H2 menyatakan bahwa semakin mudah akses ke sistem atau layanan, maka semakin tinggi tingkat kepuasan pengguna.
3. H3: Variabel FOR memiliki pengaruh positif terhadap variabel US
a. FOR ( Form ): Variabel merujuk pada desain atau tata letak dari sistem atau layanan.
b. US ( User Satisfaction ): Tingkat kepuasan pengguna.
c. Hipotesis  H3  menyatakan  bahwa  desain  atau  tata  letak  yang  lebih  baik  meningkatkan  kepuasan pengguna.
4. H4: Variabel EOU memiliki pengaruh positif terhadap variabel US
a. EOU ( Ease of Use ): Variabel mengukur seberapa mudah pengguna dapat menggunakan sistem.
b. US ( User Satisfaction ): Tingkat kepuasan pengguna.
c. Hipotesis H4 menyatakan bahwa semakin mudah pengguna menggunakan sistem, maka semakin tinggi kepuasan pengguna.
5. H5: Variabel TIM memiliki pengaruh positif terhadap variabel US
a. TIM  ( Timeliness ):  Variabel  untuk  mengukur  ketepatan  waktu  dalam  penyediaan  informasi  atau layanan.
b. US ( User Satisfaction ): Tingkat kepuasan pengguna.
c. Hipotesis H5 menyatakan bahwa semakin tepat waktu informasi atau layanan, maka semakin tinggi kepuasan pengguna.
6. H6: Variabel POU memiliki pengaruh positif terhadap variabel US a. POU  ( Perceived  Usefulness ):  Variabel  mengukur  sejauh  mana  pengguna  merasa  bahwa  sistem bermanfaat bagi mereka.
b. US ( User Satisfaction ): Tingkat kepuasan pengguna.
c. Hipotesis H6 menyatakan bahwa semakin tinggi persepsi pengguna terhadap kegunaan sistem, maka semakin tinggi tingkat kepuasan.
Secara  keseluruhan,  hipotesis-hipotesis  ini  mencoba  menjelaskan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kepuasan  pengguna  terhadap  suatu  sistem,  dengan  asumsi  bahwa  setiap  faktor  tersebut  memiliki  pengaruh positif. Penelitian ini kemungkinan besar bertujuan untuk menguji apakah faktor-faktor tersebut benar-benar berpengaruh dan seberapa besar pengaruhnya terhadap kepuasan pengguna.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Profil Responden
Data responden dikelompokan berdasarkan usia dan pekerjaan. Gambar 2 adalah responden berdasarkan usia dan gambar 3 merupakan rsponden berdasarkan pekerjaan.
Gambar 2. Usia
Gambar 3. Pekerjaan
Berdasarkan Gambar 2 diketahui responden pada penelitian ini terdiri dari 61% responden berusia 18- 23 Tahun yaitu 63 orang, 30% responden berusia 24-29 Tahun yaitu sebanyak 11 orang, dan 9% responden berusia  >30  Tahun yaitu  14  orang.  Berdasarkan gambar  3 diketahui bahwa  sebagian  besar  didominasi  oleh Mahasiswa  yaitu  sebanyak  54  (50%),  responden  dengan  pekerjaan  Karyawan  Swasta  sebanyak  38  (35%), responden PNS sebanyak 14 (13%), Pengusaha sebanyak 2 (2%).

## 4.2. Uji Individual Item Reability
Pada tahap ini bertujuan untuk mengetahui standardized loading factor yang menggambarkan besarnya hubungan antara setiap item pengukuran (indikator) dengan variabelnya yaitu dengan melihat hasil dari outer loading . Hasil dari perhitungan uji individual item reability ditunjukan table 2.
Tabel 2. Uji Individual Item Reability ACC CON EOU FOR POU TIM US ACC1 0.891 ACC2 0.892 ACC3 0.873 ACC4 0.862 CON1 0.835 CON2 0.814 CON3 0.772 CON4 0.771 CON5 0.852 CON6 0.871 EOU1 0.886 EOU2 0.887 EOU3 0.831 EOU4 0.881 EOU5 0.8 FOR1 0.897 FOR2 0.912 FOR3 0.908 FOR4 0.868 POU1 0.872 POU2 0.861 POU3 0.908 POU4 0.841 POU5 0.852 POU6 0.835 TIM1 0.799
ACC CON EOU FOR POU TIM US TIM2 0.861 TIM3 0.852 TIM4 0.79 TIM5 0.839 TIM6 0.88 US1 0.783 US2 0.768 US3 0.816 US4 0.851 US5 0.869
Hasil uji nilai Composite Reliability dapat dilihat pada Tabel 2. diketahui bahwa hasil pengujian seluruh variabel penelitian memiliki nilai Composite Reliability di atas ambang batas 0,7, artinya semua variabel dapat diterima dan valid memenuhi syarat untuk digunakan.

## 4.3. Uji Internal Consistency Reliability
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  Internal  Consistency  Reliability  merupakan  tahap  kedua  yang dilakukan dengan melihat hasil nilai Composite Reliability (CR). Nilai Composite Reliability memiliki nilai ambang batas di atas 0.7.
Tabel 3. Uji Internal Consistency Reliability Composite Reliability ACC 0.932 CON 0.925 EOU 0.933 FOR 0.942 POU 0.945 TIM 0.934 US 0.910
Hasil uji nilai Composite Reliability dapat dilihat pada Tabel 3. diketahui bahwa hasil pengujian seluruh variabel penelitian memiliki nilai Composite Reliability di atas ambang batas 0,7, artinya semua variabel dapat diterima dan valid memenuhi syarat untuk digunakan.

## 4.4. Uji Average Variance Extracted
Tahap  ketiga  yang  dilakukan  adalah  pengujian  untuk  mengetahui  nilai average  variance  extracted (AVE). Nilai AVE merupakan besaran varian atau keragaman variabel manifes (indikator) yang terdapat pada variabel  laten  (konstruk)  dan  memiliki  nilai  minimal  0,5  untuk  dapat  dikatakan  ukuran convergent  validity yang baik.
Tabel 4. Uji Average Variance Extracted Composite Reliability ACC 0.773 CON 0.673 EOU 0.736 FOR 0.804 POU 0.743 TIM 0.701 US 0.67
Hasil  pengujian  nilai  AVE  dapat  dilihat  pada  Tabel  4  dimana  nilai  AVE  pada  setiap  variabel  telah melebihi 0,5 sehingga seluruh variabel dapat diterima dan baik untuk digunakan pada penelitian ini.

## 4.5. Uji Effect Size (f2)
Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai Effect Size ( 𝑓 2) yang mana dapat dikatakan mengetahui pengaruh variabel tertentu terhadap variabel lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang batas sekitar 0,02  maka  dinyatakan  memberikan  pengaruh  kecil,  jika  0,15  maka  dinyatakan  memberikan  pengaruh menengah dan bila 0,35 maka dinyatakan memberikan pengaruh besar. Hasil perhitungan Effect Size ( 𝑓 2) dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Uji Effect Size F 2 Analisis H1 0.027 Kecil H2 0.004 Kecil H3 0.013 Kecil H4 0.011 Kecil H5 0.169 Sedang H6 0.065 Kecil
Hasil  uji Effect  Size ( 𝑓 2)  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Tabel  5  dimana  diketahui  bahwa  1  jalur hipotesis pada penelitian ini memiliki pengaruh sedang terhadap struktur model yaitu POU-US dan lima jalur hipotesis lainnya memiliki pengaruh kecil.

## 4.6. Uji Path Coefficient (β)
Tahap  pengujian  ini  dilakukan  untuk  melihat  signifikansi  hubungan  antar  konstruk  dengan  melihat koefisien jalur ( path coefficient ) yang menunjukkan kekuatan hubungan antar konstruk. Nilai ambang batas path coefficient yaitu di atas 0,1 untuk dapat dikatakan memiliki pengaruh dalam model (Hair et al 2019).
Tabel 6. Uji Path Coefficient Hubungan antar Variabel Path Coefficient (β) ACC 0.158 CON 0.061 EOU 0.102 FOR 0.101 POU 0.341 TIM 0.228
Hasil analisis struktural model tahap pertama yaitu pengujian path coefficient dapat dilihat pada Tabel 6, dimana terdapat 1 dari 6 jalur yang memiliki nilai path coefficient di bawah ambang batas 0.1 , yaitu jalur FOR → US, hal ini berarti jalur tersebut memiliki pengaruh yang tidak signifikan, artinya terdapat pengaruh langsung antara variabel FOR terhadap variabel US namun tidak secara signifikan dalam model. Berikut ini model path coefficient ditunjukkan pada gambar 6.

## 4.7. Uji t
Pengujian  t-test  dilakukan  dengan  metode bootstrapping pada  SmartPLS  3.2.9  dengan  tingkat signifikansi 5% dalam menguji hipotesis-hipotesis penelitian. Hipotesis akan diterima apabila memiliki nilai t- test lebih besar dari 1,96 (Hair et al. 2019).
Tabel 7. Uji t t P-Values ACC -> US 1.656 0.049 CON -> US 0.485 0.314 EOU -> US 0.955 0.17 FOR -> US 0.819 0.207 POU -> US 2.687 0.004 TIM -> US 1.86 0.032
Hasil ditunjukkan pada Tabel 7. dimana terdapat satu hipotesis yang memiliki nilai di atas 1,96 yaitu pada  variabel Content terhadap User  Satisfaction (POU-US)  dengan  nilai  2,678  yang  berarti  hipotesis  ini diterima.

## 4.8. Uji Coefficient of Determination (R2)
Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai Coefficient of Determination yang mana dapat dikatakan kuat apabila memiliki nilai 0,67 dinyatakan kuat, dan memiliki nilai di bawah 0,33 dinyatakan moderat dan 0,19 atau di bawahnya menunjukkan tingkat varian yang lemah. Hasil perhitungan Coefficient of Determination dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. menunjukkan hasil nilai Coefficient of Determination (R2) variabel dependen User Satisfaction yaitu sebesar 0,878 yang berarti kuat. Hal ini menunjukkan bahwa untuk setiap peningkatan aspek dari seluruh variabel  independen  dapat  memberikan  pengaruh  terhadap User  Satisfaction sebesar  87.8%.  Sedangkan, sisanya sebesar 12.2% dipengaruhi oleh faktor faktor lain.
Tabel 7. Hasil Coefficient of Determination Variabel R Square Keterangan US 0.878 Kuat

## 4.9. Pembahasan
Pembahasan dari hasil pengujian hipotesis menggunakan uji t untuk uji parsial masingmasing variabel independent terhadap variabel dependent, dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Content (CON) tidak memiliki pengaruh terhadap kepuasan pengguna (US) pada Aplikasi Transportasi Online Maxim. Berdasarkan hasil uji t, didapatkan nilai t hitung sebesar 0,485 kurang dari t tabel 1,96 dan nilai effect size sebesar 0,004 yang berarti variable konten memiliki pengaruh kecil terhadap user satisfaction.  Artinya  dapat  disimpulkan bahwa  tidak  ada  pengaruh  signifikan  antara  variabel content terhadap satisfaction .  Menurut  persepsi  responden  secara  umum  menganggap  isi  informasi  pada aplikasi Maxim tidak sesuai harapan pengguna.
2. Accuracy (ACC) tidak memiliki pengaruh terhadap kepuasan pengguna (US). Berdasarkan hasil uji t, didapatkan nilai t hitung sebesar 1,656 lebih kecil dari t tabel 1,96 dan nilai effect size sebesar 0,027. Artinya  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  ada  pengaruh  signifikan  antara  variabel accuracy terhadap variabel satisfaction . Menurut persepsi responden secara umum menganggap keakuratan informasi pada aplikasi Maxim kurang memuaskan penggunanya karena adanya kesalahan ketika aplikasi menerima inputan, kemudian mengelolahnya menjadi suatu informasi.
3. Format (FOR)  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  kepuasan  pengguna  (US).  Berdasarkan  hasil  uji  t, didapatkan nilai t hitung sebesar 0,819 lebih kecil dari t tabel 1,96 dan nilai effect size sebesar 0,011. Artinya  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  ada  pengaruh  signifikan  antara  variabel format terhadap variabel satisfaction .  Menurut  persepsi  responden  secara  umum  menggangap  tampilan  pada  aplikasi maxim belum sesuai dengan harapan dan keinginan pengguna.
4. Ease of Use (EOU) tidak memiliki pengaruhterhadap kepuasan pengguna (US) Berdasarkan hasil uji t, didapatkan nilai t hitung sebesar 0,955 kurang dari t tabel 1,96 dan nilai effect size sebesar 0,013. Artinya dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  ada  pengaruh  signifikan  antara  variabel ease  of  use dengan  variabel satisfaction .  Menurut  persepsi  responden  secara  umum  menganggap  kemudahan  penggunaan  pada aplikasi Maxim tidak sesuai harapan pengguna.
5. Timeliness (TIM) tidak memiliki pengaruh terhadap kepuasan pengguna (US). Berdasarkan hasil uji t, didapatkan nilai t hitung sebesar 1,86 lebih kecil dari t tabel 1,96 dan effect size sebesar 0,065. Artinya dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  ada  pengaruh  signifikan  antara  variabel timeliness dengan  variabel satisfaction .
6. Perceived of usefulness (POU) memiliki pengaruh terhadap kepuasan pengguna (US). Berdasarkan hasil uji t, didapatkan nilai hitung sebesar 2.687 lebih besar dari t table 1,96 dan nilai effect size sebesar 0,169.
Artinya  dapat  disimpulkan  bahwa  ada  pengaruh  signifikan  antara  variable perceived  of  usefulness dengan variabel satisfaction .

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  data  yang  dilakukan,  disimpulkan  bahwa  dari  enam  hipotesis  yang  diuji,  yaitu variabel content (CON), accuracy (ACC), format (FOR), ease of use (EOU), timeliness (TIM) dan perceived of usefulness (POU), secara bersama-sama memberikan pengaruh terhadap variabel satisfaction (US) sebesar 87,8%.  Artinya,  dari  100  responden,  87  responden  merasa  puas  dengan  aplikasi  Maxim.  Namun,  dari  uji  t diketahui  bahwa  hanya  variable perceived  of  usefulness (POU)  yang  mempengaruhi satisfaction (US), sedangkan variable lainnya tidak berpengaruh. Pengguna merasa tidak puas dengan content , accuracy , format , timeliness dan ease  of  use aplikasi  Maxim,  sehingga  perlu  ada  peningkatan  kualitas  dan  kelengkapan  pada kelima aspek tersebut untuk meningkatkan kepuasan pengguna.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kami  ingin  mengucapkan  terima  kasih  yang  sebesar-besarnya  kepada  semua  pihak  yang  telah berkontribusi dalam penelitian ini. Terima kasih kepada rekan-rekan sejawat yang telah memberikan saran, dukungan, dan inspirasi selama proses penelitian. Kami juga ingin mengucapkan terima kasih kepada semua partisipan dan responden yang telah meluangkan waktu untuk berpartisipasi dalam penelitian ini. Tak lupa, kami  juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada  lembaga  atau  institusi  yang  telah  memberikan  dukungan  dan fasilitas dalam menjalankan penelitian ini. Semua kontribusi dan bantuan yang diberikan sangat berarti bagi
kelancaran  dan  kesuksesan  penelitian  ini.  Terima  kasih  atas  segala  kerja  keras  dan  kolaborasi  yang  telah terjalin.

## REFERENSI
[1] A.  Budi  Pratomo,  M.  A.  Kurnia  Harahap,  T.  Oswari,  P.  M.  Akhirianto,  and  A.  Widarman,  “The Application of End User Computing Satisfaction (EUCS) to Analyze the Satisfaction of MyPertamina User,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 5, no. 1, pp. 78–83, 2023, doi: 10.37034/jsisfotek.v5i1.205.
[2] Farhatun Nisaul Ahadiyah, “Perkembangan Teknologi Infomasi Terhadap Peningkatan Bisnis Online,” INTERDISIPLIN J. Qual. Quant. Res. , vol. 1, no. 1, pp. 41–49, 2023, doi: 10.61166/interdisiplin.v1i1.5.
[3] LESLY  R.  KROME,  “A  Review  of  Zoom  Utilization  in  Higher  Education  During  the  COVID-19 Pandemic,” Educ. Think. , vol. 1, no. 1, 2021.
[4] R.  Novializa,  F.  Rini,  and  I.  Irsyadunas,  “Analisis  Tingkat  Kepuasan  Dengan  Metode  EUCS  Pada Mahasiswa  Pengguna  E-Learning  STKIP  PGRI  Sumatera  Barat,” JTEV  (Jurnal  Tek.  Elektro  dan Vokasional) , vol. 8, no. 2, p. 213, 2022, doi: 10.24036/jtev.v8i2.116699.
[5] M.  Ariandi  and  D.  Marsolina,  “Analisis  Kepuasan  Driver  Terhadap  Aplikasi  Maxim  Menggunakan Metode End User Computing Satisfaction (EUCS),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 10, no. 2, p. 412, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i2.5819.
[6] R.  Tahir et  al. , Transformasi  Bisnis  di  Era  Digital  (Teknologi  Informasi  dalam  Mendukung Transformasi Bisnis di Era Digital) , no. August. 2023.
[7] N. Nopalia and D. Dalilah, “Analisis Kepuasan Pelayanan Aplikasi Maxim Pada Pengguna Mahasiswa Di Fakultas Sains Dan Teknologi Universitas Pgri Silampari Menggunakan Metode Servqual,” JUSIM (Jurnal Sist. Inf. Musirawas) , vol. 7, no. 2, pp. 167–174, 2022, doi: 10.32767/jusim.v7i2.1866.
[8] A. Gormantara, “Evaluation of the Success of the Academic Information System (SIAMIK) with the DeLone and McLean Model,” J. Teknol. Inf. dan Pendidik. , vol. 15, no. 2, pp. 2023–99, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.24036/tip.v15i2
[9] N. A. O. Saputri and A. Alvin, “Measurement of User Satisfaction Level in the Bina Darma Information Systems  Study  Program  Portal  Using  End  User  Computing  Satisfaction  Method,” J.  Inf.  Syst. Informatics , vol. 2, no. 1, pp. 154–162, 2020, doi: 10.33557/journalisi.v2i1.43.
[10] N.  Saputri,  F.  S.  Lubis,  and  M.  Rizki,  “Iraise  Satisfaction  Analysis  Use  The  End  User  Computing Satisfaction (EUCS) Method In Department Of Sains And Teknologi UIN Suska Riau,” pp. 1863–1874, 2023, doi: 10.46254/sa03.20220368.
[11] M. A. Hamzah, K. Rini, and M. R. Arief, “ANALISIS PENGGUNAAN SISTEM INFORMASI KAI ACCESS DENGAN MODEL UTAUT PADA PT. KERETA API INDONESIA (Persero) DAOP VI YOGYAKARTA,” NJCA  (Nusantara  J.  Comput.  Its  Appl. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  9–14,  2019,  doi: 10.36564/njca.v4i1.98.
[12] G. Pujana, I. Made Ardwi Pradnyana, and I. Ketut Resika Artha, “Analisis Kepuasan Pengguna E-Rapor Menggunakan Metode End-User Computing Satisfaction (Eucs) Di Smp Negeri 1 Sukasada,” Kumpul. Artik.  Mhs.  Pendidik.  Tek.  Inform. ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  57–66,  2023,  [Online].  Available: http://ditpsmp.kemdikbud.go.id/erapor/
[13] A. Winantu and S. I. Viony, “Analisis Kepuasan Pengguna SIAKAD STMIK El Rahma Dengan Metode EUCS  dan  IPA,” J.  Inform.  Komputer,  Bisnis  dan  Manaj. ,  vol.  21,  no.  3,  pp.  30–42,  2023,  doi: 10.61805/fahma.v21i3.7.
[14] N. A. Hidayah, E. Fetrina, and A. Z. Taufan, “Model Satisfaction Users Measurement of Academic Information System Using End-User Computing Satisfaction (EUCS) Method,” Appl. Inf. Syst. Manag. , vol. 3, no. 2, pp. 119–123, 2020, doi: 10.15408/aism.v3i2.14516.
[15] M.  R.  S.  Nazwa  Aprilliaa,  “Analisis  Kepuasan  Pengguna  Terhadap  Layanan  Gofood  Menggunakan Metode End User Computing Satisfaction,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 5, pp. 511–520, 2023, doi: https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i4.1053.
[16] W. A. Putera and I. M. Candiasa, “Analysis of e-learning user satisfaction itb stikom bali using end user computing satisfaction (eucs) method,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1810, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742- 6596/1810/1/012017.
[17] N.  Suriani,  Risnita,  and  M.  S.  Jailani,  “Konsep  Populasi  dan  Sampling  Serta  Pemilihan  Partisipan Ditinjau Dari Penelitian Ilmiah Pendidikan,” J.  IHSAN    J. Pendidik. Islam ,  vol.  1,  no. 2,  pp.  24–36, 2023, doi: 10.61104/ihsan.v1i2.55.
[18] B. A. R. Tulodo and A. Solichin, “Analisis Pengaruh Kualitas Sistem, Kualitas Informasi dan Perceived Usefulness terhadap Kepuasan Pengguna Aplikasi Care dalam Upaya Peningkatan Kinerja Karyawan (Studi Kasus PT. Malacca Trust Wuwungan Insurance, Tbk.),” J. Ris. Manaj. Sains Indones. , vol. 10, no. 1, pp. 25–43, 2019.
[19] F.  Darwati,  Lilis,  “Analisis  Pengukuran  Tingkat  Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  OVO  Menggunakan Metode  End  User  Computing  Satisfaction  (EUCS),” JUST  IT    J.  Sist.  Informasi,  Teknol.  Inf.  dan Komput. , vol. 12, no. 2, pp. 34–42, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just-
it/index
[20] S. R. Hartatik and C. Budihartanti, “Analisis Kepuasan Pengguna Terhadap Penerapan Aplikasi Go-jek Dengan Menggunakan Metode TAM,” PROSISKO J. Pengemb. Ris. dan Obs. Sist. Komput. , vol. 7, no. 1, 2020, doi: 10.30656/prosisko.v7i1.1653.