Volume 1 No. 2 Juli 2020 E-ISSN: 2774-342X

## Kajian Efektifitas Penggunaan Sistem Informasi Administrasi Kependudukan Menggunakan Model Delone dan Maclean

## Silvianty
Universitas  Bina Sarana Informatika Jl Kramat Raya No 98, Senen, Jakarta Pusat, Indonesia
e-mail: silvianty.svt@bsi.ac.id

## Abstrak
Kajian Efektivitas Penggunaan  Sistem Informasi adalah suatu cara Pengembangan Sistem Teknologi Informasi secara  efektif  dan  efisien.  Dengan  menggunakan  model  pendekatan  DeLone  dan  McLean  maka  keberhasilan sistem  informasi  dapat  direpresentasikan  berdasarkan  kualitas  sistem  (kualitas  sistem),  kualitas  keluaran  dari sistem  informasi  (kualitas  informasi),  kualitas  sistem  layanan  itu  sendiri  (kualitas  layanan),  minat  pengguna dalam menggunakan sistem, tanggapan pengguna terhadap sistem informasi (kepuasan pengguna), dan manfaat yang diperoleh perusahaan dari sistem informasi .
Kata Kunci: Information System; DeLone and McLean; Structural Equation Model;

## Abstract
The  effectiveness  of  the  information  system  is  the  way  how  the  Organization  should  develop  information technology  system  direct  behaviour  when  interacting  with  systems  of  information  technology  to  help  its objectives  effectively  and  efficiently.  Based  on  the  model  of  DeLone  and  McLean’s  approach  to  information system success can be represented based on the quality of the system (system quality), quality of output from the system information (information quality), quality of service system itself (service quality), user interest in using the system (intention to use), user response to information systems (user satisfaction), and the benefits obtained by companies from the information  system (net  benefit). To see the  relationship  between variable that  exist  in DeLone and McLean model approach will be tested by using Structural Equation Modelling (SEM).
Keywords: Information System; DeLone and McLean; Structural Equation Model;

## PENDAHULUAN
Perkembangan Teknologi Informasi (TI) telah memberikan  berbagai  sarana  bagi  Pemerintah  dalam mengembangkan visi dan misinya untuk memberikan pelayanan  yang  terbaik  kepada  masyarakat.  Sistem Informasi  yang  didukung  Teknologi  Informasi  telah dapat  memberikan  nilai  tambah  bagi  organisasi  jika didesain  menjadi  sistem  informasi  yang  efektif, sistem  informasi  yang  menandakan    bahwa  sistem tersebut  sukses.  Namun  demikian,  pengukuran  atau penilaian kualitas suatu sistem informasi yang efektif sulit  dilakukan  secara  langsung  seperti  pengukuran biaya –  manfaat. Kesulitan penilaian kesuksesan dan keefektifan  sistem  informasi  secara  langsung mendorong  banyak  peneliti  mengembangkan  model untuk menilai kesuksesan sistem informasi tersebut.
DeLone  dan  Mc.Lean  melakukan  studi  yang mendalam  terhadap  literatur  mengenai  kesuksesan sistem  informasi.  Mereka  menemukan  bahwa kesuksesan sebuah sistem informasi dapat direpresentasikan  oleh  karakteristik  kualitatif  dari sistem informasi itu sendiri ( system quality ), kualitas output  dari  sistem  informasi  ( information  quality ), konsumsi  terhadap  output  ( use ),  respon  pengguna
terhadap  sistem  informasi  ( user  satisfaction ), pengaruh  sistem  informasi  terhadap  kebiasaan pengguna  ( individual  impact )  dan  pengaruhnya terhadap kinerja organisasi ( organizational impact ). Penelitian  ini  mencoba  menggunakan  objek penelitian  terhadap  hasil  pengembangan  Sistem Informasi  Administrasi  Kependudukan  (SIAK)  di Kantor  Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil Kabupaten  Seluma  Provinsi  Bengkulu.  Sistem tersebut  telah  dikembangkan  sejak  tahun  2003  oleh Direktorat  Jenderal  Kependudukan  dan  Pencatatan Sipil  Kementerian  Dalam  Negeri  sementara  itu Kantor  Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil Kabupaten  Seluma  Provinsi  Bengkulu  mulai  tahun 2006 sudah menggunakan Sistem Informasi Administrasi Kependudukan (SIAK) untuk pelayanan administrasi kependudukan. Saat dilakukan  penelitian  ini,  SIAK  telah  dioperasikan selama 5 tahun.
1. Rumusan Masalah. Apakah penggunaan Sistem Informasi
Administrasi  Kependudukan  di  Kabupaten  Seluma Provinsi Bengkulu telah berlangsung secara efektif.
2. Hipotesis
Secara  umum  hipotesis  yang  diajukan  dalam penelitian ini diduga pelayanan administrasi kependudukan  pada  Dinas  Kependudukan  dan Pencatatan  Sipil  Kab.Seluma  Provinsi  Bengkulu melalui  pemanfaatan  Sistem  Informasi  Administrasi Kependudukan  berlangsung  efektif.  Maka  kajian  ini menggunakan  faktor-faktor  pengukuran  kesuksesan sistem informasi DeLone dan McLean (2003) yaitu : kualitas informasi, kualitas sistem, kualitas pelayanan, penggunaan informasi, kepuasan pengguna dan manfaat-manfaat bersih.
3. Tinjauan Pustaka
Menurut Jogiyanto (2007) Efektivitas Sistem  Informasi  adalah  suatu  cara  bagaimana  suatu organisasi  harus  mengembangkan  suatu  sistem teknologi  informasi  untuk  mengarahkan  perilaku- perilaku  ( behaviors) individual-individual  dalam berinteraksi  dengan  sistem  teknologi  informasi tersebut  untuk  membantu  mencapai  tujuan  mereka secara efisien dan efektif.
Efektifitas Sistem Informasi Efektivitas sistem
informasi ( IS effectiveness )  merupakan  pengukuran  banyak  bidang ( multi-facet ) antara lain :
1. Pengukuran-pengukuran  kinerja  untuk  teknologi dihubungkan  ke  beberapa  aspek  dari  kemampuan fungsionalnya (kapasitas, kecepatan, dan lainnya), kemudahan penggunaan ( ease of use ), kompatibilitas  ( compatibility ),  dan  kemudahan dirawat ( maintainability ).
2. Pengukuran-pengukuran  kinerja  untuk  informasi dihubungkan  ke  kualitas  informasi  ( information quality )
seperti akurasi ( accuracy ), ketepatwaktuan ( timeliness ), dan lainnya, keaksesan  atau  kemampuan-akses  ( accessibility ), presentasi ( presentation ), dan keamanan ( security ).
3. Pengukuran-pengukuran  kinerja  untuk  partisipan- partisipan  termasuk  pengukuran  dampak  dari sistem  kerja  terhadap  mereka  misalnya  yang berhubungan dengan stress ( stress ), koneksi sosial ( social connection ), pertumbuhan personal
( personal  growth )  dan  pengukuran-pengukuran dari dampak sistem kerja seperti yang berhubungan dengan keahlian
( skills ), pengetahuan ( knowledge ), dan komitmen ( commitment ).
Dengan  demikian “IS  effectiveness” merupakan pengukuran  efektivitas  sistem  informasi  yang mungkin  dapat  dan  mungkin  juga  tidak  dapat diterapkan di suatu situasi tertentu.
Sistem Informasi Administrasi Kependudukan (SIAK) Sistem Informasi Administrasi Kependudukan  (SIAK)  adalah  Sistem  Informasi Nasional yang berfungsi untuk memfasilitasi
pelayanan  penerbitan  dokumen  penduduk  atau  surat keterangan kependudukan dan pengelolaan data hasil pendaftaran  penduduk  dan  pencatatan  sipil  dengan teknologi informasi dan komunikasi yang memberlakukan  NIK  atau  Single  Identity  Number (SIN) sebagai Nomor Identitas Seseorang. Sistem Informasi Administrasi Kependudukan (SIAK) dibangun untuk :
1. Memfasilitasi  pelayanan  pendaftaran  penduduk dan  pencatatan  sipil  dalam  penerbitan  dokumen kependudukan;
2. Menerbitkan  Nomor  Induk  Kependudukan (NIK)  dan  Nomor  Kartu  Keluarga  secara sistemik;
3. Produk  sampingan  adalah  data  yang  diolah secara  sistemik  menghasilkan  statistik  vital  dan statistik kependudukan serta laporan-laporan.
Fungsi Sistem Informasi Administrasi Kependudukan (SIAK) antara lain : 1. Melakukan perekaman, pengiriman dan pengolahan data hasil Pendaftaran Penduduk dan Pencatatan Sipil;
2. Menerbitkan  Nomor  Induk  Kependudukan (NIK);
3. Memfasilitasi  validasi  dan  verifikasi  individu penduduk untuk pelayanan publik lainnya; Menyajikan  data  dan  informasi  yang
mutakhir  bagi  instansi  terkait  dalam  rangka perencanaan pembangunan dan pelaksanaan program pemerintah.

## Model DeLone dan McLean
Model  yang  baik  adalah  model  yang lengkap tetapi sederhana. Model semacam ini disebut dengan  model  yang  parsimoni.  Berdasarkan  teori- teori  dan  hasil  penelitian  sebelumnya  yang  telah dikaji,  DeLone  dan  McLean  (1992)  kemudian mengembangkan  suatu  model  parsimony  yang mereka  sebut  dengan  nama  Model  Kesuksesan Sistem  Information (D&M  Information  System Success Model) sebagai berikut :
Gambar 1. Model DeLone & McLean (1992) Model  yang diusulkan ini merefleksi  ketergantungan dari  enam  pengukuran  kesuksesan  Sistem  Informasi. Keenam  elemen  atau  faktor  atau  komponen  atau pengukuran dari model ini adalah :
1. Kualitas sytem (system quality) ;
2. Kualitas Informasi (information quality) ;
3. Penggunaan (use) ;
4. Kepuasan pemakai (user satisfaction) ;
5. Dampak individual (individual impact) ;
6. Dampak organisasional (organizational impact);
Dari  model  proses  dan  kausal  ini,  maka dapat  dijelaskan  bahwa  kualitas  system (system quality) dan  kualitas  informasi (information  quality) secara  mandiri  dan  bersama-sama  mempengaruhi baik  penggunaan (use) dan kepuasaan pemakai ( user satisfaction ).  Besarnya  penggunaan  ( use )  dapat mempengaruhi kepuasaan pemakai ( user satisfaction )  secara  positif  atau  negatif.  Penggunaan ( use )  dan  kepuasaan  pemakai  ( user  satisfaction ) mempengaruhi dampak individual ( individual impact )  dan  selanjutnya  mempengaruhi  dampak organisasional ( organizational impact ). Dari kontribusi-kontribusi penelitian-penelitian sebelumnya  dan  akibat  perubahan-perubahan  dari peran  dan  penanganan  sistem  informasi  yang  telah berkembang, DeLone & McLean (2003) memperbaharui  modelnya  dan  menyebutnya  sebagai model  kesuksesan  sistem  informasi  D&M  yang diperbarui (updated D&M IS Success model). Hal-hal yang diperbarui ini adalah sebagai berikut:
1. Menambah  dimensi  kualitas  pelayanan (service quality) sebagai  tambahan  dari  dimensi-dimensi kualitas  yang  sudah  ada,  yaitu  kualitas  system (system quality) dan kualitas informasi (information quality);
2. Menggabungkan  dampak  individual (individual impact) dan  dampak  organisasi (organizational impact) menjadi  satu  variabel  yaitu  manfaat- manfaat  bersih (net  benefits). Alasan  terjadinya penggabungan  adalah  dampak  dari  sistem informasi  yang dipandang sudah meningkat tidak hanya  dampaknya  pada  pemakai  individual  dan organisasi  saja,  tetapi  dampaknya  sudah  kegrup pemakai, ke antar organisasi, konsumer, pemasok, sosial  bahkan  ke  Negara.  Tujuan  penggabungan ini  adalah  untuk  menjaga  model  tetap  sederhana ( parsimony );
3. Menambahkan dimensi minat memakai ( intention to  use )  sebagai  alternatif  dari  dimensi  pemakaian ( use ).  DeLone  &  McLean  (2003)  mengusulkan pengukuran  alternatif,  yaitu  minat  memakai ( intention  to  use ).  Minat  memakai  adalah  suatu sikap  ( attitude ),  sedang  pemakaian  ( use )  adalah suatu  perilaku  ( behavior ).  Dengan  adanya beberapa penambahan variabel pada model, maka model  DeLone  &  McLean  yang  telah  diperbarui (2003) nampak sebagai berikut:
Gambar 2. Model kesuksesan sistem informasi DeLone & McLean diperbarui 2003
Teori DeLone & McLean lebih memfokuskan pada  kesuksesan  implementasi  pada  organisasi. Teori-teori  dan  model-model  pengaruh  perilaku  ke organisasi  menurut  DeLone  dan    MacLean  adalah sbb :

## Tabel 1.  Model Delone & McLean
Teori Variabel-Variabel Penentu Perilaku a. Model  kesuksesan sistem informasi ( information system success model ) oleh DeLone (1992) a. Kualitas System ( System quality )
b. Kualitas Informasi ( Information quality ) c. Pemakaian ( Use )
d. Kepuasan pemakai
e. ( User satisfaction ) f. Dampak Individu ( Individual impact ) g. Dampak Organisasi ( Organizational impact ) b.  Model kesuksesan sistem informasi diperbarui  ( updated informantion system success model ) oleh DeLone dan McLeon (2003). Model yang diperbarui ini menggabungkan dampak-dampak individual  menjadi sebuah konstruk yaitu manfaat- manfaat  bersih  ( net benefit ). Model diperbaharui juga menambahkan suatu konstruk yaitu kualitas pelayanan  ( service quality ) karena a. Kualitas sistem ( system quality )
b. Kualitas informasi ( information quality )
c. Minat memakai
( intention  to  use ) sebagai
alternatif pemakaian ( use )
d. Kepuasan pemakai ( User Satisfaction )
e. Manfaat-manfaat bersih ( Net Benefits )
f. Kualitas pelayanan
( Service quality )
penggunaan internet yang memberikan jasa pelayanan kepada pemakainya. Structual Equation Modeling dan Amos
SEM digunakan untuk menjelaskan fenomena  tertentu  yang  melibatkan  dua  atau  lebih variabel,  baik  itu  variabel  laten  atau  bukan.  Tujuan SEM  secara  sederhana  adalah  ingin  menguji  apakah model  yang  ada  memang  dapat  menjelaskan fenomena yang didapat.
SEM  adalah  teknik  statistic  multivariate yang merupakan kombinasi antara analisis factor dan analisis  regresi  ( korelasi ),  yang  bertujuan  untuk menguji hubungan-hubungan antar-variabel yang ada pada  sebuah  model,  baik  itu  antar-indikator  dengan konstruknya, ataupun hubungan antar-konstruk.
SEM  lebih  digunakan  untuk  melakukan confirmatory  analysis daripada exploratory  analysis . Sebuah  model  dibuat  berdasar  teori  tertentu, kemudian  SEM  digunakan  untuk  menguji  apakah model tersebut dapat diterima ataukah ditolak. Disini model  yang  dibuat  sudah  didasarkan  atas  teori tertentu,  sehingga  SEM  tidak  digunakan  untuk membangun  sebuah  model  baru  tanpa  dasar  teori yang sudah ada sebelumnya.
Ada  beberapa  tahapan  pokok  yang  akan dilalui  untuk  menggunakan  SEM  dalam  sebuah kegiatan penelitian .
1. Membuat sebuah Model SEM ( Model
Specification )
Pada  tahap  ini,  sebuah  model – dengan  berdasar teori tertentu- dibuat, baik dalam bentuk equation (persamaan-persamaan matematis) maupun dalam bentuk  diagram  /gambar.    Diagram  akan memasukkan measurement  model dan structural model
2. Menyiapkan  desain  penelitian  dan  pengumpulan data
Setelah  model  dibuat,  sebelum  model  diuji,  akan dilakukan pengujian asumsi-asumsi yang seharusnya  dipenuhi  dalam  SEM,  perlakuan terhadap missing  data (jika  ada  dan  cukup banyak), mengumpulkan data dan sebagainya.
3. Identifikasi Model ( Model Identification ) Setelah  sebuah  model  dibuat  dan  desain  sudah ditentukan, pada model dilakukan uji identifikasi, apakah  model  dapat  dianalisis  lebih  lanjut. Penghitungan  besar degree  of  freedom menjadi bagian penting dalam tahap ini.
4. Menguji  Model  ( Model  Testing  dan  Model Estimation )
Setelah  model  dibuat  dan  dapat  diidentifikasi, tahapan dilanjutkan dengan menguji measurement model  kemudian  menguji  struktural  model.  Dari pengujian  measurement  model,  akan  didapat keeratannya  hubungan  antara  indikator  dengan konstruknya.  Jika  measurement  dapat  dianggap
valid, pengujian dilanjutkan pada struktural model untuk  memperoleh  sejumlah  korelasi  yang menunjukkan
hubungan antar-konstruk.
Termasuk dalam kegiatan ini adalah kemungkinan dilakukannya model  respecification pada  sebuah model SEM.
Menurut  Jogianto  dalam  buku  Model  Kesuksesan Sistem Teknologi Informasi pada halaman 104 – 107 dijelaskan
kontribusi-kontribusi penelitian sebelumnya  dan  akibat  perubahan-perubahan  dari peran  dan  penanganan  sistem  informasi  yang  telah berkembang, DeLone dan McLean (2003)
memperbarui  modelnya  dan  menyebutnya  sebagai model  kesuksesan  sistem  informasi  D  &  M diperbarui.  Hal-hal  yang  diperbarui  adalah  sebagai berikut :
1. Menambah  dimensi  kualitas  pelayanan  ( service quality )  sebagai  tambahan  dari  dimensi-dimensi kualitas  yang  sudah  ada,  yaitu  kualitas  sistem ( system quality ) dan kualitas informasi ( information quality ).
2. Menggabungkan  dampak  individual  (individual impact) dan dampak organisasional (organizational  impact)  menjadi  satu  variabel yaitu  manfaat-manfaat  bersih  (net  benefit). Tujuan penggabungan ini  adalah untuk menjaga model  tetap  sederhana  (parsimony).  Variabel- variabel  baru  ini  mengangkat  tiga  isu  baru  yang perlu diperhatikan, yaitu sebagai berikut :
a) Apa  kualifikasi  untuk  dapat  dikatakan sebagai manfaat ?
b) Manfaat untuk siapa ?
c) Manfaat di tingkat analisis yang mana ?
3. Menambahkan dimensi minat memakai ( intention  to  use )  sebagai  alternatif  dari  dimensi pemakaian  ( use ).  Pengukuran  dari  pemakaian ( use )  mempunyai  banyak  dimensi,  seperti misalnya  pemakaian  sukarela  atau  wajib, mendapat  informasi  ( informed )  atau  tidak mendapat  informasi  ( uninformed ),  efektif  lawan tidak  efektif  dsbnya.  DeLone  dan  McLean (2003) mengusulkan pengukuran alternatif, yaitu minat  memakai  ( intention  to  use ).  Minat memakai  adalah  suatu  sikap  ( attitude ),  sedang pemakaian ( use ) adalah suatu perilaku ( behavior ).  DeLone  dan  McLean  (2003)  juga berargumentasi  dengan  mengganti  pemakaian ( use )  memecahkan  masalah  yang  dikritik  oleh Seddon  (1997)  tentang  model  proses  lawan model kausal.
4. Pemakaian  ( use )  dan  kepuasan  pemakai  ( user satisfaction ) sangat erat berhubungan.
Pemakaian  ( use )  harus  mendahului  kepuasan pemakai ( user satisfaction ) sebagai suatu proses, tetapi pengalaman yang positif karena menggunakan ( use) akan mengakibatkan kepuasan  pemakai  yang  lebih  tinggi  sebagai suatu kausal. Secara sama, peningkatan kepuasaan pemakai akan mengakibatkan
peningkatan  minat  menggunakan  ( intention  to use ) dan kemudian akan menggunakan.
5. Jika manfaat-manfaat bersih (net benefits) positif akan menguatkan minat memakai, dan menggunakan  serta  tingkat  kepuasaan  pemakai. Umpan  balik  ini  masih  valid  bahkan  untuk manfaat-manfaat bersih yang negatif.

## METODOLOGI PENELITIAN
1. Tinjauan Objek Penelitian
Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil Kabupaten Seluma Prov.Bengkulu melakukan serangkaian  kegiatan  penataan  dan  penerbitan  dalam penerbitan dokumen dan data kependudukan melalui pendaftaran  penduduk,  pencatatan  sipil,  pengelolaan informasi  penduduk  serta  pendayagunaan  hasilnya untuk  pelayanan  publik  dan  pembangunan  sektor lain.  Administrasi  ini  dilakukan  melalui  pendataan penduduk. Pendataan penduduk merupakan pencatatan  biodata  penduduk,  pencatatan  atas pelaporan  peristiwa  kependudukan  dan  pendataan penduduk  rentan  administrasi  kependudukan  serta penerbitan  dokumen  penduduk  berupa  identitas, kartu atau surat keterangan kependudukan.
Pada  tingkat  Pusat  SIAK  dikelola  oleh Direktorat  Jenderal  Kependudukan  dan  Pencatatan Sipil  Kementerian  Dalam  Negeri,  sedangkan  pada tingkat  Provinsi  dan  Kabupaten/Kota  dikelola  oleh Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil.  Dalam pelaksanaannya,
SIAK didukung Peraturan Pemerintah  Republik  Indonesia  Nomor  37  Tahun 2007 Tentang Pelaksanaan Undang-Undang Nomor23 Tahun 2006 Tentang Administrasi Kependudukan yang  secara  tegas  menyatakan  SIAK sebagai  suatu  sistem  enterprise  dan  memiliki jangkauan geografis yang luas mulai dari kecamatan, kabupaten/kota, provinsi hingga ke pemerintah pusat.
Dalam  pasal  71  tersirat  bahwa  SIAK mengandung  unsur    antara  lain  :  Basis  Data, Perangkat  Teknologi  dan  Komunikasi,  Sumber  daya manusia,  Pemegang  hak  akses,  Lokasi  basis  data, Pengelolaan  Basis  Data,  Pemeliharaan  Basis  Data, Pengamanan Basis Data, Pengawasan Basis Data dan Data  Cadangan  (back-up  data/  DRC (Disaster Recovery Center).
Dalam  pelaksanaan  penerapan  SIAK,  masih banyak  ditemukan  kendala-kendala.  Secara  umum kendala yang ada dapat dirangkum senagai berikut :
a) Tingginya biaya penerapan SIAK berbasis Online /  Offline  yang  tidak  semua  daerah  mampu mengalokasikannya;
b) Untuk konsolidasi data baik yang Online / Offline membutuhkan  biaya  pemeliharaan  komunikasi data;
c) Tata  Kelola  Teknologi  Information  (TI)  belum sepenuhnya  mengacu  ( comply )  terhadap  Permen
No.41/PER/MEN.KOMINFO/11/2007 tentang
Panduan Tata Kelola TI dan Standart
Internasional  seperti  COBIT (Control  Objective for Information and related Technology)
d) Aspek keamanan yang saat  ini dikelola belum sepenuhnya mengacu dengan standart internasional,  sebagai  contoh  ISO  17799,  BS 7799  merupakan  satu-satunya  standart  dalam manajemen keamanan informasi; e) Masih  banyaknya  SDM  yang  sudah  terlatih dimutasi sementara belum disiapkan penggantinya. Tapi dalam penulisan ini, penulis membatasi hanya  pada  kajian  efektivitas  dalam  penggunaan aplikasi Sistem Informasi
Administrasi Kependudukan  menggunakan  model  DeLone  & McLean  yaitu  Apakah  system  yang  dibangun, Informasi  yang  dihasilkan  dan  Layanan  yang diberikan  sudah  dapat  memberikan  kepuasasan pelayanan dan bisa memberikan benefit (keuntungan).
2. Hipotesis Operasional
Kualitas Informasi (KI)
Kualitas Sistem (KS) Kualitas Pelayanan (SQ) Intensi Penggunaan (IP) Kepuasan Pengguna (KP) Net Benefits (MB) Gambar 3. Hipotesis
Berdasarkan  kerangka  konsep  pengaruh antar  variabel,  maka  disusunlah  hipotesis  sebagai berikut :
1. Diduga bahwa terdapat  pengaruh yang signifikan antara  Kualitas  Informasi  (KI)  terhadap  Intensi Penggunaan (IP);
2. Diduga bahwa terdapat  pengaruh yang signifikan antara Kualitas Informasi (KI) terhadap Kepuasan Pengguna (KP);
3. Diduga bahwa terdapat  pengaruh yang signifikan antara  Kualitas  sistem  (KS)  terhadap  Intensi Penggunaan (IP);
4. Diduga bahwa terdapat  pengaruh yang signifikan antara  Kualitas  sistem  (KS)  terhadap  Kepuasan Pengguna (KP);
5. Diduga bahwa  terdapat  pengaruh yang signifikan antara  Kualitas  Pelayanan  (SQ)  terhadap  Intensi Pemakaian (IP);
6. Diduga bahwa terdapat  pengaruh yang signifikan antara Kualitas Pelayanan (SQ) terhadap Kepuasan Pengguna (KP);
7. Diduga bahwa terdapat  pengaruh yang signifikan antara  Intensi  Pemakaian  (IP)  dengan  Kepuasan Pengguna (KP);
8. Diduga bahwa terdapat  pengaruh yang signifikan antara  Intensi  Pemakaian  (IP)  dengan  manfaat- manfaat bersih (MB);
9. Diduga bahwa terdapat  pengaruh yang signifikan antara Kepuasan Pengguna (KP) dengan manfaat- manfaat bersih (MB).
3. .Metode Pengumpulan Data
Data  dikumpulkan  dengan  menggunakan metode  survey,  dimana  penelitian  ini  dilakukan dengan  menggunakan  data  kuantitatif  dengan pendekatan positivism .  Survey  dilakukan  dengan memberikan  satu  set  pertanyaan  berbentuk  kuisioner yang  disebarkan  pada  responden  melalui  kuisioner cetak  dengan  menggunakan  teknik purposive sampling.
Data  yang  didapatkan  dari  survey  akan dianalisis  dengan  menggunakan  metode  statistik multivariat.
Sesuai  dengan  teknik  pendugaan  mode Maximum  Likelihood,  banyaknya  sampel  yang digunakan  minimal  adalah  100  sampel  (responden), Hair dalam (Ghozali 2008,64).
Uji Asumsi Model Tindakan
yang dilakukan adalah mengevaluasi  apakah  data  yang  digunakan  telah memenuhi asumsi-asumsi SEM. Asumsi-asumsi yang harus diperhatikan adalah :
a. Ukuran Sampel Asumsi  dasar  yang  harus  dipenuhi  dalam  analisa SEM  adalah  jumlah  sampel  yang  memenuhi  kaidah analisis.  Menurut  Sekaran  dalam  (Tony  2003,  10) analisa  SEM  membutuhkan  sampel  paling  sedikit  5 kali  variabel  indikator  yang  digunakan.  Teknik maximum  likelihood  estimation (ML)  membutuhkan sampel berkisar antara 100  - 200 sampel.
b. Normalisasi Asumsi normalisasi sebaran data harus dipenuhi agar data  dapat  diolah  lebih  lanjut  dalam  SEM. Normalisasi dapat dideteksi dari awal dengan melihat sebaran  data.  Uji  normalisasi  perlu  dilakukan  baik terhadap  data univariat maupun  data multivariat . SEM  sangat  sensitif  terhadap  karakteristik  distribusi data khususnya yang melanggar normalitas multivariat,  adanya  kurtosis  ( curtosis )  yang  tinggi atau  kemencengan  ( skewness )  distribusi  data. Evaluasi  normalitas  dilakukan  dengan  menggunakan kriteria skewness distribusi  data. Evaluasi  normalitas dilakukan dengan menggunakan kriteria critical ratio skewness dan critical  ratio  curtosis  value yang berada antara  -2,58 dan 2,58 pada tingkat  signifikasi 0,01  (Ghozali  2008,  84).  Data  dapat  disimpulkan
mempunyai  distribusi  normal  jika  nilai critical  ratio skewness dan critical  ratio  curtosis  value di  bawah harga mutlak 2,58.
c. Outliers
Outliers adalah  kondisi  observasi  dari  suatu  data yang  memiliki  karakteristik  yang  unik  yang  terlihat sangat  berbeda  jauh  dari  observasi-observasi  lainnya dan  muncul  dalam  bentuk  nilai  ekstrim,  baik  untuk sebuah variabel tunggal ( univariat ) maupun variabel- variabel  kombinasi/ multivariat .  Deteksi  terhadap multivariat outlier dilakukan dengan memperlihatkan nilai mahalanobis  distance  table yang  berdasarkan nilai X 2 tabel. Dapat disimpulkan bahwa semua kasus mempunyai  nilai mahalabonis  distance hitung  X 2 tabel,  berarti  menunjukkan  adanya multivariat outlier .

## d. Multikolinearitas dan Singularitas
Multikolinearitas  dan  Singularitas dapat  dideteksi dari  determinan  matriks  kovarians.  Jika  nilai  dari determinan  matriks  kovarians  sangat  besar  atau  jauh dari angka nol, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat  masalah Multikolinearitas  dan  Singularitas pada  data  yang  dianalisis,  sehingga  data  dinyatakan valid
Uji Validitas dan Reliabilitas a.  Uji Validitas
Validitas  digunakan  untuk  menguji  kemampuan (keakuratan) suatu indikator sehingga dapat mewakili suatu  variabel  laten. Ada 2 (dua) hal yang dilakukan dalam pengujian validitas yaitu pemeriksaan terhadap nilai  t  dan  pemeriksaan  terhadap  tingginya  muatan faktor  standar  atau  ( standardized  loading  factor ) yaitu  1,96 untuk nilai t dan 0,50 untuk  .

## b.  Uji Reliabilitas
Uji  realiabilitas  adalah  ukuran  konsistensi internal  dari  indikator-indikator  suatu  variabel bentukan  yang  menunjukkan  derajat  setiap  indikator sebagai  konstruktor  variabel  bentukan.  Pendekatan yang  dianjurkan  dalam  menilai  sebuah  model pengukuran  ( measurement  model )  ini  adalah  dengan menilai  besaran composite  reliability serta variance extracted dari masing-masing konstruk.
1) Construct Reliability
Reliability  adalah  ukuran  mengenai  konsistensi internal  dari  indikator-indikator  sebuah  konstruk yang  menunjukkan  derajat  sampai  dimana  masing- masing  indikator  itu  mengindikasikan  sebuah konstruk  laten  yang  umum.  Nilai  yang  digunakan untuk  sebuah  tingkat  reliabilitas  yang  diterima minimal 0,70. (Ghozali 2008, 233).
Construct Reliability diperoleh dengan rumus sebagai berikut,
Construct – Reability = (  std. loading ) 2
(  std. loading ) 2 +   j
Keterangan : - std.  loading diperoleh  langsung  dari standardized loading untuk tiap indikator -  j adalah measurement  error  j = 1  – (std. loading)
2) Variance Extracted
Jumlah varian dari indikator-indikator yang diekstraksi  oleh  konstruk  laten  yang  dikembangkan. Nilai variance extracted yang tinggi dapat menunjukkan bahwa indikator-indikator telah mewakili secara baik konstruk laten yang dikembangkan  dan  nilai  yang  direkomendasikan adalah minimal 0,50 ((Ghozali 2008), 233).
Variance  Extracted dapat  diperoleh  melalui  rumus sebagai berikut,
Variance Extracted =  std. loading 2  std. loading 2 +   j
Keterangan : - std. loading diperoleh langsung dari standardized loading untuk tiap indikator
-  j adalah measurement  error  j =  1  –  (std. loading) 2

## Uji Kesesuaian Model
Uji ini merupakan uji model secara menyeluruh yang ditujukan untuk mengukur kesesuaian  antara  matriks  varians  kovarians  sampel (data  observasi)  dengan  matriks  varians  kovarians berdasarkan model yang diajukan. Dengan demikian, uji  ini  digunakan  untuk  menyatakan  model fit atau tidak.
Hipotesis  yang  diajukan  untuk  menguji kesesuaian  model  secara  menyeluruh,  dinyatakan dalam hipotesis deskriptif H 0 dan H 1 sebagai berikut; tindakan yang dilakukan adalah mengevaluasi apakah data  yang  digunakan  telah memenuhi  asumsi-asumsi SEM.  Asumsi-asummsi  yang  harus  diperhatikan adalah :
H 0 =  p =  s :    matriks  varians-kovarians sampel sama (tidak berbeda) dengan matriks varians- kovarians  populasi  dugaan,  artinya  model fit atau diterima.
H 1 =  p   s :  matriks  varians-kovarians sampel tidak sama (berbeda) dengan matriks varians- kovarians  populasi  dugaan,  artinya  model  tidak fit atau tidak diterima.
Untuk  mengetahui  model  yang  dibangun fit atau tidak, dapat digunakan uji sebagai berikut :
a. Absolut Fit Measure
Yaitu  ukuran  kesesuaian  yang  bersifat  absolut, digunakan  untuk  menguji  kemampuan  model  dalam memprediksi  matriks  varians-kovarians  populasi secara  akurat  berdasarkan  data  sampel  (empirik). Statistik uji yang digunakan untuk mengukur absolut fit measure :
1) Chi-Square Statictic ( CMIN )
Merupakan  alat  uji  paling  fundamental  untuk mengukur  kesesuaian  model.  Model  dikategorikan baik  jika  mempunyai chi-square =  0  yang  berarti tidak  ada  perbedaan.  Tingkat  signifikan  penerimaan yang direkomendasikan adalah apabila p  0,05 yang berarti  matriks  input  sebenarnya  dengan  matriks input  yang  diprediksi  tidak  berbeda  secara  statistik. Maka pengujian hipotesis untuk menjelaskan kondisi data empiris dengan model terhadap teori adalah :
H 0 :data  empiris  identik  dengan  teori  antar model  (p  0,05) berarti model fit atau diterima H 1 :data empiris berbeda dengan teori antar model (p < 0,05) berarti model tidak fit atau tidak diterima
Menurut  Singgih (Santoso: 2011)  model yang bagus adalah model dengan hasil CMIN pada default model  (model  yang  sekarang  sedang  diuji)  yang berada  di  antara CMIN saturated  model (hasil pengujian pada kondisi dimana terjadi just identified , yakni  df  adalah  0)  dan CMIN  independence (hasil pengujian  pada  kondisi  dimana  setiap  variabel indikator  dianggap  tidak  berhubungan  dengan variabel  konstruknya,  juga  tidak  ada  hubungan  antar variabel konstruk).
2) CMIN/DF
Adalah  nilai Chi-Square dibagi  dengan degree  of freedom nya  akan  menghasilkan  indeks  CMIN/DF atau  dapat  disebut  juga chi-square    relative . Digunakan  untuk  mengukur  tingkat fit nya  suatu model, nilai yang diharapkan adalah  2,0.

## 3) GFI
GFI ( Goodness of Fit Index ) yaitu indeks kesesuaian ( fit indeks)  yang  menghitung  proporsi  dari  varians dalam  matriks  kovarians    sampel  yang  dijelaskan oleh  matriks  kovarians  populasi  yang  terestimasi. Nilai  GFI  berkisar  dari  0  ( poor  fit )  sampai  1.0 ( perfect  fit ).  Nilai  GFI  yang  disyaratkan  adalah  0,90.

## 4) RMSEA
RMSEA  ( The  Root  Means  Square  Error  of Approximation ) merupakan sebuah indeks yang dapat digunakan untuk mengkompensasi chi-square statistik  dalam  sampel  yang  lebih  besar.  Nilai RMSEA  0,08  merupakan  indeks  untuk  dapat diterimanya  model  yang  menunjukkan  sebuah close fit dari  model  itu  sendiri  berdasarkan degree  of freedom .
b. Incremental Fit Measure
Yaitu  ukuran  kesesuaian  yang  bersifat  incremental, digunakan  untuk  menguji  kesesuaian  model  dengan cara membandingkan model yang diajukan ( proposed model )  dengan  baseline  model  ( null  model ).  Null model  merupakan  model  yang  realistik  diharapkan model  yang  diajukan  dapat  lebih  baik  darinya.
Statistik  uji  yang  digunakan  untuk  mengukur incremental fit measure adalah sebagai berikut :
1) AGFI
AGFI  ( Adjusted  Goodness  of  Fit )  merupakan pengembangan  dari  GFI  yang  disesuaikan  dengan ratio  degree  of  freedom untuk proposed  model dan null model . Nilai AGFI yang direkomendasi adalah  0,90.
2) TLI TLI  ( Tucker  Lewis  Index )  atau  lebih  dikenal  dengan non normed fit index (NNFI). Pertama kali diusulkan sebagai  alat  untuk  mengevaluasi  analisis  faktor, tetapi  sekarang  dikembangkan  untuk  SEM.  Ukuran ini  menggabungkan  ukuran parsimony ke  dalam index  komparasi  antara proposed  model dan null model .  Nilai TLI  berkisar  antara  0  sampai  1,0.  Nilai TLI yang direkomendasi adalah  0,95.
3) NFI
NFI  ( Normed  Fit  Index )  merupakan  ukuran perbandingan antara proposed model dan null model . Nilai  NFI  bervariasi  dari  0  ( no  fit  at  all )  sampai 1,0 ( perfect fit ). Nilai NFI yang direkomendasi  0,90.
4) CFI
CFI  ( Comparative  Fit  Index )  merupakan  sebuah alternatif incremental fit index yang membandingkan sebuah  model  yang  diuji  terhadap  sebuah baseline model. Nilai yang direkomendasi-kan adalah  0,95.
c. Parsimonious Fit Measures Ukuran  kesesuaian parsimonious digunakan  untuk menguji  kemampuan  model  dalam  memprediksi matriks  varians  –  kovarians  populasi  secara  akurat dengan  mempertimbangkan  jumlah  parameter  yang diestimasi.  Prinsip  yang  diacu  pada  ukuran parsimony ini adalah jumlah parameter yang minimal dengan  tingkat  akurasi  yang  maksimal.  Statistik  uji yang  digunakan  untuk  mengukur parsimonious  fit measure adalah :
1) PNFI ( Parsimonious Normal Fit Index )
PNFI  merupakan  modifikasi  dari  NFI.  Kegunaan utama  PNFI  adalah  untuk  membandingkan  model dengan degree  of  freedom (derajat  kebebasan)  yang berbeda,  yaitu  membandingkan  model  alternatif sehingga  tidak  ada  nilai  yang  direkomendasikan sebagai  nilai fit yang  diterima.  Nilai  PNFI  yang direkomendasikan  0,60.
2) PGFI ( Parsimonius Goodness of Fit )
PGFI  merupakan  modifikasi  GFI  atas  dasar parsimony  estimate  model .  Nilai  PGFI  berkisar antara 0 sampai dengan 1,0 nilai yang semakin tinggi menunjukkan  model  lebih parsimony (sederhana).
Nilai PGFI yang direkomendasikan  0,60.
Dalam  penelitian  ini,  model  berbasis  teori yang  dikembangkan  merupakan  adopsi  model
kesuksesan  sistem  informasi  DeLone  dan  McLean 2003 sebagai berikut :
Gambar 4. Model Berbasis Teori
Seperti terlihat  pada model gambar3, terdapat 3 (tiga) konstruk eksogen dan tiga konstruk endogen. Konstruk  eksogen  disebut  dengan source  variables atau  variabel  independen  yang  tidak  diprediksi  atau tidak dipengaruhi oleh variabel.
Variabel independen, meliputi : 1. Kualitas Informasi (KI)
2. Kualitas Sistem (KS)
3. Kualitas Pelayanan (KP)
Sedangkan  konstruk  endogen  atau  disebut variabel  dependen  yaitu  variabel  yang  dipengaruhi atau  yang  menerima  akibat  adanya  variabel independen.
Variabel dependen, meliputi :
1. Intensi Penggunaan (IP)
2. Kepuasan Pengguna (KPG)
3. Manfaat-Manfaat Bersih (MB) Konstruk (faktor) dan indikator yang akan diteliti dari model teoritis di atas, diuraikan dalam tabel berikut
Tabel 2. Variabel dan Indikator Penelitian
Variabel Indikator Kualitas Sistem X1 =  Fleksibilitas (KS) X2 =  Ketersediaan Sistem X3 =  Kelengkapan Sistem X4 =  Integrasi X5 =  Kecepatan X6 =  Konsistensi X7 = Kecepatan 1 X8 = Kenyamanan 1 X9 = Kemudahan 1 X10 = Kompleksitas 1 X11 = Kemampuan berinteraksi 1 Kualitas Informasi X12 =  Konsistensi Informasi 1 (KI) X13 =  Ketersediaan Informasi 1 X14 =  Keakuratan Informasi 1 X15 =  Konsistensi sistem 1 X16 =  Aktualitas 1
X17 =  Ketepatan waktu 1 X18 =  Kesederhanaan 1 X19 =  Kemudahan 1 Kualitas Pelayanan X20 =  Ketersediaan Fasilitas 1 (KP) X21 =  Keandalan 1 X22 =  Ketanggapan 1 X23 =  Jaminan ( assurance ) 1 X24 =  Kemudahan 1 Intensi Penggunaan Y1 =  Waktu menggunakan 1 (IP) Y2 =  Frekuensi penggunaan 1 Kepuasan Pengguna Y3 =  Mudah menggunakan sistem 1 (KPG) Y4 =  Senang menggunakan sistem 1 Y5 =  Informasi tersedia 1 Y6 =  Menumbuhkan motivasi 1 Y7 =  Sistem fleksibel 1 Manfaat- Manfaat Bersih Y8 =  Meningkatkan kinerja 1 (MB) Y9 =  Mempercepat pekerjaan 1 Y10 =  Meningkatkan produktifiitas 1 Y11 =  Meningkatkan efektifitas 1 Y12 =  Kemudahan 1 Y13 =  Manfaat 1

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Profil Responden Masa waktu yang digunakan untuk mengumpulkan  seluruh  kuisioner  yang  telah  diisi oleh  responden  adalah  2  hari.  Penyebaran  kuisioner kepada  responden  dilakukan  pada  saat  pelaksanaan bimbingan  teknis  KTP  elektronik  yang  seluruh pesertanya adalah operator SIAK yang bertugas pada 14 Kecamatan  dan Kantor Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil.
Dari  150  kuisioner  yang  disebar  ternyata yang  kembali  dan  yang  sempurna  pengisiannya berjumlah 127 kuisioner. Kuisioner diinputkan dalam bentuk  tabel  dengan  menggunanakan  Microsoft Excel .
Pengelompokkan data Responden  yang  menjadi  objek  penelitian ini dapat dilihat data profilnya pada tabel berikut ini:
Tabel 3. Profil Responden Penelitian
Klasifikasi Responden Juml ah Present ase Profesi - PNS - Honorer 99 28 78 % 22 % Jumlah 127 100% Usia - < 20 Tahun - 20 - 30 Tahun
- 30 -  40 Tahun - > 40 Tahun 2 98 27 0 1,57  % 77,17 % 21,26 % 0  % Jumlah 127 100 % Pendidikan - SLTA - D3 - S-1 - S- 2 - S-3 36 48 43 0 0 28,34 % 37,80 % 33,86 % 0% 0% Jumlah 127 100 %
Dilihat  dari  profil  responden  penelitian  ini, mayoritas  adalah  PNS  sebanyak  78%  dengan  jenis kelamin  Pria  sebanyak  71,65%,  berusia  antara  20  – 30  Tahun  sebanyak  77,17%  dan  berpendidikan terakhir D3 sebanyak 37,80 %.
Banyaknya jumlah yang mengikuti qusioner ini  sebagian  besar  adalah  PNS.  Sesuai  dengan  SOP tentang  Tata  Kelola  SIAK,  dianjurkan  pengelola SIAK  berstatus  PNS  karena  berhubungan  dengan data  kependudukan.  Apabila  yang  mengelola  SIAK berstatus  Honorer  (Non  PNS)  dikhawatirkan  Data dapat  dibocorkan  pada  pihak-pihak  lain  yang  tidak kompeten.
Pada Dinas Dukcapil Kab.Seluma pengelola SIAK  lebih  didominasi  oleh  Pria.  Rata-rata  berusia produktif antara 20-30 tahun dan rata-rata berpendidikan  D3.  Karena  pengelola  SIAK  minimal mengerti computer dan bisa menggunakannya.

## 2. Model Akhir Penelitian
Setelah  dilakukan  uji  signifikansi  maka terdapat  jalur  yang  dihapus  yaitu  jalur  dari  variabel KI  menuju  IP.  Berdasarkan  hasil  uji  signifikan tersebut    maka  didapatkan  model  analisis  akhir sebagai berikut :
Gambar 5. Model Penelitian Dalam Bentuk Diagram Jalur Setelah Uji Signifikansi
3. Interpretasi Model
Berdasarkan  modifikasi  model  dan  hasil pengujian  hipotesis,  maka  dapat  dijelaskan  bahwa model  yang  didapatkan  pada  penelitian  akhir  adalah sebagai berikut :
Gambar 6. Model Akhir Penelitian
Dari gambar diketahui nilai koefisien standardized  untuk  pengaruh  kualitas  pelayanan terhadap  intensitas    penggunaan  sebesar  0.472 sedangkan  nilai  latent  kepuasan  pelayanan    untuk intercepts sebesar 1,468. Nilai koefisien standardized pengaruh  intensitas  pengguna    terhadap  manfaat bersih  sebesar  0.257  sedangkan  nilai  latent  manfaat bersih untuk intercepts sebesar 6,473. (Hasil lengkap data  model  akhir  dapat  dilihat  pada  lampiran  14). Sehingga  persamaan  struktural  untuk  menyatakan hubungan kausalitas dapat dinyatakan sebagai berikut :
KP =  23KL + intercepts = 0.472 KL + 1,468 MB
= β32KP + intercepts = 0,257 KP + 6,473 4. Implikasi Penelitian
Oleh  karena  dari  hasil  kesesuaian  model diperoleh  penjelasan  bahwa  KS,  KI,  KP,  KPG,  IP dan MB di lapangan tidak mendukung adanya model yang fit (sesuai) dengan populasinya, maka implikasi ini  hanya  berlaku  untuk  sampel  pengguna  sistem informasi administrasi kependudukan pada Kabupaten Seluma Provinsi Bengkulu.
Penelitian  ini  berimplikasi  pada  tiga  aspek utama,  yakni  aspek  manajerial,  aspek  sistem  dan aspek penelitian lanjutan.
Aspek Manajerial
1. Sistem  Informasi  Administrasi  Kependudukan harus  lebih  ditingkatkan  baik  dalam  hal  kualitas sistem dan kualitas layanan, sehingga pemanfaatan sistem informasi untuk jasa pengiriman barang dapat optimal. 2. Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil Kabupaten Seluma sebaiknya mengadakan pelatihan  dan  pendidikan  yang  diikuti  oleh  para staff  yang  berhubungan  dengan  sistem  informasi administrasi  kependudukan  seperti  pembelajaran mengenai  fungsi  dari  setiap menu  yang  ada  pada sistem informasi tersebut.
Aspek Sistem
1. Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil
Kabupaten Seluma sebaiknya melakukan penggantin  atau  upgrade  peralatan hardware terutama  spesifikasi  server  seperti  memori, processor  maupun  media  penyimpnannya  dan upgrade  software baik  untuk  sistem  operasi maupun software aplikasi.  Diharapkan  dengan adanya penggntian hardware dapat meningkatkan performa dan stabilitas sistem.
2. Melakukan pengecekan rutin infrastraktur jaringan  yang  ada  di  Dinas  Kependudukan  dan Pencatatan  Sipil  Kabupaten  Seluma.  Dengan pengecekan  ini  diharapkan  jika  sistem  yang  ada tidak  berjalan  dapat  segera  ditelusuri  dan ditemukan  penyebabnya  sehingga  dapat  lebih cepat dalam perbaikan sistem.
Aspek Penelitian Lanjutan 1. Explorasi hasil penelitian ini dapat dikembangkan  dalam  penelitian  lanjutan  dengan cakupan  yang  lebih  luas,  misalnya  dilakukan penelitian  untuk  beberapa  Dinas  Kpendudukan dan  Pencatatan  Sipil    yang  ada  di  seluruh Indonesia.
2. Hasil  penelitian  ini  dapat  dikembangkan  dalam penelitian  lanjutan  dengan  penambahan  sampel dan variabel serta modifikasi indikator.
3. Hasil  penelitian  ini  dapat  dikembangkan  dalam penelitian lanjutan dengan model atau pendekatan lain yang masih relevan dengan kasusnya.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  maka didapat beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Dari  hasil  penelitian  ini  dapat  dijelaskan  bahwa Kualitas  Sistem  (KS),  Kepuasan  Pengguna  (KP) dan  Manfaat  Bersih  (MB)  tidak  mempengaruhi efektifitas penggunaan Sistem Informasi Administrasi  Kependudukan  (SIAK)  pada  Dinas Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  Kabupaten Seluma.  Hal  ini  dimungkinkan  karena  sebagian besar  responden  kurang  memahami  kualitas sistem  pada  sistem  tersebut.  Sedangkan  faktor yang  mempengaruhi  efektifitas  pemanfaatan
Kualitas Pelayan
an (KI)
Intensita s Peng gun a (KP) Manfaat Bersih (MB)
Sistem  Informasi  Administrasi  Kependudukan (SIAK) adalah kualitas layanan.
2. Model  kesuksesan  sistem  informasi  DeLone  and McLean tidak sepenuhnya terbukti secara empiris dalam  kasus  penggunaan    Sistem  Informasi Administrasi Kependudukan pada Dinas Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil.  Dari  hasil akhir penelitian yang diperoleh hanya mencerminkan  variabel  kualitas  informasi  (KI), kualitas  kualitas  pelayanan  (SQ)  dan  intensitas pengguna (IP).
3. Hubungan  kausal  antara  faktor-faktor  yang mempengaruhi efektifitas Sistem Informasi Administrasi Kependudukan Dinas Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  Kabupaten
Seluma dari model akhir penelitian ini adalah :
• Variabel  kualitas  informasi  (KI)  berpengaruh positif  atau  signifikan  terhadap  variabel intensitas pengguna (IP). Hal ini berarti bahwa makin  tinggi  kualitas  informasi  (konsistensi informasi,  ketersediaan  informasi,  konsistensi sistem, aktualitas, ketepatan waktu, kesederhanaan dan kemudahan) akan mempengaruhi terhadap intensitas pengguna.
• Variabel kualitas pelayanan (SQ) berpengaruh positif  atau  signifikan  terhadap  variabel intensitas pengguna (IP). Hal ini berarti makin tinggi tingkat kepuasan pengguna (ketersediaan fasilitas, keandalan, ketanggapan, kesiapan jaminan dan kemudahan),  maka  semakin  meningkat  pula intensitas  pengguna.  Manfaat  yang  diperoleh dari penggunaan Sistem Informasi
Administrasi  Kependudukan  pada  Dinas Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  antara lain  menyediakan  data  informasi,  data  akurat, kemudahan  pengolahan  data,  ketersediaan fasilitas dan keandalan sistem.

## REFERENSI
Direktorat  Jenderal  Administrasi  Kependudukan Departemen  Dalam  Negeri  (2009)  :  Rencana Strategis  (RENSTRA)  Ditjen  Administrasi Kependudukan Tahun 2010 – 2014.
Direktorat  Jenderal  Administrasi  Kependudukan Departemen  Dalam  Negeri  (2009)  :  Grand Design Sistem Administrasi Kependudukan.
DeLone,  William  H.  and  R.McLean.  (1992).
Information  System  Success  :  The  Quest  for Dependent  Variable.  Journal  of  Information Systems Research. The Institute of Management Sciences.
DeLone,  William  H.  and  R.McLean  (2003).  The
DeLone  and  McLean  Model  of  Information
System Success: A Ten-Year Update. Journal of
Information Systems Research. 19(4), 9-30.
Destiawati, Fitriana (2011). Model Efektifitas Sistem
Informasi  Jasa  Pengiriman  Barang  Berdasarkan
Keragaman  Jenis  Kelamin,  Pendidikan,  dan
Umur  Penggunanya  :  Studi  Kasus  CV.Viradi Global  Pratama.  Thesis  S2.  Jakarta:  STMIK Nusa Mandiri.
Dody  Radityo  Zulaikha  (2007).  Pengujian  Model DeLone  and  McLean  dalam  Pengembangan Sistem  Informasi  Manajemen:  Universitas Diponogoro.
Ghozali, Imam (2008). Model Persamaan Struktural : Konsep  dan  Aplikasi  dengan  Program  Amos 16.0.  Semarang  :  Badan  penerbit  Universitas Diponogoro.
Ghozali, Imam (2005). Aplikasi Analisis Multivariate dengan  Program  SPS.  Semarang  :  Badan Penerbit Universitas Diponogoro.
Hair, Joseph., Rolph E. Anderson, Ronald L. Tatham, Wiliam  C.  Black.  (1998). Multivariate  Data Analysis  with  Readings (4 th ed.).  Englewood, New Jersey: Prentice Hall. HM, Jogiyanto. (2007). Sistem Informasi Keperilakuan. Yogyakarta : Andi Offset
HM.  Jogiyanto.  (2007).  Model  Kesuksesan  Sistem Teknologi Informasi . Yogyakarta : Andi Offset
Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat (ITB) dan Ditjen Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kemendagri (2010) : Penyusunan Standarisasi  Aplikasi  SIAK  dalam  Bentuk
Dokumen.
Petter Stacie, William DeLone and Ephraim McLean (2008). Measuring Information Systems Success  :  Model,  Dimensions,  Measures  and Interrelationship .
Radityo,  Dody.  (2007).  Pengujian  Model  DeLone and  McLean  Dalam  Pengembangan  Sistem Informasi  Manajamen  (Kajian  Sebuah  Kasus). https://info.perbanasinstitute.ac.id/pdf/SI/SI05.p df
Santoso,  Singgih  (2011).  Konsep  dan  Aplikasi dengan  Amos  18.  Jakarta  :  PT.Elex  Media Komputindo Sarwono, Jonathan (2006).Metode Penelitian
Kuantitatif dan Kualitatif. Jakarta : Graha Ilmu.
Sutabri,  Tata.  (2004). Analisa  Sistem  Informasi . Yogyakarta: Penerbit Andi
Widodo,  Prabowo,  P.  (2009).  Aplikasi  Metode Interval Berurutan. Jakarta.
Widowati,  Endah.  (2004).  Pengukuran  Konsep Efektifitas Sistem Informasi Penelitian
Pendahuluan. Prosiding  Seminar  Nasional Aplikasi  Teknologi  Informasi. Yogyakarta: Universitas Gajah Mada. http://journal.uii.ac.id/index.php/Snati/article/vi ewFile/1805/1584