Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.1063 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1063-1072 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## ANALYSIS OF USER SATISFACTION LEVEL IN INLISLITE LIBRARY SYSTEM USING END USER COMPUTING SATISFACTION (EUCS)
I Made Kerisna Laksana *1 , I Made Ardwi Pradnyana 2 , I Gusti Lanang Agung Raditya Putra 3
1,2,3 Information Systems Study Programme, Engineering and Vocational Faculty, Universitas Pendidikan Ganesha, Indonesia
Email: 1 kerisna@undiksha.ac.id , 2 ardwi.pradnyana@undiksha.ac.id , 3 raditya.putra@undiksha.ac.id
(Article received: February 5, 2024; Revision: March 23, 2024; published: July 29, 2024)

## Abstract
The  Denpasar  Library  and  Archives  Office  has  implemented  an  automation  service  called  INLISLite  for  the development of information and communication technology-based library management and services. However, there are obstacles related to the level of user satisfaction that have not been identified. This study uses the End User  Computing  Satisfaction  (EUCS)  Method,  focusing  on  five  satisfaction  variables:  content,  accuracy, appearance,  ease  of  use,  and  timeliness.  The  research  population  involved  admin  employees  and  users  of  the INLISLite system at the Denpasar City Library and Archives Office. The sample of 109 respondents was obtained through saturated sampling and purposive sampling. The Likert scale is used to measure user satisfaction with 24 statements for each indicator of each variable. The results of data analysis of the average user satisfaction level were 3.98 with satisfied categories in each variable, namely 4.03 for content, 3.92 for accuracy, 3.93 for format, 3.97 for timeliness, and 4.04 for ease of use. With each EUCS variable known, it has an influence and is significant on the end-user satisfaction of INLISLite. However, it is necessary to make improvements to the system with some improvements. System improvement recommendations are prepared based on open question suggestions for each variable in the EUCS. Continuous improvement and development is expected to improve the quality of library and archival services based on information and communication technology.
Keywords : Analysis, End User Computing Satisfaction (EUCS), User Satisfaction.

## ANALISIS TINGKAT KEPUASAN PENGGUNA SISTEM INLISLITE PERPUSTAKAAN DENGAN METODE END USER COMPUTING SATISFACTION

## (EUCS)

## Abstrak
Dinas  Perpustakaan  dan  Kearsipan  Denpasar  telah  menerapkan  layanan  otomatisasi  bernama  INLISLite  untuk pengembangan pengelolaan dan pelayanan perpustakaan berbasis teknologi informasi dan komunikasi. Meskipun demikian,  terdapat  kendala  terkait  tingkat  kepuasan  pengguna  yang  belum  teridentifikasi.  Penelitian  ini menggunakan Metode End User Computing Satisfaction (EUCS), fokus pada lima variabel kepuasan: isi ( content ), akurasi ( accuracy ), tampilan ( format ), kemudahan penggunaan ( ease of use ), dan ketepatan waktu (timeliness). Populasi  penelitian  melibatkan  pegawai  admin  dan  pengguna  sistem  INLISLite  di  Dinas  Perpustakaan  dan Kearsipan Kota Denpasar. Sampel 109 responden didapat melalui sampling jenuh dan purposive sampling. Skala Likert digunakan untuk mengukur kepuasan pengguna dengan 24 pernyataan untuk masing-masing indikator tiap variabel. Hasil analisis data tingkat kepuasan pengguna rata-rata 3,98 dengan kategori puas yang dimasing-masing variabel, yaitu 4,03 untuk content , 3,92 untuk accuracy , 3,93 untuk format , 3,97 untuk timeliness , dan 4,04 untuk ease of use . Dengan diketahui masing-masing variabel EUCS memiliki pengaruh dan signifikan terhadap kepuasan pengguna akhir INLISLite. Namun, perlu dilakukan penyempurnaan terhadap sistem dengan beberapa perbaikan. Rekomendasi perbaikan sistem disusun berdasarkan saran open question untuk masing-masing variabel yang ada pada  EUCS.  Perbaikan  dan  pengembangan  berkelanjutan  diharapkan  dapat  meningkatkan  kualitas  layanan perpustakaan dan kearsipan berbasis teknologi informasi dan komunikasi.
Kata kunci : Analisis, End User Computing Satisfaction (EUCS), Kepuasan Pengguna.
1. PENDAHULUAN
Dalam beberapa dekade terakhir, perkembangan teknologi,  khususnya  teknologi  informasi,  telah
memberikan  dampak  besar  terhadap  berbagai  aspek kehidupan  manusia  [1].  Transformasi  ini  mencakup bidang  seperti  teknologi  komunikasi,  energi, transportasi,  medis,  dan  banyak  lagi.  Teknologi informasi,  sebagai  bagian  utama  dari  kemajuan  ini, memainkan peran krusial dalam  memudahkan akses informasi,  meningkatkan  efisiensi  pekerjaan  sehari- hari, dan memfasilitasi komunikasi global [2], [3].
Perpustakaan, sebagai lembaga penyedia informasi,  juga  mengalami  perubahan  signifikan dengan  menerapkan  teknologi  informasi  [4],  [5]. Dinas  Perpustakaan  dan  Kearsipan  Kota  Denpasar telah  mengadopsi  layanan  otomatisasi  bernama INLISLite, sebuah perangkat lunak aplikasi otomasi perpustakaan yang dikembangkan oleh Perpustakaan Nasional Republik Indonesia. Implementasi INLISLite  bertujuan  meningkatkan  kualitas  layanan perpustakaan  dengan  memberikan  akses  yang  lebih baik  dan  efisien  guna  memuaskan  pengguna, lambatnya adaptasi pemustaka baru dan kompleksitas penggunaan fitur sistem secara umum.
Dalam  implementasinya  ditemukan  beberapa kendala  yang  pernah  dialami  oleh  pengguna  dari sistem INLISLite seperti isi dari kelengkapan gambar sampul  buku  pada  sistem  masih  banyak  yang  tidak lengkap,  ketidaksesuaian  antara  data  sistem  dan keberadaan  buku  di  rak  perpustakaan,  tampilan sistem  yang  kurang  menarik,  kendala  teknis  seperti downtime  sistem,  respons  sistem  yang  lambat,  serta tidak  dapat  diaksesnya  sistem  INLISLite.  Kendala- kendala  yang  dialami  pengguna  dapat  secara signifikan mempengaruhi kepuasan pengguna terhadap sistem INLISLite.
Kepuasan  pengguna  adalah  parameter  kritis dalam  menilai  keberhasilan  dan  efektivitas  suatu sistem  atau  layanan  [6]–[8].  Dalam  konteks implementasi  INLISLite  di  Dinas  Perpustakaan  dan Kearsipan  Kota  Denpasar,  kepuasan  pengguna menjadi fokus penting. Sejauh mana pemustaka atau pengguna merasa puas dengan penggunaan INLISLite dapat mencerminkan seberapa baik sistem ini  memenuhi  harapan  dan  kebutuhan  mereka. Evaluasi  kepuasan  pengguna  dengan  menggunakan metode  End  User  Computing  Satisfaction  (EUCS) menjadi  suatu  langkah  yang  strategis  [9]–[11]. Melalui  analisis  EUCS,  aspek-aspek  seperti  konten, akurasi,  format,  ketepatan  waktu,  dan  kemudahan penggunaan  sistem  dapat  dinilai  secara  sistematis [12], [13].
Beberapa        penelitian        dengan        metode serupa        pernah  dilakukan  sebelumnya  diantaranya yaitu  Gemasiano  Alfiansyah  dkk  menggunakan metode      EUCS      untuk      mengukur      kepuasan pengguna electronic health record (EHR) di RSUPN Dr.  Cipto  Mangunkusumo.  Hasil    yang    didapat setelah    dilakukan    analisis    menggunakan  statistik dari  50  responden  menunjukkan  bahwa  kelima variabel  yang  ada  di  EUCS  berpengaruh  terhadap kepuasan  pengguna electronic  health  record (EHR) [14]. Penelitian    selanjutnya    adalah    penelitian
yang dilakukan oleh Desi Pibriana & Lena Fitriyani yang        membahas        mengenai  tingkat        kepuasan pengguna e-learning   menggunakan  EUCS  di  MTs N      2      Kota  Palembang  dengan    jumlah    sampel sebanyak    257  responden  dan    dianalisis menggunakan    statistik.    Hasil  dari  penelitian  dapat menunjukkan  bahwa  variabel  content,  accuracy, format,  ease    of    use    dan  timeliness  berpengaruh terhadap kepuasan pengguna [15].
Berdasarkan  uraian  diatas,  pada  penelitian  ini perlu  dilakukan  analisis  tingkat  kepuasan  pengguna menggunakan  metode  EUCS  dengan  tujuan  untuk menganalisis  tingkat  kepuasan  pengguna  terhadap layanan  INLISLite  di  Dinas  Perpustakaan  dan Kearsipan  Kota  Denpasar  serta  mengetahui  aspek- aspek  yang  mempengaruhi  kepuasan  pengguna sistem.  Dengan  memahami  tingkat  kepuasan pengguna, diharapkan dapat diidentifikasi area yang perlu  perbaikan  dan  pengembangan  dalam  sistem, serta  memberikan  kontribusi  pada  peningkatan kualitas layanan perpustakaan.

## 2. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1. Studi Literatur
Studi pustaka adalah metode pengumpulan data yang melibatkan survei terhadap data yang sudah ada, dengan mengidentifikasi dan meneliti teori-teori yang telah dikembangkan dalam bidang ilmu pengetahuan [16].  Teknik  ini  mencakup  penelusuran  buku-buku dan  pencarian  jurnal  sebagai  referensi  dalam penulisan  laporan  dan  pengembangan  sistem,  serta analisis  data  yang  telah  digunakan  oleh  peneliti- peneliti  sebelumnya.  Dalam  penelitian  ini,  peneliti telah  mengevaluasi  berbagai  literatur  terkait, termasuk buku-buku dan jurnal-jurnal yang membahas metode End User Computing Satisfaction
(EUCS).  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  merinci literatur yang membahas aspek kepuasan pengguna.

## 2.2. Identifikasi Masalah
Bagaimana  cara  menganlisis  tingkat  kepuasan pengguna sistem INLISLite Dinas Perpustakaan dan Kearsipan Kota Denpasar  menggunakan aspek  yang ada  dalam  model  End  User  Computing  Satisfaction (EUCS)  dan  pengaruh  masing-masing  aspek  dari EUCS terhadap kepuasan pengguna serta rekomendasi  perbaikan  terhadap  sistem  merupakan masalah yang akan diteliti pada penelitian ini.
Dalam  penelitian  ini  model  yang  akan digunakan  adalah  model End  User  Computing
Satisfiction (EUCS) . Penelitian
ini akan menggunakan kelima variabel EUCS untuk memberikan gambaran holistik tentang sejauh  mana INLISLite  memenuhi  harapan  dan  kebutuhan pengguna,  serta  tingkat  kepuasan  pengguna  secara keseluruhan.  Selanjutnya,  analisis  statistik  dapat diterapkan  untuk  mengidentifikasi  hubungan  dan dampak variabel-variabel tersebut terhadap kepuasan pengguna.

## 2.3. Perancangan Instrumen
Perancangan  instrumen  dilakukan  dengan membuat pernyataan survei dalam bentuk  kuesioner dengan  14  indikator  dan  24  pernyataan.  Kemudian dalam  penelitian  ini  perhitungan  nilai  didasarkan skala  likert  pada  hasil  penelitian  ini.  Skala  Likert digunakan  dalam  menilai  persepsi  atau  pandangan orang terhadap kondisi yang dimaksud dengan setiap kategori  jawaban  menggunakan  skala  1-5,  di  mana tiap komponennya diberikan bobot 1 sampai 5 seperti pada tabel 1. Skala Likert [17].
Tabel 1. Skala Likert Bobot Keterangan Kode 1 Sangat Tidak Setuju STS 2 Tidak Setuju TS 3 Netral N 4 Setuju S 5 Sangat Setuju SS

## 2.4. Pengujian Instrumen
Pengujian instrumen pada penelitian dilakukan untuk  dapat  memastikan  bahwa  instrumen  yang digunakan  memiliki  kualitas  yang  baik,  dapat diandalkan, dan memberikan hasil yang akurat sesuai dengan  tujuan  penelitian.  Pengujian  instrumen dilakukan dalam 3 tahap yaitu uji ahli instrumen, uji validitas, dan uji realibilitas.
Uji  ahli  instrumen  dilakukan  dengan  tujuan apakah  instrumen  yang  sudah  dirancang  layak  atau tidak digunakan dalam penelitian. Di penelitian ini uji ahli  dilakukan  dengan  metode gregory dimana metodi ini adalah suatu pendekatan kuantitatif dalam menguji  validitas  isi,  berikut  merpukan  perhitungan uji valid serta kriteria validitas isi yang dapat dilihat pada tabel 1.Kriteria Validitas Isi  [18].
𝑉𝑎𝑙𝑖𝑑𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑖𝑠𝑖 = 𝐷 𝐴+𝐵+𝐶+𝐷 (1)
Pada persamaan (1), A merupakan kedua penilai tidak setuju. B adalah penilai 1 setuju, penilai 2 tidak setuju.  C  adalah  penilai  1  tidak  setuju,  penilai  2 setuju. D adalah kedua penilai setuju.
Tabel 2. Kriteria Validitas Isi Koefisien Validitas Tingkat Validitas 0,8 - 1,0 Validitas sangat tinggi 0,6 – 0,79 Validitas tinggi 0,4 – 0,59 Validitas sedang 0,2 – 0,39 Validitas rendah 0,0 – 0,19 Validitas sangat rendah
Pengujian instrumen pada tahap uji validitas dan uji  realibilitas  di  penelitian  ini  dilakukan  setelah disebarnya  kuesioner  awal  kepada  30  responden. Dalam  penelitian  ini,  uji  validitas  dan  reliabilitas diukur  menggunakan  model  pengukuran Outer Model .

## 2.5. Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan beberapa cara yaitu melaksanakan observasi, wawancara,  dan  angket.  Untuk  pengumpulan  data dengan teknik observasi dan wawancara dilaksanakan  secara  langsung  dengan  pihak  Dinas Perpustakaan  dan  Kearsipan  Kota  Denpasar  guna mencari  data  yang  valid  dan  lengkap.  Kemudian pengumpulan  data  dengan  teknik  angket/kuesioner dalam  penentuan  respondenya  terlebih  dahulu ditentukan  populasi  responden.  Populasi  adalah kelompok  individu  atau  entitas  yang  menjadi  target dari  survei  atau  penelitian  tertentu  [19].  Populasi dalam  penelitian  ini  adalah  pegawai  sebagai  admin serta  pengguna  sistem  INLISLite.  Selanjutnya ditentukan  sampel  dari  masing-masing  populasi penelitian.  Sampel  adalah  subset  atau  bagian  dari populasi  yang  dipilih  untuk  diambil  sebagai  subjek penelitian atau survei.
Sampel  penelitian  dipilih  dengan  tujuan mewakili populasi secara keseluruhan, sehingga hasil penelitian  dapat  digeneralisasi  atau  diberlakukan pada populasi yang lebih luas[16]. Dalam penelitian ini  penentuan  jumlah  sampel  dari  populasi  pegawai admin  sistem  INLISLite  ditentukan  menggunkan teknik  sampling  jenuh  yang  mana  seluruh  jumlah populasi  dipilih  menjadi  sampel  didapatkan  jumlah responden  sebanyak  10  orang.  Kemudian  populasi pengguna sistem INLISLite ditentukan menggunakan teknik  purposive  sampling    yang  penentuan sampelnya  didasarkan  dari  kriteria-kriteria  tertentu. Kriterianya  adalah  pengguna  yang  menjadi  anggota perpustakaan  di  Dinas  Perpustakaan  dan  Kearsipan Denpasar  serta  sebelumnya  telah  menggunakan sistem INLISLite Perpustakaan Kota Denpasar.
Dari  jumlah  pengguna  yang  menjadi  anggota perpustakaan  diketahui  sebesar  12.060  pengguna, dengan jumlah sampel yang besar diperlukan sebuah rumus  untuk  memperkecilnya.  Rumus  Slovin  dapat digunakan dalam penelitian yang mengukur proporsi
populasi, dengan asumsi tingkat kepercayaan sebesar 90% dan menggunakan pendekatan distribusi normal [20]. Berikut merupakan perhitungan minimal sampel penelitian:
𝑛 = 𝑁 1+𝑁 𝑒2 (2)
Pada  persamaan  (2), n merupakan  ukuran sampel, N adalah ukuran populasi. e adalah nilai kritis (batas ketelitian) Berikut perhitungan dengan jumlah populasi sebanyak 12.060:
𝑛 = 12.060 (1+12.060 𝑥 0,12) = 99 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑑𝑒𝑛
Dari  populasi  tersebut  ditentukan  dengan menyebar kuesioner penelitian kepada 109 responden yaitu  pengguna  sistem  INLISlite  berjumlah  99 responden  dan  Admin  berjumlah  10  responden. Dimana  pada  kuesioner  skalan  penilaian  pada penelitian  ini  menggunakan  skala  likert  dalam penilaiannya.

## 2.6. Analisis Data
Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan  analisis  tingkat  kepuasan  pengguna untuk  mengetahui  tingkat  kepuasan  pengguna terhadap masing-masing variabel EUCS dapat diukur dengan  rumus  untuk  menghitung  rata-rata  tingkat kepuasan pengguna [21] sebagai berikut:
𝑅𝐾 = 𝐽𝑆𝐾 𝐽𝐾 = (𝑆𝑇𝑆∗1)+(𝑇𝑆∗2)+(𝑁∗3)+(𝑆∗4)+(𝑆𝑆∗5)
∑𝑆𝑇𝑆+𝑇𝑆+𝑁+𝑆+𝑆𝑆
(3)
Persamaan  (3),  RK  merupakan  nilai  rata-rata kepuasan. JSK yaitu jumlah skor kuesioner pengguna diperoleh dari perhitungan jawaban kuesioner dikali skor  tiap  kuesioner.  JK  adalah  jumlah  kuesioner diperoleh dari perhitungan jawaban kuesioner.
Berikut  merupakan  nilai  rata-rata  tingkatan kepuasan pengguna [22].
Tabel 3. Nilai rata-rata Kepuasan Pengguna No Range Nilai Tingkat Validitas 1 1-1,79 Sangat Tidak Puas 2 1,8-2,59 Tidak Puas 3 2,6-3,39 Ragu-Ragu 4 3,4-4,91 Puas 5 4,92-5 Sangat Puas
Setelah  dilakukan  analisis  tingkat  kepuasan pengguna  selanjutnya  dilakukan  analisis  statistik untuk  mengukur  pengaruh  masing-masing  faktor yang mempengaruhi kepuasan pengguna INLISLite. Analisis dilakukan menggunakan teknik Partial Least Square-Structural  Equation  Modeling ( SEM-PLS) dimana teknik ini digunakan untuk mengembangkan dan  menguji  model  statistik  yang  mengevaluasi hubungan sebab-akibat antar variabel serta hipotesis dari  model  [23].  Analisis  dengan  teknik  SEM-PLS pada  penelitian  dilakukan  dengan  dengan  bantuan software SmartPLS 3.
Teknik SEM-PLS pada penelitian ini dilakukan dengan dua tahap, tahap pertama  yaitu  Outer  model (model  pengukuran)  merupakan  model  PLS  yang menggambarkan  hubungan  antar  variabel  laten dengan  indikatornya  dengan  tujuan  untuk  menguji validitas  konstruk  dan  reliabilitas  instrumennya dilakukan  dengan  dua  tahapan  yaitu Convergent Validity untuk mengukur sejauh mana korelasi antara konstruk  dengan  variabel  laten  dan Discriminant Validity suatu  langkah  dalam  analisis  validitas instrumen  pengukuran yang  bertujuan  untuk memastikan  bahwa  konstruk  atau  variabel  yang diukur oleh suatu instrumen benar-benar berbeda satu sama lain dan tidak saling tumpang tindih [24].
Convergent  Validity dibagi  menjadi  beberapa tahapan  yaitu Individual  Item  Reliability bertujuan untuk  memvalidasi  indikator  terhadap  variabel konstruknya, Individual Item Reliability dapat dilihat dari nilai outers loadings dimana nilai ambang batas yang  telah  ditentukan  sebesar  0,7  [25]. Internal Consistency  Reliability bertujuan  untuk  menilai sejauh mana suatu instrumen pengukuran memberikan  hasil  yang  konsisten  atau  stabil  dalam mengukur  suatu  konsep  atau  variabel  tertentu, Internal  Consistency  Reliability dapat  dilihat  dari nilai composite realibility dimana nilai ambang batas yang  telah  ditentukan  sebesar  0,7  [25]. Average Variance Extracted (AVE) bertujuan untuk mengukur seberapa  baik  indikator  dari  suatu  konstruk.  Nilai AVE  yang  lebih  besar  dari  0.5  dianggap  sebagai indikasi  bahwa  konstruk  tersebut  memiliki  validitas diskriminan yang baik [25]. Kemudian Discriminant Validity dapat  dilihat  dari  nilai Fornell-Larcker dimana  tiap  variabel  harus  memiliki  nilai  tertinggi diantara variabel lainnya [25].
Tahap  kedua  yaitu  model  struktural  (inner model)  merupakan  model  untuk  memprediksi hubungan kausalitas antar variabel laten. Inner model dievaluasi  dengan  melihat  serta  mengukur  koefisien jalur (path  coefficient),  coefficient  of  determinant (R²), Uji T-test.
Path  coefficient bertujuan  untuk  menunjukkan pemgaruh hubungan antara dua variabel dalam model struktural,  batas  nilai  yang  ditentukan  adalah  >  0.1 yang berarti bahwa jalur tersebut memiliki pengaruh dalam  model  [25]. coefficient  of  determinant  (R²) bertujuan untuk untuk  menilai sejauh  mana variabel eksogen  berpengaruh  terhadap  variabel  endogen, Nilai  standar  untuk  pengukuran  ini  adalah  >0,670, yang  menunjukkan  kekuatan  yang  tinggi,  sekitar >0,333 menunjukkan tingkat  kekuatan  moderat, dan <0,190  atau  kurang  menunjukkan  kelemahan  [25]. Uji  Effect  Size  (f²) bertujuan  untuk  memprediksi variabel  apa  yang  berpengaruh  terhadap  variabel lainnya,  nilai  yang  digunakan  sebagai  minimalnya adalah sebesar > 0.02 untuk yang memiliki pengaruh kecil,  kemudian  >  0.15  untuk  yang  memiliki pengaruh  sedang,  serta  >  0.35  yang  memiliki pengaruh besar sedangkan untuk nilai f² yang kurang dari  0.02  diartikan  tidak  mempunyai  pengaruh  di
struktur  model  [25].  Uji  t  test bertujuan  untuk menentukan apakah hipotesis tersebut dapat diterima atau ditolak, nilai standar pengukuran ini yaitu > 1,96 [26].

## 2.7. Rekomendasi Perbaikan
Penyusunan rekomendasi perbaikan merupakan tahap  dalam  rangka  meningkatkan  efektivitas  dan efisiensi sistem informasi yang dievaluasi. Rekomendasi perbaikan pada penelitian ini didapatkan  dari  jawaban  responden  terhadap pernyataan  open  question  yang  telah  disebar  dalam kuesioner yang bersifat membangun.

## 2.8. Kesimpulan dan Saran
Setelah  diketahui  hasil  dari  penelitian  ini, selanjuntya  peneliti  membuat  kesimpulan  serta memberikan  saran  dan  ide  untuk  penulisan selanjutnya.

## 2.9. Instrumen Penelitian
Berdasarkan  model  EUCS  yang  terdiri  dari  5 variabel yakni content, accuracy, format, timeliness , dan ease  of  use serta  variabel end  user  satisfaction dapat dilihat pada tabel 4. Variabel Penelitian.
Tabel 4. Variabel Penelitian Variabel Kode Indikator Content X1 CON1 Kualitas CON2 Relevansi CON3 Manfaat Accuracy X2 ACC1 Akurat ACC2 Kesalahan sistem Format X3 FOR1 Tampilan Menarik FOR2 Tata Letak FOR3 Ukuran Huruf Normal Timeliness X4 TIM1 Up to Date TIM2 Ketepatan Waktu Ease of Use X5 EOU1 Kemudahan Pengguna EOU2 Kemudahan Akses End User Satisfaction Y1 EUS1 Kecukupan EUS2
Overall Satisfaction

## 2.10. Hipotesis Penelitian

## Gambar 2. Hipotesis Penelitian
Hipotesis  penelitian  adalah  suatu  pernyataan yang merumuskan hubungan antara dua variabel atau lebih  dalam  suatu  penelitian  [16].  Hipotesis  dapat berupa  prediksi  atau  dugaan  terhadap  jawaban  dari
pertanyaan  penelitian.  Berikut  adalah  hipotesis- hipotesis dari penelitian ini:
H1:  Content  (X1)  berpengaruh  signifikan terhadap end user satisfaction (Y) website INLISLite Perpustakaan Kota Denpasar.
H2:  Accuracy  (X2)  berpengaruh  signifikan terhadap end user satisfaction (Y) website INLISLite Perpustakaan Kota Denpasar.
H3:  Format  (X3)  berpengaruh  signifikan terhadap end user satisfaction (Y) website INLISLite Perpustakaan Kota Denpasar.
H4:  Timeliness  (X4)  berpengaruh  signifikan terhadap end user satisfaction (Y) website INLISLite Perpustakaan Kota Denpasar.
H5:  Ease  of  use  (X5)  berpengaruh  signifikan terhadap end user satisfaction (Y) website INLISLite Perpustakaan Kota Denpasar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Uji Ahli Instrumen
Pada  tahap  uji  ahli  instrumen,  peneliti melakukan pengujian terhadap instrumen  yang akan digunakan dalam penelitian untuk menilai kelayakan dan  kecocokannya.  Dalam  kasus  ini,  pengujian tersebut  melibatkan  dua  penilai  yang  ahli  di bidangnya,  Ahli  tersebut  bertujuan  untuk  menilai apakah pernyataan-pernyataan dalam kuesioner yang disusun sudah relevan atau tidak.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Uji Ahli Instrumen
Penilaian Ahli 2 Kurang Relevan (skala 1-2) Sangat Relevan (skala 3-4) Penilaian Ahli 1 Kurang Relevan (skala 1-2) 0 0 Sangat  Relevan (skala 3-4) 0 29
Berdasarkan  hasil  uji  instrumen  pada  tabel  5. Hasil  Perhitungan  Uji  Ahli  Instrumen,  maka  dapat dilakukan  hasil  perhitungan  untuk  menentukan kriteria intrument:
Uji Ahli = 𝐷 𝐴+𝐵+𝐶+𝐷 = 29 0+0+0+29 = 1
Sehingga  dengan  validasi  konstruk  sebesar  1 berdasarkan  tabel  2.  Kriteria  Validitas  Isi  dapat dinyatakan  bahwa  instrumen  memiliki  validitas sangat tinggi.

## 3.2. Uji Validitas
Dalam  SEM-PLS  tahapan  uji  validitas  dapat dinilai berdasarkan nilai Outer Loadings dan Average Variance  Extracted (AVE).  Pada  uji  validitas penelitian ini data yang digunakan sama dengan data uji  reliabilitas  dengan  jumlah  30  data  responden, dimana  data  ini  berbeda  dengan  data  yang  diujikan untuk  pengujian  Outer  Model  dan  Iner  Model.  Dari gambar  3.  Hasil  Perhitungan  Outer  Loadings
diketahui  nilai  loading  factor  pada  penelitian  ini sudah melebihi nilai batas 0,7.
Gambar 3. Hasil Perhitungan Outer Loadings
Dari  gambar  4.  Hasil  Perhitungan  Average Extracted diketahui nilai AVE sudah melebihi 0,5.

## Gambar 4. Hasil Perhitungan Average Extracted
Dari  hasil  perhitungan  uji  validitas  menurut SEM-PLS dengan hasil sudah melebihi nilai ambang batas  yang  ditentukan  maka  diketahui  instrumen dalam  penelitian  ini  sudah  valid  dan  mewakili pernyataan penelitian.

## 3.3. Uji Realibilitas
Dalam  SEM-PLS  untuk  mengukur  reliabilitas suatu  konstruk  dapat  dilakukan  dengan  dua  cara, yaitu  dengan  mengukur  nilai Composite  Reliability dan Cronbach’s  Alpha .    Pada  uji  realibilitas penelitian ini data yang digunakan sama dengan data uji  validitas  dengan  jumlah  30  data  responden, dimana  data  ini  berbeda  dengan  data  yang  diujikan untuk  pengujian Outer  Model dan Iner  Model . Gambar  5.  Hasil  pengolahan  data  didapatkan  nilai composite  realibility pada  penelitian  ini  sudah melebihi  nilai  ambang  batas  sebesar  0,7  dan cronbach’s alpha sebesar 0,6.
Gambar 5. Hasil Perhitungan Cronbach’s Alpha & Composite Realibility
Dari  hasil  perhitungan  uji  realibilitas  menurut SEM-PLS dengan hasil sudah melebihi nilai ambang batas  yang  ditentukan  maka  diketahui  instrumen dalam  penelitian  ini  sudah  reliabel  dan  sudah membuktikan  akurasi,  konsistensi,  dan  ketepatan instrument dalam mengukur konstruk.

## 3.4. Uji Tingkat Kepuasan Pengguna
Pada  tahap  ini  setelah  dilakukan  penyebaran kepada  109  responden,  dilakukan  penghitungan tingkat kepuasan pengguna.
Tabel 6. Perhitungan Tingkat Kepuasan Pengguna Variabel Skor Jawaban JSK/JK RK
1 2 3 4 5 Content 0 18 68 231 119 1300/327 4,03 Total  Skor Content 0 44 174 612 470 Accuracy 0 12 106 333 94 2144/545 3,93 Total  Skor Accuracy 0 24 318 1332 470 Format 0 18 132 388 116 2564/654 3,92 Total  Skor Format 0 36 396 1552 580 Timeliness 0 22 58 153 94 1300/327 3,97 Total  Skor Timeliness 0 44 174 612 470 Ease of Use 0 12 57 162 96 1323/327 4,04 Total  Skor Ease of Use 0 24 171 648 480 End User Satisfaction 3,98
Berdasarkan  tabel  6.  Hasil  Perhitungan  Uji Kepuasan  Pengguna  diketahui  hasil  perhitungan jumlah rata-rata tingkat kepuasan sebesar 3,98 untuk kepuasan. Dengan masing masing variabel memiliki nilai  4,03  ( content )  kategori  puas,  nilai  3,93 ( accuracy ) kategori puas, nilai 3,92 ( format ) kategori puas,  nilai  3,97  ( timeliness )  kategori  puas,  dan  nilai 4,04 ( ease of use ) kategori puas.
3.5. Model Pengukuran ( Outer Model )
Pada  pengujian  outer  model  dilakukan  setelah terkumpulnya  109  data  responden  yang  kemudian datanya diolah dengan bantuan software SmartPLS 3, data yang diolah merupakan data yang sama dengan data  untuk  pengujian Inner  Model .  Analisis pengukuran  model  (outer  model)  dilakukan  dengan mengukur nilai Convergent Validity (Individual Item Reliability, Internal Consistency Reliability, convergent validity) serta Discriminant Validity.
Pengujian  individual  item  realibility  ini  dapat dilihat pada gambar 6 Hasil Outer Loadings diketahui nilai  outers  loadings  pada  penelitian  ini  masing- masing  indikatornya  melebihi  nilai  ambang  batas yang telah ditentukan sebesar 0,7 [25].
Gambar 6. Hasil Outer Loadings
Tahap selanjutnya pengujian
internal consistency  reliability dapat  diukur  dengan  melihat nilai Composite Reliability (CR) serta pengujian AVE yang  dapat  dilihat  pada  gambar  7.  Hasil Composite realibility , Average  Variance  Extracted (AVE) diketahui nilai CR pada penelitian ini melebihi nilai ambang batas yang ditentukan sebesar 0,7. Kemudian pengujian  Average  Variance  Extracted  (AVE) diperoleh  nilai  AVE  penelitian  ini  melebihi  nilai ambang batas yang ditentukan sebesar 0,5 [25].
Gambar 7. Hasil Composite Realibility , Average Variance Extracted (AVE)
Tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  pengujian discriminant  validity .  Dari  gambar  8.  Hasil Perhitungan Fornell-Larcker diketahui  nilai fornell- larcker sudah  memiliki  nilai  tertinggi  diantara variabel lainnya.
Gambar 8. Hasil Perhitungan Fornell-Larcker
Berdasarkan empat tahapan yang telah dilakukan  pada  analisis  pengukuran  model  ( outer model ), dimana pada masing-masing hasil pengujian Individual  Item  Reliability,  Internal  Consistency Reliability,  Convergent  Validity,  dan  Discriminant Validity sudah  memenuhi  nilai  ambang  batas  yang ditentukan maka dapat diketahui bahwa model yang telah  diajukan  dalam  penelitian  ini  telah  memiliki karakteristik  yang  baik  secara  statistik  yakni  sesuai dengan syarat pada masing-masing tahapan yang ada pada outer model.
3.6. Uji Model Struktural ( Inner Model )
Pada  tahap  analisis  inner  model  ini  dilakukan melalui  enam  tahapan  pengujian,  yaitu  terdiri  dari pengujian  path  coefficient  (β),  coefficient  of determination (R²), t-test menggunakan
bootstrapping.  Pada  pengujian  ini  dilakukan  setelah terkumpulnya  109  data  responden  yang  kemudian datanya  diolah  menggunakan  software  SmartPLS  3 dan  telah  dilakukan  uji  outer  model  sebelumnya. Berikut  hasil  pengukuran  ini  yang  akan  dijelaskan sebagai berikut:
Pada  tahap  awal  dilakukan  pengujian path  of coefficient dengan  melihat  siginifikasi  hubungan antar konstruk. Dari gambar 9. Hasil Pengujian Path Coefficient dapat dilihat bahwa dari 5 jalur yang pada model penelitian menunjukkan adanya pegaruh yang signifikan.
Gambar 9. Hasil Pengujian Path Coefficient
Selanjutnya  dihitung  nilai  R- Squares atau koefisien determinasi ( 𝑅 2 ). Berdasarkan  gambar 10. Hasil Pengujian R Square maka dapat diketahui hasil pengujian R-Squares dari EUS memiliki nilai 0.783. Maka  hal  tersebut  dapat  diartikan  bahwa  seluruh variabel eksogen yaitu ACC, CON, EOU, FOR, TIM menjelaskan secara kuat (78,30%) varian dari EUS.

## Gambar 10. Hasil Pengujian R Square
Pengujian  selanjutnya  adalah  t est dengan diperoleh  hasil  dari  gambar  9.  Hasil  Pengujian  Path Coefficient  menunjukkan  bahwa  keseluruhan  5 hipotesis  diterima  karena  memiliki  nilai  T  Statistic melebihi 1,96.

## 3.7. Uji Hipotesis
Uji hipotesis dilakukan setelah pengujian outer model  dan  inner  model  yang  untuk  mengetahui pengaruh  masing-masing variabel terhadap end user satisfaction  dengan  melihat  path  coefficient  (β), coefficient of determination ( R 2 ), t-test menggunakan metode bootsrapping, yang dapat dilihat pada tabel 7. Hasil Uji Hipotesis.
Tabel 7. Hasil Uji Hipotesis Hipotesis β t-test Analisis No Jalur β t-test H1 CON→EUS 0,187 2,348 Sign Diterima H2 ACC→EUS 0,245 2,665 Sign Diterima H3 FOR→EUS 0,183 2,138 Sign Diterima H4 TIM→EUS 0,174 2,247 Sign Diterima H5 EOU→EUS 0,224 2,502 Sign Diterima
Pengaruh variabel content terbukti berpengaruh positif terhadap end user satisfaction dengan nilai t- test sebesar 2,348 yang lebih besar dari t tabel 1,96, dan  signifikansi  dengan  nilai path  of  coeficient sebesar 0,187 dimana lebih besar dari 0,1. Pengaruh variabel accuracy juga  memiliki  pengaruh  positif terhadap end  user  satisfaction dengan  nilai  t-test 2,665  lebih  besar  dari  t  tabel  1,96,  dan  signifikansi dengan nilai path of coeficient sebesar 0,245 dimana lebih  besar  dari  0,1.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  H2  diterima  dalam  penelitian  ini.  Pengaruh variabel  format  juga  terbukti  berpengaruh  positif terhadap  end  user  satisfaction  dengan  nilai  t-test 2,138  lebih  besar  dari  t  tabel  1,96,  dan  signifikansi dengan nilai path of coeficient sebesar 0,183 dimana lebih  besar  dari  0,1.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  H3  diterima  dalam  penelitian  ini.  Pengaruh variabel timeliness juga berpengaruh positif terhadap end  user  satisfaction  dengan  nilai  t-test  2,247  lebih besar dari t tabel 1,987, dan signifikansi dengan nilai path  of  coeficient  sebesar  0,174  dimana  lebih  besar dari  0,1.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  H4 diterima  dalam  penelitian  ini.  Pengaruh  ease  of  use memiliki  pengaruh  positif  yang  terhadap  kepuasan pengguna  dengan  nilai  t-test  2,502  jauh  lebih  besar dari t tabel 1,96, dan signifikansi dengan nilai path of coeficient sebesar 0,224 dimana lebih besar dari 0,1. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  H5  diterima dalam penelitian ini.

## 3.8. Penyusunan Rekomendasi Perbaikan
Rekomendasi  perbaikan  sistem  INLISLite Perpustakaan  Kota  Denpasar  berdasarkan  analisis kepuasan  pengguna  dengan  model  End  User Computing  Satisfaction  (EUCS)  yang  dibuat berdasarkan saran rekomendasi perbaikan pada open question  di  masing-masing  variabel  serta  diskusi dengan  pihak  Dinas  Perpustakaan  dan  Kearsipan Kota Denpasar adalah sebagai berikut:
Variabel Content:
- Menambahkan konten baru sesuai dengan minat dan kebutuhan pengguna.
- Menata buku dalam sistem perlu diperbaiki agar sesuai dengan informasi yang tertera.
- Melakukan evaluasi dan pembaruan rutin pada isi  informasi  untuk  menjaga  kelengkapan  dan kekinian.
- Melengkapi  gambar  pada  sampul  buku  yang masih kosong.
Variabel Accuracy:
- Meningkatkan kinerja
sistem dengan mengoptimalkan  algoritma  pencarian  untuk memastikan akurasi pencarian.
- Melakukan pemeriksaan rutin terhadap integritas  data  untuk  mencegah  kesalahan  atau kecacatan.
- Menyediakan  pemberitahuan  atau  alert  untuk memperingatkan  pengguna  dan  administrator sistem saat terjadi kesalahan.
Variabel Format:
- Merancang  antarmuka  pengguna  (UI)  yang bersih, intuitif, dan responsif.
- Menyesuaikan  tata  letak  dan  warna  antarmuka agar  menciptakan  tampilan  yang  estetis  dan mudah dipahami.
- Memperbarui  desain  grafis  dan  elemen  visual agar sesuai dengan tren desain terkini.
Variabel Timeliness:
- Mempercepat  proses  load  halaman  dan memberikan pemberitahuan saat terjadi error.
- Mengimplementasikan prosedur pemulihan data yang efektif.
- Menyediakan notifikasi atau pembaruan otomatis kepada pengguna mengenai perubahan atau penambahan informasi baru.
- Menyusun  jadwal  pemeliharaan  rutin  pada sistem  untuk  memastikan  ketersediaan  dan kinerja yang optimal.
Variabel Ease of Use:
- Merancang  antarmuka  pengguna  yang  intuitif dan mudah dipahami.
- Menyediakan panduan pengguna yang jelas dan mudah diakses.
- Menambahkan  ikon  atau  shortcut  yang  intuitif untuk memudahkan navigasi.
- Menerapkan desain responsif agar sistem dapat diakses dengan mudah dari berbagai perangkat.

## 4. DISKUSI
Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa kepuasan pengguna sistem INLISLite Dinas Perpustakaan  Kota  Denpasar  masuk  dalam  kategori puas  kemudian  masing-masing  variabel  yang  ada pada metode EUCS berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna.
Dengan  beberapa  penelitian  yang  mendukung dalam  penyusunan  artikel  ini.  Seperti  yang  ditulis oleh  Rudy  Hartono  &  Muhammad  Zarlis  yang berjudul “ Analysis  of  e-learning user  satisfaction  at XYZ University in the new normal era of the covid-19 pandemi c” dengan  hasil  secara  keseluruhan pengguna  merasa  puas  dengan  e-learning  pada universitas XYZ kemudian variabel Content , Ease of Use ,  dan Timeliness berpengaruh  secara  signifikan terhadap  kepuasan  pengguna  sistem  sedangkan variabel format dan accuracy tidak  berpengaruh secara signifikan terhadap kepuasan pengguna sistem [27].
Selanjutnya  penelitan  oleh  Annisa  Uswatun Hasanah,  Bayu  Waspodo  &  Elsy  Rahajeng  dengan judul  “Analysis  of  MyPertamina  Application  User Satisfaction Using End User Computing Satisfaction Method”  diperoleh  hasil  pengguna  merasa  puas
terhadap  sistem  kemudian  dari  5  variabel  EUCS, variabel Content,  Accuracy,  Ease  of  Use ,  dan Timeliness berpengaruh  secara  signifikan  terhadap kepuasan  pengguna  sistem  sedangnkan  variabel format tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kepuasan pengguna sistem [28].
Dari  2  penelitian  terdahulu  diketahui  bahwa metode EUCS dapat  mengukur kepuasan pengguna, kemudian dari masing-masing variabel yang ada pada EUCS  dengan  terdapat  beberapa  variabel  yang memiliki  pengaruh  serta  tidak  memiliki  pengaruh terhadap sistem yang diukur.

## 5. KESIMPULAN
Dari  penelitian  ini  yang  telah  dilakukan disimpulkan  bahwa  analisis  tingkat  kepuasan pengguna  sistem  INLISLite  dinas  perpustakaan  dan kearsipan  kota Denpasar  menggunakan Metode End User  Computing  Satisfaction (EUCS)  menunjukkan tingkat kepuasan yang baik. Variabel seperti Content , Accuracy , Format , Timeliness ,  dan Ease  of  Use mendapat  predikat  puas,  dengan  rata-rata  tingkat kepuasan pengguna sebesar 3,98.
Untuk uji hipotesis menunjukkan bahwa setiap faktor  EUCS  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  kepuasan  pengguna. Content , Accuracy , Format , Timeliness ,  dan Ease  of  Use memiliki pengaruh  yang  kuat,  seperti  terindikasi  oleh  nilai  t- test  dan path  of  coefficient yang  mencapai  atau melebihi nilai batas tertentu. Sebagai langkah untuk meningkatkan kualitas sistem INLISLite, rekomendasi diusulkan pada pembahasan penelitian. Diharapkan,  dengan  rekomendasi  ini,  sistem INLISLite dapat memberikan pengalaman yang lebih baik  dan  memenuhi  kebutuhan  pengguna  dengan lebih baik pula.
Untuk penelitian selanjutnya dikarenakan dalam penelitian  ini  hasil  kepuasan  pengguna  variabel format  memiliki  nilai  terkecil  diantara  variabel lainnya  maka  penelitian  yang  direkomendasikan berkaitan dengan format sistem INLISLite, khususnya  terkait  tampilan.  Penelitian  dapat difokuskan  pada  aspek-aspek  tertentu  dari  format, seperti  perbaikan  antarmuka  pengguna.  Kemudian dapat  meperluas  variabel  yang  digunakan,  dengan menambah  variabel security yang  mana  diharapkan dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih  lengkap tentang  pengaruh  keamanan  sistem  terhadap kepuasan pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J. Dalleh, Akrim, and Baharuddin, Pengantar Teknologi Informasi , 1st ed. Depok: Rajawali Pers, 2020.
[2] E.  F.  Panggabean,  Y.  H.  Ananta,  and  N. Taufiqurrahma,  “Perkembangan  Teknologi E-Business  Terhadap  Globalisasi  Modern Pada Saat Ini,” J.  Manaj.  dan  Ekon.  Kreat. , vol.  2,  no.  1,  pp.  132–139,  Dec.  2023,  doi:
10.59024/jumek.v2i1.284.
[3] O. C. Pangaribuan and I. Irwansyah, “Media Cetak  Indonesia  di  Era  Revolusi  Industri 4.0,” J.  Pewarta  Indones. ,  vol.  1,  no.  2,  pp. 134–145, Oct. 2019, doi: 10.25008/jpi.v1i2.11. [4] E. Nafilah, S. Sukaesih, E. N. Rukmana, and
E. Saefudin, “Inovasi Pelayanan Perpustakaan  Universitas  Muhammadiyyah
Yogyakarta Selama Pandemi Covid-19,” Al- Kuttab    J.  Kaji.  Perpustakaan,  Inf.  dan Kearsipan , vol. 3, no. 1, pp. 33–44, Jul. 2021, doi: 10.24952/ktb.v3i1.3062.
[5] A.  Risman,  T.  Rahman,  and  P.  Nikmasari, “Evaluasi  Sistem  Informasi  Perpustakaan Menggunakan  Metode  TAM  di  Universitas Negeri  Gorontalo,” Diffus.  J.  Syst.  Inf. Technol. ,  vol.  4,  no.  1,  2024,  doi: 10.37031/diffusion.v4i1.21415.
[6] A. S. Damayanti, Y. T. Mursityo, and A. D. Herlambang,  “Evaluasi  Kepuasan  Pengguna Aplikasi Tapp Market Menggunakan Metode EUCS (End User Computing Satisfaction),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu  Komput. , vol. 2, no. 11, pp. 4833–4839, 2018.
[7] 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
[8] D. Novita, “Analisis Pengaruh Implementasi E-Learning  Vilep  di  Poltekkes  Kemenkes Palembang  dengan  Pendekatan  EUCS,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist. Informasi) ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  29–41,  Apr. 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i1.290.
[9] M.  Z.  Yang  and  J.  I.  Sihotang,  “Analisis Kepuasan Pengguna Terhadap User Interface Aplikasi E-Commerce Shopee Menggunakan Metode EUCS di Jakarta Barat,” Informatics Digit.  Expert ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  53–60,  Jan. 2023, doi: 10.36423/index.v4i2.1110.
[10] Y. Nurdiansyah, E. P. A. Wulandari, and D. A. R. Wulandari, “Analisis Faktor Kepuasan
Pengguna  Layanan  Website  SKCK  Online Menggunakan Metode End User Computing Satisfaction (EUCS),” INFORMAL Informatics J. , vol. 5, no. 2, p. 72, Aug. 2020, doi: 10.19184/isj.v5i2.18669.
[11] E. Arribe, A. Aryanto, and S. Aulia, “Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Aplikasi Signal Nasional  Menggunakan  Metode  End  User Computing  Satisfaction  (EUCS)  (Studi Kasus :  Badan  Pendapatan  Daerah  Provinsi Riau (BAPENDA),” J. Softw. Eng. Inf. Syst. ,
1072 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1063-1072
vol. 2, no. 1, Dec. 2021, doi: 10.37859/seis.v2i1.3377.
[12] 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,  Jun.  2022,  doi: 10.24036/jtev.v8i2.116699.
[13] L.  S.  Triandika,  D.  M.  Rachmaningsih,  and
A.  F.  Wijaya,  “Pengukuran  Kepuasan Pengguna  Situs  E-Learning  Universitas Terbuka dengan Metode End User Computing  Satisfaction  (EUCS),” Sebatik , vol. 25, no. 2, pp. 598–603, Dec. 2021, doi: 10.46984/sebatik.v25i2.1212.
[14] G. Alfiansyah, A. S. Fajeri, M. W. Santi, and
S.  J.  Swari,  “Evaluasi  Kepuasan  Pengguna Electronic Health Record (EHR) Menggunakan  Metode  EUCS  (End  User Computing  Satisfaction)  di  Unit  Rekam Medis Pusat RSUPN Dr. Cipto Mangunkusumo,” J. Penelit. Kesehat. “SUARA  FORIKES”  (Journal  Heal.  Res. “Forikes Voice”) , vol. 11, no. 3, p. 258, Apr. 2020, doi: 10.33846/sf11307.
[15] D.  Pibriana  and  L.  Fitriyani,  “Penggunaan Metode EUCS Untuk Menganalisis
Kepuasan  Pengguna  E-learning  di  MTs  N  2 Kota Palembang,” J. Teknol. Sist. Inf. , vol. 3, no.  1,  pp.  81–95,  Apr.  2022,  doi: 10.35957/jtsi.v3i1.2182.
[16] D. Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan Tindakan . 2018.
[17] H. R. Sampurno and O. O. Sharif, “Penerapan Customer  Satisfaction  Index  (CSI)  dan Importance  Performance  Analysis  (IPA) Pada  Kualitas  Pelayanan  Gojek  (Studi Pelanggan  Di  Kota  Bandung),” J.  Mitra Manaj. , vol. 4, no. 6, pp. 856–870, 2020, doi: 10.52160/ejmm.v4i6.389.
[18] I.  W.  G.  Sabdana,  “Analisis  Kepuasan Pengguna  Sistem  Informasi  Rumah  Sakit (Sirs)  Jiwa  Propinsi  Bali  Dengan  Metode End-User  Computing  Satisfaction  (EUCS),” J. Ilmu Komput. Indones. , vol. 4, no. 1, pp. 3– 4, 2019.
[19] A.  Fitriansyah  and  I.  Harris,  “Pengukuran Kepuasan  Pengguna  Situs  Web  Dengan Metode  End  User  Computing  Satisfaction (EUCS),” Query J. Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 1–8, 2018, [Online].
Available:
http://jurnal.uinsu.ac.id/index.php/query/arti cle/view/1552
[20] T.  A.  Yoga  Siswa  and  N.  A.  Verdikha, “Komparasi Metode  E-Servqual  Dan EUCS Untuk  Menganalisis  Tingkat  Kepuasan
Dosen Dalam Perkuliahan Online Pada Masa
Pandemi  Covid-19  Berbasis  LMS  Di UMKT,” J.  Ilm.  Matrik ,  vol.  23,  no.  3,  pp. 239–250, Dec. 2021, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v23i3.1525.
[21] M.  Nazir, Metode  penelitian .  Indonesia: Ghalia Indonesia, 2014.
[22] R. Muliansah and  C. Budihartanti,  “Analisa
Pemanfaatan e-Puskesmas di Loket
Pendaftaran  pada  Puskesmas  Kecamatan Pademangan  dengan  Metode  PIECES,” J. Comput.  Sci.  Eng. ,  vol.  1,  no.  1,  pp. 17–29, Feb. 2020, doi: 10.36596/jcse.v1i1.22.
[23] D. Syamsuar, W. Cholil, R. Ramadhan, R. M. B.  Wadu,  A.  Zaidiah,  and  N.  Oktaviani, “Empirical  Review  Of  M-Banking  User Satisfaction  Using  End  User  Computing Satisfaction  (EUCS),”  in 2022  International Conference  on  Informatics,  Multimedia, Cyber  and  Information  System  (ICIMCIS) , Nov. 2022, pp. 25–29. doi: 10.1109/ICIMCIS56303.2022.10017742.
[24] A.  D.  Puteri,  P.  E.  P.  Utomo,  and  D.  Arsa, “Evaluasi  Penerimaan  Teknologi  Metaverse Pendekatan Teori Utaut (Studi Kasus : Pojok Statistik  Virtual),” J.  Inf.  Syst.  Hosp. Technol. , vol. 5, no. 2, pp. 86–94, Oct. 2023, doi: 10.37823/insight.v5i2.319.
[25] R.  S.  Hamid  and  S.  M.  Anwar, Structural Equition  Modeling  (SEM)  Berbasis  Varian:
Konsep Dasar dan Aplikasi dengan Program SmartPLS  3.2.8  dalam  Riset  Bisnis ,  vol.  6, no.  August.  Jakarta:  PT  Inkubator  Penulis Indonesia, 2019.
[26] Usman  Abrori, Aang  Kisnu Darmawan, and
Muhsi,  “Evaluasi  Kepuasan  Pengguna
Aplikasi M-Health Covid19 Satusehat
dengan  End  User  Computing  Satisfaction (EUCS)  dan  Mobile  Service  Quality  (M-S- QUAL),” J. Inform. Teknol. dan Sains , vol. 5, no.  4,  pp.  558–565,  Nov.  2023,  doi: 10.51401/jinteks.v5i4.2779.
[27] R.  Hartono  and  M.  Zarlis,  “Analysis  of  E- Learning User Satisfaction at XYZ University  In  The  New  Normal  Era  of  The
Covid-19 Pandemic,” J. Mantik , vol. 7, no. 1, pp. 68–76, May 2023, doi: 10.35335/mantik.v7i1.3613. [28] A.  U.  Hasanah,  B.  Waspodo,  and  E. Rahajeng, “Analysis  of  MyPertamina Application  User  Satisfaction  Using  End User  Computing  Satisfaction  Method,” J.
Softw. Eng. Ampera , vol. 4, no. 1, pp. 13–34, Feb. 2023, doi: 10.51519/journalsea.v4i1.375.