Volume 7 Nomor 3, Tahun 2024 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## ANALISA KESUKSESAN OTA (ONLINE TRAVEL AGENT) TIKET.COM MENGGUNAKAN MODEL DELONE AND MCLEAN (Studi pada Pembelian Tiket Konser K-Pop di Indonesia)

## ANALYSIS OF SUCCES OTA (ONLINE TRAVEL AGENT) TIKET.COM USING THE
DELONE AND MCLEAN MODEL
(Study on K-Pop Concert Ticket Purchases in Indonesia)
Dhika Amalia Sholeha 1 , Muhammad Zaini 2 1,2 Universitas Mulawarman Samarinda, Kalimantan Timur dhikaamalias@gmail.com

## ABSTRACT
The growth of Korean Wave in Indonesia has been very significant since the beginning of the pandemic in 2020 and the interest in K-Pop music is one proof of the phenomenon of Korean Wave in Indonesia. The huge interest in K-Pop music has attracted the attention of promoters to hold K-Pop music concerts in Indonesia. One of the elements in holding a music concert is ticket sales, and promoters will choose to prioritize online ticket sales to facilitate sales. One of  the online ticket  sales platforms for K-pop music concerts in Indonesia is tiket.com. As an online ticket sales platform, tiket.com must consider the quality of their system. This study aims to determine the  factors  that  influence  the  success  of  the  tiket.com  platform  using  the  DeLone  and  McLean  Model  theory (2003).  The  research  method  used  is  quantitative.  The  sampling  technique  used  is  nonprobability  sampling technique with a sample of 100 respondents from tiket.com platform users who have transacted K-pop concert tickets. Data analysis was carried out using the PLS-SEM approach with the SmartPLS tool. The results of this study indicate that there is a significant effect on system quality, information quality and service quality on user satisfaction and a significant effect of user satisfaction on net benefits.
Keywords: Tiket.com, DeLone and McLean, System Success, Concert Tickets, K-Pop

## ABSTRAK
Perkembangan Korean Wave di Indonesia terjadi  sangat pesat  sejak awal pandemi pada tahun 2020 dan  minat pada musik K-Pop merupakan salah satu bukti  besarnya fenomana Korean Wave di Indonesia. Besarnya minat pada musik K-Pop menarik perhatian promotor untuk melangsungkan konser musik K-Pop di Indonesia. Salah satu  unsur  dalam  melangsungkan  konser  musik  ialah  penjualan  tiket,  dan  promotor  akan  memilih mengutamakan  penjualan  tiket  secara online agar  memudahkan  penjualan.  Salah  satu platform penjualan  tiket online konser  musik  K-pop  di  Indonesia  ialah  tiket.com.  Sebagai platform penjualan  tiket online ,  tiket.com harus  memperhatikan kualitas pada sistem  mereka. Tujuan dari penelitian  ini  yakni guna  melihat faktor-faktor yang  memberikan  pengaruh  kesuksesan platform tiket.com  menggunakan  teori  Model  DeLone  and  McLean (2003).  Metode  penelitian  yang  dipakai  adalah  kuantitatif.  Teknik nonprobability  sampling dipakai  sebagai teknik  pengambilan  sampel  dengan  sampel  sejumlah  100  responden  dari  pengguna platform tiket.com  yang pernah betransaksi tiket konser K-pop. Analisis data dilaksanakan menggunakan pendekatan PLS-SEM dengan alat  SmartPLS.  Hasil  dari  penelitian  ini  menujukkan  terdapat  pengaruh  siginifkan  pada  kualitas  informasi, kualitas layanan, dan kualitas sistem pada kepuasan pengguna dan pengaruh signifikan kepuasan pengguna pada manfaat-manfaat bersih.
Kata Kunci: Tiket.com, DeLone and McLean, Kesuksesan Sistem, Tiket Konser, K-Pop

## PENDAHULUAN
Indonesia
sudah mengalami peningkatan  yang  cukup  banyak  dalam perkembangan  pengguna  internet  dalam
beberapa  tahun  terakhir.  Berbagai  aspek kehidupan  masyarakat  telah  dipengaruhi oleh koneksi internet yang lebih cepat dan lebih luas. Pertumbuhan jaringan,
peningkatan  kualitas  telekomunikasi,  dan menurunnya biaya data yang bisa meningkatkan  koneksi  dan  menciptakan peluang baru untuk pekerjaan, pembelajaran, berbisnis dan berkomunikasi.  Menurut  data  HootSuite menyatakan  yakni  di  awal  tahun  2023 jumlah  penduduk  Indonesia  telah  berada pada  angka  276,4  juta  jiwa  dengan pengguna  internet  tercatat  hingga  212,9 juta atau 77% dari total populasi (Riyanto, 2023).    Salah  satu  inovasi  perkembangan internet  di  Indonesia  adalah  OTA  atau Online  Travel  Agent .  Sektor  bisnis perjalanan  telah  mengalami  perubahan besar  berkat  hasil  dari  perkembangan teknologi  dengan  adanya  Online  Travel Agent (OTA). Online Travel Agent (OTA) seperti tiket.com, Traveloka, dan PegiPegi mampu  memberikan  layanan  seperti  fitur- fitur  yang  inovatif  kepada  pengguna. Online Travel Agent (OTA) menggunakan berbagai teknologi, seperti pencarian cepat mengenai perjalanan seperti tiket penerbangan,  tiket  kereta  api,  penginapan, tempat  wisata  bahkan  pemesanan  tiket event  seperti  konser  musik,  perbandingan harga secara real-time , mempunyai aplikasi mobile yang  praktis  dan  metode pembayaran  yang  aman.  Selain  itu, perkembangan teknologi telah memungkinkan Online  Travel  Agent (OTA)  untuk  menawarkan  pengalaman yang lebih individual dan ramah pengguna,  dan  memberikan  rekomendasi yang disesuaikan dengan preferensi pengguna.
Tiket.com  memberi  pengguna  fitur pemesanan  tiket event konser  musik. Pascapandemi mulai banyak konser musik diadakan, baik musisi dalam negeri hingga musisi  luar  negeri.  Di  tahun  2023  sendiri banyak konser musisi yang digelar terlebih lagi  musisi  dari  Korea  Selatan,  kurang lebih  sudah  ada  27  musisi  dari  Korea Selatan  yang  melakukan  konser  musik  di Indonesia.  Banyaknya  Musisi  dari  Korea Selatan yang datang ke tanah air menandai fenonema  besarnya  Korean Wave di
Indonesia. Korean Wave merupakan julukan  yang  diberi  kepada  penyebaran budaya  popular  negara  Korea  Selatan dengan  produk-produk  hiburan  seperti musik,  drama, fashion , lifestyle dan makanan
(Putri et al., 2019). Melangsungkan  konser  musik  K-Pop  di
Indonesia  pascapandemi  pada  tahun  2023 sangat menguntungkan bagi para promotor,  sebab  saat  pandemi  pada  tahun 2020 terjadi peningkatan yang cukup pesat dalam  minat  penggemar  hiburan  Korea Selatan. Peningkatan minat ini memberikan  promotor  konser  kesempatan untuk  menyelenggarakan  konser-konser dan  acara  hiburan  yang  ditunggu  oleh penggemar setia.
Promotor  akan  menjual  tiket  konser secara offline dan online .  Penjualan  tiket konser  secara offline akan  dilakukan  saat hari  konser  diadakan  atau  biasa  disebut penjualan  OTS  ( On  the  Spot )  dan penjualan  tiket  secara online melalui platform  online  ticketing dengan  jadwal penjualan  jauh  dari  tanggal  konser diadakan. Ada beberapa kelebihan menggunakan platform  online  ticketing seperti  tiket.com  dalam  penjualan  tiket konser,  antara  lain  memudahkan  para calon  pembeli  dalam  pembelian  tiket konser, memeriksa jadwal konser, memeriksa  daftar  harga  tiket  konser  dan memudahkan pada saat melakukan pembayaran  tiket  konser.  Namun,  dibalik kelebihan  dari  sistem  penjualan  tiket konser  melalui platform  online ada kekurangan  yang  dirasakan  oleh  pembeli saat  melakukan  pembelian  tiket  konser  di aplikasi  tiket.com  seperti  kualitas  sistem, kualitas informasi maupun kualitas layanannya.  Beberapa  ulasan  pengguna mengenai kendala saat melakukan pembelian pada platform tiket.com di tulis pada Playstore dan Twitter.
Dengan  model  DeLone  dan  McLean, mampu  dimengerti  bagaimana  sebuah kualitas sistem informasi dapat berpengaruh  kepada  kesuksesan  terhadap sistem  informasi.  Model  DeLone  dan
McLean Information  Success  Model ialah sebuah  model  yang  memiliki  fokus  atas kesuksesan penerapan suatu sistem berlandaskan atas hubungan melalui berbagai  variabel  pengukuran  kesuksesan sistem  (Khairrunnisa  &  Yunanto,  2018). Model DeLone dan Mclean (2003
(William  H.  Delone  &  Ephraim  R. McLean,  2003))  memiliki  enam  variabel yang  telah  di  perbaharui  dari  model sebelumnya  yakni  Manfaat  bersih  ( net benefit ), Kepuasan pengguna ( user satisfaction ),  Penggunaan  ( use ),  Kualitas Layanan ( service quality ), Kualitas Informasi  ( information  quality ),  Kualitas Sistem ( system quality ).
Beberapa peneliti yang telah melakukan  penelitian  tentang  kesuksesan sistem  memakai  Model  DeLone  dan McLean  yakni  pengukuran  kesuksesan Aplikasi  Jakarta  Kini  (JAKI)  dengan  hasil penelitian 8 hipotesis yang diajukan semua hipotesis  diterima  (Andriyanto  et  al., 2021).  Selanjutnya  adalah penelitian tentang  pengukuran  kesuksesan  aplikasi akademik  mahasiswa  Universitas  Bina Sarana  Informasi  berbasis  mobile  dengan hasil penelitian 12 hipotesis yang dilakukan  pengajuan  hanya  5  hipotesis yang  diterima  dan  memiliki  pengaruh, dalam  penelitian  ini  model  DeLone  and McLean tidak seutuhnya dibuktikan empiris  (Ernawati  et  al.,  2021).  Penelitian lainnya yang menggunakan model DeLone and  McLean  adalah  penelitian  tentang pengukuran kesuksesan aplikasi Go-Jek di Palembang,  hasil  penelitian  12  hipotesis hanya  9  hipotesis  yang  terbukti  memiliki pengaruh  yang  siginifkan (Wijaya  &  Erwin,
2019) .  Lalu  penelitian  lainnya  yang memakai  model  DeLone  and  McLean guna melakukan pengukuran pada kesuksesan sistem adalah penelitian tentang  kepuasan  pengguna  Zoom  Cloud Meetings  sebagai  media  pembelajaran  di Universitas  Adhirajasa  Reswara  Sanjaya, dari  4  hipotesis  yang  diajukan  semua hipotesis  terbukti  berpengaruh  positif (Supriadi & Susanti, 2021).
Dari  beberapa  penelitian  sebelumnya dengan  menggunakan  model  DeLone  and McLean sebagai variabel memiliki kesenjangan  penelitian  ( research  gap ) dengan  penelitian  yang  akan  peneliti lakukan  yaitu  pada  objek  penelitian. Berdasarkan hal tersebut, peneliti memiliki ketertarikan  untuk  melakukan  sebuah penelitian yang berjudul “Analisa Kesuksesan  OTA  ( Online  Travel  Agent ) menggunakan Model DeLone and McLean (Studi  pada  Pembelian  Tiket  Konser  K- Pop di Indonesia)”.

## METODE
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuantitatif. Penelitian kuantitatif ialah suatu jenis penelitian yang memiliki  ciri  khas  yang  sistematis, terencana  dan  terkstuktur  dengan  jelas mulai  dari  tahap  awal  hinggan  penelitian dibuat.  Penelitian  kuantitatif  melibatkan penggunaan  angka  dalam  berbagai  aspek, termasuk  pengumpulan  data, analisis  data, dan presentasi hasilnya. Tujuan utama dari penelitian  ini  ialah  guna  menerapkan maupun  mengembangkan  model  teori, matematis,  atau  dan  hipotesis  yang berhubungan  terhadap  fenomena  alam (Siyoto & Sodik, 2015).

## Tahapan Penelitian
Alur  penelitian  dijelaskan  dalam  gambar berikut:

## Gambar 1 Alur Penelitian

## Identifikasi Masalah
Permasalahan  yang  ada  ialah  banyak keluhan  pada  sistem  pemesanan  tiket konser  K-pop  pada  tiket.com  yang menarik untuk diteliti. Diperlukan
penelitian lebih lanjut mengenai permasalahan  yang  ada  yang  bertujuan untuk  mengetahui  dan  mengevaluasi sejauh pada kualitas sistem pada tiket.com.

## Studi Literatur
Studi literatur dilaksanakan guna mengumpulkan informasi teori yang memiliki  hubungan  serta  memberikan dukungan  informasi  penelitian  dengan mencari serta membaca jurnal nasional dan jurnal  internasional, website ,  buku  serta referensi  yang  lain  yang  menolong  pada proses analisa juga pengolahan data.

## Penyusunan Hipotesis
Menurut  studi  literatur  yang  dilakukan sebelumnya,  peneliti  membuat  hipotesis penelitian yang menjadi jawaban awal dari berbagai  pertanyaan  yang  dihasilkan  pada penelitian  ini,  yang  mana  penjelasan uraian  pertanyaan  yang  sudah  disusun berbentuk pertanyaan (Silviani & Jaya, 2022) . Pada  gambar  ..  berikut  akan  dijelaskan hipotesis pada penelitian ini.

## Gambar 2 Hipotesis Penelitian
Menurut  gambar  2,  bisa  dilihat  adanya rumusan  hipotesis  dalam  penelitian  ini yaitu:
H1  :  Kualitas  Sistem  memberi  pengaruh dengan signifikan pada Kepuasan Pengguna H2 : Kualitas Informasi memberi pengaruh dengan signifikan pada Kepuasan Pengguna
H3  :  Kualitas  Layanan  memberi  pengaruh dengan signifikan pada Kepuasan Pengguna
H4  :  Kepuasan  Pengguna  memberi pengaruh dengan signifikan pada Manfaat- Manfaat Bersih

## Pengumpulan Data
Penelitian  ini  tergolong  jesnis  penelitian kuantitatif.  Populasi  dalam  penelitian adalah  masyarakat  Indonesia  yang  pernah membeli  tiket  konser  K-pop  di  tiket.com. Teknik pengambilan sampling yang dipakai  yakni nonprobability  sampling dengan  teknik purposive  sampling yang mana peneliti mampu menentukan persyaratan  khusus  pada  sampel  yakni,  1) Minimal  berusia  18  tahun,  2)  membeli tiket konser K-pop tanpa perantara, dengan jumlah responden sebanyak 100 responden. Teknik  penelitian  kuantitatif  dilaksanakan menggunakan penyeberan kuesioner online dengan skala likert 1-5 yang disebar dengan online , berlangsung dari 3
Desember  2023-10  Februari  2024.  Setiap variabel  penelitian  tersusun  atas  berbagai indikator.  Indikator  serta  variabel  pada penelitian ini dijelaskan dalam tabel.
Tabel  1 Variabel dan Indikator Variabel Indikator Sumber KS X1.1 = Ease of Use X1.2 = Reliability X1.3 = Response Time X1.4 = Security (Seddon & Kiew, 1996) (Delone &. McLean, 2003) (Rachman, 2021) (Rachman, 2021) KI X2.1 = Completeness X2.2 = Timeliness X2.3 = Relevance X2.4 = Accuracy (Livari, 2005) (Livari, 2005) (Livari, 2005) (Livari, 2005) KL X3.1 = Emphaty X3.2 = Responsive X3.3 = Assurance (Delone & McLean, 2003) (Delone & McLean, 2003) (Delone & McLean, 2003) KP Y1.1 = Effectiveness Y1.2 = Sesuai Harapan Y1.3 = Overall Satisfaction (Ernawati et al., 2021) (Rachman, 2021) (Ernawati et al., 2021) MB Y2.1 = Effectiveness Y2.2 = Efficiency Y2.3 = Usefullness (Wijaya & Erwin, 2019) (Wijaya & Erwin, 2019)

## Pengolahan Data
Data yang telah diperolah dari penyeberan kuesioner  diuji  melalui  evaluasi inner model serta outer  model . Inner  model tersusun atas uji path coefficient , R- Square dan  uji predictive  relevance . Outer  model tersusun  atas  uji convergent  validity , discriminat validity dan composite reliability .  Alat  bantu  dalam  penelitian  ini memakai software SmartPls 3.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  Uji  Model  Pengukuran  ( Outer Model ) Pengujian outer  model atau  model pengukuran  dilaksanakan  guna  menilai reliabilitas juga validitas. Pengukuran yang dilaksanakan  melalui outer  model yakni convergent  validity,  discriminat  validity, serta composite reability (Abdillah & Hartono, 2015) . Hasil  pengujian  outer  model berbentuk  diagram  PLS  algoritm  dapat dilihat dalam gambar 3.
Gambar 3 Tampilan Output Model Pengukuran
( Outer Model ) Validitas Konvergen ( Convergent Validity ) Convergent validity dari
model pengukuran menggunakan indikator reflektif  dapat  memiliki  nilai  menurut korelasi  antara construct  score serta component  score .  Ketika  nilai loading factor >  0.70  maka  dapat  disebut berkorelasi dan valid terhadap konstruk.
Tabel  2 Outer Loading
Original Sample (O) Sample Mean (M) T Statistics (|O/STDE V|) P Values
X1.1<- KS 0.827 0.828 19.698 0.000 X1.2<- KS 0.711 0.708 8.749 0.000 X1.3<- KS 0.857 0.860 32.724 0.000 X1.4<- KS 0.710 0.711 10.615 0.000 X1.5<- KS 0.779 0.779 14.273 0.000 X2.1 <- KI 0.899 0.894 33.738 0.000 X2.2 <- KI 0.791 0.781 14.310 0.000 X2.3 <- KI 0.906 0.906 40.656 0.000 X2.4 <- KI 0.887 0.887 35.923 0.000 X3.1<- KL 0.921 0.922 61.772 0.000 X3.2<- KL 0.911 0.910 42.328 0.000 X3.3<- KL 0.928 0.927 55.744 0.000 Y1.1<- KP 0.814 0.815 19.762 0.000 Y1.2<- KP 0.905 0.904 43.639 0.000 Y1.3<- KP 0.920 0.921 65.779 0.000 Y2.1<-MB 0.960 0.959 94.982 0.000 Y2.2<-MB 0.913 0.913 39.102 0.000 Y2.3<-MB 0.949 0.948 76.789 0.000
Dapat  dilihat  dari  hasil  uji convergent validity diperoleh  nilai loading  factor dari semua indikator variabel diatas 0.70. selain itu,  nilai  t-statistik  pada  hasil  uji  >  1,96 serta  mempunyai  nilai  p values <  0.05 yang didapatkan kesimpulan yakni konstruk variabel mempunyai nilai konvergen secara konvergen serta valid.
Validitas Diskriminan ( Discriminant Validity ) Pengujian discriminat  validity dipakai dalam  menilai  apakah  sebuah  konstruk dapat memiliki loading factor paling besar dalam  konstruk  yang  telah  dibentuknya, daripada  dengan loading  factor lainnya. Pengujian discriminat validity dapat menggunakan  cara  indikator  reflektif yakni  dengan  mengetahui  nilai cross loading pada  masing-masing  variabel diharuskan  >  0.70  agar  dinyatakan  valid (Ghozali & Latan, 2015) .
Tabel  3 Cross Loading KP KI KL KS MB X1.1 0.695 0.350 0.604 0.827 0.669 X1.2 0.525 0.268 0.385 0.711 0.502 X1.3 0.733 0.245 0.569 0.857 0.775 X1.4 0.494 0.171 0.479 0.710 0.442 X1.5 0.564 0.253 0.415 0.779 0.530 X2.1 0.334 0.899 0.216 0.247 0.306 X2.2 0.238 0.791 0.246 0.135 0.227 X2.3 0.441 0.906 0.342 0.339 0.363 X2.4 0.425 0.887 0.437 0.373 0.418 X3.1 0.686 0.386 0.921 0.674 0.696 X3.2 0.600 0.322 0.911 0.535 0.603 X3.3 0.652 0.309 0.928 0.544 0.638 Y1.1 0.814 0.485 0.596 0.582 0.685 Y1.2 0.905 0.295 0.663 0.746 0.720 Y1.3 0.920 0.368 0.603 0.739 0.790 Y2.1 0.818 0.355 0.698 0.755 0.960 Y2.2 0.685 0.364 0.606 0.695 0.913 Y2.3 0.830 0.383 0.675 0.712 0.949
Pada tabel 3, didapatkan nilai discriminant validity serta cross  loading yang  baik diketahui berdasarkan nilai korelasi indikator  pada  konstruk  lebih  tinggi daripada  dengan  nilai  korelasi  indikator konstruk  yang  lain.  Sehingga  seluruh indicator  dalam  masing-masing  variabel pada  penelitian  yang  dilakukan  sudah sesuai dengan  syarat discriminant validity.
Reliabilitas (Composite Reliability) Composite  reliability dipakai  sebagai  alat guna menguji realibilitas ssebuah variabel.
Apabila  nilai composite  reliability >  0,60 maka  sebuah  konstruk  dianggap  reliabel (Ghozali & Latan, 2015) .
Tabel  4 Construct Validity dan Reliability
Pada  tabel  4,  dapat  diketahui  semua konstruk  mempunyai  nilai composite reliability >  0.70,  demikian  pula  dengan nilai cronbach’s  alpha >  0.70,  sehingga didapatkan  kesimpulan  yakni  konstruk mempunyai  reliabilitas  yang  baik.  Selain itu,  pada  nilai  AVE  ( Average  Variance Extracted ) terdapat 5 konstruk > 0.50, dan sehingga  bisa  dikatakan  yakni  evaluasi model  mempunyai convergent  validity yang baik.
Hasil  Uji  Model  Struktural  ( Inner Model )
Evaluasi model struktural ( inner model ) dipakai dalam memprekdiksi serta memberikan  penjelasan  hubungan  antar variabel  laten.  Untuk  menilai  model struktural  memakai  nilai  R- Square (R 2 ) lalu  memakai  nilai predictive  relevance (Q 2 ). Adapun dibawah ini model structural dari hasil pengujian:
Gambar 4 Tampilan Output Model Struktural
R-Square (R 2 )
Model struktural dilakukan evaluasi dengan R- Square pada konstruk dependen. Nilai  R- Square yang  berubah  bisa  dipakai dalam  memberikan  penjelasan  pengaruh variabel  laten  eksogen  tertentu  pada variabel  laten  endogen.  Nilai  R- Square 0.25  lemah,  0.50  moderate  serta  0.75  kuat (Ghozali & Latan, 2015). Dalam penelitian ini  menggunakan  2  variabel  terikat  yaitu Kepuasan  Pengguna  (Y1)  yang  diberi pengaruh  dari  variabel  Kualitas  Sistem (X1),  Kualitas  Informasi  (X2),  dan Kualitas  Layanan (X3). Variabel Manfaat- Manfaat bersih (Y2)  yang diberi pengaruh dari Kepuasan Pengguna (Y2).  Berikut ini ialah nilai R- Square (R 2 ):
Tabel  5 R- Square Variabel R Square R Square Adjusted Kepuasan Pengguna 0.701 0.692 Manfaat-Manfaat Bersih 0.691 0.688 Dapat diketahui dalam  tabel 5, didapatkan hasil  nilai  R- Square (R 2 )  pada  variabel Kepuasan  Pengguna  (Y1)  yakni  sejumlah 0.701,  yang  menjelaskan  yakni  70.1% variabel  kepuasan  pengguna  (Y1)  bisa dipengaruhi  dari  variabel  Kualitas  Sistem (X1),  Kualitas  Informasi  (X2),  serta Kualitas Layanan (X3), yang sisa sejumlah 29.9%  diberi  pengaruh  dari  variabel lainnya  diluar  penelitian.  selanjutnya  nilai R- Square (R 2 )  pada  variabel  Manfaat- Manfaat  Bersih  (Y2)  yakni  sejumlah 0.691,  yang  menunjukkan  yakni  69.1% variabel  Manfaat-Manfaat  Bersih  (Y2) dapat  diberi  pengaruh  dari  variabel
Variabel Cronbach's Alpha rho_A Composite Reliability AVE KP 0.854 0.861 0.912 0.776 KI 0.897 0.932 0.927 0.760 KL 0.910 0.913 0.943 0.847 KS 0.837 0.856 0.885 0.607 MB 0.935 0.945 0.959 0.885
Kepuasan  Pengguna  (Y1),  dan  sisanya sejumlah  30.9%  diberi  pengaruh  dari variabel lainnya diluar penelitian.
Predictive Relevance (Q 2 )
Stone (1974) dan Geisser (1975)
mengembangkan Predictive  Relevance
(Q 2 )  atau  dinamakan predictive  sample reus .  Besaran  nilai  Q 2 <  0  menjelaskan yakni model kurang mempunyai predictive relevance serta apabila Q 2 >
menggambarkan bahwa model mempunyai predictive  relevance ,  model  semakin  baik apabila  nilainya  mendekati  1.  Menurut tabel 5 sehingga berikut adalah perhitungan predictive relevance :
( )   ( )
(         )   (         )
Keterangan :
R 1 2 =  nilai  R- Square variabel  Kepuasan Pengguna
R 2 2 =  nilai  R- Square variabel  Manfaat- Manfaat Bersih
Q 2 = nilai Predictive Relevance
Menurut hasil perhitungan diatas, diperolah  nilai  Q 2 adalah  sejumlah 0.907609  yang  berrati  ialah  keragaman data  dari  penelitian  yang  besar  yang didapatkan  mampu  dijabarkan  oleh  model struktural  yang  disusun  yakni  sejumlah 90.76%,  namun  sisanya  sejumlah  9.34% dijabarkan  oleh  faktor  lainnya  selain model.  Berdasarkan  hasil  tersebut  bisa disebutkan yakni pada penelitian ini model strukturalnya  sudah  cukup  baik  sebab nilainya mendekati 1.

## Uji Hipotesis
Dalam penelitian ini pengujian hipotesis dipakai dalam melakukan pengujian  pengaruh  antar  masing-masing variabel.  Pengaruh  antar  variabel  tersebut akan  melewati  simulasi  yang  memakai metode bootsrapping ,  yang  memiliki tujuan  dalam  mengurangi  permasalahan data penelitian yang tidak normal. Adapun
hasil pengujian melalui metode bootsrapping yaitu:
Tabel  6 Hasil Pengujian Hipotesis
Path Coefficients Variabel Sample Mean (M) T Statistics (|O/STDEV|) P
Values Keterangan KS ->
KP 0.546 7.083 0.000 Diterima KI -> KP 0.139 2.245 0.025 Diterima KL -> KP 0.303 3.959 0.000 Diterima KP -> MB 0.835 24.575 0.000 Diterima
Cara melakukan uji ini dengan melakukan perbandingan  antara  t-statistik  terhadap nilai  t-tabel.  Nilai  t-tabel  yang  digunakan yaitu  1.960  dengan  tingkat  signifikan value  yaitu  0.05  (…).  Hubungan  antar konstruk  dalam  pengambilan  keputusan dalm  uji  model  dianggap  memberi pengaruh signifikan apabila nilai t-statistik > dari tabel dan nilai p- values > dari 0.05.
Hasil Uji Hipotesis yang ditunjukkan pada tabel 6 tersebut menjelaskan yakni:
1. Variabel  Kualitas  Sistem  mempunyai pengaruh dengan signifikan pada Kepuasan  Pengguna  dengan  nilai  t- statistik 7.083 > 1.96 serta nilai p- value
0.000  <  0.05.  Selanjutnya  nilai path coefficient atau original  sample berada pada  nilai  0.545.  Pada  penelitian  ini, hasil  pengujian  yang  dilaksanakan kepada H1 menyebutkan yakni Kualitas Sistem  mempunyai  pengaruh  dengan signifikan  pada  Kepuasan  Pengguna yang menyebabkan H1 diterima.
2. Varibael Kualitas Informasi mempunyai pengaruh dengan signifikan pada Kepuasan  Pengguna  dengan  nilai  t- statistik 2.245 > 1.96 serta nilai p- value 0.025  <  0.05.  Kemudian  nilai path coefficient atau original  sample ada dalam  nilai  0.135.  Pada  penelitian  ini, hasil  pengujian  yang  dilaksanakan kepada H2 menyebutkan yakni Kualitas Informasi mempunyai pengaruh dengan signifikan  pada  Kepuasan  Pengguna yang menyebabkan H2 diterima.
3. Variabel  Kualitas  Layanan  mempunyai pengaruh  signifikan  pada  Kepuasan Pengguna  pada  nilai  t-statistik  3.959  > 1.96  serta  nilai  p- value 0.000  <  0.05. selanjutnya  nilai path  coefficient atau original  sample berapa  dalam  nilai 0.307.  Pada  penelitian  ini,  hasil pengujian  yang  dilaksanakan  kepada H3 menyebutkan yakni Kualitas
Layanan  mempunyai  pengaruh  dengan signifikan  pada  Kepuasan  Pengguna yang menyebabkan H3 diterima.
4. Variabel Kepuasan
Pengguna mempunyai  pengaruh  dengan  signfikan pada  Manfaat-Manfaat  Bersih  dengan nilai t-statistik 24.575 > 1.96 serta nilai p- value 0.000  <  0.05.  Kemudian  nilai path  coefficient atau original  sample ada  pada  nilai  0.832.  Pada  penelitian ini,  hasil  pengujian  yang  dilaksanakan kepada H4 menyebutkan yakni
Kepuasan Pengguna
mempunyai pengaruh  signifikan  pada  Manfaat- Manfaat  Bersih  yang  menyebabkan  H4 diterima.

## Pembahasan
Pembahasan  hasil  dari  penelitian  ini disusun  untuk  mengetahui  hubungan  yang tejadi menjadi bentuk bukti hipotesis yang digunakan  pada  penelitian  menyesuaikan tehadap  kajian  secara  teoritis  serta  data yang dipakai. Dalam menyusun pembahasan  hasil  penelitian  ini  akan menggunakan  hasil  penelitian  empiris maupun teori-teori yang telah dilaksanakan oleh peneliti terdahulu. Hasil pengujian hipotesis penelitian ini bisa akan bertentagan, menolak, maupun mendukung terhadap teori dan hasil penelitian empirisi tersebut,  juga  dapat  dijelaskan  pula berbagai  batasan  yang  terdapat  pada penelitian ini.
1. Menurut  hasil  pengujian  hipotesis  1 (H1)  menyebutkan  yakni  variabel Kualitas  Sistem  memberi  pengaruh terhadap  Kepuasan  Pengguna,  hal tersebut  mengartikan  semakin  tinggi
Kualitas  Sistem  tiket.com  pada  saat transaksi  pembelian  tiket  konser  K-pop maka  semakin  besar  pula  rasa  puas pengguna.  Hal  ini  berarti,  kualitas sistem  dari  platform  tiket.com  menjadi suatu  faktor  yang  penting  pada  rasa puas  pengguna  saat  bertransaksi,  oleh karena itu penting bagi tiket.com untuk terus  dan  selalu  memperhatikan  dan meingkatkan  kualitas  sistem  mereka dalam mengelola sistem platform dalam memberikan  fasilitas  pembelian  tiket konser  K-pop.  Dengan  memastikan kemudahan saat digunakan, kehandalan, kecepatan  akses  dan  keaamanan  saat bertransaksi, tiket.com dapat meningkatkan  kepuasan  pengguna  dan memperkuat  reputasi  mereka  sebagai platform pemesanan  tiket  konser  yang dapat diandalkan.
Selain itu,
pengalaman  positif  dalam  transaksi pembelian  tiket  juga  dapat  membantu memberikan peningkatan kepuasan pengguna.
Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian mendukung  teori D&M  IS  Success Model dari DeLone and McLean (2003) yang  menyebutkan  yakni  Kualitas Sistem mempengarui Kepuasan
Pengguna.  Penelitian  ini    membantah hasil  penelitian  yang  dilaksanakan Erwin  &  Wijaya,  A.  (2019),  yang menyebutkan  yakni  Kualitas  Sistem tidak memberi pengaruh pada Kepuasan Pengguna  aplikasi  Gojek  di  Palembang (Wijaya & Erwin, 2019).
2. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis 2 (H2) menjelaskan yakni variabel Kualitas  Informasi  memberi  pengaruh pada  Kepuasan  Pengguna,  hal  tersebut memiliki  arti  semakin  tinggi  Kualitas Informasi  yang  diberikan  tiket.com pada  saat  transaksi  pembelian  tiket
konser K-pop maka semakin besar pula rasa  puas  pengguna.  Dalam  hal  ini,
berarti menekankan pentingnya platform tiket.com untuk menyediankan informasi  yang  lengkap,  tepat  waktu, relevan  dan  akurat  kepada  pengguna selama proses transaksi pembelian tiket konser  K-pop.  Informasi  yang  jelas berupa  harga  tiket  beserta  biaya lainnya,  lokasi  tempat  konser,  jadwal pelaksanaan konser, dan syarat ketentuan pembelian yang akan membantu pengguna membuat
keputusan  yang  tepat  dan  merasa  lebih yakin saat bertransaksi. Dengan demikian, memberikan pengalaman bertransaksi yang informatif dan transparan  pada  pengguna, platform tiket.com dapat
meningkatkan kepercayaan pengguna.
Hasil  yang  diperolah  dari  penelitian  ini mendukung  teori D&M  IS  Success Model dari DeLone and McLean (2003) yang  menyatakan  bahwa  Kualitas Informasi  mempengaruhi  Kepuasan Pengguna.  Penelitian  ini  jmembantah hasil  penelitian  yang  dilaksanakan Erwin  &  Wijaya,  A.  (2019),  yang menyebutkan  yakni  Kualitas  Informasi tidak memberi pengaruh pada Kepuasan Penggun  aplikasi  Gojek  di  Palembang (Wijaya & Erwin, 2019).
3. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis 3 (H3) menjelaskan yakni variabel Kualitas  Layanan  berpengaruh  pada Kepuasan Pengguna, hal tersebut berarti semakin  bagus  kualitas  layanan  yang diberi  pada  pengguna  pada  saat transaksi  pembelian  tiket  konser  K-pop maka  semakin  besar  pula  rasa  puas pengguna.  Oleh  karena  itu,  tiket.com harus selalu memastikan kualitas layanan  yang  bagus  selama  proses
transaksi pembelian tiket konser K-pop, hal  ini  mencakup  responsif  layanan, empati pelayanan dan jaminan pelayanan dalam menanggapi
pertanyaan  atau  keluhan  pelanggan. Dengan  memberikan  pelayanan  yang ramah, efisien, dan cepat pada kebutuhan  pengguna,  tiket.com  dapat meningkatkan kepercayaan dan kepuasan pengguna.
Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian mendukung  teori D&M  IS  Success Model dari DeLone and McLean (2003) yang  menyebutkan  yakni  Kualitas Layanan mempengaruhi Kepuasan
Pengguna.  Penelitian  ini    membantah hasil  penelitian  yang  dilaksanakan Rismayadi,  A.  A.,  et  al.  (2020),  yang menyebutkan  yakni  Kualitas  Layanan tidak memberi pengaruh pada Kepuasan Pengguna  ShopeepayLater  di  Bandung (Rismayadi et al., 2020).
4. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis 3 (H3) menjelaskan yakni variabel Kepuasan Pengguna  memberi pengaruh pada  Manfaat-Manfaat  Bersih,  hal tersebut  memiliki  arti  semakin  tinggi rasa  Kepuasan  Pengguna  pada  dan pasca transaksi  pembelian  tiket  konser K-pop  maka  semakin  besar  pula Manfaat-Manfaat bersih yang dirasakan.  Hal  ini  berarti,  kepuasan pengguna  tidak  hanya  menciptakan pengalaman  positif  secara  langsung, tetapi  juga  berdampak  pada  manfaat- manfaat yang lebih luas. Seperti efektif nya platform tiket.com  saat  transaksi pembelian  tiket  konser  K-pop,  lalu efisien  nya platform tiket.com  saat transaksi  pembelian  tiket  konser  K-pop karena  pengguna  menganggap  bahwa menggunakan tiket.com dapat menghemat  waktu,  usaha  atau  sumber
daya  yang  lainnya.  Lalu  dalam  hal kegunaan, pengguna platform tiket.com merasa terbantu dengan adanya tiket.com  sebagai platform penyedia tiket  konser  K-pop  secara  online.  Oleh karena  itu,  menjaga  tingkat  kepuasan pengguna pada  dan pasca transaksi menjadi kunci dalam mencapai manfaat-manfaat  bersih  yang  lebih besar dan memastikan bahwa pengguna merasa  terpenuhi  dengan  pengalaman mereka menggunakan platform tiket.com.
Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian mendukung  teori D&M  IS  Success Model dari DeLone and McLean (2003)
yang  menyebutkan  yakni  Kepuasan Pengguna mempengaruhi Manfaat- Manfaat
Bersih.
Penelitian ini membantah hasil penelitian yang dilaksanakan Rizqina,  G.,  et  al  (2019) yang menyebutkan  yakni Kepuasan Pengguna tidak memberi pengaruh pada Manfaat-Manfaat  Bersih  portal online
pada Perusahaan XYZ (Rizqina
Gardenta  Maranaisya  &  Dien  Novita, 2019) .

## SIMPULAN
Terdapat  4  hipotesis  yang  dibuat dalam  penelitian  ini  dan  keseluruhan hipotesis dapat diterima. H1 yaitu variabel Kualitas  Sistem  berpengarub  signifikan terhadap  Kepuasan  Pengguna  dengan  p- value 0.000  <  0.05.  Hasil  pengujian  H2 yaitu variabel Kualitas Informasi berpengaruh signifikan terhadap Kepuasan Pengguna  dengan  p- value 0.025  <  0.05.
Hasil pengujian H3 yaitu variabel Kualitas Layanan  berpengaruh  signifikan  terhadap Kepuasan Pengguna dengan p- value 0.000 <  0.05.  Kemudian,  hasil  pengujian  H4 yaitu variabel Kepuasan Pengguna berpengaruh  signifikan  terhadap  Manfaat- Manfaat  Bersih  dengan  p- value 0.000  < 0.05.  Dari  hasil  tersebut,  menunjukkan
bahwa Kualitas Sistem, Kualitas
Informasi,  Kualitas  Layanan  merupakan aspek  penting  dalam  sebuah  sistem  yang hasilnya  akan  mempengaruhi  Kepuasan Pengguna,  jika  Kepuasan  Pengguna  yang didapat  sesuai  harapan  makan  hasil  nya akan  berdampak  baik  terhadap  Manfaat- Manfaat  Bersih.  Saran  untuk  peneliti selanjutnya, dapat menggabungkan dengan metode  lainnya  seperti  EUCS  atau  TAM dan  penelitian  ini  hanya  melibatkan  100 responden.  Peneliti  berharapa  peniliti selanjutnya  bisa  mendapatkan  responden yang lebih besar.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdillah,  W.,  &  Hartono.  (2015). Partial Least Square (PLS) . Penerbit Andi.
Andriyanto, D., Said, F., Titiani, F., & Erni, E. (2021).  Analisis  Kesuksesan  Aplikasi Jakarta Kini (JAKI) Menggunakan Model Delone and McLean. Paradigma - Jurnal  Komputer  Dan  Informatika , 23 (1). https://doi.org/10.31294/p.v23i1.10018
Ernawati, M., Hermaliani, E. H., &
Sulistyowati,  D.  N.  (2021).  Penerapan DeLone  and  McLean  Model  untuk Mengukur Kesuksesan Aplikasi Akademik  Mahasiswa  Berbasis  Mobile. IKRA-ITH Informatika: Jurnal Komputer
Dan Informatika , 5 (1), 58–67.
Ghozali,  I.,  &  Latan,  H.  (2015). Partial  Least Squares  Konsep,  Teknik  dan  Aplikasi Menggunakan  Program  SmartPLS  3.0 Untuk  Penelitian  Empiris (Dedi, Ed.;  1st ed.). Badan Penerbit
Universitas
Diponegoro .
Khairrunnisa,  U.,  &  Yunanto,  M.  (2018). Pengaruh kualitas sistem terhadap kepuasan  pengguna  dan  manfaat  bersih pada  implementasi  e-faktur:  Validasi model  kesuksesan  sistem  informasi Delone  Dan  Mclean. Jurnal  Ilmiah Ekonomi Bisnis , 22 (3).
Livari,  J.  (2005).  An  Empirical  Test  of  the DeLone-McLean  Model  of  Information System Success. ACM SIGMIS
Database: The DATABASE for Advances
in  Information  Systems , 36 (2),  8–27. https://doi.org/10.1145/1066149.1066152
Putri,  I.  P.,  Liany,  F.  D.  P.,  &  Nuraeni,  R.
(2019). K-Drama dan Penyebaran Korean  Wave  di  Indonesia. ProTVF , 3 (1),
68. https://doi.org/10.24198/ptvf.v3i1.20940
Rachman,  R.  (2021).  Analisa  Kesuksesan  E-
Government Lapor dengan Model Delone-Mclean  dan  Metode  PLS-SEM. SISTEMASI , 10 (2), 357. https://doi.org/10.32520/stmsi.v10i2.123 6
Rismayadi,  A.  A.,  Dede  Kartika  Dewi,  & Anshori,  I.  F.  (2020).  Analisis  Kepuasan
Pengguna ShopeePayLater menggunakan Model  Delone  &  Mclean  sebagai  Media Penagjuan Kredit Online. Jurnal Responsif :  Riset  Sains  Dan  Informatika , 2 (2), 190–197. https://doi.org/10.51977/jti.v2i2.272
Riyanto,  A.  D.  (2023). Indonesian  Digital Report 2023 . Andi.Link. https://andi.link/hootsuite-we-are-social- indonesian-digital-report-2023/
Rizqina  Gardenta  Maranaisya,  R.  G.  M.,  & Dien  Novita,  D.  N.  (2019).  Evaluasi
Kesuksesan Portal OnlineDengan
Pendekatan Model DeLone Dan McLean (Studi  Kasus:  Perusahaan  XYZ). JATISI
(Jurnal  Teknik  Informatika  Dan  Sistem Informasi) , 6 (1), 31–42.
Seddon,  P.,  &  Kiew,  M.-Y.  (1996).  A  Partial Test  and  Development  of  Delone  and Mclean’s  Model  of  IS  Success.
Australasian  Journal  of  Information Systems , 4 (1). https://doi.org/10.3127/ajis.v4i1.379
Silviani,  S.,  &  Jaya,  J.  N. U.  (2022).  Evaluasi Kesuksesan  E-Plantation  Menggunakan Model DeLone dan McLean di PT Alam Permai  Makmur  Raya. Journal  of
Information  System  Research  (JOSH) , 3 (3), 324–330. https://doi.org/10.47065/josh.v3i3.1545
Siyoto,  S.,  &  Sodik,  A.  ,  M.  (2015). Dasar Metodologi  Penelitian (Ayup,  Ed.;  Ed.
1). Literasi Media Publishing.
Supriadi,  B.,  &  Susanti,  S.  (2021).  Analisis Kepuasan Pengguna Zoom Cloud Meetings  Sebagai  Media  Pembelajaran Menggunakan  Model  Delone  &  Mclean. Jurnal  Responsif:  Riset  Sains  Dan Informatika , 3 (2), 216–222.
Wijaya,  A.,  &  Erwin.  (2019).  Penggunaan Model  DELONE  Dan  MCLEAN  Dalam Mengukur Kesuksesan Aplikasi GO-JEK Di  Palembang. JuSiTik:  Jurnal  Sistem Dan  Teknologi  Informasi  Komunikasi , 3 (1), 9–17.
William  H.  Delone,  &  Ephraim  R.  McLean. (2003). The DeLone  and McLean Model of  Information  Systems  Success:  A  Ten- Year  Update. Journal  of  Management Information Systems , 19 (4), 9–30. https://doi.org/10.1080/07421222.2003.1 1045748