INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 5 Tahun 2023 Page 7313-7331 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Faktor Kesuksesan Sistem Pelayanan dan Perizinan Dinas Kesehatan Kabupaten Cianjur
Muhammad Nasir 1 ✉ , Djajasukma Tjahjadi 2
(1) Rekayasa Komputer dan Jaringan, Politeknik Siber Cerdika Internasional
(2) Sistem Informasi, STMIK LIKMI
Email: siap86.nsr@gmail.com

## Abstrak
SAMPURASUN adalah salah satu inovasi yang diciptakan oleh Dinas Kesehatan Kabupaten Cianjur sebagai sistem pelayanan dan perizinan, dalam penelitian ini dilakukan analisis mengenai faktor yang berpengaruh dalam kesuksesan SAMPURASUN yang diadopsi dari model DeLone & McLean, TAM dan Pemahaman Teknologi Informasi. Berdasarkan hasil penelitian, kuesioner yang telah disebarkan kepada 413 responden menghasilkan 17 jawaban responden dibatalkan karena responden mengisi nilai  yang  sama  dari  pernyataan  ke-1  hingga  ke-37,  sehingga  total  kuesioner  yang  digunakan berjumlah  396  kuesioner  dan  hal  ini  menandakan  bahwa  jumlah  minimal  sampel  telah  terpenuhi dimana jumlah minimal sampel yang telah dihitung menggunakan rumus lemeshow adalah sebanyak 385  sampel.  Hasil  dari  penelitian  menandakan  bahwa  data  kuesioner  terdistribusi  normal,  semua indikator yang digunakan dinyatakan valid dan dapat diandalkan. Hasil uji hipotesis dinyatakan bahwa terdapat 7 hipotesis diterima dari keseluruhan 14 hipotesis.
Kata  Kunci:  DeLone & McLean, Dinas Kesehatan, lemeshow, sistem pelayanan, TAM

## Abstract
SAMPURASUN is one of the innovations created by Dinas Kesehatan Kabupaten Cianjur as a service and licensing system. This research analyzes the factors that influence the success of SAMPURASUN, which is adopted from the DeLone & McLean model, TAM and Information Technology Knowledge. Based on the research results, the questionnaire distributed to 413 respondents resulted in 17 cancelled respondent answers because they provided the same value for statements 1 to 37. Therefore, a total of  396  questionnaires  were  used,  and  indicates  the  minimum  sample  size  requirement  has  been fulfilled. The minimum sample size, calculated using the Lemeshow formula, was determined to be 385 samples. The research findings indicate that the questionnaire data is normally distributed, and all the indicators used are valid and reliable. The hypothesis testing results indicate that 7 out of 14 hypotheses were accepted.
Keyword: DeLone & McLean, Dinas Kesehatan, lemeshow, services system, TAM

## PENDAHULUAN
Sesuai  dengan  misi  dari  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Cianjur  untuk  mendukung akselerasi upaya kesehatan menerapkan sistem informasi dalam setiap kegiatan terutama pada  layanan  publik  (Dinkes  Cianjur,  2021),  salah  satunya  adalah  Sistem  Pelayanan  dan Perizinan  Dinkes  Cianjur  (SAMPURASUN).  SAMPURASUN  merupakan  sebuah  sistem informasi  yang  digunakan  Dinkes  Cianjur  untuk  memberikan  pelayanan  kepada  publik berupa  pengajuan  rekomendasi  Toko  Alat  Kesehatan,  rekomendasi  izin  Pangan  Industri Rumah Tangga, rekomendasi izin Perbekalan Kesehatan Rumah Tangga, rekomendasi izin praktik Tenaga Kesehatan, dan rekomendasi izin Apotek. Oleh karena itu, SAMPURASUN merupakan sistem yang sangat vital karena berkaitan dengan layanan publik yang memiliki dampak secara langsung terhadap organisasi.

## Gambar 1. Landingpage SAMPURASUN
Meskipun selalu melakukan pengembangan, tetapi pengukuran atau penilaian kualitas dari SAMPURASUN belum pernah dilakukan, karena efektifnya penilaian kesuksesan sistem informasi  sulit  dilakukan,  namun  dengan  melakukan  pengukuran  kesuksesan  sistem
informasi pada instansi pemerintahan diharapkan mampu digunakan untuk mengevaluasi kinerja (Saputro et al., 2015). Terlebih kualitas informasi, kualitas sistem dan kualitas layanan dapat menentukan penggunaan yang dirasakan oleh pengguna, meskipun sebuah sistem sering  digunakan,  tidak  berarti  bahwa  pengguna  tersebut  puas  (Adeyemi  &  Issa,  2020). Selain  itu,  kesuksesan  juga  akan  mempengaruhi  sejauh  mana  manfaat  sistem  informasi diimplementasikan yang dapat diketahui dari metode TAM (Technology Acceptance Model) (Mayasari et al., 2017; Santi & Sudiasmo, 2020).
Namun, untuk dapat menggunakan sebuah sistem informasi, pengguna dihadapkan dengan  permasalahan  sejauh  mana  pemahamannya  terhadap  teknologi  informasi  yang akan mempengaruhi minat pengguna  untuk menggunakan  sebuah sistem. Hal ini sesuai dengan  permasalahan  yang  ada  pada  penggunaan  SAMPURASUN,  yaitu  adanya kesenjangan antara pengguna yang paham akan penggunaan teknologi informasi dengan pengguna yang kurang memahami penerapan teknologi informasi (Nurhidayanti, 2019).
Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi  kesuksesan  dari  penerapan  sistem  pelayanan  dan  perizinan  pada  Dinas Kesehatan Kabupaten Cianjur, dalam hal ini SAMPURASUN yang mengadopsi model dari DeLone & McLean, TAM dan pemahaman teknologi informasi.

## METODE PENELITIAN
Sebuah penelitian yang baik diperlukan metode supaya sistematis dan terarah, oleh karena  itu,  penelitian  ini  memerlukan  metode  yang  diawali  dengan  inisiasi  untuk  Mulai, Kemudian melakukan tahapan Merumuskan Masalah Penelitian, di mana peneliti mengamati permasalahan yang ada pada sistem SAMPURASUN, setelah mengetahui masalah apa saja yang  telah  dirumuskan  pada  tahap  sebelumnya,  peneliti  menentukan  tujuan-tujuan  dari penelitian.  Untuk  mencari  informasi  dalam  mendukung  penelitian  ini,  peneliti  melakukan Studi  Pustaka  yang  dapat  memberikan  gambaran  mengenai  topik  yang  akan  diteliti. Sumber-sumber  studi  pustaka  akan  bersumber  dari  paper,  jurnal,  buku  cetak  maupun penelitian-penelitian  terdahulu.  Sumber-sumber  tersebut  akan  membantu  dalam penyusunan dasar teori yang digunakan untuk memecahkan masalah dalam penelitian ini. Pengembangan  Model  Penelitian,  tahapan  ini  dilakukan  peneliti  untuk  mengembangkan model  penelitian  dengan  memodifikasi  model  DeLone  &  McLean,  menambahkan  model TAM  dan variabel eksternal  Pemahaman Teknologi Informasi yang semuanya bersumber pada pustaka yang telah dikumpulkan terutama berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti sebelumnya. Tahap selanjutnya adalah Menentukan Responden dan Sampel minimal  dari  pengguna  sistem  SAMPURASUN,  pada  tahap  Penyusunan  Variabel  dan
Indikator  dilakukan  peneliti  untuk  menentukan  hipotesis  yang  akan  diteliti  dengan bersumber  pada  pengembangan  model  penelitian.  Menyusun  Kuesioner,  tahapan  ini dilakukan  peneliti  untuk  menerjemahkan  variabel  dan  indikator  yang  telah  ditentukan sebelumnya  ke  dalam  bentuk  pernyataan-pernyataan  yang  akan  diisi  oleh  responden kemudian. Karena pembuatan kuesioner dilakukan dalam penelitian ini, maka penelitian ini merupakan  jenis  penelitian  kuantitatif.  Tahap  selanjutnya  adalah  Menyebar  Kuesioner, tahapan untuk menyebarkan kuesioner yang telah disusun yang dilakukan peneliti dengan bantuan  Google  Form  dan  halaman  pengguna  SAMPURASUN  sebagai  media penghubungnya.

## Gambar 2. Flowchart Metode Penelitian
Tahap  berikutnya  adalah  Mengumpulkan  Data  Keseluruhan  yang  dilakukan  peneliti untuk  mengumpulkan  data  secara  keseluruhan  kepada  responden  sesuai  jumlah  sampel minimal  yang  dihitung  berdasarkan  rumus  lemeshow.  Setelah  data  yang  terkumpul  dari kuesioner, dilakukan Uji Normalitas dengan menggunakan AMOS 22.0 untuk menentukan apakah  data  yang  diperoleh  berasal  dari  populasi  yang  terdistribusi  normal  atau  berada dalam sebaran normal (Baikhuni, 2018). Uji Validitas dan Uji Reliabilitas, pada tahapan  ini dilakukan  uji  validitas  untuk  mengetahui  valid  atau  tidaknya  data  kuesioner  secara keseluruhan, dan uji reliabillitas juga dilakukan untuk mengetahui keandalan dari variabel yang  digunakan  dalam  penyebaran  kuesioner  (Syahrum,  2012),  langkah  ini  dilakukan menggunakan AMOS 22.0. Kemudian peneliti melakukan Analisis Responden, tahapan ini dilakukan peneliti untuk memberikan gambaran mengenai demografis responden penelitian
Mulai Merumuskan Masalah Penelitian Studi Pustaka Menentukan Tujuan Penelitian Pengembangan Model Penelitian Menentukan Responden dan Sampel Penyusunan
Variabel dan
Indikator Menyusun Kuesioner Menyebar Kuesioner Mengumpulkan Data Keseluruhan Uji Validitas dan Reliabilitas Analisis Responden Analisis Deskriptif Uji Normalitas Analisis Model Penelitian Pengujian Model Struktural Interpretasi dan Modifikasi Model Penarikan Hasil dan Kesimpulan Selesai
(Sugiyono, 2017). Setelahnya melakukan Analisis Deskriptif, dimana peneliti akan melakukan analissi  deskriptif  guna  menggambarkan  tanggapan  responden  terhadap  setiap  variabel (Kuswidyaningrum,  2016)  yang  terdiri  dari  Kualitas  Sistem,  Kualitas  Informasi,  Kualitas Layanan,  Persepsi  Kemudahan,  Pemahaman  Teknologi  Informasi,  Niat  Penggunaan, Penggunaan, Kepuasan Pengguna dan Manfaat Bersih. Analisis Model Penelitian, dilakukan untuk mengetahui tingkat kecocokan antara data dan model yang digunakan. Kemudian Pengujian Model Struktural dilakukan dengan menganalisis hipotesis yang telah diajukan dengan  pengolahan  data  model  menggunakan  SEM  untuk  menguji  hubungan  antara variabel dalam model, hubungan antara konstruksi, dan hubungan antara konstruksi dan indicator (Tjakrawala & Aldo, 2010). Setelah itu Interpretasi dan Modifikasi Model dilakukan peneliti  untuk  mengelompokkan  hipotesis-hipotesis  yang  diterima  dan  ditolak  termasuk memodifikasi model sehingga model fit. Tahap akhir adalah Penarikan Hasil dan Kesimpulan, dimana peneliti membuat ulasan  dari  hasli dan menarik kesimpulan dari penelitian yang telah dilakukan dan memberikan saran untuk penelitian selanjutnya.

## Kerangka Pemikiran
Penelitian yang dilakukan ini terdiri dari 6 variabel dari model DeLone & McLean, serta menambahkan  1  variabel  dari Technology  Acceptance  Model  (TAM)  yaitu  Perceived Usefulness  dan  1  variabel  eksternal  dari  perilaku  pengguna  yaitu  Pemahaman  Teknologi Informasi. Untuk lebih jelasnya, berikut ini kerangka model yang dilakukan dalam penelitian ini :
Gambar 3. Kerangka Model Penelitian
Berdasarkan gambar 3 di atas, diketahui juga hipotesis penelitian yang diajukan dalam penelitian ini, yaitu :
H1 : Kualitas Sistem berpengaruh terhadap Niat Penggunaan
Kualitas Sistem Kualitas Informasi Kualitas Layanan Niat Penggunaan Kepuasan Pengguna Penggunaan Manfaat Bersih Pemahaman Teknologi Informasi Persepsi Kegunaan H1 H3 H5 H7 H9 H10 H11 H12 H14 H2 H4 H6 H8 H13 TAM, PU Agus P. U, dkk (2018) Ismail, Abulwahab (2020) Siti Mardiana, dkk (2015) PEMAHAMAN TI Nurhidayanti, Fany (2019)
H2 : Kualitas Sistem berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna H3 : Kualitas Informasi berpengaruh terhadap Niat Penggunaan H4 : Kualitas Informasi berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna H5 : Kualitas Layanan berpengaruh terhadap Niat Penggunaan H6 : Kualitas Layanan berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna H7 : Persepsi Kegunaan berpengaruh terhadap Niat Penggunaan H8 : Persepsi Kegunaan berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna H9 : Pemahaman Teknologi Informasi berpengaruh terhadap Niat Penggunaan H10 : Niat Penggunaan berpengaruh terhadap Penggunaan H11 : Penggunaan berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna H12 : Kepuasan Pengguna berpengaruh terhadap Niat Penggunaan H13 : Penggunaan berpengaruh terhadap Manfaat Bersih H14 : Kepuasan Pengguna berpengaruh terhadap Manfaat Bersih

## Populasi dan Sampel
Bahwa pengguna SAMPURASUN merupakan suatu sub kelompok dari populasi yang dipilih  untuk  digunakan  dalam  penelitian  (Amirullah,  2015)  yang  jumlahnya  berdasarkan catatan pada SAMPURASUN terus bertambah, hal ini membuat populasi terus bertambah juga. Oleh karena itu berdasarkan rumus lemeshow, maka dihasilkan jumlah sampel adalah sebagai berikut (Sugiyono, 2017) :
𝑛 = 𝑍 2 𝑃(1−𝑃)
𝑑 2 1. Rumus Lemeshow
𝑛 = 1,96 2 0,5(1−0,5)

## 0,05 2 = 384,16  385
Berdasarkan perhitungan di atas, diketahui jumlah minimal sampel adalah 385 sampel dari responden yang terdiri dari pengguna SAMPURASUN termasuk staff/karyawan Dinas Kesehatan Kabupaten Cianjur yang menggunakan SAMPURASUN.

## Variabel dan Pernyataan Kuesioner
Disusunlah pernyataan-pernyataan yang digunakan dalam kuesioner pada penelitian ini. Penilaian kuesioner dibuat sesuai dengan standar kuesioner dengan rentang penilaian dari skala pengukuran untuk menentukan jawaban dari sebuah pertanyaan (Santosa, 2018), skala  pengukuran  yang  digunakan  adalah  skala  likert  (Sugiyono,  2017)  yaitu  SS  (Sangat Setuju), S (Setuju), N (Netral), TS (Tidak Setuju), STS (Sangat Tidak Setuju). Masing-masing indikator/konstruk pada kuesinor penelitian ini minimal terdiri dari 3 buah pernyataan dan pengambilan sampel dilakukan pada 6 kategori sampel, yaitu jenis kelamin, usia, pendidikan terakhir,  profesi,  lama  menggunakan  teknologi  informasi,  dan  lama  menjadi  pengguna

## SAMPURASUN.
Tabel 1. Pernyataan Kuesioner Variabel Kode Pernyataan No Kualitas Sistem (System Quality) SQ1 SAMPURASUN mudah untuk diakses. 1 SQ2 SAMPURASUN dapat berinteraksi dan berintegrasi dengan sistem lainnya. 2 SQ3 Tidak membutuhkan waktu yang lama untuk mengakses SAMPURASUN. 3 SQ4 SAMPURASUN dapat menyelesaikan perbaikan dengan cepat jika terjadi kegagalan sistem. 4 SQ5 Saya merasa nyaman dan mudah dalam menggunakan SAMPURASUN. 5 Kualitas Informasi (Information Quality) IQ1 SAMPURASUN memberikan data yang lengkap sesuai kebutuhan saya. 6 IQ2 Informasi yang saya dapatkan sesuai dengan data yang sebenarnya. 7 IQ3 Saya dapat mengandalkan data yang didapatkan dari SAMPURASUN dalam memenuhi kebutuhan informasi utuk bekerja. 8 IQ4 SAMPURASUN memberikan data dengan format yang sesuai dengan kebutuhan dan dapat saya gunakan pada media lain. 9 Kualitas Layanan (Service Quality) SEQ1 Saya merasa aman dalam mengkses, menerima dan mengirim data melalui SAMPURASUN. 10 SEQ2 SAMPURASUN memberikan beberapa masukan yang berguna bagi pekerjaan saya. 11 SEQ3 SAMPURASUN memberikan tanggapan sesuai dengan apa yang saya lakukan. 12 Persepsi Kegunaan (Perceived Usefulness) PU1 Saya percaya dengan menggunakan SAMPURASUN pekerjaan menjadi lebih cepat. 13 PU2 Saya percaya dengan adanya SAMPURASUN akan meningkatkan produktivitas pengajuan permohonan rekomendasi izin. 14 PU3 Saya percaya bahwa dengan menggunakan SAMPURASUN dapat meningkatkan efektivitas kinerja. 15 PU4 Saya percaya SAMPURASUN berguna dalam mengajukan permohonan rekomendasi izin. 16 PU5 Saya percaya dengan menggunakan SAMPURASUN akan meningkatkan kinerja pekerjaan. 17 Pemahaman Teknologi Informasi PTI1 Saya mengetahui tentang teknologi informasi. 18 PTI2 Saya mengetahui tentang sistem informasi. 19 PTI3 Saya dapat mengoperasikan alat teknologi informasi seperti komputer dan internet. 20 PTI4  Saya dapat menggunakan teknologi informasi untuk pekerjaan saya.  21 Niat Penggunaan IU1 Saya akan menggunakan SAMPURASUN untuk menyampaikan 22
Variabel Kode Pernyataan No (Intention to Use) permohonan pengajuan rekomendasi perizinan. IU2 Saya bersedia menggunakan SAMPURASUN di masa depan. 23 IU3 Saya berharap penggunaan SAMPURASUN terus berlanjut di masa depan. 24 Penggunaan (Use) U1 Saya selalu menggunakan SAMPURASUN. 25 U2 Saya menggunakan SAMPURASUN setiap hari. 26 U3 Saya menggunakan SAMPURASUN sesuai kebutuhan saya. 27 Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) US1 Saya merasa puas dengan informasi yang didapatkan melalui SAMPURASUN. 28 US2 Saya merasa puas dengan sistem yang ada pada SAMPURASUN. 29 US3 Saya merasa senang menggunakan SAMPURASUN dalam memenuhi kebutuhan pekerjaan saya. 30 Manfaat Bersih (Net Benefit) NB1 Dengan menggunakan SAMPURASUN performa pekerjaan saya lebih baik. 31 NB2 Produktivitas pengajuan permohonan rekomendasi izin akan meningkat menggunakan SAMPURASUN. 32 NB3 Saya lebih efektif dalam bekerja dengan menggunakan SAMPURASUN. 33 NB4 SAMPURASUN memberikan kemudahan bagi saya dalam bekerja. 34 NB5 SAMPURASUN sangat berguna dalam menyelesaikan pekerjaan dan kegiatan organisasi saya. 35 NB6 Dengan menggunakan SAMPURASUN dapat mengurangi biaya yang saya maupun organisasi keluarkan. 36 NB7 SAMPURASUN dapat dijadikan media pengambilan keputusan pemberian rekomendasi izin. 37

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
Model Penelitian Menggunakan AMOS 22.0
Untuk  merepresentasikan  kerangka  model  yang  telah  dibuat  pada  pembahasan sebelumnya, digunakan software AMOS 22.0 dengan hasil sebagai berikut:
Gambar 4. Model Penelitian Menggunakan AMOS 22.0

## Analisis Responden
Analisis  responden  pada  penelitian  ini  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh  dari variabel demografis/kategori sampel. Analisis responden  penelitian ini dapat dilihat pada tabel 2 berikut :
Tabel 2. Profil Responden No Profil Responden Berdasarkan Kategori Jumlah Responden  Persentase 1 Jenis Kelamin Laki-Laki 160 40,40% Perempuan 236 59,60% 2 Usia 18-21 Tahun 10 2,53% 22-30 Tahun 172 43,43% 31-45 Tahun 143 36,11% 46-55 Tahun 51 12,88% >55 Tahun 20 5,05% 3 Pendidikan Terakhir SMA/SMK 11 2,78% D3 128 32,32% D4/S1 225 56,82% S2 29 7,32% S3 3 0,76% 4 Profesi Wirausaha 10 2,53% Pegawai Swasta 11 2,78% Pegawai Negeri 22 5,56% Tenaga Kesehatan 343 86,62% Lainnya 10 2,53% 5  Lama Menggunakan Teknologi Informasi 1 Tahun 25 6,31% 1 s/d 2 Tahun 39 9,85% 2 s/d 4 Tahun 112 28,28%
No Profil Responden Berdasarkan Kategori Jumlah Responden  Persentase >4 Tahun 220 55,56% 6 Lama Menjadi Pengguna Sampurasun <1 Tahun 275 69,44% >1 Tahun 121 30,56%

## Uji Normalitas
Pengujian  normalitas  pada  data  kuesioner  secara  keseluruhan  dilakukan  untuk mengetahui  normal  tidaknya  distribusi  pada  data  kuesioner.  Hasil  dari  uji  normalitas menggunakan AMOS assessment of normality dapat diidentifikasi melalui indikator nilai c.r. Apabila nilai  c.r skew kurang dari -2,58 atau nilai c.r. kurtosis kurang dari +2,58 maka dapat dikatakan  bahwa  data  tersebut  terdistribusi  normal  (Waluyo,  2016).  Tabel  4  berikut merupakan hasil pengujian normalitas terhadap 37 indikator dengan menggunakan AMOS 22.0.
Tabel 3. Hasil Uji Normalitas dengan AMOS 22 Variable min  max  skew c.r. kurtosis c.r. hasil NB7 1 5 -1,186  -9,632 1,336 5,425  Normal NB6 1 5 -1,255  -10,198 1,615 6,562  Normal NB5 1 5 -1,16 -9,427 1,332 5,412  Normal NB4 1 5 -1,036  -8,417 1,266 5,141  Normal NB3 1 5 -0,787 -6,39 0,409 1,663  Normal NB2 1 5 -1,294  -10,514 1,854 7,532  Normal NB1 1 5 -0,808  -6,566 0,377 1,532  Normal U3 1 5 -1,095  -8,899 1,154 4,686  Normal U2 1 5 -0,282  -2,287 -0,391 -1,59  Normal U1 1 5 -0,992  -8,056 0,636 2,583  Normal US3 1 5 -0,996  -8,094 1,296 5,263  Normal US2 1 5 -0,816  -6,631 0,86 3,492  Normal US1 1 5 -0,881  -7,154 0,853 3,464  Normal IU3 1 5 -0,878  -7,132 0,506 2,056  Normal IU2 1 5 -0,651  -5,288 -0,09 -0,366  Normal IU1 1 5 -1,262  -10,249 1,99 8,084  Normal PTI4 1 5 -0,948  -7,705 0,998 4,054  Normal PTI3 1 5 -1,091  -8,862 1,612 6,55 Normal PTI2 1 5 -0,477  -3,874 0,002 0,008  Normal PTI1 1 5 -1,142  -9,279 2,696 10,951  Normal PU5 1 5 -0,836  -6,793 0,475 1,931  Normal PU4 1 5 -1,299  -10,551 1,49 6,051  Normal PU3 1 5 -0,656  -5,328 0,056 0,229  Normal PU2 1 5 -1,207  -9,804 1,437 5,836  Normal
Variable min  max  skew c.r. kurtosis c.r. hasil PU1 1 5 -0,753  -6,117 0,59 2,398  Normal SEQ3 1 5 -0,79 -6,422 0,451 1,832  Normal SEQ2 1 5 -0,692  -5,625 0,308 1,252  Normal SEQ1 1 5 -0,789  -6,411 0,223 0,907  Normal IQ4 1 5 -0,942  -7,655 0,981 3,985  Normal IQ3 1 5 -0,879 -7,14 0,624 2,534  Normal IQ2 1 5 -0,913  -7,421 0,736 2,991  Normal IQ1 1 5 -1,058  -8,597 1,706 6,929  Normal SQ5 1 5 -0,918  -7,461 0,842 3,422  Normal SQ4 1 5 -0,673  -5,465 0,195 0,792  Normal SQ3 1 5 -0,854  -6,937 0,629 2,554  Normal SQ2 1 5 -0,381  -3,097 -0,226  -0,918  Normal SQ1 1 5 -0,811  -6,585 0,918 3,728  Normal Multivariate 412,826  76,46
Hasil uji normalitas di atas menunjukan nilai dari c.r. skew untuk semua indikator berada kurang dari -2,58 atau nilai dari c.r. kurtosis berada kurang dari +2,58. Oleh karena itu semua indikator yang ada pada variabel dikatakan terdistribusi normal.

## Uji Validitas
Uji  validitas  data  utama  menggunakan software  AMOS  22.0  dengan  melakukan  uji convergent validity. Apabila loading factor atau standardized loading estimate lebih besar dari 0,5 dan nilai di atas 0,7 dapat dikatakan valid.
Gambar 5. Uji Validitas Data Utama menggunakan uji convergent validity
Pengujian validitas dengan CFA diketahui dari nilai Critical Ratio (C.R) lebih besar dari 1,96 dan memiliki probability (P) kurang dari 0,05. Apabila nilai (P) menunjukan tanda ***
maka  memiliki  signifikansi  sudah  di  bawah  0,001.  Adapun  hasil  uji  validitas  data  utama menggunakan uji CFA pada AMOS 22.0 dapat dilihat pada tabel 5 berikut:
Tabel 4. Hasil Uji Validitas Setiap Variabel
Kualitas Sistem ( System Quality) - SQ Kode  Nilai Standardized Loading Estimate C.R P  Keterangan SQ1 0,736 *** Valid SQ2 0,680 13,381  *** Valid SQ3 0,801 16,162  *** Valid SQ4 0,792 15,667  *** Valid SQ5 0,876 17,497  *** Valid Kualitas Informasi ( Information Quality) - IQ Kode  Nilai Standardized Loading Estimate C.R P  Keterangan IQ1 0,809 *** Valid IQ2 0,813 18,549  *** Valid IQ3 0,812 18,584  *** Valid IQ4 0,835 19,346  *** Valid Kualitas Layanan ( Service Quality) - SEQ Kode  Nilai Standardized Loading Estimate C.R P  Keterangan SEQ1 0,745 *** Valid SEQ2 0,854 16,968  *** Valid SEQ3 0,863 17,234  *** Valid Persepsi Kegunaan ( Perceived Usefulness) - PU Kode  Nilai Standardized Loading Estimate C.R P  Keterangan PU1 0,818 *** Valid PU2 0,774 17,389  *** Valid PU3 0,840 19,901  *** Valid PU4 0,768 17,108  *** Valid PU5 0,819 18,962  *** Valid Pemahaman Teknologi Informasi - PTI Kode  Nilai Standardized Loading Estimate C.R P  Keterangan PTI1 0,756 *** Valid PTI2 0,642 12,849  *** Valid PTI3 0,907 18,286  *** Valid PTI4 0,860 17,347  *** Valid Niat Penggunaan ( Intention To Use) - IU Kode  Nilai Standardized Loading Estimate C.R P  Keterangan IU1 0,666 *** Valid IU2 0,896 15,038  *** Valid IU3 0,919 15,320  *** Valid Penggunaan ( Use) - U
Kode  Nilai Standardized Loading Estimate C.R P  Keterangan U1 0,803 *** Valid U2 0,706 15,551  *** Valid U3 0,775 17,388  *** Valid Kepuasan Pengguna ( User Satisfaction) - US Kode  Nilai Standardized Loading Estimate C.R P  Keterangan US1 0,871 *** Valid US2 0,868 23,490  *** Valid US3 0,869 23,497  *** Valid Manfaat Bersih ( Net Benefit) - NB Kode  Nilai Standardized Loading Estimate C.R P  Keterangan NB1 0,889 *** Valid NB2 0,828 18,352  *** Valid NB3 0,868 20,143  *** Valid NB4 0,914 22,997  *** Valid NB5 0,944 25,304  *** Valid NB6 0,928 24,123  *** Valid NB7 0,935 24,625  *** Valid

## Uji Reliabilitas
Pengujian uji CFA untuk uji reliabilitas data keseluruhan dengan melihat nilai Construct Reliability (C.R) lebih dari atau sama dengan 0,70. Hasil pengujiannya dapat dilihat pada tabel 6 berikut :
Tabel 5. Hasil Uji Reliabilitas Data Utama
Estimate ∑SLF (∑SLF)^2 e = 1-( Estimate)^2 ∑e C.R Hasil SQ1  <---  SQ 0,736 3,885 15,093
0,458 1,960  0,885 Reliable SQ2  <---  SQ 0,680 0,538 SQ3  <---  SQ 0,801 0,358 SQ4  <---  SQ 0,792 0,373 SQ5  <---  SQ 0,876 0,233 IQ1 <---  IQ 0,809 3,269 10,686
0,346
1,328  0,889 Reliable IQ2  <---  IQ 0,813 0,339 IQ3  <---  IQ 0,812 0,341 IQ4  <---  IQ 0,835 0,303 SEQ1  <---  SEQ 0,745 2,462 6,061 0,445 0,971  0,862 Reliable SEQ2  <---  SEQ 0,854 0,271 SEQ3  <---  SEQ 0,863 0,255 PU1  <---  PU 0,818 4,019 16,152 0,331 1,766  0,901 Reliable PU2  <---  PU 0,774 0,401 PU3  <---  PU 0,840 0,294
Estimate ∑SLF (∑SLF)^2 e = 1-( Estimate)^2 ∑e C.R Hasil PU4  <---  PU 0,768 0,410 PU5  <---  PU 0,819 0,329 PTI1  <---  PTI 0,756 3,165 10,017 0,428 1,454  0,873 Reliable PTI2  <---  PTI 0,642 0,588 PTI3  <---  PTI 0,907 0,177 PTI4  <---  PTI 0,860 0,260 IU1 <---  IU 0,666 2,481 6,155 0,556 0,909  0,871 Reliable IU2  <---  IU 0,896 0,197 IU3  <---  IU 0,919 0,155 US1  <---  US 0,871 2,608 6,802 0,241 0,733  0,903 Reliable US2  <---  US 0,868 0,247 US3  <---  US 0,869 0,245 U1 <--- U 0,803 2,284 5,217 0,355 1,256  0,806 Reliable U2 <--- U 0,706 0,502 U3 <--- U 0,775 0,399 NB1  <---  NB 0,889 6,306 39,766
0,210 1,309  0,968 Reliable NB2  <---  NB 0,828 0,314 NB3  <---  NB 0,868 0,247 NB4  <---  NB 0,914 0,165 NB5  <---  NB 0,944 0,109 NB6  <---  NB 0,928 0,139 NB7  <---  NB 0,935 0,126
Dari tabel 5 di atas dapat diketahui bahwa semua nilai C.R setiap konstruk di atas 0,70 yang artinya semua konstruk dapat diandalkan atau reliabel (Aminoto & Agustina, 2020).

## Uji Hipotesis
Penerimaan hipotesis didasarkan pada bobot regresi setiap hubungan konstruk bahwa terdapat 14 hipotesis yang diambil dari 14 hubungan tiap konstruk pada model penelitian keseluruhan, di mana terdapat 7 hubungan konstruk yang tidak signifikan dan 7 hubungan konstruk yang signifikan berdasarkan kriteria signifikansi jika nilai C.R > 1,96 dan nilai p < 0,05 maka signifikansi diterima atau dalam kata lain hipotesis diterima, begitupun sebaliknya. Berikut ini rincian dari hipotesis yang diterima dan ditolak disajikan pada tabel 7 berikut.
Tabel 6. Hasil Pengujian Regression Weights Konstruk Variabel
Hipotesis C.R. P Keterangan IU  <---  SQ Kualitas Sistem berpengaruh terhadap Niat Penggunaan -0,143  0,886 Ditolak US  <---  SQ Kualitas Sistem berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna 0,199  0,842 Ditolak IU  <---  IQ Kualitas Informasi berpengaruh terhadap Niat Penggunaan 2,080  0,037 Diterima US  <---  IQ Kualitas Informasi berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna 2,354  0,019 Diterima IU  <---  SEQ Kualitas Layanan berpengaruh terhadap Niat Penggunaan 2,353  0,019 Diterima US  <---  SEQ  Kualitas Layanan berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna  -2,944  0,003 Ditolak IU  <---  PU Persepsi Kegunaan berpengaruh terhadap Niat Penggunaan  3,286  0,001 Diterima US  <---  PU Persepsi Kegunaan berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna 3,418 *** Diterima IU  <---  PTI Pemahaman Teknologi Informasi berpengaruh terhadap Niat Penggunaan -0,015  0,988 Ditolak U  <---  IU Niat Penggunaan berpengaruh terhadap Penggunaan 11,695 *** Diterima US  <--- U Penggunaan berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna 12,327 *** Diterima IU  <---  US Kepuasan Pengguna berpengaruh terhadap Niat Penggunaan -3,550 *** Ditolak NB  <--- U Penggunaan berpengaruh terhadap Manfaat Bersih -4,860 *** Ditolak NB  <---  US Kepuasan Pengguna berpengaruh terhadap Manfaat Bersih 5,793 *** Diterima

## Model Trimming
Sesuai dengan hasil regressions weights pada table 6, dengan jumlah hubungan yang tidak signifikan atau hipotesis ditolak sebanyak 6 hubungan yang akan dihapus dari model dengan langkah model trimming. Setelah melakukan trimming dan uji regresi ulang pada model trimming tersebut dihasilkan hubungan yang tidak signifikan yaitu PU ke US, maka hasil akhir model trimming disajikan pada gambar 6 di bawah ini.
Gambar 6. Model Trimming Akhir
Hasil  dari    uji  regresi    model trimming  akhir  didapatkan  nilai    hasil  Standardized Regression Weights sebagai berikut :
Tabel 7. Standardized Regression Weights Pada Model Trimming Akhir
Estimate IU  <---  IQ 0,394 IU  <---  SEQ  0,357 IU  <---  PU 0,660 U <---  IU 0,904 US  <---  IQ 0,333 US  <---  U 0,749

## Model Akhir dan Persamaan Struktural

## Gambar 7. Model Penelitian Akhir
Model  penelitian  akhir  pada  gambar  7  menunjukan  susunan  persamaan  struktural dengan  nilai  pengaruh  total  masing-masing  konstruk  berdasarkan  dari  hipotesis  yang diterima, yaitu :
1. Niat Penggunaan = Intention to Use = IU = 0,394 IQ + 0,357 SEQ + 0,660 PU
2. Kepuasan Pengguna = User Satisfaction = US = 0,333 IQ + 0,749 U
3. Penggunaan = Use = U = 0,904 IU
4. Manfaat Bersih = Net Benefit = NB = 0,580 US
Kualitas
Informasi ( Information
Quality -IQ) Kualitas Layanan ( Service
Quality -SEQ) Persepsi Kegunaan ( Perceived
Usefulness -PU)
Niat Penggunaan ( Intention to
Use -IU)
Kepuasan Pengguna ( User
Satisfaction -US) Penggunaan ( Use -U) Manfaat Bersih ( Net Benefit - NB) 0,394 0,357 0,660 0,333 0,904 0,749 0,580

## SIMPULAN
Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui tingkat kesuksesan dari penggunaan dan penerapan  SAMPURASUN,  penelitian  ini  juga  menguji  model-model  kesuksesan  dan penerimaan  teknologi  informasi  maupun  sistem  informasi.  Sistem  yang  dianalisis  dalam penelitian ini adalah SAMPURASUN dari Dinas Kesehatan Kabupaten Cianjur. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan kesimpulan yang dapat diambil adalah sebagai berikut :
1. Kualitas Sistem tidak berpengaruh terhadap Niat Penggunaan dalam penggunaan SAMPURASUN (Hipotesis 1 Ditolak).
2. Kualitas Sistem tidak berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna dalam penggunaan SAMPURASUN (Hipotesis 2 Ditolak).
3. Kualitas  Informasi  berpengaruh  positif  terhadap  Niat  Penggunaan  dalam penggunaan SAMPURASUN (Hipotesis 3 Diterima).
4. Kualitas  Informasi  berpengaruh  positif  terhadap  Kepuasan  Pengguna  dalam penggunaan SAMPURASUN (Hipotesis 4 Diterima).
5. Kualitas Layanan berpengaruh positif terhadap Niat Penggunaan dalam penggunaan SAMPURASUN (Hipotesis 5 Diterima).
6. Kualitas  Layanan  tidak  berpengaruh  terhadap  Kepuasan  Pengguna  dalam penggunaan SAMPURASUN (Hipotesis 6 Ditolak).
7. Persepsi  Kegunaan  berpengaruh  posisitf  terhadap  Niat  Penggunaan  dalam penggunaan SAMPURASUN (Hipotesis 7 Diterima).
8. Persepsi  Kegunaan  tidak  berpengaruh  terhadap  Kepuasan  Pengguna  dalam penggunaan SAMPURASUN (Hipotesis 8 Ditolak).
9. Pemahaman  Teknologi  Informasi  tidak  berpengaruh  terhadap  Niat  Penggunaan dalam penggunaan SAMPURASUN (Hipotesis 9 Ditolak).
10. Niat  Penggunaan  berpengaruh  positif  terhadap  Penggunaan  dalam  penggunaan SAMPURASUN (Hipotesis 10 Diterima).
11. Penggunaan berpengaruh posisif terhadap Kepuasan Pengguna dalam penggunaan SAMPURASUN (Hipotesis 11 Diterima).
12. Kepuasan  Pengguna  tidak  berpengaruh  terhadap  Niat  Penggunaan  dalam penggunaan SAMPURASUN (Hipotesis 12 Ditolak).
13. Penggunaan  tidak  berpengaruh  terhadap  Manfaat  Bersih  dalam  penggunaan SAMPURASUN (Hipotesis 13 Ditolak).
14. Kepuasan  Pengguna  berpengaruh  positif  terhadap  Manfaat  Bersih  dalam penggunaan SAMPURASUN (Hipotesis 14 Diterima)..

## DAFTAR PUSTAKA
Adeyemi, I. O., & Issa, A. O. (2020). Integrating Information System Success Model (ISSM) And Technology Acceptance Model (TAM): Proposing Students’ S atisfaction with University Web Portal Model. Record and Library Journal, 6(1), 69. https://doi.org/10.20473/rlj.v6-i1.2020.69-
79
Aminoto, T., & Agustina, D. (2020). Mahir Statistika & SPSS. Edu Publisher.
Amirullah. (2015). Metode Penelitian Manajemen. Bayumedia Publishing.
Baikhuni,  J.  E.  (2018).  Pengaruh  Kualitas  Layanan  Dan  Kualitas  Sistem  Terhadap  Minat Penggunaan  E-Filing  Dengan  Persepsi  Kemudahan  Penggunaan  Sebagai  Variabel
Intervening. Advanced Optical Materials, 10(1), 1 – 9. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.101.089902%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.nantod.2015.04
.009%0Ahttp://dx.doi.org/10.1038/s41467-018-05514-
9%0Ahttp://dx.doi.org/10.1038/s41467-019-13856-1%0Ahttp://dx.doi.org/10.1038/s41467- 020-14365-2%0Ahttp://dx.doi.org/1
Dinkes  Cianjur.  (2021). Profil  Dinkes.  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Cianjur.
http://dinkes.cianjurkab.go.id/profil-dinas
Kuswidyaningrum. (2016). Analisis Deskriptif Persentase Teknik Analisis Data.
Mayasari,  I.,  Hendrowati,  R.,  Sofia,  A.  I.,  &  Wiadi,  I.  (2017).  Implementation  of  E-Government Through  Implementation  of  Technology  Acceptance  Model. Jurnal  Aplikasi  Manajemen, 15(4), 659 – 669. https://doi.org/10.21776/ub.jam2017.015.04.13
Nurhidayanti, F. (2019). PENGARUH PEMAHAMAN TEKNOLOGI INFORMASI, LATAR BELAKANG PENDIDIKAN  PEMILIK,  UMUR  USAHA,  DAN  PERSEPSI  KEMUDAHAN  UMKM  TERHADAP IMPLEMENTASI SAK – EMKM PADA UMKM DI KECAMATAN KRAMAT KAB TEGAL (Vol. 2, Issue 1). UNIVERSITAS PANCASAKTI TEGAL. Santi, I. H., & Sudiasmo, F. (2020). Perceived Usefulness dan Perceived Ease of Use Terhadap Behavioural Intention To Use dan Actual Usage pada Aplikasi Identifikasi Jenis Kulit Wajah.
Jakad Media Publishing.
Santosa, P. I. (2018). Metode Penelitian Kuantitatif. Andi.
Saputro, P. H., Budiyanto, D., & Santoso, J. (2015). Model Delone and Mclean Untuk Mengukur Kesuksesan  E-Government  Kota  Pekalongan. Scientific  Journal  of  Informatics,  2(1),  1 – 8. https://doi.org/10.15294/sji.v2i1.4523
Sugiyono, Prof. Dr. (2017). Metode penelitian bisnis: pendekatan kuantitatif, kualitatif, kombinasi, dan R&D. CV. ALFABETA.
Syahrum, S. (2012). Metodologi Penelitian Kuantitatif. Cipta Pustaka.
Tjakrawala, F. X. K., & Aldo, C. (2010). Adaptation of the Modified Delone & Mc Lean Model to
Test the Successful Implementation of Accounting Software for Individual Users: Empirical Study on Companies in the Consumer Goods Industry Listed on the IDX. Kumpulan Makalah Simposium Nasional Akuntansi XIII Purwokerto.
Waluyo, M. (2016). Mudah Cepat Tepat Penggunaan Tools Amos Dalam Aplikasi ( SEM ). UPN VETERAN JATIM.