JUMANJI
ISSN (e): 2598-8069
Analisis Kualitas Website Terhadap Kesuksesan Penggunaan  E-Learning Dengan Menggunakan Model Measuring E-learning Sistems Success (MELSS)

## WAHYU WIDODO 1
1 STMIK El Rahma Yogyakarta Email : wahyu@stmikelrahma.ac.id

## ABSTRAK
The e-learning system is created to optimize the teaching and learning process for lecturers and students so that they can interact online without limitation of time and  space.  Youth  facilities  provided  by  e-learning  such  as  uploading  lecture material, assigning assignments, giving quizzes, announcing all information related to lectures to providing scores on the results of assignments given to students can be  carried  out.  However,  based  on  statistical  data  on  access  to  the  e-learning system, less than 50% of the interest of lecturers to use e-learning facilities is still not optimal. The use of the system is not optimal due to user dissatisfaction, the impact  has  an  effect  on  system  user  loyalty.  In  this  study  will  examine  the Measuring E-Learning Systems Success Model (MELSS) with 4 variables related to the quality of the website and 6 variables related to user perceptions. Variables related to website quality: technical quality of the system, quality of content and information, quality of learning systems, quality of service. While the 6 variables related  to  user  perceptions  include:  user  satisfaction,  intention  to  use,  system users, system loyalty, benefits to use, and achievement of goals. The research sample that will be used is teaching staff, and students who use e-learning using purposive random sampling technique. The results of the hypothesis in this study there are 7 empirical evidence of factors that influence the successful use of e- learning.
Kata kunci : elearning, website quality, successful use, melss model.

## 1. PENDAHULUAN
Proses perkembangan teknologi informasi berjalan sangat cepat dalam kehidupan sehari-hari, adanya  teknologi  internet  berdampak  pada  inovasi  sistem  pendidikan  diantaranya  media pembelajaran jarak jauh (e-learning). Sistem e-learning  dibuat untuk mengoptimalkan proses belajar  mengajar  bagi  dosen  dan  mahasiswa  agar  dapat  berinteraksi  secara  online  tanpa batasan  dimensi  ruang  dan  waktu  (Drozdova  &  Guseva,  2017).  Kemudaan  fasilitas  yang diberikan e-learning seperti upload bahan kuliah, memberikan penugasan, memberikan kuis, mengumumkan segala informasi yang terkait perkuliahan sampai memberikan skor atas hasil penugasan  yang  diberikan  kepada  mahasiswa  dapat  dilaksanakan.  Dengan  demikian, kehadiran e-learning memberikan kemudahan interaksi antara mahasiswa dengan dosen, tidak terbatas sekedar tatap muka di ruang kelas (Luo, Zhang, & Qi, 2017).
Sebagai objek penelitian, peneliti menggunakan sistem e-learning yang ada di kampus STMIK EL Rahma. Sistem e-learning tersebut diberi nama ELERA. Berdasarkan data statistik akses ke sistem e-learning, minat dosen untuk menggunakan fasilitas e-learning masih belum optimal, hal ini dibuktikan dengan jumlah intensitas akses ke sistem masih sangat rendah. Dampak belum  optimalnya  penggunaan  e-learning  berpengaruh  terhadap  loyalitas  pengguna (continuance  intention)  juga  sistem  e-learning  (Mclean,  Yanti,  &  Nugroho,  2018).  Kualitas website dan kepuasan dalam menggunakan e-learning juga menentukan niat seseorang untuk menggunakan kembali sistem  tersebut. Apabila kualitas e-learning ELERA rendah maka niat untuk  menggunakan  kembali  juga  rendah,  begitu  juga  bila  dosen  merasa  tidak  puas  akan fasilitas fitur yang ada di ELERA maka dosen tersebut tidak akan menggunakan kembali e- learning yang disediakan. Akibat tidak menggunakan kembali, maka tujuan pemanfaatan e- learning menjadi gagal.
Pada    penelitian  ini  menggunakan  Model Measuring  E-learning  Sistems  Success  (MELSS) karena telah didesain khusus untuk menganalisa kesuksesan penggunaan e-learning. Model MELSS  memiliki  10  variabel  yaitu  :  kualitas  teknis  sistem,  kualitas  konten  dan  informasi, kualitas  sistem  pembelajaran,  kualitas  layanan,  kepuasan  pengguna,  niat  untuk menggunakan,pengguna  system,  loyalitas  dengan  system,  keuntungan  menggunakan  e- learning dan ketercapaian tujuan (Hassanzadeh, Kanaani, & Elahi, 2012). Kualitas e-learning memiliki peran yang penting dalam mencapai efektifitas penggunaan e-learning. Penelitian ini memberikan  bukti  empiris  mengenai  faktor  kesuksesan  dan  loyalitas  pengguna  e-learning (loyality  to  sistem)  serta  rekomendasi  yang  harus  dilakukan  untuk  dapat  mengoptimalkan penggunaan e-learning.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Data  yang  diperlukan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  data  primer  dan  data  sekunder.  Data primer diperoleh dari individu yang menggunakan e-learning ELERA dalam hal ini dosen dan mahasiswa.  Peneliti  akan  menggunakan  kuesioner  online,  karena  lebih  unggul  dan  mudah untuk  diselesaikan,  dapat  mencakup  berbagai  pertanyaan  tentang  berbagai  subyek,  dan menyediakan  informasi  tingkat  tinggi  dan  interaktifitas  (Fox,  Murray,  &  Warm,  2003) sedangkan  menurut  Vu  &  Hoffmann  (2011) online survey  telah  menjadi  metode  penelitian kuantitatif yang penting di seluruh dunia karena biaya yang relatif murah dan kecepatan yang tinggi.  Adapun  data  sekunder  diperoleh  dari  tinjauan  pustaka  maupun  data-data  yang disediakan dengan melakukan studi literatur, mencangkup buku-buku teks, diktat, makalah, artikel  dan  buku  petunjuk  teknis  terpadu.  Penelitian  eksplanatori  ( explanatory  research) merupakan  penelitian  penjelasan  yang menyoroti  hubungan  kausal  antara  variable-variabel penelitian dan menguji hipotesis yang telah dirumuskan sebelumnya. Variabel yang digunakan adalah variable dari model MELSS.
Analisis Kualitas Website Terhadap Kesuksesan Penggunaan  E-Learning Dengan Menggunakan Model Measuring E-learning Sistems Success (MELSS)

## Gambar 1. Model Pengujian Hipotesis
Kerangka  konsep  secara  praktis  menggambarkan  hubungan  antar  variable  model  MELSS seperti  yang  diilustrasikan  pada  Gambar  3.  Berdasarkan  kerangka  konsep  pengaruh  antar variabel, maka disusunlah hipotesis sebagai berikut:
H1 :  Diduga terdapat pengaruh kualitas teknis system (KTS) terhadap kepuasan pengguna (KP).
H2  :    Diduga  terdapat  pengaruh  kualitas  konten  dan  informasi  (KTI)  terhadap  kepuasan pengguna (KP).
H3  :    Diduga  terdapat  pengaruh  kualitas  system  pembelajaran  (KSP)  terhadap  kepuasan pengguna (KP).
H4 :  Diduga terdapat pengaruh kualitas layanan (KL) terhadap niat untuk menggunakan (NM). H5 :  Diduga terdapat pengaruh kepuasan pengguna (KP) terhadap niat untuk menggunakan (NM).
H6 :  Diduga terdapat pengaruh kualitas niat untuk menggunakan (NM) terhadap kegunaan sistem (KS).
H7 :  Diduga terdapat  pengaruh terhadap kepuasan pengguna (KP) terhadap  ketercapaian tujuan (TJ).
H8  :      Diduga  terdapat  pengaruh  kepuasan  pengguna  (KP)  terhadap  keuntungan menggunakan sistem (US).
H9 :  Diduga terdapat pengaruh keuntungan menggunakan sistem (US) terhadap terhadap niat untuk menggunakan (NM).
H10 :  Diduga terdapat pengaruh keuntungan menggunakan sistem (US) terhadap kegunaan sistem (KS).
H11 :  Diduga terdapat pengaruh kepuasan pengguna (KP) terhadap loyalitas terhadap sistem (LS).
H12 :  Diduga terdapat pengaruh kegunaan sistem (KS) terhadap loyalitas terhadap sistem (LS).
H13 : Diduga terdapat  pengaruh kualitas keuntungan menggunakan sistem (US)  terhadap tercapainya tujuan (TJ).
H14 :  Diduga terdapat pengaruh kualitas keuntungan menggunakan sistem (US)  terhadap loyalitas terhadap sistem (LS).
Populasi dalam penelitian ini adalah orang yang menggunakan e-learning ELERA khususnya staf pengajar atau dosen di STMIK El Rahma Yogyakarta. Menurut cooper &schindler (2006) populasi  adalah  kumpulan  dari  keseluruhan  elemen  dimana  kita  akan  menarik  beberapa kesimpulan. Menurut Hartono (2008) sampel yang baik merupakan sampel yang akurat dan tepat. Sampel yang tidak akurat dan tidak tepat akan memberikan kesimpulan riset yang tidak diharapkan atau dapat menghasilkan kesimpulan salah yang menyesatkan. Agar penelitian ini dapat  dilakukan  lebih  efektif,  maka  peneliti  mengambil  sekumpulan  sampel  sebagai  unit analisis.
Prosedur pengujian dan teknik analisis data adalah yang dilakukan sebagai berikut:
a. Analisis kualitatif Analisis  kualitatif  digunakan  untuk  menganalisa  dan  menginterpretasikan  data  hasil kuesioner  yang  ditunjukkan  dalam  tabel  frekuensi  sehingga  dapat  digunakan  dalam pengambilan keputusan.
b. Analisis kuantitatif Analisis kuantitatif menggunakan Partial LeastSquare (PLS). Sampel dalam jumlah kecil dan  asumsi  normalitas  tidak  akan  menjadimasalah  bagi  PLS  karena  menggunakan metode bootstraping.  Dalam  analisis  kuantitatif  akan  dilakukan  dengan  pengujian pengukuran ( outer model) dan juga dengan pengujian struktural (inner model).
Statistik deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran mengenai hasil pengumpulan data mengenai  variabel-variabel.  Nilai  terendah  suatu  distribusi  data  merupakan  nilai  minimum. Rangkuman variable-variabel penelitian pada angka kisaran teoritis dan kisaran sesungguhnya, mean dan standar deviasi dapat dilihat pada Gambar 2 berikut ini.

## Gambar 2. Analisis Deskriptif
Pada Gambar  2. dapat dilihat bahwa respon responden terhadap variabel cukup baik seperti dengan nilai rata-ratanya lebih dari 3 atau nilai rata-ratavariabel tergolong tinggi yang berarti variable dalam penelitian ini mendapatrespon positif dari responden.
Model  pengukuran  untuk  uji  validitas  konstruk  dan  reliabilitas  dilakukan  sebelum  menguji model  penelitian.  Validitas  konvergensi  diukur  menggunakan  nilai loading  factor  indikator untuk masing-masing konstruk. Setiap indikator harus memiliki loading factor lebih dari 0,70 sehingga dapat dikatakan valid. Berdasarkan kriteria tersebut, indikator-indikator yang nilai

## Analisis Kualitas Website Terhadap Kesuksesan Penggunaan  E-Learning Dengan Menggunakan Model
Measuring E-learning Sistems Success (MELSS)
loadingnya kurang dari 0,70 dihapus dari analisis. Model penelitian awal serta daftar loading factor masing-masing indikator adalah seperti yang tercantum dalam Gambar 3 berikut ini :

## Gambar 3 Tampilan Output PLS Algoritm (Outer Model)
Berdasarkan hasil dari outer loading pada Gambar 2 masih terdapat tingkat nilai loading factor dibawah 0,7 yang ditulis dengan warma merah terdiri dari item KL1 sebesar 0,494, KL2 sebesar 0,677, KS1 sebesar 0,372, KTI3 sebesar 0,624, KTI4 sebesar 0,643 KTI5 sebesar 0,547, dan variable lainnya yang ditandai dengan nilai berwarna merah, sehingga item tersebut masih harus dihapus dari model karena belum valid. Hasil pengolahan data dengan PLS setelah item yang nilai loading factor dibawah 0,7 dihapus dari model, dapat dilihat pada Gambar 4 berikut ini.

## Gambar 4. Tampilan Output Model Pengukuran
Berikut adalah Tabel 1. yang memuat loading factor setelah item-item yang nilainya dibawah 0,7 dihapus dari model menunjukkan bahwa semua indikator yang digunakan dalam penelitian memiliki  nilai loading  factor  diatas  0,70.  Dengan  demikian  berarti  semua  indikator  yang digunakan dalam penelitian ini adalah valid.
Table 1 Hasil Outer Loading (Reestimate) KL KP KS KSP KTI KTS LS NM TJ US KL3 1.000 KP1 0.810 KP2 0.768 KP3 0.818 KP4 0.840 KS2 1.000 KSP1 0.795 KSP2 0.809 KSP3 0.874 KTI1 0.776 KTI2 0.761 KTI6 0.833 KTS1 1.000 LS1 1.000 NM1 0.822 NM2 0.850 TJ1 0.939 TJ2 0.878 US1 0.860 US2 0.890 US4 0.736
Pada  pengujian  validitas  konvergensi  juga  dapat  dilakukan  dengan  melihat  nilai Average Variance Extracted (AVE). Apabila setiap konstruk AVE bernilai lebih besar dari 0,5 maka tidak ada permasalahan validitas konvergensi pada model yang diuji. Pada Tabel  2. dapat dilihat bahwa nilai setiap konstruk yang digunakan dalam penelitian ini memiliki nilai lebih besar dari 0,5,  dengan  demikian  model  yang  di  uji  tidak  memiliki  permasalahan  validitas  konvergensi atau semua konstruk dalam penelitian ini dikatakan valid.

## Table 2 Hasil Average Variance Extracted (AVE)
Construct  Cronbach's Alpha  rho_A Composite Reliability Average Variance Extracted (AVE) KL 1.000 1.000 1.000 1.000 KP 0.828 0.842 0.884 0.655 KS 1.000 1.000 1.000 1.000 KSP 0.768 0.771 0.866 0.684 KTI 0.703 0.718 0.833 0.625 KTS 1.000 1.000 1.000 1.000 LS 1.000 1.000 1.000 1.000 NM 0.571 0.573 0.823 0.700 TJ 0.795 0.854 0.905 0.826 US 0.775 0.789 0.870 0.692

## Analisis Kualitas Website Terhadap Kesuksesan Penggunaan  E-Learning Dengan Menggunakan Model Measuring E-learning Sistems Success (MELSS)
Berdasarkan pengujian validitas konvergensi tidak ditemukan adanya permasalahan, sehingga dapat  dilanjutkan  dengan  melakukan  pengujian  validitas  diskriminan  ( discriminant validity). Validitas  diskriminan  dapat  di  uji  dengan  membandingkan  akar  dari Average  Variance Extracted (AVE) untuk setiap konstruk dengan nilai korelasi antar konstruk dengan konstruk lainnya.  Pengujian  validitas  diskriminan dilakukan  dengan  membandingkan  akar  AVE  untuk setiap  konstruk  dengan  korelasi  antar  konstruk  lainnya  dalam  model.  Model  mempunyai validitas  diskriminan  yang  cukup  jika  akar  AVE  untuk  setiap  konstruk  lebih  besar  daripada korelasi  antara  konstruk  dengan  dengan  konstruk  lainnya  dalam  model.  Tabel  3.  berikut menunjukkan perbandingan nilai akar AVE dengan korelasi antar konstruk.
Table 3 Latent Variable Correlations KL KP KS KSP KTI KTS LS NM TJ US KL 1.000  0.712  0.362  0.482  0.642  0.524  0.248  0.435  0.212  0.238 KP 0.712  1.000  0.199  0.553  0.672  0.430  0.333  0.578  0.353  0.481 KS 0.362  0.199  1.000  0.040  0.041  0.073  0.028  0.307  -0.020  0.112 KSP 0.482  0.553  0.040  1.000  0.713  0.244  0.164  0.087  0.086  0.179 KTI 0.642  0.672  0.041  0.713  1.000  0.484  0.183  0.254  0.200  0.215 KTS 0.524  0.430  0.073  0.244  0.484  1.000  0.400  0.321  0.362  0.241 LS 0.248  0.333  0.028  0.164  0.183  0.400  1.000  0.190  0.307  0.136 NM 0.435  0.578  0.307  0.087  0.254  0.321  0.190  1.000  0.551  0.561 TJ 0.212  0.353  -0.020  0.086  0.200  0.362  0.307  0.551  1.000  0.708
US 0.238  0.481  0.112  0.179  0.215  0.241  0.136  0.561  0.708  1.000
Berdasarkan  perbandingan  pada  Tabel  3.  antara  korelasi  antar  konstruk  dengan  akar  AVE dapat  disimpulkan bahwa indikator yang digunakan dalam penelitian ini mayoritas memiliki akar AVE untuk setiap konstruk yang lebih besar daripada korelasi antara konstruk dengan dengan konstruk lainnya. Sehingga indikator dalam penelitian ini memenuhi kriteria validitas diskriminan. Metode lain yang digunakan untuk menguji validitas diskriminan dengan melihat tabel Cross Loading seperti pada Tabel 4. berikut ini.
Table 4 Cross Loading Construct KL KP KS KSP KTI KTS LS NM TJ US KL3 1.000 KP1 0.810 KP2 0.768 KP3 0.818 KP4 0.840 KS2 1.000 KSP1 0.795 KSP2 0.809 KSP3 0.874 KTI1 0.776 KTI2 0.761 KTI6 0.833 KTS1 1.000
Construct KL KP KS KSP KTI KTS LS NM TJ US LS1 1.000 NM1 0.822 NM2 0.850 TJ1 0.939 TJ2 0.878 US1 0.860 US2 0.890 US4 0.736
Berdasarkan  Tabel  4  dapat  dilihat  korelasi  konstruk  KL  dengan  indikatornya  lebih  tinggi dibandingkan  korelasi  dengan  kontruk  lainnya,  demikian  juga  dengan  konstruk  yang  lain korelasi  dengan  indikatornya  lebih  tinggi.  Hal  tersebut  berarti  bahwa  konstruk  laten memprediksi indikator pada blok mereka lebih baik dibandinggan dengan indikator lainnya, sehingga tidak terdapat permasalahan pada validitas diskriminan. Pada penelitian ini metode uji  reliabilitas  yang  digunakan  adalah Composite  Reliability  karena  lebih  baik  untuk  dalam mengestimasi konsistensi internal suatu konstruk . Rule of thumb nilai alpha atau Composite Reliability harus lebih besar dari 0,7 . Hasil uji reliabilitas konstruk dapat dilihat pada Tabel 5. berikut.
Table 5 Hasil Composite Reliability Construct Composite Reliability KL 1.000 KP 0.884 KS 1.000 KSP 0.866 KTI 0.833 KTS 1.000 LS 1.000 NM 0.823 TJ 0.905 US 0.870
Berdasarkan hasil pada Tabel 7. nilai Composite Reliability dari masing-masing konstruk adalah diatas 0,7 dengan demikian pengukur yang dipakai dalam penelitian ini reliable.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Inner Model menggambarkan hubungan antara variabel laten berdasarkan pada substantive theory.  Inner  Model  disebut  juga  inner  relation,  structural  model  dan  substantive  theory. Melalui proses bootstrapping, parameter uji T-statistic diperoleh untuk memprediksi adanya hubungan  kausalitas.  Pengujian  inner  model  atau  model  struktural  dilakukan  untuk mengetahui hubungan antara konstruk, seperti yang telah dihipotesiskan dalam penelitian ini.
Model struktural dievaluasi dengan dengan menggunakan R-Square untuk konstruk dependen. Langkah penilaian model PLS dimulai dengan melihat R-Square untuk setiap variabel dependen yang interpretasinya sama dengan interpretasi pada regresi. Perubahan nilai R-Square dapat digunakan untuk menilai pengaruh variable laten independen tertentu dengan variabel laten

## Analisis Kualitas Website Terhadap Kesuksesan Penggunaan  E-Learning Dengan Menggunakan Model
Measuring E-learning Sistems Success (MELSS)
dependen  dan  apakah  mempunyai  pengaruh  substantif.  Hasil  RSquare  dalam  penelitian  ini dapat diihat pada Tabel 6. berikut.
Table 6 Hasil R-Square Construct  R Square KP 0.482 KS 0.099 LS 0.111 NM 0.447 TJ 0.549 US 0.231
Penentuan  penerimaan  hipotesis  didasarkan  pada  nilai  t  dari  output  yang  diperoleh dibandingkan dengan nilai t-tabel (1.96). Hasil pengujian hipotesis menunjukkan bahwa 7 dari empat belas hipotesis yang diajukan didukung.
Table 7 Hasil Uji Hipotesis Hipotesis Arah Dukungan Original Sample (O) Sample Mean (M) T Statistics (|O/STDEV|) Keterangan H4 KL -> NM 0.130 0.114 0.770 Tidak Didukung H11 KP -> LS 0.348 0.344 2.121 Didukung H5 KP -> NM 0.299 0.296 2.405 Didukung H7 KP -> TJ -0.064 -0.069 0.540 Tidak Didukung H8 KP -> US 0.481 0.480 3.684 Didukung H3 KSP -> KP 0.183 0.204 1.025 Tidak Didukung H2 KTI -> KP 0.464 0.441 2.105 Didukung H1 KTS -> KP 0.160 0.171 1.004 Tidak Didukung H12 LS -> TJ 0.232 0.202 1.794 Tidak Didukung H6 NM -> KS 0.356 0.351 2.414 Didukung H10 US -> KS -0.087 -0.082 0.542 Tidak Didukung H14 US -> LS -0.031 -0.029 0.187 Tidak Didukung H9 US -> NM 0.387 0.407 2.413 Didukung H13 US -> TJ 0.707 0.724 7.684 Didukung
Pada Tabel 7, dari analisis dapat dilihat bahwa terdapat 7 hipotesis yang tidak didukung karena memiliki nilai signifikan rendah yaitu  H1 : Pengaruh kualitas layanan (KL) terhadap niat untuk menggunakan (NM), H4: pengaruh kualitas layanan (KL) terhadap niat untuk menggunakan (NM), H5: pengaruh kepuasan pengguna (KP) terhadap niat untuk menggunakan (NM), H7: Pengaruh  terhadap  kepuasan  pengguna  (KP)  terhadap  ketercapaian  tujuan  (TJ),  H10  : pengaruh  keuntungan  menggunakan  sistem  (US)  terhadap  kegunaan  sistem  (KS)  H12: Pengaruh  kegunaan  sistem  (KS)  terhadap  loyalitas  terhadap  sistem  (LS),  H14:  pengaruh kualitas keuntungan menggunakan sistem (US)  terhadap loyalitas terhadap sistem (LS).

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil pengujian hipotesis dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Kualitas teknis system  berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna (H1) tidak didukung dengan nilai t 1.004
2. Kualitas konten dan informasi berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna (H2) didukung dengan nilai t 2.105
3. Kualitas system pembelajaran berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna (H3) tidak didukung dengan nilai t 1.025
4. Kualitas  layanan  berpengaruh  positif  terhadap  niat  untuk  menggunakan  (H4)  tidak didukung dengan nilai t 0.770
5. Kepuasan  pengguna  berpengaruh  positif  terhadap  niat  untuk  menggunakan  (H5) didukung dengan nilai t 2.405
6. Kualitas niat untuk menggunakan berpengaruh positif terhadap kegunaan sistem (H6) didukung dengan nilai t 2.414
7. Kepuasan  pengguna  berpengaruh  positif  terhadap  ketercapaian  tujuan  (H7)  tidak didukung dengan nilai t 0.540
8. Kepuasan pengguna berpengaruh positif terhadap keuntungan menggunakan sistem (H8)  didukung dengan nilai t 3.684
9. Keuntungan menggunakan sistem berpengaruh positif terhadap terhadap niat untuk menggunakan (H9) didukung dengan nilai t 2.413
10. Keuntungan  menggunakan  sistem  berpengaruh  positif  terhadap  kegunaan  sistem (H10) tidak didukung dengan nilai t 0.542
11. Kepuasan  pengguna  berpengaruh  positif  terhadap  loyalitas  terhadap  sistem  (H11) didukung dengan nilai t 2.121
12. Kegunaan sistem berpengaruh positif terhadap loyalitas terhadap sistem (H12) tidak didukung dengan nilai t 1.794
13. Kualitas keuntungan menggunakan sistem berpengaruh positif terhadap tercapainya tujuan (H13) didukung dengan nilai t 7.684
14. Kualitas  keuntungan  menggunakan  sistem  berpengaruh  positif  terhadap  loyalitas terhadap sistem (H14) tidak didukung dengan nilai t 0.187
Hasil penelitian ini dapat digunakan untuk memberikan informasi kepada divisi pengembangan Sistem  Informasi  mengenai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi elearning  STMIK  ELRAHMA dapat diterima dan digunakan secara berkelanjutan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini didukung oleh LLDIKTI V Yogyakarta. Kami berterima kasih kepada kolega kami dari  STMIK  El  Rahma  yang  memberikan  wawasan  dan  keahlian  yang  sangat  membantu penelitian, meskipun mereka mungkin tidak setuju dengan semua interpretasi dari makalah ini.

## DAFTAR RUJUKAN
[1] Cidral,  W.  A.,  Oliveira,  T.,  Di  Felice,  M.,  &  Aparicio,  M.  (2017).  E-learning  success determinants: Brazilian
empirical study. Computers and Education.
https://doi.org/10.1016/j.compedu.2017.12.001

## Analisis Kualitas Website Terhadap Kesuksesan Penggunaan  E-Learning Dengan Menggunakan Model
Measuring E-learning Sistems Success (MELSS)
[2] Drozdova,  A.  A.,  &  Guseva,  A.  I.  (2017).  Modern  Technologies  of  E-learning  and  its Evaluation of Efficiency. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 237(June 2016), 1032– 1038. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2017.02.147
[3] Fox,  J.,  Murray,  C.,  &  Warm,  A.  (2003).  Conducting  research  using  web-based questionnaires: Practical, methodological, and ethical considerations. International Journal of Social Research Methodology, 6(2), 167–180.
https://doi.org/10.1080/13645570210142883
[4] Hassanzadeh, A., Kanaani, F., & Elahi, S. (2012). A model for measuring e-learning systems success  in  universities. Expert  Systems  with  Applications,  39(12),  10959–10966. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.03.028
[5] Jafari Navimipour, N., & Zareie, B. (2015). A model for assessing the impact of e-learning systems  on  employees’  satisfaction. Computers  in  Human  Behavior,  53,  475–485. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.07.026
[6] Luo, N., Zhang, M., & Qi, D. (2017). Effects of different interactions on students’ sense of community  in  e-learning  environment. Computers  and  Education,  115,  153–160. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2017.08.006
[7] Mclean, D. A. N., Yanti, S., & Nugroho, H. (2018). Analisis Faktor-Faktor Penerimaan Dan Niat Keberlanjutan Penggunaan Portal Akademik Siakad Stmik Akakom Menggunakan Tam Serta Model Delone Dan Mclean. Jurnal Informatika Dan Komputer (JIKO), 3(1), 37–45.
[8] Salamah,  I.,  &  Ganiardi,  M.  A.  (2017).  Development  of  e-learning  software  based multiplatform components. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, 6(3), 228– 234. https://doi.org/10.11591/eei.v6i3.647
[9] Tseng,  S.  M.  (2015).  Exploring  the  intention  to  continue  using  web-based  self-service.
Journal of Retailing and Consumer Services, 24(C), 85–93. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2015.02.001