Arisman, H., & Budi Hartono (2021) Analisis Kesuksesan Penerapan Sistem Informasi Prediksi Cuaca Weather  Research  and  Forecasting  dalam  Mendukung  Proyek  Teknologi  Modifikasi  Cuaca. Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia, 6 (1). E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 6, Spesial Issue No. 1, November 2021

## ANALISIS  KESUKSESAN  PENERAPAN  SISTEM  INFORMASI  PREDIKSI CUACA WEATHER RESEARCH AND FORECASTING DALAM MENDUKUNG PROYEK TEKNOLOGI MODIFIKASI CUACA
Hendra Arisman, Budi Hartono Universitas Gadjah Mada (UGM) Yogyakarta, Indonesia Email: hndrarisman@gmail.com, boed@ugm.ac.id

## Abstrak
Setiap  proyek  yang  dijalankan  selalu  didukung  dengan  sarana  dan  prasarana  yang memadai  guna  mencapai  tujuan  akhir  dari  proyek  tersebut.  Proyek  teknologi modifikasi  cuaca  (TMC)  merupakan  sebuah  proyek  yang  unik  dimana  proyek  ini bertujuan untuk meningkatkan intensitas curah hujan ataupun mempercepat proses hujan di suatu tempat. Sistem informasi Weather Research and Forecasting (WRF) merupakan  salah  satu  sarana  yang  digunakan  guna  mendukung  proyek  TMC dengan  menyediakan  data  informasi  prediksi  cuaca  yang  dibutuhkan.  Mengingat pentingnya  peran  sistem  WRF  dalam  proyek  TMC  ini  sehingga  dirasa  perlu dilakukan  evaluasi  guna  mengetahui  keberhasilan  implementasi  dari  sistem  WRF tersebut.  Penelitian  ini  melakukan  evaluasi  implementasi  sistem  informasi  WRF diukur  dari  tingkat  kepuasan  dan  net  benefit  yang  dirasakan  pengguna  sistem  di lingkungan unit kerja Balai Besar Teknnologi Modifikasi Cuaca pada intansi Badan Pengkajian  dan  Penerapan  Teknologi  (BPPT).  Penelitian  ini  menggunakan  Model Kesuksesan  Sistem  Informasi  DeLone  dan  McLean  yang  dimodifikasi  dengan menghilangkan konstruk penggunaan (use). Penelitian ini digunakan untuk menguji apakah  kualitas  sistem  (system  quality),  kualitas  informasi  (information  quality), dan  kualitas  pelayanan  (service  quality)  berpengaruh  positif  terhadap  kepuasan pengguna  sistem  (user  satisfaction),  serta  menguji apakah  kualitas  sistem,  kualitas informasi, kualitas pelayanan dan kepuasan pengguna berpengaruh positif terhadap net  benefit.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menganalisis  hasil  kuesioner  yang terkumpul  dari  52  responden  pengguna  sistem  WRF  BBTMC-BPPT.  Metode analisis  yang  digunakan  adalah  metode  Structural  Equation  Modeling  -  Partial Least  Square  (SEM  -  PLS)  dengan  menggunakan  software  Smart  PLS.  Hasil analisis  menunjukkan  bahwa  kepuasan  pengguna  sistem  dipengaruhi  secara signifikan  oleh  kualitas  informasi  dan  kualitas  sistem.  Sedangkan  net  benefits dipengaruhi secara signifikan oleh kepuasan pengguna dan kualitas pelayanan. Oleh karena  itu,  perlu  adanya  perhatian  serius  dari  unit  kerja  BBTMC-BPPT  untuk meningkatkan kualitas informasi dan kualitas sistem WRF agar dapat memberikan pengaruh signifikan terhadap proyek TMC.
Kata Kunci : sistem informasi WRF; TMC; SEM-PLS; DeLone – McLean; net benefit

## Abstract
Every  project  is  always  supported  by  adequate  facilities  and  infrastructure  to achieve  the  ultimate  goal  of  the  project.  The  weather  modification  technology (TMC) project is a unique project that this project aims to increase the intensity of rainfall  or  accelerate  the  process  of  rain  in  a  place.  The  information  system  of Weather  Research  and  Forecasting  (WRF)  is  one  of the  tools  used  to  support the TMC  project  by  providing  the  required  weather  data  information.  Given  the importance  of  the  role  of  the  WRF  system  in  this  TMC  project,  it  is  deemed necessary to conduct an evaluation to determine the success of the implementation of  the  WRF  system.  This  study  evaluates  the  implementation  of  the  WRF information  system  measured  by  the  level  of  satisfaction  and  net  benefits  felt  by system users in the work unit of the Center for Weather Modification Technology at the Agency for the Assessment and Application of Technology. This study uses the DeLone  and  McLean  Information  System  Success  Model  which  is  modified  by eliminating  the  use  construct.  This  study  is  used  to  test  whether  system  quality, information  quality,  and  service  quality  have  a  positive  effect  on  system  user satisfaction, as well as to test whether system quality, information quality, service quality and user satisfaction has a positive effect on net benefits. This research was conducted by analyzing the results of questionnaires collected from 52 respondents using  the  WRF  BBTMC-BPPT  system.  The  analytical  method  used  is  Structural Equation  Modeling  -  Partial  Least  Square  (SEM  -  PLS)  method  using  Smart  PLS software.  The  results  of  the  analysis  show  that  user  satisfaction  is  significantly influenced  by information  quality  and  system  quality.  Meanwhile,  net  benefits  are significantly  influenced  by  user  satisfaction  and  service  quality.  Therefore,  there needs to be serious attention from the BBTMC work unit to improve the quality of information  and  the  quality  of  the  WRF  system  so  that  it  can  have  a  significant impact on the TMC project.

## Keywords: WRF information system; TMC; SEM-PLS; Delone-McLean; net benefit
Received: 2021-10-20; Accepted: 2021-11-05; Published: 2021-11-20

## Pendahuluan
Teknologi  Modifikasi  Cuaca  (TMC)  adalah  suatu  bentuk  intervensi  manusia terhadap  sistem  awan  dengan tujuan  mengkondisikan  cuaca  berperilaku  sesuai  dengan yang  dibutuhkan  yang  umumnya  bertujuan  untuk  meningkatkan  intensitas  curah  hujan ataupun  mempercepat  proses  hujan  di  suatu  tempat (Wirahma  et  al,  2014) .  Penerapan TMC  di  Indonesia  telah  dilakukan  semenjak  tahun  1977  atas  gagasan  dari  Presiden Soeharto dan difasilitasi oleh Prof. Dr. Ing BJ Habibie melalui advance teknologi yang menjadi  embrio  lahirnya  Badan  Pengkajian  dan  Penerapan  Teknologi  (BPPT)  pada tahun  1978.  TMC  telah  dilakukan  di  Indonesia  dengan  berbagai  tujuan  yakni diantaranya penambahan curah hujan guna mengatasi kekeringan, pengisian air waduk guna  keperluan  irigasi  dan  pembangkit  listrik  tenaga  air  (PLTA),  pengurangan  curah hujan  guna  mengatasi  banjir  di  suatu  daerah,  dan  pengurangan  kabut  asap  yang disebabkan kebakaran hutan dan lahan.
Dalam  setiap  kegiatan  penerapan  TMC  terdapat  berbagai  macam advance technology yang  dapat  digunakan  untuk  membantu  kegiatan  operasional  dilapangan antara lain:
1. Sistem informasi Weather Research and Forecasting (WRF) yang digunakan untuk memprediksi cuaca dari aspek curah hujan, temperature, kelembapan udara, tekanan, angin dan lain sebagainya.
2. Inovasi Artificial  Intelligence dalam  upaya  mitigasi  bencana  kebakaran  hutan  dan lahan (karhutla) berupa machine learning untuk memprediksi tinggi muka air lahan gambut yang dapat digunakan sebagai decision support system yang membantu user dalam menentukan kapan waktu yang tepat dilaksanakannya penerapan TMC untuk mitigasi karhutla.
3. Sistem  Monitoring  Online  Kandungan  Air  Lahan  Gambut  Indonesia  (SMOKIES) sebagai Early Warning System Karhutla kebakaran lahan gambut.
4. Cloud  to  Ground  Lightning  for  Severe  Weather  Early  Warning  System digunakan untuk observasi cuaca khususnya memprediksi adanya petir.
5. Radar  Rainfall  Observation  for  Early  Warning  System (RAINBOWS)  guna mendeteksi butir air yang ada di awan dan mendeteksi tipe awan vertikal.
Bagi  organisasi  terkait  dalam  penelitian  ini  adalah  Balai  Besar  Teknologi Modifikasi Cuaca-Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BBTMC-BPPT), sistem informasi  WRF  cukup  penting  penggunaannya  karena  berfungsi  sebagai  alat  bantu untuk  pencapaian  tujuan  organisasi  melalui  penyediaan  informasi  prediksi  cuaca. Sebagai  suatu  sistem  informasi  yang  telah  diimplementasikan  dan  masih  terus digunakan dalam setiap kegiatan TMC, analisis pemanfaatan sistem informasi WRF di lingkungan BBTMC dipandang sangat perlu dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang  mempengaruhi  kesuksesan  implementasi  sistem  informasi  WRF  dalam mendukung pelaksanaan proyek TMC dimana menurut Delone and McLean kesuksesan implementasi  suatu  SI  dapat  diukur  dari  kualitas  sistem,  kualitas  informasi,  kualitas layanan,  kepuasan  pengguna  dan  net  benefit  dari  SI  tersebut.  Untuk  itu  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  kualitas  sistem  ( System  Quality ),  kualitas pelayanan  ( Service  Quality ),  kualitas  informasi  ( Information  Quality ),  dan  kepuasan pengguna ( User Satisfaction ) dari sistem informasi model prediksi cuaca WRF terhadap net benefit proyek TMC.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  kuesioner  sebagai  sarana  untuk  memperoleh  data primer.  Kuesioner  berisikan  demografi  responden  dan  pertanyaan  berdasarkan  variabel yang  diukur.  Variabel  yang  diukur  adalah  kualitas  sistem,  kualitas  informasi,  kualitas layanan,  kepuasan  pengguna  dan  manfaat  bersih.  Tanggapan  dari  responden  bersifat kuantitatif  dan  diukur  dengan  menggunakan  skala Likert .    Kuesioner  yang  diisi  dan dikembalikan  oleh  responden  kemudian  diolah  lebih  lanjut.  Data  diolah  dengan menggunakan Partial  Least  Square (PLS)  yang  merupakan  bagian  dari Structural
Equation Modeling (SEM). Sedangkan software yang dipergunakan dalam menganalisis data yaitu SmartPLS.
Model  penelitian  yang  digunakan  yakni  mengadopsi  model  kesuksesan  sistem informasi  DeLone  dan  McLean  dengan  beberapa  modifikasi  untuk  mengevaluasi keberhasilan  implementasi  Sistem  Informasi  sistem  informasi  WRF  dalam  mendukung pelaksanaan proyek TMC. Model penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1

## Model penelitian (Kostruksi Hipotesis)
Keterangan:
H 1 : Kualitas informasi berpengaruh terhadap kepuasan pengguna.
H 2 : Kualitas sistem berpengaruh terhadap kepuasan pengguna (user satisfaction).
H 3 : Kualitas pelayanan berpengaruh terhadap kepuasan pengguna.
H 4 : Kualitas informasi berpengaruh terhadap net benefit H 5 : Kualitas sistem berpengaruh terhadap net benefit.
H 6 : Kualitas pelayanan berpengaruh terhadap net benefit.
H 7 : Kepuasan pengguna (User Satisfaction) berpengaruh terhadap net benefit.
Untuk  mencegah  timbulnya  berbagai  tafsiran  terhadap  variabel-variabel  yang digunakan  maka  harus  didefinisikan  terlebih  dahulu  variabel-variabel  tersebut.  Secara umum variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Kualitas Informasi (X1)
Mengukur  kualitas output dari  sistem  informasi  itu  sendiri  menyangkut  nilai, manfaat,  relevansi  dan  urgensi  dari  informasi  yang  dihasilkan (DeLone  &  McLean, 1992) .
2. Kualitas Sistem (X2)
Digunakan  untuk  mengukur  kualitas  sistem  teknologi  informasi  itu  sendiri.  Kualitas sistem yakni kombinasi kualitas dari perangkat keras ( hardware ) dan perangkat lunak ( software )  yang  digunakan  dalam  sistem  informasi  tersebut.  Fokusnya  terletak  pada performa  dari  sistem,  yang  menunjukkan  seberapa  baik  kemampuan hardware , software ,  kebijakan,  mekanisme  dan  sistem  informasi  dapat  memberikan  informasi sesuai kebutuhan pengguna (DeLone & McLean, 1992) .
3. Kualitas Layanan (X3)
Merupakan  seluruh  dukungan  yang  diberikan  oleh  penyedia  layanan  kepada pengguna sistem (DeLone & McLean, 2003) .
4. Kepuasan Pengguna (Y1)
Merupakan respon pemakai terhadap penggunaan keluaran sistem informasi (DeLone & McLean, 1992) .
5. Net Benefit (Y2)
Hasil  bersih  atau  keutungan  yang  dirasakan  oleh  organisasi  atau  perusahaan  setelah menerapkan sistem informasi tersebut (DeLone & McLean, 2003) .
Adapun  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  guna  penelitian  ini  agar  berjalan dengan baik dan tetap fokus pada tujuan penelitian adalah sebagai berikut:
1. Observasi Lingkungan Kerja
Penelitian dimulai dengan pengumpulan data terkait lingkungan kerja BBTMC-BPPT dengan melakukan studi literatur melalui jurnal-jurnal yang dierbitkan oleh BBTMC- BPPT  dan  juga  wawancara  dengan  beberapa  pegawai  BBTMC-BPPT  terkait pelaksanaan teknologi modifikasi cuaca.
2. Perumusan Masalah
Menentukan  pertanyaan-pertanyaan  mengenai  masalah  yang  akan  dibahas  dalam penelitian dan menentukan ruang lingkup pembahasannya.
3. Identifikasi Variabel
Mengidentifikasi  variabel-variabel  yang  berpotensi  mempengaruhi  kesuksesan penerapan  sistem  informasi  prediksi  cuaca  weather  research  and  forecasting  dalam mendukung pelaksanaan proyek TMC.
4. Membuat Model Penelitian
Pembuatan  model  penelitian  yang  didasarkan  pada  studi  literatur  dan  menentukan variabel  independen  dan  dependen  yang  disesuaikan  dengan  kebutuhan  dalam penelitian ini.
5. Merancang Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian dirancang sesuai dengan kebutuhan dalam penelitian ini.
6. Pengambilan Data
Data diperoleh dengan melakukan survei menggunakan kuisioner untuk mendapatkan penilaian  dari  user  terhadap  sistem  informasi  prediksi  cuaca  weather  research  and forecasting.
7. Pengolahan dan Analsis Data
Pengolahan data menggunakan alat bantu penelitian berupa software Smart PLS guna melakukan  pengujian structural  equation  model-partial  least  square (SEM-PLS) untuk mencari pengaruh antar variabel.
8. Penarikan Kesimpulan
Menarik  kesimpulan  dengan  menjawab  pertanyaan-pertanyaan  pada  rumusan masalah  yang  berdasarkan  hasil  pengolahan  dan  analisis  data  serta  dijadikan  dasar pemberian  saran  kepada  unit  kerja  BBTMC-BPPT  guna  pengembangan  sistem informasi prediksi cuaca weather research and forecasting yang lebih baik.
Populasi  dari  penelitian  ini  adalah  keseluruhan  pegawai  BBTMC-BPPT  dan metode  sampling  yang  digunakan  adalah purposive  sampling dimana  responden  dalam penelitian ini telah ditentukan yakni pegawai BBTMC yang pernah menggunakan sistem
informasi  WRF  dalam  pelaksanaan  TMC  baik  pegawai  dibidang  penerapan  teknologi, pelayanan teknologi maupun pada bagian umum.
Menurut (Hair  et  al.,  2017) ukuran  sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian dengan metode SEM-PLS harus didasari oleh aturan jumlah minimal sampel harus sama dengan atau lebih besar dari:
1. 10  kali  jumlah  indikator  formatif  terbanyak  yang  digunakan  untuk  mengukur  suatu konstruk, atau
2. 10 kali jumlah jalur struktural terbanyak yang ditujukan pada konstruksi tertentu pada model structural
Berdasarkan  teori  tersebut,  jumlah  sampel  secara  keseluruhan  yang  semestinya digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  sebanyak  50  sampel  atau  responden.  Hal  ini dikarenakan  jumlah  indikator  formatif  terbesar  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah sebanyak 5 indikator.

## Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  hasil  survei,  penelitian  ini  mendapat  52  tanggapan  responden  yang kemudian  diolah  menggunakan  metode structural  equation  model-partial  least  square (SEM-PLS)  dengan  bantuan software SmartPLS.  Pengolahan  data  dibagi  menjadi  2 bagian  yakni evaluasi  model  pengukuran  ( Outer  Model )  dan  evaluasi  model  struktural ( Inner Model ).
A. Analisis Model Pengukuran ( Outer Model )
Analisis  model  pengukuran  ( Outer  Model )  dilakukan  guna  memberikan gambaran  hubungan  antara  indikator  dengan  variabel  laten  atau  konstruknya. Pengukuran  yang  digunakan  untuk  menilai outer  model yakni  pengujian  validitas konvergen , validitas diskriminan , dan reliabitas.
1. Uji Validitas Konvergen
Uji  validitas  konvergen  dari  model  pengukuran  dengan  model  reflektif indikator dinilai berdasarkan standardized factor loading yang menunjukkan nilai besarnya  korelasi  dari  setiap  indikator  dengan  variabel  latennya.  Nilai factor loading yang melebihi 0,70 dinyatakan sebagai suatu nilai atau ukuran yang ideal atau  valid  sebagai  indikator  yang  mengukur  variabel  latennya (Hair,  Risher, Sarstedt,  &  Ringle,  2019) .  Semakin  tinggi  nilai factor  loading semakin  penting peranan loading dalam menginterprestasi matrik faktor.
Adapun  hasil  pengujian  validitas  konvergen  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Nilai factor loading Variabel Laten Variabel Manifest/Indikator Factor Loading Kualitas Informasi (X1) 1. Kelengkapan (X1.1) 0.802 2. Keandalan (X1.2) 0.862 3. Kesesuaian (X1.3) 0.86 4. Ketepatan (X1.4) 0.784
Kualitas Sistem (X2) 1. Waktu Respon (X2.2) 0.728 2. Ketepat Waktuan (X2.2) 0.744 3. Kemudahan Akses (X2.3) 0.849 4. Tampilan  Antar  Muka (X2.4) 0.823 5. Kemudahan  Mempelajari (X2.5) 0.728 Kualitas Layanan (X3) 1. Kecepatan Penanganan Masalah (X3.1) 0.836 2. Kepedulian Pengembangan (X3.2) 0.893 3.Perhatian Individu (X3.3) 0.755 Kepuasan Pengguna (Y1) 1. Memenuhi Harapan (Y1.1) 0.773 2. Kinerja (Y1.2) 0.887 3. Efektif dan Efisien (Y1.3) 0.925 4. Menambah  Pengetahuan (Y1.4) 0.826 Net Benefit (Y2) 1. Produktivitas (Y2.1) 0.883 2. Profitabilitas (Y2.2) 0.91
Berdasarkan  hasil  tersebut  maka  dapat  disimpulkan  bahwa factor  loading telah  memenuhi  standar  nilai  validitas  konvergen  atau  dapat  disebutkan  bahwa indikator-indikator  yang  digunakan  tersebut  valid  secara  konvergen  untuk membentuk dimensi konstruknya.
2. Uji Validitas Diskriminan
Uji  validitas  diskriminan  bertujuan  untuk  menguji  apakah  indikator- indikator  yang  digunakan  untuk  merefleksikan  suatu  konstruk  tidak  berkorelasi tinggi  dengan  indikator-indikator  dari  konstruk  yang  lain.  Validitas  diskriminan dari  suatu  model  pengukuran  reflektif  dinilai  berdasarkan cross  loading pengukuran antar konstruk. Jika hasil korelasi konstruk dengan item pengukuran konstruk  itu  sendiri  lebih  besar  daripada  dengan  item  pengukuran  konstruk lainnya,  maka  menunjukkan  bahwa  konstruk  tersebut  memprediksi  ukuran  pada dimensi  indikatornya  lebih  baik  daripada  ukuran  dengan  dimensi  indikator  pada konstruk  lainnya.  Metode  untuk  mencari  validitas  diskriminan  adalah  dengan membandingkan  nilai  akar  kuadrat  pada Average  Variance  Extracted (AVE) setiap  konstruk  dengan  nilai  korelasi  antara  konstruk  dengan  konstruk  lainnya ( latent  variable  correlation ).  Nilai  kuadrat  AVE  penelitian  ini  ditunjukkan  pada Tabel 2.
Tabel 2 Nilai Kuadrat AVE Variabel   Kepuasan Pengguna Kualitas Informasi Kualitas Layanan Kualitas Sistem Net Benefit Kepuasan Pengguna 0.854 Kualitas Informasi 0.64 0.828
Kualitas Layanan 0.571 0.525 0.83 Kualitas Sistem 0.681 0.636 0.653 0.776 Net Benefit 0.602 0.594 0.618 0.542 0.897
Berdasarkan Tabel 2 dapat dijelaskan bahwa nilai kuadrat AVE (nilai yang bersusun  diagonal)  pada  masing-masing  konstruk  memiliki  nilai  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  nilainya  dengan  konstruk  yang  lain  sehingga  dapat disimpulkan model memiliki validitas diskriminan yang baik.
3. Uji Reliabilitas
Uji  Reliabilitas  dalam  penelitian  ini  menggunakan  dua  metode  yakni Cronbach’s  alpha dan composite  reliability dimana  berdasarkan rule  of  thumb , nilai  dari cronbach’s  alpha dan composite  reliability harus  lebih  besar  dari  0,7 (Hair et al., 2019) . Nilai cronbach’s alpha dan composite reliability dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Hasil Uji Reability Variabel Cronbach’s Alpha Composite Reliability Kepuasan Pengguna 0.876 0.915 Kualitas Informasi 0.846 0.897 Kualitas Layanan 0.772 0.869 Kualitas Sistem 0.834 0.883 Net Benefit 0.757 0.891
Berdasarkan  Tabel  3  terlihat  bahwa  seluruh  variabel  laten  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  mendapat  nilai  lebih  besar  dari  0,7  sehingga  dapat disimpulkan  model  variabel  laten  yang  digunakan  dianggap  reliabel,  sehingga hasil  analisis  yang  tersaji  berdasarkan  hasil  uji  validitas  dan  reabilitas  dapat dilanjutkan untuk pengukuran model struktural ( inner model ).
B. Analisis Model Struktural ( Inner Model )
Analisis model struktural ( inner model ) bertujuan untuk mengetahui hubungan antara  variabel  laten  yang  satu  dengan  variabel  laten  yang  lainnya  yang  telah dihipotesiskan  dalam  model  penelitian.  Analisis  pada  model  struktural  dilakukan dengan  melihat  nilai  kolinearitas  (VIF),  koefisien  determinasi  (R 2 )  dan  relevansi prediktif (Q 2 ).
1. Nilai Kolinearitas (VIF)
Nilai  kolinearitas  atau  Variance  Inflation  Factor  (VIF)  digunakan  untuk mengevaluasi multikolinearitas. Nilai VIF yang ideal adalah kurang dari 3 (Hair et al.,  2019) .  Nilai  VIF  lebih  dari  3  menunjukkan  adanya  multikolinearitas  yang dapat  menyebabkan  bias  dalam  persamaan  regresi.  Nilai  VIF inner  model ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4 Nilai VIF pada Inner Model Variabel Kepuasan Pengguna Net Benefit Kepuasan Pengguna 2.222 Kualitas Informasi 1.739 1.963 Kualitas Layanan 1.807 1.863 Kualitas Sistem 2.197 2.511
Berdasarkan  Tabel  4  menunjukkan  bahwa  tidak  adanya  multikolinearitas yang dapat menyebabkan bias dalam inner model yang digunakan.
2. Koefisien Determinasi (R 2 ) Nilai  R 2 menunjukkan  varians  yang  dapat  dijelaskan  dalam  suatu konstruk/variabel dependen karena pengaruh prediktornya. Tabel 5 menunjukkan nilai R 2 .
Tabel 5 Nilai R 2 Variabel Dependen R 2 Kepuasan Pengguna 0.55 Net Benefit 0.512
Tabel  5  menunjukkan  nilai  R 2 pada  variabel  dependen  kepuasan  pengguna (Y1)  diperoleh  nilai  sebesar  0,55  dimana  hasil  ini  menunjukkan  bahwa  variabel- variabel  prediktornya  yakni  variabel  independen  kualitas  informasi,  kualitas sistem  dan  kualitas  layanan  dapat  menjelaskan  variabel  dependen  Kepuasan Pengguna  sebesar  55%  sedangkan  sisanya  45%  dijelaskan  oleh  faktor  atau variabel  lain  di  luar  model  penelitian  ini.  Di  samping  itu,  nilai  R 2 pada  variabel dependen net  benefit (Y2)  diperoleh  nilai  yakni  0,512  dimana  hasil  ini menunjukkan bahwa variabel-variabel prediktornya yakni variabel kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas pelayanan, dan kepuasan pengguna dapat menjelaskan variabel net  benefit sebesar  51,2%  sedangkan  sisanya  48,8%  dijelaskan  oleh faktor atau variabel lainnya di luar model penelitian ini.
3. Relevansi Prediktif (Q 2 )
Pengujian relevansi prediktif (Q 2 ) bertujuan guna menentukan seberapa baik nilai  relevansi  prediksi  antara  variabel  laten  endogen  terhadap  variabel  laten eksogennya (variabel prediktornya). Model dapat dikatakan mempunyai relevansi prediktif bila nilai Q 2 yang diperoleh lebih dari 0, sedangkan nilai Q 2 kurang dari 0  menunjukkan  bahwa  model  kurang  memiliki  relevansi  prediktif (Hair  et  al.,
2019) . Nilai relevansi prediktif (Q 2 ) ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6 Nilai Q 2 Variabel Dependen Q Square Kepuasan Pengguna 0.351 Net Benefit 0.328
Berdasarkan Tabel 6 menunjukkan bahwa model penelitian yang digunakan yakni  semua  variabel  dependen  mempunyai  nilai  Q 2 yang  lebih  besar  dari  0 sehingga pengukuran prediksi variabel yang dilakukan oleh model telah dianggap relevan.
C. Pengujian Hipotesis
Hipotesis  yang  dirumuskan  dalam  model  penelitian  ini  diinterpretasikan berpengaruh  signifikan  (menolak  H 0 )  apabila  t  hitung  ≥  1,982  dan  juga  P  Value  ≤ 0,05.  Sebaliknya  hipotesis  diinterpretasikan  berpengaruh  tidak  signifikan  (gagal menolak  H 0 ) jika t hitung ≤ 1,982 dan P Value ≥ 0,05. Tabel 7 menunjukkan hasil path coefficient dan nilai signifikansi setelah dilakukan proses bootstrapping .
Tabel 7 Path Coefficient dan Nilai Signifikansi HIPOTESIS Path/Jalur Original Sample (O) Sample Mean (M) Standar Deviation (STDEV) T Statistics/O/STDEV| P Values Interpretasi Dari Ke H1 Kualitas Informasi (X1) Kepuasan Pengguna (Y1) 0,318 0,316 0,144 2,207 0.028 Signifikan H2 Kualitas Sistem (X2) Kepuasan Pengguna (Y1) 0,376 0,375 0,163 2,309 0.021 Signifikan H3 Kualitas Pelayanan (X3) Kepuasan Pengguna (Y1) 0,159 0,175 0,133 1.192 0.234 Tidak Signifikan H4 Kualitas Informasi (X1) Net Benefit (Y2) 0,268 0,262 0,171 1.572 0.117 Tidak Signifikan H5 Kualitas Sistem (X2) Net Benefit (Y2) 0,355 0,346 0,158 2,253 0.025 Signifikan H6 Kualitas Pelayanan (X3) Net Benefit (Y2) 0,355 0,346 0,158 2.253 0.025 Signifikan H7 Kepuasan Pengguna (Y1) Net Benefit (Y2) 0,247 0,263 0,186 2,431 0.028 Signifikan
Hasil pengujian hipotesis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Hipotesis  1:  Kualitas  informasi  berpengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan pengguna.  Keputusan:  Menolak  H 0 ,  terdapat  cukup  bukti  bahwa  kualitas  informasi memberikan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  kepuasan  pengguna.  Semakin  baik kualitas  informasi  dari  sistem  WRF  maka  akan  semakin  meningkatkan  kepuasan pengguna  sistem  WRF.  Sebaliknya  semakin  rendah  kualitas  informasi  dari  WRF maka  akan  menurunkan  kepuasan  pengguna.  Kualitas  informasi  adalah  kualitas keluaran ( output ) yang berupa informasi atau data yang dihasilkan oleh sistem WRF. Korelasi positif diantara kedua konstruk tersebut menggambarkan keterikatan  antara
kualitas informasi yang dihasilkan dengan tingkat kepuasan yang diperoleh pengguna sistem informasi.
Hipotesis  2:  Kualitas  sistem  berpengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan pengguna  ( user  satisfaction )  Keputusan:  Menolak  H 0 ,  terdapat  cukup  bukti  bahwa kualitas  sistem  berpengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan  pengguna  ( user satisfaction )  sistem  informasi  WRF.  Semakin  baik  atau  tinggi  kualitas  sistem  dari WRF  maka  akan  semakin  meningkatkan kepuasan  pengguna WRF.  Sebaliknya  bila semakin  rendah  kualitas  sistem  dari  WRF  maka  akan  menurunkan  kepuasan pengguna sistem WRF. Kecepatan waktu respon, ketepat waktuan, kemudahan akses, tampilan antarmuka ( user interface ) dan kemudahan mempelajari sistem WRF telah memberikan  pengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan  pengguna.  Pengguna  WRF merasa  terbantu  dalam  menyelesaikan  tugas  dengan  menggunakan  sistem  WRF. Hasil penelitian ini sesuai dengan model kesuksesan sistem informasi dari (DeLone &  McLean,  2003) yang  menjelaskan  bahwa  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi efektifitas  suatu  sistem  informasi  adalah  kualitas  sistem.  Kualitas  sistem  yang  baik akan  mempengaruhi  kepuasan  pengguna.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian (Hanmer,  2004) , (Livari,  2005) , (Roldán  &  Leal,  2003) , (Rai,  Lang,  & Welker,  2002) yang  menyatakan  bahwa  terdapat  hubungan  yang  signifikan  antara kualitas sistem dan kepuasan pengguna.
Hipotesis  3:  Kualitas  pelayanan  berpengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan pengguna. Keputusan: Gagal menolak H 0 , tidak terdapat cukup bukti bahwa kualitas pelayanan  telah  memberikan  pengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan  pengguna. Responden  merasa  masih  kurangnya  perhatian  dari  pengembang  sistem  guna mengajarkan  pegawai  baru  ataupun  pegawai  lama  untuk  memahami  WRF, kurangnya  fokus  terhadap  pengembangan  sistem  WRF  secara  berkala,  serta  masih kurangnya respon dari pengembang sistem terhadap keluhan ataupun masukkan dari pengguna sistem WRF.
Hipotesis  4:  Kualitas  informasi  berpengaruh  signifikan  terhadap  net  benefit. Keputusan: Gagal menolak H 0 , tidak terdapat cukup bukti bahwa kualitas informasi berpengaruh  signifikan  terhadap  net  benefit.  Semakin  tingginya  kualitas  informasi yang ada pada WRF akan meningkatkan net benefit dari proyek TMC. Kelengkapan data yang tersedia pada sistem, keakuratan informasi, format yang mudah dipahami, informasi  yang  selalu  diperbaharui  dan  informasi  yang  relevan  masih  dirasakan kurang  dalam  mendukung  pelaksanaan  proyek  TMC.  Hasil  pengujian  secara  tidak langsung  menunjukkan  bahwa  kualitas  informasi  memberikan  pengaruh  signifikan terhadap  net  benefit  melalui  kepuasan  pengguna  sehingga  peningkatan  kualitas informasi akan meningkatkan net benefit apabila kepuasan pengguna meningkat.
Hipotesis  5:  Kualitas  sistem  berpengaruh  signifikan  terhadap net  benefit . Keputusan:  Gagal  menolak  H 0 ,  tidak  terdapat  cukup  bukti  bahwa  kualitas  sistem memberikan  pengaruh  signifikan  terhadap net  benefit . Net  benefit adalah  manfaat yang  didapatkan  baik  oleh  pengguna  maupun  oleh  instansi  terkait  dalam  hal  ini instansi  BBTMC-BPPT.  Kualitas  sistem  yang  tercermin  dalam  indikator
pengukurnya  tidak  secara  langsung  mempengaruhi  produktifitas  dan  profitabilitas proyek  TMC  dimana  hasil  pengujian  secara  tidak  langsung  menunjukkan  bahwa kualitas  sistem  memberikan  pengaruh  positif  terhadap net  benefit melalui  kepuasan pengguna.  Hal  ini  menyatakan  bahwa  dengan  meningkatkan  kualitas  sistem  dari WRF maka dapat meningkatkan kepuasan penggunanya sehingga akan memberikan dampak signifikan pada net benefit proyek TMC. Hasil penelitian ini sejalan dengan model  kesuksesan  sistem  informasi (DeLone  &  McLean,  2003) yang  menyatakan bahwa  kualitas  sistem  memberikan  pengaruh  terhadap net  benefit melalui  kepuasan pengguna.
Hipotesis  6:  Kualitas  pelayanan  berpengaruh  signifikan  terhadap net  benefit Keputusan: Menolak H 0 , terdapat cukup bukti bahwa kualitas pelayanan memberikan pengaruh  signifikan  terhadap  net  benefit.  Pelayanan  yang  diberikan  oleh  tim pengembang sistem WRF telah memberikan kontribusi dalam hal pengembangan dan penerapan teknologi guna mendukung suksesnya proyek TMC.
Hipotesis  7:  Kepuasan  pengguna  ( User  Satisfaction )  berpengaruh  signifikan terhadap net benefit . Keputusan: Menolak H 0 , terdapat cukup bukti bahwa Kepuasan pengguna  ( User  Satisfaction )  berpengaruh  signifikan  terhadap net  benefit .  Semakin tinggi  kepuasan  pengguna  WRF  akan  semakin  meningkatkan net  benefit instansi BBTMC  -BPPT.  Kualitas  sistem  dan  kualitas  informasi  menyeluruh  dapat meningkatkan job  performance pengguna  WRF.  Hasil  penelitian  ini  mendukung model  kesuksesan  sistem  informasi (DeLone  &  McLean,  2003) yang  telah membuktikan bahwa kepuasan pengguna berpengaruh terhadap keuntungan/manfaat sistem  bagi  organisasi.  Ketika  para  pengguna  puas  terhadap  sistem  informasi  dan mengintegrasikan  sistem  informasi  ke  rutinitas  mereka,  maka  sistem  informasi menjadi efektif dan berpengaruh terhadap kinerja organisasi.
Prioritas  kebijakan  yang  perlu  dilakukan guna  peningkatan net  benefit proyek TMC terkait penerapan sistem informasi WRF yakni:
1. Peningkatan  kepuasan  pengguna  terutama  terkait  kualitas  informasi  dan  kualitas sistem WRF.
2. Indikator yang menjadi prioritas perhatian pada konstruk kualitas informasi adalah keandalan  karena  memiliki  korelasi  paling  tinggi,  dimana  informasi  prediksi cuaca  yang  dihasilkan  oleh  sistem  informasi  WRF  harus  selalu  dapat  diandalkan dan dipercaya oleh user .
3. Indikator kemudahan akses menjadi prioritas perhatian pada kualitas sistem WRF dimana  sistem  informasi  WRF  harus  dapat  dengan  mudah  diakses  oleh  user dimanapun dan kapanpun bila diperlukan.

## Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut: 1) Kualitas informasi ( Information Quality ) dan kualitas sistem ( System Quality )  dari  sistem  informasi  model  prediksi  cuaca  WRF  berpengaruh  signifikan terhadap  kepuasan  penggunanya  ( User  Satisfaction ),  sedangkan  kualitas  pelayanan ( Service  Quality )  dari  sistem  informasi  model  prediksi  cuaca  WRF  tidak  berpengaruh signifikan  terhadap  kepuasan  penggunanya  ( User  Satisfaction ).  2)  Kualitas  informasi ( Information  Quality )  dan  kualitas  sistem  ( System  Quality )  dari  sistem  informasi prediksi  cuaca  WRF  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  net  benefit  proyek  TMC, sedangkan  kualitas  pelayanan  ( Service  Quality ),  dan  kepuasan  pengguna  ( User Satisfaction ) dari sistem informasi prediksi cuaca WRF berpengaruh signifikan terhadap net benefit proyek TMC.

## BIBLIOGRAFI
DeLone, William H., & McLean, Ephraim R. (1992). Information systems success: The quest  for  the  dependent  variable. Information  Systems  Research , 3 (1),  60–95. Google Scholar
DeLone, William H., & McLean, Ephraim R. (2003). The DeLone and McLean model of  information  systems  success:  a  ten-year  update. Journal  of  Management Information Systems , 19 (4), 9–30. Google Scholar
Hair,  Joseph  F.,  Hult,  G.  Tomas  M.,  Ringle,  Christian  M.,  Sarstedt,  Marko,  Richter,
Nicole F., & Hauff, Sven. (2017). Partial Least Squares Strukturgleichungsmodellierung: Eine anwendungsorientierte Einführung . Vahlen. Google Scholar
Hair,  Joseph  F.,  Risher,  Jeffrey  J.,  Sarstedt,  Marko,  &  Ringle,  Christian  M.  (2019). When  to  use  and  how  to  report  the  results  of  PLS-SEM. European  Business Review . Google Scholar
Hanmer, Lyn.  (2004).  Assessment  of  Success  of  a  Computerised  Hospital Information System  in  a  Public  Sector  Hospital  in  South  Africa. MEDINFO.  IOS  Press. Februari , 12 . Google Scholar
Livari,  Juhani.  (2005).  An  Empirical  Test  of  The  DeLone-McLean  Model  of Information  System  Success,  Dataabase  for  Advance  in  Information  System (DFA). ISSN: 1532-0936. Volume 36. ProQuest Company . Google Scholar
Rai,  Arun,  Lang,  Sandra  S., &  Welker, Robert  B.  (2002).  Assessing  the  validity of  IS success  models:  An  empirical  test  and  theoretical  analysis. Information  Systems Research , 13 (1), 50–69. Google Scholar
Roldán,  José  L.,  &  Leal,  Antonio.  (2003).  A  Validation  Test  of  an  Adaptation  of  the DeLone and McLean’s Model in the Spanish EIS Field. In Critical reflections on information  systems:  A  systemic  approach (pp.  66–84).  IGI  Global. Google Scholar
Wirahma,  Samba,  Seto,  Tri  Handoko,  &  Athoillah,  Ibnu.  (2014).  Pemanfaatan Teknologi  Modifikasi  Cuaca  Untuk  Perkebunan  Kelapa  Sawit. Jurnal  Sains  & Teknologi Modifikasi Cuaca , 15 (1), 39. https://doi.org/10.29122/jstmc.v15i1.2656.
Google Scholar

## Copyright holder:
Hendra Arisman, Budi Hartono (2021)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: