The  Mediating  Role  of Elementary  School  Dapodik Operator Work Motivation to Increase User Satisfaction, Information Quality and System Quality
Siti Safa ’ah 1 , Furtasan Ali Yusuf 2 , Ade Manggala Hardianto 3
Universitas Bina Bangsa ademanggalahardianto78@gmail.com
Article History accepted 15/10/2023 approved 21/10/2023
published 30/11/2023

## Abstract
The use of information technology aims to provide satisfaction to information users. Educational level  data  collection  system  technology  starting  from  kindergarten,  PAUD,  basic  education, middle school  education, high school education. Dapodik can  be called a school management strategy  managed  by  school  operators  and  educators.  The  aim  of  the  research  is  to  develop user satisfaction  of the dapodik system which is mediated by operator motivation. This type of research  is  quantitative  by  distributing  questionnaires  to  dapodik  users  in  the  city  of  Cilegon. The  data  analysis  technique  uses  structural  equational  modeling  (SEM)  statistical  tools  which function to measure relationships between variables, and test hypotheses of direct and indirect effects. The research results include 1) there is no significant influence between system quality and  user  satisfaction.  2)  that  there  is  a  significant  influence  between  system  quality  and motivation. 3) there is an influence between information quality on user satisfaction. 4) there is no  significant  influence  between  the  quality  of  information  on  motivation.  5)  there  is  no significant  influence  between  motivation  and  User  Satisfaction.  In  conclusion,  factors  that influence  user  satisfaction  include  the  quality  of  information,  and  those  that  influence  operator motivation are system quality.
Keywords: System Quality, Information Quality, Work Motivation, User Satisfaction

## Abstrak
Penggunaan  teknologi  informasi  bertujaun  untuk  memberikan  kepuasan  pengguna  informasi. Teknologi  sistem  pendataan  jenjang  pendidikan  mulai  dari  TK,  PAUD,  pendidikan  dasar, pendidikan sekolah menengah pertama, menengah atas. Dapodik dapat disebut sebagai salah satu strategi manajemen sekolah yang kelola oleh operator sekolah dan para pendidik. Tujuan penelitian  adalah  untuk  mengembangkan  kepuasan  pengguna  system  dapodik  yang dimediasikan  oleh  motivasi  operator.  Jenis  penelitian  adalah  kuantitatif  dengan  cara menyebarkan  kuesioner  pada  pengguna  dapodik  di  kota  Cilegon.  Teknik  analisis  data menggunakan  alat  statisitik  structural  equational  modelling  (SEM)  yang  berfungsi  untuk mengukur  hubungan  antar  variable,  dan  menguji  hipotesi  pengaruh  langsung  dan  pengaruh tidak  langsung.  Hasil  penelitian  antara  lain  1)  tidak  ada    pengaruh  yang  signifikan  antara kualitas  system  terhadap  kepuasan  pengguna.  2)  bahwa  ada  pengaruh  yang  signifikan  antara kualitas  system  terhadap  motivasi.  3)  ada  pengaruh  antara  kualitas  informasi  terhadap kepuasan pengguna. 4)  tidak ada pengaruh yang signifikan  antara kualitas informasi terhadap motivasi. 5) tidak ada pengaruh yang signifikan antara motivasi terhadap Kepuasan Pengguna. Simpulan,  factor  yang  memengaruhi  kepuasan  pengguna  antara  lain  kualitas  informasi,  dan yang memengaruhi motivasi operator adalah kualitas system.
Kata kunci: Kualitas System, Kualitas Informasi, Motivasi Bekerja, Kepuasan Pengguna
Social, Humanities, and Education Studies (SHEs): Conference Series https://jurnal.uns.ac.id/shes
p-ISSN 2620-9284 e-ISSN 2620-9292

## PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  memberikan  manfaat  pada  sektor  Pendidikan.  teknologi informasi (TI) mampu mengolah dan menyimpan informasidan menjadi alat komunikasi untuk mengirimkan informasi (Fitriah et al., 2022). Revolusi industri 4.0 sudah memicu terlahirnya  electronic-life  yang  diartikan  semua  kegiatan  sudah  bergantung  dengan elektronik pada sektor pendidikan terlebih untuk pendidikan sekolah dasar. Salah satu pengguna manfaat teknologi informasi yaitu sistem informasi Dapodik berupa software yang berfungsi sebagai media penyimpanan data terkait sekolah mulai dari data siswa, data  guru,  profil  sekolah,  dan  informasi  lainnya  terkait  sekolah.  Dapodik  merupakan bagian  dari  Program  perancanaan  pendidikan  nasional  dalam  mewujudkan  insan Indonesia yang  Cerdas dan  Kompetitif  untuk melaksanakan  perencanaan  pendidikan, maupun untuk melaksanaan program-program pendidikan secara tepat sasaran.
Dapodik adalah sistem pendataan skala nasional yang terpadu, dan merupakan sumber  data  utama  pendidikan  nasional,  yang  merupakan  bagian  dari  Program perancanaan  pendidikan  nasional  dalam  mewujudkan  insan  Indonesia  yang  Cerdas dan Kompetitif melalui perencanaan pendidikan, maupun untuk melaksanaan program- program, ketersediaan data yang cepat, lengkap, valid, maka pelaksanaan, pelaporan dan evaluasi kinerja program-program pendidikan nasional dapat dilaksanakan dengan lebih terukur, tepat sasaran, efektif, efisien dan berkelanjutan. Departemen Pendidikan Nasional telah mengembangkan suatu sistem pendataan skala nasional yang terpadu dan disebut dengan Data Pokok Pendidikan (Dapodik), dan mewajibkan setiap sekolah dasar  untuk  mengisi  dapodik  agar  pemerintah  pusat  dan  daerah  dapat  mengontrol perkembangan  mutu  Pendidikan.  Dapodik  merupakan  sistem  pendataan  jenjang pendidikan  mulai  dari  TK,  PAUD,  pendidikan  dasar,  pendidikan  sekolah  menengah pertama,  menengah  atas.  Dapodik  sebagai  salah  satu  strategi  manajemen  sekolah yang  kelola  oleh  operator  sekolah  dan  para  pendidik.  Standar  isi  dapodik  berbasis teknologi dan standar proses kurikulum Pendidikan dalam rangka pengembangan skill penguasaan  aplikasi  dan  dianggap  sebagai  instansi  modern.  Bagi  operator  dan pendidik yang sudah terbiasa dengan teknologi, secara mudah menggunakannya dan lebih menguasai perkembangan aplikasi dapodik.
Persepsi  kemanfaatan  (perceived  of  usefulness)  merupakan  manfaat  yang dipercaya  akan  didapatkan  ketika  memakai  teknologi  informasi  terutama  operator dapodik . Kebutuhan ini untuk mempercepat kinerja, meningkatkan produktivitas, atau meningkatkan  kinerja  (Adha  et  al.,  2021).  Pada  sistem  mandatory  use,  yaitu mengharuskan  operator  untuk  menggunakan  Dapodik  yang  disediakan  oleh Kemendikbud,  operator  tidak  bisa  memilih  untuk  tidak  memakai  sistem  sehingga operator berupaya menemukan manfaat sebanyak-banyaknya terhadap Dapodik.
Sistem  informasi  manajemen  dapodik  terpadu  (integrated)  dapat  menyajikan informasi  yang  lebih  akurat  dan  berkualitas  guna  mendukung  pengembangan  fungsi operasi,  manajemen,  dan  pengambilan  keputusan  dalam  sebuah  organisasi  (Annida, 2022).  Salah  satu  bentuk  pengembangan  operator  dapodik  dan  pendidik  melalui kepuasan pengguna dapodik (Yunis, 2017). Kepuasan pengguna dan dampak individu merupakan  hasil  dari  bentuk  evaluasi  terhadap  sistem  informasi.  Dampak  individu merupakan  efek  dari  informasi  terhadap  perilaku  pemakai.  Dampak  atau impact berhubungan  erat  dengan  kinerja,  yaitu  meningkatkan  kinerja  individual  pemakai system  dan  mengevaluasi  sistem  dibutuhkan  umpan  balik (feed  back) dari  pengguna (user) untuk  dijadikan  sebagai  bahan  evaluasi  karena  pengguna  merupakan  orang yang dianggap paling mengetahui apakah sistem berjalan seperti yang diharapkan.
Kebutuhan  ini  disebabkan  Dapodik  adalah  Sistem  pendataan  skala  Nasional yang  terpadu,  dan  merupakan  sumber  data  utama  Pendidikan  Nasional,  yang merupakan bagian dari Program perancanaan pendidikan nasional dalam mewujudkan insan  Indonesia  yang  Cerdas  dan  Kompetitif  (Fitriah,  2022).    Dan  untuk  mengetahui seberapa  jauh  efektif  dan  efisiennya  dari  sistem  tersebut  maka  perlu  dilakukan
evaluasi.  Evaluasi  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  menggunakan  usability  testing dengan  menggunakan  lima  kategori  yaitu learnability,  memorability,  efficiency,  errors, dan  satisfaction. Kelima  indikator  tadi  direpresentasikan  dalam  bentuk  pernyataan kuesioner dan disebarkan secara daring kepada pengguna Aplikasi Dapodik.
Motivasi  kerja  operator  yang  memediasi  kualitas  system  dapodik  dan  kualitas informasi  dapodik.  Motivasi  dikembangkan  melalui  individu  (internal)  dan  dari lingkungan  (Setyowati, 2023). Faktor internal antara lain: taraf pendidikan, karakteristik diri,  keinginan/harapan  masa  yang  akan  datang,  dan  pengalaman  masa  lalu. Sedangkan  faktor  eksternal  yaitu:  gaji,  lingkungan,  kepemimpinan,  manajer,  motivasi atau  bimbingan  pemimpin,  dan  persyaratan  pengembangan  organisasi  atau  tugas. Selain kepemimpinan, kompensasi dapat memberikan motivasi seorang pegawai untuk bekerja lebih giat, dan  kompensasi yang ditawarkan dari sekolah untuk meningkatkan motivasi  dan  kepuasan  kerja  serta  mempengaruhi  produktivitas  guru  di  sekolah. Berdasarkan  paparan  di  atas  penulis  menyimpulkan  bahwa  operator  dapodik merupakan ujung tombak pendataan dalam membangun data yang valid, lengkap dan akurat  pada sekolah.  Agar  mendapatkan  data  yang  akurat  dan  lengkap, jadi  pegawai an  operator  dapodik  membutuhkan  ketekunan,  ketelitian  yang  tinggi  dan  tidak  bisa dipandang  sebagai  pelengkap  tetapi  juga  dalam  kelangsungan  update  data  pokok pendidik pada sekolah.
Pegawai di tempat kerja apapun harus diberi motivasi agar dapat mencapai hasil yang  optimal  bahwa  peningkatan  motivasi  pegawai  mengarah  pada  kinerja  pegawai yang  lebih  produktif  yang  berorientasi  pada  layanan  pelanggan.  Selain  itu,  dengan mengetahui  bakat,  keterampilan,  dan  kemampuan  tingkat  pegawai  annya,  seseorang dapat membandingkan kinerjanya dengan orang lain.  Evaluasi diri membantu individu untuk menyadari kelemahan mereka sendiri dan keterampilan apa yang perlu mereka pelajari  dan  mendorong  motivasi  diri  memberikan  peluang  strategis  untuk  melatih pegawai.
Kajian motivasi kerja telah banyak dipublikasikan baik untuk mendukung budaya kerja dan kinerja karyawan  (Putra & Surya, 2023), berkaitan dengan kompensasi dan kepuasan kerja (Nurjaya & Rizal, 2023), pengembangan karir (Anggreni & Dewi, 2023), memengaruhi  prestasi  kerja  (Lamawuran  et  al.,  2023),  menajdi  factor  sebab  akibat terhadap  profesionalisme  (Ansel  &  NON  BS,  2023).  Tetapi,  ada  pendapat  berbeda yang  menyatakan  bahwa  motivasi  kerja  tidak  terbukti  memdiasi  rotasi  kerja  terhadap kinerja pegawai (Samudi et al., 2023). Berawal dari perbedaan hasil tersebut, riset ini berupaya  membangun  model  mediasi  motivasi  kerja untuk  Meningkatkan  Kepuasan Pengguna , Kualitas Informasi, Dan Kualitas Sistem. Pandangan ini didukung oleh (Afif et al., 2023; Al- Kharabsheh et al., 2023; D’Alleva et al., 2023; Gajenderan et al., 2023) yang  menyatakan  pentingnya  motivasi  kerja  (dalam  bidang  mana  pun)  untuk membangun  kepuasan  kerja  baik  pegawai  atau  pengguna  informasi  dapodik  sebagai acuan  data  program-program  Kemendikbud  pada  manfaat  dan  fungsi  yang  diterima jika mengisi Dapodik (Fitriah et al., 2022). Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah untuk  mengembangkan  kepuasan  pengguna  system  dapodik  yang  dimediasikan  oleh motivasi operator.

## METODE
Metode  penelitian  dirancang  untuk  dapat  membangun  model  peran  mediasi motivasi kerja  pada penggunaan dapodik  dan diuji dengan alat uji Structural Equation modelling (SEM) PLS. Teknik pengumpulan data, Peneliti mengumpulkan data dengan cara  metode  survey  melalui  sebaran  googleform  pada  guru  sekolah  dasar  dikota Cilegon. Peneliti menyampaikan pengumpulan data dipergunakan untuk mengembangkan  model  transformasi  kinerja  guru.  Metode  Analisis  data  Pendekatan analisis  kuantitatif  bagian  adopsi Partial  Least  Square (PLS)  dijadikan  pendekatan penelitian. Kelebihan PLS terletak pada karakter data distribusinya tidak harus secara
normal  multivariat,  sampel  dengan  jumlah  tidak  banyak,  PLS  tidak  dianjurkan  dalam menerima  penjelasan  teoritis,  namun  lebih  kepada  pengukuran  hubungan  dan relevansi antar variabel (Abdillah & Hartono, 2015). Penganalisisan data menggunakan teknik analisis data statistik inferensial.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Pengujian Outer Model
Convergent Validity Nilai convergent  validity adalah  nilai loading  factor pada  variable  l aten dengan manifestnya  dan  berdasarkan  convergent  validity    dari  semua  indicator  menunjukan angka loading factor > 0.7.
Gambar 1. Convergent Validity

## Discriminant Validity
Nilai  ini  merupakan  nilai cross  loading  factor yang  berguna  untuk  mengetahui apakah konstruk memiliki diskriminan yang  memadai  yaitu  dengan  cara membandingkan  nilai loading pada  konstruk  yang  dituju  harus  lebih  besar dibandingkan  dengan  nilai loading dengan  konstruk  yang  lain.  Pada  bagian  ini  akan diuraikan hasil uji discriminant validity . Uji discriminant validity menggunakan nilai cross loading .  Suatu  manifest  reflektif  akan  dinyatakan  memenuhi discriminant  validity apabila  nilai cross  loading manifest  pada  variabelnya  adalah  yang  terbesar dibandingkan pada variabel lainnya. Berikut adalah nilai cross loading masing-masing manifest.
Tabel 1. Discriminant Validity
Kepuasan Pengguna Kualitas Informasi Kualitas Sistem Motivasi Kerja Kepuasan Pengguna 0.784 Kualitas Informasi 0.852 0.879 Kualitas System 0.815 0.770 0.876 Motivasi Kerja 0.773 0.706 0.842 0.907

## Average Variance Extracted (AVE)
Nilai  AVE  yang  >  0.5,  maka  dikatakan  memiliki  nilai discriminant  validity yang baik.  Validitas  dari  konstruk  dengan  melihat  nilai  AVE  >  0.5  mengisyaratkan  layak untuk dijadikan model.
Tabel 2. Average Variance Extracted (AVE) Rata-rata varians diekstrak (AVE) Kepuasan Pengguna 0.615 Kualitas Informasi 0.773 Kualitas Sistem 0.768 Motivasi Kerja 0.823

## Composite  Reliability
Data  yang  memiliki composite  reliability >  0.7 mempunyai  reliabilitas  yang tinggi. Berdasarkan sajian output data dapat diketahui bahwa nilai composite reliability untuk  semua  variabel  penelitian  >  0,7.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  masing-masing variabel  telah  memenuhi composite  reliability sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa keseluruhan variabel memiliki level internal consistency reliability yang tinggi.
Tabel 3. Composite Reliability Variable Composite  Reliability Kepuasan Pengguna 0.935 Kualitas Informasi 0.944 Kualitas Sistem 0.958 Motivasi Kerja 0.970

## Keseluruhan Hasil Pengujian Outer Model
Berdasarkan  Tabel  2  terlihat  bahwa  semua  item  kuesioner  telah  memenuhi standar uji validitas konvergen yaitu AVE di atas 0,5 dan factor loading di atas 0,5 yang berarti  bahwa  seluruh  item  dinyatakan  valid,  serta  telah  memenuhi  standar  uji composite  reliability  yaitu  lebih  besar  dari  0,7  yang  berarti  bahwa  seluruh  item dinyatakan reliabel.
Tabel 4. Hasil Pengujian Outer Model Variabel Indicator Factor loading AVE Composite Reability Kualitas Sistem X1.1 0.910
0.768 0.958 X1.2 0.822 X1.3 0.921 X1.4 0.770 X1.5 0.897 X1.6 0.891 X1.7 0.911 Kualitas Informasi X2.1 0.862 0.773 0.944 X2.2 0.876 X2.3 0.902 X2.4 0.901 X2.5 0.854
Variabel Indicator Factor loading AVE Composite Reability Motivasi Kerja Z.1 0.943
0.823 0.970 Z.2 0.867 Z.3 0.942 Z.4 0.897 Z.5 0.917 Z.6 0.848 Z.7 0.932 Kepuasan Pengguna Y1 0.811
0.615 0.935 Y2 0.774 Y3 0.829 Y4 0.776 Y5 0.786 Y6 0.740 Y7 0.831 Y8 0.785 Y9 0.719

## Pengujian Inner Model

## Colinearity
Adalah  uji  antar  hubungan  kuat  atau  tidak  antar  variable  melalui  penilaian Variance Inflation Factor (VIF). Jika nilai VIF lebih besar dari 5,00 maka berarti terjadi masalah  kolinearitas,  dan  sebaliknya  tidak  terjadi  masalah  kolinearitas  jika  nilai  VIF. Hasil  olah  data  mengindikasikan  tidak  terjadi  collinearity  artinya  tidak  ada  potensi hubungan  yang  kuat  antar  variable.    Bagian  yang  perlu  dianalisis  dalam  model structural  yakni,  koefisien  determinasi  (R  Square)  dengan  pengujian  hipotesis. Pengujian kolinearitas adalah untuk membuktikan korelasi antar variabel laten/konstruk apakah  kuat  atau  tidak.  Jika  terdapat  korelasi  yang  kuat  berarti  model  mengandung masalah jika dipandang dari sudut metodologis, karena memiliki dampak pada estimasi signifikan sistatistiknya. Masalah ini disebut dengan kolinearitas (colinearity). Nilai yang digunakan untukmenganalisisnya adalah dengan melihat nilai Variance Inflation Factor (VIF). Jika nilai VIF lebih besar dari 5,00 maka berarti terjadi masalah kolinearitas, dan sebaliknya tidak terjadi masalah kolinearitas jika nilai VIF.
Tabel 5. Colinearity
Kepuasan Pengguna Motivasi kerja Kepuasan Pengguna Kualitas Informasi 2.525 2.458 Kualitas Sistem 4.356 2.458 Motivasi Kerja 3.535
Pengujian terhadap model struktual (Inner Model) uji hipotesis Uji R-Square
Nilai  R 2 menunjukkan  tingkat  determinasi  variabel  eksogen  terhadap endogennya.  Nilai  R 2 semakin  besar  menunjukkan  tingkat  determinasi  yang  semakin baik. Menurut Hair dalam Latan & Ghozali (2012), suatu model dikatakan kuat jika nilai R-square 0.75, model moderat  jika  nilai R-square 0.50,  dan model  lemah  jika  nilai R- square 0.25.
Tabel 6. R-square R Square R Square Adjusted Kepuasan Pengguna 0,798 0.792 Motivasi Kerja 0.717 0,712

## Uji Goodness of Fit (GoF)
Hasil uji GoF didapat dari perkalian nilai akar rata – rata AVE dengan nilai akar rata – rata R-Square. Rumus untuk menghitung nilai GoF adalah sebagai berikut.
Dari  hasil  perhitungan  didapat  hasil  nilai  GoF  sebesar  0,751    sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  model  memiliki  GoF  yang  tinggi,  semakin  besar  nilai  GoF  maka semakin sesuai dalam menggambarkan sampel penelitian.

## Q-Square
Nilai  Q-square  pengujian  model  struktural  dilakukan  dengan  melihat  nilai  Q 2 ( predictive relevance ), dimana semakin tinggi Q-Square , maka model dapat dikatakan semakin  fit  dengan  data.  Adapun  hasil  perhitungan  nilai Q-Square adalah  sebagai berikut.
Hasil  perhitungan  Q 2 menunjukkan  nilai  Q 2 sebesar  0,942.  Menurut  Ghozali (2014),  nilai  Q 2 dapat  digunakan  untuk  mengukur  seberapa  baik  nilai  observasi dihasilkan  oleh  model  dan  juga  estimasi  parameternya.  Nilai  Q 2 lebih  besar  dari  0 menunjukkan  bahwa  model  dikatakan  baik  sehingga  prediksi  yang  dilakukan  oleh model dinilai telah relevan.

## F-Square
Nilai f  square model  digunakan  untuk  mengetahui  besarnya effect  size variabel laten  endogen  terhadap  variabel  laten  eksogen.  Apabila  nilai f  square sama  dengan 0,35  maka  dapat  diinterpretasikan  bahwa  prediktor  variabel  laten  memiliki  pengaruh besar,  apabila  bernilai  sama  dengan  0,15  maka  memiliki  pengaruh  menengah  dan apabila bernilai sama dengan 0,02 maka memiliki pengaruh kecil (Ghozali, 2014).

## Tabel 7. Effect Size
Kepuasan Pengguna Motivasi Kerja Kepuasan Pengguna Kualitas Informasi 0.538 0.029 Kualitas sistem 0.069 0.772 Motivasi Kerja 0.054
Berdasarkan tabel 7, maka hasil dari effect size diinterpretasikan sebagai berikut: (1)  Hubungan  kualitas  informasi  terhadap  kepuasan  pengguna    memiliki  nilai effect size sebesar 0,538, pengaruh kuat; (2) Hubungan  kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna  memiliki  nilai effect  size sebesar  0.069  pengaruh    kecil;  (3)  Hubungan motivasi  kerja  terhadap  kepuasan  pengguna  memiliki  nilai effect  size sebesar  0,054 pengaruh kecil; (4) Hubungan kualitas informasi terhadap motivasi kerja memiliki nilai effect size sebesar 0,029 pengaruh kecil; serta (5) Hubungan kualitas system terhadap motivasi kerja memiliki nilai effect size sebesar 0.772 pengaruh kuat.

## Hasil Bootstrapping
Dalam  SmartPLS,  pengujian  setiap  hubungan  dilakukan  dengan  menggunakan simulasi dengan metode bootstrapping terhadap sampel. Pengujian ini bertujuan untuk meminimalkan  masalah  ketidaknormalan  data  penelitian.  Hasil  pengujian  dengan metode bootstrapping dengan  menggunakan  software  SmartPLS  adalah  sebagai berikut:
Gambar 2. Bootstrapping Inner Model

## Evaluasi Path Coefficients
Evaluasi path coefficient digunakan untuk menunjukkan seberapa kuat efek atau pengaruh  variabel  independen  kepada  variabel  dependen.  Dari  gambar    dapat dijelaskan  bahwa  nilai path coefficient terbesar ditunjukkan  dengan  pengaruh  kualitas system  terhadap  kepuasan  pengguna  sebesar  1.849.  pengaruh  kualitas  sistem terhadap  motivasi  sebesar  7.140.  pengaruh  kualitas  informasi  terhadap  kepuasan pengguna  sebesar  sebesar  6438  pengaruh  kualitas  informasi  terhadap  motivasi sebesar  1.429.  Berdasarkan  uraian  hasil  tersebut  di  atas  menunjukkan  bahwa keseluruhan  variabel  dalam  model  ini  memiliki path  coefficient dengan  angka  yang positif. Hal ini menunjukkan bahwa jika semakin besar nilai path coefficient pada satu variabel  independen  terhadap  variabel  dependen,  maka  semakin  kuat  juga  pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen tersebut.

## Uji Hipotesis
Untuk  mengukur  nilai  signifikansi  diterimanya  suatu  hipotesis  dilakukan  dengan melihat  nilai  P-Values.  Hipotesis  penelitian  dapat  dinyatakan  diterima  apabila  nilai  P- Values  <  0,05.  Untuk  melihat  nilai  P-value  dalam  SmartPLS  dilakukan melalui  proses bootstrapping terhadap  model  yang  sudah  valid  dan  reliabel  serta  memenuhi kelayakan model. Hasil dari bootstrapping dapat dilihat dibawah ini.
Tabel 8. Path Coefficients
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values Kualitas Informasi-> Kepuasan Pengguna 0.524 0.522 0.081 6.438 0.000 Kualitas Informasi -> motivasi 0.142 0.156 0.099 1.429 0.154 Kualitas sistem-> kepuasan pengguna 0.247 0.243 0.133 1.849 0.065 Kualitas sistem -> motivasi 0.733 0.719 0.103 7.140 0.000 Motivasi – Kepuasan Pengguna 0.196 0.198 0.134 1.457 0.146
H1: Pengaruh kualitas system terhadap kepuasan pengguna Dari hasil koefisien jalur yang diperoleh antara kualitas system terhadap kepuasan pengguna  sebesar  1.  849  dengan  nilai P-Value 0.065  >  0.05  disimpulkan  bahwa tidak  ada    pengaruh  yang  signifikan  antara  kualitas  system  terhadap  kepuasan pengguna. maka H1 ditolak.
H2: Pengaruh kualitas system terhadap motivasi Dari hasil koefisien jalur  yang diperoleh antara  kualitas system terhadap motivasi sebesar 1.740 dengan nilai P-Value 0.000< 0.05 disimpulkan bahwa ada pengaruh yang  signifikan  antara  kualitas  system  terhadap  motivasi.  Nilai  positif  pada koefisien  parameter  artinya  adalah  semakin  tinggi  kualitas  system,  maka  akan semakin tinggi motivasi, maka H2 diterima.
H3: Pengaruh kualitas informasi terhadap kepuasan pengguna Dari  hasil  koefisien  jalur  yang  diperoleh  antara  kualitas  informasi  terhadap kepuasan pengguna sebesar 6.438 dengan nilai P-Value 0.000 < 0.05 disimpulkan bahwa  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  kualitas  informasi  terhadap kepuasan  pengguna.    Nilai  positif  pada  koefisien  parameter  artinya  adalah semakin tinggi .
H4: Pengaruh signifikan antara kualitas informasi terhadap motivasi Dari hasil koefisien jalur yang diperoleh antara kualitas informasi terhadap motivasi 1.429 dengan nilai P-Value 0.065  > 0.05 disimpulkan bahwa tidak ada pengaruh yang signifikan antara kualitas informasi terhadap motivas1, maka H4 ditolak.
H5: Pengaruh motivasi terhadap Kepuasan Pengguna
Dari  hasil  koefisien  jalur  yang  diperoleh  antara  motivasi  dengan  kepuasan pengguna    sebesar  1.457  dengan  nilai P-Value 0.146>    0.05  disimpulkan  bahwa tidak ada pengaruh yang signifikan antara motivasi terhadap Kepuasan Pengguna.

## Uji Mediasi
Uji  mediasi  melibatkan  motivasi  kerja  sebagai  variable  mediasi.  Mediasi  penuh ( fully mediating ) terjadi jika pada total effects ditemukan hubungan variabel independen terhadap  variabel  dependen  menjadi  tidak  signifikan,  bila  signifikan  maka  mediasi  ini hanya  bersifat  semu  atau partial ( partially  mediating )  artinya  variabel  independen mampu  memengaruhi  secara  langsung  variabel  dependen  tanpa  melalui  atau melibatkan variabel mediator ( intervening (Hartono dan Abdillah, 2014). Karena hasil p Values  sebesar  0.446  dan  0.147>  0.05,  artinya  variable  independent  tidak  mampu mememharuhi variable dependen dan membutuhkan variable mediasi.

## Tabel 9. Total effect
Sampel Asli (O) Rata-rata Sampel (M) Standar Deviasi (STDEV) T Statistik (| O/STDEV |) P Values Kualitas Informasi -> Motivasi  kerja  ->  Kepuasan Pengguna 0.028 0.035 0.036 0.762 0.446 Kualitas Informasi -> Motivasi  kerja  ->  Kepuasan Pengguna 0.143 0.141 0.099 1.451 0.147
Sistem  informasi  manajemen  dapodik  terpadu  (integrated)  dapat  menyajikan informasi  yang  lebih  akurat  dan  berkualitas  guna  mendukung  pengembangan  fungsi operasi,  manajemen,  dan  pengambilan  keputusan  dalam  sebuah  organisasi  (Annida, 2022).  Salah  satu  bentuk  pengembangan  operator  dapodik  dan  pendidik  melalui kepuasan  pengguna  dapodik  (Roni  Yunis,  2017).  Kepuasan  pengguna  dan  dampak individu  merupakan  hasil  dari  bentuk  evaluasi  terhadap  sistem  informasi.  Dampak individu  merupakan  efek  dari  informasi  terhadap  perilaku  pemakai.  Dampak  atau impact  berhubungan  erat  dengan  kinerja,  yaitu  meningkatkan  kinerja  individual pemakai  system  dan    mengevaluasi  sistem  dibutuhkan  umpan  balik  (feed  back)  dari pengguna (user) untuk dijadikan sebagai bahan evaluasi karena pengguna merupakan orang  yang  dianggap  paling  mengetahui  apakah  sistem  berjalan  seperti  yang diharapkan.

## SIMPULAN
Penggunaan  teknologi  informasi  bertujaun  untuk  memberikan  kepuasan pengguna  informasi.  Teknologi  sistem  pendataan  jenjang  pendidikan  mulai  dari  TK, PAUD,  pendidikan  dasar,  pendidikan  sekolah  menengah  pertama,  menengah  atas. Dapodik dapat diaktakan sebagai salah satu strategi manajemen sekolah yang kelola oleh  operator  sekolah  dan  para  pendidik.  Umumnya,  kepuasan  pengguna  informasi dari evasluasi dari sisitem informasi. Hasil penelitian antara lain 1) tidak ada  pengaruh yang  signifikan  antara  kualitas  system  terhadap  kepuasan  pengguna.  2)  bahwa  ada pengaruh  yang  signifikan  antara  kualitas  system  terhadap  motivasi.  3)  ada  pengaruh antara  kualitas  informasi  terhadap  kepuasan  pengguna.  4)  tidak  ada  pengaruh  yang signifikan  antara  kualitas  informasi  terhadap  motivasi.  5)  tidak  ada  pengaruh  yang signifikan  antara  motivasi  terhadap  Kepuasan  Pengguna.  Simpulan,  factor  yang memengaruhi  kepuasan  pengguna  antara  lain  kualitas  informasi,  dan  yang memengaruhi motivasi operator adalah kualitas system.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdillah,  W.  dan  Hartono,  J.  (2015). Partial  Least  Square  (PLS).  Alternatif.  Structural Equation Modeling (SEM) dalam Penelitian Bisnis. Yogyakarta: Andi Offset.
Afif,  M.,  Mariyanti,  T.,  Septiani,  N.,  &  Dolan,  E.  (2023).  Factor  Affecting  Employee Motivation  to  Increase  Performance  of  Sharia  Bank  in  Indonesia  on  Islamic Perspective. APTISI  Transactions  on  Management  (ATM) , 7 (2),  128 –136. https://doi.org/10.34306
Al-Kharabsheh,  S.  A.,  Attiany,  M.  S.,  Alshawabkeh,  R.  O.  K.,  Hamadneh,  S.,  & Alshurideh,  M.  T.  (2023).  The  impact  of  digital  HRM  on  employee  performance through employee motivation. International Journal of Data and Network Science ,
7 (1), 275 –282. https://doi.org/10.5267/j.ijdns.2022.10.006
Ain Ismail, N., Hadjaratie, L., Ramdhan, M., & Kaluku, A. (2022). Evaluasi Penerimaan Sistem Informasi Dapodik Menggunakan Metode Technology Acceptance Model (Tam)  Pada  Sekolah  Dasar  Kabupaten  Bone  Bolango. Journal  of  System  and Information Technology , 2 (2).
Anggreni,  N.  K.  R.  D.,  &  Dewi,  I.  G.  A.  M.  (2023).  PERAN  MOTIVASI  KERJA MEMEDIASI  PENGARUH  PENGEMBANGAN  KARIR  TERHADAP  KEPUASAN KERJA. E-Jurnal Manajemen Universitas Udayana , 12 (4), 325.
https://doi.org/10.24843/EJMUNUD.2023.v12.i04.p01
Annggela, N., & Andryani, R. (2022). Quality Analysis of Dapodik Application Systems in  the  Department  of  Education  in  the  City  of  Palembang  Using  Delone  and Mclean  Methods. Budapest  International  Research  and  Critics  Institute  Journal (BIRCI-Journal) , 5 (3). https://doi.org/10.33258/birci.v5i3.6416
Ansel,  M.  F.,  &  NON  BS,  Y.  (2023).  Pengaruh  Komtmen  Guru  dan  Motivasi  Kerja terhadap Profesionalisme Guru Sekolah Dasar Katolik di Kota Ende. Journal on Education , 05 (03), 7156 –7167.
Bastian,  O.,  Dwi  Wijaya,  Y.,  &  Setiyadi,  B.  (2023).  IMPLEMENTATION  OF EDUCATIONAL MANAGEMENT INFORMATION SYSTEMS IN THE LEARNING PROCESS. ADVANCES in Social Humanities Research , 1 (5).
Chien, G. C. L., Mao, I., Nergui, E., & Chang, W. (2020). The effect of work motivation on  employee  performance:  Empirical  evidence  from  4-star  hotels  in  Mongolia. Journal  of  Human  Resources  in  Hospitality  and  Tourism , 19 (4),  473 –495. https://doi.org/10.1080/15332845.2020.1763766
D’Alleva, A., Coco, A., Pelusi, G., Gatti, C., Bussotti, P., Lazzari, D., Bracci, M., Minelli, A.,  Gasperini,  B.,  &  Prospero,  E.  (2023).  Impact  of  Work  Motivation  on Occupational  Health  in  Healthcare  Workers. Healthcare  (Switzerland) , 11 (23). https://doi.org/10.3390/healthcare11233056
Fitriah, A. N., Hadisaputro, E. L., & Setyaningsih, E. (2022). Evaluasi Sistem Informasi
Dapodik  Pada  SDN  023  Penajam  Paser  Utara  Mengunakan  Metode  Usability Testing. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 9 (2), 456.
https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i2.4086
Gajenderan, V., Nawaz, N., Rangarajan, R., & Parayitam, S. (2023). The relationships between amotivation, employee engagement, introjected regulation, and intrinsic motivation:  A  double-layered  moderated-mediation  model. Heliyon , 9 (10). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e20493
Lamawuran,  W.  W.  P.,  Edwar,  J.,  &  MNafe,  H.  (2023).  Pengaruh  Lingkungan  Kerja, dan  Stres  Kerja  Melalui  Motivasi  Kerja  sebagai  Variabel  Mediasi  terhadap Prestasi  Kerja  Pegawai  (Suatu  Kajian  Studi  Literatur  Manajemen  Sumber  Daya Manusia). Jurnal  Ekonomi  Manajemen  Sistem  Informasi , 4 (6),  1 –13. https://doi.org/10.31933/jemsi.v4i6
Luthfi Yaumul Adha, F., Luthfi Hamzah, M., Maita, I., Marsal, A., Sistem Informasi, J.,
Sains  dan  Teknologi,  F.,  Sultan  Syarif  Kasim  Riau  Jl  Soebrantas  No,  U.  H.,  & Baru,  S.  (2021).  Analisis  Penerimaan  Pengguna  Dapodik  Sekolah  Dasar Kecamatan  Tampan  Menggunakan  Model  TAM  dan  EUCS. Jurnal  Sains, Teknologi Dan Industri , 18 (2), 196 –205.

## Novendra,  R.,  Jalinus,  N.,  Rasfira,  A.,  &  Lancang  Kuning,  U.  (2022).  USER SATISFACTION ANALYSIS OF SERVICE QUALITY OF DAPODIK
APPLICATIONS (EDUCATIONAL DATA) USING SERVQUAL METHOD. Journal of Applied Engineering and Technological Science , 3 (2), 190 –194.
Nurjaya,  N.,  &  Rizal,  A.  S.  (2023).  Kompensasi  dan  Kepuasan  Kerja  dalam Meningkatkan Motivasi Kerja Guru. Jurnal Educatio FKIP UNMA , 9 (2), 523 –533. https://doi.org/10.31949/educatio.v9i2.4616
Putra,  I.  K.  A.  T.,  &  Surya,  I.  B.  K.  (2023).  PERAN  MOTIVASI  KERJA  DALAM MEMEDIASI  PENGARUH  BUDAYA  ORGANISASI  TERHADAP  KINERJA KARYAWAN. E-Jurnal  Manajemen  Universitas  Udayana , 12 (5),  481 –501. https://doi.org/10.24843/ejmunud.2023.v12.i05.p03
Rejeki  Tulodo,  B.  asri,  &  Solichin,  A.  (2019).  Analisis  Pengaruh  Kualitas  Sistem, Kualitas  Informasi  Dan  Perceived  Usefulness  Terhadap  Kepuasan  Pengguna
Aplikasi  Care  Dalam  Upaya  Peningkatan  Kinerja  Karyawan. Jurnal  Riset Manajemen Sains Indonesia (JRMSI) , 10 (1), 1 –19.
Samudi,  Widjajanti,  K.,  &  Indriana,  D.  T.  (2023).  Pengaruh  kepemimpinan,  budaya organisasi  dan  rotasi  terhadap  kinerja  pns  dengan  motivasi  kerja  sebagai variabel intervening. Jurnal Riset Ekonomi DanBisnis , 16 (2), 188 –204.
Setiyani, L., Wagiar, J., & Tjandra, E. (2020). Analisis Kualitas Sistem Aplikasi Dapodik Pada  Koordinator  Wilayah  Bidang  Pendidikan  Kecamatan  Kutawaluya Menggunakan  Model  Webqual  4.0. Jurnal  Interkom:  Jurnal  Publikasi  Ilmiah Bidang Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 15 (2), 12 –20.
https://doi.org/10.35969/interkom.v15i2.68
Wuryani, E., Rodli, A. F., Sutarsi, S., Dewi, N. N., & Arif, D. (2021). Analysis of decision support system on situational leadership styles on work motivation and employee performance. Management Science Letters , 365 –372. https://doi.org/10.5267/j.msl.2020.9.033 Zonnenshain, A., & Kenett, R. S. (2020). Quality 4.0 —the challenging future of quality engineering. Quality Engineering , 32 (4), 614 –626.
https://doi.org/10.1080/08982112.2019.1706744