Hal 387−395 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Evaluasi Sistem Informasi Akademik Satya Wacana Menerapkan Model for Mandatory Use of Software Technologies
Calvin Yakhin Pongmakamba * , Johan J C Tambotoh
Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email: 1,* calvin9h@gmail.com, 2 johan.tambotoh@uksw.edu Email Penulis Korespondensi: calvin9h@gmail.com Submitted 17-02-2023 ; Accepted 27-03-2023 ; Published 30-04-2023

## Abstrak
Terdapat banyak teori dan metode yang dapat digunakan untuk mengevaluasi sistem informasi. Beberapa di antara lain TAM, Wixom and  Todd,  DeLone  and  McLean,  dll.  Model-model  tersebut  kurang  cocok  digunakan  untuk  mengevaluasi  sistem  informasi  yang diimplementasikan  di  lingkungan  yang  bersifat  diwajibkan  (mandatory)  dimana  pengguna  mau  tidak  mau  diwajibkan  untuk menggunakan  sistem  yang  ada.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengeksplorasi  variabel-variabel yang  dapat  mempengaruhi  tingkat penggunaan SIASAT (Sistem Informasi Akademik Satya Wacana). Manfaat dan pentingnya penelitian ini dilakukan untuk mengetahui seberapa  signifikan  pengaruh  dari  faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi  pengguna  SIASAT.  Pada  penelitian  ini  menggunakan pendekatan BSR (Behavioral Science Research) dengan metode kuantitatif melalui pengumpulan data menggunakan kuesioner. Untuk analisis  data,  dilakukan  analisis  statistik  menggunakan  PLS-SEM  melalui  menggunakan  aplikasi  SmartPLS  4.  Berdasarkan  hasil penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  hubungan  yang  signifikan  antara  harapan  kinerja  terhadap  sikap  pengguna  dalam menggunakan SIASAT. Hal ini dapat dilihat dari hubungan antara variabel PE  -> AT yang memiliki nilai T-Statistic tertinggi yaitu 24.877. Variabel dengan pengaruh terbesar adalah variabel Information Satisfaction dengan nilai R-Square sebesar 0.655. Dari delapan hipotesis  yang  diuji,  disimpulkan  bahwa  enam  diantaranya  diterima  dan  dua  ditolak.  Hal  ini  dikarenakan  dua  hipotesis  tersebut menggunakan variabel Use (penggunaan) dengan nilai Cronbach's Alpha dibawah dari 0.7 (0.576) sehingga variabel tersebut dinilai tidak reliabel dan dua hipotesis tersebut ditolak.
Kata Kunci: Sistem Informasi Akademik; Model for Mandatory Use of Software Technologies; MMUST

## Abstract
There are many theories and methods that can be used to evaluate information systems. For example TAM, Wixom and Todd, DeLone and McLean, etc. These models are not suitable to evaluate information  systems that are implemented  in mandatory environments where the users have to use the system whether they prefer to use it or not. This study aims to explore the variables that can affect the level of use of SIASAT (Satya Wacana Academic Information System). This research was carried out to find out how significant the influence  of  the  factors  that  can  influence  SIASAT  users.  This  study  using  BSR  (Behavioral  Science  Research)  approach  with quantitative methods through data collection using questionnaire. For data analysis, statistical analysis was carried out using PLS-SEM through SmartPLS 4 software. Based on the results of the study it can be interpreted that there is a significant relationship between performance expectations and user attitudes in SIASAT usage. This can be seen from the relationship between the variables PE -> AT which has the highest T-Statistic value, 24,877. Variabel with highest effect is the Information Satisfaction variable with an R-Square value of 0.655. Of the eight hypotheses tested, it was concluded that six of them were accepted and two were rejected. This is because the two hypotheses using the Use variable with a Cronbach's Alpha value below 0.7 (0.576) these variables considered unreliable thus two hypotheses are rejected.
Keywords : Academic Information System; Model for Mandatory Use of Software Technologies; MMUST

## 1. PENDAHULUAN
Dalam implementasi suatu sistem informasi, organisasi yang bersangkutan ingin memastikan kesuksesan dari investasi sistem informasi. Pengelola organisasi melakukan investasi tersebut untuk menjawab kebutuhan dan peluang organisasi, oleh karena itu penting bagi organisasi untuk mengetahui apabila sistem tersebut telah mencapai tujuan organisasi  [1]. Mengukur kesuksesan dari  sistem informasi  penting agar organisasi  dapat  mengukur keefektifan sistem informasi  dan memastikan bahwa investasi sistem informasi telah berhasil [1]. Terdapat banyak teori dan metode yang dapat digunakan untuk  mengevaluasi  sistem  informasi.  Beberapa  di  antara  lain TAM  ( Technology  acceptance  model )  [2],  Wixom  and Todd  [3],  DeLone and McLean  [4],  dll.  Permasalahan  dari  metode-metode  tersebut  adalah  model-model  tersebut menggunakan  variabel  “niat  untuk  menggunakan”  ( intention  to  use ).  Variabel  “niat  untuk  menggunakan”  merupakan salah  satu  variabel  penting  di  dalam  model-model  tersebut.  Model-model  tersebut  kurang  cocok  digunakan  untuk mengevaluasi  sistem  informasi  yang  diimplementasikan  di  lingkungan  yang  bersifat  diwajibkan  ( mandatory )  dimana pengguna mau tidak mau diwajibkan untuk menggunakan sistem yang ada  [5]. Oleh karena itu, dengan menggunakan model-model  tersebut  pada  lingkungan mandatory hasil  yang  didapat  biasanya  tidak  konsisten  atau  campur  aduk [6][7][8][9].  Untuk  menyelesaikan  masalah  ini  dibuatlah  suatu  model  MMUST  (Mandatory  Use  of  Software Technologies)  yang  secara  eksklusif  fokus  di  lingkungan mandatory dan  menghilangkan  variabel  “niat  untuk menggunakan” [5].
Telah dilakukan berbagai penelitian dengan menggunakan MMUST sebagai landasan teori. MMUST memiliki 8 variabel yaitu: Information Quality, Information Satisfaction, Performance Expectancy, Social Influence, Attitude, Use, Overall Satisfaction dan Net  Benefits . Sayangnya penelitian mengenai  sistem informasi  akademik (SIA) masih  sangat sedikit yang menggunakan MMUST sebagai landasan teori dan kebanyakan dari penelitian mengenai sistem informasi akademik lebih banyak menggunakan model yang masih  menggunakan variabel  “niat untuk  menggunakan” di  dalam
Hal 387−395 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
penelitiannya. Penelitian yang menggunakan MMUST sebagai landasan teori antara lain “Analisis terhadap Penggunaan Sistem Informasi  dengan Menggunakan Kerangka Model  for Mandatory Use of Software Technologies pada Aplikasi Sistem Keuangan dan Akuntansi Satya Wacana (SIKASA) di Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga” [10], penelitian ini mengevaluasi Aplikasi Sistem Keuangan dan Akuntansi yang digunakan di Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga dengan  cara  mengeksplorasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  pemanfaatan  teknologi  informasi  Sikasa  New (Aplikasi Sistem Keuangan dan Akuntansi). Dari penelitian tersebut ditemukan pengaruh yang positif dan signifikan pada Attitude terhadap Overall Satisfaction, Information Quality terhadap Information Satisfaction , Information Satisfaction terhadap Performance  Expectancy,  Overall  Satisfaction terhadap Net  Benefits,  Performance  Expectancy terhadap Attitude, dan Social Influence terhadap Performance Expectancy. Sebaliknya ditemukan juga variabel Use memiliki nilai reliabilitas yang kurang baik didalam lingkungan yang mandatory karena berdasarkan penelitian tersebut variable Use tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  variabel Net  Benefits. Kemudian  pada  penelitian  selanjutnya  yaitu “Analisis  Penerimaan  dan  Penggunaan  Aplikasi  E-LKP  UIN  Raden  Fatah  Palembang  Menggunakan Model  for Mandatory  Use  of  Software  Technologies ”  [11],  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  melakukan  analisis  penerimaan  dan penggunaan  aplikasi  E-LKP  untuk  mengetahui  bagaimana  penerimaan  dan  penggunaan  serta  faktor  apa  saja  yang mempengaruhi  terhadap  aplikasi  E-LKP  UIN  Raden  Fatah  Palembang.  Hasilnya  menunjukkan  penerimaan  dan penggunaan  aplikasi  E-LKP  diterima  sebesar  92,8%  jadi,  pengguna  yang  menerima Information  Satisfaction bisa meningkatkan harapan kinerja dari penggunaan aplikasi. Adapun faktor yang berpengaruh lebih besar atau tinggi dalam penerimaan dan penggunaan aplikasi E-LKP yang digunakan oleh pegawai ASN dan dosen dengan tugas tambahan yaitu faktor Information Quality terhadap Information Satisfaction sebesar 151,456 dan untuk pengaruh yang lebih kecil atau lebih rendah adalah pada faktor Use terhadap Net Benefits sebesar 1,083.
Berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya yang menggunakan MMUST sebagai landasan teori, belum secara spesifik membahas mengenai sistem informasi akademik sebagai fokus utama dalam penelitian. Selain itu berdasarkan penelitian literature review oleh Monica A. K dkk yang berfokus pada lingkungan mandatory , pada tahun 2022 dari 16 paper yang dipilih, tidak ada dari paper tersebut yang menggunakan MMUST sebagai teori dasar penelitian [12]. Oleh karena itu penelitian ini akan berfokus untuk mengevaluasi sistem informasi akademik di dalam lingkungan mandatory dengan menggunakan model MMUST.
Universitas Kristen Satya Wacana merupakan salah satu perguruan tinggi swasta yang telah mengimplementasi sebuah  sistem  informasi  akademik  yang  diberi  nama  SIASAT  (Sistem  Informasi  Akademik  Satya Wacana).  SIASAT dibuat  dan  dirancang  untuk  meningkatkan  pelayanan  yang  baik  kepada  mahasiswa  dan  dosen,  dengan  sistem  yang terkomputerisasi guna peningkatan kinerja, kualitas daya saing dan SDM yang mumpuni. Namun seiring perjalanan waktu muncul beberapa permasalahan yang timbul terkait dengan penggunaan dan penerapan SIASAT. Saat ini SIASAT telah mendapat pembaruan berkala dengan harapan dapat memberikan pelayanan terbaik bagi para penggunanya, akan tetapi pada  kenyataannya  masih  banyak  keluhan-keluhan  yang  disampaikan  pengguna  SIASAT.  Karena  penggunaan  dari SIASAT  yang  bersifat  wajib,  muncul  beberapa  masalah  salah  satunya  adalah  pengguna  merasa  terpaksa  untuk menggunakan  SIASAT  untuk  menyelesaikan  tugas  mereka.  Meskipun  menggunakan  sistem  adalah  sesuatu  yang dipaksakan  dan  pengguna  harus  menggunakan  sistem  tersebut  untuk  mempertahankan  posisi  atau  pekerjaannya (mahasiswa), pengguna bisa saja memilih  untuk menolak untuk  mematuhi mandat  yang telah diberikan karena sistem yang ada tidak dapat mendukung pekerjaannya [5][13]. Hal tersebut dapat berdampak negatif terhadap organisasi karena kepuasan pengguna sistem informasi  dianggap mempunyai  pengaruh penting dalam mengukur kesuksesan dari  sistem informasi [10]. Selain kepuasan pengguna, sikap yang ditunjukan oleh pengguna merupakan salah satu variabel penting dalam  mengukur  keberhasilan  suatu  sistem  informasi  karena  sikap  yang  ditunjukkan  oleh  pengguna  secara  langsung mempengaruhi kepuasan pengguna secara keseluruhan [5]. Sedangkan di dalam lingkungan mandatory , “sikap terhadap penggunaan”  merupakan  variabel  yang  dinilai  lebih  penting  daripada  “niat  untuk  menggunakan”  dan  “penggunaan sebenarnya” karena variabel  “sikap terhadap penggunaan” mewakili  sejauh mana pengguna puas dengan sistem yang digunakan [13].
Berdasarkan  uraian  latar  belakang  masalah  diatas,  dasar  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengevaluasi  kinerja Sistem  Informasi  Akademik  yang  ada  di  Universitas  Kristen  Satya  Wacana  yang  merupakan  lingkungan mandatory melalui  perspektif  pengguna  dengan  menggunakan  model  MMUST.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengeksplorasi variabel-variabel  yang  dapat  mempengaruhi  tingkat  penggunaan  SIASAT.  Manfaat  dan  pentingnya  penelitian  ini dilakukan untuk  mengetahui seberapa jauh pengaruh dari faktor-faktor yang dapat mempengaruhi pengguna SIASAT. Diharapkan  hasil  dari  penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  bagi  pengembangan  sistem  informasi  dengan mengetahui sejauh mana penilaian pengguna terhadap sistem yang diterapkan serta kualitas dari informasi yang dihasilkan sistem  dan  juga  memberikan  hasil  validasi  terhadap  model  MMUST,  sehingga  bisa  diadopsi  pada  penelitian  di  masa depan.
Sistematika tulisan ini terdiri dari pendahuluan, metode penelitian, hasil dan pembahasan, dan kesimpulan. Pada bagian  pendahuluan  berisi  latar  belakang;  tinjauan  literatur;  keterbaruan  penelitian;  isu  utama  penelitian;  tujuan  dan kontribusi penelitian; sistematika penelitian. Metode penelitian terdiri dari tahapan penelitian, populasi dan sampel. Dan hipotesis penelitian. Hasil dan pembahasan merupakan hasil pengumpulan dan pengolahan data. Kesimpulan merupakan rangkuman dari hasil pembahasan penelitian.
Hal 387−395 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Pada penelitian ini menggunakan pendekatan BSR (Behavioral Science Research) dengan metode kuantitatif melalui pengumpulan data menggunakan kuesioner. Untuk analisis data, dilakukan analisis statistik menggunakan PLS-SEM [14][15][16].

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahap  pertama  penelitian  yaitu  menentukan  area  penelitian  yang  akan  digunakan  sebagai  topik  penelitian  yaitu penggunaan sistem informasi akademik di Lembaga Pendidikan tinggi. Selanjutnya tahap kedua, dilakukan studi literatur dengan mencari berbagai jurnal terkait evaluasi sistem informasi akademik, implementasi sistem informasi di lingkungan mandatory , serta kerangka-kerangka teoritis yang dapat digunakan. Pada tahap ketiga dilakukan desain penelitian dengan menentukan  model  MMUST  (Mandatory  Use  of  Software  Technologies)  sebagai  kerangka  teoritis  dan  menentukan hipotesis penelitian. Tahap keempat, pengumpulan data secara kuantitatif dengan menggunakan kuesioner yang disusun berdasarkan  skala  likert  (1-5).  Selanjutnya  pada  tahap  kelima,  dilakukan  analisis  data  dengan  metode  PLS-SEM menggunakan aplikasi SmartPLS 4. Pada tahap keenam, dilakukan penguraian hasil dan pembahasan berdasarkan analisis pada  tahap sebelumnya. Untuk tahap terakhir yaitu kesimpulan yang menjawab tujuan penelitian dan rangkuman dari hasil dan pembahasan.
Menentukan Area Penelitian Studi Literatur Menentukan model dan pengembangan hipotesis Pengumpulan Data Analisis Data Hasil dan Pembahasan Kesimpulan Metode Kuantitatif PLS-SEM Penentuan Variabel dan Indikator Penelitian Pembuatan Kuesioner dengan skala Likert Aplikasi SmartPLS Tahap 1 Tahap 3 Tahap 4 Tahap 5 Tahap 6 Tahap 7 Tahap 2
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Sampel dan Populasi
Populasi  yang dipilih dalam  penelitian ini yaitu mahasiswa Universitas Kristen Satya Wacana dengan kriteria terakhir kali menggunakan SIASAT (Sistem Informasi Akademik Satya Wacana) maksimal pada bulan Januari 2022. Kuesioner disebar melalui link google form dan telah diterima sebanyak 192 data. Dalam PLS-SEM jumlah minimal sampel dapat ditentukan oleh sepuluh  kali jumlah indikator formatif yang paling banyak digunakan pada satu variabel  [17]. Roscoe menyarankan ukuran sampel untuk penelitian yaitu jumlah anggota sampel minimal 10 kali jumlah variabel yang diteliti [18].  Penelitian  ini menggunakan  8  variabel  yang  terdiri  dari  2  variabel  bebas  dan  6  variabel  terikat  sehingga  jumlah minimal sampel yang dibutuhkan adalah sebanyak 80 sampel.
Hal 387−395 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 2.3 Hipotesis Penelitian
Untuk menjawab pertanyaan dari penelitian ini, maka model penelitian disusun berdasarkan MMUST (Mandatory Use of  Software  Technologies)  sebagai  kerangka  teoritis  [5].  Model  penelitian  ini  terdapat  8  variabel  yang  terdiri  dari  2 variabel bebas dan 6 variabel terikat, yang dapat dilihat pada gambar 2. Penelitian ini akan menguji hipotesis yang telah dibuat berdasarkan latar belakang dan permasalahan yang ada.
Hipotesis penelitian: H1: Kualitas Informasi (IQ) berpengaruh positif–signifikan terhadap Kepuasan Informasi (IS) H2: Kepuasan Informasi (IS) berpengaruh positif–signifikan terhadap Harapan Kinerja (PE) H3: Harapan Kinerja (PE) berpengaruh positif–signifikan terhadap Sikap (AT) H4: Pengaruh Sosial (SI) berpengaruh positif–signifikan terhadap Harapan Kinerja (PE) H5: Sikap (AT) berpengaruh positif–signifikan terhadap Penggunaan (USE) H6: Sikap (AT) berpengaruh positif–signifikan terhadap Kepuasan Keseluruhan (OS) H7: Penggunaan (USE) berpengaruh positif–signifikan terhadap Keuntungan (NB) H8: Kepuasan Keseluruhan (OS) berpengaruh positif–signifikan terhadap Keuntungan (NB)
Gambar 2. Model for Mandatory Use of Software Technologies (MMUST)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 SIASAT (Sistem Informasi Akademik Satya Wacana)
SIASAT adalah sebuah Sistem Informasi Akademik yang digunakan oleh Universitas Kristen Satya Wacana. Sistem ini dapat  diakses  dimanapun  melalui  perangkat  yang  terhubung  dengan  internet  melalui  alamat  https://siasat.uksw.edu. Seperti  Sistem  Informasi  Akademik  pada  umumnya,  SIASAT  merupakan  sistem  yang  dirancang  dan  dibuat  untuk mengolah data-data yang berhubungan dengan informasi akademik. SIASAT juga berfungsi untuk mengurangi interaksi antara siswa dan staf administrasi akademik, sehingga layanan lebih efektif dan efisien. Kegiatan administrasi akademik termasuk (namun tidak terbatas pada); registrasi ulang, registrasi matakuliah, adjustment, daftar kelas, dll.
Gambar 3. Halaman Login SIASAT

## 3.2 Demografi Responden
Pengumpulan  data  menggunakan  kuesioner  online  mulai  disebar  melalui  link  google  form  dimulai  dari  tanggal  25 November 2022 sampai tanggal 2 Januari. Rangkuman data dari demografi responden dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Demografi responden Karakteristik Frekuensi Persentase Jenis Kelamin Pria 90 47% Wanita 102 53%
Hal 387−395 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Usia 18 9 5% 19 14 7% 20 23 12% 21 47 24% 22 56 29% 23 22 11% 24 9 5% 25 4 2% 26 2 1% 27 2 1% 28 2 1% 34 1 1% 45 1 1% Fakultas Bahasa dan Seni 6 3% Ekonomika dan Bisnis 44 23% Fakultas Biologi 2 1% Hukum 28 15% Ilmu Sosial dan Komunikasi 7 4% Kedokteran dan Ilmu Kesehatan 4 2% Keguruan dan Ilmu Pendidikan 12 6% Pertanian dan Bisnis 7 4% Psikologi 11 6% Sains dan Matematika 4 2% Teknik Elektronika dan Komputer 6 3% Teknologi Informasi 49 26% Teologi 12 6% Frekuensi penggunaan Beberapa kali sebulan 67 35% Kurang dari sekali dalam sebulan 22 11% Beberapa kali seminggu 46 24% Sekali sebulan 13 7% Sekali sehari 17 9% Beberapa kali sehari 27 14% Rata-rata penggunaan Kurang dari 30 menit 85 44% Jarang 82 43% 30 menit - 1 jam 18 9% 1-2 jam 5 3% 2-3 jam 2 1% Total Responden 192

## 3.3 Model Pengukuran (Outer Model)
Secara umum, teori pengukuran digunakan untuk melihat variabel laten/item penelitian yang diukur [17]. Secara praktis, uji  model  pengukuran/outer  model  bertujuan  untuk  mengetahui  validitas  dan  reliabilitas  dari  item-item  dalam  model penelitian.
Tabel 2. Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas (Uji tahap pertama) Variabel Indikator Loading factor Cronbach's Alpha Composite Reliability Average Variance Extracted (AVE ) Attitude AT1 0.769 0.897 0.929 0.767 AT2 0.926 AT3 0.898 AT4 0.901 Information Quality IQ1 0.888 0.897 0.935 0.827 IQ2 0.927 IQ3 0.914
Hal 387−395 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Information Satisfaction IS1 0.949 0.901 0.953 0.910 IS2 0.959 Net Benefits NB1 0.850
0.896 0.920 0.660 NB2 0.862 NB3 0.700 NB4 0.807 NB5 0.865 NB6 0.777 Overall Satisfaction OS1 0.910 0.765 0.855 0.606 OS2 0.678 OS3 0.535 OS4 0.921 Performance Expectancy PE1 0.846 0.886 0.921 0.745 PE2 0.863 PE3 0.902 PE4 0.839 Social Influence SI1 0.951 0.908 0.956 0.915 SI2 0.962 Use USE1 0.857 0.576 0.825 0.702 USE2 0.818 Tabel 3. Tabel Fornell Larcker Criterion (Uji tahap pertama) AT IQ IS NB OS PE SI USE AT 0.876 IQ 0.694 0.909 IS 0.610 0.809 0.954 NB 0.749 0.708 0.665 0.812 OS 0.780 0.798 0.671 0.776 0.778 PE 0.766 0.700 0.619 0.687 0.686 0.863 SI 0.563 0.446 0.362 0.491 0.479 0.525 0.957 USE 0.280 0.203 0.189 0.271 0.255 0.285 0.223 0.838
Pada penelitian ini digunakan pendekatan reflektif dalam model pengukuran. Hasil dari model pengukuran ini dilihat dari nilai Loading factor semua item dan nilai dari Cronbach's Alpha, Composite Reliability , Rata-rata Varian Diekstrak (AVE), dan Validitas Diskriminan dari setiap konstruk. Untuk proses uji model pengukuran dilakukan dua tahap. Tahap pertama, yaitu melihat validitas dan reliabilitas dari konstruk/item penelitian. Selanjutnya pada tahap kedua, dilakukan pembersihan kepada konstruk/item yang tidak valid, setelah itu ditampilkan hasil akhir dari model pengukuran.

## 3.3.1 Uji Validitas
Uji  Validitas  konstruk  dari Outer  Model terdiri  dari  validitas  konvergen  dan  validitas  diskriminan  [19].  Validitas konvergen memiliki prinsip bahwa item-item suatu konstruk/variabel seharusnya berkorelasi tinggi, maka untuk indikator penilaian dilihat berdasarkan hasil loading factor dan AVE dengan standar nilai masing-masing harus lebih dari 0.7 dan 0.5. Sedangkan untuk validitas diskriminan memiliki prinsip bahwa item-item antar konstruk seharusnya tidak berkorelasi tinggi.
Hasil  uji  validitas  konvergen  dapat  dilihat  pada  tabel  2.  Untuk  konstruk  Attitude  memiliki  nilai loading  factor terendah yaitu 0.769, sehingga semua item  tersebut  dinyatakan valid. Selanjutnya untuk konstruk Information  Quality memiliki nilai loading factor terendah yaitu 0.888, sehingga semua item tersebut  dinyatakan valid. Selanjutnya untuk konstruk  Information  Satisfaction  memiliki  nilai loading  factor terendah  yaitu  0.949,  sehingga  semua  item  tersebut dinyatakan valid. Selanjutnya untuk konstruk Net Benefits terdapat satu item dengan nilai loading factor tidak lebih dari 0.7, sehingga item NB3 dengan nilai 0.7 dinyatakan tidak valid. Selanjutnya untuk konstruk Overall Satisfaction terdapat dua item dengan nilai loading factor tidak lebih dari 0.7 sehingga item OS2 dan OS3 dengan masing-masing nilai 0.678 dan  0.535.  Selanjutnya  untuk  konstruk  Performance  Expectancy  memiliki  nilai loading  factor terendah  yaitu  0.839, sehingga semua item tersebut dinyatakan valid. Selanjutnya untuk konstruk Social Influence memiliki nilai loading factor terendah  yaitu  0.951,  sehingga  semua  item  tersebut  dinyatakan  valid.  Selanjutnya  untuk  konstruk  Use  memiliki  nilai loading factor terendah yaitu 0.818, sehingga semua item  tersebut  dinyatakan valid. Kemudian dari  hasil uji validitas konvergen berdasarkan AVE, semua konstruk memiliki nilai diatas 0.5 sehingga dinyatakan valid
Hasil uji validitas diskriminan dapat dilihat pada tabel  5. Validitas diskriminan dengan kriteria Fornell Larcker merupakan hasil akar kuadrat dari nilai AVE, dengan prinsip bahwa uji tersebut dinyatakan valid jika nilai setiap konstruk harus lebih besar dibandingkan dengan nilai korelasi pada konstruk lain [19]. Dari prinsip tersebut, diperoleh hasil yang berbanding lurus pada uji validitas diskriminan dari setiap konstruk.
Hal 387−395 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Berdasarkan hasil uji validitas konvergen dan uji validitas diskriminan pada tabel 2 dan tabel 3, semua indikator penilaian terpenuhi kecuali nilai loading factor pada item NB3, OS2 dan OS3 yaitu masing-masing 0.7, 0.678, dan 0.535. Oleh karena itu, maka perlu dilakukan pembersihan pada item NB3, OS2, dan OS3 untuk mencapai validitas dari semua konstruk dalam model pengukuran (Outer Model) .

## 3.3.2 Uji Reliabilitas
Dalam Outer Model , selain melakukan uji validitas dilakukan juga uji reliabilitas. Uji reliabilitas bertujuan untuk melihat akurasi, konsistensi dan ketepatan item penelitian dalam mengukur konstruk [20]. Untuk mengukur tingkat reliabilitas, indikator  penilaian  dilihat  berdasarkan Cronbach's  Alpha dan Composite  Reliability .  Standar  untuk  menilai  konstruk tersebut bersifat reliabel, dilihat dari nilai Cronbach's Alpha dan Composite Reliability harus diatas 0.7. Hasil  uji  reliabilitas  dapat  dilihat  pada  tabel  2.  Dari  tabel  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  nilai  terendah  dari Cronbach's  Alpha yaitu  0.576  dari  konstruk Use .  Hal  yang  sama  juga  dapat  dilihat  dari  nilai  terendah Composite Reliability yaitu 0.825 dari konstruk Use . Untuk nilai tertinggi dari Cronbach's Alpha dan Composite Reliability berasal dari  konstruk Social Influence . Berdasarkan hasil uji reliabilitas, konstruk USE bersifat  tidak reliabel  karena memiliki nilai dibawah 0.7 dari indikator penilaian Cronbach's Alpha .

## 3.3.3 Verifikasi Hasil Validitas Model
Pada uji tahap kedua merupakan proses lanjutan dari hasil uji tahap pertama. Pada tahap ini, item NB3, OS2, dan OS3 serta konstruk Use akan dibersihkan dari model kemudian dilakukan pengujian kembali untuk memastikan validitas dari semua konstruk. Hasil dari proses uji tahap kedua dapat dilihat pada gambar 3, dapat dilihat bahwa 22 item dari 7 konstruk tersebut  memiliki  nilai loading  factor diatas  batas  minimum  yaitu  0.5,  sehingga  semua  item  dari  uji  tahap  kedua dinyatakan valid.
Pengujian tahap kedua dengan mengeluarkan item NB3, OS2, dan OS3 serta konstruk Use , juga mengakibatkan perubahan nilai pada beberapa item. Beberapa konstruk juga mengalami perubahan nilai loading factor tetapi secara tidak signifikan dan masih relatif normal. Selanjutnya akan dilakukan uji Model Struktural (Inner Model) dengan menggunakan model penelitian pada pada gambar 3.
Gambar 4. Model Penelitian Valid (Uji tahap kedua)

## 3.4 Model Struktural (Inner Model)
Model  Struktural (Inner Model) merupakan lanjutan dari evaluasi  model. Model structural (Inner Model) terdapat  dua komponen yang secara umum menjadi indikator penilaian yaitu nilai R-Square dan Signifikansi .

## 3.4.1 Hasil R-Square
Nilai R-Squa re  digunakan  untuk  mengukur  perubahan  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen.  Untuk menentukan hal tersebut, nilai R-Square dibagi menjadi tiga kategori yaitu 0.75 (kuat), 0.50 (sedang), dan 0.25 (lemah) [19]. Hasil dari nilai R-Square dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil R-Square Variabel Dependen R-Square Kategori Attitude 0.587 Sedang Information Satisfaction 0.655 Sedang Net Benefits 0.572 Sedang Overall Satisfaction 0.646 Sedang Performance Expectancy 0.488 Sedang
Hal 387−395 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Pada variabel Attitude memiliki nilai R-Square yaitu 0.587 dengan kategori sedang. Hasil tersebut dapat diartikan bahwa  variasi  perubahan  dari  variabel  Attitude  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  independen  sebesar 58,7%. Selanjutnya pada variabel Information Satisfaction memiliki nilai R-Square yaitu 0.655 dengan kategori sedang. Hasil tersebut dapat diartikan  bahwa  variasi  perubahan  dari  variabel  Information  Satisfaction  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  independen sebesar 65,5%. Selanjutnya pada variabel Net Benefits memiliki nilai R-Square yaitu 0.572 dengan kategori sedang. Hasil tersebut  dapat  diartikan bahwa variasi  perubahan dari  variabel Net  Benefits dapat  dijelaskan oleh variabel  independen sebesar  57,2%.  Selanjutnya  pada  variabel  Overall  Satisfaction  memiliki  nilai  R-Square  yaitu  0.646  dengan  kategori sedang. Hasil tersebut dapat diartikan bahwa variasi perubahan dari variabel Overall Satisfaction dapat dijelaskan oleh variabel independen sebesar 64,6%. Selanjutnya pada variabel Performance Expectancy memiliki nilai R-Square yaitu 0.488  dengan  kategori  sedang.  Hasil  tersebut  dapat  diartikan  bahwa  variasi  perubahan  dari  variabel  Performance Expectancy  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  independen  sebesar  48,8%.  Dari  hasil  nilai R-Square pada  semua  variabel dependen, ditemukan bahwa semua variabel dependen cenderung memiliki nilai R-Square yang Sedang.

## 3.4.2 Hasil Uji Hipotesis
Pada bagian ini, dilakukan pengujian hipotesis berdasarkan tingkat signifikansi dari nilai koefisien path . Nilai signifikansi yang  digunakan  yaitu  t-value  1.96  dengan  level  signifikansi  sebesar  5%  dan  jenis  tes  yaitu two-tilted [19].  Hasil  uji hipotesis dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Uji Koefisien Jalur Original sample (O)  Sample mean (M)  Standard deviation (STDEV)  T-Statistic  P values AT -> OS 0.804 0.804 0.032 24.876 0.000 IQ -> IS 0.809 0.809 0.053 15.393 0.000 IS -> PE 0.494 0.495 0.084 5.892 0.000 OS -> NB 0.756 0.758 0.039 19.481 0.000 PE -> AT 0.766 0.768 0.031 24.877 0.000 SI -> PE 0.346 0.346 0.079 4.406 0.000
Berdasarkan nilai uji koefisien jalur, maka dapat disimpulkan bahwa H1 yaitu Kualitas Informasi (IQ) berpengaruh positif signifikan terhadap Kepuasan Informasi (IS) yang diukur dengan nilai koefisien sebesar 0.809. Dari hasil tersebut, H1 memiliki nilai t-statistik sebesar 15.393 dan lebih besar dari nilai t-value. H1 diterima, sehingga dapat disimpulkan bahwa faktor kualitas informasi yang diterima pengguna memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan pengguna terhadap informasi yang diterima. Selanjutnya, H2 yaitu Kepuasan Informasi (IS) berpengaruh positif signifikan terhadap Harapan Kinerja (PE) yang diukur dengan nilai koefisien sebesar 0.494. Dari hasil tersebut, H2 memiliki nilai t-statistik sebesar 5.892 dan lebih besar dari nilai t-value. H2 diterima, sehingga dapat disimpulkan bahwa faktor kepuasan informasi yang dirasakan oleh pengguna memiliki pengaruh yang signifikan terhadap harapan kinerja dari sistem yang digunakan. Selanjutnya, H3 yaitu Harapan Kinerja (PE) berpengaruh positif signifikan terhadap Sikap (AT) yang diukur dengan nilai koefisien sebesar 0.766. Dari hasil tersebut, H3 memiliki nilai t-statistik sebesar 24.877 dan lebih besar dari nilai t-value. H3 diterima, sehingga dapat disimpulkan bahwa faktor harapan kinerja yang dirasakan oleh pengguna memiliki pengaruh yang signifikan terhadap sikap yang ditunjukkan oleh pengguna terhadap sistem yang digunakan. Selanjutnya, H4 yaitu Pengaruh Sosial (SI) berpengaruh positif–signifikan terhadap Harapan Kinerja (PE) yang diukur dengan nilai koefisien sebesar 0.346. Dari hasil tersebut, H4 memiliki nilai t-statistik sebesar 4.406 dan lebih besar dari nilai t-value. H4 diterima, sehingga dapat disimpulkan bahwa faktor pengaruh sosial memiliki pengaruh yang signifikan terhadap harapan kinerja yang ditunjukkan oleh pengguna. Berdasarkan proses sebelumnya, variabel Use telah dihapus karena dinilai tidak reliabel, maka  Hipotesis  H5  dinilai  tidak  valid.  Selanjutnya,  H6  yaitu  Sikap  (AT)  berpengaruh  positif–signifikan  terhadap Kepuasan Keseluruhan (OS) yang diukur dengan nilai koefisien sebesar 0.804. Dari hasil tersebut, H6 memiliki nilai t- statistik sebesar 24.876 dan lebih besar dari nilai t-value. H6 diterima, sehingga dapat disimpulkan bahwa faktor sikap yang  ditunjukkan  oleh  pengguna  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  kepuasan  secara  keseluruhan  yang ditunjukkan oleh pengguna terhadap sistem yang digunakan. Berdasarkan proses sebelumnya, variabel Use telah dihapus karena dinilai tidak reliabel, maka Hipotesis H7 dinilai tidak valid. Selanjutnya, H8 yaitu Kepuasan Keseluruhan (OS) berpengaruh positif–signifikan terhadap Keuntungan (NB) yang diukur dengan nilai koefisien sebesar 0.756. Dari hasil tersebut,  H8  memiliki  nilai  t-statistik  sebesar  19.481  dan  lebih  besar  dari  nilai  t-value.  H8  diterima,  sehingga  dapat disimpulkan bahwa faktor kepuasan secara keseluruhan yang dirasakan oleh pengguna memiliki pengaruh yang signifikan terhadap keuntungan yang diberikan oleh sistem yang digunakan oleh organisasi (SIASAT).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara harapan kinerja terhadap sikap  pengguna  dalam  menggunakan  SIASAT.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  hubungan  antara  variabel  PE  ->  AT  yang memiliki nilai T-Statistic tertinggi yaitu 24.877. Sedangkan hubungan variabel terendah adalah hubungan antara variabel SI  ->  PE  dengan  nilai T- Statistic 4.406.  Variabel  dengan  pengaruh  terbesar  adalah  variabel Information  Satisfaction dengan nilai R-Square sebesar 0.655. Sedangkan pengaruh variabel terkecil adalah Performance Expectancy dengan nilai
Hal 387−395 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
R-Square sebesar 0.488. Dari delapan hipotesis yang diuji, disimpulkan bahwa enam diantaranya diterima dan dua ditolak. Hal  ini  dikarenakan  dua  hipotesis  tersebut  menggunakan  variabel  Use  (penggunaan)  dengan  nilai  Cronbach's  Alpha dibawah dari 0.7 (0.576) sehingga variabel tersebut dinilai tidak reliabel dan dua hipotesis tersebut ditolak. Ada beberapa keterbatasan dari penelitian ini yang dapat disempurnakan pada penelitian selanjutnya. Pertama, sampel yang digunakan harus lebih banyak dan lebih mendekati dengan populasi lingkungan universitas secara keseluruhan. Kedua, berdasarkan hubungan  antara  variabel  PE  ->  AT  yang  memiliki  nilai T-Statistic tertinggi  yaitu  24.877,  peneliti  menyarankan  agar penelitian selanjutnya lebih berfokus melakukan penelitian mengenai dampak dari sikap dan perilaku pengguna di dalam lingkungan mandatory karena  sikap  pengguna  dinilai  merupakan  indikator  yang  lebih  baik  dari  indikator  “niat menggunakan”.

## REFERENCES
[1] W.  H.  DeLone  and  E.  R.  McLean,  “Information  Systems  Success  Measurement,”  Foundations  and  Trends® in  Information Systems, vol. 2, no. 1, pp. 1–116, 2016, doi: 10.1561/2900000005.
[2] F. Davis and F. Davis, “Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology,”  MIS Quarterly, vol. 13, p. 319, Sep. 1989, doi: 10.2307/249008.
[3] B. H. Wixom and P. A. Todd, “A Theoretical Integration of User Satisfaction and Technology Acceptance,” Research, vol. 16, no. 1, pp. 85–102, 2005, doi: 10.1287/isre.l050.0042.
[4] W. H. DeLone and E. R. McLean, “The DeLone and McLean model of information systems success: A ten-year update,” in Journal of Management Information Systems, 2003, vol. 19, no. 4, pp. 9–30. doi: 10.1080/07421222.2003.11045748.
[5] C. E. Koh, V. R. Prybutok, and S. D. Ryan, “A Model for Mandatory Use of Software Technologies,” 2010.
[6] F. Nah, X. Tan, and S. Teh, “An Empirical Investigation on End-Users’ Acceptance of Enterprise Systems,” IRMJ, vol. 17, pp. 32–53, Jul. 2004, doi: 10.4018/irmj.2004070103.
[7] J. Hartwick and H. Barki, “Explaining the Role of User Participation in Information System Use,” 1994. [Online]. Available: http://www.jstor.orgURL:http://www.jstor.org/stable/2632752
[8] S.  Taylor  and  P.  A.  Todd,  “Understanding  Information  Technology  Usage:  A  Test of  Competing  Models,”  1995.  [Online]. Available: http://www.jstor.orgURL:http://www.jstor.org/stable/23011007
[9] V. Venkatesh and F. D. Davis, “Theoretical extension of the Technology Acceptance Model: Four longitudinal field studies,” Manage Sci, vol. 46, no. 2, pp. 186–204, 2000, doi: 10.1287/mnsc.46.2.186.11926.
[10]  T. W. Santoso, “Analisis terhadap Penggunaan Sistem Informasi dengan Menggunakan Kerangka Model for Mandatory Use of Software Technologies pada Aplikasi Sistem Keuangan dan Akuntansi Satya Wacana (SIKASA) di Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga,” Program Studi Sistem Informasi FTI-UKSW, 2017.
[11]  N.  Rani,  R.  Ruliansyah,  and  M.  L.  Dalafranka,  “Analisis  Penerimaan  dan  Penggunaan  Aplikasi  E-LKP  UIN  Raden  Fatah Palembang Menggunakan Model for Mandatory Use of Software Technologies,” Journal of Computer and Information Systems Ampera, vol. 2, no. 3, pp. 190–207, Sep. 2020, doi: 10.51519/journalcisa.v2i3.132.
[12]  M.  A.  Kristy,  P.  I.  Santosa,  and  R.  Ferdiana,  “A  Model  for Understanding  Mandatory  System  Implementation: A  Literature Review,”  JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi),  vol.  9,  no.  2,  pp.  1024–1037,  Jun.  2022,  doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1874.
[13]  S. A. Brown, A. P. Massey, M. M. Montoya-Weiss, and J. R. Burkman, “Do I really have to? User acceptance of mandated technology,” European Journal of Information Systems, vol. 11, no. 4, pp. 283–295, 2002, doi: 10.1057/palgrave.ejis.3000438.
[14]  J. F. Hair, J. J. Risher, M. Sarstedt, and C. M. Ringle, “The results of PLS-SEM article information,” European Business Review, vol. 31, no. 1, pp. 2–24, 2018.
[15]  G. Shmueli et al., “Predictive model assessment in PLS-SEM: guidelines for using PLSpredict,” Eur J Mark, vol. 53, no. 11, pp. 2322–2347, Sep. 2019, doi: 10.1108/EJM-02-2019-0189.
[16]  M. Sarstedt, C. M. Ringle, J. H. Cheah, H. Ting, O. I. Moisescu, and L. Radomir, “Structural model robustness checks in PLS- SEM,” Tourism Economics, vol. 26, no. 4, pp. 531–554, Jun. 2020, doi: 10.1177/1354816618823921.
[17]  J. Hair, G. T. M. Hult, C. Ringle, and M. Sarstedt, A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). 2022. doi: 10.1007/978-3-030-80519-7.
[18]  P. Sugiyono, “Metode Penelitian Manajemen,” Bandung: Alfabeta Cv, 2016.
[19]  S.  M.  Rasoolimanesh,  “Discriminant  validity  assessment  in  PLS-SEM:  A  comprehensive  composite-based  approach,”  Data Analysis Perspectives Journal, vol. 3, no. 2, pp. 1–8, 2022.
[20]  R. Solling Hamid and S. M Anwar, “Structural Equation Modeling (SEM) Berbasis Varian.” PT Inkubator Penulis Indonesia, 2019.