Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023

## PENGARUH KUALITAS SISTEM, INFORMASI, DAN LAYANAN TRANSAKSI M-TRANSFER TERHADAP KEPUASAN PENGGUNA (Studi Kasus : M-Banking BCA)
Meutia Rizka Swandayani 1 , Maukar 2
Program Studi Informasi Bisnis 1 , Program Studi Teknik Informatika 2
Magister Manajemen Sistem Informasi 1 ,  Fakultas Teknik Industri 2
Universitas Gundarma 1 ,  Universitas Gunadarma 2
meutiarizkas@gmail.com 1 , maukar@staff.gunadarma.ac.id 2
Received: Februari  6, 2023 . Revised: March 18, 2023 . Accepted: March 28, 2023 . Issue Period: Vol.7 No.2 (2023), Pp.452-464
Abstrak: Penelitian ini menganalisa pengaruh kualitas sistem, informasi dan layanan transaksi  m-Transfer  pada  m-BCA  terhadap  kepuasaan  pengguna.  Data  yang digunakan adalah dengan menyebar kuisioner secara acak kepada 250 nasabah BCA yang  aktif  menggunakan  aplikasi  m-BCA.  Tolak  ukur  untuk  menghitung  indikator tiap-tiap  variable  menggunakan  model  DeLone  dan  McLean.  Kemudian  indicator tersebut  dihitung  menggunakan  rumus  Structural  Equation  Model  (SEM)  dimana perhitungan  ini  diimplementasikan  dengan  software  SPSS  AMOS  22.  Uji  yang dilakukan antara lain uji hubungan antara indikator dengan konstruknya, uji validitas dan  realibilitas,  uji  model  fit,  uji  kecocokan  dan  uji  hipotesis  Model.  Pengujian tersebut  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  kualias  sistem,  informasi  dan  layanan berpengaruh  terhadap  penggunaan  transaksi  m-Transfer  BCA,  hal  ini  dikarenakan setelah dialukukan uji hipotesis H1 dapat diterima. Dengan adanya kesimpulan yang didapat  pada  penelitian  ini,  diharapkan  akan  menambah  daya  saing  dalam mendapatkan  pengguna  baru  mobile  banking  BCA  serta  dapat  dijadikan pertimbangan  untuk  melakukan  review  terhadap  sistem  yang  sudah  berjalan  apakah sudah berjalan dengan maksimal dan tepat sasaran.
Kata kunci: AMOS; Model DeLone dan McLean; Pengaruh Kualitas Produk; SEM
Abstract: This study analyzes the effect of the quality of the system, information and transaction services of m-Transfer on m-BCA on user satisfaction. The data used is by  randomly  distributing  questionnaires  to  250  BCA  customers  who  are  actively using the m-BCA application. The benchmark for calculating the indicators for each variable uses the DeLone and McLean models. Then the indicator is calculated using the Structural Equation Model (SEM) formula where this calculation is implemented with  SPSS  AMOS  22  software  to  simplify  the  testing  process.  The  tests  carried  out included testing the relationship between the indicators and their constructs, testing the validity and reliability, testing the fit model, testing the fit and testing the model hypothesis.  The  test  resulted  in  the  conclusion  that  the  quality  of  the  system, information  and  services  affect  the  use  of  m-Transfer  BCA  transactions,  this  is because after testing the hypothesis H 1 is acceptable. With the conclusions obtained in  this  study,  it  is  hoped  that  it  will  increase  competitiveness  in  getting  new  BCA
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
mobile banking users and can be used as a consideration to review the system that is already running whether it is running optimally and on target.
Keywords: AMOS;DeLone  and  McLean  Mode;Effect  of  Product  Quality;SEM

## I. PENDAHULUAN
Produk  atau  jasa  yang  semakin  berkembang  dan  saling  bersaing  dalam  pasar  di  era  globalisasi  ini  semakin beragam  karena  adanya  keterbukaan  pasar,  hal  ini  mempengaruhi  dalam  terjadinya  persaingan  antar  produsen  untuk saling memenuhi kebutuhan konsumennya. Saat ini Indonesia adalah salah satu negara yang mengalami perkembangan teknologi  informasi  yang  sangat  cepat  ditambah  banyaknya  respon  dari  perusahaan  yang  memberikan  penawaran pelayanan  akses  informasi  dengan  memanfaatkan  teknologi  informasi  seperti  internet.  Dari  keseluruhan  pengguna internet,  masyarakat Indonesia  menggunakan internet lewat smartphone sebesar 73,7% (Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII), 2020). Penggunaan internet pada smartphone dan teknologi memungkinkan seluruh bank di Indonesia untuk memiliki fasilitas e-Banking , salah satunya adalah Bank Central Asia (BCA). Layanan e-Banking BCA paling  popular  adalah Mobile  banking ,  fitur  yang  ditawarkan  dalam  aplikasi  ini  sangat  beragam  seperti  informasi rekening  dan  saldo,  pengaturan  transfer,  pengaturan  tagihan  ( m-Paypment ),  isi  dan  cek  saldo  kartu  flazz,  pengaturan pembayaran m-Commerce .
Fitur  yang  beragam  dan  menarik  menyebabkan  persaingan  semakin  ketat  antara  penyedia  jasa  perbankan ditambah sekarang ini nasabah cenderung bersikap lebih kritis dalam memilih, oleh karena itu tuntutannya lebih banyak terhadap  kondisi  kualitas  produk,  harga,  dan  pelayanan.  Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  Informasi System Success yang  bertujuan  untuk  menganalisa  pengaruh  variable  eksogen,  endogen,  dan  indikator  terhadap  faktor kesuksesan dari sistem. Penelitian sebelumnya banyak menggunakan analisis Structural Equation Modeling (SEM) baik menggunakan  Generalized  analisis  Component  Analys,  Slovin,  maupun Partial  Least  Square (PLS). Permasalahan yang  muncul  yaitu  adanya  keluhan  nasabah  tentang  fitur  mobile  banking  BCA  dianggap  kurang  informatif  dan terkadang terjadi error. Penulis menggunakan model Delone & Mclean dengan bantuan analisa SEM, selanjutnya akan diuji hubungan antara indikator dengan  konstruknya,  uji validitas dan realibilitas,  uji  model fit,  uji kecocokan dan  uji hipotesis Model. Model ini juga bergantung pada enam pengukuran kesuksesan sistem informasi antara lain : Informasi Quality, System Quality, Service Quality, Intention Use, User Statisfaction dan Net Benefit . Berdasarkan  permasalahan  ini  diharapkan  dapat  mengukur  pengaruh  kualitas  sistem,  kualitas  informasi  dan kualitas layanan dengan menggunakan model kesuksesan sistem informasi Delon & Mcleans. Dengan adanya penelitian ini  maka  BCA  dapat  mengetahui  seberapa  besar  respons  pengguna  atau  nasabah  tehadap mobile  banking dalam melakukan transaksi transfer.

## II. METODE DAN MATERI

## 2.1 Sistem Informasi Manajemen
Menurut  Handoko  (2012)Sistem  informasi  manajemen adalah  suatu  prosedur  sistematik  pengumpulan, penyimpanan,  pemeliharaan,  perolehan  kembali  dan  validasi  berbagai  data  tertentu  yang  dibutuhkan  oleh  suatu organisasi tentang sumber daya manusianya.

## 2.2 Model Delone dan McLean
Model DeLone dan McLean (1992) merupakan sebuah model yang digunakan untuk mengukur kesuksesan dari sistem informasi, model ini dikenal sebagai model yang sederhana tetapi dianggap cukup valid oleh para peneliti.  Pada tahun 2003, Delone dan McLean mengembangkan Kembali sekaligus memperbaiki model kesuksesan sistem informasi yang sebelumnya telah dibuat menjadi seperti pada gambar 2.1.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
Gambar 2.1 Model Kesuksesan Sistem Informasi DeLone & McLean

## 2.3 Structural Equation Model
Structural Equation Modeling (SEM) adalah suatu teknik modeling statistik yang bersifat sangat cross-sectional, linear  dan  umum.  Termasuk  dalam  SEM  ini  ialah  analisis  faktor  (factor  analysis),  analisis  jalur  (path  analysis)  dan regresi (regression) (Jonathan, Pengertian Dasar Structural Equation Modeling (SEM), 2019).

## 2.4 Variabel Data
Menurut  Sugiarto  (2017)  Variabel  adalah  karakter  yang  dapat  diobservasi  dari  unit  amatan  yang  merupakan suatu pengenal atau atribut dari sekelompok objek.  Pengolahan data menggunakan software AMOS dan SPSS dengan pemodelan SEM. Secara detail, langkah dari pengolahan data sebagai berikut :
a. Membuat model SEM ( Model Specification )
Pada pembuatan model SEM dibuat dengan persamaan equation atau persamaan matematis dan dalam bentuk image  atau  gambar.  Kemudian  dibuat  Diagram  Alur  untuk  menggambarkan  hubungan-hubungan  kausalitas yang akan diuji.
b. Merancang desain penelitian dan pengumpulan data
Penelitian inimenggunakan skala Likert, dengan skala likert ini responden diminta untuk melengkapi kuesioner yang  mengharuskan  mereka  untuk  menunjukkan  tingkat  persetujuannya  terhadap  serangkaian  pertanyaan. Klasifikasi likert dapat dilihat pada tabel 2.1.
Tabel 2. 1 Klasifikasi Penilaian Kuisioner
Pendapat Responden Bobot Nilai Sangat Setuju (SS) 5 Setuju (S) 4 Netral (N) 3 Tidak Setuju (TS) 2 Sangat Tidak Setuju (STJ) 1
Untuk  Variabel  manifest  untuk  menggambarkan  Bagian  detail  indikator  variable  dalam  menguji  pengaruh variable  kualitas  Informasi,  kualitas  sistem  dan  kualitas  layanan  fitur  transfer  pada  m-banking  BCA  dapat dijelaskan pada tabel 2.2.
Tabel 2.2 Indikator Variabel Variabel Sub Variabel Kualitas Sistem(X1), Delone dan McLean Kemudahan untuk digunakan Kecepatan akses Keamanan sistem Fleksibiltas sistem
Kehandalan sistem
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
Kualitas Informasi(X2),  Delone dan McLean Kelengkapan untuk digunakan Relevan Ketepatan waktu Penyajian informasi Akurat Kualitas  Layanan(X3), Delone dan McLean Bukti fisik Kehandalan Daya tanggap Jaminan Empati Pengunaan(Y),  Delone dan McLean Waktu penggunaan Frekuensi penggunaan Jumlah akses Pola penggunaan Ketergantungan Manfaat Sistem(Z), Delone dan McLean Proses manajemen Keberadaan informasi Produktivitas Profitabilitas Efektivitas kepuasan
c. Menguji Model
Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah :
 Uji Validitas Konstruk (Validitas / Realibilitas)
 Uji Asumsi Normalitas dan Uji Outlier
 Uji Outlier
 Hasil Uji Normalitas Setelah Outlier dihapus
 Uji Goodness of Fit
 Uji Hipotesis

## 2.5 Penelitian Terdahulu
Beberapa  penelitian  terkait  dengan  analisa  kualitas  dengan  menggunakan  metode  kesuksesan  sistem  infomarsi Delon & Mcleans dan analisa Structural Equation Modeling (SEM) telah dilakukan peneliti terdahulu. Berikut table 2.3 merupakan Kajian penelitian terdahulu :
Tabel 2.3 Kajian Penelitian Terdahulu Peneliti, Tahun Subjek Penelitian Metode Penelitian Kelebihan Kekurangan Wilda Kurnia Putri  dan  Vera Pujani, 2019 Loyalitas online pada pelanggan Shopee Structural Equation Modeling (SEM) -PLS Perhitungan dijelaskan secara  detail  sehingga mempermudah  pembaca untuk  memahami  model SEM. Terdapat beberapa bahsa yang sulit dipahami  dan  kurang dijelaksan, mempersulit  kalangan umum. Trisnawati, Baridwan,  dan Hariadi, 2017 Organisasi Perintah Lokal Technology Acceptance Model (TAM) Penyajian  data  dalam ebntuk tabel yang kemudian dijelaskan secara  detail  sehingga mempermudah  pemahan pembaca. Terlalu banyaknya metode yang digunakan dalam penelitian. Asrar,  Gita,  dan  Sistem  informasi  Rumus Slovin Alat yang digunakan  Tingkat responden
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
Wildan, 2017 KRS-online UMM dalam  penelitian  berupa kuesioner ini mudah digunakan  oleh  subjek penelitian. yang masik rendah. Bernadeta  dan Achmad, 2019 Sistem aplikasi CARE di PT. Malacca Trust Wuwungan Insurance, Tbk Structural Equation Modeling (SEM) Terdapat kesesuaian antara  tujuan  jurnal  dan kesimpulan yang didapatkan. Susunan  format  yang tidak biasa menyebabkan pembaca pembaca kesulitan  menemukan beberapa data Ida  Bagus  Gede M  dan  Ni  Gusti Putu  Wirawati, 2018 Sistem  Informasi Akuntansi  PDAM Tirta  Mangutama Kabupaten Badung Regresi Linear Metode dan desain penelitian  yang  lengkap serta dijelaskan pula secara detail. Tidak  semua  variable yang  diusulkan  ada didalam abstrak. Muji  Ernawati, Eni  Heni  H  dan Daning  Nur  , 2021 Aplikasi akademik mahasiswa Structural Equation Modeling (SEM) Metode SEM cocok dengan variable penelitian. Ada beberapa singkatan  yang  itdak memiliki  penjelasan sehingga pembaca kesulitan  mengartikan singkatan tersebut. Nani  Agustina dan Entin Sutinah, 2019 Aplikasi mobile penerimaan mahasiswa baru Alpha Cronbach Data-data yang digunakan cenderung lengkap dan jelas. Penjelasan tidak dilengkapi dengan gambar agar mepermudah gambaran pemahaman.

## III. PEMBAHASAN DAN HASIL

## 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  membagikan  kuisioner  secara  acak  kepada  nasabah BCA  yang  menggunakan layanan e-bangking BCA. Jumlah nasabah  yang dijadikan responden sebanyak 200 nasabah dimana  syaratnya  harus  nasabah  pengguna  aktif  aplikasi  e-banking  BCA.  Pertanyaan  yang  disediakan  pada  form kuisioner sebanyak 25 pertanyaan, melalui Google Form dengan periode September – November.

## 3.2. Menyiapkan Desain Penelitian dan Pengumpulan Data
Pembuatan  Path  Diagram  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini.  Pada  gambar  3.1  merupakan  gambar  dari  diagram alur data set hasil respons dari resnponden yang telah dikumpulkan, didalamnya terdapat variabel eksogen dan variabel endogen.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023

## Gambar 3.1 Diagram Alur Data Set

## 3.3. Variabel dan Analisis dalam Model Standardized
Pada Tabel 3.1 menjelaskan jumlah variabel-variabel pada path diagram. Berikut penjelasannya :
Tabel 3.1 Variabel Summary Model Standardized Jumlah seluruh variabel pada model 60 Jumlah observed variabel 25 Jumlah unobserved variabel 35 Jumlah variabel eksogen 30 Jumlah variabel endogen 30

## 3.4. Pengujian Model
a. Uji Validitas Konstruk (Validitas / Realibilitas)
Uji validitas digunakan untuk mengetahui konsistensi alat ukur, apakah alat pengukur yang digunakan dapat diandalkan  dan  tetap  konsisten  jika  pengukuran  tersebut  diulang.  Pada  Tabel  3.2  merupakan  Standardized regression weights hasil output AMOS.
 Uji Tahap 1
Tabel 3.2Standardized regression weights Tahap 1 Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Estimate X15  <--- KS_X1 0.528 X14  <--- KS_X1 0.358 X13  <--- KS_X1 0.510 X12  <--- KS_X1 0.188 X11  <--- KS_X1 0.415 X25  <--- KI_X2 0.685 X24  <--- KI_X2 0.575 X23  <--- KI_X2 0.645 X22  <--- KI_X2 0.523 X21  <--- KI_X2 0.459 X35  <--- KL_X3 0.679 X34  <--- KL_X3 0.696 X33  <--- KL_X3 0.591 X32  <--- KL_X3 0.422 X31  <--- KL_X3 0.566 Y1  <--- Penggunaan_Y 0.404
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
Estimate
Y2  <---
Penggunaan_Y 0.520 Y3  <--- Penggunaan_Y 0.566 Y4  <--- Penggunaan_Y 0.369 Y5  <--- Penggunaan_Y 0.774 Z1  <--- NBS_Z 0.565 Z2  <--- NBS_Z 0.641 Z3  <--- NBS_Z 0.591 Z4  <--- NBS_Z 0.639 Z5  <--- NBS_Z 0.440
Nilai  loading  factor  (Estimate)  di  atas  0,5  menunjukkan  indikator  tersebut  dapat  menjelaskan  konstruk yang ada.

##  Uji Tahap 2
Tabel 3.3 Standardized regression weights Tahap 2 Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Estimate X15  <---  KS_X1 .521 X13  <---  KS_X1 .584 X25  <---  KI_X2 .674 X24  <---  KI_X2 .578 X23  <---  KI_X2 .635 X22  <---  KI_X2 .526 X35  <---  KL_X3 .735 X34  <---  KL_X3 .660 X33  <---  KL_X3 .646 X31  <---  KL_X3 .590 Y2  <---  Penggunaan_Y .536 Y3  <---  Penggunaan_Y .597 Y5  <---  Penggunaan_Y .813 Z1 <---  NBS_Z .566 Z2 <---  NBS_Z .625 Z3 <---  NBS_Z .584
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
Estimate Z4 <---  NBS_Z .620
Dapat  dilihat  pada  Tabel  3.3 seluruh  nilai  estimate  sudah  lebih  dari  atau  diatas  0,5  maka  data  dapat  dikatakan bahwa  variabel  kuliatas  sistem,  informasi,  layanan,  pengguna  dan  net  benefit  sesuai  dengan  kriteria  dan  dinyatakan valid dan relibel.

## b. Uji Asumsi Normalitas dan Uji Outlier
Uji  normalitas  merupakan  pengujian  yang  dilakukan  untuk  mengecek  dan  memastikan  apakah  data  penelitian berasal dari populasi  yang  sebarannya normal. Formula atau rumus  yang digunakan untuk  melakukan  suatu  uji (t-test misalnya)  dibuat  dengan  mengasumsikan  bahwa  data  yang  akan  dianalisis  berasal  dari  populasi  yang  sebarannya normal. Tabel 3.4 merupakan hasil dari test uji normalitas yang dihitung oleh AMOS.
Tabel 3.4 Hasil Pengujian Normalitas tahap 1 menggunakan AMOS Assessment of normality (Group number 1) Variabel min max skew c.r. kurtosis c.r. Z4 3.000 5.000 -.831 -4.807 -.300 -.868 Z3 2.000 5.000 -.744 -4.307 1.007 2.914 Z2 2.000 5.000 -1.237 -7.159 1.287 3.724 Z1 3.000 5.000 -.430 -2.486 -.729 -2.110 Y5 2.000 5.000 -1.258 -7.283 1.500 4.342 Y3 1.000 5.000 -1.830 -10.590 4.903 14.189 Y2 2.000 5.000 -.865 -5.006 1.018 2.945 X31 3.000 5.000 -.483 -2.797 -.698 -2.021 X33 2.000 5.000 -.740 -4.286 .273 .790 X34 3.000 5.000 -1.005 -5.815 -.032 -.092 X35 3.000 5.000 -.492 -2.845 -.764 -2.212 X22 3.000 5.000 -.766 -4.436 -.464 -1.343 X23 3.000 5.000 -.637 -3.689 -.550 -1.591 X24 1.000 5.000 -.957 -5.539 1.865 5.396 X25 3.000 5.000 -1.653 -9.567 1.699 4.918 X13 3.000 5.000 -1.007 -5.830 -.012 -.035 X15 1.000 5.000 -1.168 -6.759 3.309 9.575 Multivariate 195.400 54.497
Apabila  berada  pada  rentang -2,58 sampai 2,58 berarti  data  berdistribusi  normal  secara  multivariat  (Haryono, 2017:245).  Dapat  diketahui  nilai  pada  Tabel  4.5  tidak  normal  karena  diluar  rentang,  dengan  ini  maka  dilakukan  uji outlier.  Menurut  Ghozali  (2014:227),  untuk  melihat  data  yang  outliers  adalah  dengan  membandingkan  nilai
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
Mahalonobis distance dengan Chi square tabel pada signifikansi 0.001, nilai Mahalonobis d-squared  yang lebih besar dari Chi square tabel dinyatakan data outlier.
 Uji Outlier
Tabel 3.5 Hasil Uji Outlier dengan AMOS Observations farthest from the centroid (Mahalanobis distance) (Group number 1)
Observation number Mahalanobis d-squared p1 p2 48 128.951 .000 .000 71 82.158 .000 .000 95 70.921 .000 .000 32 67.160 .000 .000 46 56.004 .000 .000 52 52.614 .000 .000 57 48.817 .000 .000 8 47.103 .000 .000 24 46.081 .000 .000 68 45.539 .000 .000 13 42.369 .001 .000 98 40.880 .001 .000 74 39.547 .001 .000 97 39.226 .002 .000 . . . .
Ket : 12 data dihapus
Gambar 3.2 Rumus Chi Square tabel dengan Ms. Excel
Nilai Chi square tabel dicari pada signifikansi 0,001 dengan DF 17 (jumlah indikator variabel pada gambar full model), penulis menggunakan rumus chi dengan bantuan excel. Gambar 3.2 merupakan tampilan rumus excelnya.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
Tabel 3.6 Hasil Uji Normalitas Setelah Outlier dihapus
Assessment of normality (Group number 1) Variabel min max skew c.r. kurtosis c.r. Z4 3.000 5.000 -.793 -4.453 -.420 -1.178 Z3 2.000 5.000 -.558 -3.133 .322 .905 Z2 3.000 5.000 -1.021 -5.733 -.021 -.058 Z1 3.000 5.000 -.373 -2.093 -.817 -2.292 Y5 3.000 5.000 -.998 -5.599 -.135 -.378 Y3 2.000 5.000 -1.351 -7.583 1.775 4.980 Y2 3.000 5.000 -.363 -2.037 -.959 -2.691 X31 3.000 5.000 -.431 -2.420 -.786 -2.207 X33 3.000 5.000 -.466 -2.613 -.886 -2.487 X34 3.000 5.000 -1.025 -5.751 -.073 -.206 X35 3.000 5.000 -.466 -2.613 -.886 -2.487 X22 3.000 5.000 -.816 -4.579 -.428 -1.201 X23 3.000 5.000 -.512 -2.871 -.778 -2.184 X24 3.000 5.000 -.420 -2.357 -.677 -1.900 X25 3.000 5.000 -1.770 -9.935 2.208 6.196 X13 3.000 5.000 -1.019 -5.717 .028 .077 X15 3.000 5.000 -.450 -2.527 -.828 -2.324 Multivariate 117.401 1.42
Kesimpulan dari uji normalitas diatas, maka sudah tidak ada data yang dikatakan sebagai data outlier sehingga data 189 yang tersisa sudah siap dilaksanakan analisis untuk pengujian hipotesis.
c. Uji Goodness of Fit
Tabel 3.7  merupakan Nilai Chi-Square dan Signifikansinya.
Tabel 3.7 Nilai Chi-Square dan Signifikasinya
Notes for Model (Default model)
Computation of degrees of freedom (Default model)
Number of distinct sample moments: 153 Number of distinct parameters to be estimated:  44 Degrees of freedom (153 - 44): 109
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
Result (Default model) Iteration limit reached The results that follow are therefore incorrect. Chi-square = 1128.678 Degrees of freedom = 109 Probability level = .566
Nilai  degree  of  freedom  (df)  sebesar  109  berasal  dari  selisih  number  of  distinct  sample  moments  153  dengan number of distinct parameters to be estimated 44. Nilai chi-square hitung yang diperoleh 1128.678 dan probability level 0.566. Nilai signifikansi yang dapat dilihat pada Probability level sebesar 0.566.  Dengan hasil ini menunjukkan bahwa antara  matrik  kovarians  sampel  dan  matrik  kovarians  populasi  tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan.  Berikut  tabel  3.8 adalah kriteria penilaian Goodness of fit dan hasilnya:
Tabel 3.8 Kriteria Penilaian Goodness of Fit dan Hasilnya Goodness of Fit Cut off value Hasil Keterangan Probabilitas Chi Square ≥ 0.05 0,566 Good Fit CMIN/DF ≤ 2.00 0.056 Good Fit GFI ( Goodness of Fit Index ) ≥ 0.90 0.962 Good Fit AGFI ( Adjusted Goodness of Fit Index ) ≥ 0.90 0.841 Marjinal Fit CFI ( Comparative Fit Index ) ≥ 0.90 0.966 Good Fit TLI ( Tucker Lewis Index ) ≥ 0.90 0.962 Good Fit RFI ( Relative Fit Index ) ≥ 0.90 0.948 Good Fit IFI ( Incremental Fit index ) ≥ 0.90 0.987 Good Fit RMSEA  ( Root  Mean  Square Error of Approximation ) ≤ 0.08 0.035 Good Fit RMR ( Root Mean Square Residual ) ≤ 0.05 0.037 Good Fit
Menurut  Ghozali,  2012  dalam  Haryono,  :243,  secara  keseluruhan  Goodness  of  fit  dapat  dinilai  berdasarkan minimal 5 kriteria. Dalam penelitian empiris, seorang peneliti tidak dituntut untuk memenuhi semua kriteria goodness of fit, akan tetapi tergantung dari judgement atau keputusan masing-masing peneliti.
d. Uji Hipotesis (Analisis Pengaruh Antar Variabel)
Pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan  melihat  nilai  CR  maupun  nilai  p  value.  Dasar  pengambilan  keputusan menurut Santoso, 2015:150 dapat dilihat pada Tabel 3.9.
Tabel 3.9 Dasar Pengambilan Keputusan Kesimpulan Keterangan P (Probabilitas) > 0.05 H0 Diterima Tidak ada pengaruh P (Probabilitas) < 0.05 H0 Ditolak Terdapat pengaruh
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
Dengan  merujuk  pada  hasil  perhitungan  estimasi  dari  aplikasi  AMOS,  berikut  merupakan  hasil  uji  hipotesis dari penelitian yang digambarkan pada Tabel 3.10.
Tabel 3.10 Hasil Pengujian Hipotesis Hipotesis Estimate  P Kesimpulan Penggunaan ← Kualias Sistem 0.331 0.04 Hipotesis Diterima Penggunaan ← Kualias Informasi 0.351 0.032 Hipotesis Diterima Penggunaan ← Kualias Layanan 0.354 0.026 Hipotesis Diterima Manfaat Bersih ← Penggunaan 0.241 0.021 Hipotesis Diterima

## IV. KESIMPULAN
Penelitian ini dibuat dengan tujuan untuk menganalisis pengaruh kualitas system, kualiatas informasi dan kualitas layanan  pada  transaksasi  m-Transfer  pada  aplikasi  m-BCA  terhadap  kepuasaan  pengguna.  Setelah  melewati beberapa  uji  seperti  uji  validitas,  reabilitas,  persamaan  struktur  serta  uji  kecocokan  model  maka  didapat kesimpulan sebagai berikut :
1. Bahwa kualiatas secara keseluruhan pada fitur transaksi m-transfer pada m-BCA menurut tanggapan nasabah BCA adalah baik, hal ini dapat dilihat hari hasil perhitungan kriteria penilaian Goodness of Fit, untuk hasil Good Fit nya bisa lebih dari 5 model.
2. Bahwa  nasabah  BCA  memiliki  kepuasaan  yang  bagus  terhadap  fitur  transaksi  m-Transfer,  hal  ini dikarenakan hasil dari uji kualitas bernilai baik.
3. Bahwa kualias system, informasi dan layanan berpengaruh terhadap penggunaan transaksi m-Transfer BCA, hal ini dikarekana setelah dialukukan uji hipotesis H1 dapat diterima

## REFERENSI
[1] Bernadeta  dan  Achmad, Analisis  Pengaruh  Kualitas  Sistem,  Kualitas  Informasi  Dan  Perceived Usefulness  Terhadap  Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  Care  Dalam  Upaya  Peningkatan  Kinerja Karyawan  (Studi  Kasus  Pt.  Malacca  Trust  Wuwungan  Insurance,  Tbk.) ,  Jurnal  Riset  Manajemen Sains Indonesia (JRMSI), Vol. 10 No. 1, 2019
[2] Ghozali,  Imam,  2014, “Konsep  dan  Aplikasi  Dengan  Program  AMOS  22” .  Badan  Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang.
[3] Haryono,  Siswoyo,  2017, “Metode  SEM  Untuk  Penelitian  Manajemen  dengan  AMOS  Lisrel PLS” . Cetakan I. Penerbit Luxima Metro Media, Jakarta.
[4] Ida  Bagus  dan  Ni  Gusti  Putu, Pengaruh  Kualitas  Sistem  Informasi,  Kualitas  Informasi,  dan Perceived  Usefulness  Pada  Kepuasan  Pengguna  Sistem  Informasi  Akuntansi ,  683-713,  E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana, Vol.22 No.1, Januari 2018
[5] Lailatus  dan  Leiliya, The  Influence  Of  Service  Quality  And  Price  Perception  On  Reuse  Interest  In Grab Motor Consumers In Jombang , e-ISSN: 2775-0809, Vol 02 No. 04, 2021
[6] M. Asrar, Gita dan Wildan, Analisis Pengaruh System Quality, Information Quality, Service Quality Terhadap  Net  Benefit  Pada  Sistem  KRS-Online  Universitas  Muhammadiyah  Malang ,  197  –  206, KINETIK, Vol. 2 No. 3, 2017
[7] Santoso,  Singgih,  2015, “AMOS  22  untuk  Structural  Equation  Modelling” .  PT  Elex  Media Komputindo. Jakarta.
[8] Trisnawati,  Baridwan  dan  Hariadi, The  Influence  Of  Information  System  Quality  On  The Organization  Performance:  A  Modification  Of  Technology-Based  Information  System  Acceptance And Success Model , RJOAS, 12(72), 2017
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
[9] Wafi dan Dr. Aulia, The Impact Of System Quality, Information Quality, Service Quality, Use, And User  Satisfaction  Of  Sap  Information  System  On  Net  Benefits ,  Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Vol. 8 No. 1, 2019
[10] Widarjono, Agus, 2015, “Analisis Multivariate Terapan Dengan Program SPSS, AMOS, dan SmartPLS” . Edisi II, UPP STIM YKPN, Yogyakarta.
[11] Wilda dan Vera, The influence of system quality, information quality, e-service quality and perceived  value  on  Shopee  consumer  loyalty  in  Padang  City ,  The  International  Technology Management Review, 10-15, Vol. 8(1), 2019
[12] William  Delone  dan  Ephraim  McLean, The  DeLone  and  McLean  Model  of  Information Systems Success: A Ten-Year Update , ebook URL :
https://www.researchgate.net/publication/220591866 , diakses pada : 10 November 2021