## Analisa Kepuasan Mahasiswa AMIK Mahaputra Riau Terhadap SISFO dengan Metode End User Computing Satisfaction
Annisa Salsabila * , Medyantiwi Rahmawita Munzir, Tengku Khairil Ahsyar, Megawati
Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11850322348@students.uin-suska.ac.id, 2 diantiwi0@gmail.com, 3 tengkukhairil@uin-suska.ac.id,
4 megawati@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi : 11850322348@students.uin-suska.ac.id Submitted 06-11-2022 ; Accepted 09-12-2022 ; Published 30-12-2022

## Abstrak
AMIK  Mahaputra  Riau  merupakan  salah  satu  perguruan  tinggi  yang  menerapkan  sistem  akademik  yang  dinamai  SISFO  (Sistem Informasi). SISFO membantu dalam pengelolaan data yang berkaitan dengan akademik seperti, data mahasiswa dan dosen, rekap hasil kuliah  serta  jadwal  perkuliahan.  Dalam  penerapannya,  SISFO  masih  ditemukan  beberapa  permasalahan  seperti,  tidak  adanya  fitur pengaduan  untuk  pengguna,  warna  tampilan  sistem  yang  terkesan  monoton,  tidak  lengkapnya  informasi  mengenai  total  nilai keseluruhan  semester,  sistem  masih  menginputkan  data  yang  salah  dan  lamanya  sistem  dalam  mengupdate  data.  Selama  sistem  di implementasikan, belum pernah diadakannya penelitian dan penilaian mengenai tingkat kepuasan pengguna terhadap kualitas sistem yang  digunakan.  Dari  permasalahan  tersebut,  maka  dibutuhkan  suatu  analisa  yang dapat  mengukur  kepahaman  pengguna  terhadap sistem  yang  digunakan,  dan  diharapkan  dapat  memberikan  masukan  kepada  pihak  terkait  yang  nantinya  dapat  digunakan  untuk megembangkan dan memperbaiki kualitas sistem akademik serta membantu pihak AMIK Mahaputra Riau untuk mengurangi resiko yang  nantinya  akan  terjadi.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode  End  User  Computing  Satisfaction  (EUCS). Penelitian ini menggunakan 72 responden yang ditentukan dengan menggunakan teknik Quota Sampling. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan software SmartPLS versi 3.2. Pada penelitian ini, di dapatkan bahwa sebesar 57,6% mahasiswa merasa cukup puas terhadap SISFO.
Kata Kunci: End User Computing Satisfaction (EUCS); Kepuasan Pengguna; Quota Sampling; SISFO; SmartPLS

## Abstract
AMIK  Mahaputra  Riau is one of  the  universities  that  implements  an  academic  system  called  SISFO  (Information  System).  SISFO assists in the management of data related to academics such as, student and lecturer data, recaps of lecture results and lecture schedules. In its application, SISFO still found several problems such as, the absence of a complaint feature for users, the color of the system display that seems monotonous, incomplete information about the total score of the entire semester, the system still inputs incorrect data and the length of time the system updates the data. During the implementation of the system, there has never been any research and assessment of the level of user satisfaction with the quality of the system used. From these problems, an analysis  is needed that can  measure  user  understanding of  the  system  used,  and  is  expected  to  provide  input  to  related  parties  which  can  later  be  used  to develop and improve the quality of the academic system and help AMIK Mahaputra Riau to reduce risks that will later occur. The method  used  in  this  study  is  the  End  User  Computing  Satisfaction  (EUCS)  method.  This  study  used  72  respondents  who  were determined using the Quota Sampling technique.  Data processing is carried out using SmartPLS software version 3.2.  In this study, it was found that 57.6% of students were quite satisfied with SISFO.
Keywords : End User Computing Satisfaction (EUCS); User Satisfaction; Quota Sampling; SISFO; SmartPLS

## 1. PENDAHULUAN
Tekonologi dalam bidang pendidikan  memiliki peran penting  dalam mendukung tenaga didik dan peserta didik untuk saling  berinteraksi.  Sudah  sewajarnya  pendidikan  memanfaatkan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  dalam  proses pembelajaran. Teknologi pendidikan merupakan sebuah metode untuk merencanakan atau menilai proses pembelajaran dengan  memperhatikan  dari  segi  teknis  maupun manusia,  atau  pun  interaksi  keduanya,  agar  mendapatkan  pendidikan yang lebih efektif [1].
Begitu juga dengan perguruan tinggi yang menjadi salah satu wadah pendidikan yang telah mengalami perubahan dibidang  teknologi  informasi  dan  komunikasi.  Persaingan  yang  terus  dihadapi  perguruan  tinggi  menuntut  untuk meningkatkan efesiensi dan efektifitas dalam akademik pendidikan. Dengan meningkatnya mutu akademik tersebut maka dapat  membantu  meningkatkan  citra  perguruan  tinggi.  Pengelolaan  akademik  lebih  efektif  apabila  dibantu  dengan penggunaan teknologi informasi berupa sistem informasi akademik [2].
AMIK Mahaputra Riau merupakan salah satu perguruan tinggi yang telah menerapkan teknologi informasi berupa sistem akademik untuk membantu proses-proses akademik. Sistem akademik yang diterapkan dinamakan SISFO (Sistem Informasi).  SISFO  mulai  diterapkan  oleh  AMIK  Mahaputra  pada  bulan  Agustus tahun  2018.  Adapun  layanan  yang disediakan yaitu, menginput data diri mahasiswa dan dosen, pengisian Kartu Rencana Studi (KRS), mengetahui informasi kampus, pembuatan surat aktif kuliah, mencetak Kartu Hasil Studi (KHS), mengetahui transkip Nilai, mengetahui jadwal pelajaran beserta kelas dan dosen matakuliah.
Berdasarkan pengamatan dan wawancara yang telah dilakukan, terdapat beberapa permasalahan yang ditemukan. Dari  segi content ,  SISFO  tidak  menyediakan  fitur  pengaduan  seperti  kolom  komentar  atau live  chat yang  biasanya digunakan pengguna untuk mengajukan pertanyaan, keluhan dan saran terkait sistem yang digunakan. Menurut Nalendra untuk  meningkatkan  pengembangan  layanan  perguruan  tinggi,  keluhan  yang  disampaikan  oleh  mahasiswa  harus ditampung  sebagai  bahan  untuk  mengevaluasi  sistem  [3].  Dengan  adanya  pengaduan  tersebut,  maka  kampus  dapat
memperbaiki  kekurangan  sistem  dan  meningkatkan  kualitasnya.  Maka  dari  itu,  penambahan  fitur  untuk  menampung pertanyaan  dan  saran  pengguna  dapat  membantu  sistem  informasi  agar  lebih  baik  dan  terstruktur  [4].  Permasalahan selanjutnya dari segi content , SISFO tidak memberikan informasi lengkap seperti tidak adanya informasi mengenai total nilai keseluruhan dari semester pertama sampai semester akhir (total nilai kumulatif).
Permasalahan dari segi format , pengguna merasa bahwa tampilan sistem akademik memiliki desain yang kurang menarik  dengan  komposisi  warna  yang  monoton,  sehingga  pengguna  merasa  bosan  dengan  tampilan  pada  sistem akademik. Warna dapat menimbulkan ketertarikan yang baik terhadap pengguna  secara fisik ataupun psikologis, maka dari  itu  pemilihan  warna  perlu  diperhatikan  agar  pengguna  tidak  merasa  bosan  [5].  Permasalahan  dari  segi timeliness yaitu, pengguna merasa bahwa SISFO lambat dalam mengupdate data saat adanya perbaikan data. Sistem informasi yang baik dapat dilihat dari ketepatan waktu dalam mengolah dan menghasilkan output data kepada para pengguna. Waktu yang dibutuhkan haruslah cepat agar pengguna dapat menilai sitem dengan baik [6].
Permasalahan dari segi accuracy , pengguna merasa bahwa sistem masih menginputkan data yang salah, contohnya saat  mahasiswa  telah  mengambil  mata  kuliah  dan  sudah  menjadi  mahasiswa  aktif,  tetapi  sistem  masih  menampilkan bahwa  mahasiswa  tersebut  belum  terdaftar,  akibatnya  pengguna  merasa  bingung  dengan  informasi  yang  ditampilkan sistem  karena  ketidaksesuaian  informasi  tersebut.  Menurut  Doll  &  Torkzadeh  pengguna  akhir  harus  mendapatkan informasi yang sesuai dalam sebuah aplikasi, selain meyakinkan keakuratannya juga meyakinkan pembaharuan sistem tersebut  [6].  Selama  sistem  di  implementasikan,  belum  pernah  diadakan  penelitian  atau  penilaian  mengenai  tingkat kepuasan pengguna terhadap kualitas sistem yang digunakan, sehingga pihak kampus belum mengetahui tingkat kepuasan mahasiswa terhadap sistem yang digunakan.
Dari permasalahan yang ada, maka diperlukan suatu analisa dalam mengukur tingkat kepuasan pengguna untuk mengukur  kepahaman  pengguna  terhadap  sistem  dan  dapat  memberikan  masukan  kepada  pihak  terkait  yang  nantinya dapat  digunakan  untuk  mengembangkan  dan  memperbaiki  pengelolaan  sistem  akademik.  Untuk  melakukan  analisa pengukuran kepuasan pengguna tersebut, maka diperlukan suatu metode yang dapat mengukur dari segi tingkat kepuasan pengguna. Metode End User Computing Satisfaction (EUCS) merupakan sebuah metode yang dapat membantu dalam pengukuran kepuasan pengguna terhadap sistem informasi. Pada metode EUCS, terdapat lima variabel di dalamnya yaitu, content , accuracy , format , ease of use dan timeliness [7]. Pada penelitian ini ditentukan hipotesis sementara yang mana menggambarkan jawaban sementara terhadap rumusan permasalahan yang telah ditentukan. Hipotesis tersebut akan diuji kebenaran  dan  kesalahannya.  Hipotesis  semntara  pada  penelitian  ini,  semua  variabel  EUCS,  isi  ( content ),  akurasi ( accuracy ), bentuk  ( format ), kemudahan  pengguna  ( ease  of  use ),  dan ketpatan  waktu ( timeliness )  berpengaruh  positif terhadap kepuasan pengguna ( user satisfaction ). Adapun beberapa penelitian terdahulu yang menggunakan metode EUCS dengan judul “ Model Satisfaction Users Measurement of Academic Information System Using End-User Computing Satisfaction (EUCS) Method ” yang di lakukan oleh  Nur  Aeni  Hidayah,  Elvi  Fitriana  dan  Alvali  Zaqi  Taufan  tahun  2020,  menyatakan,  35%  pengguna  merasa  puas terhadap sistem dan 21% pengguna merasa sangat puas [8]. Selanjutnya penelitian oleh Purwanto dan Deden Hedin tahun 2020  berjudul,  “ Measurement  of  User  Satisfaction  for  Web-Base  Academic  Information  System  Using  End-User Computing Satisfaction Method ” menyatakan, pengguna belum merasa puas dengan sistem informasi akademik dalam variabel content , accuracy , dan format. Sedangkan pada variabel ease of use dan timeliness , pengguna sudah merasa puas [9]. Penelitian oleh Widi Astuti dan Retno Waluyo tahun 2022 dengan judul, “Analisis Kepuasan Mahasiswa Terhadap Aplikasi PeduliLindungi Menggunakan Metode EUCS”, menyatakan, semua variabel EUCS berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna terhdapa aplikasi [10].
Penelitian  berikutnya  dengan  judul  “Analisis  Kepuasan  Pengguna  SIMPUS  Menggunakan  Metode  EUCS  di Puskesmas  Banguntapan  II”  yang  di  lakukan  oleh  Imaniar  Sevtiyani  dan  Findy  Fatikasari  tahun  2020,  menyatakan, variabel accuracy tidak berpengaruh terhadap kepuasan pengguna dengan nilai T sebesar 0,433. Variabel content tidak berpengaruh terhadap kepuasan pengguna dengan nilai T sebesar 0,731. Variabel ease of use tidak berpengaruh terhadap kepuasan  pengguna  dengan  nilai  T  sebesar  0,723.  Untuk  variabel format berpengaruh  terhadap  kepuasan  pengguna dengan nilai T sebesar 2,504, dan variabel timeliness berpengaruh terhadap kepuasan pengguna dengan nilai T sebesar 2,265 [11]. Penelitian terakhir yang dilakukan oleh Muhammad Aja Sugandi dan  R. M. Nasrul Halim tahun 2020 dengan judul “Analisis End-User Computing Satisfaction (EUCS) Pada Apliaksi Mobile Universitas Bina Darma” menyatakan, berdasarkan  hasil  dari  uji  R 2 ,  kelima  variabel  EUCS  berpengaruh  terhadap  kepuasan  pengguna  sebesar  70,8  %. Berdasarkan  hasil  dari  uji  T  diketahui  variabel format dan content tidak  berpengaruh  terhadap  kepuangan  pengguna, sedangan variabel accuracy , timeliness dan ease of use berpengaruh terhadap kepuangan pengguna [12].
Berdasarkan  penjelasan  yang  telah  dipaparkan,  maka  penelitian  ini  akan  melakukan  analisa  tingkat  kepuasan mahasiswa  terhadap  sistem  akademik  dengan  judul,  Analisa  Kepuasan  Mahasiswa  AMIK  Mahaputra  Riau  Terhadap SISFO Dengan Metode End User Computing Satisfaction . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat kepuasan  mahasiswa  AMIK  Mahaputra  Riau  terhadap  SISFO  berdasarkan  metode End  User  Computing  Satisfaction (EUCS) dan untuk menghasilkan rekomendasi kepada pihak AMIK Mahaputra Riau terkait sistem yang dianalisa.
Metodologi penelitian merupakan gambaran mengenai tahapan dalam penyusunan laporan. Tahapan tersebut mulai dari tahap  pengumpulan  data  hingga  tahap  pembuatan  dokumentasi.  Berikut  merupakan  penjelasan  metodologi  penelitian yang di gambarkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.1 Tahap Perencanaan
Pada  tahap  perencanaan  dilakukan  pemilihan  topik  dengan  melakukan  identifikasi  terhadap  minat  dan  apa  yang  akan diteliti dengan mencari beberapa referensi dari jurnal-jurnal terdahulu. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan metode End  User  Computing  Satisfaction (EUCS)  yang  mana  metode  ini  dapat  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  kepuasan pengguna  terhadap  sistem.  Setelah  menentukan  topik,  peneliti  menentukan  studi  kasus  penelitian.  Peneliti  melakukan observasi dan wawancara kepada mahasiswa untuk mempermudah dalam penelitian. Studi kasus pada penelitian ini yaitu AMIK  Mahaputra  Riau yang bertepatan dijalan  H.R  Soebrantas  No.  77,  Tuah  Karya,  Kec.  Tampan,  Kota  Pekanbaru. Selanjutnya peneliti menentukan subjek penelitian. Dalam penelitian ini, subjek penelitan adalah mahasiswa aktif AMIK Mahaputra  Riau.  Pada  AMIK  Mahaputra  Riau  ini,  program  studi  yang  dimiliki  hanya  D3  Manajemen  Informatika. Selanjutnya  peneliti  melakukan  wawancara  kepada  pengelola  sistem  dan  beberapa  mahasiswa.  Setelah  itu  peneliti mengidentifikasi  masalah,  menentukan  batasan  masalah,  tujuan  penelitian,  serta  manfaat  penelitian.  Pada  tahap  ini, peneliti juga menentukan hipotesis sebagai hasil sementara terhadap rumusan masalah.

## 2.2 Tahap Pengumpulan Data
Pada tahap ini peneliti mulai mengumpulkan data yang di dapatkan dari hasil wawancara dan mengumpulkan berbagai macam teori dari jurnal-jurnal dan buku. Populasi pada penelitian ini berjumlah 147 mahasiswa. Sampel pada penelitian ini  ditentukan  dengan  menggunakan Nonprobability  Sampling dengan  teknik Quota  Sampling .  Pemilihan  sampel ditentukan berdasarkan ketersediaan waktu dan populasi. Pengambilan sampel tidak akan di hentikan jika jumlah sampel belum memenuhi kuota, dan akan dihentikan jika jumlah sampel telah memenuhi kuota  [13]. Dari teknik pengambilan sampel  tersebut  di  dapatkan  72  mahasiswa  aktif  tahun  2020  dan  tahun  2021  sebagai  sampel  penelitian. Selanjutnya, penelitian  menentukan  metode  data  dan  instrument  dalam  pengumpulan  data.  Dalam  penelitian  ini,  metode  yang digunakan untuk menggumpulkan data adalah dengan menggunakan kuisioner. Kuisioner yang digunakan berisikan 22 pertanyaan dengan mengategorikan pertanyaan tersebut kedalam lima dimensi EUCS, content , accuracy , format , ease of use dan timeliness . Instrumen yang digunakan dalam pengumpulan data adalah skala likert . Pada penelitian ini, data yang di butuhkan mencakup data sekunder yang di dapatkan dari jurnal-jurnal terdahulu yang berkaitan dengan topik penelitian, dan data primer yang di dapatkan dari observasi dan wawancara serta penyebaran kuisioner.

## 2.3 Tahap Analisa dan Pengolahan Data
Pada tahap ini peneliti melakukan pengolahan terhadap data kuisioner, yang mana dari kuisioner tersebut di dapatkan data responden  meliputi  semester,  jenis  kelamin,  jurusan  dan  jenjang  pendidikan.  Setelah  itu  dilakukan  pengolahan  data dengan menyusun data kedalam Microsoft Excel dan mengolahnya dengan menggunakan SmartPLS 3.2. Pengolahan data diawali  dengan  mengukur outer  model . Outer  model menjelaskan  bagaimana  hubungan  indikator  dengan  variabel latennya  [14].  Dalam  pengukuran outer  model terdapat  uji  validitas  dan  uji  reliabilitas  [14].  Setelah  mengukur outer model , selanjutnya mengukur inner model . Inner model akan mengevaluasi konstruk laten yang satu dengan yang lainnya [15]. Dan terakhir adalah menguji hipotesis dengan bootstrapping . Tingkat signifikan yang digunakan yaitu satu arah 0,05.

## 2.4 Tahap Dokumentasi
Tahap dokumentasi merupakan tahap akhir dari penelitian. Pada tahap ini peneliti melakukan penyusunan hasil penelitian dan menentukan kesimpulan serta rekomendasi terhadap sistem yang diteliti.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Sistem Informasi (SISFO)
SISFO  merupakan  layanan  akademik  berbasis online yang digunakan  mahasiswa  untuk menginput  biodata,  pengisian Kartu Rencana Studi (KRS), mencetak Kartu Hasil Studi (KHS), mengetahui transkip nilai, mengetahui jadwal pelajaran beserta kelas dan dosen matakuliah. SISFO dapat diakses pada website https://sisfo.amikmahaputra.ac.id/ .
Gambar 2 . Tampilan Halaman Login
Gambar 3. Tampialn Halaman Menu Utama

## 3.2 Analisis Responden
Responden pada penelitian ini adalah mahasiswa D3 Manajemen Informatika yang diambil dari jumlah populasi sebanyak 147 mahasiswa dengan pengambilan sampel menggunakan teknik Quota Sampling .  Pada penelitian ini sampel yang di ambil  adalah  mahasiswa  aktif  tahun  2020  sampai  2021,  sehingga  di  dapatkan  sampel  sebanyak  72  mahasiswa.  Pada penelitian ini kuisioner yang di sebarkan berdasarkan skala likert . Skala likert yang digunakan mencakup empat poin.
Tabel 1. Pengukuran Skala Likert Nomor Keterangan 1 Sangat Tidak Setuju 2 Tidak Setuju
3 Setuju 4
Sangat Setuju
Data  yang  diperoleh  setelah  penyebaran  kuisioner  meliputi  semester,  jenis  kelamin,  jurusan  dan  jenjang pendidikan.
Tabel 2. Responden Berdasarkan Semester No Semester Jumlah 1 Tiga 47 2 Lima 25 Total 72 Tabel 3. Responden Berdasarkan Jenis Kelamin No Jenis Kelamin Jumlah 1 Laki-laki 36 2 Perempuan 36 Total 72 Tabel 4. Responden Berdasarkan Jurusan No Jurusan Jumlah 1 Manajemen Informasi 72 Total 72 Tabel 5. Responden Berdasarkan Jenjang Pendidikan No Jenjang Pendidikan Jumlah 1 D3 72 Total 72

## 3.3 Analisis Data
Analisis  data  pada  penelitian  ini  menggunakan tools SmartPLS  3.2  yang  mana  di  dalamnya  terdapat  dua  jenis  model dalam  menganalisa  data  yaitu, inner  model dan outer  model .  Sebelum  masuk  ketahap outer  model dan inner  model , terlebih dahulu merancang diagram jalur. Diagram jalur dapat di lihat pada Gambar 4.

## 3.4 Evaluasi Outer Model
3.4.1 Convergent Validity
Nilai convergent validity dapat  dilihat dari  nilai loading  factor .  Menurut  Chin, kriteria loading  factor dikatakan tinggi apabila nilai korelasi sebesar > 0,70 dengan konstruk yang diukur, namun apabila nilai loading factor sebesar 0,60 maka dapat di pertahankan [16].

## Gambar 5. Loading Factor
Pada gambar diatas, dapat di lihat bahwa ACC 2, FOR 2 dan US 5 tidak memenuhi nilai loading factor , yang mana nilai pada masing-masing indikator tersebut di bawah 0,70, sehingga ketiga indikator tersebut dihilangkan. Sedangkan untuk indikator US 4 dapat dipertahankan dikarenakan nilai indikatornya sebesar 0,685.

## 3.4.2 Discriminant Validity
Untuk menentukan nilai discriminant validity dapat di lihat dari nilai cross loading . Nilai ini dapat mengetahui apakah nilai indikator tersebut diskriminan terhadap konstruknya atau tidak. Caranya adalah dengan membandingkan nilai cross loading satu indikator dengan indikator lainnya yang mana nilai cross loading indikator yang dimaksud harus lebih besar dari indikator lainnya [17].
Tabel 6. Output Cross Loading Accuracy Content Ease Of Use Format Timeliness User Satisfaction ACC 1 0,921 0,633 0,725 0,604 0,560 0,593 ACC 3 0,930 0,660 0,640 0,616 0,537 0,630 CON 1 0,699 0,921 0,727 0,525 0,666 0,600 CON 2 0,504 0,833 0,546 0,649 0,536 0,422 EOU 1 0,725 0,628 0,811 0,597 0,599 0,616 EOU 2 0,700 0,663 0,916 0,638 0,613 0,595 EOU 3 0,457 0,703 0,722 0,583 0,687 0,470 EOU 4 0,553 0,526 0,866 0,651 0,652 0,553 EOU 5 0,619 0,589 0,873 0,553 0,667 0,565 FOR 1 0,397 0,298 0,416 0,707 0,513 0,476 FOR 3 0,458 0,467 0,502 0,787 0,504 0,402 FOR 4 0,664 0,721 0,735 0,859 0,693 0,595 TIM 1 0,528 0,528 0,662 0,620 0,878 0,604 TIM 2 0,379 0,639 0,497 0,571 0,759 0,432 TIM 3 0,503 0,535 0,658 0,593 0,775 0,587
Berdasarkan  tabel  diatas,  nilai  masing-masing  indikator  terhadap  konstruknya  lebih  tinggi  dari  pada  indikator lainnya. Maka dapat dikatakan bahwa tiap-tiap indikator telah memenuhi nilai discriminant validity .

## 3.4.3 Averange Variance Extracted (AVE)
AVE  juga  dapat  mengukur convergent  validity dengan  nilai  sebesar  >  0,50.  Jika  nilai  AVE  besar  dari  0,50  maka convergent validity dinilai baik, namun sebaliknya, jika nilai AVE kecil dari 0,50 maka convergent validity dinilai buruk [18].
Tabel 7. Output Average Variance Axtracted (AVE) AVE Keterangan Accuracy Content Ease Of Use Format Timeliness User Satisfaction 0,857 0,771 0,706 0,619 0,649 0,608 Valid Valid Valid Valid Valid
Valid
Berdasarkan  tabel  diatas,  dapat  di  katakan  bahwa  nilai  AVE  pada  masing-masing  konstruk  telah  diatas  0,50. Artinya masing-masing indikator memiliki nilai convergent validity yang baik.

## 3.4.4 Composite Reliability
Menurut Hair, konstruk dapat dikatakan reliabel apabila nilai composite reliability telah diatas 0,70 [16].
Tabel 8. Output Composite Reliability Composite Reliability Keterangan Accuracy 0,923 Valid Content 0,871 Valid Ease Of Use 0,923 Valid Format 0,829 Valid Timeliness 0,847 Valid User Satisfaction 0,860 Valid
Pada tabel diatas dapat dilihat bahwa nilai output composite reliability dari masing-masing konstruk telah diatas 0,70. Dapat dikatakan bahwa masing-masing konstruk telah memiliki reliabilitas yang baik.

## 3.4.5 Cronbach Alpha
Konstruk dapat dikatakan telah reliabel jika nilai cronbach alpha telah di atas 0,70 [10].
Tabel 9. Output Cronbach Alpha Composite Reliability Keterangan Accuracy 0,833 Valid Content 0,712 Valid Ease Of Use 0,894 Valid Format 0,692 Tidak Valid Timeliness 0,731 Valid User Satisfaction 0,788 Valid
Pada tabel diatas dapat dilihat bahwa nilai cronbach alpha untuk konstruk format sebesar 0,692 yang mana nilai tersebut di bawah 0,70. Dapat dikatakan bahwa nilai cronbach alpha untuk konstruk format tidak memenuhi reliabilitas.
3.5 Evaluasi Inner Model

## 3.5.1 R-Square
Menurut Hair, R-square memiliki ketentuan standar nilai pengukuran dimensi eksogen terhadap dimensi endogen. Jika nilai menunjukkan 0,75 maka masuk kedalam kriteria tinggi. Jika nilai menunjukkan 0,50 maka masuk kedalam kriteria sedang. Jika nilai menunjukkan 0,25 maka masuk kedalam kriteria rendah [10].
US 1 0,553 0,653 0,643 0,621 0,662 0,791 US 2 0,570 0,381 0,546 0,510 0,517 0,846 US 3 0,511 0,416 0,537 0,473 0,566 0,788 US 4 0,395 0,354 0,268 0,313 0,289 0,685
Tabel 10. Output R-Square
R-Square User Satisfaction 0,576
Pada  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa  nilai R-Sqaure  User  Satisfaction sebesar  0,576  yang  mana  nilai  tersebut berada di kategori sedang.

## 3.5.2 Koefisien Jalur
Menurut Helm koefisien jalur memiliki rentang nilai -1 sampai +1. Jika nilai koefisien jalur mendekati +1, maka koefisien jalur pada konstruk tersebut berpengaruh postif. Jika nilai koefisien jalur mendekati -1, maka koefisien jalur pada konstruk tersebut berpengaruh negatif [15].
Tabel 11. Output Koefisien Jalur Koefisien Jalur Accuracy - User Satisfaction 0,317 Content - User Satisfaction -0,013 Ease Of Use - User Satisfaction 0,111 Format - User Satisfaction 0,104 Timeliness - User Satisfaction 0,342
Pada tabel diatas dapat dilihat bahwa nilai koefisien jalur pada Content - User Satisfaction sebesar -0,013 yang mana nilai tersebut berpengaruh negatif. Sedangkan untuk nilai koefisien jalur yang lain telah berpengaruh positif.

## 3.5.3 Uji T
Sebelum  melakukan  pengujian  hipotesis  dilakukan  terlebih  dahulu  uji  T.  Uji  T  dilakukan  untuk  menentukan  apakah hubungan konstruk eksogen signifikan terhadap konstruk endogen atau tidak. Uji T dapat dilakukan dengan menggunakan uji T-table . Apabilan nilai uji T lebih besar dari T-table dapat dikatakan bahawa nilai tersebut signifikan. Pada penelitian ini, T-table di diperoleh dari perhitungan degree of freedom (df).
( df ) = N - 1 (1)
( df ) = 72 - 1 (2)
( df ) = 71 (3)
Tingkat signifikan yang digunakan adalah 0,05 dan menghasilkan nilai T-table sebesar 1,669.
Tabel 12. Output Uji T Koefisien Jalur T-statistic P-values Accuracy - User Satisfaction 0,317 1,979 0,024 Content - User Satisfaction -0,013 0,086 0,466 Ease Of Use - User Satisfaction 0,111 0,713 0,238 Format - User Satisfaction 0,104 0,788 0,215 Timeliness - User Satisfaction 0,342 2,541 0,006
Nilai P-values dapat  menunjukkan  apakah  hubungan  antara  konstruk  endogen  dengan  eksogen  signifikan  atau tidak. P-values dapat dikatakan signifikan apabila nilainya kecil dari nilai tingkat signifikan yang digunakan (0,05) [19]. Pada tabel 12, dapat di lihat bahwa nilai P-values untuk Accuracy - User Satisfaction dan Timeliness - User Satisfaction saja yang berpengaruh signifikan.

## 3.6 Hipotesis
Hasil hipotesis yang di dapatkan antar konstruk eksogen terhadap konstruk endogen dapat dilihat pada tabel 13.
Tabel 13. Hipotesis Hipotesis T-table T-statistic Hasil Pengujian Accuracy - User Satisfaction 1,669 1,979 Diterima Content - User Satisfaction 1,669 0,086 Ditolak Ease Of Use - User Satisfaction 1,669 0,713 Ditolak Format - User Satisfaction 1,669 0,788 Ditolak Timeliness - User Satisfaction 1,669 2,541 Diterima
a. Hipotesis 1 - Pengaruh Accuracy terhadap User Satisfaction Dari tabel 13 dapat di simpulkan bahwa hipotesis 1 dapat diterima dimana nilai T-statistic (1,979) lebih besar dari nilai T-table (1,669). Yang mana jika nilai T-statistic lebih besar dari nilai T-table maka hipotesis dapat diterima. Ini
membuktikan bahwa pengguna merasa puas dengan keakuratan yang dimiliki SISFO. Akan tetapi dibalik keakuratan ini masih ditemukan beberapa kendala yaitu, SISIFO masih mengupdate data yang salah. Untuk konstruk accuracy , nilai loading factor terbesar ada pada indikator 3 yaitu, setiap link pada SISFO selalu menampilkan halaman menu yang benar, sedangkan untuk nilai terkecil ada pada indikator 2 yaitu, SISFO jarang terjadi error saat digunakan. b. Hipotesis 2 - Pengaruh Content terhadap User Satisfaction Dari tabel 13 dapat di simpulkan bahwa hipotesis 2 ditolak, dimana nilai T-statistic (0,086) lebih kecil dari nilai T- table (1,669). Yang mana jika nilai T-statistic lebih kecil dari nilai T-table maka hipotesis ditolak. Ini membuktikan bahwa pengguna belum puas dengan informasi yang dimiliki SISFO yang mana tidak adanya fitur untuk menampung pertanyaan dan keluhan pengguna terhadap sistem dan tidak adanya informasi mengenai total nilai keseluruhan dari semester pertama sampai semester akhir (total nilai kumulatif). Untuk konstruk content , nilai loading factor terbesar ada pada indikator 1 yaitu, informasi pada SISFO mudah dipahami, sedangkan untuk nilai terkecil ada pada indikator 2 yaitu, informasi pada SISFO sesuai dengan kebutuhan.
c. Hipotesis 3 - Pengaruh Ease Of Use terhadap User Satisfaction Dari tabel 13 dapat di simpulkan bahwa hipotesis 3 ditolak, dimana nilai T-statistic (0,713) lebih kecil dari nilai T- table (1,669). Yang mana jika nilai T-statistic lebih kecil dari nilai T-table maka hipotesis ditolak. Untuk konstruk ease of use , nilai loading factor terbesar ada pada indikator 2 yaitu, SISFO mudah dipahami, sedangkan nilai terkecil ada pada indikator 3 yaitu, tidak membutuhkan waktu lama untuk mempelajari SISFO.
d. Hipotesis 4 - Pengaruh Format terhadap User Satisfaction
Dari tabel 13 dapat di simpulkan bahwa hipotesis 4 ditolak, dimana nilai T-statistic (0,788) lebih kecil dari nilai T- table (1,669). Yang mana jika nilai T-statistic lebih kecil dari nilai T-table maka hipotesis ditolak. Ini membuktikan bahwa pengguna belum puas dengan tampilan pada SISFO yang mana tampilan pada SISFO memiliki warna yang monoton. Untuk konstruk format , nilai loading factor terbesar ada pada indikator 4 yaitu, output yang dihasilkan telah sesuai dengan format yang benar, sedangkan untuk nilai terkecil ada pada indikator 2 yaitu, SISFO memiliki kompisisi warna baik sehingga tidak membosankan.
e. Hipotesis 5 - Pengaruh Timeliness terhadap User Satisfaction Dari tabel 13 dapat di simpulkan bahwa hipotesis 5 dapat diterima, dimana nilai T-statistic (2,541) lebih besar dari nilai T-table (1,669). Yang mana jika nilai T-statistic lebih besar dari nilai T-table maka hipotesis dapat diterima. Ini membuktikan bahwa pengguna merasa puas dengan ketepatan yang dimiliki SISFO. Akan tetapi dibalik ketepatan ini masih ditemukan beberapa kendala yaitu, SISIFO lambat dalam mengupdate data. Untuk konstruk timeliness , nilai loading factor terbesar ada pada indikator 1 yaitu, SISFO membuat pengguna bekerja lebih cepat, sedangkan untuk nilai terkecil ada pada indikator 2 yaitu, SISFO selalu memberikan output yang dibutuhkan dengan benar.

## 3.7 Rekomendasi Perbaikan
Adapun beberapa rekomendasi yang diusulkan yaitu: a. Variabel Content (isi)
1. Rekomendasi yang diusulkan yaitu menambah fitur live chat yang bergua untuk menampung pertanyaan dan saran dari pengguna agar interaksi antara pengguna dan pengelola sistem berjalan lebih baik lagi dan membantu sistem lebih terstruktur.
2. Rekomendasi  selanjutnya  yaitu  menambah  informasi  mengenai  total  nilai  keseluruhan  dari  semester  pertama sampai semester akhir (total nilai kumulatif) agar pengguna mendapatkan informasi yang lebih lengkap.
b. Variabel Format (tampilan)
Rekomendasi yang diusulkan yaitu melakukan perbaikan warna pada tampilan SISFO. Hindari menggunakan warna yang tajam, jangan gunakan warna secara berlebihan, gunakan pewarnaan yang gelap untuk latar belakang. Menurut Listya tahun 2018, pilihlah warna yang dapat membuat pengguna merasa nyaman saat menggunakan sistem [5]. c. Variabel Accuracy (akurasi)
Rekomendasi yang diusulkan yaitu, melakukan update data secara rutin agar tidak terjadi kesalahan saat pengguna menerima informasi dari sistem. Pengguna akhir harus mendapatkan informasi yang sesuai dalam sebuah aplikasi [6]. d. Variabel Timeliness (ketepatan waktu)
Rekomendasi  yang  diusulkan  yaitu,  pengelola  SISFO  disarankan  untuk  meningkatkan  ketepatan  waktu  saat mengupdate data mahasiswa. Dikarenakan kepuasan pengguna terhadap sistem dapat dilihat dari cepat atau tidaknya suatu sistem dalam mengolah dan menghasilkan output data [6].

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisa yang dilakukan, dapat ditarik kesimpulan bahwa sebanyak 57,6% mahasiswa merasa cukup puas terhadap SISFO. Dari kelima variabel EUCS, terdapat dua variabel yang berpengaruh positif terhadap user satisfaction (kepuasan pengguna)  yaitu,  variabel accuracy (akurasi) dengan  nilai T-statistic 1,979  dan  variabel timeliness (ketepatan  waktu) dengan nilai T-statistic 2,541. Dan terdapat tiga variabel EUCS yang berpengaruh negatif terhadap user satisfaction yaitu, variabel content (isi) dengan nilai T-statistic 0,086, variabel ease of ese (kemudahan pengguna) dengan nilai T-statistic
0,713,  dan  variabel format (bentuk)  dengan  nilai T-statistic 0,788.  Terdapat  5  rekomendasi  yang  diusulkan  yaitu, menambah fitur live chat , menambah informasi mengenai total nilai keseluruhan dari semester pertama sampai semester
akhir (total nilai kumulatif), melakukan perbaikan warna pada tampilan SISFO, melakukan update data secara rutin, dan meningkatkan  ketepatan  waktu  saat  mengupdate  data.  Rekomendasi  tersebut  diharapkan  data  membantu  dalam meningkatkan kualitas SISFO untuk kedepannya.

## REFERENCES
[1] S. Lestari, “PERAN TEKNOLOGI DALAM PENDIDIKAN DI ERA GLOBALISASI,” J. Pendidik. Agama Islam , vol. 2, no. 2, pp. 94–100, 2018.
[2] H. Harleni and M. Marisa, “Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) STIKES Perintis Padang,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 3, p. 305, 2018.
[3] D. E. dan N. M. Febriyanti, “Perancangan Sistem Informasi Aplikasi PETIR (Pengaduan, Kritik dan Saran) Mahasiswa Berbasis Digital Studi Kasus: Mahasiswa Teknik Industri Universitas Muria Kudus,” Jointech UMK , vol. 1, no. 1, pp. 36–46, 2020.
[4] M. Yahya and H. Wijoyo, “Developing School Information Program,” Int. J. Asian Educ. , vol. 1, no. 3, pp. 179–186, 2020, doi: 10.46966/ijae.v1i3.70.
[5] A.  Listya,  “Konsep  dan  Pengunaan  Warna  dalam  Infografis,” J.  Desain ,  vol.  6,  no.  01,  p.  10,  2018,  doi: 10.30998/jurnaldesain.v6i01.2837.
[6] F. S. Bawardi, A. Rachmadi, and N. H. Wardani, “Analisis Kepuasan Pengguna Aplikasi Driver Ojek Online Menggunakan Metode End User Computing Satisfaction ( EUCS ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 8, pp. 7694–7700, 2019.
[7] N. A. O. Saputri and A. Alvin, “Measurement of User Satisfaction Level in the Bina Darma Information Systems Study Program Portal  Using  End  User  Computing  Satisfaction  Method,” J.  Inf.  Syst.  Informatics ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  154–162,  2020,  doi: 10.33557/journalisi.v2i1.43.
[8] N. A. Hidayah, E. Fetrina, and A. Z. Taufan, “Model Satisfaction Users Measurement of Academic Information System Using End-User  Computing  Satisfaction  (EUCS)  Method,” Appl.  Inf.  Syst.  Manag. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  119–123,  2020,  doi: 10.15408/aism.v3i2.14516.
[9] Purwanto and P. B. Deden Hedin, “Measurement of user satisfaction for web-base academic information system using end-user computing satisfaction method,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 909, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/909/1/012044.
[10]  W. Astuti and R. Waluyo, “Analisis Kepuasan Mahasiswa Terhadap Aplikasi Pedulilindungi Menggunakan Metode Eucs,” J. Rekayasa Inf. , vol. 11, no. 1, pp. 9–16, 2022.
[11]  I. Sevtiyani and F. Fatikasari, “Analisis Kepuasan Pengguna SIMPUS Menggunakan Metode EUCS di Puskesmas Banguntapan II,” Indones. Heal. Inf. Manag. J. , vol. 8, no. 2, pp. 64–68, 2020.
[12]  M. A. Sugandi and R. M. N. Halim, “Analisis End-User Computing Satisfaction (Eucs) Pada Aplikasi Mobile Universitas Bina Darma,” Sistemasi , vol. 9, no. 1, p. 143, 2020, doi: 10.32520/stmsi.v9i1.625.
[13]  A. Fauzy, Metode Sampling , vol. 9, no. 1. 2019.
[14]  D. L. Trenggonowati and K. Kulsum, “Analisis Faktor Optimalisasi Golden Age Anak Usia Dini Studi Kasus Di Kota Cilegon,” J. Ind. Serv. , vol. 4, no. 1, pp. 48–56, 2018, doi: 10.36055/jiss.v4i1.4088.
[15]  M. Nashar and T. Taru, “Pengaruh Lingkungan Kerja Dan Budaya Organisasi Terhadap Reputasi Perusahaan Dengan Komitmen Organisasi Sebagai Variabel Intervening,” J. Appl. Bus. Adm. , vol. 4, no. 2, pp. 156–162, 2020, doi: 10.30871/jaba.v4i2.2064.
[16]  L. Susanto, Y. Yanti, V. Viriany, and H. Wirianata, “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Minat Mahasiswa Akuntansi Mengikuti Uskad,” J. Bina Akunt. , vol. 7, no. 2, pp. 124–141, 2020, doi: 10.52859/jba.v7i2.80.
[17]  Jansen,  “Pengaruh  Service  Attributes  Terhadap  Overall  Satisfaction  Dan  Membership  Renewal  Intention  Member  Knockout Boxing Camp Surabaya,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2019.
[18]  R. R. Marliana, “Partial Least Square-Structural Equation Modeling Pada Hubungan Antara Tingkat Kepuasan Mahasiswa Dan Kualitas Google Classroom Berdasarkan Metode Webqual 4.0,” J. Mat. Stat. dan Komputasi , vol. 16, no. 2, p. 174, 2019, doi: 10.20956/jmsk.v16i2.7851.
[19]  N. A. Fauziyyah and R. Bisma, “Analisis Kesesuaian Teknologi pada UNBK SMA/SMK di Jawa Timur,” J. Inform. dan Teknol. , vol. 2, no. 2, pp. 143–155, 2019.