## ITEJ
Information Technology Engineering Journals
eISSN : 2548-2157
Url : https://syekhnurjati.ac.id/journal/index.php/itej Email : itej@syekhnurjati.ac.id
Implementasi Model Kesuksesan Sistem Informasi DeLone dan McLean pada SVOD Platform (Studi Kasus:

## Netflix)
Nico Yonatan Wicaksana Jarot Sembodo Suroso Information Systems Management Department Information Systems Management Department Binus Graduate Program Bina Nusantara University Binus Graduate Program Bina Nusantara University Jakarta, Indonesia Jakarta, Indonesia nicoyonatanwicaksana@gmail.com jsembodo@binus.edu
Abstract — Netflix is a pioneer in the video on demand subscription platform in Indonesia and remains the most popular video streaming service in the world, but Netflix has been forced to relinquish its position as the SVOD provider with the highest subscribers to become the fourth position in Indonesia. The SI DeLone and McLean success model modified by Hudin and Riana in 2016 is used in this study to determine Netflix's success  factors  and  can  be  used  for  sustainability  progress.  The  Smart  PLS  software  program  was  used  to evaluate survey data from 410 respondents, which indicated that information quality had a significant effect on  system  usage  (Statistics  T=2.85;  P-Values=0.005;  F-Square=0.023)  and  user  satisfaction  (  Statistics T=2.927; P-Values=0.004; F-Square=0.024). However, the quality of the system has no significant effect on system  use  (T-Statistics=2.628;  P-Values=0.009;  F-Square=0.018)  but  has  a  significant  effect  on  user satisfaction  (T-Statistics=5.219;  P-Values  =0.000;  F-Square  =  0.086).  In  addition,  service  quality  has  a significant  effect  on  system  usage  (T-Statistics=3.447;  P-Values=0.001;  F-Square=0.032)  and  user satisfaction  (T-Statistics=3.654;  P-Values=0.000;  F-Square  =  0.043  ).  The  use  of  the  system  also  has  a significant effect on net benefits (Statistics T=6.625; P-Values=0.000; F-Square=0.16) and user satisfaction (Statistics-T=7.417;  P-Value=0.000;  F-Square=  0,  14).  The  last  factor  is  user  satisfaction  which  has  a significant  effect  on  net  profit  (T-Statistics=6.509;  P-Values=0.000;  F-Square=0.124).  Suggestions  for further research are to develop a model with other models to achieve better research results and to find out more independent variables that influence the success rate of the Netflix platform in Indonesia.
Keywords  — Netflix,  Subscription  Video  On-Demand  (SVOD),  IS  Success  Model,  DeLone  and  McLean Model, Streaming Platform.

## I. P ENDAHULUAN
Video  on  demand  dengan  cepat  menjadi  instrumen  utama  dalam  industri  hiburan khususnya  di  industri  elektronik  dan  media  fisik.  Mode  dan  kecantikan  menyumbang bagian  tertinggi  dari  pendapatan  B2C-e-commerce  di  seluruh  dunia  pada  tahun  2020 dengan  lebih  dari  US$665  miliar,  sementara  elektronik  dan  media  fisik  menghasilkan penjualan  moderat  sebesar  US$501,8  miliar.  Video  on  demand  termasuk  dalam  sektor elektronik dan media fisik, yang memiliki pendapatan yang relatif tinggi di seluruh dunia, menyiratkan  bahwa  banyak  individu  di  banyak  negara  membutuhkan  layanan  media digital dan memiliki anggaran yang cukup untuk membeli item atau layanan media digital seperti video on demand [1].
Video  on  demand  adalah  video  yang  dapat  diakses  oleh  pengguna  internet  tanpa terlebih  dahulu  mengunduhnya;  sebagai  gantinya,  video  disajikan  secara  langsung melalui  proses  transfer  data  progresif  berdasarkan  kecepatan  internet  orang  yang menontonnya [2]. Statistik menunjukkan bahwa, jumlah pelanggan di seluruh dunia untuk video on demand naik 27 persen dari 2017 hingga 2018, mencapai 613,3 juta langganan. Selama  periode  waktu  yang  sama,  jumlah  pelanggan  TV  kabel  di  seluruh  dunia dilaporkan mencapai 556 juta; kinerjanya kurang dibandingkan dengan jumlah langganan video streaming. Dalam beberapa tahun terakhir, jumlah pelanggan video streaming telah tumbuh secara signifikan menjadi 1364,1 juta, sementara langganan TV kabel tetap stabil dari 2017 hingga 2021, akhirnya menurun menjadi 256,5 juta pada musim 2020-2021 [3]. [4]  menemukan  bahwa  banyak  pengguna  layanan  video  streaming  di  Indonesia  tidak hanya berlangganan satu platform tetapi juga beberapa platform. Mereka memiliki alasan untuk  berlangganan  multi-platform:  mayoritas  menginginkan  konten  film  baru;  diikuti dengan  uji  coba  atau  promosi  gratis;  konten  yang  ditawarkan  di  setiap  platform  juga sering dianggap tidak cukup komprehensif berdasarkan genre; dan bahkan ada beberapa platform  yang  memiliki  ciri  khas  tersendiri  dan  memiliki  konten  spesifik  sesuai permintaan. Alhasil, platform penyedia layanan video streaming harus bersaing satu sama lain  untuk  meningkatkan  materi  video  di  masing-masing  platformnya  agar  konsumen senang dan akan terus berlangganan dan tidak berpindah ke platform yang lebih lengkap dengan perpustakaan film yang lebih besar.
Daily  Social  [5]  mengkonfirmasi  bahwa  pada  pertengahan  Januari  2021,  Netflix terpaksa  melepaskan  posisinya  sebagai  penyedia  SVOD  dengan  pelanggan  terbanyak  di Indonesia  ke  Disney  Hotstar  pada  pertengahan  Januari  2021,  dengan  Netflix  turun  ke posisi  keempat  setelah  Viu  dan  Video.  Padahal  [6]  menyatakan  bahwa  Netflix  adalah platform  video  streaming  OTT  terbesar  di  dunia  berdasarkan  jumlah  pelanggan  dengan 222  juta  pelanggan,  sementara  Disney  Plus  berada  di  posisi  keempat  dengan  118  juta pelanggan.  Netflix  memperluas  bisnis  layanan  streaming  video  pada  Januari  2016  di Indonesia  [7],  sedangkan  Disney  Plus  baru  saja  memasuki  pasar,  yang  telah  resmi diluncurkan  di  Indonesia  pada  5  September  2020.  Meskipun  Netflix  dikabarkan  tidak memiliki  pelanggan  terbesar  di  industri  hiburan  di  Indonesia,  khususnya  di  antara platform  OTT  untuk  layanan  video  streaming,  tetapi  [8]  mengungkapkan  Netflix memiliki pangsa pasar paling banyak dengan 46,5 persen. Pangsa pasar dihitung dengan membagi  total pendapatan masing-masing  perusahaan  dengan  total transaksi  di  industri, dengan  bisnis  dengan  persentase  pangsa  pasar  terbesar  memiliki  posisi  teratas  di  pasar industri  [9].  Jumlah  pelanggan  Netflix  Indonesia  meningkat  2,5  kali  lipat  pada  2018, mencapai 237,3 ribu. Melalui data-data yang telah diperoleh terbukti bahwa tren Netflix sebagai platform SVOD terus meningkat penggunaannya di Indonesia, namun persaingan di industri juga cukup ketat sehingga perlu dilakukan evaluasi dan pengembangan sistem informasi  platform  Netflix,  serta  mengenali  permasalahan  yang  dihadapi  Netflix,  hal tersebut karena 7 dari 10 orang yang disurvei [10] tidak berminat berlangganan  Netflix; beberapa  alasannya  antara  lain  karena  lebih  memilih  streaming  gratis  meskipun  ilegal, memiliki  koneksi  internet  yang  tidak  stabil,  tidak  memiliki  kartu  kredit,  dan  sudah memiliki  cukup  langganan  TV  kabel.  Dari  permasalahan  yang  timbul  tersebut, permasalahan  di  Netflix  Indonesia  yang  akan  diselesaikan  dalam  penelitian  ini  adalah kuantitas  dan  kualitas  konten  film  yang  disediakan  oleh  Netflix,  seperti  potensi  pasar yang  dirasa  cukup  untuk  berlangganan  TV  kabel  dan  sebagian  besar  pelanggan membutuhkan  lebih  banyak  film  baik  dari  segi  kualitas  maupun  kuantitas;  harga  paket dan  promosi  yang  disediakan  Netflix  dinilai  kurang  menarik;  niche  atau  keunikan platform OTT dari layanan video streaming membuat pengguna berlangganan lebih dari satu platform; dan metode pembayaran terbatas Netflix, yaitu hanya menerima kartu debit dan kartu kredit, meskipun ada pembaruan di awal September 2021 di mana pembayaran dapat dilakukan melalui Go Pay.
Studi tentang modifikasi model sukses SI dari model DeLone dan Mclean yang kami adopsi  ke  studi  saat  ini  di  Netflix  sebelumnya  telah  diteliti  oleh  [11]  pada  Sistem Informasi Akuntansi dan memiliki hasil yang baik jika skor goodness of fit (GoF) adalah 0,72, atau 72 persen; ini menunjukkan bahwa model cukup akurat untuk  mewakili hasil penelitian  berdasarkan  pengguna  akhir  saja.  Penelitian  ini  menunjukkan  hasil  yang  baik dari temuan penelitiannya dalam mengukur sistem SI dengan model modifikasi DeLone dan  McLean  yang  telah  dilakukan  oleh  [11].  Pertanyaan  sentral  dalam  penelitian  ini menanyakan: Berapa tingkat keberhasilan platform Netflix dalam hal layanan streaming video? Dan pertanyaan lainnya adalah: Apa variabel keberhasilan sistem informasi yang belum maksimal di platform Netflix?

## II. M ETODE P ENELITIAN
Model Keberhasilan Sistem Informasi dari DeLone dan McLean adalah salah satu cara yang  lebih  praktis  untuk  mengukur  sistem  informasi.  Penelitian  ini  dilakukan  dalam bentuk survei, dengan pengumpulan data menggunakan Google Form dari 410 responden pengguna  Netflix  di  Indonesia  yang  meliputi  Generasi  Milenial  yang  merupakan kelahiran dan Generasi Z yang merupakan kelahiran antara tahun 1980-2010.

## A. Model Penelitian
Model  Delone  dan  McLean,  sebagaimana  dimodifikasi  oleh  [11],  memiliki  tiga variabel  independen:  kualitas  informasi,  kualitas  sistem,  dan  kualitas  layanan;  bersama dengan  dua  variabel  intervening:  penggunaan  sistem  dan  kepuasan  pengguna,  dan  satu variabel dependen: manfaat bersih. Model penelitian ini, modifikasi dari [111], terutama mengevaluasi  kinerja  sistem  informasi  di  bidang  akuntansi  yang  disebut  SI  Akuntansi Akurat,  dengan  menggunakan  sampel  dari  populasi,  khususnya  pada  enam  perusahaan yang  menggunakan  Sistem  Akuntansi  Akurat.  Model  ini  [11]  secara  khusus menghilangkan pengaruh antar variabel intention to use terhadap System Use dikarenakan mengingat  ruang  lingkup  penelitian  dan  responden  penelitian  yang  telah  diteliti,  hal tersebut  juga  dikarenakan  variabel  dianggap  tidak  relevan  karena  pengguna  telah memanfaatkan  sistem  informasi.  Model  yang  dimodifikasi,  bagaimanapun,  hanya meneliti  hingga  manfaat  bersih  dan  tidak  menyelidiki  dari  manfaat  bersih  hingga penggunaan  sistem  dan  kepuasan  pengguna  seperti  pada  D&M  2003,  karena  batas penelitian  hanya  hingga  manfaat  bersih  bagi  pengguna  dalam  kondisi  layanan  saat  ini, tanpa  memeriksa  manfaat  bersih  yang  dapat  mempengaruhi  perilaku  pengguna  lagi, terutama  variabel  intervensi.  Penjelasan  ini  juga  mengungkapkan  mengapa  peneliti memilih  untuk  menggunakan  model  yang  dimodifikasi  oleh  [11],  hanya  memiliki cakupan  pelanggan  Netflix  saja  dalam  penelitian  ini,  maka  niat  untuk  menggunakan variabel  tidak  relevan,  dan  jangkauan  penelitian  ini  hanya  sampai  pada  manfaat  bersih bagi  pengguna  dalam  kondisi  Netflix  saat  ini  sebagai  platform  SVOD  dalam menyediakan  layanan  streaming  video  di  Indonesia.  Model  modifikasi  Delone  dan McLean yang diterapkan dalam penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1:
Gambar 1: Model Penelitian [11]
Model  penelitian  secara  substansial  mendefinisikan  pentingnya  faktor-faktor  dalam model  kesuksesan  DeLone  dan  McLean,  serta  bagaimana  menerapkan  model  ini  ke Sistem  Informasi,  khususnya  pada  platform  permintaan  video  berlangganan  Netflix. Hipotesis penelitian ditunjukkan pada Tabel 1:
Tabel 1. Hipotesis Penelitian No
Hypothesis
H1 Information  Quality  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  System  Use  pada  pengguna  platform  OTT layanan video streaming.
H2 Information Quality mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap User Satisfaction pada pengguna platform OTT layanan video streaming.
H3 System Quality mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap System Use pada pengguna platform OTT layanan video streaming.
H4 System  Quality  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  User  Satisfaction  pada  pengguna  platform  OTT layanan video streaming.
H5 Service Quality mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap System Use pada pelanggan platform OTT layanan video streaming.
H6 Service  Quality  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  User  Satisfaction  pada  platform  platform  OTT layanan video streaming.
H7 System Use mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap User Satisfaction pada platform platform OTT layanan video streaming.
H8 System  Use  video  streaming  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  Net  Benefits  platform  OTT  layanan video streaming.
H9 User Satisfaction dalam penggunaan streaming video mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Net Benefits platform OTT layanan video streaming.

## III. P ENGUJIAN H IPOTESIS
Untuk menghindari klasifikasi data yang tidak memenuhi syarat, peneliti menyebarkan kuesioner penelitian secara online melalui Google Form kepada pengguna platform media sosial yang telah mengkonfirmasi kriteria responden. Kriteria responden penelitian dalam pembahasan  adalah  pengguna  Netflix  yang  terbagi  menjadi  tiga  jenis  yaitu  pelanggan Netflix,  pelanggan  yang  pernah  berlangganan,  dan  pengguna  akun  keluarga.  Dalam penelitian ini terdapat 410 responden yang diperoleh melalui penyebaran kuesioner yang terdiri  dari  dua  generasi  yaitu  Gen  Z  yang  lahir antara  tahun  1995  dan  2010  sebesar  82 persen dari seluruh sampel; sedangkan generasi Milenial yang lahir antara 1980 dan 1994, hanya menyumbang 18 persen dari total populasi.

## A. Model Analisis Data
Gambar  3  menyajikan  model  data  yang  diproses  menggunakan  alat  SMARTPLS untuk  menguji  data  yang  dikumpulkan  dari  survei  penelitian.  Untuk  memvalidasi  data yang diperoleh dari survei penelitian, terlebih dahulu digunakan pengujian Outer Loading untuk  mengetahui  status  masing-masing  indikator  apakah  valid  atau  tidak  valid.  Pada hasil analisis model data, terdapat total 31 indikator variabel yang  meliputi 22 indikator variabel  yang  sah  dan  9  indikator  variabel  yang  tidak  valid.  Sembilan  indikator  yang memiliki  outer  loading  kurang  dari  0,7  adalah  IQ2,  IQ4,  SeQ1,  SeQ2,  U1,  US1,  US2, NB1,  dan  NB5.  Akibatnya,  indikator  yang  tidak  valid  harus  dihilangkan  dari  model analisis data di SMART PLS, yang nanti akan dianalisis dan diteliti lebih lanjut.
Model  pengolahan  data  setelah  eliminasi  indikator  invalid  direpresentasikan  pada Gambar 3 di bawah ini:
Gambar 3: Hasil dari analisis data pada Smart PLS 2.0 Berdasarkan  analisis  data model  menggunakan  algoritma  partial least  squares  (PLS), penelitian ini menjelaskan bahwa data yang diperoleh  memiliki reliabilitas dan validitas yang baik karena loading factor lebih besar dari 0,7, nilai AVE lebih besar dari 0,5 [14], dan  Cronbach's  Alpha  lebih  besar  dari  0,6  [15],  seperti  yang  terlihat  pada  Tabel  3  di bawah ini:
Tabel 2: Reliabilities and Validity Testing Variabel Cronb ach's Alpha Composite Reliability A VE Information Quality 0.663 0.816 0. 597 Net Benefits 0.818 0.892 0 .733 System Quality 0.813 0.87 0 .572 Service Quality 0.731 0.848 0 .651 System Use 0.804 0.872 0 .630 User Satisfaction 0.791 0.864 0 .615
Uji validitas diskriminan dalam penelitian ini dilakukan dengan cross loading variabel laten.  Hasil  uji  cross-loading  pada  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  validitas  diskriminan tergolong  sangat  baik,  karena  hubungan  antar  variabel  laten  lebih  kuat  dibandingkan hubungan antar indikator lainnya.

## B. Pengujuan Model Dalam
Tabel 4 hasil nilai pengujian R-Square Adjusted menunjukkan bahwa variasi R-Square Adjusted  untuk  Penggunaan  Sistem  adalah  0.24.  Berdasarkan  [15],  hal  ini  berarti Penggunaan  Sistem  sebesar  24%  dipengaruhi  oleh  Kualitas  Informasi,  Kualitas  Sistem, dan Kualitas  Layanan,  yang  termasuk  dalam  kategori  korelasi  sangat  lemah.  Sedangkan nilai  R  Square  Adjusted  untuk  User  Satisfaction  sebesar  0.24  yang  artinya  User Satisfaction Use dipengaruhi oleh 55% oleh Information Quality, System Quality, Service Quality, dan System Use yang termasuk dalam kategori korelasi kuat. Terakhir, variabel tetap yang diteliti yaitu Net Benefit memiliki nilai R Square Adjusted sebesar 0.38 atau dipengaruhi oleh 38% dari System Use dan User Satisfaction yang berada pada kategori
korelasi cukup kuat. Menurut [16], hasil jenis korelasi dan nilai R Square pada masing- masing korelasi dalam penelitian ini ditampilkan pada Tabel 4 di bawah ini:
Tabel 3: R Square R Square R Square Adjusted
Correlations
Type N B 0.383 0.38 Strong Enough U 0.245 0.24 Weak U S 0.558 0.554 Strong
Nilai F Square dianggap sebagai korelasi antar variabel dimana nilai F square sebesar 0.02 tergolong berpengaruh kecil, nilai 0.15 tergolong berpengaruh sedang, dan nilai 0.35 tergolong berpengaruh besar [17]. Ada satu korelasi yang tidak berdampak, yaitu System Quality  to  System  Use;  tujuh  efek  lemah;  dan  satu  efek  menengah  dari  Penggunaan Sistem  ke  Kepuasan  Pengguna.  Tabel  5  menunjukkan  hasil  penerapan  F  square  antar variabel.
Tabel 4: F Square Variable Correlations F Square  Correlations Type Information Quality -> System Use 0.023 Weak Information Quality -> User Satisfaction 0.024 Weak System Quality -> System Use 0.018 No Effect System Quality -> User Satisfaction 0.086 Weak Service Quality -> System Use 0.032 Weak Service Quality -> User Satisfaction 0.043 Weak System Use -> User Satisfaction 0.16 Medium System Use -> Net Benefits 0.14 Weak User Satisfaction -> Net Benefits 0.124 Weak

## .
Tabel  6  menyajikan  koefisien  jalur  hasil  penelitian  ini,  dimana  hipotesis  dalam penelitian  ini  berpengaruh  signifikan  terhadap  setiap  korelasi  antar  variabel,  sehingga dapat  diukur  dengan  menggunakan  nilai  Koefisien  Jalur  yang  dihasilkan  untuk  setiap korelasi  antar  variabel.  Kriteria  berpengaruh  signifikan  adalah  apabila  P-Values  T- Statistics  yang  dihasilkan  lebih  dari  1.96  dan  P-Values  kurang  dari  0.05,  serta  bertanda positif.  Dalam  penelitian  ini,  semua  hipotesis  dapat  diterima,  yang  menyiratkan  bahwa masing-masing  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  pada  setiap  hubungan  variabel  yang dipetakan pada model penelitian.
Tabel 5: Path Coefficient Variable Correlations T Statistics (|O/STDEV|) P Values Status Information Quality -> System Use 2.85 0.005 Significant Information Quality -> User Satisfaction 2.927 0.004 Significant System Quality -> System Use 2.628 0.009 Significant System Quality -> User Satisfaction 5.219 0.000 Significant Service Quality -> System Use 3.447 0.001 Significant Service Quality -> User Satisfaction 3.654 0.000 Significant System Use -> Net Benefits 6.625 0.000 Significant System Use -> User Satisfaction 7.417 0.000 Significant User Satisfaction -> Net Benefits 6.509 0.000 Significant

## IV. H ASIL DAN D ISKUSI

## A. Pengujian Hipotesis
Berdasarkan  hipotesis  penelitian  yang  ditetapkan  dalam  penelitian  ini  terungkap bahwa  setiap  hubungan  antar  variabel  memiliki  pengaruh  yang  signifikan,  sehingga kriteria  pengujian  hipotesis  adalah  membandingkan  nilai  T-Statistics  dan  P-Value  yang dihasilkan, dimana nilai T-Statistics yang menunjukkan pengaruh yang signifikan adalah jika  nilai  T-Statistic  lebih  besar  dari  1,96,  dan  P-Value  lebih  kecil  dari  0,05.  Berikut adalah hasil pengujian hipotesis yang dilakukan melalui analisis data menggunakan Smart PLS dengan hasil berdasarkan nilai T-Statistics, P-Value, dan F Square.
1) Pengujian  Hipotesis  1:  Hipotesis  pertama  menunjukkan  bahwa  variabel  Information Quality (IQ) berpengaruh signifikan terhadap System Use (U) video streaming Netflix pada  generasi  Milenial  dan  Gen  Z.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat  dibuktikan bahwa  hubungan  antara  variabel  Information  Quality  (IQ)  berpengaruh  signifikan terhadap  System  Use  (U),  sehingga  hipotesis  dapat  diterima,  dengan  nilai T-Statistic sebesar  2,850  dan  a  Nilai  P-Value  sebesar  0,005.  Lebih  lanjut,  sementara  beberapa nilai  R-Square  mengungkapkan  hubungan  yang  sangat  lemah,  mereka  memiliki  nilai F-Square  lebih  besar  dari  0,02,  yang  menunjukkan  bahwa  hipotesis  dapat  diterima. Temuan ini konsisten dengan temuan [18] yang menemukan bahwa kualitas informasi yang  bervariasi  adalah  substansial  dan  mempengaruhi  penggunaan  sistem.  Kualitas informasi  valid  yang  digunakan  untuk  menguji  hipotesis  adalah  Mudah  Dipahami, Terstruktur  dan  Lengkap,  Relevansi,  yang  mengungkapkan  memiliki  pengaruh  yang cukup besar terhadap Penggunaan Sistem, yang berisi indikator Tingkat Penggunaan, Penggunaan Harian, Kontinuitas Layanan yang Diberikan, dan Total Penggunaan.
2) Pengujian  Hipotesis  2:  Hipotesis  kedua  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  yang signifikan  antara  variabel  Information  Quality  (IQ)  dengan  User  Satisfaction  (US) video  streaming  Netflix  pada  generasi  Milenial  dan  Gen  Z.  Berdasarkan  hasil pengujian  dapat  ditunjukkan  bahwa  hubungan  antara  variabel  Information  Quality (IQ)  berpengaruh  signifikan  terhadap  System  Use  (US),  sehingga  hipotesis  dapat diterima  karena  nilai  T-Statistic  sebesar  2,927  dan  P  -Nilai  nilai  adalah  0,004. Selanjutnya, temuan R Square yang menunjukkan korelasi yang signifikan, dan nilai F Square  yang  memiliki  nilai  lebih  besar  dari  0,02  dapat  mengimplikasikan  bahwa hipotesis  dapat  diterima.  Temuan  ini  serupa  dengan  temuan  [12],  yang  menemukan bahwa  variabel  kualitas  informasi  signifikan  dan  berpengaruh  terhadap  kepuasan pengguna.  Berdasarkan  penelitian,  indikator  Information  Quality  yang  valid  yang digunakan  untuk  menguji  hipotesis  adalah  Easy  to  Understanding,  Structured  and
Complete,  dan  Relevance,  yang  menunjukkan  berpengaruh  signifikan  terhadap  User Satisfaction,  dengan  indikator  Attractiveness  Usage,  Emotional  Value,  UI  &  UX Kualitas, dan Kesenangan Penggunaan.
3) Pengujian  Hipotesis  3:  Hipotesis  ketiga  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh signifikan  variabel  System  Quality  (SQ)  terhadap  System  Use  (U)  video  streaming Netflix  pada  generasi  Milenial  dan  Gen  Z.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat ditunjukkan  bahwa  hubungan  antara  variabel  System  Quality  (SQ)  berpengaruh signifikan terhadap System Use (U), sehingga hipotesis dapat diterima, karena nilai T- Statistic adalah 2,628 dan memiliki P-Value 0,009. Selanjutnya, ada temuan R-Square yang  mengungkapkan  korelasi  yang  sangat  lemah  dan  nilai  F-Square  di  bawah  0,02 yang  menunjukkan  tidak  ada  pengaruh,  yang  menyiratkan  bahwa  hipotesis  ditolak. Temuan  ini  sesuai  dengan  temuan  [19],  yang  menemukan  bahwa  variabel  Kualitas Sistem tidak berpengaruh terhadap penggunaan sistem. Berdasarkan hal tersebut maka indikator  System  Quality  yang  valid  yang  digunakan  untuk  menguji  hipotesis  adalah Ease  of  Use,  Flexibility,  Navigation,  Accessibility,  dan  Response  Time  yang menunjukkan  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  System  Use  yang  memiliki indikator  seperti  Level  Of  Use,  Daily  Penggunaan,  Kelanjutan  Layanan  yang Diberikan, dan Jumlah Penggunaan. Dalam kasus hipotetis ini, hipotesis yang ditolak masuk akal karena F-Square-nya kurang dari 0,02, serta variabel System Quality tidak berpengaruh  pada  model  struktural  atau  R-Square,  sehingga  menghilangkan  korelasi hipotesis  3  yang  tidak  berpengaruh.  di  R-Square.  Ini  menunjukkan  bahwa  Kualitas Sistem Netflix belum berhasil mendorong orang untuk memanfaatkan platform secara teratur.
4) Pengujian  Hipotesis  4:  Hipotesis  keempat  menunjukkan  bahwa  variabel  System Quality (SQ) berpengaruh signifikan terhadap User Satisfaction (US) video streaming Netflix  pada  generasi  Milenial  dan  Gen  Z.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat dibuktikan  bahwa  hubungan  antara  variabel  System  Quality  (SQ)  berpengaruh signifikan terhadap User Satisfaction (US), sehingga hipotesis dapat diterima, karena nilai T-Statistic sebesar 5,219 dan nilai P-Value adalah 0,000. Selanjutnya, meskipun hipotesis didukung oleh temuan R-Square yang menunjukkan korelasi tinggi dan nilai F-Square lebih besar dari 0,02 yang menunjukkan pengaruh, dapat disimpulkan bahwa hipotesis  diterima.  Hasil  ini  didukung  oleh  penelitian  [20],  yang  menemukan  bahwa variabel  kualitas  sistem  berpengaruh  terhadap  kepuasan  pengguna.  Berdasarkan  hal tersebut  maka  indikator  System  Quality  yang  valid  yang  digunakan  untuk  menguji hipotesis  adalah  Kemudahan  Penggunaan,  Fleksibilitas,  Navigasi,  Aksesibilitas,  dan Response Time yang menunjukkan bahwa berpengaruh signifikan terhadap Kepuasan Pengguna, dengan indikator Daya Tarik Penggunaan, Nilai Emosional, Kualitas UI & UX, dan Kesenangan Penggunaan.
5) Pengujian  Hipotesis  5:  Hipotesis  kelima  menyatakan  bahwa  terdapat  pengaruh  yang signifikan  antara  variabel  Service  Quality  (SeQ)  dengan  System  Use  (U)  video streaming  Netflix  pada  generasi  Milenial  dan  Gen  Z.  Berdasarkan  hasil  pengujian dapat dibuktikan bahwa hubungan antara variabel Service Quality (SeQ) berpengaruh signifikan terhadap System Use (U), sehingga hipotesis dapat diterima, karena nilai T- Statistic  sebesar  3,447  dan  nilai  P-Value  adalah  0,001.  Lebih  lanjut,  sementara beberapa  temuan  R-Square  menunjukkan  korelasi  yang  sangat  lemah,  mereka memiliki  nilai  F-Square  lebih  besar  dari  0,02,  yang  menunjukkan  bahwa  hipotesis dapat  diterima.  Temuan  ini  sesuai  dengan  penelitian  [21],  yang  menemukan  bahwa variabel  kualitas  layanan  penting  dan  memiliki  pengaruh  terhadap  pemanfaatan sistem.  Indikator  Service  Quality  yang  valid  digunakan  untuk  menguji  hipotesis adalah  Produk,  Waktu  Tunggu,  dan  Keandalan,  menunjukkan  bahwa  memiliki pengaruh  yang  cukup  besar  terhadap  Penggunaan  Sistem,  yang  memiliki  indikator Tingkat  Penggunaan,  Penggunaan  Harian,  Keberlanjutan  Layanan  yang  Disediakan, dan Jumlah Penggunaan.
6) Pengujian  Hipotesis  6:  Berdasarkan  hipotesis  keenam,  terdapat  pengaruh  yang signifikan antara variabel Service Quality (SeQ) dengan User Satisfaction (US) video streaming  Netflix  pada  generasi  Milenial  dan  Gen  Z.  Berdasarkan  hasil  pengujian dapat dibuktikan bahwa hubungan antara variabel Service Quality (SeQ) berpengaruh signifikan terhadap User Satisfaction (US), sehingga hipotesis dapat diterima, karena nilai T-Statistic sebesar 3,654 dan nilai P-Value adalah 0,000. Selanjutnya, temuan R- Square yang menunjukkan korelasi yang signifikan, dan nilai F-Square yang memiliki nilai  lebih  besar  dari  0,02  dapat  mengimplikasikan  bahwa  hipotesis  dapat  diterima. Temuan  ini  sesuai  dengan penelitian  [22],  yang  menemukan  bahwa  variabel  kualitas layanan  cukup  besar  dan  memiliki  pengaruh  terhadap  kepuasan  pengguna. Berdasarkan hal tersebut maka indikator Service Quality yang valid digunakan untuk menguji  hipotesis  adalah  Product,  Waiting  Time,  dan  Reliability  yang  menunjukkan bahwa  berpengaruh  signifikan  terhadap  User  Satisfaction  yang  memiliki  indikator Attractiveness  Usage,  Emotional  Value,  UI  &  UX  Quality,  dan  Kesenangan Penggunaan.
7) Pengujian Hipotesis 7: Hipotesis ketujuh menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel System Use (U) dan User Satisfaction (US) video streaming Netflix  pada  generasi  Milenial  dan  Gen  Z.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat dibuktikan  bahwa  variabel  System  Use  (U)  berpengaruh  signifikan  terhadap  User Satisfaction  (US),  sehingga  hipotesis  dapat  diterima,  karena  nilai  T-Statistic  sebesar 7,417  dan  nilai  P-Value  adalah  0,000.  Selanjutnya,  temuan  R-Square  yang menunjukkan korelasi yang signifikan, dan nilai F-Square dengan nilai lebih besar dari 0,02,  menunjukkan  bahwa  hipotesis  dapat  diterima.  Temuan  ini  juga  sesuai  dengan penelitian  [23],  yang  menemukan  bahwa  variabel  penggunaan  sistem  adalah substansial  dan  memiliki  pengaruh  pada  kebahagiaan  pengguna.  System  Use  berisi indikasi  Level  of  Use,  Daily  Use,  Keberlanjutan  Layanan  yang  Diberikan,  serta Jumlah Penggunaan, yang menunjukkan bahwa memiliki pengaruh yang cukup besar terhadap  Kepuasan  Pengguna,  dengan  indikator  Daya  Tarik  Penggunaan,  Nilai Emosional, Kualitas UI & UX, dan Kesenangan Penggunaan.
8) Pengujian  Hipotesis  8:  Hipotesis  kedelapan  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh yang signifikan antara variabel System Use (U) dan Net Benefit (NB) video streaming Netflix  pada  generasi  Milenial  dan  Gen  Z.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat dibuktikan  bahwa  variabel  System  Use  (U)  berpengaruh  signifikan  terhadap  Net Benefit (NB), sehingga hipotesis dapat diterima, karena nilai T-Statistic sebesar 6,625 dan  P-  Nilai  nilainya  adalah  0,000.  Selanjutnya,  temuan  R-Square  yang  merupakan korelasi  kuat,  dan  nilai  F-Square  yang  memiliki  nilai  lebih  besar  dari  0,02  dapat menandakan  bahwa  hipotesis  dapat  diterima.  Temuan  ini  konsisten  dengan  temuan [24],  yang  menemukan  bahwa  variabel  pemanfaatan  sistem  adalah  substansial  dan memiliki  pengaruh  terhadap  manfaat  bersih.  Penggunaan  Sistem  berisi  indikasi Tingkat  Penggunaan,  Penggunaan  Harian,  Keberlanjutan  Layanan  yang  Diberikan, dan Jumlah Penggunaan, yang menunjukkan bahwa memiliki pengaruh besar terhadap Manfaat Bersih, yang memiliki indikator Produktivitas, Pengetahuan yang Diperoleh, dan Kemampuan Pemecahan Masalah.
9) Pengujian  Hipotesis  9:  Hipotesis  kesembilan  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh yang signifikan antara variabel User Satisfaction (U) dengan Net Benefit (NB) video streaming  Netflix  pada  generasi  Milenial  dan  Gen  Z.  Berdasarkan  hasil  pengujian dapat  dibuktikan  bahwa  variabel  User  Satisfaction  (US)  berpengaruh  signifikan terhadap Net Benefit (NB), sehingga hipotesis dapat diterima, karena nilai T-Statistic sebesar 6,509 dan P- Nilai nilainya adalah 0,000. Selanjutnya, temuan R-Square yang menunjukkan  korelasi  yang  kuat,  dan  nilai  F-Square  yang  memiliki  nilai  lebih  besar dari  0,02,  dapat  menyiratkan  bahwa  hipotesis  dapat  diterima.  Temuan  ini  konsisten dengan penelitian [25], yang menemukan bahwa variabel kepuasan pengguna penting dan memiliki pengaruh terhadap manfaat bersih. Berdasarkan hal tersebut, Kepuasan
Pengguna  memiliki  indikasi  Ketertarikan  Penggunaan,  Nilai  Emosional,  Kualitas  UI & UX, Kesenangan Penggunaan, menunjukkan bahwa hal itu memiliki pengaruh besar terhadap  Manfaat  Bersih,  yang  memiliki  indikator  Produktivitas,  Pengetahuan  yang Diperoleh, dan Kemampuan Pemecahan Masalah..

## B. Rekomendasi untuk Pengembangan
1) Dampak Kualitas Informasi Terhadap Penggunaan Sistem Dan Kepuasan Pengguna Kualitas  Informasi  berpengaruh  signifikan  terhadap  System  Use  (U)  dan  User Satisfaction  (US),  namun  pengaruhnya  kecil.  Karena  Netflix  adalah  platform  yang menyediakan  layanan  streaming  video  dengan  berbagai  jenis  konten  atau  genre  film yang ditujukan untuk pecinta film yang berbeda di seluruh dunia, lebih disukai yang memiliki fitur berkualitas tinggi seperti informasi yang diberikan pada menu platform, deskripsi film, dan legalitas film. Ini harus didukung dengan serangkaian fitur lengkap untuk  memberikan  pengalaman  menonton  film  yang  menyenangkan.  Perlu  juga digarisbawahi  bahwa  informasi  yang  diberikan  harus  sesuai  dengan  perilaku (Relevance),  sehingga  pengguna  dapat  memilih  film  yang  cocok  untuk  ditonton  dan dinikmati secara pribadi atau bersama keluarga dengan lebih cepat, serta memproduksi film dan serial dengan genre yang sesuai. sering menarik bagi pengguna (Terstruktur dan  Lengkap)  dengan  meningkatkan  penggunaan  Big  Data  Analytics  dengan mengubah  peringkat  suka  dan  tidak  suka  menjadi  ulasan  bintang  0,5-5,  dan mengevaluasi  genre  penamaan  untuk  setiap  film  (Mudah  Dipahami),  serta menambahkan  spesifik  sub-genre  di  setiap  film  (Easy  to  Understanding)  sehingga rekomendasi dapat secara tepat diberikan ke setiap akun. Selain itu, Netflix disarankan untuk  memproduksi  film  yang  menarik  dalam  jumlah  yang  memadai  (Relevansi, Terstruktur,  dan  Lengkap)  dengan  melakukan  Business  Intelligence  Analytics  untuk mengantisipasi  dengan  baik  perilaku  total  pengguna  di  setiap  provinsi  di  Indonesia berdasarkan  database  sistem  platform  Netflix  dan  memanfaatkan  database  10  tahun terakhir untuk melihat tren yang menarik bagi Milenial dan Generasi Z di Indonesia.
2) Dampak Kualitas Sistem terhadap Penggunaan Sistem dan Kepuasan Pengguna Kualitas Sistem berpengaruh signifikan dan ditolak terhadap Penggunaan Sistem (U), sedangkan berpengaruh signifikan dan berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna (AS).  Salah  satu  alasan  mengapa  orang  menggunakan  Netflix  untuk  menonton  film adalah karena mereka dapat menggunakannya di mana saja dan kapan saja tanpa iklan di  berbagai  platform  atau  gadget.  Alhasil,  sistem  multiplatform  Netflix  harus dievaluasi agar bisa digunakan dengan berbagai gadget seperti smartphone, komputer, laptop,  smart  TV,  TV  box,  PS4,  Chrome  Cast,  Mi  Stick  TV,  dan  lain  sebagainya. dapat berjalan dengan baik dan pengguna dapat memiliki pengalaman menonton yang nyaman  tanpa  bug  pada  setiap  gadget  serta  memiliki  fitur  dan  pengaturan  yang konsisten pada setiap gadget yang digunakan (Ease of Use, Flexibility). Sistem Netflix juga  harus  memiliki  navigasi  (Navigasi)  yang  kuat  agar  pengguna  dapat menggunakannya dengan mudah dan cepat, serta memiliki pengaturan akun pengguna yang  dapat  disesuaikan  dan  disimpan  (Fleksibilitas),  dan  menjaga  agar  sistem  selalu tersedia (Accessibility).
3) Dampak Kualitas Layanan terhadap Penggunaan Sistem dan Kepuasan Pengguna Service Quality (SeQ) berpengaruh signifikan terhadap System Use (U) dan User Satisfaction  (US),  namun  hanya  berpengaruh  kecil.  Untuk  meningkatkan  layanan Netflix, metode pembayaran selain kartu debit, kredit, dan Go Pay harus ditambahkan agar  lebih  banyak  calon  konsumen  dari  berbagai  latar  belakang  sosial  dan  ekonomi dapat melakukan pembelian langganan dengan cepat. Netflix merupakan pionir dalam platform  layanan  streaming  video  OTT  dan  masih  menjadi  platform  terpopuler  di dunia, namun untuk Indonesia, Netflix berada di urutan kedua setelah Disney Hotstar dalam  hal  pangsa  pasar.  Perlu  diperhatikan  penggunaan  chatbot  sebagai  alat  layanan
pelanggan  (Waiting  Time)  yang  cepat  dan  akurat  untuk  dapat  meningkatkan  user engagement  (Emotional  Value,  UI  &  UX  Quality)  dan  kepercayaan pengguna dalam melakukan aktivitas di Netflix dengan cepat (Pleasure of Usage) , dibandingkan hanya mengandalkan  live  chat,  FaQ,  dan  email  yang  berdampak  kecil  pada  penggunaan sistem dan kepuasan pengguna.
4) Dampak Penggunaan Sistem terhadap Kepuasan Pengguna dan Manfaat Bersih System Use (U) berpengaruh signifikan terhadap User Satisfaction (US) dengan pengaruh  sedang.  Penggunaan  sistem  ditentukan  dengan  cepat  oleh  seberapa  sering pengguna  menyalakan  Netflix,  berapa  lama  durasi  rata-rata  harian  mereka,  berapa banyak  film  yang  mereka  tonton,  dan  berapa lama  mereka  telah  berlangganan.  Perlu dicatat  bahwa,  meskipun  Netflix  tetap  menjadi  platform  streaming  video  paling populer  secara  global,  rata-rata  penggunaan  harian  Netflix  di  Indonesia  rendah, sehingga  Netflix  disarankan  untuk  dapat  menerapkan  Strategi  CRM,  terutama  dalam pembuatan program loyalitas (Daya Tarik Usage), misalnya misi harian seperti login, menonton  beberapa  judul  film  dan  serial,  menonton  dengan  durasi  tertentu,  dan menonton  film  dan  serial  dalam  jumlah  tertentu.  Program  loyalitas  berusaha  untuk meningkatkan  loyalitas  pelanggan  ke  platform  Netflix  dengan  membujuk  konsumen untuk  menyelesaikan  tugas  sehari-hari  dan  membuat  pengguna  merasa  nyaman menggunakan  Netflix  secara  teratur  karena  ada  manfaat  bagi  mereka  untuk menggunakannya.
Penggunaan  Sistem  (U)  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  Manfaat Bersih  (NB),  tetapi  dengan  dampak  yang  kecil.  Penggunaan  sistem  dinilai  dengan cepat berdasarkan seberapa sering pengguna menggunakan Netflix, berapa lama durasi rata-rata  harian  mereka,  berapa  banyak  film  yang  mereka  tonton,  dan  berapa  lama mereka  telah  berlangganan.  Perlu  dicatat  bahwa  pelanggan  sering  masuk  ke  akun pribadi yang sama di beberapa perangkat, seperti akun x, yang masuk di smartphone, laptop,  dan  smart  TV,  namun  dua  gadget  dapat  melakukan  aktivitas  menonton  film yang  berbeda  secara  bersamaan  (UX  Kualitas).  Hal  ini  berdampak  negatif  pada Netflix,  terutama  dalam  hal  pendapatan  yang  diterima  (Produktivitas),  karena  dua orang seharusnya membeli dua akun pribadi atau setidaknya satu akun keluarga; Hal ini dapat diantisipasi melalui validasi sistem dimana satu akun hanya dapat menonton di satu gadget dalam satu waktu.
5) Dampak Kepuasan Pengguna Terhadap Manfaat Bersih Kepuasan Pengguna (AS) berpengaruh signifikan terhadap Manfaat Bersih (NB) dengan  dampak  kecil.  Hal ini  penting  dalam  meningkatkan layanan  yang  ditawarkan untuk  memaksimalkan  jumlah  kebahagiaan  pelanggan  dengan  Netflix  sehingga konsumen bersedia berlangganan Netflix dalam beberapa bulan mendatang. Fitur suka dan tidak suka yang ada untuk setiap film di setiap akun dapat diproses menjadi fitur ulasan  di  mana  suka  menjadi  5/5  bintang  secara  default  di  awal  implementasi, sedangkan tidak suka menjadi 1/5 bintang di awal implementasi. Ini kemudian dapat dimodifikasi oleh setiap pengguna. Jika pengguna ingin memperbarui ulasan mereka, mereka  cukup  melakukannya  untuk  setiap  film.  Kemudian  untuk  proses  selanjutnya setiap user yang telah selesai menonton film dapat memberikan rating dengan kriteria 1-5  bintang  termasuk  0.5,  dan  memberikan  review  berupa  komentar  bagi  user  lain yang  ingin  menonton  film  tersebut  dari  segi  kualitas.  rata-rata.  ulasan  film  dan peringkat  bintang  (Penggunaan  Daya  Tarik,  Nilai  Emosional,  Kesenangan Penggunaan).  Saran  kedua  adalah  membuat  area  diskusi  film  untuk  pertanyaan  dan jawaban  dari  penggemar  film,  admin  film  terkait,  atau  admin  Netflix.  Alat  penilaian dan  forum  diskusi  dimaksudkan  untuk  mempromosikan  keterlibatan  pelanggan (Penggunaan Daya Tarik, Nilai Emosional, Kesenangan Penggunaan, Kualitas UI UX) dan  akan  memiliki  pengaruh  dalam  meningkatkan  kepuasan  pengguna,  dengan hubungan langsung yang besar dengan Manfaat Bersih.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  terhadap  keberhasilan  platform  Netflix menggunakan  model  yang  diadopsi  dari  model  keberhasilan  sistem  informasi  DeLone dan  McLean  yang  dimodifikasi,  diuji  sembilan  hipotesis  dimana  delapan  hipotesis signifikan  dan  berpengaruh  seperti  Kualitas  Informasi  pada  Penggunaan  Sistem  dan Pengguna  Kepuasan,  Kualitas  Sistem  pada  Kepuasan  Pengguna,  Kualitas  Layanan  pada Penggunaan  Sistem  dan  Kepuasan  Pengguna,  Penggunaan  Sistem  pada  Kepuasan Pengguna, Penggunaan Sistem pada Manfaat Bersih dan Manfaat Pengguna pada Manfaat Bersih; sedangkan satu ditolak menunjukkan Kualitas Sistem berpengaruh signifikan dan tidak  berpengaruh  terhadap  Penggunaan  Sistem  bagi  pengguna  platform  OTT  untuk layanan video streaming.
Berdasarkan temuan dan kesimpulan penelitian, peneliti merekomendasikan penelitian selanjutnya,  seperti  melakukan  penelitian  dengan  menggabungkan  model  DeLone  dan McLean dengan model penelitian lain untuk mencapai temuan penelitian yang lebih baik dari  pengukuran  keberhasilan  sistem  informasi  berdasarkan  penambahan  variabel independen yang digunakan sebagai kriteria. Ada kemungkinan bahwa variabel ini dapat menjadi  variabel  pelengkap  yang  dapat  diterima  untuk  pelanggan  Netflix  di  Indonesia, yang diperoleh dari faktor lain yang belum dieksplorasi dalam penelitian ini..

## R EFERENCES
[1] S.  Kemp,  Digital  2021:  The  Latest  Insights  Into  The  „State  Of  Digital,  2021. [Online].  Available:  https://wearesocial.com/blog/2021/01/digital-2021-the-latest- insights-into-the-state-of-digital
[2] P. Shadia and Irwansyah. (2020). Media Convergence in the Platform of Video-on- Demand: Opportunities, Challenges, and Audience Behaviour. Jurnal ASPIKOM. 5.
115. 10.24329/aspikom.v5i1.491. [Online]. Available:: https://www.researchgate.net/publication/338875999_Media_Convergence_in_the_P latform_of_Video-on-
Demand_Opportunities_Challenges_and_Audience_Behaviour/
[3] indiantelevision.com, Global pay TV subscription market decline hits $228.5 billion globally in 2021: MPA report, 2022. [Online]. Available:
https://www.indiantelevision.com/television/tv-channels/viewership/global-pay-tv- subscription-market-decline-hits-2285-billion-in-2021-mpa-report-220315/
[4] Brightcove  Asia,  Asia  OTT  Research  in  2019,  2019.  [Online].  Available: https://www.slideshare.net/bcovasia/asia-ott-research-2019/
[5] K.  Pantaleon,  Subscription  Video  on  Demand  Reaches  7  Million  Customers  in Indonesia,  2021. [Online]. Available:  https://www.brandinginasia.com/subscription- video-on-demand-reaches-7-million-customers-in-indonesia/
[6] F. Zandt, Can Disney+ Catch Up to Netflix and Amazon?, 2022. [Online]. Available: https://www.statista.com/chart/26719/number-of-countries-the-worlds-biggest- streaming-services-are-available-in/
[7] B. Fogg and A. Lubis, Netflix Indonesia: Price, features and content, 2021. [Online]. Available: https://www.finder.com/id/internet-tv/netflix/
[8] parrotanalytics.com,  Indonesia  streaming  television  market  share  Q3  2021  for Netflix, Disney+ Hotstar, Amazon Prime Video, HBO Max, Apple TV+ and more, 2021. [Online]. Available: https://www.parrotanalytics.com/insights/streaming-wars- who-is-winning-indonesia-q3-2021/
[9] A. Hayes, Market Share, 2021. [Online]. Available:
https://www.investopedia.com/terms/m/marketshare.asp
[10] Jakpat, Netflix in Indonesia: What are Indonesian Audience Saying? 2019 [Online]. Available:  https://blog.jakpat.net/netflix-in-indonesia-what-are-indonesian-audience- saying/
[11] J.  M.  Hudin  and  D.  Riana.  “Kajian  Keberhasilan  Penggunaan  Sistem  Informasi Accurate  dengan  menggunakan  Model  Kesuksesan  Sistem  Informasi  Delone  dan Mclean.” Jurnal Sistem Informasi, 2016. [Online]. Available:
https://jsi.cs.ui.ac.id/index.php/jsi/article/view/444
[12] A. R. Prandhana, N. Nurhayati and E. Haimatusadiah, “Pengaruh Kualitas Layanan, Kualitas  Informasi,  Kualitas  Sistem  Terhadap  Tingkat  Kepuasan  Pengguna”.
Prosiding Akuntansi, 2016. [Online]. Available: http://karyailmiah.unisba.ac.id/index.php/akuntansi/article/view/4886 [13] W.  Delone,  and  E.  McLean,  “The  DeLone  and  McLean  Model  of  Information
Systems  Success:  A  Ten-Year  Update.”  Journal  of  Management  Information Systems, 19(4):9-30, 2003. [Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publication/220591866_The_DeLone_and_McLean_ Model_of_Information_Systems_Success_A_Ten-Year_Update
[14] M.  I.  Alamsyah,  Analisis  Kepuasan  Konsumen  Terhadap  “Umm  Bakery”  Di Malang. Malang: University of Muhammadiyah Malang, 2019. [Online]. Available: https://docplayer.info/199312117-Analisis-kepuasan-konsumen-terhadap-umm- bakery-di-malang-skripsi.html
[15] I. Ghozali, “Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS.” Semarang:
Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2013. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/289671928_Aplikasi_Analisis_Multivariat e_Dengan_Program_IBM_SPSS_21_Update_PLS_Regresi
[16] Sugiyono,  Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif  dan  Research  &  Development. Alfabeta, 2009. [Online]. Available: https://www.tokopedia.com/archive- anegra/metode-penelitian-kuantitatif-kualitatif-dan-r-d-2009-sugiyono?whid=0
[17] J.  Cohen,  “Statistical  Power  Analysis  for  the  Behavioral  Sciences  (2nd  ed.).” Hillsdale N.J: Erlbaum Associates, 1998. [Online]. Available:
https://www.amazon.com/Statistical-Power-Analysis-Behavioral-Sciences-ebook- dp-B00CWD1FC0/dp/B00CWD1FC0/ref=mt_other?_encoding=UTF8&me=&qid=
[18] M. I. Salim, “Analisis Kesuksesan Sistem Informasi Perpustakaan Senayan Dengan Pendekatan  Model  Delone  Dan  Mclean  Di  Smk  Muhammadiyah  3  Yogyakarta.” Yogyakarta: Universitas Negeri Yogyakarta, 2014. [Online]. Available: https://eprints.uny.ac.id/19488/1/14.pdf
[19] S.  N.  Zai,  and  A.  F.  Dewi,  “Pengaruh  Pentingnya  Sistem,  Kualitas  Sistem  Dan Kualitas  Informasi  Terhadap  Kegunaan  Dan  Kepuasan  Pengguna  Dalam Pengembangan  Sistem  Informasi  Akuntansi  (Studi  Kasus  Di  Rsup  Dr.  Soeradji Tirtonegoro  Klaten).”  Yogyakarta:  Universitas  Atma  Jaya,  2014.  [Online]. Available:  http://e-journal.uajy.ac.id/6736/
[20] M.  A.  Fathoni,  G.  Indah  and  W.  Suharso.  “Analisis  Pengaruh  System  Quality, Information Quality, Service Quality Terhadap Net Benefit Pada Sistem KRS-Online Universitas Muhammadiyah Malang.” KINETIK, Vol. 2, No. 3, Hal. 197-206, 2017. [Online].
Available:
https://www.researchgate.net/publication/318614988_Analisis_Pengaruh_System_Q uality_Information_Quality_Service_Quality_Terhadap_Net_Benefit_Pada_Sistem_ KRS-Online_UMM
[21] L.  H.  Prasojo  and  S.  M.  Dudi  Pratomo,  “Pengaruh  Kualitas  Informasi,  Kualitas Sistem,  Dan  Kualitas  Layanan  Aplikasi  Rail  Ticket  System  (Rts)  Terhadap Kepuasan  Pengguna  Sistem  (Studi  Kasus  Pada  Pt.  Kereta  Api  Indonesia  (Persero) Daop 2 Bandung).” e-Proceeding of Management: Vol.2, No.1 April 2015, (p. 555). [Online].
Available:
https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/management/article /view/1869
[22] F. V. Noor, “Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Pelanggan Pt Herba Penawar  Alwahida  Indonesia  (Studi  Pada  Alfatih  Business  Center  Ii  Hpai  Kota
Bengkulu).”  BENGKULU:  INSTITUT  AGAMA  ISLAM  NEGERI  (IAIN),  2020. [Online]. Available: http://repository.iainbengkulu.ac.id/4807/
[23] R. A. Zuama, J. M. Hudin, D. Puspitasari, E. H. Hermaliani and D. Riana, “Quality dimensions  of  Delone-McLean  model  to  measure  students'  accounting  computer satisfaction:  An  empirical  test  on  accounting  system  information.”  2017  5th International  Conference  on  Cyber  and  IT  Service  Management  (CITSM),  2017. [Online]. Available:  https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8089318
[24] D. Nurjaya, “Pengaruh Kualitas Sistem, Informasi Dan Pelayanan Terhadap Manfaat Bersih Dengan Menggunakan Model Delone Dan Mclean.” Yogyakarta: Universitas Sanata Dharma, 2017. [Online]. Available: https://repository.usd.ac.id/11584/
[25] T.  L.  Suryanto,  M.  N.  Triantono  and  A.  Faroqi,  “Kepuasan  Pengguna  pada Penerapan  Sistem  Informasi.”  KONSTELASI:  Konvergensi  Teknologi  dan  Sistem
Informasi, 2021. [Online]. Available: https://ojs.uajy.ac.id/index.php/konstelasi/article/view/430