## Jurnal Maksipreneur:
Manajemen, Koperasi, dan Entrepreneurship Vol. 12  No. 2 Juni  2023 hal. 602 – 616

## Analisis Aplikasi Kredivo Berdasarkan Information
System Success Model (ISSM)
Abidin 1
Novia Syafa’a Zahra 2
Abdul Yusuf 3
1,2,3 Manajemen, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia
1 Penulis koresponden: 2010631020048@student.unsika.ac.id
Abstract . In  this  digital  era,  the  implementation  of  information  systems  in  various areas  of  life  continues  to  increase.  Information  system  implementations  need  to  be evaluated for their success. Delone and Mclean have developed an information system success model as a framework for measuring the success level of information systems. The  purpose  of  this  research  is  to  conduct  a  thorough  analysis,  increase  knowledge regarding the ISS Model, and find out its relevance as a research basis on the Kredivo FinTech  platform.  Of  the  several  variables  included  in  the  ISSM,  the  results  of  this study indicate that only the user satisfaction has a significant effect on net benefits.
Keyword :  DeLone  &  McLean  Model;  Dimension  &  Indicator  ISS  Model;  Fintech; Information System Success Model (ISSM) .
Abstrak .  Pada  era  digital  saat  ini,  implementasi  sistem  informasi  terus  mengalami peningkatan  dalam  berbagai  aspek  kehidupan.  Penerapan  sistem  informasi  perlu dilakukan  evaluasi  pada  penerapannya.  DeLone  dan  McLean  mengembangkan  sebuah model  yang  diberi  nama information  system  success sebagai  kerangka  kerja  yang digunakan  untuk  mengukur  tingkat  keberhasilan  sebuah  sistem  informasi.  Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan  analisis  secara  menyeluruh,  menambah pengetahuan  terkait  ISSM,  serta  mengetahui  relevansi  sebagai  dasar  penelitian  pada platform FinTech Kredivo.  Dari  beberapa  variabel  yang  tercakup  dalam  ISSM,  hasil penelitian  ini  menunjukkan  hanya  variabel u ser  satisfaction yang  berpengaruh signifikan terhadap net benefits .
Kata  kunci : Information  system  success  model  (ISSM) ;  Dimensi  dan  Indikator  model ISS; Evolusi teori; Fintech ; Model DeLone & McLean.
Article Info:
Received: September 7, 2022
Accepted: June 7, 2023               Available online: June 29, 2023 DOI: http://dx.doi.org/10.30588/jmp.v12i2.1193

## LATAR BELAKANG
Dewasa ini, tingkat pertumbuhan penggunaan sistem informasi sangat tinggi. Hal ini  terjadi  sejalan  dengan  pertumbuhan  penggunaan  internet  di  Indonesia,  terlebih  lagi ketika pandemi Covid-19 menyerang. Pembatasan aktivitas masyarakat seakan mendu- kung Indonesia untuk melakukan dan beradaptasi dengan digitalisasi. Pada bulan Maret 2021,  Indonesia  menduduki  peringkat  ketiga  pengguna  internet  terbanyak  di  Asia dengan  jumlah  mencapai  212,35  juta  orang  (Kusnandar,  2021).  Pertumbuhan  penggu- naan  internet  berpengaruh  pada  berbagai  aspek  kehidupan,  salah  satunya  adalah  dunia usaha.  Menyadari  bahwa  persaingan  semakin  ketat,  para  pelaku  usaha  dengan  cepat merespon melalui strategi perubahan konsep bisnis dari model konvensional atau offline menjadi  model digital  atau online . Era digital  merupakan tantangan  yang  perlu diubah menjadi peluang, karena era tersebut memiliki lebih banyak fleksibilitas dan fungsiona- litas dalam beberapa aspek (Romānova & Kudinska, 2016).
Sektor  keuangan  menjadi  salah  satu  sektor  usaha  yang  turut  memanfaatkan peluang pertumbuhan internet ini. Sektor keuangan terus berupaya melakukan perubah- an secara signifikan pada proses bisnisnya, salah satunya adalah dengan melakukan di- gitalisasi.  Perubahan  ini  menuju  bentuk  atau  model financial  technology  (FinTech) . Kehadiran FinTech mendapatkan  respon  antusiasme  masyarakat  Indonesia,  karena FinTech dianggap  dapat  memberikan  kemudahan  dan  kecepatan  dalam  melakukan transaksi  keuangan.  Selain  itu,  perkembangan  ekosistem FinTech juga  didukung  oleh regulasi  yang  sangat  baik  dalam  menyikapi  dinamika  perkembangan  digital.  Hasilnya, kepercayaan masyarakat pun meningkat seiring dengan adanya jaminan keamanan atas data dan transaksi yang dilakukan.
P2P ( peer to peer ) Lending menjadi salah satu jenis FinTech yang paling banyak diminati. P2P Lending merupakan jenis FinTech dengan perkembangan paling pesat di antara  berbagai  jenis FinTech lainnya.  Penyaluran  pinjaman  P2P  kepada individu  atau bisnis  tercatat    sebesar  40%,  sedangkan  perkembangan  terbesar  kedua  terdapat  pada jenis FinTech pembayaran  ( digital  payments) sebesar  34%  (Jayani,  2019).  Pada  tahun 2021, OJK (Otoritas Jasa Keuangan) mencatat outstanding pembiayaan FinTech dengan jenis  P2P Lending pada  November  2021  yang  bertumbuh  sebanyak  106,6%  atau  me- ningkat Rp1,2 triliun dalam perhitungan tahunan (Lavinda, 2021). Hal ini menandakan bahwa pengguna layanan P2P Lending mengalami pertumbuhan setiap tahunnya. Salah satu  contoh platform yang  menggunakan  jenis  P2P Lending yang  cukup  populer  di Indonesia  adalah  Kredivo.  Kredivo  didirikan  oleh  PT  Finance  Digital  Indonesia  pada tahun 2016 dan telah terdaftar di OJK. Kredivo menyediakan layanan berbelanja online dengan  metode  pembayaran  secara  kredit  atau  dengan  angsuran  tanpa  menggunakan kartu kredit, serta menyediakan dana pinjaman. Berbagai fitur yang terdapat pada sistem informasi aplikasi Kredivo seakan menjadi strategi bagi perusahaan untuk memberikan kesan baik bagi para penggunanya.
Keberhasilan  proses  digitalisasi  sangat  berkaitan  erat  dengan  kesuksesan  sebuah sistem informasi. Saat ini, sistem informasi telah menjadi agen pembangunan bagi indi- vidu  maupun  organisasi,  serta  memiliki  dampak  yang  sangat  luas  bagi  berbagai  aspek kehidupan  masyarakat.  Oleh  karena  itu,  implementasi  sistem  informasi  (SI)  tersebut perlu  dievaluasi  keberhasilannya.  Mengukur  keberhasilan  atau  keefektifan  SI  merupa- kan hal penting untuk mengetahui nilai  SI, tindakan manajemen, dan efisiensi  SI  yang digunakan  (Lazaroni,  2017).  Banyak  penelitian  berusaha  untuk  menyampaikan  pan-
dangan  dengan  mengirimkan  berbagai  variabel  kunci  guna  mengukur  keberhasilan  SI, sehingga  Delone  dan  Mclean  mengembangkan  suatu  model  yang  dinamakan Informa- tion System Success Model (ISSM) pada tahun 1992 (Delone & Mclean, 1992). Berda- sarkan uraian latar belakang tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat keberhasilan atau kesuksesan aplikasi Kredivo berdasarkan Information System Success Model .

## KAJIAN TEORITIS

## Information System Success Model (ISSM)
Sistem informasi diartikan sebagai seperangkat komponen yang saling berhubung- an  dan  memiliki  kemampuan  untuk  mengumpulkan,  memproses,  menyimpan,  serta mendistribusikan informasi untuk mendukung pengambilan keputusan dan pengawasan dalam  organisasi  (Wahyuni,  2011).  Sistem  informasi  juga  diartikan  sebagai  kumpulan dari  berbagai  subsistem,  baik  fisik  atau  pun  non-fisik  yang  saling  berhubungan  dan bekerja  sama  untuk  mengolah  data  menjadi  informasi  yang  berguna  (Susanto,  2017). Dari  kedua  pengertian  tersebut,  sistem  informasi  merupakan  sistem  dalam  suatu  orga- nisasi  yang  mengatur  kebutuhan  pemrosesan  transaksi  sehari-hari,  dan  mendukung tugas-tugas administrasi organisasi, serta memfasilitasi penyediaan laporan yang diper- lukan. Peran sistem informasi dalam suatu organisasi tidak diragukan lagi, dan dukung- annya dapat memberikan keunggulan kompetitif bagi organisasi.
Penerapan  sistem  informasi  perlu  dievaluasi  keberhasilannya  untuk  mengetahui manfaat yang didapatkan. Banyak penelitian berusaha untuk mengungkap variabel yang digunakan  guna  mengukur  kesuksesan  sistem  informasi  tersebut.  Pada  tahun  1992, Delone dan Mclean memperkenalkan sebuah model sebagai kerangka kerja untuk meni- lai  keberhasilan  penerapan  sebuah  sistem  informasi.  Model  tersebut  dikenal  sebagai Information System Success Model (ISSM) (Delone & Mclean, 1992). ISSM merupakan sebuah  teori  yang terbentuk  dari  komponen  yang  saling  terikat  dan  independen.  Kom- ponen  tersebut  terdiri  atas system  quality,  information  quality,  use,  user  satisfaction, individual  impact, dan organizational  impact .  Dengan  mempelajari  interaksi  setiap komponen,  maka  keberhasilan  sebuah  sistem  informasi  dapat  dicapai  (Delone  & Mclean, 1992).
Information system success model yang biasa disebut juga sebagai model Delone &  Mclean juga  dapat  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  sistem  informasi.  ISSM  me- miliki  enam  dimensi  variabel  yang  telah  mengalami  perubahan.  Perubahan  tersebut menjelaskan bahwa keberhasilan sistem informasi dipertimbangkan oleh faktor kualitas informasi,  kualitas  sistem,  dan  kualitas  layanan  yang  dapat  berpengaruh  terhadap penggunaan  dan  kepuasan  pengguna,  serta  mengarah  pada net  benefit (Al-shargabi et al. ,  2021).  Model  ISSM juga  dipandang  sebagai  teori  yang  menjelaskan  bagaimana kualitas sistem, kualitas informasi, dan kualitas layanan berpengaruh terhadap keinginan dan kepuasan pengguna (Lin et al. , 2022). Model Delone & Mclean ini dapat diartikan juga  sebagai  kepentingan  untuk  mengetahui  nilai  dan  efisiensi,  serta  tindakan  manaje- men  dari  sistem  informasi  yang  diimplementasikan.  Penilaian  tersebut  didasari  oleh variabel  yang  saling  mempengaruhi  kesuksesan  sebuah  sistem  informasi  (Lazaroni, 2017).
Dari beberapa pengertian tersebut,  ISSM diartikan pula sebagai sebuah kerangka kerja  terstruktur  yang  digunakan  untuk  menilai  keberhasilan  sebuah  sistem  informasi. Penilaian tersebut didasarkan pada dimensi system quality, service quality, information quality,  use/intention  to  use,  user  satisfaction , dan net  benefits yang  saling  berkaitan satu  dengan  lainnya  dalam  menentukan  kesuksesan  sebuah  sistem  informasi.  Model ISSM  memiliki  enam  dimensi,  yaitu information  quality,  system  quality,  use,  satis- faction,  individual  impact,  organizational  impact (DeLone  &  McLean,  2003).  Dalam perjalanannya,  model  ini  mendapatkan  banyak  perhatian,  karena  model  ini  dianggap lebih sederhana dan cukup valid, tetapi model ini tidak terlepas dari evaluasi dan kritik- an  dari  banyak  peneliti.  Salah  satu  kritikan  menyebutkan  bahwa  penggunaan  sistem informasi bukan menjadi ukuran keberhasilan maupun arah manfaat individu, sehingga organisasi seharusnya berlawanan dengan kepuasan (Alzahrani et al. , 2019). Selain itu, use dalam konteks penggunaan harus dipisahkan dari usefulness atau kegunaan. Seddon (dalam Alzahrani et al. , 2019) berpendapat bahwa meskipun suatu sistem banyak digu- nakan,  tetapi  hal  itu  tidak  selalu  diartikan  sistem  tersebut  berguna.  Pada  tahun  2003, perubahan dilakukan terhadap dimensi ISSM melalui berbagai perbaikan. Perbaikan ter- sebut  meliputi  penambahan  kualitas  layanan  untuk  mencerminkan  kesuksesan  layanan dan  dukungan  dalam  sistem  informasi,  serta  menggabungkan individual  impact dan organizational impact menjadi net benefits (Jaafreh, 2017) .
Sumber: Herlambang et al. (2019).

## Gambar 1. Dimensi Information System Success Model
Gambar  1  menjelaskan  bahwa ISSM  merupakan  sebuah  kerangka  kerja  yang  di- kembangkan oleh Delone dan Mclean untuk mengukur keberhasilan implementasi sebu- ah  sistem  informasi  berdasarkan  enam  dimensi  pengukuran,  yaitu information  quilty, system  quality,  service  quality,  use/intention  to  use,  user  satisfaction, dan net  benefits (Herlambang et  al. ,  2019).  Varibel  atau  dimensi  yang  dimiliki  oleh  ISSM  ini  saling terkait  dan  memiliki  ketergantungan  dalam  mengukur  keberhasilan  suatu  sistem  infor- masi (William & Tjhin, 2021). ISSM yang telah diperbarui menunjukkan bahwa kuali- tas  sistem  informasi  terdiri  atas  tiga  dimensi  utama,  yaitu  kualitas  informasi (infor- mation quality) , kualitas sistem ( system quality) , dan kualitas layanan ( service quality) . Ketiga dimensi tersebut secara mandiri atau bersama-sama saling mempengaruhi peng- gunaan  sistem  oleh  individu  dan  kepuasan  dalam  penggunaan,  sehingga  hal  itu  dapat
Information quality Net Benefits User Satisfaction System quality Service quality Use Intention to Use
berpengaruh terhadap manfaat bersih (Shim & Jo, 2020). Teori Delone dan Mclean ini telah  diterapkan  dan  divalidasi  pada  sejumlah  studi  pada  sistem  informasi,  misalnya validasi  dalam  menilai  keberhasilan  sistem e-commerce ,  sistem  manajemen  pengeta- huan  ( e-learning) ,  sistem e-government ,  dan  di  sejumlah  fasilitas  kesehatan,  seperti electronic medical record (ERC) , serta di berbagai bidang lainnya (Ojo, 2017).

## METODE PENELITIAN
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  penelitian  metode kuantitatif  untuk  melakukan  analisis  atas  kesuksesan  aplikasi  Kredivo  berdasarkan Information  System  Success  Model .  Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah data primer. Data primer merupakan data yang didapat dari sumber pertama, baik individu maupun kelompok, misalnya dengan mengunakan kuesioner. Metode atau tek- nik pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah menyebarkan kuesio- ner. Kuesioner diedarkan melalui media social, seperti Instagram, WhatsApp, dan Tele- gram. Dalam penelitian ini, jumlah sampel yang diperoleh sebanyak 109 data responden dalam kurun waktu survei kurang lebih satu bulan. Dari jumlah sampel tersebut, bebe- rapa  di  antaranya  tidak  sesuai  dengan  kriteria  penelitian  ini,  karena  mereka  bukan pengguna aplikasi Kredivo, sehingga sampel tersisa dan dapat digunakan dalam peneli- tian ini berjumlah 100 data responden.

## Pengembangan Hipotesis Penelitian

## System Quality
System  quality diartikan  sebagai  efisiensi  sistem  yang  mengacu  pada  seberapa baik  karakteristik  perangkat  keras,  perangkat  lunak,  kebijakan,  dan  prosedur  suatu sistem  informasi  dapat  menyediakan  informasi  yang  dibutuhkan  oleh  pengguna (Hidayatullah et  al. ,  2020).  Kualitas  sistem  merupakan  kombinasi  kualitas  antara  pe- rangkat  keras  dan  perangkat  lunak  yang  digunakan  pada  sebuah  sistem  informasi (Agustina & Sutinah, 2019). Indikator-indikator yang membentuk system quality terdiri atas access, ease of use response time, security, flexibility, error recovery, convenience access (Juwita et al. , 2019) . Berdasarkan pengertian dan indikator system quality , bebe- rapa  hasil  penelitian  sebelumnya,  seperti  Sulaiman et  al. (2023),  membuktikan  bahwa system  quality berpengaruh  terhadap  penggunaan  ( use ) dan  kepuasan  pengguna  ( user satisfaction ). Hal  tersebut  selaras  dengan hasil penelitian  Agustina  dan Sutinah  (2019) yang  menyebutkan  bahwa system  quality memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap use dan user  satisfaction .  Oleh  karena  itu,  berdasarkan  hasil  penemuan  sebelumnya  terse- but, penelitian ini merumuskan hipotesis pertama dan keempat sebagai berikut:
H1: System  quality (kualitas  sistem)  berpengaruh  signifikan  terdahap use (peng- gunaan).
H4: System  quality (kualitas  sistem)  berpengaruh  signifikan  terhadap user  satis- faction (kepuasan pengguna).

## Information Quality
Kualitas  informasi  mengacu  pada  karakteristik  atau  karakteristik  yang  menentu- kan nilai dan kegunaan informasi dalam konteks penggunaannya. Dalam hal ini,  kuali-
tas  informasi  mencerminkan  seberapa  relevan,  akurat,  andal,  dan  bergunanya  suatu informasi  bagi  pengguna  (Fmawati et  al. ,  2022).  Kualitas  informasi  menjadi  persepsi peng-guna  mengenai  keakuratan,  ketepatwaktuan,  kelengkapan,  dan  penyajian informasi  yang  dihasilkan  oleh  sistem  tersebut.  Indikator-indikator  yang  membentuk information  qua-lity di  antaranya  adalah Completeness, Understandability,  Accuracy, Relevance,  Relia-bility  of  Information,  Timeliness, dan Conciseness (Meilani et  al. ,
2020) . Berdasarkan  pengertian  dan  indikator information  quality tersebut , beberapa hasil  penelitian  sebe-lumnya,  seperti  Herlambang et  al. (2019)  dan  Al-shargabi et  al.
(2021),  membuktikan  bahwa information  quality berpengaruh  terhadap use dan user satisfaction .  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  merumuskan  hipotesis  kedua  dan  kelima sebagai berikut:
H2: Information quality (kualitas informasi) berpengaruh signifikan terhadap use (penggunaan).
H5: Information  quality (kualitas  informasi)  berpengaruh  signifikan  terhadap user satisfaction (kepuasan pengguna).

## E-Service Quality
Kualitas  layanan  merupakan  layanan  yang  diterima  oleh  pengguna  dari  pengem- bang  sistem  informasi.  Layanan  ini  dapat  muncul  dalam  bentuk  pembaruan  sistem informasi  dan  umpan  balik  pengembang,  ketika  permasalahan  dengan  sistem  terjadi (Amalia & Azizah, 2022). Kualitas layanan juga diartikan sebagai perbandingan harap- an pengguna dengan layanan yang diterimanya (Saputro et al. , 2015). Indikator-indika- tor  yang  membentuk e-service  quality di  antaranya  adalah fulfillment,  privacy,  system availability,  personalization,  reliability,  responsiveness, dan assurance (Meilani et  al. , 2020) . Berdasarkan pengertian dan indikator kualitas layanan, beberapa hasil penelitian sebelumnya, seperti  Lazaroni (2017) dan Herlambang et al. (2019), menyebutkan bah- wa  kualitas  layanan  berpengaruh  signifikan  terhadap use dan user  satisfaction. Oleh karena itu, penelitian ini merumuskan hipotesis ketiga dan keenam sebagai berikut:
H3: Service/E-service  quality (kualitas layanan) berpengaruh signifikan  terhadap use (penggunaan).
H6: Service/E-service  quality (kualitas layanan) berpengaruh signifikan  terhadap user satisfaction (kepuasan pengguna).

## Use
Use digunakan  untuk  mencerminkan  bagaimana  pemanfaatan  sistem  informasi oleh  penggunanya  (Adeyemi  &  Issa,  2020).  Indikator-indikator  yang  membangun variabel use di  antaranya  adalah Necessity,  Availability,  Daily  used  time, dan Reuse Intention (Ramdhani,  2021) . Berdasarkan  pengertian  dan  indikator  variabel use , beberapa  hasil  penelitian  seperti  Rohman  dan  Lasimin,  (2019),  serta  Ernawati et  al. (2020) menyebutkan bahwa use berpengaruh terhadap user satisfaction dan net benefit. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  merumuskan  hipotesis  ketujuh  dan  kedelapan  sebagai berikut:
H7: Use (Penggunaan) berpengaruh signifikan terhadap User Satisfaction (Kepu- asan Pengguna).
H8: Use (Penggunaan)  berpengaruh  signifikan  terhadap Net  Benefits (Manfaat Bersih).
Tabel 1. Indikator Pengukuran Information System Success Model Dimensi Penjelasan Indikator Referensi Information quality Digunakan untuk mengukur sejauh mana informasi yang diperoleh oleh system memenuhi syarat dan harapan pengguna. Selain itu digunakan juga untuk mengukur kualitas keluaran dari system informasi (Ichsan et al. , 2017). Completeness, Understanddability, Accuracy, Relevance, Reliability of Information, Timeliness, Conciseness. (Siregar, 2017; Agustina & Sutinah, 2019; Lazaroni, 2017; Ramdhani, 2021; Saputro et al. , 2015) System Quality System quality didefinisikan sebagai kualitas teknis system informasi yang bersumber dari kombinasi antara software dan hardware (Budiyanto, 2009). Access, Ease of use, Response time, Security, Flexibility, Error Recovery, Convienence access. (Agustina & Sutinah, 2019; Lazaroni, 2017; Ramdhani, 2021; Siregar, 2017; Saputro et al. , 2015) Service Quality/E- Service Quality Perbandingan harapan pengguna dengan layanan yang diterima (Saputro et al. , 2015). Fulfillment, Privacy, System availability, Personalization, Reliability, Responsiveness, Assurance. (Agustina & Sutinah, 2019; Ramdhani, 2021; Siregar, 2017; Saputro et al. , 2015) Intention to use/Use Untuk mencerminkan pemanfaatan system informasi oleh penggunanya (Ichsan et al. , 2017). Necessity, Availability, Daily used time, Reuse Intention (Lazaroni, 2017; Agustina & Sutinah, 2019; Ramdhani, 2021) User satisfaction Variabel ini dianggap menjadi variabel terpenting dalam mengukur keberhasilan dari sebuah system informasi (Ojo, 2017). Variabel ini mengukur sejauh mana system memberikan kepuasan kepada pengguna (Choi et al. , 2013). Overall satisfaction, Information Satisfaction, Feature Satisfaction. (Lazaroni, 2017) Net Benefits Manfaat bersih diartikan sebagai dampak yang diterima oleh pengguna ketika menggunakan system informasi (DeLone & McLean, 2004). Time Saving, Usefulness, Productivity (Lazaroni, 2017; Agustina & Sutinah, 2019; Siregar, 2017; Saputro et al. , 2015; Ramdhani, 2021; Siregar,
2017).

## User Satisfaction
Kepuasan pengguna adalah tingkat kepuasan yang dialami oleh pengguna produk, layanan,  maupun  sistem.  Ini  mencerminkan  sejauh  mana  harapan,  kebutuhan,  dan  ke- inginan pengguna telah terpenuhi atau terlampaui. Kepuasan pengguna merupakan indi-
kator penting dari kualitas dan keberhasilan suatu produk atau layanan (Asyanur et al. , 2019). Indikator-indikator yang membentuk user satisfaction di antaranya adalah Over- all  satisfaction,  Information  satisfaction, dan Feature  satisfaction (Sulaiman et  al. ,
2023) . Berdasarkan pengertian dan indikator user satisfaction , beberapa hasil penelitian seperti Wang et al. (2021) menyebutkan bahwa user satisfaction berpengaruh signifikan terhadap net  benefits. Hasil  tersebut  selaras  dengan  penelitian  Ernawati et  al. (2020). Oleh karena itu, penelitian ini merumuskan hipotesis kesembilan sebagai berikut:
H9: User Satisfaction (Kepuasan Pengguna) berpengaruh signifikan terhadap Net Benefits (Manfaat Bersih).

## Tabel. 3. Hasil Uji Validitas
Indikator Hasil Keterangan X11 0,227 Valid X12 0,460 Valid X13 0,471 Valid X14 0,501 Valid X15 0,421 Valid X16 0,410 Valid X17 0,618 Valid X21 0,310 Valid X22 0,587 Valid X23 0,464 Valid X24 0,418 Valid X25 0,459 Valid X26 0,285 Valid X27 0,580 Valid X31 0,443 Valid X32 0,409 Valid X33 0,568 Valid X34 0,423 Valid X35 0,333 Valid X36 0,368 Valid X37 0,528 Valid X41 0,450 Valid X42 0,506 Valid X43 0,530 Valid X51 0,416 Valid X52 0,586 Valid X53 0,666 Valid X61 0,674 Valid X62 0,809 Valid X63 0,801 Valid
Sumber: Data primer diolah (2022).
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan  terhadap  data  primer  dengan menggunakan  metode  survei  dalam  bentuk  instrumen  penelitian  berupa  kuesioner. Kerangka  kuesioner  ini  diadaptasi  dan  dimodifikasi  dari  model  penelitian  Delone  dan McLean.  Kuesioner  penelitian  ini  disusun  dengan  menggunakan  skala  Likert  untuk mengukur  persepsi  responden  terhadap  setiap  indicator  (Tabel  1).  Skala  Likert  terdiri atas  lima  tingkat  preferensi  jawaban,  yaitu  (1)  Sangat  Tidak  Setuju,  (2)  Tidak  Setuju,
(3) Kurang Setuju, (4) Setuju, (5) Sangat Setuju. Penyebaran kuesioner ditujukan pada populasi pengguna aplikasi Kredivo. Penelitian ini menggunakan teknik Simple Random Sampling dalam  pengambilan  sampelnya,  sehingga  103  sampel  pengguna  aplikasi Kredivo diperoleh dari seluruh wilayah Indonesia. Data  yang diperoleh dari responden diolah  dengan  pendekatan  kuantitatif  dan  pengujian  hipotesis  menggunakan  SEM- AMOS.  Pengujian  model  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  bantuan  perangkat lunak SPSS AMOS.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah penyebaran kuesioner selama kurang lebih satu bulan, maka penelitian ini secara  keseluruhan  telah  berhasil  menngumpulkan  109  data  primer  dari  responden. Namun, setelah melalui pengecekan kelengkapan jawaban, penelitian ini mengolah dan menganalisis  100  data  primer  responden,  karena  sembilan  jawaban  responden  lainnya dinyatakan  tidak  sesuai  dengan  kriteria  responden  yang  dibutuhkan,  yaitu  penggguna aplikasi Kredivo. Kuesioner disebarkan secara online , sehingga response rate nya men- capai 100%, proporsi responden yang berusia 20-30an tahun mendominasi penelitian ini sebanyak  89  responden  atau  89%.  Proporsi  tersebut  menunjukkan  bahwa  responden penelitian ini mayoritas adalah anak-anak muda dan telah dewasa.
Tabel 4. Hasil Uji Reliabilitas Indikator Hasil X11 0,942 X12 0,941 X13 0,940 X14 0,940 X15 0,940 X16 0,940 X17 0,939 X21 0,941 X22 0,940 X23 0,940 X24 0,940 X25 0,940 X26 0,940 X27 0,940 X31 0,940 X32 0,940 X33 0,940 X34 0,938 X35 0,940 X36 0,940 X37 0,940 X41 0,938 X42 0,940 X43 0,940 X51 0,940 X52 0,937 X53 0,941 X61 0,940 X62 0,940 X63 0,940
Sumber: Data primer diolah (2022).

## Uji Validitas
Uji  validitas  instrumen  penelitian  dilakukan  untuk  melihat  setiap  indikator  yang digunakan dalam penelitian ini valid atau tidak. Perhitungan validitas dilakukan sebagai syarat  agar  dapat  dilakukan  pengujian  reliabilitas.  Indikator  dinyatakan  valid  apabila nilai  R-tabel  lebih besar  dari nilai  R-hitung.  Nilai R-tabel  dalam penelitian ini sebesar 0,195 dengan taraf signifikansi 5%. Berdasarkan hasil pengujian validitas pada Tabel 3, maka seluruh butir pernyataan dalam instrumen penelitian ini dinyatakan valid. Uji vali- ditas yang dilakukan menggunakan metode Pearson correlation .

## Uji Reliabilitas
Data  dinyatakan  reliabel  apabila  memiliki  nilai Cronbach’s  Alpha (  )  lebih  dari 0,60. Tabel 4 menunjukkan bahwa semua indikator instrumen penelitian ini lebih besar dari 0,60, sehingga instrumen penelitian ini dinyatakan reliabel.

## Uji Signifikansi dan Hipotesis
Berdasarkan  hasil  analisis  SEM,  hubungan  kausal  antarvariabel  dalam  penelitian ini  ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Hubungan  kausal  dinyatakan  signifikan  dan  dapat diterima apabila memiliki nilai P<0,05, atau sebaliknya.
Sumber: Data primer diolah (2022).
Gambar 2. Analisis SEM Information System Success Model
Hipotesis  pertama  (H1)  dalam  penelitian  ini  menyatakan  bahwa System  Quality (kualitas sistem) berpengaruh signifikan terhadap Use (penggunaan) . Berdasarkan hasil analisis pada Tabel 5, variabel System Quality terbukti tidak berpengaruh secara signi- fikan terhadap Use yang dilihat dari p- values sebesar 0,383 yang lebih besar dari 0,05. Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  hipotesis  pertama  dalam  penelitian  ini  ditolak.
Berikutnya,  hipotesis  kedua  dalam  penelitian  ini  menyatakan  bahwa Information Quality (kualitas informasi) berpengaruh signifikan terhadap Use (Penggunaan) . Berda- sarkan  hasil  analisis  pada  Tabel  5,  variabel Information  Quality tidak  berpengaruh secara signifikan terhadap Use (Penggunaan) dengan nilai p- values sebesar 0,990 yang lebih besar dari 0,05. D engan hasil tersebut, maka hipotesis kedua dalam penelitian ini ditolak.
Tabel 5. Hasil Analisis SEM Hipotesis Estimate P- Values Kesimpulan H1: System Quality → Use 0,031 0,383 Hipotesis ditolak H2: Information Quality → Use 17,859 0,990 Hipotesis ditolak H3: Service Quality → Use -5,335 0,795 Hipotesis ditolak H4: System Quality → User Satisfaction 0,346 0,375 Hipotesis ditolak H5: Information Quality → User Satisfaction -1,021 0,677 Hipotesis ditolak H6: Service Quality → User Satisfaction 0,734 0,435 Hipotesis ditolak H7: Use → User Satisfaction 0,206 0,639 Hipotesis ditolak H8: Use → Net Benefits -0,376 0,397 Hipotesis ditolak H9: User Satisfaction → Net Benefits 1,125 0,048 Hipotesis diterima
Sumber: Data primer diolah (2022).
Hipotesis  ketiga  menyatakan  bahwa Service  Quality (kualitas  layanan)  berpeng- aruh  terhadap Use (Penggunaan) .  Data  pada  Tabel  5  mengindikasikan  bahwa  variabel Service  Quality tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap Use (penggunaan) yang dilihat  dari  p- values sebesar  0,795 yang  lebih  besar  dari  taraf  signifikansi  0,05. Hasil tersebut  membuktikan  bahwa  hipotesis  ketiga  dalam  penelitian  ini  ditolak.  Hipotesis keempat  menyatakan  bahwa System  Quality (kualitas  sistem)  berpengaruh  signifikan terhadap User Satisfaction (kepuasan pengguna) . Berdasarkan hasil analisis pada Tabel 5,  variabel System  Quality tidak  memiliki pengaruh  signifikan  terhadap User  Satisfac- tion atas dasar nilai p- values sebesar 0,375 yang lebih besar dari taraf signifikansi 0,05. Hasil  tersebut  membuktikan  bahwa  hipotesis  keempat  dalam  penelitian  ini  ditolak. Selanjutnya,  hipotesis  kelima  menyatakan Information  Quality (kualitas  informasi) berpengaruh  signifikan  terhadap User  Satisfaction (kepuasan  pengguna) .  Berdasarkan analisis pada Tabel 5, variabel Information Quality tidak berpengaruh secara signifikan terhadap User  Satisfaction yang  ditunjukkan  oleh  nilai  p- values sebesar  0,677  yang lebih besar dari taraf signifikansi 0,05. Hasil tersebut mengindikasikan bahwa hipotesis kelima dalam penelitian ini ditolak.
Hipotesis  keenam  menyatakan Service  Quality (kualitas  layanan)  berpengaruh signifikan terhadap User Satisfaction (kepuasan pengguna) . Tabel 5 menunjukan bahwa variabel Service Quality tidak berpengaruh secara signifikan terhadap User Satisfaction berdasarkan  nilai p- values sebesar  0,435  yang  lebih  besar  dari  taraf  signifikansi 0,05. Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  hipotesis  keenam  dalam  penelitian  ini  ditolak. Hipotesis ketujuh menyatakan Use (penggunaan) berpengaruh signifikan terhadap User Satisfaction (kepuasan  pengguna) .  Analisis  data  pada  Tabel  5  menunjukkan  bahwa variabel Use tidak berpengaruh  secara  signifikan  terhadap User  Satisfaction berdasar- kan  nilai  p- values sebesar  0,639  yang  lebih  besar  dari  taraf  signifikansi 0,05. Hasil tersebut menunjukkan bahwa hipotesis ketujuh dalam penelitian ini ditolak.
Hipotesis kedelapan menyatakan Use (penggunaan) berpengaruh signifikan terha- dap Net Benefits (manfaat bersih) . Berdasarkan Tabel 5, variabel Use tidak berpengaruh
secara  signifikan  terhadap Net  Benefits yang  dilihat  dari  nilai  p- values sebesar  0,397 yang  lebih  besar  dari  taraf  signifikansi 0,05. Hasil  tersebut  membuktikan  bahwa  hipo- tesis  kedelapan dalam  penelitian ini  ditolak. Selanjutnya, hipotesis  kesembilan menya- takan  bahwa User  Satisfaction (kepuasan  pengguna)  berpengaruh  signifikan  terhadap Net  Benefits (manfaat  bersih) .  Berdasarkan  analisis  data  pada  Tabel  5,  variabel User Satisfaction terbukti berpengaruh  secara  signifikan  dan  positif  terhadap Net  Benefits dengan nilai p- values sebesar 0,048 yang lebih kecil dari taraf signifikansi  0,05. H asil tersebut  mengindikasikan  bahwa  hipotesis  kesembilan  dalam  penelitian  ini  dapat diterima.
Temuan  penelitian  ini  yang  menunjukkan  bahwa User  Satisfaction berpengaruh signifikan  terhadap Net  Benefits pada aplikasi  Kredivo  dapat  ditingkatkan  kembali dengan mempermudah akses dan cara penggunaan aplikasinya. Kemudahan akses peng- gunaaan  aplikasi  Kredivo  sebaiknya  diawasi  dan  dikendalikan  oleh  pihak  terkait  atau penanggung  jawab  yang  berkompeten  agar  dapat  memudahkan  penggunanya  dalam menyelesaikan  aktivitas  peminjaman  kredit,  sehingga  setiap  layanan  yang  diberikan dapat lebih mudah untuk ditindaklanjuti secara tepat dan cepat. Net Benefits bagi pihak Kredivo  merupakan  konsekuensi  atas  kemampuan  untuk  memberikan  layanan  dengan tepat  dan  cepat,  serta  lebih  mudah  dan  berkompeten  dalam  penggunaan  aplikasinya, sehingga masalah-masalah sistem pada aplikasi Kredivo akan berkurang.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pengujian  hipotesis  dalam  penelitian  ini,  pengujian  model  ISSM diperoleh  hasil  yang membuktikan bahwa  variabel information  quality, system quality, service quality, intention of use/use, user satisfaction , dan net benefit tidak berpengaruh secara signifikan terhadap use , user satisfaction , dan net benefits . Satu-satunya penguji- an yang terbukti adalah pengaruh user satisfaction secara signifian terhadap net benefits . Berdasarkan  pengujian  ISSM  dalam  penelitian  ini,  aplikasi  Kredivo  kurang  berhasil mencapai kinerja pada Information System pada platform nya. Oleh karena itu, Kredivo perlu  meningkatkan  kembali  tindakan  yang  dapat  meningkatkan Information  Quality, System Quality, dan Service Quality. Beberapa tindakan terhadap ketiga variabel terse- but dapat digunakan untuk mencapai efisiensi penggunaan ( Use ) dan kepuasan penggu- na  ( User  Satisfaction )  pada  aplikasi  Kredivo,  sehingga  pengguna  dapat  menggunakan aplikasi Kredivo dengan lebih mudah.
Keterbatasan pada penelitian ini adalah  penggunaan variabel  yang diteliti. Untuk penelitian  mendatang,  penggunaan  variabel  yang  sesuai  dengan  perkembangan  zaman, seperti  penggunaan  variabel electronic  service  quality dapat  dipertimbangkan  dalam model  penelitian.  Selain  itu,  penelitian  mendatang  juga  dapat  memperbanyak  variasi sampel pada kelompok masyarakat pengguna jasa pinjaman online .

## DAFTAR REFERENSI
Adeyemi, I. O., & Issa, A. O. (2020). Integration of Information System Success Model (ISSM) and Technology Acceptance Model (TAM): Proposing Students’
Satisfaction with University Web Portal Model, Record Library Journal , 6 (1),
69–79. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.20473/rlj.V6-I1.2020.69-79
Agustina, N., & Sutinah, E. (2019). Model Delone dan McLean untuk Menguji Kesuksesan Aplikasi Mobile Penerimaan Mahasiswa Baru. InfoTekJar: Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan, 3 (2), 180–186. https://doi.org/https://doi.org/10.30743/infotekjar.v3i2.1008
Al-shargabi, B., Sabri, O., & Aljawarneh, S. (2021). The adoption of an e-learning system using information systems success model: A case study of Jazan University. Peer Journal of Computer Science , 7:e723, 1–21.
https://doi.org/10.7717/peerj-cs.723
Alzahrani, A. I., Mahmud, I., Ramayah, T., Alfarraj, O., & Alalwan, N. (2019). Modeling digital library success using the DeLone and McLean information system success model. Journal of Librarianship and Information Science , 51 (2), 291–306. https://doi.org/10.1177/0961000617726123
Amalia, L., & Azizah, A. H. (2022). Evaluasi Kesuksesan Penerapan Sistem Elektronik Kinerja (E-Kinerja) Menggunakan Enhanced Information System Success Model di Kecamatan Benda Tangerang. JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) ,
7 (3), 192–210. https://doi.org/10.14421/jiska.2022.7.3.192-210
Asyanur, M. R., Suroso, A. I., & Sukmawati, A. (2019). Implementation of State Civil Apparatus Management Information System. JAM: Jurnal Aplikasi Manajemen ,
17 (3), 479–488. https://doi.org/10.21776/ub.jam.2019.017.03.12
Budiyanto, B. (2009). Evaluasi Kesuksesan Sistem Informasi dengan Pendekatan Model DeLOne dan McLean (Studi Kasus Implementasi Billing System di RSUD Kabupaten Sragen). Tesis , Universitas Sebelas Maret, Surakarta.
Choi, W., Rho, M. J., Park, J., Kim, K-. J., Kwon, Y. D., & Choi, I. Y. (2013).
Information System Success Model for Customer Relationship Management System in Health Promotion Centers. Healthcare Informatics Research , 19 (2), 110–120. https://doi.org/10.4258/hir.2013.19.2.110
DeLone, W. H., & McLean, E. R. (1992). Information Systems Success: The Quest for the Dependent Variable. Information Systems Research , 3 (1), 60–95. https://doi.org/https://doi.org/10.1287/isre.3.1.60
DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2003). The DeLone and McLean Model of Information Systems Success: A Ten-year Update. Journal of Management Information Systems , 19 (4), 9–30. https://doi.org/10.1080/07421222.2003.11045748
DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2004). Measuring E-commerce Success: Applying the DeLone and McLean Information Systems Success Model. International Journal of Electronic Commerce , 9 (1), 31–47. https://doi.org/10.1080/10864415.2004.11044317
Ernawati, M., Hermaliani, E. H., & Sulistyowati, D. N. (2020). Penerapan DeLone and McLean Model untuk Mengukur Kesuksesan Aplikasi Akademik Mahasiswa Berbasis Mobile. Jurnal IKRA-ITH Informatika , 5 (18), 58–67.
Fatmawati, A., Christina, B. A., & Murtiasri, E., (2022). Analisis Kesuksesan Siap Bos (Sistem Informasi Aplikasi Pengelolaan Bantuan Operasional) di Kabupaten Blora. Jurnal Aktual Akuntansi Keuangan Bisnis Terapan (Akunbisnis) , 5 (1), 142–158. http://dx.doi.org/10.32497/akunbisnis.v5i1.3620
Herlambang, A. D., Wijoyo, S. H., Rachmadi, A., & Alimah, C. F. N. (2019). Evaluasi Berbasis Kriteria untuk Kesuksesan Implementasi Sistem Informasi Kesehatan
Berdasarkan DeLone and McLean Model. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) , 6 (3), 315–320. https://doi.org/10.25126/jtiik.2019631321
Hidayatullah, S., Khouroh, U., Windhyastiti, I., Patalo, R. G., & Waris, A. (2020). Implementasi Model Kesuksesan Sistem Informasi DeLone and McLean terhadap Sistem Pembelajaran Berbasis Aplikasi Zoom di Saat Pandemi Covid-19. Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika , 6 (1), 44–52. https://doi.org/10.26905/jtmi.v6i1.4165
Ichsan, M., Sujoko, S., Guntur, M., & Choirunnisa, W. (2017). Mengukur Kesuksesan Implementasi OM Span Menggunakan Model DeLone dan McLean. Jurnal BPPK: Badan Pendidikan dan Pelatihan Keuangan , 10 (1), 38–50. https://doi.org/10.48108/jurnalbppk.v10i1.30
Jaafreh, A. B. (2017). Evaluation Information System Success: Applied DeLone and McLean Information System Success Model in Context Banking System in KSA. International Review of Management and Business Research , 6 (2), 829–845.
Jayani, D. H. (2019). Fintech P2P Lending dan Pembayaran Tumbuh Paling Pesat. Katadata.co.id , Databoks, 5 September. Diakses pada:
https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2019/09/05/fintech-p2p-lending-dan- pembayaran-tumbuh-paling-pesat#
Juwita, O., Elfada, V., & Pandunata, P. (2019). Evaluasi Kesuksesan Web Desa pada Kecamatan Maesan Menggunakan Information System Success Model (ISSM). Informal: Informatics Journal , 4 (2), 81–88. https://doi.org/10.19184/isj.v4i2.11284
Kusnandar, V. B. (2021). Pengguna Internet Indonesia Peringkat ke-3 Terbanyak di Asia. Katadata.co.id , Databoks, 14 Oktober. Diakses pada: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2021/10/14/pengguna-internet- indonesia-peringkat-ke-3-terbanyak-di-asia#:~:text
Lavinda, L. (2021). OJK: Kredit Fintech P2P Lending Melonjak 106% per November 2021. Katadata.co.id , Databoks, 30 Desember. Diakses pada:
https://katadata.co.id/lavinda/finansial/61cd2bc32e829/ojk-kredit-fintech-p2p- lending-melonjak-106-per-november-2021
Lazaroni, I. (2017). Manajemen Kinerja Pegawai secara Elektronik (E-Performance) pada Dinas Tenaga Kerja Kota Surabaya Men  unakan In ormation S stem Su  ess Mo el (ISSM  . Final Project , Institut Teknologi Sepuluh November,
Surabaya. Diakses pada: http://repository.its.ac.id/id/eprint/42566
Lin, X., Suanpong, K., Ruangkanjanases, A., Lim, Y-. T., & Chen, S-. C. (2022). Improving the Sustainable Usage Intention of Mobile Pa ments : Exten e Unified Theory of Acceptance and Use of Technology Model Combined With the Information System Success Model and Initial Trust Model. Frontiers in Psychology, 12 (January), 1–17. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.634911
Meilani, L., Suroso, A. I., & Yuliati, L. N. (2020). Evaluasi Keberhasilan Sistem Informasi Akademik dengan Pendekatan Model DeLone dan McLean. Jurnal Sistem Informasi Bisnis , 10 (2), 137–144. https://doi.org/10.21456/vol10iss2pp137-144
Ojo, A. I. (2017). Validation of the DeLone and McLean Information Systems Success Model. Healthcare Information Research , 23 (1), 60–66. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.4258/hir.2017.23.1.60
Ramdhani, P. (2021). Pengaruh System Quality, Information Quality, Service Quality,
Ease to Use, dan Security Control terhadap User Satisfaction Sistem Informasi Akuntansi Berbasis C2C E-commerce (Studi Asosiatif Kausal pada Pengguna Aplikasi Marketplace Shopee di Kalangan Mahasiswa FEB USU. Universitas Sumatera Utara. Diakses pada: http://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/33151
Rohman, S., & Lasimin, L. (2019). DeLone & McLean Model untuk Analisis Keberhasilan Website Resmi Kabupaten Wonosobo. Jurnal Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (PPKM) Unsiq , 6 (3), 191–197. https://doi.org/10.32699/ppkm.v6i3.793
Romānova, I., & Kudinska, M. (2016). Banking and Finteh: A Challenge or Opportunity ? Contemporary Issues in Finance: Current Challenges from Across Europe ( Contemporary Studies in Economic and Financial Analysis ), 98 , 21–35. https://doi.org/10.1108/S1569-375920160000098002
Saputro, P. H., Budiyanto, D., & Santoso, J. (2015). Model DeLone and McLean untuk Mengukur Kesuksesan E-government Kota Pekalongan. Scientific Journal of
Informatics , 2 (1), 1–8. https://doi.org/10.15294/sji.v2i1.4523
Shim, M., & Jo, H. S. (2020). What Quality Factors Matter in Enhancing the Perceived Benefits of Online Health Information Sites? Application of the Updated DeLone and McLean Information Systems Success Model. International Journal of Medical Informatics , 137 , 104093. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2020.104093 Siregar, D. Y. (2017). Pengukuran Kesuksesan Sistem Informasi Keuangan Universitas Atma Jaya Yogyakarta dengan Model DeLone dan McLean. Tesis , Universitas Atma Jaya Yogyakarta. Diakses pada: http://e-journal.uajy.ac.id/11790
Sulaiman, S., Tukiyat, T., & Hindasyah, A. (2023). Analisis Sistem Aplikasi Computer Base Test sebagai Sarana Ulangan Menggunakan Metode DeLone and McLean. Jurnal Impresi Indonesia , 2 (1), 58–70. https://doi.org/10.58344/jii.v2i1.2010
Susanto, A. (2017). Sistem Informasi Akuntansi: Pemahaman Konsep Secara Terpadu . Edisi 1. Bandung: Lingga Jaya.
Wahyuni, T. (2011). Uji Empiris Model DeLone dan McLean terhadap Kesuksesan Sistem Informasi Manajemen Daerah (SIMDA). Jurnal BPPK (Badan Pendidikan dan Pelatihan Keuangan) , 2 , 3–24. https://doi.org/10.48108/jurnalbppk.v2i0.51
Wang, J., Shen, X., Huang, X., & Liu, Y. (2021). Influencing Factors of the Continuous Usage Intention of Consumers of Online Food Delivery Platform Based on an Information System Success Model. Frontiers in Psychology, 12 (August), 1–12. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.716796
William, F., & Tjhin, V. U. (2021). The Evaluation of Enterprise Resource Planning Application Using Information Systems Success Model. Journal of Management Information and Decision Sciences , 24 (5), 1–13. https://doi.org/https://doi.org/10.1109/ICoICT.2017.8074721