Analisis Kesuksesan Pada Aplikasi Mobile Hanoman New Born (HNB) Dengan Metode Delone Dan Mclean (Studi Kasus : PT. Hasta Ayu Nusantara)
Analysis of Success in the Hanoman New Born (HNB) Mobile Application Using the Delone and Mclean Methods (Case Study: PT. Hasta Ayu Nusantara)
M. Agus Sunandar 1 , Rini Afriani 2 , Irsan Jaelani 3 , Moch. Hafid Totohendarto 4
1 2 3 4 Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana Purwakarta
1 agoes.61@wastukancana.ac.id , 2 rini.afriani@stt-wastukancana.ac.id , 3 irsan@wastukancana.ac.id , 4 mhafid@wastukancana.ac.id
Corresponding author: agoes.61@wastukancana.ac.id
History:
Abstrak.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  kesuksesan  dari  aplikasi  Hanoman New  Born (HNB). Aplikasi HNB dibangun oleh sebuah perusahaan yang bernama PT. Hasta Ayu Nusantara dan  digunakan  untuk  menunjang  proses  kerja  yang  berlangsung  di  perusahaan  ini.  Aplikasi  HNB berfungsi untuk melakukan absensi, monitoring dan reporting dari jarak jauh, tentu sangat berguna bagi  PT.  Hasta  Ayu  Nusantara  yang  merupakan  perushaan outsourcing dengan  ribuan  karyawan yang tersebar diseluruh Pulau Jawa. Untuk mengukur kesuksesan dari aplikasi HNB maka dilakukan penelitian dengan menggunakan Model Delone & Mclean yang terdiri dari variabel kualitas sistem, kualitas  informasi,  kualitas  layanan,  minat  pemakai,  kepuasan  pengguna  dan  manfaat  bersih. Namun  dalam  penelitian  ini  tidak  menggunakan  variabel  minat  pengguna  sehingga  hanya menggunakan 5 variabel yang ada dalam Model Delone dan Mclean. Hasil dari penelitian ini juga membuktikan  jika  variabel  kualitas  sistem,  kualitas  informasi,  kualitas  layanan  memiliki  dampak positif  dan  signifikan  terhadap  kepuasan  pengguna.  Dan  variabel  kepuasan  pengguna  memiliki dampak  positif  dan  signifikan  kepada  manfaat  bersih.Kata  Kunci:  Aplikasi  Hanoman New  Born (HNB), Metode Delone dan Mclean.
Abstrack. This study aims  to  measure the success of the Hanoman New  Born (HNB)  application. The HNB application was built by a company called PT. Hasta Ayu Nusantara and is used to support the  work  processes  that  take  place  in  this  company.  The  HNB  application  functions  to  perform attendance, monitoring and reporting remotely, of course very useful for PT. Hasta Ayu Nusantara which is an outsourcing company with thousands of employees spread throughout Java. To measure the success of the HNB application, a research was conducted using the Delone & Mclean Model which consisted of system quality variables, information quality, service quality, user interest, user satisfaction and net benefits. However, this study did not use the user interest variable so that it only used  5  variables  in  the  Delone  and  Mclean  models.  The  results  of  this  study  also  prove  that  the variables of system quality, information quality, service quality have a positive and significant impact on user satisfaction. And the user satisfaction variable has a positive and significant impact on net benefits.
Keywords: Hanoman New Born (HNB) Application, Delone and Mclean Method.

## 1 Pendahuluan
Kemajuan  teknologi  adalah  sesuatu  yang  tidak  bisa  kita  hindari  dalam  kehidupan  ini,  karena kemajuan  teknologi  akan  berjalan  sesuai  dengan  kemajuan  ilmu  pengetahuan.  Perkembangan teknologi  memang  sangat  diperlukan,  karena  setiap  inovasi  diciptakan  untuk  mempermudah pekerjaan  manusia.  Salah  satu  peran  teknologi  yang  sangat  membantu  manusia  di  zaman digitalisasi  ini  yaitu  dengan  terciptanya  sebuah  aplikasi mobile yang  digunakan  untuk  melakukan proses monitoring dan reporting dari  jarak  jauh.  Hal  ini  sangat  mempermudah  perusahaan  pusat untuk  merekapitulasi setiap laporan  dari cabang-cabang yang tersebar di  berbagai daerah.  Salah satu aplikasi yang memiliki fitur monitoring dan reporting dari jarak jauh adalah aplikasi Hanoman. Hanoman adalah sebuah aplikasi mobile yang digunakan untuk melakukan absensi dan reporting .
Aplikasi ini di dirikan oleh sebuah perusahaan bernama PT. Hasta Ayu Nusantara pada tahun 2010. Perusahaan outsourcing yang bergerak di bidang jasa promosi dan menyediakan jasa tenaga kerja profesional untuk keperluan sales promotion dan marketing . Pengguna aplikasi hanoman digunakan oleh 5000 user dari berbagai jenis perusahaan yang bergabung dengan PT. Hasta Ayu Nusantara sebagai aplikasi control team, grooming team dan reporting . Fitur pada aplikasi Hanoman berfungsi sebagai pengganti laporan manual untuk mengontrol dan Menginput data sehingga dapat membuat laporan menjadi lebih akurat dengan cara yang efektif dan efisien.
Pada  implementasinya  aplikasi  Hanoman  sangat  berperan  penting  dalam  proses  kerja  yang berlangsung di PT. Hasta Ayu Nusantara. Kesuksesan dalam terbentuknya aplikasi ini juga melalui proses  yang  tidak  mudah.  Setelah  mengalami  kegagalan  pada  aplikasi  Hanoman Existing pada tahun  2013  lalu  PT.  Hasta  Ayu  membangun  kembali  sistem  yang  disebut  dengan  Hanoman New Born atau biasa disingkat dengan HNB. HNB dirancang dan diperbaiki sedemikian rupa hingga bisa bertahan dan digunakan oleh para karyawannya sampai saat ini. Kesuksesan aplikasi HNB dapat dilihat  dari  rekapitulasi  data  oleh  kantor  pusat  yang  tingkat  validitasnya  lebih  tinggi  dari  aplikasi Hanoman Existing yang digunakan sebelumnya. Dan kemudahan-kemudahan fitur yang ada dalam aplikasi membuat karyawan lebih mudah mengerti dan memahami setiap point laporan yang akan dilaporkan.
Jika  dilihat  dari  sudut  pandang  keilmuan  kesuksesan  dari  sebuah  aplikasi  tentu  dipengaruhi  oleh beberapa faktor-faktor tertentu. Oleh karena itu penulis melakukan analisis tingkat kesuksesan dari aplikasi Hanoman New Born (HNB). Dengan tujuan untuk mengetahui tentang pengaruh dari kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas layanan terhadap kepuasan pengguna. Dan bagaimana pengaruh kepuasan pengguna terhadap manfaat dari aplikasi tersebut seperti yang dijelaskan dalam Model Delone Dan Mclean..

## 2 Kajian Pustaka
Pada  tahun  2017  M.  Asrar  Fathoni  menghasilkan  sebuah  penelitian  yang  berjudul  “Analisis Pengaruh System Quality , Information Quality , Service Quality Terhadap Net Benefit Pada Sistem KRS- Online Universitas Muhammadiyah Malang”. Pada penelitian tersebut dilakukan proses analisis kesuksesan  dengan  5  variabel  yang  digunakan  yaitu  kualitas  sistem,  kualitas  informasi,  kualitas layanan,  kepuasan  pengguna,  dan net  benefits ,  Hasil  dari  penelitian  tersebut  diketahui  bahwa kualitas sistem, kualitas informasi, dan kualitas layanan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan pengguna. Kepuasan pengguna memiliki pengaruh yang signifikan terhadap net benefit. Dimana hal tersebut menunjukan bahwa sistem informasi KRS- online Universitas Muhammadiyah Malang dikatakan sukses.
Pada  tahun  2017  Muhammad  Anshar  dan  Syamsuddin  menghasilkan  sebuah  penelitian  yang berjudul  “Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Efektivitas  Sistem  Aplikasi  Piutang  Dan Pengembalian (Sapp) Di Direktorat Jenderal  Bea Dan Cukai.”. Pada penelitian tersebut dilakukan proses analisis untuk mengetahui efektivitas dari sebuah sistem informasi dengan 6 variabel yang digunakan yaitu kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas layanan, kepuasan pengguna, facilitating condition dan net  benefit ,  Hasil  dari  penelitian  tersebut  diketahui  bahwa  faktor-faktor  yang mempengaruhi  efektivitas  SAPP  di  Direktorat  Jenderal  Bea  dan  Cukai  adalah system  quality (kualitas  sistem), information  quality (kualitas  informasi), service  quality (kualitas  layanan),  dan facilitating condition (kondisi fasilitas).
Pada  tahun  2019  Mohammad  Irfan  menghasilkan  sebuah  penelitian  yang  berjudul  “Pengaruh Kualitas Sistem, Kualitas Informasi dan Kualitas Layanan Terhadap Net Benefits Pemakaian Sistem Pembayaran Briva Dengan Variabel Intervening Kepuasan Pengguna (Validasi Model Kesuksesan Sistem  Informasi  Delone  dan  Mclean)”.  Pada  penelitian  tersebut  dilakukan  proses  analisis kesuksesan sebuah sistem informasi, dimana hasil dari penelitian tersebut diketahui bahwa dalam kesuksesan sebuah sistem informasi dapat dilihat dari pengaruh variabel kualitas sistem terhadap kepuasan  pengguna,  pengaruh  kualitas  informasi  terhadap  kepuasan  pengguna,  dan  pengaruh kualitas layanan terhadap kepuasan pengguna.
Pada  tahun  2021  Suwanto  menghasilkan  sebuah  penelitian  yang  berjudul  “Implementasi System Quality , Information  Quality , Service  Quality Terhadap User  Satisfaction Pembelajaran  Berbasis Online Di Saat Pandemi Covid-19 (Studi Kasus Pada Mahasiswa Feb Um Metro)”. Pada penelitian tersebut dilakukan proses analisis dengan 5 variabel yang digunakan yaitu kualitas sistem, kualitas informasi,  kualitas  layanan,  kepuasan  pengguna,  dan net  benefits .  Hasil  dari  penelitian  tersebut
diketahui bahwa kualitas sistem tidak berpengaruh terhadap kepuasan pengguna, kualitas informasi tidak  berpengaruh  terhadap  kepuasan  pengguna.  kualitas  layanan  tidak  berpengaruh  terhadap kepuasan pengguna, dan kepuasan pengguna berpengaruh langsung terhadap net benefit .
Pada  tahun  2022  Kingkin  Kurniawati,  dkk  menghasilkan  sebuah  penelitian  yang  berjudul “Pengukuran  Kesuksesan Website Universitas  Menggunakan  Metode  Delone  and  Mclean”.  Pada penelitian  tersebut  dilakukan  proses  analisis  untuk  mengetahui  kesuksesan  dari  sebuah website dengan menggunakan 5 variabel yang digunakan yaitu kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas layanan,  kepuasan  pengguna,  dan net  benefits. Hasil  dari  penelitian  tersebut  diketahui  bahwa kualitas  sistem  tidak  berpengaruh  terhadap  kepuasan  pengguna,  kualitas  informasi  berpengaruh terhadap kepuasan  pengguna, kualitas layanan tidak berpengaruh terhadap kepuasan  pengguna, dan kepuasan pengguna berpengaruh terhadap net benefit .
Berdasarkan  penelitian-penelitian  tersebut  maka  penulis  akan  melakukan  penelitian  serupa  akan tetapi dengan  objek dan studi kasus yang  berbeda. Dimana  dalam  penelitian  ini  objek yang  akan diteliti adalah perilaku dari karyawan terhadap penggunaan sistem informasi.

## 3 Metode
Model kesuksesan sistem informasi DeLone dan  McLean  dapat  diukur  dari enam faktor. Keenam variabel pengukuran kesuksesan sistem informasi dari model ini terdiri dari kualitas sistem ( system quality ),  kualitas  informasi (information  quality ),  kualitas  layanan  ( service  quality ),  minat  memakai ( intention to use ), kepuasan pengguna ( user satisfaction ), dan manfaat bersih ( net benefit )
Gambar 2 Model Delone dan Mclean 2003

## A.  Pengumpulan Data
Dalam  suatu  proses  penelitian  tentu  memerlukan  data-data  yang  akan  diteliti.  Adapun  beberapa tahapan dan cara untuk mengumpulkan data yang diperlukan dalam penelitian ini yaitu :
1. Observasi
Observasi adalah teknik pengumpulan data yang dilakukaan melalui sesuatu pengamatan, dengan disertai  pencatatan-pencatatan  terhadap  keadaan  atau  prilaku  objek  sasaran.  Menurut  Nana Sudjana observasi adalah pengamatan dan pencatatan yang sistematis terhadap gejala-gejala yang diteliti .

## 2. Kuesioner
Kuisioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara member seperangkat pertanyaan tertulis kepada responden untuk menjawabnya, (Mulyani & Herawati, 2016)
3. Populasi adalah wilayah generalisasi yang terjadi atas objek atau subjek yang mempunyai kualitas dan  karakteristik  tertentu  yang  ditetapkan  oleh  peneliti  untuk  dipelajari  dan  ditarik  kesimpulannya (Sugiyono, 2014) 4. Sampel
Penentuan sampel ditujukan untuk mempermudah jalannya penelitian dan pengambilannya harus dapat mewakili populasi dalam penelitian. Sugiyono menyatakan bahwa “Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut”.(Mulyani & Herawati,2016).
B.  Pengolahan Data
Di dalam suatu proses penelitian tentu menggunakan berbagai macam jenis teknik pengolahan data yang digunakan sedemikian rupa. Adapun teknik pengolahan data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut :
1. Metode Structural Equation Modeling (SEM)
Structural Equation Modeling (SEM) merupakan teknik analisis multivariat yang dikembangkan guna menutupi keterbatasan yang dimiliki oleh model analisis sebelumnya yang telah digunakan secara luas dalam penelitian statistika. Struktural equation modelling juga bisa disebut sebagai suatu teknik modeling statistik yang bersifat sangat cross-sectional , linear dan umum. Termasuk dalam SEM ini ialah analisis faktor ( factor analysis ), analisis jalur ( path analysis ) dan regresi ( regression ).
2. Indeks Pengujian Model
Uji goodness of fit dilakukan dengan membandingkan nilai indeks cut-off value dengan nilai hasil uji goodness of fit . Hasil uji goodness of fit menunjukkan bahwa seluruh nilai indeks yang terdiri dari nilai Chi-square , Probability , CMIN/DF, RMSEA, CFI, GFI, AGFI dan TLI sudah memenuhi kriteria pengujian, ini berarti model yang dibangun sudah memenuhi asumsi kelayakan. Hasil uji goodness of fit terlihat pada tabel berikut:
Tabel 1 Indeks Pengujian Model NO Goodness of Fit Index Cut off Value 1 Chi-square > 0.5 2 RMSEA 0.00 – 0.08 3 ECVI < ECVI Saturated 4 GFI > 0.90 5 NFI > 0.90 6 CFI > 0.90
4 Hasil dan Pembahasan

## A.  Pengujian Keseluruhan Model Penelitian
Pengujian pada penelitian ini menggunakan analisis faktor konfirmasi ( confirmatory factor analysis ), dibantu dengan aplikasi IBM SPSS AMOS versi 24. Model yang dibuat dapat dilihat pada Gambar 3 Berikut ini.

## Gambar 3 Model Keseluruhan Penelitian
Gambar 3 Diatas menunjukkan bahwa model terdiri dari 5 (lima) variabel laten (kostruk), yaitu SQ ( System Quality ), IQ ( Information Quality ),  SQL ( Service Quality ), US ( User Satisfaction ),  dan NB ( Net Benefits ).

## Tabel 2 Hasil Pengujian Model Keseluruhan Penelitian
No Kriteria Model-Fit Hasil Uji Acceptable Level Interpretasi 1 Chi Square (CMin) 417,213 Antara Saturated + Independence Model Kesesuaian Baik 2 CMIN/DF 2,514 < 2,00 Kesesuaian Belum Baik 3 GFI ( Goodness of fit index ) 0,883 0 (tidak fit) s/d 1 (fit) Kesesuaian Menengah 4 AGFI ( Adjusted GFI ) 0,698 0 (tidak fit) s/d 1 (fit) Kesesuaian Menengah
No Kriteria Model-Fit Hasil Uji Acceptable Level Interpretasi 5 RMSEA ( Root-mean-square error of approximation ) 0,067 <0,08 Memenuhi 6 TLI ( Tucker-Lewis Index ) 0,694 0 (tidak fit) s/d 1 (fit) Kesesuaian Menengah 7 NFI ( Normed fit index ) 0,630 0 (tidak fit) s/d 1 (fit) Kesesuaian Menengah 8 CFI ( Confirmatory fit index ) 0,732 0 (tidak fit) s/d 1 (fit) Kesesuaian Menengah 9 PNFI ( Parcimonious Fit Index ) 0,551 0 (tidak fit) s/d 1 (fit) Kesesuaian Menengah
Hasil  pengujian,  terlihat  bahwa  model  yang  dibuat  belum  memenuhi  persyaratan goodness  of  fit. Modifikasi terhadap model dilakukan dengan berdasarkan pada data modification indices Modifikasi dilakukan  dengan  menambahkan  kovariansi. Modification  indices memberikan  gambaran mengecilnya atau berkurangnya nilai chi square apabila diestimasi.

## Gambar 4 Hasil Model Keseluruhan Yang Sudah Dimodifikasi
Gambar  4  adalah  model  keseluruhan  dari  penelitian  yang  telah  dimodifikasi  dan  dibuat  sesuai dengan hipotesis, maka hasil analisisnya dapat dilihat pada tabel 3 di bawah ini.

## Tabel 3 Hasil Pengujian Model Keseluruhan Yang Sudah Dimodifikasi
No Kriteria Model-Fit Hasil Uji Acceptable Level Interpretasi 1 Chi Square (CMin) 274,375 Antara Saturated + Independence Model Kesesuaian Baik 2 CMIN/DF 1,705 < 2,00 Kesesuaian Baik
No Kriteria Model-Fit Hasil Uji Acceptable Level Interpretasi 3 GFI ( Goodness of fit index ) 0,929 0 (tidak fit) s/d 1 (fit) Kesesuaian Baik 4 AGFI ( Adjusted GFI ) 0,904 0 (tidak fit) s/d 1 (fit) Kesesuaian Baik 5 RMSEA ( Root-mean-square error of approximation ) 0,046 <0,08 Memenuhi 6 TLI ( Tucker-Lewis Index ) 0,857 0 (tidak fit) s/d 1 (fit) Kesesuaian Baik 7 NFI ( Normed fit index ) 0,766 0 (tidak fit) s/d 1 (fit) Kesesuaian Menengah 8 CFI ( Confirmatory fit index ) 0,884 0 (tidak fit) s/d 1 (fit) Kesesuaian Baik 9 PNFI ( Parcimonious Fit Index ) 0,625 0 (tidak fit) s/d 1 (fit) Kesesuaian Menengah
Hasil  pengujian  modifikasi  model  berdasarkan  masukan  dari  tabel modification  indicates telah menurunkan nilai Chi Square yang semula 417,213 menjadi 274,375 dan nilai RMSEA yang semula 0,067  menjadi  0,046.  Hasil  uji  tersebut  telah  memenuhi  batas  kriteria  yang  dimiliki,  sehingga pengujian model penelitian secara keseluruhan dinyatakan fit.

## B.  Pengujian Hipotesis Menggunakan SEM
Pengambilan  keputusan  pada  model  keseluruhan  penelitian  diambil  dengan  melihat  bobot  untuk setiap konstruk berdasarkan hasil pengujian model menggunakan IBM SPSS AMOS.
Tabel 4 Nilai Regression Weights Modifikasi No Estimate S.E C.R. P Label 1 US <--- SQL ,659 ,291 2,262 ,024 par_16 2 US <--- SQ ,541 ,133 4,063 *** par_17 3 US <--- IQ ,375 ,102 3,677 *** par_19 4 NB <--- US ,981 ,137 7,164 *** par_18 5 SQ4 <--- SQ 1,000 6 SQ3 <--- SQ 1,346 ,298 4,552 *** par_1 7 SQ2 <--- SQ 1,203 ,292 4,118 *** par_2 8 SQ1 <--- SQ ,945 ,200 4,779 *** par_3 9 IQ4 <--- IQ 1,000 10 IQ3 <--- IQ 1,066 ,181 5,888 *** par_4 11 IQ2 <--- IQ 1,047 ,192 5,459 *** par_5 12 IQ1 <--- IQ ,988 ,181 5,453 *** par_6 13 SQL3 <--- SQL 1,000 14 SQL2 <--- SQL ,690 ,241 2,868 ,004 par_7
No Estimate S.E C.R. P Label 15 SQL1 <--- SQL ,441 ,257 1,713 ,087 par_8 16 US4 <--- US 1,000 17 US3 <--- US 1,028 ,136 7,564 *** par_9 18 US2 <--- US ,441 ,114 3,871 *** par_10 19 US2 <--- US ,422 ,119 3,537 *** par_11 20 NB1 <--- NB 1,000 21 NB2 <--- NB ,953 ,128 7,432 *** par_12 22 NB3 <--- NB ,792 ,157 5,059 *** par_13 23 NB4 <--- NB ,979 ,174 5,626 *** par_14 24 NB5 <--- NB ,554 ,134 4,150 *** par_15

## 5 Kesimpulan
Hasil  penelitian  ini  yaitu  dapat  menjawab  faktor-faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  kesuksesan aplikasi Hanoman New Born (HNB) di  PT. Hasta  Ayu Nusantara. Setelah  melakukan penyebaran kuesioner  pada  karyawan  PT.  Hasta  Ayu  Nusantara  sebanyak  335  responden,  kemudian  di  olah menggunakan metode Structural Equation Modelling (SEM),
1. Dari  hasil  penelitian  terdapat  hubungan  positif  dan  signifikan  antara System  Quality (SQ) terhadap User Satisfaction (US).
2. Dari hasil penelitian tidak terdapat hubungan positif tetapi signifikan antara Information Quality (IQ) terhadap User Satisfaction (US).
3. Dari  hasil  penelitian  terdapat  hubungan  positif  dan  signifikan  antara Service  Quality (SQL) terhadap User Satisfaction (US).
4. Dari  hasil  penelitian  terdapat  hubungan  positif  dan  signifikan  antara User  Satisfaction (US) terhadap Net Benefits (NB)..
Dari  hasil  penelitian  tersebut  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  system  informasi  HNB  masih  bisa dikatakan sukses walaupun masih ada beberapa hal yang harus dikembangkan terutama dalam hal informasi yang disajikan dalam sistem HNB tersebut.

## Referensi
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), 76–82. https://doi.org/10.30743/infotekjar.v3i2.1008
Ali dkk. (2022). Pengaruh Disiplin, Fasilitas, Lingkungan Dan Kompensasi Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Structural Equation Modeling (Sem) Pada Bagian Office Di Pt. Sulzer Indonesia. Jurnal Teknologika 12(2), 254-261.
Angga Ardiansyah, Dany Pratmanto, A. S. M. (2018). Issn : 2461-0690 Issn : 2461-0690. IJSE – Indonesian Journal on Software
Engineering Implementasi , 4 (2), 6–13. https://ijse.web.id/jurnal/index.php/ijse/article/view/77/77
Fathoni, M. A., dkk (2017). Analisis Pengaruh System Quality, Information Quality, Service Quality Terhadap Net Benefit Pada Sistem KRS-Online Universitas Muhammadiyah Malang . Jurnal KINETIK .
Irfan, M (2019). Pengaruh Kualitas Sistem, Kualitas Informasi dan Kualitas Layanan Terhadap Net Benefits  Pemakaian  Sistem  Pembayaran  Briva  Dengan  Variabel  Intervening  Kepuasan Pengguna (Validasi Model Kesuksesan Sistem Informasi Delone dan Mclean). Jurnal IJCCS.
Mulyani, D., & Herawati, H. (2016). Pengaruh Teknik pengumpulan data terhadap hasil uji . UNEJ E-Proceeding, 463–482.
Sasongko,  E.  N.,  Mustafid,  &  Rusgiyono,  A.  (2016). Penerapan  Metode  Structural  Equation Modeling  Untuk  Analisis  Kepuasan  Pengguna  Sistem  Informasi  Akademik  Terhadap Kualitas Website (Studi Kasus Pada Website Sia.Undip.Ac.Id) . Jurnal Gaussian , 5 (3), 395– 404.
Suwarto,  dkk.  (2021). Implementasi  System  Quality,  Information  Quality,  Service  Quality Terhadap User Satisfaction Pembelajaran Berbasis Online Di Saat Pandemi Covid-19 (Studi Kasus Pada Mahasiswa Feb Um Metro) . SNPPM-3 .
Syamsuddin, M. A. (2017). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Efektivitas Sistem Aplikasi Piutang dan Pengembalian (SAPP) di Direktorat Jenderal Bea dan Cukai. Jurnal Manajemen Keuangan Publik, Vol.1 No.2(2017), 79–89..
Ppdb, K., Pada, O., & Bekasi, M. (2019). Inti nusa mandiri . 14 (1), 111–116.
Rohman, S. dan L. (2019). Delone & Mclean Model Untuk Analisa Keberhasilan . Jurnal PPKM , 6 (3), 191–197.
Wisudiawan, G. A. A. (2015). Analisis Faktor Kesuksesan Sistem Informasi Menggunakan Model DeLone and McLean. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan , 2(1), 55–59.