## PENERAPAN MODEL DELONE DAN MCLEAN PADA SI-PMB ONLINE DARI PERSPEKTIF PENGGUNA UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS LAYANAN
Agustinus Suradi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Widya Dharma Email: agustinus@unwidha.ac.id
Mariana Windarti Fakultas Ilmu Komputer Universitas Widya Dharma Email: mariana@unwidha.ac.id

## ABSTRAK
Inovasi strategi pengembangan sistem informasi perlu dikembangkan untuk mendukung kesuksesan dan  kualitas  layanan  sistem  penerimaan  mahasiswa  baru.  Masyarakat  pengguna  sistem  informasi penerimaan mahasiswa baru sering mengalami kesulitan ketika mencari informasi yang mereka butuhkan. Tujuan penelitian ini untuk mengidentifikasikan kesuksesan sistem informasi penerimaan mahasiswa baru (SI-PMB)  online  dan  variabel-variabel  yang  mempengaruhinya.  Model  DeLone  &  McLean  IS  Success model  digunakan  dalam  penelitian  ini,  dengan  komponen  variabel  seperti: information  quality, system quality dan service  quality . Analisis  data  yang  digunakan  adalah  model  struktural  dengan  alat  analisis Partial Least Square (PLS)  menggunakan software Smart PLS. Hasil dari penelitian diperoleh hubungan variabel Information  Quality  User  Satisfaction ,  dengan  nilai  t  statistik  0,324,  hubungan  variabel Service Quality  User Satisfaction , nilai t statistic 2,530, dan hubungan variabel System Quality  User Satisfaction ,  nilai  t  statistik  3,107,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  hubungan  positif  dan siginifikan antara variabel system quality dan user satisfaction , terdapat hubungan positif dan siginifikan antara  variabel service  quality dan user  satisfaction. Hubungan  variabel User  Satisfaction  Net Benefits ,  nilai  t  statistik  8,708  menyatakan  bahwa  ada  hubungan  positif  dan  siginifikan  antara  variabel kepuasan pengguna ( user satisfaction ) dengan manfaat-manfaat bersih ( net benefit ).
Kata kunci: system quality; information quality; service quality; DeLone dan McLean.

## ABSTRACT
Information systems development strategy innovations need to be developed to support the success and  quality  of  the  service  system  for  new  student  admissions.  The  information  system  user  community accepts new students the difficulty of improving finding the information they need. The purpose of this study is to identify the success of The online student admission information system (SI-PMB) online and the  variables  that  influence  it.  The  DeLone  &  McLean  IS  Success  model  is  used  in  this  study,  with variable components such as: information quality, system quality and service quality. Analysis of the data used is a structural model with the Partial Least Square (PLS) analysis tool using Smart PLS software. The  results  of  this  study  obtained  a  relationship  between  the  variable  Information  Quality  User Satisfaction,  with  a  t  value  of  statistics  0.324,  the  relationship  between  Service  Quality variables  User Satisfaction, a t value of statistics 2.530, and the relationship between System Quality variables  User Satisfaction,  t  value  of  statistics  3.107,  it  can  be  concluded  that  There  is  a  positive  and  significant relationship  between  system  quality  and  user  satisfaction  variables,  there  is  a  positive  and  significant relationship between service quality and user satisfaction variables. The relationship between the User Satisfaction  variable  Net  Benefits,  the  t  value  of  statistics  8.708  states  that  there  is  a  positive  and significant relationship between the variables of user satisfaction with net benefits.
Keywords: system quality; information quality; service quality; DeLone dan McLean.

## 1. PENDAHULUAN
Penerimaan  mahasiswa  baru  merupakan  agenda  rutin  universitas  setiap  tahun  ajaran.  Pelayanan informasi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (PMB)  ke  masyarakat,  proses  pendaftaran  dan  administrasi
seleksi diharapkan memberikan konsep excellent service , cepat, tepat dan akurat. Fungsi pelayanan yang dilakukan  lembaga  diharapkan  mampu  mencakup: environmental  service,  development  service ,  dan protective service .
Dalam rangka meningkatkan kualitas akademis, PMB secara Online telah diterapkan di Universitas Widya Dharma. PMB Online bertujuan memudahkan panitia PMB dalam mengolah data serta mengambil keputusan  dan  menginformasikan  kepada  publik.  Kondisi  tata  kelola  teknologi  informasi  sebaiknya menerapkan tata kelola teknologi informasi yang baik.[1].
Standar  dimensi  kualitas  layanan  tidak  dapat  secara  langsung  diaplikasikan  dalam  menilai  tingkat kualitas  layanan  PMB  Online,  karena  menunjukan  perbedaan  dalam  proses  serta  informasi  yang  di sajikan dalam layanan PMB Online. Definisi dari kualitas layanan Online adalah tingkat dimana sebuah website dapat memberikan fasilitas secara efisien dan efektif dalam melakukan pembelian, penjualan dan pengiriman  baik  produk  maupun  jasa.[2].  Pengembangan  dimensi  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini dikaitkan dengan  masalah  SERVQUAL, ditinjau dari  konteks Online  melibatkan  tiga  konstruk dimensi berdasarkan penelitian terhadap kualitas website yang dikenal dengan kualitas website ( Website Quality ) yang  terdiri  dari usability,  information  quality,  interaction  quality. Kegunaan  dianggap  lebih  berkaitan dengan  pola  pengguna  megenai  layanan  yang  diterima  dan  interaksi  yang  dilakukan  ( perceives  vs interact ) bukan pada prinsip-prinsip desain situs sendiri.[3].
Beberapa  perbandingan  standar  yang  dilakukan  yaitu  perbandingan  antara  kenyataan  yang  ada dengan  hasil  yang  dicapai.  Jika  pencapaian  yang  ditunjukan  melebihi  harapan  maka  pelanggan  akan terpuaskan.[4]. Kualitas layanan merupakan kunci dari ukuran kepuasan. Beberapa studi mengidentifikasi beberapa  dimensi  kualitas  layanan  serta  indicator  yang  dimilikinya  dengan  kepuasan  pelanggan.  Salah satu  yang  menjadi  instrumen  baku  dalam  menilai  kualitas  pelayanan  adalah Service  Quality ,  meliputi; tangible, responsiveness, reliability, assurance dan empathy .[5].
Dalam  penelitian  ini  variabel  kualitas  layanan  dan  kepuasan  pelanggan  akan  dievaluasi,  dianalisis dengan menggunakan model DeLone and McLean IS Success model. Dengan adanya peneletian ini dapat dipergunakan  sebagai  sumber  bahan  pengembangan  sistem  informasi  penerimaan  mahasiswa  baru  di Universitas Widya Dharma.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  kuisioner  sebagai  alat  untuk  memperoleh  data  primer.  Kuisioner  dari responden  berisi  pertanyaan  sesuai  variabel  yang  diukur  dengan  menggunakan  skala  Likert.  Persepsi responden terhadap indikator tersebut diukur dengan skala 1 - 5.

## 2.1 Variabel Penelitian
Pada  penelitian  ini  terdapat  variabel  bebas  dan  terikat,  penelitian  dengan  konstruk  kepuasan pengguna (KP) yang diukur dengan kualitas informasi (KI), kualitas sistem (KS), dan kualitas pelayanan (KPel).    Variabel  bebas  /  independent  adalah  variabel  yang  akan  mempengaruhi  variabel  lain  untuk menerangkan  hubungan  dengan  fenomena  yang  diobservasi.  Dimensi  –  dimensi  yang    masuk  dalam variabel bebas adalah kualitas informasi, kualitas sistem, dan kualitas layanan. Variabel terikat/ dependent yakni  variabel  yang  dipengaruhi  karena  adanya  variabel  bebas.  Dimensi  dimensi  yang  masuk  dalam variabel ini adalah penggunaan, kepuasan pengguna, dan manfaat.
Variabel System  Quality ,  berfokus  pada  performa  dari  sistem,  yang  mengacu  pada  seberapa  baik kemampuan  perangkat  lunak,  perangkat  keras,  kebijakan  dan procedure dari  sistem  informasi  dapat menyediakan  informasi  kebutuhan  pengguna.  Indikator  yang  digunakan  adalah: understandability, accuracy, completeness, system flexibility, security . Variabel Information  Quality ,  merujuk  pada  output  dari  sistem  informasi,  menyangkut  nilai, manfaat,  urgensi  dan  relevansi  dari  informasi  yang  dihasilkan.    (Pitt  dan  Watson,  1997).  Variabel  ini menggambarkan  kualitas  informasi  yang  dipersepsikan  oleh  pengguna  yang  diukur  dengan  beberapa indikator  yang  digunakan  Bailey  dan  Pearson  (1983),  yaitu: accuracy,  timeliness,  completeness, relevance, format.
Variabel Service  Quality ,  mengacu  pada  kualitas  yang  diharapkan  dalam  pelayanan  sistem informasi. Kualitas ditentukan dalam  kepuasan atau  ketidak puasan pemakai. Indikator  yang digunakan yaitu: Assurance, Reliability, Responsiveness, Tangibles. Variabel Use, diukur dengan indikator yang digunakan yaitu: intention to use/ actual use, Necesity Variabel User Satisfaction , indikator yang digunakan yaitu: Efficiency, Effectiveness, Satisfaction Variabel Net Benefits , hasil dari penggunaan sistem informasi  yang memberikan kontribusi positif bagi individu, dan organisasi. Indikator yang digunakan pada variabel ini yaitu : efficiency / effectiveness, productivity.

## 2.2 Sampel Penelitian
Populasi dan Sampling, penelitian ini dilakukan  pada masyarakat pengguna sistem informasi PMB Online  Universitas  Widya  Dharma,  yaitu  dengan  responden  para  siswa  SMTA  kelas  XII,  di  beberapa sekolah yang ada di wilayah Karesidenan Surakarta. Sampel atas responden dilakukan dengan judgment sampling.[6]. Judgment sampling adalah teknik pengambilan sampel berdasarkan pertimbangan/ kriteria tertentu  melibatkan  pemilihan  subjek  yang  berada  di  tempat  yang  paling  menguntungkan  atau  dalam posisi terbaik untuk memberikan informasi yang diperlukan, dengan menggunakan rumus Slovin.
(1)
n : jumlah sampel N: jumlah populasi e : error tolerance

## 2.3 Metode Analisis Data
Analisis statistik yang digunakan adalah model struktural dengan alat analisis Partial Least Square (PLS)    menggunakan  software  SmartPLS  3.0.  PLS  (Partial  Least  Square)  merupakan  model  analisis persamaan  struktural  (SEM)  berbasis  varian  yang  secara  simultan  mampu  melakukan  pengujian  model pengukuran  juga  sekaligus  pengujian  model  struktural.  Berdasarkan  tahapan  penelitian  yang  akan dilakukan maka dibuatlah alur penelitian sebagai berikut:

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Sampel Populasi
Tingkat  signifikansi  (α)  menunjukkan  probabilitas  atau  peluang  kesalahan  yang  ditetapkan  untuk menolak  atau  mendukung  hipotesis.  Sampel  dari  populasi  pada  penelitian  ini  dengan  menggunakan tingkat signifikansi  (α) ditentukan 5%. Jumlah sampel populasi dengan tingkat keandalan 95%, sehingga α = 0,05.
Jumlah  sampel  untuk  pengisian  kuisioner  sejumlah  268,  dengan  ada  beberapa  data  yang  kurang lengkap, kemudian disaring dan diambil yang valid sejumlah 223 responden. SMK PS 1 Wonogiri : 26, SMK  Muhammadiyah  Delanggu:  23,  SMK  Kristen  Pedan  Klaten:  19,  SMK  1  Veteran  Sukoharjo:  51,
SMK  Ganesha  Tama  Boyolali:  33,  SMAN  1  Cawas  Klaten:  49,  SMKN1  Klaten:  22,  Total  Responden yang dipakai sejumlah: 223.

## Gambar 2. Data Responden

## 3.2 Uji instrumen Penelitian
Evaluasi  model  pengukuran  merupakan  mengukur  korelasi  antara  indikator  dengan  variabel  laten/ konstruk.  Dengan  mengetahui  korelasinya  maka  akan  diketahui  validitas  serta  reliabilitas  suatu  model. Untuk mengukur validitas dan reliabilitas konstruk, maka dilakukan dengan melihat validitas konvergen, validitas diskriminan, dan reliabilitas konstruk. [7]. Uji validitas

## 3.3 Convergent Validity
Bertujuan  agar  mengetahui  validitas  setiap  hubungan  antara  indikator  dengan  variabel  latennya. Convergent validity dari model pengukuran dengan refleksif indikator dinilai berdasarkan korelasi antara construct score dengan component score yang dihitung dengan PLS. Nilai loading yang memiliki tingkat validitas tinggi apabila memiliki nilai faktor loading yang lebih besar dari 0,70. [7].
Berikut ini disajikan hasil outer loading dengan setiap indikator yang dimiliki oleh setiap variabel laten eksogen dan endogen yang didapat dari olah data dengan menggunakan SmartPLS :

## Tabel 1. Outer loadings
Dari hasil di atas semua indikator   memiliki  muatan (loading)  yang  lebih besar  nilainya dari  0,70 yang menunjukan bahwa semua indikator telah memenuhi syarat validitas konvergen.

## 3.4 Discriminant Validity
Bertujuan untuk membuktikan bahwa konstruk laten dapat memprediksi ukuran pada blok mereka lebih  baik  daripada  ukuran  pada  blok  lainnya.[7].  Metode  untuk  menilai discriminant  validity dengan melihat  akar  kuadrat  dari  AVE  untuk  setiap  konstruk  apakah  lebih  besar  dari  korelasi  antara  konstruk dengan konstruk lainnya. Pada model ini memiliki validitas diskriminan yang baik jika akar kuadrat AVE untuk  setiap  konstruk  lebih  besar  dari  korelasi  antara  dua  konstruk  di  dalam  model.  Sebelum dibandingkan, terlebih dahulu harus dicari nilai dari AVE untuk masing-masing model. AVE yang baik, disyaratkan oleh [7] memiliki nilai lebih besar dari 0,50. Berikut akan disajikan nilai AVE:
Tabel 2. Average Variance Extraced (AVE)

## 3.5 Composite Reliability
Pengujian  lainnya  yang  dilakukan  untuk  mengevaluasi  outer  model  dengan  melihat  reliabilitas konstruk  variabel  laten  yang  diukur  dengan  menggunakan  dua  kriteria  yakni cronbach  alpha dan composite  reliability dari  blok  indikator  yang  mengukur  konstruk.  Konstruk  akan  dinyatakan  reliabel ketika nilai composite reliability (pc) maupun nilai cronbach alpha diatas 0,70. Berikut ini hasil ouput dari SmartPLS:

## Tabel 3. Composite reliability
Data diolah dengan menggunakan PLS Algorithm disajikan pada gambar dibawah ini.
Gambar 3. Calculate PLS Algorithm

## 3.6 Evaluasi Model Struktural
Mengukur  kemampuan  prediksi  model,  yang  menggambarkan  hubungan  antar  variabel  laten  yang dievaluasi,  menggunakan empat kriteria yakni koefisien determinasi (R 2 ), effect size (f 2 ), cross-validated redundancy (Q 2 ), dan path coefficients.

## Tabel 4. R Square
Menentukan nilai inner model dapat ditempuh dengan cara melihat model struktural yang terdiri dari hubungan  yang  dihipotesiskan  di  antara  konstruk-konstruk  laten  dalam  model  penelitian.  Dengan menggunakan  metode bootstrapping pada  SmartPLS,  dapat  diperoleh  kesalahan  standar (standard errors), koefisien jalur (path coefficients/β), dan nilai t Statistik.
Gambar 4. Path Coefficients
Berikut ini disajikan nilai t statistik penelitian pada tabel di bawah ini.
Tabel 5. Nilai t Statistik

## 3.7 Uji Hipotesis
Prosedur bootstrapping akan  menghasilkan  nilai  t-statistik  pada  setiap  jalur  hubungan  yang digunakan untuk pengujian hipotesis. Nilai t-statistik ini akan dibandingkan dengan dengan nilai t-tabel. Penelitian  yang  menggunakan  tingkat  kepercayaan  sebesar  95%  sehingga  tingkat  presisi  atau  batas ketidakakuratan (α) = 5% = 0,05, nilai nilai t-tabelnya adalah 1,96. Jika nilai t-statistik didapatkan lebih kecil  dari  nilai  t-tabel  (  t-statistik  <  1.96  ),  maka  H 0 diterima  dan  H 1 ditolak.  Jika  nilai  t-statistik didapatkan lebih besar atau sama dengan t-tabel ( t-statistik > 1.96 ), maka H 0 ditolak dan H 1 diterima.[8].
Hasil  pengujian  hipotesis  dapat  diperoleh  dengan  menjalankan  program  dengan  Bootstrapping. Hipotesis  H 1 diterima  apabila  memiliki  nilai  t-statistik  lebih  dari  1,96.  Berdasarkan  hasil  pengujian disusun hipotesis sebagai berikut:
1. Kualitas sistem terhadap penggunaan sistem.
Hubungan antara System Quality  Use , nilai t statistik 1,958 menyatakan menolak hipotesis H 1(1) , dan menyimpulkan bahwa H 0(1) : Tidak ada hubungan positif dan siginifikan antara variabel system quality dengan penggunaan use .
2. Kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna. Hubungan  antara System  Quality  User  Satisfaction nilai  t  statistik  3,107  menyatakan  menerima hipotesis,  dan  menyimpulkan  bahwa  H 1(2) :  Ada  hubungan  positif  dan  siginifikan  antara  variabel system quality dengan user satisfaction .
3. Kualitas informasi terhadap penggunaan sistem. Hubungan antara Information Quality  Use nilai t statistik 3,153 menyatakan menerima hipotesis, dan  menyimpulkan bahwa H 1(3) : Ada  hubungan positif dan siginifikan antara variabel information quality dengan use .
4. Kualitas informasi terhadap kepuasan pengguna.
Hubungan  antara Information  Quality  User  Satisfaction nilai  t  statistik  0,324  menyatakan menolak hipotesis H 1(4) ,  dan menyimpulkan bahwa H 0(4) : Tidak ada hubungan positif dan siginifikan antara variabel information quality dengan user satisfaction .
5. Kualitas layanan terhadap penggunaan.
Hubungan antara Service Quality  Use nilai t statistik 0,316 menyatakan menolak hipotesis H 1(5) , dan menyimpulkan bahwa H 0(5) : Tidak ada hubungan positif dan siginifikan antara variabel service quality dengan use .
6. Kualitas layanan terhadap kepuasan pengguna. Hubungan antara Service Quality  User Satisfaction nilai  t statistik 2,530 menyatakan  menerima hipotesis,  dan  menyimpulkan  bahwa  H 1(6) :  Ada  hubungan  positif  dan  siginifikan  antara  variabel service quality dengan user satisfaction .
7. Penggunaan sistem terhadap kepuasan pengguna. Hubungan  antara Use  User  Satisfaction nilai  t  statistik  0,597    menyatakan  menolak  hipotesis H1(7),  dan menyimpulkan bahwa H 0(7) : Tidak ada hubungan positif dan siginifikan antara variabel use dengan user satisfaction .
8. Penggunaan terhadap manfaat-manfaat bersih.
Hubungan antara Use  Net Benefits nilai t statistik 0,459 menyatakan menolak hipotesis H 1(8) ,  dan menyimpulkan bahwa H 0(8) : Tidak ada hubungan positif dan siginifikan antara variabel use dengan net benefit .
9. Kepuasan pengguna terhadap manfaat-manfaat bersih. Hubungan  antara User  Satisfaction  Net  Benefits nilai  t  statistik  8,708  menyatakan  menerima hipotesis, dan menyimpulkan bahwa H 1(9) : Ada hubungan positif dan siginifikan antara variabel user satisfaction dengan net benefit .
Dari hasil nilai t statistic diperoleh bahwa: Information Quality  User Satisfaction , nilai t statistik 0,324, Service Quality  User Satisfaction , nilai t statistik 2,530,
System Quality  User Satisfaction , nilai t statistik 3,107, maka dapat  ditarik kesimpulan  bahwa kepuasan pengguna didukung secara signifikan oleh kualitas layanan dan kualitas sistem.
Berdasarkan  hasil  nilai  t  statistik  bahwa  : User  Satisfaction  Net  Benefits ,  nilai  t  statistik  8,708 menyatakan  bahwa  ada  hubungan  positif  dan  siginifikan  diantara  variabel user  satisfaction dengan net benefit .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Suradi dan S. Wiyanta, “Penerapan Framework COBIT untuk Identifikasi Tingkat Kematangan Tata Kelola Teknologi Informasi: Studi Kasus di Fasilkom Unwidha,” Khazanah Inform. , vol. 3, no. 1, hal. 38–42, 2017.
[2]  Parasuraman  dkk.,  “E-S-QUAL  A  Multiple  Item  Scale  for  Assessing  Electronic  Service  Quality,” vol. 7, no. X, hal. 1–21, 2005.
[3]  S. J. Barnes dan R. T. Vidgen, “Assessing e-commerce quality with WebQual: An evaluation of the usability, informaton quality, and interaction quality on Internet bookstores,” J. Electron. Commer. Res. , vol. VOL. 3, NO, 2002.
[4]  P. D. K. L. K. Kotler, Manajemen Pemasaran , Edisi Kedu. Indeks : Jakarta, 2007.
[5]  B. Parasuraman, A., V.A., Zeithml dan L.L., “SERVQUAL : A Multiple Item Scale for Meansuring Consumer Perseption of Service Quality,” J. Retail. , hal. 64, 1998.
[6]  Uma  Sekaran, Research  Methods  For  Business/  Metodologi  Penelitian  untuk  Bisnis ,  Edisi  4. Salemba Empat, Jakarta, 2006.
[7]  I.  Gozali, Structural  Equation  Modeling  Metode  Alternatif  dengan  Partial  Least  Square ,  Edisi  2. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2008.
[8]  I.  GHozali  dan  H.  Latan, Partial  Least  Squares,  Konsep  Teknik  dan  Aplikasi  Menggunakan Program SmartPLS 3.0 Untuk Penelitian  Empiris , Edisi 2. Semarang: Badan Penerbit  Universitas Diponegoro Semarang, 2015.